田玉軍，李秀彬，馬國霞，郝海廣

（1.中國科學(xué)院地理科學(xué)與資源研究所，北京 100101；2.交通運(yùn)輸部水運(yùn)科學(xué)研究院，北京 100088；3.環(huán)境保護(hù)部環(huán)境規(guī)劃院，北京 100012）

1 引言

在當(dāng)前中國經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型期，一方面土地資源經(jīng)受著沉重的壓力，主要表現(xiàn)為糧食生產(chǎn)、城鎮(zhèn)化發(fā)展、生態(tài)保護(hù)3者對土地需求的激烈沖突；另一方面與一些發(fā)達(dá)國家的工業(yè)化過程一樣 ，正經(jīng)歷著農(nóng)業(yè)勞動力的快速轉(zhuǎn)移過程［5］，且隨著農(nóng)村勞動力務(wù)農(nóng)機(jī)會成本的上升［6］，勞動力流動規(guī)模進(jìn)一步擴(kuò)大，成為影響農(nóng)地利用變化的核心要素，也無疑是聯(lián)系上述3種土地需求矛盾的主要紐帶之一。

作為農(nóng)業(yè)的主要生產(chǎn)要素，勞動力的析出會直接造成農(nóng)地利用的變化。最主要的影響之一是造成部分農(nóng)地不再具有經(jīng)濟(jì)優(yōu)勢而退耕或轉(zhuǎn)為他用。歐洲［7-8］、地中海國家［9］、日本［10］、中國臺灣［11］等地區(qū)的實(shí)證研究表明，勞動力析出的確導(dǎo)致部分耕地撂荒。在中國，很多學(xué)者也對耕地撂荒展開了研究［12-15］。已有研究多基于宏觀層面，沒有深入分析勞動力析出在多大程度上影響耕地撂荒，且主要分析的是中國政府實(shí)施惠農(nóng)政策以前的耕地撂荒現(xiàn)象。近幾年，為確保糧食安全和鼓勵農(nóng)業(yè)發(fā)展，中國政府采取了減免農(nóng)業(yè)稅、農(nóng)業(yè)補(bǔ)貼等措施，在這一背景下，勞動力析出是否仍導(dǎo)致耕地撂荒，或在多大程度上影響耕地撂荒，需要進(jìn)一步的實(shí)證分析。

假如勞動力析出促使耕地撂荒的過程仍然持續(xù)，特別是那些生態(tài)脆弱地區(qū)的邊際耕地，就意味著土地和生態(tài)的壓力會得到緩解。這對生態(tài)和環(huán)境保護(hù)具有積極的意義［16］。

基于上述分析，本文以寧夏南部山區(qū)為例，采用農(nóng)戶調(diào)查數(shù)據(jù)，分析農(nóng)業(yè)勞動力析出對耕地撂荒的影響。寧夏南部山區(qū)為典型的生態(tài)脆弱區(qū)和主要的勞務(wù)輸出區(qū)，是研究這一問題的理想案例區(qū)。

2 數(shù)據(jù)來源

本研究的數(shù)據(jù)包括農(nóng)戶調(diào)查數(shù)據(jù)和統(tǒng)計數(shù)據(jù)。統(tǒng)計數(shù)據(jù)來源于《寧夏農(nóng)村社會經(jīng)濟(jì)調(diào)查年鑒（1995—2007年）》。農(nóng)戶調(diào)查數(shù)據(jù)是筆者實(shí)際調(diào)查所得，調(diào)查時間為2008年5—6月，2008年12月和2009年7月又對部分?jǐn)?shù)據(jù)進(jìn)行了補(bǔ)充和校正。調(diào)查方案如下：

（1）調(diào)查樣本及其空間分布：首先根據(jù)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)條件的地區(qū)差異，將研究區(qū)分為3個次一級區(qū)域，即雨養(yǎng)農(nóng)業(yè)區(qū)、井灌和水庫灌溉農(nóng)業(yè)區(qū)、揚(yáng)黃灌區(qū)（圖1）。在這3個次級區(qū)中，雨養(yǎng)農(nóng)業(yè)區(qū)面積最大，包括海原、固原、西吉、彭陽、隆德、涇源和同心的山區(qū)。水庫和地下水灌溉區(qū)零星分布于寧夏南部山區(qū)的山間谷地，以井水灌溉區(qū)為主。根據(jù)寧夏水文水資源勘測局調(diào)查結(jié)果，2008年寧夏井灌總面積為3.11×104hm2，本研究區(qū)占70.8％；水庫灌溉總面積為1.71×104hm2，本研究區(qū)占99.4％。揚(yáng)黃灌溉農(nóng)業(yè)區(qū)主要分布在研究區(qū)北部邊緣，具體分布在鹽池、紅寺堡、同心和海原的部分地區(qū)。2008年全寧夏揚(yáng)黃水灌溉總面積為11.3×104hm2，而上述地區(qū)占73.4％。

圖1 寧夏南部山區(qū)農(nóng)戶調(diào)查分布示意圖Fig.1 Sketch map of distribution of surveyed farmer households in themountain area in Southern Ningxia

在次一級研究區(qū)域的基礎(chǔ)上，確定典型調(diào)查區(qū)。在雨養(yǎng)農(nóng)業(yè)區(qū)，首先將研究區(qū)域網(wǎng)格化，按照網(wǎng)格數(shù)10％的比例，并根據(jù)交通條件（在同等條件下，選擇靠近交通線的鄉(xiāng)鎮(zhèn)）隨機(jī)選取典型調(diào)查區(qū)，選擇5個縣中15個鄉(xiāng)的49個村。由于井灌和水庫灌溉農(nóng)業(yè)區(qū)及揚(yáng)黃灌溉農(nóng)業(yè)區(qū)分布相對集中，本研究根據(jù)灌區(qū)面積確定典型調(diào)查區(qū)。在地下水（水庫）灌溉農(nóng)業(yè)區(qū)，選擇海原縣的西安鄉(xiāng)、關(guān)橋鄉(xiāng)為典型調(diào)查區(qū)。在揚(yáng)黃灌區(qū)，選擇同心縣的王團(tuán)鄉(xiāng)、興隆鄉(xiāng)和紅寺堡的高臺村為典型調(diào)查區(qū)，共調(diào)查6個村。全部樣本共計222個農(nóng)戶，其中揚(yáng)黃灌溉農(nóng)業(yè)區(qū)51戶、雨養(yǎng)農(nóng)業(yè)區(qū)115戶、井灌和水庫灌溉農(nóng)業(yè)區(qū)56戶。

（2）調(diào)查方式和指標(biāo)：根據(jù)確定的典型調(diào)查區(qū)，進(jìn)行農(nóng)戶調(diào)查。首先，通過訪談村長或年長者了解調(diào)查村的整體情況（包括人口數(shù)量、結(jié)構(gòu)、流動，農(nóng)業(yè)種植，土地變化等），然后隨機(jī)進(jìn)行入戶調(diào)查，調(diào)查內(nèi)容包括家庭人口、農(nóng)業(yè)種植、養(yǎng)殖業(yè)、土地稟賦、資產(chǎn)、農(nóng)業(yè)投入產(chǎn)出、消費(fèi)構(gòu)成、勞動力外出務(wù)工及其時間和收入等。

表1 不同性別外出勞動力的年齡構(gòu)成 單位：％Tab.1 Age proportions of migrated labor forces with different gendersunit：％

3 寧夏南部山區(qū)勞動力流動趨勢

根據(jù)農(nóng)戶調(diào)查結(jié)果統(tǒng)計，有勞動力外出從事非農(nóng)經(jīng)濟(jì)活動的農(nóng)戶占79.3％，且外出勞動力以中青年男性為主。在外出務(wù)工勞動力中，約有82.7％為男性勞動力，女性勞動力僅占17.3％（表1）。

另外，根據(jù)《寧夏農(nóng)村社會經(jīng)濟(jì)調(diào)查年鑒（1995—2007年）》，最近10年，寧夏南部山區(qū)勞動力外出從事非農(nóng)經(jīng)濟(jì)活動的趨勢明顯增強(qiáng)，且從事非農(nóng)經(jīng)濟(jì)活動的勞動力數(shù)量快速增加（圖2）。特別是2002年以來，這種增加趨勢更為明顯。從1995—2007年，外出勞動力數(shù)量增加了3.1倍。2002年以后，從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)勞動力的數(shù)量大幅下降。2002年大約有155.6萬人從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)，2007年底則下降到135萬人。

4 勞動力析出對耕地撂荒的影響

4.1 耕地撂荒情況

圖2 1995—2007年寧夏南部山區(qū)勞動力就業(yè)結(jié)構(gòu)變化趨勢Fig.2 Trends on em ployment structures of labor forces in mountain area of Southern Ningxia from 1995 to 2007

圖3 模型ROC檢驗結(jié)果Fig.3 Test results of Model ROC

被調(diào)查的222個農(nóng)戶的耕地總面積為322.67hm2，其中水澆地53.67hm2、坡地188.87hm2、旱平地171.67hm2，戶均耕地2.32hm2、戶均平地0.86hm2、戶均坡地2.12hm2。撂荒耕地面積為121.27hm2，占調(diào)查耕地總面積的37.5％。其中雨養(yǎng)農(nóng)業(yè)區(qū)有41％的農(nóng)戶耕種全部土地、33.4％的農(nóng)戶耕種部分土地、25.6％農(nóng)戶的土地被贈送或撂荒，被調(diào)查的灌區(qū)農(nóng)戶全部耕種土地，其中兼業(yè)農(nóng)戶占75％（戶均耕地小于0.63hm2）、25％為純農(nóng)戶（戶均耕

地大于1.27hm）。

表2 因變量及其統(tǒng)計量Tab.2 Dependent variables and corresponding statistics

表3 自變量及其統(tǒng)計量Tab.3 Independent variables and corresponding statistics

表4 自變量的統(tǒng)計檢驗Tab.4 Statistical test on independent variables

4.2 勞動力析出對耕地撂荒的影響

如果不考慮農(nóng)戶的撂荒規(guī)模，僅僅分析是否有撂荒現(xiàn)象，研究問題就成為一個因變量為二分類的問題，統(tǒng)計方法有l(wèi)ogistic模型、probit模型、x2檢驗、對應(yīng)分析等。其中，以logistic模型應(yīng)用最為廣泛［17］。因此，本研究利用二分類logistic模型分析勞動力析出與農(nóng)地撂荒之間的關(guān)系［18］。因變量的統(tǒng)計量見表2。

為使問題簡化，假設(shè)農(nóng)戶之間在農(nóng)產(chǎn)品價格和農(nóng)業(yè)生產(chǎn)資料價格上沒有差異。于是，農(nóng)戶的勞動力稟賦、土地稟賦、家庭人員結(jié)構(gòu)以及勞動力外出的時間和收入便成為主要的自變量。這幾方面的相關(guān)指標(biāo)共有28個，但其間存在自相關(guān)，因此有必要剔除那些自相關(guān)的變量。通過自相關(guān)檢驗，最終被納入到模型中的變量有13個，勞動力外出的相關(guān)變量包括農(nóng)戶外出勞動力數(shù)量、外出時間和外出收入；家庭結(jié)構(gòu)方面的指標(biāo)有家庭規(guī)模、孩子數(shù)、老人數(shù)和男女勞動力數(shù)；土地稟賦方面的變量有地塊數(shù)、耕地總面積、坡耕地面積和旱平地面積等。各變量的統(tǒng)計信息見表3。

將上述變量納入模型，利用基于條件參數(shù)估計的向后逐步回歸法，在SPSS下進(jìn)行參數(shù)估計（表4）。為評價模型的擬合效果，本研究采用廣為接受的Hosmer and Lemeshow指標(biāo)（HL）評價模型擬合優(yōu)度，HL檢驗結(jié)果表明模型能很好地擬合數(shù)據(jù)（p=0.97）。采樣接受者操作特征曲線（ROC）評價模型預(yù)測的準(zhǔn)確率（圖3），ROC曲線下面積為0.831，遠(yuǎn)大于0.5的判定標(biāo)準(zhǔn)，說明模型有比較好的預(yù)測效果。

模擬結(jié)果表明，通過統(tǒng)計顯著性檢驗（p＜0.05）的解釋變量有農(nóng)戶勞動力外出數(shù)量、外出時間、外出收入、從事農(nóng)業(yè)勞動力數(shù)量、耕地總面積、地塊數(shù)、坡耕地面積和旱平地面積（表4）。可以看出，勞動力析出對農(nóng)地撂荒有正的影響，而從事農(nóng)業(yè)勞動力數(shù)量對農(nóng)地撂荒有負(fù)影響。勞動力外出數(shù)量越多的家庭，越趨向撂荒耕地；勞動力外出時間越長，農(nóng)戶撂荒耕地的可能性越大；外出收入對農(nóng)地撂荒也有促進(jìn)作用。另外，農(nóng)戶撂荒的耕地主要是一些邊際土地，因為農(nóng)戶坡耕地面積、地塊數(shù)與農(nóng)地撂荒之間為正的相關(guān)關(guān)系；耕地總面積對農(nóng)地撂荒有負(fù)影響。

5 結(jié)論和討論

本文根據(jù)二分類logistic模型模擬的結(jié)果得到以下結(jié)論：（1）勞動力從農(nóng)業(yè)析出會導(dǎo)致部分耕地撂荒，且農(nóng)戶撂荒耕地的意愿隨外出勞動力數(shù)量、時間和收入的增加而上升；（2）那些擁有較多耕地的農(nóng)戶，一般不選擇撂荒耕地，耕地規(guī)模小的農(nóng)戶更容易撂荒耕地；（3）耕地中的坡耕地和旱地等邊際土地容易被撂荒。這些結(jié)論與歐洲山區(qū)的同類研究基本一致，即農(nóng)村勞動力的外流與農(nóng)地撂荒之間存在正相關(guān)關(guān)系［19-21］。在寧夏南部山區(qū)，由于脆弱的自然環(huán)境和小農(nóng)經(jīng)濟(jì)，形成了高勞動投入和低產(chǎn)出的農(nóng)業(yè)系統(tǒng)。農(nóng)民的生計主要依靠農(nóng)業(yè)部門時，較大的人口壓力導(dǎo)致農(nóng)民持續(xù)擴(kuò)張耕地面積，開墾坡地。然而，當(dāng)城市提供就業(yè)機(jī)會，或農(nóng)民的生計來源于多個部門時，農(nóng)民務(wù)農(nóng)的機(jī)會成本上升，農(nóng)戶會依據(jù)其成員的比較優(yōu)勢配置勞動力。那些比較優(yōu)勢強(qiáng)的勞動力被安排到非農(nóng)部門，比較優(yōu)勢低的勞動力留在農(nóng)村從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)［22］。在耕作條件較好的地區(qū)，省工性投入（如農(nóng)業(yè)機(jī)械）會增加，以替代機(jī)會成本趨升的勞動力［23］。而機(jī)械難以替代勞動力的坡耕地，便被撂荒。

雖然勞動力析出導(dǎo)致農(nóng)地撂荒的環(huán)境效應(yīng)還不是很確定［24］，但邊際土地撂荒有助于中國西北生態(tài)脆弱區(qū)的生態(tài)恢復(fù)。最近10年，中國政府實(shí)施旨在保護(hù)生態(tài)環(huán)境的生態(tài)退耕還林（草）工程，每年花費(fèi)大量的人力和財力，確保退耕還林（草）工程的成果。隨著勞動力外出，農(nóng)民自愿撂荒邊際耕地或有助于生態(tài)脆弱區(qū)環(huán)境的自然恢復(fù)。

（References）：

［1］李秀彬.農(nóng)地利用變化假說與相關(guān)的環(huán)境效應(yīng)命題［J］.地球科學(xué)進(jìn)展，2008，23（11）：1124-1129.

［2］杜恒波.英國農(nóng)村勞動力轉(zhuǎn)移的啟示［J］.農(nóng)村經(jīng)濟(jì)，2004，（3）：95-97.

［3］劉志楊.美國農(nóng)業(yè)新經(jīng)濟(jì)［M］.青島：青島出版社，2003.

［4］倪心一.日本農(nóng)業(yè)的兼業(yè)化［J］.世界農(nóng)業(yè)，1998，（11）：6-8.

［5］程名望.中國農(nóng)村勞動力轉(zhuǎn)移：機(jī)理、動因與障礙［D］.上海：上海交通大學(xué)，2007.

［6］田玉軍，李秀彬，辛良杰，等.農(nóng)業(yè)勞動力機(jī)會成本上升對農(nóng)地利用的影響——以寧夏回族自治區(qū)為例［J］.自然資源學(xué)報，2009，24（3）：369-377.

［7］Strijker D.Marginal lands in Europe-causes of decline［J］.Basic and Applied Ecology，2005，（6）：99-106.

［8］MacDonald D.，Crabtree J.R.，WiesingerG.Agricultural abandonment inmountain areas of Europe：environmental consequences and policy response［J］.Journal of Environmental Management，2000，（59）：47-69.

［9］Tzanopoulos J.，Mitchley J.，Pantis J.D.Vegetation dynamicsin abandoned crop fieldsonamediterranean island：development of succession model and estimation of disturbance thresholds［J］.Agriculture，Ecosystems＆Environment，2007，120：370-376.

［10］Yamada S.，Okubo S.，Kitagawa Y.Restoration of weed communities in abandoned rice paddy fields in the Tama Hills，central Japan［J］.Agriculture，Ecosystems＆Environment，2007，119：88-102.

［11］王征南.臺灣農(nóng)業(yè)集約經(jīng)營的模式及啟示［J］.經(jīng)濟(jì)縱橫，2003，（2）：56-58.

［12］黃國勤.論提高我國南方耕地復(fù)種指數(shù)［J］.資源科學(xué)，1995，（1）：30-37.

［13］劉成武，李秀彬.對中國農(nóng)地邊際化現(xiàn)象的診斷——以三大糧食作物生產(chǎn)的平均狀況為例［J］.地理研究，2006，25（5）：895-903.

［14］谷中原，吳師法.山區(qū)農(nóng)村勞動力流動對農(nóng)村發(fā)展的負(fù)面影響與消解——以湘西花垣縣團(tuán)結(jié)鎮(zhèn)為例［J］.鄭州航空工業(yè)管理學(xué)院學(xué)報，2007，25（5）：65-69.

［15］楊濤，朱博文，雷海章，等.對農(nóng)村耕地拋荒現(xiàn)象的透視［J］.中國人口·資源與環(huán)境，2002，12（2）：133-134.

［16］李秀彬.對加速城鎮(zhèn)化時期土地利用變化核心學(xué)術(shù)問題的認(rèn)識［J］.中國人口·資源與環(huán)境，2009，19（5）：1-5.

［17］張文彤，董偉.SPSS統(tǒng)計分析高級教程［M］.北京：高等教育出版社，2004.

［18］王濟(jì)川，郭志剛.Logistic回歸模型——方法與應(yīng)用［M］.北京：高等教育出版社，2001.

［19］Bransden S.Land abandonment in Sicily［J］.Land Use Policy，1985，（2）：244-246.

［20］Sikor T.，Müller D.，Stahl J.Land fragmentation and cropland abandonment in albania：implications for the Roles ofstate and community in post-socialist land consolidation［J］.World Development，2009，37：1141-1423.

［21］Gellrich M.，Baur P.，Koch B.，et al.Agricultural land abandonment and natural forest re-growth in the Swissmountains：a spatially expliciteconomic analysis［J］.Agriculture，Ecosystems＆Environment，2007，118：93-108.

［22］Low A.Agricultural development in Southern Africa：farm household-economics and the food crisis［M］.London：James Currey，1986.

［23］Strijker D.Marginal lands in Europe-causes of decline［J］.Basic and Applied Ecology，2005，（6）：99-106.

［24］MacDonald D.，Crabtree J.R.，etal.Agricultural abandonmentin mountain areas of Europe：environmental consequences and policy response［J］.Journal of Environmental Management，2000，59：47-69.