基于土地要素的農(nóng)戶行為決策模型分析
——以陜西省米脂縣姜興莊村為例

陳姍姍，劉　康，陳　海，芮　旸

(西北大學(xué) 城市與環(huán)境學(xué)院, 陜西 西安　710127)

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基于土地要素的農(nóng)戶行為決策模型分析
——以陜西省米脂縣姜興莊村為例

陳姍姍，劉康，陳海，芮旸

(西北大學(xué) 城市與環(huán)境學(xué)院, 陜西 西安710127)

微觀經(jīng)濟(jì)主體農(nóng)戶行為決策受多因素影響。土地要素是表征農(nóng)戶投資與收入行為的重要因子。農(nóng)戶滿意度行為分析可反映農(nóng)戶有限理性種植決策選擇機(jī)制。兩者結(jié)合,可表征土地利用變化驅(qū)動(dòng)因子,優(yōu)化農(nóng)地景觀格局。論文以陜西省米脂縣姜興莊村為例,通過建立土地要素投資收入實(shí)證模型、農(nóng)戶效益模型和滿意度Probit模型,利用2009—2012年地塊與農(nóng)戶調(diào)研數(shù)據(jù),分析農(nóng)戶土地利用決策影響因素。結(jié)論為:①土地碎化程度(-0.279)和土地質(zhì)量整體狀況(0.272)對(duì)農(nóng)戶流動(dòng)資金投入影響強(qiáng)度高;土地灌溉條件(0.165)和土地質(zhì)量整體狀況(0.154)對(duì)農(nóng)戶農(nóng)業(yè)收入影響顯著。②模型模擬與實(shí)測(cè)最優(yōu)對(duì)比結(jié)果:7.5%，10.6%，20%,輪種混種比例明顯占優(yōu),體現(xiàn)了農(nóng)戶的滿意度偏好決策方式。Probit 模型較好地模擬了農(nóng)戶決策行為態(tài)度。其中農(nóng)業(yè)活動(dòng)收入、耕地面積、政策虛擬顯著相關(guān)。

農(nóng)戶;土地要素;probit行為決策模型;姜興莊村

生態(tài)脆弱區(qū)農(nóng)戶土地利用與生計(jì)多樣化問題逐漸成為研究的聚焦點(diǎn)[1-3]。農(nóng)戶土地利用研究主要集中兩個(gè)方向：①基于土地資源闡述農(nóng)戶用地行為與農(nóng)地格局變化驅(qū)動(dòng)機(jī)制;學(xué)者們主要從土地要素和資源稟賦[4]、土地質(zhì)量[5]、土地流轉(zhuǎn)[6]等幾個(gè)方面展開研究。②基于農(nóng)戶決策研究農(nóng)業(yè)系統(tǒng)土地變化與影響因素。包括:農(nóng)戶有限理性研究[7]、農(nóng)戶決策行為建模[8]、不同類型農(nóng)戶土地利用投入、效率、和影響因素分析上[9]。

土地資源是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的物質(zhì)基礎(chǔ),土地要素是農(nóng)戶行為決策的重要依據(jù)。農(nóng)戶是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中最關(guān)鍵的決策單元。土地效用與稟賦條件會(huì)因農(nóng)戶自身特質(zhì)而產(chǎn)生差異,土地質(zhì)量會(huì)因農(nóng)戶規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)差異而產(chǎn)生影響,土地流轉(zhuǎn)也會(huì)受農(nóng)戶態(tài)度因素的制約。所以該角度較缺乏考慮農(nóng)戶決策行為與偏好滿意度的影響。農(nóng)戶行為決策是土地格局變化的重要依據(jù)。研究決策者投資行為、主觀規(guī)范、偏好滿意度不但能很好地解釋微觀農(nóng)戶土地利用的過程機(jī)理,而且相比土地要素的“凝固化”狀況而言,決策者與土地利用行為之間能更好地呈現(xiàn)出動(dòng)態(tài)性和相關(guān)性[10]。本文以農(nóng)業(yè)土地要素投入與收入為基礎(chǔ),集合有限理性、最大效用模型、空間多項(xiàng)式Logistic和Probit模型,研究土地要素對(duì)農(nóng)戶生產(chǎn)行為影響,深入分析地塊諸因子對(duì)農(nóng)戶種植行為的約束力,補(bǔ)充農(nóng)戶滿意度決策對(duì)土地利用的影響。將土地資源與農(nóng)戶決策兩者結(jié)合,旨在將農(nóng)戶決策機(jī)制與土地利用地塊信息耦合起來(lái),使構(gòu)建模型更加全面、實(shí)用,對(duì)構(gòu)建整體決策模型打基礎(chǔ)。

1　數(shù)據(jù)與方法

1.1研究區(qū)簡(jiǎn)介

姜興莊位于陜西省米脂縣,屬于黃土高原丘陵溝壑區(qū)。全村共154戶,670人,其中勞動(dòng)力約292人。耕地類型多樣,山地發(fā)展經(jīng)濟(jì)林。耕地面積266 hm2,壩地12.13 hm2,梯田5.33 hm2。梯田和臺(tái)壩地種植糧食與經(jīng)濟(jì)作物,包括紅蔥、玉米、土豆、谷子和豆類等。村民收入以農(nóng)業(yè)、經(jīng)濟(jì)林為主。該村農(nóng)戶人均耕地面積多,水土保持與退耕政策影響相對(duì)較小,多樣的土地利用方式和異質(zhì)化農(nóng)戶群體使該研究區(qū)更具有欠發(fā)達(dá)區(qū)村域的典型性和多代表性。

1.2數(shù)據(jù)收集

1)農(nóng)戶數(shù)據(jù)收集處理:陜西省米脂縣姜興莊村2009—2012年農(nóng)戶數(shù)據(jù)收集,采用個(gè)案與群體問卷調(diào)查、實(shí)地調(diào)查驗(yàn)證、典型農(nóng)戶半訪談等方式,獲取74份有效樣本農(nóng)戶(戶主決策者)調(diào)查數(shù)據(jù)。

2)地塊數(shù)據(jù)收集處理:利用手持GPS 及航片(攝影比例尺為 1∶3.5 萬(wàn),絕對(duì)航高 6 400 m,航攝儀類型為 RMKA,焦距為153.039 mm),獲取姜興莊地塊權(quán)屬圖。運(yùn)用ArcGIS工具將耕地利用的空間屬性與農(nóng)戶屬性相匹配。繪制樣本區(qū)地圖。

1.3土地要素對(duì)農(nóng)戶決策影響模型

本文為了與農(nóng)戶行為決策模型的效用機(jī)制聯(lián)系緊密,針對(duì)性地從F投資、W收入兩個(gè)方向討論土地要素對(duì)研究區(qū)農(nóng)戶影響。實(shí)證模型為:

(F,W)=f(Xsc,XQ,Xsy)。

(1)

其中Xsc表示農(nóng)戶土地?cái)?shù)量特征(Scale),變量因子包括勞均土地面積、土地相對(duì)貧困狀況。土地相對(duì)貧困=1-農(nóng)戶土地面積/戶均土地面積。XQ土地質(zhì)量特征(Quality),包括細(xì)碎化程度、灌溉條件、交通條件、土壤肥力條件、土地質(zhì)量整體狀況等。

結(jié)合姜興莊村長(zhǎng)、會(huì)計(jì)與農(nóng)戶對(duì)地塊賦值,按照差、較差、一般、較好、好等級(jí)得分1～5分。表示土地制度特征(System):農(nóng)戶土地承包經(jīng)營(yíng)權(quán)流轉(zhuǎn)行為狀況定義:是否轉(zhuǎn)入或轉(zhuǎn)出土地(是=1,否=0)。農(nóng)戶資金投入=(農(nóng)藥+化肥+種子+農(nóng)家糞(等)投入)/農(nóng)戶土地總面積。采用二項(xiàng)分類Logistic模型進(jìn)行運(yùn)算檢驗(yàn)和回歸分析。表達(dá)式為:

W=α+β1XSc+β2XQ+β3XSy+ε。

(2)

W表示農(nóng)戶生產(chǎn)性資金投入或年純收入,α為截距項(xiàng),XSc，XQ，XSy分別表示土地?cái)?shù)量、質(zhì)量及制度特征要素,β1，β2，β3分別表示XSc，XQ，XSy的估計(jì)參數(shù);ε為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。

1.4農(nóng)戶行為決策的Probit模型

通過了解姜興莊村農(nóng)戶自身異質(zhì)性和有限理性決策。體現(xiàn)農(nóng)戶種植決策行為和土地要素之間的關(guān)系。構(gòu)建0-1型農(nóng)戶行為滿意度Probit模型,形式為:

(3)

其中:Y=(1,采取相應(yīng)的決策，0,不采取決策);農(nóng)戶種植滿意度函數(shù)為農(nóng)戶調(diào)整意愿=Z(收入,家庭特征,個(gè)人特征,政策變量)+隨機(jī)擾動(dòng)。根據(jù)樣本數(shù)據(jù),農(nóng)戶偏好行為有兩種:愿意就目前的經(jīng)營(yíng)狀況進(jìn)行調(diào)整(M=1)或是保持現(xiàn)狀(M=0)。本文用一組向量表達(dá)農(nóng)戶土地利用決策。

2　結(jié)果與分析

2.1土地要素對(duì)農(nóng)戶種植決策影響

2.1.1土地要素對(duì)農(nóng)戶生產(chǎn)性投資行為模型模擬與驗(yàn)證結(jié)果利用SPSS16.0軟件建立多元線性回歸模型并進(jìn)行方差分析檢驗(yàn),F值為15.146,P<0.01,模型具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。 土地要素影響強(qiáng)度排序?yàn)?土地碎化程度(-0.279)>土地質(zhì)量整體狀況(0.272)>轉(zhuǎn)入耕地(0.250)>土地灌溉條件(-0.120)。農(nóng)戶流動(dòng)資金投入額與土地碎化程度和土地灌溉條件與呈負(fù)相關(guān)關(guān)系。地塊越分散,勞作成本越大,從而弱化了農(nóng)戶擴(kuò)大化經(jīng)營(yíng)意愿,降低了農(nóng)戶對(duì)農(nóng)地投入的積極性。這與黃土高原脆弱區(qū)尤為吻合。土地質(zhì)量與耕地轉(zhuǎn)入呈正相關(guān),即土地質(zhì)量越好,該村農(nóng)戶收益高、風(fēng)險(xiǎn)小、混種輪種易實(shí)現(xiàn),農(nóng)戶積極性越高,越愿意轉(zhuǎn)入耕地或擴(kuò)大投資;姜興莊農(nóng)地灌溉條件受限性大,除水澆地與壩地投入比例高以外,其他類型耕地對(duì)農(nóng)灌條件影響較大,農(nóng)地灌溉條件越差,農(nóng)地投入資金尤其是固定資本投入尤為明顯。

2.1.2土地要素對(duì)農(nóng)戶農(nóng)業(yè)收入的模型模擬與驗(yàn)證結(jié)果R值為0.766,R2值為0.559,F值為22.536,P<0.01,模型具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義;顯著性檢驗(yàn)與土地要素相關(guān)的變量共有3個(gè)。土地灌溉條件(0.165)>土地質(zhì)量整體狀況(0.154)>轉(zhuǎn)入耕地(0.130)。3個(gè)顯著變量均與農(nóng)戶農(nóng)業(yè)收入呈正相關(guān)關(guān)系。土地灌溉條件越好的地塊,農(nóng)業(yè)產(chǎn)量很高,尤其是該村特色紅蔥收入明顯提高。研究區(qū)水澆地種植玉米或瓜果蔬菜時(shí)收入可觀。姜興莊大面積種蔥農(nóng)戶比較占優(yōu),土地整體質(zhì)量差異會(huì)導(dǎo)致化肥與勞動(dòng)力投入差異顯著,收入顯著提高。轉(zhuǎn)入耕地與土壤肥力因子影響力較低是因?yàn)橥烁€林與水土保持政策,導(dǎo)致耕地面積愈加受限,土地流轉(zhuǎn)面積減少。部分研究區(qū)農(nóng)地質(zhì)量?jī)?yōu)劣是平均分配,(水澆地、壩地、梯田坡度等級(jí)均分)耕地質(zhì)量受水因子影響大,肥力差異小。

2.2姜興莊效益模型模擬結(jié)果與實(shí)際調(diào)查結(jié)果對(duì)比分析

結(jié)合姜興莊村典型農(nóng)戶調(diào)查收支詳情、村干部調(diào)查信息獲取有效樣本農(nóng)戶數(shù)據(jù),取3年農(nóng)產(chǎn)品每公頃價(jià)格的平均值,勞動(dòng)力人數(shù)、時(shí)間和土地投入(2010年),計(jì)算農(nóng)戶種植作物凈收益。結(jié)果最大值為農(nóng)戶理性最優(yōu)選擇種植作物類型。結(jié)合姜興莊農(nóng)戶種植選擇特征,本文取EV最大值排列前兩個(gè)所對(duì)應(yīng)的種植作物,調(diào)查統(tǒng)計(jì)得出實(shí)際農(nóng)戶選擇種植作物類型與數(shù)量比例,兩者比較結(jié)果(如表1所示)。

表1理性種植決策與實(shí)際農(nóng)戶決策結(jié)果比較

Tab.1The comparison between the result of the household′s rational decision-making and the actual survey results

EV理性最優(yōu)實(shí)際調(diào)查A類農(nóng)戶種植決策選擇結(jié)果蔥土豆蔥、土豆蔥、土豆、玉米UA農(nóng)戶數(shù)比例/%07.6923.069.31B類農(nóng)戶種植決策選擇結(jié)果蔥、土豆蔥、果樹蔥、輪種混種UB農(nóng)戶數(shù)比例/%C類農(nóng)戶種植決策選擇結(jié)果UC農(nóng)戶數(shù)比例10.6蔥200豆類031.7蔥、玉米2057.7混種60

注:種植玉米地變更少,輪種即土豆、谷子、豆類輪耕,混種即蔥、土豆、谷子、豆類、果樹、蔬菜瓜果同期耕種。

由表1可知,3類農(nóng)戶選擇EV理性最優(yōu)的作物比例之和分別為7.69%,10.6%，20%。遠(yuǎn)小于農(nóng)戶總數(shù)50%,實(shí)際調(diào)研中輪種與混種占優(yōu)。比例結(jié)果差異性顯著,表明姜興莊農(nóng)戶決策不遵循農(nóng)地收益最大化,而是建立在諸多影響因素限制的滿意度原則上。進(jìn)一步證明了種植決策是土地要素特征和農(nóng)戶決策意愿共同作用的結(jié)果。

2.3姜興莊農(nóng)戶決策Probit模型模擬

由表1模擬結(jié)果可知:收入變量3個(gè)因子對(duì)農(nóng)戶種植決策影響大,呈現(xiàn)較顯著負(fù)相關(guān);家庭特征變量中勞動(dòng)力數(shù)值為0.29與農(nóng)戶決策顯著正相關(guān)。耕地面積-0.57負(fù)相關(guān)性很大;通過不同意愿農(nóng)戶特征變量比較驗(yàn)證模型的合理與精確度,均值反映收益參數(shù)與影響因子對(duì)農(nóng)戶行為的影響力。綜合土地要素、農(nóng)戶滿意度行為偏好模型分析結(jié)果,按照影響姜興莊農(nóng)戶用地決策從大到小程度,分析結(jié)果如下。

表2　Probit模型結(jié)果

1)收入變量與土地細(xì)碎化程度對(duì)研究區(qū)農(nóng)戶決策調(diào)整影響最為顯著。姜興莊農(nóng)耕面積排居高渠鄉(xiāng)第三(共有19個(gè)村),耕地占優(yōu),農(nóng)地收入影響頗大,農(nóng)業(yè)收入態(tài)勢(shì)的穩(wěn)定和增加會(huì)直接影響農(nóng)戶信心和擴(kuò)大農(nóng)耕面積的意愿。農(nóng)、副業(yè)收入的好壞反映了農(nóng)戶依賴耕地收入的需求大小。姜興莊正發(fā)展成為“一鄉(xiāng)一業(yè)”紅蔥產(chǎn)業(yè)典型示范行政村。土地細(xì)碎化程度越高,越不利于農(nóng)戶生產(chǎn)性投資決策,農(nóng)戶會(huì)選擇更保守的分布零散式種植方式,更會(huì)加重土地的分散使用,降低集約度,進(jìn)一步阻礙土地要素功能,收入越低。耕地面積的規(guī)?；偷貕K的整體化不但能降低農(nóng)地成本的“進(jìn)出壁壘”,而且有利于該村農(nóng)戶對(duì)農(nóng)地的有效分配以及紅蔥作物的三年輪替種收。

2)家庭耕地面積、勞動(dòng)力數(shù)和土地質(zhì)量整體狀況對(duì)農(nóng)戶種植行為作用明顯。耕地面積基礎(chǔ)好的農(nóng)戶收入穩(wěn)定。姜興莊欠發(fā)達(dá)村域受干旱與病蟲害影響較大,對(duì)于土地質(zhì)量狀況好的農(nóng)戶而言,不但可提高土豆和紅蔥這類受土地質(zhì)量影響大的作物產(chǎn)量,而且可發(fā)展優(yōu)勢(shì)作物來(lái)獲取可觀收入。該村以精耕細(xì)作式傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)為主,對(duì)于紅蔥這種三年生作物和種植大面積經(jīng)濟(jì)作物而言,勞動(dòng)力數(shù)量尤為重要。

3)政策變量、家庭退耕面積與土地流轉(zhuǎn)(主要為流入土地)因子對(duì)研究區(qū)3類農(nóng)戶土地利用決策影響較顯著。政策主要體現(xiàn)在退耕補(bǔ)貼、土地租金以及紅蔥產(chǎn)業(yè)市場(chǎng)引導(dǎo)的間接影響上。退耕面積與土地流轉(zhuǎn)則直接作用于農(nóng)戶種植意愿的選擇,該村退耕與流出土地多的農(nóng)戶不會(huì)以理性方式去權(quán)衡利弊得失從而反復(fù)調(diào)整作業(yè)方式以追求最大收益,而是會(huì)選擇兼種多類作物、輪種以及兼業(yè)務(wù)工方式獲得收入。

4)性別、土地灌溉條件和技術(shù)因子差異性對(duì)農(nóng)戶調(diào)整意愿的行為偏好也有所影響。男性農(nóng)戶比女性農(nóng)戶種植經(jīng)驗(yàn)更豐富,技術(shù)選擇與接受行為更強(qiáng),目的性與能動(dòng)性占優(yōu)。較優(yōu)越的灌溉條件可有效促進(jìn)農(nóng)戶的農(nóng)資投入意愿,尤其是壩地玉米的投入和澆灌地蔬菜瓜果類的投入,同時(shí)也顯著減少了勞力與時(shí)間的投入。紅蔥與經(jīng)濟(jì)作物(果樹)對(duì)技術(shù)需求較高,該村要求達(dá)到無(wú)公害紅蔥產(chǎn)品和果樹產(chǎn)品標(biāo)準(zhǔn)化,其他小規(guī)模種植的技術(shù)有效需求不高。

3　結(jié)論與展望

3.1主要結(jié)論

土地要素與農(nóng)戶行為屬性對(duì)農(nóng)戶土地利用決策有很大的影響,本文基于陜西省米脂縣姜興莊村為例,通過土地要素對(duì)農(nóng)戶投資、收入行為影響與農(nóng)戶滿意度決策分析模型模擬相結(jié)合,探討了農(nóng)戶屬性與地塊信息耦合后的農(nóng)戶土地利用行為,得出以下結(jié)論:

1)農(nóng)戶流動(dòng)資金投入與土地要素顯著相關(guān)因子分別為:土地碎化程度(-0.279)>土地質(zhì)量整體狀況(0.272)>轉(zhuǎn)入耕地(0.250)>土地灌溉條件(-0.120)。農(nóng)戶農(nóng)業(yè)收入的影響因素中,通過顯著性檢驗(yàn)與土地要素相關(guān)的共有3個(gè)。分別為:土地灌溉條件(0.165)>土地質(zhì)量整體狀況(0.154)>轉(zhuǎn)入耕地(0.130)。農(nóng)戶滿意度決策變量結(jié)果占優(yōu)有:農(nóng)業(yè)活動(dòng)變量、家庭耕地面積、政策虛擬變量等。這些因子相互影響共同作用于姜興莊農(nóng)戶土地種植調(diào)整意愿。

2)效益模型與實(shí)測(cè)結(jié)果對(duì)比差異顯著,說(shuō)明農(nóng)戶決策行為偏好顯著性高。0-1變量模型驗(yàn)證結(jié)果吻合性高。同時(shí)考慮農(nóng)戶行為屬性與土地要素共同作用下的農(nóng)戶種植調(diào)整行為,能夠更好地解釋姜興莊農(nóng)戶決策機(jī)理。

3.2研究展望

未來(lái)研究中,還需要對(duì)以下兩方面進(jìn)行完善:

1)針對(duì)性地?cái)U(kuò)大土地要素指標(biāo),增加土地區(qū)位與土地利用狀況指標(biāo),使模型更具有空間屬性表達(dá)力,為后續(xù)構(gòu)建整體模型打基礎(chǔ)。

2)姜興莊村農(nóng)戶滿意度行為選擇結(jié)果顯著,進(jìn)一步完善農(nóng)戶決策影響因素,未來(lái)將農(nóng)戶風(fēng)險(xiǎn)與規(guī)避因子納入模型定量化,使其更精確地表達(dá)農(nóng)戶種植意愿。

[1]ANKE N. The significance of diversification for rurallivelihood systems[J]. Food Policy, 2004,29(4): 321-338.

[2]BLOCK S, WEB P. The dynamics of livelihood diversifi-cation in post-famine Ethiopia[J]. Food Policy, 2001,26(4):333-350.

[3]閻建忠,張鐿鋰,擺萬(wàn)奇,等.大渡河上游生計(jì)方式的時(shí)空格局與土地利用/覆被變化[J].農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào),2005,21(3): 83-89.

[4]高新才,滕海峰.土地要素對(duì)農(nóng)戶生產(chǎn)性投資行為的影響研究——基于甘肅省青城鎮(zhèn)344家農(nóng)戶調(diào)查[J].蘭州大學(xué)學(xué)報(bào)(社會(huì)科學(xué)版),2011,39(3):91-96.

[5]HOLDE S,SHIFERAW B,PENDER J. Non-farm Income,household welfare, and sustainable land management in a less favoured area in the ethiopian highlands[J].Food Policy,2004,29(4):369-392.

[6]BESLEY T. Property rights and Investment Incentives: Theory and evidence from ghada[J].Journal of Political Economy,1995.103(5):903-937.

[7]李亮.影響有限理性實(shí)現(xiàn)程度的因素分析[D].南京: 南京理工大學(xué),2005.

[8]陳海,楊維鴿,梁小英,等.基于 Multi-Agent System 的多尺度土地利用變化模擬的構(gòu)建與模擬[J].地理研究,2010,29(8): 1519-1527.

[9]HAPPE K, HUTCHINGS N J, DALGAARD T, et al.Modelling the interactions between regional farming structure, nitrogen losses and environmental regulation[J]. Agricultural Systems, 2011,104(3): 281-291.

[10] BOUSQUET F, LE PAGE C. Multi-agent simulations and ecosystem management: A review[J]. Ecological Modelling, 2004,176(3): 313-332.

(編輯徐象平)

Land element-based analysis of farmers′ decision-making about land use： A case study in Jiangxingzhuang village of Mizhi county, Shaanxi Province

CHEN Shan-shan, LIU Kang, CHEN Hai, RUI Yang

(College of Urban and Environmental Science, Northwest University, Xi′an 710127， China)

Micro-economic subject of household behavior decision-making is influenced by many factors. Land element is an important factor in farmers′ investment and income behavior. Farmers′ satisfaction behavior analysis can better reflect the household bounded rationality and behavior decision-making mechanism. A case was studied for Jiangxingzhuang Village of Mizhi County in Shaanxi Province.After establishing the Investment income empirical model and farmers′ satisfaction Probit model, using 2009—2012 household survey data to explain and analyze these differences and the influential factors. The conclusions can be drawn as follows: ①The factors in Land fragmentation degree(-0.279) and Land quality overall situation(0.272) have a significantly affect in farmers′ investment behavior. The factors in Land irrigation(0.165)and Land quality overall situation(0.154) have a significantly affect in farmers′ incomes behavior. ② There is a significant difference between the rational optimal decision and the farmers′ actual decision-making in Jingxingzhuang Village,which can illustrate that households′ bounded rationality plays an important role. The results revealed that the coefficient of agricultural income is 0. 65,the agricultural acreageis-0.56, Policy virtua land is 0.328, family farmland area is 0.41.All levels show the significant association, and is in line with the comparison between theoretical predictions and actual research.

rural household; land element; the probit model of behavioral decision; Jingxingzhuang Village

2014-03-11

國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(41271103，40901093)；教育部人文社科基金資助項(xiàng)目(10YJC790017)；陜西省教育廳基金資助項(xiàng)目(11JK0744)； 陜西省社科基金資助項(xiàng)目(2015D055)

陳姍姍,女,陜西寶雞人,西北大學(xué)博士生,從事土地利用、決策模型研究。

K903

ADOI：10.16152/j.cnki.xdxbzr.2016-01-023