趙晶晶，葛顏祥，李 穎

（山東農(nóng)業(yè)大學經(jīng)濟管理學院，山東 泰安 271018）

1 引言

流域生態(tài)補償是保護流域生態(tài)環(huán)境、調(diào)節(jié)利益相關(guān)者間沖突、維護上下游經(jīng)濟社會“公平”發(fā)展的一項有效政策工具。目前，我國已在29個省份開展流域生態(tài)補償工作，并取得顯著成效。但具體實踐中仍舊存在失當環(huán)節(jié)，比如，補償標準較低、資金來源單一且使用低效等都對流域生態(tài)補償運行績效造成一定負面影響，致使人們對現(xiàn)有生態(tài)補償政策能否實現(xiàn)既定的預期目標、該政策能否可持續(xù)運行仍存有疑慮。識別出流域生態(tài)補償運行績效的影響因素，有助于實現(xiàn)流域生態(tài)補償政策的可持續(xù)運行[1]，進而破解現(xiàn)實實踐中的難題[2]。理論上，流域生態(tài)補償可持續(xù)運行僅靠政府這一單一主體顯然具有一定局限性，政府獨自行動產(chǎn)生的效益總是低于多主體共同行動所產(chǎn)生的效益。協(xié)同學理論認為，流域生態(tài)補償運行績效的提升需要多主體間的有效協(xié)同，進而避免單一主體行為發(fā)生偏離對流域生態(tài)補償運行績效產(chǎn)生“牽一發(fā)而動全身”的不利影響。多主體協(xié)同行動可以激發(fā)全社會共同參與流域生態(tài)補償?shù)臐撛趧恿3]，發(fā)揮多主體間相互協(xié)調(diào)、合作或同步的聯(lián)合作用，有助于產(chǎn)生“1+1+1＞3”的行動協(xié)同效應[4]。這為打破政府“唱獨角戲”、其他利益相關(guān)者“缺位”的僵局提供了一條可行路徑。因此，“多主體協(xié)同”能否影響流域生態(tài)補償運行績效，亟需得到回答。

在生態(tài)補償政策績效的早期研究中，國外學者主要依據(jù)生態(tài)補償?shù)挠行?、效率及公平性三項指標評估政策績效，重點關(guān)注政策實施的成本有效性與長期行為動機的可持續(xù)性[5]、生態(tài)補償對利益相關(guān)者的經(jīng)濟影響（改善生計?）與減貧效果[6]、政策前后生態(tài)環(huán)境或某一資源要素指標的變化情況[7]、集體補償與個人補償在改善生態(tài)環(huán)境方面的對比[8]以及生態(tài)系統(tǒng)服務提供者在生態(tài)補償實施之后是否具備可替代的生活資源或生計?[9]等方面。結(jié)合我國生態(tài)補償現(xiàn)實實踐情景，有學者提出對生態(tài)補償政策績效的考察應當涉及政策實施對生態(tài)環(huán)境的影響，對政策參與者經(jīng)濟、社會地位及意識的影響兩大方面[10]?？偟膩碇v，生態(tài)效應、經(jīng)濟效應以及社會效應成為評估生態(tài)補償運行績效的重點關(guān)注目標[11-12]。生態(tài)補償項目的主要參與者對生態(tài)資源的利用方式及環(huán)境行為受其所擁有的生計?資本及生計?策略選擇的影響[13]，通過對參與者生計?資本與生計?方式變化的考察也可以評估政策的運行績效[14]。此外，生態(tài)補償標準[15]、生態(tài)補償實施方案[16]以及參與者社會資本[12]等因素都與生態(tài)補償政策績效存在相關(guān)關(guān)系。

從現(xiàn)有研究來看，主要將宏觀層面上生態(tài)、經(jīng)濟的實測數(shù)據(jù)作為評價生態(tài)補償政策績效的基礎[17]，基于微觀主體感知的流域生態(tài)補償運行績效研究相對較少。事實上，異質(zhì)性微觀個體存在自身能力、積極性方面上的顯著差異[18]，在交互過程中會發(fā)展和衍生出各種關(guān)系，進而對集體行動效果產(chǎn)生影響。這意味著表征“多主體協(xié)同”的各利益相關(guān)者自身因素（協(xié)同態(tài)度、協(xié)同能力）以及利益相關(guān)者間的關(guān)系因素也可以作為衡量政策績效的重要標準[19]。鑒于此，本文從微觀主體感知視角出發(fā)，具體分析各主體自身因素（協(xié)同態(tài)度、協(xié)同能力）以及主體關(guān)系因素對流域生態(tài)補償運行績效的影響機理。旨在為多主體協(xié)同參與流域生態(tài)補償提供一個解釋框架，并為我國流域生態(tài)補償提質(zhì)增效與可持續(xù)運行提供新的視角。

2 理論分析與研究假設

2.1 主體關(guān)系與流域生態(tài)補償運行績效

主體關(guān)系是多主體行為協(xié)同效應的關(guān)鍵觸發(fā)點，兩者間存在一定的邏輯關(guān)系[20]。學術(shù)界有關(guān)主體關(guān)系的研究常見于企業(yè)管理、風險治理等領(lǐng)域。通常認為，主體關(guān)系作為一個高階構(gòu)念，包含信任、承諾、公平、溝通、權(quán)力、沖突、合作、氛圍、聯(lián)結(jié)等多個維度。主體關(guān)系的概念構(gòu)成與使用情景密切相關(guān)，不同使用情境下，主體關(guān)系的概念構(gòu)成也會有所差異。在現(xiàn)有研究基礎上，結(jié)合多主體參與流域生態(tài)補償?shù)默F(xiàn)實情境，選取信任、公平、承諾、溝通4個關(guān)鍵維度來衡量主體關(guān)系的質(zhì)量。信任被看作是一種對各主體間機會主義行為發(fā)生率降低的信心[21]，是主體關(guān)系的核心維度；承諾是利益相關(guān)者間的一種主觀行為約定，能反映出個體決策或?qū)嵤┠骋豁椞囟ㄐ袨闀r，對維持自身與其他利益相關(guān)者間互動關(guān)系的意愿與期望[22]；公平是影響個體對參與某一特定行動滿意程度與行為意向的重要因素[23]；溝通也是影響達成集體行動共識的關(guān)鍵因素[24]。

主體關(guān)系對流域生態(tài)補償運行績效具有重要影響。從信任維度出發(fā)，擁有較高信任水平的參與者，越愿意相信其他利益相關(guān)者會履行生態(tài)保護或補償責任，這種傾向性有助于縮短主體間的協(xié)商時間，降低交易成本，提升流域生態(tài)補償運行績效[25]。從承諾維度來看，基于對未來行為的承諾，多主體協(xié)同行為會保持一定穩(wěn)定性?；诠骄S度，當個體感知參與流域生態(tài)補償是公平的，往往會表現(xiàn)出信任、溝通及合作意向；反之，個體認為自身利益訴求未被考量，更多表現(xiàn)為“搭便車”機會主義行為。此外，從溝通維度來看，有效溝通既能夠加深個體對流域生態(tài)補償目標的理解與認可，促使其履行自身職責，又可以避免因主體間利益訴求得不到滿足、風險承擔劃分不明確等問題引發(fā)的矛盾沖突對運行績效產(chǎn)生不利影響。因此，高質(zhì)量的主體關(guān)系可能對流域生態(tài)補償運行績效具有提升作用。

據(jù)此，提出研究假設，H1：主體關(guān)系對流域生態(tài)補償運行績效具有正向影響。

2.2 協(xié)同態(tài)度與流域生態(tài)補償運行績效

態(tài)度是個體或組織對實施某一特定行動的潛在意志，能夠有效預測個體或組織在集體行動中付出與投入的積極性[26]。協(xié)同態(tài)度反映了協(xié)同各方對集體行動的認同程度以及資源、精力的投入程度。一般來說，個體態(tài)度越積極，其投入的時間、精力、資金、知識等資源越多，其在行動中的高努力程度往往會促成理想的行動效果。理論上，個體對某一特定行動的態(tài)度包含興趣、風格（行動方式）與支持（情感與物質(zhì)支持）三個方面[27]。基于流域生態(tài)補償情景，當個體認同多主體共同參與流域生態(tài)補償?shù)膬r值并期待達成多主體共同行動狀態(tài)時，往往會表現(xiàn)出對參與生態(tài)補償?shù)膹娏遗d趣，其對不同參與方式的心理接納度可能越強，提供物質(zhì)與情感支持的動機就會越明顯，進而有助于提升流域生態(tài)補償運行績效。因此，積極的協(xié)同態(tài)度可能對流域生態(tài)補償運行績效具有提升作用。

此外，對多主體協(xié)同參與流域生態(tài)補償持積極態(tài)度的行為主體通常具備與其他利益相關(guān)者互動溝通協(xié)商的傾向性。李波等[22]研究指出，在頻繁互動中，利益相關(guān)者間建立信任互惠關(guān)系的可能性會增大。因此，正向積極的協(xié)同態(tài)度有助于促成高質(zhì)量的主體關(guān)系、降低集體行動參與成本，進而有助于提升流域生態(tài)補償運行績效。

據(jù)此，提出研究假設，H2：協(xié)同態(tài)度對流域生態(tài)補償運行績效具有正向影響；H3：協(xié)同態(tài)度通過主體關(guān)系間接影響流域生態(tài)補償運行績效。

2.3 協(xié)同能力與流域生態(tài)補償運行績效

能力是考察個體能否真正參與到流域生態(tài)補償政策中的關(guān)鍵因素。協(xié)同能力實質(zhì)指整合、構(gòu)建、重新配置資源的能力，其對促成協(xié)同行為產(chǎn)生實際成果至關(guān)重要[27]。HOOF等[28]認為協(xié)同能力越強的行為主體更有可能提供理想方案來提升集體行動效果。意味著個體參與某一特定集體行動的資源整合能力、信息獲取能力、抵抗風險能力以及參與能力越強，越能提升集體行動效果。此外，曾賢剛等[12]研究發(fā)現(xiàn)參與者的能力（生態(tài)保護能力、自我發(fā)展能力等）會影響生態(tài)補償績效，通過參與流域生態(tài)補償轉(zhuǎn)變生產(chǎn)方式，可能會達成通過流域生態(tài)補償提高參與者收入的經(jīng)濟效果。倘若個體具備及時關(guān)注政府發(fā)布的流域生態(tài)補償相關(guān)信息與參與流域生態(tài)補償并支付補償費用的能力以及具有和其他參與者合作的相關(guān)經(jīng)驗，這種較高水平的協(xié)同能力可能對提升流域生態(tài)補償運行績效具有積極作用。

此外，協(xié)同能力較強的個體或組織通常擁有更多知識儲備、良好聲譽及影響力，在促成高質(zhì)量協(xié)同伙伴關(guān)系方面發(fā)揮積極作用[27]。意味著擁有較強協(xié)同能力的主體與其他利益相關(guān)者形成良好伙伴關(guān)系的可能性越大，共同解決參與流域生態(tài)補償過程中所遇問題的傾向性越強，往往會產(chǎn)生較為理想的流域生態(tài)補償運行績效。

據(jù)此，提出研究假設，H4：協(xié)同能力對流域生態(tài)補償運行績效具有正向影響；H5：協(xié)同能力通過主體關(guān)系間接影響流域生態(tài)補償運行績效。

綜上，本文構(gòu)建理論模型如圖1所示。

圖1 理論框架圖Fig.1 Theoretical framework

3 數(shù)據(jù)來源、變量選取與模型設定

3.1 數(shù)據(jù)來源與樣本基本特征

基于利益相關(guān)者理論，本文研究對象重點關(guān)注流域生態(tài)補償中的核心利益相關(guān)者，涉及政府、企業(yè)、流域居民三方主體。研究所用數(shù)據(jù)來源于課題組2021年12月—2022年2月在山東省大汶河流域開展的實地調(diào)研。根據(jù)大汶河流域水系圖，課題組對大汶河流域流經(jīng)的7個樣本縣市區(qū)進行調(diào)查。根據(jù)各樣本地區(qū)的經(jīng)濟發(fā)展水平及與大汶河的距離，同時考慮實地調(diào)研可行性與便利性，與各地區(qū)政府部門協(xié)商后，每個區(qū)各選取3個典型鄉(xiāng)鎮(zhèn)，并在各地區(qū)城鄉(xiāng)水務局以及河長辦公室協(xié)調(diào)下，確定各鄉(xiāng)鎮(zhèn)的3～5個行政村。受訪者主要涉及政府工作人員、企業(yè)負責人以及流域居民。其中，政府工作人員主要包括城鄉(xiāng)水務局、河道水利局（河長辦）、大汶河管理處以及樣本鎮(zhèn)政府的工作人員，企業(yè)負責人從流域周邊企業(yè)中選??；政府問卷發(fā)放采用辦公室隨機調(diào)查，企業(yè)負責人與流域居民為一對一訪談。

調(diào)研結(jié)束后，對問卷進行篩選并剔除無效問卷，最終獲得適用于研究所用的有效問卷979份。受訪樣本中（表1），政府工作人員占比12.6%，企業(yè)人員占比19.3%，居民占比68.1%。樣本以男性居多，占比64.2%；受訪者年齡以46～55歲及56～65歲這兩個年齡段居多，占比48.3%；受訪者受教育程度以初中和中專/高中學歷居多，占比64.7%；從受訪者家庭總收入來看，41.7%的受訪者的家庭年收入水平低于3萬元，36.3%的受訪者的家庭年收入處在3萬～7萬元的水平內(nèi)。此外，78.1%的受訪者對流域生態(tài)補償政策有一定了解。

表1 受訪者的基本特征Tab.1 Basic characteristics of interviewees

3.2 變量的選取與測量

為更好的測量主體關(guān)系變量，本文將其設計?為二階變量，并由信任、公平、承諾、溝通4個一階變量測度?？紤]到流域生態(tài)補償運行績效需要考察生態(tài)、經(jīng)濟、社會3個層面，故分別設立生態(tài)效應、經(jīng)濟效應、社會效應3個潛變量，具體指標設置見表2。

表2 變量含義及描述性統(tǒng)計Tab.2 Variable meanings and descriptive statistics

3.2.1 因變量

因變量為流域生態(tài)補償運行績效，包含生態(tài)效應、經(jīng)濟效應、社會效應3個維度。借鑒曾賢剛等[12]、王慧杰等[1]的研究，結(jié)合流域生態(tài)補償實施現(xiàn)狀與受訪者實際情況對流域生態(tài)補償運行績效各維度指標的具體測量題項進行適當調(diào)整。生態(tài)效應、經(jīng)濟效應、社會效應各分別設置3個題項，均按照受訪者的回答情況分別賦值1～5。

3.2.2 預測變量

（1）主體關(guān)系：由信任、公平、承諾、溝通4個一階變量進行測度。①信任量表參考趙佳佳等[29]的研究，主要考察受訪者對其他利益相關(guān)者（政府、企業(yè)、街坊鄰居）履約自覺性的信任程度以及多主體間信任程度的感知，共設置4個題項。②公平量表參考COLQUITT等[30]提出的4維度公平量表，具體包括結(jié)果公平、程序公平、人際公平和信息公平4個指標下的4個題項。③承諾量表參考RUSBULT等[31]、劉剛等[32]的研究，設置3個題項。④溝通量表參考劉波等[33]的研究，設置2個題項。上述各題項均按照受訪者的回答程度依次賦值1～5。

（2）協(xié)同態(tài)度：參照姚引良[27]、史桓通等[34]、劉波等[35]的研究，設置3個題項，均按照受訪者的同意程度從“非常不同意”到“非常同意”依次賦值1～5。

（3）協(xié)同能力：參照姚引良等[27]、楊柳等[36]、曾賢剛等[12]的研究，設置3個題項，均按照受訪者的同意程度從“非常不同意”到“非常同意”依次賦值1～5。

3.3 模型設定

按照本文的研究設計?，協(xié)同態(tài)度、協(xié)同能力、主體關(guān)系以及流域生態(tài)補償運行績效間可能存在多重關(guān)系，故采用結(jié)構(gòu)方程模型（Structural Equation Model，SEM）來探究4個潛變量之間的影響機理，構(gòu)建的SEM模型具體形式如下：

式（1）為結(jié)構(gòu)方程，用來說明外生潛變量與內(nèi)生潛變量之間的線性關(guān)系。B為內(nèi)生潛變量η的系數(shù)矩陣；Γ為外生潛變量ξ的系數(shù)矩陣；μ表示潛變量尚且無法解釋的部分。

式（2）和式（3）為測量方程，是由潛在變量和觀測變量組成的測量模型，用來界定潛變量和觀測變量之間的線性關(guān)系。η為內(nèi)生潛變量，本文中表示流域生態(tài)補償運行績效；ξ為外生潛變量，本文中表示協(xié)同態(tài)度、協(xié)同能力、主體關(guān)系；Λy表示內(nèi)生潛變量與其觀測變量的因子載荷矩陣；Λx表示外生潛變量與其觀測變量的因子載荷矩陣；ε、δ均表示殘差項。

4 研究結(jié)果與分析

4.1 信度及效度檢驗

SPSS 26.0運行結(jié)果見表3所示，協(xié)同態(tài)度、協(xié)同能力、主體關(guān)系（包含信任、公平、承諾、溝通4個一階變量）以及流域生態(tài)補償運行績效（包含生態(tài)效應、經(jīng)濟效應、社會效應3個維度）9個潛變量的Cronbach’sα值均高于理想值0.7，且各潛變量的組合信度值（Composite Reliability,CR）均滿足大于0.7的可接受標準，表明模型具有較高的信度水平。

表3 信度與效度檢驗結(jié)果Tab.3 Test results of reliability and validity

問卷整體效度檢驗的KMO檢驗值為0.869，Bartlett球形檢驗的χ2為11 549.262（Sig= 0.000），表明樣本適合進行因子分析。采用最大方差法（Varimax）進行直交轉(zhuǎn)軸，28個題項可以提取出9主成分，9個主成分的累積貢獻率為 70.585%，與模型設計?內(nèi)容保持一致，表明模型具有良好的結(jié)構(gòu)效度。通過探索性因子分析，28個可觀測變量的標準因子載荷系數(shù)均大于0.5，表明各變量內(nèi)部一致性較好。通過驗證性因子分析，各潛變量的平均方差萃取值（Average Variance Extracted,AVE）均大于0.5的預置條件，表明模型具有較好的收斂效度。此外，各潛變量AVE平方根均高于潛變量本身與其他潛變量的相關(guān)系數(shù)，表明模型具有較好的區(qū)別效度（表4）。

表4 區(qū)別效度Tab.4 Discriminant validity

4.2 模型適配度檢驗

運用AMOS 26.0對構(gòu)建模型進行適配度檢驗。檢驗結(jié)果見表5，各適配度指標均在可接受范圍內(nèi)，由此驗證模型適配理想。

表5 模型適配度檢驗結(jié)果Tab.5 Test results of model fitness

4.3 結(jié)構(gòu)方程模型分析

模型運行結(jié)果見表6、圖2。首先，從主體關(guān)系對流域生態(tài)補償運行績效的影響看，主體關(guān)系對生態(tài)效應、經(jīng)濟效應、社會效應均表現(xiàn)出顯著的正向影響（β= 0.216，p＜0.001；β= 0.284，p＜0.001；β= 0.613，p＜0.001），驗證假設H1成立。意味著主體關(guān)系質(zhì)量越好，越能提升流域生態(tài)補償運行績效。其中，主體關(guān)系對社會效應的影響強度要高于其對經(jīng)濟效應與生態(tài)效應的影響?？赡艿慕忉屖牵瑓⑴c主體間溝通水平越高，獲取流域生態(tài)補償相關(guān)信息的能力越強，對其他利益相關(guān)者自覺履行保護責任的信任感也會增強，自己做出行動承諾的同時相信其他主體也會做出同樣的承諾以維持雙方間的公平，其對流域生態(tài)補償?shù)膮⑴c傾向、對更多參與者加入流域生態(tài)補償?shù)男判募皩Χ嘀黧w共同行動提升流域生態(tài)補償運行效果的信心都會得到顯著提升。此外，從主體關(guān)系的一階觀測變量來看，溝通對主體關(guān)系的貢獻最大（β= 0.879），其次是信任（β= 0.753）和公平（β= 0.740），最后是承諾（β= 0.679）。這一結(jié)果表明，在流域生態(tài)補償領(lǐng)域，個體決策是否與其他利益相關(guān)者建立良好關(guān)系主要考量的是雙方間的溝通情況、信任程度及公平情況。

圖2 模型標準化回歸結(jié)果Fig.2 Regression results of model standardization

表6 模型運行結(jié)果分析Tab.6 Analysis of model running results

其次，從非標準化路徑系數(shù)看，協(xié)同態(tài)度對生態(tài)效應、經(jīng)濟效應、社會效應的影響系數(shù)分別為0.360、0.229、0.278，均0.001的水平上通過檢驗，影響方向為正，驗證假設H2成立。從協(xié)同態(tài)度對生態(tài)效應的影響（β= 0.312）看，參與者積極正向的協(xié)同態(tài)度源于其對集體行為結(jié)果的感知，其對多主體共同參與流域生態(tài)補償?shù)膽B(tài)度越積極，產(chǎn)生參與行為的傾向性越明顯。原因在于參與者可能更加了解流域生態(tài)補償實施狀況與流域水質(zhì)、水量及整體環(huán)境的改善情況，當生態(tài)改善程度較大時，其感知到的生態(tài)效應會越高。這意味著現(xiàn)階段流域生態(tài)補償政策在改善生態(tài)環(huán)境方面取得了顯著效果。從協(xié)同態(tài)度對經(jīng)濟效應的影響（β= 0.185）看，態(tài)度積極的主體可能在流域生態(tài)補償政策實施后享受到了政策紅利，家庭收入水平提高且穩(wěn)定性增強，生計?方式更多樣，由此感知到較高的經(jīng)濟效應。從協(xié)同態(tài)度對社會效應的影響（β= 0.218）看，協(xié)同態(tài)度會影響主體參與積極性以及對多主體共同參與流域生態(tài)補償?shù)男判模@意味著擁有積極態(tài)度的主體保護流域生態(tài)的觀念更強，其自身參與積極性以及對多主體共同參與流域生態(tài)補償?shù)男判母撸纱水a(chǎn)生了較高的社會效應。此外，也不排除受訪者實際并未參與流域生態(tài)補償活動，憑借其對國家政策的信任進而產(chǎn)生較高的參與積極性及從中獲益的期待與信心。

再次，協(xié)同能力對生態(tài)效應表現(xiàn)出顯著的正向影響（β= 0.205，p＜0.001），對經(jīng)濟效應（β=-0.437，p＜0.001）與社會效應（β=-0.086，p＜0.05）則表現(xiàn)出顯著的負向影響，這與理論預期并不一致，驗證假設H4部分成立?？赡艿脑蛟谟?，受訪者協(xié)同能力越強，其在參與流域生態(tài)補償中解決問題的能力也會越強，當流域生態(tài)環(huán)境得到明顯改善時，其會感知到較高的生態(tài)效應。但從協(xié)同能力對經(jīng)濟與社會效應的影響來看，主體參與流域生態(tài)補償付出的時間、精力等個人資源越多，在放棄經(jīng)濟發(fā)展機會的同時其家庭收入可能會有所減少，在此過程中，協(xié)同能力更多受自身經(jīng)濟實力的影響，參與流域生態(tài)補償后未獲得足夠的經(jīng)濟補償或合理收益，致使經(jīng)濟實力下降，可能會削弱其參與積極性以及對多主體共同參與流域生態(tài)補償?shù)男判?，不利于提升流域生態(tài)補償?shù)慕?jīng)濟效應與社會效應。

最后，基于偏差校正的Bootstrap法來檢驗研究模型中主體關(guān)系變量中介效應的顯著性，如表7所示。協(xié)同態(tài)度、協(xié)同能力均通過主體關(guān)系對流域生態(tài)補償運行績效產(chǎn)生顯著間接影響。一方面，從協(xié)同態(tài)度、協(xié)同能力對主體關(guān)系的直接影響來看，兩者均對主體關(guān)系產(chǎn)生顯著的正向影響（β= 0.203，p＜0.001；β= 0.334，p＜0.001），且協(xié)同能力對主體關(guān)系的影響程度要高于協(xié)同態(tài)度。這意味著擁有較高協(xié)同能力的參與者是建立利益相關(guān)者間高質(zhì)量關(guān)系的關(guān)鍵因素。主體在流域生態(tài)補償中的參與程度（關(guān)注度、支持度）會被其他利益相關(guān)者所感知，進而影響雙方間的關(guān)系質(zhì)量。另一方面，在主體關(guān)系的中介作用下，協(xié)同態(tài)度間接影響生態(tài)效應（β= 0.051）、經(jīng)濟效應（β= 0.072）、社會效應（β= 0.159），驗證假設H3成立；協(xié)同能力同樣對生態(tài)效應（β= 0.075）、經(jīng)濟效應（β= 0.107）、社會效應（β= 0.237）具有間接影響作用，驗證假設H5成立。

表7 中介效應檢驗結(jié)果Tab.7 Test results of mediation effect

4.4 多群組穩(wěn)健性檢驗及異質(zhì)性分析

本文利用結(jié)構(gòu)方程多群組分析對模型進行穩(wěn)健性檢驗。將主體所屬地區(qū)（依據(jù)國家主體功能區(qū)進行劃分，保護區(qū)為濟南市的萊蕪區(qū)與鋼城區(qū)，受益區(qū)為泰安市的泰山區(qū)、岱岳區(qū)、肥城市、寧陽縣、東平縣）作為調(diào)節(jié)變量進行多群組分析，最終在5類模型中采用基線模型作為多群組分析模型。運行結(jié)果顯示，模型χ2/df均小于3，GFI、AGFI、NFI、IFI、TLI、CFI均高于0.9，RMSEA、RMR均小于0.5，PGFI、PNFI均在高于0.5的適配范圍內(nèi)，表明多群組模型與樣本數(shù)據(jù)的適配理想。與基線模型相比，其余模型均滿足擬合檢驗指標p＞0.05或各模型擬合指數(shù)與基線模型的擬合指數(shù)差異值小于0.05的穩(wěn)健性要求，故研究結(jié)果具有穩(wěn)健性。

從圖3顯示的路徑系數(shù)來看，除“主體關(guān)系→對流域生態(tài)補償運行績效”這一影響路徑外，其余影響路徑中，保護區(qū)群體的協(xié)同態(tài)度、協(xié)同能力對流域生態(tài)補償運行績效的影響均強于受益區(qū)群體。可能的解釋是，保護區(qū)群體作為流域生態(tài)補償政策的主要實施者，為輸出優(yōu)質(zhì)生態(tài)服務犧牲了一部分發(fā)展機會，補償及時到位的情況下，更能激勵其保護動機，提升流域生態(tài)補償運行績效。對于受益區(qū)群體而言，其享受到優(yōu)質(zhì)的生態(tài)服務理應付費，高質(zhì)量的主體關(guān)系（β= 0.63，p＜0.001）更能提升其參與流域生態(tài)補償?shù)姆e極性，形成更好的社會效應。

圖3 不同地區(qū)“多主體協(xié)同”對流域生態(tài)補償運行績效的影響效應Fig.3 The impact of “multi-agent collaboration” in different regions on the operation performance of watershed eco-compensation

5 結(jié)論與啟示

本文基于山東省大汶河流域所屬7個縣市區(qū)的979份調(diào)研數(shù)據(jù)，運用結(jié)構(gòu)方程模型，實證檢驗“多主體協(xié)同”對流域生態(tài)補償運行績效的影響機理。研究結(jié)果表明：（1）主體關(guān)系、協(xié)同態(tài)度對流域生態(tài)補償?shù)纳鷳B(tài)效應、社會效應、經(jīng)濟效應均具有顯著正向影響。（2）協(xié)同能力對流域生態(tài)補償?shù)纳鷳B(tài)效應具有顯著正向影響，但對經(jīng)濟效應與社會效應則表現(xiàn)出顯著的負向影響，側(cè)面反映出現(xiàn)階段流域生態(tài)補償運行績效仍不盡人意。（3）主體關(guān)系是影響流域生態(tài)補償運行績效的關(guān)鍵變量，在協(xié)同態(tài)度、協(xié)同能力對運行績效的影響過程中起中介作用。參與者決策是否與其他利益相關(guān)者建立高質(zhì)量關(guān)系主要受溝通、信任以及公平的影響。（4）多群組分析結(jié)果顯示，高質(zhì)量的主體關(guān)系更能提高受益區(qū)群體參與流域生態(tài)補償?shù)姆e極性，進而提升流域生態(tài)補償?shù)纳鐣?/p>

對此，本文得到如下政策啟示：

第一，重視加強異質(zhì)性主體對共同參與流域生態(tài)補償?shù)钠诖c信心。參與者正向積極的協(xié)同態(tài)度是產(chǎn)生集體行為的關(guān)鍵，也是促成多主體間高質(zhì)量關(guān)系的重要因素，并最終影響流域生態(tài)補償運行績效。對此，政府應推行多主體共同參與流域生態(tài)補償運行模式的試點示范與價值宣傳，優(yōu)化流域生態(tài)資源的市場交易環(huán)境，提高多主體預期收益與價值感；疏通各主體參與渠道，鼓勵參與者在與其他利益相關(guān)者溝通互動中表達其行為意向，借此達成多主體共同行動的一致承諾，促成多主體協(xié)同行動以提升流域生態(tài)補償運行績效。

第二，提高各主體的生態(tài)保護能力、可持續(xù)發(fā)展能力。研究表明，協(xié)同能力是影響流域生態(tài)補償生態(tài)效應的重要指標，但引導較高協(xié)同能力的參與者進入流域生態(tài)補償并不一定會產(chǎn)生符合政策預期的經(jīng)濟效應與社會效應，側(cè)面反映現(xiàn)階段流域生態(tài)補償并未完全發(fā)揮出理想的政策激勵作用。對此，政府部門需綜合考量異質(zhì)性主體的利益訴求，開展生態(tài)環(huán)境導向的開發(fā)模式（EOD）試點，增設信息發(fā)布平臺，提供新的就業(yè)空間，保障各主體參與流域生態(tài)補償后仍可獲取穩(wěn)定生計?來源與保持可持續(xù)發(fā)展能力。此外，還需防止將協(xié)同能力較弱的利益相關(guān)者排除在外對改善主體關(guān)系質(zhì)量與提升流域生態(tài)補償運行績效產(chǎn)生的不利影響。

第三，優(yōu)化利益相關(guān)者間關(guān)系質(zhì)量。初期階段，政府可引導各參與者簽訂共同行動協(xié)議，對行動目標、行動計?劃、責任劃分、利益共享、風險共擔、補償標準、補償方式、效果監(jiān)督等一系列影響主體關(guān)系的主要環(huán)節(jié)進行逐一完善，強化主體間信任水平，維護主體間公平正義。進一步設立組織協(xié)調(diào)機構(gòu)，提供主體間溝通協(xié)商的有效方式，提高主體間溝通水平。此外，考慮到流域水資源作為公共產(chǎn)品無法做到完全私有化，應明晰生態(tài)資源產(chǎn)權(quán)，提供各方主體參與流域生態(tài)補償項目的激勵、稅收、排污權(quán)交易、綠色金融等政策優(yōu)惠，為政府、企業(yè)、居民形成高質(zhì)量關(guān)系提供良好的外部環(huán)境，進而提升流域生態(tài)補償整體運行績效。