基于AHP-模糊综合评价法的新安江流域生态补偿政策绩效评估

王慧杰,毕粉粉,董战峰,*

1 生态环境部环境规划院, 北京 100012 2 一带一路环境技术交流与转移中心(深圳),深圳 518000

流域生态补偿机制是一种促进流域水环境保护和水污染外部成本内部化的综合性经济政策手段[1],有利于完善跨区域水环境保护联动机制,推动流域上下游协同共治。自生态补偿理论被引入到流域管理领域,国内外学者对流域生态补偿进行了积极的研究探索[2-7]。当前流域生态补偿政策研究领域多关注于构建理论[8-9]以及探讨补偿模式[10-11]、补偿标准和方式[12-14]、支付意愿[15-16]等前期工作,例如,Gao等人[17]利用生态系统服务价值法计算了江苏省基于生态系统服务价值的流域生态补偿标准以及市级补偿资金分配；Guan等人[18]通过构建信息熵模型制定了相应的流域污染补偿标准；庄大雪[19]分析了当前流域生态补偿方式及补偿标准与机制；董战峰等[20]分析了长江流域生态补偿机制建设。也有部分学者运用不同政策效果评价方法从不同角度对流域生态补偿政策的实施效果进行了评价[21-25],这些研究对于推动我国流域生态补偿机制建设以及从理论走向实践、促进流域生态环境保护有着较为重要的作用。但针对流域生态补偿政策实施后产生的生态环境与经济社会效果的最新深入研究较少,特别是开展绩效评价时一般只注重分析项目的投入产出情况。且之前研究采取的评价指标比较单一,主要关注水资源、水质维度等,难以全面真实衡量生态补偿政策实施绩效。

流域生态补偿政策绩效评估需要对评价指标的重要性尽量进行合理评价,定性评价受到人为主观因素影响较大且评估面较窄,故定量评价或定量与定性结合评价成为目前主要研究趋势。针对生态补偿政策绩效评估需要定量与定性相结合,专家判断起重要作用、决策结果难定量化等问题特征属性,本研究集成层次分析法(AHP, Analytic Hierarchy Process)与模糊综合评价法[26-27],构建了基于AHP-模糊综合评价的政策评估模型。不同于传统的公共政策评价方法,AHP-模糊综合评价法将层次分析法和模糊综合评价法有机结合起来,一方面通过专家评价获取主观判断数据,另一方面运用数学化的方法进行数据处理,能够实现定性评价和定量评价的统一[28-31]。同时,通过模糊综合评价获得对政策效果的一般性认识,便于进行判断和比较分析。

本文选取我国首个跨省流域生态补偿试点新安江流域作为研究对象,运用AHP-模糊综合评价法对流域生态补偿政策的绩效进行系统评估,以期对新安江流域生态补偿政策实施效果做出判断,也可为其他流域尤其是跨区域流域的生态补偿政策绩效评估提供研究基础和推广经验。

1 研究对象概况

新安江发源于黄山市休宁县六股尖,地跨皖浙两省,是安徽省内仅次于长江、淮河的第三大水系,也是浙江省千岛湖最大的入湖河流。新安江干流长度约359 km,其中安徽省境内242 km,大小支流600多条。流域总面积约11453 km2,其中安徽省境内面积6737 km2,占流域总面积的58.8%；黄山市境内5856 km2,占流域总面积的51.1%。新安江流域上游地区为黄山市的大部分地区和宣城市绩溪县的部分地区,干流经黄山市街口镇流入浙江省境内的下游地区,并于杭州市淳安县注入千岛湖,省界断面多年平均出境水量占千岛湖年均入湖总水量的68%以上[32],常年稳定保持地表水Ⅱ类标准。新安江作为我国首个跨省流域生态补偿试点,对其生态补偿政策实施效果进行科学合理的绩效评估,可以系统、客观、准确地反映补偿机制实施成效,分析存在问题并寻求应对方案。

2 数据与方法

2.1 数据来源

新安江流域首轮试点于2012—2014年实施,跨省生态补偿对象以安徽省黄山市为主,因此本研究主要的评估范围是新安江上游的黄山市,评估时段为2012—2014年。主要是对实行流域生态补偿首轮试点政策以来,黄山市在流域生态环境质量、社会和经济等方面因为生态补偿政策实施所发生的变化。所需数据主要来自实地调研,采用访谈、问卷、实地考察等形式收集,数据来源主要是黄山市各级政府职能部门,包括财政、环保、水利、卫生等,也有部分数据来自黄山市国民经济和社会发展统计公报、政府工作报告等。

2.2 评估指标体系的确立

科学的评估指标体系是有效进行政策绩效评估的前提和基础。流域生态补偿政策评估指标体系确定的根本目的,是通过指标体系对政策的实施效果进行科学的判断和分析,客观反映生态补偿政策实施的状况和作用大小。实施流域生态补偿除了能改善流域生态环境质量外还要能够促进社会、经济发展、群众生活质量改善,实现环境保护和经济发展相协调。在进行补偿政策效果评价时,只重视生态环境质量改善、忽略政策带来的社会经济影响,或者仅关注经济改善程度而忽视流域生态环境的变化都是片面的,不能完整体现出补偿政策的效果。因此,所选取的评价指标需要涵盖环境、经济、社会等多方面。

在借鉴国内外政策效果评价的相关研究成果及咨询生态、流域管理、政策效果评估等领域专家的意见,并结合我国流域生态补偿政策的具体实施状况,采用阶梯层次结构设计政策评价指标体系,按照科学性原则、整体性和层次性原则、精简有效性原则、及可操作性原则以及可比性和规范性原则五大原则进行政策评估指标体系构建。各评价因素按照层次模型进行分层,选取关键性的指标构建多层次、多方面的政策评估指标体系,最终构建的评估指标体系包括1个目标、3个准则、9个指标和27个二级指标,具体的指标体系框架见下图1。

准则层指标要能够从不同的侧面反映流域生态补偿政策实施作用效果的方面和作用的程度大小,所选择的流域生态补偿政策效果评估的三个准则分别是效果、效应和效率,即流域生态补偿政策的实施评价所设计的评价指标要能反映出政策实施的效果、政策实施带来的效应以及政策实施的效率。其中,效果指新安江流域生态补偿政策实施所带来的直接效果,用流域水生态环境改善相关指标来表征；效应指流域生态补偿政策实施对流域内的经济和社会影响,用经济效应指标和社会效应指标来表征；效率指流域生态补偿政策执行的效率,主要系统考虑政策实施过程,从政策设计、政策执行和政策配套这3个方面来考虑对政策效率的影响程度。

具体指标选择方面,基于文献查阅、现有研究成果借鉴、专家咨询以及实地调研进行筛选,筛选出能够反映流域用水效率、水质状况、水生态系统状况以及流域治理治理状况等用来表征流域生态补偿政策实施效果的具体指标；效应指标方面,主要从流域生态补偿政策实施对经济、就业以及对地方政策、健康等方面的影响设置评估指标；效率方面,主要从补偿政策的设计是否合理、补偿资金的使用以及相关配套政策的设计等方面进行设置。

图1 新安江流域生态补偿政策绩效评估指标体系Fig.1 Ecological compensation policy performance evaluation index system of Xin′an river basin

2.3 基于AHP-模糊综合评价的政策绩效评估模型

AHP-模糊综合评价模型主要有两个部分,首先是运用AHP法确定新安江流域生态补偿政策评估指标层和指标权重,主要方法是1—9标度法；然后在AHP法确定指标权重的基础上,采用多层次模糊综合评价法对新安江流域生态补偿政策实施带来的效果进行综合评估。评价模型集成AHP与模糊综合评价法如下：

2.3.1建立因素集和评语集

评价子集U是影响评价对象的各个因素所组成的集合,可表示为U={u1,u2,…,un},其中ui(i=1,2,…,n)是评价因素,n是同一层次上单个因素的个数；评语集合V={v1,v2,…,vn},其中vj(j=1,2,…,n)是评价等级标准,这一集合为评价的所有可能结果,即是对各项指标满意度设定的几种不同的评语等级。

2.3.2确定权重值和权向量

运用AHP法确定指标体系中各类指标和各级指标的权重,确定评价因素的权向量。本文的权重值通过解特征值问题即AW=λmaxW求出特征向量而得到,式中A为判断矩阵,λmax为矩阵A的最大特征向量,W为A对应于λmax的特征向量,Wi为相应元素层次单排序的权重值。求特征向量常用的方法有和积法和方根法,本研究采用和积法求判断矩阵的最大特征根和对应的特征向量。具体做法如下：

对判断矩阵A的元素按列进行归一化处理：

(1)

(2)

(3)

则评价因素的权向量集为：

(4)

在解决问题的实际过程中,需要对判断矩阵进行一致性检验,以使其满足总体一致性。只有通过检验,才能继续分析结果,这时的判断矩阵才是可取的。一致性检验的计算公式为：

(5)

通常情况下,当 CR<0.10 时,判断矩阵具有满意的一致性,否则应对判断矩阵做一定程度的修正。

表1 平均随机一致性指标RI的取值

2.3.3构建隶属度矩阵

构造了评价因素子集后,要一一对被评对象从每个因素上进行量化,即确定单因素被评对象对等级模糊子集的隶属度,得到模糊关系矩阵。首先需要建立单因素评价结果统计表,本研究采用和积法对评估结果进行归一化处理,得到各个因素的判断矩阵,进行一级模糊综合评价,确定模糊关系矩阵R。具体步骤为：

首先,构建隶属度子集Ri,Ri=(ri1,ri2,…rin)(其中Ri是评价因素中第i个指标对应于评价集合中每个评价标准v1,v2,…,vn的隶属度),

(6)

根据隶属度子集构建相应指标的模糊评价矩阵,并对模糊评价矩阵进行复核运算并进行归一化处理,得到上一级指标的隶属度判断值。按照同样的方法对其他指标进行同样的运算,得到最终模糊关系矩阵R:

(7)

2.3.4确定综合评价的模糊算子

在确定了模糊关系矩阵R和权向量W后,需要进行模糊综合评价,这就要确定综合评价的模糊算子。常见的模糊算子关系类型有四种,具体内容如下表2所示。其中第四种模糊算子即加权平均型模糊算子最为常用,因为其兼顾到了各评价指标的权重,能够完整体现被评价对象的整体特征。通过比较分析,本研究将采用这种模糊算子进行模糊综合评价,确定被评价对象的最终评价等级。

表2 模糊综合评价的模糊算子

2.3.5合成总目标评价向量

在以上分析的基础上,将权向量W和模糊关系矩阵R进行复合运算,得到总目标评价向量：

(8)

对每个等级赋值,得到行向量U={u1,u2,…,u4,un},综合得分F为：

F=Z×U

(9)

3 结果与分析

3.1 赋权结果

为了确定新安江流域生态补偿政策评价指标体系中各级指标的权重,本论文采用了层次分析法计算得到各个指标的权重系数,构建了一个完整的流域生态补偿政策评价指标体系。具体做法是将指标体系中同层指标相对于上一层指标进行两两比较,得出指标的相对重要性,这一判断工作主要由该领域的研究专家做出。在专家判断的基础上构建判断矩阵,运用和积对判断矩阵进行归一化处理并进行一致性检验。指标重要程度标度方法一般采用重要程度1—9标度表进行表示,通过指标的两两比较确定权重。具体计算结果如下表3—表5：

表3 A—B判断矩阵及权重

表4 效果指标(B1)中一级指标权重表

表5 效果指标(B1)中二级指标权重表

运用同样赋权方法对效应指标、效率指标进行归一化处理,得出各个指标的权重,具体见下表6。

表6 新安江流域生态补偿评价指标体系及指标权重

3.2 模糊综合评价及结果

将新安江流域生态补偿政策评价结果分为五个等级,并对每个等级赋值,设置评价集合V={v1,v2,v3,v3,v5}={很好,较好,一般,较差,很差},评价集合对应的评价分值集合为U={u1,u2,u3,u4,u5}={90,80,60,50,40}。运用模糊评价法分别对效果指标、效应指标和效率指标进行模糊综合评价,首先对二级指标进行模糊综合评价,同一级指标权重相结合来确定该类指标的综合评价结果。

在大量调研的基础上掌握了评价指标体系判断所需的数据,并将资料提供给被调查对象,通过调查问卷邀请熟悉新安江流域生态补偿相关情况的专家基于基础资料和专业知识对新安江流域生态补偿政策的评价指标作出判断。通过专家打分构建判断矩阵,运用和积法求得评价指标对应的隶属度子集,再对结果进行归一化处理。结果如下表7—表9：

结合上述评价结果,由式(8)合成总目标评价向量Z=[0.198 0.475 0.307 0.018 0.002],即新安江流域生态补偿政策评估结果为下表10。

表7 新安江流域生态补偿政策绩效评估二级指标隶属度汇总表

表8 指标层指标隶属度汇总表

表9 准则层指标及隶属度汇总表

表10 新安江流域生态补偿政策评估结果

利用式(9)计算得到新安江流域生态补偿政策评估的最终得分：

即,基于AHP-模糊综合评价得出的新安江流域生态补偿政策评估的最终得分为75.22,属于中上水平,表明新安江流域生态补偿政策实施结果的评价整体较好。

3.3 评价权重结果分析

二级指标各指标的权重见图2。水质污染状况(B121)的权重为0.16,其数值最大,这反映出水质改善是新安江流域生态补偿政策实施最重要也是最关注的指标。其次是万元GDP取水量(B111)、工业废水排放达标率(B122)、鱼类完整性指数(鱼类IBI指数)(B133)、生态需水满足程度(B112)、配套监测能力(B331)等指标,说明新安江流域生态补偿政策实施中较注重生态效益。而体现经济效益和社会效益的指标权重相对较小,三次产业结构比例(B212)、生态补偿是否纳入地方法律法规(B221)、公众关于流域保护问题的来访人次(B222)、对人体健康的影响效应(B223)、流域保护从业人员比重(%)(B224)这5个指标的权重均小于0.02。其中,公众关于流域保护问题的来访人次(B222)占有的权重比值最小,为0.006。上述结果同流域实际管理和生态补偿政策导向基本一致,目前流域生态补偿政策设计仍主要以水质改善为主要政策目的,对社会效应等关注较少。在一级指标层中(图2),流域水质状况(B12)占有的权重值最大,这说明流域水质状况改善是流域生态补偿政策设计的主要目的,其中水质污染情况和周边工厂废水排放达标率是影响流域生态的重要因素。其次为流域水资源状况(B11)的较为重要,主要受工业耗水量和生态用水影响较大；水生态健康状况(B13)和流域治理(B14)的权重值相当,水生系统生物多样性是衡量生态系统承载力的重要因素,同时地区的植被覆盖以及人为规划对生态效益也有着重要影响。这些指标对新安江流域生态补偿政策评估的影响最大,值得重点关注。其余指标排序依次为：经济效应(B21)、政策配套(B33)、政策执行(B32)、社会效应(B22)和政策设计(B31)。除了获取生态红利外,新安江流域生态补偿政策也致力于实现将生态“绿色福利”转化成让人民群众长久受益的“经济红利”,因此,经济效应占有的权重优于其他指标。

图2 新安江流域生态补偿绩效评估因子权重值Fig.2 Ecological compensation performance evaluation factor weight of Xin′an river basin

从准则层来看(表9),相对于效率指标和效应指标,效果指标更为重要,这是新安江流域生态补偿政策最为关注的方向,也是政策实施效果最直接的表现指标。在实施新安江流域生态补偿政策时,改善流域生态环境质量是首要任务,因此该指标占较大权重。政策效率会直接影响政策的作用程度,但相对于效果指标的重要性较弱,因此指标的权重相对较小。效应指标权重最小,说明目前普遍认为流域生态补偿政策实施对社会和经济的影响作用较小,需要在今后的政策设计中更加关注流域生态补偿政策对推动区域社会和经济绿色发展的推动作用,实现同步推动流域生态环境保护和社会、经济和谐发展。

对于二级指标层、指标层和准则层的权重分析,整体而言是比较符合实际情况的。因此,运用层次分析法所确定的指标权重是比较合理的。

3.4 隶属度评价结果分析

指标体系里27个二级指标的隶属度见下图3,各个二级指标的表现存在较大差异。流域治理里的森林覆盖率(B141)、政策执行里的生态补偿资金构成合理性(B323)和资金使用率(B322)、社会效应里的生态补偿是否纳入地方法律法规(B221)四个指标很大程度上隶属于很好水平,比例分别达到75%、75%、62.5%和62.5%,特别是前三个指标,完全表现为很好和较好两种状态,说明新安江流域生态补偿政策实施在上述方面表现较好。另外,水生态健康状况里的鱼类完整性指数(鱼类IBI指数)(B133)和政策设计里的生态补偿标准合理性(B311)两个指标也完全隶属于“很好”和“较好”两种表现。说明新安江流域生态补偿政策实施过程中的森林覆盖、资金构成合理和使用、鱼类完整性和补偿标准合理性几个方面尤其突出。

图3 新安江流域生态补偿绩效各层次指标隶属度Fig.3 The membership degree of ecological compensation performance in Xin′an river basin

具体而言,流域水资源状况指标的两个二级指标表现相差不大,属于较好和一般水平的程度相同,其中万元GDP取水量(B111)指标的表现相对较好；水质状况指标中的水质污染状况(B121)指标较好,工业废水达标率(B122)指标表现一般；水生态健康指标中的二级指标整体表现处于一般偏上水平,其中底栖生物多样性(B131)指标和浮游生物多样性(B132)指标表现一般；流域治理指标中四个二级指标整体表现较好,多数隶属于很好和较好水平,但流域治理面积比例(B143)指标偏差较大,水土流失治理率(B144)指标表现相对较差,这两个指标的权重决定了其对流域治理指标的评价结果会有不小的影响；经济效应指标的评价结果不太理想,主要受三次产业结构比例(B212)和环保投入资金占GDP比重(B213)两个指标的影响,这两个指标的隶属度水平“一般”占的比重较大；社会效应指标的表现相对一般,主要是因为对人体健康影响效应(B223)指标和流域保护从业人员比重(%)(B224)指标的隶属度属于一般偏下水平,“较差”和“一般”的比例占比较大,与其他两个指标的评价结果存在较大分歧。政策设计方面,评价结果显示出整体水平较好,补偿标准较为合理,政策满意度也相对较高,使得政策设计指标整体表现较好；政策执行指标方面,四个二级指标整体均处在很好或较好水平,表示政策的执行效果较好,这同实际情况基本一致；政策配套指标方面,监测能力(B331)和信息公开(B332)两个二级指标对较好水平的隶属度较高,指标表现较好,人员配置状况(B333)有待进一步改善。

一级指标隶属度结果如图4。可以看出,表现较好偏上水平的指标包括政策执行(B32)、流域治理(B14)和水生态健康状况(B13)；流域水资源状况(B11)、流域水质状况(B12)、经济效应(B21)、政策设计(B31)、政策配套(B33)几个指标的隶属度比较相似,属于一般偏上水平；社会效应(B22)指标隶属于“一般”和“较差”的比例较大,大于50%,表现较差,是需要改善的重要方面。

对准则层指标隶属度进行分析,效果指标(B1)、效应指标(B2)和效率指标(B3)的表现都较好,很大程度上隶属于较好和很好水平,即新安江流域生态补偿政策实施的结果很大程度上处于较好水平。其中,效率指标(B3)的表现最好,处于较好偏上水平；效果指标(B1)和效应指标(B2)对较好和一般水平的隶属度较高。

二级指标的隶属度分析结果表明多数指标表现较好,整体处于较好水平。但是对人体健康的影响效应(B223)、流域保护从业人员比重(%)(B224)、水土流失治理率(B144)、生态补偿资金的及时发放(B324)等指标表现略差,需要进一步加强。一级指标水平大致相同,普遍处于中上级别,部分指标如社会效应(B22)需要进一步完善。准则层指标分析中,效果指标最为重要,这与补偿政策的设计目标基本一致；而各指标的表现也大致相同,政策效率指标和效果指标表现相对较好,这与新安江流域生态环境的改善基本一致,效应指标表现略差,新安江流域生态补偿对经济的拉动作用不是很显著。同时,补偿政策的设计、执行以及相关的配套政策措施对新安江流域生态补偿政策的绩效实现程度也有一定的影响。

3.5 总结

总体而言,新安江流域生态补偿政策设计相对合理、政策执行情况也较好,补偿政策绩效在森林覆盖、资金构成合理和使用、鱼类完整性和补偿标准合理性等几个方面表现尤其显著,表明政策具备一定的合理性和适用性。但也存在一定问题,主要表现在补偿政策满意度有待提高、资金到位率和发放及时性有待提升等,相对于其他效率指标,政策配套指标表现较差,主要是因为监测能力不足,人员配置有待进一步完善。另外,在对人体健康的影响效应、流域保护从业人员比重、水体生物多样性、水土流失等方面表现一般或较差,说明补偿政策在上述方面作用较差,会影响流域治理和流域生态政策设计之初实现流域生态环境整体改善目标的实现,需要适当地对政策进行调整和完善。

4 结论与政策建议

新安江流域生态补偿政策是从末端治理到源头保护,从项目推动到制度保护的典型案例,补偿政策的实施大幅度提高了新安江流域的生态效益。在新安江流域生态补偿政策绩效评估中,结果限制未能实现经济效应和社会效应的提升,存在着对补偿政策的效应重视程度不够、补偿政策对经济发展和社会进步的促进作用不显著等问题。在新安江流域下一阶段的工作中,需要从政策目标的确定、政策体系的健全、政策设计及政策执行等方面进行完善,在谋求生态效益最大化的前提下,进一步统筹规划经济和社会效益,更好地运用经济杠杆进行流域治理和生态保护,实现经济、社会、生态的共赢,推动流域生态补偿“新安江模式”向“中国模式”迈进升级。

(1)推动建立流域生态补偿动态评估机制,研究制定流域生态补偿技术指南。建立流域生态补偿政策评估机制,完善评估指标和评估方法,做好相关基础数据统计,对流域生态补偿实施动态评估和跟踪性评估,分析流域生态补偿在改善生态环境质量方面的作用,以及在补偿标准、资金机制、能力支撑等方面存在的问题。制定流域生态补偿技术指南,提出开展流域生态补偿的工作程序、技术要求和方法,引导规范流域生态补偿实践。

(2)未来政策试点推进中,强化流域生态补偿实施的配套机制能力建设。上下游建立跨省污染防治区域联动长效机制,完善跨地区生态补偿联席会议、联合监测、应急联动、上下游水生态环境信息共享、流域沿线污染企业联合执法等机制,完善水生态环境监测网络,联合查处跨界违法行为,联合开展水质监测,统筹推进全流域联防联控。完善流域水资源生态补偿金融制度、水资源生态补偿矛盾纠纷化解制度等配套制度措施,以保障流域水资源的持续发展。

(3)试点工作应实现从生态资源到生态资本的转化,上下游合力打造绿色发展之路。以改善和保障河流生态基流为核心,统筹各方经济利益和生态利益,建立公平合理、长效运行的流域生态补偿机制,上下游地区在产业输出、基础设施建设、生态旅游、人才培训等方面务实合作,联手打造新安江生态经济示范区。

(4)拓宽流域补偿资金来源渠道,鼓励多元主体进入环保市场。探索研究跨省流域生态补偿中央财政资金退坡机制,引导和推进相关省市在流域建立横向财政转移支付为主的生态补偿机制,吸引社会资本作为支持公益事业参与投入。在政府引导基础上,进一步发挥市场机制的作用,探索发行流域绿色债券、建立流域生态银行,或引入大型企业,吸引更多社会资金参与到生态保护工作中,构建政府补偿为主,市场补偿、非政府组织补偿为辅的多元补偿模式,确定合理的补偿标准,找到补偿标准的平衡点。