農(nóng)地流轉(zhuǎn)與農(nóng)民增收耦合關(guān)系研究

丁瑤瑤　陜永杰　賈小宇

摘 ? ?要：為實(shí)證探究農(nóng)地流轉(zhuǎn)與農(nóng)民增收的互動(dòng)關(guān)系，運(yùn)用耦合模型和主成分分析，探究2001—2017年我國(guó)農(nóng)地流轉(zhuǎn)與農(nóng)民增收時(shí)空耦合關(guān)系及其主要影響因素。結(jié)果顯示：綜合指數(shù)總體農(nóng)地流轉(zhuǎn)快于農(nóng)民增收的發(fā)展，增長(zhǎng)與差距始終存在;農(nóng)地流轉(zhuǎn)與農(nóng)民增收耦合協(xié)調(diào)度總體水平較低，其中北京、天津、浙江協(xié)調(diào)度指數(shù)在逐步上升，穩(wěn)居前三;影響因素人均農(nóng)作物播種面積、機(jī)械化水平以及收入結(jié)構(gòu)對(duì)農(nóng)地流轉(zhuǎn)與農(nóng)民增收耦合協(xié)調(diào)度影響較大。最后，提出應(yīng)充分考慮各地區(qū)農(nóng)地流轉(zhuǎn)和農(nóng)民增收協(xié)區(qū)域差異性，選擇適合當(dāng)?shù)氐霓r(nóng)業(yè)發(fā)展模式，推動(dòng)兩者相互關(guān)系發(fā)展。

關(guān)鍵詞：農(nóng)地流轉(zhuǎn);農(nóng)民增收;耦合協(xié)調(diào)度;影響因素

中圖分類號(hào)：F321.1 ? ? ? ? ? ? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A ? ? ? ? ? ? ? ?DOI 編碼：10.3969/j.issn.1006-6500.2021.01.011

Research on the Coupling Relationship between Farmland Circulation and Farmers' Income Increase

DING Yaoyao， SHAN Yongjie， JIA Xiaoyu

（School of Geographical Sciences， Shanxi Normal University， Linfen， Shanxi 041000，China）

Abstract： In order to empirically explore the interactive relationship between farmland transfer and farmers' income increase， coupling model and principal component analysis were used to explore the spatio-temporal coupling relationship between my country's farmland transfer and farmers' income increase from 2001 to 2017 and its main influencing factors. The results showed that the overall index of agricultural land circulation was faster than the development of farmers' income increase， and the growth and gaps always existed; the overall level of coordination between agricultural land circulation and farmers' income increase was relatively low. Among them， the coordination index of Beijing， Tianjin， and Zhejiang was gradually rising and stable， ranked in the top three; influencing factors： the per capita sown area of crops， the level of mechanization， and the income structure had a greater impact on the coupling and coordination of agricultural land transfer and farmers' income increase. Finally， it was proposed that the regional differences of agricultural land transfer and farmers' income increase in various regions should be fully considered， and the appropriate local agricultural development model should be selected to promote the development of the relationship between the two.

Key words： farmerland transfer; farmers' income increase; coupling coordination degree; influencing factors

農(nóng)地流轉(zhuǎn)是我國(guó)城鎮(zhèn)化發(fā)展和鄉(xiāng)村振興進(jìn)程中普遍的經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象[1]。2020年中央一號(hào)文件強(qiáng)調(diào)了農(nóng)地流轉(zhuǎn)在農(nóng)民增收問題中的重要性，而農(nóng)地流轉(zhuǎn)與農(nóng)民增收的話題一直都是學(xué)術(shù)界十分關(guān)注的。據(jù)農(nóng)業(yè)農(nóng)村部統(tǒng)計(jì)，2019年底我國(guó)家庭承包耕地流轉(zhuǎn)面積已超過3.6×107 hm2，相比2005年的2.53×106 hm2，14年增加了近13.61倍，而2005年農(nóng)村居民人均收入為3 370.2元，2019年可達(dá)16 021元，14年足足增加了3.75倍，那么農(nóng)地流轉(zhuǎn)與農(nóng)民增收水平兩者之間又存在怎樣的相互關(guān)系呢？這是本研究的主要內(nèi)容。

當(dāng)前學(xué)術(shù)界對(duì)于農(nóng)村土地流轉(zhuǎn)和農(nóng)民增收的研究主要集中在兩者單向關(guān)系上。比如Jin[2]和楊宏力[3]均發(fā)現(xiàn)兩者關(guān)系呈正相關(guān)。蔡為民[4]和侯明利[5]等學(xué)者測(cè)算了土地流轉(zhuǎn)同城鎮(zhèn)化、勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移等因素的協(xié)調(diào)度研究?；诖耍疚睦?001—2017年30個(gè)省份面板數(shù)據(jù)，構(gòu)建農(nóng)地流轉(zhuǎn)和農(nóng)民增收評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，運(yùn)用耦合協(xié)調(diào)度模型分析我國(guó)農(nóng)地流轉(zhuǎn)和農(nóng)民增收協(xié)調(diào)發(fā)展特征，并進(jìn)一步分析其影響因素。希望研究成果可為各級(jí)政府推動(dòng)農(nóng)地流轉(zhuǎn)和農(nóng)民增收協(xié)調(diào)發(fā)展提供理論依據(jù)。

1 材料和方法

1.1 研究區(qū)域及數(shù)據(jù)來源

本研究所用數(shù)據(jù)選取自《中國(guó)農(nóng)村統(tǒng)計(jì)年鑒》（2002—2018年）、《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》（2002—2018年）和《中國(guó)人口與就業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒》（2002—2018年），各省統(tǒng)計(jì)年鑒以及統(tǒng)計(jì)公報(bào);考察區(qū)域?yàn)槲覈?guó)30個(gè)省級(jí)行政單位（不含港澳臺(tái)和西藏自治區(qū)）。

1.2 指標(biāo)體系構(gòu)建

如表1所示，本文遵循指標(biāo)選擇的科學(xué)性、獨(dú)立性、可操作性[6]，依據(jù)相關(guān)研究，構(gòu)建農(nóng)地流轉(zhuǎn)子系統(tǒng)和農(nóng)民增收子系統(tǒng)的綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)體系。農(nóng)地流轉(zhuǎn)水平是用來衡量地區(qū)農(nóng)村土地的流轉(zhuǎn)程度的重要因素，本文選用生產(chǎn)力[7]、可持續(xù)性、土地效益[8]3個(gè)二級(jí)指標(biāo)，見表1;農(nóng)民增收指標(biāo)選用農(nóng)村居民收入[9-10]、農(nóng)村城鎮(zhèn)化[11]、人力資本3個(gè)二級(jí)指標(biāo)。

2 評(píng)價(jià)模型及等級(jí)類型

2.1 耦合協(xié)調(diào)度模型

建立反映農(nóng)地流轉(zhuǎn)和農(nóng)民增收協(xié)調(diào)關(guān)系的耦合協(xié)調(diào)模型，公式如下：

C=2{（u1×u2）/[（u1×u2）（u1+u2）]1/2}（1）

D=（C×T）1/2，T=αu1+βu2

式中，T為農(nóng)地流轉(zhuǎn)與農(nóng)民增收綜合評(píng)價(jià)值;u1、u2分別為農(nóng)地流轉(zhuǎn)與農(nóng)民增收的評(píng)價(jià)值;α和β為待定系數(shù)，由于本文僅研究農(nóng)地流轉(zhuǎn)和農(nóng)民增收兩方面，且假設(shè)兩者的重要性相同，所以設(shè)置α=β=0.5;C和D為農(nóng)地流轉(zhuǎn)與農(nóng)民增收耦合系數(shù)和耦合協(xié)調(diào)系數(shù)，均介于（0，1），其中C值越大，說明兩者耦合狀態(tài)越好，系統(tǒng)相互作用強(qiáng)度越強(qiáng)，D越接近1，說明兩者協(xié)調(diào)發(fā)展程度越好，反之則更差。

2.2 耦合協(xié)調(diào)等級(jí)類型

參考相關(guān)文獻(xiàn)[11]，為準(zhǔn)確反映農(nóng)地流轉(zhuǎn)與農(nóng)民增收耦合協(xié)調(diào)發(fā)展程度類型，將其從“完全失調(diào)”到“勉強(qiáng)協(xié)調(diào)”劃分為以下四類。

3 結(jié)果與分析

3.1 農(nóng)地流轉(zhuǎn)與農(nóng)民增收綜合發(fā)展水平時(shí)空演變分析

2001—2017年我國(guó)農(nóng)地流轉(zhuǎn)綜合水平總體保持上升態(tài)勢(shì)，農(nóng)民增收綜合水平有小幅下降。農(nóng)地流轉(zhuǎn)綜合指數(shù)平均值由2001年的0.194上升到2017年的0.221，增幅14.1%;農(nóng)民增收指數(shù)由2001年的0.239下降到2017年的0.220。

從空間格局演變上看，農(nóng)地流轉(zhuǎn)綜合水平總體增長(zhǎng)明顯，2001年、2006年、2012年和2017年農(nóng)地流轉(zhuǎn)指數(shù)大于總體均值0.22，所占比例分別為20%，57% ，53% ，47% ，北京、天津、河北、江蘇、浙江、上海、黑龍江、吉林、遼寧，2017年均突破0.3，成為農(nóng)地流轉(zhuǎn)綜合水平最高的省份，其中2001—2017年上海、黑龍江、北京增長(zhǎng)速度分別為70%，45%，23%;而山西、內(nèi)蒙古、寧夏、新疆等省份增長(zhǎng)緩慢，甚至出現(xiàn)了負(fù)增長(zhǎng)（圖1）。

我國(guó)農(nóng)民增收綜合水平年度差異和增長(zhǎng)差異均顯著。北京的農(nóng)民增收指數(shù)在2017年更是達(dá)到了0.36，相較其他省份有較大增長(zhǎng)幅度。而黑吉遼以及中部地區(qū)的大部分省份農(nóng)民增收指數(shù)相對(duì)較低，未超過總體均值0.23，差距逐漸變大（圖2）。

3.2 農(nóng)地流轉(zhuǎn)與農(nóng)民增收耦合協(xié)調(diào)度分析

農(nóng)地流轉(zhuǎn)與農(nóng)民增收耦合協(xié)調(diào)度時(shí)空演變特征分析。選取2001年、2006年、2012年和2017年作為時(shí)間節(jié)點(diǎn)，形成我國(guó)農(nóng)地流轉(zhuǎn)與農(nóng)民增收耦合協(xié)調(diào)度空間格局演變圖（圖3）。

從耦合協(xié)調(diào)度等級(jí)分布情況來看，2001年和2006年我國(guó)農(nóng)地流轉(zhuǎn)與農(nóng)民增收耦合協(xié)調(diào)度跨越了輕度失調(diào)、瀕臨失調(diào)和勉強(qiáng)協(xié)調(diào)三個(gè)等級(jí)，而2012年和2017年跨越了瀕臨失調(diào)和勉強(qiáng)協(xié)調(diào)兩個(gè)等級(jí)。2001年、2006年、2012年和2017年處于瀕臨失調(diào)的省份所占比例分別為83.3%，83.3%，80%和83.3%，處于勉強(qiáng)協(xié)調(diào)省份所占比例為13.3%，13.3%，20%和16.7%，大部分省份都處于瀕臨失調(diào)和勉強(qiáng)協(xié)調(diào)兩個(gè)等級(jí)，而輕度失調(diào)只存在于2001年和2006年的黑龍江省，黑龍江省便發(fā)展為瀕臨失調(diào)階段，充分說明兩者耦合協(xié)調(diào)度有向好發(fā)展的趨勢(shì)，但總體協(xié)調(diào)度水平不高。

從耦合協(xié)調(diào)度空間分布格局情況來看，我國(guó)農(nóng)地流轉(zhuǎn)與農(nóng)民增收耦合協(xié)調(diào)度存在地區(qū)差異性。勉強(qiáng)協(xié)調(diào)主要分布在北京、天津、上海、浙江、山東、海南;瀕臨失調(diào)絕大部分省份主要分布在中、西部地區(qū);輕度失調(diào)的則主要分布在東北地區(qū)的黑龍江，近幾年黑龍江的耦合協(xié)調(diào)度也有向好方向的發(fā)展?？偟膩碚f農(nóng)地流轉(zhuǎn)與農(nóng)民增收耦合協(xié)調(diào)度東部地區(qū)略高于中西部地區(qū)，這主要同當(dāng)?shù)赝恋亓鬓D(zhuǎn)規(guī)模與農(nóng)民收入水平密切相關(guān)。

3.3 農(nóng)地流轉(zhuǎn)與農(nóng)民增收耦合協(xié)調(diào)度的影響因素分析

3.3.1 農(nóng)地流轉(zhuǎn)與農(nóng)民增收耦合協(xié)調(diào)度和各影響因素相關(guān)性分析 兩者耦合協(xié)調(diào)度是農(nóng)地流轉(zhuǎn)和農(nóng)民增收綜合作用的結(jié)果。將我國(guó)農(nóng)地流轉(zhuǎn)與農(nóng)民增收的影響因素同耦合協(xié)調(diào)度進(jìn)行相關(guān)分析，結(jié)果表明，X5和X15沒有顯著性，X1、X3、X6和X7均與其呈負(fù)相關(guān)這主要是由于地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)，面臨的就業(yè)選擇多，同時(shí)對(duì)于城市或者工作的地方?jīng)]有歸屬感，則更愿意將農(nóng)地作為自己生計(jì)的保障或者額外收入。X2、X4、X8、X9、X10、X11、X12、X13和X14都和其呈正相關(guān)，可見當(dāng)?shù)氐囊?guī)?；?jīng)營(yíng)水平和經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平高，農(nóng)民生產(chǎn)生活富足，在利益驅(qū)動(dòng)下，更愿意將土地作為資產(chǎn)進(jìn)行流轉(zhuǎn)以增加收入。

3.3.2 農(nóng)地流轉(zhuǎn)與農(nóng)民增收耦合協(xié)調(diào)度主成分分析

對(duì)農(nóng)地流轉(zhuǎn)與農(nóng)民增收耦合協(xié)調(diào)度各影響因素進(jìn)行主成分分析，得到兩者耦合協(xié)調(diào)度影響因素的特征值、貢獻(xiàn)率和因子載荷矩陣（表3）。相關(guān)系數(shù)矩陣KMO為0.785，大于0.7，Bartlett 的球形度檢驗(yàn)為0，小于0.001;這表示文中所選因素差異顯著并適合降維。前5個(gè)成分特征值均大于1，累計(jì)貢獻(xiàn)率為80.744%，說明這5個(gè)成分基本可以反映所選的15個(gè)因子的大部分?jǐn)?shù)據(jù)信息。因此，特選取前5個(gè)主成分，并進(jìn)一步分析農(nóng)地流轉(zhuǎn)與農(nóng)民增收耦合協(xié)調(diào)度的影響因素。

第1主成分貢獻(xiàn)率為40.384%，是影響農(nóng)地流轉(zhuǎn)與農(nóng)民增收耦合協(xié)調(diào)度的主要因素，遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過其他4個(gè)主成分。表4中X9、X12、的相關(guān)系數(shù)均超過0.9，和主成分1有較強(qiáng)的正相關(guān)關(guān)系，這4個(gè)因子中X9和X12都是農(nóng)民收入因素，說明農(nóng)民的生活水平同農(nóng)地流轉(zhuǎn)與農(nóng)民增收協(xié)調(diào)發(fā)展息息相關(guān)，是影響兩者協(xié)調(diào)發(fā)展的關(guān)鍵因素。X1和X7和第2主成分存在顯著的正相關(guān)，表明第2主成分是生產(chǎn)力和土地效益因素代表。第3、4主成分分別與化肥使用量（X3）和自然災(zāi)害損害程度（X6）呈現(xiàn)顯著負(fù)相關(guān)，說明不可抗力因素對(duì)農(nóng)業(yè)的損害較大，第4主成分一定程度上可以認(rèn)為是可持續(xù)性因素的主要代表。X15和第五主成分正相關(guān)程度最高，可以代表人力資本因素。

4 結(jié)論與討論

本文利用2001—2017年30個(gè)?。ㄊ?、自治區(qū)）面板數(shù)據(jù)構(gòu)建農(nóng)地流轉(zhuǎn)與農(nóng)民增收評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，并分析了農(nóng)地流轉(zhuǎn)與農(nóng)民增收耦合協(xié)調(diào)度時(shí)空演變特征，得出如下結(jié)論：

在研究時(shí)段內(nèi)我國(guó)農(nóng)地流轉(zhuǎn)與農(nóng)民增收綜合發(fā)展水平區(qū)域差異顯著，發(fā)展緩慢，但總體有好的發(fā)展趨勢(shì)，耦合協(xié)調(diào)度水平不高。從區(qū)域差異看，山西、河北、山東、海南和黑龍江變動(dòng)較大，北京、天津、浙江耦合協(xié)調(diào)度發(fā)展較好，穩(wěn)定在前3，其他地區(qū)變動(dòng)不大。從影響農(nóng)地流轉(zhuǎn)和農(nóng)民增收耦合協(xié)調(diào)度的影響因素來看，X1、X2、X10與協(xié)調(diào)度的作用較強(qiáng)，其中X1、X2是生產(chǎn)力因素，可以看出，生產(chǎn)力是推動(dòng)農(nóng)地流轉(zhuǎn)的基礎(chǔ)，加大生產(chǎn)力較弱的地區(qū)的農(nóng)業(yè)支持，為農(nóng)民提供技術(shù)方面的培訓(xùn)和支持，走出地方特色，提高農(nóng)民收入;X10是收入方面的收入結(jié)構(gòu)因素，可見收入結(jié)構(gòu)是影響農(nóng)地流轉(zhuǎn)和農(nóng)民增收協(xié)調(diào)度的另一重要因素，可見農(nóng)民收入來源的多元化的重要性。

因此，促進(jìn)農(nóng)地流轉(zhuǎn)和農(nóng)民增收協(xié)調(diào)發(fā)展，應(yīng)充分考慮農(nóng)地流轉(zhuǎn)和農(nóng)民增收協(xié)調(diào)度的區(qū)域差異性。根據(jù)地區(qū)具體情況，選取符合當(dāng)?shù)氐霓r(nóng)業(yè)發(fā)展模式，推進(jìn)農(nóng)地流轉(zhuǎn)規(guī)模和農(nóng)民收入水平的發(fā)展進(jìn)程，從而推動(dòng)農(nóng)地流轉(zhuǎn)和農(nóng)民增收協(xié)調(diào)度的良好發(fā)展。

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1755.002.html.

收稿日期：2020-11-30

基金項(xiàng)目：山西省軟科學(xué)一般項(xiàng)目（2017041031-3）;山西省哲學(xué)社會(huì)科學(xué)項(xiàng)目（2018B050）

作者簡(jiǎn)介：丁瑤瑤（1994—），女，山西晉城市人，在讀碩士生，主要從事土地流轉(zhuǎn)和農(nóng)村經(jīng)濟(jì)方面研究。

通訊作者簡(jiǎn)介：陜永杰（1975—），男，山西臨汾市人，副教授，碩士生導(dǎo)師，博士，主要從事土地資源管理、農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)方面研究。