水源区生态补偿政策改进:标准提高、过程交互与农户生计——丹江口牛河林区生态补偿农户满意度调查

白永亮，郑 悠

(1.中国地质大学(武汉)经济管理学院，武汉 430074；2.湖北省生态文明研究中心，武汉 430074)

南水北调工程是缓解我国北方水资源严重短缺局面的跨流域调水工程.南水北调水源区的生态环境保护工作非常重要，直接关系到受水区居民是否可以获得清洁水源[1].然而，水源区的生态环境的保护往往是以牺牲当地经济发展的机会为代价，且水源区大多处于偏远地区，生态环境保护工作的开展会使当地落后的经济雪上加霜[2].目前，生态补偿是水源区生态环境保护最有效的经济手段，支撑当地经济的发展，减少水源区与受水区居民的矛盾和冲突，实现社会稳定发展[3].

当前关于生态补偿研究多是从主体或政策制定者的角度出发，主要集中于生态补偿主客体界定[3-5]、补偿主体的支付意愿[6-16]、生态补偿机制法律的完善[17-20]，以及用森林覆盖率等指标的变化客观评估生态补偿政策效果[21-22].较少学者从水源区居民的视角出发，研究如何完善生态补偿政策.当地居民是水源区生态环境的主要保护者和主要监管者，生态补偿的本质就是为了让当地居民充体会到生态保护的外部性，充分调动当地居民保护和监管水源区生态环境的积极性，为调水工程的供水水质和安全运行提供保障[23].水源区居民对生态补偿政策的满意度，是反映生态补偿过程中当地居民的对生态补偿政策态度的重要标志，是评估和改进南水北调生态补偿政策的基础，是生态补偿政策制度改革方向的重要指示器[24].因此，考察水源地居民对生态补偿满意度及其影响因素，对完善南水北调生态补偿政策具有重要的借鉴意义.本文以课题组成员实地调研南水北调中线工程水源区丹江口腹地牛河林区的数据为基础，研究水源区居民对生态补偿的满意度，站在居民的视角，找出水源区居民生态补偿满意度的重要影响因素，并探究各影响因素间的内在关系，为进一步完善水源区生态补偿机制提供理论依据和现实参考.

1 研究设计

1.1 研究区域选择

牛林河林区位于南水北调中线工程水源地丹江口水库腹地.该地的蓄水位提升，部分农户向高处进行了搬迁，耕作的山地部分也被淹没.因此选择该地作为调查地点.牛河林区总面积135 km2，森林面积为15万亩，森林覆盖率达80%，有9个自然村，分别是牛家河村、驷马沟村、李家山村、光顶山村、凤凰山村、小尖山村、莲花寺村、舒家岭村和五谷庙村.

1.2 问卷调查与样本情况

本研究所用的数据来自实地调研.2015年7月期间，本课题组对丹江口牛河林区的9个自然村进行了实地调查，采取入户访谈和问卷调查相结合的调查方式，共获得问卷270份，有效问卷为221份，问卷的有效率为88.52%.调查内容除了涉及水源区居民对现行生态补偿的满意度，还主要涉及8个部分：居民的个人特征；居民的基本经济情况；居民参与生态补偿的程度；居民对生态环境的感知；居民对生态补偿的认知；居民对南水北调工程的认知；居民对生态补偿总体实过程的评价；居民对退耕还林政策实施情况的评价；居民对生态移民情况的认知.

从样本的基本情况来看，调查对象中，男性占71.5%，女性占28.5%，这是由于入户进行问卷调查时，多是由户主填写的问卷，户主大多都为男性；调查对象年龄在45岁以下的有38人，占17.2%，调查对象年龄在45岁到65岁之间的有162人，占73.3%，调查对象年龄在65岁以上的有21人，占9.5%；调查对象的受教育程度多为高中/中专及以下学历，其中，比例最大的是小学学历及未受教育者，占总人数的42.1%，其次是初中学历者，占28.5%，本科及以上学历者最少，仅占5.9%；82.4%的被调查者是农民，占比最大，公务员次之，占比9.5%，最少的是学生，仅占0.5%.

1.3 模型选择

Logistic回归模型是针对定性数据的多元统计方法.由于对自变量没有严格要求，Logistic回归模型适用于度量变量和非度量变量.因此，学者们在分析定性数据时，多采用Logistic回归[25-29].

由于本文的因变量为有序变量，所以采用有序Logistic模型处理.模型表达式为：

(1)

αi+βixi，

(2)

其中，xi表示第i个自变量，y代表水源区居民对生态补偿的满意程度(非常满意、比较满意、不满意)；βi为xi的系数；αi为截距项.

2 水源区生态补偿满意度描述性统计分析

从调查数据看，对生态补偿政策感到非常满意的居民有19人，占总样本的8.6%；对生态补偿政策感到比较满意的居民有114人，占总样本的51.6%；对生态补偿政策感到不满意的居民有88人，占总样本的39.8%，总体上可以看出六成的居民对生态补偿政策还是感到满意的，但仍然有政策改进的空间(见图1).

图1 居民对生态补偿政策的满意度Fig.1 Residents’ satisfaction with ecological compensation policy

为了进一步研究生态补偿满意度政策的影响因素，本文将居民的个人特征(受访者的年龄、受教育程度、居民的家庭收入结构)、居民参与生态补偿的程度、居民对生态环境的感知、居民对生态补偿的认知、居民对南水北调工程的认知、居民对生态补偿实施过程的评价、居民对退耕还林的评价、居民对涵养林政策的评价、居民对生态移民情况的认知分别和居民生态补偿满意度做Pearson相关性检验，发现共有21个因素与政策满意度显著相关.变量定义、描述性统计见表1所示.

根据表1的数据处理结果可以分析得出：整体来看，居民对环境保护的意愿的均值较小，表明水源区居民的生态保护意识较为良好；居民对生态补偿的了解程度不够，对生态补偿的相关制度与政策的认识也尚存在不足；居民对南水北调工程的认知偏向于弊大于利的态度；居民对生态补偿实施过程的补偿资金的去向了解不够，并且认为现行补偿标准较低，希望补偿资金能够及时到位；居民对退耕还林政策和具体补偿标准的均值都大于2，说明水源区居民在退耕还林政策方面的了解程度不够；居民对涵养林政策的了解程度也不高；居民对移民前后生态改善程度不大，生态移民政策力度不够，移民后生活条件变得更差了.

表1 生态补偿政策评价的相关的变量Tab.1 Related variables of ecological compensation policy evaluation

综上，可以发现当地居民对生态补偿、南水北调工程、涵养林政策等的认识都较为模糊，对政策的执行过程了解不够透彻，对搬迁后的生活状态也存在一定的不满情绪，但是当地居民生态保护意识较强.为了更好让居民在不降低当地居民生活水平的情况下，更加积极地参与水源区生态环境保护，向当地居民大力宣传生态补偿政策，改进生态补偿政策是可选的有效路径.如何改进应该从探索居民生态补偿满意度及其影响因素入手.通过对影响因素的识别，深入地研判各影响因素之间的内在关系，探索改进生态补偿政策的内在机理也显得尤为重要.能为解决当前的困境探索出一条可行之路.

3 水源区生态补偿满意度影响因素分析

3.1 水源区居民生态补偿满意度因子分析

根据问卷设计和调查结果，对表2中的21个变量做因子分析.因子分析的KMO值为0.468，Bartlett球形度检验p值为0.000，说明现有数据适合做因子分析.前7个因子的累计方差贡献率达到76.7%，可以解释数据中的大部分信息.

找出了对7个主因子有较高因子载荷的变量见表2.

表2 因子载荷表Tab.2 Factor load table

为了避免共线性，把7组变量作为自变量分别与作为因变量的生态补偿满意度做有序Logistic回归.结果经过逐步回归发现X3、X7、X10、X18、X20这五大因素对政策满意度影响最为显著.

把生态补偿满意度作为因变量y，与解释变量X3、X7、X10、X18、X20做Logistic回归后得到，最终的模型卡方值为73.867，显著性为0.000，模型是非常显著的(说明至少有一个偏回归系数不为0).

根据伪R方的三个统计量结果，Cox和SnellRsquare，NagelkerkeRsquare的统计量的值分别为0.622，0.734，可见模型的拟合效果比较好，根据参数估计结果(见表3)，从Wald统计量及显著性水平可以看出X3、X7、X10、X20在0.05的水平下显著，即在最终方程中X3、X7、X10、X20是进入最终方程的.

表3 参数估计结果Tab.3 Parameter estimation results

注:*、**、***分别表示p<0.1、p<0.05和p<0.01.

logit(P(y))=β1+2.956X3+4.960X6+

4.252X9+3.161X20,

(3)

其中，y为居民对生态补偿政策的满意度，β1为常数项.

根据因子分析可以得出如下结论：影响满意度的最重要的三个关键性因素是农户生计、补偿标准和政策过程交互作用.1) 农户生计是关乎政策成效的基础性决定因素.结果显示：若居民主观上认为生态补偿对家庭收入改善程度越大，则对生态补偿政策的满意度就越高；移民前后生活改善程度越高，居民对当前补偿标准越满意.调查显示农户生计有保障的情况下，参与生态环境保护的积极性相对较强.2) 农户参与政策过程的交互是关乎政策成效提升的认知性决定因素.政策的公开和政策执行过程的透明，能够使当地居民更好地了解生态补偿政策，全面调动政策参与者的积极性，提升政策执行效果、降低政策执行成本.调查发现居民对生态补偿资金去向的了解程度越高，则对生态补偿政策的满意度越大，这也说明居民从内心而言迫切想了解补偿资金从哪儿来，如何进行支付的这些操作层面的问题.以上过程若得到公开的程序化的推进，有助于居民全面深入了解政策的目标、政策主体、政策对象等，实际上也是一种政策宣传.3) 补偿标准是关乎政策成效的显性决定因素.从利益的视角来分析，补偿标准决定着利益再分配关系，也是衡量生态服务价值的标准，体现公平性的量化指标，也是相对比较敏感的指标.根据调查显示居民对补偿标准越满意，则对生态补偿政策的满意度就越高，是政策绩效评价的重要变量.

3.2 标准提高、政策过程交互与农户生计之间的内在关系分析

从生态补偿的政策目标来看是解决生态环境问题，实现有效的南水北调水源保护.生态补偿坚持按照“保护者受益、利用者补偿、污染者受罚”的原则来进行设计、评价、考核和支付.生态补偿政策的实施过程，是各相关利益主体不断进行博弈的过程.在这个过程中，各利益主体之间的关系进一步明朗，政策目标也更加清晰.因此，动态地关注政策过程，为生态补偿政策的完善指明方向.加强生态补偿受体的生态环境保护能力建设是生态补偿政策的着力点，其根本目标是让水源区当地居民能够在一定的利益驱动下更加积极地参与生态环境保护.根据对农户的调查，发现农户生计是影响受体感受生态补偿正外部性的基础性决定因素.因此，水源区农户的生计问题是否得到改善，是生态补偿政策改进的方向和可供选择的有效路径.水源区生态产品和生态产业化发展可以解决农户生计问题，生态补偿过程可以以此为导向进一步深入开展.生态补偿标准属于平衡保护者和受益者关系的直观工具，也往往是争议的焦点，但盲目的增加补偿力度并不一定能够真正自觉地转化为有效的环境保护行为.探索市场化模式的生态标准是未来发展的有效路径之一.具体可以探索：在水源区设立相关生态环境保护类的产品或项目，引入市场化工具，充分考虑利益关系，根据参与程度来获得利益补偿；以充分考虑水源区和受水区的要素与资源的差异，构建以要素流动为主的水源区农户生计支撑体系，拓展水源区发展空间.

根据实地访谈发现：1) 农户生计是水源区居民积极开展生态保护的民生基础，多途径保障农户生计，让接受生态补偿的农户具有的获得感和公平性是政策重点，主要体现在以下几个方面：水源区的非移民认为移民获得了有政府补贴的住房，比非移民获得的补偿更多，这也就造成了非移民的不公平感上升；只解决作为移民的居民生活问题，会造成其他原住居民的不满，让原住居民习惯性认为补偿制度不公平，从而打击原住居民保护环境的积极性；生计基本可以解决的情况下，公平会受到极大的关注，量化差别的补偿需求明显，单一的补偿政策难以满足农户生计的需求.2) 需要关注政策过程的系统性、动态性、互动性、明确性等特征，通过政策过程完善来不断调整各主体之间的利益关系，达到更好的沟通与交流效果，为政策目标的实现提供契约型约束.避免农户拿到了生态补偿，但并未积极参与生态环境保护的情况出现.3) 让生态补偿标准的多样化、市场化、差别化在政策过程交互中发挥平衡保护者和受益者的利益关系，构建新型的生态补偿机制，让生态补偿标准活起来、动起来充分调整利益关系.

4 研究结论

生态补偿作为一种保护水源地生态环境的经济手段已经被认同和关注.本文章通过对南水北调中线工程水源区牛河林区进行实地调研获得了第一手资料，应用统计分析方法，研究居民对生态补偿的满意程度及其影响因素，并对影响因素的内在关系进行了探究，研究表明：1) 对生态补偿政策感到非常满意人数占总样本的8.6%；对生态补偿政策感到比较满意的人数占总样本的51.6%；总体上，居民对生态补偿政策还是感到满意的.2) 通过描述性分析发现：水源区居民的生态保护意识较为良好；居民对生态补偿的了解程度以及相关的政策制度认识尚有不足；居民对南水北调工程的认识还不够全面；对于补偿资金的去向和现行补偿标准都不够满意；居民认为补偿资金也没有及时到位；居民对退耕还林政策不够了解；居民对涵养林政策不够了解；居民认为生态移民政策力度不够.3) 通过logistic回归分析发现，显著影响满意度的因素主要是生态补偿标准、政策过程交互和农户生计三个方面.农户生计是关乎政策成效的基础性决定因素，农户参与政策过程的交互是关乎政策成效提升的认知性决定因素，补偿标准是关乎政策成效的显性决定因素.把改善民生作为生态补偿的目标，探索生态补偿标准的多样化、市场化、差别化，考虑生态保护者和受益者的利益关系，构建新型的生态补偿机制，让生态补偿标准活起来、动起来，充分利用政策过程互动来调整利益关系.