社会资本对林农参与碳汇经营意愿的影响分析——基于福建省欠发达山区的调查

doi:10.18402/resci.2017.07.14

摘要/Abstract

摘要：

森林碳汇是减缓全球气候变暖的有效途径之一,林农参与碳汇经营已成为学界关注的焦点。新一轮林改后小规模林农成为森林碳汇的主要供给主体,探讨农户碳汇经营意愿对于激励碳汇经营主体政策瞄准度具有重要的现实意义。本文基于Putnam的社会资本理论,利用福建省欠发达山区344户林农的微观数据,运用Logistic模型实证分析了社会资本对林农参与碳汇经营意愿的影响。研究表明：①林农参与碳汇经营意愿不高,仅36.63%的受访农户表示愿意参与;②社会资本对林农参与碳汇经营意愿具有显著的促进作用,其核心变量对碳汇经营意愿的贡献大小排序依次是关系网络>人际信任>制度信任>社会规范;③人力资本中受教育程度、物力资本中家庭纯收入、林地总面积、林地地块数也在不同程度上影响家庭林业碳汇经营意愿。社会资本被称为“穷人的资本”,尤其在欠发达山区,政府可结合林区乡土情景从其核心维度采取措施,调动林农参与碳汇经营意愿,同时考虑碳汇补偿制度中林农利益需求等。

关键词: 社会资本, 林业碳汇, 经营意愿, 欠发达山区, 福建

Abstract:

Forest carbon sequestration （FCS）is an effective way to reduce climate change. Rural household participation in FCS is a focus in China. After southern collective forest tenure reform,small-scale rural households are the main subjects for FCS supply,so discussing their willingness to participate in FCS has great practical significance for policy for carbon forest management. This paper is based on Putnam's theory of social capital and used survey data of underdeveloped areas in Fujian to analyze how social capital influenced rural household willingness for FCS according to logistic modeling. We found that the level of household willingness for carbon forest management was low at 36.63%. Social capital can significantly promote willingness for carbon forest manage-ment,and various dimensions of social capital contributed to driving household willingness to participate in carbon forest management at different levels：social network> interpersonal trust> institutional trust> social regulation. Human capital and physical capital variables also influenced rural household willingness for carbon forest management. Social capital is called ‘the capital of the poor',especially in undeveloped areas. The government should combine institutional arrangements with the practical situation in underdeveloped areas to raise the level of social capital and stimulate forest carbon sequestration management participation. At the same time,the government should consider the interests of households in forest carbon sink compensation systems.

Key words: social capital, forest carbon sequestration, rural households' willingness, under-developed region, Fujian Province

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图/表 4

表1

表2

表3

表4

参考文献 43

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市	县、区	乡、镇	有效样本数/个
宁德市	寿宁	大安乡、坑底乡、托溪乡、斜滩镇、竹管垄乡、下党乡	38
南平市	延平	水南镇、王台镇、洋后镇、茫荡镇、巨口乡	58
	顺昌	大干镇、双溪镇、元坑镇、埔上镇、大沥镇、建溪镇	82
	建阳	徐市镇、营口镇、将口镇、张敦镇、	50
三明市	尤溪	汤川乡、西滨镇、西城镇、新阳镇、中仙乡	67
三明市	梅列	陈大镇、列西镇、徐碧镇、洋溪镇	49
合计			344

变量	指标选取	变量赋值	均值	标准差	预期方向
被解释变量	参与碳汇经营意愿	1=愿意;0=不愿意	0.366	0.482
解释变量
社会资本特征
人际信任S1	对亲友邻里的信任度	1=非常不信任-5=非常信任	3.791	0.627	+
制度信任S2	对碳汇政策的信任度	1=非常不信任-5=非常信任	3.358	0.706	+
社会规范S3	因不参与集体活动受到责罚或被议论的情况	1=肯定会-5=肯定不会	4.236	0.679	+
关系网络S4	亲朋好友参与碳汇经营情况	1=是;0=否	0.171	0.378	+
人力资本特征
H1	受教育程度/年	连续变量	6.829	3.294	+
H2	家庭劳动力数/人	连续变量	3.015	0.973	+
H3	从事林业生产的年限/年	连续变量	17.901	10.004	+/-
物力资本特征
P1	家庭纯收入/万元	连续变量	4.993	3.814	+
P2	林地总面积/hm²	连续变量	3.027	3.734	+
P3	林地地块数/块	连续变量	2.486	1.300	-
控制变量
C1	年龄/岁	连续变量	54.581	9.735	-
C2	是否村干部	1=是;0=否	0.241	0.428	+
C3	是否接受过林业培训	1=是;0=否	0.305	0.461	+

区域	人际信任	制度信任	社会规范	关系网络	参与意愿/（农户数/个）	参与意愿/（比例%）
寿宁	3.66	3.21	3.79	0.21	16	42.11
延平	3.95	3.36	4.18	0.13	16	27.59
顺昌	3.71	3.25	4.39	0.14	22	26.83
建阳	3.78	3.39	4.32	0.14	19	38.00
尤溪	3.81	3.40	4.47	0.16	28	41.79
梅列	3.84	3.54	4.26	0.26	25	51.02
均值	3.791	3.358	4.236	0.171
合计					126	36.63

	模型1	模型2	模型3	边际效应/% （基于模型3）
年龄（C1）	-0.022* （0.0114）	-0.007 （0.018）	-0.020 （0.019）	-0.308 （0.003）
是否村干部（C2）	0.439* （0.260）	0.459 （0.306）	0.641** （0.311）	9.784** （0.046）
是否接受过林业培训（C3）	0.486* （0.248）	0.170 （0.290）	0.108 （0.309）	1.645 （0.047）
受教育程度（H1）	-	0.127** （0.051）	0.125** （0.054）	1.915** （0.008）
家庭劳动力数（H2）	-	0.181 （0.139）	0.100 0.141	1.522 （0.022）
从事林业生产的年限（H3）	-	0.005 （0.017）	0.013 （0.017）	0.203 （0.003）
家庭纯收入（P1）	-	0.315*** （0.052）	0.353*** （0.056）	5.397*** （0.007）
林地总面积（P2）	-	0.093* （0.042）	0.075* （0.045）	0.077* （0.001）
林地地块数（P3）	-	-0.309*** （0.112）	-0.321*** （0.123）	-4.908*** （0.018）
人际信任（S1）	-	-	0.731*** （0.249）	11.164*** （0.037）
制度信任（S2）	-	-	0.453** （0.201）	6.917** （0.030）
社会规范（S3）	-	-	0.442* （0.236）	6.756* （0.355）
关系网络（S4）	-	-	0.835** （0.346）	12.754** （0.052）
常量	0.392 （0.658）	-3.042** （1.269）	-8.701*** （1.909）	-
Log pseudolikelihood	-220.350	-172.404	-160.131	-
Pseudo R²	0.025	0.237	0.291	-