流域生态补偿政策效果评价及障碍因子诊断——基于流域居民视角的实证分析
时间：2023-03-27 12:55:07 来源：柠檬阅读网 本文已影响 人 
□刘思涵 葛颜祥 杨 挺
[内容提要]选取大汶河流域7县(市、区)的居民作为调研对象，基于流域居民视角构建政策评价指标体系，运用熵权改进的TOPSIS法和障碍度模型，评价流域生态补偿政策的实施效果及其障碍因子。结果表明：不同县(市、区)居民对流域生态补偿政策的评价存在差异，岱岳区、东平县的政策实施效果评价为“良好”，钢城区、宁阳县、莱芜区和泰山区的效果评价均为“一般”，肥城市的政策实施效果“较差”；
7县(市、区)流域生态补偿政策实施效果的障碍因子差异较大，且各障碍因素对不同地区流域生态补偿效果的约束作用强弱不一。最后，就提升流域生态补偿政策实施效果提出对策建议。
流域生态补偿通过转移支付或市场交易等方式使得流域外部效应内部化，协调上下游间经济发展与生态保护的矛盾，实现水资源的有效管理。流域生态补偿的效果主要取决于项目设计，政策成效依赖于制度设计[1][2]。恰当的补偿机制、科学合理的制度设计离不开实施过程中的不断调整，效果评价为制度优化提供重要依据[3]。因此，流域生态补偿政策实施效果如何、是否达到政策设计目标，已成为亟待解决的问题。
生态补偿政策评价，作为生态补偿“后研究”的重要内容，成为各级政府和众多学者关注的核心，取得了较为丰富的研究成果。近20年中，我国生态补偿政策评价经历了从定性到定量的演变，评价结果也逐渐精确化。在定量分析中，主要的测评工具包括层次分析法[4]、数据包络分析法[5]、倾向值匹配法[6]、主成分分析法[7]等，测评方法多样，各种方法存在其自身的优缺点和适用性[8]，学者根据需要选择一种或多种方法进行政策评价研究。数学者以宏观面板数据为支撑，针对政策预期目标选择评价指标，从生态、经济、社会等单个或多个层面进行政策效果评价分析[9]。由于研究区域、评价指标及评价方法的不同，所得评价结果不尽相同。生态环境作为公共产品，对生态补偿政策实施效果进行评价时，应高度重视受众群体对政策执行的主观感受。宏观指标虽能直观反映自政策实施以来当地生态、经济、社会的变化，但是忽视了公众作为利益相关者的主体地位。基于此，部分生态补偿政策评价重点关注公众态度，构建多维度的生态补偿政策评价体系，基于公众视角对生态补偿政策进行评价[10]。
综上所述，现有文献对生态补偿政策评价进行了大量研究，丰富了我国生态补偿相关研究，对进一步完善我国生态补偿评价指标体系具有重要意义。已有定量研究主要利用宏观数据反映政策实施所达到的客观效果，基于主观指标来反映受众群体对政策执行效果主观感受的研究还有待探索。鉴于此，本文基于流域居民视角，选取黄河下游山东境内最大支流、黄河流域生态保护与高质量发展重要区域——大汶河流域的7县(市、区)居民作为调研对象，运用熵权改进的TOPSIS法和障碍度模型，对比分析7县(市、区)流域生态补偿政策的实施效果及障碍因子，为完善流域生态补偿政策提供有益参考。
(一)数据来源
本文选取大汶河干流流经的钢城区、莱芜区、泰山区、岱岳区、肥城市、宁阳县和东平县作为样本地区，采取随机抽样、入户访谈的方式，于2022年1月对各县(市、区)居民开展走访调查，累计调研了7县(市、区)、28乡镇(街道)，共发放问卷873份，获得有效问卷852份。数据通过信度和效度检验(见表1)，说明问卷数据可靠有效，能较准确地反映受访居民的真实情况。
表1 数据信效度检验
(二)样本特征
从样本居民的数据分布来看(见表2)，受访者中男性的占比较大，为64.24%；
受访者多以农户为主，占样本总量的68.70%；
多数受访者的受教育程度集中在初中及以上，占比84.17%，具有一定的知识水平，能够正确理解调研所涉内容，确保调研结果的准确性；
87.46%的受访居民居住地距流域的距离在2公里以内，属于大汶河流域生态补偿政策的直接利益相关者，能够切身体会补偿政策实施带来的变化，以便对政策效果做出准确评价。
表2 受访居民的基本特征
(一)评价指标体系构建
流域生态补偿政策的主要目标是提升流域及周边生态环境状况，同时以经济等作为次要目标。依据指标体系构建原则，本文以综合评价理论为依据，借鉴已有相关研究[11]，构建大汶河流域生态补偿政策实施效果评价指标体系(见表3)。考虑到数据的可得性、居民的可理解性及指标的可测量性，评价指标从农户获得的主观福利感出发，涵盖生态效果、经济效果、社会效果及内在效果四个二级指标，采用李克特量表作为效果感知的测量工具。
(二)评价方法与模型选择
1.熵权改进的TOPSIS法
TOPSIS法又称“优劣解距离法”，是Wang和Yoon于1981年首次提出[12]。基于熵权改进的TOPSIS法主要是优化了评价对象与正、负理想解的评价值公式[13]，使得所获评价结果更加科学。具体计算步骤如下：
(1)数据规范化处理
式中，Xij是第i个地区第j项指标的评价值；
Xmin是其最小值；
Xmax是其最大值；
m为地区数量；
n为评价指标数量。
(2)构建熵权决策矩阵
计算评级指标的权重：
构建加权规范化决策矩阵：
vij=Yij*wj
(3)计算理想解
正理想解：
负理想解：
(4)测算距离尺度
到正理想解的距离：
到负理想解的距离：
其中，D+越小，评价效果越优；
D-越小，评价效果越劣。
(5)计算相对贴近度
式中：Ci介于0-1之间。Ci越大，表明居民对第i个地区的流域生态补偿政策实施效果评价越优。参考相关研究成果[14]，将Ci划分为四个等级标准，用以表示流域生态补偿政策实施效果的高低(见表4)。
2.障碍度模型
在完成不同地区流域生态补偿政策实施效果评价的基础上，对政策实施效果进行科学诊断，明辨影响其效果的障碍因子，为进一步提高流域生态补偿政策实施效果提供政策参考和决策依据。障碍度模型通过引入因子贡献度Uj(三级指标权重)、指标偏离度Vj(三级指标与100%之差)、障碍度Oj对政策实施效果进行分析诊断。
相关公式如下：
(一)描述性分析
计算流域生态补偿政策评价指标的简单平均值，对比分析各县(市、区)流域生态补偿政策实施效果(见表5)。
表5 各地区政策效果评价指标均值分布
其中，东平县的政策综合评价值最高(3.8083)，其次是岱岳区(3.7294)，宁阳县、泰山区和钢城区分别居第三位(3.7184)、第四位(3.6984)和第五位(3.6552)，莱芜区位居第六(3.6477)，肥城市的政策综合评价值最低(3.5331)。但各指标在7县(市、区)的评价结果不一致，无法就哪一地区的流域生态补偿政策综合评价值最高或最低做出判断，需要进一步分析。
(二)流域生态补偿政策实施效果评价
计算各县(市、区)流域生态补偿政策效果距理想解的距离及相对贴近度(见表6)。
表6 规范化矩阵及正、负理想解
通过比较各地区的相对贴近度可以看出，岱岳区的相对贴近度最高(0.6217)，对应的效果评价为良好；
东平县位居第二(0.6087)，对应的效果评价也为良好；
钢城区、宁阳县、莱芜区和泰山区的效果评价均为一般，分别位于第三位(0.5063)、第四位(0.5050)、第五位(0.4074)和第六位(0.3934)；
肥城市的相对贴近度最低(0.2737)，对应的效果评价为较差。总体来看，各县(市、区)流域生态补偿政策实施效果仍存在进步空间，居民对于政策实施效果评价存在明显的区域差异。
(三)流域生态补偿政策实施效果障碍因子诊断
基于上述政策实施效果评价结果，按三级指标对影响各地区流域生态补偿政策实施效果的障碍因子进行诊断并排序，厘定影响其政策评价的主要障碍因子。由于指标数量较多，本文按照障碍度大小，只列出排序前6位的障碍因子(见表7)。
表7 流域生态补偿政策实施效果障碍因子及障碍度(%)
整体上看，出现了5次及以上的障碍因素为C2(政策实施后的流域水质情况变化)、C4(政策实施后的家庭收入水平变化)、C6(政策实施后的家庭收入稳定程度变化)和C7(政策实施后的个人劳动技能变化情况)，这些出现频率相对较高的指标可视为大汶河流域生态补偿政策实施效果评价中的主要障碍因素。
通过整理分析可以看出，排名前6位的三级指标分布在各二级指标内，不同地区反映出的影响流域生态补偿政策实施效果的障碍因子存在差异，且各障碍因素对不同地区流域生态补偿效果的约束作用也强弱不一。障碍度最大值高达36.95%，最小值仅为6.18%，各县(市、区)障碍度平均值介于13.55%-16.67%之间。
隶属济南市的莱芜区和钢城区，两者的主要障碍因素来源几乎相同，但障碍度大小不同。属于大汶河流域生态补偿政策实施效果评价主要障碍因素的C2(政策实施后的流域水质情况变化)、C4(政策实施后的家庭收入水平变化)、C6(政策实施后的家庭收入稳定程度变化)和C7(政策实施后的个人劳动技能变化情况)均位于两地区障碍因子的前4位。另外，C8(政策实施后的当地就业岗位数量变化)属于两地共同障碍因子。济南位于大汶河上游，属于大汶河流域生态补偿中的水源保护方，即受偿者。保护水源过程中，关闭大型污染类工厂、生态移民、修建水库等均会对当地居民的就业、收入等造成影响。因此，流域生态补偿能否为当地百姓提供就业机会，解决居民因保护水源产生的失业问题，成为当地居民评价政策实施效果的主要障碍因素。相似情况还有东平县(大汶河汇注地——东平湖的所在地)，为保护东平湖水资源，当地居民就业情况受到影响，C8成为评价政策实施效果的主要障碍因素。
地理位置相邻的岱岳区和肥城市，两者的障碍因子相对集中于生态效果层面，C1(政策实施后的流域生态环境变化)、C2(政策实施后的流域水质情况变化)、C3(政策实施后的流域水量情况变化)均为两地的政策实施效果评价主要障碍因素。政策实施前后，大汶河岱岳区段和肥城市段的生态环境、水质及水量的变化阻碍了当地居民对于流域生态补偿政策实施效果的评价。类似情况还有东平县和泰山区。其中，东平县的政策实施效果障碍因子包括C3、C1，分别位于障碍因子的第二位(19.62%)和第三位(19.53%)。就生态效果而言，大汶河下游及东平湖地区的水质改善情况较好，但流域周边生态环境及水量的变化影响了当地居民对流域生态补偿政策的评价。泰山区的政策实施效果评价障碍因子包括C2、C3，分别位于障碍因子的第一位(23.52%)和第六位(7.19%)，流域周边水质及水量的变化影响了当地居民对流域生态补偿政策的评价。关于C3成为岱岳区、肥城市、东平县及泰山区共同的障碍因子，这可能与大汶河属于季节性河流，河流水量除通过建设大坝或水库外无法获得大幅度增长有关。
属于内在效果层面的C9(政策实施后的个人生态保护意识变化)、C10(政策实施后的个人生态环境保护关注度变化)成为大部分县(市、区)流域生态补偿政策实施效果评价的共同障碍因子。C9作为东平县、宁阳县和莱芜区政策效果评价的共同障碍因素，分别位于各县(市、区)障碍因子的第四位(17.84%)、第五位(6.87%)和第六位(7.54%)；
C10作为东平县、泰山区和岱岳区政策效果评价的共同障碍因素，分别位于各县(市、区)障碍因子的第一位(26.19%)、第二位(17.70%)和第四位(9.04%)。相较而言，政策实施后的个人生态环境保护关注度变化对流域生态补偿效果的约束作用更大。经济效果层面的C5(政策实施后的家庭收入来源变化)在障碍因子中出现的频次最少，仅出现在宁阳县和钢城区，对两地流域生态补偿效果的约束作用大小不同。
(一)研究结论
本文从流域居民视角出发，以大汶河流域7县(市、区)的居民作为调研对象，采用熵权改进的TOPSIS法和障碍度模型，对流域生态补偿政策的实施效果及其障碍因子诊断进行实证分析。基本研究结论如下：
(1)各县(市、区)流域生态补偿政策实施效果存在明显差异，岱岳区、东平县的政策实施效果评价为“良好”，钢城区、宁阳县、莱芜区和泰山区的效果评价均为“一般”，肥城市的政策实施效果“较差”，各县(市、区)流域生态补偿政策实施效果仍存在进步空间。
(2)阻碍流域生态补偿政策实施效果的主要因素包括政策实施带来的流域水质变化、家庭收入水平变化、家庭收入稳定程度变化和个人劳动技能变化，各障碍因素对不同地区流域生态补偿效果的约束作用强弱不一。同时，不同地区反映出的影响流域生态补偿政策实施效果的障碍因子存在差异。
(二)政策建议
(1)因地制宜，让政策落实落细落到位。由于经济、环境、社会等因素的差异，各县(市、区)的流域生态补偿政策实施情况不同，阻碍居民政策评价的障碍因素也不同。上级政府执行流域生态补偿政策，难免因无法准确把握当地具体情况，导致政策实施效果不佳。因此，上级政府应当将流域生态补偿政策具体落实到地方，加强政策地方化，监督地方政府将政策落实到位，确保因地制宜执行生态补偿政策，最大限度发挥政策实施效果。
(2)多方联动，聚焦流域水质改善情况。政策实施后流域水质的变化是阻碍多地居民对生态补偿政策评价的主要因素，是政策实施过程中亟待改善的重要方面。生态效果是流域生态补偿政策的主要目标，水质改善是生态目标中的重要方面。上级政府应指导各地方政府，将水质改善作为政策实施的首要目标，指挥多方力量共同参与，将流域生态补偿政策与“河长制”等河湖管理保护工作结合，加大政策执行力度，确保流域水质获得有效改善。
(3)补偿多样，助力居民发展替代生计。关停工厂、生态移民等环境治理措施会导致居民失去原有工作、减少收入来源、生活成本上升等，对居民生活、就业、收入及当地经济发展产生不可避免的影响。“输血式”补偿方式对当地经济和居民生计难以形成长期的、持续性影响，政府应当学习并推广“造血式”补偿，采用建立工业园区、提供环境治理相关工作岗位、增加居民劳动技能等方式，助力居民发展替代生计，改善居民因环境治理出现的失业、收入水平下降、收入稳定性变差等问题，实现生态环境与经济发展的“双丰收”。
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