对退耕还林中农民选择权认识的经济学分析，本文主要内容关键词为：选择权论文,退耕还林论文,经济学论文,农民论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
已经广泛开展的退耕还林项目在一定程度上取得显著成绩，但是从实际调查看，仍有大量的农户拒绝退耕还林，种种迹象表明退耕还林项目未来可持续性并不乐观[1]。国际项目管理经验表明，忽视主体利益的项目往往以失败而告终，或者不具备可持续性。现有对退耕还林的研究主要集中在经济林比重、技术问题、配套保障措施、粮食安全、粮食兑现等方面，对农户决策行为和反应机制的研究较少。虽然有研究表明退耕还林的实施机制缺乏牢固的微观基础[2]，环境治理应和经济发展紧密结合[3]，但这些研究局限于理论分析，尚缺乏实际数据的验证。中科院农业政策中心的调查数据显示：通过对村干部的调查，了解到各村在退耕还林的具体政策虽然有一定差别，但在村内是完全一样的。然而，有31个村退耕户对选择权的回答完全不同（见表1）；在同样由县、乡决定退耕面积和地块的情况下，四川省小沟、沙坝和河坝3个村退耕户全部回答有退耕选择权，而甘肃省的中光、新兴2个村退耕户全部回答没有选择权。为什么在相同外部政策环境下，退耕户对是否具有选择权的回答不同？是什么因素促使退耕户对选择权的认识有如此大的差别呢？我们认为开展对农户退耕还林选择权认识的分析研究对评价项目的可持续性有着重要的意义
1、理论框架
假设农户的家庭的效用函数为u（x，L[，x]），其中x，L[，x]分别为消费的商品数量和休闲时间，连续可微，并满足局部非饱和性。农产的最优化生产问题可以表示为：
U（x，L[，x]）
st.
px
γ[f[，1]（L[，1]，θ[，1]）+f[，2]（L[，2]，θ[，2]）]+wL[，3]；（1）
L[，1]+L[，2]+L[，3]+L[，x]=L；（2）
f[，1]（L，θ[，1]）f[，2]（L，θ[，2]）；（3）
其中，我们将农民的收入分为三部分，一部分来自贫瘠土地上种植的收入，在模型中表示为γf[，1]（L[，1]，θ[，1]），其中γ为农产品的价格，f[，1]（L[，1]，θ[，1]）为贫瘠土地种植上的产量；第二部分来自农民家庭中土地质量较好的种植收入γf[，2]（L[，2]，θ[，2]），f[，2]（L[，2]，θ[，2]）为土地质量较好的产量；第三部分，来自种植业以外的收入，L[，3]是种植业以外的劳作时间，w是种植业以外的等价工资。f[，i]（L[，i]，θ[，i]），满足边际产品递减，即
[2]F[，i]（L[，i]，θ[，i]）/L[，i][2]＜0，i=1，2。所以，（1）收入约束；（2）劳动时间约束；（3）两种土地类型的生产差异。求解上述最优化问题可以得到：
f[，1]/L[，1]=f[，2]/L[，2]=w/r（4）
如果农民在种植业以外单位劳动时间的回报增加，也就是w提高。由于f[，i]（L[，i]，θ[，i]）边际产出递减，随着w增加，投入在种植业上的时间会减少。当f[，1]/L[，1]＜w/γ，则贫瘠土地将不会被种植；当f[，2]/L[，2]＜w/γ，将不再从事种植业。通过上面的推导，可以看出随着农村经济的发展和农户收入水平的提高，贫瘠土地首先退出耕种和一部分劳动力机会成本较高的农民从种植业转移出去是经济发展的内在演化机制。日本、韩国和我国东部沿海地区的经济发展过程都验证了这一结论[4～5]。
在退耕还林地区，随着收入提高，劳动力机会成本较高的农户，会自发地将质量较差甚至一部分质量较好的土地退出种植，在得到国家补贴的情况下，退耕就更加主动，一旦拥有这样的机会，倾向于认为有选择权。而收入较低的农户对种植业依赖性强，为保证生存安全，即使在国家给予补贴的情况下，只会将质量较差的土地退耕；如果被迫退出质量较好的土地，就会对退耕还林产生抵触，认为没有选择权。
根据上述分析，我们提出以下假说：如果在样本地区，农户收入差别大，劳动力机会成本明显不同，则经济的内在驱动机制发挥作用，劳动力机会成本对退耕户的退耕意愿将影响显著，这表明退耕还林工程中是因势利导，工程未来的可持续性有较好的保证。如果农户的收入普遍较低，劳动力的机会成本差别不大，影响退耕意愿仅仅是土地某些特征，这表明经济的内在驱动机制不明显，国家补贴是退耕还林的主要动因，退耕还林工程的可持续性还存在隐患，国家还须建立相应的保障机制。
2、数据来源
样本数据来源于中国科学院农业政策研究中心于2003年3月24日至2003年4月19日在陕西、甘肃和四川3个最早参加退耕还林工程试点的省份的农户调查数据。样本完全按照随机抽样的方法，在陕西省选取延安市延川县和咸阳市礼泉县，在甘肃省选取平凉市静宁县和临夏州临夏县，在四川省选取广元市朝天区和阿坝州理县，每县选3个退耕乡，每乡选两个村，每村选10户。调查范围覆盖3省6县18乡36村的360个农户。调查结果列入表1。
表1 农户退耕还林选择权调查
Tab.1 Investigation on option of peasant households in returning the grain plots to forestry
陕西省 甘肃省
四川省
有选择权
有选择权
有选择权
村 退耕户所 村退耕户所 村退耕户所
占比例（％）
占比例（％）
占比例（％）
冯家崖 89 伍坪村67
新生村63
下刘塬 90 陈峡村43
回龙村33
滑河村 86 咯呔村50
尧坪村80
王家塬 75 马咀村40
柏树村38
禹居村 40 秦懂村40
三湾村50
郝家河 30 宋岔村17
桃源村56
东坪村 80 白土窑86
日波村40
下韩村 89 中光村75
绿叶村 0
磨张村 70 新寨村
100
河坎村29
宁家村 60 新兴村90
休吴村 0
张咀村 88 塔张村
100
沙坎村50
峪北村 88 李家村
100
小沟村43
注：表中数据由作者根据中国科学院农业政策中心的调查数据整理获得。
3、模型和变量的选取
模型的因变量是退耕农户是否认为有退耕的选择权，1=有退耕的选择权，0=没有选择权。模型选用二元选择Logistic模型。模型的解释变量分为三大部分：第一部分为地块特征；第二部分农户户主的特征；第三部分为农户家庭信息、退耕还林类型和地区虚变量等。
退耕地块信息：调查问卷涉及退耕地块的土地质量，离家距离、离最近公路距离，土地承包类型，坡度，灌溉类型等信息。但全部样本中可灌溉的地块只占4％，土地的承包类型中责任田和承包地的比重为98％，所以灌溉和土地类型没有引入模型。引入模型的地块信息有：土地质量（1=好，2=中，3=差）、离家距离、离最近公路的距离、坡度等4个变量。
农户户主的特征：户主在农户家庭决策中起重要作用，所以户主的特征会对退耕还林政策的认识有很大的影响。在模型中我们引入户主的性别、年龄、受教育年限、是否是党员（1=是，0=否）、是否是村干部（1=是，0=否）等5个变量。
农户家庭信息：为了反映农户家庭信息，我们选用以下几个指标，农户劳动力（年龄在18～65周岁，具有劳动能力的家庭成员，但学生和军人除外）平均年收入（农户的家庭年收入除以劳动力个数）、农户劳动力平均教育水平和地块数量。对贫困地区农村劳动力供给经验研究结果表明：随着闲暇机会成本的增加，对闲暇的需求数量也就相应减少[6]，所以农户劳动力平均年收入与等价工资w是一致的，在模型中我们选用劳动力平均年收入代替等价工资w。在调查数据中，只有农户1999年和2002年的农户家庭收入，而且2002年的收入可能和农民当期的退耕意愿有内生性问题，为保证结果的可靠性，我们采用三种模型，模型1：直接使用2002年农户劳动力平均年收入；模型2：选取工具变量，采用两阶段估计[6]，消除2002年劳动力平均年收入和退耕还林意愿的内生性问题；模型3：采用1999年的劳动力平均年收入，因为1999年的劳动力平均年收入相对退耕意愿是滞后变量，不存在内生性问题。
退耕后种植的林种分类和地区虚变量：退耕后种植的林种会影响农户对未来的退耕收益的预期，对退耕的意愿会产生影响。参考《退耕还林中如何认定生态林与经济林》[7]分类标准，将林种分为两类，一类为经济林，另一类为生态林和草（1=经济林，0=生态林和草）。为了控制各地区间其它因素的差异，按县引入5个地区虚变量。
4、模型的回归结果和主要结论
从模型的回归结果（见表2）可得到以下主要结论：
表2 退耕户退耕意愿的Logistic模型回归结果
Tab.2 The regressive result of Logistic Model of households' wishes returned the grain plots
变量
模型1 模型2
模型3
土地质量0.6108***
0.5922*** 0.5965***
（好1，中2，差3）（6.16）（6.49） （6.16）
离家距离（km） 0.1054 0.10270.1043
（0.38）（0.45） （0.37）
地块坡度（＜15°，1；-0.2379 -0.2332
-0.2385
15°～25°，2；＞25°，3）（1.07）（1.14） （1.07）
离公路距离（km）-0.1508 -0.1392
-0.1366
（0.68）（0.84） （0.68）
户主性别 -0.9288*-1.0718
-1.0761*
（男1；女0）（2.83）（1.81） （2.83）
户主年龄（年）0.00693 0.01120.011
（1.02）（0.25） （1.02）
户主受教育
0.0586 0.05450.0557
年限（年） （1.03）（1.15） （1.03）
是否党员0.5611 0.45320.4504
（是1；不是0）（0.77）（1.21） （0.72）
是否村干部 -0.4566 -0.2562
-0.3006
（是1；不是0）（0.12）（0.52） （0.11）
劳动力平均0.000160.000036 0.000049
年收入（元） （0.16）
（1.09） （0.16）
劳动力平均
-0.007390.01740.0147
受教育年限（年）（0.01）
（0.12） （0.01）
地块数量（块）-0.0325 -0.0404
-0.0416
（0.53）
（0.26） （0.53）
退耕还林类型（经济 0.6261*0.6064*0.5981*
林1，非经济林0） （2.70）
（2.83） （2.70）
注：1、括号中的数值代表回归参数估计的卡方统计量数值；2、县级虚变量的参数省略；3、“*”，“**”，“***”分别代表10％，5％和1％的显著性水平。
（1）不论是选用2002年、1999年的收入，还是消除2002年收入的内生性问题，虽然模型结果表明随着收入的增加，退耕意愿也随之增长，但是人均家庭收入对退耕还林意愿的影响并不显著。这可能是因为退耕还林地区多为山区，自然条件恶劣，当地的经济发展比较落后，农户劳动力收入普遍较低，所以对退耕意愿的影响不显著。
（2）土地的质量对退耕意愿有十分显著的影响，而其土地特征，譬如离家的距离、离公路距离等对退耕意愿的影响并不显著。这表明土地对于农户来说仍旧很重要，在权衡哪一地块退耕决策中，地块离家的远近，离公路的距离等因素不是考虑的重点，而土地的质量是关键性因素。
（3）退耕后种植的林种对退耕意愿有较显著的影响。相对于生态林和草，经济林能给农户带来更高的收入预期，在给予一定补贴，退耕为经济林能促进农户退耕还林的积极性。这与调查中发现的农户更倾向于选择经济林完全一致。
（4）在户主的特征中，只有户主的性别有较显著的影响在其它条件一样的情况下，女性户主更倾向于将土地退耕。
前三项结论从本质上说是一致的。在退耕还林地区，农民的收入水平普遍较低，甚至很多农民刚刚解决温饱问题。1984年的《森林法》和1993年出台的《农业法》明确禁止毁林开荒，现有土地几乎是农民可利用的全部资源，是农民保障食物供给和基本收入的重要来源，这些地区的农民并没有因为离家和离公路远而减少对偏远地块的看护，决定地块重要程度的是土地的质量，所以，在模型中，土地质量对退耕意愿的影响十分显著。因为经济林能带来更高的收入预期，如果地块能退耕为经济林，将明显的增强农户退耕的主动性。
5、结论性评述
一般来说，如果农民增收渠道和收入增加，在贫瘠土地上劳作的机会成本上升，这些土地会逐渐不再用作粮食生产，但目前这种演变机制并不明显，农民退耕还林的主要驱动因素是国家的补贴，退耕还林工程更多为政府行为。国家的粮食补贴根据生态林和经济林分别最多只有8年和5年，如果这些地区农民的收入没有一定的提高，复耕可能就难以避免[9]。调查数据显示：退耕还林补贴结束后，较明确表明复耕的农户占全部退耕户的4％（注：对问卷中“如果5～8年政府的补助停止后，你最有可能做什么工作？”的回答有4项：1.加强林木的管理和培育工作直到成林；2.改行、打工或维持现状；3.在现有退耕地上复耕；4.不知道或其它。文中计算的结果是回答在现有退耕地上复耕的退耕户占全部退耕户的比例。），而具有复耕倾向的农户约26.8％（注：回答“不知道或其它”退耕户占全部退耕户的比例。）。如果不能有效地提高退耕户收入，退耕还林工程的可持续性、甚至维持现有成果都是一个突出问题。
所以，退耕还林政策决不能仅仅看作是一个生态工程，应该和农村的经济发展紧密相连。只有农村的经济有较大的发展，退耕还林的可持续性才有保证，如果以退耕还林工程为锲机，为农民收入的提高提供更多机会，这不仅为下一步的环境政策奠定较好基础，而且改善环境会成为农民的自发行为。因此，在退耕还林政策实施的过程中，应针对当地经济发展提供一定扶持，特别是促进与退耕还林相关的产业的发展，使退耕还林工程与农民的经济效益紧密相连。同时，国家应给予劳动密集型产业一定的倾斜政策，为农民提供更多非农就业机会，取消各种影响农村劳动力流动的限制，让劳动力流动更加流畅。这样才能全方位地提高农民收入和减轻对当地土地资源的压力。只有通过经济发展，现有的退耕还林工程才会有良好的基础，从根本上保证“退的下，稳得住，不复耕”。
同时，退耕还林的具体操作方法也可以改进。劳动力机会成本较高的农户家庭有将贫瘠土地，甚至较好土地退出种植的倾向，所以在补贴的情况下，有积极性退耕；而对于不愿退耕农户来说，失去土地不仅可能会影响将来的生计，也可能带来现实的问题，譬如虽然退耕地上的作物产量很低，但除了农作物以外，作物秸秆是重要的能源来源，家畜的饲料等，所以对于这些农户，退耕的成本很高。然而在调查中发现，有相当数量想参加退耕还林工程但没有退耕指标的农户，如果在乡或更大区域内（譬如：县，地区等）建立一套土地使用的市场交换机制，将愿意退耕农户的土地流转给不想退耕的农户来种植，退耕的相应补贴和未来收益由交换后愿意退耕的农户获得。这一交换机制不仅可以使两种类型农户的福利同时得到改进，而且提高了退耕绩效，同时退耕还林的可持续性会得到很好的保障。