退耕还林工程促进农业生态经...基于模糊集定性比较分析方法_杨婧.pdf

http:/2023年1月 第14卷 第2期退耕还林工程促进农业生态经济系统耦合发展路径研究基于模糊集定性比较分析方法杨婧王元明天津商业大学，天津300133摘要：以陕西省延安市 13个县（区）农业生态经济系统耦合发展水平为结果变量，利用基于模糊集定性比较分析方法，从工程规模、政策兑现面积、政府财政支持、退耕还林政策、退耕林草质量5个维度探究退耕还林工程对农业生态经济系统耦合发展水平的影响。结果表明：工程规模、政策兑现面积、政府财政支持、退耕还林政策、退耕林草质量这 5 个条件变量均不是农业生态经济系统耦合发展水平的必要条件；退耕还林工程促进高水平农业生态经济系统耦合发展的路径有 4条，导致低水平农业生态经济系统耦合发展的路径有2条。关键词：退耕还林工程；农业生态经济系统；模糊集定性比较分析；组态分析中图分类号：F323.22文献标志码：A文章编号：1674-7909（2023）02-52-41研究背景退耕还林工程是我国乃至世界上投资最大、涉及面最广、群众参与度最高的一项重大生态工程，可以实现合理利用土地资源、增加林草植被覆盖面积、维护生态安全、调整农村产业结构、增加农民经济收入等目标，是一举多赢的战略性举措1。现如今，退耕还林工程是许多地区农村经济活动的重心，对农民的生产生活方式、地方经济及社会的发展等各个方面都产生了巨大而深远的影响2。因此，笔者研究退耕还林工程和农业生态经济系统耦合发展水平之间的关系，以进一步细化退耕还林政策，促进农业生态经济系统发展。陕西省延安市是退耕还林工程的重点市之一，通过实施退耕还林工程，生态环境得到了较好的改善。笔者以延安市13个县（区）为例，采用模糊集定性比较分析方法（Fuzzy-Set Qualitative Comparative Analysis，fsQCA）分析退耕还林工程如何促进农业生态经济系统耦合发展。模糊集定性比较分析方法是一种案例导向型的研究方法。其基于集合论思想和组态思维，将定性分析与定量分析有效联结，基本思想是借助架构理论和布尔代数运算，从集合的角度考察前因条件及条件组合与结果的关系，从而解释现象背后的复杂因果关系3。2文献综述在退耕还林方面，目前学者研究的重点之一是工程实施后退耕区域所产生的效益。例如，杨致远等4基于延安市19992019年退耕还林工程数据，对延安市退耕还林工程生态效益进行评估；高清等5基于赣南、鄂北地区农户调查数据，运用均值回归和分位数回归方法分析了新一轮退耕还林工程对农户收入的影响。在农业生态经济系统耦合方面，王继军等 6 分析了陕西省纸坊沟流域19382008年农业生态经济系统的耦合态势；汪阳洁等 7 基于黄土丘陵退耕区米脂、安塞和吴起三县的农户抽样调查数据，运用灰色关联分析法定量测算了该区域农业生态系统耦合协调发展态势。这些研究对于稳固退耕还林工程成果具有一定的借鉴作用，但都存在一个问题，即没有系统揭示退耕还林工程是如何促进农业生态经济系统耦合发展的。基于此，笔者采用模糊集定性比较分析法对退耕还林工程和农业生态经济系统耦合发展水平之间的关系进行分析。3研究方法与研究数据3.1研究方法笔者采用模糊集定性比较分析方法（fsQCA）进行作者简介：杨婧（1998），女，硕士生，研究方向：土地资源管理。52DOI:10.19345/ki.1674-7909.2023.02.015http:/研究，该方法关注条件组态与结果之间的复杂因果关系 8。一般来说，农业生态经济系统耦合发展水平是由多个因素共同影响的，单一变量往往作用有限。因此，笔者以延安市13个县（区）为样本，以延安市13 个县（区）的农业生态经济系统耦合发展水平作为结果变量，以工程规模、政策兑现面积、政府财政支持、退耕还林政策、退耕林草质量5 个变量作为条件变量，探究退耕还林工程和农业生态经济系统耦合发展水平之间的关系。3.2数据来源各变量数据来源具体如下。工程规模。由2020年延安市13县（区）人工造林面积、飞播造林面积、无林地和疏林地新封面积之和表示，数据来源于 延安市统计年鉴。政策兑现面积。数据来源于2020年延安市人民政府发布的新一轮退耕还林政策兑现面积和资金兑付表。政府财政支持。由2020年政府对各县（区）退耕还林经费支出表示，数据来源于延安市人民政府。退耕还林政策。笔者主要使用2020年各县（区）发布的相关退耕还林政策，其主要来源于延安市人民政府网、延安市林业局网站等。退耕林草质量。退耕林草质量由退耕还林工程实施后林草成活率表示，数据来源于延安市13个县（区）人民政府。3.3数据校准校准是模糊集定性比较分析的一个关键操作，其是给案例赋予集合隶属的过程。笔者根据相关理论，运用直接校准法将数据转化为01的模糊集隶属分数9。以样本数据分布的95%、50%和5%的值分别作为模糊集的3个锚点，即完全隶属、交叉点和完全不隶属所对应的数值10。最后得出结果变量与条件变量的模糊集隶属分数如表1所示。表1变量描述性统计变量类型结果变量条件变量变量名称农业生态经济系统耦合发展水平退耕面积政策兑现面积政府财政支持退耕还林政策退耕林草质量完全隶属0.04923.85681.182124.44010.4000.968交叉点0.0368.57042.83060.8907.0000.870完全不隶属0.0255.6003.9488.6996.0000.7664结果分析4.1必要性检验必要条件是导致结果变量发生必须存在的条件，但其存在并不能保证结果必然发生11。必要条件分析是为了判断单一条件变量是否是影响最终结果的必要条件，通常选用一致性和覆盖率作为衡量指标12。利用模糊集定性比较分析软件对延安市13个案例县（区）进行必要性实证分析，结果见表2。表2必要性检验结果检验变量工程规模工程规模政策兑现面积政策兑现面积政府财政支持政府财政支持退耕还林政策退耕还林政策退耕林草质量退耕林草质量高水平农业生态经济系统耦合一致性0.615 4200.679 2370.517 5570.680 9160.477 8630.728 2440.640 3050.663 5110.659 6950.660 916覆盖率0.730 1210.594 8660.577 4140.625 6140.471 3140.750 1180.558 0840.792 3430.672 9480.658 003低水平农业生态经济系统耦合一致性0.530 2320.768 9920.586 2020.615 3490.753 6430.455 6590.823 4110.485 1160.651 1630.674 419覆盖率0.619 4530.663 1900.644 0130.556 7400.731 9680.462 1800.706 7200.570 4650.654 1040.661 195注：“”表示“非”，即取原变量的相反值，如“政府财政支持”表示低政府财政支持。一致性是判断条件变量是否是结果变量的必要条件的重要检测标准，如果一致性得分大于0.9，那么条件变量就是结果变量的必要条件。由表2可知，在高水平和低水平农业生态经济系统耦合中，5个条件变量的一致性水平均小于0.9，不构成必要条件。因此，需要对这5个条件变量进行组合分析，找出影响农业生态经济系统耦合协调发展的多种条件组合。覆盖率则用于判断条件变量能否较好地解释结果变量，覆盖率数值越高，表示解释力度越好13。笔者选取的5个条件变量的覆盖率均较高，说明这5个条件变量对结果变量具备较好的解释力。4.2组态分析条件组态路径分析是在通过单个条件的一致性检验后，测量不同条件变量多重并发作用对结果变量的系列影响，是fsQCA研究方法的核心。充分性分析是在单个变量必要性分析的基础上找出所有条件变量可行的组态14。模糊集定性比较分析的结果存在三类解：复杂解（未使用逻辑余项）、简约解（使用所有逻辑余项）及中间解（仅使用经过理论或实践证实过的逻辑余项15）。由于中间解既综合了单个变量之间的不同组态，又包含了最终解的核心条件，所以选取中间解作为结果组态。在简约解和中间解中同时存在的条件为核心条件，仅出现在中间解中的条件为边缘条件16。组态分析如表3所示。组态1：以政府财政支持为核心条件、退耕还林政杨婧，等.退耕还林工程促进农业生态经济系统耦合发展路径研究53http:/2023年1月 第14卷 第2期策为边缘条件的退耕还林工程可以产生高水平农业生态经济系统耦合。由此可见，无论工程规模、政策兑现面积及退耕林草质量如何，只要政府能给予强大的财政支持，提供完善的退耕还林政策，就能创造出高水平农业生态经济系统耦合。组态2：以政府财政支持为核心条件、退耕还林政策和退耕林草质量为边缘条件的退耕还林工程可以产生高水平农业生态经济系统耦合。这表明无论工程规模和政策兑现面积如何，只要政府能给予强大的财政支持，并提供完善的退耕还林政策，提高退耕林草质量，就能创造出高水平农业生态经济系统耦合。组态3：以退耕还林政策和退耕林草质量为核心条件、政策兑现面积和政府财政支持为边缘条件的退耕还林工程可以产生高水平农业生态经济系统耦合。这表明无论退耕还林工程规模如何，只要政府积极实施退耕还林政策，提高退耕林草质量，并设置合理的政策兑现面积和政府财政支持，就可以创造出高水平农业生态经济系统耦合。组态 4：以政府财政支持为核心条件，以工程规模、退耕还林政策和退耕林草质量为边缘条件的退耕还林工程可以产生高水平农业生态经济系统耦合。这表明无论政策兑现面积如何，只要政府提供充足的财政支持，并提供完善的退耕还林政策，提高退耕林草质量，就可以创造出高水平农业生态经济系统耦合。此外，笔者也检验了产生低水平农业生态经济系统耦合的条件组态（组态5和组态6）。组态5：在退耕还林政策为边缘条件，且政策兑现面积和政府财政支持未出现的情况下，无论工程规模和退耕林草质量情况如何，农业生态经济系统耦合水平都较低。组态6：在退耕还林政策和退耕林草质量为边缘条件，且政策兑现面积和政府财政支持未出现的情况下，无论工程规模如何，农业生态经济系统耦合水平都较低。4.3稳健性检验杜运周17指出，可以采用调高一致性阈值、提高PRI一致性、新增其他条件、增加或删除案例的方式进行fsQCA稳健性检验。笔者将案例一致性阈值由0.75提升至0.80，新组态结果与上述结果一致，说明该结果具有较好的稳健性。5结论与不足5.1研究结论笔者运用模糊集定性比较分析方法（fsQCA）和组态思维分析退耕还林工程影响农业生态经济系统耦合发展水平的路径，探索退耕还林工程与农业生态经济系统耦合发展之间的复杂关系。通过上述分析得出以下结论。工程规模、政策兑现面积、政府财政支持、退耕还林政策、退耕林草质量这5个条件变量均不是农业生态经济系统耦合发展水平的必要条件。退耕还林工程促进高水平农业生态经济系统耦合发展有4条关键路径（组态1至组态4）。在4条路径中，政府财政支持、退耕还林政策、退耕林草质量是核心条件。退耕还林工程导致低水平农业生态经济系统耦合发展存在2条解释路径（组态5和组态6）。5.2不足与展望为了提高县域内退耕还林工程效率，进而提升农业生态经济系统耦合发展水平，笔者给出如下建议。表3组态分析条件变量工程规模政策兑现面积政府财政支持退耕还林政策退耕林草质量一致性原始覆盖率唯一覆盖率解的一致性解的覆盖率高水平农业生态经济系统耦合组态10.968 3450.523 0770.066 6670.825 5540.662 566组态20.999 1310.366 6670.015 966组态30.993 5370.548 3760.121 599组态40.996 4630.468 3780.06 6911低水平农业生态经济系统耦合组态50.997 0660.170 2290.016 6970.999 8760.666 667组态60.971 3390.517 5570.015 567注：表示条件变量出现，且该条件变量是核心条件；表示条件变量出现，且该条件变量是边缘条件；表示条件变量未出现；空白表示相应的条件可有可无。54http:/加强退耕还林监管，提高重视度，落实责任制。做好退耕还林工程验收工作，对于成林率高和已有退耕收益的林地，可减少验收检查；各乡镇政府之间协调配合，及时解决退耕还林过程中遇到的问题。积极推动退耕还林政策兑现工作，依法处置以各种方式推诿不兑现退耕还林补助的工作人员。提高造林成活率。造林成活率低不仅会增加造林成本，而且会降低当地造林人员的造林积极性。在退耕还林过程中，必须遵循林业发展规律，按当地气候及土壤条件制订规划方案，因地制宜选择造林树种，合理规划造林密度，以实现退耕还林效益最大化。参考文献：1 徐彩瑶，王苓，潘丹，等.退耕还林高质量发展生态补偿机制创新实现路径 J.林业经济问题，2022（1）：9-20.2 高磊，杨现坤，胡海珠，等.重庆市退耕还林工程实施的生态和经济效益分析 J.水土保持研究，2019（6）：353-358.3FISS P C.Building better causal theories：afuzzy set approach to typologies in organization research J.Academy of Management Journal，2011（2）：393-4204 杨致远，刘琪璟，秦立厚，等.延安市退耕还林工程生态效益评价J.西北林学院学报，2022（1）：259-266.5 高清，朱凯宁，靳乐山.新一轮退耕还林规模的收入效应研究：基于还经济林、生态林农户调查的实证分析 J/OL.农业技术经济：1-15 2022-12-08.https:/ 王继军，姜志德，连坡，等.70 年来陕西省纸坊沟流域农业生态经济系统耦合态势 J.生态学报，2009（9）：5130-5137.7 汪阳洁，姜志德，王继军.基于农业生态系统耦合的退耕还林工程影响评估 J.系统工程理论与实践，2015（12）：3155-3163.8 FISS P C.A set-theoretic approach to 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