资本禀赋对生态保护红线区农户人为活动限制受偿意愿的影响

丘水林，靳乐山

（1. 中国农业大学人文与发展学院，北京 100193；2. 中国农业大学中国生态补偿政策研究中心，北京 100193）

生态保护红线是维系生态安全、保障生态调节功能、提供良好人居环境的底线和生命线。近年来，随着全国生态保护红线评估调整和勘界定标工作的稳步推进，如何严守生态保护红线，确保面积不减少、功能不降低、性质不改变，已成为社会各界关注的重要议题。2019年11月，中共中央办公厅、国务院办公厅印发《关于在国土空间规划中统筹划定落实三条控制线的指导意见》中规定，“生态保护红线内，自然保护地核心保护区原则上禁止人为活动，其他区域仅允许对生态功能不造成破坏的有限人为活动，主要包括零星的原住民……保留生活必需的少量种植、放牧、捕捞、养殖。”农户作为生态保护红线内、自然保护地核心保护区以外区域的微观经济活动主体，人为活动限制政策的实施会导致农户从事农业生产和经营活动的私人边际成本远大于社会边际成本，进而影响生态保护红线的生态保护成效。因此，亟须通过设计合理的生态补偿机制，将农户土地利用决策的正外部性内部化，这对于促进生态保护红线区人与自然和谐共生具有重要的意义。

农户的受偿意愿是生态补偿机制设计中的核心要素之一［1］，意即农户放弃开发利用某种资源或减少资源开发利用规模所需补偿的最小货币总额。学术界针对草原［2］、重点流域［3］、湿地［4］、耕地［5］、自然保护区［6］等重点领域和重要区域的生态补偿受偿意愿进行了大量的研究，结果显示农户具有较高的受偿意愿，且在一定程度上受个体特征、家庭特征、生产特征等因素的影响。进一步研究发现，农户行为的选择和决策与其资本禀赋密切相关［7］。其中，经济资本被认为是影响农户受偿意愿的关键因素。例如，谢花林等［5］基于二元Logistic 模型分析地下水漏斗区农户冬小麦休耕意愿的影响因素，结果表明人均耕地面积与农户受偿意愿呈负相关关系；王建华等［8］运用Heckman 两阶段选择模型研究养殖户畜禽废弃物资源化处理的受偿意愿，发现家庭年收入是影响补偿意愿及其意愿受偿水平的重要因素。近年来，文化资本对农户受偿意愿的影响得到较大关注。例如，Nyongesa等［3］利用Logistic 模型分析奈瓦沙湖流域农户的受偿意愿及其影响因素，发现农户获得的技能和知识与受偿意愿显著相关；朱红根和黄贤金［4］运用IV-Probit模型分析环境教育对农户湿地生态补偿接受意愿的影响，发现接受环境教育的农户更有可能降低其接受意愿水平。此外，社会资本在农户受偿意愿决策行为中的作用也日益得到重视。例如，史雨星等［2］基于Triple-Hurdle 模型探究社会资本对牧户参与草场社区治理意愿的影响，结果显示社会网络、社会信任和社会规范等因素对牧户参与草场社区治理的意愿均有正向影响。

既有文献中的受偿意愿大多只关注到补偿参与意愿或受偿额度，未能对农户受偿意愿的决策过程进行区分，且鲜有针对生态保护红线区农户人为活动限制受偿意愿的研究。事实上，农户的受偿意愿同时包括补偿参与意愿和受偿额度两个决策阶段［8-9］。前者表示农户参与补偿政策的行为意向，后者反映农户参与补偿政策的具体程度。只有当这两个决策阶段同时确立时，才能构成一个完整的受偿意愿决策。此外，在有关农户受偿意愿影响因素的研究中，学者们多聚焦于经济资本、文化资本或社会资本的单一维度，且变量的选取较为零散，缺乏一般性的理论分析框架。鉴于此，文章基于南岭山地生物多样性维护与水源涵养生态保护红线区和鄂西北秦巴山区生物多样性维护生态保护红线区微观调查数据，在构建资本禀赋（经济资本、文化资本和社会资本）与人为活动限制受偿意愿（补偿参与意愿和受偿额度）的理论分析框架的基础上，利用双栏模型实证分析资本禀赋对农户人为活动限制受偿意愿的影响，希冀相关研究结论能为生态保护红线区生态补偿机制的相关政策制定提供理论支撑和决策参考。

1 理论分析与研究假设

法国社会学家和哲学家布迪厄基于对黑格尔辩证法、马克思主义、现象学等思想的批判和反思，提出了以场域（实践空间）、惯习（实践观念）和资本（实践工具）以及三者之间的关系为主要内容的社会实践理论。在布迪厄看来，实践是在一定的场域中和特定的惯习指导下，资本异质性个体不断提高其在场域中的位置并促进资本再生产所采取的活动［10］。其中，资本是一种以物化和身体化形式积累起来的劳动，表现为经济资本、文化资本和社会资本三种基本类型［11］。由此可见，研究生态保护红线区农户资本禀赋对人为活动限制受偿意愿的影响，实质就是讨论在既定的场域（生态保护红线区）和惯习（人为活动限制）下，农户的经济资本、文化资本和社会资本如何影响其人为活动限制补偿参与意愿和受偿额度。

1.1 经济资本与受偿意愿

布迪厄认为，经济资本是指能够直接带来经济效益的资本，既可以直接转化为货币，也可以制度化为产权形式［10］，如收入、经济财产以及劳动、土地、货币等生产要素。从效益的角度来看，实施人为活动限制政策，可以预防、控制和减少农户对生态保护红线内自然生态系统的破坏，有利于改善生态环境质量和增强生态产品生产能力。经济资本相对丰富的农户通常不再仅限于创造更多物质财富和精神财富来满足美好生活需要，还包括追求更多优质生态产品以满足优美生态环境需要［12］。从成本的角度来看，经济资本越丰富的农户，抵御人为活动限制政策可能导致的农业收入不确定性的能力越强。可见，资本越丰富的农户更有可能参与补偿政策。综合上述分析，提出以下假设。

H1：经济资本对生态保护红线区农户人为活动限制的补偿参与意愿具有正向影响。

作为基础性的资本类型，经济资本的数量和质量深刻影响着个体的社会实践，确保经济资本的非减性是个体提高其在场域中位置的基础和前提。一般而言，对于人为活动限制补偿政策，“合乎理性的人”的假设决定了生态保护红线区农户倾向于获得至少不低于其保护生态环境的机会成本。与经济资本相对匮乏的农户相比，虽然经济资本相对丰富的农户对良好生态环境和优质生态产品存在更大的需求，但由于生态保护红线区往往是生态环境敏感脆弱和经济贫困相互交织的地区，人为活动限制对后者经济资本存量的影响更大，致使其倾向于作出偏好经济收益而忽视生态效益的决策，据此提出以下假设。

H2：经济资本对生态保护红线区农户人为活动限制的受偿额度具有正向影响。

1.2 文化资本与受偿意愿

在布迪厄的社会实践观中，文化资本表现为对某种文化资源的占有，其存在状态包括身体化的状态、客观化的状态和制度化的状态［13］。其中，身体化的文化资本需要经历一定时间和耗费一定数量的经济资本实现内在化；客观化的文化资本表现为物化或对象化的文化物品；制度化的文化资本为正式制度所认可的教育或资格。个体主观意识的形成深受文化资本的影响。文化资本相对丰富的生态保护红线区农户能够获得更多与生态文化接触的机会并经过教化、规制、示范等途径形成相对稳定的生态价值观，对人为活动限制的必要性和紧迫性更能理解和支持，参与补偿政策的意愿更高。根据以上讨论，提出以下假设。

H3：文化资本对生态保护红线区农户人为活动限制的补偿参与意愿具有正向影响。

文化资本的传递具有持久性和隐蔽性，它能够通过正式制度（如政策、法律法规、合同等）或非正式制度（如村规民约、行为规范、教育培训等），潜移默化地影响个体思维方式的确立和价值取向的形成，进而影响个体决策行为［14］。文化资本相对丰富的生态保护红线区农户一般具有良好的生态价值观，它有利于农户辩证地看待经济效益和生态效益之间的关系，表现为农户除了审视人为活动限制的机会成本外，还会能动地考虑其在生态保护中应当承担的责任和义务。即是说，生态保护红线区农户的文化资本能够在一定程度上通过积累起来的生态价值观抑制其人为活动限制受偿额度，由此提出以下假设。

H4：文化资本对生态保护红线区农户人为活动限制的受偿额度具有负向影响。

1.3 社会资本与受偿意愿

在布迪厄看来，社会资本是个体在相互交往和彼此熟识的过程中建构的社会关系网络带来的实际的或潜在的资源总和。它能够通过家庭、邻居、亲友、社区管理者、合作者等组织成员构成的社会关系网络，促进信任、团结、参与等社会规范趋近于具体化。囿于农户的有限理性、委托人（政府）和代理人（农户）之间存在信息不对称以及生态保护红线区生态补偿政策的不确定性，生态保护红线区农户对参与补偿政策存在疑虑和困惑。社会资本相对丰富的农户凭借拥有的良好社会关系网络，可以在一定程度上解决信息阻塞问题并不断增强个人集体行动意识［15］，进而减少补偿参与意愿决策的交易成本，据此提出以下假设。

H5：社会资本对生态保护红线区农户人为活动限制的补偿参与意愿具有正向影响。

社会世界本质上是作为现实性而存在的各种社会关系网络。它是由一定组织成员所共享的集体资源，组织成员的受益程度取决于其所拥有的社会关系的规模及其包含的资本的数量和质量［10］。个体能否顺利实现某些既定目标，与其社会资本的丰富程度密切相关。同时，社会资本对个人行动有着重要的约束作用。这意味着社会资本相对丰富的生态保护红线区农户在进行受偿额度决策时，良好的社会关系网络予以的身份认同、环境信息、物质和情感支持等资源，有助于激励农户采取谨慎和负责的态度。换言之，社会资本对降低生态保护红线区农户人为活动限制受偿额度的期望值具有一定推动作用，由此提出以下假设。

H6：社会资本对生态保护红线区农户人为活动限制的受偿额度具有负向影响。

综合以上理论分析与研究假设，构建如图1所示的理论分析框架。

图1 理论分析框架

2 数据来源、变量选取与模型设定

2.1 数据来源

2013年9月，原环境保护部在江西、湖北、内蒙古、广西4个省份开展生态保护红线划定试点工作。2018年2月，京津冀3省份、长江经济带11省份和宁夏回族自治区共15省份生态保护红线划定方案率先获得国务院批准。出于对各省份生态保护红线评估调整工作实际进展的考虑，文章选择江西省和湖北省作为研究区域。

数据来自课题组2020年8—9月对该研究区域开展的农户调查，调查问卷主要包括家庭基本信息、农户资本禀赋、农户人为活动限制受偿意愿等内容。样本的选择采用主流的分层随机抽样法。首先，根据经济发展水平、人口规模和生态保护红线的面积、性质、功能等因素，抽取了位于南岭山地生物多样性维护与水源涵养生态保护红线区的江西省寻乌县、安远县和鄂西北秦巴山区生物多样性维护生态保护红线区的湖北省郧阳区、房县；其次，根据各县（区）生态保护红线面积与人口比例，在每个县（区）抽取3～6 个乡（镇），每个乡（镇）抽取2～3 个村；最后，在每个村随机抽取15～25户土地划入生态保护红线的农户。课题组先后发放问卷1000 份，剔除无效问卷和若干数据缺失样本，最终获得有效问卷962 份，问卷有效率为96.2%。需要特别指出的是，由于调查的村庄数量达到52个，不同农户之间的资本禀赋存在较大的异质性，获得的样本具有较好的代表性。

2.2 变量选取与描述性统计

参考已有实证研究［5，9，16-17］，结合前述理论分析和研究假设，对因变量、自变量和控制变量的选取作如下阐释。

2.2.1 因变量

文章将受偿意愿分解成补偿参与意愿（二元虚拟变量）和受偿额度（连续型变量），分别以二者作为因变量。综合考虑县级以上国土空间总体规划对未来15 a 国土空间规划的顶层设计和研究区域的实际情况，文章将决策阶段1 的问题情境设置为：“为了更好保护生态保护红线内的生态环境，如果仅允许在生态保护红线内修缮生产生活设施和保留生活必需的种植、放牧、捕捞、养殖，但政府会予以一定的补偿，您是否愿意参与？”选项设置为“1=愿意，0=不愿意”。若农户选择“1=愿意”，则继续进行决策阶段2 的受偿额度调查，问题情境设置为：“如果实施15 a 的人为活动限制，以户为单位，您期望每年至少从政府获得多少补偿？”同时补充说明，“由于财政资金有限，若您期望的受偿额度过高可能导致无法参与补偿政策。”

2.2.2 自变量

（1）经济资本。主要包括农业收入比重、劳动力数量、人均耕地面积、人口负担比和住房结构。其中，农业收入比重表示农户经济资本积累的渠道；劳动力数量、人均耕地面积反映了家庭生产资本的多寡，生产资本越丰富，经济资本再生产能力越强；人口负担比和住房结构侧证了农户经济资本的丰富程度。

（2）文化资本。主要包括受教育程度、村集体活动参与、外出打工经历和文化物品。其中，受教育程度表征制度化的文化资本；村集体活动参与和外出打工经历表征身体化的文化资本；文化物品表征客观化的文化资本。

（3）社会资本。主要包括村干部信任程度、邻居信任程度、陌生人信任程度、贷款难易程度、手机联系人数和社会声望。其中，村干部信任程度和邻居信任程度反映了农户对社会网络成员提供的信息的信任程度；陌生人信任程度和手机联系人数体现了农户扩展社会关系和吸收、转化环境信息的能力；贷款难易程度和社会声望是自我感知被他人尊重的程度，显示了农户在社会关系网络中的地位。

2.2.3 控制变量

除了资本禀赋外，生态保护红线区农户人为活动限制受偿意愿可能受其他因素的影响。在借鉴已有研究的基础上，将影响生态保护红线区农户人为活动限制受偿意愿的控制变量分为个体特征、政策认知和地区变量。其中，个体特征包括年龄和职业；政策认知包括生态补偿熟知和生态保护红线熟知；地区变量包括地区变量1、地区变量2和地区变量3。

相关变量设置与描述性信息如表1所示。

表1 变量设置与描述性统计情况

2.3 模型设定

关于农户生态补偿受偿意愿影响因素的研究，学术界多采用Heckman 模型、Tobit 模型等进行估计。然而，Heckman 模型中的补偿参与意愿方程和受偿额度方程并不是相互独立的，将前者的误差带入后者会导致模型估计偏差问题［18］。Tobit模型中自变量对补偿参与意愿和受偿额度的影响是等同的，忽视了零观察值可能是农户不愿意参与补偿政策产生的结果［19］。双栏模型（Doublehurdle mode）是Cragg［20］基于Tobit 模型的扩展，其在处理受偿意愿问题上，同样将决策过程分解成补偿参与意愿和受偿额度两个阶段。但相较于Heckman 模型或Tobit模型，双栏模型中的补偿参与意愿方程和受偿额度方程是彼此独立的，不仅能够解决零观察值对于分析受偿额度时所造成的问题，也可以观测补偿参与意愿和实际受偿额度影响因素的差异。因此，运用双栏模型分析生态保护红线区农户人为活动限制受偿意愿的决策行为具有较强的指导性和操作性，方程具体设定如下：

3 实证结果与分析

3.1 人为活动限制政策对农户收入的影响及受偿意愿分析

划定生态保护红线并实施人为活动限制政策，实质是对生态保护红线区农户土地发展权的限制。调查发现，在962户受访户中，表示人为活动限制政策对农户收入“影响很大”和“影响较大”的比重分别为12.23%和34.56%。当问及已经参加的各类生态补偿项目是否可以弥补划定生态保护红线造成的损失时，表示“非常同意”和“比较同意”的农户分别占比12.47%和45.43%。在关于人为活动限制受偿意愿的调查中，96.79%的农户愿意参与补偿政策，受偿额度平均值为0.23万元/（户·a），且不同农户之间的受偿额度存在较大差异，主要集中分布在［0.1，0.25），占样本户的44.28%。在不愿意参与补偿政策的31 户农户中，38.71%的农户认为人为活动限制会减少农业收入；35.48%的农户担心自己的付出得不到应有的回报；22.58%的农户对补偿政策能否达到差别化的效果持怀疑态度；3.23%的农户认为未受影响而无需参与。

3.2 生态保护红线区农户人为活动限制受偿意愿的影响因素

基于Stata 16 软件，运用双栏模型实证分析生态保护红线区农户经济资本、文化资本和社会资本分别对人为活动限制补偿参与意愿和受偿额度的影响。出于选取的自变量之间可能存在显著相关性而使模型估计失真的考虑，将各变量分别作为被解释变量，其余变量作为解释变量，进行方差膨胀因子（VIF）检验，结果显示各组VIF≤2.06，远小于经验门槛值10，说明各变量之间不存在显著的多重共线性问题。实证结果如表2所示，模型Wald 卡方值在1%的统计水平上显著，说明模型整体拟合效果较为显著。

表2 双栏模型实证结果

3.2.1 经济资本的影响

在补偿参与意愿方程中，农业收入比重在10%的统计水平上显著为正，说明生态保护红线区农户的农业收入比重越高，其人为活动限制补偿参与意愿越高，与预期一致。可能的解释是，调查地区均为贫困山区，农业收入比重越高，意味着家庭生计对农业收入的依赖性越强，通过适度缩小农业生产和经营规模来参与生态保护红线生态保护的机会成本更高，因而农户参与人为活动限制补偿的意愿也更高。人口负担比在10%的统计水平上显著为正，说明生态保护红线区农户家庭人口负担比越高，其人为活动限制补偿参与意愿越高，这与谢花林和程玲娟［5］的研究结果一致。可能的原因是，家庭人口负担比越高意味着家庭非劳动年龄人口数越多，农户家庭收入来源越少，参与人为活动限制补偿可以获得稳定和可持续收入，同时有更多时间从事非农工作。住房结构在10%的统计水平上显著为正，说明生态保护红线区农户家庭住房结构越好，其人为活动限制补偿参与意愿越高。可能的解释是，住房结构是制度化为产权形式的经济资本，在“环境”与“贫困”两大问题相互交织的生态保护红线区，家庭住房结构越好，农户的经济资本越丰富，其抵御人为活动限制政策引致的农业收入风险的能力也更好。基于以上讨论，假设1得到验证。

在受偿额度方程中，劳动力数量在5%的统计水平上显著为正，说明生态保护红线区农户家庭劳动力数量越多，其人为活动限制受偿额度越高，这与史雨星等［2］的研究结果一致。可能的原因是，劳动作为农业生产的基础性投入要素对农业收入具有较大的影响，家庭劳动力数量越多意味着可从事农业生产的劳动力数量越多，农户的预期收入更高，对受偿额度的期望更大。人均耕地面积在10%的统计水平上显著为正，说明生态保护红线区农户人均耕地面积越大，其人为活动限制受偿额度越高，这与李晓平等［9］的研究结果一致。可能的解释是，人为活动限制政策会直接影响农户在生态保护红线内的农业生产和经营活动，家庭人均耕地面积越大，农户损失的机会成本越大。如寻乌县三标乡基田村，村域内生态保护红线面积占国土面积的93.12%，且毗邻东江源水源保护地，属于畜禽养殖禁养区，较之于生态保护红线面积比重相近的留车镇佑头村，基田村人为活动管控更加严格，受访农户普遍反映“这不能种，那不能养”。基于以上分析，假设2得到验证。

3.2.2 文化资本的影响

在补偿参与意愿方程中，村集体活动参与在10%的统计水平上显著为正，说明有参与村集体活动的生态保护红线区农户具有较高的人为活动限制补偿参与意愿，这与史恒通等［16］的研究结果一致。可能的解释是，有参加村集体活动的农户更有可能接触化肥农药减施增效技术培训、环保专题视频等具有环境教育意义的活动，对当地生态环境的脆弱性有较高的认知水平，进而在人为活动限制补偿这样的集体活动中表现出较高的积极性。外出打工经历在10%的统计水平上显著为负，说明有外出打工经历的生态保护红线区农户具有较低的人为活动限制补偿参与意愿。这与预期方向相反，可能的原因是，样本中接近一半的受访户都有过外出打工经历，他们长期不在村里生活，在一定程度上弱化了传统基于社区的生态环境管理制度对其约束力，降低了他们对人为活动限制补偿政策的参与意愿。综合以上分析，假设3部分得到验证。

在受偿额度方程中，外出打工经历在5%的统计水平上显著为负，说明有外出打工经历的生态保护红线区农户具有较低的人为活动限制受偿额度，假设4 得到验证。可能的解释是，有外出打工经历的农户相对具有较高的文化水平，其在外增加的阅历可以内化为精神与身体的一部分，具体表现为对人为活动限制补偿政策的理解和认知度更高。这种理解和认知度所形成的生态价值观能够激励农户主动分担生态保护的责任和成本，进而降低其对于受偿额度的期望。

3.2.3 社会资本的影响

在补偿参与意愿方程中，村干部信任程度在1%的统计水平上显著为正，说明生态保护红线区农户对村干部越信任，其人为活动限制补偿参与意愿越高，这与李晓平等［9］的研究结果一致。可能的解释是，村干部是人为活动限制补偿政策的主要宣传者、组织者和执行者，农户对村干部越信任，其从制度信任中获取的政策信息的依赖性越强；同时，村干部往往在人为活动限制政策这样的集体行动中具有号召力和影响力，促使农户采取适度缩小农业生产和经营规模的行为。陌生人信任程度在10%的统计水平上显著为正，说明生态保护红线区农户对陌生人越信任，其人为活动限制补偿参与意愿越高，这与史恒通等［16］的研究结果一致。可能的原因是，农户对陌生人的信任程度越高，意味着陌生农户之间的信息交流也更加顺畅，这有利于降低农户之间合作的交易成本，从而促进农户人为活动限制补偿参与意愿。基于以上分析，假设5得到验证。

在受偿额度方程中，邻居信任程度在5%的统计水平上显著为负，说明生态保护红线区农户对邻居的信任程度越高，其人为活动限制受偿额度越低。可能的解释是，邻里之间的密切联系能够显著降低彼此搜寻信息的成本和风险，同时以信用和高信任度形成的“熟人社会”能够有效避免片面追求短期利益的机会主义行为，增强农户对达成人为活动限制补偿这一集体行动的信心。贷款难易程度在10%的统计水平上显著为负，说明生态保护红线区农户从金融机构贷款越容易，其人为活动限制受偿额度越低。可能的原因是，农户的贷款能力和社会资本存量成正比，贷款容易的农户应对人为活动限制政策带来的不确定事件和风险的能力较强。手机联系人数在5%的统计水平上显著为正，说明生态保护红线区农户的手机联系人数越多，其人为活动限制受偿额度越高。可能的解释是，手机联系人数越多的农户往往具有更为丰富的人脉和市场信息，他们利用各种资源的能力更强，限制其农业生产和经营规模的机会成本更大。社会声望在1%的统计水平上显著为正，说明生态保护红线区农户的社会声望越高，其人为活动限制受偿额度越高。可能的解释是，社会声望高的农户通常在社会关系网络中处于较高的位置，他们能够通过直接和间接的关系获得更多的社会资源并实现社会资本向经济资本转化，因此促使其参与补偿政策的机会成本更大。综合以上分析，假设6部分得到验证。

3.2.4 控制变量的影响

在补偿参与意愿方程中，地区变量1 在5%的统计水平上显著为负，说明相较于其他县（区），寻乌县生态保护红线区农户具有较低的人为活动限制补偿参与意愿。可能的原因是，寻乌县域内生态保护红线面积占国土面积的比重要远远大于其他县（区），同时寻乌县是赣南脐橙主产区和“中国蜜橘之乡”，人为活动限制政策导致生态保护红线区农户的果业收入大幅减少，因而对与自身福利水平息息相关的人为活动限制补偿的参与热情较低。

在受偿额度方程中，年龄和职业均在5%的统计水平上显著为负，说明个体特征对生态保护红线区农户人为活动限制受偿额度具有负向影响。前者可能的解释是，一般而言，农户从事农业生产的体力随着年龄的增加而逐渐下降，农户的年龄越大，家庭农业生产和经营的规模越小，人为活动限制政策导致的机会成本损失也越小。后者可能的原因是，兼业户的家庭收入来源较为多元，他们可以通过富余劳动力非农化转移来克服人为活动限制政策对农业收入的影响。生态补偿熟知和生态保护红线熟知均在5%的统计水平上显著为正，说明政策认知对生态保护红线区农户人为活动限制受偿额度具有正向影响。前者可能的解释是，受访农户大多认为已参加的各类生态补偿政策的补偿标准偏低，存在从新的补偿政策中弥补利益损失的心理期望。后者可能的原因是，农户对生态保护红线政策越了解，越能感知政策的严厉性及其对农业生产和经营活动的影响，对于受偿额度的期望也更高。地区变量1、地区变量2和地区变量3均在1%的统计水平上显著为正，说明寻乌县、安远县和郧阳区生态保护红线区农户相较于房县具有较高的人为活动限制受偿额度。一种合理的解释是，寻乌县和安远县都是赣南脐橙主产区，而郧阳区农村经济发展水平明显高于房县，机会成本的差异导致寻乌县、安远县和郧阳区生态保护红线区农户具有较高的受偿额度。

4 研究结论与政策启示

文章构建了资本禀赋与人为活动限制受偿意愿的理论分析框架，基于江西省和湖北省4个县（区）生态保护红线区962户农户调查数据，实证分析了资本禀赋对人为活动限制受偿意愿的影响。主要研究结论为：①样本户中，96.79%的农户愿意参与人为活动限制补偿政策，且所需补偿的最小受偿额度的平均值为0.23万元/（户·a）；②经济资本对人为活动限制补偿参与意愿和受偿额度均有显著的正向影响，前者表明经济资本相对丰富的农户具有较高的生态保护意识和较强的风险抵御能力，后者表明经济资本相对丰富的农户具有更高的机会成本；③文化资本对人为活动限制受偿额度具有显著的负向影响，对补偿参与意愿的影响不确定，具体表现为村集体活动参与对补偿参与意愿具有显著的正向影响，外出打工经历对补偿参与意愿具有显著的负向影响；④社会资本对人为活动限制补偿参与意愿具有显著的正向影响，对受偿额度的影响不确定，具体表现为邻居信任程度和贷款难易程度会抑制农户受偿额度，而手机联系人数和社会声望对农户受偿额度具有显著的正向影响；⑤控制变量中，个体特征对人为活动限制受偿额度具有显著的负向影响，政策认知对受偿额度具有显著的正向影响，地区变量对补偿参与意愿和受偿额度分别具有显著的负向和正向影响。

上述研究结论蕴含的政策启示如下：①分层分阶段推进人为活动限制补偿政策。对农户资本禀赋及其影响差异的忽视是已有生态补偿项目制度设计的缺陷。推进生态保护红线区人为活动限制补偿政策，可以根据农业生产和经营规模、耕地面积和受偿意愿分层瞄准受偿主体，同时根据人为活动限制要求与生态保护红线生态保护效果分阶段调整优化补偿政策。②高度重视经济资本对农户人为活动限制受偿意愿的作用。在确保农户福利（收入）水平不降低的基础上，根据其农业生产和经营规模、劳动力数量和耕地面积确定合理的补偿标准，优先鼓励农业收入比重较大、人口负担比较大和住房结构较好的农户参与补偿政策。③不能忽视文化资本对农户人为活动限制受偿意愿的影响。加强与外出务工人员的联系，通过农户喜闻乐见的形式开展有关生态补偿、生态保护红线、生态环境保护等方面的宣传工作，不断提高农户参与人为活动限制补偿的积极性和主动性。④重点关注社会资本对农户人为活动限制受偿意愿的促进作用。拓展农户参与村级公共事务的方式和途径，积极搭建邻里交流平台，通过建立互惠共享的社会规范，增进陌生农户之间的信任水平。