生態(tài)耕種對(duì)農(nóng)戶收入的影響研究: 以江西省水稻種植戶為例

謝賢鑫,陳美球

(江西農(nóng)業(yè)大學(xué)農(nóng)村土地資源利用與保護(hù)研究中心/ 江西省鄱陽湖流域農(nóng)業(yè)資源與生態(tài)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,江西 南昌 330045)

近年來,我國(guó)農(nóng)業(yè)發(fā)展面臨資源約束日益顯現(xiàn)、生態(tài)環(huán)境總體堪憂的現(xiàn)實(shí)情況,高投入、高消耗、高污染、低效益的傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)方式與資源環(huán)境之間的矛盾日益尖銳[1-2]。農(nóng)戶開展生態(tài)耕種,不僅是提升耕地保護(hù)成效、促進(jìn)農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展的內(nèi)在要求,也是保障我國(guó)糧食安全和農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量安全的現(xiàn)實(shí)需要。當(dāng)前耕地依舊承擔(dān)著農(nóng)戶的生計(jì)保障功能,農(nóng)戶的耕種增收預(yù)期將直接決定其是否采納生態(tài)耕種及其采納程度。而采納生態(tài)耕種是否能夠提高農(nóng)戶的收入水平?又是否存在差異化的影響?探究上述問題,對(duì)生態(tài)耕種推廣政策的制定、農(nóng)戶收入水平的提高及耕地保護(hù)成效的提升具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。

盡管學(xué)術(shù)界對(duì)農(nóng)戶生態(tài)耕種的直接研究不多,但類似的相關(guān)研究較多,如農(nóng)戶的保護(hù)性耕作[3]、環(huán)境友好型農(nóng)業(yè)技術(shù)[4]、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)碳行為[5]、親環(huán)境行為[6]等。已有研究表明,綠色農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術(shù)在提高農(nóng)作物品質(zhì)方面的優(yōu)勢(shì)逐漸被認(rèn)可,且推廣程度高[7]。但學(xué)者對(duì)于生態(tài)耕種收入效應(yīng)的研究結(jié)論存在分歧。有研究發(fā)現(xiàn),與習(xí)慣性施肥相比,推薦施肥能使水稻和油菜2種農(nóng)作物純收益分別增加1 200和1 000元·hm-2[8]。相比于農(nóng)戶自防區(qū),農(nóng)藥減量技術(shù)示范區(qū)內(nèi)的水稻病蟲害防治效果更加明顯,若農(nóng)藥減量比例超80%,則耕種增收將達(dá)到4 665.75 元·hm-2[9]。盡管測(cè)土配方施肥不能降低投入成本,但可提高肥料使用率,采用測(cè)土配方施肥措施后,水稻增收35.44元·(667 m2)-1,小麥增收32.81元·(667 m2)-1[10-11]。但也有學(xué)者認(rèn)為,生態(tài)耕種存在消極的收入效應(yīng)。比如有研究表明,采納綠色病蟲害防控技術(shù)對(duì)減少殺蟲劑和殺菌劑的使用具有積極作用,但對(duì)農(nóng)作物產(chǎn)量和利潤(rùn)并未產(chǎn)生顯著影響[12]。

已有研究說明生態(tài)耕種的收入效應(yīng)差異明顯,單項(xiàng)生態(tài)耕種既可能增收,也可能對(duì)農(nóng)業(yè)收入不產(chǎn)生影響。而農(nóng)戶一年中往往不止采納一種耕種行為,多樣化的生態(tài)耕種對(duì)農(nóng)戶收入的整體影響仍需進(jìn)一步研究。此外,以往對(duì)農(nóng)戶收入效益的研究多為基于條件均值的總體效應(yīng)分析,忽略了收入分布頂端與尾部的農(nóng)戶收入情況,但農(nóng)戶收入水平的差異反映了其資源稟賦的異質(zhì)性[13],生態(tài)耕種采納情況可能會(huì)因農(nóng)戶收入水平不同而產(chǎn)生差異化,進(jìn)而可能導(dǎo)致生態(tài)耕種對(duì)農(nóng)戶收入影響的結(jié)論不盡相同。且大多數(shù)研究容易忽略變量選擇的內(nèi)生性偏誤問題。因此,僅采用最小二乘線性(OLS)進(jìn)行回歸,其結(jié)果可能存在偏差,而采用Heckman選擇模型和分位數(shù)回歸模型則彌補(bǔ)了上述收入條件分布不全和內(nèi)生性偏誤的缺陷,使生態(tài)耕種對(duì)農(nóng)戶收入效益的研究更為科學(xué)嚴(yán)謹(jǐn)。

江西省是全國(guó)13個(gè)糧食主產(chǎn)區(qū)之一,水稻作為江西省的主要糧食作物,其品質(zhì)很大程度取決于農(nóng)戶的耕種行為,而生態(tài)耕種的采納則為保障糧食安全提供了重要的途徑。該研究基于江西省1 488 份抽樣調(diào)查數(shù)據(jù),以水稻種植戶為研究對(duì)象,引入Heckman選擇模型和分位數(shù)回歸方法,分析生態(tài)耕種對(duì)農(nóng)戶收入的影響,以期為有針對(duì)性地制定生態(tài)耕種相關(guān)政策,保障農(nóng)戶耕種經(jīng)濟(jì)效益提供參考。

1 研究方法與數(shù)據(jù)來源

1.1 理論機(jī)理分析

該研究主要考察生態(tài)耕種對(duì)水稻種植戶農(nóng)業(yè)收入的影響。生態(tài)耕種指遵循生態(tài)系統(tǒng)基本原理、避免對(duì)耕地系統(tǒng)不可逆的人為干擾,以利于改善農(nóng)業(yè)生態(tài)環(huán)境的綜合農(nóng)業(yè)生產(chǎn)行為。生態(tài)耕種的理論依據(jù)是生態(tài)系統(tǒng)基本原理,生態(tài)耕種的實(shí)施主體是人,實(shí)施對(duì)象是耕地,目的是既不干擾耕地系統(tǒng),又要改善農(nóng)業(yè)生態(tài)環(huán)境,其最終落腳點(diǎn)是人的綜合生產(chǎn)行為。綜合江西省農(nóng)戶常見耕種行為及數(shù)據(jù)可得性,擬定生態(tài)耕種主要包涵10種具體行為,分別是測(cè)土配方施肥、種植綠肥、施用有機(jī)肥、減量施用化肥、施用低毒低殘留農(nóng)藥、作物合理輪作、秸稈還田、采用生態(tài)農(nóng)業(yè)模式、農(nóng)膜回收和保護(hù)性耕種。其中,綠肥主要指紫云英和苕子;有機(jī)肥指農(nóng)家肥;單位面積化肥用量低于前一年即視為減量施用化肥;作物合理輪作主要指復(fù)種輪作;生態(tài)農(nóng)業(yè)模式指“稻魚”“稻蝦”等種養(yǎng)模式;保護(hù)性耕種主要指近年來少耕或免耕行為。以人均耕地收入表征水稻種植戶的農(nóng)業(yè)收入,一方面,耕地收入是水稻種植戶經(jīng)濟(jì)收入的重要來源之一,也是反映生態(tài)耕種經(jīng)濟(jì)效益的重要衡量指標(biāo);另一方面,考慮到家庭人口差異,用人均耕地收入衡量水稻種植戶的農(nóng)業(yè)收入更具可比性。

生態(tài)耕種對(duì)農(nóng)戶收入的影響路徑整體上有2條:一是產(chǎn)量與收入路徑,二是成本與收入路徑。測(cè)土配方施肥能提高肥料利用效率,減少肥料浪費(fèi)和勞動(dòng)力投入,且增產(chǎn)效果明顯;綠肥種植肥效好,能改善土壤質(zhì)地,提升農(nóng)作物產(chǎn)量,且投資少,成本低,只需少量種子和化肥,就可實(shí)現(xiàn)就地種植和就地施用;有機(jī)肥作為養(yǎng)分最全面的肥料,能夠通過改良土壤、培肥地力實(shí)現(xiàn)農(nóng)作物的增產(chǎn)提質(zhì);輪作和秸稈還田可通過均衡土壤養(yǎng)分、調(diào)節(jié)土壤肥力,起到增肥增產(chǎn)的效果;以“稻魚”“稻蝦”為主的農(nóng)業(yè)生態(tài)模式能夠?yàn)檗r(nóng)戶帶來水稻和魚蝦的雙重收入;農(nóng)膜回收也存在節(jié)支增收的可能,比如回收的棚膜來年可再次使用,降低第2年農(nóng)膜投入成本,或者將回收的農(nóng)膜作為廢棄物出售,也可為農(nóng)戶帶來經(jīng)濟(jì)效益。但減量施用化肥、施用低毒低殘留農(nóng)藥和保護(hù)性耕種對(duì)農(nóng)戶收入的影響并不明確。一方面,減量施用化肥可能造成農(nóng)作物產(chǎn)量降低,施用低毒低殘留農(nóng)藥則可能增加農(nóng)藥投入成本,保護(hù)性耕種也有可能因播種面積減少而影響農(nóng)作物產(chǎn)量,進(jìn)而降低農(nóng)業(yè)收入;另一方面，減量施肥、施用低毒低殘留農(nóng)藥和保護(hù)性耕種下生產(chǎn)的農(nóng)作物品質(zhì)安全更具保障,其產(chǎn)品的市場(chǎng)邊際效益更高,存在耕種盈利的可能。由于單項(xiàng)生態(tài)耕種行為對(duì)農(nóng)戶收入的影響具有差異性,故生態(tài)耕種對(duì)農(nóng)戶收入的綜合影響暫不明確,這正是該研究所要探索的問題。此外,考慮到人均耕地收入受多因素綜合影響,選取個(gè)人及家庭特征、生產(chǎn)條件、認(rèn)知能力等變量,探索各因素對(duì)農(nóng)戶人均耕地收入的影響。

1.2 計(jì)量模型設(shè)定

首先,考慮到農(nóng)戶收入是數(shù)值型因變量,構(gòu)建OLS回歸模型,其表達(dá)式為

lnY=α+βX+θZ+ε。

(1)

式(1)中,Y為人均耕地收入,元，為減少異方差,將其取對(duì)數(shù)處理;X表示農(nóng)戶是否采納生態(tài)耕種;Z為影響農(nóng)戶收入自變量的向量;α為截距項(xiàng)；β和θ為待估參數(shù)；ε為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。

其次,為準(zhǔn)確估計(jì)生態(tài)耕種變量對(duì)農(nóng)戶收入的影響,需引入工具變量以解決可能存在的內(nèi)生偏誤問題[14]。一方面,農(nóng)戶之間的生產(chǎn)交流程度對(duì)生態(tài)耕種可能有直接影響,且由于水稻種植戶以農(nóng)業(yè)生計(jì)為主,使得生產(chǎn)交流程度變量(Z1)大概率僅通過耕種行為對(duì)農(nóng)戶收入產(chǎn)生影響;另一方面,可能生態(tài)耕種信息獲取難度變量(Z2)對(duì)生態(tài)耕種產(chǎn)生影響的前提下,能夠有效避免變量間產(chǎn)生雙向因果關(guān)系。因此,采用Heckman選擇模型,運(yùn)用工具變量法開展分析,而后再進(jìn)行有效性檢驗(yàn)。

最后,采用分位數(shù)回歸模型研究農(nóng)戶生態(tài)耕種的收入效應(yīng)。定義Qq(lnY)代表q分位上的農(nóng)戶收入水平,對(duì)任意的0

Qq(lnY)=αq+βqX+θqZ+εq。

(2)

綜上所述,該研究計(jì)量分析主要由3部分構(gòu)成:一是通過構(gòu)建OLS回歸模型,檢驗(yàn)農(nóng)戶采納生態(tài)耕種是否能在整體上提升人均耕地收入;二是運(yùn)用Heckman選擇模型,引入工具變量解決模型的內(nèi)生性問題;三是采用分位數(shù)回歸模型,探討生態(tài)耕種對(duì)不同收入層次農(nóng)戶人均耕地收入的影響差異。

1.3 數(shù)據(jù)來源

數(shù)據(jù)來源于課題組2018年1—3月開展的江西省農(nóng)戶生態(tài)耕種認(rèn)知與行為專題抽樣調(diào)研。江西省是我國(guó)重要的糧食主產(chǎn)區(qū),也是我國(guó)推行農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)的重點(diǎn)區(qū)域,在研究農(nóng)戶生態(tài)耕種方面具有較好的代表性。課題組采用分層抽樣和隨機(jī)抽樣相結(jié)合的方式選取樣本農(nóng)戶,具體抽樣步驟為:首先根據(jù)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和糧食生產(chǎn)情況在11個(gè)地級(jí)市中選取4～5個(gè)縣(區(qū)),在每個(gè)縣(區(qū))隨機(jī)選取2～3個(gè)鄉(xiāng)鎮(zhèn),再在每個(gè)鄉(xiāng)鎮(zhèn)隨機(jī)選取1～2個(gè)村,最后在每個(gè)村選取10～15戶水稻種植戶。此次調(diào)研采用訪談和問卷相結(jié)合的方式,對(duì)戶主或是參與農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)決策的家庭主要成員開展調(diào)查,一共發(fā)放問卷1 600份,剔除部分核心數(shù)據(jù)缺失或數(shù)據(jù)前后矛盾的問卷,得到實(shí)際有效問卷1 488份,有效問卷率為93.00%。問卷內(nèi)容主要有:(1)個(gè)人及家庭基本情況,包括受訪者年齡、性別、務(wù)農(nóng)年限、文化水平以及家庭人口、家庭收入、家庭耕地資源特征等;(2)農(nóng)戶對(duì)生態(tài)耕種的認(rèn)知與采納情況,包括農(nóng)戶對(duì)每項(xiàng)耕種行為的了解程度、重要程度認(rèn)知、意愿和采納選擇等;(3)農(nóng)戶對(duì)生態(tài)耕種的態(tài)度,包括耕地生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)認(rèn)知、生態(tài)耕種采納認(rèn)知、政府政策安排認(rèn)知等。為保證數(shù)據(jù)的有效性,經(jīng)信效度檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn),Cronbach′s Alpha系數(shù)值為0.62>0.6,KMO值為0.647>0.6,Bartlett球型檢驗(yàn)的顯著性水平sig.值<0.001,說明問卷設(shè)計(jì)相對(duì)合理,數(shù)據(jù)具有良好的信效度。

1.4 變量選取與統(tǒng)計(jì)分析

該研究的核心解釋變量是生態(tài)耕種采納變量,首先設(shè)定若農(nóng)戶采納某一種生態(tài)耕種行為,賦值為1分,如未采納,則賦值為0分;其次對(duì)所有采納分值進(jìn)行累加,計(jì)算生態(tài)耕種總分值和樣本平均分值;最后,將每個(gè)農(nóng)戶的生態(tài)耕種總分值大于平均分值的部分設(shè)定為采納了生態(tài)耕種,再次賦值為1,低于平均分值的部分設(shè)定為未采納生態(tài)耕種,賦值為0。經(jīng)統(tǒng)計(jì),采納了生態(tài)耕種的農(nóng)戶有553戶,未采納的有935戶。

農(nóng)戶的個(gè)人及家庭特征、生產(chǎn)條件、認(rèn)知能力與政府政策等是影響農(nóng)戶收入水平的重要因素[16-18],故選取17個(gè)控制變量開展分析,變量定義及統(tǒng)計(jì)量見表1。樣本農(nóng)戶中,被訪者采納生態(tài)耕種的平均分值為0.37,低于0.5,與前文生態(tài)耕種采納戶數(shù)量低于未采納戶的結(jié)論一致。被訪者平均年齡為48歲,文化水平以小學(xué)和初中為主,兼業(yè)現(xiàn)象突出,務(wù)農(nóng)年限均值高達(dá)22.38 a。被訪者家庭勞動(dòng)力比重超過五成,耕地收入比重較低,且大部分農(nóng)戶不是新型農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)主體。農(nóng)戶所在村落的道路便捷度、農(nóng)田基礎(chǔ)設(shè)施、灌溉水源均具備良好的條件。政府補(bǔ)貼已普遍惠及,承包地確權(quán)基本完成,但農(nóng)戶參與生態(tài)耕種相關(guān)培訓(xùn)較少。表2反映了采納與未采納生態(tài)耕種的農(nóng)戶樣本特征及變量差異的t檢驗(yàn)結(jié)果。2類農(nóng)戶在生計(jì)分化、勞動(dòng)力比重、是否是新型經(jīng)營(yíng)主體、耕地質(zhì)量變化、政府補(bǔ)貼、農(nóng)田基礎(chǔ)設(shè)施、承包地確權(quán)等方面存在顯著差別。

表1 變量定義與描述性統(tǒng)計(jì)

表2 生態(tài)耕種采納農(nóng)戶與未采納農(nóng)戶的特征比較

2 結(jié)果與分析

2.1 OLS模型回歸結(jié)果分析

OLS回歸結(jié)果見表3。由于部分務(wù)工兼業(yè)農(nóng)戶將其土地交由親戚代耕,農(nóng)忙期間也會(huì)返鄉(xiāng)從事水稻播種和收割工作,但并不向親戚收取報(bào)酬,因此有部分農(nóng)戶的耕種收入為0。為避免0值在取對(duì)數(shù)時(shí)被剔除,在不影響分析結(jié)論前提下,統(tǒng)一將0值用0.001代替。結(jié)果顯示,采納與否變量的回歸系數(shù)雖然為正,但并未通過顯著性檢驗(yàn),對(duì)比右側(cè)Heckman選擇模型的回歸結(jié)果,OLS回歸不顯著可能是受模型內(nèi)生性影響所致。

從控制變量的估計(jì)結(jié)果看,年齡、文化程度、生計(jì)分化變量對(duì)農(nóng)戶人均耕地收入具有顯著的負(fù)向影響,而務(wù)農(nóng)年限、耕地收入比重、耕地破碎度、農(nóng)田基礎(chǔ)設(shè)施、承包地確權(quán)則對(duì)農(nóng)戶人均耕地收入具有顯著的正向影響。一般而言,高齡勞動(dòng)力耕種目的在于實(shí)現(xiàn)口糧自足,文化水平高或兼業(yè)程度深的農(nóng)戶也主要從事非農(nóng)工作,以上變量通過影響受訪者的耕種目的或生計(jì)來源進(jìn)而影響農(nóng)戶的收入水平。而務(wù)農(nóng)年限和耕種經(jīng)驗(yàn)對(duì)江西丘陵地區(qū)耕地經(jīng)營(yíng)影響深遠(yuǎn),存在農(nóng)戶務(wù)農(nóng)時(shí)間越久則農(nóng)業(yè)收入水平越高的可能性。農(nóng)田基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)作為改善農(nóng)業(yè)生產(chǎn)條件、提高糧食綜合生產(chǎn)能力的重要舉措,對(duì)增加耕種收入具有重要的推動(dòng)作用。承包地確權(quán)的實(shí)施緩解了廣大農(nóng)戶“失地”的后顧之憂,使農(nóng)戶耕種更具積極性,長(zhǎng)期來看對(duì)增加農(nóng)業(yè)收入具有積極作用。

2.2 Heckman選擇模型結(jié)果分析

Heckman選擇模型估計(jì)結(jié)果見表3。該模型包含2個(gè)階段估計(jì),一是估計(jì)農(nóng)戶采納生態(tài)耕種的概率,二是估計(jì)人均耕地收入。從第1階段工具變量估計(jì)結(jié)果看,生產(chǎn)交流程度在1%水平上對(duì)農(nóng)戶采納生態(tài)耕種具有顯著的正向影響,信息獲取難度則表現(xiàn)為顯著的負(fù)向影響,即農(nóng)戶間的生產(chǎn)交流越多,或生態(tài)耕種信息獲取難度越小,則其采納生態(tài)耕種的概率更高。為檢驗(yàn)工具變量的有效性,一方面通過過度識(shí)別檢驗(yàn),結(jié)果顯示P值為0.227>0.1,故接受“所有工具變量為外生”的原假設(shè),即工具變量與擾動(dòng)項(xiàng)不相關(guān)。另一方面,從第1階段的回歸結(jié)果可知,2個(gè)工具變量對(duì)內(nèi)生變量具有較好的解釋力,P值均小于0.01,驗(yàn)證了兩者有較強(qiáng)的相關(guān)性。此外,為驗(yàn)證內(nèi)生變量是否真實(shí)存在,Hausman檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)P值為0.000 2,表明在1%顯著性水平上拒絕“所有解釋變量為外生”的原假設(shè),即驗(yàn)證了生態(tài)耕種采納變量為內(nèi)生變量的真實(shí)性。

表3顯示,生態(tài)耕種采納核心解釋變量在1%水平上顯著正向影響農(nóng)戶的人均耕地收入,說明與未采納生態(tài)耕種農(nóng)戶相比,農(nóng)戶采納生態(tài)耕種能夠在整體上提升人均耕地收入。在Heckman選擇模型回歸時(shí),其他變量的估計(jì)系數(shù)和正負(fù)方向與OLS回歸模型結(jié)果基本一致,這在一定程度上驗(yàn)證了估計(jì)結(jié)果的穩(wěn)定性。

2.3 分位數(shù)回歸模型結(jié)果分析

借鑒文獻(xiàn)[19],選取0.10、0.25、0.50、0.75和0.90這5個(gè)分位點(diǎn)進(jìn)行分位數(shù)回歸,以區(qū)分不同收入層次(極低收入組、低收入組、中等收入組、高等收入組和極高收入組)的收入差異。分位數(shù)回歸結(jié)果見表4。

表4 收入的分位數(shù)回歸結(jié)果

從表4可知,在0.10和0.25分位點(diǎn)的回歸結(jié)果中,生態(tài)耕種采納變量回歸系數(shù)為正,但未通過顯著性檢驗(yàn)。這說明采納生態(tài)耕種有可能提高極低和低收入農(nóng)戶的人均耕地收入,但促進(jìn)作用不明顯。其原因可能是低收入農(nóng)戶家庭在生計(jì)資本和家庭資源稟賦方面處于弱勢(shì),而采納生態(tài)耕種需要一定的資金投入,比如良種購(gòu)買、專業(yè)技術(shù)設(shè)備購(gòu)買等,再考慮到自然氣候和市場(chǎng)銷售風(fēng)險(xiǎn),即便生態(tài)耕種生產(chǎn)的農(nóng)作物有較高的邊際收益,也不一定能實(shí)現(xiàn)農(nóng)戶增收的目標(biāo)。該結(jié)果說明,貧困農(nóng)戶要想從生態(tài)耕種獲益,有必要減少資金投入,且要提升抵抗耕種風(fēng)險(xiǎn)的能力。

在0.50、0.75和0.90分位點(diǎn)的回歸估計(jì)結(jié)果中,生態(tài)耕種采納變量對(duì)因變量的影響方向均為負(fù),這說明采納生態(tài)耕種不僅未能促進(jìn)中等、高等、極高收入層次農(nóng)戶的人均耕地收入,反而會(huì)降低其收入水平,在0.75分位點(diǎn)上的顯著性水平為5%。其原因可能是對(duì)中等及以上收入水平農(nóng)戶而言,其家庭收入主要來源為非農(nóng)收入,即便是季節(jié)性返鄉(xiāng)務(wù)農(nóng)并采納生態(tài)耕種,也只是為了留足日?？诩Z,大部分糧食由代耕親戚享有,此類農(nóng)戶的耕種收入并未增加。此外,對(duì)部分從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的高收入群體而言,其經(jīng)濟(jì)效益的增長(zhǎng)更依賴于耕地適度規(guī)模流轉(zhuǎn)帶來的規(guī)模效益和政府補(bǔ)貼政策,此類農(nóng)戶采納生態(tài)耕種對(duì)耕地收入的影響也不能在短期內(nèi)有所體現(xiàn)。

分位偏回歸系數(shù)隨分位數(shù)的變化見圖1。圖1顯示,隨著分位數(shù)的增加,生態(tài)耕種采納變量的分位偏回歸系數(shù)呈現(xiàn)先增后降的整體趨勢(shì)(即中間大于兩端),且峰值傾向偏低分位點(diǎn),這表明采納生態(tài)耕種農(nóng)戶對(duì)極低和高收入農(nóng)戶影響小,最大收益者為偏低收入群體。且系數(shù)周邊陰影面積也與估計(jì)值標(biāo)準(zhǔn)誤呈正比關(guān)系,可見隨著分位數(shù)的增加,生態(tài)耕作采納變量系數(shù)估計(jì)值標(biāo)準(zhǔn)誤呈現(xiàn)逐漸降低趨勢(shì)。

X1～X18含義見表1。

對(duì)其他變量而言,同一變量在不同分位點(diǎn)對(duì)農(nóng)戶人均耕地收入的影響不盡相同,僅有生計(jì)分化和耕地收入比重2個(gè)變量對(duì)農(nóng)戶人均耕地收入有顯著影響。不同之處在于前者為負(fù)向影響,后者為正向影響。具體而言,生計(jì)分化程度越深,非農(nóng)就業(yè)概率越大,農(nóng)戶依靠耕種提高收入水平的可能性越低,此時(shí)農(nóng)戶對(duì)耕地的社會(huì)保障功能需求要遠(yuǎn)大于其經(jīng)濟(jì)功能。而耕地收入比重較大,說明家庭收入以耕種收入為主,家庭主要從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn),在人數(shù)一定的情況下,其人均耕地收入水平也趨向更高。從圖1可知,隨著分位數(shù)的增大,生計(jì)分化變量的分位偏回歸系數(shù)呈現(xiàn)先下降后增加的整體趨勢(shì),在0.1分位點(diǎn)后持續(xù)增加,說明生計(jì)分化變量對(duì)極低和極高收入農(nóng)戶的影響更大。耕地收入比重變量的分位偏回歸系數(shù)則呈現(xiàn)整體下降趨勢(shì),說明該變量對(duì)農(nóng)戶收入的影響將隨著農(nóng)戶收入的增加而下降。

經(jīng)比較,分位數(shù)回歸結(jié)果與OLS、Heckman選擇模型的均值回歸結(jié)果并不完全相同,生態(tài)耕種對(duì)農(nóng)戶人均耕地收入的影響方向與程度也存在差異,這從側(cè)面表明,通過均值回歸來判斷生態(tài)耕種對(duì)農(nóng)戶收入的影響有失偏頗。但總體而言,采納生態(tài)耕種對(duì)農(nóng)戶人均耕地收入增加具有顯著的促進(jìn)作用,且這種作用會(huì)因農(nóng)戶收入水平不同產(chǎn)生差異化的影響,這意味著有必要制定差異化的政策。

3 結(jié)論與建議

基于江西省1 488份水稻種植戶的調(diào)研數(shù)據(jù),實(shí)證分析了生態(tài)耕種對(duì)農(nóng)戶收入的影響,主要結(jié)論如下:(1)采納與未采納生態(tài)耕種的2類農(nóng)戶在生計(jì)分化、勞動(dòng)力比重、是否是新型經(jīng)營(yíng)主體、耕地質(zhì)量變化、政府補(bǔ)貼、農(nóng)田基礎(chǔ)設(shè)施、承包地確權(quán)等方面存在顯著差異。(2)OLS回歸中生態(tài)耕種采納與否變量對(duì)農(nóng)戶收入的影響未通過顯著性檢驗(yàn)。(3)Heckman模型回歸處理內(nèi)生性問題的結(jié)果顯示,生態(tài)耕種采納核心解釋變量在1%水平上顯著正向影響農(nóng)戶的人均耕地收入,說明與未采納生態(tài)耕種農(nóng)戶相比,農(nóng)戶采納生態(tài)耕種能夠在整體上提升其人均耕地收入。從控制變量的估計(jì)結(jié)果看,年齡、文化程度、生計(jì)分化變量對(duì)農(nóng)戶人均耕地收入具有顯著負(fù)向影響,而務(wù)農(nóng)年限、耕地收入比重、耕地破碎度、農(nóng)田基礎(chǔ)設(shè)施、承包地確權(quán)則對(duì)農(nóng)戶人均耕地收入具有顯著正向影響。(4)分位數(shù)回歸結(jié)果表明,采納生態(tài)耕種有可能提高極低和低收入農(nóng)戶的人均耕地收入,但促進(jìn)作用不明顯;采納生態(tài)耕種不僅未能促進(jìn)中等、高等和極高收入層次農(nóng)戶的人均耕地收入,反而會(huì)降低其收入水平,在0.75分位點(diǎn)上通過5%水平的顯著性檢驗(yàn)。對(duì)其他變量而言,同一變量在不同分位點(diǎn)對(duì)農(nóng)戶人均耕地收入的影響不盡相同,僅有生計(jì)分化和耕地收入比重2個(gè)變量對(duì)農(nóng)戶人均耕地收入有顯著影響。

基于上述結(jié)論,提出如下政策建議:

(1)加大對(duì)低收入農(nóng)戶生態(tài)耕種的政策扶持力度。一是完善生態(tài)耕種補(bǔ)貼制度。將實(shí)施生態(tài)耕種低收入農(nóng)戶納入補(bǔ)貼范疇,以耕種規(guī)模及產(chǎn)量界定其補(bǔ)貼標(biāo)準(zhǔn),尤其要加強(qiáng)水稻良種、農(nóng)機(jī)器具、農(nóng)業(yè)技術(shù)等要素的補(bǔ)貼力度,并通過專技指導(dǎo)和定期檢查的方式提升補(bǔ)貼實(shí)效。二是鼓勵(lì)和引導(dǎo)農(nóng)企合作,將企業(yè)的資金、技術(shù)優(yōu)勢(shì)與低收入農(nóng)戶的人力優(yōu)勢(shì)相結(jié)合,進(jìn)而拓寬生態(tài)耕種農(nóng)戶的增收渠道。

(2)積極引導(dǎo)中高收入農(nóng)戶的非農(nóng)就業(yè)。筆者研究表明,中高收入農(nóng)戶采納生態(tài)耕種并不會(huì)對(duì)其農(nóng)業(yè)收入起促進(jìn)作用。因此,一方面要為這類農(nóng)戶創(chuàng)造非農(nóng)就業(yè)機(jī)會(huì),提供就業(yè)咨詢與培訓(xùn),實(shí)現(xiàn)企業(yè)與農(nóng)戶的供需對(duì)接。另一方面應(yīng)解決非農(nóng)就業(yè)農(nóng)戶的后顧之憂,通過落實(shí)土地確權(quán)登記頒證來避免農(nóng)戶的“失地”風(fēng)險(xiǎn);采取扶持政策，比如稅收優(yōu)惠政策、企業(yè)創(chuàng)新扶持計(jì)劃、政府采購(gòu)政策等,并結(jié)合扶持專項(xiàng)資金鼓勵(lì)中高收入農(nóng)戶返鄉(xiāng)創(chuàng)業(yè)。

(3)切實(shí)加強(qiáng)耕地適度規(guī)?；?jīng)營(yíng)。前文檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn),耕地破碎化程度與耕地收入比重對(duì)農(nóng)戶人均耕地收入分別產(chǎn)生顯著負(fù)向與正向影響。加強(qiáng)耕地適度規(guī)?；?jīng)營(yíng),不僅是破解耕地破碎化難題的重要手段,也是提升耕種收入的重要途徑之一。其措施主要有:一是深化土地產(chǎn)權(quán)制度改革，積極探索農(nóng)戶承包地“三權(quán)分置”實(shí)現(xiàn)路徑與創(chuàng)新模式,協(xié)調(diào)解決土地權(quán)屬糾紛等;二是依法有序推進(jìn)土地流轉(zhuǎn),堅(jiān)持在法律允許范圍內(nèi)流轉(zhuǎn)土地,并規(guī)范流轉(zhuǎn)程序;三是實(shí)施“外引內(nèi)扶”政策,既要積極引進(jìn)涉農(nóng)企業(yè)下鄉(xiāng)投資,也要大力扶持本地新型農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)主體的發(fā)展壯大,進(jìn)而豐富生態(tài)耕種的采納主體與路徑選擇。

致謝:感謝江西農(nóng)業(yè)大學(xué)農(nóng)村土地資源利用與保護(hù)研究中心的袁東波、姚冬蓮、溫丹同學(xué)在數(shù)據(jù)收集與處理中的辛勤付出。