张朝辉,刘怡彤
(石河子大学 经济与管理学院,新疆 石河子 832000)
退耕农户是退耕还林工程的直接主体,退耕农户对土地的利用行为与后续生计决策对退耕还林工程的有效持续运行与政策目标的达成度具有直接影响[1]。退耕农户营林决策是农户综合考量不同营林模式的成本-收益、退耕后替代生计路径、林业生产技能熟练度与家庭生计资源禀赋,为实现自身经济利益最大化或自身退耕目标最优化而作出的理性反应。新一轮退耕还林工程(2014—2020年)充分尊重了农户意愿与林业生产规律,不限定还生态林与经济林比例,退耕农户对选择退耕还经济林(苹果、梨树、葡萄、石榴、杏树、核桃、枣树等)或退耕还生态林(白蜡、沙枣、杨树、梭梭、红柳等)具有充分决策自主权。由于退耕农户更倾向于采用保守的生产行为、追求眼前的生产收益,所以退耕还经济林成为各退耕农户营林生产的主要决策[2]。为实现生态环境修复与提升农户生计的双重目标,应引导退耕农户科学地选择退耕还生态林或退耕还经济林,避免盲目地选择“经济占优”的退耕还经济林,形成退耕还生态林与退耕还经济林相互协调的最优空间配置。退耕地营林行为是退耕农户行为体系的重要内容,其目的是谋求生产经营利益最大化,但往往与生态、资源、环境的可持续发展要求相悖离[3]。退耕农户营林决策是基于有限理性的成本收益权衡[4],国内外学者从非农务工人数[5]、林地类型[6]、农户风险偏好[7]、政府支持与信贷约束[8]、退耕农户有无林权证与是否签订合同等产权安全性[9]因素重点考察农户营林决策的内在机制,验证了异质性农户的不同林业生产行为;也有学者通过剖析商品林、公益林与兼有林等不同营林决策的行为规律与动态差异[10],从个性特征、家庭资源禀赋与社区环境因素等异质性考察引发的农户营林决策差异问题[11]。但整体而言,退耕农户更倾向于制定较为保守的营林决策以规避自然风险、市场风险与价格风险等外部冲击[12],更倾向于考虑营林树种的多用途与多属性[11],以满足收益最大化的理性目标。因此,基于退耕农户个体特征、家庭禀赋与生计资本等的异质性,系统识别退耕农户营林决策的影响因素,剖析各因素的影响深度与作用机制,为引导农户制定科学的退耕地营林决策、构建生态优先的退耕还林格局提供政策参考。
阿克苏地区位于天山山脉中段南麓、塔里木盆地北部,是典型生态脆弱区,也是新疆退耕还林重点工程区。阿克苏地区大规模的新一轮退耕还林工程造林任务与退耕农户为退耕农户营林决策的影响因素识别分析提供了样本基础。2015年,阿克苏地区以新一轮退耕还林工程为机遇推进环塔里木盆地防风固沙生态工程建设,2015—2018年退耕还林计划的任务为还林5.68万hm2、工程总投资13.18亿元,截至2019年,退耕还林计划已完成4.62万hm2,到位资金8.54亿元、补贴资金兑付率72.6%,惠及退耕农户3.87万户。为有效改善生态环境、提升民生福祉,阿克苏地区坚持尊重退耕农户主体意愿,科学指导退耕农户将红枣、核桃、苹果等经济林作为瘠薄退耕地的主要树种,使特色林果业成为构建现代林业生态体系、促进农户增收致富、振兴乡村经济发展的重要抓手。阿克苏地区根据立地条件与环境状况,在风沙地、风沙前缘等生态极度脆弱区鼓励支持退耕农户营造白蜡、沙枣、杨树、梭梭、红柳等生态林,以期提升林业生态产品供给能力,有效提高退耕还林工程质量。随着新一轮退耕还林工程的持续推进,如何引导退耕农户制定科学的退耕还经济林或退耕还生态林决策,成为阿克苏地区退耕还林工程持续有效推进的关注重点。
根据相关研究成果[3-13],结合阿克苏地区退耕农户营林行为的前期调查,选择个体特征、退耕规模等家庭资源禀赋,林业生产能力等生计能力,退耕补偿满意度、生态环境关注度等制度环境因素,作为变量(表1),开展退耕农户营林决策影响因素分析。
表1 变量描述与赋值
退耕农户年龄、受教育程度、家庭年收入水平、家庭劳动力数量等将促使退耕农户表现出不同的营林决策行为特征[10];农户风险偏好差异是影响农户营林决策的重要因素[6],风险追求型农户的经济林经营意愿较高,对生态林的投入意愿与投入强度显著较低[7];农户非农就业技能[3,5]、生计风险抵御能力[12]、林业生产经营能力等要素将直接影响农户退耕后可持续生计能力,进而形成农户的退耕营林模式选择差异;农户对退耕补偿标准的满意度、家庭整体退耕规模、退耕地产权安全感知[9]等要素将影响退耕农户的退耕收益预期与林业稳定投资激励,进而形成稳收益、低成本、弱风险的退耕地营林决策;区域生态环境状况、农户生态环境关注度等要素[4]将影响退耕农户的生态认知水平与亲环境行为,形成经济理性与生态理性综合作用下的退耕地营林决策。
1.3.1 二元Probit模型
二元Probit模型多用于分析因变量为虚拟变量时的事件发生概率,而且可与DEMATEL、ISM方法联结以确定影响农户生产经营行为的关键要素[14-15]。退耕农户营林决策主要为退耕还生态林与退耕还经济林,应用二元Probit模型确定退耕农户营林决策的影响因素,其具体形式如下:
P=P(Y=1|X)=Ф(βXij)
式中P表示退耕农户选择退耕还生态林的概率;Xij表示影响第i个退耕农户营林决策的第j个影响因素;β表示待估系数;Ф表示标准正态分布函数;i表示第i个预测样本;j=1,2,……13。
1.3.2 DEMATEL-ISM集成方法
退耕农户营林决策各影响因素既独立发挥作用,又相互关联、相互影响,采用DEMATEL-ISM集成方法明确各因素的关联关系与影响强度,确定退耕农户营林决策影响因素的关键要素与层次结构[16-17]。
在DEMATEL分析[16]中,首先,将所有自变量纳入式⑴进行二元Probit回归分析[模型⑴]获取影响退耕农户营林决策的显著性变量;然后,将模型⑴所得显著性变量再次进行二元Probit回归分析[模型⑵],确定各变量的回归系数与边际效应;最后,通过访谈法、德尔菲法量化法以及归一化处理,构建由模型⑵所得的显著性影响因素与退耕农户营林决策(Y)组成的直接影响矩阵(B)和综合影响矩阵(T),从而计算得到各影响因素的影响度、被影响度、中心度(中心度表示要素影响度与被影响度之和,用于解析要素的重要程度)与原因度(原因度表示要素影响度与被影响度之差,用于反映要素主要是影响其他因素还是被其他因素影响),并识别出退耕农户营林决策的关键影响因素。当要素原因度大于0时,表明该要素对其他因素影响大,为典型的原因型要素,并构成影响因素的原因子系统;当要素原因度小于0时,表明该要素受其他因素影响大,为典型的结果型要素,并构成影响因素的结果子系统。
为更好地认知各关键要素的深层次作用机制,结合DEMATEL分析结果,应用ISM法确定各影响因素的层次关系[17],形成退耕农户营林决策影响因素的多级阶梯结构。
2019年,在阿克苏区域内选取阿克苏市、温宿县、乌什县、新和县与沙雅县等县(市)的退耕还林工程重点实施村(镇),委托生源地为该区域的学生在村中随机抽取参与新一轮退耕还林工程的农户,发放退耕农户生产经营行为及生计状况问卷,进行数据收集。共发放调查问卷1400份(根据退耕规模与退耕农户数量确定问卷发放的数量,问卷发放数量为阿克苏市400份、温宿县400份、乌什县300份、新和县150份与沙雅县150份),经问卷整理与数据筛选,共获取有效问卷1132份(退耕还经济林农户677份、退耕还生态林农户455份),问卷的有效率为80.86%。受访退耕农户的平均年龄为50.33岁、家庭平均劳动力数量为2.48人、家庭年均收入为1.94万元、户均退耕面积为0.57 hm2。
表2 变量的分组统计结果
退耕还经济林与退耕还生态林两组变量的差异性检验(F检验)结果(表2)显示,退耕还经济林农户与退耕还生态林农户在家庭劳动力数量(X3)、非农就业技能(X6)、生计风险抵御能力(X7)、产权安全感知(X9)、退耕补偿满意度(X10)、生态环境关注度(X12)、风险偏好(X13)等因素上存在显著差异,表明退耕还经济林的农户与退耕还生态林的农户存在个体差异,且退耕农户的异质性直接决定其退耕地营林决策的差异性。多重共线性检验结果,各解释变量方差膨胀因子VIFT=[1.02,1.32,1.03,1.04,1.03,1.04,1.04,1.07,1.07,1.05,1.26,1.01,1.02]T,表明各解释变量间不存在严重的多重共线性。回归分析结果如表3所示。模型⑴的LRχ2(13)=58.03,Prob>χ2为0.00,LogLikelihood=-733.72;模型⑵的LRχ2(7)=55.33,Prob>χ2为0.00,LogLikelihood= -735.07,表明模型⑴和模型⑵的拟合情况良好。从Probit模型回归结果来看,模型⑴与模型⑵中解释变量的显著性与系数方向无系统性变化,仅呈现为解释变量的显著性程度与回归系数大小的差异;家庭劳动力数量、非农就业技能、生计风险抵御能力、产权安全感知、退耕补偿满意度、生态环境关注度、风险偏好等对退耕农户营林决策具有多元化的显著影响。
表3 Probit模型拟合结果
根据DEMATEL分析结果(表4)可知,退耕补偿满意度、产权安全感知、非农就业技能等是影响退耕农户营林决策的关键因素,退耕补偿满意度与产权安全感知因素受其他因素影响较大。为引导退耕农户制定科学营林决策,各地区应充分尊重农户意愿、坚持因地制宜、推进生态优先,提升农户退耕补偿标准、优化退耕地产权制度、增强农户非农就业能力、提高农户对生态环境的关注力度等,避免退耕农户盲目地选择退耕还经济林从而追求短期的、高风险的经营收益。
表4 退耕农户营林决策影响因素的DEMATEL分析结果
2.1.1 提升退耕补偿标准与退耕地产权安全水平更容易催生农户的退耕还生态林决策
根据DEMATEL分析结果,退耕补偿满意度变量的中心度为3.621、原因度为-1.074,产权安全感知变量的中心度为3.242、原因度为-1.453(表4)。说明退耕补偿与退耕地产权安全是影响退耕农户营林决策的最重要因素,且其影响作用易受非农就业技能等其他因素影响。退耕农户的退耕补偿满意度、产权安全感知变量每提升一个单位,其选择退耕还生态林决策的概率将分别提升9.9%与7.8%(表3)。研究结果表明,当退耕农户对退耕补偿标准表示满意或具有高产权安全性感知,其更可能消解退耕地掠夺式经营行为,不再单纯地追求退耕还经济林的林业经营短期收益,更倾向于制定退耕还生态林决策,并确保退耕还生态林的有效管护与持续投入。
2.1.2 增强退耕农户的非农就业技能等有助于促进农户制定退耕还生态林决策
根据DEMATEL分析结果,非农就业技能变量的中心度为2.383、原因度为1.983,生计风险抵御能力变量的中心度为1.954、原因度为0.594,生态环境关注度变量的中心度为1.928、原因度为1.528(表4)。这说明非农就业技能等变量对农户的退耕还生态林决策产生重要影响,并对退耕补偿满意度与产权安全感知变量的作用机制产生不同程度的影响。退耕农户的非农就业技能、生计风险抵御能力、生态环境关注度变量每提升一个单位,其选择退耕还生态林决策的概率分别提升6.1%、2.9%与9.0%(表3)。这说明高非农就业技能的农户更倾向于追求非农就业的投资报酬比较优势与生态林经营的低劳动力约束性,高生计风险抵御能力的农户更能适应退耕还生态林的持续投资与经营压力,高生态环境关注度的农户具有更强的生态伦理意识与生态文明建设自觉性,更倾向于制定退耕还生态林营林决策。
2.1.3 风险偏好型与家庭劳动力充足的农户更愿意选择退耕还经济林
根据DEMATEL分析结果,风险偏好变量的中心度为2.383、原因度为0.164,家庭劳动力数量变量的中心度为1.474、原因度为1.074(表4)。这说明农户风险偏好与家庭劳动力数量也是影响其退耕地营林决策的关键要素,也对退耕补偿满意度等变量的作用机制产生一定影响。退耕农户的风险偏好程度与家庭劳动力数量每提升一个单位,其选择退耕还生态林决策的概率将降低4.2%与2.5%(表3)。结果表明,退耕还经济林虽然具有短期获益的比较优势,同时也存在自然风险、市场风险、金融风险、社会风险与技术风险等,风险偏好型的农户将更愿意制定退耕还经济林决策从而获得与高风险对应的高收益。家庭劳动力充足的农户,特别是非农就业能力较弱的农户更可能选择退耕还经济林,将劳动力要素配置到特色林果等经济林生产中;当然,不可否认部分家庭劳动力不足的农户选择退耕还生态林,以摆脱劳动力不足困境甚至追求闲暇时间。
通过ISM方法分析可知,退耕农户营林决策影响要素形成了独立作用与相互关联的多维层次结构,其体系结构可分为3个层级:第一层级为表象层,包括退耕补偿满意度、产权安全感知与风险偏好,是退耕农户营林决策的直接影响因素;第二层级为中间层,包括生计风险抵御能力与家庭劳动力数量,是影响退耕农户营林决策的中间间接因素;第三层级为根源层,包括非农就业能力与生态环境关注度,是影响退耕农户营林决策的深层根源因素且不受其他要素影响。因此,根据退耕农户营林决策影响要素的中心度、原因度与层次结构,退耕补偿满意度与产权安全感知要素对退耕农户营林决策的影响是其他因素综合影响的结果,与中间层和根源层因素密切相关。退耕补偿满意度与产权安全感知要素是典型的结果型因素,构成了影响因素的结果子系统,对退耕农户营林决策具有最重要、最直接的影响。非农就业技能、生态环境关注度与生计风险抵御能力等根源层与中间层变量对退耕农户营林决策制定具有重要影响,并对影响因素的结果子系统具有不同程度的影响,具有典型的原因型因素特征,构成了影响因素的原因子系统。其中,非农就业技能与生态环境关注度要素不受其他影响因素的影响,是影响退耕农户营林决策的深层次要素。
第一,退耕补偿满意度、产权安全感知、非农就业技能、风险偏好水平、生计风险抵御能力、生态环境关注度与家庭劳动力数量等因素是影响退耕农户营林决策的关键要素;第二,退耕补偿满意度与产权安全感知要素构成了结果子系统,对农户营林决策具有直接的、最大的影响效用;第三,非农就业技能与生态环境关注度要素构成了原因子系统,是影响退耕农户营林决策的根源性要素。
退耕农户营林决策是多因素共同影响的复杂决策过程,具有较高退耕补偿满意度与退耕地产权安全感知水平、较强非农就业能力与生计风险抵御能力以及区域生态环境状况关注度比较高、家庭劳动力数量较少与风险偏好水平较低的退耕农户更倾向于制定退耕还生态林决策;反之,更倾向于选择退耕还经济林。退耕补偿满意度、退耕地产权安全等要素对退耕农户营林决策具有显著的、直接的、关键性的影响,得出与已有研究一致性的结论[6,9,12,18-19]。但更值得关注的是,非农就业技能与生态环境关注度对退耕农户营林决策的深层次影响。退耕农户非农就业能力越强,越期望通过退耕还生态林以最大限度地实现家庭劳动力迁移,谋求非农就业的比较收益;当退耕农户具有长期稳定的非农收入预期时,其非农就业迁移可能引发的退耕地管护投资不足与管护不力问题可通过林地流转、合作经营等方式得到缓解或消除[5],切实保障退耕还林的生态优先目标。区域生态环境的脆弱程度并不能显著影响退耕还生态林决策的制定,退耕农户生态环境关注度等生态意识的习得与觉醒才具有显著促发作用。诚然,经济理性仍是退耕农户营林决策制定的本能逻辑,且经济理性可能对其生态理性产生挤出效应[20],但生态环境关注度等生态理性逻辑为引导退耕农户制定科学营林决策提供了积极思路。
为提升农户退耕营林决策的科学性与适宜性,重塑新一轮退耕还林工程的生态治理主体逻辑和改善农户生计的价值取向,首先,应优化政策设计、强化规划引导,激励退耕农户制定最优营林决策,宜生态林则还生态林、宜经济林则还经济林,避免以经济林为绝对主导的退耕地营林决策引致的生态优先目标偏离或经济收益风险;其次,应探索提高退耕补助金额、延长退耕补偿周期、加快落实退耕地确权颁证,以有效增强农户退耕还生态林意愿、提升农户退耕地产权安全感知水平,为农户选择退耕还生态林提供制度保障;最后,应加大生态环境保护宣传力度,促进农户生态意识习得与生态动机觉醒,引导农户克服绝对经济理性的内在观念,增强退耕还生态林决策的主动性,并通过非农技能培训提升退耕还生态林农户的非农就业比较优势,提升其可持续生计能力。