“多主体协同”对流域生态补偿运行绩效的影响研究

赵晶晶，葛颜祥，李 颖

（山东农业大学经济管理学院，山东 泰安 271018）

1 引言

流域生态补偿是保护流域生态环境、调节利益相关者间冲突、维护上下游经济社会“公平”发展的一项有效政策工具。目前，我国已在29个省份开展流域生态补偿工作，并取得显著成效。但具体实践中仍旧存在失当环节，比如，补偿标准较低、资金来源单一且使用低效等都对流域生态补偿运行绩效造成一定负面影响，致使人们对现有生态补偿政策能否实现既定的预期目标、该政策能否可持续运行仍存有疑虑。识别出流域生态补偿运行绩效的影响因素，有助于实现流域生态补偿政策的可持续运行[1]，进而破解现实实践中的难题[2]。理论上，流域生态补偿可持续运行仅靠政府这一单一主体显然具有一定局限性，政府独自行动产生的效益总是低于多主体共同行动所产生的效益。协同学理论认为，流域生态补偿运行绩效的提升需要多主体间的有效协同，进而避免单一主体行为发生偏离对流域生态补偿运行绩效产生“牵一发而动全身”的不利影响。多主体协同行动可以激发全社会共同参与流域生态补偿的潜在动力[3]，发挥多主体间相互协调、合作或同步的联合作用，有助于产生“1+1+1＞3”的行动协同效应[4]。这为打破政府“唱独角戏”、其他利益相关者“缺位”的僵局提供了一条可行路径。因此，“多主体协同”能否影响流域生态补偿运行绩效，亟需得到回答。

在生态补偿政策绩效的早期研究中，国外学者主要依据生态补偿的有效性、效率及公平性三项指标评估政策绩效，重点关注政策实施的成本有效性与长期行为动机的可持续性[5]、生态补偿对利益相关者的经济影响（改善生计‍）与减贫效果[6]、政策前后生态环境或某一资源要素指标的变化情况[7]、集体补偿与个人补偿在改善生态环境方面的对比[8]以及生态系统服务提供者在生态补偿实施之后是否具备可替代的生活资源或生计‍[9]等方面。结合我国生态补偿现实实践情景，有学者提出对生态补偿政策绩效的考察应当涉及政策实施对生态环境的影响，对政策参与者经济、社会地位及意识的影响两大方面[10]。总的来讲，生态效应、经济效应以及社会效应成为评估生态补偿运行绩效的重点关注目标[11-12]。生态补偿项目的主要参与者对生态资源的利用方式及环境行为受其所拥有的生计‍资本及生计‍策略选择的影响[13]，通过对参与者生计‍资本与生计‍方式变化的考察也可以评估政策的运行绩效[14]。此外，生态补偿标准[15]、生态补偿实施方案[16]以及参与者社会资本[12]等因素都与生态补偿政策绩效存在相关关系。

从现有研究来看，主要将宏观层面上生态、经济的实测数据作为评价生态补偿政策绩效的基础[17]，基于微观主体感知的流域生态补偿运行绩效研究相对较少。事实上，异质性微观个体存在自身能力、积极性方面上的显著差异[18]，在交互过程中会发展和衍生出各种关系，进而对集体行动效果产生影响。这意味着表征“多主体协同”的各利益相关者自身因素（协同态度、协同能力）以及利益相关者间的关系因素也可以作为衡量政策绩效的重要标准[19]。鉴于此，本文从微观主体感知视角出发，具体分析各主体自身因素（协同态度、协同能力）以及主体关系因素对流域生态补偿运行绩效的影响机理。旨在为多主体协同参与流域生态补偿提供一个解释框架，并为我国流域生态补偿提质增效与可持续运行提供新的视角。

2 理论分析与研究假设

2.1 主体关系与流域生态补偿运行绩效

主体关系是多主体行为协同效应的关键触发点，两者间存在一定的逻辑关系[20]。学术界有关主体关系的研究常见于企业管理、风险治理等领域。通常认为，主体关系作为一个高阶构念，包含信任、承诺、公平、沟通、权力、冲突、合作、氛围、联结等多个维度。主体关系的概念构成与使用情景密切相关，不同使用情境下，主体关系的概念构成也会有所差异。在现有研究基础上，结合多主体参与流域生态补偿的现实情境，选取信任、公平、承诺、沟通4个关键维度来衡量主体关系的质量。信任被看作是一种对各主体间机会主义行为发生率降低的信心[21]，是主体关系的核心维度；承诺是利益相关者间的一种主观行为约定，能反映出个体决策或实施某一项特定行为时，对维持自身与其他利益相关者间互动关系的意愿与期望[22]；公平是影响个体对参与某一特定行动满意程度与行为意向的重要因素[23]；沟通也是影响达成集体行动共识的关键因素[24]。

主体关系对流域生态补偿运行绩效具有重要影响。从信任维度出发，拥有较高信任水平的参与者，越愿意相信其他利益相关者会履行生态保护或补偿责任，这种倾向性有助于缩短主体间的协商时间，降低交易成本，提升流域生态补偿运行绩效[25]。从承诺维度来看，基于对未来行为的承诺，多主体协同行为会保持一定稳定性。基于公平维度，当个体感知参与流域生态补偿是公平的，往往会表现出信任、沟通及合作意向；反之，个体认为自身利益诉求未被考量，更多表现为“搭便车”机会主义行为。此外，从沟通维度来看，有效沟通既能够加深个体对流域生态补偿目标的理解与认可，促使其履行自身职责，又可以避免因主体间利益诉求得不到满足、风险承担划分不明确等问题引发的矛盾冲突对运行绩效产生不利影响。因此，高质量的主体关系可能对流域生态补偿运行绩效具有提升作用。

据此，提出研究假设，H1：主体关系对流域生态补偿运行绩效具有正向影响。

2.2 协同态度与流域生态补偿运行绩效

态度是个体或组织对实施某一特定行动的潜在意志，能够有效预测个体或组织在集体行动中付出与投入的积极性[26]。协同态度反映了协同各方对集体行动的认同程度以及资源、精力的投入程度。一般来说，个体态度越积极，其投入的时间、精力、资金、知识等资源越多，其在行动中的高努力程度往往会促成理想的行动效果。理论上，个体对某一特定行动的态度包含兴趣、风格（行动方式）与支持（情感与物质支持）三个方面[27]。基于流域生态补偿情景，当个体认同多主体共同参与流域生态补偿的价值并期待达成多主体共同行动状态时，往往会表现出对参与生态补偿的强烈兴趣，其对不同参与方式的心理接纳度可能越强，提供物质与情感支持的动机就会越明显，进而有助于提升流域生态补偿运行绩效。因此，积极的协同态度可能对流域生态补偿运行绩效具有提升作用。

此外，对多主体协同参与流域生态补偿持积极态度的行为主体通常具备与其他利益相关者互动沟通协商的倾向性。李波等[22]研究指出，在频繁互动中，利益相关者间建立信任互惠关系的可能性会增大。因此，正向积极的协同态度有助于促成高质量的主体关系、降低集体行动参与成本，进而有助于提升流域生态补偿运行绩效。

据此，提出研究假设，H2：协同态度对流域生态补偿运行绩效具有正向影响；H3：协同态度通过主体关系间接影响流域生态补偿运行绩效。

2.3 协同能力与流域生态补偿运行绩效

能力是考察个体能否真正参与到流域生态补偿政策中的关键因素。协同能力实质指整合、构建、重新配置资源的能力，其对促成协同行为产生实际成果至关重要[27]。HOOF等[28]认为协同能力越强的行为主体更有可能提供理想方案来提升集体行动效果。意味着个体参与某一特定集体行动的资源整合能力、信息获取能力、抵抗风险能力以及参与能力越强，越能提升集体行动效果。此外，曾贤刚等[12]研究发现参与者的能力（生态保护能力、自我发展能力等）会影响生态补偿绩效，通过参与流域生态补偿转变生产方式，可能会达成通过流域生态补偿提高参与者收入的经济效果。倘若个体具备及时关注政府发布的流域生态补偿相关信息与参与流域生态补偿并支付补偿费用的能力以及具有和其他参与者合作的相关经验，这种较高水平的协同能力可能对提升流域生态补偿运行绩效具有积极作用。

此外，协同能力较强的个体或组织通常拥有更多知识储备、良好声誉及影响力，在促成高质量协同伙伴关系方面发挥积极作用[27]。意味着拥有较强协同能力的主体与其他利益相关者形成良好伙伴关系的可能性越大，共同解决参与流域生态补偿过程中所遇问题的倾向性越强，往往会产生较为理想的流域生态补偿运行绩效。

据此，提出研究假设，H4：协同能力对流域生态补偿运行绩效具有正向影响；H5：协同能力通过主体关系间接影响流域生态补偿运行绩效。

综上，本文构建理论模型如图1所示。

图1 理论框架图Fig.1 Theoretical framework

3 数据来源、变量选取与模型设定

3.1 数据来源与样本基本特征

基于利益相关者理论，本文研究对象重点关注流域生态补偿中的核心利益相关者，涉及政府、企业、流域居民三方主体。研究所用数据来源于课题组2021年12月—2022年2月在山东省大汶河流域开展的实地调研。根据大汶河流域水系图，课题组对大汶河流域流经的7个样本县市区进行调查。根据各样本地区的经济发展水平及与大汶河的距离，同时考虑实地调研可行性与便利性，与各地区政府部门协商后，每个区各选取3个典型乡镇，并在各地区城乡水务局以及河长办公室协调下，确定各乡镇的3～5个行政村。受访者主要涉及政府工作人员、企业负责人以及流域居民。其中，政府工作人员主要包括城乡水务局、河道水利局（河长办）、大汶河管理处以及样本镇政府的工作人员，企业负责人从流域周边企业中选取；政府问卷发放采用办公室随机调查，企业负责人与流域居民为一对一访谈。

调研结束后，对问卷进行筛选并剔除无效问卷，最终获得适用于研究所用的有效问卷979份。受访样本中（表1），政府工作人员占比12.6%，企业人员占比19.3%，居民占比68.1%。样本以男性居多，占比64.2%；受访者年龄以46～55岁及56～65岁这两个年龄段居多，占比48.3%；受访者受教育程度以初中和中专/高中学历居多，占比64.7%；从受访者家庭总收入来看，41.7%的受访者的家庭年收入水平低于3万元，36.3%的受访者的家庭年收入处在3万～7万元的水平内。此外，78.1%的受访者对流域生态补偿政策有一定了解。

表1 受访者的基本特征Tab.1 Basic characteristics of interviewees

3.2 变量的选取与测量

为更好的测量主体关系变量，本文将其设计‍为二阶变量，并由信任、公平、承诺、沟通4个一阶变量测度。考虑到流域生态补偿运行绩效需要考察生态、经济、社会3个层面，故分别设立生态效应、经济效应、社会效应3个潜变量，具体指标设置见表2。

表2 变量含义及描述性统计Tab.2 Variable meanings and descriptive statistics

3.2.1 因变量

因变量为流域生态补偿运行绩效，包含生态效应、经济效应、社会效应3个维度。借鉴曾贤刚等[12]、王慧杰等[1]的研究，结合流域生态补偿实施现状与受访者实际情况对流域生态补偿运行绩效各维度指标的具体测量题项进行适当调整。生态效应、经济效应、社会效应各分别设置3个题项，均按照受访者的回答情况分别赋值1～5。

3.2.2 预测变量

（1）主体关系：由信任、公平、承诺、沟通4个一阶变量进行测度。①信任量表参考赵佳佳等[29]的研究，主要考察受访者对其他利益相关者（政府、企业、街坊邻居）履约自觉性的信任程度以及多主体间信任程度的感知，共设置4个题项。②公平量表参考COLQUITT等[30]提出的4维度公平量表，具体包括结果公平、程序公平、人际公平和信息公平4个指标下的4个题项。③承诺量表参考RUSBULT等[31]、刘刚等[32]的研究，设置3个题项。④沟通量表参考刘波等[33]的研究，设置2个题项。上述各题项均按照受访者的回答程度依次赋值1～5。

（2）协同态度：参照姚引良[27]、史桓通等[34]、刘波等[35]的研究，设置3个题项，均按照受访者的同意程度从“非常不同意”到“非常同意”依次赋值1～5。

（3）协同能力：参照姚引良等[27]、杨柳等[36]、曾贤刚等[12]的研究，设置3个题项，均按照受访者的同意程度从“非常不同意”到“非常同意”依次赋值1～5。

3.3 模型设定

按照本文的研究设计‍，协同态度、协同能力、主体关系以及流域生态补偿运行绩效间可能存在多重关系，故采用结构方程模型（Structural Equation Model，SEM）来探究4个潜变量之间的影响机理，构建的SEM模型具体形式如下：

式（1）为结构方程，用来说明外生潜变量与内生潜变量之间的线性关系。B为内生潜变量η的系数矩阵；Γ为外生潜变量ξ的系数矩阵；μ表示潜变量尚且无法解释的部分。

式（2）和式（3）为测量方程，是由潜在变量和观测变量组成的测量模型，用来界定潜变量和观测变量之间的线性关系。η为内生潜变量，本文中表示流域生态补偿运行绩效；ξ为外生潜变量，本文中表示协同态度、协同能力、主体关系；Λy表示内生潜变量与其观测变量的因子载荷矩阵；Λx表示外生潜变量与其观测变量的因子载荷矩阵；ε、δ均表示残差项。

4 研究结果与分析

4.1 信度及效度检验

SPSS 26.0运行结果见表3所示，协同态度、协同能力、主体关系（包含信任、公平、承诺、沟通4个一阶变量）以及流域生态补偿运行绩效（包含生态效应、经济效应、社会效应3个维度）9个潜变量的Cronbach’sα值均高于理想值0.7，且各潜变量的组合信度值（Composite Reliability,CR）均满足大于0.7的可接受标准，表明模型具有较高的信度水平。

表3 信度与效度检验结果Tab.3 Test results of reliability and validity

问卷整体效度检验的KMO检验值为0.869，Bartlett球形检验的χ2为11 549.262（Sig= 0.000），表明样本适合进行因子分析。采用最大方差法（Varimax）进行直交转轴，28个题项可以提取出9主成分，9个主成分的累积贡献率为 70.585%，与模型设计‍内容保持一致，表明模型具有良好的结构效度。通过探索性因子分析，28个可观测变量的标准因子载荷系数均大于0.5，表明各变量内部一致性较好。通过验证性因子分析，各潜变量的平均方差萃取值（Average Variance Extracted,AVE）均大于0.5的预置条件，表明模型具有较好的收敛效度。此外，各潜变量AVE平方根均高于潜变量本身与其他潜变量的相关系数，表明模型具有较好的区别效度（表4）。

表4 区别效度Tab.4 Discriminant validity

4.2 模型适配度检验

运用AMOS 26.0对构建模型进行适配度检验。检验结果见表5，各适配度指标均在可接受范围内，由此验证模型适配理想。

表5 模型适配度检验结果Tab.5 Test results of model fitness

4.3 结构方程模型分析

模型运行结果见表6、图2。首先，从主体关系对流域生态补偿运行绩效的影响看，主体关系对生态效应、经济效应、社会效应均表现出显著的正向影响（β= 0.216，p＜0.001；β= 0.284，p＜0.001；β= 0.613，p＜0.001），验证假设H1成立。意味着主体关系质量越好，越能提升流域生态补偿运行绩效。其中，主体关系对社会效应的影响强度要高于其对经济效应与生态效应的影响。可能的解释是，参与主体间沟通水平越高，获取流域生态补偿相关信息的能力越强，对其他利益相关者自觉履行保护责任的信任感也会增强，自己做出行动承诺的同时相信其他主体也会做出同样的承诺以维持双方间的公平，其对流域生态补偿的参与倾向、对更多参与者加入流域生态补偿的信心及对多主体共同行动提升流域生态补偿运行效果的信心都会得到显著提升。此外，从主体关系的一阶观测变量来看，沟通对主体关系的贡献最大（β= 0.879），其次是信任（β= 0.753）和公平（β= 0.740），最后是承诺（β= 0.679）。这一结果表明，在流域生态补偿领域，个体决策是否与其他利益相关者建立良好关系主要考量的是双方间的沟通情况、信任程度及公平情况。

图2 模型标准化回归结果Fig.2 Regression results of model standardization

表6 模型运行结果分析Tab.6 Analysis of model running results

其次，从非标准化路径系数看，协同态度对生态效应、经济效应、社会效应的影响系数分别为0.360、0.229、0.278，均0.001的水平上通过检验，影响方向为正，验证假设H2成立。从协同态度对生态效应的影响（β= 0.312）看，参与者积极正向的协同态度源于其对集体行为结果的感知，其对多主体共同参与流域生态补偿的态度越积极，产生参与行为的倾向性越明显。原因在于参与者可能更加了解流域生态补偿实施状况与流域水质、水量及整体环境的改善情况，当生态改善程度较大时，其感知到的生态效应会越高。这意味着现阶段流域生态补偿政策在改善生态环境方面取得了显著效果。从协同态度对经济效应的影响（β= 0.185）看，态度积极的主体可能在流域生态补偿政策实施后享受到了政策红利，家庭收入水平提高且稳定性增强，生计‍方式更多样，由此感知到较高的经济效应。从协同态度对社会效应的影响（β= 0.218）看，协同态度会影响主体参与积极性以及对多主体共同参与流域生态补偿的信心，这意味着拥有积极态度的主体保护流域生态的观念更强，其自身参与积极性以及对多主体共同参与流域生态补偿的信心更高，由此产生了较高的社会效应。此外，也不排除受访者实际并未参与流域生态补偿活动，凭借其对国家政策的信任进而产生较高的参与积极性及从中获益的期待与信心。

再次，协同能力对生态效应表现出显著的正向影响（β= 0.205，p＜0.001），对经济效应（β=-0.437，p＜0.001）与社会效应（β=-0.086，p＜0.05）则表现出显著的负向影响，这与理论预期并不一致，验证假设H4部分成立。可能的原因在于，受访者协同能力越强，其在参与流域生态补偿中解决问题的能力也会越强，当流域生态环境得到明显改善时，其会感知到较高的生态效应。但从协同能力对经济与社会效应的影响来看，主体参与流域生态补偿付出的时间、精力等个人资源越多，在放弃经济发展机会的同时其家庭收入可能会有所减少，在此过程中，协同能力更多受自身经济实力的影响，参与流域生态补偿后未获得足够的经济补偿或合理收益，致使经济实力下降，可能会削弱其参与积极性以及对多主体共同参与流域生态补偿的信心，不利于提升流域生态补偿的经济效应与社会效应。

最后，基于偏差校正的Bootstrap法来检验研究模型中主体关系变量中介效应的显著性，如表7所示。协同态度、协同能力均通过主体关系对流域生态补偿运行绩效产生显著间接影响。一方面，从协同态度、协同能力对主体关系的直接影响来看，两者均对主体关系产生显著的正向影响（β= 0.203，p＜0.001；β= 0.334，p＜0.001），且协同能力对主体关系的影响程度要高于协同态度。这意味着拥有较高协同能力的参与者是建立利益相关者间高质量关系的关键因素。主体在流域生态补偿中的参与程度（关注度、支持度）会被其他利益相关者所感知，进而影响双方间的关系质量。另一方面，在主体关系的中介作用下，协同态度间接影响生态效应（β= 0.051）、经济效应（β= 0.072）、社会效应（β= 0.159），验证假设H3成立；协同能力同样对生态效应（β= 0.075）、经济效应（β= 0.107）、社会效应（β= 0.237）具有间接影响作用，验证假设H5成立。

表7 中介效应检验结果Tab.7 Test results of mediation effect

4.4 多群组稳健性检验及异质性分析

本文利用结构方程多群组分析对模型进行稳健性检验。将主体所属地区（依据国家主体功能区进行划分，保护区为济南市的莱芜区与钢城区，受益区为泰安市的泰山区、岱岳区、肥城市、宁阳县、东平县）作为调节变量进行多群组分析，最终在5类模型中采用基线模型作为多群组分析模型。运行结果显示，模型χ2/df均小于3，GFI、AGFI、NFI、IFI、TLI、CFI均高于0.9，RMSEA、RMR均小于0.5，PGFI、PNFI均在高于0.5的适配范围内，表明多群组模型与样本数据的适配理想。与基线模型相比，其余模型均满足拟合检验指标p＞0.05或各模型拟合指数与基线模型的拟合指数差异值小于0.05的稳健性要求，故研究结果具有稳健性。

从图3显示的路径系数来看，除“主体关系→对流域生态补偿运行绩效”这一影响路径外，其余影响路径中，保护区群体的协同态度、协同能力对流域生态补偿运行绩效的影响均强于受益区群体。可能的解释是，保护区群体作为流域生态补偿政策的主要实施者，为输出优质生态服务牺牲了一部分发展机会，补偿及时到位的情况下，更能激励其保护动机，提升流域生态补偿运行绩效。对于受益区群体而言，其享受到优质的生态服务理应付费，高质量的主体关系（β= 0.63，p＜0.001）更能提升其参与流域生态补偿的积极性，形成更好的社会效应。

图3 不同地区“多主体协同”对流域生态补偿运行绩效的影响效应Fig.3 The impact of “multi-agent collaboration” in different regions on the operation performance of watershed eco-compensation

5 结论与启示

本文基于山东省大汶河流域所属7个县市区的979份调研数据，运用结构方程模型，实证检验“多主体协同”对流域生态补偿运行绩效的影响机理。研究结果表明：（1）主体关系、协同态度对流域生态补偿的生态效应、社会效应、经济效应均具有显著正向影响。（2）协同能力对流域生态补偿的生态效应具有显著正向影响，但对经济效应与社会效应则表现出显著的负向影响，侧面反映出现阶段流域生态补偿运行绩效仍不尽人意。（3）主体关系是影响流域生态补偿运行绩效的关键变量，在协同态度、协同能力对运行绩效的影响过程中起中介作用。参与者决策是否与其他利益相关者建立高质量关系主要受沟通、信任以及公平的影响。（4）多群组分析结果显示，高质量的主体关系更能提高受益区群体参与流域生态补偿的积极性，进而提升流域生态补偿的社会效应。

对此，本文得到如下政策启示：

第一，重视加强异质性主体对共同参与流域生态补偿的期待与信心。参与者正向积极的协同态度是产生集体行为的关键，也是促成多主体间高质量关系的重要因素，并最终影响流域生态补偿运行绩效。对此，政府应推行多主体共同参与流域生态补偿运行模式的试点示范与价值宣传，优化流域生态资源的市场交易环境，提高多主体预期收益与价值感；疏通各主体参与渠道，鼓励参与者在与其他利益相关者沟通互动中表达其行为意向，借此达成多主体共同行动的一致承诺，促成多主体协同行动以提升流域生态补偿运行绩效。

第二，提高各主体的生态保护能力、可持续发展能力。研究表明，协同能力是影响流域生态补偿生态效应的重要指标，但引导较高协同能力的参与者进入流域生态补偿并不一定会产生符合政策预期的经济效应与社会效应，侧面反映现阶段流域生态补偿并未完全发挥出理想的政策激励作用。对此，政府部门需综合考量异质性主体的利益诉求，开展生态环境导向的开发模式（EOD）试点，增设信息发布平台，提供新的就业空间，保障各主体参与流域生态补偿后仍可获取稳定生计‍来源与保持可持续发展能力。此外，还需防止将协同能力较弱的利益相关者排除在外对改善主体关系质量与提升流域生态补偿运行绩效产生的不利影响。

第三，优化利益相关者间关系质量。初期阶段，政府可引导各参与者签订共同行动协议，对行动目标、行动计‍划、责任划分、利益共享、风险共担、补偿标准、补偿方式、效果监督等一系列影响主体关系的主要环节进行逐一完善，强化主体间信任水平，维护主体间公平正义。进一步设立组织协调机构，提供主体间沟通协商的有效方式，提高主体间沟通水平。此外，考虑到流域水资源作为公共产品无法做到完全私有化，应明晰生态资源产权，提供各方主体参与流域生态补偿项目的激励、税收、排污权交易、绿色金融等政策优惠，为政府、企业、居民形成高质量关系提供良好的外部环境，进而提升流域生态补偿整体运行绩效。