王靓楠，刘笑冰

(北京农学院经济管理学院/北京新农村建设研究基地，北京 102206)

北京市北部山区是北京市重要生态屏障，为了改善区域生态环境、构建区域生态安全格局，北京市近年先后开展太行山绿化、京津风沙源治理以及留白增绿等项目。农户作为造林工程建设过程中的直接参与者，其对造林工程的态度及参与意愿对造林工程效果的发挥有直接影响[1]。学者关于造林工程覆盖区域农户的参与意愿已进行多种研究[2]。国际上高度重视农户在生态项目上的参与意愿[3]。国外学者通过对造林覆盖区域农户参与造林工程的意愿及满意度进行调查，认为农户特征在很大程度上对农户参与造林工程的行为产生影响[4-5]，其中有研究表明是否户主及户主年龄对参与和经营管理造林工程产生负影响，户主受教育程度为正影响[6-7]。中国学者通过不同方法对农户参与造林工程意愿展开研究。例如，通过Logistic回归模型、结构方程模型等方法对农户特征、效益偏好和行为意向等方面进行分析[8-10]。鉴于此，该研究试图通过最小信息准则(Akaike Information Criterion，AIC)及贝叶斯信息准则(Bayesian Information Criterions，BIC)对二元Logist回归模型、二元Probit回归模型、二元Clog-log回归模型结果进行比较，得到最优结果，对农户参与北京市北部山区造林工程后续建设意愿的影响因素进行分析，从而为激发和调动农户参与北京市山区造林工程提供有益参考。

1 材料与方法

该研究区域为北京市北部燕山山脉的重要组成部分，包括延庆区、昌平区、怀柔区和密云区。近年来，北京市积极开展造林工作，整体森林面积和森林覆盖率呈现稳步、缓慢上升趋势。

1.1 数据来源

课题组于2019年7—8月在北京市4个研究区对农户参与后续造林工程的意愿与行为开展农户问卷调查和访谈，受访对象主要是户主及其配偶，其原因是受访对象对家庭各方面的信息比较了解。调查共涉及延庆区、昌平区、怀柔区和密云区4个区，对这4个区中造林面积较大的乡镇进行列表，采取抽样方式在每区随机抽选2个乡镇，各区随机选择的乡镇分别是，延庆区(珍珠泉乡、千家店镇)，昌平区(兴寿镇、流村镇)，怀柔区(长哨营满族乡、喇叭沟门满族乡)，密云区(不老屯镇、高岭镇)。对其居住农户进行问卷调查，总计发放问卷180份，收回问卷171份，问卷回收率95%，剔除不合要求问卷后有效问卷160份，问卷有效率93.6%，有效样本的分布特征如表1所示。

表1 样本农户调查分布特征Tab.1 Distribution characteristics of sample farmer households

1.2 分析方法

二元回归模型是针对定型数据的统计分析方法，农户参与意愿属于二元定性数据，故运用二元回归模型(二元Logist回归模型，二元Probit回归模型，二元Clog-log回归模型)，通过最小信息准则及贝叶斯信息准则筛选最优模型，对影响北京市北部山区造林工程农户后续参与意愿的因素进行分析。

1.2.1 模型选择 因变量农户参与造林工程建设意愿是品质型变量，故采取回归模型分析影响农户参与北京市北部山区造林工程建设意愿的因素。得模型方程：

α0Y=β1x1+β2x2+β3x3+……+βnxn+ε

1.2.2 变量选择 建立计量模型分析农户参与造林工程建设的意愿，因变量为愿意参与造林工程建设；根据研究需要设计影响农户参与造林工程建设意愿的因素为自变量，见表2。预期影响指随自变量数据增加，其对农户参与造林工程意愿的影响结果，如预期结果为正(以“+”表示)，说明影响结果为正相关，预期结果为负(以“-”表示)，说明结果为负相关。预期无影响以“/”表示。

表2 变量设计及预期影响Tab.2 Variables and expected impact

2 结果与分析

2.1 回归结果

采用SPSS20.0对160个样本分别进行二元Logist回归、二元Probit回归、二元Clog-log回归。首先将前期选择的13个自变量全部纳入回归模型进行处理，对于F检验值最小或者P最大的变量进行剔除。对剩余变量所求得的新回归模型进行检验并逐步回归，删除不显著的变量，直至各模型中保留的所有变量系数都显著为止。该研究选择表3所示的显著变量来分析农户参与造林工程后续意愿的影响因素。其各自模型的标准误差、P值及置信区间如表3所示。

表3 农户参与意愿影响因素回归结果Tab.3 Regression results on factors affecting farmers' willingness to participate afforestation project

借助最小信息准则和贝叶斯信息准则对二元Logist回归模型、二元Probit回归模型、二元Clog-log回归模型结果进行比较，结果如表4所示。

表4 二元Logist回归模型、二元Probit回归模型和二元Clog-log回归模型的最小信息准则和贝叶斯信息准则筛选结果

二元Clog-log回归模型的最小信息准则和贝叶斯信息准则均值分别为71.02695和114.0794，在3个模型中均值均为最小，故经过筛选的最优结果为二元Clog-log回归模型，得到所估参数拟合优度最佳。由最优回归模型的结果可知，家庭年收入、农业收入、与造林地距离、对造林工程了解程度、参与护林工作意愿、是否参与过造林工程和造林人工费是否合理共7个变量对农户参与造林工程意愿有显著影响，其余均不显著。根据回归弹性系数，参与护林工作意愿、农业收入及对造林工程了解程度3个二级指标对农户参与意愿影响程度较高，亦即工程相关因素、生计因素和认知因素是影响农户参与意愿的重要原因。

2.2 农户参与意愿影响因素分析

第一，农户生计因素方面，家庭年收入和农业收入对农户参与北京市北部山区造林工程建设意愿有影响，均在1%水平下显著，且为正相关影响，与预期假设背离。其原因是家庭年收入以农业生产经营收入为主的农户，长期从事相关工作，并从中获得过收入，因此，更期待通过参与造林工程获得工资性收入。第二，农户与造林地距离因素方面，农户居住地与造林地距离对参与造林工程建设意愿的影响在10%水平下显著，模型结果与预期相反。其原因是居住地距造林工程越近的农户，其所承包的田地距造林工程越近，田地退耕还林在一定程度上减少了农户的农业方面收入。第三，农户认知因素方面，农户对造林工程了解程度与农户参与造林工程意愿呈正相关，并在1%水平下显著，与预期影响一致。该结果表明对造林工程了解程度越深，农户参与山区造林工程的意愿越强烈。第四，造林工程相关因素方面，是否参与过造林工程和造林人工费是否合理对其参与北京市北部山区造林工程意愿的影响分别在1%和10%水平下显著，与预期影响一致，均为正向影响。参与过造林工程的农户会对造林工程的了解程度更深，并由此获得过收入，后续参与意愿也就更强烈。

3 对策建议

第一，发展林下经济，提升农户收入。在发挥原有的林业补贴优势基础上，适当发展林下经济，充分利用丰富的林下资源发展种植业，增加林业附加值，提升农民收入，从而调动农户参与造林工程后续建设的积极性。第二，加强宣传力度，提升农户的认知度。大力宣传山区造林的意义，让农户了解到造林工程对居住环境的改善起到积极作用，从而提升农户的认知度。第三，拓宽林业发展层次，促进农户就业。利用造林工程的资源建设森林康养基地，大力发展森林生态旅游和民宿经济，让农户参与其建设与管理，以此促进农户就业。