基于潜在分类模型的农田生态补偿标准测算——一个离散选择实验模型的实证

确立科学合理的生态标准是建立和提高社会主义生态文明的关键。本文对当前我国运用选择实验法对农田生态补偿标准估算多假设受访者同质性偏好的现状,运用潜在分类模型(Latent Class Model,LCM)研究武汉市不同类别特征的市民对农田生态服务价值的保有意愿情况,并进一步运用Gold Latent软件测算基于市民支付意愿的武汉市农田生态补偿标准。研究发现:193.5%的武汉市受访市民愿意为保有和改善农田生态系统的服务功能进行一定额度的农田生态补偿标准支付,但仍有部分比例的受访者对农田生态服务价值的全面认知还不够(如空气质量)。2武汉市不同受访市民对农田生态属性的偏好存在异质性,93%的受访市民属于正常偏好型。另有7%的受访市民属于空气质量偏好型。受访者的收入水平、对农田生态服务价值的意识程度和是否愿意进行一定额度的农田生态补偿支付三个变量是影响其类别归属的决定性因素。3正常偏好型和空气质量偏好型市民对于农田生态补偿的支付意愿分别为6 888.74元/hm^2和518.50元/hm^2,计算得到基于武汉市市民平均支付意愿的农田生态补偿标准为7 407.24元/hm^2。研究结果不仅可以为武汉市农田保护制定出更具针对性和合理的农田生态补偿标准提供初步的科学依据,还可以为农田生态补偿筹集到除了中央政府财政转移之外的来自于农田生态服务受益者的资金支付。