退耕還林背景下農(nóng)戶收入的社會網(wǎng)絡效應分析
——以四川南江縣白灘村為例

藍 菁，盛 君，余奕寧，劉 震

（1.南京農(nóng)業(yè)大學土地管理學院，江蘇 南京 210000； 2.南京師范大學商學院，江蘇 南京 210000）

退耕還林背景下農(nóng)戶收入的社會網(wǎng)絡效應分析
——以四川南江縣白灘村為例

藍 菁1，盛 君1，余奕寧1，劉 震2

（1.南京農(nóng)業(yè)大學土地管理學院，江蘇 南京 210000； 2.南京師范大學商學院，江蘇 南京 210000）

研究目的：探討退耕農(nóng)戶在生產(chǎn)力安排和收入結(jié)構(gòu)方面是否存在同群效應或者互補效應，以及勞動力流動、退耕還林政策因素對農(nóng)戶收入結(jié)構(gòu)的影響機制。研究方法：考慮農(nóng)村社會網(wǎng)絡內(nèi)部農(nóng)戶間互動對其決策的影響，利用空間權(quán)重矩陣精確且全面地捕捉和定位社會網(wǎng)絡復雜關(guān)系，構(gòu)建空間計量模型展開分析。研究結(jié)果：（1）在白灘村社會網(wǎng)絡體系中，農(nóng)戶的農(nóng)業(yè)收入比增長1%，其親戚鄰居的家庭農(nóng)業(yè)收入比降低6.7%，這一情況反映了勞動力由農(nóng)業(yè)部門向非農(nóng)部門轉(zhuǎn)移而產(chǎn)生的社會網(wǎng)絡“互補效應”；（2）白灘村退耕程度越高的農(nóng)戶，其農(nóng)業(yè)收入占家庭總收入比例就越高，退耕程度每增加1%，農(nóng)業(yè)收入比將提高5.2%；（3）家庭總勞動力越多的，農(nóng)業(yè)收入占總收入比例越低，其中家庭農(nóng)業(yè)勞動力每流出1%，農(nóng)業(yè)收入比減少3.2%。研究結(jié)論：（1）將白灘村社會網(wǎng)絡的互補效應應用于其農(nóng)村信息共享平臺建設(shè)；（2）通過鼓勵種植收入較高的經(jīng)濟林提高農(nóng)民退耕還林積極性；（3）以就業(yè)為核心促進白灘村剩余勞動力轉(zhuǎn)移。關(guān)鍵詞：土地經(jīng)濟；農(nóng)戶收入；空間計量；社會網(wǎng)絡效應；退耕還林

中國的退耕還林工程作為世界上最大的生態(tài)補償政策（PES）之一，通過有條件補償調(diào)動了農(nóng)戶參與生態(tài)保護工程的積極性，取得了生態(tài)改善、農(nóng)業(yè)增效、農(nóng)民增收的良好綜合效益[1]。退耕農(nóng)戶作為退耕還林的利益主體，其生產(chǎn)生活變化受到學者的廣泛關(guān)注，從研究結(jié)果來看，主要包括以下兩個方面：一是農(nóng)戶利益層面的研究，諸多學者從經(jīng)濟、環(huán)保、政策等角度出發(fā)，圍繞農(nóng)戶切身利益，對退耕戶的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)結(jié)構(gòu)、農(nóng)民收益、家庭勞動力流動、糧食安全等方面展開了大量調(diào)查研究[2-6]；二是圍繞農(nóng)戶利益產(chǎn)生的問題研究，主要集中在農(nóng)戶的可持續(xù)生計、退耕還林意愿、政策響應行為等方面[1，7-8]。通過上述研究可以發(fā)現(xiàn)，現(xiàn)有文獻多集中在農(nóng)戶獨立個體層面，而忽視各農(nóng)戶之間相互聯(lián)系形成的社會網(wǎng)絡關(guān)系對其決策的影響。潘靜，陳廣漢研究發(fā)現(xiàn)，農(nóng)村家庭勞動力流動受社會互動效應的影響，村莊勞動力流動提高了農(nóng)戶家庭勞動力流動率[9]；Irwin，Bockstael認為農(nóng)戶對于給定地塊的開發(fā)受到相鄰的地塊開發(fā)狀態(tài)的影響，鄰里的相互作用顯著影響農(nóng)戶在土地利用類型方面的抉擇[10]。中國農(nóng)村這種特殊的“社會網(wǎng)絡”通過影響農(nóng)戶勞動力分配、土地利用方式等行為決策，進而對農(nóng)戶收入產(chǎn)生影響[11-12]。如果在研究退耕還林對農(nóng)戶收入影響時忽略社會網(wǎng)絡效應，可能會對研究結(jié)果產(chǎn)生一定偏差。

在社會網(wǎng)絡數(shù)據(jù)的處理過程中，空間計量方法不僅可以彌補傳統(tǒng)OLS回歸不能考慮空間依賴性的缺陷，同時可以以遺漏變量形式考慮社會網(wǎng)絡內(nèi)媒體、政府、文化傳統(tǒng)等隱性影響因素，能夠精確且全面的分析社會網(wǎng)絡數(shù)據(jù)之間錯綜復雜的雙向關(guān)系[13]。鑒于此，本文以四川南江縣白灘村實地調(diào)查數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，引入空間計量模型，探討退耕農(nóng)戶在勞動力安排和收入結(jié)構(gòu)方面是否存在同群效應或者互補效應，以及勞動力流動、退耕還林政策因素對農(nóng)戶收入結(jié)構(gòu)的影響機制。

1 理論分析及假說

Wellman在1988年提出了關(guān)于社會網(wǎng)絡比較成熟的定義，他認為社會網(wǎng)絡（social network）是由個體間的社會關(guān)系構(gòu)成的一個穩(wěn)定的網(wǎng)絡系統(tǒng)[14]。本文所涉及的村莊社會網(wǎng)絡關(guān)系主要包括：親緣關(guān)系和鄰居關(guān)系。農(nóng)村的“熟人社會網(wǎng)絡”不僅構(gòu)建在親緣、地緣與血緣之上，還在千百年的人際交往中得到深化，其孕育的信任與道德規(guī)范已然成為了一種文化背景[15]。生活在這種文化背景下，農(nóng)戶行為常受到熟人影響，形成家庭農(nóng)業(yè)收入比重的“同群效應”或“互補效應”。

“同群效應”（peer effect）是指，在同一社會網(wǎng)絡中，農(nóng)戶由于信息接收不完全，往往通過觀察網(wǎng)絡中他人行為，使自己與他人行為保持一致。已有研究發(fā)現(xiàn)，在農(nóng)戶的勞動力遷移及土地開發(fā)決策的過程中，都存在“同群效應”現(xiàn)象[9-10]。在同一退耕還林政策背景下，社會網(wǎng)絡的“同群效應”對白灘村農(nóng)戶行為起到的作用是：（1）使得退耕農(nóng)戶能夠獲得同一水平的種植、土地流轉(zhuǎn)和就業(yè)等資源；（2）社會網(wǎng)絡作為一種文化背景，能夠規(guī)范農(nóng)戶的行為習慣，而且對相同政策背景、居住環(huán)境的退耕戶作用效果相同[16]。因此，推測在“同群效應”影響下，退耕農(nóng)戶傾向于與他人保持一致的種植、土地流轉(zhuǎn)或就業(yè)決策，從而導致農(nóng)戶間的農(nóng)業(yè)收入比呈現(xiàn)正相關(guān)關(guān)系。

而“互補效應”（complementary effect）指的是，由于社會網(wǎng)絡中存在較高程度的社會信任，農(nóng)戶之間往往形成一種互助互惠現(xiàn)象，例如外出就業(yè)的農(nóng)戶將土地交給在家務農(nóng)的熟人代耕，形成行為的互補效應。Fafchamps研究認為，社會信任水平隨著村莊社會資本存量的增長而提高，此時越容易達成農(nóng)戶之間的合作[17]。Milinski發(fā)現(xiàn)，農(nóng)戶間的社會信任可以促成更多的互惠行為，從而帶來聲譽以產(chǎn)生更高水平的合作，而具有較高信任水平的農(nóng)戶一般具有較強意愿與“熟人”合作，容易表現(xiàn)出與他人的互惠行為，促成集體行動[18]。同時，發(fā)生在社會熟人網(wǎng)絡中的土地交易可以提高交易雙方的信息透明度，規(guī)避風險并降低交易成本[19]。因此，推測白灘村農(nóng)戶在退耕還林之后，一部分沒有林地種植經(jīng)驗的農(nóng)戶外出務工，并將土地流轉(zhuǎn)給熟人耕種，形成外出務工、留村務農(nóng)互補行為的同時，其農(nóng)業(yè)收入比重也形成了“互補效應”。

綜上所述，因農(nóng)村社會網(wǎng)絡對農(nóng)戶的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)安排影響的實現(xiàn)路徑不同，社會網(wǎng)絡對農(nóng)戶農(nóng)業(yè)收入的影響呈現(xiàn)出不同的效應——“同群效應”或“互補效應”。 將此理論背景應用到白灘村的例子中，提出本文的研究假設(shè)：家庭農(nóng)業(yè)收入比重受社會網(wǎng)絡中其他家庭農(nóng)業(yè)收入比重影響，存在相互關(guān)系。而“同群效應”或“互補效應”誰占主導？需要依賴于實證研究檢驗得出。

2 數(shù)據(jù)分析和計量模型構(gòu)建

2.1 數(shù)據(jù)來源及描述分析

四川省南江縣白灘村地理位置偏僻，交通不便，村民內(nèi)部社會聯(lián)系較頻繁，而與其他村落的社會聯(lián)系較少，可近似看成一個封閉的社會網(wǎng)絡群體，因此白灘村農(nóng)戶樣本適用于本文進行研究社會網(wǎng)絡效應對農(nóng)戶收入的影響。

本次調(diào)查時間為2015年，農(nóng)戶收入、勞動力、供養(yǎng)老人子女等信息為2014年末狀況，共調(diào)查了233戶農(nóng)戶家庭，除去在外定居及與其他村民無社會聯(lián)系的農(nóng)戶家庭（只剩老人，無子女親戚、鄰居等情況），本次調(diào)查有效數(shù)據(jù)共有191戶，勞動力共計438人，戶均總收入36879.4元，戶均農(nóng)業(yè)收入3946.7元。

農(nóng)業(yè)收入比（Y），用家庭農(nóng)業(yè)收入（包括種植、養(yǎng)殖、林業(yè)收入）/家庭總收入表示，為本文空間計量分析中的因變量。作為外生解釋變量的農(nóng)戶特征（Xi，i=1，2，3，…，7），包括教育（戶主的受教育年限）、家庭總勞動力、外出勞動力、家庭老人數(shù)、家庭子女數(shù)、農(nóng)機資產(chǎn)、退耕度（退耕地面積/林地總面積）。四川南江縣白灘村實施退耕還林政策長達15年，戶均退耕度達37.9%，最小退耕度1.9%，最大退耕度100%，可見退耕還林政策在白灘村實施較徹底，退耕程度較高。

2.2 空間計量模型

在空間計量經(jīng)濟學理論中，一個地區(qū)空間單元的某個經(jīng)濟地理現(xiàn)象或者某一屬性與相鄰空間的同一個現(xiàn)象或?qū)傩允窍嚓P(guān)聯(lián)的[20]。如果忽視各數(shù)據(jù)中存在的地理關(guān)聯(lián)性，而用傳統(tǒng)的計量方法分析村莊農(nóng)戶的收入變化，必然會導致模型存在偏差。空間關(guān)聯(lián)性主要體現(xiàn)在計量模型因變量和誤差項的滯后項上，空間計量模型因此可以劃分為兩種基本模型：空間自回歸模型（spatial autoregressive model，SAR）①也稱空間滯后模型（Spatial Lag Model）或混合回歸模型（Mixed Regressive Model）。和空間誤差模型（spatial error model，SEM）。在將數(shù)據(jù)帶入空間計量模型之前需要判斷數(shù)據(jù)間是否存在空間自相關(guān)性，同時將村民的社會網(wǎng)絡關(guān)系數(shù)字化為空間權(quán)重矩陣，作為模型中衡量村民空間關(guān)系的重要系數(shù)。

2.2.1 空間自相關(guān)的判斷 空間自相關(guān)性指的是具有地理聯(lián)系的人或物之間的經(jīng)濟現(xiàn)象相互影響，在對研究對象進行空間計量模型估計之前，需要判斷數(shù)據(jù)之間是否存在空間自相關(guān)性，一般利用統(tǒng)計量：空間自相關(guān)指數(shù)——Moran’s I?；竟綖椋?/p>

在原假設(shè)：數(shù)據(jù)間不存在空間自相關(guān)情況下，Z服從正態(tài)分布，給定某個臨界值k，如果Z＞k，則拒絕原假設(shè)，數(shù)據(jù)存在空間自相關(guān)性，反之則不存在。

2.2.2 權(quán)重矩陣的設(shè)定 本文將村民社會網(wǎng)絡關(guān)系數(shù)字化為地理鄰接矩陣（contiguity matrix），以此來代表空間權(quán)值矩陣。一張社會網(wǎng)絡關(guān)系圖是由一系列相互關(guān)聯(lián)的節(jié)點組成，這些節(jié)點可以是個人、團體、組織或?qū)嵨铮ū热缥淖?、工藝品，甚至思想）[21]，本文研究的節(jié)點是白灘村的農(nóng)戶家庭，農(nóng)戶之間的社會聯(lián)系從是否鄰居、是否親戚兩個維度來衡量。當?shù)趇個農(nóng)戶與第j個農(nóng)戶存在社會聯(lián)系（即存在鄰居關(guān)系或親戚關(guān)系），則Wij= 1，否則Wij= 0，且W矩陣的對角線元素都為0。下面是一個代表3個農(nóng)戶網(wǎng)絡的鄰接方陣W的列子：

圖1中，農(nóng)戶1與農(nóng)戶2存在鄰居或親戚關(guān)系，即社會關(guān)聯(lián)，農(nóng)戶2和農(nóng)戶1、3存在社會關(guān)聯(lián)，農(nóng)戶3與農(nóng)戶2存在社會關(guān)聯(lián)。這一關(guān)系就可以由下面的方陣來表示：

圖1 社會關(guān)系網(wǎng)絡圖Fig.1 Sociogram

2.2.3 空間自回歸模型與空間誤差模型 空間自回歸模型主要研究各變量在一定范圍的擴散現(xiàn)象，其空間滯后可以來自不同的方向，并且可以雙向。根據(jù)空間自回歸基本模型的設(shè)定，本文的空間自回歸農(nóng)業(yè)收入比模型為：

式（4）中，Yi表示農(nóng)戶i的農(nóng)業(yè)收入占總收入比例，用以衡量農(nóng)戶的種植、林業(yè)等收入在家庭收入結(jié)構(gòu)中所占比重；代表農(nóng)戶i、j是否存在鄰居、親戚關(guān)系的空間權(quán)重矩陣元素；為空間滯后因變量，指的是除農(nóng)戶i外其他農(nóng)戶農(nóng)業(yè)收入比的加權(quán)總值；Xi為戶主受教育程度、家庭勞動力數(shù)、外出勞動力數(shù)等代表農(nóng)戶i家庭特征的一系列外生解釋變量；β0為誤差項，ρ為空間自相關(guān)系數(shù)，β1為系數(shù)矩陣，εi為殘差擾動項。

空間依賴性還可能通過誤差項的滯后項上體現(xiàn)。本文的空間誤差農(nóng)業(yè)收入比模型為：

式（5）中，εi為農(nóng)戶i觀測值的隨機誤差項；為空間滯后誤差變量，指的是除農(nóng)戶i外其他農(nóng)戶觀測值的誤差沖擊加權(quán)總值；λ為空間誤差系數(shù)，μi為殘差擾動項。參數(shù)λ衡量了數(shù)據(jù)中的社會網(wǎng)絡效應，但這種效應是存在于誤差擾動項之中的，實際上是以不可觀測的形式影響農(nóng)戶的農(nóng)業(yè)收入比，例如農(nóng)戶的農(nóng)業(yè)種植技術(shù)以及農(nóng)戶得到的外出工作信息等，這些不可觀測的因素就體現(xiàn)在模型的殘差中。

3 實證分析結(jié)果

3.1 空間自相關(guān)性

Moran’s I可視為觀測值與其空間滯后的相關(guān)系數(shù)，其取值一般介于-1—1，大于0表示數(shù)據(jù)存在正的空間自相關(guān)，也即低值與低值相鄰，高值與高值相鄰；小于0則表示數(shù)據(jù)存在負的空間自相關(guān)，也即低值與高值相鄰；等于0表明空間分布是隨機的，不存在空間自相關(guān)。表1可以看出，農(nóng)業(yè)收入比的全局莫蘭指數(shù)為-0.124，且在5%的置信水平上顯著。表明白灘村村民各家庭的農(nóng)業(yè)收入比呈現(xiàn)負相關(guān)關(guān)系。

表1 全局莫蘭指數(shù)Tab.1 General moran index

圖2 局部莫蘭散點圖Fig.2 Part moran scatterplot

圖2是由Stata軟件進行局部空間自相關(guān)檢驗后，將觀測值與其空間滯后繪成的散點圖，稱為莫蘭散點圖（moran scatterplot）。圖中第一象限為HH區(qū)域，即農(nóng)戶i與其親戚鄰居的農(nóng)業(yè)收入比均較高，存在空間正相關(guān)，差異程度??；第二象限為LH區(qū)域，即農(nóng)戶i的農(nóng)業(yè)收入比較低，而其親戚鄰居的較高，存在空間負相關(guān)，異質(zhì)性突出；第三象限為LL區(qū)域，農(nóng)戶i與其親戚鄰居的農(nóng)業(yè)收入比均較低，存在空間正相關(guān)，差異程度?。坏谒南笙逓镠L區(qū)域，農(nóng)戶i的農(nóng)業(yè)收入比較高，其親戚鄰居的則較低，存在空間負相關(guān)，異質(zhì)性突出。從圖1可以看出，趨勢線分布于二、四象限，斜率為莫蘭指數(shù)-0.133，即白灘村農(nóng)戶間的農(nóng)業(yè)收入比存在較明顯的負相關(guān)關(guān)系。由全局和局部空間自相關(guān)檢驗結(jié)果可以得出，本文數(shù)據(jù)存在負的自相關(guān)性，不能運用傳統(tǒng)的OLS回歸進行估計，而需要納入空間依賴性的空間計量模型來分析數(shù)據(jù)。

3.2 回歸分析

經(jīng)過空間自回歸模型和空間誤差模型處理后的回歸結(jié)果顯示，SAR模型的自然對數(shù)似然函數(shù)值（loglikelihood）為114.5，大于SEM的對數(shù)似然值（113.2），且SAR模型的rho值在1%水平上顯著，SEM模型的lambda值不顯著。因此下文將在擬合效果更好的SAR模型結(jié)果基礎(chǔ)上對農(nóng)戶農(nóng)業(yè)收入比進行分析。

3.2.1 農(nóng)戶特征變量分析 回歸結(jié)果中，退耕度這一變量的系數(shù)在10%的水平上是顯著的，這表明白灘村農(nóng)戶退耕面積占總林地比例每提高1%，該農(nóng)戶的農(nóng)業(yè)收入占總收入比例將提高5.2%，即農(nóng)戶的農(nóng)業(yè)收入比重與退耕還林程度呈現(xiàn)正相關(guān)關(guān)系。已有研究顯示，退耕還林工程對農(nóng)戶收入產(chǎn)生了積極影響，統(tǒng)計結(jié)果顯示，農(nóng)戶退出的耕地多為低產(chǎn)田或望天田，對從事耕地生產(chǎn)經(jīng)營所獲收入的影響并不大，且農(nóng)業(yè)收入和退耕還林補貼款的總收入大于退耕還林前的總收入[8，22]。作為后退耕時期的白灘村，一方面，村莊農(nóng)戶在土地退耕之后，因為在同等面積的土地上林業(yè)投入勞動力不到農(nóng)業(yè)的1/3[2]，農(nóng)戶有足夠時間去從事收入更高的經(jīng)濟林種植或畜牧業(yè)生產(chǎn)，據(jù)訪談過程中發(fā)現(xiàn)，白灘村同面積林業(yè)，特別是經(jīng)濟林的收入要高于同面積農(nóng)作物所帶來的收入。另一方面，退耕還林程度越高，理論上所獲取的補貼就越高，農(nóng)戶就越容易釋放資金流動性約束[23]，從而更高效率選擇勞動邊際報酬更高的生計類型[24]。因此可以解釋農(nóng)戶退耕還林面積越多，農(nóng)業(yè)收入占總收入的比例越高的現(xiàn)象。

家庭總勞動力數(shù)、外出勞動力數(shù)在1%的水平上顯著負向。結(jié)果表明家庭勞動力總數(shù)與農(nóng)業(yè)收入比存在負相關(guān)，且外出勞動力每增長1%，農(nóng)業(yè)收入比降低3.2%。已有研究認為，退耕還林后，農(nóng)戶束縛在土地上的勞動力被釋放出來外出務工，或者增加副業(yè)[1，6]。在農(nóng)村社會互動網(wǎng)絡背景下，親友、鄰居的收入信息共享使得退耕農(nóng)戶在權(quán)衡比較之后，傾向于外出務工來獲取更高收入。當農(nóng)戶退耕之后，經(jīng)營土地所需的勞動力不變甚至減少的情況下[2]，家庭總勞動力越多，流出的也就越多。

其他變量結(jié)果中，農(nóng)機資產(chǎn)、戶主受教育程度顯著，家庭老人數(shù)和子女數(shù)系數(shù)并不顯著。作為家庭生計物質(zhì)資本的農(nóng)機資產(chǎn)因素每增長0.1個單位，農(nóng)業(yè)收入比上漲0.01%，一定數(shù)量的農(nóng)機可以協(xié)助農(nóng)民進行農(nóng)林耕作，擴大規(guī)模，提高農(nóng)業(yè)收入，但是影響程度很小。作為家庭生計人力資本的教育因素，每增長0.1單位，農(nóng)業(yè)收入比降低1.2%，當戶主的文化程度越高，“戀土情結(jié)”越弱，對非農(nóng)工作的適應能力越強，在對家庭勞動力分配時會傾向于外出務工來獲取更高收入，但是研究結(jié)果顯示教育因素影響并不大。

3.2.2 社會網(wǎng)絡效應分析 由模型結(jié)果可知，無論是SAR模型，還是SEM模型，農(nóng)業(yè)收入比的空間相關(guān)系數(shù)都為負，其中SAR模型的值為-0.0673，通過1%水平上的顯著性檢驗。說明白灘村農(nóng)戶間的農(nóng)業(yè)收入比是相互影響的，存在相關(guān)關(guān)系，假說得到驗證。同時，模型結(jié)果進一步證明這種相關(guān)關(guān)系為負，農(nóng)業(yè)收入比重存在“互補效應”，而非“同群效應”。當農(nóng)戶i的農(nóng)業(yè)收入比提高1%，其親戚鄰居的農(nóng)業(yè)收入比會降低6.7%。這需要對該現(xiàn)象產(chǎn)生的原因進行解釋。

調(diào)研數(shù)據(jù)統(tǒng)計結(jié)果顯示，白灘村83.7%的農(nóng)戶都有勞動力外出務工的現(xiàn)象，而在訪談中也發(fā)現(xiàn)，家庭外出勞動力較多的農(nóng)戶，由于無力照看土地（包括林地和耕地），會將土地交給其親戚鄰居代耕，或者以低廉的價格流轉(zhuǎn)出去，土地流轉(zhuǎn)現(xiàn)象較為普遍。在以親緣、鄰居構(gòu)成的農(nóng)村社會網(wǎng)絡中，傳統(tǒng)的熟人社會能夠增加農(nóng)地轉(zhuǎn)出戶找到合適出讓對象的機會，同樣的，也能增加農(nóng)地轉(zhuǎn)入戶如愿流轉(zhuǎn)入土地的機會。大量現(xiàn)有的研究證實了以上觀點。陳浩認為社交圈中的土地流轉(zhuǎn)是通過降低交易成本而實現(xiàn)的；Mota等則從增加信息透明度，減少搭便車行為來解釋土地流轉(zhuǎn)多局限于社交網(wǎng)絡的現(xiàn)象；Robison等在其社會資本與農(nóng)地交易一文中提出，社會資本不僅促進了農(nóng)地交易，還降低了土地出讓方的意愿價格[16，25-26]。因此，在農(nóng)村社會網(wǎng)絡中，農(nóng)戶在流轉(zhuǎn)土地時首先考慮其親戚鄰居，無疑是降低交易成本、實現(xiàn)風險最小化的最優(yōu)選擇。

同時，研究表明純農(nóng)戶的土地流入意愿較強，而兼業(yè)農(nóng)戶的土地流出意愿較強[27]。當農(nóng)戶i的親戚鄰居兼非農(nóng)業(yè)較多時，或農(nóng)業(yè)收益不佳時，傾向于流出土地。同時，農(nóng)戶i兼非農(nóng)業(yè)較少，或農(nóng)業(yè)收益較高，傾向于流入土地。受傳統(tǒng)的社會網(wǎng)絡影響，如圖3所示，農(nóng)戶i的親戚鄰居將土地流轉(zhuǎn)給i，i的土地規(guī)模擴大，農(nóng)業(yè)收入相應增加，而流出土地的農(nóng)戶i的親戚鄰居因為外出務工導致非農(nóng)收入增加，農(nóng)業(yè)收入比降低。農(nóng)戶之間這種勞動力安排的互補關(guān)系、協(xié)作關(guān)系，不僅充分利用了網(wǎng)絡內(nèi)的閑置土地、人力資源，同時優(yōu)化了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)結(jié)構(gòu)。因此，在社會網(wǎng)絡的互補效應的影響下，農(nóng)戶與其親戚鄰居的農(nóng)業(yè)收入比呈現(xiàn)負相關(guān)關(guān)系。

圖3 農(nóng)戶收入社會網(wǎng)絡影響Fig.3 Social network effects of rural household income

4 結(jié)論與啟示

本文運用空間計量方法，分析四川南江縣白灘村在后退耕時期農(nóng)戶收入之間的相關(guān)關(guān)系，以及退耕程度、勞動力流動因素對農(nóng)戶收入的影響，最終得到以下幾個主要結(jié)果：（1）在白灘村社會網(wǎng)絡體系中，農(nóng)戶的農(nóng)業(yè)收入比增長1%，其親戚鄰居的家庭農(nóng)業(yè)收入比降低6.7%，這一情況反映了勞動力由農(nóng)業(yè)部門向非農(nóng)部門轉(zhuǎn)移而產(chǎn)生的社會網(wǎng)絡“互補效應”；（2）白灘村退耕程度越高的農(nóng)戶，其農(nóng)業(yè)收入占家庭總收入比例就越高，退耕程度每增加1%，農(nóng)業(yè)收入比將提高5.2%；（3）家庭總勞動力越多的，農(nóng)業(yè)收入占總收入比例越低，其中家庭農(nóng)業(yè)勞動力每流出1%，農(nóng)業(yè)收入比減少3.2%。由此可以得到如下啟示：

（1）將白灘村社會網(wǎng)絡的互補效應應用于其農(nóng)村信息共享平臺建設(shè)。研究結(jié)果顯示，受社會網(wǎng)絡影響，在家務農(nóng)的農(nóng)戶傾向于流入土地，農(nóng)業(yè)收入比增加；而與其處于同一社會網(wǎng)絡中的親戚或鄰居則傾向于流出土地、外出就業(yè)，農(nóng)業(yè)收入比降低，即非農(nóng)收入比增加。因此，相關(guān)政府部門可以考慮充分利用農(nóng)村社會網(wǎng)絡效應，立足于服務當?shù)剞r(nóng)民，建立村級就業(yè)、土地流轉(zhuǎn)信息共享平臺。此舉一方面可緩解農(nóng)民就業(yè)信息不對稱，增加就業(yè)渠道，提高農(nóng)民收入；另一方面利用信息共享平臺擴展社會網(wǎng)絡的規(guī)模，使其在土地流轉(zhuǎn)中能夠充分發(fā)揮作用，以促進土地流轉(zhuǎn)市場不斷完善。

（2）通過鼓勵種植收入較高的經(jīng)濟林提高農(nóng)民退耕還林積極性。由白灘村現(xiàn)狀來看，退耕程度越高，農(nóng)戶的農(nóng)業(yè)收入比越高，其中林業(yè)收入是農(nóng)戶農(nóng)業(yè)持久收入的主要來源之一。在充分考慮市場需求、農(nóng)民經(jīng)營水平的前提下，第二輪退耕還林可考慮發(fā)展“民生林業(yè)”，鼓勵發(fā)展生態(tài)效益、經(jīng)濟效益相結(jié)合的林果業(yè)和林下經(jīng)濟，提高農(nóng)民農(nóng)業(yè)收入，以此調(diào)動農(nóng)民退耕還林積極性。

（3）以就業(yè)為核心促進白灘村剩余勞動力轉(zhuǎn)移。從研究結(jié)果來看，家庭勞動力總數(shù)越多的，農(nóng)業(yè)收入比反而越低，說明農(nóng)戶農(nóng)業(yè)生產(chǎn)存在剩余勞動力并有外出就業(yè)的流動跡象。相關(guān)部門應掃清農(nóng)戶非農(nóng)就業(yè)的障礙，保障農(nóng)民工應有權(quán)益，實現(xiàn)以就業(yè)為核心，推動農(nóng)村剩余勞動力向城鎮(zhèn)轉(zhuǎn)移。

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（本文責編：陳美景）

Analysis on Social Network Effects of Rural Household Income in the Context of Grain for Green Project: A Case from Baitan Village, Nanjiang County of Sichuan Province

LAN Jing1, SHENG Jun1, YU Yi-ning1, LIU Zhen2
（1. College of Land Management, Nanjing Agricultural University, Nanjing 210000, China; 2. School of Business, Nanjing Normal University, Nanjing 210000, China）

The purpose of this paper is to find out the influential mechanism of Grain for Green project on farmers’revenue structure in Baitan village, Nanjiang county of Sichuan province, and to explore if there exists peer effect or complementary effect in farmer’s production arrangement, and then to put forward policy advice for the second round Grain for Green Project. The research methods are that considering the impacts from the households’ interaction within rural social network on their decision, spatial econometric approach is applied to locate social network complexrelationship accurately and comprehensively. The results show that: 1）in social network system of Baitan village, when household agriculture income ratio increase 1%, their relatives’ and neighbors’ agriculture income ratio will decrease 6.7%. 2）For a rural household, the more farmland is converted to forest, the higher ratio of agricultural income takes up the family total income. When the ratio of Grain for Green degree increases 1%, the agricultural income ratio will increase 5.2%. 3）The more household labor exists, the lower ratio of agricultural income takes up family total income. When household agricultural labor flows out 1%, the agricultural income ratio will decrease 3.2%. The phenomenon reflects social network “complementary effect” in labor flow. It’s concluded that: 1）the complementary effect of social network should be applied to the construction of rural information sharing platform in Baitan village. 2）In order to enhance farmers’ enthusiasm for Grain for Green project, it’s necessary to encourage the development of commercial-used forests with higher income. 3）The rural remainder labor should be promoted to flow into cities to earn a living in Grain for Green areas.

land economy; rural household income; spatial econometrics; social network effects; grain for green project

F301

A

1001-8158（2017）03-0036-08

10.11994/zgtdkx.20170216.130503

2016-10-27；

2017-01-03

國家青年自然科學基金項目（71403125，71603126）；江蘇高校哲學社會科學研究項目（2016SJB790008）；江蘇省高校自然科學面上項目（16KJB210009）。

藍菁（1983-），女，浙江麗水人，博士，副教授。主要研究方向為資源環(huán)境經(jīng)濟與可持續(xù)發(fā)展、土地經(jīng)濟與政策分析。E-mail: lanjing@njau. edu.cn

劉震（1982-），男，山東東營人，博士，副教授。主要研究方向為環(huán)境與資源經(jīng)濟、發(fā)展經(jīng)濟學。E-mail: zhenliu_cn@yahoo.com