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创新实践地区农户参与农田保护补偿政策成效的生计禀赋影响——苏州及成都的实证比较

本站小编 Free考研考试/2021-12-29

谢晋, 蔡银莺
华中农业大学公共管理学院,武汉430070

The impacts of farmer livelihood endowment on participation effectiveness in farmland conservation compensation policy：Chengdu and Suzhou as typical innovational practice areas

XIEJin, CAIYinying
College of Public Administration,Huazhong Agricultural University,Wuhan 430070,China
通讯作者:蔡银莺,E-mail：caiyinying@mail.hzau.edu.cn
收稿日期:2016-05-31
修回日期:2016-09-2
网络出版日期:2016-11-16
版权声明:2016《资源科学》编辑部《资源科学》编辑部
基金资助:

国家自然科学基金（41371519、71573099）中央高校基本科研业务费专项资金（2014RW013、2662015PY082）华中农业大学“人文社会学科优秀青年人才培养计划”资助课题

作者简介:
-->作者简介：谢晋,女,湖南湘潭人,硕士生,研究方向为土地资源经济与管理。E-mail：1332412919@qq.com

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摘要
以成都和苏州两个地区为实证,调查7个乡镇35个村的644户乡村家庭,采用典型相关模型分析生计禀赋对农户参与补偿政策成效的影响。研究表明：①成都受访农户的自然资本及物质资本有相对优势、生计资产高于苏州农户,但苏州农户的人力资本、金融资本及社会资本均较成都农户有优势。成都及苏州农户家庭的综合禀赋均与政策成效感知评价呈负相关关系,且苏州农户在政策满意度及政策激励其参与农田管护及农业生产积极性的感知评价均高于成都农户;②从生计禀赋综合评价值看,非农经营户（0.3084）>兼业经营户（0.3013）>农业经营户（0.3008）,农业经营户的自然资本丰裕,非农经营户的金融资本较丰富。在补偿政策成效的评价值上,兼业经营户（0.1506）>非农经营户（0.1364）>农业经营户（0.1321）,且自然资本丰裕度正向提升非农及兼业农户的补偿政策满意度,人力资本负向影响农业经营户的农田管护激励性;③苏州农户感知政策效应的关键生计指标依次为物质资本、金融资本及社会资本,自然资本、金融资本和物质资本则依次影响成都农户的政策满意度及农业生产积极性。建议根据农户家庭的资源禀赋情况采取适宜措施,促进农田保护补偿政策效率改进及提升。

关键词：农田保护;补偿政策;生计禀赋;参与成效;典型相关模型
Abstract
Farmland conservation compensation is the main policy instrument encouraging farmer households to participate in farmland protection. Chengdu and Suzhou are two typical innovative practice areas implementing farmland conservation compensation policy in China. Based on the survey of 644 households in 35 villages in these two regions,we analyzed the impact of farmer livelihood endowments on participation effectiveness in the compensation policy. We found that farmer households in Chengdu have comparative advantages at the natural capital and material capital,and their livelihood assets are higher than Suzhou`s farmer households. For farmer households in Suzhou,their human capital,financial capital and social capital are richer. The scores of Chengdu and Suzhou farmer household integrated livelihood endowments are negatively correlated with their assessments of participating in farmland conservation compensation. From the perspective of farmer policy satisfaction,and their enthusiasm in farmland conservation and agricultural production,the scores of farmer household participation effectiveness in Suzhou are higher than Chengdu. Non-farm household scores of livelihood endowments are greater than for other households,and their average financial capital is more abundant,while agricultural business household natural capital is richer. As the assessment of participation effectiveness,the score of the diversified farmers is 0.1506,and the scores of the non-farm and agricultural business households are 0.1364 and 0.1321,respectively. Natural capital is positively improving non-farm households and diversified farmer policy satisfaction;human capital is negatively influencing agricultural business household enthusiasm in agricultural production. For Suzhou farmer households,the key livelihood indicators are physical capital,financial capital and social capital. However,farmer household natural capital,physical capital and financial capital in turn affect policy satisfaction and agricultural production initiatives in Chengdu. It is necessary to adjust policy and improve farmers household participation effectiveness according to livelihood endowment.

Keywords：farmland conservation;compensation policy;livelihood endowments;participation effectiveness;canonical correlation analysis

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谢晋, 蔡银莺. 创新实践地区农户参与农田保护补偿政策成效的生计禀赋影响——苏州及成都的实证比较[J]. , 2016, 38(11): 2082-2094 https://doi.org/10.18402/resci.2016.11.07
XIE Jin, CAI Yinying. The impacts of farmer livelihood endowment on participation effectiveness in farmland conservation compensation policy：Chengdu and Suzhou as typical innovational practice areas[J]. 资源科学, 2016, 38(11): 2082-2094 https://doi.org/10.18402/resci.2016.11.07

1 引言

农田保护补偿政策是激励农户参与优质农田及乡村适宜景观地保护的有效手段,农民参与管理得到相应财政补贴和经济补偿^[1]。自从实施国民经济和社会发展“十一五”规划以来,国家相继提出“构建和完善耕地及基本农田保护补偿机制”的政策导向。其中,十七届三中全会明确提出“划定永久基本农田,建立保护补偿机制,确保基本农田总量不减少、用途不改变、质量有提高”,以正式文件高度确定建立耕地保护经济补偿机制。随后,2009
-2015年连续7年,中央1号文件均分别提出“建立农田保护补偿机制”、“启动耕地保护补偿试点”、“完善主产区利益补偿、耕地保护补偿”、“支持地方开展耕地保护补偿”及“健全粮食主产区利益补偿、耕地保护补偿、生态补偿制度”等政策提法,从要求建立补偿试点探索到强化总结基层创新实践经验、逐渐完善及健全制度建设。在实践经验方面,2008年起一些地区逐渐试行耕地保护基金、基本农田经济补偿及农田生态补偿等激励政策,有四川省成都市,广东省东莞市、佛山市、广州市,上海市浦东新区、闵行区、松江区,江苏省苏州市、南京市,浙江省临海市、海宁市、慈溪市等,从点到面逐渐推广。农田保护经济补偿实践模式正在初步形成,多由地方政府试验创新、探索实施,农民被动全部参与,政策实施具有强制性及普遍性。如何在已有典型实践探索模式经验积累的基础上,总结和提升农田保护补偿政策效能是亟待解决的现实问题。
欧美国家最先推行农地生态补偿政策,如加拿大联邦政府的“永久性草原覆盖恢复计划”（Perma-nent Prairie Cover Recovery Program,PPCRP）、美国的土地保护与休耕计划（Conservation Reserve Pro-gram,CRP）、环境质量激励项目（Environmental Quality Incentive Program,EQIP）以及欧盟的农业环境保护项目（Agri-environmental Schemes,AES）等,并作为成功经验在澳大利亚、日本等国得到广泛推广和借鉴^[2]。国外相关****多以实证案例结合理论分析探索农户参与农田保护补偿政策项目的实施绩效及影响因素。例如,Mishra等在美国的调查发现,影响农户参与农业环境项目（例如保护储备计划以及环境质量激励计划）的主要因素是流动性和偿付能力^[3]。Home等从农户个体和区域特征出发,研究发现瑞士地区不同身份和政策预期直接影响农户对耕地保护服务付费项目的满意度^[4]。Hounsome等对威尔斯农村环境项目参与度的影响因素进行分析,揭示农民的心理健康与项目参与度具有正效应^[5]。此外,Defrancesco等认为农户参与农业环境项目的积极性受家庭收入以及农户个体的态度、信念等因素影响^[6]。国内由于农田保护补偿政策正初步开展的原因,相关****关注农田保护补偿政策实施成效的研究较少,现有的少数研究也主要集中在政策现状描述、农户参与程度及初期实施成效的测度分析。例如,孙沁谷通过构建满意度模型进行综合评价,测度与描述成都耕地保护基金政策实施区域内农户的满意度^[7]。卢艳霞等初步对典型地区耕地保护补偿实践进行对比分析、归纳总结,发现地方实践在直接货币补偿政策效力、资金来源、补偿对象和范围确定、基础工作等方面还面临一些问题^[8]。笔者所在课题组近年持续跟踪调研成都、苏州等地区农户参与农田保护经济补偿的基本状况,从农户参与视角评估地方政府创新型农田保护补偿实践的实施成效、障碍因子及效率偏差,研究表明补偿政策的激励措施能在一定程度上调动农民的积极性,对促进粮食增产和提高农民收入具有一定成效,但政策成效具有明显的空间异质及农户个体分化特征^[1,9-12]。在相关研究基础上,本文根据2015年课题组在四川省成都市、江苏省苏州市开展的农户调研数据,从生计禀赋（土地、资本、劳动、技术）异质的视角评估农户参与农田保护补偿政策的实施绩效差异性,为定位补偿政策参与相对有效的农户类型及重点对象提供参考,以促进农田保护补偿政策效率的改进及提升。

2 研究区概况与数据来源

2.1 研究区概况

根据区域特征、经济发展水平及农田保护经济补偿政策的具体实施情况,选取四川省成都市和江苏省苏州市作为典型试点区域。四川省成都市2008年起建立耕地保护基金,根据耕地质量以养老保险、农业保险的方式,对承担农田保护责任的农户按基本农田及一般农田6000元/（hm²

\begin{matrix} ? \end{matrix}

a）、4500元/（hm²

\begin{matrix} ? \end{matrix}

a）的标准给予补贴,以调动农户从事农业种植及参与耕地保护的积极性^[1]。其中,每年提取当年划拨的农田保护基金总量的10%,用于对全市范围耕地流转担保资金和农业保险补贴,90%用于承担耕地保护责任农户家庭成员的养老保险补贴。据统计,成都市2009-2013年共发放100余亿元的耕保金,共有19个区（市、县）2661个村183万农户受益,涉及耕（园）地面积约50.67万hm²。江苏省苏州市为全面深入贯彻落实科学发展观,加大生态环境保护力度,积极探索苏州实现“两个率先”进程中有效保护生态环境的可行途径。2010年率先将基本农田纳入生态补偿范畴,以政府财政转移支付方式,对因保护和恢复耕地资源而在经济发展上受到限制的地区及个人,根据水稻主产区连片规模,分别按3000元/（hm²

\begin{matrix} ? \end{matrix}

a）和6000元/（hm²

\begin{matrix} ? \end{matrix}

a）给予生态补偿。结合成都和苏州两个地区在农田保护补偿政策的预期目标、补偿对象、参与方式、补偿基线及成本效率等方面的差异性,本文以其为典型分别选取村庄开展抽样调研,分析创新实践地区农户参与农田保护补偿政策的实施成效,并重点对比分析家庭生计禀赋对农户参与政策成效的影响。

2.2 数据来源

课题组2015年7月在四川省成都市双流县永安镇、金桥镇及崇州市江源镇、养马镇的12个村庄进行调研,同年9月在江苏省苏州市张家港市乐余镇、南丰镇及金港镇的23个村庄开展调研。根据调研村庄家庭户数按10%的比例随机抽取农户家庭样本进行访谈,分别获取有效调研问卷311份和333份。调研内容主要包括：
（1）受访村庄资源禀赋及社会经济特征,包含村庄的交通条件、区位特征、经济社会发展状况、规模经营情况调查等。
（2）受访家庭资源禀赋及生计状况,包括农户家庭农业经营（家庭承包经营面积、农业种植情况、耕地质量等）、家庭人口（家庭成员的性别、年龄、教育程度以及专业技能等）、经济收支（家庭收入及生活支出、家庭劳动力来源、耕地投入情况等）、以及家庭的住房、人际交往、社会关系等基本资源分布情况。
（3）农户参与农田保护补偿政策实施状况评价,设置感知选项辨识受访农户在政策实施后满意状况,以及政策实施对其参与农田管护激励性及农业生产积极性的影响。
数据处理前,对调研数据分别进行信度和效度检验,Cronbach’s α系数均大于0.7,且通过KMO和Bartlett效度检验^[13],表明数据具有可信度以及结构效度,能准确反映受访农户的真实社会经济特征。

2.3 样本特征

受访农民个体及家庭的基本特征见表1。受访农民以男性为主,成都和苏州受访男性分别占85.85%和64.86%;成都市受访农民以年龄在30~60岁的壮年劳动力为主,而苏州地区务农劳动力主要是老年人,受访者年龄在60岁以上的占样本的63.36%;成都和苏州受访农户家庭成员人均受教育程度及收入水平均较低,且两个地区分别有5.14%、30.33%的受访农户家庭成员拥有专业技能,14.15%和7.21%的家庭有成员担任村干部或城镇干部。
Table 1
表1
表1研究区域调研样本的基本特征
Table 1Distribution of sample surveyed in research areas

特征	变量	成都市		苏州市
特征	变量	频数	比例%	频数	比例%
受访者性别	男性	267	85.85	216	64.86
	女性	44	14.15	117	35.14
受访者年龄/岁	<30	8	2.57	4	1.20
	30~60	185	59.49	118	35.44
	>60	118	37.94	211	63.36
家庭成员人均教育程度	<6	139	44.69	192	57.66
家庭成员人均教育程度	6~9	123	39.55	89	26.73
	>9	49	15.76	52	15.62
家庭成员是否有村干部或城镇干部	是	44	14.15	24	7.21
家庭成员是否有村干部或城镇干部	否	267	85.85	309	92.79
家庭成员是否拥有专业技能	是	16	5.14	101	30.33
家庭成员是否拥有专业技能	否	295	94.86	232	69.67
家庭年纯收入/万元	<2	208	66.88	191	57.36
家庭年纯收入/万元	2~6	85	27.33	89	26.73
	>6	18	5.79	53	15.92

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3 指标选取及研究方法

3.1 指标构建

3.1.1 农户家庭生计禀赋的衡量指标
生计禀赋指家庭成员及家庭整体可共同利用的人力、社会、自然、金融及物质等资源或存在的发展能力。英国国际发展机构（Department for Inter-national Development,DFID）建立的可持续生计（Sustainable Livelihood,SL）框架,将家庭生计禀赋资源分为人力资本、社会资本、自然资本、物质资本和金融资本^[14,15]。借鉴DIFD的划分框架及相关研究^[16,17],结合调研地区农户生计资源及禀赋要素基础数据的可获取性,本文选取20个评价指标从五个方面评价受访农户家庭的生计禀赋状况,并进一步分析其对农户参与政策成效感知及评价的影响。具体指标选取、赋值及运用熵值法确定的指标权重见表2。
Table 2
表2
表2农户家庭生计禀赋的指标体系、赋值及权重
Table 2Explanation and definition of Indicators about all kinds of household livelihoods in Chengdu

一级指标	二级指标	赋值情况	指标权重
人力资本	家庭成员的健康状况	很差=1;较差=2;一般=3;较好=4;很好=5	0.037 6
	家庭整体劳动能力/人	≤1=1;1~2=2;2~3=3;3~4=4;>4=5	0.045 6
	家庭成员人均受教育水平/年	≤1=1;1~3=2;3~6=3;6~9=4;>9=5	0.075 9
自然资本	家庭实际耕地面积/hm²	<0.2=1;0.2~0.4=2;0.4~0.6=3;0.6~0.8=4;>0.8=5	0.063 4
	灌溉条件	极差=1;较差=2;一般=3;良好=4;优质=5	0.058 8
	交通条件	极差=1;较差=2;一般=3;良好=4;优质=5	0.034 1
	土壤肥力	极差=1;较差=2;一般=3;良好=4;优质=5	0.020 1
	污染情况	极差=1;较差=2;一般=3;良好=4;优质=5	0.037 6
	机耕条件	极差=1;较差=2;一般=3;良好=4;优质=5	0.042 1
	规则程度	极差=1;较差=2;一般=3;良好=4;优质=5	0.037 0
	景观环境	极差=1;较差=2;一般=3;良好=4;优质=5	0.017 2
物质资本	现住房屋价值/万元	≤1=1;1~5=2;5~10=3;10~15=4;>15=5	0.069 6
	家庭拥有生产性工具	没有=0;有=1	0.022 1
	家庭拥有耐用消费品价值/万元	≤0.8=1;0.8~1.6=2;1.6~2.4=3;2.4~3.2=4;>3.2=5	0.062 3
金融资本	家庭年收入/万元	≤1=1;1~3=2;3~6=3;6~9=4;>9=5	0.084 1
	获得现金信贷的机会	非常困难=1;困难=2;一般=3;较容易=4;非常容易=5	0.056 6
	获得现金援助的机会	非常困难=1;困难=2;一般=3;较容易=4;非常容易=5	0.044 2
社会资本	村庄亲戚的户数/户	≤5=1;5~10=2;10~15=3;15~20=4;>20=5	0.104 9
	对周围人的信任程度	很低=1;较低=2;一般=3;较高=4;很高=5	0.022 3
	人情开支/万元	≤0.5=1;0.5~1=2;1 ~1.5=3;1.5 ~2=4;>2=5	0.064 5

注：指标的选取与量化参考李广东、赵雪雁、苏芳等、阎建忠等、唐素云、孔祥智等****的研究成果^[18-23]。

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3.1.2 农田保护补偿政策实施成效的评价体系
辨识农民参与补偿政策的感知状况,评价农田保护补偿政策成效是研究的关键。结合试点区域农田保护经济补偿政策实施特点,分别从政策实施后农民满意程度及激励农户参与农田管护和参与农业生产的积极性三个方面构建评价体系（表3）。
Table 3
表3
表3农田保护经济补偿政策实施效应农户感知评价指标、赋值及权重
Table 3The farmers’ perceive evaluation indexes and its assignment case of policy implementation effects for farmland protection

一级指标	二级指标	赋值情况	指标权重
政策满意度	对补偿范围的满意程度	非常满意=5;比较满意=4;一般=3;略有不满=2;极不满意=1。	0.066 5
	对补偿标准的满意程度	非常满意=5;比较满意=4;一般=3;略有不满=2;极不满意=1。	0.070 2
	对补偿类型的满意程度	非常满意=5;比较满意=4;一般=3;略有不满=2;极不满意=1。	0.055 3
	对补偿形式的满意程度	非常满意=5;比较满意=4;一般=3;略有不满=2;极不满意=1。	0.072 9
	对资金发放形式的满意程度	非常满意=5;比较满意=4;一般=3;略有不满=2;极不满意=1。	0.070 7
	对资金分配的满意程度	非常满意=5;比较满意=4;一般=3;略有不满=2;极不满意=1。	0.073 6
	对账务公开的满意程度	非常满意=5;比较满意=4;一般=3;略有不满=2;极不满意=1。	0.082 8
	对资金使用要求的满意程度	非常满意=5;比较满意=4;一般=3;略有不满=2;极不满意=1。	0.062 1
	对政府部门监督管理的满意程度	非常满意=5;比较满意=4;一般=3;略有不满=2;极不满意=1。	0.064 6
农田管护激励性	改善农田生态环境状况	显著增强=5;略有增强=4;基本不变=3;略有变差=2;显著变差=1	0.027 0
	维持基本农田面积不减少	显著增强=5;略有增强=4;基本不变=3;略有变差=2;显著变差=1	0.034 6
	确保基本农田用途不变	显著增强=5;略有增强=4;基本不变=3;略有变差=2;显著变差=1	0.030 0
	保证基本农田质量不降低	显著增强=5;略有增强=4;基本不变=3;略有变差=2;显著变差=1	0.024 9
	调动农民保护农田积极性	显著增强=5;略有增强=4;基本不变=3;略有变差=2;显著变差=1	0.025 1
	提高维护农田设施积极性	显著增强=5;略有增强=4;基本不变=3;略有变差=2;显著变差=1	0.024 9
	降低土地征收的心理期望	显著增强=5;略有增强=4;基本不变=3;略有变差=2;显著变差=1	0.057 1
	促进国家粮食产量稳定	显著增强=5;略有增强=4;基本不变=3;略有变差=2;显著变差=1	0.021 6
农业生产积极性	提高农民种田的经济收入	显著增强=5;略有增强=4;基本不变=3;略有变差=2;显著变差=1	0.022 2
	增加农业机械化的投入	显著增强=5;略有增强=4;基本不变=3;略有变差=2;显著变差=1	0.018 7
	提高农业种植的积极性	显著增强=5;略有增强=4;基本不变=3;略有变差=2;显著变差=1	0.025 1
	增加农业劳动力的投入	显著增强=5;略有增强=4;基本不变=3;略有变差=2;显著变差=1	0.023 2
	改变承包地的种植结构	显著增强=5;略有增强=4;基本不变=3;略有变差=2;显著变差=1	0.020 5
	减少农药、化肥的使用量	显著增强=5;略有增强=4;基本不变=3;略有变差=2;显著变差=1	0.026 4

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3.2 研究方法

通过量化家庭生计禀赋及补偿政策实施效应的评价指标,以直观地衡量出农户生计资产配置及政策成效状况,为揭示两者关系奠定基础。尤其,指标权重是获得农户家庭生计禀赋及其成效评价值的关键。在此采用能着重突出指标间局部差异的熵值法来确定指标权重,并构建加权的规范化决策矩阵,结合TOPSIS模型对农户家庭禀赋状况及政策实施成效进行综合评价。
（1）采用标准0-1变换法对评价指标进行无量纲化处理,公式如下：

\begin{matrix} r_{ij} = \frac{x_{ij} - \underset{1 \leq i \leq m}{\min x_{ij}}}{\underset{1 \leq i \leq m}{\max x_{ij}} - \underset{1 \leq i \leq m}{\min x_{ij}}}, （ 1 \leq i \leq m ， 1 \leq j \leq n ） \end{matrix}

（1）
式中

\begin{matrix} x_{ij} \end{matrix}

为第i个农户j项指标的原始值;

\begin{matrix} r_{ij} \end{matrix}

为标准化后的无量纲数据;m为644个受访农户;n为指标总数。
（2）运用熵值法确定各个指标的权重

\begin{matrix} w_{ij} \end{matrix}

（见表2,表3）,构建加权的决策矩阵

\begin{matrix} y_{ij} = r_{ij} \times w_{ij} \end{matrix}

^[12],经由公式（2）得到受访农户的5个生计禀赋指标值及其对政策实施成效三方面的评价分值,公式为：

\begin{matrix} F_{ij} = w_{j 1} r_{1 i} + w_{j 2} r_{2 i} + ? + w_{jp} r_{pi} \\ （ j = 1 ， 2 ， ? ， n ） \end{matrix}

（2）
式中

\begin{matrix} w_{j 1} \end{matrix}

\begin{matrix} ? \end{matrix}

\begin{matrix} w_{jp} \end{matrix}

为熵权法得到的各指标的权重系数;

\begin{matrix} r_{1 i} \end{matrix}

\begin{matrix} ? \end{matrix}

\begin{matrix} r_{pi} \end{matrix}

为标准化后的指标数据;

\begin{matrix} F_{ij} \end{matrix}

为第i个农户第j个一级指标的得分函数。
（3）根据指标权重建立TOPSIS模型进行综合评价^[24],综合评价的公式为：

\begin{matrix} c_{i} = \frac{d_{i}^{-}}{(d_{i}^{-} + d_{i}^{+})} （ i = 1 ， 2 ， ? ， m ） \end{matrix}

（3）

\begin{matrix} d_{i}^{+} = \sqrt{\overset{n}{\sum_{j = 1}} (y_{i}^{+} - y_{ij})^{2}}, d_{i}^{-} = \sqrt{\overset{n}{\sum_{j = 1}} (y_{i}^{-} - y_{ij})^{2}} ， \end{matrix} \begin{matrix} y_{i}^{+} = \max_{1 \leq i \leq m} y_{ij} ， \end{matrix}

\begin{matrix} y_{i}^{-} = \min_{1 \leq i \leq m} y_{ij} \end{matrix}

式中

\begin{matrix} c_{i} \end{matrix}

为第i个农户的指标综合评价值;

\begin{matrix} y_{i}^{+} \end{matrix}

\begin{matrix} y_{i}^{-} \end{matrix}

为被评价对象的正负理想点;

\begin{matrix} d_{i}^{+} \end{matrix}

\begin{matrix} d_{i}^{-} \end{matrix}

为第i个农户到正负理想点的欧氏距离。
（4）典型相关模型。在农户家庭生计禀赋指标界定及农田保护补偿政策实施成效评价的基础上,通过典型相关分析来揭示两组多元随机变量之间的深层联系。研究两组随机变量之间的相关关系,可用复相关系数,典型相关分析（Canonical correlation analysis）就是一种经典的多元统计方法,可用来揭示多个随机变量与多个随机变量之间的相关关系。典型相关分析的过程如下^[25]：
两组随机变量

\begin{matrix} X = (x_{1} ， ? ， x_{p})^{T} ， Y = (y_{1} ， ? ， \end{matrix} \begin{matrix} y_{q})^{T} ， \end{matrix} \begin{matrix} Z \end{matrix}

为p+q维总体的n次标准化观测数据阵：

\begin{matrix} Z = [\begin{matrix} x_{11} & ? & x_{1 p} & y_{11} & ? & y_{1 q} \\ x_{21} & ? & x_{2 p} & y_{21} & ? & y_{2 q} \\ ? & ? & ? & ? & ? & ? \\ x_{n 1} & ? & x_{np} & y_{n 1} & ? & y_{nq} \end{matrix}] \end{matrix}

（4）
式中X为农户的家庭生计禀赋评价指标;Y为农田保护补偿政策实施成效的评价指标。
第一步,计算相关系数阵

\begin{matrix} R \end{matrix}

,并将

\begin{matrix} R \end{matrix}

剖分为

\begin{matrix} R = (\begin{matrix} R_{11} & R_{12} \\ R_{21} & R_{22} \end{matrix}) \end{matrix}

,其中

\begin{matrix} R_{11} \end{matrix}

\begin{matrix} R_{22} \end{matrix}

分别为第一组变量和第二组变量的相关系数阵,

\begin{matrix} R_{12} = R_{21}^{T} \end{matrix}

为第一组与第二组变量的相关系数阵;
第二步,求典型相关系数与典型变量。首先求

\begin{matrix} M_{1} = R_{11}^{- 1} R_{12} R_{22}^{- 1} R_{21} \end{matrix}

的特征根

\begin{matrix} λ_{i}^{2} \end{matrix}

,特征向量

\begin{matrix} α_{i} \end{matrix}

;

\begin{matrix} M_{2} = R_{21}^{- 1} R_{21} R_{11}^{- 1} R_{12} \end{matrix}

的特征根

\begin{matrix} λ_{j}^{2} \end{matrix}

,特征向量

\begin{matrix} b_{j} \end{matrix}

,则典型变量为：

\begin{matrix} u_{1} = α_{1}^{T} X \end{matrix}

\begin{matrix} v_{1} = b_{1}^{T} Y \end{matrix}

;

\begin{matrix} u_{2} = α_{2}^{T} X \end{matrix}

\begin{matrix} v_{2} = b_{2}^{T} Y \end{matrix}

;

\begin{matrix} ? ， \end{matrix} \begin{matrix} u_{t} = α_{t}^{T} X \end{matrix}

\begin{matrix} v_{t} = b_{t}^{T} Y \end{matrix} \begin{matrix} (t \leq \min (p, q)) \end{matrix}

;
记典型变量矩阵

\begin{matrix} U = (u_{1} ， u_{2} ， ? ， u_{t})^{T} ， V = \end{matrix} \begin{matrix} (v_{1} ， v_{2} ， ? ， v_{t})^{T} \end{matrix}

;
第三步,典型相关系数

\begin{matrix} λ_{i} \end{matrix}

的显著性检验。

4 结果分析

4.1 农户家庭类型划分

农户家庭生计来源及生存方式不同,直接影响其参与补偿政策的深度及侧重点,进而影响其感知政策成效的评价。借鉴相关研究^[26],根据受访农户家庭的兼业程度、经营状况以及经济收入分布特点,将受访农户按生计方式划分为农业经营户、兼业经营户和非农经营户三种类型。
（1）农业经营户。农业收入占家庭生产性收入90%以上,家庭收入主要来源于土地流转租金性收入（包括农地转包、转租等收入）、种植业、养殖业收入和政府补贴性收入（包括种粮补贴、农业补贴等）,家庭成员从事农业耕种为主。农业经营户家庭年收入均值为4.5万元,成都和苏州地区受访样本中农业经营户分别占23.79%和21.92%。
（2）兼业经营户。农业收入占家庭生产性收入10%~90%,以长期性务工兼务农取得收入,且务工收入作为家庭收入主要来源。这种兼业型农户沿着“城市化”和“以农村为主”两条路径演化,收入来源及劳动力投入方向多元化。成都和苏州地区受访兼业农户年均家庭收入5.4万元,兼业户比例分别占样本的30.23%和29.73%。
（3）非农经营户。农业收入占家庭收入的比例低于10%,收入构成主要是务工工资、非农经营收入（包括运输、手工业、餐饮、住宿和销售等收入）和房屋及商铺出租租金收入等。农户家庭在工业化、城市化的过程中因各种原因已失去耕地或很少从事农业耕作,基本没有农业收入。受访样本中非农经营户家庭年均收入9.94万元,成都和苏州非农经营户分别占45.98%和48.35%。

4.2 农户家庭生计禀赋状况及比较

两个地区受访农户家庭的生计禀赋具有显著的个体差别及区域差异特征（如图1）。

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图1受访地区及不同生计类型农户家庭生计禀赋状况对比
-->Figure 1Comparison chart of the livelihood endowments about rural household in different areas and types
-->

（1）成都（0.3105）受访农户的生计禀赋综合值略高于苏州市（0.2990）,主要缘于成都受访农户的耕地资源等自然资本丰富,其中自然资本占家庭生计资产总值的34.41%,是苏州农户自然资本的1.31倍;苏州农户在人力资本、社会资本及金融资本方面要优于成都农户。从而可见,成都市农户家庭耕地资源在数量和质量上有相对优势,对家庭综合生计资产值的贡献较大,农户从事农业耕作有资源优势;苏州市受访农户的家庭成员综合素质及专业生产技能较高,且农户家庭具有更高的财富积累值,获得现金信贷及援助的机会较大,以及社会网络质量较好等原因促使苏州市农户家庭的人力资本、金融资本及社会资本较高,农户多从事非农经营或兼业经营。
（2）不同生计类型农户的整体家庭生计禀赋状况为：非农经营户（0.3084）>兼业经营户（0.3013）>农业经营户（0.3008）。其中,农业经营户的自然资本丰富缘于其对农地的高度依赖,这类农户一般需要较多的耕地资源,且对耕地质量的要求更高;兼业经营户生计来源及劳动力投入方向多元化,促使其人力资本评价值明显偏高;非农经营户的生计来源多样化且收入基数高促使这类农户的金融资本评价值显著高于其它两类农户,此外,非农经营户的现住房屋价值、拥有的耐用消费品价值以及社会交往密切程度均较高。

4.3 农户参与农田保护补偿政策成效感知状况及比较

农户对农田保护补偿政策实施成效的感知评价具有显著的个体及区域差异（如图2）。

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图2调研地区以及不同生计类型农户参与补偿政策成效的评价
-->Figure 2The comparison of the policy effectiveness perception about rural household in different areas and types
-->

（1）苏州（0.1437）受访农户参与补偿政策成效评价的综合值略高于成都农户（0.1354）,补偿政策实施后农户对政策满意程度、农田管护激励性及农业生产积极性三方面的评价值均高于成都农民。苏州市的补偿政策满意度处于较高水平,表明该区域的农田保护补偿类型、补偿形式、资金发放形式及资金分配方案等政策设计更获得农户接受,且苏州市农户对于保障基本农田数量、质量、维护农田设施等管护行为的参与积极性及投入农业生产的生产要素状况明显较优。
（2）不同生计类型农户对补偿政策成效的感知状况为：兼业经营户（0.1506）>非农经营户（0.1364）>农业经营户（0.1321）。兼业经营户由于自身的资源优势,对补偿政策的期望阈值以及农地依赖度均低于其它两类农户,因而对补偿政策满意度的评价在三类家庭中表现最好,参与农田管护激励性的评价分值也较高。

4.4 生计禀赋对农户参与农田保护补偿政策成效的影响

4.4.1 政策成效感知状况与家庭综合生计禀赋资源的关联分析
以农户的生计禀赋综合评价值为横坐标,其相应农田保护补偿政策实施成效的评价值为纵坐标绘制散点图（图3和图4,见第2089页,2090页）。

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图3不同区域农户的政策成效综合感知状况—家庭综合生计禀赋资源关系
-->Figure 3The relationships about policy perception of different areas of households and their endowments condition
-->

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图4三类农户的政策成效综合感知状况—家庭综合生计禀赋资源关系
-->Figure 4The relationships about policy perception of three types of households and their endowments condition
-->

（1）两个区域受访农户的家庭综合禀赋水平均与政策实施成效的感知评价负相关,其中苏州市的下降速率较快。成都市农户对于政策实施成效的感知评价随家庭综合禀赋水平的提高呈下降趋势,且在政策满意度、农田管护激励性及农业生产积极性方面的评价值均与家庭生计禀赋水平呈负相关。苏州市农户的家庭生计禀赋状况与其政策满意度评价值呈负相关分布,但农户参与农田管护及农业生产的积极性随家庭生计禀赋的综合评价值提高而上升。
（2）非农经营户及兼业经营户的家庭综合生计禀赋状况均与政策实施成效的感知评价负相关,农业经营户则恰好相反,且农业经营户在政策满意度、农田管护激励性及农业生产积极性方面的评价值均与家庭综合禀赋水平呈正相关。
4.4.2 生计禀赋与农户参与补偿政策成效的典型相关检验
根据不同区域和不同类型农户的家庭生计禀赋状况评价值以及其对农田保护补偿政策实施成效三个方面的评价分值,利用MATLAB软件的CANONCORR函数进行典型相关分析。第一组变量农户家庭生计禀赋状况的评价主要取决于家庭自然资本、金融资本、人力资本、物质资本以及社会资本等因素（简称为“影响组”）,第二组变量农田保护补偿政策实施成效的评价指标包括农户对政策的满意度、农户参与农田管护和农业生产的积极性（简称为“产出组”）。分别比较成都市、苏州市两个试点区域,农业经营户、兼业经营户及非农经营户三类农户典型变量的相关系数以及（显著性水平0.05）统计量检验值,可以剥离农户的主要产出变量以及影响因素（如表4）。
Table 4
表4
表4受访农户的典型相关分析结果
Table 4Canonical correlation analysis results of rural households

	$\begin{matrix} λ^{2} \end{matrix}$ 检验值	典型载荷
农业经营户	<0.001 0	X	0.829 7*	0.480 9	-0.151 0	-0.159 5	-0.041 7
		Y	1.025 5	-1.204 2*	0.486 8	-	-
兼业经营户	<0.001 0	X	-0.247 7	0.568 8*	0.310 1	-0.549 9	0.559 5*
		Y	0.923 7*	0.142 0	-0.760 9	-	-
非农经营户	<0.001 0	X	-0.137 7	0.736 2*	0.346 7	-0.406 2	0.261 1
		Y	0.866 1*	-0.775 8	0.256 5	-	-
成都市受访农户	<0.001 0	X	0.255 7	0.634 7*	-0.087 1	0.608 7*	0.093 2
		Y	0.938 1*	-0.743 9	0.524 9	-	-
	0.037 6	X	-0.090 3	-0.100 5	1.037 4*	-0.290 1	0.167 5
		Y	-0.043 9	0.478 0	0.576 6*	-	-
苏州市受访农户	<0.001 0	X	0.432 5	-0.454 3	0.555 9*	0.459 3	-0.278 0
		Y	0.907 2*	-0.017 4	-0.751 9	-	-
	0.042 8	X	0.291 4	0.350 0	0.397 3	0.622 0*	0.615 3*
		Y	-0.178 7	1.590 1*	-1.465 8	-	-

注：*为主要产出变量及其影响因素。

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（1）家庭自然资本越丰裕的兼业经营户及非农经营户对补偿政策满意程度越高,家庭人力资本负向影响农业经营户的农田管护激励性。文章以政策满意度综合反映受访农户对农田保护补偿范围、补偿标准、补偿类型等9个方面的综合满意程度;根据典型相关模型,对于非农收入有相对优势的非农经营户和兼业经营户,家庭生计禀赋中影响农户对补偿政策满意度的关键因素均是自然资本;换句话说,这两类农户家庭拥有的耕地资源数量越多、质量水平越高,其对补偿政策的满意度都将显著增强。而对于以农耕为主的农业经营户,其参与农田管护的激励性是反映政策实施成效的直接指标,综合反映出农民改善农田生态环境状况、保障基本农田数量和质量以及维护农田设施等8个方面的管护积极性;结果表明,家庭人力资本负向地影响农业经营户的管护农田的积极性,这是由于家庭成员整体劳动能力和综合素质水平较高的农户更倾向于放弃农业耕作,从事非农经营,从而降低其参与农田管护的积极性。
（2）家庭物质资本、金融资本及社会资本是显著影响苏州农户感知补偿政策效应的重要指标,而自然资本、金融资本和物质资本则依次影响成都农户对补偿政策满意度及参与农业生产的积极性。从典型相关系数来看,苏州受访农户家庭的物质资本是影响农户对政策成效评价的主要指标,物质资本存量将提高农户的政策满意度;而影响成都农户政策满意度的主要因素取决于自然资本和金融资本,金融资本由农户家庭的财富积累值、获得现金信贷以及现金援助的机会三个方面综合体现,反映农户家庭经济资本状况的流动性和持续性,区域内农户家庭的耕地资源状况及家庭财富积累值均正向影响其政策满意度。此外,影响苏州农户参与农田管护激励性的最主要因素是家庭金融资本,次要因素是家庭社会资本,且文中以农业生产积极性衡量农田保护补偿政策实施后,农户投入机械、物质及劳动等生产要素的积极性及力度,成都受访农户的物质资本与其农业生产积极性呈正相关。建议政府根据农户家庭的资源禀赋采取相适宜的措施,以促进农田保护补偿政策效率的改进及提升。

5 结论及政策建议

5.1 结论

基于农户因生计禀赋异质及生计方式多元参与农田保护补偿政策深度及程度有所差异的视角,选取率先在全国试行农田保护经济补偿政策的成都及苏州作为样点区域,以分布在7个乡镇35个村的644个农户家庭作为研究样本,采用典型相关模型分析生计禀赋对农户感知农田保护补偿政策实施成效的影响。研究主要结论为：
（1）成都和苏州两个地区不同生计类型农户的家庭生计禀赋状况依次为：非农经营户>兼业经营户>农业经营户,成都农户家庭在自然资本及物质资本上有相对优势致使其综合生计资产值高于苏州农户,但苏州地区农户家庭的人力资本、金融资本及社会资本均远优于成都农户。
（2）农田保护补偿政策实施后,苏州地区农户对政策的满意度及政策激励农户参与农田管护及农业生产的积极性均高于成都农户;不同类型农户家庭对政策成效的感知状况为：兼业经营户>非农经营户>农业经营户。
（3）生计禀赋对农户参与农田保护补偿政策成效的影响存在显著的个体差别及区域差异。就不同农户家庭类型而言,政策满意度是决定非农及兼业经营户农田保护补偿政策实施成效的首要指标,而影响其政策满意度评价的关键因素均是家庭自然资本;农业经营户的人力资本与其农田管护激励性负相关。就不同试点区域而言,政策满意度是评价农户对农田保护补偿政策实施成效的首要指标,苏州受访农户家庭的物质资本是影响政策成效评价的关键指标,而成都农户家庭的耕地资源状况及家庭财富积累值正向影响其政策满意度;此外,影响苏州农户参与农田管护积极性的关键因素是家庭金融资本和社会资本,且成都受访农户的物质资本与其农业生产积极性呈正相关关系。

5.2 政策建议

研究结论有助于探讨不同生计类型及典型创新实践区域农户的家庭生计禀赋与农田保护补偿政策实施成效之间的互动关系,主要政策启示有：
（1）农户家庭生计禀赋的差异导致各类农户面临的生存风险不尽相同,从而使农户参与农田保护补偿政策的成效也存在差别,政府在全面完善农田保护补偿政策的过程中,应综合考虑各类农户家庭的生计禀赋异质性,可以通过提高耕地质量、丰富耕地资源等措施来激励不同类型农户积极参与农田保护。
（2）家庭物质资本、金融资本和社会资本对苏州地区农户参与农田保护补偿政策的影响最为显著,因此针对该区域,政府部门应结合区域特点通过建立健全地方就业体系,拓宽农户收入渠道以及构建完善的社会支持体系等方式促进农户参与政策实施;而作为率先提出耕地保护基金,以养老账户、农业保险的形式给予农户补贴的成都市,相关管理部门可以考虑结合休耕轮作等保护性措施,以提高农户的耕地资源质量,且通过向耕地面积较大且目前拥有物质资本较多的农户提供更多的技术支持、农业政策信息导向等,促进农田保护补偿政策效率的提升及政策重点突出。
The authors have declared that no competing interests exist.

参考文献原文顺序
文献年度倒序
文中引用次数倒序
被引期刊影响因子

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创新实践地区农户参与农田保护补偿政策成效的生计禀赋影响——苏州及成都的实证比较

本站小编 Free考研考试/2021-12-29

The impacts of farmer livelihood endowment on participation effectiveness in farmland conservation compensation policy：Chengdu and Suzhou as typical innovational practice areas

1 引言