Individual participation and incentive coordination in watershed ecological compensation project: Insights from China's Xin'an River Basin pilot
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The success or failure of executing the watershed ecological compensation (WEC) policy is primarily contingent on incentive designs. How do different contractual designs influence the actions of micro-individuals in WEC? How may individuals be enticed to engage in WEC project? Taking the first inter-provincial WEC pilot - Xin’an River Basin (XRB) in China as a case, this study investigates the impacts of government-oriented, market-oriented and incentive-cooperation contracts on individuals’ behavior based on the framework of Stackelberg games. Subsequently, differences in efforts and profits of diverse individuals are compared and analyzed for each contract. The case-specific numerical example is then utilized to validate theoretical outcomes and to support subsequent key insights. First, the government-oriented contract exhibits effectiveness in bolstering the efforts and interests of micro-individuals, whereas it also places the government under tremendous financial strain. Second, the market-oriented contract formed by the output contribution rate assists in overcoming deficiencies of excurrent government-oriented contract. But it remains controversial if, in the absence of government inspection, investors that devote more cooperative efforts are not rewarded with further dividends, ultimately diminishing their enthusiasm for the WEC-XRB project. Lastly, the incentive-cooperation contract reinforced by market dominance is advantageous for improving the efficacy of water resource management under the existing government-oriented policy relying on command-and-control instruments.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».