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农业论文

林农防控生物灾害成效及区域偏差分析

时间:2022年04月24日 所属分类:农业论文 点击次数:

提 要: 文中选择受生物灾害威胁较重区域,获取到 818 份林农数据,分析在生物灾害发生时林农的防控成效及区域差异特征。 结果表明:1)成效值在 0 - 1 之间,林农防控成效为 0. 602。 2)东部地区成效优于西部,倾向得分匹配后,东部和西部成效差距有所减少。 3)林农对

  提 要: 文中选择受生物灾害威胁较重区域,获取到 818 份林农数据,分析在生物灾害发生时林农的防控成效及区域差异特征。 结果表明:1)成效值在 0 - 1 之间,林农防控成效为 0. 602。 2)东部地区成效优于西部,倾向得分匹配后,东部和西部成效差距有所减少。 3)林农对防控现状较满意,但生态化及社会化意识较弱。 需要通过政府组织 - 社会化拉动 - 林农参与的综合防控方式,制定区域差异性的扶持政策,缓解因生物灾害造成的林木经济及生态价值损失。

  关键词: 林业生物灾害;防控;倾向得分匹配;林农

森林防护

  全球范围内生态环境破坏、极端气候及国际贸易等综合因素作用下,致使生物灾害日益猖獗,降低生态系统对疾病的抵御能力,仅外来入侵的生物就会造成全球每年至少损失 70 亿美元,生物灾害逐渐成为生态保护与修复过程中一项重要的威胁因素[1,2]。

  我国是生物灾害高发地区,2020 年林业生物灾害发生面积达 1278. 45 万 hm2,发生率 4. 9% ,存在松材线虫病、美国白蛾等外来物种随着国际贸易传入国内,以及本土物种随着温度上升、适生区域增加而大面积扩散,增加防控难度[3,4]。

  为缓解生物灾害对森林资源的威胁,我国在 2020 年防控面积达 1009. 2 万 hm2,防控率 78. 94% ,对生物灾害暴发及扩散起到一定防控作用[5]。根据我国《森林法》的规定,按照“谁经营,谁管理”的原则,公益林由政府防控,商品林由林地经营者防控[6]。 作为林地经营者的林农,随着集体林改的推进,8700 多万户农民得到了 26 亿多亩林地的使用权和所有权,而集体林占全国森林面积 61. 34% ,使得林农逐步成为了防控生物灾害的重要防控主体[7]。

  朱友理(2015)基于镇江市农户数据得出愿意参加病虫害专业化防控的农户共占 66. 23%[8]。 在完善的配套政策扶持下,通过专业规模化防控模式,会将农户防控意愿提升两倍以上[9]。 采取防控措施后净回报率和家庭净收入分别可以增加 24. 5% 和 48%[10]。 鼓励林农参与生物灾害防控,可以实现维护林农经济利益,推动乡村振兴,保障林业产业良性循环的目的[11]。

  通过文献梳理,对于生物灾害防控的文献多从政府防控的公益林角度出发;农户防控行为的文献,多集中于参与意愿及参与方式,对农户防控成效及区域差异研究相对较少。 由于生物灾害扩散没有区域界线,若在病虫害暴发时,林农防控不及时,或只防控自家林地,而周边林农未采取措施,会导致病虫害大规模暴发;若林农施药不合理,大量使用化学制剂,反而会造成农村土壤面源污染,危及生态环境安全,需要通过构建防控成效评价体系,掌握我国林农管护的商品林防控成效现状[12]。

  我国有史以来,东部及西部地区在人口分布、资源环境及经济发展水平方面存在严重的区域差距,林农在差异的政策、经济及对林业重视程度等外部环境影响下,对于防控措施及取得成效的评价也会存在感知偏差[13,14]。 因此,文中进一步利用倾向得分匹配法,在剔除区域感知偏差下,分析成效的区域差异特征,并针对存在的问题提出优化建议。

  1 材料与研究方法

  1. 1 数据来源与样本特征

  1. 1. 1 调研区域选择文中选取我国重点威胁种类暴发严重的 4 个省份,分别是鼠(兔)灾害发生最为严重的新疆和内蒙古;美国白蛾、松材线虫的主要疫区山东;以及薇甘菊为主要疫区的广东省,该省份也是松材线虫病发高区。 共计获取 818 份林农调研数据,其中,广东 206 份、山东 231 份、内蒙古 203 份、新疆 178 份。

  1. 1. 2 样本特征调研从 2019 年 2 月到 8 月,在各省份选择疫情较重区域进行调研,从样本均值来看,以男性居多,年龄平均在 52 岁,平均受过 5 年教育,健康程度较好,以单户经营为主,家庭总收入平均 66606. 3 元/ 年,平均林业收入为 18267. 5 元/ 年,44% 的农户采取了防控措施,认为村委会组织防控能力较强,社会化防控意愿相对较弱。

  1. 2 变量选取与模型设定

  1. 2. 1 林农防控成效评价体系

  根据森林健康理论,生物灾害是有害生物暴发规模超过了森林生态系统自然抵御能力。 林农采取人为干预措施,缓解灾害造成的林木经济及生态价值损失[15]。 为了解林农干预措施取得的效果及与预期结果的偏差,用“成效值”进行科学评价,国内学者多从自然、社会及经济三个方面因素出发,采用层次分析法、模糊综合评估法及神经网络法等[16,17]。

  因此,文中利用模糊综合指标评价法,构建指标体系,对林农防控成效进行评价。在评价过程中,根据计划行为理论,知觉行为控制、行为态度、主观规范会影响农户防控行为[18]。 知觉行为指对困难及掌握程度,而林农防控的知识水平是林农判断灾害暴发防控难度及防控措施掌握程度的主要依据,因此,用知觉行为分析林农对防控知识的掌握情况,选择林农对于林业生物灾害、防控知识、生态化防控知识及防控政策了解程度 4 个指标[19]。

  行为态度分为消极或积极态度,用以分析林农对于采取防控措施的态度及防控成效的满意度[20]。 在林农对于防控措施评价层面,根据灾害经济学理论,林农通过投入资金、劳动力等方式采取防控措施,家中资金是否充足,以及措施是否及时,是评价防控措施的重要指标[21]。 且林农采用的防控措施生态化程度以及防控药物的科学性,是减少因滥用化学农药而造成面源污染的关键因素[22]。 因此,选择防控资金充足度、措施及时有效性,以及生态化措施、药物的科学性 4 个指标。

  林农防控成效满意度是评价林农防控成效的重要维度,林地权属的差异使得林农所有的商品林由林农自行防控,公益林由政府防控[6]。 而林业站代表政府组织,为林农提供林业技术培训、生态药物等服务[23]。 因此,选择林农对自家商品林及公益林管护满意度、对林业站服务及护林员管护、林业技术培训满意度 5 个指标。主观规范指行为受外部市场及社会环境的影响,用以分析创新模式对于防控成效的贡献程度[19]。

  根据灾害协同治理理论,由于林业生物灾害暴发具有集中连片的特点,单户防控不仅成本高,且效果相对较弱,需要发挥政府主导 - 社会化防控公司协调 - 林农参与的多主体协同防控模式,缓解单一防控在人员、资金及管理模式上的局限性[11,24,25]。 因此,选择以成为护林员、获得疫木为薪柴、村委会组织联合防控或组织聘请社会化防控公司的形式参与防控意愿 4 个指标。

  1. 2. 2 防控成效影响因素分析分析政府组织、社会化参与及自行防控程度对于防控成效的影响程度,由于村委会是林农最直接接触且执行政府决策的组织,因此,选择村委会在组织防控中的作用指标,代表政府组织防控能力;选择林农对社会化模式的参与意愿,代表社会化防控模式的拉动作用;以及林农是否参与过防控,作为林农自身参与防控意愿指标。

  1. 2. 3 区域偏差矫正分析选择倾向得分匹配法,分析在控制政府、社会化及自行防控三种防控模式的外部因素下,若东部地区农户处于西部地区农户的环境,防控成效的偏差矫正程度。 将东部地区的山东、广东赋值为 1,设置为处理组;西部地区的内蒙古、新疆赋值为 0,设置为对照组。

  由于无法获得东部地区农户若生活在西部地区的认知状态,需要构造一个反事实框架,即在给定一组协变量的情况下,对每一农户进行打分,计算其进入处理组的概率,记为倾向得分,在全体样本匹配后,计算配对样本组之间在结果变量上的差异,从而得到平均处理效应[27,28]。

  2 结果与分析

  2. 1 林农防控行为现状分析

  根据理论分析及模型设定,利用语义差异法,对各指标进行评价,评价值在 1 - 5 之间,程度从非常不认同到非常认同依次递增,分别从农户防控知识、防控措施、防控成效满意度及创新防控模式参与意愿认知 4 个维度,测度林农感知评价下的防控成效。在农户防控知识维度,根据均值评价结果,得出农户对林业生物灾害类型、知识及政策基本了解,但对生态化防控知识了解程度较弱。

  在农户防控措施认知层面,农户认为家中防控措施非常及时并较为有效,基本拥有充足的防控资金及科学药物,但采取的生态化措施较弱;在农户防控成效满意度层面,农户总体对防控技术培训、护林员选拔、林业站服务及公益林管护非常满意,对自家商品林防控成效满意度相对较低;从农户创新防控模式参与意愿认知角度,林农对村委会组织联合防控的参与积极性最高,其次是成为护林员及社会化防控,以获取薪柴的防控参与意愿相对较低。对模型进行信、效度检验,ɑ 值均高于 0. 8,KMO 系数在 0. 7 以上,尤其是防控成效的信效度在 0. 9 以上,说明模型构建较为稳定。

  通过熵值法计算各成效指标的权重及指标值,得出成为护林员意愿对于防控成效的影响最为重要,其次是家中生态化防控措施、防控资金充足度、生态化防控知识了解程度,以及对商品林防控成效满意度。 根据模糊综合指标评价法,得到 4 个维度相应的指标值,其中,防控知识为 0. 132、防控措施为 0. 158、成效满意度为 0. 155、创新模式参与意愿为 0. 157,综合得到农户的防控成效指标值为0. 602,该指标为 0 - 1 之间的无量纲系数,值越接近 1,代表防控成效越好。

  2. 2 防控成效区域差异分析进一步分析林农防控成效的区域差异特征。整体呈现东部在各评价维度均优于西部的特征。 各省份之间,除新疆防控知识掌握最弱外,其余评价值均呈现山东 > 广东 > 新疆 > 内蒙古的趋势。

  2. 3 防控成效影响因素分析为分析政府、社会化及自身防控 3 个协变量对防控成效的区域偏差控制程度,首先分析 3 个协变量在匹配前对成效的影响程度。 村委会组织能力、社会化防控及自身防控均会对防控成效呈现显著的正向影响,其中社会化防控对拉动成效的作用最大。

  2. 4 林农认知区域偏差分析在匹配前,东部地区农户认为防控成效比西部多 0. 099,通过倾向得分匹配,假设东部地区林农处于西部林农的防控环境下,采用的马氏、K 近邻、半径及核匹配方式均通过了显著性检验,匹配值在 0. 053 -0. 061 之间,说明匹配后东部地区防控成效比西部地区平均多 0. 059,防控成效仍呈现东部大于西部,但存在东部地区高估目前防控成效的现象,通过匹配后成效差距有所减少。

  3 讨论

  林农的生物灾害是威胁国家木材安全、生态保护与修复进程及乡村振兴战略的重要因素,研究综合应用农户计划行为理论、森林健康、灾害经济学及灾害应急协同治理理论,弥补了生物灾害在林农维度分析成效及区域差异的研究空白,具有一定的创新性、突破性及重要性,结果表明。

  (1)林农防控资金有限,生态化及社会化的防控意识较弱,商品林防控的满意度低于公益林,对护林员的参与积极性较高。 主要由于我国林农防控仍以单户经营为主,林农个体收入差距较大且相对有限,不足以支撑购买高额度的生态药物,加上防控力量主要集中于政府防控,对林农在防控的技术指导、组织力度等扶持力度相对有限,导致林农的生态化防控意识及措施薄弱,对商品林的满意度低于政府防控的公益林[22]。 且目前年轻农户为追求更高的经济收入,选择外出务工,从事林业生产的多为留守的妇女及老人,在缺乏劳动力的情况下,对于自行防控的意愿减弱,而社会化对于单户防控的准入门槛较高,影响了林农的社会化防控意识,更希望直接成为护林员获取经济收益[20]。

  (2)防治成效存在区域差异,虽然东侧林农高估了目前的成效值,但仍呈现东侧优于西侧,这与东西部在人口、经济发展及自然环境等分布规律一致。

  一方面,由于经济发展水平差异,使得东部林农在防控知识、措施、成效满意度、创新模式参与均优于西侧[13]。 另一方面,东部地区林地主要发挥经济功能,林农可以直接获取到经济收益,使得防控的积极性更高;而西部地区林地主要发挥生态服务功能价值,且普遍地广人稀,林农需要投入更多的机会成本,而又因缺乏资金及防控动力,使得防控成效较弱[14]。

  4 结论

  文中运用 2019 年山东、广东、内蒙古及新疆重点疫情的林农调研数据,分析林农防控生物灾害成效,测度成效的区域差异及偏差矫正情况,得出如下结论:

  (1)资金充足度、生态化意识及措施、成为护林员意愿及对商品林防控的满意度是影响林农防控成效的关键因素。 社会化防治模式对提升防控成效的作用最大,而林农目前社会化防控意识相对较弱。

  (2)防控成效值在 0 - 1 之间,越接近 1 代表成效越高,林农的防控成效为 0. 602,东部地区为 0. 643,西部地区为 0. 555,东部地区明显优于西部地区,总体呈现山东 > 广东 > 新疆 > 内蒙古的趋势。

  (3)通过倾向得分匹配,得出若东部地区林农处于西部地区林农的防控模式下,东部地区的成效值仍高于西部地区,但东西两侧成效值的差距会显著减少,存在东部地区高估而西部地区林农低估了目前的成效值。

  森林保护论文:西昌市泸山景区森林火灾后植被恢复现状

  http://www.zqikan.com/lwfw/nyfw/36473.html

  5 建议

  根据林农有意愿参与防控,但生态化及社会化意识弱,缺乏充足资金,防治成效有待提高且存在区域差异的研究结论提出如下建议:

  (1)鼓励采用社区共管的防控模式,村委会利用生态补偿金,聘请社会化防治公司对集体林统一管护,从年轻的贫困护中选拔生态护林员,通过培训林农生物灾害的防控技术,增强林农生态化防控意识,缓解资金不足及生态化意识弱等问题。

  (2)在制定防控政策过程中,需要从中央到地方,在财政补贴、政策扶持、项目投资等方面,制定差异性防控政策,适当向以西部为主的贫困重灾区、生态重点保护区以及重点示范区建设倾斜,着重强化基层应急防控及检疫能力,构建分级分区域的防控中心站、应急药剂等应急防控物资储备库,以缓解区域防控能力差异问题。

  参考文献:

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  [2]BRADSHAW C J,LEROY B,BELLARD C. Massive yet grossly underestimated global costs of invasive insects[J]. Nature Communications,2016,7:12986.

  [3]国家林业和草原局森林和草原有害生物灾害监测预报预警中心. 林业有害生物防控信息管理系统[DB]. [2020 - 2 - 19]

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  [5]孙红,周艳涛,李晓冬,等. 2020 年全国主要林业有害生物发生情况及 2021 年发生趋势预测[J]. 中国森林病虫,2021,40(2):45 - 48.

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  [8]朱友理,邱晓红,吴小美. 基于 Logit 模型的农户病虫害专业化防控意愿及影响因素分析:以镇江市为例[J]. 江西农业学报,2015,27(4):121 - 124.

  作者:才琪1,周泽峰1,王旭2,付宇辰1,李岩3