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    家庭農(nóng)場“非糧化”種植行為驅(qū)動力分析

    2016-02-08 05:22:30蔡洋洋駱云中王金捷
    廣東農(nóng)業(yè)科學(xué) 2016年12期
    關(guān)鍵詞:非糧化糧化農(nóng)場主

    蔡洋洋,駱云中,王金捷

    (西南大學(xué)資源環(huán)境學(xué)院,重慶 400715)

    家庭農(nóng)場“非糧化”種植行為驅(qū)動力分析

    蔡洋洋,駱云中,王金捷

    (西南大學(xué)資源環(huán)境學(xué)院,重慶 400715)

    家庭農(nóng)場在提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的集約化程度、解決土地撂荒問題方面具有重要意義。但家庭農(nóng)場在規(guī)模化經(jīng)營過程中難以避免會呈現(xiàn)出顯著的“非糧化”傾向,對這種“非糧化”種植行為的驅(qū)動力進(jìn)行分析,有利于家庭農(nóng)場的發(fā)展,為制定有效的農(nóng)業(yè)政策、確立合理補(bǔ)貼、保障糧食安全提供參考依據(jù)。以四川省廣漢市和重慶市榮昌區(qū)為例,運(yùn)用分層隨機(jī)抽樣及二元Logistic的分析方法,從家庭農(nóng)場自身特征、資源稟賦、經(jīng)濟(jì)因素、政策因素4個方面對家庭農(nóng)場土地利用中出現(xiàn)的“非糧化”種植行為的驅(qū)動力進(jìn)行分析。結(jié)果發(fā)現(xiàn):農(nóng)場主的受教育程度、耕地特征、機(jī)械投入、農(nóng)地投入和農(nóng)地產(chǎn)出是影響家庭農(nóng)場“非糧化”種植行為的主要因素。因此,在進(jìn)一步促進(jìn)土地流轉(zhuǎn)的同時,須高度重視耕地流轉(zhuǎn)后家庭農(nóng)場的“非糧化”種植現(xiàn)象,采取積極的調(diào)控對策,進(jìn)一步優(yōu)化糧食生產(chǎn)布局,穩(wěn)定主要糧食作物的生產(chǎn)面積。

    家庭農(nóng)場;非糧化;種植行為;二元Logistic回歸模型

    家庭農(nóng)場的形成與發(fā)展是對我國家庭經(jīng)營制度的繼承和完善,發(fā)展家庭農(nóng)場能夠有效解決我國家庭承包責(zé)任制下小農(nóng)經(jīng)濟(jì)所帶來的農(nóng)地規(guī)模小且分散、農(nóng)業(yè)先進(jìn)技術(shù)推廣難等問題,對農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化建設(shè)具有十分積極的意義。然而,家庭農(nóng)場在規(guī)模化經(jīng)營過程中呈現(xiàn)出顯著的“非糧化”傾向,分析家庭農(nóng)場“非糧化”種植行為的驅(qū)動力,有利于家庭農(nóng)場的發(fā)展,并為制定有效的農(nóng)業(yè)政策、確立合理的補(bǔ)貼、保障糧食安全提供參考依據(jù)。

    作為世界農(nóng)業(yè)發(fā)展的一種基本趨勢,家庭農(nóng)場等形式的農(nóng)業(yè)規(guī)模經(jīng)營通過生產(chǎn)要素的重新組合與優(yōu)化配置,在農(nóng)村系統(tǒng)演進(jìn)中實(shí)現(xiàn)了功能優(yōu)化,因而受到各國政府與學(xué)術(shù)界的高度關(guān)注[1]。2013年,家庭農(nóng)場得到國家層面的鼓勵支持,隨后各地展開了對家庭農(nóng)場這一新型農(nóng)業(yè)經(jīng)營主體發(fā)展模式的探索與規(guī)劃,引起了廣泛的學(xué)術(shù)關(guān)注,關(guān)注趨勢如圖1所示。目前,學(xué)者們對家庭農(nóng)場問題進(jìn)行了大量研究,主要集中在家庭農(nóng)場的概念界定、發(fā)展特點(diǎn)、典型模式、主要類型、演進(jìn)特征、產(chǎn)生機(jī)理、發(fā)展影響因素、經(jīng)營規(guī)模的確定以及家庭農(nóng)場在各地的發(fā)展現(xiàn)狀、存在問題、政策建議等方面[2-9]。對“非糧化”的研究主要是針對農(nóng)村土地流轉(zhuǎn)提出來的,目前有學(xué)者從農(nóng)戶角度分析農(nóng)地投入及“非糧化”的問題[10-12],但是學(xué)術(shù)界鮮有具體針對家庭農(nóng)場“非糧化”的相關(guān)研究。從世界范圍看,家庭農(nóng)場是當(dāng)今世界農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中最有效率、最可靠的生產(chǎn)經(jīng)營方式[7]。目前西方發(fā)達(dá)國家普遍采取家庭農(nóng)場生產(chǎn)經(jīng)營方式,在21世紀(jì)的今天,家庭農(nóng)場的重要性正在被重新認(rèn)識。但是隨著家庭農(nóng)場的發(fā)展,土地流轉(zhuǎn)率和土地規(guī)?;?jīng)營程度的不斷提高,規(guī)?;?jīng)營的家庭農(nóng)場“非糧化”種植現(xiàn)象也日益突出。

    圖1 家庭農(nóng)場學(xué)術(shù)關(guān)注度

    國內(nèi)學(xué)者已意識到家庭農(nóng)場規(guī)?;?jīng)營中的“非糧化”種植問題,但是鮮有學(xué)者對此進(jìn)行深入分析。農(nóng)地的“非糧化”種植問題不僅是農(nóng)業(yè)種植結(jié)構(gòu)的變化,更關(guān)系到農(nóng)民增收以及國家糧食安全,是值得關(guān)注和重視的問題。因此,本研究將采用二元Logistc模型對四川省廣漢市和重慶市榮昌區(qū)的家庭農(nóng)場 “非糧化”種植行為的驅(qū)動力進(jìn)行分析。按照經(jīng)濟(jì)學(xué)觀點(diǎn),驅(qū)動家庭農(nóng)場種植行為的核心因素是市場,如果“非糧化”沒有市場需求,“非糧化”行為就缺乏驅(qū)動力,但是市場因素又難以選擇影響因素。因此,本研究主要從家庭農(nóng)場自身特征、資源稟賦、經(jīng)濟(jì)因素、政策因素4個方面著手,探討家庭農(nóng)場 “非糧化”種植行為的驅(qū)動力。

    1 材料與方法

    1.1 數(shù)據(jù)來源

    本研究選取位于四川省廣漢市平原區(qū)的5個鄉(xiāng)鎮(zhèn)14個村和位于重慶市榮昌丘陵地區(qū)的6個鎮(zhèn)街11個村作為調(diào)查樣本的收集地。于2014年7~9月,先后到上述11個(鄉(xiāng))鎮(zhèn)街進(jìn)行調(diào)研,以問卷調(diào)查為主,并結(jié)合訪談、小型座談會等形式進(jìn)行。結(jié)合學(xué)界及農(nóng)業(yè)部對家庭農(nóng)場的定義,選取已進(jìn)行工商注冊且規(guī)模不少于3.33 hm2的家庭農(nóng)場進(jìn)行問卷調(diào)查。問卷調(diào)查采取判斷抽樣和分層隨機(jī)抽樣相結(jié)合的調(diào)查方法,先對調(diào)研地區(qū)家庭農(nóng)場的整體情況通過座談的形式進(jìn)行了解,再根據(jù)家庭農(nóng)場分布情況,運(yùn)用判斷抽樣選取廣漢市連山鎮(zhèn)、松林鎮(zhèn)、興隆鎮(zhèn)、西外鄉(xiāng)、和興鎮(zhèn)5個鄉(xiāng)鎮(zhèn)以及榮昌區(qū)吳家鎮(zhèn)、清流鎮(zhèn)、安富街道、雙河街道、古昌鎮(zhèn)、盤龍鎮(zhèn)6個鎮(zhèn)街進(jìn)行具體的問卷調(diào)查;然后采取分層隨機(jī)抽樣的方式來選擇樣本,在每個鎮(zhèn)隨機(jī)挑選2~3個村,在每個村隨機(jī)選擇2~3家家庭農(nóng)場作為調(diào)查對象。共調(diào)查55家以種植類為主的家庭農(nóng)場,完成有效問卷52份,有效率94.5%。

    1.2 樣本描述

    (1)調(diào)查樣本中有73%存在非糧化種植行為,種植蔬菜水果的居多;(2)被調(diào)查家庭農(nóng)場農(nóng)業(yè)勞力老齡化現(xiàn)象較普遍,50歲以上的勞動力占66.3%,而40歲以下的青壯年勞力所占比重僅為16.1%;(3)樣本農(nóng)場經(jīng)營規(guī)模平均為24.24 hm2,遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于全國平均不足0.67 hm2的水平;最小經(jīng)營面積有3.33 hm2,最大經(jīng)營面積達(dá)133.33 hm2;(4)家庭農(nóng)場主平均年齡為46歲,年齡在40~50歲之間的占比最多,達(dá)到38%;30歲以下及60歲以上的占比最少,僅占9.6%;(5)家庭農(nóng)場主平均受教育程度介于初中至髙中之間,小學(xué)以下及大專以上僅占7.7%;(6)家庭農(nóng)場農(nóng)地年流轉(zhuǎn)資金平均每667 m2為907元,平均流轉(zhuǎn)年限為10年,82.7%通過租賃的形式流轉(zhuǎn),且多為與農(nóng)戶或村社簽訂合同,占73%;(7)家庭農(nóng)場每年平均每667 m2投入4 095.75元,產(chǎn)出8 111.15元,毛利潤3 015.40元。變量定義及簡要的數(shù)據(jù)處理說明與因變量影響預(yù)期方向見表1,樣本家庭農(nóng)場主要變量描述見表2。

    表1 樣本家庭農(nóng)場變量說明

    1.3 研究方法

    二元Logistic回歸模型是基于抽樣數(shù)據(jù),對二分類因變量(因變量y只取兩個值)進(jìn)行回歸分析時經(jīng)常使用的統(tǒng)計分析方法,是分析個體決策行為的理想模型,是為各自變量產(chǎn)生回歸系數(shù),并通過這些系數(shù)來討論模型中因變量與自變量的關(guān)系[13]。該模型的自變量可全部是定性變量、定量變量,或者定性與定量變量相結(jié)合[14]。與線性回歸不同,Logistic回歸是一種非線性模型,普遍采用的參數(shù)估計方法是最大似然估計法,在隨機(jī)樣本條件下,Logistic模型的最大似然估計具有一致性、漸進(jìn)性和漸進(jìn)正態(tài)性。Logistic回歸方法能對分類因變量和分類自變量(或連續(xù)自變量,或混合變量)進(jìn)行回歸建模,有一整套成熟的對回歸模型和回歸參數(shù)進(jìn)行檢驗(yàn)的標(biāo)準(zhǔn),以事件發(fā)生概率的形式提供結(jié)果[15],應(yīng)用在研究家庭農(nóng)場 “非糧化”種植行為中是一種較好的解決方案。因此,本研究采用二元Logistic回歸模型來分析家庭農(nóng)場土地利用“非糧化”種植行為的驅(qū)動力。

    表2 樣本家庭農(nóng)場主要變量描述

    依二元 Logistic 回歸模型的定義,因變量Y為“是否在家庭農(nóng)場農(nóng)地上種植非糧食作物”,如選是,賦值為1,否則賦值為0。在數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析過程中,把家庭農(nóng)場土地利用“非糧化”種植行為的概率設(shè)為P(Y= 1),則未發(fā)生“非糧化”種植行為的概率為1-P(Y= 0),這種概率可以用 logistic 函數(shù)計算,其表達(dá)式為[16]:

    Logistic 函數(shù)是協(xié)變的非線性函數(shù),為求回歸系數(shù),對上式進(jìn)行l(wèi)ogit變換,得到一個線性公式:

    本研究利用SPSS中Binary Logistic模塊計算回歸系數(shù)β、標(biāo)準(zhǔn)誤差S.E.、Wald x2統(tǒng)計量、自由度df、回歸系數(shù)估計的顯著性水平P和發(fā)生比率OR。回歸系數(shù)β可以被解釋為對應(yīng)自變量一個單位的變化所導(dǎo)致的土地利用“非糧化”種植行為變化,實(shí)際中常用OR來解釋,當(dāng)βi>0且統(tǒng)計顯著,表示在其他變量保持不變的條件下,OR隨對應(yīng)自變量的增加而增加,相反,βi<0且統(tǒng)計顯著則表示OR隨對應(yīng)自變量的增加而減少[19]。Wald x2是回歸系數(shù)的顯著性檢驗(yàn)統(tǒng)計量,可以用來評價每個自變量對因變量的解釋程度。

    2 結(jié)果與分析

    利用統(tǒng)計分析軟件SPSS20.0對以上建立的模型執(zhí)行二分類數(shù)據(jù)的Logistic回歸,統(tǒng)計分析結(jié)果顯示:模型系數(shù)的卡方檢驗(yàn)顯著(χ2= 60.579,P<0.001 ),Nagelkerke R2= 0.879。說明模型中至少有1個解釋變量前的系數(shù)不顯著為0,即模型的建立是有效的,且預(yù)測的有效度為95.8%。具體的模型估計和檢驗(yàn)結(jié)果見表3。從表3可以看出,有關(guān)結(jié)果基本符合前文的預(yù)期判斷,家庭農(nóng)場主自身特征、資源稟賦、經(jīng)濟(jì)因素與政策因素對家庭農(nóng)場是否種植非糧食作物都具有一定程度的影響。

    表3 模型的參數(shù)估計與檢驗(yàn)結(jié)果

    2.1 農(nóng)場主年齡對是否種植非糧食作物的影響

    在家庭農(nóng)場自身特征中,農(nóng)場主年齡對是否種植非糧食作物的影響并不顯著(P=0.605>0.1)。其原因可能是,決定家庭農(nóng)場是否種植非糧食作物還只是農(nóng)場主的主觀意愿,只有在決定種植多大面積的非糧食作物時,農(nóng)場主才會考慮自身是否有精力去經(jīng)營管理等問題。這一結(jié)果與預(yù)期判斷不符。這也說明,在很多情況下,不能單從主觀意愿去分析問題,更多的是要看實(shí)際行為,因?yàn)橐庠甘遣恍枰冻龀杀镜?,而一旦要付諸實(shí)際行動時,農(nóng)戶的選擇就會趨于理性。農(nóng)場主的受教育程度對“非糧化”種植傾向有非常顯著的正向影響(P=0.008<0.01),學(xué)歷越高,“非糧化”種植傾向越高。種植非糧作物需要的知識儲備、管理能力和相關(guān)技能要求更高,農(nóng)場主本身受教育程度越高,獲取信息的能力越強(qiáng),對市場經(jīng)濟(jì)的風(fēng)險把控也越強(qiáng),越傾向“非糧化”種植,實(shí)現(xiàn)高收益。農(nóng)場主所從事的職業(yè)在10%的水平下有顯著的正向影響(P=0.081<0.1),兼業(yè)程度越高,“非糧化”種植傾向越高。這說明農(nóng)場主從事非農(nóng)產(chǎn)業(yè)的程度越高,越傾向于種植非糧食作物。

    2.2 家庭農(nóng)場所經(jīng)營的耕地面積對是否種植非糧食作物的影響

    在資源稟賦中,家庭農(nóng)場所經(jīng)營的耕地面積對是否種植非糧食作物的影響并不顯著(P=0.108>0.1)。可能原因是,家庭農(nóng)場經(jīng)營需要的是適度規(guī)模,達(dá)到最適規(guī)模才可以實(shí)現(xiàn)最高收益。而張宗毅等[20]研究表明,家庭農(nóng)場通過土地流轉(zhuǎn)實(shí)現(xiàn)的經(jīng)營規(guī)模較小時,非糧化的比例較高,而隨著土地經(jīng)營規(guī)模的擴(kuò)大,非糧作物種植比例顯著下降,土地經(jīng)營規(guī)模較大的樣本更傾向于較高比例種植糧食作物,也即是隨著經(jīng)營規(guī)模的擴(kuò)大,邊際勞動投入和管理成本上升而導(dǎo)致非糧作物種植比例下降。由此可以看出,家庭農(nóng)場所經(jīng)營的耕地面積對種植非糧食作物的比例有一定影響,但是對于是否種植非糧食作物影響不顯著。耕地特征對是否種植非糧食作物具有非常顯著的正向影響(P=0.002<0.01),表明越是旱地越傾向種植非糧食作物。

    2.3 經(jīng)濟(jì)因素對是否種植非糧食作物的影響

    在經(jīng)濟(jì)因素中,年流轉(zhuǎn)租金對是否種植非糧食作物有顯著的正向影響(P= 0.012<0.05),年流轉(zhuǎn)租金越高,農(nóng)場主越希望通過經(jīng)濟(jì)作物回收成本,獲得更多收益,農(nóng)場主種植非糧食作物的傾向就會越明顯;機(jī)械投入對是否種植非糧食作物具有非常顯著的負(fù)向影響(P=0.002<0.01,B<0),機(jī)械投入越高,機(jī)械化程度越高,規(guī)模經(jīng)營越顯著,而糧食作物很容易形成規(guī)模經(jīng)營,因此“非糧化”種植傾向就會越小;農(nóng)地投入(P=0.000<0.01)和農(nóng)地產(chǎn)出(P=0.008<0.01)對是否種植非糧食作物具有非常顯著的正向影響。家庭農(nóng)場相當(dāng)于利潤型農(nóng)戶的升級,其與市場聯(lián)系非常緊密,追求利潤最大化,按照市場行情進(jìn)行生產(chǎn)投入決策[11]。因此,為追求更高收入,農(nóng)場主更傾向種植非糧食作物。

    2.4 政策因素對是否種植非糧食作物的影響

    在政策因素中,轉(zhuǎn)入年限(P=0.031<0.05)、轉(zhuǎn)入方式(P=0.032<0.05)、流轉(zhuǎn)合同對象(P=0.049<0.05)對是否種植非糧食作物均有顯著的正向影響。其原因可能是,轉(zhuǎn)入年限越長,合同對象的行政級別越高,說明耕地流轉(zhuǎn)受監(jiān)督的程度也越高,轉(zhuǎn)入耕地的穩(wěn)定性會越強(qiáng),為獲取更高的種植收益,“非糧化”種植傾向越明顯;耕地流轉(zhuǎn)方式越接近于市場行為,受經(jīng)濟(jì)利益驅(qū)使,“非糧化”種植傾向越明顯。

    3 結(jié)論

    本研究基于四川省廣漢市和重慶市榮昌區(qū)52個家庭農(nóng)場的調(diào)查數(shù)據(jù),通過建立二元Logistic模型對家庭農(nóng)場“非糧化”種植行為的驅(qū)動力進(jìn)行分析,結(jié)果表明:家庭農(nóng)場主自身特征、資源稟賦、經(jīng)濟(jì)因素與政策因素對家庭農(nóng)場是否種植非糧食作物都具有一定程度的影響。在各影響因素中,農(nóng)場主年齡、農(nóng)場主所從事職業(yè)、家庭農(nóng)場經(jīng)營的土地面積影響不明顯;農(nóng)地年流轉(zhuǎn)租金、轉(zhuǎn)入年限、轉(zhuǎn)入方式、流轉(zhuǎn)合同對象在5%的水平下有顯著影響;農(nóng)場主的受教育程度、耕地特征、機(jī)械投入、農(nóng)地投入和農(nóng)地產(chǎn)出是影響家庭農(nóng)場“非糧化”種植行為的主要因素。從這些影響因素可以看出,改善家庭農(nóng)場“非糧化”種植狀況,需要家庭農(nóng)場自身和政府有關(guān)部門共同做出努力。

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    (責(zé)任編輯 鄒移光)

    Analysis on driving force of “non-grain” planting behavior of family farm

    CAI Yang-yang,LUO Yun-zhong,WANG Jin-jie
    (College of Resources and Environment,Southwest University,Chongqing 400715,China)

    Family farm has important significance to improve intensive agricultural production and solve the problem of land abandonment.But family farm in the scale of operation process is difficult to avoid a significant “nongrain” tendency.To analyze the driving force of non-grain planting behavior, will be conducive to the development of family farm in the right direction, to provide references for formulating effective agricultural policies, establishing reasonable subsidies, ensuring food security.The research took Guanghan city, Sichuan province and Rongchang district Chongqing as examples, used stratified random sampling method and binary Logistic model, from the four aspects of family farm’s characteristics, resource endowments, economic factors, policy factors, analyzed the driving force of non-grain planting behavior in family farm.The results showed that the degree of farmers’ education, characteristics of cultivated field, mechanical input, farmland input and farmland output were the main factors influencing the non-grain cultivation of family farm.So,in the process of land transfer, we need to pay attention to the non-grain planting behavior, take positive countermeasures, to further optimize the grain production layout and stabilize the production area of main grain crops.

    family farm;non-grain;planting behavior;binary Logistic regression model

    F323.4

    A

    1004-874X(2016)12-0152-07

    10.16768/j.issn.1004-874X.2016.12.025

    2016-09-24

    國家科技支撐計劃項目(2013BAJ11B02)

    蔡洋洋(1992-),女,在讀碩士生,E-mail:caiyangyang1314@foxmail.com

    駱云中(1962-),男,博士,副研究員,E-mail:lyzsoil-2006@126.com

    蔡洋洋,駱云中,王金捷.家庭農(nóng)場“非糧化”種植行為驅(qū)動力分析[J].廣東農(nóng)業(yè)科學(xué),2016,43(12):152-158.

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