生态系统服务价值测度模式与方法

周 鹏,周 婷,彭少麟

中山大学生命科学学院有害生物控制与资源利用国家重点实验室, 广州 510275

中国总陆地生态系统服务价值1990年约为23983亿美元,2010年减少至23476亿美元[1]。全球,从1997—2011年间,生态系统服务价值因为土地利用变化丧失了4.3—20.2万亿美元[2]。随着社会经济发展与资源环境问题之间的冲突日益加剧,当下越来越多的情境需要借用生态系统服务价值评估以进行自然资产的权衡和优化,如2011—2020年《生物多样性战略计划》及其“爱知生物多样性目标”(Aichi Targets)、“可持续发展目标”(Sustainable Development Goals)和“生物多样性和生态系统服务政府间科学-政策平台”(Intergovernmental science-policy Platform on Biodiversity and Ecosystem Services, IPBES)等[3- 4]。在国家或地区,效益成本的最优模式及生态系统的恢复、保护、规划等均要以生态系统服务作为相关决策制定的重要依据并借此来反映政策执行后效益的盈亏,甚至通过支付生态系统服务的激励行为来促成资源的保护与再生[5- 7]。

我国是首个执行国家生态系统服务政策的国家,近几年对生态文明的重视也达到了前所未有的高度[8]。2017年11月,由中国国家统计局、联合国统计司和欧盟联合主办的中国“自然资本核算和生态系统服务估价”项目启动；2018年我国领导干部自然资源资产离任审计也已进入全面推开阶段,一系列新近政策也表明生态系统服务的估值核算将在我国未来环境决策的制定过程中起到重大作用。

生态系统服务的定量评估一直是当今生态系统经济学领域研究的热点。面对不断增长的大量、多元、跨尺度的评估需求,不难察觉到“没有一种评估技术是完美的,人们必须同时兼顾分析的要求及数据、资源的可用性”[4],评估的内容和管理的目标一旦不同,在选择时对效率和精度的要求则有所差异[9]。因此,有必要对现有的评估方法进行分类概括,以便了解其各自的特点和适用性[10]。

目前将生态系统服务的物质量转换为价值量的评估方法众多,根据数据来源是否从研究地直接调查获取,可将其估值的方法分为两大类型：原始评估和价值转移(Benefit Transfer)[4]。前者基于生态系统的结构(组成)和功能(过程)及市场的供需关系进行估价,如千年生态系统评估(MA)、生态系统和生物多样性经济学(TEEB)、国际会计举措如世界银行主导的财富核算和生态系统服务估值(WAVES)项目以及联合国环境经济核算体系(SEEA)框架等均使用此法,表现为更准确但较耗时；后者假设生境相似的系统可作为代理单元提供经验值,如Costanza等[11]使用此法,表现为更快速但信息被大量减化。鉴于尚且没有一种既考虑生态系统结构和功能特征兼而可快速评估的方法,在尽可能地全面分析现有的评估方法基础之上,本文综合两类方法的优势,尝试提出一种新的简化模型思路,即遵循生态系统服务级联(Ecosystem Service Cascade),运用少量的关键特征指标建立各项服务的预测模型,作为生态系统服务价值评估体系的发展和补充,以期未来可以最大程度地对生态系统服务进行更广泛而快捷地评估[12-13]。

1 原始价值评估

原始价值评估通过生态系统的过程、功能机制及其与人的相互作用关系对评估地进行现场数据收集与价值量的计算,是一种采集一手数据参照经济学估值方法的传统评估模式,包括直接市场价值、显示偏好及陈述偏好等多个类别(表1)[14- 16]。除此之外,资源租金法(Resource Rent)、模拟交换法(Simulated Exchange)等也偶见采用[9]。以欧阳志云等[17]和《森林生态系统服务功能评估规范(LY/T 1721—2008)》提出的方法为代表,我国关于传统评估的研究案例已非常之多,在赵军和杨凯[18]、Zhang等[19]、D′Amato等[20]、Jiang等[21]综述中有详细报道,但尚缺乏统一的、清晰的原始估值方法的分类体系[22],仍存在相互混淆的现象[16, 23],不利于不同评估成果数据的整合分析和规律提取。

原始价值评估可提供对生态系统服务实际水平的最佳估计,不过随着应用增加,原始评估也表现出诸多的局限性,如每一种方法仅适用于少数几种服务,数据采集与评估的成本较高、周期长,很多数据往往不易获取等[24],以我国应用较广的《森林生态系统服务功能评估规范(LY/T 1721—2008)》为例,14类服务逾6种原始评估方法,含市场定价法(固碳、释氧)、替代成本法(调节水量、保肥和林木营养积累)、机会成本法(森林防护、物种保育)等等；共涉及50多个参数,其中23个以上参数需实地测量或现场采样后通过实验分析才能获得。

表1 原始评估方法的主要类型

2 价值转移

2.1 理论概述

随着原始评估方法不断细分、日趋成熟,一方面,人类对美好生存空间的向往与资源环境分配不均、过速损耗之间的矛盾加剧,生态系统服务价值评估的案例不断增加,另一方面,亟须快捷的应对策略来权衡各项人为措施的成效性和整个系统的可持续性,当现有评估方法的效率和成本控制不能满足上述需求,如何更便捷地捕获当前环境的状态就会变得更受依赖,价值转移正是在这样的背景下受到越来越多的关注和重视[25- 27]。

价值转移是借助一个或多个已评估的“研究地”的价值信息对相似的待评估的“政策实施地”进行服务价值评估的方法[26]。这些信息或许是一定面积内某项服务的平均价值或中间价值,即数值转移(Value Transfers),也可能是生态环境和社会经济属性与服务价值之间存在的某种确定关系,即函数转移(Function Transfers)。价值转移方法的主要目的和意义是为了在不易采集原始一手数据的地方,通过匹配待评估地的其他环境信息进行价值估算,当构建出合适的模型,即可在很大程度上提高评估的效率并节约成本[28]。加之一些传统研究并没有针对实际决策做出适用的评估,价值转移方法有望从基础研究数据中总结新的经验和规律,并对后续的原始估值具有指导意义[28]。

有关价值转移的研究于20世纪90年代初已见诸报道,Smith和Kaoru[29]首次将Meta分析运用于文化游憩价值评估。1992年,WaterResourcesResearch就环境价值转移的概念和方法做了第一次专题报道[26]。2006年,EcologicalEconomics也以特刊的形式详尽探讨了价值转移的方法及应用,并对标准化和验证方法进行了新的尝试[30]。Navrud和Ready[31]编著了Environmental Value Transfer: Issues and Methods一书,围绕不同价值转移技术的适用性和有效性展开了多方位的讨论。Johnston等[28]面向研究者和从业者出版了Benefit Transfer of Environmental and Resource Values专著,全面介绍了价值转移在条件价值评估、显示和陈述偏好数据、选择实验等传统评估中的应用,以及与Meta分析、贝叶斯方法、地理空间信息技术的集成研究并报道了欧美等多个国家的评估实例。

2.2 价值转移的类型

图1 价值转移的一种分类类型Fig.1 A type of benefit transfer classification

从方法技术上考虑,价值转移主要分为数值转移和函数转移(图1)。前者可来源于单个研究,或多个研究的均值、中值,或专家、政府提供的获得普遍认可的公共数据,这些值可根据评估地的相关要素进行调整或校准；后者是定义了一个生态和经济的选择集,往往也包含利益相关者,以它们的整体属性作为解释变量形成相应的价值函数[30, 32]。

价值转移方法最初的主要应用形式是采用不同土地利用(或土地覆盖)类型中单位土地面积的服务价值作为基础价值单元进行经济效益的计算,该单位价值在实际应用过程中可根据评估地的不同进行调整,如在我国广泛应用的谢高地评估法[33]。随后逐步发展出需求函数和Meta回归等方法,综合考虑信度和效度,其中Meta回归分析受到众多好评。Meta回归分析又以线性Meta回归模型(Meta-regression Models, MRMs)最为常见,近几年也有很多研究者开始采用对数或二次函数形式在MRMs中进行非线性效应的可行性研究[34-35]。在MRMs的评估中常常将研究的参数分为三大类,分别是研究地自身的属性和特征、社会经济和地理环境特征、评估方法,这种分类方式现已经演变为一种标准化形式[35]。不过,包括MRMs在内的价值转移方法几乎都是纯粹的经验运用,而结构偏好或效用函数将个人的偏好选择与原始研究的经验结果关联起来,有利于提高评估的准确性[36]。

2.3 价值转移的应用研究

价值转移最常用于游憩价值的评估,在较早的研究中还包括地下水、空气质量、濒危物种、价格弹性等[37-38]。在美国,欧盟和其他地方,价值转移也被应用于几乎所有大规模的效益成本分析。在实践中,价值转移还多被应用于支付意愿(WTP)估计,弹性测量或需求关系等经济措施中[28]。

早期知名的价值转移应用是美国林务局为施行1990年资源规划法制定的资源定价和估值指南,以及美国陆军工程兵团1991年建立的用于军团水库游憩价值转移的区域需求模型[39]。

Meta分析现已于沿海和湿地生态系统服务价值的评估中取得了较成功的应用[40]。Woodward和Wui[41]综合39份研究评估了不同湿地服务的相对价值。De Groot等[42]基于ESVD数据库中244个观测值对全球内陆湿地价值进行了Meta回归分析,其中研究地面积、人均GDP、人口数量及多种价值评估方法等指标呈较高的显著性。Rao等[43]评估了全球沿海生态系统服务中的海岸线保护价值。Brander等[44]对东南亚红树林的生态系统服务价值进行价值转移应用。在我国,赵玲[45]率先对自然资源游憩价值评价进行了理论和方法的探索,近几年以湿地生态系统服务价值评估为主的价值转移的实证研究也屡见报道[46- 49]。

2.4 价值转移的假设条件与影响因素

价值转移方法是基于许多假设的条件进行的,而对这些条件的满足程度影响着其评估的精确度,例如纳入的研究必须数据充分；研究地的大小、人口数量、假设的市场、环境效益(或生物物理过程)及其在供需水平的变化等需较相似。除此之外,原始研究中可提取的信息不完整及其操作测量误差也将对评估的精度造成影响[30, 32, 50]。

价值转移如果缺乏理论有效性和统计可靠性的验证,往往会引起质疑。此外,关于假设条件未完全满足时如何进行利益转移的明确协议仍然缺乏,尚未达成共识,在实践层面上,这便意味着从业者经常对不同类型的相似性和推荐的转移方法的适用性和重要性做出非正式的,甚至不知情的判断[28]。Wong等[8]指出将生态学从经济学和政策中分开的学科框架产生了“数据沟(Data Gap)”,并导致了在处理这种数据沟时概念和方法的混乱,只有在数据沟得到充分解决后,价值转移才有效。

其次,基于经验的价值转移模型通过量化关系将管理和环境因素与生态系统功能相关联,当研究阈值或在超出已知数据和原始模型范围时外推,则易产生问题[51]。当出版刊物发布文章倾向有显著意义的结果时,还会发生选择偏差。很多参数在进行价值转移时并非一成不变,通常随着资源的富足或稀缺,单位价值或个人支付意愿都会随之变化。价值转移仍需特别关注时空尺度和替代性服务的问题。对于大多数生态系统服务,在一个地方提供的服务大小可能不一定与其实现的经济价值保持一致,因为价值将受到所提供的服务现有需求的影响,即服务的边际价值非并恒定不变,此时原始研究提供的信息可能早已过时或因边际效应影响而不再适用[40, 52]。空间尺度影响了服务流的相对稀缺性和可替代性,这种替代性通常随着空间尺度的增加而下降[32]。只有当生态系统特征与最终服务之间所需的经验关系被建立之后,价值转移才得以真正应用于管理实践[32]。非市场可交易的服务类型评估中不确定性因素多、浮动大,价值转移中的Meta分析也并非一定占据绝对优势,若有个别极为相似地的评估数据可直接参考往往更有意义。

2.5 数据库支持

价值转移依赖于数据库的支持。设计标准化的数据库是实现价值转移、充分发挥其简便节支优势的必要环节,也是未来开发新的综合模型的基础,大规模数据库的构建与共享具有十分重要的意义。我国较早开启了生态保护与建设工程,2012年开展全国生态环境十年变化(2000—2010年)调查评估,随后发布了“中国生态系统评估数据库”,包含了2000年、2010年全国生态系统五大服务信息等数据,但关于原始价值评估的基础数据库国内鲜有报道,有待填补和完善。至今全球创建了丰富的数据库(表2),可为我国学者取精用弘,为构建全国各地区自然资产核算的基础数据资料提供框架模式[60-61]。

表2 生态系统服务评估数据库

EVRI: 环境估值参考清单Environmental Valuation Reference Inventory; ESVD: 生态系统服务评估数据库Ecosystem Service Valuation Database; MESP: 海洋生态系统服务合作联盟Marine Ecosystem Services Partnership; NZNMVD: 新西兰非市场估值数据库New Zealand Non-Market Valuation Database; BUVD: 效益使用价值数据库Beneficial Use Values Database; RUVD: 游憩使用价值数据库Recreation Use Values Database; GecoServ: 墨西哥湾生态系统服务评估数据库Gulf of Mexico Ecosystem Service Valuation Database; GEVAD: 希腊环境评估数据库Greek Environmental Valuation Database

3 综合评估与方法简化

3.1 综合评估模型和工具

生态系统服务的多样性及其与人类社会关系的复杂性,注定了评估方法的多元化趋势。随着原始价值评估与价值转移中不同方法的集成,加之空间制图(Spatial Mapping)、贝叶斯信念网络(Bayesian Belief Networks, BBNs)等技术的引入和发展,形成了众多综合的评估模型和工具(表3),如基于网络资源的可视化工具,这在一定程度上推进了不同类型评估方法的兼容并蓄,促进了新的评估技术的研究。尽管这类工具提高了模型的可移植性,却同时也增加了其复杂程度(InVEST、ARIES等),抑或区域适配度高而灵活性不够(Envision、Benefit Transfer and Use Estimating Model Toolkit等),因此权衡这两者,仍然值得进一步探索应用性更广的简化模型方法[61, 65, 67]。

表3 生态系统服务综合评估工具及平台

InVEST: 生态系统服务与权衡综合评估模型Integrated Valuation of Ecosystem Services and Tradeoffs; ARIES: 生态系统服务人工智能模型Artificial Intelligence for Ecosystem Services; IMAGE: 全球环境评估综合模型Integrated Model to Assess the Global Environment; MIMES: 生态系统服务多尺度综合模型Multiscale Integrated Models of Ecosystem Services; EwE: 生态系统质量平衡途径与动态模拟EcoPath with EcoSim

3.2 基于生态系统特征的简化方法

图2 3种测度模式示意图Fig.2 Illustration of three measurement modes a. 原始估值,考虑生态系统过程和功能的复杂性；b. 基于关键生态系统特征的简化方法,保留系统部分的重要信息,灰色实心圆相当于方法中的黑箱部分；c. 价值转移,侧重于社会经济和地理环境等外在特征,+号表示；b、c除了考虑评估地自身的信息外,还需参考原始估值中其他评估地的生态系统服务价值信息

综合评估工具将不同测度模式中的多种方法进行组合,又或融入专家意见,实质上并未考虑方法的精简。生态系统服务方法越来越广泛地应用,加之完成许多其他的估值研究的成本可能变得非常昂贵,探索新的价值转移的方法显得犹为重要[68]。时值我国大力推进生态文明建设,使其社会地位和历史地位与其他文明体系之间发生了前所未有的渗透与融合,这加速了生态系统服务在全国范围内不同尺度下的评估[69]。为了更便捷地权衡人类进行土地规划和资源开采的利弊,对已逐步退化或丧失的生境进行更及时地管理、保护与恢复,急需探索新的方法以缓解时间和成本压力,弥补以往方法的不足。

价值转移方法是对数据的二次利用并不涉及生态系统特征和最终服务之间的因果关系[8],而根据生态系统级联模型(Ecosystem Service Cascade Model)可知,生态系统结构(组成)和功能(过程)是所有其他服务的基础,为此提出基于关键生态系统特征指标简化价值评估过程的新方法(图2b)。

大量证据表明,生态系统的结构和功能指标在评估生态系统服务价值的过程中并非孤立地发挥作用,而是相互影响、相互制约。Verkerk等[70]在欧洲森林的研究中发现一定面积内供给服务和碳汇、休憩价值、倒木(栖息地服务)之间存在着权衡关系。生产力还与生物多样性在多尺度上存在显著关联,Costanza等[71]证实了这一观点并表明这种关系受到温度的影响[72-73]。Gamfeldt等[74]选择了瑞典经济林中6种服务类型进行评估,发现物种丰富度越高,多种生态系统服务的水平越高。这些实证研究可为模型简化提供理论支持。以备受关注的森林生态系统为例,已有的研究表明净初级生产力(NPP)既是供给服务的直接核算指标和多种服务的中间计算量(如林木营养物质积累),又是一种间接服务,可作为衡量一些直接服务的替代指标[4],而生物多样性是所有生态系统服务赖以存在的基础[75]。它们几乎与所有其他服务类型之间均存在着直接或间接的关系,将这类指标与服务价值建立简化预测模型将是一种新的解决思路,既可大大简化原始评估的过程,与以往的价值转移相比,又可保留关键的结构和功能信息(图2)。

4 总结和展望

伴随着原始评估越来越精细而严谨,价值转移的方法也有望更稳定、更具现实参考性。价值转移与传统方法并不冲突,实质上生态系统服务价值的评估最终都需要以生态系统生物物理过程模型和生态系统变化驱动力模型为基础,因此价值转移并不能替代原始评估,而采用综合评估或简化的评估模型思路是对这两种测度模式的发展和创新运用,是为了平衡各自的受限之处,几者应在特定的场景和需求中进行选择与取舍。

为了促进价值转移方法更佳地应用,Loomis和Rosenberger[76]便针对原始评估提出了许多附加的建议,如全面并一致地报告当前环境质量水平的信息；使用客观的量化方法；对人口统计数据使用一致的定义和测量等。Rosenberger和Stanley[58]提出了控制误差源的多种方式,如将检验方法的应用标准化；为有完整记录、报告和发布的研究建立明确标准的电子期刊等。

正如Levins[77]所言：“所有的模型都要面临在现实性(Realism)、精确性(Precision)和普遍性(Generality)三者之间进行权衡”。一方面越接近生态理论的因果机制的模型越能指导管理决策,另一方面越能反映主要特征作用关系的简化的经验模型越能节约时间和资金的投入成本。对于没有资源或原始评估技能的分析师和政策制定者而言,一个简易的评估模型能够产生更大的吸引力,毕竟很多情境需要的只是一个大致又能提供关键信息的评估[78]。更复杂的方法并不总是产生更准确的结果,并且在某些情况下,可能缺乏足够的时间、资源或专业知识来支持更复杂的转移方法[28]。

综合以上,随着大数据的建设和综合评估模型的开发越来越被重视,基于关键生态系统特征的简化预测模型,可利用其快速、低成本且保留重要信息的优势,与原始价值评估及价值转移中的其他方法进行创新整合,从而推动我国现阶段自然资源资产价值多尺度、大范围的摸底清查。