تمایل به پرداخت برای انرژی‌های محیط‌زیست محور در استان خراسان رضوی: کاربرد الگوی توبیت فضایی

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان

1 استاد اقتصادکشاورزی، دانشگاه فردوسی مشهد

2 دانشجوی دکتری اقتصاد کشاورزی، دانشگاه فردوسی مشهد

چکیده

به­کارگیری روش­های برآورد عوامل مؤثر بر تمایل به پرداخت برای انرژی­های تجدید پذیر برای انجام برنامه­ریزی­های اقتصادی و اتخاذ سیاست­های مناسب برای سرمایه‏گذاری در انرژی­های تجدید­پذیر امری ضروری به نظر می­رسد. مقالۀ حاضر با استفاده از اطلاعات مقطع زمانی 245 خانوار شهری و روستایی در سه شهرستان منتخب استان خراسان رضوی (مشهد، نیشابور، سبزوار) برای سال 1393، به بررسی عوامل اقتصادی- اجتماعی مؤثر بر تمایل به پرداخت برای انرژی_های تجدیدپذیر می­پردازد. برای این منظور در چارچوب ارزش­گذاری مشروط انتها باز، از روش توبیت فضایی استفاده شده است. نتایج نشان داد که تمایل به پرداخت به­طور معناداری تحت تأثیر عوامل مکانی قرار گرفته است. متوسط تمایل به پرداخت ماهانۀ خانوارهای مشهدی 545/48 هزار تومان است که در مقایسه با 778/43 و 261/40 هزار تومان برای ساکنین شهرستان­های نیشابور و سبزوار بالاتر است. بنابراین، ساختار فضایی مؤلفه­ای غیر قابل چشم­پوشی در مطالعات ارزش­گذاری محسوب می­شود. بر این اساس توصیه می­شود که در مطالعات ارزش­گذاری مورد توجه محققین قرار بگیرد.

کلیدواژه‌ها

عنوان مقاله [English]

Willingness to pay for environment-oriented energies in Khorasan-Razavi province: application of spatial Tobit model

نویسندگان [English]

  • Mohammad Ghorbani 1
  • nazanin mohammad rezazadeh bazaz 2

چکیده [English]

Using the estimation methods of the affecting factors of willingness to pay (WTP) for renewable energy is necessary for economic planning, and taking the suitable policies for investment in renewable energy. Using survey data from 245 urban and rural households in three counties of the Khorasan-Razavi province (Mashhad, Neishabour, Sabzevar), the article investigates the socioeconomic determinants of WTP for renewable energy in the year 1393. For this purpose, an open-ended contingent valuation method (CVM) is used via a spatial Tobit model. The results show that WTP is significantly influenced by spatial factors. The average of monthly WTP of Households live in Mashhad County is 485450RLS that is high in comparison with 43778RLS and 40261RLS or the households that are respectively live in Neishabour and Sabzevar. Thus, spatial structure is a non-negligible component in valuation studies. Accordingly, it is recommended that the spatial structure should be considered by researchers in valuation studies.

کلیدواژه‌ها [English]

  • Renewable Energies
  • Willingness to Pay
  • Spatial Tobit Model
  • Khorasan-Razavi province
Anselin, L., 2002. Under the hood: Issues in the specification and interpretation of spatial regression models, Agricultural Economics 27, 247 – 267.
Anselin, L., 2005. Exploring Spatial Data with GeoDa TM: A Workbook. University of Illinois, Urbana Champaign, Urbana, 394p.
Barimani, M., Kabi Nejadian, N., 2014. Renewable energy and sustainable development in Iran. Two- Quarterly Specialized-scientific renewable and new energies: Number I, spring (in Persian).
Bateman, I. J., Langford, I. H., Rasbash, J., 1999. Willingness to pay question format effects in contingent valuation studies. In Valuing Environmental Preferences, edit: Bateman I. J. and Willis K. G., Oxford University Press, Oxford, 511 – 539.
Bergmann, A., Colombo, S., Hanley, N., 2008. Rural versus urban preferences for renewable energy developments, Ecological Economics 65(3), 616-625.
Birol, E., Karousakis, K., Koundouri, Ph.,  2006. Using a choice experiment to account for preference heterogeneity in wetland attributes: The case of Cheimaditida wetland in Greece. Ecological Economics 60(1), 145 – 156.
Borchers, A. M., Duke, J. M., Parsons, G. R., 2007. Does willingness to pay for green energy differ by source?. Energy Policy 35(6), 3327-3334.
Cameron, T. A., and James, M. D., 1987. Efficient estimation methods for close – ended contingent valuation survey. Review of Economics and Statistics 69, 269 – 276.
Conley, T. G.,  Udry, C., 2002. Learning about a new technology: Pineapple in Ghana. Yale University, Economic Growth Center, Mimeo.
Ghadimi, A., Eshaghi, R., 2012. Review of new and renewable energy sources in Iran. Conference of environmental planning and management (in Persian).
Greene, W. H.(Eds), 2012. Econometric  Analysis, Prentice Hall, 1169p.
Green, R.,  Hendershott, P.H., 1996. Age, housing demand, and real house prices, Regional Science and Urban Economics 26, 465 – 480.
Haneman, W. M., 1984. Welfare evaluation in contingent valuation experiments with discrete responses. American Journal of Agricultural Economics 71(3), 33 – 341.
Hanley, N., Wright, RE., Koop, G., 2002. Modeling recreation demand using choice experiments: climbing in Scotland. Environmental and Resources Economics 223, 449 – 466.
Izadi, H., Barzegar, S., 2011. Investigation of economic valuation methods in analysis of the environmental problems of cities. In: The first Conference of the urban economics (in Persian).
Kalbfleisch, K., Prentice, R.(Eds), 2002. The Statistical Analysis of Failure Time Data. John Wiley and Sons, New York, 457p.
Kaseb, A., 2014. Valuation of investment features in renewable energies. Master's thesis, University of Mashhad (in Persian).
LeSage, J. P., 1999. Spatial Econometrics. University of Toledo, 647p.
Longo, A., Markandya, A., Petrucci, M., 2008. The internalization of externalities in the production of electricity: Willingness to pay for the attributes of a policy for renewable energy, Ecological Economics 67(1),140-152.
Melenberg, B., Van Soest, A., 1996. Parametric and semi – parametric modeling of vacation expenditures. Journal of Applied Econometrics 11(1), 59 – 76.
Park, A., Loomis, T. A., 1996. Joint estimation of contingent valuation survey responses. Environmental and Resource Economics 7(2), 149-162.
Powell, J., 1984. Least absolute deviations estimation for the censored regression model. Journal of Econometrics 25, 303 – 325.
Zibaei, M, Bagheri, M., 2012. Determine the factors affecting poverty in Fars Province: The application of spatial econometrics. Agricultural Economics 6(1), 1-23 (in Persian).