湖北省重点生态功能区生态补偿绩效评价

■ 张 涛/成金华,2

（1.中国地质大学（武汉） 经济管理学院，湖北 武汉 430074；2.中国地质大学（武汉） 资源环境经济研究中心，湖北 武汉 430074）

生态文明建设专栏

湖北省重点生态功能区生态补偿绩效评价

■ 张 涛1/成金华1,2

（1.中国地质大学（武汉） 经济管理学院，湖北 武汉 430074；2.中国地质大学（武汉） 资源环境经济研究中心，湖北 武汉 430074）

围绕实施生态补偿政策的主要目的，构建湖北省重点生态功能区生态绩效评价指标体系，包含2个一级指标和9个二级指标。利用综合指数法与熵权法相结合的方式测算湖北省重点生态功能区2011—2014年生态补偿绩效。研究表明，秦巴生物多样性生态功能区生态补偿绩效优于其他生态功能区，而鄂东南幕阜山水源涵养生态功能区生态补偿绩效最低。从影响因素分析来看，生态保护投入、环境污染治理对生态补偿绩效影响最大。为进一步推进湖北省重点生态功能区生态补偿工作，提升生态补偿绩效，应以提升环境质量减少污染排放为核心，实施最严格的环保制度，提高生态保护与环境污染治理投入资金占比；以重点生态功能区为基础，逐步扩大生态补偿范围与力度。

生态补偿；绩效评价；指标体系；重点生态功能区；湖北

为促进区域经济、社会与资源环境均衡协调发展，2010年12月国务院印发《全国主体功能区规划》通知，将国土空间划为四大主体功能区（优化开发区域、重点开发区域、限制开发区域与禁止开发区域）。2012年12月，湖北省人民政府印发《湖北省主体功能区规划》通知，将功能区划分为两层，即国家级主体功能区与省级主体功能区。而生态补偿作为推进主体功能区战略的配套措施，是缩小区域差异、协调区域平衡，推进区域发展的重要保障[1,2]。本文重点针对湖北省限制开发区与禁止开发区中的重点生态功能区，核算生态功能区的生态补偿标准，进而探讨生态补偿绩效的影响因素，以期为我国生态补偿实践提供方向。

1 湖北省重点生态功能区分布

国家层面重点生态功能区是指资源环境承载能力较弱、大规模集聚经济和人口条件不够好，并关系到全国或较大区域范围生态安全的区域[3]，主要分布在鄂西北秦巴山区、鄂东北大别山区和鄂西南武陵山区，生态功能区面积占湖北省的43.65%，GDP占11.63%，而总人口占比达到22.59%。省级层面重点生态功能区则是指资源环境承载能力较弱，或生态环境问题比较严峻，或具有较高生态功能价值，以及矿产资源衰竭或富集的区域，主要分布在鄂东南幕阜山区，生态功能区面积占湖北省的1.92%，GDP占0.64%，而总人口占比达到1.3%。

湖北省的国家层面重点生态功能区可分为水土保持型和生物多样性维护型两种类型，包括大别山水土保持生态功能区、秦巴生物多样性生态功能区、武陵山区生物多样性与水土保持生态功能区及三峡库区水土保持生态功能区[4]。湖北省省级层面重点生态功能区主要包括鄂东南幕阜山区（参见表1）。

2 研究方法、指标选择与数据来源

2.1 评价方法

定量化评价绩效的方法有层次分析法、专家打分法、主成份分析法、数据包络分析法以及熵值法[5]。为了科学测度湖北省重点生态功能区的生态补偿绩效水平，采用熵值法利用变异系数确定权重的方式计算出生态补偿绩效的综合指数，核算出湖北省生态补偿绩效水平。

表1 湖北省重点生态功能区类型与行政区划范围

首先，对原始数据进行最大值和最小值标准化处理：

式（1）中，Smn表示湖北省第m个县(市、区)的第n个生态补偿绩效指标的取值（m=1,2,…,i；n=1,2,…,j）。

其次，对标准化后的数据向右平移1个单位，公式为：

然后，计算湖北省第m个县的第n个生态补偿绩效指标的比重:

接着，计算出第n个生态补偿绩效指标的熵值en和变异系数gn:

然后，计算出第n个生态补偿绩效指标在综合评价中的权重：

最后，计算出综合评价指数：

其中，ECOm表示湖北省第m个县的生态补偿绩效指数。ECOm越大，表示第m个县(市、区)的生态补偿绩效水平越高。

2.2 评价指标体系

2.2.1 生态补偿绩效评价指标选择

依据生态补偿相关理论，生态补偿的一般性原则为“谁受益，谁补偿；谁污染，谁补偿”。在实施生态补偿之前需要明确补偿的主客体，明确补偿的范围与补偿的标准。而补偿类型有服务补偿、资源补偿、破坏补偿、发展补偿、保护补偿等形式。生态补偿的目标是协调经济发展与生态环境保护之间的关系，以此达到生态效益最大化。具体来说，实施生态补偿政策的主要目的为：①促进改善生态环境；②促进公平的发展权利。因此，本文将重点围绕这两方面构建指标生态补偿绩效评价指标体系（表2）。

表2 湖北省重点生态功能区生态补偿绩效评价指标体系

(1)生态环境保护。生态保护状况是生态补偿绩效评价的重中之重，本研究选取森林面积、当年植树造林面积作为林地状况指标，人均耕地和自然保护区情况反映总体生态指标，环境污染治理投资占GDP比重、工业二氧化硫排放量反映环境治理状况。

(2)经济发展状况。生态补偿的目的不是片面的环境保护，而是以经济、社会、生态环境全面协调发展为目的，因此在评价生态补偿绩效时，需要将相关经济指标考虑在内。在考虑指标数据可得性下，选取GDP增长率、城镇居民可支配收入、农村居民人均纯收入为主要经济指标。

2.2.2 指标权重确定

从熵值法得出的权重结果来看，湖北省重点生态功能区生态补偿绩效指标体系将绝大多数权重赋予了生态环境保护，其中，环保投资代表的环保努力权重最高，达到20.8%。生态其它指标，包括人均森林面积、新造林面积、自然保护区面积以及人均耕地面积分别为15.3%、16.6%、15%和14.8%。由于我国生态补偿政策的实施还处于起步探索阶段，因此，生态绩效依然以环境效果为主要指标，至于公平发展等更高级阶段的补偿效果并不是现阶段的主要目标。因此，该权重比较客观地契合了当前生态绩效评价的要求。

2.2.3 数据来源

根据《湖北省主体功能区规划》，本文所确定的重点生态功能区包括30个县（市、区）行政单位。文中所采用的指标数据主要来源于《湖北省县域经济工作考核报告》（2012－2015年）、《湖北省统计年鉴》（2001－2015）、《中国县（市）社会经济统计年鉴》（2012－2015）、《中国城市统计年鉴》（2012－2015）、《中国林业统计年鉴》（2012－2015）。对于个别缺失数值采用线性插值法补充。

3 评价结果

依据表2中湖北省重点生态功能区生态补偿绩效评价指标体系的权重，计算得出湖北省重点生态功能区30个县（市、区）2011－2014年生态补偿绩效水平（表3）。从表3中可知，2011－2014年各个县（市、区）生态补偿绩效整体上呈现上升趋势，生态补偿力度不断加大。其中，生态补偿绩效水平排在前列的县（市、区）主要有丹江口市、神农架林区、竹溪县、郧县、竹山县；而排在最后的县（市、区）主要有夷陵区、通城县、通山县、长阳和巴东县。其中丹江口市的补偿绩效最高，4年平均达到4.669；生态补偿绩效最低的是夷陵区，4年平均仅有3.022。

为了进一步分析生态功能区生态补偿绩效的差异，我们对比各主体功能区的生态补偿绩效平均值（表4）。从表4中可以看出，从功能区层面上看，各区生态补偿绩效也是逐年上升。其中生态补偿绩效水平最高的为秦巴生物多样性生态功能区，其生态补偿绩效水平由2011年的3.704上升到2014年的3.802；而补偿绩效水平最低的是湖北省级的鄂东南幕阜山水源涵养生态功能区，其生态补偿绩效水平2011年仅为3.121，到2014年也只有3.172。总体上，国家级的重点生态功能区补偿绩效要优于省级生态功能区。这主要是由于国家重点生态功能区环保治理投资的比重相对较高，能同时得到国家和地方的财政转移支付。

4 湖北省重点生态功能区生态补偿绩效影响因素分析

运用面板回归方法分别对湖北省重点生态功能区30个县(市、区)生态绩效影响因素进行考查。由于生态补偿绩效受多种因素的共同制约，借鉴现有研究成果[6,7]，确定的主要影响变量有财政赤字占比、人均GDP、第二产业占比、林业占比以及年度完成环保投资额和当年森林面积存量。

表3 湖北省重点生态功能区（县（市、区））生态补偿绩效指数

表4 湖北省重点生态功能区生态补偿绩效平均指数

公式（8）中，下标i、t分别表示观测样本和时间；f i na表示赤字占比(财政补贴需求);pgdp表示人均GDP;second表示第二产业占比;pforst表示林业占比;envinv表示环保投资额;forst表示森林面积;year表示时间趋势的虚拟变量；εit为随机误差项。

在进行参数估计之前，需要对模型形式设置的有效性进行检验，确定回归模型的具体形式。面板数据模型分为变系数模型、变截距模型与混合模型，变截距模型又分为固定效应变截距模型与随机效应变截距模型，而在本文中所涉及的湖北省重点生态功能区包含的县（市、区）数据存在显著的区域差异性，变系数模型却不能很好地反映出区域差异。因此，本文主要考虑变截距模型和混合模型，通过Hausman检验对固定效应和随机效应进行选择，利用F检验对变截距模型与混合模型进行选择。此外，本文所选样本具有明显的短而宽的特征，在统计上短而宽的面板数据能够有效克服时间期限短、难以进行时间序列分析的缺陷[8]，同时使时间序列数据扩大30多倍，能有效地解决样本量不足的问题。经过Hausman检验与F检验，本文最终确立选用固定效应模型，计算结果如表5所示。

从表5的参数估计结果中来看，对于fina (财政赤字占比)而言，无论是OLS模型还是FE模型，系数均为正，且显著性较强(1%水平下通过检验)，这说明生态转移支付资金对于当地财政赤字具有明显的缓解作用，而生态转移支付资金又是以保护生态环境，提高生态绩效为目的。因此，财政赤字占比越大，表明对资金的需求越大，对生态保护的行动越积极，生态补偿绩效也会随之改善提升。中央政府（国务院）、湖北省政府或者生态产品使用地应当对重点生态功能区或重点领域进行财政转移支付，以经济激励的方式增加地方政府提供生态产品的动力。

second(第二产业占比)为负但不显著，pforst (林业占比)为正也不显著，其他核心解释变量均显著。从各县（市、区）林业资源占比的统计量上来看，林业在GDP比重中占比较小，说明林业的重要性相对较低，对生态补偿绩效的影响也相对较小。而second(第二产业占比)的系数为负，表明产业发展对生态保护、生态绩效的提升具有制约作用，但这种影响并不显著。这可能与生态绩效评价指标选择有关，因为在指标系统中没有过多涉及到与工业生产相关的污染指标。pgdp(人均GDP)为正，在10%显著水平上显著，说明经济发展水平对生态绩效起促进作用，经济发展水平越高，GDP总量就越大，人均GDP水平就越高，社会对生态环境保护的诉求越强烈，环保投入也就会随之加大，因此，随着经济的不断发展，生态环境将得到有效改善，生态绩效将得到显著提升。

表5 湖北省重点生态功能区生态补偿绩效影响因素估计结果

最后，从时间效应来看，2011-2014年，湖北省各个重点生态功能区生态补偿绩效均有所提升。从变量year1～year3 的显著性与系数值上均可以看出，湖北省生态绩效总体水平在不断提升，生态补偿政策在得到一步一步地落实，而在第四年（2014）生态绩效平均提高虽然为正，但显著性水平出现下降，甚至OLS模型却出现了不显著。这表明，随着湖北省重点生态功能区生态补偿系列政策逐年推进，如流域、水源地、森林、矿产资源开发以及大气生态补偿等具体政策的落地，各县（市、区）已探索出一条生态补偿之路，生态补偿政策实施效果显现出常态化与均衡化，各区域生态补偿绩效水平增长趋势平稳并逐渐走向收敛，这从另一角度也表现为生态补偿政策实施效果的动态演化路径。

5 结语

湖北省的生态补偿试点工作相对起步较晚，但在涉及流域和水源地生态补偿、森林生态效益补偿和矿产资源开发生态补偿等方面，已初见成效。本文构建了湖北省重点生态功能区生态绩效评价指标体系，然后利用综合指数法与熵权法相结合的方式测算湖北省重点生态功能区2011－2014年的生态补偿绩效，并在此基础上对影响湖北省重点生态功能区生态补偿绩效因素进行计量分析。研究表明，秦巴生物多样性生态功能区生态补偿绩效最高，明显优于其他生态功能区，而鄂东南幕阜山水源涵养生态功能区生态补偿绩效最低。从影响因素分析来看，生态保护投入、环境污染治理对生态补偿绩效影响最大。为了进一步推进湖北省重点生态功能区生态补偿工作，提升生态补偿绩效，湖北省要做好“开源节流”工作，即以提升环境质量、减少污染排放为核心，实施最严格的环保制度，形成政府、企业、个人共同治理的污染物控制体系，扩大污染物监控范围，实施污染源排放全面达标计划，加大农业面源污染整治力度，开展农村生态环境大整治，提高生态保护与环境污染治理投入资金占比。此外，湖北省重点生态功能区所在县（市、区）需要适当迁移出过载人口，减少人类活动足迹，提升生态资源质量，要以重点生态功能区为基础，逐步扩大生态补偿范围与力度，建立健全生态补偿体系，形成横向补偿长效机制，实现横向与纵向的合力补偿。

[1] 张涛,成金华.湖北省生态补偿机制建设研究[J].中国国土资源经济,2016(8):36-42.

[2] 徐梦月,陈江龙,高金龙,等.主体功能区生态补偿模型初探[J].中国生态农业学报,2012(10):1404-1408.

[3] 国务院.全国主体功能区规划[EB/OL].(2011-06-08)[2016-12-17]. http://www.gov.cn/zwgk/2011-06/08/content_1879180.htm.

[4] 湖北省人民政府.湖北省主体功能区规划[EB/OL].(2013-03-07)[2016-12-17].http://gkml.hubei.gov.cn/auto5472/201303/ t20130307_436857.html.

[5] 许和连,邓玉萍.外商直接投资导致了中国的环境污染吗?[J].管理世界,2012(2): 36-49.

[6] 刘春腊,刘卫东.中国生态补偿的省域差异及影响因素分析[J].自然资源学报,2014(7):1091-1104.

[7] 徐大伟,李斌.基于倾向值匹配法的区域生态补偿绩效评估研究[J].中国人口·资源与环境,2015,25(3):34-42.

[8] 李国平,刘倩,张文彬.国家重点生态功能区转移支付与县域生态环境质量——基于陕西省县级数据的实证研究[J].西安交通大学学报(社会科学版),2014,34(2):27-31.

Performance Evaluation of Ecological Compensation in Key Ecological Function Areas in Hubei Province

ZHANG Tao1, CHENG Jinhua1,2
(1.School of Economics and Management, China University of Geosciences, Wuhan Hubei 430074; 2.Research Center of Resources and Environment Economy, China University of Geosciences, Wuhan Hubei 430074)

Aiming to implement the ecological compensation policy, the ecological performance evaluation index system of key ecological function areas in Hubei was constructed, including two f i rst-level indicators and nine second-level indicators. Using Comprehensive Index Method and Entropy Method, we calculate the ecological compensation performance of key ecological function areas in Hubei from 2011 to 2014. The results show that the ecological compensation performance of Qinba biodiversity conservation function area is the best, while the lowest one is Mufu Mountain water conservation function area in the southeastern Hubei province. From the analysis of inf l uencing factors, we f i nd the ecological protection investment and environmental pollution control have the greatest impact on ecological compensation performance. In order to further promote the ecological compensation of key ecological function areas in Hubei and enhance the performance, we should take the most stringent environmental protection system and increase the investment proportion of ecological protection and environmental pollution control with the core of environment improvement and emission reduction. In addition, we should gradually expand the scope and intensity of ecological compensation, beyond key ecological function areas.

ecological compensation; performance evaluation; index system; key ecological function area; Hubei

F062.1；F062.2

A

1672-6995（2017）05-0037-05

2016-12-27；

2017-02-16

国家社会科学重大招标项目“我国资源环境问题的区域差异和生态文明指标体系研究”（11&ZD040）；中国地质调查局工作项目“地质工作促进生态文明建设评价研究”（12120114056501）

张涛（1982-），男，湖北省武汉市人，中国地质大学（武汉）经济管理学院博士研究生，研究方向为资源管理、生态文明。