棉花秸秆资源化利用生态补偿标准测算与影响因素分析——以新疆南疆兵团棉区为例

杨韩，王鹏程

（塔里木大学经济与管理学院，新疆 阿拉尔 843300）

棉花秸秆是一种可再生资源的观点早已获得人们的认可，许多专家学者对棉花秸秆的资源化利用进行了探讨。20 世纪末，我国棉花种植空间布局的重心从中部地区逐渐转移到西部地区。新疆南疆兵团棉花主产区为我国棉花主产区之一，棉花生产中产生了数量庞大的棉花秸秆，如果将其作为一般农业废弃物直接处理，无疑会产生巨大的资源浪费，且对环境造成污染。棉花秸秆资源化利用在减少碳排放的同时，还可产生可观的经济和社会生态效益[1]。目前，南疆兵团棉花主产区棉花秸秆资源化利用中面临着缺乏政策支持、资金保障和制度保障，以及利用方式单一等问题，因此进一步研究棉花秸秆资源化利用的生态补偿标准及其影响因素十分重要。对棉花秸秆资源化利用中农户受偿意愿水平和支付意愿水平的影响因素进行分析，确立科学合理的生态补偿标准，旨为政府制定生态补偿标准政策提供参考。

1 材料与方法

1.1 调查区概况

调研区域为新疆的南疆兵团棉花主产区，包括第一师阿拉尔市、第二师铁门关市、第三师图木舒克市和第十四师昆玉市。据2019 年《新疆生产建设兵团统计年鉴》[2]，2018 年末兵团棉花种植面积为269.01 khm2，其中第一师148.68 khm2、第二师46.29 khm2、第三师73.17 khm2、第十四师0.87 khm2，占兵团棉花种植总面积的比例依次为55.3%、17.2%、27.2%和0.3%。

1.2 数据来源与调查方法

主要采用实地问卷调查，部分为网络问卷调查和电话访谈。采用分层抽样法进行样本选择，根据各师市棉花种植面积比例进行抽样调查，2020 年3～6 月在南疆兵团地区共发放问卷260 份，收回有效问卷230份，其中第一师130 份、第二师30 份、第三师60 份、第十四师10 份。

1.3 分析方法

1.3.1 变量设置 根据行为研究理论[3]，棉农的自身基本特征与所处的外部环境直接影响其对棉花秸秆资源化利用补偿支付意愿和接受意愿的程度。其中，农户的个人特征因素可以设置为控制变量，主要包括性别、年龄、文化程度、家庭人口数、承包的土地面积、家庭年收入、种植棉花净收入等。在前人研究的基础上，本研究中对农户个人特征因素增加了2 个具有特色的指标：是否有兼业收入和是否连队两委成员。根据行为研究理论和众多学者对秸秆资源化补偿的研究发现，周围人的影响、对技术的认知、成本收益期望对棉花秸秆资源化利用的补偿标准（支付/接受）影响较大。周围人的影响主要选取家庭成员中周围高学历者、周围高收入者、周围参加机关或连队工作的成员。对秸秆还田技术的认知主要选取秸秆价值的认知、环境改善的认知、信息获取容易程度的认知。成本收益期望主要选取秸秆还田节约的成本、秸秆还田增加的成本、秸秆还田提高的效益3 个指标。各变量的含义及赋值见表1。

表1 自变量含义及描述性统计Table 1 Meaning and descriptive statistics of independent variables

1.3.2 棉花秸秆资源化利用意愿分布调查 根据问卷，以农户是否愿意为棉花秸秆资源化利付费作为棉花秸秆资源化利用支付/受偿意愿，以付费金额作为意愿投标值，不愿意付费和受偿则意愿投标值为0，意愿投标值设置 0、75、150、225、300、375、450、600、750 和900 元/hm2计9 个水平，统计农户意愿投标值的选择频率。

1.3.3 补偿标准测算

1.3.3.1 碳汇法。根据碳汇市场价格，通过计算棉花秸秆资源化利用减少的碳排放量，大致估算棉花秸秆资源化利用的生态价值，即：估算棉花秸秆资源化利用的补偿标准[4]。2018 年新疆兵团棉花播种面积854.03 khm2，总产量2 046.50 kt，单产水平2 396.29 kg/hm2，按照棉花秸秆的草谷比为9.2 计算[5]，棉花秸秆产量为22 038.75 kg/hm2。棉花生长期的固碳量（以CO2计）为101 t/hm2[6]，依据中国实施的CDM 项目碳交易市场价格的中间值CO2价格为5.25 美元/t 计算，按照现行汇率1 美元兑人民币约6.5 元的汇率折算，得到棉花的碳汇价值。

1.3.3.2 直接成本法。通过测算棉花秸秆资源化利用过程中直接投入成本，得到棉花秸秆资源化所需要的补偿标准[6]，棉花秸秆还田的直接成本包括农药成本、机械成本和人力成本等。通过加权平均法，得到单位面积的农药成本、机械成本和人力成本，计算最终补偿标准：

式中，C 为棉花秸秆资源化利用增加的总成本；X、Y 和Z 分别为农户选择棉花秸秆还田的新增农药成本、新增机械成本和新增人力成本；i 为成本值的数量；Pi为被调查农户选择第i 个成本值的概率。

1.3.3.3 条件价值评估法。采用非参数估计法[7]，计算农户棉花秸秆资源化利用的意愿水平：

式中，E（bid）为意愿投标值的期望，bid 表示意愿投标值，i 为投标值数量；P 为选择某一投标值的概率。将问卷调查中的支付意愿投标值和受偿意愿投标值直接代入，得到支付意愿水平（EWTP）和受偿意愿水平 （EWTA）。

1.3.4 补偿意愿水平影响因素的实证分析 为制定科学合理的补偿标准，除使用非参数估计外，还应进行合理的参数估计，通过线性回归模型，分析对补偿标准产生影响的因素，并估计其影响程度[8]。补偿标准取单个农户的支付标准和受偿标准的均值，选择18 个常见影响因素进行分析。模型设定为Y=β0+β1X1+β2X2+……+β18X18+μ。式中，Y 表示希望得到的生态补偿的标准值，β0为常数项，βi为回归系数，μ为随机误差项；X 表示可能对棉农受偿标准产生影响的各种影响因素。

利用SPSS 统计软件，对农户的支付意愿水平和受偿意愿水平进行多元线性回归分析。

2 结果与分析

2.1 变量分析

变量描述性统计分析结果（表2）显示，劳动力数量分布、对秸秆处置难易程度认知和信息获取难易程度的样本分布相对离散，而性别、年龄、受教育程度和受周围人影响的样本离散程度较小。

表2 自变量统计结果Table 2 Statistical results of independent variables

2.2 支付与受偿意愿分布

2.2.1 支付意愿分布 230 份有效问卷中，愿意支付的样本数为207 份，占90%；不愿意支付的样本数为23 份，占10%。表明大多数农户具有支付意愿，拥有较高的生态环境保护意识。这与近年来政府对环境保护的宣传与重视有关。同时，由于南疆生态系统脆弱，如春季风沙天气对农户生产和生活造成了巨大影响，因此农户的生态环境保护意识更强。不愿意支付的农户中，有的农户没有支付能力；有的农户认为保护生态环境、促进循环农业经济发展是政府的事，与自己无关；还有的农户表示支付金额不能真正用于棉花秸秆资源化利用。

农户支付意愿水平的调查结果（图1）显示，大部分农户的支付意愿水平低于450 元/hm2；选择225元/hm2的农户最多，累积意愿频率达到54.78%。说明农户总体的支付意愿水平不高，中位值是225 元/hm2。农户总体支付意愿水平不高的原因主要是农户自身经济能力不足以支撑其更高的支付额度；农户考虑到秸秆还田的实际成本，因此农户为棉花秸秆资源化利用的支付意愿水平不高。

图1 棉农支付意愿水平分布Fig.1 Distribution of cotton farmers’willingness to pay

2.2.2 受偿意愿分布 230 份有效问卷中，愿意受偿的样本数为223 份，占96.96%；不愿意接受的样本数仅7 份，占3.04%。表明大多数农户愿意接受一定数额的补偿，作为积极参与棉花秸秆资源化利用的激励。不愿意接受补偿的农户具有较强的环境保护意识，不仅愿意参与棉花秸秆资源化利用的行动中，而且更愿意将补偿继续用于生态环境保护。

农户受偿意愿水平的调查结果（图2）显示，受偿意愿中选择375 和450 元/hm2的农户较多；中位值是375 元/hm2，累积频率为58.28%。大部分农户选择补偿标准的依据为棉花秸秆资源化利用的实际成本，另有一部分农户参考其他地区的补贴，还有一部分农户选择中间值。

图2 棉农受偿意愿水平分布Fig.2 Distribution of cotton farmers’willingness to receive compensation

2.3 补偿标准

应用碳汇法，计算得到棉花秸秆资源化利用减少了碳排放的价值为3 446 元/hm2。由于棉花生产过程中除产生正外部性的碳汇功能外，还会产生水资源消耗、土壤质量下降等负外部性效应，且中国碳汇交易市场尚不成熟，因此该测算的补偿标准仅作为参考。

应用直接成本法，计算得到棉花秸秆资源化利用的新增农药成本、机械成本、人力成本分别为217.5、94.2 和132.0 元/hm2（表3）。因此，棉花秸秆资源化利用的补偿标准为443.7 元/hm2。

表3 棉花秸秆资源化利用的新增成本 （元/hm2）Table 3 New cost of resource utilization of cotton straw

应用条件价值评估法，计算得到支付意愿水平、受偿意愿水平的期望值分别为282.0 和421.5 元/hm2。补偿标准取支付意愿水平期望值和受偿意愿水平期望值的平均值，即351.75 元/hm2。

2.4 补偿意愿水平影响因素实证分析

多元线性回归分析结果显示，各影响因素的方差膨胀系数均＜10。说明不存在多重共线性，整体拟合性较好，多元线性回归分析较为科学、可信。

分析结果（表4）显示，受教育年限、年收入、棉花种植面积、周围是否有高学历者、周围是否有高收入者、周围是否有政府工作人员、是否了解其他技术、是否容易获得政策、是否增加收入9 个因素对农户补偿意愿水平的影响达到了显著水平。有8 个因素对支付意愿水平影响显著，回归系数顺序为周围是否有高收入者＞周围是否有高学历者＞周围是否有政府工作人员＞是否了解其他技术＞是否增加收入＞是否容易获得政策＞棉花种植面积＞受教育年限，其中，受教育年限、棉花种植面积、周围是否有政府工作人员、是否容易获得政策、是否增加收入对支付意愿水平产生正向影响，周围是否有高学历者、周围是否有高收入者、是否了解其他技术对支付意愿水平产生负向影响。有5 个因素对受偿意愿水平影响显著，回归系数顺序为周围是否有政府工作人员＞是否增加收入＞受教育年限＞年收入＞周围是否有高学历者，其中，周围是否有高学历者、周围是否有政府工作人员对受偿意愿水平产生正向影响，受教育年限、年收入、是否增加收入对受偿意愿水平产生负向影响。这些影响因素中，受教育年限、周围是否有高学历者、周围是否有政府工作人员、是否增加收入4 个因素同时对支付意愿水平和受偿意愿水平产生显著影响，其中，周围是否有高收入者对支付意愿水平的影响最大，周围是否有政府工作人员对受偿意愿水平的影响最大。

表4 支付/受偿意愿水平显著影响因素的回归系数Table 4 Factors influencing the level of willingness to pay or receive compensation

3 结论与讨论

本研究基于条件价值评估法，从棉花秸秆资源化利用中农户受偿意愿水平和支付意愿水平2 个角度建立多元线性回归模型，对影响农户棉花秸秆资源化利用支付意愿水平和受偿意愿水平的影响因素进行分析，并通过支付意愿水平和受偿意愿水平的均值估算补偿标准[9]。结果显示，受教育年限、棉花种植面积、周围是否有政府工作人员、是否容易获得政策、是否增加收入对支付意愿水平产生显著的正向影响，说明随着受教育程度提高、棉花种植面积扩大，周围有更多的政府工作人员，更加容易获得政策和认为秸秆资源化利用会增加收入的情况下，农户为棉花秸秆资源化利用的支付意愿水平更高；周围是否有高学历者、周围是否有高收入者、是否了解其他技术对支付意愿水平产生显著的负向影响，说明随着周围高学历者、高收入者增多，在更加了解其他先进技术的情况下，农户为棉花秸秆资源化利用的支付意愿水平随之降低。周围是否有政府工作人员和高学历者对受偿意愿水平产生显著的正向影响，说明周围政府工作人员和高学历者越多，农户为棉花秸秆资源化利用的受偿意愿水平随之增强；受教育年限、年收入、是否增加收入对受偿意愿水平产生显著的负向影响，说明随着农户受教育年限及年收入的增加，认为棉花秸秆资源化利用会增加收入的情况下，农户为棉花秸秆资源化利用的受偿意愿水平随之降低。

在所有的棉花秸秆资源化利用补偿意愿水平影响因素中，周围是否有高收入者对支付意愿水平的影响最大，周围是否有政府工作人员对受偿意愿水平的影响最大。说明周围人群的影响对农户受偿和支付意愿水平的影响较大，周围高收入者越多，导致农户支付和受偿意愿水平下降；周围政府工作人员越多，农户的支付和受偿意愿水平会有所提高。同时，受教育年限长的农户有较高的支付意愿水平，同时可以接受较低的受偿意愿水平，因此他们更愿意投入到棉花秸秆资源化利用行为中，使用较低的补偿金额即可激励他们更多参与棉花秸秆资源化利用。棉花秸秆资源化利用能够增加收入，也会导致较高的支付意愿水平和较低的受偿意愿水平。因此，对于棉花秸秆资源化利用认知中认为棉花秸秆资源化利用行为能够增加收入的农户，可以使用较低的补偿金额即可激励其参与棉花秸秆资源化利用。

农户补偿标准的测算基于农户的受偿意愿和支付意愿[10～16]，本研究通过条件价值评估法，参考碳汇法、直接成本法分别计算了农户的受偿意愿水平和支付意愿水平。通过条件价值评估法测算得到支付意愿水平的期望均值为282.0 元/hm2，受偿意愿水平的期望均值为421.5 元/hm2，确定条件估值法测算的农户棉花秸秆资源化利用生态补偿标准为351.75 元/hm2。同时，对比测算了碳汇法、直接成本法的补偿标准，确定利用条件价值评估法的测算标准较为合理。实际成本根据现实情况，针对棉花秸秆还田，分析了主要的3 项成本——农药成本、机械成本、人工成本，得到了秸秆资源化利用的直接成本为443.7 元/hm2。碳汇法从碳排放的角度，测算棉花秸秆的碳汇价值为3 446 元/hm2，因此碳汇法测算的补偿标准为3 446元/hm2，但是碳汇法完全测算了棉花秸秆的生态价值，测算标准较高，由于资金来源、管理机制等的限制，因此较难实现。最终，确立农户较为合理的棉花秸秆资源化利用补偿标准为 351.75 元/hm2。