劉丹，鞏前文

（1. 北京林業(yè)大學(xué)綠色發(fā)展與中國農(nóng)村土地問題研究中心，北京 100083；2. 北京林業(yè)大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，北京 100083）

耕地休耕是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)力和生產(chǎn)關(guān)系調(diào)整新的制度安排，是中國實現(xiàn)生態(tài)治理修復(fù)和農(nóng)業(yè)供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革的重要戰(zhàn)略。學(xué)界主流觀點認(rèn)為，耕地休耕是對中國粗放的土地利用方式和傳統(tǒng)的耕作制度的重大變革[1]，不僅可以改善土壤質(zhì)量[2-3]、促進(jìn)物種保護(hù)、保障糧食安全和增加農(nóng)民收入[4-5]，也可以增強(qiáng)農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展能力[6-7]。但是，對于農(nóng)民而言，耕地休耕將導(dǎo)致生產(chǎn)生活方式發(fā)生極大轉(zhuǎn)變，具有一定的風(fēng)險性。正如陳展圖和楊慶媛[1]指出，中國學(xué)者對實行耕地休耕大多持樂觀態(tài)度，卻缺乏對中國國情、資源本底和耕地休耕風(fēng)險的充分認(rèn)識。農(nóng)戶作為耕地休耕風(fēng)險的直接感知者，其風(fēng)險態(tài)度直接影響耕地休耕決策行為。已有研究表明，發(fā)展中國家農(nóng)戶一般對風(fēng)險采取規(guī)避態(tài)度[8-11]，中國農(nóng)戶的風(fēng)險規(guī)避傾向比一般的經(jīng)濟(jì)主體更強(qiáng)，為了規(guī)避風(fēng)險往往會做出偏離經(jīng)濟(jì)最優(yōu)的決策[12-16]。課題組在甘肅省、湖南省和河北省等省份耕地休耕試點獲取的683份農(nóng)戶調(diào)查問卷數(shù)據(jù)也表明，愿意主動參與耕地休耕的農(nóng)戶僅占全部調(diào)查樣本的57.38%。因此，耕地休耕政策試點階段，研究農(nóng)戶異質(zhì)性風(fēng)險偏好對耕地休耕決策行為的影響具有必要性和緊迫性，研究結(jié)果將有助于分析耕地休耕政策農(nóng)民參與度低的深層次原因，為提升農(nóng)戶耕地休耕政策參與積極性的決策提供參考。

縱觀已有研究，將農(nóng)戶風(fēng)險偏好納入耕地休耕決策行為影響因素的研究還未展開。但是，國內(nèi)外關(guān)于農(nóng)戶風(fēng)險偏好對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)要素投入、土地流轉(zhuǎn)和農(nóng)業(yè)新技術(shù)采用等決策行為影響的研究成果頗豐。研究農(nóng)戶風(fēng)險偏好對決策行為的影響，關(guān)鍵點或難點在于對農(nóng)戶風(fēng)險偏好進(jìn)行測度。學(xué)者們對農(nóng)戶風(fēng)險偏好的測度一般采用兩種方法：其一，問卷調(diào)查方法。學(xué)者們在調(diào)查問卷中設(shè)計測量農(nóng)戶風(fēng)險態(tài)度的問題，如“推廣農(nóng)業(yè)新技術(shù)或新產(chǎn)品時，您是否會參與”[17]，或者設(shè)計量表，讓農(nóng)戶依據(jù)風(fēng)險態(tài)度進(jìn)行打分。其二，實驗方法。國內(nèi)學(xué)者較多采用Holt和Laury[18]設(shè)計的三階段實驗方法，即讓農(nóng)戶在五套與自身收益相關(guān)且風(fēng)險程度不同的方案中進(jìn)行選擇，根據(jù)農(nóng)戶選擇結(jié)果，計算農(nóng)戶風(fēng)險規(guī)避指數(shù)。如仇煥廣等[19]設(shè)計三階段的抽球游戲測量農(nóng)戶風(fēng)險規(guī)避程度。也有學(xué)者采用Binswanger[9]在測量印度農(nóng)戶對待風(fēng)險態(tài)度時設(shè)計的實驗方法，即讓被調(diào)查者在不同收益風(fēng)險等級表中進(jìn)行選擇，以此推算農(nóng)戶風(fēng)險偏好。如黃季焜等[12]讓農(nóng)民在不同的期望報酬與概率組合的選項中進(jìn)行選擇，從而測定農(nóng)戶的風(fēng)險偏好。兩種實驗方法都將游戲結(jié)果與被調(diào)查農(nóng)戶的實際收益相結(jié)合，以期還原農(nóng)戶真實決策情境。本文采用問卷調(diào)查方法，在問卷中設(shè)計量表測量農(nóng)戶風(fēng)險偏好，并假設(shè)農(nóng)戶是風(fēng)險規(guī)避者，且農(nóng)戶風(fēng)險偏好受個體與生俱來的性格、個人財產(chǎn)和社會資源等因素影響，具有異質(zhì)性，風(fēng)險規(guī)避抑制農(nóng)戶耕地休耕決策。因此，本文是從一個全新的視角出發(fā)，重點研究風(fēng)險規(guī)避型農(nóng)戶風(fēng)險規(guī)避等級差異對耕地休耕決策行為的影響，實現(xiàn)了對風(fēng)險規(guī)避型農(nóng)戶風(fēng)險規(guī)避等級的進(jìn)一步細(xì)化。

1 研究方法與數(shù)據(jù)來源

1.1 研究方法

1.1.1 農(nóng)戶異質(zhì)性風(fēng)險偏好測量方法 本文基于行為結(jié)構(gòu)和心理測度理論設(shè)計量表，測量農(nóng)戶風(fēng)險偏好程度。采用量表測量農(nóng)戶風(fēng)險偏好，主要是因為該方法已被實證研究證實，是一種簡單且有效的方法[13]，而實驗方法即使將真實的收益引入到實驗中，這種測度風(fēng)險的方法也是人為的，會誤導(dǎo)被調(diào)查者在正常經(jīng)濟(jì)環(huán)境中的行為[20]。量表測量方法被較多學(xué)者用來研究農(nóng)戶風(fēng)險偏好對決策行為的影響，如陳新建和楊重玉[21]設(shè)計了10個5分量表問題，以量表打分的均值對農(nóng)戶風(fēng)險態(tài)度進(jìn)行賦值，量表打分越高，代表農(nóng)戶越偏好風(fēng)險；仇童偉等[14]設(shè)計5個觀點問題，讓農(nóng)戶進(jìn)行1～10的級別評價，以農(nóng)戶評價等級數(shù)的平均值作為農(nóng)戶風(fēng)險偏好系數(shù)。本文采取等級打分的方法測量農(nóng)戶風(fēng)險偏好（圖1）。

圖1 農(nóng)戶風(fēng)險偏好測量方法Fig. 1 Research framework of measuring farmers’ risk preferences

圖1表明，農(nóng)戶風(fēng)險偏好測量分三步進(jìn)行：首先，讓農(nóng)戶對4個觀點性陳述問題進(jìn)行1～10級的評價，1代表完全不同意，10代表完全同意，1～10同意程度逐漸增強(qiáng)。由于第1個問題“我從來不會在村里第一個種植一個新品種，因為這樣干的風(fēng)險太大了”為逆向指標(biāo)，用11減去農(nóng)戶的評價值則可轉(zhuǎn)為正向指標(biāo)。其次，對農(nóng)戶的評價值進(jìn)行賦分，每一個問題的分值為1～10分。對農(nóng)戶風(fēng)險偏好測量的打分值求平均值即為農(nóng)戶風(fēng)險偏好指數(shù)。風(fēng)險偏好指數(shù)越高代表農(nóng)戶越偏好風(fēng)險。為確保農(nóng)戶風(fēng)險偏好測量的精準(zhǔn)性，問卷特設(shè)計一道獨立的考察農(nóng)戶風(fēng)險偏好的問題，對農(nóng)戶風(fēng)險偏好進(jìn)行檢驗。最后，根據(jù)量表所調(diào)查的農(nóng)戶風(fēng)險偏好值和農(nóng)戶風(fēng)險偏好檢驗問題回答情況，對農(nóng)戶風(fēng)險偏好進(jìn)行分類。將調(diào)查問題選擇“A”且農(nóng)戶風(fēng)險偏好指數(shù)在5分及以下的農(nóng)戶歸類為風(fēng)險規(guī)避型農(nóng)戶，將調(diào)查問題選擇“B”且農(nóng)戶風(fēng)險偏好指數(shù)在5分以上的農(nóng)戶歸類為風(fēng)險偏好型農(nóng)戶。這種風(fēng)險測量方法有助于研究風(fēng)險規(guī)避型農(nóng)戶或風(fēng)險偏好型農(nóng)戶在各自歸類中，風(fēng)險等級差異對耕地休耕決策行為的影響。

1.1.2 模型選擇 農(nóng)戶耕地休耕決策是建立在農(nóng)戶對耕地休耕風(fēng)險評估的基礎(chǔ)之上，受到農(nóng)戶自身風(fēng)險偏好、個人及家庭特征和耕地休耕政策認(rèn)知等多方面因素的影響。農(nóng)戶耕地休耕決策可以是愿意或者不愿意。因此，本文選擇構(gòu)建二元Logistic回歸模型，對農(nóng)戶耕地休耕決策行為影響因素進(jìn)行實證分析，將“愿意耕地休耕”和“不愿意耕地休耕”分別定義為Y=1和Y=0。Y的概率分布函數(shù)為：

式中：Y=1的概率為p，Y=0的概率為(1-p)，p的取值范圍為0～1。對p做Logistic轉(zhuǎn)換，記為Logit(p)，Logit(p)回歸方程為：

對公式（2）進(jìn)行變換，可得二元Logit回歸模型為：

公式中：β0為常數(shù)項，Xi為影響農(nóng)戶耕地休耕意愿的因素（i=1，2，…，m）；βi是Xi對應(yīng)的回歸系數(shù)。

1.2 變量選擇

本文在理論分析和前人研究的基礎(chǔ)上，結(jié)合調(diào)研區(qū)域?qū)嶋H情況，選擇農(nóng)戶個人風(fēng)險偏好、農(nóng)戶個人及家庭特征、農(nóng)戶對耕地休耕政策認(rèn)知、農(nóng)戶耕地基本情況等作為影響農(nóng)戶耕地休耕決策行為的四類因素。其中，農(nóng)戶風(fēng)險偏好是主要分析因素。風(fēng)險偏好是個體面對風(fēng)險時的基本態(tài)度，是個體感知決策情景和制定決策的重要前導(dǎo)因素。由于農(nóng)戶自身稟賦差異和所處決策環(huán)境不同，農(nóng)戶風(fēng)險偏好也表現(xiàn)出異質(zhì)性。就耕地休耕而言，農(nóng)戶所認(rèn)為的風(fēng)險主要有三個方面：一是耕地休耕后耕地養(yǎng)護(hù)不到位導(dǎo)致耕地質(zhì)量下降；二是耕地休耕合同年限到期后，耕地可能會重新分配；三是耕地休耕補貼發(fā)放不及時或不到位。按照“道義小農(nóng)理論”，滿足生計需求是農(nóng)戶的首要目標(biāo)，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率等其他因素并非農(nóng)戶考慮的主要因素，這也是傳統(tǒng)農(nóng)戶“非理性行為”的重要表現(xiàn)。同理，農(nóng)戶在耕地休耕決策時，主要權(quán)衡耕地休耕與繼續(xù)從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)哪一個能更好的滿足生計需求。同時，個體在決策時往往對損失比對收益更為敏感[22]，耕地休耕可能帶來短期收益的減少，農(nóng)戶決策時極可能忽視耕地質(zhì)量提升后長遠(yuǎn)收益的問題。

因此，風(fēng)險偏好型農(nóng)戶對耕地休耕帶來的生態(tài)修復(fù)和長遠(yuǎn)經(jīng)濟(jì)利益增加報有較樂觀態(tài)度，風(fēng)險偏好程度越高，耕地休耕意愿越強(qiáng)烈；風(fēng)險規(guī)避型農(nóng)戶較風(fēng)險偏好型農(nóng)戶而言耕地休耕意愿較低，風(fēng)險規(guī)避等級越高，耕地休耕意愿越不強(qiáng)烈。此外，不同風(fēng)險偏好的個體在社會網(wǎng)絡(luò)中扮演著某種社會角色，這種社會角色通過一系列社會特征表現(xiàn)出來，比如受教育水平和職業(yè)等，這些特征會影響個體某種行為決策[16]。已有研究表明，農(nóng)戶的受教育程度、耕地休耕前家庭收入和家庭勞動力數(shù)量對耕地休耕決策有正向影響，耕地質(zhì)量和耕地灌溉條件對農(nóng)戶耕地休耕決策有負(fù)向影響[23]，耕地休耕政策認(rèn)知對農(nóng)戶耕地休耕意愿有正向影響[24]。具體變量說明見表1。

1.3 數(shù)據(jù)來源

本文使用的數(shù)據(jù)來源于課題組在生態(tài)嚴(yán)重退化區(qū)甘肅省、重金屬污染區(qū)湖南省和地下水漏斗區(qū)河北省3省進(jìn)行的農(nóng)戶問卷調(diào)查。其中，甘肅省調(diào)研村莊為白銀市會寧縣中川鎮(zhèn)大墩村、丁溝鄉(xiāng)線川村、漢家岔鎮(zhèn)趙岔村；湖南省調(diào)研村莊為長沙市望城區(qū)盤龍嶺村、藍(lán)塘寺村、湛水村和株洲市茶陵縣東山村；河北省調(diào)研村莊為衡水市深州市桃城區(qū)鄧莊鎮(zhèn)留仲村、榆科鎮(zhèn)下博村、護(hù)駕遲鎮(zhèn)董家莊村和南張村。調(diào)研地點選擇力求突出耕地問題區(qū)域特性，如河北省衡水市位于華北平原黑龍港地下水漏斗區(qū)，是華北平原地下水超采最嚴(yán)重也是最典型區(qū)域，人均水資源量148 m3，遠(yuǎn)低于國際公認(rèn)的人均500 m3的“極度缺水標(biāo)準(zhǔn)”[25]；湖南省株洲市茶陵縣土壤重金屬污染嚴(yán)重，2017年重金屬污染耕地休耕規(guī)模占湖南省的12.61%；甘肅省會寧縣地處黃土高原和青藏高原交接地帶，土地構(gòu)造復(fù)雜，溝壑縱橫，耕地過度開墾和常年缺水的氣候條件導(dǎo)致生態(tài)環(huán)境破壞嚴(yán)重。課題組在3省8鄉(xiāng)（鎮(zhèn)）11個村共發(fā)放調(diào)研問卷683份，獲得有效問卷683份。

表1 變量定義描述性統(tǒng)計Table 1 Variable definitions and descriptive statistics

2 結(jié)果與分析

2.1 描述性統(tǒng)計分析

2.1.1 農(nóng)戶風(fēng)險偏好情況 本文根據(jù)農(nóng)戶風(fēng)險偏好指數(shù)分布情況和風(fēng)險偏好檢驗問題，將農(nóng)戶劃分為風(fēng)險規(guī)避型和風(fēng)險偏好型。農(nóng)戶風(fēng)險偏好情況如表2所示，風(fēng)險偏好型農(nóng)戶明顯少于風(fēng)險規(guī)避型農(nóng)戶。各調(diào)研省份中，風(fēng)險偏好指數(shù)在5及以下的農(nóng)戶占比均高于77%，其中，風(fēng)險偏好指數(shù)在3～5的農(nóng)戶占比均高于66%。風(fēng)險規(guī)避指數(shù)在兩類農(nóng)戶中不均勻的分布，反映了風(fēng)險規(guī)避型或風(fēng)險偏好型農(nóng)戶內(nèi)部存在著規(guī)避或偏好程度的差異。同屬于風(fēng)險規(guī)避型農(nóng)戶，風(fēng)險規(guī)避指數(shù)差異影響耕地休耕決策行為?？傮w而言，風(fēng)險偏好型農(nóng)戶耕地休耕意愿強(qiáng)于風(fēng)險規(guī)避型農(nóng)戶。風(fēng)險偏好型農(nóng)戶一般耕地休耕前收入相對較多，有較強(qiáng)的抵御風(fēng)險能力。調(diào)查樣本中，風(fēng)險偏好指數(shù)在8～10且收入在5萬元以上的農(nóng)戶達(dá)到了59.38%，而風(fēng)險規(guī)避型農(nóng)戶中收入在1萬元以下的農(nóng)戶仍有13.77%。值得注意的是，風(fēng)險偏好指數(shù)在1～2的農(nóng)戶，愿意休耕的比例均高于不愿意休耕的比例。這主要是因為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)也存在風(fēng)險，耕地休耕某種程度上是部分不愿意承擔(dān)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)風(fēng)險者的較好選擇。分省份來看，河北省被調(diào)查農(nóng)戶風(fēng)險偏好指數(shù)普遍偏低，風(fēng)險偏好指數(shù)在1～2的農(nóng)戶占比達(dá)到了20.62%，風(fēng)險規(guī)避意識顯著高于甘肅省和湖南省被調(diào)查農(nóng)戶。相對而言，湖南省被調(diào)查農(nóng)戶風(fēng)險偏好程度較高，23.61%屬于風(fēng)險偏好型農(nóng)戶，而河北省風(fēng)險偏好型農(nóng)戶僅有7.22%。

表2 農(nóng)戶風(fēng)險偏好情況（%）Table 2 Risk preferences of farmers (%)

2.1.2 農(nóng)戶個體及家庭特征 農(nóng)戶個體和家庭特征存在較大差異（表3）。從表3可以看出，一是被調(diào)查農(nóng)戶個體特征表現(xiàn)為男性占比較大、年齡普遍偏高和受教育程度普遍偏低。具體來看：1）被調(diào)查農(nóng)戶中，有62.23%為男性，主要因為男性農(nóng)戶對其家庭耕地情況較為了解，且男性農(nóng)戶多為家中主要決策者；2）由于農(nóng)村大量青壯年勞動力外出務(wù)工，被調(diào)查農(nóng)戶年齡普遍偏高，年齡在46～72歲之間的被調(diào)查農(nóng)戶占比達(dá)到了78.22%；3）留在農(nóng)村從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的農(nóng)戶受教育程度普遍偏低，有52.92%的被調(diào)查農(nóng)戶受教育程度為小學(xué)及以下，同時，各調(diào)研省份被調(diào)查農(nóng)戶受教育程度為文盲的占比均超過了10%，甘肅省被調(diào)查農(nóng)戶文盲的占比達(dá)到了25.84%。

二是被調(diào)查農(nóng)戶的家庭特征，家庭勞動力為3個及以下和耕地休耕前家庭收入為5萬到8萬元的占比較高。具體來看：1）被調(diào)查農(nóng)戶家庭勞動力為3個及以下的占比高達(dá)77.06%。但是，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較落后的甘肅省被調(diào)查農(nóng)戶家庭勞動力在4個及以上的占比達(dá)到了25.83%，高出了樣本農(nóng)戶平均水平。2）有21.78%的被調(diào)查農(nóng)戶耕地休耕前家庭收入為5萬到8萬元。湖南省被調(diào)查農(nóng)戶兼業(yè)化程度較高，耕地休耕前家庭收入明顯高于甘肅省和河北省被調(diào)查農(nóng)戶，收入在10萬元及以上的被調(diào)查農(nóng)戶有近23.61%，遠(yuǎn)超過17.33%的平均水平。

表3 農(nóng)戶基本特征（%）Table 3 Basic characteristics of farmers (%)

2.1.3 農(nóng)戶對耕地休耕政策的認(rèn)知 耕地休耕政策認(rèn)知反映了農(nóng)戶對耕地休耕政策的了解度及滿意度情況。被調(diào)查農(nóng)戶對耕地休耕政策認(rèn)知的情況見表4，可以看出，被調(diào)查農(nóng)戶對耕地休耕政策執(zhí)行方式較為贊同，但對耕地休耕政策了解度和利益補償規(guī)定滿意度較低。

首先，82.43%的被調(diào)查農(nóng)戶贊同（基本贊同、完全贊同）耕地休耕面積確定方法。然而，被調(diào)查農(nóng)戶對耕地休耕政策執(zhí)行的贊同并不直接影響其耕地休耕意愿。以河北省被調(diào)查農(nóng)戶為例，有86.08%的被調(diào)查農(nóng)戶贊同（基本贊同、完全贊同）耕地休耕面積確定方法，但僅有59.28%的被調(diào)查農(nóng)戶愿意參與耕地休耕政策。

其次，不了解（完全不了解、不太了解）耕地休耕政策的被調(diào)查農(nóng)戶占比高達(dá)45.66%，完全了解耕地休耕政策的被調(diào)查農(nóng)戶僅為7.49%，可見，耕地休耕試點政策宣傳工作明顯缺位。最后，耕地休耕補償與農(nóng)戶利益直接相關(guān)，補償?shù)暮侠砼c否直接影響農(nóng)戶耕地休耕決策。調(diào)研省份中，湖南省被調(diào)查農(nóng)戶認(rèn)為補償政策不合理（完全不合理、不太合理）的占比高達(dá)65.29%。相對湖南省被調(diào)查農(nóng)戶而言，甘肅省和河北省被調(diào)查農(nóng)戶對耕地休耕補償政策較為滿意。但是，調(diào)研了解到，甘肅省和河北省耕地休耕試點耕地休耕補償金額發(fā)放時間滯后，激發(fā)了農(nóng)戶對耕地休耕政策的不滿。

本文為準(zhǔn)確測量農(nóng)戶耕地休耕補償?shù)钠谕a貼與實際補貼的差距，將試點實際補貼與期望補貼相減的差值確定為補償期望偏差。補償期望偏差為正則證明現(xiàn)有補貼已滿足農(nóng)戶需求，為負(fù)則證明補貼低于農(nóng)戶需求。其中，甘肅省被調(diào)查農(nóng)戶均認(rèn)為現(xiàn)有補貼低于其期望補貼，應(yīng)重新調(diào)整補貼金額，而湖南省和河北省分別有42.36%和10.82%的被調(diào)查農(nóng)戶認(rèn)為現(xiàn)有補貼已高于其期望補貼。

表4 農(nóng)戶對耕地休耕政策的認(rèn)知（%）Table 4 Farmers’ cognition of farmland fallowing policy (%)

2.1.4 農(nóng)戶耕地基本情況 耕地基本情況是判斷耕地是否需要進(jìn)行休耕的重要依據(jù)。耕地基本情況可根據(jù)耕地等級、污染情況、離家距離和灌溉條件進(jìn)行衡量，其中，被調(diào)查農(nóng)戶對耕地等級的評價多以村集體最初分地時劃分的耕地等級為依據(jù)（表5）。調(diào)查結(jié)果顯示，第一，被調(diào)查農(nóng)戶耕地中的優(yōu)等地和中等地所占比例較高，達(dá)到了89.46%。但是，甘肅省耕地受自然環(huán)境和氣候的影響，質(zhì)量相對較低，三等地的比例接近23.59%。第二，較多被調(diào)查農(nóng)戶對耕地污染情況認(rèn)識模糊。被調(diào)查農(nóng)戶中，有71.90%的被調(diào)查農(nóng)戶認(rèn)為耕地?zé)o污染，尤其是湖南省調(diào)研區(qū)域重金屬污染問題曾被媒體多次曝光，仍有56.18%的被調(diào)查農(nóng)戶認(rèn)為耕地?zé)o污染。第三，甘肅省和河北省被調(diào)查農(nóng)戶耕地離家距離小于1 500 m的占比明顯低于湖南省。甘肅省和河北省分別有33.71%和32.48%的被調(diào)查農(nóng)戶耕地離家距離大于1 500 m，而湖南省有58.33%的被調(diào)查農(nóng)戶耕地離家距離不足500 m。第四，耕地灌溉條件區(qū)域特征明顯。甘肅省被調(diào)查農(nóng)戶所有耕地都屬于望天收，農(nóng)作物產(chǎn)量對氣候資源依賴性強(qiáng)，而湖南省和河北省被調(diào)查農(nóng)戶的耕地灌溉設(shè)施較完善，分別有81.25%和79.38%的耕地能保證灌溉。

表5 農(nóng)戶耕地基本特征（%）Table 5 Basic characteristics of farmland (%)

2.2 模型結(jié)果分析

本文建立農(nóng)戶風(fēng)險偏好對耕地休耕決策行為的影響模型（模型Ⅰ），對全部樣本農(nóng)戶數(shù)據(jù)進(jìn)行Logistic回歸，分析風(fēng)險偏好是否對農(nóng)戶耕地休耕決策行為產(chǎn)生影響。在此基礎(chǔ)上，按照被調(diào)查農(nóng)戶風(fēng)險偏好指數(shù)，將被調(diào)查農(nóng)戶分為風(fēng)險規(guī)避型和風(fēng)險偏好型，分別建立風(fēng)險規(guī)避型（模型II）和風(fēng)險偏好型（模型III）農(nóng)戶耕地休耕決策行為影響因素模型，研究風(fēng)險規(guī)避型和風(fēng)險偏好型農(nóng)戶內(nèi)部風(fēng)險偏好指數(shù)差異對耕地休耕決策行為的影響。利用Stata軟件，采用極大似然法對模型進(jìn)行估計，運用方差膨脹因子（VIF）和條件指數(shù)（CI）來檢驗自變量共線性問題，使用懷特檢驗矯正異方差。檢驗結(jié)果顯示，模型I、模型II和模型III自變量的VIF最大值和CI最大值分別為：1.63和25.72；1.68和29.62；1.53和16.49，表明自變量間存在弱共線性或不存在共線性。模型估計結(jié)果見表6。

表6 模型回歸結(jié)果Table 6 Regression results of the model

表6模型估計結(jié)果表明，風(fēng)險偏好是影響農(nóng)戶耕地休耕決策行為的重要因素。模型I和模型II中被調(diào)查農(nóng)戶的年齡、家庭勞動力數(shù)量、耕地休耕前家庭收入、耕地休耕政策了解程度、耕地休耕補償合理程度、耕地休耕面積確定方法贊同程度和耕地休耕補償期望偏差等因素對農(nóng)戶耕地休耕決策行為影響顯著。不同風(fēng)險偏好類型的被調(diào)查農(nóng)戶耕地休耕決策行為的影響因素具有差異性，風(fēng)險偏好型農(nóng)戶（模型III）耕地休耕決策行為的影響因素較為單一，主要影響因素為耕地休耕補償期望偏差和耕地離家距離。模型估計結(jié)果詳細(xì)分析如下：

1）農(nóng)戶風(fēng)險偏好對耕地休耕決策行為具有正向影響。模型I顯示，風(fēng)險偏好變量的回歸系數(shù)是0.46，且在1%的水平上顯著，這說明農(nóng)戶風(fēng)險偏好影響耕地休耕決策行為。風(fēng)險偏好型農(nóng)戶具有較強(qiáng)的接受新事物能力和冒險精神，多數(shù)會選擇接受耕地休耕試點政策的安排。模型III也進(jìn)一步驗證了風(fēng)險偏好型農(nóng)戶內(nèi)部風(fēng)險偏好指數(shù)差異對耕地休耕決策行為影響較小，農(nóng)戶耕地休耕意愿相比風(fēng)險規(guī)避型農(nóng)戶具有較強(qiáng)一致性。

2）風(fēng)險規(guī)避指數(shù)對風(fēng)險規(guī)避型農(nóng)戶耕地休耕決策行為具有負(fù)向影響。中國絕大多數(shù)農(nóng)戶屬于風(fēng)險規(guī)避型，對于風(fēng)險較高的政策往往采取觀望態(tài)度。但是，從風(fēng)險規(guī)避型農(nóng)戶內(nèi)部風(fēng)險偏好指數(shù)差異對耕地休耕決策行為影響來看，部分風(fēng)險規(guī)避型農(nóng)戶隨著風(fēng)險規(guī)避等級的增加，耕地休耕意愿增強(qiáng)。統(tǒng)計數(shù)據(jù)顯示，這部分極端風(fēng)險規(guī)避型農(nóng)戶占風(fēng)險規(guī)避型農(nóng)戶的比例極小。這主要因為對于極端風(fēng)險規(guī)避者來說，從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)收益具有不穩(wěn)定性，而耕地休耕補貼相對穩(wěn)定且與機(jī)會成本差異較小。有學(xué)者曾對河北省農(nóng)戶耕地休耕機(jī)會成本進(jìn)行測算得出，平均耕地休耕機(jī)會成本與實際耕地休耕補貼差異僅為270元/hm2[23]。

3）將風(fēng)險偏好因素除外，模型I和模型II中影響農(nóng)戶耕地休耕決策行為的因素和影響方向具有較強(qiáng)一致性。農(nóng)戶年齡、耕地休耕前家庭收入、耕地休耕面積確定方法贊同程度和耕地休耕補償合理程度對農(nóng)戶耕地休耕意愿具有正向影響；農(nóng)戶家庭勞動力人數(shù)和耕地休耕補償期望偏差對耕地休耕決策行為具有負(fù)向影響；農(nóng)戶間家庭收入差距主要來源于非農(nóng)收入的差距。耕地休耕前家庭收入高的農(nóng)戶非農(nóng)收入較高，耕地休耕對其家庭影響相對較小，更愿意參與耕地休耕。耕地休耕政策認(rèn)同程度（耕地休耕面積確定方法和耕地休耕補償政策）體現(xiàn)了農(nóng)戶對耕地休耕政策的主觀態(tài)度，政策認(rèn)同程度越高，政策參與度越高。家庭勞動力人數(shù)對農(nóng)戶耕地休耕決策的負(fù)向影響表明，勞動力多的家庭農(nóng)業(yè)生產(chǎn)能力強(qiáng)，農(nóng)業(yè)收入高，因此，維持農(nóng)業(yè)生產(chǎn)期望高。3個模型中，耕地休耕補償期望偏差都在1%的水平上顯著，表明耕地休耕補償對農(nóng)戶耕地休耕決策影響具有穩(wěn)定性。

3 結(jié)論與政策建議

3.1 結(jié)論

本文基于甘肅省白銀市、湖南省長沙市、株洲市和河北省衡水市耕地休耕試點683份農(nóng)戶問卷調(diào)查數(shù)據(jù)，采用Logistic模型實證分析了農(nóng)戶異質(zhì)性風(fēng)險偏好對耕地休耕決策行為的影響，得出如下結(jié)論：

1）風(fēng)險偏好是影響農(nóng)戶耕地休耕決策行為的重要因素。調(diào)查農(nóng)戶中，風(fēng)險規(guī)避型農(nóng)戶占比遠(yuǎn)高于風(fēng)險偏好型農(nóng)戶。農(nóng)戶對耕地休耕風(fēng)險采取規(guī)避態(tài)度會對耕地休耕決策產(chǎn)生負(fù)效應(yīng)。

2）農(nóng)戶風(fēng)險偏好對耕地休耕決策行為具有正向影響，風(fēng)險偏好型農(nóng)戶耕地休耕意愿明顯強(qiáng)于風(fēng)險規(guī)避型農(nóng)戶。農(nóng)戶合理認(rèn)識耕地休耕風(fēng)險將有助于調(diào)動農(nóng)戶參與耕地休耕政策的積極性。

3）風(fēng)險規(guī)避型農(nóng)戶內(nèi)部，風(fēng)險規(guī)避等級與農(nóng)戶耕地休耕決策負(fù)相關(guān)，極度風(fēng)險規(guī)避者耕地休耕意愿強(qiáng)烈。調(diào)研數(shù)據(jù)表明，農(nóng)業(yè)自然資源匱乏區(qū)域的農(nóng)戶較多為極度風(fēng)險規(guī)避者，在此類區(qū)域推進(jìn)耕地休耕政策農(nóng)戶參與度較高。

4）農(nóng)戶家庭勞動力結(jié)構(gòu)、收入特征和農(nóng)戶對耕地休耕政策的認(rèn)知影響農(nóng)戶耕地休耕決策行為。非農(nóng)勞動力和非農(nóng)收入多的家庭相對于其他家庭而言，抵御風(fēng)險能力強(qiáng)，耕地休耕傾向明顯；農(nóng)戶對耕地休耕政策內(nèi)容及執(zhí)行方法越贊同，耕地休耕意愿越強(qiáng)烈。

3.2 政策建議

1）開發(fā)政策性耕地休耕保險產(chǎn)品。耕地休耕政策試點階段，農(nóng)戶對政策發(fā)展方向、耕地休耕年限和耕地休耕退出后農(nóng)業(yè)生產(chǎn)布局等都存在較多疑問，風(fēng)險規(guī)避意識強(qiáng)。因此，可以開發(fā)政策性耕地休耕保險產(chǎn)品，主要用于保障參保農(nóng)戶耕地休耕后耕地質(zhì)量不下降和耕地休耕合同年限到期后可立即恢復(fù)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)等。政策性耕地休耕保險的投保金可以依據(jù)實際情況，由當(dāng)?shù)刎斦鲑Y或由負(fù)責(zé)實施耕地休耕項目的村集體經(jīng)濟(jì)組織、合作社出資。政策性耕地休耕保險可以有效分散農(nóng)戶耕地休耕風(fēng)險。

2）建立耕地休耕與農(nóng)村勞動力就業(yè)保障聯(lián)動機(jī)制。許多常年從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的勞動力耕地休耕意愿低的主要原因是沒有再就業(yè)能力，無法承擔(dān)“失業(yè)”風(fēng)險。當(dāng)前，一方面，要對參與耕地休耕的勞動力進(jìn)行技術(shù)培訓(xùn)，促進(jìn)其在當(dāng)?shù)卦倬蜆I(yè)，或制定年休與季休相結(jié)合的耕地休耕模式，供農(nóng)戶選擇是否在一季作物生長周期從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)；另一方面，要借助耕地休耕契機(jī)，鼓勵農(nóng)戶在本村創(chuàng)業(yè)。例如，耕地休耕村莊可利用耕地休耕作物的觀賞價值以及本村特色發(fā)展鄉(xiāng)村休閑旅游，鼓勵農(nóng)戶通過開辦農(nóng)家樂、民宿和售賣農(nóng)家小商品等方式增加家庭收入，轉(zhuǎn)變發(fā)展思路。

3）增強(qiáng)農(nóng)戶對耕地休耕風(fēng)險的認(rèn)知。當(dāng)前，農(nóng)戶對耕地休耕政策的認(rèn)知度普遍偏低，農(nóng)戶對耕地休耕政策認(rèn)知的局限，會導(dǎo)致對耕地休耕風(fēng)險的盲目夸大。深化耕地休耕政策宣傳要從三方面著手：其一，加強(qiáng)地方政策宣傳人員培訓(xùn)，充分領(lǐng)會中央政策意圖，實現(xiàn)耕地休耕政策自上而下認(rèn)識的統(tǒng)一；其二，確定耕地休耕政策宣傳內(nèi)容，宣傳內(nèi)容不僅包括耕地休耕政策文本內(nèi)容，還包括當(dāng)?shù)馗刭|(zhì)量實際情況和耕地養(yǎng)護(hù)技術(shù)知識等；其三，創(chuàng)新耕地休耕政策宣傳手段，確保耕地休耕政策宣傳到戶。