区域生态补偿绩效评估研究——以辽东山区为例

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1、犬裡？大學ＤＡＬＩＡＮＵＮＩＶＥＲＳＩＴＹＯＦＴＥＣＨＮＯＬＯＧＹ６５５士享位正文ＭＡＳＴＥＲＡＬＤＩＳＳＥＲＴＡＴＩＯＮ＾＾区域生态补偿绩效评估研究一以辽东山区为例糾去、、资源与环境经济学丨丨／人口作者姓名李―里徐大伟副教授指导教师２０１５６答辩日期＿＿＾＿１硕士学位论文区域生态补偿绩效评估研究一以辽东山区为例Ｒｅｓｅａｒｃｈｏｎｅｒｆｏｒｍａｎｃｅａｒａｉｓａｌｏｆｒｅｉｏｎａｌｅｃｏｌｏｉｃａｌｐｐｐｇｇｅｎ—ｃｏｍ

2、ｓａｔｉｏｎｏｌｉｃＡｃａｓｅｓｔｕｄｏｆＬｉａｏｎｉｎｍｏｕｎｔａｉｎｏｕｓａｒｅａｐｐｙｙｇ作者姓名：李斌学科、专业：人口资源与环境经济学２１２２０００４：学号指导教师：徐大伟１１完成日期：２０５年６月２日ＤａｌｉａｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ大连理工大学学位论文独创性声明作者郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在导师的指导下进行研究工作所取得的成果。尽我所知，除文中巳经注明引用内容和致谢的地方外，本论文不包含

3、其他个人或集体巳经发表的研究成果，也不包含其他巳申请学位或其他用途使用过的成果一。与我同工作的同志对本研究所做的贡献均巳在论文中做了明确的说明并表示了谢意。。若有不实之处，本人愿意承担相关法律责任故＂－学位论文题灰４念外《灰ｆｊ目：＂？Ｊ作者签名：日期：ｔ年月／日＿＿＿＿＾大连理工大学硕士学位论文摘要从上世纪９０年代起，中国在全国和各区域范围内实施了大量以生态补偿为理论基础的环境保护项目。伴随着生态补偿项目的实施，生态补偿的相关研宄也在不断推进。目前，中国对于

4、生态补偿的研究主要集中在理论体系的构建、机制的探索、补偿对象、补偿方式以及补偿金确定等补偿前阶段的研究，而较少涉及对现有补偿项目绩效评估等补偿后阶段的研究，特别是缺少标准经济学范式的绩效评估研究。而国外相关领域的学者虽然应用了环境工程、生态学、项目评估、地理学等领域的方法来评估补偿绩效。但由于国外的研宄主要是针对生态服务价值支付（ＰＥＳ）项目，从概念上与国内生态补偿一一，研宄方法先进，综合评估有定区别。虽然、科学但这里的研究对象某类指标（比如生态环境指标、社会指标），，应、经济指标

5、而较少涉及到生态补偿综合指标。另外，主要还是环境用社会科学特别是经济科学范式的研宄并不多见、生态领域的定性和定量研宄，运用数量经济学的方法弥补国内。因此，本文主要试图利用标准的经济学范式外相应研究的不足。本文首先对生态补偿概念进行了界定、并对理论体系进行了梳理，并重点探讨了生态补偿的对象、主体、客体、范围、方式等问题，从而为补偿政策有效性的评估提供理论基础和研究目标，，；随后在生态补偿理论基础上提出了区域生态补偿绩效评价的必要性，并详细讨论了其理论基础、评估方法。考虑中国目前还没有全国

6、性的、评估框架一生态补偿政策，补偿的实施多限于流域内，因此，就某、区域内或者行政区内个省、区域的生态补偿绩效进行研究，并为其他项目提供参考是有意义的，。鉴于此本文依托“”辽宁省财政厅辽东山区生态补偿绩效评估研究项目，以辽东山区为例，基于生态补２００９－１１６２０，对各县历年生态补偿绩效进行了定偿政策实施后１年个农业县面板数据量分析，得出生态综合绩效值，运用统计学方法进行比较详尽的统计分析，分别对其进行横向，通、动态比较分析以及等级划分、排名；最后运用计量方法过引入摘值法、倾向值匹配

7、法、面板数据回归方法等经济学技术对区域生态补偿绩效及其影响因素进行评估。：运用熵值法对经济２７县综合生态绩本文的结论主要是、社会、生态状况相近的，，但也存在诸如清河效进行计算、比较初步发现绩效最好的县均是政策影响县、灯塔、弓长岭等补偿县的生态绩效并没有较大提升；通过对补偿政策组与非补偿政策组以及按，行政区划分的生态绩效比较发现补偿政策以及行政归属对生态绩效影响是显著的；运用面板回归方法，发现在控制了行政区划、时间、环保投资和森林资源现有存量后，补０，偿政策的效应为．４７５。为避免样

8、本选择问题引入Ｋｅｒｎｅｌ内核匹配法得出平均处理效－－Ｉ区域生态补偿绩效Ｗｆ古研宄应为０．７８３。两方法均支持补偿政策有效的结论。最后，为考察生态补偿绩效影响因素，。对补偿政策组样本进行面板回归并与全样本回归结果进行比较研宄认为，行政区划与财政赤字占比分别在１％水平上显著，且财政赤字占比效应为正。由于现阶段生态补偿政策依然包含过多行政色彩，所以第二产业占比、林业占比、人均