胡宇軒 陳俊峰 謝 屹

（1. 北京林業(yè)大學經(jīng)濟管理學院 北京 100083；2. 延安大學經(jīng)濟與管理學院 延安 716099）

農(nóng)戶生計發(fā)展與亞洲象（Elephas maximus）保護協(xié)同共進，是亞洲象分布區(qū)人與自然和諧共生的縮影和必然要求。隨著亞洲象活動范圍向自然保護區(qū)外擴張（趙宇等，2018）以及自然保護區(qū)周邊土地利用方式轉(zhuǎn)變（Liu et al.，2017），人與亞洲象活動空間重疊，使得大象肇事導致的農(nóng)作物破壞、經(jīng)濟財產(chǎn)損失和人身傷亡難以遏制（Ayechew et al.，2020），制約社區(qū)參與亞洲象保護的積極性，不利于亞洲象種群健康（Fentaw et al.，2017），人象沖突呈愈演愈烈態(tài)勢。如何有效治理人象沖突成為促進區(qū)域人與自然和諧共生的一個重要現(xiàn)實命題，也是學術(shù)界高度關(guān)注的課題。

人象沖突是13 個亞洲象分布國普遍面臨的挑戰(zhàn)，分布國為緩解和消除人象沖突，采取了物理治理、生物治理和經(jīng)濟治理等多種類型治理措施（Hoare，2012）。物理治理措施包括設(shè)置防象溝、電圍欄、防象壁等，將人象進行空間隔離，減少大象肇事?lián)p害（Su et al.，2020；Dhakal et al.，2019）。生物治理措施包括設(shè)置蜂巢、噴灑辣椒面、燃燒輪胎等，通過釋放刺激性氣體達到驅(qū)趕大象的目的（King et al.，2018）。經(jīng)濟治理措施主要指政府為遭受大象肇事?lián)p害的農(nóng)戶發(fā)放經(jīng)濟補償或?qū)嵤┚戎蕴岣咿r(nóng)戶容忍度（Kansky et al.，2020）。根據(jù)治理措施實施的時間不同，可分為沖突發(fā)生前、發(fā)生時、發(fā)生后等不同類型（胡宇軒等，2021）。人象沖突發(fā)生前，主管部門在亞洲象活動區(qū)域安置紅外相機，并給監(jiān)測亞洲象的護林員配備無人機，施行實時預警，以減少肇事致害發(fā)生（王方等，2019）。亞洲象肇事發(fā)生時，管理部門采用擊斃或活捕等措施，盡快終止肇事行為，減少肇事危害（Nyhus，2016）。上述治理措施對緩解人象沖突具有較好作用，但隨著時間推移，人象沖突并未得到有效遏制（胡宇軒等，2022）。

人象沖突難以得到有效遏制，既表明該項工作的復雜性，也表明加強理論研究提供更有力科學支撐的必要性。在治理實踐過程中，云南省政府采取電圍欄、防象壁、防象溝等措施，但缺少對以上設(shè)施的日常維護，設(shè)施無法持久運行，難以有效發(fā)揮阻止亞洲象移動和防控肇事事件發(fā)生的作用。另外，政府采用人工跟蹤、無人機和紅外相機等開展象群監(jiān)測時，遇到夜晚、下雨天等惡劣氣候條件，監(jiān)測員很難準確掌握象群活動軌跡，無法及時參與并防控亞洲象肇事現(xiàn)象（王方等，2019）?，F(xiàn)有文獻中，多數(shù)研究僅關(guān)注聲音（張立，2018）、燈光（蔡靜等，2006）、活捕轉(zhuǎn)移（Hoare，2012）、空間隔離（Chang'A et al.，2016）、補飼（郭賢明等，2012）和補償（劉欣，2012）等單一措施的應用，鮮有研究將多種治理措施納入統(tǒng)一框架開展系統(tǒng)分析，制約了研究成果的決策支撐作用。

當前，我國人象沖突治理采取的是以政府為主導的整體治理模式，整體治理以協(xié)調(diào)和整合為核心，跨越功能性組織實現(xiàn)既定目標（曾令發(fā)，2010），但實踐過程中，該模式存在功能整合的技術(shù)困境、組織沖突的協(xié)調(diào)困境以及合作治理的問責困境（尹文嘉，2010），易出現(xiàn)政府運作高成本、組織運行保守和無效率等問題（胡柳娟，2022），而且如果未關(guān)注到農(nóng)戶在人象沖突治理過程中的能動性，難以發(fā)揮農(nóng)戶積極參與的作用，會影響該模式的治理效率。注重農(nóng)戶參與治理行為的積極性，相信農(nóng)戶可在特定制度結(jié)構(gòu)下形成“自主治理”模式，被認為是實現(xiàn)公共治理的第三條道路（王亞華等，2021）。如何基于政府在人象沖突治理過程中的主導作用，加以考慮農(nóng)戶這一高度利益相關(guān)者的積極作用，成為促進人象沖突有效治理中一個極具有理論價值的命題?；诖耍枰媪私廪r(nóng)戶對不同類型治理措施的偏好。

本研究基于選擇實驗法，通過實地調(diào)研獲取一手數(shù)據(jù)，運用描述統(tǒng)計與計量分析相結(jié)合的方法，探析農(nóng)戶對已有治理措施的選擇偏好，以期為提高人象沖突治理有效性提供科學決策依據(jù)。與已有文獻相比，本研究的邊際貢獻體現(xiàn)在以下2 方面：第一，首次將補償標準提高、修建柵欄、種植結(jié)構(gòu)調(diào)整、轉(zhuǎn)移問題象和移民搬遷等措施納入到統(tǒng)一框架，并設(shè)計選擇實驗集進行綜合分析，可為今后治理措施的研究提供概念框架參考；第二，采用選擇實驗法呈現(xiàn)農(nóng)戶對治理措施的選擇偏好及其影響因素，可為今后基于農(nóng)戶微觀主體的研究提供方法借鑒。

1 選擇實驗法與實驗設(shè)計

1.1 選擇實驗法

選擇實驗法是通過選擇一組方案屬性，設(shè)定屬性的具體層次并進行組合，從而模擬出農(nóng)戶可能選擇的措施（朱戰(zhàn)國等，2022）。隨機效用理論是選擇實驗的理論基礎(chǔ)，不同屬性的選擇代表不同的效用（Lancaster，1976）。假設(shè)農(nóng)戶的效用函數(shù)為U，其總效用函數(shù)Unit由可觀測效用Vnit和隨機擾動項εnit2部分構(gòu)成，則個體n在t個選擇集中選擇的第i個方案的效用函數(shù)可表示為：

根據(jù)效用最大化原理，農(nóng)戶總會在限定的治理措施組合集中選擇一組符合其效用最大化的方案，即農(nóng)戶n在集合T中選擇方案i時，任意i≠j，可滿足Unit＞Unjt。由此，農(nóng)戶在集合C中選擇方案i而不選擇擇備選方案j的概率表示如下：

如果誤差項 εnit服從獨立和相同分布，且滿足不相關(guān)選擇獨立性假設(shè)，則式（2）可使用多項式Logit 模型（multinomial Logit）（Meyerhoffet al.，2009；喻永紅等，2021）。然而，多項式 Logit 模型假設(shè)決策者偏好具有同質(zhì)性以及必須滿足不相關(guān)選擇的獨立性條件，很難與現(xiàn)實條件相符（俞振寧等，2018）?；旌螸ogit 模型則克服了多項式Logit 模型的上述缺陷，只需 εnit符合隨機分布，可用于分析決策者偏好的異質(zhì)性，其估計結(jié)果優(yōu)于多項式Logit 模型，也更符合實際情況（譚永忠等，2012）。由此，本研究采用混合Logit 模型進行系數(shù)估算。

式（1）、（2）中，可觀測效用Vnit表示為線性函數(shù)，公式如下：

式中：ASC 為選擇特定常數(shù)變量，代表參與實驗農(nóng)戶選擇優(yōu)化方案的基準效用；Xnil表示農(nóng)戶n選擇i方案中的第l個指標屬性。為進一步觀察不同農(nóng)戶特征之間選擇方案的異質(zhì)性，通過具有交互項的混合Logit模型和未加入交互項的混合Logit 模型的比較分析，從而最大程度減少誤差（譚永忠等，2012）。ASC×Znk為常數(shù)項與農(nóng)戶個人經(jīng)濟社會特征變量的交互項，反映社會經(jīng)濟特征變量對農(nóng)戶選擇維持現(xiàn)狀的影響。βl和 γk為待估計系數(shù)，如果 γk和 βl符號方向相同，說明Znk對選擇ASC有正向影響；反之亦然。

1.2 實驗設(shè)計

實驗設(shè)計的合理性關(guān)系到實驗結(jié)果的科學性。選擇實驗法用于分析農(nóng)戶（決策者）在不同情景中作出的選擇，目的是揭示決策者的選擇偏好（陳鳴，2021）。人象沖突治理措施類型多樣，若設(shè)置過多屬性會掩蓋重要的影響因素，使研究對象在短時間內(nèi)難以作出理性選擇（Wanget al.，2020a）?；?020 年12 月開展的預調(diào)查，本研究確定適合人象沖突治理的關(guān)鍵屬性見表1。

表1 選擇實驗屬性和狀態(tài)水平Tab. 1 Choice experiment properties and status levels

“亞洲象肇事補償”指農(nóng)戶因亞洲象肇事造成的人身財產(chǎn)損害獲得的政府補償。預調(diào)查發(fā)現(xiàn)，現(xiàn)行補償存在代理成本高（刀慧娟等，2021）、補償金額不足、補償標準過低等問題（Chenet al.，2013），農(nóng)戶最終獲得補償標準低于實際損失，補償標準介于20%～30%之間（李雯雯，2017）。結(jié)合當?shù)乇Ｗo區(qū)管理人員、保險公司工作人員以及受影響農(nóng)戶的預調(diào)查結(jié)果，提出將補償標準“提高至50%”和“提高至80%”2 種優(yōu)化選擇。

“修建柵欄”指采用物理手段將人象進行空間隔離。預調(diào)查獲悉，西雙版納地區(qū)2001 年在勐臘縣勐滿鎮(zhèn)南坪村開展電圍欄試點，景洪市大渡崗鄉(xiāng)東風村、勐養(yǎng)鎮(zhèn)新田壩于2020 開始實施。鑒于柵欄是一項有效的治理措施，但在本研究區(qū)域未得到廣泛使用，故將修建柵欄作為一個優(yōu)化選擇。

“移民搬遷”指人象沖突嚴重區(qū)域的農(nóng)村社區(qū)人口，在政府政策支持下搬遷至其他區(qū)域。20 世紀90 年代，西雙版納保護區(qū)的勐養(yǎng)、勐臘和尚勇子保護區(qū)核心區(qū)搬遷 12 個村寨 230 戶 1 349 人（劉金龍等，2020）。由于亞洲象種群擴散，象群與當?shù)剞r(nóng)戶生產(chǎn)生活區(qū)域高度重疊，故本研究將移民搬遷作為一個優(yōu)化選擇。

“轉(zhuǎn)移問題象”指將肇事象從一個空間轉(zhuǎn)移至另一個空間。2019 年，由森林公安、特警、林草部門和亞洲象種源繁育及救助中心的工作人員組成捕象團，在勐?？h活捕一頭名叫“維吒喲”的問題象，轉(zhuǎn)移至亞洲象種源繁育及救助中心。鑒于在當?shù)剞r(nóng)戶生產(chǎn)生活區(qū)域活動的大象數(shù)量眾多且肇事頻繁，故本研究將轉(zhuǎn)移問題象作為一個優(yōu)化選擇。

“種植結(jié)構(gòu)調(diào)整”指調(diào)整種植作物類型，以減少損失。據(jù)現(xiàn)有文獻，1975—2014 年，西雙版納將糧食作物改變種植橡膠、茶葉、咖啡等經(jīng)濟作物，橡膠種植園擴大23.4 倍，茶園覆蓋面積從8.7%增至22.01%（Liuet al.，2017），減少了種植結(jié)構(gòu)改變地區(qū)的糧食作物損失，因此，本研究將種植結(jié)構(gòu)調(diào)整作為一個優(yōu)化選擇。

根據(jù)本研究設(shè)計的屬性和狀態(tài)水平，5 個屬性特征產(chǎn)生32 個（2×2×2×2×2）不同備選項。首先，采用MiniTab 部分因子設(shè)計功能進行數(shù)據(jù)篩選，剔除不符合實際的備選項，確定16 個選擇題（Wanget al.，2020b）；其次，借助D 原則將備選項進行組合配對，D原則是一種被估計參數(shù)的協(xié)方差矩陣規(guī)模最小的方法，避免在部分因子設(shè)計過程中出現(xiàn)選擇的備選項難以反映不同水平屬性的總體分布，造成估計偏誤問題（Seipet al.，1992）；再次，為避免出現(xiàn)強制選擇，在每個選擇集中加入一個維持現(xiàn)狀，并以此作為基準項。最終，獲得8 個獨立選擇集。為了避免受訪者在回答選擇實驗問題時出現(xiàn)疲勞，將8 個選擇集分成2 種版本（韓洪云等，2012），一種版本出4 個選擇集，被訪者只需在每個選擇集中選擇1 項偏好方案（表2）。方案一表示農(nóng)戶在不調(diào)整種植結(jié)構(gòu)情形下，政府幫助不搬遷農(nóng)戶修建柵欄，并將問題象轉(zhuǎn)移走；如果出現(xiàn)大象肇事，造成的經(jīng)濟損失政府給予受損農(nóng)戶80%的補償。方案二表示農(nóng)戶在不調(diào)整種植結(jié)構(gòu)情形下，政府對搬遷農(nóng)戶既不采取修建柵欄也不采取轉(zhuǎn)移問題象的措施，大象對搬遷后農(nóng)戶所屬農(nóng)地、房屋、財產(chǎn)等造成的損失政府給予受損農(nóng)戶50% 的補償。如果農(nóng)戶選擇方案一，表示方案一比其他方案帶來的效用更高。

表2 選擇實驗集Tab. 2 Choice experiment set

2 數(shù)據(jù)來源、變量設(shè)計與描述性統(tǒng)計

2.1 數(shù)據(jù)來源

本研究在文獻綜述、群組訪談和預調(diào)研的基礎(chǔ)上完成問卷設(shè)計，以確保問卷的適用性和調(diào)研工作的順利（張馨予等，2021）。首先，基于文獻綜述及已有工作基礎(chǔ)，設(shè)計人象沖突治理措施選擇實驗方案，包括治理措施選擇集和實驗開展方法；其次，對亞洲象保護領(lǐng)域的學者、西雙版納自然保護區(qū)工作人員開展訪談，設(shè)計農(nóng)戶社會經(jīng)濟指標，形成問卷初稿；再次，于2020 年12 月赴西雙版納開展預調(diào)查，對問卷的完整性及數(shù)據(jù)的可獲得性進行檢驗，形成正式問卷。正式問卷包括農(nóng)戶家庭社會經(jīng)濟狀況、人象沖突治理參與狀況、人象沖突治理措施選擇實驗3 部分內(nèi)容。

通過“鄉(xiāng)鎮(zhèn)—村寨—農(nóng)戶”3 個層次依次進行隨機抽樣確定樣本。首先，根據(jù)云南省林業(yè)和草原局提供的23 個亞洲象分布鄉(xiāng)鎮(zhèn)，建立鄉(xiāng)鎮(zhèn)級別抽樣框（第一層），按照1∶2 比例隨機抽出12 個樣本鄉(xiāng)鎮(zhèn)；其次，針對選定的樣本鄉(xiāng)鎮(zhèn)，每個鄉(xiāng)鎮(zhèn)隨機選擇4 個村寨，獲得48 個樣本村寨；第三，每個村寨隨機抽取10 位農(nóng)戶，除去不在家、不愿接受采訪的農(nóng)戶外，共獲得472位樣本農(nóng)戶。本研究農(nóng)戶生產(chǎn)生活區(qū)域均有亞洲象分布。

正式數(shù)據(jù)收集工作由10 人組成的2 個調(diào)查組開展，其中8 人為研究生，作為問卷調(diào)查員；2 人為西雙版納國家級自然保護區(qū)管理人員，作為向?qū)Ш痛逭?lián)絡人。所有問卷調(diào)查員均進行多次培訓，具有良好的調(diào)查能力，能夠熟練開展選擇實驗。正式調(diào)查于2021 年7—8 月開展，為時2 個星期。接受調(diào)查的為戶主或熟悉家庭情況的成員。

2.2 變量設(shè)計與描述性統(tǒng)計

模型被解釋變量為農(nóng)戶是否選擇給定方案中的其中一項，選擇為“1”，否則為“0”。特定常數(shù)ASC 表示參與實驗的農(nóng)戶若選擇任何一個優(yōu)化方案時，ASC 賦值為0；若不選擇優(yōu)化方案即維持現(xiàn)狀時，賦值為1。ASC 系數(shù)為正，表示農(nóng)戶相較于優(yōu)化方案更愿意選擇維持現(xiàn)狀；反之亦然?；A(chǔ)模型的核心解釋變量為方案的各種屬性，亞洲象肇事補償、修建柵欄、移民搬遷、轉(zhuǎn)移問題象、種植結(jié)構(gòu)調(diào)整設(shè)置為分類變量。交叉模型中加入ASC 與農(nóng)戶特征變量的交叉項。根據(jù)本研究數(shù)據(jù)以及參與人象沖突治理影響因素的相關(guān)研究，農(nóng)戶特征變量包括個人特征、家庭特征，其中個人特征包括性別、是否具有宗教信仰和人象沖突感知，家庭特征包括勞動力數(shù)量和收入（表3）。

表3 變量含義與基本描述性統(tǒng)計Tab. 3 Meaning of variables and their basic descriptive statistics

變量描述性統(tǒng)計（表3）分析顯示，大部分受訪農(nóng)戶為男性；是否信仰宗教的變量平均值為0.17，表示大部分農(nóng)戶不相信宗教信仰；農(nóng)戶感知到人象沖突的平均值為0.68，表示多數(shù)受訪者認為存在人象沖突。

3 模型結(jié)果估計

3.1 樣本總體估計結(jié)果

對基礎(chǔ)模型和交叉模型分別估算，結(jié)果見表4。相較基礎(chǔ)模型，交叉模型將農(nóng)戶社會經(jīng)濟特征變量與農(nóng)戶選擇維持現(xiàn)狀（ASC）的交互項引入混合回歸，以分析農(nóng)戶選擇治理措施受其他因素的影響程度（Khai，2014）。模型系數(shù)計算應用Stata16.0 統(tǒng)計軟件，采用Halton 算法將樣本數(shù)據(jù)抽取2 000 次進行系數(shù)估算。

表4 混合Logit 模型估計結(jié)果①Tab. 4 Estimation results of mixed Logit model

基礎(chǔ)模型回歸結(jié)果顯示，常數(shù)項（ASC）的變量系數(shù)為0.52，表明相較優(yōu)化后方案農(nóng)戶更傾向于選擇現(xiàn)有治理措施，其原因可能在于，西雙版納保護區(qū)實施過柵欄、防象溝、防象壁、移民搬遷等多種治理措施，現(xiàn)有治理措施以項目形式施行，實施范圍小、實施類型有限、周期短等問題使得人象沖突未能有效解決（Suet al.，2020），農(nóng)戶對改進后的治理措施缺乏選擇偏好。

亞洲象肇事補償80%、修建柵欄、轉(zhuǎn)移問題象、種植結(jié)構(gòu)調(diào)整的變量系數(shù)為正，表明4 項措施中的任何一項均會給農(nóng)戶帶來正向作用。亞洲象肇事補償80%的變量系數(shù)最大為0.99，在1%統(tǒng)計水平上顯著，表明在所有治理措施中農(nóng)戶優(yōu)先選擇提高補償標準，與Lee 等（2006）研究結(jié)果一致，可能的原因是，農(nóng)戶對于現(xiàn)有生計方式具有較強依賴性，無法通過非農(nóng)就業(yè)等其他途徑改變生計，選擇更高的補償標準成為最佳選擇。修建柵欄的變量系數(shù)為0.45，在1%統(tǒng)計水平上顯著，表明修建柵欄得到農(nóng)戶認可，可能的原因是，農(nóng)戶認識到柵欄對于人象隔離的積極作用。轉(zhuǎn)移問題象的變量系數(shù)為0.97，在1%統(tǒng)計水平上顯著，意味著轉(zhuǎn)移問題象得到農(nóng)戶的認可度高，與實際調(diào)研發(fā)現(xiàn)一致，364 位受訪農(nóng)戶表示希望將村莊周邊的象群轉(zhuǎn)移回保護區(qū)。種植結(jié)構(gòu)調(diào)整的變量系數(shù)為0.96，在1%統(tǒng)計水平上顯著，表明種植結(jié)構(gòu)調(diào)整也得到農(nóng)戶的較高支持，可能的原因是，農(nóng)戶已了解到種植結(jié)構(gòu)調(diào)整有助于農(nóng)作物減免損失。移民搬遷的變量系數(shù)為-0.46，在1%統(tǒng)計水平上顯著，表明移民搬遷措施未得到農(nóng)戶認可，與實際調(diào)研農(nóng)戶反映的情況一致，原因在于搬遷后村莊仍要面臨種植物被大象破壞的風險；此外，搬遷后的移民群體要面臨生計保障、穩(wěn)定脫貧、社會適應和社會融入等多方面挑戰(zhàn)（檀學文，2019）。

就交叉模型回歸結(jié)果而言，方案屬性的變量系數(shù)與基礎(chǔ)模型基本一致，表明模型估計結(jié)果較為穩(wěn)健。ASC 與農(nóng)戶特征變量的回歸結(jié)果可以反映不同特征受訪者在選擇“不參與任何方案”的差異（俞振寧，2018）：第一，家庭收入越高的農(nóng)戶，越傾向于選擇“不參與任何方案”，可能的原因是，高等收入農(nóng)戶擁有相對穩(wěn)定的生計方式，從人象沖突有效治理中的獲利低；第二，農(nóng)戶感知到人象沖突存在、不信仰宗教以及勞動力數(shù)量多的家庭傾向于選擇優(yōu)化后的方案，表明具有上述3 方面特征的農(nóng)戶更支持對治理方案予以優(yōu)化。

3.2 分組估計結(jié)果

鑒于總體樣本分析結(jié)果，農(nóng)戶收入差異會影響到其對治理措施的選擇，故本研究進一步探析不同收入水平農(nóng)戶的治理措施選擇方案是否存在差異。根據(jù)調(diào)研樣本年均收入水平，將農(nóng)戶分為“低等收入”“中等收入”“高等收入”3 種群體，混合回歸結(jié)果如表5 所示。模型整體結(jié)果均通過顯著性檢驗，R2均大于0.1。

表5 不同水平收入農(nóng)戶樣本的混合回歸結(jié)果①Tab. 5 Mixed regression results of household samples with different levels of income

基礎(chǔ)模型回歸結(jié)果顯示，常數(shù)項（ASC）的變量系數(shù)為正，表明不同收入水平的農(nóng)戶更傾向于選擇現(xiàn)有治理措施，可能的原因在于政策制定過程未能充分考慮不同類型農(nóng)戶的內(nèi)在需求，使得農(nóng)戶更愿意選擇已有治理措施。

亞洲象肇事補償80%、轉(zhuǎn)移問題象和種植結(jié)構(gòu)調(diào)整的變量系數(shù)為正，均在1%統(tǒng)計水平上顯著，表明3項措施中的任何一項均會給不同收入水平的農(nóng)戶帶來正向作用。亞洲象肇事補償80%的變量系數(shù)為正，表明補償標準提高是不同收入水平農(nóng)戶的傾向性選擇。轉(zhuǎn)移問題象具有正向作用，表明轉(zhuǎn)移問題象能夠避免部分區(qū)域農(nóng)戶生產(chǎn)生活受亞洲象肇事影響。種植結(jié)構(gòu)調(diào)整的變量系數(shù)在低等收入和中等收入農(nóng)戶家庭中最大，表明低等收入和中等收入家庭期望通過改變種植結(jié)構(gòu)提高等收入。

修建柵欄、移民搬遷在低等收入農(nóng)戶中的變量系數(shù)為負，表明修建柵欄和移民搬遷會給低等收入水平農(nóng)戶帶來負向作用。低等收入水平農(nóng)戶不傾向選擇修建柵欄，可能的原因是柵欄維護需要投入額外資本（金錢或勞動力），會加劇低等收入水平農(nóng)戶的負擔。移民搬遷給低等收入農(nóng)戶帶來負向作用，可能的原因是低等收入水平農(nóng)戶生計依賴于種植業(yè)，移民搬遷會給農(nóng)戶生計來源帶來不確定性，搬遷是低等收入農(nóng)戶最不愿意選擇的治理措施。

修建柵欄在中等收入農(nóng)戶中的變量系數(shù)為正，表明修建柵欄會給中等收入農(nóng)戶帶來正向作用，可能的原因是相較低等收入農(nóng)戶，中等收入農(nóng)戶擁有更多資本投入到修建柵欄或柵欄維護工作，其對修建柵欄表現(xiàn)出較強傾向性。另外，移民搬遷在高等收入農(nóng)戶中的變量系數(shù)為正，表明移民搬遷會給高等收入農(nóng)戶帶來正向作用，可能的原因是高等收入農(nóng)戶職業(yè)類型多為兼業(yè)，相較低等收入農(nóng)戶，種植業(yè)占總收入比重小，故其對移民搬遷具有一定選擇偏好。

交叉模型回歸結(jié)果顯示，方案屬性的變量系數(shù)與基礎(chǔ)模型基本一致，表明模型估計結(jié)果較為穩(wěn)健。ASC 與不同收入水平農(nóng)戶特征變量的回歸結(jié)果可以反映不同收入水平受訪者選擇“不參與任何方案”的差異：第一，勞動力數(shù)量增加的低等收入家庭傾向于參與改進后的治理方案，可能的原因是低等收入農(nóng)戶抗風險能力弱，其希望人象沖突可以得到有效遏制，以減少亞洲象肇事對其造成的損失；第二，勞動力數(shù)量增加、感知到人象沖突存在的中等收入家庭傾向于選擇改進后的治理方案，表明這部分農(nóng)戶期望通過治理措施優(yōu)化降低人象沖突程度；第三，具有宗教信仰的中等收入農(nóng)戶傾向于選擇“不參與任何方案”，可能的原因是西雙版納共有13 個世居的少數(shù)民族，如傣族將大象視為“吉祥物”，其認為“萬物有靈”，應該減少人類行為的干預，因此具有宗教信仰的農(nóng)戶更傾向于選擇維持現(xiàn)狀；第四，感知到人象沖突存在的高等收入家庭傾向于選擇改進后的治理方案，表明在制定人象沖突治理政策時，需要考慮不同農(nóng)戶家庭特征的需求，以提高治理措施的可持續(xù)性和有效性。

4 結(jié)論與建議

4.1 結(jié)論

1） 農(nóng)戶傾向的治理措施依次為亞洲象肇事補償80%（0.99）、轉(zhuǎn)移問題象（0.97）、種植結(jié)構(gòu)調(diào)整（0.96）、修建柵欄（0.45）；

2） 收入水平存在差異的農(nóng)戶對補償標準提高、轉(zhuǎn)移問題象和種植結(jié)構(gòu)調(diào)整具有較高選擇傾向；

3） 與補償標準提高、設(shè)置柵欄、種植結(jié)構(gòu)調(diào)整、轉(zhuǎn)移問題象和移民搬遷組成的治理措施相比，維持現(xiàn)狀（ASC）變量系數(shù)顯著為正，表明農(nóng)戶傾向于整體上維持現(xiàn)有治理措施；

4） 相對于治理工作具有正向偏好的農(nóng)戶而言，勞動力數(shù)量、不信仰宗教的人數(shù)以及感知到人象沖突存在的農(nóng)戶傾向選擇改進后的治理措施。

4.2 建議

第一，農(nóng)戶是人象沖突的受害者，也可以成為人象沖突的貢獻者。在堅持現(xiàn)有以政府為主導的人象沖突整體治理模式上，需要更為關(guān)注農(nóng)戶對人象沖突治理措施的選擇偏好以優(yōu)化治理工作，構(gòu)建由補償標準提高、轉(zhuǎn)移問題象、修建柵欄等多種措施組成的新型治理模式，優(yōu)先為家庭勞動力多和受亞洲象肇事影響嚴重的農(nóng)戶提供治理工作參與機會，使農(nóng)戶切實成為人象沖突有效治理的受益者。

第二，補償標準提高和轉(zhuǎn)移問題象是亞洲象保護主管部門正在加強的2 項措施，應予以優(yōu)先考慮。鑒于局部種植結(jié)構(gòu)調(diào)整無法在區(qū)域整體層面有效降低人象沖突，對于該項措施應審慎開展，并對已經(jīng)開展種植結(jié)構(gòu)調(diào)整的地區(qū)進行監(jiān)測，掌握人象沖突的空間變化趨勢，為有效管控人象沖突提供決策參考。修建柵欄在沖突治理實踐中得到小范圍成功應用，但考慮到人象沖突區(qū)域廣泛，大范圍修建柵欄成本可能高到無法實施，應重點設(shè)置在農(nóng)戶生活的村寨周邊或房屋四周，為農(nóng)戶營造安全的人居環(huán)境。

人象沖突是全球野生動物保護領(lǐng)域需面對的共性挑戰(zhàn)，我國面臨的人象沖突也長達數(shù)十年。本研究只是從農(nóng)戶視角對優(yōu)化人象沖突治理措施開展的一項專題探討，未能將政府及其職能部門、保護組織等多利益相關(guān)方納入研究框架，制約了本研究發(fā)現(xiàn)的實際效用。今后將對人象沖突治理進行持續(xù)關(guān)注，特別是關(guān)注本研究得出的人象沖突治理方案在治理實踐中的應用情況，并開展后續(xù)探討，以助力人象沖突有效治理。