河湟谷地农户参与退耕还林意愿的影响因素分析
发布时间：2021-09-12 13:24
退耕还林工程中农户参与意愿在很大程度上影响政府政策的执行效率和成果维持。基于210份调查问卷数据,以青藏高原河湟谷地为研究区,运用谱聚类算法对退耕还林农户参与意愿强度进行归类,并将归类结果应用于随机森林模型中。探讨川水区、浅山区和脑山区退耕还林农户的个体特征、家庭特征和耕地特征等影响因素对参与意愿的作用机理。结果表明:基于Silhouette指标检验的退耕还林农户参与意愿强度可分为强烈、中立和不强烈。川水区的影响因素中人均家庭年收入贡献得分最高;浅山区的影响因素中务农人数和耕地面积贡献得分最高;脑山区的影响因素中农作物种类丰富度贡献得分最高。
【文章来源】：青海环境. 2020,30(04)
【文章页数】：5 页
【部分图文】：
研究区概况图
耕地特征中耕地面积和农作物种类丰富度贡献得分较高。赵铁珍[16]认为农户的耕地面积越大，农户更愿意退耕，而尚海洋等[17]认为通常情况下，农户的耕地面积越大，农户越依赖于耕地资源维持生计，其参与退耕还林的概率就越小。河湟谷地自然条件导致耕地破碎化，使得土地分布分散，浅山区位于土壤侵蚀严重和耕地面积分布最广的地理位置，耕地破碎化较为严重，相反，川水区耕地平坦广布，更利于集中规模化、机械化生产。综上，就本研究区而言，农户参与退耕还林意愿的影响更倾向于农户耕地面积越多，农户更愿意退耕;农作物种类越丰富，农户参与退耕的意愿越强烈，这是因为农户在满足自己粮食需求的时候，更倾向于将多余的贫瘠耕地参与退耕还林工程。3 结论
基于表2中对退耕还林参与意愿的影响因素贡献来看，农户家庭特征和农户耕地特征对农户参与退耕还林的意愿贡献得分较高。农户家庭特征中务农人数和人均家庭年收入的贡献得分较高。家庭中务农人数越多，退耕还林参与意愿越强，这与近年来耕地效益越来越低有关。当农业收入和农业投入不成正比的时候，家庭务农人数越多，农户从事非农活动的可能性也就越大，收入来源渠道多样化特征更为明显，农户要求进行劳动力转移的需求通常较为迫切，相对而言，会争取积极参与退耕还林，将劳动力从耕地中解脱出来，以便更好地从事其他副业或外出打工。如图3所示，浅山区贡献得分大于脑山区和川水区，这与浅山区由于土壤侵蚀严重，使得浅山区土地质量较差有关。当浅山区务农投入大于收益时，农户更倾向于参与退耕还林生态工程，使得务农劳动力得以解放。退耕还林农户家庭年收入的高低在一定程度上对自然资本的依赖性产生显著影响，退耕补偿对农户家庭的收入贡献会随着退耕地占比的减少和农户经济状况的改善而下降[14,15]。河湟谷地居民点在地理空间中按海拔垂直分布的现象导致其自然资源禀赋产生差异，川水区处于低海拔位置，距离城镇较近，在就业成本和就业机会方面相比于浅山区和脑山区有着一定的先天优势，再加上川水区只有少数的贫瘠耕地退耕，使得退耕补偿占家庭经济收入的比重较小。因此，川水区退耕农户对土地收入的依赖程度较低，降低了对退耕补偿的期望。
【参考文献】：
期刊论文
[1]农户退耕参与意愿的生成逻辑——经济理性或生态理性[J]. 张朝辉. 林业经济问题. 2019(05)
[2]生计资本对农户退耕参与决策的影响分析——以西北S地区为例[J]. 张朝辉. 干旱区资源与环境. 2019(04)
[3]农户退耕还林生态补偿预期及其影响因素——以哈巴湖自然保护区和六盘山自然保护区为例[J]. 王一超,郝海广,翟瑞雪,刘淑芳. 干旱区资源与环境. 2017(08)
[4]基于主成分Logistic模型的退耕还林工程农户参与意愿分析——以四川省雅安市为例[J]. 唐旭,朱灵伟,胡石元. 国土资源科技管理. 2017(03)
[5]新一轮退耕还林政策实施中存在的问题及其政策建议[J]. 张坤,谢晨,彭伟,王江. 林业经济. 2016(03)
[6]新一轮退耕还林工程农户响应意愿影响因素研究[J]. 张朝辉,耿玉德,张静. 林业经济. 2015(06)
[7]退耕还林生态补偿标准、农户行为选择及损益[J]. 李国平,石涵予. 中国人口·资源与环境. 2015(05)
[8]补贴期后农户退耕还林的态度研究——以重庆万州为例[J]. 喻永红. 长江流域资源与环境. 2014(06)
[9]基于模糊数学的林农退耕还林工程参与意愿聚类分析——以云南和甘肃两省为例[J]. 陈中泰,马宁,亓越. 林业经济. 2014(06)
[10]退耕还林的环境价值及政策可持续性——以重庆万州为例[J]. 韩洪云,喻永红. 中国农村经济. 2012(11)
硕士论文
[1]四川省农户参与新一轮退耕还林工程的意愿调查与驱动分析[D]. 朱灵伟.武汉大学 2017
本文编号：3394303
【文章来源】：青海环境. 2020,30(04)
【文章页数】：5 页
【部分图文】：
研究区概况图
耕地特征中耕地面积和农作物种类丰富度贡献得分较高。赵铁珍[16]认为农户的耕地面积越大，农户更愿意退耕，而尚海洋等[17]认为通常情况下，农户的耕地面积越大，农户越依赖于耕地资源维持生计，其参与退耕还林的概率就越小。河湟谷地自然条件导致耕地破碎化，使得土地分布分散，浅山区位于土壤侵蚀严重和耕地面积分布最广的地理位置，耕地破碎化较为严重，相反，川水区耕地平坦广布，更利于集中规模化、机械化生产。综上，就本研究区而言，农户参与退耕还林意愿的影响更倾向于农户耕地面积越多，农户更愿意退耕;农作物种类越丰富，农户参与退耕的意愿越强烈，这是因为农户在满足自己粮食需求的时候，更倾向于将多余的贫瘠耕地参与退耕还林工程。3 结论
基于表2中对退耕还林参与意愿的影响因素贡献来看，农户家庭特征和农户耕地特征对农户参与退耕还林的意愿贡献得分较高。农户家庭特征中务农人数和人均家庭年收入的贡献得分较高。家庭中务农人数越多，退耕还林参与意愿越强，这与近年来耕地效益越来越低有关。当农业收入和农业投入不成正比的时候，家庭务农人数越多，农户从事非农活动的可能性也就越大，收入来源渠道多样化特征更为明显，农户要求进行劳动力转移的需求通常较为迫切，相对而言，会争取积极参与退耕还林，将劳动力从耕地中解脱出来，以便更好地从事其他副业或外出打工。如图3所示，浅山区贡献得分大于脑山区和川水区，这与浅山区由于土壤侵蚀严重，使得浅山区土地质量较差有关。当浅山区务农投入大于收益时，农户更倾向于参与退耕还林生态工程，使得务农劳动力得以解放。退耕还林农户家庭年收入的高低在一定程度上对自然资本的依赖性产生显著影响，退耕补偿对农户家庭的收入贡献会随着退耕地占比的减少和农户经济状况的改善而下降[14,15]。河湟谷地居民点在地理空间中按海拔垂直分布的现象导致其自然资源禀赋产生差异，川水区处于低海拔位置，距离城镇较近，在就业成本和就业机会方面相比于浅山区和脑山区有着一定的先天优势，再加上川水区只有少数的贫瘠耕地退耕，使得退耕补偿占家庭经济收入的比重较小。因此，川水区退耕农户对土地收入的依赖程度较低，降低了对退耕补偿的期望。
【参考文献】：
期刊论文
[1]农户退耕参与意愿的生成逻辑——经济理性或生态理性[J]. 张朝辉. 林业经济问题. 2019(05)
[2]生计资本对农户退耕参与决策的影响分析——以西北S地区为例[J]. 张朝辉. 干旱区资源与环境. 2019(04)
[3]农户退耕还林生态补偿预期及其影响因素——以哈巴湖自然保护区和六盘山自然保护区为例[J]. 王一超,郝海广,翟瑞雪,刘淑芳. 干旱区资源与环境. 2017(08)
[4]基于主成分Logistic模型的退耕还林工程农户参与意愿分析——以四川省雅安市为例[J]. 唐旭,朱灵伟,胡石元. 国土资源科技管理. 2017(03)
[5]新一轮退耕还林政策实施中存在的问题及其政策建议[J]. 张坤,谢晨,彭伟,王江. 林业经济. 2016(03)
[6]新一轮退耕还林工程农户响应意愿影响因素研究[J]. 张朝辉,耿玉德,张静. 林业经济. 2015(06)
[7]退耕还林生态补偿标准、农户行为选择及损益[J]. 李国平,石涵予. 中国人口·资源与环境. 2015(05)
[8]补贴期后农户退耕还林的态度研究——以重庆万州为例[J]. 喻永红. 长江流域资源与环境. 2014(06)
[9]基于模糊数学的林农退耕还林工程参与意愿聚类分析——以云南和甘肃两省为例[J]. 陈中泰,马宁,亓越. 林业经济. 2014(06)
[10]退耕还林的环境价值及政策可持续性——以重庆万州为例[J]. 韩洪云,喻永红. 中国农村经济. 2012(11)
硕士论文
[1]四川省农户参与新一轮退耕还林工程的意愿调查与驱动分析[D]. 朱灵伟.武汉大学 2017
本文编号：3394303
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