文摘

本研究以陕西省8个城市为研究对象,采用多层线性模型专门为嵌套结构数据引入城市macroexplanatory变量的基础上,个体层面的居民和影响城市居民的意愿为森林生态服务付费。多层的因素进行了分析,找出预测对生态影响付款,并在此基础上,提出了相应的对策和建议。结果表明,区域差异产生重大影响居民的支付意愿森林生态服务;个人特征和区域特征能独立产生重大影响居民的支付意愿;引入宏观的变量后,个体层面的环境意识和人均收入,五个变量,如教育程度、居住地、年龄,有显著的预测影响居民的支付意愿;其中,居民消费价格指数之间的交互和环保意识是最大的,其次是消费者价格指数之间的交互和年龄。人均社会保障支出之间的相互作用和环境意识。最后,这是人均社会保障支出之间的交互和年龄和平均工资的员工之间的交互和每月的人均收入。

1。介绍

中国在过去30年经历了快速的城市化。据预测,到2050年75.8%的中国人民将生活在城市,和城市人口总数将超过9亿(联合国经济和社会事务部,人口司,2014)。在这个过程中,城市建设用地的利用和资源中心及其周边地区将增加。与此同时,人们对生活质量的需求和健康的城市环境也将增加。在城市化的过程中,建设生态文明城市,绿色城市的概念,生态城市,或海绵城市开始出现,吸引了很多注意力1]。虽然具体内容仍有争议,他们都有一个共同点,那就是,增加城市蓝绿色的基础设施和改善城市生态系统服务。森林生态系统不仅直接为人们提供了生产和生活用品如木头、鲜花、幼苗,和食物也满足城市环境和居民的需要提供非物质生态系统服务,如降低城市热岛效应、修理有限公司₂,适应气候变化,净化空气,减少噪音,净化水源,保持生物多样性。这些物质生态服务有一个潜在的经济价值和发挥重要作用在改善城市居民的福祉、促进城市可持续发展(2]。

随着中国城市化进程的加速,城市生态环境的恶化越来越明显。社会生态系统服务功能被严重破坏,甚至一些生态功能下降或丢失,比如水生态危机的加剧,草地退化严重,和频繁的自然灾害,它创造了伟大的阻碍经济和社会的发展和人民生活水平的提高。随着经济的发展和提高城市居民的生活水平,居民日益改善城市生态环境的强烈愿望。生态需求已经成为环境建设的第一需求的居民,和森林保护和造林是公认的一个最有效的解决方案由社会各界。因为森林生产和管理行为具有很强的正外部性,它可以吸收灰尘,减少噪音,吸收二氧化碳,并调整城市气候,从而大大提高城市居民的生活质量在各方面的衣服,食物,住房,和运输,这将不可避免地导致强烈的城市居民支付意愿。同时,一个良好的自然生态系统提供了物质生产和生态服务社会和经济发展,促进社会和经济系统获取额外的好处,同时也产生一定的机会成本。为了维持可持续发展的价值和获得利益,社会和经济系统应该给生态系统提供的服务反馈,也就是说,建立生态建设和环境保护通过生态系统服务占付款,以便进一步促进生态系统的良性发展,这也是森林的生态效益补偿的本质。此外,居民的意愿和数量支付不仅是收入水平的体现,但也的体现居民的主观评价森林生态系统的基础设施服务和便利,以及非经济因素,如愿意再次获得服务。在某种程度上,这也反映了人民的偏差理解森林生态休闲和娱乐服务和支付行为,以及投机取巧的侥幸。

针对这一点,根据森林生态服务的理论和公共服务的市场化,以居民的意愿支付森林生态服务从自愿补偿的角度为出发点,本研究构建一个多层次统计模型的城市居民的支付意愿在不同城市森林生态服务在该地区的经济发展水平。微分分析城市经济发展水平之间的交互和个人特征的居民愿意支付森林生态服务有机结合的生态服务价值的客观性与主观性的居民的支付意愿,考虑在公益林生态消费市场现有的地区和经济发达地区作为一个系统,并连接森林地区经济发达城市的发展。创造有利环境条件对城市居民参与生态公益林的建设领域,努力揭示法律之间的交互区域经济和社会发展,资源和环境,使森林生态系统一个开放的系统,因此,森林面积可以获得发展所需的资金来自系统外的经济发达地区和周边地区提供优秀的生态服务。这将有助于从根本上解决短缺的生态效益补偿基金,帮助居民受益地区参与公益林森林生态建设领域,和更多的帮助来补充和完善的方法来实现森林生态服务的价值在公益林地区。

2。文献综述和研究设计

支付意愿(WTP)是来自新古典经济学这个词,希克斯在1941年提出的,主要用于测量消费者剩余的新古典经济学的原理,也就是说,消费者剩余=−实际缴纳的意愿。金姆。司法院等人认为,市场交易的关键过程是买家和卖家双方找到一个令人满意的价格,价格发现。居民的意愿支付实际上反映了他们参与自愿支付产品的定价策略在虚拟交易市场。美国经济学家曼昆认为愿意支付最高价格,tW买方支付一个项目。Balderas托雷斯et al。3)认为受益人的支付意愿调查评估公共环境资源的货币价值,但需要补充的评估提供了生态资源的所有者和服务。Amimejad et al。4]运用CVM调查研究的价值在伊朗北部森林为了评估非市场交易的经济价值。Winans et al。5]表明,居民有一定的偏好和支付以改变现状。意愿(通常使用所得税)和补偿政策应该考虑环境和社会效益。社会动机与公共产品的好处,而不是产品本身的好处,和社会动机是相关的支付意愿。支付意愿无关的责任感为公益事业做出贡献。环境的道德意识和利他主义的动机也与支付意愿,愿意支付也是生存相关的动机和个人使用价值。尚未发现,愿意支付相关个人的感知水平的道德义务贡献给慈善机构。

目前,国内学者们的研究主要集中在生态补偿支付意愿研究领域等生态系统服务功能的湿地、森林、农田、草原盆地,生态补偿领域的资源保护和发展,并愿意支付生态产品。虚拟市场价值评估的方法(CVM),逻辑回归,概率单位回归分析用于定量研究城市居民的意愿和能力参与生态建设服务。其中,李et al。6]分析了影响城市居民的主观意愿的因素参与森林生态建设。它表明,当居民不满意生态服务的好处作为森林生态系统服务的消费者,他们会有一个高度的森林生态服务的合法性。和注意力、满意度和主观的将有一个高的积极的影响。同时保持高度重视和关注,因为消费者生态服务努力生活环境的满意度最大化,他们肯定会愿意购买足够的提高生态服务的好处。史和赵7)正交试验设计的选择性模型用于评估城市居民的全部价值的九合流域生态系统服务功能。此外,研究愿意支付在制造领域取得了突破进展。从认知的角度来看地理、商人的机制自有品牌战略影响买方的品牌溢价的意愿是澄清。赵和王8)和其他人发现,中国的生态补偿少注意地区差异,补偿标准未能反映农民的真实成本,补偿或补偿不足等有问题区域可以无偿提供生态服务,和补偿资金的利用效率很低。优化薪酬领域的选择的基础上,提出了将补偿领域,计算补偿标准的水平在不同的水平。戴和赵9)和其他草地生态系统的甘南藏族自治州为例,进行生态补偿的研究区域选择乡镇为研究单元。Zhang et al。10)和其他人提出的概念“地理要素禀赋相同,”量化,明确地理要素禀赋的角色隐藏在区域社会经济发展,并可以作为空间分布区域社会和生态补偿标准的大规模(如国家)。其他一些研究间接相关的空间层次的生态补偿,如生态系统服务功能研究、空间分布的生态资产,生态区位商,主要功能区域。虽然他们并不是直接针对生态补偿,他们有关生态补偿元素的空间分化的实质性内容。补偿与流动方向有一定的关系或空间系统。

不难发现,与普通CVM评估方法在各个领域中的应用和深入研究的支付意愿,学者开始使用意愿测量结果来反映生态资源和生态系统服务的价值评估。和支付偏好和使用的评估研究成果开发各种各样的补偿标准,为政府的决策,有效地发挥了指导意义。然而,相关的支付意愿,研究影响因素的分析还是价值评估,仅限于个人的影响因素的研究水平的居民。研究宏观经济变量的区域发展到支付意愿影响因素尚未发现(11]。本研究尝试使用多层线性模型将其纳入支付意愿影响因素的研究来确定它的变体组件。为此,本研究提出以下研究问题。(1)什么是不同区域社会经济特征的影响居民的意愿为森林生态服务付费吗?(2)如果有任何影响,有什么影响因素的区域差异居民为森林生态服务付费的意愿吗?(3)在控制其他因素的影响,特别是个人居民的特点,是地区差异的影响居民支付意愿的森林生态服务?

3所示。数据和方法

3.1。数据源

在这项研究中使用的数据来自随机抽样进行了不同规模城市陕西省2017年9月,包括陕西北部地区(延安城市,榆林城市),关中地区(城市西安,咸阳城,渭南城市,和宝鸡城市)。有8个城市在陕西南部(汉中和安康城市),其中陕西北部和陕西南部地区直接受益地区的森林生态服务,和关中地区是一个间接受益区域森林生态服务。根据PPS每个城市都是随机选择的方法。社区决定个体样本的数量在每个社区。总共2300份问卷分布,让被试完成试卷以自愿的方式响应时间约15分钟。排除无效问卷和未还原的问卷调查,获得2120份有效数据,总有效率为92.17%。

3.2。变量的选择

3.2.1之上。解释变量

这项工作将支付意愿的影响因素研究森林生态服务在不同地区,因此在不同地区居民的意愿支付森林生态服务是作为解释变量。调查的地区,当地居民的意愿支付森林生态服务分为意愿和不情愿。如果居民愿意支付他们享受森林生态服务,无论支付的程度,解释变量被分配:1;相反,如果居民不愿支付森林生态服务享受,零的解释性变量赋值12]。

3.2.2。解释变量

本研究主要关注区域差异的影响城市居民的意愿为森林生态服务付费,所以代表地区差异的经济和社会发展作为主要的解释变量。变量反映区域经济发展包括消费者价格指数、人均GDP和城市工人的平均工资。变量反映了区域社会发展的人均社会保障支出和教育实践者的比例。

3.2.3。控制变量

除了本研究重点关注的地区差异,也有一些其他重要的因素影响居民的意愿为森林生态服务付费,特别是居民的个人特征。为森林生态服务付费的最终决定是由个体居民和居民的个人特征显然对他们愿意支付有重要影响。通过实地调查研究,本研究选择居民的个人特征变量,包括性别、年龄、教育程度、月收入、住所,环保意识等等。在这里,性别变量被分配,“1”=“0”=“男性,女性。“根据等距离原则或顺序统计数据,变量如年龄、教育程度、月收入、住宅分配和编码。城市居民的环境保护意识是编码根据李Kezhi潜油电泵评分量表。这些变量反映居民的个人特征不是本研究的目的,但他们有一个重要的影响居民为森林生态服务付费的意愿。因此,有必要包括个体特征独立变量为控制变量的分析模型。相关变量定义和描述性统计在表1(13]。

3.3。模型建设

一般来说,如果研究对象的样本数据有内在的特点和嵌套,一般线性模型相似性的影响不同层次的数据,和解释效果很差。例如,从macroperspective,在不同经济发展水平的地区,社会经济特征等人均消费价格指数,平均工资水平的员工,和人均国内生产总值是不同的。从微观的角度来看,个人家庭收入水平等社会经济特征、性别和年龄的个体居民从宏观经济指标属于不同的水平。个体是嵌套的地区,这样的数据与嵌套结构,通常有三种方法来处理传统的回归模型:首先是分析个人层面因素的影响而忽略了整体水平的因素(14]。这个方法太简单和有偏见的,这很容易导致还原论的谬论。第二种方法是总结个人层面特性整体水平,放弃居民的个人特征,只有构建模型在宏观的分析,这将导致生态谬误。第三个方法是考虑到微观和宏观的和分配的总体特征社会个体层面的居民,以便每个研究单位包括居民的特征和社会特征,进而导致错误的nonindependence物品,导致统计错误。因此,有必要使用专门为这种数据与多层线性模型嵌套结构进行分析(15]。

多层线性模型是解决传统的统计方法如回归分析的局限性在处理多层嵌套数据。它是一组社会科学的前沿理论和方法数据分析。其优势体现在两个方面:一是解决这个问题的数据嵌套;另一种方法是引入新方法跟踪研究或重复测量的研究。方差分析等传统线性模型或回归分析只能分析问题涉及到一层的数据,但不能全面分析问题涉及两个或两个以上层的数据,和多层线性模型提供了一个有效的统计方法来解决这些问题(16]。多层线性模型的参数估计方法在概念上类似于两次回归的方法;然而,他们的统计评估和验证方法是不同的,多层线性模型的参数估计方法更稳定。因此,多层模型的应用范围也很宽。相比传统方法处理多变量重复测量数据,该模型较低要求的数据,可以清楚地代表个人在第一水平的变化,并可以解释个体通过定义随机变化的第一级和第二级。复杂的变化随着时间的推移和更高层次的变量对个人成长的影响可以被考虑。原则是因变量的变化划分为不同群体的社会团体内部的个体差异和群体间的差异,以揭示个人和团体对因变量的影响,分别。分层数据处理过程中,多层线性模型首先建立回归方程的特征变量个体层面,以方程的截距和斜率为因变量,并以整体水平特征为自变量建立宏观水平的二次回归方程,以反映不同层次的独立变量对因变量的影响。一般来说,社会经济特征指标的影响米在总体水平的指标X在个体水平可以通过一个线性方程表示如下:

上述三个公式的组合称为多层线性模型(公式(1))。回归模型代表了个体层面(个人层面),也就是说,解释变量之间的关系和个人层面的解释变量,回归模型的公式(2)和公式(3)代表整体水平(整体)。V_0j和V_1j表示错误的整体层次回归分析。的回归分析可以看出,个体层面的回归分析和斜率的因变量是高阶回归分析,而不是个体层面的因变量数据很低。订单的参数回归分析解释而不是因变量的解释。结果中的“固定效应”指的是回归系数(“平均截距和斜率”),和“随机效应”指的是剩余方差(不同组织和个人的“特定”部分)。上述方程综合获得多层线性回归模型方程:

在模型中,r₀₀是整体的拦截层的解释个体层拦截,r₀₁个人的解释的斜率是一层一层截距项的整体解释变量,这表明整体水平的直接影响因变量解释变量,r₁₀个人的拦截层的解释个体层坡项是个体层面的影响因变量解释变量,r₁₁整体的斜率是一层一层解释变量解释个人斜率项,反映了跨层交互的调整作用。这里,个人特征变量属于居民的个人层面,地区差异属于整体水平和个体水平是嵌套的整体水平。如果选择传统的回归方法,方差的同质性和个体的独立性不能得到满足,甚至可以导致统计谬误。因此,本研究采用多层线性模型来解决一系列问题引起的嵌套结构,也更符合实际的研究。

城市居民的意愿支付森林生态服务是影响区域社会经济特征。因此,可以认为,不同的城市居民有不同的回归模型为森林生态服务付费的意愿,并且每个简单的回归模型有自己的斜率和截距,和不同城市的选择是随机的17),所以斜率和截距可以假定为整个集团的一个示例斜率和截距每个城市居民的参与。以下假设:假设H0:假设属性特征在个体层面和属性特征的宏观的影响城市居民的生态支付意愿,但他们扮演不同的角色以不同的方式和程度,具有明显的分层特征。假设H1:假设变量如人均社会保障支出、人均消费价格指数,平均工资的员工反映在宏观的区域特征产生重大影响城市居民生态支付意愿,从而影响居民选择行为的支付意愿假说H2:假设变量如环保意识、年龄、教育程度、居住地、家庭收入每月在个体层面反映居民的个人层面上产生重大影响,他们愿意支付,可以加强或削弱macrocharacteristic变量的影响

4所示。实验和分析

因为社会和经济因素对居民的支付有一定的影响,有必要研究城市的社会和经济指标的影响(人均消费价格指数,平均工资的员工,在不同地区和人均安全支出)(18]。一般而言,指标测量因变量,因变量的结构越稳定,和容易收敛模型参数估计。因此,上述横向校正变量引入跨层进行多层线性模型估计。

4.1。零模型分析

零模型也被称为单向方差分析的随机效应。它不包括任何独立变量。它只使用居民支付意愿的森林生态服务作为整个研究的结果变量,即因变量。目的是为了居民的支付意愿分解为居民。个人和地区两级总方差,计算区域变化的百分比,和测试居民是否愿意支付森林生态服务区域水平变化。如果地区之间的差异是显著的,有必要建立多层线性。模型分析显示区域特征对居民的支付意愿的影响。其完整的模型可以表示为模型,并给出计算结果表2。

在零模型中,因变量的方差分解为两部分:团体之间的方差和方差。团体之间的方程反映了整体水平的变化。组之间的差异反映了个人层面的变化。横向校正相关系数的居民愿意为森林生态服务付费,即。,国际商会=群际方程/(群际方程+社会团体内部的方程)= 0.1432,结果意义重大,表明居民的变异结果愿意支付14.32%,受到整体水平变量。的影响,因此,有必要分析和确定变异组件通过多级统计分析方法、假设H0验证。

4.2。随机效应模型分析

零模型的基础上,个人特点和总体特征是包含在每个级别的模型来分析影响独立变量的支付意愿。其中,第二个模型是随机拦截模型,个人层面模型没有独立变量,和整体水平设置添加到相关的独立变量和随机效应,主要是用来测试的效果是否愿意支付上的独立变量整体水平具有重要意义。模型3是拦截模型。把居民的支付意愿为因变量,代表居民的个人特征的解释变量都包含在第一层的模型,和两级随机效应回归模型不包括解释变量建立的城市水平。它是用来检查各个解释变量对支付意愿的影响,是否有这种效果在地区层面上的差异。完整的模型表示如下:

计算结果表中给出3。

从模型2的结果,可以看出,消费者价格指数(cpi)的三个变量,人均社会保障支出,和普通员工工资在0.05的水平,有重要的积极作用,显示消费者价格指数(cpi),人均社会保障支出,和员工的工资。级别越高,居民的支付意愿越强森林生态服务。人均国内生产总值和教育实践者的两个变量对支付意愿没有显著影响。随机效应的情况下,模型2大于1,和整体水平的变化大大减少从0.1432到0.1022,下降28.6%,表明整体水平独立变量在模型解释了28.6%的总体的方差居民的支付意愿。因此,包含在模型中自变量的总体水平可以大大提高居民的能力来解释他们的支付意愿。假设验证H1。

从模型的结果3,可以看出教育的回归系数,月收入,和环保意识是0.0572,0.1343,和0.8159,分别指示一个重要积极影响支付意愿。回归系数的性别、年龄、居住地都是负的,说明负面影响支付意愿。从随机效应的结果可以看出,性别是最小的,的方差P值并不重要,系数相对较小,表明性别对地区差异的影响相对较小。的P其他5个变量的值是显著的,表明他们在地区之间存在着显著的差异。其中,教育程度、月收入、和环境意识很大,表明重要性的地区之间的差异很大,和对居民的支付意愿的影响也更大。总之,居民的个人特征对支付意愿产生重大影响。良好的教育水平,收入水平,环境意识,年龄和居住地意义重大P值,这有一个重要的预测影响居民的支付意愿和能促进。增加居民的支付意愿,性别的影响相对较小。假设验证H2。

4.3。一个完整的模型分析

零度以上模型和随机效应模型的基准模型,只考虑个人特征或整体特征。现在,个人特征和整体特征同时包含在两层的模型,和居民的支付意愿为因变量建立森林生态服务和个人社会经济的居民。特征变量,城市社会经济发展特征变量,自变量的一个完整的模型回归方程,给出了方程(4),这被称为模型4(人均GDP,受过良好教育的员工的比例,和年龄有什么影响居民的支付意愿)就被消除了。计算结果给出了表4。

把相关的统计数据和得到的回归方程的一般公式居民愿意参与森林生态建设。

从回归结果表4和模型,可以看出,在添加城市层面解释变量(人均消费价格指数、人均安全支出,和普通员工工资),教育程度有一个边际显著预测的斜率影响城市居民的支付意愿,和城市层面解释变量没有显著预测拦截影响城市居民的支付意愿。个体层面上解释变量年龄增加了城市水平解释变量人均人均消费价格指数和保护支出有显著的预测影响因变量的斜率,但没有显著的预测影响因变量的斜率在加入员工的平均工资。变量后,住所也没有显著预测影响城市居民的支付意愿;添加员工的平均工资水平之后,家庭的月收入变量有显著的预测效果;添加城市水平解释变量之后,所有变量的环境意识有显著的预测效应。可以看出,城市居民的支付意愿受到城市居民的环境意识和个人的社会经济特征的居民和也受到城市经济发展水平的特征变量的居民。没有显著预测对支付意愿的影响个体层面解释变量。交互的人均消费价格指数(cpi),员工的平均工资,人均城市安全支出水平解释变量在水平解释变量的居民和居民。有一个重要的预测对支付意愿的影响。因此,接受最初的理论假设。

5。结论和政策建议

的基础上提取森林生态服务受益地区的社会经济数据,本研究选择了多层线性模型来衡量城市居民支付的意愿在不同地区森林生态服务,进行多变量和嵌套的跨层交互分析。研究的结论如下。(1)零模型的结果表明,有意愿的显著差异在不同地区之间为森林生态服务付费。14.32%的变异的居民的支付意愿是由于区域社会经济特征的差异,愿意支付和区域差异。有重大的影响,因此有必要使用多层模型进行研究。(2)随机效应模型验证个人和地区功能可以独立支付意愿产生重大影响。(3)完整模型的结果表明,有一个显著的差异在城市居民中愿意支付相同的地区。同时,加入城市解释变量后,5个变量的年龄、收入、教育程度、居住地、居民和环保意识在个体层面有显著预测作用的意愿为森林生态服务付费,达到显著水平。它有一个显著的预测影响城市居民的意愿。排名是根据贡献率在环境意识、人均收入、教育程度、居住地、年龄。 After the regional level variables are included, the interaction order is the consumer price index. The interaction of environmental awareness is the biggest, followed by the interaction between consumer price index and age. Once again, per capita social security interacts with expenditure and environmental awareness. Finally, the interaction between per capita social security expenditure and age, average employee wages, and monthly per capita. The interaction of income.

针对这一点,根据影响因素和水平的城市居民的支付能力,为了进一步促进城市居民的意愿为森林生态服务付费,作者认为,一方面,政府应该积极推动居民的收入水平,提高农业愿意支付。根据这项研究,居民的收入水平是积极改变他们的支付意愿。不同地区的经济水平也刺激了居民的支付意愿的变化方向相同。因此,加速区域经济发展,提高城市居民的收入水平的根本方法是提高他们愿意支付农业。同时,根据不同居民的收入,丰富的居民参与生态服务的付款,和政府将引导他们给予一定的补贴或奖励。重要的是要区分不同收入水平居民的支付意愿,提高生态付款的热情。的意义。另一方面,政府应加强宣传,提高居民的环境保护意识。上述的分析生态支付意愿影响因素表明,收入之间存在显著相关,教育程度和年龄和他们的支付能力。这主要是因为上述因素密切相关,人们的环保意识,和年龄的相关系数是负的。 With the increase of age, people’s willingness to pay for ecology will gradually decline; with the increase of income and the improvement of education level, people’s awareness of environmental protection will continue to strengthen, thus enhancing their willingness to pay. Therefore, increasing environmental protection publicity and improving national quality and environmental awareness are important social conditions for promoting urban ecological environment construction and improvement.

同时,根据部分独立变量的影响,政策制定者应加强居民的意愿购买森林生态系统服务在以下优先顺序:提高居民满意度与环境治理>提高居民的对政府部门的信任>缩短居民之间的心理距离,森林>提高居民拥有森林的感觉。通过生态环境治理的创新系统,让居民分享成就的森林环境的改善,以提高居民满意度的生态服务。提高居民对政府部门的信任通过提高政府部门的效率和强度在处理环境破坏事件。通过加速森林生态碳产权制度的改革,提高森林生态环境信息的披露和宣传,并鼓励居民参与森林环保公益活动,居民的心理可以提高森林的所有权。

此外,政府还应改变传统的“公地悲剧的概念。“事实上,相当多的人的价值观,森林生态服务被认为是免费的公共产品,应该得到免费的。因此,它不愿提供生态服务。做一个付款。为了培养愿意为生态服务付费,这个概念必须改变。在实践中,有必要实施差别定价的生态系统服务。在确定生态补偿标准的森林生态服务,有关部门应该因地制宜,而不是一刀切。设计多样化的支付方式应该根据居民支付偏好的差异。为积极响应组织,我们不仅可以考虑收集生态系统服务价值补偿的形式从他们环境保护税还发起成立相关的公共福利基金接收来自居民的捐款。对于真正的零响应组和抗议反应组,决策者不仅要知道意思也给它的好处。 With the help of green financial system innovation, we can launch a paid payment model for people with zero payment or low willingness to pay, so as to stimulate residents’ enthusiasm to participate in ecosystem service payment. Policy makers can also encourage social capital to issue green bonds or green stocks to residents in the region to raise the required funds, so that residents can enjoy the benefits of protecting the forest ecological environment while participating in the payment of ecosystem services.

数据可用性

使用的数据来支持本研究的发现可以从相应的作者。

的利益冲突

作者宣称没有利益冲突。

确认

该工作得到了国家自然科学基金委的资助中国(18 xjy007)。