贵州少数民族地区农户耕地生产投入行为及影响因素研究

徐梓津，赵翠薇，王培彬

贵州师范大学民族地理研究中心，贵阳 550001

耕地是人类生存和发展的基础，是农业和农村发展的前提。农户作为耕地生产投入的主体，是耕地的直接使用和受益者。农户的耕地生产投入行为能够决定农业总产量并且是农业产量增长速度的直接力量[1]。因此，在我国人地矛盾问题极其尖锐的大背景下，从农户角度出发研究耕地生产投入行为及影响因素对我们国耕地资源保护[2]和农业发展都具有重要意义，对以农业为主的贵州少数民族地区的研究显得更为迫切。

黎元护在1999年曾针对耕地利用中农户行为所引起的耕地破坏情况，分析农户行为特征并论述农户行为与耕地保护之间的矛盾及其产生的深层原因[3]；2001年谭淑豪、曲福田和黄贤金学者从生产规模、收入水平和兼职行为三个方面对农户土地利用行为之间的差异进行比较，探讨了不同类型农户对经济政策刺激的反应及其可能采取的土地利用方式对土地退化的影响[4]。2006年陈美球、周丙娟和邓爱珍等从对国家耕地政策认识、耕地征用意愿、耕地保护责任认识和耕地质量保护投入等方面分析当前农户的耕地保护现状，并提出了调动农户耕地保护积极性的对策建议[5]。

图1 研究区位置示意图

从目前国内的研究来看，这些既有的成果在个案研究、数据采集和数学模型的完善等方面仍显得不足。特别是近几年的研究大多集中在国家、政府等较为宏观的层面，对少数民族地区的研究极少，运用的方法也多是层次分析、模糊聚类等较为主观的方法。有的研究虽然考虑了农户的因素，也主要以第三方的角度出发来进行政策设计且多以耕地利用行为为研究对象，较少涉及耕地生产投入等具体行为。

本研究在农户行为理论与耕地可持续利用理论研究的基础上，选取贵州少数民族地区为研究样区，设计问卷调查表并对研究区农户进行实地走访与调查。将收回的有效调查问卷进行比对，分析农户耕地生产投入中的选择和投入等行为，并应用多元线性回归分析方法，确定影响农户耕地生产投入的因素，建立农户投入影响因素的多元线性回归模型，最后得出结论。

1 研究区概况

关岭布依族苗族自治县位于贵州西南部(105°15″-105°49″E,25°34″-25°05″N)，隶属于安顺市,全县总面积1468 km2。2010年关岭县总人口30.16 万人，其中少数民族人口19.12 万，占总人口的63.39%，属于少数民族自治县。农业人口28.65 万人，占总人口的88.36%。境内海拔高度在800～1500 米之间，是贵州岩溶地貌发育最典型的地区之一。2010年完成生产总值205623 万元(当年价)，人均生产总值4971 元，略低于全省的2010年的平均水平5787 元，与2009年全国平均水平15973 元相比，差距较大，属于经济欠发达的少数民族地区。

2 研究方法和数据来源

2.1 问卷调查结合个案访谈法

通过农户对问卷的填写以及相关问题的回答收集农户耕地生产投入现状、保护意愿等资料，本次调查时间为2010年7月至2011年2月，在研究区内随机抽取了680 户农村家庭进行调查，共发放调查问卷680 份，收回有效问卷662 份，直接调查对象中老年人占大多数，文化程度参差不齐。

2.2 多元回归分析法

回归分析是一种处理变量统计相关关系的数理统计方法。回归分析的基本思想是：自变量和因变量之间没有严格的、确定性的，但可以设法找出最能代表它们之间关系的分析方法表达形式，多元回归分析是研究多个变量之间关系的回归，通过该方法还能找出因变量中的重要影响因素。本研究利用SPSS20.0软件实现。

在本研究中，影响因变量的因素不止一个，耕地质量作为因变量y，选取的农户行为为自变量x，通过SPSS软件对数据进行多元线性回归分析，可以得出如下函数：

y=b0+b1x1+b2x2+b3x3+b4x4+b5x5+b6x6+c

其中，y为因变量，b0为回归常数，bk(k=1，2，3，4，5，6)是回归参数，xk为农户行为。多元回归模型建立好之后，需做检验。c项是误差项，本文拟应用逐步回归法选择对因变量影响显著的自变量，逐步回归法的基本思想是在模型中逐个引入自变量,而且每次引入对因变量影响最为显著的自变量,并对模型中的原来变量逐个进行检验,把不显著的变量逐个从模型中剔除掉[6],因此最终得到的模型包含的是对因变量影响显著的变量。

2.3 数据来源

研究区的经济社会数据来源于《安顺市2011年统计年鉴》(内为2010年数据统计)；农户耕地生产投入行为数据来自问卷调查的第一手数据。问卷内容主要包括四个方面内容：(1)农户基本情况调查。包括:农户年龄、性别、文化程度、收入水平、家庭人口、家庭农业劳动力数量、家庭农业劳动时间和家庭收入来源等农户家庭情况。(2)农户耕地基本情况调查。包括：农户耕地地面积和转入或转出耕地情况。(3)农户耕地投入情况。包括投入人力时间、投入物力和财力情况。(4)农户选择。包括种苗选择和种植技术选择[7]。

3 研究结果

3.1 农户基本情况

在对有效调查问卷整理分析后可知，样本数据中被调查农户的平均年龄为52岁，大部分年龄分布在50～59岁之间，占整个样本比例的34.14%。农户中，有四个劳动力人口数的家庭最多，占整个样本比例的44.71%。受教育程度方面，初中文化程度人数最多，占整个样本比例的45.47%。

表1 被调查农户基本特征(1)

表1 被调查农户基本特征(2)

3.2 农户选择行为

通过表2的统计数据可以看出，被调查农户在技术选择上更偏重于是否能提高收成，其次为技术成本是否偏低，只有少数农户关于选择的技术是否能提高耕地质量。在种苗选择方面，市场价格决定了绝大多数农户选择，占整个样本比例的34.98%，并且从众心理的影响也较大。

表2 农户技术和种苗选择情况

3.3 农户投入行为

本研究把农户投入行为划分为三类，分别是人力投入(用每亩人均年投入时间表示)、物力投入(用每年每亩投入牲畜量、机械量和其它表示)和财力投入(用每年每亩种苗、肥料、农药、灌排、地膜和其它表示)。

从调查结果得知，每年每亩耕地投入的人力时间在81～160 d最多，占整个样本数据的42.45%，每年耕地投入的人力时间在241～356 d的最少，只占样本数据比重的14.96%。财力投入方面，44.12%的农户每年每亩地的投入800～1000元。因为研究区为典型喀斯特山区，土地质量欠佳，种植作物多为粮食作物，投入财力不多，主要用于购买化肥和灌排费用。从表4可以看出，研究区机械化程度低，主要靠牲畜耕地犁地，我国经济欠发达区和山区的机械化程度低是为普遍现象。

表3 人力财力投入情况

表4 物力投入情况

3.4 影响农户耕地生产投入行为的因素分析

考虑到调查数据的可量化性,本研究选取农户耕地生产投入Y为因变量,农户耕地财力成本费用由农户的种苗费、化肥、农药、地膜、排灌费以及其它费组成。选择农户年龄(X1)、家庭劳动力数量(X2)、文化程度(X3)、家庭耕地面积(X4)、耕地年收入(X5)、非农年收入(X6)、政府粮食补贴(X7)、耕地财力成本费用(X8)为因变量。

运用逐步回归方法在SPSS20.0软件中进行解释变量的剔除,当R2最大时剔除变量。通过运算,最终剔除了三个不显著的变量,分别是家庭劳动力数量(X2)、家庭耕地面积(X4)和政府粮食补贴(X7)。得到回归模型如下:

Y=0.049X1+0.127 X3+0.189X5-0.097 X6-0.136X8-0.029

其中，F=5.311；R2=0.5871；调整后的R2=0.5316，从模型的各项检验值来看,模型估计结果较好,可以通过检验。

从模型中看出，农户年龄与耕地生产投入成正比，说明年龄越大的农户越愿意对耕地投入，这是因为随着农户年龄的增加，外出就业的机会越来越低，这部分农户会将更多的精力放在耕地的生产投入上[8]。农户的文化程度越高，对耕地的生产投入行为也越大。由于文化程度的上升可以使农户做出更科学合理的行为，在耕地生产投入上能够选择更为正确而合理的行为和判断。耕地年收入越高，农户对耕地的生产投入也越高。从农户是理性经济人原理也能说明该问题，农户收入越高，就有更多的资金可以投入到耕地上[9]，在耕地年收入高的前提下，农户也愿意对耕地进行更多的投入[10]。非农年收入与农户耕地生产投入成反比关系。当非农年收入越高，农户也越愿意选择非农生产方式，从而降低对耕地的生产投入[11]。耕地财力成本费用与耕地生产投入成反比。当耕地成本费用过大时，农户会降低对耕地的投入以保证自己的耕地生产投入行为有收益[12]，可以用经济人理论解释。

4 结论

上述研究表明，在贵州少数民族地区农户年龄、文化程度、耕地年收入、非农年收入、耕地财力成本费用五个因素对农户耕地生产投入行为影响显著。农户在进行耕地生产投入行为时更多的考虑是自身收益，也尽可能的选择能够使自身收益最大化的行为方式。对于生产投入行为对耕地质量的影响，只有极少数文化程度较高的农户和年龄在55岁以上的农户考虑过。基于农户耕地生产行为的特点，少数民族地区的政府部门应该考虑到少数民族地区的特殊性，采取有效激励机制,增强农户耕地可持续利用意识；重视农业技术的推广，利用多种梁道,建立完善的技术推广体系[13]；增加“三农”投入，加大惠农政策及落实几个方面来增加农户的行为意识；降低农耕成本等方面使为数不多的耕地资源得到行为主体的有效保护。

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