The Mechanism Behind the Influence of Social Capital on Farmers' Cognition of the Importance of Asian Elephant Conservation: Taking Pu'er City, Yunnan Province as an Example
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摘要:
以云南省普洱市江城哈尼族彝族自治县、宁洱哈尼族彝族自治县和思茅区的365个微观农户调查数据作为研究样本，基于社会资本理论，采用因子分析和有序logistic回归分析了社会资本对农户保护亚洲象重要性认知的影响。结果表明：①农户对保护亚洲象重要性的认知仍有待提高；②社会网络和社会参与对农户保护亚洲象重要性认知具有促进作用；③社会信任对农户保护亚洲象重要性认知具有抑制作用。社会资本是农村地区信息交流传播的重要渠道，据此提出了鼓励农户建立与拓展社会网络、加强保护亚洲象宣传和充分发挥农村基层网络组织作用等建议。
Abstract:Based on the social capital theory, this paper adopts factor analysis and ordered logistic regression to analyze the impact of farmers' social capital on their cognition of the importance of Asian elephant (Elephas maximus) protection, using the survey data of 365 micro farmers in Jiangcheng Hani and Yi Autonomous County, Ning'er Hani and Yi Autonomous County and Simao District of Pu'er City, Yunnan Province as the research sample. The results show that farmers' awareness of the importance of conservation still needs to be improved. Social networks and social participation can promote but social trust inhibits farmers' awareness of the importance of elephant conservation. Social capital is an important channel for information exchange and dissemination in rural areas. Based on these findings, policy suggestions are proposed to encourage farmers to establish and expand social networks, strengthen the publicity of elephant protection, and give full play to the role of rural grassroots network organizations.
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Keywords:
- social capital /
- Asian elephant conservation /
- farmers' cognition
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一. 研究背景
亚洲象是亚洲现存最大的陆地野生动物，也是生物多样性保护的旗舰物种，具有增加物种丰富度和维持生态系统功能等重要作用[1]，其种群数量的减少会给生态系统带来负面效应[2]。保护亚洲象是所在地区人与自然和谐共生的一个缩影[3]，需要关注所在地区社区居民的参与性[4-5]。目前我国保护亚洲象工作中缺少农户参与平台，农户直接的保护行为十分有限，主要依靠政府制定和实施保护管理措施。而在未来保护亚洲象管理工作中，周边社区农户的参与必不可少，因此保护亚洲象需要提高社区居民对保护亚洲象重要性的认知，以获取社区支持和提高社区参与程度[6]。由此，探究农户对保护亚洲象重要性的认知成为一个具有重要现实意义的命题。
保护亚洲象的重要性不言而喻，而亚洲象栖息地周边农户也得到了大量研究的关注。现有基于农户视角的研究，主要关注了人象冲突对周边农户造成的影响、亚洲象肇事补偿以及农户对保护亚洲象管理的态度与参与等。亚洲象肇事会对农户造成直接的经济损失甚至是人身伤害。在我国亚洲象分布的地区，亚洲象肇事导致的农户生命财产损失要高于其他物种[7]，并且人象冲突对当地居民的心理健康状况也会产生影响[8]。对亚洲象肇事补偿的相关研究关注了亚洲象损害地区农户补偿情况[9]和受偿意愿[10]；也有研究关注了农户对保护亚洲象工作的认知和态度[11-12]。认知作为态度的基础和前提，对于个体态度的形成有着重要影响[13]，进而影响个体行为意愿。尽管已有大量关于农户保护亚洲象态度和意愿的研究，但多聚焦于某些具体的保护亚洲象措施[14-15]，而对农户保护亚洲象重要性的认知研究鲜见。
农户对自然保护区综合影响[16]、国家公园生态旅游[17]、农业绿色生产技术[18-20]、耕地保护[21]、农村垃圾处理[22]等方面的认知已得到学者们的广泛关注。通过对这些研究的梳理可以发现农户认知在自然保护的过程中发挥了重要作用，但目前针对农户物种保护重要性尤其是保护亚洲象重要性的认知研究较少。尽管已有研究表明农户社会资本对其自然保护行为意愿和生产技术等认知会产生影响[23]，但在多数农户认知研究中，并未考虑社会资本这一社会环境形式对农户认知的影响，尤其是农户社会资本对物种保护认知的影响更是有待进一步探索。
众多学者研究发现在农村地区社会资本是影响农户行为、意愿和认知的关键要素。也有学者将社会参与纳入社会资本维度中[24-25]，认为社会参与会给社区成员带来以声誉为基础的身份认可，具有强烈目的性和组织性，并会促进农户的生态保护行为[26]。有学者研究了社会资本对农户生产技术行为[27-29]、农户环境治理参与意愿[25, 30]等的影响。在社会资本的划分与测量上，不同研究基于实际情况选择的划分方式虽然存在一定差异，但主要是从Putnam所提出的社会资本特征角度出发，即按照社会网络、社会信任和社会参与划分并进行测量，这主要是针对我国农村普遍存在的“熟人社会”特征，村民之间的联系和关系相对简单。因此这一划分在很大程度上可以代表我国农村的社会资本水平，可供本研究参考。
本研究以我国亚洲象主要分布地之一的云南省普洱市作为研究地区，通过实地调查获取农户层面的一手数据，采用描述统计、因子分析和Logistic回归分析相结合的研究方法，探析了当地农户对保护亚洲象重要性的认知现状及其受到社会资本的影响机理，为增强当地农户保护亚洲象的参与性提供科学依据。比较现有研究而言，本研究是少数从社会资本角度对农户保护亚洲象重要性认知的系统研究，有助于拓展社会资本理论在保护亚洲象领域的应用，为今后的相关研究提供参考。
二. 理论分析与研究假设
Putnam[31]认为所谓社会资本指的是社会联系以及随之而来的规范和信任，它们使参与者能够更有效地集体行动以追求共同目标。参考Putnam的定义，本文将社会资本定义为社会成员所拥有的社会关系特征，包括社会网络、社会信任和社会参与这3个维度。基于社会认知理论，社会环境会对人的认知、意愿和行为产生很大影响[32]，而社会资本作为社会环境的一种特殊形式，会对农户认知产生关键作用[33]，并且在改良农户与自然环境关系的过程中发挥着重要影响[34]。因此，社会资本的内在激励机制可能会影响亚洲象栖息地周边农户对保护亚洲象重要性的认知。
社会资本中的社会网络作为外部环境之一，能够促进农户之间的信息交流和资源共享，而农户对信息的接受程度会影响农户对保护亚洲象重要性的认知水平。一旦周围农户的认知发生了改变，可能会通过农户的社会网络影响到其他农户的认知，并影响到其他农户行为[35]。进一步地，可以将农户社会网络划分为强连接网络和弱连接网络。在农村地区亲朋邻里和合作社等社会强连接网络中，农户之间较高的交流频率和依赖程度使得农户的社会网络降低了农户之间信息传播的成本，成为其信息传播的重要渠道[36]；以同村村民为代表的弱连接网络则作为农户重要的信息补充，其作为信息载体能够使得农户接触到更加广泛的信息，促进了农户对信息的搜索与获取[37]，从而影响农户的认知，这一点在姜维军等[38]和朱庆莹等[33]的研究中也得到证实。基于此，提出假设H1：社会网络对农户保护亚洲象重要性认知有促进作用。
对社会信任的研究发现社会信任从群体规范、合作关系等多个方面对个体认知产生影响[39]。社会资本作为社会结构中存在的一种持续社会关系，会促进社会结构内个体的经济行动。在这一过程中，社会资本中的社会信任自发产生或被强制推行以降低交易成本和道德风险，从而促进合作[40]，并通过业缘、亲缘和地缘等社会结构或社会关系网络[41]对个体的认知产生影响。在此基础之上，社会信任还可以被进一步划分为人际信任和制度信任。在农村地区，农户一般容易接受其所信任的其他农户尤其是村里的大户所传授的知识和传递的信息；而除其他农户外，对于政府及其工作人员的制度信任也会使政府宣传成为农户信息的另一项重要来源，同样可能会对农户认知产生影响。因此社会信任也会加强农户的信息获取，进而影响农户认知[33]。基于此，提出假设H2：社会信任对农户保护亚洲象重要性认知有促进作用。
社会参与作为社会资本另一个外部环境，也是农户获取信息的重要渠道。农村中信息与知识的传播依靠包括村委在内的政府宣传、新闻媒体的舆论宣传等渠道，农户广泛的社会参与意味着可以直接接触到更加多样化的社会资源和信息[42]。同时社会参与以及伴随而来的声望也可以间接地给农户带来更多的信息和资源，也就为他们提供了更多接受保护亚洲象的知识，改变自身对保护亚洲象重要性认知的机会[23]。基于此，提出假设H3：社会参与对农户保护亚洲象重要性认知有促进作用。
三. 研究方法
一 数据来源
为确保问卷题项的实用性和准确性，参考现有的研究基础和预调研结果设计了问卷。借鉴社会资本的相关研究设计了社会网络、社会信任和社会参与3个部分的量表题项。通过预调研和专家访谈对调查问卷进行修改和完善。调查问卷包括调研目的简介、量表以及受访者信息3个部分。量表部分采用李克特五级量表对测量题项的认可程度进行赋值。通过受访对象的回答来度量其社会资本和保护亚洲象重要性认知关系。被调查者的社会人口特征包括性别、受教育程度和家庭年收入等。
本研究所用数据均由“人象冲突治理研究”课题组实地调研所得，课题组于2020年12月在西双版纳国家级自然保护区开展预调研。通过普洱市林业和草原局、普洱市林业和草原科学研究院以及西双版纳州林业和草原局的有关工作人员进行访谈，并对西双版纳野象谷、亚洲象食物源基地和西双版纳自然保护区等地进行实地调查，了解保护亚洲象工作管理和人象冲突的实际情况。在此基础之上，正式调研于2021年7—8月开展，调研人员均为受过专业培训的研究生。选取的最终调研区域如图1所示，具体为云南省普洱市3个县区中的9个样本地区，包括江城县（康平镇、整董镇），宁洱县（勐先镇、普义乡、磨黑镇）和思茅区（倚象镇、六顺镇、思茅港镇、云仙乡）。该地区农户和亚洲象接触较为频繁，遭受亚洲象肇事影响较多。在调研样本中，超过55%的农户因亚洲象肇事而遭受过经济损失，约14%的农户房屋遭受过亚洲象的破坏。调研采用随机抽样与典型农户访谈结合的方式，选取41个自然样本村，并在各个自然样本村通过随机抽样方式抽取7~10个农户进行“一对一”当面访谈，并现场填写问卷。共发放农户问卷400份，最终得到有效问卷365份，问卷有效率为91.25%。
二 变量选择及描述
1 被解释变量
本研究的主要变量含义及特征值如表1所示。将“农户保护亚洲象重要性认知”设置为被解释变量，问卷中对应的题项设置为“保护亚洲象是否重要”，参照刘丽等[23]、李莎莎等[43]的研究，答案选项采用李克特五级量表的形式，从1（非常不重要） ~ 5（非常重要）分别表示对测量题项的认可程度。根据表1中样本统计分析结果，农户对保护亚洲象重要性认知偏高，均值为3.836，表明多数农户对保护亚洲象持有较为积极的态度，但仍有26.58%的样本农户对保护亚洲象重要性持无感或消极态度。
表 1 变量含义及样本统计变量类型 变量名称 变量符号 测量题项 题项赋值 均值 标准差 被解释变量 农户保护亚洲象
重要性认知Y 保护亚洲象是否重要 1 = 非常不重要，2 = 不重要，
3 = 一般，4 = 重要，
5 = 非常重要3.836 0.688 解释变量 社会网络 X1 村寨里的亲戚数量 1 = 非常少，2 = 少，3 = 一般，
4 = 多，5 = 非常多4.019 0.796 X2 村寨里的朋友数量 4.088 0.698 X3 能借到钱的亲戚数量 2.789 1.108 X4 能借到钱的朋友数量 2.548 1.051 X5 能借到钱的村民数量 2.521 1.083 社会信任 X6 对亲戚的信任程度 1 = 非常不信任，2 = 不信任，
3 = 一般，4 = 信任，5 = 非常信任4.181 0.550 X7 对朋友的信任程度 4.074 0.516 X8 对其他村民的信任程度 3.953 0.503 X9 对村干部的信任程度 3.986 0.542 X10 对政府工作人员的信任程度 3.970 0.590 社会参与 X11 参与村集体事务（选举等）的频次 1 = 非常低，2 = 低，3 = 一般，
4 = 高，5 = 非常高4.008 0.772 X12 家里能得到过其他村民帮助的频次 3.937 0.710 X13 与其他村民交流往来的频次 4.123 0.582 控制变量 个人特征 X14 性别 0 =女，1 = 男 0.753 0.432 X15 受教育程度 1 = 未上过学，2 = 小学，3 = 初中，
4 = 高中（中专），5 = 大专及以上1.592 0.629 家庭禀赋 X16 家庭年收入 /万元 7.558 6.321 X17 家庭成员数量 2.460 1.052 X18 耕地面积/hm2 2.389 4.870 相关经历 X19 亚洲象肇事损失程度 1 = 非常少，2 = 少，3 = 一般，
4 = 多，5 = 非常多3.364 1.090 2 解释变量
农户社会资本作为解释变量，从社会网络、社会信任和社会参与3个维度进行测量。社会网络是指社会成员间相对稳定的社会关系，我国农村地区社会网络的主要体现为村民之间的互动和联系，根据前人研究经验[33, 44]，用题项“村寨里的亲戚数量”“村寨里的朋友数量”“能借到钱的亲戚数量”“能借到钱的朋友数量”“能借到钱的村民数量”来测量社会网络。进一步地，“村寨里的亲戚数量”和“村寨里的朋友数量”表示弱连接社会网络，“能借到钱的亲戚数量”“能借到钱的朋友数量”“能借到钱的村民数量”表示强连接网络。社会信任是表示个体对对方的相信程度，体现了个体间亲密关系。在农村社会信任主要是村民之间和村民与政府之间，因此用题项“对亲戚的信任程度”“对朋友的信任程度”“对其他村民的信任程度”“对村干部的信任程度”“对政府工作人员的信任程度”来衡量社会信任维度。其中，前3个题项可以表示人际信任，后两个题项则表示制度信任。社会参与是指个体参与社区事务与活动的程度，在农村地区主要体现为参与村集体事务和村民间较为正式的拜访。考虑到调研地农户较少和大量亲朋聚餐的情况，参考相关研究[45]，用题项“参与村集体事务（选举等）的频次”“家里能得到过其他村民帮助的频次”“与其他村民交流往来的频次”来测量农户社会参与。根据描述性统计分析结果，农户社会资本中社会信任与社会参与水平较高，二者所有题项的均值都超过了3.900，社会网络维度下5个题项中有3个均值低于3.000，表明样本农户的社会网络水平有待提高。
3 控制变量
本研究将“性别”“受教育程度”“家庭成员数量”“家庭年收入”“耕地面积”和“亚洲象肇事损失程度”作为控制变量。样本农户中男性居多，受教育程度整体偏低，家庭成员数量多为2人或3人，家庭年收入水平差异较大，且多数农户遭受过亚洲象肇事导致的损失。
三 实证分析方法
1 因子分析法
为进一步分析社会资本3个维度即社会网络、社会信任与社会参与对被解释变量的影响机制，本研究对解释变量社会资本中的3个维度进行了进一步划分。因子分析作为一种降维多元统计分析，通过相关系数矩阵的内在联系找到少数几个变量描述原始变量相关性，并根据变量间相关性的大小进行分组，可以对变量组进行分类，从而实现不同维度下多变量的降维处理[16]，可以更好地满足本研究的分析需求。通过因子分析分出的每个组便被称作公共因子[46]，其公式如下。
$$ {X_p} = {\alpha _{p1}}{F_1} + {\alpha _{p2}}{F_2} + \cdots + {\alpha _{pm}}{F_m} + {e_p} $$ (1) 式中，Xp为第p个变量，Fm为第m个因子，αpm为第m个因子的第p个变量因子载荷，ep为第p个变量的特殊因子，p 、m分别为变量个数、因子个数。
2 回归模型
本研究的被解释变量“农户保护亚洲象重要性认知”为有序变量，同时解释变量也包括连续变量和离散型变量，因此适合采用有序logistic回归。公式如下。
$$ {\text{ln}}\left[ {\frac{{P\left( {y \leqslant j} \right)}}{{1 - P\left( {y \leqslant j} \right)}}} \right] = {\alpha _j} + \sum\limits_{i = 1}^n {{\beta _i}{x_i}} $$ (2) 此式可转化为：
$$ P\left( {y \leqslant j|{x_i}} \right) = \frac{{\exp \left( {{\alpha _j} + \displaystyle \sum\limits_{i = 1}^n {{\beta _i}{x_i}} } \right)}}{{1 + \exp \left( {{\alpha _j} + \displaystyle \sum\limits_{i = 1}^n {{\beta _i}{x_i}} } \right)}} $$ (3) 式（2）、（3）中，y为被解释变量，即农户对保护亚洲象重要性认知，j为认知程度等级数，P为y的概率，i为解释变量个数，xi为第i个解释变量，n为影响因素个数，α为截距参数，β为回归系数。为进一步分析解释变量社会资本对被解释变量农户保护亚洲象重要性认知的影响机制，同时确保研究结果的稳健性，对解释变量设置进行分类处理，划分为3个模型。模型1：当j = 1时，解释变量设置为非常不重要、不重要、一般、重要、非常重要5个等级。模型2：当j = 2时，解释变量设置为重要（重要和十分重要）和其他（一般、不重要、十分不重要）2个等级。模型3：当j = 3时，解释变量设置为重要、十分重要2个等级。
四. 实证分析结果与讨论
一 因子分析
运用SPSS 20.0软件对社会资本3个维度的13个变量进行相关性分析，得到的结果如表2所示，多数变量之间都具有显著的相关性，且相关系数大于0.3。同时KMO检验和Bartlett的检验结果显示，社会资本的3个维度KMO检验值均大于0.6，因此适合做因子分析。
表 2 解释变量相关性分析X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 X8 X9 X10 X11 X12 X13 X1 1 X2 0.664*** 1 X3 0.210*** 0.198*** 1 X4 0.145** 0.155** 0.838*** 1 X5 0.144** 0.099 0.779*** 0.880*** 1 X6 0.268*** 0.216*** 0.157** 0.089** 0.035 1 X7 0.210*** 0.203*** 0.114* 0.087** 0.078* 0.659*** 1 X8 0.222*** 0.192*** 0.012 0.007 0.014 0.437*** 0.574*** 1 X9 0.160** 0.163** −0.096** −0.069* −0.091** 0.276*** 0.436*** 0.602*** 1 X10 0.142** 0.153** −0.106** −0.066 −0.074* 0.296*** 0.431*** 0.587*** 0.763*** 1 X11 0.152** 0.213*** −0.043 0.025 −0.005 0.094** 0.226*** 0.248*** 0.348*** 0.326*** 1 X12 0.172*** 0.200*** −0.139** −0.079* −0.129** 0.205*** 0.230*** 0.391*** 0.405*** 0.448*** 0.367*** 1 X13 0.220*** 0.264*** 0.049 0.118** 0.077* 0.299*** 0.372*** 0.357*** 0.406*** 0.371*** 0.395*** 0.570*** 1 注：***、**、*分别表示 1%、5%、10%的显著性水平。 在社会网络、社会信任、社会参与这3个维度各提取2个因子，3个维度的因子累计方差贡献率分别为86.702%，80.943%和85.716%，能够解释样本数据中的大部分信息。对所提取的因子进行正交化旋转，得到的结果如表3所示。按照因子载荷的大小，社会网络维度提取的因子中，因子F11代表“能借到钱的亲戚数量”“能借到钱的朋友数量”“能借到钱的村民数量”这3个变量的综合因子，因子F12代表“村寨里的亲戚数量”“村寨里的朋友数量”这两个变量的综合因子；社会信任维度提取的因子中，因子F21代表“对其他村民的信任程度”“对村干部的信任程度”“对政府工作人员的信任程度”这3个变量的综合因子，因子F22代表“对亲戚的信任程度”和“对朋友的信任程度”这两个变量的综合因子；社会参与维度提取的因子中，F31代表“家里能得到过其他村民帮助的频次”“与其他村民交流往来的频次”这两个变量的综合因子，F32代表“参与村集体事务（选举等）的频次”这一因子。
表 3 旋转后因子载荷阵因子 变量符号 变量含义 因子载荷 成分1 成分2 F12 X1 村寨里的亲戚数量 0.094 0.906 X2 村寨里的朋友数量 0.074 0.910 F11 X3 能借到钱的亲戚数量 0.913 0.149 X4 能借到钱的朋友数量 0.960 0.075 X5 能借到钱的村民数量 0.942 0.041 F22 X6 对亲戚的信任程度 0.101 0.916 X7 对朋友的信任程度 0.334 0.836 F21 X8 对其他村民的信任程度 0.681 0.482 X9 对村干部的信任程度 0.910 0.158 X10 对政府工作人员的信任程度 0.900 0.170 F32 X11 参与村集体事务（选举等）的频次 0.219 0.975 F31 X12 家里能得到过其他村民帮助的频次 0.880 0.160 X13 与其他村民交流往来的频次 0.848 0.235 二 回归系数
使用SPSS 20.0对样本数据进行回归分析，模型1的被解释变量设置为非常不重要、不重要、一般、重要和非常重要这5个等级，模型2的被解释变量设置为重要（重要和十分重要）和其他（一般、不重要、十分不重要）这2个等级，模型3的被解释变量设置为重要和十分重要这2个等级。回归结果如表4所示。3个模型的平行性检验结果sig值均大于0.05，表明样本数据适用于有序Logistic回归模型。代表社会资本3个维度的6个因子中，F11、F21、F31和F32对农户保护亚洲象重要性认知有着显著的影响。
表 4 回归结果变量符号 模型1 模型2 模型3 系数 标准误 系数 标准误 系数 标准误 F11（弱连接网络因子） 0.223** 0.111 0.422*** 0.136 −0.039 0.199 F12（强连接网络因子） 0.113 0.113 0.029 0.137 0.435** 0.196 F21（制度信任因子） −0.509*** 0.128 −0.383** 0.159 −0.615*** 0.210 F22（一般信任因子） 0.113 0.113 0.206 0.149 −0.017 0.166 F31（特殊参与因子） −0.001 0.127 −0.055 0.165 0.141 0.179 F32（一般参与因子） 0.275** 0.113 0.327** 0.137 0.211 0.179 X14 0.045 0.253 0.266 0.335 0.316 0.438 X15 −0.158 0.168 −0.262 0.205 0.007 0.285 X16 0.034** 0.324 0.023 0.022 1.022* 0.561 X17 −0.079 0.074 −0.191** 0.093 −0.461*** 0.131 X18 −0.003* 0.001 −0.001 0.002 −0.015 0.016 X19 −0.407*** 0.105 −0.594*** 0.146 −0.062 0.158 平行性检验 0.161 > 0.05 0.241 > 0.05 0.386 > 0.05 −2Log Likelihood 691.996（p < 0.001） 365.389（p < 0.001） 218.637（p < 0.001） 注：***、**、*分别表示 1%、5%、10%的显著性水平。 因子F11代表了村寨里的亲戚数量和朋友数量这两个社会网络因素，回归结果显示村寨里的亲戚和朋友数量会正向影响到农户对亚洲象的保护重要性的认知，假设H1得到验证。因子F21代表了农户社会信任中的制度信任因子，回归结果表明制度信任因子会对农户保护亚洲象重要性的认知产生抑制而非促进作用。同时，社会信任中的一般信任因子对农户保护亚洲象重要性的认知没有显著影响，因此假设H2没有得到验证。因子F32代表了农户参与村集体事务（选举等）的频次，对农户保护亚洲象重要性的认知有着显著的促进作用，假设H3得到验证。控制变量中，家庭年收入这一变量显著促进了农户对于保护亚洲象重要性的认知，而家庭成员数量、耕地面积和亚洲象肇事损失程度则会起到相反作用。估计结果显示，3个模型均通过平行性检验，模型结果均显著。
三 结果讨论
社会网络对农户保护亚洲象重要性认知有显著的促进作用。与已有的研究相比[42-43]，尽管农户认知对象不同，但社会网络对于农户认知的影响机理相近。农户与亲戚朋友之间的关系为紧密的共同体，彼此间构成的农村社会网络是农户获取信息的主要来源，亲戚朋友数量的增加会显著提升农户社会网络，也会提升农户获取的信息量。同时来自农户社会网络中亲戚朋友的意见、看法和期望所形成的社会规范也具有塑造农户认知的作用。因此农户社会网络的发展会促进农户保护亚洲象重要性认知。
回归结果显示社会信任并不会促进农户保护亚洲象重要性认知，这与多数学者在社会资本对农户认知、意愿和行为影响研究中得到的结果不一致。造成这一结果的可能原因是农户对于其他村民的信任在一定程度上会助长农户在集体行动过程中的“搭便车”心理。一些研究也指出，由于村干部和政府工作人员在村集体事务中具有较大影响力，并对农户的参与发挥着引导和监督作用，因此农户的制度信任水平越高，越是会相信如生态保护等工作会由村干部和政府人员完成，尽管自身未参与行动也能获得相关利益和保障，从而产生搭便车心理[44, 47]。具体到亚洲象工作上，农户容易产生对政府的依赖心理，认为政府应当承担主要的保护亚洲象工作；同时由于基层政府面向农户的宣传内容集中在人象冲突防控和事后补偿，可能在无意间加重了农户对亚洲象的恐惧心理，从而使得农户的社会信任中，制度信任对农户保护亚洲象认知产生抑制作用。
社会参与会促进农户保护亚洲象重要性认知可能是得益于参与村集体事务能够使得农户具有较高的眼界，同时也会鼓励农户去接触和了解到更多保护亚洲象的政策。已有研究也同样证实，农户在这些社会参与中所获取的信息会加强其关注从而影响认知并提高其意愿[24-26]。相比而言，在保护亚洲象管理工作中，社会参与程度较高的农户能够更好地从自然生态等更高的层面意识到保护亚洲象的重要性，而不是仅仅局限于单纯的经济利害关系，这对于促进农户相关认知更为重要。
家庭收入对农户亚洲象保护重要性认知具有促进作用。这可能是因为对收入水平较高的农户家庭而言，亚洲象肇事造成的损失程度相对较低，其次，家庭收入高的农户通常具备更高的信息获取和认知能力，能够更容易认识到保护亚洲象的重要生态意义，这点在农户保护亚洲象态度和意愿的相关研究中同样有所体现[11-12]。耕地面积和亚洲象肇事损失程度则对农户亚洲象保护重要性认知有抑制作用，这可能是因为耕地面积较多的农户在亚洲象肇事事件中更易遭受损失，同时亚洲象肇事对农户经济收入影响越大越会触发农户对保护亚洲象的抵触，因此二者会负面影响农户保护亚洲象重要性认知。
进一步对比3个模型结果发现，对于保护亚洲象重要性认知程度较高的农户，社会网络中的强连接网络因子和家庭收入水平更能促进其认知，而亚洲象肇事损失程度和社会参与中的特殊参与因子和一般参与因子均不会对其认知产生明显的抑制作用。这可能是由于在社会网络中以家人和亲戚朋友为代表的亲密关系网络对于农户高认知度的塑造作用更强，对于保护亚洲象重要性的认知也较为容易在亲密关系网络中形成共识。同理，在一般的社会参与中，农户所接受的信息相对有限，因此社会参与不会影响到高程度认知。此外，对保护亚洲象重要性具有充分认知的农户而言，更能够理解保护亚洲象工作的生态价值，而不是仅从简单的经济利害角度出发，因此亚洲象肇事损失程度对其认知的抑制作用也同样有限。
五. 结论与建议
一 结 论
本研究基于社会资本理论，以云南省普洱市为调研区域，通过描述性统计分析、因子分析和logistic回归等方法讨论分析了社会资本各维度对农户保护亚洲象重要性认知的影响。从农户的调研结果来看，调研区域农户对保护亚洲象重要性认知仍有待提高。实证分析的结果表明，作为农村地区信息交流传播的重要渠道与方式，社会网络、社会参与会显著提高农户对保护亚洲象重要性的认知，而社会信任则会消极影响农户对保护亚洲象重要性的认知。作为在农村地区普遍存在的“穷人的资本”，社会资本的培育不失为推动农户参与自然保护的一条重要途径[28]，对于亚洲象这一重要的旗舰物种保护更是如此。通过培育农户社会资本，提高农户保护亚洲象重要性认知进而提高保护亚洲象管理工作成效值得重视。
二 建 议
1）建立与拓展农户社会网络，强化社会网络对于保护亚洲象信息的传播作用。首先，鼓励、强化构建农村基层组织网络如专业合作社等，引导农户通过线上社交网络和线下基层组织网络等多渠道建立并拓展自身社会网络。其次，通过推动当地的信息网络服务建设，开展电脑、手机社交平台使用和信息获取能力培训，定期开展农户间关于保护亚洲象的宣讲交流活动，在培育农户社会网络的同时，增强农户关于保护亚洲象的信息接收和传播能力，从而促进农户对于保护亚洲象重要性认知的整体水平。
2）强化农户间、农户与政府间的信任机制，并调整保护亚洲象的宣传角度。首先，鼓励村镇干部和基层组织加强农户间和农户与基层干部间的沟通和交流，培育足够信任的社区环境，不断提升农户社会信任水平。其次，为防止因农户“搭便车”心理而导致社会信任尤其是制度信任对其保护亚洲象重要性认知的抑制，应合理调整宣传角度避免农户对亚洲象认识仅停留在负面性的亚洲象肇事影响上，提高农户对保护亚洲象带来的环境价值、社会价值乃至经济价值认知，加强农户对保护亚洲象管理过程中自身参与性的理解，说明保护亚洲象工作中的社区支持和农户参与方式及其重要意义。
3）提高农户社会参与的广度与宽度。加大关于集体事务的宣传教育，改善农户对于集体事务的看法和参与性，通过村民代表大会等多渠道提高农户社会参与。鼓励农户之间的联结帮扶，以村小组为单位积极开展保护亚洲象管理和宣传教育活动，并引导农户良性参与，在丰富农户接收保护亚洲象信息渠道的同时提高农户对保护亚洲象的关注，使农户了解保护亚洲象的必要性和紧迫性，进而提高其对保护亚洲象的重要性认知。
4）提高亚洲象栖息地周边社区的收入水平，完善亚洲象肇事补偿措施。增加农户生计策略，例如生态旅游和劳动力输出等，提升农户非农收入和生计策略的多样化，分散因亚洲象肇事导致的损失风险。同时，进一步完善亚洲象肇事补偿政策，对亚洲象肇事的经济作物等直接损失和因保护亚洲象需要而造成的务农中断等间接损失进行相应的补偿，减轻因亚洲象肇事导致的农户保护亚洲象重要性认知下降。
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表 1 变量含义及样本统计
变量类型 变量名称 变量符号 测量题项 题项赋值 均值 标准差 被解释变量 农户保护亚洲象
重要性认知Y 保护亚洲象是否重要 1 = 非常不重要，2 = 不重要，
3 = 一般，4 = 重要，
5 = 非常重要3.836 0.688 解释变量 社会网络 X1 村寨里的亲戚数量 1 = 非常少，2 = 少，3 = 一般，
4 = 多，5 = 非常多4.019 0.796 X2 村寨里的朋友数量 4.088 0.698 X3 能借到钱的亲戚数量 2.789 1.108 X4 能借到钱的朋友数量 2.548 1.051 X5 能借到钱的村民数量 2.521 1.083 社会信任 X6 对亲戚的信任程度 1 = 非常不信任，2 = 不信任，
3 = 一般，4 = 信任，5 = 非常信任4.181 0.550 X7 对朋友的信任程度 4.074 0.516 X8 对其他村民的信任程度 3.953 0.503 X9 对村干部的信任程度 3.986 0.542 X10 对政府工作人员的信任程度 3.970 0.590 社会参与 X11 参与村集体事务（选举等）的频次 1 = 非常低，2 = 低，3 = 一般，
4 = 高，5 = 非常高4.008 0.772 X12 家里能得到过其他村民帮助的频次 3.937 0.710 X13 与其他村民交流往来的频次 4.123 0.582 控制变量 个人特征 X14 性别 0 =女，1 = 男 0.753 0.432 X15 受教育程度 1 = 未上过学，2 = 小学，3 = 初中，
4 = 高中（中专），5 = 大专及以上1.592 0.629 家庭禀赋 X16 家庭年收入 /万元 7.558 6.321 X17 家庭成员数量 2.460 1.052 X18 耕地面积/hm2 2.389 4.870 相关经历 X19 亚洲象肇事损失程度 1 = 非常少，2 = 少，3 = 一般，
4 = 多，5 = 非常多3.364 1.090 
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表 2 解释变量相关性分析
X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 X8 X9 X10 X11 X12 X13 X1 1 X2 0.664*** 1 X3 0.210*** 0.198*** 1 X4 0.145** 0.155** 0.838*** 1 X5 0.144** 0.099 0.779*** 0.880*** 1 X6 0.268*** 0.216*** 0.157** 0.089** 0.035 1 X7 0.210*** 0.203*** 0.114* 0.087** 0.078* 0.659*** 1 X8 0.222*** 0.192*** 0.012 0.007 0.014 0.437*** 0.574*** 1 X9 0.160** 0.163** −0.096** −0.069* −0.091** 0.276*** 0.436*** 0.602*** 1 X10 0.142** 0.153** −0.106** −0.066 −0.074* 0.296*** 0.431*** 0.587*** 0.763*** 1 X11 0.152** 0.213*** −0.043 0.025 −0.005 0.094** 0.226*** 0.248*** 0.348*** 0.326*** 1 X12 0.172*** 0.200*** −0.139** −0.079* −0.129** 0.205*** 0.230*** 0.391*** 0.405*** 0.448*** 0.367*** 1 X13 0.220*** 0.264*** 0.049 0.118** 0.077* 0.299*** 0.372*** 0.357*** 0.406*** 0.371*** 0.395*** 0.570*** 1 注：***、**、*分别表示 1%、5%、10%的显著性水平。
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表 3 旋转后因子载荷阵
因子 变量符号 变量含义 因子载荷 成分1 成分2 F12 X1 村寨里的亲戚数量 0.094 0.906 X2 村寨里的朋友数量 0.074 0.910 F11 X3 能借到钱的亲戚数量 0.913 0.149 X4 能借到钱的朋友数量 0.960 0.075 X5 能借到钱的村民数量 0.942 0.041 F22 X6 对亲戚的信任程度 0.101 0.916 X7 对朋友的信任程度 0.334 0.836 F21 X8 对其他村民的信任程度 0.681 0.482 X9 对村干部的信任程度 0.910 0.158 X10 对政府工作人员的信任程度 0.900 0.170 F32 X11 参与村集体事务（选举等）的频次 0.219 0.975 F31 X12 家里能得到过其他村民帮助的频次 0.880 0.160 X13 与其他村民交流往来的频次 0.848 0.235
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表 4 回归结果
变量符号 模型1 模型2 模型3 系数 标准误 系数 标准误 系数 标准误 F11（弱连接网络因子） 0.223** 0.111 0.422*** 0.136 −0.039 0.199 F12（强连接网络因子） 0.113 0.113 0.029 0.137 0.435** 0.196 F21（制度信任因子） −0.509*** 0.128 −0.383** 0.159 −0.615*** 0.210 F22（一般信任因子） 0.113 0.113 0.206 0.149 −0.017 0.166 F31（特殊参与因子） −0.001 0.127 −0.055 0.165 0.141 0.179 F32（一般参与因子） 0.275** 0.113 0.327** 0.137 0.211 0.179 X14 0.045 0.253 0.266 0.335 0.316 0.438 X15 −0.158 0.168 −0.262 0.205 0.007 0.285 X16 0.034** 0.324 0.023 0.022 1.022* 0.561 X17 −0.079 0.074 −0.191** 0.093 −0.461*** 0.131 X18 −0.003* 0.001 −0.001 0.002 −0.015 0.016 X19 −0.407*** 0.105 −0.594*** 0.146 −0.062 0.158 平行性检验 0.161 > 0.05 0.241 > 0.05 0.386 > 0.05 −2Log Likelihood 691.996（p < 0.001） 365.389（p < 0.001） 218.637（p < 0.001） 注：***、**、*分别表示 1%、5%、10%的显著性水平。
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