环境资源价值评估：结合显示性偏好方法与叙述性偏好方法的应用研究

This project studies how to combine revealed (RP) and stated (SP) preference approaches to value environmental resources. By doing so, we can not only use SP data to measure non-use values of environmental resources but also utilize RP data, which are more reliable, to help reduce hypothetical bias in SP data. We have five main research tasks: (1) examine how to incorporate different types of RP and SP data into environmental structural models; (2) extend the current methodology by explicitly taking into account model selection and different sources of errors in terms of both model derivation and model estimation; (3) design Monte Carlo simulation experiments to test the estimation methods we have proposed and examine the impacts of model misspecification; (4) propose an empirical strategy to design RP and SP survey questions, which are consistent with the preference theory used to recover the full underlying preference parameters for valuing both use value and non-use value of environmental resources; and (5) propose how to use RP and SP data to jointly calibrate the extended climate change model, which will not only provide empirical applications in environmental macro areas but also allow us to quantitatively examine how different climate change policies, such as cap-and-trade and carbon tax, could affect China’s social and economic development and welfare implications.

本课题将研究如何结合显示性偏好方法（RP）与叙述性偏好方法（SP）去评估环境资源价值。该联合评估的优点是既可利用SP数据去估计环境资源的非使用价值，又可利用RP数据的可靠性减小SP数据固有的假想偏差。本课题将从五个方面展开: （1）探讨如何构建结构模型去处理不同类型的RP和SP联合数据；（2）通过构建模型研究如何进行模型选择和处理两类误差，即来自受访者的回忆偏倚和来自研究者的设定误差；（3）探索如何利用Monte Carlo模拟去检验我们提出的方法和研究模型设定错误的影响；（4）通过微观实证研究，探讨如何利用理论模型设计合适的显示性偏好和叙述性偏好调查问卷，从而估计效用函数，并以此估算环境资源的使用价值和非使用价值；（5）通过宏观实证研究，研究如何利用RP和SP联合数据去校准气候变化模型，以此推广RP和SP联合数据在宏观经济学领域的应用，也为研究我国气候变化政策的影响和福利计算提供参考。

本课题探讨了如何结合显示性偏好与叙述性偏好这两种方法去评估环境资源价值。主要从五个方面展开研究：（一）通过构建一个静态宏观模型，将环境因素的影响纳入结构转型模型，并研究如何使用显示性偏好与叙述性偏好数据去校准模型和探讨如何使用校准后的模型进行福利分析。（二）将结构转型机制和环境因素对偏好函数的影响纳入William Nordhaus的动态气候变化模型，并利用相关的显示性偏好与叙述性偏好数据去校准模型和对气候变化政策进行福利分析。（三）利用蒙特卡罗模拟实验评估结合显示性偏好方法与叙述性偏好方法的重要性。研究结果表明，在弱互补性假设和Willig条件不满足的情况下，旅行费用法在没有叙述性偏好方法作为辅助工具时不能有效地测度福利指标。（四）利用蒙特卡罗模拟实验评估结合显示性偏好方法与叙述性偏好方法的有效性，主要关注其能否有效地处理弱互补性假设和Willig条件不满足时的情况，同时也探讨了回忆误差、考量误差和内生性问题对联合模型估计的影响。（五）利用现有的显示性微观偏好数据从消费者和厂商各自的角度进行了一些基础性研究。