旅游地生态补偿空间选择研究&以云南省玉龙县为例_生态足迹论文

旅游地生态补偿空间选择研究——以云南省玉龙县为例,本文主要内容关键词为:云南省论文,旅游地论文,为例论文,玉龙论文,生态论文,此文献不代表本站观点,内容供学术参考,文章仅供参考阅读下载。

      1.问题的提出

      旅游地作为涉及政府、企业、旅游者、社区居民等多个利益主体的地域综合体[1],各利益主体对于旅游业发展以及生态保护的诉求各有差别。生态补偿作为一种“内在协调”方式,能够在整体宏观调节所有相关利益主体关系与行为的基础上,达到同时促进旅游业持续发展与生态功能恢复治理的目的,已成为旅游业可持续发展领域关注的科学问题[2],对其概念内涵[3-4]、补偿主客体[5-6]、补偿标准[7-8]、补偿模式和保障体系[9-10]等相关内容进行了不同程度的研究。

      旅游地生态补偿作为生态补偿理论与实践在旅游领域的延伸与应用,在内涵上与生态补偿具有一致性。不同的是,因为旅游业本身所具有的资源产权容易界定、受益主体较为明确,以及带动能力较强、乘数效应较大等产业特征,使旅游业本身成为生态补偿实施途径的重要经济手段[3]。因此,对于旅游地生态补偿而言,旅游业既是造成当地生态系统结构与功能变化的主导因素,同时也是土地价值实现的市场化渠道,能够有力促进社区居民参与地区发展。

      从现有研究来看,旅游生态补偿主体主要包括国家主体、市场主体与其他主体3个层面,其中,国家主体主要指各级政府;市场主体包括破坏者——相关资源的开发与经营者,以及受益者——从生态环境中收益的相关政府、企业与个人;其他主体包括各种环保组织等[6]。对于旅游生态补偿对象的理解包含两个方面内容[2,4]:(1)对生态系统的补偿。生态系统是旅游业赖以发展的基础,补偿内容包括:恢复由于旅游相关活动受到干扰后的自我调节与恢复能力、对生态系统的保护性投入。(2)对人的补偿,主要涉及旅游地的社区居民。补偿内容包括:社区居民为发展旅游业及其生态保护的投入或放弃发展机会的损失、旅游经济效益的共享。

      作为旅游活动过程发生的主要空间,旅游地各利益主体的相互作用具有特殊的空间特征。

      首先,受旅游资源的品级差异,以及旅游业发展过程中开发程度与推广效果的不同,吸引旅游者规模及其所产生的旅游收益有较大差别。因而,社区居民参与旅游业的程度以及参与收益分配的规模存在显著的空间异质性。

      其次,世居在旅游地的社区居民,以土地为最重要的生产资料[11]。而旅游业是旅游地土地利用变更最主要的驱动力。改变的方式包括:(1)因为旅游业发展需要,原用于农牧业的耕地、林地与草地改变为建设用地等景区发展用地;(2)为促进旅游发展整体环境改善,将耕地转变为不再进行生产活动的林地、草地等景观用地;(3)作为旅游资源重要组成,原有土地利用形式得以保留,但土地价值的产生不再仅仅依靠农业产品,而是附加值更高的旅游产品,典型案例包括元阳梯田、蜀南竹海、罗平油菜花海等。除第三种情况外,社区居民都会因土地利用的改变而带来相应的机会成本,如粮食收成的减少、放弃森林砍伐或种植经济林造成收益的减少,以及所带来的部分生产工具闲置、劳动力剩余等。由于不同区域土地改变的方式与规模不同,社区居民因旅游业发展的机会成本也存在明显的空间异质性。

      第三,不同区域所承载的人类活动强度与形式不一。同时,生态系统消解人类活动生态压力的水土保持、水源涵养、气候调节、生物多样性保护等生态服务功能存在明显的空间异质性。

      因此,如果简单地将旅游地作为均质化的区域加以分析,用“一刀切”的统一标准对社区居民进行生态补偿,会忽略社区居民为支持当地旅游业发展的损失以及应该分享的权益的差异,进而影响部分没有机会或能力直接参与旅游业的社区居民对于旅游业发展与生态保护的支持意愿。

      空间选择有利于提高生态补偿项目的效率与合理性[12-13],因而成为生态补偿研究中的核心问题之一。国际上对生态补偿对象的空间选择研究方法已经由单目标单准则向多目标多准则过渡[14-15]。国内部分学者已经开始了相关领域的探索[13,16-17],但在旅游领域尚属空白。

      因此,本研究从提高补偿合理性的角度出发,以旅游地社区居民为补偿对象,以土地利用为载体,构建涵盖为支持旅游业发展与生态发展所造成的机会成本以及应分享的游憩功能价值与生态服务功能在内的生态补偿标准指标体系,通过云南省玉龙县的案例研究,对不同空间单元的生态补偿标准进行等级划分,以期对目前旅游地生态补偿空间选择研究缺乏的现状进行补充,为旅游地建立合理、有效的生态补偿机制提供理论依据与实践参考。

      2.研究的设计

      2.1 模型的构建

      研究假定,每个土地单元可采取两种生产方式a(农林牧业)与b(旅游业)。社区居民的土地收益来自土地利用价值的实现v(d,i,z),其中d为直接收益,i为间接收益,z=a,b表示土地生产方式。若采用生产方式a,对于社区居民而言,产生的直接收益主要来自农林牧业收益,包括粮食的收成、森林砍伐或种植经济林,以及畜牧业初级产品等,间接收益主要来自生态服务价值,包括水土保持、水源涵养、气候调节、生物多样性保护等。若采用生产方式b,既有放弃生产方式a造成的直接收益损失,又有基于土地与其附属物以及所承载的历史文化转化所形成的游憩功能价值,以及生态服务价值在内的间接收益。据此,研究构建旅游地社区居民人均生态补偿标准具体计算公式如下:

      

      2.2 案例地的选择

      云南省玉龙纳西族自治县(简称玉龙县)地处云南省西北部,是中国唯一的纳西族自治县,辖黄山、石鼓、巨甸3个建制镇,石头白族乡、黎明傈僳族乡、九河白族乡等3个民族乡,白沙、拉市、太安、龙蟠、鲁甸、塔城、大具、宝山、奉科、鸣音10个乡(图1)。随着2003年老君山作为“三江并流”核心区成为世界自然遗产以及东巴古籍文献列入世界非物质文化遗产,这个同时拥有多项世界遗产的县域对境内外旅游者产生了较强的吸引力,旅游者规模从1989年的13.3万人次,迅速发展到2011年的598.3万人次①。旅游业逐渐代替农牧业,成为地区发展的支柱产业。旅游业发展过程中,部分农牧业所依托的耕地、林地与草地转化为支撑旅游业发展的道路、饭店等建设用地。同时,由于世界遗产地的保护要求以及长江中上游地区生态屏障功能,近年来当地持续实施了天然林保护与退耕还林(还草)等生态保护工程,使社区居民的种植规模与结构发生了变化,也使得社区居民的就业机会发生了改变,部分劳动力随着产业转型与生态保护要求由农牧业转向旅游业。

      但由于旅游业发展的不均衡,不同区域社区居民参与旅游业的机会不同。在放弃的机会成本差异不显著的情况下,参与旅游业机会的多少决定了收入的多寡。因此,不同区域社区发展与旅游业发展、生态保护之间的矛盾逐渐显现。如玉龙县2011年农民人均纯收入4 413元,旅游业不发达的宝山乡等地居民人均纯收入仅为3 350元,而玉龙雪山风景区所辖甲子社区居民,不仅每年能够享受由玉龙雪山管委会发放的旅游反哺补助资金年人均5 000元,另外还可以通过参与《印象雪山》演出,以及从事服装租赁、马匹租赁等旅游服务,每年获得超过10 000元以上的人均纯收入②。收入上的强烈反差在一定程度上抑制了获益较少的社区居民支持旅游业以及保护生态的积极性,他们往往会选择继续经营土地,或者是放牧、伐薪,而非加入生态保护的契约当中,以不同的方式不同程度地突破生态保护政策。

      2.3 指标的计算

      鉴于乡镇是我国统计的基本单元,能够提供研究所需的人口、农林牧业用地与收益、生态保护用地等第一手数据,因此研究将每个乡镇作为研究单位,采用公式(1)对人均生态补偿标准进行估算。其中,各项指标的计算方法、数据来源与处理方式详见表1。

      

      图1 玉龙县区位示意图

      3.空间的选择

      3.1 旅游地单位土地的直接收益

      随着旅游业的快速发展,玉龙县旅游总收入也得以不断攀升,从2003年的17.66亿元增长到2011年的59.89亿元。但从玉龙县当地居民的收入结构上来看,农林牧业的收入依旧占据家庭经营收入的主体。以2011年的农民家庭人均总收入为例,农林牧业收入分别为2 581.64元、189.99元与2 260.14元,合计占总收入的78.9%,其中与旅游业相关的交通运输业、批发零售贸易餐饮业与社会服务业收入仅为295.56元,占总收入的4.6%③。

      玉龙县农林业用地的区域分布较为均衡,相对集中地分布于太安乡、鲁甸乡、九河乡、拉市乡、石鼓镇和巨甸镇(见图2)。上述区域因地势相对平缓,同时远离当地旅游业发展与生态保护的核心区,承担着整个县域主要的农林业种植任务。但从玉龙县的发展实际来看,农林业用地与收入的空间分布并没有形成高度的空间重合,从农林业收入的空间分布来看,巨甸、石鼓、九河、黎明等位于玉龙县西侧乡镇的农林牧业收入相对较高,这与不同区域的立地条件相异有关(图2)。

      从玉龙县单位土地的直接收益来看,每公顷农林业收益与旅游业收益之和处在3.7万~27.7万元区间(图2)。与旅游业相比,农林业的收益相对较低,从各乡镇直接收益中的农林业收益占比来看,基本在16%~29%之间,在一定程度上反映了旅游业发展对于区域经济的带动作用,也表明玉龙县破碎的地形导致了较低的农业生产能力。从图2中可以看出,黄山镇的单位土地直接收益相对最高,达到27.7万元/

,其次为巨甸镇、石头乡、龙蟠乡与黎明乡。

      3.2 旅游地生态效益的发挥

      国家级生态公益林在各乡镇均有分布,而权属为集体与个人的省级生态公益林在石鼓镇、龙蟠乡、石头乡以及黎明乡并无分布。总体而言,生态公益林在黎明乡的分布最为集中,达到了34 541.7

,其余较为集中的分布地为巨甸镇、宝山乡、九河乡等,均地处玉龙县主要的林区(图2)。

      研究采用生态足迹为调节系数,以表征各乡镇生态系统对于人类活动的支撑能力。从生态足迹的空间分异来看,石鼓镇承载的人类活动强度最大,总生态足迹达到152 267.3

(图2)。巨甸镇、黎明乡、九河乡以及鲁甸乡次之。奉科乡的生态足迹最低,为37 684.1

,仅为石鼓镇的24.7%。

      

      从生态足迹的组成来看,多以耕地为主,其中石鼓镇、巨甸镇、黎明乡对耕地的占用最为明显,石鼓镇的耕地占用为93 584.7

,为耕地占用最少的奉科乡的8.1倍(图3)。化石燃料用地在生态足迹中所占的比例也相对较大,说明社区居民的生产生活活动对能源的消耗较为显著。化石燃料用地在黄山镇总生态足迹中比例达62.1%,在黎明乡所占比例最低,但也达到25.1%。在黄山、白沙、大具、奉科、鸣音、九河等乡镇,化石燃料用地已经成为生态足迹的最大组成。草地对各乡镇生态足迹的贡献差异不大,除奉科乡达到20.9%以外,最低的巨甸镇仅有2.4%。而水域与林地对生态足迹的贡献较低,几乎可以忽略不计。

      

      图2 指标和人均生态补偿标准的空间分异

      3.3 旅游地生态补偿标准的空间分异

      依据公式(1)对玉龙县人均生态补偿标准进行测算,并与全县总人口相乘,可以估算玉龙县旅游地生态补偿总额达到2 736 283.7万元。该数字是《云南省国家级公益林生态效益补偿玉龙纳西族自治县实施方案(2012年修订)》中每年各级财政实际拨付给玉龙县的2 590万元生态效益补偿基金的1 056.5倍。

      利用SPSS17.0对人均补偿标准进行层次聚类分析,将研究区不同空间单元分为5个等级(图2):优先补偿区、次级补偿区、中等补偿区、临界补偿区与潜在补偿区。优先补偿区为黎明乡,人均补偿标准为49.6万元;次级补偿区为巨甸镇,人均补偿标准为23.5万元;中等补偿区为石鼓镇、龙蟠乡、宝山乡、奉科乡、九河乡,人均补偿标准处在11.4万~15.8万元期间;临界补偿区为黄山镇、大具乡、鸣音乡、石头乡,人均补偿标准处在6.2万~8.9万元期间;潜在补偿区为白沙乡、拉市乡、太安乡、鲁甸乡、塔城乡,人均补偿标准在1.7万~4.5万元期间。

      如补偿资金充足,所有区域都应该得到补偿。但事实上,由于我国目前实施的是以政府为补偿主体,以中央财政转移支付为主要资金来源的生态补偿体制[22],决定了生态补偿资金的相对有限。因此,在补偿预算约束的前提下,应按照从优先到潜在补偿区的顺序依次补偿。

      如果将优先补偿区、次级补偿区与中等补偿区作为补偿的主要对象,则补偿面积达334 527.3

,占总补偿区面积的51.3%。补偿乡镇数量为7个,补偿人口为433 170人,占总人口的49.8%。无论从补偿面积还是补偿人口而言,基本上覆盖了玉龙县半数的区域与人口。

      3.4 各类补偿区的特征

      处于优先补偿区的黎明乡是世界自然遗产三江并流的腹地,社会经济发展较落后,但自然资源保持完好,高达76.2%的森林覆盖率,以及境内仅万余公顷的原始森林高山箭竹林,为整个玉龙县的生态保护与景观营造做出了较大贡献。黎明乡以传统农业为主要经济生产方式,但山区土地耕作价值不高、环境闭塞,劳动力受教育程度低。同时,受保护限制以及配套设施较差制约,旅游业发展滞后,每年接待游客量仅为2.6万人次。因此,黎明乡属于典型的少数民族特困乡。近年来,国家实行退耕还林后,人地矛盾日益突出,村民们急需找到新的收入来源来代替传统的经济活动[23]。

      

      图3 玉龙县各乡镇生态足迹生物生产性土地构成

      处于次级补偿区的巨甸镇同样属于三江并流景区,是一个集干热河谷坝区、山区、半山区为一体的农业镇,社区居民以种植小麦、玉米、烤烟、药材等为主要收入来源。由于缺乏代表性的景区,巨甸镇在玉龙县旅游业发展格局中并不突出。巨甸镇属集体与个人所有的生态公益林面积达19 746.6

,在玉龙县各乡镇中面积仅次于黎明乡的34 541.7

,占生态公益林总面积的9.8%。同时,社区居民相关活动对生态系统的生态压力也较为显著。

      处于中等补偿区的石鼓镇、龙蟠乡、宝山乡、奉科乡、九河乡位于玉龙县中部与东北地区。石鼓镇拥有著名景区——长江第一湾,但每年接待游客量仅10.8万人次,配套设施匮乏使长江第一湾仅是一个观光型景区,游客消费有限,对当地经济发展贡献并不明显,而石鼓镇社会居民所占用的人均生态足迹在各乡镇中最高。龙蟠乡所属的虎跳峡景区发展情况与长江第一湾相类似,游客活动以观光为主,乡域内12 453.2

的生态公益林表明龙蟠乡承担了较为重要的生态功能。宝山乡与奉科乡都缺乏具有吸引力的旅游资源。宝山乡的生态公益林面积19 552.7

,位居各乡镇第3位。地形破碎的奉科乡极度缺乏种植业用地,当地居民从农林业中获得收益非常有限,同时还拥有较高的生态公益林面积(15822.3

)。九河乡人口密度相对较大,生态公益林面积较大,生态系统所发挥的生态价值相应较高。

      临界补偿区为黄山镇、大具乡、鸣音乡、石头乡,分别位于玉龙县的东南、西南与东北部。黄山镇是玉龙县县城,距丽江古城2km的空间距离,以及本身所拥有的纳西民居、文笔海等资源,使游客较为集中,社区居民从旅游业发展中受益较多,2011年农民人均收入为6793元,为全县最高。大具乡为玉龙雪山景区所在地,同时拥有甘海子、牦牛坪等景区,2011年吸引游客规模达279.8万人次,包括甲子社区在内的多数社区居民能够参与旅游业发展中。鸣音乡生态公益林面积达15 519.3

,但人口密度较低,人类活动对生态系统的压力并不显著。石头乡森林覆盖率71%,为玉龙县林地面积最大的乡镇,但其中属于集体与个人所有的生态公益林面积仅为5969.9

,在玉龙县16个乡镇中位列后4位。

      潜在补偿区为白沙乡、拉市乡、太安乡、鲁甸乡和塔城乡。白沙乡土地贫瘠、气候寒冷,农作物产量较低,但该乡通过组建旅游开发合作社等方式,使全乡常年参与旅游业的人数超过数千人,白沙古街、玉龙村、玉湖村等部分家庭已经不再从事农业生产。拉市乡所拥有的拉市海高原湿地是云南省第一个省级高原湿地自然保护区,作为金沙江水系的重要组成部分提供了重要的生态功能,同时以生态旅游为载体也衍生了突出的游憩功能价值,2011年拉市乡近300户约1.2万人参与到旅游服务项目经营中,年户均收入增加超过30000元。太安乡境内生态公益林面积相对较低,旅游业发展也较为滞后,以马铃薯、秋油菜种植为主要经济来源。鲁甸乡地处老君山腹地,但集体与个人生态公益林的面积并不突出。塔城乡位于玉龙县西北角,尽管拥有塔城古铁桥遗址与民俗文化村等旅游资源,但旅游业发展非常滞后,干热河谷坝区为主的地貌使塔城乡的生态公益林在各乡镇中面积最低(3 168.8

)。

      4.结论与讨论

      本文以位于长江中上游生态脆弱区、旅游业发展迅速的玉龙县作为研究区,以社区居民为补偿对象,以不同乡镇为空间单元,以单位土地的机会成本、游憩功能价值以及生态服务功能为标准载体,构建了旅游地生态补偿空间选择模型,对研究区内各空间单元的补偿标准划分进行了研究。研究结果表明:各空间单元人均补偿标准存在明显的空间异质性;依据人均补偿标准,可将其划分为优先补偿区、次级补偿区、中等补偿区、临界补偿区与潜在补偿区5个等级;如果将优先补偿区、次级补偿区与中等补偿区作为补偿的主要对象,补偿面积占总补偿区面积的51.3%,补偿人口占总人口的49.8%。

      从国内外已有的生态补偿实施案例来看,政府都是主要的生态补偿主体和生态补偿资金承担者。但是,我国经济发展水平所处的阶段和生态补偿实施的现状,又使得政府尚未确保有充足资金对所有补偿客体进行完全补偿。在这样的背景下通过空间选择研究,对不同条件的区域进行分级选择,能够充分提高资金的使用效率。玉龙县的案例研究表明,可以根据优先补偿区、次级补偿区、中等补偿区、临界补偿区与潜在补偿区次序选择补偿范围。在资金有限的情况下,能够使资金的生态效用最大化。

      从计算过程可以看出,旅游地生态补偿的空间选择是从解决旅游业的参与权利与能力的角度出发,将社区居民为支持当地旅游业发展的损失以及应该分享的权益,通过生态补偿标准加以定量化和显性化。因此,通过上述方法计算区域间的不同标准并安排不同的空间分配顺序,体现了区域间平等的发展权,能够有效避免在具体的工作中,将旅游地作为空间均质的假设条件下所制定的生态补偿政策,促进区域间的平衡与持续发展,特别是在一定程度上解决了部分没有机会或能力直接参与旅游业的社区居民在分配中获益极少的问题。同时,也可以通过计算模型不同因子得分的对比分析,找到不同区域在机会成本、游憩功能价值以及生态服务功能的优势与不足,从而为生态补偿政策的差异化、针对性制定提供可供参考的科学依据。

      本文只是利用对区域间生态补偿标准的制定以及在此基础上的空间选择进行了初步探讨,对于指标体系的完善、旅游地生态补偿机制的构建等方面内容,还有待于在以后的研究中进一步讨论。

      致谢:感谢中央财经大学博士生刘鉴、中国旅游研究院研究助理张敏、中国社会科学院博士生刘祥艳在数据处理方面的贡献。

      ①数据来源:《丽江县社会经济统计年鉴1990》《玉龙县社会经济统计年鉴2012》。

      ②数据来源:《玉龙县社会经济统计年鉴2012》和丽江玉龙雪山管理委员会资料。

      ③数据来源:《玉龙县社会经济统计年鉴2012》。

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