论文部分内容阅读
摘要 农户对自然资源的利用是自然保护区管理中的一个基础性问题,评价农户生计对自然资源的依赖程度对于协调生态保护与社区发展之间的关系具有重要意义。基于此,本文从自然资源要素报酬视角改进了农户自然资源依赖度评价方法,然后运用数理经济模型对其影响因素进行理论分析,最后基于对云南省六个自然保护区172个农户的调研数据进行了实证分析。结果显示:①改进了农户雇用资本和劳动力时的农户收入核算范围,分别以自然资源相关活动收入与自然资源要素报酬占农户总收入的比重形成了全要素自然资源依赖度评价指标和单要素自然资源依赖度评价指标。②基于经济理论构建了农户生产要素配置模型,理论上分析了外生参数对自然资源依赖度的影响,自然资源相关生产活动产出的价格越高、自然资源数量越大,则农户自然资源依赖度越高;农户劳动力数量越高、劳动力工资越高,则农户自然资源依赖度越低,这些变量对两种依赖度的影响方向一致。③云南省六个自然保护区农户自然资源依赖度评价及其影响因素分析表明,全要素自然资源依赖度和单要素自然资源依赖度的平均值分别是78.56%、44.62%;人均耕地面积、年平均气温、病人数比重对农户自然资源依赖度具有显著正向影响,而家庭最高受教育年数、有村干部、劳动力比重、劳动力外出打工比重、城镇化率、参与保护区管理、参与保护区培训有显著负向影响,实证分析结果与理论分析基本一致。提高自然保护区所在区域的经济发展水平、提高农村地区教育水平、加强对农户的就业技能培训、加强自然保护区管理中的社区參与都能有效降低农户的自然资源依赖度,有利于协调生态保护与社区发展之间的关系。最后,基于自然资源要素报酬的单要素自然资源依赖度评价指标,具有经济理论上的一致性,但是由于资本、劳动力机会成本无法直接观察而降低了其可操作性并使得结果具有较大误差,这是未来进一步研究时需要注意的问题。
关键词 自然资源;农户家庭收入;依赖度;要素报酬
中图分类号 F062.2文献标识码 A文章编号 1002-2104(2017)12-0146-11DOI: 10.12062/cpre.20170914
农户对自然资源的利用是自然保护区管理中的一个基础性问题。全球有约16亿居民不同程度地依赖森林资源维持生计,其中约6 000万居民的生计完全依赖森林资源[1]。农户生计对自然资源的依赖程度,直接关系着自然保护区管理中生态保护与社区发展关系的协调。评估自然保护区内部及周边农户生计对自然资源的依赖程度,对于协调生态保护与社区发展的关系具有重要意义。现有研究多以农户种植业、林业、畜牧业等自然资源相关生产活动的收入占家庭总收入的比重来衡量其对自然资源的依赖程度[2-8]。然而,农户自然资源相关生产活动的收入不仅包括自然资源的贡献,也包括了资本、劳动力等生产要素的贡献,这使得原有评估方法高估了农户对自然资源的依赖程度。基于此,本文首先以农户自然资源要素报酬占家庭总收入的比重来改进农户自然资源依赖度评价方法,然后运用数理经济模型对其影响因素进行理论分析,最后基于对云南省六个自然保护区农户的调研数据进行实证分析。
1 文献综述
农户生计对自然资源的依赖程度是生物多样性保护经济分析中的重要内容,现有研究较多地讨论了农户对森林资源的依赖程度。农户生计对自然资源的依赖程度,通常以农户依赖自然资源的收入占其总收入的比重来衡量,其中的关键问题是如何界定农户依赖自然资源的收入。Vedeld等对农户依赖自然资源的收入进行了理论分析,并综合分析了54项国际上农户对森林资源依赖程度的相关研究,认为环境收入(即农户依赖自然资源的收入)是自然资源进入第一个市场环节的过程中农户所获得的租金或增加值,而且租金更符合经济理论、但是增加值更具有可操作性[9]。国际林业研究中心(Center for International Forestry Research)组织编写的《贫困环境网络技术指南》(Poverty Environment Network Technical Guidelines),对如何评估农户对森林资源的依赖程度进行了详细指导,其将农户家庭收入界定为其拥有的资本、劳动、土地等生产要素的报酬和退休金等转移支付收入,而林业收入(即农户依赖森林资源的收入)包括农户自己获得的森林原材料价值、自营的林产品加工活动的增加值、林业相关活动中的劳动工资、森林旅游利润等直接收益[2]。可见,《贫困环境网络技术指南》对林业收入的界定属于增加值的范畴,不仅包括森林资源租金,还包括相关的劳动力等生产要素报酬。
现有关于农户对森林资源依赖程度的实证分析,多参考借鉴了《贫困环境网络技术指南》中的定义和方法。Bahuguna以依赖林业的收入占家庭总收入的比重来衡量农户对森林资源的依赖程度[3]。Uberhuaga等以森林产品价值和林业相关活动中的工资作为林业收入[4]。Cordova等以林业生产活动的增加值表示依赖森林资源的收入[5]。国内相关研究也多将种植业、养殖业、林业以及采集业(采集山野菜以及中药材)的收入作为农户依赖自然资源的收入[6-8]。整体来看,现有实证研究多从可操作性出发将自然资源相关活动的增加值作为农户依赖自然资源的收入,当然,这些生产活动的收入是自然资源、劳动力、资本等生产要素共同作用的结果,所以从这个意义上讲,这些实证研究高估了农户对自然资源的依赖程度。
关于农户对自然资源依赖程度的影响因素,也是实证研究中的一个重要问题。综合已有研究发现,通常认为影响农户对自然资源依赖程度大小的因素主要包括农户家庭特征、自然资源禀赋、区域发展水平、制度政策等方面。农户家庭特征主要包括户主年龄、户主性别、家庭规模、职业、受教育程度、劳动力数量、收入结构、地理位置等;自然资源禀赋主要包括各类土地资源数量等[6,7,10-14]。区域发展水平主要包括所在区域的人均国内生产总值、产业结构、社区贫困程度等[15-17]。制度政策主要包括自然保护区管理、农户参与自然保护区管理、农户参与自然保护区社区发展项目等[7,11,18]。已有实证研究中这些因素对自然资源依赖程度的影响效应并不一致。但是,通常假设各类土地资源数量、社区贫困程度等因素对自然资源依赖程度具有正向影响,职业多元化、家庭规模、受教育程度、劳动力数量、人均国内生产总值等因素对自然资源依赖程度具有负向影响,而户主年龄、地理位置等因素对自然资源依赖程度的影响则不确定。事实上,除了这些影响因素,农户所在地区的温度、降水等自然条件也会通过影响农林业等生产活动来影响自然资源依赖程度,但是现有研究讨论相对较少。本文将进一步讨论这些因素如何影响农户生计对自然资源的依赖程度。 综上所述,关于农户生计对自然资源依赖程度的评价,尽管Vedeld等建议以自然资源租金(即自然资源要素报酬)作为依赖自然资源的收入[9],但是现有实证研究中多以自然资源相关生产活动的增加值或总收益来计算,这高估了农户生计对自然资源的依赖程度;关于自然资源依赖程度的影响因素,现有研究多进行经验性研究,并未从理论上进行说明其预期影响,而且也未包括自然条件这一重要的影响因素。在这样的背景下,本文首先基于自然资源要素报酬的概念改进农户自然资源依赖程度评价方法;然后,基于农户生产要素配置模型对影响农户自然资源依赖程度的因素进行理论分析,并识别包括自然条件在内的主要影响因素;最后,基于对云南省六个自然保护区内部及周边农户的调研数据,对农户自然资源依赖程度及其影响因素进行实证分析。
2 理论分析
2.1 农户生计自然资源依赖度评价方法
农户生计对自然资源的依赖程度,通常以农户依赖自然资源获得的收入占其总收入的比重来衡量。其中,农户收入及其依赖自然资源的收入需要进一步界定。
设定农户拥有的生产要素和生产活动,以定义其自然资源依赖度。农户是农村经济中基本的生产单位。农户拥有的生产要素主要包括资本、劳动力、自然资源,将这些生产要素投入生产经营活动中或者出租、出售给其他经济主体以获得經济利益。设农户拥有的资本、劳动力、自然资源数量分为K0、L0、E。农户投入部分资本K1、部分劳动力L1、全部自然资源E于自然资源相关生产活动中,该活动还需要购置中间投入I1,从市场上雇用资本KM和劳动力LM,最后得到产品产量Q1。自然资源相关生产活动包括种植业、养殖业、林业、渔业、采集等。市场上产品价格、资本利率、劳动力工资分别为P1、r、W,资本折旧率为δ。由于农户的资本和劳动力通常与市场上的不同,这里设定其机会成本分别为r1、w1。同时,假设农户将其他资本和劳动力投入与自然资源无关的生产活动中,并获得收入Y2。基于以上设定,可以写出农户自然资源相关生产活动的总收益、增加值、农户收入、农户自然资源要素报酬,相应地,可以界定农户生计自然资源依赖度计算公式,具体见表1。其中,主要经济关系如下:总收益等于产品价值与产品数量的乘积;增加值等于总收益减去中间投入和资本折旧;农户收入则从增加值中进一步减去支付给雇用的资本和劳动力的报酬,剩下的也就是农户投入的各种生产要素的报酬;农户自然资源要素报酬是从农户收入中进一步减去农户投入的资本和劳动力的报酬。
首先,表1所列的四个经济变量是在生产要素市场日趋完善背景下对Vedeld等[9]所列的三个经济变量的扩展。表1所列的四个经济变量是总收益、增加值、农户收入、农户自然资源要素报酬,Vedeld等所列的三个经济变量是总收益、增加值、农户自然资源要素报酬。可见,表1将Vedeld等[9]所列的增加值进一步细分为增加值和农户收入。这是因为在资本、劳动力等生产要素市场日趋完善背景下,农户开始雇用资本和劳动力参与其生产活动,这就使得农户生产活动的增加值不仅包括其自身投入的生产要素的报酬,也包括雇用的生产要素的报酬,即增加值大于农户收入,因此,有必要将二者区分出来。
其次,基于农户自然资源相关生产活动的总收益的自然资源依赖度,不具有理论上的内在一致性,不推荐使用[9]。
再次,基于农户收入和农户自然资源要素报酬的自然资源依赖度,是评估农户生计对自然资源依赖程度的主要指标。自然资源要素报酬仅仅是农户自然资源这一生产要素的报酬,而农户收入则是其自然资源、资本、劳动力等生产要素的报酬,为此,可以将二者对应的自然资源依赖度分别称为单要素自然资源依赖度、全要素自然资源依赖度。单要素自然资源依赖度衡量了自然资源这一个要素的报酬在农户收入中的比重,更准确地度量了农户生计对自然资源的依赖程度,因此具有理论上的一致性。但是,由于农户资本、劳动力的机会成本是不可观察的,所以其现实可操作性相对较差。比较而言,全要素自然资源依赖度尽管理论上一致性较差,但是其所有变量都是可观察的,因此,其可操作性相对较强。需要说明的是,当农户自身的资本和劳动力也没有机会成本时,全要素自然资源依赖度与单要素自然资源依赖度相同。
最后,进一步讨论自然资源要素报酬的计算。当自然资源、劳动力、资本等生产要素市场为完全竞争市场时,自然资源要素报酬将等于其市场价格。即使如此,对于某个农户而言,如果其具有从事自然资源相关生产活动的较高人力资本,那么其可以获得高于市场价格的自然资源要素报酬,而这高出的部分也是自然资源的贡献,于是通过从农户收入中扣除资本、劳动力机会成本的方法可以更好地测算自然资源要素报酬。当自然资源要素市场不完善时,例如由于制度原因某些自然资源无法在市场上交易,那么也需要通过从农户收入中扣除资本、劳动力机会成本的方法来测算自然资源要素报酬。
2.2 农户生计自然资源依赖度影响因素的理论分析
运用经济理论构建农户决定生产要素配置的数理模型,基于其最优生产要素配置表示全要素自然资源依赖度和单要素自然资源依赖度,并通过比较静态分析讨论外生参数对依赖度的影响。
设农户具有自然资源数量E和劳动力数量L0。由于农户对资本的配置和对劳动力的配置机制类似,所以为简便起见这里仅设定了劳动力变量而未设定资本变量。农户将自然资源全部投入到自然资源相关的生产活动,劳动力则一部分L1投入到该生产活动,另一部分(L0-L1)投入到可以获得固定工资的工作。自然资源相关生产活动的生产函数是f(E,L1),设该函数满足新古典生产函数的一般假设,即f′E≥0,f′L≥0,f″EE≤0,f″LL≤0,f″EL≥0。设产出的市场价格为P,工资率为w。假定农户没有雇用资本和劳动力。那么,农户生产要素配置问题是
可见,自然资源相关生产活动产出的价格、自然资源数量对最优劳动力投入具有正向影响,劳动力数量对最优劳动力投入无影响,而工资率则具有负向影响。 根据以上论述,全要素自然资源依赖度D3和单要素自然资源依赖度D4可以分别表示为
其中,为简便起见,式(6)-(13)中,M≡Pf(E,L*1)+w(L0-L*1)。可见,每个外生参数对全要素自然资源依赖度和单要素自然资源依赖度的定性影响相同。具体地,自然资源相关生产活动的产出的价格越高、自然资源数量越大,则农户最优选择时的自然资源依赖度越高;农户劳动力数量越高、劳动力工资越高,则农户最优选择时的自然资源依赖度越低。
3 实证建模
3.1 计量经济模型设定
农户自然资源依赖度影响因素实证分析的因变量是全要素自然资源依赖度和单要素自然资源依赖度。已有研究多采用多元线性回归模型、Tobit模型来实证分析农户自然资源依赖度的影响因素。由于农户自然资源依赖度是属于区间[0,1]的一个比例,本研究采用基于Probit的比例结果(fractional outcome)计量经济模型来进行实证分析[19]。计量经济模型为:
其中,Φ(·)为标准正态分布的累积密度函数,yi为农户自然资源依赖度,xi为解释变量向量,β为待估参数向量,i为样本标识,该模型通过极大似然估计得到待估参数的估计值。
3.2 变量选择
关于农户自然资源依赖度的影响因素,基于以上理论分析,结合相关数据的可获得性,从自然资源禀赋、农户家庭特征、区域经济发展水平、自然保护区管理四个方面选取可能的影响因素,具体见表2。
其一,自然资源禀赋包括家庭人均耕地面积、耕地质量、人均林地面积、公益林面积比例、年平均气温、年降水量。除公益林面积比例外,其他变量的增加将提高农户自然资源禀赋,从而预期其对农户自然资源依赖度具有正向影响;公益林面积比例的提高,将减少农户自然资源禀赋,预期其对农户自然资源依赖度具有负向影响。
其二,农户家庭特征主要包括户主年龄、家庭最高受教育年数、是否有村干部、病人数比重、劳动力比重、劳动力外出打工比重、居住地位置。其中,家庭最高受教育年数、是否有村干部、劳动力比重、劳动力外出打工比重等因素越高,则表明家庭劳动力数量或质量越好,根据理论分析可知将降低农户自然资源依赖度。户主年龄越高,病人数比重越高,都将降低家庭劳动力数量,从而提高自然资源依赖度。居住地位置,主要描述其在自然保护区内部或周边,如果居住在自然保護区内部,那么一方面由于资源利用受限而降低自然资源依赖度,另一方面又因为距离城镇较远、外出打工减少而提高自然资源依赖度,所以其对自然资源依赖度的影响不确定。
其三,区域经济发展水平主要包括人均国内生产总值、城镇化率。一般地,农户所在区域的经济发展水平越高,与自然资源无关的生产活动便越多,为劳动力提供了更多的就业机会,从而使得劳动力市场价格上升,根据理论分析可知这将降低农户自然资源依赖度。这里以人均国内生产总值、城镇化率表示区域经济发展水平。
其四,自然保护区管理因素主要包括农户参与自然保护区管理、参与自然保护区培训、参与自然保护区社区发展项目。一般地,农户参与自然保护区管理越多,保护意识越强,遵守自然保护区关于生态保护的制度越好,相当于降低了其利用自然资源的数量,从而降低其自然资源依赖度。农户参与自然保护区培训、参与自然保护区社区发展项目,将提高其从事替代生计活动的能力,相当于提高了劳动力的数量和工资,从而降低自然资源依赖度。4 数据来源与分析
4.1 数据来源
基于云南省六个自然保护区内部及周边农户的调研数据来进行实证分析。由于独特的地理、气候特点,云南省是我国也是世界上生物多样性最为丰富的地区之一。与此同时,云南省社会经济发展水平相对较低。在云南省的自然保护区内部及周边,生态保护与经济发展的冲突较为剧烈,研究其农户自然资源依赖度具有现实意义。样本农户抽样方法为典型抽样方法,样本来源见表3。首先,根据自然保护区的级别、类型、成立时间和当地社会经济发展水平,选取了元江自然保护区、糯扎渡自然保护区、西双版纳自然保护区、拉市海自然保护区、苍山洱海自然保护区、剑湖自然保护区六个具有代表性的保护区;其次,样本村由保护区管理人员协助选取,主要选择可以代表保护区与社区关系的典型村子;最后,样本农户则根据随机抽样方法选取。调研问卷为结构化问卷,具体调查由调查员与农户一对一完成,部分问卷由当地人员帮助调查。主要访谈农户户主,户主外出时则访谈了解家庭资源、收支情况的成年人。农户调研时间为2015年1月至2015年3月,共发放问卷355份,得到有效问卷172份。
4.2 样本农户基本特征
对172份有效问卷进行描述性统计分析,得到样本农户基本特征,具体见表4。
自然资源禀赋方面,样本农户人均耕地面积、人均林地面积分别为3.01×667 m2、16.23×667 m2,不同农户之间的人均耕地、林地面积差异较大;公益林占比均值为23%,公益林总体占比较高;调查区域年平均气温为18.81 ℃,不同调查区域之间年平均气温相差较大;调查区域年平均降水量为830.05 mm,不同调查区域之间降水量差异较大。
农户家庭特征方面,户主年龄平均为46.99岁,整体年龄偏高;家庭中最高受教育年数平均为9.69 a,略高于初中毕业,农户整体的受教育水平偏低;家庭劳动力比重均值为71%,劳动力数量较多,而外出打工人数比例均值仅为2%,外出打工很少;农户居住地主要位于自然保护区内的实验区以及自然保护区之外。
区域经济发展水平方面,调研所在县区的人均国内生产总值的均值为24 326元,低于2014年云南省人均国内生产总值27 264元,更低于当年全国人均国内生产总值46 629元[20],经济发展水平相对较低;城镇化率的均值为40%,城镇化水平也相对不高。
自然保护区管理方面,47%的样本农户参与了自然保护区管理活动,52%的样本农户参与了自然保护区培训,31%的样本农户参与了自然保护区的社区发展项目。整体上,样本农户参与自然保护区相关活动的比例较高,这有利于自然保护区管理。 总体来看,样本农户自然资源禀赋较少、受教育程度偏低,区域整体经济发展水平较为落后,但是样本农户较好地参与了自然保护区的相关活动。
5 结果与讨论
5.1 農户自然资源依赖度评价
基于农户调研数据,分别计算了全要素自然资源依赖度和单要素自然资源依赖度,具体结果见表5。具体计算时,首先识别出其自然资源相关的生产活动,主要包括种植业、养殖业、用材林、经济林、采集、薪柴收集。其次,自然资源相关生产活动的农户收入,是上述生产活动的产出的市场价值减去中间投入、雇用资本和劳动力的支出,另外还增加了土地出租收益和由于这些活动而获得的政府补贴(主要包括粮食直补、退耕还林补偿、生态公益林补偿)。需要说明的是,农户自然资源相关生产活动的产出,无论是通过市场出售还是留作自用,都以其市场价格核算总收益。再次,通过从农户收入中扣除劳动力和资本的机会成本来计算自然资源要素报酬。劳动力的机会成本是以投入这些生产活动的劳动力数量和劳动力价格相乘得到,其中劳动力价格是外出打工工资的三分之一,主要是因为投入到农林业生产中的劳动力质量与投入到工商业的劳动力通常不同,三分之一的系数则参考了计算游憩时间工资损失的经验方法[21]。资本的报酬是以投入这些生产活动的资金数量和利率相乘得到。关于利率的选择,如果农户具有正的存款余额则以存款利率计算,如果农户具有正的贷款余额则以贷款利率计算,具体计算时根据2014年云南省农村信用社联合社的利率,一年期存款、贷款利率分别是3%、6%。
首先,分析农户家庭总收入及其构成。样本农户平均的家庭总收入是52 334元,平均的自然资源相关生产活动收入是35 627元,表观来看,自然资源相关生产活动收入在家庭总收入中的比重较高。而在自然资源相关生产活动收入中,农户投入的劳动力和资本的机会成本为8 148元,扣掉这一机会成本后的自然资源租金为27 480元,表观来看,自然资源要素报酬在自然资源相关生产活动中的比重也较高。
其次,比较两种自然资源依赖度评价结果。针对每个样本农户,分别计算两个自然资源依赖度,然后对所有农户的自然资源依赖度取平均数。可见,样本农户全要素自然资源依赖度的平均值是78.56%,最小值为2.60%,最大值为100.00%。样本农户单要素自然资源依赖度的平均值是44.62%,最小值为0.00%,最大值为100.00%。从平均值来看,单要素自然资源依赖度小于全要素自然资源依赖度。
最后,进一步比较两种自然资源依赖度评价结果的分布状况,具体见表6。可见,全要素自然资源依赖度评价结果中,59.30%的样本农户集中于90%—100%,在其他区间则分布较为平均,仅有20.93%的样本农户依赖度低于50%。在单要素自然资源依赖度评价结果中,仅有4.65%样本农户集中于90%—100%,在其他区间的分布也较为平均,54.65%的样本农户的依赖度低于50%。简言之,全要素自然资源依赖度评价结果中超过一半集中于90%—100%,而单要素自然资源依赖度评价结果的分布较为均匀。
5.2 农户自然资源依赖度影响因素的实证分析
关于农户自然资源依赖度影响因素的实证分析,基于计量软件STATA 14,运用基于Probit的比例结果(fractional outcome)回归模型进行估计,回归结果见表7。从两个模型的Wald统计量和p值来看,两个模型整体上拟合效果较好。
其一,自然资源禀赋变量。人均耕地面积对单要素自然资源依赖度具有显著的正向影响;年平均气温对两个自然资源依赖度都有显著正向影响,由于云南省内调查的不同自然保护区周边的主要作物品种基本相同,年平均气温越高,气候条件越好,有利于增加农林业等产出,从而提高了自然资源依赖度。这正如理论分析所述,自然资源禀赋越多,农户自然资源依赖度更高。人均林地面积对两个依赖度没有显著影响,可能原因是林业生产周期长、数据误差较大所致;耕地质量对两个依赖度的影响也不显著,可能的原因是耕地质量数据为定性数据、误差较大的缘故。公益林面积比例对两个自然资源依赖度的影响也不显著,不过从系数方向来看,其增加可能会减小自然资源依赖度,主要是由于公益林有严格的林木采伐约束,降低了林业经济收益。
其二,农户家庭特征变量。家庭最高受教育年限、有村干部、劳动力比重、劳动力外出打工比重对其中一个自然资源依赖度有显著负向影响,病人数比重对两个自然资源依赖度有显著正向影响,户主年龄、居住地位置的影响不显著。家庭最高受教育年限越高,人力资本积累越多,通常也有更多接触市场信息的机会,进而从事非农业生产并降低自然资源依赖度[4]。一般情况下村干部自身能力水平较高,可以从事更多样的生产方式,而不仅仅从事种地养殖等,因此自然资源依赖度更低。劳动力比重越高,则有更多的劳动力从事替代性生计活动从而减少对自然资源的依赖。劳动力外出打工比重越高,必然降低对自然资源的依赖程度。病人数比重较大时,病人本身的劳动能力很低或丧失,同时还需要消耗其他劳动力来照顾,从而大大降低劳动力数量,这时农户从事打工等非农业生产活动往往会受到限制,只能从事较为灵活的农业生产活动,所以自然资源依赖度更大。居住地位置的影响不显著,与理论分析一致。
其三,区域经济发展水平变量。城镇化率对全要素自然资源依赖度具有显著的负向影响。城镇化率主要表示了当地整体的经济发展水平,区域整体的经济发展水平较高时,农户有更多的生计选择,更有可能选择非农业生产活动,从而降低对自然资源的依赖程度,这与理论分析一致。
其四,自然保护区管理变量。农户参与保护区的管理、参与保护区的培训显著地降低了农户自然资源依赖度。农户参与保护区的管理,有助于提高其对自然保护区的认识,有助于其严格遵守自然保护区相关规定,这些规定通常限制其自然资源的利用,甚至有时还能从参与保护区的管理中获得一些收益,例如被聘为管护员等,这些都会降低其自然资源依赖度。农户参与保护区的培训,有助于提高农户的能力水平,帮助农户从事更加多样化的生产活动,有助于减轻其对自然资源的压力,并且提高居民的保护意识,促进农户的自觉保护行为,这些也会降低其对自然资源依赖度。 综上,人均耕地面积、年平均气温、病人数比重对农户自然资源依赖度具有显著正向影响,而家庭最高受教育年数、有村干部、劳动力比重、劳动力外出打工比重、城镇化率、参与保护区管理、参与保护区培训有显著负向影响,其他变量的影响不显著。整体上看,具有显著影响的影响因素的影响方向,与理论分析一致。
6 结 语
根据农户自然资源依赖度影响因素的理论分析和实证研究结果,提出降低农户自然资源依赖度、协调生态保护与经济发展关系的几点建议。①提高自然保护区所在区域的经济发展水平,有利于吸纳农村劳动力从事工业和第三产业活动,增加农户的工资性收入,甚至吸引农户到城镇居住生活,这都可以显著降低自然资源依赖度。②提高农村地区教育水平,使得农户积累更多人力资本,了解更多经济信息,增加从事其他产业活动的机会,同时可以提高农户关于自然保护区的认知和保护意识,从而降低自然资源依赖度。③完善农村医疗、养老等社会保障体系,也有利于释放劳动力到工商业生产活动中,从而降低农户对自然资源依赖程度。④加强对农户在就业技能、替代生计方面的培训,帮助提供相关的就业信息,设计符合农户需求的社区发展项目,也可以促进其从事非农林业生产活动,降低自然资源依赖度。⑤使得更多农户参与自然保护区管理,也能提高其保护意识,促进其保护行为,并降低自然资源依赖度。
基于自然资源要素报酬的单要素自然资源依赖度评价指标,具有经济理论上的一致性,但是由于资本、劳动力机会成本无法直接观察而降低了其可操作性并使得结果具有较大误差。例如,本研究采用整个区域的均值来计算农户自身劳动力与资金的机会成本,事实上每个农户劳动力与资本的机会成本通常是不同的。再例如,从农户自然资源相关经济活动总收益中扣除中间投入、雇用劳动力支出、农户自己投入的资本和劳动力的机会成本之后,得到的自然资源要素报酬可能成为负值。因此,单要素自然资源依赖度的计算,需要更准确的农户生产活动经济信息、更准确的农户生产要素机会成本信息,这是未来进一步研究时需要注意的问题。
参考文献(References)
[1]World Bank. Sustaining forests: a development strategy[R]. Washington D C: World Bank, 2004.
[2]Poverty Environment Network. The PEN technical guidelines[R]. 4th ed. Bogor: Poverty Environment Network, 2007.
[3]BAHUGUNA V K. Forests in the economy of the rural poor: an estimation of the dependency level[J]. AMBIO, 2000, 29(3):126-129.
[4]UBERHUAGA P, SMITH-HALL C, HELLES F. Forest income and dependency in lowland Bolivia[J]. Environment, development and sustainability, 2012, 14(1):3-23.
[5]CORDOVA J, WUNDER S, SMITH-HALL C, et al. Rural income and forest reliance in highland Guatemala[J]. Environmental management, 2013, 51(5):1034-1043.
[6]段伟, 任艳梅, 冯冀, 等. 基于生计资本的农户自然资源依赖研究——以湖北省保护区为例[J]. 农业经济问题, 2015(8):74-82.[DUAN Wei, REN Yanmei, FENG Ji, et al. Study on natural resource dependence based on livelihood assets: examples from nature reserves in Hubei Province[J]. Issues in agricultural economy, 2015(8):74-82.]
[7]段偉, 赵正, 刘梦婕, 等. 保护区周边农户自然资源依赖度研究[J].农业技术经济, 2016(3): 93-102.[DUAN Wei, ZHAO Zheng, LIU Mengjie, et al. Research on the dependence of natural resources for the farmers surrounding the protection area[J]. Journal of agrotechnical economics, 2016(3): 93-102.]
[8]秦青, 赵正, 刘梦婕, 等. 栖息地周边社区自然资源依赖度及影响因素分析——以四川省大熊猫栖息地为例[J]. 资源开发与市场, 2017, 33(3): 301-306.[QIN Qing,ZHAO Zheng,LIU Mengjie, et al. Analysis of natural resources dependence and its impact factors of surrounding communities: taking giant panda habitat in Sichuan Province as an example[J]. Resource development & market, 2017,33(3):301-306.]
[9]VEDELD P, ANGELSEN A, SIAASTAD E, et al. Counting on the environment: forest incomes and the rural poor[R]. Washington D C: World Bank, 2004.
[10]ADHIKARI B, FALCO S D, LOVETT J C. Household characteristics and forest dependency: evidence from common property forest management in Nepal[J]. Ecological economics, 2004, 48(2): 245-257.
[11]BARAL N. Resources use, conservation attitudes, management intervention and park-people relations in the Western Terai landscape of Nepal[J]. Environmental conservation, 2007, 34(1): 64-72.
[12]JUMBE C, ANGELSEN A. Forest dependence and participation in CPR management: empirical evidence from forest co-management in Malawi[J]. Ecological economics, 2007, 62(3-4): 661-672.
[13]王昌海, 温亚利, 杨丽菲. 秦岭大熊猫自然保护区周边社区对自然资源经济依赖度研究——以佛坪自然保护区周边社区为例[J]. 资源科学, 2010, 32(7): 1315-1322.[WANG Changhai, WEN Yali, YANG Lifei. Economic dependence of communities surrounding the giant panda nature reserve on nature resources in the Qinling Mountains: a case study on the Foping Nature Reserve[J]. Resources science, 2010, 32(7): 1315-1322.]
[14]曹小玉, 吕勇, 刘悦翠. 洞庭湖周边居民对洞庭湖及其湿地依赖程度与态度研究[J]. 西北林学院学报, 2010, 25(1): 221-224.[CAO Xiaoyu, LV Yong, LIU Yuecui. Investigation on peripheral community resident’s dependence and attitude to Dongting Lake[J]. Journal of Northwest Forestry University, 2010, 25(1): 221-224.]
[15]潘辉, 乐通潮, 罗彩莲, 等. 周边社区经济对漳江口红树林自然保护区资源依赖程度调查研究[J]. 湿地科学, 2006, 4(4): 274-279.[PAN Hui, LE Tongchao, LUO Cailian, et al. Investigation of dependence degree of adjacent communities’ economy on resources of the Zhangjiangkou Mangrove Forestry National Nature Reserve[J]. Wetland science, 2006, 4(4) :274-279.]
[16]徐凡. 白水江自然保护区周边社区贫困和自然资源利用的关系研究[D]. 北京: 北京林业大学, 2007.[XU Fan. Study of the relationships between the community poverty and nature resource utilization of Baishui Jiang Nature Reserve[D]. Beijing: Beijing Forestry University, 2007.]
[17]李伟. 周边社区对湿地资源经济依赖度的评估研究[D]. 北京: 北京林业大学, 2008.[LI Wei. Degree of economic dependence on wetland resources of neighboring communities[D]. Beijing: Beijing Forestry University, 2008.]
[18]PERSHA L, AGRAWAL A, CHHATRE A. Social and ecological synergy: local rulemaking, forest livelihoods, and biodiversity conservation[J]. Science, 2011, 331(6024): 1606-1608.
[19]PAPKE L E, WOOLDRIDGE J M. Econometric methods for fractional response variables with an application to 401(k) plan participation rates[J]. Journal of applied econometrics, 1996, 11(6): 619-632.
[20]國家统计局. 中国统计年鉴2015[M]. 北京: 中国统计出版社, 2015.[National Bureau of Statistics of China. China statistical yearbook 2015[M]. Beijing: China Statistics Press, 2015.] [21]薛达元, 包浩生, 李文华. 长白山自然保护区生物多样性旅游价值评估研究[J]. 自然资源学报, 1999, 5(2): 140-145.[XUE Dayuan, BAO Haosheng, LI Wenhua. A study on tourism value of biodiversity in Changbaishan Mountain Biosphere Reserve in northeast China[J]. Journal of natural resources, 1999, 5(2): 140-145.]
[22]胡保玲. 关系网络结构对农户低碳农业技术采用意愿的影响[J]. 经济与管理评论,2016(1):38-44.[HU Baoling. Impact of the structure of relationship network on the farmers’ willingness to adopt low-carbon agricultural technologies[J]. Review of economy and management, 2016(1):38-44.]
[23]张百灵,刘国涛. 论回归自然的生态农业法制构建[J].山东师范大学学报(人文社会科学版),2015(2):93-101.[ZHANG Bailing,LIU Guotao . On Legal System Construction of Ecological Agriculture of ‘Return To Nature’[J]. Journal of Shangdong Normal University (humanities and social sciences), 2015(2):93-101. ]
[24]ZHENG Z R, FENG C Y, YE S X, et al . Ecological pressures on grassland ecosystems and their conservation strategies in Northern China[J]. Chinese journal of population, resources and environment, 2015,13(2): 87-91.http://dx.doi.org/10.1080/10042857.2014.998871.
[25]WANG K Y, LI Y X, DING J. The influence of Chinese population policy change on resources and the environment[J]. Chinese journal of population, resources and environment, 2016, 14(4): 227-234.http://dx.doi.org/10.1080/10042857.2016.1258797.
[26]段偉. 保护区生物多样性保护与农户生计协调发展研究[D]. 北京:北京林业大学, 2016.[DUAN Wei. The study on harmonious development between biodiversity conservation of protection area and ural livelihoods[D]. Beijing: Beijing Forestry University,2016. ]
关键词 自然资源;农户家庭收入;依赖度;要素报酬
中图分类号 F062.2文献标识码 A文章编号 1002-2104(2017)12-0146-11DOI: 10.12062/cpre.20170914
农户对自然资源的利用是自然保护区管理中的一个基础性问题。全球有约16亿居民不同程度地依赖森林资源维持生计,其中约6 000万居民的生计完全依赖森林资源[1]。农户生计对自然资源的依赖程度,直接关系着自然保护区管理中生态保护与社区发展关系的协调。评估自然保护区内部及周边农户生计对自然资源的依赖程度,对于协调生态保护与社区发展的关系具有重要意义。现有研究多以农户种植业、林业、畜牧业等自然资源相关生产活动的收入占家庭总收入的比重来衡量其对自然资源的依赖程度[2-8]。然而,农户自然资源相关生产活动的收入不仅包括自然资源的贡献,也包括了资本、劳动力等生产要素的贡献,这使得原有评估方法高估了农户对自然资源的依赖程度。基于此,本文首先以农户自然资源要素报酬占家庭总收入的比重来改进农户自然资源依赖度评价方法,然后运用数理经济模型对其影响因素进行理论分析,最后基于对云南省六个自然保护区农户的调研数据进行实证分析。
1 文献综述
农户生计对自然资源的依赖程度是生物多样性保护经济分析中的重要内容,现有研究较多地讨论了农户对森林资源的依赖程度。农户生计对自然资源的依赖程度,通常以农户依赖自然资源的收入占其总收入的比重来衡量,其中的关键问题是如何界定农户依赖自然资源的收入。Vedeld等对农户依赖自然资源的收入进行了理论分析,并综合分析了54项国际上农户对森林资源依赖程度的相关研究,认为环境收入(即农户依赖自然资源的收入)是自然资源进入第一个市场环节的过程中农户所获得的租金或增加值,而且租金更符合经济理论、但是增加值更具有可操作性[9]。国际林业研究中心(Center for International Forestry Research)组织编写的《贫困环境网络技术指南》(Poverty Environment Network Technical Guidelines),对如何评估农户对森林资源的依赖程度进行了详细指导,其将农户家庭收入界定为其拥有的资本、劳动、土地等生产要素的报酬和退休金等转移支付收入,而林业收入(即农户依赖森林资源的收入)包括农户自己获得的森林原材料价值、自营的林产品加工活动的增加值、林业相关活动中的劳动工资、森林旅游利润等直接收益[2]。可见,《贫困环境网络技术指南》对林业收入的界定属于增加值的范畴,不仅包括森林资源租金,还包括相关的劳动力等生产要素报酬。
现有关于农户对森林资源依赖程度的实证分析,多参考借鉴了《贫困环境网络技术指南》中的定义和方法。Bahuguna以依赖林业的收入占家庭总收入的比重来衡量农户对森林资源的依赖程度[3]。Uberhuaga等以森林产品价值和林业相关活动中的工资作为林业收入[4]。Cordova等以林业生产活动的增加值表示依赖森林资源的收入[5]。国内相关研究也多将种植业、养殖业、林业以及采集业(采集山野菜以及中药材)的收入作为农户依赖自然资源的收入[6-8]。整体来看,现有实证研究多从可操作性出发将自然资源相关活动的增加值作为农户依赖自然资源的收入,当然,这些生产活动的收入是自然资源、劳动力、资本等生产要素共同作用的结果,所以从这个意义上讲,这些实证研究高估了农户对自然资源的依赖程度。
关于农户对自然资源依赖程度的影响因素,也是实证研究中的一个重要问题。综合已有研究发现,通常认为影响农户对自然资源依赖程度大小的因素主要包括农户家庭特征、自然资源禀赋、区域发展水平、制度政策等方面。农户家庭特征主要包括户主年龄、户主性别、家庭规模、职业、受教育程度、劳动力数量、收入结构、地理位置等;自然资源禀赋主要包括各类土地资源数量等[6,7,10-14]。区域发展水平主要包括所在区域的人均国内生产总值、产业结构、社区贫困程度等[15-17]。制度政策主要包括自然保护区管理、农户参与自然保护区管理、农户参与自然保护区社区发展项目等[7,11,18]。已有实证研究中这些因素对自然资源依赖程度的影响效应并不一致。但是,通常假设各类土地资源数量、社区贫困程度等因素对自然资源依赖程度具有正向影响,职业多元化、家庭规模、受教育程度、劳动力数量、人均国内生产总值等因素对自然资源依赖程度具有负向影响,而户主年龄、地理位置等因素对自然资源依赖程度的影响则不确定。事实上,除了这些影响因素,农户所在地区的温度、降水等自然条件也会通过影响农林业等生产活动来影响自然资源依赖程度,但是现有研究讨论相对较少。本文将进一步讨论这些因素如何影响农户生计对自然资源的依赖程度。 综上所述,关于农户生计对自然资源依赖程度的评价,尽管Vedeld等建议以自然资源租金(即自然资源要素报酬)作为依赖自然资源的收入[9],但是现有实证研究中多以自然资源相关生产活动的增加值或总收益来计算,这高估了农户生计对自然资源的依赖程度;关于自然资源依赖程度的影响因素,现有研究多进行经验性研究,并未从理论上进行说明其预期影响,而且也未包括自然条件这一重要的影响因素。在这样的背景下,本文首先基于自然资源要素报酬的概念改进农户自然资源依赖程度评价方法;然后,基于农户生产要素配置模型对影响农户自然资源依赖程度的因素进行理论分析,并识别包括自然条件在内的主要影响因素;最后,基于对云南省六个自然保护区内部及周边农户的调研数据,对农户自然资源依赖程度及其影响因素进行实证分析。
2 理论分析
2.1 农户生计自然资源依赖度评价方法
农户生计对自然资源的依赖程度,通常以农户依赖自然资源获得的收入占其总收入的比重来衡量。其中,农户收入及其依赖自然资源的收入需要进一步界定。
设定农户拥有的生产要素和生产活动,以定义其自然资源依赖度。农户是农村经济中基本的生产单位。农户拥有的生产要素主要包括资本、劳动力、自然资源,将这些生产要素投入生产经营活动中或者出租、出售给其他经济主体以获得經济利益。设农户拥有的资本、劳动力、自然资源数量分为K0、L0、E。农户投入部分资本K1、部分劳动力L1、全部自然资源E于自然资源相关生产活动中,该活动还需要购置中间投入I1,从市场上雇用资本KM和劳动力LM,最后得到产品产量Q1。自然资源相关生产活动包括种植业、养殖业、林业、渔业、采集等。市场上产品价格、资本利率、劳动力工资分别为P1、r、W,资本折旧率为δ。由于农户的资本和劳动力通常与市场上的不同,这里设定其机会成本分别为r1、w1。同时,假设农户将其他资本和劳动力投入与自然资源无关的生产活动中,并获得收入Y2。基于以上设定,可以写出农户自然资源相关生产活动的总收益、增加值、农户收入、农户自然资源要素报酬,相应地,可以界定农户生计自然资源依赖度计算公式,具体见表1。其中,主要经济关系如下:总收益等于产品价值与产品数量的乘积;增加值等于总收益减去中间投入和资本折旧;农户收入则从增加值中进一步减去支付给雇用的资本和劳动力的报酬,剩下的也就是农户投入的各种生产要素的报酬;农户自然资源要素报酬是从农户收入中进一步减去农户投入的资本和劳动力的报酬。
首先,表1所列的四个经济变量是在生产要素市场日趋完善背景下对Vedeld等[9]所列的三个经济变量的扩展。表1所列的四个经济变量是总收益、增加值、农户收入、农户自然资源要素报酬,Vedeld等所列的三个经济变量是总收益、增加值、农户自然资源要素报酬。可见,表1将Vedeld等[9]所列的增加值进一步细分为增加值和农户收入。这是因为在资本、劳动力等生产要素市场日趋完善背景下,农户开始雇用资本和劳动力参与其生产活动,这就使得农户生产活动的增加值不仅包括其自身投入的生产要素的报酬,也包括雇用的生产要素的报酬,即增加值大于农户收入,因此,有必要将二者区分出来。
其次,基于农户自然资源相关生产活动的总收益的自然资源依赖度,不具有理论上的内在一致性,不推荐使用[9]。
再次,基于农户收入和农户自然资源要素报酬的自然资源依赖度,是评估农户生计对自然资源依赖程度的主要指标。自然资源要素报酬仅仅是农户自然资源这一生产要素的报酬,而农户收入则是其自然资源、资本、劳动力等生产要素的报酬,为此,可以将二者对应的自然资源依赖度分别称为单要素自然资源依赖度、全要素自然资源依赖度。单要素自然资源依赖度衡量了自然资源这一个要素的报酬在农户收入中的比重,更准确地度量了农户生计对自然资源的依赖程度,因此具有理论上的一致性。但是,由于农户资本、劳动力的机会成本是不可观察的,所以其现实可操作性相对较差。比较而言,全要素自然资源依赖度尽管理论上一致性较差,但是其所有变量都是可观察的,因此,其可操作性相对较强。需要说明的是,当农户自身的资本和劳动力也没有机会成本时,全要素自然资源依赖度与单要素自然资源依赖度相同。
最后,进一步讨论自然资源要素报酬的计算。当自然资源、劳动力、资本等生产要素市场为完全竞争市场时,自然资源要素报酬将等于其市场价格。即使如此,对于某个农户而言,如果其具有从事自然资源相关生产活动的较高人力资本,那么其可以获得高于市场价格的自然资源要素报酬,而这高出的部分也是自然资源的贡献,于是通过从农户收入中扣除资本、劳动力机会成本的方法可以更好地测算自然资源要素报酬。当自然资源要素市场不完善时,例如由于制度原因某些自然资源无法在市场上交易,那么也需要通过从农户收入中扣除资本、劳动力机会成本的方法来测算自然资源要素报酬。
2.2 农户生计自然资源依赖度影响因素的理论分析
运用经济理论构建农户决定生产要素配置的数理模型,基于其最优生产要素配置表示全要素自然资源依赖度和单要素自然资源依赖度,并通过比较静态分析讨论外生参数对依赖度的影响。
设农户具有自然资源数量E和劳动力数量L0。由于农户对资本的配置和对劳动力的配置机制类似,所以为简便起见这里仅设定了劳动力变量而未设定资本变量。农户将自然资源全部投入到自然资源相关的生产活动,劳动力则一部分L1投入到该生产活动,另一部分(L0-L1)投入到可以获得固定工资的工作。自然资源相关生产活动的生产函数是f(E,L1),设该函数满足新古典生产函数的一般假设,即f′E≥0,f′L≥0,f″EE≤0,f″LL≤0,f″EL≥0。设产出的市场价格为P,工资率为w。假定农户没有雇用资本和劳动力。那么,农户生产要素配置问题是
可见,自然资源相关生产活动产出的价格、自然资源数量对最优劳动力投入具有正向影响,劳动力数量对最优劳动力投入无影响,而工资率则具有负向影响。 根据以上论述,全要素自然资源依赖度D3和单要素自然资源依赖度D4可以分别表示为
其中,为简便起见,式(6)-(13)中,M≡Pf(E,L*1)+w(L0-L*1)。可见,每个外生参数对全要素自然资源依赖度和单要素自然资源依赖度的定性影响相同。具体地,自然资源相关生产活动的产出的价格越高、自然资源数量越大,则农户最优选择时的自然资源依赖度越高;农户劳动力数量越高、劳动力工资越高,则农户最优选择时的自然资源依赖度越低。
3 实证建模
3.1 计量经济模型设定
农户自然资源依赖度影响因素实证分析的因变量是全要素自然资源依赖度和单要素自然资源依赖度。已有研究多采用多元线性回归模型、Tobit模型来实证分析农户自然资源依赖度的影响因素。由于农户自然资源依赖度是属于区间[0,1]的一个比例,本研究采用基于Probit的比例结果(fractional outcome)计量经济模型来进行实证分析[19]。计量经济模型为:
其中,Φ(·)为标准正态分布的累积密度函数,yi为农户自然资源依赖度,xi为解释变量向量,β为待估参数向量,i为样本标识,该模型通过极大似然估计得到待估参数的估计值。
3.2 变量选择
关于农户自然资源依赖度的影响因素,基于以上理论分析,结合相关数据的可获得性,从自然资源禀赋、农户家庭特征、区域经济发展水平、自然保护区管理四个方面选取可能的影响因素,具体见表2。
其一,自然资源禀赋包括家庭人均耕地面积、耕地质量、人均林地面积、公益林面积比例、年平均气温、年降水量。除公益林面积比例外,其他变量的增加将提高农户自然资源禀赋,从而预期其对农户自然资源依赖度具有正向影响;公益林面积比例的提高,将减少农户自然资源禀赋,预期其对农户自然资源依赖度具有负向影响。
其二,农户家庭特征主要包括户主年龄、家庭最高受教育年数、是否有村干部、病人数比重、劳动力比重、劳动力外出打工比重、居住地位置。其中,家庭最高受教育年数、是否有村干部、劳动力比重、劳动力外出打工比重等因素越高,则表明家庭劳动力数量或质量越好,根据理论分析可知将降低农户自然资源依赖度。户主年龄越高,病人数比重越高,都将降低家庭劳动力数量,从而提高自然资源依赖度。居住地位置,主要描述其在自然保护区内部或周边,如果居住在自然保護区内部,那么一方面由于资源利用受限而降低自然资源依赖度,另一方面又因为距离城镇较远、外出打工减少而提高自然资源依赖度,所以其对自然资源依赖度的影响不确定。
其三,区域经济发展水平主要包括人均国内生产总值、城镇化率。一般地,农户所在区域的经济发展水平越高,与自然资源无关的生产活动便越多,为劳动力提供了更多的就业机会,从而使得劳动力市场价格上升,根据理论分析可知这将降低农户自然资源依赖度。这里以人均国内生产总值、城镇化率表示区域经济发展水平。
其四,自然保护区管理因素主要包括农户参与自然保护区管理、参与自然保护区培训、参与自然保护区社区发展项目。一般地,农户参与自然保护区管理越多,保护意识越强,遵守自然保护区关于生态保护的制度越好,相当于降低了其利用自然资源的数量,从而降低其自然资源依赖度。农户参与自然保护区培训、参与自然保护区社区发展项目,将提高其从事替代生计活动的能力,相当于提高了劳动力的数量和工资,从而降低自然资源依赖度。4 数据来源与分析
4.1 数据来源
基于云南省六个自然保护区内部及周边农户的调研数据来进行实证分析。由于独特的地理、气候特点,云南省是我国也是世界上生物多样性最为丰富的地区之一。与此同时,云南省社会经济发展水平相对较低。在云南省的自然保护区内部及周边,生态保护与经济发展的冲突较为剧烈,研究其农户自然资源依赖度具有现实意义。样本农户抽样方法为典型抽样方法,样本来源见表3。首先,根据自然保护区的级别、类型、成立时间和当地社会经济发展水平,选取了元江自然保护区、糯扎渡自然保护区、西双版纳自然保护区、拉市海自然保护区、苍山洱海自然保护区、剑湖自然保护区六个具有代表性的保护区;其次,样本村由保护区管理人员协助选取,主要选择可以代表保护区与社区关系的典型村子;最后,样本农户则根据随机抽样方法选取。调研问卷为结构化问卷,具体调查由调查员与农户一对一完成,部分问卷由当地人员帮助调查。主要访谈农户户主,户主外出时则访谈了解家庭资源、收支情况的成年人。农户调研时间为2015年1月至2015年3月,共发放问卷355份,得到有效问卷172份。
4.2 样本农户基本特征
对172份有效问卷进行描述性统计分析,得到样本农户基本特征,具体见表4。
自然资源禀赋方面,样本农户人均耕地面积、人均林地面积分别为3.01×667 m2、16.23×667 m2,不同农户之间的人均耕地、林地面积差异较大;公益林占比均值为23%,公益林总体占比较高;调查区域年平均气温为18.81 ℃,不同调查区域之间年平均气温相差较大;调查区域年平均降水量为830.05 mm,不同调查区域之间降水量差异较大。
农户家庭特征方面,户主年龄平均为46.99岁,整体年龄偏高;家庭中最高受教育年数平均为9.69 a,略高于初中毕业,农户整体的受教育水平偏低;家庭劳动力比重均值为71%,劳动力数量较多,而外出打工人数比例均值仅为2%,外出打工很少;农户居住地主要位于自然保护区内的实验区以及自然保护区之外。
区域经济发展水平方面,调研所在县区的人均国内生产总值的均值为24 326元,低于2014年云南省人均国内生产总值27 264元,更低于当年全国人均国内生产总值46 629元[20],经济发展水平相对较低;城镇化率的均值为40%,城镇化水平也相对不高。
自然保护区管理方面,47%的样本农户参与了自然保护区管理活动,52%的样本农户参与了自然保护区培训,31%的样本农户参与了自然保护区的社区发展项目。整体上,样本农户参与自然保护区相关活动的比例较高,这有利于自然保护区管理。 总体来看,样本农户自然资源禀赋较少、受教育程度偏低,区域整体经济发展水平较为落后,但是样本农户较好地参与了自然保护区的相关活动。
5 结果与讨论
5.1 農户自然资源依赖度评价
基于农户调研数据,分别计算了全要素自然资源依赖度和单要素自然资源依赖度,具体结果见表5。具体计算时,首先识别出其自然资源相关的生产活动,主要包括种植业、养殖业、用材林、经济林、采集、薪柴收集。其次,自然资源相关生产活动的农户收入,是上述生产活动的产出的市场价值减去中间投入、雇用资本和劳动力的支出,另外还增加了土地出租收益和由于这些活动而获得的政府补贴(主要包括粮食直补、退耕还林补偿、生态公益林补偿)。需要说明的是,农户自然资源相关生产活动的产出,无论是通过市场出售还是留作自用,都以其市场价格核算总收益。再次,通过从农户收入中扣除劳动力和资本的机会成本来计算自然资源要素报酬。劳动力的机会成本是以投入这些生产活动的劳动力数量和劳动力价格相乘得到,其中劳动力价格是外出打工工资的三分之一,主要是因为投入到农林业生产中的劳动力质量与投入到工商业的劳动力通常不同,三分之一的系数则参考了计算游憩时间工资损失的经验方法[21]。资本的报酬是以投入这些生产活动的资金数量和利率相乘得到。关于利率的选择,如果农户具有正的存款余额则以存款利率计算,如果农户具有正的贷款余额则以贷款利率计算,具体计算时根据2014年云南省农村信用社联合社的利率,一年期存款、贷款利率分别是3%、6%。
首先,分析农户家庭总收入及其构成。样本农户平均的家庭总收入是52 334元,平均的自然资源相关生产活动收入是35 627元,表观来看,自然资源相关生产活动收入在家庭总收入中的比重较高。而在自然资源相关生产活动收入中,农户投入的劳动力和资本的机会成本为8 148元,扣掉这一机会成本后的自然资源租金为27 480元,表观来看,自然资源要素报酬在自然资源相关生产活动中的比重也较高。
其次,比较两种自然资源依赖度评价结果。针对每个样本农户,分别计算两个自然资源依赖度,然后对所有农户的自然资源依赖度取平均数。可见,样本农户全要素自然资源依赖度的平均值是78.56%,最小值为2.60%,最大值为100.00%。样本农户单要素自然资源依赖度的平均值是44.62%,最小值为0.00%,最大值为100.00%。从平均值来看,单要素自然资源依赖度小于全要素自然资源依赖度。
最后,进一步比较两种自然资源依赖度评价结果的分布状况,具体见表6。可见,全要素自然资源依赖度评价结果中,59.30%的样本农户集中于90%—100%,在其他区间则分布较为平均,仅有20.93%的样本农户依赖度低于50%。在单要素自然资源依赖度评价结果中,仅有4.65%样本农户集中于90%—100%,在其他区间的分布也较为平均,54.65%的样本农户的依赖度低于50%。简言之,全要素自然资源依赖度评价结果中超过一半集中于90%—100%,而单要素自然资源依赖度评价结果的分布较为均匀。
5.2 农户自然资源依赖度影响因素的实证分析
关于农户自然资源依赖度影响因素的实证分析,基于计量软件STATA 14,运用基于Probit的比例结果(fractional outcome)回归模型进行估计,回归结果见表7。从两个模型的Wald统计量和p值来看,两个模型整体上拟合效果较好。
其一,自然资源禀赋变量。人均耕地面积对单要素自然资源依赖度具有显著的正向影响;年平均气温对两个自然资源依赖度都有显著正向影响,由于云南省内调查的不同自然保护区周边的主要作物品种基本相同,年平均气温越高,气候条件越好,有利于增加农林业等产出,从而提高了自然资源依赖度。这正如理论分析所述,自然资源禀赋越多,农户自然资源依赖度更高。人均林地面积对两个依赖度没有显著影响,可能原因是林业生产周期长、数据误差较大所致;耕地质量对两个依赖度的影响也不显著,可能的原因是耕地质量数据为定性数据、误差较大的缘故。公益林面积比例对两个自然资源依赖度的影响也不显著,不过从系数方向来看,其增加可能会减小自然资源依赖度,主要是由于公益林有严格的林木采伐约束,降低了林业经济收益。
其二,农户家庭特征变量。家庭最高受教育年限、有村干部、劳动力比重、劳动力外出打工比重对其中一个自然资源依赖度有显著负向影响,病人数比重对两个自然资源依赖度有显著正向影响,户主年龄、居住地位置的影响不显著。家庭最高受教育年限越高,人力资本积累越多,通常也有更多接触市场信息的机会,进而从事非农业生产并降低自然资源依赖度[4]。一般情况下村干部自身能力水平较高,可以从事更多样的生产方式,而不仅仅从事种地养殖等,因此自然资源依赖度更低。劳动力比重越高,则有更多的劳动力从事替代性生计活动从而减少对自然资源的依赖。劳动力外出打工比重越高,必然降低对自然资源的依赖程度。病人数比重较大时,病人本身的劳动能力很低或丧失,同时还需要消耗其他劳动力来照顾,从而大大降低劳动力数量,这时农户从事打工等非农业生产活动往往会受到限制,只能从事较为灵活的农业生产活动,所以自然资源依赖度更大。居住地位置的影响不显著,与理论分析一致。
其三,区域经济发展水平变量。城镇化率对全要素自然资源依赖度具有显著的负向影响。城镇化率主要表示了当地整体的经济发展水平,区域整体的经济发展水平较高时,农户有更多的生计选择,更有可能选择非农业生产活动,从而降低对自然资源的依赖程度,这与理论分析一致。
其四,自然保护区管理变量。农户参与保护区的管理、参与保护区的培训显著地降低了农户自然资源依赖度。农户参与保护区的管理,有助于提高其对自然保护区的认识,有助于其严格遵守自然保护区相关规定,这些规定通常限制其自然资源的利用,甚至有时还能从参与保护区的管理中获得一些收益,例如被聘为管护员等,这些都会降低其自然资源依赖度。农户参与保护区的培训,有助于提高农户的能力水平,帮助农户从事更加多样化的生产活动,有助于减轻其对自然资源的压力,并且提高居民的保护意识,促进农户的自觉保护行为,这些也会降低其对自然资源依赖度。 综上,人均耕地面积、年平均气温、病人数比重对农户自然资源依赖度具有显著正向影响,而家庭最高受教育年数、有村干部、劳动力比重、劳动力外出打工比重、城镇化率、参与保护区管理、参与保护区培训有显著负向影响,其他变量的影响不显著。整体上看,具有显著影响的影响因素的影响方向,与理论分析一致。
6 结 语
根据农户自然资源依赖度影响因素的理论分析和实证研究结果,提出降低农户自然资源依赖度、协调生态保护与经济发展关系的几点建议。①提高自然保护区所在区域的经济发展水平,有利于吸纳农村劳动力从事工业和第三产业活动,增加农户的工资性收入,甚至吸引农户到城镇居住生活,这都可以显著降低自然资源依赖度。②提高农村地区教育水平,使得农户积累更多人力资本,了解更多经济信息,增加从事其他产业活动的机会,同时可以提高农户关于自然保护区的认知和保护意识,从而降低自然资源依赖度。③完善农村医疗、养老等社会保障体系,也有利于释放劳动力到工商业生产活动中,从而降低农户对自然资源依赖程度。④加强对农户在就业技能、替代生计方面的培训,帮助提供相关的就业信息,设计符合农户需求的社区发展项目,也可以促进其从事非农林业生产活动,降低自然资源依赖度。⑤使得更多农户参与自然保护区管理,也能提高其保护意识,促进其保护行为,并降低自然资源依赖度。
基于自然资源要素报酬的单要素自然资源依赖度评价指标,具有经济理论上的一致性,但是由于资本、劳动力机会成本无法直接观察而降低了其可操作性并使得结果具有较大误差。例如,本研究采用整个区域的均值来计算农户自身劳动力与资金的机会成本,事实上每个农户劳动力与资本的机会成本通常是不同的。再例如,从农户自然资源相关经济活动总收益中扣除中间投入、雇用劳动力支出、农户自己投入的资本和劳动力的机会成本之后,得到的自然资源要素报酬可能成为负值。因此,单要素自然资源依赖度的计算,需要更准确的农户生产活动经济信息、更准确的农户生产要素机会成本信息,这是未来进一步研究时需要注意的问题。
参考文献(References)
[1]World Bank. Sustaining forests: a development strategy[R]. Washington D C: World Bank, 2004.
[2]Poverty Environment Network. The PEN technical guidelines[R]. 4th ed. Bogor: Poverty Environment Network, 2007.
[3]BAHUGUNA V K. Forests in the economy of the rural poor: an estimation of the dependency level[J]. AMBIO, 2000, 29(3):126-129.
[4]UBERHUAGA P, SMITH-HALL C, HELLES F. Forest income and dependency in lowland Bolivia[J]. Environment, development and sustainability, 2012, 14(1):3-23.
[5]CORDOVA J, WUNDER S, SMITH-HALL C, et al. Rural income and forest reliance in highland Guatemala[J]. Environmental management, 2013, 51(5):1034-1043.
[6]段伟, 任艳梅, 冯冀, 等. 基于生计资本的农户自然资源依赖研究——以湖北省保护区为例[J]. 农业经济问题, 2015(8):74-82.[DUAN Wei, REN Yanmei, FENG Ji, et al. Study on natural resource dependence based on livelihood assets: examples from nature reserves in Hubei Province[J]. Issues in agricultural economy, 2015(8):74-82.]
[7]段偉, 赵正, 刘梦婕, 等. 保护区周边农户自然资源依赖度研究[J].农业技术经济, 2016(3): 93-102.[DUAN Wei, ZHAO Zheng, LIU Mengjie, et al. Research on the dependence of natural resources for the farmers surrounding the protection area[J]. Journal of agrotechnical economics, 2016(3): 93-102.]
[8]秦青, 赵正, 刘梦婕, 等. 栖息地周边社区自然资源依赖度及影响因素分析——以四川省大熊猫栖息地为例[J]. 资源开发与市场, 2017, 33(3): 301-306.[QIN Qing,ZHAO Zheng,LIU Mengjie, et al. Analysis of natural resources dependence and its impact factors of surrounding communities: taking giant panda habitat in Sichuan Province as an example[J]. Resource development & market, 2017,33(3):301-306.]
[9]VEDELD P, ANGELSEN A, SIAASTAD E, et al. Counting on the environment: forest incomes and the rural poor[R]. Washington D C: World Bank, 2004.
[10]ADHIKARI B, FALCO S D, LOVETT J C. Household characteristics and forest dependency: evidence from common property forest management in Nepal[J]. Ecological economics, 2004, 48(2): 245-257.
[11]BARAL N. Resources use, conservation attitudes, management intervention and park-people relations in the Western Terai landscape of Nepal[J]. Environmental conservation, 2007, 34(1): 64-72.
[12]JUMBE C, ANGELSEN A. Forest dependence and participation in CPR management: empirical evidence from forest co-management in Malawi[J]. Ecological economics, 2007, 62(3-4): 661-672.
[13]王昌海, 温亚利, 杨丽菲. 秦岭大熊猫自然保护区周边社区对自然资源经济依赖度研究——以佛坪自然保护区周边社区为例[J]. 资源科学, 2010, 32(7): 1315-1322.[WANG Changhai, WEN Yali, YANG Lifei. Economic dependence of communities surrounding the giant panda nature reserve on nature resources in the Qinling Mountains: a case study on the Foping Nature Reserve[J]. Resources science, 2010, 32(7): 1315-1322.]
[14]曹小玉, 吕勇, 刘悦翠. 洞庭湖周边居民对洞庭湖及其湿地依赖程度与态度研究[J]. 西北林学院学报, 2010, 25(1): 221-224.[CAO Xiaoyu, LV Yong, LIU Yuecui. Investigation on peripheral community resident’s dependence and attitude to Dongting Lake[J]. Journal of Northwest Forestry University, 2010, 25(1): 221-224.]
[15]潘辉, 乐通潮, 罗彩莲, 等. 周边社区经济对漳江口红树林自然保护区资源依赖程度调查研究[J]. 湿地科学, 2006, 4(4): 274-279.[PAN Hui, LE Tongchao, LUO Cailian, et al. Investigation of dependence degree of adjacent communities’ economy on resources of the Zhangjiangkou Mangrove Forestry National Nature Reserve[J]. Wetland science, 2006, 4(4) :274-279.]
[16]徐凡. 白水江自然保护区周边社区贫困和自然资源利用的关系研究[D]. 北京: 北京林业大学, 2007.[XU Fan. Study of the relationships between the community poverty and nature resource utilization of Baishui Jiang Nature Reserve[D]. Beijing: Beijing Forestry University, 2007.]
[17]李伟. 周边社区对湿地资源经济依赖度的评估研究[D]. 北京: 北京林业大学, 2008.[LI Wei. Degree of economic dependence on wetland resources of neighboring communities[D]. Beijing: Beijing Forestry University, 2008.]
[18]PERSHA L, AGRAWAL A, CHHATRE A. Social and ecological synergy: local rulemaking, forest livelihoods, and biodiversity conservation[J]. Science, 2011, 331(6024): 1606-1608.
[19]PAPKE L E, WOOLDRIDGE J M. Econometric methods for fractional response variables with an application to 401(k) plan participation rates[J]. Journal of applied econometrics, 1996, 11(6): 619-632.
[20]國家统计局. 中国统计年鉴2015[M]. 北京: 中国统计出版社, 2015.[National Bureau of Statistics of China. China statistical yearbook 2015[M]. Beijing: China Statistics Press, 2015.] [21]薛达元, 包浩生, 李文华. 长白山自然保护区生物多样性旅游价值评估研究[J]. 自然资源学报, 1999, 5(2): 140-145.[XUE Dayuan, BAO Haosheng, LI Wenhua. A study on tourism value of biodiversity in Changbaishan Mountain Biosphere Reserve in northeast China[J]. Journal of natural resources, 1999, 5(2): 140-145.]
[22]胡保玲. 关系网络结构对农户低碳农业技术采用意愿的影响[J]. 经济与管理评论,2016(1):38-44.[HU Baoling. Impact of the structure of relationship network on the farmers’ willingness to adopt low-carbon agricultural technologies[J]. Review of economy and management, 2016(1):38-44.]
[23]张百灵,刘国涛. 论回归自然的生态农业法制构建[J].山东师范大学学报(人文社会科学版),2015(2):93-101.[ZHANG Bailing,LIU Guotao . On Legal System Construction of Ecological Agriculture of ‘Return To Nature’[J]. Journal of Shangdong Normal University (humanities and social sciences), 2015(2):93-101. ]
[24]ZHENG Z R, FENG C Y, YE S X, et al . Ecological pressures on grassland ecosystems and their conservation strategies in Northern China[J]. Chinese journal of population, resources and environment, 2015,13(2): 87-91.http://dx.doi.org/10.1080/10042857.2014.998871.
[25]WANG K Y, LI Y X, DING J. The influence of Chinese population policy change on resources and the environment[J]. Chinese journal of population, resources and environment, 2016, 14(4): 227-234.http://dx.doi.org/10.1080/10042857.2016.1258797.
[26]段偉. 保护区生物多样性保护与农户生计协调发展研究[D]. 北京:北京林业大学, 2016.[DUAN Wei. The study on harmonious development between biodiversity conservation of protection area and ural livelihoods[D]. Beijing: Beijing Forestry University,2016. ]