焦麗鵬, 劉春臘,*, 徐美

近20年來生態(tài)補償績效測評方法研究綜述

焦麗鵬1,2, 劉春臘1,2,*, 徐美3

1. 湖南師范大學(xué)資源與環(huán)境科學(xué)學(xué)院, 長沙 410081 2. 湖南師范大學(xué)地理空間大數(shù)據(jù)挖掘與應(yīng)用湖南省重點實驗室, 長沙 410081 3. 中南林業(yè)科技大學(xué)旅游學(xué)院，長沙 410004

生態(tài)補償績效測評, 作為生態(tài)補償“后研究”的重要內(nèi)容, 對其測評方法的研究逐漸成為學(xué)術(shù)界關(guān)注的重點。以近20年來國內(nèi)外生態(tài)補償績效測評研究文獻(xiàn)為基礎(chǔ), 對生態(tài)補償績效測評方法進(jìn)行了歸納總結(jié)。同時, 從優(yōu)缺點、適用性等方面對各方法進(jìn)行了對比。最后, 對生態(tài)補償績效測評方法研究的發(fā)展趨勢進(jìn)行了展望。總體而言, 在生態(tài)補償績效測評方法的未來研究中, 需進(jìn)一步突出時空動態(tài)性、系統(tǒng)綜合性及實踐應(yīng)用性。

生態(tài)補償; 績效; 測評方法; 對比

0 前言

黨的十八大以來, 生態(tài)補償?shù)玫秸凸姷钠毡殛P(guān)注, 生態(tài)補償實踐得以快速推進(jìn), 生態(tài)補償機(jī)制也在不斷完善。對生態(tài)補償?shù)膶嵤┬ЧM(jìn)行考核評估是生態(tài)補償?shù)闹匾獌?nèi)容, 也是確保其機(jī)制運行效率的核心問題[1]。從人文與經(jīng)濟(jì)地理等角度出發(fā), 科學(xué)評價生態(tài)補償項目的環(huán)境和社會經(jīng)濟(jì)影響, 對于指導(dǎo)生態(tài)補償政策設(shè)計和精準(zhǔn)實施至關(guān)重要。對生態(tài)補償項目的評價已經(jīng)引起了國內(nèi)外學(xué)者的廣泛關(guān)注[2–5]。

國外的研究以補償項目績效評估為主。一是生態(tài)補償績效的理論研究, 涉及生態(tài)補償政策的公平性[6], 生態(tài)補償政策對參與者的影響[7], 以及生態(tài)補償在植被、土地、社會等方面的綜合效應(yīng)等[8]。二是生態(tài)補償績效的案例分析, 涉及國際、國家、區(qū)域等多級空間尺度。國際層面, 比較典型的如Adhikari等通過對亞洲和拉丁美洲11個國家26個案例的評述, 闡述了生態(tài)補償績效的主要影響因素, 并從公平、參與、民生、環(huán)境可持續(xù)等角度評估了其產(chǎn)出效果[9]; Grima等通過一套相互關(guān)聯(lián)的環(huán)境和質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn), 對拉丁美洲10個國家40個案例的生態(tài)補償項目產(chǎn)出效果進(jìn)行了評估[10]; 國家層面, Alix-garcia等探索了墨西哥國家水文付費項目對森林以及土地的影響[11]; 區(qū)域?qū)用? Vidal等對2001至2012年墨西哥帝王蝶生物圈保護(hù)區(qū)的森林生態(tài)保護(hù)績效進(jìn)行了評估[12]。

在國內(nèi), 生態(tài)補償績效研究相關(guān)成果也不斷涌現(xiàn)。從研究類型來看, 主要涉及草地[13]、流域[14]、耕地[15]、世界自然遺產(chǎn)景區(qū)[16]、森林[17]等生態(tài)補償類型的研究。從研究方法來看, 生態(tài)補償績效評價逐漸從定性分析趨向定量研究, 主成分分析法[18]、熵權(quán)法[19]、傾向值得分匹配法[5]等定量方法得以廣泛應(yīng)用, 研究結(jié)果愈加精確化。從研究尺度來看, 生態(tài)補償績效研究逐漸從宏觀尺度轉(zhuǎn)向微觀尺度[20], 國家及區(qū)域尺度的研究成果遠(yuǎn)少于基于地方的案例研究成果。從研究視角來看, 相對于針對政府的評價, 基于農(nóng)戶感知的績效研究逐漸得到重視, 相關(guān)研究成果數(shù)量有所上升[21–22]。

總體而言, 國內(nèi)外現(xiàn)有的生態(tài)補償績效測評方法類型多樣、各有側(cè)重, 沒有統(tǒng)一的論斷, 且已有生態(tài)補償績效評估結(jié)論差異較大[23], 不利于生態(tài)補償實踐工作的深入開展。對生態(tài)補償績效測評方法進(jìn)行總結(jié), 分析存在的問題與不足, 探討需深入研究的問題及方向, 可為生態(tài)補償“后研究”提供理論基礎(chǔ)[20]。基于此, 本文在梳理生態(tài)補償績效測評方法經(jīng)典研究成果的基礎(chǔ)上, 對各種測評方法進(jìn)行對比分析, 希冀為后續(xù)生態(tài)補償績效評價方法的選擇提供參考。

1 生態(tài)補償績效研究回顧

1.1 生態(tài)補償績效的內(nèi)涵

目前學(xué)術(shù)界在理論和實踐中對生態(tài)補償績效內(nèi)涵尚未形成統(tǒng)一認(rèn)識。關(guān)于績效主要存在三種觀點: 一種將績效與任務(wù)完成結(jié)果等同起來[24], 如Bernardin[25]認(rèn)為績效是員工在特定時間內(nèi)基于特定職能或活動的產(chǎn)物; 一種認(rèn)為績效是活動本身, 即認(rèn)為績效是行為[26]，如Campbell[27]強(qiáng)調(diào)績效不同于效果或生產(chǎn)率, 它是個體所表現(xiàn)的行為或活動; 第三種采取綜合觀點, 認(rèn)為結(jié)果與過程共同決定了績效水平，如英國學(xué)者Brumbrach[28]認(rèn)為行為不僅僅是結(jié)果的工具, 其本身也是結(jié)果, 是為完成工作任務(wù)所付出的腦力和體力的結(jié)果, 并能與結(jié)果分開判斷。基于此, 筆者認(rèn)為生態(tài)補償績效是生態(tài)補償政策實施的結(jié)果及其對主體行為的綜合影響, 既體現(xiàn)在各方主體對政策的接受程度、實施后的生態(tài)效果及對社會經(jīng)濟(jì)的間接影響, 也體現(xiàn)在生態(tài)補償政策規(guī)范化執(zhí)行的效率、遵從預(yù)定項目計劃的程度等方面[20]。

研究生態(tài)補償績效, 側(cè)重探討生態(tài)補償政策實施后所產(chǎn)生的生態(tài)、經(jīng)濟(jì)和社會績效。關(guān)于生態(tài)績效, 具體體現(xiàn)在植被覆蓋率、水源涵養(yǎng)、侵蝕控制、廢物處理、滯留沙塵、生物多樣性保護(hù)、養(yǎng)分循環(huán)等方面[13]; 關(guān)于經(jīng)濟(jì)績效, 具體體現(xiàn)在對農(nóng)戶收入結(jié)構(gòu)、生活水平、地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)等的改善方面[29]; 而社會績效則體現(xiàn)在提升脫貧率、公平分配生態(tài)補償資金、改善基礎(chǔ)設(shè)施、改善醫(yī)療衛(wèi)生和提升社會保障等方面[13]。總而言之, 生態(tài)補償績效是一個綜合概念、系統(tǒng)工程。

1.2 國外生態(tài)補償績效研究

從20世紀(jì)末開始, 全球環(huán)境基金(GEF)、《里約環(huán)境與發(fā)展宣言》、《京都協(xié)議書》、《生物多樣性公約》等文件相繼公布, 各國進(jìn)行了大量生態(tài)補償實踐, 能否取得理想效果成為影響生態(tài)補償項目可持續(xù)性的關(guān)鍵, 生態(tài)補償績效研究逐步開展, 并成為21世紀(jì)生態(tài)補償研究的重點。總體而言, 早期研究主要關(guān)注生態(tài)補償在環(huán)境改善方面的成效, 如生物多樣性保護(hù)[30]、城市污染改善[31]等。進(jìn)入21世紀(jì), 國外研究開始關(guān)注生態(tài)補償對利益相關(guān)者的影響, 生態(tài)補償在造福當(dāng)?shù)厣嫼陀H貧困方面的成效[32]、其農(nóng)戶認(rèn)可度[33]等成為研究重點。近期, 國外研究主要關(guān)注政府行為的有效性, 包括集體獎勵與個人獎勵在環(huán)境保護(hù)方面的有效性對比[34]、政府干預(yù)的公平性及有效性[35]、制度設(shè)計和環(huán)境績效之間的因果關(guān)系[36]等內(nèi)容。

國外生態(tài)補償主要采取對生態(tài)服務(wù)支付的形式(payments for ecosystem services, PES), 以Web of Science核心合集為來源數(shù)據(jù)庫, 將“TS=payments for ecosystem services或payments for environmental services或ecology compensation或environmental compensation”作為主題關(guān)鍵詞, 將“TS=grassland coverage restoration program或environmental quality incentive program或fish and wildlife conservation program或emission trading scheme或ecosystem management plan”作為補充關(guān)鍵詞, 分別與“TS=performance或effect或effectiveness或efficiency 或achievement或outcome或benefit或 function或 impact或value或additionality”以“AND”形式組配檢索, 按相關(guān)性排序篩除無效記錄后, 獲得文獻(xiàn)4600篇(2005—2018), 運用軟件Carrot2對檢索結(jié)果進(jìn)行分析。Carrot2是一個開源的基于搜索結(jié)果的聚類工具, 可將Web of Science、Google等搜索結(jié)果組織成不同的主題, 使用較多的兩種聚類算法是Lingo和STC。Lingo算法首先提取聚類標(biāo)簽, 然后給各個標(biāo)簽分配文檔, 形成最終聚類。STC算法主要識別在輸入文檔中出現(xiàn)次數(shù)大于1的單詞和短語, 每個這樣的單詞或短語產(chǎn)生一個基本聚類, 合并基本聚類, 形成最終聚類[37]。Lingo算法可擴(kuò)展性較低, 但聚類多樣性高, 本文采用Lingo算法對檢索結(jié)果進(jìn)行分析。

從研究類型來看, 森林、土地、水、物種等資源的保護(hù)補償績效是國外學(xué)者關(guān)注的重點(圖1)。在森林生態(tài)補償績效研究方面, 主要關(guān)注其對降低砍伐率的作用[11], 對土地所有者的影響[38], 以及行動者層面的生計差異對補償效果的影響[39]等內(nèi)容。在土地生態(tài)補償績效研究方面, 主要關(guān)注其對濕地功能維護(hù)和改善的作用[40]，對生物多樣性的影響[41]等內(nèi)容。在水生態(tài)補償績效研究方面, 主要關(guān)注其對人類和生態(tài)系統(tǒng)可持續(xù)發(fā)展的影響[42]，對水質(zhì)改善的作用[43], 以及水基金的額外性效益評價[44]等內(nèi)容。在物種生態(tài)補償績效研究方面, 主要關(guān)注其對瀕危物種的保護(hù)作用[45]，對土地所有者支付的棲息地保護(hù)基金的實施效果[46]等內(nèi)容。

圖1 基于Carrot2的2005—2018年國外生態(tài)補償績效研究主題聚類

Figure 1 Topic clustering of foreign eco-compensation performance research based on Carrot2, 2005-2018

1.3 國內(nèi)生態(tài)補償績效研究

以中國知網(wǎng)(CNKI)作為主要數(shù)據(jù)源, 以“生態(tài)補償”“績效”“效益”“效果”“影響”為主題關(guān)鍵詞進(jìn)行主檢索, 以“退耕還林”“退耕還草”“績效”“效益”“效果”“影響”為關(guān)鍵詞進(jìn)行補充檢索, 篩除無效記錄后, 共檢索文獻(xiàn)538篇。從發(fā)文數(shù)量來看, 我國生態(tài)補償績效研究始于21世紀(jì)初, 近20年來經(jīng)歷了三個發(fā)展階段: 2000—2004年為起步階段, 2000年我國《森林法》確立森林生態(tài)效益補償基金制度, 生態(tài)補償績效研究起步, 研究成果較少, 呈緩慢增長態(tài)勢; 2005—2008年為快速增長階段, 2005年10月, 中共十六屆五中全會首次要求“按照誰開發(fā)誰保護(hù)、誰受益誰補償?shù)脑瓌t, 加快建立生態(tài)補償機(jī)制”, 生態(tài)補償在我國得到全面開展, 研究成果迅速增加, 研究力度加大; 2009—2018年為波動變化階段, 研究成果數(shù)量有降有升。2011年, 財政部會同農(nóng)業(yè)部出臺草原生態(tài)保護(hù)獎勵補助政策, 對草原生態(tài)改善效果明顯的地方給予績效獎勵, 研究成果數(shù)量隨之增加。2013年11月, 中共十八屆三中全會通過的《中共中央關(guān)于全面深化改革若干重大問題的決定》進(jìn)一步確定要實行生態(tài)補償制度, 推動地區(qū)間建立橫向生態(tài)補償機(jī)制, 研究成果數(shù)量迅速在2014年達(dá)到頂峰。2016年5月, 國務(wù)院印發(fā)《關(guān)于健全生態(tài)保護(hù)補償機(jī)制的意見》, 要求到2020年實現(xiàn)重點領(lǐng)域和重要區(qū)域生態(tài)補償全覆蓋, 生態(tài)補償績效研究成果數(shù)量再次回升[47](圖2)。

總體而言, 目前國內(nèi)生態(tài)補償績效研究大致可以分為兩個方面: 一是生態(tài)補償綜合績效的研究, 涉及森林[48]、草地[49]以及流域[50]等生態(tài)補償項目的生態(tài)、社會以及經(jīng)濟(jì)綜合績效; 二是生態(tài)補償單一效益的研究, 主要對生態(tài)、社會及經(jīng)濟(jì)績效[51–53]中的某方面進(jìn)行單獨評價。

1.4 生態(tài)補償績效測評方法拓展

由于生態(tài)補償研究的多學(xué)科交叉性, 國外學(xué)者應(yīng)用了信息科學(xué)、決策科學(xué)、統(tǒng)計學(xué)、地理學(xué)以及生態(tài)學(xué)等領(lǐng)域的方法對其績效進(jìn)行綜合評估。20世紀(jì)末, 國外生態(tài)補償績效研究以定性描述為主, 實地調(diào)研、遙感圖像對比等手段應(yīng)用廣泛[54–55]。21世紀(jì)以來, 多學(xué)科方法參與到生態(tài)補償績效測評中, 比較典型的有AgriPoliS模型法、系統(tǒng)動力模型法、模糊多準(zhǔn)則分析法、WoodPaM模型和ALUAM-AB模型結(jié)合法、Bayes模型法等, 有效提升了評價結(jié)果的準(zhǔn)確性。

就國內(nèi)而言, 生態(tài)補償績效測評方法從早期的定性分析逐步拓展到定量評價。起步階段, 主要為定性分析: 一是通過調(diào)查數(shù)據(jù)探討生態(tài)補償政策對發(fā)展機(jī)會增加、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整、生態(tài)環(huán)境改善、居民生態(tài)意識增強(qiáng)等方面的影響; 二是通過已有統(tǒng)計指標(biāo)的變化對生態(tài)補償政策實施前后情況進(jìn)行對比分析, 從而得到概括性的結(jié)論。爾后, 隨著生態(tài)補償績效研究的相關(guān)理論及數(shù)據(jù)獲取手段的不斷發(fā)展, 國內(nèi)生態(tài)補償績效的測評方法逐漸豐富。快速增長階段, 層次分析法、主成分分析法、綜合指數(shù)法開始得到廣泛使用, 對比分析法仍然占據(jù)一席之地。到波動增長階段, 我國生態(tài)補償績效測評方法的定量特征已十分明顯, 熵權(quán)法、因子分析法、模糊綜合評價法、數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法、傾向值得分匹配法、TOPSIS法等大量涌現(xiàn), 對比分析法常用于生態(tài)補償效果的縱向分析, 生態(tài)補償績效測評研究愈加精確。

圖2 2000—2018年我國生態(tài)補償績效研究文獻(xiàn)的年度數(shù)量變化

Figure 2 Annual number of publications on eco-compen-sation performance in China, 2000-2018

2 生態(tài)補償績效測評方法評述

總體而言, 國內(nèi)外生態(tài)補償績效評價方法存在差異。國外多使用各種計量模型, 在數(shù)據(jù)搜集、方法應(yīng)用、效果評估的科學(xué)性等方面較為先進(jìn)[56–58], 值得國內(nèi)學(xué)習(xí)。數(shù)據(jù)搜集方面, 主要來源于農(nóng)場會計數(shù)據(jù)、生計調(diào)查數(shù)據(jù)、區(qū)域統(tǒng)計經(jīng)驗數(shù)據(jù)、半結(jié)構(gòu)訪談數(shù)據(jù)等。方法應(yīng)用方面, AgriPoliS模型、系統(tǒng)動力模型等仿真預(yù)測模型強(qiáng)調(diào)“基于利益相關(guān)者建模”的思想, 重視微觀個體的異質(zhì)性所導(dǎo)致的決策行為的多樣化[59], 將農(nóng)戶接受意愿作為評價市場與政策影響機(jī)制的關(guān)鍵轉(zhuǎn)換器, 有助于理解人與自然復(fù)雜的生成和演化機(jī)制[60]。效果評估方面, 國外模型在整合個體行為基礎(chǔ)上, 可耦合自然系統(tǒng)和社會經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)的動態(tài)變化, 預(yù)測政策對環(huán)境的潛在影響。國內(nèi)生態(tài)補償績效測評大致涉及指標(biāo)體系構(gòu)建、數(shù)據(jù)獲取、方法應(yīng)用三個方面。指標(biāo)體系構(gòu)建方面, 多使用目標(biāo)分解法, 即根據(jù)生態(tài)補償政策目標(biāo)構(gòu)建評價指標(biāo), 生態(tài)、經(jīng)濟(jì)和社會效益是學(xué)者們的重點關(guān)注目標(biāo), 結(jié)合國情也有學(xué)者把脫貧攻堅作為評價目標(biāo)[14]。數(shù)據(jù)獲取方面, 一種通過問卷調(diào)查、實地調(diào)研、訪談等方式獲得[61–62], 另一種主要來源于各類統(tǒng)計資料[63–64]。方法應(yīng)用方面, 學(xué)者們選取各種測評方法對數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理, 獲得生態(tài)補償績效現(xiàn)狀評價結(jié)果。

2.1 生態(tài)補償績效測評方法分類

2.1.1 基于統(tǒng)計科學(xué)的績效測評方法

統(tǒng)計科學(xué)是指導(dǎo)人們了解社會經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象或自然現(xiàn)象總體數(shù)量特征的一門科學(xué)[65]。該領(lǐng)域的測評方法主要利用變量之間的相關(guān)性或相似性進(jìn)行分析, 需要大量的統(tǒng)計數(shù)據(jù)作為支撐。在現(xiàn)有的生態(tài)補償績效測評方法中, 數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法、Bayes模型法、主成分分析法、因子分析法、傾向值得分匹配法、問卷調(diào)查法以及對比分析法都屬于統(tǒng)計科學(xué)范疇。

數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法(DEA)屬于非參數(shù)統(tǒng)計方法, 主要從投入和收益角度評價生態(tài)補償績效。該方法構(gòu)建的指標(biāo)體系包括投入和輸出兩個方面, 投入包括資金、實物、技術(shù)、宣傳投入等, 收益則體現(xiàn)在政策的生態(tài)、社會、經(jīng)濟(jì)績效等方面[23], DEA可以同時給出投入和收益的調(diào)整方向及建議調(diào)整值[66], 并對政策的有效性進(jìn)行評價。但是DEA一般只能計算同期決策單元(DMU)的相對效率, 而DEA與Malmquist法結(jié)合則可分析DMU的時間變化。比如: 詹蘭芳[67]用DEA方法對福建-廣東省境內(nèi)的韓江流域水資源保護(hù)補償績效進(jìn)行了評價; 陳祥有[68]基于Malmquist－DEA法對我國南水北調(diào)中線工程所經(jīng)省市的生態(tài)補償資金財政績效進(jìn)行了評估。

Bayes模型法是一種利用概率統(tǒng)計知識進(jìn)行分類的算法, 可明確地將先前的生態(tài)補償信息融合在新數(shù)據(jù)分析中, 并且前后一致地傳遞模型中的不確定性[69]。該方法使分類評估能夠用于估計變量隨時間的數(shù)量變化, 在長時期生態(tài)補償績效評價中得到運用。圖像數(shù)據(jù)、統(tǒng)計數(shù)據(jù)作為變量數(shù)據(jù)在該模型中具有良好適用性。比如: Duncan等[70]采用Bayes模型法比較了澳大利亞北部維多利亞森林25個棲息地恢復(fù)地點生態(tài)補償7年后的植被和棲息地恢復(fù)狀況; Felipe等[71]使用該方法對長時段環(huán)境服務(wù)付款計劃背景下的意愿支付分布及社會和政治福利進(jìn)行了估計。

主成分分析法(PCA)是一種多元統(tǒng)計方法, 可對多變量數(shù)據(jù)進(jìn)行最佳綜合簡化, 綜合指標(biāo)互不相關(guān)又保留主要信息, 便于分析主要問題[23]。在具體應(yīng)用中, 常作為指標(biāo)權(quán)重計算方法與綜合指數(shù)法聯(lián)合使用。李玉文等[72]采用主成分分析法測算了我國甘肅省張掖市退耕還林政策績效。

因子分析法是一種多變量統(tǒng)計方法, 主要依據(jù)變量內(nèi)部的依賴關(guān)系把一些錯綜復(fù)雜的變量整合為少數(shù)幾個綜合因子。在具體應(yīng)用中多將評價指標(biāo)體系整合為幾個影響因子, 用盡量少的不可測公共因子的線性函數(shù)與特殊因子之和來描述原來觀測的每一分量。劉盈盈[73]采用因子分析法分析了安塞縣退耕還林政策的績效水平。

傾向值得分匹配法(PSM)是基于評價指標(biāo)體系構(gòu)建, 使用非實驗數(shù)據(jù)或觀測數(shù)據(jù)進(jìn)行干預(yù)效應(yīng)分析的一類統(tǒng)計方法。該方法綜合了標(biāo)準(zhǔn)的經(jīng)濟(jì)學(xué)范式和數(shù)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的評估方法, 采用logit模型估計傾向值, 然后通過匹配變量的平衡性分析選擇合適的匹配方法, 對匹配后結(jié)果進(jìn)行分析可以得出影響因素的處理效應(yīng), 從而判斷該因素對績效影響的顯著性。徐大偉等[5]采用傾向值匹配法等經(jīng)濟(jì)學(xué)技術(shù)評估了遼東山區(qū)生態(tài)補償項目的財政績效。

問卷調(diào)查法是使用較為廣泛的一種統(tǒng)計方法, 其基本原理是選取目標(biāo)區(qū)域或代表性較強(qiáng)的區(qū)域為調(diào)查對象, 依據(jù)調(diào)查目的設(shè)計評價指標(biāo)以及調(diào)查問卷, 確定調(diào)查樣本數(shù)量, 采用半結(jié)構(gòu)訪談與隨機(jī)抽樣相結(jié)合的方法獲取調(diào)研數(shù)據(jù), 將獲得數(shù)據(jù)與績效測評指標(biāo)及權(quán)重相結(jié)合, 運用一定的數(shù)學(xué)方法來計算綜合績效。姚小云[16]采用該方法對武陵源景區(qū)的生態(tài)補償績效進(jìn)行了評價研究。

對比分析法是對客觀事物進(jìn)行比較以認(rèn)識事物本質(zhì)和規(guī)律并做出正確評價的方法。在具體應(yīng)用中, 通常是把兩個相互聯(lián)系的指標(biāo)數(shù)據(jù)加以比較, 從數(shù)量上展示和說明研究對象規(guī)模、水平、速度的變化[74]。數(shù)據(jù)主要來源于統(tǒng)計年鑒、實地監(jiān)測遙感影像等。如胡振通[60]等根據(jù)《全國草原監(jiān)測報告》, 使用對比分析法對阿拉善左旗、四子王旗、陳巴爾虎旗的草原生態(tài)補償效果進(jìn)行了評價。

2.1.2 基于決策科學(xué)的績效測評方法

決策科學(xué)是建立在現(xiàn)代自然科學(xué)和社會科學(xué)基礎(chǔ)上, 研究決策原理、程序和方法的一門綜合學(xué)科[75]。該領(lǐng)域的測評方法主要利用決策思想來解決多個方案在現(xiàn)在或未來某一時間的排序和優(yōu)選問題, 或通過模擬預(yù)測政策實施效果。在現(xiàn)有的生態(tài)補償績效測評方法中, TOPSIS模型法、層次分析法、AgriPoliS模型法、WoodPaM模型和ALUAM-AB模型結(jié)合法都屬于決策科學(xué)范疇。

(3)殘留有機(jī)物、礦物質(zhì)和焦炭分解階段：溫度范圍為400～720 ℃。在該階段，污泥中的一些固定碳和礦物質(zhì)在高溫下發(fā)生分解，熱解生成的大分子含碳有機(jī)物進(jìn)一步發(fā)生縮合、聚合等二次反應(yīng)，從而造成失重現(xiàn)象。由DTG曲線可以看出，此過程中最大失重速率較小，DTG曲線比較平坦。該階段總失重率約為18.62%，在720 ℃后，隨著溫度和熱解時間的增加，污泥樣品的質(zhì)量不再改變，熱解反應(yīng)基本趨于停止。

TOPSIS模型法即理想解法, 是一種多目標(biāo)決策方法, 常與熵權(quán)法等指標(biāo)權(quán)重計算方法聯(lián)合使用。通過計算評價對象與最優(yōu)解和最劣解之間的歐式距離, 可以獲得評價對象與理想解的貼近度, 進(jìn)而對評價對象進(jìn)行相對優(yōu)劣評價。申開麗等[76]采用TOPSIS模型法評估了浙江省重要生態(tài)功能區(qū)的生態(tài)補償績效。

層次分析法(AHP)是指將與決策有關(guān)的元素分解成目標(biāo)、準(zhǔn)則、方案等層次, 并在此基礎(chǔ)之上進(jìn)行定性和定量分析的決策方法。在實際運用中, 層次分析法常作為指標(biāo)權(quán)重計算方法與綜合指數(shù)法聯(lián)合使用。鄧遠(yuǎn)建等[15]運用層次分析法對武漢綠色農(nóng)業(yè)產(chǎn)地的生態(tài)補償政策實施效果進(jìn)行了評價。

AgriPoliS (Agricultural Policy Simulator)模型法以政策模擬為基礎(chǔ), 能夠回答“如果這樣, 將會怎樣”的問題, 對于提高決策水平具有重要意義。農(nóng)業(yè)政策模擬器是一種區(qū)域農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)模型, 基于代理人來研究農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)變化中的路徑依賴, 考慮了利潤或收入最大化、沉沒成本、規(guī)模經(jīng)濟(jì)、短視行為、影子價格、運輸成本和機(jī)會成本等經(jīng)濟(jì)概念, 主要根據(jù)農(nóng)場會計數(shù)據(jù)和地區(qū)統(tǒng)計數(shù)據(jù)得出的經(jīng)驗數(shù)據(jù)進(jìn)行校準(zhǔn), 適用于區(qū)域結(jié)構(gòu)變化的政策分析和實證分析。比如: Brady等[77]通過擴(kuò)展的AgriPoliS模型評估了歐盟兩個低密度地區(qū)用地政策改革對環(huán)境的潛在影響; Miyasaka等[78]采用基于代理人的模型考察了基于生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)付費的坡地轉(zhuǎn)換項目(SLCP)的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)權(quán)衡。

ALUAM-AB模型結(jié)合了自然科學(xué)和社會科學(xué)的方法, 是一種基于代理的社會經(jīng)濟(jì)建模, 連接了人類環(huán)境系統(tǒng)和包含特定內(nèi)容的生態(tài)系統(tǒng)中的個體行為以及人類決策, 在處理土地利用動態(tài)變化方面已經(jīng)成為最先進(jìn)的工具。一個農(nóng)場代理有自己的狀態(tài)以及管理農(nóng)場資源的決策機(jī)制, 利用農(nóng)業(yè)部門模型ALUAM可以自適應(yīng)地將其從農(nóng)業(yè)部門級別降低到個體農(nóng)場級別。WoodPaM是一個空間上明確的生態(tài)系統(tǒng)模型, 能夠模擬選擇性放牧產(chǎn)生的半開放景觀結(jié)構(gòu)。通過定期更新WoodPaM和ALUAM-AB之間的接口變量, 可以耦合自然系統(tǒng)和社會經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)的動態(tài)變化。Huber等[79]使用該方法對瑞士侏羅山脈的牧草-林地景觀進(jìn)行綜合研究, 探討了PES項目對牧場保護(hù)的作用。

2.1.3 基于信息科學(xué)的績效測評方法

信息科學(xué)是研究信息運動規(guī)律和應(yīng)用方法的科學(xué), 是由信息論、控制論、計算機(jī)理論、人工智能理論和系統(tǒng)論相互滲透、相互結(jié)合而成的一門新興綜合性科學(xué)[80]。該領(lǐng)域的測評方法以信息科學(xué)基本理論為基礎(chǔ), 借助計算機(jī)系統(tǒng)來實現(xiàn)預(yù)測或評價。現(xiàn)有的績效測評方法中屬于信息科學(xué)范疇的主要有熵權(quán)法和系統(tǒng)動力模型法。

熵權(quán)法以信息論為基本原理, 信息是系統(tǒng)有序程度的一個度量, 熵是系統(tǒng)無序程度的一個度量, 如果指標(biāo)的信息熵越小, 該指標(biāo)提供的信息量越大, 權(quán)重就應(yīng)該越高。在具體應(yīng)用中, 該方法根據(jù)指標(biāo)值在待評樣本間的差異來確定指標(biāo)權(quán)重, 通過弱化和強(qiáng)化指標(biāo)差異來較為全面地反映統(tǒng)計數(shù)據(jù)的效用值, 常與綜合指數(shù)法聯(lián)合使用[81]。張濤等[82]采用熵權(quán)法對湖北省重點生態(tài)功能區(qū)的生態(tài)補償績效進(jìn)行了評價。

系統(tǒng)動力模型法是一種系統(tǒng)仿真方法, 也是一種認(rèn)識和解決系統(tǒng)問題的交叉綜合方法, 它基于系統(tǒng)論, 吸收了控制論、信息論的精髓, 主要通過分析系統(tǒng)行為和因果關(guān)系模擬系統(tǒng)的動態(tài)變化。該方法首先建立結(jié)構(gòu)模型, 進(jìn)而在不同的假設(shè)條件下進(jìn)行計算機(jī)仿真運算, 預(yù)測各種情況下系統(tǒng)的動態(tài)行為, 能較好地反映環(huán)境的非線性、系統(tǒng)性、動態(tài)性等特征。Crookes等[83]使用該方法為進(jìn)行生態(tài)恢復(fù)的8個不同案例地點建立系統(tǒng)動力學(xué)模型, 模擬了生態(tài)恢復(fù)的生態(tài)、水文和經(jīng)濟(jì)效益; Kopainsky等[84]使用該方法對瑞士農(nóng)業(yè)補償項目與環(huán)境目標(biāo)的一致性進(jìn)行了評價。

2.1.4 基于模糊數(shù)學(xué)的績效測評方法

模糊綜合評價法是一種基于隸屬度理論的綜合評價方法。該方法使用模糊數(shù)學(xué)對受到多種因素制約的事物或?qū)ο笞龀隹傮w的評價, 能夠?qū)α炕瘮?shù)據(jù)以及人的主觀意識進(jìn)行評估, 適用性強(qiáng)[86]。生態(tài)補償政策績效是一個模糊的概念, 在好與壞之間沒有明確的界定, 選取評價指標(biāo), 經(jīng)模糊綜合評價法處理后可得到績效的好壞評級, 該方法就是要解決帶有模糊屬性的狀況。陳建鈴等[87]將層次分析法與該方法相結(jié)合對福建省生態(tài)公益林補償政策績效進(jìn)行了研究。

模糊多準(zhǔn)則分析法是一種基于模糊集理論的多準(zhǔn)則評價方法。政策對地方發(fā)展的影響可以分解為一系列的原則(例如經(jīng)濟(jì)、社會、人類、體制、文化原則), 而這些原則又可以分解為一系列標(biāo)準(zhǔn)和指標(biāo)[88], 這是模糊多準(zhǔn)則分析法評價政策影響的基本原理。模糊集理論使研究人員能夠處理多形性和模糊性的概念, 包括不能用數(shù)學(xué)量化的概念。該方法主要有四個步驟: (1)開發(fā)一套PCI(原則、準(zhǔn)則和指標(biāo)); (2)實地調(diào)查; (3)數(shù)據(jù)分析; (4)統(tǒng)計分析。該方法在國家、州域、省域尺度績效測評中得到應(yīng)用, 比如: Locatelli等[89]應(yīng)用模糊多準(zhǔn)則分析法評估了哥斯達(dá)黎加環(huán)境支付項目(PSA)對造林的影響; Grima等[90]采用多準(zhǔn)則分析法評價了墨西哥哈利斯科州生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)付費項目對利益相關(guān)者的影響; Game等[91]使用該方法構(gòu)建哥倫比亞考卡山谷省水基金項目評價指標(biāo)并評價了項目的實施效果。

2.2 生態(tài)補償績效測評方法對比

不同績效測評方法在客觀性、時空適應(yīng)性以及可操作性等方面有所差異(表1), 將其進(jìn)行對比分析便于根據(jù)現(xiàn)實需要選擇合適的測評方法。

總體而言, 國內(nèi)外各種方法存在其自身的優(yōu)缺點和適用性。國外績效測評方法明確考慮了時空, 評價結(jié)果綜合性強(qiáng), 但在可操作性及結(jié)論的代表性方面有待增強(qiáng)。國內(nèi)方法可操作性強(qiáng), 但類型單一, 以指標(biāo)權(quán)重計算方法為主, 評價結(jié)果多為數(shù)值或數(shù)值段, 難以同時兼顧時空尺度。

3 研究展望

生態(tài)補償績效測評方法作為我國生態(tài)補償績效測評研究的重要部分, 在近20年發(fā)展過程中經(jīng)歷了從定性到定量的演變, 測評結(jié)果愈加精確化。但對照其他領(lǐng)域的績效測評方法, 結(jié)合我國生態(tài)補償實際情況, 國內(nèi)關(guān)于生態(tài)補償績效的測評方法仍存在一些不足, 亟需在未來研究中深化和提升。

(1)進(jìn)一步加強(qiáng)時空動態(tài)性。國內(nèi)生態(tài)補償績效測評方法往往只兼顧空間或時間績效測評中的某一方面, 評價結(jié)果不夠全面, 且多為現(xiàn)狀評價, 兼顧時空、動靜結(jié)合的測評方法有待擴(kuò)展。在“大數(shù)據(jù)”背景下, 將“3S”技術(shù)與傳統(tǒng)的研究方法手段相融合, 實現(xiàn)統(tǒng)計信息和空間信息的有效對接, 構(gòu)建區(qū)域尺度上兼?zhèn)洮F(xiàn)狀評價、未來預(yù)測功能的生態(tài)補償績效評價模型[92], 是生態(tài)補償績效測評研究突出時空動態(tài)性的有效手段。

(2)進(jìn)一步加強(qiáng)系統(tǒng)綜合性。目前國內(nèi)生態(tài)補償績效測評方法多樣, 評價結(jié)果各不相同。即便同樣采用層次分析法、主成分分析法等方法, 由于學(xué)者們的關(guān)注重點不同, 往往會賦予相關(guān)評價因子不同的權(quán)重, 導(dǎo)致評價結(jié)果差異較大, 可比性不高。在未來研究中, 開展不同評估方法的對比和驗證研究, 評價各種方法的優(yōu)劣, 選出不同區(qū)域適用度較高的方法, 形成一套成熟的計算方法體系, 可有效提高生態(tài)補償績效評估精度。對于比較復(fù)雜的生態(tài)系統(tǒng), 可充分利用優(yōu)勢互補的原則, 綜合應(yīng)用多種方法開展生態(tài)補償績效評估?？傊? 將生態(tài)補償績效測評方法系統(tǒng)化、綜合化, 意義重大。

表1 生態(tài)補償績效評價方法比較

(3)進(jìn)一步加強(qiáng)實踐應(yīng)用性。目前國內(nèi)生態(tài)補償績效測評方法中缺乏仿真預(yù)測類模型, 忽視微觀層面?zhèn)€體行為差異對綜合績效的影響, 且測評結(jié)果多為數(shù)值或數(shù)值段, 對區(qū)域生態(tài)補償政策指導(dǎo)性較弱, 其實用性大打折扣。國外基于代理人的仿真模型重視微觀個體的異質(zhì)性對決策行為的影響, 能夠在現(xiàn)狀評價的基礎(chǔ)上耦合自然系統(tǒng)和社會經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)的動態(tài)變化, 預(yù)測政策影響, 實用性強(qiáng)。借鑒國外經(jīng)驗, 豐富國內(nèi)方法體系, 進(jìn)一步突出研究結(jié)果的實踐應(yīng)用性, 應(yīng)成為今后研究的主要方向。

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Review of the evaluation methods of eco-compensation performance in recent 20 years

JIAO Lipeng1,2, LIU Chunla1,2,*, XU Mei3

1. College of Resources and Environmental Sciences, Hunan Normal University, Changsha 410081, China 2. Key Laboratory of Geospatial Data Mining and Application, Hunan Province, Changsha 410081, China 3. College of Tourism,Central South University of Forestry and Technology, Changsha 410004, China

The performance evaluation of eco-compensation is an important content of the "post research" of eco-compensation. Research on its evaluation methods has gradually become the focus of scholars' attention. Based on the research literature ofperformance evaluation of eco-compensation domestic and overseas in recent 20 years, this paper summarizes the evaluation methods of eco-compensation performance. At the same time, the advantages, disadvantages and applicability of each method are compared. Finally, the development trend of the evaluation methods of eco-compensation performance is prospected. In general, in the future study of the evaluation methods of eco-compensation performance, it is necessary to further highlight the spatiotemporal dynamics, overall comprehensiveness and practical applicability.

eco-compensation; performance; evaluation methods; comparison

10.14108/j.cnki.1008-8873.2020.06.027

F205

A

1008-8873(2020)06-213-11

2019-08-07;

2019-12-10基金項目:國家社會科學(xué)基金重大項目(18ZDA040)；教育部人文社會科學(xué)青年科學(xué)基金項目(16YJC840012); 湖南省科技支撐計劃項目(2016SK2019)；湖南省社會科學(xué)成果評審委員會課題（XSP19YBC287）；湖南省哲學(xué)社會科學(xué)基金項目（16YBQ076）

焦麗鵬(1996—), 女, 河南鄭州人, 碩士研究生, 主要從事生態(tài)補償研究, E-mail: jiaolipeng111@163.com

劉春臘, 男, 博士, 副教授, 主要從事生態(tài)補償與經(jīng)濟(jì)地理研究, E-mail: liuchunla111@163.com

焦麗鵬, 劉春臘, 徐美. 近20年來生態(tài)補償績效測評方法研究綜述[J]. 生態(tài)科學(xué), 2020, 39(6): 213–223.

JIAO Lipeng, LIU Chunla, XU Mei. Review of the evaluation methods of eco-compensation performance in recent 20 years[J]. Ecological Science, 2020, 39(6): 213–223.