李 雪,咸 迪
(1.國(guó)家衛(wèi)星氣象中心,北京 100081;2.中國(guó)氣象局中國(guó)遙感衛(wèi)星輻射測(cè)量和定標(biāo)重點(diǎn)開(kāi)放實(shí)驗(yàn)室/國(guó)家衛(wèi)星氣象中心,北京 100081;3.許健民氣象衛(wèi)星創(chuàng)新中心,北京 100081)
隨著氣象衛(wèi)星技術(shù)的發(fā)展和觀測(cè)能力的不斷提升,風(fēng)云衛(wèi)星被廣泛應(yīng)用于天氣預(yù)報(bào)、氣候預(yù)報(bào)、環(huán)境和自然災(zāi)害監(jiān)測(cè)、農(nóng)業(yè)等多個(gè)國(guó)民經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域,為國(guó)家經(jīng)濟(jì)發(fā)展和社會(huì)進(jìn)步做出了貢獻(xiàn)[1]。截至2020 年底,我國(guó)已經(jīng)成功發(fā)射了17 顆風(fēng)云衛(wèi)星,實(shí)現(xiàn)7顆衛(wèi)星同時(shí)在軌運(yùn)行的業(yè)務(wù)模式。僅2020 年通過(guò)風(fēng)云衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)服務(wù)網(wǎng)、綠色服務(wù)通道、人工數(shù)據(jù)服務(wù)、衛(wèi)星數(shù)據(jù)資源池等方式為用戶提供數(shù)據(jù)量超過(guò)8PB。其中風(fēng)云衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)服務(wù)網(wǎng)作為對(duì)外服務(wù)的重要渠道,為全球100 多個(gè)國(guó)家和地區(qū)提供服務(wù)。自2018 年習(xí)近平總書(shū)記在上海合作組織青島峰會(huì)上提出“中方愿利用風(fēng)云二號(hào)氣象衛(wèi)星為各方提供氣象服務(wù)”以來(lái),風(fēng)云衛(wèi)星的國(guó)際服務(wù)能力逐步提升,“一帶一路”朋友圈不斷擴(kuò)大,截至2020 年,已有泰國(guó)、吉爾吉斯斯坦、斯里蘭卡等20 多個(gè)國(guó)家申請(qǐng)加入風(fēng)云衛(wèi)星國(guó)際用戶防災(zāi)減災(zāi)應(yīng)急保障機(jī)制(FY_ESM),在30 多個(gè)國(guó)家建成風(fēng)云衛(wèi)星數(shù)據(jù)直收站。
雖然風(fēng)云衛(wèi)星在國(guó)民經(jīng)濟(jì)各領(lǐng)域以及國(guó)際影響力方面發(fā)揮了重要作用,但針對(duì)其應(yīng)用效益評(píng)估僅有少量研究。范天錫和江吉喜[2]對(duì)FY-1C 在氣象應(yīng)用、環(huán)境監(jiān)測(cè)、防災(zāi)減災(zāi)等方面發(fā)揮的作用和產(chǎn)生的經(jīng)濟(jì)、社會(huì)效益進(jìn)行展望。盧乃錳等[3]介紹了衛(wèi)星資料在天氣分析、環(huán)境災(zāi)害監(jiān)測(cè)以及氣候變化研究方面的應(yīng)用。戴志健等[4]闡述了風(fēng)云衛(wèi)星數(shù)據(jù)在江西省植被長(zhǎng)勢(shì)、臺(tái)風(fēng)、森林火情等方面的監(jiān)測(cè)應(yīng)用。在氣象衛(wèi)星數(shù)據(jù)服務(wù)方面,咸迪等[5]制定了《氣象衛(wèi)星數(shù)據(jù)共享服務(wù)評(píng)估方法》,確定了氣象衛(wèi)星數(shù)據(jù)共享服務(wù)評(píng)估的指標(biāo)體系、指標(biāo)的計(jì)算方法和評(píng)估流程。李雪等對(duì)風(fēng)云衛(wèi)星數(shù)據(jù)服務(wù)評(píng)價(jià)指標(biāo)進(jìn)行驗(yàn)證分析[6],并采用結(jié)構(gòu)方程模型探討評(píng)價(jià)模型中各因素間的相互作用機(jī)制[7]。隨著對(duì)氣象衛(wèi)星應(yīng)用效益的研究越來(lái)越廣泛,一些學(xué)者尋求將氣象衛(wèi)星應(yīng)用效益量化。劉志明等[8]將德?tīng)柗品☉?yīng)用到吉林省氣象衛(wèi)星遙感應(yīng)用服務(wù)效益評(píng)估中,得出吉林省氣象衛(wèi)星遙感技術(shù)服務(wù)總效益約為53 億元,效益成本比為18∶1。蘇倩[9]基于PSM-DID 對(duì)氣象衛(wèi)星在臺(tái)風(fēng)預(yù)報(bào)中的應(yīng)用效益進(jìn)行評(píng)估,得出FY-3 氣象衛(wèi)星的應(yīng)用使臺(tái)風(fēng)災(zāi)害造成的直接經(jīng)濟(jì)損失減少了439億元。
由于氣象衛(wèi)星應(yīng)用及服務(wù)具有公益性、間接性等特點(diǎn),難以通過(guò)直接經(jīng)濟(jì)價(jià)值進(jìn)行量化。近年來(lái),廣泛用于評(píng)價(jià)服務(wù)或環(huán)境非使用價(jià)值的條件價(jià)值法(CVM)[10],通過(guò)定量分析支付意愿值,從而得出某服務(wù)或物品的價(jià)值。本研究基于風(fēng)云衛(wèi)星的特點(diǎn),采用條件價(jià)值法,對(duì)風(fēng)云衛(wèi)星的非經(jīng)濟(jì)價(jià)值進(jìn)行評(píng)估,并采用二元Logistic 回歸模型對(duì)影響支付意愿的因素進(jìn)行分析。
問(wèn)卷設(shè)置主要包括三方面,一是用戶的基本特征,包括性別、年齡、職稱等。二是用戶對(duì)風(fēng)云衛(wèi)星數(shù)據(jù)和服務(wù)的滿意度,以了解滿意度和支付意愿的關(guān)系。最后在預(yù)調(diào)研的基礎(chǔ)上設(shè)置投標(biāo)值,詢問(wèn)用戶愿意為風(fēng)云衛(wèi)星數(shù)據(jù)和服務(wù)支付的原因及金額。同時(shí)設(shè)置不愿意支付的原因以識(shí)別抗議支付。
條件價(jià)值法是基于效用最大化原理,通過(guò)構(gòu)建假想市場(chǎng),以問(wèn)卷調(diào)查的方式對(duì)具有非市場(chǎng)價(jià)值的公共物品或服務(wù)進(jìn)行評(píng)估[11]。核心是通過(guò)詢問(wèn)受訪者的支付意愿(WTP)或者受償意愿(WTA)來(lái)獲得該公共物品的價(jià)值。本研究采用支付卡的形式對(duì)風(fēng)云衛(wèi)星用戶的支付意愿進(jìn)行引導(dǎo),根據(jù)支付意愿的頻率分布,計(jì)算支付意愿均值,直接刪除零觀察值會(huì)產(chǎn)生樣本選擇偏差,高估受訪者的支付意愿,因此,文中采用Spike 模型處理樣本中零支付意愿的影響,公式如下[12]:
式中:Pi為某個(gè)支付值發(fā)生的概率;payi為支付意愿;r 為有效樣本的非零支付意愿率。
根據(jù)條件價(jià)值法要求,所有受訪者在填寫(xiě)問(wèn)卷前都應(yīng)該了解風(fēng)云衛(wèi)星數(shù)據(jù)和服務(wù)。由于氣象衛(wèi)星應(yīng)用的專業(yè)性比較強(qiáng),如果受訪者沒(méi)有使用過(guò)風(fēng)云衛(wèi)星數(shù)據(jù)和服務(wù),會(huì)影響支付意愿的決策,產(chǎn)生信息偏差。因此在問(wèn)卷中設(shè)置“是否使用過(guò)風(fēng)云衛(wèi)星數(shù)據(jù)”來(lái)了解受訪者對(duì)風(fēng)云衛(wèi)星數(shù)據(jù)和服務(wù)的熟悉程度。
問(wèn)卷發(fā)布在風(fēng)云衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)服務(wù)網(wǎng),考慮到部分用戶注冊(cè)后沒(méi)有下載過(guò)風(fēng)云衛(wèi)星數(shù)據(jù),將下載過(guò)數(shù)據(jù)的用戶定義為活躍用戶,隨機(jī)抽取2000 名活躍用戶以郵件的方式邀請(qǐng)作答,在使用過(guò)風(fēng)云衛(wèi)星數(shù)據(jù)的用戶中,共收回有效問(wèn)卷1397 份。
受訪者來(lái)自全國(guó)32 個(gè)省市自治區(qū),分布在氣象、教育、科學(xué)研究、地理遙感信息服務(wù)、海洋、水利、環(huán)境、信息/IT、金融、衛(wèi)生等眾多行業(yè),主要來(lái)自事業(yè)單位(47%),科研院所和高校(36%),也有少部分來(lái)自企業(yè)、軍隊(duì)、政府機(jī)關(guān)等單位,受訪者的單位性質(zhì),決定了74%的受訪者有碩士研究生以上學(xué)歷。另外男女比例基本相當(dāng),年齡主要集中在21-35歲(74%),家庭月收入多為3000 元以上(87%)??傮w樣本構(gòu)成與風(fēng)云衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)服務(wù)網(wǎng)用戶總體結(jié)構(gòu)基本一致,但是行業(yè)覆蓋度不足,這也是今后需要改進(jìn)的地方。
支付意愿中,愿意支付的用戶占40%,在不愿意支付的用戶中,63%的用戶認(rèn)為提供風(fēng)云衛(wèi)星數(shù)據(jù)和服務(wù)是國(guó)家和政府的責(zé)任,不應(yīng)由用戶來(lái)承擔(dān)費(fèi)用,考慮到此次受訪者中30%為學(xué)生,因此有20%的用戶選擇沒(méi)有能力支付這些費(fèi)用,還有14%的用戶有可替代用于應(yīng)用研究的衛(wèi)星數(shù)據(jù)而不愿意支付費(fèi)用,另有3%的用戶認(rèn)為支付的費(fèi)用不能得到相應(yīng)的服務(wù)。
2.2.1 分類支付意愿額
根據(jù)公式(1)和公式(2)計(jì)算得到風(fēng)云衛(wèi)星數(shù)據(jù)和服務(wù)的平均支付意愿為31 元/人。從表1 可以看出,男性和女性的支付率相當(dāng),但男性的平均支付意愿稍高于女性,這可能與男性的平均收入高于女性有關(guān)。退休人員支付意愿最低,可能與其收入需優(yōu)先考慮養(yǎng)老等社會(huì)保障問(wèn)題有關(guān)。從單位性質(zhì)來(lái)看,事業(yè)單位用戶的支付率最高,近年來(lái),風(fēng)云衛(wèi)星與高分、Himawari-8 等多源衛(wèi)星的融合應(yīng)用在商業(yè)化應(yīng)用中取得了良好的經(jīng)濟(jì)效益,因此企業(yè)用戶有較高的支付意愿,軍隊(duì)用戶支付意愿最高可以理解為其在戰(zhàn)場(chǎng)環(huán)境保障等方面的重要作用,而對(duì)個(gè)人來(lái)說(shuō),考慮到收入不穩(wěn)定,其支付率和人均支付意愿都是最低的。此外,學(xué)歷和職稱越高的用戶支付率和平均支付意愿越高。在家庭月收入方面,除月收入在1000 元以下和10000 元以上的用戶外,用戶支付率和平均支付意愿沒(méi)有較大差別。本人或家屬在氣象部門(mén)工作的受訪者支付率和平均支付意愿更高。在使用中,對(duì)風(fēng)云衛(wèi)星數(shù)據(jù)和服務(wù)非常滿意的受訪者平均支付意愿最高,可以理解為這部分用戶希望投入一定的資金來(lái)加強(qiáng)風(fēng)云衛(wèi)星建設(shè)。
2.2.2 風(fēng)云衛(wèi)星社會(huì)效益評(píng)價(jià)
從受訪者愿意支付的原因(表2)可以看出,風(fēng)云衛(wèi)星對(duì)社會(huì)生活、科學(xué)教育、產(chǎn)業(yè)發(fā)展、提高國(guó)際影響力等方面均有諸多貢獻(xiàn),其中在科學(xué)研究領(lǐng)域的社會(huì)價(jià)值最大。從調(diào)查中也可以看到,超五成用戶使用風(fēng)云衛(wèi)星數(shù)據(jù)主要用于科學(xué)研究,據(jù)不完全統(tǒng)計(jì),2014—2020 年用戶利用風(fēng)云衛(wèi)星數(shù)據(jù)發(fā)表文章1000 余篇,重點(diǎn)支持各類科研項(xiàng)目3600 余項(xiàng),在科學(xué)研究領(lǐng)域發(fā)揮了重要作用。
表2 風(fēng)云衛(wèi)星社會(huì)效益的主要貢獻(xiàn)
作為全球綜合地球觀測(cè)系統(tǒng)的重要成員,同時(shí)也是空間和重大災(zāi)害國(guó)際憲章機(jī)制的值班衛(wèi)星。依托于 《風(fēng)云衛(wèi)星國(guó)際用戶防災(zāi)減災(zāi)應(yīng)急保障機(jī)制》(FY_ESM),多次為烏茲別克斯坦、孟加拉國(guó)、緬甸、斯里蘭卡等提供應(yīng)急保障服務(wù)。隨著風(fēng)云衛(wèi)星的國(guó)際影響力逐漸彰顯,多次被新聞聯(lián)播、人民日?qǐng)?bào)、央視新聞等媒體報(bào)道。走入大眾視野的風(fēng)云衛(wèi)星,其國(guó)際服務(wù)能力和應(yīng)用前景逐步得到用戶認(rèn)可,用戶的平均支付意愿最高。
考慮到此次調(diào)研中70%的受訪者集中在北京、江蘇、湖北、四川、上海、山東、安徽、廣東、浙江、甘肅10 個(gè)省份,這些省份的用戶占風(fēng)云衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)服務(wù)網(wǎng)活躍用戶的68%。因此文中對(duì)這10 個(gè)省份的公眾進(jìn)行求和計(jì)算來(lái)估算風(fēng)云衛(wèi)星社會(huì)效益的總經(jīng)濟(jì)價(jià)值。根據(jù)公式(1)、(2)計(jì)算各省份對(duì)風(fēng)云衛(wèi)星社會(huì)效益的總支付意愿,結(jié)果如表3 所示,其中人口統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)來(lái)源于國(guó)家統(tǒng)計(jì)局發(fā)布的中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒(2020 年)。
表3 風(fēng)云衛(wèi)星社會(huì)效益的總支付意愿
由表3 可知,10 個(gè)主要省份用戶對(duì)風(fēng)云衛(wèi)星社會(huì)效益的總支付意愿約為189 億元人民幣/a,可見(jiàn)風(fēng)云衛(wèi)星的社會(huì)效益顯著。
2.2.3 支付意愿的影響因素
受訪者的社會(huì)經(jīng)濟(jì)特征會(huì)影響支付意愿,文中采用Logistic 回歸模型分析社會(huì)經(jīng)濟(jì)因素對(duì)支付意愿的影響。將支付意愿為“是”的結(jié)果賦值為1,將支付意愿為“否”的結(jié)果賦值為0,將受訪者的性別、年齡、教育背景、單位性質(zhì)、家庭平均月收入、本人或家屬是否在氣象部門(mén)工作、對(duì)數(shù)據(jù)和服務(wù)滿意度納入模型,結(jié)果如表4 所示。
表4 二元Logistic 回歸模型結(jié)果
從表4 可以看出,風(fēng)云衛(wèi)星的支付意愿受性別、年齡、教育背景等因素影響不大,主要與本人或家屬是否在氣象部門(mén)工作以及對(duì)數(shù)據(jù)和服務(wù)的滿意度有關(guān)。
雖然風(fēng)云衛(wèi)星數(shù)據(jù)在海洋、地震、航空等諸多行業(yè)得到應(yīng)用,但從風(fēng)云衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)服務(wù)網(wǎng)的用戶行業(yè)分布可以看出,70%的用戶來(lái)自高校和氣象部門(mén)。在此次調(diào)查中,有43%的受訪者本人或家屬在氣象部門(mén)工作,這與風(fēng)云衛(wèi)星的用戶分布是契合的。這部分受訪者更了解風(fēng)云衛(wèi)星數(shù)據(jù),其支付率和支付意愿都遠(yuǎn)高于本人或家屬不在氣象部門(mén)工作的受訪者。
在滿意度方面,從表1 可以看出,對(duì)數(shù)據(jù)和服務(wù)非常滿意的受訪者支付率和平均支付意愿最高。滿意度一般的受訪者平均支付意愿最低,可以理解為這部分受訪者認(rèn)為雖然支付一定的費(fèi)用,但當(dāng)前的服務(wù)水平和數(shù)據(jù)產(chǎn)品質(zhì)量仍不能滿足需求。而對(duì)數(shù)據(jù)和服務(wù)不滿意的受訪者有相對(duì)較高的支付率和平均支付意愿可以理解為這部分用戶希望投入一定的資金可以加強(qiáng)風(fēng)云衛(wèi)星建設(shè),促進(jìn)其更好的發(fā)展??偟膩?lái)說(shuō),提高數(shù)據(jù)和服務(wù)滿意度可以提高用戶的支付意愿。
通過(guò)對(duì)風(fēng)云衛(wèi)星價(jià)值進(jìn)行分類評(píng)估,分析風(fēng)云衛(wèi)星的支付意愿可以得到如下結(jié)論:
用戶的性別、年齡、教育背景、單位性質(zhì)和家庭月收入不同,其支付率和平均支付意愿略有差別,但風(fēng)云衛(wèi)星的支付意愿主要受本人或家屬是否在氣象部門(mén)工作以及數(shù)據(jù)和服務(wù)滿意度影響。因此,加大風(fēng)云衛(wèi)星的宣傳力度,使其從氣象部門(mén)走出去,讓廣大用戶更了解風(fēng)云衛(wèi)星,同時(shí)提高數(shù)據(jù)和服務(wù)滿意度可有效提高風(fēng)云衛(wèi)星的支付意愿。
從風(fēng)云衛(wèi)星發(fā)揮的社會(huì)效益可以看出,其五十年發(fā)展惠及全球,在科學(xué)研究、防災(zāi)減災(zāi)、生態(tài)文明建設(shè)、國(guó)際服務(wù)等方面均發(fā)揮了重要作用。在今后的應(yīng)用中,一方面繼續(xù)支撐其在科學(xué)研究領(lǐng)域的應(yīng)用,促進(jìn)國(guó)家科技進(jìn)步,另一方面,發(fā)揮其遙感監(jiān)測(cè)的優(yōu)勢(shì),為防災(zāi)減災(zāi)、生態(tài)文明建設(shè)貢獻(xiàn)力量,并且通過(guò)國(guó)際合作交流,推廣風(fēng)云衛(wèi)星及其應(yīng)用,為“一帶一路”和全球國(guó)家地區(qū)提供更優(yōu)質(zhì)的氣象服務(wù)。
但在研究中,由于條件價(jià)值法是基于假想市場(chǎng)的一種評(píng)估方法,存在假想偏差、信息偏差、不反映偏差等多種偏差,文中主要采用網(wǎng)絡(luò)調(diào)查的方法,增大了系統(tǒng)偏差,在今后的研究中,應(yīng)將網(wǎng)絡(luò)、電話、面談等線上和線下方式結(jié)合起來(lái),以減少偏差。此外,風(fēng)云衛(wèi)星的社會(huì)效益涉及諸多方面,但在調(diào)查中,樣本地區(qū)和行業(yè)覆蓋度不足,且樣本數(shù)據(jù)與我國(guó)人口統(tǒng)計(jì)情況尚不完全一致,都會(huì)造成結(jié)果偏差,這也是在今后的工作中需要不斷完善的地方。