新疆棉农白色污染治理支付意愿及影响因素研究

王太祥 ，王 腾 ，张朝辉

（1.石河子大学 经济与管理学院，新疆 石河子 832003；2.石河子大学 棉花经济研究中心，新疆 石河子 832003）

一、引 言

改革开放以来，我国棉花单产水平由1978年的445.33公斤/公顷增长至2016年的1584.30公斤/公顷，37年的时间增长了3.56倍。棉花种植业的快速发展得益于大量先进农业生产技术的推广与使用，尤其是地膜覆盖技术的广泛应用。地膜覆盖因具有增加土壤贮水量、改善土壤水热状况、促进作物提早成熟等作用［1］264-272；［2］19-26；［3］182-186；［4］121-125，一度为我国棉花种植面积的扩大以及单产水平的提高作出了重要贡献。然而，地膜多为聚乙烯类物质，自然条件下难以降解，而连年的地膜覆盖，加之缺乏有效的回收，导致大量地膜残留在土壤中。新疆是我国棉田残膜污染最为严重的地区之一，据新疆农业厅资源与环境保护站对全疆20个县的农田调查结果显示，农田平均地膜残留量已高达16.88公斤/亩［5］，且覆膜时间越长，地膜残留量越高［6］48-57。由于残膜在自然条件下难以降解，长期在土壤中积累会显著降低土壤的有机质含量［7］59-69，且随着地膜残留密度的增加，作物产量相应地下降［8］677-684，特别是残膜密度达到2 000公斤/公顷时，新陆早33号和新陆早13号棉花将分别减产38.3%、45.2%［9］91-99，危及到棉花种植业的可持续发展。

但受水资源稀缺、土壤积温低、无霜期短等农业制约因素的影响，未来一段时间内，地膜在棉花生产中仍将发挥重要的作用，因此采取有效的措施治理棉田白色污染已成为当务之急。然而，棉田白色污染治理工作是一项复杂的系统工程，涉及地膜回收机械的研发、回收作业、地膜回收点的建设以及地膜回收再利用等诸多环节，需要大量的资金投入。根据新疆维吾尔自治区政府在玛纳斯县开展的农田废旧地膜污染综合治理整县推进试点结果，目前白色污染治理完全依靠政府的财政支持难以为继，因此必须探寻一种合理的成本分担方式以化解治理资金不足的困境。

按照“谁污染，谁治理”，“谁受益，谁付费”的原则，作为棉田白色污染的引发者和环境治理的受益者，棉农理应参与其中。因此，在政府承担主体投资的同时，棉农适度承担增加的额外成本成为解决这一问题的重要途径。然而，在当前棉花市场价格“天花板”压顶和棉花生产成本“地板”抬升的双重制约下，棉农是否愿意为棉田白色污染的治理付费，哪些因素会影响棉农的白色污染治理支付意愿？厘清影响棉农白色污染治理支付意愿的因素对今后棉田白色污染治理资金的筹集，以及治理工作的开展具有重要的现实意义。基于上述认识，本文以新疆沙湾县和玛纳斯县342位棉农的调查数据为例，首先采用CVM法测度棉农的白色污染治理支付意愿，接着运用二元Logit模型确定影响棉农白色污染治理支付意愿的因素，最后基于ISM模型解析各影响因素间的关联关系及层次结构，从而为政府制定合理政策以引导棉农白色污染治理提供理论支撑。

二、理论分析与研究假设

（一）理论分析

农户是理性的“经济人”，其行为方式以追求效益最大化为目标。因此，假设家庭i通过最大化效用函数来决定是否参与棉田白色污染治理。设家庭的间接效用函数为Ui，治理棉田白色污染之前的环境状态为q0，棉农治理棉田白色污染之后的环境状态为q1，家庭i的收入为Yi，影响家庭间接效用的其他社会经济变量为Xi。借鉴苗艳青［10］89-99、熊艳［11］48-54等的研究，本文采用随机间接效用函数形式来实现理论模型与计量模型的转换，其中被调查者不可观测的效用函数部分用i表示。本文构建的棉农白色污染治理支付意愿的理论模型如下：家庭i的随机效用函数表示为：

根据理性农户效用最大化原则，只有棉田生态环境改善使棉农增加的价值大于其支付的成本，即棉农治理白色污染后其效用增加时，棉农才愿意治理棉田白色污染。因此，家庭i决定参与棉田白色污染治理的概率可表示为：

假设式（2）服从线性形式，则有：

假设εi服从正态分布，式（3）的参数可以借助二元选择模型进行估计。由于棉农的行为选择还受到个人特征、认知等非经济因素的影响。为此，本文将非经济变量Oi纳入模型，则加入非经济因素后的方程可进一步表示为：

式（4）表明棉农愿意支付的概率是收入变量、社会经济变量、非经济变量等的函数。当棉农回答是否愿意为棉田白色污染治理支付时，可通过二元选择模型计算出棉农愿意支付的概率值。

（二）研究假设

根据国内外现有研究成果，农户的环境保护支付意愿主要受个体因素、家庭特征、环境认知以及外部环境等因素的影响。

1.个体因素。个体因素主要包括性别、年龄、受教育程度等指标。何可研究了农户对农业废弃物资源化生态补偿的支付意愿，研究结果显示，与女性户主相比，男性户主更愿意为农业废弃物资源化带来的生态效益付费［12］627-637；Bani以加纳东部地区为例，得出了女性农户对生态系统服务的支付意愿不强烈的相似结论［13］451-467。不同年龄的农户，其环境保护支付意愿也存在差异。朱淀的研究发现，年长的农户具有较低的生物农药施用意愿，且受教育程度高的农户更愿意施用生物农药［14］64-70。国外学者Khan的研究也表明，受教育程度是影响巴基斯坦地区农户对安全农药支付意愿的重要变量［15］297-303。

据此提出研究假设(1)：男性、文化程度较高的棉农，其白色污染治理支付意愿越强；年龄较大的棉农，可能更不愿意为棉田白色污染治理付费。

2.家庭特征因素。农户的支付能力是影响农户环境保护支付意愿的重要因素，这一观点已得到国内外研究的支持。葛继红在苏皖两省的研究发现，家庭年收入对农户的环境保护支付意愿产生正向影响，随着家庭收入水平的提高，农户对环境保护的支付意愿相应地提高［16］93-106。席利卿在分析水稻种植户农业面源污染防控的支付行为时发现家庭人均纯收入对农户的环保支付强度具有显著的促进作用，同时，稻作收入占农业收入的比重作为表征水稻生产重要性的指标，对农户农业面源污染防控的支付行为也表现出一定的积极作用［17］79-92。除此之外，种植年限也会对农户的环境保护支付意愿产生重要影响［18］1204-1208。

据此提出研究假设(2)：从事棉花生产经营的时间越久、植棉收入占家庭总收入的比重越高，棉农的白色污染治理支付意愿越强；此外，地膜使用的类型也会影响棉农的白色污染治理支付意愿，预计生产中使用超薄地膜的棉农更不愿意为白色污染治理付费。

3.环境认知。农户作为农业环境的直接影响主体，其环境认知是农业环境改善的基点。潘丹、Obubuafo et al.发现，畜禽养殖污染危害认知对养殖户选择环境友好型的畜禽粪便处理方式有正向影响，农户对污染危害的认知程度越高，选择环境友好型污染物处理方式的可能性越大［19］17-29；［20］357-368。宾幕容的研究进一步揭示了对生猪排泄物污染程度的认知是影响湘江流域农户生猪养殖污染治理意愿的表层直接因素［21］154-160。王舒娟发现，农户对“秸秆还田能够保护环境”“秸秆还田有利于作物生长”的认知程度越高，越能够提高小麦种植户的秸秆还田意愿［22］74-85。

据此提出研究假设(3)：棉农对“地膜残留会污染土壤”“地膜残留会影响作物产量”认知程度越高，其白色污染治理支付意愿也越强。

4.外部环境因素。外部环境也是影响农户支付意愿的关键因素。Zheng et al.认为，政府政策在促使农户选择环境友好行为中发挥着重要的作用［23］661-672。而对违反农产品安全生产进行处罚、强令禁止高毒农药等命令控制政策，能有效规范农户过量施用农药的行为［24］148-155。朱启荣的研究发现，政府宣传“禁烧”政策的宣传力度及处罚力度、政府对秸秆还田的补贴等，能够显著增强农户的秸秆焚烧意愿［25］103-109。但也有学者指出，政府宣传、惩罚力度的不足导致政府未能发挥其有效作用，因此政府相关政策并未成为提升农户秸秆还田支付意愿的主要推力。

据此提出研究假设(4)：白色污染处罚、白色污染治理补贴等积极的政策环境，对棉农的白色污染治理支付意愿具有正向影响。

综合研究假设(1)至(4)，得到如图1所示的影响棉农白色污染治理支付意愿主要因素的假设模型。

图1 棉农白色污染治理支付意愿影响因素的假设模型

三、问卷设计、数据来源与样本特征

（一）问卷设计

条件价值评估法（CVM）包括二分式、开放式和支付卡式等多种形式，考虑到二分式的调查成本高、开放式的问卷调查值相对保守等制约因素，本文采用支付卡式的问卷格式来获得棉农对白色污染治理的支付意愿（WTP）。问卷设计的具体情景为“假定您前期使用的是0.008毫米的农膜，且未进行地膜的回收，导致地膜残留在土壤中。如今，政府将全面展开白色污染治理工作，要求您在棉花生产中全部使用0.01毫米的地膜并进行地膜的有效回收。治理白色污染必然要增加额外成本，请问您是否愿意为棉田的白色污染治理付费？”答题选项是：“A.愿意，B.不愿意”。如果受访者选择A，则继续询问他们对白色污染治理的意愿支付水平：“请问，您愿意为每亩地支付多少金额？”答题选项是 ：“A.≤10 元 ；B.10～20 元 ；C.20～30 元 ；D.30～40元；E.40元以上。

（二）数据来源

本文所使用的数据来源于课题组2015年8月对新疆沙湾县、玛纳斯县开展的问卷调查。沙湾县和玛纳斯县是新疆天山以北重要的棉花生产基地，棉田农膜覆盖率高达100%，两县在2014年均已开展废旧地膜污染综合治理工作。为确保调研质量，课题组先进行了小范围的预调查，并在问卷修正后对沙湾县和玛纳斯县进行正式调查。此次调查以随机抽样法为基础，先在沙湾县随机抽取4个镇、玛纳斯县抽取5个镇，在每个镇抽取2至3个行政村，然后在行政村内随机抽取棉农进行面对面的问卷调查和深度访谈。调查共发放问卷350份，剔除漏答或逻辑错误的无效问卷以后，获得有效问卷342份，问卷回收有效率为97.71%。

（三）样本农民的基本特征

在342份有效问卷中，男性为309人，占比90.35%，女性为33人，占比9.65%。在年龄构成上，35～44岁、45～59岁的样本棉农各有 107 人、163 人，分别占样本总量的31.29%、47.66%，反映出样本棉农的年龄偏大。在文化程度方面，初中学历的棉农占59.06%，构成了受访者的主体，其次为小学及以下，占26.90%，而高中学历的棉农仅占14.04%，反映出棉农的文化程度普遍偏低。本次调查区棉农的平均种植年限为21.37年，且棉农对植棉收入的依赖性较大，植棉收入占总收入的比重为80%以上的棉农占71.05%，其次是植棉收入占总收入的比重为50%～79%的棉农，占13.74%。在地膜使用的类型方面，47.95%的棉农在生产中使用厚度在0.008毫米以上的标准地膜，而其余52.05%的棉农在生产中使用厚度在0.008毫米以下的超薄地膜，反映出当前棉花生产中对超薄地膜的使用仍非常普遍。

（四）棉农的白色污染治理意愿支付水平分布

调查结果显示，在342份有效问卷中，有184位棉农愿意为白色污染治理支付一定的费用，占样本总量的53.80%（表1）。其中，棉农的白色污染治理意愿支付水平主要集中在0～10元/亩之间，这部分样本约占样本总数的30.99%，其次是10～20元/亩，占比为22.83%；而仅有1位棉农愿意为白色污染治理支付40元以上的价格。随着意愿支付水平的提高，棉农的白色污染治理支付意愿逐渐降低。

表1 棉农的白色污染治理意愿支付水平分布

四、研究方法与变量选择

（一）研究方法

1.平均支付意愿的测算

根据棉农白色污染治理支付意愿的概率分布，通过离散变量的数学期望公式计算得到正支付意愿的期望平均值：

式（5）中，Ai为正的投标数额，Pi为棉农选择该投标数额的概率，n为可供选择的投标数。因调查结果中有零支付意愿，故应用Spike模型对E(WTP)正进行调整修正，即：

式（6）中，E(WTP)非负为人均支付意愿，P零意愿为零支付意愿概率。

2.二元 Logit模型

本文中因变量为棉农是否愿意为棉田白色污染治理付费，愿意取值为1，不愿意取值为0，属于典型的二元选择问题，因此采用二元Logistic模型进行分析。该模型具体表达式如下：

对式（7）进行Logit变换得：

式（8）中，Pi为棉农愿意为白色污染治理付费的概率，Xi（i=1,2,…,n）表示可能影响棉农白色污染治理支付意愿的因素，βi为待估计系数，ε为残差项。

3.ISM方法

ISM方法是美国学者Warfield为分析复杂社会经济结构而提出的一种建模方法［26］24-35，能够直观反映系统各个因素之间的层次结构关系［27］11-23。为了厘清影响棉农白色污染治理支付意愿的表层直接因素、中层间接因素和深层根源因素，本文拟采用ISM模型深入解析各影响因素间的相互关系及多级阶梯结构。限于篇幅，ISM方法的具体分析流程详见葛继红［16］所述。

（二）变量选择

根据理论分析与研究假设，本文从棉农的个人特征、家庭生产经营特征、棉农的环境认知、政府政策等方面，选择了9个变量来分析棉农白色污染治理支付意愿的影响因素。变量的描述性统计及预期作用方向如表2所示。

五、结果与分析

（一）平均支付意愿的估算

根据离散变量的数学期望公式与Spike模型，测算出调查区棉农白色污染治理的平均支付意愿为6.32元/亩。实地调研结果显示，棉农从0.008毫米转而使用0.01毫米的地膜，需增加物化成本15.26元/亩①根据新疆玛纳斯县农业局的统计数据显示，厚度在0.008毫米以下的农膜回收率仅为30%，而厚度在0.01毫米以上的农膜回收率可达80%～90%。0.008毫米地膜棉田的亩均用量为4.50公斤，0.01毫米地膜的亩均用量为5.63公斤。2015年玛纳斯县和沙湾县每公斤地膜的市场售价为13.50元。。再加上农作物收获后，对农田残膜进行回收需增加机械回收成本17.00元/亩。因此要对农田白色污染进行综合治理，棉农需多支付约32.26元/亩的费用②棉田白色污染治理成本包括新增物化成本、机械回收成本、管理支出费用三部分。由于新疆棉田残膜回收多为机械回收，用工量较少，因此管理费用可忽略不计。。但依据本文的测算结果，现阶段棉农的平均意愿支付水平仅占白色污染治理新增成本的19.59%，占残膜机械回收成本的37.17%。

表2 变量的定义及描述性统计

（二）棉农白色污染治理支付意愿的影响因素分析

本文运用Stata13.0统计软件对调查数据进行二元Logit回归分析。变量筛选方法为向后筛选法，经历9个步骤得到最终结果。限于篇幅，本文仅列示第一个步骤和最后一个步骤的结果（见表3）。从模型整体拟合状况看，2个模型均在1%的置信水平上显著，拟合效果较好。

表3 二元Logit模型估计结果

根据模型二的回归结果，文化程度、植棉收入占总收入的比重、地膜使用的类型、“地膜残留会污染土壤”、白色污染治理补贴政策等变量通过了显著性检验，而性别、年龄、种植年限、“地膜残留会影响作物产量”、白色污染处罚措施等变量未通过显著性检验。具体而言：

1.棉农的个人特征中，性别未通过变量的显著性检验，结果与假设不完全相符。这是因为本次接受调查的受访者多为男性（占比为90.35%），性别的变异度较小，对被解释变量的解释力度不足。年龄变量也未通过显著性检验，可能的原因是受访者的年龄集中在45～59岁，其利用网络及电子设备获取信息的能力差，形成了政府政策发布与棉农政策获悉间的信息不对称，而政府对地膜回收补贴、惩罚等政策的信息资源因整合度低，零散分布于各级职能部门间，加大了棉农的信息搜寻成本，又进一步强化了信息不对称。在信息完全的条件下，棉农出于获取补助及规避惩罚的考虑，倾向于治理白色污染，但现实中严重的信息不对称，弱化了棉农的治理支付意愿，因此年龄对棉农的白色污染治理支付意愿虽有影响但并不显著。文化程度2在10%的水平上通过了显著性检验，对棉农的白色污染治理支付意愿具有显著正向影响。

2.家庭生产经营特征中，植棉收入占总收入的比重变量对棉农的白色污染治理支付意愿有显著正向影响，与模型的假设相符。农业收入占比能在一定程度上反映棉农的非农发展能力［13］，因此当棉农植棉收入占家庭总收入的比重越高时，棉农的非农发展能力就越差，棉农对植棉收入的高度依赖性增强了其在农业生产中的长期投资意愿。棉农棉花种植年限对其白色污染治理支付意愿的影响虽与预期方向一致，即棉花的种植年限越长，棉农的白色污染支付治理越强，但这一变量未通过显著性检验。这可能是因为棉农长期从事棉花种植，会形成较为刚性的行为偏好，对“一直在做的事情”有着稳定的偏好，从而不愿意改变某种行为习惯，哪怕是不好的习惯。地膜使用的类型这一变量通过了1%水平的显著性检验，且系数为负值，与预期假设一致。这一点不难解释，棉田覆盖超薄地膜后，受风吹日晒等外部因素的影响，导致地膜风化破损，呈零散碎片状，且这一现象在棉花收获后表现得更为突出。大量碎片状地膜增加了回收成本、降低了回收率，因此当棉农在棉花种植中覆盖的是超薄地膜时，棉农更不愿意为棉田白色污染的治理付费。

3.棉农的环境认知中，“地膜残留会污染土壤”这一变量通过了5%的显著性检验，且回归系数为正值，说明当棉农认为“地膜残留会污染土壤”进而会对未来棉花种植产生不利影响时，其白色污染治理支付意愿就越强。但“地膜残留会影响作物产量”变量未通过显著性检验，这是因为即使多数棉农已经意识到残留的地膜会影响作物产量，但在棉花价格持续下滑的态势下，进行地膜回收会减少其预期收益，且棉农对地膜残留究竟在多大程度上影响棉花产量缺乏准确的度量，从而导致该认知变量并未显著影响棉农的白色污染治理支付意愿。

4.政府政策中，“白色污染治理补贴”变量通过了5%水平的显著性检验，验证了朱启荣［25］、Zheng et al.［23］的研究结论。政府对白色污染治理的补贴增加了棉农的收入预期，在一定程度上弥补了棉农的投入成本，对棉农的白色污染治理支付意愿具有显著的促进作用。“白色污染处罚措施”变量未通过显著性检验，原因可能一方面由于政府与棉农之间信息的不对称性，导致政府的监管成本增大、执行效力下降，农户污染成本低；另一方面棉农即使了解这一政策，鉴于棉花种植成本攀升、棉花价格下行的现实情况，棉农也不愿意耗费大量财力物力进行白色污染的治理。

值得注意的是，二元Logit模型虽能识别新疆棉农白色污染治理支付意愿的显著性影响因素，但不能得出各影响因素间的关联关系及层次结构。因此，本文进一步运用ISM模型确定5个显著性影响因素的关联关系和层次结构。

（三）棉农白色污染治理支付意愿影响因素的层次结构分解

本文用S0表示棉农的白色污染治理支付意愿，S1、S2、S3、S4和 S5分别表示文化程度、植棉收入占总收入的比重、地膜使用的类型、棉农对“地膜残留会污染土壤”的环境认知、白色污染治理补贴政策。笔者在咨询有关专家学者的基础上，初步确定棉农白色污染治理支付意愿影响因素间的逻辑关系，建立邻接矩阵 A，并采用 Matlab(R2014a)软件，计算可达矩阵 R，最后根据 L1、L2、L3、L4、L5得到排序后的可达矩阵B（图2）。

图2 可达矩阵B

由排序后的可达矩阵B可知，S0位于第一层，S3位于第二层，S2和 S4位于第三层，S5位于第四层，S1位于第五层。影响棉农白色污染治理支付意愿因素间的相互关系与层次结构如图3所示。

图3 棉农白色污染治理支付意愿影响因素的层次结构

由图3可知，在众多影响棉农白色污染治理支付意愿的因素中，地膜的使用类型是表层直接因素，白色污染治理补贴政策、棉农对“地膜残留会污染土壤”的环境认知、植棉收入占总收入的比重是中层间接因素，棉农的文化程度是深层根源因素。上述5个影响因素既独立发挥作用，又相互关联、相互作用，共同构成一个完整的棉农白色污染治理支付意愿影响因素系统，具体作用路径表现为：棉农文化水平→白色污染治理补贴政策、植棉收入占总收入的比重、棉农对“地膜残留会污染土壤”的环境认知→地膜使用的类型。棉农的文化程度越高，其利用网络及电子设备获取信息的能力越强，越有可能了解政府关于新疆棉田白色污染治理的补贴政策。一方面，白色污染治理补贴政策的实施增强了棉农的收入预期；另一方面，政府在出台环境治理补贴政策时会加大环境污染危害的宣传力度，棉农对政策的高度认知增加了棉农对环境保护的关注程度，对白色污染危害的认知可能更强。当棉农的植棉收入越高、对“地膜残留会污染土壤”的环境认知程度越高时，基于风险规避的考虑，棉农更愿意使用标准地膜，并为棉田白色污染治理付费。

六、研究结论与政策建议

本文利用新疆342位棉农的问卷调查数据，基于CVM法和Logit-ISM模型，分析了棉农的白色污染治理支付意愿，探讨了棉农白色污染治理支付意愿的影响因素及各影响因素间的层次结构。结果表明，研究区域内具有白色污染治理支付意愿的棉农有184位，其平均意愿支付水平为6.32元/亩，仅占白色污染治理新增成本（32.26元/亩）的19.59%。文化程度越高、植棉收入占总收入的比重越大、对“地膜残留会影响土壤”的环境认知越高的棉农，其白色污染治理支付意愿越高；白色污染治理补贴政策也会正向影响棉农的白色污染治理支付意愿；与棉花生产中使用非超薄地膜的棉农相比，使用超薄地膜的棉农更不愿意为白色污染治理付费。影响棉农白色污染治理支付意愿的5个因素既独立发挥作用，又相互关联，形成一个具有层次结构的影响系统。其中，地膜使用的类型是表层直接因素，白色污染治理补贴政策、植棉收入占总收入的比重、棉农对“地膜残留会影响土壤”的环境认知是中层间接因素，棉农的文化程度是深层根源因素。

基于上述研究结论，本文提出以下政策建议：第一，加强宣传教育，提高棉农的环保意识。要充分利用广播、电视、报纸、杂志等传播媒介向棉农讲授什么是白色污染、白色污染的危害，消除棉农对白色污染的模糊认知，同时使棉农清晰地认识到自己既是白色污染的受害者，也是白色污染的引发者，更应是污染治理的付费人，以此提高棉农的环境保护意识。第二，制定严格的地膜市场准入制度。通过颁发地膜生产经营许可证，规范地膜的生产、经营及使用行为，禁止不达标的地膜产品出厂、进店和下田。第三，制定残膜的回收补贴政策。根据棉农的支付意愿和残膜回收成本，给予农户适当的残膜回收补贴额度，并探索有效的回收补贴发放方式。第四，提高棉农的收入水平。棉农收入水平的提高，有助于降低农膜回收成本在收入中的比重，一方面要持续培育棉花专业化合作组织，提高棉农的组织化程度，并保障棉花的规模化种植，提升植棉水平，增加棉农收入；另一方面要依托先进的农业生产技术，加大机采棉种植模式的推广力度，提高棉花的机收率，降低棉花采收成本。