謝 晉，蔡銀鶯

（華中農(nóng)業(yè)大學公共管理學院，湖北 武漢 430070）

土地管理

農(nóng)戶生計資產(chǎn)與耕地保護補償政策效應的動態(tài)響應
——以成都市耕地保護基金為例

謝 晉，蔡銀鶯

（華中農(nóng)業(yè)大學公共管理學院，湖北 武漢 430070）

研究目的：基于成都市2013年和2015年的農(nóng)戶調(diào)研數(shù)據(jù)，分析創(chuàng)新實踐地區(qū)農(nóng)戶生計資產(chǎn)與耕地保護補償政策效應的動態(tài)響應關系。研究方法：組合賦權法，TOPSIS綜合評價法，偏最小二乘回歸模型，卡爾曼濾波調(diào)整。研究結果：（1）2013—2015年，成都市受訪農(nóng)戶的生計資產(chǎn)總值略有提升，除人力資產(chǎn)和自然資產(chǎn)外，其他資產(chǎn)均在增加；隨著耕地保護基金政策的實施，成都市農(nóng)戶農(nóng)業(yè)種植及改善農(nóng)田生態(tài)環(huán)境的積極性增加。（2）成都市耕地保護基金政策效應變化的主要驅動力為農(nóng)戶家庭金融資產(chǎn)流動，其中家庭人力資產(chǎn)、金融資產(chǎn)和自然資產(chǎn)豐裕度是影響農(nóng)業(yè)經(jīng)營戶感知補償政策效應的主要指標，促使兼業(yè)經(jīng)營戶政策效應變化的主要資產(chǎn)是人力資產(chǎn)和金融資產(chǎn)，心理素質(zhì)水平提高則驅動非農(nóng)經(jīng)營戶對補償政策成效的評價變化。研究結論：建議積極實踐政府主導與市場交易相結合的多元補償策略，規(guī)范指導下一階段補償政策的實施。

土地管理；補償政策；耕地保護；生計資產(chǎn)；動態(tài)響應

1 引言

農(nóng)業(yè)環(huán)境政策提供固定的經(jīng)濟補償、稅收減免或成本分擔等方式激勵農(nóng)民實施環(huán)境友好型耕作措施，是激勵鄉(xiāng)村適宜景觀地和優(yōu)質(zhì)農(nóng)地保護的有效方式[1]。20世紀80年代以來，農(nóng)地保護付費項目就已成為發(fā)達國家保護農(nóng)田及發(fā)展環(huán)境友好型農(nóng)業(yè)的共同經(jīng)驗。相關研究側重于農(nóng)場/農(nóng)戶參與補償政策的決策因素[2-4]、個體分化[5-6]及空間異質(zhì)效應[7]等方面。Ma等研究發(fā)現(xiàn)美國密歇根州農(nóng)戶參與農(nóng)業(yè)環(huán)境補償政策的先決條件是補償額度和邊際成本效益[2]；Gocht等認為農(nóng)業(yè)政策脫鉤補償在農(nóng)場層面存在明顯的農(nóng)業(yè)收入分配異質(zhì)效應[5]；Daniel 和Kilkenny從新經(jīng)濟地理模型視角分析可替代農(nóng)田保護補償政策的空間異質(zhì)效應[7]。

2009—2017年，連續(xù)9年的中央一號文件相繼出臺系列政策及措施強化農(nóng)田管護及農(nóng)業(yè)生產(chǎn)，為中國農(nóng)田保護補償機制設計提供了有力的政策支撐。同時，廣東、上海、成都、蘇州等地區(qū)由從點到面逐漸推廣農(nóng)田保護經(jīng)濟補償激勵政策，但多由地方政府試驗創(chuàng)新、探索實施，農(nóng)民被動全部參與，政策實施具有強制性及普遍性[8]。如何健全及提升農(nóng)田保護經(jīng)濟補償/生態(tài)補償?shù)日咝芤殉蔀椤凹訌娰Y源保護和生態(tài)修復，推動農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展”的重要內(nèi)容之一，為科學地解決這一問題，課題組近年來對成都、蘇州等地區(qū)農(nóng)戶參與農(nóng)田保護補償狀況進行系統(tǒng)性的長期動態(tài)跟蹤及調(diào)研。本文在前期調(diào)研基礎上，將參與耕地保護補償?shù)霓r(nóng)戶分為農(nóng)業(yè)經(jīng)營戶、兼業(yè)經(jīng)營戶和非農(nóng)經(jīng)營戶，探討農(nóng)戶生計資產(chǎn)存量變化對其參與農(nóng)田保護補償政策成效的影響，進而為定位參與補償政策相對有效的農(nóng)戶主體提供理論依據(jù)。

2 研究區(qū)域及數(shù)據(jù)獲取

2.1 研究區(qū)域概況

本文選取率先提出耕地保護基金的四川省成都市作為樣本研究區(qū)域，其在預期目標、補償對象、參與方式、補償基線及成本效率等方面的實踐探索均有研究的典型和代表性。成都市下轄11區(qū)4縣，代管5個縣級市，土地總面積14605 km2，建成區(qū)面積1006.7 km2，常住人口1572.8萬人。2008年起政府每年按照“統(tǒng)一政策，分級籌集”的原則，從市、區(qū)（市）縣兩級財政的土地出讓金、新增建設用地土地有償使用費和耕地占用稅中提取資金，對成都市范圍內(nèi)享有土地承包經(jīng)營權并承擔農(nóng)田保護責任的農(nóng)戶，按基本農(nóng)田及一般農(nóng)田每年6000元/hm2、4500元/hm2的標準給予養(yǎng)老保險或農(nóng)業(yè)保險補貼，不予提取現(xiàn)金，但有相應的增長機制；對承擔未承包到戶耕地保護責任的村組集體經(jīng)濟組織則提供現(xiàn)金補貼。據(jù)統(tǒng)計，成都市2009—2013年共發(fā)放100余億元的耕保金，共有19個區(qū)（市、縣）2661個村183萬農(nóng)戶受益，涉及耕（園）地面積約50.67×104hm2[8]。

2.2 問卷設計與數(shù)據(jù)獲取

調(diào)研內(nèi)容主要包括：（1）受訪農(nóng)戶家庭的基本特征，包括受訪者性別、年齡、受教育程度、是否為村干部和家庭純收入等；（2）受訪家庭的生計資產(chǎn)狀況，包括農(nóng)戶家庭耕地、勞動力、經(jīng)濟實力以及住房、人際交往、社會關系、心理素質(zhì)等基本資源分布情況；（3）農(nóng)戶對耕地保護基金政策實施狀況的評價。

2013年1月課題組在成都市3個鎮(zhèn)的18個村莊實地調(diào)研，根據(jù)調(diào)研村莊家庭戶數(shù)按10%的比例隨機抽取農(nóng)戶家庭樣本進行訪談，剔除部分信息不完整及前后矛盾等無效問卷后，回收有效調(diào)研問卷185份。2015年7月課題組采取同樣的方法和問卷，在成都市4個鎮(zhèn)的12個村莊開展跟蹤調(diào)研，回收有效問卷303份。數(shù)據(jù)處理前，分別對兩次調(diào)研問卷的數(shù)據(jù)進行信度和效度檢驗，Cronbach’s α系數(shù)均大于0.7，且通過KMO和Bartlett效度檢驗[9]，表明數(shù)據(jù)能準確反映受訪農(nóng)戶的社會經(jīng)濟結構特征。

3 指標構建及研究方法

3.1 變量說明與賦值

（1）解釋變量。本文借鑒英國國際發(fā)展機構（DFID）建立的可持續(xù)生計框架，將家庭可以共同利用的人力、自然、物質(zhì)、金融、社會及心理等生計資產(chǎn)作為解釋變量[10-11]。結合相關研究成果[12-15]及調(diào)研地區(qū)農(nóng)戶生計資產(chǎn)數(shù)據(jù)的可獲取性，選取22個具有代表性的評價指標衡量農(nóng)戶家庭的生計資產(chǎn)狀況（表1）。

（2）被解釋變量。擬從補償政策實施后農(nóng)民滿意程度、農(nóng)戶農(nóng)業(yè)種植和改善農(nóng)田生態(tài)環(huán)境的積極性三個方面構建政策評價體系（表1）。

表1 變量說明及賦值Tab.1 The descriptions and values of variables

（表1續(xù)）

3.2 研究方法

評價農(nóng)戶生計資產(chǎn)配置狀況及政策實施成效是本文研究的關鍵。在評價體系中，各指標的重要性用權重來度量，為實現(xiàn)權重的合理構成，文中采用基于變異系數(shù)及熵值法的客觀組合賦權法，結合TOPSIS模型對農(nóng)戶家庭生計資產(chǎn)狀況及政策實施成效進行綜合評價。

（1）組合賦權法。為了彌補熵值法求權重的缺陷，將變異系數(shù)法與熵值法的優(yōu)點結合以使指標權重賦值wij更加合理：

式（1）中，λ為均衡系數(shù)，且0＜λ＜1，文中取值為0.5；wij表示組合賦權法得到的各指標權重；sij為熵值法求得的權重系數(shù)，hij為變異系數(shù)法得到的權重系數(shù)。

（2）TOPSIS綜合評價模型。根據(jù)指標權重建立TOPSIS模型進行綜合評價，綜合評價的公式為：

其中：

i正負理想點的歐氏距離。

（3）偏最小二乘回歸模型。偏最小二乘回歸提供一種多對多線性回歸建模的方法，集中了主成分分析，典型相關分析和線性回歸分析的特點[16]，其一般模型為：

式（3）中，H，N，M，F(xiàn)，S，P分別表示解釋變量人力資產(chǎn)、自然資產(chǎn)、物質(zhì)資產(chǎn)、金融資產(chǎn)、社會資產(chǎn)及心理資產(chǎn)的綜合評價值；aj1，…，aj6為6個解釋變量的結構系數(shù)；模型分別表示補償政策滿意度、農(nóng)業(yè)種植積極性以及改善農(nóng)田生態(tài)環(huán)境積極性的偏最小二乘回歸方程式。

（4）時變參數(shù)模型?？紤]耕地保護基金政策實施以來，物質(zhì)資產(chǎn)、金融資產(chǎn)及其他變量同政策實施成效之間的參數(shù)關系也會隨之變化，固定參數(shù)計量方法無法模擬不同時期由于不可觀測原因而產(chǎn)生的變量之間的動態(tài)變化關系[17]。本文進一步采用可變參數(shù)模型，利用卡爾曼（Kalman）濾波方法，基于狀態(tài)空間模型對回歸方程的一系列參數(shù)的時變情況進行動態(tài)研究。將模型（3）改寫，構建成都市耕地保護補償政策成效的時變參數(shù)模型：

參數(shù)sv1t，sv2t，…，sv6t隨時間變化，可以表現(xiàn)出解釋變量隨著時間的變遷對耕地保護基金政策成效的影響。

4 實證結果分析

農(nóng)戶家庭生計來源及生存方式不同，直接影響其參與補償政策的深度及側重點，進而影響其對政策成效的評價。參照農(nóng)業(yè)部農(nóng)村固定觀察點的劃分標準，依次將農(nóng)業(yè)收入占家庭生產(chǎn)性收入80%以上、20%—80%以及低于20%的農(nóng)戶劃分為農(nóng)業(yè)經(jīng)營戶、兼業(yè)經(jīng)營戶和非農(nóng)經(jīng)營戶。成都市2013年和2015年調(diào)研數(shù)據(jù)中，農(nóng)業(yè)經(jīng)營戶分別占14.05%和24.42%，兼業(yè)戶的比例為24.87%和12.54%，非農(nóng)經(jīng)營戶分別占比61.08%和63.04%。

4.1 農(nóng)戶家庭生計資產(chǎn)狀況

2015年成都市受訪農(nóng)戶的生計總資產(chǎn)產(chǎn)值為1.6940，相較2013年略有提升，且除人力資產(chǎn)和自然資產(chǎn)外，其他資產(chǎn)均在增加，這與國民經(jīng)濟高速增長，人民生活期望指數(shù)提高密切相關。資產(chǎn)構成上，2013年具有相對優(yōu)勢的資產(chǎn)為金融資產(chǎn)、社會資產(chǎn)及自然資產(chǎn)，這三類資產(chǎn)在2015年仍占較大比重，尤其是社會資產(chǎn)和金融資產(chǎn)，表明近年成都農(nóng)戶的家庭收入水平、融資能力以及人際交往狀況不斷改善。各類型農(nóng)戶家庭生計資產(chǎn)狀況見表2。

表2 不同時點受訪農(nóng)戶的生計資產(chǎn)指標值Tab.2 The values of the livelihood assets of farmers at different times

與2013年相比，受訪農(nóng)業(yè)經(jīng)營戶僅人力資產(chǎn)產(chǎn)值略有下降，其余5類資產(chǎn)指標值均有不同程度的增加；在資產(chǎn)結構上，2013年的人力資產(chǎn)具有比較優(yōu)勢，隨著國民經(jīng)濟飛速發(fā)展和耕地保護基金政策的實施，農(nóng)業(yè)經(jīng)營戶獲得現(xiàn)金信貸及現(xiàn)金援助的能力顯著增強。兼業(yè)經(jīng)營戶的生計資產(chǎn)總值減少，但人力資產(chǎn)、自然資產(chǎn)及金融資產(chǎn)豐裕度均增加；不同于2013年物質(zhì)資產(chǎn)和社會資產(chǎn)占優(yōu)，2015年兼業(yè)經(jīng)營戶的自然資產(chǎn)及人力資產(chǎn)對家庭生計資產(chǎn)總值的貢獻較大，其中人力資產(chǎn)占家庭生計資產(chǎn)總值的20.12%，是2013年人力資產(chǎn)的1.47倍。2015年非農(nóng)經(jīng)營戶的生計資產(chǎn)總值遠低于2013年，且各類資產(chǎn)值均有所降低，這可能與非農(nóng)經(jīng)營戶從事農(nóng)業(yè)耕作較少，獲得相關農(nóng)業(yè)及養(yǎng)老保險等援助的機會較低有關，但金融資產(chǎn)及社會資產(chǎn)仍占總資產(chǎn)結構中的較大比例，主要源于受訪農(nóng)戶的財產(chǎn)積累豐富，社會網(wǎng)絡質(zhì)量較好，促使金融資產(chǎn)及社會資產(chǎn)占優(yōu)。

4.2 耕地保護經(jīng)濟補償政策的實施成效

隨著耕地保護基金政策的實施，受訪農(nóng)戶農(nóng)業(yè)種植及改善農(nóng)田生態(tài)環(huán)境的積極性較2013年有所增加（圖1），但政策滿意度降幅達58.84%，表明耕地保護補償標準、補貼發(fā)放方式及資金分配方案等有待改進和完善。

三類農(nóng)戶參與農(nóng)業(yè)種植的積極性均較2013年增加，而其補償政策滿意度則有不同程度的降低，其中，僅農(nóng)業(yè)經(jīng)營戶改善農(nóng)田生態(tài)環(huán)境的積極性有所下降。農(nóng)業(yè)經(jīng)營戶對耕地保護補償政策三方面的評價狀況為：改善農(nóng)田生態(tài)環(huán)境＞農(nóng)業(yè)種植積極性＞補償政策滿意度，不隨時間變化；兼業(yè)經(jīng)營戶2013年政策滿意度的評價值較高，農(nóng)業(yè)種植積極性較低，隨著政策實施逐漸深入，農(nóng)民環(huán)保意識增加，改善農(nóng)田生態(tài)環(huán)境的積極性顯著增強；不同于2013年改善農(nóng)田生態(tài)環(huán)境和政策實施滿意度的評價值占優(yōu)，2015年非農(nóng)經(jīng)營戶改善農(nóng)田生態(tài)環(huán)境的積極性對政策成效評價貢獻較大，其評價值是2013年的1.47倍。

4.3 生計資產(chǎn)變化與農(nóng)戶參與耕地保護基金政策成效的動態(tài)關聯(lián)

對兩組變量進行多重共線性檢驗，發(fā)現(xiàn)變量之間存在多重相關性，因而應用MATLAB軟件，采用偏最小二乘回歸模型，檢驗各生計資產(chǎn)存量變化對農(nóng)戶參與耕地保護基金政策的動態(tài)影響?；貧w所得R2為0.821，表明模型整體擬合度較好，具有統(tǒng)計學意義（表3）。

圖1 受訪農(nóng)戶對補償政策成效的評價堆積圖Fig.1 The evaluation of compensation policy effectiveness at different times

表3 受訪農(nóng)戶的偏最小二乘回歸模型估計結果Tab.3 The estimation of partial least squares regression

成都市耕地保護基金政策效應變動的主要驅動力為農(nóng)戶家庭金融資產(chǎn)流動。2013年影響成都受訪農(nóng)戶補償政策滿意程度的主要資產(chǎn)是金融資產(chǎn)及社會資產(chǎn)，而近年成都市農(nóng)戶的家庭收入水平及融資能力不斷改進，2015年僅有金融資產(chǎn)顯著提高農(nóng)戶的政策滿意度；2013年農(nóng)戶家庭的自然資產(chǎn)是影響農(nóng)業(yè)種植積極性的主要指標，但隨著自然資產(chǎn)豐裕度的減少，影響農(nóng)業(yè)種植積極性的指標轉為金融資產(chǎn)存量；政策實施初期，對生活期望程度高的農(nóng)戶傾向于改善農(nóng)田環(huán)境，減少化肥、農(nóng)藥施用及生活垃圾堆放，政策實施一段時間后，區(qū)域內(nèi)農(nóng)戶家庭的財富積累值正向影響其改善農(nóng)田生態(tài)環(huán)境的積極性。

對于以農(nóng)耕為主的農(nóng)業(yè)經(jīng)營戶，影響其補償政策滿意度的主要指標由金融資產(chǎn)、心理資產(chǎn)轉向人力資產(chǎn)，政策實施初，融資能力及家庭收入高的農(nóng)耕戶對補償政策的期望閾值更高，從而降低其政策滿意度；2013年耕地資源狀況占優(yōu)及家庭幸福感指數(shù)高的農(nóng)耕戶保障基本農(nóng)田數(shù)量和質(zhì)量的動力不足，2015年人力資產(chǎn)和金融資產(chǎn)成為影響農(nóng)業(yè)種植積極性的重要指標；影響農(nóng)業(yè)經(jīng)營戶改善農(nóng)田生態(tài)環(huán)境的主要因素由金融資產(chǎn)、心理資產(chǎn)轉為社會資產(chǎn)和自然資產(chǎn)，其中耕地數(shù)量多且質(zhì)量占優(yōu)的家庭更容易濫用農(nóng)藥、不適當處理秸稈等廢棄物。2013年影響兼業(yè)經(jīng)營戶補償政策滿意度的主要因素是物質(zhì)資產(chǎn)存量和自然資源狀況，而隨著兼業(yè)經(jīng)營戶的生計來源及勞動力投入方向多元化，整體勞動能力和綜合素質(zhì)水平高的農(nóng)戶家庭對耕?；鹫叩臐M意程度顯著；政策實施初期兼業(yè)經(jīng)營戶擁有的物資存量越多，其農(nóng)業(yè)種植的積極性越高，但逐漸多樣化的收入將促使這類農(nóng)戶放棄農(nóng)業(yè)耕種，降低其農(nóng)業(yè)種植積極性。而對于非農(nóng)經(jīng)營戶，財產(chǎn)積累豐富及社會網(wǎng)絡質(zhì)量高都將顯著增強其補償政策滿意度，隨著家庭生計資產(chǎn)數(shù)量及結構變化，非農(nóng)經(jīng)營戶的政策滿意度評價則主要取決于其生活改善期望指數(shù)及抗壓能力等心理資產(chǎn)指標。

4.4 成都市耕地保護補償政策成效的時變參數(shù)分析

由于生計資產(chǎn)要素同政策實施成效之間存在動態(tài)變化的參數(shù)關系，本文運用卡爾曼濾波方法，基于狀態(tài)空間模型對耕地保護補償政策實施過程中各變量參數(shù)的時變情況進行討論。下一時段，人力資產(chǎn)、自然資產(chǎn)以及金融資產(chǎn)正向影響農(nóng)業(yè)經(jīng)營戶的補償政策滿意度，心理資產(chǎn)豐富、融資能力強及耕地資源狀況占優(yōu)的農(nóng)戶進行農(nóng)業(yè)種植的積極性較高，社會資產(chǎn)成為影響農(nóng)田生態(tài)環(huán)境的重要指標；兼業(yè)經(jīng)營戶的政策滿意度評價將主要取決于生活改善期望程度等心理資產(chǎn)指標，而隨著這類農(nóng)戶的非農(nóng)收入增加，其參與農(nóng)業(yè)種植的積極性降低，濫用農(nóng)藥、化肥以及焚燒秸稈等破壞環(huán)境的行為將減少；對于非農(nóng)經(jīng)營戶，心理資產(chǎn)豐富將增強其補償政策滿意度及農(nóng)業(yè)種植積極性，而社會資產(chǎn)和金融資產(chǎn)豐富的農(nóng)戶更愿意開展農(nóng)業(yè)種植，但容易破壞農(nóng)田生態(tài)環(huán)境的可持續(xù)發(fā)展。

5 結論和政策建議

5.1 研究結論

本文運用組合賦權法改進的TOPSIS綜合評價模型、偏最小二乘回歸模型以及卡爾曼濾波調(diào)整方法，重點分析了成都市農(nóng)戶生計資產(chǎn)變動對其參與農(nóng)田保護補償政策的動態(tài)影響。實證研究表明：

（1）2015年成都市受訪農(nóng)戶的生計資產(chǎn)總值相較2013年略有提升，且除人力資產(chǎn)和自然資產(chǎn)外，其他資產(chǎn)產(chǎn)值均在增加，其中金融資產(chǎn)、社會資產(chǎn)具有相對優(yōu)勢。隨著耕地保護基金政策的實施，成都市受訪農(nóng)戶農(nóng)業(yè)種植及改善農(nóng)田生態(tài)環(huán)境的積極性較2013年有所增加，但其政策滿意程度下降幅度達58.84%。

（2）成都市耕地保護基金政策效應變化的主要驅動力為家庭金融資產(chǎn)流動。其中，影響農(nóng)業(yè)經(jīng)營戶補償政策滿意度的主要指標由金融資產(chǎn)、心理資產(chǎn)轉向人力資產(chǎn)，2015年人力資產(chǎn)和金融資產(chǎn)成為影響其農(nóng)業(yè)種植積極性的重要指標，而影響農(nóng)業(yè)經(jīng)營戶改善農(nóng)田生態(tài)環(huán)境的主要因素由金融資產(chǎn)、心理資產(chǎn)轉為社會資產(chǎn)和自然資產(chǎn)，促使兼業(yè)經(jīng)營戶政策效應變化的主要資產(chǎn)是人力資產(chǎn)和金融資產(chǎn)，心理素質(zhì)水平提高驅動非農(nóng)經(jīng)營戶對補償政策成效的評價變化。

（3）生計資產(chǎn)要素同耕地保護補償政策實施成效之間存在動態(tài)變化的參數(shù)關系。下一時段，人力資產(chǎn)、自然資產(chǎn)、心理資產(chǎn)、金融資產(chǎn)及社會資產(chǎn)正向影響農(nóng)業(yè)經(jīng)營戶的補償政策實施成效，兼業(yè)經(jīng)營戶的政策效應評價將主要取決于心理資產(chǎn)、金融資產(chǎn)等指標，而非農(nóng)經(jīng)營戶的政策成效與心理資產(chǎn)、社會資產(chǎn)以及金融資產(chǎn)豐裕度有關。

5.2 政策建議

（1）成都市耕地保護基金政策效應變化的主要驅動力為農(nóng)戶家庭金融資產(chǎn)，因此建議政府部門結合區(qū)域特點通過拓寬農(nóng)戶收入渠道、開展就業(yè)技能培訓、提高耕地保護經(jīng)濟補償標準[27]等方式促進農(nóng)戶參與政策實施；此外，積極實踐探索政府主導與市場交易相結合的農(nóng)田保護補償多元策略，融合市場手段和政策工具激勵農(nóng)戶參與耕地保護的內(nèi)在動機，保障實現(xiàn)中國耕地保護的糧食安全、生態(tài)安全及社會安全的多重任務[1]。

（2）建議政府提供援助增強農(nóng)戶的人力資產(chǎn)、金融資產(chǎn)、自然資產(chǎn)及心理資產(chǎn)。例如針對高度依賴農(nóng)地的農(nóng)業(yè)經(jīng)營戶，可以通過農(nóng)田基礎設施建設、小塊并大塊等農(nóng)地整理措施增加其自然資產(chǎn)，以及完善社會支持體系、提供積極信貸援助、優(yōu)化配置家庭勞動力資源等舉措豐富其社會資產(chǎn)、金融資產(chǎn)和人力資產(chǎn)；對于非農(nóng)收入有相對優(yōu)勢的非農(nóng)經(jīng)營戶和兼業(yè)經(jīng)營戶，適當給予技術培訓、就業(yè)扶持、小額貸款等政策支持，促進耕地保護補償政策實施效率改進，激勵農(nóng)民實施環(huán)境友好型耕作措施。

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Dynamic Response Relation Between Farmers’ Livelihood Assets and Farmland Protection Compensation Policy Effects

XIE Jin, CAI Yin-ying
（College of Public Administration, Huazhong Agricultural University, Wuhan 430070, China）

The aim of this paper is to analyze the dynamic response relationship between the changes of farmer’s livelihood assets and the effects of compensation policy for farmland protection in the innovation practice area. Combined weighting method, TOPSIS comprehensive evaluation and partial least squares regression model are employed in the paper. The results show that 1）from 2013 to 2015, the total value of farmers livelihoods in Chengdu increased slightly except the human capital and natural capital; with the implementation of the farmland protection fund policy, the enthusiasm of farmers to participate in agricultural cultivation and ecological environment protection enhanced. 2）The main driving force concerning the changes of policy effects is the household financial capital flow. The increase of household human capital, financial capital and natural capital are the driving forces of the changes of rural households’perceived compensation policy, the main assets that cause the changes of policy effects on concurrent business households are human assets and financial assets, and the improvement of the psychological quality regarding family members changes the evaluation effectiveness of the compensation policy. In conclusion, the relevant government departments should actively implement the diversified compensation strategy combined with government domination and market transactions, and standardize compensation policy implementation in the next stage.

land administration; compensation policy; farmland protection; livelihood assets; dynamic response

F301.2

A

1001-8158（2017）08-0015-09

10.11994/zgtdkx.20170814.142345

2017-03-21；

2017-06-11

國家自然科學基金項目（41371519，71573099）；中央高?；究蒲袠I(yè)務費專項資金項目（2014RW013）；華中農(nóng)業(yè)大學“人文社會學科優(yōu)秀青年人才培養(yǎng)計劃”資助課題。

謝晉（1994-），女，湖南湘潭人，碩士研究生。主要研究方向為土地資源經(jīng)濟與管理。E-mail: strivexjhzau@qq.com

蔡銀鶯（1979-），女，廣東潮州人，教授，博士生導師。主要研究方向為土地資源經(jīng)濟與管理。E-mail: caiyinying@mail.hzau.edu.cn

（本文責編：王慶日）