张学立，男，贵州大学哲学学院博士生导师、贵州省社会科学院研究员。主要研究方向：生态哲学、逻辑哲学。
王莹莹，女，贵州大学哲学学院博士研究生。主要研究方向：生态政策、生态哲学。
摘 要：基于政策证据属性与组织模式两个维度，生态补偿政策试验可分为技术驱动型、议题导向型、方案评估型和利益协商型四种类型。在面对生态环境治理中的高度不确定性时，决策者需要结合补偿议题的特征、目标的紧迫性、治理主体的能力以及相关利益方的诉求，选择合适的试验类型以推动补偿政策的落地。生态补偿试点的治理不能仅依赖单一类型的证据，而是必须在科学测算与地方实践之间建立动态互动机制，使生态补偿试验在不同区域和情境下具备更强的适应性，从而推动构建更加稳健和可持续的生态补偿制度体系。
关键词：政策试验；循证决策；证据属性；组织模式；生态补偿
基金项目：国家社会科学基金一般项目“农业面源污染协同治理中的政农互动机理及政策优化研究”（20BGL227）；浙江省软科学研究计划“数字媒介促进浙江乡村社会协调治理的机制创新与路径优化研究”（2024C35025）。
全文约16000字
作为一种在复杂公共事务中探索政策有效性的工具，政策试验强调在局部范围内检验政策、积累政策经验、集聚政策共识，从而减少改革带来的震荡。这种先试先行的治理方式使得决策者可以在小规模推行政策的前提下，先行验证政策的可行性、及时调整优化实施方案、评估政策带来的影响、从而降低政策失败的风险，提高政策实施的适应性。在环境治理领域，政策试验不仅为应对生态环境问题提供了创新路径，也为治理实践提供了可借鉴的模式和经验。生态综合补偿政策试点作为一种典型的政策试验，其核心在于通过资金、资源和制度支持，调动利益相关方的积极性，共同实现生态环境保护目标。然而，生态综合补偿政策试点的成功与否，很大程度上取决于试验中所使用的证据属性及其与组织模式的匹配度。
围绕政策试验，已有研究主要从两种逻辑展开分析。一种是政策试验的受控逻辑。其主张使用控制性的科学实验手段，通过将被试者随机分组，采用严谨的实验设计和规范的操作流程控制干扰变量，准确评估政策干预的有效性。另一种是政策试验的择优逻辑。其强调在政策试验过程中，通过横向比较多个地区或单位的试验项目的成效，优先选择那些取得显著成效的试验项目进行从局部到全面的推广。两种逻辑展现了政策试验差异化的建构方式，增进了对政策试验过程的理论认知，但两种逻辑都存在一定的局限性。针对受控逻辑，对于高度复杂的政策议题，决策者需要通过试验深化认知，进而发展新的政策框架，在此情境下，由于尚未确定可操作化的政策工具，开展随机控制实验缺少可行性。针对择优逻辑，在多重试点的运作过程中，上级部门在“选点”中的择优偏好使得被选中的试点单位往往要包揽多个试点任务，这将给试点单位带来不小压力。
在生态补偿领域，相关研究也积累了丰富成果，不同学者从不同视角切入,并在理论与实践之间展开对话。生态补偿领域早期的研究多从制度供给与治理逻辑出发，强调生态补偿作为公共政策创新的重要性，指出生态补偿应以产权的明晰为基础，补偿额度应以资源产权让渡的机会成本为标准。随着研究不断深入，学者逐渐关注到制度运行中的结构性矛盾，如利益协调机制缺失，尚未建立一个切实有效调整利益相关方关系的机制体制；补偿资金的来源单一，过度依赖财政转移支付，市场化生态保护补偿机制发展尚处于初级阶段，导致补偿效率低下且缺乏可持续性等问题。一些学者强调应该建立多主体和多形式的公共支付体系，以摆脱生态补偿中政府失灵困境；强化政策设计与地方实施的衔接，确保政策设计与地方政府的具体实施措施之间有效衔接，避免政策落实中出现断层。此外，也有学者开始反思机制层面的问题，他们不再仅仅关注资金流向与补偿标准，而是关注制度安排与治理结构中的权责划分及信息传递机制。有学者指出，当多级政府共同参与补偿项目时，信息在不同层级之间的传递往往存在滞后现象，不仅导致补偿落实的延迟，而且在上级政府难以及时获取基层准确信息的情况下，可能加剧被补偿者不信任感。这些研究为破解生态补偿制度的结构性矛盾提供了重要的理论依据。
结合既有研究来看，政策试验的受控逻辑和择优逻辑分别强调其科学性和适应性，在不同情境下均具有启示意义，而在生态补偿研究中，学者们则更多突出制度供给与工具设计的实践取向。现有研究无论是在政策试验还是在生态补偿领域，都存在一些共通的不足：多数研究聚焦于制度安排与补偿机制本身，忽略了试验过程中证据的关键作用；尚未充分揭示不同证据属性如何在补偿实践中塑造组织模式及其成效；不同组织模式与证据属性之间的匹配关系缺乏深入分析；区域适应性和动态调整机制研究也明显不足。同时，补偿标准的可操作性与公平性问题长期存在，对于利益相关者之间的利益分配及其对政策绩效影响的探讨也有限。基于此，理解生态补偿中的政策试验逻辑，有必要进一步探讨证据属性与组织模式之间的互动关系，识别不同类型的优势与限度，从而提出更具解释力的理论框架。
政策试验的有序推进依赖于对问题的准确识别和精准施策，而证据是政策试验的基础，能够帮助决策者理解问题的本质，明确政策干预的目标，确保政策试验建立在科学合理的分析基础之上。政策试验并非一次性的测试过程，而是一个动态调整和迭代学习的过程。在试验过程中，证据的不断收集和分析可以为政策执行提供反馈机制，使政策项目能够根据实际情况进行调整。
（一）政策试验的证据属性
在政策试验过程中，证据不仅是政策设计、执行和评估的关键依据，也是判断政策干预有效性的核心工具。证据属性是指用于支持政策试验决策的证据所具备的来源、形式与适用性等特征。不同的证据属性影响着政策试验的信息获取方式，也影响着政策试验的组织模式和执行效果。根据不同证据的生产机制和验证方式，可将政策试验中的证据分为以下两种类型。
1、科学性
面对政策的不确定性，有必要将科学性证据纳入正式的决议中来，从而强化政策子系统内部之间的联系。在政策试验过程中，科学性证据（Scientific Evidence）是指基于系统研究、数据分析和实验方法所获得的客观证据，其核心特征是可测量性、可验证性和普适性。科学性证据通过科学方法，如定量分析、实验研究、随机对照试验、模型模拟等，确保政策试验具有可靠的理论支撑和可重复性。科学性证据的使用受到多个因素的影响，杰西卡·沃尔什（Walsh Jessica）等人总结了影响科学证据使用的因素，包括证据的性质、研究者与实践者之间的联系以及决策情境。科学性证据已经成为推动可持续政策变革的重要力量。
2、经验性
环境决策通常不是纯粹理性或科学的，而是充满价值的。经验性证据（Experiential Evidence）是指基于地方实践、社会反馈、政策执行经验和利益相关者互动所产生的证据。与科学性证据不同，经验性证据往往通过治理实践、案例研究、社会调查、利益相关方协商等方式获取，强调政策的适应性和可操作性。在现实的环境治理决策中，政策制定者不仅依赖客观数据和科学模型，也必须结合地方政府、社区组织、企业和公众的反馈，确保政策试验的可行性和可接受性。
（二）政策试验的组织模式
政策试验拥有差异化的组织逻辑，在不同的政策环境和治理结构中形成了多种组织模式。不同的组织模式决定了政策试验在何种程度上依赖中央或地方政府的主导作用，如何协调不同利益相关方的参与以及如何在动态治理环境中进行调整。根据政策实施主体和试验驱动方式的不同，可以将政策试验的组织模式划分为以下两种。
1、自上而下的权威倡导组织模式
权威倡导组织模式的特征是由中央政府主导政策试验的启动、设计和推广过程，强调政策的一致性、系统性和目标导向，确保政策试验不会偏离既定的发展方向，中国的政策试验并不是放任自流或随心所欲的反复试验，而是始终处于分级制的行政环境中，以服务于中央主导的权力秩序为出发点和归宿。在此过程中，中央政府担任第一行动集团角色，它能够预见到某种潜在利益，提出新的政策构想，积极寻求建立利益联盟，争取实现集体利益。在实践情境中，中央政府不仅制定政策试验的总体方向，还通过行政命令、考核机制、财政激励等方式确保政策能够在地方政府层面得到贯彻实施。这类试验并不着眼于寻找新的改革方向，而是侧重于完善并构建系统化的政策方案。
2、自下而上的自主探索组织模式
政策试点既有可能是自上而下的安排，也有可能是自下而上的自发创新。自下而上是指在没有中央授意或顶层设计的情况下由基层自主创设政策试点议程，而后通过政策试点议程的触发和传导机制以及多方互动过程，逐级突破试点争议、合法性困境和局部效应，使外部或上级接受不是中央最先制定的试点政策。这种模式的政策试验旨在完善先试先行的经验举措，形成扩散辐射的示范效应，以此实现试点预期目标。通过地方政府的自主探索，试点地区可以积累治理经验，优化政策工具，通过横向学习和纵向推广的机制，推动政策的扩散与升级。
（三）政策试验的四种类型
政策试验的证据属性影响着政策试验的科学性和适应性，而组织模式则影响着政策试验的运行逻辑和主体互动方式。根据这两个维度，可以将政策试验区分为四种类型。需要指出的是，在实际操作中，这些类型并非完全独立，许多政策试验同时包含科学性证据和经验性证据。本文划分的四种类型主要反映的是，在不同类型的政策试验中，某种证据属性在试验过程中发挥主导作用，形成了相应的试验特征。
1、技术驱动型试验
技术驱动型试验强调试验设计的科学性、可检验性。设计者提出详细方案，通过精准测量评估其效果。这类试验需要尽可能排除非技术性干预的影响，在试验结束后，专家需向委托方提交正式报告。报告既要展现试验结果的具体数据，也要澄清政策执行方案的不确定性和局限性，以提高试验结果的可信度。这种类型通常由中央政府或权威机构主导，依靠专业技术团队对政策效果进行评价，通过试点先行、数据测量和效果验证的方式，为政策的全国推广奠定基础。技术驱动型试验的主要特点是政策试验的规划和执行严格遵循中央政府的制度框架。
2、议题导向型试验
议题导向型试验由中央政府设定政策议题，决定政策试验的议题方向、试验目标和基本政策框架，政策试验围绕特定问题展开，依赖地方治理经验和政策执行反馈进行调整。在此过程中，中央政府作为政策试验的主要倡导者和决策者，发挥强有力的指导作用，决定哪些政策议题需要试验；而地方政府则承担政策试验的执行任务，在中央设定的范围内进行具体操作和探索。这形成了独特的“中央出题、地方自选”的试验形式。该类型高度依赖经验性证据，决策者通过地方政府的实践探索和治理反馈，能够获取政策在不同情境下的执行效果，为政策改进和推广提供经验支撑。中央政府设置愿景目标，确保了试验项目、国家发展战略和重大社会问题紧密对接，同时赋予地方政府一定的自由裁量权，使其能够结合自身治理经验和实际情况，在执行过程中进行灵活调整。
3、方案评估型试验
方案评估型试验是依赖科学性证据，由自下而上的自主探索模式推动的政策试验，其核心特征是各级政府通过科学性证据评估不同政策方案的效果，以寻找最优治理路径。这种试验类型不依赖中央政府的直接指令，而是由地方政府基于特定问题的实际需求，自主发起政策试验，利用科学方法进行系统评估。方案评估型试验适用于议题紧迫性较低和时间压力较小的情境，它往往设定较长时间的试验周期与交付期限，允许试验单位针对某项政策进行反复地测试，进而评估其政策效果，最后选择取得成效的政策进行宣传与推广，实现由点到面的政策扩散与制度创新。在试验之后，地方政府需要在试验结束后形成详细的政策评估报告，报告内容包括试验内容、试验措施和政策的适用范围等，对试验过程中暴露出的问题提出改进建议。
4、利益协商型试验
政策试验是特定环境中行动者互动与协商的结果，具有一定的建构色彩。在试验系统中，往往存在不同的利益相关者，他们拥有差异化的利益诉求，决策者需采取措施识别谁是利益受损方，听取他们对政策项目的意见和态度，对其进行回应，形成各方都能接受的制度安排，积累政策共识，减少改革阻力。与其他类型不同，这类试验强调在动态调整中寻求各方利益的平衡点，促进政策的可行性和可接受性。这意味着，试验项目的设计和调整需要不断吸纳各方的反馈，在试验过程中进行灵活调整，避免因政策刚性过强而导致试验失败。利益协商型试验的不足也很明显，多主体协商往往导致试验周期较长、试验共识的达成较为困难，甚至因利益冲突而无法达成共识，导致试验进程受阻。
随着我国经济的高速发展和城市化的加速推进，生态环境承载能力面临严峻挑战。如何在生态受益者与生态保护者之间建立合理的利益补偿机制，激励生态保护地区履行保护责任，成为决策者急需解决的问题。为了保护和改善生态环境，加强和规范生态保护补偿，调动各方参与生态保护的积极性，推动生态文明建设，我国自2000年起左右陆续探索不同领域不同类型的生态补偿。
作为本文的案例研究对象，生态补偿领域试点的典型性体现为以下几个方面。第一，生态补偿试点作为一种政策试验，在局部范围内探索生态保护与经济发展之间的平衡，通过试点积累经验、优化政策工具，为全国提供示范。第二，生态补偿试验过程中，证据的收集和使用呈现出科学性与经验性并存的特征。科学性证据主要体现在生态系统评估模型、生态价值测算、遥感监测数据、碳汇计算、经济学模型等方面，经验性证据则体现在地方政府在生态保护实践中的治理经验和社会主体对补偿机制的反馈等方面，正是这些科学性与经验性证据的共同作用使生态补偿试点成为研究不同证据属性如何影响政策试验设计、执行和优化的典型案例。第三，生态补偿政策试验涉及不同层级政府和多元主体的互动，为探讨不同的政策试验组织模式及其运作逻辑提供了研究场域。
（一）新安江流域的技术驱动型
新安江流域地处安徽省黄山市与浙江省杭州市之间，是钱塘江的上游，拥有着重要的水源涵养和生物多样性保护功能。长期以来，上游地区安徽省承担着水源保护的主要责任，而下游浙江省则依赖新安江优质的水资源发展经济。由于经济发展模式、财政能力和生态保护责任的差异，上下游地区在生态治理上的利益关系不对等，安徽省在生态保护方面的投入较大，但缺乏足够的经济激励，这一问题长期影响了流域水环境的可持续治理。在此背景下，2011年，财政部和原环境保护部印发《新安江流域水环境补偿试点实施方案》。2012年，安徽省与浙江省启动了新安江流域生态补偿机制试点，探索建立一种基于生态治理成效的跨省横向生态补偿机制。
新安江流域生态补偿试点的顺利推进离不开中央层面的权威倡导。2011年2月，习近平在全国政协提交的《关于千岛湖水资源保护情况的调研报告》上作出重要批示：“千岛湖是我国极为难得的优质水资源，加强千岛湖水资源保护意义重大，在这个问题上要避免重蹈先污染后治理的覆辙。浙江、安徽两省要着眼大局，从源头控制污染，走互利共赢之路。”权威性的批示给试点项目提供了政治背书，保障了试点工作的政策稳定性和跨省协作的执行力，推动了两省政府在生态补偿机制上的深化合作。在中央政策支持和高层领导的明确指示下，两省分别于2012年9月、2016年12月签订生态保护补偿协议，先后启动两期共6年试点工作，建立起跨省流域横向生态保护补偿机制。
新安江流域生态补偿强调科学性证据的应用。在试点过程中，生态环境监测、数据分析、模型测算等科学方法被广泛用于水环境质量评估、补偿标准制定以及政策执行效果的考核，为补偿资金的分配提供了科学依据。试点地区在流域关键断面设立了水质监测站点，通过自动监测设备、遥感技术和人工取样分析等方式，实时监测流域水质变化。监测指标包括化学需氧量（COD）、氨氮（NH3-N）、总磷（TP）、总氮（TN）等核心水质参数，以客观数据为基础评估上游地区的水质改善情况。这些证据还被用于建立共识，通过以这些参数为基准计算补偿指数（P），在第一轮试点中，以P＝1为分界线，分为两档，若P≤1则浙江省拨付1亿元给安徽，若P＞1则安徽省拨付1亿元给浙江省，从而化解了试点初期两省在讨论过程中关于应以湖泊水质还是河流水质作为标准的争议。
作为技术驱动型试验的典型案例，新安江流域生态补偿试点依托先进的水环境监测技术，推动补偿机制的科学化和精细化。在试点过程中，技术手段贯穿了政策试验的多个环节，包括高精度水质监测网络的建设、污染负荷模型的应用、生态经济评估工具的引入以及补偿机制的动态优化。在多年的试点探索和科学实践基础上，新安江流域生态补偿机制迎来了新的发展阶段，2023年6月，两省人民政府在安徽省合肥市签署《共同建设新安江——千岛湖生态保护补偿样板区协议》，这意味着我国首个跨省流域生态保护补偿机制试点提档升级。经过长期的探索，这项试点取得了显著的效果。黄山市政府公开资料显示，截至2024年12月，新安江流域水质优良比例、水功能区达标率均达100%，上下游设置16个断面中Ⅰ-Ⅱ类断面比例93.75%，水质稳定为优。
（二）京津冀区域的议题导向型
近年来，随着河北省生态问题加剧，该省推动建立跨界水环境补偿机制的呼声日益增强。2012年6月，河北省向财政部和原环保部提交了《关于开展引滦流域跨界水环境补偿试点的函》，正式提出生态补偿的申请。然而，由于该流域涉及多方利益关系，协调难度较大，试点的推进过程较为缓慢。2015年9月，中共中央、国务院发布的《生态文明体制改革总体方案》指出，推动在京津冀水源涵养区开展跨地区生态补偿试点。同年，国务院批复同意《环渤海地区合作发展纲要》，鼓励地区间探索建立横向生态补偿制度，在流域生态保护区与受益区之间开展横向生态补偿试点。在国家政策的推动下，2017年6月，《河北省与天津市关于引滦入津上下游横向生态补偿的协议》第一期正式签署。根据协议，中央及冀津两地将在未来3年内共同安排15亿元资金，致力于解决上下游的水环境问题。
京津冀区域生态保护补偿机制试点并非由地方政府自发推动，而是由中央政府在生态文明建设和京津冀协同发展战略的背景下设定。例如，2016年11月，国务院下发《“十三五”生态环境保护规划》，进一步要求建立京津冀区域生态保护补偿机制，为试点的推进奠定政策基础。虽然中央层面向地方层面释放了试验的信号，但是如何具体推进试验，哪些部门牵头组织，试验周期如何设定等关键议题仍未完全明确，这需要各级地方政府结合自身情况制定具体的试验措施。“高位推动”和“地方创制”共存的独特机制，一方面为试验项目提供明确的方向，确保政策实施的大框架和试验目标不会偏离，增强了政策的稳定性和可持续性；另一方面，也给予各级地方政府充分的试验空间，使地方政府能够根据自身生态环境特征、发展需求和治理能力进行因地制宜地创新探索。
在京津冀区域生态补偿机制的试验中，经验性知识主要体现为以下几个方面。一是基于治理经验调整方案。河北省曾在密云水库上游地区实施水源涵养林补偿政策，这种实践经验为后续京津冀生态补偿机制的制定提供了重要参考。二是依赖地方政策执行反馈测算补偿资金。北京市向河北省张家口市、承德市等地区支付的水源涵养补偿，主要参考河北省实施水源涵养工程、空气污染治理等项目的实际支出以及对京津冀生态贡献的经验数据进行综合评估，而非完全依赖科学测算模型。三是根据实践反馈优化试验。河北省在最初阶段主要关注林业生态恢复，但随着政策试点的深入，地方政府反馈表明农业面源污染治理、矿山修复等问题更为紧迫，因此对后期补偿资金的投向进行了相应调整。
与其他试验类型不同，议题导向型试验的一个显著优势在于中央政府不仅设定政策方向，还提供一定的资源支持，包括财政资金、政策倾斜、技术指导等，以增强地方政府的执行能力。在这样的框架下，各级地方政府能够结合自身实际情况，合理调度资源，以更加灵活、高效的方式推进试验工作。这使得议题导向型试验不仅能够确保政策目标的贯彻执行，同时也为地方政府提供灵活调整的空间。例如，北京市与河北省的横向生态补偿机制在最初实施时，主要侧重财政转移支付，随着试验地推进，地方政府逐步意识到，仅靠单一的财政补偿难以有效激励生态保护主体的长期参与，同时也难以解决区域发展不均衡、产业结构调整滞后等问题。因此，河北省结合地方经济发展实际，探索多元化补偿机制，将生态补偿与产业发展、科技创新、市场机制相结合，形成更为完善的生态保护激励体系。
（三）雷山县的方案评估型
雷山县隶属贵州省黔东南苗族侗族自治州。2021年1月，雷山县政府发布《雷山县生态综合补偿试点实施方案》。根据方案，雷山县将通过建立健全生态补偿机制，明确补偿范围和标准，完善资金筹措和管理制度，推动生态保护责任的落实。在此基础上，为了探索生态保护与绿色发展相协调的路径，推动生态资源向生态资产转化，雷山县自主创新出“生态司法+碳汇补偿”工作机制。该机制通过将生态保护责任纳入司法体系，结合碳汇交易模式，实现生态修复与市场化补偿相结合的创新路径。
在试验初期，由于没有试验的参照物，雷山县政府也是“摸着石头过河”，不知道具体的政策成效，缺乏统一的补偿标准和可操作的实施细则，政策的落地面临一定的不确定性和执行难度。面对这些问题，雷山县政府通过不断收集生态环境监测数据，评估补偿机制的运行情况，结合地方生态资源禀赋和碳汇市场的发展趋势，对政策进行动态调整和优化。通过评估方案，雷山县政府发现了“生态司法+碳汇补偿”机制的可行性，即通过司法判决认定生态破坏责任主体，并将其修复或补偿义务与碳汇市场交易机制相衔接，使补偿责任既具备强制性，又能够转化为市场化的资金流动与生态修复行动。在这一机制下，雷山县依托生态环境损害赔偿制度，对破坏生态环境的行为实施司法判决，要求责任主体通过购买碳汇和参与生态修复的方式进行补偿。同时，该县建立了林业碳汇交易平台，鼓励企业和个人参与碳汇交易，以经济手段激励生态保护。2022年5月，雷山县法院出台《关于建立司法碳汇补偿机制的意见》，进一步明确了认购碳汇案的适用范围，规范了办理程序。
在试验取得成效后，雷山县开始注重科学性证据的收集、分析和应用，启动生态产品价值（GEP）核算，开展生态产品基础信息调查，系统评估生态资源的功能和价值。雷山县依托科学数据支撑生态补偿和产业政策的制定，探索编制生态产品目录清单、绘制各类生态系统的生态产品空间分布图，为精准管理和政策优化提供依据。在此基础上，雷山县出台了《雷山县大力发展生态产业的实施意见》《生态产业发展规划》等一系列支持生态产业发展的政策措施，以科学评估结果为导向，推动生态产业向规范化方向发展。这些证据嵌入试验系统中，将生态保护、补偿政策与产业发展紧密结合，实现从数据收集、评估分析到政策实施的科学闭环，它不仅提高了生态补偿标准制定的精准度，还为生态价值的量化和交易提供了数据支撑。
方案评估型试验以结果为导向，雷山县在推进“生态司法+碳汇补偿”机制时，没有直接采用既定的补偿方案，而是通过科学数据分析和政策试验，评估不同补偿模式的效果。试验的结果显示，直接财政补贴模式的激励效应较弱，而市场化碳汇交易机制能够更有效地调动生态保护主体的积极性，因此，雷山县在后续政策调整中，加大了碳汇市场交易机制的引导力度。例如，在森林生态系统碳汇补偿的试验过程中，雷山县政府建立了碳汇监测体系，实时跟踪森林碳汇量的变化，结合生态损害案件的数据，评估碳汇补偿与生态修复之间的关系。在此基础上，雷山县开发了单株碳汇平台，对林农的树种进行拍照、编号，建起树木数量、碳汇价值、脱贫监测对象等信息库，再按每棵树每年碳汇价值3元计算，吸纳社会各界认购碳汇，并直接将购碳资金全额打入林农账户。
（四）阳朔县的利益协商型
过去几年间，广西壮族自治区围绕漓江流域的生态保护，积极探索上下游横向生态补偿机制，提升了流域整体环境质量。2019年，广西首次建立了漓江流域上下游横向生态保护补偿机制。2020至2021年，自治区财政每年拨付3000万元，累计投入6000万元，用于漓江流域生态保护补偿奖励，支持流域生态治理、生态环境能力建设以及生态修复等工作。其中，阳朔县被确定为试点单位之一，率先探索和实践这一补偿机制。2023年，阳朔县编制《阳朔县国土空间总体规划（2021—2035年）》，进一步为生态补偿提供了制度保障。此外，阳朔县持续推进生态治理，先后投入7862万元对23处山体进行生态修复；投入22.83亿元对82.3公里河段进行治理；投入2882万元人工造林2.75万亩、封山育林26.04万亩；投入资金4250万元推动绿美乡村建设；投入3254万元开展漓江景观提升。
在阳朔县推进生态补偿试验过程中，不同的利益相关者有着差异化的利益诉求，上游地区希望获得更多的财政补偿，支持生态保护和可持续发展，而下游地区则关注水质改善和生态环境优化，同时兼顾经济发展需求。涉农企业、旅游业经营者和当地居民也对补偿政策的实施方式、资金分配和生态资源利用方式存在不同期待。阳朔县搭建起利益协商平台，鼓励不同主体交流意见和看法，通过政府主导、多方参与的方式，确保各方诉求得到充分表达，在平衡利益的基础上达成共识。2023年7月，阳朔县政协召开漓江生态保护和推动建立生态补偿机制协商座谈会，地方官员、沿江村民和专家学者等就漓江风景名胜区生态环境保护问题进行讨论。最终，协商会议形成了一系列共识，包括建立更加透明的生态补偿资金管理机制，引入市场化补偿模式，加强对补偿资金的绩效考核以及推动政府、企业和社会力量共同参与生态保护等。
这类协商方式能够有效汲取地方层面的经验性知识，使生态补偿政策更加贴合基层实际需求和地方治理特点。在政策实践中，经验性知识往往来自长期从事生态管理和基层治理的人员，包括地方官员、村代表和生态保护从业者，他们对于生态环境的变化趋势、补偿政策的实施效果以及当地居民的适应情况有着直接的感知和判断。一些地方官员了解当地情况，能够将科学监测数据与实际治理经验相结合，识别政策实施过程中可能出现的问题，提供务实可行的调整建议。例如，在生态补偿标准的制定上，地方官员能够结合区域经济水平、农民生计状况和产业发展趋势，提出更加精准的补偿方案。自从建立了生态补偿机制，阳朔县将漓江和遇龙河景区公司年收入的10%作为生态补偿费分配给沿江村民，惠及两岸群众近7万人。
阳朔县在推进漓江流域生态补偿过程中，并未采取单一的政府主导模式，而是通过搭建协商平台，让不同利益相关方能够在政策制定、补偿标准确定以及生态保护责任分配等关键环节中发挥作用。一是，协商机制的建立促使地方政府更加精准地识别各方诉求。阳朔县通过定期座谈会、政策评估反馈等形式，确保各方利益诉求得到充分表达，以共识为基础推动补偿机制的落地。二是，协商试验推动了生态补偿机制的创新和可持续发展。通过协商，阳朔县最终形成了一种“财政补偿+市场化补偿”相结合的模式。三是，协商型试验有利于实现政策知识的共同生产。地方官员结合村民反馈调整生态补偿资金分配方式，使政策更符合地方发展实际。村民和企业的参与也促使补偿模式更加透明，避免了单向决策导致的执行难题。
（五）四种试验类型的比较
通过分析生态补偿领域的四项试点可以看到，不同的试验类型在试验情境、试验目标、政策调整机制、政策扩散路径等方面表现出较大的差异，如表1所示。一是试验情境的差异决定了不同类型的适用范围。技术驱动型试验适用于数据可测量、环境质量可量化的领域，议题导向型试验聚焦中央政府设定的特定区域生态问题，方案评估型试验用于比较和优化某一生态补偿工具，利益协商型试验常见于多方利益主体的补偿问题。二是试验目标导向各异。技术驱动型强调科学性与公平性，议题导向型强调验证政策适应性，方案评估型注重多轮比较找到最优方案，利益协商型注重平衡各方利益，推动形成可持续机制。三是政策调整方式决定了试验的灵活性。技术驱动型依赖数据监测和科学测算，议题导向型依赖地方治理经验和执行反馈，方案评估型强调基于数据和反馈的动态评估，利益协商型则根据不同主体诉求不断修订方案。四是政策扩散路径的差异影响了经验推广。技术驱动型多在技术条件相似地区推广，议题导向型在中央主导下纳入国家政策并扩散，方案评估型依靠地方经验交流和区域性推广，利益协商型依赖地方实践，在类似利益冲突地区被借鉴。
表1 四种试验类型的比较
四种类型也有着各自的优势与限度。技术驱动型试验依托技术手段确保试验的科学性，避免了人为主观因素的干扰。然而，该类型容易过度依赖科学测算，而忽略纷繁复杂的社会情境。议题导向型试验的主要优势在于政策目标明确，中央政府提供资源支持，能够在短期内推进试验。这使得地方政府的自主调整权限较小，容易导致试验缺乏灵活性。方案评估型试验的优势在于适应性，地方政府基于科学证据动态调整补偿机制，不断优化政策效果，但是政策效果往往需要较长时间才能显现，难以短期见效，这也意味着地方政府需长期投入人力、资金等资源，承担较高的运营和维护成本。利益协商型试验的核心优势在于能够整合多方利益诉求，使政策更加贴合基层实际，增强政策的可接受性，但是政策调整过程往往较为复杂，协商机制需要时间建立，容易出现“久议不决”的情况。
结合案例可以看到，政策试验中证据的属性不是独立存在的，而是可以相互转化和结合使用。在新安江流域生态补偿试点的早期，政策设计高度依赖科学数据监测，但随着试验的深入，地方政府发现单纯依靠水质监测数据难以充分反映流域生态治理的全貌，因此在试验过程中逐步引入了地方治理经验，例如，调整补偿资金的使用方向，使其不仅用于污染治理，还用于生态修复和流域经济发展，这体现了从科学性证据向经验性证据转化。在京津冀生态补偿试点的最初阶段，政策试验主要依赖地方政府的治理经验和执行反馈，但随着试验的深入，北京市和河北省逐步引入更系统的水质监测和污染评估方法，以此来优化补偿资金的测算方式，增强政策的科学性。不难发现，证据的选择不仅取决于具体的政策情境，也取决于政策议题的复杂性程度。因此，在设计试验方案时，有必要综合考量，确保试验过程中的证据使用既符合科学标准，又能适应地方治理实践。
本文以生态补偿领域四项试点为例，提出“证据属性—组织模式”类型学分析框架，揭示了一个核心结论：在生态补偿试验的运行过程中，证据与组织并非静态匹配，而是在试验推进中持续互动、相互转换的动态关系。科学性证据提升政策的可测量性与可操作性，但其社会接受度依赖于经验性证据的嵌入。经验性证据增强政策的适应性与落地性，但其可持续性与规范化需要科学性证据的支撑。在此基础上，本文区分了生态补偿政策试验的四种类型，不同类型不仅在政策目标设定和实施路径上各有侧重，在资源配置方式、政策调整节奏以及利益协调机制方面也展现出差异化优势。这意味着，在政策试验的设计过程中，决策者需要结合政策议题的特征、政策目标的紧迫性、治理主体的能力以及利益相关者的诉求等因素，合理选择试验类型，并在试验过程中结合科学性证据和经验性证据进行动态调整，以确保生态补偿政策试验的有效性。
在生态补偿的政策试验中，为了扩大证据的应用范围，需要充分认识不同类型证据的优势与局限，结合具体流域、区域和生态功能区的情境选择最适合的证据类型，以实现更加精准的补偿政策设计。从更宏观的视角来看，生态补偿试点中证据属性与组织模式的互动，反映了国家在证据治理层面的能力建设。科学性证据与经验性证据的整合，不仅关系到补偿标准与政策工具的优化，也涉及治理体系在制度安排、权力结构与知识生产之间的有效协同。在此过程中，监测数据、生态评估和地方经验的生产、流通与应用机制，共同构成了生态补偿试点可持续运行的基础条件，也决定了试验成果能否有效上升为制度化政策。由此可见，要真正提升生态补偿治理能力，不仅需要在技术层面完善环境监测体系和数据平台建设，更需要在制度层面构建跨部门、跨层级、跨区域的证据协同网络，使生态补偿政策试验能够在科学理性与社会适应性之间形成长期稳定的平衡，进而推动生态补偿制度的连续性、稳定性与可持续性。
生态补偿政策试验的推进需要警惕“证据孤岛”和“组织刚性”两种倾向。前者表现为环境监测数据缺乏社会可接受性支撑，地方探索难以上升为制度化知识；后者则表现为试点模式僵化，中央自上而下的指令缺少地方创新活力。要避免这两种情形，在证据层面，应推动多源证据的系统整合，探索数据开放、公众参与与第三方评估等机制，以提升证据应用的透明度与包容性；在组织层面，则需要强化上下联动机制，形成中央—地方、政府—社会之间的互动网络。中央权威倡导为生态补偿政策试验提供战略目标、制度框架和资源保障，地方自主探索则通过灵活调整和因地制宜创新，提升补偿政策的执行力与适应性。这种纵横结合的模式既能避免因过度集中导致的僵化，也能防止地方探索的碎片化，从而形成一个更加开放、弹性和协同的生态补偿治理格局。
在未来研究中，可以进一步从证据与组织的耦合关系出发，深化对生态补偿政策试验中证据治理机制的探索。一是建立一套能够捕捉证据转换过程的量化指标体系，通过过程性指标的开发，更系统地评估不同类型证据在补偿试点中的互动效能，突破以往仅停留在结果层面的静态评价。二是有必要将本文提出的分析框架应用到不同类型的生态补偿议题，如流域治理、林地保护、湿地修复等，比较证据组合路径与政策扩散结果的差异，从而检验该框架的跨情境适用性及其普遍解释力。三是关注生态补偿中证据治理所依赖的制度条件，包括数据标准的统一、跨部门的授权边界以及问责与激励机制等，系统评估这些制度安排如何塑造证据协同网络的运行绩效。通过这些方面的拓展，不仅能够推动生态补偿试点研究在理论上的深化，也有助于在实践层面为构建更具韧性和适应性的国家生态治理体系提供实证支撑。
