与扬子鳄一起生活以及保护-当地居民的意愿与 接受很重要

机翻

影响因素和衡量意愿接受“与自然保护区中的鳄鱼一起生活：一个案例中国国家鳄鱼自然保护区的研究。

摘要：建立自然保护区(NRs)是保护野生扬子鳄数量的重要措施，由于自然保护区和人类起居区的重叠，有一定经济发展与生态保护之间的冲突。 如何制定可行的生态补偿方案并准确分析生态补偿意愿的影响因素对于减轻当地居民人鳄之间的冲突矛盾至关重要。

在这项研究中，使用临时评估方法（CVM）来测量和分析居民的意愿，在安徽扬子鳄国家级自然保护区(NCANR)的接受意愿(WTA)调查，此外还使用决策树建模和逻辑回归分析NCANR中居民WTA的影响因素，为影响力提供了新的见解生态补偿因素。 结果表明：（1）居住在NCANR的居民中有93％WTA补偿，WTA的金额为每年家庭的25,542（3659.36美元）；

（2）个体特征，生态保护认知和外部影响会影响WTA，外部对当地居民的影响是影响WTA的最重要因素。 因此它是进行差异补偿以确保生态补偿的公平性所必需的。 此外，应加强对生态补偿的宣传，NCANR的边界需要要进一步澄清。 生态补偿的资金来源应该扩大，并且

贫困可以与生态补偿政策结合使用。

关键词：自然保护区； 中国鳄鱼；生态补偿； 愿意与否接受； 估值法（CVM）

介绍

自然保护区（NRS）是地理空间，已通过立法或其他有效措施来保护和管理，以保护自然及其随附的措施生态系统服务[1]。 建立NRS是最广泛接受和有效的策略为了保护生物多样性并防止生态环境的恶化[2,3]。中国是全球生物多样性保护的主要参与者之一[4]。 在中国第一个NRs成立于1956年。到2018年底，中国已建立2750个NRS，占土地面积的14.8％以上，并保护了中国土地自然生态系统的90％以上，以及大约89％的国家重点保护野生动植物物种，最重要的自然文物[5]。 世界各地，生物多样性NRS的保护通常以当地社区的利益为代价，尤其是对于发展中国家的农村社区[6]。 中国NRs的管理是强制性，这限制了当地居民在某个空间中使用自然资源的使用。

由于在NRS中使用资源是限制的，因此NRS周围的社区通常在贫困挣扎，如果没有合理的政策支持[7]。 NRS改变了邻近社区中传统的生产活动和生活方式，冲突在发展和生态保护之间变得越来越敏锐[8,9]。 许多NRs的居民对NRS的建设有负面态度，因为他们认为他们直接从NRs中获得的经济利益远低于他们支付的经济成本[10,11]。 作为生物多样性保护的主体，居民的行为和态度是关键影响因素[12]。 保护目标几乎是如果不考虑当地居民的需求和关注，就无法实现[13]。

如何解决NRS管理与开发之间的矛盾当地社区是一个严重的挑战。

“生态补偿”在中国是一个独特的术语[14]。 尽管术语“付款生态服务”或“环境服务支付（PES）”和“生态补偿”经常互换使用，生态补偿是一个更广泛的术语，包括增长基于激励机制的付款方法范围[4,8,14]。 考虑生态保护成本，机会成本和生态系统服务价值，生态补偿通过转移付款或市场交易[15]。 2020年，中国政府明确表示，建立与当地经济发展水平兼容的薪酬机制到2022年。目前，关于NRs的生态补偿的研究很少，并且发展NRS的生态补偿理论滞后于实践。 NRs通常有多个生态系统，例如森林，湿地，草原，河流和流域，因此，NRS的生态传动比单个生态系统更为复杂[16]。 中国有对NRS的生态补偿进行了许多尝试，这些做法已经认识到低薪水平和复杂的补偿政策，不明确物体将损害生态补偿的效率[17,18]。

扬子鳄是唯一分布在中国的鳄鱼。是大灭绝后奇迹般地幸存下来的”，因为它们独特的生活习惯和在水中生活以适应环境变化。 它们被人们称为“活化石”，并且具有极高的研究价值。

扬子鳄在湿地生态链的顶部起重要作用，在维持生态学方面具有重要的价值和作用，作为湿地的物种平衡。 在1950年代和1960年代，扬子鳄广泛分布在安徽南部。 但是，随着中国的迅速发展经济，中国鳄鱼的栖息地正在急剧缩小。 它们的野生数量也正在减少[19,20]。 在1999年，野外少于150个鳄鱼，年下降速度为4-6％。 扬子鳄已经成为最濒危的鳄鱼之一，NCANR(安徽省-自然保护区)是最后一个避难所，也是唯一的集中分布区域。

野生扬子鳄的数量如此，发展就显得尤为重要可行的NCANR生态补偿方案。

关于生态补偿量的定量研究是关键问题之一[21]。

研究方法主要包括生态系统服务价值方法，机会成本方法和偶然估值法（CVM）[22-25]。 CVM是典型的宣言偏好方法，这是用于衡量环境产品经济价值的最广泛使用方法[26-28]。 CVM的核心是直接调查和询问，在假设市场情况下，利益相关者愿意为生态系统服务支付（WTP）或WTA，并通过WTP或WTP表达生态系统服务的经济价值。

WTA [29]。 CVM已应用于全球NRS的生态补偿[30-36]

（表格1）。

表1.偶然估值方法（CVM）研究。

国家网站活动作者

中国朱鹮国家级自然保护区测量了当地农民WTA水稻损失

Wang et al. (2012) [35] .

尼日利亚扬卡里野生动物保护区估计游客的价值

阿达姆等人(2015)[33]

斯里兰卡Minneriya国家公园调查了游客的WTP (2016) [31]

研究了新西兰佩卡帕卡沼泽的经济价值

Ndebele et al.(2017)[32] .湿地恢复与维护

中国盐城珍稀鸟类自然保护区当地农民WTA估算刘等(2018)[34]

丽水市中国生态功能区估计当地农民的意愿

接受公益林建设李(2018)[36].

中国台湾惠孙国家森林公园对游客WTP进行维护评估

森林质量刘等(2019)[30].

除了估计特定付款金额外，有关生态补偿的研究级别还可以反映利益相关者背后的真正偏好，确定影响其偏好的因果关系也很重要[37]。 现有研究主要是应用逻辑回归模型来分析生态补偿的影响因素意愿。 逻辑回归模型是广义回归算法广泛使用的在分类问题中，它对具有牢固线性关系的数据具有良好的拟合效果[21]。 但是，逻辑回归模型仅包括影响因素，这些因素既不能表达变量之间的相互作用，也无法可视化影响过程[38]。 由于影响WTA的因素是多方面的，并且连接变量之间的相互作用不容忽视。 决策树建模是一种非参数监督学习方法，以表示分类预测通过树图的情况，可以清楚地显示变量之间的相互作用，脱离传统的线性处理[39]。 但是，它无法识别影响因素的主要影响。 根据现有的研究，选择最佳解决方案不应仅限于两种模型之间的选择，而应实现两种模型的有效组合和补充[40-43]。 已经提出通过逻辑回归模型筛选主要效应变量，并进一步筛选分析变量之间的相互作用与决策树算法结合可以增强模型的解释性[44]。

因此，本文首先计算WTA的数量，然后是逻辑回归和引入了决策树模型来研究生态补偿意图的影响因素，以全面分析因素及其相互作用。 了解本地居民的WTA及其影响因素可能有助于理论发展这个领域。 适当的生态补偿计划可以提高当地居民对政府保护工作的满意，并减轻当地居民之间的冲突和中国鳄鱼。 本文旨在提供理论和实用的参考为了在NCANR中建立合理的生态补偿机制，并协助在整个NRS对中国的生态补偿政策的整体制定中。 此外，本文介绍了机器学习方法作为识别因素的机制影响WTA，这为研究识别提供了新的观点影响因素。

本文的其余部分安排如下。 第2节详细介绍了案例研究站点，解释数据源，并描述使用的方法。 第3节介绍，和第4节讨论了结果。 第5节提出了结论和政策的影响。

2。材料和方法

2.1。 研究区域

NCANR（图1）位于安徽南部低矮山丘的交界处，由八个地区组成：Zhucun，Gaojingmiao，Yanglin，Hongxing，Xiadu，Shuanghang，Zhongqiao和Changle。

核心区域，缓冲区和实验区域的区域为5188 HM2，2506 HM2和10,871 HM2， 分别。 此外，NCANR位于传统的农业区和低丘陵森林地区，人口茂密，导致更严重的人类干扰。

根据NCANR的森林土地类型，共有商业林土地，国有商业林和公共福利森林以及集体公众

福利森林分别占整个面积的66％，13％和8％。 大量在贫瘠的山丘，种植树木，森林的签约过程中需要前期费用在商业森林到期之前的管理和保护。 然而，根据当前的政策，禁止将NRs中的所有树木砍倒，这导致森林农民的收入巨大丧失。

中国鳄鱼的湿地栖息地经常被NRS周围的当地人占领，他们还在保护区的中心地区进行农业经营。 这种栖息地损失会以一种重大的方式影响中国鳄鱼的繁殖和孵化。 特别是实行家庭联产承包责任制以来，广泛使用农药和肥料以及过度捕获野生鱼类和虾，导致野生鳄鱼的食品资源严重短缺。 另一方面，中国鳄鱼经常会对其活动领域的农业生产造成损害，保护区对生产生活的严格限制也给当地居民和企业带来了严重的经济损失和不便。 因此，现有的中国鳄鱼的栖息地状况仍然很严峻，NCANR人鳄冲突和经济落后问题十分突出。此外，目前NCANR生态补偿机制缺乏，对野生动物损害的补偿机制也不完善。当地居民对现状的不满，使得现场保护管理工作难以顺利开展。

2.2。 数据源

我们在安徽省进行了为期一周的现场调查，以正确解决NCANR的生态补偿问题。 该小组举行了单独的研讨会，并参观了Hongxing，Yanglin，Zhucun，Gaojingmiao，Shuangkeng，Zhongqiao和Changle Districts的样本站点。 通过在各个地区随机分发问卷来收集样本数据，主要涉及三个部分：(1)受访者的基本统计特征，(2)对扬子鳄保护的认知评估，(3)接受意愿(WTA)。 对居住在NCANR中的居民的WTA进行了相关调查，包括是否愿意接受补偿，可接受的方法和预期金额。 为了减少CVM的偏差，我们采用了面对面访谈和随机问卷的组合。 我们通过使用开放调查表进行了调查前的调查，并根据调查前的调查表，我们使用了付款卡问卷来研究核心估值问题。 付款卡问卷调查中有一系列从低到高的数量范围（图2），受访者从中选择自己的可接受数量范围。

如表2所示，共发放和接收问卷355份，剔除信息不完整和回答不合格的问卷后，有效问卷341份。问卷有效率为96.06%。扬子鳄保护区不同地区既有共性，也有差异，因此样本具有一定的代表性。

表2。样本数据的来源。

2.3。 WTA评估方法

消费者通常受到市场商品（P）和非市场商品（Q），个人捐赠（Y），个人喜好以及由个人喜好和测量错误引起的随机因素（ε）的影响。 我们表达了消费者的效用函数为u（p，q，y，s，ε）[40]。 实施之前的时间保护措施是周期0，实施保护措施后的时间为1。根据我们的调查和相关研究，农民由于环境保护而失去收入，从而降低了其影响。 那是Q0 <Q1，u（p，q0，y，s，ε）> u（p，q1，y，s，ε）。 因此，有必要进行某些经济赔偿利益受损的人。

u（p，q0，y，s，ε）= u（p，q1，y + wta，s，ε）由于WTA受个人收入和偏好和其他因素的影响，所以WTA功能可以如下构建：

wta = f（d，t，s）

如D是经济损害，则S是个人的偏好，而T代表个人经济特征。

在本文中，我们使用了非参数估计方法。 应用离散变量的数学期望，WTA的期望是由将调查值乘以采访的概率如下：

E（WTA）=

n

∑

i = 1

AI×PI

e（wta）是接受意愿的预期价值，AI是多少意愿接受(CNY)

（cny），pi是受访者确定金额的可能性，n是愿意接受这笔款项的受访者的样本量。

2.4。 分析WTA影响因素的方法

如解释所解释的那样可变，逻辑回归模型和决策树模型是通过使用愿意支付意愿的潜在影响因素，以及统计学上的重要因素变量被筛选出来。 证明了影响因素的机制通过树图。

2.4.1。 变量设置

有许多因素影响NCANR居民的WTA。 作为主体农业生产，农民受其内部资源限制的约束，

外部环境条件[45]。 本文定义了16个自变量三个方面[46]：个人特征，生态保护认知和外部

因素。 变量是：（1）个体特征：区域，性别，年龄，教育，职业类型，家庭规模，平均年收入，主要收入来源以及距离; （2）生态保护认知：对NCANR功能的理解，对保护，对NCANR价值观的认识以及对生态补偿政策的理解的态度； （3）外部因素：NCANR对家庭收入的影响，NCAN的建立和负面影响的程度对积极影响的程度来自Ncanr的建立。 为了更好地研究个人的WTA上述变量，例如区域，距离，造成机构的有利影响程度NCANR，NCANR的建立对负面影响的程度都是指标根据NCANR的特殊条件制定。 由于广泛NCANR，各个地区之间的巨大差异以及核心区域的不同政策和缓冲区，区域和距离包含在变量中。 农民的经济

行为是对外部信息的反馈，以追求最大利益给定社会环境。由于当地居民的个体差异影响较大，NCANR的建立是多元的、不同的。

NRs建立的影响和负面影响的程度

NCANR的目的是分类外部对当地影响的居民。变量相关信息如表3所示。

表3。变量的选择和定义。

变量定义内容

基本统计

特征

X1区域

Hongxing = 1; yanglin = 2; zhucun = 3; gaojingmiao = 4;

shuangkeng = 5;

ehongqiao = 6; Changle = 7; Anhui的其他区域= 8;

该国其他地区（Anhui除外）= 9

x2性别男性= 1; 女性= 0

x3年龄0–18 = 1; 19–30 = 2; 31–45 = 3; 46–65 = 4; 66+ = 5

X4教育从未上过小学= 1； 小学= 2;

初中= 3; 高中= 4; 大学及以上= 5

X5职业

当地居民= 1; 乡村干部/公务员= 2;

附近的企业员工= 3; 企业代表= 4;

其他= 5

X6家庭人口实际人口

X7年平均家庭收入

≤12,000= 1; 12,001–36,000 = 2; 36,001–60,000 = 3; 60,001–90,000 = 4;

90,001–120,000 = 5; 120,001–150,000 = 6; 150,001–180,000 = 7;

180,001–200,000 = 8; > 200,000 = 9

X8收入种植的主要来源= 1; 繁殖= 2; 政府补贴= 3; 移民工人= 4;

自雇= 5; 工资= 6

x9距离0〜5km = 1; 6〜15km = 2; > 15公里= 3

生态认知

评估

x10对储备的功能的熟悉程度根本不熟悉= 1; 略微熟悉= 2; 有些熟悉= 3;

适度熟悉= 4; 非常熟悉= 5

X11对自然保护区的态度强烈反对= 1； 有点对立= 2; 中性= 3;

有点喜欢= 4; 强烈青睐= 5

x12值识别low = 1; 中= 2; 高= 3

x13熟悉政策

生态补偿

根本不熟悉= 1; 略微熟悉= 2; 有些熟悉= 3;

适度熟悉= 4; 非常熟悉= 5

外在因素

X14影响家庭收入减少收入= 1； 无效= 2; 收入增加= 3

x15积极效应无影响= 1; 次要情感= 2; 中性= 3; 中等影响= 4;

主要影响= 5

x16不良反应无影响= 1; 次要情感= 2; 中性= 3; 中等影响= 4;

主要影响= 5

2.4.2。 逻辑回归模型

逻辑回归模型的方程是根据现有相关的

研究[46–48]。

ln p

1  -  p

=β0 +β1x1 +··· +βnxn + µ

其中p是WTA的概率，β是变量的估计值，µ是随机误差，

XN是自变量。

居民的WTA被视为解释变量。 为了确保模型估计结果准确且有效，差异通货膨胀因子（VIF）被先发制地使用

测试自变量的协方差。 测试结果表明，VIF的最大值为1.598。 变量之间没有多重共线性。 单变量自变量的分析表明，所有影响WTA的自变量具有统计学意义。 使用SPSS开发了逻辑回归模型。

通过向后逐步回归方法分析所有自变量根据最大似然估计，入口标准为0.05和排除标准为0.1。

2.4.3。 决策树模型

与流程图类似，决策树具有层次树结构。 每个路径都来自叶节点的根节点对应于特定的决策规则。 而整棵树对应于一组分类规则，包括节点的功能的选择，树木的建造和修剪。 在选择功能时，信息增益比和Gini系数用作选择标准。 Python被雇用为Scikit-Learn发明使用购物车算法对决策树建模对WTA的影响因素。

3.结果

3.1。 受访者的特征

样品的描述性统计结果如表4所示。

接受采访的居民在31至45至65岁的年龄组中86.08％的受访者。 这些团体通常是主要劳动力和家庭收入的重要支柱，因此它强烈代表了受访者的家庭。 受访者的教育水平主要是初中，

或大学及以上，分别占41.74％和32.17％。 特点例如年轻人的比例低和剩余的低教育水平

在村庄中，中国农村地区的现状是一致的。 一年一度的家庭收入曲线基本上符合右偏分布。 在2020年，安徽省宣城市农村居民人均可支配收入18928元(2711.79美元)，这与本文的调查结果基本一致。

3.2。 居民对保护中国鳄鱼的意识

为了了解居民的WTA，我们必须首先了解居民的对中国鳄鱼保护的态度和意识。 调查表的结果表明84.5％的居民支持建立NCANR，在他们的能力范围内保护扬子鳄。 相反，有15.5％的居民反对建立保护区，认为它给正常生活带来了很多不便。 约有30％的居民认为经济发展比

生态保护更为重要； 56.9％的人认为两者都同样重要。 只有13.1％的人认为生态保护更为重要。 超过80％的居民肯定NCANR对保护中国鳄鱼的价值。 根据该领域的结果研究，我们了解到居民与鳄鱼有着牢固的联系，并感到自豪在他们的家乡拥有“国宝”。 年长的村民回忆说，在他们年轻时，他们经常会看到中国鳄鱼在河岸上晒太阳。

总而言之，大多数居民都可以认识到NCANR的重要性，但是，仍然有一些居民的生态意识需要提高。

表4.受访者的人口统计数据和特征。

调查项目选项比例

性别男性79.71％

年龄

0–18 0.58％

19–30 10.14％

31–45 31.01％

46–65 55.07％

≥653.19％

教育

从不上小学0.87％

小学6.09％

初中41.74％

高中（理工学院）19.13％

大学及以上32.17％

平均年家庭

收入

（人民帀）

≤12,0008.41％

12,001–36,000 21.16％

36,001–60,000 33.04％

60,001–90,000 15.94％

90,001–150,000 12.76％

≥150,0008.70％

3.3。 居民WTA方法的偏好

了解居民对WTA方法的偏好有助于改善他们的对生态补偿的总体满意度。 问卷调查结果表明，有59％的居民更喜欢获得现金补偿，有5％的居民更喜欢接受其他补偿，36％的居民对补偿方法没有具体的偏好。

在非现金补偿方法的选择中，居民的选择更高频率是土地补偿，就业安排或就业指导，搬迁和基础设施构建。 至于薪酬支付的频率，有24％的居民选择定期赔偿，有44％的居民选择一次

赔偿和32％的居民选择两者。

3.4。 测量居民的WTA

调查结果显示，有93％的居民认为应该得到补偿，并且59％的居民希望获得比CNY 3000（428美元）的补偿每年，13.8％的居民预计将在CNY 2400 CNY（342美元）之间支付每年家庭和CNY 3000（每年428美元），而9.5％居民希望每年每年的1800年CNY 1800（257美元）支付CNY 2400（每年家庭342美元），6.4％的居民希望在CNY 1000（每年143美元），每户CNY 1800（257美元）每年，其余居民选择低于CNY 1000的薪酬金额（143美元）

每年的每个家庭。 受访者选择的金额的中值是用作其首选WTA（图4）。 根据分布频率数据和WTA的非参数估计模型，据估计，周围居民的WTA，NCANR每年为每年25,542（3659美元）。

图4. WTA的分配图。

3.5。 分析居民WTA的影响因素

3.5.1。 基于逻辑回归模型的结果

在逻辑回归模型中，似然比用于测试无关紧要的假设和似然比统计数据大致遵守χ

2分布。 这–2该模型的日志可能性为71.067； Cox＆Snell R2

为0.260; Nagelkerke R2

为0.651; 这可能性比例的卡方值为102.587，P值为0.000。 因此，模型总体意义重大并且具有良好的解释性。

结果如表5所示。有四个通过logistic回归选择的变量模型。 “年龄（x3）”，“收入的主要来源（x8）”和“不利影响（x16）”是在0.05的水平上有意义。 “年龄（x3）”是危险因素（或> 1），这很重要因为老年人由于劳动的减少而对生态补偿有更大的需求力，缺乏工作技能和狭窄的就业机会。 “主要来源收入（x8） - 植入”是危险因素（或> 1）。 主要收入来源的家庭是由于受保护的法规，种植失去了重要的收入来源区域，因此他们的需求和对生态补偿的依赖。 “主要来源收入（x8） - 上班”是保护因素（或<1）。 农民工不太依赖NCANR的收入，因此他们的WTA将相对降低。不良反应(X16)”是一个危险因素(或> 1)，它是最显著的因素解释。NCANR将限制居民的生产和经营活动。受损害越大，居民的WTA就越强。

表5. WTA的逻辑回归结果。

变量B S.E. Wald P或95％CI

年龄（x3）1.083 0.386 7.858 0.005 2.952 1.384–6.293

家庭人口（x6）-0.386 0.230 2.823 0.093 0.680 0.433–1.066

主要收入来源（x8）

种植3.717 1.372 7.342 0.007 41.13 2.795–604.967

出去工作-2.050 1.541 1.776 0.183 0.128 0.006–2.628

个人业务0.983 1.185 0.689 0.407 2.673 0.262–27.245

工资2.210 0.260 5.698 0.067 9.111 1.485–55.912

水产养殖1.000

不良反应程度（x16）1.605 0.333 23.270 0.000 4.977 2.592–9.553

常数-3.860 1.765 4.7840 0.029 0.021

3.5.2。 基于决策树模型的结果

表3中列出的影响因素用于构建决策树模型树图显示为图5。决策树的预测准确性模型为94.23％，ROC曲线（AUC）下的面积为0.739。 预测效应是好的。 决策树模型筛选出三个变量：对家庭收入的影响（x14），不利影响（x16）和对保护区域的态度（x11）。

图5. WTA影响因素的分类树。

如图5所示为决策树，由决策树生成一组if-then分类标准，即决策列表，如下图所示:

类1:如果X14 > 2，则WTA = No。

类2:如果X14≤2,X16 > 1.32，则WTA = Yes

第三类:如果X14≤2,X16≤1.32,X11≤3.5则WTA = Yes

类4:如果X14≤2,X16≤1.32,X11 > 3.5则WTA = No

决策树的根节点为“影响家庭收入(X14)”，是显著影响因素。“对家庭收入的影响(X14)”是综合考虑NCANR建立带来的积极影响和不利影响的综合指标。只要NCANR通常为居民的收入提供好处，那么他们就没有WTA。因NCANR而受到利益损害的居民不一定有获得赔偿的意愿。遭受重大损失的居民一般都愿意得到补偿。对NCANR持支持态度的少数利益妥协的居民没有WTA。相反，如果人们不支持NCANR，即使那些损失很小的人也希望得到赔偿。

4. 讨论

4.1. NCANR附近居民的WTA更高

在盐城珍稀鸟类自然保护区，88%的农民选择了非零

WTA，平均最低WTA补偿7727.7元/ hm2[34]。2008年和2011年朱鹮自然保护区农民稻米损失量分别为:3560.56元/ hm2、3679.83元/ hm2，分别为[35]当地农民，97.77%的丽水生态功能区公益林建设有WTA平均WTA为96元/亩/年，远高于目前的浙江省补偿标准[36]。与以上和其他相比在中国生态补偿案例中[34-36,49-51]，发现居住在NCANR有更高的WTA，并期望更高的补偿金额。

退耕还林、退耕还草政策中国实行农民自愿参与的原则。与这些自愿项目，对居住在NCANR的居民生产活动的限制都是强制性的，而大量的当地居民又遭受了不可避免的损失某种程度上。因此，居住在NCANR地区的居民具有较高的WTA。根据经过调查和面谈，对没有任何补偿愿望的人可予以补偿分为两类。一个人代表那些不遭受或遭受很少苦难的人，另一种是自愿保护扬子鳄的人。这也是一致的以本文的实证结果为依据。事实上，个人比政府机构更早地保护野生扬子鳄。例如，村民张金银一家被称为“野生扬子鳄的守护者”。

在喂食野生鳄鱼时，他们经常与“坏人”作战非法偷鱼，电气化worm并污染栖息地环境的人。 最后，在几代人的监护下，野生中国鳄鱼的繁殖种群，在他们居住的长村的鳄鱼已经成为目前它们的最大世界[53]。

由于自然保护区包含多个生态系统，其生态补偿较为复杂相对于单一类型的生态系统。在中国，大多数的NRs都位于偏远地区人口密度低的地区。由于地处偏远，当地人保留着他们的

传统的生产、生活和资源利用方式。相比于其他密集的自然保护区人口密度、人类活动和资源开发相对较低。因此，建立保护区对当地居民的影响相对较小生态补偿的金额也会降低。与其他NRs不同，人口密集，土地资源良好，水系发达自然资源丰富，人类和扬子鳄的生活区域重叠高度。NCANR内部和周围的行业是不发达的，重点是森林、茶叶、水果及部分有机农产品的开发。畜牧业也是在社会经济结构中占有重要地位，约占25%社区经济总量。由于NCANR对生产活动的限制给当地农民造成了严重的经济损失。此外，NCANR范围内的集体所有林地以人工商业林。这与其他比例较高的NRs不同公益林。NCANR的商业森林是几项措施的结果

几代人的努力，到目前为止，农民们已经投入了很多。那些商业森林NCANR现已到期，木材价格处于高位。然而，他们是不允许砍伐，这给农民造成了很大的损失。考虑到实际，因此本研究计算的WTA水平是合理的。

4.2. 个体特征对WTA有显著影响

年龄(X3)和主要收入来源(X8)均属于个体特征。老年人比年轻人更容易患WTA。因为当地

工业欠发达，许多中青年劳动者离乡在外寻找工作，这是他们的主要收入来源之一。老年人必须回来在家工作，由于工作能力下降，缺乏工作技能而受限就业渠道。因此，老年人更依赖于资源并遭受更多的损失。主要收入来源(X8)——种植，这一因素反映了家庭的主要收入来源是种植，这意味着他们的抵抗能力风险是微弱的。NCANR对生产的限制使这些家庭的收入增加

一落千丈，连基本生活都难以维持。因此，他们有强烈的需求对生态补偿的依赖。

4.3. 生态保护认知对WTA有显著影响

对保护区的态度(X11)属于生态保护认知变量，且居民保护扬子鳄的意识有显著影响在WTA。了解自然保护区生态功能的居民耐受性较高以补偿因注册登记而丧失的利益。他们通常能认识到NRs的价值。当地的不支持建立NRs的居民不太可能合作在中国鳄鱼的保护中，不太可能同意政府金额赔偿。因为保护区对当地居民的负面影响，并非所有居民都愿意接受地方政府的

生态补偿方案。根据本文问卷调查的结果，81%的受访者不了解生态补偿。这种情况无疑增加了地方生态补偿政策的实施难度以及对地方政府的不满意。

4.4. 外部冲击对WTA有显著影响

本文对当地居民的生态补偿更像是对其损失的一种补偿，其中对当地居民的外部影响最为重要

影响WTA的因素。NCANR分布广泛，在土地上差异较大区域价值禀赋与资源禀赋。生计资本和具体不同居民的损害程度也有很大差异。补偿方案太简单了显然很难满足农民的要求。如果遭受的损失居民不能得到合理补偿，居民满意度下降，生态补偿政策低居民会产生强烈的负面情绪。

这些负面情绪不仅会使基层工作变得困难，而且可能会进一步恶化加剧了人们与扬子鳄之间的冲突。以当地居民为主保护扬子鳄的力量。没有当地的支持与合作，要保护扬子鳄是很困难的。

5. 结论及政策影响

5.1. 结论

本文采用logistic回归模型和决策树方法，测量了NCANR地区居民的WTA，并对其影响因素进行了分析模型。主要结论如下:

(1)居住在NCANR的居民中，93%的人有WTA, WTA的数量为每户每年25542元人民(3659.36美元)。占居民的比例拥有WTA和WTA总量的整体水平都比较高。

(2)影响居民WTA的因素包括:年龄(X3)、主要收入来源(X8) -种植和不利影响(X16)，对家庭收入的影响(X14)，对种植的态度保护区(X11)。其中年龄(X3)和不良反应(X16)为阳性与WTA、家庭收入影响(X14)、受保护态度相关面积(X11)与WTA呈负相关。

5.2. 政策影响

结合NCANR建设的实际情况，以及所取得的成果通过问卷调查和实地调查，本研究提出以下几点建议:

（1）应在生态补偿机制中考虑公平性

建议地方政府通过现场测量做出差异补偿。

诸如土地捐赠，森林管理，繁殖产业丧失，损害等因素在测量中可以考虑农作物，地段地价等都可以在测量时考虑估价建议参照市场价格。

（2）基层政府可以进一步加强他们的宣传工作

生态补偿政策和NCANR的生态功能，并建立对集体和个人有突出保障的激励机制，鼓励民间部门更多地参与保护中国的鳄鱼。

（3）扬子鳄保护区生态补偿资金来源单一

主要依靠地方和中央财政，地方政府资金有压力，补偿可以分阶段进行，补偿方式多样化方案和方法。前期有现金补偿、土地流转和生态

搬迁可以是主要的方法，在后期，技术支持，技能培训，政策优惠等方法较为合理。现金补偿

一次性买断和定期补偿的结合，以减轻地方政府的财务压力。

（4）生态补偿政策可以与扶贫政策相结合

设立地方财政专项资金，用于弱势群体补助重点关注老年群体。基层政府可以考虑建立一个正规的回访机制为有回返风险的家庭提供有针对性的协助，针对贫困建立保护区。

（5）NCANR的当前情况是核心的生产活动

禁区和实验区域都被禁止，保护区的边界不清楚。 应该收集一些数据，例如中国鳄鱼的数量，地理条件以及保护区不同地区农民人数，合理地确定NCANR的属性和边界。 建议进一步

阐明在保护区的不同区域允许的生产活动范围，并加强核心区域的管理，并实施生态搬迁和

土地流转越快越好。在不破坏原有生态系统的情况下，允许在制定试验区切实可行的生态抚育方案，引进先进技术农业科技进步，发展有机农业。

本文有一些局限性。 本文仅考虑居民的WTA

居住在NCANR，忽略当地居民的WTP。 实际上，当地居民是保护中国鳄鱼的主要力量。 为了克服这一限制，未来的研究可能研究当地居民的WTP。 通过结合WTA和WTP，我们可能会更深讨论。 此外，未来的研究可能会讨论生态补偿的比例中央政府和地方政府贡献的资金。

作者贡献：Conceptualization，S.W.，Y.L。 H.Y。 方法和数据，Y.L.，G.M。 

C.Z。; 软件，Y.L。; 写作 - 原始草稿准备，Y.L。 G.M。; 写作 - 回顾和编辑，

X.Z. 和S.W.; visualization，Y.L。; S.W和X.Zproject administration； S.W.项目管理 和H.Y. 全部作者已经阅读并同意了该手稿的已发表版本。

资金：这项研究由CAF的基础研究基金（CAFYBB2020MC002）资助。

数据可用性声明：本研究中提供的数据可应要求提供对应作者。 由于隐私限制，研究数据无法公开获得。

致谢：我们感谢NCANR和受访者的大力支持

现场调查。 我们还要感谢审稿人提供了有价值的评论以改进论文。

利益冲突：作者宣布没有利益冲突。

Influencing Factors and Measurement of “Willingness to Accept” Living with Alligators in a Nature Reserve: A Case Study in National Chinese Alligator Nature Reserve, China (2022)