Arboriculture & Urban Forestry 32(5): September 2006 235 SC Forestry Commission. 2005. Urban and Community Fi- nancial Assistance Program. http://www.state.sc.us/ forest/ucfgrantbr.pdf (accessed 11/04/05). Smith, D.H. 1994. Determinants of voluntary association par- ticipation and volunteering–A literature review. Nonprofit and Voluntary Sector Quarterly 23:243–263. Sommer, R. 1996. The value of resident participation in tree planting. Arborist News 5:43–44. Straka, T.J., A.P. Marsinko, and C.J. Childers. 2005. Indi- vidual characteristics affecting participation in urban and community forestry programs in South Carolina. Journal of Arboriculture 31:129–135. U.S. Department of Commerce, Bureau of the Census. 2000. Population Projections, Median Level. Washington, DC. http://www.census.gov/population/www/projections (ac- cessed 8/17/06). Urban Forestry South Expo. 2005. Urban Forestry Manual. http://www.urbanforestrysouth.org/Resources/ Collections/Collection.2005-06-02.0039 (accessed 11/04/ 05). Vesterby, M., and K.S. Krupa. 2001. Major Uses of Land in the United States, 1997. Washington, DC, Economic Re- porting Service Statistical Bulletin No. 973. Wall, B.W., T.J. Straka, and S.E. Miller. 2006. An econo- metric study of the factors influencing participation in urban and community forestry programs in the United States. Arboriculture & Urban Forestry 32(5):221–228. Westphal, L., and G. Childs. 1994. Overcoming obstacles: creating volunteer partnerships. Journal of Forestry 92: 28–32. J. Jess Fleming Graduate Research Assistant Department of Forestry and Natural Resources Clemson University Box 340317 Clemson, SC 29634-0317, U.S. Thomas J. Straka (corresponding author) Professor Department of Forestry and Natural Resources Clemson University Box 340317 Clemson, SC 29634-0317, U.S.
[email protected] Stephen E. Miller Professor Department of Applied Economics and Statistics Clemson University Box 340313 Clemson, SC 29634-0313, U.S.
[email protected] Zusammenfassung. Von einer bundesweiten Erhebung unter den Einwohnern von Südkarolina über die Teilnahme an urbanen Forst- programmen wurde ein ökonometrisches, auf Regression basier- endes Modell generiert. Das ökonometrische Modell versucht, die Wahrscheinlichkeit einer individuellen Teilnahme zu schätzen. Die Ergebnisse können die Effektivität der Programmplanung und Or- ganisation innerhalb der Forstkommission verstärken. Das Modell 1 war wie folgt konzipiert: Teilnahme F (Geschlecht, Alter, Aus- bildung, Familienstand, Region, erhobene Fläche, Haushalt, Pflichten, Einkommen). Weil diese Antworten einen qualitativen Wert darstellen, wurden eine Anzahl von leeren Variablen (0 oder 1 z.B. für Ja oder Nein) generiert, um die Werte der Teilnahme besser zu reflektieren und es wurde ein Logit-Modell verwendet. Die Logit- Regressionsanalyse produziert einen Wert zwischen 0 und 1, der als Wahrscheinlichkeit interpretiert werden kann. Modell 2, mit weni- ger Variablen, wurde später entwickelt, um mögliche multikol- lineare Probleme zu reduzieren. Modell 1 hatte eine Pseudo-R2 Wert von 0.2955 oder eine Wahrscheinlichkeit von 29,55%, die richtige Vorhersage für die Teilnahme zu treffen. Modell 2 hatte einen Pseudo-R2 Wert von 0.2407. Die Modelle produzierten brauchbare Vorhersagen für die Teilnahme. Resumen. Se generó un modelo de regresión econométrico de un censo a los residentes de South Carolina concerniente a la partic- ipación en programas forestales urbanos y comunales (U&CF, por sus siglas en inglés). El modelo intenta estimar la probabilidad de participación. Los resultados se dirigen a incrementar la efectividad de los programas de planeación y organización dentro de las comi- siones estatales forestales. El Modelo 1 fue creado como sigue: Participación F (Género, Edad, Educación, Estado Marital, Región, Área Económica, Área Residencial, Familia, Impuestos e Ingresos). Debido a que las respuestas representan valores cualita- tivos, fueron generados un número de variables ficticias (0 o 1, por ejemplo, para sí o no) para reflejar más precisamente los valores para participación y fue empleado un modelo “logit”. El análisis de regresión logit produce un valor entre0y1que puede ser inter- pretado como una probabilidad. El modelo 2, con menos variables, fue creado más tarde para reducir posibles problemas de multico- linearidad. El modelo 1 tuvo un pseudo-valor R2 29.55 por ciento de probabilidad de tener una predicción correcta de participación. El modelo 2 tuvo un pseudo-valor R2 de 0.2955, o un de 0.2407. Los modelos produjeron predicciones de participación razonables. ©2006 International Society of Arboriculture
September 2006
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