多地点休闲活动所带来的生态系统服务的交换价值

《Ecological Economics》：The exchange value of ecosystem services from multi-site recreation

多地点模拟交换价值法评估密歇根湖休闲渔业价值研究。通过构建参与与地点选择模型，推导出市场兼容的交换价值，揭示多地点结构使定价较单地模式提高33.83%，并基于24年面板数据证实生态服务价值随时间动态演变，为生态系统经济核算提供新方法。

　　

艾玛·唐纳利（Emma Donnelly）| 理查德·T·梅尔斯特朗（Richard T. Melstrom）

美国印第安纳州西拉斐特市普渡大学农业经济学系，邮编47907

摘要

本文研究了与休闲相关的服务价值。国民收入账户记录的是市场价格。然而，大多数非市场估值研究报告的是福利指标，而非与传统收入账户兼容的价值。我们展示了如何使用模拟交换价值（SEV）方法在多地点环境中估算休闲资源的兼容价值。我们通过参与和选址模型推导出交换价值，将SEV方法的应用范围扩展到了单一地点之外。研究结果表明，在计算交换价格时，地点的分布非常重要。我们通过对密歇根湖24年的年度休闲钓鱼数据进行建模，构建了一个交换价值面板，从而能够观察这些价值随时间的变化。我们发现，年度交换价值约为1.3亿美元，占研究区域消费者剩余的64%。

引言

生态系统提供了支撑人类福祉和发展的重要商品和服务。尽管这种依赖性已被广泛认可，但在经济决策中却并未得到一致体现（De Groot, 1992; Costanza et al., 1997; Daily, 1997; MEA, 2001; Hein et al., 2020），主要是因为许多生态系统服务难以衡量。为了解决这一难题，联合国（UN）制定了环境经济核算体系：生态系统核算（SEEA EA），这是一个旨在衡量和跟踪生态系统服务的综合框架（Obst et al., 2016）。传统收入账户仅涵盖了在市场上交易的生态系统服务部分。像SEEA EA这样的系统将生态系统数据转化为定量和货币价值，使政策制定者能够更好地权衡其决策的环境成本和收益（Hecht, 2012）。

休闲服务是生态系统效益的重要来源。商业销售提供了一些这些效益，这些效益被纳入并因此被传统收入账户（即国民账户体系SNA）所记录。例如，这包括购买狩猎装备、包船钓鱼旅行和酒店住宿等。然而，许多休闲服务是免费提供的，因此没有市场价格。为了捕捉这些缺失的价值，SEEA EA推荐使用模拟交换价值（SEV）方法，该方法估算如果这些服务由市场提供所需的成本。SEV方法通过模拟休闲体验的生产过程以及用户如果必须向商业运营商付费时将面临的价格来估算货币价值（SEEA EA, 2014）。这种方法支持与基于传统会计原则产生的经济和财务统计数据进行比较（SEEA EA, 2024）。

本文使用SEV方法来衡量休闲服务的价值。为此，我们估算了一个假设的垄断者会向决定是否以及去哪里游玩的用户收取的费用。大多数休闲需求研究使用旅行成本法来衡量经济价值，即支付意愿（WTP），这种方法估算的是福利价值，而非SEEA EA框架所要求的生态系统服务的货币流量。相比之下，SEV方法通过估算基于市场生产的休闲体验所产生的收入，与SEEA EA保持一致。

我们还衡量了支持该休闲活动的资源所带来的生态系统服务价值。生态系统服务流量是指生态系统对家庭从与生态系统和自然资源互动中获得的效益的贡献。这种流量的价值基于资源存量及其对休闲者的边际价值。虽然这种贡献是以支付意愿（WTP）来衡量的，并不与交换价值相当，但它仍然有助于了解基础资源存量的价值变化。这种时间视角很重要，因为休闲地点取决于多种资源——例如水、空气和土地资源——这些资源的数量和质量可能会波动。

通过这项研究，本文在三个方面对文献做出了贡献。首先，它推进了关于休闲服务交换价值的研究，这方面的研究目前仍较为有限（Caparrós et al., 2003; Caparrós et al., 2017; Lankia et al., 2020; Scheufele and Pascoe, 2023; Scheufele et al., 2025）。其次，它提供了一个广泛的休闲服务价值时间序列。以往计算交换价值的研究大多是静态的，仅在某个时间点报告价值。因此，现有研究限制了我们对生态系统服务价值如何随资产状况变化（例如由于开发压力、恢复投资或气候变化）而变化的理解。本文还促进了利用重复选择数据来研究休闲价值稳定性的文献发展（Ji et al., 2022, He and Poe, 2021, Lloyd-Smith and Zawojska, 2025）、习惯形成（Adamowicz, 1994; Swait et al., 2004; Guilfoos et al., 2024）以及动态决策（Reeling et al., 2020; Verdier and Reeling, 2022）。我们二十年来的时间序列数据使我们能够独特地分析价值的变化过程。这填补了关于非市场价值与生态系统服务长期关系的文献空白。第三，我们在选址框架内应用了SEV方法。以往的研究仅在用户无法在不同地点之间选择的情况下，将SEV方法应用于单一地点的休闲服务。我们的方法允许选址和参与随着价格和地点质量的变化而变化。结合选址分析，我们可以检验单一地点模型中的SEV估算结果与多地点模型中的结果是否一致。这一点很重要，因为WTP文献中的休闲需求分析越来越依赖于多地点框架。

方法部分

方法

本节描述了我们如何衡量免费进入的户外休闲活动的交换价值。交换价值等于价格乘以旅行次数。为了计算它，我们首先估算如果企业在市场上管理访问权限时会收取的费用。我们还使用福利理论通过旅行成本法来衡量基础资源存量所产生的效益价值。尽管无法将效益价值纳入收入账户中

应用

本节描述了将多地点SEV方法应用于休闲钓鱼的情况。休闲钓鱼一直是许多估值研究的主题（Hunt, 2005），包括RUM模型和旅行成本法的应用（Johnston et al. 2006）。最近，SEV方法被应用于单一地点的休闲渔业（Scheufele and Pascoe, 2023）。本节首先介绍了我们的研究背景，涵盖了伊利诺伊州、印第安纳州和密歇根州

结果

表2显示了各州的平均交换价格和每次旅行的支付意愿（WTP）。第一列显示了模拟垄断者独立管理各个地点时的价格。平均价格为27.18美元，比每次旅行的平均WTP 24.90美元高出约10%，计算公式为1/ρ.¹⁰

讨论

我们的研究表明，休闲服务的SEV价值，以及假设的垄断者会收取的费用，取决于需求系统的结构。在多地点框架下，交换价格超过了消费者剩余的三分之一，平均为33.83美元，而我们研究中的每次旅行平均WTP为24.90美元。

结论

人们从鱼类、公园和其他自然资源提供的休闲资源中受益。仅在美国，联邦休闲区域就覆盖了近2.5亿英亩的土地，其中包括400个国家公园和560个国家野生动物保护区（美国内政部）。这些统计数据提醒我们，人们在多大程度上愿意为休闲和旅游腾出自然资源。然而，这些数据并没有提供相对于市场提供的自然资源的重要性信息。

作者贡献声明

艾玛·唐纳利（Emma Donnelly）：撰写初稿、软件开发、方法论设计、数据调查、正式分析。 理查德·T·梅尔斯特朗（Richard T. Melstrom）：撰写初稿、验证结果、方法论设计、数据调查、正式分析、概念构思。

利益冲突声明

作者声明他们没有已知的利益冲突或个人关系可能影响本文所述的工作。

致谢

作者感谢三位审稿人的有益意见，以及Caitlyn Smith在研究方面的协助。五大湖渔业信托基金提供了财务支持（项目编号#2056）。