洪湖渔民禁捕生态补偿标准及受偿意愿的影响因素探讨*

周 宇，李兆华，谢红星，赵丽娅

（湖北大学资源环境学院，武汉 430062）

0 引言

洪湖位于千湖之省湖北省的中南部，是我国第七大淡水湖，渔业资源和水面资源丰富，是众多迁徙水禽重要栖息地、越冬地，也是长江中游华中地区湿地物种“基因库”，发挥着调洪蓄水、物种保护、水源供给、渔业生产等多种功能[1]。但由于水利建设、过度捕捞、大量施用化肥等人类活动因素影响，洪湖出现了鱼类资源数量逐年下降、种群组成发生变化等问题，陷入了“鱼类越捕越少、生态越捕越糟、渔民越捕越穷”的恶性循环困境，严重制约了生态环境和社会经济的可持续发展[2]。鉴于此，为缓解渔业资源利用的突出矛盾，2016年原农业部扩大了禁渔范围，并延长了长江中下游的禁渔时间，经过3年的保护和治理，洪湖的生态环境得到很大的改善。禁捕虽然可以保护渔业资源质量和水域生态环境，但同时限制了渔业资源的利用，影响渔民后续的生存和生计。为保证渔民的长远利益，2019年国家农业农村部、财政部、人力资源社会保障部联合印发《长江流域重点水域禁捕和建立补偿制度实施方案》，明确指出对渔民进行补偿，以激励渔民参与禁捕政策。

生态补偿是以保护生态系统服务功能、促进人与自然和谐共处为目的，运用多种手段，调节生态环境保护利益相关方的经济利益关系，并实现生态环境保护外部性内部化的一系列制度安排和政策措施[3]。作为一种经济手段，生态补偿在草原、森林、耕地等自然资源领域广泛应用，为禁捕生态补偿研究提供了参考[4-7]。补偿标准作为生态补偿的核心与难点问题，其科学性和可行性关系到生态补偿的公平和效率。近年来，关于生态补偿标准的研究，国内主要采用机会成本法、条件价值法以及假想市场法[8-11]来测算补偿额度[12,13]，其中受偿意愿和支付意愿主要基于补偿主客体之间的相互博弈，主观性较大；如刘子飞等，依托调研数据，测算出渔民参与禁捕的受偿额度，并通过赋权与加权的方法对补偿标准进行修正[14]；庞洁等运用条件价值法估算出鄱阳湖禁捕补偿标准，并构建函数模型对渔民受偿意愿进行修正，进而得到最低受偿额度[15]。国外主要侧重于用支付意愿法来分析农户的意愿及其影响因素，且尚未有学者对内陆湖禁捕生态补偿进行研究。如Alistair基于受访者的支付意愿来确定支付补偿额度，并未考虑其他影响因素[16]。Porras等的研究表明，孟加拉国的休渔生态补偿低于渔民的经济收益，并分析得出休渔政策信息的公开能提高渔民的受偿意愿[17]。

虽然这些研究为禁捕生态补偿提供了丰富的参考和借鉴，但目前基于渔民受偿意愿的禁捕生态补偿研究较少，没有针对补偿标准测算模型进行研究，而且当前我国禁捕生态补偿与渔民的受偿意愿联系也不够紧密。因此，文章以洪湖为例，从渔民受偿意愿的角度探讨禁捕生态补偿标准，并构建Binary Logistic模型分析渔民受偿意愿的影响因素，进而提出禁捕生态补偿的可行性建议。

1 理论框架与研究方法

1.1 效用理论

效用理论是指理性消费者如何分配商品和劳务，以追逐最大化效用的过程，因此，效用理论可作为研究消费者受偿意愿的理论基础[18]。效用是指消费者在拥有不同财富量的情况下，增加等量财富所获得的自我满足感[19]。经济学海克斯将消费者剩余（Consumer Surplus，CS）划分为补偿变化（Compensating Variation，CV）和等价变化（Equivalent Variation，EV）。如图1所示，假设Z为预算曲线，U为效用曲线，D为需求曲线，E为补偿需求曲线。假定渔民的初始效用为U0上的A点，现因禁捕政策的实施，导致鱼类产品X1的供给减少和价格上升，X2的价格保持不变，渔民的效用水平下降为U1上的B点，鱼类产品的消费数量由OM2降至OM1，减少的M1M2转化为生态服务的额外性，CV表示渔民恢复到禁捕政策前的效用水平时必须给予的最低补偿。

图1b为需求曲线，将图1a中均衡点A、B、C3点相对应地绘制到图1b的需求曲线上，横轴表示渔民对鱼类产品X1的需求，纵轴表示X1的价格P，A点的价格为P0，B点和C点的价格相同为P1。根据需求函数曲线D可知，需求曲线D左侧与纵轴相交以下的面积为禁捕政策实施后渔民的机会成本损失，需求曲线E左侧与纵轴相交以下的面积为渔民受偿意愿的大小。由图1可知，禁捕政策实施后渔民的机会成本损失小于禁捕后渔民的受偿意愿，因此在确定补偿标准时必须满足渔民的受偿意愿[20]。

1.2 研究方法

渔民受偿意愿的估计包括参数估计和非参数估计，通过参数估计法和等效用函数模型分别估计渔民参与禁捕的受偿意愿，探讨二者之间的差异，从而在一定程度上消除渔民受偿意愿的主观性。在此基础之上，利用Binary Logistic模型检验渔民受偿意愿的影响因素。

1.2.1 受偿意愿的非参数估计

在不考虑渔民的个体特征等相关变量影响下，通过调研渔民愿意接受的最低补偿金额。根据所采集的渔民受偿意愿，结合表达式计算渔民的受偿意愿值为：

式（1）中，Ai表示渔民选择的第i个意愿金额，Pi表示第i个意愿金额的概率。

1.2.2 受偿意愿的参数估计

通常情况下，利用非参数法得到的结果往往不够客观，因此需要采用等效用函数模型进行修正[21]。依据上述分析，CV可解释为渔民的受偿意愿。渔民的效用水平不仅受到禁捕政策变化W的影响，还受到个人经济社会特征S和不可控制因素ε变化的制约。因此，渔民的效用水平可表示为：U=U(W，S)+ε。当禁捕政策从W0变为W1时，为保持渔民的初始效用（U*），需要满足U*=U1-U0≥0。

1.3 函数模型的构建

假定Y=1代表渔民愿意参与禁捕，Y=0则表示渔民不愿意参与禁捕。C1表示渔民参与禁捕后的成本支出，C0表示渔民禁捕前的成本支出，Q0为渔民参与禁捕后获得的补偿，Q1为渔民参与禁捕前获得的补偿，S表示渔民的社会经济特征，ε为随机误差项，α、β、δ、φ为待估参数。则渔民参与禁捕和不愿参与禁捕的效用分别表示为：UY=1(S，C1，Q1，ε1)，UY=0(S，C0，Q0，ε0)。假定效用函数为线性函数，表达式为：

事实上，C0、C1和禁捕补偿Q0是既定常数，令α*=(α1-α0)+(δ1C1-δ0C0)，β*=(β1-β0)，则

当ε0=ε1，则渔民愿意参与禁捕的概率表达式为：

根据式（5）（6）可得：

渔民参与禁捕的情况有两种：愿意参与禁捕政策和不愿意参与禁捕政策两种情况，随机误差项服从Logistic分布，由此可推导出Logistic模型的线性表达为：

当渔民禁捕后的效用水平与初始效用水平保持不变或增加时，可估算出渔民的最低受偿意愿值为：

2 数据来源与变量设计

2.1 问卷设计与调查

调研问卷内容主要包括3部分：第一部分是渔民个体及家庭社会经济特征，收集受访渔民的个人特征、家庭特征、生产特征；第二部分是渔民对禁捕政策的认知，包括受访渔民对洪湖水生态环境变化的感知、对禁捕政策的认知以及禁捕政策满意度等；第三部分是渔民参与禁捕政策的受偿意愿。

2020年8月30日 至10月10日课题组在洪湖市和监利市进行入户问卷调查。调查样本渔场采取随机抽样方法确定，调研方式主要采取调研员与渔民面对面交谈，共发放问卷639份，获得有效问卷609份，问卷有效率95.31%。洪湖市涉及汊河镇、瞿家湾镇、螺山镇、新堤街道、滨湖街道、沙口镇6乡镇，22个渔场，监利市涉及桥市镇、汴河镇、棋盘乡3个乡镇，8个渔场（图2）。运用SPSS 19.0软件对调查数据进行信度检验和效度检验，检验结果显示克朗巴哈系数（Cronbachα）为0.887，说明调查问卷数据能够准确反应受访渔民的真实特征，效度检验得出KMO值为0.908，表明问卷数据效度性好。采用方差膨胀因子（VIF）对问卷数据进行多重共线性检验，结果表明VIF值范围为1.066～2.160，均远小于临界值10，变量间不存在强共线性问题，可进行回归分析。

图2 洪湖渔民禁捕研究区域位置

2.2 样本描述统计

样本统计分析表明（表1），主要是男性从事渔业捕捞，占比82.8%，年龄主要集中在41～60岁，占比51%。文化程度整体偏低，初中及以下文化程度占82.3%；家庭人口数为5～6人居多，占比41.5%；家庭人均年收入1.790 513万元，家庭养殖面积为1.24hm2(18.56亩)。不难发现，受访渔民呈现男性劳动力、人口结构老龄化、平均文化程度低等特点，这与捕捞业的高劳动强度、粗放等生产属性有关[22]。同时，受访渔民家庭平均收入较高、水产养殖面积大，说明水产养殖投入大、收益高。

2.3 变量设计

2.3.1 因变量

对渔民是否参与禁捕政策的度量，用Y=0表示渔民不愿意参与禁捕政策；用Y=1来表示渔民愿意参与禁捕政策。

2.3.2 自变量

通过实地调查情况，该文将影响洪湖渔民参与禁捕政策行为的影响因素归为渔民个体特征、家庭特征、生产特征、对禁捕政策的认知，共4个变量。（1）渔民个体特征变量:性别、年龄、文化程度、健康状况以及是否为村干部。（2）渔民家庭特征变量:家庭总人口、有效劳动力比、职业、人均收入。（3）渔民生产特征变量:渔业投入产出比、水产养殖面积、距离洪湖远近和生计方式。（4）对禁捕政策的认知变量：禁捕目的、禁捕影响、禁捕政策满意度、期望的补偿金额（表2）。

表1 受访渔民的基本情况

表2 解释变量设置及预期作用方向

3 结果与分析

3.1 禁捕生态补偿标准估算

3.1.1 补偿标准估算方法

（1）非参数估计：在不考虑受访渔民基本特征等相关变量的影响情况下，采用问卷调查直接询问渔民参与禁捕政策的最低受偿金额，得到其受偿意愿频率分布（表3），根据公式计算出渔民参与禁捕政策的受偿意愿为4.09万元/年。

表3 受偿意愿值的频率分布

（2）参数估计：在考虑受访渔民基本特征等相关变量的影响情况下，根据调研渔民禁捕受偿意愿的回归结果（表5），结合表5模型4得出各显著性变量回归系数和相应的Si均值代入等效用函数式（9）中，可计算出渔民参与禁捕政策的受偿意愿为3.56万元/年，即有效激励渔民参与禁捕政策的最低生态补偿标准。

（3）两种测算方法的比较。非参数估计法与参数估计法测算出的补偿金额相差0.53万元/年，估算结果表明，非参数估计下的受偿意愿较高，测算结果存在较大的主观性，所以非参数估计可以作为生态补偿标准的上限参考额度。通过参数估计法的估算，使得测算结果更加客观，可将其作为生态补偿标准的下限参考值。

3.1.2 补偿标准估算结果比较分析

为进一步探讨禁捕生态补偿的合理性，将估算结果与其他题组研究结果和2016年洪湖的补偿标准进行比较分析。

（1）与其他课题组测算结果的比较分析。就现有研究成果来看，关于禁捕生态补偿标准的测算较少（表4）。如刘子飞采取分层抽样方法对渔民的受偿意愿进行计算，得出渔民的受偿意愿为4.87万元/年，此外，通过补偿标准权重修正后得到补偿标准为2.56万元/年。庞洁通过条件价值法估算出渔民的受偿意愿值为3.98万元/年，经过函数模型修正后得出禁捕补偿标准为2.58万元/年。其他课题组与该文的估算方法和样本区有所差异，但同属于长江流域10年禁捕范畴内，且估算结果相差不大，研究结果能够相互佐证。

（2）与2016年洪湖的补偿标准的对比分析。2016年洪湖保护区开始新一轮的“大拆围”工作，共涉及到洪湖市、监利市的11个乡镇67个村、3 512户[23]，按照均值计算得到2016年洪湖禁捕补偿标准为5.2万元。采用参数估计法测算出的补偿标准与2016年补偿标准之间相差1.64万元。对此，从以下几个方面解释：首先，渔业捕捞是一项高劳动强度工作，受到年龄和身体健康状况的影响，渔民禁捕受偿意愿增强。其次，禁捕初期由于渔民对禁捕政策不了解，容易将自己的主观意愿融入到受偿意愿中，从而导致受偿意愿过高。最后，随着禁捕工作的持续推进，政府不断加大宣传力度，渔民对禁捕政策的接受程度也在提高。

表4 与其他课题组测算结果比较

3.2 渔民受偿意愿的影响因素分析

通过最大似然法对4个模型进行回归参数估计，并使用分层回归法对模型依次求解，结果见表5。表5分别列出依次纳入渔民个体特征变量（模型1）、渔民家庭特征变量（模型2）、渔民生产特征变量（模型3）、对禁捕政策认知变量（模型4）的分层Logistic模型回归结果。从检验效果来看，4个模型均达到1%的显著性水平，表明4个模型的拟合效果良好；模型的准确度从模型1的73.89%上升到模型4的89%，说明模型的预测准确度较高。

（1）个体特征对渔民参与禁捕政策的受偿意愿影响。受访渔民的年龄在4个模型中均通过了1%的显著性检验，且受偿意愿与年龄呈正相关，这与预期分析相反。结合调研数据发现，年龄与受偿意愿呈现非线性关系，当渔民年龄大于49岁，其年龄越大，受偿意愿越强；渔民年龄小于49岁时，情况相反。这是因为大多数的中年渔民外出务工能力弱，上岸后将面临生存困境，而50岁以上的渔民每月可领取一定的生活补贴，基本生活得到了保障。身体健康状况通过了5%水平上的显著性检验，且对渔民的受偿意愿具有负向影响，这与预期相符。渔业捕捞需要消耗大量的体力，常年捕鱼容易导致类风湿、血吸虫病等一系列疾病的发生，随着身体素质下降，渔民的受偿意愿就越强。

（2）家庭特征对渔民参与禁捕政策的受偿意愿影响。有效劳动力比在1%的水平上对渔民受偿意愿有显著的负向影响，这与预期影响方向相同。洪湖渔民多数世代以捕鱼为生，传统渔民家庭的绝大多数劳动力对捕鱼和围网养殖的依赖程度较高，如果选择上岸，家庭将完全丧失经济来源，因此，渔民家庭的有效劳动力占比越大，其受偿意愿就越低。家庭人口、家庭年均人收入和职业变量不显著。

（3）生产特征对渔民参与禁捕政策的受偿意愿影响。渔业投入产出比通过了1%的显著性检验，对渔民的受偿意愿有着负向显著影响。自20世纪80年代以来，洪湖的渔业资源衰退了80%以上，渔民捕鱼需要投入更多的成本，考虑到长远的生计问题，理性渔民愿意接受补偿。水产养殖面积通过1%的显著性检验，且偏回归系数为正，即水产养殖面积越大，渔民的受偿意愿就越强。渔民进行水产养殖，表明家庭成员有除捕鱼以外的生计方式，对捕鱼的依赖程度较低，其参与禁捕政策的意愿就会强烈一些。生计和生存方式的多样化成为渔民参与禁捕政策的关键影响因素。

表5 洪湖渔民禁捕受偿意愿模型回归

（4）禁捕政策认知程度对渔民参与禁捕政策的受偿意愿影响。禁捕政策认知、禁捕政策满意度均通过了1%的显著性检验，对渔民的受偿意愿具有正向影响，期望的补偿金额在5%的统计水平上对渔民的受偿意愿具有负向影响。在农村地区，渔民一般意识不到捕鱼会带来不利影响，因此渔民的受教育程度越高、政府对禁捕政策的宣传力度越大，其对政策的了解程度就越高，受偿意愿将会提高。而传统渔民往往会倾向于风险规避，因此，禁捕政策带来的损失越大，渔民需要的补偿越高，其受偿意愿就越低。综合渔民的满意度可以得出，禁捕生态补偿标准是影响渔民满意度的主要原因。

4 结论与政策启示

4.1 结论

根据2020年洪湖市和监利市609户渔民的实地调研，运用参数估计法和非参数估计法测算出禁捕生态补偿标准，并利用Binary Logistic模型对渔民的受偿意愿的影响因素进行了探讨，得出以下主要结论。

（1）渔民的受偿意愿可作为禁捕生态补偿标准的参考值。根据参数估计法，得到渔民的受偿意愿为元4.09万元/年，非参数估计法得到渔民的受偿意愿为3.56万元/年，可将这两个补偿额度作为湖北省禁捕生态补偿的动态调整区间。

（2）渔民参与禁捕政策的意愿受到个体特征、家庭特征、生产特征等因素共同影响，影响渔民的受偿意愿的因素极为复杂。随着“江若无鱼，人何以渔”理念的深入人心，渔民的个体特征变量和家庭特征变量因素的影响被大大削弱，生产特征和对禁捕政策的认知成为渔民接受禁捕政策的主要影响因素。

（3）生存和生计方式多样化、对禁捕政策的认知是影响渔民参与禁捕政策的关键原因。具体而言，生存和生计方式多样是渔民接受禁捕政策的诱导因素，渔民的生计方式越多，表明家庭收入对渔业捕捞的依赖程度越低，对禁捕政策了解程度越高，渔民参与禁捕政策的意愿就越强烈。

4.2 政策启示

（1）生态补偿优于生计补偿，动态调整生态补偿标准。生态补偿属于“绿箱政策”与禁捕的生态优先、绿色发展紧密相关，更有利于禁捕的示范和引导作用，因此，渔民禁捕补偿应该是生态补偿优于生计补偿。此外，应该根据渔民的个体、家庭和生态认知程度的差异性，动态的调整补偿区间。

（2）吸引多元主体参加补偿，优化渔民的可持续生计方式。简而言之，可引进社会资本开发洪湖的生态旅游资源，由企业来安置部分渔民的后续的生计问题。例如，洪湖的金湾花海和洪湖旅游港的建设提供了大量的就业岗位，为渔民提供了坚实的生活保障。

（3）积极宣传禁捕政策，提高生态认知水平。受访渔民均具有一定的环境保护意识，但超过51.4%受访渔民对禁捕政策的了解程度不高，因此，政府应加大对禁捕政策的宣传力度，并且对非法“偷、电、毒、炸”鱼和酷鱼滥捕等行为实施严厉的监管，使其真正理解“同饮长江水，共禁十年渔”的绿色发展理念。