性别视角下务农意愿差异比较及其影响因素研究——基于安徽省2073个样本

蔡弘，焦芳芳，黄鹂

(1.安徽建筑大学 公共管理学院，安徽 合肥 230601；2.中国农业大学 人文与发展学院 北京 100083；3.安徽大学 社会与政治学院 安徽 合肥 230601)

一、问题的提出

农村改革的过程也是农村妇女经济身份不断变迁的过程。非农流动引起农村家庭性别分工转变，“男工女耕”将农村妇女推向农业生产一线。全国人口普查数据显示，2010年中国大陆农业劳动力[注]指种植业劳动力，不包含林业、牧业、渔业及农林牧渔服务业。中女性比重由1990年的47.46%增加到49.21%。黑、苏、吉、皖、闵、内、豫、冀、辽、赣、晋、鄂、陕、鲁、渝、浙、粤、桂、宁、津、甘、湘、川、青24个省、市、自治区女性农业劳动力比重在20年间都存在不同程度的增加；黑、吉、辽成为了女性农业劳动力比重增长最快的省份，整体比重较1990年增加了14.9个百分点；苏(56.86%)、皖(51.97%)、豫(51.51%)成为了女性比重最高的省份，女性农业劳动力绝对数量已经超越男性[注]数据通过《1990中国人口普查资料》和《中国2010年人口普查资料》整理获得。。于是，一部分学者指出中国大陆农业出现了女性化现象。

早期关于农业女性化的研究认为，该现象对于农村妇女而言是其被进一步“边缘化”的过程，在此过程中妇女的发展空间被限制，社会经济地位的提升极为有限；对于农业发展而言，女性务农降低了农业生产效率，不利于农业现代化[1-5]。进入新世纪之后，随着留守妇女问题受到社会关注，作为重要表征的农业女性化现象再次受到热议。对于此现象的研究出现了两个新的特征。一是研究学科从单一的社会学拓展到经济学、人口学、性别学、政治学，流动差异论、素质决定论、理性选择论成为解释该现象的主要理论取向。二是随着研究数据和研究手段的丰富，女性农民的劳动价值及其经济贡献被重新阐释，学界开始反思农业女性化现象。越来越多的研究指出，与其他发展中国家相比，中国大陆的农业女性化特征其实并不那么显著，影响机制也具有特殊性[6]。一方面，农村妇女的生产效率与男性相当，女性务农尚未对我国粮食生产、农业发展构成显著的负面后果[7-11]；另一方面，“男工女耕”式的家庭分工反而增加了农村妇女的决策能力[12]，加速了农户土地集约化流转[13]，以及延续了农村家庭“进能务工、退能务农”的优势，增强了农村社会的稳定性[14]。可见，对于女性农民的角色认知是一个由“质疑”转向“肯定”，由“否定”转向“反思”的过程。性别视角的融入，让越来越多的研究者意识到了农村妇女在农业生产、粮食安全、基层稳定中的现实意义与独有价值。

然而，这些研究在回应农业女性化影响机制时却忽略了女性农民的主观务农意愿问题。与规模庞大的女性劳动力集中在农业生产领域的事实相比，她们的劳动贡献、经济价值、人力资源、性别优势在农业现代化中被长期忽视，她们的务农意愿问题尚未引起足够关注。作为农业劳动者的农村妇女，她们自身是否愿意参与到家庭农业生产经营活动之中？她们对于农业发展条件的偏好是否与男性一致？又有哪些内部因素与外部环境会影响她们的务农决策？事实上，确实有一部分学者从年龄结构层面讨论了务农意愿问题，但并未融入性别视角。例如，关于新生代农业劳动力务农意愿[15-16]、新型职业农民务农意愿影响因素[17-18]、两代农民工发展意愿[19]等相关研究分析指出，年龄结构、文化水平、务农收入、机会成本、土地分布、政府补贴是影响劳动力务农意愿的核心指标。那么，若将性别维度纳入考虑范畴，两性生产意愿及其作用变量又存在哪些差异？他们对于相同指标的敏感性又是如何？面对性别意识单薄甚至性别不友好的农业政策，这些问题的回应恰恰是开发沉积农村、囿于农业、规模可观的女性农民人力资源的关键。鉴于此，本研究利用安徽省农业女性化调查资料，从性别视角切入，比较务农意愿的两性差异，考察常见因素对于两性农业劳动力的不同作用机制，在促进小农户和现代农业发展有机衔接过程中，提出发挥女性劳动力性别优势的对策与建议。

二、数据来源与样本特征

(一)数据来源与研究工具

课题组于2014年12月至2015年1月对安徽省皖南、皖北共计8县15乡(镇)19个行政村进行调查，考虑到调查对象的文化素质和保证问卷填答完整性，采用与被调查者一对一面对面沟通交流的方式填答。将安徽省市、县、镇、村作为分层抽样样本框，通过计算机模拟随机选取调查地区，对于调查个体则通过调查员偶遇抽样和判断抽样的方式开展，调查对象锁定在15至75周岁具有劳动能力的农民。

经过近两个月的调查走访，共发放2100份问卷，以问卷填答完整性为筛选原则，剔除27份填答极不完整的问卷，获得2073份有效问卷，问卷有效率为98.71%。在2073份有效问卷中，包含男性务农样本706个，占有效样本34.06%，女性务农样本1367个，占有效样本65.94%。本次调查除问卷外，还获得了28份村干部访谈和43份农村妇女的访谈资料。后期，为了丰富研究，笔者于2016年8月、2017年及2018年春节期间又分别补充了安徽省定远县青春村、舒城县四圩村、寿县甲贝村的案例访谈。

问卷调查获得的截面数据主要用于构建二元Logistics务农意愿模型，访谈资料主要用于模型结果解释及延伸性问题分析。研究工具是SPSS22.0统计分析软件。

(二)变量基本状况

选取是否愿意从事农业生产作为因变量(W)，取值为1或2(不愿意从事农业生产，定义W=1；愿意从事农业生产，定义W=2)。在众多影响生产意愿的变量中，结合以往研究成果，通过交叉分析和卡方检验选择20个解释变量进入模型，并将这些变量按照所属特征进行分类，分别为个体特征、家庭状况、农业决策、外部环境、生产条件(见表1)。

表1 变量及其赋值说明(n=2073)

三、变量筛选与模型建构

(一)回归模型

二元Logistics回归模型的一般线性表达式为：

其中，Wi表示第i(i=1，2，3，…，2073,i∈[1,1367]代表女性劳动力，i∈[1368,2073]代表男性劳动力)个农业劳动力愿意从事农业生产的概率，α为常数项，Xij表示影响第i个农业劳动力愿意从事农业生产的第j个自变量，n为自变量的个数，n取值区间是1至20，μ为随机干扰项，βij为自变量的回归系数，可以通过最大似然估计法获得。

(二)变量筛选方案

1.模型内变量筛选方法

虽然X1至X20均通过了卡方检验，但并不意味着纳入模型之后对被解释变量依然有统计学上的意义，因此，需要确定筛选变量的方案。本研究利用SPSS22.0自带的Likelihood Ratio 作为变量筛选的方法，综合向前法(Forward Stepwise)和向后法(Backward Stepwise)两种筛选策略，在保证模型解释力的前提下达到精简变量而不减弱模型预测水平的目的。对于全部样本(n=2073)以及女性样本(n=1367)，两种策略筛选结果均显示X1、X3、X4、X5、X9、X10、X12、X15、X16、X19这10个变量进入模型；对于男性样本(n=706)，向前法变量筛选的结果是X4、X5、X10、X11、X16进入模型，向后法变量筛选的结果是X3、X4、X5、X7、X10、X11、X16进入模型。

比较可知，男性样本筛选结果较之全部样本和女性样本增加了X7和X11变量。X11代表农业收入占家庭收入比重，与X9和X10存在明显的共线性问题，因此未纳入解释模型。X7与X8共同反映了家庭照料需求。结合其他研究看到，妇女留守很大一部分原因是家庭照顾的牵制。赡养老人与哺育后代的责任将妇女直接“固定”在农村或将外出务工的女性“拉”回农村，在此过程中，为了降低生活成本她们往往会选择继续务农[19-20]。调查数据反馈，1367个女性样本中，有52.5%的人肩负照顾65岁以上老人的责任，77.5%的人肩负照顾小孩的责任，43.1%的样本既需要照顾老人也需要照顾小孩。因此，无论是理论层面探讨还是实际调查结果，都值得将X7纳入模型。然而，通过反复检验，X7在统计学意义上始终不显著。为了模型的稳妥性，也未将X7纳入模型。

经过综合考察，不在模型中的变量有X2、X6、X7、X8、X11、X13、X14、X17、X18、X20；进入模型的变量为X1、X3、X4、X5、X9、X10、X12、X15、X16、X19。为了保证全样本(n=2073)、男性样本(n=706)、女性样本(n=1367)三类务农意愿模型之间存在可比性，故，每个模型选择的变量相同，区别仅是所用的样本不同。

2.模型外变量的进一步解释

利用不同样本筛选变量的过程中发现，以往研究中认为与务农意愿密切相关的一些变量被排除在了模型之外。除上文提到的“家庭照顾”变量(X7)外，比较典型的还有“文化程度”变量(X2)和“耕地分布”变量(X17、X18)。

从文化程度变量(X2)来看，一般认为，文化程度较高的人更容易进入非农部门，也就不愿意从事比较效益低下的农业，但文化程度变量在三类样本六次筛选中均没有被纳入。出现这种结果的一个重要原因是调查样本选择的局限性。第一，课题组是直接深入到乡村，意味着不管调查对象是何种文化程度，他无可避免要与土地接触，文化程度对于务农意愿的影响显著性被弱化了；第二，受制于样本的年龄结构，调查对象平均年龄处于40岁至50岁之间(见表1)，这部分群体本身受教育程度就较差，样本差异性就被熨平了。

从耕地分布方式来看，耕地数量多寡变量(X17)和耕地集散程度变量(X18)对于务农意愿的影响也不显著。其中一个可能的原因是，土地偏好具有性别差异，因为调查对象主要是女性农民，她们对于土地无偏好会影响统计结论。深层次的思考是，规范土地流转，推动规模经营，能否破解当前农业大国“无人种地”的窘境？将细碎分布的土地通过流转集中到小部分农户手中，以此方便机械化，提升农业生产效率，这一点无论在理论层面还是在现实操作中都具有意义，也是推进农业现代化的主要路径。然而，农业是一个综合性产业，土地仅仅是影响其发展的一个基础性要素，随着农业生产经营市场化，以农为业的风险系数被放大，失去政府兜底保障和政策性补贴后，谁愿意大规模承包土地呢？调查中，采取“半工半耕”策略的家庭显示出强烈的土地流转意愿；四圩村W承包大户，青春村Z承包大户也明确表示政策对于承包决策具有重要影响。

(三)回归结果

由表2可见，三个模型拟合程度都较好，利用全部样本的模型预测准确率为77.7%，利用男性样本的模型预测准确率为76.5%，利用女性样本的模型预测准确率为79.3%。由于样本规模的差异，三个模型的-2Log Likelihood有所不同。

表2 农业生产意愿二元Logistic模型结果比较

注：a表示由于参数估计值小于0.001，模型在迭代5次后终止,b表示由于参数估计值小于0.001，模型在迭代6次后终止；括号内为参照组；*、**、***分别表示在10%、5%和1%的水平下显著；模型Ι使用了全部样本，模型Ⅱ使用了男性样本，模型Ⅲ使用了女性样本。

四、务农意愿性别差异分析

全部2073个样本中，有1032个样本不愿意从事农业生产，占比49.8%，有1041个样本愿意从事农业生产，占比50.2%，两者比例分布比较均匀；在706个男性样本中，有287个样本不愿意从事农业生产，占比40.7%，有419个样本愿意从事农业生产，占比59.3%；在1367个女性样本中，有745个样本不愿意从事农业生产，占比54.5%，有622个样本愿意从事农业生产，占比45.5%。比较可知，男性愿意从事农业生产的比重明显高于女性，农业生产意愿存在显著的性别差异。

(一)个体特征与务农意愿

整体来看，年龄结构与务农意愿两者相关性并不明显，只有61岁及以上样本在10%的置信水平上显著，意味着超过60岁的农村劳动力更愿意从事农业生产。分性别来看，61岁及以上女性样本的务农意愿是30岁以下样本的2.91倍；而男性样本中，务农意愿对于年龄变量的反馈并不积极，各年龄段与务农意愿在统计意义上均不显著，除30岁以下年龄层样本务农意愿较低外，其余年龄层均显示出较强的务农意愿，务农意愿与年龄结构分布比较平稳。可见，与男性相比，女性样本务农意愿对年龄变量更加敏感。具体表现为，低年龄层样本的务农意愿较弱，而高年龄层则显示出较强的务农意愿，妇女农业与老人农业相伴而生。结合调查数据来看，年龄层次与愿意务农比重呈明显的线性关系，50岁成为分界线，超过50岁的女性样本中有61.5%愿意务农，超过60岁的则上升到78.3%。

婚姻经历与健康状况两个变量对务农意愿影响强烈，三个模型均显示出统计学意义。从婚姻经历变量来看，全部样本中，已婚样本的务农意愿是未婚样本的2.63倍，女性样本甚至高出8.18倍。相当多的研究也表明，婚姻是农村妇女留守的一个重要转折点。在调查中发现，在结婚之前，一部分农村妇女会选择外出务工，而一旦结婚，来自娘家、婆家以及小家庭的多方压力，包括“男外女内”传统性别规训会把她们牵制在农村，随着年龄增长，外出的动力也将随之减弱。她们沉积之后除了抚养子女、照顾家庭外，为了减轻家庭负担、控制生活成本，务农成为一个理性的选择。由此，家庭形成了“男工女耕”的性别分工。从健康状况变量来看，其对男性影响最大，身体健康的男性样本的务农意愿是身体欠佳的2.11倍，而对于女性的影响则明显弱于男性。这与女性参与程度有关，农业本质上还是“男人的农业”[22]。无论是美加澳的大农场制，西欧的莱茵农业模式，还是日韩精细化农业，男性依然具有天然的性别优势。从我国来看，在农业机械大范围普及和农业科技渗透各个生产环节的现代化发展趋势下，大部分地区农业生产本质上还是劳动密集型活动，70%的农业经营者依然是小农户[23]，在春耕秋收时节，仍需要高强度、高密度的劳动参与。

连续务农时长与务农意愿存在相辅相成的关系，两者互为因果，相互影响。从模型结果来看，当连续务农时间从10至15年增加到15年以上，无论是男性样本还是女性样本，务农意愿迅速上升，连续务农超过15年以上的样本的务农意愿较务农时间5年以内的样本高出7倍以上。将年龄结构和连续务农时长进行交叉分析看到，两者存在显著正相关性(P=0.000)，年龄越大连续务农时间越长。在2073个样本中，61岁以上的样本有349个，其有323个连续务农时间都超过了10年，占比高达92.55%。连续务农15年以上的1042个样本中，超过40岁的占到了94.43%，超过50岁的占到了63.72%，超过60岁的占到了29.85%。可见，务农时长从侧面反映了劳动力的年龄结构，农业老龄化现象比较普遍。劳动力年龄越大其在非农劳动力市场的竞争力越弱，择业空间被年轻劳动力挤压，务农成为为数不多的生计选择。

(二)家庭收入状况与务农意愿

家庭总收入、农业总收入和农业成本三个变量在三个模型中都拥有较好的显著性。

家庭总收入与务农意愿基本呈负相关，表现出随着家庭总收入增加务农意愿下降的态势，但男性样本务农意愿对家庭总收入变量并不敏感，女性样本在家庭总收入超过4万元之后表现出显著负相关。联系农业收入占家庭收入比重看到，64.3%的样本表示家庭总收入构成中农业占比不到四分之一，83%的样本表示家庭收入一半以上来源于非农，只有11.4%的样本表示农业收入占家庭收入四分之三以上。可见，大部分农村家庭收入结构已经发生了改变，非农收入超越农业收入成为家庭收入的主要来源。不考虑劳动力的年龄结构，当农业收入的份额不断缩小，务农重要性就趋于下降，务农意愿也随之淡化。从这一点来看，务农意愿与非农流动处于此消彼长的均衡之中，工资报酬率从根本上决定了农户劳动力配置策略。将年龄结构纳入分析框架，无论家庭收入结构如何调整，工农收入比之间的关系如何变化，那部分只有迫于生计或者被非农市场淘汰的老年农民才拥有较高的务农意愿。

从农业总收入和农业成本与务农意愿来看，各段农业总收入均与务农意愿在1%置信区间呈显著正相关，农业收入超过1.5万元之后，务农意愿是低于0.5万元的2倍以上。农业总收入对于男性样本务农意愿也表现出正相关趋势，超过2万元之后，男性样本务农意愿是低于0.5万元的3.15倍；而对女性样本的“激励”则不如男性，农业收入在1万元至1.5万元之间女性务农积极性最高，是0.5万元区间的2.58倍，此后就开始下降，当农业收入超过2万元之后，女性务农意愿在统计意义上的显著性就消失了。那么，为何务农收入增加反而降低了女性的务农意愿？一般而言，在劳动生产率和种植结构一定的前提下，务农收入越高意味着农户土地规模越大，也意味着完成生产所需的生产要素投入成本越高。在调查中发现，女性农民的生产积极性和生产技术掌握程度均不如男性，她们大部分时候只是扮演了日常田间管理者角色，是“协助者”而非“管理者”和“主导者”。当生产经营规模扩大之后，处于生产弱势的女性就会显示出“难以应付”，生产意愿也就随之降低。换言之，在丈夫缺席下，大部分妇女管理家庭农业活动的目的并不是为了提高劳动生产率，而是仅仅为了维持生产，避免土地抛荒。从这一点来看，一部分学者指出农业女性化会不利于农业现代化具有事实依据。

农业成本除了在0.2万元至0.4万元区间与务农意愿没有统计上显著外，其他区间均呈显著正相关。当农业成本超过0.8万元之后，务农意愿是0.2万元以下的3.36倍。农业成本对于男性样本务农意愿的影响明显小于女性样本。农业成本超过0.8万元之后，男性样本的务农意愿是0.2万元以下的2.6倍，在其他成本区间，均不显著，在0.4万元至0.6万元之间甚至还呈现负相关。农业成本并未“约束”女性样本的务农意愿，后者随前者的增加反而显示出上升态势，当生产成本在0.6万元至0.8万元之间时，女性样本务农意愿最高，是成本在0.2万元以下的5.8倍。女性务农意愿对于生产成本的“非理性”表现，间接说明了女性务农对于外部生产要素的依赖，她们通过购买生产资料的方式，包括常规性要素和人力要素，来弥补自身的性别弱势。结合调查经验来看，“男工女耕”性别分工牢固的地区季节性雇农更为常见，农忙期间，皖北大部分农村妇女都会选择“雇人种地”。

(三)农业决策与务农意愿

农业决策变量对于女性样本务农意愿的影响远高于男性，只要女性样本能够参与到农产品销售决策之中，她们的务农意愿就会提升。无论是“部分由我决定”还是“全部由我决定”，较之于“不参与决策”，女性样本的务农积极性均提高了约1.8倍。也就是说，拥有农业决策权的女性具有更高的务农意愿。与之相对，男性样本务农意愿对于农业决策变量的反馈则并不积极。为何农业决策变量有如此高的性别敏感性？

从家庭分工来看，性别分工界限并不清晰。过去两性之间确实有界限明晰的劳动分工，直到建国初期华北地区还流行“妇女到田间，连续旱三年”等性别禁忌。随着“男女平等”观念逐步深入，农村妇女地位已经有了极大提升。结合安徽省调查实情，小农家庭内部男女之间既有分工又有合作，大事小事基本上都协商解决，并没有严格的两性分工界限，所谓的“决策权”、“主导权”在现实生活生产中似乎属于“假命题”。然而，“生产决策权”却又是学界关于农业女性化内涵争论的焦点，有学者将其分为“农业劳动力女性化”与“农业生产管理女性化”两个方面[7-9]，本质上也是在追问农村妇女在实际农业生产中的角色扮演情况。

从生产参与来看，女性农民的数量与价值存在一定的背离。数据显示，1982年至2010年四次普查间，安徽省农业劳动力性别比从109.29下降到92.97，女性农业劳动力绝对规模已经超越男性[14]，规模庞大的女性聚集在农业部门。但是，实际生产活动中，女性参与的程度并不深，通常是简单田间作业与劳动辅助，操作农业机械、掌握关键种植节点的往往是男性。比较典型的是，在访谈中经常听到“他(丈夫)不在家不就我管嘛”类似的表达，其中暗含了女性决策权是男性所“赋予”或者“让渡”的，是男性的外出“腾”出了女性发展的空间。

回到问题本身，女性样本对于农业决策变量的敏感是因为其拥有的是“缺席领导权”，而非真正主导了整个农业生产过程，看似“平等协商”的家庭事务其实存在性别壁垒与性别隔离，男性在农业科技、生产技术、种植经验等方面拥有绝对优势。这也解释了为何男性对于农业决策变量并不敏感。女性样本对于生产决策权的积极反馈恰恰反映了她们也希望参与到农业现代化之中。由此，如何发挥女性农民的生产积极性，提升其生产技能、管理水平、经营信心，培育新型女性职业农民，是乡村振兴及新型农业经营主体构建中值得进一步讨论的问题。

(四)生产条件与务农意愿

男性样本务农意愿对于机械化水平的反馈更加积极，“基本机械化”水平下的生产意愿是“完全靠人力”的6.42倍，而对于女性的提升强度明显不如男性。这一结果与男性主导农业生产技术有关。正如前文，女性在生产过程中往往与生产技术无缘，只是从事简单的日常管理和辅助性工作，真正操作农业机械的基本上都是男性。

生产方式与土地分布之间的统计关系进一步说明了机械化水平提升对于务农意愿提升的积极影响。将土地分布状况与生产方式进行交叉分析看到(P=0.000)，认为土地较为集中和非常集中的样本占比21.76%，土地细碎化分布的状态并未改变，这是当初“分田到户”留下的“后遗症”，而采取半机械或完全机械化作业的样本占比却高达90.3%，只剩不到十分之一的样本还在完全依靠人力从事农业生产(9.7%)，也就是说，土地分布细碎化并没有抑制农户采取机械化生产手段。这也补充解释了家庭耕地数量(X17)、家庭耕地分布情况(X18)两个描述耕地分布状况的变量没有进入模型的原因，因为真正影响务农意愿的并不是耕地分布而是生产条件，即机械化水平。

不可述略的是，模型结果并不一定能够完全反映全部事实，土地分布对于务农意愿依然起到重要作用。调查中看到，皖南地区弃耕、怠耕、抛荒、闲置现象较为常见，而皖北地区土地则基本得到了充分利用，皖南地区样本的生产积极性远低于皖北地区，女性样本表现尤其明显。590个皖北女性样本中有71.2%的样本表示愿意从事农业生产，777个皖南样本中却仅有26%的样本表示愿意从事农业生产。究其原因，与两地种植结构与土地分布特征密切相关。皖北以大田耕作和小麦、玉米种植为主，只要解决了机械化问题，老人和妇女只要身体允许，耕种1公顷左右的土地并非难事；皖南以水稻种植为主，相较于旱作农业，育秧、插秧、施肥、灌水、收割、晾晒等生产环节更加费时费力，加之土地细碎、低山丘陵地形较多，不利于机械化，投入农业生产的机会成本较高，一部分农户干脆就放弃了农业生产，往往更容易出现土地抛荒现象。可见，提高土地集约化程度，提升农业机械化水平，是促进农户生产意愿的重要途径之一。

(五)外部环境与务农意愿

土地流转环境对全部样本和女性样本的务农意愿具有显著作用。当调查样本周围多数家庭出现土地流转时，全部样本务农意愿较没有土地流转的环境降低了63.1%，女性样本务农意愿则降低了54.4%，而土地流转环境并未对男性务农意愿产生显著影响。男性土地偏好明显强于女性，由男性耕种的土地稳定性优于由女性耕种的土地。

访谈中了解到，在皖北，1公顷地的承包价格为9000至15 000元不等，而1公顷地一年净收入在12 000至15 000元[注]皖北土地承包价格与净收入通过与村民访谈获得。皖南的土地流转价格明显低于皖北，例如，在繁昌县调查中很多村民以每公顷3000元至4500元的价格将土地承包出去，滁州市定远县种粮户Z从自家兄弟家承包土地，价格在4500元/公顷，六安市桃溪镇种粮大户W承包土地的价格也在7500元/公顷以内，这与当地收入结构、土地分布、种植结构等因素有关，土地承包价格并不是绝对的。，自己耕种与流转土地的收入相差不大，所以相当一部分村民希望自家的土地能够被流转承包，而极少有农民愿意成为大户。这也解释了当所在村庄拥有良好的土地流转环境时，农户生产意愿有所降低的原因。日前，国家出台了《深化农村改革综合性实施方案》和《关于完善农村土地所有权承包权经营权分置办法的意见》，明确提出了农村土地“三权分置”，为下一轮农业土地流转，扩大农业经营规模，改善农业生产创造了良好的政策环境。结合模型结果来看，由于土地流转与务农意愿存在性别偏好，这可能意味着有一部分农村留守务农的妇女将会流转自家耕地，脱离农业生产。

进一步而言，农户土地流转又是一个复杂的决策过程，除本研究提到的流转环境、流转价格因素外，还受制于区域之间经济发展水平、农村非农产业发展水平和农民个人职业能力的影响[24-25]，也与村落熟人关系网络密切相关，究竟是哪些因素以及如何影响了农户的土地流转行为，土地流转行为与务农意愿之间又存在何种联系，在日后研究中值得进一步探索。

五、研究小结与政策含义

(一)研究小结

本研究基于安徽省调查经验，通过二元Logistics回归模型分析发现，务农意愿具有显著的性别差异，农业决策、生产条件、外部环境等变量存在明显的性别偏好，两性务农意愿的影响机制并不完全一致，长期坚持以男性为主导的农业发展政策并不利于发挥女性农民的生产潜力。

第一，年龄、健康状况、连续务农时长三个变量对两性务农意愿均有显著促进作用。无论是男性样本还是女性样本，健康状况对于务农意愿的影响是根本性的，再先进的生产方式都离不开劳动力的体力与智力支持，失去劳动力要素，农业将无以为继。在此基础上，随着农业劳动力年龄增加，连续务农年限延长，两性务农意愿表现出明显的增加态势。可见，农业老龄化下农业劳动力的生产稳定性更高。

第二，两性务农意愿均受制于家庭经济收入结构，但家庭经济状况对女性务农意愿的影响更深。从马克思主义政治经济学来看，经济因素是根本性的，然而，对于男性样本而言这一结论并不完全适用，男性在各个收入段的务农意愿变化并不明显。相较于男性，女性务农意愿对于经济因素的反馈更加敏感。一方面，随着非农收入比重增加，她们的务农意愿将随之降低；另一方面，当所需照顾的耕地规模较少又有现代化生产手段协助的情况下，女性样本会表现出较强的务农意愿。

第三，农业决策之于务农意愿具有强烈的性别偏好。主导农业生产、占据技术优势的男性样本并不会因为拥有决策权而增加务农意愿，而女性样本的务农意愿会因为决策权的获得而有所增加。虽然调查中发现当前农户没有界限分明的性别分工，但与女性相比，男性依然具有生产优势，操纵农机的都是男性，女性在农业生产中只是起到田间管理与劳动辅助作用。女性样本对生产决策变量表现出热切关注，透露出她们对于生产技术获得的期待。

第四，联系第三点可以看到，生产条件变量与务农意愿之间也存在性别偏好。占据农业技术优势的男性样本更青睐农业机械化，随着机械化程度增加，他们的务农意愿也随之上升。虽然机械化也能够提升女性务农意愿，但影响程度不如男性。

第五，良好的土地流转环境一定程度上降低了样本的务农意愿，女性样本更倾向于流转土地。一方面，模型表明土地流转环境与务农意愿呈显著负相关，这在女性样本中表现更加突出，从侧面反映出女性样本务农积极性不如男性。另一方面，与非农产业相比，经营农业面临更大的机会成本，当农业经营风险无法妥善避免的时候，农户们都希望通过流转自有土地来保证收入，而真正愿意承包土地当经营大户或中坚农民的农户寥寥无几。从这一点来看，社会与学界共同关注的“谁来种地”问题具有现实紧迫性。

不可述略的是，计量模型的分析只是一种解释问题的手段。务农意愿作为主观层面的判断，事实上是难以通过一些客观的指标来准确衡量的。进一步而言，当再回到被解释变量，2073个样本中，真正愿意从事农业生产的其实并不多，调查中也能够明显感受到相当一部分样本是出于“无奈”“无助”“无能”才选择农业生产，但凡有进入非农部门的机会，他们都会积极争取。最为典型的是对于定远县Z户的访谈。他从个人经验出发明确表示，“从农民主观意愿来看，没有人想当农民，以前是，现在还是，未来我不知道。现在是实在没有办法，是‘被农民’了”[注]来自滁州市定远县青春村访谈对象Z。。由此，如何应对农业劳动力生产懈怠问题，如何调动农业劳动力生产积极性，如何确保农业劳动力可持续供给，都是值得深入思考和研究的问题。

(二)政策含义

其一，转变以往农业发展中以男性为中心的发展思维。关于务农意愿性别差异及其影响机制的研究发现，女性农业劳动力整体生产意愿明显不如男性，对于农业生产成本、农业生产方式等变量的敏感性也不如男性，表现出对于农业生产外部资料的高度依赖，也更倾向于流转自己耕种的土地。与此同时，她们开始对于自身决策水平、决策能力给予了热切关注，开始注意自身在农业发展中扮演的角色，性别觉醒意识正在渗透到新一轮农村改革之中。如何发挥女性农民的性别优势，开发女性农民人力资源，培育女性职业农民，是未来农业发展的重要驱动力之一。

其二，重视女性农民在未来农业发展中的独有性别价值。小农户与社会化服务相对接的小农经济现代化过程中，女性农民将成为一支不容忽视的力量。发达国家农业发展经验表明，传统农业向现代农业转型的过程也是农业劳动力身体参与向理念参与转变的过程，这为农村妇女参与现代化农业建设提供了时代契机。规模庞大的农村妇女蕴藏了丰富的人力资源，在乡村振兴中有待积极开发。事实上，由于农业生产方式变革、农忙期间男性回归、季节性雇佣农供给、生产资料配送、政府政策庇护等多方资源的协助，农业生产并未因为女性参与而受到显著影响。随着农业机械化进一步推广，农业科技进一步发展，农业经营制度进一步完善，劳动力体力和数量因素将会被不断弱化，而素质、技术、理念等因素则将逐步强化。这意味着具备现代农业生产知识和经营管理理念的女性农业从业人口也能够支撑起家庭农场和现代农业的发展，在国内刚起步的社会化生态农业发展模式(CSA)已经孕育出多位女性精英。

其三，鼓励女性农民以多种方式参与到农业现代化建设之中。未来农业发展在依赖土地、水源、气候等自然资源基础上，将受到金融资本、社会资本的深刻影响，农业与非农的界限将逐渐模糊，农业不仅仅局限于一产而将发展为综合性产业，农业二产化、农业三产化趋势将更加突显。特别是全国甚至全球范围内物流体系的建立，以及互联网思维融入农业发展之中，农业发展将不断突破以往既定的认知范畴。因此，有必要重新定位女性在农业发展中的角色，她们可以作为专业技术的传播者、先进经营理念的践行者、互联网农业的推动者、生态农业的倡导者。消除农业发展中的性别不平等，在传统农业向现代农业、生态农业、社会农业、智慧农业、共享农业转型过程中，突破已有的性别认识定势，建立全新的社会性别意识，发挥女性在生产经营管理中的性别优势，培育和引导更多女性精英进入农业。