不同生計條件下的休耕農戶差別化補償需求研究*
——以河北省邢臺市為例

陳伊多，楊慶媛※，曾 黎，楊人豪，劉素花

(1.西南大學地理科學學院，重慶 400715； 2.西南大學綠色低碳發展研究所，重慶 400715； 3.邢臺市農業局，河北邢臺 054001)

0 引言

我國是傳統的農業大國，也是人口大國，在長期的人口壓力下形成了高強度農地利用和水資源消耗方式，導致傳統耕作區耕地受到了嚴重破壞，地下水超采嚴重，在我國華北地區出現了由于地下水長期超采而形成的漏斗區，河北、北京等地近30年來淺層地下水位普遍下降了20～40m[1-2]，嚴重威脅我國耕地永續利用與糧食數量和質量安全。黨的十八屆五中全會提出“探索實行耕地輪作休耕制度試點”，并強調實行耕地輪作休耕制度要以保障國家糧食安全和不影響農民收入為前提[3-4]。休耕不僅是保護耕地的一種方法，也是提升耕地地力的一種重要方式。休耕農戶補償標準和補償模式是耕地休耕制度的重要組成部分，關系到農戶休耕積極性和休耕意愿問題，也是影響休耕制度能否順利運行的關鍵問題之一。休耕制度的實行會直接導致農戶農地經營收入減少，直接影響到農戶的生計活動，不同生計類型的農戶會選擇不同的補償方式，但農戶選擇休耕補償方式的根本動因尚不明確。通過對農戶生計資產現狀的綜合評價，量化各種生計資本對農戶選擇休耕補償方式的作用強度，以期豐富休耕補償理論研究內容，并為完善休耕制度提供依據。

生計資本包含了人們為了謀生所需要的能力、資本(包括物質和社會資源)以及所從事的活動[5]。近年來生計問題以及省級分析框架等研究日益受到重視，Scoones[6]提出可持續生計分析框架； Bebbington[7]提出以資本和能力為核心，綜合分析農戶生計、脆弱性和貧困的框架； Ellis[8]提出生計多樣性分析框架。國內關于農戶生計問題的研究主要側重于不同農戶生計類型對農戶行為選擇的影響因素實證分析[9-10]，借鑒可持續性生計框架，研究地區農戶的生計特點和由此決定的資本配置方式及其影響因素[11]； 針對可持續性發展生計途徑對農戶生計的影響[12-13]和不同類型生計資本對農戶耕地保護意愿的影響[14]等問題進行了詳細研究。可見關于生計資本的研究集中于生計資本與生計活動的關系和生計多樣性方面，針對生計資本對休耕農戶受償方式選擇的影響研究成果尚不完善。

休耕補償在一定程度上也可被視為是一種生態補償。生態補償的本質是通過一定的政策手段實現生態保護外部性的內部化[15]，其目標是希望通過生態補償這個政策工具實現在資金有限條件下獲取最大環境效益[16-17]。我國有關生態補償的研究開始于20世紀90年代初期，主要集中在以下幾個方面：(1)對生態系統的服務價值進行定量化評價[18]； (2)探討城市與農村生態系統的補償效益并進行評價[19-20]； (3)研究農戶的生態補償標準、方式以及模式選擇[21-23]。生計資本的研究已經越來越深入，面對農業生產和非農業生產之間存在的巨大經濟效益差異，農戶生計資本的差異對其后續一系列選擇產生重要影響[24]。國內學者對農戶生態補償標準、方式等的研究較多，但針對休耕制度的農戶補償問題研究較為欠缺，需要通過借鑒生態補償已成型的補償方式建立休耕制度的農戶補償機制。

農戶生計資本差異不僅影響農戶的生產行為，更對農戶利用耕地，參與耕地保護的決策產生影響[25-26]。現階段，對于休耕農戶的受償需求和受償標準的研究還較少，文章在借鑒生態補償、生計資本測算方法研究成果的基礎上，根據多種生計條件下休耕農戶對于休耕補償方式的不同選擇，分析總結出對每種不同休耕補償方式影響顯著的農戶生計條件。構建基于Logistic模型的不同生計農戶休耕受償方式選擇模型，以期解釋不同生計條件對農戶受償方式選擇的影響方向以及影響程度，并為完善休耕補償制度提供指導。

圖1 研究區域位置

1 研究區域及數據來源

1.1 研究區概況

邢臺市位于河北省中南部，太行山脈南段東麓，東與山東省相望，西與山西省毗鄰，北與石家莊市、衡水市相連，南接邯鄲市(圖1)。邢臺市地處華北山前沖洪積扇以及山前沖洪積平原地帶，屬于山區至平原區的過渡帶，西部為太行山，以山地丘陵為主，中部以山前沖積平原為主，東部以子牙河和古黃河系沖積平原為主，平鄉、威縣、巨鹿、廣宗、臨西、清河、新河、南宮東部8縣屬黑龍港流域，地勢低洼平坦。邢臺市屬于溫帶季風氣候，年均氣溫12～14℃，無霜期180～220d，降水集中，年均降水量487mm[27]。該研究案例區邢臺市平鄉縣與巨鹿縣地處黑龍港流域，是河北省地下水嚴重匱乏地區之一，也是國家實施耕地休耕制度試點的第一批試點地區。該區域農業種植結構以冬小麥—夏玉米、棉花、油葵與谷子為主。

1.2 數據來源以及描述性統計

該文的調研問卷主要涉及農戶家庭基本狀況、家庭收入以及支出情況、家庭資產擁有情況和農戶對休耕的認知及意愿4部分，分析生計條件差異與農戶選擇受償需求的內在聯系。通過設計農戶休耕調查問卷，于2016年11月在研究區開展農戶調查，收集農戶生計以及相關數據資料。此次調研共發放問卷248份，回收248份，其中有效問卷248份，回收率100%，有效率100%。調查范圍包括河北省邢臺市巨鹿縣和平鄉縣的9個涉及實行耕地休耕試點的自然村。樣本農戶基本情況見表1。

調研農戶的家庭特征是農戶休耕補償方式選擇的基礎要素。248戶受訪者平均年齡58.36歲，平均家庭人數4.33人，人均耕地面積0.13hm2，戶均農業收入4 768.79元，戶均非農收入3.964 388萬元； 受訪者中絕大部分為男性，共229人，占92.34%； 受教育程度多為初中及以下，共占74.6%，大專及以上僅有5人，農戶受教育水平較低； 受訪農戶中有家庭成員參加非農工作在此定義為有兼業情況，反之則為無兼業情況，受訪農戶中兼業農戶占比較高，占總戶數的82.26%。

表1 樣本農戶基本情況

表2 樣本農戶特征狀況

通過對問卷的整理(表2)，受訪農戶家庭成員平均年齡為58歲左右； 平均每戶家庭為4.33人； 農戶家庭耕地總面積平均能達到0.48hm2； 相對于家庭農業收入，受訪者家庭非農業收入是農業收入的9倍； 選擇貨幣補償方式的農戶為172戶，占總調查戶數的69.35%，選擇實物補償方式的農戶數量最少，共24戶，僅占總戶數的9.68%，選擇綜合補償方式的農戶有52戶，占總戶數的20.97%。

2 生計資本與休耕農戶受償方式選擇的模型驗證

2.1 模型與變量的選擇

Logistic回歸分析適用于因變量為非連續變量的回歸分析，根據農戶休耕受償意愿的選擇，受訪農戶的主要受償意愿可歸納為貨幣補償、實物補償與綜合補償3種方式，設計模型的因變量是二分變量。該文采用二分類因變量的Logistic回歸建立農戶休耕補償方式的選擇模型，Logistic回歸模型不包含關于變量分布的假設條件，也不需要假設他們之間存在多元正態分布，最終以事件發生概率的形式提供結果，擬合得出的Logistic回歸模型參數估計采用最大似然估計方法[28]。

根據二元Logistic模型，文中因變量量化取值方法如下：當農戶選擇接受貨幣補償方式時，取值1，當農戶選擇接受其他補償方式時，取值0； 同理，在分析農戶實物和綜合補償方式影響因素時，選擇實物或綜合補償方式的賦值為1，未選擇該補償方式的情況賦值為0。根據Logistic回歸建模的要求，設x1、x2、x3，…是與Y相關的一組向量，設P是某事件發生的概率，將比數P/(1-P)取對數得ln[(1-P)]，即對P作Logistic變換，記Logit(P)為：

(1)

(2)

式中，P表示農戶選擇某一休耕補償方式的概率；α為常數項；μ表示隨機誤差；x1，x2，…，xi表示影響農戶選擇補償方式的因素；β1,β2,…,βi為Logistic回歸的偏回歸系數，表示自變量Xi對Y或Logit(P)影響的大小。其值是正值且統計性顯著，意味著在控制其他自變量的條件下，Logit(P)的發生隨對應自變量值增加而增加； 相反，一個顯著的負回歸系數代表Logit(P)的發生隨對應自變量的增加而減少； 如果系數的統計性不顯著，說明對應自變量的作用在統計上與零無異，可以去除[29]。

該文使用Wald統計量對模型的回歸系數進行檢驗。取顯著性水平為0.05，當解釋變量Wald所對應的概率P值小于給定的顯著性水平，可認定該解釋變量的回歸系數與零有顯著差異，應保留在方程中； 反之不能通過顯著性檢驗被去除。選擇Homsmer-Lemeshowgood-of-fit指標、判錯矩陣對回歸模型的擬合程度進行檢驗。當HL指標統計顯著時表示模型擬合不好； 相反，當HL統計不顯著時，表示模型擬合程度好[30]。

2.2 確定農戶生計評估指標體系

根據Sharp等對非洲開展的關于生計資產的量化研究[31]，結合課題組于河北省調研收集數據，農戶的生計資本主要包括5個方面：

(1)自然資本及評估。在中國，耕地資源是農戶最重要的自然資本。文中將自然資產分別以家庭耕地總面積、家庭距耕地距離和家庭人均耕地面積3個指標來衡量，分別反映家庭耕地資源的總量、位置和各農戶的人均耕地面積的多寡。

(2)人力資本及評估。人力資本的數量和質量在農戶生計資本中起基礎性作用，直接影響農戶對其他資本的運用水平。具體采用3個指標，一是家庭勞動力人口數，即處于不同年齡階段的家庭成員所擁有勞動能力的總和； 二是家庭成員的受教育程度； 三是家庭成員健康程度。第一個指標用于衡量人力資本的數量，后兩分指標均用于測度家庭房成員的勞動能力，即衡量人力資本的質量。

(3)物質資本及評估。物質資本是指長期存在農戶用于維持正常生產生活的物質設施。在該研究中，物質資本可被分為兩個指標：第一個指標是家庭資產擁有情況，主要包括生產性工具的擁有情況，第二個指標是經濟狀況主觀評價，來源于問卷調查中對農戶的實地訪談數據。

(4)社會資本及評估。社會資本是指農戶為實施生計策略而利用的社會網絡。文中，社會資本主要包括人情往來支出情況、養老保險收入兩方面：第一個指標是村民間相互宴請送禮數量的匯總情況，第二個指標是指農戶家庭養老保險收入情況。

(5)金融資本及評估。金融資本指農戶短時間內可籌措并支配的現金，采用以下3個指標衡量：家庭農業收入、家庭非農業收入與農業補貼性收入。選擇這3個指標是由于這些指標可以分別衡量農戶家庭收入的各組成部分的多寡，并可以據此分析農戶家庭的經濟狀況。

通過對5種生計資本的分類統計，可以分別對不同家庭狀況的農戶休耕補償方式選擇進行分類分析，將農戶選擇休耕補償方式作為被解釋變量，并假設農戶是否愿意選擇某一種休耕補償方式受到農戶自然資本、人力資本、物質資本、社會資本和金融資本這5方面13個因素的影響。

表2 解釋變量賦值情況

2.3 模型運行結果與檢驗

運用SPSS19.0統計軟件包中二元Logistic分析(Binary Logistic)的強迫回歸法，對影響農戶選擇休耕補償方式的因素指標體系進行Logistic回歸處理，模型的回歸結果見表3。

表3 模型回歸結果(回歸系數，顯著性)

3 農戶補償方式選擇的影響因素分析

現階段，河北省政府對于農戶的休耕補償方式只有貨幣補償，調研發現，休耕農戶所期望的補償方式并不只有貨幣補償一項，有相當一部分農民會選擇實物補償或是綜合性補償，即補償實物或其他等值補償，如表3所示。

3.1 選擇貨幣補償方式影響因素分析

影響農戶選擇貨幣補償方式的顯著性因素有家庭耕地總面積、家庭整體勞動能力、家庭成員受教育程度、家庭資產擁有情況、家庭農業收入、家庭非農業收入這6項指標。6項指標的影響皆為正向影響，即當農戶的上述幾項生計資本有所提升時，農戶更加傾向于選擇貨幣補償方式。分別從以下5個方面探討貨幣補償方式的影響因素：(1)家庭耕地面積的影響。家庭擁有的耕地總面積大的農戶對貨幣補償的偏好可能與現實中農戶家庭收入有關，收入越高，農戶家庭生活富裕度越高，手中擁有更多閑置資金可以用于生產性投資并擴大生產規模。(2)家庭勞動力數量的影響，家庭整體勞動能力體現農戶家庭的人口數及家庭成員年齡構成，根本原因在于，家庭人口越多，特別是青壯年勞動力數量越多，家庭開支越大，對資金的需求也就越高，越傾向于選擇貨幣補償以補貼家庭日常開支。(3)家庭成員受教育程度的影響。家庭成員受教育程度與農戶選擇貨幣補償方式顯著相關，調研發現，農民受教育程度越高，他們留在農村從事農業活動的愿望越薄弱，他們更愿意拿到貨幣直接改善自己的生活或到大城市投資創業。(4)家庭資產擁有情況的影響，家庭資產擁有情況可以側面體現家庭整體財富情況，家庭資產擁有越多的農戶對貨幣補償要求更高，這是由于這些家庭將手中資金用于購買固定資產，手中流動資金較少，需要更多資金進行生產活動。(5)家庭農業收入與非農業收入的影響，家庭農業收入與非農業收入對農戶選擇貨幣補償具有顯著的正向作用，表3中，家庭非農業收入的影響(Sig.<0.04)大于家庭農業收入(Sig.<0.075)，非農業收入越多說明該農戶對農業的依賴性越小，對耕地休耕的意愿越強，選擇休耕貨幣補償的意愿也越強，相當部分非農收入高的農戶選擇貨幣補償，期望可以得到更多資金用于投資。

3.2 選擇實物補償方式影響因素分析

農戶選擇實物補償方式的顯著影響因素較復雜，分別為家庭耕地總面積、家庭人均耕地面積、整體勞動能力、經濟狀況主觀評價、家庭農業收入5個方面，其中家庭耕地總面積、家庭整體勞動能力和經濟狀況主觀評價3項為負向指標，家庭人均耕地面積與家庭農業收入兩項為正向影響指標。分別從以下3個方面探討實物補償方式的影響因素：(1)耕地面積對農戶選擇補償方式的影響。家庭耕地總面積越大的農戶，選擇貨幣補償的可能性越大，家庭人均耕地面積越大的農戶，選擇實物補償的幾率越大，這與實際調研所得結果一致； 農戶人均耕地面積越大，農業收入越高，其對于土地的依賴性越大，休耕后農戶失去賴以生存的耕地，他們的生計方式選擇本身較少，且該部分農戶多為50～60歲的中老年人，子女進城務工，這部分農戶在休耕期間又難以找到穩定的打工地點，因此收入數量不固定，由于市場糧價是波動的，定額的貨幣補償不能完全滿足他們的日常需求，因此，他們選擇足夠的糧食補助，以解決自己冬季的口糧問題； 而農戶耕地總面積越大的農戶選擇貨幣補償的可能性越大，是由于家庭耕地面積數量越大，農戶家庭對農業的投入越多，更期望能夠獲得貨幣以供應其擴大生產規模或購買生產資料。由于人均耕地面積農戶家庭總面積并無確定的因果關系，因此人均耕地面積與耕地總面積的影響方式不同并無直接因果關系。(2)家庭整體勞動能力與經濟狀況主觀評價的影響。家庭整體勞動能力與經濟狀況主觀評價均為負向指標，這說明家庭勞動力越少，農戶選擇實物補償方式的可能越大，由于休耕期間農戶家庭青壯年勞動力大多數外出打工，留守家庭的多為老人、婦女和小孩，貨實物補償可以直接滿足其生活需求，因此這部分人群多數會選擇實物補償方式； 對自身家庭經濟狀況評價越差的家庭對于實物補償的需求越大，這是由于經濟狀況差的農戶家庭生計狀況安全感越差，這種不安全感導致農戶對糧食的需求升高，期望能夠獲得實物補償，即保持家中有存糧，這樣才能夠維持家庭正常生活。(3)家庭農業收入的影響。家庭農業收入對實物補償的影響是正向的，這是由于家庭農業收入高的農戶對土地的感情更深，實地調研發現，對土地感情越深的農戶更愿意食用自家種出的糧食，而非購買來的糧食，因此他們更傾向于選擇直接補償糧食。

3.3 選擇綜合補償方式影響因素分析

綜合補償方式受到家庭距耕地距離、家庭成員受教育程度以及家庭非農業收入的顯著影響，家庭距耕地距離越遠、家庭成員受教育程度越高、家庭非農業收入越高的農戶對于綜合補償方式可以滿足各種差異性補償需求的認識更加充足。分別從以下3個方面探討綜合補償方式的影響因素：(1)家庭距耕地距離的影響。對于農戶而言，耕地距離越遠表明該地塊的耕種障礙越大，在實際調研中發現，農戶普遍愿意首先休耕或撂荒距家庭較遠的若干塊耕地，家庭距耕地距離越遠，農戶選擇綜合補償方式的愿望越強，從調研狀況來看，農戶耕作障礙越大，其耕種欲望就越弱，他們更加期望能夠獲得一些與農業無關的其他補償，尤其是能夠獲得從事非農活動的政策性補償。(2)家庭成員受教育程度的影響。農戶家庭成員受教育程度越高，文化程度越高，思想意識越先進，越不愿意被土地束縛在農村，因此更愿意選擇較靈活多樣的綜合補償方式。研究結果顯示家庭成員受教育程度較高的農戶會選擇貨幣補償或綜合補償方式，但相對于貨幣補償方式(Sig.<0.094)，更多受教育程度高的農戶家庭更加傾向于選擇綜合補償方式(Sig.<0.037)，這是由于受教育程度更高意味著更高的思維活躍程度，他們希望能夠獲得綜合補貼，由于政策性補貼和一些社會福利無法通過金錢買到，因此需要這些補貼的高學歷農戶家庭會期望能夠直接接受優惠政策等補貼方式。(3)家庭非農業收入的影響。家庭非農業收入越高的農戶越傾向于選擇綜合補償方式，這些農戶通常在外擁有更多收入來源，農業收入占其全家收入比例較低或完全不務農，不愿意被束縛在土地上，他們更愿意得到其他補償方式，以便更好地實現自己的非農業收入增長； 同時能夠發現，非農收入高的農戶選擇綜合補償的傾向(Sig.<0.012)比對選擇貨幣補償方式的傾向(Sig.<0.04)更強烈，這是由于綜合補償方式中包含政策補償等多種方式，非農收入高的農戶對政策類補償需求迫切，因此，這部分農戶更加傾向于選擇綜合補償方式。

3.4 研究結果分析

通過對休耕農戶選擇貨幣補償方式、實物補償方式和綜合補償方式的主要影響因素進行歸納總結，該文研究結果如下。

(1)農戶對休耕補償方式有多樣化的訴求。貨幣補償是休耕農戶首選的補償方式，占樣本農戶的69.35%，但選擇其他補償方式的農戶也占接近3成。

(2)農戶受償方式選擇受多種因素綜合影響。其中，傾向于選擇貨幣補償方式的影響因素最多，共有6項，分別是家庭耕地總面積、家庭整體勞動能力、家庭成員受教育程度、家庭資產擁有情況、家庭農業收入、家庭非農業收入； 傾向于選擇實物補償方式的影響因素有5項，分別是家庭耕地總面積、家庭人均耕地面積、整體勞動能力、經濟狀況主觀評價、家庭農業收入，這5項影響因素構成最為復雜，其中正向因素2項，分別是家庭人均耕地面積與家庭農業收入，負向因素有3項，分別是家庭耕地總面積、家庭整體勞動能力和經濟狀況主觀評價； 傾向于選擇綜合補償方式的影響因素最少，只有3項，分別是家庭距耕地距離、家庭成員受教育程度與家庭非農業收入。

(3)收入水平很大程度上影響著農戶受償方式的選擇。金融資本在農戶受償方式的選擇上起顯著作用，其中，家庭農業收入對農戶選擇貨幣補償方式和實物補償方式有著顯著性的正面影響，而家庭非農業收入對農戶選擇貨幣補償方式和綜合補償方式具有顯著影響。自然資本在農戶受償方式的選擇中也起到較大作用，其中貨幣補償方式受農戶家庭耕地總面積影響顯著，實物補償則受到人均耕地面積和耕地總面積影響較大，綜合補償方式則受到家庭距耕地距離和家庭人均耕地面積的正面顯著影響。人力資本中家庭整體勞動能力一項代表農戶家庭成員的年齡狀況，該項對貨幣補償和實物補償兩種方式分別起到完全不同的顯著性作用，而家庭成員受教育程度一項僅對貨幣補償方式的選擇有正向影響作用。物質資本中家庭資產狀況一項對農戶選擇貨幣補償方式有著顯著正向效應，家庭經濟狀況主觀評價一項對農戶選擇實物補償方式具有顯著地負向影響作用。社會資本則對農戶選擇任何一項補償方式均無顯著影響。

4 結論與討論

4.1 結論

該文運用Binary Logistic函數構建不同生計資本條件下休耕農戶受償方式選擇的計算函數測定農戶受償方式的影響因素，得出如下結論。

(1)選擇非資金補償方式的農戶占總受訪農戶的30%左右，這部分農戶的意愿也不容忽視，多樣化補償方式為農戶提供可選擇的方案，盡可能滿足不同生計類型的農戶的需求。在今后休耕制度建設和實施中，應當繼續實施以貨幣補償為主的農戶休耕補償策略，以滿足大多數農戶的意愿，并照顧到一部分有特殊需求的農戶的意愿，增加實物補償、政策補償或是綜合補償方式等多種補償方式供農戶選擇，通過多樣性的休耕補償方式選擇，提高農戶休耕積極性。

(2)休耕農戶的受償方式選擇的影響因素較為復雜，不應用單一影響因素來概括農戶受償方式的不同選擇的驅動力機制。為了更好地推動休耕制度順利運行，除了從政策上豐富補償方式種類，還可以從改善農戶生計狀況方面著手，推出針對休耕農戶的優惠政策，促進對休耕農戶的幫扶措施到位，與現階段國家的精準扶貧政策相結合，鼓勵農戶進行土地流轉、支持農村非農產業振興，根據農戶生計測算結果，重點加強農戶生計資產中較弱的部分進行補充，能夠提升農戶對休耕政策的認可程度。

4.2 討論

(1)由于樣本數量的限制，數據樣本的分布較窄，僅統計了華北地下水漏斗區的農民受償方式選擇，可能會導致最終分析結果與農民實際訴求存在一定出入。在后續的研究中，將繼續搜集不同區域的樣本，進行對比分析，將可以得到更加具體、科學性更強的結果，這是值得未來進一步拓展的研究方向。

(2)借鑒Sharp等人生計資本的分類結果，對河北農戶生計資本進行分類評價，所構建的指標體系較為簡單，區別性不強，且社會資本的指標運算結果無統計學意義，對農戶受償方式的選擇并無顯著影響。文中指標體系并未將受訪農戶的性別、非農工作類型與社會因素等因素加入其中，在后續的研究中將加入更多農戶生計資本構成因素來分析影響農戶受償方式選擇行為的農戶生計條件因素。

(3)在實地調研中，發現農戶期望的休耕補償方式類型中除了文中所討論的3種外，還存在有小部分農戶希望增加政策補償(即政策上向休耕區域進行傾斜)或是技術補償(即免費技術培訓)。在下一步的研究中，將會增加更多類型的補償方式的影響因素分析以豐富輪作休耕補償方式的理論框架。