生态认知、生计资本对流域居民生态补偿支付意愿的影响研究*

张化楠，葛颜祥，接玉梅

（山东农业大学经济管理学院，山东 泰安 271018）

一、引 言

水生态文明作为生态文明建设重要组成和基础保障，中央及各级地方政府通过积极探索和不断实践，初步建立多方位、多层次生态补偿机制，在建立健全流域横向、市场化多元化生态补偿机制等方面取得进展。我国大多数流域生态补偿试点均采用上下游地方政府协商后“一刀切”的补偿标准，忽视流域下游区域经济发展差异及居民支付意愿和能力异质性，导致高收入居民生态补偿支付远小于其心理预期，而低收入居民缴纳生态补偿金超出其经济承受能力，直接影响其参与生态补偿积极性及补偿资金投入有效性。为有效发挥流域生态补偿效应，研究流域居民生态补偿支付意愿影响因素并据此完善流域生态补偿制度尤为重要。

国内外研究多采用由Davis提出的条件价值评估法（Contingent Valuation Method，CVM）评估受益者对生态资源环境最大支付意愿（Willing to Pay，WTP），此方法广泛应用于非市场价值评估研究。流域居民生态补偿支付意愿影响因素可概括为四方面：一是受教育程度（葛颜祥等，2009）、年龄（李超显等，2013）、家庭收入水平（接玉梅等，2014）、收入来源（Halkos等，2014）及社会地位（史恒通等，2015）等个体及家庭基本特征；二是居住距离（Marella等，2014）、预期居住时间（赵建彬等，2017）等居住地特征；三是环境价值认知（乔旭宁等，2018）、水环境产权意识（周晨等，2015）及环保政策了解程度（王奕淇等，2018）等认知特征；四是流域依赖程度（陈莹等，2017）、水质水量满意度（史恒通等，2016）、生态补偿认可度（郑雪梅等，2016）及政府政策信任程度（李青等，2018）等现状评价特征。

综上，流域居民生态补偿支付意愿是基于生态认知水平和家庭生计资本水平衡量后，在理性和感性综合影响下做出的最佳选择。影响因素研究多采用Logit或Probit模型实证分析，由于部分影响因素属于潜在变量，如生态认知、生计资本等不便直接观察和测量，但可通过外在可观测变量间接测量。传统计量回归模型无法妥善处理潜在变量，但结构方程模型（Structural Equation Modeling，SEM）可分析观测变量与潜变量、潜变量间影响关系及路径，对验证流域居民生态认知和生计资本对其生态补偿支付意愿的影响及作用机理具有较强适用性。

大汶河流域为黄河下游最大支流，也是南水北调东线工程重要治污控制单元。2008年山东省出台《大汶河流域上下游协议生态补偿试点办法》，由山东省财政厅和泰安市、莱芜市（今济南市莱芜区和钢城区）共同筹资，成立生态补偿专项资金，按“谁污染谁赔偿，谁保护谁受偿”原则开展上下游协议生态补偿试点，在大汶河“角裕”断面和东平湖湖心监测水质。若莱芜市水质好于上年，则由下游泰安市补偿，反之则莱芜市赔偿泰安市；若东平湖水质好于上年，则由省级政府给予补偿，反之则泰安市赔偿省级政府。自签订补偿协议以来，各市（区县）不断加大流域污染防治和水系生态保护投入，流域生态环境质量不断改善。但流域居民对流域生态环境重要性认知及生态补偿政策认知水平仍不高，参与流域生态补偿项目并支付补偿费用意愿不强，未形成“人人有责、人人参与、人人共享”的流域生态保护社会氛围，此乃我国大多数流域生态补偿试点普遍问题。基于此，本文采用大汶河流域实地调研数据，运用Probit和SEM模型探讨生态认知和生计资本潜在变量对流域居民生态补偿支付意愿的影响，以期深入了解流域居民生态认知和生计资本水平，增强流域居民生态补偿支付意愿，丰富流域生态补偿理论研究，为进一步完善我国流域生态补偿机制提供参考和借鉴。

二、研究假说与实证分析模型

（一）理论分析及假说

认知是个体对所获信息筛选、组织、加工及理解的过程。生态认知指居民从生态系统服务视角对生态环境的基本认识及对生态科学知识的了解和掌握情况，是居民形成生态价值观的必要前提。行为经济学理论表明，个体对某一特定事物认知程度直接或间接影响其选择偏好和意愿。本研究流域居民生态认知包括流域生态治理必要性认知、流域生态补偿实施必要性认知、流域生态补偿政策了解程度、水环境产权意识及生态补偿政策心理预期。对大部分流域居民而言，流域生态环境治理必要性认知与流域生态补偿实施必要性认知越强，越了解流域生态补偿政策；水环境产权意识越强，对流域生态补偿政策越有信心，其生态补偿支付意愿越高。由此提出假设1：

H1：流域居民生态认知水平越高，流域生态补偿支付意愿越强。

生计是民生根本，具体指生活状况、谋生办法及谋划。个体间生计资本异质性是流域生态补偿支付意愿及支付水平差异化主要原因，不同生计资本流域居民会采取有利于家庭生计安全的生计策略。英国国际发展部（DFID）提出的可持续生计研究模型将流域居民生计资本分为自然、人力、物质、金融和社会资本。

本文自然资本指流域居民拥有耕地面积；人力资本指受教育程度；物质资本指居住地情况，包括居住地距离和预期居住时间；金融资本指流域居民家庭年收入水平；社会资本指流域生态补偿社会氛围。流域居民耕地面积越多、受教育程度越高、居住地距河流越近、预期在河流附近居住时间越长、家庭年收入水平越高及流域生态补偿社会氛围越浓，流域居民生态补偿支付意愿越高。由此提出假设2：

H2：流域居民生计资本水平越高，流域生态补偿支付意愿越强。

生计资本是流域居民生存和发展的物质基础和保障，且决定支付生态补偿经济承受能力，导致流域生态环境和流域生态补偿政策认知水平分化，影响支付意愿。流域居民生态认知直接正向影响其生态补偿支付意愿，因此生计资本可通过生态认知间接影响支付意愿。由此提出假设3：

H3：生计资本通过直接影响生态认知，间接发挥生态补偿支付意愿激励效应。

（二）模型构建

（1）二元Probit模型。由于流域居民生态补偿支付意愿包括“愿意”和“不愿意”两种选择，因变量为离散二元分类随机变量，需将其转变为效用模型评估。Probit模型适于分析效用最大化行为选择，是分析个体决策行为的理想模型（Wooldridge，1999）。模型一般形式为：

其中，P为概率，y=1表示流域居民愿意支付生态补偿，φ为标准正态累积分布函数，β（β0，β1，…,βn）为待估参数， X（X0,X1,…,Xn）为解释变量， βX 为Probit指数。

（2）结构方程模型。运用线性方程系统表示可观测变量与潜在变量间相互关系的分析方法，由三个矩阵方程式组成：

式（2）为结构模型，η为内生潜在变量，表示流域居民生态补偿支付意愿；β为内生潜在变量系数；ξ为外生潜在变量，包括生态认知和生计资本；Γ为外生潜在变量对内生潜在变量的影响；ζ为结构方程残差项，反映结构方程中未解释部分。式（3）和（4）为测量模型，式（3）反映外生潜在变量与其可观测变量间关系，式（4）反映内生潜在变量与其可观测变量间关系，X为外生潜在变量的可观测变量，Y为内生潜在变量的可观测变量，Λx表示x在ξ上因子载荷构成的系数矩阵,Λy表示y在η上因子载荷构成的系数矩阵,δ、ε分别表示外生与内生可观测变量误差项（吴丽民等，2010）。

（三）变量选取及说明

依据研究假设，借鉴已有研究变量选取与量表设计成果，结合调研实际情况，从流域居民生态认知和生计资本两个外生潜在变量选取11个外生可观测变量（见表1）。

表1 变量名称及赋值

三、调查样本基本情况

（一）数据来源

本研究选取黄河下游最大支流大汶河展开调研。大汶河全长231公里，流域面积8 944平方公里。受自然条件、历史演化和经济社会各方面因素影响，大汶河流域生态环境破坏严重，森林过度砍伐、河床乱挖滥采、水土大量流失、矿产资源掠夺性开发、生产废水和生活污水排放等，严重影响全流域生态安全。

调研地点为大汶河流经除水源地保护区以外各市（区县），包括济南市莱芜区和泰安市岱岳区、泰山区、高新区、肥城市、宁阳县、东平县。为保证样本代表性，按距离大汶河（含支流）最短直线距离，分层抽样选取行政村，在各行政村采用简单随机抽样方法选取样本。为保证调查结果有效性和准确性，选定本课题组成员及在校研究生共十名调查员参与调研，并事先对调查员开展关于流域生态补偿及调查问卷相关知识培训。采取入户走访方式，由调查员逐一讲解问卷内容，调研结果较准确反映调研地区真实情况。2018年8月课题组走访调研乡镇19个、行政村122个，发放问卷930份，有效问卷867份，有效回收率93.23%，符合调研预期要求。

（二）样本基本特征

由表2可知，受访者男性比例高于女性，且以40～60岁中年为主，受教育程度以初、高中为主；家庭年收入水平多处于1万～3万元、3万～6万元，分别占调查样本34.03%和35.99%；居住地距大汶河（含支流）1公里以内受访者占比为81.55%。528位受访者表示愿意支付生态补偿，以参与义务劳动为补偿方式的受访者最多，占比32.20%，其次为缴纳水资源费和支付现金，分别占比29.92%和27.27%。339位受访者不愿支付补偿，44.25%的受访者认为支付生态补偿是政府职责，不应由居民承担补偿费用；23.60%家庭收入水平较低，无能力支付；13.27%认为即使支付费用，流域上游也无法提供优质足量水资源；9.73%认为生态补偿资金使用缺乏透明度；6.49%认为流域生态环境未显著影响家庭生产生活。

表2 调查样本基本特征

四、结果与分析

（一）信效度检验

为确保研究量表及调研数据整体质量，运用SPSS19.0软件信度检验3个潜在变量12个可观测变量。结果表明，问卷整体Cronbach's α信度系数为0.821，调研数据及研究量表信度较好，可靠性较高①Cronbach's α信度系数大于0.6，则量表信度较好（王卫东，2010）。。运用探索性因子分析法降维处理12个可观测变量。一致性检验结果显示，KMO检验值为0.835，Bartlett球形检验值为4 589.245，表明观测变量间相关性较强。采用限定抽取公共因素法，得到支付意愿、生态认知、生计资本三个公因子，累计方差贡献率为76.895%，标准因子载荷均介于0.6～0.9，且通过1%显著性水平检验，说明研究量表收敛效度良好，内在结构较合理。

（二）二元Probit回归模型结果

运用Stata15.0计量软件回归处理样本数据（见表3）。从检验结果看，LR chi2值为297.940，Log likelihood值为-431.221，对应P值为0.000，Pseudo R2值为0.257，模型拟合度较好，回归结果解释力较好。

（三）结构方程模型拟合评价

通过二元Probit回归模型确定流域居民生态补偿支付意愿显著影响因素，采用结构方程模型分析各可观测变量所属潜在变量对支付意愿的影响是否具有整体显著性。运用Amos22.0软件检验结构方程模型，初始模型x2/df值、RMSEM值和IFI值未通过检验。NFI、IFI、TLI、CFI大于0.9；绝对拟合指数x2/df为2.145，RMR为0.041，RMSEA为0.068，GFI、AGFI大于0.9；简约拟合指数AIC、CAIC小于独立模型值与饱和模型值，模型整体拟合程度较高，各项拟合评价指标修正后达理想适配标准。

由表4可知，支付意愿在通过显著性检验的两个外生潜在变量上载荷较高，说明生态认知和生计资本显著影响支付意愿。其中，生态认知对支付意愿直接影响效应为0.374，无间接影响效应；生计资本直接影响效应为0.253，以生态认知为中间变量的间接影响效应为0.048，总效应0.301②生计资本对支付意愿间接影响效应=生计资本直接效应×生态认知直接效应；生计资本对支付意愿总影响效应=生计资本直接效应+间接效应。。生态认知对支付意愿总影响效应大于生计资本，生计资本直接效应大于其间接效应。

表3 模型回归结果

表4 结构模型路径系数与检验结果

（四）实证结果分析

（1）生态认知对支付意愿影响标准化路径系数为0.374，通过1%显著性水平检验，验证假设H1。由表3可知，反映生态认知的4个外生可观测变量通过5%显著性水平检验，1个通过10%显著性水平检验，且均正向影响流域居民生态补偿支付意愿。其中，流域生态治理必要性认知回归系数为0.182，在1%统计水平上显著，表明居民对流域生态治理必要性认知越强，越关注、重视流域生态环境，越愿意支付生态补偿资金；流域生态补偿实施必要性认知回归系数为0.144，在5%统计水平上显著。经济增长与生态环境存在倒“U”型环境库兹涅茨曲线，在我国经济发展由高速增长转向高质量增长关键阶段，通过流域生态补偿机制解决生态环境外部性问题日趋迫切，因此，流域居民对生态补偿实施必要性认知越高，支付意愿越强；流域生态补偿政策了解程度回归系数为0.228，在1%统计水平上显著。流域生态补偿作为一项协调流域生态保护方与生态服务受益方利益关系的环境经济政策，居民对流域生态补偿政策知晓度和认知度越高，生态补偿理念和原则认知越深刻，支付意愿越强；水环境产权意识回归系数为0.083，在10%统计水平上显著，表明流域居民水环境产权意识越强，越理解流域作为一种公共物品可产生正负外部性效应，通过生态补偿机制将外部成本内部化，提高市场配置资源有效性，享受良好的流域生态环境服务；流域生态补偿政策心理预期回归系数为0.328，在1%统计水平上显著，表明政府对生态补偿政策监督管理机制越完善、流域生态保护宣传教育力度越大，越易提升指令性规范对流域居民参与生态补偿的引导和带动作用，从而提高流域居民支付意愿。

（2）生计资本对支付意愿影响标准化路径系数为0.253，通过1%统计水平显著性检验，验证假设H2。由表3可知，反映生计资本的4个外生可观测变量通过5%显著性水平检验，2个通过10%显著性水平检验，且均正向影响流域居民生态补偿支付意愿。耕地面积回归系数为0.252，在5%统计水平上显著。耕地对流域资源依赖性较强，一般情况下，流域居民拥有耕地面积越多，农业收入占比越高，家庭收入水平与流域生态环境关联性越大，农作物生产对优质足量水资源需求越大，流域生态补偿支付意愿越高；受教育程度回归系数为0.106，在10%统计水平上显著，表明受教育程度越高，越易掌握新技能和接受新事物，把握发展机会且创收能力越强，流域生态补偿支付意愿越大；居住距离和预期居住时间回归系数分别为0.002和0.372，分别在10%和1%统计水平上显著，表明居住地距流域越近、预期在流域附近居住时间越长，对居住地及附近流域归属感越强，越愿意支付生态补偿，享受流域生态环境改善正外部性生态效益；家庭年收入水平回归系数为0.167，在1%统计水平上显著。根据马斯洛需求层次理论，温饱问题解决后，生态环境需求将逐渐增大，为追求舒适满意度，流域生态补偿支付意愿随之增高；生态补偿社会氛围回归系数为0.116，在5%统计水平上显著。受“羊群效应”影响，他人行为决策对居民产生示范效应。若居民感受到政府对流域生态补偿政策的重视程度及周边居民、社会公众参与生态补偿积极程度，会积极提高流域生态补偿支付意愿。

（3）生计资本对生态认知影响标准化路径系数为0.129，通过5%统计水平显著性检验，验证假设H3，表明流域居民生计资本不仅直接影响家庭生活水平，也直接影响居民生态认知水平，间接影响其流域生态补偿支付意愿。

五、结论与政策启示

（一）研究结论

基于大汶河流域居民实地调研数据，综合运用Probit和SEM模型实证分析生态认知和生计资本对流域居民生态补偿支付意愿的影响。研究结果表明：（1）生态认知和生计资本显著正向影响流域居民生态补偿支付意愿，即生态认知水平、生计资本水平越高，生态补偿支付意愿越强；（2）流域居民生态认知对流域生态补偿支付意愿总影响效应大于生计资本，表明流域居民支付意愿受生态认知水平影响，即使生计资本较高，但若流域生态环境重要性和流域生态补偿政策实施必要性认知不足，支付意愿仍较低，反映流域居民在权衡支付生态补偿时，更关注流域生态环境改善情况；（3）流域居民生计资本显著正向影响生态认知，并通过生态认知间接影响生态补偿支付意愿。但生计资本对支付意愿直接影响效应大于间接影响效应，表明流域居民支付意愿更易受生计资本直接影响，应从流域居民生计资本直接路径入手提高其支付意愿；（4）反映生态认知和生计资本的11个外生可观测变量均显著影响流域居民生态补偿支付意愿。

（二）政策启示

第一，加快流域生态补偿相关法律法规“立改废”。通过法律法规“硬约束”，明晰流域生态服务提供方和受益方责任与义务，明确规定流域生态补偿对象、内容、用途、基本环节等，强化流域居民对生态补偿政策了解程度和认知水平。加强流域生态补偿资金监督管理，实现资金使用合理化、规范化和透明化，提高居民对流域生态补偿政策信任程度。

第二，充分发挥新闻媒体舆论导向作用。通过开展多种形式宣传教育活动，提升流域居民对“绿水青山就是金山银山”的绿色发展观及“谁保护谁受偿、谁受益谁补偿”补偿理念和原则的认知度和认可度，培养流域居民“生态有价、有偿使用”的绿色消费意识，营造积极保护流域生态环境、参与流域生态补偿的社会氛围。

第三，加快建立服务于流域生态补偿机制的流域居民家庭基础数据库。人口普查时，增加对流域居民受教育程度、耕地面积、农业收入占比、居住地情况等信息的调查，将调查结果录入数据库，为制定科学的流域生态补偿标准提供数据支撑和依据。

第四，切实加大流域生态环境治理力度。通过加大流域生态环境治理资金投入力度，使居民切身感受流域生态环境改善情况，提升其水质水量满意度，增强治理和改善流域生态环境的信心，提高参与流域生态补偿积极性和主动性。

第五，构建差异化补偿标准和多元化补偿方式。一方面，综合考虑流域下游经济发展水平、流域居民生计资本异质性，尤其是低收入家庭经济承受能力，因地制宜制定动态化和针对性生态补偿资金征收标准，提高补偿效率；另一方面，根据地区特点及流域居民支付偏好，采用缴纳水资源费、环境保护税、参与义务劳动等生态补偿支付方式，提升生态补偿资金投入有效性。