盐城滨海湿地獐致害损失与农户保护意愿

王成; 朱美玲; 吴绪梅; 孙公波; 夏宇; 申志恒; 王彬

doi:10.13248/j.cnki.wetlandsci.20240327

湿地科学 >

2025 , Vol. 23 >Issue 5: 1087 - 1098

DOI: https://doi.org/10.13248/j.cnki.wetlandsci.20240327

湿地资源利用

盐城滨海湿地獐致害损失与农户保护意愿

王成 ^,* ,
朱美玲 ,
吴绪梅 ,
孙公波 ,
夏宇 ,
申志恒 ,
王彬

展开

王成(1991年—)，男，安徽省庐江人，博士，副教授，从事生物多样性保护研究。E-mail: wangcheng1991@ahau.edu.cn

收稿日期: 2024-12-09

修回日期: 2025-03-26

网络出版日期: 2026-03-12

版权

王成, 朱美玲, 吴绪梅, 等. 盐城滨海湿地獐致害损失与农户保护意愿[J]. 湿地科学, 2025, 23(5): 1087-1098

[Wang C, Zhu M L, Wu X M, et al. Damage caused by Chinese water deer (Hydropotes inermis) in Yancheng coastal wetlands and farmers’ willingness to protect them. Wetland Science, 2025, 23(5): 1087-1098

收起

Damage caused by Chinese water deer (Hydropotes inermis) in Yancheng coastal wetlands and farmers’ willingness to protect them

Wang Cheng ^,* ,
Zhu Meiling ,
Wu Xumei ,
Sun Gongbo ,
Xia Yu ,
Shen Zhiheng ,
Wang Bin

Expand

Received date: 2024-12-09

Revised date: 2025-03-26

Online published: 2026-03-12

Copyright

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摘要

野生动物活动范围与人类生产生活空间会产生重叠，导致野生动物致害事件频发。以江苏盐城湿地珍禽国家级自然保护区中的獐(Hydropotes inermis)为例，利用记录到的獐GPS-GSM点位数据，基于核密度估计模型、主成分分析、Vanderloeg选择系数和Scavia选择指数，揭示獐栖息地选择的特征及其对农业生产的影响，分析獐栖息地选择致害损失与农户保护意愿之间的关联。研究结果表明，獐栖息地选择偏好芦苇(Phragmites australis)沼泽生境，偏好在农田和开放水面生境50 m范围内活动，远离道路和居民地。獐在不同季节均对农田表现出明显偏好，其中夏季最为典型，其在农田的分布面积为1 352.60 hm²，导致夏季水稻(Oryza sativa)直接经济损失3 960元/hm²，间接损失74 580元。獐在农田活动而造成损害，会极大削弱农户的保护意愿；当农户对獐的价值有着较高的认知水平时，对獐的保护意愿会显著增强。

本文引用格式

王成 , 朱美玲 , 吴绪梅 , 孙公波 , 夏宇 , 申志恒 , 王彬 . 盐城滨海湿地獐致害损失与农户保护意愿[J]. 湿地科学, 2025 , 23(5) : 1087 -1098 . DOI: 10.13248/j.cnki.wetlandsci.20240327

Abstract

The scope of wild animal activities overlaps significantly with human production and living spaces, which leads to frequent incidents of wildlife damage. Especially in communities and farmers near nature reserves, which are more affected by the invasion of wild animals. Therefore, to alleviate the contradiction between wildlife conservation and agricultural production, and to coordinate the relationship between wildlife conservation and agricultural production. This study took the Chinese water deer (Hydropotes inermis) in the Yancheng Wetland Rare Bird National Nature Reserve in Jiangsu Province as an example. Based on the small animal tracking device (model HQAN40-S) equipped with 20 adult deer released from April 3, 2020 to April 28, 2022, 33 001 valid deer activity GPS point data were obtained. This study used the recorded GPS-GSM point data of deer, based on Kernel Density Estimation model, Principal Component Analysis, Vanderloeg selectivity coefficient and Scavia selectivity index, to reveal the characteristics of deer habitat selection and its impact on agriculture, and analyze the correlation between the damage caused by deer habitat selection and farmers’ willingness to protect. The results showed that deer prefer reed (Phragmites australis) swamp habitats for their habitat selection. In autumn, deer preferred to operate in areas with vegetation coverage less than 40%. In summer, deer did not choose to operate in areas with vegetation heights of 1 m to 2 m, and in winter, deer did not choose to operate in areas with vegetation heights less than 1 m. In addition, deer preferred to move within 50 m of farmland and open water habitats, away from roads and residential areas. The deer showed a clear preference for farmland in different seasons. In spring and summer, they preferred to choose farmland in the northern buffer zone, with a distribution area of 1 352.60 hm². This results in direct economic losses of 3 960 yuan/hm² and indirect losses of 74 580 yuan for rice (Oryza sativa) in summer. The distribution area of deer in farmland was relatively small during autumn and winter seasons. The direct economic losses or production disturbances caused by deer activities in farmland had a significant negative impact on farmers’ willingness to protect, and would greatly weaken their willingness to protect. When farmers had a high level of awareness of the value of deer, their willingness to protect deer would significantly increase. Policy makers should attach importance to the effectiveness of compensation mechanisms and enhance public education as an effective way to increase participation in conservation, which could effectively enhance farmers’ willingness to protect and reduce economic losses caused by wildlife damage.

野生动物作为自然生态系统不可或缺的一部分，对于维持生态平衡和确保人类社会长远发展至关重要^[1]。随着自然保护区的建立、濒危物种保护计划的实施等生物多样性保护工作的持续推进，生物栖息地的完整性得到有效保护^[2]。野生动物保护工作取得显著成果的同时也带来了新的挑战，野生动物与人类活动空间之间的冲突事件日益增多。陈哲璐等^[3]研究发现，武夷山国家公园野猪(Sus scrofa)等野生动物肇事频发，原住民因为农作物受损、牲畜被伤，对野生动物产生了排斥心理，甚至发生了报复猎杀行为。这种人类与野生动物在空间上的交融，不仅侵扰了人类的生活节奏，威胁到了农业生产和人身安全，也对野生动物保护造成了威胁^[4]。野生动物致害问题作为人与自然关系中的一个重要议题，长期以来吸引了国内外众多学者的广泛关注，目前已经开展了一些野生动物与农业生产之间复杂关系的研究，具体包括经济损失^[5-6]、栖息地变化、人类态度变化^[7]等方面。

獐(Hydropotes inermis)是国家二级重点保护野生动物，被世界自然保护联盟评估为易危物种^[8]。獐属草食性动物，食性广泛，善于隐藏，喜欢栖息于河岸、湖边、海滩芦苇(Phragmites australis)或茅草丛生的环境中^[9]。受人为捕猎和栖息地丧失等因素影响，獐在中国的分布范围已呈现萎缩趋势，目前主要分布在江西鄱阳湖、江苏盐城滨海湿地、浙江舟山、安徽长江沿岸湿地等部分区域。其中，盐城滨海湿地是目前中国野生獐最主要的栖息地和繁殖地之一^[10]。据记载^[3]，20世纪90年代盐城滨海湿地獐数量为1 080~1 790只，1994年调查数量为850~1 523只，2009年调查数量为372只左右。近年来，现存的獐种群分布呈现空间隔离化特征，各个分布点之间缺乏有效的生态连通性，盐城滨海地区獐的数量与分布范围持续萎缩^[11]，截至2020年，盐城滨海湿地仅核心区和大丰麋鹿保护区等区域还存有一定规模的獐种群，其他区域已难以寻觅到獐的踪迹^[10]。同时，獐栖息地格局不断转向以核心保护区内的自然湿地及其周边地带作为聚集区域，逐渐利用养殖塘、农田等人工生境作为替代性生境^[12]。这使得獐更易于踏入农田寻觅食物、踩踏或啃食农作物，此外还可能殃及农田的围栏、灌溉系统等设施，增加农户修复和维护成本。虽然目前保护区严格执行《江苏省野生动物保护条列》，野生动物对农作物等物质损失补偿按实际受损面积、市场平均价格计算，补偿金额不超过实际损失的70%，但獐种群的保护与农户之间的矛盾依然存在。

为缓解野生动物保护与农业生产之间的矛盾，协调野生动物保护与农业生产之间的关系。本研究在探究盐城滨海湿地獐栖息地选择偏好及其生态驱动因素的基础之上，评估其对农业造成的损失，从獐对农业致损的角度深入探究农户对獐的保护意愿。以期更直观地理解獐对农业生产的影响，为獐的保护和管理提供新的视角，也为类似农业用地的管理提供科学依据，推动生态保护和农业生产的协调发展。

1 数据和方法

1.1 研究区

江苏盐城湿地珍禽国家级自然保护区(以下简称盐城滨海湿地，33°29′51″N~33°48′32″N，120°23′19″E~120°41′07″E)，是中国重要的海岸带生态保护屏障之一^[13]。因其丰富的湿地资源、独特的地理位置，不仅是珍稀鸟类尤其是丹顶鹤(Grus japonensis)的重要越冬地，也是中国乃至全球湿地保护与生物多样性研究的重要窗口和示范基地^[14]。研究区包括保护区内射阳河以南的北一实验区、北缓冲区、中实验区和核心区，总面积达42 602.88 hm²(图1)。研究区主要植被类型为芦苇、碱蓬(Suaeda salsa)和互花米草(Spartina alterniflora)。

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1 Land use and distribution of Chinese water deer in the study area of Yancheng coastal wetland

盐城滨海湿地研究区土地利用与獐研究点位分布

1.2 数　据

獐数据来源于2020年4月3日至2022年4月28日在盐城滨海湿地放归的20只獐成体配备的兽用小型追踪设备(型号为HQAN40-S)，最终获得33 001条有效的獐活动GPS点位数据，利用3S技术对点位数据进行相关的空间处理(图1)。基于前人研究成果以及盐城滨海湿地獐分布区生态环境现状^[15-24]，从植被因子、距离因子两方面分析獐种群栖息地选择特征，生态因子明细及处理方法见表1。本研究依据气候条件和农业播种时间来划分不同季节，每年的2—4月、5—7月、8—10月、11月至次年1月分别为春季、夏季、秋季、冬季。

1 Measurement methods of ecological factors in Yancheng coastal wetland

盐城滨海湿地生态因子测量方法

	生态因子	处理方法	数据来源
距离因子	距农田距离/m	利用ArcGIS 10.4软件中的Euclidean distance模块进行空间分析获得	地理空间数据云 (https://www.gscloud.cn/)
	距水源距离/m
	距居民地距离/m
	距道路距离/m
植被因子	植被高度/m	DEM(来源于ASTER GDEM v3版本，数据精度为30 m，为点位附近植被平均高度)
	芦苇沼泽	结合2020年Landsat 8 OLI(空间分辨率30 m)高光谱和高分二号(空间分辨率2 m) 高分辨率遥感影像的优势，利用面向对象方法并辅助目视解译获得土地利用类型
	碱蓬沼泽
	植被覆盖率/%	归一化植被指数(NDVI)利用ENVI 5.3软件进行波段计算获得

农业数据包括水稻单位面积产量、单价，主要源于《江苏省统计年鉴》^[25]、《盐城统计年鉴》^[26]、《盐城市国民经济和社会发展统计公报》^[27]、国家发展改革委等六部门印发的《小麦和稻谷最低收购价执行预案(2025年版)》^[28]以及问卷调查与深度访谈。最低工资标准数据来源于江苏省人力资源和社会保障厅网站(https://jshrss.jiangsu.gov.cn/art/2024/1/15/art_77279_11124963.html)。土地利用数据来源于2020年6月12日高分二号遥感影像(空间分辨率优于1 m)目视解译。

2023年3月由课题组5名调查人员展开为期1周的问卷调查；为更加全面真实地反映保护区周边不同行政区域农户的情况，本次调查横跨3个不同区县，着重针对靠近重要生态保护区域、人与自然互动频繁的射阳县境内的黄沙港镇兴农村、大丰区境内三龙镇东海村以及亭湖区盐东镇新闸村的农户展开调查。问卷调查涉及3个村落326人。村内农户的生活生产范围多靠近或处于保护区内部，与野生獐活动范围有重叠的部分，尤其是农田与野生獐活动覆盖面较大，调查具有代表性。调查以家庭为单元，每户调查1~2人，共计116户；问卷内容涵盖农户基本信息、经济活动类型、对野生动物的认知水平、是否遇到过獐造成的农作物损害以及损害程度、对现有野生动物保护政策的了解程度及满意度，以及农户对于参与野生动物保护工作的意愿与建议等多方面内容；经过筛选最终得到有效问卷102份。

1.3 方　法

1.3.1 栖息地选择指数

影响动物栖息地生境选择的因素有很多，大致可以概括为种间竞争、种内竞争、隐蔽条件和食物资源等^[18]。本文选取8种生态因子分析獐种群栖息地选择特征(表1)。

Vanderloeg选择系数和Scavia选择指数都是用来量化动物对特定生境因子偏好程度的方法^[29-30]。本研究使用此类方法分析獐栖息地选择偏好，通过对不同生境因子的选择系数或指数进行排序，揭示獐在面临多重影响因素时对各类生境的优先级和适应策略。计算公式如下：

\begin{document}$ {w}_{i}=\frac{{r}_{i}/{p}_{i}}{{\Sigma }_{i}^{{r}_{i}/{p}_{i}}}$\end{document}

\begin{document}$ {E}_{\dot{l}}=\frac{\left[{w}_{i}-\left(1/n\right)\right]}{\left[{w}_{i}+\left(1/n\right)\right]}$\end{document}

式中，w_i为生境特征的选择系数，而E_i则代表相应特征的选择指数。i代表特定的生境因子特征值；

\begin{document}$ n $\end{document}

代表特征值集合；P_i表示在总体环境中具有特征i的样方所占的比例；r_i则指在獐所选择的栖息地中，具有特征i的样方占所有被选择样方的百分比。E_i值的取值范围限定在−1至1之间，当E_i接近1时，表明獐对该生境特征表现出强烈的偏好；当E_i接近0时，说明獐对该生境特征的选择行为接近随机；若E_i接近−1，则表示獐明显回避具有特征i的生境条件。

1.3.2 主成分分析

主成分分析(Principal Component Analysis, PCA)是一种统计方法^[31]，主要用于简化高维数据集，通过线性变换将原始数据集中的多个可能相关的变量转换为一组新的、彼此不相关的变量，称为主成分。主成分分析的数学模型如下：

\begin{document}$ \left\{\begin{array}{l}z_1=a_{11}x_1+a_{21}x_2+\cdots+a_{n1}x_n \\ z_2=a_{21}x_1+a_{22}x_2+\cdots+a_{n2}x_n \\ z_n=a_{n1}x_1+a_{n_2}x_2+\cdots+a_{nn}x_n\end{array}\right\} $\end{document}

式中，z₁、z₂、z₃是x₁、x₂、x₃的影响獐点位数量的n主成分，其中z₁为第一主成分，z₂为第二主成分，以此类推，在SPSS19.0软件中进行主成分分析，再利用Excel软件整理分析影响獐栖息地选择的主要生境因子。

1.3.3 核密度估计

本文用核密度估计来描绘獐在农田区域的密度分布状况，再用ArcGIS自然断点法对不同季节獐核密度分析结果进行高、中、低的重分类，并与农田进行标识，计算出不同季节獐种群在农田中分布面积。

其计算公式如下^[32]：

\begin{document}$ F_n\left(X\right)=\frac{1}{nh_i}\sum_{i=1}^nk\left(\frac{X-X_i}{n}\right) $\end{document}

式中，k为核的权重函数；h为带宽，即以X为原点的曲面在空间上延展的宽度，h的取值会影响到图形的光滑程度；

\begin{document}$ n $\end{document}

为观测值的数量；X−X_i为密度估值点X到X_i之间的距离。

1.3.4 Logit模型

本研究选用二元Logit模型进行回归，探讨农户的保护意愿^[33]，并采取方差膨胀因子指标对变量进行共线性检验，通过增加控制变量进行稳健性检验以进一步论证回归结果的稳健性。依据期望效用理论、理性经济人理论，考虑资源禀赋、社会经济、价值认知等因素可知当农户自身的利益因野生动物受到损害时，其保护意愿会下降^[33]。

因此，提出研究假说：獐在农田中活动对农户野生动物保护意愿具有负向影响，即野生动物肇事会降低农户的野生动物保护意愿。

解释变量为獐活动产生的影响程度(指对农作物产生的影响)；被解释变量为农户是否愿意保护獐；控制变量包括年龄、文化程度、年收入、主要种植的作物种类、种植农作物面积、政策满意度和獐价值认知水平共7个变量(表2)。其中，年收入取对数以缩小数据量级和异方差。基准模型如下：

2 Descriptive statistics of variables related to the binary Logit model of farmers' willingness to protect deer

盐城滨海湿地周边农户对獐保护意愿的二元Logit模型相关变量描述性统计

变量	变量名称	变量说明	平均值	标准差
被解释变量	是否愿意保护獐	是=1，否=0	0.59	0.49
解释变量	獐活动影响程度	没有影响=1，一般影响=2，很大影响=3	1.51	0.79
控制变量	年龄	实际年龄	51.50	7.70
	文化程度	受教育年限(小学=1，初中=2，高中=3，大专及以上=4)	1.81	0.99
	年收入	实际收入/(取对数)	4.85	0.25
	主要种植的作物种类	水稻=1，小麦=2，瓜果蔬菜=3，其他=4	1.37	0.63
	种植农作物面积	农作物种植面积/hm²	15.70	22.67
	政策满意度	不满意=1，轻微满意=2，一般满意=3，比较满意=4，很满意=5	3.36	1.28
	獐价值认知水平	不了解=1，一般了解=2，很了解=3	2.03	0.81

\begin{document}$ \mathrm{Logit}(V)=\beta_0+\beta_1t_1+\beta_2t_2+\beta_3t_3+\beta_et_e $\end{document}

式中，

\begin{document}$ V $\end{document}

表示因变量“农户是否愿意保护獐”；

\begin{document}$ {\beta }_{0} $\end{document}

为常数项；

\begin{document}$ \beta_e $\end{document}

为第

\begin{document}$ e $\end{document}

个相关影响因素

\begin{document}$ \beta $\end{document}

的回归系数；

\begin{document}$ t_e $\end{document}

是影响第

\begin{document}$ e $\end{document}

个保护意愿的影响因素，包括(农户个体特征、农作物种植类型、种植面积以及对獐价值的认知程度)。

2 结果与分析

2.1 獐栖息地选择分析

2.1.1 獐栖息地选择特征

本研究对獐所处生境的植被类型、植被高度、植被覆盖度、距水源距离、距农田距离、距道路距离、距居民地距离7种生境因子的20种类别等级进行分析，揭示獐种群对栖息地选择的偏好(表3)。

3 Indices related to habitat selection of Chinese water deer in Yancheng coastal wetland

盐城滨海湿地獐栖息地选择相关指数

生境因子	类别或等级	频次/次	频次占比/%	样方占比/%	选择系数W_i	选择指数E_i
植被类型	芦苇沼泽	18 214	83.56	21.08	4.00	0.60
植被类型	碱蓬沼泽	2 061	9.50	5.14	3.96	0.59
距农田距离/m	0~50	27 713	82.00	7.65	10.93	0.94
	>50~200	5 017	15.13	8.59	1.68	0.67
	>200	931	2.87	83.76	0.03	−0.81
距水源距离/m	0~50	29 871	88.14	4.17	22.25	0.97
	>50~200	3 516	8.42	1.83	5.00	0.87
	>200	274	3.44	94.00	0.09	−0.60
距道路距离/m	0~50	472	1.04	8.62	0.16	−0.59
	>50~500	4 139	11.96	17.58	2.09	−0.3
	>500	29 050	87.00	73.80	1.17	0.38
距居民地距离/m	0~50	2 529	11.00	2.77	4.23	0.85
距居民地距离/m	>50~500	11 902	32.00	35.19	0.88	0.45
	>500	19 230	57.00	62.04	0.93	0.29
植被覆盖率/%	<20	248	1.40	27.22	0.03	−0.84
	≥20~40	9 425	27.36	28.49	1.00	0.50
	>40	23 988	71.24	44.29	1.61	0.65
植被高度/cm	≤100	11 598	34.37	55.13	0.61	0.29
	>100~200	8 469	25.51	23.82	1.04	0.51
	>200~300	13 594	40.12	21.05	1.90	0.70

由表3可知，83.56%的獐点位位于芦苇沼泽，相对于碱蓬沼泽，獐更偏好于芦苇沼泽；距农田距离50 m以内的W_i系数高达10.93，200 m以外的农田距离E_i值为−0.81，表明獐对50 m以内的农田尤为偏好，回避200 m以外的农田生境，对200 m以内的水源表示明显的偏好；獐偏好500 m以外距离的道路；獐对不同距离的居民地都表现为偏好；獐偏好植被覆盖率较高、植被高度较高的区域。

2.1.2 獐栖息地选择的生态因子

对盐城滨海湿地獐栖息地选择的8种生态因子进行主成分分析，根据特征值≥1的原则提取了3个主成分，其贡献率共计72.109%(表4)。

4 Characteristic values and cumulative contribution rates of various ecological factors in the habitat of Chinese water deer in Yancheng Coastal Wetland

盐城滨海湿地獐栖息地各生态因子特征值及累计贡献率

因子	初始特征值	贡献率/%
PC1	3.020	37.749
PC2	1.727	21.589
PC3	1.022	12.771
PC4	0.688	8.600
PC5	0.664	8.302
PC6	0.466	5.823
PC7	0.276	3.451
PC8	0.137	1.715

由表4、表5可知，第一主成分的贡献率为37.749%，主要代表因子为距农田距离、距水源距离、距居民地距离；第二主成分的主要代表因子为植被高度、芦苇沼泽、碱蓬沼泽，贡献率达21.589%；第三主成分的主要代表因子为植被覆盖率、距居民地距离、距水源距离。可见距农田距离已成为獐栖息地选择的主要影响因子。

5 Rotation factor load matrix of Chinese water deer habitat in Yancheng Coastal Wetland

盐城滨海湿地獐栖息地旋转因子载荷矩阵表

指标	旋转后的成分矩阵
指标	PC1	PC2	PC3
距农田距离	0.882	−0.142	0.144
距水源距离	0.877	−0.127	0.192
距居民地距离	0.738	0.062	−0.342
植被高度	0.019	−0.798	0.052
芦苇沼泽	0.075	0.787	0.154
碱蓬沼泽	−0.305	0.702	0.154
距道路距离	0.540	−0.596	0.098
植被覆盖率	0.085	0.137	0.937

2.2 獐栖息地选择对农业致害损失

2.2.1 獐栖息地选择与农田的重叠

根据獐种群点位分布、季节核密度图可知(图1和图2)，目前盐城滨海湿地獐空间分布呈现破碎化、割裂化，分布范围主要集中在研究区中部农田与芦苇沼泽、西南部芦苇沼泽区域，其他区域几乎无獐足迹分布。且春夏季节分布较为分散，秋冬季节分布相对较为集中。獐在四季均有大量足迹落在农田区域，可见獐对农田表现出明显偏好，倾向于将农田作为替代生境。

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2 Density grades of Chinese water deer kernels in Yancheng Coastal Wetland in different seasons

盐城滨海湿地不同季节獐核密度等级

通过进一步对不同季节獐核密度分析结果与北缓冲区农田进行标识，计算出不同季节獐种群在农田中的分布面积(表6)。其中，夏季獐种群在农田中的分布面积最广，为1 352.6 hm²，春冬季其次、秋季最小。

6 Distribution area of Chinese water deer populations in farmlands of Yancheng Coastal Wetland in different seasons

盐城滨海湿地不同季节獐种群在农田中的分布面积

季节	春季	夏季	秋季	冬季
面积/hm²	362.34	1 352.60	182.28	224.48

2.2.2 獐栖息地选择造成的农业产值损失

(1)直接损失。研究区以水稻种植为主，每年的4月下旬至5月上旬是水稻的播种季节，目前已基本实现规模化、机械化经营。该区耕地原来为盐田，后来通过水产养殖改良复垦为农田，近几年持续投入有机肥料、利用水洗盐技术进行土壤改良、不断推行精细化管理使得水稻的总体长势良好。根据国家统计局公布的2022年粮食产量数据(https://www.stats.gov.cn/sj/zxfb/202302/t20230203_1901673.html)，预计水稻产量为9 000 kg/hm²、单价为2.2元/kg，以獐种群分布区中受损夏水稻田的面积为1 352.60 hm²、产量平均受损率为20%为例计算损失，其中损失率来源于问卷中损失比例的均值取整得到。计算出受损夏水稻田的总经济损失为5 356 296元 (1 352.6 hm²×9 000 kg/hm²×2.2 元/kg×20%)；每公顷的经济损失为3 960元(5 356 296元÷1 352.60 hm²)。

(2)间接损失。随着獐对农作物的啃食，除了产值受到直接损失外，农户还需要投入更多成本进行农田监控、围栏维护和采取其他防范措施。在讨论獐可能造成的间接损失时，假设间接损失Y为因变量，其金额为自变量M₁与M₂之和。

M₁为额外劳动时间损失价值。根据问卷调查共有33户受到獐活动的影响，其中15户为一般影响，18户影响很大。参考问卷调研中正常每公顷种植需要花费的时间，以及补种补植需要花费的时间，得到受到很大影响的每户大约需要花费7 d的额外劳动时间，每天工作9 h，则每户共花费63 h；受到一般影响的农户，假设其需要花费的额外劳动时间为受到很大影响农户的65%，约41 h；当地最低工资标准为20元/h (https://jshrss.jiangsu.gov.cn/art/2024/1/15/art_77279_11124963.html)，则额外劳动时间成本为：63 h×20元×18户+41 h×20元×15户≈35 000元。

M₂为总防范成本，包括因獐采取安装和维护围栏、篱笆、电子防护设备(如驱赶动物的声光设备)的成本以及材料费、人工安装费以及定期检查和维修费用。以平均受损率为20%的受损面积270.52 hm²为例，普通围栏当地市场价为80元/hm²左右，则围栏成本约21 640元；声光驱赶装置市场价为248元/台，每台约覆盖5 hm²，按照受损面积共需55台，共13 640元；人工安装费按照市场惯例，为原材料费用的5%，(21 640+13 640)×5%≈1760元；定期检查和维修费用按设备成本的7%计算，(21 640+13 640)×7%≈2 470元，总防范成本为21 640+13 640+1 760+2 470=39 510元。

研究区因獐等野生动物对农作物的破坏，不仅造成了直接农作物损失3 960元/hm²，还造成间接经济损失74 510元(表7)，可见野生动物保护与农业生产之间的矛盾突出。

7 Total amount of indirect losses caused by the damage of Chinese water deer in Yancheng Coastal Wetland

盐城滨海湿地獐损害间接损失总额

防范成本M₁/元	额外劳动时间成本M₂/元	总间接损失Y/元
39 510	35 000	74 510

2.3 农户对獐保护意愿的实证分析

2.3.1 样本特征

(1)农户个体特征。此次调研农户男性占比58%(表8)，女性占比42%，其中51~61岁占比较多，占总样本的47%；接受初中及以下教育的农户样本最多，占总人数的70%，教育程度为小学及以下的占30%、高中的占 25 %，而大专及以上的仅占5%，从事农业生产的生产者的教育水平主要集中在小学和中学阶段。农户收入为10万元以下的农户占比最高，为62%；收入为10~20万元的占26%，总的来看，大部分农户收入低于10万元。从种植面积来看，种植面积为0.67 hm²以下的农户占53%，种植面积为0.67~3.33 hm²的占22%，种植面积为3.33 hm²以上的占25%，可见种植规模主要为小规模种植。

8 Social and economic attributes of respondents involved in the protection of Chinese water deer in Yancheng coastal wetland

盐城滨海湿地獐保护受访者社会经济属性

属性	性别		年龄			文化程度
属性	男	女	<50	≥50~60	>60	小学	初中	高中	大专及以上
比重/%	58	42	38	47	15	30	40	25	5

属性	年收入/万元					种植面积/hm²
属性	<10	≥10~20			>20	<0.67	≥0.67~3.33		<3.33
比重/%	62	26			12	53	22		25

(2)农户视角下獐的活动影响、认知、政策了解与保护态度。此次调研中，农户表示没有受到獐活动影响、受到一般影响和受到很大影响的分别占67%、15%和18%(表9)。野生动物的价值主要从生态、文化与教育、经济3方面考量，农户对獐的价值不了解、一般了解和很了解的比例分别为31%、35%和34%，可见，目前自然保护区周边的大多数农户对獐价值的认知程度有限。从农户对当地野生动物保护政策的了解来看，25%的受访者对当地野生动物保护的相关政策法规非常熟悉，29%的受访者知道大多数内容，15%的受访者知道一些，31%的受访者不知道野生动物保护的相关政策法规。从农户对野生动物的保护态度来看，38%的农户愿意积极参与保护行动，如参与保护项目、遵守相关法律法规，并倡导他人一同保护，40%的农户能够理解保护野生动物的必要性，但认为个人参与度有限，主要依赖政府和专业机构，22%的农户对獐保护的必要性认识不足，不主动参与保护活动(表9)。

9 Farmers’ perceptions of impacts, cognition, policy awareness, and conservation attitudes of Chinese water deer activity

农户视角下的獐活动影响、认知、政策了解与保护态度

獐活动对农业生产的影响程度及损失比例			农户对獐的认知程度/%		农户对当地野生动物保护政策的了解程度/%		农户对野生动物的保护态度/%
影响程度/%		损失占比/%	农户对獐的认知程度/%		农户对当地野生动物保护政策的了解程度/%		农户对野生动物的保护态度/%
没有影响	67	13	不了解	31	非常熟悉	25	愿意参与保护	38
一般影响	15	1	一般了解	35	知道大多数内容	29	理解但参与度有限	40
很大影响	18	21	很了解	34	知道一些	15	不主动参与保护活动	22
					不知道	31

2.3.2 实证结果与分析

共线性检验结果表明，方差膨胀因子均小于2，最大值为1.750，该模型各变量之间不存在共线性问题，满足模型回归分析的假设。由二元Logit模型回归结果(表10)可知，獐在农田中的活动对农户保护意愿具有显著负向影响(p<0.01)，说明獐造成的直接经济损失或生产干扰是降低农户保护意愿的关键因素。年龄、性别、文化程度、农户种植作物种类及面积的变化、农户的年收入水平对农户保护意愿的影响均不显著。农户对致害补偿政策满意度的正面影响显著(p<0.01)，表明政策满意度是提升农户保护意愿的重要驱动力。农户对獐价值的认知水平对保护意愿具有显著正向影响(p<0.05)，反映了教育和意识提升的重要性。

10 Logit regression results of willingness of farmers to protect Chinese water deer in Yancheng coastal wetlands

盐城滨海湿地獐农户保护意愿的Logit模型回归结果

变量	回归系数	标准误差	瓦尔德	自由度	显著性	优势比
注：^表示p<0.05，^*表示p<0.01。
獐活动影响程度	−3.063	0.943	11.788	1	0.001^**	0.047
年龄	0.011	0.059	0.037	1	0.847	1.012
文化程度	0.075	0.448	0.028	1	0.868	1.078
作物种类	−0.705	0.643	1.202	1	0.273	0.494
作物面积	−1.047	0.628	2.780	1	0.095	0.351
政策满意度	1.040	0.385	7.318	1	0.007^**	2.830
对獐价值认知水平	1.232	0.592	4.327	1	0.038^*	3.331
年收入	0.067	0.737	0.008	1	0.927	1.070
常量	−0.673	3.805	0.031	1	0.86	0.51

综上，农户对獐保护意愿的主要驱动因素是对政策的满意度和对野生动物价值的认知水平。獐在农田活动会显著降低农户对獐的保护意愿，验证了研究假说，证实野生动物肇事会降低农户保护意愿。

2.3.3 稳健性检验

将性别和农产品市场价格作为控制变量进行稳健性检验(表11)，结果表明，核心解释变量獐活动影响程度在农户保护意愿中1%的水平上显著，与回归结果基本一致，证明该回归结果具有稳健性。

11 Robustness test of the impact of Chinese water deer activities in Yancheng coastal wetland

盐城滨海湿地獐活动影响的稳健性检验

变量	回归系数	标准误差	瓦尔德	自由度	显著性	优势比
注：^表示p<0.05，^*表示p<0.01。
獐活动影响程度	−3.573	1.120	10.177	1	0.001^**	0.028
年龄	0.006	0.065	0.010	1	0.921	1.007
文化程度	0.115	0.466	0.060	1	0.806	1.121
主要种植的作物种类	−0.877	0.740	1.404	1	0.236	0.416
面积	−0.950	0.763	1.550	1	0.213	0.393
年收入	0.111	0.862	0.016	1	0.898	1.112
性别	0.038	0.830	0.002	1	0.963	1.039
对政策的满意度	0.083	0.674	2.582	1	0.108	2.952
对獐价值的认知水平	1.066	0.426	6.261	1	0.012^*	2.902
农作物市场价格	2.335	1.078	4.690	1	0.030^*	10.332
常量	−2.854	4.508	0.401	1	0.527	0.058

3 建　议

本研究揭示了盐城自然保护区内獐的栖息地选择特征及其对农田生境的偏好，并且量化了獐对农业生产造成的损失，实证了农户对獐的保护意愿与农业损失之间的关联性。丰富了獐栖息地选择特征的研究，为野生动物栖息地管理提供了科学依据；有助于制定针对性的保护措施，减少獐对农田的破坏，同时提升农户对野生动物的保护意愿。

针对盐城自然保护区内的獐在春夏季偏好农田生境导致的农作物受损问题，保护区管理方与地方政府应携手采取一系列综合性措施，以缓解野生动物保护与农业生产之间的冲突，利用现代科技手段，比如无人机监测和智能感应设备，跟踪獐群活动轨迹，及时掌握其季节性迁移规律，从而为预测和干预提供数据支持。在保护区内外适宜区域恢复和创建类似獐自然生境的生态区域，种植适宜植被，提供充足水源，引导獐群远离农田，减少对农作物的依赖。在保护区内增加资金投入，确保补偿金的稳定来源，同时根据作物种类、受损程度及市场价格动态调整补偿标准，确保农户损失得到合理补偿。探索野生动物致害的农业保险产品，分散农户风险，减轻单一农户因野生动物侵害造成的经济压力。举办野生动物保护与生态农业融合的宣传教育活动，提升农户对野生动物保护的认识和理解，促进村民的共情与合作。加强技术与管理人才培养，不仅限于农业环保领域，还应涵盖野生动物行为学、生态修复技术等专业领域，通过远程教育、现场指导等多种形式，培养本地专业人才，为长期管理和保护工作奠定基础。与高校、研究机构建立合作关系，开展针对獐群的生态习性、农田受损影响及补偿机制效果的科学研究，为政策制定提供科学依据。开发野生动物保护与农田保护信息共享平台，实时发布监测数据、预警信息及最佳实践案例，增强管理效率和透明度。鉴于补偿政策满意度对农户保护意愿有显著正向影响，政府和相关管理机构应继续优化和完善野生动物保护相关的政策措施，确保补偿机制公正、及时、充分。具体措施包括：提高补偿金额的合理性，确保其能有效覆盖农户因野生动物活动导致的经济损失；简化赔偿流程，减少农户申请补偿的时间成本和手续复杂性；开展定期评估，确保补偿政策的有效性和农户的满意度。同时，加强对保护野生动物重要性的宣传，提升农户对政策的认知与认同感。

4 结　论

本文利用核密度估计模型、主成分分析、Vanderloeg选择系数、Scavia 选择指数、田野调查、GIS 空间分析和定量研究等方法，对獐栖息地选择空间分布特征及季节性差异进行研究，解析了獐栖息地选择的主要影响因子；探究了獐栖息地选择偏好的季节性差异，量化了獐栖息地选择对农业的影响，研究了獐栖息地选择与农户保护意愿之间的关系，并得出以下结论。

影响獐栖息地选择的主要因子包括农田距离、水源距离、居民地距离。从相关分析结果来看，獐点位数量与水源距离、居民地距离、农田距离、芦苇沼泽距离存在显著负相关，与植被高度存在显著正相关。獐偏好选择芦苇沼泽作为栖息地，并对农田和水源地有显著的偏好，回避道路及居民区。Vanderloeg选择系数和Scavia选择性指数研究结果显示，不同季节獐对芦苇沼泽都表现为偏好，春季对碱蓬沼泽表现为偏好，其余季节表现为不选择或者回避。秋季獐偏好选择植被覆盖率小于40%的区域活动，夏季獐不选择在植被高度1~2 m的范围活动，冬季獐不选择在植被高度小于1 m的范围活动。所有季节獐都对农田生境表现为偏好，但距离农田200 m以外则不选择。

獐的高核密度分布区主要位于保护区核心区中部以及核心区西南部，以上区域是獐的核心活动区域。不同季节獐的种群分布存在一定的变化，夏季为獐活动最广泛的季节。春夏季节，獐偏好选择北缓冲区农田，秋冬季节獐在农田中的分布面积较小。将獐的核密度分析结果与农田分布进行叠加，识别出重叠区面积，据此测算出目前獐活动导致北缓冲区水稻每公顷损失3 960元。

獐在农田活动所导致的直接经济损失或生产干扰，对农户保护意愿有显著的负面影响，验证了野生动物造成损害会削弱农户保护意愿的假设，农户对政府补偿政策的满意度及其对野生动物价值的认知程度，显著增强了他们的保护意愿，政策制定者应重视补偿机制的有效性并开展公众教育，作为提升保护参与度的有效途径。通过提高政策满意度和增强公众对野生动物生态价值的认识，可以有效提升农户的保护意愿，减轻野生动物损害带来的经济损失。

今后需要在以下两方面加强研究：①扩大农户调查问卷样本量，增强数据的准确性和连续性，本研究所涉及的调查问卷数据样本量不足，难以全面覆盖研究对象的多样性和广泛性，可能无法准确反映整个自然保护区周边农户的意见、行为或特征，且研究结果具有针对性，不能推广到更大的区域。②目前中国关于野生动物危害农作物缺乏统一调查数据，实际量化野生动物对农业和林业利益或保护栖息地影响程度的数据很少，尤其是对农作物产生较大破坏的有蹄类物种，在过去的几十年里，野生动物的数量大幅增长，野生动物与农业的矛盾愈加明显，通过构建不同区域野生动物危害农作物情况数据集，针对不同野生动物的危害程度、主要出现时间、农作物损失情况进行统计，可以量化野生动物对农作物产生的损失，促进人与自然和谐共生。

参考文献

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