農(nóng)戶生計(jì)資產(chǎn)與耕地保護(hù)補(bǔ)償政策效應(yīng)的動(dòng)態(tài)響應(yīng)
——以成都市耕地保護(hù)基金為例

謝 晉，蔡銀鶯

（華中農(nóng)業(yè)大學(xué)公共管理學(xué)院，湖北 武漢 430070）

土地管理

農(nóng)戶生計(jì)資產(chǎn)與耕地保護(hù)補(bǔ)償政策效應(yīng)的動(dòng)態(tài)響應(yīng)
——以成都市耕地保護(hù)基金為例

謝 晉，蔡銀鶯

（華中農(nóng)業(yè)大學(xué)公共管理學(xué)院，湖北 武漢 430070）

研究目的：基于成都市2013年和2015年的農(nóng)戶調(diào)研數(shù)據(jù)，分析創(chuàng)新實(shí)踐地區(qū)農(nóng)戶生計(jì)資產(chǎn)與耕地保護(hù)補(bǔ)償政策效應(yīng)的動(dòng)態(tài)響應(yīng)關(guān)系。研究方法：組合賦權(quán)法，TOPSIS綜合評(píng)價(jià)法，偏最小二乘回歸模型，卡爾曼濾波調(diào)整。研究結(jié)果：（1）2013—2015年，成都市受訪農(nóng)戶的生計(jì)資產(chǎn)總值略有提升，除人力資產(chǎn)和自然資產(chǎn)外，其他資產(chǎn)均在增加；隨著耕地保護(hù)基金政策的實(shí)施，成都市農(nóng)戶農(nóng)業(yè)種植及改善農(nóng)田生態(tài)環(huán)境的積極性增加。（2）成都市耕地保護(hù)基金政策效應(yīng)變化的主要驅(qū)動(dòng)力為農(nóng)戶家庭金融資產(chǎn)流動(dòng)，其中家庭人力資產(chǎn)、金融資產(chǎn)和自然資產(chǎn)豐裕度是影響農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)戶感知補(bǔ)償政策效應(yīng)的主要指標(biāo)，促使兼業(yè)經(jīng)營(yíng)戶政策效應(yīng)變化的主要資產(chǎn)是人力資產(chǎn)和金融資產(chǎn)，心理素質(zhì)水平提高則驅(qū)動(dòng)非農(nóng)經(jīng)營(yíng)戶對(duì)補(bǔ)償政策成效的評(píng)價(jià)變化。研究結(jié)論：建議積極實(shí)踐政府主導(dǎo)與市場(chǎng)交易相結(jié)合的多元補(bǔ)償策略，規(guī)范指導(dǎo)下一階段補(bǔ)償政策的實(shí)施。

土地管理；補(bǔ)償政策；耕地保護(hù)；生計(jì)資產(chǎn)；動(dòng)態(tài)響應(yīng)

1 引言

農(nóng)業(yè)環(huán)境政策提供固定的經(jīng)濟(jì)補(bǔ)償、稅收減免或成本分擔(dān)等方式激勵(lì)農(nóng)民實(shí)施環(huán)境友好型耕作措施，是激勵(lì)鄉(xiāng)村適宜景觀地和優(yōu)質(zhì)農(nóng)地保護(hù)的有效方式[1]。20世紀(jì)80年代以來(lái)，農(nóng)地保護(hù)付費(fèi)項(xiàng)目就已成為發(fā)達(dá)國(guó)家保護(hù)農(nóng)田及發(fā)展環(huán)境友好型農(nóng)業(yè)的共同經(jīng)驗(yàn)。相關(guān)研究側(cè)重于農(nóng)場(chǎng)/農(nóng)戶參與補(bǔ)償政策的決策因素[2-4]、個(gè)體分化[5-6]及空間異質(zhì)效應(yīng)[7]等方面。Ma等研究發(fā)現(xiàn)美國(guó)密歇根州農(nóng)戶參與農(nóng)業(yè)環(huán)境補(bǔ)償政策的先決條件是補(bǔ)償額度和邊際成本效益[2]；Gocht等認(rèn)為農(nóng)業(yè)政策脫鉤補(bǔ)償在農(nóng)場(chǎng)層面存在明顯的農(nóng)業(yè)收入分配異質(zhì)效應(yīng)[5]；Daniel 和Kilkenny從新經(jīng)濟(jì)地理模型視角分析可替代農(nóng)田保護(hù)補(bǔ)償政策的空間異質(zhì)效應(yīng)[7]。

2009—2017年，連續(xù)9年的中央一號(hào)文件相繼出臺(tái)系列政策及措施強(qiáng)化農(nóng)田管護(hù)及農(nóng)業(yè)生產(chǎn)，為中國(guó)農(nóng)田保護(hù)補(bǔ)償機(jī)制設(shè)計(jì)提供了有力的政策支撐。同時(shí)，廣東、上海、成都、蘇州等地區(qū)由從點(diǎn)到面逐漸推廣農(nóng)田保護(hù)經(jīng)濟(jì)補(bǔ)償激勵(lì)政策，但多由地方政府試驗(yàn)創(chuàng)新、探索實(shí)施，農(nóng)民被動(dòng)全部參與，政策實(shí)施具有強(qiáng)制性及普遍性[8]。如何健全及提升農(nóng)田保護(hù)經(jīng)濟(jì)補(bǔ)償/生態(tài)補(bǔ)償?shù)日咝芤殉蔀椤凹訌?qiáng)資源保護(hù)和生態(tài)修復(fù)，推動(dòng)農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展”的重要內(nèi)容之一，為科學(xué)地解決這一問(wèn)題，課題組近年來(lái)對(duì)成都、蘇州等地區(qū)農(nóng)戶參與農(nóng)田保護(hù)補(bǔ)償狀況進(jìn)行系統(tǒng)性的長(zhǎng)期動(dòng)態(tài)跟蹤及調(diào)研。本文在前期調(diào)研基礎(chǔ)上，將參與耕地保護(hù)補(bǔ)償?shù)霓r(nóng)戶分為農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)戶、兼業(yè)經(jīng)營(yíng)戶和非農(nóng)經(jīng)營(yíng)戶，探討農(nóng)戶生計(jì)資產(chǎn)存量變化對(duì)其參與農(nóng)田保護(hù)補(bǔ)償政策成效的影響，進(jìn)而為定位參與補(bǔ)償政策相對(duì)有效的農(nóng)戶主體提供理論依據(jù)。

2 研究區(qū)域及數(shù)據(jù)獲取

2.1 研究區(qū)域概況

本文選取率先提出耕地保護(hù)基金的四川省成都市作為樣本研究區(qū)域，其在預(yù)期目標(biāo)、補(bǔ)償對(duì)象、參與方式、補(bǔ)償基線及成本效率等方面的實(shí)踐探索均有研究的典型和代表性。成都市下轄11區(qū)4縣，代管5個(gè)縣級(jí)市，土地總面積14605 km2，建成區(qū)面積1006.7 km2，常住人口1572.8萬(wàn)人。2008年起政府每年按照“統(tǒng)一政策，分級(jí)籌集”的原則，從市、區(qū)（市）縣兩級(jí)財(cái)政的土地出讓金、新增建設(shè)用地土地有償使用費(fèi)和耕地占用稅中提取資金，對(duì)成都市范圍內(nèi)享有土地承包經(jīng)營(yíng)權(quán)并承擔(dān)農(nóng)田保護(hù)責(zé)任的農(nóng)戶，按基本農(nóng)田及一般農(nóng)田每年6000元/hm2、4500元/hm2的標(biāo)準(zhǔn)給予養(yǎng)老保險(xiǎn)或農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)補(bǔ)貼，不予提取現(xiàn)金，但有相應(yīng)的增長(zhǎng)機(jī)制；對(duì)承擔(dān)未承包到戶耕地保護(hù)責(zé)任的村組集體經(jīng)濟(jì)組織則提供現(xiàn)金補(bǔ)貼。據(jù)統(tǒng)計(jì)，成都市2009—2013年共發(fā)放100余億元的耕保金，共有19個(gè)區(qū)（市、縣）2661個(gè)村183萬(wàn)農(nóng)戶受益，涉及耕（園）地面積約50.67×104hm2[8]。

2.2 問(wèn)卷設(shè)計(jì)與數(shù)據(jù)獲取

調(diào)研內(nèi)容主要包括：（1）受訪農(nóng)戶家庭的基本特征，包括受訪者性別、年齡、受教育程度、是否為村干部和家庭純收入等；（2）受訪家庭的生計(jì)資產(chǎn)狀況，包括農(nóng)戶家庭耕地、勞動(dòng)力、經(jīng)濟(jì)實(shí)力以及住房、人際交往、社會(huì)關(guān)系、心理素質(zhì)等基本資源分布情況；（3）農(nóng)戶對(duì)耕地保護(hù)基金政策實(shí)施狀況的評(píng)價(jià)。

2013年1月課題組在成都市3個(gè)鎮(zhèn)的18個(gè)村莊實(shí)地調(diào)研，根據(jù)調(diào)研村莊家庭戶數(shù)按10%的比例隨機(jī)抽取農(nóng)戶家庭樣本進(jìn)行訪談，剔除部分信息不完整及前后矛盾等無(wú)效問(wèn)卷后，回收有效調(diào)研問(wèn)卷185份。2015年7月課題組采取同樣的方法和問(wèn)卷，在成都市4個(gè)鎮(zhèn)的12個(gè)村莊開展跟蹤調(diào)研，回收有效問(wèn)卷303份。數(shù)據(jù)處理前，分別對(duì)兩次調(diào)研問(wèn)卷的數(shù)據(jù)進(jìn)行信度和效度檢驗(yàn)，Cronbach’s α系數(shù)均大于0.7，且通過(guò)KMO和Bartlett效度檢驗(yàn)[9]，表明數(shù)據(jù)能準(zhǔn)確反映受訪農(nóng)戶的社會(huì)經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)特征。

3 指標(biāo)構(gòu)建及研究方法

3.1 變量說(shuō)明與賦值

（1）解釋變量。本文借鑒英國(guó)國(guó)際發(fā)展機(jī)構(gòu)（DFID）建立的可持續(xù)生計(jì)框架，將家庭可以共同利用的人力、自然、物質(zhì)、金融、社會(huì)及心理等生計(jì)資產(chǎn)作為解釋變量[10-11]。結(jié)合相關(guān)研究成果[12-15]及調(diào)研地區(qū)農(nóng)戶生計(jì)資產(chǎn)數(shù)據(jù)的可獲取性，選取22個(gè)具有代表性的評(píng)價(jià)指標(biāo)衡量農(nóng)戶家庭的生計(jì)資產(chǎn)狀況（表1）。

（2）被解釋變量。擬從補(bǔ)償政策實(shí)施后農(nóng)民滿意程度、農(nóng)戶農(nóng)業(yè)種植和改善農(nóng)田生態(tài)環(huán)境的積極性三個(gè)方面構(gòu)建政策評(píng)價(jià)體系（表1）。

表1 變量說(shuō)明及賦值Tab.1 The descriptions and values of variables

（表1續(xù)）

3.2 研究方法

評(píng)價(jià)農(nóng)戶生計(jì)資產(chǎn)配置狀況及政策實(shí)施成效是本文研究的關(guān)鍵。在評(píng)價(jià)體系中，各指標(biāo)的重要性用權(quán)重來(lái)度量，為實(shí)現(xiàn)權(quán)重的合理構(gòu)成，文中采用基于變異系數(shù)及熵值法的客觀組合賦權(quán)法，結(jié)合TOPSIS模型對(duì)農(nóng)戶家庭生計(jì)資產(chǎn)狀況及政策實(shí)施成效進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)。

（1）組合賦權(quán)法。為了彌補(bǔ)熵值法求權(quán)重的缺陷，將變異系數(shù)法與熵值法的優(yōu)點(diǎn)結(jié)合以使指標(biāo)權(quán)重賦值wij更加合理：

式（1）中，λ為均衡系數(shù)，且0＜λ＜1，文中取值為0.5；wij表示組合賦權(quán)法得到的各指標(biāo)權(quán)重；sij為熵值法求得的權(quán)重系數(shù)，hij為變異系數(shù)法得到的權(quán)重系數(shù)。

（2）TOPSIS綜合評(píng)價(jià)模型。根據(jù)指標(biāo)權(quán)重建立TOPSIS模型進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)，綜合評(píng)價(jià)的公式為：

其中：

i正負(fù)理想點(diǎn)的歐氏距離。

（3）偏最小二乘回歸模型。偏最小二乘回歸提供一種多對(duì)多線性回歸建模的方法，集中了主成分分析，典型相關(guān)分析和線性回歸分析的特點(diǎn)[16]，其一般模型為：

式（3）中，H，N，M，F(xiàn)，S，P分別表示解釋變量人力資產(chǎn)、自然資產(chǎn)、物質(zhì)資產(chǎn)、金融資產(chǎn)、社會(huì)資產(chǎn)及心理資產(chǎn)的綜合評(píng)價(jià)值；aj1，…，aj6為6個(gè)解釋變量的結(jié)構(gòu)系數(shù)；模型分別表示補(bǔ)償政策滿意度、農(nóng)業(yè)種植積極性以及改善農(nóng)田生態(tài)環(huán)境積極性的偏最小二乘回歸方程式。

（4）時(shí)變參數(shù)模型?？紤]耕地保護(hù)基金政策實(shí)施以來(lái)，物質(zhì)資產(chǎn)、金融資產(chǎn)及其他變量同政策實(shí)施成效之間的參數(shù)關(guān)系也會(huì)隨之變化，固定參數(shù)計(jì)量方法無(wú)法模擬不同時(shí)期由于不可觀測(cè)原因而產(chǎn)生的變量之間的動(dòng)態(tài)變化關(guān)系[17]。本文進(jìn)一步采用可變參數(shù)模型，利用卡爾曼（Kalman）濾波方法，基于狀態(tài)空間模型對(duì)回歸方程的一系列參數(shù)的時(shí)變情況進(jìn)行動(dòng)態(tài)研究。將模型（3）改寫，構(gòu)建成都市耕地保護(hù)補(bǔ)償政策成效的時(shí)變參數(shù)模型：

參數(shù)sv1t，sv2t，…，sv6t隨時(shí)間變化，可以表現(xiàn)出解釋變量隨著時(shí)間的變遷對(duì)耕地保護(hù)基金政策成效的影響。

4 實(shí)證結(jié)果分析

農(nóng)戶家庭生計(jì)來(lái)源及生存方式不同，直接影響其參與補(bǔ)償政策的深度及側(cè)重點(diǎn)，進(jìn)而影響其對(duì)政策成效的評(píng)價(jià)。參照農(nóng)業(yè)部農(nóng)村固定觀察點(diǎn)的劃分標(biāo)準(zhǔn)，依次將農(nóng)業(yè)收入占家庭生產(chǎn)性收入80%以上、20%—80%以及低于20%的農(nóng)戶劃分為農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)戶、兼業(yè)經(jīng)營(yíng)戶和非農(nóng)經(jīng)營(yíng)戶。成都市2013年和2015年調(diào)研數(shù)據(jù)中，農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)戶分別占14.05%和24.42%，兼業(yè)戶的比例為24.87%和12.54%，非農(nóng)經(jīng)營(yíng)戶分別占比61.08%和63.04%。

4.1 農(nóng)戶家庭生計(jì)資產(chǎn)狀況

2015年成都市受訪農(nóng)戶的生計(jì)總資產(chǎn)產(chǎn)值為1.6940，相較2013年略有提升，且除人力資產(chǎn)和自然資產(chǎn)外，其他資產(chǎn)均在增加，這與國(guó)民經(jīng)濟(jì)高速增長(zhǎng)，人民生活期望指數(shù)提高密切相關(guān)。資產(chǎn)構(gòu)成上，2013年具有相對(duì)優(yōu)勢(shì)的資產(chǎn)為金融資產(chǎn)、社會(huì)資產(chǎn)及自然資產(chǎn)，這三類資產(chǎn)在2015年仍占較大比重，尤其是社會(huì)資產(chǎn)和金融資產(chǎn)，表明近年成都農(nóng)戶的家庭收入水平、融資能力以及人際交往狀況不斷改善。各類型農(nóng)戶家庭生計(jì)資產(chǎn)狀況見(jiàn)表2。

表2 不同時(shí)點(diǎn)受訪農(nóng)戶的生計(jì)資產(chǎn)指標(biāo)值Tab.2 The values of the livelihood assets of farmers at different times

與2013年相比，受訪農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)戶僅人力資產(chǎn)產(chǎn)值略有下降，其余5類資產(chǎn)指標(biāo)值均有不同程度的增加；在資產(chǎn)結(jié)構(gòu)上，2013年的人力資產(chǎn)具有比較優(yōu)勢(shì)，隨著國(guó)民經(jīng)濟(jì)飛速發(fā)展和耕地保護(hù)基金政策的實(shí)施，農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)戶獲得現(xiàn)金信貸及現(xiàn)金援助的能力顯著增強(qiáng)。兼業(yè)經(jīng)營(yíng)戶的生計(jì)資產(chǎn)總值減少，但人力資產(chǎn)、自然資產(chǎn)及金融資產(chǎn)豐裕度均增加；不同于2013年物質(zhì)資產(chǎn)和社會(huì)資產(chǎn)占優(yōu)，2015年兼業(yè)經(jīng)營(yíng)戶的自然資產(chǎn)及人力資產(chǎn)對(duì)家庭生計(jì)資產(chǎn)總值的貢獻(xiàn)較大，其中人力資產(chǎn)占家庭生計(jì)資產(chǎn)總值的20.12%，是2013年人力資產(chǎn)的1.47倍。2015年非農(nóng)經(jīng)營(yíng)戶的生計(jì)資產(chǎn)總值遠(yuǎn)低于2013年，且各類資產(chǎn)值均有所降低，這可能與非農(nóng)經(jīng)營(yíng)戶從事農(nóng)業(yè)耕作較少，獲得相關(guān)農(nóng)業(yè)及養(yǎng)老保險(xiǎn)等援助的機(jī)會(huì)較低有關(guān)，但金融資產(chǎn)及社會(huì)資產(chǎn)仍占總資產(chǎn)結(jié)構(gòu)中的較大比例，主要源于受訪農(nóng)戶的財(cái)產(chǎn)積累豐富，社會(huì)網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量較好，促使金融資產(chǎn)及社會(huì)資產(chǎn)占優(yōu)。

4.2 耕地保護(hù)經(jīng)濟(jì)補(bǔ)償政策的實(shí)施成效

隨著耕地保護(hù)基金政策的實(shí)施，受訪農(nóng)戶農(nóng)業(yè)種植及改善農(nóng)田生態(tài)環(huán)境的積極性較2013年有所增加（圖1），但政策滿意度降幅達(dá)58.84%，表明耕地保護(hù)補(bǔ)償標(biāo)準(zhǔn)、補(bǔ)貼發(fā)放方式及資金分配方案等有待改進(jìn)和完善。

三類農(nóng)戶參與農(nóng)業(yè)種植的積極性均較2013年增加，而其補(bǔ)償政策滿意度則有不同程度的降低，其中，僅農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)戶改善農(nóng)田生態(tài)環(huán)境的積極性有所下降。農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)戶對(duì)耕地保護(hù)補(bǔ)償政策三方面的評(píng)價(jià)狀況為：改善農(nóng)田生態(tài)環(huán)境＞農(nóng)業(yè)種植積極性＞補(bǔ)償政策滿意度，不隨時(shí)間變化；兼業(yè)經(jīng)營(yíng)戶2013年政策滿意度的評(píng)價(jià)值較高，農(nóng)業(yè)種植積極性較低，隨著政策實(shí)施逐漸深入，農(nóng)民環(huán)保意識(shí)增加，改善農(nóng)田生態(tài)環(huán)境的積極性顯著增強(qiáng)；不同于2013年改善農(nóng)田生態(tài)環(huán)境和政策實(shí)施滿意度的評(píng)價(jià)值占優(yōu)，2015年非農(nóng)經(jīng)營(yíng)戶改善農(nóng)田生態(tài)環(huán)境的積極性對(duì)政策成效評(píng)價(jià)貢獻(xiàn)較大，其評(píng)價(jià)值是2013年的1.47倍。

4.3 生計(jì)資產(chǎn)變化與農(nóng)戶參與耕地保護(hù)基金政策成效的動(dòng)態(tài)關(guān)聯(lián)

對(duì)兩組變量進(jìn)行多重共線性檢驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)變量之間存在多重相關(guān)性，因而應(yīng)用MATLAB軟件，采用偏最小二乘回歸模型，檢驗(yàn)各生計(jì)資產(chǎn)存量變化對(duì)農(nóng)戶參與耕地保護(hù)基金政策的動(dòng)態(tài)影響。回歸所得R2為0.821，表明模型整體擬合度較好，具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（表3）。

圖1 受訪農(nóng)戶對(duì)補(bǔ)償政策成效的評(píng)價(jià)堆積圖Fig.1 The evaluation of compensation policy effectiveness at different times

表3 受訪農(nóng)戶的偏最小二乘回歸模型估計(jì)結(jié)果Tab.3 The estimation of partial least squares regression

成都市耕地保護(hù)基金政策效應(yīng)變動(dòng)的主要驅(qū)動(dòng)力為農(nóng)戶家庭金融資產(chǎn)流動(dòng)。2013年影響成都受訪農(nóng)戶補(bǔ)償政策滿意程度的主要資產(chǎn)是金融資產(chǎn)及社會(huì)資產(chǎn)，而近年成都市農(nóng)戶的家庭收入水平及融資能力不斷改進(jìn)，2015年僅有金融資產(chǎn)顯著提高農(nóng)戶的政策滿意度；2013年農(nóng)戶家庭的自然資產(chǎn)是影響農(nóng)業(yè)種植積極性的主要指標(biāo)，但隨著自然資產(chǎn)豐裕度的減少，影響農(nóng)業(yè)種植積極性的指標(biāo)轉(zhuǎn)為金融資產(chǎn)存量；政策實(shí)施初期，對(duì)生活期望程度高的農(nóng)戶傾向于改善農(nóng)田環(huán)境，減少化肥、農(nóng)藥施用及生活垃圾堆放，政策實(shí)施一段時(shí)間后，區(qū)域內(nèi)農(nóng)戶家庭的財(cái)富積累值正向影響其改善農(nóng)田生態(tài)環(huán)境的積極性。

對(duì)于以農(nóng)耕為主的農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)戶，影響其補(bǔ)償政策滿意度的主要指標(biāo)由金融資產(chǎn)、心理資產(chǎn)轉(zhuǎn)向人力資產(chǎn)，政策實(shí)施初，融資能力及家庭收入高的農(nóng)耕戶對(duì)補(bǔ)償政策的期望閾值更高，從而降低其政策滿意度；2013年耕地資源狀況占優(yōu)及家庭幸福感指數(shù)高的農(nóng)耕戶保障基本農(nóng)田數(shù)量和質(zhì)量的動(dòng)力不足，2015年人力資產(chǎn)和金融資產(chǎn)成為影響農(nóng)業(yè)種植積極性的重要指標(biāo)；影響農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)戶改善農(nóng)田生態(tài)環(huán)境的主要因素由金融資產(chǎn)、心理資產(chǎn)轉(zhuǎn)為社會(huì)資產(chǎn)和自然資產(chǎn)，其中耕地?cái)?shù)量多且質(zhì)量占優(yōu)的家庭更容易濫用農(nóng)藥、不適當(dāng)處理秸稈等廢棄物。2013年影響兼業(yè)經(jīng)營(yíng)戶補(bǔ)償政策滿意度的主要因素是物質(zhì)資產(chǎn)存量和自然資源狀況，而隨著兼業(yè)經(jīng)營(yíng)戶的生計(jì)來(lái)源及勞動(dòng)力投入方向多元化，整體勞動(dòng)能力和綜合素質(zhì)水平高的農(nóng)戶家庭對(duì)耕?；鹫叩臐M意程度顯著；政策實(shí)施初期兼業(yè)經(jīng)營(yíng)戶擁有的物資存量越多，其農(nóng)業(yè)種植的積極性越高，但逐漸多樣化的收入將促使這類農(nóng)戶放棄農(nóng)業(yè)耕種，降低其農(nóng)業(yè)種植積極性。而對(duì)于非農(nóng)經(jīng)營(yíng)戶，財(cái)產(chǎn)積累豐富及社會(huì)網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量高都將顯著增強(qiáng)其補(bǔ)償政策滿意度，隨著家庭生計(jì)資產(chǎn)數(shù)量及結(jié)構(gòu)變化，非農(nóng)經(jīng)營(yíng)戶的政策滿意度評(píng)價(jià)則主要取決于其生活改善期望指數(shù)及抗壓能力等心理資產(chǎn)指標(biāo)。

4.4 成都市耕地保護(hù)補(bǔ)償政策成效的時(shí)變參數(shù)分析

由于生計(jì)資產(chǎn)要素同政策實(shí)施成效之間存在動(dòng)態(tài)變化的參數(shù)關(guān)系，本文運(yùn)用卡爾曼濾波方法，基于狀態(tài)空間模型對(duì)耕地保護(hù)補(bǔ)償政策實(shí)施過(guò)程中各變量參數(shù)的時(shí)變情況進(jìn)行討論。下一時(shí)段，人力資產(chǎn)、自然資產(chǎn)以及金融資產(chǎn)正向影響農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)戶的補(bǔ)償政策滿意度，心理資產(chǎn)豐富、融資能力強(qiáng)及耕地資源狀況占優(yōu)的農(nóng)戶進(jìn)行農(nóng)業(yè)種植的積極性較高，社會(huì)資產(chǎn)成為影響農(nóng)田生態(tài)環(huán)境的重要指標(biāo)；兼業(yè)經(jīng)營(yíng)戶的政策滿意度評(píng)價(jià)將主要取決于生活改善期望程度等心理資產(chǎn)指標(biāo)，而隨著這類農(nóng)戶的非農(nóng)收入增加，其參與農(nóng)業(yè)種植的積極性降低，濫用農(nóng)藥、化肥以及焚燒秸稈等破壞環(huán)境的行為將減少；對(duì)于非農(nóng)經(jīng)營(yíng)戶，心理資產(chǎn)豐富將增強(qiáng)其補(bǔ)償政策滿意度及農(nóng)業(yè)種植積極性，而社會(huì)資產(chǎn)和金融資產(chǎn)豐富的農(nóng)戶更愿意開展農(nóng)業(yè)種植，但容易破壞農(nóng)田生態(tài)環(huán)境的可持續(xù)發(fā)展。

5 結(jié)論和政策建議

5.1 研究結(jié)論

本文運(yùn)用組合賦權(quán)法改進(jìn)的TOPSIS綜合評(píng)價(jià)模型、偏最小二乘回歸模型以及卡爾曼濾波調(diào)整方法，重點(diǎn)分析了成都市農(nóng)戶生計(jì)資產(chǎn)變動(dòng)對(duì)其參與農(nóng)田保護(hù)補(bǔ)償政策的動(dòng)態(tài)影響。實(shí)證研究表明：

（1）2015年成都市受訪農(nóng)戶的生計(jì)資產(chǎn)總值相較2013年略有提升，且除人力資產(chǎn)和自然資產(chǎn)外，其他資產(chǎn)產(chǎn)值均在增加，其中金融資產(chǎn)、社會(huì)資產(chǎn)具有相對(duì)優(yōu)勢(shì)。隨著耕地保護(hù)基金政策的實(shí)施，成都市受訪農(nóng)戶農(nóng)業(yè)種植及改善農(nóng)田生態(tài)環(huán)境的積極性較2013年有所增加，但其政策滿意程度下降幅度達(dá)58.84%。

（2）成都市耕地保護(hù)基金政策效應(yīng)變化的主要驅(qū)動(dòng)力為家庭金融資產(chǎn)流動(dòng)。其中，影響農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)戶補(bǔ)償政策滿意度的主要指標(biāo)由金融資產(chǎn)、心理資產(chǎn)轉(zhuǎn)向人力資產(chǎn)，2015年人力資產(chǎn)和金融資產(chǎn)成為影響其農(nóng)業(yè)種植積極性的重要指標(biāo)，而影響農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)戶改善農(nóng)田生態(tài)環(huán)境的主要因素由金融資產(chǎn)、心理資產(chǎn)轉(zhuǎn)為社會(huì)資產(chǎn)和自然資產(chǎn)，促使兼業(yè)經(jīng)營(yíng)戶政策效應(yīng)變化的主要資產(chǎn)是人力資產(chǎn)和金融資產(chǎn)，心理素質(zhì)水平提高驅(qū)動(dòng)非農(nóng)經(jīng)營(yíng)戶對(duì)補(bǔ)償政策成效的評(píng)價(jià)變化。

（3）生計(jì)資產(chǎn)要素同耕地保護(hù)補(bǔ)償政策實(shí)施成效之間存在動(dòng)態(tài)變化的參數(shù)關(guān)系。下一時(shí)段，人力資產(chǎn)、自然資產(chǎn)、心理資產(chǎn)、金融資產(chǎn)及社會(huì)資產(chǎn)正向影響農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)戶的補(bǔ)償政策實(shí)施成效，兼業(yè)經(jīng)營(yíng)戶的政策效應(yīng)評(píng)價(jià)將主要取決于心理資產(chǎn)、金融資產(chǎn)等指標(biāo)，而非農(nóng)經(jīng)營(yíng)戶的政策成效與心理資產(chǎn)、社會(huì)資產(chǎn)以及金融資產(chǎn)豐裕度有關(guān)。

5.2 政策建議

（1）成都市耕地保護(hù)基金政策效應(yīng)變化的主要驅(qū)動(dòng)力為農(nóng)戶家庭金融資產(chǎn)，因此建議政府部門結(jié)合區(qū)域特點(diǎn)通過(guò)拓寬農(nóng)戶收入渠道、開展就業(yè)技能培訓(xùn)、提高耕地保護(hù)經(jīng)濟(jì)補(bǔ)償標(biāo)準(zhǔn)[27]等方式促進(jìn)農(nóng)戶參與政策實(shí)施；此外，積極實(shí)踐探索政府主導(dǎo)與市場(chǎng)交易相結(jié)合的農(nóng)田保護(hù)補(bǔ)償多元策略，融合市場(chǎng)手段和政策工具激勵(lì)農(nóng)戶參與耕地保護(hù)的內(nèi)在動(dòng)機(jī)，保障實(shí)現(xiàn)中國(guó)耕地保護(hù)的糧食安全、生態(tài)安全及社會(huì)安全的多重任務(wù)[1]。

（2）建議政府提供援助增強(qiáng)農(nóng)戶的人力資產(chǎn)、金融資產(chǎn)、自然資產(chǎn)及心理資產(chǎn)。例如針對(duì)高度依賴農(nóng)地的農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)戶，可以通過(guò)農(nóng)田基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、小塊并大塊等農(nóng)地整理措施增加其自然資產(chǎn)，以及完善社會(huì)支持體系、提供積極信貸援助、優(yōu)化配置家庭勞動(dòng)力資源等舉措豐富其社會(huì)資產(chǎn)、金融資產(chǎn)和人力資產(chǎn)；對(duì)于非農(nóng)收入有相對(duì)優(yōu)勢(shì)的非農(nóng)經(jīng)營(yíng)戶和兼業(yè)經(jīng)營(yíng)戶，適當(dāng)給予技術(shù)培訓(xùn)、就業(yè)扶持、小額貸款等政策支持，促進(jìn)耕地保護(hù)補(bǔ)償政策實(shí)施效率改進(jìn)，激勵(lì)農(nóng)民實(shí)施環(huán)境友好型耕作措施。

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Dynamic Response Relation Between Farmers’ Livelihood Assets and Farmland Protection Compensation Policy Effects

XIE Jin, CAI Yin-ying
（College of Public Administration, Huazhong Agricultural University, Wuhan 430070, China）

The aim of this paper is to analyze the dynamic response relationship between the changes of farmer’s livelihood assets and the effects of compensation policy for farmland protection in the innovation practice area. Combined weighting method, TOPSIS comprehensive evaluation and partial least squares regression model are employed in the paper. The results show that 1）from 2013 to 2015, the total value of farmers livelihoods in Chengdu increased slightly except the human capital and natural capital; with the implementation of the farmland protection fund policy, the enthusiasm of farmers to participate in agricultural cultivation and ecological environment protection enhanced. 2）The main driving force concerning the changes of policy effects is the household financial capital flow. The increase of household human capital, financial capital and natural capital are the driving forces of the changes of rural households’perceived compensation policy, the main assets that cause the changes of policy effects on concurrent business households are human assets and financial assets, and the improvement of the psychological quality regarding family members changes the evaluation effectiveness of the compensation policy. In conclusion, the relevant government departments should actively implement the diversified compensation strategy combined with government domination and market transactions, and standardize compensation policy implementation in the next stage.

land administration; compensation policy; farmland protection; livelihood assets; dynamic response

F301.2

A

1001-8158（2017）08-0015-09

10.11994/zgtdkx.20170814.142345

2017-03-21；

2017-06-11

國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目（41371519，71573099）；中央高校基本科研業(yè)務(wù)費(fèi)專項(xiàng)資金項(xiàng)目（2014RW013）；華中農(nóng)業(yè)大學(xué)“人文社會(huì)學(xué)科優(yōu)秀青年人才培養(yǎng)計(jì)劃”資助課題。

謝晉（1994-），女，湖南湘潭人，碩士研究生。主要研究方向?yàn)橥恋刭Y源經(jīng)濟(jì)與管理。E-mail: strivexjhzau@qq.com

蔡銀鶯（1979-），女，廣東潮州人，教授，博士生導(dǎo)師。主要研究方向?yàn)橥恋刭Y源經(jīng)濟(jì)與管理。E-mail: caiyinying@mail.hzau.edu.cn

（本文責(zé)編：王慶日）