研究

方法和利益相关者分解对生态系统服务价值评估的影响

• 摘要
• 简介
• 方法
  • 站点描述和收集原始数据
  • 比较网站
  • 利益相关者类型对ES估值的分解
• 结果
  • 比较网站
  • 利益相关者类型对ES估值的分解
• 讨论
• 对本文的回应
• 致谢
• 文献引用

介绍

自千年生态系统评估(MEA 2005)发表以来，生态系统服务(ES)的提供日益受到鼓励，被纳入政策和决策的考虑范围(TEEB 2012)。这对许多发展中世界具有特别的意义，在这些国家，人类对环境的影响预计将随着发展动力的增加而加速。由于关注人类福祉和社会发展，ES概念有可能结合生态问题解决贫困问题(Tallis et al. 2008)。生态环境评估允许将环境置于发展框架内，并促进一种观点，即在保护优先事项的背景下，可以实现千年发展目标的进展(Sachs et al. 2009)。ES文献的一个主要焦点是经济估值和最佳评估方法(Hein et al. 2006, Bateman et al. 2011, TEEB 2012)。经济价值提供了一种普遍理解和可比较的方法来量化ES的价值(Balmford等人2002年，Farber等人2002年)，然而在评估中使用货币价值也使政策优先基于经济结果。由于ES会计的概念承认贫困家庭因ES耗竭而面临不成比例的损失(TEEB 2008)，如果他们所依赖的ES被认为对整个社会没有最大的经济价值，那么经济估值可能会对那些生活在贫困中的家庭产生负面影响。

参与式评估技术可用于建立货币或非货币价值，旨在克服这些问题，不仅反映ES的生物物理效益，还反映ES的文化和社会效益，越来越多的文献强调利益相关者参与在评估过程中的作用(Cowling etal . 2008, Reed 2008)。然而，非货币参与式技术在估值文献中很少被使用，生态系统评估中最常用的利益相关者参与机制是参与式“陈述偏好”技术，如条件估值或揭示偏好技术(TEEB 2012)。这些是为非直接商品提供货币价值的常用工具;条件估值确实是ES估值中使用最广泛的方法(Graves et al. 2009)。

这些参与式估值技术的应用和有效性仍存在争议(例如，Skourtos等人2010年)。参与式方法主要应用于一个或几个ES(例如，Hein等人2006年，Jenkins等人2010年)，或用于组合服务场景(例如，Zander和Garnett 2011年，Kaffashi等人2012年)，因此没有提供整个相关ES套件的利益相关者比较。这为利益相关者提供了很少的机会来为通常复杂的政策或管理决策做出贡献，除了个人的货币投标或对有限问题的偏好(Chee 2004)。此外，ES估值往往侧重于为受影响的整个社会分配获得的平均值(Farber et al. 2002)。该框架被认为是一个没有歧视不同生态系统的不同受益者的聚合群体，可能会限制生态系统对扶贫的贡献(Daw等人2011)。

由于在大多数评估过程中纳入的利益攸关方有限，所使用的方法(货币估值)与框架的驱动因素(人类福祉和减贫)之间缺乏联系。然而，迄今为止，很少有货币和非货币方法的直接比较，也没有不同利益相关者群体的分类对研究结果的影响(Daw et al. 2011)。我们研究了亚洲四个不同站点的非货币偏好方法的价值与来自ES有史以来最大的货币价值数据库之一——生态系统服务价值数据库(ESVD;Van der Ploeg和de Groot 2010, de Groot et al. 2012)。我们还研究了利益相关者在一个地点的分解在多大程度上反映了货币和非货币估值的总和，并讨论了这些发现对ES估值在决策中使用的影响。

方法

站点描述和收集原始数据

这项研究是一个更大的跨学科项目的一部分，高地水生资源保护和可持续发展- HighARCS (http://www.higharcs.org)．该项目采用综合方法，开发亚洲五个高地地区水生资源重要性的知识。作为综合场址评估的一部分，对每个场址进行了生态环境评估。这些信息与包括生物多样性调查和社会经济分析在内的进一步数据一起使用，为具体地点的综合行动计划提供信息，旨在改善穷人的生计，并为每个地点的高地水生资源保护和可持续利用做出贡献(详见网站)。

这里提供的数据是对五个场址中的四个场址的项目生态系统评估要素的比较。项目地点在中国韶关;印度西孟加拉邦的布xa;越南广治和松腊(见图1)。各地点的概要载于附录1。

在集中小组培训之后，由国内合作伙伴在每个站点对ES进行非货币参与式评估(见致谢部分):召开焦点小组，以确定该站点特定的利益相关者使用的ES，并确定与该站点相关的利益相关者群体。为每个站点选择的全套ES的详细信息可以在附录2中找到。然后对利益相关者进行了个别访谈，参与者被要求根据重要性为每个选择的ES打分。

我们将这些非货币参与式方法的结果与ESVD估算价格计算出的平均货币价值进行了比较(Van der Ploeg和de Groot, 2010)。ESVD已经整理了超过1350个价值估算值，并提供了一个有用的工具来检查在多个生物群落中不同生态系统服务的价值重要性(de Groot et al. 2012)。它代表了文献中广泛的价值范围，从不同规模的不同研究进行了整理，包括地方规模。由于缺乏与区域相关的数据，我们使用了来自全球数据库的值来获得本分析中考虑的服务的货币价值估计。考虑到东南亚各地的遗址在地理上是不同的，这种非区域特定估计是对所有遗址进行比较的一般化值。除未以价格/公顷/年表示的以外，平均值是根据数据库中特定淡水生态系统的所有值计算的。根据利益转移方法估计的价值也被排除在外，因为利益转移研究不收集新数据，而是使用现有的研究作为估值估计的基础。与de Groot等人(2012)一致，对相关年份的所有数值应用了购买力平价(PPP)转换系数(世界银行，http://data.worldbank.org/indicator/PA.NUS.PPP)，并根据2010年的通货膨胀率进行了调整(劳工统计局，http://www.bls.gov/data/inflation_calculator.htm)．

总的来说，只有ES作为焦点小组过程的一部分被所有网站识别和评估，并被纳入ESVD，被用于比较。作为例外，Buxa在他们的研究中没有考虑水电或文化价值。然而，我们之所以包含这些服务，是因为其他三个站点表达了高度的重要性。

利益相关者访谈的得分和货币评估的价值被归一化到相同的0-1尺度上，0表示低值，1表示高利益相关者或货币价值。在每个站点的评分采用最小-最大标准化;最低反应分数从每个反应分数中减去，然后除以该网站的分数范围。结果，最高反应分数转换为1，最低反应分数转换为0。然后根据标准化分数计算出每项服务的平均值，为每个站点的每个ES产生非货币价值(以下称为参与性价值)。货币价值是ESVD每项服务的平均货币价值的标准化(以下简称货币价值)。

比较网站

由于估值方法的不同，货币价值和参与性价值之间的价值没有直接进行比较，而是侧重于各网站之间的相对排名如何变化。斯皮尔曼的rho非参数相关性被用来量化这些相对排名，既用于站点间比较，也用于比较每个站点的货币价值和标准化非货币价值之间的服务排名。这种方法遵循了先前直接比较平均分数的研究(例如，Rouquette et al. 2009)。然而，这并不能单独解释这些方法周围的变化。因此，通过自举数据生成了Spearman 's rho的95%置信区间:对每一对站点(和ESVD)数据集进行替换随机抽样，创建与原始数据集大小相同的对应样本数据集。然后计算每对抽样数据集之间的斯皮尔曼rho。然后，每对位点重复10,000次，从中可以计算出95%的置信区间。利用偏差校正和加速法(BCa;Haukoos and Lewis 2005年)。所有的计算都在r3.0.1中进行。

利益相关者类型对ES估值的分解

除了检验不同站点间ES值的差异外，我们还分析了同一站点内利益相关者群体间ES值的一致性。如上所述，每个国内合作伙伴都确定了自己的利益相关者，并没有将利益相关者划分为相同的组。因此，我们只对韶关的数据进行个体利益相关者分析，因为它们识别出了广泛适用的利益相关者的良好横截面，每个利益相关者群体的最小样本量为13。与会者代表了四个不同的利益相关者群体;政府官员、企业主、农民、渔民和渔民(以下简称渔民)。该地区的农民和渔民被认为是农村贫困人口，渔民更依赖于来自土地的直接资源(Yiming et al. 2010)。许多渔民被描述为自给社区，最贫穷的家庭最直接依赖水生资源。利益相关者组的ES得分与上述货币价值进行比较。

结果

比较网站

图2显示了每个ES对每个站点重要性的标准化反应，在所有利益相关者群体中进行了聚合，以及每个ES的平均货币价值。与任何一个网站持续的高参与性价值相比，金钱价值的得分范围有明显的差异。供水的价值是第二项最具经济价值的服务——防洪的两倍多，而防洪又是第二项最具经济价值的服务——水处理的两倍多。相比之下，分配给不同服务的参与性价值大体相似。不同地点之间的生态系统评价值的差异相对较小，渔场之间的差异为0.16，供水值为0.38。

网站参与性估值之间的相关性各不相同，但彼此之间的相关性表现为中等到强(表1)。例外的是韶关和广治之间。相比之下，除了Buxa外，每个站点的参与性价值与货币价值之间的ES排名几乎没有一致性，显示出中度负相关。

利益相关者类型对ES估值的分解

韶关的受益人分类显示，不同的利益相关者群体对ES的价值观存在很大的差异。韶关男性和女性的反应高度相关(Spearman’s Rho = 0.78, df = 21, P < 0.001)，因此在利益相关者分解分析中没有分离。

不同利益相关者群体的排名与ESVD的货币价值之间的相关性显示出高度的变化(表2)。ESVD的货币价值与政府官员和企业主的参与价值之间存在中度到强的正相关关系。渔民的ESVD值与农户的ESVD值不相关，渔民的货币价值与参与价值呈中度负相关。政府官员的参与性价值观与企业主、农民的参与性价值观也呈显著正相关，企业主和农民的参与性价值观也呈显著正相关。农民和渔民的价值观也正相关。不同利益相关者群体的价值得分如图3所示，在除供水外的所有ES中，货币得分和参与性得分在广度上再次显示出显著差异。利益相关者之间归一化得分的相似度因ES的不同而不同，休闲价值的相似度为0.08，供水价值的相似度为0.51。

讨论

通过参与性评估衡量，四个不同农村地区的淡水生态系统价值大致相似，但与全球得出的相同服务的货币价值相比，差异显著。对某一地点的受益人进行的分类显示，广义货币估值很可能不能很好地反映农民和渔民对淡水ES的价值，但与企业主和政府官员对这些资源的价值大致相关。

不同地方敏感度、文化背景和地理位置的利益相关者可能会对ES给出不同的值(Hein et al. 2006)，然而，尽管环境存在差异，在当前研究中，不同地点的值之间的差异非常小。考虑到这里所考虑的站点的参与者被要求识别优先ES，所以所有ES的得分都相当高就不足为奇了，如果测试了一套严格的ES，那么预计会有更大的分数范围。尽管如此，发现的站点间和站点内的微小差异表明，在一系列站点的利益相关者所考虑的ES值有相似之处。这支持了作为估值方法的参与式方法的强度和稳健性。

以参与价值均值的排序顺序为基础，比较站点间的优先级，更能支持站点间的隐含相似性。鉴于这项工作是一个大型联合项目的一部分，场地之间的一致性是令人鼓舞的。所有的项目伙伴都接受了相同的方法培训和指导，但它是由不同国家的不同团队在不同问题的湿地地点开展的。每个站点都确定了自己的优先事项和利益相关者，但ES的估值非常一致，这表明即使在不同的国家，社区层面的ES价值也是相似的。

从货币角度对标准化价值的比较表明，非货币参与性方法所获得的价值与从货币方法所预测的价值之间存在差异。如果多个湿地生态系统的价值以货币的形式相互接近，那么一旦标准化，它们就完全有可能与参与性得分相匹配。相反，我们发现湿地服务的货币价值急剧下降，表明少数湿地服务具有较高的货币价值，而其他湿地服务的货币价值则较低，这与参与价值形成对比。与此同时，等级顺序的差异表明两种方法之间的ES优先级不一致。这些结果强调了理解和纳入非货币价值的必要性，以充分为环境管理和决策提供信息(Martín-López et al. 2007)。

重要的是，研究结果显示了利益相关者观点的分散，并表明那些最直接依赖湿地生态系统的人(这里是渔民，其次是农民)所持的价值观与货币估值预测的差异最大。这些结果可能并不令人惊讶，但鉴于其对公平的影响，特别是在扶贫框架内，或在评估受益群体包括弱势群体在内的一系列利益相关者的环境资源时，这些结果仍然极为重要。

再加上政府官员和企业主表达的优先事项与货币价值之间的相关性，很明显，至关重要的是要考虑到决策者(这里代表的是政府官员和企业主)的意见可能与那些最直接依赖ES的利益相关者不一致。通常，在评估中，只考虑利益相关者的一个子集，或者将所有利益相关者的看法合并在一起，尽管预期不同的利益相关者群体将对相同的ES持有不同的值(Vermeulen和Koziell 2002, Daw等人2011)。在我们的研究中，货币估值与最有可能对决策产生影响的利益相关者(这里是政府官员和企业主)之间的相关性，突显了标准货币估值对所有利益相关者(尤其是穷人)的代表性差异。特别是政府官员将被期望代表一般公众价值，这可能会淡化特定群体的利益。尽管在这项研究中，政府官员与企业主和农民的关系确实很好，但与最脆弱的群体渔民却没有关系。

如前所述，本地显性参与价值已与多个尺度的广义货币排名进行了比较，由于泛化误差，本地估值不太可能反映全球价值(Plummer 2009)。然而，考虑到利益相关者群体之间缺乏一致性，地方货币估值不太可能恰当地反映所有群体，而且有趣的是，即使是非区域特定的广义货币排名也与企业主有如此强的相关性，利益相关者群体预计最受货币担忧的影响。这反过来表明，货币估值支持并代表了企业的利益，而不是当地社区的利益。虽然货币估值可能是一种有用的工具，但在某些情况下，在扶贫框架中可能不具有代表性，在任何估值过程中都应仔细考虑这一点。

很可能，韶关不同利益相关者群体在价值、金钱或其他方面的巨大差异，代表了利益相关者对ES价值的空间尺度的差异(Hein et al. 2006, TEEB 2012)。大多数评价评估的目的是为管理计划提供信息，但这些评估的考虑范围可能比本项目所探讨的那些特定地点的问题要大。例如，就淡水而言，盆地或集水区规模越来越被认为是内陆水域最有用的管理单位(例如，2000年的IUCN、2004年的collales - pereira和Cowx、2011年的viigerstol和Aukema)，这与社区层面的考虑关系不大。此外，大多数地区缺乏大多数生态系统数据，这意味着ESVD等数据集可能被用于估值评估，正如我们所表明的，这不太可能反映最贫穷的农村利益攸关方的优先事项。

我们的结果进一步表明，ES评估评估必须分解利益相关者，不仅要代表系统的整个范围或依赖性和利益，而且要考虑多个尺度的利益(Hein等人2006,Martín-López等人2007)。例如，渔业生产是所考虑的生态系统中经济价值最低的，但在这些地点的得分一直很高，韶关和Buxa的利益相关者将其评为所提供的最有价值的生态系统。虽然就货币而言，渔业对整个社会的重要性相对较小，但对生活在这些湿地附近的一些人来说，鱼类对他们的生存和生计至关重要，而且在其他生计选择失败时，鱼类往往是一种应急资源(Béné等，2009)。如果决策仅仅基于对更广泛社会的货币评估，那么这种生态系统在当地尺度上对依赖淡水渔业的发展中国家的6000多万人的重要性就可能被忽略了(Dugan et al. 2010)。政府管理的土地已被证明比社区管理的土地具有更高的货币价值(希克等人，2009)，这不太可能符合当地生计依赖的利益。对于ES和自然资本的理解，目前很难将相当有价值的非经济利益纳入其中，尤其是在只有一小部分利益相关者感受到这种利益的情况下。

参与式评估可以廉价且容易地进行(Springate-Baginski et al. 2009)。其他参与式方法(例如Skourtos et al. 2010)的一些局限性可以通过使用这里使用的非货币方法来缓解，因为它不需要金融价值投入，任何和所有ES都可以考虑。这种方法可以拓宽评估过程，使之超越容易绘制的生态系统(如供水和碳封存数据)，并允许在相同的规模下考虑与研究相关的所有生态系统，而不存在资本优先排序的偏见。该方法将参与性纳入评估过程，从而提高了社区，尤其是最不发达国家社区对由此产生的建议的接受度和成功率(Christie等人，2012)。不出意外的是，这些站点之间不仅在估值上，而且在排名上的细微差异(图2，表1)表明，利益转移不太可能是该方法的适当应用，尽管值得注意的是，相关性最强的两个站点是两个最近的站点，广治和松腊，都位于越南。

总而言之，我们的结果提供了重要的额外证据，表明除非纳入目标贫困群体的考虑，否则无法得出用于减贫的ES评估结论(Daw et al. 2011)。单独陈述的偏好或货币估值都不太可能足以充分说明将较贫穷家庭纳入其受抚养家庭的ES评估，但将这两种方法适当结合将导致更好的知情决策。为了适当考虑服务的重要性并为政策决定提供信息，必须采取一种更全面的方法，将利益攸关方分开，并考虑到与系统在不同程度上相互作用的社会群体的重要性。应用包括多个利益相关者优先事项的评估方法将使生态系统服务方法的受益者最大化。

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