基本信息
- 项目名称：
- 生态补偿区域的空间选择研究——以甘南藏族自治州草地生态系统为例
- 来源：
- 第十二届“挑战杯”省赛作品
- 小类：
- 经济
- 简介：
- 以甘南州草地生态系统水源涵养服务为例，构建参与成本模型确定生态补偿标准。考虑生态补偿资金效率，构建空间选择模型，以乡镇为研究单元，选择生态补偿区域，采用聚类分析将全州划为5大等级补偿区：优先补偿区、次级优先补偿区、次级补偿区、临界补偿区和潜在补偿区或可能补偿区。构建生态补偿额基尼系数与生态补偿资金效率评价模型，分别评价了补偿额在受偿群体和补偿区域中分配公平性、合理性与不同等级补偿区的补偿效率。
- 详细介绍：
- 生态补偿区域的空间选择研究是生态补偿机制的基础性和支撑性研究，对建立高效合理的生态补偿机制具有十分关键的作用。目前国内在生态补偿的理论和实践研究中很少专门研究补偿区域的选择问题，这种不考虑空间异质性对整个补偿区域实施统一标准的补偿势必会影响到补偿的效率。有鉴于此，基于补偿资金效率考虑，构建以土地所有者提供的生态系统服务、土地所有者的参与成本和生态系统服务受损风险为参数的空间选择模型，以甘南藏族自治州草地生态系统水源涵养服务为例，乡镇为基本研究单元，采用聚类分析法将全州划为五大等级补偿区: 优先补偿区、次级优先补偿区、次级补偿区、临界补偿区和潜在补偿区或可能补偿区。对各级补偿区的特征、生态补偿的公平性及补偿效率的分析得到如下结论: ① 草地生态系统的优先补偿主体主要分布在纯牧区，而非优先补偿区主要分布在半农半牧区、林业区和农业区。② 草地生态系统的补偿优先度与生态重要性、生态脆弱性呈现出吻合趋同的状态, 即草地生态系统优先补偿区既是高效补偿区, 又是重要生态区和生态脆弱区。③ 甘南州近17%的草地为低效率和无效率补偿区，也是非生态脆弱区和非重要生态功能区，基于生态脆弱性、生态重要性和补偿效率考虑，这部分草地可暂时给予较低标准的补偿。④ 受偿者(草地生态系统水源涵养服务供给者)得到的补偿额显示出不均衡状态，而在补偿区域(草地生态系统)上的分配却处于绝对平均范围内。⑤ 草地生态系统补偿区的补偿优先度与补偿效率吻合，即草地生态系统的优先补偿区的补偿效率最高，每元获取的草地生态系统水源涵养服务为38.18，是临界补偿区的14.68倍；次级优先补偿区的效率仅次于优先补偿区，每元补偿的生态系统服务为21.02。
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作品专业信息
撰写目的和基本思路
- 目的：通过选择提供较多生态系统服务且花费成本较小的区域进行补偿，实现生态补偿项目资金效益最大化。 思路：估算单位草场面积上生态系统服务量、生态系统受损风险与农牧民参与成本，建立生态补偿区域空间选择模型，在补偿预算约束条件下对补偿区域空间选择。在补偿区分级基础上分析补偿区特征、生态重要性和生态脆弱性，构建生态补偿额基尼系数与生态补偿资金效率评价模型，评价补偿额在受偿群体和补偿区域中分配的公平性等。
科学性、先进性及独特之处
- 借助数学模型，对补偿区域的分级和选择进行量化研究，突破了以往仅停留在理论上和宏观上的论述，实现了生态补偿区域选择的明确化和具体化。研究以行政单位为研究单元，政府部门的操作性很强。在补偿区域选择的基础上，对生态补偿效率与补偿额在受偿群体中分配情况进行了讨论与分析，量化研究了生态补偿资金效率，完善了生态补偿的评估机制，丰富和拓展了生态补偿机制的研究内容，对建立高效合理的生态补偿机制具有极其重要的意义。
应用价值和现实意义
- 对生态补偿区域的选择研究丰富了生态补偿理论，也完善了生态补偿机制，是建立完善的生态补偿机制的基础性研究和支撑研究。基于我国目前情况，补偿预算受到限制，故基于补偿资金的效率构建的空间选择模型对提高生态补偿的生态效率和资金效率都具有重要意义。国内对生态补偿区域空间选择方面的研究很少，没有系统的理论研究和实证分析。为在我国建立高效合理的生态补偿对象选择机制、生态补偿机制和政策提供理论依据和一定的参考。
作品摘要
- 基于补偿资金效率考虑，构建以土地所有者提供的生态系统服务、土地所有者的参与成本和生态系统服务受损风险为参数的空间选择模型，以甘南藏族自治州草地生态系统水源涵养服务为例，乡镇为基本研究单元，采用聚类分析法将全州划为五大等级补偿区。对各级补偿区特征、补偿公平性及补偿效率分析得到结论: ① 草地生态系统优先补偿主体区主要分布在纯牧区，而非主要分布在半农半牧区、林业区和农业区。② 草地生态系统补偿优先度与生态重要性、生态脆弱性呈现吻合趋同状态, 即草地生态系统的优先补偿区既是高效补偿区, 又是重要生态区和生态脆弱区。③ 甘南州近 17%的草地为低效率和无效率补偿区，也是非生态脆弱区和非重要生态功能区，这部分草地可暂时给予较低标准的补偿。④ 受偿者得到的补偿额显示出不均衡状态，在补偿区域(草地生态系统)上的分配却处于绝对平均范围内。⑤ 草地生态系统补偿区的补偿优先度与补偿效率吻合，即草地生态系统的优先补偿区的补偿效率最高，每元获取的草地生态系统水源涵养服务为 38.18，是临界补偿区的 14.68 倍；次级优先补偿区的效率仅次于优先补偿区，每元补偿的生态系统服务为 21.02。
获奖情况及评定结果
- 发表论文： 1. 生态补偿对象空间选择的研究进展与展望,《自然资源学报》, 2009 年第10 期 (第一作者) ; 2. 生态补偿对象的空间选择——以甘南藏族自治州草地生态系统水源涵养服务为例,《自然资源学报》, 2010 年第3 期 (独撰); 3. 生态补偿机制中若干关键科学问题——以甘南藏族自治州草地生态系统为例，《地理学报》, 2010 年第4 期 (第一作者) ; 4. 生态补偿对象空间选择对比——以甘南藏族自治州为例,《 环境科学学报》,2010 年第9 期 (独撰); 参加会议： 1. 甘南藏族自治州生态补偿对象空间选择对比研究 北京 中国地理学会2009 年学术年会 2. 甘南州自治州生态补偿对象的空间选择研究 上海 中国自然资源学会2009 年学术年会 获奖： 2009 年10 月获中国自然资源学会2009 年学术年会青年优秀论文奖
参考文献
- [1] Babcock, B.A., Lakshminarayan, P.G., Wu, J, etal. Targeting tools for the purchase of environmentalamenitie [J]. Land Economics, 1997, 73(3): 325–339. [2] Powell, G.V.N., Barborak, J., Rodriguez, M. Assessing representativeness of protected natural areas in Costa Rica for protecting biodiversity: a preliminary gab analysis[J]. Biological Conservation, 2000, 93: 35–41. [3] Chomitz, K.M., Da Fonseca, G.A.B., Alger, K, etal. Viable reserve networks arise from individual landholder responses to conservation incentives[J]. Ecology and Society, 2006, 11(2): 40. [4] Ferraro, P.J. Conservation contracting in heterogeneous landscapes: an application to watershed protection with threshold constraints[J]. Agricultural and Resource Economics Review, 2003, 32(1): 53–64. [5] Ferraro, P.J. Targeting conservation investments in heterogeneous landscapes—a distance function approach and application to watershed management [J]. American Journal of Agricultural Economics, 2004, 86(4):905–918.
调查方式
- 主要有走访、问卷、个别交谈、亲临实践、书报刊物、统计报表等方式。
同类课题研究水平概述
- 国内对生态补偿范围的界定研究多数为定性描述和理论探讨，宏观领域较多，在微观领域及地方上的研究不多见。目前，国内对生态补偿区域空间选择的研究甚少，尚未形成专门的理论与实证研究，中国科学院寒区旱区与工程研究所生态经济小组对生态补偿区域的空间选择做了相关概论研究。 国际上对生态系统服务空间选择的研究经历了由单目标单准则发展到多目标多准则的过程。最早是以单一的成本、效益或效益成本比为选择标准，如 Babcock 等将空间选择标准分为效益、成本或效益成本比三个标准；Powell 和 Rodrigues 等采用效益标准定位方法，通过 GAP 分析法确定生物多样性保护的优先保护区域；Chomitz 等以成本为依据进行空间选择并发现成本和生物多样性的负相关性产生了低成本/高效益的解决方案；B arton和 Ferraro 等以效益成本比为标准对生物多样性保护和流域保护的优先区域进行了空间筛选。在单一标准基础上考虑了生态系统受损风险的选择标准研究，如 AlixGarcia等在成本效益定位法基础上考虑了森林采伐风险，并检验了方案的效率，发现每美元所购买的生态系统服务高出统一标准方案的四倍；Alexander S. P. Pfaff 采用毁林风险（威胁）作为生物储备计划的一个重要指标，并利用毁林风险选择生物储备计划区域和候选区域。由单一目标发展到复合目标，如 Imbach 以复合生态系统服务为目标并考虑毁林风险对补偿对象进行空间选择；Ferraro 采用非参数复合生态系统服务目标定位方法，并利用距离函数依据效益成本比标准分配补偿项目资金；Claassen 等利用线性得分函数并把成本作为得分方程中的一个因子进行定位；Tobias Wünscher 等考虑了提供的生态系统服务、土地所有者的参与成本及环境服务受损风险等三个空间变量，并在此基础上构建了补偿区选择方法，发现选择方案成倍提高了森林保护项目的资金效率。
