基于供需均衡视角的陕西省退耕还林工程补偿标准研究

被引:0
作者
王恒博
机构
[1] 西北农林科技大学
关键词
退耕还林工程; 生态承载力; 供需均衡; 驱动因素; 补偿标准;
D O I
暂无
年度学位
2018
学位类型
博士
导师
摘要
近年来,生态环境日益恶化,已经成为不容忽视的问题。针对环境变化,世界各国采取了积极的应对措施,中国为了遏制生态环境的恶化启动了退耕还林工程、天然林资源保护工程等16项重大生态修复工程,其中退耕还林工程因政策性强、投资量大、涉及面广、参与度高而成为迄今为止世界上最大的生态修复工程。退耕还林工程的开展必须依靠广大农户的积极参与,才能实现预期目标。如何调动农户的积极性则考验国家的制度设计和政策执行力,而生态补偿是世界各国普遍采用且行之有效的重要方法。但学界对退耕还林工程补偿标准尚未形成统一、系统的分析方法,由于视角各异、目标不一、方法多样使得其差异明显,导致其补偿标准制定存在过高或过低的现象。因此,基于供需均衡视角制定退耕还林工程的林地补偿标准,已经成为研究退耕还林工程补偿政策的关键科学问题,对推进退耕还林工程的深入开展具有较大的理论意义和实践价值。本研究在梳理国内外有关生态修复工程补偿标准研究的基础上,以供需均衡理论为基础,选择退耕还林工程的典型区域——陕西省及吴起县,从农户个体参与退耕还林工程决策机理出发,研究其驱动因素及动态演化。通过理论分析得到了农户群体参与退耕还林工程的林地供给可能性曲线,并实证分析了农户群体对退耕还林工程林地供给的影响因素,基于结果导向法绘制了退耕还林工程的林地供给曲线。构建以价值量(资金)为单位的生态足迹-服务价值法的生态承载力分析框架,研究了陕西省生态承载力的空间分布特征、演化路径及其驱动因素,进而反推出退耕还林工程的林地需求量,并绘制分析了退耕还林工程的林地需求曲线。将农户群体的退耕还林工程的林地供给曲线与政府的退耕还林工程的林地需求曲线相结合,确定基于供需均衡视角下的退耕还林工程的林地补偿标准,之后进一步探讨了生态修复合理增长下的退耕还林工程的补偿标准。按照上述研究思路,本研究的结论汇总如下:(1)农户个体参与退耕还林工程受多方面因素影响,其驱动因素并非静态的。为了分析农户个体参与退耕还林工程的驱动机理,本研究以比较优势理论为基础,构建了其分析框架及模型,分析了农户个体参与退耕还林工程的驱动因素的动态演化过程。研究表明林地与耕地的转换成本、林地与耕地的收入差值和林地与耕地的劳动量差值是引起农户个体参与退耕还林工程的驱动因素,而且其驱动因素也并非静态不变的,而是既有随时期而变化的因素,也有持续作用的因素。(2)绘制了农户群体参与退耕还林工程的林地供给曲线,并分析了其影响因素。经过理论分析得到了农户群体参与退耕还林工程的林地供给可能性曲线,并通过分析林地占农地比例、林地占耕地比例等演化过程进行了验证,之后基于结果导向法绘制了陕西省及十个地市的退耕还林工程的林地供给曲线。为了分析农户群体参与退耕还林工程的驱动因素,对参与退耕还林工程的陕西省面板数据进行了实证分析,结果表明补偿标准、第一产业增加值和时间是影响退耕还林工程的林地供给变化的主要原因。(3)分析了陕西省生态承载力时空演化特征,并绘制了退耕还林工程的林地需求曲线。通过构建以价值量(资金)为单位的生态足迹-服务价值法的生态承载力分析框架,选取陕西省97个区县的四期面板数据,从全局和局部两个空间层面,深入探索陕西省生态承载力指数在空间上的分布特征及其演化路径。结果表明陕西省生态承载力指数一直存在显著的空间自相关和空间异质性,表现为16年间生态承载力指数在空间上的演化过程,目前已经形成了较为稳定的空间格局,即陕北、关中地区较低,陕南地区较高;存在高值或低值的集聚现象,并且低值集聚更为明显,在空间上向关中地区集中。为了深入研究陕西省生态承载力指数时空演化的驱动因素,构建了基于面板数据的空间杜宾模型,结果表明林地面积和当量因子价值是促进生态承载力指数提高的主要因素,人均消费价值是抑制生态承载力指数提升的主要因素,而且影响陕北、关中和陕南地区生态承载力指数的驱动因素存在差异。通过生态足迹-服务价值法的生态承载力计算模型,反推了退耕还林工程的林地需求量,并绘制分析了退耕还林工程的林地需求曲线。(4)确定了供需均衡的退耕还林工程的林地补偿标准。通过生态足迹-服务价值法的生态承载力分析框架,反推退耕还林工程的林地需求量,发现部分地市需要提高退耕还林工程的补偿标准,而部分地市不需给予退耕还林工程的补偿。以2000年生态承载力水平反推2015年的退耕还林工程的林地需求量,陕西省及西安市、铜川市、咸阳市、渭南市、榆林市和商洛市等六个地市不能达到2000年的生态承载力水平,需要推进退耕还林工程,其退耕还林工程的林地补偿标准分别为:2419.12元/公顷、2876.68元/公顷、2600.59元/公顷、2252.38元/公顷、2611.85元/公顷、2753.32元/公顷和4044.50元/公顷。同时,宝鸡市、延安市、汉中市和安康市等四个地市不需开展退耕还林工程,其生态承载力水平也能达到2000年的水平,所以可以不给予退耕还林工程的补偿。(5)探讨了生态修复合理增长下的退耕还林工程的林地补偿标准。结合已有研究成果,选择了人均GDP年均增长率、人均财政收入年均增长率和人均消费支出年均增长率等三项指标的最小值作为生态修复的合理增长率。通过计算,安康市不需开展退耕还林工程,其生态承载力水平也能达到生态修复合理增长下的退耕还林工程的林地需求量,可以不给予退耕还林工程的补偿,而陕西省及西安市、铜川市、宝鸡市、咸阳市、渭南市、延安市、汉中市、榆林市和商洛市等九个地市需要推进退耕还林工程,其退耕还林工程的林地补偿标准分别为:2887.53元/公顷、4164.06元/公顷、2706.66元/公顷、3950.04元/公顷、2590.05元/公顷、3190.52元/公顷、2205.84元/公顷、4650.11元/公顷、4132.69元/公顷和4244.75元/公顷。
引用
收藏
页数:145
共 148 条
[1]
基于粮食安全的延安市耕地保有量研究 [D]. 
冯艳斌 .
长安大学,
2013
[2]
陕西省退耕还林工程分析与评价 [D]. 
陈孝勇 .
西北农林科技大学,
2009
[3]
陕西渭北刺槐林分生长收获模型研究 [D]. 
王雪梅 .
西北农林科技大学,
2001
[4]
基于生态足迹-服务价值法的生态承载力时空演化 [J].
王恒博 ;
姚顺波 ;
郭亚军 ;
赵敏娟 .
长江流域资源与环境, 2018, 27 (10) :2316-2327
[5]
中国互联网金融生态足迹、承载力及效率的测算与评价研究 [J].
陆岷峰 ;
葛和平 .
管理学刊, 2018, 31 (01) :22-32
[6]
工业集聚、空间溢出效应与地区增长差异——基于空间杜宾模型的实证分析 [J].
张廷海 ;
王点 .
经济经纬, 2018, 35 (01) :86-91
[7]
农户参与生态修复工程的驱动机理与动态演化——来自吴起县调查数据 [J].
王恒博 ;
姚顺波 ;
郭亚军 .
干旱区资源与环境 , 2018, (02) :59-64
[8]
农户参与退耕还林工程决策研究 [J].
王恒博 ;
范娟 .
沈阳农业大学学报(社会科学版), 2017, 19 (06) :646-651
[9]
资源环境承载能力预警的超载成因分析方法及应用 [J].
徐勇 ;
张雪飞 ;
周侃 ;
王传胜 ;
徐小任 .
地理科学进展, 2017, 36 (03) :277-285
[10]
区域生态承载力预警评估方法及案例研究 [J].
徐卫华 ;
杨琰瑛 ;
张路 ;
肖燚 ;
王效科 ;
欧阳志云 .
地理科学进展, 2017, 36 (03) :306-312