區(qū)域生態(tài)補(bǔ)償績效評估研究——以遼東山區(qū)為例.pdf

1、從上世紀(jì)90年代起，中國在全國和各區(qū)域范圍內(nèi)實(shí)施了大量以生態(tài)補(bǔ)償為理論基礎(chǔ)的環(huán)境保護(hù)項(xiàng)目。伴隨著生態(tài)補(bǔ)償項(xiàng)目的實(shí)施，生態(tài)補(bǔ)償?shù)南嚓P(guān)研究也在不斷推進(jìn)。目前，中國對于生態(tài)補(bǔ)償?shù)难芯恐饕性诶碚擉w系的構(gòu)建、機(jī)制的探索、補(bǔ)償對象、補(bǔ)償方式以及補(bǔ)償金確定等補(bǔ)償前階段的研究，而較少涉及對現(xiàn)有補(bǔ)償項(xiàng)目績效評估等補(bǔ)償后階段的研究，特別是缺少標(biāo)準(zhǔn)經(jīng)濟(jì)學(xué)范式的績效評估研究。而國外相關(guān)領(lǐng)域的學(xué)者雖然應(yīng)用了環(huán)境工程、生態(tài)學(xué)、項(xiàng)目評估、地理學(xué)等領(lǐng)域的方法來評估

2、補(bǔ)償績效。但由于國外的研究主要是針對生態(tài)服務(wù)價(jià)值支付(PES)項(xiàng)目，從概念上與國內(nèi)生態(tài)補(bǔ)償綜合評估有一定區(qū)別。雖然，研究方法先進(jìn)、科學(xué)，但這里的研究對象某一類指標(biāo)（比如生態(tài)環(huán)境指標(biāo)、經(jīng)濟(jì)指標(biāo)、社會指標(biāo)），而較少涉及到生態(tài)補(bǔ)償綜合指標(biāo)。另外，應(yīng)用社會科學(xué)特別是經(jīng)濟(jì)科學(xué)范式的研究并不多見，主要還是環(huán)境、生態(tài)領(lǐng)域的定性和定量研究。因此，本文主要試圖利用標(biāo)準(zhǔn)的經(jīng)濟(jì)學(xué)范式，運(yùn)用數(shù)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的方法彌補(bǔ)國內(nèi)外相應(yīng)研究的不足。
　　本文首先對生態(tài)補(bǔ)

3、償概念進(jìn)行了界定、并對理論體系進(jìn)行了梳理，并重點(diǎn)探討了生態(tài)補(bǔ)償?shù)膶ο?、主體、客體、范圍、方式等問題，從而為補(bǔ)償政策有效性的評估提供理論基礎(chǔ)和研究目標(biāo);隨后，在生態(tài)補(bǔ)償理論基礎(chǔ)上，提出了區(qū)域生態(tài)補(bǔ)償績效評價(jià)的必要性，并詳細(xì)討論了其理論基礎(chǔ)、評估框架、評估方法。考慮中國目前還沒有全國性的生態(tài)補(bǔ)償政策，補(bǔ)償?shù)膶?shí)施多限于流域內(nèi)、區(qū)域內(nèi)或者行政區(qū)內(nèi)，因此，就某一個(gè)省、區(qū)域的生態(tài)補(bǔ)償績效進(jìn)行研究，并為其他項(xiàng)目提供參考是有意義的。鑒于此，本文依托遼寧

4、省財(cái)政廳“遼東山區(qū)生態(tài)補(bǔ)償績效評估研究”項(xiàng)目，以遼東山區(qū)為例，基于生態(tài)補(bǔ)償政策實(shí)施后2009-2011年16個(gè)農(nóng)業(yè)縣面板數(shù)據(jù)，對各縣歷年生態(tài)補(bǔ)償績效進(jìn)行了定量分析，得出生態(tài)綜合績效值，運(yùn)用統(tǒng)計(jì)學(xué)方法進(jìn)行比較詳盡的統(tǒng)計(jì)分析，分別對其進(jìn)行橫向、動態(tài)比較分析以及等級劃分、排名;最后運(yùn)用計(jì)量方法，通過引入熵值法、傾向值匹配法、面板數(shù)據(jù)回歸方法等經(jīng)濟(jì)學(xué)技術(shù)對區(qū)域生態(tài)補(bǔ)償績效及其影響因素進(jìn)行評估。
　　本文的結(jié)論主要是:運(yùn)用熵值法對經(jīng)濟(jì)、社會

5、、生態(tài)狀況相近的27縣綜合生態(tài)績效進(jìn)行計(jì)算、比較，初步發(fā)現(xiàn)績效最好的縣均是政策影響縣，但也存在諸如清河、燈塔、弓長嶺等補(bǔ)償縣的生態(tài)績效并沒有較大提升;通過對補(bǔ)償政策組與非補(bǔ)償政策組以及按行政區(qū)劃分的生態(tài)績效比較發(fā)現(xiàn)，補(bǔ)償政策以及行政歸屬對生態(tài)績效影響是顯著的;運(yùn)用面板回歸方法，發(fā)現(xiàn)在控制了行政區(qū)劃、時(shí)間、環(huán)保投資和森林資源現(xiàn)有存量后，補(bǔ)償政策的效應(yīng)為0.475。為避免樣本選擇問題，引入Kernel內(nèi)核匹配法得出平均處理效應(yīng)為0.783。

6、兩方法均支持補(bǔ)償政策有效的結(jié)論。最后，為考察生態(tài)補(bǔ)償績效影響因素，對補(bǔ)償政策組樣本進(jìn)行面板回歸并與全樣本回歸結(jié)果進(jìn)行比較。研究認(rèn)為，行政區(qū)劃與財(cái)政赤字占比分別在1％水平上顯著，且財(cái)政赤字占比效應(yīng)為正。由于現(xiàn)階段生態(tài)補(bǔ)償政策依然包含過多行政色彩，所以第二產(chǎn)業(yè)占比、林業(yè)占比、人均GDP等經(jīng)濟(jì)因素只有人均GDP在10％水平上顯著。另外，通過年份時(shí)間變量的引入，考察了各年平均生態(tài)績效的變化情況，并發(fā)現(xiàn)政策效應(yīng)在逐漸趨于收斂，這也從另一個(gè)角度證實(shí)