2019 Problem E

Problem：What is the Cost of Environmental Degradation?

题目背景

经济学中的理论通常忽视其决策对于生物圈的影响。人类改造自然的一系列工程可能直接影响生物多样性并导致环境退化。传统上，减轻土地利用对环境变化的负面影响所带来的经济成本通常不会被包括在土地利用项目的计划中。

提供的数据

以上两个链接是题目中提供的，但是现在都已经失效了。猜测应该是生态方面的数据，例如森林覆盖面积、水源地的情况等。

问题

  1. 建立关于生态服务的估值模型，应用模型评估土地利用项目的真正经济成本（指考虑到对生态环境的影响之后的）。

    实际上可以理解为估计一个地区的生态价值。

  2. 对不同规模的土地利用项目执行成本-利润分析。
  3. 评价你的模型的有效性，并指出其对于土地利用项目的规划者、管理者的影响。
  4. 随着时间推移，模型可能需要作何改变？

Paper #1924813

论文框架与思路

1.模型的哲学基础

论文中首先提出了三个哲学观点（philosophies），指出建立的模型应当以此为基础。三个哲学观点分别如下：

  • 贝叶斯决策论(Bayesian Decision Theory)
  • 基于福祉的功利主义(Well-being-based Utilitarianism)
  • 乔治主义(Georgism)

看上去似乎很唬人，但其实论文中根据这三个哲学观点得出的结论分别是这样的：

  • 采用数学期望。即，如果我们知道有20%的概率，会有10000条鱼因为环境恶化而灭亡，那么模型里采用的数据应当是\(10000\times20\%=2000\)，也即假设会有2000条鱼因为环境恶化而灭亡。
  • 生态系统的价值完全以人类的福祉为基础。即，在计算其价值时模型只会考虑与“人”有关的部分。
  • 所有的用地计划需要有一个时间上限（例如50年、100年），因为乔治主义指出，“尽管人们应该拥有他们通过生产活动所创造的财富，但是所有由自然而来的东西，尤其是土地，应该平等地属于所有社会成员”（论文中理解的意思大概是土地不能被占有，需要回收）。

2.现有的生态系统估值模型

论文中只提到了一个，Value of a Statistical Life(VSL)模型。

\[\mathtt{VSL}=\mathtt{WTP}\times\mathtt{Population}\\ \mathtt{EconomicCost}=\mathtt{VSL}\times\mathtt{LivesLoss}\]

其中，\(\mathtt{WTP}\)是willingness to pay的缩写，代表了一个人为了不因生态恶化而死去，愿意付出多少钱。这是因为，本身生态的价值是无法直接计算的，因此通过这种间接的做法，首先把生态的价值用人的生命来衡量，再用\(\mathtt{WSL}\)来对这种情况下的生命损失估价。\(\mathtt{VSL}\)就是\(\mathtt{WTP}\)的平均。\(\mathtt{EconomicCost}\)就是\(\mathtt{VSL}\)与因生态恶化而死去的人数的乘积。

很显然这一模型比较不合理，论文中也指出，如果按照这一模型，只要保证没有人因为这一项目造成的环境恶化而去世，那么此项目生态上的损失就是0。

3.模型

\[V=t(E-r+\epsilon)\]

\(V\)就是最终模型给出的估值结果，\(t\)表示用地计划的预期使用时间。\(E\)表示的是生态上的损失，其实也就是\(V\)的主体。\(r\)代表的是重估损失(revaluation loss)，指的是由于生产性作物的市场价值会随着时间产生波动，因此在很长的一段时间上考虑时，需要定期进行减值测试(impairment test)来重新评估。\(\epsilon\)表示的是模型没有考虑到的方面，论文中说的意思是，由于这个问题非常复杂，不同地区环境的影响因素可能大相径庭，因此\(\epsilon\)就是留给使用这个模型的人，可以将自定义的新变量加入\(\epsilon\)中(原来还可以这么操作)。

\[E=E_P+E_R+E_C\\\]

论文中将\(E\)分成了三个方面，分别是供给(Provisioning)、调节(Regulating)以及文化(Culture)。

  • Provisioning

    \[E_P=F+G\]

    供给这一方面包括食物、水资源、生物资源、基因资源等。论文中只考虑了两个，分别是\(F\)(Food and Fiber)以及\(G\)(Genetic Resources)。

    \(F\)在论文中通过NPP，也即每年保留在生态系统中的碳量来衡量。关于\(G\)，论文中只指出对于濒危物种（会因为该用地计划而灭绝），可以使用存储相应地区生物的DNA并在未来克隆回原地的成本，或是在别的地方完全复原原有的生物的成本，来衡量。然而论文中研究的两个区域均不存在这一情况，从而最终不考虑\(G\)这一方面。

  • Regulating

    \[E_R=W+A\]

    调节这一方面包括对气候、疾病、水资源的调节等。论文中同样只考虑了两个，分别是\(W\)(Water Quality)以及\(A\)(Air Quality)。

    论文中用\(W=R\times N\)来计算水质，其中\(R\)表示平均降雨量，\(N\)表示不可耕种的土地面积。论文中指出，对于可耕种的地(Arable Land)，雨水可以渗透进去，反之对于不可耕种的地，水无法渗透，会径流到附近的水源，而这一过程中会挟裹污染物，造成水质变差。

    Air Quality用一年内总碳排放量对应的成本来衡量，也即，用生态系统本来可以吸收的总二氧化碳数量乘上抵消单位数量碳排放所要花费的成本。

  • Culture

    \[E_C=T\]

    文化这一方面包括娱乐、美学因素、教育性等。论文中只考虑了一个，即\(T\)(Eco-Tourism)，旅游业。

    \[T=P\times\frac{A_m}{60\cdot24\cdot365}\times W_f\times Q\]

    其中，\(P\)代表每年预计游客数量，\(A_m\)代表每名游客平均游览的时间，\(W_f\)是well-being factor，作为一个乘数因子，\(Q\)代表\(\mathtt{QALY}\)(Quality Adjusted Life Years)，是对处于良好健康的状态下一年的时间的估价，论文中调研文献后取值为$9500。

4.相反的论点（CounterArguments）

这一模块还是第一次在论文中见到，实际上是指出了模型中可能存在的一些不完善的地方，同时给出了解决方案（但是解决的方法一如既往有些含糊）。或者说，提前想到了评委们可能提出的质疑，并加以进一步的解释说明。

例如，论文中指出，模型中很多参数很难确定其取值，然后给出了两种解决方法：

  • 结合其他类似的用地项目，进行预测。
  • 如果数据不够进行预测，或者有些变量是地域强相关的，可以使用费米预测Fermi Estimation（论文中没有解释）。

5.提出建议

  1. 可以根据模型的估值计划，制定相应的赋税，其可以用来抵消生态上的损失。
  2. 随着时间，需要对模型中的一些变量进行重新评估，确定取值。
  3. 采用本模型进行估值时，选用的人员需要是非利益相关的(这个建议着实有点神奇)。

优点与缺点

  1. 这篇文章内容非常简洁，不算空白页与参考文献，总计只有13页……但是相应的，语言比较精炼，基本上没有废话。

  2. 我认为，这篇文章最大的优点在于，其做了非常详实的文献调研。论文中没有文献综述的部分，但是引用了多达36篇文献，其中计算\(E\)时选用的各个因子都是在文献中找到、并提炼出来的。

  3. 有些不足之处，感觉主要是采用的方法上有的地方比较牵强，然后结果的说服力不太强，套用了不少比较复杂的概念，不过细细分析以后其实都是些比较简单的过程。

    但是我觉得这可能是因为这道题有些过于“大”了，题目中基本上只有一下手点，就是建立价值估计模型，几乎没有任何引导，但是这个问题本身又非常复杂，确实很难在短时间内进行简化和解答。