基于结果的农业环境支付设计对生物多样性的影响：来自德国下萨克森州的多阈值试点证据

《Journal of Environmental Economics and Management》：Biodiversity and the Design of Result-based Payments: Evidence from Germany

　　本研究针对农业集约化对生物多样性的威胁，探讨了以结果为基础（RBP）而非行动为基础的农业环境支付方案的有效性。研究人员以德国下萨克森州为案例，利用公民科学鸟类数据（超过670万条记录），采用交错双重差分法（staggered DiD），首次实证评估了多阈值（如植物物种数达到4和6）与单阈值（仅达到4）结果支付方案对鸟类多样性的影响。结果表明，与单阈值方案相比，多阈值方案能显著提升鸟类多样性（效应量约0.28个标准差），揭示了即使微小的激励设计调整也能带来显著的环境效益，为优化农业环境政策设计提供了重要实证依据。

　　

在当今世界，集约化农业的扩张对全球生物多样性构成了严重威胁。为了应对这一挑战，各国政府投入了大量资金实施农业环境政策，旨在减轻农业活动对自然环境的压力。例如，仅2023年，欧盟就投入了166亿欧元支持农业领域的“绿色措施”。然而，传统的农业环境支付大多基于农民采取的具体行动（行动基础支付），而非实际的环境成果，其有效性常常受到质疑。近年来，一种新的支付方式——基于结果的支付（Result-based Payments, RBP）——逐渐受到关注。这种支付方式的核心是，农民只有达到了预定的环境目标（如特定的植物物种数量）才能获得报酬，这被认为能提供更强的激励，提高政策的有效性和灵活性。

尽管基于结果的支付理念颇具吸引力，但在实践中却很少见，因此关于其实际影响，尤其是不同设计细节如何影响其效果的实证研究更是匮乏。其中一个关键的设计选择是如何奖励所测量的结果。理论上，可以对连续的环境改善进行奖励，但实际操作中，通常只设置一个单一阈值（例如，田地中出现至少4种指定植物物种即可获得支付）或少数几个阈值（如低/中/高三档）。一个核心问题是：相比单一阈值，采用多个阈值（即更接近连续奖励）的支付设计是否能更有效地提升生物多样性？为了回答这个问题，研究人员将目光投向了德国下萨克森州进行的一项政策试点。

这项研究聚焦于德国下萨克森州，该州是德国第二大联邦州，农业用地占其土地面积的一半以上，生产系统多样，是研究农业环境政策的理想场所。作为欧盟成员国，德国的农业政策深受欧盟共同农业政策（CAP）的影响。在下萨克森州，2007年至2013年的农村发展政策改革引入了一套新的农业环境支付计划，其中包括针对物种丰富草地的基于结果的支付方案。这项方案有一个独特之处：它采用了分阶段实施的策略，为研究其影响创造了自然实验的条件。

该支付方案以植物物种为指标。第一层支付（单阈值）于2007年在全州推行，农民只要在其草地上发现至少4种（从31种指示植物列表中）指示植物物种，即可获得每公顷110欧元的年支付。第二层支付（多阈值）则作为试点，于2007/08年首先在部分区域引入，随后在2012年扩展到更多区域。在试点区，如果一块田地的指示植物物种数量达到至少6种，农民除了可以获得第一层的110欧元支付外，还能额外获得110欧元。这意味着试点区域实行的是双阈值支付方案，而其他区域则只有单阈值支付。这种政策实施上的时间差和区域差，为研究人员比较多阈值与单阈值支付的效果提供了难得的机会。

本研究的主要目的是评估这种多阈值结果支付方案相对于单阈值方案对生物多样性的额外影响。虽然支付方案直接针对的是植物多样性，但研究者选择以鸟类多样性作为衡量政策效果的指标。这主要有两个原因：首先，旨在提高植物多样性的管理措施的改变，可以直接或间接地（例如通过影响昆虫多样性）对鸟类多样性产生积极影响。其次，鸟类作为食物链较高层次的生物，对环境变化非常敏感，其多样性状况可以很好地反映生态系统的整体健康状况。

为了进行这项研究，研究人员面临两大挑战：一是生物多样性数据的获取通常成本高昂且稀缺；二是农民选择将哪些田地纳入支付计划可能存在自选择性（即本身生物多样性较高的田地更可能被纳入）。本研究巧妙地应对了这两个挑战。研究团队利用了一个庞大的公民科学项目——Ornitho——收集的鸟类观测数据。该数据集时间跨度长达16年（2005-2020年），在下萨克森州范围内包含了超过670万条观测记录，为分析提供了前所未有的时空尺度。为了处理田地的自选择性问题，研究者利用了上述政策的分阶段实施特性，采用了先进的非参数交错双重差分法（staggered difference-in-differences）进行估计。这种方法能够有效控制不可观测的、不随时间变化的区域特征以及随时间变化的共同趋势，从而更可靠地识别出政策的因果效应。

本研究主要采用了以下几种关键技术方法：1. 利用大规模公民科学鸟类观测数据库（Ornitho），涵盖16年超过670万条记录，解决了生物多样性监测数据稀缺的难题；2. 应用非参数交错双重差分法（Callaway and Sant‘Anna, 2021），有效处理政策分阶段实施带来的处理效应异质性和样本选择偏差问题；3. 使用多种生物多样性指标，包括物种丰富度（species richness）和希尔-香农指数（Hill-Shannon index），并聚焦常见鸟类和农田鸟类等不同类群进行稳健性检验；4. 结合地理信息系统（GIS）数据，整合了自然保护地面积、农业用地比例、草地产量、土壤属性（有机碳含量、pH值）、氮盈余、牲畜密度、人口密度和天气变量等多维度协变量，以控制混杂因素。

研究结果清晰地表明，多阈值支付设计对提升鸟类多样性具有积极的促进作用。

主要结果：多阈值支付提升鸟类多样性

分析显示，对于2008年首批实施多阈值支付的试点区域，该政策对鸟类物种丰富度产生了显著的正面影响。经过六年的观察，其平均处理效应约为0.28个标准差。这意味着，在已经实施单阈值支付的基础上，增加第二个奖励阈值能够进一步显著提升鸟类多样性。值得注意的是，这种积极效应存在时间滞后性，在政策实施后的前两年效果不明显，从第三年开始显现并持续增强。这一发现符合生态学常识，因为管理措施的调整以及生物多样性的响应通常需要时间。对于2012年扩展的试点区域，研究者未观察到显著的效应，这可能与扩展区域的选择偏误（例如，包含了更多原本物种就较丰富的草地）或较短的观测期有关。

稳健性检验：效应在不同指标和设定下保持稳定

为了确保研究结果的可靠性，研究人员进行了一系列广泛的稳健性检验。首先，他们考察了政策对不同鸟类类群的影响。结果发现，多阈值支付不仅对常见的鸟类物种有积极影响（效应量0.28），对农田鸟类的效应甚至更大（效应量0.41）。这表明该政策尤其有利于那些依赖农业景观的鸟类物种。其次，研究者改变了“处理”的定义（例如，将处理组定义为试点区域面积占比超过50%的观测单元调整为超过70%或90%），结果依然稳健。此外，改变观测单元的大小（从1 km²到64 km²）、使用不同的多样性指数（如希尔-香农指数）、控制天气变量和其他潜在的混杂因素后，核心结论均未发生实质性改变。特别重要的是，所有分析都显示政策实施前的平行趋势假设成立，即处理组和对照组在政策干预前具有相似的变化趋势，这增强了因果推断的可信度。

作用机制探讨：从激励设计到生态响应

为什么多阈值支付比单阈值支付更有效？研究者提供了一个简洁的经济学模型来解释其内在逻辑。在单阈值支付下，农民的决策是二元的：只要达到阈值（如4种植物）即可获得支付，缺乏追求更高生物多样性水平的额外激励。而对于那些初始物种数量就高于阈值的田地（“意外之财”效应），农民甚至无需改变管理实践就能获得报酬。相比之下，多阈值支付引入了额外的奖励（如达到6种植物再获额外支付），这为那些已经达到或接近第一个阈值的农民提供了进一步改善管理的经济动力。根据成本收益分析，只有当额外收益超过调整成本时，农民才会选择向更高的阈值努力。因此，多阈值设计能够激励更多的农民（尤其是那些初始条件较好的）采取更有利于植物多样性的管理措施，从而通过直接（改变栖息地管理）和间接（增加植物和昆虫多样性）的生态路径，最终促进鸟类多样性的提升。

本研究得出结论，在基于结果的农业环境支付方案中，采用多阈值设计相比单一阈值设计，能够更有效地提升鸟类多样性。这一发现具有重要的政策意义。它表明，在设计和优化农业环境政策时，不仅要关注支付方式从“行动基础”转向“结果基础”这一宏观选择，还应深入考量支付方案的具体设计细节。即使像增加一个奖励阈值这样看似微小的调整，也可能带来显著的环境效益增益。本研究是首次对多阈值结果支付方案进行实证评估，填补了相关领域的知识空白。

研究的创新之处在于，它成功地将大规模的公民科学数据与严谨的因果推断方法相结合，为评估农业环境政策的生物多样性影响提供了新的范式。以往的研究大多要么使用实地测量的生物多样性数据但难以解决内生性问题，要么采用因果识别策略但只能依赖生物多样性的替代指标（如管理实践或参与面积）。本研究则同时兼顾了结果测量的直接性和因果识别的可靠性。

当然，研究也存在一些局限性，例如观测期相对较短（最多到2013年），可能未能完全捕捉政策的长远影响；此外，由于数据可得性，研究主要关注了鸟类，未来研究可以扩展到其他类群（如昆虫、土壤微生物）以提供更全面的图景。

总之，这项发表在《Journal of Environmental Economics and Management》上的研究为政策制定者提供了宝贵的实证证据。在全球致力于实现“昆明-蒙特利尔全球生物多样性框架”目标的背景下，如何高效地利用公共资金促进农业可持续发展至关重要。本研究指出，精心设计的结果导向型支付方案，特别是引入多阈值奖励机制，是提升农业环境政策成本效益、遏制生物多样性丧失的一个非常有前景的方向。未来的研究可以进一步探讨多阈值方案的成本效益，以及景观特征等因素如何调节其效果。