勞動力析出對生態脆弱區耕地撂荒的影響

田玉軍，李秀彬，馬國霞，郝海廣

（1.中國科學院地理科學與資源研究所，北京 100101；2.交通運輸部水運科學研究院，北京 100088；3.環境保護部環境規劃院，北京 100012）

1 引言

在當前中國經濟轉型期，一方面土地資源經受著沉重的壓力，主要表現為糧食生產、城鎮化發展、生態保護3者對土地需求的激烈沖突；另一方面與一些發達國家的工業化過程一樣 ，正經歷著農業勞動力的快速轉移過程［5］，且隨著農村勞動力務農機會成本的上升［6］，勞動力流動規模進一步擴大，成為影響農地利用變化的核心要素，也無疑是聯系上述3種土地需求矛盾的主要紐帶之一。

作為農業的主要生產要素，勞動力的析出會直接造成農地利用的變化。最主要的影響之一是造成部分農地不再具有經濟優勢而退耕或轉為他用。歐洲［7-8］、地中海國家［9］、日本［10］、中國臺灣［11］等地區的實證研究表明，勞動力析出的確導致部分耕地撂荒。在中國，很多學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施惠農政策以前的耕地撂荒現象。近幾年，為確保糧食安全和鼓勵農業發展，中國政府采取了減免農業稅、農業補貼等措施，在這一背景下，勞動力析出是否仍導致耕地撂荒，或在多大程度上影響耕地撂荒，需要進一步的實證分析。

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

基于上述分析，本文以寧夏南部山區為例，采用農戶調查數據，分析農業勞動力析出對耕地撂荒的影響。寧夏南部山區為典型的生態脆弱區和主要的勞務輸出區，是研究這一問題的理想案例區。

2 數據來源

本研究的數據包括農戶調查數據和統計數據。統計數據來源于《寧夏農村社會經濟調查年鑒（1995—2007年）》。農戶調查數據是筆者實際調查所得，調查時間為2008年5—6月，2008年12月和2009年7月又對部分數據進行了補充和校正。調查方案如下：

（1）調查樣本及其空間分布：首先根據農業生產條件的地區差異，將研究區分為3個次一級區域，即雨養農業區、井灌和水庫灌溉農業區、揚黃灌區（圖1）。在這3個次級區中，雨養農業區面積最大，包括海原、固原、西吉、彭陽、隆德、涇源和同心的山區。水庫和地下水灌溉區零星分布于寧夏南部山區的山間谷地，以井水灌溉區為主。根據寧夏水文水資源勘測局調查結果，2008年寧夏井灌總面積為3.11×104hm2，本研究區占70.8％；水庫灌溉總面積為1.71×104hm2，本研究區占99.4％。揚黃灌溉農業區主要分布在研究區北部邊緣，具體分布在鹽池、紅寺堡、同心和海原的部分地區。2008年全寧夏揚黃水灌溉總面積為11.3×104hm2，而上述地區占73.4％。

圖1 寧夏南部山區農戶調查分布示意圖Fig.1 Sketch map of distribution of surveyed farmer households in themountain area in Southern Ningxia

在次一級研究區域的基礎上，確定典型調查區。在雨養農業區，首先將研究區域網格化，按照網格數10％的比例，并根據交通條件（在同等條件下，選擇靠近交通線的鄉鎮）隨機選取典型調查區，選擇5個縣中15個鄉的49個村。由于井灌和水庫灌溉農業區及揚黃灌溉農業區分布相對集中，本研究根據灌區面積確定典型調查區。在地下水（水庫）灌溉農業區，選擇海原縣的西安鄉、關橋鄉為典型調查區。在揚黃灌區，選擇同心縣的王團鄉、興隆鄉和紅寺堡的高臺村為典型調查區，共調查6個村。全部樣本共計222個農戶，其中揚黃灌溉農業區51戶、雨養農業區115戶、井灌和水庫灌溉農業區56戶。

（2）調查方式和指標：根據確定的典型調查區，進行農戶調查。首先，通過訪談村長或年長者了解調查村的整體情況（包括人口數量、結構、流動，農業種植，土地變化等），然后隨機進行入戶調查，調查內容包括家庭人口、農業種植、養殖業、土地稟賦、資產、農業投入產出、消費構成、勞動力外出務工及其時間和收入等。

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

3 寧夏南部山區勞動力流動趨勢

根據農戶調查結果統計，有勞動力外出從事非農經濟活動的農戶占79.3％，且外出勞動力以中青年男性為主。在外出務工勞動力中，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《寧夏農村社會經濟調查年鑒（1995—2007年）》，最近10年，寧夏南部山區勞動力外出從事非農經濟活動的趨勢明顯增強，且從事非農經濟活動的勞動力數量快速增加（圖2）。特別是2002年以來，這種增加趨勢更為明顯。從1995—2007年，外出勞動力數量增加了3.1倍。2002年以后，從事農業生產勞動力的數量大幅下降。2002年大約有155.6萬人從事農業生產，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年寧夏南部山區勞動力就業結構變化趨勢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檢驗結果Fig.3 Test results of Model ROC

被調查的222個農戶的耕地總面積為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，占調查耕地總面積的37.5％。其中雨養農業區有41％的農戶耕種全部土地、33.4％的農戶耕種部分土地、25.6％農戶的土地被贈送或撂荒，被調查的灌區農戶全部耕種土地，其中兼業農戶占75％（戶均耕地小于0.63hm2）、25％為純農戶（戶均耕

地大于1.27hm）。

表2 因變量及其統計量Tab.2 Dependent variables and corresponding statistics

表3 自變量及其統計量Tab.3 Independent variables and corresponding statistics

表4 自變量的統計檢驗Tab.4 Statistical test on independent variables

4.2 勞動力析出對耕地撂荒的影響

如果不考慮農戶的撂荒規模，僅僅分析是否有撂荒現象，研究問題就成為一個因變量為二分類的問題，統計方法有logistic模型、probit模型、x2檢驗、對應分析等。其中，以logistic模型應用最為廣泛［17］。因此，本研究利用二分類logistic模型分析勞動力析出與農地撂荒之間的關系［18］。因變量的統計量見表2。

為使問題簡化，假設農戶之間在農產品價格和農業生產資料價格上沒有差異。于是，農戶的勞動力稟賦、土地稟賦、家庭人員結構以及勞動力外出的時間和收入便成為主要的自變量。這幾方面的相關指標共有28個，但其間存在自相關，因此有必要剔除那些自相關的變量。通過自相關檢驗，最終被納入到模型中的變量有13個，勞動力外出的相關變量包括農戶外出勞動力數量、外出時間和外出收入；家庭結構方面的指標有家庭規模、孩子數、老人數和男女勞動力數；土地稟賦方面的變量有地塊數、耕地總面積、坡耕地面積和旱平地面積等。各變量的統計信息見表3。

將上述變量納入模型，利用基于條件參數估計的向后逐步回歸法，在SPSS下進行參數估計（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（HL）評價模型擬合優度，HL檢驗結果表明模型能很好地擬合數據（p=0.97）。采樣接受者操作特征曲線（ROC）評價模型預測的準確率（圖3），ROC曲線下面積為0.831，遠大于0.5的判定標準，說明模型有比較好的預測效果。

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

5 結論和討論

本文根據二分類logistic模型模擬的結果得到以下結論：（1）勞動力從農業析出會導致部分耕地撂荒，且農戶撂荒耕地的意愿隨外出勞動力數量、時間和收入的增加而上升；（2）那些擁有較多耕地的農戶，一般不選擇撂荒耕地，耕地規模小的農戶更容易撂荒耕地；（3）耕地中的坡耕地和旱地等邊際土地容易被撂荒。這些結論與歐洲山區的同類研究基本一致，即農村勞動力的外流與農地撂荒之間存在正相關關系［19-21］。在寧夏南部山區，由于脆弱的自然環境和小農經濟，形成了高勞動投入和低產出的農業系統。農民的生計主要依靠農業部門時，較大的人口壓力導致農民持續擴張耕地面積，開墾坡地。然而，當城市提供就業機會，或農民的生計來源于多個部門時，農民務農的機會成本上升，農戶會依據其成員的比較優勢配置勞動力。那些比較優勢強的勞動力被安排到非農部門，比較優勢低的勞動力留在農村從事農業生產［22］。在耕作條件較好的地區，省工性投入（如農業機械）會增加，以替代機會成本趨升的勞動力［23］。而機械難以替代勞動力的坡耕地，便被撂荒。

雖然勞動力析出導致農地撂荒的環境效應還不是很確定［24］，但邊際土地撂荒有助于中國西北生態脆弱區的生態恢復。最近10年，中國政府實施旨在保護生態環境的生態退耕還林（草）工程，每年花費大量的人力和財力，確保退耕還林（草）工程的成果。隨著勞動力外出，農民自愿撂荒邊際耕地或有助于生態脆弱區環境的自然恢復。

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