田玉軍，李秀彬，馬國(guó)霞，郝海廣

（1.中國(guó)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(guó)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(duì)土地需求的激烈沖突；另一方面與一些發(fā)達(dá)國(guó)家的工業(yè)化過(guò)程一樣 ，正經(jīng)歷著農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力的快速轉(zhuǎn)移過(guò)程［5］，且隨著農(nóng)村勞動(dòng)力務(wù)農(nóng)機(jī)會(huì)成本的上升［6］，勞動(dòng)力流動(dòng)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(wú)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(dòng)力的析出會(huì)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(shì)而退耕或轉(zhuǎn)為他用。歐洲［7-8］、地中海國(guó)家［9］、日本［10］、中國(guó)臺(tái)灣［11］等地區(qū)的實(shí)證研究表明，勞動(dòng)力析出的確導(dǎo)致部分耕地撂荒。在中國(guó)，很多學(xué)者也對(duì)耕地撂荒展開(kāi)了研究［12-15］。已有研究多基于宏觀層面，沒(méi)有深入分析勞動(dòng)力析出在多大程度上影響耕地撂荒，且主要分析的是中國(guó)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(lì)農(nóng)業(yè)發(fā)展，中國(guó)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(dòng)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(dòng)力析出促使耕地撂荒的過(guò)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(huì)得到緩解。這對(duì)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(dòng)力析出對(duì)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(wèn)題的理想案例區(qū)。

2 數(shù)據(jù)來(lái)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(jì)數(shù)據(jù)。統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)來(lái)源于《寧夏農(nóng)村社會(huì)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(shí)間為2008年5—6月，2008年12月和2009年7月又對(duì)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(gè)次一級(jí)區(qū)域，即雨養(yǎng)農(nóng)業(yè)區(qū)、井灌和水庫(kù)灌溉農(nóng)業(yè)區(qū)、揚(yáng)黃灌區(qū)（圖1）。在這3個(gè)次級(jí)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(yáng)、隆德、涇源和同心的山區(qū)。水庫(kù)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(cè)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(kù)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(jí)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(gè)縣中15個(gè)鄉(xiāng)的49個(gè)村。由于井灌和水庫(kù)灌溉農(nóng)業(yè)區(qū)及揚(yáng)黃灌溉農(nóng)業(yè)區(qū)分布相對(duì)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(kù)）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(tái)村為典型調(diào)查區(qū)，共調(diào)查6個(gè)村。全部樣本共計(jì)222個(gè)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(kù)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(guò)訪談村長(zhǎng)或年長(zhǎng)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(dòng)，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(dòng)力外出務(wù)工及其時(shí)間和收入等。

表1 不同性別外出勞動(dòng)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(dòng)力流動(dòng)趨勢(shì)

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

另外，根據(jù)《寧夏農(nóng)村社會(huì)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(dòng)力外出從事非農(nóng)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的趨勢(shì)明顯增強(qiáng)，且從事非農(nóng)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的勞動(dòng)力數(shù)量快速增加（圖2）。特別是2002年以來(lái)，這種增加趨勢(shì)更為明顯。從1995—2007年，外出勞動(dòng)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(dòng)力的數(shù)量大幅下降。2002年大約有155.6萬(wàn)人從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)，2007年底則下降到135萬(wàn)人。

4 勞動(dòng)力析出對(duì)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(dòng)力就業(yè)結(jié)構(gòu)變化趨勢(shì)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(yàn)結(jié)果Fig.3 Test results of Model ROC

被調(diào)查的222個(gè)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(zèng)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(jì)量Tab.2 Dependent variables and corresponding statistics

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

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

4.2 勞動(dòng)力析出對(duì)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(wèn)題就成為一個(gè)因變量為二分類的問(wèn)題，統(tǒng)計(jì)方法有l(wèi)ogistic模型、probit模型、x2檢驗(yàn)、對(duì)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(dòng)力析出與農(nóng)地撂荒之間的關(guān)系［18］。因變量的統(tǒng)計(jì)量見(jiàn)表2。

為使問(wèn)題簡(jiǎn)化，假設(shè)農(nóng)戶之間在農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格和農(nóng)業(yè)生產(chǎn)資料價(jià)格上沒(méi)有差異。于是，農(nóng)戶的勞動(dòng)力稟賦、土地稟賦、家庭人員結(jié)構(gòu)以及勞動(dòng)力外出的時(shí)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(gè)，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(guò)自相關(guān)檢驗(yàn)，最終被納入到模型中的變量有13個(gè)，勞動(dòng)力外出的相關(guān)變量包括農(nóng)戶外出勞動(dòng)力數(shù)量、外出時(shí)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(dòng)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(jì)信息見(jiàn)表3。

將上述變量納入模型，利用基于條件參數(shù)估計(jì)的向后逐步回歸法，在SPSS下進(jìn)行參數(shù)估計(jì)（表4）。為評(píng)價(jià)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(píng)價(jià)模型擬合優(yōu)度，HL檢驗(yàn)結(jié)果表明模型能很好地?cái)M合數(shù)據(jù)（p=0.97）。采樣接受者操作特征曲線（ROC）評(píng)價(jià)模型預(yù)測(cè)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(shuō)明模型有比較好的預(yù)測(cè)效果。

模擬結(jié)果表明，通過(guò)統(tǒng)計(jì)顯著性檢驗(yàn)（p＜0.05）的解釋變量有農(nóng)戶勞動(dòng)力外出數(shù)量、外出時(shí)間、外出收入、從事農(nóng)業(yè)勞動(dòng)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）?？梢钥闯?，勞動(dòng)力析出對(duì)農(nóng)地撂荒有正的影響，而從事農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力數(shù)量對(duì)農(nóng)地撂荒有負(fù)影響。勞動(dòng)力外出數(shù)量越多的家庭，越趨向撂荒耕地；勞動(dòng)力外出時(shí)間越長(zhǎng)，農(nóng)戶撂荒耕地的可能性越大；外出收入對(duì)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?yàn)檗r(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(duì)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(dòng)力從農(nóng)業(yè)析出會(huì)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(dòng)力數(shù)量、時(shí)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(dòng)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(dòng)投入和低產(chǎn)出的農(nóng)業(yè)系統(tǒng)。農(nóng)民的生計(jì)主要依靠農(nóng)業(yè)部門(mén)時(shí)，較大的人口壓力導(dǎo)致農(nóng)民持續(xù)擴(kuò)張耕地面積，開(kāi)墾坡地。然而，當(dāng)城市提供就業(yè)機(jī)會(huì)，或農(nóng)民的生計(jì)來(lái)源于多個(gè)部門(mén)時(shí)，農(nóng)民務(wù)農(nóng)的機(jī)會(huì)成本上升，農(nóng)戶會(huì)依據(jù)其成員的比較優(yōu)勢(shì)配置勞動(dòng)力。那些比較優(yōu)勢(shì)強(qiáng)的勞動(dòng)力被安排到非農(nóng)部門(mén)，比較優(yōu)勢(shì)低的勞動(dòng)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(huì)增加，以替代機(jī)會(huì)成本趨升的勞動(dòng)力［23］。而機(jī)械難以替代勞動(dòng)力的坡耕地，便被撂荒。

雖然勞動(dòng)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(guó)西北生態(tài)脆弱區(qū)的生態(tài)恢復(fù)。最近10年，中國(guó)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(cái)力，確保退耕還林（草）工程的成果。隨著勞動(dòng)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)。

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