据测量，牛河森林总面积为147268亩，其中国家级生态公益林补偿面积为81700亩。同时，牛河林区很多居民都认为补偿的力度不够，只针对移民进行土地补偿，而部分非移民土地也被淹了却没有补偿，这样也显露了生态补偿机制的不灵活均衡的一方面。一定要加强生态补偿范围大小测量机制的灵活性和完善性。......
2023-11-17
湖北省牛河林区生态补偿评估报告
【摘要】：首先分析居民对生态补偿的了解情况以及如何了解的，分析结果如下。说明要加强生态补偿相关的法律或政策依据的宣传。该地区主要是通过当地干部宣传和报纸、杂志、电视、收音机的方式了解生态补偿信息的。由以上信息可以看出，牛河林区生态补偿的沟通机制不够完善，上一级和下一级的沟通不够顺利，因此很多居民都不是很了解生态补偿这方面的信息和政策，以后要加强沟通机制的建设。要加强生态补偿机制的灵活性。
本研究所用的数据来自实地调研。
对丹江口牛河林区的牛家河村、驷马沟村、李家山村、光顶山村、凤凰山村、小尖山村、莲花寺村、舒家岭村和五谷庙村这九个村进行了入户调查。调查采取问卷调查和访谈相结合的方法，一方面入户进行问卷调查，另一方面对一些典型人群进行了访谈。农户问卷共得到270份，剔除一些缺失数据严重的问卷，最终的有效问卷为249份，问卷的有效率为92％。
由于调查数据含有连续变量、虚拟变量等多种类型，并且为了获得更加全面的信息，针对某一方面设计了多种问题。因此采用描述性统计和因子分析相结合的处理方法，反映了当地实际情况和农民对当地的生态补偿的意见。先选取一些变量利用SPSS进行描述性分析，再利用进行因子分析。
问卷中与生态补偿相关的问题有如下几个，这些问题的编码也列在下表10－1中。
表10－1 调查问题及编码
续 表
续 表
（1）相关变量的描述分析
表10－2 牛河林区各村相关性
这次调查中，驷马沟有19份，占7.6％；五谷庙有28份，占11.2％；凤凰山有42份，占35.7％；李家山有15份，占16.9％；莲花寺有30份，占12％；光顶山有19份，占7.6％；舒家岭有20份，占8％；小尖山有21份，占8.4％；
牛家河有31份，占12.4％；区里获得的问卷有14份，占5.6％；在丹江口市座谈会上获得的问卷有10份，占4.0％（这里的问卷分数指的是有效的份数。根据问卷所得村民基本信息见表10－3。
表10－3 受调查居民基本信息表
注：问卷中答案为空白的将其视为缺失值。
根据上表的信息，接受问卷调查的男性比女性多，是女性的3倍左右。在接受调查的年龄段中，45岁到65岁的人最多，说明偏老龄化严重。在接受问卷的人群中，原住民占61.1％。在文化程度这一特征中小学及以下程度的人最多。
首先分析居民对生态补偿的了解情况以及如何了解的，分析结果如下。
表10－4 生态补偿的了解程度
对生态补偿非常了解的有18个人，占调查问卷的7.7％，有48人是对生态补偿比较了解的，占总人数的20.6％；有58人对生态补偿是了解的，占总人数的24.9％；有73人对生态补偿是一般清楚的，占总人数的31.3％；有36人对生态补偿是一无所知的，占总人数的15.5％。
图10－1 居民对生态补偿的了解程度
表10－5 对生态补偿相关的法律或政策依据了解程度
有111人表示知道一些生态补偿相关的法律或政策依据，占到总人数的44.6％；有107人不知道生态补偿相关的法律或政策依据，占到总人数的43％；仅有19人很熟悉生态补偿相关的法律或政策依据。说明要加强生态补偿相关的法律或政策依据的宣传。
表10－6 对国家相关的法律和政策了解程度的调查
有59个人表示知道国家相关的法律和政策，占到了总人数的23.7％；57个人不知道国家相关的法律和政策，占总人数的22.95；80个对国家相关的法律和政策知道得很少，占32.1％；18个人表示大部分知道国家相关的法律和政策，占到总人数的7.2％。缺失值有35个。
表10－7 对当地的生态补偿政策了解程度的调查
有43个人知道当地的生态补偿政策，占总人数的17.3％；50个人不知道当地的生态补偿政策，占总人数的20.1％；105人对当地的生态补偿政策知道得很少，占42.2％；36人对当地的大部分生态补偿政策知道，占总人数的14.5％。缺失值有15个。这表示对生态补偿的宣传力度还是不够大，很多人都不了解生态补偿的政策，条件以及其所依靠的法律。
对于如何了解生态补偿的方式：
通过报纸、杂志、电视、收音机了解生态补偿的人数有77人，占总人数的30.9％。
表10－9 亲戚朋友谈话
通过亲戚朋友谈话了解生态补偿的有15个人，占总人数的6％。
表10－10 当地干部宣传
通过当地干部宣传了解生态补偿的有139人，占总人数55.8％。
表10－11 网络
(www.chuimin.cn)
通过网络了解到生态补偿的人数有13人，占总人数的5.2％。
该地区主要是通过当地干部宣传和报纸、杂志、电视、收音机的方式了解生态补偿信息的。这说明以后要多多通过当地干部来宣传生态补偿以及生态补偿的依据，让居民更多地了解生态补偿。
表10－12 若是以现金的方式接受补偿，应该根据哪种方式计算
70个人认为应当按照耕地面积计算补偿，占总人数的28.1％；109个人认为应该按照家庭人口数量计算补偿金额，占总人数的43.8％；认为应当视具体情况而定的有40人，占总人数的16.1％；认为该用其他方式计算补偿金额的有8人，占总人数的3.2％；缺失值有22个。
由以上的描述性分析可以看出，牛河林区的居民对生态补偿非常了解的人很少，对生态补偿大致了解的人数也只有一半左右，对于生态补偿相关的法律政策依据了解一般的也只占总人数的一半，只有很少数的人对生态补偿政策是很了解的。关于国家的相关的法律和政策，只有很少一部分人知道。由这些现象可以明显地发现生态补偿的宣传和内容普及都做得不是很好。
在总的接受调查问卷的人中，通过当地干部宣传而了解到生态补偿的相关信息的人数是最多的，有一半的人都表示通过当地干部宣传而了解到了生态补偿的相关信息，其次通过报纸、杂志、电视、收音机而了解到生态补偿的相关信息的人数是第二多的，通过亲戚朋友的谈话、网络方式了解生态补偿的人数都不是很多。
由以上信息可以看出，牛河林区生态补偿的沟通机制不够完善，上一级和下一级的沟通不够顺利，因此很多居民都不是很了解生态补偿这方面的信息和政策，以后要加强沟通机制的建设。
同时由第32个变量可以看出一般的人更加希望按照家庭人口数量计算补偿金额，这说明一半的人希望改变现在计算补偿金额的标准，说明现在的补偿机制需要更加灵活。要加强生态补偿机制的灵活性。
（2）对其中一些变量进行因子分析
接下来对以上这些变量进行因子分析，因子分析模型是主成分分析的推广，它是利用降维思想由研究原始变量相关矩阵内部的依赖关系出发，把一些具有错综复杂关系的变量归结为少数几个综合因子的一种多变量统计分析方法，相比主成分分析，因子分析更倾向于描述原始变量之间的相关关系，因此，因子分析的出发点是原始变量的相关矩阵。
首先进行初始变量的相关性检验，从初始变量的相关系数矩阵看，多个变量之间相关系数较大（超过0.5），且其对应的sig值普遍较小，说明这些变量之间存在着较为显著的相关性，进而说明了有进行因子分析的必要。（具体省略）
表10－13 KMO and Bartlett＇s Test
通过KMO检验，KMO取值0.569＞0.5可以进行因子分析，Barlett球形检验统计量Sig＜0.01，由此否定相关矩阵为单位阵的零假设，即认为各变量之间存在显著的相关性，这与相关矩阵所得出的结论相符合。
表10－14 共同度表
续 表
这个是变量的共同度。实际给出的就是初始变量的共同度，“提取”列表示变量共同度的取值。共同度取值区间为［0，1］，比如南水北调工程对环境带来的变化的共同度为0.582，可以理解为8个公共因子能够解释南水北调工程对环境带来的变化的58.2％，其他变量共同度解释类似。
表10－15 方差解释表
在方差解释表中给出了每个公因子所解释的方差及其累积和，在“初始特征值”一栏下的“累积％”列，前8个公因子解释的累积方差已经达到67.679％以上，故而提取这9个公因子就能够比较好地解释原有变量所包含的信息了。
图10－2 特征碎石图
上图是特征碎石图，在上图中从第8个公因子后的特征值变化趋缓，故而选取九个公因子是比较恰当的。
表10－16 旋转的成分矩阵
续 表
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“成分举证”是初始的未经旋转因子载荷矩阵，“旋转成分矩阵”是经过旋转后的因子载荷矩阵，通过观测可以发现，旋转后每个公因子上的载荷分配得更清晰了，因而比未旋转更容易解释各因子的意义。已知因子载荷是变量与公共因子的相关系数，对一个变量来说，载荷绝对值较大的因子与它的关系更为密切，也更能代表这个变量。
按照这一观点，第一公因子更能代表对当前补偿范围的满意程度X35；对库区现行的补偿标准是否满意X33。
第二公因子更能代表对涵养林保护政策的了解情况X43。
第三公因子更能代表是否接受过生态补偿X17。
第四个公因子更加能够代表对身边生态破坏的关注程度X21。
第五个公因子表示若是以现金的方式接受补偿应该根据哪种方式计算X32。
第六个公因子表示的是南水北调工程对环境带来的变化X8。
第七个公共因子表示的是知不知道生态补偿相关的法律或政策依据X20。
第八个公共因子表示的是生态被破坏是否要被补偿X15。
进一步分析，根据各个变量的特点可以把第一个公共因子解释为对当前库区现行补偿制度的满意程度，因为它反映了对库区现行补偿制度范围和标准的满意程度，类似的，第二个公因子解释为对涵养林保护政策的了解情况；第三个公因子表示为生态补偿实行的广度；第四个公因子表示的是库区居民对身边生态环境的重视程度；第五个公因子表示的是库区居民对补偿的计算方式的选择；第六个公共因子表示南水北调工程对库区环境的影响；第七个公共因子表示的是生态补偿相关的法律和政策依据在居民中的普及程度；第八个公共因子表示的是对生态补偿的赞同程度。
由因子得分系数矩阵可最终得出因子得分公式，由得分的最后总和可以看出第六个公因子得分最高，而第八个公因子得分最低。第六个公因子表示的是南水北调工程对库区的影响，得分越高说明对环境影响很大。第八个公共因子得分很低，第八个公共因子表示的是对生态补偿的赞同程度，得分越低说明大家对生态补偿意愿不高。与此同时第三个公因子和第七个公因子得分都不是很高也不是很低，说明接受生态补偿的人数量一般，对生态补偿政策的熟悉程度也是一般的。
由此可以看出南水北调工程对库区的影响很大，牛河林区的居民对生态补偿的认同度都是很强的，这说明生态补偿政策在牛河林区是必须要保障实行的，必须要确立生态补偿的保障机制，而生态补偿的广度和深度却不够，居民对生态补偿政策也不是很了解。这说明生态补偿的动力机制和沟通机制都需要加强。
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