环境价值评估方法

2020年1月，中国水产科学研究院长江水产研究所首次正式宣布，长江白鲟已经灭绝。这种被誉为“中国淡水鱼之王”的古老物种，在地球上生存了超过1.5亿年，却在人类活动的影响下永远消失了。这一事件引发了全社会对环境价值评估重要性的深度思考。

当环境遭受损害时，我们如何量化这种损失？当实施环境保护措施时，我们如何评估其经济价值？这些问题的答案直接影响着政策制定者的决策，也关系到我们能否为下一代留下一个更美好的环境。

考虑另一个例子：北京市从2013年开始实施的大气污染防治行动计划，到2020年累计投入超过3000亿元人民币。这项巨大的投资换来了PM2.5浓度从2013年的90微克/立方米下降到2020年的38微克/立方米。但是，清洁空气的价值到底值多少钱？这种改善对市民健康和生活质量的提升如何用货币来衡量？

---

为什么需要环境价值评估

虽然将环境价值货币化可能显得困难甚至不合适，但如果我们不尝试给出一个合理的估值，就等于默认将环境价值设定为零。这样的假设会导致我们做出什么样的政策决策呢？很可能不是最优的。事实上，忽视环境价值往往意味着环境保护在经济决策中被边缘化，导致资源分配严重倾向于短期经济利益，而忽略了生态系统长期、不可逆的损失。

环境价值评估不仅仅是一个学术问题，更是现实政策制定的基础。它为政府、企业和社会提供了一个衡量环境保护与经济发展之间权衡的工具。例如，在制定大型基础设施项目时，环境影响评价（EIA）要求对项目可能造成的生态损害进行量化和货币化分析，从而为决策者提供科学依据。如果没有环境价值的量化，许多生态服务和自然资源的损失将被“隐形化”，难以在成本效益分析中体现出来。

让我们看看中国政府部门是如何依赖环境价值评估来制定政策的：

这些分析如果不能准确反映环境资源的真实价值，其结果必然会产生偏差。例如，生态补偿标准过低可能导致上游地区缺乏保护积极性，环境损害赔偿不足则难以修复受损生态系统。环境价值评估的准确性直接影响政策的公平性和有效性。

但这样的努力值得吗？答案是肯定的。通过科学的环境价值评估，我们能够更好地平衡经济发展与生态保护，推动绿色转型，实现可持续发展目标。随着社会对生态文明建设的重视不断提升，环境价值评估将成为政策制定不可或缺的重要工具。

---

环境价值评估的基本挑战

对环境进行价值评估面临着一系列独特且复杂的挑战。以长江生态保护为例，这些挑战在实际操作中尤为突出，但在中国其他地区的环境治理中同样普遍存在。

首先，因果关系的确定极为困难。长江流域的生态系统错综复杂，涉及水质、渔业资源、航运、防洪、湿地保护等多个环节。例如，2019年长江流域部分水域鱼类资源锐减，科学家们需要区分是水污染、过度捕捞、水利工程建设还是气候变化等多重因素造成的影响。类似的挑战也出现在太湖蓝藻暴发治理中，污染源头的多样性和生态响应的滞后性使得因果链条难以厘清。

其次，损害程度的量化同样充满挑战。即使能够确定某一污染源是生态损害的主因，如何准确测量损害的范围和深度仍然是技术难题。例如，三峡大坝建成后，长江中下游湿地面积减少、江豚栖息地受损，但要精确量化这些生态变化对渔业、旅游业和生物多样性的具体影响，需要依赖遥感监测、生态模型和长期实地调查。再如，2014年腾格里沙漠污染事件发生后，相关部门需要评估地下水和土壤污染对周边生态系统和居民健康的长期影响，这一过程涉及多学科协作和复杂的数据分析。

另外，货币价值的确定是最具挑战性的环节。许多环境资产和生态服务并没有明确的市场价格。例如，如何为长江江豚的濒危状态定价？2017年，江苏省在江豚保护项目中尝试通过“生态补偿”机制，将江豚的生存权利转化为具体的财政补贴，但这背后的价值评估仍然存在很大争议。又如，2013年北京市实施大气污染治理，政府投入巨资改善空气质量，但清洁空气对市民健康和幸福感的提升如何用货币衡量？此外，像三江源湿地对调节气候、涵养水源的作用，往往只能通过间接方法（如替代成本法、意愿支付法）进行估算，结果的准确性和公信力也常常受到质疑。

尽管存在这些挑战，中国在环境价值评估领域已经积累了大量实践经验。例如，2011年新安江流域生态补偿试点中，安徽和浙江两省通过科学评估水质改善带来的生态和经济效益，制定了上下游补偿标准，为全国生态补偿机制的推广提供了范例。这些案例表明，只有不断完善评估方法、加强数据收集和跨学科合作，才能为环境保护项目的优先排序和资源分配提供更加科学、合理的依据。

总之，面对资源有限的现实，社会必须在众多环境保护项目之间做出权衡。如果缺乏科学、系统的价值评估方法，这些决策很可能会失去方向，导致环境与经济发展的双重损失。

---

环境价值的类型

经济学家将环境资源的总经济价值分解为三个主要组成部分：使用价值、选择价值和非使用价值。

使用价值

使用价值反映的是人们对环境资源的直接利用。这包括从海洋中捕获的鱼类、从森林中获得的木材、从河流中提取的灌溉用水，甚至包括自然风光带来的视觉享受。只要你用感官体验了这种资源——视觉、听觉、触觉、味觉或嗅觉——你就使用了这种资源。

以黄山为例，每年接待的数百万游客所产生的旅游收入就体现了这种使用价值。同样，长江流域的渔业资源、农业灌溉用水都属于使用价值的范畴。

选择价值

选择价值体现了人们对未来使用环境的可能性的重视程度。它反映了人们为保持未来使用环境的选择权而愿意支付的金额，即使目前并不使用它。

你是否计划明年夏天去九寨沟旅游？也许没有，但你是否希望保留将来某一天能够去那里的选择权？许多中国人可能从未到过西藏，但他们强烈支持对青藏高原生态环境的保护，部分原因就是希望为自己和后代保留体验“世界屋脊”的可能性。

非使用价值

非使用价值源于人们对从未直接使用过的资源的关心。这种价值有两个子类别：

遗赠价值是指人们为确保资源能够传承给子孙后代而愿意支付的金额。许多人支持大熊猫保护项目，不是因为他们期望能够接触到大熊猫，而是希望确保这种可爱的动物能够继续存在，让他们的孩子和孙子也能看到。

存在价值是指人们仅仅因为知道某种资源继续存在而获得的满足感，即使他们永远不会使用它。正如著名科学家钱学森所说：“我们要为子孙后代留下青山绿水，而不是青山绿水间的悔恨。”

当环保组织为保护长江江豚而奔走呼号时，其中很多支持者可能永远不会在野外看到江豚，但他们仍然为保护工作慷慨解囊。这就是存在价值的体现。

这些价值类型可以组合成总支付意愿（TWP）：

$TWP = 使用价值 + 选择价值 + 非使用价值$

---

价值评估方法的分类

环境价值评估方法大致可以分为两大类：显示偏好方法（Revealed Preference Methods）和陈述偏好方法（Stated Preference Methods）。这两类方法各有优缺点，并且在实际应用中往往需要结合使用，以获得更全面、科学的环境价值估算结果。每种方法又可以细分为直接和间接的技术手段。

显示偏好方法是基于人们在现实生活中的实际行为和市场选择，通过分析这些可观察到的行为来推断环境资源的价值。例如，市场价格法直接利用环境商品或服务在市场上的交易价格来衡量其价值，适用于有明确市场的资源（如渔业、林业产品等）。旅行成本法则通过分析人们为游览自然景区所花费的交通、时间等成本，间接估算景区的休闲娱乐价值。特征价格法（如房地产特征价格法）则通过分析房价与环境质量（如空气清洁度、绿地面积等）之间的关系，推断环境改善带来的溢价。此外，防护支出法通过计算人们为避免环境损害（如购买空气净化器、饮用水过滤设备等）所花费的成本，间接反映环境质量的经济价值。

举例来说，在评估水污染对渔民的影响时，可以通过比较污染前后渔获量的变化及其市场价格，直接计算经济损失。这种方法的优点是数据客观、结果易于验证，但局限在于只能评估有市场交易或行为反应的环境价值，难以覆盖非市场和非使用价值。

陈述偏好方法则主要用于那些无法通过市场行为直接观察到的环境价值，尤其是非使用价值（如生物多样性保护、生态系统存在价值等）。这类方法通常通过问卷调查、访谈等方式，直接询问公众对某种环境改善或损失的支付意愿（Willingness to Pay, WTP）或接受意愿（Willingness to Accept, WTA）。条件价值评估法（CVM）是最常用的陈述偏好方法，通过构建一个假想市场，让受访者在设定的情境下表达他们愿意为某项环境改善支付的金额。联合分析法和选择实验法则通过让受访者在不同属性组合的情景中做出选择，间接推断各项环境属性的价值权重。

例如，在评估某濒危物种（如长江江豚）的保护价值时，分析师可以设计问卷，询问公众是否愿意为保护江豚每年支付一定金额的捐款或税收。通过统计分析受访者的支付意愿，可以估算出该物种的社会经济价值。这类方法的优势在于能够覆盖非市场、非使用价值，但也容易受到调查设计、受访者认知和回答偏差等影响。

总体而言，显示偏好方法和陈述偏好方法各有适用场景。前者适合有市场行为可观测的环境服务，后者则能补充对非市场、非使用价值的评估。实际应用中，常常需要结合多种方法，交叉验证结果，以提高环境价值评估的科学性和可靠性。

下图简要对比了两类方法的主要特点和适用范围：

通过合理选择和组合这些方法，政策制定者和研究人员能够更全面地把握环境资源的经济价值，为环境管理和决策提供科学依据。

---

陈述偏好方法

陈述偏好方法使用调查技术来获取人们对边际改善的支付意愿或对避免边际损失的支付意愿。最直接的方法叫做条件价值评估法，它提供了一种获取传统方法无法获得的价值的手段。

条件价值评估法

这种方法最简单的版本直接询问受访者如何评价某种环境变化（如湿地的丧失或污染暴露的增加）或保持资源现状的价值。通常，这个问题被表述为：“您最多愿意支付多少钱来实现这种变化？”

让我们看一个中国的实际案例：

条件价值评估方法创建了一个假想的市场，要求受访者考虑在这个市场存在的前提下的支付意愿问题。但这种方法也面临着一些潜在的偏误问题：

策略性偏误：当受访者故意提供有偏的答案以影响特定结果时就会出现。如果保护某条河流的决定依赖于调查产生的价值是否足够高，那些喜欢钓鱼的受访者可能会倾向于提供一个确保高价值的答案，而不是反映他们真实评价的较低价值。

信息偏误：当受访者被迫对他们几乎没有经验的属性进行评价时可能出现。比如，一个娱乐者对某个水体水质损失的评价可能基于替代到另一个水体进行娱乐的便利性。如果受访者对第二个水体没有使用经验，这种评价可能基于完全错误的认识。

起点偏误：在那些要求受访者从预定义的可能性范围中选择答案的调查工具中可能出现。调查设计者如何定义这个范围可能会影响最终答案。

让我们用一个图表来展示不同支付意愿水平的分布：

属性基础方法

当项目选择具有多个不同属性的多个层次时，属性基础方法（如选择实验或联合分析）就很有用。与条件价值评估法类似，选择实验也是基于调查的，但它不是要求受访者陈述支付意愿，而是要求受访者在不同的商品组合中进行选择。

考虑一个关于森林管理实践的例子。假设浙江省正在考虑购买一片23,000亩的森林用地进行管理。调查中使用的属性包括活树数量、死树管理方式、保留土地比例和税收支付。

受访者会面对一个包含四种不同管理方案和现状（不购买）的选择集。这种方法让受访者做出熟悉的选择（选择一个组合），并允许研究者从这种选择中得出对某个属性的边际支付意愿。

---

显示偏好方法

显示偏好方法是“可观察的”，因为它们涉及实际行为和支出，是“间接的”，因为它们推断价值而不是直接估计价值。

旅行成本法

旅行成本法通过使用游客到达某地的花费信息来构建代表"游客日"支付意愿的需求曲线，从而推断游憩资源（如渔业、公园或野生动物保护区）的价值。

让我们看一个中国的实际应用：

我们可以用图表来展示旅行成本与访问率之间的关系：

旅行成本法面临的一个有趣悖论是，那些住得离景点最近、可能经常访问的人，旅行成本较低。这些用户看起来对该地点的价值评价较低，即使他们（未测量的）对体验的支付意愿可能很高。

特征价格法

特征价格法包括房地产特征价格法和工资特征价格法。它们的共同特点是使用多元回归分析等统计技术来“分离出”相关市场中的环境价值成分。

房地产特征价格法使用市场数据（房价）将房屋销售价格分解为各个组成部分，包括房屋特征（如卧室数量、占地面积和配套设施）、社区特征（如犯罪率、学校质量等）和环境特征（如空气质量、附近开放空间的比例、到当地垃圾填埋场的距离等）。

让我们看一个北京房地产市场的例子：

工资特征价格法类似，但它试图分离工资中的环境风险成分，用来分离工人为承担有风险职业而要求的补偿金额。众所周知，高风险职业的工人要求更高的工资来承担风险。当风险是环境性的（如接触有毒物质）时，多元回归分析的结果可以用来构建避免这种环境风险的支付意愿。

防护支出法

防护支出法涉及考察为减少污染造成的损害而采取的某种防护或防御行动的“防护或防御支出”。例如，安装室内空气净化器来应对外界空气污染，或依赖瓶装水来应对当地饮用水供应的污染。

让我们看一个中国城市的实际案例：

---

效益转移和元分析

由于实施大规模价值评估研究成本高昂、耗时较长，效益转移方法允许基于其他地点或更早时期的估算来为感兴趣的地点提供当前估算的基础。这种方法大大提高了环境政策分析的效率，尤其是在资源有限或时间紧迫的情况下。

效益转移方法主要有三种形式：价值转移（直接采用其他研究的数值）、效益函数转移（转移估算模型并根据本地特征调整参数）、以及元分析（Meta-analysis）。

元分析有时被称为“分析的分析”，它通过收集大量相关研究的实证估计，利用统计方法将这些估计与研究特征（如地点、样本特征、方法等）联系起来。元分析不仅可以揭示不同研究结果之间的系统性差异，还能量化这些差异在多大程度上归因于研究对象、方法或地区的不同。

例如，假设有多项关于湿地保护的条件价值评估（CVM）研究，元分析可以收集这些研究的横截面数据，如下表所示：

通过对这些横截面数据进行回归分析，可以发现支付意愿与年均收入、地区经济发展水平等变量之间的关系。元分析模型可能得出如下回归方程：

$$WTP = \alpha + \beta_1 \times \text{收入} + \beta_2 \times \text{地区虚拟变量} + \epsilon$$

这样，当有新的政策情境（如另一个城市的湿地保护项目）时，只需输入当地的收入水平和相关特征，即可利用元分析模型预测该地居民的支付意愿，无需重新开展大规模调查。

因此，元分析不仅提高了价值转移的科学性和准确性，还为政策制定者提供了更具针对性的参考依据。

---

地理信息系统在价值评估中的应用

地理信息系统（GIS）是计算机化的地图模型和分析工具。GIS地图由多个图层构成，使得许多变量可以通过叠加同时可视化。

在房地产特征价格模型中使用GIS技术是一个自然的结合。房价在不同社区之间系统性地、可预测地变化。从空气质量到开放空间的可用性等空间特征可以影响整个社区的房产价值。

让我们看一个实际应用：

人类生命价值的评估

环境政策的一个重要应用领域是人类生命价值的评估。许多政府项目，从控制工作场所或饮用水中的有害污染物，到改善核电站安全，都旨在拯救人类生命和减少疾病。

这些项目之间应该如何分配资源很大程度上取决于人类生命的价值。为了回答这个问题，需要估计生命对社会的价值。

经济学方法评估救生环境风险降低的方法是计算环境风险降低导致的死亡概率变化，并对这种变化进行价值评估。因此，被评估的不是生命本身，而是一部分人群死亡概率的降低。

这种统计生命价值（VSL）代表个人对死亡风险微小变化的支付意愿。我们可以用一个例子来说明：

假设某项环境政策预期能够降低100万人接触的某种有毒物质的平均浓度。进一步假设这种接触的减少预期能够将死亡风险从十万分之一降低到十五万分之一。这意味着在接触人群中，预期死亡人数将从10人降至6.67人。如果这100万接触者中的每一个都愿意为这种风险降低支付50元（总计5000万元），那么隐含的统计生命价值约为1500万元。

让我们用图表来展示不同年龄群体的统计生命价值：

从这个图表可以看出，VSL随年龄呈现倒U型关系：在中年时期达到峰值，然后随着年龄增长而下降。

---

总结

在这一部分中，我们考察了为政策制定者提供实施有效政策所需信息的最主要（但绝非唯一）的技术。寻找服务流的总经济价值需要估计价值的三个组成部分：使用价值、选择价值和非使用或被动使用价值。

我们对这些不同技术的回顾包括直接观察、条件价值评估、条件选择实验、旅行成本、房地产和工资特征价格研究，以及防护或防御支出。当时间或资金不允许进行原始研究时，效益转移或元分析提供了价值估算的替代方法。

随着中国环境保护意识的不断提高和环境政策的日益完善，环境价值评估将在政策制定过程中发挥越来越重要的作用。无论是长江大保护、黄河流域生态保护，还是碳达峰碳中和目标的实现，都需要科学准确的环境价值评估来支撑决策。

只有通过不断完善和应用这些评估方法，我们才能更好地平衡经济发展与环境保护的关系，为构建美丽中国提供科学依据。