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4.6 平均WTP和中位數WTP

關于中位數WTP和平均值WTP計算方法的取舍,可以分別從統計學和經濟學兩個角度進行考慮。

從統計學角度來看,在隨機效用函數設定下,中位數還是平均值估計取決于損失函數的選擇。如果采用最小二乘法,則平均值指標能夠反映集中趨勢;如果采用最小絕對值法,則中位數指標能反映集中趨勢。均值估計受WTP分布函數的峰度和偏度的影響很大。在CVM的實際運用中,會有相當可觀的受訪者其WTP會很小,同時會有少數人其WTP會很大。這樣必然會造成分布函數右偏(見圖4-2)。與此相比,中位數WTP則更為穩健(Robust),受異常值的影響較小。例如,Carson等人在研究埃克森石油泄漏事件所造成的損失時發現,在Weibull分布、指數分布、對數正態分布、對數邏輯斯蒂分布下,中位數WTP依次為31美元、46美元、27美元和29美元,而平均WTP依次為94美元、67美元、220美元和無窮大美元(Carson et al., 1992)。可見,平均WTP的變異程度受分布函數的影響更大。

圖4-2 分布函數的厚尾問題

從經濟學角度看,平均WTP估計與Kaldor-Hicks的潛在補償原理(Potential Compensation Principle)相符。假定公眾對某項社會變革既有正的偏好也有負的偏好,那么WTP>0則表明該變革使得受益者的所得足以彌補受損者的損失。這就是Kaldor-Hicks標準。但是Kaldor-Hicks標準存在內在不一致性問題,并且因為隱含著較為敏感的道德取向而受到了批評(Little,1957)。內在不一致性是指從狀態A到狀態B的變化是一種改進,但從狀態B到狀態A的變化也可能是一種改進。中位數WTP的理論依據則是多數投票原理(Principle of Majority Voting):如果多數人愿意為某種改變提供支付意愿的話,就應該支付。投票原理盡管亦被證明不滿足帕累托最優效率,不過卻具有良好的道德判斷含義。最后,個人支付意愿要受到其可支配收入的限制,原則上不應該超過其全部收入,而均值估計則很難滿足這一要求(Hanemann et al., 1999)。當然,不同的使用環境可能需要不同的估算方法。例如,政治家傾向于獲知其觀點是否得到大多數人支持,如果環境治理決策由投票決定,則中位數WTP是更好的選擇;如果研究重點是估算環境污染治理所產生的總收益,則平均WTP可能是更好的選擇。當然,更為穩妥的辦法是同時報告兩個估計指標。

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