生態治理政策工具對農戶行為的影響差異研究
——以寧夏鹽池縣為例

夏翠珍,周立華,廖 杰,王 婭,劉 慧

1 中國科學院科技戰略咨詢研究院, 北京 100190 2 中國科學院大學, 北京 100049 3 中國科學院大學公共政策與管理學院，北京 100049 4 中國科學院西北生態環境資源研究院, 蘭州 730000 5 中國科學院地質與地球物理研究所, 北京 100029

十八大以來,中央政府提出要推進國家治理體系與治理能力現代化,特別強調生態環境保護制度的創新。如何判斷政策措施的優劣,有針對性地實施政策,提高政策績效,受到諸多學者關注[1-2]。政策工具,一般認為是政府為解決某個公共問題采取的具體手段或措施[2- 3],是目前公共管理領域的研究熱點。政策工具研究興起于19世紀80年代西方從“政府管理”轉向“政府治理”的新公共管理改革運動,學者們意識到工具知識的缺乏和不足是政策失敗的原因,因此考慮將政策研究和公共管理的分析單元聚焦到公共項目所使用的基礎操作工具上[4]。經基爾申、薩拉蒙、胡德、陳振明等國內外學者發展后,目前已被廣泛運用到財政、金融、環保等多個領域,如碳排放[5]、氣候變化[6]、環境污染[7-9]、可再生能源技術創新[10-11]、生物多樣性保護[12]等。任何一項政策都可以視為政策目標與政策工具的有機統一[13-15],一項政策可以由多種政策工具構成,一種工具也可以在多項政策中使用。生態治理政策是以生態治理為目標,融合多種手段和方法的工具組合。政策發揮的效果,可以視為多種政策工具的綜合作用[16]。

中國北方農牧交錯區生態環境惡劣脆弱,在生態恢復問題上,政府扮演主導角色,農戶是政策的被動接受者,從政策工具執行到發揮作用的過程中,農戶對工具的響應及行動是其中的重要一環。研究農戶對政策工具的響應,探究不同工具之間的差異,對優化工具選擇和提升政府管理效能具有重要意義。為實現生態目標,政府采用的工具比較多樣化,政府既要加強管制(如禁墾、禁伐、禁牧),也要利用市場機制(發展沙產業),同時做好宣傳工作(鼓勵植樹種草)等。在以往有關政策對農戶行為影響的研究中,考慮單一政策或工具影響的研究很多,如退耕還林工程[17]、草原生態補獎政策[18]、禁牧政策[19]等,研究方法多以政策為背景,以政策實施前后相應指標的變化來突出政策的作用[20],但缺乏對政策的工具屬性及其影響差異的研究。目前,在生態治理上,已經有學者開始探索不同政策工具的應用,比如冀光楠等人分析了天保工程區集體林管理中運用的政策工具[21],黃明分析了行政、經濟和物理三類政策工具對農戶低碳能源使用行為的影響[22],黃金梓提議在生態扶貧中運用多元政策工具[23]等。在如何選擇政策工具上,學者們也做了一些探索,比如童洪志運用二元選擇logit模型發現監管約束與懲罰、補貼、信息誘導3種政策工具對農戶采納秸稈還田技術具有積極作用[24]。但目前對北方農牧交錯區的生態治理政策工具及其對農戶行為影響的研究還很少見。

為了定量研究農戶行為對不同政策工具的響應,本文借鑒了VAR(向量自回歸模型)模型。該模型19世紀80年代由西蒙提出,最早被用于探究宏觀經濟系統中各變量之間的相互作用關系,該模型可以基于時間序列變量的信息模擬出自變量與因變量之間可能存在的同期或者滯后的相關關系。目前,在環保領域,主要是環境污染領域,已經有不少學者運用VAR模型對環境政策工具的生態、經濟作用做了計量分析,如張可等運用對比分組的VAR模型分析了水環境政策對農業增長與面源污染的影響[25];張衛東等分析了環境政策對經濟增長和環境污染總體關系的影響[26];黃清子利用GRA-VAR模型研究了三類六項政策工具對環保產業的促進作用,發現科技政策最優、法制政策工具最弱[27]。但是在生態治理領域,對政策工具的對比分析還幾乎沒有。本文以鹽池縣為典型區,在辨析鹽池縣所采用政策工具的基礎上,結合已獲取的1983—2017年鹽池縣生態治理政策所采用的政策工具數據集,運用VAR模型中的脈沖響應和方差分解函數研究農戶對各種政策工具的響應,探究政策工具對農戶行為的影響差異,判斷哪種政策工具對農戶行為的調節力度最大,為后續的政策工具選擇和管理優化提供參考,具有一定的現實意義。

1 鹽池縣概況

鹽池縣位于寧夏回族自治區東部(圖1),該區干旱少雨,風大沙多,年平均降水量294.6 mm,蒸發量2897 mm。鹽池縣是農牧交錯帶上最為典型的氣候、地形、土壤、植被、資源利用多重復合過渡地帶,相比于其它區域,鹽池縣對于環境擾動的反應更加迅速且具有放大作用[28]。作為全國266個牧區縣之一,鹽池縣草原面積遼闊。根據中國荒漠化(土地退化)防治研究課題組的分析,過去鹽池縣環境破壞的原因主要有過度開墾、過度放牧、過度樵采等[29]。經過大力治理,如今,鹽池縣的沙漠化面積大幅縮減,眾多學者都認為其中起決定性作用的是退耕還林還草、草地禁牧、禁止亂砍亂挖和植樹造林等政策措施[30]。

圖1 鹽池縣區位圖Fig.1 Location of Yanchi County

2 政策工具-農戶行為-生態治理的關系

可供政府選擇的政策工具十分豐富,學者們提出多種分類方式,在不同研究領域采用的分類方法有所不同[20]。經過實踐,越來越多學者傾向于將政策工具分為命令控制、經濟刺激和自愿行動3種類型[31-33]。為了更好地區分基層政府所使用的政策工具,此次研究采用邁克爾·霍利特和拉米什等人的分類框架[34],按照強制型程度,以完全自愿和完全強制為兩端,將各項政策工具依次排列,總體可分為強制型、混合型和自愿型3大類以及10小類工具。自改革開放以來,中國在生態治理上加大資金和人力投入,自上而下實施了三北防護林、退牧還草等重大生態工程,這些工程都通過具體政策文件得到貫徹落實。政策可以視作政策目標和政策工具的組合,如禁牧政策可以視為以禁絕放牧為目標,直接提供、規制、稅收和使用費、補貼和獎勵、使用權、信息與勸解、家庭與社區等工具的組合。圖2描述了在生態治理過程中,政府通過政策工具調控農戶行為進而達到生態可持續恢復的邏輯關系圖。

圖2 政策工具-農戶行為-生態恢復的關系圖Fig.2 Diagram of relation among policy instrument, farmers′ behavior and ecological restoration

生態治理政策的作用對象主要是農戶,作為理性經濟人,農戶將在自身利益和違規風險之間做權衡。政策下達后,農戶將根據自身的資源稟賦情況做出最有利于自己的選擇,而農戶的行為調整方向,直接影響到生態治理效果。生態治理目標的達成就是農戶在各項政策工具的綜合影響下采取行動后產生的累計效應。不同資源稟賦的農戶受政策影響不同,調整方式也多種多樣,比如減少牲畜、退耕還林、發展副業等。因此,考慮到農戶行為的復雜性,從生態治理目標和人地關系角度,將農戶社會經濟活動視為一個自主運行的系統,將政策工具作為一項外部影響因素,主要探究可觀測的對生態環境有重大影響的行為會對政策工具產生什么樣的響應。在以往研究中,過度放牧、濫墾濫伐、過度樵采等被視為鹽池縣沙漠化的主要原因,因此,選擇農戶耕作、放牧和造林行為作為代表變量。

3 數據來源與方法

3.1 變量選取與數據來源

3.1.1農戶行為變量

針對當地的問題以及數據的可得性,在縣域層面上,本文選擇農戶人均播種面積、人均牲畜數量、人均造林面積作為耕作、放牧和造林行為的指標。選擇播種面積而非耕作面積是因為土地產權固定,官方統計的耕地面積變化很小,但是農戶實際的播種面積卻會隨著外界自然和社會環境的變化發生變化。牲畜數量一定程度上反映土地的承載壓力。各種類牲畜按羊單位換算,1頭牛=5只羊,1匹馬=4只羊,1頭驢/騾=3只羊。人均造林面積代表生態保護行為,在鹽池縣,大規模造林活動雖然由政府主導,但農戶是實際執行者。以上數據來自《鹽池縣經濟要情手冊2016》、《鹽池縣統計年鑒》、《鹽池年鑒》、《鹽池縣志》。

3.1.2政策工具變量

以調控農戶生產生活為目的的政策很多,這里重點關注農、牧、草、林類及防沙治沙、水土保持等與生態治理息息相關的政策。一個政策文本可以分解出多種政策工具,政策工具的使用頻次一方面可以反映政府的工具偏好;另一方面,以生態治理為目的,各項工具的方向相對一致,使用頻次可以反映出政府在某個方向的執行力度。因此,基于以上分析和數據可得性,為了探究不同政策工具對農戶行為的影響以及各工具之間的使用效果差異,將鹽池縣歷年出臺生態治理政策中使用的政策工具使用頻次作為政策工具的指標。在選擇政策工具變量時,有幾個基本假設：一是政府具有工具慣性,即政府習慣性使用某些工具;二是如果一種工具的效果明顯,那么政府會保持或者增加該工具的使用頻率;三是政府會根據生態環境狀況和上級規劃調整當年的發文數量,導致政策數量和相應工具的使用頻次在不同年份存在差異。

研究小組從2017年起多次前往鹽池縣進行數據的收集工作,在鹽池縣農牧局、環林局、科技局、檔案局等處獲取1983—2017年的生態政策文本,由于資料從系統的政府辦全宗得到,因此認為資料全面,可信度高。在前期工作中,課題組運用內容分析法,對從政策庫中挑選出的316份政策文本進行編碼統計,首先統計每一份文件中使用過的工具,然后按年份求和,獲得了各項政策工具歷年使用頻次的時間序列數據集,詳細步驟見另一篇論文[35]。由于自愿性組織工具僅有一次,因此不考慮該項工具。所有變量如表1所示。每種工具的定義參考邁克爾的原始定義及鹽池的實情,實例均來自于鹽池縣曾出臺的政策。各類工具的定義見表2。

表1 變量表

3.2 模型選取與構建

3.2.1VAR模型原理

VAR(Vector autoregression)模型是從數據的統計性質出發,把系統中每一個內生變量作為系統中所有內生變量的滯后值的函數來構造模型,從而把單變量自回歸模型推廣到由多元時間序列變量組成的“向量”自回歸模型[36]。以常數c作為唯一外生變量,擁有滯后期p的VAR模型的一般表現形式如下：

Yt=∏1Yt-1+∏2Yt-2+…+∏pYt-p+c+εt,
t=1,…,T

(1)

式中,Yt=(y1t,y2t,…ynt)′表示(n×1)維時間序列向量,∏i是(n×n)維系數矩陣,εt是(n×1)維不可見的零均值白噪聲矢量過程。理論經濟學家在VAR模型基礎上發展了脈沖響應函數和方差分解。脈沖響應函數反映的是當VAR模型中某一變量的誤差項發生一個單位變化時(脈沖)給其他內生變量所帶來的影響;方差分解結果是通過改寫VAR模型得出的一個脈沖沖擊對某一變量產生的多期累計沖擊,反映各個擾動項的相對重要性。以兩個變量y1和y2滯后兩期為例,所建立的VAR模型方程組為：

y1t=a11y1t-1+b11y2t-1+a12y1t-2+b12y2t-2+c1+ε1t,t=1,…,T (2)

從第0期開始,ε1變動一個單位,y1t系列數值的變化解釋為y1受到自身一個脈沖沖擊下的響應函數,y2t系列數值的變化解釋為y2受到y1一個脈沖沖擊下的響應函數。方差分解結果分別指y1受到自身一個脈沖沖擊后的多期累計影響和y2受到y1一個脈沖沖擊后的多期累計影響。由此,構建以政策工具變量和農戶行為變量作為內生變量的VAR模型,可以研究在不同政策工具沖擊下農戶行為的響應程度差異以及不同政策工具對農戶行為調整的多年累計影響。

3.2.2原始數據序列的標準化與模型平穩性檢驗

表3 標準化序列平穩性檢驗結果

圖3 VAR模型檢驗結果Fig.3 Test results of VAR modelMAN：強制型政策工具 Mandatory instrument;HYB：混合型政策工具 Hybrid instrument;VOL：自愿型政策工具Voluntary instrument。CA-MAN表示耕作行為與三種強制型工具建立的VAR模型,其它同理

4 結果與分析

4.1 農戶行為對政策工具沖擊的響應

脈沖響應函數反映了人均耕作面積、人均牲畜數量、人均造林面積在受到自身和政策工具沖擊下的響應程度。為了突出政策工具的一個標準誤差項的沖擊對農戶耕作、牲畜養殖和造林行為的動態影響,這里只列出了各項政策工具的脈沖響應函數。如圖4所示,橫軸表示滯后期數,縱軸表示響應程度,負值表示抑制作用,正值表示促進作用。建模后發現沖擊多在第10期接近于零,為了對比明顯,繪出10年的脈沖函數圖。總體上看,政策工具對農戶行為的沖擊力度較小,響應范圍在0—0.30之間。說明除了政策工具之外,農戶行為更多受自身條件影響。各項政策工具的沖擊在2或3期達到峰值之后逐漸下降,并在第10期左右趨近于0,表明政策工具對農戶行為具有較強的短期影響,后期影響逐漸減弱,持續時間為10年左右。直接提供工具對人均播種面積和牲畜數量都具有較明顯的積極影響,分別為0.29和0.28,規制工具對人均造林面積具有明顯的正面沖擊,為0.19。總體上看,強制型工具對耕作、牲畜養殖和造林行為的影響最大。

圖4 人均播種面積、牲畜數量、造林面積對政策工具的響應Fig.4 Response of per capita cultivated area, livestock number and afforestation area to policy instrumentsCA：人均播種面積;LN：人均牲畜數量;DLN：一階差分后的人均牲畜數量;FA：人均造林面積;GS：直接提供;RE：規制;SE：國有企業;IP：信息與勸誡;PR：使用權;SR：補貼和獎勵;TR：稅收和使用費;FC：家庭和社區;MA：市場

4.1.1農戶耕作行為對政策工具的響應

鹽池縣位于農戶交錯區,當地的主要作物為玉米、蕎麥、糜子等。從圖4可以看出,十種政策工具對農戶耕作行為都有一定影響,影響最大的依次是直接提供(0.30)、國有企業(-0.18)、稅收和使用費(-0.14)、使用權(0.12)。具體來看,規制和直接提供、產權和補獎工具的一個標準差沖擊對人均耕作面積產生了正向影響,這表明政府的直接引導,如建立專業的領導小組、派科技人員下鄉等行為對農戶的耕作行為產生了較大促進作用。規制工具的影響體現在禁牧后舍飼成本上升,導致部分農戶擴大玉米等作物的種植面積,自產自銷,降低養殖成本。另外,土地利用價值上升,部分農戶選擇種植蘇丹草等優質飼草出售。路慧玲、陳潔等[19,37]在對鹽池縣進行實地調查中也發現類似情況。另外,政府大力調整種植結構,扶持小雜糧產業發展,加大對糜子、蕎麥等經濟作物的補貼,這促使更多農戶重新開墾以前撂荒的土地,以獲得更多的經濟補償。信息與勸誡、稅收與使用費和市場工具的使用有助于縮小播種面積,稅收和使用費工具的影響要稍滯后于其它兩項工具。稅收和使用費工具的負面作用在于,在取締農業稅以前,農戶需要按照耕地面積繳稅,為了少繳稅款,農戶會采取瞞報實際耕地面積的做法,從而導致面積減少。市場工具的負面效果可能在于農戶為了獲得更高的收益外出打工,放棄耕作。田玉軍等[38]的研究結果也認為務農機會成本促使農戶在農業種植和外出務工之間做出選擇和優化資源配置。

4.1.2農戶放牧行為對政策工具的響應

從人均牲畜數量對政策工具的脈沖響應函數圖看出,政策工具的沖擊在2—3達到最大值,且部分工具的沖擊存在正負波動。畜牧業是鹽池縣的支柱產業,政策對畜牧業的影響很大。在新政策出臺后,農戶會產生相應的應激策略,并在之后的長時期內逐漸調整,以達到利益最大化。如禁牧之初,由于政府加大監督和罰款力度,農戶的主要應激策略是減少牲畜數量;而在之后與政府的博弈中,農戶的養殖行為開始分化,有的徹底放棄養殖,有的半舍飼半偷牧,另外還有部分農戶完全圈養,成為專業養殖戶,全縣的養殖數量反而增加。

在強制型政策工具中,規制和國有企業對人均牲畜數量在第2—3年內具有負向影響,說明這兩項工具在使用后對控制牲畜數量起到了積極作用。直接提供工具在初期具有較強的正向效應,說明政府在牲畜養殖上的直接參與,如牲畜防疫、品種改良等行為對牲畜數量的增加起了促進作用。在混合型政策工具中,信息與勸誡工具、使用權和稅收和使用費在前3年具有負面影響,但之后存在正負波動,說明三類工具的影響不穩定。補貼工具具有正面沖擊,可能是由于政府在后續灘羊產業發展中的大量補貼,如圈棚、飼料等,刺激部分農戶擴大了養殖規模。在自愿型工具中,市場工具具有輕微的正面沖擊,而家庭和社區工具具有持續的負面影響。

4.1.3農戶造林行為對政策工具的響應

在縣域層面,每年的造林任務是由退耕還林、保護區建設等多個項目配套實施的,農戶作為基層參與者,負責實際的造林工作。從政策工具對造林行為的沖擊來看,規制工具在第二年對人均造林面積有較強的正向沖擊,為0.19,而除稅收和使用費以外的各項工具均是負面沖擊,說明造林行為更多是在政府的主導下進行,除規制之外,其他工具對造林面積都沒有積極影響。在1981年出臺的《鹽池縣農業建設總體規劃》中,計劃從83年開始每年種樹約6666.67 hm2,在本世紀末種樹達到15.4萬hm2,包括機械化林場植樹3.27萬hm2,覆蓋率達到21.9%。由此看出,造林數量實際與政府規劃密切相關,模型結果與實際情況比較符合。

4.2 政策工具對農戶行為影響的方差分解

用方差分解來判斷不同政策工具對農戶行為變化的累計貢獻。表4中統計了當滯后10期時,政策工具對農戶生計行為的累積解釋百分比。從表中數據得出,農戶行為變量受到政策工具的累計影響較小,這是因為農戶行為除了受到政策影響之外,也受到氣候、家庭變遷、個人健康、地區發展等多種因素影響。在這篇文章中,主要分析政策工具的影響差異。對于耕作行為,按方差貢獻大小依次排列為強制型(18.1%)>混合型(9.51%)>自愿型(1.06%),其中,直接提供工具的累計影響最大(9.00%);對于放牧行為,依次為強制型(36.92%)>混合型(26.75%)>自愿型(2.30%),規制工具和使用權兩種工具的影響最大,貢獻百分比分別為26.92%、17.05%;對于造林行為,依次為強制型(5.40%)>混合型(1.65%)>自愿型(0.63%),其中,規制工具的影響最大,為3.28%。由此可以看出,強制型政策工具仍然在調節農戶行為中發揮主要作用,混合型工具的作用稍弱,自愿型工具的作用最弱。另外,就3種行為受到的沖擊力度來看,放牧行為受到政策工具的刺激作用最強,耕作行為次之,造林行為受到的影響最小。

表4 方差分解結果/%

5 討論

通過對上述結果的分析發現,總體上農戶3種行為對政策工具的響應不是特別強烈,相對來看,放牧行為受到的影響最大,且2—3年內效應最強。以往研究表明,農戶與地方政府之間存在雙重博弈結構[39],農戶在面對政府要求時會根據自身情況選擇相應的適應性策略。這種應對模式正好解釋了政策的短期效應,且作為主要生計的放牧活動會受到最大影響。如鹽池縣實施退牧還草政策后,由于草地的利用受到限制,農戶會考慮縮減養殖規模和擴大糧食作物種植面積等[19],隨后生計方式日益分化,非農化現象突出,收入結構趨于多元化[40]。就此次研究結果來看,政策工具對農戶行為的影響程度不太強烈,說明農戶行為模式的轉變并非只受單一工具影響,工具的組合、外部環境以及農戶自身資源稟賦等多種因素可能對農戶行為產生更大影響。如安祎瑋等曾做過研究,證明農戶養殖業收入提高并非完全是“退牧還草”生態政策的影響,而是結合社會經濟發展、糧食價格變化、思想觀念轉變和通貨膨脹等多種因素的結果[41]。從農戶視角來看,出于個人利益最大化目標,農戶做出有利于生態保護行為的意愿受到自身生計資本以及政策感知的雙重影響,如自然資本會產生負面影響,而金融資本和人力資本會產生正向影響[42]。

這篇文章利用大量一手資料,以鹽池縣為例,對不同政策工具的作用進行了實證研究。從VAR模型結果來看,各項工具對農戶行為的影響具有程度和方向上的差異。但總體來看,雖然研究結果可以用于各項工具作用的初步對比,但是由于原始數據僅選取頻度代表工具變量,因此結果可能并不能完全說明工具的效力。在前期工作中,我們發現政府偏好強制型工具,隨著社會的發展,手段愈發多元,補貼和獎勵、市場等工具的占比逐漸增加[35]。這實際上反映了命令控制類工具在我國科層制管理體制中的運用范圍廣,可操作性強。從研究結果看,強制型工具如直接提供和規制的作用要明顯高于其他工具。這一方面是由于違反這類工具的代價相對較大,在博弈中農戶傾向于服從;另一方面也可能是傳統管理思想在一定程度上影響了民眾和政府對自身角色的認知,政府被默認為公共事務的承擔者,民眾循規辦事。這些進一步鞏固和發展了直接提供、規制等傳統工具的優勢。然而,市場等自愿型工具的作用比較薄弱,但這可能是由于這些工具可以自發而非由政府引導,政府運用較少,從頻度上不能完全體現工具的實際參與度。因此,這些自愿型工具的作用也許不能完全被模型所展示的結果說明。實際上,在一個完整的自然-社會-經濟系統中,農戶在經濟系統中的角色強烈影響了農戶的資源配置行為,農戶的日常經濟活動以及由此導致的資源利用行為是連接政策與生態質量的橋梁。隨著外部市場的形成和開放,農戶參與市場活動的形式多樣化,生計方式多樣化,進而導致自然資源利用方式的多樣化。

從政策制定到農戶決策到產生效應的每個環節都會影響到一項政策最終的實施效果。政策工具實質上是通過限定作用對象和行為模式,調節人的活動范圍以及資源配置方式。在生態治理領域,以往關于政策或政策工具作用的研究,常將其作為一個背景看待,基本不涉及政策本身的特征。主要有幾種方式,一是以政策實施節點為基準,通過遙感手段直接調查生態質量的時空變化;二是直接在措施層面,研究比如圍欄封育、休牧等多種條件組合對草地恢復的影響;三是考察對農戶行為的影響,研究農戶對某一項政策的感知和行為調整模式,并延伸討論生態治理效果;四是將政策的有無作為模型的一個解釋變量代入模型建模。然而,要優化決策體系,提高施政水平,除了關注結果,對政策本身的關注也不可忽視。目前的研究認為,政策工具的選取也并非是政策效力的決定性因素,政策組合、政策網絡、政策系統等也對政策效果產生重要影響。工具屬性作為政策研究系統中的一部分,從工具視角進行研究僅是政策優化的一個開始。面對日益繁復的公共事務和復雜的決策環境,還需要以政策工具為突破口,加大對生態治理政策工具的研究,促進政策工具理論的本土化改造和利用。

此次研究還存在以下幾點需要進一步完善,一是研究結果雖然可以初步判斷各項工具的正負影響,但任一政策工具都可能產生雙向影響。因此,還需要就具體問題,加強政策工具混合效應研究,深入分析各項工具之間的協調性和互補性;二是我們只強調了政策的工具屬性,但深入的政策分析還應考慮政策目標合理性、執行效率、價值等多方面的內容。三是此次研究利用了工具的初步量化結果,但一項政策的生成往往遵循政策慣性,內容和結構相似度很高,某一項特殊工具可能是政策文本中的關鍵,在編碼時不能突出其作用。且同一種工具的力度也有區別,比如不同的補貼金額。因此,還需要進一步研究如何定量評價政策工具的效用,如張振華用政策屬性力度、政策目標力度和政策工具力度的乘積表示政策工具效力[43]。四是此次選擇了播種面積和牲畜數量作為農戶行為指標,但在調研中發現,牲畜數量增加可能導致局部土地退化,總體來講,由于養殖方式改為專業化飼喂,牲畜數量雖然大幅增長,但對生態的破壞遠不如80年代。播種面積的大小能影響沙漠化程度,但是后續土地的管理和利用方式更是影響生態治理效果的關鍵。因此,在深入判斷政策工具對生態治理效果的影響時,有必要充分了解各階段農戶行為模式的轉變。

6 結論與建議

本文以鹽池縣為例,利用VAR模型中脈沖響應函數和方差分解對不同類型政策工具對農戶耕作、放牧和造林行為的作用過程及作用程度進行了研究。由于基礎政策工具在我國政策環境中的通用性,本文的結果對其他地區的生態治理政策優化也具有一定的參考價值。經分析得出：

1) 不同政策工具對農戶各項行為的刺激作用具有方向和程度上的差異。強制型工具在調節農戶行為時作用最明顯,尤其是直接提供和規制兩種工具。政策工具的沖擊多在2—3年達到峰值,隨后效果逐漸減弱,10年左右基本消失。據了解,地方某一項政策出臺后,一般只在當年實施,隨后自動失效,或用新的文件覆蓋。地方每年會根據當地的突出問題,制定新的政策并調整工具的選擇。部分政策工具作用時間較長,如耕、草、林地的三權固定;而有些政策工具,如直接提供、補貼、市場工具等作用時間稍短。政策的制定和實施是動態的,政策實施后的影響又反饋于政策制定。根據這一特點,政府每年應及時評估政策效果,總結經驗,并調整接下來的政策工具選擇,實現短期刺激與長期調控的均衡,更好地實現政策目標;

2) 政策工具對農戶行為的沖擊力度有限,農戶更多受到自身條件影響,其中放牧行為受到的沖擊力度最大。結合實地調查結果,可以發現,畜牧業是鹽池的主要產業,牲畜養殖受到政策的影響較大。農戶對政策的響應往往是綜合自身的資源稟賦,基于短期的家庭收益最大化做出的相對最優選擇,而不會具體去區分政策工具之間的區別。因此,政策工具的選擇應該與當地農戶的生產生活緊密聯系起來,關注農戶的實際需求,因勢利導,才能更好發揮政策效用;

3) 政策工具的協調性、政策之間的協調性和一致性是能否實現目標的關鍵。比如,許多學者認為補貼工具對農戶行為具有重要影響。但實際情況是,草場補貼的資金與農戶的損失相比相差太遠,如果沒有政府的強制監督罰款,那么鹽池縣的禁牧政策將很難實施。因此,工具之間需要相互配合才能達到階段性的政策效果。建議充分凸顯政府主體角色,進一步鞏固強制型工具的作用,同時根據地區發展需要,開發利用混合型和自愿型工具,進一步完善生態治理政策體系。