纳入水资源利用量配置变化的流域生态补偿机制

杨开忠，李少鹏，董亚宁，牛坤玉

（1.中国社会科学院大学应用经济学院，北京 102400； 2.中国社会科学院生态文明研究所，北京 100710； 3.首都经济贸易大学城市经济与公共管理学院，北京 100070； 4.中国农业科学院农业经济与发展研究所，北京 100081）

流域是人与自然和谐共生的主要自然空间，以流域为基础的生态文明建设至关重要［1］。经济社会的快速发展加速了对流域水资源的攫取，使得流域水资源短缺、水生态环境破坏等问题日益加剧，流域上下游用水关系日趋紧张、用水矛盾日益突出［2］。流域生态补偿作为协调流域各方利益相关者关系、促进流域水资源可持续利用最为有效的手段，受到社会各界的广泛关注。2016年国务院颁布实施的《关于健全生态保护补偿机制的意见》指出“到2020年要实现森林、草原、水流等重点领域生态补偿全覆盖”。2022年党的二十大报告提出要“统筹水资源、水环境、水生态治理，推动重要江河湖库生态保护治理”“建立生态产品价值实现机制，完善生态保护补偿制度”。流域生态补偿成为备受关注的重要理论和实践前沿课题。

目前，新安江流域、永定河流域、赣江流域、渭河流域等流域生态补偿试点已取得重要进展，但仍有部分流域虽然实施了生态补偿，但水生态环境形势仍然严峻，突出表现为流域水资源利用空间格局失衡，部分地区水资源利用量已经远超地区水资源承载力。以黄河流域为例，黄河流域经济、人口空间重心偏向中下游，人均综合用水量大致呈现上游、中游、下游逐渐下降的梯形趋势，中原城市群和山东半岛面临缺水压力。其关键原因在于现有生态补偿实践是基于静态视角的，对流域上下游间水资源利用量动态变化考虑不足。而如何在动态视角下开展流域生态补偿机制设计？流域水资源利用量上下游间动态变动的内在机制是什么？如何将流域水资源利用量上下游间配置变动纳入到现有流域生态补偿机制中？其运行机制是什么？这些都是迫切需要解决的问题。因此，从动态视角开展纳入流域水资源利用量上下游间配置变化的流域生态补偿机制研究，探索变化条件下的流域生态补偿机制，具有重要的理论研究价值和现实意义。

1 文献综述

与流域生态补偿相关的研究主要包括概念界定、补偿机制、补偿标准测算等方面内容。对于流域生态补偿概念，不同学者有着各自不同的理解。一般而言，流域生态补偿可理解为，为实现流域上下游地区间水资源公平合理配置和社会经济可持续发展，对某一流经多国或流经某国境内多行政区的水资源采取的一系列恢复、保护、治理等活动的总称［3］。具体包含两个方面，一是上游地区污染排放超过限排总量而对下游地区进行的污染赔偿；二是下游地区为上游地区实施特殊的水生态环境保护而进行的保护补偿［4］。国际上，常用流域生态系统服务付费（Payment for Watershed Ecosystem Services，PWES）来代替流域生态补偿的概念，特指对维持和改善流域生态服务进行经济激励的组织安排［5］。两者在概念表述上虽有所差异，但在本质上是一致的。

对于生态补偿机制问题，国际上，以市场化运作为主导的市场补偿模式已经成熟，逐渐实现了区域水质水量调节、水资源污染控制等服务的商品化，主要特征为权属交易和契约签订［6］。比较典型的是由世界银行发起的改善拉丁美洲水环境的环境服务支付项目［7］和法国Vittel流域生态保护项目［8］。Willy等［9］提出征收环境服务付费可以增强特定生态系统的稳定性。在中国，目前仍以政府补偿为主要途径，通过财政补贴、生态税收等方式来实现。比较典型的是三江源生态补偿、新安江流域生态补偿等［10］。对于流域生态补偿政策效果，Engel等［11］认为市场主导的生态补偿效率更高，而徐丽媛［12］提出应将政府补偿和市场补偿有效结合，郑云辰等［13］则提出应建立政府、市场、社会等多元主体耦合的生态补偿模式，究其原因是生态补偿方式多元化能够广泛调动市场因素，实现更大的补偿效益［14］。此外，王雅敬等［15］还提出应提高非资金补偿在生态补偿方式中所占比重，通过技术指导、教育培训等方式实现“被动输血”向“主动造血”转变。

生态补偿标准测算是流域生态补偿实施的重要环节。目前，在生态补偿考核标准上，主要集中于水权、水质和水污染排放权等，如印度Sukhomajri流域上游居民出售闲置水权，有效解决了河流泥沙淤积与流量减少的问题［16］。吴凤平等［17］根据复杂适应系统理论构建了适应性水权交易系统；潘海英等［18］强调政府对水权市场建设的重要保障作用。刘桂环等［19］提出建立水质超标“罚款赔偿”和水质达标“奖励补偿”机制是解决流域跨界污染问题的重要突破口；耿翔燕等［20］在对流域水质评价以及与协议水质指标比较基础上，同时考虑了污染物不同浓度处理时的难易程度，构建了基于重置成本的差异化生态补偿标准模型。肖加园等［3］结合水污染排放特征构建了流域水排污权交易市场，从理论层面上分析了水排污权市场交易机制。在开展生态补偿标准测算时，需要考虑到生态系统服务价值、保护生态系统而丧失发展机会及直接损失、破坏生态后需要的恢复成本及上下游地区经济水平、流域水量水质情况［21］。测算方法有条件价值法［22］、成本和价值分析法［4］、重置成本法［20］等，还有少数学者通过构建理论模型测算生态补偿标准，如马蒙越等［23］、杨兰等［24］分别构建了分布式流域非点源模型和动态测算模型。

在研究方法选择上，由于经济发展与生态环境保护利益冲突的存在，流域上下游间生态补偿具有典型的博弈特征，使得博弈理论方法成为研究流域生态补偿的重要工具之一。Jorgensen等［25］基于微分博弈模型研究了相邻国家跨界污染问题，徐大伟等［26］构建了引入“奖励-惩罚”机制的演化博弈模型，对流域上下游主体间的利益相关决策行为进行剖析；Jiang等［27］基于微分博弈模型分析各相关利益主体间的跨界污染控制，提出了一种新福利分配机制；徐松鹤等［28］基于微分博弈模型，研究了不同生态补偿机制的影响作用；马骏等［29］基于微分博弈理论构建了基于多主体成本分担博弈的流域生态补偿理论模型。

综上所述，现有流域生态补偿研究为促进流域健康可持续发展提供了有效解决思路，特别是微分博弈方法的引入开拓了这一领域的研究空间。然而现有研究大多是基于静态视角的，较少有学者从动态视角开展流域生态补偿机制研究，且较少有学者同时考虑流域水资源利用量上下游配置变化问题。文章尝试从动态视角构建纳入流域水资源利用量上下游间配置变化的流域生态补偿模型，从理论层面上探索变化条件下的流域生态补偿机制。

2 理论构建

2.1 模型假设

假设1：在流域经济系统中，存在两个地区，分别为上游地区和下游地区，它们的变量分别采用u和d标识。在模型中，上游地区指流域中的边缘区，通常是欠发达地区；下游地区指流域的核心区，通常是较发达地区。

假设2：每个地区都存在三个部门，分别为可贸易品部门（T）、不可贸易品部门（NT）和环保部门（G）。可贸易品部门主要是指第一、二产业和第三产业中的非公共服务部门，如农业和工业部门等，以规模报酬递增、垄断竞争为特征生产差异化可贸易品，生产过程会释放出一定量污染物，对流域水生态环境质量产生影响。不可贸易品部门主要是指第三产业中由政府主导的公共卫生、医疗、文化等公共服务部门和以休闲娱乐等为代表的私人消费服务部门，如自然景观管理部门、文化管理部门等公共服务部门，以规模报酬递增、垄断竞争为特征生产差异化不可贸易品。环保部门是一个非生产部门，主要负责流域水生态环境保护和治理等相关工作。

假设3：存在三种生产投入要素，分别为人才（H）、物质资本（K）、自然资本。人才是异质性的，可以在区际间自由流动；物质资本是充裕供给的、完全自由流动的；自然资本包括水资源（W）和土地资源（L），土地资源和水资源的供给量是给定的，在各自承载力范围内与需求量自动匹配。流域总人才数是外生给定的，上下游地区人才数是由上下游地区空间品质内生决定的。

假设4：生态文明时代，在坚持走生态优先、绿色发展的现代化道路要求下，流域上下游地区都会对地区水生态环境进行治理和保护。假定地区环保投入与地区水生态环境治理水平密切相关，呈凸性特征，即地区环保投入随着地区水生态环境治理水平的提高而增加，增加幅度表现为不断上升的特征。用Cu(t)和Cd(t)分别代表t时期上、下游地区的环保投入，Au(t)和Ad(t)分别代表t时期上、下游地区的水生态环境治理水平，两者满足函数关系：Cu(t)=0.5κuA2u(t)和Cd(t)=0.5κdA2d(t)，其中，κu和κd分别表示上、下游地区的水生态环境治理系数。

假设5：由于流域水资源具有跨界流动性特点，因此，上游地区开展水生态环境治理工作既会影响到本地区水生态环境质量，也会影响到下游地区水生态环境质量；而下游地区开展水生态环境治理工作则只会影响到下游地区水生态环境质量，并不会对上游地区水生态环境质量产生影响。假定下游地区为调动上游地区开展水生态环境治理的积极性，保障本地区经济活动所需要的水生态环境，将以分担上游地区部分环保投入的方式对上游地区提供生态补偿。令t时期下游地区对上游地区环保投入的分担比例为χ(t)，且0＜χ(t)＜1。

假设6：全流域污染物排放量与上下游地区水生态环境治理水平密切相关，而且随时间t呈动态变化。可将全流域污染物减排量随时间的动态变化规律用如下微分方程来刻画：(t)=αAu(t)+βAd(t)-δR(t)。其中：R(t)表示t时期全流域污染物减排量，初始值为R(0)=R0≥0；α和β分别表示上、下游地区水生态环境治理水平对全流域污染物减排量的影响系数；δ表示由于机器设备老化等因素造成的污染物减排衰减系数。

假设7：全流域收益水平与流域上、下游地区水生态环境治理水平以及全流域污染物减排量是密切相关的。可将t时期全流域收益水平表示为S(t)=S0+λAu(t)+μAd(t)+ηR(t)，其中，S0＞0表示初始时期全流域的收益水平，λ、μ、η分别表示上、下游地区水生态环境治理水平以及全流域污染物减排量对全流域收益水平的影响系数。

假设8：流域上下游地区的目标都是追求在无限区间内最优水生态环境治理水平下的最优收益水平，假定流域上、下游地区在无限区间内都具有相同的贴现率，记为ρ（ρ＞0），t时期上、下游地区水资源利用量占比πu(t)和πd(t)的表达式分别为，其中，Eu(t)和Ed(t)分别代表t时期流域上、下游地区水资源利用量。同时，假定流域内单位水资源利用效果相同，不存在地区差异。由此，可将流域上、下游地区的目标函数分别表示为：

2.2 流域水资源利用量动态变化机制

假定消费者效用函数为双层效用函数，上层效用函数为包含可贸易品消费量（CT）、不可贸易品消费量（CNT）和水生态环境质量（B）的柯布-道格拉斯型效用函数，下层效用函数包含消费可贸易品的不变替代弹性效用函数和消费不可贸易品的不变替代弹性效用函数两种。以上游地区代表性消费者为例，可将其效用函数表示为：

其中：aT、1-aT分别表示消费者对可贸易品组合和不可贸易品组合的消费支出份额，且0＜αT＜1；cT(i)表示消费者对第i种可贸易品的消费量；ε表示消费者对可贸易品多样性的偏好程度，且σT=ε(ε-1)，σT表示可贸易品间的替代弹性，σT越小，可贸易品企业的垄断能力越强；nT表示为整个经济系统中可贸易品种类数；qu、qd分别表示上游地区和下游地区生产的不可贸易品质量；cNT，u(i)表示消费者对上游地区生产的第i种不可贸易品的消费量；cNT，d(j)表示消费者对下游地区生产的第j种不可贸易品的消费量；nu、nd分别表示上游地区和下游地区生产的不可贸易品种类数；θ表示消费者对不可贸易品多样性的偏好程度，且表示不可贸易品间的替代弹性，σ越小，不可贸易品企业的垄断能力越强。

假定消费者不存在储蓄行为，其工资收入全部用于商品消费支出，则可将其预算约束条件表示为：

其中：wu为消费者工资收入；PT为消费者面临的可贸易品价格指数；PNTu为消费者面临的不可贸易品价格指数。

根据消费者效用最大化条件，可得到消费者对可贸易品组合和不可贸易品组合的需求函数分别为：

假定可贸易品在全流域均可贸易，为了简化研究，文章暂不考虑可贸易品运输成本。对任何区域的消费者来说，其面对的可贸易品价格指数均相同。由于不可贸易品具有不可转移和难以在地区间复制的特性，文章假定消费者消费不可贸易品时，除需要支付商品价格外，还需要支付一定额外的交易费用，在这里，称之为旅行成本。例如，上游地区消费者消费上游地区生产的一单位不可贸易品时，面临的销售价格为τuu（为生产价格），(τuu-1)代表获得该商品时需要支付的“区内旅行成本”；若消费下游地区生产的一单位不可贸易品时，面临的销售价格为τud（为生产价格），(τud-1)代表获得该商品时需要支付的“区际旅行成本”。由此，可将上游地区消费者面临的不可贸易品价格指数表示为：

其中：φuu=(τuu)1-σ代表上游地区消费者消费本地区不可贸易品的消费可及性；φud=(τud)1-σ代表上游地区消费者消费下游地区不可贸易品的消费可及性。同理，也可以得到下游地区消费者面临的不可贸易品价格指数。

进一步分析生产者行为。可贸易品部门如工业、农业等部门在生产过程中都需要投入人才、物质资本、水资源等各种生产要素。但考虑到在创新驱动的生态文明（知识经济）时代，生产力要素已经发生了深刻的变化，人才成为最稀缺的资源，讨价还价能力强，处于支配性和决定性地位。各种资本包括研发资本、风险资本等都追逐人才。哪里有人才，哪里就有资本和产业［30］。在这里，可将人才抽象地理解为一个广义的企业家，它既包含了处于主导地位的人才本身，也包含了追逐人才的物质资本。此外，水资源已经成为制约流域可持续发展的关键因素。2012—2018年，黄河流域可贸易品部门水资源利用量与不可贸易品部门相比，都相对较大。即使是可贸易品部门水资源利用量最小的2018年，可贸易品部门水资源利用量占比也高达91%（表1）。同时考虑到上下游可贸易品企业会随着生产要素特别是人才的空间变动而发生空间变动，上下游间水资源利用量也必然会随之发生空间变化。显然，上下游间水资源利用量的空间变化主要源于上下游可贸易品部门企业的空间变动。为简化和方便研究，文章假定可贸易品部门的主要投入要素为人才和水资源，且以一个人才为固定成本和一定量水资源为可变成本进行生产，在生产过程中还会释放一定量的污染物。假定人才异质性表现为技能异质性，借鉴董亚宁等［31］的研究，假定初始状态时，上、下游地区人才技能水平a服从帕累托累计概率分布，其分布函数为：G[a]=且a＜a0=1。其中，R为形状系数，用于衡量人才技能水平的差异程度；a0表示人才技能水平下限；a越小，人才技能水平越高。人才技能水平能够反映其代表企业的生产效率。由此，可将生产效率为a的可贸易品企业的生产结构表示为CTa=Ha+aW。企业生产效率越高，企业对水资源的利用量就相对越少。

不可贸易品部门如自然景点管理、交通基础设施建设等公共服务部门在生产过程中，都需要投入物质资本、土地资源、水资源等各种生产要素。不论是增加城市公共基础设施还是新建自然景观等，相比其他生产要素，土地资源和物质资本都是要优先考虑的生产要素、处于重要的位置。2012—2018年，黄河流域不可贸易品部门水资源利用量与可贸易品部门相比，都相对较小，即使是不可贸易品部门水资源利用量最大的2017和2018年，不可贸易品部门水资源利用量占比也仅为9%（表1）。考虑到不可贸易品部门及其商品具有不可转移和难以在地区间复制的特性，可认为地区不可贸易品部门的水资源利用量是相对稳定的，对流域水资源利用量变动的影响作用是相对有限的。为简化和方便研究，文章假定不可贸易品部门主要投入要素为土地资源和物质资本，且都以一单位土地为固定成本和若干物质资本作为可变成本进行生产。由此，可将不可贸易品企业的生产结构表示为：CNT=L+amK，其中，am代表不可贸易品部门的物质资本集约利用程度。为简化和方便研究，假定单位物质资本的收益为1，且am=θ。根据垄断竞争厂商利润最大化条件，可得到上、下游地区任意不可贸易品生产价格都为1。

表1 2012—2018年黄河流域水资源分结构利用情况

最后，根据新空间经济学理论，对于可流动要素—人才的区位选择是由空间品质决定的，且总是尽可能选择最大效用的区位。借鉴杨开忠等［32］研究，假定上游地区人才按照技能水平由高向低有序迁移，而且迁移成本ψ与迁移系数γ和已迁移总人数G(a)成正比，即满足ψ=γG(a)。当个体迁移到下游地区所增加的效用恰好抵消其迁移成本时，即满足ΔU(a*)=γG(a*)，个体将停止向下游地区迁移，这意味着上游地区技能水平高于a*的人才都迁移到了下游地区。在这里，ΔU(a*)代表技能水平为a*的人才在上游地区和下游地区的效用比值。人才在上下游间的空间变动意味着可贸易品企业在上下游间的重新配置，上下游间水资源利用量也将随之发生变动。为简化研究，假定全流域物质资本数为K，且K=1，初始状态时上、下游地区人才呈对称分布，均为H，且H=1，相同技能的人才在上下游地区获得的工资收益是相等的。用1-sNT，d和sNT，d分别表示上、下游地区的不可贸易品企业数占整个经济系统的份额，由此可得到上、下游地区的水资源利用量分别为：

2.3 流域生态补偿决策

流域生态补偿决策方式主要有独立式、主从式、集中式三种［28］。独立式决策是指流域上、下游地区处于平等地位，相互间不存在生态补偿，都以追求各自地区收益最大化为目标；主从式决策是指下游地区处于主导地位，以分担上游地区部分环保投入的方式对上游地区进行生态补偿，在此基础上，两地区都以追求各自地区收益最大化为目标；集中式决策是指流域上、下游地区建立了一种长期合作关系或者将两地区看成一个整体，以追求全流域收益最大化为目标，生态补偿可视为系统内部的资金转移，环保投入分担比例可在［0，1］上任意取值。已有研究表明独立式决策方式是不可取的［29］，主从式决策和集中式决策在实践中已经得到了广泛的实践与应用。因此，下文将着重对主从式决策和集中式决策进行具体分析。

2.3.1 主从式决策

借助逆向归纳法，首先研究上游地区最优收益问题。假设上、下游地区的收益函数分别为Vu(R)和Vd(R)，均满足HJB方程。根据模型假设，可将上游地区HJB方程表示为：

借鉴汪明月等［33］研究方法，假定模型中其他参数均是与时间无关的常数，后续研究中将不再列出时间。

由于式（9）是关于Au的凹函数，根据一阶条件等于零，可得到：

其次，分析下游地区最优收益问题。根据模型假设，可将下游地的HJB方程表示为：

根据海塞矩阵相关理论，可以知道式（11）是凹函数，关于变量Ad、χ能够取到最大值，且最大值点在偏导数等于零的地方，由此可得到：

根据式（10）和（12）微分方程特性，可初步推测出关于R的线性最优值函数是HJB方程的解。因此，假设Vu(R)和Vd(R)的表达式都为线性形式，如下：

将式（10）、（12）和（13）代入式（9）（11），通过整理等式两端同类项系数可得到：

进而得到主从式决策时上、下游地区最优水生态环境治理水平和环保投入分担比例分别为：

由上式可看出，只有在满足πd＞πu条件时，下游地区才会对上游地区提供生态补偿或分担部分上游地区环保投入。

将式（16）代入到全流域污染物减排量动态方程，可得到：

由一阶线性常微分方程的通解公式，可求得满足R(0)=R0≥0的特解为：

进一步可得到主从式决策时上、下游地区及全流域的最优收益水平分别为：

典型案例：东江流域水环境生态补偿［10］。东江是珠江的源头，发源于江西省赣州市，是香港特区、广州、深圳等大城市的主要饮用水源。2016年赣粤两省签订《东江流域上下游横向生态补偿协议》，期限为3年，补偿区域为东江流域源头区。两省每年各出资1亿元设立补偿资金，补偿资金主要用于源头水污染防治和生态环境保护与修复等，补偿资金拨付与水质考核结果挂钩。自首轮生态补偿实践以来，东江跨省断面水质优良率达到100%，源头生态环境质量不断提升。鉴于此，2020年粤赣两省正式签订第二轮东江流域上下游横向生态补偿协议。类似案例还有国外易北河流域生态补偿、国内新安江流域水环境生态补偿等。

2.3.2 集中式决策

根据模型假设，可将t时期全流域收益目标函数及其HJB方程分别表示为：

根据海塞矩阵相关理论，可以知道式（24）是凹函数，关于变量Au、Ad能够取到最大值，且最大值点在偏导数等于零的地方，由此可得到：

同样假设函数V(R)的表达式为线性形式，如下：

将式（25）（26）代入式（24），整理等式两端同类项系数可得到：

进而得到集中式决策时上、下游地区最优水生态环境治理水平分别为：

将式（28）代入到全流域污染物减排量动态方程，可得到：

由一阶线性常微分方程的通解公式，可求得满足R(0)=R0≥0的特解为：

进一步可得到集中式决策时全流域和上、下游地区的最优收益水平分别为：

典型案例：沱江流域水环境生态补偿［34］。沱江是四川省污染最严重的大江之一，流域内行政区多，水资源与水质差异大，干支流相互交织。为确保长江黄河出川清水向东流，2018年四川省组织沱江全流域10市签订《沱江流域横向生态补偿协议》，由10市共同出资5亿元设立生态保护补偿资金，每年根据各市的环境压力确定出资比例，次年根据各市断面水质改善情况进行资金清算。2019年沱江流域36个国省控断面地表水水质优良率为77.8%，无丧失使用功能（劣V类）水体，各项指标都达到了“十三五”以来的最高水平。类似案例还有嘉陵江流域水环境生态补偿、汾河流域水环境生态补偿等。

基于上述分析，文章在新空间经济学思想［30，35］架构下，融合微分博弈理论，构建了包含水资源利用量上下游间配置变化的流域生态补偿模型。其运行机制如图1所示。

图1 基于水资源利用量上下游间配置变化的流域生态补偿机制

3 均衡结果比较分析

3.1 流域上下游间水资源利用量动态变化分析

以下游地区为例，研究下游地区的水生态环境质量、不可贸易品质量和种类数以及区内和区际消费可及性对下游水资源利用量的影响效应。分别对式（8）中水生态环境质量比ηA和区内消费可及性φdd求偏导，可得到分别对式（8）中下游不可贸易品质量qd和种类数sNT，d求偏导，可得到∂Ed∂qd∝和φ2)。为方便研究，将φuuφdd和φ2分别称为区内可及性效应和区际可及性效应。若区内可及性效应大于区际可及性效应时，反之，则将式（8）对区际消费可及性φ求偏导，可得到可见，若时，∂Ed∂φ＞0，反之，显然，改善和提高下游空间品质，如提高下游水生态环境质量、提高区内消费可及性以及在满足一定条件下增加下游不可贸易品种类数、提高下游不可贸易品质量和提高区际消费可及性，都会导致下游水资源利用量增加。究其原因为生态文明时代，空间品质对人才区位选择的影响作用越来越显著了，大量研究已经证实了这一事实，如杨开忠等［36］、劳昕等［37］。改善和提高下游地区空间品质，将会吸引更多上游地区人才向下游地区转移和集聚［36］。人才在下游地区不断集聚，下游地区经济活动必然会增强，下游地区水资源需求量和利用量也会同步增加，上下游间水资源利用量配置也必然会发生变化。由此得出以下命题。

命题1：由空间品质引致的上下游间经济活动空间变化会导致上下游间水资源利用量配置动态变化。

3.2 两种流域生态补偿决策的均衡结果对比分析

根据式（16）和式（28）对比分析可知：

从上式可看出，当上下游间水资源利用量配置动态变化时，从水生态环境治理水平看，集中式决策下上下游的水生态环境治理水平都比主从式决策下的高。由此得出以下命题：

命题2：不论上下游间水资源利用量配置处于何种水平，从水生态环境治理水平看，集中式决策始终是最有效的。

虽然通过式（20）和（32）、（21）和（33）对比分析，无法分别判断出两种决策下流域上、下游地区收益的大小，但通过式（22）和（31）对比分析可知：

从上式可看出，从全流域收益水平看，流域上下游间水资源利用量配置动态变化对流域生态补偿决策方式有效性具有重要影响，当πd＜π*时，集中式决策下全流域收益水平最高；当πd＞π*时，主从式决策下全流域收益水平最高。由此得出以下命题。

命题3：从全流域收益水平看，上下游间水资源利用量配置变化对流域生态补偿决策方式有效性具有重要影响，且存在门槛效应，当πd＜π*时，集中式决策是最优的，当πd＞π*时，主从式决策是最优的。

此外，根据式（17）可知，在主从式决策下，为了实现流域收益最大化，当上下游间水资源利用量配置发生动态变化时，环保投入分担比例也应该不断适时调整。在集中式决策下，根据其定义可知，生态补偿可视为系统内部的资金转移，环保投入分担比例可在［0，1］上任意取值。可见，若追求全流域收益水平最大化，必须根据上下游间水资源利用量配置的动态变化情况，动态调整流域生态补偿决策方式和环保投入分担比例。如若仍然沿用固定不变的生态补偿决策方式和环保投入分担比例，则不能保证全流域收益始终最佳。由此得出以下命题。

命题4：根据上下游间水资源利用量配置变化情况，动态调整流域生态补偿决策方式和环保投入分担比例，是实现流域收益最大化的重要途径。

4 数值模拟分析

由前文可知，空间品质对地区水资源利用量的影响效应、上下游间水资源利用量配置变化对两种补偿决策均衡结果的影响效应都依赖于模型参数的选择。现具体分析如下。

4.1 空间品质对地区水资源利用量的影响效应

以流域下游地区为例，借鉴杨开忠等［31］研究方法，将相关参数初始值设置如下：R=5，ηA=1.1，γ=2，φ=0.6，φuu=0.7，φdd=0.7，sNT，d=0.6，σ=2，qu=1，qd=1，aT=0.4。根据式（8），通过调整不同空间品质参数可得到下游水资源利用量的动态变化结果（表2）。

表2 下游水资源利用量动态变化结果汇总表

当上下游水生态环境质量比从1.1提高到1.3时，下游水资源利用量将从原来的1.249提高到1.341，增加0.092。当下游区内可及性从0.7提高到0.9时，下游水资源利用量从原来的1.249提高到1.302，增加0.053。当满足条件①时，若将下游不可贸易品质量从1.0提高到2.0，下游水资源利用量将从1.249提高到1.274；若将下游不可贸易品种类数从0.6增加到0.8时，下游水资源利用量将从1.249提高到1.268。当满足条件②时，若将不可贸易品质量从1提高到2，则下游水资源利用量将会从1.232下降到1.213；若将下游不可贸易品种类数从0.6增加到0.8时，则下游水资源利用量将从1.232下降到1.217。当满足条件③时，将区际可及性从0.6提升到0.8时，下游地区水资源利用量将会从1.249下降到1.232；反之若满足条件④时，将区际可及性从0.6提升到0.8时，下游地区水资源利用量将会从1.231下降到1.248。上述分析不仅有效地验证了命题1的结论，同时还对流域落实“四水四定”和推动流域健康可持续发展具有重要启示意义。比如，流域上游地区水资源利用量超过承载力时，或者流域上下游地区水资源利用量不平衡、甚至有可能引发下游地区水资源短缺危机时，可以通过改善下游地区空间品质，引导上游地区经济活动向下游地区转移，减缓上游用水压力和威胁，促进流域水资源在各地区的合理配置，形成高效可持续的流域水资源利用格局。

4.2 上下游间水资源利用量配置变化对两种生态补偿决策均衡结果的影响效应

借鉴徐松鹤等［28］研究方法，将相关参数初始值设置如下：α=0.6，β=0.6，δ=0.2，λ=0.6，μ=0.6，η=0.5，πu=0.4，πd=0.6，ρ=0.9，S0=1，R(0)=R0=1，κu=2，κd=2。首先，根据式（16）、（17）、（25），通过调整参数πu和πd，可得到两种补偿决策下上下游水生态环境治理水平和环保分担比例的动态变化结果（表3）。

当下游水资源利用量占比从0.6提高到0.92时，主从式决策下，上游水生态环境治理水平保持不变，始终为0.218，下游水生态环境治理水平则不断提升，从0.262提高到0.402。集中式决策下，上下游生态环境治理水平都始终保持不变，均为0.436。显然，不论上下游水资源利用量配置处于何种水平，集中式决策时上下游水生态环境治理水平都要比主从式决策时高。这意味着如果政府实施生态补偿政策的目标是改善地区水生态环境质量时，应优先选择集中式决策。上述分析有效地验证了命题2的结论。

其次，根据式（20）—式（22）和式（31）—式（33），通过调整参数πu和πd，可得到动态变化条件下两种补偿决策下全流域收益水平对比图（图2）和两种决策下上下游及全流域收益水平动态变化特征图（图3—图6）。

如图2所示，当上下游水资源利用量占比分别为0.4和0.6时，集中式决策下全流域收益水平高于主从式决策下全流域收益水平。当上下游水资源利用量占比分别为0.08和0.92时，主从式决策下全流域收益水平高于集中式下全流域收益水平。显然，若以实现全流域收益最大化为目标时，流域上下游间水资源利用量配置变化对流域生态补偿决策方式有效性起到重要影响。当上下游水资源利用量占比较为接近时，以实现全流域收益最大为目标的最佳决策方式是集中式决策；当上下游水资源利用量分配占比存在较大差距时，以实现全流域收益最大为目标的最佳决策方式是主从式决策。这意味着上下游间水资源利用量配置变化存在门槛效应。上述分析不仅有效地验证了命题3的结论，同时也解释了为什么在流域生态补偿实践中会同时存在大量主从式决策和集中式决策的案例。

图2 动态变动条件下两种补偿决策下全流域收益水平对比

图3和图4是集中式决策下全流域收益水平为最优时，主从式决策和集中式决策下上下游及全流域收益水平动态变化特征图。

图4 集中式决策下上下游及全流域收益水平动态变化特征I

图5和图6为主从式决策下全流域收益水平为最优时，主从式决策和集中式决策下上下游及全流域收益水平动态变化特征图。

图5 主从式决策下上下游及全流域收益水平动态变化特征Ⅱ

如图3—图6所示，不论是主从式决策下全流域收益水平为最大的情形，还是集中式决策下全流域收益水平为最大的情形，在主从式决策情形时，随着下游地区水资源利用量占比增加，全流域收益水平是逐渐提高的，但在集中式决策情形时，全流域收益水平是保持不变的，究其原因是两种补偿决策方式的目标不同。目标不同，最终将导致全流域收益水平表现不同。主从式决策时，上下游是以追求各自地区收益最大为目标的，随着下游水资源利用量占比增加，下游收益水平是逐渐增加的，上游收益水平是逐渐减少的，而且下游收益增加量明显多于上游收益减少量，最终导致全流域收益是持续增加的。集中式决策则是将上下游看成一个整体，以追求全流域收益最大为目标，随着下游水资源利用量的增加，下游收益水平趋于增加，上游收益水平趋于减少，且下游增加的收益与上游地区减少的收益是相同的，最终导致全流域的收益水平保持不变。显然，随着下游水资源利用量占比的不断增加，当其超过门槛值水平时，以实现全流域收益最大为目标的最佳决策方式会发生改变，由集中式决策方式转变为主从式决策方式。这也有效地验证了命题3的结论。此外，为实现全流域收益最大化，当下游水资源利用量占比从0.6提高到0.92时，主从式决策下环保分担比例也应不断提高，从0.200提高到0.840，见表3。可见，为保障和实现流域收益水平最大，必须动态调整流域生态补偿决策方式和环保投入分担比例。上述分析有效地验证了命题4结论。

图6 集中式决策下上下游及全流域收益水平动态变化特征Ⅱ

表3 两种补偿决策下上下游水生态环境治理水平和分担比例动态变化结果汇总

图3 主从式决策下上下游及全流域收益水平动态变化特征I

4.3 机理分析

基于上述理论研究和模拟分析，可将模型的内在机理归纳为如下。

在空间品质驱动作用下，改善和提高下游地区空间品质，上游地区经济活动将会向下游地区转移，上游地区水资源利用量随之减少，下游地区经济活动将会增强，下游地区水资源利用量随之增多。为实现流域生态补偿政策目标，上下游地区将根据地区水资源利用量配置变化情况，动态调整流域生态补偿决策方式和环保投入分担比例，使得上下游地区水生态环境治理水平和收益水平都发生变化。地区水生态环境治理水平会影响到地区水生态环境质量，而水生态环境质量是流域空间品质的重要组成部分。显然，下游地区水生态治理水平变化会导致下游地区空间品质发生变化。下游地区空间品质变化将进一步导致上下游地区经济活动空间分布发生变化，周而复始，最终形成一个由空间品质内生驱动的“流域上下游间水资源利用量配置变化—生态补偿决策方式调整—地区水生态环境治理水平和地区收益水平的提升”的互动机制。这一互动机制为落实流域“四水四定”和走好水安全有效保障、水资源有效利用、水生态明显改善的集约节约发展之路等提供一种新的破解思路，是推动流域生态文明建设和流域健康可持续发展的新逻辑。由此得出以下命题。

命题5：由空间品质内生驱动的“流域上下游间水资源利用量配置变化—生态补偿决策方式调整—地区水生态环境治理水平和地区收益水平的提升”的互动机制，是推动流域生态文明建设和实现流域健康可持续发展的新逻辑。

5 研究结论与政策建议

文章在新空间经济学思想架构下，融合微分博弈理论，构建了纳入水资源利用量上下游间动态变化的流域生态补偿模型，通过模拟分析从动态化视角揭示了变化条件下的流域生态补偿机制，对于推动生态文明时代流域健康可持续发展具有重要的现实意义。主要结论有：改善以水生态环境质量和不可贸易品的种类、质量以及区内、区际消费可及性等为代表的空间品质会导致流域上下游间经济活动空间变化，进而导致流域上下游间的水资源利用量空间变动；流域上下游间水资源利用量的配置变化对流域生态补偿方式有效性具有重要影响，从水生态环境治理水平看，集中式决策方式是最有效的，从全流域收益水平看，上下游水资源利用量配置变化存在门槛效应，当下游地区水资源利用量占比小于门槛值时，集中式下全流域收益水平最高，当下游地区水资源利用量占比大于门槛值，主从式下全流域收益水平最高。因应水资源利用量上下游间配置变化动态调整流域生态补偿方式和环保投入分担比例，是实现流域收益最大化的基本途径。由空间品质内生驱动的“流域上下游间水资源利用量配置变动—生态补偿决策方式调整—地区水生态环境治理水平和地区收益水平的提升”的互动机制，是推动和实现生态文明时代流域健康可持续发展的新逻辑。

受研究结论启发，有以下建议。

（1）重视和增强空间品质的核心驱动作用。依据流域上下游地区水资源利用现状和流域总体发展规划，通过改善目标地区空间品质，如发展生态经济、循环经济、绿色经济等，加强企业清洁技术的研发与创新，改善地区生态环境质量；新建高品质的高等院校、科研机构、展览馆和文化中心等场所，提高地区公共服务供给水平；增加城市交通基础设施供给，提高地区消费可及性水平等，有序引导人才等各类生产要素和经济活动在流域空间内的有序转移，并尽可能压缩到条件相对优越的城市群、都市圈区域，彻底打破以往流域水资源利用的低效路径依赖，实现流域水资源在其承载力范围内空间上的合理配置，形成高效可持续的流域水资源利用空间格局［38］。

（2）选择适宜的流域生态补偿决策方式。在实践中，流域各地区应在充分考虑流域实际和补偿政策实施目标的基础上，选择适宜的流域生态补偿方式。如果流域水生态环境质量较差、补偿政策实施目标为提高流域生态环境质量和恢复流域内生态系统服务功能时，采取集中式决策方式是合适的；如果补偿政策实施目标为提高流域收益目标时，则应根据流域实际酌情采取不同生态补偿方式。具体而言，若上下游地区水资源利用量较为接近时，选择集中式决策方式是合适的，若存在较大差距时，应选择主从式决策方式。此外，流域各地区还应尝试组合使用这两种生态补偿方式，这既能最大化弥补或减少政策偏误带来的可得利益损失，也能为下一阶段补偿政策的制定和调整提供可靠事实依据。

（3）构建流域动态化生态补偿机制。立足于保护流域水生态环境和协调流域各地区用水关系，根据流域各地区水资源利用量动态变动情况，从动态化视角构建科学高效的流域生态补偿机制。具体而言，流域各地区都应积极参与并加速建立覆盖全流域的综合监测网络和大数据动态管理平台，监测各地区水资源利用量和经济活动的动态变化情况；根据补偿政策实施目标和流域各地区水资源利用量变化情况，动态调整生态补偿标准和补偿方式，确保预期目标顺利实现。如随着下游地区水资源利用量增加，与上游地区水资源利用量的差距由较小变为较大时，为实现流域收益水平最大的目标，应根据地区水资源利用量不断调整生态补偿金额，并将生态补偿决策方式由集中式决策调整为主从式决策。此外，还应扩大监测范围，将流域各地区常住人口空间变动、产业结构空间变动等信息都纳入到监测网络和管理平台，既检验了现有流域生态补偿机制的运行效果，也为今后制定更加适宜的流域生态补偿机制提供了重要依据。

（4）建立有约束力的区域联动机制。基于现有流域管理条块分割的特点以及上下游地区约束力较弱的现状，应该加强国家层面顶层设计，搭建流域管理议事与协商平台，健全流域上下游一体、左右岸协调的联动机制与制度，打破现有管理体制中条块之间的壁垒，同时强化流域各地区生态环境保护上的分工与协作，协调推进流域水生态环境保护和修复的联合防治工作［39］，形成一套系统的、跨行政区的具有约束力的流域综合管理体系。对于具体流域，还要充分考虑各自不同的生态环境条件和生态环境问题，实施不同的联动治理政策，最大释放出政府监督管理效能。此外，还应强化现代化新型技术手段在流域综合管理中的应用，提升流域综合管理效率。