李國志

（山東理工大學(xué) 經(jīng)濟(jì)學(xué)院 ，山東 淄博 255000）

公益林建設(shè)是國家推行的重要生態(tài)項目，是一項服務(wù)于整個社會，受益于全體民眾的公益事業(yè)，具有顯著的正外部性，因此國家需要給予一定的經(jīng)濟(jì)補(bǔ)償[1]。但總體而言，目前我國對生態(tài)公益林建設(shè)的補(bǔ)償激勵尚存在一些問題，如補(bǔ)償標(biāo)準(zhǔn)很低、經(jīng)營吸引力差、配套措施不足等，農(nóng)戶參與積極性不高，偷砍濫伐現(xiàn)象時有發(fā)生[2]。因此，弄清楚農(nóng)戶受償意愿及其影響因素，對科學(xué)制定補(bǔ)償標(biāo)準(zhǔn)，推動生態(tài)公益林建設(shè)具有重要意義。

有關(guān)生態(tài)環(huán)境和資源保護(hù)的管理機(jī)制很多，歸納起來看，主要有基于經(jīng)濟(jì)手段的生態(tài)補(bǔ)償和基于行政手段的強(qiáng)制管制機(jī)制。在市場經(jīng)濟(jì)條件下，生態(tài)補(bǔ)償機(jī)制是全球生態(tài)保護(hù)領(lǐng)域最有效的途徑。目前，國內(nèi)外較多文獻(xiàn)對居民參與生態(tài)建設(shè)的受償意愿進(jìn)行了研究，內(nèi)容涉及流域、濕地、農(nóng)田、礦產(chǎn)等眾多領(lǐng)域。如周晨等分析了流域生態(tài)補(bǔ)償中農(nóng)戶受償意愿的影響因素及邊際效應(yīng)[3]；Rocio等分析了異質(zhì)型農(nóng)戶對流域的支付意愿[4]；朱紅根等運(yùn)用?？怂沟刃ё儾钅Ｐ蜏y算了滿足農(nóng)戶退耕還濕受償意愿的補(bǔ)貼標(biāo)準(zhǔn)[5]；Yu和Belcher對土地所有者濕地保護(hù)意愿進(jìn)行了研究[6]；余亮亮和蔡銀鶯利用Tobit模型，分析了農(nóng)田生態(tài)補(bǔ)償?shù)霓r(nóng)戶受償意愿[7]；吳九興和楊鋼橋運(yùn)用多元有序選擇模型，分析了農(nóng)地整理中農(nóng)民利益受損的受償意愿[8]；李國平等運(yùn)用CVM對煤炭礦區(qū)居民的支付意愿與受償意愿進(jìn)行了比較[9]。

關(guān)于公益林（森林）生態(tài)補(bǔ)償，現(xiàn)有文獻(xiàn)集中于補(bǔ)償標(biāo)準(zhǔn)、居民支付意愿、農(nóng)戶參與意愿等內(nèi)容。如李煒等運(yùn)用層次分析法構(gòu)建了森林生態(tài)系統(tǒng)補(bǔ)償標(biāo)準(zhǔn)計算模型[10]；楊洪國對國家重點生態(tài)公益林生態(tài)補(bǔ)償系數(shù)進(jìn)行測算[11]；吳小旋等分析了貴陽市居民公益林補(bǔ)償?shù)闹Ц兑庠讣坝绊懸蛩豙12]；Lindhjema和Mitanib研究了森林所有者自發(fā)保護(hù)森林的受償意愿[13]；姜波等利用Logistic回歸方法分析了農(nóng)戶參與生態(tài)公益林建設(shè)意愿的影響因素[14]。

本文在現(xiàn)有文獻(xiàn)基礎(chǔ)上，基于浙江省麗水市調(diào)研數(shù)據(jù)，利用條件價值法和右端截取模型，對農(nóng)戶參與公益林建設(shè)的受償意愿及影響因素進(jìn)行實證研究，以期得出一些有價值的信息，為公益林生態(tài)補(bǔ)償標(biāo)準(zhǔn)制定提供理論依據(jù)。

一、研究區(qū)域、研究方法與假設(shè)

（一）研究區(qū)域

麗水市地處浙江省西南部浙閩兩省交界處，是浙江省陸地面積最大的地級市，地勢以丘陵、中山地貌為主，由西南向東北傾斜。境內(nèi)設(shè)蓮都區(qū)、龍泉市、縉云縣、青田縣、松陽縣、遂昌縣、慶元縣、云和縣和景寧縣等9個縣（市、區(qū)），總面積為17298平方公里。其中景寧縣是我國唯一的畬族自治縣。麗水市素有“浙南林?！敝Q，從1999年開始實施退耕還林、千里綠色長廊和生態(tài)公益林建設(shè)。截至2014年底，麗水市省級以上公益林面積達(dá)1163.3萬畝（包括國家級330.8萬畝和省級832.5萬畝），占全省公益林總面積的29%，占全市林業(yè)用地面積的53%。其中公益林優(yōu)質(zhì)林分面積達(dá)到907萬畝，占麗水全市公益林總面積的78%。從2004年開始實施公益林生態(tài)補(bǔ)償制度以來，到2014年底，麗水市發(fā)放公益林補(bǔ)償資金已累計20.10億元，受益村集體3294個，受益農(nóng)戶達(dá)21.5萬戶。公益林補(bǔ)償金已經(jīng)成為農(nóng)民長期增收的重要來源之一。

（二）研究方法

條件價值法（Contingent Valuation Method，CVM）是一種典型的陳述偏好的價值評估方法，以希克斯（Hicks）的效用函數(shù)為基礎(chǔ)，通過構(gòu)造環(huán)境資源與服務(wù)虛擬市場，直接詢問人們對于實施資源保護(hù)或環(huán)境效益改善的支付意愿（Willingness To Pay，WTP），或者對于資源或環(huán)境質(zhì)量受損的受償意愿（Willingness To Accept，WTA），并以此來估計環(huán)境效益改善或環(huán)境質(zhì)量損失的經(jīng)濟(jì)價值。CVM主要包括4種引導(dǎo)受訪者受償意愿的方式，即開放式、投標(biāo)博弈式、二分選擇式和支付卡式。與其他三種引導(dǎo)方式相比，支付卡式優(yōu)勢非常明顯：第一，從原始數(shù)據(jù)中可以直接得出受訪者的受償意愿；第二，支付卡為受訪者提供了一系列表示受償意愿的貨幣金額，受訪者投標(biāo)環(huán)境良好，不會產(chǎn)生大量的極端異常值，也不會出現(xiàn)起始點偏誤。因此，本文將采取支付卡方式來引導(dǎo)受訪農(nóng)戶參與公益林建設(shè)的受償意愿。

（三）研究假設(shè)

受償意愿是生態(tài)產(chǎn)品供給方在家庭經(jīng)濟(jì)社會特征、生產(chǎn)要素投入等眾多約束條件下對效用（福利）水平變化的反映。首先，生態(tài)功能區(qū)農(nóng)戶作為生態(tài)產(chǎn)品供給方，為了保護(hù)當(dāng)?shù)厣鷳B(tài)環(huán)境，不得不犧牲部分發(fā)展權(quán)，但每個農(nóng)戶的自身素質(zhì)、生計因素并不完全相同，其（間接）效用函數(shù)形式存在一定差異，從而提供生態(tài)產(chǎn)品的福利水平也不同，可能會對農(nóng)戶的受償意愿產(chǎn)生一定影響。其次，在市場經(jīng)濟(jì)背景下，農(nóng)戶林業(yè)生產(chǎn)要素投入因素對林業(yè)經(jīng)營效率有重要影響。農(nóng)戶林業(yè)生產(chǎn)要素主要包括林地面積、林業(yè)生產(chǎn)投資和勞動力人數(shù)等。山林面積的大小、分散程度直接影響林農(nóng)的經(jīng)營方式和生產(chǎn)積極性；如果自身林業(yè)經(jīng)營生產(chǎn)投資較小，或者家庭勞動力短缺，農(nóng)戶自身將難以開展有效的林業(yè)經(jīng)營，林業(yè)經(jīng)營績效會下降。因此對農(nóng)戶的林業(yè)生產(chǎn)要素投入因素進(jìn)行考察是必要的。再次，根據(jù)行為科學(xué)理論，農(nóng)戶在進(jìn)行生產(chǎn)經(jīng)營決策時，其對相關(guān)政策及生態(tài)環(huán)境的認(rèn)知情況往往會產(chǎn)生重要影響。我國實行了很多生態(tài)工程項目（如退耕還林），通過提供技術(shù)培訓(xùn)、現(xiàn)金補(bǔ)貼等形式減少了農(nóng)戶保護(hù)生態(tài)環(huán)境的機(jī)會成本，同時提升了農(nóng)戶的收入預(yù)期，使得農(nóng)戶提供生態(tài)產(chǎn)品的意愿大大增加。另外，農(nóng)戶所處區(qū)域的生態(tài)環(huán)境狀況及農(nóng)戶對政府的滿意度等都可能對農(nóng)戶真實受償意愿產(chǎn)生影響?；谏鲜龇治龊拖嚓P(guān)經(jīng)濟(jì)理論，本文提出如下研究假設(shè)：

假設(shè)1：農(nóng)戶的個人及家庭經(jīng)濟(jì)社會特征差異會對農(nóng)戶參與公益林建設(shè)的受償意愿產(chǎn)生潛在影響。

假設(shè)2：農(nóng)戶的林業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營投入變量會對農(nóng)戶受償意愿產(chǎn)生潛在影響。

假設(shè)3：農(nóng)戶對政策、環(huán)境的認(rèn)知因素會對農(nóng)戶受償意愿產(chǎn)生潛在影響。

二、數(shù)據(jù)來源、模型構(gòu)建與變量說明

（一）數(shù)據(jù)來源

由于CVM并未進(jìn)行實際的市場觀察，只是從受訪者的回答中得到受償意愿，可能會存在一些偏差。因此，需要通過精心設(shè)計問卷、樣本數(shù)量較大、進(jìn)行隨機(jī)調(diào)查等來降低偏差的影響。為了減少偏差，在正式調(diào)查前，對麗水市蓮都區(qū)60個農(nóng)戶進(jìn)行了預(yù)調(diào)查，通過充分模擬真實市場，修正了問卷中不恰當(dāng)?shù)奶釂柗绞?，同時得到初始投標(biāo)值的預(yù)計范圍。

修正后調(diào)查問卷主要內(nèi)容包括兩部分：第一部分是受訪農(nóng)戶個人及其家庭的社會經(jīng)濟(jì)特征、林業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營投入情況、政策及環(huán)境認(rèn)知因素等，如受訪者的性別、文化程度、年齡、是否村干部、家庭人均純收入、農(nóng)業(yè)勞動力數(shù)量、林地面積、政策滿意度、公益林重要性認(rèn)識等。第二部分是農(nóng)戶參加公益林建設(shè)的受償意愿，只有一個問題：如果政府將您的山林劃定為生態(tài)公益林，您認(rèn)為每年最少應(yīng)補(bǔ)償多少金額（元/畝），才能彌補(bǔ)您家的損失？具體選項包括：0元、10元、20元、30元、40元、50元、70元、100元、150元、200元、200元以上。

本文以浙江省麗水市農(nóng)戶為調(diào)查對象。樣本產(chǎn)生方法為：在麗水市9個縣（市、區(qū)）中，各隨機(jī)選擇3個鄉(xiāng)（鎮(zhèn)），每個鄉(xiāng)（鎮(zhèn)）各隨機(jī)選擇3個行政村，每個行政村隨機(jī)選擇10-15個農(nóng)戶作為調(diào)查對象。具體調(diào)查時，由事先經(jīng)過培訓(xùn)的在校大學(xué)生，到樣本村隨機(jī)入戶面對面調(diào)查。本次調(diào)查共發(fā)放問卷1068份并全部回收，剔除那些明顯隨意作答，關(guān)鍵信息缺失的問卷，實際有效樣本數(shù)為987份，問卷有效回收率為92.42%。樣本基本特征如表1所示：

在調(diào)查的有效樣本中，男性519人，略多于女性；受訪者中年齡最小22歲，最大71歲，主要集中于31-60歲之間；文化程度以初中為最多，其次分別為高中（含中專）和小學(xué)及以下，大專及以上文化程度者僅占8.1%；有16.7%的農(nóng)戶家庭成員中有村（鎮(zhèn)）干部或黨員；約40%農(nóng)戶家庭中農(nóng)業(yè)勞動力人數(shù)為3-4人，約33%農(nóng)戶為5人及以上；家庭人均純收入主要集中于10001-15000元和15001-20000元，5000元以下的僅占4.0%。

表 1 受訪者基本特征

（二）模型構(gòu)建

調(diào)查結(jié)果顯示，有部分農(nóng)戶選擇的受償意愿比支付卡投標(biāo)上限值要高，即選擇200元/畝以上。受訪者報告的WTA高于支付卡投標(biāo)上限值，與CVM調(diào)研過程中的經(jīng)驗事實相符，這是受訪者選擇的策略性行為，高報真實WTA，類似于在支付意愿調(diào)研中出現(xiàn)的抗議性零支付現(xiàn)象。如果直接將這些樣本納入分析，或者直接剔除，都將可能導(dǎo)致估計結(jié)果產(chǎn)生策略性偏差（Strategic bias）。為了有效利用這部分樣本，避免策略性偏差，本文采用右端截取模型（Censored model）來進(jìn)行分析。右端截取模型一般形式為：

式（1）中，y*i為潛變量，符合經(jīng)典線性模型條件，即服從條件均值為線性的正態(tài)同方差分布。根據(jù)上述方程，當(dāng)y*i＜R時，所觀測的yi等于y*i；反之，當(dāng)y*i≥R時，yi等于R。據(jù)此，本文設(shè)定如下截取回歸模型，來分析農(nóng)戶受償意愿的影響因素：

式（2）中，WTA*是農(nóng)戶報告的受償意愿，X為影響農(nóng)戶受償意愿的不同因素，α、β為待估計系數(shù)，μ為隨機(jī)誤差項。

（三）變量說明

本文因變量是利用問卷調(diào)查得到的農(nóng)戶受償意愿值。自變量主要包括三類：第一類是受訪者個人及家庭經(jīng)濟(jì)社會特征因素，主要包括性別、年齡、文化程度、家庭成員是否有村（鎮(zhèn)）干部及黨員、家庭人均純收入；第二類是農(nóng)戶林業(yè)經(jīng)營要素投入變量，主要包括農(nóng)業(yè)勞動力人數(shù)、林地面積、林業(yè)投資占家庭支出比重；第三類是農(nóng)戶對政策、環(huán)境的認(rèn)知變量，主要包括對公益林重要性的認(rèn)識、對政府政策的滿意度、對當(dāng)?shù)厣鷳B(tài)環(huán)境的滿意度。各變量含義及描述性統(tǒng)計結(jié)果如表2所示：

三、研究結(jié)果與分析

（一）農(nóng)戶受償意愿的統(tǒng)計分析

生態(tài)功能區(qū)農(nóng)戶參與公益林建設(shè)、提供生態(tài)產(chǎn)品可能會影響當(dāng)?shù)氐慕?jīng)濟(jì)發(fā)展，即當(dāng)其他條件不變時，生態(tài)功能區(qū)農(nóng)戶為保護(hù)生態(tài)環(huán)境而不得不放棄一些工業(yè)和農(nóng)業(yè)經(jīng)營活動時，會減緩當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)發(fā)展速度，導(dǎo)致農(nóng)戶的福利水平受損，因此需要給予一定補(bǔ)償。

表 2 自變量含義及描述性統(tǒng)計

在987個有效樣本中，965個農(nóng)戶表示愿意接受公益林建設(shè)生態(tài)補(bǔ)償，其中受償意愿頻次最高的兩個等級是50元/畝和100元/畝，分別由157人次和148人次，分別占樣本總量的15.91%和14.99%。受訪農(nóng)戶受償意愿的均值為96元/畝，中位數(shù)為70元/畝。其中122個農(nóng)戶報告的WTA為200元/畝，高于支付卡上限值，占樣本總量的12.38%，這可能是受訪農(nóng)戶采取的策略性行為，故意高報真實WTA。

此外，有22個受訪農(nóng)戶明確表示不愿意參與公益林建設(shè)并且受償意愿為零，調(diào)查人員進(jìn)一步詢問了不愿接受補(bǔ)償?shù)脑颉Ｖ饕ǎ旱谝?，政府將農(nóng)戶山林納入公益林管理并未事先征求農(nóng)戶意愿，而是強(qiáng)制性要求；第二，補(bǔ)償金額太少，根本不足以彌補(bǔ)農(nóng)戶因參與公益林建設(shè)而導(dǎo)致的發(fā)展權(quán)和收入損失；第三，對政府不信任，認(rèn)為地方政府不作為和村委會腐敗現(xiàn)象非常嚴(yán)重，農(nóng)戶很難拿到足額補(bǔ)償金。調(diào)查中還發(fā)現(xiàn)，在愿意接受公益林建設(shè)生態(tài)補(bǔ)償?shù)氖茉L農(nóng)戶中，也有相當(dāng)一部分農(nóng)戶表示了對地方政府和村委會的不信任，以及對公益林生態(tài)補(bǔ)償政策實施力度的擔(dān)心。

（二）農(nóng)戶受償意愿的影響因素分析

利用Stata12軟件，對前文構(gòu)建的右端截取模型進(jìn)行估計，結(jié)果見表4。模型的LR統(tǒng)計量為78.42，同時在1%顯著性水平下通過檢驗，說明模型整體擬合程度較好。為了更好地解釋各變量對農(nóng)戶受償意愿的影響大小，本文進(jìn)一步估計了各變量的邊際效應(yīng)。

表 3 受訪者WTA累計頻率分布

表 4 模型估計結(jié)果及邊際影響?

1.農(nóng)戶個人及其家庭的社會經(jīng)濟(jì)特征因素的影響

由表4可知，在農(nóng)戶個人及其家庭的社會經(jīng)濟(jì)特征因素中，除性別（X1）外，年齡（X2）、文化程度（X3）、家庭成員是否有村（鎮(zhèn)）干部及黨員（X4）、家庭人均純收入（X5）這四個變量對農(nóng)戶受償意愿均存在顯著影響，假設(shè)1得到了驗證。

年齡對農(nóng)戶受償意愿在5%水平下有顯著的正向影響。由邊際效應(yīng)值可知，年齡每增加一歲，農(nóng)戶受償意愿將提高約1.45%。這可以解釋為青壯年群體勞動力素質(zhì)總體較高，外出務(wù)工機(jī)會多，對林地的依賴程度小，隨著年齡增加，勞動力轉(zhuǎn)移更加困難，收入來源更加單一，對林地的依賴程度不斷加深，因此公益林受償意愿增加。

文化程度對農(nóng)戶受償意愿在1%水平下有顯著的負(fù)向影響。由邊際效應(yīng)值可知，文化程度每提高一個層次，農(nóng)戶受償意愿將降低約18.66%。這主要是因為文化程度越高，可供選擇的就業(yè)機(jī)會越多，生計模式更加豐富，從事林業(yè)經(jīng)營的機(jī)會成本越大，對林地的依賴程度會下降，因此受償意愿減少。

家庭成員是否有村（鎮(zhèn)）干部及黨員對農(nóng)戶受償意愿在1%水平下有顯著的負(fù)向影響。由邊際效應(yīng)值可知，家庭成員沒有村（鎮(zhèn)）干部及黨員，農(nóng)戶受償意愿將會提高128.5%。這主要是因為村（鎮(zhèn)）干部及黨員總體政治覺悟較高，其言行受到社會的廣泛關(guān)注，加上公益林建設(shè)的政治屬性，因此他們的受償意愿會更低。

家庭人均純收入對農(nóng)戶受償意愿在5%水平下有顯著的負(fù)向影響。由邊際效應(yīng)值可知，家庭人均純收入每提高1%，農(nóng)戶受償意愿會下降約3.02%。這主要是因為農(nóng)戶收入水平越高，對生態(tài)補(bǔ)償額度的期待就越低，同時從事林業(yè)經(jīng)營的機(jī)會成本越大。反之，農(nóng)戶收入水平越低，生產(chǎn)生活質(zhì)量不盡如人意，越希望通過公益林生態(tài)補(bǔ)償來改變目前的貧困狀況。

2.農(nóng)戶的林業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營投入因素的影響

由表4可知，農(nóng)戶的林業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營投入因素中，農(nóng)業(yè)勞動力人數(shù)（X6）、林地面積（X7）、林業(yè)投資占家庭支出比重（X8）這三個變量對農(nóng)戶受償意愿均存在顯著影響，假設(shè)2得到了驗證。

農(nóng)業(yè)勞動力人數(shù)對農(nóng)戶受償意愿在1%水平下有顯著的正向影響。由邊際效應(yīng)值可知，農(nóng)業(yè)勞動力人數(shù)每增加一個，農(nóng)戶受償意愿將提高約9.12%。這主要是因為農(nóng)業(yè)勞動力人數(shù)越多，農(nóng)戶可以投入更多的勞動力從事林業(yè)經(jīng)營，對林地的依賴程度會增加，因此受償意愿會更高。

林地面積對農(nóng)戶受償意愿在5%水平下有顯著的正向影響。由邊際效應(yīng)值可知，林地面積每增加一畝，農(nóng)戶受償意愿將提高約2.02%。這主要是因為林地面積越大，農(nóng)戶從事林業(yè)經(jīng)營更容易獲得規(guī)模經(jīng)濟(jì)效益，單位經(jīng)營成本將下降，林業(yè)經(jīng)營收入提升，因此受償意愿會更高。

林業(yè)投資占家庭支出比重對農(nóng)戶受償意愿在1%水平下有顯著的正向影響。由邊際效應(yīng)值可知，林業(yè)投資占家庭支出比重每提高一個等級，農(nóng)戶受償意愿將提高約18.45%。這主要是因為林業(yè)投資規(guī)模越大，林業(yè)經(jīng)營將成為農(nóng)戶的主要生計模式，林業(yè)經(jīng)營收入占家庭總收入的比重越大，因此參與公益林建設(shè)的機(jī)會成本和受償意愿也就越高。

3.農(nóng)戶對政策、環(huán)境認(rèn)知因素的影響

由表4可知，農(nóng)戶對政策、環(huán)境認(rèn)知因素中，對公益林重要性的認(rèn)識（X9）、對政府政策的滿意度（X10）、對當(dāng)?shù)厣鷳B(tài)環(huán)境的滿意度（X11）這三個變量對農(nóng)戶受償意愿均存在顯著影響，假設(shè)3得到了驗證。

公益林重要性的認(rèn)識對農(nóng)戶受償意愿在10%水平下有顯著的負(fù)向影響。由邊際效應(yīng)值可知，對公益林重要性的認(rèn)識提高一個層次，農(nóng)戶受償意愿將下降約8.73%。公益林可以凈化空氣、涵養(yǎng)水源，具有重要的生態(tài)功能，對改善區(qū)域生態(tài)環(huán)境具有重要作用，公益林建設(shè)是國家實施的重要生態(tài)工程，如果農(nóng)戶能深切認(rèn)識到公益林的重要性，其受償意愿將會下降。

政府政策滿意度對農(nóng)戶受償意愿在5%水平下有顯著的負(fù)向影響。由邊際效應(yīng)值可知，對政府政策滿意度提高一個層次，農(nóng)戶受償意愿將下降約12.39%。近年來，政府出臺了許多惠農(nóng)政策，但政策的實施效果和農(nóng)戶受益情況參差不齊，如果農(nóng)戶對政府政策的實施效果比較滿意，對政府的信任度及政策的擁護(hù)度會提高，因此受償意愿將會下降。

生態(tài)環(huán)境滿意度對農(nóng)戶受償意愿在1%水平下有顯著的負(fù)向影響。由邊際效應(yīng)值可知，對當(dāng)?shù)厣鷳B(tài)環(huán)境的滿意度提高一個層次，農(nóng)戶受償意愿將下降約10.08%。隨著收入水平提升和生活質(zhì)量提升，農(nóng)戶對生態(tài)環(huán)境越來越關(guān)注。如果農(nóng)戶對當(dāng)?shù)厣鷳B(tài)環(huán)境滿意，會產(chǎn)生一種自豪感，并自覺對生態(tài)環(huán)境加以維護(hù)，因此受償意愿將會下降。

（三）模型穩(wěn)健性檢驗

本文采用剔除解釋變量和改變樣本容量的手段，并運(yùn)用雙邊界Tobit和右端截取兩種估計方法，對所建立的模型進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗。首先，家庭人均年收入對受償意愿來說可能具有較強(qiáng)的內(nèi)生性，因此不太適合作為影響受償意愿的因素。將該變量剔除后仍利用右端截取模型進(jìn)行估計（模型2），結(jié)果發(fā)現(xiàn)，除了年齡、對公益林重要性的認(rèn)識等變量的顯著程度略有變化外，其他變量的顯著水平及影響系數(shù)均沒有明顯變化。然后，我們將樣本容量擴(kuò)大到所有987個樣本（包括WTA為零的22個樣本），為了避免由于樣本性質(zhì)改變可能產(chǎn)生的估計偏差，我們采用雙邊界Tobit模型（適用于處理因變量具有上下邊界的情況）進(jìn)行估計（模型3）。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，與模型2相比，模型3中變量的顯著水平及影響系數(shù)均沒有明顯變化?？梢姡谌趸兞块g內(nèi)生性問題和改變樣本容量的情況下，模型估計結(jié)果并未明顯改變，主要研究結(jié)論具有較強(qiáng)的解釋力。

四、結(jié)論與政策建議

基于987份調(diào)查問卷數(shù)據(jù)，利用CVM和右端截取模型，分析了農(nóng)戶參與公益林建設(shè)的受償意愿及影響因素。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，97.77%的受訪農(nóng)戶表示愿意接受公益林生態(tài)補(bǔ)償，并報告了最低受償意愿（WTA），平均受償意愿為96元/畝。農(nóng)戶個人及家庭的社會經(jīng)濟(jì)特征、農(nóng)戶的林業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營投入、農(nóng)戶對政策、環(huán)境認(rèn)知等三類因素對受償意愿均存在顯著的影響，其中農(nóng)戶的認(rèn)知變量具有顯著的負(fù)向影響。

公益林建設(shè)是改善區(qū)域生態(tài)環(huán)境的重要途徑，是一項長期的系統(tǒng)工程，需要廣大農(nóng)戶積極參與?；谏鲜鲅芯拷Y(jié)論，本文簡要提出如下建議：第一，逐步提高生態(tài)公益林生態(tài)補(bǔ)償標(biāo)準(zhǔn)。浙江省目前公益林補(bǔ)償標(biāo)準(zhǔn)為30元/畝，與農(nóng)戶受償意愿相去甚遠(yuǎn)，政府應(yīng)不斷拓寬資金來源，提高補(bǔ)償標(biāo)準(zhǔn)。第二，加大生態(tài)環(huán)境和公益林建設(shè)重要性的宣傳，通過各種渠道和手段，如網(wǎng)絡(luò)、電視、報紙等不斷對社會公眾進(jìn)行生態(tài)環(huán)境教育培訓(xùn)，提高農(nóng)戶對生態(tài)環(huán)境和公益林建設(shè)的認(rèn)知度。第三，基層地方政府要加大政策執(zhí)行力度，出臺的各項惠農(nóng)政策要堅決落實到位，提高農(nóng)戶對政府的信任度。此外，還應(yīng)充分發(fā)揮村（鎮(zhèn)）干部和農(nóng)村黨員的示范作用，提高農(nóng)戶參與公益林建設(shè)的主動性和積極性。

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