情绪对环境保护支付意愿的影响机制再探：基于面部表情识别技术的实证研究

本研究针对情绪状态是否影响环境价值评估这一关键问题，通过视频诱导情绪结合Facereader技术，复现并拓展了Hanley et al. (2017)的经典实验。研究发现无论自我报告还是客观测量的情绪状态，均未显著改变受访者对海滩环境改善的支付意愿(WTP)，为成本效益分析(CBA)中陈述偏好(SP)方法的稳健性提供了新证据。

　　

在环境政策决策中，成本效益分析(CBA)依赖的陈述偏好(SP)方法长期面临"理性人假设"的质疑——当人们选择支付金额时，是否真的只考虑环境改善带来的福利？心理学研究发现，情绪这类"与福利无关的因素"可能干扰决策，但经济学传统模型却认为情绪不应影响理性选择。这种矛盾在《Ecological Economics》最新发表的复现研究中得到深入探讨。

新西兰怀卡托大学(University of Waikato)的研究团队采用创新性的面部表情识别技术，对情绪与环境保护支付意愿(WTP)的关系展开精准测量。他们复现了2017年Hanley等学者的经典实验设计：通过播放《生逢七月四日》等电影片段诱导快乐/悲伤情绪，让298名学生在不同情绪状态下完成海滩环境改善的离散选择实验(DCE)。与先前研究相比，本次创新性引入Noldus Facereader?软件，以30帧/秒的速度捕捉被试者在观影、决策等全过程的微表情变化，定量分析六种基本情绪（快乐、悲伤等）的强度。

关键技术包括：(1)视频情绪诱导范式，采用经Gross等学者验证的标准化影片；(2)基于面部动作编码系统(FACS)的Facereader技术；(3)贝叶斯高效设计生成个性化选择卡片；(4)随机参数混合logit模型(RP-MXL)分析选择数据。所有实验在怀卡托实验经济学实验室完成，采用z-Tree软件控制流程。

研究结果揭示三个关键发现：

1. 情绪诱导有效性

   61%悲伤组和56%快乐组被试自我报告达到目标情绪状态，但Facereader测量的情绪强度差异不显著，提示面部表情可能低估真实情绪体验。

2. 治疗组间比较

   与中性组相比，快乐/悲伤电影片段均未显著改变对水质、沉积物、鱼类资源等环境属性的边际效用估计（所有│z│<1.60，p>0.10）。

3. 情绪测量方式对比

   无论是观影时的Facereader数据（Model 2）、自我报告情绪（Model 3），还是治疗分组（Model 1），情绪指标与WTP的交互项均无统计学意义。似然比检验(LR)显示加入情绪变量未改善模型拟合度（p=0.7674）。

这项研究通过三重验证（治疗分组、客观测量、主观报告）确认了Hanley等学者的原始结论：在评估海滩环境质量这类与情绪诱发素材无直接关联的公共物品时，偶然情绪不会系统性扭曲支付意愿。这对政策实践具有双重意义：一方面缓解了对SP方法易受情绪干扰的担忧，支持其在CBA中的应用；另一方面提示研究者需根据评估对象特性（如情感卷入程度）选择适当的情绪控制策略。

值得注意的是，Facereader对负面情绪的识别灵敏度可能影响结果，且学生样本限制结论外推性。未来研究可探索：(1)高情感价值环境物品（如濒危物种）是否更易受情绪影响；(2)不同诱导方式（如图片vs视频）的效果差异；(3)普通公众样本中的情绪-WTP关系。这些发现为构建"行为成本效益分析"框架提供了重要实证基础。