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社会资本对生态补偿绩效的影响机制研究——以锡林郭勒盟草原生态补偿为例

2019-02-27曾贤刚段存儒虞慧怡

中国环境科学 2019年2期
关键词:信任补偿效应

曾贤刚,段存儒,虞慧怡



社会资本对生态补偿绩效的影响机制研究——以锡林郭勒盟草原生态补偿为例

曾贤刚1,段存儒1,虞慧怡2*

(1.中国人民大学环境学院,北京 100872;2.中国环境科学研究院,北京 100012)

通过对农户开展的问卷调查分析了锡林郭勒盟草原生态补偿绩效,结果表明生态补偿绩效不容乐观,农户感受到的生态环境状况仅有小幅度的改善,消除经济激励之后农户表现出较低的参与积极性.基于结构方程模型,以农户自我发展能力和生态保护能力为中介,构建社会资本对生态补偿绩效的影响机制模型.结果表明社会资本对经济效应表现出显著负影响;对生态效应表现出显著正影响. 社会网络、普遍信任、机构信任、互助倾向和惩罚程度对于经济效应影响系数分别为-0.05、-0.05、-0.01、-0.06和-0.03;对于社会效应影响系数分别为0.11、0.10、0.03、0.12和0.06;对于生态效应影响系数分别为0.36、0.33、0.09、0.38和0.19.在社会资本5项维度中互助倾向反映度最高,机构信任最低,因子载荷分别为0.77和0.19.农户自我发展能力和生态保护能力在社会资本对生态补偿绩效影响中表现出显著中介作用.

社会资本;生态补偿绩效;自我发展能力;生态保护能力

实施生态补偿是调动各方积极性、保护好生态环境的重要手段,是生态文明制度建设的重要内容.目前,我国在草原、湿地、森林等诸多领域均实施了生态补偿政策,而且近年来中央财政对生态补偿的支持力度越来越大,但是在实践中生态补偿政策仍然存在着诸多问题.例如,草原生态补偿政策的实施与牧区经济社会协调发展的总目标仍有一定的差距,而且在生态补偿政策实施之后,一些牧区和牧民经济发展机会被剥夺,导致发展不平衡,使得草原生态环境的保护失去经济社会基础,从而影响草原的可持续发展[1].

目前生态补偿在全球范围内广泛实施,但并非所有项目均达到预期目标[2],因此生态补偿实施后对社会、经济和生态所产生的直接和间接影响,即生态补偿绩效受到广泛关注.系统评价生态补偿绩效有助于指导政策设计和实施[3],亦成为衡量项目可持续性的关键[4].针对生态补偿绩效,早期研究集中于有效性、效率和公平等方面.如Sierra等[5]通过比较生态补偿农场和非生态补偿农场的土地覆被特征指标分析生态补偿绩效,认为土地植被变化的滞后性会使得政策效果不明显,故生态补偿过程应重视补偿客体而非地区.Martin等[6]对生态补偿实施前后以及有无生态补偿进行社会和生态的调查,认为政策不应仅关注短期成本有效性,还需重视行为动机实现长期可持续性.Gauvin等[7]测量了参与的机会成本及贫困家庭资产水平,分析在环境和扶贫双重目标下如何评估中国退耕还林生态补偿政策的成本有效性.部分研究则基于生态补偿项目社会公平性和客观扶贫效果关注生态补偿对农户生计的影响[8-9],并且主要从生计资本[10]与生计方式[11]方面出发.Bremer等[2]基于金融、政治等资本框架分析了厄瓜多尔的安第斯山脉生态补偿的生态保护效果及对生计的影响,结果表明社会网络和社区组织的强大有助于积极政策效果的产生.Hejnowicz等[12]使用自然、金融、制度、社会和人力资本评价生态补偿项目的社会经济和环境效果,认为提高私人和志愿部门参与程度、加强产权和制度改革、合理分配成本与收益,有助于提高公众对生态补偿政策的接受性与参与性.王立安等[8]构建贫困地区农户综合生计能力分析框架,认为农户生计资本及生计策略选择会对其自然资源利用方式及环境行为产生影响,进而影响生态补偿绩效.还有部分研究则关注于生态补偿标准、生态补偿方案等对生态补偿绩效的影响.饶清华等[13]以闽江流域为例,分析了3种实现帕累托改进的方法,构建了生态补偿帕累托改进模型.穆贵玲等[14]在对现有生态补偿标准核算方法研究总结的基础上,提出水源地生态补偿标准动态测算模型,将生态补偿过程分为试行、修复、稳定三个阶段.王西琴等[15]以生态补偿试点区九洲江流域为例,基于调研数据和相关资料,以最小的政府生态补偿金额为目标,以水环境容量、耕地承载力、养殖户经济收益为主要约束,建立基于畜禽养殖模式转变的生态补偿空间优化模型,提出了九洲江流域禽畜养殖生态补偿优化方案.

总体上看,目前政策绩效评价多集中于宏观层面,依赖生态、经济统计或实测数据进行政府自评或针对政府的评价,而从农户这一微观主体视角出发,并对农户社会资本对生态补偿绩效的影响研究相对较少.社会资本是一种和物质资本、人力资本相区别的存在于社会网络结构中的个人资源,包括网络、规范和信任等主要社会组织特征,这种社会组织特征能够促进人们采取合作行为,来提高社会的效率[16].但目前社会资本与生态补偿政策绩效之间关联与影响机理研究相当缺乏.本文在调查锡林郭勒盟农户社会资本与草原生态补偿绩效感知的基础上,以农户自我发展能力与生态保护能力为中介变量,分析社会资本对生态补偿绩效的影响机制.

1 研究区域与研究方法

1.1 研究区域概况

锡林郭勒盟位于内蒙古高原东南,属于大陆性干旱、半干旱气候.由于独特的地理位置及其区域气候、土壤和生态特点,锡林郭勒盟生态平衡功能脆弱,农牧业生产不稳定,区域经济社会发展与生态环境保护之间的矛盾十分尖锐.草地是锡林郭勒盟的主导生态系统,锡林郭勒草原是我国四大草原之一.草地总面积约为17.6万km2,占国土面积的比例在86%以上;在空间分布上,自东向西,草地覆盖度逐渐降低,草地亚类依次变为温性草甸草原、温性草原、温性荒漠草原.

锡林郭勒盟是一个以草原畜牧业为主体经济的边疆少数民族地区.辖9个旗2个市1个县和1个农牧业综合开发区,58个苏木乡镇,837个嘎查村,其中牧业旗市9个,农业区2个旗县,半农半牧旗2个.2015年,总人口为104.26万人,其中城镇常住人口为66.59万人,农村牧区常住人口为37.67万人.蒙古族人口约占30%.2015年全盟实现地区生产总值1002.60亿元.其中,第一产业增加值105.50亿元,第二产业增加值613.72亿元,第三产业增加值283.38亿元.全年人均生产总值96292元.

锡林郭勒盟草原类型复杂、生物多样性丰富、景观独特.全盟有自然保护区14个其中,国家级保护区2个,自治区级保护区7个.国家级自然保护区面积67.89万hm2,自治区级自然保护区面积99.91万hm2,盟级自然保护区面积3.25万hm2,旗县级自然保护区面积11.53万hm2.近年来,由于锡林郭勒盟草场的不合理利用,外加频繁的自然灾害,导致草原退化严重,生态环境问题日益突出,表现为土地沙化、天然植被逐渐稀疏和物种减少.鉴于锡林郭勒盟草原生态恶化的严峻现实,除优化产业结构,加快转变生产经营方式之外,中央和地方政府开始在锡林郭勒盟实施草原生态补偿政策,并采取很多具体措施来保护和治理锡林郭勒盟的生态环境.锡林郭勒盟草原生态补偿政策的具体措施是根据区域内不同的生态条件和农牧业生产特点进行落实的,包括退牧还草、生态移民、禁牧休牧和轮牧等具体政策措施.

自2011年开始,国家开始在内蒙古全面建立草原生态保护补助奖励机制.国家按照禁牧补助为6.0元/亩的补助标准、草畜平衡奖励为1.5元/亩的资金分配标准,将中央资金整体下达至内蒙古自治区.在锡林郭勒盟的草原生态奖补政策中,草原奖补总面积共达27097.32万亩,其中禁牧面积占6009.27万亩,草畜平衡面积占21088.05万亩,牧草良种补贴面积占188.23万亩;牧民生产资料补贴户数共60400户;聘用牧民管护员共2710人.

1.2 研究方法

1.2.1 分析框架与假设

1.2.1.1 社会资本与生态补偿绩效 社会资本被认为是影响公共资源管理的重要参数之一,研究表明社会资本在一定程度上会影响经济的增长、生态环境保护以及资源的可持续利用,社会资本会对生态环境政策成本和收益产生较大影响,进而影响个体生态环境保护行为[16].

目前,学术界对社会资本的界定存在差异,但本质上社会资本可理解为共同体内的人与人、人与组织、组织与组织间在长期交往中形成的资源,其可为个人或组织带来收益,表现为社会网络、信任、规范等[17].

社会网络起信息渠道作用,传播生态补偿政策施行的可能性收益和成本的知识[18-19],对政策实施产生影响,且密集的社会网络对提高公众参与和环境问题认识有重要意义[20].共同的规范、规则和惩罚是互相统一的行为规范,它们把团体利益放在个体利益之上.互相认可的处罚机制保证那些违反规则的人知道他们将会被惩罚,反映了个人同意去调解或控制他们自我行为的程度.规范是个体表现的偏好;规则是对积极和消极行为制裁的规定.长期的社会规范产生的声誉、惩罚机制会影响生态补偿政策中的合作行为.居民对社会规范的遵从被认为是影响生态补偿政策实施效果的重要因素.大多数居民对社会规范的遵从可以带动对生态补偿政策的制订和实施漠不关心的居民,促进其行为转变[21].信任对合作起到润滑剂作用,减少交易成本.信任的建立需要时间,但易被打破[22],且当社会被不信任弥漫,合作的准备很可能就不会出现[23].在生态补偿政策领域,社会信任的作用主要体现于居民对其他社会成员的认知中——当个体做出对公共物品保护行为时,居民倾向于认为其他社会成员也会做出类似行为,进而使自身保护行为长久化[24].即社会信任水平会影响居民对生态补偿政策的遵从和协作的程度.且居民对制度的信任反映了居民对政策有效性和责任主体行为正当性的认知,对整个社会机构以及法律法规有效性的认知,及对各级政府所提供的环境信息真实性的认可度.因此,社会信任与制度信任水平能够影响生态补偿绩效.综上本文假设:

H1:社会资本对生态补偿绩效有显著影响

图1 社会资本与生态补偿政策接受度之间的相互关系

A:一项高效益和低成本的政策在一个有着较高社会资本的社区中实施; B:一项低效益和高成本的政策在一个有着较低社会资本的社区中实施

1.2.1.2 农户能力 农户能力体现在自身发展能力和生态保护能力两方面,其中自身发展能力与农户参与生态补偿之后的生产方式转变有关,从而关系到农户最关心的经济收入问题;而生态保护能力是农户能否真正参与到生态补偿政策实施中的关键因素.个体社会资本可能对个体的自我发展能力有影响.个体社会资本是个体发展的动力资源,为个体的成长和发展等提供强有力的保障[25].研究表明社会资本存量较高的个体会获得更多的教育、交流和培训学习的机会,从而促进农户能力的提升.且农户的社会资本存量越高,其更愿意参与包括政治活动在内的组织活动,尤其在我国农村地区,参与村庄事务决策的农户大都具有较高社会地位,占据更多资源,掌握一定政治权利,这也是农户能力的一种体现.此外社会资本,作为一种“软资本”,通过互相信任、平等互惠、合作精神、规范有序的社交网络,提高生态环境保护政策的支持和配合度以及自主生态保护能力.

而且,农户能力会影响生态补偿绩效.在社会资本对生态补偿绩效的影响机制中,农户自我发展能力和生态保护能力可能在其中起到中介效应.农户利用社会网络成员关系,获得更多教育、培训与交流机会,提高自身获取信息和新技术、参与政治选举以及生态保护的能力,从而促进农户在参与生态补偿之后的生产方式有效转变,实现生态补偿政策在农户最关心的经济收入方面的效果,生态保护能力的提高也有利于农户真正参与到生态环境保护中.因此,本文假设:

H2:自我发展能力在社会资本对生态补偿绩效的影响过程中起中介作用.

H3:生态保护能力在社会资本对生态补偿绩效的影响过程中起中介作用.

1.2.2 问卷调查法 分析所用数据来源于2015年6月对锡林郭勒盟农户开展的问卷调查.问卷内容可分为以下五个部分:①社会资本:包括社会网络、社会规范(体现在互助倾向、遵守规范或惩罚两方面)、普遍信任与机构信任;②自我发展能力:包括信息获取能力、抗风险能力、信贷能力、政治参与能力、新技术获取能力;③生态保护能力:包括政策配合能力和自主保护能力;④生态补偿绩效:主要调查参与生态补偿的积极性(社会效应)、补偿前后收入变化(经济效应)以及生态效应三项;⑤农户基本信息:包括被调查者的性别、民族、年龄、婚姻状况、受教育程度、个人收入、家庭年收入、职业及宗教信仰.

正式开展问卷调查之前,于2015年5月在锡林郭勒盟附近的毛登牧场和太仆寺旗的贡宝拉格实施预调查,修改问卷中存在的问题与不足.2015年6月开始根据生态补偿政策实施情况、民族分布情况以及地理位置情况,在锡林郭勒盟的东乌珠穆沁旗、西坞珠穆沁旗、太仆寺旗、正镶白旗、正蓝旗、阿巴嘎旗面对面访谈的方式开展正式随机抽样调查,共发放问卷960份,回收样本问卷840份,根据调查问卷的质量控制方法,从逻辑错误和缺项出发,剔除废卷65份,获得有效样本问卷775份,问卷有效率为80.73%.农户基本信息统计如表1 所示.其中61.9%的被调查者为女性;36~45岁之间的比例达43.7%, 46~55岁的比例占29.0%;64.3%已婚;受教育程度集中在初中及以下(占54.2%)、高中(占30.3%)水平;家庭年收入水平集中在3~4万,达42.8%,33.3%在4万以上.

表1 农户信息统计

1.2.3 结构方程模型 结构方程模型(SEM)是一种线性统计的建模技术,以统计假设检验方法分析相关现象的内在结构机理. 本文应用结构方程模型来检验社会资本对生态补偿绩效影响的作用机制理论分析模型.

结构方程中包括测量变量(可直接测量)和潜变量(不可直接测量)这两种变量.结构方程模型可通过下式来表示[26]:

式中:式(1)、(2)表示测量变量与潜变量间关系,均为测量方程;式(3)表示潜变量间关系,为结构方程.是外生测量变量向量,是内生测量变量向量,^是外生测量变量在外生潜变量上的因子负荷矩阵,表示外生测量变量与外生潜变量间关系,^是内生测量变量在内生潜变量上的因子负荷矩阵,是外生潜变量,是内生潜变量,是内生潜变量间关系,Γ是外生潜变量对于内生潜变量的影响,、和为相应的误差项.

2 数据分析与结果

2.1 样本描述

对农户社会资本、自我发展能力、生态保护能力与生态补偿绩效感知的调查均采用5点量表形式,具体调查内容与描述性统计结果如表2所示.由表可知,社会资本中网络均值略高于一般水平;互助倾向高于一般水平,但并不强烈,惩罚均值仅为2.83,表明并未形成较强的互助机制与强有力的约束机制;普遍信任均值均仅略高于一般水平,而机构信任均值均大于3.90,表明社会普遍信任程度并不理想,但公众对于政府机构具有一定的信任度.

农户能力方面,大部分农户认为自身拥有相对较强的信息获取能力、技术获取能力、抗风险能力、信贷能力与政治参与能力,均值均在3.50左右;但在生态保护能力方面均表现出不足,均值大都低于一般水平,尤其是自主保护能力方面,仅13.9%的农户认为在没有政府强制政策情况下,其有能力进行草原生态保护行动;12.2%表示其在周边生态环境遭到破坏并影响到自己的生活与健康时,有能力维护生态权利.

生态补偿社会效应方面,农户的生态补偿积极性并不高,若没有生态补偿补助,仅18.9%的农户表示愿意或非常愿意进行生态保护活动,说明锡林郭勒盟生态补偿实施后并未对当地居民生态保护意识起到显著积极作用,更多的仍是依赖于经济激励,并未实现可持续.经济效应方面,大部分农户(58.5%)表示生态补偿前后家庭收入有少量增加,30.1%表示未有变化,仅9.4%和2.1%表示收入大量增加和有所下降,表明生态补偿政策对于农户家庭收入影响相对较小,并未导致农户失去生活基础,也未使得农户收入有显著改善.生态效应方面,五项生态指标均值均高于3.5,表明生态补偿实施后,农户感知生态环境状况有所改善,但程度并不高.

表2 描述统计

续表2

维度测量变量选项1选项5MeanS.D. 自我发展信息获取能力DC1:我能够通过各种渠道充分了解外部信息完全不同意完全同意3.560.86 技术获取能力DC2:我经常通过各种途径寻找新技术信息完全不同意完全同意3.470.91 抗风险能力DC3:我具有较强的抗风险能力完全不同意完全同意3.530.87 信贷能力DC4:我具有较强的信贷能力完全不同意完全同意3.590.87 政治参与能力DC5:我会参与村委会选举完全不同意完全同意3.511.01 生态保护政策配合能力PC1:我经常关注政府生态保护信息公开完全不同意完全同意3.130.85 PC2:发现政府生态保护信息公开存在问题时,我有能力应对完全不同意完全同意2.950.76 PC3:我有能力配合政府的生态补偿政策完全不同意完全同意2.660.88 自主保护能力PC4:如果没有政府强制政策,我有能力自觉进行草原生态保护行动(轮牧,禁牧等)完全不同意完全同意2.560.93 PC5:当周边生态环境遭到破坏并影响到自己的生活与健康时,我有能力维护自己的生态权利完全不同意完全同意2.291.05 生态补偿绩效社会C1:如果没有生态补偿补助,您是否愿意进行相应保护活动非常不愿意非常愿意2.830.84 经济C2:生态补偿前后,家庭总收入变化大量下降大量增加3.750.65 生态EE1:植被覆盖情况大幅度恶化大幅度改善3.640.80 EE2:牧草成活情况大幅度恶化大幅度改善3.680.79 EE3:土地沙化情况大幅度恶化大幅度改善3.760.75 EE4:沙尘情况大幅度恶化大幅度改善3.950.62 EE5:水土流失情况大幅度恶化大幅度改善3.720.66

2.2 模型构建与分析

拟采用结构方程模型分析社会资本对生态补偿绩效的影响,考虑模型简洁性,拟采用二阶潜变量构造社会资本变量,而生态补偿绩效社会、经济和生态效益存在较大差异,因此分别构建潜变量.结合前文文献梳理构建社会资本对生态补偿绩效影响机制理论模型,如图2所示.

在对模型进行分析之前,对各潜变量进行信效度检验.结果表明问卷整体及各潜变量的Cronbach’s a系数均大于临界值0.5,表明可信度度较高.为提高各潜变量聚敛效度,逐步删除不显著和因子负荷量低于0.5的测量变量,结果社会网络中SW1和SW2被删除,生态保护能力中PC1和PC2被删除.采用AMOS21 采用最大似然估计进行分析与修正,得最终结果如表3(图2)所示.此外结构方程模型的适配度是检验结果合理性的重要标准,分析结果显示各适配度指标接近或满足标准(2=1545.79,df=443,2/df=3.49,GFI=0.89, CFI=0.90,RMSEA=0.057),因此可认为模型合理适配.

图2 社会资本对生态补偿绩效影响机制的理论模型

由图3可知,个体社会资本反映变量中,社会网络、普遍信任和互助因子载荷量相对较高,而机构信任和惩罚载荷量相对较低,且因子载荷量以及测量变量载荷量均为正.即可认为个体社会网络、普遍信任、机构信任、互助和惩罚程度越高,个体社会资本越高.此外自我发展能力、生态保护能力和生态效应的测量变量因子载荷量亦均为正.

表3 模型分析结果

由表3可知,以参与积极性变化来反映生态补偿社会效应,而社会资本并未对社会效应表现出显著直接影响(=-0.03,>0.10),表明个体社会资本的高低并不影响其参与积极性变化.目前生态补偿政策更多体现于经济激励手段,对农户观念的影响甚小,当经济激励消除后,所有农户均表现出较低积极性,因此社会资本并未表现出显著影响.以家庭总收入变化来反映生态补偿经济效应,社会资本对经济效应表现出显著负影响(=-0.12,<0.10),结合网络和信任等对社会资本因子载荷量,即社会网络、普遍信任、机构信任、互助与惩罚对于经济效应影响系数分别为-0.09、-0.08、-0.02、-0.09和-0.05.与预期有所差异,这可能是因社会资本较高的农户在村落中拥有较高地位,早期可能拥有更多草场,养殖更多牲畜,即更加依赖于草原,而草原生态补偿政策实施后,这部分群体受到更大冲击,不得不转变发展方式,家庭收入增长速度相对较低.以生态环境质量变化反映生态补偿生态效应,社会资本对生态效应表现出显著正效应(=0.76,<0.01),社会网络、普遍信任、机构信任、互助与惩罚对于生态效应影响系数分别为0.55、0.51、0.14、0.59和0.30.即个体社会资本越高,其感知到的生态补偿生态效应越高.个体社会资本越高,对于外部信息了解程度越高,因此可能更加了解草原的变化情况.且其可能对于外界与政府的信任程度相对较高,参与到生态补偿活动中的可能性更大,当生态环境有所改善时,其感知可能更加强烈.

社会资本对农户自我发展能力和生态保护能力均表现出显著正效应(分别为0.61和0.51,值均小于0.01),结合农户自我发展能力因子载荷量,社会资本对农户信息获取能力、技术获取能力、抗风险能力、信贷能力和政治参与能力的影响系数分别为0.34、0.41、0.45、0.42和0.43.与预期一致,个体社会资本越高,获得发展的机会更多,促进自身各方面能力的提升,因此自我发展能力和生态保护能力均相对较高.但农户自我发展能力和生态保护能力对生态补偿绩效的影响表现出差异性.其中生态保护能力对社会效应表现出显著正效应(=0.34,<0.01),而自我发展能力并未表现出显著影响.这可能是因为在消除经济激励后,农户的参与积极性更多反映的是农户的观念,而生态保护能力在一定程度上表现着个体对于生态保护的重视性,生态保护能力越强,其对于生态保护可能更加重视,因此参与积极性更高;而自我发展能力仍主要反映个体经济能力,自我发展能力更高的农户并一定表现出较高的参与积极性.在对经济效应的影响中,自我发展能力显著为正(=0.17,<0.01),农户信息获取能力、技术获取能力、抗风险能力、信贷能力和政治参与能力对经济效应的影响系数分别为0.09、0.12、0.13、0.12和0.12,与预期一致,自我发展能力越强的农户家庭收入增长越快;而生态保护能力显著为负(=-0.11,<0.05),即农户生态保护能力越强,其家庭收入增长却相对较低,这可能是因农户生态保护能力越强,其投入自我发展能力的时间可能相对降低,且可能因生态保护而放弃经济增长机会,从而导致家庭收入增长速度相对较低.但自我发展能力和生态保护能力在对生态效应的影响中,表现出一致的显著负效应(均为-0.24,值均小于0.01),农户信息获取能力、技术获取能力、抗风险能力、信贷能力和政治参与能力对生态效应的影响系数分别为-0.13、-0.16、-0.18、-0.17和-0.17.农户能力越强,获取外界信息能力越强,对生态环境要求越高,且参与生态补偿的能力越强,对于生态补偿给予的期望越高,当现实生态环境未有显著改善时,因失落感导致其感知到的生态环境相对较差.

分析社会资本对生态补偿绩效的总效应,其中社会资本对经济效应总影响系数为-0.08,则社会网络、普遍信任、机构信任、互助与惩罚对于经济效应总影响系数分别为-0.05、-0.05、-0.01、-0.06和-0.03;对社会效应总影响系数为0.16,社会网络、普遍信任、机构信任、互助与惩罚对于社会效应总影响系数分别为0.11、0.10、0.03、0.12和0.06;对生态效应总影响系数为0.49,社会网络、普遍信任、机构信任、互助与惩罚对于社会效应总影响系数分别为0.36、0.33、0.09、0.38和0.19.

图3 模型标准化回归结果

2.3 建议

生态补偿通过经济激励措施提高和改善当地居民的参与意愿与行为,但实施过程中还应识别影响生态保护的文化传承,综合考量政策实施的社会文化环境,提高政策有效性.居民生态保护意愿大都是文化积淀成果,是文化不断积累过程中所形成的社会结构,也是地区社会资本的深层内涵.但生态补偿政策实施过程会产生挤出效应,外来资本会冲击弱化原有的社会资本.

分析社会资本对生态补偿政策的影响,有助于了解社会文化因素在生态补偿政策实施中所起作用.测量社会资本水平,分辨社会资本中强弱要素,并将其融入政策制定过程,有助于提高生态补偿政策实施绩效,因此应将社会资本测量融入生态补偿政策制定过程.而且,参与式决策过程在生态补偿政策中十分重要,测量社会资本有助于审慎合理地实施生态补偿,通过社会网络进行有效沟通,促进政策信息被有效理解.

另外,应进一步提高农户自我发展能力和生态保护能力.在生态补偿政策的制定及实施过程中应因地制宜,考虑农户与地区差异,增加保障措施促进生态补偿政策实施后农户的生计转型.如提供新的劳动技能培训、向其他产业转移提供技术支持、提供新的就业空间,使其在补偿结束后仍能维持可持续的生计,以此激励农户的参与意愿和积极性,进而提高生态补偿绩效.生态保护能力主要依赖于环境政策宣传和生态环境保护相关的教育培训.锡林郭勒盟地区多数农户对生态补偿政策一词感到陌生,说明政策实施中有所缺失,导致部分牧民对政策一知半解,影响政策参与积极性,亦影响到农户的生态保护能力.在生态补偿政策实施之前,政府有必要做好宣传教育,通过社区的宣传讲解,提高农户生态保护能力,以产生更好的生态补偿绩效.

3 结论

3.1 大部分农户认为自身拥有相对较强的自我发展能力.但在生态保护能力方面明显不足,尤其是自主保护能力方面,仅13.9%的农户认为在没有政府强制政策情况下,其有能力进行草原生态保护行动;12.2%表示其在周边生态环境遭到破坏并影响到自己的生活与健康时,有能力维护生态权利.

3.2 生态补偿绩效并不容乐观,消除经济激励后农户表现出较低的参与积极性.大部分农户表示生态补偿后家庭收入仅有少量增加,而且农户感知到的生态环境仅有小幅度改善.

3.3 社会资本对经济效应表现出显著负影响;对生态效应表现出显著正效应;对社会效应并未表现出显著直接影响.社会网络、普遍信任、机构信任、互助与惩罚对于经济效应影响系数分别为-0.05、-0.05、-0.01、-0.06和-0.03;对于社会效应总影响系数分别为0.11、0.10、0.03、0.12和0.06;对于生态效应影响系数分别为0.36、0.33、0.09、0.38和0.19.在社会资本5项维度中互助倾向反映度最高,机构信任最低.

3.4 社会资本对农户自我发展能力和生态保护能力均表现出显著正效应.社会资本对农户信息获取能力、技术获取能力、抗风险能力、信贷能力和政治参与能力的影响系数分别为0.34、0.41、0.45、0.42和0.43.这表明个体社会资本越高,获得发展的机会越多,这有利于促进自身各方面能力的提升,因此自我发展能力和生态保护能力均相对较高.

[1] 巩 芳,胡 艺.基于“四元主体模型”的矿产资源开发生态补偿主体研究[J]. 环境与发展, 2014,30(5):1213-1216. Gong F, Hu Y. The research on main part of ecological compensation of mineral resource exploition based on quaternionic main part model [J]. Environment and Development, 2014,30(5):1213-1216.

[2] Bremer L L, Farley K A, Lopez-Carr D. What factors influence participation in payment for ecosystem services programs? An evaluation of Ecuador's Socio Páramo program [J]. Land Use Policy, 2014,36(Complete):122-133.

[3] Yang W, Liu W, Viña A, et al. Performance and prospects of payments for ecosystem services programs: Evidence from China [J]. Journal of Environmental Management, 2013,127(5):86-95.

[4] 张方圆,赵雪雁,田亚彪,等.社会资本对农户生态补偿参与意愿的影响——以甘肃省张掖市、甘南藏族自治州、临夏回族自治州为例[J]. 资源科学, 2013,35(9):95-101. Zhang F Y, Zhao X Y, Tian Y B et al.Social capital and farmer willingness to participatein ecological compensation for three sites in Gansu [J]. Resources Science, 2013,35(9):95-101.

[5] Sierra R, Russman E. On the Efficiency of Environmental Service Payments: A Forest Conservation Assessment in the Osa Peninsula, Costa Rica [J]. Ecological Economics, 2006,59(1):131-141.

[6] Martin A, Grosscamp N, Kebede B, et al. Measuring effectiveness, efficiency and equity in an experimental Payments for Ecosystem Services trial. [J]. Global Environmental Change, 2014,28(1):216-226.

[7] Gauvin C, Uchida E, Rozelle S, et al. Cost-Effectiveness of Payments for Ecosystem Services with Dual Goals of Environment and Poverty Alleviation [J]. Environmental Management, 2010,45(3):488-501.

[8] 王立安,刘 升,钟方雷.生态补偿对贫困农户生计能力影响的定量分析[J]. 农村经济, 2012(11):99-103. Wang L A, Liu S, Zhong F L. Quantitative analysis of the impact of ecological compensation on the poor farmers' livelihood ability [J]. Rural Economy, 2012(11):99-103.

[9] 赵雪雁,张 丽,江进德,等.生态补偿对农户生计的影响——以甘南黄河水源补给区为例[J]. 地理研究, 2013,32(3):531-542. Zhao X Y, Zhang L, Jiang J D. The impact of ecological compensation on the farmers' livelihood: A case study of Huanghe River Water Supply Areas of Gannan [J]. Geographical Research, 2013,32(3):531- 542.

[10] Tacconi L, Mahanty S, Suich H. The Livelihood Impacts of Payments for Environmental Services and Implications for REDD+[J]. Society & Natural Resources, 2013,26(6):733-744.

[11] Rasmussen K, Leisz S, Folving R, et al. The effects of land tenure policy on rural livelihoods and food sufficiency in the upland village of Que, North Central Vietnam [J]. Agricultural Systems, 2007,94(2): 309-319.

[12] Hejnowicz A P, Raffaelli D G, Rudd M A, et al. Evaluating the outcomes of payments for ecosystem services programmes using a capital asset framework [J]. Ecosystem Services, 2014,9:83-97.

[13] 饶清华,颜梦佳,林秀珠,等.基于帕累托改进的闽江流域生态补偿标准研究 [J]. 中国环境科学, 2016,36(4):1235-1241. Rao Q H, Yan M J, Lin X Z et al. Ecological compensation standard for Minjiang River based on Pareto improvement [J]. China Environmental Science, 2016,36(04):1235-1241.

[14] 穆贵玲,汪义杰,李 丽,等.水源地生态补偿标准动态测算模型及其应用 [J]. 中国环境科学, 2018,38(7):2658-2664. Mu G L, Wang Y J, Li L et al. Development and application of the dynamic calculation model for proposing a water source eco- compensation standard [J]. China Environmental Science, 2018,38(7): 2658-2664.

[15] 王西琴,刘维哲,张馨月,等.基于空间优化的九洲江流域畜禽养殖生态补偿 [J]. 中国环境科学, 2018,38(11):4361-4368. Wang X Q, Liu W Z, Zhang X Y et al. Studies on eco-compensation livestock breeding in Jiuzhou River Basin based on space optimization [J]. China Environmental Science, 2018,38(11):4361-4368.

[16] 虞慧怡,许志华,曾贤刚,等.社会资本对环境政策的影响研究进展[J]. 软科学, 2016,30(1):22-25. Yu H Y, Xu Z H, Zeng X G et al. Research on the influence progress of social capital on environmental policies [J]. Soft Science, 2016, 30(1):22-25.

[17] 谭 荣.陕南秦巴山区农户环境行为的影响因素分析[D]. 山西师范大学, 2012. Tan R. Analysis of factors influencing the environmental behavior of rural households in mountainous areas of south Shaanxi [D]. Shanxi Normal University, 2012.

[18] Meyer E, Smith E W, Haigh J M. The impact of social capital on residential water-affecting behaviors in a Drought-Prone Australian Community [J]. Society & Natural Resources, 2008,21(3):244-257.

[19] Jones N, Malesios C, Botetzagias I. The influence of social capital on willingness to pay for the environment among European Citizens [J]. European Societies, 2009,11(4):511-530.

[20] Wakefield S E L, Elliott S J, Eyles J D, et al. Taking environmental action: The role of local composition, context, and collective [J]. Environmental Management, 2006,37(1):40-53.

[21] Anderson J E. Public policymaking: An introduction [M]. Houghton Mifflin, 2003.

[22] Fukuyama F. Trust: The social virtues and creation of prosperity [J]. 1996.

[23] Baland J M, Platteau J P. Division of the commons: A partial assessment of the new institutional economics of land rights [J]. American Journal of Agricultural Economics, 1998,80(3):644-650.

[24] Pretty J. Social capital and the collective management of Resources [J]. Science, 2003,302(5652):1912-1914.

[25] 郑 剑.社会资本论[D]. 华中科技大学, 2011. Zheng J. The study of social capital [D]. Huazhong University of Science and Technology, 2011.

[26] 刘 威.基于结构方程模型的收益质量评价方法研究[D]. 哈尔滨:哈尔滨工业大学, 2008. Liu W. Based on structure equation model of the proceeds of the quality of evaluation study [D]. Harbin: Harbin Institute of Technology, 2008.

Influence mechanism of social capital on ecological compensation performance——A case on grassland ecological compensation in Xilin Gol League.

ZENG Xian-gang1, DUAN Cun-ru1, YU Hui-yi2*

(1.School of Environment and Natural Resources, Renmin University of China, Beijing 100872, China;2.Chinese Research Academy of Environmental Sciences, Beijing 100012, China)., 2019,39(2):879~888

A survey on farmers and herdsmen in Xilin Gol League grassland has been done for evaluating the ecological compensation performance. The results showed that the ecological compensation performance is not optimistic. Farmers perceived that the ecological environment is only slightly improved, and showed less enthusiasm for participation if the economic incentives were eliminated. Based on the structural equation model, this paper constructed an influence mechanism of social capital on ecological compensation performance, with the self-development ability and the ecological protection ability of farmers as the mediator variables. The results showed that social capital had a significant negative impact on the economic effects and a significant positive impact on the ecological effects.The influence coefficients of social networks, universal trust, institutional trust, mutual aid and compliance with social norms on the economic effects were respectively -0.05、-0.05、-0.01、-0.06 and -0.03; the influence coefficients on the social effects were respectively 0.11、0.10、0.03、0.12 and 0.06; the influence coefficients on the ecological effects were respectively 0.36、0.33、0.09、0.38 and 0.19. Among the five variables used to reflect social capital, the tendency of mutual aid was the highest, which was 0.77, institutional trust was the lowest, which was 0.19. In addition, the ecological protection ability and self-development ability of farmers played a significant medium effect between social capital and the perception of ecological compensation performance.

social capital;ecological compensation performance;self-development ability;ecological protection capacity

X32

A

1000-6923(2019)02-0879-10

曾贤刚(1972-),男,江西九江人,中国人民大学环境学院教授,博士,主要从事环境与资源经济学研究.发表论文100余篇.

2018-07-20

中央高校建设世界一流大学(学科)和特色发展引导专项资金(16XNL004)

* 责任作者, 助理研究员, huiyi6868@126.com

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