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生态补偿效率问题研究

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《生态经济杂志》2015年第七期

1生态补偿的效率与评估

1.1生态补偿效率辨析《新帕尔格雷夫经济学大辞典》将效率定义为“不浪费,或者将现有资源用得最好”。在经济研究中更通俗的说法是指资源配置不存在帕累托改进的状态:经济中没有任何一个人可以在不使他人境况变坏的同时,通过资源配置而使自己的境况变得更好。根据这一经济学概念,一项生态补偿计划要被认定为有效率的,它必须是对于项目所有投入而言,带来最大的社会总福利。这些福利不仅仅指与计划目标生态环境服务相关的直接福利,还包括与此相关的其它所有间接福利[7]。因此,补偿计划本身所带来的社会福利的计算精确度与所有其他参照投入资源配置所能带来最大福利的计算精确度,是决定生态补偿计划效率衡量准确与否的两个要件。由于虚拟参照投入配置社会福利的不可计算性,生态补偿纯粹经济学意义上的效率或帕累托效率也无法计算。因此,实践上所谓的生态补偿效率是一个非常宽松的概念,其通常指的是计划自身实施效率的相对提升程度。正如Kroeger所指出的,一些研究者认为可通过优化机制设计等方式使生态补偿计划在服务产出上达到“最优”或“最有效率”,实际上这些“最优”或“最有效率”充其量只是符合“成本—收益”原则[7]。实践上,衡量一项生态补偿计划的效率或效益属性,一是评估生态补偿计划的存在价值,也就是生态补偿计划实施所带来的全部经济社会影响,如Yang等运用回归分析方法估计了中国四川武隆大熊猫自然保护区实施的自然森林保护计划(NFCP)的经济社会作用[8];侯成成等运用多准则模型评估系统评估了甘南黄河水源补给区生态补偿对补给区内经济、社会和环境变化带来的影响[9]。二是评估生态补偿计划预期目标的实现程度,如Clements等评估了柬埔寨北部平原地区鸟巢保护计划的实施效果[10];Sierra和Russman、Alix-Garcia等分别评估了哥斯达黎加OSA半岛与墨西哥森林保护补偿计划的实施效果[1,11]。从概念上看,如果将成本纳入考察范围,上述这些研究显然更接近于针对生态补偿计划的“成本—收益”分析。

1.2生态补偿效率评估对于生态补偿计划的效率评估,最关键也最困难的是对生态环境服务的价值进行度量。根据联合国“千年生态系统评估”(MillenniumEcosystemAssessment,MEA)的分类,生态环境服务大体上可分为文化、调节、供给和支持等四类,其中文化服务包括向人类提供娱乐休闲、美学欣赏和心情舒畅等方面的享受,调节服务包括影响气候、防治洪水、控制疾病、垃圾分解和维持空气和用水质量等,供给服务包括为人类提供食物、饮用水、木材以及纤维等资源,支持服务包括提供土壤形成、光合作用与营养循环等与生物过程相关的基础生态功能[12]。该定义虽然全面,但由于涉及的生态服务众多,生态系统内部复杂多变且相互关联,要想对定义所涉及服务的价值进行全面评估却很难,实践上的相关例子也屈指可数,作为例外的最有代表性的一个例子是“千年生态系统评估”在全球范围内对生态系统及其对人类福利影响的多尺度评价。而大多数针对生态服务价值的研究则局限于局部地区和流域、局限于单个生态系统的单项或少数几项服务[13]。即便如此,由于生态系统服务的价值不能用单一指标表示,而且有些生态系统服务的价值无法货币化,生态系统服务的价值大小与分配及制度设置密切相关、以及包括货币评价在内的价值评价过程本身也受制度文化影响等诸多主客观原因,包括前面提到的所有的已有生态服务价值研究均缺乏全面性和准确性[14]。Schagner等指出,生态系统服务的经济价值(即对人类福利的贡献)与其他产品和服务一样,由供给和需求双方决定,而生态服务的供给决定于被人类活动有意或无意影响的生态过程与特征,需求则主要决定于生态服务受益人类的特征,所以供给方和需求方的空间异质性决定了生态服务价值的空间异质性[15]。Kallis等则将生态服务价值的货币评价定义为能够体现生态服务的货币(交换)价值的过程和工具,并且认为,生态服务的价值大小与制度文化及分配相关[14]。上述观点也体现在早先的一些生态服务价值评估建议中,包括社会多重准则分析[16]、协商定价[17]和决策讨论[18]等。Yang等在评估中国的自然森林保护计划(NFCP)与Clements等在评估柬埔寨北部平原地区鸟巢保护计划的表现时,都将计划的生态环境保护效应与对家庭福利影响等经济社会效应纳入了评估范围。近年来,由于卫星遥感等技术的进步,地图化生态服务货币价值评估逐渐成为研究的热点,并且催生了一些得到广泛认可和应用的生态服务价值地图化评估工具,其中有较大影响的包括生态服务价值评估与平衡集成工具(InVEST),生态系统服务人工智能(ARIES)、生态服务社会评价(SoIVES)以及生物圈全球统一元模型(GUMBO)等[19]。实践上,Swetnam等运用生态服务价值评估与平衡集成工具地图化并评估了坦桑尼亚了碳储生态服务的生产与价值[20];Fu等使用同样的方法评估了生态系统水力服务的价值[21]。Guerry等则运用生态服务价值评估与平衡集成工具评估了加拿大以不同组合方式使用海洋生态服务获得收益的数量、质量和价值[22];新技术的应用,确实在一定程度上使生态服务的价值评估更加系统、全面和准确。迄今大多数关于生态补偿计划“成本—收益”问题的研究文献,都使用了“额外增益”(由于实施生态补偿计划而得到的额外的生态服务数量)概念。通常都是采用同一地区生态补偿计划实施前后,或者生态补偿计划实施地区与其他地区相比在若干生态环境指标值的变化量来度量生态补偿的效益,“额外增益”数量越大,说明补偿计划的效越高;“额外增益”数值越小,说明补偿计划的效率越低。如Sierra和Russman与Alix-Garcia等分别使用森林覆盖率和砍伐率的变化分析哥斯达黎加OSA半岛与墨西哥森林保护补偿计划的效率;韩鹏等使用农户耕地利用率和农牧户畜养牲畜数量变化的大小比较我国内蒙古农牧交错带针对土地和针对产业结构调整两种生态补偿模式的效果。相对于生态服务价值评估,运用这种方法评估生态补偿计划的“成本—收益”由于忽略了生态服务的制度与文化属性,忽略了个人的主观评价,反而使评估更直观也更容易操作。沿着这些思路,随着技术的进步与信息获取的便利,同时也为了响应决策的需要,相对于传统的仅仅针对特定区域少数指标的评估方法,研究者从两个方面拓展了生态补偿项目的“成本—收益”评估问题:一是增加了评估指标;二是扩大了评估空间、适当将生态补偿覆盖地区外的区域纳入评估空间范围。事实上,一些生态补偿计划特别是政府融资的生态补偿计划通常都将减贫纳入计划目标,而大多数生态补偿计划由于覆盖地区主要是边远山区,为了保证计划的成功又必须将减贫纳入目标范畴,因而生态补偿计划往往是多目标的,故评估其“成本—收益”时有必要同时度量与各个目标相对应的生态环境及经济社会指标的“额外增益”数量。如Clements等在评估柬埔寨北部平原地区鸟巢保护计划时,在分析鸟类的筑巢成功率的变化的同时,分析了家庭对保护计划的态度的改变;Yang等在评估中国自然森林保护计划(NFCP)的表现时,除了分析森林覆盖面积变化之外,也考察了保护区内家庭能源使用结构与收入的变化。扩大评估的空间范围则主要源于两个原因:首先,生态服务的价值是空间异质的,同一服务在不同地区的价值大小不同,通常也是空间非互换的,服务价值不能简单加总;其次,生态补偿计划往往会产生Wunscher和Engel所说的“漏出”,即生态补偿计划获得的额外增益是以计划以外地区有违计划目标的行为作为代价而取得的,如果不将发生“漏出”的地区纳入评估范围,将极有可能“高估”生态补偿计划实施效率。总的来说,虽然评估生态补偿效率的方法和手段得到了不断的发展和完善,当前国内外关于生态补偿计划的生态环境与经济社会效应的讨论在本质上仍然是分散、零碎、短期和机会主义的[8],对评价指标的选择具有明显的偏向性,缺乏长期的、系统全面的考量。

2提高生态补偿效率的若干问题

已有关于提高生态补偿效率问题的研究,其理论基础主要是新古典理论、新制度经济学的效率理论以及Leibenstein提出的X非效率理论,大多以如何提高生态服务生产过程的竞争水平、降低服务生产的交易成本与提高生态补偿计划参与者的积极性为研究重点。具体观点主要包括明晰生态服务的定义、加强合约监管与筛选有效率的服务提供者。

2.1生态服务定义问题定义目标生态服务是讨论生态补偿效率问题的前提。Kroeger认为,采用恰当的生态服务定义与相应的生态服务指标是生态补偿计划机制设计的两个关键,因为生态服务定义决定着生态服务指标的选取是否合适,决定着生态补偿计划在生物物理和货币概念上绝对与相对表现的展示程度;如果定义没有将生态功能或过程与生态服务、与服务相关的收益以及收益的价值前后一致区分清楚,对于计划的评估或解释就不具有可操作性,即使可以评估或解释,也会导致重复计算,以及忽视生态服务要有受益者的事实[7]。Boyd和Banzhaf则强调从经济学角度解释和定义生态服务,并且认为在定义过程中要始终坚持两个基本点:一是生态服务应当严格区分于最终产品和服务的非生态系统贡献,一旦生态服务结合了比如劳动与资本等其他投入,就不应再视为生态系统的服务,如娱乐收益与商业利得;二是认为经济解释关注的是最终生态成品,而不是构成自然环境的比重更大的中间过程与要素[27]。为了便于实际使用,Boyd和Banzhaf进一步针对人类的特殊收益定义了具体的生态服务,如净化空气和水、缓解干旱和洪水、生成和保护土壤并恢复土壤肥力、消毒和分解废弃物、利于作物授粉和自然植被生长、种子传播、养分移动和循环、潜在的大部分农业灾害控制等[27]。根据以上分析可以发现,Kroeger以及Boyd和Banzhaf对生态服务的定义范围显然要比“千年生态系统评估”对生态服务的定义范围小得多,但也正如Kroeger所指出的,相比之下,类似Boyd和Banzhaf对于生态服务的定义最有利于生态补偿机制设计与评估[7]。实际上这样的生态服务定义也得到了广泛应用。当然,使用类似“千年生态系统评估”关于生态服务定义的研究文献也不少,特别是在一些多目标(比如减贫)的生态补偿计划中,计划实施既要考虑生态环境效益又要考虑社会效益,甚至还要在多目标中作出平衡。这虽然部分失去了补偿计划效率评估上的便利与精确,但也大大丰富了计划实施的政策意义。与生态服务定义密切相关的是生态服务指标选择,其作为边界目标在科学与决策联接中扮演着重要角色,关系着其他生态补偿机制例如监管的设计与针对补偿效率的评估。已有文献对于生态服务指标的讨论很多,不同的研究也有不同的选择标准。Niemeijer和deGroot认为,因为缺乏得到广泛认同的标准,生态服务度量指标的选择往往具有随意性,从而使得对于同一生态服务存在不同的认识。Heink和Kowarik也指出,已有相关研究中的生态服务指标非常模棱两可,在不同的框架下有不同的含义,为此他们认为,生态补偿计划里的指数是用来描述或评估生态环境状况、变化或用来构建生态环境目标的生态环境相关现象的组成部分或一个度量,因此,生态指标的选取既要清晰又要具有广泛性[29]。Niemeijer和deGroot提出了一个生态环境指标选择的概念框架,通过采用考察指标内部关系的因果网络来将指标集而不是单个指标放在选择过程的中心,从而便于识别与特定领域、特定问题和特定地点最相关的指标,使得指标集更透明、更能有效地反映生态环境状况[28]。Kroeger则根据Boyd和Banzhaf关于最终及特殊生态服务的分类,非穷尽地列举了一系列来源于流域保护的最终生态服务与特定服务提供利益的指标,以及作为最终服务产品和通常为补偿干预直接改变的自然景观组成部分的中间服务指标集[7]。相对于如何定义生态服务,已有研究成果隐含的更重要的启示是,任何生态补偿计划都应有具体的目标,这些目标应当体现在与之密切相关的生态服务之中,并合理地量化于生态服务指标。只有这样,我们才有可能讨论补偿的效率问题。

2.2监管机制设计Pattanayak等指出,监管机制是生态补偿机制设计的核心,其必须在设计阶段表述清晰[6]。Kroeger认为,生态补偿计划监管机制设计的目的在于回答三个问题:一是补偿干预措施是否产生了作用?二是补偿干预措施是否导致生态服务产出发生了改变?三是补偿干预对生态服务产出的影响是否足以产生收益?其中,针对问题一的直接监管可以获得补偿干预是否影响生态系统功能的相关信息,虽然这些信息与补偿计划服务产出表现的监管本身并不相关,但它们对于量化目标生态服务函数则是必需的。同样,要准确评估生态补偿计划的效率,也必须通过监管回答第二和第三个问题[7]。在不同的生态补偿计划中,由于目标生态服务定义不同,补偿支付条件不同,监管机制的设计也存在很大差异。已有生态补偿计划的支付条件大体上可分为基于产出(表现)的支付和基于投入的支付。总的来说,这两种支付条件各有优劣,基于表现支付的优点是对生态服务提供建立了直接激励,能够充分发掘计划参与者在生态服务提供方面的知识和经验[30],为服务提供者创新服务供给留下了足够空间;缺点是基于表现支付意味着计划参与者需要承担更大的风险,因为生态服务提供还要经受参与者所无法控制的其他外部因素的影响,如果参与者偏好于风险规避,其将会要求更高的支付水平,从而抬升补偿计划的服务支付成本[31]。相反,如果存在清晰的、能够为服务买方或监管者所认识和观察的,而且是目标生态服务生产所必需的行为,基于投入的支付条件也可以提高补偿计划的“成本—收益”率[31]。从实践上看,虽然存在基于产出(表现)的支付条件能够保证补偿计划符合“成本—收益”原则的证据[32],但已有的大多数生态补偿计划仍然以服务提供者的投入作为支付条件[31]。显然,因为关于投入的信息通常不对称(服务提供者比补偿支付者拥有更多的相关信息),相对于前者,基于投入的支付条件大大增加了对监管的需求。Derissen和Quaas基于委托—代理模型的理论分析表明,如果服务生产的环境影响确定或服务合约双方都是风险中性的,基于表现的支付条件是最优的;如果补偿支付方拥有服务生产的完全信息,即信息对称,基于投入的支付条件是最优的;如果同时存在环境不确定与信息不对称,采取两种支付条件的结合(按一定权重比例)将能改善生态补偿的产出表现,他们关于德国兰道蝴蝶保护计划的数值模拟支持了其结论[31]。按照Derissen和Quaas的思路,通常监管机制的设计既要将服务产出指标纳入监控范围,又要将服务生产投入指标纳入监控范围,监管机制设计的难度也因此大大提高。在具体实践上,Kroeger提供了一个关于水源保护补偿计划的针对最终服务提供的监控指标体系[7],在这一监控体系中,既监控反映水质变化的指标,也监控水源地居民有可能影响水质的生产活动指标。除了监管指标的选取,生态补偿计划监管机制设计的另一个重要问题就是监管权的分配。相比于由服务买方直接行使监管权力,Yang等的经验研究表明,将合约监管权力下放至本地组织,如社区和家庭,并为此向这些本地监管组织提供经济补贴是保证生态服务合约得以更好履行的重要条件[8]。这一结论也得到了其他一些研究例如Wunder和Alban、Chhatre和Agrawal的支持。Chhatre和Agrawal的研究表明,将合约监管权力下放给有活力的本地组织或直接委托给服务提供家庭,能够更大程度地利用本地非正式制度(如文化习俗、社会关系等)的激励与约束能力,从而更好地激励服务提供者主动参与和合作[34]。对于委托家庭监管,Yang等还注意到了监管群体家庭数量大小与其努力程度以及生态服务产出的非线性关系,考虑到监管群体规模关系到家庭监管是否“搭便车”与群体家庭内部社会关系是否融洽,并最终影响监管效果,他们认为相关的监管机制设计要视具体情况而定[8]。

2.3目标服务提供者的筛选Wunscher和Engel将目标筛选定义为找出能够最有效率地生产期望生态服务的补偿支付地点的过程,并且将目标筛选视为提高生态补偿计划效率的重要组成部分[26]。Kroeger则将目标筛选定义为从所有潜在可利用的参与群体中选择有效率的参与者并设定相应补偿水平的过程[7]。Wunscher和Engel认为,在基于投入支付的补偿机制设计下,服务提供的不确定性风险完全由买方承担,这时,服务买方必须就目标服务数量的投入需求作出预测,从投入成本异质的潜在提供者中选择出最有助于生态补偿计划实现低成本高收益的服务提供者[26]。从已有研究文献来看,目标服务提供者的筛选包括两个纬度:一是筛选计划实施的地区;二是筛选计划参与家庭。Wunscher等认为,生态服务购买者可以通过选择参与者的空间位置来最大化生态补偿计划的效率[2]。对于确定的生态服务,Wunscher和Engel认为,目标生态服务提供者的筛选要依据以下几个标准:一是对生态服务的贡献程度;二是提供服务的成本;三是没有进行补偿支付时不参与服务提供的概率(非提供概率)。此外,还要考虑筛选过程是否容易操作以及“漏出”的规模[26]。他们的观点容易理解,因为首先,低提供成本并不意味着使整个补偿计划实现高的效率,因为还要取决于服务提供的“额外增益”;其次,纳入成本标准表明,相对于既定的贡献程度和“非提供概率”,应当将更多的补偿支付配置于成本更低的地区和家庭;再次,如果一个地区的“非提供概率”很大,那么不进行补偿将导致损失数倍服务“额外增益”;最后,从总体上评估补偿计划的效率必须考察“漏出”规模,筛选方法也必须具有可操作性。Wunscher和Engel的观点是对以往仅依据单方面指标(如福利法、成本法和福利成本法)选择生态补偿实施空间的做法的重大突破。当使用多个指标描述一种服务或多种服务时,如何将其整合以至完全考虑指标之间的相互关系与平衡使得目标筛选难度增加。已有文献对此提供了不同的筛选框架和例子,如Myers等用来确定生物多样性热点地区的逐步筛选法[36],Ferraro提出的非参数距离函数法以及Pagiola等和Claassen等使用的标准化加权指数法等等。当然,这些方法也并不是尽善尽美的,因为无论如何,相关数据的获得性始终是绕不开的问题。对于生态补偿计划参与家庭的筛选,已有研究普遍强调所选择家庭的参与自愿性,以及补偿支付水平与服务提供机会成本的一致性。因为家庭的自愿参与是提高计划参与率与持续履行服务提供合约的根本保证,而后者是所有成功的生态补偿计划的基本特征之一[40]。影响家庭参与计划的因素很复杂,既有补偿计划机制设计的原因,如补偿支付的条件、水平与补偿支付方式等,也有社会和家庭本身的因素,比如对计划的收益预期、社会资本与压力、参与能力以及家庭谋生手段与收入状况、家庭成员的年龄构成等。对于如何筛选合适的参与家庭以保证服务提供合约的履行,已有文献提供的观点很多,但几乎都强调了家庭作为理性“经济人”的特征,强调通过机制设计突破信息不对称约束和规避道德风险问题。如基于补偿支付水平的接受意愿调查[43]与拍卖机制,基于合约履行的激励与惩罚机制设计等,这些方法在生态服务提供家庭的筛选实践上都得到了广泛应用。当然,上述这些方法在弥补筛选者信息不足的同时,也因为实施复杂程度提高而直接增加了筛选成本,在实践上需要加以权衡。

3结论与建议

在预算硬约束和生态环境保护问题日益突出的双重压力下,效率逐渐成为了生态补偿计划实施必须考虑的基本问题之一。如何提高正在实施和将要实施的生态补偿计划的效率,也就逐渐成为国内外学者和决策部门普遍关注的重点,因此涌现了大量关于生态补偿效率评估和效率提升问题的研究成果。对于生态补偿计划的效率评估,已有文献主要集中于研究如何评价生态服务的价值,以及如何根据生态补偿实施带来的生态服务“额外增益”进行“成本—收益”分析。但无论是生态服务价值评价还是补偿计划的“成本—收益”分析,其方法和手段仍在不断改进和完善之中,现有的评估和分析实践在本质上仍然是分散、零碎、短期和机会主义的,对评价指标的选择具有明显偏向性,缺乏长期的、系统全面的考量。而关于如何提高生态补偿计划实施效率,已有研究文献契合了早先的效率理论研究成果,主要集中于研究如何更好地定义生态服务、如何设计有效的监管机制、如何从潜在的计划服务提供者中筛选更有效率的提供者等三个问题,普遍认为可以通过恰当定义补偿计划的目标生态服务、建立有效的监管机制以及选取合适的服务提供者来提高生态补偿计划实施效率。然而,虽然上述问题的研究已经取得长足进展,也积累了不少实践经验,但迄今仍缺乏统一的分析框架,也缺乏能为不同生态补偿计划提供具体指导的系统理论。不难预期,未来对于生态补偿实施效率的要求将会越来越高,上述相关问题的探讨也将越来越深入。根据国内外已有的研究经验和研究思路,可以认为,充分尊重计划参与者(甚至利益相关者)的理性“经济人”地位,充分考虑其异质性特征,有效地整合相关学科特别是经济学、社会学、心理学、信息地理学等多学科的研究成果,拓宽研究的广度和深度,将是更好地解答上述问题的正确方向和必然要求。

作者:袁伟彦 周小柯 单位:广西师范大学 政治与行政学院 清华大学 公共管理学院

生态经济杂志责任编辑:杨雪    阅读:人次