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    基于農(nóng)戶受償意愿的退耕還林生態(tài)補償研究

    2018-10-30 10:28:22皮泓漪張萌雪夏建新
    關(guān)鍵詞:標(biāo)值投標(biāo)受訪者

    皮泓漪,張萌雪,夏建新

    (中央民族大學(xué)生命與環(huán)境科學(xué)學(xué)院,北京 100081)

    20世紀(jì)后半葉大規(guī)模的森林砍伐和過度的坡地農(nóng)耕被認(rèn)為是中國生態(tài)環(huán)境被破壞的主要原因[1-2],而1998年的特大洪災(zāi)引起了人們對于植被破壞的關(guān)注,為此我國于1999年開始實施退耕還林,通過坡耕地植樹種草來防治水土流失、修復(fù)土地沙化。截至2013年,第一輪退耕還林共完成退耕面積0.298億hm2,直接涉及3 200萬農(nóng)戶、1.24億農(nóng)民;而生態(tài)文明建設(shè)的大力推進(jìn)又促使2014年新一輪退耕還林的重新啟動。作為世界上最大的生態(tài)工程[3-4],退耕還林影響和改變了數(shù)以千萬計農(nóng)戶傳統(tǒng)的生產(chǎn)方式,因此農(nóng)戶的積極參與是工程得以順利開展的重要基礎(chǔ)。

    在生態(tài)環(huán)境保護(hù)項目中,生態(tài)補償作為一種與參與主體建立起的穩(wěn)定的激勵相容的契約關(guān)系,能有效地激勵其參與積極性,是政策成功實施的關(guān)鍵[3,5]。退耕還林實施后,根據(jù)區(qū)域、還林種類和時間差別,農(nóng)戶的退耕行為均得到了相應(yīng)額度的補償,但一成不變的補償標(biāo)準(zhǔn)使得退耕還林生態(tài)補償?shù)姆e極作用隨著時間的變化越來越小[6]。因此,學(xué)者從農(nóng)戶參與工程的成本損失和退耕還林的生態(tài)效益等客觀方面去核算新的補償標(biāo)準(zhǔn),以便為農(nóng)戶的環(huán)境友好行為提供更為合理的生態(tài)補償額度[7-9]。在生態(tài)-經(jīng)濟(jì)-社會復(fù)合系統(tǒng)中,生態(tài)補償不應(yīng)只關(guān)注成本與效益問題,也應(yīng)關(guān)注異質(zhì)化參與主體的偏好,重視主觀意愿、生計策略與環(huán)境保護(hù)之間的關(guān)系[10]。農(nóng)戶作為退耕還林的參與主體,他們的生態(tài)補償意愿是其對自身生計策略、環(huán)境認(rèn)知與國家政策接納性之間的綜合反映,在一定程度上能夠反映他們參與工程的真實意愿。但農(nóng)戶異質(zhì)性的影響使得其個人意愿和偏好在退耕還林生態(tài)補償中考慮得不多,僅有少數(shù)研究關(guān)注農(nóng)戶的受償意愿及心理預(yù)期水平[11-13]。2014年之后全面開展新一輪退耕還林并提高了補償標(biāo)準(zhǔn),同時第一輪退耕還林補償陸續(xù)到期,這一時期農(nóng)戶的工程參與積極性直接影響著退耕還林工程的有效開展與可持續(xù)發(fā)展,這也使得在兩輪退耕還林交錯期開展農(nóng)戶對于退耕還林生態(tài)補償?shù)囊庠秆芯烤透鼮橹匾R虼?,以寧夏涇源縣為例,筆者采用雙邊界二分式條件價值評估法研究農(nóng)戶參與退耕還林的生態(tài)補償意愿,以期為退耕還林生態(tài)補償?shù)耐晟铺峁┙梃b與參考。

    1 研究區(qū)概況

    涇源縣位于寧夏回族自治區(qū)最南部、六盤山自然保護(hù)區(qū)腹地,地處黃土高原西部、六盤山東麓,是國家級貧困縣之一,下轄7個鄉(xiāng)鎮(zhèn),共11萬余人,其中近90%為農(nóng)業(yè)人口。該地區(qū)為黃土高原丘陵溝壑區(qū),49.5%的國土面積為水土流失區(qū)域(不包括六盤山林區(qū)),是我國重要的水土保持地區(qū)。為防治水土流失、保護(hù)環(huán)境,涇源縣從2000年開始“自上而下”的退耕還林,采取“政府連片劃定,農(nóng)民自愿參加”的方式,將2.1萬hm2的陡坡耕地或沙化嚴(yán)重的耕地用于生態(tài)造林;2015年涇源縣新一輪退耕還林重新啟動,如今縣域林地面積已達(dá)到近800 km2,森林覆蓋率達(dá)到48.5%。

    2 數(shù)據(jù)來源與研究方法

    2.1 數(shù)據(jù)來源

    2017年8月,課題組就涇源縣農(nóng)戶參與退耕還林工程的生態(tài)補償意愿進(jìn)行了實地調(diào)研。根據(jù)Scheaffer抽樣公式[14](抽樣誤差為5%,2016年涇源縣農(nóng)戶超過2萬戶)確定樣本為401。在預(yù)調(diào)研基礎(chǔ)上進(jìn)行問卷調(diào)整,然后根據(jù)當(dāng)?shù)赝烁€林的實施情況及農(nóng)戶分布情況,在縣政府工作人員及當(dāng)?shù)叵驅(qū)У慕ㄗh下選擇了4個鄉(xiāng)鎮(zhèn)作為調(diào)研區(qū)域。采取分層隨機(jī)抽樣方法,從每個鄉(xiāng)鎮(zhèn)隨機(jī)抽取4個行政村(每個鄉(xiāng)鎮(zhèn)行政村數(shù)量大致相等,約為15個),各村隨機(jī)入戶進(jìn)行問卷調(diào)查,且每個村保證問卷量20~30份。問卷調(diào)查以戶為單位展開,采取入戶面對面訪談形式,共發(fā)放問卷410份,收回有效問卷398份,有效率95%。

    問卷分為3部分:(1)農(nóng)戶的環(huán)境認(rèn)知及對退耕還林政策的了解程度;(2)農(nóng)戶參與退耕還林的意愿及期望的最低補償額度;(3)受訪者的社會經(jīng)濟(jì)特征。第二部分中二分式條件價值評估的估值問題是調(diào)查問卷的核心內(nèi)容,按單位面積退耕地年度補償標(biāo)準(zhǔn)共設(shè)置了8組投標(biāo)方案。其設(shè)置以2輪退耕還林政策補助標(biāo)準(zhǔn)為基礎(chǔ):第1輪退耕還林北方地區(qū)還生態(tài)林的補助標(biāo)準(zhǔn)(包含生活補助)為2 400元·hm-2,2007年后減半為1 350元·hm-2;新一輪退耕還林補助(包括種苗費用)平均每年為4 500元·hm-2。同時,考慮到貨幣面值及現(xiàn)實情況,3 000元之內(nèi)以750元為一增加梯度值,最低投標(biāo)值為750元·hm-2;其后以300元為一增加梯度值, 最高投標(biāo)值為4 800元·hm-2。

    2.2 雙邊界二分式條件價值評估法

    條件價值評估法(contingent valuation method,CVM)是在假想市場構(gòu)建的前提下,通過問卷調(diào)查,直接詢問參與者使用或保護(hù)環(huán)境物品或服務(wù)的最大支付意愿(willingness to pay,WTP),或者失去特定環(huán)境物品或服務(wù)時期望的最小補償意愿(willingness to accept,WTA)。WTP/WTA引導(dǎo)技術(shù)是CVM法的關(guān)鍵內(nèi)容[15],主要包括開放式、支付卡式和二分式。雙邊界二分式CVM通過雙邊界二分式問卷模擬市場交易中的討價還價過程,可以獲得受訪者更為真實合理的意愿情況。當(dāng)研究對象的產(chǎn)權(quán)明晰時,要求受訪者放棄該物品時適于使用WTA[16],而WTA也在類似情景中得以應(yīng)用[12,17-18]。

    雙邊界二分式引導(dǎo)技術(shù)是在前期調(diào)查基礎(chǔ)上設(shè)定一系列初始投標(biāo)值(即受償意愿值),然后在問卷調(diào)查中隨機(jī)抽取某一投標(biāo)值,調(diào)查受訪對象對該標(biāo)值“是”或“否”的態(tài)度。隨后,根據(jù)受訪者的回答情況,選擇一個較低或較高標(biāo)值進(jìn)行二次提問,從而獲得受訪對象的真實受償意愿。在WTA調(diào)查中,設(shè)初始投標(biāo)值為To,若受訪者回答“是”,則第二次詢問較低標(biāo)值Tl;若回答“否”則第二次詢問較高標(biāo)值Th。因此,雙邊界二分式問卷會產(chǎn)生4種回答結(jié)果:“是-是(y-y)”、“是-否(y-n)”、“否-是(n-y)”、“否-否(n-n)”。

    假設(shè)受訪對象的回答會受社會經(jīng)濟(jì)變量和投標(biāo)值影響,則:

    y=α0+βxi+cT+ε。

    (1)

    式(1)中,y為虛擬變量,表示受訪者回答結(jié)果,y=1(是)或0(否);xi為社會經(jīng)濟(jì)變量;T為投標(biāo)值;ε為擾動項;α0、β、c為參數(shù)。

    用yyi、yni、nyi、nni分別表示受訪者可能的回答情況,若受訪者回答“是-是”,則yyi=1,yni=nyi=nni=0,其他情況依次類推,4種回答的概率分別為Pyy、Pyn、Pny、Pnn,則

    (2)

    (3)

    (4)

    (5)

    利用最大似然估計法建立投標(biāo)值與4種回答概率之間的函數(shù)關(guān)系,為

    (6)

    利用上式可計算出參數(shù)α、β、c。當(dāng)WAT≥0時,根據(jù)Hanemann等推導(dǎo)的公式可計算出受訪者的平均受償意愿[19, 20],公式為

    (7)

    3 結(jié)果與討論

    3.1 樣本特征及參與意愿

    研究區(qū)受訪者中男性比例遠(yuǎn)大于女性,這可能是由調(diào)研過程中所顯示的農(nóng)村男性的家庭主導(dǎo)地位所決定。農(nóng)村青壯年勞動力大量外出務(wù)工及中老年農(nóng)民留守家中使得受訪者年齡偏大,集中在41~70歲,平均年齡為51.5歲,且整體受教育水平偏低(表1)。研究區(qū)農(nóng)戶對于退耕還林的參與度很高,僅有4.5%的樣本農(nóng)戶未參與過該工程。經(jīng)過第1輪退耕還林的密集實施之后,農(nóng)戶現(xiàn)有耕地面積較少,但耕地越少的農(nóng)戶對退耕還林的參與積極性越高。退耕還林兼具著促進(jìn)農(nóng)村產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整的任務(wù),這也使得涇源縣傳統(tǒng)的糧食作物種植逐漸轉(zhuǎn)向于牧草、苗木等經(jīng)濟(jì)作物種植,單位面積土地收益增加,而大面積的集中種植使得這種收益的累加效應(yīng)更明顯,因而耕地面積大的農(nóng)戶更傾向于繼續(xù)經(jīng)營耕地,其退耕積極性也較小。除此之外,性別、文化程度和家庭收入也成為影響農(nóng)戶參與退耕還林的主要因素。

    受訪農(nóng)戶的環(huán)境意識及其對退耕還林政策的認(rèn)知是影響農(nóng)戶退耕意愿及受償意愿的重要因素。農(nóng)戶對于當(dāng)?shù)氐沫h(huán)境保護(hù)問題反應(yīng)積極,44.3%的受訪者關(guān)心當(dāng)?shù)氐沫h(huán)境保護(hù)問題,還有13.4%的農(nóng)戶非常關(guān)心,但有一半以上農(nóng)戶對退耕還林政策的認(rèn)知呈消極狀態(tài)(表2),這說明雖然農(nóng)民有較強(qiáng)的環(huán)境保護(hù)意識,但對于退耕還林這一環(huán)境保護(hù)政策并不了解,處于被動執(zhí)行而不求了解的狀態(tài)。這一現(xiàn)象反映了當(dāng)?shù)赝烁€林政策宣傳力度尚不夠,作為參與主體的農(nóng)民并不了解政策實施的真正目的,而僅限于一般行政命令的被動執(zhí)行。對于兼顧保護(hù)與發(fā)展雙重目的的退耕還林工程來說,工程的長期效益重于短期實施狀態(tài),建立在政策了解基礎(chǔ)上的農(nóng)戶積極主動參與比行政命令強(qiáng)制執(zhí)行的效果更好。

    在398戶受訪農(nóng)戶中,87.2%的農(nóng)戶愿意參與退耕還林工程,僅52戶拒絕參與。農(nóng)戶抗議的原因主要包括兩方面:一是現(xiàn)有耕地面積小,為維持家庭正常運行而拒絕參與,占44%;二是擔(dān)心補償標(biāo)準(zhǔn)的不合理及參與過程的不公平,占48%。工程初期“連片劃定”的退耕方式是農(nóng)戶退耕還林高參與率的主要原因之一,同時1 500 kg·hm-2的糧食補助較之于退耕初期農(nóng)戶正常的土地經(jīng)營收入更加穩(wěn)定,這也使得農(nóng)戶積極參與退耕還林。但隨著耕地經(jīng)營方式的改變及土地經(jīng)營收入的提高,退耕補助對農(nóng)戶的吸引力越來越小,而且各種原因而致的退耕補助“非足額發(fā)放”問題亦被受訪者所擔(dān)心。因此,目前農(nóng)戶對退耕還林的參與意愿要低于初期的工程參與率。拒絕參與的受訪者普遍認(rèn)為,當(dāng)年老體弱無力外出務(wù)工時,耕地才是生計所托,失去耕地則失去了農(nóng)民賴以生存的根基。因此,公平合理的補償標(biāo)準(zhǔn)及健全的社會福利是維持農(nóng)戶退耕還林積極性的重要因素。

    表1樣本基本特征描述

    Table1Basicstatisticalcharacteristicsofthesamples

    變量變量分類 樣本數(shù)/人比例/%參與比/%特征描述性別男 26165.790.0男性參與愿意高于女性女13734.381.6年齡≤25歲 112.890.9年齡與參與意愿之間關(guān)系不26~40歲9523.990.5明顯41~55歲14235.584.456~70歲10927.588.1≥71歲4110.385.4文化程度小學(xué)及以下 32782.485.3文化程度越高的農(nóng)戶其參與初中 5714.194.6比例越高高中及以上 143.5100.0耕地面積<0.13 hm214636.887.7耕地面積越少的農(nóng)戶其參與0.13~0.67 hm2 22055.486.8比例越高>0.67 hm2327.884.3退耕面積0 hm2 184.588.9初次退耕情況與參與意愿間0.03~0.33 hm214335.888.7亦無明顯關(guān)系>0.33~1.00 hm216842.383.3> 1.00 hm26917.492.8家庭年收入≤1萬元 4812.189.6除年收入1萬元以下外,家庭>1~2.5萬元17343.383.7收入情況與參與意愿成正比>2.5~4萬元11629.287.1>4~7萬元4912.493.9>7萬元123.0100

    表2樣本農(nóng)戶環(huán)境、政策認(rèn)知

    Table2Environmentalcognitionandpolicyrecognitionofthesamples

    受訪者的環(huán)境、政策認(rèn)知 統(tǒng)計結(jié)果占比/%非常同意同意不確定不同意十分不同意是否關(guān)心本地的環(huán)境保護(hù)問題13.444.315.419.37.6是否了解退耕還林政策2.315.329.043.310.1退耕還林能有效保護(hù)環(huán)境5.520.121.242.111.1退耕補助可以有效改善農(nóng)民生活15.21.126.741.415.6為保護(hù)環(huán)境,是否愿意參與退耕還林87.212.8

    3.2 受償意愿及補償方式

    按照雙邊界二分式CVM原理,問卷調(diào)查過程中隨機(jī)抽取初始標(biāo)值,并使每組投標(biāo)方案數(shù)量基本均衡,在二分式引導(dǎo)技術(shù)下對農(nóng)戶的受償意愿情況進(jìn)行統(tǒng)計(表3)。受訪者對于最低標(biāo)值750元·hm-2的接受概率為4.6%,對最高標(biāo)值4 800元·hm-2的接受概率為84.8%,標(biāo)值區(qū)間涵蓋了大多數(shù)受訪者的受償意愿,標(biāo)值設(shè)計較為合理。除方案2與方案6外,受訪者對初始標(biāo)值第一回答為“是”的概率明顯高于“否”的概率,這說明農(nóng)戶參與退耕還林的補償預(yù)期不是很高。這一現(xiàn)象與當(dāng)?shù)氐沫h(huán)境現(xiàn)狀有關(guān),調(diào)研中農(nóng)戶反映,2000年開始的大規(guī)模退耕還林提高了當(dāng)?shù)氐纳指采w率,同時也使得野生動物也逐漸增多,而野生動物對農(nóng)作物的破壞使得近山耕地農(nóng)作物種植收益減少,因而只要予以合理補償,農(nóng)戶均愿意將這部分耕地用于植樹種草。

    表3投標(biāo)方案及其受償意愿分布情況

    Table3BiddingproposalsanddistributionofWAT

    投標(biāo)方案初始標(biāo)值/(元·hm-2)較低標(biāo)值/(元·hm-2)較高標(biāo)值/(元·hm-2)回答結(jié)果占比/%是-是是-否否-是否-否11 500 7502 2504.663.6031.822 2501 5003 00018.415.815.850.033 0002 2503 30039.428.83.028.843 3003 0003 60058.116.13.222.653 6003 3003 90044.817.212.125.963 9003 6004 20020.825.014.639.674 2003 9004 50038.521.325.015.284 5004 2004 80045.536.33.015.2

    在補償方式的選擇上,68.8%的農(nóng)戶選擇現(xiàn)金補償,13.3%和10.9%的受訪者分別選擇工作機(jī)會及技術(shù)培訓(xùn),剩下7%的農(nóng)戶選擇低息小額貸款,這是由于多數(shù)農(nóng)戶認(rèn)為現(xiàn)金補償有利于減少補償執(zhí)行過程中的耗損,更為公平合理。同時研究還顯示,補償方式的選擇具有明顯的年齡差異性,即接受現(xiàn)金補償農(nóng)戶的平均年齡為54歲,選擇低息小額貸款及技術(shù)培訓(xùn)農(nóng)戶的平均年齡均為49歲,而選擇工作機(jī)會農(nóng)戶的平均年齡為44歲。這種差異性是由農(nóng)民勞動能力及生計策略不同所造成:年長農(nóng)民的年齡限制了他們對于新的生計方式的追求,因而更傾向于以保守的方式獲得穩(wěn)定的收入;而年輕農(nóng)民更多考慮的是未來的生活出路及收入增加,因而有效的生計資本和生存能力更為重要,也就更傾向于通過工作機(jī)會、技術(shù)培訓(xùn)、貸款等方式來創(chuàng)造持續(xù)的更高收入,以解決長遠(yuǎn)生計問題。

    3.3 農(nóng)戶最小WTA的計算與驗證

    農(nóng)戶的受償意愿受社會經(jīng)濟(jì)條件影響,在實地調(diào)研基礎(chǔ)上,參考前人研究成果[18,20],在農(nóng)戶受償意愿的logistic模型中引入性別、年齡、文化程度、家庭年收入、耕地面積、家庭是否有長期疾病患者、對退耕還林補償滿意與否及對退耕還林政策的了解程度8個變量。運用SPSS 19.0軟件對問卷結(jié)果進(jìn)行l(wèi)ogistic回歸分析,得出回歸系數(shù)(表4)。

    表4模型參數(shù)估計結(jié)果

    Table4Estimatedparametersofthemodel

    變量變量解釋回歸系數(shù)P值常數(shù)項0.5680.561T投標(biāo)值0.0060.016X1性別:男=1,女=00.0770.792X2年齡:1=≤25歲,2=26~40歲,3=41~55歲,4=56~70歲,5=≥71歲0.0680.636X3文化程度:1=小學(xué)及以下,2=初中,3=高中及以上-0.6630.012X4家庭年收入:1=≤1萬元,2=>1~2.5萬元,3=>2.5~4萬元,4=>4~7萬元,5=>7萬元-0.1830.188X5耕地面積:1=0~0.13 hm2,2=>0.13~0.67 hm2,3=>0.67 hm2-0.2150.333X6是否有長期疾病患者:1=是,0=否-0.6480.017X7對退耕還林補償滿意與否:1=滿意,0=不滿意0.6060.026X8對退耕還林政策的了解程度:1=完全不了解,2=不太了解,3=一般,4=了解,5=非常了解0.2070.168

    在Hosmer-Lemeshow(H-L)擬合優(yōu)度檢驗中,H-L統(tǒng)計量為8.584,P值為0.379>0.05,模型擬合優(yōu)度較好。同時,在LR統(tǒng)計量和McFadden R-squard統(tǒng)計量上,顯著性水平通過統(tǒng)計檢驗,且模型預(yù)測能力為73%,表明該模型在該地區(qū)農(nóng)戶退耕受償意愿分析中是有效的。由此,可得到受訪者WTA的logistic模型:LogitP=0.568+0.006T+0.077X1+0.068X2-0.663X3-0.183X4-0.215X5-0.648X6+0.606X7+0.207X8。

    由模型回歸結(jié)果可知,投標(biāo)值對農(nóng)戶受償意愿的影響呈顯著的正相關(guān)性,即補償額度越高,農(nóng)戶對于退耕還林的參與積極性越高,與理論預(yù)期相一致。在社會經(jīng)濟(jì)變量中,受訪者文化程度對農(nóng)戶受償意愿為顯著負(fù)相關(guān)影響,文化程度越高的農(nóng)民接受投標(biāo)的可能性越小,相應(yīng)地受償意愿越高。文化程度高的農(nóng)民更傾向于通過經(jīng)濟(jì)作物種植等高收益的種植方式來經(jīng)營耕地,因而接受退耕還林投標(biāo)值的可能性較小。受訪家庭是否有長期疾病患者與其受償意愿也呈顯著負(fù)相關(guān),有長期疾病患者的家庭更希望通過耕地經(jīng)營獲得持續(xù)收入,因而對投標(biāo)值接受可能性小,其受償意愿就更高。對現(xiàn)有退耕還林補償?shù)臐M意度與其受償意愿呈顯著正相關(guān),即對現(xiàn)有退耕補償標(biāo)準(zhǔn)滿意者所期望的受償意愿較低,反之則較高,與實際情況相一致。對生態(tài)補償?shù)臐M意程度不僅影響著農(nóng)戶的受償意愿,更影響著農(nóng)戶參與及維護(hù)工程的積極性,進(jìn)而影響工程的長期可持續(xù)性[21]。

    根據(jù)式(7),并利用表4中的數(shù)據(jù)計算出受訪農(nóng)戶參與退耕還林的WTA為3 180元·hm-2。與新一輪退耕還林3 600元·hm-2(不含900元·hm-2的種苗費)的現(xiàn)金補償標(biāo)準(zhǔn)相比,研究區(qū)農(nóng)戶受償意愿低于政策補償標(biāo)準(zhǔn),這說明新一輪退耕還林補償能夠滿足多數(shù)農(nóng)戶的補償預(yù)期,因而能有效發(fā)揮生態(tài)補償?shù)募钭饔茫岣咿r(nóng)戶參與積極性。與文獻(xiàn)[13]相比,雖然研究區(qū)相似,但農(nóng)戶受償意愿數(shù)據(jù)差異性明顯,數(shù)據(jù)獲取方式的不同是造成這種差異的主要原因。在條件價值評估中,開放式引導(dǎo)技術(shù)雖易獲取數(shù)據(jù),但容易出現(xiàn)極值情況,所獲數(shù)據(jù)易偏大,而雙邊界二分式引導(dǎo)技術(shù)可以模擬市場交易過程,通過討價還價將農(nóng)戶的WTA降到更為真實合理的程度。

    實地調(diào)查顯示,20%的農(nóng)戶在退耕補償停發(fā)后會考慮以不同的形式復(fù)耕,而這一比例低于部分學(xué)者的相關(guān)研究[22]。研究區(qū)畜牧業(yè)的大力發(fā)展使得青貯玉米、紫花苜蓿等青飼料的市場需求變大,這也使得耕地經(jīng)營的收益增加。對于農(nóng)民來說,種植青飼料比退耕更劃算,在退耕補償逐漸減小甚至趨無的情況下,部分農(nóng)戶就可能將一部分易墾退耕地再次復(fù)耕。因此,退耕補償是農(nóng)戶保持退耕還林的主要激勵因素,它在退耕還林長期效益的維護(hù)中依然有著重要作用[12]。

    4 結(jié)論

    研究以涇源縣為例,運用雙邊界二分式CVM核算了農(nóng)戶參與退耕還林的受償意愿,并用logistic模型分析了農(nóng)戶受償意愿的影響因素。研究顯示,87.2%的受訪農(nóng)戶愿意參與退耕還林工程,預(yù)期接受的最小生態(tài)補償標(biāo)準(zhǔn)為3 180元·hm-2。在補償方式選擇上,68.8%的農(nóng)戶選擇現(xiàn)金補償,而且補償方式的選擇具有明顯的年齡差異性,即年長農(nóng)民傾向于現(xiàn)金補償,年輕農(nóng)民更傾向于低息小額貸款、技術(shù)培訓(xùn)及工作機(jī)會。在農(nóng)戶WAT影響因素分析中,受訪者文化程度、家庭是否有長期疾病患者及對退耕補助是否滿意顯著影響著WAT,前兩者呈負(fù)相關(guān),后者呈正相關(guān)。

    根據(jù)研究區(qū)的實際情況,在第一輪退耕還林成果鞏固而新一輪退耕還林大力推進(jìn)的交錯期,應(yīng)進(jìn)一步完善退耕還林生態(tài)補償,以更好地發(fā)揮其激勵作用,促進(jìn)退耕還林的可持續(xù)發(fā)展。首先,根據(jù)區(qū)域還生態(tài)林特點及后續(xù)收益甚微的實際情況,尋求合適的方法將農(nóng)戶退耕還林的部分生態(tài)貢獻(xiàn)納入補償范圍,適當(dāng)提高補償標(biāo)準(zhǔn)。同時,實行多樣化的補償方式,根據(jù)農(nóng)民需求,將多種補償方式組合進(jìn)行綜合補償,尤其加大智力補償范圍,提升農(nóng)民再次就業(yè)或創(chuàng)業(yè)的能力,以實現(xiàn)補償效果的可持續(xù)性。其次,針對區(qū)域耕地面積有限,但農(nóng)業(yè)人口多的現(xiàn)狀,鼓勵多樣化的就業(yè)方式以提高農(nóng)民收入,減輕耕地壓力。一方面,通過勞動技能培訓(xùn)、務(wù)工機(jī)會介紹等將一部分剩余勞動力向區(qū)外的工業(yè)和服務(wù)業(yè)中轉(zhuǎn)移;另一方面,根據(jù)地區(qū)特點及發(fā)展方向,大力發(fā)展諸如養(yǎng)殖、旅游等區(qū)域特色產(chǎn)業(yè),提高土地收益率的同時,將農(nóng)戶對耕地的部分依賴轉(zhuǎn)移到對林地的依賴上來。最后,還應(yīng)根據(jù)受訪農(nóng)民環(huán)境保護(hù)意識強(qiáng)、政策知曉性差的特點,加強(qiáng)退耕還林政策的宣傳與引導(dǎo),使農(nóng)民了解退耕政策與當(dāng)?shù)丨h(huán)境保護(hù)和社會發(fā)展之間的關(guān)系,將政策實施內(nèi)化于地區(qū)發(fā)展、家園維護(hù)之中,實現(xiàn)合理退耕,積極維護(hù)退耕成果,從而促進(jìn)退耕還林的長期可持續(xù)發(fā)展。

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