基于土地要素的農戶行為決策模型分析
——以陜西省米脂縣姜興莊村為例

陳姍姍，劉　康，陳　海，芮　旸

(西北大學 城市與環境學院, 陜西 西安　710127)

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基于土地要素的農戶行為決策模型分析
——以陜西省米脂縣姜興莊村為例

陳姍姍，劉康，陳海，芮旸

(西北大學 城市與環境學院, 陜西 西安710127)

微觀經濟主體農戶行為決策受多因素影響。土地要素是表征農戶投資與收入行為的重要因子。農戶滿意度行為分析可反映農戶有限理性種植決策選擇機制。兩者結合,可表征土地利用變化驅動因子,優化農地景觀格局。論文以陜西省米脂縣姜興莊村為例,通過建立土地要素投資收入實證模型、農戶效益模型和滿意度Probit模型,利用2009—2012年地塊與農戶調研數據,分析農戶土地利用決策影響因素。結論為:①土地碎化程度(-0.279)和土地質量整體狀況(0.272)對農戶流動資金投入影響強度高;土地灌溉條件(0.165)和土地質量整體狀況(0.154)對農戶農業收入影響顯著。②模型模擬與實測最優對比結果:7.5%，10.6%，20%,輪種混種比例明顯占優,體現了農戶的滿意度偏好決策方式。Probit 模型較好地模擬了農戶決策行為態度。其中農業活動收入、耕地面積、政策虛擬顯著相關。

農戶;土地要素;probit行為決策模型;姜興莊村

生態脆弱區農戶土地利用與生計多樣化問題逐漸成為研究的聚焦點[1-3]。農戶土地利用研究主要集中兩個方向：①基于土地資源闡述農戶用地行為與農地格局變化驅動機制;學者們主要從土地要素和資源稟賦[4]、土地質量[5]、土地流轉[6]等幾個方面展開研究。②基于農戶決策研究農業系統土地變化與影響因素。包括:農戶有限理性研究[7]、農戶決策行為建模[8]、不同類型農戶土地利用投入、效率、和影響因素分析上[9]。

土地資源是農業生產的物質基礎,土地要素是農戶行為決策的重要依據。農戶是農業生產中最關鍵的決策單元。土地效用與稟賦條件會因農戶自身特質而產生差異,土地質量會因農戶規避風險差異而產生影響,土地流轉也會受農戶態度因素的制約。所以該角度較缺乏考慮農戶決策行為與偏好滿意度的影響。農戶行為決策是土地格局變化的重要依據。研究決策者投資行為、主觀規范、偏好滿意度不但能很好地解釋微觀農戶土地利用的過程機理,而且相比土地要素的“凝固化”狀況而言,決策者與土地利用行為之間能更好地呈現出動態性和相關性[10]。本文以農業土地要素投入與收入為基礎,集合有限理性、最大效用模型、空間多項式Logistic和Probit模型,研究土地要素對農戶生產行為影響,深入分析地塊諸因子對農戶種植行為的約束力,補充農戶滿意度決策對土地利用的影響。將土地資源與農戶決策兩者結合,旨在將農戶決策機制與土地利用地塊信息耦合起來,使構建模型更加全面、實用,對構建整體決策模型打基礎。

1　數據與方法

1.1研究區簡介

姜興莊位于陜西省米脂縣,屬于黃土高原丘陵溝壑區。全村共154戶,670人,其中勞動力約292人。耕地類型多樣,山地發展經濟林。耕地面積266 hm2,壩地12.13 hm2,梯田5.33 hm2。梯田和臺壩地種植糧食與經濟作物,包括紅蔥、玉米、土豆、谷子和豆類等。村民收入以農業、經濟林為主。該村農戶人均耕地面積多,水土保持與退耕政策影響相對較小,多樣的土地利用方式和異質化農戶群體使該研究區更具有欠發達區村域的典型性和多代表性。

1.2數據收集

1)農戶數據收集處理:陜西省米脂縣姜興莊村2009—2012年農戶數據收集,采用個案與群體問卷調查、實地調查驗證、典型農戶半訪談等方式,獲取74份有效樣本農戶(戶主決策者)調查數據。

2)地塊數據收集處理:利用手持GPS 及航片(攝影比例尺為 1∶3.5 萬,絕對航高 6 400 m,航攝儀類型為 RMKA,焦距為153.039 mm),獲取姜興莊地塊權屬圖。運用ArcGIS工具將耕地利用的空間屬性與農戶屬性相匹配。繪制樣本區地圖。

1.3土地要素對農戶決策影響模型

本文為了與農戶行為決策模型的效用機制聯系緊密,針對性地從F投資、W收入兩個方向討論土地要素對研究區農戶影響。實證模型為:

(F,W)=f(Xsc,XQ,Xsy)。

(1)

其中Xsc表示農戶土地數量特征(Scale),變量因子包括勞均土地面積、土地相對貧困狀況。土地相對貧困=1-農戶土地面積/戶均土地面積。XQ土地質量特征(Quality),包括細碎化程度、灌溉條件、交通條件、土壤肥力條件、土地質量整體狀況等。

結合姜興莊村長、會計與農戶對地塊賦值,按照差、較差、一般、較好、好等級得分1～5分。表示土地制度特征(System):農戶土地承包經營權流轉行為狀況定義:是否轉入或轉出土地(是=1,否=0)。農戶資金投入=(農藥+化肥+種子+農家糞(等)投入)/農戶土地總面積。采用二項分類Logistic模型進行運算檢驗和回歸分析。表達式為:

W=α+β1XSc+β2XQ+β3XSy+ε。

(2)

W表示農戶生產性資金投入或年純收入,α為截距項,XSc，XQ，XSy分別表示土地數量、質量及制度特征要素,β1，β2，β3分別表示XSc，XQ，XSy的估計參數;ε為隨機擾動項。

1.4農戶行為決策的Probit模型

通過了解姜興莊村農戶自身異質性和有限理性決策。體現農戶種植決策行為和土地要素之間的關系。構建0-1型農戶行為滿意度Probit模型,形式為:

(3)

其中:Y=(1,采取相應的決策，0,不采取決策);農戶種植滿意度函數為農戶調整意愿=Z(收入,家庭特征,個人特征,政策變量)+隨機擾動。根據樣本數據,農戶偏好行為有兩種:愿意就目前的經營狀況進行調整(M=1)或是保持現狀(M=0)。本文用一組向量表達農戶土地利用決策。

2　結果與分析

2.1土地要素對農戶種植決策影響

2.1.1土地要素對農戶生產性投資行為模型模擬與驗證結果利用SPSS16.0軟件建立多元線性回歸模型并進行方差分析檢驗,F值為15.146,P<0.01,模型具有統計學意義。 土地要素影響強度排序為:土地碎化程度(-0.279)>土地質量整體狀況(0.272)>轉入耕地(0.250)>土地灌溉條件(-0.120)。農戶流動資金投入額與土地碎化程度和土地灌溉條件與呈負相關關系。地塊越分散,勞作成本越大,從而弱化了農戶擴大化經營意愿,降低了農戶對農地投入的積極性。這與黃土高原脆弱區尤為吻合。土地質量與耕地轉入呈正相關,即土地質量越好,該村農戶收益高、風險小、混種輪種易實現,農戶積極性越高,越愿意轉入耕地或擴大投資;姜興莊農地灌溉條件受限性大,除水澆地與壩地投入比例高以外,其他類型耕地對農灌條件影響較大,農地灌溉條件越差,農地投入資金尤其是固定資本投入尤為明顯。

2.1.2土地要素對農戶農業收入的模型模擬與驗證結果R值為0.766,R2值為0.559,F值為22.536,P<0.01,模型具有統計學意義;顯著性檢驗與土地要素相關的變量共有3個。土地灌溉條件(0.165)>土地質量整體狀況(0.154)>轉入耕地(0.130)。3個顯著變量均與農戶農業收入呈正相關關系。土地灌溉條件越好的地塊,農業產量很高,尤其是該村特色紅蔥收入明顯提高。研究區水澆地種植玉米或瓜果蔬菜時收入可觀。姜興莊大面積種蔥農戶比較占優,土地整體質量差異會導致化肥與勞動力投入差異顯著,收入顯著提高。轉入耕地與土壤肥力因子影響力較低是因為退耕還林與水土保持政策,導致耕地面積愈加受限,土地流轉面積減少。部分研究區農地質量優劣是平均分配,(水澆地、壩地、梯田坡度等級均分)耕地質量受水因子影響大,肥力差異小。

2.2姜興莊效益模型模擬結果與實際調查結果對比分析

結合姜興莊村典型農戶調查收支詳情、村干部調查信息獲取有效樣本農戶數據,取3年農產品每公頃價格的平均值,勞動力人數、時間和土地投入(2010年),計算農戶種植作物凈收益。結果最大值為農戶理性最優選擇種植作物類型。結合姜興莊農戶種植選擇特征,本文取EV最大值排列前兩個所對應的種植作物,調查統計得出實際農戶選擇種植作物類型與數量比例,兩者比較結果(如表1所示)。

表1理性種植決策與實際農戶決策結果比較

Tab.1The comparison between the result of the household′s rational decision-making and the actual survey results

EV理性最優實際調查A類農戶種植決策選擇結果蔥土豆蔥、土豆蔥、土豆、玉米UA農戶數比例/%07.6923.069.31B類農戶種植決策選擇結果蔥、土豆蔥、果樹蔥、輪種混種UB農戶數比例/%C類農戶種植決策選擇結果UC農戶數比例10.6蔥200豆類031.7蔥、玉米2057.7混種60

注:種植玉米地變更少,輪種即土豆、谷子、豆類輪耕,混種即蔥、土豆、谷子、豆類、果樹、蔬菜瓜果同期耕種。

由表1可知,3類農戶選擇EV理性最優的作物比例之和分別為7.69%,10.6%，20%。遠小于農戶總數50%,實際調研中輪種與混種占優。比例結果差異性顯著,表明姜興莊農戶決策不遵循農地收益最大化,而是建立在諸多影響因素限制的滿意度原則上。進一步證明了種植決策是土地要素特征和農戶決策意愿共同作用的結果。

2.3姜興莊農戶決策Probit模型模擬

由表1模擬結果可知:收入變量3個因子對農戶種植決策影響大,呈現較顯著負相關;家庭特征變量中勞動力數值為0.29與農戶決策顯著正相關。耕地面積-0.57負相關性很大;通過不同意愿農戶特征變量比較驗證模型的合理與精確度,均值反映收益參數與影響因子對農戶行為的影響力。綜合土地要素、農戶滿意度行為偏好模型分析結果,按照影響姜興莊農戶用地決策從大到小程度,分析結果如下。

表2　Probit模型結果

1)收入變量與土地細碎化程度對研究區農戶決策調整影響最為顯著。姜興莊農耕面積排居高渠鄉第三(共有19個村),耕地占優,農地收入影響頗大,農業收入態勢的穩定和增加會直接影響農戶信心和擴大農耕面積的意愿。農、副業收入的好壞反映了農戶依賴耕地收入的需求大小。姜興莊正發展成為“一鄉一業”紅蔥產業典型示范行政村。土地細碎化程度越高,越不利于農戶生產性投資決策,農戶會選擇更保守的分布零散式種植方式,更會加重土地的分散使用,降低集約度,進一步阻礙土地要素功能,收入越低。耕地面積的規模化和地塊的整體化不但能降低農地成本的“進出壁壘”,而且有利于該村農戶對農地的有效分配以及紅蔥作物的三年輪替種收。

2)家庭耕地面積、勞動力數和土地質量整體狀況對農戶種植行為作用明顯。耕地面積基礎好的農戶收入穩定。姜興莊欠發達村域受干旱與病蟲害影響較大,對于土地質量狀況好的農戶而言,不但可提高土豆和紅蔥這類受土地質量影響大的作物產量,而且可發展優勢作物來獲取可觀收入。該村以精耕細作式傳統農業為主,對于紅蔥這種三年生作物和種植大面積經濟作物而言,勞動力數量尤為重要。

3)政策變量、家庭退耕面積與土地流轉(主要為流入土地)因子對研究區3類農戶土地利用決策影響較顯著。政策主要體現在退耕補貼、土地租金以及紅蔥產業市場引導的間接影響上。退耕面積與土地流轉則直接作用于農戶種植意愿的選擇,該村退耕與流出土地多的農戶不會以理性方式去權衡利弊得失從而反復調整作業方式以追求最大收益,而是會選擇兼種多類作物、輪種以及兼業務工方式獲得收入。

4)性別、土地灌溉條件和技術因子差異性對農戶調整意愿的行為偏好也有所影響。男性農戶比女性農戶種植經驗更豐富,技術選擇與接受行為更強,目的性與能動性占優。較優越的灌溉條件可有效促進農戶的農資投入意愿,尤其是壩地玉米的投入和澆灌地蔬菜瓜果類的投入,同時也顯著減少了勞力與時間的投入。紅蔥與經濟作物(果樹)對技術需求較高,該村要求達到無公害紅蔥產品和果樹產品標準化,其他小規模種植的技術有效需求不高。

3　結論與展望

3.1主要結論

土地要素與農戶行為屬性對農戶土地利用決策有很大的影響,本文基于陜西省米脂縣姜興莊村為例,通過土地要素對農戶投資、收入行為影響與農戶滿意度決策分析模型模擬相結合,探討了農戶屬性與地塊信息耦合后的農戶土地利用行為,得出以下結論:

1)農戶流動資金投入與土地要素顯著相關因子分別為:土地碎化程度(-0.279)>土地質量整體狀況(0.272)>轉入耕地(0.250)>土地灌溉條件(-0.120)。農戶農業收入的影響因素中,通過顯著性檢驗與土地要素相關的共有3個。分別為:土地灌溉條件(0.165)>土地質量整體狀況(0.154)>轉入耕地(0.130)。農戶滿意度決策變量結果占優有:農業活動變量、家庭耕地面積、政策虛擬變量等。這些因子相互影響共同作用于姜興莊農戶土地種植調整意愿。

2)效益模型與實測結果對比差異顯著,說明農戶決策行為偏好顯著性高。0-1變量模型驗證結果吻合性高。同時考慮農戶行為屬性與土地要素共同作用下的農戶種植調整行為,能夠更好地解釋姜興莊農戶決策機理。

3.2研究展望

未來研究中,還需要對以下兩方面進行完善:

1)針對性地擴大土地要素指標,增加土地區位與土地利用狀況指標,使模型更具有空間屬性表達力,為后續構建整體模型打基礎。

2)姜興莊村農戶滿意度行為選擇結果顯著,進一步完善農戶決策影響因素,未來將農戶風險與規避因子納入模型定量化,使其更精確地表達農戶種植意愿。

[1]ANKE N. The significance of diversification for rurallivelihood systems[J]. Food Policy, 2004,29(4): 321-338.

[2]BLOCK S, WEB P. The dynamics of livelihood diversifi-cation in post-famine Ethiopia[J]. Food Policy, 2001,26(4):333-350.

[3]閻建忠,張鐿鋰,擺萬奇,等.大渡河上游生計方式的時空格局與土地利用/覆被變化[J].農業工程學報,2005,21(3): 83-89.

[4]高新才,滕海峰.土地要素對農戶生產性投資行為的影響研究——基于甘肅省青城鎮344家農戶調查[J].蘭州大學學報(社會科學版),2011,39(3):91-96.

[5]HOLDE S,SHIFERAW B,PENDER J. Non-farm Income,household welfare, and sustainable land management in a less favoured area in the ethiopian highlands[J].Food Policy,2004,29(4):369-392.

[6]BESLEY T. Property rights and Investment Incentives: Theory and evidence from ghada[J].Journal of Political Economy,1995.103(5):903-937.

[7]李亮.影響有限理性實現程度的因素分析[D].南京: 南京理工大學,2005.

[8]陳海,楊維鴿,梁小英,等.基于 Multi-Agent System 的多尺度土地利用變化模擬的構建與模擬[J].地理研究,2010,29(8): 1519-1527.

[9]HAPPE K, HUTCHINGS N J, DALGAARD T, et al.Modelling the interactions between regional farming structure, nitrogen losses and environmental regulation[J]. Agricultural Systems, 2011,104(3): 281-291.

[10] BOUSQUET F, LE PAGE C. Multi-agent simulations and ecosystem management: A review[J]. Ecological Modelling, 2004,176(3): 313-332.

(編輯徐象平)

Land element-based analysis of farmers′ decision-making about land use： A case study in Jiangxingzhuang village of Mizhi county, Shaanxi Province

CHEN Shan-shan, LIU Kang, CHEN Hai, RUI Yang

(College of Urban and Environmental Science, Northwest University, Xi′an 710127， China)

Micro-economic subject of household behavior decision-making is influenced by many factors. Land element is an important factor in farmers′ investment and income behavior. Farmers′ satisfaction behavior analysis can better reflect the household bounded rationality and behavior decision-making mechanism. A case was studied for Jiangxingzhuang Village of Mizhi County in Shaanxi Province.After establishing the Investment income empirical model and farmers′ satisfaction Probit model, using 2009—2012 household survey data to explain and analyze these differences and the influential factors. The conclusions can be drawn as follows: ①The factors in Land fragmentation degree(-0.279) and Land quality overall situation(0.272) have a significantly affect in farmers′ investment behavior. The factors in Land irrigation(0.165)and Land quality overall situation(0.154) have a significantly affect in farmers′ incomes behavior. ② There is a significant difference between the rational optimal decision and the farmers′ actual decision-making in Jingxingzhuang Village,which can illustrate that households′ bounded rationality plays an important role. The results revealed that the coefficient of agricultural income is 0. 65,the agricultural acreageis-0.56, Policy virtua land is 0.328, family farmland area is 0.41.All levels show the significant association, and is in line with the comparison between theoretical predictions and actual research.

rural household; land element; the probit model of behavioral decision; Jingxingzhuang Village

2014-03-11

國家自然科學基金資助項目(41271103，40901093)；教育部人文社科基金資助項目(10YJC790017)；陜西省教育廳基金資助項目(11JK0744)； 陜西省社科基金資助項目(2015D055)

陳姍姍,女,陜西寶雞人,西北大學博士生,從事土地利用、決策模型研究。

K903

ADOI：10.16152/j.cnki.xdxbzr.2016-01-023