基于CVM调查的主体功能区生态补偿意愿研究

2017-10-11张旋，全良

中国林业经济 2017年4期

关键词：功能区意愿补偿

张旋，全良

（东北林业大学经济管理学院，哈尔滨150040）

基于CVM调查的主体功能区生态补偿意愿研究

张旋，全良

（东北林业大学经济管理学院，哈尔滨150040）

选择条件价值评估法对黑龙江省主体功能区进行生态补偿意愿调查，建立二元离散选择模型，以此来分析黑龙江省主体功能区的生态补偿情况，得出生态补偿实施过程中影响居民生态补偿的因素，计算生态补偿支付额度，并总结生态补偿的障碍。研究表明：在黑龙江省主体功能区生态补偿实施过程中，居民的性别、年龄、文化程度、对生态补偿以及环境重要性的了解程度的变动，都会对居民生态补偿有所影响，而且计算得出居民的生态补偿支付额度偏低，为357.04元/年，对此提出相应的对策建议。

条件价值评估法；Logit；生态补偿

Abstract：Select the condition value evaluation method to investigate the ecological compensation willingness of the main function area of Heilongjiang province.Establish the binary discrete selection model and analyze the ecological compensation situation of the main function area in Heilongjiang province.Analyze the factors that influence the probability of ecological compensation in the implementation process of ecological compensation.Calculate the line of ecological compensation payment.Summarize the obstacles of ecological compensation.The study shows that the gender,age,culture level,level of understanding to ecological compensation and environmental importance have some effects on the willingness of ecological compensation in the implementation process of ecological compensation.And the calculation results show that the amount of ecological compensation payment is 357.04 yuan/year.Then according to the specific impact,put forward some suggestions.

Key words：Contingent Valuation Method（CVM）；Logit Model；payment for ecosystemservices

1 引言

随着环境问题日益严峻，各国对生态环境的关注迅速增强，而我国将生态文明建设写入了十八大报告中。现阶段，我国的生态补偿以政府为主导[1]，主要采用转移支付、设立专项生态补偿基金等形式补偿[2]，但这一机制下生态补偿的效率低，所以应在优化政府补偿模式的基础上，鼓励和引导市场补偿模式的发展，实现生态补偿的政府主导和市场调节相结合的模式[3-4]，并且采用“谁受益，谁补偿”的补偿原则[5-8]。现有研究中显示，现阶段居民生态补偿情况并不乐观，所以在生态补偿实施中过程中居民生态补偿意愿的影响因素有哪些？如何提高居民生态补偿意愿、支付意愿？这是生态补偿有效实施的关键。黑龙江省拥有我国最大的国有林区，对我国的生态环境起着至关重要的作用，而且在2016年习近平总书记在第十二届全国人大四次会议以及在黑龙江省考察结束时的讲话中多次提到要加强黑龙江省生态文明建设，划定生态保护红线，加大环境治理力度，所以选择林区以及林区周围的居民进行随机抽样调查，研究黑龙江省生态功能区生态补偿意愿情况。现有研究中生态补偿多数涉及流域、景区[9]、森林[10-11]等，少有针对具体主体功能区生态补偿情况的研究，而且在研究方法的选择上考虑到居民生态补偿意愿是一个愿意或者不愿意的二元选择问题，所以选择二元离散型选择模型。基于上述分析根据条件价值评估法收集数据，建立二元选择离散Logit模型，分析黑龙江省主体功能区生态补偿的影响因素、障碍，为政府提高生态补偿意愿和生态补偿支付意愿提供参考。

2 材料与方法

2.1 调研方法

基于CVM对黑龙江省林区居民随机抽样调查，最终选择5个区域进行问卷发放，发放问卷250份，回收有效问卷210份，回收率为84%。条件价值法是目前流行的一种对具有无形效益公共物品的价值进行估计的方法，在1963年Davis首次提出并将其用于森林生态补偿的研究[12]，发展至今，条件价值评估法（CVM）主要被应用于生态经济领域[13]。如王勇等[14]利用CVM收集数据，计算出有支付意愿的岷江流域居民对岷江上游森林生态补偿平均支付意愿为每户每年44元；刘超等[15]利用CVM对江西省矿区森林景观的经济价值进行了估价；张旋等[16]基于CVM问卷调查，研究居民生态补偿的影响因素。条件价值评估法原则下的问卷主要包括：被调查者的基本信息、对生态补偿的认知情况、生态补偿支付意愿和受偿意愿。

2.2 分析方法

Logit模型是一种离散型选择模型，也被称为“分类评定模型”或“逻辑回归”。离散型选择模型是在1860年由费希纳在进行动物条件二元反射研究中首次提出，沃纳于1962年首次将其应用于经济研究[17]。此后，离散型选择模型得到快速发展，广泛应用于社会学、心理学、计量经济学等多个领域，旨在揭示决策或选择结果等一些离散型因变量与影响因素之间的因果关系，并可用于预测。研究中调查所获得的数据包含离散型数据，而且所研究的因变量为只有两种选择的使用0和1表示的变量，故建立二元选择模型Logit模型对黑龙江省生态功能区生态补偿意愿进行研究。

梳理总结已有文献，发现在现有的生态补偿意愿研究中，学者通常将居民的基本特征如性别、年龄、职业性质、文化程度、家庭年收入、收入来源等，生态补偿的认知情况如生态补偿了解程度、对环境现状的看法、环境重要性的等因素引入，作为生态补偿的影响因素定性或建立模型定量分析其对生态补偿的影响因素。地域不同，其社会文化背景便不同，进而居民对事物的看法就会有所差异。借鉴已有研究中选取的自变量结合调研所选择区域的特点，建立Logit模型，并根据检验统计量不断调整模型，得到最终模型，且其涉及的变量及其定义如表1所示。

根据解释变量建立Logit模型为：

其中y*是生态补偿意愿y的估计值。

研究中Logit模型选用的是最大似然估计法，而模型是否与实际情况相吻合的判断指标主要有[18]：①系数的z统计量与其伴随概率。z统计量的伴随概率P小于显著水平α，表示其所对应的解释变量对被解释变量有显著的影响，反之，影响不显著。②LR统计量。原假设为各个因素的系数均为0，即各因素对因变量无显著影响。③Hosmer-Lemeshow统计量。Hosmer-Lemeshow的原假设为模型完全充分拟合，其通过因变量的实际值和拟合值分组比较，若两者之间的差异较大，拒绝原假设，认为拟合不够充分；若其伴随概率大于显著性水平则不能拒绝原假设，可认为模型对实际情况的拟合效果较佳。④Andrews统计量。其伴随概率小于显著性水平，则表明模型整体拟合效果较好。H-L统计量与Andrews统计量对原假设的判断结果决定于检验水平的大小。⑤预测平均绝对百分比误差MAPE。若预测平均绝对百分比误差MAPE大于10，则表明Logit模型的预测效果一般。

3 结果分析

3.1 调查样本的描述性统计

选择生态功能区的核心区域为研究调研区域，而林区内的工作人员以男性为主，所以在所调查的居民中男性受访者约占3/4；年龄分布在41～50岁的占49%，20～30岁的仅占10%；被调查者中初高中文化程度的占到44.3%，本科及本科以上的占到1/5，总体文化程度偏低；在被访者对生态补偿的认知情况不理想，有1/5的受访者表示对生态补偿非常了解，近一半的受访者表示对生态补偿不了解甚至一无所知；大于1/3的受访者认为生态环境的好坏与自己的生活并无关系；有生态补偿意愿的受访者占受访者总数的3/5；对于生态补偿零意愿的受访者表示造成生态补偿零意愿的主要原因为担心支付的金额并不能达到改善或者停止破坏环境的效果，而且有补偿意愿的居民其支付意愿并不高，愿意每年支付500元以上的仅为10%。总体而言：受访者对生态补偿了解程度低，补偿意愿不理想，而且补偿支付意愿也不高。

3.2 Logit模型回归系数估计与检验

经过一系列的修正，以及根据H-L统计量、Andrews统计量以及平均绝对百分比误差MAPE等检验指标的大小对多个模型的拟合效果进行比较，最终得到模型如表2所示。从表2中各个影响因素系数的z-统计量以及z-统计量的伴随概率得出：在0.05的显著性水平下，各系数z-统计量的伴随概率均小于0.05，说明文化程度X3、家庭年收入X4、生态补偿认知情况X5、环境的认知情况X6均通过了显著性检验，即表明各个因素对生态补偿意愿均有显著影响，而且比较各系数发现家庭年收入对生态补偿意愿的影响最小。

根据表2的结果，将Logit模型整理为:

模型整体拟合优度检验结果显示：LR统计量值较大，其伴随概率等于0.000 0，小于显著性水平0.05，而且H-L统计量相应概率为0.284 2，大于显著性水平0.05，Andrews统计量的伴随概率为0.000 0，小于显著性水平。根据检验统计量的伴随概率与检验水平的比较结果得出：模型的整体通过检验，即模型整体拟合度高，适用于分析黑龙江省林区居民对生态功能区生态补偿意愿的研究；再者，将样本观测值分为10组，10组中预测值与实际观测值的H-L统计量值只有2个大于1，其余的均小于1，表明预测数与实际数的差异较小，进而说明模型的拟合效果良好，预测准确率高；平均绝对百分比误差MAPE等于9.328 9，小于10，再次验证了模型的预测效果良好。

3.3 主体功能区生态补偿情况分析

第一，性别和年龄未通过检验，即性别和年龄对生态补偿意愿无显著的影响，这是源于时代的发展使得男女在生态补偿上的思想差异并无显著差异，而年龄更多的是对见识有所影响，对生态补偿的影响并不显著。再者，根据研究建立的模型特点：二元选择模型中的系数不代表自变量对因变量的边际影响，仅仅可以根据系数的符号判断影响的方向。从模型系数符号可以得出：同等情况下，随着文化程度的提高，对于事物的理解、接受能力提高，社会责任感增强，故而生态补偿意愿的概率随之提高，将受访者以文化程度分组，发现在受访者中小学及小学以下文化程度的居民有生态补偿意愿额的仅占该文化程度组的7%左右，高中文化程度的受访者中有生态补偿意愿的居民占所在组的78%，本科文化程度的占所在组的81.6%，研究生及以上文化程度的占所在组91.7%；家庭收入对生态补偿意愿有正向影响，但影响程度最小，家庭收入在更大程度上影响着支付意愿的大小，建立交叉表显示：在非零意愿的被访者中，家庭收入的高低与支付意愿的大小呈正相关关系，即家庭年收入越高的居民，愿意支付的金额越多；生态补偿认知情况对生态补偿意愿的影响程度最大，环境与生活关系密切程度的认知情况对生态补偿意愿也存在较大的正向影响，根据意识决定行为这一哲学理论可以解释这一现象，只有充分认识到事物的本质，才会为之付诸行动，只有当被访者充分了解生态补偿，以及认识到环境与自己的生活息息相关，更要认识到生态补偿不仅是国家、政府以及企业的责任，也是每个居民的责任；同样，生态补偿的受益者不仅是政府、企业，居民个体也是生态补偿的受益者。

第二，根据Logit模型的原理，对模型中的系数取反对数得出机会比率。从机会比率的大小可以得出：在其他条件不变的情况下：居民的生态补偿的认知程度每上升一个水平，其产生生态补偿意愿的可能性增大7倍；居民认知里环境与生活的密切程度每提高一个层次，其生态补偿意愿的可能性提高3倍；居民收入的提高，对生态补偿意愿产生的可能性的影响不大，但对生态补偿支付意愿影响较大，整理数据发现在有补偿意愿的居民中，随着收入的增加，其支付意愿增加。

第三，整理调研数据发现：在有补偿意愿的居民中其支付意愿并不高，支付意愿主要集中于500元以下，而愿意支付金额在100元以下的居民数占有支付意愿总人数的27.34%，而愿意支付500元以上的占1/5。非零支付意愿的期望值为357.04元/年。

4 结论与建议

4.1 结论

文化程度、家庭年收入、生态补偿认知情况、环境与生活关系的认知情况对居民生态功能区的生态补偿意愿均有影响。文化程度、家庭年收入、生态补偿认知程度、环境与生活关系的认知程度对生态补偿认知情况的变动对生态补偿意愿产生的可能性影响最大；收入对生态补偿的影响不大，但对支付意愿有明显的正影响。整体而言，生态补偿意愿不理想，支付意愿亦偏低，而且据调研数据显示造成生态补偿意愿低的另一个重要的原因为：居民担心自己进行了补偿却无法达到自己所期待的效果，生态环境并未有所改善，破坏行为没有被制止。

4.2 建议

根据以上分析，主体功能区的生态补偿情况不理想，生态补偿意愿、支付意愿均偏低，对此提出如下四点对策建议：

第一，扩大宣传内容，加大宣传力度。logit模型结果显示，生态补偿认知程度的提高对生态补偿意愿产生的可能性影响幅度最大，但是居民对生态补偿的了解程度并不高；再者，居民对生态环境重要性认识程度低，大于1/3的受访者认为生态环境的好坏与自己没有关系，以至于居民并不认为自己需要对生态环境进行补偿，大于1/2的居民认为生态补偿的责任主体为政府与企业；最后，居民在短期内看不到生态补偿的效果，也是其不愿意进行补偿的原因之一。所以在生态补偿宣传过程中，不仅要加大宣传力度，还要扩大宣传的内容，让居民了解生态环境的重要性以及生态环境与生活的密切程度，生态补偿的运行机制和流程，消除居民的顾虑，提高居民生态补偿意识，增强居民的责任感。

第二，对于教育的投入不仅是资金方面的投入，还应该加强有关政策法规的监督。首先，要加强教育设施的资金投入，保障教育的实施；再者，适龄儿童在九年义务教育阶段的有受教育权利和义务，不得剥夺其受教育的权利，也不可以任其不履行其相应义务。通过加强对教育的资金投入，加强监管，提高教育质量，进而提高居民整体文化程度。

第三，在实施生态补偿时，可以有选择性的动员。针对居民对生态补偿的态度，有选择性的对居民进行宣传动员，以使投入发挥最大的效益，减少不必要的投入。

第四，开办职业培训机构，提高居民的劳动力能力。提高居民的劳动能力，进而提高劳动力的竞争力，提高居民的收入，进而可以提高生态补偿意愿，最重要的是可以提高支付意愿。

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