基于農戶受償意愿的地下水超采區休耕補償標準研究

柳荻 胡振通 靳樂山

摘要?休耕制度是促進農業可持續發展、落實“藏糧于地”、推動鄉村振興戰略的重要舉措，研究休耕補償標準對于完善休耕制度具有重要意義。通過2018年河北省衡水市330戶農戶的實地調研數據，運用雙邊界二分式意愿調查法，對地下水超采區休耕補償標準及其影響因素進行了研究。研究結果表明：①農戶具有較強的節水意識，對休耕政策的認知水平和接受程度都在逐步提升，對休耕政策的節水效果非常認可。休耕政策在“節水”和“養地”兩大方面取得了較為顯著的生態效益。②2015—2018年農戶對休耕政策的受償意愿整體呈下降趨勢，跟農戶對休耕政策的認知水平提升、接受程度提升以及近兩年樣本區域小麥產量有所下降等因素相關。③2018年農戶對休耕政策的受償意愿的估算結果為544.69元/667 m2·a，略高于當前的補償標準500元/667 m2·a，說明現有的休耕補償標準比較合理但略有偏低;略低于冬小麥的畝均純收益，因為休耕政策能夠解放部分農業勞動力和增加農戶的閑暇時間，使得農戶愿意接受低于冬小麥的單位平均純收益的補償標準。④農戶的受償意愿受到個體特征、家庭特征和認知特征的影響，主要包括年齡、受教育程度、健康狀況、家庭耕地面積、家庭支出、節水培訓、休耕認知和節水政策等因素。在綜合考慮生態效益和糧食安全的情況下，在深層地下水嚴重超采區合理擴大休耕規模。為了改進地下水超采區休耕政策，應當加強對休耕政策的宣傳，適當提高休耕的補償標準，充分考慮農戶異質性和尊重農戶的參與意愿，可以“集中連片”但并非一定“整村推進”。

關鍵詞地下水超采;休耕;生態補償;受償意愿;生態效益;意愿調查法

中圖分類號?F062.1?文獻標識碼?A文章編號?1002-2104（2019）08-0130-10DOI：10.12062/cpre.20190323

中國對耕地資源的長期過度利用，導致部分耕地出現地力下降、土壤污染加劇、地下水超采嚴重、生態退化等問題，嚴重制約農業可持續發展。為緩解中國耕地利用的突出矛盾，2015年11月國家十三五規劃建議提出“探索實行耕地輪作休耕制度試點”。2016年6月，農業部等10部門印發《探索實行耕地輪作休耕制度試點方案》，指出重點在地下水漏斗區、重金屬污染區、生態嚴重退化地區開展試點，試點休耕7.73萬hm2，其中在河北省地下水漏斗區季節性休耕6.67萬hm2。休耕制度是促進農業可持續發展、落實“藏糧于地”、推動鄉村振興戰略的重要舉措。對耕地休耕實施生態補償，能夠激勵農戶主動參與休耕，有機協調國家耕地保護目標與農戶生計目標，是實現農業綠色發展的重要制度保障。補償標準是生態補償的核心問題和難點問題[1]，研究休耕補償標準對于完善休耕制度具有重要意義。

關于休耕制度的國際經驗，美國、歐盟、日本、中國臺灣等地做了很多探索[2-5]，對此，一些學者總結了休耕制度的國際經驗及其對中國完善休耕制度的啟示[6-7]，并嘗試構建立足于中國國情的耕地休耕制度基本框架[8]。耕地休耕是提升耕地質量、保護生態環境的有效措施，糧食安全是休耕制度的基本前提，休耕補償是吸引農戶參與休耕的重要手段[7]，應當尊重農戶主體地位和意愿，考慮農戶的利益平衡和生計[6，8]，制定合理的補償標準，完善政策管理規范，保障休耕制度的順利實施。部分學者就當前中國休耕政策實施現狀、問題和對策進行研究，認為應確定合理的休耕面積，通過合理補償來平衡農戶利益與社會收益[9]。也有學者從微觀的農戶層面，就休耕生態補償標準[10-13]、農戶參與意愿[11， 14-15]、補償方案偏好[16]、滿意度[17-18]等方面，對中國休耕制度中的具體問題進行了初步研究。國內學者在不同研究區域針對不同的休耕類型展開了研究。關于重金屬污染區的休耕，趙越[15]的研究表明，農戶休耕的平均最低期望受償金額為每年661元/667 m2，

俞振寧等[16]利用選擇實驗法研究了農戶對重金屬污染耕地治理生態補償方案的偏好，結論表明農戶偏向于選擇收入補貼較高、治理投入較低、設有優先參與權和復耕保險、休耕年限較長的補償方案。關于生態嚴重退化地區的休耕的一些研究發現，應當根據不同情況，采取差異性的技術路徑，制定差異化的補償方案。關于地下水漏斗區的休耕，已有的少量文獻對農戶主動休耕情況、休耕意愿、補償標準、滿意度以及效果等進行了研究。研究發現，地下水超采區有主動休耕的情況，農戶參與休耕的意愿整體較強[11，14];王學等[12]和謝花林等[11]均采用小麥種植的農業凈收益來測算農戶休耕的機會成本，測算的補償標準分別為350元/667 m2和518元/667 m2，曾黎等[13]采用支付卡式的意愿調查法測算農戶休耕的受償意愿，測算的補償標準為512元/667 m2;農戶對休耕政策的滿意度整體較高[17];休耕政策具有較好的節水效果，應完善休耕補償機制[19-20]。

已有研究指出休耕補償制度要尊重農戶主體地位和充分考慮農戶的生計，受償意愿是制定合理的補償標準的重要參考，但在微觀層面，基于農戶受償意愿的地下水超采區休耕補償標準研究還相對較少。本文通過2018年河北省衡水市330戶農戶的實地調研，運用雙邊界二分式意愿調查法，對地下水超采區休耕補償標準及其影響因素進行研究，為進一步完善休耕制度提供參考。

1?研究方法

1.1?意愿調查法

意愿調查法，亦稱條件價值評估法（Contingent valuation method，CVM），通過模擬、構建假想市場，直接調查利益相關者的支付意愿（Willingness to pay，WTP）或受償意愿（Willingness to accept，WTA），是確定生態補償標準的重要方法之一。當前學界使用較多的引導技術主要有開放式、支付卡式、二分式的詢價方式等，被廣泛應用到大氣、濕地、流域、耕地、草原等多個領域的非市場價值評估中[21-23]。選擇合理的引導技術可以有效地提高CVM研究結果的可靠性，目前較為科學可靠的意愿調查法為雙邊界二分式選擇模型。單邊界二分式選擇模型通常統計效率低，且可能造成受償意愿的低估或者支付意愿的高估[24]。雙邊界二分式可以收集到更多關于受訪者受償意愿的信息，使得研究結果更加科學有效[25]。許多學者的研究表明，雙邊界二分式 CVM 的評估結果更為精確，更能逼近受訪者的真實意愿[26]，可以縮小估計的置信區間，提高估計精度[23]。本研究將分別采用單邊界二分式和雙邊界二分式的CVM，測算地下水超采區農戶對休耕政策的受償意愿，并使用雙邊界二分式CVM對其影響因素進行分析。

1.2?模型選擇

本研究假設受訪者的受償意愿（WTA）可以用下列線性函數模型表示：

WTAi（zi，ui）=ziβ+ui（1）

其中，zi為代表受訪者的不同特征和屬性的解釋變量向量，β為解釋變量的參數向量，ui為服從均值為0方差為σ2的獨立且均勻正態分布的誤差項[27]。

把農民參與休耕政策的意愿決策過程看作是一個二元選擇模型，yi這一因變量代表受訪者在對應標的值下，參與休耕政策的決策，面對標的值ti，當受訪者的回答是“愿意”時，實際受償意愿低于標的值，即WTAi

Pr（yi=1|zi）=φ（ti-zi′βσ）

Pr（yi=0|zi）=1-φ（ti-zi′βσ） （2）

其中，φ（x）為標準正態累積分布函數。

1.2.1?單邊界二分式選擇模型

單邊界二分式選擇模型，只用詢問的標的值ti和受訪者的回答yi來估計受訪者的受償意愿。利用Probit模型得到α和δ的估計值，則β^=-αδ。由方程（1）可得WTA的期望值為：

E（WAT|z，β）=′β（3）

1.2.2?雙邊界二分式選擇模型

Hanemann等[25]提出了雙邊界二分選擇法計算WTA的模型。當受訪者面臨的第一個標的值為t1的回答是“愿意”，那么他就要面臨第二個略低的標的值t2;如果回答是“不愿意”，則面臨第二個略高的標的值t2。每個受訪者在一次受訪過程中兩個回答有四種情況：“愿意-愿意（Y-Y）”“愿意-不愿意（Y-N）”“不愿意-愿意（N-Y）”“不愿意-不愿意（N-N）”，概率分別為：

Pr（y，y）=φ（t2-zi′βσ）

Pr（y，n）=φ（t1-zi′βσ）-φ（t2-zi′βσ）

Pr（n，y）=φ（t2-zi′βσ）-φ（t1-zi′βσ）

Pr（n，n）=1-φ（t2-zi′βσ）

（4）

運用對數似然函數模型可以得到σ和β的估計值：

∑Ni=1[dyyiln（φ（t2-zi′βσ））+dyniln（φ（t1-zi′βσ）-φ（t2-zi′βσ））+dnyiln（φ（t2-zi′βσ）-φ（t1-zi′βσ））+dnniln（1-φ（t2-zi′βσ））（5）

其中，dyyi、dyni、dnyi、dnni是取值為0或1的變量，如果回答為“愿意-愿意”，則dyyi=1，否則dyyi=0，依次類推。求得和β^，將β^代入方程（3）可求得WTA的期望值[27]。

1.3?問卷設計

課題組按照NOAA提出的CVM設計原則[28]設計了問卷初稿，在研究地開展了充分的預調研，并對問卷進行不斷的修正和完善。CVM問卷設計主要包括四個部分：第一部分基本情況，借鑒參與式農戶評估方法PRA的提問方式，了解受訪農戶的個人特征、家庭特征、家庭收支狀況、農業和其他生產生活情況;第二部分認知水平，受訪農戶對農業灌溉、地下水狀況、休耕政策的認知;第三部分受償意愿，通過意愿調查法了解不同農戶個體的最低受償意愿;第四部分問卷有效性調查，通過受訪者自評和調研員評價來反映受訪農戶對問卷的理解程度和配合程度，進而評估問卷有效性。

意愿調查評估法體現在第三部分，核心問題設置如下。

（1）（假如）每畝補貼t1元，讓您參與耕地休耕政策（“兩季改一季，不種冬小麥”），您愿意嗎？Y愿意?N不愿意

（政府補助資金有限，如果您要求的補貼太高，政府將不會把您納入項目區）。

（2）問題A：如果愿意，那么補貼t2（t2

問題B：如果不愿意，那么補貼t2（t2>t1）元，您愿意嗎？Y愿意N不愿意。

基于充分的預調研（課題組分別于2015年12月、2016年8月在河北省開展了2次地下水超采治理專題調研），將此次研究的初始標的值的范圍設定為400～650元/667 m2·a，最終設定6個在所有問卷中均勻分布的標的值，金額分別為400、450、500、550、600、650，第二個標的值t2以50元幅度遞增或遞減。通過嚴格的調研員培訓，要求調研員在調查過程中采取應對策略，有效減少受償意愿調查中的假想偏差、起點偏差、信息偏差、策略性偏差和調查方式偏差等一系列可能出現的偏差，以保證數據的質量[28]。

2?研究區域和數據來源

華北平原是世界上面積最大的地下水漏斗區[29]，以農業灌溉用水為主的地下水超采，造成了地面沉降、海水倒灌等一系列生態問題。最新研究表明，在氣候變暖的背景下，農業灌溉使區域溫度和濕度升高，會加劇熱浪氣候風險[30]。河北省從2014年開始實施地下水超采綜合治理，其中包含了季節性休耕這項政策。5年來河北省累計休耕13.11萬hm2，其制度設計為：在無地表水替代的深層地下水嚴重超采區，適當壓減依靠地下水灌溉的冬小麥種植面積，“兩季改一季，不種冬小麥”，實行“一季休耕，一季雨養”，將需要抽水灌溉的冬小麥休耕，只種植雨熱同季的春玉米，單位面積平均節水180 m3/667 m2，單位面積補助500元/667 m2·a，當前政策實施方式多為“整村推進”。本文選取了河北省衡水市作為研究區域。衡水市位于華北平原的黑龍港地下水漏斗區，該市絕大部分地區被劃定為深層地下水嚴重超采區，是河北省地下水超采綜合治理實施力度最大的區域，也是休耕面積最大的區域，2014—2018年衡水市累計實施休耕4.61萬hm2，約占河北省休耕面積的35%。

課題組分別于2015年12月、2016年8月、2018年8月在河北省開展了3次地下水超采治理相關專題調研。本文分析所用數據主要來源于課題組于2018年8月15—26日對河北省衡水市開展的地下水超采區耕地休耕政策專題調研，調研了衡水市下轄3個縣9個鄉鎮21個村共330戶農戶。綜合考慮各區縣自然資源稟賦、耕地面積、休耕面積比例、休耕區域分布等因素，課題組選取了衡水市棗強縣、故城縣、安平縣3個縣作為樣本縣。

課題組分別從市級、縣級、鄉鎮層面針對耕地休耕政策的實施狀況進行機構訪談，并采取分層隨機抽樣的方法，共選擇抽取9個鄉鎮21個村莊為樣本村，其中政策村11個，非政策村10個，政策戶171，非政策戶159。與村領導進行村級訪談，了解村莊的基本情況后，采取調研員與農戶面對面訪談的方式，通過隨機抽樣，進行農戶問卷調查，共發放問卷334份，獲得有效問卷330份，問卷有效率為98.8%。運用SPSS20.0軟件分別進行信度檢驗與效度檢驗。信度檢驗結果顯示，主觀認知變量的Cronbachs α系數均在0.702～0.924之間，同時問卷數據整體Cronbachs α系數為0.844，說明信度較高。效度檢驗中KMO值為0.842，大于0.5的閾值條件，且Bartlett球形檢驗的伴隨概率為0.000，表明模型數據效度較好。模型數據質量通過檢驗。樣本農戶在各區縣、政策村/非政策村之間的分布比較均勻，詳見表1。

受訪農戶的基本情況如表2所示。樣本農戶中，男性占81.2%，主要因為調研時選擇的訪談對象主要是戶主，戶主對家庭生產經營情況比較了解且多為男性。樣本農戶平均受教育程度較低，初中及以下文化程度占77%。樣本農戶平均年齡偏大，55歲以上的農民居多，占75.4%，調研時間處于非農忙期，年齡低于55周歲的農民群體多外出打工。樣本農戶家庭平均人口數為3.02人，家庭人口數為2人的居多且多為子女已成家的老人，占58.5%。樣本農戶平均家庭耕地面積為0.66 hm2，其中16.4%的農戶的家庭耕地面積在0.33 hm2以下，14.5%的農戶的家庭耕地面積在1 hm2及以上，多數農戶的家庭耕地面積在0.33～1.00 hm2之間，占69.1%。

3?結果與分析

3.1?休耕政策的農戶認知和生態效益分析

樣本農戶對休耕政策的相關認知情況如表3所示。農戶對“近10 a地下水水位下降的現狀”和“農業灌溉對地下水水位的影響”有比較清楚的認知，且農戶具有較強的節水意識。95.15%的受訪農戶認為近10 a來地下水位下降了，91.52%的受訪農戶認為“一年兩季”的種植模式對地下水水位下降影響較大或很大，77.88%的農戶認為需要參加一些節水培訓來節約地下水資源。農戶對休耕政策的目的有比較清晰的認知。82.73%的農戶清楚地知道、并能說出休耕的政策目的是“節約（壓采）地下水”。

休耕政策取得了較為顯著的生態效益，綜合體現在“節水”和“養地”兩大方面。休耕的節水效益是很顯著的，實際節水效果和理論預期節水效果相一致。從監管的難易程度上分析，休耕的監管是容易且有效的，“不種冬小麥”的農戶行為可以被清晰地識別，從而參與休耕政策的農戶基本都會遵守政策規定，政策執行效果良好。調研數據顯示，186名受訪政策戶中，98.92%的農戶表示自己認真遵守政策規定;94.09%的農戶認為其他農戶均履約休耕，僅有5.91%的農戶反映周圍存在個別“偷種冬小麥”的違約行為。從休耕行為與節水效益之間的關聯性上分析，兩者的關聯是直接且明確的，在深層地下水嚴重超采區實施休耕，農戶不種冬小麥也就不需要進行灌溉，單位面積平均節水約為150～200 m3/667 m2，從而能夠減少地下水的開采利用，保護地下水資源。調研數據顯示，96.97%的農戶在被問到“您認為休耕政策能否起到節水效果”時回答是“能”，說明農戶對該政策的節水效果非常認可。部分受訪農戶在訪談過程中表示“休耕了幾年之?后，感覺井水（地下水）的水位降得不那么厲害了，近兩年似乎還提高了。”休耕的養地效益也是比較顯著的。休耕降低了復種指數，減少了化肥和農藥的使用，減輕了化學投入品對土壤的污染，有利于耕地休養生息。同時，休耕地區也在不斷探索完善休耕的技術模式，開展了利用休耕季節推廣綠肥植物種植的實踐探索，以期培肥土壤，提高地力。農戶也普遍認為休耕能“養地”，少種一季冬小麥，土地“能緩把勁兒”，地力有所提升。

3.2?受償意愿的樣本分布

330個樣本農戶對單邊界和雙邊界補償方案的二分式提問的選擇結果如表4所示。各個初始標的值的總頻數大致相同，分布比較均勻。受訪農戶對受償意愿問題的回答中，對問題（1）的回答視為單邊界二分式提問的選擇結果，對問題（1）和問題（2）的回答為雙邊界二分式提問的選擇結果。

單邊界結果中，在所有初始標的值下共有212人選擇愿意參與休耕政策，頻率為0.64。當初始標的值為500元/667 m2時，有75%的受訪農戶選擇了“愿意”參與，說明在當前500元/667 m2的補償標準下，農戶對休耕政策的參與意愿較高。隨著標的值的提高，每種標的值對應的受償意愿的被接受的頻率也在不斷地提高，并逐漸接近于1。也就是說補償標準越高，農民參與項目的意愿越強，這符合公眾傾向于高額受償意愿的一般規律。

雙邊界結果中，四種結果即“愿意-愿意（Y-Y）”“愿意-不愿意（Y-N）”“不愿意-愿意（N-Y）”“不愿意-不愿意（N-N）”的頻數分別為159、53、58、60。觀察其分布頻率可知，標的值越高，回答為“愿意-愿意”的頻率就越高并逐漸向1靠近，回答為“不愿意-不愿意”的頻率越低并趨近于0;反之，標的值越低，回答為“不愿意-不愿意”的頻率就越高，回答為“愿意-愿意”的頻率越低。有270個受訪農戶在第一次或第二次中選擇了“愿意”，即在兩次“議價”之內，愿意接受補償方案，這說明農民的參與休耕政策的整體意愿比較高。在最低補償標準下，仍有一些農民選擇“愿意”，說明存在少部分農民對休耕政策的參與意愿很強，愿意放棄部分機會成本。

3.3?受償意愿的估計結果

分別使用單邊界模型和雙邊界模型對受償意愿進行分析，通過Stata13.0軟件分析得到的估計結果如表5所示，各系數估計結果均在1%的統計水平上顯著，對方程擬合優度進行似然比檢驗，擬合優度均服從χ2分布，模型整體擬合效果很好。

模型估計顯示，單邊界下受償意愿的點估計值為474.54元/667 m2·a，標的值系數為正，說明補償標準越高，農戶對補償金額的接受程度越強，參與意愿越強，這符合實際情況，與前文的分析一致。雙邊界下受償意愿的點估計值為544.69元/667 m2·a。對比分析，雙邊界下受償意愿的估計結果要高于單邊界下受償意愿的估計結果，印證了單邊界二分式選擇模型可能造成受償意愿的低估。雙邊界下受償意愿的95%置信區間范圍為30.65元/667 m2·a，小于單邊界下受償意愿的95%的置信區間范圍34.06元/667 m2·a，印證了雙邊界的模型估計結果會縮小受償意愿的置信區間，估計結果更為精準。

為深化對地下水超采區休耕補償標準的認識，下面將估計結果與其他課題組研究結果、本課題組往年研究結果、冬小麥畝均純收益進行比較分析。

（1）與其他課題組研究成果的比較分析，如表6所示。研究區域相近。衡水、邢臺都屬于華北平原的黑龍港地下水漏斗區，是華北平原地下水超采最嚴重、最典型的區域，也是休耕的重點試點地區。研究方法有所區別。但機會成本法、受償意愿法都是普遍采用的生態補償標準估算方法。謝花林等采用了機會成本法，考慮了勞動力的影子工資，通過估算冬小麥畝均純收益來揭示休耕的補償標準。曾黎等和我們的研究均采用了意愿調查法，但詢問的引導技術不同，曾黎等采用的是支付卡式，我們采用的是雙邊界二分式。研究結果相近。三個估算結果都略大于當前的補償標準500元/667 m2，說明現有的休耕補償標準比較合理但略有偏低。三個估算結果相差不大，說明不同課題組開展的研究，雖然測算方法和樣本區域存在差異，但研究結果能夠相互印證，比較可靠。

（2）與本課題組往年研究結果的比較分析，如表7所示。采用雙邊界二分式意愿調查法研究農戶對休耕政策的受償意愿，2015年12月、2016年8月、2018年8月三次調研數據的估算結果分別是740.98元/667 m2、556.64元/667 m2、544.69元/667 m2，農戶的受償意愿整體呈下降趨勢。對此，我們從嘗試從三個方面進行解釋。第一，隨著休耕政策的實施，農戶對政策的認知水平逐漸提升，統計顯示，三次調研“清楚休耕政策目的”的樣本農戶占比分別為40.92%、76.14%、82.73%。第二，隨著休耕政策的實施，農戶對政策的接受程度逐漸提高。政策試點初期，農戶對政策不了解，對自己的“損失”預估過高，因此受償意愿較高。近年來休耕政策宣傳落實到位，補貼發放及時，農戶對政府實施政策的信任程度提高，農戶的參與意愿也隨之提高，調研訪談中明顯感覺到農戶對休耕政策的態度從“排斥”到“接受”再到“迫切希望參與甚至永久參與”的轉變。第三，樣本區域近兩年冬小麥畝產量有所下降，冬小麥畝均純收益下降導致農戶受償意愿也隨之降低。農民普遍反映近兩年冬小麥“年景”不好，受到赤霉病、條銹病、蚜蟲等病蟲害及氣象條件的影響。三次調研的統計顯示，2014年、2015年、2017年樣本區域農戶冬小麥平均產量分別為517.75、548.08、468.53 kg/667 m2。同時2018年冬小麥產量更低，樣本區域大多數農戶的冬小麥產量在400 kg/667 m2左右，如此一來，除去成本，相當比例的農戶的冬小麥單位平均純收益將不足500元。

（3）與冬小麥單位面積平均純收益的比較分析。在實地調研中，當農民被問詢受償意愿的時候，農戶往往會自行估算冬小麥單位面積平均純收益作為參考。本研究中，農戶受償意愿的估算結果為544.69元/667 m2，2017年樣本農戶冬小麥畝均純收益核算結果為601.67元/667 m2，農戶受償意愿要低于冬小麥單位面積平均純收益。在330戶樣本農戶中，有200戶農戶在2017年種植了小麥，其中包括了159戶非政策戶和41戶2018年新納入休耕的政策戶。考慮很多農戶處于非充分就業的狀態，所以冬小麥畝均純收益核算暫不考慮勞動力成本，200戶樣本農戶冬小麥畝均純收益核算結果為601.67元/667 m2，其中單位面積平均產量468.53 kg/667 m2，小麥價格0.56元/kg，種子53.89元/667 m2，化肥187.67元/667 m2，農藥38.00元/667 m2，灌溉86.73元/667 m2，收割服務56.50元/667 m2，播種服務25.05元/667 m2，休耕后翻地服務計入玉米的成本核算。為什么農戶受償意愿會低于冬小麥純收益，對此，我們從兩個方面進行解釋。第一，農戶參與休耕政策之后，一定比例的農戶家庭可以節省勞動力進行外出務工，獲得更高的非農收入。在關于參與政策前后家庭相關情況對比的調查中發現，186名參與或曾參與休耕政策的受訪農戶中，有34.95%的農戶表示自己或家人參與政策后“外出務工的時間增長”、16.13%的農戶表示“務工距離變遠”、44.09%的農戶表示“家庭收入增加”。調查發現，勞動能力較強的青壯年勞動力大多外出務工，部分外出務工的勞動力農忙時節會回家務農，對他們來說休耕最大的受益點在于解放了部分農業勞動力，這與前文受償意愿的影響因素研究中，“55歲以下農戶受償意愿更低”的研究結果相互印證。第二，參與休耕政策之后，農戶能夠獲得更多的閑暇時間。89.2%的政策戶表示，參與休耕政策后，“自己或家人的閑暇時間增加”。調研發現，農村許多老弱勞動力仍需要從事農業生產經營，對于這類農戶來說，參與休耕政策最大的好處是“省工省力”。

3.4?受償意愿的影響因素

分析農戶受償意愿的影響因素，本文參考已有研究確定了可能的影響因素變量，分別是地區、年齡、性別、受教育程度、身體健康狀況、家庭耕地面積、灌溉成本、家庭總支出、是否參加過節水培訓、對耕地休耕政策目的的認知以及節水意愿等。雖然家庭人口數、家庭收入等也是重要的家庭變量，但是本研究并未將其納入影響因素分析中，主要因為家庭人口數與家庭耕地面積存在顯著相關性，家庭收入與家庭支出存在顯著相關性。鑒于雙邊界模型估計結果更為精準，將個體社會經濟特征的各變量加入雙邊界下的WTA模型，進行影響因素分析。估計結果如表8所示，對整個方程擬合優度進行似然比檢驗，擬合優度服從分布，其值為63.45，擬合效果良好。

（1）個體特征變量的影響。年齡變量在10%的統計水平上對農戶的受償意愿有顯著的正向影響，說明年齡在55周歲以上的農戶受償意愿更高一些。其原因可能是，年齡大于55周歲的農民，勞動能力下降，務工能力弱，家庭收入對種植業的依賴程度大，所以受償意愿更高;55周歲以下的農戶務工能力強，參與休耕之后，可以有更多時間通過外出務工獲得更多的收入，所以受償意愿要低一些。受教育程度變量在5%的統計水平上對農戶的受償意愿有顯著的負向影響，說明農戶的受教育程度越高，受償意愿越低。

這是由于受教育程度較高的農戶，有更高的能力通過其他方式獲得更高的家庭收入，所以受償意愿更低。身體健康狀況變量在10%的統計水平上對農戶受償意愿有顯著的正向影響，說明農戶的身體健康狀況越好，受償意愿越高。身體健康狀況越好的農戶，種地的能力相對更強，更有機會通過精耕細作得到更高的種植收益，即參與休耕的機會成本越高，所以受償意愿越高。性別變量不顯著。

（2）家庭特征變量的影響。家庭耕地面積在5%的統計水平上對農戶的受償意愿有顯著的負向影響，即家庭耕地面積越大，受償意愿越低。可能的原因是，家庭擁有越多的耕地面積，家庭自然資本更豐富，農戶有更大的機會去獲得更多地以耕地面積計量的農業補貼收入，所以受償意愿更低。家庭總支出在5%的統計水平上對農戶的受償意愿有顯著的正向影響，即家庭總支出越高，受償意愿越高。可能是由于家庭總支出越高，家庭生存發展所需要的資金越多，越希望得到更高的補償金額來滿足家庭對資金的需求，所以受償意愿越高。

（3）認知特征變量的影響。節水培訓和休耕認知分別在10%和5%的統計水平上對農戶的受償意愿有顯著的負向影響，說明參加過節水培訓、清楚休耕政策目的的農戶，受償意愿更低一些。對休耕政策的目的較清楚、參加過節水培訓的農戶，通常保護地下水資源的意識更強，所以受償意愿就更低。參與節水政策的意愿在10%的統計水平上對農戶的受償意愿有顯著的正向影響，說明有意愿參與節水政策的農戶，受償意愿較高，可能原因是有些農戶愿意參與節水政策，是出于獲得政府高額節水補貼的目的。

（4）地區變量的影響。地區變量對受償意愿的影響不顯著，說明農戶受償意愿在三個樣本區縣之間無顯著差異。

4?結論與政策含義

本文通過2018年河北省衡水市330戶農戶的實地調研，運用雙邊界二分式意愿調查法，對地下水超采區休耕補償標準及其影響因素進行了研究。得到以下主要結論：第一，農戶具有較強的節水意識，對休耕政策的認知水平和接受程度都在逐步提升，對休耕政策的節水效果非常認可，休耕政策在“節水”和“養地”兩大方面取得了較為顯著的生態效益。第二，2015—2018年農戶對休耕政策的受償意愿整體呈下降趨勢，跟農戶對休耕政策的認知水平提升、接受程度提升以及近兩年樣本區域小麥產量有所下降等因素相關。第三，2018年農戶對休耕政策的受償意愿的估算結果為544.69元/667 m2·a，略高于當前的補償標準500元/667 m2·a，說明現有的休耕補償標準比較合理但略有偏低;略低于冬小麥的畝均純收益，因為休耕政策能夠解放部分農業勞動力和增加農戶的閑暇時間，使得農戶愿意接受低于冬小麥的畝均純收益的補償標準。第四，農戶的受償意愿受到個體特征和家庭特征的影響，主要包括年齡、受教育程度、健康狀況、家庭耕地面積、家庭支出等，年齡在55周歲以上、健康狀況越好的農戶，受償意愿越高;受教育程度越高、家庭耕地面積越大的農戶，受償意愿越低;家庭總支出越高，受償意愿越高。第五，農戶的受償意愿受到認知特征的影響，參加過節水培訓、清楚休耕政策目的的農戶，受償意愿越低;愿意參與節水政策的農戶，受償意愿越高，可能原因是有些農戶愿意參與節水政策，是出于獲得政府高額節水補貼的目的。

本文研究結論具有以下政策含義：①在綜合考慮生態效益和糧食安全的情況下，在深層地下水嚴重超采區合理擴大休耕規模。②為了確保休耕政策的順利實施，應加強對休耕政策的宣傳，讓更多的農戶了解休耕政策的目的和重大意義，進一步提升農戶的認知水平和接受程度。③農戶是休耕政策的實施主體，為保障農戶利益，可以適當提高休耕的補償標準。④農戶受償意愿受到個體特征和家庭特征的影響，實施休耕政策可以“集中連片”但并非一定“整村推進”，應充分考慮農戶異質性和尊重農戶的參與意愿。

（編輯：王愛萍）

參考文獻

[1]柳荻， 胡振通， 靳樂山. 生態保護補償的分析框架研究綜述[J]. 生態學報， 2018，38（2）：380-392.

[2]CAI R， BERGSTROM J C， MULLEN J D， et al. A dynamic optimal crop rotation model in acreage response[EB/OL]. https：//core.ac.uk/download/pdf/6551092.pdf，2011.

[3]COOPER J C. A joint framework for analysis of agri-environmental payment programs[J]. American journal of agricultural economics， 2003，85（4）：976-987.

[4]BAYLIS K， PEPLOW S， RAUSSER G， et al. Agri-environmental policies in the EU and United States： a comparison[J]. Ecological economics， 2008，65（4）：753-764.

[5]CLAASSEN R， CATTANEO A， JOHANSSON R. Cost-effective design of agri-environmental payment programs： U.S. experience in theory and practice[J]. Ecological economics， 2008，65（4）：737-752.

[6]楊慶媛， 信桂新， 江娟麗， 等. 歐美及東亞地區耕地輪作休耕制度實踐：對比與啟示[J]. 中國土地科學， 2017（4）：71-79.

[7]饒靜. 發達國家“耕地休養”綜述及對中國的啟示[J]. 農業技術經濟， 2016（9）：118-128.

[8]陳展圖， 楊慶媛. 中國耕地休耕制度基本框架構建[J]. 中國人口·資源與環境， 2017（12）：126-136.

[9]鐘媛， 張曉寧. 休耕政策存在的問題及對策[J]. 農業經濟問題， 2018（9）：76-84.

[10]俞振寧， 譚永忠， 吳次芳， 等. 基于兼業分化視角的農戶耕地輪作休耕受償意愿分析——以浙江省嘉善縣為例[J]. 中國土地科學， 2017（9）：43-51.

[11]謝花林， 程玲娟. 地下水漏斗區農戶冬小麥休耕意愿的影響因素及其生態補償標準研究——以河北衡水為例[J]. 自然資源學報， 2017（12）：2012-2022.

[12]王學， 李秀彬， 辛良杰， 等. 華北地下水超采區冬小麥退耕的生態補償問題探討[J]. 地理學報， 2016（5）：829-839.

[13]曾黎， 楊慶媛， 廖俊儒， 等. 基于農戶受償意愿的休耕補償標準探討——以河北樣本戶為例[J]. 資源科學， 2018（7）：1375-1386.

[14]龍玉琴， 王成， 鄧春， 等. 地下水漏斗區不同類型農戶耕地休耕意愿及其影響因素——基于邢臺市598戶農戶調查[J]. 資源科學， 2017（10）：1834-1843.

[15]趙越. 重金屬污染區農戶參與休耕的受償意愿與方案選擇[D]. 杭州：浙江大學， 2018.

[16]俞振寧， 譚永忠， 茅銘芝， 等. 重金屬污染耕地治理式休耕補償政策：農戶選擇實驗及影響因素分析[J]. 中國農村經濟， 2018（2）：109-125.

[17]柳荻， 胡振通， 靳樂山. 華北地下水超采區農戶對休耕政策的滿意度及其影響因素分析[J]. 干旱區資源與環境， 2018，32（1）：22-27.

[18]XIE H， WANG W， ZHANG X. Evolutionary game and simulation of management strategies of fallow cultivated land： a case study in Hunan Province， China[J]. Land use policy， 2018，71：86-97.

[19]胡振通， 王亞華. 地下水超采綜合治理的農戶評價、原因分析與改進建議[J]. 中國人口·資源與環境， 2018，28（10）：160-168.

[20]趙其國， 沈仁芳， 滕應， 等. 我國地下水漏斗區耕地輪作休耕制度試點成效及對策建議[J]. 土壤， 2018（1）：1-6.

[21]李長健， 孫富博， 黃彥臣. 基于CVM的長江流域居民水資源利用受償意愿調查分析[J]. 中國人口·資源與環境， 2017，27（6）：110-118.

[22]牛海鵬， 王坤鵬. 基于單邊界二分式CVM的不同樣本方案下耕地保護外部性測度與分析——以河南省焦作市為例[J]. 資源科學， 2017，39（7）：1227-1237.

[23]魏同洋， 靳樂山， 靳宗振， 等. 北京城區居民大氣質量改善支付意愿分析[J]. 城市問題， 2015（1）：75-81.

[24]HANEMANN M. The statistical analysis of discrete response CV data [R]. 1998.

[25]HANEMANN M， LOOMIS J， KANNINEN B. Statistical efficiency of double-bounded dichotomous choice contingent valuation[J]. American journal of agricultural economics， 1991，73（4）：1255-1263.

[26]徐中民， 張志強， 龍愛華， 等. 額濟納旗生態系統服務恢復價值評估方法的比較與應用[J]. 生態學報， 2003（9）：1841-1850.

[27]HAAB T C. Estimation Using contingent valuation data from a ‘dichotomous choice with follow-up questionnaire： reply[J]. Journal of environmental economics & management， 1998，35（2）：190-194.

[28]ARROW K， SOLOW R， PORTNEY P R， et al. Report of the NOAA panel on contingent valuation[J]. Federal registe， 1993，58（10）：4601-4614.

[29]ZHONG Y， ZHONG M， FENG W， et al. Groundwater depletion in the west Liaohe River Basin， China and its implications revealed by GRACE and in Situ measurements[J]. Remote sensing， 2018，10（4）：493.

[30]KANG， SUCHUL， ELTAHIR， et al. North China Plain threatened by deadly heatwaves due to climate change and irrigation[J]. Nature communications， 2018，9（1）： 2894.