利用机器学习和空间回归方法来估算雅加达和桃园地区人们对生态系统服务的支付意愿

《Ecosystem Services》:Machine learning and spatial regression approaches to estimating willingness to pay for ecosystem services in Jakarta and Taoyuan

【字体: 时间:2026年01月23日 来源:Ecosystem Services 6.6

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  本研究对比分析印尼雅加达与中国桃园城市居民对水生态系统服务(HES)的支付意愿(WTP),通过Logistic回归、地理加权逻辑回归和XGBoost三种模型,发现性别、教育程度及环保支持意识是主要影响因素,桃园居民WTP(9.99美元/人/年)显著高于雅加达(5.52美元),揭示社会经济与空间异质性对HES价值评估的关键作用。

  
沙菲拉·武里亚丹尼(Shafira Wuryandani)|林宇萍(Yu-Pin Lin)|林佩晨(Pei-Chen Lin)|迪克·S·施梅勒(Dirk S. Schmeller)|杰拉德·H·罗斯(Gerard H. Ros)
台湾国立大学生物资源与农业学院生物环境系统工程系

摘要

生态系统服务(ES)对环境可持续性和人类福祉至关重要。其中,水文生态系统服务(HES)在洪水缓解、气候调节和水资源安全方面发挥着关键作用。本研究考察了影响个人愿意为HES支付费用(WTP)的社会经济因素,研究对象为印度尼西亚的雅加达和台湾的桃园两个具有显著差异的城市。我们应用并比较了三种数据驱动模型(逻辑回归、地理加权逻辑回归和极端梯度提升算法),以评估WTP的空间和非线性决定因素。共有1006名受访者通过结构化面对面访谈参与了调查。受访者通过目的性抽样选取,以确保能够代表相关社会人口统计和区域特征。结果显示,以每人每年2024美元计算,雅加达的WTP为5.52美元,而桃园为9.99美元。人口统计和社会经济变量,尤其是性别和教育水平,是WTP的关键预测因素,其次是人们对环境倡议的支持程度。这些因素的影响存在空间差异,表明有效的ES保护政策应根据当地人口特征进行定制。通过整合空间明确性和数据驱动的方法,生态系统服务付费(PES)政策可以更有效地促进社区参与,并支持东亚和东南亚地区的可持续生态系统保护。

引言

自然对人类生存和生活质量至关重要,它在提供食物、能源、药品以及维持文化遗产所需的多种材料方面发挥着关键作用(Brondizio等人,2019年)。生态系统服务(ES)是从功能良好的自然系统中获得的好处,包括供给服务、调节服务、文化服务和支持服务。其中,由河流流域提供的水文生态系统服务(HES)尤为重要,因为它们有助于调节气候变化、减轻洪水并支持水生生物多样性(Jin等人,2018年;Sahle等人,2019年;Sun等人,2017年)。自1970年以来,农业生产、工业发展、人口增长和饮食变化导致供给服务(如食物和材料供应)的增加。然而,这些收益是以牺牲调节和支持服务为代价的,例如生物多样性的丧失和土壤有机碳的减少,这削弱了生态系统对害虫、病原体和气候变化的抵抗力。
对ES的经济评估有助于将自然资本与物质资本和人力资本进行比较,从而促进可持续发展和保护规划(Yihang等人,2019年)。然而,为ES赋予货币价值仍然具有挑战性,因为大多数ES是非市场化的、无形的,并且难以用经济术语表达。这些困难不仅源于它们的非经济性质,还源于人类与生态系统之间复杂且相互依存的关系,这种关系超出了简单的人类中心主义框架的范畴(Costanza,2024年)。此外,数据有限、资金不足、专业知识缺乏以及监管或政治限制等因素进一步增加了评估ES的复杂性(Thomasz等人,2024年)。生态系统服务付费(PES)作为一种创新的环境管理方法,提供了经济激励措施来维持或增强生态系统服务(Costanza等人,2014年)。PES要求以货币形式对ES进行评估,突显了其与人类提供的服务相比的重要性(Costanza等人,2014年;Wunder等人,2020年)。这种方法解决了生态系统管理中的资金需求问题,尤其是在传统生态系统保护资金不足的情况下(Wegner,2016年)。社会经济因素,如收入、教育水平和当地知识,会影响PES计划的成效(Okiria等人,2021年),而支付意愿(WTP)在不同国家之间存在很大差异(Neef和Sangkapitux,2017年)。尽管研究表明农民愿意通过社会资本倡议为气候适应做出贡献(Petway等人,2019年;Saptutyningsih等人,2020年),但在南亚地区,影响WTP的具体因素仍不明确。个人为维持或改善生态系统服务愿意支付的最高金额是衡量公众对PES计划支持程度的关键指标。
WTP是一个复杂的概念,受到多种相互关联因素的影响,可能存在非线性关系(Davies等人,2023年;Heckenhahn和Drupp,2022年),以及ES与人类活动之间的空间关系(Zhang等人,2023年;Zhou等人,2024年)。尽管在WTP估算中广泛使用线性和参数模型,但仍存在一些方法论上的空白,这些空白限制了它们捕捉人类对生态系统服务估值完整复杂性的能力。传统模型通常假设空间上的线性和同质性,忽略了社会经济、生态和感知变量之间的复杂相互作用(Schaafsma等人,2012年;Zhang等人,2023年)。为了解决这些空白,提出了空间和机器学习方法来捕捉WTP的非线性和地理变化,例如极端梯度提升(XGBoost)算法,该算法可以在没有强参数假设的情况下对调查数据集中的非线性关系、相互作用和异质效应进行建模(Liu等人,2025年;Lu等人,2025年)。
本研究旨在探讨影响亚洲两个城市——雅加达和桃园居民为水资源支付意愿(WTP)的因素。这两个城市在社会经济和生态条件上存在显著差异。作为印度尼西亚首都的雅加达面临污染、水资源管理和快速城市化等复杂挑战,这些问题导致水质下降、生物多样性丧失和洪水频发,从而降低了经济增长过程中的清洁饮用水供应能力(Asdak等人,2018年;Costa等人,2016年;Lin等人,2016年;Remondi等人,2016年)。相比之下,桃园虽然农业用地和内陆水道有所减少,但受益于稳定的森林区域(Lin等人,2024年)。从经济角度来看,桃园属于高收入城市,而雅加达则属于中高收入城市(世界银行,2024年)。尽管在制度和文化方面存在差异,雅加达和桃园仍保持着活跃的贸易、教育和移民联系(Maksum,2023年;Tng等人,2021年)。这些跨境互动促进了信息共享、环境规范的传播和相互学习,可能影响公众意识、认知以及对PES计划的参与意愿(Chaikumbung,2023年;Rakotomahazo等人,2023年)。为了更好地理解影响HES WTP的因素,本研究比较了两个生态和社会经济背景迥异的快速城市化亚洲城市。研究结果为支持可持续的城市水资源管理和区域生态系统保护提供了基于证据的设计。

研究区域

研究区域

本研究在两个不同的地点进行:台湾的桃园石门水库流域(图1A)和印度尼西亚雅加达的西里翁河流域(图1B),分别称为桃园区域和雅加达区域。这两个流域提供了多种环境生态系统服务,如水资源供应、洪水调节、碳封存和生物多样性栖息地,对附近的桃园和雅加达城市地区都至关重要。雅加达位于爪哇岛……

人口描述和支付意愿

本研究共有1006名受访者,其中桃园500人,雅加达506人。在性别、年龄、教育水平和家庭规模方面,两组受访者之间存在显著差异(p < 0.001,表2)。桃园的受访者平均年龄比雅加达的受访者大5至10岁,且教育水平普遍较高。受访者的性别分布大致反映了各自城市的人口构成:男性受访者占……

解释控制WTP的因素

理解社会经济、感知和空间因素如何共同塑造生态系统服务(ES)的价值仍然具有挑战性,尤其是在亚洲快速城市化的背景下。本研究估算并比较了雅加达和桃园居民对ES的WTP,揭示了两个城市之间的共性和差异性认知。值得注意的是,在两种情况下,WTP都受到教育水平、收入、土地使用压力和环境意识的影响。女性受访者的WTP较高……

结论

本研究对比分析了雅加达和桃园这两个具有不同制度、生态和经济特征的城市地区中影响HES WTP的社会经济和感知因素。尽管雅加达的绝对收入较低,但其居民的WTP较高,表明除了收入之外,还有其他因素显著影响了保护偏好。性别、教育水平和对环境倡议的支持成为WTP的关键决定因素……

作者贡献声明

沙菲拉·武里亚丹尼(Shafira Wuryandani):撰写初稿、可视化、正式分析、数据整理。林宇萍(Yu-Pin Lin):撰写、审稿与编辑、概念构思。林佩晨(Pei-Chen Lin):可视化、方法论、正式分析。迪克·S·施梅勒(Dirk S. Schmeller):撰写、审稿与编辑。杰拉德·H·罗斯(Gerard H. Ros):撰写、审稿与编辑。

利益冲突声明

作者声明以下可能被视为潜在利益冲突的财务利益/个人关系:林宇萍表示获得了国家科学技术委员会的财政支持。迪克·S·施梅勒表示获得了AXA功能山地生态学项目的财政支持。如果还有其他作者,他们声明没有已知的可能会影响研究的财务利益或个人关系。

致谢

我们感谢国家科学技术委员会(项目编号:MOST 112-2811-H-002-031、NSTC 114-2410-H-002-266-MY3、NSTC 111-2410-H-002-105-MY3、NSTC 114-2321-B-002-032和NSTC 113-2321-B-002-018)对YPL的支持,以及AXA功能山地生态学项目对DSS的支持。同时,我们也衷心感谢程春和博士(Dr. Cheng-Chun He)、Amelia Nugrahaningrum以及所有数据收集团队成员的奉献和努力。
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