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我国重点保护动植物物种价值评估

2023-07-26 03:58| 来源: 网络整理| 查看: 265

物种丰富度可以提高生态系统提供各种服务的能力以及生态系统的稳定性[1]。当前物种保护研究已成为生物多样性保护、生态系统服务功能等领域的研究热点, 越来越多的研究关注这一主题[2-5]。野生物种的价值存在于诸多方面[6-9], 但这些价值往往不能被直观地衡量[10], 因此很多时候会被忽视。然而, 评估得到的经济价值是物种保护政策制定的重要参考标准[11]。

野生动植物等环境资源的价值包括使用价值和非使用价值两部分, 其中使用价值包括直接使用价值和间接使用价值, 其评估一般采用市场价值法; 非使用价值则包括选择价值和存在价值。根据这一分类, 本研究所评估的物种价值即物种多样性保育价值属于非使用价值[12]。目前为止, 条件价值评估法和选择模拟是评估非使用价值的两种最常用方法[13]。而条件价值评估法因其简单、灵活等特点被普遍应用于重点保护物种以及自然保护区存在价值评估, 是目前非市场价值评估领域使用最广泛的方法[10], 也是评估生态系统服务功能非使用价值的唯一方法[14]。该法在假想市场情况下利用严谨设计的调查问卷直接询问人们对特定对象的数量或者质量的具体支付意愿。利用调查得到的数据, 通过统计学方法来估算所研究对象的平均价值。然后将这一平均价值扩展到所有利益相关人群, 最终得到待评估对象的总价值[15]。

有研究认为, 针对物种保护的支付意愿大小往往包含着策略因素, 而且并不总是能衡量某一物种的全部经济价值[16]。比如, 当被评估的对象越具体时, 支付意愿就越高[10, 17]。虽然针对该法的准确性和可靠性还有争议, 但是有综述研究认为, 通过严谨的问卷设计以及合理地实施调查, 这些问题都可以得到妥善解决[10-11]。

自1963年Davis[18]提出以来, 国内外已有很多研究采用该法评估了包括大熊猫[19]、东北虎[20]、亚洲象[14-16]以及负鼠[10]等重点保护物种在内的各类环境物品的价值, 为相关物种保护提供了宝贵参考。随着人们对野生动植物, 尤其是珍稀濒危动植物的认识深入以及经济社会的发展, 对物种保护的支付意愿也在发生变化, 需要在已有研究的基础上, 适时开展相关的评估。本研究基于条件价值评估法对我国所有重点保护动植物物种进行整体价值评估, 以明确我国生态系统服务功能中生物多样性价值的价值量大小, 为我国重点保护物种的保护工作以及生态补偿标准的制订提供科学参考。

1 研究方法 1.1 重点保护物种的定义和分级标准

我国是世界上动植物物种最丰富的国家之一, 也是世界上物种多样性损失最严重的国家之一[21]。从已记录的物种数目来看, 中国哺乳类物种数目居世界第三位, 鸟类物种数目居世界第六位, 种子植物物种数居世界第三位[21]; 另一方面, 我国高等植物和特有植物受胁率分别为11%和65.4%, 我国除海洋鱼类外的脊椎动物和特有动物的受胁率分别为21.4%和30.6%[22-23]。目前我国生物多样性下降的总体趋势尚未得到有效遏制, 保护形势依然严峻。如何将有限的保护资源最大化利用是当今生物多样性保护领域的热点、难点问题之一。因此, 濒危物种的保护是物种多样性保护工作的重中之重, 重点保护物种的综合保护等级划分成为后续保护工作有效性的必要前提。

在前人研究工作的基础上, 我们整合《国家重点保护野生动物名录》[24]、《国家重点保护野生植物名录》[25]、《IUCN红色名录》[26], 结合专家意见, 将“我国重点保护物种”定义为:《国家重点保护野生动物名录》、《国家重点保护野生植物名录》所有物种, 《IUCN红色名录》内受威胁物种(包括极危、濒危、易危3个级别)。依据保护级别、濒危等级、特有性等划分为3个优先保护级别(表 1)。依据本研究分级标准制订的物种分级名录详见附表1。

表 1 重点保护物种保护优先级别划分标准 Table 1 Classification criteria for priority of key protected species 保护级别Protection priority 保护重要性划分准则Classification criteria for protection priority IUCN1受威胁级别IUCN endangerment 分布状况2Endemism 国家保护级别3Protection class Ⅰ 极危 国家一级保护 濒危 特有 Ⅱ 濒危 非特有 国家二级保护 Ⅲ 易危 特有种、迁徙鸟类或狭域特有种4 IUCN:世界自然保护联盟International Union for Conservation of Nature; 分布状况与IUCN受威胁级别为从属关系, 即两者需要同时满足方能归为某一保护级别; 国家保护级别为并列关系, 即只要满足该项条件即可归为相应保护级别; 狭域特有种指仅分布于一个生物地理区, 或小于3个分布点的物种 表选项 1.2 问卷设计及偏差处理

在全面实施调查前, 于2017年6月中旬在中国科学院生态环境研究中心及周边地区进行了网络预调查, 收到问卷203份。通过充分模拟真实社会环境和推测被试者可能的心理反应, 修正了不恰当的表达方式, 并修正了愿意支付金额的范围。

调查中采用的调查问卷由4部分组成:1)被调查者基本的个人信息, 包括年龄、学历和职业等; 2)设计引导被调查者支付意愿的一系列问题; 3)对30种典型濒危野生动、植物的分布特征及生存现状的简要描述以及支付意愿询问; 4)附件形式的分级说明。

为了更好地获得被调查者的真实支付意愿, 调查问卷的濒危动植物介绍部分附上彩色组合图片以增加被试者的感性认识。为了避免给被调查者造成不当的心理暗示, 调查问卷中每一级别的保护物种举例数量和类别、介绍说明的文字长度和用语、所配图片的数量和形制均力求保持一致。

1.3 问卷推送及回收情况

本次调查针对全国重点保护动植物物种, 因此问卷推送范围为全国, 方法为网络调查法。为了确保被调查者的代表性, 我们在推广过程中密切监控被调查者返回问卷的频数情况, 当某一年龄段或者某一职业人群所占比例出现显著异常时我们及时调整推广对象以获取最佳样本。

1.4 数据分析方法

正支付意愿V(WTP > 0)可通过离散变量WTP的数学期望公式获得:

(1)

式中, Bi为出价数值, Pi为填写者选择该数值的概率, n为可供选择的出价数值的数量。基于Spike模型[27]调整后的最终人均支付意愿:

(2)

式中, P为正支付意愿率。

则某一级别重点保护物种的价值量TVi计算公式为:

(3)

式中, i表示第i级保护物种, 用WTPi代表人们对第i级保护物种的支付意愿; 用TP代表相关人口数量, 用Ni代表第i级保护物种的物种数。

基于收集到的问卷, 我们尝试构建支付意愿回归模型, 并对不同性别、年龄、收入、学历以及认知水平的被调查者的支付意愿做了方差分析。

2 结果及数据统计分析 2.1 问卷回收情况

本次调查共收集到问卷5500份, 经过对信息缺失以及抗议性答卷排除筛选后得到有效问卷4672份, 问卷的有效率为84.9%。本研究收集到的问卷数量是国内外已发表支付意愿价值评估研究中最多的研究之一。

2.2 被调查者的社会经济学特征平均支付价值及总支付价值的计算

为了确保被调查人群样本的代表性, 我们将样本的社会经济学特征(如男女比例、年龄、收入分配等)与整个人群的社会经济学特征进行比较。通过分析我们发现, 本次调查的被调查者具有较高的代表性。从性别、年龄和学历上看, 本次调查男女比例为1:1;82.1%的被调查者年龄集中在18—40岁; 受教育程度较高, 40.9%的被调查者具有本科及以上学历。从职业上看, 自由职业者占比最多, 占18.4%, 其次是国家机关、企事业单位职员, 占比14.8%。就收入水平而言, 59.1%的被调查者收入水平在2500—10000元之间, 即中低到中上等收入水平。

2.3 支付意愿分析

本次调查结果显示, 有79.1%的被调查者表示愿意为我国重点保护动植物物种保护工作支付一定费用, 20.9%的被调查者表示不愿意。不愿意支付的被调查者中的32.4%表示收入有限, 无能力支付, 16.5%的人担心所支付的费用很可能用不到保护上, 另有36.9%的人选择了其他原因。

本调查为了给被调查者一个相对灵活的选择空间, 将支付意愿的金额设置为分段梯度, 为便于计算其保护效益以及基于保守估计[28]的出发点, 我们采用各金额梯度的最低值代替相应梯度。同时考虑到实际支付能力, 我们将支付范围确定在城镇就业人口中, 根据2016年中国统计年鉴的数据得到这部分人口数量为4.14亿人[29]。通过计算我们求得了我国各级重点保护动植物物种的价值, 详见表 2。从中可以看出, 被调查者对于不同级别重点保护动植物物种愿意支付的金额是有显著差异的, 随级别上升而减少, 而且动物和植物之间也有显著差别。

表 2 支付意愿统计变量(元人-1 a-1)以及我国各级重点保护动植物物种的价值(万亿元/a) Table 2 WTP (yuan person-1 a-1) and economic value (103 billion yuan/a) of wild fauna and flora of different protect levels 保护级别Protect levels 物种数Species number 支付意愿WTPWillingness to pay 总价值Gross value 一级动物1st class fauna 176 44.56 3.25 二级动物2nd class fauna 232 35.23 3.38 三级动物3rd class fauna 120 31.58 1.57 一级植物1st class flora 287 38.98 4.63 二级植物2nd class flora 283 30.93 3.63 三级植物3rd class flora 159 27.75 1.83 动物总量Total fauna 528 111.37 8.20 植物总量Total flora 729 97.65 10.09 动植物总量Gross value 1257 209.02 18.29 表选项 2.4 支付意愿可信性讨论

通过对比国内外相关研究, 研究发现支付意愿值介于已有研究结果的范围内(29.5—267.5元人-1 a-1)。已有相关研究详见表 3。

表 3 国内外相关研究比较 Table 3 Comparison of results between previous related researches and this paper 研究对象Research object 人口范围Population scope 支付意愿WTP/(元人-1 a-1) 总价值Gross value 文献来源Literature resources 亚洲象Elephas maximus Linnaeus 无 约139.3 无 Ranjith(2005)[16] 灰海豹Halichoerus grypus 无 约61.6—69.3 无 Valentina(2003)[30] 负鼠Possum 无 约265.2 无 Kristin(2001)[10] 利氏袋鼯Gymnobelideus leadbeateri 1986年维多利亚州家庭户数 约65.7 4000万元/年 Arrow(1993)[28] 河滨仙女虾Riverside fairy shrimp 无 约56.7 无 Stanley(2001)[31] 东北虎Panthera tigris ssp. altaica 哈尔滨市区居民户数 29.5(支付卡式);37.1(二分式) 20年内:支付卡式10.76亿元, 二分式23.03亿元 周学红(2009)[20] 白海豚Sousa chinensis 2016年厦门常驻人口 109 2.63亿元/年 于志鹏(2017)[15] 亚洲象Elephas maximus Linnaeus 2009年全国15岁以上城镇人口 116.3 5.71亿元/a(2009年) 刘欣(2012)[14] 大熊猫A iluropoda melanoleuca 2006年15—80岁的城镇人口 82.7 367亿元/年 宗雪(2008)[19] 当地32种濒危物种32 Endangered local species 无 约113.3—136 无 Stanley(2001)[31] 扎龙国家级自然保护区鹤类(6种)6 kinds of Gruidae in Zhalong wetland 保护区游客 256.5(平均42.8/种) 18.58亿元/a(平均3.10/种) 黄晨(2006)[32] 扎龙湿地生物多样性Biodiversity in Zhalong wetland 2011年中国城镇就业人口 123.6 340.82亿元/a 庞丙亮(2014)[17] 我国濒危野生动物Endangered wild animals of China 2002年北京市家庭户数 55.6(支付卡式); 76.0(二分式) 20年内:支付卡式41.63亿元, 二分式184.70亿元 陈琳(2006)[33] 美国所有濒危动植物All endangered fauna and flora of America 1986年维多利亚州家庭户数 约267.5 1.60亿元/a Arrow(1993)[28] 本研究This research 2016年全国城镇就业人口 31.6(三级动物)—44.6(一级动物); 111.4(所有濒危动植物物种) 184.59亿元/a(单个一级动物); 18.29万亿元/a(所有濒危动植物) 表选项 2.5 影响支付意愿的社会经济因素分析

通过Pearson相关性分析, 发现影响被调查者支付意愿的主要社会经济因素包括收入、学历和对于重点保护动植物的认知水平, 其中收入和学历的相关系数值最大, 可以认为是最重要的影响因素。详见表 4。

表 4 重点保护动植物支付意愿的影响因素相关性分析结果 Table 4 Pearson correlation analysis results of the influence factors of WTP 物种类别Species category 学历Education 收入Economic income 了解程度Knowledge 感兴趣程度Interest level 是否参与活动Umbrella activity 动物Fauna 0.141** 0.327** 0.132** 0.091** 0.116** 植物Flora 0.104** 0.296** 0.148** 0.115** 0.130** “**”指代Pearson极显著相关性水平, P < 0.01(双尾检验) 表选项

针对各级支付意愿的回归分析R2值均不超过0.2, 解释度较低, 因此不适合构建回归模型。

针对重点保护动物的方差分析结果表明, 不同性别(F=2.362, P < 0.01)、年龄(F=1.883, P < 0.01)、学历(F=5.148, P < 0.01)、职业(F=2.149, P < 0.01)、收入水平(F=12.933, P < 0.01)以及对重点保护物种的了解程度(F=4.230, P < 0.01)等属性的被调查者的支付意愿大小具有极显著性差异。其中, 收入、学历以及了解程度越高, 相应的支付意愿值也更高。对植物的支付意愿影响因素方差分析也得到相似结果。详见表 5。

表 5 重点保护动植物支付意愿影响因素的方差分析结果 Table 5 One-way ANOVA analysis results of the influence factors of WTP 物种类别Species category 性别Sex 年龄Age 学历Education 职业Profession 收入Economic income 了解程度Knowledge 感兴趣程度Interest level 是否参与活动Umbrella activity 动物Fauna 2.362** 1.883** 5.148** 2.149** 12.933** 4.230** 2.785** 3.682** 植物Flora 2.530** 1.805** 3.879** 1.919** 11.629** 5.265** 3.840** 4.632** “**”指代Pearson极显著相关性水平, P < 0.01(双尾检验) 表选项 3 讨论与结论

本研究以我国重点保护动植物物种的价值评估为目标, 基于国际上广泛使用的条件价值评估法, 首先通过有偿问卷调查和数据分析得到被调查人群对于各级保护物种的支付意愿, 进而基于支付意愿值和全国城镇就业人口数量估算出我国重点保护动植物物种的价值。本次调查收集到的问卷数量相对国内外相关研究而言显著更多, 质量上, 本研究收集到的问卷无论从人口结构还是社会经济学构成来看都基本符合我国情况, 问卷的完整性和可靠性经检验也较高, 因此我们认为本研究基于条件价值评估法获得的研究结果相对可靠。

国内外已有相关研究结果显示, 针对单一重点保护物种的支付意愿值从29.5—265.2元人-1 a-1不等, 针对重点保护物种的集合的支付意愿从55.6—267.5元人-1 a-1不等; 本研究结果显示, 针对某一特定重点保护物种的支付意愿为31.6—44.6元人-1 a-1, 针对我国所有重点保护物种的支付意愿为111.4元人-1 a-1; 显然, 本研究中各级别的支付意愿值均较为可信。另一方面, 收入、学历、对重点保护物种的了解程度以及是否参与过物种保护活动与支付意愿值有显著正相关性。基于这一规律和我国现有社会经济状况, 可以通过加强重点保护物种保护工作的宣传力度和更多地组织相关公益性保护活动以提升我国重点保护物种的生态系统服务功能价值量, 对于后续研究而言, 还能基于各地不同人口构成(学历、收入、职业等)计算符合特定地区社会经济状况的地方性生态补偿标准。

本研究是重点保护动植物物种价值评估的一次有益尝试, 为下一步继续开展生物多样性价值评估和保护区生态补偿标准的研究奠定了基础。但该方法也存在着一定的局限性, 比如, 本研究问卷推广方式为网络推广法, 而到目前为止我国还有相当一部分人群不能经常使用网络, 而且大多数人尚未参与乃至接触过网络调查, 对新事物怀有抵触心理, 特别是涉及到钱的时候。本研究采用的是连续型条件估值中的支付卡式问卷, 在预调查的基础上对调查问卷和操作方法做了许多改进。今后尝试多渠道收集问卷以实现更广泛而合理的人群覆盖, 比如结合采用面对面调查、电话调查和邮寄信函等采集方式。将尝试基于重点保护物种种数和每一物种的种群数量, 利用森林生物多样性价值评估方法中的Shannon-Wiener指数法做进一步研究。



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