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森林生态补偿政策量化分析——基于政策建模一致性指数模型
被引量：
14
1
作者
林晓芸
洪燕真
+4 位作者
杨小军
黄国星
陈婕
刘煜莹
陈志杰
《林业经济》
北大核心
2022年第8期5-23,共19页
量化分析是完善森林生态补偿政策的重要手段,对推进生态文明建设战略有重要意义。文章从森林生态补偿政策文本视角出发,构建森林生态补偿政策分析框架,利用ROSTCM6.0软件处理1998-2020年颁布的50项中央层面森林生态补偿政策相关文本,依...
量化分析是完善森林生态补偿政策的重要手段,对推进生态文明建设战略有重要意义。文章从森林生态补偿政策文本视角出发,构建森林生态补偿政策分析框架,利用ROSTCM6.0软件处理1998-2020年颁布的50项中央层面森林生态补偿政策相关文本,依据高频词和森林生态补偿政策特点,确定了政策评价9个一级指标和40个二级指标,运用政策建模一致性指数模型量化分析森林生态补偿政策制定效力。研究发现:(1)从总体来看,森林生态补偿政策具备一定的科学性与合理性,政策建模一致性指数平均值为5.60,平均等级为可接受,其中1项政策为良好等级,6项为可接受等级,无优秀等级和不良等级;(2)从时间顺序来看,森林生态补偿政策的政策建模一致性指数波动幅度不大,从试点阶段的4.89上升至发展阶段的6.05,在完善阶段下降至5.32后又回升至5.47,表明从试点阶段到发展阶段森林生态补偿政策不断优化,但在完善阶段政策效力有所下降;(3)从各项评价指标来看,森林生态补偿政策仍有很大改善空间,政策性质、政策评价、补偿行为、政策受体得分均超过0.7,具有明显优势,而政策时效、作用方式和补偿主体得分不到0.4,是政策修改调整的主要方向。文章提出森林生态补偿政策应建立长短期政策相结合的政策规划、探索多样化的生态补偿方式、多元化补偿主体拓宽资金来源渠道等政策启示。
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关键词
政策
建模一致性指数
森林生态补偿政策
量化分析
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题名
森林生态补偿政策量化分析——基于政策建模一致性指数模型
被引量：
14
1
作者
林晓芸
洪燕真
杨小军
黄国星
陈婕
刘煜莹
陈志杰
机构
福建农林大学经济与管理学院
国家林业和草原局集体林业改革发展研究中心
福建高校特色新型智库集体林业改革发展研究中心
西安交通大学公共政策与管理学院
福建农林大学材料工程学院
出处
《林业经济》
北大核心
2022年第8期5-23,共19页
基金
国家自然科学基金面上项目“农户行为响应视角下的生态公益林补偿机制研究:基于框架田野实验和追踪调查的实证”(编号:72073029)
福建省社会科学基金重大项目“福建省生态系统质量和稳定性提升路径研究”(编号:FJ2021Z014)
+1 种基金
福建省科技计划项目“福建省林业高质量发展超越路径研究”(编号:2021R0030)
生态文明建设与管理交叉学科建设项目“生态价值核算”(编号:000-71202103E)。
文摘
量化分析是完善森林生态补偿政策的重要手段,对推进生态文明建设战略有重要意义。文章从森林生态补偿政策文本视角出发,构建森林生态补偿政策分析框架,利用ROSTCM6.0软件处理1998-2020年颁布的50项中央层面森林生态补偿政策相关文本,依据高频词和森林生态补偿政策特点,确定了政策评价9个一级指标和40个二级指标,运用政策建模一致性指数模型量化分析森林生态补偿政策制定效力。研究发现:(1)从总体来看,森林生态补偿政策具备一定的科学性与合理性,政策建模一致性指数平均值为5.60,平均等级为可接受,其中1项政策为良好等级,6项为可接受等级,无优秀等级和不良等级;(2)从时间顺序来看,森林生态补偿政策的政策建模一致性指数波动幅度不大,从试点阶段的4.89上升至发展阶段的6.05,在完善阶段下降至5.32后又回升至5.47,表明从试点阶段到发展阶段森林生态补偿政策不断优化,但在完善阶段政策效力有所下降;(3)从各项评价指标来看,森林生态补偿政策仍有很大改善空间,政策性质、政策评价、补偿行为、政策受体得分均超过0.7,具有明显优势,而政策时效、作用方式和补偿主体得分不到0.4,是政策修改调整的主要方向。文章提出森林生态补偿政策应建立长短期政策相结合的政策规划、探索多样化的生态补偿方式、多元化补偿主体拓宽资金来源渠道等政策启示。
关键词
政策
建模一致性指数
森林生态补偿政策
量化分析
Keywords
policy modeling consistency index
forest ecological compensation policy
quantitative analysis
分类号
F326.2 [经济管理—产业经济]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
森林生态补偿政策量化分析——基于政策建模一致性指数模型
林晓芸
洪燕真
杨小军
黄国星
陈婕
刘煜莹
陈志杰
《林业经济》
北大核心
2022
14
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