劉某承, 白云霄,2, 楊 倫, 焦雯珺

生態(tài)補(bǔ)償標(biāo)準(zhǔn)對(duì)農(nóng)戶生產(chǎn)行為的影響*——以云南省紅河縣哈尼稻作梯田為例

劉某承1, 白云霄1,2, 楊 倫1, 焦雯珺1

(1. 中國(guó)科學(xué)院地理科學(xué)與資源研究所 北京 100101; 2. 中國(guó)科學(xué)院大學(xué) 北京 100049)

設(shè)計(jì)和制定針對(duì)農(nóng)田面源污染的生態(tài)補(bǔ)償機(jī)制, 可以有效促進(jìn)農(nóng)田環(huán)境治理與保護(hù)。但補(bǔ)償政策的效果如何, 取決于農(nóng)戶對(duì)政策的接受程度、響應(yīng)情況和實(shí)施力度。為研究不同的生態(tài)補(bǔ)償標(biāo)準(zhǔn)對(duì)優(yōu)化農(nóng)戶生產(chǎn)行為的影響, 本文以中國(guó)云南省哈尼稻作梯田為例, 將農(nóng)戶分為高、低海拔兩個(gè)小組, 建立農(nóng)戶多目標(biāo)生產(chǎn)決策模型, 通過設(shè)定不同補(bǔ)償標(biāo)準(zhǔn), 對(duì)農(nóng)戶生產(chǎn)行為進(jìn)行預(yù)測(cè), 分析了不同補(bǔ)償標(biāo)準(zhǔn)對(duì)農(nóng)戶種植決策和福利的影響。結(jié)果表明, 生態(tài)補(bǔ)償激發(fā)了農(nóng)戶的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)熱情, 農(nóng)戶傾向選擇更為復(fù)雜但收益更高的種植結(jié)構(gòu)。隨著生態(tài)補(bǔ)償標(biāo)準(zhǔn)的提高, 農(nóng)戶的種植決策對(duì)標(biāo)準(zhǔn)的敏感性逐漸降低; 同時(shí)高海拔組對(duì)標(biāo)準(zhǔn)的敏感性高于低海拔組, 其種植結(jié)構(gòu)變化的幅度也明顯高于低海拔組, 其化肥農(nóng)藥投入強(qiáng)度的削減幅度大于低海拔組。當(dāng)生態(tài)補(bǔ)償標(biāo)準(zhǔn)達(dá)到3 000元?hm–2時(shí), 水稻、玉米、套種大豆、套種玉米的面積比分別為60%、4%、18%、18%, 化肥農(nóng)藥分別減少37%、49%、37%、44%。生態(tài)補(bǔ)償標(biāo)準(zhǔn)通過改變農(nóng)戶的種植決策和化學(xué)品投入, 最終對(duì)農(nóng)戶的收入產(chǎn)生影響: 高海拔組, 隨補(bǔ)償標(biāo)準(zhǔn)的提高, 農(nóng)戶總收益先降后升, 當(dāng)補(bǔ)償標(biāo)準(zhǔn)為1 650元?hm–2時(shí), 收益到達(dá)拐點(diǎn); 當(dāng)生態(tài)補(bǔ)償標(biāo)準(zhǔn)超過1 650元?hm–2時(shí), 不僅能達(dá)到農(nóng)戶減施化肥農(nóng)藥的效果, 也能保障農(nóng)戶的收益。但低海拔組, 隨補(bǔ)償標(biāo)準(zhǔn)的提高, 水稻、單作玉米、玉米套種大豆的總收益持續(xù)下降, 農(nóng)藥化肥減施對(duì)總收益的影響較大, 農(nóng)戶對(duì)生態(tài)補(bǔ)償?shù)捻憫?yīng)也較低。總之, 生態(tài)補(bǔ)償對(duì)農(nóng)戶生產(chǎn)行為有明顯影響, 且此影響與生產(chǎn)環(huán)境相關(guān)。

生態(tài)補(bǔ)償; 農(nóng)戶行為; 種植決策; 化肥農(nóng)藥減施; 全球重要農(nóng)業(yè)文化遺產(chǎn); 哈尼稻作梯田

農(nóng)業(yè)是國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展的基礎(chǔ)。世界各民族在漫長(zhǎng)的歷史長(zhǎng)河中, 立足于稟賦各異的自然條件, 在人與自然的協(xié)同進(jìn)化和動(dòng)態(tài)適應(yīng)下, 用勤勞與智慧創(chuàng)造出種類繁多、特色鮮明、經(jīng)濟(jì)與生態(tài)價(jià)值高度統(tǒng)一的土地利用系統(tǒng)——農(nóng)業(yè)文化遺產(chǎn)。20世紀(jì)中期以來, 世界農(nóng)業(yè)取得了顯著的成就。但由于自然和社會(huì)的變遷, 在短淺的實(shí)用主義的支配下, 農(nóng)業(yè)發(fā)展面臨著越發(fā)沉重的資源環(huán)境壓力和污染防控挑戰(zhàn)[1], 一些重要農(nóng)業(yè)文化遺產(chǎn)正面臨著被破壞、被遺忘、被拋棄的危險(xiǎn)。為解決這些問題, 2002年聯(lián)合國(guó)糧農(nóng)組織(FAO)提出了“全球重要農(nóng)業(yè)文化遺產(chǎn)(Globally Important Agricultural Heritage Systems, GIAHS)”的概念, 旨在保護(hù)悠久的文化傳統(tǒng)和長(zhǎng)期的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)及其有關(guān)的景觀、生物多樣性、知識(shí)和文化體系[2]。

當(dāng)然, 切實(shí)解決農(nóng)業(yè)發(fā)展中面臨的環(huán)境污染等突出問題, 除了學(xué)習(xí)傳統(tǒng)的天人合一的生產(chǎn)理念與技術(shù)、重視科技創(chuàng)新, 農(nóng)業(yè)支持政策體系也應(yīng)做出適當(dāng)?shù)恼{(diào)整[3]。農(nóng)田面源污染屬于外部性問題, 理論上講, 可以采取政府管制、征稅/費(fèi)、補(bǔ)貼的方式解決[4-5]。但是農(nóng)田面源污染具有廣域性、分散性、隨機(jī)性、隱蔽性等特征[6-7], 監(jiān)測(cè)困難, 農(nóng)戶主動(dòng)治理的可能性很小。農(nóng)戶收入較低, 承擔(dān)污染稅或排污費(fèi)的能力較弱, 同時(shí)農(nóng)戶采用資源節(jié)約型和環(huán)保型農(nóng)業(yè)技術(shù)需要投入成本或面臨較大的收益風(fēng)險(xiǎn)[8-9]。這使得設(shè)計(jì)和制定針對(duì)農(nóng)田面源污染的生態(tài)補(bǔ)償機(jī)制十分必要[10], 它有利于鼓勵(lì)農(nóng)戶轉(zhuǎn)變農(nóng)業(yè)生產(chǎn)方式, 有效促進(jìn)農(nóng)田環(huán)境治理與保護(hù)[11]。

確定科學(xué)的補(bǔ)償標(biāo)準(zhǔn)是實(shí)現(xiàn)合理補(bǔ)償?shù)那疤? 是健全生態(tài)補(bǔ)償制度的關(guān)鍵和難點(diǎn)[12-13]。目前農(nóng)田生態(tài)補(bǔ)償標(biāo)準(zhǔn)的研究多集中在標(biāo)準(zhǔn)的測(cè)算方面, 包括: 1)按農(nóng)戶的投入成本計(jì)算。農(nóng)戶為了保護(hù)生態(tài)環(huán)境采用環(huán)境友好型的生產(chǎn)方式, 或投入人力、物力和財(cái)力, 或降低農(nóng)田生產(chǎn)的投入產(chǎn)出比, 甚至損失一部分經(jīng)濟(jì)收入[14-16]。2)按農(nóng)戶的受償意愿計(jì)算。農(nóng)戶作為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的主體, 其行為具有相當(dāng)?shù)闹饔^性, 同時(shí), 意愿調(diào)查獲得的數(shù)據(jù)也能夠反映農(nóng)戶自主提供優(yōu)質(zhì)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的成本[17-18]。3)按產(chǎn)生的生態(tài)效益計(jì)算, 這是目前使用較多的方法[19-20]。

然而, 農(nóng)業(yè)生產(chǎn)是一項(xiàng)主觀性很強(qiáng)的行為, 控制農(nóng)田面源污染的補(bǔ)償政策的效果如何, 取決于農(nóng)戶對(duì)補(bǔ)償政策的接受程度、響應(yīng)情況和實(shí)施力度[21-22]。尤其是中國(guó)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的主體是小農(nóng)戶, 其行為是復(fù)雜而多樣的[23-25]。以減少農(nóng)藥化肥施用為目的的生態(tài)補(bǔ)償是否會(huì)對(duì)農(nóng)戶的生產(chǎn)決策產(chǎn)生影響, 進(jìn)而影響生態(tài)補(bǔ)償?shù)男Ч? 目前關(guān)于農(nóng)田生態(tài)補(bǔ)償標(biāo)準(zhǔn)的研究只聚焦于標(biāo)準(zhǔn)的測(cè)算, 相應(yīng)的政策建議也往往局限于生態(tài)補(bǔ)償政策的設(shè)計(jì), 缺乏從農(nóng)田面源污染經(jīng)濟(jì)學(xué)和社會(huì)視角角度的優(yōu)化農(nóng)戶生產(chǎn)行為的研究, 并不能回答這個(gè)問題。

為了研究不同的生態(tài)補(bǔ)償標(biāo)準(zhǔn)對(duì)農(nóng)戶種植結(jié)構(gòu)、化肥農(nóng)藥使用量和農(nóng)戶收入的影響, 本文以全球重要農(nóng)業(yè)文化遺產(chǎn)——云南哈尼稻作梯田為例, 構(gòu)建農(nóng)戶多目標(biāo)生產(chǎn)決策模型, 對(duì)生態(tài)補(bǔ)償政策進(jìn)行政策分析和情景模擬。通過設(shè)定不同的補(bǔ)償標(biāo)準(zhǔn), 對(duì)農(nóng)戶生產(chǎn)行為進(jìn)行預(yù)測(cè), 分析補(bǔ)償標(biāo)準(zhǔn)對(duì)農(nóng)戶種植決策和福利的影響, 從而為農(nóng)業(yè)文化遺產(chǎn)地以控制面源污染為目標(biāo)的生態(tài)補(bǔ)償政策的制定、實(shí)施和評(píng)估提供理論基礎(chǔ), 也能夠?yàn)檗r(nóng)業(yè)文化遺產(chǎn)地可持續(xù)發(fā)展和鄉(xiāng)村振興提供政策參考。

1 研究方法和數(shù)據(jù)來源

1.1 構(gòu)建農(nóng)戶多目標(biāo)生產(chǎn)決策模型

農(nóng)戶生產(chǎn)決策模型通過設(shè)定農(nóng)戶效用函數(shù)和生產(chǎn)約束條件、模擬農(nóng)戶最優(yōu)化的生產(chǎn)決策過程、分析政策對(duì)農(nóng)戶生產(chǎn)決策的影響, 達(dá)到預(yù)測(cè)農(nóng)戶決策行為的目的[26]。

1.1.1 前提假設(shè)

本文以哈尼稻作梯田的種植業(yè)生產(chǎn)為例, 具體有如下假設(shè):

假設(shè)一: 土地規(guī)模報(bào)酬不變。目前, 中國(guó)農(nóng)村基本以家庭經(jīng)營(yíng)的小農(nóng)生產(chǎn)方式為主, 哈尼稻作梯田尤其如此, 人均耕地占有量差異較小, 且地塊面積差異也不大。因此本文假設(shè)土地規(guī)模報(bào)酬不變, 即地塊面積的大小不影響單產(chǎn)。

假設(shè)二: 農(nóng)戶是市場(chǎng)價(jià)格的接受者。即, 每個(gè)農(nóng)戶面臨的市場(chǎng)是完全競(jìng)爭(zhēng)的, 農(nóng)戶是市場(chǎng)價(jià)格(包括投入品價(jià)格和產(chǎn)出品價(jià)格)的接受者。

1.1.2 決策變量

農(nóng)戶的種植決策變量包括每種作物的種植面積和單位面積作物的投入情況。

首先, 研究地區(qū)的主要種植作物為水稻()、玉米()和大豆(), 3種作物種植面積占總面積82%。其中玉米的種植既有與大豆套種, 也有單種的情況; 而大豆僅與玉米套種, 沒有單作。因此, 將種植面積記為a(=1, 2, 3, 4), 分別為單作水稻、單作玉米、套種大豆及套種玉米的面積。由于大豆與玉米套作, 故套種大豆與套種玉米的面積相同, 即3=4。

此外, 投入品包括勞動(dòng)力和資金, 資金投入分為購買化學(xué)品(化肥、除草劑、殺蟲劑等可變成本)的資金和購買其他生產(chǎn)資料(種子、農(nóng)具等)的資金(購買資金)。單位面積投入量記為x(1, 2, 3), 分別表示勞動(dòng)力、農(nóng)藥化肥資金和其他生產(chǎn)資料資金。

1.1.3 目標(biāo)函數(shù)

本文設(shè)定農(nóng)戶種植決策的目標(biāo)包括最大化利潤(rùn)、最小化風(fēng)險(xiǎn)和最大化糧食自留。

1)最大化毛利潤(rùn)。農(nóng)戶首先考慮的是利潤(rùn)目標(biāo), 利潤(rùn)函數(shù)表示為:

考慮到2019年農(nóng)業(yè)支持保護(hù)補(bǔ)貼為1 800元?hm–2, 3項(xiàng)補(bǔ)貼(農(nóng)作物良種補(bǔ)貼、種糧直接補(bǔ)貼和農(nóng)資綜合補(bǔ)貼)為1 200元?hm–2,0的取值范圍設(shè)定為0~3 000元?hm–2。

2)最小化風(fēng)險(xiǎn)。農(nóng)戶種植回避風(fēng)險(xiǎn)的目標(biāo)如下:

3)最大化糧食自留需求。

式中:3為糧食自留的衡量指標(biāo),a為種植面積,s為自留比例。

綜合以上3個(gè)生產(chǎn)目標(biāo), 農(nóng)戶希望最大化利潤(rùn)、最小化風(fēng)險(xiǎn), 同時(shí)有糧食自留需求, 考慮到各目標(biāo)量綱不一致, 需要先去除各目標(biāo)值的量綱后再進(jìn)行加權(quán), 農(nóng)戶多目標(biāo)效用函數(shù)為:

其中, 農(nóng)戶的土地面積(AREA)不變, 即:

同時(shí), 生態(tài)補(bǔ)償?shù)哪繕?biāo)是控制農(nóng)戶的化肥農(nóng)藥用量, 因此化肥農(nóng)藥總量是受到限制的。

式中:為化肥農(nóng)藥限額, 在模型中取值為目前觀測(cè)到的總化肥農(nóng)藥用量, 即加總各種作物的實(shí)際種植面積與單位化肥農(nóng)藥量的乘積。其表達(dá)式為:

1.2 研究區(qū)域與數(shù)據(jù)來源

哈尼稻作梯田系統(tǒng)主要分布在中國(guó)云南省紅河哈尼族彝族自治州。其以森林-村寨-梯田-水系“四素同構(gòu)”的農(nóng)業(yè)生態(tài)結(jié)構(gòu), 在生態(tài)脆弱、生物多樣性豐富的廣闊山區(qū)創(chuàng)造了延續(xù)1 300多年、總面積達(dá)54 000 hm2的農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展典范, 入選了全球重要農(nóng)業(yè)文化遺產(chǎn)和世界遺產(chǎn)(列入世界遺產(chǎn)核心區(qū)的哈尼稻作梯田為紅河哈尼族彝族自治州元陽縣的部分地方, 列入全球重要農(nóng)業(yè)文化遺產(chǎn)的哈尼稻作梯田系統(tǒng)包括了紅河縣、元陽縣、綠春縣、金平縣的十大片區(qū))。然而, 近年來哈尼稻作梯田地區(qū)的化肥農(nóng)藥使用量逐年上升, 破壞當(dāng)?shù)厮镰h(huán)境、造成面源污染的同時(shí), 由于化肥農(nóng)藥的支出, 農(nóng)業(yè)生產(chǎn)并沒有對(duì)農(nóng)戶的經(jīng)濟(jì)收入帶來較大的提高[27]。

為定量探討以控制化肥農(nóng)藥施用量為目的生態(tài)補(bǔ)償政策對(duì)農(nóng)戶種植決策和福利的影響, 本文以紅河縣的甲寅鄉(xiāng)和寶華鄉(xiāng)為研究區(qū)域, 包括咪田、作夫、龍甲、蘇紅、塔卜、碑賒(新)、碑賒(舊)和安慶8個(gè)行政村(圖1), 于2017年7—9月采用面對(duì)面采訪方式進(jìn)行問卷調(diào)查。各村樣本的發(fā)放數(shù)量以各村的家庭戶數(shù)所占比例為主要依據(jù), 結(jié)合調(diào)查中的實(shí)際情況做出適當(dāng)調(diào)整, 采用隨機(jī)群抽樣的方法選定樣本, 每個(gè)隨機(jī)群樣本數(shù)量控制在總樣本的1/13之內(nèi)。調(diào)查問卷共260份, 整理后有效問卷243份, 占問卷總數(shù)的93.5%。

線性規(guī)劃方法采用高度加總的數(shù)據(jù)建立農(nóng)戶生產(chǎn)優(yōu)化模型。但農(nóng)戶個(gè)體的生產(chǎn)決策目標(biāo)和決策行為因人而異, 由此就產(chǎn)生了加總偏誤, 進(jìn)而導(dǎo)致農(nóng)戶生產(chǎn)決策模型的錯(cuò)誤估計(jì)。為有效避免加總偏誤, 普遍的做法是對(duì)農(nóng)戶進(jìn)行分類處理[28]。哈尼稻作梯田的海拔為144~2 940 m。在低海拔地區(qū), 農(nóng)戶主要種植雜交水稻和傳統(tǒng)品種‘紅米’。但由于氣候原因, 高海拔地區(qū)只能種植傳統(tǒng)品種‘紅米’。同時(shí), 由于歷史原因, 哈尼族普遍分布在低海拔地區(qū), 彝族分布在高海拔地區(qū)。因此, 根據(jù)文化和自然條件, 海拔高度是影響農(nóng)戶種植品種的最重要因素。此外, 由于彝族和哈尼族在不同高度的聚集和分布, 相同的文化確保了在相同高度分布的生產(chǎn)決策是相似的。

為了降低加總偏誤, 根據(jù)研究地區(qū)自然條件對(duì)生產(chǎn)的重要影響, 本文將總體樣本按照海拔高低分為兩組: 高海拔地區(qū)農(nóng)戶組(簡(jiǎn)稱“高海拔組”), 共107戶; 低海拔地區(qū)農(nóng)戶組(簡(jiǎn)稱“低海拔組”), 共136戶。

分別對(duì)兩組農(nóng)戶進(jìn)行生態(tài)補(bǔ)償標(biāo)準(zhǔn)模擬, 得出各組農(nóng)戶的生產(chǎn)決策、收入模擬結(jié)果。由于高海拔組和低海拔組農(nóng)戶的農(nóng)田面積占比分別是54%和46%, 將兩組農(nóng)戶的模擬結(jié)果按該比例加權(quán)之后, 可以得到生態(tài)補(bǔ)償標(biāo)準(zhǔn)對(duì)哈尼稻作梯田地區(qū)整體的種植結(jié)構(gòu)、化肥農(nóng)藥施用及農(nóng)戶收入的總體影響。

圖1 研究區(qū)和問卷調(diào)查地點(diǎn)

2 結(jié)果與分析

2.1 農(nóng)業(yè)生產(chǎn)現(xiàn)狀與參數(shù)計(jì)算結(jié)果

通過農(nóng)戶的生產(chǎn)現(xiàn)狀可以計(jì)算農(nóng)戶多目標(biāo)生產(chǎn)決策模型所需的兩類參數(shù): 一是農(nóng)戶種植決策的3個(gè)目標(biāo)權(quán)重, 二是各種作物的生產(chǎn)函數(shù)參數(shù)。

2.1.1 農(nóng)業(yè)生產(chǎn)現(xiàn)狀

1)種植結(jié)構(gòu)。2017年, 高海拔組各種作物的種植面積均高于低海拔組。就總種植面積來看, 高海拔組的種植面積為0.44 hm2?戶–1, 低海拔組的種植面積為0.27 hm2?戶–1(表1)。

表1 2017年不同海拔地區(qū)農(nóng)戶組的種植結(jié)構(gòu)

2)各種作物的投入和產(chǎn)出。2017年, 兩組農(nóng)戶的投入產(chǎn)出略有差異(表2)。就單產(chǎn)而言, 低海拔組較高。因?yàn)榈乩憝h(huán)境差異, 低海拔地區(qū)可以種植雜交品種, 高海拔地區(qū)主要種植傳統(tǒng)品種。

表2 2017年不同海拔地區(qū)農(nóng)戶組的不同作物投入產(chǎn)出情況

A組: 高海拔地區(qū)農(nóng)戶組; B組: 低海拔地區(qū)農(nóng)戶組。Group A: farmers in high altitude area; Group B: farmers in low altitude area.

農(nóng)藥化肥和其他生產(chǎn)資料的投入, 高海拔組顯著低于低海拔組。因?yàn)榈秃０谓M種植的雜交品種需要每年購買種子, 且品種抗蟲抗病性較弱, 需要使用更多的農(nóng)藥化肥。而高海拔組種植的傳統(tǒng)品種可以自行留種[29-30]。勞動(dòng)力投入上, 高海拔組略高于低海拔組。因?yàn)楦吆０蔚貐^(qū)多采用人工除草并施用有機(jī)肥, 需要更多的勞動(dòng)力。

3)糧食自留量。通過問卷調(diào)查, 農(nóng)戶喜食傳統(tǒng)水稻品種, 以往都是自耕自食。但最近幾年‘紅米’的收購價(jià)格有所提高, 農(nóng)戶的自留量有所減少。玉米主要是作為牲畜的口糧, 因此自留比例與農(nóng)戶的牲畜飼養(yǎng)情況相關(guān)(表3)。

2.1.2 參數(shù)計(jì)算結(jié)果

采用一階條件校準(zhǔn)法對(duì)農(nóng)戶目標(biāo)權(quán)重進(jìn)行估計(jì)。根據(jù)2017年高海拔組和低海拔組農(nóng)戶的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)現(xiàn)狀, 利用GAMS軟件, 計(jì)算出農(nóng)戶種植決策的3個(gè)目標(biāo)權(quán)重。在計(jì)算決策目標(biāo)的權(quán)重時(shí), 單位面積投入的勞動(dòng)力、農(nóng)藥化肥資金、其他生產(chǎn)資料資金、產(chǎn)量、糧食自留量均為2017年的觀測(cè)值, 農(nóng)戶決策的僅是不同生態(tài)補(bǔ)償標(biāo)準(zhǔn)下各種作物的種植面積。

表3 2017年不同海拔地區(qū)農(nóng)戶組的糧食自留情況

根據(jù)2015年和2017年的農(nóng)戶觀測(cè)數(shù)據(jù)估計(jì)的目標(biāo)權(quán)重相差不大, 其中利潤(rùn)目標(biāo)權(quán)重相對(duì)較大。各目標(biāo)權(quán)重隨時(shí)間的變動(dòng)方向也較為合理, 即利潤(rùn)目標(biāo)權(quán)重略有上升, 風(fēng)險(xiǎn)目標(biāo)權(quán)重有所下降, 而自留目標(biāo)權(quán)重也有所下降(表4)。這與理論預(yù)期以及實(shí)際情況一致。

2017年不同類型農(nóng)戶的目標(biāo)權(quán)重結(jié)果顯示(表4), 利潤(rùn)目標(biāo)權(quán)重較高, 分別為0.39(高海拔組)和0.48(低海拔組); 其次是糧食自留權(quán)重, 分別為0.46(高海拔組)和0.32(低海拔組)。高海拔組對(duì)利潤(rùn)目標(biāo)的偏好低于低海拔組, 這是由于高海拔組有較高的糧食自留需求, 生活方式更為傳統(tǒng), 在利潤(rùn)、自留之間權(quán)衡時(shí)更為傾向于后者。兩組農(nóng)戶的風(fēng)險(xiǎn)權(quán)重類似, 分別是0.14和0.20。

表4 不同海拔地區(qū)農(nóng)戶組的種植決策目標(biāo)的權(quán)重

利用一階條件校準(zhǔn)法對(duì)生產(chǎn)函數(shù)參數(shù)進(jìn)行計(jì)算。利用GAMS軟件可以得出各種作物的生產(chǎn)函數(shù)的參數(shù)(表5)。每個(gè)彈性系數(shù)加總后均小于1, 滿足生產(chǎn)函數(shù)理論假設(shè)。

表5 2017年不同海拔地區(qū)農(nóng)戶組的生產(chǎn)函數(shù)的各項(xiàng)參數(shù)

2.2 生態(tài)補(bǔ)償標(biāo)準(zhǔn)對(duì)種植結(jié)構(gòu)的影響

不同生態(tài)補(bǔ)償標(biāo)準(zhǔn)下高海拔組農(nóng)戶的種植結(jié)構(gòu)變化如圖2a所示。盡管生態(tài)補(bǔ)償?shù)哪康氖菧p少化肥農(nóng)藥的施用, 但對(duì)農(nóng)戶而言, 額外的收入還是激發(fā)了其農(nóng)業(yè)生產(chǎn)熱情。在追求經(jīng)濟(jì)收益最大化的目標(biāo)下, 農(nóng)戶將單獨(dú)種植玉米的土地(操作簡(jiǎn)單, 收入較少)轉(zhuǎn)換為種植水稻或玉米大豆套種(操作復(fù)雜, 收入較高)。隨著生態(tài)補(bǔ)償標(biāo)準(zhǔn)的上漲, 這種改變對(duì)補(bǔ)償標(biāo)準(zhǔn)的彈性從敏感彈性降到低彈性。水稻種植面積先上升后下降, 而玉米面積不斷下降、玉米大豆套種的面積在上升。當(dāng)生態(tài)補(bǔ)償標(biāo)準(zhǔn)至2 250 元?hm–2時(shí), 水稻種植面積的比例達(dá)最高點(diǎn), 接近70%;玉米單作面積接近為0、玉米大豆套種的面積比例則達(dá)30%。

不同生態(tài)補(bǔ)償標(biāo)準(zhǔn)下低海拔組農(nóng)戶的種植結(jié)構(gòu)變化如圖2b所示。該組的收入水平高于高海拔組,因此其對(duì)生態(tài)補(bǔ)償標(biāo)準(zhǔn)的敏感性低于高海拔組, 種植結(jié)構(gòu)變化的幅度也明顯小于高海拔組。隨著生態(tài)補(bǔ)償標(biāo)準(zhǔn)的提高, 起初農(nóng)戶的種植結(jié)構(gòu)保持不變, 當(dāng)標(biāo)準(zhǔn)為750元?hm–2時(shí), 水稻、玉米套種大豆的種植面積緩慢上升, 而玉米單作的面積逐漸下降。當(dāng)生態(tài)補(bǔ)償標(biāo)準(zhǔn)達(dá)3 000元?hm–2時(shí), 水稻種植面積接近61%, 玉米單作減少至10%、玉米大豆套種為29%。

不同生態(tài)補(bǔ)償標(biāo)準(zhǔn)下研究區(qū)所有農(nóng)戶的種植結(jié)構(gòu)變化如圖2c所示。將兩組農(nóng)戶的模擬結(jié)果按各組農(nóng)戶比例加權(quán)之后, 得到該地區(qū)種植結(jié)構(gòu)的總體變化趨勢(shì)。隨著生態(tài)補(bǔ)償標(biāo)準(zhǔn)的提高, 農(nóng)戶減少單作玉米的面積, 同時(shí)水稻種植面積先增后減, 玉米套種大豆的面積則一直增加?？傮w變化趨勢(shì)相對(duì)來說更趨于平緩。當(dāng)生態(tài)補(bǔ)償標(biāo)準(zhǔn)達(dá)3 000元?hm–2時(shí), 水稻種植面積達(dá)60%, 而玉米、玉米大豆套種的面積則分別為4%、35%。

圖2 不同生態(tài)補(bǔ)償標(biāo)準(zhǔn)下高海拔地區(qū)農(nóng)戶組(a)、低海拔地區(qū)農(nóng)戶組(b)和研究區(qū)所有農(nóng)戶(c)的種植結(jié)構(gòu)變化

2.3 生態(tài)補(bǔ)償標(biāo)準(zhǔn)對(duì)化肥農(nóng)藥施用的影響

不同生態(tài)補(bǔ)償標(biāo)準(zhǔn)下高海拔組農(nóng)戶的化肥農(nóng)藥投入變化如圖3a所示。當(dāng)生態(tài)補(bǔ)償標(biāo)準(zhǔn)上升時(shí), 各類作物的化肥農(nóng)藥使用量下降, 其中單作玉米的使用量下降最快, 套種大豆的使用量下降最慢。當(dāng)生態(tài)補(bǔ)償為1 500元?hm–2時(shí), 高海拔組農(nóng)戶的水稻、玉米、套種大豆、套種玉米的化肥農(nóng)藥資金投入分別比無生態(tài)補(bǔ)償時(shí)減少29%、35%、28%、31%; 當(dāng)生態(tài)補(bǔ)償為3 000元?hm–2時(shí), 分別減少45%、53%、43%、48%。

不同生態(tài)補(bǔ)償標(biāo)準(zhǔn)下低海拔組農(nóng)戶的化肥農(nóng)藥投入變化如圖3b所示。低海拔組農(nóng)戶追求經(jīng)濟(jì)收益, 因此對(duì)減少化肥農(nóng)藥施用抱以更為謹(jǐn)慎的態(tài)度。當(dāng)生態(tài)補(bǔ)償標(biāo)準(zhǔn)上升時(shí), 單作玉米的化肥農(nóng)藥使用量下降最快, 水稻的使用量下降最慢。當(dāng)標(biāo)準(zhǔn)為1 500元?hm–2時(shí), 農(nóng)戶的水稻、玉米、套種大豆、套種玉米的化肥農(nóng)藥資金投入分別比無補(bǔ)償時(shí)減少17%、28%、18%、24%; 當(dāng)標(biāo)準(zhǔn)為3 000元?hm–2, 分別減少30%、45%、31%、39%。

由于高海拔組多種植傳統(tǒng)品種, 抗蟲抗病性較雜交品種強(qiáng), 對(duì)化肥農(nóng)藥的依賴性較低, 因此當(dāng)生態(tài)補(bǔ)償標(biāo)準(zhǔn)上升時(shí), 高海拔組化肥農(nóng)藥投入的削減幅度大于低海拔組。這也說明了高海拔組農(nóng)戶對(duì)化肥農(nóng)藥的利用率相對(duì)較低, 因此投入量相對(duì)更容易受到生態(tài)補(bǔ)償標(biāo)準(zhǔn)的影響。

不同生態(tài)補(bǔ)償標(biāo)準(zhǔn)下研究區(qū)所有農(nóng)戶的化肥農(nóng)藥投入變化如圖3c所示。從理論上來說, 生態(tài)補(bǔ)償政策能否起到減施化肥農(nóng)藥的效果, 取決于補(bǔ)償標(biāo)準(zhǔn)是否超過減施帶來的效益。隨著生態(tài)補(bǔ)償標(biāo)準(zhǔn)的上漲, 化肥農(nóng)藥施用量對(duì)補(bǔ)償標(biāo)準(zhǔn)的彈性有從敏感彈性到低彈性的過程。補(bǔ)償標(biāo)準(zhǔn)達(dá)3 000元?hm–2時(shí), 水稻、玉米、套種大豆、套種玉米的化肥農(nóng)藥投入下降幅度分別為37%、49%、37%、44%。

圖3 不同生態(tài)補(bǔ)償標(biāo)準(zhǔn)下高海拔地區(qū)農(nóng)戶組(a)、低海拔地區(qū)農(nóng)戶組(b)和研究區(qū)所有農(nóng)戶(c)的化肥農(nóng)藥投入變化

2.4 生態(tài)補(bǔ)償標(biāo)準(zhǔn)對(duì)農(nóng)戶農(nóng)業(yè)收入的影響

生態(tài)補(bǔ)償標(biāo)準(zhǔn)對(duì)農(nóng)戶收入的影響包括對(duì)單位面積種植產(chǎn)出收益和農(nóng)戶總收益2個(gè)方面。種植收益方面, 由于生態(tài)補(bǔ)償政策的目的是減少化肥農(nóng)業(yè)施用, 因此對(duì)作物單產(chǎn)和農(nóng)戶的種植收益產(chǎn)生負(fù)面影響(圖4)。高海拔組, 單位面積種植收益變化最大的是水稻, 當(dāng)生態(tài)補(bǔ)償標(biāo)準(zhǔn)為3 000元?hm–2時(shí), 種植收益減少54%, 單作玉米、玉米套種大豆的收益分別減少37%、43%。在相同的補(bǔ)償標(biāo)準(zhǔn)下, 低海拔組則是單作玉米的種植收益下降更明顯, 減少了54%, 水稻、玉米套種大豆的收益分別減少11%、22%。

圖4 不同生態(tài)補(bǔ)償標(biāo)準(zhǔn)下高海拔地區(qū)農(nóng)戶組(a)和低海拔地區(qū)農(nóng)戶組(b)的作物種植的收益

由于生態(tài)補(bǔ)償標(biāo)準(zhǔn)改變了農(nóng)戶的種植決策(種植結(jié)構(gòu)和農(nóng)藥化肥施用量), 進(jìn)而改變了種植收益, 加上生態(tài)補(bǔ)償收入, 最終改變了農(nóng)戶的總體收入(圖5)。高海拔組, 隨補(bǔ)償標(biāo)準(zhǔn)的提高, 農(nóng)戶總收益出現(xiàn)先降后升。當(dāng)生態(tài)補(bǔ)償標(biāo)準(zhǔn)為1 650元?hm–2時(shí), 總收益到達(dá)拐點(diǎn)。因此生態(tài)補(bǔ)償標(biāo)準(zhǔn)超過1 650元?hm–2時(shí), 不僅能達(dá)到農(nóng)戶減施化肥農(nóng)藥的效果, 而且農(nóng)戶的收益有保障。但低海拔組, 隨補(bǔ)償標(biāo)準(zhǔn)的提高, 農(nóng)戶總收益持續(xù)降低, 主要是由于水稻、單作玉米、玉米套種大豆的收益持續(xù)下降, 及農(nóng)戶的化肥農(nóng)藥減施對(duì)總收益的負(fù)面影響較大。

圖5 不同生態(tài)補(bǔ)償標(biāo)準(zhǔn)下高海拔地區(qū)農(nóng)戶組(a)和低海拔地區(qū)農(nóng)戶組(b)總收入的變化

3 討論與結(jié)論

3.1 討論

本文表明, 旨在限制化學(xué)品投入的農(nóng)業(yè)生態(tài)補(bǔ)償政策將會(huì)激勵(lì)農(nóng)戶改變種植決策, 以彌補(bǔ)因減少化學(xué)品投入而造成的損失。盡管減少了化學(xué)品的投入強(qiáng)度, 但種植結(jié)構(gòu)的變化會(huì)對(duì)化學(xué)品投

入總量和農(nóng)戶福利帶來不確定性。本文的結(jié)果強(qiáng)調(diào)了在生態(tài)補(bǔ)償政策實(shí)施過程中注意農(nóng)戶行為變化的重要性。這類似于一些有關(guān)生態(tài)補(bǔ)償對(duì)農(nóng)戶行為影響的最新研究結(jié)果[31-32]。這些研究都強(qiáng)調(diào)了必須注意農(nóng)戶行為的變化及其對(duì)生態(tài)補(bǔ)償政策實(shí)施的可能影響。

關(guān)于農(nóng)戶生產(chǎn)決策行為的研究理論中, 人們認(rèn)為農(nóng)戶追求最優(yōu)決策已成為各種農(nóng)戶理論的共同點(diǎn)。目前, 多目標(biāo)效用模型受到學(xué)者越來越多的關(guān)注, 并廣泛用于農(nóng)業(yè)節(jié)水灌溉分析中[33-34]。也有一小部分文獻(xiàn)使用多目標(biāo)效用模型分析農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和作物計(jì)劃問題[35-36]。本文基于多目標(biāo)效用模型建立了多目標(biāo)生產(chǎn)決策模型, 并通過在利潤(rùn)函數(shù)中增加補(bǔ)償金額, 模擬了不同補(bǔ)償標(biāo)準(zhǔn)下農(nóng)戶的生產(chǎn)行為。因此, 本文提供了一種評(píng)估生態(tài)補(bǔ)償對(duì)農(nóng)戶行為影響的有效方法。

本文表明, 對(duì)高海拔組農(nóng)戶而言, 當(dāng)生態(tài)補(bǔ)償標(biāo)準(zhǔn)超過1 650元?hm–2時(shí), 不僅能達(dá)到農(nóng)戶減施化肥農(nóng)藥的效果, 而且農(nóng)戶的收益也能有所保障。但對(duì)低海拔組農(nóng)戶而言, 由于其種植雜交水稻通過化肥農(nóng)藥的使用可以取得較高的經(jīng)濟(jì)收益, 生態(tài)補(bǔ)償在促進(jìn)農(nóng)戶減少化肥農(nóng)藥使用的同時(shí)會(huì)減少農(nóng)戶的收益。因此, 今后的研究還需要進(jìn)一步討論如何使用生態(tài)補(bǔ)償資金引導(dǎo)低海拔組農(nóng)戶進(jìn)行產(chǎn)業(yè)升級(jí), 在減少化肥農(nóng)藥使用的同時(shí)保障經(jīng)濟(jì)收益, 從而激勵(lì)農(nóng)戶參與生態(tài)補(bǔ)償?shù)姆e極性。

另一方面, 許多實(shí)證研究發(fā)現(xiàn), 從經(jīng)濟(jì)理論得出的最優(yōu)行為與觀察到的數(shù)據(jù)之間常常存在差距, 并且在農(nóng)戶行為研究中也存在這個(gè)問題。經(jīng)濟(jì)學(xué)理論將其視為不確定性。一般而言, 模擬值和觀察值之間存在偏差的原因有二: 一方面, 模型可能有誤差; 另一方面, 觀察結(jié)果可能包括其他驅(qū)動(dòng)因素的影響。對(duì)于模型模擬, 錯(cuò)誤的原因通常在于我們可能忽略了一些影響農(nóng)戶種植決策的因素。在本文中, 我們提出了一種最大化利潤(rùn)、最小化風(fēng)險(xiǎn)并保留最大數(shù)量的谷物供農(nóng)戶自用的想法。但是, 還有許多因素會(huì)影響農(nóng)戶的種植決策, 包括勞動(dòng)力投入、市場(chǎng)條件、信息、技術(shù)等。這些要求未來進(jìn)一步分析不同因素的影響, 從而不斷完善多目標(biāo)生產(chǎn)決策模型, 為制定農(nóng)業(yè)生產(chǎn)政策提供科學(xué)的工具。

3.2 結(jié)論

為研究不同生態(tài)補(bǔ)償標(biāo)準(zhǔn)對(duì)農(nóng)戶種植結(jié)構(gòu)、化肥農(nóng)藥使用量和農(nóng)戶收入的影響, 本文以云南省哈尼稻作梯田為例, 建立農(nóng)戶多目標(biāo)生產(chǎn)決策模型, 通過設(shè)定不同的補(bǔ)償標(biāo)準(zhǔn), 對(duì)高海拔山區(qū)與低海拔山區(qū)兩組農(nóng)戶的生產(chǎn)行為進(jìn)行預(yù)測(cè), 從而分析不同生態(tài)補(bǔ)償標(biāo)準(zhǔn)對(duì)農(nóng)戶種植決策和福利的影響。研究結(jié)果表明:

1)盡管生態(tài)補(bǔ)償?shù)恼吣康氖菧p少化肥農(nóng)藥的施用, 但額外的收入還是激發(fā)了農(nóng)戶的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)熱情。在追求經(jīng)濟(jì)收益的驅(qū)使下, 農(nóng)戶投入更多的勞動(dòng)力, 傾向操作更為復(fù)雜但收益更高的種植結(jié)構(gòu)。隨著生態(tài)補(bǔ)償標(biāo)準(zhǔn)的上漲, 改變種植結(jié)構(gòu)的行為對(duì)標(biāo)準(zhǔn)的敏感性逐漸降低。當(dāng)生態(tài)補(bǔ)償標(biāo)準(zhǔn)達(dá)到3 000元?hm–2時(shí), 水稻、玉米、玉米大豆套種的面積分別為60%、4%、35%。高海拔組改變種植結(jié)構(gòu)的行為對(duì)生態(tài)補(bǔ)償標(biāo)準(zhǔn)的敏感性高于低海拔組, 其種植結(jié)構(gòu)變化的幅度也明顯高于低海拔組。

2)生態(tài)補(bǔ)償政策能否起到減施化肥農(nóng)藥的效果, 取決于補(bǔ)償金額是否超過減施造成的損失。隨著生態(tài)補(bǔ)償標(biāo)準(zhǔn)的上漲, 化肥農(nóng)藥施用量對(duì)補(bǔ)償標(biāo)準(zhǔn)敏感性迅速降低。補(bǔ)償標(biāo)準(zhǔn)達(dá)3 000元?hm–2時(shí), 水稻、玉米、套種大豆、套種玉米的化肥農(nóng)藥投入下降幅度分別為37%、49%、37%、44%。高海拔組減施化肥農(nóng)藥的行為對(duì)生態(tài)補(bǔ)償標(biāo)準(zhǔn)的敏感性高于低海拔組, 其化肥農(nóng)藥投入的削減幅度大于低海拔組。

3)由于生態(tài)補(bǔ)償標(biāo)準(zhǔn)改變了農(nóng)戶的種植決策, 進(jìn)而改變了種植收益, 加上生態(tài)補(bǔ)償收入, 最終改變了農(nóng)戶的總體收入。高海拔組中, 隨補(bǔ)償標(biāo)準(zhǔn)的提高, 農(nóng)戶總收益先降后升。當(dāng)補(bǔ)償標(biāo)準(zhǔn)為1 650元?hm–2時(shí), 收益到達(dá)拐點(diǎn)。但低海拔組中, 水稻、單作玉米、玉米套種大豆的總收益持續(xù)下降, 農(nóng)藥化肥減施對(duì)總收益的影響較大, 農(nóng)戶對(duì)生態(tài)補(bǔ)償?shù)捻憫?yīng)也較低。

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Impacts of eco-compensation on the farmers’ production behavior of Hani Rice Terraces in China*

LIU Moucheng1, BAI Yunxiao1,2, YANG Lun1, JIAO Wenjun1

(1. Institute of Geographic Sciences and Natural Resources Research, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100101, China; 2. University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049, China)

Designing and formulating an ecological compensation mechanism for farmland non-point source pollution can effectively promote the environmental management and protection of farmland. However, the efficacy of compensation policies depends on the levels of acceptance, response, and implementation of such policies by farmers. In order to study the influence of different ecological compensation standards on the optimization of farmers’ production behavior, we examined the case of the Hani Rice Terraces in Yunnan Province, China. We divided the farmers into two groups who cultivate at high and low altitudes respectively, and built a multi-objective production decision model based on the multi-objective utility model. By increasing the compensation amount in the profit function and setting different compensation standards, we simulated the production behavior of farmers in two groups under different compensation standards and analyzed the impact of different compensation standards on farmers’ planting decisions and welfare. The results showed that although the policy of ecological compensation was aimed at reducing the use of fertilizers and pesticides, the additional income thus generated had stimulated farmers’ enthusiasm for agricultural production. Driven by the pursuit of economic benefits, farmers invested more in terms of labor, tended to adopt more complex but higher-yielding planting structures. With an increase in the ecological compensation standard, the sensitivity of farmers’ planting decision to the standard gradually decreased. In this regard, however, the high-altitude group was found to be more sensitive to the standard than the low-altitude group, and their planting structure changed to a significantly greater extent than that of the the low-altitude group. Furthermore, the intensity of fertilizer and pesticide input of the high-altitude group decreased to a greater extent than that of the low-altitude group. When the ecological compensation rate reached 3 000 ￥?hm–2, the area ratios of rice, maize, intercopped soybean, and intercropped maize were 60%, 4%, 18%, and 18%, respectively; and fertilizer and pesticide usage was reduced by 37%, 49%, 37%, and 44%, respectively. Ecological compensation standards ultimately impacted farmers’ incomes by changing their cropping decisions and chemical inputs. In the high-altitude group, the total benefits of farmers initially decreased but subsequently increased with an increase in the compensation rate. When the ecological compensation rate was 1 650 ￥?hm–2, the benefits reached an inflection point. When the rate exceeded 1 650 ￥?hm–2, not only did the farmers reduce the use of chemical fertilizers and pesticides, they also got a relative higher income. However, for the low-altitude group, the total yields of rice, maize monoculture, and maize intercropped with soybean continued to decline, and the reduction in pesticide and fertilizer application had a more pronounced impact on the total yields. Moreover, the response of farmers in this group to ecological compensation was also less positive. In this study, we demonstrated that agro-ecological compensation policies aimed at limiting chemical inputs would incentivize farmers to change their cropping decisions to compensate for the losses caused by a reduction in chemical inputs. Despite such reductions, changes in cropping patterns gave rise to uncertainty regarding total chemical inputs and farm household welfare. The results of this study accordingly highlight the importance of paying attention to changes in farmers’ behavior in different environment during the implementation of ecological compensation policies.Ecological compensation has a significant effect on farmers’ production behavior, and this effect is related to the production environment.

Eco-compensation; Farmer behavior; Planting decision; Reduction of chemical fertilizer and pesticides; Globally Important Agricultural Heritage Systems (GIAHS); Hani Rice Terraces

, LIU Moucheng, E-mail: liumc@igsnrr.ac.cn

Mar. 31, 2020;

F062.2

10.13930/j.cnki.cjea.200239

2020-03-31

2020-05-27

* This study was supported by the International Cooperation Project of Ministry of Agriculture and Rural Affairs of the People’s Republic of China (12200020).

* 農(nóng)業(yè)農(nóng)村部國(guó)際交流合作項(xiàng)目(12200020)資助

劉某承, 白云霄, 楊倫, 焦雯珺. 生態(tài)補(bǔ)償標(biāo)準(zhǔn)對(duì)農(nóng)戶生產(chǎn)行為的影響——以云南省紅河縣哈尼稻作梯田為例[J]. 中國(guó)生態(tài)農(nóng)業(yè)學(xué)報(bào)(中英文), 2020, 28(9): 1339-1349

LIU M C, BAI Y X, YANG L, JIAO W J.Impacts of eco-compensation on the farmers’ production behavior of Hani Rice Terraces in China[J]. Chinese Journal of Eco-Agriculture, 2020, 28(9): 1339-1349

劉某承, 主要研究方向?yàn)樯鷳B(tài)經(jīng)濟(jì)與農(nóng)業(yè)生態(tài)。E-mail: liumc@igsnrr.ac.cn

May 27, 2020