养殖户畜禽废弃物资源化处理受偿意愿及影响因素研究

王建华　陶君颖　陈璐

摘要：生态补偿是激励养殖户畜禽废弃物资源化处理，实现畜禽养殖经济与生态双收效益的有力政策途径。为深入了解养殖户畜禽废弃物资源化处理的补偿意愿及其意愿受偿水平，本研究基于山东省6市30县（区）的实地调研数据，利用整合性技术接受与使用（UTAUT）模型为理论分析框架，结合条件价值评估法（CVM）与Heckman两阶段选择模型进行了系统研究，结果表明：①72.4%的养殖户愿意接受政府补偿进行畜禽废弃物的资源化处理，其意愿补偿水平为98.02元/月·户;②婚姻状况、家庭年收入、养殖类型、养殖规模、经济绩效期望、社会绩效期望、知识储备、公共关系、技术便利性是影响养殖户补偿意愿的关键因素;③性别、年龄、家庭年收入、社会绩效期望、主观规范与公共关系显著影响养殖户的意愿补偿水平。基于此，为促进畜禽废弃物的资源化处理，保障养殖业健康发展，本研究提出以下政策建议：①加大对畜禽废弃物资源化处理的知识普及与技术宣传;②重视对畜禽废弃物资源化处理补偿政策的优化完善与推广落实;③强化对养殖户畜禽废弃物处理的政府管制与社会监督。

关键词 畜禽废弃物;资源化处理;补偿意愿;Heckman模型

中图分类号 X713文献标识码 A文章编号 1002-2104（2019）09-0144-12DOI：10.12062/cpre.20190309

改革开放以来，我国经济快速发展，人民生活水平提高，农业产业结构不断调整，畜禽养殖业随之得到高速发展，不仅保证了不断增长的畜产品需求，在带动农村发展、农户增收等方面也成效显著[1]。然而，巨大成就的背后却是日益严重的畜禽粪污问题。特别是随着近年来农业结构调整的大变革，过去传统的种养结合链条被打破，农牧用地关系日益脱节，畜禽粪便无处排放，畜禽粪污成为农业面源污染的主要来源与重要成因[2]。据农业部统计，当前我国每年畜禽粪污产生量约38亿t，但综合利用率不足 60%，畜禽废弃物的资源价值远未被有效挖掘利用。养殖户是畜禽废弃物最直接的处置者，也是畜禽养殖产业中最基本、最庞大的微观主体，提升养殖户畜禽废弃物处理的资源化水平，是当下解决畜禽粪污问题、实现畜禽养殖经济与生态双收效益最直接有效的途径[3]。当前，政府高度重视畜禽粪污问题，先后出台了一系列有关畜禽废弃物污染防治与有效利用的规章条例和法律法规。然而，由于废弃物的处理具有非排他性的公共物品属性，养殖户往往不愿意支付额外的处理成本，采用科学、环保的方式处理废弃物的意愿不强[4]。不少学者研究指出，生态补偿可以在一定程度上弥补养殖户废弃物资源化处理的环境效益支出，是鼓励养殖户自觉进行废弃物资源化处理的关键政策手段与经济激励途径，且相比行政管制与惩罚类政策能更好地避开政策技术与操作层面的问题，执行过程中更具實效性[5-6]。由于目前我国生态补偿总体上还处于起步和探索阶段，现阶段由于政府补偿方式不合理、补贴额度较低、现有补偿不到位等问题，政府生态补偿政策的效用发挥受到了极大限制[7]。为此，本文基于山东省6市30县（区）的实地调研数据，对养殖户畜禽废弃物资源化处理的补偿意愿及其意愿受偿水平进行了系统分析与实证研究，以期为政府补偿政策的优化改善提供一定参考建议，提升畜禽养殖户废弃物处理的资源化水平。

1 文献回顾与述评

围绕农户参与环境保护行为的生态补偿意愿，国内外学者进行了积极研究。Langpap[8]的研究表明政府补贴会有效刺激农户的环境保护行为。王志刚等[9]认为政府保费补贴越高，农户参与作物保险的意愿越强烈。张郁等[10]的研究证明政府生态补偿对养猪户资源禀赋-环境行为关系具有显著的正向调节效应。Nyongesa等[11]具体分析了农户保护内瓦沙大湖行为的生态补偿接受意愿及其影响因素。熊凯等[12]以农户对鄱阳湖湿地的生态补偿意愿为例，研究发现家庭主要收入来源、家庭居住位置、是否重视湿地环境改善与其生态补偿意愿呈现显著相关性。熊凯等[13]基于Logistic模型的研究进一步发现受教育年数与家庭人口数对农户湿地保护受偿意愿也具有显著影响作用。Van等[14]与Moran等[15]认为经济因素对人们参与生态补偿政策的选择具有重要影响。何可等[16]利用Tobit模型对农户农业废弃物资源化的受偿额度及其影响因素进行了实证研究，发现性别、人均年收入、耕地面积、信息获取容易程度对农户受偿意愿影响显著。何可等[17]研究还显示农业收入占比、农业经济规模、废弃物资源化价值感知、环境知识了解程度是影响农户在生态补偿下进行环保支付的关键因素。施翠仙等[18]基于条件价值评估法（CVM）进行洱海上游农业的生态补偿研究，结果表明生态补偿认知度、是否参与过生态补偿对农户生态补偿的接受意愿及补偿方式的选择偏好均具有显著影响作用。

在农户意愿补偿额度水平的相关研究中，陈艳萍等[19]将黄河上游企业作为补偿客体，研究发现企业所处地区经济状况、规模、对周边环境的评价同时影响着企业生态补偿的参与意愿与意愿受偿水平。蔡银莺等[20]以武汉市的实地调研数据为基础，基于CVM测算农户对农田生态环境补偿的意愿及具体额度，研究发现年龄与农业种植经验显著影响着农户具体的意愿受偿额度水平。余亮亮等[21]通过构建Tobit模型研究农户对农田生态补偿的受偿意愿，发现受教育程度、距离城镇远近、改善农田生态环境期望指数显著影响着农户减少化肥施用的受偿额度。韦惠兰等[22]基于CVM视角研究农户对沙化土地封禁补偿的意愿额度，结果表明农户经济特征、生态保护意识与封禁补偿意愿额度具有显著相关性。

综合相关学者的研究成果，现有对农户生态补偿意愿的研究主要集中流域、湖泊、湿地、农田等生态系统的补偿研究领域，针对畜禽养殖户废弃物处理生态补偿意愿的实证研究较少。在有关农户补偿意愿的影响因素研究中，学者们多聚焦于人口统计学特征、农业特征、认知评价与外部因素四个方面，成果丰硕，但研究的变量选取比较零散，未能形成统一的理论分析框架。且现有研究多是基于Logit、Probit、Tobit 等模型或条件价值评估法（CVM） 来分析农户参与环境保护行为的补偿意愿，这类方法往往会产生样本选择性偏差，影响研究结论的准确性。此外，现阶段研究多集中在农户补偿意愿的二元分析下，鲜有在补偿意愿研究基础上，针对农户具体意愿受偿水平展开进一步分析，特别是在畜禽养殖领域。鉴于此，本文以山东省6市30县（区）的实地调研数据为基础，采纳整合型技术接受与使用（UTAUT）模型为理论分析框架，利用条件价值评估法（CVM）收集养殖户畜禽废弃物资源化处理的补偿意愿及意愿受偿水平信息，通过Heckman两阶段选择模型消除可能出现的选择性偏误，具体分析养殖户补偿意愿与意愿受偿水平的影响因素及作用机理，以期拓展畜禽养殖生态补偿的研究维度与深度，为建立或完善更长效的生态补偿机制提供一定参考建议。

2 理论基础与研究假说

2.1 理论基础

整合型技术接受与使用模型（Unified Theory of Acceptance and Use of Technology，UTAUT）由 Venkatesh[23]于 2003 年提出，主要是基于 Davis 提出的技术接受模型（TAM）发展而来，它是包括理性行为理论（TRM）、计划行为理论（TPB）、技术接受模型（TAM）、复合的TAM与TPB模型（C-TAM-TPB）、PC利用模型（MPCU）、动机模型（MM）以及创新扩散理论（IDT）与社会认知理论（SCT）的相关结论的整合。UTAUT模型把这8个模型中的论点整合为4个核心变量，即绩效期望、努力期望、社会影响和便利条件，同时加入个体特征作为调节变量，这4个核心变量共同解释了个体的行为意愿及具体的行为选择。该模型由于对个体实际行为的解释能力高达70%而受到普遍认可和广泛应用。尽管从现有研究来看，该理论的应用大多局限于电子商务或信息技术领域[24-25]，但在某种程度上，畜禽废弃物的资源化处理既是一种资源利用方式，又是一种资源利用技术，且目前已有少数学者开始将技术接受类模型运用于农户环境行为领域的研究[26]，基于这一认识，本研究以UTAUT 模型为理论分析框架研究养殖户的畜禽废弃物资源化处理补偿意愿，具有一定的可行性与前瞻性。在农户环境行为领域具体运用UTAUT模型的先行实践中，高杨等[27]分析了农户有机农业采纳时机的主要影响因素，实证结果表明，绩效期望、努力期望、便利条件均对农户有机农业的采纳时机影响显著。王晓莉等[28]以UTAUT理论为基础考察影响小农户生猪粪污治理技术使用态度的主要影响因素，结果表明绩效期望、努力期望、社会影响、便利条件和养殖户特征均显著影响养殖户粪污治理技术的使用态度。基于UTAUT模型坚实的理论基础、早期与模型预期一致的研究支持，以及近年来相关学者的实证结论支撑，本研究采用UTAUT模型作为本文的研究起点与理论基础，进行养殖户畜禽废弃物资源化处理补偿意愿的影响因素研究。

2.2 研究假说

本研究基于 UTAUT 模型，引入绩效期望、努力期望、社会影响、便利条件和养殖户个体特征与养殖特征作为影响养殖户畜禽废弃物资源化处理补偿意愿的主要因素，并提出以下研究假说。

H1：绩效期望对养殖户畜禽废弃物资源化处理补偿意愿具有显著影响。

绩效期望是指养殖户感知到的畜禽废弃物资源化处理所带来的福利增进程度，如改善生态环境、保障人体健康、促进农户增收、推动农村发展等。不少学者的研究指出，个体行为意愿与其价值感知大小呈现显著相关性[29-30]。由于畜禽废弃物的资源化处理具有良好的生态效益、经济效益和社会效益[31]，据此，本研究将绩效期望划分为生态绩效期望、经济绩效期望和社会绩效期望三个变量，预计这三个变量对养殖户的畜禽废弃物资源化处理补偿意愿具有显著影响。

H2：努力期望对养殖户的畜禽废弃物资源化处理补偿意愿具有显著影响。

努力期望是指养殖户对畜禽废弃物资源化处理的难易程度感知，主要体现在资源禀赋限制和预期困难等方面。许多研究已经证实，努力期望对个体行为意愿具有重要影响，是否愿意接受补偿进行畜禽废弃物的资源化处理很大程度上也受到养殖户自身条件的限制[32-33]。为了减少前人研究中“努力期望”与“便利条件”变量选取的相关性较高对研究结论的影响，本研究中“努力期望”变量的选取侧重于从养殖户的内在资源条件入手，研究经济支出、劳动付出与知识储备对养殖户畜禽废弃物资源化处理补偿意愿的影响。

H3：社會影响对养殖户的畜禽废弃物资源化处理补偿意愿具有显著影响。

社会影响是指社会和周围群体的态度与看法对养殖户畜禽废弃物资源化处理的影响。如果个体具有社交层面的期望与需求，那么社会群体对其思想观念、行为意愿的影响是难以避免的[34]。Dean等[35]和Sparks[36]等的研究也证明，他人的期望与评价是个体行为意愿的重要影响因素。Venkatesh[23]认为，社会影响主要表现在主观规范、社会因素及公众形象三个方面，是个体行为选择的重要决定性因素。本研究主要依据 Venkatesh[23]的研究结果，将社会影响划分为主观规范、社会因素、公共关系三种类型展开细化研究。

H4：便利条件对养殖户的畜禽废弃物资源化处理补偿意愿具有显著影响。

便利条件是指现有资源条件对养殖户畜禽废弃物资源化处理的支持程度，比如政府政策促进、企业监督或技术推广等。吴丽丽等[37]研究发现便利条件对农户的技术采纳意愿具有直接影响。李后建[38]的研究表明便利条件不仅直接影响农户对循环农业的技术采纳意愿，还通过促进农户的感知有用性和易用性对采纳意愿产生间接作用。为了减少前人研究中“便利条件”与“努力期望”变量选取的相关性较高对研究结论的影响，本研究中“便利条件”变量的选取侧重于从养殖户的外部资源条件入手，具体研究物流便利性、技术便利性与环境便利性对养殖户畜禽废弃物资源化处理补偿意愿的影响。

H5：养殖户个体特征对其畜禽废弃物资源化处理补偿意愿具有显著影响。

本研究中个体特征根据相关学者的研究成果选取了养殖户的性别、年龄、婚姻状况、受教育程度与家庭年收入作为研究对象[39-42]。李海燕等[39]研究发现农户的性别与年龄对其生态补偿的受偿意愿具有显著影响。朱红根等[40]研究证明已婚人士相比未婚人士更可能降低生态补偿的接受意愿水平。皮泓漪等[41]研究发现农户受教育程度显著影响其退耕还林的受偿意愿。张旋等[42]的研究证明家庭收入是影响农户生态补偿意愿的显著性因素。

H6：养殖户养殖特征对其畜禽废弃物资源化处理补偿意愿具有显著影响。

本研究中养殖特征根据相关学者的研究成果选取了养殖劳动人口、养殖收入比例、养殖户类型、养殖规模与养殖数量作为研究对象[43-47]。翁鸿涛等[43]研究指出家庭劳动力人口与主要收入来源是影响农户生态补偿意愿的显著性因素。黎洁等[44]发现农民的非农收入比例越高，其对于生态补偿的接受意愿也越高。文清等[45]认为是否兼业影响着农户在生态补偿下的环保支出意愿。韦惠兰等[46]的研究发现养殖规模对农户的受偿意愿额度具有显著影响作用。刘雪林等[47]的研究还指出养殖具体数量也是影响养殖户生态受偿意愿的重要因素。

3 方法选择、模型构建与变量说明

3.1 条件价值评估法（CVM）

条件价值评估法（Contingent Valuation Method，CVM）是一种典型的陈述偏好的价值评估方法，主要基于假想的市场环境，直接询问和调查人们的支付意愿（WTP）或受偿意愿（WTA）[48]。作为一个相对灵活的意愿评估工具，CVM能够测算生态环境或公共物品的利用价值与非利用价值，与传统测算方法相比更具独特的优越性，在国内外生态与环境经济学中得到广泛应用[49-50]。本研究利用CVM两项选择调查法，首先询问受访养殖户畜禽废弃物资源化处理的补偿意愿，对于愿意接受补偿进行废弃物资源化处理的受访养殖户，再进一步基于问卷调查支付卡法询问其意愿补偿额度水平。同时，本研究通过强化调研人员培训、进行问卷预调查和有效性评价以及采纳合理的数据分析方法以尽可能减少或纠正CVM偏差。养殖户意愿补偿（WTA）期望值的计算公式如下：

E（WTA）=∑mi=1aipi（1）

其中，ai表示受访养殖户的意愿补偿水平，pi表示不同补偿水平ai的出现频率，m表示补偿水平的分类。

3.2 Heckman两阶段选择模型

在CVM中难以避免會存在受访养殖户的选择偏差和自选择问题，且由于所收集到的意愿补偿水平信息并非来自总体样本的随机选择，而是其中明确表示有补偿意愿的调查群体，所以直接利用最小二乘法（OLS）方法可能会导致有偏的系数估计。Heckman[51]较早地注意到了社会科学研究中的选择性偏误问题，并提出了Heckman备择模型（Heckman selection model）进行纠正。目前，该方法被广泛应用于社会科学研究领域[52]。因此，本研究采纳Heckman两阶段选择模型分析畜禽养殖户废弃物资源化处理的补偿意愿，在第一个阶段利用Probit模型分析影响养殖户是否愿意接受补偿进行畜禽废弃物资源化处理的因素;在第二个阶段，纳入第一阶段计算出的逆米尔斯比率λ（Inverse Mills Ratio，IMR）作为修正变量，再通过OLS模型分析养殖户意愿补偿水平的影响因素。

假设回归模型为：

Yi=xiα+εi（2）

其中，Yi表示养殖户畜禽废弃物资源化处理的补偿意愿，xi为解释变量的行向量，α为待估参数列向量，εi为随机误差项。Yi的可观测性取决于二值选择变量Zi（取值为1或0），即：

Yi=可观测，若Zi=1不可观测，若Zi=0（3）

而决定二值变量Zi的方程为：

Zi=1，若Z*i>0

0，若Z*i≤0

，Z*i=W1iβ+ui

（4）

其中，Zi*是Zi的潜变量，W1i为解释变量行向量，β为待估参数列向量，ui为随机误差项。由于研究只关心潜在变量的符号，方差的大小不影响研究分析，假设ui服从标准正态分布，则Zi为Probit模型，Zi=1的概率为：

Prob（zi=1）=Prob（zi*>0） =F（W1iβ）=Φ（W1iβ）

=∫W1iβ-∞（t）dt（5）

其中，Prob（zi=1）表示养殖户愿意接受补偿进行畜禽废弃物资源化处理的概率，Φ（·）和（·）分别为标准正态分布的累积分布函数和概率密度函数。

考虑到在OLS估计时可能存在选择性偏误，需要从第一阶段方程（Probit）估计中得到逆米尔斯比率λ作为工具变量，以修正第二阶段的样本选择性偏差，λ具体的计算公式为：

λ=Φ（W1iβσ0）（W1iβσ0）（6）

由此得到经过修正的估计方程为：

yi=q+W2iβ0+λi σ+μi（7）

其中，yi为第二阶段回归方程的被解释变量，即畜禽养殖户废弃物资源化处理的意愿补偿水平，q为常数项，W2i为相应的解释变量行向量，β0为待估参数列向量，λi为IMR修正变量，σ为λi的待估参数，μi为随机误差项。如果σ非零且显著，则证明确实存在选择性偏误，Heckman两阶段模型选择有效。同时，为了避免第一阶段选择方程与第二阶段结果方程解释变量相同可能带来的多重共线性问题，导致回归系数难以辨识，方程（4）中至少需要包括一个满足排他性要求的解释变量，影响第一阶段的选择行为，而对第二阶段的被解释变量yi没有直接影响，即W2iW1i[53]。

假设W′2i为第二阶段的显著性变量，β′0为相应的显著性变量系数，由此可得养殖户意愿支付水平期望值（WTA′）为：

E（WTA′）=q+W′2iβ′0+λiσ（8）

3.3 变量说明

本研究以UTAUT模型为理论分析框架，具体测算绩效期望、努力期望、社会影响、便利条件以及养殖户个体特征与养殖特征各变量对养殖户畜禽废弃物资源化处理补偿意愿的影响，通过梳理前人研究成果，结合本研究实际需要，设置了一系列细分变量来进行具体的细化研究，如表1所示。其中物流便利性的测量指标在实际问卷调查中，由养殖户根据自身畜禽废弃物处理行为进行相应的问题选择，如养殖户主要通过直接还田的方式处理废弃物，则回答养殖地点距离公路的远近程度;如养殖户主要通过鲜装出售的方式处理废弃物，则回答养殖地点距离公路的远近程度等。此外，由于家禽与家畜的养殖数量不具有直观的可比性，本研究根据山东省政府出台的养殖规模认定标准进行不同种类畜禽养殖规模程度的划分，在养殖特征中，设立养殖规模与养殖数量两种指标进行对比分析。

考虑到本研究中选取的绩效期望、努力期望、社会影响、便利条件以及养殖户个体特征、养殖特征各细分变量之间可能存在多重共线性，因此在模型估计之前，本研究使用容忍度统计指标（tolerance）对解释变量之间的多重共线性问题进行了检验。结果显示，所有解释变量的容差远<0.1，VIF方差膨胀因子远小于10。因此，模型不存在变量的多重共线性问题。

4 数据来源与特征描述

4.1 数据来源

为客观描述养殖户畜禽废弃物的资源化处理现状与补偿意愿，本研究小组于2018年7—9月组织专项人员进行了实地调查。本次调查采用分层设计、随机抽样与面对面访谈相结合的形式，有针对性地选取了山东省内畜禽废弃物处理利用任务较为繁重的6市30县（区）。山东省是我国的畜禽养殖大省，畜牧产业规模多年位居全国第一，虽然中小养殖户仍然占据绝大多数，但畜禽养殖的规模化程度在不断提升，符合我国大多数地区的整体养殖状况，其面临的废弃物处理和资源化的压力也是我国畜禽养殖

业共同的难题。因此，本次调研选择山东省为第一阶段的抽样地区。在山东省内，根据各城市畜禽粪污排放总量、污染物排放量与单位耕地面积负荷选取了济南、潍坊、泰安、临沂、德州和菏泽这6个城市为第二阶段的抽样地区。在各抽样城市中，又根据地区经济发展水平的差异分别选取了经济发展水平很高、较高、一般、较低、很低的五个县（区）作为第三阶段的抽样地区，其中包括济南市的历下区、历城区、槐荫区、济阳县、商河县，潍坊市的寿光市、青州市、昌邑市、安丘市、临朐县，泰安市的新泰市、肥城市、岱岳区、宁阳县、东平县，临沂市的兰山区、罗庄区、郯城县、沂南县、蒙阴县，德州市的齐河县、临邑县、乐陵市、夏津县、庆云县，以及菏泽市的郓城县、巨野县、成武县、鄄城县、定陶县。整个调查过程共随机发放问卷540份，回收问卷529份，剔除无效问卷76份，最终得到有效问卷453份，问卷有效回收率为83.89%。

4.2 样本概况

受访养殖户基本特征如表2所示。在性别分布上，以男性养殖户为主，占比62.3%，符合男性是畜禽养殖主要劳动力的社会现实。在年龄层面，养殖户平均年龄46.29岁，40岁以上的养殖户比例达到了73.7%，整体年龄偏大。在受教育程度上，养殖户文化层次普遍较低，68.7%的养殖户受教育程度在初中及以下水平，本科及以上学历的仅占4.7%。在家庭特征上，养殖户平均家庭年收入8.03万元，10万元以上的占比30.4%，其中60%的养殖户养殖收入在家庭年收入中的比重低于60%，这可能与调查样本中兼职养殖户比例较高有关，全职养殖户占比仅为25.2%。在养殖类型上，家畜養殖户占比超过50%，高于家禽养殖户。在单个畜禽养殖品种上，养鸡户数量最多，占比23.8%;其次是生猪养殖户，比例为23.6%;养殖肉牛与奶牛的养殖户占比最小，分别为5.3%和4.4%。在养殖规模上，以散户和专业户为主，分别占比52.5%与33.6%，养殖规模化程度较低，中规模以上的养殖场仅占1.5%。在具体养殖数量上，养殖区间水平由小到大整体呈阶梯状分布，53.4%的养殖户养殖数量在500只/头以下，养殖规模在5 000只/头以上的不足10%。

4.3 养殖户畜禽废弃物资源化处理的意愿调查与现状描述

本研究围绕“养殖户是否愿意进行畜禽废弃物的资源化处理（WILL1）”、“是否愿意投入资金进行畜禽废弃物的资源化处理（WILL2）”以及“是否愿意接受政府补偿进行畜禽废弃物的资源化处理（WILL3）”分别进行了调查研究，统计分析结果如表3所示。

调查发现，78.4%的养殖户均有进行畜禽废弃物资源化处理的主观意愿，其中家畜养殖户、专业养殖户、小规模和中规模养殖户中有处理意愿的群体占比超过了80%，表明现阶段养殖户对畜禽废弃物处理的关注度有所提升，环境意识显著增强，能够认识到废弃物资源化利用的好处并愿意为之付出一定努力。但是，当畜禽废弃物的资源化

处理需要让养殖户投入额外资金支持时，其资源化处理的意愿显著降低，仅有38.6%的养殖户表示愿意增加成本费用换取一定的环境经济效益，而在养殖散户中愿意投入资金处理废弃物的比例最低，仅有30.7%。进一步询问原因，本文发现“政府无补贴或补贴额度太低”和“家庭经济负担重”是养殖户不愿意投入资金进行废弃物处理的主要原因，占比分别为48.9%和60.1%。纳入政府的生态补偿作为前提后，养殖户畜禽废弃物的资源化处理意愿显著提升，占比为72.4%，但仍低于仅有主观处理意愿的养殖群体比例。其中，“养殖规模较小”是其不愿意接受政

府补偿进行废弃物资源化处理的主要原因，比例高达73.6%，这可能与受访群体养殖规模较小或多为养殖散户有关;其次是“政府补贴额度太低”“现有补偿不到位”和“补偿方式不合理”，占比分别为36.0%、30.4%与27.2%。由此可见，大多数养殖户均有进行畜禽废弃物资源化处理的主观意愿，但不愿意为此增加额外的家庭经济开支和财政压力，37.1%的养殖户认为处理成本高是阻碍其进行畜禽废弃物资源化处理的主要原因。而政府补偿可以很好地弥补养殖户资源化处理的经济支出，提升养殖户畜禽废弃物的资源化处理意愿，但现有政策在补偿标准、补偿方式和具体落实上有所欠缺，一定程度上限制了政策的有效性。

5 基于Heckman两阶段选择模型的实证分析

本研究依托Heckman两阶段选择模型，利用STATA12.0对453名受访养殖户进行回归分析的结果如表4所示。模型Wald卡方值为113.57，Prob > chi2=

0.000，达到了1%的显著性水平，整体效果良好;逆米尔斯比率λ值为1.330，在 5% 的统计水平上显著，说明样本确实存在选择性偏差，选择Heckman两阶段模型合理。

计量分析结果显示，绩效期望变量中，经济绩效期望（MPE）与社会绩效期望（SPE）对养殖户畜禽废弃物资源化处理的补偿意愿具有显著正向影响，在5%的水平上通过了统计检验，表明养殖户对废弃物资源化处理的经济价值与社会价值感知越高，越能够提升其接受政府补偿进行废弃物资源化处理的积极性。其中，社会绩效期望（SPE）对养殖户的生态补偿意愿水平还具有显著负向影响，说明养殖户越能认识到废弃物资源化处理给农业农村发展带来的好处，越愿意主动投入到废弃物资源化处理的实际行动中，而社会绩效期望相对较低的养殖户则需要更多的外部经济激励。

努力期望变量中，知识储备（KEE）在1%的统计水平上对养殖户的补偿意愿具有显著正向影响。养殖户对畜禽废弃物资源化处理的知识储备越丰富，实际操作中的困难预期会大大降低，特别是在有政府资金支持与生态补偿的政策环境下，会极大提升其进行废弃物资源化处理的可能性。

社会影响变量中，公共关系（PRI）对养殖户的补偿意愿具有显著正向影响，而对养殖户的意愿补偿水平具有显著负向影响。当养殖户因畜禽粪污排放问题影响到与周围邻居或其他社会群体的关系时，其更愿意为减少公共冲突做出一定努力，此时接受政府生态补偿更能提高其进行废弃物资源化处理的积极性，而受公共关系影响较大的养殖户其期望获得的政府补偿额度相对更低。主观规范（SNI）也在1%的水平上显著影响养殖户的意愿补偿额度水平。受政府态度影响较大的养殖户，往往希望获得更高的补贴比例。

便利条件变量中，技术便利性（TFC）在5%的水平上对养殖户的废弃物资源化处理补偿意愿具有显著正向影响。政府开展的技术培训次数越多、内容越实用，养殖户废弃物资源化处理的技术掌握得越娴熟，越愿意在生态补偿下进行废弃物的资源化处理。

个体特征变量中，婚姻状况（MRI）与家庭年收入（ICM）分别在10%和1%的水平上对养殖户的补偿意愿具有显著正向影响。这可能是由于相比未婚养殖户，已婚养殖户才是从事畜禽养殖的主体，养殖经验与阅历更丰富，眼光更长远，更愿意接受政府补偿进行废弃物的资源化处理。而家庭年收入越高的养殖户，环境保护意识越强[54]，接受政府补偿进行废弃物资源化处理的意愿也越高。此外，性别（SEX）、年龄（AGE）与家庭年收入（ICM）还显著影响养殖户的意愿补偿水平。男性、年龄较小的养殖户由于体能优势是进行畜禽废弃物资源化处理的主要劳动力，其付出期望更高，因而希望获得更高的补偿水平。而家庭年收入越高的养殖户，由于养殖规模大（废弃物处理基数大、难度高）或兼业化程度高（付出期望高），因而其意愿补偿水平也更高。

家庭特征变量中，养殖户的补偿意愿受到养殖类型（LFT）的负向影响与养殖规模（LFM）的正向影响。对于家庭收入主要来源于非养殖业的兼业养殖户，其对畜禽养殖的依赖度与关注度较低，对废弃物资源化处理的相关知识与技术也不熟悉，即使在政府提供生态补偿的政策条件下进行废弃物资源化处理的意愿也較低。而养殖规模较大的养殖户，畜禽养殖在家庭经济结构中往往占有较大比重，更重视畜禽养殖的长远效益，因而更愿意接受补偿进行废弃物的资源化处理。

6 养殖户畜禽废弃物资源化处理受偿意愿估计

6.1 养殖户意愿受偿水平的非参数估计

在问卷调查中，我们对愿意接受补偿进行畜禽废弃物资源化处理的养殖户的月补贴金额设置为9个区间水平，分别为20元以下、21～50元、51～70元、71～100元、101～120元、121～150元、151～170元、171～200元、200元以上，采用文清等[45]的做法，用各区间中值代表该区间养殖户的意愿受偿额度，200元以上意愿补偿数额用200元代替，调查结果显示如表5所示，其中“（X）”表示WTA值在有受偿意愿的养殖户群体中的分布比例。

由方程（1）可得，总样本中养殖户畜禽废弃物资源化处理的意愿受偿水平期望值为91.17元/月·户，而在有受偿意愿的养殖户群体中，意愿受偿水平的期望值为125.91元/月·户，由此可估算养殖户意愿补偿水平的期望值为91.17元/月·户～125.91元/月·户。

6.2 养殖户意愿受偿水平的参数估计

由表4回归结果可知，样本确实存在选择性偏误，我们结合方程（8）期望值计算方法，可知在剔除样本选择偏误后，养殖户畜禽废弃物资源化处理的补偿意愿期望值调整为98.02元/月·户，详见表6。

相比非参数估计结果，Heckman期望值估计方法计算出的养殖户补偿意愿水平有所降低，由125.91元/月·户降低到了98.02元/月·户，即1 176.24元/年·户，但仍远远高于何可等[16]与全世文等[55]计算出的农户意愿补偿金额水平（281.59元/年·户～352.44元/年·户，634.87元/年·户和477.16元/年·户）。可能原因在于，一方面，随着社会经济的发展与养殖户环境认知态度的改善，愿意进行畜禽废弃物资源化处理的养殖户比例有了大幅度的提升，

越来越多的养殖户开始重视畜禽废弃物的处理问题并投入到资源化处理的实际行动中，提升了总体的补偿意愿水平;另一方面，由于养殖规模的逐渐扩大与废弃物处理技术的日益普及，相比传统的还田处理等简易资源化处理方式，养殖户通过生产有机肥或沼气发酵等方式处理畜禽废弃物的概率有所提升，处理成本的增加极大提升了养殖户的意愿补偿水平;此外，何可等[16]与全世文等[55]在进行农户意愿补偿水平的测算中，并未进行样本选择偏误的处理，加大了与本研究的测量结果出入。

7 主要结论与建议

7.1 主要结论

本研究以养殖户畜禽废弃物资源化处理的补偿意愿为分析视角，深入山东省6市30县（区）展开实地调研，基于UTAUT模型理论分析框架、Heckman两阶段模型的实证分析结果表明：

（1）养殖户畜禽废弃物资源化处理的补偿意愿受到婚姻状况、家庭年收入、养殖规模、经济绩效期望、社会绩效期望、知识储备、公共关系、技术便利性的正向影响以及养殖类型的负向影响。在养殖户基本特征上，已婚、家庭年收入越高、养殖规模越大的全职养殖户，愿意接受政府补偿进行畜禽废弃物资源化处理的可能性越大。此外，对畜禽废弃物资源化处理的感知经济价值与社会价值越高、具备废弃物处理的相关知识与技术、受到废弃物处理公共关系困扰的养殖户，其更愿意在生态补偿下投入废弃物资源化处理的实际行动。

（2）养殖户畜禽废弃物资源化处理的意愿补偿水平受到性别、家庭年收入、主观规范的正向影响以及年龄、社会绩效期望与公共关系的负向影响。男性、年龄较小、家庭年收入较高的养殖户往往希望获得更高数额的政府补贴。而受政府态度影响较小、对废弃物处理社会价值感知较高以及由于畜禽粪污排放问题影响到周边关系的养殖户，其意愿补偿金额则处于相对较低的水平。

（3）在消除样本选择性偏误后，养殖户畜禽废弃物资源化处理的补偿意愿期望值調整为98.02元/月·户。

7.2 政策建议

基于本文问卷调查与实证分析的相关结论，为促进畜禽养殖的健康发展，提升养殖户畜禽废弃物的资源化处理水平，本研究提出以下政策建议：

（1）加大对畜禽废弃物资源化处理的知识普及与技术宣传。受访养殖户中，51.2%的养殖户表示“完全不了解”或“不太了解”畜禽废弃物无害化处理的技术方法，35.6%的养殖户认为“畜禽废弃物处理问题对环境影响不大”而不愿意投入资金进行废弃物的资源化处理。当地政府或基层组织应该综合利用多种媒介，利用社区或街道宣传栏、微信公众号、电视广播、集会讲座等形式宣传畜禽粪污排放的环境影响与废弃物资源化处理的生态经济效益，让养殖户切实认识到畜禽废弃物资源化处理的必要性、紧迫性与价值性。针对养殖户废弃物处理过程中可能遇到的技术问题，应该有计划地进行一对一帮扶与集体培训。

（2）重视对畜禽废弃物资源化处理补偿政策的优化完善与推广落实。受访养殖户中，62.5%的养殖户表示对政府生态补偿政策“完全不了解”或“不太了解”。政府不仅要根据当地经济水平与养殖发展现状制定合理的畜禽废弃物补偿标准，还要结合民意适时调整补偿金额与补偿形式。77.5%的养殖户最期望以“现金”形式接受政府的生态补偿，其次是“财政补贴”。政府应在综合多种补偿方式的前提下，着力提高现金补偿比例，制定补偿具体细则，确定补偿发放时间，严格执行落实到每一村每一户，并以网上申诉、电话投诉或意见箱等形式接受群众的意见反馈与实时监督。

（3）强化对养殖户畜禽废弃物处理的政府管制与社会监督。一方面，政府应加强对养殖户畜禽废弃物排放的法律规制与政策监管，对随意处理废弃物的养殖户进行一定惩罚约束。由于50.1%的养殖户表示对现有污染防治法律法规“完全不了解”或“不太了解”，还应借助街道广播、普法讲坛或入户宣传等形式提高相关法律法规的传播率与普及水平。另一方面，应鼓励群众成立自发性的环保组织，由当地养殖大户或名望人士担任组织负责人员，积极吸纳地方养殖人员参与其中，倡导组织成员自发或统一进行废弃物资源化处理并对当地其余养殖户的不规范生产行为进行监督，地方政府可给予环保组织成员一定的政策优惠或财政补贴，如补贴绿肥种植、提高农机购置补贴数额等。

（编辑：刘照胜）

参考文献

[1]朱宁， 马骥. 我国畜禽养殖场废弃物来源、处理方式及处理难度评估——以蛋鸡养殖场为例[J]. 中国畜牧杂志， 2013， 49（24）： 60-63.

[2]毛薇， 吴画斌. 规模化畜禽养殖废弃物循环利用模式及实施路径[J]. 中国畜牧杂志， 2016， 52（6）： 71-74.

[3]宾幕容， 文孔亮， 周发明. 湖区农户畜禽养殖废弃物资源化利用意愿和行为分析——以洞庭湖生态经济区为例[J]. 经济地理， 2017， 37（9）： 185-191.

[4]宾幕容， 周发明. 畜禽养殖污染控制中的政府行为分析[J]. 黑龙江畜牧兽医， 2017（20）： 1-7.

[5]MUELLER W. The effectiveness of recycling policy options： waste diversion or just diversions？[J]. Waste management， 2013， 33（3）： 508-518.

[6]KHANNA M， ISIK M， ZILBERMAN D. Cost-effectiveness of alternative green payment policies for conservation technology adoption with heterogeneous land quality[J]. Agricultural economics， 2015， 27（2）： 157-174.

[7]梁丹， 金书秦. 农业生态补偿：理论、国际经验与中国实践[J]. 南京工业大学学报（社会科学版）， 2015（3）： 53-62.

[8]LANGPAP C. Conservation of endangered species： can incentives work for private landowners？[J]. Ecological economics， 2006， 57（4）： 558-572.

[9]王志刚， 黄圣男， 钱成济. 纯收入、保费补贴与逆向选择对农户参与作物保险决策的影响研究——基于黑龙江和辽宁两省的问卷调查[J]. 中国软科学， 2013（6）： 30-38.

[10]张郁， 齐振宏， 孟祥海，等. 生态补偿政策情境下家庭资源禀赋对养猪户环境行为影响——基于湖北省248个专业养殖户（场）的调查研究[J]. 农业经济问题， 2015（6）： 82-91.

[11]NYONGESA J， BETT H， LAGAT J， et al. Estimating farmers stated willingness to accept pay for ecosystem services： case of Lake Naivasha watershed payment for ecosystem services scheme-Kenya[J]. Ecological processes， 2016， 5（1）： 15.

[12]熊凯， 孔凡斌. 农户生态补偿支付意愿与水平及其影响因素研究——基于鄱阳湖湿地202户农户调查数据[J]. 江西社会科学， 2014（6）： 85-90.

[13]熊凯， 孔凡斌， 陈胜东. 鄱阳湖湿地农户生态补偿受偿意愿及其影響因素分析——基于CVM和排序Logistic模型的实证[J]. 江西财经大学学报， 2016（1）： 28-35.

[14]VAN H A， GOBIN A， VAN GOSSUM P， et al. Effort for money？ farmers rationale for participation in agri-environment measures with different implementation complexity[J]. Journal of environmental management， 2013， 131： 110-120.

[15]MORAN D， SHERRINGTON C. An economic assessment of windfarm power generation in Scotland including externalities[J]. Energy policy， 2007， 35（5）： 2811-2825.

[16]何可， 张俊飚. 基于农户WTA的农业废弃物资源化补偿标准研究——以湖北省为例[J]. 中国农村观察， 2013（5）： 46-54.

[17]何可， 张俊飚， 田云. 农业废弃物资源化生态补偿支付意愿的影响因素及其差异性分析——基于湖北省农户调查的实证研究[J]. 资源科学， 2013， 35（3）： 627-637.

[18]施翠仙， 郭先华， 祖艳群， 等. 基于CVM意愿调查的洱海流域上游农业生态补偿研究[J]. 农业环境科学学报， 2014， 33（4）： 730-736.

[19]陈艳萍， 程亚雄. 黄河流域上游企业参与生态补偿行为研究——以甘肃段为例[J]. 软科学， 2018（5）： 45-48.

[20]蔡银莺， 张安录. 基于农户受偿意愿的农田生态补偿额度测算——以武汉市的调查为实证[J]. 自然资源学报， 2011， 26（2）： 177-189.

[21]余亮亮， 蔡银莺. 基于农户受偿意愿的农田生态补偿——以湖北省京山县为例[J]. 应用生态学报， 2015， 26（1）： 215-223.

[22]韦惠兰， 周夏伟. 基于CVM视角的沙化土地封禁保护补偿标准研究[J]. 干旱区资源与环境， 2018（8）： 30-37.

[23]VENKATESH V， MORRIS M G， DAVIS G B， et al. User acceptance of information technology： toward a unified view[J]. MIS quarterly， 2003， 27（3）：425-478.

[24]ESCOBAR-RODRIGUEZ， TOMA C T， ELENA M L， et al. Factors that influence the perceived advantages and relevance of facebook as a learning tool： an extension of the UTAUT[J]. Australasian journal of educational technology， 2014， 30（2）： 136-151.

[25]WONG K T， TEO T， RUSSO S. Interactive whiteboard acceptance： applicability of the UTAUT model to student teachers[J]. Asia-pacific education researcher， 2013， 22（1）： 1-10.

[26]何可， 张俊飚， 蒋磊. 生物质资源减碳化利用需求及影响机理实证研究——基于SEM模型分析方法和TAM理论分析框架[J]. 资源科学， 2013， 35（8）： 103-110.

[27]高杨， 王小楠， 西爱琴，等. 农户有机农业采纳时机影响因素研究——以山东省325个菜农为例[J]. 华中农业大学学报（社会科学版）， 2016（1）： 56-63.

[28]王晓莉， 徐娜， 朱秋鹰，等. 破窗效应之“破”——基于小农户生猪粪污治理技术使用态度的考察[J]. 黑龙江畜牧兽医， 2017（18）： 7-12.

[29]任立， 甘臣林， 吴萌，等. 城市近郊区农户农地感知价值对其投入行为影响研究——以武汉、鄂州两地典型样本调查为例[J]. 中国土地科学， 2018， 32（1）： 42-50.

[30]JANINE F D M， DUARTE RIBEIRO， JOS LUIS， et al. Influence of perceived value on purchasing decisions of green products in Brazil[J]. Journal of cleaner production， 2015， 110： 158-169.

[31]何可， 张俊飚. 农民对资源性农业废弃物循环利用的价值感知及其影响因素[J]. 中国人口·资源与环境， 2014， 24（10）： 150-156.

[32]宾幕容， 文孔亮， 周发明. 农户畜禽废弃物利用技术采纳意愿及其影响因素——基于湖南462个农户的调研[J]. 湖南农业大学学报（社会科学版）， 2017， 18（4）： 37-43.

[33]DAVIS F D. Perceived usefulness， perceived ease of use， and user acceptance of information technology[J]. MIS quarterly， 1989，13（3）： 319-340.

[34]FERRARY M， GRANOVETTER M. The role of venture capital firms in Silicon Valleys complex innovation network[J]. Economy & society， 2009， 38（2）： 326-359.

[35]DEAN M， RAATS M M， SHEPHERD R. Moral concerns and consumer choice of fresh and processed organic foods [J]. Journal of applied social psychology， 2008， 38（8）： 20.

[36]SPARKS P， GUTHRIE C A. Self-Identity and the theory of planned behavior： a useful addition or an unhelpful artifice？ [J]. Journal of applied social psychology， 1998， 28（15）： 18.

[37]吳丽丽， 李谷成. 农户劳动节约型技术采纳意愿及影响因素研究[J]. 华中农业大学学报（社会科学版）， 2016（2）： 15-22.

[38]李后建. 农户对循环农业技术采纳意愿的影响因素实证分析[J]. 中国农村观察， 2012（2）： 28-36.

[39]李海燕， 蔡银莺. 主体功能区农田生态补偿的农户受偿意愿分析——以重点开发、农产品主产和生态功能区为实证[J]. 农业现代化研究， 2016， 37（1）： 123-129.

[40]朱红根， 黄贤金. 环境教育对农户湿地生态补偿接受意愿的影响效应分析——来自鄱阳湖区的证据[J]. 财贸研究， 2018， 29（10）： 40-48.

[41]皮泓漪， 张萌雪， 夏建新. 基于农户受偿意愿的退耕还林生态补偿研究[J]. 生态与农村环境学报， 2018， 34（10）： 903-909.

[42]张旋， 全良. 居民生态补偿意愿影响因素研究[J]. 林业经济问题， 2016， 36（5）： 429-433.

[43]翁鸿涛， 艾迪歌. 基于CVM意愿调查的农业生态环境补偿研究——以甘肃静宁县为例[J]. 兰州大学学报（社会科学版）， 2017（6）： 139-146.

[44]黎洁， 李树茁. 基于态度和认知的西部水源地农村居民类型与生态补偿接受意愿——以西安市周至县为例[J]. 资源科学， 2010， 32（8）： 1505-1512.

[45]文清， 尹宁， 吕明， 等. 云南森林生态功能区农户生态补偿支付意愿（WTP）影响因素及差异性分析[J]. 长江流域资源与环境， 2017， 26（8）： 1260-1273.

[46]韦惠兰， 祁应军. 基于CVM的牧户对减畜政策的受偿意愿分析[J]. 干旱区资源与环境， 2017， 31（3）： 45-50.

[47]刘雪林， 甄霖. 社区对生态系统服务的消费和受偿意愿研究——以泾河流域为例[J]. 资源科学， 2007， 29（4）： 103-108.

[48]MITCHELL R C， CARSON R T. Using surveys to value public goods[M]. Washington DC：RFF Press， 1989.

[49]VAN D B B， BROUWER W， VAN E J， et al. Economic valuation of informal care[J]. The European journal of health economics， 2004， 5（1）： 36-45.

[50]BATEMAN I J， WILLIS K G. Valuing environmental preferences theory and practice of the contingent valuation method in the US， EU， and developing countries[J]. Resources policy， 2004， 27（1）： 57-59.

[51]HECKMAN J J. Sample selection bias as a specification error[J]. Econometrica， 1979， 47（1）： 153-161.

[52]HE K， ZHANG J， ZENG Y， et al. Households willingness to accept compensation for agricultural waste recycling： taking biogas production from livestock manure waste in Hubei， China as an example[J]. Journal of cleaner production， 2016， 131： 410-420.

[53]PUHANI P. The Heckman correction for sample selection and its critique[J]. Journal of economic surveys， 2000， 14（1）：16.

[54]LIU X， VEDLITZ A， SHI L. Examining the determinants of public environmental concern： evidence from national public surveys[J]. Environmental science & policy， 2014， 39（5）： 77-94.

[55]全世文， 劉媛媛. 农业废弃物资源化利用：补偿方式会影响补偿标准吗？[J]. 中国农村经济， 2017（4）： 13-29.

Farmers willingness to accept compensation for livestock andpoultry waste resource utilization and its influential factors

WANG Jian-hua1 TAO Jun-ying1 CHEN Lu2

（1.School of Business， Jiangnan University， Wuxi Jiangsu 214122， China;

2.School of Humanities and Law， Northeast Agricultural University， Harbin Heilongjiang 150030， China）

Abstract Ecological compensation is a powerful policy to encourage farmers to recycle livestock and poultry waste and achieve economic and ecological benefits. Based on field research data of 30 counties （districts） in 6 cities of Shandong Province， this paper systematically studies farmers willingness to accept compensation for livestock and poultry waste resource utilization and its influential factors by using UTAUT theoretical analysis framework， CVM and Heckman two-stage selection model. The results show that：①72.4% farmers are willing to accept a certain amount of compensation as incentive to participate in livestock wastes utilization， the expected value of which is 98.02 RMB per month per household. ②The key factors affecting farmers willingness to accept the compensation include marital status， family annual income， concurrent business， farming scale， economic performance expectation， social performance expectation， knowledge reserve， public relations and technical convenience. ③The impact factors of farmers willingness as to the amount of compensation include gender， age， family annual income， social performance expectations， subjective norms and public relations. Therefore， in order to promote recycling of livestock and poultry waste， this study proposes following policy recommendations： ①Promote knowledge education and technology popularization of livestock and poultry waste resource utilization. ②Perfect and implement subsidy policy for waste recycling. ③Strengthen government control and social supervision for non-standard disposal of waste.

Key words livestock waste; resources recovery; willingness to accept （WTA）; Heckman selection model