貧困地區農戶參與生態補償自愿性影響因素分析：以退耕還林和公益林補償為例

楚宗嶺，龐 潔，蔣 振，靳樂山 （中國農業大學人文與發展學院/中國生態補償政策研究中心，北京 100193）

自2012年黨的十八大做出“大力推進生態文明建設”的戰略決策以來，生態文明建設一直是中國各級政府的重點工作，是中國特色社會主義建設的重中之重。作為保護和改善生態環境的重要政策工具，生態補償機制是生態文明建設的八大制度之一，是生態文明建設的重要推動力。經過多年的發展，生態補償機制已經基本建立了由領域補償、區域補償、橫向補償以及市場化補償構成的生態補償基本框架體系。

自愿性是生態補償的基本特性之一，生態補償研究中的自愿性研究顯得尤為重要。首先，生態補償作為政策工具，其首要目標是實現環境治理與保護的效果，基于政策對農戶的正向激勵使其自愿參與，使得生態補償政策效果更好，政策的可持續性更長。其次，生態優良區域往往與發展滯后區域相互交織，生態環境保護與區域減貧、脫貧相伴而行，提升農戶參與的自愿性，可以更好地兼顧生態補償實施區域的減貧目標。再次，國家發展和改革委員會聯合財政部、自然資源部、生態環境部等九部委聯合印發的《建立市場化、多元化生態保護補償機制行動計劃》[1-2]（以下簡稱《行動計劃》），是我國市場化、多元化生態保護補償機制的頂層設計，標志著我國市場化、多元化的生態補償手段將逐漸健全完善。而自愿性是建立市場化、多元化生態補償制度體系的前提和基礎，生態補償是一種經濟手段，本質是一種交易行為，交易雙方必然滿足一個重要的前提——基于自愿[3]。最后，從政策評估的角度來實證農戶參與生態補償政策的自愿性，對于揭示生態補償機制的內在邏輯和外在效應更具現實意義。所以明確影響農戶自愿性的因素有哪些，以及如何提高農戶的參與自愿性等問題，將有助于更好地實現生態補償政策的環境目標和減貧目標，對生態補償機制建設和生態文明建設具有重要的現實意義。

生態補償來源于國際上研究的生態系統服務付費（PES），而有關PES的討論主要集中在概念界定方面。WUNDER[3-4]和 WIINSCHER 等[5]在界定PES概念時將自愿性（voluntary）作為最重要的特性加以討論，指出自愿性是PES項目實施的基礎和前提。VAN NOORDWIJK等[6]討論了環境服務（environmental service，ES）項目基于自愿的談判及其交易成本和效率問題，認為自愿性可以有效降低交易成本。TACCONI[7]認為PES是一項通過向自愿參與環境服務的提供者進行有條件的付費來獲得額外的環境服務供給的透明制度，應該滿足透明性、自愿性、條件性和額外性4個特性。國內的文獻對于生態補償的自愿性分析較少，重點多為農戶參與生態補償政策的意愿研究，主要集中在受償意愿[8-10]、支付意愿[11-12]和行為意愿[13]等方面，主要從資源稟賦[14-17]或單獨從社會資本的角度[18-19]分析其對生態補償政策農戶參與意愿的影響。

自愿性和意愿性有其共同之處，但從生態補償政策實施的過程來看，其內涵有很大差異，意愿性是在政策實施之前所做的是否參與生態補償政策的一種預期，自愿性是政策實施之后的一種反饋，根據兩者的調查結果皆可對政策進行修正，一個屬于事前，一個屬于事后。鑒于國內外文獻中較少討論生態補償的自愿性，筆者以生態補償政策中的自愿性作為研究視角，可以填補國內生態補償研究領域關于自愿性研究內容的缺失，更好地區分自愿性和意愿性，更具理論意義。

1 理論框架

農戶參與生態補償政策的自愿與否，是一個復雜而又有邏輯可尋的過程。筆者采用WUNDER[2]提出的研究框架，分別對參加退耕還林生態補償和公益林補償政策的農戶，從參與條件（eligibility）、參與動力（desire）、參與能力（ability）、政策吸引力（competitiveness）4個維度對農戶的自愿性及其影響因素進行分析，再對退耕還林政策和公益林補償政策進行對比分析，以期得出影響自愿性的主要因素，理論分析框架見圖1。

圖1 理論框架分析圖Fig.1 Theoretical analysis framework

參與條件是農戶參與生態補償政策必須滿足的條件。退耕還林和公益林補償最基礎的前提是農戶擁有可支配的土地，并且可以改變土地利用方式，產生一定的生態效益。退耕還林和公益林補償政策對農戶的參與條件約束較小。國外市場化的生態系統服務付費機制有明確的買賣雙方，有約定的土地利用方式的轉變條件，有益于雙方的經濟和環境效益，對農戶的參與條件約束較大。

參與動力是衡量農戶自愿性的一個重要階段和前提。政策參與動力的高低往往取決于預期的收益[14]、民生生計情況的改善[16]、風險把控以及對買方的信任程度[20]。

參與能力指農戶有合適的土地可以轉變利用方式，也有參與生態補償政策的欲望，但農戶所擁有的能力是否可以讓其參與其中是一個重要的影響因素。筆者探討的退耕還林和公益林補償政策中，農戶參與能力的高低通常取決于農業生產和非農就業的限制因素以及抵抗風險的金融資本大小[10]。而一旦建立市場化的補償機制，買賣雙方的約束條件就會增多，此時農戶必須要具備一定的條件，比如金融資本、技能、勞動力數量、獲得信貸和技術援助的能力等。此外，如崗位型生態補償政策等，農戶的參與積極性非常高，參與機會成為一種稀缺性資源，農戶在參與的過程中可能會因自身能力的不足，存在一些準入門檻。

政策吸引力指政策對農戶激勵程度的大小，是決定農戶是否自愿參與政策的重要因素。首先，參與生態補償政策帶來的收益是不是可以很好地兼顧改變土地利用方式之后產生的機會成本。其次，與國際上的PES項目比較，目前國內的退耕還林和公益林補償政策對農戶參與的準入機制門檻較低，甚至存在一些行政命令型的政策，還有強制參加的現象，但是關于準出機制卻幾乎沒有涉及。再者，目前國內的生態補償機制市場化程度低，交易成本可能不是一個重要的因素，但從長遠來看，為了建立市場化的生態補償機制，必須要重視交易成本的問題。好的政策更能激發農戶的自愿性，政策的執行效果也會更好、更有效率。

滿足以上4個維度，農戶參與生態補償的自愿性可能會較高，其中任何一個維度有缺失，農戶的自愿性就會受到影響。

2 數據來源與研究方法

云南省地處我國西南邊陲，境內多以山地高原地形為主，森林覆蓋率高，是我國生態環境的西南屏障。課題組以云南省紅河哈尼族彝族自治州屏邊苗族自治縣、文山壯族苗族自治州西疇縣作為調研地，兩縣均為國家級扶貧重點縣，同時也是享受國家財政轉移支付的重點生態功能區所在縣，區域內貧困發生率高，生態環境脆弱，貧困問題和生態問題交織。

2.1 數據來源

調研以農戶層面的問卷調查為主，通過調研員與農戶座談的方式發放問卷獲取數據，采取分層隨機抽樣的方法選取了5個鄉（鎮）的12個樣本村，在每個樣本村與村領導進行村級訪談，了解村莊基本情況。隨后采用隨機抽樣進行問卷調查，根據樣本點與中心集鎮的距離、經濟社會發展程度、農作物種植結構等因素，結合受訪農戶的年齡、性別、受教育年限、兼業類型、家庭收入等個人及家庭社會經濟特征，隨機抽取退耕還林政策戶樣本291份，公益林補償政策戶樣本330份，分別獲得有效問卷289和326份，問卷有效率分別為99.3%和98.8%。

受訪者的主要生計來源為務農和務工，營林和旅游業收入甚微。以務農為主要收入來源的受訪者占比為62%，以外出打工為主要收入來源的受訪者占比為37%，以營林為主要收入來源的受訪者占比為1%。

以務農為主要生計來源的受訪者中，種植玉米和水稻等傳統作物的農戶占比為76%，種植煙草、香蕉、三七、草果等經濟作物的農戶占比為24%。以務工為主要生計來源的受訪者中，縣外打工者占比為21%，縣內打工者占比為43%，在當地從事農業勞工者占比為36%。以營林為主要收入的受訪者中，營收主要以種植經果林為主，木材林因土地政策和林業政策的約束，變現較難。

2.2 模型與變量選擇

退耕還林和公益林補償政策參與農戶的自愿性（y）選擇有“自愿參與”和“被動參與”2種情況，因此，選擇二元Logistic模型來分析影響農戶自愿性的因素。建立如下函數公式：

對式（1）進行對數轉換，得到Logistic回歸模型的線性表達式：

式（1）～（2）中，pi為第i個樣本農戶參與生態補償政策自愿性的概率；α為截距項；xj為影響農戶是否自愿參與生態補償政策的第j個解釋變量；βj為xj的回歸系數；n為解釋變量的個數，研究中n=12。

根據農戶自愿參與退耕還林、公益林補償政策的分析框架，結合云南省紅河哈尼族彝族自治州屏邊苗族自治縣、文山壯族苗族自治州西疇縣退耕還林和公益林補償的進展狀況，綜合樣本村和農戶的實際情況，分別從參與條件、參與動力、參與能力、政策吸引力4個維度選取農戶參與退耕還林和公益林補償研究的變量，用來解釋影響農戶參與生態補償 政策自愿性的因素。變量指標說明及其賦值見表1。

表1 變量解釋及賦值說明Table 1 Variable interpretation and assignment description

參與條件維度下選取的變量是農戶土地面積，包括耕地、水田和林地面積。參與動力維度下選取的變量指標有年齡、受教育程度、對周圍人的信任程度、對村干部的信任程度。參與能力維度下選取變量為家庭勞動力數量、家庭總收入、是否外出務工。政策吸引力維度下選取變量為生態補償標準、政策預期評價和生態補償政策了解程度。

因為所調研地區交通閉塞，農戶與外界接觸較少，教育相對匱乏，農戶對參加政策的預期收益、前景以及風險因素的衡量很大程度上取決于其與周圍人的交流中獲得的信息。楊慶媛等[21]在研究云南休耕農戶的效用水平時提出社會性比較和習慣性比較，農戶在做決策時的主要參考因素是周圍農戶的預期評價，即社會性比較，而習慣性比較是農戶自身與往期數據進行比較，顯然在參與退耕還林政策之前無法滿足比較條件，因此筆者選取對周圍人信任程度和對村干部的信任程度來測度農戶的預期收益及風險因素。在實際調研中，詢問農戶對政策預期評價的方式為“在決定是否自愿參加退耕還林/公益林政策的時候，您對該政策的整體評價是否滿意？”，此變量代表農戶參與生態補償政策之前對政策的預期評價。

3 結果與討論

3.1 描述性統計

由表2可知，退耕還林政策受訪者樣本數為289，受訪者平均年齡46.661歲，2017年家庭平均年收入4.98萬元，受教育程度偏低，以小學及以下為主，比例高達60.2%，初中學歷占比33.9%，高中學歷占比4.5%，本科及以上學歷合計占比1.4%。公益林補償政策受訪者平均年齡46.582歲，2017年家庭實際平均年收入4.78萬元，受教育程度與退耕還林政策受訪者類似，小學及以下占比59.8%，初中學歷占比34.1%，高中學歷占比4.9%，本科及以上學歷合計占比1.2%。

3.2 回歸結果分析

對選取的變量運用Stata 15.0軟件進行Logistic回歸分析。參與退耕還林政策的農戶中，自愿參與和非自愿參與的比例分別為84.4%和15.6%，影響自愿性的因素中，農戶年齡、家庭勞動力數量、對周圍人信任程度、對村干部信任程度、是否外出打工、補償標準、政策預期評價以及生態補償了解程度均有不同程度的顯著影響。森林效益生態補償政策中，自愿和非自愿參與的農戶比例分別為36%和64%，且農戶對周圍人的信任程度、對村干部信任程度、補償標準、政策預期評價、生態補償了解程度均有不同程度的顯著影響。

3.2.1 退耕還林生態補償政策

由表3可知，退耕還林政策中，參與能力、參與動力、政策吸引力3個維度下的變量對農戶參與退耕還林的自愿性具有不同程度的顯著影響。

（1）參與條件。衡量退耕還林參與條件的變量在退耕還林政策模型中未通過顯著性檢驗。已有研究對生態補償自愿性方面涉及較少，多數探討的是參與意愿。在參與意愿研究中，農戶擁有的土地面積多數顯著影響參與決策，且為正向影響[22-23]。筆者研究中土地面積指標未通過顯著性檢驗，可能的原因是調研地區屬于老少邊窮地區，多以山地為主，而不同鄉鎮農戶所擁有的土地數量差異明顯，以退耕還林政策為例，擁有土地最多的農戶土地面積高達30 hm2，而擁有土地最少的農戶僅0.13 hm2。土地大戶以規模種植為主，有一定的規模效益，參加退耕還林的意愿較低，而擁有土地較少的農戶也更傾向于自己種植，以獲得相應的生活資料，降低從市場購買生活資料的成本。而擁有土地數量適中的農戶則根據自己的喜好、收益、機會成本有選擇性地參加。故此變量未通過顯著性檢驗，基于調研區的實際情況存在一定的合理性。

表2 樣本描述性統計結果Table 2 Sample descriptive statistics

（2）參與動力。退耕還林生態補償政策模型選取的5個變量中，對村干部的信任程度在1%水平上影響顯著，另3個變量均在5%水平上顯著，分別是農戶年齡、年齡的平方和對周圍人的信任程度。社會關系中的信任程度能有效提升信息的獲取度，降低交易費用[24-25]。農戶對村干部和周圍人的信任程度每增加一個單位，農戶參與退耕還林的自愿性分別提升73.2%和86.3%，這與已有研究結果一致，即信任程度對農戶參與生態補償政策有正向影響[18-19]。對周圍人的信任程度和對村干部的信任程度對農戶參與生態補償政策有顯著影響，這2個變量可以在某種程度上代表農戶對參與退耕還林生態補償政策的預期收益以及風險評估。調研地村落的構成人員以少數民族為主，主要是宗親和氏族聚居而成的小組，而他們了解生態補償政策的途徑主要是村干部傳達以及和親戚鄰里交談，通過了解周圍人對此事的看法，彌補信息匱乏環境下自我認知的不足。其次，年齡和年齡的平方均在5%水平上顯著，且年齡與自愿性的效應呈負相關，而年齡的平方與自愿性的效應呈正相關，說明自愿性與年齡并非簡單的線性關系，而是呈“U”型，通過計算得出拐點年齡約為54歲。再次，WUNDER[2]的分析框架表明，農戶對買方的信任程度也是決定農戶參與動力高低的一個重要因素。在退耕還林生態補償政策中，政府實則代替廣大人民群眾履行買方責任，村委會為政府的最基層組織，農戶對村干部的信任程度一定程度上反映其對政府和買方的信任程度。可見，農戶對政府和買方越信任，其參與退耕還林生態補償政策的自愿性就越高。

（3）參與能力。在退耕還林生態補償政策模型參與能力維度下的變量中，是否外出務工在1%水平上顯著，且對農戶參與生態補償的自愿性有正向影響。已有研究也證實外出務工顯著影響農戶參與生態補償的意愿[26]。外出務工對自愿性的影響主要有2個方面：一是非農就業收入較高的農戶參與生態補償政策的積極性較高[27-28]；二是外出務工的農戶會接收到更多的環境保護信息，對城鄉生態環境的差異具有較直觀的感受，進而導致男性農民在流域生態治理中具有較高的參與意愿[29]。家庭勞動力數量在10%水平上顯著，且家庭勞動力數量與自愿性呈負相關。生態補償參與意愿的研究中，多數結論認為家庭勞動力數量對參與意愿影響為正[10]。該研究中家庭勞動力數量對自愿性的影響為負向效應，可能是因為當地缺乏相應的勞務輸出措施，不能夠將多余農業勞動力有效分流到非農就業崗位上。往往周邊地區的創收機會（如打工、經商機會）越多，勞動力往周邊地區進行轉移的機率也就越高[14]。在多余勞動力得不到有效轉移的情況下，家庭勞動力數量越多，人均可耕種土地則越少，農戶更傾向于自己耕種土地以獲得相應的生產和生活資料。

（4）政策吸引力。在退耕還林生態補償政策模型中，政策吸引力維度下補償標準、政策預期評價均在5%水平上顯著，對退耕還林生態補償政策的了解程度在10%水平上顯著。說明政策本身設置的激勵作用對農戶參加政策的自愿性影響較大，其中補償標準居重要地位。在生態補償項目中，補償標準應全面、準確地彌補損失者的直接成本、機會成本和發展成本，補償標準的確立是生態補償項目中最為關鍵的環節[30]。另外，參與方式和參與程度、政策認知及政策執行力度是影響農戶退耕還林意愿的主導因素，退耕還林凈效用、家庭稟賦的作用則有所弱化[31]。

3.2.2 公益林補償政策

公益林補償政策模型中，僅參與動力和政策預期評價2個維度有顯著影響，結果見表4。

（1）參與條件。公益林補償模型中，參與條件維度并未通過顯著性檢驗。

（2）參與動力。參與動力維度下，對村干部的信任程度在1%水平上顯著，對周圍人的信任程度只在10%水平上顯著。對村干部的信任程度和對周圍人的信任程度均通過顯著性檢驗，說明在少數民族宗親和氏族聚居的調研區域，村干部在政策宣傳和執行過程中發揮著重要的作用，鄰里之間的相互交流一定程度上也決定了農戶參與動力的高低。

（3）參與能力。公益林補償模型中，參與能力維度未通過顯著性檢驗。

（4）政策吸引力。政策吸引力維度下，補償標準和政策預期評價均在5%水平上顯著，對公益林補償政策的了解程度在10%水平上顯著。農戶對標準的敏感程度較高，普遍認為當前的公益林補償標準嚴重偏低，補償金額到達農戶手中僅10元·a-1·（667 m2）-1，對農戶自愿參與的激勵程度較小。

表4 公益林補償政策Logistic模型回歸結果Table 4 Regression results of Logistic model for PBFC project

3.2.3 退耕還林與公益林補償的對比

經過退耕還林和公益林補償自愿性影響因素的對比，生態補償自愿性研究框架中，參與條件維度下的變量對農戶參加退耕還林政策的自愿性有影響，對參加公益補償政策的自愿性沒有影響。在參與動力維度下，對村干部和對周圍人的信任程度均在不同程度上對農戶參與生態補償政策的自愿性有影響，說明參與動力在自愿參與生態補償的研究框架中發揮著重要作用。在政策吸引力維度下，退耕還林和公益林補償政策的回歸結果極其相似，說明生態補償政策本身是否具有競爭性和吸引力，對農戶是否具有正向激勵作用，是決定農戶是否自愿參與生態補償政策的最重要環節。

在退耕還林和公益林補償政策模型中，現有的補償標準難以彌補農戶因改變土地利用方式產生的機會成本，更難以滿足因生態改善帶來的生態價值的實現，而補償標準又是政策吸引力的一個重要影響因素。過去十幾年來我國生態補償制度發展不平衡，主要表現為政府主導和政府出資的生態補償政策和項目發展迅速，而社會資金主導的生態補償發育不全[32]。據中國生態補償政策研究中心統計，2016年中央財政投入的生態補償資金占全部生態補償資金的87.7%，地方財政資金占比為12%，其他資金來源占比不到1%[33]。隨著生態補償規模的進一步擴大，單靠政府主導的生態補償遠遠不能解決經濟發展與環境發展日益尖銳的矛盾[34]。政府應改變職能和角色定位，從政策的主導者向引導者過渡，從政策的參與者向政策的制定者轉變，政府不再是生態保護補償項目資金的主要提供者，而是激勵各方尤其是市場參與者積極參與生態保護補償的推動者。

如何將社會資本吸引到生態補償中來，根據《行動計劃》的總體設計，再結合調研地的基本情況，可從以下方面著手：第一，對當地的“依法建設占用自然生態空間和壓覆礦產占用”的礦產開采企業進行資源開發補償，補償資金用于生態修復和保護；第二，《行動計劃》明確鼓勵，“將林業碳匯項目優先納入全國碳匯市場”，這為當地開展林業碳匯項目提供了政策支撐，可吸引社會資本進駐現有補償體系，在現有林業基礎上開展碳匯林改造或再造；第三，應緊緊圍繞產業生態化和生態產業化開展經濟活動，對污染企業實行倒逼購買排污指標，對環境友好型企業從林業碳匯或其他途徑給予補償；第四，調研地生態環境優良，轄區內不乏國家級森林公園，植被覆蓋率極高，可著力推動綠色標識措施，提升農產品綠色附加值，帶動農民增收；第五，成立區域性的綠色發展基金，開展綠色金融，成為產業生態化的催化劑，例如投資于特色生態農業發展、風力發電等，或者成為生態產業化的助推器，例如投資于垃圾或秸稈發電、碳匯林營造、濕地銀行等。通過以上方面，吸引社會資本進入生態補償資金的整體配置中，減輕政府財政壓力，增強市場化競爭力，優化資源配置，提升生態補償效率。

4 結論

基于云南省紅河哈尼族彝族自治州屏邊苗族自治縣、文山壯族苗族自治州西疇縣的調研數據，分析農戶參與生態補償政策自愿性的影響因素，得出如下結論：

（1）退耕還林生態補償政策模型中，從參與生態補償政策的邏輯維度講，在參與動力、參與能力、政策吸引力方面均有顯著影響。具體包括對周圍人的信任程度、對村干部的信任程度、是否外出務工、補償標準、政策預期評價、政策了解程度，以上因素為正向影響。年齡和家庭勞動力數量為負向影響。

（2）公益林補償政策模型中，僅在參與動力和政策預期評價2個維度下有顯著影響。具體包括對周圍人的信任程度、對村干部的信任程度、補償標準、政策預期評價、政策了解程度，且均為正向影響。

（3）通過退耕還林和公益林補償政策模型的對比分析可知，參與動力和政策吸引力對農戶自愿性的影響較大。

5 政策建議

為提高農戶參與森林生態補償的自愿性，促進生態補償政策環境目標和減貧目標的實現，滿足逐步建立多元化市場化的生態補償機制目標要求，有如下政策建議：

（1）應加大退耕還林和公益林補償政策的宣傳力度。讓農戶通過自身獲取信息形成價值判斷，使其對參與政策的預期收益、風險感知的評估能力以及生態補償政策的參與動力得以提升。避免村干部和周圍人傳達的信息失真及村干部工作欠公允帶來的負面影響，從而直接或間接導致農戶的自愿性降低。

（2）適當提高生態補償的補償標準，將退耕還林政策和公益林補償政策與鄉村振興戰略總體規劃有機銜接，推出生態綜合補償機制合理配置生態補償資金，通過市場化途徑，從資源開發補償、碳交易與碳匯補償、生態產業、綠色標識、綠色金融等方面引入社會資金，以應對目前國內生態補償項目資金來源渠道單一的問題，提升政策的整體吸引力。

（3）合理規劃引導，創造更多非農就業機會。首先，在當地可適當引導創造更多的非農就業機會；其次，針對外出務工成立勞務公司或服務機構，增加居民外出務工的機會。通過提高非農收入，降低土地依賴性，以提升生態補償政策參與的自愿性。