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    基于兼業(yè)分化視角的農(nóng)戶耕地輪作休耕受償意愿分析
    ——以浙江省嘉善縣為例

    2017-12-14 05:44:58俞振寧譚永忠吳次芳張曉濱
    中國土地科學(xué) 2017年9期
    關(guān)鍵詞:輪作金額意愿

    俞振寧,譚永忠,吳次芳,張曉濱

    (1.浙江大學(xué)土地與國家發(fā)展研究院, 浙江 杭州 310058;2.國土資源部城鄉(xiāng)建設(shè)用地節(jié)約集約利用實驗室,北京 100812)

    基于兼業(yè)分化視角的農(nóng)戶耕地輪作休耕受償意愿分析
    ——以浙江省嘉善縣為例

    俞振寧1,2,譚永忠1,2,吳次芳1,2,張曉濱1,2

    (1.浙江大學(xué)土地與國家發(fā)展研究院, 浙江 杭州 310058;2.國土資源部城鄉(xiāng)建設(shè)用地節(jié)約集約利用實驗室,北京 100812)

    研究目的:利用浙江省嘉善縣428戶農(nóng)戶調(diào)查數(shù)據(jù),從兼業(yè)分化視角分析農(nóng)戶耕地輪作休耕參與意愿和最低受償金額及其影響因素,以期為完善中國的耕地輪作休耕模式提供參考。研究方法:CVM法和Heckman兩階段模型。研究結(jié)果:(1)農(nóng)戶耕地輪作休耕參與意愿隨著兼業(yè)程度的加深而升高:純農(nóng)戶、Ⅰ兼農(nóng)戶與Ⅱ兼農(nóng)戶相應(yīng)比例分別為30.00%、77.69%和78.90%;(2)同意參與農(nóng)戶中平均最低受償金額隨著兼業(yè)程度的加深而升高:純農(nóng)戶、Ⅰ兼農(nóng)戶與Ⅱ兼農(nóng)戶平均最低受償金額分別為975.00元/畝·年、1041.58元/畝·年和1107.56元/畝·年;(3)回歸結(jié)果顯示,兼業(yè)分化對農(nóng)戶耕地輪作休耕參與意愿和最低受償金額均具有顯著正向作用;(4)在控制變量中,耕地塊數(shù)、轉(zhuǎn)包出面積、農(nóng)地政策滿意度、城市生活價值判斷和社會保障水平是否接受對參與意愿具有顯著影響。戶主年齡、耕地面積、轉(zhuǎn)包入面積、農(nóng)地政策滿意度和城市生活價值判斷對最低受償金額具有顯著影響。研究結(jié)論:農(nóng)戶受償意愿是影響耕地輪作休耕政策推行的重要因素,區(qū)分并尊重不同農(nóng)戶的偏好,提升農(nóng)戶對耕地非市場價值的認知是耕地輪作休耕政策可持續(xù)性的關(guān)鍵。

    土地管理;耕地輪作休耕;Heckman兩階段模型;參與意愿;最低受償金額

    根據(jù)國家統(tǒng)計局公布數(shù)據(jù),2015年中國糧食總產(chǎn)量達到了6.21×108t,實現(xiàn)了連續(xù)12年的增長,但耕地高強度開發(fā)利用、土壤質(zhì)量退化和污染加重已對糧食安全、生態(tài)環(huán)境和經(jīng)濟社會發(fā)展構(gòu)成嚴重威脅[1]。與此同時,2015年中國糧食庫存高達2.54×108t,全國進口糧食1.24×108t[2]。為此,黨的十八屆五中全會提出,在部分地區(qū)探索實行耕地輪作休耕制度試點,以期實現(xiàn)耕地休養(yǎng)生息和農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展,并平衡糧食供求矛盾、穩(wěn)定農(nóng)民收入和減輕財政壓力。

    耕地輪作休耕是很多發(fā)達國家和地區(qū)對土地采取休養(yǎng)生息、維持和提高地力以及進行農(nóng)田生態(tài)保育的重要手段[3]。在國際上,農(nóng)戶自愿性申請給付機制取得了較好的效果。例如,美國的農(nóng)地休耕項目(CRP)分為一般申請和不間斷申請,一般申請采用競標(biāo)式的實施機制,主管部門按照農(nóng)戶申請地塊的潛在環(huán)境收益和成本進行遴選,不間斷申請則主要針對環(huán)境敏感性強的地區(qū),只要符合項目條件和保護標(biāo)準(zhǔn)就可以參加[4]。而歐洲威爾士的“Glastir”項目則提出單位農(nóng)地環(huán)境產(chǎn)品的總供給要求和治理措施,農(nóng)戶自愿與政府簽訂合同,通過積分制的方式獲得補貼[5]。耕地輪作休耕在中國有2000多年的歷史[2],但作為一項國家層面的新制度安排,其理論基礎(chǔ)和實踐經(jīng)驗還很薄弱[6]。2016年6月,農(nóng)業(yè)部、中央農(nóng)辦等10個部門聯(lián)合印發(fā)了《探索實行耕地輪作休耕制度試點方案》(以下簡稱《方案》),共涉及6.16×106畝①1畝=1/15 hm2,本文用“畝”作為耕地面積單位,主要是因為調(diào)查農(nóng)戶耕地面積均較小,若采用“hm2”,則小數(shù)位數(shù)過多,缺乏直觀性,且《方案》中亦使用“畝”。耕地,首年投入資金14.36×108元(表1)?!斗桨浮酚芍醒胝贫ㄝ喿餍莞?guī)模、方式和補貼標(biāo)準(zhǔn),基層政府負責(zé)落實,這與農(nóng)戶自愿性申請給付機制較為不同,偏向于自上而下模式。一般而言,自愿性申請給付機制比傳統(tǒng)的自上而下模式更具有效率,自上而下的模式容易造成政府負擔(dān)過重、補貼不公等,為了突出成效,以鄉(xiāng)、村為單元,集中連片推進也可能違背部分農(nóng)戶意愿,造成農(nóng)戶抵觸、復(fù)耕反彈、治理成本高昂等負面后果,導(dǎo)致政策效果不佳,但自愿性申請給付機制則需要更健全的配套措施、完善的契約機制以及足夠多的農(nóng)戶自愿參與[7]。因此一般認為對于環(huán)境敏感地區(qū),宜采用自上而下的模式[8],而出于平衡糧食市場、保障農(nóng)民就業(yè)等目的,在非生態(tài)嚴重退化等非特定目的區(qū)域,則應(yīng)尊重農(nóng)戶意愿,采用自愿性申請給付機制[9]。因此,當(dāng)中國耕地輪作休耕從試點地區(qū)逐步推進至其他非試點地區(qū)時,可能更需要注重農(nóng)戶受償意愿,促進耕地輪作休耕的可持續(xù)性。

    實際上,對農(nóng)戶耕地輪作休耕參與決策的研究并不是一個全新的課題?;跉W美及東亞等地區(qū)的研究指出農(nóng)地的面積、區(qū)位、所有權(quán)關(guān)系以及農(nóng)戶特征是影響農(nóng)戶決策的重要因素[10-11]。針對中國農(nóng)戶的研究主要以耕地質(zhì)量保護性投入行為采用特征及影響因素分析為主,結(jié)果表明農(nóng)戶特征、土地特征、采用環(huán)境及農(nóng)戶認知狀況一般是影響決策行為的主要因素來源[12-14]。也有學(xué)者從農(nóng)戶戶主及家庭特征、耕地休養(yǎng)規(guī)則、休養(yǎng)環(huán)境及市場特征和農(nóng)戶認知改革特征4方面直接探討了農(nóng)戶耕地輪作休耕參與意愿的影響因素[3]。此外,有較多學(xué)者對農(nóng)田生態(tài)補償額度及相關(guān)影響因素進行了探討[15]??傮w而言,直接針對農(nóng)戶耕地輪作休耕受償意愿的研究鮮有報道。同時,由于資源稟賦差異,不同類型農(nóng)戶對耕地利用決策也必然會有所差異[14]。在這種背景下,有學(xué)者從曾撂荒農(nóng)戶和未撂荒農(nóng)戶角度對比了兩者耕地輪作休耕意愿差異[3],但這樣的分類缺乏一定的代表性,而從農(nóng)戶兼業(yè)分化視角進行研究則受到學(xué)界的廣泛認可[14,16]。

    2016年11月,發(fā)改委、財政部等8個部門聯(lián)合印發(fā)了《耕地草原河湖休養(yǎng)生息規(guī)劃(2016—2030年)》,明確將長江中下游平原水稻土區(qū)作為耕地輪作休耕未來實施區(qū)域。鑒于此,本文選擇地處長江中下游平原水稻土區(qū)的浙江省嘉善縣為例,基于農(nóng)戶自愿性申請給付機制的假設(shè),采用條件價值評估法(CVM)獲得了428個農(nóng)戶樣本的受償意愿信息,從農(nóng)戶兼業(yè)分化視角,通過Heckman兩階段模型分析了影響農(nóng)戶耕地輪作休耕參與意愿和最低受償金額的影響因素,以期為構(gòu)建符合中國實際的耕地輪作休耕模式提供參考。

    表1 2016年耕地輪作休耕試點地區(qū)、規(guī)模、方式和補貼標(biāo)準(zhǔn)Tab.1 The pilot areas, scale, mode and subsidy standards of land fallow in 2016

    1 理論模型和研究方法

    1.1 理論模型

    中國實行耕地輪作休耕具有多重目的,且根據(jù)不同區(qū)域特征會采用不同的輪作休耕技術(shù)及模式。針對本文的研究目的,設(shè)定數(shù)據(jù)調(diào)查的前提為采用農(nóng)戶自愿性申請給付機制,即政府主要根據(jù)農(nóng)戶受償意愿(參與意愿及其最低受償金額)遴選耕地輪作休耕地塊。輪作休耕年限為一年。同時假設(shè)一般水平的輪作休耕技術(shù)和實行模式與農(nóng)戶進行普通糧食種植的勞動時間及其分配一致①2016年的《方案》指出了針對不同試點區(qū)的不同技術(shù)及實行模式,因此針對嘉善縣的耕地環(huán)境質(zhì)量現(xiàn)狀,也將有可能會有一種或多種輪作休耕技術(shù)及模式,這本身就是一個需要深入研究的問題。限于研究目的和篇幅,本文并不能對具體的輪作休耕技術(shù)及模式做出規(guī)定,但根據(jù)嘉善縣農(nóng)業(yè)經(jīng)濟局、國土資源局等相關(guān)單位及研究機構(gòu)的專家咨詢和農(nóng)戶意向,不同兼業(yè)類型農(nóng)戶可以根據(jù)自身情況自由采用勞動偏向型或資金偏向型措施,而采用一般水平的措施則與目前的糧食種植勞動時間及其分配狀況基本一致。,但輪作休耕期內(nèi),對糧食產(chǎn)量影響較大。

    假設(shè)農(nóng)戶追求效用最大化來決定是否參與耕地輪作休耕,效用價值包括農(nóng)業(yè)收入(A(xi,t))、非農(nóng)收入(W(xi,t))、農(nóng)戶認定的耕地非市場價值(S(xi,t))和參與休養(yǎng)的最低受償金額(I(xi,t)),xi表示第i個農(nóng)戶至t時點的各種特征變量。假設(shè)耕地農(nóng)業(yè)價值和非市場價值會隨著時間逐漸地同時遞減至零,耕地輪作休耕能夠極大地延緩這一過程。就農(nóng)戶而言,可以選擇不參與,而使耕地的農(nóng)業(yè)價值和非市場價值在T1時間點消失,也可以選擇參與,而使耕地價值延緩至T2。不同的農(nóng)戶因其個人特征及耕地特征具有不同的T1和T2。令p = 1時,表示農(nóng)戶愿意參與耕地輪作休耕,而p = 0時,表示不愿意。因此農(nóng)戶的效用函數(shù)Vi如下:

    式(1)中,Ui(.)為第i個農(nóng)戶的效用函數(shù),q為農(nóng)戶偏好率,可以代表農(nóng)戶對輪作休耕措施的采用程度,程度越深,所需勞動時間越長,效果越佳。

    就農(nóng)戶而言,參與耕地輪作休耕一定會造成A(.)的效用損失,相對提升S(.)的效用,而W(.)的效用變化相對復(fù)雜,取決于農(nóng)戶對S(.)的重視程度,越希望提升S(.),可能會采用更多更復(fù)雜的輪作休耕措施從而花費更多勞動時間或投入更多資金造成W(.)的損失,反之則會使W(.)增加。因此I(.)必須高于農(nóng)戶參與耕地輪作休耕造成的效用凈損失,如果農(nóng)戶重視S(.),則農(nóng)戶的I(.)會較低,如果重視A(.)和W(.),則需要較高的I(.)。從政府角度看,需要區(qū)分各類農(nóng)戶偏好,以較低預(yù)算實現(xiàn)較佳的政策效果,這也要求有意愿參與的農(nóng)戶必須提出較為合理的I(.)。

    農(nóng)戶的耕地輪作受償意愿受到多重因素的綜合影響。其中,農(nóng)戶分化是農(nóng)戶依據(jù)自身資源稟賦對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和非農(nóng)生產(chǎn)重新配置的結(jié)果,一方面,務(wù)農(nóng)機會成本上升會導(dǎo)致農(nóng)戶減少農(nóng)業(yè)生產(chǎn)勞動時間[14],進一步地,農(nóng)戶會只采用最基本的輪作休耕措施,從而顯著增加可以進行非農(nóng)生產(chǎn)的勞動時間,因此,兼業(yè)分化對農(nóng)戶輪作休耕意愿和效果可能具有不利影響,若要達到政府既定效果,愿意參與的農(nóng)戶兼業(yè)程度越深,可能會提出越高的最低補償金額;另一方面,兼業(yè)分化具有收入增加效應(yīng),表明更有能力提升耕地質(zhì)量,但是參與意愿具有不確定性?;诖耍鏄I(yè)分化對農(nóng)戶耕地輪作休耕參與意愿及最低受償金額的影響在理論上難以確定,需要實證檢驗。此外,借鑒國內(nèi)外相關(guān)研究成果[10-16],農(nóng)戶特征、耕地特征和信息認知變量也可能是影響農(nóng)戶相應(yīng)決策的主要因素來源。

    1.2 研究方法

    1.2.1 條件價值評估法(CVM) CVM是一種典型的陳述偏好的價值評估方法,基于效用最大化原理,在模擬市場下,能夠直接調(diào)查受訪者的支付意愿(WTP)或受償意愿(WTA)[17]。本文采用CVM中的兩項選擇法進行調(diào)查,即構(gòu)建假想市場后,首先調(diào)查農(nóng)戶參與意愿,不愿意需給出原因,愿意則進一步調(diào)查合理的最低受償金額。由于CVM存在許多偏差,本文主要通過嚴格的調(diào)查員培訓(xùn)、預(yù)調(diào)查修正、問卷有效性評價等進行控制,以及合理的數(shù)據(jù)分析方法進行糾正。

    1.2.2 Heckman兩階段模型 農(nóng)戶的耕地輪作休耕受償意愿主要由兩部分構(gòu)成,第一階段是農(nóng)戶選擇是否參與;第二階段是已決定參與農(nóng)戶進一步提出最低受償金額??紤]農(nóng)戶決策時各效用的具體數(shù)據(jù)不可觀測,且本文的研究目的主要是了解農(nóng)戶決策的影響因素,故采用靜態(tài)橫截面分析方式進行研究。由于在CVM中難以徹底避免農(nóng)戶決策的選擇性偏差,所以直接利用最小二乘法(OLS)方法進行系數(shù)估計時可能會存在偏差,因此本文選擇Heckman 兩階段模型[18],在第一階段以Probit模型分析農(nóng)戶參與耕地輪作休耕意愿影響因素;在第二階段,納入第一階段計算出的逆米爾斯比率λ(Inverse Mills Ratio)[18]作為一自變量,以糾正選擇性偏差,再以O(shè)LS模型分析農(nóng)戶最低受償金額的影響因素。

    2 研究區(qū)概況與數(shù)據(jù)來源

    2.1 研究區(qū)概況

    嘉善縣地處太湖流域杭嘉湖平原,位于浙江東北部、江浙滬交匯處。據(jù)統(tǒng)計公報數(shù)據(jù),2016年全縣GDP達456.95×108元,同比增長7.38%,農(nóng)民人均純收入29514元,同比增長8.49%,經(jīng)濟發(fā)展水平較好。同時,嘉善也是浙江省主要產(chǎn)糧區(qū)之一,2016年糧食播種面積為2.11×104hm2,糧食總產(chǎn)量14.49×104t。農(nóng)村承包土地流轉(zhuǎn)率49.24%,農(nóng)戶兼業(yè)分化特征明顯。但是從耕地環(huán)境質(zhì)量上看,縣域內(nèi)符合綠色食品產(chǎn)地環(huán)境質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)比例較低[19],近20年來土壤重金屬積累和土壤酸化現(xiàn)象明顯,耕地土壤環(huán)境修復(fù)和保護壓力較大[19-20],具有一定的輪作休耕的必要性。綜合而言,選擇嘉善縣作為研究區(qū),對于長江中下游平原水稻土區(qū)這一中國耕地輪作休耕未來的實施區(qū)域具有一定的代表性。

    2.2 數(shù)據(jù)來源

    本文所用數(shù)據(jù)來自對嘉善縣西塘鎮(zhèn)、姚莊鎮(zhèn)、大云鎮(zhèn)、陶莊鎮(zhèn)、干窯鎮(zhèn)和天凝鎮(zhèn)糧食種植農(nóng)戶①這里所指糧食種植農(nóng)戶不包括種糧大戶、農(nóng)業(yè)公司等。因調(diào)查區(qū)域內(nèi)所獲得的種糧大戶樣本有限,故在統(tǒng)計學(xué)上缺乏一定的代表性,并且種糧大戶的耕地來源多樣,可能與部分受訪農(nóng)戶的承包耕地重合,故設(shè)定所有耕地的輪作休耕狀況仍由承包權(quán)人決定,但具體的實施者可能是多元的,本文不作討論。的隨機抽樣調(diào)查,每個鎮(zhèn)隨機選擇5—7個村,每個村隨機調(diào)查10—15戶農(nóng)戶。調(diào)查期間為2016年5月—2017年2月。共調(diào)查480戶,剔除信息不完整、不合理及不符要求樣本后獲得有效樣本428個。調(diào)查內(nèi)容主要有5個部分,一是農(nóng)戶參與意愿和最低受償金額;二是農(nóng)戶兼業(yè)類型,參照相關(guān)研究[16],設(shè)定非農(nóng)收入占家庭總收入比重小于10%為純農(nóng)戶,10%—50%為Ⅰ兼農(nóng)戶,50%—90%為Ⅱ兼農(nóng)戶,超過90%為非農(nóng)戶,因本研究主要針對糧食種植農(nóng)戶進行調(diào)查,非農(nóng)戶樣本(19個)較少,代表性不高,故最終納入研究的農(nóng)戶類型為純農(nóng)戶,Ⅰ兼農(nóng)戶和Ⅱ兼農(nóng)戶;三是農(nóng)戶特征變量,包括受訪者年齡、性別和家庭人口3個變量;四是耕地特征變量,包括耕地塊數(shù)、面積、轉(zhuǎn)包出面積和轉(zhuǎn)包入面積4個變量;五是信息認知變量,包括對現(xiàn)行農(nóng)地政策滿意度、承包地產(chǎn)權(quán)歸屬、農(nóng)村和城市生活價值判斷和社會保障水平是否接受4個變量,這也在一定程度上代表了農(nóng)戶文化水平,為減輕多重共線性影響,故在農(nóng)戶特征變量中不納入受教育年限變量。

    3 實證模型與結(jié)果

    3.1 模型設(shè)定與變量描述

    本文采用Heckman兩階段模型,第一階段為參與意愿模型,根據(jù)前文所述,將農(nóng)戶兼業(yè)類型作為自變量,農(nóng)戶特征變量、耕地特征變量和信息認知變量作為控制變量;第二階段為最低受償金額模型,只對同意參與的農(nóng)戶樣本(297個)進行分析。為保證第一階段的可識別性,Heckman模型要求第二階段模型的特征變量應(yīng)為第一階段模型的一個嚴格子集,即第一階段多出的自變量只對農(nóng)戶參與意愿存在顯著影響,而對最低受償金額不存在顯著影響,由于本文并不討論耕地輪作休耕的實施主體,其可以為承包權(quán)人,也可以為經(jīng)營權(quán)人,但承包權(quán)人不應(yīng)因耕地已轉(zhuǎn)包出而提出額外的補償,故選擇耕地轉(zhuǎn)包出面積作為識別變量。同時為了解決選擇性偏差問題,將λ也作為一自變量。

    具體變量的定義及描述性統(tǒng)計結(jié)果如表2所示,297戶(69.39%)農(nóng)戶同意參與耕地輪作休耕,提出的平均最低受償金額為1074.41元,略高于政府在貴州省和云南省兩季作物區(qū)1000元的補貼標(biāo)準(zhǔn),但標(biāo)準(zhǔn)差較大,最大值為1600元,最小值為700元。從不同兼業(yè)類型看,純農(nóng)戶、Ⅰ兼農(nóng)戶與Ⅱ兼農(nóng)戶分別占比18.70%、30.37%和50.93%。農(nóng)戶耕地輪作休耕參與意愿隨著兼業(yè)程度的加深而升高:純農(nóng)戶、Ⅰ兼農(nóng)戶與Ⅱ兼農(nóng)戶相應(yīng)比例分別為30.00%、77.69%和78.90%。同時同意參與農(nóng)戶中平均最低受償金額也隨著兼業(yè)程度的加深而升高:純農(nóng)戶、Ⅰ兼農(nóng)戶與Ⅱ兼農(nóng)戶平均最低受償金額分別為975.00元/畝·年、1041.58元/畝·年和1107.56元/畝·年。

    此外,91.82%的受訪農(nóng)戶為男性,平均年齡為50.13歲,平均家庭人口為3.89口。農(nóng)戶平均耕地塊數(shù)為1.85,面積為1.52畝。受訪農(nóng)戶中進行耕地流轉(zhuǎn)的比例不是很高,轉(zhuǎn)出的占23.36%,轉(zhuǎn)入的占3.97%。73.60%的農(nóng)戶對現(xiàn)行農(nóng)地政策持滿意態(tài)度,但僅32.94%農(nóng)戶認為農(nóng)地屬于集體所有。向往進入城市生活和對現(xiàn)行農(nóng)村社會保障水平滿意的農(nóng)戶占比也不高,均為32.24%。

    表2 農(nóng)戶耕地輪作休耕意愿和最低受償金額分析變量定義表Tab.2 Variable and definition of farmers’ willingness and minimum compensation claims for land fallow

    3.2 估計結(jié)果

    采用Stata 12.0軟件進行分析,具體結(jié)果如表3所示。sigma = 143.47,rho = 1.000,λ在1%的統(tǒng)計水平上顯著,表明選擇Heckman兩階段模型是合適的,可以糾正數(shù)據(jù)的選擇性偏差問題。轉(zhuǎn)包出面積這一識別變量在1%的水平上顯著,表明適用于模型分析,Wald值也顯示模型總體十分良好,在1%的水平上顯著。

    在第一階段,Ⅰ兼分化(X1)與Ⅱ兼分化(X2)均對農(nóng)戶耕地輪作休耕參與意愿具有顯著的正向影響??赡艿脑蚴墙?jīng)濟發(fā)達地區(qū)的非純農(nóng)戶相比于糧食產(chǎn)量更關(guān)注糧食質(zhì)量、食品安全、生態(tài)環(huán)境等更高層次的需求,相對重視耕地的非市場價值,因而對于土壤重金屬污染和土壤酸化等問題的治理與修復(fù)具有一定的需求。但是從Ⅰ兼農(nóng)戶與Ⅱ兼農(nóng)戶變量的系數(shù)看,兼業(yè)分化的正向作用并未隨兼業(yè)程度加深而增強,反而呈弱化趨勢,其主要原因可能是Ⅱ兼農(nóng)戶參與耕地輪作休耕的機會成本要比Ⅰ兼農(nóng)戶要高,因此部分Ⅱ兼農(nóng)戶會放棄參與耕地輪作休耕。

    表3 模型總體回歸結(jié)果Tab.3 The overall results of the regression model

    在控制變量中,耕地塊數(shù)(LANDNO)和轉(zhuǎn)包出面積(OUTLAND)都具有顯著的負向作用。耕地塊數(shù)越多,農(nóng)戶參與耕地輪作休耕的邊際成本就越高,自然會降低其意愿。而轉(zhuǎn)包出耕地多的農(nóng)戶往往是因為勞動力數(shù)量或務(wù)農(nóng)勞動時間制約而導(dǎo)致參與比例不高。此外,現(xiàn)行農(nóng)地政策滿意度(POLSAT)、城市生活價值判斷(URBANI)和社會保障水平是否接受(SOCINS)均有顯著的正向作用,表明對政策滿意度越高,對城市生活傾向越強和接受目前社保狀況的農(nóng)戶參與耕地輪作休耕的意愿越高??赡苁蔷邆湟陨咸刭|(zhì)的農(nóng)戶也往往具備一定的耕地保護和生態(tài)環(huán)境保護意識,相對重視耕地的非市場價值,因而參與耕地輪作休耕的概率越高。

    在第二階段,Ⅰ兼分化(X1)與Ⅱ兼分化(X2)均對農(nóng)戶最低受償金額具有顯著的正向作用,且兼業(yè)分化的作用隨著兼業(yè)程度的加深而增強。這一結(jié)果也在一定程度上印證了第一階段的推測,Ⅱ兼農(nóng)戶參與耕地輪作休耕的機會成本要比Ⅰ兼農(nóng)戶要高,因此仍決定參與耕地輪作休耕的Ⅱ兼農(nóng)戶會提出更高的最低受償金額,以彌補相應(yīng)的效用損失。

    控制變量中,戶主年齡(AGE)對最低受償金額具有顯著的負向作用,可能的原因是年齡較大農(nóng)戶對自身勞動價值或效用損失的評估要低于年齡較小農(nóng)戶。耕地面積(AREA)也具有顯著的負向作用,這也與市場規(guī)律相符,在絕大多數(shù)受訪農(nóng)戶耕地規(guī)模范圍內(nèi),農(nóng)戶參與耕地輪作休耕的邊際效用會隨著耕地面積增加而相應(yīng)提升,相應(yīng)的效用損失呈邊際遞減,故從單位面積而言,最低受償金額會相對較低。而轉(zhuǎn)包入面積(INLAND)則呈顯著的正向作用,顯然轉(zhuǎn)包入耕地的農(nóng)戶相對于耕地的非市場價值更關(guān)注其農(nóng)業(yè)價值,從而會提出較高的最低受償金額。同時,現(xiàn)行農(nóng)地政策滿意度(POLSAT)和城市生活價值判斷(URBANI)則也呈顯著的正向作用,除了這部分農(nóng)戶參與耕地輪作休耕的機會成本可能較高之外,也有部分農(nóng)戶可能是出于對國家惠農(nóng)政策的認知和期待,而提出相對更高的最低受償金額。

    綜合而言,影響農(nóng)戶耕地輪作休耕參與意愿和最低受償金額的因素之間存在著一定的差異。在兩個階段都顯著的變量共有4個,并且Ⅰ兼分化(X1)、Ⅱ兼分化(X2)、現(xiàn)行農(nóng)地政策滿意度(POLSAT)和城市生活價值判斷(URBANI)在兩個階段均呈正向作用,表明兼業(yè)分化、對農(nóng)地政策越滿意和對城市生活越向往的農(nóng)戶參與耕地輪作休耕的意愿越高,但其提出的最低受償金額也越高。

    4 結(jié)論與討論

    本文基于農(nóng)戶自愿性給付機制的假設(shè),選擇浙江省嘉善縣的428個農(nóng)戶樣本,發(fā)現(xiàn)69.39%的受訪農(nóng)戶同意參與耕地輪作休耕,平均最低受償金額為1074.41元。從不同兼業(yè)類型看,農(nóng)戶耕地輪作休耕參與意愿隨著兼業(yè)程度的加深而升高:純農(nóng)戶、Ⅰ兼農(nóng)戶與Ⅱ兼農(nóng)戶相應(yīng)比例分別為30.00%、77.69%和78.90%。同意參與農(nóng)戶中平均最低受償金額也隨著兼業(yè)程度的加深而升高:純農(nóng)戶、Ⅰ兼農(nóng)戶與Ⅱ兼農(nóng)戶平均最低受償金額分別為975.00元/畝·年、1041.58元/畝·年和1107.56元/畝·年。Heckman兩階段模型結(jié)果表明,Ⅰ兼分化與Ⅱ兼分化對農(nóng)戶參與意愿具有顯著正向作用,但兼業(yè)分化的正向作用并未隨兼業(yè)程度加深而增強。Ⅰ兼分化與Ⅱ兼分化均對農(nóng)戶最低受償金額具有顯著的正向作用,并且兼業(yè)分化的作用隨著兼業(yè)程度的加深而增強。此外,耕地塊數(shù)越少,轉(zhuǎn)包出耕地越少,對政策滿意度越高,對城市生活傾向越強和接受目前社保狀況的農(nóng)戶參與耕地輪作休耕的意愿越高。戶主年齡越小,耕地面積越小,轉(zhuǎn)包入越多,對農(nóng)地政策滿意度越高和城市生活傾向越強的農(nóng)戶提出的最低受償金額越高。

    上述結(jié)論主要有三方面的政策含義:(1)農(nóng)戶受償意愿是影響耕地輪作休耕政策推行的重要因素。政府可考慮在部分非特定目的區(qū)域?qū)嵭修r(nóng)戶自愿性申請給付機制試點,考察該模式實行所需環(huán)境條件和政策效果等,為完善全國耕地輪作休耕制度提供支持。(2)區(qū)分并尊重不同農(nóng)戶的偏好是耕地輪作休耕政策可持續(xù)性的關(guān)鍵之一。無論實行哪種模式,都需要考慮農(nóng)戶的兼業(yè)類型,尊重農(nóng)戶偏好。例如,為兼業(yè)程度較高、轉(zhuǎn)包出耕地較多的農(nóng)戶提供必要的技術(shù)和實施服務(wù),允許耕地塊數(shù)多的農(nóng)戶進行部分輪作休耕等。(3)提升農(nóng)戶對耕地非市場價值的認知也很重要。應(yīng)通過多種途徑宣傳耕地輪作休耕政策,消除農(nóng)戶的疑慮,進而相對提升農(nóng)戶參與耕地休養(yǎng)的意愿,降低最低受償額度。

    將實證結(jié)果在理論模型下進一步討論,可以發(fā)現(xiàn)經(jīng)濟基礎(chǔ)不一致導(dǎo)致了農(nóng)戶偏好差異。因此不同經(jīng)濟發(fā)展階段地區(qū)農(nóng)戶的決策及其影響因素可能存在一定的差異,需要繼續(xù)研究。而在對不同地區(qū)進行比較研究時,還要注意耕地的類型、土壤、坡度和種植制度等區(qū)別。運用CVM法對農(nóng)戶進行調(diào)查也可能存在許多偏差,進一步可以運用選擇試驗?zāi)P停–E)等方法揭示農(nóng)戶受償偏好。此外,農(nóng)戶相互之間的決策影響則是一個更復(fù)雜的問題,需要更多的調(diào)查與探索。總體而言,農(nóng)戶耕地輪作休耕決策是一個較大的議題,有待于更長久的調(diào)查和深入研究。

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    The Impact Factors on Farmers’ Willingness to Accept Compensation for Land Fallow from a Perspective of Household Differentiation: A Case Study of Jiashan County

    YU Zhen-ning1,2, TAN Yong-zhong1,2, WU Ci-fang1,2, ZHANG Xiao-bin1,2
    (1. Land Academy for National Development, Zhejiang University, Hangzhou 310058, China; 2. Laboratory of Rural-Urban Construction Land Economical and Intensive Use, Ministry of Land and Resources, Beijing 100812, China)

    The purpose of this study is to analyze the impacts of household differentiation on farmers’ willingness to accept compensation for land fallow by using a survey data set from 428 households in Jiashan County. The method of CVM and Heckman two-step model are applied in this paper. The results show that 1) the rate of the willingness toparticipant in land fallow for pure, Type Ⅰ and Type Ⅱ households are 30.00%, 77.69% and 78.90%, respectively,indicating that the willingness rises up with an increase in off-farm working. And 2) the average minimum accepted compensation also upgrades with an increase in off-farm working. The average compensation per mu per year accepted by pure, Type Ⅰ and Type Ⅱ households are 975.00 yuan, 1041.58 yuan and 1107.56 yuan, respectively. The regression results show that 3) the differentiation of households in off-farm working has a significantly positive impact on farmers’willingness to accept compensation. Additionally, the willingness is influenced by the following factors: plots of cultivated land, area of subcontract-out land, satisfaction degree of farmland policy, propensity for living in cities and satisfaction degree of social security. And age of farmers, area of cultivated land, area of subcontract-in land, satisfaction degree of farmland policy and propensity for living in city life have significant effects on the minimum compensation. In conclusion,farmers’ willingness to accept compensation is the overarching factor for the implementation of land fallow policy.The government needs to distinguish the preferences of farmers, respect their rights, and improve their awareness of the nonmarket value of cultivated land, so as to enhance their willingness and reduce compensation claims.

    land management; land fallow; Heckman Two-step Model; willingness; minimum compensation

    F301.2

    A

    1001-8158(2017)09-0043-09

    10.11994/zgtdkx.20170830.161232

    2017-06-12;

    2017-08-09

    國家社會科學(xué)基金重大項目(14ZDA039);浙江省軟科學(xué)研究計劃重點項目(2016C25002);杭州市科技計劃軟科學(xué)項目(20140834M46)。

    俞振寧(1992-),男,浙江寧海人,博士研究生。主要研究方向為土地規(guī)劃與資源環(huán)境經(jīng)濟。E-mail: yuzhenning@zju.edu.cn

    譚永忠(1970-),男,湖南漣源人,博士,副教授。主要研究方向為土地資源利用評價和規(guī)劃管理。E-mail: tanyz@126.com

    (本文責(zé)編:戴晴)

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