重慶典型山區(qū)耕地資產(chǎn)貶值特征及其發(fā)生機(jī)理

王亞輝，辛良杰，李秀彬,4

重慶典型山區(qū)耕地資產(chǎn)貶值特征及其發(fā)生機(jī)理

王亞輝1,2,3，辛良杰3※，李秀彬3,4

（1. 西南大學(xué)地理科學(xué)學(xué)院，重慶 400715；2. 西南山地生態(tài)循環(huán)農(nóng)業(yè)國家級(jí)培育基地，重慶 400715；3. 中國科學(xué)院地理科學(xué)與資源研究所，北京 100101；4. 中國科學(xué)院大學(xué)，北京 100049）

耕地邊際化是山區(qū)一種典型的土地利用現(xiàn)象，厘清其表現(xiàn)特征及機(jī)理對(duì)實(shí)現(xiàn)土地資本增值和鄉(xiāng)村振興具有重要價(jià)值。基于2012和2018年重慶典型山區(qū)901份農(nóng)戶問卷及農(nóng)產(chǎn)品成本收益資料，該文揭示了耕地資產(chǎn)價(jià)值的演變特征，并構(gòu)建Probit模型識(shí)別其驅(qū)動(dòng)因素與發(fā)生機(jī)理。結(jié)果表明：1）近年來，案例區(qū)耕地資產(chǎn)價(jià)值不斷下降，單位面積玉米收益由正轉(zhuǎn)為虧本，主要農(nóng)作物加權(quán)凈收益從2012年的1384.50元/hm2降至2018年的252.30元/hm2；耕地租金從1577.45降至361.65元/hm2，同時(shí)零租金流轉(zhuǎn)比例從71.09%升至82.21%，說明研究區(qū)耕地資產(chǎn)價(jià)值正處于下滑階段。2）地塊面積、與家庭距離、地塊質(zhì)量和土地細(xì)碎化是耕地零租金流轉(zhuǎn)的關(guān)鍵因素，而務(wù)農(nóng)機(jī)會(huì)成本上升是根源。耕地資產(chǎn)貶值的機(jī)理是，城鎮(zhèn)化推高了勞動(dòng)力成本，農(nóng)業(yè)利潤(rùn)不斷下降直至虧本，耕地資產(chǎn)出現(xiàn)貶值。期間，山區(qū)閑置或拋荒的土地資源變得愈發(fā)豐富，政府應(yīng)合理引入資本，充分挖掘相對(duì)富裕的土地資源，以實(shí)現(xiàn)土地資本增值和發(fā)展當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)。此外，政府應(yīng)停止在山區(qū)大規(guī)模的開墾耕地，但可通過土地整治適當(dāng)補(bǔ)充耕地，避免公共財(cái)政資金浪費(fèi)和破壞生態(tài)環(huán)境。

農(nóng)村；土地利用；耕地資產(chǎn)貶值；零租金；退耕還林工程；驅(qū)動(dòng)機(jī)理；典型山區(qū)

0 引 言

近年來，中國城鎮(zhèn)化已進(jìn)入了快速發(fā)展階段，城鎮(zhèn)每年新增人口達(dá)到2 100萬人[1]；與之對(duì)應(yīng)，鄉(xiāng)村人口持續(xù)減少，2000－2015年僅農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力全國年均減少約1 133萬人，其中山區(qū)尤為嚴(yán)重[2-3]。土地是人類活動(dòng)的載體，城鎮(zhèn)化進(jìn)程中表現(xiàn)出來的各種社會(huì)經(jīng)濟(jì)問題均可以在土地利用上得以反映[4]。大量山區(qū)勞動(dòng)力析出，改變了不同時(shí)點(diǎn)、地域系統(tǒng)上人口分布格局和土地利用方式，如出現(xiàn)耕地粗放化經(jīng)營、零租金流轉(zhuǎn)和耕地閑置拋荒等現(xiàn)象[2,5-9]?；谥袊彝ナ杖胝{(diào)查和農(nóng)村固定觀察點(diǎn)數(shù)據(jù)庫的統(tǒng)計(jì)顯示，2005年以來，在已流轉(zhuǎn)的耕地中，以“零租金”形式流轉(zhuǎn)的面積占比超過30%[10]，其中典型丘陵山區(qū)甚至達(dá)到70%[11]。中國科學(xué)院針對(duì)全國142個(gè)山區(qū)縣耕地撂荒的抽樣調(diào)查顯示，78.3%的山區(qū)自然村經(jīng)歷過耕地拋荒現(xiàn)象[5]；2014－2015年，全國山區(qū)耕地撂荒率超過14%[3]。由此可見，丘陵山區(qū)農(nóng)戶耕地資產(chǎn)的價(jià)值出現(xiàn)了明顯下降[3,11]。那么，有必要研究現(xiàn)階段山區(qū)耕地資產(chǎn)下降到何種程度以及其背后的驅(qū)動(dòng)機(jī)理。

事實(shí)上，國內(nèi)外針對(duì)耕地資產(chǎn)價(jià)值核算的研究已較豐富[12-13]。由于國外農(nóng)村土地市場(chǎng)化程度較高，主要采用農(nóng)地價(jià)格反映耕地資產(chǎn)價(jià)值[13]。斯密和李嘉圖判斷農(nóng)地服務(wù)價(jià)格必定會(huì)上升，但以美國薩斯喀徹溫州為例，研究表明1910－1914年農(nóng)業(yè)用地服務(wù)價(jià)格呈下降趨勢(shì)[12]；Schultz對(duì)美國整體進(jìn)行分析發(fā)現(xiàn)土地資產(chǎn)價(jià)值在下降，其中土地供給服務(wù)價(jià)格大幅下降[14-15]。反觀國內(nèi)，考慮到農(nóng)村土地市場(chǎng)化程度偏低，一般采用耕地收益或流轉(zhuǎn)租金來衡量耕地資產(chǎn)價(jià)值，研究區(qū)域多集中在東部沿海、中西部生態(tài)脆弱和部分山區(qū)，如江蘇南部、湖南、甘肅以及重慶等[16-19]。研究表明，以單位面積耕地收益來看，1995年以后，耕地的生產(chǎn)資料功能開始下降，同時(shí)以家庭耕地總收益估算顯示，1995年耕地總收益小于零的農(nóng)戶占1%，而2002年以后該比重升至46%[20]。

雖然學(xué)術(shù)界對(duì)耕地資產(chǎn)價(jià)值下降等現(xiàn)象進(jìn)行廣泛研究，但仍存在以下不足[3,5,21-25]。其一是已有針對(duì)耕地資產(chǎn)價(jià)值的量算多以截面數(shù)據(jù)、靜態(tài)分析為主，缺乏跨時(shí)間的動(dòng)態(tài)變化分析[3,5]；其二是在探尋土地邊際化的驅(qū)動(dòng)機(jī)理時(shí)，多采用農(nóng)戶調(diào)研或遙感監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)[21-25]，雖然在微觀尺度上闡釋了土地邊際化的發(fā)生機(jī)理，但對(duì)于同一農(nóng)戶邊際化存在顯著差異的地塊仍無法給出解釋，比如家庭內(nèi)部有的地塊發(fā)生零租金流轉(zhuǎn)，而其余地塊則收取租金，因而有必要深入到地塊維度進(jìn)行探尋，以給出地塊維度的解釋[26-28]。

鑒于此，基于2012、2018年典型山區(qū)農(nóng)戶和地塊維度的實(shí)地調(diào)研及農(nóng)產(chǎn)品成本收益資料，把農(nóng)戶耕地看作一項(xiàng)家庭資產(chǎn)，本文首先揭示耕地資產(chǎn)價(jià)值的演變特征；在此基礎(chǔ)上，構(gòu)建Probit模型識(shí)別耕地資產(chǎn)價(jià)值變化的關(guān)鍵決定因素，并厘清其發(fā)生機(jī)理，以期為實(shí)現(xiàn)山區(qū)土地資本增值和鄉(xiāng)村振興提供實(shí)證參考。

1 研究區(qū)概況及數(shù)據(jù)來源

1.1 研究區(qū)概況

本文選取重慶市武隆區(qū)和酉陽土家族苗族自治縣（下稱酉陽縣）作為典型案例區(qū)，兩地均以丘陵山區(qū)為主。其中武隆區(qū)位于重慶市東南部，地處大婁山與武陵山結(jié)合部，屬于中國南方喀斯特高原地區(qū)，海拔160～2 033m，與重慶市區(qū)相距139 km，轄區(qū)面積2 901 km2，2017年人均GDP為46 224元。酉陽縣同樣位于重慶市東南部，地處武陵山區(qū)腹地，平壩、低山和中山并存，地貌以中低山為主，海拔263～1 895 m，距重慶市區(qū)374 km，轄區(qū)面積5 173 km2，2017年人均GDP為23 314元。除高山和河谷等少量平壩外，兩地耕地均以坡地和梯田為主，土地流轉(zhuǎn)相對(duì)活躍，能夠代表不同區(qū)位和社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的山區(qū)農(nóng)業(yè)。

1.2 數(shù)據(jù)來源與處理

本文數(shù)據(jù)來自中國科學(xué)院和西南大學(xué)“城市化對(duì)西南地區(qū)生態(tài)壓力影響”課題組于2012年和2018年兩期農(nóng)戶調(diào)研資料。2012年先在分層抽樣的基礎(chǔ)上，對(duì)每個(gè)自然村的所有農(nóng)戶進(jìn)行全部調(diào)查；2018年是在初期基礎(chǔ)上的抽樣調(diào)研，抽樣比例為30%~40%。首先，根據(jù)重慶市各區(qū)縣的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、地理區(qū)位及高程等綜合因素選取兩個(gè)典型山區(qū)縣，即武隆區(qū)和酉陽縣；其次，根據(jù)每個(gè)鄉(xiāng)鎮(zhèn)的農(nóng)業(yè)發(fā)展水平和土地經(jīng)營情況從每個(gè)區(qū)縣內(nèi)選取2個(gè)鄉(xiāng)鎮(zhèn)，其中武隆區(qū)包括白馬鎮(zhèn)和長(zhǎng)壩鎮(zhèn)，酉陽縣包括木葉鄉(xiāng)和毛壩鄉(xiāng)；再次，按照村莊居民收入水平從每個(gè)鄉(xiāng)鎮(zhèn)內(nèi)選取2個(gè)典型自然村，共計(jì)8個(gè)村；最后，對(duì)每個(gè)村的全部農(nóng)戶進(jìn)行入戶調(diào)查，采用參與式農(nóng)村評(píng)估法中的半結(jié)構(gòu)訪談，戶主為主要被訪談人，其他家庭成員輔以回答，每份問卷大約用時(shí)2～3 h。2018年的數(shù)據(jù)是2012年的子集，能夠充分反映和代表前期的農(nóng)戶經(jīng)營情況，因而兩期數(shù)據(jù)具有較好的同質(zhì)性和可比性。經(jīng)過整理，兩期共計(jì)獲得901份有效農(nóng)戶問卷，其中2012年640份，2018年261份，共包含6 563塊地塊信息（表1）。農(nóng)戶問卷包含了人口學(xué)特征、農(nóng)業(yè)經(jīng)營、土地流轉(zhuǎn)、地塊特征及投入產(chǎn)出等信息。

表1 調(diào)研樣本分布情況

此外，本文還采用了山區(qū)農(nóng)產(chǎn)品成本收益資料匯編數(shù)據(jù)。該數(shù)據(jù)是通過抽樣的方式獲得，其中共調(diào)查422個(gè)縣的近4 000個(gè)農(nóng)戶，涉及農(nóng)業(yè)種植面積1 495.2 km2。該數(shù)據(jù)庫包括多種農(nóng)作物（稻谷、小麥和玉米等）的成本收益信息，其中包括用工折價(jià)、物質(zhì)費(fèi)用和產(chǎn)量產(chǎn)值各類指標(biāo)等。該數(shù)據(jù)主要用于測(cè)算案例區(qū)2007－2017年單位面積耕地凈收益和勞動(dòng)力雇工工價(jià)。

2 研究方法

2.1 耕地資產(chǎn)價(jià)值的度量

所謂資產(chǎn)是指某一主體實(shí)際擁有或控制的，能夠?yàn)槠鋷硪欢ㄊ找娴母黝愗?cái)產(chǎn)和權(quán)益的總稱。參考資產(chǎn)的定義，本研究將耕地資產(chǎn)界定為，農(nóng)民或其他權(quán)利主體實(shí)際擁有或控制的，能夠?yàn)槠鋷硪欢ㄊ找娴霓r(nóng)村土地實(shí)物或權(quán)利。可見，農(nóng)村耕地資產(chǎn)既可以來源于農(nóng)村耕地資源的實(shí)物形態(tài)，也可以來源于其權(quán)利形態(tài)。當(dāng)來源于實(shí)物形態(tài)時(shí)，農(nóng)戶可以將耕地用作生產(chǎn)資料，開展農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營，間接實(shí)現(xiàn)耕地資產(chǎn)的經(jīng)濟(jì)價(jià)值；當(dāng)來源于權(quán)利形態(tài)時(shí)，農(nóng)戶可以通過產(chǎn)權(quán)交易市場(chǎng)將耕地資產(chǎn)的全部或部分產(chǎn)權(quán)交易，實(shí)現(xiàn)耕地資產(chǎn)的經(jīng)濟(jì)價(jià)值[29]。耕地資產(chǎn)具有使用和投資兩種價(jià)值，前者為實(shí)物形態(tài)價(jià)值，后者則為權(quán)利形態(tài)價(jià)值。由于中國農(nóng)村未形成開放的土地交易市場(chǎng)，有學(xué)者指出耕地收益和租金可以間接反映兩種權(quán)利形態(tài)下的耕地資產(chǎn)價(jià)值，故本文把耕地凈收益、耕地流轉(zhuǎn)租金作為量化耕地資產(chǎn)價(jià)值的指標(biāo)[30]。

2.1.1 耕地凈收益的核算

耕地凈收益是指單位面積耕地總收益剔除勞動(dòng)力、物質(zhì)和服務(wù)等直接費(fèi)用及固定資產(chǎn)折舊、保險(xiǎn)費(fèi)等間接費(fèi)用[16]。便于年際間的比較，這里借助農(nóng)產(chǎn)品成本收益資料匯編中重慶山區(qū)的數(shù)據(jù)，核算全國范圍內(nèi)普遍種植的玉米單位面積凈收益，公式如下

式中表示每公頃耕地凈收益；和分別表示每公頃耕地作物產(chǎn)量和農(nóng)產(chǎn)品單價(jià)；labor表示每公頃人工成本，包括家庭用工折價(jià)和雇工費(fèi)用，用工數(shù)量是指生產(chǎn)過程中家庭成員和雇傭工人直接勞動(dòng)的天數(shù)，使用標(biāo)準(zhǔn)勞動(dòng)日計(jì)量。一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)勞動(dòng)日即一個(gè)中等勞動(dòng)力正常勞動(dòng)8 h，其中中等勞動(dòng)力按照以下方法確定：①18～50周歲男性，18～45周歲女性，能夠適應(yīng)中等勞動(dòng)強(qiáng)度；②在以上規(guī)定的年齡段之外，該勞動(dòng)力能夠經(jīng)常參加勞動(dòng)，勞動(dòng)能力和勞動(dòng)強(qiáng)度相當(dāng)于中等勞動(dòng)力，若勞動(dòng)能力和強(qiáng)度不足的，按照實(shí)際情況進(jìn)行折算處理；③雇工當(dāng)作中等勞動(dòng)力。單位面積用工數(shù)量等于各類勞動(dòng)用工折算成中等勞動(dòng)力的總勞動(dòng)小時(shí)數(shù)除以8 h，即每公頃勞動(dòng)用工數(shù)；然后通過給雇工發(fā)放工資情況來反推雇工工價(jià)，進(jìn)而求出每公頃總的勞動(dòng)成本；seed、pest、fert、mach、irri分別表示種苗、農(nóng)藥、化肥、機(jī)械和灌溉等物質(zhì)成本，均按農(nóng)戶實(shí)際投入的貨幣量折算，單位為元/公頃；other表示其他間接費(fèi)用，包括修理費(fèi)用、固定資產(chǎn)折舊和保險(xiǎn)費(fèi)用。以上成本均來自全國農(nóng)產(chǎn)品成本收益資料匯編。

此外，本文還核算了案例區(qū)每公頃耕地加權(quán)凈收益，公式如下

式中W為第種農(nóng)作物在調(diào)研區(qū)內(nèi)的播種面積占比，π為第種農(nóng)作物每公頃凈收益。

2.1.2 耕地流轉(zhuǎn)租金的核算

2008年以后，國家開展和實(shí)施了土地確權(quán)政策，確保土地承包經(jīng)營權(quán)的穩(wěn)定，為加快土地經(jīng)營權(quán)有效流轉(zhuǎn)提供鋪墊。2014年出臺(tái)的《關(guān)于引導(dǎo)農(nóng)村土地經(jīng)營權(quán)有序流轉(zhuǎn)發(fā)展適度規(guī)模經(jīng)營的意見》強(qiáng)調(diào)，堅(jiān)持農(nóng)村土地集體所有的基礎(chǔ)上，實(shí)現(xiàn)土地所有權(quán)、承包權(quán)和經(jīng)營權(quán)三權(quán)分置，引導(dǎo)土地經(jīng)營權(quán)有序流轉(zhuǎn)?？梢?，中國土地流轉(zhuǎn)市場(chǎng)很早已經(jīng)形成，土地經(jīng)營權(quán)流轉(zhuǎn)租金可以較好地反映土地資產(chǎn)價(jià)值的高低，故耕地流轉(zhuǎn)租金可以作為耕地資產(chǎn)價(jià)值的另一量化指標(biāo)。此外，目前中國山區(qū)存在較大規(guī)模的不收租金流轉(zhuǎn)耕地的現(xiàn)象，即零租金流轉(zhuǎn)[10-11]。零租金流轉(zhuǎn)的比例定義為零租金流轉(zhuǎn)耕地的面積與研究區(qū)總耕地流轉(zhuǎn)面積的比值，核算公式如下

式中0為耕地零租金流轉(zhuǎn)的比例；free為以零租金形式流轉(zhuǎn)的耕地面積；non為非零租金流轉(zhuǎn)的耕地面積。

2.2 耕地資產(chǎn)價(jià)值變化的決定因素分析

因變量為地塊是否零租金流轉(zhuǎn)，限于篇幅，這里僅以地塊是否以零租金形式轉(zhuǎn)出為例，因變量為非線性、二元離散變量，不符合正態(tài)分布，不滿足線性回歸條件，無法采用最小二乘法估計(jì)，故需要建立二元選擇模型。Probit模型是將邏輯分布作為隨機(jī)誤差項(xiàng)的一種二元離散選擇模型，可用于對(duì)以效用最大化原則進(jìn)行選擇行為的模擬。Probit模型設(shè)置如下

式中Y為第塊地塊是否以零租金的形式轉(zhuǎn)出，當(dāng)?shù)貕K以零租金形式轉(zhuǎn)出時(shí)，Y=1，反之為0；123為一系列影響地塊零租金流轉(zhuǎn)的因素變量，這些因素分別隸屬于地塊、家庭和村莊三個(gè)維度，其中地塊維度包括地塊面積、與家庭距離、灌溉條件和地塊質(zhì)量等級(jí)等，家庭維度包括戶主年齡、受教育水平、家庭非農(nóng)收入占比和耕地細(xì)碎化程度等，村莊維度包括村莊地理區(qū)位和居民收入水平等；μ為誤差項(xiàng)；1、2、3為待估參數(shù)。

表2呈現(xiàn)了變量定義與統(tǒng)計(jì)性描述。從地塊是否零租金流轉(zhuǎn)來看，平均來看，72%的地塊以零租金的形式轉(zhuǎn)出。就地塊維度而言，地塊平均面積為0.09 hm2，地塊與家庭住宅相距1 409 m，地塊質(zhì)量等級(jí)平均處于二等地和三等地之間。就家庭特征而言，戶主平均年齡為58.42歲、受教育年限約6.3年，家庭收入中非農(nóng)務(wù)工收入占比接近70%；家庭撫養(yǎng)比為1.41，即一個(gè)勞動(dòng)力需要撫養(yǎng)1.4個(gè)非勞動(dòng)力，說明家庭撫養(yǎng)負(fù)擔(dān)較大。家庭地塊細(xì)碎化程度較嚴(yán)重，辛普森指數(shù)為0.83，戶均地塊為8.89塊，戶均耕地不足0.67 hm2，表明案例區(qū)耕地細(xì)碎化程度較嚴(yán)重。此外，村莊與最近縣城的距離平均為29.79 km。

表2 變量定義與統(tǒng)計(jì)性描述

3 耕地資產(chǎn)價(jià)值變化的特征

3.1 耕地凈收益的變化

通過分析2007－2017年案例區(qū)玉米凈收益的情況發(fā)現(xiàn)，整體上看，2007年以來典型山區(qū)玉米凈收益不斷下降，從初期的1 895.7元/hm2降至2017年虧本4 293.9元/hm2。分時(shí)間段看，2007－2012年山區(qū)耕地種植玉米仍有利可圖，而2013年及其以后種植玉米出現(xiàn)虧本，且虧本越來越嚴(yán)重。表3呈現(xiàn)了2012年和2018年案例區(qū)主要農(nóng)作物的成本收益，所列出的農(nóng)作物種植面積均超過當(dāng)?shù)馗孛娣e的80%及以上，能夠較好地反映當(dāng)?shù)馗氐某杀臼找媲闆r。首先，從耕地凈收益來看，2012年研究區(qū)耕地加權(quán)凈收益為1 384.5元/hm2，2018年下降到252.3元/hm2，研究期間下降約82%。值得注意的是，2018年白菜、花生、大豆和玉米四種作物已處于虧損狀態(tài)，玉米的虧損最大，達(dá)到2 606.4元/hm2。其次，從農(nóng)作物生產(chǎn)成本來看，2012年每公頃耕地加權(quán)勞動(dòng)成本為6748.65元，2018年達(dá)到7 547.7元；兩期勞動(dòng)力成本占比分別為48.94%和58.04%。2012和2018年每公頃耕地加權(quán)化肥成本分別為1 835.55元和2380.35元，化肥成本占比分別為13.88%和17.87%。結(jié)果表明，2012－2018年研究區(qū)耕地加權(quán)凈收益下降了82%，部分作物已處于虧損狀態(tài)，主要原因在于勞動(dòng)力和化肥等生產(chǎn)成本的上漲。最后，隨著勞動(dòng)力和物質(zhì)投入成本的上升，山區(qū)農(nóng)戶傾向于減少勞動(dòng)密集型農(nóng)作物，比如煙草和棉花等，使得研究區(qū)的作物種植結(jié)構(gòu)呈現(xiàn)顯著的變化。

表3 研究區(qū)主要作物成本收益分析

3.2 耕地流轉(zhuǎn)租金的變化

表4呈現(xiàn)了2012和2018年案例區(qū)耕地的流轉(zhuǎn)情況。整體上看，按照當(dāng)年價(jià)格估算，耕地流轉(zhuǎn)租金從2012年的1578.45元/hm2降至末期的361.65元/hm2，下降幅度達(dá)到77.09%。從土地流轉(zhuǎn)期限看，無固定流轉(zhuǎn)期限的耕地面積占比介于74.17%至78.65%，即從2012年的74.17%升至2018年的78.65%。從耕地流轉(zhuǎn)租金來看，2012年以零租金形式轉(zhuǎn)出的耕地面積占比為71.09%，2018年該比例上升至82.21%。此外，兩期流轉(zhuǎn)租金介于0至100元/hm2的耕地面積占比分別為14.72%和12.46%，而租金超過500元的面積占比均偏小，甚至2018年，在已流轉(zhuǎn)的耕地中，僅約1%的耕地流轉(zhuǎn)租金超過7500元/hm2。

表4 研究區(qū)兩期耕地流轉(zhuǎn)情況比較

注：2012年轉(zhuǎn)出的地塊面積為45.29 hm2，2018年則為18.73 hm2。

Note: The areas of transferred plots were 45.29 hm2and 18.73 hm2in 2012 and 2018, respectively.

4 山區(qū)耕地資產(chǎn)貶值的發(fā)生機(jī)理

以耕地零租金流轉(zhuǎn)作為耕地資產(chǎn)貶值的間接測(cè)度，該部分采用Probit模型識(shí)別耕地零租金流轉(zhuǎn)的關(guān)鍵決定因素，其次厘清耕地資產(chǎn)貶值的發(fā)生機(jī)理。

4.1 地塊零租金流轉(zhuǎn)的決定因素

在實(shí)證模擬之前，需對(duì)變量間的共線性進(jìn)行檢驗(yàn)，方差膨脹因子（VIF）顯示，單變量的VIF最大為2.31，總體變量的VIF為1.46，遠(yuǎn)小于臨界值10，說明變量間不存在嚴(yán)重共線性問題。此后，采用逐步納入不同維度的變量以檢驗(yàn)?zāi)Ｐ偷姆€(wěn)健型，各變量的估計(jì)系數(shù)和顯著性未發(fā)生較大變化，說明模擬結(jié)果穩(wěn)健。最后采用AUC來判斷模型擬合優(yōu)劣，最終模型的AUC值為0.876，說明模型具有很好的預(yù)測(cè)性，模型設(shè)置合理。表5呈現(xiàn)了地塊是否零租金轉(zhuǎn)出決定因素的模擬結(jié)果。

表5 模型估計(jì)及檢驗(yàn)結(jié)果

注：* ** ***分別在10%、5%和1%水平下顯著，標(biāo)準(zhǔn)誤聚類到村莊尺度。
Note: *, ** and *** represent significant levels at 10%, 5% and 1%, and the standard errors are clustered in the village.

模型1僅包含地塊維度因素，模型2和模型3是在模型1的基礎(chǔ)上逐步納入家庭維度、村莊維度和時(shí)間區(qū)位虛擬變量，其中模型3盡可能包含了影響地塊零租金轉(zhuǎn)出的因素，模擬結(jié)果更穩(wěn)健。從地塊維度來看，地塊面積的回歸系數(shù)在10%水平下顯著為負(fù)，系數(shù)為-0.605，說明地塊面積越大，該地塊以零租金形式轉(zhuǎn)出的概率越小。地塊質(zhì)量等級(jí)的系數(shù)為-0.568，在5%水平下顯著為負(fù)，說明越優(yōu)質(zhì)的地塊，零租金轉(zhuǎn)出率越低?？梢姡娣e較大和質(zhì)量等級(jí)較高的地塊，零租金轉(zhuǎn)出率越低。其次，從農(nóng)戶家庭維度來看，戶主年齡、受教育程度、非農(nóng)收入占比、家庭撫養(yǎng)比和地塊細(xì)碎化程度均在一定程度上影響著地塊是否以零租金形式被轉(zhuǎn)出，但這些變量均不顯著。最后，從村莊維度來看，村莊與縣城距離的系數(shù)在1%水平下顯著為正，系數(shù)為0.091，說明村莊與縣城距離越遠(yuǎn)，地塊零租金流轉(zhuǎn)發(fā)生率越高。總體上看，地塊維度特征和村莊地理區(qū)位是影響地塊是否零租金流轉(zhuǎn)的關(guān)鍵因素，位于偏遠(yuǎn)村莊的面積偏小和劣質(zhì)地塊更容易以零租金的形式發(fā)生流轉(zhuǎn)。

4.2 山區(qū)耕地資產(chǎn)貶值的發(fā)生機(jī)理

與其他國家和地區(qū)耕地邊際化的發(fā)生機(jī)理相同[31-33]，中國山區(qū)當(dāng)前經(jīng)歷的以耕地資產(chǎn)貶值為特征的土地邊際化的驅(qū)動(dòng)機(jī)理是，快速城鎮(zhèn)化和工業(yè)化導(dǎo)致的鄉(xiāng)村勞動(dòng)力大量析出的結(jié)果?；趯?shí)證分析和文獻(xiàn)梳理，圖1呈現(xiàn)了當(dāng)前山區(qū)耕地資產(chǎn)貶值的發(fā)生機(jī)理，即隨著城鎮(zhèn)化和工業(yè)化的快速推進(jìn)，務(wù)農(nóng)機(jī)會(huì)成本快速上漲，促使大量的鄉(xiāng)村勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移到城市工業(yè)行業(yè)，同時(shí)傳導(dǎo)至農(nóng)業(yè)行業(yè)使得農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力成本上升。在此背景下，農(nóng)戶為了實(shí)現(xiàn)增收，一方面調(diào)整農(nóng)作物種植結(jié)構(gòu)，減少勞動(dòng)力密集型農(nóng)作物的面積，增加勞動(dòng)力節(jié)約型農(nóng)作物的種植面積，但受制于山區(qū)自然條件，勞動(dòng)節(jié)約型農(nóng)作物的面積很難大規(guī)模增加；另一方面，采用省工性要素替代價(jià)格“高漲”的農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力，比如增加機(jī)械化作業(yè)程度，同樣受到地塊特征和山區(qū)地形等自然條件的限制，山區(qū)農(nóng)業(yè)機(jī)械投入很難顯著增加，勞動(dòng)力投入很難顯著減少，在農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力居高不下的情況下，那些劣質(zhì)地塊的經(jīng)營利潤(rùn)必然快速下降，農(nóng)戶優(yōu)先考慮零租金流轉(zhuǎn)和閑置。隨著地塊的閑置，山區(qū)生態(tài)環(huán)境得到恢復(fù)，野生動(dòng)物活動(dòng)頻繁，破壞田間作物，進(jìn)一步降低了相鄰地塊的利潤(rùn)，同時(shí)也導(dǎo)致了農(nóng)田公共設(shè)施維修成本的上升，農(nóng)業(yè)公共設(shè)施服務(wù)水平下降，提高了農(nóng)業(yè)經(jīng)營成本，進(jìn)一步降低了其余地塊的利潤(rùn)。未撂荒地塊的產(chǎn)量不斷下降，而成本卻不斷上漲，耕地資產(chǎn)也不斷貶值直至虧本，最終以零租金形式轉(zhuǎn)出，甚至擴(kuò)大耕地拋荒規(guī)模。

圖1 典型山區(qū)耕地資產(chǎn)貶值的發(fā)生機(jī)理

5 討 論

首先，從耕地凈收益來看，2007－2017年典型山區(qū)玉米凈收益從1895.70元/hm2降至虧本4293.9元/hm2，同時(shí)該地區(qū)主要農(nóng)作物的加權(quán)凈收益相應(yīng)地從2012年的1384.50元/hm2降至2018年的252.30元/hm2，說明以耕地凈收益度量的耕地資產(chǎn)價(jià)值在不斷下降。其次，從耕地流轉(zhuǎn)租金來看，2012－2018年，流轉(zhuǎn)租金從1577.45元/hm2下降到361.65元，整體降幅達(dá)到77.09%。此外，以零租金形式轉(zhuǎn)出的耕地面積占比從71.09%升至82.21%?？梢哉f，從耕地凈收益、流轉(zhuǎn)租金等多種測(cè)度均表明，案例區(qū)耕地資產(chǎn)的價(jià)值在不斷下降。

實(shí)際上，拋荒是耕地資產(chǎn)貶值的一種極端情況。截止到2017年，全國范圍內(nèi)共165個(gè)縣或市有耕地拋荒的記錄，主要分布在四川東部、湖南、安徽南部、重慶、甘肅東南部、福建和云南等地區(qū)[34]。以面積統(tǒng)計(jì)的全國耕地撂荒率已超過14%，部分山區(qū)甚至已超過30%[5]。當(dāng)耕地利潤(rùn)持續(xù)下降直至虧本時(shí)，農(nóng)民的理性選擇是放棄農(nóng)業(yè)和拋荒耕地，轉(zhuǎn)而從事其他非農(nóng)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)。其根源在于伴隨城鎮(zhèn)化和跨越劉易斯拐點(diǎn)之后，務(wù)農(nóng)機(jī)會(huì)成本快速上漲，傳導(dǎo)至農(nóng)業(yè)部門即勞動(dòng)力成本上升，受到地形限制，那些面積偏小、地理位置偏遠(yuǎn)和質(zhì)量等級(jí)較差的地塊因無法實(shí)現(xiàn)省工性機(jī)械替代，利潤(rùn)不斷下降直至虧本，耕地資產(chǎn)不斷貶值，農(nóng)戶優(yōu)先考慮棄耕和撂荒。

這也是自1999年開始山區(qū)實(shí)施退耕還林工程獲得成功的重要原因之一。若把退耕還林補(bǔ)貼看作是政府“購買”農(nóng)戶耕地的使用權(quán)，從經(jīng)濟(jì)學(xué)的角度分析，這些邊際土地在已經(jīng)發(fā)生撂荒并實(shí)現(xiàn)自然植被恢復(fù)的情況下，無需再采用遠(yuǎn)高于市場(chǎng)價(jià)的補(bǔ)貼標(biāo)準(zhǔn)“購買”農(nóng)戶耕地的使用權(quán)[32,35]；從改善山區(qū)生態(tài)環(huán)境的角度來看，部分人口矛盾突出的生態(tài)脆弱區(qū)可以繼續(xù)開展退耕還林工程[36]，但不應(yīng)再全面鋪開，更要避免對(duì)已撂荒耕地實(shí)施退耕還林工程，以免公共財(cái)政經(jīng)費(fèi)的浪費(fèi)[37]。

6 結(jié)論與啟示

以重慶市武隆區(qū)和酉陽縣的耕地為研究對(duì)象，基于2012年和2018年901份農(nóng)戶問卷、6 563塊地塊資料以及全國農(nóng)產(chǎn)品收益資料匯編等數(shù)據(jù)，本文揭示了研究期耕地資產(chǎn)價(jià)值的變化特征，構(gòu)建Probit模型識(shí)別耕地資產(chǎn)價(jià)值變化的關(guān)鍵決定因素，并探尋山區(qū)耕地資產(chǎn)貶值的發(fā)生機(jī)理。主要得出以下結(jié)論及啟示：

1）近年來，重慶典型山區(qū)耕地資產(chǎn)的凈收益不斷下降，其中玉米從2007年凈收益1895.70元/hm2降至2017年虧本4293.9元/hm2，主要農(nóng)作物加權(quán)凈收益從2012年的1384.50元/hm2降至2018年的252.30元/hm2。耕地流轉(zhuǎn)租金從2012年的1577.45元/hm2降至361.65元/hm2，同時(shí)零租金流轉(zhuǎn)比例相應(yīng)地從71.09%升至82.21%。以上結(jié)果均表明，典型山區(qū)農(nóng)戶的耕地資產(chǎn)處于貶值狀態(tài)，農(nóng)地邊際化現(xiàn)象不斷加劇。

2）對(duì)典型山區(qū)耕地資產(chǎn)貶值發(fā)生機(jī)理的分析發(fā)現(xiàn)，地塊面積、耕地質(zhì)量等級(jí)和村莊地理區(qū)位是耕地零租金流轉(zhuǎn)的主要決定因素。然而，山區(qū)耕地資產(chǎn)貶值等土地邊際化現(xiàn)象的根源則在于，務(wù)農(nóng)機(jī)會(huì)成本的快速上漲。城鎮(zhèn)化和工業(yè)化的推進(jìn)，尤其在跨越劉易斯拐點(diǎn)之后，務(wù)農(nóng)機(jī)會(huì)成本快速上漲，傳遞到農(nóng)業(yè)部門使得農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力成本上升。受到地形等自然條件限制，目前山區(qū)很難推廣農(nóng)業(yè)機(jī)械化，機(jī)械無法有效替代勞動(dòng)力，農(nóng)業(yè)利潤(rùn)因勞動(dòng)力成本持續(xù)走高而不斷下降，直至利潤(rùn)低于零。農(nóng)民理性的選擇是放棄農(nóng)業(yè)而轉(zhuǎn)向非農(nóng)活動(dòng)，耕地便以低租金或零租金形式轉(zhuǎn)出，甚至拋荒。

3）從成本收益分析來看，研究區(qū)的耕地撂荒是農(nóng)戶的一種正常和理性的經(jīng)濟(jì)活動(dòng)，耕地資產(chǎn)的貶值恰好符合退耕還林的初衷，這些資產(chǎn)貶值的耕地或撂荒地有助于改善山區(qū)的生態(tài)環(huán)境。同時(shí)，山區(qū)閑置的耕地資源變得愈發(fā)豐富，政府可以適當(dāng)、合理地引導(dǎo)城市資本進(jìn)入山區(qū)農(nóng)村，充分挖掘農(nóng)村相對(duì)富裕的土地資源，以實(shí)現(xiàn)山區(qū)土地資本增值和發(fā)展當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)。此外，政府應(yīng)停止在山區(qū)大規(guī)模的開墾耕地工程，但可以通過土地整治等方式適當(dāng)補(bǔ)充耕地，避免公共財(cái)政資金浪費(fèi)和破壞生態(tài)環(huán)境。

致謝：感謝西南大學(xué)資源環(huán)境學(xué)院閻建忠研究員對(duì)前期調(diào)研數(shù)據(jù)的支持。

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Characteristics on devaluation of cultivated land and its mechanisms in typical mountainous areas of Chongqing, China

Wang Yahui1,2,3, Xin Liangjie3※, Li Xiubin3,4

(1.,,400715,; 2.,400715,; 3.,,100101,; 4.,100049,)

Land is the carrier of human activities. All kinds of social and economic problems in the process of urbanization can be reflected in land use. A large number of labor force has been transferred from rural areas especially in mountainous areas to cities, which has changed the population distribution pattern and land use pattern in different time and regional systems. The marginalization of cultivated land is a typical land use pattern in mountainous areas, and clarifying the characteristics of land marginalization and its mechanism can be used for reference to realize land capital appreciation and rural revitalization. By employing the survey data about 901 farm households involving 6563 plots in Wulong District and Youyang County in Chongqing City of China in 2012 and 2018 and compilation of agricultural product cost and benefit data from 2007 to 2017, this paper regarded cultivated land as an asset for families and revealed the evolution characteristics of cultivated land asset value in recent years, and a Probit model was constructed to identify the driving forces and explored the driving mechanism of abovementioned phenomena. The results showed that: 1) in recent years, the assets value of cultivated land in the investigated areas kept declining, which was manifested in the fact that the generally cultivated maize per km2has changed from yield to loss, and the average weighted net yield of major crops has decreased from 1 384.50 yuan per hm2in 2012 to 252.30 yuan per hm2in 2018, with a drop of 77.09%. The average rent of cultivated land dropped from 1577.45 yuan/hm2in 2012 to 361.65 yuan/hm2in 2018, while the proportion of rent-free land transfer rate from 71.09 % to 82.21 %. It can be seen that the assets value of cultivated land in typical mountainous areas in Chongqing are in the decline stage. (2) Plot size, the distance from the homestead, plot quality and land fragmentation were the important determinants of free-rent land transfer, while the rising opportunity cost of farming was the root cause. The mechanism of devaluation of cultivated land is that urbanization has pushed up labor costs and reduces agricultural profits, and cultivated land assets have devaluated and even abandoned. From the view of cost-benefit analysis, the abandonment of cultivated land in the study area is a normal and rational economic activity for farmers, and the devaluation of cultivated land assets is exactly in line with the original intention of returning farmland to forests. The devalued cultivated land or abandoned land of these assets is conducive to improving the ecological environment of the mountainous areas. At the same time, the idle or abandoned land resources in mountainous areas become relatively rich. The government should reasonably introduce urban capital and fully exploit the land resources in order to realize the land capital appreciation in mountainous areas and develop local economy. Furthermore, the government should stop large-scale land reclamation projects in mountainous areas and appropriately replenish cultivated land through land reclamation to avoid waste of public financial funds and destruction of the ecological environment.

rural areas; land use; devaluation of farmland assets; rent-free land transfer; Grain for Green Project; driving mechanism; mountainous areas

王亞輝，辛良杰，李秀彬. 重慶典型山區(qū)耕地資產(chǎn)貶值特征及其發(fā)生機(jī)理[J]. 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào)，2019，35(22)：107－114. doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2019.22.012 http://www.tcsae.org

Wang Yahui, Xin Liangjie, Li Xiubin. Characteristics on devaluation of cultivated land and its mechanisms in typical mountainous areas of Chongqing, China[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2019, 35(22): 107－114. (in Chinese with English abstract) doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2019.22.012 http://www.tcsae.org

2019-05-30

2019-09-21

國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目（41901232）；國家自然科學(xué)基金重點(diǎn)資助項(xiàng)目（41930757）；教育部人文社會(huì)科學(xué)研究項(xiàng)目（19XJCZH006）；重慶市社會(huì)科學(xué)規(guī)劃項(xiàng)目（2018BS59）；中央高?；究蒲袠I(yè)務(wù)費(fèi)項(xiàng)目（swu118054）

王亞輝，博士，講師，研究方向?yàn)橥恋乩米兓?。Email：wangyhui.15b@igsnrr.ac.cn

辛良杰，博士，副研究員，研究方向?yàn)橥恋乩米兓?。Email：xinlj@igsnrr.ac.cn

10.11975/j.issn.1002-6819.2019.22.012

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1002-6819(2019)-22-0107-08