退耕还林政策的有效性与有效政策搭配的存在性

蔡志坚等

摘要 论文旨在提高重启的退耕还林项目生态、经济双目标实现的有效性，具体内容如下：①理论研究。利用丁伯根和丁伯根-博弈纳什均衡理论，分别从中央政府政策制定和县级政府政策执行视角，讨论现有退耕还林政策多目标实现的有效性和退耕还林政策实施过程中与其他相关政策有效搭配的存在性。②实证检验。论文首先利用贵州省既属（国家）退耕还林项目实施区又属第二次石漠化调查区的64个县（市、区）作为样本检验退耕还林政策的有效性，用“石漠化改善率”作为项目生态目标的检验结果表明项目的生态目标实现是有效的，而用“县域2005年参与退耕还林项目的农户在2011年的人均纯收入”作为项目的经济目标进行检验的有效性未通过检验。接着，论文利用贵州省晴隆县多政策配套实施退耕还草项目的结果来检验有效政策搭配的存在性，用“植被盖度”、“土壤冲刷量”和“径流量”三个指标来反映项目的生态效果并利用观测点数据进行分析，结果表明退耕还草项目具有较显著的生态效果。用晴隆县实施退耕还草项目乡镇的农户“家庭总收入”指标反映项目经济目标，并利用农户调查数据进行实证检验，结果表明项目的经济目标实现是有效的。③研究结论。从政策设计角度看，退耕还林项目无法通过自身有效地同时实现生态、经济目标；从县级政府政策实施的角度看，若县级政府在退耕还林项目实施中能整合性地配套相关政策，则项目存在“有效政策搭配”，即项目可同时有效实现生态、经济双目标。因此，在县级政府绩效考核中增加生态考核指标，进而在县级层面通过政策搭配谋求退耕还林多目标的有效实现，在生态文明建设背景下显得现实与可行。

关键词 退耕还林；政策有效性；有效政策搭配；丁伯根理论；丁伯根-纳什模型

中图分类号 X3 文献标识码 A

文章编号 1002-2104（2015）09-0060-10 doi：10.3969/j.issn.1002-2104.2015.09.009

2005年颁发的《国务院办公厅关于切实搞好“五个结合”进一步巩固退耕还林成果的通知》（国办[2005]25号）中明确提出退耕还林工程要“实现农民脱贫致富”和“增加农民收入”的目标，且退耕还林工程在具体实施中除退耕还生态林外，还存在着经济效益更佳的退耕还经济林和退耕还草两种模式，但由于退耕还林工程坚持“生态优先”原则且明确规定项目“以营造生态林为主，营造的生态林比例以县为核算单位不得低于80%，经济林比例不得超过20%”，因此，退耕还林工程对农民增收的贡献一直是争议的焦点[1-2]，而项目区发生的毁林开荒及复垦现象经常成为退耕还林政策经济目标未达的证据[3]。鉴于此，2015年重启的退耕还林新方案规定“要确保工程退得下、稳得住、能致富、不反弹”，同时还明确“对还生态林、经济林的比例不再作限制，使农民获得较好的收益，既改善生态、又改善民生”[4-5]。那么，通过这些举措，新方案能否有效实现其生态、经济双目标？

针对此问题，从政策制定角度看，李周认为：作为退耕还林项目制度设计者的中央政府关注生态改善目标，项目主要执行者的地方政府关注政绩考核目标，而退耕农户或企业则关注经济利益，三者之间的目标存在差异，现有政策下项目想达到既减少水土流失又增加农民收入目标很可能是不切实际的[1，6]。国外相关研究也显示，由于生态项目中的贫困缓解目标和环境改善目标仅仅是部分相关，因此，能有效实现贫困缓解目标的方案并不能有效地实现环境目标[7]，如当欧盟农业环境项目增加额外的（经济）目标时，其环境服务提高的主导目标便只是部分实现了[8]。但若从公共政策执行角度看，由于我国《宪法》和《立法法》规定县级政府可以发布决定和命令管理本行政区域事务，这意味着县级政府可以根据当地的资源情况，通过发布决定和命令来整合各类公共政策以充分发挥当地资源的比较优势进而促进当地的社会经济发展，且由于政绩考核需要，县级政府比中央政府有更强烈的动力协调各类公共政策执行过程中存在的本级各职能部门间的博弈与冲突。具体到退耕还林项目，由于“农民收入增长”是政府政绩考核指标之一，且项目又是以县级为单位进行验收考核，故县级政府有动力思考“如何在投入最小的情况下，既通过退耕还林项目的验收，又促进农民收入增长”的问题，现实中也存在围绕退耕还林项目配套实施各类公共财政政策如扶贫资金、支农资金等案例[9]。在兼具（行政）能力和动力前提下，县级政府通过配套组合实施相关的公共政策能否达成退耕还林项目生态、经济双目标的有效实现？

上述问题的本质在于：多重目标下单一政策是否有效？政策制定者可否通过多种政策的相互搭配来谋求多目标实现？即，是否存在能实现效率改进的“有效政策搭配”？若存在，则有效政策的“存在性”又需满足何种条件？对此问题，米德首次系统地论述并定性分析了单一政策对多重目标实现的无效性并提出政策搭配的必要性[10]。在此基础上，丁伯根引入系统工程方法并构建了单一决策者有效政策搭配的定量分析框架[11]。随后，Acocella和Bartolomeo将丁伯根模型与博弈方法有机融合并建立丁伯根-博弈纳什均衡模型以探讨多决策者有效政策搭配的存在性[12]。基于此，本文利用丁伯根及改进模型对所提问题进行探索，具体包括：从理论上提出现有退耕还林政策目标实现有效性及县级层面退耕还林项目实施中有效政策搭配存在性的假说，并利用贵州省县域退耕还林数据及贵州省晴隆县退耕还林（草）的实践进行实证检验。

1 理论框架与假说提出

1.1 退耕还林政策的有效性

旨在证明政策目标和政策工具数量间关系的丁伯根模型[11]认为：在一个经济体中，全部经济变量之间的交互关系可以表示为一般线性代数系统，而其中任一子系统都可表示为：

y=Cx+C-

其中，y∈RK是政府政策目标向量，x∈Rm是政府政策工具变量向量，且所有政策目标k和政策工具m都是线性独立。该子系统满足以下定理：

定理1（单决策者丁伯根有效政策搭配法则） 当且仅当政府相互独立的政策工具数量等于或大于独立政策目标数量时（m≥k），政府或能让经济系统y=Cx+C-中的经济目标达到任意均衡值（或目标值），或能最小化政策目标偏离均衡值（目标值）的政策成本。此时，该经济系统存在有效政策搭配。

退耕还林项目实施过程中若地方政府没有通过发布决定或命令方式来整合其他公共政策作为该项目实施的配套和补充，则可认为退耕还林项目本身就是整个经济系统中的一个子系统。在这个子系统中，政府同时追求生态、经济两个目标的实现。考虑不同地理空间结构的差异性，退耕还林项目对不同区域生态、经济目标的作用并不一致，故项目并没有统一、明确的指标用于测度生态、经济目标，而已有文献仅表明这两个目标不可能完全相关[7]，并不排除在一定地理空间下这两个目标的完全独立性，即满足k的定义且k=2。由于退耕还林项目没有分成生态恢复项目和生产替代项目两方面内容并设相应的政策工具，故认为其政策工具数m=1，即使2014年新方案通过的“不限制经济林比例”举措仍没有从根本上增加政策工具。因此，根据定理1可提出如下假说：

假说1 由于退耕还林项目中独立政策工具数小于政策目标数，即m

1.2 县级退耕还林项目实施中有效政策搭配的存在性

2006年Acocella和Bartolomeo将上述模型与博弈方法有机融合建立了多决策者丁伯根博弈纳什均衡模型[12]，该模型假定在任一政策系统中公共政策的数量为n，每一公共政策决策者i追求的仍是政策目标偏离均衡值（或目标值）的成本最小化，其公式可表示为：

定理2（多决策者丁伯根-博弈纳什均衡存在性） 当且仅当：①至少有一个决策者i，l（i）≠0且t（i）=m（i），或者，②政策决策者可控政策目标集合的交集不是空集时，多决策者丁伯根博弈模型不存在纳什均衡，即不存在有效政策搭配。

推理1 根据定理1和定理2可知，若能通过减少公共政策供给者数量，特别是，若能内在化多个独立决策的公共政策系统为只有一个决策者的新系统时，则意味着所有政策目标向量y、y～内在化为y∈Rk的子向量，所有政策工具向量xi、xj都内在化为x∈RM的子向量，当政策工具数量等于或大于独立政策目标数量时（M≥K），新决策者对此新政策系统具有控制力，并有能力让系统目标达到任意均衡值（目标值），或能最小化政策目标偏离均衡值（目标值）的政策成本，意即存在满足新政策系统的有效政策搭配。

在退耕还林政策县级实施层面，有许多公共政策与其共享生态目标、经济目标，前者如天然林资源保护工程、生态公益林保护工程、石漠化治理工程等，后者则更多，如扶贫资金、各类支农项目等，这些公共政策与退耕还林项目一起构成了一个政策系统。由于《宪法》和《立法法》赋予县级政府具有发布决定和命令管理本行政区域事务的权力，因此，县级政府在退耕还林项目实施时可以通过发布行政命令等方式配套实施其他相关的公共政策，在这个新的政策系统中，县政府实质性地充当惟一决策者的角色，而政绩考核的需要使得县级政府也有动力扮演这一角色，这一情景满足推理1的前提。根据推理1可提出如下假说：

假说2 县级政府在退耕还林项目实施过程中若通过发布命令或颁布条例等方式整合、配套实施相关公共政策，当配套实施的公共政策数量M不小于退耕还林项目政策目标K且K=2，即当M≥2时，则该县退耕还林项目的生态、经济双重目标可能得到有效实现，此时可能存在退耕还林项目的有效政策搭配。

2 模型构建与假说检验

本部分四个实证检验模型所需要的数据类型及来源各不相同，具体如下：①用于退耕还林政策生态目标有效性检验的样本为贵州省既属（国家）退耕还林项目实施区又属第二次石漠化调查区的64个县（市、区），其中有关石漠化及其治理的相关数据来源于贵州省第二次石漠化监测（2011-2012）资料，林木覆盖率数据来源于2012年贵州省森林资源二类清查；②用于退耕还林政策经济目标有效性检验的数据来源于上述64个县（市、区）于2012年向国家十部委（局）报送的退耕还林情况资料，城镇化数据来源于2012年贵州省统计年鉴；③用于退耕还林政策生态目标有效政策搭配存在性检验的观测数据来源于贵州省晴隆县，具体生态指标的观测点为光照镇的哈马村和凉水村、鸡场镇的东良村和坪上村以及沙子镇的保家村；④用于退耕还林政策经济目标有效政策搭配存在性检验的样本农户数据是利用分层抽样和随机抽样相结合的方法，在晴隆县已实施退耕还草项目的光照镇等5个乡镇中进行农户调查而得，具体做法是在每个乡镇各选4个村庄，每个村庄完成25份调查问卷，样本总发放数500份，有效样本452。更详细的数据说明请见下述各部分。

2.1 退耕还林政策的有效性检验

2.1.1 研究区退耕还林实施简介及丁伯根模型运用的前提满足性分析

贵州省属典型的喀斯特生态脆弱区，是我国退耕还林项目实施的重点区域，截止2012年全省累计完成国家工程建设任务1 985万亩，工程实施范围涉及全省88个县（市、区）中的87个，总投资超过240亿元。在贵州省县域层面，与退耕还林共享生态目标的公共政策包括天然林资源保护工程、生态公益林保护工程、石漠化治理工程等十多项，而涉及到农民收入提高的公共财政支出项目则更多，如各类扶贫开发项目、支农项目、新农村建设项目等。县级政府考核体系与退耕还林经济目标直接相关的指标包括“贫困乡镇发生率”和“农村居民人均可支配收入”两项（后者直接用“农民人均纯收入”替代），但却没有与退耕还林生态目标直接相关的考核指标，因而县级政府更关注退耕还林项目对农户增收的作用。贵州省县域第I期由中央财政资金启动（简称国家级）的退耕还林项目在实施中，有80%退耕地用于还生态林，经济林种植比例低且品种繁多，基本无法发展成为当地的农业支柱产业，没有还草项目（发展畜牧业），退耕还林项目整体对农民增收的贡献程度很低[9]，且由于贵州省实施退耕还林项目的各县县级财政普遍很紧张，实践中县级政府往往会把相关项目（政策）的资源整合到发展对农民增收作用显著的农、牧业支柱产业上，而忽略了对退耕还林项目实施的政策配套与整合，即从贵州省的县域层面看，国家级退耕还林项目可被视为整个经济系统中的一个独立子系统，满足单一决策者状态。

现有退耕还林项目检查验收的方式主要以林草成活率、保存率等直观指标为主，无法反映其生态环境改善的主导目标，由于贵州省是典型喀斯特生态脆弱区，退耕还林水土保持目标实现的结果充分体现在石漠化土地改善的指标上，且已有文献也显示退耕还林项目对石漠化改善的贡献很大[9]，故本文以“石漠化土地改善率”作为退耕还林政策的生态目标。退耕还林项目同时追求“农民收入提高”的经济目标，本文以各县（市）“县域退耕户人均纯收入”指标反映退耕还林项目的经济诉求，具体用各县2005年参与退耕还林项目的农户在2011年的人均纯收入为样本数据，原因是：贵州省退耕还林项目基本上以年限长达8年的生态林为主，选择参与项目多年（此处为6年）的农户为研究样本，能较准确地反映项目实施对农户收入的影响。利用Stata模型对生态指标与经济指标进行Pearson相关性检验，结果并不显著，满足丁伯根模型“政策目标独立”的假设。

2.1.2 生态目标有效性检验

石漠化土地改善是贵州省退耕还林政策的生态主导目标，其主要是通过改变土地利用方式和利用强度达到石漠化治理目的，故认为退耕还林项目面积占治理面积的比例越高越有利于石漠化改善。本文设置“退耕还林面积占石漠化治理面积比”指标作为反映。除退耕还林项目外，石漠化土地改善还与其他人工治理因素和自然资源条件有关 [13]。其他治理因素中，由于现有石漠化治理实践表明林草措施优于农业技术措施和工程措施[14]，而第二次石漠化监测结果也显示，石漠化土地的改善状况与治理面积有很大关联[15]，因此，本文分别用“林草措施治理面积占石漠化治理面积比例”、“石漠化治理面积占石漠化调查面积比例”两个指标反映其他治理因素。研究表明，石漠化土地改善的速度与岩性、土壤、降雨等自然条件有关，也与植被类型和植被覆盖率等资源条件有关[16-17]，由于喀斯特地形及石漠化土地的面积、石漠化程度等基本可以反映当地的岩性、土壤等特征，故本研究设置“喀斯特地形面积占国土面积比例”和“石漠化面积占调查面积比例”两个指标代表自然条件，用“旱地和草地面积占调查面积比例”和“林木覆盖率”两个指标反映植被类型和植被覆盖情况（各指标的缩写见表1）。

用于模型检验的样本为贵州省既属（国家）退耕还林项目实施区又属第二次石漠化调查区的64个县（或县级市），其中有关石漠化及其治理的相关数据来源于贵州省第二次石漠化监测（2011-2012）资料，林木覆盖率数据来源于2012年贵州省森林资源二类清查。

利用丁伯根理论构建相应模型并用STATA软件中的岭回归方法进行运算，结果如表1所示：变量CON通过显著性检验，且当退耕还林项目实施面积占总治理面积比例每增长1个百分点，则石漠化土地改善率就增加0.715个点，说明退耕还林项目对石漠化土地改善的贡献很大，退耕还林项目的生态目标实现是有效的。

2.1.3 经济目标有效性检验

退耕还林项目同时追求“农民收入提高”的经济目标，因此本文以各县（市）“县域退耕户人均纯收入”指标反映退耕还林项目的经济诉求。从收入来源的角度看，农民收入主要由家庭经营收入、工资性收入、转移性支付和财产性收入等四部分构成，具体到贵州省，农民收入主要来源前二项收入，而财产性收入在总收入中所占比例不到2%[18]。文献研究表明：农民家庭经营收入不仅与其资源禀赋（主要是土地和劳动力）有关，也与其家庭生产结构（尤其是畜牧养殖）有关[9]，城镇化水平影响农民非农就业机会，是影响农民工资性收入的主要原因之一，而退耕还林区农民的转移性收入则与其参与退耕还林的程度有关[2]。

根据上述分析，本文拟用各县2005年参与退耕还林项目的农户在2011年的人均纯收入为样本数据，用2005年县域退耕还林户的“人均退耕还林面积”和“人均退耕还林面积与其耕地面积的比例”反映当时农户参与退耕还林的程度；用“城镇化率”指标反映城镇化水平；用县域退耕户“种植收入占农业总收入比例”和“养殖收入占农业总收入比例”反映县域退耕户家庭生产结构；用县域退耕还林农户的“人均耕地面积”、“人均旱地和草地面积占耕地面积的比例”和县域退耕还林区“严重石漠化耕地面积占总耕地面积比例”反映农户的自然资源（土地）禀赋的数量与质量；用县域退耕户“户均劳动力转移人数”反映农户的劳动力资源禀赋（各指标缩写见表2）。

用于检验的样本为贵州省既属（国家）退耕还林项目实施区又属第二次石漠化调查区的64个县（或县级市），退耕还林农户相关数据来源于2012年各县（市）向国家十部委（局）报送的退耕还林情况资料，城镇化的数据来源于2012年贵州省统计年鉴。

利用丁伯根理论构建相应模型并用STATA软件进行运算，结果如表2所示：指标STR、ARE符号方向为正但都未通过统计显著性检验，说明退耕还林项目对农户收入有正向影响但影响并不显著，换言之，退耕还林项目经济目标实现的有效性未通过检验。

2.2 晴隆县退耕还草项目有效政策搭配的存在性检验

正如本文开篇所提，退耕还草是退耕还林项目实施的形式之一，此处用退耕还草项目来检验退耕还林有效政策搭配的存在性是可行且有效的。

2.2.1 研究区退耕还草项目概况及丁伯根-纳什模型应用的前提满足性分析

晴隆县位于贵州省西南部，属典型喀斯特地貌区，喀斯特面积占全县国土面积的53%，石漠化面积占国土面积的46%，潜在石漠化面积占国土面积的11%，人均耕地0.77亩，是国家级重点贫困县。面对贫困和石漠化的严峻挑战，晴隆县委、县政府在2002年以国家退耕还林工程实施为契机，参照国家退耕还林政策自行实施退耕还草项目以发展生态草地畜牧业，2012年起又开始实施20万亩省级退耕还草项目。

晴隆县主要采取以下三个措施来推进退耕还草项目：一是通过县委、县政府及县政府办发文等行政命令方式，多方整合与退耕还草项目生态、经济目标相关的其他各类政策和项目，如晴隆县人民政府关于治理坡地过度开垦工作的实施意见（晴府发〔2009〕10）中就明确“加强项目整合，把治理坡地过度开垦与草地生态畜牧业等项目整合，资金打捆使用，共同投入”；二是根据项目实施需要颁布相应的政策或条例，如为解决养羊户的初始资金投入问题，晴隆县人民政府办公室专门印发《晴隆县退耕种草养羊贷款发放及贴息方案》的通知（晴府办发〔2014〕32号），通知明确并保证了对养羊户的金融扶持；三是专门成立草地畜牧中心作为退耕还草项目的惟一实施者，具体做法是：草地畜牧中心通过各类项目整合获得的资金，围绕生态草地畜牧业的发展需要，为养羊户提供从土地流转、种草、养羊及草场基础设施建设等服务（图1），并通过与农户签订合作养羊合同、荒山承包合同、水源租用合同和联合开发土地种草养羊合同等多种合同形成长期契约关系。分析晴隆县退耕还草项目的具体实施方案，可发现县级政府整合的项目数量远多于退耕还草项目的目标数，且县级政府通过成立草地畜牧中心实质性地充当了退耕还草政策及其他相关公共政策惟一决策者的角色，满足假说2的前提。

2.2.2 生态目标有效性

晴隆县年平均降雨量在1 253-1 577 mm之间，极端年最大雨量2 047.8 mm（1965年），最小雨量931.1 mm（1989年），全年约一半雨量集中在5，6月份，经常发生暴雨洪涝灾害，对晴隆县而言，退耕还林草最主要的生态目标就在于通过防治水土流失以缓解石漠化程度。由于第二次石漠化调查的数据统计口径以县为单位，无法获得乡镇级的相关数据，而晴隆县的退耕还草项目是以乡镇为单位进行推进的，因此，无法用“石漠化土地改善率”指标测度退耕还草项目生态目标的有效性，而仅选择与水土流失有关的“植被盖度”、“土壤冲刷量”和“径流量”三个指标来反映。由于水土流失量与单位时间降雨量有关，本文选择雨量最大时的5月份进行指标观测。

相对于生态目标，县级退耕还草项目实施的更大动力源于农户脱贫的需要，因此在2002-2011年间，晴隆县退耕还草农户养羊的饲养模式以天然放养为主，一年中至少有10个月羊群是散养在草场及周边山上，草场实际载畜量往往大于理论载畜量，造成的生态影响不仅仅是草场过牧，而且对牧场周边山上的植被也具有很大的破坏性，凡羊群可达之处，不仅植被覆盖率低且植物种类少（幸存植物基本上是羊群不愿啃食的物种，特别是外来物种），与羊群不可达之处（如悬崖等）的植被特征相比具有显著差异。针对上述问题，2012年晴隆县委、县政府以20万亩省级退耕还草项目实施为契机大力倡导设施养羊，制定了土地集中流转、羊圈设施建设补贴与奖励、养羊资金低息或贴息贷款、优质 草种提供、对私自放养羊群到山上啃食植被行为进行惩处等条例，并在条件许可的地方（土层厚度至少20-30 cm，水源条件较好，海拔介于1 200-1 400 m之间）推行高杆牧草种植，采用多品种混播形式以解决不同季节草场中矮杆牧草的均衡供给并提高草地水土保持能力。

基于晴隆县的上述做法与经验，本研究以饲养模式为依据，选择以天然放养为主的光照镇和以设施养羊为主的鸡场镇作为退耕还草项目实施地的样本点，并选择未实施退耕还草项目但存在农户养羊的沙子镇作为参照组进行调研，具体观测点为光照镇的哈马村和凉水村、鸡场镇的东良村和坪上村以及沙子镇的保家村。分别以≥25度坡耕地的土壤冲刷量和地表径流量为100%，不同类型样本点的观测结果见表3。根据表3可知：①设施养羊模式下，由于其草场对载畜量及羊群啃食时间都有严格控制（甚至有些草场不允许羊群进去），其植被盖度高达95%，土壤冲刷量约为未实施退耕还草项目的坡耕地的六分之一，地表径流量也大幅降低超过60%，水土保持效果最好。种植高杆牧草的土地植被盖度接近100%，但因高杆牧草“一年收割2-3次，9-10年彻底更新一次”及收割后需要施肥等种植特点，导致其土壤冲刷量仍然存在较高水平；②天然放养模式下，其草场在水土保持所有指标上均远劣于设施养羊模式下的指标，但仍好于参照组中未退耕地的指标。周边山地羊群可达之处的水土保持指标，与不可达之处的指标具有很显著的差异，且与参照组中未实施退耕还草项目山地的指标没有区别。总体而言，与参照组相比，退耕还草项目具有较显著的生态效果。

2.2.3 经济目标有效性

农户脱贫与增收是晴隆县退耕还草项目实施的最大源动力，因此，本文以晴隆县实施退耕还草乡镇农户的“家庭总收入”指标反映退耕还草项目的经济目标。基于资产禀赋的农户收入理论[19]，结合前文1.2县级退耕还林项目经济目标的理论模型，可认为：农户收入是退耕还草、资产禀赋、农户个体特征以及其他控制变量的函数。

晴隆县参与退耕还草项目的农户有两类，一类是退耕还草养羊户，另一类是退耕还草非养羊户，由于养羊的规模经济性显著，养羊户的平均养殖规模在50只左右，需要高产牧草地20亩，而实施退耕还草项目的乡镇，农户的人均耕地面积不到一亩，户均耕地在3-5亩之间，因此，养羊户在村组中所占比例通常在2-3成，但个别村组达4成。由于晴隆县是通过整村（组）推进的方式实施退耕还草项目，除了留存房前屋后小块土地用于种植蔬菜之外，非养羊户的土地基本上都流转出去，其从项目中的直接受益（收入）是每年的土地流转金。另外，比较自然放养和设施养羊两种模式，前者不仅节省饲养成本，还节省劳动力，两种模式收益差别较大。因此，在具体模型构建中与退耕还草政策相关的因素主要考虑不同退耕还

草农户类型和不同养殖模式的影响。资产禀赋变量选取主要根据可持续农户生计模型[15]，先把农户资产分成物资资本、金融资本、人力资本和社会资本四类，再考虑退耕还草项目实施的实际情况选取相应的变量，其中“政策性金融支持”指从退耕还草项目中获得的各类优惠贷款、补贴和奖励，社会资本用家中是否有“村干部/能人/大户”表示。另外，为减少变量的数量，农户个体特征变量直接用人力资本和社会资本变量反映[14]，具体的变量选择如表4所示。

模型所用数据于2014年春节期间采集于晴隆县已实施退耕还草项目的光照镇等5个乡镇，这些乡镇从2002年起就陆续开始实施退耕还草项目，养羊户的饲养模式兼具天然放养为主和设施养羊为主两种类型，基本上能反映晴隆县退耕还草项目的面貌。调查中，每个乡镇

各选4个村庄，每个村庄完成25份调查问卷，样本总发放数500份，有效样本452，样本有效率达90%。在有效样本中，未参加退耕还草项目的农户有131户，退耕还草非养羊户212户，退耕还草养羊户109户，其中设施养羊户42户。

本文通过三个具体模型分析退耕还草项目的经济影响，模型1主要分析退耕还草项目对农户家庭总收入的影响，模型2分析养羊对农户家庭收入的影响，模型3则是分析不同畜牧方式对家庭收入的影响，这三个模型都是以未参加退耕还草项目的农户家庭收入为参照组。利用STATA软件中的岭回归方法构建模型并进行运算，结果如表4所示。模型1的结果表明，是否参与退耕还草项目对农户收入影响在10%的检验水平上显著性，参加项目农户的家庭总收入比未参加者高约673元。模型2表明，退耕还草项目中的养羊项目对农户收入提高影响更显著，养羊农户的家庭总收入比未参加退耕还草项目农户的收入高约1 731元且在1%的检验水平上显著性，而非养羊户的收入与未参加退耕还草项目农户的收入没有显著性差异。模型3则表明，不同畜牧模式对农户收入增加的影响都在1%检验水平上显著，由于自然放养的人工和饲料成本低于设施养羊，相对于后者，前者对农户收入贡献高约868元。

3 结论与讨论

3.1 结论

本文首先利用丁伯根传统理论对现有退耕还林项目的政策有效性进行研究，接着基于县级政府政策实施的视角，利用丁伯根-博弈纳什均衡理论对退耕还林项目有效政策搭配的存在性进行理论分析，并分别利用贵州省县域退耕还林项目数据及贵州省晴隆县退耕还草项目数据对此进行检验，最终得出以下两个结论：

（1）从政策设计角度看，已实施的退耕还林项目的政策有效性不存在，即退耕还林项目无法通过自身有效地实现生态、经济双目标。理论上说，这是由于退耕还林项目中设计的独立政策工具数小于政策目标数，无法满足丁伯根单决策者有效政策搭配法则的结果。而贵州省县域退耕还林的实践也表明，已实施的第I期退耕还林项目对用“石漠化土地改善率”指标表示的退耕还林生态目标具有显著性作用，而对用“县域退耕还林户人均纯收入”指标表示的经济目标实现的有效性未通过检验。

（2）从县级政府政策实施的角度看，退耕还林项目存在有效政策搭配的可能，即项目的生态、经济双目标可能同时有效实现。理论上说，这是由于县级政府在退耕还林项目实施过程中通过发布命令或颁布条例等方式整合、配套实施相关公共政策并以此形成新的政策系统，在这个新的政策系统中，配套实施的公共政策数量远多于退耕还林项目政策目标数量且政策实施者只有一个，满足多决策者丁伯根-博弈纳什均衡存在性原则的结果。而贵州省晴隆县县级退耕还草项目的实证研究也表明，设施养羊模式下的退耕还草项目具有很好的生态效果，天然放养模式下的退耕还草地也具有一定的生态效果，表明了退耕还草项目生态目标总体实现的有效性；利用农户微观模型对退耕还草项目经济目标有效性的检验也表明，是否参与退耕还草项目对农户收入影响显著，特别是退耕还草养羊户的家庭收入远远高于未参加项目的农户收入，其中又以采用天然放养模式农户的收入增加为最。

3.2 讨论

从中央政策制定角度看，增加政策工具，如把退耕还林工程设计成生态恢复项目和生产替代项目两方面内容[1]，可能提高项目多目标实现的有效性，但其前提是要保证所增加政策工具制定者的惟一性，即满足单一决策者条件。实践中因与退耕还林项目生态、经济目标重叠而导致政策之间或政策制定者之间的博弈冲突司空见惯。因此，惟有大幅减少与退耕还林生态、经济目标相关的其他政策及制定者的数量，才能减少其他政策与退耕还林政策间的局部控制力冲突，并最终达到退耕还林政策的全局效率。但这种政策设计的变革在中央层面涉及部门众多且压力大，近期通过此举追求退耕还林项目多目标实现的可能性不大。

基于政策执行视角，充分利用县级政府整合相应的公共政策并最终达成退耕还林项目经济、生态目标的有效实现不失为另外一种选择，但现实中并非所有的县级政府都能如晴隆县那样能围绕退耕还林项目整合公共政策并有效实现目标，主要原因有两个：一是公共政策整合实施过程中无法满足“有效政策搭配”要求的单一决策者（执行者）前提。调查中发现，虽然有些地方政府在退耕还林项目实施过程中也配套实施扶贫基金等相关公共财政政策，但这些政策的执行者仍属于原来的执行部门，众多政策实施者的存在使得配套政策实施过程中无法避免部门间的博弈与冲突，并为此降低了政策搭配的有效性；二是缺少足够的政策工具来满足经济与生态目标的同时实现。由于县级政府考核指标体系中仅包括“贫困乡镇发生率”和“农村居民人均可支配收入”两项（后者用“农民人均纯收入”指标替代），缺少对生态目标的直接诉求，且退耕还林项目中“造林后满三年的人工造林面积保存及保存面积成林情况”的考核指标，对县级政府现有的（生态）绩效考核指标“环境质量指数”贡献度小且没有直接关联。为此导致地方政府在设计足够多的政策工具满足“经济”目标实现要求的同时，缺乏动力去寻求相应的政策工具追求“生态”目标的实现，体现为县级政府往往配套实施许多政策追求“农村居民人均可支配收入”的提高，却鲜有额外投入用于改善“造林成活率”等生态指标。所幸的是，随着中央政府对生态问题的日益重视，改革县级政府绩效考核体系并增加生态考核指标成为一种必然。因此，在县级层面通过政策搭配谋求退耕还林生态、经济目标的有效实现，显得更为现实与可行。

本研究不足是：对退耕还林项目有效政策搭配存在性研究时，对生态目标的有效性只做了案例分析，没有利用计量模型检验，且因数据类型不匹配，没有检验项目生态目标与经济目标的独立性。此外，本文利用“各县2005年参与退耕还林项目农户在2011年的人均纯收入”作为退耕还林政策的经济目标，没有剔除掉其他可能因素对农民收入的影响，可能会导致误差出现。这些都是今后研究需要完善的地方。

致谢：感谢美国俄亥俄州立大学Fisher商学院蒋逸之同学对英文摘要的修改与润色。

（编辑：王爱萍）

参考文献（References）

[1] 李周.国土治理政策的评价[J].中国农村经济， 2001，（9）：35-39.[ Li Zhou. Evaluation of Land Management Policy[J]. Chinese Rural Economy， 2001，（9）：35-39.]

[2]刘璨，张巍.退耕还林政策选择对农户收入的影响[J].经济学（季刊）， 2006，6（1）：275-290.[Liu Can， Zhang Wei. Impacts of Conversion of Farmland to Forestland Program on Household Income： Evidence from a Sand Control Program in the Vicinity of Beijing and Tianjin[J]. China Economic Quarterly， 2006，6（1）：275-290.]

[3]左菁.质疑“退耕还林条例”补助年限之规定[J].时代法学， 2006，4（1）： 60-64.[Zuo Qing. Doubt on the Stipulation of the Compensation Duration in Grain for Green Regulation[J]. Presentday Law Science， 2006，4（1）： 60-64.]

[4]国家林业局.2014年退耕还林再启[N/0L].新华网， 2014-01-10（4）. http：//news.xinhuanet.com/energy/2014-01/10/c_125983689.htm. [State Forestry Administration. Grain for Green Program Relaunch in 2014[N/0L]. Xinhuanet， 2014-01-10（4）. http：//news.xinhuanet.com/energy/2014-01/10/c_125983689.htm.]

[5]孔凡斌.退耕还林（草）工程政策问题分析与优化建议[J].林业科学，2004，40（5）：62-70.[Kong Fanbin. Analysis of Policy Question and Optimizing Proposal about Converting Cropland to Forest and Grassland Project[J]. Scientia Silvae Sinicae， 2004，40（5）：62-70.]

[6]蒋海.中国退耕还林的微观投资激励与政策的持续性[J].中国农村经济， 2003，（8）：30-35.[Jiang Hai. Persistent Micro Investment Incentives and the Policy of Returning Farmland to Forest in China[J]. Chinese Rural Economy， 2003，（8）：30-35.]

[7]Meine N， Beria L， Rohit J， et al. Payments for Environmental Services： Evolution Toward Efficient and Fair Incentives for Multifunctional Landscapes[J]. Annu. Rev. Environ. Resource， 2012，37：389-420.

[8]Kleijn D， Baquero R O， Clough Y， et al. Mixed Biodiversity Benefits of Agrienvironment Schemes in Five European Countries[J]. Ecol. Lett.， 2006， 9：243-54.

[9]蔡志坚，蒋瞻，杨加猛，等.环境视角下石漠化片区的农业发展[J].江淮论坛，2014，（2）：18-23. [Cai Zhijian， Jiang Zhan， Yang Jiameng， et al. The Agricultural Development of Rocky Desertification Area from the Perspective of Environment [J]. Jac Fourm， 2014，（2）：18-23.]

[10]米德.国际经济政策理论：国际收支（第一卷）[M].北京：首都经济贸易大学出版社， 2001. [Meade. International Economic Policy： Theory of International Payments[M]. Beijing：Capital University of Economics and Business Press， 2001.]

[11]Tingbergen J. On the Theory of Economic Policy[M]. Amsterdam： North Holland， 1952.

[12]Acocella T， Bartolomeo G. Tinbergen and Theil Meet Nash： Controllability in Policy Games[J].Economics Letters，2006， 90： 213-218.

[13]吕文春，陈性平.贵州盘县石漠化现状及综合防治对策[J].中国水土保持，2013，（8）：34-36.[Lv Wenchun，Chen Xingping. Guizhou Panxian Rocky Desertification and Its Comprehensive Prevention Countermeasures[J]. Soil and Water Conservation China， 2013，（8）：34-36.]

[14]安龙县林业局.安龙县第二次石漠化监测报告[R].2012：19-27.[Anlong County Forestry Bureau. Anlong County Second Rocky Desertification Monitoring Report[R]. 2012：19-27.]

[15]国家林业局.我国岩溶地区第二次石漠化监测结果公布[N/OL].中国绿色时报，2012-06-18.http：//www.greentimes.com/green/news/lygk/content/2012-06/18/content_183647.htm.[State Forestry Administration， Chinas second Karst Rocky Desertification Monitoring Results[N/OL].China Greentimes，2012-06-18.http：//www.greentimes.com/green/news/lygk/content/2012-06/18/content_183647.htm.]

[16]李阳兵，罗光杰，白晓永.典型峰丛洼地耕地、聚落及其与喀斯特石漠化的相互关系[J].生态学报， 2014，34（9）： 2195-2207.[Li Yangbing， Luo Guangjie，Bai Xiaoyong. The Correlation Among Arable Land， Settlement and Karst Rocky Desertification Cases Study Based on Typical Peakcluster Depression[J].Acta Ecologic Sinica， 2014，34（9）： 2195-2207.]

[17]张信宝，王世杰，白晓永，等.贵州石漠化空间分布与喀斯特地貌、岩性、降水和人口密度的关系[J]. 地球与环境， 2013，41（1）：1-6.[Zhang Xinbao， Wang Shijie， Bai Xiaoyong， et al. Relationships Between the Spatial Distribution of Karst Land， Desertification and Geomorphology， Litho logy， Precipitation and Population Density in Gui zhou Province[J].Earth and Environment， 2013，41（1）：1-6.]

[18]国家统计局住户调查办公室. 中国住户调查年鉴（2012）[M].北京：中国统计出版社，2013.[China National Statistics Bureau Household Survey Office. China Yearbook of Household Survey-2012 Editor[M]. Beijing：China Statistic Express， 2013.]

[19]田素妍，陈嘉烨.可持续生计框架下农户气候变化适应能力研究[J].中国人口·资源与环境， 2014，（5）：31-37.[Tian Suyan， Chen Jiaye. Farmers Adaptation to Climate Change Within the Sustainable Livelihood Framework[J].China Population，Resources and Environment， 2014，（5）：31-37.]