农户参与竹林碳汇贷款的意愿图谱：驱动机制与精准干预策略——基于中国安吉的实证研究

《Carbon Balance and Management》：Analysis of farmers’ willingness and concerns of participating in carbon sink loans: evidence from China

本研究聚焦林业碳汇金融化进程中农户参与度不足的瓶颈问题，通过安吉县竹林碳汇贷款试点的一手调研数据，综合运用神经网络、FP-Growth关联规则与fsQCA（模糊集定性比较分析）方法，揭示年龄、教育水平及收入来源是影响农户决策的核心因素，并识别出风险规避型、主动参与型、经验依赖型与成本敏感型四类农户群体。研究创新性提出差异化政策路径，为发展中国家碳金融产品的精准推广提供了理论框架与实践范本。

　　

随着气候变化成为全球性挑战，森林碳汇作为自然解决方案的重要性日益凸显。林业碳汇质押贷款作为支持清洁生产的重要金融创新，却在推广过程中面临诸多障碍。在中国“双碳”目标背景下，如何激发农户参与碳汇项目的积极性，成为破解生态效益与经济效益转化难题的关键。安吉县拥有丰富的竹林资源，自2021年起试点以竹林碳汇预期收益权为质押物的贷款模式，虽积累了一定经验，但农户参与的内在机制尚不清晰。

为深入探究这一问题，研究团队在安吉县开展系统调研，结合多阶段随机抽样与概率抽样方法，最终获取397份有效问卷。问卷设计基于LDA（潜在狄利克雷分布）主题模型提炼出碳贷款产品、金融机构、个人能力、平台建设、社会评价五大维度的25个指标。研究采用多层感知机（MLP）神经网络捕捉影响因素的非线性关系，并利用FP-Growth算法挖掘人口特征与参与意愿的关联规则。进一步通过结构方程模型（SEM）量化潜在变量影响路径，最后引入fsQCA方法解析多重因素组合对高参与意愿的驱动机制。

研究结果

农户意愿的影响因素

神经网络模型显示，教育水平、年龄和性别对隐藏层激活模式贡献显著，表明这些因素在预测农户决策中起核心作用。FP-Growth关联规则分析发现，59岁以上、女性且学历在初中及以下的农户表现出更强的参与意愿（支持度10.33%，置信度74.55%），反映留守老年妇女成为碳汇项目的主要响应群体。

关切因素的权重分配

SEM-熵权法融合主客观权重后显示，社会参与（LO3）、服务多样性（PLA3）、贷款成本（CO1）等9项指标权重较高。其中投资回报（CO4）在fsQCA所有组态中均为核心条件，凸显经济效益的基础性作用。

高意愿参与的组态路径

fsQCA识别出10条高意愿路径，总体覆盖度达95.07%。根据核心条件差异，农户可分为四类：

1. 1.
   风险规避型：关注违约后果（CO3），依赖政策稳定性，需通过保险产品（如碳汇价格跌超20%触发理赔）与三方风险基金（政府、银行、合作社按5:3:2出资）降低风险；
2. 2.
   主动参与型：具备较强风险评估能力（CAP2），重视流程透明度（BA3），可通过无人机-GIS联动监测系统量化碳汇效益，并对接支付宝等平台实现碳资产兑换日常权益；
3. 3.
   经验依赖型：决策基于社会参与（LO2）与亲友推荐（LO3），需通过典型案例短视频传播、茶话会分享等方式强化示范效应；
4. 4.
   成本敏感型：聚焦贷款成本（CO1）与投资回报（CO4），建议通过“浙里办”平台公开实时利率，并探索碳汇期权预售（三年期预售价为市价90%）对冲风险。

结论与讨论

本研究揭示了碳汇贷款推广中的核心矛盾：农户虽认知有限但参与意愿强烈，其决策受多重因素交互影响。针对四类农户群体的差异化特征，提出“风险共担+数字赋能+社群传播+成本优化”的精准干预体系。安吉模式的可复制性需结合地域差异，通过强化金融素养培训、开发碳汇保险产品、构建跨平台支付生态等举措，推动碳金融从政策创新走向普惠落地。该研究为全球发展中国家激活生态资源金融属性提供了可操作的理论框架与实践范式。

（注：文中所有专业术语如FP-Growth、fsQCA、LDA、SEM等均按原文大小写格式呈现，数值单位与上下标均严格遵循原文规范，作者姓名Zongyuan Zhu等保留非英文字符。）