基于CVM調查的主體功能區(qū)生態(tài)補償意愿研究

張 旋，全 良

（東北林業(yè)大學經濟管理學院，哈爾濱150040）

基于CVM調查的主體功能區(qū)生態(tài)補償意愿研究

張 旋，全 良

（東北林業(yè)大學經濟管理學院，哈爾濱150040）

選擇條件價值評估法對黑龍江省主體功能區(qū)進行生態(tài)補償意愿調查，建立二元離散選擇模型，以此來分析黑龍江省主體功能區(qū)的生態(tài)補償情況，得出生態(tài)補償實施過程中影響居民生態(tài)補償?shù)囊蛩?，計算生態(tài)補償支付額度，并總結生態(tài)補償?shù)恼系K。研究表明：在黑龍江省主體功能區(qū)生態(tài)補償實施過程中，居民的性別、年齡、文化程度、對生態(tài)補償以及環(huán)境重要性的了解程度的變動，都會對居民生態(tài)補償有所影響，而且計算得出居民的生態(tài)補償支付額度偏低，為357.04元/年，對此提出相應的對策建議。

條件價值評估法；Logit；生態(tài)補償

Abstract：Select the condition value evaluation method to investigate the ecological compensation willingness of the main function area of Heilongjiang province.Establish the binary discrete selection model and analyze the ecological compensation situation of the main function area in Heilongjiang province.Analyze the factors that influence the probability of ecological compensation in the implementation process of ecological compensation.Calculate the line of ecological compensation payment.Summarize the obstacles of ecological compensation.The study shows that the gender,age,culture level,level of understanding to ecological compensation and environmental importance have some effects on the willingness of ecological compensation in the implementation process of ecological compensation.And the calculation results show that the amount of ecological compensation payment is 357.04 yuan/year.Then according to the specific impact,put forward some suggestions.

Key words：Contingent Valuation Method（CVM）；Logit Model；payment for ecosystemservices

1 引言

隨著環(huán)境問題日益嚴峻，各國對生態(tài)環(huán)境的關注迅速增強，而我國將生態(tài)文明建設寫入了十八大報告中?，F(xiàn)階段，我國的生態(tài)補償以政府為主導[1]，主要采用轉移支付、設立專項生態(tài)補償基金等形式補償[2]，但這一機制下生態(tài)補償?shù)男实?，所以應在?yōu)化政府補償模式的基礎上，鼓勵和引導市場補償模式的發(fā)展，實現(xiàn)生態(tài)補償?shù)恼鲗Ш褪袌稣{節(jié)相結合的模式[3-4]，并且采用“誰受益，誰補償”的補償原則[5-8]。現(xiàn)有研究中顯示，現(xiàn)階段居民生態(tài)補償情況并不樂觀，所以在生態(tài)補償實施中過程中居民生態(tài)補償意愿的影響因素有哪些？如何提高居民生態(tài)補償意愿、支付意愿？這是生態(tài)補償有效實施的關鍵。黑龍江省擁有我國最大的國有林區(qū)，對我國的生態(tài)環(huán)境起著至關重要的作用，而且在2016年習近平總書記在第十二屆全國人大四次會議以及在黑龍江省考察結束時的講話中多次提到要加強黑龍江省生態(tài)文明建設，劃定生態(tài)保護紅線，加大環(huán)境治理力度，所以選擇林區(qū)以及林區(qū)周圍的居民進行隨機抽樣調查，研究黑龍江省生態(tài)功能區(qū)生態(tài)補償意愿情況?，F(xiàn)有研究中生態(tài)補償多數(shù)涉及流域、景區(qū)[9]、森林[10-11]等，少有針對具體主體功能區(qū)生態(tài)補償情況的研究，而且在研究方法的選擇上考慮到居民生態(tài)補償意愿是一個愿意或者不愿意的二元選擇問題，所以選擇二元離散型選擇模型。基于上述分析根據(jù)條件價值評估法收集數(shù)據(jù)，建立二元選擇離散Logit模型，分析黑龍江省主體功能區(qū)生態(tài)補償?shù)挠绊懸蛩?、障礙，為政府提高生態(tài)補償意愿和生態(tài)補償支付意愿提供參考。

2 材料與方法

2.1 調研方法

基于CVM對黑龍江省林區(qū)居民隨機抽樣調查，最終選擇5個區(qū)域進行問卷發(fā)放，發(fā)放問卷250份，回收有效問卷210份，回收率為84%。條件價值法是目前流行的一種對具有無形效益公共物品的價值進行估計的方法，在1963年Davis首次提出并將其用于森林生態(tài)補償?shù)难芯縖12]，發(fā)展至今，條件價值評估法（CVM）主要被應用于生態(tài)經濟領域[13]。如王勇等[14]利用CVM收集數(shù)據(jù)，計算出有支付意愿的岷江流域居民對岷江上游森林生態(tài)補償平均支付意愿為每戶每年44元；劉超等[15]利用CVM對江西省礦區(qū)森林景觀的經濟價值進行了估價；張旋等[16]基于CVM問卷調查，研究居民生態(tài)補償?shù)挠绊懸蛩?。條件價值評估法原則下的問卷主要包括：被調查者的基本信息、對生態(tài)補償?shù)恼J知情況、生態(tài)補償支付意愿和受償意愿。

2.2 分析方法

Logit模型是一種離散型選擇模型，也被稱為“分類評定模型”或“邏輯回歸”。離散型選擇模型是在1860年由費希納在進行動物條件二元反射研究中首次提出，沃納于1962年首次將其應用于經濟研究[17]。此后，離散型選擇模型得到快速發(fā)展，廣泛應用于社會學、心理學、計量經濟學等多個領域，旨在揭示決策或選擇結果等一些離散型因變量與影響因素之間的因果關系，并可用于預測。研究中調查所獲得的數(shù)據(jù)包含離散型數(shù)據(jù)，而且所研究的因變量為只有兩種選擇的使用0和1表示的變量，故建立二元選擇模型Logit模型對黑龍江省生態(tài)功能區(qū)生態(tài)補償意愿進行研究。

梳理總結已有文獻，發(fā)現(xiàn)在現(xiàn)有的生態(tài)補償意愿研究中，學者通常將居民的基本特征如性別、年齡、職業(yè)性質、文化程度、家庭年收入、收入來源等，生態(tài)補償?shù)恼J知情況如生態(tài)補償了解程度、對環(huán)境現(xiàn)狀的看法、環(huán)境重要性的等因素引入，作為生態(tài)補償?shù)挠绊懸蛩囟ㄐ曰蚪⒛Ｐ投糠治銎鋵ι鷳B(tài)補償?shù)挠绊懸蛩?。地域不同，其社會文化背景便不同，進而居民對事物的看法就會有所差異。借鑒已有研究中選取的自變量結合調研所選擇區(qū)域的特點，建立Logit模型，并根據(jù)檢驗統(tǒng)計量不斷調整模型，得到最終模型，且其涉及的變量及其定義如表1所示。

?

根據(jù)解釋變量建立Logit模型為：

其中y*是生態(tài)補償意愿y的估計值。

研究中Logit模型選用的是最大似然估計法，而模型是否與實際情況相吻合的判斷指標主要有[18]：①系數(shù)的z統(tǒng)計量與其伴隨概率。z統(tǒng)計量的伴隨概率P小于顯著水平α，表示其所對應的解釋變量對被解釋變量有顯著的影響，反之，影響不顯著。②LR統(tǒng)計量。原假設為各個因素的系數(shù)均為0，即各因素對因變量無顯著影響。③Hosmer-Lemeshow統(tǒng)計量。Hosmer-Lemeshow的原假設為模型完全充分擬合，其通過因變量的實際值和擬合值分組比較，若兩者之間的差異較大，拒絕原假設，認為擬合不夠充分；若其伴隨概率大于顯著性水平則不能拒絕原假設，可認為模型對實際情況的擬合效果較佳。④Andrews統(tǒng)計量。其伴隨概率小于顯著性水平，則表明模型整體擬合效果較好。H-L統(tǒng)計量與Andrews統(tǒng)計量對原假設的判斷結果決定于檢驗水平的大小。⑤預測平均絕對百分比誤差MAPE。若預測平均絕對百分比誤差MAPE大于10，則表明Logit模型的預測效果一般。

3 結果分析

3.1 調查樣本的描述性統(tǒng)計

選擇生態(tài)功能區(qū)的核心區(qū)域為研究調研區(qū)域，而林區(qū)內的工作人員以男性為主，所以在所調查的居民中男性受訪者約占3/4；年齡分布在41～50歲的占49%，20～30歲的僅占10%；被調查者中初高中文化程度的占到44.3%，本科及本科以上的占到1/5，總體文化程度偏低；在被訪者對生態(tài)補償?shù)恼J知情況不理想，有1/5的受訪者表示對生態(tài)補償非常了解，近一半的受訪者表示對生態(tài)補償不了解甚至一無所知；大于1/3的受訪者認為生態(tài)環(huán)境的好壞與自己的生活并無關系；有生態(tài)補償意愿的受訪者占受訪者總數(shù)的3/5；對于生態(tài)補償零意愿的受訪者表示造成生態(tài)補償零意愿的主要原因為擔心支付的金額并不能達到改善或者停止破壞環(huán)境的效果，而且有補償意愿的居民其支付意愿并不高，愿意每年支付500元以上的僅為10%。總體而言：受訪者對生態(tài)補償了解程度低，補償意愿不理想，而且補償支付意愿也不高。

3.2 Logit模型回歸系數(shù)估計與檢驗

經過一系列的修正，以及根據(jù)H-L統(tǒng)計量、Andrews統(tǒng)計量以及平均絕對百分比誤差MAPE等檢驗指標的大小對多個模型的擬合效果進行比較，最終得到模型如表2所示。從表2中各個影響因素系數(shù)的z-統(tǒng)計量以及z-統(tǒng)計量的伴隨概率得出：在0.05的顯著性水平下，各系數(shù)z-統(tǒng)計量的伴隨概率均小于0.05，說明文化程度X3、家庭年收入X4、生態(tài)補償認知情況X5、環(huán)境的認知情況X6均通過了顯著性檢驗，即表明各個因素對生態(tài)補償意愿均有顯著影響，而且比較各系數(shù)發(fā)現(xiàn)家庭年收入對生態(tài)補償意愿的影響最小。

?

根據(jù)表2的結果，將Logit模型整理為:

模型整體擬合優(yōu)度檢驗結果顯示：LR統(tǒng)計量值較大，其伴隨概率等于0.000 0，小于顯著性水平0.05，而且H-L統(tǒng)計量相應概率為0.284 2，大于顯著性水平0.05，Andrews統(tǒng)計量的伴隨概率為0.000 0，小于顯著性水平。根據(jù)檢驗統(tǒng)計量的伴隨概率與檢驗水平的比較結果得出：模型的整體通過檢驗，即模型整體擬合度高，適用于分析黑龍江省林區(qū)居民對生態(tài)功能區(qū)生態(tài)補償意愿的研究；再者，將樣本觀測值分為10組，10組中預測值與實際觀測值的H-L統(tǒng)計量值只有2個大于1，其余的均小于1，表明預測數(shù)與實際數(shù)的差異較小，進而說明模型的擬合效果良好，預測準確率高；平均絕對百分比誤差MAPE等于9.328 9，小于10，再次驗證了模型的預測效果良好。

3.3 主體功能區(qū)生態(tài)補償情況分析

第一，性別和年齡未通過檢驗，即性別和年齡對生態(tài)補償意愿無顯著的影響，這是源于時代的發(fā)展使得男女在生態(tài)補償上的思想差異并無顯著差異，而年齡更多的是對見識有所影響，對生態(tài)補償?shù)挠绊懖⒉伙@著。再者，根據(jù)研究建立的模型特點：二元選擇模型中的系數(shù)不代表自變量對因變量的邊際影響，僅僅可以根據(jù)系數(shù)的符號判斷影響的方向。從模型系數(shù)符號可以得出：同等情況下，隨著文化程度的提高，對于事物的理解、接受能力提高，社會責任感增強，故而生態(tài)補償意愿的概率隨之提高，將受訪者以文化程度分組，發(fā)現(xiàn)在受訪者中小學及小學以下文化程度的居民有生態(tài)補償意愿額的僅占該文化程度組的7%左右，高中文化程度的受訪者中有生態(tài)補償意愿的居民占所在組的78%，本科文化程度的占所在組的81.6%，研究生及以上文化程度的占所在組91.7%；家庭收入對生態(tài)補償意愿有正向影響，但影響程度最小，家庭收入在更大程度上影響著支付意愿的大小，建立交叉表顯示：在非零意愿的被訪者中，家庭收入的高低與支付意愿的大小呈正相關關系，即家庭年收入越高的居民，愿意支付的金額越多；生態(tài)補償認知情況對生態(tài)補償意愿的影響程度最大，環(huán)境與生活關系密切程度的認知情況對生態(tài)補償意愿也存在較大的正向影響，根據(jù)意識決定行為這一哲學理論可以解釋這一現(xiàn)象，只有充分認識到事物的本質，才會為之付諸行動，只有當被訪者充分了解生態(tài)補償，以及認識到環(huán)境與自己的生活息息相關，更要認識到生態(tài)補償不僅是國家、政府以及企業(yè)的責任，也是每個居民的責任；同樣，生態(tài)補償?shù)氖芤嬲卟粌H是政府、企業(yè)，居民個體也是生態(tài)補償?shù)氖芤嬲摺?/p>

第二，根據(jù)Logit模型的原理，對模型中的系數(shù)取反對數(shù)得出機會比率。從機會比率的大小可以得出：在其他條件不變的情況下：居民的生態(tài)補償?shù)恼J知程度每上升一個水平，其產生生態(tài)補償意愿的可能性增大7倍；居民認知里環(huán)境與生活的密切程度每提高一個層次，其生態(tài)補償意愿的可能性提高3倍；居民收入的提高，對生態(tài)補償意愿產生的可能性的影響不大，但對生態(tài)補償支付意愿影響較大，整理數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)在有補償意愿的居民中，隨著收入的增加，其支付意愿增加。

第三，整理調研數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)：在有補償意愿的居民中其支付意愿并不高，支付意愿主要集中于500元以下，而愿意支付金額在100元以下的居民數(shù)占有支付意愿總人數(shù)的27.34%，而愿意支付500元以上的占1/5。非零支付意愿的期望值為357.04元/年。

4 結論與建議

4.1 結論

文化程度、家庭年收入、生態(tài)補償認知情況、環(huán)境與生活關系的認知情況對居民生態(tài)功能區(qū)的生態(tài)補償意愿均有影響。文化程度、家庭年收入、生態(tài)補償認知程度、環(huán)境與生活關系的認知程度對生態(tài)補償認知情況的變動對生態(tài)補償意愿產生的可能性影響最大；收入對生態(tài)補償?shù)挠绊懖淮?，但對支付意愿有明顯的正影響。整體而言，生態(tài)補償意愿不理想，支付意愿亦偏低，而且據(jù)調研數(shù)據(jù)顯示造成生態(tài)補償意愿低的另一個重要的原因為：居民擔心自己進行了補償卻無法達到自己所期待的效果，生態(tài)環(huán)境并未有所改善，破壞行為沒有被制止。

4.2 建議

根據(jù)以上分析，主體功能區(qū)的生態(tài)補償情況不理想，生態(tài)補償意愿、支付意愿均偏低，對此提出如下四點對策建議：

第一，擴大宣傳內容，加大宣傳力度。logit模型結果顯示，生態(tài)補償認知程度的提高對生態(tài)補償意愿產生的可能性影響幅度最大，但是居民對生態(tài)補償?shù)牧私獬潭炔⒉桓?；再者，居民對生態(tài)環(huán)境重要性認識程度低，大于1/3的受訪者認為生態(tài)環(huán)境的好壞與自己沒有關系，以至于居民并不認為自己需要對生態(tài)環(huán)境進行補償，大于1/2的居民認為生態(tài)補償?shù)呢熑沃黧w為政府與企業(yè)；最后，居民在短期內看不到生態(tài)補償?shù)男Ч?，也是其不愿意進行補償?shù)脑蛑?。所以在生態(tài)補償宣傳過程中，不僅要加大宣傳力度，還要擴大宣傳的內容，讓居民了解生態(tài)環(huán)境的重要性以及生態(tài)環(huán)境與生活的密切程度，生態(tài)補償?shù)倪\行機制和流程，消除居民的顧慮，提高居民生態(tài)補償意識，增強居民的責任感。

第二，對于教育的投入不僅是資金方面的投入，還應該加強有關政策法規(guī)的監(jiān)督。首先，要加強教育設施的資金投入，保障教育的實施；再者，適齡兒童在九年義務教育階段的有受教育權利和義務，不得剝奪其受教育的權利，也不可以任其不履行其相應義務。通過加強對教育的資金投入，加強監(jiān)管，提高教育質量，進而提高居民整體文化程度。

第三，在實施生態(tài)補償時，可以有選擇性的動員。針對居民對生態(tài)補償?shù)膽B(tài)度，有選擇性的對居民進行宣傳動員，以使投入發(fā)揮最大的效益，減少不必要的投入。

第四，開辦職業(yè)培訓機構，提高居民的勞動力能力。提高居民的勞動能力，進而提高勞動力的競爭力，提高居民的收入，進而可以提高生態(tài)補償意愿，最重要的是可以提高支付意愿。

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［責任編輯：鹿 鳴］

Study on Ecological Compensation of Main Function Area Based on CVM Investigation

ZHANGXuan，QUANLiang
（College ofEconomics and Management，Northeast ForestryUniversity，Harbin 150040,China）

F205

A

1673-5919（2017）04-0020-04

10.13691/j.cnki.cn23-1539/f.2017.04.005

2017-06-04

張旋（1991-），女，山西朔州人，碩士研究生。

全良（1971-），男，山東費縣人，副教授，博士。研究方向：技術創(chuàng)新及管理，產業(yè)發(fā)展及演化。