不同类型农户耕地撂荒行为及其影响因素研究——以甘肃省通渭县义岗川镇为例

刘 盼，许 艳，赵小明，吕银霞

（甘肃农业大学管理学院，兰州 730070）

耕地是人类生存和发展的根本保障，而像中国这样的人口大国保证一定的耕地数量就是保障国家粮食安全的第一屏障。然而在市场经济高速发展的当今社会，人们为获得更好的教育资源、享受更好的医疗条件和更多的社会福利，导致对财富的占有欲望越来越强，迫使农村的青壮年劳动力不断涌入城市，而这种种原因都直接或间接地加快了耕地的撂荒。耕地的撂荒不仅是对资源的浪费，更关系着国家的发展和人民的幸福。若土地撂荒过于严重，则会引发国家粮食安全问题［1］。撂荒耕地或许会使农户自身的资金收入有所提高，但耕地撂荒的潜在风险是不可估量的，如生态环境失衡、土壤营养层破坏、水土流失、国家粮食安全隐患等。所以对耕地撂荒的研究具有重要意义，但就目前研究情况来看，大多只是对耕地撂荒数目及影响耕地撂荒因素的研究［2］，对不同类型农户耕地撂荒行为及其影响因素的研究较少，了解不同类型的农户结构有利于更为精准地找出耕地撂荒的原因，因为摸清了不同类型农户的耕地撂荒行为后，可以针对不同类型的撂荒行为做出精准有效的盘活方案。

甘肃省通渭县义岗川镇属于西北干旱地区，经济、农业发展较为落后，由于近年来该地耕地撂荒现象较为严重，而在该地区耕地撂荒类研究又较少。所以有必要就该地区耕地撂荒的影响因素作以详细的剖析。本研究首先根据农户本身的特征将农户分为4大类，其次运用多元线性回归的方法就不同类型农户的耕地撂荒行为及其影响因素进行定量分析，了解不同因素对耕地撂荒的影响，最终合理把控影响撂荒耕地的主要因素，为当地农户寻找高效的务农方法以及为当地政府开展有关耕地保护工作和合理利用土地提供参考依据。

1 研究区域概况

1.1 研究区域的选择

研究区域的确定是小组成员经过查询大量的资料和文献，并询问当地相关人员后，经小组成员综合考虑其区位的特殊性、地形地貌的普遍性，确定本课题的研究区域为甘肃省定西市通渭县义岗川镇。最后经实地考察并考虑到村庄的代表性，决定以义岗川镇6个典型行政村为此课题的主要研究对象。这6个行政村分别为明星村、高河村、文化村、山河村、新四村、悠江村。

1.2 区域概况

义岗川镇位于甘肃省通渭县最北部，西北、北与会宁县接壤［3］，东北与静宁县相邻，东南、南、西南分别与寺子川乡、北城铺乡、华家岭乡毗邻，距县城37 km。义岗川镇人民政府驻地明星村，东西长22.6 km，南北宽12.6 km，总面积136 km2，耕地面积5 665.5 hm2，人均耕地面积0.27 hm2。平均海拔1 830 m，年降雨量约450 mm，无霜期约135 d。交通便利、商贸业发达，国道“西南公路”在西部过境，省道“靖天公路”穿镇而过，东胜、明联等7条镇村公路贯穿义岗川镇。村、组道路畅通，为相邻3县7乡9个集市的中心［4］。便利的交通为此次入户调查提供了有利条件，为了解当地村民的家庭基本情况、农业发展情况等节约了大量的时间。基本情况如表1所示。

表1 研究区域基本情况

2 数据来源与研究方法

2.1 数据来源

此项目研究数据主要来源于实地调研发放问卷，课题研究成员在此项目研究区长期居住，了解当地情况，前期准备充分，问卷设计对当地情况有较强的导向性，收集到的数据可用性高。2020年8月，项目研究成员到研究区进行入户式调查。在前期了解的基础上选择明星村、高河村、文化村、山河村、新四村、悠江村等6个具有代表性的行政村作为此次调查的主要研究对象，为保证能够调查到不同类型的农户，在村内农户的选择上进行了合理筛选；调查对象为户内有行为能力的成员，在合理调配时间的基础上对每户进行深入调查。在调研期间共走访了300多家农户，发放问卷205份，收回问卷183份，去除残缺问卷8份、样本6份，最终获取有效问卷169份。在问卷中涉及的主要内容有3个方面，一是家庭基本情况，主要包括家庭总人口、年龄结构、经济来源、受教育程度、家庭支出配比等；二是耕地基本情况，主要包括耕地总面积、耕地质量情况、耕作条件、撂荒情况等；三是其他情况，主要包括自然灾害发生频率及影响程度、政府补助情况等［5］。

2.2 研究方法

2.2.1 不同类型农户的划分随着社会经济的发展、农村经济及农民素质的提高，农户自身经济实力也有所改善，农户类型也不断分化。对不同类型农户的分类依据主要参照李赞红等［6］研究中对农户的分类原则，并结合农户家庭成员的年龄结构、家庭的主要经济来源、花销情况、家庭人口数量及其他因素，最终将农户类型划分为原始型、生产型、蜕变型（I型、T型）。详细划分依据及结果见表2所示。

表2 不同类型农户分类情况

2.2.2 多元线性回归模型的构建采用多元线性回归模型，定量分析不同类型农户耕地撂荒行为及其影响因素。多元线性回归方程运用最小二乘法估计因变量与各参照因子之间的相关系数，来判断各参照因子与因变量之间的相关关系及影响比重，并由此得出相应结论。

1）变量的选择。研究因变量为农户的耕地撂荒面积。参考变量分为6类：①家庭情况，包括总人数、文化程度、务工人口比重、务农人口比重；②经济来源，包括务工收入、务农收入、其他收入；③耕地情况，包括耕地总面积、耕地质量；④耕作条件，包括耕作距离、道路情况、灌溉条件；⑤自然因素，主要指灾害影响；⑥社会因素，主要指政府补助。各变量指标及含义如表3所示，构建的模型回归方程为：

表3 不同类型农户各参考变量指标及变量含义说明

式中，Y i为不同农户耕地撂荒面积（hm2）；x0为常数项；βi为相关系数；x i为参考变量：总人数、文化程度、务工人口比重、务农人口比重、务工收入、务农收入、其他收入、耕地总面积、耕地质量、耕作距离、道路情况、灌溉条件、灾害影响、政府补助；a为随机误差。

2）多重共线性诊断。在确定变量后运用逐步回归法诊断各参照变量之间是否存在多重共线性问题，诊断结果显示，在不同类型农户的各类参考变量中，蜕变I型农户参照变量间的相关系数最大为0.696；线性回归系数在蜕变T型农户中最小容差为0.353，最大方差膨胀因子为9.764。综上所述，在不同类型的各类参照因子中的最大相关系数均小于0.7，最小容差值均大于0.2，最大方差膨胀因子均小于10，所以，选择的参照变量间不存在多重共线问题。

3 结果与分析

3.1 不同类型农户耕地撂荒情况分析

在有效调查的169户农户中，不同类型农户耕地撂荒情况如表4所示。由表4可知，在92户原始型农户中耕地总面积为71.57 hm2，其中撂荒耕地的总面积为10.33 hm2，撂荒比为14.43%，平均每户撂荒0.112 hm2；29户生产型农户中耕地面积为28.94 hm2，其中撂荒耕地面积为1.67 hm2，撂荒比为5.77%，平均每户撂荒0.058 hm2；19户蜕变I型农户中耕地面积为11.67 hm2，其中撂荒耕地面积为7.27 hm2，撂荒比为62.30%，平均每户撂荒0.383 hm2；29户蜕变T型农户中耕地面积为27.70 hm2，其中撂荒耕地面积为13.33 hm2，撂荒比为48.12%，平均每户撂荒0.460 hm2。

表4 不同类型农户耕地撂荒情况

蜕变型农户的撂荒比重最高、户均撂荒面积最大，生产型农户的撂荒比重最低、户均撂荒面积最小。

3.2 不同类型农户撂荒的影响因素分析

由表5可知，对4类不同类型农户的耕地撂荒面积有着相同的影响效果的因素是耕地总面积和耕地质量。耕地总面积对原始型、生产型、蜕变I型和蜕变T型农户的标准化系数分别为0.875、1.351、1.548、1.982，由此可见农户的耕地总面积越大，这4类农户的耕地撂荒面积就越大，这是由于在经济高速发展的当今社会，无论是哪种类型的农户对土地的依赖程度都大不如从前，加之农业作业的收益浅薄，所以农户都不太愿意去种植较多的农作物，因此耕地面积的增加会致使农户耕地撂荒面积的增加。耕地质量对原始型、生产型、蜕变I型和蜕变T型农户的标准化系数分别为-0.335、-0.812、-0.935、-1.050，对耕地质量好、一般、差的赋值分别为1.0、0.8、0.5，所以由式（1）可得因变量耕地撂荒面积Y在不同类型农户间均随着耕地质量的变差而增加，其原因主要是因为耕地质量的优劣直接决定着农作物的产量与收益，无论是哪种类型农户，在种植相当的情况下他们总会选择质量较好的耕地进行种植，而撂荒质量差的耕地。

表5 各参考变量在不同类型农户间的回归结果

除上述耕地总面积和耕地质量2个因素有着相同的影响结果外，不同类型农户的主要影响因素也各有其特点，具体分析如下。

原始型农户撂荒耕地的影响因素有务工收入、政府补助情况和灌溉条件，对应的标准化系数分别为-0.273、-0.228、0.153，这表明原始型农户的耕地撂荒面积会随着务工收入的增加而减少，在有政府补助时耕地撂荒面积较大、无政府补助时耕地撂荒面积较小，灌溉条件越差耕地撂荒面积越大。其原因主要是原始型农户的务农人员年龄主要在45～50岁，子女外出务工，这些家庭在务工收入增加的情况下会购置一些微小型农机，用来改善种植条件，缩短劳作时间，所以务工收入的增加会使得原始型农户耕地撂荒面积的减小；由于原始型农户经济负担较小，在有政府补助的情况下，政府的补助金会给他们的生活一定的保障，所以他们就会有一种“偷懒”的心态，这就是有政府补助的情况下耕地撂荒现象反而更为明显的原因；研究区域地处西北干旱地区，所以灌溉条件对其他3类农户耕地撂荒面积的影响普遍较小，对原始型农户影响较大的原因主要是大多数该类型农户的耕地为川地距离河道较近，所以其对灌溉条件较差的耕地会选择撂荒。

生产型农户撂荒耕地的影响因素有务农人口比重、耕作距离和文化程度，对应的标准化系数分别为0.444、0.339、0.207，这表明务农人口比重、耕作距离和文化程度与生产型农户的耕地撂荒面积的变化呈正相关关系，即务农人口比重越大、耕作距离越远、文化程度越高，耕地的撂荒面积也会越大。其原因是由于生产型农户在农业生产过程中经营手段和种植技术较为先进，减少了有效劳动力在农业种植方面的机会成本，当增加劳动投入时，农户的种植机会成本就会增加，就可能会引起耕地的撂荒；生产型农户的种植规模较大且相对集中，所以那些距离较远且相对细碎的耕地撂荒率会比较高；生产型农户主要劳动力年龄大多在30～45岁，文化程度整体较他们的父辈高，所以在外出务工时选择机会更多，因此文化程度越高该类农户的耕地撂荒面积也可能增加。

蜕变I型农户撂荒耕地的影响因素有务工人口比重、其他收入和务工收入，对应的标准化系数分别为-0.767、0.557、0.461，这表明该类型农户的务工人口比重越大耕地的撂荒面积越小，其他收入越高耕地的撂荒面积越大，务工收入越高耕地的撂荒面积越大。这主要是由于在19户蜕变I型农户中有15户是子女有固定的工作，3户只有夫妻二人且年龄均在60岁以上，而此类型农户的其他收入主要是子女的赡养费和养老金，在消费较小的情况下他们的其他收入足以保障生活需求，所以他们就很少进行种植作业，耕地的撂荒现象也就较为严重。

蜕变T型农户撂荒耕地的影响因素主要是务工收入，其标准化系数为-0.226，这表明该类型农户耕地撂荒面积会随务工收入的增加而变小，这是由于蜕变T型农户在务工收入增加时会减小家庭的经济负担，从而可能会析出务工人口去务农。耕地总面积对蜕变T型农户的影响最大（1.982），这主要是因为该类型农户的经济来源主要是外出务工收入，他们只会在务工之余进行少量的农业种植活动，所以此类农户的耕地总面积越多被撂荒的耕地也就会越多。

此外，从表5还可以看出，道路情况和灾害影响对所有农户的影响普遍较小，出现这种现象的主要原因是研究区域地处西北，地形以山地为主，道路差和环境恶劣是普遍现象，所以农户不会以此为选择撂荒或种植的依据。

综上所述，不同类型农户耕地撂荒行为的影响因素主要表现在政府补助情况、灌溉条件、务农人口比重、耕作距离、文化程度、务工人口比重、其他收入和务工收入等方面。在研究区域的4类农户类型中务工人口比重蜕变I型最低、蜕变T型最高，这也符合蜕变T型农户以务工收入为主要经济来源的客观事实；务农人口比重蜕变I型农户和蜕变T型农户较低、生产型农户最高，符合生产型农户依靠农业生产与经营获取利益，蜕变I型农户年龄较高不宜从事较多的农业生产活动，蜕变T型农户以劳动力输出为主要经济来源不愿从事农业生产活动的现实状况。表明不同类型农户耕地撂荒行为各有不同，因此，为合理利用耕地资源，提高农民收入和生活水平，就要采取相应的改善方式，为不同类型农户的耕地撂荒行为制定相应的解决方案，以提高土地利用效率［7］。

4 小结与建议

4.1 小结

不同类型农户的耕地撂荒行为及其影响因素存在差异，蜕变型农户的撂荒比重最高、户均撂荒面积最大，生产型农户的撂荒比重最低、户均撂荒面积最小；耕地总面积和耕地质量对每类农户的影响效果较为相似，农户的耕地总面积越多、耕地质量越差，撂荒面积就越大；道路情况和自然灾害对每类农户撂荒耕地的影响普遍较小。

4.2 建议

耕地撂荒无疑是对资源的浪费，尤其是在中国这样的人口大国，人均土地短缺、地域分布不均的现状下，浪费一寸土地都有可能造成不可估量的损失，所以根据耕地撂荒情况提出一些建议。

1）农户自身方面：及时了解相关资源分布情况的报道，增强耕地保护意识；若自己的土地无力耕作可将土地出租或赠与，以避免耕地撂荒；积极学习相关农业种植技术，提高土地收益率，增加种植积极性；积极参与农村农产品合作社建设。

2）当地政府方面：积极协同当地农业研究人员，为农民寻找、培育宜种高产作物；积极引进先进农业技术；开展农业招商引资，形成规模种植，提高土地产出率和农民收入；为劳动力短缺的家庭寻找合适的承租人；为有技术的种植人员提供良好的种植环境；为高产农户拓宽市场。

3）国家方面：宏观调控，促进农业保险建设，让农户种地有保障、无担忧；出台详细的耕地保护政策及相关法律法规，并积极对其进行宣传，促进农民耕地保护意识。