生態(tài)補(bǔ)償對(duì)北京市延慶區(qū)農(nóng)村就業(yè)及環(huán)境的影響分析

劉寶印 杜洪燕 趙姜

摘 要 以北京市延慶區(qū)為例，采用調(diào)查數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，建立生態(tài)補(bǔ)償在農(nóng)戶層面的作用機(jī)制模型，旨在通過(guò)深入分析生態(tài)補(bǔ)償?shù)纳鷳B(tài)效應(yīng)和生計(jì)效應(yīng)，進(jìn)一步明確生態(tài)補(bǔ)償與生態(tài)環(huán)境之間的內(nèi)在作用機(jī)制，進(jìn)而促進(jìn)生態(tài)補(bǔ)償在現(xiàn)實(shí)中更好地發(fā)揮作用。借助Baron的實(shí)證檢驗(yàn)方法，研究生態(tài)補(bǔ)償、非農(nóng)就業(yè)與農(nóng)藥投入之間的直接與間接作用。結(jié)果表明：1）非農(nóng)就業(yè)戶以較多的農(nóng)藥代替勞動(dòng)力投入，目前的生態(tài)管護(hù)項(xiàng)目通過(guò)抑制非農(nóng)就業(yè)，間接減少農(nóng)藥投入;2）平原造林項(xiàng)目通過(guò)改變項(xiàng)目地塊的種植結(jié)構(gòu)，直接減少原有地塊的農(nóng)藥投入;3）退耕還林項(xiàng)目對(duì)非農(nóng)就業(yè)和農(nóng)藥投入的影響均不顯著。最后列出了根據(jù)已有研究結(jié)論得到的三點(diǎn)啟示。

關(guān)鍵詞 生態(tài)補(bǔ)償;非農(nóng)就業(yè);農(nóng)藥;直接效應(yīng);間接效應(yīng)

中圖分類(lèi)號(hào)：F323.22;F328 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A DOI：10.19415/j.cnki.1673-890x.2021.22.018

中國(guó)的“生態(tài)補(bǔ)償”與國(guó)際上的“生態(tài)服務(wù)付費(fèi)（PES，payment for ecosystem services）”概念相似，前者的概念和范圍更加廣泛。2020年，國(guó)家發(fā)展和改革委員會(huì)發(fā)布的《生態(tài)保護(hù)補(bǔ)償條例（公開(kāi)征求意見(jiàn)稿）》，將生態(tài)補(bǔ)償定義為“采取財(cái)政轉(zhuǎn)移支付或市場(chǎng)交易等方式，對(duì)生態(tài)保護(hù)者因履行生態(tài)保護(hù)責(zé)任所增加的支出和付出的成本，予以適當(dāng)補(bǔ)償?shù)募?lì)性制度安排?！边@一概念的明確，表明國(guó)家對(duì)生態(tài)補(bǔ)償關(guān)注的重點(diǎn)從資金的來(lái)源轉(zhuǎn)向資金使用的效果[1]。然而，近年來(lái)我國(guó)農(nóng)戶層面的生態(tài)補(bǔ)償項(xiàng)目資金仍存在使用不夠精準(zhǔn)、激勵(lì)作用不強(qiáng)等突出問(wèn)題。針對(duì)這一現(xiàn)實(shí)問(wèn)題，本文以北京市延慶區(qū)為例，采用調(diào)查數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，建立生態(tài)補(bǔ)償在農(nóng)戶層面的作用機(jī)制模型，旨在通過(guò)深入分析生態(tài)補(bǔ)償?shù)纳鷳B(tài)效應(yīng)和生計(jì)效應(yīng)，進(jìn)一步明確生態(tài)補(bǔ)償與生態(tài)環(huán)境之間的內(nèi)在作用機(jī)制，進(jìn)而促進(jìn)生態(tài)補(bǔ)償在現(xiàn)實(shí)中更好地發(fā)揮作用。

1? 文獻(xiàn)回顧及分析框架

目前農(nóng)戶層面的生態(tài)補(bǔ)償項(xiàng)目實(shí)施方式主要有兩種，一種是將農(nóng)業(yè)用地轉(zhuǎn)變?yōu)樯鷳B(tài)用地，另一種是設(shè)置生態(tài)管護(hù)崗位[2]。第一種生態(tài)補(bǔ)償項(xiàng)目的實(shí)施方式會(huì)通過(guò)改變作物種植結(jié)構(gòu)，導(dǎo)致原有地塊的農(nóng)藥投入發(fā)生變化，即直接的生態(tài)效應(yīng)。而第二種則會(huì)引發(fā)家庭就業(yè)決策的變化，即生計(jì)效應(yīng);同時(shí)由于農(nóng)業(yè)投工量與農(nóng)藥投入之間具有替代關(guān)系[3]，家庭就業(yè)決策的變化也會(huì)間接引起農(nóng)藥投入的變化，即間接的生態(tài)效應(yīng)（見(jiàn)圖1）。

現(xiàn)有研究大多數(shù)聚焦于直接生態(tài)效應(yīng)和生計(jì)效應(yīng)，對(duì)間接生態(tài)效應(yīng)的關(guān)注較少。與生態(tài)補(bǔ)償對(duì)農(nóng)藥投入的直接影響不同的是，生態(tài)補(bǔ)償對(duì)非農(nóng)就業(yè)的影響方向具有不確定性。一些研究證明生態(tài)補(bǔ)償有助于優(yōu)化農(nóng)村就業(yè)結(jié)構(gòu)，促進(jìn)非農(nóng)就業(yè)[4-5];但是，同樣也有部分研究認(rèn)為生態(tài)補(bǔ)償項(xiàng)目對(duì)非農(nóng)就業(yè)的促進(jìn)作用不顯著，甚至?xí)?dǎo)致剩余勞動(dòng)力的增多[6-7]。同生態(tài)補(bǔ)償項(xiàng)目對(duì)非農(nóng)就業(yè)的影響類(lèi)似，非農(nóng)就業(yè)對(duì)農(nóng)藥投入的影響方向也沒(méi)有一致的研究結(jié)論。一方面，部分學(xué)者認(rèn)為非農(nóng)就業(yè)會(huì)導(dǎo)致農(nóng)業(yè)生產(chǎn)規(guī)模減小，從而減少農(nóng)藥的投入，進(jìn)而減少農(nóng)業(yè)生產(chǎn)對(duì)生態(tài)環(huán)境的破壞[8-10];另一方面，也有部分學(xué)者認(rèn)為非農(nóng)就業(yè)會(huì)導(dǎo)致農(nóng)村勞動(dòng)力減少，剩余勞動(dòng)力為保證產(chǎn)量只能大量增加化肥、農(nóng)藥等的投入[11]。

通過(guò)上述分析可以發(fā)現(xiàn)，除生態(tài)補(bǔ)償對(duì)農(nóng)藥投入的直接影響外，生態(tài)補(bǔ)償對(duì)非農(nóng)就業(yè)的影響方向和非農(nóng)就業(yè)對(duì)農(nóng)藥投入的影響方向均有一定的不確定性，即生態(tài)補(bǔ)償除直接生態(tài)效應(yīng)趨好外，其生計(jì)效應(yīng)和間接生態(tài)效應(yīng)的趨向皆不確定。此外，現(xiàn)有研究主要是根據(jù)研究需要選取其中一種生態(tài)補(bǔ)償項(xiàng)目，分別研究其生態(tài)效應(yīng)或生計(jì)效應(yīng)，沒(méi)有研究者注意到這兩方面的研究是否具有某種關(guān)系，是否可以整合起來(lái)。因此，本文選取北京市延慶區(qū)作為案例，并選用Baron的實(shí)證檢驗(yàn)方法，對(duì)三者之間的關(guān)系進(jìn)行進(jìn)一步的分析，進(jìn)而檢驗(yàn)生態(tài)項(xiàng)目的生計(jì)效應(yīng)和間接生態(tài)效應(yīng)。

2? 數(shù)據(jù)來(lái)源與研究方法

2.1? 數(shù)據(jù)來(lái)源

考慮到近年來(lái)生態(tài)補(bǔ)償項(xiàng)目實(shí)施方式的多樣性，研究選取北京市延慶區(qū)作為案例地點(diǎn)。該區(qū)位于官?gòu)d水庫(kù)和密云水庫(kù)上游，在北京市的生態(tài)涵養(yǎng)區(qū)和京津冀北部水源涵養(yǎng)功能區(qū)內(nèi)，其中京津冀北部水源涵養(yǎng)功能區(qū)是全國(guó)63個(gè)重要生態(tài)功能區(qū)之一。由于生態(tài)功能定位和北京市政府強(qiáng)大的財(cái)力支持，延慶區(qū)近年來(lái)實(shí)施了一系列的生態(tài)補(bǔ)償項(xiàng)目。從農(nóng)戶層面來(lái)看，一類(lèi)是退耕還林、平原造林等土地類(lèi)生態(tài)補(bǔ)償項(xiàng)目，一類(lèi)是對(duì)從事護(hù)林、護(hù)水和保潔等生態(tài)管護(hù)工作的人員進(jìn)行補(bǔ)償?shù)纳鷳B(tài)管護(hù)項(xiàng)目。

采用分層隨機(jī)抽樣的方法，以鄉(xiāng)鎮(zhèn)作為分層依據(jù)，在每個(gè)鄉(xiāng)鎮(zhèn)隨機(jī)抽取2個(gè)村進(jìn)行問(wèn)卷調(diào)查，共得到30個(gè)村649戶農(nóng)戶的觀測(cè)值。在被選出的樣本村，根據(jù)戶主花名冊(cè)，由隨機(jī)數(shù)確定第一個(gè)被選中的農(nóng)戶，然后根據(jù)等距抽樣的方法選取其他的農(nóng)戶。調(diào)查員同時(shí)與一家之主或多個(gè)家庭成員進(jìn)行約2個(gè)小時(shí)的訪談，以收集問(wèn)卷數(shù)據(jù)。由于一些文化程度較低的農(nóng)民對(duì)商品的外包裝有深刻的記憶，所以為了獲得更準(zhǔn)確的農(nóng)藥數(shù)據(jù)，調(diào)查人員在訪問(wèn)一個(gè)村莊時(shí)，首先調(diào)查該村莊附近的農(nóng)資分銷(xiāo)點(diǎn)，了解相關(guān)商品的銷(xiāo)售情況，對(duì)產(chǎn)品進(jìn)行拍照，并制作價(jià)格清單。

2.2? 模型設(shè)定和變量選取

為了檢驗(yàn)生態(tài)補(bǔ)償項(xiàng)目的生計(jì)效應(yīng)和間接生態(tài)效應(yīng)，文章選用最常用的實(shí)證檢驗(yàn)方法，即由Baron提出的三步曲：影響變量影響被解釋變量;影響變量影響中間變量;控制中間變量以后，影響變量對(duì)被解釋變量的作用消失了，或是明顯減小了[12]。Baron方法具有操作簡(jiǎn)單、易于理解和解釋的特點(diǎn)。結(jié)合研究區(qū)的實(shí)際情況，對(duì)影響變量、被解釋變量和控制變量選取如下。

被解釋變量的選取上，模型使用農(nóng)戶家庭在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中的農(nóng)藥支出，而不使用投入量的折純量，原因有兩點(diǎn)：1）調(diào)查樣本主要是小農(nóng)戶。小農(nóng)戶更加關(guān)注農(nóng)藥在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中的防治作用，而對(duì)環(huán)境友好的關(guān)注較少，因此小農(nóng)使用農(nóng)藥的差異主要是投入量的差異，而不是產(chǎn)品本身的環(huán)境友好性的差異。2）中國(guó)加入WTO后，農(nóng)藥價(jià)格基本趨于一致[13]。同一產(chǎn)品在不同地區(qū)的價(jià)格差異主要是由于運(yùn)輸成本和倉(cāng)儲(chǔ)成本的差異所致[13]。因此，對(duì)于同一地區(qū)的同一產(chǎn)品，購(gòu)買(mǎi)支出和投入金額是非常有代表性的。最終模型加入農(nóng)戶在化肥和農(nóng)藥上的總支出的對(duì)數(shù)值作為被解釋變量。

關(guān)鍵解釋變量的選取上，主要有農(nóng)戶是否非農(nóng)就業(yè)及其生態(tài)補(bǔ)償項(xiàng)目參與情況：1）家庭第一產(chǎn)業(yè)收入大于第二、三產(chǎn)業(yè)收入的農(nóng)戶即為農(nóng)業(yè)就業(yè)戶，反之則為非農(nóng)就業(yè)戶，最終模型加入農(nóng)戶是否非農(nóng)就業(yè)的虛擬變量作為中間變量。2）生態(tài)補(bǔ)償項(xiàng)目參與情況，主要是指相關(guān)項(xiàng)目涉及的土地面積和家庭人口數(shù)。

控制變量的選取上，農(nóng)戶收入、農(nóng)藥價(jià)格、農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格、農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力供給、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)規(guī)模、復(fù)種指數(shù)、氣候條件、病蟲(chóng)害、農(nóng)業(yè)機(jī)械化水平等均納入考查范圍：1）由于區(qū)域之間的農(nóng)藥和農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格是收斂的[13]，對(duì)于橫截面數(shù)據(jù)，可以假定在同一年的橫截面數(shù)據(jù)中農(nóng)民面臨著相同的產(chǎn)品價(jià)格，因此模型未考慮價(jià)格因素。2）根據(jù)消費(fèi)需求的非線性特征，將上一年的家庭總收入和上一年的家庭總收入的平方項(xiàng)同時(shí)作為控制變量。3）農(nóng)業(yè)勞動(dòng)是所有家庭成員共同承擔(dān)的。在控制農(nóng)民是否為非農(nóng)業(yè)就業(yè)的情況下，經(jīng)濟(jì)和生活與家庭融為一體的農(nóng)戶數(shù)量可以反映該家庭的農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力供給。4）農(nóng)業(yè)生產(chǎn)規(guī)模由家庭實(shí)際耕種的耕地和林地面積來(lái)衡量。5）本研究假設(shè)同一村莊的復(fù)種指數(shù)、農(nóng)業(yè)機(jī)械化水平、氣候條件和病蟲(chóng)害是相同的，因此加入村莊虛擬變量來(lái)控制這些差異。此外，該模型還添加了平均年齡、平均年齡的平方、平均受教育年限、性別結(jié)構(gòu)和平均健康狀況作為控制變量。

根據(jù)上述選定的相關(guān)變量，參考Baron的方法，最終的模型設(shè)定為模型（1）（2）（3）。綜合三個(gè)模型中三類(lèi)生態(tài)補(bǔ)償項(xiàng)目的系數(shù)估計(jì)結(jié)果，如果某一生態(tài)補(bǔ)償項(xiàng)目類(lèi)型對(duì)應(yīng)的系數(shù)估計(jì)結(jié)果在三個(gè)模型中均顯著，則這種類(lèi)型的生態(tài)補(bǔ)償項(xiàng)目具有直接的作用，并且通過(guò)非農(nóng)業(yè)就業(yè)，對(duì)農(nóng)藥支出有間接影響;如果模型（1）（2）中與某類(lèi)型生態(tài)補(bǔ)償項(xiàng)目相對(duì)應(yīng)的系數(shù)估計(jì)結(jié)果顯著，而在模型（3）中不顯著，則該類(lèi)型的生態(tài)補(bǔ)償項(xiàng)目?jī)H對(duì)農(nóng)藥支出產(chǎn)生直接影響，間接影響為零;如果與某種類(lèi)型的生態(tài)補(bǔ)償項(xiàng)目相對(duì)應(yīng)的系數(shù)估計(jì)結(jié)果在模型（2）中不顯著，而在模型（1）（3）中顯著，則表明該類(lèi)型的生態(tài)補(bǔ)償項(xiàng)目?jī)H對(duì)農(nóng)藥支出具有間接影響，直接影響為零。

相關(guān)變量的含義和描述性統(tǒng)計(jì)列于表1。

3? 結(jié)果與分析

對(duì)于模型（1）（2）來(lái)說(shuō)，被解釋變量是離散值0與連續(xù)數(shù)據(jù)的組合，符合歸并數(shù)據(jù)的特征。如果模型存在歸并，則所有觀測(cè)值或子樣本數(shù)據(jù)（僅包含農(nóng)藥支出的樣本數(shù)據(jù)）的OLS估計(jì)都是非均勻估計(jì)量?？朔巳秉c(diǎn)的方法是使用Tobit模型進(jìn)行估算。在Tobit模型中，所解釋的變量是離散分布和連續(xù)分布的混合分布，并且假定誤差項(xiàng)服從正態(tài)分布。為了檢驗(yàn)正態(tài)性，可以將Tobit模型的最大似然估計(jì)的一階條件視為某個(gè)矩條件，并且可以基于此條件矩進(jìn)行檢驗(yàn)。如果誤差項(xiàng)不滿足正態(tài)分布的假設(shè)，則Tobit估計(jì)仍然是非均勻估計(jì)。解決此問(wèn)題的更好方法是使用更可靠的半?yún)?shù)估計(jì)。歸并最小絕對(duì)離差法CLAD可用于解決半?yún)?shù)估計(jì)問(wèn)題。CLAD不需要假定正態(tài)分布，并且CLAD可以使離差的絕對(duì)值之和最小。由于它不是平方項(xiàng)，因此受極值的影響較小?？傮w而言，CLAD是一種更可靠的方法，即使在非正態(tài)和異方差的情況下，也可以獲得一致的估計(jì)。如果Tobit模型設(shè)定正確，則Tobit和CLAD的估計(jì)結(jié)果基本一致。對(duì)于模型（3）來(lái)說(shuō)，解釋的變量是虛擬變量，因此更適合使用二進(jìn)制Logit模型進(jìn)行估計(jì)。所有模型的估計(jì)結(jié)果列于表2。表2分別報(bào)告了模型（1）（2）的Tobit和CLAD的估計(jì)結(jié)果，以及模型（3）的普通標(biāo)準(zhǔn)誤和穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤的估計(jì)結(jié)果。

平原造林項(xiàng)目的估算結(jié)果在模型（1）（2）中顯著為負(fù)，但在模型（3）中不顯著，表明平原造林項(xiàng)目對(duì)非農(nóng)業(yè)就業(yè)的影響不顯著，并且對(duì)農(nóng)藥支出顯示為直接影響。原因可能是與種植其他農(nóng)作物相比，林木的農(nóng)藥施用強(qiáng)度較低，而政府可能直接承擔(dān)相關(guān)費(fèi)用。退耕還林項(xiàng)目在三個(gè)模型中均不顯著，說(shuō)明退耕還林項(xiàng)目沒(méi)有對(duì)農(nóng)戶的非農(nóng)就業(yè)和農(nóng)藥支出產(chǎn)生顯著影響。在模型（2）中，非農(nóng)業(yè)就業(yè)的估計(jì)結(jié)果顯著為正，表明在控制農(nóng)業(yè)生產(chǎn)規(guī)模和其他因素的條件下，非農(nóng)業(yè)就業(yè)家庭在農(nóng)藥上的花費(fèi)要高于農(nóng)業(yè)就業(yè)家庭。原因可能是，與具有相同農(nóng)業(yè)生產(chǎn)規(guī)模的農(nóng)業(yè)就業(yè)家庭相比，非農(nóng)業(yè)就業(yè)家庭的農(nóng)業(yè)工作時(shí)間更少，傾向于使用更多的農(nóng)藥以節(jié)省時(shí)間和勞動(dòng)力，并確保農(nóng)產(chǎn)品的產(chǎn)量。

生態(tài)管護(hù)項(xiàng)目在模型（2）中不顯著，在模型（1）（3）中顯著為負(fù)，說(shuō)明生態(tài)管護(hù)項(xiàng)目對(duì)農(nóng)藥支出的影響，完全取決于其通過(guò)非農(nóng)就業(yè)而產(chǎn)生的間接效應(yīng)，最終表現(xiàn)為負(fù)向的影響。生態(tài)管護(hù)項(xiàng)目限制了農(nóng)戶的非農(nóng)就業(yè)，原因可能是這種補(bǔ)償方法還不是充分就業(yè)的一種形式，參加該項(xiàng)目后，農(nóng)民將調(diào)整其就業(yè)決定以參加其他勞動(dòng)，以進(jìn)一步獲得收入并充分利用家庭的勞動(dòng)力。其他非農(nóng)業(yè)勞動(dòng)通常對(duì)勞動(dòng)者的勞動(dòng)時(shí)間有更嚴(yán)格的要求，勞動(dòng)者不能同時(shí)照顧。但是，農(nóng)業(yè)勞動(dòng)對(duì)工人一天的工作時(shí)間沒(méi)有嚴(yán)格的要求，農(nóng)業(yè)勞動(dòng)可能成為參與家庭的就業(yè)決定，并且農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力可以在一定程度上替代農(nóng)藥投入。所以生態(tài)管護(hù)項(xiàng)目通過(guò)抑制農(nóng)戶的非農(nóng)就業(yè)，間接減少農(nóng)藥投入。

4? 結(jié)論與啟示

本文利用位于重點(diǎn)生態(tài)功能區(qū)北京市延慶區(qū)的649戶農(nóng)戶的調(diào)查數(shù)據(jù)，借助Baron的實(shí)證檢驗(yàn)方法和OLS、Logit、Tobit、CLAD等估計(jì)方法，從生態(tài)和生計(jì)兩個(gè)方面，研究了生態(tài)補(bǔ)償與生態(tài)環(huán)境之間的內(nèi)在作用機(jī)制。結(jié)果表明：1）非農(nóng)就業(yè)戶以較多的農(nóng)藥代替勞動(dòng)力投入，目前的生態(tài)管護(hù)項(xiàng)目通過(guò)抑制非農(nóng)就業(yè)，間接減少農(nóng)藥投入;2）平原造林項(xiàng)目通過(guò)改變項(xiàng)目地塊的種植結(jié)構(gòu)，直接減少原有地塊的農(nóng)藥投入;3）退耕還林項(xiàng)目對(duì)非農(nóng)就業(yè)和農(nóng)藥投入的影響均不顯著。

根據(jù)已有的研究結(jié)論，得到三點(diǎn)啟示：1）如果政府僅僅追求特定的生態(tài)恢復(fù)效果，例如森林覆蓋率的提高、水土保持、生物多樣性的保護(hù)等，而沒(méi)有考慮生態(tài)補(bǔ)償在促進(jìn)農(nóng)民增收和減貧等方面的多目標(biāo)性等，或者為了防止生態(tài)補(bǔ)償?shù)膶?shí)施影響農(nóng)民的生計(jì)，那么首先考慮從林地實(shí)施生態(tài)補(bǔ)償項(xiàng)目是一個(gè)合理的選擇。2）直觀來(lái)看，平原造林項(xiàng)目在直接減少農(nóng)藥投入方面非常有效，但是農(nóng)耕地在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和農(nóng)村地區(qū)中具有基礎(chǔ)性作用，因此，應(yīng)該警惕平原造林工程可能帶來(lái)的剩余勞動(dòng)力增加、糧食產(chǎn)量下降等一系列問(wèn)題。3）應(yīng)該清楚地認(rèn)識(shí)到，雖然目前的生態(tài)管護(hù)項(xiàng)目對(duì)間接減少農(nóng)藥投入有一定的作用，但如果農(nóng)民不愿意放棄他們耕種的土地，那么生態(tài)管護(hù)項(xiàng)目的參與者還是會(huì)加大農(nóng)藥投入。

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（責(zé)任編輯：丁志祥）