氣象災(zāi)害下地理標(biāo)志地區(qū)農(nóng)戶收入影響因素分析
——以“洛川蘋(píng)果”為例

劉 銀，徐麗娜

（新疆農(nóng)業(yè)大學(xué)，a.公共管理學(xué)院（法學(xué)院）；b.經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，烏魯木齊 830000）

根據(jù)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局公布的數(shù)據(jù)顯示，截至2018 年6 月，全國(guó)已登記農(nóng)產(chǎn)品地理標(biāo)志2 359個(gè)［1］，具有地理標(biāo)志的農(nóng)產(chǎn)品廣泛地分布在中國(guó)各個(gè)地方，這些農(nóng)產(chǎn)品帶來(lái)的經(jīng)濟(jì)效益帶動(dòng)了中國(guó)農(nóng)村經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，提升了當(dāng)?shù)剞r(nóng)戶收入［2］，同時(shí)在一定程度上也帶動(dòng)了地理標(biāo)志地區(qū)農(nóng)戶進(jìn)行綠色生產(chǎn)［3］。2019 年中央一號(hào)文件指出，穩(wěn)定完善扶持糧食生產(chǎn)政策舉措，挖掘品種、技術(shù)、減災(zāi)等穩(wěn)產(chǎn)增產(chǎn)潛力，保障農(nóng)戶種糧基本收益。農(nóng)戶的生產(chǎn)受到干旱、洪澇、凍害等自然災(zāi)害以及市場(chǎng)變化等不確定因素的威脅，影響農(nóng)產(chǎn)品供給以及農(nóng)戶收入［4］。

關(guān)于自然災(zāi)害下農(nóng)戶收入影響因素的研究較多，主要集中在以下2 個(gè)方面，一是自然災(zāi)害下農(nóng)戶收入與其內(nèi)部因素的研究，主要涉及農(nóng)戶特征、資源稟賦與生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)管理等方面，馬小勇等［5］提出農(nóng)戶在遭遇自然災(zāi)害等風(fēng)險(xiǎn)時(shí)，保守的生產(chǎn)習(xí)慣以及生產(chǎn)行為會(huì)抵制新技術(shù)的采用，帶來(lái)較高的效率損失，并且農(nóng)戶缺乏信息和知識(shí)所造成的農(nóng)藥化肥的使用不當(dāng)以及市場(chǎng)反應(yīng)遲鈍，最終導(dǎo)致農(nóng)戶收入銳減。Sibuea 等［6］、Huang 等［7］通過(guò)優(yōu)化農(nóng)業(yè)管理方式，如加入合作社，可以降低農(nóng)產(chǎn)品的風(fēng)險(xiǎn)和下行風(fēng)險(xiǎn)。二是自然災(zāi)害下農(nóng)戶收入與外部環(huán)境的研究，主要涉及市場(chǎng)、制度與政策等方面，徐欣等［8］認(rèn)為農(nóng)產(chǎn)品市場(chǎng)價(jià)格波動(dòng)所帶來(lái)的風(fēng)險(xiǎn)是影響農(nóng)戶收入的重要風(fēng)險(xiǎn)之一；盧冰冰等［9］、羅超平等［10］認(rèn)為目標(biāo)價(jià)格制度和農(nóng)業(yè)補(bǔ)貼等政策有利于增強(qiáng)農(nóng)戶抵御風(fēng)險(xiǎn)的能力，提高農(nóng)戶收入。

從研究對(duì)象來(lái)看，現(xiàn)階段關(guān)于農(nóng)戶收入影響因素的研究鮮有把地理標(biāo)志地區(qū)農(nóng)戶作為專門(mén)的研究對(duì)象。從研究?jī)?nèi)容來(lái)看，現(xiàn)有自然災(zāi)害下農(nóng)戶收入影響因素的研究主要從農(nóng)戶特征、資源稟賦、生產(chǎn)因素、市場(chǎng)制度政策方面展開(kāi)，還未涉及地理標(biāo)志這一重要因素。因此，本研究以陜西省著名農(nóng)產(chǎn)品地理標(biāo)志“洛川蘋(píng)果”的生產(chǎn)農(nóng)戶為例，實(shí)證探討氣象災(zāi)害下地理標(biāo)志地區(qū)農(nóng)戶收入影響因素，這對(duì)地理標(biāo)志地區(qū)農(nóng)戶抵御氣象等自然災(zāi)害、災(zāi)后恢復(fù)生產(chǎn)以及保障收入等方面具有一定的現(xiàn)實(shí)意義。

1 研究區(qū)概況、材料與研究方法

1.1 研究區(qū)概況

根據(jù)中國(guó)農(nóng)業(yè)品牌研究網(wǎng)2018 年中國(guó)果品區(qū)域公用品牌價(jià)值評(píng)估結(jié)果，“洛川蘋(píng)果”的品牌價(jià)值為72.88 億元，位于全國(guó)第三、陜西第一，是陜西省品牌價(jià)值最高的果品區(qū)域公用品牌。一般而言，蘋(píng)果花期的受凍臨界溫度在-2.2～-1.7 ℃，2018 年4 月6日洛川縣出現(xiàn)多年不遇的降溫天氣，大部分地區(qū)氣溫降至-5 ℃以下，全縣果園受到嚴(yán)重凍害，農(nóng)戶蘋(píng)果產(chǎn)量普遍減產(chǎn)60%～70%，其中蘋(píng)果產(chǎn)量減產(chǎn)40%及以上的農(nóng)戶數(shù)占比64%，當(dāng)年農(nóng)戶全年收入相對(duì)往年出現(xiàn)負(fù)增長(zhǎng)。由此可見(jiàn)，凍害給洛川縣蘋(píng)果農(nóng)戶帶來(lái)了大規(guī)模的減產(chǎn)。

1.2 數(shù)據(jù)來(lái)源與樣本描述

2018 年底，在陜西省洛川縣6 個(gè)鄉(xiāng)鎮(zhèn)中的11 個(gè)行政村隨機(jī)發(fā)放了300 份問(wèn)卷，每個(gè)行政村問(wèn)卷數(shù)保持在25～30 份。調(diào)查收集了農(nóng)戶的個(gè)人家庭特征、經(jīng)營(yíng)情況以及地理標(biāo)志認(rèn)知等方面的信息。本次調(diào)查共發(fā)放300 份問(wèn)卷，剔除無(wú)效問(wèn)卷，回收有效問(wèn)卷279 份，有效問(wèn)卷回收率為93%。如表1 所示，樣本中被訪者以男性為主，占比75.63%；被訪者年齡主要集中在46～65 歲，占比64.87%；9.32%的農(nóng)戶購(gòu)買農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)，90.68%的農(nóng)戶沒(méi)有購(gòu)買農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)，可見(jiàn)農(nóng)戶對(duì)購(gòu)買農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)不積極；文化程度以初中及以下為主，占比76.34%。僅有24.37%的農(nóng)戶是合作社社員，有75.63%的農(nóng)戶未參加合作社，農(nóng)戶參與合作社的積極性也不高。83.51%的農(nóng)戶以蘋(píng)果收入為主，說(shuō)明了當(dāng)?shù)剞r(nóng)戶的收入比較單一。相較于2017 年，2018 年農(nóng)業(yè)收入呈負(fù)增長(zhǎng)的農(nóng)戶占比為84.95%，可以看出洛川縣大部分蘋(píng)果農(nóng)戶在2018年春季凍害后遭受了巨大的經(jīng)濟(jì)損失。

表1 被訪者農(nóng)戶樣本基本情況

1.3 研究方法與變量選取

經(jīng)過(guò)實(shí)地調(diào)查發(fā)現(xiàn)，相較于2017 年，2018 年洛川蘋(píng)果農(nóng)戶的收入以負(fù)增長(zhǎng)為主，僅有15.05%的農(nóng)戶收入為正增長(zhǎng)?？紤]到氣象災(zāi)害導(dǎo)致大部分農(nóng)戶蘋(píng)果收入有不同程度的負(fù)增長(zhǎng)，因此將2018 年農(nóng)戶蘋(píng)果收入情況劃分為5 個(gè)級(jí)別：1=負(fù)增長(zhǎng)75%以上，2=負(fù)增長(zhǎng)（50%，75%］，3=負(fù)增長(zhǎng)（25%，50%］，4=負(fù)增長(zhǎng)（0，25%］，5=零增長(zhǎng)或正增長(zhǎng)；將農(nóng)戶蘋(píng)果收入情況作為本研究的因變量，如表2 所示。由于因變量是有序多分類變量，故采用有序Probit 回歸模型對(duì)氣象災(zāi)害下地理標(biāo)志地區(qū)農(nóng)戶收入影響因素進(jìn)行分析，模型公式如下。

表2 變量選取及其含義

式中，yi作為被解釋變量，表示農(nóng)戶蘋(píng)果收入情況，Xi表示影響農(nóng)戶收入的各解釋變量，εi為該模型的隨機(jī)誤差，F(xiàn)（·）為某非線性函數(shù)，具體的函數(shù)形式如下：

式中，y*i是yi的潛在變量，r1＜r2＜…＜rj-1為切點(diǎn)。同時(shí)滿足：

2 結(jié)果與分析

運(yùn)用Stata 12.0 統(tǒng)計(jì)分析軟件，并利用陜西省洛川縣279 份有效樣本，將氣象災(zāi)害下地理標(biāo)志地區(qū)農(nóng)戶收入影響因素進(jìn)行有序Probit回歸分析。

2.1 模型的檢驗(yàn)結(jié)果

在進(jìn)行有序Probit 回歸分析之前，為了檢驗(yàn)解釋變量之間是否存在多重共線性，本研究對(duì)各解釋變量先進(jìn)行Pearson 相關(guān)性分析，一般而言，相關(guān)系數(shù)絕對(duì)值在0.3 以下稱為弱相關(guān)或不相關(guān)，0.3～0.5為低度相關(guān)。各解釋變量的相關(guān)系數(shù)絕對(duì)值最高為0.321，其余均小于0.3，可見(jiàn)本研究中各解釋變量之間不存在較強(qiáng)相關(guān)性。此外本研究繼續(xù)使用方差膨脹因子（VIF）法對(duì)各解釋變量再次進(jìn)行檢驗(yàn)，輸出結(jié)果 如 表3 所 示，最 大 的VIF為1.20，VIF平 均 值 為1.12，均遠(yuǎn)小于10，故方程不存在多重共線性問(wèn)題。

表3 方差膨脹因子法輸出結(jié)果

2.2 回歸結(jié)果分析

氣象災(zāi)害下地理標(biāo)志地區(qū)農(nóng)戶收入影響因素的實(shí)證分析如表4 所示，從氣象災(zāi)害下地理標(biāo)志地區(qū)農(nóng)戶收入影響因素的有序Probit 回歸運(yùn)行結(jié)果可以看出，模型的擬合情況較好。

表4 氣象災(zāi)害下地理標(biāo)志地區(qū)農(nóng)戶收入影響因素的有序Probit回歸運(yùn)行結(jié)果

在農(nóng)戶個(gè)人特征中，農(nóng)戶年齡在10%的水平下通過(guò)了顯著性檢驗(yàn)（Z=1.680，P＞|Z|=0.092），與農(nóng)戶收入情況呈正相關(guān)，年齡較大的農(nóng)戶往往更加具有種植經(jīng)驗(yàn)，在面對(duì)氣象災(zāi)害時(shí)，有利于及時(shí)調(diào)整其生產(chǎn)，盡可能地彌補(bǔ)氣象災(zāi)害帶來(lái)的損失，最終改善其收入情況。其余農(nóng)戶個(gè)人特征變量均未通過(guò)顯著性檢驗(yàn)，故不具有統(tǒng)計(jì)意義。

在農(nóng)戶生產(chǎn)特征中，防災(zāi)措施在1%的顯著性水平下通過(guò)了檢驗(yàn)（Z=3.120，P＞|Z|=0.002），與農(nóng)戶蘋(píng)果收入呈正相關(guān)。農(nóng)戶在面對(duì)凍害時(shí)，積極采取防災(zāi)措施如果園熏煙等，可以有效降低凍害對(duì)蘋(píng)果的減產(chǎn)影響，有利于保障其蘋(píng)果的產(chǎn)量，對(duì)改善收入有積極作用。農(nóng)藥支出對(duì)蘋(píng)果收入的影響在5%的顯著性水平下通過(guò)了檢驗(yàn)（Z=2.070，P＞|Z|=0.038），并且系數(shù)為正，說(shuō)明氣象災(zāi)害下農(nóng)藥支出對(duì)農(nóng)戶蘋(píng)果收入情況具有顯著的正向影響。這一點(diǎn)與以往的研究不同，可能的原因是蘋(píng)果開(kāi)花期遭遇凍害時(shí)，農(nóng)戶只有立即投入更多的保護(hù)蘋(píng)果花蕊等補(bǔ)救型農(nóng)藥才能緩解災(zāi)情，保障蘋(píng)果產(chǎn)量。即在特殊氣象災(zāi)害期間，農(nóng)戶往往會(huì)因緩解災(zāi)情以及保障產(chǎn)量而選擇增加使用保護(hù)性的農(nóng)藥，一旦減少施用保護(hù)性的農(nóng)藥，農(nóng)戶會(huì)面臨更加嚴(yán)峻的災(zāi)情，投入更多的農(nóng)藥，有利于緩解因氣象災(zāi)害帶來(lái)的減收壓力。

在農(nóng)戶經(jīng)營(yíng)特征中，農(nóng)戶蘋(píng)果的銷售價(jià)格在1%的顯著性水平下通過(guò)了檢驗(yàn)（Z=3.020，P＞|Z|=0.003），與農(nóng)戶蘋(píng)果收入呈正相關(guān)。說(shuō)明蘋(píng)果市場(chǎng)銷售價(jià)格的漲幅對(duì)農(nóng)戶蘋(píng)果收入情況具有顯著的正向影響，也就是說(shuō)氣象災(zāi)害下維持較高的農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格增幅有利于緩解農(nóng)戶收入壓力，在氣象等自然災(zāi)害的特殊時(shí)期，需要更高的市場(chǎng)價(jià)格才能彌補(bǔ)因產(chǎn)量減少導(dǎo)致的收入損失。

在地理標(biāo)志特征中，地理標(biāo)志認(rèn)知在1%的顯著性水平下通過(guò)了檢驗(yàn)（Z=4.860，P＞|Z|=0.000），與農(nóng)戶蘋(píng)果收入呈正相關(guān)。其原因可能在于對(duì)農(nóng)產(chǎn)品地理標(biāo)志有認(rèn)知的農(nóng)戶一般具有較強(qiáng)的區(qū)域品牌意識(shí)，即使遭遇氣象災(zāi)害，也會(huì)綜合考慮到地理標(biāo)志農(nóng)產(chǎn)品的品質(zhì)，確保其能提供質(zhì)量好安全性高的農(nóng)產(chǎn)品，通過(guò)享受溢價(jià)特征帶來(lái)的較高收益以保障其收入。品牌價(jià)格認(rèn)知對(duì)農(nóng)戶蘋(píng)果收入的影響在1%的顯著性水平下通過(guò)了檢驗(yàn)（Z=3.050，P＞|Z|=0.002），并且系數(shù)為正，品牌價(jià)格認(rèn)知對(duì)農(nóng)戶蘋(píng)果收入情況具有顯著的正向影響，說(shuō)明氣象災(zāi)害下較高有品牌價(jià)格認(rèn)知對(duì)農(nóng)戶蘋(píng)果收入的提升有促進(jìn)作用，由于洛川縣蘋(píng)果種植戶對(duì)品牌的認(rèn)知情況、對(duì)洛川蘋(píng)果的品牌價(jià)格定位內(nèi)部存在差異，故對(duì)洛川蘋(píng)果有較高品牌定位的蘋(píng)果種植戶，往往賣價(jià)更高，其蘋(píng)果收入水平較高。此外，農(nóng)產(chǎn)品面向的市場(chǎng)消費(fèi)群體在5%的顯著性水平下通過(guò)了檢驗(yàn)（Z=2.300，P＞|Z|=0.022），與農(nóng)戶蘋(píng)果收入呈正相關(guān)，當(dāng)?shù)乩順?biāo)志農(nóng)產(chǎn)品面向越高端的市場(chǎng)消費(fèi)群體時(shí)，農(nóng)產(chǎn)品銷售價(jià)格也越高，高端市場(chǎng)消費(fèi)群體的消費(fèi)習(xí)慣比較固定，換句話說(shuō)地理標(biāo)志農(nóng)產(chǎn)品的品牌附加值較高，高端消費(fèi)者也更愿意支付較高的價(jià)格。由此可見(jiàn)，在氣象災(zāi)害下市場(chǎng)消費(fèi)群體的水平與地理標(biāo)志地區(qū)農(nóng)戶收入水平呈顯著正相關(guān)。

2.3 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

為了保證估計(jì)結(jié)果的可靠性，本研究采用多元線性回歸分析模型對(duì)氣象災(zāi)害下地理標(biāo)志地區(qū)農(nóng)戶收入影響因素進(jìn)行了穩(wěn)健性檢驗(yàn)。如表5 所示，在氣象災(zāi)害下地理標(biāo)志地區(qū)農(nóng)戶收入影響因素的多元線性回歸結(jié)果中，除了年齡這一變量外，模型中其余所有變量與有序Probit 模型的系數(shù)符號(hào)以及顯著性水平基本一致，故證明了多元有序Probit 回歸模型在本研究運(yùn)用中具有穩(wěn)健性。

表5 氣象災(zāi)害下地理標(biāo)志地區(qū)農(nóng)戶收入影響因素的穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果

3 結(jié)論與建議

本研究基于陜西省洛川縣279 份蘋(píng)果農(nóng)戶的實(shí)地調(diào)查數(shù)據(jù)，運(yùn)用有序Probit 回歸分析方法，探索性分析氣象災(zāi)害下影響地理標(biāo)志地區(qū)農(nóng)戶收入的重要因素。其中農(nóng)戶年齡在10%的水平下顯著正向影響農(nóng)戶蘋(píng)果收入情況，農(nóng)藥支出與市場(chǎng)消費(fèi)群體在5%的水平下顯著正向影響農(nóng)戶蘋(píng)果收入情況，防災(zāi)措施、銷售價(jià)格、地理標(biāo)志認(rèn)知和品牌價(jià)格認(rèn)知均在1%的水平下顯著正向影響農(nóng)戶蘋(píng)果收入情況。在氣象災(zāi)害特殊時(shí)期，農(nóng)戶適當(dāng)增加農(nóng)藥支出有利于挽救農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)量，改善其收入情況。結(jié)合上述分析，對(duì)氣象災(zāi)害下保障地理標(biāo)志地區(qū)農(nóng)戶收入水平，提出以下建議。

1）充分發(fā)揮好政府統(tǒng)籌發(fā)展的能力，加大農(nóng)產(chǎn)品地理標(biāo)志的宣傳和推廣力度，著重向地理標(biāo)志地區(qū)農(nóng)戶重點(diǎn)宣傳和培訓(xùn)“三品一標(biāo)”有關(guān)政策和知識(shí)。提升農(nóng)戶地理標(biāo)志意識(shí)，一方面農(nóng)戶即使遭遇氣象災(zāi)害，也會(huì)主動(dòng)保證地理標(biāo)志農(nóng)產(chǎn)品的自身品質(zhì)，另一方面有利于農(nóng)產(chǎn)品形成較高的品牌價(jià)格和市場(chǎng)價(jià)格，改善農(nóng)戶災(zāi)后收入。

2）引導(dǎo)農(nóng)戶購(gòu)買農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)。一方面農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)可以獲得相應(yīng)的經(jīng)濟(jì)補(bǔ)償，緩解農(nóng)戶因受災(zāi)而導(dǎo)致的收入壓力，另一方面購(gòu)買農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)可以增強(qiáng)農(nóng)戶的種植信心，擴(kuò)大農(nóng)業(yè)再生產(chǎn)，從而有利于保障農(nóng)戶收入以及農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展。

3）建立健全地理標(biāo)志農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格保護(hù)機(jī)制。農(nóng)業(yè)是弱勢(shì)的產(chǎn)業(yè)，在面對(duì)氣象等自然災(zāi)害時(shí)，通過(guò)對(duì)農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格的保護(hù)，能最大限度地緩解受災(zāi)農(nóng)戶的收入壓力。

4）重視農(nóng)戶安全生產(chǎn)，規(guī)范農(nóng)戶生產(chǎn)行為。應(yīng)該積極組織農(nóng)戶進(jìn)行化肥農(nóng)藥生產(chǎn)方面的培訓(xùn)和技術(shù)指導(dǎo)，有利于農(nóng)產(chǎn)品農(nóng)藥殘留的降低以及農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量的提升，形成較強(qiáng)的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力以及獲取較高的市場(chǎng)價(jià)格，對(duì)保障農(nóng)戶收入有重要意義。

5）加強(qiáng)防災(zāi)建設(shè)。積極幫助農(nóng)戶抵御氣象等自然災(zāi)害，通過(guò)相關(guān)培訓(xùn)和技術(shù)指導(dǎo)增強(qiáng)農(nóng)戶抵御災(zāi)害的能力。并且為農(nóng)戶提供防災(zāi)措施扶持與資金補(bǔ)貼，農(nóng)戶在購(gòu)買防范氣象等自然災(zāi)害的設(shè)施時(shí)，需要大量的資金投入，政府提供資金補(bǔ)貼會(huì)刺激農(nóng)戶布置防災(zāi)措施的需求。隨著農(nóng)戶防災(zāi)減災(zāi)能力的增強(qiáng)，對(duì)穩(wěn)定農(nóng)戶收入以及農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展均具有現(xiàn)實(shí)意義。