耕地重金属污染治理生态补偿标准条件估值法研究——以广西大环江流域为例

严　俊，张学洪，蒋敏敏，丁　洋，陈同斌，李海翔,①

(1.桂林理工大学环境科学与工程学院，广西 桂林 541006；2.中国科学院地理科学与资源研究所环境修复研究中心，北京　100101)



耕地重金属污染治理生态补偿标准条件估值法研究
——以广西大环江流域为例

严俊1，张学洪1，蒋敏敏1，丁洋1，陈同斌2，李海翔1,2①

(1.桂林理工大学环境科学与工程学院，广西 桂林 541006；2.中国科学院地理科学与资源研究所环境修复研究中心，北京100101)

摘要：运用条件估值法，于2015年8月对广西环江县大环江流域重金属污染地区农户受偿意愿进行调查研究。结果表明，研究区农户对当地耕地重金属污染治理项目的参与意愿与投标额度(设计补偿标准)、家庭耕地面积和耕地受污染程度呈正相关关系；农户平均受偿意愿下限为12 630.75元·hm-2·a-1，该测算值可为当地耕地重金属污染治理生态补偿标准的确定提供理论依据。认为广西环江县大环江流域耕地重金属污染治理及其配套生态补偿项目应首先选择耕地面积较大且污染较明显地区作为项目选址。建议在今后的生态补偿研究中注意补偿标准与客观条件之间的联系，并制定出一套具有普适性的生态补偿标准研究方法。

关键词：耕地；重金属污染；生态补偿标准；条件估值法；大环江流域

截至2013年我国的重金属污染耕地面积约占耕地总面积的16.67%[1],2014年全国土壤污染状况调查公报显示我国耕地土壤点位超标率为19.4%,其中重金属成为耕地主要污染物之一[2]。由于我国重金属污染历史成因复杂,污染事故追责困难[3],且现阶段农村土壤修复产业市场缺乏资金保障[4],因此以各级人民政府为主体的生态补偿制度发挥了重要作用。对于各类生态补偿研究,补偿标准的设定关系到生态补偿制度的可行性、项目效果及可持续性,因而成为核心问题而受到研究者重视[5-6]。常用于确定生态补偿标准的研究手段包括生态系统服务功能价值法、市场法、机会成本法和意愿调查法等[7]。其中,意愿调查法一般指陈述偏好法(stated preference method),是环境经济学中条件估值法(contingent valuation method,CVM)在生态补偿研究中的一种具体研究手段。该方法主要基于问卷调查形式,向受访者提供充分信息以构建虚拟市场或模拟某项生态保护规定,并直接询问受访者能够接受的最小补偿标准投标额度,从而获得当地居民平均受偿意愿下限,并由此为确定生态补偿标准提供参考依据[8]。GÜRLÜK[9]指出,在我国由计划经济向市场经济转型的过渡阶段,条件估值法的实践具有重要的指导意义,并且在受偿意愿研究中具有良好的应用前景。广西大环江流域耕地重金属污染治理生态补偿标准研究将为当地的土壤修复项目配套生态补偿机制提供设计依据,推动当地土壤污染治理进展,并对今后我国农村土壤重金属污染治理生态补偿研究具有相当的参考价值以及重要的理论和实践意义。

1广西大环江流域重金属污染农田生态补偿调查

1.1研究区域污染状况概述

广西环江毛南族自治县位于广西西北部中山、低山和丘陵地区(24°44′～25°33′ N,107°51′～108°43′ E),大环江是纵穿该县的主要河流之一,上游地区矿产资源丰富,曾有大量采矿单位。2001年6月,环江县遭遇特大暴雨,造成山洪暴发,大环江流域上游选矿企业尾矿库被洪水冲垮,重金属尾矿随洪水将大环江流域中下游两岸大面积田地淹没,造成了不同程度的重金属污染。随后几年当地人民政府积极采取以投撒石灰及重金属钝化剂为主的恢复措施,并改种耐性品种农作物,取得一定治理成效。然而,唐成等[10]于2013年对大环江流域进行调查研究发现,当地沿河两岸农田重金属污染状况总体上仍处于重度污染。

1.2问卷调查设计

采用条件估值法,以随机抽样形式在大环江流域重金属污染区对当地农户进行调查。条件估值法在实践应用中备受争议的原因之一在于其可能产生的假设误差,即真实付费与虚拟付费之间的差值[11],而假设误差主要是由于调查问卷设计真实性不足而产生的[12]。BULTE等[13]指出,在估值前与受访者进行“空谈”(cheap talk)以提高受访者对调查的重视,能在一定程度上消除假设误差。由此,按照一般的CVM流程,问卷调查设计包括问卷背景信息、核心估值问题和受访者相关信息3个部分。

(1)在CVM假设市场中,受访者需要获取的问卷相关背景信息应包括商品定义、市场范围、支付及管理机制等[14]。因此,问卷首先介绍当地重金属污染现状及土壤污染治理示范工程开展情况,说明参与土壤污染治理项目的规定及补偿条件(如:在当地土壤修复示范工程中,已开展的项目期限约为4 a;主要采取种植超富集植物或与当地农作物间种的方式;农户需要投工投劳参与项目日常维护和管理)。

(2)估值手段采用单界二项选择法(single-bounded dichotomous choice approach),首先确定一系列足以反映受访者平均受偿意愿下限的投标区间,从中随机选取1个投标额度向受访者提问,受访者只需要在给定的补偿标准下回答是否愿意参与项目,观察者就能从中获取其受偿意愿信息[8]。单界二项选择法具体设计形式为:当地环保部门决定为参与者提供多少元·hm-2·a-1的补偿,届时补偿金将定期直接交付给参与者。参与者必须遵照项目规定,在4 a项目期限内,积极配合参与治理项目。

TAO等[15]指出,部分受访者在拒绝参与项目时表现出“抗议性”态度,“抗议性”态度指受访者本身对调查虚拟的市场或提供的项目规定持怀疑或抵触态度,而并非出于对设计投标额度的不满而拒绝参与项目,则该样本应视为无效样本加以舍弃。因此在调查估值环节,调查者将对回答拒绝参与项目的受访者追问其拒绝原因,若为设计投标额度问题则保留问卷,“抗议性”问卷则废除。

(3)询问受访者基本社会经济信息和可能影响受偿意愿的潜在因素,包括年龄、性别、文化水平、劳动人口、家庭耕地面积、是否丢荒、耕地受污染程度和投标额度。需要注意的是,当地受污染田地基本经过重金属钝化处理,农户短时间内难以感知污染程度高低,前期研究中的重金属污染程度分布情况并不能直接影响农户受偿意愿,因此污染程度在此通过向受访者询问并对比污染前后农作物产量情况表达,农作物产量恢复至污染前75%～100%则定义为污染程度1,恢复至50%～<75%则定义为污染程度2,<50%则定义为污染程度3。潜在影响因素的分析变量定义见表1。

1.3预调查

为保证调查问卷内容的可理解性和设计投标额度区间的合理性,在主体调查之前首先进行预调查[13]。预调查投标额度区间由2010年《河池统计年鉴》估算确定,根据2009年环江地区统计数据,估算出当地农户农业生产机会成本为6 159.75元·hm-2·a-1,由此预调查投标额度区间上限设置为1 500、3 000、4 500、6 000、7 500、9 000和10 500元·hm-2·a-1。预调查共发放问卷100份,回收有效问卷87份。以自然对数lnP形式表示的投标额度(P)为自变量,参与意愿百分比(W)为因变量,利用PASW Statistics 18软件进行线性回归,回归结果见表2。

表1潜在影响因素的分析变量定义

Table 1Definition of variables in analysis of potential affecting factors

变量描述说明定义及配值年龄连续变量性别无序分类变量,“男”=1,“女”=0文化水平有序分类变量,“无”=0,“小学”=1,“初中”=2,“高中”=3,“大学及以上”=4劳动人口家庭从事农业劳动的人数连续变量家庭耕地面积家庭拥有水田与旱地面积总和连续变量是否丢荒是否有因重金属污染而荒废的田地无序分类变量,“是”=1,“否”=0耕地受污染程度有序分类变量投标额度设计补偿标准离散变量,以自然对数形式计算

表2预调查受访者参与意愿百分比回归结果

Table 2Regression of willingness of the interviewees in the pre-survey

变量系数显著性水平P值常数项-0.5960.083投标额度0.1990.001

回归结果表明,投标额度对参与意愿具有显著影响,自变量与因变量之间存在正相关关系。根据回归结果,预测农户参与项目的可能性为W=-0.596+0.199×lnP。根据该线性关系式,在预调查投标额度区间内,农户参与项目的可能性范围为32.04%～70.77%。为更好地反映投标额度与参与意愿之间的相关性,在主体调查中适当提高投标额度区间上限,并减少投标额度设置数量。设置3 000、6 000、9 000、12 000和15 000元·hm-2·a-15个投标额度区间上限。主体调查于2015年8月进行,预调查样本与主体调查样本之间相互独立,不作合并讨论。

1.4调查结果

调查共发放问卷250份,回收问卷247份,排除7份无效问卷,最终获得有效样本240份,有效率达96%。受访者基本情况分布见表3。各投标额度区间样本受访者表示愿意参与项目的频率见表4,可以看出,随着投标额度的增大,回答愿意参与项目的样本数逐步增多,这一现象印证了理论预期效果,与经济学规律相符。

2结果与分析

2.1分析方法

设农户受偿意愿影响因素包括年龄(Fage)、性别(Fsex)、文化水平(Fedu)、劳动人口(Fwrf)、家庭耕地面积(Fsize)、是否丢荒(Fabd)、耕地受污染程度(Fdgr)和投标额度(Fbid)。将这8个因素作为自变量建立多元线性回归方程:

lnW=α+β1Fage+β2Fsex+β3Fedu+β4Fwrf+β5Fsize+β6Fabd+β7Fdgr+β8Fbid。

HANEMANN[16]在1984年对二项选择法数据进行详细分析,确定了一套较为固定的陈述偏好数据分析方法。设农户的效用水平(U)为

U(j,y,s)=v(j,y,s)+εj。

(1)

式(1)中,v为可观测变量;ε为不可观测变量;j=0表示样本愿意停止耕作行为并参与项目,j=1表示样本继续耕作并拒绝参与项目;y为在不同决策条件下样本的收入水平;s为样本受偿意愿的一系列潜在影响因素(包括年龄、性别等)。

表3受访者基本情况

Table 3Basic information of the interviewees

变量分布比例/%变量分布比例/%年龄/岁文化水平 20～292.5 无4.6 30～3915.8 小学29.2 40～4933.4 初中51.7 50～5933.3 高中14.5 ≥6015.0 大学及以上0性别家庭耕地面积/hm2 男性62.1 ≤0.3322.9 女性37.9 >0.33～0.6748.4劳动人口/人 >0.67～1.0019.5 02.1 >1.009.2 17.1是否丢荒 256.3 有50.4 312.1 无49.6 416.7耕地受污染程度 ≥55.7 112.0 247.8 340.2

表4各投标额度区间受访者愿意参与的样本频率

Table 4Sample frequency of willingness to participate in each bidding section

投标额度区间上限/(元·hm-2·a-1)样本数样本频率/%30005042.0060005072.0090004774.47120004778.72150004689.13

基于效用最大化假设,设给定补偿标准为A,则当给定补偿标准使得效用水平提高时,调查样本很可能选择参与项目,此时有:

v(0,y+A,s)+ε0≥v(1+y,s)+ε1。

设农户参与/不参与项目决策引起的效用差(ΔU)为

ΔU=U0-U1。

利用可观测变量表示，则该效用差为

ΔU=α+βA。

(2)

式(2)中,α为常数项;β为给定补偿标准对参与意愿的影响系数。当涉及多个变量时,式(2)写为

ΔU=α+β1X1+β2X2+…+βnXn。

同时,设参数

η=ε0-ε1。

由此推断当地农户参与项目的可能性(P0)为

P0=P[v(0,y+A,s)+ε0≥v(1,y,s)+ε1]

=Fη(ΔU)。

(3)

式(3)中,P为概率值；Fη(ΔU)为ΔU关于η的概率分布函数。根据logit模型有:

对该模型积分,积分上限为投标区间上限,可得到平均受偿意愿下限(Wmean)的测算值:

(4)

2.2回归结果

表5显示,显著影响受访者受偿意愿的因素包括投标额度(P<0.01)、家庭耕地面积(P<0.05)和耕地受污染程度(P<0.01)。其中,投标额度越高,受访者参与意愿越强烈,符合经济学逻辑;家庭耕地面积越大,受访者参与意愿越强烈,这可能是因为家庭耕地面积越大的农户对耕地使用方式的支配自由度越高,出让部分受污染耕地配合开展修复项目对其农业收入影响较小,因而越有可能参与项目;耕地受污染程度严重的受访者表现出更为积极的参与意愿,这可能是由于污染严重地区耕作收益降低,参与项目更有益于农户恢复农业经济收入。

表5受偿意愿多元线性回归结果

Table 5Multiple liner regression of willingness

变量系数显著性水平P值均值1)常数项-13.9580 1.00投标额度1.6400 6.24年龄0.0180.293 47.60性别0.5620.108 0.62文化水平0.0970.680 1.76劳动人口0.2960.070 2.55家庭耕地面积0.0670.036 10.00是否丢荒0.1510.677 0.50耕地受污染程度0.8640.002 2.28

决定系数R2为0.205。1)均值用于代入式(4)测算农户平均受偿意愿下限值,其中常数项均值设为1.00,其他各项变量均值按照表1中对应配值进行计算。

2.3平均补偿标准下限

将影响因素系数代入式(4),计算得到大环江流域重金属污染耕地生态补偿的农户平均受偿意愿下限为12 630.75元·hm-2·a-1,该值可用于表示为激励农户参与当地土壤修复项目1 hm2用地每年所需提供的生态补偿标准下限测算值。由于样本容量及CVM目前难以克服的各类偏差,对广西环江县大环江流域重金属污染治理生态补偿标准的测算仍具有一定的不准确性。但是鉴于国内对生态补偿标准的研究尚处于起步阶段,CVM则是目前研究生态保护项目价值的少有可行手段之一,笔者研究结果依然对当地耕地重金属污染治理生态补偿项目具有一定的参考意义,因此建议当地耕地重金属污染治理生态补偿标准不应低于12 630.75元·hm-2·a-1。该测算值高于由2010年《河池统计年鉴》计算得出的农业生产机会成本6 159.75元·hm-2·a-1,一方面可能是由于调查设定的项目要求农户投工投劳并且出让土地,所需成本较高,另一方面也可能是由于统计年鉴时间较早而引起的货币时间价值所致。

蔡银莺等[17]对武汉市城乡人群农田生态补偿标准测算结果为3 354.75～8 367.00元·hm-2·a-1,低于笔者研究中生态补偿标准测算值,对此可能的解释为生态补偿功能和范围存在区别,武汉市城乡人群农田生态补偿属于规划管制基础之上的城乡居民间横向补偿,而笔者所研究的耕地重金属污染治理生态补偿则为建立于土壤修复项目基础之上的由各级人民政府作为主体的纵向补偿。此外,空间差异也是造成生态补偿标准差异的主要影响因素之一。而笔者的生态补偿标准测算值与汪霞等[18]对于干旱绿洲区农田土壤生态补偿标准测算值11 196.75～12 940.95元·hm-2·a-1较为相近,则可能是由于两者都是关于农村土壤重金属污染的生态补偿研究,且研究区域间农业收入较接近。

3结论与建议

采用CVM法对广西环江县大环江流域受重金属污染地区耕地重金属污染治理生态补偿标准进行研究。根据多元线性回归模型分析结果,当地农户受偿意愿主要受投标额度、家庭耕地面积和耕地受污染程度等方面的影响;投标额度越高,家庭耕地面积越大,耕地受污染程度越严重,农户参与意愿就越高。明确农户受偿意愿影响因素对于当地土壤修复项目的空间定位和对象选择具有重要指导意义。由于受重金属污染影响,许多耕地面积较少的村落已经不能留住青壮年劳动力,不利于项目开展;而部分村庄经过简单的投撒石灰和重金属钝化剂处理已经能够在一定程度上恢复农业生产,农户参与土壤修复项目的积极性较低。因此,建议首先选择耕地面积较大且存在较明显污染的地区作为土壤修复项目选址,从而提高当地耕地重金属污染治理和生态补偿项目的执行效率。

根据多元线性回归及二项选择法数据分析结果,测算得出广西环江县大环江流域重金属污染耕地生态补偿标准下限值为12 630.75元·hm-2·a-1。由于缺乏研究区受重金属污染区域农户户数和受污染耕地面积数据,区域补偿标准总额度有待后续研究确定。此外,对比国内相关生态补偿标准研究,发现各研究结果间呈现较大差异性,生态补偿标准变化无明显规律可循。这在一定程度上说明国内生态补偿研究相互独立,只注重地区特点,却忽略补偿标准与客观条件的联系。因此,今后的生态补偿研究应该注重生态补偿的功能、范围等方面在实践应用中的具体表现,加强生态补偿机制研究与客观条件的联系,并在此基础上寻找一套具有普适性的生态补偿标准确定方法。

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(责任编辑： 李祥敏)

收稿日期：2015-11-02

基金项目：广西自然科学基金重大项目(2013GXNSFEA053002);“八桂学者”建设工程专项;广西研究生教育创新计划(YCSZ2015161)

通信作者①E-mail: lihaixiang0627@163.com

中图分类号：X196

文献标志码：A

文章编号：1673-4831(2016)04-0577-05

DOI：10.11934/j.issn.1673-4831.2016.04.010

作者简介：严俊(1991—),男,广西南宁人,硕士生,研究方向为土壤修复。E-mail: yanjun0428@foxmail.com

Study on Eco-Compensation Standard for Remediation of Heavy Metal Polluted Farmland With CVM: A Case Study of the Dahuanjiang River Valley, Guangxi.

YAN Jun1, ZHANG Xue-hong1, JIANG Min-min1, DING Yang1, CHEN Tong-bin2, LI Hai-xiang1,2

(1.College of Environmental Science and Engineering, Guilin University of Technology, Guilin 541006, China;2.Center for Environmental Remediation, Institute of Geographic Sciences and Natural Resources Research, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100101, China)

Abstract:A field survey of willingness of farm households to get compensation of heavy metal pollution of farmlands was conducted using the contingent valuation method (CVM) in August 2015 in the Dahuanjiang River Valley in Huanjiang County, Guangxi. Results show that willingness of a farmer house hold to participate in the local soil remediation project is positively related to designed compensation standard, area of the farmland cultivated by the farmer household, and pollution degree of the farmland. On average, farmer households would accept compensation no less than 12 630.75 CNY·hm-2·a-1, which can serve as a theoretical basis for designing of standards for ecological compensation for remediation of heavy metal polluted farm lands in the valley. It is held that the remediation of heavy metal polluted farmlands and matching eco-compensation projects should begin with regions quite large in area of markedly polluted farmland. It is, therefore, suggested that in future studies on eco-compensation, attention should be paid to the relationship between compensation standards and objective condition and formulation of a universal set of methods for studies on eco-compensation standards.

Key words:farmland; heavy metal pollution; eco-compensation standard; contingent valuation method; Dahuanjiang River Valley