提 要： 文中選擇受生物災(zāi)害威脅較重區(qū)域，獲取到 818 份林農(nóng)數(shù)據(jù)，分析在生物災(zāi)害發(fā)生時(shí)林農(nóng)的防控成效及區(qū)域差異特征。 結(jié)果表明：1)成效值在 0 - 1 之間，林農(nóng)防控成效為 0. 602。 2)東部地區(qū)成效優(yōu)于西部，傾向得分匹配后，東部和西部成效差距有所減少。 3)林農(nóng)對(duì)防控現(xiàn)狀較滿(mǎn)意，但生態(tài)化及社會(huì)化意識(shí)較弱。 需要通過(guò)政府組織 - 社會(huì)化拉動(dòng) - 林農(nóng)參與的綜合防控方式，制定區(qū)域差異性的扶持政策，緩解因生物災(zāi)害造成的林木經(jīng)濟(jì)及生態(tài)價(jià)值損失。

　　關(guān)鍵詞： 林業(yè)生物災(zāi)害;防控;傾向得分匹配;林農(nóng)

　　全球范圍內(nèi)生態(tài)環(huán)境破壞、極端氣候及國(guó)際貿(mào)易等綜合因素作用下，致使生物災(zāi)害日益猖獗，降低生態(tài)系統(tǒng)對(duì)疾病的抵御能力，僅外來(lái)入侵的生物就會(huì)造成全球每年至少損失 70 億美元，生物災(zāi)害逐漸成為生態(tài)保護(hù)與修復(fù)過(guò)程中一項(xiàng)重要的威脅因素[1，2]。

　　我國(guó)是生物災(zāi)害高發(fā)地區(qū)，2020 年林業(yè)生物災(zāi)害發(fā)生面積達(dá) 1278. 45 萬(wàn) hm2，發(fā)生率 4. 9% ，存在松材線(xiàn)蟲(chóng)病、美國(guó)白蛾等外來(lái)物種隨著國(guó)際貿(mào)易傳入國(guó)內(nèi)，以及本土物種隨著溫度上升、適生區(qū)域增加而大面積擴(kuò)散，增加防控難度[3，4]。

　　為緩解生物災(zāi)害對(duì)森林資源的威脅，我國(guó)在 2020 年防控面積達(dá) 1009. 2 萬(wàn) hm2，防控率 78. 94% ，對(duì)生物災(zāi)害暴發(fā)及擴(kuò)散起到一定防控作用[5]。根據(jù)我國(guó)《森林法》的規(guī)定，按照“誰(shuí)經(jīng)營(yíng)，誰(shuí)管理”的原則，公益林由政府防控，商品林由林地經(jīng)營(yíng)者防控[6]。 作為林地經(jīng)營(yíng)者的林農(nóng)，隨著集體林改的推進(jìn)，8700 多萬(wàn)戶(hù)農(nóng)民得到了 26 億多畝林地的使用權(quán)和所有權(quán)，而集體林占全國(guó)森林面積 61. 34% ，使得林農(nóng)逐步成為了防控生物災(zāi)害的重要防控主體[7]。

　　朱友理(2015)基于鎮(zhèn)江市農(nóng)戶(hù)數(shù)據(jù)得出愿意參加病蟲(chóng)害專(zhuān)業(yè)化防控的農(nóng)戶(hù)共占 66. 23%[8]。 在完善的配套政策扶持下，通過(guò)專(zhuān)業(yè)規(guī)模化防控模式，會(huì)將農(nóng)戶(hù)防控意愿提升兩倍以上[9]。 采取防控措施后凈回報(bào)率和家庭凈收入分別可以增加 24. 5% 和 48%[10]。 鼓勵(lì)林農(nóng)參與生物災(zāi)害防控，可以實(shí)現(xiàn)維護(hù)林農(nóng)經(jīng)濟(jì)利益，推動(dòng)鄉(xiāng)村振興，保障林業(yè)產(chǎn)業(yè)良性循環(huán)的目的[11]。

　　通過(guò)文獻(xiàn)梳理，對(duì)于生物災(zāi)害防控的文獻(xiàn)多從政府防控的公益林角度出發(fā);農(nóng)戶(hù)防控行為的文獻(xiàn)，多集中于參與意愿及參與方式，對(duì)農(nóng)戶(hù)防控成效及區(qū)域差異研究相對(duì)較少。 由于生物災(zāi)害擴(kuò)散沒(méi)有區(qū)域界線(xiàn)，若在病蟲(chóng)害暴發(fā)時(shí)，林農(nóng)防控不及時(shí)，或只防控自家林地，而周邊林農(nóng)未采取措施，會(huì)導(dǎo)致病蟲(chóng)害大規(guī)模暴發(fā);若林農(nóng)施藥不合理，大量使用化學(xué)制劑，反而會(huì)造成農(nóng)村土壤面源污染，危及生態(tài)環(huán)境安全，需要通過(guò)構(gòu)建防控成效評(píng)價(jià)體系，掌握我國(guó)林農(nóng)管護(hù)的商品林防控成效現(xiàn)狀[12]。

　　我國(guó)有史以來(lái)，東部及西部地區(qū)在人口分布、資源環(huán)境及經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平方面存在嚴(yán)重的區(qū)域差距，林農(nóng)在差異的政策、經(jīng)濟(jì)及對(duì)林業(yè)重視程度等外部環(huán)境影響下，對(duì)于防控措施及取得成效的評(píng)價(jià)也會(huì)存在感知偏差[13，14]。 因此，文中進(jìn)一步利用傾向得分匹配法，在剔除區(qū)域感知偏差下，分析成效的區(qū)域差異特征，并針對(duì)存在的問(wèn)題提出優(yōu)化建議。

　　1 材料與研究方法

　　1. 1 數(shù)據(jù)來(lái)源與樣本特征

　　1. 1. 1 調(diào)研區(qū)域選擇文中選取我國(guó)重點(diǎn)威脅種類(lèi)暴發(fā)嚴(yán)重的 4 個(gè)省份，分別是鼠(兔)災(zāi)害發(fā)生最為嚴(yán)重的新疆和內(nèi)蒙古;美國(guó)白蛾、松材線(xiàn)蟲(chóng)的主要疫區(qū)山東;以及薇甘菊為主要疫區(qū)的廣東省，該省份也是松材線(xiàn)蟲(chóng)病發(fā)高區(qū)。 共計(jì)獲取 818 份林農(nóng)調(diào)研數(shù)據(jù)，其中，廣東 206 份、山東 231 份、內(nèi)蒙古 203 份、新疆 178 份。

　　1. 1. 2 樣本特征調(diào)研從 2019 年 2 月到 8 月，在各省份選擇疫情較重區(qū)域進(jìn)行調(diào)研，從樣本均值來(lái)看，以男性居多，年齡平均在 52 歲，平均受過(guò) 5 年教育，健康程度較好，以單戶(hù)經(jīng)營(yíng)為主，家庭總收入平均 66606. 3 元/ 年，平均林業(yè)收入為 18267. 5 元/ 年，44% 的農(nóng)戶(hù)采取了防控措施，認(rèn)為村委會(huì)組織防控能力較強(qiáng)，社會(huì)化防控意愿相對(duì)較弱。

　　1. 2 變量選取與模型設(shè)定

　　1. 2. 1 林農(nóng)防控成效評(píng)價(jià)體系

　　根據(jù)森林健康理論，生物災(zāi)害是有害生物暴發(fā)規(guī)模超過(guò)了森林生態(tài)系統(tǒng)自然抵御能力。 林農(nóng)采取人為干預(yù)措施，緩解災(zāi)害造成的林木經(jīng)濟(jì)及生態(tài)價(jià)值損失[15]。 為了解林農(nóng)干預(yù)措施取得的效果及與預(yù)期結(jié)果的偏差，用“成效值”進(jìn)行科學(xué)評(píng)價(jià)，國(guó)內(nèi)學(xué)者多從自然、社會(huì)及經(jīng)濟(jì)三個(gè)方面因素出發(fā)，采用層次分析法、模糊綜合評(píng)估法及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法等[16，17]。

　　因此，文中利用模糊綜合指標(biāo)評(píng)價(jià)法，構(gòu)建指標(biāo)體系，對(duì)林農(nóng)防控成效進(jìn)行評(píng)價(jià)。在評(píng)價(jià)過(guò)程中，根據(jù)計(jì)劃行為理論，知覺(jué)行為控制、行為態(tài)度、主觀(guān)規(guī)范會(huì)影響農(nóng)戶(hù)防控行為[18]。 知覺(jué)行為指對(duì)困難及掌握程度，而林農(nóng)防控的知識(shí)水平是林農(nóng)判斷災(zāi)害暴發(fā)防控難度及防控措施掌握程度的主要依據(jù)，因此，用知覺(jué)行為分析林農(nóng)對(duì)防控知識(shí)的掌握情況，選擇林農(nóng)對(duì)于林業(yè)生物災(zāi)害、防控知識(shí)、生態(tài)化防控知識(shí)及防控政策了解程度 4 個(gè)指標(biāo)[19]。

　　行為態(tài)度分為消極或積極態(tài)度，用以分析林農(nóng)對(duì)于采取防控措施的態(tài)度及防控成效的滿(mǎn)意度[20]。 在林農(nóng)對(duì)于防控措施評(píng)價(jià)層面，根據(jù)災(zāi)害經(jīng)濟(jì)學(xué)理論，林農(nóng)通過(guò)投入資金、勞動(dòng)力等方式采取防控措施，家中資金是否充足，以及措施是否及時(shí)，是評(píng)價(jià)防控措施的重要指標(biāo)[21]。 且林農(nóng)采用的防控措施生態(tài)化程度以及防控藥物的科學(xué)性，是減少因?yàn)E用化學(xué)農(nóng)藥而造成面源污染的關(guān)鍵因素[22]。 因此，選擇防控資金充足度、措施及時(shí)有效性，以及生態(tài)化措施、藥物的科學(xué)性 4 個(gè)指標(biāo)。

　　林農(nóng)防控成效滿(mǎn)意度是評(píng)價(jià)林農(nóng)防控成效的重要維度，林地權(quán)屬的差異使得林農(nóng)所有的商品林由林農(nóng)自行防控，公益林由政府防控[6]。 而林業(yè)站代表政府組織，為林農(nóng)提供林業(yè)技術(shù)培訓(xùn)、生態(tài)藥物等服務(wù)[23]。 因此，選擇林農(nóng)對(duì)自家商品林及公益林管護(hù)滿(mǎn)意度、對(duì)林業(yè)站服務(wù)及護(hù)林員管護(hù)、林業(yè)技術(shù)培訓(xùn)滿(mǎn)意度 5 個(gè)指標(biāo)。主觀(guān)規(guī)范指行為受外部市場(chǎng)及社會(huì)環(huán)境的影響，用以分析創(chuàng)新模式對(duì)于防控成效的貢獻(xiàn)程度[19]。

　　根據(jù)災(zāi)害協(xié)同治理理論，由于林業(yè)生物災(zāi)害暴發(fā)具有集中連片的特點(diǎn)，單戶(hù)防控不僅成本高，且效果相對(duì)較弱，需要發(fā)揮政府主導(dǎo) - 社會(huì)化防控公司協(xié)調(diào) - 林農(nóng)參與的多主體協(xié)同防控模式，緩解單一防控在人員、資金及管理模式上的局限性[11，24，25]。 因此，選擇以成為護(hù)林員、獲得疫木為薪柴、村委會(huì)組織聯(lián)合防控或組織聘請(qǐng)社會(huì)化防控公司的形式參與防控意愿 4 個(gè)指標(biāo)。

　　1. 2. 2 防控成效影響因素分析分析政府組織、社會(huì)化參與及自行防控程度對(duì)于防控成效的影響程度，由于村委會(huì)是林農(nóng)最直接接觸且執(zhí)行政府決策的組織，因此，選擇村委會(huì)在組織防控中的作用指標(biāo)，代表政府組織防控能力;選擇林農(nóng)對(duì)社會(huì)化模式的參與意愿，代表社會(huì)化防控模式的拉動(dòng)作用;以及林農(nóng)是否參與過(guò)防控，作為林農(nóng)自身參與防控意愿指標(biāo)。

　　1. 2. 3 區(qū)域偏差矯正分析選擇傾向得分匹配法，分析在控制政府、社會(huì)化及自行防控三種防控模式的外部因素下，若東部地區(qū)農(nóng)戶(hù)處于西部地區(qū)農(nóng)戶(hù)的環(huán)境，防控成效的偏差矯正程度。 將東部地區(qū)的山東、廣東賦值為 1，設(shè)置為處理組;西部地區(qū)的內(nèi)蒙古、新疆賦值為 0，設(shè)置為對(duì)照組。

　　由于無(wú)法獲得東部地區(qū)農(nóng)戶(hù)若生活在西部地區(qū)的認(rèn)知狀態(tài)，需要構(gòu)造一個(gè)反事實(shí)框架，即在給定一組協(xié)變量的情況下，對(duì)每一農(nóng)戶(hù)進(jìn)行打分，計(jì)算其進(jìn)入處理組的概率，記為傾向得分，在全體樣本匹配后，計(jì)算配對(duì)樣本組之間在結(jié)果變量上的差異，從而得到平均處理效應(yīng)[27，28]。

　　2 結(jié)果與分析

　　2. 1 林農(nóng)防控行為現(xiàn)狀分析

　　根據(jù)理論分析及模型設(shè)定，利用語(yǔ)義差異法，對(duì)各指標(biāo)進(jìn)行評(píng)價(jià)，評(píng)價(jià)值在 1 - 5 之間，程度從非常不認(rèn)同到非常認(rèn)同依次遞增，分別從農(nóng)戶(hù)防控知識(shí)、防控措施、防控成效滿(mǎn)意度及創(chuàng)新防控模式參與意愿認(rèn)知 4 個(gè)維度，測(cè)度林農(nóng)感知評(píng)價(jià)下的防控成效。在農(nóng)戶(hù)防控知識(shí)維度，根據(jù)均值評(píng)價(jià)結(jié)果，得出農(nóng)戶(hù)對(duì)林業(yè)生物災(zāi)害類(lèi)型、知識(shí)及政策基本了解，但對(duì)生態(tài)化防控知識(shí)了解程度較弱。

　　在農(nóng)戶(hù)防控措施認(rèn)知層面，農(nóng)戶(hù)認(rèn)為家中防控措施非常及時(shí)并較為有效，基本擁有充足的防控資金及科學(xué)藥物，但采取的生態(tài)化措施較弱;在農(nóng)戶(hù)防控成效滿(mǎn)意度層面，農(nóng)戶(hù)總體對(duì)防控技術(shù)培訓(xùn)、護(hù)林員選拔、林業(yè)站服務(wù)及公益林管護(hù)非常滿(mǎn)意，對(duì)自家商品林防控成效滿(mǎn)意度相對(duì)較低;從農(nóng)戶(hù)創(chuàng)新防控模式參與意愿認(rèn)知角度，林農(nóng)對(duì)村委會(huì)組織聯(lián)合防控的參與積極性最高，其次是成為護(hù)林員及社會(huì)化防控，以獲取薪柴的防控參與意愿相對(duì)較低。對(duì)模型進(jìn)行信、效度檢驗(yàn)，ɑ 值均高于 0. 8，KMO 系數(shù)在 0. 7 以上，尤其是防控成效的信效度在 0. 9 以上，說(shuō)明模型構(gòu)建較為穩(wěn)定。

　　通過(guò)熵值法計(jì)算各成效指標(biāo)的權(quán)重及指標(biāo)值，得出成為護(hù)林員意愿對(duì)于防控成效的影響最為重要，其次是家中生態(tài)化防控措施、防控資金充足度、生態(tài)化防控知識(shí)了解程度，以及對(duì)商品林防控成效滿(mǎn)意度。 根據(jù)模糊綜合指標(biāo)評(píng)價(jià)法，得到 4 個(gè)維度相應(yīng)的指標(biāo)值，其中，防控知識(shí)為 0. 132、防控措施為 0. 158、成效滿(mǎn)意度為 0. 155、創(chuàng)新模式參與意愿為 0. 157，綜合得到農(nóng)戶(hù)的防控成效指標(biāo)值為0. 602，該指標(biāo)為 0 - 1 之間的無(wú)量綱系數(shù)，值越接近 1，代表防控成效越好。

　　2. 2 防控成效區(qū)域差異分析進(jìn)一步分析林農(nóng)防控成效的區(qū)域差異特征。整體呈現(xiàn)東部在各評(píng)價(jià)維度均優(yōu)于西部的特征。 各省份之間，除新疆防控知識(shí)掌握最弱外，其余評(píng)價(jià)值均呈現(xiàn)山東 > 廣東 > 新疆 > 內(nèi)蒙古的趨勢(shì)。

　　2. 3 防控成效影響因素分析為分析政府、社會(huì)化及自身防控 3 個(gè)協(xié)變量對(duì)防控成效的區(qū)域偏差控制程度，首先分析 3 個(gè)協(xié)變量在匹配前對(duì)成效的影響程度。 村委會(huì)組織能力、社會(huì)化防控及自身防控均會(huì)對(duì)防控成效呈現(xiàn)顯著的正向影響，其中社會(huì)化防控對(duì)拉動(dòng)成效的作用最大。

　　2. 4 林農(nóng)認(rèn)知區(qū)域偏差分析在匹配前，東部地區(qū)農(nóng)戶(hù)認(rèn)為防控成效比西部多 0. 099，通過(guò)傾向得分匹配，假設(shè)東部地區(qū)林農(nóng)處于西部林農(nóng)的防控環(huán)境下，采用的馬氏、K 近鄰、半徑及核匹配方式均通過(guò)了顯著性檢驗(yàn)，匹配值在 0. 053 -0. 061 之間，說(shuō)明匹配后東部地區(qū)防控成效比西部地區(qū)平均多 0. 059，防控成效仍呈現(xiàn)東部大于西部，但存在東部地區(qū)高估目前防控成效的現(xiàn)象，通過(guò)匹配后成效差距有所減少。

　　3 討論

　　林農(nóng)的生物災(zāi)害是威脅國(guó)家木材安全、生態(tài)保護(hù)與修復(fù)進(jìn)程及鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略的重要因素，研究綜合應(yīng)用農(nóng)戶(hù)計(jì)劃行為理論、森林健康、災(zāi)害經(jīng)濟(jì)學(xué)及災(zāi)害應(yīng)急協(xié)同治理理論，彌補(bǔ)了生物災(zāi)害在林農(nóng)維度分析成效及區(qū)域差異的研究空白，具有一定的創(chuàng)新性、突破性及重要性，結(jié)果表明。

　　(1)林農(nóng)防控資金有限，生態(tài)化及社會(huì)化的防控意識(shí)較弱，商品林防控的滿(mǎn)意度低于公益林，對(duì)護(hù)林員的參與積極性較高。 主要由于我國(guó)林農(nóng)防控仍以單戶(hù)經(jīng)營(yíng)為主，林農(nóng)個(gè)體收入差距較大且相對(duì)有限，不足以支撐購(gòu)買(mǎi)高額度的生態(tài)藥物，加上防控力量主要集中于政府防控，對(duì)林農(nóng)在防控的技術(shù)指導(dǎo)、組織力度等扶持力度相對(duì)有限，導(dǎo)致林農(nóng)的生態(tài)化防控意識(shí)及措施薄弱，對(duì)商品林的滿(mǎn)意度低于政府防控的公益林[22]。 且目前年輕農(nóng)戶(hù)為追求更高的經(jīng)濟(jì)收入，選擇外出務(wù)工，從事林業(yè)生產(chǎn)的多為留守的婦女及老人，在缺乏勞動(dòng)力的情況下，對(duì)于自行防控的意愿減弱，而社會(huì)化對(duì)于單戶(hù)防控的準(zhǔn)入門(mén)檻較高，影響了林農(nóng)的社會(huì)化防控意識(shí)，更希望直接成為護(hù)林員獲取經(jīng)濟(jì)收益[20]。

　　(2)防治成效存在區(qū)域差異，雖然東側(cè)林農(nóng)高估了目前的成效值，但仍呈現(xiàn)東側(cè)優(yōu)于西側(cè)，這與東西部在人口、經(jīng)濟(jì)發(fā)展及自然環(huán)境等分布規(guī)律一致。

　　一方面，由于經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平差異，使得東部林農(nóng)在防控知識(shí)、措施、成效滿(mǎn)意度、創(chuàng)新模式參與均優(yōu)于西側(cè)[13]。 另一方面，東部地區(qū)林地主要發(fā)揮經(jīng)濟(jì)功能，林農(nóng)可以直接獲取到經(jīng)濟(jì)收益，使得防控的積極性更高;而西部地區(qū)林地主要發(fā)揮生態(tài)服務(wù)功能價(jià)值，且普遍地廣人稀，林農(nóng)需要投入更多的機(jī)會(huì)成本，而又因缺乏資金及防控動(dòng)力，使得防控成效較弱[14]。

　　4 結(jié)論

　　文中運(yùn)用 2019 年山東、廣東、內(nèi)蒙古及新疆重點(diǎn)疫情的林農(nóng)調(diào)研數(shù)據(jù)，分析林農(nóng)防控生物災(zāi)害成效，測(cè)度成效的區(qū)域差異及偏差矯正情況，得出如下結(jié)論：

　　(1)資金充足度、生態(tài)化意識(shí)及措施、成為護(hù)林員意愿及對(duì)商品林防控的滿(mǎn)意度是影響林農(nóng)防控成效的關(guān)鍵因素。 社會(huì)化防治模式對(duì)提升防控成效的作用最大，而林農(nóng)目前社會(huì)化防控意識(shí)相對(duì)較弱。

　　(2)防控成效值在 0 - 1 之間，越接近 1 代表成效越高，林農(nóng)的防控成效為 0. 602，東部地區(qū)為 0. 643，西部地區(qū)為 0. 555，東部地區(qū)明顯優(yōu)于西部地區(qū)，總體呈現(xiàn)山東 > 廣東 > 新疆 > 內(nèi)蒙古的趨勢(shì)。

　　(3)通過(guò)傾向得分匹配，得出若東部地區(qū)林農(nóng)處于西部地區(qū)林農(nóng)的防控模式下，東部地區(qū)的成效值仍高于西部地區(qū)，但東西兩側(cè)成效值的差距會(huì)顯著減少，存在東部地區(qū)高估而西部地區(qū)林農(nóng)低估了目前的成效值。

　　森林保護(hù)論文：西昌市瀘山景區(qū)森林火災(zāi)后植被恢復(fù)現(xiàn)狀

　　http://www.sqsfyj.cn/lwfw/nyfw/36473.html

　　5 建議

　　根據(jù)林農(nóng)有意愿參與防控，但生態(tài)化及社會(huì)化意識(shí)弱，缺乏充足資金，防治成效有待提高且存在區(qū)域差異的研究結(jié)論提出如下建議：

　　(1)鼓勵(lì)采用社區(qū)共管的防控模式，村委會(huì)利用生態(tài)補(bǔ)償金，聘請(qǐng)社會(huì)化防治公司對(duì)集體林統(tǒng)一管護(hù)，從年輕的貧困護(hù)中選拔生態(tài)護(hù)林員，通過(guò)培訓(xùn)林農(nóng)生物災(zāi)害的防控技術(shù)，增強(qiáng)林農(nóng)生態(tài)化防控意識(shí)，緩解資金不足及生態(tài)化意識(shí)弱等問(wèn)題。

　　(2)在制定防控政策過(guò)程中，需要從中央到地方，在財(cái)政補(bǔ)貼、政策扶持、項(xiàng)目投資等方面，制定差異性防控政策，適當(dāng)向以西部為主的貧困重災(zāi)區(qū)、生態(tài)重點(diǎn)保護(hù)區(qū)以及重點(diǎn)示范區(qū)建設(shè)傾斜，著重強(qiáng)化基層應(yīng)急防控及檢疫能力，構(gòu)建分級(jí)分區(qū)域的防控中心站、應(yīng)急藥劑等應(yīng)急防控物資儲(chǔ)備庫(kù)，以緩解區(qū)域防控能力差異問(wèn)題。

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　　作者：才琪1，周澤峰1，王旭2，付宇辰1，李巖3

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