摘要：規(guī)?；B(yǎng)殖場帶來的環(huán)境污染問題引發(fā)了養(yǎng)殖場與周邊農(nóng)戶之間的紛爭，糾紛快速解決取決于企業(yè)能準(zhǔn)確地把握周邊居民的受償意愿。為了探究社會網(wǎng)絡(luò)在農(nóng)戶環(huán)境補償意愿的影響，基于某國際食品公司養(yǎng)殖場附近181個農(nóng)戶家庭的調(diào)查數(shù)據(jù)，采用條件估值法量化農(nóng)戶受償意愿，運用Ucinet測算農(nóng)戶社會網(wǎng)絡(luò)參數(shù)，借助Logit、Tobit與OLS模型評估社會網(wǎng)絡(luò)對于農(nóng)戶受償意愿的影響。結(jié)果表明：社會網(wǎng)絡(luò)對農(nóng)戶是否接受金錢補償無顯著影響，但對于愿意接受補償農(nóng)戶而言，社會網(wǎng)絡(luò)顯著影響其受償意愿；具體而言，點度中心度、中間中心度均正向影響農(nóng)戶的受償意愿，接近中心度負向影響農(nóng)戶的受償意愿，即靠近社會網(wǎng)絡(luò)中心的農(nóng)戶受償意愿更高。這是因為靠近中心地位的農(nóng)戶，在交往路徑上具有控制群體間信息傳遞的能力，因此可能對其他農(nóng)戶的受償意愿產(chǎn)生影響，農(nóng)戶在做出受償意愿決策時往往會向高社會地位的農(nóng)戶看齊。因此，本文認為規(guī)模化養(yǎng)殖場應(yīng)基于相應(yīng)指標(biāo)定位關(guān)鍵人群以有效解決紛爭，穩(wěn)定生產(chǎn)。

關(guān)鍵詞：環(huán)境污染；社會網(wǎng)絡(luò)；受償意愿；條件估值法

中圖分類號：F323.22；F325 文獻標(biāo)志碼：A

文章編號：1002-1302（2024）21-0266-09

收稿日期：2024-04-09

基金項目：江蘇高校哲學(xué)社會科學(xué)研究一般項目（編號：2022SJYB0053）；江蘇省農(nóng)業(yè)科學(xué)院基本科研業(yè)務(wù)專項［編號：ZX（23）2104］。

作者簡介：趙 虎（1986—），男，江蘇揚州人，碩士，從事鄉(xiāng)村振興與農(nóng)村發(fā)展研究。E-mail：zhao8312217@163.com。

通信作者：黃 俊，碩士，研究員，從事農(nóng)業(yè)科研管理和農(nóng)業(yè)政策研究。E-mail：jsnkyhj@126.com。

隨著畜牧業(yè)的產(chǎn)業(yè)化發(fā)展，集約化養(yǎng)殖帶來的環(huán)境問題也日益受到關(guān)注。已有研究表明，規(guī)模養(yǎng)殖會加劇畜禽污染。一方面，規(guī)?；潭雀叩酿B(yǎng)殖場，缺乏配套耕地吸收畜禽污染物；另一方面，在環(huán)保資金缺乏的壓力下，無害化處理設(shè)施投資不足，大量集中的畜禽污染物未經(jīng)過環(huán)保處理就直接排入環(huán)境中，對水體、土壤和空氣造成嚴重污染^［1-2］。

由于環(huán)境污染，居民對養(yǎng)殖企業(yè)的抗議行為頻頻曝出，政府文件以及文獻資料也顯示居民對畜禽養(yǎng)殖污染的投訴頻次在不斷上升^［3］。這些糾紛和沖突是由于養(yǎng)殖企業(yè)造成的環(huán)境污染降低了居民的生活質(zhì)量，帶來了健康風(fēng)險^［4-5］。面對這樣的矛盾，養(yǎng)殖企業(yè)一般采用為居民提供經(jīng)濟補償?shù)姆绞浇鉀Q問題，經(jīng)濟補償可以維持居民福利水平，被認為是解決企業(yè)與居民糾紛的有效方案^［6］。

糾紛能否快速解決取決于企業(yè)能否準(zhǔn)確地把握周邊居民的受償意愿（willingness to accept，WTA）。已有諸多學(xué)者關(guān)注受償意愿的影響因素，并主要聚焦于稟賦條件、認知水平、影響預(yù)期等方面^［7-11］。嵌入性觀點表明，行為人個體在做出相關(guān)決策時并不是完全獨立的，其所嵌入的社會關(guān)系網(wǎng)絡(luò)對其決策行為具有較大影響^［12］，網(wǎng)絡(luò)中的個體可以根據(jù)相互交流獲取的信息進行決策。此外，社會網(wǎng)絡(luò)也可通過作用于嵌入其中個體的興趣和意愿來影響個體的決策。再者，社會網(wǎng)絡(luò)具有塑造社會規(guī)范的功能，當(dāng)個體行為意向從社交網(wǎng)絡(luò)中的多個其他個體處獲得支持時，個體采取行動的可能性就更大^［13］。

在具有“地緣社會”和“親緣社會”特征的我國農(nóng)村，社會網(wǎng)絡(luò)對農(nóng)戶決策的影響更加明顯。以“地緣、親緣”為基礎(chǔ)形成的一群特定個人之間的關(guān)系網(wǎng)，是個人生活的社會結(jié)構(gòu)，對個體消費與技術(shù)采納等行為決策具有顯著影響^［14-15］。我國農(nóng)村社會具有顯著的“差序格局”特征，農(nóng)村社會網(wǎng)絡(luò)正是以農(nóng)民個體為節(jié)點，通過一定的關(guān)系相互連接而形成的社會網(wǎng)絡(luò)^［16-18］。在農(nóng)村偏遠地區(qū)，由于通信設(shè)施的落后和交通不便，農(nóng)戶對信息的獲取依舊靠農(nóng)戶之間長期來往形成的社會關(guān)系網(wǎng)絡(luò)，在不確定或含糊不清的情況下社會關(guān)系網(wǎng)絡(luò)對塑造人們看法、進行決策方面具有特別重要的作用^［19］。受文化水平、信息傳播渠道等的限制，農(nóng)村居民對環(huán)境污染的認知往往是很模糊的，因此農(nóng)戶對于環(huán)境污染的受償意愿受到自身社會網(wǎng)絡(luò)極大的影響。

綜上，養(yǎng)殖企業(yè)需要對農(nóng)戶進行經(jīng)濟補償彌補效用損失，而農(nóng)戶的受償意愿并不能孤立產(chǎn)生和發(fā)揮效應(yīng)，社會關(guān)系必然嵌入其中，其對農(nóng)戶的受償意愿究竟發(fā)揮著怎樣的作用有待檢驗。鑒于此，本研究以養(yǎng)殖企業(yè)所在的8個村落為研究區(qū)域，共選取181位農(nóng)戶為研究對象，分析社會網(wǎng)絡(luò)對農(nóng)戶受償意愿的影響以及社會網(wǎng)絡(luò)中哪些成員會對其他農(nóng)戶的受償意愿產(chǎn)生重要影響。

1 研究方法、數(shù)據(jù)來源與變量說明

1.1 研究方法

受償意愿（WTA）表示農(nóng)戶對于養(yǎng)殖企業(yè)污染的受償意愿，是為了補償原始環(huán)境和當(dāng)前環(huán)境之間的效用差。雖然大多數(shù)普通商品在市場上具有公平價值，但良好的空氣和水資源等公共產(chǎn)品由于沒有市場有時并不能用貨幣來衡量。相關(guān)文獻通常以Randall等提出的條件估值法（CVM）衡量非市場商品和服務(wù)的價值^［20］，本研究根據(jù)條件價值評估方法的指導(dǎo)方針，向受訪者提供了一個假設(shè)的場景，并詢問了他們的受償意愿，內(nèi)容如下：

該養(yǎng)殖場的建立造成了難聞的氣味、蚊子數(shù)量的增加和潛在的水資源污染，對于環(huán)境惡化你覺得養(yǎng)殖企業(yè)需要給您多少錢的補償？

受訪者將從0、10～50、51～100、101～150、151～500元以及500元以上（需填寫具體金額）序列中做出選擇。這被廣泛認為是在CVM中得到可靠估計的一種非常有效的方法。

對于選擇0元為補償額的受訪者，他們將要回答1個開放式問題：

您不需要補償?shù)脑蚴鞘裁矗?/p>

A：污染不嚴重，不需要補償；

B：環(huán)境質(zhì)量的好壞對我的影響不大，不需要補償；

C：污染對我的影響非常大，金錢無法補償；

D：其他原因。

出現(xiàn)選擇零值為補償額的原因正如上述選項所示，一方面可能是受訪者認為養(yǎng)殖場的污染不大或污染對其影響不大，不需要金錢補償；另一方面可能是受訪者認為污染對其影響非常大，金錢無法彌補。前者是“真實零”，后者是“抗議零”。本研究將答案A和B定義為“真實零”，“真實零”意味著受訪者認為養(yǎng)殖場引起的環(huán)境變化不會減少他的效用，所以沒有必要接受補償。而將答案C定義為“抗議零”，“抗議零”意味著無論得到多少補償，都無法達到原有的效用水平，在這種情況下，“抗議零”代表無窮大的WTA。在開放式回答D中，比如“我不相信公司會支付這筆錢”，或者“我最終拿不到錢”，因此他們選擇了0元。這時需要根據(jù)被調(diào)查者給出零值的原因進行鑒別，若是因為跟環(huán)境污染無關(guān)的原因而給出零值，則為“真實零”；若是因為反對受償方式或與環(huán)境污染相關(guān)的其他原因而給出零值，則為“抗議零”。

而在CVM調(diào)查中，出現(xiàn)零值是非常普遍的現(xiàn)象，常用的方法是直接從被調(diào)查者中移除受償意愿為零值的樣本，不過這樣的處理可能會產(chǎn)生被調(diào)查者選擇性偏差問題，規(guī)范的CVM研究需要將“抗議零”從樣本中分離出來^［21］，因此抗議受償分析應(yīng)當(dāng)包括在 CVM 研究之中。故本研究先將被調(diào)查者中抗議受償者分離出來，然后分析非抗議受償者的受償意愿及差異。

1.1.1 抗議受償模型

在該模型中，抗議受償（protest）為因變量。該變量有2種取值情形：如果抗議補償，取值為1，反之則為0。被解釋變量是二值變量，普通的線性回歸模型不再適用，需要用二值響應(yīng)模型來分析，本研究選擇Logit模型進行抗議受償分析。Logit模型的具體形式如下：

lnp/1-p=β₀+β₁Centrality+β₂X+μ。（1）

式中：p表示農(nóng)戶選擇抗議受償?shù)母怕?；?sub>0表示常數(shù)項；β₁表示社會網(wǎng)絡(luò)回歸系數(shù)；β₂表示控制變量回歸系數(shù)；Centrality表示社會網(wǎng)絡(luò)參數(shù)；X為控制變量；μ為隨機擾動項。

1.1.2 受償意愿模型

在區(qū)分“抗議零”與“真實零”后，去除“抗議零”樣本，由于因變量WTA中有部分零值，因此采用Tobit回歸模型，Tobit模型是主要用于因變量受限制的一種回歸方法，它定義了一個潛變量WTA^*，WTA^*滿足線性回歸經(jīng)典假設(shè)，服從具有線性條件均值的正態(tài)同方差分布，即：

WTA^*=β₀+β₁Centrality+β₂X+ε；ε｜x～Normal（0，σ²）；（2）

WTA=max（0，WTA^*）。（3）

式中：WTA^*為潛變量；WTA為觀察到的被解釋變量。當(dāng) WTA^*gt;0 時，所觀測到的WTA變量等于WTA^*，并在嚴格正值上連續(xù)分布；當(dāng)WTA^*≤0時，WTA=0。式中WTA表示受償意愿；Centrality表示社會網(wǎng)絡(luò)參數(shù)；X為控制變量；ε為隨機擾動項。

1.1.3 受償意愿差異模型

在去除“抗議零”樣本后，僅針對“真實零”樣本，本研究對同村樣本進行兩兩配對處理，將農(nóng)戶受償意愿相除后取對數(shù)獲取受償意愿差異（Gap），進一步觀測社會網(wǎng)絡(luò)對農(nóng)戶間受償意愿差異的影響。本研究通過村內(nèi)農(nóng)戶樣本兩兩配對觀測受償意愿差異，共獲取1 632個觀測樣本，因變量受償意愿差異中存在部分零值，與上文受償意愿模型同理，因此選用Tobit模型進行分析：

Gap^*=β₀+β₁Leader+β₂X+λ；λ｜x～Normal（0，σ²）；（4）

Gap=max（0，Gap^*）。（5）

式中：Gap^*為潛變量；Gap為觀察到的被解釋變量，當(dāng)Gap^*gt;0時，所觀測到的Gap變量等于Gap^*，并在嚴格正值上連續(xù)分布；當(dāng)Gap^*≤0時，Gap=0。式中Gap表示受償意愿差異；Leader表示社會網(wǎng)絡(luò)參數(shù)；X為控制變量；λ為隨機擾動項。

1.2 數(shù)據(jù)來源

本研究調(diào)查的公司是一家國際食品生產(chǎn)商和銷售商。2011年該公司開始在中國投資，建立垂直整合的供應(yīng)鏈，以滿足下游零售商（一些速食連鎖商店）的需求。到2019年為止，它已經(jīng)在我國安徽省滁州市建立了18個肉雞養(yǎng)殖場、8個種雞養(yǎng)殖場和4個雛雞養(yǎng)殖場。

公司農(nóng)場位于10個村莊內(nèi)，其中8個被納入研究范圍，余下2個村莊人口稀少，無法收集社交網(wǎng)絡(luò)信息，故排除在外?？傮w而言，調(diào)查對象為上述8個村莊內(nèi)的181個家庭（每個家庭有一名受訪者），大多數(shù)參與者是男性，44%的參與者年齡在60歲以上。該調(diào)查是在2016年8月通過面對面訪談進行的，每份問卷需要30 min左右完成。

1.3 變量說明

1.3.1 被解釋變量 在抗議受償模型中，抗議受償（protest）為被解釋變量；在受償意愿模型中，受償意愿（WTA）為被解釋變量，由于本次調(diào)查問卷中用于測算農(nóng)戶受償意愿的選項存在區(qū)間值，根據(jù)統(tǒng)計學(xué)原理，借鑒文獻［17］中的方法，本研究用各區(qū)間的中值代替農(nóng)戶的受償意愿，對于“500元以上”這一區(qū)間，采用調(diào)査中出現(xiàn)頻率最高的“1 000元”作為替代；在受償意愿差異模型中，受償意愿差異（Gap）為被解釋變量，通過將同村配對農(nóng)戶的受償意愿相除并取對數(shù)獲取受償意愿差異^［22］。

1.3.2 解釋變量 現(xiàn)有文獻衡量個體社會網(wǎng)絡(luò)多是通過親戚數(shù)量、通信消費支出、與周圍人交流頻率以及禮金往來數(shù)額等指標(biāo)^［23-27］。這些測度方式存在以下問題：一是問題設(shè)置的跨度時期較長，受訪者的回答與實際答案存在偏差；二是上述測算方式多考慮個體關(guān)系網(wǎng)絡(luò)的直接聯(lián)系，而忽視了網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)連接間的傳遞性，未將間接認識的人群納入計算，導(dǎo)致測算個體社會網(wǎng)絡(luò)時也存在偏差。為避免這些問題，本研究采用社會網(wǎng)絡(luò)分析方法（SNA）計算個體社會網(wǎng)絡(luò)，主要關(guān)注3個能最好地描述被調(diào)查者在社會群體中情況的參數(shù)，它們是點度中心度、中間中心度以及接近中心度^［28］。本研究借助現(xiàn)代專業(yè)軟件Ucinet可以快速計算出社會網(wǎng)絡(luò)參數(shù)，Ucinet是美國社會網(wǎng)絡(luò)學(xué)者開發(fā)的1個社會網(wǎng)絡(luò)分析程序^［29］，是常用的分析工具。

首先是通過與社會網(wǎng)絡(luò)中其他社區(qū)成員的關(guān)系來衡量的點度中心度。

P（i）=∑n/j=1a_ij，j≠i。（6）

根據(jù)問卷調(diào)查內(nèi)容，定義了親密距離a_ij，受訪者與其他居民間溝通頻率高，親密距離則取1，否則取0。根據(jù)計算公式，由于受訪者i的點度中心度是感知與他人親密距離之和，因此較高點度中心度意味著受訪者i與周圍其他人的關(guān)系很好。社會群體中的點度中心度代表個人的直接交往群體規(guī)模，點度中心度較高的個體意味著交往發(fā)展能力較高，靠近社群中心，獲取信息的渠道越多，從而提升對于環(huán)境污染的認知，進而提高其受償意愿。如圖1所示，28號農(nóng)戶與其他4位農(nóng)戶相連，可以從4位農(nóng)戶處獲取環(huán)境污染的信息，對于環(huán)境污染的認知也就高于其他農(nóng)戶，具有較高的受償意愿。

其次，中間中心度是一個較為復(fù)雜的參數(shù)，在數(shù)學(xué)圖論中，中間中心度表示節(jié)點之間的“相互距離”。例如，在電信網(wǎng)絡(luò)中，連接較多的節(jié)點對網(wǎng)絡(luò)的控制更強，因為更多的信息將通過該節(jié)點，同樣在人類的社交網(wǎng)絡(luò)中，中間中心度較高的個體可能會控制信息在社交網(wǎng)絡(luò)中的傳遞。Freeman首先建立了測量個體中間中心度的方法：在一個社交網(wǎng)絡(luò)中，測地線被計算為2個不同成員之間的最短路徑，如果被調(diào)查者i認識被調(diào)查者j與k，但被調(diào)查者j、k相互不認識，這就是從j到i再到k的一個更復(fù)雜的社會網(wǎng)絡(luò)^［28］。被調(diào)查者i的中間度g_jk（i）是根據(jù)i處于在其他2個成員之間的測地線j和k衡量，如果被調(diào)查者j和k之間的測地線的總數(shù)是g_jk，他們隨機選擇測地線相互接觸，被調(diào)查者i處于j和k間的測地線概率等于：

b_jk（i）/g_ik，j≠k≠i。（7）

被調(diào)查者i和j之間存在的經(jīng)過l的測地線數(shù)目用g_ij（l）來表示?？傮w而言，對于某一被調(diào)查者l，中間中心度是由其相對于網(wǎng)絡(luò)中所有個體兩兩組合的中間度之和來衡量的：

B（i）=∑n/j∑n/kb_jk（i），j≠k≠i。（8）

與點度中心度不同的是，中間中心度并不衡量被調(diào)查者的直接朋友群體規(guī)模，而是衡量與社交網(wǎng)絡(luò)中其他成員聯(lián)系的可能性。被調(diào)查者的中間中心度值越高意味著其與他人聯(lián)系越緊密，因此他在信息傳遞方面越具有影響力。另一方面，如果i和j之間有其他的中間者，i的影響力會在一定程度上下降。中間中心度較高的個體對關(guān)系網(wǎng)絡(luò)中其他個體間交往的控制能力較強，控制著路徑間其他個體的信息傳遞，因此對于環(huán)境污染的認知較高，其受償意愿也就越高。在圖1中，28號農(nóng)戶處于41號與44號農(nóng)戶間，后兩者要想建立聯(lián)系必須要經(jīng)過28號農(nóng)戶，因此28號農(nóng)戶居于重要地位，控制著41號與44號農(nóng)戶間的信息傳遞，對環(huán)境污染具有較高認知，因此受償意愿較高。

最后一個參數(shù)是接近中心度。接近中心度描述了從1個成員到所有其他成員的網(wǎng)絡(luò)距離。Freeman將接近中心度定義為從1個成員到所有其他成員互連的最小總數(shù)^［28］。漢尼曼和里德爾提出了一種新的計算接近中心度的方法，用被調(diào)查者與其他被調(diào)查者之間的測地線距離之和來計算接近中心度。如上所述，根據(jù)前面定義的參數(shù)，使用以下公式來定義接近中心度，其中d_ij指的是成員i與j之間的測地線數(shù)目：

C（i）=∑n/j=1d_ij，j≠i。（9）

一個成員與所有其他成員之間的距離越遠，他在傳播信息和做出決策時越不受他人影響。個體的接近中心度越高，其在信息資源、權(quán)利以及影響方面也就越弱，遠離社會網(wǎng)絡(luò)中心地位。接近中心度較高的個體意味著獲取信息能力較弱，遠離社群中心，獲取環(huán)境污染的相關(guān)信息也較少，因此其受償意愿較低。在圖1中，28號農(nóng)戶距離其他4位農(nóng)戶的距離最近，因此在社群中擁有較高地位，獲取信息能力較強，對環(huán)境污染的認知較高，因此其受償意愿也就越高。

正如上文所示，農(nóng)村社會網(wǎng)絡(luò)是以農(nóng)民個體為節(jié)點，通過一定的關(guān)系相互連接而形成的網(wǎng)絡(luò)，關(guān)系是以“地緣親緣”為基礎(chǔ)，圖1中個體間距離的遠近體現(xiàn)了關(guān)系的親疏。社會網(wǎng)絡(luò)是信息傳遞的載體，農(nóng)村居民生活在一個處理各類信息的網(wǎng)絡(luò)中，環(huán)境污染的信息在“地緣親緣”關(guān)系網(wǎng)中共享傳遞，從而影響個體的受償意愿。

上述公式都是計算絕對中心度，而在樣本中不同村落調(diào)研農(nóng)戶數(shù)量不同，故上述公式都要進行標(biāo)準(zhǔn)化處理，從而獲取相對中心度進行不同村落間農(nóng)戶社會網(wǎng)絡(luò)參數(shù)的對比。社會網(wǎng)絡(luò)參數(shù)的計算公式、標(biāo)準(zhǔn)化處理方法以及參數(shù)特點見表1，個體的點度中心度、中間中心度越大或者接近中心度越小，其越接近社會網(wǎng)絡(luò)中心地位。

1.3.3 控制變量 本研究的控制變量是戶主特征、家庭特征與村落特征，戶主特征包括性別、年齡、教育水平、健康狀況以及是否經(jīng)常居住于村內(nèi)，筆者在模型中加入了戶主健康狀況，因為環(huán)境污染可能是健康狀況惡化的原因，由于研究目的不同，許多相關(guān)文獻都忽略了這一點。健康狀況不佳的受訪者可能會要求更多補償，因為空氣和水污染可能會惡化他們的健康狀況，當(dāng)然健康狀況良好的受訪者也可能要求更多補償，因為他們對空氣和水污染更加敏感，對空氣和水的質(zhì)量要求更高。健康狀況作為一個自評的類別變量，其值范圍為1～3，數(shù)值越高說明受訪者認為家庭戶主健康狀況越好；家庭特征包括家庭到最近養(yǎng)殖場的距離、家庭規(guī)模、老齡人口占比、男性人口占比、總收入；村落特征指村莊老齡人口占比與男性人口占比。各變量的描述性統(tǒng)計見表2。

由表2可以看出，抗議接受金錢補償?shù)霓r(nóng)戶人數(shù)占受訪總?cè)藬?shù)比例為40%，每戶愿意接受補償金額為每月415.69元，農(nóng)戶受償意愿差異為270.92，村內(nèi)農(nóng)戶間受償差異較大。信任中心度、中間中心度與接近中心度分別為26.64、1.36、0.61；戶主特征、家庭特征與村落特征等控制變量的介紹內(nèi)容均在表2中展示。

2 實證結(jié)果與分析

2.1 抗議受償模型

本研究對抗議受償與社會網(wǎng)絡(luò)參數(shù)等解釋變量進行Logit回歸，探究點度中心度、中間中心度與接近中心度等變量對農(nóng)戶抗議接收金錢補償?shù)挠绊懀貧w結(jié)果見表3。

總體而言，在對農(nóng)戶抗議受償?shù)挠绊懸蛩刂校甯刹?、家庭年收入以及家中老年人口比例具有顯著作用，而社會網(wǎng)絡(luò)（信任中心度、中間中心度、接近中心度）對農(nóng)戶抗議受償并無顯著作用。社會網(wǎng)絡(luò)地位高的農(nóng)戶對于環(huán)境質(zhì)量有更高標(biāo)準(zhǔn)，企業(yè)造成的環(huán)境污染致使環(huán)境惡化，帶來健康風(fēng)險，因此這類農(nóng)戶會拒絕受償，反對養(yǎng)殖企業(yè)駐村。但估計結(jié)果與預(yù)期不符，可能的原因是網(wǎng)絡(luò)地位高的農(nóng)戶知識、閱歷更為豐富，認識到由于資金、人員安置等問題，企業(yè)搬遷短期內(nèi)難以實現(xiàn)，所以通過獲取補償改善生活質(zhì)量更加現(xiàn)實。由此可見，社會網(wǎng)絡(luò)參數(shù)對農(nóng)戶抗議受償具有正向、負向影響，因此導(dǎo)致估計結(jié)果不顯著。

村干部對抗議受償有負向影響，村干部負責(zé)傳達和落實國家和地方政策，村干部在執(zhí)行政策時，能夠起到良好的示范作用。通過自己的行動，他們可以激勵村民積極參與政策的實施，從而增強村民的信任感和歸屬感，故同意接受補償；收入高的農(nóng)戶更加關(guān)注環(huán)境質(zhì)量，認為通過金錢補償并不能彌補自己的效應(yīng)損失，所以不接受公司的補償；家中老年人口較多的家庭也更加在意污染對健康的危害風(fēng)險，因此更可能拒絕補償。

2.2 受償意愿模型

在以受償意愿為因變量的模型中，本研究采用Tobit回歸探究社會網(wǎng)絡(luò)參數(shù)對農(nóng)戶受償意愿的影響，表4給出了Tobit模型的結(jié)果。

結(jié)果表明，接近社會網(wǎng)絡(luò)中心的農(nóng)戶，其受償意愿更高，即點度中心度、中間中心度對受償意愿具有正向影響，接近中心度對受償意愿具有負向影響。點度中心度能夠代表受訪者在社會結(jié)構(gòu)中的位置，點度中心度越高的農(nóng)戶，直接交往群體規(guī)模越高，搜尋信息與處理信息的能力越強，對環(huán)境污染的認知越高，因此能產(chǎn)生更高的受償意愿。中間中心度衡量該受訪者對其他受訪者之間交往的控制能力，某受訪者的中間度值越高，說明他在信息控制方面的影響力越大，故產(chǎn)生較高的受償意愿。接近中心度是指受訪者到其他受訪者的距離，接近中心度越低，受訪者在信息資源、權(quán)利以及影響方面越強，故產(chǎn)生較高的受償意愿。實證結(jié)果也可能得到其他文獻的支持，強關(guān)系在社交網(wǎng)絡(luò)似乎比弱關(guān)系更有影響力^［30］，位于網(wǎng)絡(luò)中心的人處理信息更快，他們感知到的污染危害比別人更嚴重，受償意愿也就更高。

戶主年齡、性別以及受教育程度對WTA具有負向影響。與年齡大的戶主相比，年輕戶主對環(huán)境關(guān)注度更高，認為養(yǎng)殖場使家庭生活環(huán)境變差，對此要求更多的補償。我國公民對環(huán)境惡化的關(guān)切程度普遍較高，年輕人群對環(huán)境問題的關(guān)注程度明顯高于老年人群，因此年齡負向影響受償意愿。一般而言，農(nóng)村中男性較女性知識面廣，對生態(tài)環(huán)境的重要性認知度也更高，所要求補償?shù)慕痤~相對更高。受教育程度較高的農(nóng)戶往往具有較高的非農(nóng)就業(yè)能力，其兼業(yè)外出傾向降低了對當(dāng)?shù)厣鷳B(tài)環(huán)境的敏感程度，因此受償意愿較低。

家庭到附近養(yǎng)殖場的距離對WTA有負向影響，感知到的氣味和水污染可能會隨受訪者到最近養(yǎng)殖場距離的變化而改變，因為住在遠處的居民受到養(yǎng)殖場污染的影響比附近的居民小，所以索要的補償也較低。

在村莊結(jié)構(gòu)變量中，當(dāng)村內(nèi)男性比例、老年人口比例較高時，農(nóng)戶可能提出更高的受償意愿。村內(nèi)整體對生態(tài)環(huán)境的重要性認知度更高，對危害老年人口健康的污染因素更敏感，所以農(nóng)戶要求更高的補償。

在全體樣本（即抗議受償與接收補償樣本）回歸結(jié)果中，家庭到養(yǎng)殖場的距離負向影響農(nóng)戶抗議受償，家庭年收入以及家中老年人口比例正向影響農(nóng)戶抗議受償，均對家庭特征產(chǎn)生顯著影響；在接受補償樣本回歸結(jié)果中，靠近社會網(wǎng)絡(luò)中心的農(nóng)戶提出更高的受償意愿；戶主年齡、性別、受教育程度以及家庭到附近養(yǎng)殖場的距離對WTA具有負向影響；當(dāng)村內(nèi)男性比例、老年人口比例較高時，農(nóng)戶會提出更高的受償意愿，即個體特征、家庭特征與村莊特征均在不同程度上對受償意愿產(chǎn)生影響。

2.3 受償意愿差異模型

在我國農(nóng)村這樣一個鄉(xiāng)土關(guān)系復(fù)雜的社會環(huán)境中，中心地位的農(nóng)戶對其他農(nóng)戶決策的影響十分突出。由于認知的局限性以及信息獲取的單一性，農(nóng)戶確定受償意愿傾向于信任他人對環(huán)境污染的主觀評價，尤其受到中心地位農(nóng)戶傳遞的信息以及行為的影響?？拷行牡匚坏霓r(nóng)戶，在交往路徑上具有控制群體間信息傳遞的能力，因此可能對其他農(nóng)戶的受償意愿產(chǎn)生影響，農(nóng)戶在做出受償意愿決策時往往會向高社會地位的農(nóng)戶看齊。本研究將村內(nèi)樣本兩兩配對并測算出村內(nèi)農(nóng)戶間的受償意愿差異，探究靠近社會網(wǎng)絡(luò)中心的農(nóng)戶對農(nóng)戶間受償意愿差異的影響，除社會網(wǎng)絡(luò)參數(shù)外，其余變量均為農(nóng)戶間屬性差異，如收入指的是2戶家庭間收入之比。

同時村干部是通過村民自治機制選舉產(chǎn)生的村莊管理者，擔(dān)負著領(lǐng)導(dǎo)村民生產(chǎn)建設(shè)的任務(wù)，屬于基層領(lǐng)導(dǎo)者，本研究根據(jù)調(diào)研問卷信息生成“家中是否有村干部”虛擬變量Cadre，反映的是受訪者家庭的政治身份，探究村干部對農(nóng)戶間受償意愿差異的影響，回歸結(jié)果見表5、表6。

結(jié)果表明，靠近網(wǎng)絡(luò)中心地位的農(nóng)戶受償意愿與其他農(nóng)戶受償意愿的差異較小，而對于家中有村干部的家庭，其受償意愿與村內(nèi)農(nóng)戶受償意愿并無顯著的相關(guān)性。

為了更好地判斷哪些農(nóng)戶可能處于網(wǎng)絡(luò)中心，本研究選取家庭特征與戶主特征進行分析，家庭特征指家中是否有村干部、家庭規(guī)模、家庭年收入、家庭老年人口比例以及家中男性人口比例，戶主特征包括戶主性別、戶主年齡、戶主受教育程度，回歸結(jié)果見表6。

結(jié)果表明，家中老年人口比例較高的農(nóng)戶更接近社會網(wǎng)絡(luò)中心，家庭年收入在一定程度上也可以促進農(nóng)戶靠近網(wǎng)絡(luò)中心。在我國農(nóng)村地區(qū)，老年人較年輕人擁有更高的社會威望，其言行舉止比大部分年輕人有更高的號召力。諸如當(dāng)村內(nèi)開辦紅白喜事或出現(xiàn)矛盾糾紛時，大多是村里老年人負責(zé)主持或是調(diào)解，因此當(dāng)家庭老年人口較多時，農(nóng)戶會更靠近村內(nèi)社會網(wǎng)絡(luò)中心。收入是與社會階層直接相關(guān)的資源，村內(nèi)高收入人群能力較強，村民對其更加信任，所以在一定程度上高收入農(nóng)戶更靠近社會網(wǎng)絡(luò)中心。

3 結(jié)論與建議

本研究基于養(yǎng)殖企業(yè)周圍181戶農(nóng)戶調(diào)研數(shù)據(jù)，實證分析社會網(wǎng)絡(luò)對農(nóng)戶受償意愿的影響，結(jié)果見表7。

研究表明：（1）社會網(wǎng)絡(luò)對農(nóng)戶是否接受金錢補償無顯著影響，但對于愿意接受補償?shù)霓r(nóng)戶而言，社會網(wǎng)絡(luò)顯著影響受償意愿，點度中心度、中間中心度均正向影響農(nóng)戶的受償意愿，接近中心度負向影響農(nóng)戶的受償意愿，即靠近社會網(wǎng)絡(luò)中心的農(nóng)戶受償意愿更高。戶主年齡、性別、受教育程度以及家庭到附近養(yǎng)殖場的距離對受償意愿具有負向影響；戶主是否經(jīng)常居住于村內(nèi)對受償意愿具有正向影響；當(dāng)村內(nèi)男性比例、老年人口比例較高時，農(nóng)戶會提出更高的受償意愿；（2）靠近社會網(wǎng)絡(luò)中心的農(nóng)戶與其他農(nóng)戶受償意愿差異較小，這也表明了處于社會網(wǎng)絡(luò)中心的農(nóng)戶對其他農(nóng)戶的影響，信息分享溝通充足。村內(nèi)男性比例負向顯著影響受償意愿差異，而家中有村干部的農(nóng)戶與其他農(nóng)戶間受償意愿差異并無顯著關(guān)系；（3）家中有村干部并不會促使農(nóng)戶靠近社會網(wǎng)絡(luò)中心，而家中較高的老年人口比例與較高的收入則會促使農(nóng)戶接近村內(nèi)網(wǎng)絡(luò)中心。

為了準(zhǔn)確把握農(nóng)戶的受償意愿以解決企業(yè)與農(nóng)戶間的糾紛，根據(jù)以上分析，本研究針對企業(yè)提出以下建議：第一，在本研究中，家中老年人口比例較高的農(nóng)戶更接近社會網(wǎng)絡(luò)中心，家庭年收入在一定程度上也可以促進農(nóng)戶靠近網(wǎng)絡(luò)中心。因此企業(yè)在尋找村內(nèi)靠近社會網(wǎng)絡(luò)中心的農(nóng)戶時，可根據(jù)老年人口與收入這兩大特征從村委獲取名單定位關(guān)鍵人群，從而針對性引導(dǎo)農(nóng)戶提出合理的受償意愿。第二，為提高補償?shù)挠行?，企業(yè)應(yīng)著重與村莊內(nèi)靠近社會網(wǎng)絡(luò)中心地位的農(nóng)戶搞好關(guān)系。由于靠近網(wǎng)絡(luò)中心的農(nóng)戶不僅會提出較高的受償意愿，而且其受償意愿會影響村內(nèi)其他農(nóng)戶意愿，企業(yè)應(yīng)與其建立良好友誼，經(jīng)常與中心農(nóng)戶就排污問題進行交流，從而促使靠近網(wǎng)絡(luò)中心的農(nóng)戶確定合適的受償意愿。同時可聘請這類農(nóng)戶進行信息宣傳，引領(lǐng)村內(nèi)其他農(nóng)戶的受償意愿向其靠近，從而減少企業(yè)與農(nóng)戶間的沖突與矛盾。第三，企業(yè)應(yīng)加大信息披露程度，積極公布其生產(chǎn)排污數(shù)據(jù)。不僅如此，為提高信息披露的針對性，應(yīng)著重告知村莊內(nèi)靠近社會網(wǎng)絡(luò)中心的農(nóng)戶。確保其可以合理評價企業(yè)的環(huán)境污染，從而提出合理的受償意愿，以避免錯誤信息使中心農(nóng)戶提出過高的補償金額。在此基礎(chǔ)上通過關(guān)系網(wǎng)絡(luò)向其他農(nóng)戶傳遞信息，引導(dǎo)村內(nèi)形成統(tǒng)一的受償意愿，避免由于信息不對稱而產(chǎn)生不必要的糾紛。第四，研究發(fā)現(xiàn)距離養(yǎng)殖場近、收入高、老年人比例高的家庭更可能拒絕接收金錢補償，企業(yè)應(yīng)考慮其他的補償方式如提供凈化器具、就業(yè)崗位以及基礎(chǔ)建設(shè)投資等，進一步減少居民對于養(yǎng)殖企業(yè)駐村的抗議。同時企業(yè)在進行選址時應(yīng)考慮農(nóng)戶與村莊特征，可考慮在具備村內(nèi)農(nóng)戶收入低、男性比例與老年人口比例小等特征的地區(qū)選址。

本研究發(fā)現(xiàn)家中老年人口比例較高與收入較高的農(nóng)戶更接近村內(nèi)網(wǎng)絡(luò)中心，這類群體對其他農(nóng)戶受償意愿決策的影響十分突出。研究結(jié)果的意義不僅限于認識到社會網(wǎng)絡(luò)對外企入村的價值，而且還為農(nóng)業(yè)新技術(shù)推廣、耕地流轉(zhuǎn)、貧困人口增收、小額信貸擴散、農(nóng)民自主創(chuàng)業(yè)、農(nóng)民收入多元化等促進鄉(xiāng)村發(fā)展的若干措施提供新亮點。受限于較低的知識水平與閉塞的信息渠道，農(nóng)民對于促進鄉(xiāng)村發(fā)展的新政策、新方案接受較慢。而以血緣和地緣等為紐帶的社會網(wǎng)絡(luò)在人們的行為決策中發(fā)揮著重要作用，個體在社會網(wǎng)絡(luò)中獲得信息和資源的成本更低，同時對信息和資源也更為信任。進一步地，發(fā)揮社會網(wǎng)絡(luò)中心群體的影響力可較好解決其他農(nóng)戶理解偏差、信息不對稱等問題，鼓勵社會網(wǎng)絡(luò)中心人群成為示范戶，促進農(nóng)戶對諸如農(nóng)技推廣等政策的支持。

隨著城市化進程加快，大量農(nóng)村勞動力涌入城市務(wù)工，導(dǎo)致農(nóng)村普遍出現(xiàn)老齡化、空心化的現(xiàn)象，農(nóng)村社會網(wǎng)絡(luò)發(fā)生了巨大變遷，在此背景下研究農(nóng)村社會網(wǎng)絡(luò)變化以及其對農(nóng)戶行為決策的影響程度變化也具有重大意義。同樣值得關(guān)注的是，外出的年輕勞動力在務(wù)工過程中獲得了豐富的收入也增長了見識，未來這類群體是否會替代傳統(tǒng)鄉(xiāng)賢成為農(nóng)村社會網(wǎng)絡(luò)的中心人物？研究可以進一步探討外出務(wù)工能夠促使農(nóng)戶靠近社會網(wǎng)絡(luò)中心，以及引導(dǎo)外出務(wù)工勞動者返鄉(xiāng)就業(yè)創(chuàng)業(yè)能否帶動村民共同發(fā)展等方面。

參考文獻：

［1］Wang X L，Wu X，Yan P，et al. Integrated analysis on economic and environmental consequences of livestock husbandry on different scale in China［J］. Journal of Cleaner Production，2016，119：1-12.

［2］梁耀文，王明利，馬曉萍，等. 中國畜牧業(yè)生態(tài)效率時空特征及溢出效應(yīng)研究［J］. 中國農(nóng)業(yè)資源與區(qū)劃，2023，44（8）：189-201.

［3］Radon K，Peters A，Praml G，et al. Livestock odours and quality of life of neighbouring residents［J］. Annals of Agricultural and Environmental Medicine，2004，11（1）：59-62.

［4］van der Merwe M.Health is a neglected priority in environmental impact assessments［C］//Proceedings of the 8th World Congress on Environmental Health，South Africa.2004.

［5］吳 強，胡智勝，張園園. 畜牧業(yè)清潔生產(chǎn)的生態(tài)服務(wù)價值評估及補償模式研究：以山東省規(guī)模養(yǎng)豬場為例［J］. 中國環(huán)境管理，2022，14（1）：101-108.

［6］Jenkins-Smith H，Kunreuther H. Mitigation and benefits measures as policy tools for siting potentially hazardous facilities：determinants of effectiveness and appropriateness［J］. Risk Analysis，2001，21（2）：371-382.

［7］Franco D，F(xiàn)ranco D，Mannino I，et al. The role of agroforestry networks in landscape socioeconomic processes：the potential and limits of the contingent valuation method［J］. Landscape and Urban Planning，2001，55（4）：239-256.

［8］史雨星，姚柳楊，趙敏娟. 社會資本對牧戶參與草場社區(qū)治理意愿的影響：基于Triple-Hurdle模型的分析［J］. 中國農(nóng)村觀察，2018（3）：35-50.

［9］王建華，陶君穎，陳 璐. 養(yǎng)殖戶畜禽廢棄物資源化處理受償意愿及影響因素研究［J］. 中國人口·資源與環(huán)境，2019，29（9）：144-155.

［10］朱紅根，黃賢金. 環(huán)境教育對農(nóng)戶濕地生態(tài)補償接受意愿的影響效應(yīng)分析：來自鄱陽湖區(qū)的證據(jù)［J］. 財貿(mào)研究，2018，29（10）：40-48.

［11］Sun J，Zhou L，Lei L. Can money always talk？Implication for environmental compensation by international agribusiness［J］. Journal of Cleaner Production，2019，215：1014-1024.

［12］Granovetter M. Economic action and social structure：the problem of embeddedness［J］. American Journal of Sociology，1985，91（3）：481-510.

［13］Hunter R F，Montes F，Murray J M，et al. MECHANISMS study：using game theory to assess the effects of social norms and social networks on adolescent smoking in schools-study protocol［J］. Frontiers in Public Health，2020，8：377.

［14］Hogset H. Social networks and technology adoption［J］. General Information，2005，116：869-902.

［15］Dehejia R，DeLeire T，Luttmer E F P. Insuring consumption and happiness through religious organizations［J］. Journal of Public Economics，2007，91（1/2）：259-279.

［16］Mekonnen D A，Gerber N，Matz J A. Gendered social networks，agricultural innovations，and farm productivity in Ethiopia［J］. World Development，2018，105：321-335.

［17］樊 凡，陳 毅. 村治研究中的本土化概念生產(chǎn)：問題與反思［J］. 公共管理與政策評論，2023，12（4）：129-141.

［18］耿鵬鵬，羅必良. 產(chǎn)權(quán)制度的社會關(guān)系效應(yīng)：來自農(nóng)民村社交往格局的微觀考察［J］. 財經(jīng)問題研究，2023（6）：16-30.

［19］Ellison G，F(xiàn)udenberg D. Word-of-mouth communication and social learning［J］. The Quarterly Journal of Economics，1995，110（1）：93-125.

［20］Randall A，Ives B，Eastman C. Bidding games for valuation of aesthetic environmental improvements［J］. Journal of Environmental Economics and Management，1974，1（2）：132-149.

［21］Jones N，Sophoulis C M，Malesios C. Economic valuation of coastal water quality and protest responses：a case study in Mitilini，Greece［J］. The Journal of Socio-Economics，2008，37（6）：2478-2491.

［22］Martín-Fernández J，del Cura-González M I，Gómez-Gascón T，et al. Differences between willingness to pay and willingness to accept for visits by a family physician：a contingent valuation study［J］. BMC Public Health，2010，10：236.

［23］沈凱俊，周 祥，王雪輝，等. 老年人的家庭稟賦對其居住安排的影響及其機制分析［J］. 人口與經(jīng)濟，2023（2）：94-110.

［24］許恒周，牛坤在，譚榮輝. 農(nóng)地確權(quán)、金融可得性與農(nóng)戶家庭貧困脆弱性［J］. 經(jīng)濟與管理研究，2022，43（4）：111-125.

［25］Bandiera O，Rasul I.Social networks and technology adoption in northern Mozambique［J］. The Economic Journal，2006，116（514）：869-902.

［26］Magnan N，Spielman D J，Lybbert T J，et al. Leveling with friends：social networks and Indian farmers’ demand for a technology with heterogeneous benefits［J］. Journal of Development Economics，2015，116：223-251.

［27］尹志超，蔣佳伶，宋曉巍. 社會網(wǎng)絡(luò)對家庭借貸行為的影響：基于中國家庭金融調(diào)查數(shù)據(jù)的實證研究［J］. 東北師大學(xué)報（哲學(xué)社會科學(xué)版），2023（5）：128-137.

［28］Freeman L C. Centrality in social networks：conceptual clarification［J］. Social Network，1978，1（3）：215-239.

［29］Borgatti S P，Mehra A，Brass D J，et al. Network analysis in the social sciences［J］. Science，2009，323（5916）：892-895.

［30］Henning C，Lieberg M. Strong ties or weak ties？Neighbourhood networks in a new perspective［J］. Scandinavian Housing and Planning Research，1996，13（1）：3-26.