□聶志平 姚興安

稻谷補貼政策與空巢農(nóng)戶科技吸納行為之間的關(guān)聯(lián)度研究

□聶志平 姚興安

從稻谷補貼角度出發(fā)，構(gòu)建稻谷補貼政策對空巢農(nóng)戶科技吸納行為的模型,采用江西省402戶樣本數(shù)據(jù)，實證研究了稻谷補貼政策對空巢農(nóng)戶科技吸納行為的影響。研究結(jié)果表明，稻谷補貼政策能明顯提升空巢農(nóng)戶的科技吸納水平。其中，平均每畝稻谷補貼每提升1%水平，空巢農(nóng)戶本年度的科技吸納規(guī)模將提高0.092%，下一年的吸納規(guī)模預(yù)計增加0.149%，據(jù)此，本文提出了加大稻補力度、完善土地扭轉(zhuǎn)制度、建立稻谷補貼監(jiān)督等政策性建議。

空巢農(nóng)戶；科技吸納；稻補視角；政策性建議

一、問題的提出

自從農(nóng)村經(jīng)濟體制在上世紀(jì)80年代中期得到較大程度的改變后，空巢農(nóng)戶逐漸演化成家庭農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的主要勞作貢獻者。由于其自身追求利益的最大化，因此對于不確定的外部環(huán)境都會做出較為迅速的反應(yīng)。而稻谷補貼政策作為一項根本利農(nóng)政策，不僅在某種程度上可以最大程度保障空巢農(nóng)戶的經(jīng)濟利益，同時對科技吸納率的提升也有較大的促進作用。

張冬平、趙翠萍認(rèn)為可以通過稻谷補貼政策的調(diào)整來激發(fā)空巢農(nóng)戶的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)欲望，由此，稻谷的種作面積會逐年增加。[1]陳薇以河北省為例，發(fā)現(xiàn)有相當(dāng)一部分的空巢農(nóng)戶因期望獲得良好的稻谷補貼政策而主動選擇擴大播種面積。[2]張紅玉、趙俊蘭研究發(fā)現(xiàn)稻谷增產(chǎn)在維護糧食安全方面意義重大，補貼政策對空巢農(nóng)戶種糧行為會產(chǎn)生積極影響，一定程度上可促進稻谷種植面積的增加。[3]劉小春、翁貞林等研究發(fā)現(xiàn)隨著稻谷價格的不斷上漲，出于對利潤的渴求，空巢農(nóng)戶會擴大稻谷種植面積。[4]馬彥麗、楊云卻認(rèn)為稻谷補貼政策不能對空巢農(nóng)戶的稻谷種植面積產(chǎn)生深遠(yuǎn)的影響。[5]喬旭華、張建杰采用河南省調(diào)研數(shù)據(jù)，研究發(fā)現(xiàn)稻谷種植面積的增大會對空巢農(nóng)戶采用糧作經(jīng)營行為產(chǎn)生消極被動影響。[6]周清明實地走訪后發(fā)現(xiàn)，農(nóng)民接受教育的程度越深、農(nóng)業(yè)物資的價格越昂貴，農(nóng)民種糧的意愿反而越低。[7]蔣和平、吳楨培的研究結(jié)果表明，目前稻谷補貼模式與農(nóng)民的種糧積極性之間的關(guān)系并不顯著，稻谷種植規(guī)模未能得到本質(zhì)性擴大。[8]綜合已有的文獻來看，目前關(guān)于稻谷補貼的相關(guān)研究主要集中在對空巢農(nóng)戶稻谷種植的規(guī)模及行為的研究層面上，而對于稻谷補貼對空巢農(nóng)戶科技吸納行為的影響的研究卻很少，那么空巢農(nóng)戶的科技吸納行為與稻谷補貼之間這二者之間是否有聯(lián)系，以及其如何具體的影響空巢農(nóng)戶科技吸納行為都將是本文研究的重點。

二、數(shù)據(jù)來源說明

空巢農(nóng)戶是一群年齡在45周歲以上，依舊可以獨自從事農(nóng)業(yè)勞動的且子女不在身邊的一類特殊空巢農(nóng)戶的總稱[9]。本文選取江西省作為調(diào)研區(qū)域，它地處祖國中部，自然資源優(yōu)厚，較早地開展了稻谷補貼政策，同時也是中國主要的稻谷產(chǎn)區(qū)之一。筆者依托經(jīng)濟管理學(xué)院的熟人等共發(fā)放問卷450份，回收問卷402份，有效率達 89.33%，涉及江西省北部、中部、南部三個不同地區(qū)，問卷內(nèi)容涵蓋家庭特征、戶主特征、政策變量等有可能對空巢農(nóng)戶科技吸納行為產(chǎn)生影響的幾個方面。

三、稻谷補貼政策與空巢農(nóng)戶科技吸納行為的關(guān)系分析

空巢農(nóng)戶普遍具有經(jīng)濟利益至上的思想，在稻谷補貼政策的背景下，再加上耕地資源不斷被限制的現(xiàn)實狀況，所以及早確定經(jīng)濟作物與其他作物的種植比例，對實現(xiàn)家庭收入最大化具有積極的現(xiàn)實意義?？紤]到收入這一現(xiàn)實性問題，因此，空巢農(nóng)戶在吸納農(nóng)業(yè)科技時,更多的考慮農(nóng)作物的價格、生產(chǎn)成本的價格、稻谷補貼的時效性政策、非農(nóng)收入占全家收入的比例等。參考了眾多國內(nèi)外相關(guān)文獻后，選取下面的各類變量深入研究。

(一)自變量的選取

1.宏觀政策自變量

筆者選取稻谷補貼宏觀政策、經(jīng)濟作物與其他作物的市場銷售價格、農(nóng)業(yè)物資價格增加幅度作為政策變量。稻谷補貼是本文重點關(guān)注的一個因變量，補貼程度的大小與空巢農(nóng)戶科技吸納效益有著密切聯(lián)系，本文以平均每畝稻谷的補貼程度作為衡量指標(biāo)，預(yù)想其對于科技吸納規(guī)模有正向影響。同時，經(jīng)濟效益也顯著影響著農(nóng)業(yè)的科技吸納行為。農(nóng)副產(chǎn)品的價格走向會影響著種植農(nóng)作物的對比收益，在理性經(jīng)濟化的基礎(chǔ)上，一般傾向選擇種植收成較高的作物，筆者選取經(jīng)濟作物和其他農(nóng)作物的產(chǎn)品價格作分析比對。農(nóng)業(yè)物資價格的波動幅度對于下一個年度的空巢農(nóng)戶農(nóng)業(yè)生產(chǎn)資金投放的多少會帶來不小的影響，理論上來說其對于科技吸納的規(guī)模有負(fù)向影響，農(nóng)業(yè)物資價格波動的范圍越廣，稻谷種植耗費的資金越多，空巢農(nóng)戶對于科技吸納的意愿就會明顯降低。

2.戶主個人特征自變量

個人特征變量選取空巢農(nóng)戶年齡、教育程度的高低、身體條件狀況、是否擁有必備的非農(nóng)產(chǎn)業(yè)技能等。

3.家庭特征自變量

選取土地耕作面積、家庭負(fù)重指數(shù)、農(nóng)業(yè)收入與非農(nóng)收入的對比效應(yīng)作為此項自變量?？粘厕r(nóng)戶都有將經(jīng)濟效益作為優(yōu)先考慮的慣例。家庭負(fù)重指數(shù)表示家庭承受外界環(huán)境的最大程度，負(fù)重指數(shù)越高的家庭對于非農(nóng)優(yōu)質(zhì)工作的偏好度就越強，理論上對科技采納規(guī)模存在負(fù)向影響。此外，家庭擁有的耕地面積越多，空巢農(nóng)戶的科技吸納傾向就越顯著。

4.其他變量

此類變量主要包括空巢農(nóng)戶的家庭居住地以及所在區(qū)域的非農(nóng)經(jīng)濟市場發(fā)展情況等。非農(nóng)經(jīng)濟市場發(fā)展情況客觀顯示著空巢農(nóng)戶從事非農(nóng)工作的概率大小，不同的外界市場發(fā)育情況對于空巢農(nóng)戶采納農(nóng)業(yè)技術(shù)的影響程度也不盡相同?？粘厕r(nóng)戶的家庭居住地是一種虛擬變量，根據(jù)由北到南的方位，分別對應(yīng)賦值，其中1表示江西北部,2表示江西中部，3表示江西南部(表1)。從理論上來說，靠近江西南部地區(qū)經(jīng)濟條件較為優(yōu)厚，可供空巢農(nóng)戶選擇從事的工作種類較多，這樣反而不利于科技吸納的普及。

(二)模型的選取

假設(shè)各項因素對于農(nóng)業(yè)科技吸納行為呈線性相關(guān)影響，結(jié)合數(shù)據(jù)的反饋情況來看，雙對數(shù)函數(shù)模型是一個較為合適的選擇，將側(cè)重點放在政府稻谷補貼政策對空巢農(nóng)戶科技吸納規(guī)模的影響上。選擇“每畝稻谷的政府平均補助”等因素作為自變量,“空巢農(nóng)戶的農(nóng)業(yè)科技吸納規(guī)?！弊鳛槟Ｐ偷囊蜃兞?。論證的主要部分選用雙對數(shù)函數(shù)，而其他變量則采用線性形式，模型基本結(jié)構(gòu)如下所示:

1nY1=α+β11nX1i+β21nX2i+β31nX3i+β41nX4i+β51nX5i+β61nX6i+β71nX7i+β81nX8i+β91nX9i+β101nX10i+β111nX11i+β121nX12i+β131nX13i+ε

1nY2=α＇+β＇11nX1i+β＇21nX2i+β＇31nX3i+β＇41nX4i+β＇51nX5i+β＇61nX6i+β＇71nX7i+β＇81nX8i+β＇91nX9i+β＇101nX10i+β＇111nX11i+β＇121nX12i+β＇131nX13i+μ

在這個模型中，Y1i和Y2i分別表示空巢農(nóng)戶第i年以及下一年的農(nóng)業(yè)科技吸納規(guī)模，X1i是稻谷補貼政策變量，X2i是價格變量，X3i指空巢農(nóng)戶的耕地面積，X4i是空巢農(nóng)戶的非農(nóng)業(yè)化收益，X5i-X13i表示所有可能影響到空巢農(nóng)戶科技吸納行為的影響因素，α、β、α＇、β＇都是待估參數(shù)，ε、μ表示殘差項。

表1 變量及預(yù)期方向判斷

從表2中可以看出，此計量模型的因變量是空巢農(nóng)戶科技吸納規(guī)模，樣本空巢農(nóng)戶2016年科技吸納規(guī)模均值為6.32畝，預(yù)計下一年達到6.47畝。平均每畝稻谷補貼為63.22元，符合江西省農(nóng)業(yè)生產(chǎn)標(biāo)準(zhǔn)，種植的農(nóng)作物和稻谷的價格比值為2.81，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)物資價格變動的范圍顯示著從事農(nóng)業(yè)勞動需要投入資金的波動程度，實際購買的化肥等農(nóng)資價格相較于前一年上漲的平均百分比為35%，樣本空巢農(nóng)戶耕作總面積均值為6.30畝；樣本中空巢農(nóng)戶家庭負(fù)重系數(shù)為0.23，表明該地區(qū)空巢農(nóng)戶負(fù)擔(dān)較重，樣本空巢農(nóng)戶非農(nóng)收入比較收益均值為5.10，顯示非農(nóng)收入較高，戶主是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的中堅力量，戶主的社會資本一定程度上影響著空巢農(nóng)戶的科技吸納行為。此外，樣本空巢農(nóng)戶的平均受教育年限為6.33年，平均樣本年齡為49.71歲，是否具備某種非農(nóng)勞作技能的平均值為0.06，身體條件的平均值為2.13，說明樣本空巢農(nóng)戶的文化素養(yǎng)偏低、非農(nóng)勞作技能的不足、身體條件一般、當(dāng)?shù)氐氖袌鼋?jīng)濟化程度并不高等特征，且被調(diào)查樣本多集中在江西省北部地區(qū)。

表2 變量特征描述

表3 模型估計結(jié)果

注：***、**、*分別表示在1%、5%、10%的水平下顯著。

四、模型實證檢驗

上文已經(jīng)分析出可能對科技吸納產(chǎn)生影響大的幾類因素，以及各因素的預(yù)期方向等，為更準(zhǔn)確得出各因素與科技吸納之間的關(guān)系，借助Ewiewss5.0軟件，采用WLS方法對上述模型進行回歸估計，具體結(jié)果見表3。

從表3中可知，F(xiàn)統(tǒng)計值為99.376，且在1%水平下顯著，可決系數(shù)R2調(diào)整之后的數(shù)值為0.891，表明擬合效果較好。

由驗證結(jié)果來看，家庭耕作面積、負(fù)重指數(shù)均通過了1%的顯著性檢驗，表明對空巢農(nóng)戶的科技吸納行為影響較大，家庭耕作面積每提升1%，本年的農(nóng)業(yè)科技吸納規(guī)模就會增加0.893%，下一年度更能夠增加0.968%，這是因為土地資源豐富的空巢農(nóng)戶，在稻谷補貼政策的影響下，可提高吸納動機。家庭負(fù)重指數(shù)每提高1%水平，將會導(dǎo)致農(nóng)業(yè)科技吸納面積減少0.230畝，指數(shù)值偏高，說明家庭較為貧困，此時空巢農(nóng)戶迫切希望從事非農(nóng)生產(chǎn)短期內(nèi)獲得較大收入，降低農(nóng)業(yè)投入。家庭勞動力人數(shù)通過了正向5%的檢驗，表明勞動力多元化對科技吸納具有重要影響。

非農(nóng)經(jīng)濟市場發(fā)展情況以及非農(nóng)收入比較效益都對空巢農(nóng)戶科技吸納行為有顯著影響。當(dāng)?shù)胤寝r(nóng)業(yè)化就業(yè)市場環(huán)境越嚴(yán)峻，空巢農(nóng)戶越希望從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)，所以采用農(nóng)業(yè)科技的概率就會增大，驗證結(jié)果顯示系數(shù)為0.091，在5%水平下顯著相關(guān)。此外，非農(nóng)收入的比較效益對空巢農(nóng)戶科技吸納起著負(fù)向影響，比較收益高，空巢農(nóng)戶不太愿意從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)。越是靠近江西省南部地區(qū)，當(dāng)?shù)乜粘厕r(nóng)戶對科技吸納的關(guān)注度反而越低，符合預(yù)期設(shè)想。

農(nóng)業(yè)物資價格波動幅度對空巢農(nóng)戶本年度科技吸納規(guī)模影響不顯著，但對空巢農(nóng)戶下一年度的科技采納規(guī)模有負(fù)面影響，且在5%水平下顯著。因為農(nóng)業(yè)物資價格不穩(wěn)定，吸納科技必須有農(nóng)資的投入，無論價格如何，本年度的科技吸納行為沒法改變，然而，在下一年空巢農(nóng)戶可以根據(jù)價格的變化合理選擇農(nóng)業(yè)物資，價格過高勢必影響空巢農(nóng)戶的購買，對科技吸納起阻礙作用。糧經(jīng)作物價格比對空巢農(nóng)戶科技吸納行為影響不顯著，與預(yù)期不符，可能的原因是價格只選取一部分截面數(shù)據(jù)，未能全部反映價格價格隨時間變化的情況，導(dǎo)致對科技吸納的影響不大。

戶主的個人特征對科技吸納行為也有影響，由表3可知，戶主年齡和文化程度對科技吸納的規(guī)模并無顯著影響，但戶主的非農(nóng)勞作技能與身體條件對科技吸納規(guī)模影響顯著，這可能與新型農(nóng)業(yè)化體系的發(fā)展目標(biāo)及空巢農(nóng)戶從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的意愿有關(guān)。

五、結(jié)論與啟示

稻谷補貼政策不僅可以提高農(nóng)民種糧積極性，促進糧食增產(chǎn)，還可以提升農(nóng)業(yè)科技吸納行為。本文從稻谷補貼角度出發(fā)，構(gòu)建了稻谷補貼政策對空巢農(nóng)戶科技吸納行為的模型，采用江西省402戶樣本數(shù)據(jù)，實證研究了稻谷補貼政策對空巢農(nóng)戶科技吸納行為的影響，研究結(jié)果表明，稻谷補貼政策能明顯提升空巢農(nóng)戶的科技吸納水平。其中，平均每畝稻谷補貼每提升1%水平，空巢農(nóng)戶本年度的科技吸納規(guī)模將提高0.092%，下一年的吸納規(guī)模預(yù)計增加0.149%，據(jù)此，本文提出了加大稻補力度、完善土地扭轉(zhuǎn)制度、建立稻谷補貼監(jiān)督等政策性建議。

通過前文分析，本文給出如下政策建議：第一，增大稻谷補貼力度，充實補貼形式，提高空巢農(nóng)戶收益；第二，完善農(nóng)地流轉(zhuǎn)政策，提升稻谷規(guī)模化生產(chǎn)效益，增強補貼政策的實際績效；第三，建立稻谷補貼監(jiān)督體制，保護空巢農(nóng)戶生產(chǎn)積極性，促進科技采納的普及。

[1] 張冬平,趙翠萍.我國稻谷直接補貼政策:效應(yīng)、問題及建議[J].河南農(nóng)業(yè),2005，(1):5-6.

[2] 陳薇. 稻谷直接補貼政策的效果評價與改革探討——對河北省稻谷直補試點縣的個案分析[J].農(nóng)業(yè)經(jīng)濟, 2006，(8):12-14.

[3] 張紅玉,趙俊蘭.我國稻谷補貼政策的增產(chǎn)路徑及其優(yōu)化[J].學(xué)術(shù)交流, 2008，(7):87-91.

[4] 劉小春,翁貞林,朱紅根.江西種糧空巢農(nóng)戶的稻谷補貼政策認(rèn)知特征與生產(chǎn)經(jīng)營行為的調(diào)研分析[J].商業(yè)研究, 2008，(11):13-16.

[5] 馬彥麗,楊云. 稻谷直補政策對空巢農(nóng)戶種糧意愿、農(nóng)民收入和生產(chǎn)投入的影響——個基于河北案例的實證研究[J].農(nóng)業(yè)技術(shù)經(jīng)濟, 2005，(2):7-13.

[6] 喬旭華,張建杰, QIAOXu-hua,等. 稻谷主產(chǎn)區(qū)空巢農(nóng)戶糧作經(jīng)營的行為取向與政策效應(yīng)——基于河南省的調(diào)查實證[J].農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化研究, 2008,29(2):142-145.

[7] 周清明.空巢農(nóng)戶種糧意愿的影響因素分析[J].農(nóng)業(yè)技術(shù)經(jīng)濟,2009，(5):25-30.

[8] 蔣和平,吳楨培.湖南省汨羅市實施稻谷補貼政策的效果評價——基于空巢農(nóng)戶調(diào)查資料分析[J].農(nóng)業(yè)經(jīng)濟問題, 2009, 31(11):28-32.

[9] 姚興安，聶志平等.空巢空巢農(nóng)戶循環(huán)農(nóng)業(yè)觀淺析——以江西省為例[J].山東農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報(社會科學(xué)版),2016，(03):93-97.

2016-12-21

國家自然科學(xué)基金項目(71263026)；教育部人文社科項目(11YJAZH027)；教育部人文社科項目(12YJAZH094)；江西省科技計劃項目(20132BBA10040)；江西省社科規(guī)劃項目(15SH09)；江西省高校人文項目(SH1508)。

江西農(nóng)業(yè)大學(xué)人文與公共管理學(xué)院，江西南昌，330045

聶志平(1968- )，男，江西農(nóng)業(yè)大學(xué)人文與公共管理學(xué)院教授，碩士生導(dǎo)師，主要研究領(lǐng)域：農(nóng)村社會科技。

F32

A

1008-8091(2017)01-0027-05