耕地撂荒的區(qū)域差異及驅(qū)動因素分析*
——基于CFD和CHFS農(nóng)戶調(diào)查數(shù)據(jù)的研究

謝文寶，曹 沖，劉國勇，宋浩楠

(1.皖西學院 經(jīng)濟與管理學院 安徽 六安 237012；2. 新疆農(nóng)業(yè)大學 經(jīng)濟管理學院 新疆 烏魯木齊 830052)

近年來，農(nóng)村勞動力轉(zhuǎn)移和農(nóng)民兼業(yè)經(jīng)營導致部分耕地撂荒，造成我國耕地資源進一步稀缺，嚴重影響到18億畝耕地紅線。因此，加強耕地撂荒的研究和治理對于我國耕地保護和耕地資源高效利用意義重大。

一、耕地撂荒研究現(xiàn)狀

耕地撂荒研究主要集中在區(qū)域?qū)用婧娃r(nóng)戶層面，數(shù)據(jù)來源主要是區(qū)域的地理遙感數(shù)據(jù)和對農(nóng)戶的調(diào)研數(shù)據(jù)。區(qū)域?qū)用娴母亓袒难芯?，山區(qū)的研究較為豐富。山區(qū)由于受耕地地形限制，機械化發(fā)展受阻，78.3%的調(diào)查村莊出現(xiàn)耕地撂荒現(xiàn)象[1]，移民搬遷也加劇了山區(qū)耕地撂荒[2]，耕地撂荒現(xiàn)象會隨海拔高度增加而增加[3]，海拔高且坡度陡的地區(qū)耕地撂荒風險等級較高[4]。鄱陽湖平原和關中平原西部耕地撂荒主要為區(qū)域性撂荒和季節(jié)性撂荒[5-6]。糧食主產(chǎn)區(qū)承包地撂荒突出，耕地顯性撂荒呈“西南高、東北低”的空間格局[7]，同時糧食主產(chǎn)區(qū)發(fā)生隱性撂荒的概率較大[8]。

農(nóng)戶層面的研究，家庭農(nóng)業(yè)經(jīng)營因素是導致耕地撂荒的重要因素，這一方面由于農(nóng)村人口老齡化和農(nóng)業(yè)勞動力投入不足[9]，另一方面主要受非農(nóng)就業(yè)和非農(nóng)收入的影響。家庭勞動力外出務工和非農(nóng)就業(yè)導致農(nóng)戶耕地撂荒[10-12]；農(nóng)戶兼業(yè)會加劇旱地的撂荒，但是農(nóng)戶兼業(yè)對水田撂荒的影響不顯著[13]，兼業(yè)帶來的非農(nóng)收入對農(nóng)戶退耕面積正向顯著[14]；土地轉(zhuǎn)出會降低非農(nóng)就業(yè)對耕地撂荒的正向影響[12]，但是平原地區(qū)的土地流轉(zhuǎn)能有效防止土地閑置，而在山區(qū)土地流轉(zhuǎn)的影響不明顯[15]；農(nóng)機社會化服務能夠顯著降低耕地撂荒率[16]。此外，務農(nóng)機會成本的變化是丘陵、山區(qū)農(nóng)戶棄耕的重要原因[17]，耕地細碎化加劇了農(nóng)地撂荒的發(fā)生率[18，19]；耕地區(qū)位條件也是影響耕地撂荒的重要原因[20，21]。

關于耕地撂荒區(qū)域分布和驅(qū)動因素的研究較為豐富，但目前對耕地拋荒概念、產(chǎn)生原因及其驅(qū)動因素尚未達成一致觀點[22]。由于研究的區(qū)域、層次和研究方法等方面差異導致耕地撂荒研究結論不一致，因此有必要進一步深入研究?；贑FD和CHFS微觀農(nóng)戶數(shù)據(jù)，對比分析我國糧食主產(chǎn)區(qū)和非主產(chǎn)區(qū)以及東中西部耕地撂荒的區(qū)域差異，采用Ordered Probit模型研究農(nóng)戶耕地撂荒區(qū)域差異的驅(qū)動因素，旨在為我國加強耕地保護和出臺差異化政策提供參考借鑒。

二、農(nóng)戶耕地撂荒的區(qū)域差異分析

采用浙江大學“中國家庭大數(shù)據(jù)庫”(Chinese Family Database，CFD)和西南財經(jīng)大學的“中國家庭金融調(diào)查”(China Household Finance Survey, CHFS)、“中國社區(qū)治理調(diào)查”(China Community Governance Survey，CCGS)的2017年聯(lián)合調(diào)查數(shù)據(jù)研究農(nóng)戶耕地撂荒的區(qū)域差異。2017年家庭調(diào)查數(shù)據(jù)覆蓋全國29個省(市、區(qū))，包括實際居住在農(nóng)村的12 732個農(nóng)戶家庭和45 067個農(nóng)村居民個體，社區(qū)治理調(diào)研數(shù)據(jù)涉及農(nóng)戶所在行政村的基本情況，數(shù)據(jù)庫具有廣泛的代表性。根據(jù)研究內(nèi)容對調(diào)查數(shù)據(jù)進行清洗篩選，獲取5 951份農(nóng)戶數(shù)據(jù)為研究樣本。

CFD和CHFS數(shù)據(jù)詳細調(diào)查農(nóng)戶耕地利用情況，包含農(nóng)戶耕地撂荒(未耕種)數(shù)據(jù)和家庭承包耕地數(shù)據(jù)。從農(nóng)戶耕地撂荒模式、撂荒規(guī)模和撂荒率三個方面進行統(tǒng)計分析。分析發(fā)現(xiàn)，農(nóng)戶耕地撂荒存在差異，部分農(nóng)戶是全部耕地撂荒，部分農(nóng)戶是將部分區(qū)位偏遠、質(zhì)量較差、地塊規(guī)模較小的耕地撂荒。因此，將農(nóng)戶耕地撂荒模式拓展到三個等級，分別為耕地全部未撂荒、部分撂荒和全部撂荒三種模式，以農(nóng)戶耕地撂荒模式為因變量分析耕地撂荒的驅(qū)動因素。自變量包括戶主特征、家庭農(nóng)業(yè)經(jīng)營特征、土地特征、交通等村莊特征四個方面15個變量。各特征變量具體定義和統(tǒng)計描述如表1所示。

耕地撂荒模式既能反映農(nóng)戶是否撂荒，又能反映農(nóng)戶耕地撂荒的內(nèi)部差異，因此以耕地撂荒模式分析農(nóng)戶耕地撂荒的驅(qū)動因素。耕地撂荒模式為多元有序離散變量，采用非線性的Ordered Probit回歸模型和極大似然估計分析，并采用穩(wěn)健性估計方法。

(1)

表1 變量定義及統(tǒng)計描述

其中，α1、α2為潛變量的臨界值。農(nóng)戶不同撂荒模式取值下的條件概率為：

(2)

其中，Φ(·)為正態(tài)的累積分布函數(shù)，建立對數(shù)似然函數(shù)和采取極大似然估計對模型中各參數(shù)進行估計。

(一)農(nóng)戶耕地撂荒的糧食主產(chǎn)區(qū)與非糧食主產(chǎn)區(qū)差異

采用列聯(lián)表統(tǒng)計分析全國、糧食主產(chǎn)區(qū)和非糧食主產(chǎn)區(qū)農(nóng)戶耕地撂荒的區(qū)域差異(見表2)。調(diào)查農(nóng)戶中，全國范圍內(nèi)，耕地全部未撂荒農(nóng)戶占比為92.88%，部分撂荒農(nóng)戶占比為6.49%，全部撂荒占比為0.64%；農(nóng)戶撂荒規(guī)模平均為0.24畝，撂荒率平均為3.15%。糧食主產(chǎn)區(qū)和非主產(chǎn)區(qū)耕地全部撂荒農(nóng)戶占比差異不大，但是非糧食主產(chǎn)區(qū)的部分撂荒農(nóng)戶占比(10.62%)高于糧食主產(chǎn)區(qū)(3.69%)，撂荒模式的Peason卡方檢驗為115.49，在1%顯著性水平上顯著，說明農(nóng)戶耕地撂荒模式在糧食主產(chǎn)區(qū)和非主產(chǎn)區(qū)存在顯著差別，非糧食主產(chǎn)區(qū)少部分農(nóng)戶將一些中低產(chǎn)田撂荒退出農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營。非糧食主產(chǎn)區(qū)的撂荒規(guī)模(0.36畝)和撂荒率(5.04%)也顯著高于糧食主產(chǎn)區(qū)(撂荒規(guī)模和撂荒率分別為0.17畝、1.89%)，農(nóng)戶耕地撂荒規(guī)模的均值T檢驗為3.02，撂荒率的均值T檢驗為8.98，均在1%顯著性水平上通過檢驗，說明非糧食主產(chǎn)區(qū)農(nóng)戶耕地撂荒顯著高于糧食主產(chǎn)區(qū)。糧食主產(chǎn)區(qū)的糧食總產(chǎn)量約占我國糧食產(chǎn)出的四分之三，糧食主產(chǎn)區(qū)的耕地撂荒必然影響到我國的糧食安全。統(tǒng)計發(fā)現(xiàn)，糧食主產(chǎn)區(qū)耕地撂荒并不突出，但是依然要嚴格監(jiān)管，避免隨著經(jīng)濟發(fā)展和勞動力轉(zhuǎn)移導致耕地撂荒的進一步擴大。

表2 糧食主產(chǎn)區(qū)與非主產(chǎn)區(qū)耕地撂荒對比

(二)農(nóng)戶耕地撂荒的東部、中部和西部區(qū)域差異

采用列聯(lián)表統(tǒng)計分析東部、中部和西部農(nóng)戶耕地撂荒的區(qū)域差異(見表3)。對比發(fā)現(xiàn)，耕地全部撂荒農(nóng)戶占比在各地區(qū)之間差異依然不大，但是西部地區(qū)的部分撂荒農(nóng)戶占比(10.13%)顯著高于東部地區(qū)(5.04%)和中部地區(qū)(4.86%)，撂荒模式的Peason卡方檢驗為56.80，在1%顯著性水平上顯著，說明農(nóng)戶耕地撂荒模式在東部、中部和西部存在顯著差別。耕地撂荒規(guī)模從東到西依次為0.11畝、0.26畝、0.35畝，整體呈現(xiàn)增加趨勢，耕地撂荒率在西部地區(qū)(4.54%)也顯著高于東部地區(qū)(2.72%)和中部地區(qū)(2.47%)。西部地區(qū)與東、中部地區(qū)耕地撂荒規(guī)模的均值T檢驗為2.24，撂荒率的均值T檢驗為5.22，分別在5%和1%顯著性水平上顯著，說明西部農(nóng)戶耕地撂荒顯著高于東、中部地區(qū)，這與我國各地區(qū)勞動力轉(zhuǎn)移和經(jīng)濟發(fā)展密切相關。西北和西南地區(qū)多為山區(qū)、高原地區(qū)，農(nóng)業(yè)農(nóng)村整體發(fā)展滯后，西部大部分省份是人口和勞動力凈流出區(qū)域，再加上西部生態(tài)環(huán)境惡劣導致耕地質(zhì)量等級偏低，造成西部地區(qū)耕地撂荒情況比較嚴重。

表3 東部、中部和西部耕地撂荒對比

三、農(nóng)戶耕地撂荒的驅(qū)動分析

采用多元有序Probit模型實證分析農(nóng)戶耕地撂荒的驅(qū)動因素，并對糧食主產(chǎn)區(qū)和非糧食主產(chǎn)區(qū)，以及東部、中部和西部農(nóng)戶耕地撂荒分別進行估計，估計結果見表4。為降低自變量之間共線性問題，在分析之前進行方差膨脹因子檢驗，VIF最大值為1.17，平均值為1.06，說明不存在明顯的多重共線性。從全國整體農(nóng)戶的估計結果來看，戶主年齡結構和身體健康程度以及耕地細碎化對農(nóng)戶耕地撂荒影響正向顯著，農(nóng)業(yè)勞動力規(guī)模、土地轉(zhuǎn)出規(guī)模和撂荒機會成本對農(nóng)戶耕地撂荒影響負向顯著。戶主特征中，戶主年齡超過60歲顯著加劇了耕地撂荒問題，戶主身體健康程度越低，農(nóng)戶耕地撂荒的概率越大；老齡農(nóng)戶由于年齡和身體健康因素，沒有充沛的精力和時間從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)，導致農(nóng)戶耕地撂荒概率增加。家庭農(nóng)業(yè)經(jīng)營特征方面，耕地地塊數(shù)量越多，導致耕地地塊面積越小，限制了農(nóng)戶土地規(guī)模經(jīng)營和機械化耕作，進而增加農(nóng)戶農(nóng)業(yè)生產(chǎn)成本和地塊之間的交通成本，因此，耕地面積較小、土壤肥力較低的地塊容易發(fā)生撂荒。家庭從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的勞動力多，投入農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營的勞動要素充沛，會顯著降低農(nóng)戶耕地撂荒的可能性。土地特征中，土地轉(zhuǎn)出規(guī)模對耕地撂荒負向顯著，說明農(nóng)戶轉(zhuǎn)出土地可以有效降低耕地棄耕現(xiàn)象，而且耕地撂荒機會成本對農(nóng)戶耕地撂荒負向顯著，表明耕地撂荒的機會成本增加有助于降低農(nóng)戶耕地撂荒；耕地撂荒的機會成本為農(nóng)戶轉(zhuǎn)出土地獲得土地租金，土地租金的增加有助于促使農(nóng)戶轉(zhuǎn)出土地而不是撂荒，而且有助于轉(zhuǎn)入農(nóng)戶實現(xiàn)耕地規(guī)模經(jīng)營。糧食主產(chǎn)區(qū)和非糧食主產(chǎn)區(qū)的估計結果顯示，戶主年齡結構、耕地細碎化和耕地撂荒機會成本對農(nóng)戶耕地撂荒均顯著，但是戶主身體健康程度、土地轉(zhuǎn)出規(guī)模和經(jīng)濟發(fā)展水平對糧食主產(chǎn)區(qū)影響顯著，而農(nóng)業(yè)勞動力規(guī)模和村莊種植結構對非糧食主產(chǎn)區(qū)耕地撂荒影響顯著。說明戶主年齡結構、耕地細碎化均促進了糧食主產(chǎn)區(qū)和非主產(chǎn)區(qū)農(nóng)戶耕地撂荒，撂荒機會成本則降低了農(nóng)戶耕地撂荒的概率。糧食主產(chǎn)區(qū)農(nóng)戶身體健康程度越差，越會加劇農(nóng)戶耕地撂荒行為；糧食主產(chǎn)區(qū)農(nóng)戶的土地流轉(zhuǎn)規(guī)模越大，以及村莊經(jīng)濟發(fā)展水平越高，農(nóng)戶耕地撂荒的概率越低，其主要原因在于糧食主產(chǎn)區(qū)耕地撂荒機會成本(516.81元/畝)顯著高于非主產(chǎn)區(qū)(456.37元/畝)，而且糧食主產(chǎn)區(qū)撂荒機會成本對農(nóng)戶耕地撂荒抑制作用大于非糧食主產(chǎn)區(qū)；本地村莊經(jīng)濟發(fā)展水平越高，農(nóng)戶當?shù)毓ぷ骶蜆I(yè)的概率越大，農(nóng)戶的就近兼業(yè)經(jīng)營降低了農(nóng)戶耕地撂荒棄耕的可能性。非糧食主產(chǎn)區(qū)農(nóng)戶家庭農(nóng)業(yè)勞動力數(shù)量越大，村莊經(jīng)濟作物種植占比越高，農(nóng)戶從耕地獲得更多經(jīng)濟收入，導致耕地撂荒的概率越低。

表4 農(nóng)戶耕地撂荒驅(qū)動因素的估計結果

東部、中部和西部的估計結果顯示，農(nóng)業(yè)勞動力規(guī)模和耕地細碎化對農(nóng)戶耕地撂荒均顯著，表明農(nóng)業(yè)勞動力規(guī)模和耕地細碎化是影響東、中、西部農(nóng)戶耕地撂荒的共同因素；由于西部地區(qū)海拔高、多為山區(qū)高原地帶，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)對勞動力需求更大，因此西部地區(qū)農(nóng)業(yè)勞動力規(guī)模的增加對降低耕地撂荒的作用更大。東部地區(qū)人口眾多導致耕地細碎化突出，因而耕地細碎化對農(nóng)戶耕地撂荒的作用更為顯著。此外，人均耕地面積對東部地區(qū)農(nóng)戶影響顯著，戶主年齡結構和身體健康程度、人均耕地面積、土地轉(zhuǎn)出規(guī)模、撂荒機會成本和村莊經(jīng)濟發(fā)展水平對中部地區(qū)農(nóng)戶影響顯著，而戶主年齡結構、土地轉(zhuǎn)出規(guī)模、撂荒機會成本和村莊種植結構對西部地區(qū)農(nóng)戶影響顯著。東部地區(qū)家庭人均耕地面積越大，農(nóng)戶耕地撂荒的概率越低。中西部地區(qū)農(nóng)村青壯年勞動力外流，導致農(nóng)村人口老齡化突出，戶主年齡超過60歲顯著加劇了耕地撂荒，但是中西部土地轉(zhuǎn)出和撂荒機會成本顯著降低了農(nóng)戶耕地直接撂荒。中部地區(qū)村域經(jīng)濟發(fā)展抑制了農(nóng)戶耕地撂荒，而在西部地區(qū)，經(jīng)濟作物種植比例的增加提高了耕地利用效率和農(nóng)民收入，進而降低了農(nóng)戶耕地撂荒概率。

四、農(nóng)戶耕地撂荒的深層次原因

從經(jīng)濟學視角分析，農(nóng)民基于成本收益將部分劣等耕地拋荒，是市場機制作用下農(nóng)戶的理性選擇行為，但是一些占地大戶的拋荒行為應該受到管控[23]，特別是糧食主產(chǎn)區(qū)和基本農(nóng)田的撂荒應該受到嚴格監(jiān)管。對于非糧食主產(chǎn)區(qū)和西部地區(qū)，勞動力轉(zhuǎn)移析出促使農(nóng)戶撂荒部分質(zhì)量差的耕地地塊，有助于區(qū)域生態(tài)環(huán)境的自然恢復[24]，不應該受到道德歧視和政策限制。

從社會學視角分析，農(nóng)戶耕地撂荒的深層次原因是我國農(nóng)業(yè)弱勢地位和農(nóng)民的老齡化問題，耕地撂荒區(qū)域差異的原因還體現(xiàn)在以下兩個方面：一是我國各地區(qū)農(nóng)業(yè)資源稟賦差異和區(qū)位條件導致東部、中部和西部經(jīng)濟發(fā)展失衡；二是人口遷徙導致農(nóng)村青壯年勞動力向經(jīng)濟發(fā)展程度較高的東南沿海地區(qū)轉(zhuǎn)移，以及農(nóng)民農(nóng)業(yè)兼業(yè)經(jīng)營背景下的城鄉(xiāng)遷徙。農(nóng)村土地棄耕問題出現(xiàn)在鄉(xiāng)村，但解決問題的根本出路在于城鄉(xiāng)關系的調(diào)整[25]。當前我國形成了龐大的半農(nóng)半工農(nóng)民工群體，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的兼業(yè)經(jīng)營非常普遍。統(tǒng)計發(fā)現(xiàn)，外出務工或者務商的非農(nóng)收入占到家庭總收入的42.23%，農(nóng)民工在工農(nóng)業(yè)之間的工作轉(zhuǎn)換導致他們在城鄉(xiāng)之間頻繁遷徙，交通成本增加進一步促進了農(nóng)戶耕地撂荒。因此，解決耕地撂荒要優(yōu)先發(fā)展農(nóng)業(yè)農(nóng)村，轉(zhuǎn)變農(nóng)業(yè)弱勢地位和農(nóng)村衰敗現(xiàn)實，促進農(nóng)村一二三產(chǎn)業(yè)深度融合發(fā)展，通過產(chǎn)業(yè)鏈的延伸促進農(nóng)民從價值鏈中獲得更多增值收入，提高耕地撂荒的機會成本，推動農(nóng)戶土地流轉(zhuǎn)等多項措施減緩農(nóng)戶耕地直接撂荒。

鄉(xiāng)村振興的首要條件是人才振興，農(nóng)業(yè)勞動力老齡化是鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略實施最大的短板。統(tǒng)計發(fā)現(xiàn)，農(nóng)戶戶主年齡超過60歲的占比為41.01%，文化程度平均處于小學和初中水平，農(nóng)民農(nóng)業(yè)生產(chǎn)代際傳承的意愿較弱[26]，農(nóng)業(yè)勞動力呈現(xiàn)出老齡化和低學歷化的趨勢。農(nóng)業(yè)勞動力老齡化造成未來適齡農(nóng)業(yè)勞動力規(guī)模不足，將是我國農(nóng)業(yè)經(jīng)濟發(fā)展的最大制約因素。預計未來耕地撂荒的農(nóng)戶數(shù)量和撂荒規(guī)模將進一步增加，對我國耕地紅線和糧食安全產(chǎn)生巨大的威脅。農(nóng)村土地細碎化是推行家庭聯(lián)產(chǎn)承包責任制的“負產(chǎn)品”，未來應在土地調(diào)整中通過農(nóng)戶互換、村莊層面的先整理后調(diào)整等方式，推進農(nóng)村承包地“三權分置”、土地整治和“一塊田”改革[27]，減少農(nóng)戶耕地地塊數(shù)量、擴大耕地地塊面積實現(xiàn)規(guī)模經(jīng)營。土地流轉(zhuǎn)可實現(xiàn)耕地資源在農(nóng)業(yè)經(jīng)營主體之間的合理配置和高效利用，近年來各地區(qū)土地流轉(zhuǎn)逐年持續(xù)上升，未來耕地撂荒治理政策應主要在于建立區(qū)域統(tǒng)一土地流轉(zhuǎn)市場，建立土地流轉(zhuǎn)的中介服務組織機構、信息平臺[28]，促進土地有序流轉(zhuǎn)。

五、解決農(nóng)戶耕地撂荒的對策啟示

基于CFD和CHFS微觀農(nóng)戶數(shù)據(jù)，實證分析農(nóng)戶耕地撂荒的區(qū)域差異及驅(qū)動因素。結果顯示：第一，農(nóng)戶耕地撂荒模式主要是部分耕地撂荒，全部撂荒農(nóng)戶比例較低；撂荒規(guī)模平均為0.24畝，撂荒率平均為3.15%。耕地撂荒存在顯著的區(qū)域差異，非糧食主產(chǎn)區(qū)顯著高于糧食主產(chǎn)區(qū)，西部地區(qū)顯著高于東中部地區(qū)。第二，戶主年齡結構和身體健康程度以及耕地細碎化對全國農(nóng)戶耕地撂荒產(chǎn)生正向作用，農(nóng)業(yè)勞動力規(guī)模、土地轉(zhuǎn)出規(guī)模和撂荒機會成本對全國農(nóng)戶耕地撂荒產(chǎn)生負向作用。第三，驅(qū)動各地區(qū)農(nóng)戶耕地撂荒的因素存在差別，深層次原因是區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展失衡、勞動力遷徙和“三農(nóng)”問題，需要通過促進區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展、優(yōu)先發(fā)展農(nóng)業(yè)農(nóng)村和全面推進鄉(xiāng)村振興來解決農(nóng)戶耕地撂荒。

解決耕地撂荒問題不能實行“一刀切”政策，應該因地制宜采取不同的治理方式。針對基本農(nóng)田和高標準農(nóng)田的撂荒，要出臺與農(nóng)業(yè)補貼相關的懲罰機制，并且將耕地撂荒治理與土地整理、休耕制度相結合；高海拔地區(qū)、生態(tài)保護區(qū)等地區(qū)耕地撂荒是自然現(xiàn)象，不應該受到限制，耕地撂荒有助于這些區(qū)域的森林轉(zhuǎn)型、生態(tài)修復和生態(tài)功能建設。

在勞動力轉(zhuǎn)移和農(nóng)村人口老齡化背景下，需要引導廣大老齡化農(nóng)村家庭將土地有序轉(zhuǎn)出，加強新生代青年農(nóng)民的培育和政策支持，促進土地流轉(zhuǎn)農(nóng)業(yè)規(guī)模化經(jīng)營，降低糧食主產(chǎn)區(qū)的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)成本，增加種糧農(nóng)戶種地收益；對于非糧食主產(chǎn)區(qū)，需要引導農(nóng)戶合理調(diào)整種植結構，提高耕地利用價值，促進農(nóng)民增收。

深層次解決耕地撂荒要優(yōu)先發(fā)展農(nóng)業(yè)農(nóng)村，轉(zhuǎn)變農(nóng)業(yè)弱勢地位和農(nóng)村衰敗現(xiàn)實，促進農(nóng)村一二三產(chǎn)業(yè)深度融合發(fā)展，延伸產(chǎn)業(yè)鏈和增值價值鏈，通過提高耕地撂荒的機會成本推動農(nóng)戶土地流轉(zhuǎn)，減緩耕地直接撂荒。需要對城市非農(nóng)就業(yè)的農(nóng)民工提供完善的社會保障服務，促進以人為中心的城鎮(zhèn)化，推動承包土地逐步有序退出。培育壯大專業(yè)化從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的職業(yè)農(nóng)民，擴大農(nóng)業(yè)經(jīng)營主體的耕地經(jīng)營規(guī)模。