生態補償有助于脫貧攻堅嗎？
——基于重點生態功能區轉移支付的準自然實驗研究

李一花 李 佳

(山東大學 經濟學院，山東 濟南 250100)

一、引言與文獻綜述

改革開放以來，我國經濟取得了高速發展，但同時也付出了高額的環境成本和生態惡化的代價。為保障經濟可持續發展和改善社會福利水平，2010年國務院正式下發《全國主體功能區規劃》，賦予不同國土空間以優先開發、重點開發、限制開發和禁止開發的功能，并對限制開發和禁止開發的地區分步實施生態補償轉移支付制度。隨著經濟社會發展和全面建成小康社會任務的推進，生態補償被賦予了新的使命。2018年國務院扶貧辦、財政部等6個部門聯合發布了《生態扶貧工作方案》，明確表示要發揮生態補償在精準減貧、精準脫貧中的作用，實現脫貧攻堅與生態文明建設的雙贏。因此深入分析生態補償的減貧效果和減貧機制是打贏脫貧攻堅戰的題中應有之義。

關于生態與貧困的關系，一些學者認為，生態脆弱區往往也是貧困人口集中的區域，生態補償是實現減貧目標的有力工具。Grieg-Gran et al.(2005)理論分析了拉丁美洲的森林環境服務生態補償政策，發現該政策對當地居民收入有正向影響。Alix-Garcia et al.(2015)實證分析發現，生態補償的實施降低了土地損失，并產生了積極的減貧效應。Wang et al.(2017)基于經濟模型分析發現生態補償可以減輕社會經濟的不平等從而達到減貧效果。此外，學者們還對生態補償的減貧機制進行了研究。Zilberman et al.(2008)發現生態補償政策的實施會通過支付農戶補償金和提高農作物價格的方式，提高農戶總收入。Ola et al.(2019)研究發現加強對生態補償資金的監管和提高補償水平，有利于改善生態補償的績效。國內學者對生態補償的研究集中于其環境治理效應，而對其減貧效應的研究相對較少。王立安等(2009b)從理論層面提出了西部地區“農戶生計資本測量指標體系”，用以衡量生態補償實施前后貧困居民生計資本變化情況，為以后實證測算奠定基礎。李國平等(2014)以陜西省為例，實證分析發現重點生態功能區轉移支付的實施可以改善縣域環境質量，提高生態資源規模。

與上述觀點相反，一些學者認為，生態補償是為改善環境而實施的政策，減貧不應被列為政策目標。Adams et al.(2004)認為生態補償和減貧是兩個完全不同的方面，如果刻意做到兩樣兼顧，會使得生態補償制度失效。Wunder(2008)、Muradian et al.(2013)認為與政府減貧目標相比，生態補償計劃的減貧效果較弱，且減貧目標的加入會使得生態補償的環境改善失去效率。王立安等(2009a)認為我國生態補償的減貧策略在實踐上仍有許多問題需要深化，如土地權屬問題。吳樂等(2017)實證分析發現當前標準下的生態補償政策對農戶的長期收入有負向影響，生態補償制度并不能達到減貧效果。

梳理已有文獻，本文發現，目前對生態補償制度的減貧效應研究具有以下三個特點：其一，研究多集中于國外，國內學者對生態補償的研究起步較晚，且集中于其環境改善效果的研究，與貧困結合的較少。其二，學者們對生態補償減貧效應的實證分析大多基于個別地區數據進行，覆蓋面有限，代表性不足。其三，生態補償制度和居民貧困狀況之間存在顯著的雙向因果關系，實證分析中極易引發內生性問題，但已有的實證研究鮮有考慮到這一問題，導致實證結果可能存在誤差。基于以上分析，本文采用重點生態功能區轉移支付制度數據，運用PSM-DID方法進行實證分析，以期測度我國生態補償制度的減貧效應，并分析其減貧機制。相比以往文獻，本文的創新之處在于：

其一，構建了生態補償的減貧機制框架。引入“環境效應”和“就業效應”，體現生態補償政策改善環境的直接政策效應和推動勞動力流動的間接政策效應，全面測度生態補償政策的影響效果。

其二，對重點生態功能區所在縣進行全樣本分析。覆蓋東、中、西部10個省份、596個縣。由于生態補償數據不公開，本文通過政府門戶網站中“依申請公開”的方式，從各省人民政府、財政廳等部門申請共獲得17972條數據，手工整理篩選后得到8940條數據，數據的權威性、可靠性強。

其三，系統詳盡的實證分析。本文首先對實證樣本進行雙重差分法(DID)基準回歸分析；為克服內生性影響，進一步利用 PSM-DID 方法進行實證分析。在此基礎上，采用多種方法對實證結果進行穩健性檢驗，如更換匹配變量的穩健性檢驗、安慰劑檢驗。同時，本文還對實證結論的異質性進行分析，區分了不同貧困水平居民的減貧效應、不同地區發展模式的減貧效應以及重點生態功能區細分的減貧效應等。

二、典型事實

(一)重點生態功能區轉移支付制度演進

重點生態功能區轉移支付制度(下文統稱為生態補償)從2008年開始試點實施，旨在引導地方政府加強生態環境保護，提高基本公共服務能力。該制度實施初期，受補助縣區分布在17個不同省份，覆蓋221個縣區。隨著2010年《全國主體功能區規劃》的出臺，國土空間開發格局被進一步明確，生態補償的補助范圍也進一步擴大，享受生態補償的縣區從2008年的221個增加到2013年的492個。隨著生態文明建設的推進和全面建成小康社會的對標，生態補償辦法相繼在資金分配、考核標準、補助范圍等方面做出了相應調整，具體內容如表1所示。

由表1可知，2012年之前生態補償資金分配辦法的依據是標準財政收支缺口和補助系數，考核標準集中在生態環境治理和公共服務供給兩個方面，資金主要用于污染治理、生態建設和公共服務。隨著黨的十八大提出生態文明建設等五位一體的發展戰略，中央財政將生態補償的考核標準集中在生態環境治理狀況，以此加強功能區所在地政府對生態環境的重視。2016年后財政部相繼對生態補償辦法進行了調整，在資金分配中加入生態護林員(主要是貧困人口)補助，并將貧困地區列入重點補助行列，同時考核標準也由單一的生態指標擴展為生態環境、產業準入和生態減貧三個方面，資金用途增加了生態移民和生態減貧投入。

表1 生態補償制度的沿革

圖1是2008—2018年生態補償資金規模、補助縣區的變化情況。可以看出，從2008年到2018年，生態補償規模持續提高，從2008年的60.52億元上升至2018年的721億元，提高了近12倍，累計投入達4430.7億元。從補助區縣范圍看，從2008年的124個提高到2016年的708個，增長了4.7倍(1)受補助縣數量為19個省(市)重點生態功能區所在縣，北京、天津、河北三地區因數據缺失未計算在內。。

圖1 生態補償補助范圍和規模變化

(二)重點生態功能區貧困狀況

重點生態功能區具有自然資源豐富但環境承載力低以及經濟發展落后的特點。重點生態功能區也是貧困人口相對集中的地區。截至2016年底，我國重點生態功能區覆蓋的縣有725個，而國家減貧工作重點縣和集中連片特困地區縣有832個，其中有434個“雙重縣”既屬于國家重點生態功能區又是國家減貧工作重點縣。以農村居民人均純收入為指標衡量居民貧困水平，生態補償補助地區居民的貧困水平如圖2中所示。

由圖2可以看出，2008年生態補償政策實施后，受補助縣區農村居民人均收入呈現出較為顯著的增長態勢，由2008年的3374.8元增長到2016年的11230.3元，增長幅度高達232.7%。其中，2011—2012年農村居民人均收入增長速度最快，達到38.09%。

圖2 重點生態功能區居民收入水平變化

接受生態補償后，重點生態功能區的自然環境狀況的變化情況如圖3所示。接受補償后，重點生態功能區內人均造林面積變化波動明顯，2009—2012年整體呈現出下降的態勢，而2012年后則呈現較為顯著的上升趨勢。農業環境質量，可反映污染和環境生產力情況。借鑒匡遠鳳等(2012)的做法，采用農業全要素生產率(ATFP)表示，農業全要素生產率自2009年后呈現出顯著的增長態勢，由2009年的0.54增長至2016年的0.91，增速顯著。

圖3 重點生態功能區人均造林面積和農業環境質量(ATFP)變化

三、理論分析與研究假設

長期以來，重點生態功能區發揮著生態保障、資源儲備、環境改善等作用，關系到較大范圍乃至全國的生態系統安全，但也在一定程度上加劇了該區域居民的貧困。《“十三五”生態環境保護規劃》《主體功能區規劃》等規劃的出臺，更加強調了重點生態功能區提供“生態產品”的首要任務，明確限制了其高強度大規模的工業化及城市化開發，這加劇了重點生態功能區居民的貧困程度，使其成為“生態貧民”。

造成這種“生態貧困”的一個重要原因就是生態環境的“外部性(Externality)”。重點生態功能區內居民作為自然資源的凈提供者，卻無法得到相應的經濟激勵或補償，就導致了該區域內生態環境供需失衡。經濟學中通常用“庇古稅”或“補貼”解決外部性問題，即通過政府行為對外部經濟的群體進行干預，將其外部效應內部化。重點生態功能區轉移支付制度是我國目前唯一的大規模、普遍性的生態補償制度，通過給予重點生態功能區所在地政府轉移支付補助，鼓勵政府部門加強生態建設，發展生態經濟，為居民提供更優質的公共服務，將重點生態功能區的外部生態效應內部化。如圖4所示，生態補償的實施將加強所在地區生態建設，改善生態環境，提供就業崗位，并降低生態資源的過度開發，打破“環境——貧困陷阱”，改善“生態貧困”。

不同于退耕還林、退耕還草等將補助直接發放給個人的補償方式，重點生態功能區轉移支付是將補助資金劃撥至當地政府，再由政府部門對重點生態功能區的發展和建設進行統一規劃管理。政府部門通過改善生態環境、發展生態經濟、提供居民就業等方式降低居民貧困水平，因此，其對居民貧困水平的影響可以分為以下兩種方式。

首先是直接影響。第一，生態補償的實施會引導地方政府加強生態建設，擴大受補助區域自然資源規模，如林地面積、水資源規模等，這使得居民農業投入成本降低，從而達到增加收入、減少貧困的目的。第二，生態補償的實施會激勵地方政府治理污染、改善脆弱地區生態環境，如改善水土、防風固沙、涵養水源等，因此提高受補助區域環境質量和環境生產力，有利于農作物產量的提高，進而增加居民第一產業收入，降低貧困。第三，生態環境的改善可以更好發揮功能區內生態資源優勢，大力發展生態旅游業、生態農業、生態林產業等，拓寬貧困人口增收渠道，從而達到降低貧困的目的。上述生態補償的直接效應，本文稱之為“環境效應”。

其次是間接影響。第一，生態補償在改善受補助區域自然資源規模和環境質量的基礎上，會改變居民原有的生計選擇，如部分地區地方政府選擇封山育林、退耕還林等方式進行生態建設，則農戶可使用的農業用地就會減少，農業生產對勞動力的需求大幅下降，導致剩余勞動力選擇外出務工或利用補償資金進行個體經營活動等。第二，生態補償制度在改善生態的過程中向貧困人口提供部分生態管護崗位(如生態護林員)，其生態建設工程也會為居民提供更多的就業機會，且政策要求這些崗位要優先提供給貧困人口，從而發揮以工代賑的作用。第三，重點生態功能區建設將形成大量生態移民，推動生態脆弱區域勞動力向生態環境好的地區流動，在一定程度上推動了受補助區域城市化進程。綜上所述，生態補償政策的實施會改變地區居民的就業方式，使其就業形式多樣化、非農化。相較于農業，非農產業的勞動回報更高(夏慶杰，2019)，且相較于單一的農業生產收入，多樣化的就業形式和收入來源會提高家庭收入水平，從而達到降低貧困的目的。上述生態補償政策實施的間接效應，本文稱之為“就業效應”。

基于以上兩個效應，本文提出：

假設1：生態補償通過外部生態效應內部化，達到降低居民貧困水平的效果。

假設2：生態補償的實施存在“環境效應”，通過提高受補助區域自然資源規模和改善環境質量，增加居民收入，減少貧困。

假設3：生態補償的實施存在“就業效應”，通過改變居民就業結構，增加居民收入，減少貧困。

四、研究設計

為進一步分析生態補償對減貧效果的影響，本部分利用我國2002—2016年重點生態功能區的縣級數據，運用PSM-DID方法進行實證分析。

(一)PSM-DID方法的基本思想

評估政策或改革的效應通常采用雙重差分(DID)法，但應用雙重差分法的前提是實驗組和對照組需要滿足平行趨勢假設。以生態補償的實施為例，平行趨勢意味著受補助區域和不受補助區域居民貧困水平的變化趨勢不存在系統差異，這一前提條件在現實中很難得到滿足。PSM-DID方法是在進行雙重差分前，先對實驗組和對照組進行傾向得分匹配，找到盡可能相似的個體，即在受補助區域和不受補助區域中找到盡可能相似的兩個縣，使其在除“是否受補助”這一特征不同外，其余特征盡可能相似，這樣可以有效解決政策實施前不完全具備平行趨勢假設所帶來的問題。此外，由于生態補償的實施很可能與居民貧困水平存在雙向因果關系，而內生性問題會影響實證分析的準確性，采用PSM-DID方法可以有效避免內生性問題。

(二)數據選取

綜合考慮生態補償的實施情況和數據的可獲得性，本文選取2002—2016年重點生態功能區覆蓋的10個代表性省份、596個縣進行研究，所選擇的縣涉及防風固沙、水源涵養、生物多樣性、水土保持等各類生態問題(2)10個省份分別為吉林、黑龍江、安徽、湖北、廣東、海南、四川、青海、甘肅、寧夏。由于重點生態功能區的縣級樣本龐大，但部分省份數據無法全部獲得，因此選擇數據樣本較為全面、較為典型的上述10個省份的縣進行研究。。以2008年“重點生態功能區轉移支付制度實施”作為政策沖擊，通過PSM方法進行近鄰匹配和雙重差分回歸。生態補償補助縣的數據由各省、市政府門戶網站“依申請公開”系統申請信息公開得到，包括各縣某一年份是否接受生態補償補助以及是否被劃分為重點生態功能區，共申請獲得17972條數據，手工整理篩選后得到8940條用于本文實證分析。其余變量數據通過各年份《中國縣域統計年鑒》《中國區域經濟統計年鑒》和各省、市統計年鑒、縣統計公報整理得到。

(三)模型構建與變量說明

為檢驗生態補償對居民貧困水平的影響，本文采用PSM-DID方法進行數據處理，先采用傾向得分匹配法給實驗組匹配相近的對照組，再在匹配后的樣本范圍內采用雙重差分法來檢驗生態補償對居民貧困水平的凈影響，模型如下：

povertyit=β0+β1DID+∑β2Mecha+∑β3Control+β4i.time+ri+εit

(1)被解釋變量povertyit表示縣區居民貧困程度，通過農民人均純收入與各年度貧困線之比衡量居民貧困情況，即“農民人均純收入/貧困線”。若比值大于1，則表示該地區人均收入高于貧困線，且比值越大代表地區越富裕；若比值小于1，則表示該地區人均收入低于貧困線，且比值越小代表貧困程度越高。為保證數據的可比性，本文根據“農村居民消費價格指數”對貧困線進行年度調整(3)由于“2008年標準”實際上是從2000年開始使用的，此后國家在2010年又頒布了新的貧困標準，即“2010標準”。因此，本文所使用的數據中，2002—2010年按照“2008 標準”以2002年為基期平減得到；2011—2016年按照“2010標準”以2011年為基期平減得到。。下標i和t分別代表第i個縣和第t年。

(2)解釋變量交乘項DID表示生態補償減貧效應，以“是否接受生態補償”和“是否為生態補償制度實施年份”的交乘項來衡量(4)2008年及以后，變量取值為1。。若回歸系數為正，代表生態補償制度能夠提高居民收入水平，降低貧困。反之則反是。

(3)影響機制變量Mecha包括“環境效應”與DID的交乘項、“就業效應”與DID的交乘項。“環境效應”包括自然資源規模和環境質量兩類因素，分別用各縣人均造林面積和各縣農業全要素生產率(ATFP)表示，其中ATFP的測算方式為“索羅余值法”。若回歸系數為正則表示影響機制變量可以正向提高生態補償制度的減貧效果，反之則表示機制變量會抑制生態補償制度的減貧效果。“就業效應”包括勞動力就業結構和勞動力流動兩類因素。勞動力結構用“農林牧漁業”從業人員數占總人口的比重表示。這一比重越高，代表該縣區居民越集中于從事第一產業，其就業多樣化程度越低；若回歸系數為負，則可以反面證明居民就業形式的多樣化有助于降低貧困。勞動力流動用城市化率表示，生態政策的實施會引發大量生態移民，使得原來居住在生態脆弱地區的居民搬遷至生產條件更好的地區，在很大程度上加快了重點生態功能區城市化進程，因此，用城市化率測度生態政策引發的勞動力流動情況，具體計算方式為縣城鎮戶籍人口與縣戶籍總人口之比。

(4)Control代表一系列控制變量。本文認為除生態補償政策的實施、“環境效應”與“就業效應”引發的扶貧效果外，地方的經濟社會發展也會對居民貧困產生一定影響，如地區的經濟發展會帶動貧困人口增收，地方政府財政能力的提高會為貧困人口提供更多公共品以減緩貧困，地方工業企業的發展會帶動貧困人口就業增收等。因此，本文選取以下變量作為控制變量，以更加科學地測度生態補償的扶貧效果：經濟發展水平(ln pgdp),用人均地區生產總值的對數表示；地方財政能力(ln finance)，用地方人均財政收入的對數表示；地區工業企業發展情況(ln poutput)，用各縣規模以上工業企業人均產值的對數表示。

(5)其他變量。在多期DID模型中，應加入時間虛擬變量i.time降低時間變化帶來的影響。ri用來控制不隨時間變化的個體固定效應；εit表示隨機干擾項。

(四)數據描述

各變量描述性統計如表2所示。

表2 各變量計算方式及描述性統計

五、實證結果與分析

(一)基準回歸分析

為估計生態補償對居民貧困水平的影響，本文先采用雙重差分法(DID)進行實證檢驗，具體分為僅對雙重差分項的檢驗、加入影響機制解釋變量的檢驗和加入控制變量的檢驗，結果見表3。

表3 基準回歸結果

由基準回歸結果發現，生態補償的實施顯著改善了居民貧困變量狀況，且這種正向影響在加入影響機制變量和控制變量后同樣顯著，與假設1所述相符。影響機制變量方面，回歸結果顯示，生態補償的“環境效應”可以有效提高其減貧效果，表現為受補助區域自然資源規模越大，越有利于提高生態補償的減貧效應；農業全要素生產率越高，越有利于提高生態補償的減貧效應。這一結論與假設2相符，即重點生態功能區內自然資源規模擴大和環境改善有利于受補助區域居民發展生態產業，提高收入水平，從而擺脫“環境-貧困陷阱。“就業效應”回歸結果顯示，第一產業從業人員占比越高，即居民就業多樣化程度越低，越不利于生態補償的減貧效應實現；而勞動力流動性越強，即城市化率越高，越有利于提高減貧效應，這與假設3一致，說明在自然資源總量規模和承載力有限情況下，受補助區域居民的脫貧不能過于依賴第一產業，通過勞動力流動和增加非農就業的收入，是擺脫貧困的重要途徑。控制變量方面，地區經濟發展水平越高、地方政府財政能力越強，越有利于提高居民收入水平，這意味著地區經濟發展水平和政府財政能力是減貧投入和農業基礎設施建設的保障。此外，回歸結果顯示，地方規模以上工業企業產值與居民收入水平存在正向關系，本文推測，工業企業的發展可以為貧困勞動力提供非農就業崗位，為其增加工資性收入。

(二)PSM-DID回歸分析

為克服重點生態功能區(實驗組)和其他縣區(對照組)的變動趨勢存在的系統性差異，降低雙重差分法估計偏誤，本文進一步利用 PSM-DID 方法進行實證檢驗。

PSM-DID回歸第一步為傾向得分匹配，通過是否接受生態補償的虛擬變量對協變量進行 Logit回歸，得到傾向得分值，再按照傾向得分值的大小進行配對。具體做法為以2008年政策實施變量“treated”構建影響“享受國家生態補償”的Logit模型，選取協變量人均造林面積、農業全要素生產率、勞動力就業結構、城市化率、地方經濟發展水平、地方政府財政能力和地區工業企業發展狀況進行匹配，得到傾向得分值。傾向得分值最接近的縣區即為受補助縣區的配對地區，通過這種方法可以最大程度減少不同縣區在收入水平上存在的系統性差異，保證其具有相同的影響因素，從而減少 DID 估計偏誤。

1.平行趨勢檢驗

傾向得分匹配(PSM)將影響干預的協變量在實驗組和對照組之間進行平衡，找到與接受重點生態功能區轉移支付相近的傾向值的樣本作為匹配對象，從而估計干預效果。因此為了保證匹配效果，需要對處理組和控制組的協變量的標準化偏差進行檢驗，即檢驗匹配后各變量實驗組和對照組是否變得相似。只有實驗組和對照組的協變量在匹配后不存在顯著差異，才能肯定 PSM方法的結果。平衡性檢驗結果如表4所示。

表4 匹配后平行趨勢檢驗結果

從各協變量的檢驗結果來看，匹配前大多數變量在實驗組和對照組之間存在顯著差異，不滿足平衡性假設，而匹配后各變量t檢驗的結果均接受“實驗組和對照組無系統差異”的原假設，即匹配后各變量均不存在顯著性差異。

2.共同支撐檢驗

圖5是最近鄰匹配下實驗組與對照組的傾向值在匹配前后的核密度圖。匹配前，實驗組與對照組的傾向值概率分布存在明顯差異；而匹配后，重疊區域十分明顯，實驗組與對照組傾向值概率分布的差異縮小，匹配后的結果較好，共同支撐假設得到較好驗證。基于以上檢驗結論，本文PSM方法的分析結果是可信的。

圖5 匹配前后核密度圖

3.PSM-DID回歸

對樣本進行PSM匹配后，去掉不支持樣本，并在可匹配樣本范圍內進行DID回歸，回歸結果如表5所示。可以看出，PSM-DID回歸結果與基準回歸結果差別不大，證明了生態補償的實施對居民收入有正向影響的結論是可靠的。從影響機制變量來看，無論是“環境效應”還是“就業效應”都沒有太大變化。其他變量的結果與基準回歸結果也保持了基本一致，此處不再贅述。

表5 PSM-DID回歸結果

(三)穩健性檢驗

1.更換匹配變量的穩健性檢驗

PSM-DID方法對實驗組和對照組進行傾向得分匹配，目的是找到盡可能相似的個體，使其在除“是否受補助”這一特征不同外，其余特征盡可能相似。但匹配過程中所用的變量不同，匹配結果也會有所差別。為保證在相似的匹配變量下回歸結果穩健，本文參考黃志平(2018)使用的穩健性檢驗方法，通過更換匹配變量檢驗實證結果的穩健性。本文依次將匹配變量替換為只反映地區環境效(“人均林地面積”和“農業全要素生產率”)、只反映地區就業效應(“勞動力就業結構”和“城市化率”)、只反映地區經濟發展狀況(“地方經濟發展水平”“地方政府財政能力”和“工業企業發展狀況”)，然后分三次依次對處理組進行傾向得分匹配，待匹配好對照組后再依次做雙重差分，最后得出回歸結果如表6所示。

如表6所示，更換匹配變量的實證結果與PSM-DID回歸結果類似，無論將匹配變量更換為只反映地區環境效應、只反映地區就業效應或是只反映地區經濟發展狀況，解釋變量DID對居民人均收入的回歸系數均顯著為正，說明實施生態補償降低居民貧困水平的作用是穩健的。影響機制變量和控制變量的回歸系數也與PSM-DID回歸中差別不大。

表6 更換匹配變量的穩健性檢驗回歸結果

2.安慰劑檢驗

除了實施生態補償這一政策沖擊外，其他政策或者隨機因素也可能導致居民貧困程度的差異。為了排除這種潛在的影響，本文借鑒劉瑞明等(2015)和黃志平(2018)的做法，假設實驗組實施生態補償的年份提前k年來進行反事實的檢驗。具體而言，假設實驗組提前1年開始實施制度，則2007年數據didk1變量取值為1，否則取值為0；假設實驗組提前2年開始實施制度，則2006年數據didk2變量取值為1，否則取值為0；以此類推，共假設政策提前1年、2年和3年進行，回歸結果如表7所示。

表7 安慰劑檢驗結果

從表7回歸結果可以看出，無論假設生態補償提前幾年實施，DID的回歸系數均不顯著，這表明居民收入規模的提升來源于生態補償制度的實施，而非其他政策或者隨機因素，因此，本文的PSM-DID結果是可信的。

(四)異質性分析

1.對不同貧困水平居民的減貧效應檢驗

由于重點生態功能區內部居民的收入水平是有差異的，是否實施生態補償對不同收入水平居民的減貧存在差異性影響，值得進一步進行分析。本文基于農村居民人均純收入，將研究樣本分為“貧困”和“不貧困”兩種類型，并分類分析生態補償制度對其收入水平的影響。對于貧困水平的劃分，本文參考羅良清等(2020)的劃分方式，采用“既能反映我國實際，又方便進行國際比較”的標準進行分組。其中，低檔貧困線為我國規定的農村貧困線標準2300元/年，用“貧困線1”表示；高檔貧困線為世界銀行2017年規定的中低收入國家貧困線標準3.2美元/天(3886元/年)，用“貧困線2”表示。不同貧困程度居民的減貧效應檢驗結果如表8所示。

表8 對不同貧困水平居民的減貧效應檢驗結果

由表8回歸結果可知，無論按照哪檔貧困線進行劃分，生態補償的實施對非貧困居民收入水平的提高程度均高于對貧困居民收入水平的提高。此外，“環境效應”和“就業效應”的作用效果在非貧困居民群體也比貧困居民群體更為突出，這可能與貧困戶勞動技能低下，有些就業崗位無法勝任有關。這意味著生態補償的機制設計聚焦貧困人口造成減貧效果不夠“精準”，如何改善生態補償制度，以更好發揮精準減貧作用仍需進一步考慮。

2.對不同地區發展模式的減貧效應檢驗

生態補償的實施要求受補助地區進行產業限制和污染治理，因此，一些污染程度較高的工業企業必然不能在重點生態功能區發展，而犧牲工業發展無疑會對地區經濟產生沖擊，由此可見，生態補償的實施面臨著經濟發展與環境保護之間的“沖突”，地方政府不可避免地會在維護生態環境和發展經濟之間進行權衡，由此產生不同的地區發展模式。本文針對地方政府的不同行為傾向，將樣本地區按照工業化程度分為“低工業化”“中度工業化”和“高度工業化”三個區間，參考陳佳貴等(2006)歸納的工業化進程階段測度方式，選取產業增加值結構和人口城市化率為測度指標，具體劃分依據如表9所示。在不同工業化水平下，生態補償的減貧效果可能會有所不同。

表9 工業化不同階段標志值

按照“產業結構”劃分的不同工業化程度進行實證回歸，結果如表10所示。從回歸結果來看，工業化處于中等水平的地區，生態補償的減貧效果最為顯著；工業化處于低水平的地區，生態補償雖有利于減貧，但這一效應遠遠低于工業化處于中等水平的地區；而工業化處于高水平的地區，生態補償的減貧效應不再顯著。這意味著工業化發展與生態減貧不存在非此即彼的關系，處理好工業發展和生態補償的關系大有空間。

表10 不同地區發展模式下的減貧效應檢驗結果

3.對重點生態功能區細分的減貧效應

我國東中西部經濟發展差異明顯，東部地區經濟較為發達，居民貧困水平較低；西部地區經濟發展較緩，居民貧困水平較高；中部地區介于兩者之間。而從生態環境狀況來看，東中西部地區也有很大差異，東部地區多為森林生態功能區，如本文涉及到的廣東、海南等省份；中部地區既有以自然資源為主的森林生態功能區，如吉林、黑龍江，也有以環境修復為主的水土保持生態功能區，如安徽、湖北；西部地區多為水源涵養與荒漠化治理生態功能區，如甘肅、青海、寧夏。因此，在不同的經濟發展水平和生態環境基礎下，重點生態功能區內部也可能存在生態補償減貧效應的差異。本文按照“九五”計劃和2010年遠景目標綱要中的東中西部劃分方式，將本文所研究的10個省、596個縣劃分為東部(粵、瓊)、中部(吉、黑、皖、鄂)、西部(川、甘、青、寧)三個組，細分研究生態補償的減貧效應。實證結果如表11所示。

表11 對細分區域的減貧效應檢驗結果

由上述實證結果發現，生態補償制度對西部地區居民減貧效應較為顯著，但對中部和東部地區效果卻不理想，甚至會加重地區居民貧困程度。此外，生態補償的“環境效應”和“就業效應”在不同地區的扶貧效果并不相同，這表示生態補償的實施要分清地區致貧的主要矛盾，制定科學的生態扶貧方案。

六、結論與政策建議

伴隨生態文明建設的推進和全面建成小康社會目標的對標，生態補償在脫貧攻堅任務上被寄予厚望，但其能否起到減貧作用?本文以重點生態功能區轉移支付為例，系統闡述了生態補償可能通過“環境效應”和“就業效應”對居民貧困水平產生影響的基本機理。結果發現，生態補償的實施可以顯著改善居民貧困狀況，自然資源規模的擴大和環境質量的改善正向激勵減貧效應的實現；居民就業的多樣化和城市化水平的提高可以促進減貧效應的實現。此外，地方經濟發展基礎和地區財政能力，對改善重點生態功能區內居民貧困水平有積極影響；地方工業企業的發展也可以在一定程度上提高居民收入水平。此外，生態補償的減貧“精準性”不夠，其對非貧困居民的收入水平提高程度高于貧困居民，對于中度工業化地區的居民貧困水平的改善好于低工業化和高度工業化的地區，對西部和中部地區居民的貧困水平的改善好于對東部地區居民貧困水平的改善。

根據實證結論，本文提出以下政策建議：

第一，強化貧困識別機制，提高生態補償減貧的精準性。當前生態補償政策因貧困識別機制薄弱存在減貧效應不夠精準、針對性脫貧乏力等問題。因此，要提高生態減貧的精準性，就要從宏觀和微觀兩個層面，強化貧困識別機制。在微觀層面，要做實做細貧困人員建檔立卡，摸清貧困底數，靶向生態減貧，對滿足貧困標準的貧困戶進行重點幫扶。在宏觀層面，要厘清區域致貧的主要矛盾，充分考慮當地的產業發展和經濟發展模式，合理配置資源，分區域科學制訂生態減貧開發實施方案，注重脫貧攻堅和生態文明建設的雙贏。

第二，大力發展生態產業，借助自然資源優勢實現脫貧。利用貧困地區自然資源優勢發展生態產業，是生態補償減貧的重要途徑之一。首先，應針對不同區域制定不同的生態產業發展模式，根據“宜林則林，宜果則果”的原則，為不同縣域制定特色生態農業、特色林產業、特色種養業等發展模式，增加貧困戶經營性收入。其次，政府部門應制定協同扶持政策，如在同等質量標準條件下，優先采購貧困戶的農產品，借助生態減貧特色，制定貧困地區產業扶持規劃，科學確定產業發展方向，并在技術、資金方面給予支持，扶持生態產業發展。

第三，提高貧困人員就業技能，科學推動勞動力流動。利用生態工程豐富勞動力就業方式，促進貧困地區勞動力流動是生態補償減貧的另一條重要途徑。首先，對有勞動能力的貧困人口，政府應設置專門的勞務培訓機構，或與社會組織合作，加強貧困人口勞動技能培訓，統籌利用生態崗位，多渠道積極安置貧困人口。其次，對具備發展產業條件的貧困人口，應加強其生產經營技能培訓，并提供減貧小額信貸支持，動員生態企業、專業合作社帶動其發展生產，拓寬收入途徑。最后，對于資源貧瘠地區的剩余勞動力，應科學開展生態移民，推動勞動力從生態脆弱的貧瘠地區向生態良好的發達地區流動，在為剩余勞動力提供就業崗位的同時，加快貧困地區城市化建設。

第四，提高生態補償規模，豐富生態補償形式。從補償規模看，目前生態補償規模較低，僅占一般性轉移支付規模的1%～2%，這使得政策的實施效果難以突顯。應進一步提高生態補償標準，整合碎片化資金，集中力量保障落后地區脫貧攻堅工作。從補助形式看，目前對重點生態功能區的補助多為間接補助，如改善農業生產環境、提供就業崗位等，缺乏對貧困居民的直接補助。與間接補助相比，直接的現金補償方式更能直接提高貧困人口收入。增加直接補助形式是提高生態補償“精準減貧”效果的重要措施。