馮艷芬

(1.廣州大學(xué)地理科學(xué)學(xué)院，廣州 510006;2.中山大學(xué)土地研究中心，廣州 510275)

“十分珍惜、合理利用土地和切實保護耕地”是我國的基本國策。從耕地保護的微觀角度來講，農(nóng)戶是我國耕地利用與保護最直接、最基層、最主要的參與者［1，2］，農(nóng)戶在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、土地利用與耕地保護中起著不可忽視的作用［3］，農(nóng)戶在耕地保護過程中的行為偏好和理性選擇成為影響耕地保護政策能否成功的關(guān)鍵因素［4］?，F(xiàn)有耕地保護的研究大多從耕地保護政策、土地產(chǎn)權(quán)制度、占補平衡情況以及耕地保護中國家、地方政府等宏觀層面進行分析，注重于城市違規(guī)建設(shè)控制和耕地數(shù)量的保護［5-6］。而農(nóng)戶作為我國耕地利用的主體，在維持耕地數(shù)量與保證耕地質(zhì)量過程中是一個重要的參與者與組織者［7-8］，農(nóng)戶在耕地利用過程中的態(tài)度及行為直接影響其耕地保護的效果［9-10］。因此，農(nóng)戶層面的耕地保護研究被認為是有效實現(xiàn)耕地保護目標(biāo)的重要內(nèi)容，目前農(nóng)戶耕地保護行為研究大部分是從耕作行為角度開展［11］，近年來，越來越多的學(xué)者認為農(nóng)戶耕地保護行為內(nèi)涵應(yīng)更豐富［12-14］，農(nóng)戶對耕地保護的認知、態(tài)度及意愿也應(yīng)納入其研究范圍及其研究內(nèi)容［15］。

經(jīng)濟發(fā)達地區(qū)的農(nóng)戶經(jīng)濟來源多樣化，耕地利用行為非常豐富，但在農(nóng)戶耕地利用過程中，農(nóng)戶對耕地價值的認知程度如何?農(nóng)戶對耕地保護的意愿是否強烈?目前國內(nèi)外該領(lǐng)域的研究剛剛起步［14-15］，尚未有關(guān)華南經(jīng)濟發(fā)達地區(qū)的研究，故選擇華南特大城市廣州番禺區(qū)作為研究案例，探討該區(qū)域的農(nóng)戶耕地價值認知水平及其耕地保護意愿。

1 農(nóng)戶耕地價值認知與保護行為分析

我國的耕地保護制度可以說是世界上最嚴格的，然而，現(xiàn)行的耕地保護制度與政策卻并未發(fā)揮其應(yīng)有的作用，尤其是作為區(qū)域耕地保護的重要主體，農(nóng)戶在當(dāng)前的制度環(huán)境和發(fā)展條件下不僅沒有形成耕地保護的內(nèi)在動力，反而產(chǎn)生了放棄耕地、濫用耕地的期望，主要原因是由于農(nóng)戶認為耕地資源只是財產(chǎn)性資源，耕地最大的功效就是能為其帶來利潤，農(nóng)戶通過根據(jù)市場變化不斷調(diào)整作物種植結(jié)構(gòu)與種植面積等方式來達到耕地經(jīng)濟產(chǎn)出價值的最大化。然而耕地資源的價值不僅體現(xiàn)在經(jīng)濟產(chǎn)出價值，更重要的是體現(xiàn)在社會承載價值及生態(tài)服務(wù)價值，但由于農(nóng)戶缺乏對耕地價值的全面認識，導(dǎo)致農(nóng)戶耕地保護的熱情不高，對國家與政府相關(guān)的耕地保護政策響應(yīng)不足。因此，已有越來越多的研究者認為分析農(nóng)戶的耕地價值認知及開展農(nóng)戶層面的耕地保護研究是有效實現(xiàn)耕地保護目標(biāo)的重要組成內(nèi)容。

農(nóng)戶作為我國耕地利用的主體，在維持耕地數(shù)量與保證耕地質(zhì)量過程中是一個重要的參與者與組織者，農(nóng)戶在耕地利用過程中的態(tài)度及行為直接影響其耕地保護的效果?，F(xiàn)有農(nóng)戶耕地保護行為研究大部分是從耕作行為角度開展，認為農(nóng)戶的耕地保護行為主要是對耕地的作物、肥料、勞動、農(nóng)資、基礎(chǔ)設(shè)施等短期和長期投入要素的表現(xiàn)［11］。然而，該研究認為，農(nóng)戶耕地保護行為內(nèi)涵應(yīng)更豐富，除上述內(nèi)容外，農(nóng)戶對耕地保護 (包括耕地價值)的認知、態(tài)度及意愿也應(yīng)納入其研究范圍。因此，將會從農(nóng)戶對耕地價值的認知及農(nóng)戶耕地保護意愿等角度開展農(nóng)戶耕地保護行為研究。

2 研究數(shù)據(jù)與方法

2.1 研究區(qū)域

番禺區(qū)位于廣州市南部，區(qū)內(nèi)共有10鎮(zhèn)7街 (圖1)。番禺區(qū)歷來就是珠江三角洲的魚米之鄉(xiāng)，是廣州市菜籃子工程的主要建設(shè)基地，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)類型多樣，經(jīng)濟效益較好，全區(qū)土地總面積786.15km2，2009年末番禺區(qū)地區(qū)生產(chǎn)總值達880.58億元，地均生產(chǎn)總值1.12億元/km2，人均生產(chǎn)總值為8.81萬元，耕地總資源1.8794萬hm2，農(nóng)作物播種面積3.612 7萬hm2，農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值66.17億元，農(nóng)業(yè)總?cè)丝?4.93萬人，農(nóng)村居民人均年純收入1.298 8萬元。番禺區(qū)的經(jīng)濟發(fā)展水平在廣州市屬于中等水平，能反映華南經(jīng)濟發(fā)達地區(qū)農(nóng)戶的基本特征。

圖1 番禺區(qū)位與調(diào)研區(qū)域

2.2 數(shù)據(jù)來源

統(tǒng)計學(xué)對于樣本容量有兩個衡量指標(biāo)，分別是置信水平與置信區(qū)間，它們可說明精確度與樣本容量之間的關(guān)系，依據(jù)95%的置信水平，允許誤差在4% ～5%的樣本容量為384～600［16］，初步設(shè)計番禺區(qū)農(nóng)戶調(diào)研樣本數(shù)為500，然后依據(jù)耕地面積比例來確定不同鎮(zhèn)街調(diào)研的樣本數(shù) (其中耕地面積小于100hm2的為非調(diào)查區(qū)，分別是小谷圍街道、東環(huán)街道、市橋街道以及沙頭街道)。2009年7～8月，完成對番禺區(qū)13個鎮(zhèn)街80個村落共488份農(nóng)戶問卷調(diào)查，實際調(diào)查范圍 (圖1)及農(nóng)戶分布可參閱文獻 ［17］。經(jīng)有效性分析，剔除無效問卷21份，有效問卷467份，有效率達95.70%，有效性問卷農(nóng)戶的基本特征可參閱文獻 ［13］。

2.3 農(nóng)戶耕地保護意愿分析方法

2.3.1 CVM 法

CVM(Contingent Valuation Method)又稱條件價值評估法，它是通過對不能在市場上交易的公共財產(chǎn)(如農(nóng)地的空氣凈化機能等外部效益)假設(shè)一種市場，讓被調(diào)查者假想自己作為該市場的當(dāng)事人，為了保證自己的效用恒定在一定的水平上，根據(jù)各項消費對自己帶來的效用，對待評估的公共財產(chǎn)的供給量的變化的支付愿望 (Willingness to Pay)或者獲取補償?shù)脑竿?(Willingness to Accept)作出回答，研究者據(jù)此評估該公共財產(chǎn)的價值的方法［18］。而該研究參照國內(nèi)同類研究內(nèi)容［19-20］，主要借助農(nóng)戶對耕地保護的支付意愿調(diào)查來反映農(nóng)戶對耕地保護的熱情及影響因素。首先調(diào)查人員向農(nóng)戶解釋保護耕地帶來的對農(nóng)戶、村鎮(zhèn)及環(huán)境保護的多重益處，以及保護耕地所要做的具體工作，然后詢問農(nóng)戶其家庭每年愿意為保護耕地付出何種行動及支付額度 (即支付意愿)。耕地保護支付意愿是農(nóng)戶耕地保護行為的一種反映，調(diào)查農(nóng)戶對耕地保護所愿意支付的方式及額度可用來衡量農(nóng)戶對耕地保護的熱情及投入情況。

2.3.2 Logistic 回歸分析法

分析農(nóng)戶耕地保護支付意愿影響因素時采用Logistic回歸分析法，該方法是對定性變量的回歸分析［21-22］，其中又分為Binary Logistic回歸分析和Multinomial Logistic回歸分析。Binary Logistic回歸模型中因變量只能取兩個值1和0(虛擬變量)，而Multinomial Logistic回歸模型中因變量可以取多個值。農(nóng)戶支付意愿的選擇為愿意 (取值1)或不愿意 (取值0)，因此適用于Binary Logistic回歸模型，大量文獻也表明Logistic回歸分析法在農(nóng)戶土地利用行為意愿的影響因素分析中適用性較強，研究效果較好［23-24］。

3 結(jié)果與分析

3.1 農(nóng)戶耕地價值認知

國內(nèi)學(xué)者研究認為我國耕地保護問題的癥結(jié)之一是在于對耕地資源價值認識不全面，從而導(dǎo)致國家耕地保護政策與措施執(zhí)行受阻或效果不佳。該次調(diào)研農(nóng)戶對耕地重要性認知中，首先了解耕地面積減少對農(nóng)戶的影響，然后再開展農(nóng)戶對耕地重要性及價值構(gòu)成的認知調(diào)查。

結(jié)果顯示，有75.16%(351戶)的農(nóng)戶表示耕地面積減少對其家庭收入會產(chǎn)生直接的影響，有接近80%(372戶)的農(nóng)戶認為耕地保護是重要的，但仍有接近20%的農(nóng)戶并不認可耕地保護的重要性。在進一步調(diào)查關(guān)于是否贊成政府加大對耕地保護措施時，發(fā)現(xiàn)僅有59.10%(276戶)的農(nóng)戶贊成政府加強對耕地的保護措施，該數(shù)值比農(nóng)戶肯定耕地重要性的比例要低。主要原因，認為耕地保護重要的那部分農(nóng)戶并不認可政府加強耕地保護措施能真正給農(nóng)戶帶來切實的經(jīng)濟利益。相反，這部分農(nóng)戶 (處在基本農(nóng)田保護區(qū)的農(nóng)戶)認為耕地比較利益太低，但卻因為基本農(nóng)田保護區(qū)制度的制約，使得當(dāng)?shù)亟?jīng)濟發(fā)展受到阻礙，從而造成農(nóng)戶收益較低。因此，對政府保護耕地的政策及措施并不支持。這反映出目前農(nóng)戶對待耕地保護的態(tài)度更多的是從自身出發(fā)，只關(guān)心耕地的經(jīng)濟效益。

進一步開展農(nóng)戶對耕地生態(tài)價值的認知調(diào)研發(fā)現(xiàn)，有將近一半的農(nóng)戶不知道耕地具有生態(tài)功能，這不僅與農(nóng)戶自身的文化水平及認知能力相關(guān)，也與國家及地方政府對耕地保護重要性的宣傳力度不足有關(guān)。鑒于普通農(nóng)戶對耕地生態(tài)價值認識的欠缺，調(diào)研者隨后增加了向農(nóng)戶介紹耕地生態(tài)功能的環(huán)節(jié)，然后再次詢問農(nóng)戶當(dāng)耕地面積不斷減少時是否會影響其生活環(huán)境質(zhì)量時，有79.66%(372戶)明確表示有影響，其中有66.80%(312戶)表示有必要為了提升耕地生態(tài)功能而開展耕地保護行動，該數(shù)據(jù)充分說明當(dāng)農(nóng)戶對耕地生態(tài)功能有了深入了解后，會有更多的農(nóng)戶支持國家與地方的耕地保護政策。

綜上所述，當(dāng)前番禺區(qū)農(nóng)戶對耕地價值認識不全面，對耕地資源的重要性認識不足，對國家與政府關(guān)于耕地保護的相關(guān)政策和措施支持度不高。

3.2 農(nóng)戶耕地保護支付意愿

在進行支付意愿調(diào)查前，首先調(diào)查了農(nóng)戶關(guān)于“您的家庭愿意為保護耕地而出錢或參加義務(wù)勞動嗎”的態(tài)度，有297位 (63.60%)農(nóng)戶明確表示不愿意，146位 (31.26%)農(nóng)戶表達了愿意，其余24人(5.14%)沒有表達他們的意愿。不愿意對耕地保護支付行為進行響應(yīng)的農(nóng)戶主要有三大原因:其一，認為自家沒有多余的錢與時間參與耕地保護行動;其二，認為耕地保護應(yīng)該由政府負責(zé);其三，認為農(nóng)戶支付的這種耕地保護行為作用不大。

當(dāng)進一步調(diào)查其愿意支付的方式時，在146位愿意支付者中，所有人均表示愿意接受義務(wù)勞動的方式，但其中有5人對貨幣支付方式不接受。農(nóng)戶支付意愿情況顯示，盡管農(nóng)戶表示愿意采用貨幣或勞動參與方式保護耕地，但涉及具體金額及數(shù)目時，超過一半的農(nóng)戶不能給出具體的答案。

在貨幣支付與勞動支付中不能給出具體答案的這部分農(nóng)戶主要是基于耕地保護的支付形式目前并不存在，他們盡管愿意接受這種方式，但對于能接受的程度沒有一個很好的把握，因此，為了便于后續(xù)的分析，對這部分農(nóng)戶采用“最小選擇法”，即愿意接受最少金額 (或天數(shù))來給他們賦值。根據(jù)以上分析，可對各鎮(zhèn) (街)農(nóng)戶響應(yīng)的支付方式及支付額度進行計算，獲得愿意支付者的平均貨幣支付是10.6元/(戶·年)，平均勞動支付是2.5天/(戶·年)(表1)。

3.3 耕地保護支付意愿影響因素

3.3.1 農(nóng)戶支付意愿差異

不同家庭經(jīng)濟條件、不同年齡階段、不同教育背景以及對耕地保護認識的不同都會直接影響農(nóng)戶對耕地保護支付行為的響應(yīng)。由于農(nóng)戶個人、家庭狀況以及在耕地認識中存在的差異，使得農(nóng)戶在表達其貨幣支付意愿與勞動支付意愿中均有所不同 (表2、表3)。

表1 農(nóng)戶耕地保護支付意愿

表2 農(nóng)戶耕地保護貨幣支付差異 元/(戶·年)

貨幣支付中，文化水平較高的農(nóng)戶支付金額一般較高;無耕作的農(nóng)戶支付金額要高于有耕作的農(nóng)戶;外地農(nóng)戶支付金額高于本地農(nóng)戶;30～40歲人群支付的金額最高;家庭收入來源越多，越愿意支付較高的金額;中等規(guī)模家庭人口及經(jīng)濟狀況較好的家庭支付金額較高;在耕地保護認識中，農(nóng)戶對耕地資源的作用及重要性認識越深刻，支付金額也越高 (表2)。

勞動支付中，文化水平較高的農(nóng)戶支付天數(shù)一般較高;有耕作的農(nóng)戶更愿意采用勞動支付方式;本地農(nóng)戶支付天數(shù)高于外地農(nóng)戶;40～60歲人群支付的勞動天數(shù)最多;兼業(yè)農(nóng)戶及純農(nóng)戶支付天數(shù)均較高;家庭人口越多，支付天數(shù)越多;家庭經(jīng)濟處于中等水平的家庭支付天數(shù)要高于高收入及低收入家庭;在耕地保護認識中，農(nóng)戶對耕地資源的作用及重要性認識越深刻，愿意支付勞動的天數(shù)也越多 (表3)。

表3 農(nóng)戶耕地保護勞動支付差異 天/(戶·年)

3.3.2 支付意愿影響因素分析

農(nóng)戶對耕地保護支付行為的響應(yīng)受其個人、家庭及社會經(jīng)濟特征、對耕地保護的認知程度等相關(guān)因素影響，為了進一步探討對農(nóng)戶耕地保護支付意愿起主要影響的因素，研究采用二元Logistic回歸分析，其因變量為農(nóng)戶支付意愿，1代表愿意支付，0代表不愿意支付，自變量選擇兩大類，其一是農(nóng)戶個人及家庭特征 (6個因子)，其二是農(nóng)戶對耕地保護的認識程度 (6個因子)(表4)。

利用SPSS 16.0統(tǒng)計分析軟件進行二元Logistic回歸分析。方法:選擇Binary Logistic回歸分析，采用向后篩選法 (Backward:wald)進行變量篩選，逐步回歸經(jīng)過7次迭代之后，有6個變量達到10%的顯著性進入回歸模型，該模型的 -2Log likelihood=497.938，Chi-square=63.675，Nagelkerke R Square=0.186，模型通過1%顯著性檢驗，模型預(yù)測準(zhǔn)確率為69.3%。進入回歸方程的因子計算結(jié)果見表5，其中:B、S.E.、Wald、df、Sig.、Exp(B)分別代表回歸系數(shù)、標(biāo)準(zhǔn)誤差、Wald統(tǒng)計量、自由度、回歸系數(shù)估計的顯著性水平、發(fā)生比率。

Logistic回歸分析結(jié)果顯示在參與分析的12個因子中，有6個因子顯著性影響農(nóng)戶耕地保護支付的響應(yīng)意愿，當(dāng)中即包括農(nóng)戶個人家庭特征，也包括農(nóng)戶耕地保護認識的程度。各因子對農(nóng)戶意愿的影響程度依次是:X11＞X1＞X10＞X3＞X7＞X4，影響系數(shù)均為正。

表4 農(nóng)戶耕地保護支付響應(yīng)意愿影響因子

表5 模型參數(shù)估計結(jié)果

4 結(jié)論與討論

(1)農(nóng)戶作為耕地保護最直接、最基層、最主要的參與者與組織者，其行為表現(xiàn)直接影響耕地保護的效果，農(nóng)戶在耕地保護過程中對耕地保護的認知、態(tài)度及意愿均是農(nóng)戶耕地保護行為的體現(xiàn)。

(2)研究發(fā)現(xiàn)，盡管有約80%的農(nóng)戶認為耕地保護非常重要，但卻有近50%的農(nóng)戶不了解耕地的生態(tài)價值，對國家耕地保護政策持支持態(tài)度的僅有59.10%。當(dāng)農(nóng)戶對耕地價值的構(gòu)成及功能有進一步了解后，農(nóng)戶對耕地保護政策的支持度上升至66.80%，因此可認為農(nóng)戶對耕地價值認知的不完全會影響農(nóng)戶耕地保護的熱情及積極性。總體而言，番禺區(qū)農(nóng)戶對耕地保護響應(yīng)較低。

(3)在關(guān)于耕地保護支付意愿響應(yīng)研究中，調(diào)研農(nóng)戶僅有31.26%愿意響應(yīng)耕地保護支付行為，該部分農(nóng)戶完全接受義務(wù)勞動的支付方式，但對貨幣支付方式卻不完全認同。其中，勞動支付的均值是2.5天/(戶·年)，貨幣支付的均值是10.6元/(戶·年)。Logistic回歸模型分析認為農(nóng)戶耕地保護支付意愿受農(nóng)戶個人家庭特征影響，也與農(nóng)戶對耕地保護的認知程度相關(guān)。

(4)研究僅從農(nóng)戶角度分析耕地保護支付意愿，但尚未開展農(nóng)戶耕地保護的受償意愿，而作為耕地利用的直接參與者與受益者，受償意愿也會影響農(nóng)戶耕地保護的熱情及積極性，因此，這將是研究進一步完善與深入的方向與內(nèi)容。

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