劉子剛　龔亞珍　楊飛　劉頌雅

摘要：真實地評估濕地保護效果對于我國濕地自然保護區(qū)的建設和管理具有的重要意義。? 文中以洪河國家級自然保護區(qū)及其周邊地區(qū)為研究對象，? 基于傾向得分匹配法， 采用1980年代、 2000年和2015年TM遙感影像解譯的土地利用數(shù)據(jù)， 將研究區(qū)劃分為299 532個100 m×100 m的柵格。選擇柵格內(nèi)的濕地率、柵格內(nèi)濕地率變化、周邊為濕地的柵格數(shù)、坡度、距最近水體的距離等作為關鍵變量，對洪河國家級自然保護區(qū)的真實保護效果進行評估。結果表明，2015年，實驗組的柵格平均濕地率（59.94％）明顯高于對照組（26.02％）。2000—2015年，實驗組的柵格濕地率下降幅度（0.14％）遠低于對照組（11.97％）。說明洪河國家級自然保護區(qū)的建立有效地保護了濕地。傾向得分匹配法能夠有效降低選擇性偏差，從而有助于得到更為真實的保護效果。

關鍵詞：保護效果;濕地率;傾向得分匹配

中圖分類號：X196

DOI：10.16152/j.cnki.xdxbzr.2020－02－010

Conservation effectiveness evaluation of wetlands in Honghe Nature Reserve based on propensity score matching method

LIU ZigangGONG Yazhen1， YANG Fei LIU Songya1

Abstract： Establishing nature reserves is an important measure of wetland protection. The evaluation of conservation effectiveness has important implications for the management of wetland nature reserves.In this paper， Propensity Score Matching（PSM） method is used to evaluate the conservation effectiveness in Honghe National Nature Reserve. Based on the land use data of Honghe Nature Reserve and its surrounding area interpreted from TM remote sensing images in 1980s， 2000 and 2015， the research area is divided into 299 532 of 100m×100m pixels. The key variables， which areused to construct the propensity score， include wetland rate in pixels， changes of wetland rate in pixels， the number of wetland pixels in surrounding area， slope and distance from nearest water body.The result of descriptive statistics shows that wetlands in the research area degraded significantly.The average wetland rate decreases from 34.18％ in 1980 to 18.02％ in 2015. However， there is significant difference between outside and inside Honghe Nature Reserve. The average wetland rate decreases from 60.70％ in 1980 to 59.94％ in 2015 inside the nature reserve; while decrease from 31.74％ in 1980 to 14.17％ in 2015 outside the nature reserve.According to Logit model， the establishment of nature reserve is not a random procedure. A pixel can be adopted into nature reserve， which is significantly influenced by some natural factors such as slope， changes of wetland rate in pixels， the number of pixels in surrounding area， distance from nearest water body.In order to reduce selection bias， PSM method is used to choose treatment group and control group. The result of balance test shows that the distribution differences of propensity score obviously reduced after matching. Comparing the average wetland rate between control group and treatment group， results show that the average wetland rate of pixels in the treatment group（59.94％） is higher than the control group（26.02％） in 2015. The wetland rate in pixels decrease 0.14％in the treatment group， far lower than the control group （11.97％） from 2000 to 2015. Major conclusion of the paper is that the establishment of Honghe National Nature Reserve effectively conserved wetlands. PSM can serve a viable method to reduce the selection bias and can help to evaluate the conservation effectiveness.

Key words： conservation effectiveness; wetland rate; propensity score matching

濕地具有蓄洪防旱、降解污染、調(diào)節(jié)氣候、控制侵蝕、維持生物多樣性等多種生態(tài)功能［1］，是最重要的生態(tài)系統(tǒng)之一。然而，近年來濕地面臨著大面積喪失和退化的危機［2］。第二次濕地資源調(diào)查結果顯示，2003—2013年期間，我國濕地面積以每年約500萬畝的速度在減少［3］。建立自然保護區(qū)是我國保護濕地的重要手段。截至2015年底，我國已建立了600多個濕地自然保護區(qū)，濕地保護率為44.60％［4］。那么濕地自然保護區(qū)的建立是否有效地保護了濕地呢？真實地評估濕地保護效果對于我國濕地自然保護區(qū)的建設和管理具有重要意義。

在評估自然保護區(qū)和保護項目的保護效果時，現(xiàn)有的國內(nèi)外研究大多通過對比分析保護區(qū)建立前后［5-6］或保護區(qū)內(nèi)外［7-8］生物多樣性［9-10］、土地利用格局［11-12］、生態(tài)系統(tǒng)健康［13］、生態(tài)系統(tǒng)價值等方面的差異。然而，自然保護區(qū)的建立并非是一個隨機的決策過程，通常需要考慮自然條件、資源稟賦、社會經(jīng)濟條件、政策和管理等多種因素［14-15］。因此，對保護區(qū)建立前后發(fā)生的變化或者對保護區(qū)內(nèi)外發(fā)生的變化作簡單的時空對比分析可能會因選擇性偏差（selection bias）或混雜偏倚（confoundingbias）的影響而得出不夠準確的評估結果［16-17］。

近年來，已有一些研究運用傾向得分匹配法（propensity score matching，PSM）來評估環(huán)境政策［18］、林業(yè)政策和生態(tài)補償項目的保護效果［19-21］。傾向得分匹配法是使用非隨機數(shù)據(jù)或觀測值數(shù)據(jù)對政策影響開展評估的一種方法，其基本思路是利用“準隨機”實驗（如建立自然保護區(qū)）創(chuàng)建實驗組（treatment group）和對照組（control group），通過統(tǒng)計模型構建實驗組個體和對照組個體的傾向得分，采用特定的方法對實驗組和對照組個體的傾向得分進行匹配，使匹配以后的實驗組和對照組個體具有可比性，從而有效地降低選擇性偏差［22-24］。

本文以黑龍江省洪河國家級濕地自然保護區(qū)為例，基于遙感數(shù)據(jù)，采用傾向得分匹配法評估自然保護區(qū)的護效果，旨在為我國濕地自然保護區(qū)的建立和管理探索可供借鑒的評估方法和實證分析依據(jù)。

1 研究方法與數(shù)據(jù)來源

1.1 研究區(qū)概況

本研究以洪河國家級濕地自然保護區(qū)及其周邊的洪河農(nóng)場、前鋒農(nóng)場、鴨綠河農(nóng)場和濃江農(nóng)場作為研究區(qū)域。洪河國家級自然保護區(qū)位于黑龍江省三江平原腹地，同江市與撫遠市交界處，面積為25 161.8 hm2。主要保護對象為原始沼澤生態(tài)系統(tǒng)及珍禽。該保護區(qū)于1984年建立，1996年晉升為國家級自然保護區(qū)，2002年被列入國際重要濕地名錄。近幾十年，由于保護區(qū)周邊大規(guī)模農(nóng)業(yè)開墾和排水，導致濕地大面積喪失［25］（見圖1）。

圖2顯示了研究區(qū)土地利用變化情況?？梢?，1980—2015年，整個研究區(qū)土地利用變化非常顯著，大面積的濕地被耕地所取代，且濕地破碎化嚴重，殘存的濕地分布于保護區(qū)內(nèi)以及河流兩岸。

圖3顯示了洪河自然保護區(qū)內(nèi)外濕地變化情況?？傮w來看，1980—2015年，整個研究區(qū)濕地面積減少了47.29％。其中，保護區(qū)內(nèi)濕地面積減少了1.25％，保護區(qū)外則減少了55.36％。這說明，保護區(qū)內(nèi)濕地面積減少的幅度遠遠小于保護區(qū)外。但是，這種簡單的時空比較往往存在選擇性偏差，為了得到更為真實的保護效果，需要采用適當?shù)姆椒ㄟM行進一步地分析。

1.2 數(shù)據(jù)來源及處理

本文以1980年代、2000年和2015年TM遙感影像解譯的土地利用數(shù)據(jù)為基礎，將研究區(qū)劃分為299 532個100m×100m的柵格。1980年代和2000年的濕地和河流數(shù)據(jù)來源于1∶10萬土地利用數(shù)據(jù)（中國科學院資源環(huán)境數(shù)據(jù)中心http：／／www.resdc.cn／），2015年濕地和河流數(shù)據(jù)是在2000年濕地數(shù)據(jù)基礎上參考建三江地區(qū)2015年8月份Landsat OLI遙感影像進行解譯修改得到。進而基于Python語言生成逐像元距離河流的距離數(shù)據(jù)。海拔高程數(shù)據(jù)是利用從美國地質(zhì)調(diào)查局網(wǎng)站USGS（www.usgs.gov）下載的90m分辨率的柵格數(shù)據(jù)，在ArcGIS軟件中通過坡度計算，生成坡度數(shù)據(jù)，并分別將海拔和坡度數(shù)據(jù)重采樣成100m分辨率的柵格數(shù)據(jù)。

1.3 傾向得分匹配法

首先，通過傾向得分匹配法（PSM）將對照組（保護區(qū)外）和實驗組（保護區(qū)內(nèi)）的柵格進行匹配。具體步驟如下：

第1步，用二分變量模型估計得出傾向得分（即柵格納入保護區(qū)的概率）?？紤]到柵格是否被納入保護區(qū)可能受坡度、離最近水體的距離及周邊濕地的連片集中情況等因素影響。因此，在構建二分變量模型時，將坡度（slope），1980年時柵格離最近水體的距離（water1980）以及1980年時柵格周邊有濕地的柵格數(shù)量（wetlandno1980）作為自變量，將柵格是否在保護區(qū)內(nèi)作為因變量。回歸模型如式（1）所示。

式（1）中，Y是指柵格是否被納入保護區(qū)，1表示柵格在保護區(qū)內(nèi)，0表示柵格在保護區(qū)外。βk（k=0，1，2，3）表示待估計的參數(shù)，ε表示擾動項。研究采用Logit模型來估計式（1）中的待估計的各個參數(shù)。基于Logit模型得到的各參數(shù)的估計值β^（k=0，1，2，3），可計算出第i個柵格的傾向得分P^i，即第i個柵格被劃入自然保護區(qū)的概率式（2）。

第2步，基于計算出的傾向得分P^i對實驗組和對照組的柵格作匹配。采用PSM方法中最常用的近鄰匹配（k－nearest neighbors）法進行匹配?？紤]到研究區(qū)的柵格數(shù)量較大，且對照組（保護區(qū)外）柵格數(shù)是實驗組（保護區(qū)內(nèi)）柵格數(shù)的6倍多，用對照組的3個柵格與實驗組的1個柵格進行近鄰匹配。為了提高匹配效果，將柵格與柵格之間的最小得分控制在0和1之內(nèi)。式（3）中，Pi和Pj分別為實驗組和對照組柵格的傾向得分，當傾向得分之差的絕對值在i和j之間傾向得分的所有可能匹配中最小時，并且此差值的絕對值在預定的卡尺范圍（0，1）內(nèi)，則C（Pi）最小的兩個成員被匹配出來。

第3步，當傾向得分匹配解決了“樣本選擇偏差”的問題后，可以認為配對成功的柵格在保護區(qū)建立時是被隨機地分配到實驗組和對照組的，因此，可用對照組柵格對實驗組柵格的保護結果作“反事實（counterfactual）”推斷，從而可計算出建立濕地保護區(qū)所產(chǎn)生的保護效果（ATT）式（4）：

式（4）中，ATTNN可以用如下公式估計得到：

式（5）中，AT^T是實驗組的平均影響;NT是實驗組的柵格數(shù)量，1指實驗組，0指對照組;Y實際觀測的i指被匹配上的實驗組柵格內(nèi)事實上能被觀測到的保護成果，

Y^i（0）指被匹配上的對照組柵格如果被納入實驗組所產(chǎn)生的保護成果的估計值。

2 結果分析

2.1 變量選取和描述性統(tǒng)計

選擇對保護區(qū)建立影響較大的自然地理因素如柵格內(nèi)的濕地率、柵格內(nèi)濕地率變化、周邊為濕地的柵格數(shù)、坡度、距最近水體的距離等作為統(tǒng)計的關鍵變量，以柵格數(shù)據(jù)作為樣本分析這些影響因素與濕地變化之間的定量關系。表1為關鍵變量初步的描述性統(tǒng)計結果。

由表1可知，總體上，保護區(qū)建立前的1980年整個研究區(qū)柵格內(nèi)的平均濕地率（34.18％）大于2015年（18.02％）。1980年和2015年，保護區(qū)內(nèi)柵格的平均濕地率均明顯大于保護區(qū)外。保護區(qū)建立后的2000—2015年，保護區(qū)內(nèi)的柵格濕地率的下降幅度（0.14％）明顯低于保護區(qū)外（6.53％）。t檢驗顯示，就這些關鍵變量而言，保護區(qū)內(nèi)和保護區(qū)外柵格之間均存在顯著的差異。在保護區(qū)建立之前的1980年，與未被劃入保護區(qū)（保護區(qū)外）的柵格相比，后來被劃入保護區(qū)（保護區(qū)內(nèi)）的柵格平均濕地率較高、周邊有濕地的柵格數(shù)較多、平均坡度較小、距水體的距離較近。這說明，柵格是否被納入保護區(qū)并不是隨機決定的，受濕地面積、濕地集中連片程度、坡度和距水體的距離等因素影響，劃入保護區(qū)的濕地自然稟賦優(yōu)于未被劃入保護區(qū)的濕地。因此，在評估保護效果的時候，如果只是簡單地對比保護區(qū)內(nèi)外濕地面積及其變化，就可能因樣本選擇的非隨機性導致選擇性偏差。為了得出更為真實的保護效果，本研究采用傾向得分匹配法來減少保護區(qū)建立過程中可能存在的選擇性偏差。

2.2 Logit模型估計結果

表2是Logit模型的估計結果。由表2可知，劃定自然保護區(qū)并非是一個完全隨機的過程，坡度、距水體的距離、柵格周邊濕地的連片集中程度等都是顯著地影響柵格是否被納入保護區(qū)的重要因素。1980年保護區(qū)建立前，柵格的坡度越小、柵格距水體的距離越近、柵格周邊的濕地個數(shù)越多就越有可能被納入保護區(qū)。

2.3 傾向得分匹配結果

用Logit模型估計得出每一個柵格的傾向得分后，用最近鄰匹配法（nearest neighbor pixel-matching algorithm）對實驗組和對照組的柵格進行匹配，結果是僅有27個對照組的柵格未被匹配上，其余的299 504個柵格（包括對照組274 326個柵格和實驗組25 178個柵格）被成功匹配。

圖4顯示了匹配前和匹配后對照組和實驗組傾向得分的分布狀況。從圖4可知，匹配前，對照組柵格的傾向得分分布與實驗組柵格的傾向得分的分布差異較大。匹配后，實驗組和對照組中配對柵格的傾向得分的分布差異明顯縮小。

2.4 匹配效果檢驗

為了進一步評估匹配的效果，采用“平衡性檢驗”這種統(tǒng)計檢驗方法估計傾向得分所用的模型設定（即表2中模型設定）是否合理。如果模型設定合理，那么匹配后選擇性偏差率應低于統(tǒng)計上可接受的5％的偏差率水平，各自變量的均值在對照組和實驗組之間不存在顯著差別。

表3是對匹配效果所作的統(tǒng)計檢驗。由偏差率（％bias）可知，匹配前，由樣本選擇偏差導致的平均偏差率為50.60％，其中，water1980和wetlandno1980兩個變量的偏差率高達65％以上。匹配后，平均偏差率下降到0.40％，低于統(tǒng)計上可接受的5％的偏差率水平。由此可知，傾向得分匹配大大地降低了對照組和實驗組柵格由于選擇性偏差導致的偏差率。由t值和p值可知，匹配前，slope，water1980和wetlandno1980這3個協(xié)變量的均值在對照組和實驗組之間存在顯著差別。匹配后，t檢驗的p值都遠遠大于10％的顯著性水平，說明匹配后這3個變量對照組和實驗組之間的均值沒有顯著差別。以上分析表明，Logit模型的設定（即自變量的選擇及模型的函數(shù)形式）是合理的。

2.5 保護效果評價

表4是經(jīng)過傾向得分匹配以后，基于公式（5）計算得出的保護區(qū)建立所產(chǎn)生的更為真實的保護效果，用保護區(qū)建立后的兩個指標，即2015年柵格平均內(nèi)濕地率和2000—2015年柵格內(nèi)濕地率變化來表征。由表4可知，2015年，實驗組（保護區(qū)內(nèi)）的柵格平均濕地率（59.94％）明顯高于對照組（保護區(qū)外）（26.02％），兩者相差33.92％。t－值顯示二者存在顯著差異。2000—2015年間，實驗組（保護區(qū)內(nèi)）的柵格濕地率下降幅度（0.14％）遠低于對照組（保護區(qū)外）（11.97％），兩者相差11.83％。t－值顯示二者存在顯著差異。上述結果表明保護區(qū)的建立對遏制濕地退化起到重要作用，保護區(qū)的建立有效地保護了濕地。

3 結論和建議

3.1 結 論

初步的描述性統(tǒng)計結果顯示，總體而言，整個研究區(qū)域的濕地呈現(xiàn)退化趨勢，柵格內(nèi)平均濕地率從1980年的34.18％下降到2015年的18.02％。然而，保護區(qū)內(nèi)外的柵格濕地率變化存在顯著差異。保護區(qū)內(nèi)的柵格平均濕地率從1980年的60.70％下降到2015年的59.94％;保護區(qū)外的平均濕地率則從1980年的31.74％下降到2015年的14.17％。

Logit模型的結果表明，劃定自然保護區(qū)并非是一個完全隨機的過程，坡度、距水體的距離、柵格周邊濕地的連片集中程度等都是顯著地影響柵格是否被納入保護區(qū)的重要因素。

為了減少選擇性偏差采用最近鄰匹配法進行傾向得分匹配，選取了實驗組和對照組。通過對匹配前和匹配后對照組和實驗組傾向得分的分布情況的分析以及平衡性檢驗，結果表明，匹配后，實驗組和對照組中配對柵格的傾向得分的分布差異明顯縮小，傾向得分匹配大大地降低了對照組和實驗組柵格由于“選擇性偏差”導致的偏差率。

運用傾向得分匹配法降低選擇性偏差后，再對實驗組（保護區(qū)內(nèi)）和對照組（保護區(qū)外）柵格的平均濕地率進行對比分析。結果表明，2015年，實驗組的柵格平均濕地率（59.94％）明顯高于對照組（26.02％），兩者相差33.92％。2000—2015年間，實驗組的柵格濕地率下降幅度（0.14％）遠低于對照組（11.97％），兩者相差11.83％。這說明，保護區(qū)的建立有效地保護了濕地。

3.2 建 議

科學地評估濕地自然保護區(qū)的保護效果至關重要。今后，應進一步加強對濕地自然保護區(qū)保護效果的評估，以便科學評估政府管理部門和保護區(qū)管理機構的績效，為開展自然資源審計和自然資源資產(chǎn)負債表的編制提供依據(jù)。

在評估保護項目或保護區(qū)的保護效果時，不應該單純地對比項目實施或保護區(qū)建立前后的變化，或者對比保護區(qū)內(nèi)外的變化，而應該通過構建“反事實（counterfactual）”的情景，來比較“建立保護區(qū)”和“如果沒有建立保護區(qū)”這兩種情景下在保護效果上存在的差異。本研究的結果表明，傾向得分匹配法是值得參考借鑒的一種減少選擇性偏差的方法，能夠得到更為真實的保護效果。

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（編 輯 亢小玉）

收稿日期：2019－11－11

基金項目：中國人民大學科學研究基金項目（17XN1008）

作者簡介：劉子剛，女，吉林長春人，中國人民大學環(huán)境學院副教授，博士，從事資源環(huán)境經(jīng)濟研究。

通信作者：龔亞珍，女，浙江余姚人，博士，副教授，從事環(huán)境經(jīng)濟學、計量經(jīng)濟學研究。