主体功能区农田生态补偿的农户受偿意愿分析——以重点开发、农产品主产和生态功能区为实证

李海燕，蔡银莺

（华中农业大学公共管理学院，湖北 武汉 430070）

主体功能区农田生态补偿的农户受偿意愿分析——以重点开发、农产品主产和生态功能区为实证

李海燕，蔡银莺*

（华中农业大学公共管理学院，湖北 武汉 430070）

以湖北省重点开发区、农产品主产区及生态功能区为实证，基于Hicks需求理论，构建假想市场条件下的农田生态补偿政策，采用二元logistic回归模型，分析农户维护和改善农田生态环境的受偿额度、影响因素及异质性，可为补偿标准的制定和完善提供参考，以促进功能区为导向的差别化农田生态补偿政策及机制的构建。结果表明，在经济发展程度越快的地区，农地发展权受规划管制的影响越明显，其农户参与农田生态补偿的受偿额度愈高，重点开发区、农产品主产区及重点生态功能区农户平均受偿额度分别为7 821.45-9 421.05、6 936.30-8 608.05和3 017.10-3 775.65元/（hm2·a）。受访农民的性别、教育程度及其关于农田调节气候、涵养水源、控制水土流失、提供休闲娱乐价值、文化价值、维持物种多样性等生态系统服务的认知程度，以及农户家庭的农田禀赋、土地承包经营权及承包地流转状况等资源特征对受偿意愿普遍具有正向影响，而受访农民的年龄和月收入状况对农户受偿意愿具有负向影响。研究表明，农民对农田功能认知水平越强、家庭生计对农地的经济依赖性越强，其参与农田生态补偿政策的意愿愈强。

主体功能区；农田生态补偿；农户受偿意愿；条件价值法；二元logistic回归

李海燕， 蔡银莺. 主体功能区农田生态补偿的农户受偿意愿分析——以重点开发、农产品主产和生态功能区为实证［J］. 农业现代化研究， 2016， 37（1）: 123-129.

Li H Y， Cai Y Y. Analysis on farmers' willingness to accept the ecological compensation in those main functional areas: A case study of Hubei Province［J］. Research of Agricultural Modernization， 2016， 37（1）: 123-129.

耕地资源是生态文明建设的物质基础、经济发展的空间载体，也是保障国家粮食安全的基石。耕地不仅具有生产功能和经济功能，在城市用地布局中，更是将连片基本农田、优质耕地作为绿心、绿带的重要组成部分，具有显著的生态功能［1］。它不仅为人类提供食物、木材、纤维等物质产品，还提供休闲娱乐、美学和精神享受［2］，能够有效降低城市的热岛效应，释放更多绿色开敞空间。在大城市周围划定基本农田绿化隔离带，以绿带作为城市规划发展的边界，能够有效控制城市的无序蔓延［3］。1960-2000年人类对农田生态系统的需求是全球人口增长的2倍，是全球经济增长的6倍［4］。联合国千年评估计划曾指出，全球接近2/3的农田生态系统正在不断退化［5］。在意识到农田生态环境破坏所引发的负外部性问题之后，发达国家相继出台了一系列农业环境政策。哥斯达黎加和墨西哥实施的环境服务付费项目，欧盟和美国实施的共同农业政策、农业环境政策等。目的在于有效激励农户保护农田生态景观［6］，克服生态环境供给的不足，鼓励采用农地休耕等方式缓解农田负外部性，并以发展权购买、补偿让步、地役权移转、征收环境税等形式，将农田非市场价值反馈给当地提供生态服务的农户［7］。

相较发达国家，我国农田也承担着非常复杂的职责和功能。2014年中央一号文件曾指出，新形势下的国家粮食安全战略，必须坚持最严格的耕地保护制度、死守耕地红线。同时，积极推动有基础、有意愿、有代表性的区域开展耕地保护补偿试点。将试点区域从市县水平扩展到省级层面，并逐步向更大范围推广。虽然，试点区域已结合当地实际状况，选择了多样化的补偿策略。但是，城市化发展中不断增长的耕地需求，导致农田生态补偿工作在劳动力、资金、技术等方面仍面临着多重困境。一方面，新型城镇化、工业化的发展，促使数亿农民离土离乡，农业劳动力非农化速度加快，导致优质耕地大面积抛荒，农业种植在面积上难以保证；另一方面，种粮比较效益低，劳动力和农业生产成本高，农户缺乏农地集中连片经营的观念，更缺乏主动维护和改善农田生态环境的认识，从而导致耕地非农化、非粮化现象严峻。我国特殊的自然资源国情，决定了我国在现行制度环境下必须加强对农田生态环境的保护，建立有效的农田生态补偿机制，加大对连片基本农田、优质耕地的经济激励，突出农田作为生态屏障的重要作用，构建良好的土地利用格局以及景观优美、人与自然和谐的宜居环境。但是，能够有效激励农户参与农田生态补偿政策的前提是制定合理的补偿标准［8］。

目前国内对农田生态补偿政策标准的研究，主要以农户受偿意愿为基础，从减少农田负外部性视角探析补偿标准的制定。其中，蔡银莺和余亮亮［9］从保护性耕作、规划管制受限的机会成本等方面分析了农户的受偿意愿，发现补偿标准与个体特征、种植情况、兼业特征、经济实力、距离城镇远近等因素有关；冯琳等［10］和巩芳等［11］对生态脆弱区、湿地保护区的补偿标准及农户受偿意愿进行研究，发现湿地保护与耕地资源禀赋、帮扶形式、移民情况有关；车越等［12］和彭晓青等［13］则对不同流域生态补偿政策的农户受偿意愿的差异进行分析；戴其文等［14］对生态补偿机制进行研究，发现农户受偿意愿与筹措资金的方式、游憩经历、对森林资源的认知有关。综上所述，当前农田生态补偿研究着重典型区域农户受偿意愿的测算，缺乏对不同区域补偿标准的横向比较。对此，以湖北省重点开发区、农产品主产区和重点生态功能区的实地调查数据为例，从维护和改善农田生态环境角度入手，基于Hicks需求理论，构建假想市场条件下的农田生态补偿政策，采用二元logistic回归模型，分析不同主体功能区农户受偿额度的差异，探讨主体功能区农户受偿意愿的影响因素，以期为未来湖北省农田生态补偿标准的设计和完善提供参考意见。

1 理论假设

利用Hicks需求函数中的补偿变化（CV）与等效变化（EV）来度量公共物品供给与消费者福利之间的关系。假设，当农田生态环境变差，消费者福利受损时，补偿变化指的是为使消费者福利不变所必须补偿的最低价值（WTA），等价变化指的是消费者为避免未来福利变化所愿意支付的最高数额（WTP）。假设农户的效用曲线为U1、U2，生产可能性曲线为P1、P2，预算线为x1、x2，Hicks需求曲线为h1U1、h2U2，x1为农田生态要素（农田提供生态系统服务），x2为其他产出要素（图1）。假定初始状态下农户效用曲线为U1上的a点，农田生态保护政策限制了农户的土地发展权，变相提高了农业生产成本，农户效用水平降为U2上的b点。对应，农田生态系统服务供给由OM减少为ON，减少了MN。如果想让农户的效用水平恢复至a点，则对应的货币补偿量为EV，因而EV 可以表示为农户接受农田生态保护政策，避免因土地发展权受限导致的效用水平下降所需的最低补偿标准或转移农田发展权的最低价格，即农户的受偿意愿（WTA）。

图1 农田生态保护补偿的补偿变化、等效变化与Hicks需求曲线Fig. 1 CV、EV and Hicks demand curves of agricultural ecological compensation

EV是从U2到U1的货币等效变化量，在给定效用水平U1的前提下，可以通过成本支出函数的变化量来计量。由Hicks补偿需求曲线的原理可知，EV可由成本曲线与补偿需求曲线h1U1左边的面积（P2c'a'P1）来表示，即农户的受偿意愿（WTA）；而农户接受农田生态保护补偿的成本支出可由成本曲线与预算线x左边的面积（P2b'a'P1）来表示；同理，可以推导出其他受益人对农田生态环境改善的支付意愿。假定其他受益人的初始状态为效用曲线U2上的b点，实施农田生态保护政策后，其他受益人可用的农田生态系统服务增加了MN，其福利状态也上升至效用曲线U1上的a点，CV 用于度量其他受益人为达到效用曲线U1上的a点而愿意支付的最高价格，即其他受益人对实施农田生态补偿的支付意愿，大小可由价格曲线与Hicks需求曲线h2U2左边围成的面积（P2b'd'P1）来表示。

农户参与农田生态补偿的受偿意愿（P2c'a'P1）＞农户实施农田生态保护政策的成本支出（P2b'a'P1）＞ 其他受益人群对农田生态补偿的支付意愿（P2b'd'P1），表明单纯依赖相关受益群体的支付意愿不足以弥补农户实施农田生态政策的成本及受偿意愿，难以激励其参与农田生态保护。因此，如果政府想要取得好的农田生态保护效果，就必须借助货币补偿等方式来激励农户保护农田生态环境的积极性，且补偿标准应不低于农户的平均受偿意愿。

2 研究方法

2.1 调研区域

湖北省位于长江中游，洞庭湖以北，东邻安徽，南接江西，西连重庆，北靠河南。横跨东经108°21′-116°07′，北纬29°01′-33°61′。地势西高东低，西—北—东三面环山、中间低平而向南敞开，拥有山地、丘陵、平原等多种地貌形态。既是我国经济发展的核心区域，又是中部崛起的重要支点，同时还是国家级的粮食主产区。1997-2013年间全省耕地面积年均净减少3.74×104hm2，同期人口年均净增加19.51×104人，人均耕地面积由0.084 hm2下降到0.076 hm2。虽然湖北省已经实施了最为严格的耕地保护政策，但工业化、城镇化发展仍加剧了用地需求与耕地资源保护之间的矛盾。为此，湖北省在2012年出台了《主体功能区规划》，通过设定重点开发区、农产品主产区和重点生态功能区，来对国土空间功能再定位，从而控制土地开发强度，提高耕地利用效率，改善农田生态环境，并鼓励探索建立地区之间的横向援助机制，对因加强生态环境保护而造成利益损失的重点生态功能区进行资金补偿。均衡转移支付的同时，加大对生态功能区的转移支付力度，实现以生态环境建设为核心的农田生态补偿机制。

2.2 数据来源

课题组于2013年9-11月对湖北省武汉市江夏区、蔡甸区、黄陂区的23个行政村、荆门市京山县的16个行政村、黄冈市麻城区的11个行政村展开了实地调研。调研采用随机抽样与面对面访谈的方式，以村庄距离城市的远近及村庄人口数量为依据，按固定比例对村庄进行抽样。总共发放调研问卷590份，收回有效问卷553份，样本有效率为93.73%。其中，武汉市发放问卷240份，收回有效问卷231份，有效率为96.25%；荆门市发放问卷190份，收回有效问卷170份，有效率为89.47%；黄冈市发放问卷160份，收回有效问卷152份，有效率为95.00%。

2.3 计量模型

依据上述理论分析，本文将农户受偿意愿定义为农田生态环境保护政策实施前后，维持农户效用无差异的最低补偿标准。因而，Hicks等效变化（EV）则是度量农户受偿意愿的基础。在构建农户效用函数的基础之上，通过问卷调查的方式揭示农户对农田生态环境保护的选择偏好，推导实施与未实施农田生态补偿政策的农户等效用点，并用条件价值法测定农户的受偿意愿（WTA）。

假定农户对补偿方式选择无特殊偏好，也不影响其生产决策。Y 表示农户对农田生态补偿政策的受偿意愿，主要考察农户是否愿意接受补偿，是一个典型的二元选择问题。基于因变量的类型，本文建立logistic回归模型，来对变量的影响因素进行分析，模型为：

式中：xi为影响因素，μ为随机误差项，y=1的概率设为p，f （y）为y的概率密度分布函数，pi为第i个受访农户的受偿意愿概率，α为常数项，β为第j项影响因素的回归系数，xij为第i个受访农户的第j项影响因素。

2.4 分析方法

采用条件价值法（CVM）向受访农户询问一系列假设问题，帮助受访者陈述其对资源环境或非市场财物的偏好，引出其对某项环境改善效益的支付意愿（WTP）或者对环境质量损失的受偿意愿（WTA），再通过非参数方法求得受偿意愿的平均数和中位数，得到农户自愿参与农田生态补偿政策的受偿意愿区间，比较主体功能区之间的差异。对不同主体功能区农户受偿意愿的影响因素进行分析时，首先用stata11.0软件对样本数据进行多重共线性诊断，再依据方差膨胀因子大于10或平均值大于1的标准来筛选自变量，最后采用二元logistic模型进行回归。

2.5 变量说明

在回归模型中，Y表示农户对农田生态补偿政策的接受意愿，若农户愿意实施农田生态补偿政策，则意愿Y=1；反之，意愿Y=0。

农田生态补偿政策农户受偿意愿的影响因素包括农户的个体特征、家庭特征、对农田生态功能以及景观功能的认知等4类，共16个变量（表1）。

3 结果与分析

3.1 描述性统计分析

受访农户中，男性比例为60.04%，略高于女性，农产品主产区（Ⅱ区）男性比例最高；受访者平均年龄为53.93岁，50-60岁之间的样本比例最高，占33.27%（表2），Ⅱ区60岁以下农户比例为85.30%，显著高于其他两区；农户的教育程度在初中以下的占样本的88.06%；曾任或正在担任村干部的比例仅为13.20%，驻村干部比例较低；受访农户人均耕地面积为0.185 hm2。其中，仍在务农的比例为86.26%；受访者月收入状况在1 000元以下的占到样本总体的64.20%，但重点生态功能区（Ⅲ区）农户的月收入水平整体最低。受访农户中享有土地承包经营权的比例为95.12%；家庭六成以上以农业种植为主，其中，Ⅱ区农业生产比重最高，Ⅰ区比重最低。综上可知，重点开发区农户年龄最大，文化水平最低，务农比例最少，家庭多以非农业收入为主；农产品主产区仍在务农的农户年纪最轻，务农比例最高，收入属中等偏上水平，家庭多以农业种植为主要收入来源，这与农产品主产区的功能定位相一致。

3.2 农田生态补偿的农户受偿意愿及差异性分析

假设政府为了维护区域农田生态环境的稳定，计划实施一项新的生态补偿政策，希望通过每年补偿一定数额现金的方式来鼓励农户保护和改善农田周围的生态环境，改善现有农田生态系统，激发农户保护耕地的积极性，从而达到维护国家粮食安全和社会稳定的目的。问卷结果显示：重点开发区受访农户平均受偿意愿为7 821.45-9 421.05元/（hm2·a），农产品主产区受访农户的平均受偿意愿为6 936.30-8 608.05元/（hm2·a），重点生态功能区受访农户的平均受偿意愿为3 017.10-3 775.65元/（hm2·a）。重点开发区农户受偿意愿显著高于其他两个区域，生态功能区农户受偿意愿最低。

不同主体功能受访农户受偿意愿分布上存在较大的差异。重点开发区农户非零受偿意愿主要分布在3 000-6 000、9 000-12 000和＞15 000元/（hm2·a）（表3），分别占样本的21.21%、16.45%和18.18%。农产品主产区农户非零受偿意愿主要分布在3 000-6 000、6 000-9 000和＞15 000元/（hm2·a），分别占有效问卷的30.00%、18.82%和15.29%。重点生态功能区非零受偿意愿主要分布在1-3 000、3 000-6 000和＞15 000元/（hm2·a），比例分别为37.50%、13.16%和12.50%。实地调查中发现，零受偿意愿农户占样本总体比例较高，他们更希望政府将农田生态补偿资金用于改善农田生态环境。其中，重点生态功能区农户的比例最高，占30.92%。其次是重点开发区和农产品主产区，分别占30.31%和24.71%。

表3 农田生态补偿农户受偿意愿的分布区间Table3 Interval distribution of farmers’ willingness to accept

从受偿意愿分布区间来看，重点开发区的受偿意愿分布分散，两端分布较高；农产品主产区受偿意愿相对集中，略低于重点开发区；而重点生态功能区受偿意愿分布最集中，但受偿意愿最低。整体来看，受偿意愿大小为：重点开发区＞农产品主产区＞重点生态功能区；零受偿意愿比例为：重点生态功能区＞重点开发区＞农产品主产区。由此可见，由于主体功能区功能定位不同，区域经济发展存在差距，导致农田生态保护的机会成本的异同，所以农户受偿意愿的分布也存在一定显著差异。针对不同的受偿意愿群体，政府应当制定差别化的补偿策略。同时，需进一步分析哪些因素会对差异化的农户受偿意愿产生影响。

3.3 典型功能区农户受偿意愿的影响因素分析

从回归结果来看，重点开发区、农产品主产区及生态功能区三个典型功能区的回归拟合程度良好，卡方（LR chi2）检验结果分别为41.42、26.80、42.97，且在5%水平上显著（表4）。

个体特征中，性别对三类功能区农户的受偿意愿均有显著正向影响，年龄对Ⅰ区农户受偿意愿负向影响显著，其他两个区域不显著，教育程度对Ⅱ区农户受偿意愿具有正向影响，而户主特征对三个区域农户的受偿意愿影响均显著。上述结果表明，男性、年纪较轻、受教育程度较高、是户主的受访者对农田生态环境的重要性认知度也更高，受偿意愿相对更高。

家庭特征中，农地资源禀赋和承包地流转情况对Ⅰ区农户的受偿意愿具有正向影响，在5%水平下显著，其他区域不显著。月收入情况对Ⅱ区农户受偿意愿负向显著影响，其他地区不显著。承包经营权对Ⅰ区农户的受偿意愿正向影响显著，对Ⅱ区和Ⅲ区影响不显著。这表明，受访家庭享有承包地、且承包地面积较大、受访者月收入水平高、有土地流转行为的农户，对应受偿意愿就越高。

农田具有调节气候、涵养水源、控制水土流失、促进土壤养分循环等生态功能。其中，农田在调节气候和控制水土流失方面的功能在三个主体功能区上均有显著正向影响，涵养水源对Ⅱ区农户的受偿意愿有正向影响，而土壤养分循环对三个主体功能区农户的受偿意愿影响则不显著。上述结果表明，农田生态价值认知中，受访农户对农田在调节气候、涵养水源和控制水土流失方面的认知度越高，对应受偿意愿也越高。

农田景观功能包括农田提供的休闲娱乐价值、文化价值和维持物种多样性等。农田休闲娱乐价值对三种不同功能区农户的受偿意愿具有正向影响；文化价值对III区农户的受偿意愿具有显著正向影响，而维持物种多样性对Ⅱ区农户的受偿意愿也具有正向影响。这表明农户在休闲娱乐价值、文化价值和维持物种多样性方面的认知程度越强烈，则受偿意愿就越高。

4 结论与启示

4.1 结论

研究表明，主体功能区农户受偿意愿大小为重点开发区＞农产品主产区＞重点生态功能区。对应区域农户的平均受偿意愿分别为7 821.45-9 421.05、6 936.30-8 608.05和3 017.10-3 775.65元/（hm2·a）。其中，对农田功能认知水平越高、家庭生计对农地的经济依赖性越强的农户，其参与农田生态补偿政策的意愿愈强。

不同主体功能区农户受偿意愿的影响因素存在一定差异。性别对三个功能区农户受偿意愿有正向影响，年龄只对重点开发区农户受偿意愿有负向影响，教育程度对农产品主产区农户的受偿意愿有正向影响。而农地资源禀赋和承包地流转情况会正向影响重点开发区农户的受偿意愿；享有承包经营权会正向影响重点开发区和农产品主产区农户的受偿意愿；月收入情况对农产品主产区农户受偿意愿具有负向影响。此外，调节气候和控制水土流失对三个区域均有显著正向影响，涵养水源对农产品主产区农户受偿意愿正向影响显著。休闲娱乐价值功能对三个主体功能区农户受偿意愿均有正向影响；文化价值只对生态功能区农户具有正向影响，而维持物种多样性则对农产品主产区农户的受偿意愿正向影响显著。

4.2 启示

1）农田生态补偿政策，是一种有效的政府管制方式。现行政策补偿标准固定，方式单一，与农户面对面协商机会较少，缺乏对不同区域的有效激励。因此，在制定湖北省农田生态补偿标准时，应结合不同主体功能区的区域差异，制定差别化的补偿策略，保证产权长久稳定的同时，提供可持续的农田生态补偿，并激励农户自主参与，以提高补贴政策的效率。

2）基于主体功能区农户受偿意愿的研究，为补偿标准制定提供参考。现行政府绩效考核仍以经济增长为主要衡量指标，这将不利于农田生态保护工作的有序开展。建议政府加强职能建设，实施生态优先的行政考核机制，利用跨区域财政转移支付方式，增加对生态功能区和农产品主产区的财政转移支付力度，结合不同主体功能区的资源禀赋状况，确定合理的生态补偿额度，协调区域发展、维护社会公平。

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（责任编辑：童成立）

Analysis on farmers’ willingness to accept the ecological compensation in those main functional areas: A case study of Hubei Province

LI Hai-yan， CAI Yin-ying
（College of Public Administration， Huazhong Agricultural University， Wuhan， Hubei 430070， China）

Taking priority development areas， agricultural producing areas and priority ecological reservation areas in Hubei province as examples， and applying Hicks demand function model， this paper tried to simulate farmland ecological compensation policy with a hypothetical market condition to calculate farmers’ willingness to accept the compensation，the influencing factors， and heterogeneity of it， aiming to help the Government to construct better farmland ecological compensation policy and mechanism based on function concentrations of different areas. Results show that 1） farmers’willingness to accept the compensation will grow with economic growth and limited planning controls； 2） farmland ecological compensation standard could exceed farmers’ average willingness to accept， in other word， farmers’ willingness to accept （WTA） in priority development area， agricultural producing areas and priority ecological protect area are 7 821.45-9 421.05， 6 936.30-8 608.05 and 3 017.10-3 775.65 yuan/（hm2·a）， respectively； 3） farmer’ gender， education， farm size，land contracting managerial authority， land circulation and farmers’ perception of climate regulation， water supply， erosion control and sediment retention， leisure entertainment value， cultural value， biological control have positive influences on their willingness to accept； and 4） farmer’ age and income levels have a negative impact， meaning that farmers’participation willingness will increase with high level of understanding of farmland functions and high level of dependence on farmland for living.

main functional areas； agricultural land ecological compensation； farmers’ willingness to accept； contingent valuation method； binary logistic model

National Natural Science Foundation of China （41371519）； China Postdoctoral Science Foundation funded project （2013T60729）； the Fundamental Research Funds for the Central Universities （2014bs42）.

CAI Yin-ying， E-mail: caiyinying@mail.hzau.edu.cn.

25 March， 2015； Accepted 25 June， 2015

F323

A

1000-0275（2016）01-0123-07

10.13872/j.1000-0275.2015.0112

国家自然科学基金项目（41371519）；中国博士后科学基金特别资助（2013T60729）；华中农业大学博士研究生创新研究工程项目（2014bs42）。

李海燕（1988-），女，内蒙古赤峰人，博士研究生，主要从事土地资源经济与管理研究，E-mail: haiyan2011@163.com；通讯作者：蔡银莺（1979-），女，广东潮州人，教授，博导，主要从事土地资源经济与管理研究，E-mail: caiyinying@mail.hzau.edu.cn。

2015-03-25，接受日期：2015-06-257