农户参与林业碳汇意愿及影响因素动态分析
——以云南省凤庆县、镇康县为例

2014-04-22 01:23王昭琪
中国林业经济 2014年5期
关键词:林地意愿变量

王昭琪

(西南林业大学 经济管理学院,昆明 650224)

农户参与林业碳汇意愿及影响因素动态分析
——以云南省凤庆县、镇康县为例

王昭琪

(西南林业大学 经济管理学院,昆明 650224)

运用农户调查数据,采用计量经济学分析方法,建立模型对农户参与意愿的影响因素进行了动态分析。结果显示,在项目涉及区,文化程度,家庭劳动力人数,家庭人均收入,林业收入占家庭收入比例,农户环保意识,对碳汇林未来经济预期六个变量对农户的参与意愿影响显著;在非项目涉及区,文化程度,林业收入占家庭收入比例,林地面积,农户环保意识,对碳汇林未来经济预期六个变量对农户的参与意愿影响显著。针对存在的问题,提出提高林业碳汇补偿标准、开展农户教育培训活动、拓展农户收入来源的建议。

林业碳汇;选择意愿;二元Logistic回归

随着气候变化严重影响了经济社会的可持续发展,林业碳汇就成为了一个新兴、热点话题。而林业碳汇涉及千家万户,农户的参与意愿直接影响到林业碳汇是否能顺利开展。本文从林业碳汇、农户参与意愿、农户参与林业碳汇意愿引述前人的观点。(一)在林业碳汇方面,王耀华【1】对森林碳汇市场两个基本层面进行系统分析,得出森林碳汇交易正在成为影响我国林业资源发展的重要因素。赵猛【2】等通过研读国内外关于碳汇市场的文献和进行大量实地调查,得出目前缺乏对于中国林业碳汇市场价格机制设计方面的专项研究。贾进【3】通过深入分析中国与国际林业碳汇市场的特征差异,得出中国林业碳汇初级市场的发展需要更加明确的产权,市场交易的成本不断增大,并且受到多样化环境的影响。(二)在农户参与意愿方面,赵雪雁和路慧玲【4】等人运用二项Logistic回归模型分析农户参与生态补偿的意愿,得出结论:由于客观条件限制和政府宣传力度不足导致农户对项目的认知水平不高。苏小艳【5】对影响农户参与土地股份合作制意愿的因素进行实证研究,得出;户主的文化水平、户主的职业、家庭的主要收入来源、是否抛荒过、村集体态度与农户入股意愿呈正相关关系。刘艳冬丽等人【6】运用Binary Logistic回归模型分析农户退耕还林意愿影响因素,指出在政府强制推动的背景下,参与方式、参与程度、政策认知度是主要影响因素。从阅读文献中可知,有很少关于农户参与林业碳汇意愿的文章,为此,本文通过logistic二元回归对影响农户参与林业碳汇意愿的影响因素进行动态分析,揭示影响项目可持续发展的社会变量,其研究对于减缓气候变化,增加林农收入,具有重要的意义。

1 数据来源

1.1 案例点概况

①凤庆县概况。凤庆县位于云南省的西南部,属于林业大县,林业用地面积为196 079.9hm2,占全县土地总面积的58.96%,其中:有林地面积140 007.9hm2,灌木林地面积468 81.6hm2,未成林造林面积126hm2,苗圃地面积14.6hm2,无立木林地面积763hm2,宜林地面积828 6.8hm2,生态公益林面积800 61.6hm2,商品林面积116 003.7hm2,森林覆盖率为48.33%。县依托丰富的森林资源,建造了临沧澜沧江省级自然保护区。

②镇康县概况。镇康县位于云南省西南边陲,地理环境复杂、气候类型多样,导致生态环境也多种多样,热带季雨林、南亚热带栎类混交林、中亚热带—北亚热带植被、亚高山植被等均有分布,林地面积1 107.9km2,占全县的土地总面积的43.72%,森林覆盖率34%,县依据丰富的林业资源,建造了南捧河省级自然保护区。

1.2 数据来源

本文选取凤庆县、镇康县为样本县,按照典型抽样的原则,在两县共选取6个乡(镇),11个村,在各个村采取随机抽样的方法,共选取了202户农户进行实地调查。本次调查主要采取问卷调查法,调查发出202份问卷,回收202份问卷,有效问卷192份,问卷回收率为100%,问卷有效率为95%。

2 模型构建与计量分析

2.1 实证模型构建

根据经验常识和相关文献,初步认为农户的个人特征、家庭特征、经济环境以及心态等各因素都对农户的参与意愿具有一定的影响。结合调查问卷中的各项具体指标和数据,本文设置了10项变量,各项变量及其具体解释见表1。

农户是否愿意参与林业碳汇项目,是一系列因素共同影响的结果。令0=不愿意,1=愿意,Y为因变量,X为自变量,构建二元Logistic回归模型方程:

其中,p是Y=0的概率,1-p是Y=1的概率,X1,X2,……,X10 是回归方程中的各个变量,β0,β1,β2,……,β16 是待估参数,μ 是扰动项。

2.2 模型结果与分析

2.2.1 项目涉及区调研样本数据模型估计结果与分析

本文运用软件SPSS17.0对项目涉及区的样本数据进行处理,在处理过程中首先将所有可能对因变量有影响的自变量导入回归模型,进行显著性检验,然后根据检验结果选入或剔除变量,将显著性水平低于0.05的变量选人,显著性水平高于0.1的变量剔除。回归结果如表2、3、4所示:

表1 变量及解释

从表2可以看出,模型的似然比卡方统计量为88.526,自由度为 10,对应的 p值(Sig)为0.000,在0.05的显著性水平之下,即认为该模型是整体显著的。

从表3可以看出,C ox & Snell R方统计量和Nagelkerke R方统计量分别等于0.602和 0.806,意味着该模型解释了被解释变量 80%以上的变动,说明该模型的拟合优度是比较好的。

表4的估计结果可以看出,文化程度,家庭劳动力人数,家庭人均收入,林业收入占家庭收入比例,农户环保意识,对碳汇林未来经济预期六个变量对农户的参与意愿影响显著,具体分析如下。

从表5可以看出,模型的似然比卡方统计量为77.262,自由度为10,对应的 p值(Sig)为0.000,在0.05的显著性水平之下,即认为该模型是整体显著的。

表2 模型系数的综合检验

表3 模型汇总

表4 方程中的变量

从表6可以看出,C ox & Snell R方统计量和Nagelkerke R方统计量分别等于0.564和0.756,意味着该模型解释了被解释变量75%以上的变动,说明该模型的拟合优度是比较好的。

表7的估计结果可以看出,文化程度,林业收入占家庭收入比例,林地面积,农户环保意识,对碳汇林未来经济预期六个变量对农户的参与意愿影响显著,具体分析如下。

①文化程度在0.01水平下显著,估计系数为正,说明学历越高,农户就越愿意参与林业碳汇项目。其原因见项目涉及区结果分析。

②林业收入占家庭收入比例在0.05水平下显著,Exp(B)<1,说明林业收入所占比例越高,农户就越不愿参与林业碳汇项目。其原因见项目涉及区结果分析。

表5 模型系数的综合检验

表6 模型汇总

表7 方程中的变量

③林地面积在0.05水平下显著,估计系数为正,说明林地面积越多,农户就越愿意参与林业碳汇项目。这是由于林地面积多的农户不仅能保证自身种植经济林、商品林等需要,而且还能将剩余的林地投入到林业碳汇项目中来。既可以提高农户收入,又可以改善生活环境。

④农户环保意识在0.05水平下显著,估计系数为正,说明农户的环保意识越强,就愿意参与林业碳汇项目。其原因见项目涉及区结果分析。

⑤对碳汇林未来经济预期在0.01的水平下显著,估计系数为正,Exp(B)=28.625,说明对碳汇林未来经济预期越好,农户就越愿意参与林业碳汇项目。其原因见项目涉及区结果分析。

3 两次调研结果对比分析

通过对项目涉及区和非项目涉及区农户参与林业碳汇意愿影响因素分析,可以发现两个样本区影响农户参与意愿的因素有共同之处,也有不同之处,具体分析如下。

3.1 两个样本区相同的显著影响因素

①文化程度对项目涉及区和非项目涉及区农户参与意愿均有显著影响,且影响方向一致。林业碳汇作为新鲜事物出现,文化程度低的农户对此不理解,所以不愿改变原先的经营方式,而文化程度高的农户,能理解项目实施的意义,所以愿意参与其中。

②林业收入占家庭收入比例对项目涉及区和非项目涉及区农户参与意愿均有显著影响,且影响方向一致。这反映出项目涉及区和非项目涉及区的农户都认为通过林业种植,获取较高的收入,可以满足日常的生活开支,而参与林业碳汇项目会降低收入来源。

③农户环保意识对目涉及区和非项目涉及区农户参与意愿均有显著影响。随着气候变暖、环境恶化,农户都迫切希望改变生态环境现状。

④对碳汇林未来经济预期对目涉及区和非项目涉及区农户参与意愿均有显著影响。虽然农户对生态环境破坏所带来的后果深有体会,但农户必须先保障自身的经济生活条件,所以对碳汇林未来经济预期是农户考察的一个重要方面。

3.2 两个样本区不同的显著影响因素

①家庭劳动力人数在项目涉及区农户的参与意愿影响中表现出显著,但在非项目涉及区农户的参与意愿影响中表现出不显著。这是由于在项目涉及区,农户外出打工的现象比较普遍,在能保证充足的劳动力去经营其他活动的同时参与林业碳汇,但在非项目涉及区,农户从事农业活动为主,拥有充足的劳动力,所以这一因素不显著。

②家庭人均收入在项目涉及区农户的参与意愿影响中表现出显著,但在非项目涉及区表现出不显著。这是由于在项目涉及区的农户认为参与林业碳汇,可以将剩余的资金投入到其他方面,而在非项目涉及区的农户认为能享受国家政策补贴,不需要家庭额外投入。

③林地面积在项目涉及区农户的参与意愿影响中表现出不显著,但在非项目涉及区表现出显著。在非项目涉及区,农户比较关注的是林地面积这一影响因素,原因是农户在参与林业碳汇的同时,能有额外的林地从事其他经营活动,而在项目涉及区,农户外出打工现象普遍,从事农业活动需要的林业比较少,所以不显著。

4 启示

4.1 提高林业碳汇补偿标准,健全生态效益补偿机制

上文显示结果之一:在调查区,对碳汇林未来的经济预期都显著,说明农户想通过参与林业碳汇实现自己的收入预期。上文显示结果之二:在调查区,林业收入所占家庭收入比例越高,就不愿参与林业碳汇的意愿就越强,农户作为理性的经纪人,希望自己的投入能获得较高的收入。因此,为提高农户参与的积极性,政府应提高补偿标准,创新项目参与、管理模式,优化项目管理体制,健全生态效益补偿机制。

4.2 开展农户教育培训活动,提高对林业碳汇的认知度

上文显示结果:在调查区,农户的文化程度对参与意愿都显著,说明农户的文化程度越高,对林业碳汇的认知度就越高,参与意愿就越强。因此,为使更多的农户参与其中,政府应通过媒体、网络、宣传活动等手段不断的对农户进行林业碳汇政策、意义等方面的教育培训,提高农户对林业碳汇的认知度。

4.3 拓展农户收入来源,提高农户参与意愿

在调查区,农户的参与意愿都与其预期的收入有很大关系。农户作为理性经纪人,从自身的角度出发,考虑参与林业碳汇得到的收益及付出的成本。因此,政府应鼓励农户在林业碳汇项目的基础上发展林下经济,鼓励部分劳动力转移到二、三产业就业,同时出台优惠的信贷政策促进农户拓展新的收入来源。

[1] 王耀华.森林碳汇市场构建和运行机制研究[D].哈尔滨:东北林业大学,2009.

[2] 赵猛.中国林业碳汇市场运行机制研究[D].保定:河北农业大学,2012.

[3] 贾进.中外林业碳汇市场的比较研究[D].保定: 河北农业大学,2013.

[4] 赵雪雁,路慧玲,刘霜,等.甘南黄河水源补给区生态补偿农户参与意愿分析[J].西北师范大学地理与环境科学学院,2012,22(4):96-101.

[5] 苏小艳.农户参与土地股份合作制意愿的影响因素研究—基于孝感市三汊镇的调查[D].武汉:华中农业大学,2013.

[6] 危丽,杨先斌,刘燕.农户参与意愿与退耕还林政策的可持续性[J].重庆大学学报,2006,12(6):30-35.

[责任编辑:路 实]

Dynamic Analysis on the Farmers’Willingness to Participate in Forestry Carbon Sequestration And Influencing Factors——Taking Fengqing and Zhenkang in Yunnan as an Example

WANG Zhao-qi
( Economics and Management College of Southwest Forestry University,Kunming 650224 China)

This paper uses continuous survey data of household to analyze the factors which can affect the willingness of farmer’s willingness by dynamic econometric models. The results showthat: in the project area,Level of education,the number of family labor,per capita household income,Forestry income of family income ratio,Farmers environmental protection consciousness,farmers’expectation for the future have significant effects;Level of education,Forestry income of family income ratio,Area of Forest Land,Farmers environmental protection consciousness,farmers’expectation for the future have significant effects。The paper put forward some suggestions for existing problems such as improving the forestry carbon sequestration compensation standard,farmer education and training activities and expanding the farmers income source。

forestry carbon sequestration;farmer’s willingness;binary logistic regression

F326.2

A

1673-5919(2014)05-0075-04

2014-09-07

王昭琪(1989 - ),男,河北廊坊人,硕士研究生。

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