河北省太行山区土地资源利用与农民生计的可持续性分析
——基于乡村振兴战略
熊晓轶 王蒙蒙
河北农业大学商学院 .河北金融学院国际教育学院 河北 保定 071051
摘要:河北省太行山区由于其贫困人口多、经济发展落后,农民仍然依靠土地来维持生计,本文利用混合OLS模型量化分析土地利用变化对太行山区农户食品消费情况的影响;其次通过对比太行山区土地利用的变化情况,运用洛伦兹曲线和基尼系数分析太行山区农户家庭收入的分配状况,进而运用Probit模型测度和理解乡村振兴战略实施背景下,该区农户对土地利用变化的满意程度,对今后乡村振兴战略背景下,土地资源高效合理利用提出相应的对策建议。
关键字:土地利用,可持续性生计,乡村振兴战略
1引言
党的十九大报告中提出实施乡村振兴战略,要按照产业兴旺、生态宜居、乡风文明、治理有效、生活富裕的总要求,深化农村土地制度改革,促进农村一二三产业融合,发展多种形式适度规模经营;同时实施区域协调发展战略,大力度支持革命老区、民族地区、边疆地区、贫困地区加快发展。由于乡村振兴并非所有村庄都振兴(魏后凯,2018),并且我国乡村类型差异性较大,因此,实施乡村振兴战略的过程中一定要坚持分类指导和因地制宜,对不同地区、不同类型村庄制定不同的实施策略,切忌千篇一律和一蹴而就。河北省实施乡村振兴战略和区域协调发展战略,尤其要特别重视贫困地区产业融合与农业生产类型的选择,发展河北农村经济,土地、劳动力、资本和技术是必不可少的要素,而土地是其中最重要和最具有开发潜力的资源。不同类型土地的利用和产业选择对贫困地区,乃至整个河北省农村地区的经济发展都起着决定作用。
河北省太行山区由于贫困人口众多、社会发展滞后等多方面因素,该区域一直处于整体贫困状态下,同时农户抗风险能力也较弱,一旦发生疾病或自然灾害农户大部分就会陷入贫困中,根据农普查数据显示,2016年太行山区建档立卡农户共220051户,除部分双重致贫原因,发现因病、残致贫的农户占比达到57.5%。所以,贫困区农户生计问题备受学术界重视,它不仅关系到农户的生存发展问题,更关乎农村建设和扶贫步伐,是学术界在全面建设小康社会背景下关注的焦点问题。在1992年的联合国环境与发展大会上,首次引入了生计概念,并把农户的稳定生计作为其脱贫的主要目标,认为农户的稳定生计不仅可使政策推行顺畅,实现农村可持续发展,也有助于消除贫困。
因此,乡村振兴战略实施以来,学者对深入剖析土地利用变化对扶贫作用效果的分析不充分,而且也没有运用实证方法刻画土地资源利用变化对农户的食品消费、收入分配和满意度的决定性。本文研究目的是凸显乡村振兴战略背景下,土地资源利用变化对太行山区农户可持续生计带来机遇和挑战。本文尝试解释以下几个方面问题:1. 太行山区农户食品消费情况与过去相比较是否有所改善?2.太行山区农户土地利用变动是否对其收入分配产生影响。3. 哪些因素影响农户对太行山区土地利用变化情况的满意度?
2文献综述
2.1可持续生计
可持续性生计这一概念的出现为我国研究贫困地区的发展现状提供新思路和新方法,20世纪末这一概念引起了学者重视,Scoones(1998)和Farrington等(1999)概括性地介绍了可持续生计问题,Carney(2002)回顾和梳理了可持续性生计的演变过程和不同情况下的应用分析。Cherni等(2009)利用可持续农民生计研究了古巴偏远农村的可再生资源与农户生计之间的相关性。Karki(2013)实证分析了保护计划对可持续生计的影响。Vista等(2012)实证分析了菲律宾某椰果园的土地改革对农户可持续性生计的影响。也有不少学者从安全或经济效益角度考虑可持续性生计问题。Saleth等(1993)提出了可持续性生计安全性概念,并且从农户角度出发,构建相关指标体系进行实证分析。Singth等(2010)以印度为研究对象,构建可持续性生计指数模型,并且从社会效益和生态安全角度着重分析,并进行实证检验。这种从经济效益和生态安全角度分析可持续性生计的研究对其他国家相关政策的制度具有一定借鉴意义。国内学者也在进行生态脆弱或贫困地区使用了此概念,徐秀丽等(2003)通过描述农民生计情况,进而分析影响其生计的因素,最终总结农户的可持续性需求。李小云等(2007)实证分析农户生计脆弱的原因,发现农户生计资产的单一性是主要原因。喻欧(2010)以可持续性生计理论,量化青藏高原农牧民生计的脆弱性,发现脆弱性随海拔增加而增加,因脆弱性表现和产生脆弱性成因不同,所以改善农户可持续性生计与农户适应能力有所不同。杨云彦等(2009),徐鹏等(2008),赵雪雁(2011)分别以南水北调库区农户、云贵高原和四川盆地农户以及甘南高原农户为研究对象,并进行实证分析,得出有助于提高农户可持续生计的研究结果。学者也对生计策略和生计输出进行了相关研究,汤青等(2013)实地调研了黄土高原1076户农民生计情况,并对其不同类型农户的可持续性生计进行了评价。基于此,学者们对相关的政策措施也进行分析,如退耕还林或禁牧等,对农户的可持续生计的影响。
2. 贫困地区扶贫措施和土地利用相关研究
梁立新(2017)立足当前我国扶贫工作向精准扶贫战略转向的背景下,认为加强公共文化服务精准识别,是全国扶贫攻坚有序开展的关键环节。需要建立有序的目标人群识别工作机制、供给需求的回应机制、系统效能评价机制。周侃,王传胜(2015)通过对我国贫困地区经济增长现状、资源承载数据的综合分析,提出单纯推行集中连片区扶贫模式以及精准扶贫,不能解决所有问题,应该根据地区差异,探索差异化的扶贫措施。刘冬梅等(2016)从秦巴山区连片特困地区中小企业创新发展角度,提出加大政策支持、进行市场培育和注重贫困地区产业融合发展。
曲艺等(2016)以黄淮海地区为例,从土地开发利用与产出角度,运用 KGA 方法,构建了土地利用隐性形态的三维表征模型。认为土地利用隐性形态具有多重属性,并应该实现差别化土地管理。陈百明,王秀芬(2016)结合我国农耕土地开发利用历史,分析不同阶段制度的利弊,认为目前我国应该继续推行最严格的土地保护制度、加强农耕土地综合整治、构建生态良好的农耕土地利用格局。赵亚莉(2015),金旺(2013)则以学位论文的形式分析了长三角和重庆江津地区具体的土地开发政策。
3理论模型
3.1 数据来源
本文使用2016年太行山区扶贫和土地利用变化的相关调查数据和河北省扶贫办提供数据,以及2017年《河北农村统计年鉴》、《河北经济年鉴》和《中国国土资源年鉴》其中,着重分析国家确定的建档立卡县域农户生计情况。调查的相关县域以河北省太行山区贫困县为主,包括张家口市的蔚县和涿鹿县,保定市的涞水县、涞源县、唐县、顺平县、易县、曲阳县、阜平县,邢台市的内丘县,邯郸的涉县和石家庄市的赞皇县、平山县、行唐县。
2. 食物消费评价方法
食物消费评分方法(FCS)是家庭食品消费的替代变量,并以八种不同食物组的每周摄入频率进行加权(WFP,2008;Brown,2012),测算方法如下式:
(1)
其中,代表食物消费的频率(过去一周时间内,每个食物组的消费频率);
表示每个食物组的权重;i表示第i个食物组。
WFP(2008)对食物组进行了分类,并且给予每组不同权重,即谷物和块茎类(2),豆类(3),蔬菜(1),水果(1),肉和鱼(4),牛奶(4),糖(0.5),油(0.5)。因此,FCS的简化形式为:
(2)
FCS作为每个家庭食品消费的衡量标准。根据FCS测量结果可家庭分为三种不同的食物消费类型,若0<FCS<21,则被认为是食物消费量不足家庭;若21.5<FCS<35,则被认为食物消费量边界家庭;若FCS≥35,被认为是食物消费量充足家庭。
3. 混合最小二乘法
最小二乘法是线性回归模型对未知参数的估算方法,并且使求得数据与实际数据之间的平方和最小,即拟合回归与真实回归之间距离最小,因此,可将总体回归曲线定义为:
(3)
然而,估算过程中残差值既可能是正值,也可能是负值。如果将残差值相加,将会出现正负相抵,因此残差和不能准确地反映总误差,为解决这一问题,文中将使用残差平方和,即最小二乘法将会使残差平方和最小: (4)
量化分析土地利用变化对农村家庭层面粮食消费的影响程度,是以残差平方和最小化来实现的,文中使用农作物产量作为土地利用变化的替代变量。同时加入家庭开支和其他收入来源这两个控制变量,以分析影响FCS的决定性因素。
4. 洛伦兹曲线和基尼系数
基尼系数是对洛伦兹曲线的几何解释方法,是居民收入中不均等分配那部分收入所占比重。因此,基尼系数表示为如下: (5)
其中,是收入
与同等收入
的
之比,
为平均收入水平。对于公式(5),文中使用Yitzhaki(1983)测算的广义基尼指数方法,并以
表示不均等分配的厌恶系数,进而将公式(5)变为如下式子:
(6)
因此,在计算基尼系数过程中增加厌恶系数,预示着文中逐步增加对收入分配中低收入者关注。
5. Probit模型
Probit模型假设解释变量是不可观察的潜在连续变量(
),同时,
可作为检验潜在变量是否为正的指标,因此其模型可表示为如下公式:
, 并且
(7)
其中,本文假定如果家庭对解释变量感到满意则,否则
,而解释变量序列
如表1所示,
为系数,
是随机误差项。模型中,本文使用连续变量和哑变量的平均边际效应进行分析,其他变量保持不变的情况下,解释变量变化一单位对概率
的影响大小作为该变量的边际效应,因此,
(8)
而每个连续变量的平均边际效应模型可以如下公式计算:
(9)
每个哑变量的平均边际效应模型如公式(10)
(10)
本文使用公式(7)测度和理解乡村振兴战略实施情况下家庭满意度情况,另外,也可使用该公式预测家庭满意度概率(即家庭满意=1,家庭不满意=0)。
表1 解释变量及其测算
变量 |
变量描述 |
测度方法 |
X1 |
乡村振兴战略背景下是否是自愿参与到土地利用变化中 |
“是”=1;“否”=0 |
X2 |
乡村振兴战略实施初期是否反对土地利用变化 |
“是”=1;“否”=0 |
X3 |
农作物产量增加还是减少 |
“增加”=1;“不变或减少”=0 |
X4 |
根据经验,是否选择间作 |
“是”=1;“否”=0 |
X5 |
农作物选择权在谁 |
“农户”=1;“地方政府”=0 |
X6 |
是否收到政府对农作物补贴 |
“是”=1;“否”=0 |
X7 |
多长时间能够得到农业专家指导 |
“每季度或每年”=1;“仅有一次或没有”=0 |
X8 |
农作物选择是否合理 |
“是”=1;“否”=0 |
X9 |
乡村战略实施以来,你获得了多大收益 |
0≤“受益规模”≤1 |
X10 |
土地利用变化对环境是否有影响 |
“环境变好”=1;否则=0 |
X11 |
土地利用变化后,土壤肥力是否变化 |
“变好”=1;“其他”=0 |
X12 |
林业用地变化 |
“增加”=1;“其他”=0 |
X13 |
土壤侵蚀情况 |
“增加”=1;“减少”=0 |
X14 |
种植与畜牧一体化情况 |
“越来越好”=1;“其他”=0 |
4实证分析
为全面分析乡村战略背景下土地利用变化对农村生计影响效应,本文不仅进行自身实证检验,还力求与其他文献相结合。
4.1 土地利用变化情况下家庭食品消费特征
实证结果显示,80%的贫困户是食品消费充足群体。从统计数据的相关县域来看,邢台市的内丘县贫困户食物消费量充足率最高,达到87%,而保定市涞水县、涞源县、唐县、顺平县、易县、曲阳县、阜平县的整体食物消费充足率是最低的,为76%,而太行山区的其他地区食品消费充足率都在80%以上,存在这一现象的部分原因是保定市所含贫困县域数量最多。而河北省太行山区食物消费量不足的整体水平在5%左右。而婚姻状况也是影响食物消费是否充足的一项重要因素,食物消费边界量及不足的现象在未婚家庭中更为普遍。根据结果,发现太行山区的食品消费情况是较为稳定的,家庭食物消费量在边界以上的达到95%。
表2 家庭食品消费情况
|
食品消费情况 |
||||
|
食物消费量不足 |
食物消费量边界 |
食物消费量充足 |
总值 |
|
县域 |
张家口市相关县域 |
6.88 |
9.81 |
83.31 |
100 |
保定市相关县域 |
2.70 |
20.97 |
76.33 |
100 |
|
邢台市相关县域 |
3.37 |
8.81 |
87.82 |
100 |
|
石家庄市相关县域 |
4.00 |
15.40 |
80.60 |
100 |
|
邯郸市相关县域 |
5.24 |
9.74 |
85.02 |
100 |
|
婚姻状况 |
已婚 |
5.17 |
9.34 |
85.49 |
100 |
离异 |
7.14 |
17.14 |
75.71 |
100 |
|
丧偶 |
5.10 |
16.27 |
78.63 |
100 |
|
未婚 |
10.00 |
20.00 |
70.00 |
100 |
同时,根据家庭食品消费评价的密度分布情况,大部分家庭食物消费(大约70%左右)情况都集中在食物消费充足范围内,因此影响家庭食物消费因素的变动已经不能引起家庭食物消费情况的显著变化,所以,根据观察到的情况,即大多数家庭的FCS在食品消费量充足范围内,该区农村家庭生计具有一定可持续性。
4.2 混合OLS分析影响家庭FCS的决定因素
表3使用混合OLS模型来确定家庭开支、土地利用变化和其他因素对家庭FCS变化的影响,根据模型的总体适度性结果显示,模型中的协变量可能分别解释因变量(FCS)的85%和86%的变化。根据实证结果,在模型1中,农作物产出对FCS的影响在1%水平上显著,家庭其他支出和家庭总支出对FCS的影响在5%水平上显著,同时家庭食物指出和其他收入对FCS的影响在10%水平上显著;模型2中,家庭其他支出和农作物产量对FCS的影响在1%水平上显著,家庭食物支出和家庭总支出对FCS的影响在5%水平上显著,其他收入的显著性为10%。同时可以发现,家庭其他支出与FCS呈反向相关性,而其他变量与FCS是正相关性,所以家庭食物支出和总支出、农作物产出与其他收入对FCS具有显著积极作用。同时,农作物产量系数分别为8.129和9.756,并且在每个模型上都1%的显著水平可以发现,土地利用变化对家庭FCS具有积极作用。此外,模型1和模型2中,粮食的获取是具有一定市场依赖度的,因为家庭食物支出系数在10%和5%上为显著性。
根据弹性大小,模型2中,农作物产出增加1%将会使家庭FCS显著增加40%;家庭食物支出增加1%将带来家庭FCS显著增加12%;家庭其他支出增加1%将会使FCS显著减少27%;其他收入增加1%也会促进FCS的显著增加,增加约为26%。
表3:混合OLS实证结果
|
模型1:male-headed |
模型2:whole-headed |
||
|
系数 |
边际效应 |
系数 |
边际效应 |
家庭食物支出 |
0.0003* |
0.21** |
|