生態(tài)補(bǔ)償對國家重點(diǎn)生態(tài)功能區(qū)居民可持續(xù)生計(jì)的影響

袁梁　張光強(qiáng)　霍學(xué)喜

摘要：以陜西省調(diào)研數(shù)據(jù)為研究樣本，將生態(tài)補(bǔ)償政策引入英國國際發(fā)展部的可持續(xù)生計(jì)能力分析框架，采用結(jié)構(gòu)方程模型研究了國家重點(diǎn)生態(tài)功能區(qū)的生態(tài)補(bǔ)償政策對居民可持續(xù)生計(jì)能力的直接影響效應(yīng)和間接影響效應(yīng)。結(jié)果表明：生態(tài)補(bǔ)償對可持續(xù)生計(jì)能力的直接影響效應(yīng)為0.182；通過物質(zhì)資本、人力資本、金融資本和自然資本對可持續(xù)生計(jì)能力的間接影響效應(yīng)分別為0.059、0.104、0.066、0.053，總的間接效應(yīng)為0.282；生態(tài)補(bǔ)償對可持續(xù)生計(jì)能力總的影響效應(yīng)為0.464。因此，精準(zhǔn)的生態(tài)補(bǔ)償政策能夠?qū)崿F(xiàn)以可持續(xù)生計(jì)能力提升為主要內(nèi)容的“造血式”扶貧。

關(guān)鍵詞：生態(tài)補(bǔ)償； 可持續(xù)生計(jì)； 精準(zhǔn)扶貧；國家重點(diǎn)生態(tài)功能區(qū)

中圖分類號：F062.2文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A文章編號：10037217（2017）06011906

一、理論分析與假設(shè)

新中國成立以來，扶貧問題一直是政府工作的重點(diǎn)，在1949—1985年間，我國的扶貧工作采取以解決溫飽為目標(biāo)的救濟(jì)式扶貧方式，在1986年之后，我國政府開始進(jìn)行大規(guī)模的開發(fā)式扶貧，工作重點(diǎn)從“輸血式”扶貧轉(zhuǎn)向“造血式”扶貧[1]。黨的十八大以來，“精準(zhǔn)扶貧”成為國家扶貧開發(fā)工作的新戰(zhàn)略，其核心要義在于從實(shí)際情況出發(fā)，改變以前大水漫灌、走馬觀花和大而化之式的扶貧方式，做到靶向治療、精準(zhǔn)滴灌[2]。

國務(wù)院于2010年出臺了《全國主體功能區(qū)規(guī)劃》，截止2016年9月29日，我國規(guī)劃了676個(gè)國家重點(diǎn)生態(tài)功能區(qū)，這些生態(tài)功能區(qū)基本上與我國的貧困地區(qū)重合，生態(tài)環(huán)境狀況等客觀條件決定了這些地區(qū)的扶貧任務(wù)更加艱巨?！秶抑攸c(diǎn)生態(tài)功能區(qū)轉(zhuǎn)移支付辦法》規(guī)定了國家財(cái)政對國家重點(diǎn)生態(tài)功能區(qū)當(dāng)?shù)卣霓D(zhuǎn)移支付辦法和標(biāo)準(zhǔn)，目標(biāo)是通過實(shí)施生態(tài)補(bǔ)償政策改善民生和保護(hù)環(huán)境。生態(tài)補(bǔ)償?shù)哪繕?biāo)就是保護(hù)環(huán)境和減少貧困，實(shí)施生態(tài)補(bǔ)償已成為扶貧的一項(xiàng)重要方式。

在精準(zhǔn)扶貧要義下，本文將扶貧地點(diǎn)選為國家重點(diǎn)生態(tài)功能區(qū)，扶貧方式定為生態(tài)補(bǔ)償，扶貧目標(biāo)靶為可持續(xù)生計(jì)能力的提升，研究生態(tài)補(bǔ)償政策對國家重點(diǎn)生態(tài)功能區(qū)當(dāng)?shù)鼐用窨沙掷m(xù)生計(jì)能力的影響。

（一）理論分析

可持續(xù)生計(jì)是在對全球貧困問題的深入研究和討論中提出的一種新思路和新方法。英國國際發(fā)展部（DFID）、聯(lián)合國開發(fā)計(jì)劃署（UNDP）等組織都對此進(jìn)行了進(jìn)一步的擴(kuò)展研究，提出了自己的可持續(xù)生計(jì)能力分析方法和框架。

在眾多可持續(xù)生計(jì)研究框架中，英國國際發(fā)展署（DFID）的可持續(xù)生計(jì)分析框架因其形式靈活變通和發(fā)展過程循序漸進(jìn)受到國內(nèi)外研究學(xué)者和機(jī)構(gòu)的青睞。本文結(jié)合該框架和我國國家重點(diǎn)生態(tài)功能區(qū)當(dāng)?shù)鼐用裆?jì)資本和能力的特點(diǎn)，構(gòu)建了研究生態(tài)補(bǔ)償政策對居民可持續(xù)生計(jì)能力的直接影響和通過生計(jì)資本產(chǎn)生間接影響的理論框架，如圖1所示。

（二）假設(shè)的提出

根據(jù)圖1，并結(jié)合其他學(xué)者的研究成果，本文提出以下七個(gè)假設(shè)（H），具體如下：

H1： 人力資本能夠正向影響可持續(xù)生計(jì)能力。

人力資本是指勞動(dòng)者受到教育、實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)、培訓(xùn)、保健、遷移等方面的投資而獲得的知識和技能的積累，亦稱“非物力資本”。這種知識與技能可以為其所有者帶來能力的提升和收入的提高。

H2： 金融資本能夠正向影響可持續(xù)生計(jì)能力。

金融資本是指國家重點(diǎn)生態(tài)功能區(qū)農(nóng)戶能夠獲得的未來現(xiàn)金流的資本化，金融資本的多少直接反映了居民未來掌握的收入多少，而收入是可持續(xù)生計(jì)能力的直接體現(xiàn)指標(biāo)，收入越高可持續(xù)生計(jì)能力越強(qiáng)。

H3： 物質(zhì)資本能夠正向影響可持續(xù)生計(jì)能力。

物質(zhì)資本是指長期存在的用于生產(chǎn)或者生活的物資形式，生活用的物質(zhì)資本包括個(gè)人的房屋和交通運(yùn)輸工具等。國家重點(diǎn)生態(tài)功能區(qū)居民對應(yīng)的物質(zhì)資本則是居民生產(chǎn)賴以使用的工具和基礎(chǔ)設(shè)施如農(nóng)用器械、道路等。物質(zhì)資本可以通過收入獲得而影響重點(diǎn)生態(tài)功能區(qū)農(nóng)戶的可持續(xù)生計(jì)能力。

H4： 社會資本能夠正向影響可持續(xù)生計(jì)能力。

社會資本是指社會主體（包括個(gè)人、群體、社會）間緊密聯(lián)系的狀態(tài)及其特征。社會資本是無形的，存在于社會結(jié)構(gòu)之中，但它可以通過人與人的合作而提高社會的效率和整合度。這種個(gè)人與組織、他人之間的聯(lián)系，可以促使個(gè)人的能力提高、收入增加和社會地位的提升，進(jìn)而提高居民的可持續(xù)生計(jì)能力。

H5： 自然資本能夠正向影響可持續(xù)生計(jì)能力。

自然資本是指能從中導(dǎo)出有利于生計(jì)的資源流和服務(wù)的自然資源存量（如土地和水）和環(huán)境服務(wù)（如水循環(huán)）。它是生產(chǎn)勞動(dòng)的作用對象，通過將自然資本和物質(zhì)資本以及人力資本相結(jié)合進(jìn)行生產(chǎn)活動(dòng)，在相同的人力資本和物質(zhì)資本的情況下，自然資本提供的服務(wù)越多，產(chǎn)出越高，進(jìn)而收入越高。

H6： 生態(tài)補(bǔ)償政策能夠直接正向影響可持續(xù)生計(jì)能力。

H7： 生態(tài)補(bǔ)償政策能夠通過影響生計(jì)資本間接正向影響可持續(xù)生計(jì)能力。

生態(tài)補(bǔ)償政策可以通過影響當(dāng)?shù)鼐用竦木蜆I(yè)能力（如智力補(bǔ)償或者職業(yè)教育方式給予生態(tài)補(bǔ)償）和收入水平（如采用政府資金補(bǔ)貼方式的生態(tài)補(bǔ)償）直接提高當(dāng)?shù)鼐用竦目沙掷m(xù)生計(jì)能力；也可以通過影響人力資本、物質(zhì)資本、金融資本、自然資本存量間接影響可持續(xù)生計(jì)能力，如政府通過直接給予經(jīng)濟(jì)補(bǔ)助增加生態(tài)功能區(qū)農(nóng)戶的金融資本存量；通過提供經(jīng)濟(jì)林種植等技術(shù)指導(dǎo)，使生態(tài)環(huán)境獲得保護(hù)而增加自然資本存量等。

二、問卷設(shè)計(jì)與模型方法

（一）問卷設(shè)計(jì)

基于國家重點(diǎn)生態(tài)功能區(qū)當(dāng)?shù)鼐用竦目陀^條件和問卷預(yù)調(diào)研的反饋狀況，在借鑒蘇芳（2009）、楊國安（2003）、夏自蘭等（2012）和Bouma（2014）等學(xué)者的研究成果基礎(chǔ)上[3-6]，采用物質(zhì)資本、人力資本、金融資本、社會資本、自然資本、生態(tài)補(bǔ)償、可持續(xù)生計(jì)能力七類共計(jì)28個(gè)變量（見表1）進(jìn)行測度，采用Likert5點(diǎn)量表法表示。endprint

本次調(diào)研地點(diǎn)選取為陜西省安康市，屬于國家重點(diǎn)生態(tài)功能區(qū)所在的白河縣、旬陽縣和嵐皋縣。共發(fā)放問卷800份，收回有效問卷724份，有效問卷達(dá)90.5%。各變量取值和占比見表1。

（二）結(jié)構(gòu)方程模型

結(jié)構(gòu)方程模型將路徑分析法和因子分析法融為一體，能夠有效地避免測量誤差和分析各變量之間的關(guān)系，得到變量間相互影響的直接效果、間接效果和總效果。結(jié)構(gòu)方程模型包含了測量和結(jié)構(gòu)兩個(gè)模型，測量模型表示可觀測變量與潛變量之間的相互關(guān)系，結(jié)構(gòu)模型表示潛變量與潛變量之間的關(guān)系。

1.測量模型。

測量模型描述了潛變量ξ、η與指標(biāo)變量x、y之間的聯(lián)系。方程表示如下：

x=Λxξ+δ，y=Λyη+ε。其中，x為外生指標(biāo)變量；y為內(nèi)生指標(biāo)變量；ξ、η分別為外洐潛在變量和內(nèi)洐潛在變量；Λx和Λy分別為外生指標(biāo)變量和內(nèi)生指標(biāo)變量對應(yīng)的因子負(fù)荷量；δ和ε為誤差項(xiàng)。

2.結(jié)構(gòu)模型。

結(jié)構(gòu)模型描述潛變量η和ξ之間的因果聯(lián)系，表達(dá)式如下：

η=Βη+Γξ+ζ。其中，

Β為內(nèi)生潛變量之間相互影響效應(yīng)系數(shù)，Γ為外生潛變量對內(nèi)生潛變量影響效應(yīng)系數(shù)（即路徑系數(shù)），ζ為η的殘差。

3.本文的結(jié)構(gòu)模型方程。根據(jù)表1列示出七個(gè)類型變量。依據(jù)理論模型構(gòu)建如下結(jié)構(gòu)方程模型：

（1）結(jié)構(gòu)模型：

x1=β1x6+μ1，x2=β2x6+μ2，x3=β3x6+μ3，x5=β5x6+μ5；

y=α1x1+α2x2+α3x3+α4x4+α5x5+α6x6+μ4+μ6+μ7。其中，β1、

家里的人均住房面積/平方米

1（10以下，5.0%）；2（10～20，20.0%）；3（20～30，28.4%）；4（30～40，28.6%）；5 （40及以上18.0%）

x12

村里的道路狀況

1（很不好，18.0%）；2（不好，23.0%）；3（一般，46.8%）； 4（很好，10.0%）；5（非常好，2.2%）

x13

家用電器及科技產(chǎn)品（電腦、空調(diào)、微波爐、冰箱、洗衣機(jī)、電視機(jī)、飲水機(jī)、電磁爐等）

1（1種，2.1%）；2（2種，41.5%）；3 （3種，26.3%）；4（4種，21.0%）；5（5種及以上，9.1%）

x14

農(nóng)業(yè)機(jī)械和汽車等（家用轎車、拖拉機(jī)、農(nóng)用汽車、打草機(jī)、粉碎機(jī)等）

1（1種，12.0%）；2（2種，25.2%）；3（3種，31.0%）；4（4種，20.0%）；5（5種及以上，12.8%）

人力資本

x2

x21

您的受教育水平

1（未上學(xué)，22.8%）；2（小學(xué)，25.0%）；3（初中，32.0%）；4（高中/中專，18.0%）； 5（本科及以上，2.2%）

x22

家人（配偶、子女）受教育水平

1（未上學(xué)，18.0%）；2（小學(xué) ，23.8%）；3（初中，35.0%）；4（高中/中專，18.0%）；5（本科及以上，3.2%）

x23

家里勞動(dòng)力人數(shù)/人

1（沒有，1.0%）；2（1～2，28.0%）；3（2～4，32.0%）；4（5～6，32.0%）；5（7及以上，7.0%）

x24

您及您家人的健康狀況

1（家里有長期患病者、殘疾人，12.0%）；2（家里有經(jīng)?；疾≌?，18.0%）；3（家里有偶爾患病者，37.3%）；4（家里人很少患病，29.0%）；5（都非常健康，3.7%）

金融資本

x3

x31

您家庭的平均年現(xiàn)金收入/元

1 （0～2000，20.0%）；2 （2000～4000，20.0%）；3（4000～6000，42.0%）； 4 （6000～8000，9.0%）；5（8000以上，9.0%）

x32

每年平均得到的生態(tài)補(bǔ)償額/元

1（沒有，15.0%）；2（0～50，18.0%）；3（50～100，21.0%）；4（100～150，23.0%） 5（150以上，22.0%）

x33

在需要貸款的時(shí)候，貸款是否容易

1（非常不容易，45.0%）； 2（ 不容易，23.0%）； 3 （一般，25.0%）； 4（很容易，7.0%）； 5 （非常容易，0.0%）

x34

社保種類（低保、養(yǎng)老、醫(yī)療、失業(yè)、其他）

1（沒有，18.0%）； 2（1種，62.0%）；3（ 2種，18.0%）；4（3種，2.0%）； 5 （4種及以上，0.0%）

社會資本

x4

x41

與親戚朋友的關(guān)系

1（很不好，18.0%）；2（不好，13.5%）；3（ 一般，53.0%）；4（很好，10.0%）； 5（非常好，5.5%）

x42

與村干部的關(guān)系

1（很不好，29.0%）；2（不好，28.0%）；3 （一般，32.0%）；4（很好，9.0%）； 5（非常好，2.0%）

x43

社區(qū)或者村里組織活動(dòng)的次數(shù)

1（幾乎沒有，64.0%）；2（很少，16.8%）；3（一般，19.2%）；4（很多，0.0%）； 5（非常多，0.0%）

x44

家里有村（鎮(zhèn)及以上）干部endprint

1（否，88.5%）； 2（是，11.5%）

自然資本

x5

x51

家里現(xiàn)有耕地面積

1（沒有，0.0%）；2（小于1畝，0.0%）；3（1～3畝，25.0%）；4（3～5畝，53.0%）；5（5畝以上22.0%）

x52

家里現(xiàn)有耕地質(zhì)量

1（非常差，15.0%）；2（較差，8.0%）；3（一般，62.0%）；4（較好，10.0%）；5（非常好，5.0%）

x53

家里現(xiàn)有林地面積

1（ 沒有，9.5%）；2（小于 3畝 ，18.5%）；3（3-6畝，36.0%）； 4 （6-9畝，21.0%）； 5 （9畝以上，15.0%）

x54

家里現(xiàn)有林地質(zhì)量

1（非常差，14.0%）；2（ 較差，8.0%）； 3 （一般，65.0%）； 4（較好，10.0%）； 5 （非常好，3.0%）

生態(tài)補(bǔ)償政策

x6

x61

生態(tài)保護(hù)補(bǔ)償政策的相關(guān)信息是否透明

1（很不透明，66.0%）； 2 （不透明，26.0%）； 3 （一般，8.0 %）；4（透明，0.0%）；5（ 很透明，0.0%）

x62

贊同政府采用生產(chǎn)成本方法來發(fā)放補(bǔ)助

1（很不贊同，48.0%）； 2（ 不贊同，28.0%）； 3 （一般，15.0%）；4（贊同，9.0%）； 5（很贊同，0.0%）

x63

政府檢查水源區(qū)生態(tài)保護(hù)狀況（退耕、植樹）

1（從來不做，63.0%）； 2 （很少做 ，21.0%）； 3 （一般，11.0%）； 4 （做一些，5.0%）； 5 （經(jīng)常做，0.0%）

x64

政府給予生態(tài)保護(hù)（如：植樹）技術(shù)指導(dǎo)

1（從來不做，52.0%）； 2（很少做，35.0%）； 3（一般，5.0%）；4（做一些 ，7.0%）； 5 （經(jīng)常做，1.0%）

可持續(xù)生計(jì)

y

y1

每年都得到相對穩(wěn)定的收入

1（很不穩(wěn)態(tài)，18.0%）； 2（不穩(wěn)定，22.0%）； 3（ 一般，25.0%）； 4（很穩(wěn)定，28.0%）； 5（非常穩(wěn)定，8.0%）

y2

就業(yè)能力得到提高

1（下降，5.0%）；2（不變，20.0%）；3（提高一點(diǎn)，40.0%）； 4（提高很多，25.0%）；5（顯著提高，10.0%）

y3

自我價(jià)值、政治權(quán)利實(shí)現(xiàn)等方面的提高

1（下降，35.0%）； 2（不變，60.0%）；3（提高一點(diǎn)，5.0%）； 4（提高很多，0.0%）；5 （顯著提高，0.0%）

y4

生活滿意度提高

1（下降，24.0%）； 2（不變，37.4%）；3（提高一點(diǎn)，28.0%）； 4（提高很多，8.6%）；5（顯著提高，2 .0%）

注：變量取值中，括號內(nèi)兩個(gè)變量分別表示變量取值和在五個(gè)變量中的占比。

β2、β3、β5、α1、α2、α3、α4、α5、α6分別表示各潛變量之間路徑系數(shù)；μ1、μ2、μ3、μ4、μ5、μ6、μ7分別表示七個(gè)潛變量的殘差。

（2）測量模型：

x1i=γjx1ejj=1，2，3，4

x2i=γjx2ejj=5，6，7，8

x3i=γjx3ejj=9，10，11，12

x4i=γjx4ejj=13，13，15，16

x5i=γjx5ejj=17，18，19，20

x6i=γjx6ejj=21，22，23，24

yi=γjy+ejj=25，26，27，28

其中，x1i、x2i、x3i、x4i、x5i、x6i、yi（i=1，2，3，4）表示相應(yīng)潛變量的觀測變量；（j=1，2，3，…，28）表示28個(gè)可觀測變量的載荷系數(shù)；ej（j=1，2，3，…，28）表示28個(gè)可觀測變量的殘差。

三、實(shí)證結(jié)果分析

本文采用克朗巴哈α信度系數(shù)（cronbach′s α值）和組合信度（CR）來檢驗(yàn)數(shù)據(jù)的效度和信度，結(jié)果表明，除社會資本的克朗巴哈α信度和組合信度系數(shù)分別為0.792和0.795外，其余6個(gè)潛變量的克朗巴哈α信度和組合信度系數(shù)都大于0.8，平均方差萃?。ˋVE）的取值都在0.5之上，表明各潛變量對指標(biāo)變量具有較強(qiáng)的解釋能力。此外，每個(gè)潛變量的平均方差萃?。ˋVE）的平方根都大于變量間的相關(guān)系數(shù)，通過了區(qū)別效度檢驗(yàn)。因此，總體上來說本文的調(diào)研數(shù)據(jù)具有較好的信度和效度，能夠進(jìn)行后續(xù)的分析。

在采用最大似然估計(jì)法對結(jié)構(gòu)方程參數(shù)進(jìn)行估計(jì)之前，還要對樣本數(shù)據(jù)的擬合優(yōu)度進(jìn)行檢驗(yàn)。參考吳明隆的方法和思想，對運(yùn)用AMOS17.0統(tǒng)計(jì)軟件的結(jié)構(gòu)方程擬合優(yōu)度進(jìn)行評價(jià)，結(jié)果表明各指標(biāo)均達(dá)到了理想狀態(tài)，本研究所設(shè)定模型具有很好的擬合優(yōu)度①。

采用AMOS17.0對模型進(jìn)行估計(jì)，測量方程的擬合狀況如表2所示?？梢钥吹揭蜃虞d荷估計(jì)值在1%或者5%的條件下通過顯著性檢驗(yàn)，并且所有可觀測變量的C.R值最低都在2以上，可認(rèn)為潛變量和可觀測變量間的載荷系數(shù)估計(jì)也都在相應(yīng)的顯著性水平下通過檢驗(yàn)。通過表2可得，物質(zhì)資本的四個(gè)可觀測變量x11、x12、x13、x14的標(biāo)準(zhǔn)化因子載荷為0.629、0.753、0.514、0.402，即人均住房面積、村里的道路狀況、家用電器及科技產(chǎn)品和農(nóng)業(yè)機(jī)械及汽車能增加國家重點(diǎn)生態(tài)功能區(qū)當(dāng)?shù)鼐用竦目沙掷m(xù)生計(jì)能力。人力資本的四個(gè)可觀測變量x21、x22、x23、x24的標(biāo)準(zhǔn)化因子載荷為0.605、0.406、0.274和0.322，表明當(dāng)?shù)鼐用竦目沙掷m(xù)生計(jì)能力在很大程度上受到自身的受教育水平、家人的受教育水平、家庭人口數(shù)量和家人的健康狀況的正向影響。金融資本的四個(gè)可觀測變量x31、x32、x33、x34的標(biāo)準(zhǔn)化因子載荷分別為0.639、0.791、0.534、0.363，也即國家重點(diǎn)生態(tài)功能區(qū)當(dāng)?shù)鼐用竦募彝ツ昃F(xiàn)金收入、年均生態(tài)補(bǔ)償額度、貸款難易程度以及社保的覆蓋程度同樣能夠正向影響當(dāng)?shù)鼐用竦目沙掷m(xù)生計(jì)能力。社會資本的四個(gè)可觀測變量x41、x42、x43、x44的標(biāo)準(zhǔn)化因子載荷分別為0.743、0.558、0.263、0.724，表明和親戚以及村干部的關(guān)系融洽程度、家里是否有村（鎮(zhèn)）干部以及社區(qū)和村里組織的活動(dòng)次數(shù)是當(dāng)?shù)鼐用袼鶕碛械纳鐣Y本的重要體現(xiàn)，且都endprint

能夠正向影響國家重點(diǎn)生態(tài)功能區(qū)當(dāng)?shù)鼐用竦目?/p>

持續(xù)生計(jì)能力。自然資本的四個(gè)可觀測變量x51、x52、x53、x54的標(biāo)準(zhǔn)化因子載荷分別為0.421、0.246、0.354、0.602，也即家里擁有的耕地面積及其質(zhì)量和家里擁有的林地面積及其質(zhì)量四個(gè)指標(biāo)同樣對國家重點(diǎn)生態(tài)功能區(qū)當(dāng)?shù)鼐用竦目沙掷m(xù)生計(jì)能力產(chǎn)生正向影響。生態(tài)補(bǔ)償政策的四個(gè)可觀測變量x61、x62、x63、x64的標(biāo)準(zhǔn)化因子載荷分別為0.855、0.458、0.528、0.635，表明生態(tài)補(bǔ)償政策相關(guān)信息透明度、政府采用生產(chǎn)成本方法來發(fā)放補(bǔ)助、地方政府檢查生態(tài)保護(hù)狀況以及政府給予生態(tài)保護(hù)后續(xù)的技術(shù)指導(dǎo)四個(gè)變量對生態(tài)補(bǔ)償政策貢獻(xiàn)度較大，且都能夠正向影響國家重點(diǎn)生態(tài)功能區(qū)當(dāng)?shù)鼐用竦目沙掷m(xù)生計(jì)能力?？沙掷m(xù)生計(jì)能力的4個(gè)可觀測變量y1、y2、y3和y4的標(biāo)準(zhǔn)化因子載荷分別為0.342、0.537、0.458、0.632，可知每年收入的穩(wěn)定性、就業(yè)能力的提升、自我價(jià)值、政治權(quán)利實(shí)現(xiàn)等方面的提高以及生活滿意度的提升能夠提高國家重點(diǎn)生態(tài)功能區(qū)當(dāng)?shù)鼐用竦目沙掷m(xù)生計(jì)能力。通過上述分析可知，本文調(diào)研問卷在一定程度上可以較好地測度當(dāng)?shù)鼐用竦纳?jì)資本、可持續(xù)生計(jì)能力和生態(tài)補(bǔ)償政策。

采用AMOS17.0對結(jié)構(gòu)方程進(jìn)行擬合分析，直接得到的路徑系數(shù)是非標(biāo)準(zhǔn)化的，而未經(jīng)過標(biāo)準(zhǔn)化的路徑系數(shù)不能直接進(jìn)行比較分析，因此要對這些路徑系數(shù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理。結(jié)構(gòu)方程的標(biāo)準(zhǔn)化路徑系數(shù)和擬合結(jié)果如表3。

由表3的模型路徑系數(shù)可以發(fā)現(xiàn)，當(dāng)?shù)鼐用竦奈镔|(zhì)資本、人力資本、金融資本、社會資本、自然資本和生態(tài)補(bǔ)償可持續(xù)生計(jì)能力的影響路徑系數(shù)在1%的顯著性水平下通過檢驗(yàn)，其系數(shù)值α1、α2、α3、α4、α5、α6分別為0.159、0.253、0.178、0.227、0.351、0.182；也即這六個(gè)潛變量都對當(dāng)?shù)鼐用竦目沙掷m(xù)生計(jì)能力產(chǎn)生了正向的促進(jìn)作用，因此命題H1、H2、H3、H4、H5、H6得證。政府生態(tài)補(bǔ)償政策對當(dāng)?shù)鼐用竦奈镔|(zhì)資本、人力資本、金融資本和自然資本的影響路徑系數(shù)在1%的水平下通過顯著性檢驗(yàn)，系數(shù)值β1、β2、β3、β5分別為0.368、0.412、0.368、0.151，也即生態(tài)補(bǔ)償政策能夠顯著增加當(dāng)?shù)鼐用竦奈镔|(zhì)資本、人力資本、金融資本以及自然資本的存量，并結(jié)合命題H1、H2、H3、H4、H5、H6，可知生態(tài)補(bǔ)償可以通過增加物質(zhì)資本、人力資本、金融資本和自然資本的存量而間接提高當(dāng)?shù)鼐用窨沙掷m(xù)生計(jì)能力，命題H7得證。

路徑系數(shù)表示結(jié)構(gòu)方程中潛變量間的相互影響關(guān)系，為了更深入探討潛變量間的關(guān)系，還可以通過各潛變量間的直接效應(yīng)、間接效應(yīng)和總效應(yīng)來進(jìn)一步分析作用效果。具體來說，原因變量到結(jié)果變量的路徑系數(shù)表示直接效應(yīng)，當(dāng)模型中有中介變量時(shí)也會有間接效應(yīng)，可以用影響區(qū)間內(nèi)兩路徑系數(shù)的乘積之和來衡量間接影響；總效應(yīng)就是直接效應(yīng)與間接效應(yīng)之和，見表4。

由表4可知，國家重點(diǎn)生態(tài)功能區(qū)當(dāng)?shù)鼐用竦奈镔|(zhì)資本、人力資本、金融資本、社會資本、自然資本、生態(tài)補(bǔ)償政策對當(dāng)?shù)鼐用竦目沙掷m(xù)生計(jì)能力的直接效應(yīng)分別為0.159、0.253、0.178、0.227、0.351、0.182；生態(tài)補(bǔ)償政策對物質(zhì)資本、人力資本、金融資本、自然資本的直接效應(yīng)為0.368、0.421、0.368、0151，對可持續(xù)生計(jì)能力的間接效應(yīng)為0.282，對可持續(xù)生計(jì)能力的總效應(yīng)為0.464。生態(tài)補(bǔ)償作為模型的中介變量，對增加當(dāng)?shù)鼐用窨沙掷m(xù)生計(jì)能力的總效應(yīng)為0.464，影響效應(yīng)最大，因此，生態(tài)補(bǔ)償是提高國家重點(diǎn)生態(tài)功能區(qū)居民可持續(xù)生計(jì)能力的重要政策手段。

四、政策建議

根據(jù)本文的實(shí)證分析，提出以下政策建議：

第一，進(jìn)一步制定和完善“精準(zhǔn)”的生態(tài)補(bǔ)償政策，在保護(hù)生態(tài)環(huán)境的同時(shí)提升居民的可持續(xù)生計(jì)能力。具體來說，一方面要加大對生態(tài)補(bǔ)償政策的宣傳，提高其透明度，只有讓居民了解，才能更好地去遵守和執(zhí)行生態(tài)保護(hù)的法規(guī)和規(guī)定，保護(hù)生態(tài)環(huán)境；另一方面，要加大對生態(tài)補(bǔ)償政策的效果檢查，對生態(tài)補(bǔ)償政策實(shí)施效果的監(jiān)督檢查是一種必要的中間監(jiān)管或者事后監(jiān)管，它對激勵(lì)和約束當(dāng)?shù)鼐用竦纳鷳B(tài)保護(hù)行為具有重要的影響，而對生態(tài)保護(hù)行為的技術(shù)性指導(dǎo)更是不可或缺的組成部分，能夠有效提高生態(tài)保護(hù)效率。

第二，重視生計(jì)資本對居民可持續(xù)生計(jì)能力的促進(jìn)作用。具體來說，對于物質(zhì)資本積累，政府應(yīng)在加大對道路、公共設(shè)施等投入的同時(shí)，對居民自購的交通工具和農(nóng)用工具加大補(bǔ)貼力度。對于人力資本積累，政府應(yīng)采用智力補(bǔ)償、職業(yè)教育和培訓(xùn)等多種補(bǔ)償方式，提高當(dāng)?shù)鼐用竦乃刭|(zhì)水平和就業(yè)能力。對于金融資本的累積，一方面，要對當(dāng)?shù)鼐用竦你y行或者信用社貸款給予一定的政策支持和補(bǔ)貼；另一方面，要擴(kuò)大各類合理合法社會保障制度的覆蓋范圍，實(shí)現(xiàn)“普惠”金融；對于自然資本積累，應(yīng)加大對當(dāng)?shù)鼐用竦募夹g(shù)指導(dǎo)和培訓(xùn)，不斷提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和林業(yè)生產(chǎn)的技術(shù)水平，提高單位農(nóng)地和林地的產(chǎn)量。

注釋：

① 限于篇幅，詳細(xì)的檢驗(yàn)過程及結(jié)果省略，感興趣的讀者可以向作者索要。

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（責(zé)任編輯：王鐵軍）

Abstract：Taking the survey data of Shaanxi Province as the research sample， and introducing the ecological compensation policy into the analytical framework of the DFID's sustainable livelihoods， this paper study the direct effect and indirect effects on the residents' sustainable livelihood ability by using structural equation model. The results show that the direct effect of ecological compensation on the sustainable livelihoods ability is 0.182； the indirect effects via physical capital， human capital， financial capital and natural capital on sustainable livelihoods ability were 0.059， 0.104， 0.066， 0.053， and the total indirect effect is 0.282； so the total effect of ecological compensation on sustainable livelihoods ability is 0.464. Therefore， in the national key ecological function areas， the use of precise ecological compensation policy can achieve the "hematopoiesis poverty alleviation" as the main content of enhancing sustainable livelihoods ability.

Key words：ecological compensation； sustainable livelihoods； targeted poverty alleviation； national key ecological functional areasendprint