長江流域居民生態補償支付意愿及其影響因素

任 俊 霖,饒 友 怡,羅 欣

(武漢紡織大學 會計學院,湖北 武漢 430200)

0 引 言

生態補償機制在協調不同利益主體上發揮著重要作用,同時也是引導企業和社會公眾參與生態保護“共同治理”的重要抓手,建立和完善長江流域生態補償機制,是促進長江經濟帶高質量綠色發展的重要路徑。但目前長江流域的生態補償機制還不夠完善,仍以政府主導的補償模式為主,市場化多元化的生態補償模式尚未建立。

充分調動社會各方參與是流域生態補償機制成功運行的關鍵,而制定科學合理的補償標準則是其中的難點。當前,大多數流域生態補償標準的計算方法側重生態保護的成本和收益視角,忽略了生態補償涉及的利益相關者參與生態補償的意愿,以及相關利益主體愿意付出多大的代價參與生態補償。同時,不同地域和流域、經濟發展水平、流域生態環境、居民素質等都具有差異性,忽略復雜環境而運用統一生態補償標準容易產生“水土不服”的問題。因此,在計算補償標準時,需要考慮到流域上下游生態補償相關利益者的支付意愿和行為,這對流域生態補償標準的測算是否科學合理有顯著影響[1],是流域生態補償機制能否順暢運行的關鍵。

國內外學者大量使用由美國哈弗大學Davis首創的條件價值法(Contingent Valuation Method,CVM) 測度流域居民生態補償支付意愿[2]。國外學者利用此方法對尼加拉瓜馬蒂瓜斯流域(Matiguás Basin)[3]、哥倫比亞安第斯流域(Andean Basin)[4]、菲律賓馬加特河支流巴羅巴布流域(Barobbob Basin)[5]、馬來西亞冷岳河(Langat River)[6]、法國加龍河(Garonne River)[7]、美國普拉特河(Platter River)[8]等流域居民支付意愿進行了研究;國內學者積極運用CVM開展流域生態補償支付意愿研究,主要涉及贛江[9]、湘江[10]、黃河[11]、渭河[12]、九洲江[13]、南水北調中線工程[14]、鄱陽湖流域[15]、太湖流域[16]、遼河[17]、石羊河[18]、塔里木河[19]等流域。學者們發現流域居民支付意愿不但受性別、年齡、教育程度、收入水平等客觀因素影響,也會受文化背景、地理位置、心理因素、對環境感知和生態保護重要性認知等主觀因素影響,說明流域居民的生態補償支付意愿受到的影響因素較多,且不同流域之間存在一定異質性。

當前,學術界對于長江流域的生態補償研究主要集中于補償機制框架構建、補償制度的路徑分析及法律和政策的完善等方面[20-22]。專門探討長江流域生態補償標準的文獻中,主要關注的是長江支流或其他中小河流,例如湘江、贛江和遼河等,利用CVM大范圍測度長江流域居民支付意愿的研究相對有限。而長江流域面臨跨度大、流域經濟發展水平不平衡、各地政策差異等問題,生態補償利益關系更復雜,給生態補償工作帶來了更大的挑戰,因而有必要從更大范圍尺度來研究長江流域居民的生態補償支付意愿。

基于上述分析,本文立足于長江流域7個省市的實地調研數據,通過回歸模型分析流域居民支付意愿(WTP)與支付水平的影響因素,并測算出流域內居民的支付水平和受償意愿(WTA),將WTP和WTA相結合作為建立長江流域生態補償標準的參考,進一步提出適合長江流域的生態補償方式,為中國長江流域生態補償的研究和實踐提供更多理論參考。

1 研究方法與樣本描述

1.1 研究方法

條件價值法(CVM)是通過模擬市場直接詢問受訪者對改善環境措施的支付意愿,或對環境惡化的受償意愿,環境產品的經濟價值則通過受訪者的支付意愿來表達。條件價值法能夠直接獲取受訪者的支付意愿和支付水平,因此本研究在條件價值法的指導下,分析長江流域居民生態補償支付意愿、支付水平和受償意愿,進一步探討影響流域居民支付意愿和支付水平的因素。

1.2 問卷設計

本次問卷為開放式問卷,分為5部分,共38個問題。第1部分調查居民的基本特征,包括性別、年齡、居住區域等內容;第2部分調查居民對長江流域生態補償認知與滿意度,包含對河流污染的關注程度、政府環境治理的了解程度和滿意度等;第3部分和第4部分是采用支付卡形式調查居民的最高支付意愿和最低受償意愿,問卷將最小金額設置在10元以下,最大金額設置在2 000元以上,共包含19個檔次;第5部分通過詢問受訪者對問卷內容的理解程度進行問卷有效性檢驗。

1.3 變量選擇

選取支付意愿和支付水平作為被解釋變量,參考國內外相關研究,發現受訪者的基本特征和認知這兩個方面的因素會對支付意愿產生影響,因此設計10個解釋變量來分析影響長江流域內居民生態補償支付意愿和支付水平的因素,相關變量的解釋和賦值見表1。

表1 解釋變量與說明Tab.1 Explanatory variable selection and description

1.4 模型選擇

1.4.1線性回歸模型

由于支付意愿是一元二次變量,采用Probit模型來考察長江流域居民是否具有支付意愿的影響因素,Probit具體模型如下:

Y=β0+β1x1+β2x2+…+β9x9+β10x10+μ

(1)

式中:Y為被解釋變量(支付意愿),β0為常數項;βi為所求Probit方程的回歸系數;x是解釋變量(影響因素);μ為隨機誤差項。

采用Tobit模型分析長江流域居民支付水平的影響因素,具體模型如下:

Y=α0+α1x1+α2x2+…+α9x9+α10x10+θ

(2)

式中:Y為被解釋變量(支付水平);α0為常數項;αi為所求Tobit方程的回歸系數;x為解釋變量(影響因素);θ為隨機誤差項。

1.4.2WTP與WTA測算模型

WTP和WTA的測算通常采用非參數估計法和參數估計法,非參數估計法采用數學期望公式(離散變量),公式為

(3)

(4)

式中:αi為被調查居民選擇的金額;Pri為被調查居民所選金額的概率;n表示被調查居民的樣本數。

非參數估計法不考慮受訪者基本特征等相關變量的影響,而是根據支付意愿的平均值通過離散變量的數學期望獲得。

參數估計法考慮到受訪者的支付意愿受多方面因素的影響,利用最大似然函數估計投標值與受訪者個人特征變量和環境物品屬性變量之間的關系,解釋變量為支付意愿中點值的對數正態分布。計算模型如下:

lnWTP=αx+μ

(5)

E(WTP)=exp(αx+δ2/2)=

exp(C+α1x1+α2x2+…+αnxn+δ2/2)

(6)

lnWTA=αx+μ

(7)

E(WTA)=exp(αx+δ2/2)=

exp(C+α1x1+α2x2+…+αnxn+δ2/2)

(8)

式中:x表示居民的個人基本特征,如表1所列;α表示解釋變量的回歸系數;μ為服從[0,δ2]正態分布的隨機變量,并且lnWTP也服從[0,δ2]分布;δ為正態分布函數的標準差。非參數估計法和參數估計法各有優劣,國內外研究人員在計算WTP和WTA時都有采用。本文參考徐大偉等[17]和趙素芹等[23]對WTP和WTA的測算方式,取非參數估計法和參數估計法各自計算結果的均值為最終結果。

1.5 描述性統計

1.5.1受訪者基本特征

該調查于2020年1～3月開展,調查對象是長江流域7省市的居民,調查區域主要為長江流域上游的四川省和重慶市,中游的湖北省、河南省和江西省,下游的浙江省和江蘇省。本次調查在上述七省市共發放問卷820份,收回有效問卷770份,問卷有效率為93.9%。

表2數據顯示,52.86%和23.12%的調查對象年齡分別分布在18～29歲和40～49歲兩個范圍內;調查對象性別大多為女性,占比為68.96%;調查對象的家庭年均收入在50 000元以下的占比總數為48.06%,在50 001～150 000元范圍內的比例為43.89%,在150 000元以上的比例為8.05%;調查對象的受教育程度主要為本科或大專,占比為67.01%,其次為高中或者中專,占比16.75%,再次為初中,占比為11.17%。

表2 受訪者基本特征Tab.2 Basic characteristics of respondents

1.5.2受訪者生態環境意識

流域居民對流域環境問題和生態補償的關注與了解程度是調查的重點內容和后續研究的基礎。表3反映了受訪者的生態環境意識。由表3可知,調查區域內的居民對生態補償的了解程度參差不齊,完全了解的受訪者比例占4.81%,12.08%的受訪者表示大部分了解,49.87%的受訪者表示部分了解,26.23%的受訪者表示大部分不了解,另外7.01%的受訪者完全不了解生態補償。關于河流水質狀況對個人健康的影響這一問題,5.85%的受訪者認為完全沒影響,27.66%的受訪者認為基本沒影響,29.35%的受訪者表示不確定,認為有較大影響的受訪者比例占26.62%,10.52%的受訪者認為水質對健康有極大影響。可見,大多數的受訪者認為水質狀況與個人健康之間不存在太大關聯。從受訪者對居住地污染程度認知來看,絕大多數受訪者都認為居住地存在不同程度的污染,僅有7.66%的受訪者認為居住地沒有污染。對于是否

表3 受訪者生態環境意識Tab.3 Ecological awareness of respondents

了解國家正在開展長江大保護行動,有78.57%的受訪者知道這一政策,另外21.43%的受訪者不知道這一政策,可見,長江大保護政策的普及程度還可進一步提高。對于生態補償費用,58.96%的受訪者表示開展生態補償的所有費用應該由政府負責。有86.10%的受訪者表示愿意以出錢或者出力的方式參與長江流域的保護支付,另外有10.39%的受訪者不愿意參與其中,這表明絕大多數受訪者有意愿為長江流域的環境保護貢獻力量。

1.5.3WTP與WTA

表4數據顯示,51.30%的受訪者支付水平不超過100元/(人·a),6.23%的受訪者支付水平高于1 000元/(人·a),86.89%的居民支付水平在500元/(人·a)以內,表明多數受訪者傾向于選擇低水平的支付額度。在受償意愿上,31.43%的受訪者受償意愿不超過100元/(人·a),但有40.4%的受訪者選擇高于500元/(人·a)的補償金額,其中,30%的受訪者選擇高于1 000元/(人·a)的受償金額,選擇較高補償金額的人數遠超過選擇同等額度支付水平的人數。

表4 長江流域居民WTP和WTA統計Tab.4 Statistics of residents′ WTP and WTA in Yangtze River Basin

2 實證結果與測算結果

2.1 居民生態補償支付意愿及其影響因素

使用Stata16.0軟件進行回歸分析,將受訪者的支付意愿作為被解釋變量,被解釋變量符合正態分布要求,適用于Probit模型;其特征數據作為解釋變量,代入Probit模型進行估計,支付意愿影響因素分析結果如表5所列。從模型結果來看家庭居住位置x2、家庭年均收入x4、政策認可度x6、繳納罰款認可度x8、政策了解程度x95個變量與支付意愿顯著相關,而年齡x1、受教育程度x3、河流保護觀念x5和利益補償認可度x75個變量則與支付意愿無顯著關系。

表5 Probit模型估計結果Tab.5 Estimation results by Probit model

根據表5可知,家庭居住位置x2與支付意愿有顯著相關性且其系數為正,根據虛擬變量賦值情況分析可知,居住在鄉鎮和農村地區的受訪者比市區的受訪者有更高的支付意愿。可能的原因是,鄉村地區的生產生活環境相較于城市地區有更加直觀的環境體驗。鄉村地區居民的日常生活更多地涉及農業、養殖業等與環境緊密銜接的行業,對流域生態環境有較高的依賴程度,比如水質惡化可能會影響農作物生長;同時,地理位置導致農村居民接觸周邊河流更加頻繁,對于水質變化有更直觀的感受;另外,由于政府通常更加重視城市環境問題,加上農村地區環境污染情況復雜、面積廣大,農村環境治理水平可能落后于城市,所以鄉鎮和農村地區居民對于流域生態環境變化有更高的關注度,更愿意為改善生態環境出錢出力。

家庭年均收入x4與支付意愿呈顯著正相關,這表明居民的家庭收入水平越高,其為改善長江流域生態環境措施的支付意愿也越強。家庭年均收入高的居民可能擁有更多可支配收入,當人們的個人收入能夠滿足日常生活需求時,剩余可支配收入將會被用于理財、改善生活環境等,因此他們為改善流域生態環境的支付意愿更強。

政策認可度x6、繳納罰款認可度x8、政策了解程度x9與支付意愿有相關性,且相關系數為正,但相關性低于家庭居住位置和家庭年均收入。由此可見,居民的思想和行為上具有一致性,當受訪者對長江流域保護工作的認可度、了解程度和參與度越高時,其支付意愿也越高。說明生態補償政策普及度越高,居民越能認識到以犧牲生態環境為代價的發展是不可持續的,而生態補償政策能夠從長遠視角協調流域生態環境保護與居民生活環境及生產發展。由此,流域居民也更加有意愿以實際行動參與改善流域生態環境。此外,流域居民對繳納罰款認可度的高低亦會對其支付意愿產生直接影響,這與政府部門的政策執行力度息息相關。流域政府制定和執行的生態保護政策越嚴格,對違法違規行為的處罰力度越大,居民開展生態環境保護的意識會進一步提高,也會更愿意為生態補償支付費用。

受教育程度x3與支付意愿不存在顯著相關性,這與受訪者受教育程度與支付意愿之間呈正相關性的預期不一致,可能的原因是本次調查的受訪者主要為中青年,學歷層次普遍較高,受訪者中本科或大專及以上學歷占比為67.01%,導致受教育程度對支付意愿的影響不顯著。

2.2 居民生態補償支付水平及其影響因素

使用Tobit模型估計變量對支付水平的影響,由于問卷設置的支付金額是區間值不適用于Tobit模型,依據統計學原理,將區間值替換為每個區間的中值。根據問詢情況,將金額在2000元以上的,以受訪者回答頻率最高的2 500元代替;在10元以下的,以出現頻率最高的5元代替,模型回歸結果如表6所列。

表6 Tobit模型估計結果Tab.6 Estimation results by Tobit model

Tobit模型的回歸結果表明,受教育程度x3、繳納罰款認可度x8、政策了解程度x9、參與積極性x10與支付水平有相關性;而年齡x1、家庭居住位置x2、家庭年均收入x4、河流保護觀念x5、利益補償認可度x7與支付水平無顯著相關性。

居民的生態補償支付水平隨著受教育程度提高而提高,因為當居民的受教育程度增加,其社會責任感整體會有所提高,對環境保護和生態補償政策的理解能力也更高,環境保護意識轉化為實際支付的概率也更高。

繳納罰款認可度與支付水平正相關,當受訪者對于補償保護長江流域而犧牲的利益認可度越高,對于處罰污染長江流域生態環境者認可度越高,支付水平也越高。政府的政策執行力度越嚴格,表明政府保護生態環境的意志越堅定,流域居民也會更加認可更嚴格的處罰力度,從而提高支付水平。受訪者的政策了解程度對其支付水平產生正向影響,當居民對生態補償相關政策法規了解越全面,其支付水平越高。受訪者參與長江流域生態補償工作的積極性與支付水平呈現正相關性,這表明居民參與長江流域保護工作的積極性對其支付水平產生正向促進作用。

受訪者的家庭年均收入與支付水平無顯著相關性,這與家庭年均收入與支付水平呈正相關的預期不相符,可能由于家庭年均收入涉及個人隱私,導致受訪者不愿意告知其真實收入水平。

2.3 WTP測算

根據表4所列受訪者的生態補償支付金額及概率,利用非參數估計法測算出受訪者的生態補償WTP為280.76元/(人·a),利用參數估計法測算結果為439.43元/(人·a)。由于兩種計算方式可能存在一定程度的誤差,本文參考趙素芹等[23]在研究九州江流域居民支付意愿時的處理方式,將兩種估算方法的結果取均值,得到長江流域居民的平均支付意愿為360.10元/(人·a)。

本文統計了近些年相關流域或濕地生態補償支付意愿的非參數估計結果,具體數據如表7所列。對比發現,本文所得長江流域居民平均支付水平雖然遠低于湘江流域,但顯著高于除贛江外的其他流域居民支付水平,說明流域經濟發展水平高低會顯著影響區域內居民的支付水平。

表7 本文非參數估計結果與國內其他研究結果比較Tab.7 Comparison of non-parametric estimation in this paper and other studies in China

2.4 WTA測算

根據表4所列受訪者的最小受償意愿情況,利用非參數估計法測算的居民最小WTA結果為808.82元/(人·a),利用參數估計法測算的居民最小WTA結果為1 063.18元/(人·a)。由于兩種計算方法的誤差問題,將兩種估算方法的結果取均值,得到長江經濟帶流域居民最小WTA為935.9元/(人·a)。

對比長江經濟帶流域居民的最小受償意愿和支付意愿金額,可知兩者存在較大差距。居民的最小受償意愿明顯高于其支付意愿,這與大多數研究結論一致。進一步分析,導致居民WTA和WTP嚴重不平衡的原因可能有:① 基于前文分析,居民家庭年均收入對WTP產生正向影響,而WTA與居民家庭年均收入無顯著相關性,因此受訪者在選擇受償意愿時出現非理性判斷的概率可能會更高,更加趨向于選擇高水平受償額度;② 大部分受訪者認為“生態補償由政府組織,居民不應該為此掏錢”,這反映出受訪者雖然希望擁有良好的流域生態環境,但更多依靠政府來維護和改善流域生態環境,即上述不對稱性是因流域生態環境的公共物品屬性而產生;③ 人們在決策時,面對失去是風險規避型,而面對獲得是風險偏好型,因此對于生態保護的付費和受償問題,受訪者更愿意在流域被破壞后受到高額補償,而不愿為保護流域環境付出代價。

3 結論與建議

3.1 結 論

本文基于長江流域7省市的770份實地調查數據,選取Probit模型和Tobit模型分析長江流域居民生態補償支付意愿和支付水平及其影響因素,采用參數估計和非參數估計測算流域居民的支付意愿和受償意愿水平,得到如下結論:

(1) 調查結果顯示超過86%的受訪者表示愿意以出資或者其他方式參與到生態補償工作中,說明長江的流域居民對流域生態補償工作的支持力度較高。進一步分析影響居民生態補償支付意愿和支付水平的因素,顯示家庭居住位置、家庭年均收入、政策認可度、繳納罰款認可度、政策了解程度和參與積極性對居民生態補償支付意愿產生正向影響;受教育程度、繳納罰款認可度、政策了解程度和參與積極性與支付水平呈現正相關性。此外,除了居民個人的經濟特征,保護生態環境的思想認知也對其生態補償支付意愿和支付水平起到重要的正向作用。

(2) 利用參數估計法和非參數估計法分別測算受訪者的支付意愿和受償意愿。支付意愿測算結果分別為280.76元/(人·a)和439.43元/(人·a);受償意愿測算結果分別為結果808.82元/(人·a)和1 063.18元/(人·a)。本文將兩種測算方式的結果分別取均值,可將支付意愿360.10元/(人·a)作為長江流域生態補償標準的下限參考,可將受償意愿935.9元/(人·a)作為長江經濟帶流域補償標準的上限參考。結果顯示,受償意愿水平明顯超過支付意愿,對此,本文認為造成該現象的根本原因有3點:居民收入影響受償意愿,而支付意愿不受其影響;河流的公共物品屬性;受訪者面對獲得與失去時的風險偏好和風險規避差異。

3.2 建 議

為進一步提高長江流域居民在生態補償中的參與度和生態補償效率,提出如下建議:

(1) 加強生態補償制度與相關政策的宣傳引導。流域居民的生態補償支付意愿與其對生態環境的重視程度、生態補償制度和政策的了解程度正向相關。因此,加強對流域居民生態補償相關信息的宣傳教育,有助于提升居民參與生態補償的積極性,從而促進流域生態補償制度建設。一方面加大電視、報刊和微信、短視頻等媒體渠道的推廣宣傳,用通俗易懂的生活化語言,對流域生態補償的內涵、作用和運行方式等內容開展接地氣的闡釋與宣講,提升居民認知水平和行動意愿。另一方面積極發揮基層黨員和河湖長在流域生態補償知識、政策宣傳及生態保護方面的帶頭示范作用。

(2) 構建縱向補償和橫向補償互補的流域生態補償模式。流域生態補償的內核是水生態補償,水資源的公共資源屬性和中國自然資源產權制度特性,需要以政府為主導的縱向流域生態補償與之匹配。同時,水資源的流動性造成流域上下游、左右岸和跨行政區問題,又需要流域中不同地區之間開展橫向補償。此外,橫向流域生態補償還有助于緩解縱向補償資金不足的問題。

(3) 探索市場化多元化的流域生態補償方式。政府主導的上級財政資金轉移支付和同級政府間協議對賭方式為當前流域生態補償主要模式,還需探索建立市場化多元化的補償方式。調查結果顯示,除了支付現金,流域居民還愿意以其他方式參與到生態補償行動中,比如提高水價并直接代扣、環境稅費代扣、捐款等。因此,地方政府在推進流域生態補償過程中,要積極探索市場化多元化的補償方式,尤其應當充分考慮實施流域的居民個體意愿,靈活制定多樣化生態補償方式來提高居民生態補償意愿和支付能力。

(4) 因地制宜制定生態補償標準。已有文獻研究表明,因為各流域經濟發展水平、居民受教育程度等存在較大差異,所以不同流域的居民支付意愿、支付水平及其影響因素差異明顯。此外,同一流域內,居民支付意愿和受償意愿通常差距較大,本研究結果亦符合這一現象。因此,各地開展生態補償時,可以通過聽證會,實地調研等方式收集流域生態補償相關主體意見,同時綜合考慮當地經濟發展狀況與居民個人承擔能力等具體情況,制定差異化生態補償標準。