環巢湖濕地區農戶生產決策行為的影響因素分析

鄧麗君

摘 要：利用環巢湖濕地地區231戶農戶的微觀數據，運用Logistic模型實證分析了影響農戶生產決策行為的因素，得出以下結論：受教育程度、農業收入占家庭總收入的比重、耕地面積、農戶對政府補貼滿意度等變量對農戶是否增加農業投入具有顯著影響;農戶年齡、土地零散程度等變量對農戶是否增加投入不具有顯著影響。

關鍵詞：環巢湖濕地;農戶;生產行為

中圖分類號：F303.4 ? ? ?文獻標志碼：A ? ? ?文章編號：1673-291X（2019）08-0045-03

引言

2014年，巢湖被批準為國家級生態文明先行示范區，作為合肥市的內湖，已經成為合肥市“大湖名城、創新高地”的重要支撐。合肥市人口的集聚和城市規模的擴張使得巢湖面臨的生態壓力增大。近年來，伴隨著濕地開發，產生了一系列的問題：過度圍墾、面積急劇減少、濕地功能萎縮、農業面源污染加劇、環境壓力加大等。

農戶是濕地利用的微觀經濟活動的主體和相對獨立的生產單位，農戶的生產決策行為會對濕地產生直接和重要的影響。農戶生產決策（實質上是農業投入行為）是根據農產品價格、農業收入變動做出的，其行為以追求自身利益最大化為目標，并通過土地利用方式選擇和經營投入行為對濕地產生影響。因此，研究農戶的生產決策行為對濕地資源的可持續利用具有重要的意義。

近年來，許多學者開展了對農戶濕地的認知調查及其影響因素研究。盧松、陸林（2003）圍繞濕地資源、濕地環境以及二者的綜合等3個方面對湖區農戶的感知情況展開分析。賀娟、舒曉波等（2010）從農戶對濕地生態系統服務認知方面對鄱陽湖區農戶開展調查，結果表明，農戶對濕地生態系統服務認知最充分的是調節氣候、生物多樣性和水產品，而性別、年齡、職業和總收入是影響農戶對生態系統服務認知的主要因素。姜宏瑤（2011）、朱紅根、黃賢金（2018）等基于受償意愿（WTA）對鄱陽湖濕地開展了深入研究，研究發現，周邊農戶環境教育、對濕地的認知程度、家庭耕地面積影響其對生態環境的認知。

綜合來看，目前對濕地的研究主要集中在農戶對濕地認知的研究，而研究農戶生產行為對濕地的影響較少。本文在獲取環巢湖濕地區農戶調查數據的基礎上，運用計量模型分析影響農戶生產決策行為的因素，以期對濕地環境研究起到借鑒作用。

一、數據來源

（一）調查相關說明

圍繞分析影響農戶生產決策行為因素這一目標，在文獻研究基礎上，本文參考了汪維棟（2010）、盧松（2003）、李建國（2011）等人設計的問卷，初步設計了對巢湖濕地及其農戶的調查問卷，在預調研的基礎上對問卷進行了修改，最終確定本文的調查問卷。調查問卷主要分為三部分：

第一部分為被調查農戶的基本信息，包括農戶的年齡、文化程度、家庭勞動力比重、農業收入等。

第二部分為土地資源信息，包括土地類型、土地面積、作物類型等。

第三部分為農戶的農業生產決策意向，包括增加農業投入意向、對政府補貼滿意度等。

本文選取環巢湖散兵鎮、槐林鎮展開調查。調查組共發放240份問卷，回收有效問卷231份，問卷有效回收率96.25%。

（二）樣本農戶特征

本次調查以農戶為調查對象，樣本農戶的基本特征見表1。

1.從受訪農戶的年齡分布來看，41—60歲的比例最高（63.2%）。其中51—60歲占樣本總數的32.5%，41—50歲占樣本總數的30.7%。這說明農戶在外務工占比較大，老人和婦女在家耕種。

2.從農戶受教育程度來看，高中及高中以上學歷占比不到10%，初中及初中以下學歷者占比達到90%以上。這說明在家務農者受教育水平較低，這也與農戶的年齡分布特點基本相符。

3.在家庭成員兼業比重方面，在25%—50%之間的占比最大，達到39.4%。這說明，家庭成員中，外出務工者較多，純農業勞動者缺乏。

4.在農業收入占家庭總收入方面，受訪農戶的農業收入占家庭總收入的比重主要分布在11%—30%之間，即農戶家庭收入中有70%左右來自于非農經營收入。這比較符合農村家庭現有的收入結構。

二、分析方法與變量定義

（一）分析方法

（二）變量定義

本文涉及的變量含義及賦值見表2。

1.個人特征

本文選取年齡（X1）、受教育程度（X2）來反映個人特征。由于非農業對勞動者的年齡要求比較嚴格，年長者缺乏競爭優勢，他們只能通過增加農業投入來獲得家庭收入的提高。文化程度越高，越有可能外出務工，從事非農經營活動，對增加農業投入越不積極。

2.家庭特征

本文選取農業收入占家庭總收入的比重（X3）來反映家庭特征。農業收入占家庭總收入的比重越高，該家庭越有可能增加農業投入。

3.土地特征

本文選取耕地面積（X4）、土地零散化程度（X5）來反映土地特征。一般來說，耕地面積越大，農戶增加農業投入的可能性越大。土地零散化程度用不相鄰的地塊數表示。土地的分散化可能會降低農業投入的積極性。

4.對政府補貼的滿意度

本文選取對政府補貼的滿意度（X6）來反映。對政府補貼的滿意度會影響農業投入。

三、模型估計結果

本文運用SPSS16.0統計軟件對環巢湖地區231戶農戶的數據進行了Logistic回歸處理，結果見表3。

1.農戶的年齡沒有通過顯著性檢驗，其系數符號為負，說明農戶年齡越大，農戶對農業投入越少，與預期不一致。原因可能是兩個方面：一是由于農戶年齡增大，勞動能力下降，增加農業投入的概率降低;二是家庭成員中外出務工人員增加，家庭收入主要來自于非農經營收入，對農業投入的意愿下降。