農(nóng)戶生計兼業(yè)化影響因素分析

蘇武崢，蔣國偉，王光耀

（1.新疆農(nóng)業(yè)科學(xué)院農(nóng)業(yè)經(jīng)濟與科技信息研究所，烏魯木齊 830091；2.石河子大學(xué)，新疆石河子 832003）

0 引言

【研究意義】部分發(fā)達國家農(nóng)戶兼業(yè)率在50%～80%[1]。我國農(nóng)戶總體兼業(yè)化程度在逐步增加，東部經(jīng)濟發(fā)展水平較高地區(qū)農(nóng)戶兼業(yè)化程度較為突出，在東北地區(qū)、西北地區(qū)和西南地區(qū)農(nóng)戶兼業(yè)化程度發(fā)展相對緩慢。農(nóng)戶兼業(yè)化有利于改變小農(nóng)生產(chǎn)格局，推動土地集中，提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率。在西部生態(tài)脆弱開展農(nóng)戶兼業(yè)化行為研究，對促進兼業(yè)農(nóng)戶逐步向?qū)I(yè)化農(nóng)戶轉(zhuǎn)型具有重要意義?！厩叭搜芯窟M展】Taylor J E[2]研究了教育對墨西哥農(nóng)村家庭收入以及農(nóng)場和非農(nóng)業(yè)部門活動選擇的影響，發(fā)現(xiàn)教育和受教育年限影響農(nóng)村家庭的活動選擇，提高了鄉(xiāng)村和小城市非農(nóng)村經(jīng)濟中的勞動生產(chǎn)率。Nielsen J等[3]研究表明，非農(nóng)業(yè)收入對促進農(nóng)戶較高的收入具有顯著影響。Hua X，Yan J，Zhang Y[4]研究發(fā)現(xiàn)人力資本、自然資本和金融資產(chǎn)對生計戰(zhàn)略有重大影響。向國成、韓紹鳳等[5]運用超邊際經(jīng)濟學(xué)理論審視農(nóng)戶兼業(yè)化時發(fā)現(xiàn)，農(nóng)戶兼業(yè)化會提高小農(nóng)經(jīng)濟效率。陳曉紅[6]認為，非農(nóng)兼業(yè)是農(nóng)民在自然或制度約束下追求家庭效用最大化的理性選擇。同時發(fā)現(xiàn)農(nóng)地經(jīng)營面積、家庭人口規(guī)模和構(gòu)成、農(nóng)業(yè)經(jīng)營類型都會對農(nóng)戶兼業(yè)化有著顯著的影響。鄧道才等[7]研究發(fā)現(xiàn)，融資利率反向作用于農(nóng)民兼業(yè)，融資利率過高會降低農(nóng)民兼業(yè)選擇的積極性；子女教育或結(jié)婚、建房購房這類融資用途對農(nóng)民兼業(yè)的正向促進作用最顯著。陳浩、潘林等[8]發(fā)現(xiàn)農(nóng)戶勞動力平均人力資本水平提升和成員間人力資本結(jié)構(gòu)差距縮小，有利于提升農(nóng)戶兼業(yè)分化程度，農(nóng)戶健康狀況和文化程度變量顯著促進農(nóng)戶向高度非農(nóng)化發(fā)展。劉晨芳等[9]探討在不同生計資本差異下農(nóng)地整治對農(nóng)戶生計策略的影響效用，發(fā)現(xiàn)農(nóng)地整治對傳統(tǒng)兼業(yè)型、現(xiàn)代兼業(yè)型、非農(nóng)兼業(yè)型農(nóng)戶生計策略有顯著影響，農(nóng)地整治促進了農(nóng)戶生計多樣化。陳良敏等[10]通過Probit模型、多項選擇模型分析了農(nóng)戶生計策略變化的因素發(fā)現(xiàn)，自然資本、人力資本、物質(zhì)資本、金融資本、族群歸屬以及自然條件等因素均不同程度、不同方向影響農(nóng)戶兼業(yè)變化。【本研究切入點】現(xiàn)有的研究主要關(guān)注農(nóng)戶個體和家庭特征，人力資本、社會資本、金融資本等對農(nóng)戶兼業(yè)分化趨勢的影響，而選擇甘肅省石羊河流域農(nóng)戶個體家庭特征、以及社會心理資本對農(nóng)戶兼業(yè)分化影響研究的文獻較少。需分析甘肅省石羊河流域農(nóng)戶兼業(yè)分化趨勢的影響因素，研究農(nóng)戶兼業(yè)分化程度的綜合影響因素?！緮M解決的關(guān)鍵問題】運用實地調(diào)研、農(nóng)戶問卷調(diào)查和文獻資料檢索獲得數(shù)據(jù)，采用probit模型以及有序probit模型，從農(nóng)戶個體、家庭特征以及人力資本、社會文化資本和心理資本綜合和指標，以甘肅省石羊河流域農(nóng)戶調(diào)查數(shù)據(jù)為研究對象，分析農(nóng)戶兼業(yè)分化趨勢的影響因素。

1 材料與方法

1.1 材料

研究所選樣本區(qū)域為石羊河流域相關(guān)縣域。流域內(nèi)生態(tài)環(huán)境較為脆弱，流域內(nèi)出現(xiàn)不同程度的土地沙化、植被退化等趨勢，是干旱區(qū)內(nèi)陸河流域較為典型的生態(tài)退化區(qū)域，于2018年7月、2019年5月對石羊河流域古浪縣、涼州區(qū)、民勤縣、天?？h、永昌縣、金川區(qū)等7個縣域進行隨機抽樣調(diào)查與訪談。2次抽樣共獲得837份問卷，有效問卷756份，有效率為90.32%。問卷數(shù)量和有效性符合調(diào)查擬達到的預(yù)期目標。

1.2 方法

通過定量分析，研究農(nóng)戶兼業(yè)分化行為的影響因素，借鑒已有研究成果（潘林2018），陳曉紅[6]劃分方法，計算農(nóng)戶家庭非農(nóng)收入占家庭總收入的比值大小將兼業(yè)化程度劃分為純農(nóng)戶、一兼農(nóng)戶、二兼農(nóng)戶。其中純農(nóng)戶為家庭的該比值介于[0，0.1]之間的農(nóng)戶，一兼農(nóng)戶為家庭的該比值介于[0.1，0.5]之間的農(nóng)戶，二兼農(nóng)戶為家庭的該比值介于[0.5，1]之間的農(nóng)戶。采用排序模型（有序probit模型）、二值選擇模型（probit模型），通過兩個類型模型的量化分析，從整體上（有序probit模型）和分層次上（probit模型）把握變量間的相互關(guān)系。

1.2.1 排序模型

排序模型建立在對農(nóng)戶兼業(yè)分化程度高低基礎(chǔ)上，純農(nóng)戶賦值為“1”，一兼農(nóng)戶賦值為“2”，二兼農(nóng)戶賦值為“3”，有序Probit模型形如以下方程：

開始Y1*是無法觀測的。觀測到的是：Y=1，如果Y1*≤μ1，Y=2，如果μ1＜≤μ2，Y=3，如果μ2＜Y1*。假設(shè)μ服從正態(tài)分布，并且標準化為服從期望為0，方差為1的正態(tài)分布，可以得到概率：

其中符號Φ表示正態(tài)分布的概率函數(shù)，即

為了保證所有的概率都是正的，必須有：0＜μ1＜μ2。

1.2.2 二值選擇模型

probit模型是典型的離散選擇模型之一，該模型能夠避免變量相互作用的不確定性導(dǎo)致的內(nèi)生性問題。為了使y的預(yù)測值介于[0，1]之間，在給定x的情況下，考慮y的兩點分布概率：

如果F（Xij，β），為“邏輯分布”的累積分布函數(shù)，則

P對應(yīng)是農(nóng)戶所屬兼業(yè)類型（純農(nóng)戶、一兼農(nóng)戶、二兼農(nóng)戶）概率，根據(jù)本研究的定義，農(nóng)戶面對每一種兼業(yè)類型都存在兩種結(jié)果，即Y=1（屬于該兼業(yè)類型）或y=0（不屬于該兼業(yè)類型），是否屬于該兼業(yè)類型與農(nóng)戶息息相關(guān)的人力資本、個體特征、家庭特征、社會文化資本、心理資本等變量類型有關(guān)。假設(shè)這些解釋變量都包括在向量x中，則可以建立以下方程式：

式（6）、（7）、（8）中Yi C、Yi y、Yi

e分別表示第i個農(nóng)戶所屬的兼業(yè)類型（純農(nóng)戶、一兼農(nóng)戶、二兼農(nóng)戶），其中γ0、v0、?0為方程截距，φj、κj、ηj為自變量的回歸系數(shù)，εi、πi、λi為隨機誤差項，j為變量編號，n為自變量個數(shù)。

1.2.3 指標體系構(gòu)建

被解釋變量為農(nóng)戶兼業(yè)分化程度，使用有序probit模型與probit模型，對應(yīng)的被解釋變量分別為兼業(yè)分化度與純農(nóng)戶、一兼農(nóng)戶、二兼農(nóng)戶。在有序probit模型中，兼業(yè)分化度依據(jù)上文分析作如下賦值：純農(nóng)戶=1；一兼農(nóng)戶=2；二兼農(nóng)戶=3，在probit模型中，三個變量類型都采取0～1二元離散型變量。純農(nóng)戶類型中，取值1代表“是純農(nóng)戶”，取值0代表“非純農(nóng)戶”，一兼農(nóng)戶與二兼農(nóng)戶與此定義類似。

自變量分為以下幾個方面：

第一組為人力資本變量，包括：健康狀況、文化程度、農(nóng)技培訓(xùn)；

第二組為個體特征變量，包括：性別、年齡、婚姻狀況；

第三組為家庭特征變量，包括：勞動力人數(shù)、人均耕地面積；

第四組為社會文化資本變量，包括：圖書室、文化活動場、糧食補貼、鄰里關(guān)系；

第五組為心理資本變量，包括：生活滿意度、環(huán)境滿意度。表1

表1 變量性質(zhì)Table 1 Description of the nature of the variables

1.2.4 數(shù)據(jù)的統(tǒng)計描述

依據(jù)指標體系，對樣本數(shù)據(jù)相關(guān)變量進行統(tǒng)計分析，研究區(qū)域純農(nóng)戶、一兼農(nóng)戶和二兼農(nóng)戶占比分別為17.94%、32.17%、49.89%；二兼農(nóng)戶占比最多，占據(jù)近50%的比例。

1.2.5 不同兼業(yè)農(nóng)戶基于年齡的異質(zhì)性分析

使用核密度函數(shù)刻畫年齡的分布，計量核密度估計。

其中，函數(shù)K（·）稱為“核函數(shù)”（kernel function），選擇高斯核函數(shù)（Gaussian kernel），h為“帶寬”（bandwidth），在核密度估計中窗寬的選擇對于模型的擬合效果有直接影響，其選擇遠比核函數(shù)的選擇更重要，采用最優(yōu)窗寬為：，在stata14.0中，h的最優(yōu)核默認為“伊番科尼科夫核”（Epanechnikov or quadratic），研究中取窗寬值為h=2.5753。根據(jù)收集的樣本，估計核密度。年齡在40歲至50歲具有較為集中的趨勢，具有明顯的尖峰分布，其他年齡階段基本符合正態(tài)分布，與實際經(jīng)驗契合。

使用箱形圖分析不同兼業(yè)農(nóng)戶基于年齡的異質(zhì)性，純農(nóng)戶的年齡中位數(shù)最低，一兼農(nóng)戶和二兼農(nóng)戶的中位數(shù)基本持平，純農(nóng)戶的年齡分布離散程度最近，一兼農(nóng)戶年齡分布離散程度居中，二兼農(nóng)戶年齡分布離散程度最高，隨著農(nóng)戶兼業(yè)分化程度的提高，農(nóng)戶年齡的離散程度也會提高。

1.3 數(shù)據(jù)處理

研究使用stata14.0對所選用的變量先做有序probit回歸再進行probit回歸。模型1、模型3、模型5、模型7是全變量進行回歸，模型2、4、6、8是在此基礎(chǔ)上對顯著變量進行回歸。排序模型得到模型1和模型2，可從整體趨勢上分析農(nóng)戶兼業(yè)分化程度，其余模型均為二值選擇模型，分別展示純農(nóng)戶、一兼農(nóng)戶、二兼農(nóng)戶的回歸結(jié)果。

2 結(jié)果與分析

2.1 個體特征對農(nóng)戶兼業(yè)分化程度影響

研究表明，性別在1%顯著性水平上對農(nóng)戶兼業(yè)分化程度呈負向影響；年齡在10%及5%顯著性水平上對農(nóng)戶兼業(yè)分化程度呈正向促進作用；婚姻狀況在1%顯著性水平上對農(nóng)戶兼業(yè)分化程度呈顯著負向影響。從二值選擇模型看，性別在1%顯著性水平上對純農(nóng)戶呈正向作用，對二兼農(nóng)戶呈負向作用；年齡在1%顯著性水平上對純農(nóng)戶呈負向作用，對一兼農(nóng)戶呈正向作用；婚姻在5%或10%顯著性水平上對一兼農(nóng)戶呈正向作用，在1%顯著性水平上對二兼農(nóng)戶呈負向作用。性別對農(nóng)戶兼業(yè)分化程度具有一定抑制作用。年齡對農(nóng)戶兼業(yè)分化程度具有正向促進作用，因調(diào)查對象評價年齡在44歲左右，正處于家庭生計壓力較大時期，需要兼業(yè)化來增加家庭非農(nóng)收入；婚姻對農(nóng)戶兼職分化具有一定的束縛作用，這種束縛體現(xiàn)在結(jié)婚能夠正向促進家庭成為一兼農(nóng)戶而抑制家庭進一步發(fā)展為二兼農(nóng)戶。表2，圖1

圖1 年齡的核密度與正態(tài)密度估計Fig.1 Kernel density and normal density estimates for age

2.2 家庭特征對農(nóng)戶兼業(yè)分化程度影響

研究表明，家庭勞動力人數(shù)在1%顯著性水平上正向促進農(nóng)戶兼業(yè)分化程度。二值選擇模型中，家庭勞動力人數(shù)對純農(nóng)戶在10%或5%顯著性水平和對一兼農(nóng)戶在5%或1%顯著性水平上均呈負向影響，對二兼農(nóng)戶在1%顯著性水平上呈正向影響。家庭勞動力數(shù)量對農(nóng)戶從事非農(nóng)生產(chǎn)具有重要影響作用，但在以農(nóng)業(yè)為主導(dǎo)的農(nóng)戶家庭，對從事農(nóng)業(yè)拉動力的需求依然十分明顯。

2.3 人力資本對農(nóng)戶兼業(yè)分化程度影響

研究表明，農(nóng)技培訓(xùn)在1%的顯著性水平上對農(nóng)戶兼職分化程度具有負向影響；農(nóng)技培訓(xùn)在1%的顯著性水平上正向影響純農(nóng)戶，負向影響一兼農(nóng)戶。農(nóng)技培訓(xùn)一定程度上能夠提高農(nóng)戶獲得農(nóng)業(yè)收入的積極性。在二值選擇模型中，健康狀況對二兼農(nóng)戶在10%的顯著性水平上呈負向影響，文化程度在10%或5%顯著性水平上對一兼農(nóng)戶呈正向影響。表2

2.4 社會文化資本對農(nóng)戶兼業(yè)分化程度影響

研究表明，圖書室在10%或1%顯著性水平上對農(nóng)戶兼業(yè)分化程度呈正向作用，文化活動場在1%顯著性水平上對農(nóng)戶兼業(yè)分化程度呈負向作用，糧食補貼在10%顯著性水平上對農(nóng)戶兼業(yè)分化程度呈負向作用，鄰里關(guān)系在10%或5%顯著性水平上對農(nóng)戶兼業(yè)分化程度呈負向作用。在二值選擇模型中，圖書室在10%或5%顯著性水平上對純農(nóng)戶呈負向作用，文化廣場在1%顯著性水平上對純農(nóng)戶呈正向作用，在1%顯著性水平上對二兼農(nóng)戶呈負向作用，糧食補助在5%顯著性水平上對二兼農(nóng)戶呈負向作用，鄰里關(guān)系在10%或1%顯著性水平上對二兼農(nóng)戶呈負向作用。圖書室能夠正向促進農(nóng)戶兼業(yè)分化，對純農(nóng)戶有負向作用，但不顯著影響一兼農(nóng)戶和二兼農(nóng)戶，圖書室能夠提升農(nóng)戶視野與就業(yè)技能，但對純農(nóng)戶兼業(yè)分化并未產(chǎn)生重要影響。文化廣場的作用則與圖書室的作用方向相反。鄰里關(guān)系對農(nóng)戶兼業(yè)分化程度也起到顯著的負向影響，鄰里關(guān)系越好，農(nóng)戶越趨向于從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)，并在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中鄰里互幫互助。表2，圖2

表2 樣本數(shù)據(jù)的描述性統(tǒng)計Table 2 Descriptive statistics of sample data

2.5 心理資本對農(nóng)戶兼業(yè)分化程度影響

研究表明，農(nóng)戶家庭生活滿意度在1%的顯著水平上對農(nóng)戶兼業(yè)分化程度呈正向影響，農(nóng)戶環(huán)境滿意度在10%顯著水平上對農(nóng)戶兼業(yè)分化程度呈負向影響。在二值選擇模型中，農(nóng)戶家庭生活滿意度在1%顯著水平上對純農(nóng)戶呈負向作用，在10%或5%顯著水平上對二兼農(nóng)戶呈正向作用；農(nóng)戶環(huán)境滿意度在10%或5%顯著水平上對一兼農(nóng)戶呈正向作用，在1%顯著水平上對二兼農(nóng)戶呈負向作用。農(nóng)戶家庭生活滿意度與環(huán)境滿意度對農(nóng)戶兼業(yè)分化程度作用方向相反，農(nóng)活生活滿意度提高有利于農(nóng)戶外出從業(yè)，增加非農(nóng)收入；農(nóng)戶對環(huán)境滿意度的提高，有利于提升農(nóng)戶從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的自身意愿。圖2

圖2 不同兼業(yè)農(nóng)戶樣本的年齡箱形分布Fig.2 Age box plot distribution of samples of different part-time farmers

3 討論

研究表明，人力資本是農(nóng)戶兼業(yè)分化程度的顯著影響因素，其中農(nóng)技培訓(xùn)對農(nóng)戶兼業(yè)分化程度有顯著負向作用，與潘林等[9]研究結(jié)論具有一致性，但健康狀況和文化程度對純農(nóng)戶非農(nóng)化程度并未產(chǎn)生顯著影響，潘林等[9]研究結(jié)論又不一致，身體健康與文化水平對農(nóng)戶兼業(yè)分化程度的影響在生態(tài)脆弱沙化地區(qū)有別于其他地區(qū)，尤其是農(nóng)戶較低的教育水平尚不能有效成為其從事非農(nóng)生產(chǎn)的行為選擇的內(nèi)在動力。在個體與家庭特征方面，年齡和家庭勞動力人數(shù)正向促進家庭兼業(yè)分化，隨著農(nóng)戶家庭勞動力人數(shù)的增加，能夠有效促進農(nóng)戶兼業(yè)分化程度提高，性別和婚姻狀況對農(nóng)戶兼業(yè)分化程度呈負向作用，與李楠[12]研究的結(jié)論具有一定的相似性，但也有一定的差異性。在社會文化資本中，圖書室有利于提高農(nóng)戶知識水平，提高就業(yè)技能和拓展非農(nóng)就業(yè)途徑，所以圖書室存在能夠正向促進農(nóng)戶兼業(yè)分化程度，與李楠[12]研究的結(jié)論具有相似性。已有的研究鮮有把心理資本作為解釋變量，研究將農(nóng)戶心理資本作為農(nóng)戶兼業(yè)分化程度影響的解釋變量。研究發(fā)現(xiàn)家庭生活滿意度和環(huán)境滿意度對農(nóng)戶兼業(yè)分化程度具有相反的作用，生活滿意度越高越有利于激勵農(nóng)戶拓展非農(nóng)業(yè)收入渠道，能夠促進農(nóng)戶兼業(yè)分化，而環(huán)境滿意度越高越有利于增強農(nóng)戶對土地經(jīng)營收入的投入，而專心從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營。

4 結(jié)論

4.1 性別對農(nóng)戶兼業(yè)分化程度為-0.552，呈顯著負向影響，年齡對農(nóng)戶兼業(yè)分化程度為0.007 82，呈顯著正向影響，婚姻狀況對農(nóng)戶兼業(yè)分化程度為-0.630，呈顯著負向影響。家庭勞動力人數(shù)對農(nóng)戶兼業(yè)分化程度為0.248，正向促進農(nóng)戶兼業(yè)。家庭人均耕地面積對農(nóng)戶兼業(yè)分化程度為-0.001 31，無論是從總體趨勢上還是農(nóng)戶各個兼業(yè)類別上均無顯著影響。農(nóng)技培訓(xùn)對農(nóng)戶兼業(yè)分化程度為-0.463，具有顯著負向影響，健康狀況對農(nóng)戶兼業(yè)分化程度為-0.159，呈顯著負向影響，文化程度對農(nóng)戶兼業(yè)分化程度為-0.022 3，一定條件下呈負向影響。圖書室對農(nóng)戶兼業(yè)分化程度為0.182，呈顯著正影響，文化廣場對農(nóng)戶兼業(yè)分化程度為-0.531，呈顯著負向影響，糧食補貼對農(nóng)戶兼業(yè)分化程度為0.202，呈顯著負向影響，鄰里關(guān)系對農(nóng)戶兼業(yè)分化程度為-0.135，呈顯著負向影響。農(nóng)戶家庭生活滿意度對農(nóng)戶兼業(yè)分化程度為0.157呈顯著正向影響，農(nóng)戶環(huán)境滿意度對農(nóng)戶兼業(yè)分化程度為-0.102，呈顯著負向影響。

4.2 性別在顯著性水平上正向影響純農(nóng)戶和一兼農(nóng)戶，負向影響二兼農(nóng)戶；年齡在顯著性水平上負向影響純農(nóng)戶，正向影響一兼農(nóng)戶和二兼農(nóng)戶；婚姻狀況在顯著性水平上正向影響純農(nóng)戶和一兼農(nóng)戶，負向影響二兼農(nóng)戶。家庭勞動力人數(shù)在顯著性水平上負向影響純農(nóng)戶和一兼農(nóng)戶，正向影響二兼農(nóng)戶；家庭人均耕地面積在顯著性水平上負向影響純農(nóng)戶和二兼農(nóng)戶，正向影響一兼農(nóng)戶。農(nóng)技培訓(xùn)在顯著性水平上正向影響純農(nóng)戶，負向影響一兼農(nóng)戶和二兼農(nóng)戶；健康狀況在顯著性水平上正向影響純農(nóng)戶和一兼農(nóng)戶，負向影響二兼農(nóng)戶；文化程度在顯著性水平上負向影響純農(nóng)戶和二兼農(nóng)戶，正向影響一兼農(nóng)戶。圖書室在顯著性水平上負向影響純農(nóng)戶，正向影響一兼農(nóng)戶和二兼農(nóng)戶；文化廣場在顯著性水平上正向影響純農(nóng)戶，負向影響一兼農(nóng)戶和二兼農(nóng)戶；糧食補貼在顯著性水平上正向影響純農(nóng)戶和一兼農(nóng)戶，負向影響二兼農(nóng)戶；鄰里關(guān)系在顯著性水平上正向影響純農(nóng)戶和一兼農(nóng)戶，負向影響二兼農(nóng)戶。農(nóng)戶家庭生活滿意度在顯著性水平上負向影響純農(nóng)戶，正向影響一兼農(nóng)戶和二兼農(nóng)戶；農(nóng)戶環(huán)境滿意度在顯著性水平上正向影響純農(nóng)戶和一兼農(nóng)戶，負向影響二兼農(nóng)戶。

表3 農(nóng)戶兼業(yè)分化程度的回歸估計Table 3 Regression Estimation of the Degree of Farmers'Concurrent Occupation divisions