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    城市邊緣區(qū)農(nóng)業(yè)勞動生產(chǎn)率綜合評價*——以四川郫都林盤農(nóng)耕文化系統(tǒng)為例

    2020-08-28 08:03:08閔慶文
    關(guān)鍵詞:參與率遺產(chǎn)地勞動生產(chǎn)率

    楊 波, 何 露, 閔慶文

    城市邊緣區(qū)農(nóng)業(yè)勞動生產(chǎn)率綜合評價*——以四川郫都林盤農(nóng)耕文化系統(tǒng)為例

    楊 波1, 何 露2,3, 閔慶文4,5**

    (1. 北京市社會科學(xué)院 北京 100101; 2. 中國林業(yè)科學(xué)研究院自然保護(hù)地研究所 北京 100091; 3. 中國林業(yè)科學(xué)研究院林業(yè)研究所 北京 100091; 4. 中國科學(xué)院地理科學(xué)與資源研究所 北京 100101; 5. 中國科學(xué)院大學(xué) 北京 100049)

    提高農(nóng)業(yè)勞動生產(chǎn)率是促進(jìn)農(nóng)業(yè)農(nóng)村發(fā)展的重要路徑, 是鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略的基本要求, 對農(nóng)業(yè)勞動生產(chǎn)率的綜合評價是因地制宜地提出鄉(xiāng)村發(fā)展路徑的基礎(chǔ)。位于城市邊緣的傳統(tǒng)農(nóng)耕地區(qū)面臨路徑選擇的困境, 對這類地區(qū)農(nóng)業(yè)勞動生產(chǎn)率等指標(biāo)的測算和評價, 可為地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展、勞動力轉(zhuǎn)移等研究奠定基礎(chǔ)。本研究以地處成都市郊的中國重要農(nóng)業(yè)文化遺產(chǎn)四川郫都林盤農(nóng)耕文化系統(tǒng)為例, 對遺產(chǎn)地各鎮(zhèn)(街道)的農(nóng)業(yè)勞動生產(chǎn)率、勞動參與率、勞動強(qiáng)度指數(shù)等進(jìn)行了定量測算和空間格局評價, 并運(yùn)用多元回歸分析方法對影響農(nóng)業(yè)勞動生產(chǎn)率的生產(chǎn)條件因素進(jìn)行了分析研究。結(jié)果顯示: 1)遺產(chǎn)地農(nóng)業(yè)勞動生產(chǎn)率和勞動強(qiáng)度指數(shù)總體水平分別為4.03 萬元?人–1和54.69%; 12個農(nóng)業(yè)鎮(zhèn)(街道)之間的農(nóng)業(yè)勞動生產(chǎn)率和勞動強(qiáng)度指數(shù)差異較大。2)各鎮(zhèn)(街道)農(nóng)業(yè)勞動生產(chǎn)率和勞動強(qiáng)度指數(shù)空間格局上均呈現(xiàn)出北高南低的特征; 其中, 唐元鎮(zhèn)農(nóng)業(yè)勞動生產(chǎn)率最高(6.35萬元?人–1), 郫筒街道最低(1.72萬元?人–1)。3)各鎮(zhèn)(街道)農(nóng)業(yè)勞動參與率與城鎮(zhèn)化程度呈空間異質(zhì)性, 農(nóng)業(yè)參與率總體上呈西北高東南低的趨勢; 其中, 新民場鎮(zhèn)勞動參與率最高(45.57%), 紅光鎮(zhèn)最低(8.46%)。4)各農(nóng)業(yè)生產(chǎn)條件因素中, 單位農(nóng)業(yè)產(chǎn)值能耗、單位農(nóng)用地面積化肥施用量、人均農(nóng)用地面積和農(nóng)業(yè)勞動參與率的提高均對農(nóng)業(yè)勞動生產(chǎn)率具有促進(jìn)作用, 前兩個因素對農(nóng)業(yè)勞動生產(chǎn)率的影響大于后兩個因素?;诖? 郫都林盤農(nóng)耕文化系統(tǒng)農(nóng)業(yè)發(fā)展應(yīng)從空間差異化、生產(chǎn)現(xiàn)代化和產(chǎn)業(yè)多樣化等方面著手, 發(fā)揮城市邊緣區(qū)在資本、技術(shù)等方面的優(yōu)勢, 維持農(nóng)地輪作模式, 保障西北部各鎮(zhèn)農(nóng)業(yè)持續(xù)生產(chǎn), 加強(qiáng)東南部各鎮(zhèn)基礎(chǔ)設(shè)施和加工業(yè)建設(shè)。同時鼓勵農(nóng)民開展多種經(jīng)營拓寬增收渠道, 促進(jìn)該地區(qū)的鄉(xiāng)村振興。

    農(nóng)業(yè)勞動生產(chǎn)率; 勞動參與率; 勞動強(qiáng)度指數(shù); 城鎮(zhèn)化; 城市邊緣區(qū); 郫都林盤農(nóng)耕文化系統(tǒng); 中國重要農(nóng)業(yè)文化遺產(chǎn)

    國家工業(yè)化進(jìn)程帶來的二元經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)特征日趨顯著, 城鄉(xiāng)居民收入不斷增加的同時, 工業(yè)產(chǎn)品投入促進(jìn)了農(nóng)業(yè)技術(shù)的提升, 進(jìn)而出現(xiàn)大量剩余勞動力[1]。在地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展過程中, 農(nóng)村的穩(wěn)定器作用逐漸受到重視, 小農(nóng)經(jīng)濟(jì)走向何方[2]、剩余農(nóng)業(yè)勞動力轉(zhuǎn)向何處[3]等成為廣大傳統(tǒng)鄉(xiāng)村面對的共性問題, 也成為學(xué)界關(guān)注的重要課題。十九大報(bào)告提出“實(shí)施鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略”, 并確定了以產(chǎn)業(yè)振興、人才振興、文化振興、生態(tài)振興、組織振興為重點(diǎn)的鄉(xiāng)村振興之路。其中推動鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)振興是鄉(xiāng)村振興的重點(diǎn), 在實(shí)施路徑上要提高農(nóng)業(yè)創(chuàng)新力、競爭力、全要素生產(chǎn)率, 從而構(gòu)建現(xiàn)代鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)體系。

    在這一背景下, 鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)發(fā)展面臨著從單一農(nóng)業(yè)向一二三產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展的拓展過程, 其中既包括了農(nóng)業(yè)自身的進(jìn)步, 也包括了產(chǎn)業(yè)鏈后端產(chǎn)業(yè)的接續(xù)完善及原有二三產(chǎn)業(yè)的轉(zhuǎn)型升級。這就需要準(zhǔn)確測算和提升鄉(xiāng)村農(nóng)業(yè)勞動生產(chǎn)率, 并進(jìn)一步評估勞動參與率和勞動強(qiáng)度, 作為分析其他產(chǎn)業(yè)發(fā)展所需勞動力和勞動時間投入狀況的基礎(chǔ)。

    農(nóng)業(yè)勞動生產(chǎn)率作為農(nóng)業(yè)投入-產(chǎn)出效率的度量, 反映了農(nóng)業(yè)農(nóng)村發(fā)展的現(xiàn)狀[4]。國內(nèi)外關(guān)于農(nóng)業(yè)勞動生產(chǎn)率的研究很多, 學(xué)者們應(yīng)用不同的方法對各地區(qū)的農(nóng)業(yè)勞動生產(chǎn)率進(jìn)行測算評價和影響分析[5-8]。其中, 基于數(shù)據(jù)易獲取性, 全國和省級層面測算研究相對較多, 主要涉及時序變化和空間格局等[9-14]; 部分研究在影響要素分析的基礎(chǔ)上提出農(nóng)業(yè)勞動生產(chǎn)率提升路徑[12,15-19]; 還有學(xué)者將勞動生產(chǎn)率作為變量, 分析其與農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率的關(guān)系等[10,20]。在研究方法上既有偏重邏輯推演的定性分析, 也有偏重模型計(jì)算的定量分析。此外, 還有部分研究從勞動生產(chǎn)率擴(kuò)展到勞動參與率、勞動力流動、農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展、能源利用效率等多個方面[16,21-22]。當(dāng)前農(nóng)業(yè)勞動生產(chǎn)率及其影響因素的全國和省級尺度時空特征分析較多, 由于示范性和數(shù)據(jù)采集的復(fù)雜度使鄉(xiāng)鎮(zhèn)等小尺度研究偏少, 且在影響因素研究方面對勞動力相關(guān)因素研究不足、在案例區(qū)域選擇上傾向糧食主產(chǎn)區(qū)而忽視都市邊緣區(qū)。此外, 在定量測算的數(shù)據(jù)來源上, 大空間尺度研究較多使用統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù), 小尺度研究依托調(diào)查數(shù)據(jù), 如何在數(shù)據(jù)易獲取性和精度之間取得平衡是此類研究精度提升的關(guān)鍵。鑒于此, 本文測算了城市邊緣區(qū)涉農(nóng)鄉(xiāng)鎮(zhèn)的農(nóng)業(yè)勞動生產(chǎn)率,并應(yīng)用多元回歸模型分析影響農(nóng)業(yè)勞動生產(chǎn)率的生產(chǎn)條件因素, 進(jìn)而探討提高農(nóng)業(yè)勞動生產(chǎn)率的路徑。

    2020年被農(nóng)業(yè)農(nóng)村部公布為第5批中國重要農(nóng)業(yè)文化遺產(chǎn)的四川郫都林盤農(nóng)耕文化系統(tǒng)位于成都市西部, 作為長期精耕細(xì)作小農(nóng)經(jīng)濟(jì)的典型代表和地處大城市邊緣的傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)區(qū), 勞動生產(chǎn)率的提升不但關(guān)系到宏觀上的鄉(xiāng)村振興所帶動的區(qū)域總體發(fā)展, 更關(guān)系到中微觀上農(nóng)產(chǎn)品持續(xù)供給和農(nóng)民收入提高, 是“走在前列、起好示范”的關(guān)鍵。當(dāng)前精準(zhǔn)施策成為治理能力現(xiàn)代化的重要標(biāo)志, 以勞動生產(chǎn)率評價為基礎(chǔ), 因地制宜地探索影響機(jī)制和尋求發(fā)展路徑具有重要的實(shí)踐意義。同時, 通過對農(nóng)業(yè)文化遺產(chǎn)地農(nóng)業(yè)勞動生產(chǎn)率的綜合評價既有助于回答小農(nóng)經(jīng)濟(jì)走向何方, 也有助于為同類地區(qū)的發(fā)展路徑提供參考。

    1 研究區(qū)概況

    四川郫都林盤農(nóng)耕文化系統(tǒng)位于四川省成都市西部的郫都區(qū)(103°42′~104°02′E, 30°43′~30°52′N), 東南部毗鄰成都市中心城區(qū)。遺產(chǎn)地地勢呈西北高東南低, 地貌類型以平原為主, 具有川西壩區(qū)的典型特點(diǎn)。該區(qū)地處都江堰內(nèi)江分水下游, 區(qū)內(nèi)八大干渠、66條支渠、116條斗渠、219條農(nóng)渠和眾多毛渠共同構(gòu)成發(fā)達(dá)的排灌體系。遺產(chǎn)地屬亞熱帶季風(fēng)性濕潤氣候, 氣候溫和、雨量充沛、四季分明、無霜期長, 年平均氣溫16.0 ℃, 年平均降水量883.1 mm, 年平均日照時數(shù)1 086.6 h。此外, 作為成都市飲用水源保護(hù)區(qū), 遺產(chǎn)地內(nèi)一、二級飲用水源保護(hù)區(qū)面積達(dá)到40.8 km2。

    遺產(chǎn)地范圍包括了郫都區(qū)下轄的郫筒、紅光、團(tuán)結(jié)、唐昌、三道堰、新民場、花園、安德、唐元、古城、友愛和德源等12個涉農(nóng)鎮(zhèn)(街道), 總面積278.1 km2。2017年末, 全區(qū)常住人口84.78萬人, 其中, 農(nóng)業(yè)人口28.86萬人; 人均GDP達(dá)61 925元, 農(nóng)民人均可支配收入24 015元, 第一、第二、第三產(chǎn)業(yè)增加值比值為4.5∶58.2∶37.3。作為傳統(tǒng)水旱輪作模式和具有地域特色的林盤文化的代表, 四川郫都林盤農(nóng)耕文化系統(tǒng)于2020年1月列入中國重要農(nóng)業(yè)文化遺產(chǎn)名錄。

    2 研究方法

    2.1 農(nóng)業(yè)勞動生產(chǎn)率測算

    農(nóng)業(yè)勞動生產(chǎn)率是關(guān)于農(nóng)業(yè)勞動力在從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)活動中的投入-產(chǎn)出效率, 可以表達(dá)為一定時期內(nèi)在固定農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術(shù)和水平下, 農(nóng)業(yè)勞動成果與實(shí)際從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)活動的勞動力數(shù)量的比值。為便于與后面勞動強(qiáng)度測算數(shù)據(jù)對應(yīng), 僅考慮農(nóng)業(yè)中種植業(yè)和養(yǎng)殖業(yè)兩個主要部門, 種植業(yè)包括各類糧食作物和經(jīng)濟(jì)作物[主要測算水稻()、小麥()、玉米()、油菜()、馬鈴薯()、大豆()、蔬菜、瓜果、煙草()], 養(yǎng)殖業(yè)包括產(chǎn)出肉類的畜禽和產(chǎn)出蛋奶類的畜禽(主要測算豬、牛、羊、家禽、家兔、奶牛、蛋雞)。

    式中:L為農(nóng)業(yè)勞動生產(chǎn)率(萬元?人-1),Ai為第類農(nóng)業(yè)生產(chǎn)活動生產(chǎn)總值(萬元),S為鄉(xiāng)村勞動力資源總數(shù)(人)。

    2.2 農(nóng)業(yè)勞動參與率測算

    作為研究勞動就業(yè)狀態(tài)的重要指標(biāo), 勞動參與率一方面反映了勞動力資源的利用情況, 另一方面反映了地區(qū)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展?fàn)顩r。勞動參與率與勞動生產(chǎn)率所反映和測度的農(nóng)業(yè)發(fā)展?fàn)顩r類似, 兩者也同樣受到農(nóng)用土地面積、機(jī)械化程度、種植養(yǎng)殖結(jié)構(gòu)、農(nóng)業(yè)技術(shù)水平和農(nóng)村第二、第三產(chǎn)業(yè)發(fā)展等因素的共同影響。因此, 對勞動參與率的測算有助于對農(nóng)業(yè)勞動生產(chǎn)率的正確認(rèn)識和把握。

    農(nóng)業(yè)勞動參與率的計(jì)算方法很多, 本研究采用鄉(xiāng)村勞動力資源中從事農(nóng)業(yè)的鄉(xiāng)村人口數(shù)所占比率表示。

    式中:E為農(nóng)業(yè)勞動參與率(%),A為鄉(xiāng)村勞動力資源中從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的人數(shù)(人),S為鄉(xiāng)村勞動力資源總數(shù)(人)。

    2.3 農(nóng)業(yè)勞動強(qiáng)度測算

    農(nóng)業(yè)勞動強(qiáng)度采用預(yù)計(jì)所需勞動力數(shù)量與實(shí)際從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)勞動力數(shù)量的比值表示。

    式中:LI為農(nóng)業(yè)勞動強(qiáng)度指數(shù)(%),E為實(shí)現(xiàn)當(dāng)年農(nóng)業(yè)生產(chǎn)活動預(yù)計(jì)所需勞動力數(shù)量(人),A為鄉(xiāng)村勞動力資源中從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的數(shù)量(人)。

    式中: DLpi為種植第種農(nóng)作物所需勞動量(人?d),pi為第種農(nóng)作物播種面積(hm2),pi為第種農(nóng)作物單位用工成本(單位面積農(nóng)作物生產(chǎn)活動的用工時長, d)。其中,各類主要農(nóng)作物成本收益情況中的用工成本(折為天數(shù))可以從《全國農(nóng)產(chǎn)品成本收益資料匯編2016》中得到。

    式中: DLgi為養(yǎng)殖第種畜禽所需勞動量(人?d),gi為第種畜禽年末規(guī)模(規(guī)模單位根據(jù)畜禽種類確定, 如豬、牛、羊、奶牛等單位為頭, 家禽、家兔、蛋雞等單位為百只),gi為第種畜禽養(yǎng)殖所需單位用工成本(d)。產(chǎn)出蛋奶類產(chǎn)品的畜禽計(jì)算與此類同, 對應(yīng)的gi表達(dá)為年末總產(chǎn)出蛋奶對應(yīng)畜禽規(guī)模(如蛋產(chǎn)量對應(yīng)蛋雞數(shù)量, 奶產(chǎn)量對應(yīng)奶牛數(shù)量)。各類主要畜禽成本收益情況中的用工成本可以從《全國農(nóng)產(chǎn)品成本收益資料匯編2016》中得到, 其中不同規(guī)模的畜禽養(yǎng)殖情況有所差別, 分析過程中取均值計(jì)算。此外, 該資料匯編中無家兔情況, 參照文獻(xiàn)[23]得到成本與用工數(shù)據(jù), 同時對照《全國農(nóng)產(chǎn)品成本收益資料匯編2012》數(shù)據(jù)中全國飼養(yǎng)業(yè)用工情況中肉雞養(yǎng)殖的勞動日工價, 估算得到家兔飼養(yǎng)的用工情況; 實(shí)際投入勞動力數(shù)量由農(nóng)業(yè)部門報(bào)表數(shù)據(jù)中得到。

    2.4 多元回歸分析

    農(nóng)業(yè)勞動生產(chǎn)率影響因素眾多[15,18], 本文著重分析其與農(nóng)業(yè)生產(chǎn)條件的關(guān)系, 找出其中的主要影響因素。采用多元回歸分析模型, 選取農(nóng)業(yè)勞動生產(chǎn)率為因變量, 選取農(nóng)業(yè)勞動參與率、人均農(nóng)用地面積、單位農(nóng)業(yè)產(chǎn)值能耗和單位農(nóng)用地面積化肥施用量為自變量。其中農(nóng)業(yè)勞動參與率反映人力投入情況, 人均農(nóng)用地面積反映農(nóng)業(yè)生產(chǎn)規(guī)模, 單位農(nóng)業(yè)產(chǎn)值能耗反映農(nóng)業(yè)機(jī)械的使用情況, 單位農(nóng)用地面積化肥施用量反映主要生產(chǎn)資料投入情況。

    2.5 數(shù)據(jù)來源

    本研究數(shù)據(jù)主要包括報(bào)表數(shù)據(jù)、調(diào)查數(shù)據(jù)和圖件數(shù)據(jù)3類。其中, 報(bào)表數(shù)據(jù)為郫都區(qū)農(nóng)林局提供的2017年度《農(nóng)村社會經(jīng)濟(jì)綜合統(tǒng)計(jì)年報(bào)表》和《農(nóng)業(yè)統(tǒng)計(jì)業(yè)務(wù)年報(bào)表》, 以及《全國農(nóng)產(chǎn)品成本收益資料匯編2016》, 此類數(shù)據(jù)用于計(jì)算勞動生產(chǎn)率等數(shù)值; 調(diào)查數(shù)據(jù)來自遺產(chǎn)地農(nóng)戶訪談, 作為報(bào)表數(shù)據(jù)的補(bǔ)充和修正; 圖件數(shù)據(jù)為來自郫都區(qū)國土局的鄉(xiāng)鎮(zhèn)行政邊界數(shù)據(jù)和土地利用現(xiàn)狀數(shù)據(jù), 用于空間分析和數(shù)據(jù)測算。

    3 結(jié)果與分析

    3.1 農(nóng)業(yè)勞動生產(chǎn)率和勞動參與率

    2017年, 郫都林盤農(nóng)耕文化系統(tǒng)范圍內(nèi)12個鎮(zhèn)(街道)的農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值合計(jì)230 044.95萬元, 鄉(xiāng)村從事農(nóng)業(yè)人員總數(shù)為57 082人, 農(nóng)業(yè)勞動生產(chǎn)率總體水平為4.03萬元?人-1。其中位于遺產(chǎn)地北部的唐元鎮(zhèn)農(nóng)業(yè)勞動生產(chǎn)率最高, 為6.35萬元?人-1, 是遺產(chǎn)地農(nóng)業(yè)勞動生產(chǎn)率總體水平的1.58倍; 遺產(chǎn)地東南部的郫筒街道農(nóng)業(yè)勞動生產(chǎn)率最低, 僅為1.72萬元?人-1, 是遺產(chǎn)地農(nóng)業(yè)勞動生產(chǎn)率總體水平的42.68%, 不足最高值唐元鎮(zhèn)的1/3(表1)。

    勞動參與率方面, 遺產(chǎn)地勞動參與率總體水平為29.96%。12個鎮(zhèn)(街道)中位于遺產(chǎn)地西部的新民場鎮(zhèn)(45.57%)最高, 為遺產(chǎn)地勞動參與率總體水平的1.52倍; 德源鎮(zhèn)(40.74%)次之, 達(dá)到遺產(chǎn)地勞動參與率總體水平的1.36倍; 遺產(chǎn)地東部的紅光鎮(zhèn)(8.46%)最低, 僅為遺產(chǎn)地勞動參與率總體水平的28.23%(表1)。

    為進(jìn)一步探討遺產(chǎn)地各鎮(zhèn)(街道)農(nóng)業(yè)參與率的空間格局, 引入土地城鎮(zhèn)化率指標(biāo)進(jìn)行分析。土地城鎮(zhèn)化率可以通過土地利用現(xiàn)狀刻畫某一地區(qū)的城鎮(zhèn)化發(fā)展水平, 利用郫都區(qū)鄉(xiāng)鎮(zhèn)行政邊界數(shù)據(jù)和土地利用現(xiàn)狀數(shù)據(jù)提取各鎮(zhèn)(街道)城鎮(zhèn)居民點(diǎn)、農(nóng)村居民點(diǎn)、各級各類道路、工礦用地等主要建設(shè)用地的面積, 這些用地類型面積總和占各鎮(zhèn)(街道)總面積的比值即為土地城鎮(zhèn)化率。結(jié)果顯示, 由于地處成都市邊緣區(qū), 受中心城區(qū)影響, 遺產(chǎn)地內(nèi)各鎮(zhèn)(街道)的土地城鎮(zhèn)化率呈現(xiàn)顯著由東南向西北遞減的格局。其中, 郫筒街道最高, 達(dá)64.24%, 紅光鎮(zhèn)(60.17%)次之; 位于西部的花園鎮(zhèn)(21.43%)、唐元鎮(zhèn)(23.07%)和唐昌鎮(zhèn)(24.86%)的土地城鎮(zhèn)化率均不足25%。通過對比分析發(fā)現(xiàn), 遺產(chǎn)地各鎮(zhèn)(街道)農(nóng)業(yè)參與率與土地城鎮(zhèn)化率存在空間異質(zhì)的特征, 各鎮(zhèn)(街道)農(nóng)業(yè)參與率總體上呈西北高東南低的趨勢, 即受城鎮(zhèn)化影響大的東部各鎮(zhèn)(街道)從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)人員比重相對較少, 勞動參與率相對較低。

    表1 2017年郫都林盤農(nóng)耕文化系統(tǒng)各鎮(zhèn)(街道)勞動生產(chǎn)率和勞動參與率

    3.2 農(nóng)業(yè)勞動強(qiáng)度指數(shù)

    如表2所示, 計(jì)算得到遺產(chǎn)地12個農(nóng)業(yè)鎮(zhèn)(街道)主要農(nóng)業(yè)生產(chǎn)活動用工時長合計(jì)約9.37×106人?d, 按每年工日300 d計(jì), 平均農(nóng)業(yè)勞動強(qiáng)度指數(shù)為54.69%。其中郫筒街道從事農(nóng)業(yè)人員數(shù)為3 109人, 勞動強(qiáng)度指數(shù)最低, 為23.19%; 紅光鎮(zhèn)從事農(nóng)業(yè)人員數(shù)為12個鎮(zhèn)(街道)中最少的(988人), 勞動強(qiáng)度指數(shù)最高(82.18%), 比郫筒街道高58.99%; 唐昌鎮(zhèn)從事農(nóng)業(yè)人員數(shù)最多(10 312人), 農(nóng)業(yè)用工時間也是12個鄉(xiāng)鎮(zhèn)中最多的(總計(jì)2.13×106人?d), 因此農(nóng)業(yè)勞動強(qiáng)度指數(shù)仍然處于較高水平(68.79%)。

    表2 2017年郫都林盤農(nóng)耕文化系統(tǒng)各鎮(zhèn)(街道)勞動用工時間與勞動強(qiáng)度

    通過對農(nóng)業(yè)勞動生產(chǎn)率和勞動強(qiáng)度指數(shù)進(jìn)行回歸分析發(fā)現(xiàn), 兩者呈明顯的冪指數(shù)正相關(guān)關(guān)系, 相關(guān)系數(shù)為0.966(2修正值為0.927)。這一點(diǎn)反映在兩者的空間格局具有一定的相似性, 即呈現(xiàn)出北高南低的特征。其中紅光鎮(zhèn)、唐元鎮(zhèn)和唐昌鎮(zhèn)的勞動強(qiáng)度指數(shù)均高于65%, 而南部各鎮(zhèn)(街道)指數(shù)均低于遺產(chǎn)地總體水平。說明勞動強(qiáng)度越大, 勞動生產(chǎn)率越高, 農(nóng)業(yè)產(chǎn)值越高。

    3.3 農(nóng)業(yè)勞動生產(chǎn)率與生產(chǎn)條件因素的回歸分析

    經(jīng)測算農(nóng)業(yè)勞動生產(chǎn)率和各類生產(chǎn)條件因素?cái)?shù)值均不具備線性相關(guān)關(guān)系, 因而采用對各數(shù)據(jù)取自然對數(shù)后, 進(jìn)行多元回歸分析。

    式中:L為農(nóng)業(yè)勞動生產(chǎn)率,E為農(nóng)業(yè)勞動參與率,pp為人均農(nóng)用地面積,pv為單位農(nóng)業(yè)產(chǎn)值能耗,PA為單位農(nóng)用地面積化肥施用量,0為常數(shù),1、2、3、4為回歸系數(shù)。

    郫都區(qū)農(nóng)業(yè)勞動生產(chǎn)率與生產(chǎn)條件因素的回歸分析結(jié)果顯示, 作為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)條件的農(nóng)業(yè)勞動參與率等因素對農(nóng)業(yè)勞動生產(chǎn)率均具有正向促進(jìn)作用, 即本研究考查的4類農(nóng)業(yè)生產(chǎn)條件因素提高時, 農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率也相應(yīng)提高(表3)。通過標(biāo)準(zhǔn)化回歸系數(shù)差異可知, 農(nóng)業(yè)生產(chǎn)條件中單位農(nóng)業(yè)產(chǎn)值能耗和單位農(nóng)用地面積化肥施用量對農(nóng)業(yè)勞動生產(chǎn)率的影響大于另外兩個因素, 標(biāo)準(zhǔn)化回歸系數(shù)均超過0.93; 人均農(nóng)用地面積和農(nóng)業(yè)勞動參與率標(biāo)準(zhǔn)化回歸系數(shù)分別為0.637和0.282。

    表3 郫都林盤農(nóng)耕文化系統(tǒng)農(nóng)業(yè)勞動生產(chǎn)率的回歸分析結(jié)果

    4 討論與結(jié)論

    4.1 討論

    為了給城市邊緣區(qū)鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)振興的精準(zhǔn)施策提供科學(xué)依據(jù), 本文測算了位于成都市西部的四川郫都林盤農(nóng)耕文化系統(tǒng)農(nóng)業(yè)勞動生產(chǎn)率、農(nóng)業(yè)勞動參與率和勞動強(qiáng)度指數(shù)。遺產(chǎn)地各鎮(zhèn)(街道)的農(nóng)業(yè)勞動生產(chǎn)率與勞動參與率的數(shù)值與空間格局反映了不同地區(qū)農(nóng)民勞動投入的基本特征, 還反映了城鎮(zhèn)化對城市邊緣區(qū)農(nóng)業(yè)活動的影響。

    具體來看, 由于毗鄰都市區(qū), 遺產(chǎn)地土地和勞動力資源均承受較大的擠占壓力, 造成了典型的“逆杜能圈”現(xiàn)象。從空間格局上看, 由于城鎮(zhèn)化進(jìn)程中農(nóng)業(yè)生產(chǎn)空間受到不同強(qiáng)度的擠占, 各鎮(zhèn)(街道)勞動生產(chǎn)率總體呈西北部高于東南部的空間分異特征。這一點(diǎn)在一些大城市郊區(qū)的研究中得到證明[4,24], 不同的是, 郫都遺產(chǎn)地位于水土條件優(yōu)越的成都平原核心區(qū), 長期采用水旱輪作模式, 土地與勞動力資源利用效率相對較高, 這也造成了勞動力不充分就業(yè)的問題[25]和農(nóng)業(yè)副業(yè)化、農(nóng)民兼業(yè)化的現(xiàn)象。另一方面, 由于地處都市區(qū)邊緣, 有機(jī)會更為便捷地獲取資金上的支持, 可以通過機(jī)械化和農(nóng)業(yè)生產(chǎn)資料的更多投入提升勞動生產(chǎn)率。機(jī)械化和農(nóng)業(yè)生產(chǎn)資料對農(nóng)業(yè)勞動生產(chǎn)率的促進(jìn)作用已經(jīng)得到驗(yàn)證, 這也為農(nóng)業(yè)支撐政策的調(diào)整提供了依據(jù)。

    農(nóng)業(yè)勞動生產(chǎn)率的回歸分析結(jié)果顯示, 盡管勞動參與率對勞動生產(chǎn)率有正向促進(jìn)作用, 但影響遠(yuǎn)小于土地和資金的投入, 究其原因, 一方面是由于該地區(qū)種植業(yè)采用輪作模式, 勞動參與率的減少可以通過延長勞動時間來替代; 另一方面則進(jìn)一步驗(yàn)證了當(dāng)前遺產(chǎn)地從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的勞動力資源相對充足, 從農(nóng)戶經(jīng)營農(nóng)田投入時間的實(shí)地調(diào)研數(shù)據(jù)看, 各鎮(zhèn)(街道)從事農(nóng)業(yè)人員每年投入到農(nóng)田的時間為130 d至300 d不等, 盡管實(shí)際中還有養(yǎng)殖業(yè)、花卉苗木等生產(chǎn)活動占用勞動時間, 但閑暇時間仍然較多, 即實(shí)際的勞動強(qiáng)度比目前測算值還要低。實(shí)際上, 當(dāng)前應(yīng)引起關(guān)注的遺產(chǎn)地勞動力問題是老齡化的情況[26], 通過對照實(shí)地調(diào)研數(shù)據(jù), 在明確告知年齡的255人中, 平均年齡為57歲, 50歲以下為73人, 僅占28.63%。

    然而無論是小農(nóng)經(jīng)濟(jì)如何發(fā)展, 還是農(nóng)村剩余勞動力如何流動, 這些問題的答案都無法通過模型測算而輕易獲得。當(dāng)前農(nóng)業(yè)勞動生產(chǎn)率、勞動參與率等指標(biāo)的測算只能從一個側(cè)面反映地區(qū)發(fā)展的特征, 農(nóng)民從農(nóng)業(yè)生產(chǎn)轉(zhuǎn)向農(nóng)村第二、第三產(chǎn)業(yè)后勞動生產(chǎn)率的變化情況、勞動參與人數(shù)和勞動強(qiáng)度分配狀況等則是綜合考察農(nóng)村未來產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展的研究重點(diǎn), 這些也有待在今后研究中進(jìn)一步完善。

    4.2 結(jié)論

    本文基于四川郫都林盤農(nóng)耕文化系統(tǒng)這一中國重要農(nóng)業(yè)文化遺產(chǎn)的鎮(zhèn)(街道)尺度數(shù)據(jù), 對農(nóng)業(yè)勞動生產(chǎn)率等指標(biāo)進(jìn)行測算, 并選取農(nóng)業(yè)勞動參與率、人均農(nóng)用地面積、單位農(nóng)業(yè)產(chǎn)值能耗和單位農(nóng)用地面積化肥施用量等因素進(jìn)行回歸分析。研究發(fā)現(xiàn): 1)遺產(chǎn)地總體農(nóng)業(yè)勞動生產(chǎn)率和勞動強(qiáng)度指數(shù)分別為4.03萬元?人-1和54.69%, 12個農(nóng)業(yè)鎮(zhèn)(街道)之間的農(nóng)業(yè)勞動生產(chǎn)率和勞動強(qiáng)度指數(shù)均有較大差異, 兩者最高值與最低值差距分別為4.63萬元?人-1和58.99%。2)各鎮(zhèn)(街道)農(nóng)業(yè)勞動生產(chǎn)率和勞動強(qiáng)度指數(shù)呈正相關(guān)關(guān)系, 空間格局上均呈現(xiàn)出北高南低的特征, 即北部各鎮(zhèn)數(shù)值高于南部各鎮(zhèn)。其中, 唐元鎮(zhèn)農(nóng)業(yè)勞動生產(chǎn)率最高(6.35萬元?人-1), 郫筒街道最低(1.72萬元?人-1)。3)各鎮(zhèn)(街道)農(nóng)業(yè)勞動參與率與城鎮(zhèn)化程度具有空間異質(zhì)性, 農(nóng)業(yè)參與率總體上呈西北高東南低的趨勢。其中, 新民場鎮(zhèn)勞動參與率最高(45.57%), 紅光鎮(zhèn)最低(8.46%)。4)回歸分析結(jié)果表明, 單位農(nóng)業(yè)產(chǎn)值能耗、單位農(nóng)用地面積化肥施用量、人均農(nóng)用地面積和農(nóng)業(yè)勞動參與率等因素水平的提高均對農(nóng)業(yè)勞動生產(chǎn)率具有促進(jìn)作用, 前兩個因素對農(nóng)業(yè)勞動生產(chǎn)率的影響大于后兩個因素。

    鑒于各鎮(zhèn)(街道)勞動生產(chǎn)率空間格局和各類影響因素現(xiàn)狀, 遺產(chǎn)地農(nóng)業(yè)發(fā)展可在多個方面改進(jìn)。一是鼓勵并維持輪作模式, 弱化農(nóng)業(yè)勞動參與率、農(nóng)用地面積減小對農(nóng)業(yè)勞動生產(chǎn)率的影響; 空間格局上應(yīng)以西北部各鎮(zhèn)為農(nóng)業(yè)發(fā)展的重點(diǎn)地區(qū), 東南部各鎮(zhèn)可以依托基礎(chǔ)設(shè)施作為物流中心和加工基地。二是在農(nóng)業(yè)區(qū)維持精耕細(xì)作的同時, 充分發(fā)揮農(nóng)業(yè)在產(chǎn)品供給之外的生態(tài)涵養(yǎng)、文化傳承等多重功能, 鼓勵農(nóng)民開展多種經(jīng)營, 并結(jié)合“互聯(lián)網(wǎng)+”推動農(nóng)村電商經(jīng)濟(jì)發(fā)展, 提高收入水平。三是地方政府應(yīng)通過對龍頭企業(yè)、專業(yè)合作社的支持, 高效配置資本、技術(shù)等資源, 并通過資金、技術(shù)等投入提高農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平, 以提高農(nóng)業(yè)比較效益, 提升農(nóng)民獲得感, 保障基本勞動力投入。

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    Comprehensive evaluation of agriculture labor productivity in Pidu Linpan Farming System in Chengdu urban fringe*

    YANG Bo1, HE Lu2,3, MIN Qingwen4,5**

    (1. Beijing Academy of Social Sciences, Beijing 100101, China; 2. Research Institute of Nature Protected Area, Chinese Academy of Forestry, Beijing 100091, China; 3. Research Institute of Forestry, Chinese Academy of Forestry, Beijing 100091, China; 4. Institute of Geographic Sciences and Natural Resources Research, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100101, China; 5. University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049, China)

    Improving agricultural labor productivity is essential for promoting agricultural and rural development and is the basic requirement of rural revitalization strategies. The comprehensive evaluation of agricultural labor productivity is the basis of rural development strategy suitable for the local conditions. With Pidu Linpan Farming System in the suburban area of Chengdu, designated as one of the China Nationally Important Agricultural Heritage Systems (China-NIAHS) sites in 2020, as a case, this study quantitatively evaluated agricultural labor productivity, labor participation rate, and labor intensity index of 12 agricultural towns (subdistricts). Multiple regression analysis was used to research the main influencing factors of labor productivity. The results showed that the agricultural labor productivity of the overall Pidu Linpan Farming System was 4.03′104¥?capita–1, and the labor intensity was 54.69% in 2017. There were large differences in agricultural labor productivity and labor intensity among 12 agricultural towns. The agricultural labor productivity and labor intensity index of the heritage were higher in northern towns and lower in southern ones. The highest agricultural labor productivity (6.35′104¥?capita–1) was in Tangyuan Town, and the lowest (1.72′104¥?capita–1) was in Pitong Town. The labor intensity index of northern towns, such as Hongguang, Tangyuan, and Tangchang, was higher than 65%, while that of southern towns was lower than the overall level of the heritage. The agricultural labor participation and urbanization rates showed spatial heterogeneity, and the labor participation rate of the northwest region was higher than the southeast region. Among them, the highest agricultural labor participation rate (45.57%) was in Xinminchang Town, and the lowest (8.46%) was in Hongguang. Among the factors of agricultural production conditions, the increase of energy consumption per unit output value, fertilizer application amount per unit area farmland, agricultural area per capita, and agricultural labor participation rate promoted agricultural labor productivity. The first two factors had a greater impact on agricultural labor productivity than the latter two in the heritage. The standardization regression coefficient of energy consumption per unit output value and fertilizer application amount per unit area farmland were more than 0.93, while those of agricultural area per capita and agricultural labor participation rate were 0.637 and 0.282, respectively. Further analysis revealed that, as an important part of the Pidu Linpan Farming System, the pattern of crop rotation in flooded land and dry land was helpful to improve the utilization efficiency of land and labor resources, which promoted the farmers’ concurrent business. Therefore, the agricultural development of the agricultural heritage should start from spatial differentiation, production modernization, and industrial diversification to promote rural revitalization in the adjacent areas of the city. While making full use of the advantages of urban fringe in capital and technology, the farmland rotation pattern should be maintained, and the sustainable development of agriculture in the northwestern towns and the construction of infrastructure and the processing industry in the southeastern towns should be strengthened. Based on the unsaturated state of labor intensity, farmers should be encouraged to make better use of their leisure time, develop diversified businesses and expand channels for increasing their income, and promote rural revitalization in areas as an urban fringe.

    Agriculture labor productivity; Labor participation rate; Labor intensity index; Urbanization; Urban fringe; Pidu Linpan Farming System; China Nationally Important Agricultural Heritage Systems (China-NIAHS)

    , E-mail: minqw@igsnrr.ac.cn

    Dec. 20, 2019;

    F327

    10.13930/j.cnki.cjea.190897

    閔慶文, 主要從事生態(tài)農(nóng)業(yè)與農(nóng)業(yè)文化遺產(chǎn)等領(lǐng)域的研究。E-mail: minqw@igsnrr.ac.cn

    楊波, 主要從事資源環(huán)境開發(fā)利用與區(qū)域可持續(xù)發(fā)展研究。E-mail: yangbo@bass.org.cn

    2019-12-20

    2020-04-28

    * The study was supported by the Project of Rural Social Development Project of Ministry of Agriculture and Rural Affairs of the People’s Republic of China(09205006).

    * 農(nóng)業(yè)農(nóng)村部農(nóng)村社會事業(yè)發(fā)展項(xiàng)目(09205006)資助

    楊波, 何露, 閔慶文. 城市邊緣區(qū)農(nóng)業(yè)勞動生產(chǎn)率綜合評價——以四川郫都林盤農(nóng)耕文化系統(tǒng)為例[J]. 中國生態(tài)農(nóng)業(yè)學(xué)報(bào)(中英文), 2020, 28(9): 1397-1404

    YANG B, HE L, MIN Q W.Comprehensive evaluation of agriculture labor productivity in Pidu Linpan Farming System in Chengdu urban fringe[J]. Chinese Journal of Eco-Agriculture, 2020, 28(9): 1397-1404

    Apr. 28, 2020

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