撂荒農地再利用的生態經濟效益及其影響因素
——基于粵贛100家農業經營主體的調查

楊 軍，吳 晨

（仲愷農業工程學院經貿學院，廣東 廣州 510225）

1 引言

受各種不同因素的影響，近年來中國不少農地處于顯性或隱性撂荒狀態[1]，資源浪費引起了中央政府的高度重視，為此，中央決策層在農業結構調整、農地流轉、土地確權、農業補貼、技術支持等方面制定了一系列的政策，盡管這些政策的主要目標是實現農業生產效率的不斷上升，促進農村經濟發展和農民增收，但是也有實現減少撂荒，并促使撂荒農地得到重新利用的目標和意圖，從而最終實現農地資源的優化利用。因此，近年來，國內不少地方政府紛紛出臺各種配套政策，調整農業產業結構，培育新型農業經營主體，轉變經營方式，逐步提高農地使用的效率，使原先處于撂荒的農地又有被重新開發的現象。這些被重新開發的撂荒農地在中央和地方各項政策的指引下，并不都是繼承了傳統的產業，而是在不違背農地基本屬性的前提下，往往朝著綠色、生態和高附加值的方向發展。但是，基于土地利用多宜性而產生的土地利用系統及其空間開發的生態經濟問題，不僅是中國土地利用及國土空間管制所面臨的突出現實問題，也是全球土地生態經濟系統關注的重大科學問題[2]。再加上農業生產的綠色、生態屬性是中央和地方政府大力提倡和支持的，是中國“綠水青山”戰略的重要組成部分，因此，許多地方政府制定了相應的引導政策。比如江西省贛州市，每畝農地可補貼120元左右，可獲得的銀行低息貸款大約1.2萬元左右，只要進行綠色、生態生產，農民基本不用支付建設費用，只需做好管理任務；又如廣東省河源市每畝農地補貼額度大約為94元，可獲得銀行低息貸款1萬元左右，并明確規定減少農藥與化肥的使用量，大量使用畜禽糞便和農家肥，大力發展節水農業，保護土壤。如果不進行綠色、生態生產，相應的補貼與銀行貸款就會減少很多。如江西省贛州市，如果非綠色、非生態種植與養殖，補貼會少一半以上，銀行低息貸款也會少很多，廣東省的政策基本也是如此。只是這些政策的服務對象并不區分撂荒農地和非撂荒農地。那么，各農業經營主體在利用撂荒的農地開展各種農業生產時所產生的生態經濟效益如何，以及生態經濟效益的具體影響因素有哪些是目前政策界比較關心的問題。

目前，盡管學界關于撂荒農地再利用的生態經濟效益及其影響因素的研究比較少，但是與此類主題相關的研究卻較豐富，主要集中在以下幾個方向：（1）關于農業生態經濟效益的測度問題。國內外學界在測度農業生態經濟效益時基本上采用了三種方法。第一種是通過設定反映生態經濟效益的衡量指標，并根據實際情況為每一個指標設置權重，然后再進行加權綜合測度，如王波[3]、YURI A KOZENKO等[4]、宋曉梅等[5]通過設置反映生態經濟效益的各項指標測度生態經濟效益。MAGAREY R D等[6]提出了一個基于農作物產量與農藥毒性計算的風險商數之比的指數來反映農業生態經濟效益。第二種是在設置生態經濟效益的投入—產出各項指標的基礎上，借助DEA模型測度生態經濟效益，如DYEKHOFF H[7]和CORRADO LO STORTO[8]均使用DEA方法測度生態經濟效益。第三種是利用CITYgreen 5.4模型對生態經濟效益進行測度，如張陸平等[9]以江蘇省蘇州市森林為研究對象，使用ArcView 3.2程序和CITYgreen 5.4模型，定量評價森林生態經濟效益。（2）關于如何提高農業生態經濟效益的研究，主要從兩個角度入手。一個角度是分析生態補償機制在提高生態經濟效益中的作用，以及如何提高生態補償機制的運行效率。如徐莉萍等[10]分析了國外的兩大生態效益補償定價政策及執行效果、模型與價值評估方法及影響因素，總結森林資源保護制度中森林生態效益補償定價的理論與方法；吳樂等[11]對區域內生態補償的現金直接補償和公益崗位間接補償方式的扶貧效果進行了實證分析，并提出了政策補償是提高生態效益的重要途徑；朱烈夫等[12]實證分析了不同生態補償形式對農戶家庭收入的影響，進而驗證生態補償能否實現精準扶貧。另一個角度是通過分析農戶自身對生態經濟效益重視程度來研究如何提高農戶的生態經濟效益意識。如宗明緒等[13]采用Logistic模型，研究農戶對森林生態經濟效益的支付意愿與影響因素，并提出了如何提高農戶對生態經濟效益支付愿意的政策；樊輝等[14]通過構建適合生態脆弱區實際的生態補償意愿屬性指標體系，利用選擇實驗法，對生態補償意愿進行了實證研究，并提出相應的對策。（3）關于政府應該出臺哪些政策來治理生態經濟的問題。如TERRY MARSDEN等[15]認為要基于地方的生態經濟模式來實現可持續性、安全性、主權和有效資源治理之間的協同作用；NATALYA N SKITER[16]通過對俄羅斯現行生態稅收制度進行分析，并提出了改善俄羅斯生態領域稅收的相關政策；田江[17]針對貴州省農村經濟效益與生態效益矛盾突出的問題，提出應加強貴州省頂層設計、重視制度建設，積極轉變經濟發展方式。提高貴州省農村資源利用率，樹立正確的農村生態保護理念。

綜上所述，當前學術界較少涉及撂荒農地再利用的生態經濟效益問題，而進一步探討其影響因素的研究更少，鑒于此，本文實證研究撂荒農地再利用的生態經濟效益及其影響因素，以彌補現有研究之不足。

2 樣本分布

課題組自2017年底至2018年7—8月份實地調研了江西省贛州市和廣東省部分市、縣，調查對象是利用撂荒農地開展生產的各類農業經營主體，調查中根據產業類別分為養殖業、種植業、種養結合；根據規模類別分為小規模（0～30畝）、中等規模（30～100畝）、大規模（100畝以上）。本文把連續撂荒達2年及以上時間的農地界定為撂荒農地。本課題調查的撂荒農地的自然環境一般比較優越，具備養殖、種植業務的發展要求。比如在贛州市調查的很多撂荒農地，就其土地質量在而言，應該算得上較肥沃的良田，但是區位條件較差，大多處于距離農業經營主體居住地較偏遠的山區，而且基礎設施也較落后，這是導致其撂荒的主要原因。但是也有不少農地的地理位置并不偏遠，導致其撂荒的原因主要是由于該地形地貌不利于機械化，比如說較小塊的梯田。廣東的情況基本也是一樣。表1是經過調查獲得的樣本分布情況。

3 撂荒農地再利用的生態經濟效益

3.1 測度方法

正如上文所述，盡管目前在測度農業生態經濟效益時，所使用的測度方法并未完全統一，但是由于DEA的測度指標的計量單位不要求一致，且允許多種投入和產出變量存在，在數據處理和搜集方面相對便利，因此，DEA模型是目前國際上較通用的效率測度模型，而且國外也有不少學者采用此模型測度農業生態經濟效益。所以，本文在測度撂荒農地再利用的生態經濟效益時采用了DEA模型的CCR模型。如以第j0個決策單元的效率指數為目標，以所有決策單元的效率指數為約束，就構造了如式（1）的CCR模型：

表1 樣本分布Tab.1 Sample distribution (家)

式（1）中：hj0為第j個決策單元的相對效率值；xij為第j個決策單元對第i種類型輸入的投入總量，xij＞0；yrj為第j個決策單元對第r種類型輸出的產出總量，yrj＞0；vi為對第i種類型輸入的一種度量，權系數；ur為對第r種類型輸出的一種度量，權系數。

3.2 測度指標及描述統計

本文主要把綠色、生態農產品的產值，水土流失防治，碳匯，碳排放量作為生態經濟效益的產出指標。其中綠色、生態農產品主要是指不使用化肥、農藥、人工飼料等材料作為生產投入，而是用農家肥、綠肥、谷物或任其自由生長的方式進行生產的產出物。水土流失防治主要用水土流失總治理度來衡量,并根據其治理程度劃分為優、良、中、及格和不及格5級。碳匯主要用綠化面積多少來反映，綠化面積越多，碳匯水平越高。碳排放則根據在生產過程每畝氮、磷、鉀肥的使用強度來反映，本文將其分為4個等級，分別是強（50 kg以上）、較強（30～50 kg）、中等（10～30 kg）以及較少的碳排放（0～10 kg）。把撂荒農地再利用過程中投入的勞動力、撂荒農地再利用的面積、資金作為農業生態生產的投入指標，各指標說明及其描述統計見表2。

表2 撂荒農地再利用的生態經濟效益的衡量指標及描述統計Tab.2 Measurement index and descriptive statistics of the eco-economic benefits of the reuse of abandoned farmland

3.3 測度結果

本文使用DEAP 2.1軟件按照CCR模型的測度方法，首先測度出這100家農業經營主體利用撂荒農地的生態經濟效益，并按照產業、地區類別進行歸類和統計，把廣東省的農業經營主體歸類為發達地區，把贛州市的農業經營主體歸類為不發達地區（表3）。

表3 生態經濟效益的描述統計Tab.3 Descriptive statistics of the eco-economic benefits

從表3可知，總體來說，在所研究的樣本中，生態經濟效益的均值為0.660，屬于中上的水平。如果按產業分類，生態經濟效益排第一的是種植業，其均值為0.891，最大值為1，最小值為0.512，最小值是廣東清遠和江西贛州的幾個家庭農場，究其原因是使用了一些化肥和農藥，且水土流失防治程度也處于中等水平；第二的是種養結合，其均值為0.600，最大值為1，最小值為0.246，最小值的是廣東韶關的一家專業大戶，主要是由于養殖類的產品大量使用了人工飼料，綠色、生態農產品的產值不高，且水土流失防治程度處于中等線上；第三的是養殖業，其均值為0.203，最大值為0.891，是江西贛州的一家生態養殖農場，該農場基本上使用自然草料作為動物食料，而且一年只有一次產出。最小值為0.067，為廣東化州的5家養殖農場，主要業務是水產養殖和養豬，在人工養殖過程中大量使用了人工飼料，一年一般有兩次及以上產出，但是綠色、生態的農產品產值普遍為0，而且碳匯水平也很低，水土流失防治程度也僅僅處于中等線上。如果按地區分類，不發達地區的生態經濟效益總體上要高于發達地區的生態經濟效益，前者的均值為0.784，后者的均值為0.520。

4 撂荒農地再利用的生態經濟效益的影響因素

4.1 研究假設

實踐證明，影響農業生態經濟效益的主要因素為自然和人類的活動，但是由于自然因素較難測量，而且實踐也證明在農業生態經濟效益的影響因素中起主要作用的還是人類活動，而人類活動的動因則可以由引力因素、推動因素和人類自身特征來解釋。因此，本文從這三大因素著手分析撂荒農地再利用的生態經濟效益的影響因素。首先，綠色、生態農產品的市場需求量以及綠色、生態農產品與非綠色、非生態農產品的產值比是誘使各農業經營主體進行生態生產的主要引力。因為作為生產者，各類農業經營主體均有追求利潤的動機，而綠色、生態農產品的市場需求量和產值是產生多少利潤的關鍵要素。綠色、生態農產品的市場需求量可由其出售比例來反映，因此，本文將各個經營主體每年綠色、生態農產品的出售比例和綠色、生態農產品與非綠色、非生態農產品的產值比歸結為引力因素。其次，農業經營主體還會從生產成本判斷是否值得對撂荒農地進行生態生產，一切有利于降低其生產成本的因素都將會在一定程度上誘使他們開展生態生產，如政府補貼和銀行信貸，特別是低息和免息貸款[18]。再次，農業生產的社會服務機構的數量也是綠色、生態農業經營主體必須要考慮的因素。因為現代農業生產，尤其是綠色、生態農業生產，經營主體自身都不可能包攬所有的業務，必須由社會服務機構來分擔一部分業務，這是現代農業生產的重要特征[19]。而且擴大經營規模是導致生產者重新利用撂荒農地進行生態生產的主要誘因，而農業生產的社會服務機構能有效地促使經營規模的擴大，提高生態生產的規模效益，并相應降低經營成本[20]。本文將政府補貼、銀行信貸和社會服務機構數量作為推動因素。最后，農業經營者的自身特征，比如年齡、文化程度、見識的寬廣度等也是影響經營主體開展生態生產的重要因素。朱啟臻等[21]實證論證了農戶年齡大、文化程度低、見識狹小是導致農地撂荒的重要原因，進一步說明年齡大、文化程度低、見識狹小的農業經營主體的經營能力非常有限。相反，年輕、文化程度高、見多識廣的農業經營主體的經營能力較強，尤其是外出務工人員表現出較明顯優勢，有較強的意愿重新利用撂荒農地開展生態生產，提高收入。本文將年齡、文化程度和見識廣度作為自身特征因素來考慮。因此，本文提出如下4種研究假設。

第一，每年綠色、生態農產品的出售比例以及綠色、生態農產品與非綠色、非生態農產品的產值比等引力因素對撂荒農地再利用的生態經濟效益有正向的作用。

第二，政府補貼、銀行信貸政策和可獲得的社會服務機構的數量等推動因素對撂荒農地再利用的生態經濟效益有正向的促進作用。

第三，主要農業經營者的年齡對撂荒農地再利用的生態經濟效益存在負向作用，年齡越大，生態經濟效益越低。

第四，主要農業經營者的文化程度和見識的廣度等因素對撂荒農地再利用的生態經濟效益有正向的促進作用。文化程度越高、見識越廣的農業經營者，其對撂荒農地再利用所產生的生態經濟效益將會越高。

4.2 變量說明及數據來源

本文選擇了綠色、生態農產品的出售比例，綠色、生態農產品產值與非綠色、非生態農產品產值比，每畝獲得的政府補貼額度，每畝獲得的銀行信貸額度，每年從當地可獲得的社會服務機構數量，以及農業經營主體的主要經營者年齡、文化程度、見識廣度作為解釋變量，而把撂荒農地再利用的生態經濟效益作為被解釋變量。研究所使用的數據均來自實地調研，樣本量為100，各解釋變量的詳細說明見表4。

表4 各解釋變量的說明及描述統計Tab.4 Interpretation and descriptive statistics of each explanatory variable

4.3 估計模型及估計結果

根據所使用的數據特點，也為了減少回歸方程的異方差現象，本文選擇使用半對數回歸模型對撂荒農地再利用的生態經濟效益的影響因素進行回歸分析，分別對生態農產品產值與非生態農產品產值的比值、銀行信貸、政府補貼和社會服務機構數量取自然對數，模型如式（2）。

式（2）中：y為農業經營主體的生態經濟效益；β0為截距項，β1，β2，…，β8為各解釋變量的偏回歸系數；ε是隨機誤差項。

使用SPSS 20.0對其進行回歸，發現方差膨脹因子為15.31，暗示此模型存在較明顯的多重共線的問題，如果使用式（2）進行估計，勢必導致偽回歸的現象，不能很好地解釋各變量的經濟意義。為此，需要對上述模型進行調整，本文采用主成分分析法進行調整。表5是通過主成分分析法獲得的方差貢獻率和累積貢獻率，從中可看出只有前1個特征值大于1，因此只提取了1個主成分，且其占所有主成分方差的85.628%，由此可知，選前1個主成分已足夠替代原來的變量。表6是該主成分承載的各解釋變量信息的比例及成分矩陣，從中可知該主成分對各解釋變量的最低信息承載量在69.5%以上，因此，該主成分具有很高的信息承載量。

表5 方差貢獻率和累積貢獻率Tab.5 Variance contribution rates and cumulative contribution rates

表6 各解釋變量抽取的比例及成分矩陣Tab.6 Proportion and component matrix of the extraction of each explanatory variable

利用表6可將此主成分表達為：

然后將F作為解釋變量，將撂荒農地再利用的生態經濟效益標準化后作為被解釋變量進行回歸，得到新的回歸方程，再將主成分載荷信息代入此回歸方程中，即可得到各解釋變量的偏回歸系數（表7）。

從表7中可看出，主成分回歸模型的各統計量均非常顯著，說明主成分能夠有效地解釋撂荒農地再利用的生態經濟效益。另外，從各回歸系數及其變動趨勢可知：

第一，綠色、生態農產品的出售比例和綠色、生態農產品與非綠色、非生態農產品的產值比等引力因素對撂荒農地再利用的生態經濟效益有正向的影響，邊際影響力分別為0.019 2和0.018 8。暗示在控制其他變量不變的情況下，市場的引力因素對于各農業經營主體開展生態生產有著較大的影響力，亦即要吸引各類農業經營主體開展綠色、生態生產，綠色、生態農產品的出售比例和綠色、生態生產與非綠色、非生態生產的產值比是兩個非常重要的因素。這就可以解釋在撂荒農地再利用中，為什么養殖業的生態經濟效益要總體上低于種植業，不發達地區的生態經濟效益總體上要高于發達地區的現象。首先，因為養殖業在綠色、生態養殖的情況下，養殖周期較長，盡管出售價格較高，但是，其綠色、生態農產品與非綠化、非生態農產品的產值比較低，總體而言經濟效益仍然相對偏低，導致農業經營主體普遍使用了非綠色、非生態的方式進行生產。而種植業主要受自然界的影響，即便在綠色、生態生產的情況下，其綠色、生態農產品與非綠色、非生態農產品的產值比也不會低于非綠色、非生態的情形，即使有的地區會低于非綠色、非生態的情形，也不會象養殖業那樣低很多，而且綠色、生態的農產品出售價格也較高。其次，發達地區由于靠近市場，市場的需求量大，并且需要及時供應，而開展綠色、生態生產受自然界的影響較大，其市場供應的速度較慢，導致其綠色、生態農產品與非綠色、非生態農產品的產值比較低，在吸引農業經營主體開展綠色、生態生產的效力方面受到限制，其生態農產品的出售比例沒有不發達地區高。而且不發達地區具有發展綠色、生態農業的天然優勢，從而使得不發達地區的綠色、生態農產品出售比例和綠色、生態農產品與非綠色、非生態農產品的產值比總體上要高于發達地區。

第二，政府補貼額度、銀行信貸額度和社會服務機構數量等推動因素對撂荒農地再利用的生態經濟效益也存在正向影響，他們的邊際影響力分別為0.018 4、0.019 3和0.018 2。暗示在控制其他變量不變的情況下，推動因素對于各農業經營主體開展綠色、生態生產也有著較大的正面影響，同時也暗示政府的政策推動作用不容忽視。這也可解釋為何發達地區撂荒農地再利用的生態經濟效益總體上要低于不發達地區，種植業的生態經濟效益總體上要高于養殖業的現象。因為在不發達地區，要有效引導農業經營主體開展綠色、生態生產，就要降低他們遠離發達市場而帶來的較高成本，政府的補貼力度、政府提供的信貸力度，以及政府提供的服務機構數量或者引導社會組織參與的服務數量必須要大于發達地區。事實上，廣東的綠色、生態農業補貼和信貸力度確實要低于江西。在社會服務機構的政府參與建設方面，江西的力度也要高于廣東。而且，為了涵養水土，江西贛州市很多市、縣劃定了禁養區，在禁養區內只允許種植業的發展，而且要求綠色、生態種植。另外，不管在發達地區，還是在不發達地區，為了提高綠色、生態的產出，對于種植業的政策支持力度普遍要高于養殖業，除非出現大面積的傳染病和自然災害，否則養殖業獲得的政策支持較少，甚至沒有。

表7 回歸結果Tab.7 Regression results

第三，農業經營者的年齡對生態經濟效益存在負向的影響，其邊際影響力為-0.018 9。暗示在控制其他變量不變的情況下，農業經營者的年齡越大，綠色、生態經濟效益越低。可能的原因是綠色、生態生產所需的勞動力投入量較大，比如生態種植需要農家肥或綠肥，需要注意防范病蟲害。綠色、生態養殖需要種植食草料或收割食草料。這些都需要大量的勞動力投入，那么年齡越大，則越無力從事這些重勞動。因此，年齡越大，生態經濟效益越低。

第四，主要農業經營者的文化程度和見識廣度對生態經濟效益也產生正向影響，其邊際影響力分別為0.016 7和0.018 0。暗示在控制其他變量不變的情況下，農業經營者的文化程度越高、見識越廣，生態經濟效益越高。可能的原因是文化程度高、見識廣的農業經營者的管理能力較強，社交面也較廣，能夠實現綠色、生態有效生產，并疏通綠色、生態農產品的市場渠道，提高綠色、生態農產品的市場占有率。

5 研究結論及政策建議

5.1 研究結論

本文在對粵贛100家農業經營主體調查的基礎上，首先應用DEA模型中的CCR方法測量了撂荒農地再利用的生態經濟效益，并進一步應用半對數回歸模型和主成分分析法，實證分析了撂荒農地再利用的生態經濟效益的影響因素，研究結果表明：總體上，撂荒農地再利用的生態經濟效益最高的是種植業，其次是種養結合，最后是養殖業。發達地區撂荒農地再利用的生態經濟效益總體上低于不發達地區。對撂荒農地再利用的生態經濟效應產生正向影響的因素有：綠色、生態農產品出售比例；綠色、生態農產品與非綠色、非生態農產品的產值比；政府補貼額度、銀行信貸額度、社會服務機構數量、主要農業經營者的文化程度和見識廣度。對撂荒農地再利用的生態經濟效益產生負向影響的因素主要是農業勞動者的年齡。

5.2 政策建議

第一，要為綠色、生態農產品開辟市場。各級地方政府要及時向從事農業綠色、生態生產的經營主體傳送有用的市場信息，及時將各種綠色、生態農產品輸向銷售市場。政府尤其要充分利用大數據平臺，及時掌握綠色、生態農產品的市場潛力和發展方向，引導綠色、生態生產。

第二，要適當調整農產品的生產結構。在不違背農地基本屬性的前提下，允許各類經營主體適當改變撂荒農地的傳統使用方向，調整綠色、生態農產品的生產結構，生產適銷對路的綠色、生態農產品，避免出現滯銷現象。

第三，要為撂荒農地再利用的綠色、生態生產加大財政補貼和信貸力度。各級政府要對農業綠色、生態生產采取較明顯的財政和信貸傾斜政策，并逐年加大激勵力度，引導各類農業經營主體開展綠色、生態生產。

第四，要因地制宜鼓勵各類社會服務機構的設立。為保證撂荒農地再利用的經營主體在產前、產中和產后的各個環節能夠順暢，地方各級政府要出臺相應的政策鼓勵和支持各類社會服務機構的設立，并出臺各項優惠政策誘使他們積極為撂荒農地的綠色、生態生產提供優質的服務。

第五，要為返鄉人員提供優質的綠色、生態創業環境。地方各級政府要為返鄉的外出務工人員，尤其是那些有一定文化水平、年青的外出務工人員開辟強而有力的政策通道，提高補貼力度、拓寬資金融通渠道，努力為返鄉的外出務工人員利用撂荒農地進行綠色、生態生產提供優質的創業環境。