Ecological Compensation, Elite Capture and Income of Rural Residents——Based on the Micro Data of 11 Poor Resident Relocation Sites in Youyangof Chongqing

生态补偿是一个具有中国语境的词汇，国外并没有“生态补偿”的概念，与之相对应的主要有环境服务付费、生态系统服务付费、环境服务补偿等等。目前我国的生态补偿政策还处于探索阶段，但国外的一系列环境付费服务实践如REDD+计划、哥斯达黎加的PSA项目以及东南亚的RUPES等为我们提供了一定的经验^[17]。环境脆弱性和贫困相互交织一直是学者们的共识^[18-19]，当生态破坏和经济贫困已成为大多数贫困地区的两大重要困局时，生态补偿演化成了化解与协调这一矛盾的重要方式，甚至诸多研究里直接衍生了生态补偿式扶贫这一概念。但生态补偿与扶贫并不是等号的关系。在贫困治理中，生态补偿的对象大多是一些相对比较落后贫穷的地区和这些地区为了保护生态环境而丧失了发展机会的部分贫困群体，生态补偿可以利用经济手段调节各方利益关系，人为的干预生态环境保护和治理，达到“对损害环境的行为进行收费，加大该行为的成本以激励损害行为主体的减少因其损害行为带来的外部不经济，或对保护资源的行为予以补偿或奖励从而达到保护环境的作用”^[20]。当前，在贫困地区推进生态补偿项目可以使农民从中获利，从而提高农户的收入，达到缓解贫困的目的已经成为很多学者的共识^[21]。一方面，生态补偿具有直接的增收效应，一些类型的生态补偿模式可以对农村居民的收入增加产生直接的影响，如现金补偿可以直接增加农村居民的收入^[22]，岗位类生态补偿可推动劳动力实现向非农就业的转移^[23]，生态公益林项目则改善了林农的收入结构，提升非农就业收入的比例^[24]，拓宽农村居民的收入来源渠道，从而提高家庭的收入水平。另一方面，生态补偿也会间接地影响农村居民收入，一是生态补偿能够改善该地区的生态环境状况，从而改善区域内的生产自然条件，如水土流失情况减缓、土地肥力提高、水源变得更加充足等等，农民投入的成本减少而农产品产量和质量提升了，促进农业收入增加；二是地域生态环境的改善可以促进农户具有更多样化的生计策略选择，从而具有不同的收入来源渠道，提高参与其他项目的积极性，显性或隐性地增加收入^[5]。

基于此，本文提出假说1：生态补偿政策能够有效地促进农村居民增收。

需要指出的是，生态补偿对农村居民收入的影响肯定与补偿力度、补偿标准、补偿类型及补偿机制设置等因素具有很大的相关性。在补偿力度不足、补偿标准不合理、补偿类型不科学及补偿不连续的情况之下，增收效果很难达到预期。但也有研究指出，农户自身的资源禀赋会影响生态补偿的增收效应。Fairhead和Wang等的研究发现，生态付费政策的潜力与主客体的支付意愿和受偿意愿具有极大的相关性，也因受偿主体异质性的存在，拥有更丰富家庭禀赋的农户参与生态付费政策的概率越大，其获得的补偿会越多^[25-26]。杜洪燕和武晋发现生态补偿对贫困户和富裕户的影响不同，目前的补偿力度并没有促进极端贫困户增收^[27]。因农户收入异质性的存在，生态补偿的增收效应在低收入农户和高收入农户身上的表现并不一致，往往在高收入农户身上表现力更强。也就是说，高收入的农户对生态补偿政策往往表现出更高的参与概率，更多的生计选择和更广的信息渠道和更高的资源可获得性，增收效应也会出现显著的差异。甚至，一些自身资源禀赋不足、条件较差的小农户甚至被排斥在生态补偿政策的门槛之外，政策的好处并未惠及这部分人口，高收入者与低收入者的差距出现进一步扩大的趋势，此时的生态目标与扶贫目标呈现出负向效应。靳乐山等通过对内蒙古四子王旗牧区“超载过牧”牧户异质性的研究发现，草原生态保护政策缺乏对牧户异质性的考量，并没有改善中小牧户的收入情况，也难以调动起他们保护草原的积极性和参与度^[28]。

基于此，本文提出假说2：由于农户异质性的存在，生态补偿政策对高收入者的增收效应大于中低收入者。

既然前文的分析得出了生态补偿政策对农户收入的影响程度可能会因其资源禀赋和收入状况而异，且高收入者往往享有更多的政策带来的利益，低收入者往往很少享受甚至完全享受不到，那么可以猜测，在生态资源有限的前提下，农村拥有更多政治、经济、社会和信息话语权的精英们，会不会更具获得生态补偿项目资源的可能性，从而影响其他弱势群体获得收入？虽然从整体上来说，很少有文献直接表明精英俘获会直接作用于农村居民收入的增减，但这难以否认其中存在着直接或者是间接的逻辑渠道。不难猜测，生态补偿项目也与其他的扶贫项目一样，不管精英们对项目资源的获取是处于“利己”或者是“乡贤式”的“利他”角度考虑，他们的行为都会对生态补偿政策的执行效益产生后果，从而影响到农村居民的收入。

基于此，本文提出假说3：精英俘获降低了生态补偿政策资源供给与需求的匹配效率，弱化了生态补偿政策的实施效果。

基于上述，本文提出假说4：精英俘获弱化生态补偿政策实施效果，从而影响农村居民收入的提高。

本文所采用的数据悉数源于国家社会科学基金重点项目“贫困地区精准脱贫的多元化路径设计与退出机制”(16ASH008)课题组于2017年2月期间对重庆市酉阳县11个易地扶贫搬迁安置点的搬迁村民进行的问卷调查，共回收548份问卷，剔除无效问卷后，共得有效问卷529份，有效率达96.53%。由于被访问者大都是青壮年，且文化程度较低，本课题组以调研人员对搬迁者进行访谈并代替搬迁者填写问卷为主，搬迁者自行填写为辅，问卷数据真实有效。该问卷包括五大部分，分别是：农户基本情况、经济绩效、社会绩效、制度绩效、影响农户脱贫的因素。此外，本课题组还对酉阳县环保部门及11个安置点的村干部及部分村民进行了深度访谈，了解了当地生态补偿、易地扶贫搬迁及农民生产生活的相关情况，获得了大量的一手资料。

三农问题是国家工作的重中之重，提升农民收入是三农问题的核心内容之一。本文把农村居民收入作为被解释变量，用“农户家庭人均纯收入(income)”表示。核心解释变量为生态补偿和精英俘获，分别用“是否给予农户生态补贴(ecol_compensation)”和“是否村干部(e_capture)”表示。为了控制其他变量对农村居民收入的影响，在借鉴国内外相关研究的基础上，本文还选取了一组包括农户个体层面、家庭层面及社会层面的控制变量，具体调查样本基本特征统计情况如表 1。

本文所考察的是生态补偿对农村居民收入的影响，也即被解释变量是1~5的有序变量，因此本文构建有序probit进行实证检验，建立生态补偿与农村居民收入的关系函数如下：

Y(农村居民收入)=F(生态补偿，控制变量)+ε(随机干扰项)

有序probit模型是广泛用于处理多类别离散数据的一种方法，其主要作用是运用可观测的有序反应数据建立模型来估计不可观测的潜变量(Latent Variable)^[29]。对该模型描述如下：

设Y在1，2，3…，k上取值(本研究k=5)，解释变量X₁，X₂，…X_i为影响满意度的因素，为避免离散值作为被解释变量而带来异方差和不一致的问题，因此将其转化为连续变量Y^*。因此Y^*与X_I有如下线性关系：

式(1)便是有序多分类Probit模型的潜回归方程。由于Y^*是无法预测的潜变量，因此它需借助可观测的Y来测量。设δ₁≤δ₂≤……≤δ_k-1表示未知阈值参数(也即临界值)，本研究K=5，因此存在4个临界值δ₁、δ₂、δ₃、δ₄，由此可推出Y与Y^*的关系如下：

因此本研究可建立如下有序Probit模型：

在式(2)中被解释变量income表示农村居民收入，其中i表示第i个样本。核心解释变量(ecol_compensation)主要是生态补偿力度，控制变量(Z)主要包括研究对象的人口学特征、家庭特征、社会层面等三类变量，β_k和β_u是待估计参数，也分别是控制变量和核心变量的系数，α为常数项，ε_i为随机扰动项。

表 2报告了生态补偿对农村居民收入的影响。方程(1)表明，在不添加任何控制变量的情况下，生态补偿在1%的显著性水平下正向影响农村居民收入，生态补偿每增加一个单位，可使农村居民收入为“小于等于1 000”“大于1 000但小于等于3 000”“大于3 000但小于等于5 000”的概率分别降低1.8%、3.3%和1.6%，可使农村居民收入为“大于5 000但小于等于7 000”“大于7 000”的概率分别提高0.5%和6.2%，表明生态补偿力度的加大能够有效促进农村居民增收。基于研究稳健性的考虑，依次在表 2中的(2)、(3)、(4)中添加个体、家庭和社会层面的控制变量。回归结果显示生态补偿依旧在1%的显著性水平下正向影响农村居民收入，在方程(4)中，生态补偿每增加一单位，可使农村居民收入为“小于等于1 000”“大于1 000但小于等于3 000”“大于3 000但小于等于5 000”的概率分别降低1.2%、2.2%和0.9%，可使农村居民收入为“大于5 000但小于等于7 000”“大于7 000”的概率分别提高0.4%和3.9%。所得结果表明，生态补偿政策具有良好的增收效应，能有效地提高农村居民的收入，但生态补偿政策对高收入者的影响比对中低收入者的影响更大，这也与朱烈夫等^[30]的研究相一致，现行的生态补偿政策中，还缺乏对农户异质性和适应范围的考虑，低收入者还面临着一定的“进入门槛”，难以享受政策带来的利益，从而他们的参与度和积极性也较低，反过来影响下一个阶段的政策执行，掉入恶性循环的陷阱。其他控制变量也对农村居民收入具有重要影响。就个体层面而言，相对于女性，农村的男性提高收入的概率更高，原因可能是农村未婚女性基本上选择外出务工，但已婚女性大多数留在家中照管儿童和老人，从事农业和非农就业的机会相对比男性低，对家庭收入的影响也就相对降低，这也与熊瑞祥等人的研究一致^[31]。同时，党员在5%的显著性水平下正向影响农村居民收入，原因可能是党员文化程度可能相对较高，社会资本相较于一般的农村居民更丰富，获得生态补偿资源的机会也就更多。就家庭层面的变量而言，家庭人口数对农村居民收入的影响显著为负，而家庭劳动力人数对农村居民收入的影响却显著为正，说明在本次调研的样本中，大多数家庭都有老人和孩子需要照顾，家庭负担较重，收入提高的可能性也就降低了。家庭土地面积正向显著影响农村居民收入，和大多数研究一致，无论是从事农业和非农行业，土地面积都是重要的生产资本，对提高农村居民收入具有积极作用。就社会层面的变量而言，社会保障补贴对农村居民收入的影响显著为正，说明社会保障补贴能够缓解低收入人群的现状，一定程度上提高他们的收入水平。为检验生态补偿政策是否会因时间变化而对农村居民收入影响因边际递减而弱化的问题，在模型中加入了生态补偿与农户搬迁年限的交乘项“ecol_year”，从方程(5)可以看出，生态补偿依然在1%显著性水平上为正，说明了随着生态补偿政策的进一步落地，改善了农户的就业状况，推动了地区产业发展，农民的收入渠道来源增加，收入状况将逐年得到改善，生计综合能力不断增强，对政策的认知也逐步加深，既实现了对贫困地区的环境保护，又推进了扶贫开发与生态文明建设协同发展。而交乘项对农村居民收入的影响却是显著为负，说明随着时间变化，当前的生态补偿政策由于农户异质性、对象识别不精准、主体参与不足、补偿标准、补偿范围、补偿形式及补偿机会成本等可能的原因，致使生态补偿政策在实践领域出现了一系列问题，对提高农村居民收入的影响呈现边际递减的趋势，值得引起重视。在方程(6)中，加入了其他控制变量，其基本结果与第(5)列保持一致。

生态补偿政策一般情况下有现金补偿、实物补偿和技术补偿三个主要补偿方式，本文单独用生态补贴的力度作为生态补偿的代理变量可能会导致模型结果不稳健，为了检验结果的稳定性，本文参考国家现行贫困线标准，将农村居民收入设为哑变量，将收入3 000元以下的赋值为0，否则为1，分别进行了Probit回归与OLS回归，检验结果如表 3所示，其中方程(1)为Probit结果，方程(2)为OLS回归结果，分析结果与有序Probit模型结果基本一致且显著性较好，回归结果稳健，控制变量的检验结果分析不再赘述。

根据前文理论分析的结果，发现因为农户的异质性，生态补偿对高收入的农户影响较低收入农户更大，我们猜测生态补偿过程中可能存在精英俘获现象，农村精英们可能借助自己的资源和社会优势，谋取有限的生态补偿资源，造成生态资源供给与需求匹配效率降低。精英俘获的存在导致“受益者补偿、污染者付费”的原则难以很好地贯彻，生态补偿政策的瞄准对象出现偏差，真正需要补偿的人群却没有获得相应的补偿，“造血功能不足”，影响政策实施效果，从而影响了这一部分群体收入的提高。基于此，本文试图通过模型验证生态补偿政策实施过程中是否存在精英俘获现象，本文分两步对此进行验证，第一步分析是否存在精英俘获现象，第二步分析精英俘获与生态补偿的交互作用对农村居民收入的影响。

由于生态补偿政策的现行机制还处在探索阶段，地区自然、社会和政治生态等多种原因，发现精英俘获不可避免，尤其是在参与主体异质化程度比较高的情况下，各参与主体在理性人假设下将反复博弈，精英俘获的影响将更加明显。

表 4验证了生态补偿政策下是否存在精英俘获，在方程(1)中，未添加任何控制变量，发现精英俘获在5%的显著性水平下影响生态补偿。虽然在方程(2)和方程(3)中个体层面变量和家庭层面变量加入后，精英俘获没有通过显著性检验，但在方程(4)中精英俘获在10%的统计水平上显著，可见，精英俘获是在一定程度上存在的，且系数为负，说明农村的精英们通过实施精英俘获，获取了生态补偿政策的资源，一定程度上影响了生态补偿政策的实施效果。

上述分析结果显示生态补偿政策实施过程中精英俘获是存在的，且精英们确实获取了一定的生态补偿资源，那么，这种精英俘获是否会影响生态补偿政策主客体之间资源匹配的效果，从而影响农村居民收入的提高呢？对此，下文分析了精英俘获与生态补偿交互作用对农村收入的影响，检验结果见表 5。

生态补偿变量回归结果与表 2一致，故此不再做分析。精英俘获这一变量对农村居民收入的影响不显著，可能是精英俘获并未直接地影响农村居民收入的提高。观察生态补偿与精英俘获的交互项发现，交互项在10%的统计水平上显著，且系数为负，表明了生态补偿政策中精英俘获的存在影响了农村居民收入的提高。那么，究竟是什么原因致使生态补偿过程中精英俘获的存在导致农村居民收入降低了呢？一方面，农村的精英们本身具有政治、经济或者是社会关系方面的优势，具有更高的资源可接近性，在面对有利于自身利益的资源时，更容易发生俘获行为，从而损害弱势群体的利益^[32]。在生态补偿项目实施的过程中，会出现主客体信息不对称的情况，再加之群众自我意识和参与意识的弱化，为精英俘获的存在创造了条件。另一方面，很多生态补偿项目在我国落地的时间还不长，项目实施的规范程度有待进一步提高，一些信息等对精英们来说更具有可接近性，为他们的行为提供了宽松的客观环境^[33]。因此，在生态补偿项目推进过程中，精英们获取了项目资源，其他的弱势群体并没有享有相应的补偿甚至是完全没有得到补偿，从而影响了收入的提高。

本文基于2017年在酉阳县11个易地扶贫搬迁安置点的调查数据，实证分析了生态补偿政策推进过程中是否存在精英俘获行为，并探讨了这种现象对农村居民收入的影响。研究结果显示：(1)生态补偿政策对提高农村居民收入具有显著的影响，但是由于农户的异质性，其对高收入者的影响较低收入者影响更大，且随着时间的变化，生态补偿对农村居民收入的促进效应呈现出边际递减的趋势。(2)精英俘获存在性的检验结果发现，样本地区生态补偿政策推进过程中确实存在精英俘获的现象，这种现象负向影响了政策执行的效果，也就是说，精英俘获的现象导致生态补偿政策瞄准目标与结果发生偏离。(3)进一步分析发现，精英俘获并没有直接影响农村居民收入的提高，但在生态补偿政策执行过程中，精英们俘获了一部分的补偿资源，剥夺了弱势群体的利益，他们没有得到与付出相匹配的补偿甚至完全没有得到补偿，从而影响了收入的提高。基于此，本文提出以下政策启示。

首先，生态补偿政策必须要考虑到农村居民的异质性，重点帮助中低收入的农户，根据其微观特征、资源禀赋和收入水平设置更加合理、更加精准的补偿方式，使政策与农户的微观特征相融合，使政策真正惠及这部分人口，提高其参与项目的积极性与主动性。政策参与度的提高必须通过加强政策感知来实现，要通过政策宣传、舆论引导、新闻媒体、多形式的教育培训等方式，不断强化农村居民对生态环境保护和生态补偿政策的认知，加大对生态补偿政策实施的知情权，提高参与意愿和生计适应能力，从而提高政策的可持续性。同时，在全社会营造出“生态有价、有偿使用”的社会氛围，引导其将生态保护考虑到生产生活范围之内，使“绿水青山就是金山银山”的理念更好地践行。

其次，要扎实贯彻党的十九届四中全会所传达的生态文明建设精神，坚持政府和市场两手发力，建立健全生态补偿机制，提高生态补偿政策目标和政策结果的衔接程度，减少因精英俘获降低政策执行效应。一方面，政府要发挥好引导者、组织者和协调者的角色，进一步抓实生态补偿政策的顶层设计、体制机制建设、资金优化安排和保障协调措施，提高政策实施的连续性。探索完善生态补偿立法，完善生态补偿政策的法律制度和政策导向，探索落实生态补偿和生态环境损害赔偿制度，强化政策实施的严肃性。通过探索创新多样化的补偿机制，精准识别补偿对象，因地制宜、重点突出地设置补偿标准和补偿方式，并实现动态可调整，减小理论层面计算结果和实际操作层面的差异，提高补偿的差异性、科学性、可持续性和可操作性，减少政策实施的边际递减效应。另一方面，引导市场多元力量参与，不断探索新的绿色产业发展和补偿新模式，真正达到既能较好地实现生态补偿的主目标既生态保护，又能兼顾其副目标，即增加农村居民的收入，达到生态保护和绿色发展双赢。

最后，要坚持问题导向，不断转变和创新乡村基层治理方式，严明生态补偿政策实施责任制度，强化基层干部的政治担当，提高有序、合理推进生态补偿政策的责任意识。培育自治、德治与法治相结合的治理理念，将乡村精英的行为纳入基层治理的监督之下，完善生态补偿政策目标考核和结果考核指标，切实保障生态补偿资源能够真正满足主客体的需要，减少目标与实施结果的偏离。同时，要通过媒体宣传、教育引导、愿景描绘等方式，提高乡村精英的文化水平和服务意识，引导乡村精英们树立起“利他”的观念，为生态补偿各项项目更好地落地服务。