研究

考察印度中部保护区附近农民参与保护管理工作的意愿

• 摘要
• 简介
• 方法
  • 研究区域
  • 研究设计
  • 分析
• 结果
  • 家庭的人口、经济和社会心理特征
  • 陈述偏好选择实验
• 讨论
  • 程序设计
  • 计划参与的人口和经济决定因素
  • 项目参与的社会心理决定因素
• 结论
• 对本文的回应
• 作者贡献的声明
• 致谢
• 数据可用性
• 文献引用

介绍

保护方法和构建人与自然关系的背景正在演变(Mace 2014)。尽管人们一直认为保护区¹(pa)是保护世界生物多样性和缓冲气候变化、水不安全和栖息地破坏的成功战略(Bruner等，2001年)，许多人现在质疑pa在实现这些目标方面的有效性(Mammides 2020年)。beplay竞技虽然保护区的一个子集确实包含了生物上重要的生态系统，以保护它们免受空间和时间威胁(Andam et al. 2008)，但许多保护区(IUCN I-II类)的规模不足、隔离、碎片化和物种多样性的次优水平限制了它们的生态有效性(DeFries et al. 2005)。研究表明，现有的PA网络受土地可用性的限制(Foley et al. 2005)，满足保护目标的能力有限(Mora and Sale 2011)。一些物种的保护范围至少在部分上与私人所有制下的人类主导地区重叠(Chapron et al. 2014)。从社会学的角度，研究人员批评了用于创建不受侵犯的保护区的排他性方法，该方法忽视了生活在周边地区的人们的生计，包括他们的收入保障、资源获取和与野生动物的冲突(Naughton-Treves et al. 2005, West et al. 2006)。为了确保生物多样性保护和社会福利，研究人员主张对自然资源进行更多的自愿和参与性管理，让当地人参与决策过程(Redpath et al. 2017)。

私人土地在景观层面的生物多样性保护中发挥着关键的、补充性的作用(Kamal et al. 2015)。因此，土地收购被认为是一种潜在的方法，可以通过防止土地转变为不支持保护的用途来提高保护区的保护效果(McDonald-Madden et al. 2008)。然而，这一策略容易受到侵占土地和社区流离失所的批评(Ojeda 2012)。因此，欧洲和北美出现了鼓励自愿保护私有土地的创新方法，包括土地信托、保护地役权、缓解银行和成本分担保护项目(Merenlender等人，2004年)。类似地，厄瓜多尔的博斯克社会(Socio Bosque)和中国的谷物绿色(grain to green)等项目鼓励私人土地的生态恢复(Chen et al. 2009, de Koning et al. 2011)。

在私人土地上的自愿保护行动侧重于恢复农业或改良景观的生态完整性。自然再生是一个缓慢的过程，本地物种有时需要几十年才能重新定居(flynn and Vellend 2005)。通过辅助再生和集约管理，可以加速退化或受损生态系统的恢复(Chazdon 2017)。采用综合土地利用系统，如农用林业，以创造混合景观是实现恢复的基础(Nair 2008年)。农林结合了农作物生产和树木种植。在农林复合景观上生长的树木可以支持粮食生产(通过直接提供食用产品和间接提高土壤质量)，为其他经济用途(饲料、木柴、建筑)提供材料，并提供药材(Nair 2008年)。自愿的农用林业举措形成了综合土地利用系统，符合“土地共享”范式，从而有助于生物多样性保护，保持景观之间的连通性，并减轻保护区的压力(Phalan等人，2011年，Sharma和Vetaas, 2015年)。

然而，诸如农用林业等私人土地保护干预措施可能导致机会成本，其形式是替代集约化土地使用做法放弃的收入(Benjamin和Sauer 2019年)。如果个体农民(特别是土地所有者)的经济和社会需求得不到满足，他们可能会阻碍保护成果(Knight et al. 2010)。此外，自愿保护项目的有效性取决于土地所有者参与这些项目的意愿(Conradie et al. 2013)。影响土地所有者参与保护计划意愿的因素包括他们的土地持有(如产权、土地权属、耕作方式)、人口统计(如年龄、教育、收入)、社会心理特征(如自我效能感、对政府的信任、保护知识)和保护计划设计(如计划结构和提供的激励措施);图1)(Pienaar等人2014,Lastra-Bravo等人2015,Deng等人2016,Lalani等人2016)。土地所有者对保护项目的参与也可能受到人-公园或人-野生动物冲突的历史、为人们提供的制度支持以及保护决策过程的包容性的影响。

私人土地保护项目的需求和有效设计这些项目的挑战与印度尤其相关。印度是一个超级多元化的国家(Mittermeier et al. 2011)，有超过800个保护区(IUCN II-VI类)屈从于保护区在全球面临的压力。印度保护区的平均面积不到200平方公里(ENVIS野生动物和保护区中心2019年)。它们高度分散，连通性有限，面临着严峻的发展压力。印度的保护区被高密度的人和牲畜所包围。不可持续的资源使用导致森林退化，并对野生动物种群产生负面影响(Margulies和Karanth 2018年，Li等人2020年)。当地社区对国家和保护机构感到不满，因为他们经常被排除在决策之外，他们对森林的权利被暂停，他们获得资源的机会受到限制(Kashwan 2016)。因此，补充保护区保护价值并注重当地人参与决策的替代保护战略，包括采用生物多样性友好型农业和生态旅游，正在印度获得支持(Sinha et al. 2012, Ramalingam和Dharma Rajan 2015)。

在印度，一个基于自愿激励的私人土地保护项目还没有经过测试。同样，缺乏关于促进或阻碍农村社区保护管理的因素的科学知识。为了弥补这些研究空白，我们设计了一项研究，以确定土地所有者参与农用林业项目的意愿是如何受到(1)项目设计、(2)土地所有者的人口和经济特征以及(3)土地所有者的社会心理特征的影响。了解参与私人土地保护项目的障碍和动机，对于提高这些项目的有效性，提高土地所有者的参与，并在当地利益相关者之间建立伙伴关系是必要的。

方法

研究区域

我们在印度中央邦Pench国家公园和老虎保护区(PTR)的行政缓冲区进行了研究(图2)。PTR占地1179.6平方公里，分为核心区(411.3平方公里)和缓冲区(768.3平方公里)。它是印度中部虎(豹属底格里斯河底格里斯河)的景观，为老虎及其他食肉动物如豹(豹属pardus)、树懒熊(Melursus ursinus)、野狗(皮alpinus)、草食动物(轴轴)、水鹿(黑鹿单色的), nilgai (Boselaphus tragocamelus)、野猪(野猪)和灵长类动物(Menon 2014)。核心区是不可侵犯的，没有人类居住，没有资源开采，也不允许农业。缓冲区内允许受管制的经济活动(主要是农业)。一条国道横穿这一地区。

我们的研究集中在公路以西，占地约500平方公里。该地区有95个村庄，近1.5万户家庭。景观由多用途的保留森林、国有木材种植园和私人拥有的农业区组成。保留的森林被人们用来放牧牲畜和收集木柴、饲料和非木材森林产品。农业是当地经济的支柱。种植的主要作物包括小麦、水稻、玉米、甘蔗、豆类和油籽。农业收入还得到畜牧业和奶牛业、销售非木材森林产品以及政府和旅游部门提供的其他服务工作的补充。当地社区包括属于预定部落的人²(ST)，排定种姓(SC)，其他落后阶级(OBC)和一般类别。由于人和野生动物之间的高度重叠，负面的相互作用——包括食肉动物对牲畜的掠夺和食草动物对作物的袭击——很常见，导致了经济和心理上的损失。

研究设计

我们的目标是调查至少400个家庭(人口15000户)，以获得统计上显著的结果(5%的误差和95%的置信区间;科克伦1977)。我们在100户以下的村庄中抽样了至少3户。按村规模按比例增加调查户数。我们联系了当地农民协会的代表，获得了他们村里的土地所有者(户主)名单。由两到三名枚举员(执行问卷的个人)组成的小组亲自向户主或家庭中主要的土地管理决策者发放问卷。每个调查小组至少包括一名当地社区成员，以确保受访者的信任，这对确保研究的参与和诚实的回答至关重要。我们对枚举人员进行了严格的培训，并对35个关键信息提供者的问卷进行了预先测试，以减少回答偏差(例如，不能反映研究参与者真实偏好的策略回答)。我们在2018年11月至2019年3月期间用当地印地语进行了问卷调查。在进行任何调查之前，我们获得了受访者的知情口头同意。

问卷包括陈述的偏好选择实验(SPCEs;Hensher et al. 2005)，我们设计了该研究，以确定受访者从事农用林业以换取年度支付的意愿。经济学家使用SPCEs来引出受访者对保护项目的不同特征(属性)的评价，以及潜在参与者参加该项目所需的支付类型和金额(Pienaar et al. 2014)。陈述的偏好选择实验揭示了预期的项目参与水平(Adams et al. 2014)以及受访者的哪些特征会影响他们的参与意愿(Harihar et al. 2015)。

我们设计了一个多概要SPCE，其中受访者在两个具有不同属性的概要(或程序)中进行选择^3.的水平。基于现有文献，我们在SPCEs中包含了三个属性，即“土地”(分配给农用林业的土地百分比)、“年”(项目注册的年数)和“支付”(每年每英亩土地提供的支付金额)(Ruto和Garrod 2009年，Scriven 2012年;表1)。研究区内有近55000英亩土地属于私人农业。由于土地所有者登记的土地百分比是保护计划实施的一个基本单位，而且由于它与土地所有者的机会成本直接相关，我们将“土地”作为我们的第一个属性。农林复合和其他土地恢复工作是长期项目。由于这类农林复合措施以前没有在研究地区进行过试验，土地所有者可能对参与长期的、未经试验的承诺感到担忧。相应地，我们将项目注册的“年数”作为我们的第二个属性。研究区域被Pench河排水，是一个相对肥沃的地区，与其他干旱或依赖雨水的地区相比，农业收入更高。因此，在满足保护机构预算限制的情况下，我们加入了“付款”以确定我们研究区域内所需的货币补偿，以鼓励土地所有者参与保护项目。每个属性的水平是通过关键的信息提供者调查确定的，同时对问卷进行预测试。 We selected only three attributes to limit cognitive load for respondents and reduce attribute non-attendance.

我们实施了平衡块设计(Hensher et al. 2005)以减少应答疲劳。有36种可能的组合(3个土地分配x 3个项目持续时间x 4个支付金额)，我们生成了3个调查区块，每个区块有3个选择实验。我们选择了d效率最高的设计⁴97.19。受访者选择两种概况中的一种，或者选择“退出”以保持现状，也就是说，他们可以选择不参加所提供的任何农用林业项目(如图3所示的选择实验示例)。我们告诉受访者，农用林业项目是假设的，以避免获得任何金钱利益的错误期望。然而，为了避免假设偏差⁵，我们还告知受访者，他们诚实的回答对指导该地区未来保护项目的设计很重要。我们详细描述了受访者将在登记的土地上实施哪些土地管理措施，具体来说，是果树、药用植物和竹子以及其他作物的种植。我们使用照片(附件1:图A1.1)作为视觉辅助，以帮助受访者了解在选择是否参加农林复合项目之前，他们将如何管理自己的土地。

除了SPCEs，我们还收集了人口统计信息(如年龄、受教育年限、家庭成员数量)、经济信息(如农业土地规模、农业和非农收入来源、家庭收入多样性)以及过去与野生动物互动的信息。我们还收集了社会心理数据，使用五点李克特量表问题来衡量受访者对改变土地用途的态度(在资源提供、实施替代土地用途所需的努力和支出，以及随之而来的与野生动物的冲突方面)、自我效能(对满足项目要求的能力的信心、土地的可用性、灌溉的可及性、技术知识)、以及社会规范(涉及家庭和其他社区成员对参与环保项目的支持)。我们将每个土地持有区与PA边界之间的欧氏距离，以及土地持有区1公里缓冲区内的森林覆盖百分比(使用Roy等人2015年开发的土地覆盖地图，使用中分辨率IRS LISS-III图像测量)作为附加变量。所有人口统计、经济和社会心理变量在表A1.1中描述(附录1)。在进行回归分析之前，我们检验了解释变量的共线性。最后，为了更深入地研究农村经济的其他方面，我们从调查对象那里收集了有关降雨趋势、移民、森林依赖和对住在森林附近的看法的辅助数据。

分析

我们首先使用多项logit模型(MNL)分析了SPCE数据，这是离散选择建模的基本模型(Hensher et al. 2005)。经济理论假设，所有的个体都通过比较方案方案的备选方案，并选择产生最大程度的满意度或效用(即个体最大化其效用)的备选方案，从而理性行事。个人的整体效用我从每个程序(或选择配置文件)接收j（U_ij)是一个系统的、可观察的组成部分(V_ij)和一个随机分量(ε_ij；麦克费登1973):

(1）

在哪里X_ij是程序的SPCE属性级别的向量j而且β是系数向量。因此,V_ij的形式:

（2）

其中，“土地”指的是分配给农用林业的土地比例(25%、50%、75%)，“年”指的是项目注册的持续时间(4、8、12年)，“付款”指的是每年每英亩的付款(45,000卢比;Rs。60000;Rs。75000;9万卢比)j．假设误差项遵循I型极值分布，个体的概率我选择项目j是由:

（3）

基本的多项logit模型假设个体偏好的同质性，这是极不现实的。据此，我们估计了一个混合logit(随机参数logit;RPL)模型，以检验个体偏好的异质性，以便更好地理解受访者参与农林业项目的意愿如何受项目设计的影响(研究目标1)β_我因人而异，但每个人的选择都是不变的(也就是说，假设每个人都有稳定的偏好;参见Nordén等人。2017,Pienaar等人。2019):

（4）

随机参数的向量β_我有一个均值和方差，它反映了个体偏好的异质性。如果一个属性(或属性级别)的标准偏差系数在统计上显著，那么这表明个体对该属性(或属性级别)的偏好是异质的。我们对土地和年的β参数施加正态分布，并对支付假设一个固定的参数估计⁶．

为了测试土地所有者参与农用林业项目的意愿如何受到其人口、经济特征和社会心理特征的影响，我们运行了两组RPL模型来评估这些偏好的驱动因素。在RPL模型1(旨在解决研究目标2)中，我们将受访者的人口和经济特征作为转移因子⁷土地和年限的参数，以测试这些特征如何驱动项目设计的偏好，特别是注册项目的最低土地要求和注册时间。在RPL模型2(旨在解决研究目标3)中，我们交互了土地所有者的社会心理特征⁸用替代特定常数⁹(ASC)，即我们包括了β的移位器₀测试受访者的社会心理特征如何影响他们参加保护计划的决定。我们选择了基于最低Akaike信息准则(AIC)的最佳拟合模型(Burnham and Anderson 2002)。我们在NLOGIT版本6中使用最大似然估计程序(Greene 2016)进行所有分析。

最后，我们利用来自最佳拟合MNL模型(附录1:表A1.4)的固定参数估计计算了登记土地所有者参加保护计划所需的预留费用，该模型包括受访者特征:

（5）

在β_支付为付款系数。预留费是答辩人从事农用林业所需的最低费用。关于预订付款的来源，见附录。

结果

家庭的人口、经济和社会心理特征

我们总共调查了602个家庭(每户1人;根据村庄规模，每个村庄3-21名受访者)。我们对户主进行了问卷调查，他们通常是决策者(特别是在土地利用方面)。近98%的调查受访者为男性(附录1:表A1.2)。受访者的平均年龄约为44岁(范围:19-80岁)，约53%的受访者接受过不到10年的学校教育。家庭的平均规模是5人，尽管我们调查的是更大的联合家庭(范围:1-55人)。平均土地持有面积为11.3英亩(范围:2-90英亩)。受访者平均每年种植三种作物，主要是粮食作物，如小麦、水稻和玉米。受访者不能准确计算他们的农业利润，因为他们发现很难估计总劳动力和投入成本。相反，受访者提供了他们的农业收入(中位数约为每年2142美元)。 The majority (85%) of households supplemented their incomes from an average of two other sources (see Append. 1: Table A1.2 for respondents’ non-agricultural income sources and livestock ownership). See Append 1: Table A1.3 for respondents’ perceptions of rainfall trends, forest dependence, benefits and disadvantages of living adjacent to forests, and emigration.

与野生动物的负面互动可能以食草动物和食肉动物袭击作物、捕食牲畜或伤害和杀害人类的形式出现。当被问及三种最具问题的野生动物物种的名称和排名时，约32%的受访者只列出了食草动物(冲突最严重的物种:野猪;n = 539)， 22%的受访者还列出了灵长类动物、长尾小鹦鹉、蛇和啮齿动物(附录1:表A1.2)。尽管70%的受访者表示，在过去的一年里，食肉动物伤害或杀死了他们村里的牲畜和人，但只有12%的受访者报告了他们家庭中的食肉动物冲突(附录1:表A1.2)。

大多数受访者强烈同意，采用农用林业将提供薪柴、饲料和额外收入，但农用林业也会增加人类与野生动物的冲突(表2)。超过一半的受访者不同意采用农用林业将增加土地管理成本或需要更多的劳动力。他们强烈同意他们的家庭将支持他们采用农用林业(表2)。受访者最担心的是农用林业树木无法生长或结果，他们没有技能或必要的灌溉来成功实施农用林业(表2)。

陈述偏好选择实验

只有12%的受访者拒绝了所有提供的农林复合项目。大多数支持现状的受访者(86%)希望继续目前的农业活动，避免与农林复合有关的风险。拒绝农用林业项目的受访者还表示，报酬不足(37%)，他们的土地不适合用于保护用地(35%)，他们担心与野生动物的冲突增加(18%)。

基本MNL模型中所有变量的系数均显著(p < 0.01或0.05)(表3)。平均而言，受访者更倾向于采用农林复合林业(ASC系数为正)。随着登记的土地数量(土地的负系数)和登记的时间(年的负系数)的增加，受访者不太可能加入农用林业。付费的正系数与经济学理论一致，表明受访者更倾向于采用农用林业，随着每年每英亩注册付费的增加。

基本的RPL模型(忽略了受访者的特征)表明，受访者对农用林业项目的偏好是异质的(表3)。与现状选项相比，受访者更倾向于从事农用林业(ASC的正平均系数)，尽管这种偏好的强度在受访者之间有所不同(ASC的统计显著标准差系数)。所有受访者都倾向于最小土地需求较小的方案(land的负平均系数)，但这种偏好的强度在不同受访者之间也有所不同(land的统计显著标准差系数)。平均而言，受访者更喜欢较短的项目持续时间(年平均系数为负)，但标准差系数的大小表明，一部分受访者更喜欢较长的项目。受访者倾向于采用农用林业每年每英亩支付更高的费用(支付系数为正)。

这两个RPL模型允许系数随受访者的人口、经济和社会心理变量发生变化，从而更深入地了解哪些特征改变了他们参与农林业的可能性。

RPL模型1:人口和经济变量与土地和年份的相互作用

在这个模型中，土地和年限的系数随受访者的人口和经济特征而变化，并进一步证明受访者倾向于登记较少的土地(尽管这种偏好的强度在受访者中有所不同)，受访者对项目时长的偏好也有所不同(表4)。受过高中教育并经历过食草动物袭击作物的受访者倾向于登记较高比例的土地(p < 0.05)。农业收入较高、家庭规模较小、农业用地周围森林覆盖率较高的受访者更倾向于登记更大比例的土地，尽管这些结果仅显著(0.05 < p < 0.1)。农业收入较低的受访者更喜欢较长的节目(0.05 < p < 0.1)。平均而言，受访者更倾向于参加农林复合项目，并且随着薪酬的增加，他们的报名意愿也随之增加。

RPL模型2:社会心理变量与ASC的相互作用

在该模型中，ASC随社会心理变量的变化而变化，并突出了受访者对加入农林复合项目偏好的异质性。虽然平均而言，受访者更倾向于采用农用林业，但也有一部分人倾向于现状(ASC的标准差系数超过了平均系数;表5)。认为农用林业将产生效益(例如，薪柴、饲料)的受访者更有可能参与(p < 0.01)。那些不认为其土地持有规模限制了农用林业的受访者，以及那些担心获得灌溉的受访者也更有可能参与其中(分别为p < 0.05和0.05 < p < 0.1)。家庭成员的支持感增加了受访者选择农用林业的可能性(0.05 < p < 0.1)。受访者倾向于在较短的时间内登记较少的英亩面积，并倾向于采用农用林业的每英亩支付较高的年费。

我们使用最适合的MNL模型(附录1:表A1.4)来计算参加农林业项目所需的最低年付款(保留费)。平均保留费约为66,000卢比/英亩/年(约940美元/英亩/年;1美元=调查时的70卢比)。

讨论

印度中部的景观支撑着世界上最大的老虎种群之一，被公认为全球老虎的优先景观(Wikramanayake et al. 2011)。它包括16个保护区网络，其中一些由残余的或退化的森林连接。除了pa在该地区发挥的关键作用外，多种用途的保留森林、灌木丛和退化土地也被各种哺乳动物大量利用(Dutta等人，2015年，Srivathsa等人，2019年，Puri等人，2020年)。尽管建立了保护区，但由于线性侵入(公路、铁路和电线)，印度中部的景观破碎程度最高，相对于该国其他地区，森林斑块更加孤立(Nayak等人，2020年)。很大一部分景观对保持连通性至关重要，但由于受人类土地利用、人口和高密度线性基础设施的限制，它们无法让动物移动(Jayadevan等人，2020年)。即使是“无障碍”的地区也是支离破碎的，周围是阻碍动物活动的地区，例如低覆盖率的农业区。针对印度中部的几项研究建议通过恢复栖息地来维持和改善景观的连通性(Rathore等人，2012年，Joshi等人，2013年，Yumnam等人，2014年，Dutta等人，2018年)。由于保护地以外的土地有很大一部分属于私人所有并用于农业，印度中部景观的生物多样性能否长期保持取决于这种农业结构的管理方式，并提供适当的激励措施和技术咨询。

在印度，退化土地的恢复取得了一些成功，尽管是在根据2006年《森林权利法》承认社区森林资源(CFR)权利的公共管理土地上。社区尝试了短轮种(竹子和各种果树)，通过收获非木制木材制品获得收入，采取了水土保持措施，在辅助自然再生的地区限制放牧活动，甚至留出了允许野生动物存在的区域(Agarwal和Saxena 2018年)。在小空间尺度上，很少有私人或非政府组织领导的保护行动的例子(Mudappa和Raman 2007)。在生产环境中，保持生物多样性与农业生产力是一个挑战。将被忽视的私人农业用地纳入印度的保护框架，可以在协调农业、生物多样性和农村生计方面大有作为(Siebert等人，2006年，Chen等人，2009年，Scriven 2012年)。为了帮助了解这些保护工作，我们设计了一项研究，将理性选择的经济模型(即效用最大化)与社会选择理论中更广泛的概念结合起来，考察土地所有者在Pench国家公园和老虎保护区缓冲区采用农用林业的意愿。我们重点研究了项目设计和人口、经济和社会心理变量如何影响土地所有者自愿参与农用林业项目的意愿。

程序设计

土地所有者对自愿保护项目的参与取决于项目设计(Ruto and Garrod 2009, Espinosa-Goded et al. 2010)，特别是项目是否与当地环境相关。研究发现，征地比例、征地时长、征地金额均有显著差异影响土地所有者采用农用林业的意愿。我们的研究发现，受访者倾向于以较短的合同期限登记较小比例的土地(另见Ruto和Garrod 2009)，这与实地研究期间几位土地所有者的意见一致，他们倾向于选择限制最少的项目设计(25%的土地登记4年)，如果项目证明是有益的(例如，一致的付款，增加对资源的获取)，那么他们将在未来以更长的时间征用更多的土地。土地所有者可能对长期征地持怀疑态度，因为他们对未来的收益不完全了解，对该项目能否在中期或长期获得资助缺乏信任，以及过渡到农林业的相关风险(例如，树木无法生长和结果)和成本(例如，生产粮食作物的能力下降)。由于印度目前还没有关于自愿农林业项目概念的证据，所以在保护合同设计中应该允许登记的土地数量和登记期限的灵活性，前提是该项目的保护影响不会从根本上受到损害。

与经济学理论一致的是，受访者更喜欢支付更高的项目。土地所有者可能将保护款项视为一种稳定的替代收入来源，使他们能够减少与土地使用变化有关的风险，支付家庭开支，或投资于非农活动(Siebert等人，2006年，Jones等人，2017年)。在调查中，受访者表示，他们将把保护款项投资于改善灌溉系统和围栏。一些土地所有者建议，与其接受固定的年度支付，他们更愿意在最初几年获得更多的支付，以进行必要的土地使用变化，然后减少支付。在设计一个有效的保护方案时，支付结构、支付频率以及违约和取消的条款是重要的考虑因素。

计划参与的人口和经济决定因素

周围森林的高覆盖率(这可能与野生动物密度的增加有关)和食草动物对作物的袭击增加了受访者采用农林复合作物的意愿。在印度，土地所有者因农作物遭受抢劫而得不到充分补偿，往往自己承担经济损失(Karanth等人，2018年)。因此，一项旨在鼓励采用不容易受到食草动物作物袭击的农林业做法的计划在经济上对受访者具有吸引力。多样化到多作物农林复合系统也将减少单一作物农业的风险。然而，采用农林复合系统可能会导致村庄内人类与野生动物的更高水平的相互作用(例如，牲畜捕食)。一个成功的合作保护项目需要在农民面临野生动物的损失时及时向他们提供援助。谈判阈值或可接受的损失限度将具有挑战性，但对成功实施农林复合计划是必要的。

受教育程度较高的土地所有者更容易参与与自愿保护项目相关的必要培训和处理文书工作(Siebert et al. 2006, Peerlings和Polman 2009)。我们发现，高中学历是鼓励农民征地造林的门槛水平。相比之下，大家庭的受访者倾向于征地较少，这可能是因为印度的农村大家庭需要更多的土地来满足他们的生存需求，土地必须在多个男性继承人之间分配(另见Lastra-Bravo et al. 2015关于社会网络和继承人在采取保护措施的决定中的作用)。农业收入较高的土地所有者更倾向于将更多的土地用于农用林业，可能是因为他们可以吸收机会成本。然而，农业收入较低的土地所有者更倾向于注册更长时间，可能会获得较长时期的付款，从而使他们能够满足家庭的财务需求。与Scriven(2012)相反，我们没有发现有证据表明拥有更多土地的受访者愿意登记更大的土地份额。我们的结果也不支持Broch和Vedel(2012)的发现，即仅依靠农业收入的农民需要更高的补偿才能参加保护项目。

项目参与的社会心理决定因素

经济激励可能无法保证保护项目的长期注册，因为它们只是自愿行为改变的外部激励因素(Siebert et al. 2006)。我们发现，支付的费用不足以说服那些希望通过继续其现有农业做法来保持经济独立的土地所有者参与农用林业(另见Schenk等人，2007年)。在拒绝所有农林复合项目的受访者中，有12%主要是担心他们是否有能力满足家庭的生存需求并确保粮食安全。财政奖励不足以克服这些问题。受访者还担心土地使用的变化会导致林业部门对私人土地的干涉、控制或非法获取，这与之前的研究结果一致，即缺乏对政府的信任阻碍了自愿参与保护项目(Scriven et al. 2012, Jones et al. 2017)。

关于保护项目的好处的信息不足是土地所有者自愿参加这些项目的障碍(Kabii和Horwitz 2006)。我们发现，从农用林业中获得的感知利益(如增加薪材、饲料和收入的可获得性)、更大的自我效能感，以及家庭成员对参与保护项目的感知支持(社会规范)增加了受访者参与农用林业的意愿。可获得的资源、培训和社会资本加强了自我效能，可能会增加农林业的自愿采用(McGinty et al. 2008)。然而，受访者表示担心，他们没有足够的土地从事农用林业项目，而且缺乏成功采用农用林业所需的技术知识或培训。印度的农业系统通常由小农管理。尽管这似乎是协调规模依赖的环境效益的一个挑战，但研究表明，小型农场通常具有较高的能力来维持生物多样性和农村生计(Kumaraswamy和Kunte 2013)。有趣的是，受访者担心农用林业会因缺乏灌溉而对他们的土地无效，这增加了他们采用农用林业的意愿。尽管这一开始似乎违反直觉，但一些土地所有者将保护款项视为在其土地上投资基础设施(如水井)的机会。我们的研究结果表明，能力建设对于确保农林业发展项目的成功非常重要。关注知识分享和技能发展的外展活动可能对塑造土地所有者的态度、减轻对保护行动可行性的担忧和提高社区层面对项目的接受度至关重要(van den Berg等人，2011年，Ardoin等人，2020年)。

结论

在过去的50年里，印度通过建立国家控制的保护区保护了生物多样性。印度的保护政策在很大程度上忽视了对人类主导景观的土地共享的补充战略的需要(Fischer et al. 2014, Robbins et al. 2015)。综合的土地使用系统将允许保护和生产单位共同管理，以实现长期可持续性和改善社会福利(Harvey et al. 2008)。然而，恢复退化的农业景观是昂贵的，通常依赖于政府资金、私人投资和非政府组织的支持(Clarvis 2014年)。

设计良好的生态系统服务付费(PES)可能会让土地所有者自愿参与土地使用实践，如确保生物多样性和生态系统服务的农用林业(Montagnini和Finney 2011年)。在印度持续的农业危机背景下，Devi等人(2017)认为，PES还可以通过提供固定收入使农民脱离贫困陷阱。他们估计，由农业生态系统提供的生态系统服务的总经济价值约为每年每英亩71,000卢比(约1015美元)。我们发现，Pench缓冲区的农民每年平均每英亩需要66,000卢比(约940美元)才能采用农用林业，几乎相当于Devi等人(2017年)对农用林业将产生的保护效益的估计。尽管学者们批评了PES方法(Lele et al. 2010)，并质疑印度是否能够支持PES实施所需的制度框架(Sharma 2017)，但有一个共识是，迫切需要增加农业收入。我们的研究表明，基于农林业的PES项目有可能被纳入该国的农林业和农村发展政策(Siebert等人，2006年，de Koning等人，2011年)。然而，我们警告说，农林业PES项目的有效性可能取决于项目设计和能力建设的灵活性。社会经济方面的限制可能使那些没有经济能力改变其土地管理做法的个人无法报名参加，这意味着由于贫困而面临最大风险的土地所有者可能最不可能参与农林业环境教育方案。支付结构可能需要根据家庭的财务和资源限制而有所不同。

尽管目前还不清楚农用林业PES项目将如何获得资金，但我们的研究表明，如果该项目针对社会和经济背景进行了适当的设计，土地所有者将对采用农用林业感兴趣。我们设想在碎片化景观中应用基于激励的土地管理实践，通过改善周边土地的生态质量，恢复连通性，增加pa的有效规模。Kshettry等人(2020)提出了“保护兼容景观”(CCL)一词，指在当地支持下具有高度保护潜力的景观。像我们这样的方法，关注私人土地所有者成为保护管理员的意愿，可以成为实现这些ccl的一种手段。我们呼吁印度采取新的做法，认识到农民是保护和创造支持生物多样性和保护农村生计的适应力景观的利益攸关方。

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¹正如国际自然保护联盟(IUCN)所描述的，保护区是“一个明确定义的地理空间，通过法律或其他有效手段得到承认、专用和管理，以实现对自然及其相关生态系统服务和文化价值的长期保护。”它们根据管理目标进行分类，第一类和第二类代表严格控制和限制人类访问、使用和影响的领域。
²部落社区和其他种姓群体(包括SC和OBC)是印度等级种姓制度的一部分。这些社区列在印度政府编制的时间表中，并根据《宪法》给予它们特殊地位。立法机构和政府职位的保留是基于这种分类的(Bhargava 2010)。
^3.概要文件(或程序)是提供给一个人的替代方案。程序特性称为“属性”，这些属性在不同的概要文件中是不同的。例如，关注受访者旅行选择的SPCE可能会根据旅行方式(汽车、火车和公共汽车)、旅行时间和成本的属性而有所不同(Hensher et al. 2005)。
⁴d -效率与设计或生成的属性组合的统计效率相关。最好的设计是d效率最高的设计，满分为100分(更多细节见附录1)。
⁵假设偏差发生在被调查者提供假设的答案时(由于他们的行为受到限制，例如预算或劳动力的限制，他们不打算做或不能做的事情)。
⁶我们注意到，通过对付款的系数施加对数正态分布，可以放松付款属性上固定参数的假设。然而，我们发现随机参数logit模型假设一个固定的参数支付，在模型拟合方面是可比的，在其中的系数变化的支付。此外，带有付费随机系数的模型产生了被调查者接受参加农林业项目补偿的意愿的夸大度量。因此，我们并没有放松PAYMENT的固定参数假设。
⁷我们在估计模型中加入了受访者的特征作为交互项(例如，受访者的特征与程序属性相互作用，以测试估计函数的斜率的变化)或作为独立的自变量(测试估计函数的截距的变化)。
⁸为了降低维度，我们使用了带有极值旋转的主成分分析，以确定是否可以将单个调查项目组合起来形成受访者对农用林业态度的度量(分数)。我们保留了特征值≥1和Cronbach 's alpha≥0.7的两个分量。这两个组成部分代表(a)认为农用林业的好处在于增加了木柴和饲料的供应以及提高了收入水平，(b)认为成功从事农用林业需要额外的开支和维护工作。计算两个分量的得分，并将其作为SPCE模型的预测变量。基于主成分分析和Cronbach 's alpha，被设计用来测量自我效能感和社会规范的语句不能合并成分数。因此，在共线性测试之后，我们在SPCE模型中包含了这些单独的项目。
⁹对于我们估计的模型，如果选择了一个选择场景，则备选特定常数(ASC)为1，否则为0。因此，如果β₀(ASC的估计系数)为正，则受访者更倾向于采用农林复合造林方案，而不是没有保护方案的现状。

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