任 立，吳 萌，甘臣林，陳銀蓉

（1.湖北經(jīng)濟學(xué)院財政與公共管理學(xué)院，湖北 武漢 430205；2.湖北經(jīng)濟學(xué)院會計學(xué)院，湖北 武漢430205；3.湖北經(jīng)濟學(xué)院財經(jīng)高等研究院，湖北 武漢 430205；4.華中農(nóng)業(yè)大學(xué)公共管理學(xué)院，湖北 武漢 430070）

1 引言

隨著中國城市化進程的不斷加快，農(nóng)村土地制度改革穩(wěn)慎推進。作為城市與農(nóng)村之間的國土空間要素綜合體，城市近郊區(qū)是當(dāng)前形勢下受到改革沖擊最為頻繁和顯著的區(qū)域[1]。近年來，城市發(fā)展的集聚效應(yīng)日益凸顯，大量農(nóng)村勞動力向城市轉(zhuǎn)移，近郊區(qū)農(nóng)村土地流轉(zhuǎn)集中的趨勢不可逆轉(zhuǎn)，小農(nóng)經(jīng)濟向農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化階段轉(zhuǎn)型升級[2]。在此背景下，各種新型農(nóng)業(yè)經(jīng)營主體和農(nóng)業(yè)社會化服務(wù)組織應(yīng)運而生，而城市近郊區(qū)農(nóng)戶也面臨由傳統(tǒng)“農(nóng)業(yè)生產(chǎn)勞動力”向新型“農(nóng)業(yè)經(jīng)營決策者”的艱難轉(zhuǎn)型[3-4]。在農(nóng)村社會保障制度尚未健全的現(xiàn)實條件下，土地制度變遷勢必產(chǎn)生社會成本問題，由此產(chǎn)生的風(fēng)險會增加農(nóng)戶土地投入的交易費用，從而降低改革進程中農(nóng)戶的獲得感，使其存在提高風(fēng)險管理水平的潛在需求[5-6]。

本文研究的土地投入是指農(nóng)戶主體以農(nóng)用地為對象所進行的生產(chǎn)性投資行為，其風(fēng)險包括各類要素成本、機會成本和不確定性。針對農(nóng)戶土地投入及其風(fēng)險認(rèn)知的研究，大量學(xué)者基于不同的視角展開了豐富的探索。首先需要明確的是，土地投入是農(nóng)村地區(qū)最為常見的生產(chǎn)性投資行為，一般認(rèn)為其受到內(nèi)部因素（如個體、家庭特征和資源稟賦）和外部因素（如社會經(jīng)濟發(fā)展、政策環(huán)境）的影響，且表現(xiàn)出一定的空間異質(zhì)性[7-8]。在此基礎(chǔ)上，有學(xué)者總結(jié)了農(nóng)戶土地投入行為決策的路徑范式，并得出當(dāng)前形勢下中國農(nóng)戶仍是典型的“風(fēng)險規(guī)避者”[1，6]。更多學(xué)者認(rèn)為，隨著土地投入“高成本、高勞耗和低效益”的風(fēng)險特征日益凸顯，土地資源閑置和撂荒現(xiàn)象在部分地區(qū)已經(jīng)成為嚴(yán)重的社會問題，從而引發(fā)了對土地經(jīng)營權(quán)有序退出的必要討論[9-11]。與此同時，農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化過程中對新型農(nóng)業(yè)經(jīng)營主體的培育[3，12-13]、農(nóng)業(yè)社會化服務(wù)對傳統(tǒng)土地利用方式帶來的機遇和挑戰(zhàn)[4，14-15]等問題，都將深刻影響傳統(tǒng)農(nóng)戶的土地投入和風(fēng)險認(rèn)知，而這背后的影響機理和復(fù)雜邏輯尚待進一步明確。

上述分析表明，農(nóng)戶土地投入風(fēng)險的本質(zhì)正在發(fā)生顯著變化，這種變化的背后是土地流轉(zhuǎn)、新型農(nóng)業(yè)經(jīng)營主體、農(nóng)業(yè)社會化服務(wù)等新鮮事物對農(nóng)戶認(rèn)知環(huán)境帶來的外生沖擊。作為農(nóng)村土地制度改革的前線地區(qū)，城市近郊區(qū)農(nóng)戶的土地利用方式、社會保障需求和家庭生計格局必將隨著風(fēng)險認(rèn)知的變化而變化，而現(xiàn)有研究大多聚焦于農(nóng)戶行為意愿，而對其背后的認(rèn)知機理則鮮有關(guān)注。本文旨在探索當(dāng)前形勢下城市近郊區(qū)農(nóng)戶對土地投入風(fēng)險的認(rèn)知狀況，在分布式認(rèn)知理論的分析框架下，結(jié)合483名城市近郊區(qū)農(nóng)戶的微觀調(diào)研數(shù)據(jù)，構(gòu)建農(nóng)戶土地投入風(fēng)險認(rèn)知的結(jié)構(gòu)方程模型，從“個人力”、“地域力”和“文化力”三個認(rèn)知功能系統(tǒng)的角度深入研究農(nóng)戶土地投入風(fēng)險認(rèn)知及影響因素，進而為提高農(nóng)地資源利用效率、提升農(nóng)戶風(fēng)險管理水平、促進農(nóng)村社會保障體系合理完善提供決策依據(jù)。

2 理論假說與研究設(shè)計

2.1 分布式認(rèn)知理論

分布式認(rèn)知理論（Distributed Cognition Theory，DCT）源于心理學(xué)中對個體認(rèn)知活動的研究，該理論提出了一種觀察認(rèn)知活動完整過程的全新視角，并認(rèn)為認(rèn)知活動受到個體特征、地域環(huán)境、社會文化的多層次影響。HATCH和GARDNER率先提出了分布式認(rèn)知的同心圓模型（圖1），區(qū)別于傳統(tǒng)影響因素分析一味強調(diào)認(rèn)知主體個體特征的局限，該模型以個體與環(huán)境之間互動博弈的功能系統(tǒng)作為研究的基本單元，這對于處于復(fù)雜社會環(huán)境下的個體認(rèn)知活動具有較強解釋力[9，16-17]。學(xué)者基于分布式認(rèn)知的實證研究結(jié)果表明，個體認(rèn)知活動是在“個人力”、“地域力”和“文化力”的綜合作用下發(fā)生的，而這三個功能系統(tǒng)之間也會相互影響、彼此關(guān)聯(lián)，并最終決定個體的認(rèn)知水平[9]?；诖耍疚脑谕膱A模型的基礎(chǔ)上提出農(nóng)戶土地投入風(fēng)險認(rèn)知分析框架（圖1）。

2.2 研究假說與問卷設(shè)計

心理學(xué)研究指出，認(rèn)知活動是個體基于主觀經(jīng)驗對客觀世界的信息進行加工的過程[17]。土地投入作為一種生產(chǎn)性投資行為，農(nóng)戶對其風(fēng)險的認(rèn)知會具體表現(xiàn)為對各種經(jīng)濟損失、心理負擔(dān)和不確定性的主觀響應(yīng)和敏感程度。為了實現(xiàn)對這一抽象概念的定量分析，本文借鑒農(nóng)戶土地投入感知風(fēng)險層次模型對土地投入風(fēng)險認(rèn)知（Risk Perception of Land Investment，RP）進行測度，從而將其具體細分為經(jīng)濟風(fēng)險（Economic Risk，ER）、心理風(fēng)險（Psychological Risk，PR）和情境風(fēng)險（Situational Risk，SR）3個現(xiàn)實維度[1，6]。在此基礎(chǔ)上，結(jié)合分布式認(rèn)知的基本框架和近年來相關(guān)學(xué)者的研究成果，本文提出如下待驗證的研究假說：

H1：個人力對農(nóng)戶土地投入風(fēng)險認(rèn)知具有顯著正向影響。個人力（Individual Force，IF）是分布式認(rèn)知的基礎(chǔ)和核心，強調(diào)的是個體經(jīng)驗對認(rèn)知客體的影響。已有研究指出，農(nóng)戶特征如年齡（AGE）、受教育程度（EDU）能夠在一定程度上決定其認(rèn)知能力與水平；農(nóng)戶的兼業(yè)程度（Parergon Level，PL）越高，表明其對土地投入的生計依賴越弱，耕作土地的機會成本就越高[6-9]。理論上，農(nóng)戶的風(fēng)險韌性（Risk Resilience，RR）和風(fēng)險偏好（Risk Appetite，RA）等性格特征會促使其在行為決策過程中對風(fēng)險因素更加敏感[12]?；诖耍疚募僭O(shè)個人力與農(nóng)戶土地投入風(fēng)險認(rèn)知之間存在正相關(guān)。

圖1 基于同心圓模型的農(nóng)戶土地投入風(fēng)險認(rèn)知分析框架Fig.1 An analytical framework of farmers’ risk perception on land investment based on DCT

H2：地域力對農(nóng)戶土地投入風(fēng)險認(rèn)知具有顯著正向影響。地域力（Regional Force，RF）是分布式認(rèn)知的關(guān)鍵，強調(diào)認(rèn)知主體和客觀環(huán)境之間的互動。已有研究指出，作為生產(chǎn)經(jīng)營決策主體的農(nóng)戶，需要同時考慮諸如農(nóng)業(yè)生產(chǎn)資源的稟賦狀況如承包地面積（Agricultural Acreage，AA）、土地流轉(zhuǎn)比例（Land Transfer，LT），耕作土地的本地情境如農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施（Agricultural Infrastructure，AI）、農(nóng)業(yè)社會化服務(wù)（Socialized Service，SS）和非農(nóng)務(wù)工環(huán)境（Job Market，JM）等因素[4-11，14-15]。理論上，土地經(jīng)營規(guī)模越大，生產(chǎn)投入的要素成本就越多；非農(nóng)就業(yè)環(huán)境越好，農(nóng)戶進行土地投入的機會成本就越高，風(fēng)險感知也就越強烈?；诖耍疚募僭O(shè)地域力與農(nóng)戶土地投入風(fēng)險認(rèn)知之間存在正相關(guān)。

H3：文化力對農(nóng)戶土地投入風(fēng)險認(rèn)知具有顯著負向影響。文化力（Cultural Force，CF）是對具體認(rèn)知活動能夠產(chǎn)生間接影響的抽象事件，其對認(rèn)知活動的影響不可忽視。已有研究指出，對農(nóng)戶土地投入風(fēng)險認(rèn)知產(chǎn)生間接影響的其他因素可能包括非正式制度下的土地情結(jié)（Land Complex，LC）、熟人社會中個體之間的從眾心理（Crowd Mentaily，CM），以及認(rèn)知對象以外的因素對認(rèn)知主體的影響如政治認(rèn)同（Political Identity，PI）、集體認(rèn)同（Collective Identity，CI）和家庭認(rèn)同（Family Identity，F(xiàn)I）[1-2，6，9-11]。理論上，穩(wěn)定的政治秩序和意識形態(tài)能夠有效降低個體對風(fēng)險因素的敏感程度。基于此，本文假設(shè)文化力與農(nóng)戶土地投入風(fēng)險認(rèn)知之間存在負相關(guān)。

在分布式認(rèn)知理論的分析框架基礎(chǔ)上，結(jié)合預(yù)調(diào)研階段農(nóng)戶半結(jié)構(gòu)訪談的結(jié)果，對課題組前期研究中所使用的問卷量表予以進一步開發(fā)[1，6，9-11]，共設(shè)計18個觀測變量題項，以測量農(nóng)戶土地投入風(fēng)險認(rèn)知模型中的4個潛在變量，問卷結(jié)果采用李克特五點量表的有序分類變量形式予以表征（表1）。

3 數(shù)據(jù)來源與樣本描述

武漢城市圈位于湖北省東部，是中國中部地區(qū)重要的城市群，同時也是研究城市近郊區(qū)土地利用問題的典型樣本區(qū)域。本文采用的數(shù)據(jù)來源于課題組2018年7—8月對武漢城市圈近郊區(qū)農(nóng)戶的問卷調(diào)查，樣本區(qū)域覆蓋了武漢市（童周嶺村和群益村）、孝感市（埠鎮(zhèn)村、龍崗村和同昶村）、天門市（紅花堰村和劉楊村）、潛江市（雙豐村）、仙桃市（興隆村）、咸寧市（高橋村和石橋村）、黃石市（楊橋村和袁大村）、鄂州市（池湖村和路牌村）和黃岡市（南湖村）。樣本抽樣方式為偶遇抽樣，數(shù)據(jù)獲取方式為入戶一對一調(diào)查和農(nóng)戶半結(jié)構(gòu)訪談，問卷發(fā)放共計500份，回收有效問卷483份，有效問卷率96.60%。樣本描述性統(tǒng)計特征如表2。

表1 量表開發(fā)與問卷設(shè)計Tab.1 Scale development and questionnaire design

表2 樣本農(nóng)戶特征描述Tab.2 Characteristics description of the samples

由表2可知，調(diào)查樣本主要來自城市近郊區(qū)的普通農(nóng)戶家庭，樣本結(jié)構(gòu)上以具有一定文化水平的中老年男性為主，農(nóng)戶兼業(yè)程度的異質(zhì)性分化特征明顯。調(diào)查樣本符合農(nóng)村勞動力城市轉(zhuǎn)移背景下城市近郊區(qū)農(nóng)戶群體的現(xiàn)實特征，樣本抽樣具有一定的代表性。

4 研究方法與模型分析

本文建立的農(nóng)戶土地投入風(fēng)險認(rèn)知模型是對農(nóng)戶土地投入風(fēng)險認(rèn)知過程的高度抽象，其模型結(jié)構(gòu)和變量關(guān)系符合結(jié)構(gòu)方程模型（Structural Equation Model，SEM）的特征。其中土地投入風(fēng)險認(rèn)知（RP）、個人力（IF）、地域力（RF）和文化力（CF）為SEM的潛在變量，4個潛在變量間的相互關(guān)系構(gòu)成了SEM的結(jié)構(gòu)模型；經(jīng)濟風(fēng)險（ER）等、年齡（AGE）等、承包地面積（AA）等、土地情節(jié)（LC）等為各個潛在變量的觀測變量，各組觀測變量與潛在變量間的相互關(guān)系構(gòu)成了SEM的測量模型。

4.1 數(shù)據(jù)檢驗與模型修正

根據(jù)結(jié)構(gòu)方程模型對數(shù)據(jù)質(zhì)量的要求，本文采用SPSS 21.0對觀測變量分別進行了信度與效度檢驗，并運用AMOS 21.0軟件對樣本數(shù)據(jù)進行了探索式建模，以避免出現(xiàn)“違反估計”的情況[18]。初始模型的運行結(jié)果顯示，部分變量間的標(biāo)準(zhǔn)化路徑系數(shù)估計值大于1，或誤差項變異系數(shù)的方差估計值為負數(shù)，表明初始模型出現(xiàn)違反估計。根據(jù)觀測變量間的相關(guān)系數(shù)矩陣，在保證觀測變量對潛在變量具有解釋意義的前提下，通過人工選擇和逐步回歸的方式將風(fēng)險偏好（RA）、農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施（AI）和從眾心理（CM）從模型中依次剔除，模型得以有效修正。對此一種可能解釋是，風(fēng)險偏好（RA）、農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施（AI）和從眾心理（CM）的指標(biāo)含義已經(jīng)分別在個人力（IF）、地域力（RF）和文化力（CF）的其他觀測變量中得以體現(xiàn)，不宜單獨作為新的觀測指標(biāo)項進行處理。修正后的模型所對應(yīng)的信度與效度檢驗結(jié)果如表3。

由表3可知，信度檢驗中各潛在變量的Cronbach’s alpha系數(shù)在0.712～0.860之間，大于0.6的閾值條件；效度檢驗中各潛在變量的KMO值均在0.619～0.760之間，大于0.5的閾值條件，且Bartlett球體檢驗的伴隨概率均小于0.01，因子分析結(jié)果顯示，觀測變量在各自歸屬的因子上載荷系數(shù)的絕對值在0.716～0.891之間，大于0.5的閾值條件。由此表明數(shù)據(jù)具有較好的信度與效度，模型選用的樣本數(shù)據(jù)質(zhì)量通過檢驗。

4.2 結(jié)構(gòu)方程模型結(jié)果分析

根據(jù)數(shù)據(jù)檢驗與模型修正的結(jié)果，本文基于樣本數(shù)據(jù)構(gòu)建包含4個潛在變量和15個觀測變量的結(jié)構(gòu)方程模型（圖2）。其中測量模型的因果關(guān)系用“→”表示，方向由潛在變量指向觀測變量；而結(jié)構(gòu)模型的變量關(guān)系則用“→”或“ ”表示，表明前置因素對后置因素的影響或潛在變量互為相關(guān)。測量模型中觀測變量的殘差用e1～e15表示；結(jié)構(gòu)模型的測量誤差用re1表示?？紤]到變量方差之間存在的合理共變關(guān)系，增列e2與e11、e3與e6、e4與e9、e8與e10、e9與e10共計5組共變關(guān)系，從而在不違背理論假設(shè)的前提下有效降低模型卡方值。根據(jù)AMOS 21.0軟件輸出的適配度檢驗結(jié)果，整理得到模型擬合優(yōu)度指標(biāo)表如表4。

表3 信度與效度檢驗結(jié)果Tab.3 Reliability and validity test results

圖2 結(jié)構(gòu)方程模型及標(biāo)準(zhǔn)化參數(shù)估計結(jié)果Fig.2 The SEM and the standardized parameter estimation results

表4 模型擬合優(yōu)度指標(biāo)表Tab.4 Goodness of fi t index

由表4可知，各項擬合優(yōu)度指標(biāo)的統(tǒng)計值均滿足閾值條件，該SEM對樣本數(shù)據(jù)具有較好的擬合效果，模型通過穩(wěn)健性檢驗。最終確定的結(jié)構(gòu)方程模型及參數(shù)估計結(jié)果如圖2。

由圖2可知，15個觀測變量的標(biāo)準(zhǔn)化載荷系數(shù)均小于0.95的閾值，方差估計值全部為正，且達到0.01的顯著性水平，表示測量模型滿足適配條件。同時，個人力（IF）、地域力（RF）和文化力（CF）之間以及增列的5組共變關(guān)系之間的協(xié)方差估計值也達到0.01的顯著性水平。綜合模型參數(shù)估計結(jié)果，進行分析如下：

（1）個人力（IF）、地域力（RF）和文化力（CF）對土地投入風(fēng)險認(rèn)知（RP）的標(biāo)準(zhǔn)化路徑系數(shù)分別在0.01、0.01和0.05水平上顯著，研究假說H1、H2、H3均得到有效證實，表明農(nóng)戶土地投入風(fēng)險認(rèn)知符合分布式認(rèn)知理論的分析框架。農(nóng)戶對土地投入風(fēng)險因素的主觀響應(yīng)和敏感程度，受到個人力（IF）、地域力（RF）和文化力（CF）三個認(rèn)知功能系統(tǒng)的綜合影響。其中，個人力（IF）包含了個體特征、生計經(jīng)驗和風(fēng)險韌性等描述農(nóng)戶主觀能力的內(nèi)生性功能指標(biāo)；地域力（RF）表征的是農(nóng)戶在土地投入風(fēng)險認(rèn)知活動中對外部環(huán)境和本地情境的功能性反饋，如土地資源稟賦特征、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)方式和土地投入的機會成本等；文化力（CF）描述的是農(nóng)戶對現(xiàn)階段社會文化和意識形態(tài)特征的功能性績效評價，包括對土地的情感依賴、對社會、集體和家庭生活的滿意度等。

（2）地域力（RF）→土地投入風(fēng)險認(rèn)知（RP）的標(biāo)準(zhǔn)化路徑系數(shù)為0.728，在分布式認(rèn)知的三個功能系統(tǒng)中路徑系數(shù)絕對值最大，表明地域力（RF）是影響農(nóng)戶土地投入風(fēng)險認(rèn)知的主要功能系統(tǒng)。承包地面積（AA）、土地流轉(zhuǎn)比例（LT）、農(nóng)業(yè)社會化服務(wù)（SS）和非農(nóng)務(wù)工環(huán)境（JM）這4個地域力觀測指標(biāo)的因子載荷系數(shù)分別是0.873、-0.853、0.811和0.674，表明土地經(jīng)營規(guī)模越大、對農(nóng)業(yè)社會化服務(wù)越依賴的農(nóng)戶對土地投入的風(fēng)險認(rèn)知越強烈，其次是將時間、精力和金錢投入到農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的機會成本，而土地流轉(zhuǎn)能夠在很大程度上對沖土地投入帶來的風(fēng)險。

（3）個人力（IF）→土地投入風(fēng)險認(rèn)知（RP）的標(biāo)準(zhǔn)化路徑系數(shù)為0.416，在分布式認(rèn)知的三個功能系統(tǒng)中路徑系數(shù)絕對值相對較大，表明個人力（IF）是影響農(nóng)戶土地投入風(fēng)險認(rèn)知的重要功能系統(tǒng)。年齡（AGE）、受教育程度（EDU）、兼業(yè)程度（PL）、風(fēng)險韌性（RR）這4個個人力觀測指標(biāo)的因子載荷系數(shù)分別是-0.830、0.602、0.844和0.626，表明農(nóng)戶對土地投入風(fēng)險的認(rèn)知水平受到其生計方式的顯著影響，其次是個體的儲蓄習(xí)慣和文化水平，而農(nóng)戶所處的年齡階段與其土地投入的風(fēng)險認(rèn)知高度負相關(guān)。

（4）文化力（CF）→土地投入風(fēng)險認(rèn)知（RP）的標(biāo)準(zhǔn)化路徑系數(shù)為-0.395，是分布式認(rèn)知中唯一路徑系數(shù)為負的功能系統(tǒng)，表明文化力（CF）是調(diào)節(jié)農(nóng)戶土地投入風(fēng)險認(rèn)知的有效功能系統(tǒng)。土地情結(jié)（LC）、政治認(rèn)同（PI）、集體認(rèn)同（CI）和家庭認(rèn)同（FI）這4個文化力觀測指標(biāo)的因子載荷系數(shù)分別是0.751、0.646、0.645和0.891，表明家庭生活的幸福感能夠有效抑制農(nóng)戶對土地投入風(fēng)險的負面情緒，對土地資源的情感依賴也在一定程度上弱化了其作為生計方式帶來的風(fēng)險，政府、村集體提供的公共管理和服務(wù)能夠在一定程度上為農(nóng)戶提供風(fēng)險應(yīng)對的有效支持。

（5）經(jīng)濟風(fēng)險（ER）、心理風(fēng)險（PR）和情境風(fēng)險（SR）對土地投入風(fēng)險認(rèn)知（RP）的因子載荷分別為0.721、0.758和0.704，且達到0.01的顯著性水平，表明農(nóng)戶對土地投入的風(fēng)險認(rèn)知是多層次的，包括對土地投入產(chǎn)生的經(jīng)濟損失、心理負擔(dān)和不確定性的綜合考慮。

5 結(jié)論與討論

本文基于分布式認(rèn)知理論的分析框架，構(gòu)建了關(guān)于農(nóng)戶土地投入風(fēng)險認(rèn)知的結(jié)構(gòu)方程模型，結(jié)合樣本區(qū)域483名城市近郊區(qū)農(nóng)戶的微觀調(diào)研數(shù)據(jù)，運用結(jié)構(gòu)方程模型（SEM）的分析方法對研究假說和理論模型進行了有效驗證，并得到三個認(rèn)知功能系統(tǒng)和各認(rèn)知影響因子對土地投入風(fēng)險認(rèn)知的標(biāo)準(zhǔn)化效應(yīng)系數(shù)如表5。

綜合全文研究內(nèi)容和表5中的效應(yīng)系數(shù)結(jié)果，得到主要結(jié)論如下。

（1）城市近郊區(qū)農(nóng)戶的土地投入風(fēng)險認(rèn)知活動遵循分布式認(rèn)知的基本框架，受到個人力、地域力和文化力等認(rèn)知功能系統(tǒng)的綜合影響。其中，地域力和個人力分別是主要和重要的正向影響因素，而文化力是有效的負向影響因素。這說明現(xiàn)階段城市近郊區(qū)農(nóng)戶的土地投入風(fēng)險主要來源于“地域力”和“個人力”的局限，而“文化力”則是調(diào)節(jié)農(nóng)戶土地投入風(fēng)險認(rèn)知的有效手段。

（2）在青壯年勞動力向城市轉(zhuǎn)移的現(xiàn)實背景下，農(nóng)業(yè)勞動力的匱乏改變了傳統(tǒng)小農(nóng)家庭“親力親為”的土地耕作方式，土地耕種主要通過農(nóng)業(yè)社會化服務(wù)機構(gòu)提供的有償服務(wù)來完成，而城市近郊區(qū)農(nóng)戶也隨之由“農(nóng)業(yè)生產(chǎn)勞動力”向“農(nóng)業(yè)經(jīng)營決策者”轉(zhuǎn)型，這種社會分工條件下的土地投入成本有著更高的顯示度，同時也更容易量化。研究表明：土地經(jīng)營規(guī)模越大、對農(nóng)業(yè)社會化服務(wù)越依賴，農(nóng)戶主觀上對土地投入的風(fēng)險認(rèn)知就會越強烈；與此同時，非農(nóng)行業(yè)的高效益提高了農(nóng)戶進行土地投入的機會成本，土地投入在認(rèn)知層面上是“虧損”的；而土地流轉(zhuǎn)不僅可以帶來一定的流轉(zhuǎn)收入，還可以釋放家庭勞動力，規(guī)避土地投入風(fēng)險，在合理的流轉(zhuǎn)價格和穩(wěn)定的承包關(guān)系條件下，農(nóng)戶具備退出土地經(jīng)營權(quán)的潛在需求。

表5 模型變量對土地投入風(fēng)險認(rèn)知的標(biāo)準(zhǔn)化效應(yīng)系數(shù)Tab.5 Standardization effect coef fi cient of the model variables

（3）當(dāng)前形勢下，中國農(nóng)戶群體的異質(zhì)性分化正在發(fā)生，農(nóng)戶特征分化是研究“三農(nóng)”問題不可忽視的重要視角。研究表明：就土地投入這一典型的生產(chǎn)性投資行為而言，農(nóng)戶的年齡、受教育程度、兼業(yè)程度、風(fēng)險韌性都在一定程度上影響其風(fēng)險認(rèn)知。其中，對于具有一定文化水平和風(fēng)險韌性的高兼業(yè)農(nóng)戶而言，土地投入“得不償失”，選擇非農(nóng)就業(yè)更符合其經(jīng)濟理性；而對于留守城市近郊區(qū)的中老年農(nóng)戶而言，土地投入既是對土地情結(jié)的有效滿足，同時是“自食其力”的可持續(xù)生計，家庭承包地在很大程度上發(fā)揮著這種“弱保障”功能，而在實際上處于低效利用的狀態(tài)。因此，農(nóng)村社會保障體系對土地保障功能的有效替代，是進一步提高農(nóng)村土地資源利用效率的重要前提。

（4）隨著社會分工的不斷細化，大量農(nóng)村勞動力發(fā)生了城市轉(zhuǎn)移，這一現(xiàn)象在樣本區(qū)域的城市近郊區(qū)尤為明顯，人口結(jié)構(gòu)的“弱化”和“老化”，深刻刻畫了中國農(nóng)村“凋敝”的現(xiàn)實。研究表明，村落聚居的熟人社會依然保有農(nóng)耕文明的底層邏輯，即農(nóng)戶對家庭生活的滿足和對土地的情感依賴在一定程度上能有效抑制風(fēng)險因素帶來的負面感知，從而提高自身的安全感。與此同時，通過政治文化宣傳和對集體意識形態(tài)的引導(dǎo)，能夠?qū)崿F(xiàn)對農(nóng)戶風(fēng)險認(rèn)知的有效調(diào)節(jié)，但相關(guān)部門在這一方面提供的公共管理服務(wù)水平仍存在較大的提升空間。

此外，本文受樣本數(shù)據(jù)和研究方法的局限，對理論模型中風(fēng)險偏好（RA）、農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施（AI）和從眾心理（CM）三個指標(biāo)進行了剔除，但并不能明確排除其對農(nóng)戶土地投入風(fēng)險認(rèn)知的影響，如何將其合理納入分析框架，仍有待進一步討論。