基于双边界二分式CVM的天津七里海湿地农户生态补偿意愿研究

引用本文

么相姝, 金如委, 侯光辉. 基于双边界二分式CVM的天津七里海湿地农户生态补偿意愿研究[J]. 生态与农村环境学报, 2017, 33(5): 396-402.

YAO Xiang-shu, JIN Ru-wei, HOU Guang-hui. Willingness of the Local Farmers to Accept Ecological Compensation in Qilihai Wetland[J]. Journal of Ecology and Rural Environment, 2017, 33(5): 396-402.

基于双边界二分式CVM的天津七里海湿地农户生态补偿意愿研究

么相姝 ¹, 金如委 ², 侯光辉 ¹

1. 天津城建大学地质与测绘学院, 天津 300384;
2. 天津师范大学教师教育学院, 天津 300387

收稿日期：2016-08-02

基金项目：国家社会科学基金（15BSH026）；教育部人文社会科学研究青年基金（14YJC630047）

作者简介：么相姝(1982-), 女, 天津市人, 讲师, 硕士, 主要研究方向为环境与资源价值评价以及行为地理。E-mail:yaoxiangshu126@126.com.

通信作者：金如委, E-mail:jinruwei@126.com.

摘要：湿地生态系统损失的经济学评估及生态补偿意愿研究一直备受国内外学者的关注。运用双边界二分式条件价值评估法（contingent valuation method，CVM）引导技术，计算七里海湿地周边农户对生态补偿措施的受偿意愿，定量估算七里海湿地的生态损失，采用logistic模型识别受偿意愿的主要影响因素。结果表明：湿地周边农户的年平均受偿意愿为23 896.65元·hm^-2，造成的年总生态损失为12 922.11万元；家庭收入、是否有非农收入或养老保险以及对湿地现状的认知水平是影响受偿意愿的主要因素，地方依恋是影响农户抗拒失地的主要原因。

关键词：湿地双边界二分式CVM 生态补偿受偿意愿

Willingness of the Local Farmers to Accept Ecological Compensation in Qilihai Wetland

YAO Xiang-shu ¹, JIN Ru-wei ², HOU Guang-hui ¹

1. School of Geology and Geomatics, Tianjin Chengjian University, Tianjin 300384, China;
2. School of Teacher Education, Tianjin Normal University, Tianjin 300387, China

Abstract: The topics of economic assessment of damages to wetland ecological systems and willingness of the farmers to accept ecological compensation have long been hot spots for researchers at home and abroad. In this study the double-bounded contingent valuation method was used to evaluate willingness of the farmers to accept ecological compensation and quantitatively estimate ecological losses of the Qilihai wetlands incurred by "reclamation of farmland, artificial division and over-exploitation", and the logistic model was to identify major factors affecting willingness of the local farmers to accept compensation. Results show that the annual mean compensation the local farmers are willing to accept is 23 896.65 yuan·hm^-2·a^-1, and the annual total ecological loss 129.221 1 million yuan·a^-1; Household income, non-farming income, pension and knowledge about status of the wetlands are the main factors affecting willingness of the farmers, land attachment is the major cause of the local farmers resisting loss of land.

Key words: wetland double-bounded contingent valuation method ecological compensation willingness to accept

当前, 我国湿地资源面积萎缩严重, 生态功能退化, 生物多样性水平不断下降。天津的七里海湿地面临同样的问题, 自20世纪60年代以来, 由于生产生活需要, 人为将七里海湿地分割开垦为农田, 造成其面积不断缩小, 生境严重破碎。王祖伟等^[1]积极探索恢复七里海湿地生态环境的技术方法, 其中, 退田还苇、退田还水是恢复湿地面积与生态系统的主要技术之一。但是, 湿地修复必然涉及微观经济主体——农民的权益, 如何在充分尊重农民主观诉求的基础上, 还原七里海湿地面积及整个生态系统的完整性值得探讨。笔者采用双边界二分式条件价值评估法(contingent valuation method, CVM)引导技术, 调查天津七里海湿地周边农户的生态补偿意愿, 探究农户对生态补偿措施的最小受偿意愿(willingness to accept, WTA, I_WTA), 定量估算七里海湿地因开垦为农田所造成的生态损失, 识别影响农户WTA的主要因素。笔者研究可为该地区生态补偿量化标准的确定提供一定参考, 为有针对性地提高农户生态补偿积极性、规范生态补偿政策的制定及促进补偿措施的推行提供依据。

1 理论基础与文献回顾

湿地是自然界最富生物多样性的生态系统, 具有巨大的环境功能和效益。生态补偿是以经济手段为主要方式, 调节利益相关者及其关系的制度安排, 可以为生态环境保护提供强有力的政策保障和资金支持。对于生态补偿意愿, 国内外学者均做了有益探索。KELLERT^[2]认为生态补偿是对遭受破坏的生态系统进行修复或进行异地重建以弥补生态损失的做法。COOPER等^[3]、HAMDAR^[4]、PLANTINGA等^[5]分别采用数学模型分析了美国农民退耕意愿和相应补助要求之间的关系。KULA^[6]利用生态学与经济学的交叉方法, 通过设计生态经济模拟程序对生物多样性保护的生态补偿机制进行研究。MORAN等^[7]对苏格兰地区居民生态补偿的支付意愿进行问卷调查, 采取层次分析法(AHP)和实验选择(CE)法进行统计分析。JOHST等^[8]建立了生态经济模型程序, 以实现分功能、分物种的生态补偿预算的时空安排。BINABE等^[9]通过多项式logistic回归模型, 调查分析哥斯达黎加居民和游客对增加环境服务水平的生态影响补偿。ALIX-GARCIA等^[10]比较分析了平均式付费和风险式付费2种补偿方案的效率。WUNDER^[11]强调了生态补偿效率的动态基准线评估法则。我国学者对自然环境生态补偿的研究始于20世纪80年代, 主要集中于补偿理论、补偿机制等宏观问题研究层面, 在补偿量化方法方面的研究较少。周晓峰等^[12]以边际农业生产收入和环境保护成本的平衡点为准核算了退耕还林补偿金。熊鹰等^[13]则对湿地生态补偿进行研究, 通过对农户的调查, 根据农户实际情况, 以生态功能服务价值为上限, 以农户损失的机会成本为下限来确定具体标准。杨光梅等^[14]采用意愿调查法对锡林郭勒草原地区牧民对禁牧政策的WTA进行初步估算。冯晓森等^[15]从成本和效益角度对生态补偿额度进行计算, 并建立相应指标体系。顾岗等^[16]采用影子工程法, 以水源地生态功能区建设所带来的外部正面效益的最低估计值来确定补偿标准。刘玉龙等^[17]则对流域生态补偿进行研究, 并构建补偿标准计算模型。鲍锋等^[18]主要针对森林补偿标准进行研究, 提出以森林资源的生态区位商和主导生态价值来计算森林生态补偿标准。钟瑜等^[19]则运用机会成本法确定退田还湖农民的收益损失, 并以此作为补偿下限, 同时以直接市场价格法评估生物多样性的存在价值, 以此作为补偿的基础。

综上, 对于生态补偿方面的研究成果大多集中于森林、草原、耕地及流域方面, 对于地球3大生态系统之一的湿地, 此方面研究甚少, 从实证角度研究湿地生态补偿的成果则更少。在研究方法上, 生态补偿量化研究多采用生态足迹法。此方法主要侧重生态承载力的计算, 容易忽视经济、社会和环境等方面因素的考虑, 且计算过程中缺乏统一标准。也有学者采用CVM估算资源或环境物品的价值, 但是, 大多数研究者采用CVM中的开放式或支付卡方法引导人们的支付意愿或WTA, 这些方法被证实很难引导出受访者真实的意愿。笔者基于实地调研资料, 调查区域农户对湿地生态价值的认知水平, 运用双边界二分式CVM定量分析研究区农户最小WTA, 并采用logistic模型深入探讨影响农户生态补偿意愿的主要因素。

2 研究区概况

七里海湿地位于天津宁河区境内, 距天津市区30 km, 距北京110 km。该区域分布在俵口、七里海、淮淀、潘庄和造甲城5个乡镇的24个村, 总面积为190 km²。核心区和缓冲区面积为95 km², 其中, 核心区为56.5 km², 潮白新河从北至南穿流而过, 将七里海分为东海和西海。东海为水库和苇地, 面积为16.26 km²; 西海为苇海, 面积为32.27 km²; 潮白新河及河滩地面积为9 km²。七里海湿地属于典型的泻湖湿地生态系统, 是自全新世晚期以来的海退过程在天津平原残留下来的众多潟湖之一, 后演化为淡水沼泽。潮白河是主要补给水源, 在枯水期, 低洼潮湿的沼泽以地下水补给为主。

七里海湿地本为一体, 村与村之间一般以土堆或河渠为界。在20世纪60年代后期, 七里海面积不断缩小, 支离破碎。20世纪70年代中期, 为了粮食生产需要, 还进一步蚕食开垦了周边30多km²沼泽, 使其变成农田。随着经济的发展, 大量工农业废水排入湿地, 进一步威胁湿地生物的生存和发展。因此, 七里海湿地现存的主要问题包括:(1) 湿地面积不断缩小, 生态环境日趋恶化; (2) 植物群落严重衰退, 野生动物资源及种类大幅减少, 生物多样性降低; (3) 水资源日趋枯竭, 地下水过度开发, 以致地面沉降; (4) 湿地环境污染加剧。对于七里海湿地面积的恢复, 可以采用退田还海、退田还水技术, 同时, 有选择地取消七里海的分割围埝, 保留部分围埝用于后期管理和保护性开发。

3 研究方法 3.1 数据来源

于2016年3—4月, 对七里海湿地核心保护区周边的24个村农户进行湿地生态补偿意愿调查。为了考察多种因素对农户认知、态度和动机的影响, 调研小组采用面对面访谈形式进行问卷填写, 以保证问卷质量。此次调查问卷内容分为3个部分:(1) 农户对七里海湿地生态价值认知的问题; (2) 提出增加七里海湿地面积的具体方案(退田还苇、退田还水等), 针对此方案每位受访者会被问及2~3个WTA组合问题; (3) 受访者社会经济特征调查。

开展正式调查之前, 课题组首先到宁河区七里海镇进行相应的预调查, 以确定合理的投标值。采用分层随机抽样和简单抽样相结合的方法, 样本区域覆盖了湿地周边俵口、七里海、淮淀、潘庄和造甲城5个乡镇的24个村。调查方式采用面对面访谈调查, 发放问卷450份, 全部回收, 删除语义模糊失真、前后矛盾等无效问卷, 得到有效问卷422份, 有效率为93.8%。

3.2 分析方法

采用双边界二分式CVM, 二分式选择问题格式所模拟的市场交易场景与真实市场中的消费决策过程十分相似。受访者针对某一假想商品的一个给定价格决定是否购买, 调查问卷可以设计成1种“是”和“否”的问题格式^[20-21]。受访者只需在“是”与“否”之间做出选择, 可以有效地避免受访者由于不熟悉公共物品而产生的偏差。HOEHN等^[22]认为二分式选择问卷能提供人们讲真话的激励因素, 受访者对所提供的资源和服务的估价如果低于报价数量, 受访者就不会回答“是”。笔者采用双边界二分式模型调查受访农户的最小WTA。对于初始标的值, 根据受访者的回答, 将再选择1个较高标的值或较低标的值进行二次提问, 对应“支持-支持”“支持-反对”“反对-支持”“反对-反对”4种回答的概率分布, 建立极大似然估计的对数似然函数模型, 通过双边界二分式WTA的数学期望公式得到最终结果。

首先, 根据Probit模型或Logit模型推导, 设定一个潜函数:

$ y=a+bx+cw+\varepsilon 。$

(1)

式(1) 中, y为虚拟变量, 表示回答结果, y=1(是)和y=0(否); x为社会经济变量; w为投标值; ε为扰动项; a、b、c为参数。

根据HANEMANN^[23]推导，当I_WTA≥0时, 从对数模型可以计算得到I_WTA的数学期望值(I_{WTA, m}), 可表示为:

$ \begin{align} &{{I}_{\text{WTA, m}}}=\int_{0}^{{{x}_{\text{max}}}}{\frac{{{e}^{a+bx+cw}}}{1+{{e}^{a+bx+cw}}}\text{d}~x}\\ = &\frac{1}{b}\text{ln}\frac{1+{{e}^{a+bx+c{{w}_{\text{max}}}}}}{1+{{e}^{a+bx}}}。\\ \end{align} $

(2)

采用最大似然估计法建立投标值与4种反应概率的函数关系，可以计算出参数a、b、c, 函数式为

$ \text{ln}~L=\sum\limits_{i=1}^{n}{(y{{y}_{i}}{{p}_{\text{yy}}}+y{{n}_{i}}{{p}_{\text{yn}}}+n{{y}_{i}}{{p}_{\text{ny}}}+n{{n}_{i}}{{p}_{\text{nn}}})。} $

(3)

式(3) 中, P_yy、P_yn、P_ny和P_nn为4种回答对应的分布概率；ln L为投标值的对数似然函数；yy_i、yn_i、ny_i和nn_i可表示第i个受访者的回答情况，其取值因受访者回答不同而异，若受访者回答为“是-是”，则yy_i=1，yn_i=ny_i=nn_i=0，当是其他回答时，取值情况依此类推。

4 研究结果 4.1 农户生态价值认知分析

受访农户的样本基本特征描述见表 1。

表 1 样本基本特征描述 Table 1 Basic statistical characteristics of the samples

变量	分类	样本数	比例/%
性别	男	195	46.21
	女	227	53.79
年龄/岁	< 20	39	9.24
	20~ < 30	58	13.75
	30~ < 40	61	14.45
	40~ < 50	108	25.59
	50~ < 60	96	22.75
	≥60	60	14.22
受教育程度	初中、小学及以下	336	79.62
	高中及专科	65	15.40
	本科及以上	21	4.98
家庭农地面积/hm²	< 0.2	211	50.00
	0.2~0.8	155	36.73
	>0.8	56	13.27
家庭人口数/人	< 2	81	19.19
	2~4	218	51.66
	>4	123	29.15
家庭年收入/元	≤5 000	35	8.29
	>5 000~20 000	92	21.80
	>20 000~40 000	126	29.86
	>40 000~80 000	110	26.07
	>80 000	59	13.98
是否有养老保险	是	202	47.87
	否	220	52.13
是否有非农收入	是	238	56.40
	否	184	43.60

表 1 样本基本特征描述 Table 1 Basic statistical characteristics of the samples

根据DAILY^[24]提出的生态系统服务功能分类法, 结合七里海湿地的地理位置及七里海湿地现状, 将七里海湿地生态系统服务功能分为生产功能、生态功能和信息功能3大类。每类功能开发相应观测量表, 以评估受访者对七里海湿地生态价值的认知情况, 同时调查农户对湿地现状的认知水平和对问卷的理解程度。调查结果(表 2) 显示, 农户对湿地的生态价值认知总体呈积极水平, 其中, 57.11%的农户认为湿地具有生产功能, 只有11.14%的农户对湿地的生物生产功能持消极态度。就生态功能而言, 大多数农户对湿地水质净化及涵养水源功能表示认同, 分别占46.21%和51.18%, 说明七里海水体对周边农户的生产发展有明显促进作用; 同时有高达68.01%的农户认为湿地具有休闲娱乐功能, 此与近几年开发的七里海国家湿地公园带动了七里海周边旅游业有关。在调查现状认知过程中发现, 66.11%的受访者均表示七里海生态系统退化严重, 进一步调查发现水资源减少、栖息鸟类减少和水体污染是影响农户认知的主要因素。通过对生态功能与现状的认知, 92.65%的受访者愿意接受一定的经济补偿以响应增加湿地面积的具体方案, 7.35%的受访者表示抗拒(表 2)。

表 2 湿地生态价值认知情况调查结果 Table 2 Cognition of wetland ecological value

笔者分析了农户不愿意接受补偿的具体原因。少部分农户表示土地是他们世代生存的根本, 将土地使用权出让会让他们“无事可做”, 方案的经济补偿功能远小于其心理保障作用; 因此, 再多的经济补偿也不愿接受, 体现出对土地的地方依恋情节, 属于真实抗拒, 该部分样本量占总样本量的5.22%。还有部分农户表示, 附近部分村已有将土地出让给第3方经营并获得较丰厚经济补偿, 且第3方承诺提供就业机会, 他们等待土地出让给同类型机构进行经营, 由此可推断, 如果经济补偿充足且能提供长久稳定的就业机会, 这部分农户愿意出让土地; 因此, 不属于真实抗拒, 该部分样本量占总样本量的2.13%。

4.2 农户WTA与原因分析

根据双边界二分式CVM的逻辑原理, 在初始投标值的基础上依次进行单位投标值递增(减), 采用二分式引导技术对农户WTA问卷进行统计整理, 按年均补偿意愿和征地补偿意愿分别进行统计, 得到投标值分布概率(表 3~4)。

表 3 年均补偿投标值样本及回答形式分布 Table 3 Samples and distribution of response forms of bids for annual compensation

表 4 征地补偿投标值样本及回答形式分布 Table 4 Samples and distribution of response forms of bid for compensation for land acquisition

项目	初始标的/ (万元·hm^-2)	较高标的/ (万元·hm^-2)	较低标的/ (万元·hm^-2)	支持-支持比例/%	支持-反对比例/%	反对-支持比例/%	反对-反对比例/%
1	7.5	12.0	4.5	0.00	0.00	0.00	100.00
2	12.0	16.5	7.5	0.00	3.66	5.20	91.14
3	16.5	21.0	12.0	2.95	5.04	8.85	83.16
4	21.0	25.5	16.5	16.83	13.54	21.90	47.73
5	25.5	30.0	21.0	25.37	13.54	21.90	39.19
6	30.0	36.0	25.5	21.55	10.73	32.92	34.80
7	36.0	42.0	30.0	29.82	18.73	31.43	20.02
8	42.0	48.0	36.0	27.42	16.46	24.77	31.35
9	48.0	54.0	42.0	30.60	11.70	21.03	36.67
10	54.0	60.0	48.0	28.31	33.79	19.15	18.75
11	60.0	67.5	54.0	31.77	31.73	26.12	10.38
12	67.5	75.0	60.0	40.29	21.16	29.65	8.90

表 4 征地补偿投标值样本及回答形式分布 Table 4 Samples and distribution of response forms of bid for compensation for land acquisition

由此可以看出, 农户对初始标的第1回答为“否”的概率明显大于为“是”的概率, 这说明农户对经济补偿的第一反应是比较保守的, 或者希望得到更多的补偿。调查中还发现, 农地耕作年收入约为22 500元·hm^-2, 也有部分村镇已经将土地使用权出让给第3方经营, 经济补偿约为450 000元·hm^-2; 因此, 部分农户会与其他补偿方式进行比较, 补偿金额的心理预期也会根据土地收益进行计算。

4.3 农户最小WTA的计算与验证

根据实地调研情况, 并参考前人研究成果, 采用logistic模型并引入以下11个社会经济属性变量:性别、年龄、受教育程度、农地面积、家庭年收入、家庭人口数、健康状况、是否有非农收入、是否有养老保险、对湿地生态功能的认知水平、对七里海现状的认知。

采用SPSS 17.0软件, 对调查结果进行logistic多元回归分析和双边界二分式分析, 结果见表 5。

表 5 双边界二分式模型参数估计结果 Table 5 Estimated parameters of the double bound dichotomous model

变量名称	解释说明	年均补偿方式		征地补偿方式
变量名称	解释说明	回归系数	t检验	回归系数	t检验
	常数项	1.221 2	-2.864 5	0.657 9	0.671 5
w	投标值	-0.033 3	0.728 0	0.087 8	2.817 7
X₁	性别(1=男, 0=女)	1.103 6	-0.330 2^*	0.716 4	2.917 7^*
X₂	年龄(1= < 20岁, 2=20~ < 30岁, 3=30~ < 40岁, 4=40~ < 50岁, 5=50~ < 60岁, 6=≥60岁)	-5.059 2	2.493 8	0.270 8	2.535 8
X₃	受教育程度(1=初中、小学及以下, 2=高中及专科, 3=本科及以上)	0.161 1	0.492 0^*	0.187 6	1.985 6
X₄	家庭年收入(1=≤5 000元, 2=>5 000~20 000元, 3=>20 000~40 000元, 4=>40 000~80 000元, 5=>80 000元)	-0.580 5	1.162 1^**	-0.053 1	2.347 3^**
X₅	家庭农地面积(1= < 0.2 hm², 2=0.2~0.8 hm², 3=>0.8 hm²)	1.219 3	1.664 0^*	0.364 4	0.326 1
X₆	家庭人口数(1= < 2人, 2=2~4人, 3=>4人)	0.020 1	-2.563 8	1.152 1	1.939 6^*
X₇	是否有非农收入(1=是, 0=否)	-0.145 7	2.903 9^**	-0.045 7	1.455 3^**
X₈	是否有养老保险(1=是, 0=否)	-0.219 4	1.082 0^**	-0.199 4	3.957 5^**
X₉	身体健康状况(1=好, 0=不好)	0.298 8	0.296 6	1.337 6	1.613 9
X₁₀	生态认知水平(1=消极, 2=一般, 3=积极)	-0.044 0	-2.305 7^*	0.088 9	0.981 1
X₁₁	对七里海现状的认知(1=消极, 2=一般, 3=积极)	1.602 0	1.132 2^**	0.624 5	0.273 2^**
和*分别表示处于α=0.05和α=0.01显著水平。

表 5 双边界二分式模型参数估计结果 Table 5 Estimated parameters of the double bound dichotomous model

参考PINDYCK等^[25]关于计量经济模型的检验方法, 对模型进行绝对似然比(LR)和Wald检验, LR值分别为50.2和66.7, Wald值分别为104.4和112.3, 表明模型间变量的选择是有效的。从模型整体回归效果来看, 模型通过了相关检验, 表明双边界二分式模型在七里海湿地周边农户补偿意愿分析中是有效的。

从显著性检验结果和回归系数来看, 无论是年均补偿方式还是征地补偿方式, 家庭年收入、是否有非农收入、是否有养老保险及对七里海现状的认知水平均显著影响农户的WTA水平。家庭年收入、是否有非农收入和是否有养老保险均与WTA呈显著负相关, 即家庭年收入越高, 有非农收入或有养老保险的农户愿意接受的最小经济补偿越小; 对七里海现状的认知与WTA呈显著正相关, 即认知水平越消极, 其最小WTA越小。将表 5中数据分别代入式(2)~(3), 可计算出受访农户对于出让土地以恢复七里海湿地面积的平均最小WTA为23 198.55元·hm^-2·a^-1, 按征地补偿计算，WTA平均值则为499 171.35元·hm^-2·a^-1。

5 结论与讨论

以天津七里海湿地周边农户为研究案例, 采用双边界二分式CVM模型分别计算湿地周边农户年均补偿意愿及征地补偿意愿, 采用logistic模型分析影响补偿意愿的主要因素。

(1) 以恢复七里海湿地面积为调查前提, 湿地周边农户平均最小WTA为23 198.55元·hm^-2·a^-1, 真实抗拒受偿农户按最高标的52 500元·hm^-2·a^-1计算, 则受访农户平均WTA为23 896.65元·hm^-2·a^-1。七里海核心区面积从建国后的108 km²缩减至目前的56.5 km², 若按折现率5%计算, 则可计算出七里海湿地因“开垦农田、人为分割”造成的生态损失为12 922.11万元·a^-1。若按征地价格进行统计，WTA平均值则为499 171.35元·hm^-2·a^-1, 真实抗拒受偿农户按最高标的750 000元·hm^-2·a^-1计算, 则平均最小WTA为509 014.00元·hm^-2·a^-1, 此数值高于2014年10月1日起施行的《宁河县征地区片综合地价表》中该片区420 000元·hm^-2·a^-1的指导价格。究其原因, 可能是由于调查时间滞后于地价表的发布时间, 这一时间段地价上涨, 且部分村镇已经出让土地使用权, 受访农户的心理价格会与之比较从而导致心理预期也会随之增长。对七里海湿地周边农户生态补偿意愿的调查分析, 可以为该地区生态补偿量化标准的确定提供一定参考, 但是, 生态补偿的具体实施尚有待进一步考证。这一问题的解决需要综合、全面的机制, 可尝试建立以政府为主导、以市场补偿和社会补偿为辅助等多元化补偿形式, 如从旅游交易收入中提取补偿费用等。同时, 提高地方政府、企业和当地农户的自我扶植能力, 管理部门应充分考虑农民的生存和发展权利, 通过技术培训提高农村剩余劳动力的就业能力, 为农民提供新的收入来源。

(2) 七里海湿地周边农户对湿地生态价值认知情况总体呈积极水平。大部分农户愿意接受一定补偿以实现“退田还苇、退田还水”的规划方案, 占样本量的92.65%;少部分农户表现出抗拒态度, 地方依恋是主要原因, 这部分农户以老年人且无非农收入者居多。因此, 在实际操作过程中, 应尊重农户的主观诉求, 增强弱势群体的利益表达, 让利益相关者直接协商对话, 在分歧中寻找共同点, 探讨更有效的补偿方式与社会保障机制, 使其更有效地参与到湿地生态环境保护工作中来。

(3) 在影响WTA的社会经济属性分析中, 受访农户的家庭年收入、是否有非农收入、是否有养老保险及对七里海湿地的认知水平均显著影响WTA, 有非农收入或有养老保险的农户, 其WTA低; 究其原因, 有非农收入或有养老保险的农户家庭每月有较稳定的收入来源, 心理保障作用强大, 对经济补偿的心理预期较小。而家庭收入越高, 说明受访农户有其他副业作为经济保障, 更愿意接受经济补偿, 这一结果与王昌海等^[26]的研究结果相吻合。对七里海现状的认知与WTA呈显著正相关, 即认知水平越消极, 其最小WTA越小; 可能是因为受访农户大多经历过七里海湿地因人为干预而导致的一系列生态问题。从“占海垦田”到潮白新河开挖, 从东海水库建设再到分割治理, 致使2002年春季水库完全干涸, 宁河区政府先后投入400余万元从上游购水引入七里海。经历过七里海湿地生态环境变迁的农户, 对目前现状的认知水平更强, 或者更希望“还原”湿地以往的生态面貌, 从而可接受的经济补偿额度越小。综上, 生态补偿的顺利推行在于收入水平的增加与人的素质的提高。基于此, 要不断加大生态环境宣传教育力度, 提高民众生态环保意识和公众参与水平。同时, 为失地农户提供长久稳定的就业机会和完善的社会保障制度, 提高农户的家庭收入, 从而减轻农户对土地的依赖, 进而推动生态补偿建设的顺利进行。

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