Uncertainty bias and its correction in contingent valuation method: A case study of marine biodiversity valuation in Pingtan County

Jingmei LI; Jingzhu SHAN; Yuncheng DENG; Handuo XU

doi:10.18402/resci.2020.07.10

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Resources Science
Vol. 42, Issue 7, 1338 (2020)

Uncertainty bias and its correction in contingent valuation method: A case study of marine biodiversity valuation in Pingtan County

Jingmei LI^1、2, Jingzhu SHAN^1、*, Yuncheng DENG³, and Handuo XU^1、2

Author Affiliations

¹School of Economics, Ocean University of China, Qingdao 266100, China

²Marine Development Institute, Ocean University of China, Qingdao 266100, China

³Island Research Center, Ministry of Natural Resources, Pingtan 350400, China

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DOI: 10.18402/resci.2020.07.10 Cite this Article

Jingmei LI, Jingzhu SHAN, Yuncheng DENG, Handuo XU. Uncertainty bias and its correction in contingent valuation method: A case study of marine biodiversity valuation in Pingtan County[J]. Resources Science, 2020, 42(7): 1338 Copy Citation Text

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Fig. 1. A illustration of correction of uncertainty

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选项A：确切金额		选项B：大致范围
选项A：确切金额		最低值		最高值
□0元	□50元	□0元	□50元	□0元	□50元
□5元	□100元	□5元	□100元	□5元	□100元
□10元	□200元	□10元	□200元	□10元	□200元
□15元	□300元	□15元	□300元	□15元	□300元
□20元	□400元	□20元	□400元	□20元	□400元
□30元	□500元	□30元	□500元	□30元	□500元
□40元	□其他金额：	□40元	□其他金额：	□40元	□其他金额：

Table 1. An example of contingent valuation method (CVM) valuation questions

变量名	变量含义	赋值方法
YEAR	在平潭当地居住年限/年	YEAR=居住年限
FRE	去海边频率	经常=4,偶尔=3,很少=2,从不=1
KNOW	对海洋生物多样性了解程度	非常了解=5,比较了解=4,一般=3,不太了解=2,完全不了解=1
CONCERN	对海洋生物多样性保护关注程度	非常关心=5,比较关心=4,一般=3,不太关心=2,完全不关心=1
CONTRI	是否同意居民应当为保护生物多样性贡献力量,如支付一定费用	非常同意=5,比较同意=4,一般=3,不太同意=2,完全不同意=1
SEX	性别	男=1,女=0
AGE	年龄/岁	20以下=1,20~30=2,31~45=3,46~60=4,61以上=5
EDU	受教育情况	初中及以下=1,职高/高中=2,大专=3,本科=4,研究生及以上=5
INC	年收入/万元	2以下=1,2~5=2,5~10=3,10~20=4,20以上=5

Table 2. Definition of variables and description

变量	Probit模型		OLS模型		Ordered Probit模型
变量	系数	标准差	系数	标准差	系数	标准差
常数项	3.272***	0.700	0.883***	0.148
YEAR	-0.018**	0.008	-0.004**	0.002	-0.020***	0.007
FRE	0.037	0.130	0.026	0.029	0.048	0.114
KNOW	-0.368***	0.128	-0.063**	0.026	-0.281**	0.112
CONCERN	-0.170*	0.101	-0.050**	0.022	-0.213**	0.088
CONTRI	0.006	0.115	0.008	0.025	0.039	0.098
SEX	-0.164	0.185	-0.043	0.041	-0.186	0.161
AGE	-0.188	0.135	-0.020	0.030	-0.039	0.117
EDU	-0.030	0.080	0.006	0.017	0.033	0.068
INC	-0.453***	0.095	-0.095***	0.019	-0.412***	0.084
Log likelihood	-140.673				-245.937
McFadden R²	0.206				0.125
F-statistic			8.077
Adjusted R²			0.199
N	258		258		258

Table 3. Parameter estimation of the determinants of uncertainty

变量	系数	标准差
C	-0.443	0.816
YEAR	-0.006	0.010
FRE	0.653***	0.167
KNOW	0.116	0.150
CONCERN	0.079	0.124
CONTRI	0.289**	0.127
SEX	-0.191	0.236
AGE	-0.249	0.175
EDU	0.135	0.106
INC	0.392***	0.122

Table 4. Parameter estimation of the determinants of willingness to pay (WTP)

变量	系数	标准差
C	-0.475	0.827
YEAR	-0.009	0.010
FRE	0.686***	0.162
KNOW	0.113	0.147
CONCERN	0.046	0.126
CONTRI	0.314**	0.140
SEX	-0.208	0.230
AGE	-0.214	0.167
EDU	0.154	0.097
INC	0.368***	0.109

Table 5. Parameter estimation of interval regression

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