中国耕地流转时空特征及影响因素分解.pdf
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1、第33卷2017盆第1期1月农业工程学报Transactions of the Chinese Society of Agricultural EngineeringVbl33 No1Jan2017中国耕地流转时空特征及影响因素分解王桂民1,陈 聪2,曹光乔2,易中懿1,3(1江苏大学管理学院,镇江212000;2农业部南京农业机械化研究所,南京2100143江苏省农业科学院,南京210014)摘要:通过耕地流转实现农业适度规模经营,是解决“谁来种田”的关键。分析各因素对耕地流转的作用及影响强度,识别其主导因素,对促进耕地适度规模经营具有积极意义。该文运用对数平均迪氏分解方法(109arith
2、mic mean weighDivision index method,LMDI)建立因素分解模型,定量评价并对比分析20082014年间中国省域耕地流转变动的驱动因素。研究结果表明,1)20082014年,中国耕地流转面积累计增长了196x101 hm2,增长27倍,年均增长率达到2440,京津地区、黄淮海地区、长江中下游地区、东北地区等经济活跃或优势农业产区的耕地流转发展较快。2)经济因素、农民增收因素、农机化因素对耕地流转有显著的正向作用,其中农机化因素对耕地流转的促进作用最大,研究期内农机化累计效应促进耕地流转率提高1816,经营意愿因素对耕地流转有显著的负向影响。3)区域之间4个分解
3、因素的累计效应存在显著差异。总体而言,经济效应促进了华东与华南地区耕地流转率的显著提高,农民增收效应主要促进了华东地区耕地流转率提高,农机化效应促进了大部分地区耕地流转率提高10以上,但华南与西南地区相对较低。关键词:农业;土地利用;模型;耕地;流转,时空特征;因素分解;LMDI法doi:10119758issn10026819201701001中图分类号:F32525 文献标志码:A 文章编号:10026819(2017)一01000107王桂民,陈聪,曹光乔,易中懿中国耕地流转时空特征及影响因素分解J农业工程学报,2017,33(1):17doi:10119758issn100268192
4、01701001 http:wwwtcsaeorgWang Guimin,Chen Cong,Cao Guangqiao,Yi ZhongyiSpatial-temporal characteristics and influential factors decomposition offarmland transfer in ChinaJTransactions ofthe Chinese Society ofAgricultural Engineering(Transactions ofthe CSAE),2017,33(1):1-7(inChinesewithEnglish abstra
5、ct)doi:10119758issn10026819201701001 http:wwwtcsaeorg0引 言近年来,随着中国农村劳动力的持续转移,尤其是青年劳动力种粮意愿低带来了“未来谁来种田”的问题。国家鼓励有条件的农户流转承包土地经营权,扶持种粮大户、农民专业合作社、家庭农场等新型经营主体发展壮大,逐步实现农业适度规模经营,解决“谁来种田”的问题。截至2014年,全国家庭承包耕地流转面积达26910 7hm2,占家庭承包经营耕地总面积的比例达304。然而,耕地流转区域不平衡的问题突出,农业机械化【11、经济发展与农民收入2-3等都影响农户转出或转入耕地,非粮化种植趋势【4。6】、经营
6、效益【_79等也呈现出多样化的倾向。基于上述背景,对中国耕地流转的时空分布特征及其背后的驱动因素进行深入分析尤为重要。梳理相关文献发现,耕地流转研究集中于农户行为对耕地流转的影响1肌111,以及耕地流转对粮食生产的影响12-13;多通过面向农户开展抽样调查获取微观数据,采收稿日期:20160818 修订日期:20161123基金项目:中国农业科学院科技创新工程(农科院办(2014)216号);国家软科学研究计划(2014Gxs4D108)作者简介:王桂民,男,山东诸城入,博士生主要从事农业机械化研究。镇江江苏大学管理学院,212000。Emaih 47149031qqcom通信作者:易中懿,男
7、,安徽金寨人,研究员,博士生导师,主要从事农村经济发展与农业机械化研究。南京江苏省农业科学院,210014。Email:yzy201163tom用Logistic回归模型实证分析农户行为与耕地流转的关系以及对粮食生产的影响。此类方法不可避免会存在残差项,影响研究结果准确性;而且只能从微观层面静态地对耕地流转进行分析。笔者未检索到从宏观维度与时序演变维度开展耕地流转影响因素的研究文献。因素分解法是通过数学方法将目标变量分解为若干影响因素,并从数量上确定各影响因素对目标变量的影响方向和影响程度14】。Ang B W等15-17在此基础上提出对数平均迪氏指数法(109arithmic mean we
8、igh Divisia index,LMDI),LMDI能够保证多因素分解后的残差为0,有利于进行多层次分析18。被广泛应用在能源消费与碳排放影响因素分解中19-27】,近年其应用范围越来越广,农业领域也有应用【281。鉴于此,本文运用LMDI方法对中国耕地流转变化的影响因素进行分解,深入分析中国耕地流转的时空特征及其变化的主要影响因素,以期为促进耕地适度规模经营提供政策建议。1 研究方法11 因素选择一般而言,耕地流转会受到自然环境、经济发展、社会保障、农业生产技术、政策驱动、从业意愿等方面因素的影响。自然环境在短期内不会变化,对耕地流转的影响是固定的,因此本文不予考虑;政策驱动方面各地政策
9、不一致,无法定量分析,因此本文不予考虑。本文主要从经济发展、社会保障、个人意愿、农业生产技术4万方数据2 农业工程学报(http:wwwtcsaeorg) 2017正个方面选取影响因素。经济发展方面选择经济因素,用单位耕地面积的GDP衡量,一般而言GDP越高,农村劳动力向二、三产业转移的机会越多,释放的耕地流转需求也越大;社会保障方面选择农民增收因素,用农民收入占GDP的比例衡量,一般而言农民收入占GDP比例越大,其可获得的就业、医疗、养老等保险系数越高,耕地的保障功能将随之弱化,农民转入耕地的概率也会提高;从业意愿方面选择经营意愿因素,用农民收入投资农机量衡量,农机是现代农业生产不可或缺的工
10、具,农民投资农机的意愿亦可看作其投资农业的意愿;农业生产技术方面选取农机化因素,用耕地流转面积与农机保有量的比例衡量,农机化发展水平越高,规模化经营的成本越低,规模主体流转耕地的积极性也越高。12模型建立与变量解释谚=LiF=XilXi2Xim (1)式中i表示i省域,当i=0时,视为全国范围;o表示i省域耕地流转率;厶表示i省域耕地流转量,103hm2;E表示i省域的耕地面积,103 hm2;x。表示i省域第m个分解因素值。将分解因素代入式(1)可得:鼠:厶F:墨量丝生 (2)舅=厶F=1兰二二1二生 (2)Fi只El Mi式中只表示i省域的生产总值,亿元;巨表示i省域的农民总收入,亿元;必
11、表示i省域的农机总动力,104kw。PD毕P以表示经济因素; EOPi=EiPi表示农民增收因素;MOEFMiEi表示经营意愿因素;LOMI=LiMi表示农机化因素。i省域耕地流转面积从时期卜1至时期t的变化趋势可表示为 旦:堕堕竺型墨丝i(3)抽一一L 1,彰一1 P够E凹“MOE一1 LOM一1将式(3)两边取自然对数并乘以=(g一彰_1)Inf彰一彰_1),可得:谚=彰一彰=P+衄+埘鸥+ALOMi(4)式中AOi、APOFf、A EOPi、A MOEi、ALOMf分别表示i省域的耕地流转率变化量、经济效应、农民增收效应、经营意愿效应、农机化效应导致的耕地流转率变化量。廿嘤=In器) (
12、5)缸咄=虏In(器】 (6)AMOEi=彦In【器】 ALOMi=戽In器】 2数据来源由于耕地流转数据从2008年开始规范统计,本文以2008-2014年(2015年数据尚未公布)为时序,以除西藏、香港、澳门、台湾外的全国30个省(自治区、直辖市)为截面。由于中国耕地流转数据是以家庭承包经营的耕地为基础进行统计,不包括国营农场、监狱农场、村组等集体经营的耕地,因此,本文的耕地面积选用家庭承包经营的耕地面积数据。耕地流转面积、家庭承包经营的耕地面积数据来源于全国农村经营管理统计资料;农民收入数据、国内生产总值数据来源于中国统计年鉴;农机总动力数据来源于中国农业机械化年鉴。3结果与分析31耕地
13、流转时空特征311时序变化中国耕地流转总量稳步提升,也衍生出转包、转让、互换、出租、股份合作等多种流转形式,详见表1。转包指土地经营权在一定期限内转给同集体的农民,转让指土地经营权转让给同集体的农民,互换指同集体农民交换耕地经营权,出租指经耕地经营权租赁给其他主体,股份合作指以土地经营权入股其他经营组织。表1 20082014年中国不同方式的耕地流转面积Table 1 Farmland transfer area by different ways inChina from 2008 to 20 14转包面积转让面积互换面积出租面积 面积 面积 增速罄船Area of加Areaof Area
14、ofArea瓣Area of蕊Totaltransferexchange leased joint 霹絮墨擎10,耐肿s心仃。,耐。m嚣盎仃警。裂1中国耕地流转面积从2008年的726106hm2增长到2014年的269107 hm2,增长了196x107 hm2,增长27倍,年均增长率达到2440。在5种主要流转形式中,通过转包与出租土地经营权流转的耕地面积最大,说明直接将土地经营权转给其他经营者获得收益仍是农户的首选,其中又以转包给同集体的乡邻为主。流转形式以年均增长率大小排序依次为股份合作(3334)、互换(3121)、出租(2938)、转包(2133)、转让(984),说明新型经营主体
15、通过吸引散户土地入股与置换实现耕地规模经营成为新的趋势。312 空间分布特征由图1可以看出,2008年耕地流转率大于40的省份只有上海(5127),流转率位于2030之间的万方数据第1期 王桂民等:中国耕地流转时空特征及影响因素分解 3省份只有浙江(2761)与重庆(2528),绝大部分地区都小于10。2014年,耕地流转率大于40的省份达到了6个,流转率位于3040的省份达到5个,主要分布在经济活跃的长江中下游与京津地区,以及有“大农业”之称的黑龙江。7 a间,江苏与北京的耕地流转率增量超过40,河南、安徽与黑龙江的增量超过30;耕地流转面积增量大于2106hm2的是黑龙江(278x106h
16、m2)与河南(210x106 hm2),2个省份都是中国的农业大省与劳动力输出大省。流转面积增量大于5105 hm2的省份有14个,主要分布在长江中下游地区,黄淮海地区,东北地区等中国大宗粮食作物的主产区。总体而言,中国耕地流转呈现“东高西低”的格局。32耕地流转变化分解因素的时空差异321分解因素的描述性统计基于SPSSl90软件,计算了30个省份2008、201 1、2014年耕地流转及其分解因素的描述性统计指标,详见表2。2008-2014年间,全距计算结果表明,耕地流转率与经济因素的绝对差异呈扩大趋势,农民增收因素、农机化因素保持稳定,经营意愿因素呈缩小趋势。标准差的计算结果表明,耕地
17、流转率、经济因素的相对差异在扩大,区域问分布不平衡问题在加剧;农民增收因素和农机化因素基本维持不变;而经营意愿因素的相对差异略有下降,区域分布趋向平衡。除农民增收因素外,耕地流转率与其他分解因素的偏度都大于0,并且中位值小于均值,呈正偏态分布,分布曲线的高峰向左偏移,长尾向右侧延伸,说明有较多的低值数据集簇分布,而高值数据离散分布。耕地流率、经济因素与农机化因素的峰度大于0,表明和标准正态分布相比,耕地流率、经济因素与农机化因素的分布曲线高峰更加陡峭,说明这些因素的数值在其中位数周围集中分布程度较强,农民增收因素与经营意愿因素的高峰则更加平缓,离散分布程度较强。500二 Farmland tr
18、ansfer rate7 。7 口术统汁No statistics ia 2008年耕地流转率 昌010-i200 b2014年薪地流转率aTransfer rate in 2008 西2030 bTransfer rate in 2014一3040。0 000 2 000IonLJLJJj耕地流转率增量 j 5()【) 耕地流转面积增量Changes oftransfer rat“ Changes oftransferarea101hm2=未统t1-No statistics_20-30 223未统计No statistics嘲10001500二O一10一3040 r0。500 _1500-
19、2000固1020二:40 圜500一1000 _j2000c 20082014年耕地流转率增量d 2008-2014年耕地流转面积增量CChanges oftransfer d Changes oftransfer arearate frorfi 2008 to 2014 from一2008 to 2014图1 2008-2014年不同地区耕地流转变化Fig1 Farmland transferr changes in different regions from 2008 to 2014表2 2008-2014年耕地流转及其分解因素的描述性统计Table 2 Descriptive sta
20、tistics for farmland transfer index and decomposition factors in 2008-2014322分解因素的时间差异计算了全国范围内2008-2014年历年耕地流转率增幅及其分解因素效应,详见表3。2008-2014年中国耕地流转率总共提高了2152,历年增幅分别为316、266、319、340、446、466,增幅呈逐年扩大的趋势。由表3可知,经济效应(APOFo)、农民增收效应(AEOPo)、农机化效应(ALOMo)与耕地流转率变化方向基本一致,其中农民增收效应与规模效应个别年份出现负值,而经营意愿效应(AMOEo)与耕地流转率(Oo
21、)的变化方向相反。在7 a间,对耕地流转率变化的累计效应大小排序为农机化效应(1816)、经济效应(1112)、农民增收效应(390)、经营意愿效应(-1166),其中经济效应、经营意愿效应波动较大,农民增收效应与农机化效应则逐年增大。2008-2014年各分解因素效应的变化趋势表明:经济因素、农民增收因素、农机化因素对耕地流转有显著的正向作用,其中农民增收因素与农机化因素的正向作用在逐年增强。农机化因素对耕地流转的正向促进作用万方数据4 农业工程学报(http:wwwtcsaeorg) 2017年最大,说明耕地的规模化经营必须依靠农业生产技术创新,降低农业生产成本,提高生产效率,7 a间中国
22、农机总动力从82x108 kW增长到108108 kW,而且农机装备结构日趋优化,耕、种、管、收等各环节的机具保有量均稳步增长,替代了大量的人工作业,为土地的规模化经营、集约化管理提供了技术支撑。经济效应对耕地流转的正面影响次之,7 a间中国渡过了国际金融危机,GDP从3140454亿元增长到636 1387亿元,尤其是基础设施投资与建筑业发展迅速,吸引了大量的农业劳动力转移,但由于中国经济面临较大的下行压力,制造业等实体经济不振,经济效应具有明显的波动。经营意愿因素对耕地流转有显著的负向影响,因为中国农民收入主要来源于非农收入,2014年农民工资性收入占总收入的40,更多用于建房、食品、生活
23、用品等改善生活品质的支出,投资农业生产的意愿不强。表3 2008-2014年中国耕地流转率变化的分解因素效应Table 3 Effect of decomposition factor Oil changes of farmlandtransfer rate in China from 2008 to 2014年份Yeal323分解因素的空间差异将30个省份2008-2014年的各分解因素数据分别代入式(5)(8),得到2008-2014年分省域各分解因素的累加效应,如图2所示,各分解因素存在显著的差异。从经济效应看(图2a),所有省份的经济效应都为正,这与中国经济长期保持较快增长密切相关,其
24、中长三角与北京经济最具活力,发展速度最快,上海、江苏、浙江、北京四省(市)的经济效应带动的耕地流转率增幅超过20,作为中国经济中心的上海增幅达到5006。总体上看,经济效应呈现“南高北低”与“东高西低”的格局。从农民增收效应看(图2b),北京、重庆与贵州3个省份的农民收入增速低于其GDP增速,农民享受经济增长的红利相对较低,农民增收效应为负;其余27个省份的农民收入增速普遍高于经济增速,农民增收效应为正,其中黑龙江省与河南省农业产值占其GDP比例高,农民更能直接受益于经济增长,而民营经济活跃的浙江省农民非农产业参与度高,收入增速快,上述3个省份农民增收效应带动的耕地流转率增幅超过6;上海、广东
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