农户弃耕行为对耕地质量的影响机制研究

2021-08-27刘诗雨

现代职业教育·高职高专 2021年24期

刘诗雨

[摘要] 改革开放以来，中国逐渐成为“世界工厂”，吸纳了大量农村劳动力进城务工。由于劳动力流失和务农农民老龄化，部分农村出现大面积弃耕现象。农民弃耕行为研究可揭示农民不愿耕种的原因，对弃耕治理和粮食安全具有重要意义。基于Landsat数据，根据以地定人原则，在遥感辨识撂荒耕地的基础上，采用分层随机抽样法选取兴宁市48个行政村进行入户调查，揭示丘陵山区农户弃耕原因，并分类提出解决策略。结果表明，农户弃耕行为受农户家庭特征、土地基础条件、土地政策等因素综合影响。劳动力不足、务农人口老龄化是弃耕的直接原因;耕地基础条件和区位条件差是弃耕的间接原因;小农经营模式下的种田收益比较低是弃耕的根本原因。

[关键词] 弃耕;入户调查;驱动因素;治理路径;丘陵山区

[中图分类号] F323.4 [文献标志码] A [文章编号] 2096-0603（2021）24-0234-03

耕地是人类赖以生存的基础和保障，弃耕不仅浪费耕地资源，减少粮食产量，而且会造成农用设施退化，降低农田整治与开发投入的效用。要想在减缓弃耕的负面影响上得到有效决策，理解农户弃耕行为发生机理至关重要。弃耕是受农户特征、生产条件和社会经济因素综合影响的行为，忽视任何一方面的因素都将导致弃耕的计量结果有偏差，难以反映弃耕发生的客观规律。本研究将农户与弃耕地块联系起来，在遥感空间辨识弃耕耕地基础上采用分层随机抽样方式进行入户调查，从农户特征、生产条件和社会经济等方面综合探究弃耕的驱动机理，以期为弃耕的治理提出针对性建议。

一、研究区的概况

兴宁市地处广东省东北部，是梅州市副中心城市。兴宁市位于粤东北山丘地带，境内以丘陵地貌为主，同时兼有平原和山地，森林覆盖率高。自然条件优越，无霜期长，四季宜耕宜牧。

兴宁市土地总面积为2105km2，其中耕地面积为347.85km2，占比16.93%，但全市人均耕地面积仅为0.03hm2/人，低于联合国粮农组织确定的人均耕地警戒线（0.05hm2/人）水平。兴宁市被列为“国家级超级水稻示范推广县（市）”，根据《兴宁市城市总体规划（2010—2020年）》，该地区正在发展优质农业产业化基地，但大面积的耕地弃耕情况难以满足优质稻生产基地的生产需求。改善弃耕情况，实现传统农业升级转型，将成为兴宁市未来经济发展的重大挑战。

二、研究方法

（一）弃耕耕地选取

根据兴宁市土地利用更新调查数据确定耕地范围，进而先通过生长季和非生长季的植被指数（NDVI）差值初步提取研究区弃耕耕地;再通过修正归一化水体指数（MNDVI）和归一化差值裸地与建筑用地指数（NDBBI）所设定合适阈值，分别提取水体和建筑用地结果，进而剔除弃耕耕地范围内的水体和建设用地;在此基础上，利用非生长季的林地提取结果将其剔除，最终获得精度较高（为90.57%）的弃耕耕地。

（二）参与式农户评估

为验证弃耕耕地的判读精度，深入探究农户耕地弃耕驱动机理，采用参与式农户评估法（PRA）进行入户调查。根据以地定人的思路，采用分层随机抽样法选取研究区20个镇街455个行政村的10%作为调研区域，根据实现判定的弃耕地块，就近选择农户进行调查。

（三）农户耕地弃耕决策模型构建

1.变量的选取

（1）被解释变量

弃耕率是指农户耕地弃耕率，根据用农户实际弃耕耕地面积占自家承包面积的比率来衡量。本研究对样本农户弃耕的原因进行统计，最主要原因是缺少劳动力，占比达到33.11%;其次是农田基础设施条件差，占比18.39%。样本数据与其他学者的研究基本一致。

（2）解释变量

本文将解释变量设定为农户家庭特征、土地基础条件、土地政策三个方面。其中，农户家庭特征根据社会经济特征，选取年龄、职业等9个变量;土地基础条件根据弃耕地的水利、交通等制约因素，选取弃耕地灌溉条件、离家最远步行距离等7个变量;土地政策则选取与种地农户享有的地力保护补贴为自变量。

2.变量处理与筛选过程

在上述分析的基础上，使用SPSS软件探究连续变量和二分变量与弃耕率之间的皮尔逊相关性，对自变量进行初步的筛选。对分类变量做初步哑变量处理后，对兴宁农户弃耕因素多元线性回归分析，采用逐步回归的方法将哑变量做同进同出处理，得到筛选出来的自变量有以下部分。

筛选后的自变量

3.弃耕模型构建