《Urban Forestry & Urban Greening》：Residents’ heterogeneous willingness-to-pay for green roofs revealed via demographic segmentation: A case study in a southern Chinese city
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绿色屋顶（GR）作为促进城市可持续发展的关键自然解决方案，其推广受居民异质性支付意愿阻碍。本研究基于深圳964名居民的调查数据，运用潜在剖面分析法（LPA）将其划分为四类群体：“低支持群体”（12.14%）、“高支持群体”（9.44%）、“中等支持群体”（61.41%）和“谨慎支持群体”（17.01%）。通过分群体 multinomial logit 模型分析发现，不同群体的支付意愿驱动因素存在显著差异，包括社会经济背景、GR认知程度及环境效益感知等。研究证实分群策略相较于统一模型具有更高的预测精度，为精准制定 GR 推广政策提供依据。
Jiahong Wu|Pan Yang|Guanhui Cheng|Qian Tan
中国广东省广州市广东工业大学生态、环境与资源学院生态安全与绿色发展基础研究中心，邮编510006
摘要
绿色屋顶（GR）是推动多个可持续发展目标（SDGs）实现的关键自然基解决方案。然而，其在城市居民中的广泛采用受到对居民支付意愿（WTP）异质性理解不足的阻碍。本研究通过潜在剖面分析方法，将深圳的964名居民根据他们对绿色屋顶相关方面的偏好分为四组：“低支持度居民”（12.14%）、“高支持度居民”（9.44%）、“中等支持度居民”（61.41%）和“谨慎支持者”（17.01%）。不同组别在社会经济背景、对绿色屋顶的偏好以及支付意愿方面存在显著差异。针对各组别的多项逻辑回归模型显示，这些差异比单一模型具有更高的预测准确性。因此，研究结果强调了制定针对性政策以促进绿色屋顶推广的必要性。
引言
绿色屋顶（GR）提供了多种环境和社会效益，包括雨水滞留与净化、缓解城市热岛效应、改善空气质量、保护生物多样性、减少噪音和节约能源（Chen等人，2019年）。为应对全球气候变化和城市可持续性挑战，绿色屋顶通过低影响开发（LID）（Eckart等人，2017年）、可持续城市排水系统（SUDS）（La Rosa和Pappalardo，2020年）以及海绵城市（Nguyen等人，2019年）等倡议受到关注。各国政府也广泛提供了绿色屋顶安装补贴。例如，明尼阿波利斯和波特兰为采用绿色屋顶的家庭提供高达100%的雨水费用减免（Liberalesso等人，2020年），汉堡则为绿色屋顶使用者减免50%的雨水费用（汉堡市政府，2018年）。在中国，深圳为密集型绿色屋顶提供每平方米300元人民币的补贴，为扩展型绿色屋顶提供每平方米180元人民币的补贴。尽管有这些激励措施，绿色屋顶在住宅区的采用率仍然较低。柏林的覆盖率为2.46%（Versini等人，2020年），北京为1%（Dong等人，2022年），深圳为1.67%（Hong等人，2019年）。
绿色屋顶的采用受到多种障碍的阻碍。从经济角度来看，绿色屋顶的建设与维护成本较高，具体费用取决于类型、材料和劳动力（Shafique等人，2018年）。例如，Niu等人（2010年）指出，绿色屋顶的安装成本比传统屋顶高出27%，但其在40年内的净现值约低25%。全球绿色屋顶的平均安装成本为每平方米112美元（Manso等人，2021年），回收期为16年（Alim等人，2022年）。尽管绿色屋顶带来显著的环境效益，但由于货币化困难，这些效益往往被低估（Vijayaraghavan，2016年）。除了经济挑战外，技术障碍如屋顶承重能力有限、抗风性能不足以及熟练劳动力短缺也阻碍了其推广（Chen等人，2019年）。此外，公众对漏水和安全问题的担忧进一步降低了采用绿色屋顶的意愿（Chen等人，2019年）。
在这些因素中，城市居民的支付意愿（WTP）是推动绿色屋顶推广的最重要因素之一。研究表明，年龄、收入、教育水平、房屋所有权、对绿色屋顶的态度和个人经验等因素是决定支付意愿的关键因素（Cristiano等人，2023年）。然而，这些因素的影响在不同研究中存在差异。例如，Ji等人（2022年）发现韩国的教育水平与支付意愿呈正相关；而Cristiano等人（2023年）在撒丁岛的研究中未发现两者之间的显著相关性；Zhang等人（2019年）在北京发现收入与支付意愿呈正相关，而广州的实地研究则未发现这种关联（Zhang等人，2020年）。
这种不一致性表明，不同人群对绿色屋顶采纳的行为机制可能存在显著差异。现有研究主要关注绿色屋顶规划的生态和技术优化（Dong等人，2024年）。例如，Dong等人（2024年）开发了一个多目标优化框架，用于高密度城市的绿色屋顶空间规划，以平衡径流减少、降温效果和投资成本。然而，这些框架忽略了居民认知和行为意图的差异。此外，现有研究通常将居民视为一个同质群体，忽略了偏好、支付意愿和社会经济特征的差异，而这些差异可能显著影响采纳决策。这些简化做法严重削弱了绿色屋顶推广策略的有效性，凸显了细分方法的必要性。
行为异质性在环保决策中已被广泛认可。例如，Yang等人（2021年）根据农民对能源作物的态度将其分为四组，这些组在对环境、经济和社会因素的反应上存在显著差异。类似地，Liu和Hao（2019年）确定了三种对环境政策和电动汽车采纳有不同偏好的旅行者类型。这些研究强调了人口细分的必要性，但在绿色屋顶推广背景下这一方面尚未得到充分探索。
本研究通过分析中国南方深圳最近的一项调查，识别出具有不同绿色屋顶采纳驱动因素的异质人群体（Wu等人，2025年），从而填补了这一知识空白。人口细分采用了潜在剖面分析（LPA）方法，这是一种揭示调查样本中不可观察人口异质性的统计技术（So等人，2021年）。通过逻辑回归模型确定了各组居民的驱动因素。研究结果将为政策制定者提供有价值的见解，以设计更精准的绿色屋顶推广策略。
方法
本研究通过问卷调查收集数据，内容包括受访者的社会经济特征、对绿色屋顶的看法和偏好（见第2.1节）。收集的数据随后通过潜在剖面分析（LPA）进行统计分析，该方法用于识别未被观察到的群体亚群（见第2.2节）（Ferguson和Hull，2019年）。随后利用社会经济因素作为自变量，建立了逻辑回归模型。
居民分类
表4显示，随着剖面数量的增加，AIC和BIC值上升，而熵值下降。当剖面数量超过四个时，模型适配度的变化趋于平缓（见图S1）。LMR和BLRT检验均支持四剖面模型优于三剖面模型（p<0.05）。相比之下，五剖面模型的LMR检验在统计上不显著（p>0.05）。此外，五剖面模型被认为是次优的，因为它包含了一个低支持度的类别。
城市居民的亚群异质性
Terkenli等人（2020年）表明，文化背景会显著影响人们对绿色基础设施的偏好和支付意愿。这些文化差异意味着存在具有不同偏好和支付意愿的群体。同样，Naserisafavi等人（2022年）发现，在澳大利亚悉尼，居民对自然基解决方案的熟悉度和参与频率影响了他们的使用偏好。然而，上述研究并未探讨这些因素的交互作用。
结论
本研究加深了对城市环境决策中行为异质性的理解，并提出了一个基于实证验证的分段政策模型，以促进绿色屋顶的推广。通过潜在剖面模型，研究根据居民对绿色屋顶的偏好对其进行分类。随后，使用多项逻辑回归模型分析各组间的特征差异，进一步揭示了驱动这种行为的因素。
CRediT作者贡献声明
Jiahong Wu：撰写初稿、可视化设计、方法论研究、数据分析及正式分析。Pan Yang：审稿与编辑、方法论研究、概念构建。Guanhui Cheng：审稿与编辑、资源协调、方法论指导。Qian Tan：审稿与编辑、项目监督及资金申请。
利益冲突声明
作者声明不存在可能影响本文研究的已知财务利益冲突或个人关系。
致谢
本研究得到了国家自然科学基金（资助编号：52209009、52125902）、国家自然科学基金基础科学中心项目（资助编号：52388101）、广东省重点实验室项目（资助编号：2023B1212060068）以及广东省基础与应用基础研究基金会（资助编号：2024A1515011138）的财政支持。感谢李云博士和Emma Golub对调查设计的宝贵意见。
