退耕还林生态补偿标准、农户行为选择及损益，本文主要内容关键词为：损益论文,农户论文,退耕还林论文,生态论文,补偿标准论文，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。
中图分类号 F062.2 文献标识码 A 文章编号 1002-2104(2015)05-0152-10 doi:10.3969/j.issn.1002-2104.2015.05.020 20世纪90年代中期以来，为遏止水土流失和土地沙漠化，我国政府先后启动了国家天然林保护、环京津风沙源治理、退耕还林等大型生态保护工程。退耕还林工程旨在以钱粮补助的方式激励农民改变土地利用方式，减少我国水土流失等自然灾害的数量和频率，在改善退耕地区生态环境的同时，增加农民收入和调整农村土地利用结构，是迄今世界范围内涉及面最广、补偿金额最大以及个人参与程度最高的生态补偿(PES)项目之一。退耕还林自1999年开始在四川、陕西和甘肃进行试点后，于2002年全面启动，至今已有16年之久，为我国森林总量持续增长做出巨大贡献。然而，在取得巨大生态效益的同时，实践过程中也存在宜耕地“被退”[1]、“一刀切”政策[2]、毁林复耕[3-4]等现象和问题，暴露出现阶段退耕补助标准的不合理性。2014年8月，国家发展改革委、财政部、国家林业局、农业部、国土资源部联合发出通知，出台了《新一轮退耕还林还草总体方案》(以下简称“总体方案”)，正式下达退耕还林任务483万亩，标志着国家新一轮退耕还林工程正式启动。新一轮退耕还林的补助标准不再区分南方地区和北方地区，而是统一的补助标准。这虽然减少了执行成本，但也势必会对南北地区耕种收益不同的农户参与退耕还林后的利益产生不同程度的影响。退耕还林工程的主要参与主体是千百万从事农作物生产但耕地质量欠佳的贫困农户，因此，制定合理的退耕还林生态补偿标准，确保他们积极参与退耕还林以及参与后的利益不受损失是保证退耕还林生态效益的坚实基础。 1 文献综述 目前，确定生态补偿标准的研究方法主要包括机会成本法、条件评估法(CVM)、选择实验法、生态系统服务价值法等。这些方法在实践应用过程中各有利弊，得到的结论差异较大[5]。在生态补偿实践中，根据机会成本确定补偿标准的案例较多，机会成本法被视为具有科学性和普遍适用性[6]。对于退耕还林生态补偿标准的研究，很多学者是根据退耕的农业产出(即机会成本)来确定补偿标准的。徐晋涛等以一次性实地调研得到的退耕地块的农业收益数据作为机会成本(以下简称“时点机会成本”)，通过比较样本地块退耕前后的种植业收入和补助标准，判断退耕农户因退耕而受益[7]。韩洪云等以与退耕条件类似地块上的农作物年均收益作为历年机会成本的平均值(以下简称“时点机会成本的均值”)，按退耕还林后每亩耕地的年均产量与既定价格(2.24元/kg)之积减去物质费用后得到的现金收益计算机会成本，将机会成本与退耕投入成本之和作为补偿标准，估算重庆万州样本地区补偿标准应为599元/(亩·a)，通过比较补偿标准和补助标准，认为绝大多数退耕农户并未得到充分补偿[8]。于金娜等用净现值法(NPV)将各期机会成本贴现至退耕之初(以下简称“时期机会成本的现值”)，以机会成本的现值与造林收益的现值之差作为补助标准，通过比较农户未来农业收益的净现值与未来林业收益的净现值构建退耕林木采伐决策模型，得出在16年补偿期限时的补偿标准的净现值为3078元/亩，折合266元/(亩·a)，认为现行退耕还林补助标准低于理论上的补偿标准[9]。 通过上述文献可以发现，现阶段研究主要采用退耕还林的时点机会成本、时点机会成本的均值和时期机会成本的现值代表机会成本，然而用这三种处理机会成本的方式在判断退耕农户损益时亦存在局限性。时点机会成本可以判断特定时点上的退耕农户损益，却不能作为确定补偿标准的依据。时点机会成本的均值理论上可以当作补偿标准，但是由于农作物收益(机会成本)受到气候条件、供需和物价等多种因素的影响而随时间变化，导致时点机会成本的均值对各时点机会成本的代表性可能较差，难以反映不同时期机会成本变化情况下的退耕农户损益状况。时期机会成本的现值作为机会成本虽然避免了农业收益变动造成的均值代表性差的问题，但使用净现值法只能折现确定条件下的农业收益，正如于金娜对调研样本地区2005年、2007年和2009年的种植业收益折现[9]，而不能对未来走势不确定的农业收益进行折现，只能在已经退耕一段时间后再计算补偿标准，用于判断补助标准的合理性，而不能用于制定未来退耕还林补偿标准。此外，用样本地区调研数据确定的机会成本难以代表退耕还林这种地域跨度很大的大型生态工程中退耕农户的普遍状况。 与传统的净现值法对确定现金流折现不同，实物期权方法能够对未来不确定的现金流折现[10，26-27]。已有学者将实物期权思想引入生态补偿的研究中，通过比较不确定条件下每期机会成本的现值和补偿标准的现值得到生态补偿参与主体行为选择的转换边界(conversion boundary)，以参与主体的选择不越过转换边界为目标，考察不同补偿标准的成本有效性。Guthrie & Kumareswaran借鉴实物期权思想得到在未来木材价格不确定情况下森林所有者保有、轮伐或一次性采伐森林的行为选择的转换边界，分析森林补偿如何影响转换边界，然后比较两种不同补偿标准(根据土地实际固碳量制定的补偿标准以及根据长期潜在固碳能力确定的补偿标准)使森林所有者不采伐森林时的成本有效性，结果表明两种支付计划都能有效减少森林砍伐，且第一种支付计划下森林轮伐周期更长、成本有效性更强[11]。Engel et al.借鉴实物期权思想得到在未来农业收益不确定的情况下土地所有者从事农业或造林的行为选择的转换边界，比较两种理想的支付计划(根据随同时期农业收益制定的补偿标准以及同时期森林碳汇期货价格制定的支付计划)使土地所有者选择造林时的成本有效性，以巴西减少毁林和森林退化的碳排放计划(Reducing Emissions from Deforestation and Degradation，简称REDD)为例进行数值模拟的结果表明，第一种支付计划的成本有效性更强[12]。 对于退耕还林生态补偿而言，在制定补助标准之初，未来的机会成本具有不确定性，故可以使用实物期权法计算未来不确定条件下每年退耕农户机会成本的现值，进而得到农户不同时刻行为选择的转换边界。由于农户在退耕后不得复耕，本文以转换边界为“标尺”，来衡量在按年等额补偿的补偿标准下，农业收益的变动是否损害退耕农户的利益。首先，借鉴Guthrie & Kumareswaran[11]和Engel et al.[12]建立转换边界模型的研究思路，得到未来农业收益不确定条件下我国退耕农户行为选择的转换边界；其次，基于2002年-2013年统计资料计算出退耕农户的时点机会成本，比较机会成本与农户造林净收益(补助标准与造林成本之差)，得出农户在2002年-2013年间的损益状态；然后，通过模拟未来16年退耕农户历年的机会成本，比较机会成本和转换边界得到不同补偿标准和耕地质量条件下退耕农户的受损概率，对照2014年新一轮退耕还林政策规定的补助标准，得到黄河流域及北方地区、长江流域及南方地区的退耕农户的受损概率和两大区域退耕农户受损概率的差异。最后提出退耕还林生态补偿应根据耕地质量合理确定退耕地块，因时因地确定补偿标准，以确保农户自愿退耕及退耕后的利益不受损。 2 理论分析 2.1 建模思想 假定农户拥有一单位具有代表性的土地，该土地有两种可选择的利用方式，种植农作物或营造生态林。种植农作物能够为农户带来经济收益，营造生态林能够为社会带来固碳释氧、保持水土等生态效益。作为理性人的农户，其所追求的目标是自身利益最大化，偏好于选择能够带来短期经济效益的农作物种植。因此，为了激励农户营造生态林，国家会向营造生态林的农户提供补偿，以弥补因营造生态林而损失的种植农作物的净收益。 国家设定的补助标准应该使农户参与退耕还林“有利可图”，即退耕还林的补助应不低于农户放弃种植农作物的机会成本，否则会损害退耕农户的利益，这不仅影响退耕还林的生态效果可持续性，也直接影响农村贫困人口的收入。另一方面，国家设定的补偿水平也不能显著高于机会成本，否则会增加中央政府的财政负担，还会在相当程度上激励地方政府超规模退耕[7]，耕地面积的迅速减少可能会威胁粮食安全。因此，假定理想情况下的退耕还林工程满足：
其中：
是第t年退耕还林的净收益，
是第t年退耕地块种植农作物的净收益。在农户选择是否参与退耕还林工程时，若
＞
，理性的农户选择参与退耕还林；若
＜
，农户选择继续农业耕种；若
，则农户的选择是无差异的。农户参与退耕还林工程后，在补偿期限内不得改变土地用途，此时若
＞
，说明农户因参与退耕还林而获益；若
＜
，说明农户因参与退耕还林而受损；若
，说明农户利益不会因参与退耕还林而改变。 2.2 模型构建 根据《退耕还林条例》相关规定，在补助到期后生态林到了间伐和主伐年龄的时候，经有关部门批准后，农户才可以对生态林进行抚育和更新采伐利用。因此农户营造生态林得到的净收益等于政府补偿金额与造林成本之差，不考虑采伐生态林的收益。营造生态林的净收益F可以表示为
其中，R是政府提供的货币形式的补偿，
是造林成本。造林成本只发生在从农业用地转为林业用地的最初几期内，但模型中将造林成本均摊至每一个补偿期内，以比较补偿期限内农户在两种土地用途下的损益。 种植农作物为农户带来的净收益P等于出售农作物的收入与其生产成本之差，可以表示为
其中，P是种植农作物的净收益，p是单位农作物的市场价格，Q是单位土地的农作物产量。 受供给需求、自然环境等因素的影响，农作物市场价格、亩产量、化肥农药价格会发生变化，这导致种植农作物的净收益也会随时间而产生变化，这种变化可以近似看成一个随机过程。几何布朗运动(Geometric Brownian Motion，GBM)就是一种常用来模拟利率、工资率、产出价格等经济金融变量的随机过程[10]71-72。这里，我们用几何布朗运动来模拟单位土地上的农作物利润P的变化，
其中，μ是描述P变动的漂移系数(drift coefficient)，σ是描述P变动的变异系数(variance coefficient)，z是一个维纳过程(Wiener Process)，且满足
。 在单位时间内，农户营造生态林的净收益为Fdt，种植农作物的净收益为Pdt。假设土地最初的利用方式为种植农作物，政府对营造生态林提供补偿，农户权衡损益后决定土地利用方式。每一期政府支付的营造生态林补偿是定值，而同一期内的农作物净收益是不确定的。若营造生态林的净收益高于同期的种植业净收益，农户选择转变土地利用方式，否则反之。因此，一单位土地的价值g(P，t)可以表示为
其中，
是农户种植农作物时在Δt时间间隔内的净收益，
是农户营造生态林时在Δt时间间隔内的净收益。
和
可以分别表示为
r是贴现率或无风险利率。 由于Pdt是不可微的连续时间序列，为求得种植农作物净收益的变化
，运用伊藤定理(Ito's Lemma)将(6)式展开，得
满足此限制条件下的g(P，t)反映了农户是否选择营造生态林的生态补偿参与决策。由于得不到上述系统的显示解，我们采用Engel[12]中使用的配置法(collocation method)[13]求解g(P，t)的数值解。 2.3 模型求解 数值模拟所需要的参数包括政府提供的货币形式的补偿R，造林成本
，贴现率r，漂移参数μ和变异系数σ，具体数值如表1所示，参数确定过程见本文第三部分。
给定表1所示的参数，令式(10)等于0，求解在
=
时的土地价值g(P，t)，它反映了农户土地利用方式的转换边界。结果如图1所示，横轴为补偿期数，纵轴为农户获得的净收益，三条曲线代表农户营造生态林时每期补偿水平分别为200、350和500，共16个补偿期的情况下，两种土地利用方式(营造生态林和种植农作物)的转换边界。
图1 三种补偿水平下土地利用方式的转换边界 Fig.1 Land use conversion boundaries under three payment levels 两种土地利用方式的转换边界是农户是否参与退耕还林的决策的一把“标尺”。图1中每条曲线上的点都代表种植农作物和营造生态林的净收益相等(
=
)时的情况，曲线右上方区域内代表种植农作物的净收益大于营造生态林的净收益(
＞
)的情况，左下方区域内代表种植农作物的净收益小于营造生态林的净收益(
＜
)的情况。 可以看出：首先，随着补偿水平R的增加，转换边界向右下方移动，转换边界左下方的面积越大，这是因为农户营造生态林得到的补偿越高，营造生态林更加有利可图；其次，随着时间的推移，单位土地上农作物净收益的名义货币价值随时间的推移而增加，使未来种植农作物更加有利可图，转换边界都向右下方倾斜。 在农户开始营造生态林并且在补偿期内不得转换土地利用方式的情况下，当机会成本(种植农作物的净收益)随时间变化而变化，由转换边界的左下方上升到右上方，说明此时的补偿水平不足以弥补农户的机会成本，使农户的净收益受到损失；反之，若随时间变化的机会成本始终在转换边界以下的区域内变化，即补偿水平能够弥补农户的机会成本，农户因营造生态林而受益。 3 数值模拟：退耕还林生态补偿、农户行为选择与损益 3.1 退耕还林生态补偿各阶段的补助标准 自1999年起，国家在四川、陕西和甘肃进行为期三年的退耕还林试点，随后2002年国务院决定全面启动退耕还林工程。大致来看，退耕还林工程历经了“启动-成果巩固-再启动”这三个阶段，前两个阶段的补助期限都是生态林8年，经济林5年，第三阶段不再区分生态林和经济林，补助期限都是5年，如表2所示。在第一阶段中，国家设定的补助标准根据长江流域及南方地区和黄河流域及北方地区(以下简称“南方地区”和“北方地区”)有所区分，补偿中包含了粮食补助、生活补助和种苗造林补助，折合价值分别为235元和180元。在第二阶段中，国家继续对退耕还林补助期满后的退耕农户进行直接补助，并不再安排新增退耕任务，以确保“十一五”期间耕地不少于18亿亩。2014年，国家出台《新一轮退耕还林还草总体方案》，明确给出中央政府确定的退耕还林补助标准。 从补助标准的大小来看，第一阶段高于第二阶段，第三阶段比前两阶段都高。特别地，第一阶段以粮食补助为主，主要是因为在退耕还林试点和启动之际，正值我国国有粮食部门库存积压和潜在亏损挂账增加之时，以粮食补助为主的退耕还林补偿方式有助于降低国有粮食部门库存和减少亏损挂账[3]。第二阶段国家全面暂停新增退耕还林任务，并在补助期满后对退耕农户再提供一轮现金补偿，主要是因为粮食价格逐渐上扬增加了中央向粮食部门购买补助粮的财政负担，耕地减少造成粮食产量下降可能影响国家粮食安全。
从补助标准的操作模式来看，第三阶段退耕还林补助不再区分南方地区和北方地区。《发改委关于启动新一轮退耕还林答记者问》中提到，这是因为南方地区退耕地块的农业收益较高，但造林成本低，北方地区退耕地块的农业收益较低，但造林成本较高，综合考虑，南北方地区实行统一的补助政策较为合理。 在上述政策背景下，本文首先通过比较2002-2010年退耕地块的潜在净收益与退耕还林净收益，判断已参与退耕还林的农户损益，然后考察新一轮退耕还林工程补助标准会如何影响农户参与决策，以及对南方地区和北方地区退耕农户的利益产生怎样的影响。 3.2 模型参数设置 3.2.1 退耕地块的机会成本及其变化 机会成本，也即农作物的净收益P取决于农作物种类及其价格、单位面积耕地的产量以及生产成本。为了方便考察南方地区和北方地区退耕农户的耕种净收益，这里分别选取稻谷和小麦作为代表性的农作物。根据《中国农产品成本收益资料汇编》中2002年至2013年的稻谷和小麦亩产量、亩产值、物质与服务费用的数据，按照稻谷亩产值150kg和小麦亩产值100kg(第一阶段退耕还林补助所规定的粮食数量)计算退耕农户放弃种植业所损失的潜在净收益。 需要说明的是，用小麦100kg、稻谷150kg的每亩产量作为北方地区和南方地区退耕地块生产能力的一般水平是合理的，因为根据2002-2013年小麦和稻谷的历年亩产量计算可得，小麦和稻谷的平均亩产量分别为348kg和449kg，用北方地区粮食补助数量100kg、南方粮食补助150kg分别除以它们的平均亩产量得到的比值为0.287和0.33，这两个比值都较小说明退耕地块的产能是普通耕地产能的30％左右，这两个比值比较接近说明南方地区和北方地区退耕地块的质量相近。 表3给出了计算退耕地块机会成本的具体过程，结果如
和
列所示。首先，本文通过统计数据得到时点机会成本的时间序列，可以动态地反映每年的机会成本，弥补时点机会成本、时点机会成本的均值、时期机会成本的现值在衡量机会成本时的局限性，可以考察农户在参与退耕后每年的损益；其次，模拟价格随机过程时一般采用均值返回过程和几何布朗运动，均值返回过程描绘的运动趋势是存在波动的不变趋势，几何布朗运动描绘的运动趋势是存在波动的上升趋势，由表3可知，2002-2013年各年小麦和稻谷净收益的趋势是存在波动的上升趋势，因此，用几何布朗运动描述退耕农户的机会成本及其波动是符合现实情况的；第三，在退耕地块质量相似(小麦亩产100kg，稻谷亩产150kg)的情况下，种植小麦的潜在净收益普遍低于种植稻谷的潜在，说明南方地区退耕农户的机会成本高于北方地区农户的机会成本。 最后，用
和
这两列历史数据的均值和标准差代表退耕农户的种植业潜在净收益P随机过程的漂移参数μ和变异系数σ，即北方地区农业净收益的μ为0.117，σ为0.165，南方地区的μ为0.150，σ为0.294。 3.2.2 造林成本 有关于造林成本的计算，于金娜在研究保证退耕农户在最优轮伐期内不砍伐林木的退耕还林补偿水平时，将造林成本归结为育苗成本、抚育管护费和除草成本等[9]。仲伟周在分析我国各省区的固碳成本收益时，用各省的造林拨贷资金跟造林面积的比值作为单位公顷的造林成本[14]。但这两种计算造林成本的方法，都不能直接用于计算农户营造生态林的造林成本，因为营造生态林是要利用自然地理形成和恢复林分植被，禁止采取大面积的复垦、松土、除草等抚育措施，可以忽略除草等成本。用单位面积造林拨贷资金代表造林成本则是从政府工程投入的角度看待造林成本。因此，本文将农户营造生态林的造林或本定义为购买造林种苗需要的花费。 为了简化分析，本文选取刺槐和杉木这两种乔木分别代表北方地区和南方地区营造纯林的树种，因为刺槐是我国中西部重要的人工林树种，杉木是长江流域、秦岭以南地区栽培最广的用材树种。根据《退耕还林工程生态林与经济林认定标准》(以下简称“认定标准”)的规定，刺槐和杉木的初植密度分别为2000-2500株/
，1050-2500株/
，认定为生态林的标准分别为1800株/
、2250株/
。由于杨俊媛调查了呼和浩特市区刺槐保存率(栽植3年后成活株数与初值株数的比例)平均为42％[15]，陈代喜研究了实现广西杉木保存率在90％以上的栽培技术[16]，本文假定营造刺槐林和杉木林的保存率分别为60％和90％。
在以上数据的基础上，若按初值密度分别为2250株/
、1775株/
计算，为达到生态林认定标准，每公顷土地需要种植3000株刺槐或2500株杉木(见表4)。又已知刺槐(规格：米径4cm)和杉木(规格：地径0.4cm以上，高27cm以上)种苗的价格分别为4元/株和0.5元/株，由此可得刺槐和杉木的造林成本分别为800元/亩、83元/亩。最后，将造林成本均摊至五年内，得出平均每年的造林成本分别为160元/亩、16.6元/亩。
3.3 现阶段退耕还林补助标准与农户损益 设置机会成本和造林成本后，结合退耕还林补助标准判断退耕农户的损益情况。用5％的贴现率将以2014年种苗价格计算的造林成本折算至2002年的价格水平，即北方地区445元/亩，南方地46.2元/亩，均摊至五年内，得出平均每年的造林成本分别为89元/亩、9.2元/亩。 假设南方地区和北方地区各有一个具有代表性的农户，自2002年起参与退耕还林。补偿期限共16年，在第一个8年内，补助标准为北方地区180元/亩，南方地区235元/亩；在第二个8年内，补助标准为北方地区90元/亩，南方地区125元/亩(同表2)。由此可得，南方地区和北方地区退耕农户的机会成本和造林净收益，如图2所示。 图2中的虚线表示造林净收益，实线表示潜在净收益，较粗的两条线代表北方地区，较细的两条线代表南方地区。通过比较两地区的潜在净收益和造林净收益，可以看出，在第一个8年的补偿期限(2002-2009年)内，造林净收益高于潜在净收益；在第二个8年的补偿期限的前4年(2010-2013年)的内，造林净收益低于潜在净收益。根据图2中得出的第一个8年期农户损益的结论，与徐晋涛2004年使用中国科学院农业政策研究中心2003年对西部三省退耕还林地区的农户抽样调查数据得出的有关农户损益的结论相同，这说明了对潜在净收益和造林成本的参数设置在符合实际情况的范围内，并且可以正确反映退耕农户的损益情况。需要说明的是，图2中北方地区造林净收益在2007年时出现突然增加，是因为本文将造林成本均摊至2002-2006年，相对减少了这几年的造林净收益，而计算2007-2009年的造林净收益时视造林成本为0。本文同样将造林成本均摊8年，不改变第一个8年补偿期限内造林净收益高于潜在净收益的结论。
图2 2002年-2013年退耕还林的造林净收益与潜在净收益：南方地区和北方地区 3.4 土地利用方式转换边界与农户参与决策 表5汇总了3.2节中得出的用于求解土地利用方式转换边界需要所有参数的数值。据此求解2.2节中的模型，可得北方地区和南方地区退耕土地在退耕补贴相同(R=300)时土地利用方式的转换边界，见图3。 从图3中可以看出：①当每年的退耕还林补贴都为300(第三阶段退耕还林补助标准)时，南方地区的转换边界高于北方地区的，且随着时间的推移，两地区之间的差异变得越来越大；②在农户选择是否参与退耕还林时若种植业净收益在转换边界之上的区域，农户选择参与退耕还林，否则反之；③在已经选择参与退耕还林之后，若当期的潜在种植业净收益在转换边界之上，农户因参与退耕还林而受损，否则反之。
图3 相同补偿水平土地利用方式的转换边界：南方地区和北方地区 3.5 农业产量、补偿标准与农户损益 由于刺槐和杉木的主伐期一般为15-16年，在此期间农户的造林净收益主要依赖于退耕还林补助，并且按照过去退耕还林实践，在第一个8年补助到期后，国家继续对农户提供第二个8年补助，因此假定第三轮退耕还林的补助期限为16年。在给定退耕地块亩产量Q和退耕补偿标准R，以及其他参数(见表5)的情况下，可以计算农户在补助期限内受到损失的概率。首先，用几何布朗运动模拟2014-2030年间退耕地块潜在净收益的一种可能走势(以下简称为“可能走势”)，比较在这种可能走势中16个补偿期内农户因退耕而受损还是受益，若一个补偿期内退耕地块的潜在净收益高于营造生态林的净收益，记为农户受损状态，反之则记为受益状态。然后，计算在这种可能走势的16个补偿期内受损状态的次数与补偿期总数的比值，以此比值作为一种可能走势下的受损频率。最后，将这种可能走势模拟5000次(模拟次数超过5000次基本不改变表6和表7的结果)，计算每种可能走势下的受损频率，用5000个受损频率的平均值作为农户的受损概率。 表6和表7分别给出了在不同亩产量、补偿标准下，南方地区和北方地区退耕农户的受损概率。以表6为例进行说明，从左到右依次为退耕地块小麦亩产量，从上到下依次为农户获得的补偿标准，每一种小麦亩产量和补偿标准的组合为一个可能情况，对应一个农户受损概率。每一个小麦亩产量还对应一个退耕农户潜在净收益的初始值
，用于模拟退耕地块潜在净收益的可能走势。
的数值是计算表3中
列2013年小麦收益(1.30元/kg)与小麦亩产量的乘积得到的。
从表6和表7可以看出，①在产量为100-200kg/亩、补偿标准为200-400元/亩的范围内，北方地区的农户受损概率在0-60.46％之间，南方地区的农户受损概率在0-100％之间。②在粮食亩产量既定的情况下，农户受损概率随补偿标准的增加而减小；在补偿标准既定的情况下，随着粮食亩产量的增加，潜在净收益的初始值
逐渐增加，农户受损概率逐渐增加。③对比表6和表7还可得，在补偿标准和亩产量分别相等时，南方地区农户受损概率比北方地区的大。按照《新一轮退耕还林还草总体方案》中规定的南方地区和北方地区的补助标准，300元/亩·a，种植小麦的北方地区农户受损概率为0，南方地区为17.09％，补助标准使南方地区退耕农户利益受损的概率更大。
表面上看，南方地区农户因参与退耕还林而受到损失的概率较大，但我国南北区域发展不平衡，长久以来我国南方地区享受了优先发展的国家政策，拥有发达的海陆交通和雄厚的经济基础，南方地区的农户通过其他途径获取收入的机会较多，容易实现收入结构的转换，南方地区的地方政府也有更强的财政实力来进一步追加对退耕农户的补偿。相反，北方退耕地区为内陆交通欠发达的经济落后地区，农户主要依赖耕地为生，而且北方地区水土流失严重，生态系统脆弱，更需要依靠退耕还林来改善现状。因此，综合南北地区的生态和经济现状来看，国家退耕还林政策向北方地区倾斜实为一种公平的选择。 4 结论 通过估算2002-2013年退耕地块上退耕农户的机会成本和造林收益，可见退耕农户的机会成本呈现波动上升的状态，退耕农户在2002-2009年因补助标准高于机会成本而受益，在2010-2013年因补助标准低于机会成本而受损。基于退耕农户未来机会成本的不确定性，运用实物期权法估算不确定条件下种植农作物的净收益的现值，通过比较种植农作物和营造生态林的净收益的现值得到我国退耕农户行为选择的转换边界，以转换边界为判断基准讨论了农户在既定退耕还林补助标准下的行为选择和损益状况。通过数值模拟比较转换边界和未来机会成本的可能走势，得出新一轮退耕还林政策下农作物产量、补偿标准与农户受损概率之间的关系。结果表明，退耕农户的受损概率随农作物产量的增加而增加，随补偿标准的增加而减小，在相同立地条件和相同补偿标准下南方地区退耕农户受损的概率更大。 主要的政策建议包括三方面： 第一，明确规定退耕还林地块的产量标准，保证宜耕地面积，提高退耕还林的瞄准效率。杨子生等(2011)[1]的研究表明，云南芒市退耕还林的地块中有96％属于“不该退”的宜耕地。应以农作物产量、补偿标准与农户受损概率之间的关系作为选择退耕地块的依据，在既定补偿标准下决定低产地块退耕，限制高产地块退耕。本文表6和表7给出了不同区域退耕地块在不同产量情况下农户退耕的补助标准和受损概率，这可以作为选择退耕还林地块的参考。 第二，因地确定退耕还林补助标准，避免“一刀切”政策的局限性。我国南方地区退耕地块的潜在净收益一般来说远高于北方地区补助标准，不再区分南方地区和北方地区虽然一定程度上减少了执行成本，但会使南方地区退耕农户利益受损概率增加，影响该区域农户的退耕积极性，不利于国家退耕目标的实现。因此，在中央政府既定300元/亩的补助标准之外，南方地区的地方政府可以根据实际情况追加对退耕农户的补助，以减少退耕农户的损失。 第三，因时确定退耕还林补助标准，避免退耕农户毁林复耕的发生。本文图2的理论分析表明，随着时间推移，农户退耕的机会成本增加，政府确立的补助标准应随时间农户退耕的机会成本的变动而相应变动，充分补偿不同时期农户退耕的真实机会成本，保证退耕还林的可持续性，减少和避免毁林复耕的发生。
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