趙志卿,楊海娟,李 飛,曹曉麗,蘇 彤

(西北大學(xué) 城市與環(huán)境學(xué)院，陜西 西安 710127)

中共十九大將實(shí)施“鄉(xiāng)村振興”戰(zhàn)略作為建設(shè)現(xiàn)代化經(jīng)濟(jì)體系的六大任務(wù)之一。就鄉(xiāng)村層面而言，各村委會(huì)需依據(jù)自身發(fā)展現(xiàn)狀、資源稟賦和政策背景制定相應(yīng)的發(fā)展規(guī)劃,從而推進(jìn)村莊整體發(fā)展。就農(nóng)戶層面而言,鄉(xiāng)村的發(fā)展建設(shè)很大程度上受制于農(nóng)村人口收入水平的高低,為保證規(guī)劃過程順利實(shí)施,需要依據(jù)村莊規(guī)劃目標(biāo)優(yōu)化農(nóng)戶收入結(jié)構(gòu),在推進(jìn)村莊產(chǎn)業(yè)發(fā)展的同時(shí)增加農(nóng)戶家庭收入。農(nóng)村居民收入結(jié)構(gòu)代表不同來源的收入在農(nóng)戶家庭收入中占據(jù)的數(shù)值及比例[1],其分類方式依研究主題不同而變化。收入結(jié)構(gòu)由工資性收入、經(jīng)營性收入、財(cái)產(chǎn)性收入以及轉(zhuǎn)移性收入共同構(gòu)成,其中工資性收入為農(nóng)戶從事非農(nóng)就業(yè)活動(dòng)獲得的勞動(dòng)報(bào)酬[2],外出務(wù)工為農(nóng)村人口工資性收入的最主要來源;經(jīng)營性收入是農(nóng)戶在日常生產(chǎn)經(jīng)營活動(dòng)中獲取的收入[3],農(nóng)戶生產(chǎn)經(jīng)營活動(dòng)主要包括作物種植和個(gè)體經(jīng)營;財(cái)產(chǎn)性收入是通過向他人提供金融性資產(chǎn)或其他有形非生產(chǎn)性資產(chǎn)的支配權(quán)獲得的收入[4],如村莊經(jīng)營分紅、房租及土地使用權(quán)轉(zhuǎn)讓收入;轉(zhuǎn)移性收入是指國家、單位、社會(huì)團(tuán)體和家庭內(nèi)部對(duì)農(nóng)戶的轉(zhuǎn)移支付[5],農(nóng)戶轉(zhuǎn)移性收入主要由離退休金、養(yǎng)老金、糧食直補(bǔ)、子女贍養(yǎng)費(fèi)等構(gòu)成。

關(guān)于農(nóng)村收入結(jié)構(gòu)現(xiàn)有研究主要集中在以下幾個(gè)方面:① 農(nóng)戶收入結(jié)構(gòu)變化對(duì)收入的影響,如萬年慶等人通過靜態(tài)-動(dòng)態(tài)偏離份額法對(duì)1997—2009年各省份間的農(nóng)民收入結(jié)構(gòu)進(jìn)行分析,提出工資性收入水平對(duì)縮小農(nóng)民收入增長速率的區(qū)域差異具有重要作用[1];祝偉等人借助基尼系數(shù)分解方法探究了不同收入來源對(duì)于收入差距的影響,認(rèn)為工資性收入和經(jīng)營性收入分別是省際農(nóng)民收入差距增大和縮減的原因[6]。② 農(nóng)民收入結(jié)構(gòu)構(gòu)成研究,如錢雪飛通過對(duì)比1994年和2000年江蘇省南通市1440位城鄉(xiāng)老年人收入來源數(shù)據(jù),發(fā)現(xiàn)子女補(bǔ)貼在農(nóng)村老年人收入結(jié)構(gòu)中所占比例呈下降趨勢(shì),收入來源隨其年齡、文化程度、60歲前從事職業(yè)等個(gè)人特征而變化[7];管琳等人借助模糊聚類分析和因子分析方法將收入來源分為四類,研究表明,家庭經(jīng)營性收入和工資性收入是目前農(nóng)戶收入的最主要來源,通過土地征用和租賃獲取的財(cái)產(chǎn)性收入是農(nóng)民收入的重要來源[8]。③ 農(nóng)民收入結(jié)構(gòu)變化影響因素研究,趙曉霞對(duì)1979—2006年面板數(shù)據(jù)的分析結(jié)果表明對(duì)外貿(mào)易對(duì)農(nóng)戶收入結(jié)構(gòu)沒有明顯影響,而外商直接投資(FDI)會(huì)導(dǎo)致工資性收入比例的提高[9];葉彩霞等人運(yùn)用灰色關(guān)聯(lián)分析探討了我國城市化進(jìn)程對(duì)收入結(jié)構(gòu)的影響,結(jié)果顯示城鎮(zhèn)化進(jìn)程對(duì)農(nóng)民工資性收入影響程度最高,對(duì)家庭經(jīng)營性收入的影響程度最低[10]?；谝陨衔墨I(xiàn)分析,可以發(fā)現(xiàn)目前尚缺乏農(nóng)戶收入結(jié)構(gòu)路徑優(yōu)化選擇研究。本文以關(guān)中地區(qū)內(nèi)21個(gè)鄉(xiāng)村為例,借助地理探測(cè)器診斷影響農(nóng)戶收入結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)變的社會(huì)環(huán)境要素和家庭要素,結(jié)合Tobit模型比較各要素對(duì)不同來源收入的影響力,最終將二者的定量化分析結(jié)果聯(lián)系起來確定收入結(jié)構(gòu)優(yōu)化過程中不同階段各要素的優(yōu)先序列,因地制宜地為不同規(guī)劃發(fā)展目標(biāo)下的村莊提供相應(yīng)的資源配置參考建議。

1 數(shù)據(jù)來源與模型方法

1.1 數(shù)據(jù)來源

關(guān)中平原位于秦嶺和渭北山系之間,含西安、寶雞、咸陽、渭南、銅川及楊凌示范區(qū)。本文以西安市高陵區(qū)、臨潼區(qū)、閻良區(qū)和咸陽市禮泉縣、興平市境內(nèi)的21個(gè)村莊作為研究區(qū)域。其中,高陵區(qū)地處關(guān)中平原中部,總面積294km2,盛產(chǎn)甜瓜、大豆等特色作物,2016年GDP為300.24億元,農(nóng)村居民人均可支配收入16431元;臨潼區(qū)位于關(guān)中平原東部,總面積915km2,石榴種植面積10萬余畝,擁有兵馬俑、華清池等世界聞名的旅游景點(diǎn),2016年GDP為183.11億元,農(nóng)村居民人均可支配收入16 398元;閻良區(qū)位于西安市東北部,總面積244 km2,甜瓜、相棗、酥梨等經(jīng)濟(jì)作物較為聞名,2016年GDP為193.94億元,農(nóng)村居民人均可支配收入20 262元;禮泉縣地處關(guān)中平原中部,總面積1 017km2,蘋果種植面積10萬余畝,杏樹栽植面積6 000余畝,2016年GDP 164.15億元,農(nóng)村居民人均可支配收入10 922元;興平市位于關(guān)中腹地,面積496km2,工業(yè)產(chǎn)值在陜西省縣域居于首位,2016年GDP 217.67億元,農(nóng)村居民人均可支配收入11 067元。

圖1 研究區(qū)樣本村莊空間分布Fig 1. The spatial distribution of the sample villages in study area

2017年6月到9月期間,調(diào)研小組在上述研究區(qū)域內(nèi)21個(gè)行政村進(jìn)行隨機(jī)抽樣訪談(圖1),調(diào)研數(shù)據(jù)涵蓋農(nóng)戶的家庭成員基礎(chǔ)信息(性別、年齡、人口構(gòu)成等)、生產(chǎn)消費(fèi)信息(經(jīng)營土地面積、收入構(gòu)成、家庭支出等)以及個(gè)體感知要素(基礎(chǔ)設(shè)施感知、貸款難易度、幸福感等)。每個(gè)村莊抽取30余戶進(jìn)行調(diào)查,不足300戶的村莊按戶數(shù)的10%進(jìn)行采樣。此外還走訪了調(diào)研村的村委會(huì),問詢獲取了村莊的區(qū)位條件和村莊主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)信息。此次調(diào)研借助參與式農(nóng)村評(píng)估法(PRA),具體走訪過程中采用問卷調(diào)查和深度訪談相結(jié)合的形式,每次訪談時(shí)間控制在20～30min,總計(jì)發(fā)放調(diào)研問卷678份,剔除調(diào)研過程中出現(xiàn)信息遺漏或信息模糊的56份問卷,最終回收有效問卷622份?；诒狙芯繀^(qū)域的實(shí)際生產(chǎn)生活情況及調(diào)研數(shù)據(jù)的可得性,最終設(shè)計(jì)勞動(dòng)力受教育程度(x1)、家庭類型(x2)、撫養(yǎng)比(x3)、人均耕地面積(x4)、貸款難易程度(x5)、人情往來支出(x6)、村莊基礎(chǔ)設(shè)施滿意度(x7)、村莊到最近城市距離(x8)、村莊主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)(x9)作為研究中的解釋變量,探測(cè)以上各要素對(duì)收入結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)化和收入變化的影響力并依據(jù)分析結(jié)果構(gòu)建收入結(jié)構(gòu)優(yōu)化的合理路徑。

1.2 模型方法

1)地理探測(cè)器

表1 農(nóng)戶收入結(jié)構(gòu)Tab.1 The Income structure of households

調(diào)研數(shù)據(jù)顯示,研究區(qū)內(nèi)財(cái)產(chǎn)性和補(bǔ)貼性收入在農(nóng)戶收入中所占比重遠(yuǎn)低于工資性和經(jīng)營性收入,對(duì)家庭總體收入狀況影響很小,因而本文選擇后者作為收入結(jié)構(gòu)研究對(duì)象。首先引入收入結(jié)構(gòu)定量衡量指標(biāo)P

(1)

式中：W為農(nóng)戶家庭工資性收入,R為農(nóng)戶家庭經(jīng)營性收入,指標(biāo)P代表由工資性收入在收入結(jié)構(gòu)中的比重,作為地理探測(cè)器中的因變量。

地理探測(cè)器是由王勁峰等人提出一組統(tǒng)計(jì)學(xué)方法,其目標(biāo)是探測(cè)驅(qū)動(dòng)因變量產(chǎn)生空間分異的影響因子解釋力及其交互作用[11],考慮到收入結(jié)構(gòu)的自變量中近半數(shù)為類型量,因而選用地理探測(cè)器作為收入結(jié)構(gòu)影響因子探測(cè)模型。該方法假設(shè)若某項(xiàng)自變量能夠在一定程度上對(duì)因變量的空間分異作出解釋,那么二者在空間分異上會(huì)具有相似性[12-13]。目前,地理探測(cè)器已在環(huán)境變化[14-15]、城鄉(xiāng)發(fā)展[16-17]、人地關(guān)系[18]等研究對(duì)象的時(shí)空分異影響要素探究中取得一定成果。為比較農(nóng)戶收入結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)變的影響因子決定力,本文采用了地理探測(cè)器中的因子探測(cè)和交互探測(cè)方法。其中因子探測(cè)表達(dá)式為

(2)

地理探測(cè)器中的交互探測(cè)能夠衡量兩個(gè)不同的自變量同時(shí)作用于收入結(jié)構(gòu)時(shí)的影響力,其表達(dá)式如下:當(dāng)min(q(xi),q(xj))max(q(xi),q(xj))且q(xi∩xj)q(xi)+q(xj),表明自變量明xi和xj交互后非線性加強(qiáng);當(dāng)q(xi∩xj)=q(xi)+q(xj),表明自變量xi和xj相互獨(dú)立。本文中的地理探測(cè)器方法均在GeoDetecter中實(shí)現(xiàn)。

2)Tobit回歸模型

參考已有研究中的收入影響要素回歸方法[19-20],由于農(nóng)戶從事的經(jīng)濟(jì)活動(dòng)有所不同,某類收入在部分樣本中存在為0的情況,若采用地理探測(cè)器進(jìn)行全局探測(cè)易被干擾導(dǎo)致結(jié)果產(chǎn)生謬誤[11],而采用最小二乘法進(jìn)行回歸結(jié)果會(huì)產(chǎn)生較大偏差,因而選取Tobit回歸模型進(jìn)行分析?？紤]到本研究僅對(duì)收入結(jié)構(gòu)和收入影響因子的貢獻(xiàn)度進(jìn)行縱向比較,不進(jìn)行橫向比較,兩部分模型差異不會(huì)影響最終結(jié)果。為對(duì)比自變量影響力大小,在建立回歸模型前事先采用z-score標(biāo)準(zhǔn)化法對(duì)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。本研究構(gòu)建的計(jì)量模型如下

l(w,r)=μ0+μ1Fn+μ2Dn+εn

(3)

式中：l代表第n個(gè)樣本的特定類型收入(工資性收入、農(nóng)業(yè)經(jīng)營性收入或個(gè)體經(jīng)營性收入),Fn表示自變量中的家庭特征變量(x1～x7),Dn表示村到最近城市距離(x8),εn為隨機(jī)誤差項(xiàng)。根據(jù)不同模型對(duì)自變量的要求,本研究中自變量具體含義如表2所示。

2 結(jié)果分析

2.1 收入結(jié)構(gòu)影響因子探測(cè)

根據(jù)因子探測(cè)分析結(jié)果,最終輸出各收入結(jié)構(gòu)影響因子解釋力如圖2所示,由高到低依次為家庭類型(x2)>人均耕地面積(x4)>勞動(dòng)力受教育程度(x1)>村到最近城市距離(x8)>村莊主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)(x9)>撫養(yǎng)比(x3),其中村莊基礎(chǔ)設(shè)施滿意度(x7)、人情往來支出(x6)及貸款難易程度(x5)顯著性較差,勞動(dòng)力受教育程度(x1)在5%水平上顯著,其余影響要素均在1%水平上顯著。家庭類型(0.092 7)和人均耕地面積(0.077 2)的二者的影響力明顯高于其他影響因子,主要是由于主干家庭與核心家庭的家庭結(jié)構(gòu)較為完整,中青年在家庭人口中所占比重高于其他家庭類型,因而此背景下家庭主要?jiǎng)趧?dòng)力傾向于從事收入期望更高的城鎮(zhèn)非農(nóng)職業(yè),工資性收入便成為此類農(nóng)戶的最主要來源,單親、隔代、空巢家庭中適齡勞動(dòng)力較少,還需考慮到方便老年人生活和照顧學(xué)齡兒童,因而大多選擇留在農(nóng)村從事農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)活動(dòng);一般情況下,人均耕地面積越大農(nóng)戶從事農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)時(shí)間越長,間接減少了農(nóng)戶的非農(nóng)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)。勞動(dòng)力受教育程度(0.042 6)、村到最近城市距離(0.040 5)、村莊主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)(0.040 0)、撫養(yǎng)比(0.035 8)的影響力較為接近,究其原因,城鎮(zhèn)地區(qū)存在大量對(duì)求職者的教育程度設(shè)定要求的非農(nóng)職業(yè),使勞動(dòng)力受教育程度成為影響農(nóng)戶的經(jīng)濟(jì)活動(dòng)決策的重要因素之一;村到最近城市距離代表了村莊的區(qū)位條件,良好的區(qū)位條件不僅能夠減少從家到工作地的交通時(shí)間,還能使農(nóng)戶獲取更多的非農(nóng)就業(yè)信息;具有特色的主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)的村莊相對(duì)與于傳統(tǒng)的糧食種植村莊,擁有更具優(yōu)勢(shì)的經(jīng)營模式和完善的產(chǎn)業(yè)供需鏈條,有利于農(nóng)戶獲取更高的經(jīng)營性收入;撫養(yǎng)比越高的家庭中適齡勞動(dòng)力比重越高,除去留在村莊內(nèi)照看老人和兒童的家庭成員,農(nóng)業(yè)剩余勞動(dòng)力大多進(jìn)城務(wù)工,因而提高了工資性收入的比重。

表2 收入結(jié)構(gòu)影響因子內(nèi)涵Tab.2 The meaning of the influence factors of income structure

影響因子的交互作用探測(cè)顯示(表3、表4),任意兩個(gè)自變量同時(shí)作用于收入結(jié)構(gòu)時(shí)的綜合解釋力都高于單一自變量,撫養(yǎng)比∩人均耕地面積(0.166 2)的影響力居首。其中,家庭類型、人均耕地面積、家庭類型∩撫養(yǎng)比、勞動(dòng)力受教育程度∩家庭類型表現(xiàn)為雙因子增強(qiáng),其余交互作用均為非線性增強(qiáng)。結(jié)果表明,自變量對(duì)于收入結(jié)構(gòu)的作用力并不是相互獨(dú)立的,由于受多種家庭要素和村莊環(huán)境要素的綜合影響,雙因子交互作用能夠更好地解釋收入結(jié)構(gòu)的變化。

2.2 收入影響因子探測(cè)

借助STATA14.0分別對(duì)各類收入的影響因子進(jìn)行Tobit回歸,所得結(jié)果如表4所示。經(jīng)營性收入按農(nóng)戶從事的生計(jì)策略類型可分為農(nóng)業(yè)經(jīng)營性收入和個(gè)體經(jīng)營性收入,由于包含個(gè)體經(jīng)營性收入的農(nóng)戶在調(diào)研樣本中僅有28戶,回歸結(jié)果不具有代表性,因而本研究中對(duì)此類收入的影響因素不作探討。

就工資性收入而言, 具有顯著正向影響的自變量按影響力大小排序分別為勞動(dòng)力受教育程度(0.357 0)、 人情往來支出(0.124 3)和家庭類型(0.108 7)。 教育程度對(duì)工資性收入的貢獻(xiàn)度明顯高于其他要素, 表明目前我國城鄉(xiāng)勞動(dòng)力市場(chǎng)將就業(yè)者的文化水平視為個(gè)人經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出價(jià)值的重要參考因素; 人情往來支出是農(nóng)戶用于維持人際關(guān)系的支出, 代表著農(nóng)戶的社會(huì)資本, 而具有較高社會(huì)資本的農(nóng)戶在獲取就業(yè)信息和實(shí)現(xiàn)工作目標(biāo)的過程中更容易得到來自他人的支持, 有利于快速提升個(gè)人價(jià)值; 破碎的家庭結(jié)構(gòu)中家庭成員贍養(yǎng)負(fù)擔(dān)較重, 對(duì)家庭勞動(dòng)力非農(nóng)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)存在限制作用,因而家庭類型的完整性對(duì)工資性收入呈現(xiàn)正向影響。 對(duì)工資性收入具有顯著負(fù)向影響的自變量按影響力大小排序分別貸款難易程度(-0.203 1)、人均耕地面積(-0.117 1)和村到最近城市距離(0.080 2)。貸款難易程度與工資性收入存在負(fù)相關(guān)關(guān)系,一個(gè)可能的解釋是工資性收入大多來源于在城鎮(zhèn)地區(qū)務(wù)工,若農(nóng)戶能夠通過借貸在工作地購置固定居所,有利于務(wù)工者尋求長期穩(wěn)定的職業(yè)發(fā)展;人均耕地面積對(duì)于工資性收入的負(fù)向影響可參照前文分析,即農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)占用了家庭勞動(dòng)力的時(shí)間;由于城市在文化、經(jīng)濟(jì)、信息等方面對(duì)周邊區(qū)域存在輻射作用,村莊與城市的交通距離影響著上述要素的擴(kuò)散,從而間接地影響著農(nóng)戶的工資性收入水平。

注:***表示在1%水平上顯著,**表示在5%水平上顯著。圖2 收入結(jié)構(gòu)影響因素的因子解釋力Fig.2 The effects of the influence factors of income structure

交互作用因子 q解釋 撫養(yǎng)比(x3)∩人均耕地面積(x4) 0.166 2非線性增強(qiáng) 家庭類型(x2)∩人均耕地面積(x4) 0.165 5雙因子增強(qiáng) 人均耕地面積(x4)∩村莊主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)(x9) 0.157 4非線性增強(qiáng) 家庭類型(x2)∩村到最近城市距離(x8) 0.154 6非線性增強(qiáng) 家庭類型(x2)∩貸款難易程度(x5) 0.139 9非線性增強(qiáng) 人均耕地面積(x4)∩村到最近城市距離(x8) 0.138 3非線性增強(qiáng) 家庭類型(x2)∩村莊主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)(x9) 0.137 8非線性增強(qiáng) 人均耕地面積(x4)∩貸款難易程度(x5) 0.135 2非線性增強(qiáng) 勞動(dòng)力受教育程度(x1)∩人均耕地面積(x4) 0.130 6非線性增強(qiáng) 家庭類型(x2)∩村莊基礎(chǔ)設(shè)施滿意度(x7) 0.124 3非線性增強(qiáng) 家庭類型(x2)∩撫養(yǎng)比(x3)0.122 0雙因子增強(qiáng) 人均耕地面積(x4)∩村莊基礎(chǔ)設(shè)施滿意度(x7)0.119 5非線性增強(qiáng) 撫養(yǎng)比(x3)∩村到最近城市距離(x8)0.118 3非線性增強(qiáng) 勞動(dòng)力受教育程度(x1)∩家庭類型(x2)0.113 9雙因子增強(qiáng) 人均耕地面積(x4)∩人情往來支出(x6)0.113 4非線性增強(qiáng) 撫養(yǎng)比(x3)∩村莊主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)(x9)0.108 0非線性增強(qiáng) 勞動(dòng)力受教育程度(x1)∩村到最近城市距離(x8)0.104 9非線性增強(qiáng) 家庭類型(x2)∩人情往來支出(x6)0.104 5非線性增強(qiáng) 貸款難易程度(x5)∩村到最近城市距離(x8)0.100 3非線性增強(qiáng) 勞動(dòng)力受教育程度(x1)∩村莊主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)(x9)0.099 5非線性增強(qiáng) 勞動(dòng)力受教育程度(x1)∩撫養(yǎng)比(x3)0.095 1非線性增強(qiáng) 撫養(yǎng)比(x3)∩村莊基礎(chǔ)設(shè)施滿意度(x7)0.090 3非線性增強(qiáng) 村到最近城市距離(x8)∩村莊主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)(x9)0.086 0非線性增強(qiáng) 勞動(dòng)力受教育程度(x1)∩貸款難易程度(x5)0.083 1非線性增強(qiáng) 貸款難易程度(x5)∩村莊主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)(x9)0.079 5非線性增強(qiáng) 勞動(dòng)力受教育程度(x1)∩村莊基礎(chǔ)設(shè)施滿意度(x7)0.075 6非線性增強(qiáng) 撫養(yǎng)比(x3)∩貸款難易程度(x5)0.069 4非線性增強(qiáng) 村莊基礎(chǔ)設(shè)施滿意度(x7)∩村莊主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)(x9)0.069 0非線性增強(qiáng) 勞動(dòng)力受教育程度(x1)∩人情往來支出(x6)0.067 7非線性增強(qiáng) 村莊基礎(chǔ)設(shè)施滿意度(x7)∩村到最近城市距離(x8)0.067 3非線性增強(qiáng) 貸款難易程度(x5)∩村莊基礎(chǔ)設(shè)施滿意度(x7)0.062 0非線性增強(qiáng) 人情往來支出(x6)∩村到最近城市距離(x8)0.057 6非線性增強(qiáng) 人情往來支出(x6)∩村莊主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)(x9)0.046 9非線性增強(qiáng) 撫養(yǎng)比(x3)∩人情往來支出(x6)0.046 4非線性增強(qiáng) 貸款難易程度(x5)∩人情往來支出(x6)0.039 5非線性增強(qiáng) 人情往來支出(x6)∩村莊基礎(chǔ)設(shè)施滿意度(x7)0.037 9非線性增強(qiáng)

就農(nóng)業(yè)經(jīng)營性收入而言,具有顯著正向影響的自變量按影響力大小排序分別為村到最近城市距離(0.427 8)、人均耕地面積(0.406 0)和村莊基礎(chǔ)設(shè)施滿意度(0.306 4)。村莊越臨近城市地區(qū),耕地流轉(zhuǎn)為建設(shè)用地可能性也隨之升高,城市對(duì)于農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力的吸納也解釋了村到最近城市距離對(duì)農(nóng)業(yè)經(jīng)營性收入的正向作用;由于單位面積耕地內(nèi)農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)值相對(duì)固定,人均耕地面積顯然對(duì)農(nóng)業(yè)經(jīng)營性收入存在正向影響;完備的灌溉設(shè)施和平坦開闊的道路都有利于提高農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)效率。此外,由于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)必然涉及到資本的投入,貸款難易程度(-0.174 7)作為衡量農(nóng)戶金融資本的指標(biāo)對(duì)農(nóng)業(yè)經(jīng)營收入存在負(fù)向影響。

表4 工資性收入與經(jīng)營性收入影響因子回歸結(jié)果Tab.4 The regression results of the impact factors of wage income and running income

注：***表示在1%水平上顯著,**表示在5%水平上顯著,*表示在10%水平上顯著。

2.3 收入結(jié)構(gòu)優(yōu)化路徑

農(nóng)戶收入結(jié)構(gòu)與農(nóng)戶收入的內(nèi)涵存在差異,收入結(jié)構(gòu)體現(xiàn)了農(nóng)戶的生計(jì)策略選擇,收入則直接體現(xiàn)了農(nóng)戶的經(jīng)濟(jì)活動(dòng)產(chǎn)出值。從村莊的角度出發(fā),應(yīng)以發(fā)展規(guī)劃目標(biāo)為導(dǎo)向選擇適宜的收入結(jié)構(gòu)優(yōu)化路徑引導(dǎo)農(nóng)戶;從農(nóng)戶的角度出發(fā),收入結(jié)構(gòu)優(yōu)化的理想結(jié)果應(yīng)伴隨著家庭收入的提高?；谏鲜鼋Y(jié)果,本研究將收入結(jié)構(gòu)優(yōu)化過程分為收入結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型和收入提升兩個(gè)階段。若村莊有計(jì)劃進(jìn)行土地流轉(zhuǎn),首先應(yīng)引導(dǎo)部分農(nóng)戶以工資性收入作為主要生計(jì)來源,從而在保障農(nóng)戶生計(jì)的同時(shí)為土地流轉(zhuǎn)創(chuàng)造條件;若村莊將村域范圍內(nèi)產(chǎn)業(yè)發(fā)展作為目標(biāo),則應(yīng)引導(dǎo)農(nóng)戶以經(jīng)營性收入作為主要生計(jì)來源,進(jìn)而提升村莊內(nèi)部經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出。經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型階段各要素按關(guān)注優(yōu)先度排序依次為家庭類型∩人均耕地面積、勞動(dòng)力受教育程度、村到最近城市距離、村莊主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)、撫養(yǎng)比。在收入提升階段,工資性收入提升要素按優(yōu)先度排序依次為勞動(dòng)力受教育程度、貸款難易程度、人情往來支出、人均耕地面積、家庭類型、村到最近城市距離,農(nóng)業(yè)經(jīng)營收入提升要素排序?yàn)榇宓阶罱鞘芯嚯x、人均耕地面積、村莊基礎(chǔ)設(shè)施滿意度、貸款難易程度。

3 結(jié)論與討論

本文以西安和咸陽境內(nèi)21個(gè)村莊為研究區(qū)域,借助地理探測(cè)器分別探究影響收入結(jié)構(gòu)變化的單因子和雙因子交互作用影響力,并引入Tobit回歸模型探測(cè)農(nóng)戶工資性收入和農(nóng)業(yè)經(jīng)營性收入的影響因子,聯(lián)合二者結(jié)果建立不同村莊發(fā)展目標(biāo)下收入結(jié)構(gòu)的優(yōu)化路徑, 結(jié)論如下: ① 收入結(jié)構(gòu)單因子解釋力由高到低依次為家庭類型(0.092 7)>人均耕地面積(0.077 2)>勞動(dòng)力受教育程度(0.042 6)>村到最近城市距離(0.040 5)>村莊主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)(0.040 0)>撫養(yǎng)比(0.035 8);任意兩因子交互作用后對(duì)收入結(jié)構(gòu)的解釋力加強(qiáng),其中家庭類型∩人均耕地面積、家庭類型∩撫養(yǎng)比、勞動(dòng)力受教育程度∩家庭類型表現(xiàn)為雙因子增強(qiáng),其余因子表現(xiàn)為非線性增強(qiáng)。② 作用于不同類型收入的影響因子存在差異。按影響因子對(duì)工資性收入的貢獻(xiàn)度由高到低,依次排序?yàn)閯趧?dòng)力受教育程度、貸款難易程度、人情往來支出、人均耕地面積、家庭類型、村到最近城市距離,對(duì)農(nóng)業(yè)經(jīng)營收入貢獻(xiàn)度由高到低排序?yàn)榇宓阶罱鞘芯嚯x、人均耕地面積、村莊基礎(chǔ)設(shè)施滿意度、貸款難易程度。③ 計(jì)劃進(jìn)行土地流轉(zhuǎn)的村莊應(yīng)首先引導(dǎo)農(nóng)戶以工資性收入作為主要生計(jì)來源,在收入提升階段關(guān)注工資性收入影響要素;計(jì)劃推進(jìn)村域產(chǎn)業(yè)發(fā)展的村莊則應(yīng)首先引導(dǎo)農(nóng)戶以經(jīng)營性收入作為主要生計(jì)來源,在收入提升階段關(guān)注農(nóng)業(yè)經(jīng)營性收入影響要素。

注:經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型階段要素參照交互探測(cè)結(jié)果內(nèi)涵排序,雙因子增強(qiáng)作用大于單因子獨(dú)立作用之和,非線性增強(qiáng)作用小于單因子獨(dú)立作用之和;收入提升階段中+代表正向影響,-代表負(fù)向影響。圖3 收入結(jié)構(gòu)優(yōu)化路徑選擇Fig.3 Route selection of income structure optimization

考慮到研究的現(xiàn)實(shí)意義,還要結(jié)合自身的發(fā)展特點(diǎn)和國家的政策，采取多種措施加快村莊的發(fā)展，建設(shè)更加美麗的鄉(xiāng)村。