叶曼飞，单玉红
（华中农业大学公共管理学院，武汉 430070）
改革开放以来，我国农业经济得到快速发展，但与此同时，这种单纯依靠资源消耗提高产量的农业生产方式，使我国农业发展面临着面源污染加重和土壤肥力衰退等生态环境问题[1]。为缓解农业生产与资源约束之间的矛盾，自2014 年以来中央一号文件连续多年强调在资源环境约束趋紧的背景下，农业发展应转变方向，既要确保农产品的有效供给，又要进一步加强农业资源保护，实现农业绿色可持续发展。为寻求农地利用可持续集约化实现的路径，学术界也进行了一些探索。有研究认为，农地利用的可持续集约化是农地的集约化利用与可持续利用的协同耦合，具体是指力图通过优化生产要素投入，增强要素投入的有效性，进而在提高农地产出的同时使环境负面效应最小化[2]。事实上，人类活动总会不可避免地影响到生态环境的质量，因此，在农业日益卷入社会化大生产的背景下，应从转变农地利用方式和优化生产要素结构两方面入手，解决“产出提高”和“生态环境不退化”这一对立矛盾。
农地利用的可持续集约化由农户的生产决策所决定[3]，随着城乡不断融合，区别于以往相对封闭的小农式生产，农户的生产决策在趋于社会化的同时，也受到多方面因素的影响：一是农户的生计脆弱性。随着农户生计资本的分化，农户的生计趋于多元，面临着更多的自然、社会和家庭风险，风险暴露程度、敏感程度以及抗风险能力不同的农户有着不同的农地经营意愿和行为偏好，已有研究证实农户生计脆弱性会对土壤肥力及粮食生产能力产生影响[4]。二是农户对农地的价值认知。农户会基于其价值认知对自身资源禀赋进行分配，进而作出差别化的农地经营决策，以获取最大化收益，研究证实农户对农地的价值认知会影响到农户的合理施肥行为[5]、生物农药采用行为[6]和农用地膜回收意愿等[7]。三是农地经营过程中要素投入的适配度。生产要素的适配是现代农业可持续集约化的内在要求，但是家庭承包责任制主要是根据家庭人口，兼顾农地的质量好坏和位置远近等对土地要素进行相对平均的分配[8]，这一分配方式可能会造成农户的生产能力与经营规模失配。研究表明，农地流转可以减少对农地的破坏[9]，农地适度规模经营也将推动农业生态系统的可持续发展[10]。但是也有研究表明，农地流转并不一定能够推动农地利用的可持续集约化，除非流转后增加新的生产要素或者原有生产要素发生质的提高[11]。
综上，笔者认为，在农业现代化进程中农户的生计脆弱性、农地价值认知和农地流转三者之间也存在着相互作用：农户的生计脆弱性会影响其对农地价值的认知，而农地价值认知影响农地利用可持续集约化的过程中又将受到农户流转决策的影响。但已有研究较少将三者纳入同一个体系分析其对农地利用可持续集约化水平的影响。另外，依据2018 年中央全面深化改革委员会第四次会议审议通过的《关于促进小农户和现代农业发展有机衔接的意见》，小农户家庭经营依旧是我国当前及今后很长时期内农业的主要经营方式之一，农户层面的农地可持续集约利用的引导工作不可或缺。因此，笔者首先通过梳理“农户生计脆弱性”“农户对农地的价值认知”“农地流转”和“农地利用可持续集约化水平”之间的内在逻辑，探寻影响农地利用可持续集约化水平的因素。其次，在湖北省武汉黄陂区、蔡甸区、江夏区，鄂州鄂城区、梁子湖区以及孝感汉川市等区域开展入户调查，测算样本农户的农地利用可持续集约化水平，然后选用结构方程模型（SEM）阐释了影响农地可持续集约化水平的因素，并据此提出具有针对性的推动农地利用可持续集约化的建议。
1.1 理论分析与研究假说
1.1.1 农户生计脆弱性对农地利用可持续集约化的影响
“生计脆弱性”中的“生计”是指建立在个人能力与资源禀赋之上的谋生方式，而“脆弱性”是指在面对外部冲击时个体遭遇风险的可能性与抵抗风险的能力[12]。因此，根据农户生计脆弱性内涵的界定，可以从“风险暴露程度”“风险敏感程度”及“风险抵抗能力”三个方面来衡量农户的生计脆弱性[13]。其中：风险暴露程度指可能面临的自然风险、社会风险和家庭风险；
风险敏感程度指农户在经历风险后所表现的状态；
风险抵抗能力指农户利用自己拥有的资源抵御风险的能力。
农户的生计情况决定其土地利用决策[14]，进而决定其农地利用是否朝着可持续集约化的方向发展，因此，理论上农户的生计脆弱性会直接影响到农地利用的可持续集约化水平。风险暴露度和风险敏感度高的农户，容易受到外界环境的影响[15]，其家庭劳动力农业生产能力较弱，对于农地生产方式的选择较为保守，新技术的采纳度较低，农地多处于粗放利用状态；
风险抵抗力较高的农户，其生产资源较为丰富，具备进行农业绿色生产的资金和能力，在一定程度上会促进农地利用的可持续集约化。由此，提出假说H1：“农户的生计脆弱性”会直接影响到“农地利用的可持续集约化水平”。具体而言，农户的“风险暴露度”越高，其“农地利用可持续集约化水平”越低；
农户的“风险敏感度”越高，其“农地利用可持续集约化水平”越低；
农户的“风险抵抗力”越高，其“农地利用可持续集约化水平”越高。
1.1.2 农地价值认知对农地利用可持续集约化的影响
价值认知，是行为个体在进行某项行为决策时，通过权衡和比较成本与收益而形成的对某一行为的态度[5]。认知行为理论表明：个体对某事件的认知水平越高，则这一事件的行为越容易得到落实[16]。因此，农户对农地价值的认知水平会直接决定其是否选择可持续集约化生产方式。
农户对农地的价值认知可以分为市场价值认知和非市场价值认知两个层面[17]。“理性小农”理论认为，农户一切行动的根源都是为了追求自身利益最大化[18]。研究表明当农户对农地价值有全面的认识，并且意识到农地质量的改善可以带来农地价值增量时，会产生保护农地的意愿[17]和行为[19]，进而采用可持续集约化的生产方式。由此，提出假说H2：农户对“农地的市场价值认知和非市场价值认知”会直接影响“农地利用可持续集约化水平”，农户的“认知水平”越高，“农地利用可持续集约化水平”越高。
1.1.3 农地流转对农地利用可持续集约化的影响
实现农地利用的可持续集约化需要提升劳动生产率和土地产出率。农业生产中，土地、劳动和资本作为生产三要素，彼此相互影响、互为依托，农地流转可通过协调三者关系来提升劳动生产率和土地产出率[20]。对转入户而言，经营规模的扩大以及农业劳动力要素相对不足，会促使其通过农业机械化替代部分劳动，从而提升单位劳动生产率；
对转出户而言，经营规模的减小可有效提升其剩余生产要素的配备水平[21]，从而提升土地产出率。因此农地流转可推动土地要素的流动，在产生边际产出拉平效应的同时[22]，通过提升单位劳动生产率和土地产出率这一路径，推动农地利用的可持续集约化。由此，提出假说H3：“农地转入”和“农地转出”直接正向影响“农地利用可持续集约化水平”。
1.1.4 农户生计脆弱性、农地的价值认知和农地流转之间的相互作用
首先，农户的生计脆弱性决定着农户对农地的情感依赖，进而决定其对农地的价值认知。风险暴露度及风险敏感度高的农户认为农地是其“安身立命的根本”，会对农地产生更为强烈的禀赋效应[23]，既认可农地市场价值，也较为认可农地的非市场价值。而风险抵抗力高的农户，由于生计选择的多样性而对农地的物质和情感依赖程度均不断弱化[14]，对农地价值的认知也普遍停留在市场价值层面。因此，推断生计脆弱性可以通过影响农地价值认知来影响农地利用的可持续集约化水平。由此，提出假说H4：“农户的生计脆弱性”会直接影响“农户对农地的价值认知”，进而会间接影响“农地利用可持续集约化水平”。
其次，农地利用的可持续集约化取决于农户对农地的价值认知、生产能力等与其可以支配的土地生产资料是否匹配[24]。例如，当农户的生产能力较弱反而拥有较大的经营规模时，即使其对农地具有较高的价值认知，因生产能力所限，其农地利用也难以趋向可持续集约化。因此“农地流转”在“农户对农地的价值认知”和“农地利用的可持续集约化”之间可能发挥调节作用。由此，提出假说H5：“农地转入”和“农地转出”在“农户对农地的价值认知”与“农地利用可持续集约化水平”之间存在调节作用。
根据以上分析，绘制出各变量之间的关系（图1）。
图1 农地利用可持续集约化的实现路径概念模型Figure 1 Conceptual model of the realization path of sustainable intensification of farmland use
1.2 数据来源
选取武汉的黄陂区、蔡甸区、江夏区，鄂州的鄂城区、梁子湖区，孝感的汉川市为研究区域，研究区农业生产环境相近，存在农地流转现象，可更好地反映农地规模经营对农地利用可持续集约化的影响。数据收集过程包括：问卷设计、预调研、修改问卷和正式调研4 个阶段。按照距离武汉市中心远近，采取分层随机抽样的方法，在每个研究区分别选取3～6 个村庄，各村庄选取10～20 户。于2020 年10—12 月采取一对一问卷访谈方式，调查了相关农户的个人及家庭基本情况、土地承包经营情况、生产中的具体投入产出情况以及农地价值认知等，最终得到416 份有效问卷。样本总体基本特征如表1 所示：受访者男性略多于女性；
年龄偏大，56岁以上的中老年人占比达70.91%，符合当前农村劳动力实际情况；
整体受教育程度偏低，初中及以下学历农户占比78.61%；
样本总体中流转户占比54.09%。
表1 农户样本特征Table 1 Characteristics of the sample of farmers
1.3 农地利用可持续集约化水平的测算
1.3.1 农地利用可持续集约化水平的测算指标选取
依据农户的农地投入和产出情况衡量其农地利用可持续集约化水平更为客观[3]。因此，根据研究区实际生产情况及已有研究成果[20，25]，选用“要素投入”和“生态产值”来衡量农地利用的可持续集约化水平，具体指标详见表2。
表2 农地利用可持续集约化水平测算的指标体系Table 2 Index system for the measurement of sustainable intensification level of farmland use
（1）要素投入：主要包括土地投入、资本投入和劳动力投入。
（2）生态产值：由经济产值扣除环境污染损失计算得到，其中环境污染损失包括农药污染损失、碳排放量价值损失及化肥污染损失三部分，具体计算如下：
①农药污染损失：由农业生产中农药过量或不合理使用导致的土壤与环境污染，以及农作物中有毒物质残留超标造成的生态损失[26]。
式中：Si为农作物i受污染面积，hm2；
Ti为作物i单位面积产量，kg·hm-2；
Pi为作物i市场价格，元·kg-1；
R为农作物价格损失率，%，取值10%[27]。
②碳排放量价值损失：农业生产中碳排放造成的生态损失，按下式[28]计算：
式中：Qi为碳排放量，包括化肥、农药、灌溉、翻耕所产生的碳排放，kg；
Ti表示化肥（kg）、农药（kg）消耗量以及灌溉（hm2）、翻耕（km2）面积；
δi表示各类碳源的排放系数（见表3）；
C表示碳排放权交易价格，根据湖北省2020年12月29日碳排放权交易价格（0.027 93元·kg-1）计算。
表3 农业碳排放碳源、系数及参考来源Table 3 Carbon sources，coefficients and reference sources of agricultural carbon emissions
③化肥污染损失：农业生产中化学肥料过量或不合理使用导致的土壤与环境污染等生态损失[27]。根据化肥流失损害治理成本估算方法，使用下式计算该项损失：
式中：Ui为第i种化肥使用量，kg；
U为第i种化肥有效利用率，%；
Pi为第i种化肥单价，元·kg-1。样本农户使用化肥主要为复合肥，参照以往文献，取化肥有效利用率为35%[31]。
1.3.2 农地利用可持续集约化水平的测算方法
数据包络分析（DEA）是一种以相对概率为基础，根据决策单元（DMU）的实际输入和输出数据确定最优权重的非参数分析方法。该方法无需对数据进行无量纲化处理和权重假定，具有客观性[31]。因此，根据以上指标，选用DEA 来测算各样本农户的农地利用可持续集约化水平（SI）。DEA 的原理为通过保持DMU 的输入或者输出不变，借助于数学规划和统计数据确定相对有效的生产前沿面，若DMU 位于生产前沿面上，则实现农地利用的可持续集约化，其值为1；
若未落在生产前沿面上，则未实现农地利用的可持续集约化，其值介于0～1之间。DEA 方法主要包括规模报酬不变模型（CCR）[32]和规模报酬可变模型（BCC）[33]两种。考虑到现实情况中并非每一个DMU都是最优规模的生产状态，因此，选用规模报酬可变模型下的产出导向型进行分析。具体模型如下：
式中：SI表示决策单元相对水平的衡量指标，其值越接近于1，农地利用可持续集约化水平越高；
j表示实证数据中第j个微观农户样本；
n表示农户样本数；
βj表示样本农户j的投入和产出指标组合系数；
xj和yj分别表示样本农户j的投入、产出指标；
s-和s+表示样本农户j对应投入和产出指标的松弛变量；
x0和y0分别表示样本农户最优投入量和产出量。
1.4 农地利用可持续集约化水平的影响因素分解
1.4.1 各影响变量的描述
（1）农户生计脆弱性测算
根据农户生计脆弱性的内涵，参考相关研究[13]，构建包含“风险暴露程度”“风险敏感程度”和“风险抵抗能力”三个层面的指标体系（表4），为准确客观地反映各样本情况，在对数据进行标准化处理后，选择熵值法确定各指标的权重。
表4 农户生计脆弱性评价指标体系Table 4 The evaluation index system of rural households′ livelihood vulnerability
（2）农地价值认知变量
包括“农地市场价值认知”和“农地非市场价值认知”，具体见表5。
表5 农地价值认知变量Table 5 Variables of farmland value cognition
（3）农地流转变量
分为“农地转入”“农地转出”和“未流转”三类，1=转入，2=转出，3=未流转。
1.4.2 结构方程模型（SEM）
由于“农地价值认知”难以直接准确测量，需要通过观察变量间接测量，传统的统计方法不能有效处理潜变量，而结构方程模型（SEM）则能同时处理潜变量及其指标[34]。因此，根据前文对“农户生计脆弱性”“农地价值认知”“农地流转”和“农地利用可持续集约化水平”之间的逻辑关系分析，构建SEM 模型来验证农户生计脆弱性、农地价值认知、农地流转对农地利用可持续集约化的影响，以及农户生计脆弱性、农地价值认知、农地流转三者之间的关系，其中，农地流转的调节效应采用多群组分析进行检验。其表达式为：
式（5）为测量模型，式（6）、（7）为结构模型。其中：x为内生观测变量向量；
ξ为内生潜变量向量，指“农地市场价值认知”以及“农地非市场价值认知”；
Λx为x在ξ上的因子载荷矩阵；
δ为x的测量误差项。α为外生显变量，指“风险暴露度”“风险敏感度”及“风险抵抗能力”；
A为外生显变量与内生潜变量关系矩阵；
β为式（6）的误差项。y为内生显变量，指“农地利用可持续集约化水平”；
B为外生显变量与内生显变量关系矩阵；
Γ为内生潜变量与内生显变量间的关系矩阵；
ζ为式（7）的误差项。
2.1 农地利用可持续集约化水平的评估
对比转入、转出和未流转农户的单位面积生态产值及可持续集约化水平（表6）可发现，转入户和转出户的单位面积生态产值及可持续集约化水平分别高于未流转户。但从总体上来看，研究区农户的农地可持续集约化处于较低水平，原因主要在于：从单位面积劳动力投入来看，转出户为9.998人·hm-2，高于转入户和未流转户，但转出户的农地利用可持续集约化水平却低于转入户，这说明在转出户中存在着劳动力剩余问题，需拓宽就业渠道，在农户转出土地后及时转移剩余劳动力；
从单位面积资本投入来看，转入户为8 050.724元·hm-2，高于转出户和未流转农户，但转入户的单位面积生态产值却低于转出户，这说明转入户追加的单位面积资本投入并没有最大程度地提升农地产出，因此实现农地利用的可持续集约化需从转变农地利用方式和优化要素结构两方面同步入手，在通过农地流转实现要素结构调整后，提供专业化的农技指导，使农户掌握科学的种植方法，增加要素投入的有效性。
表6 样本农户的农地可持续集约利用情况分类比较Table 6 Classification comparison of the sustainable and intensive use of farmland by sample farmers
2.2 生计脆弱性及农地价值认知对农地利用可持续集约化水平影响的检验
2.2.1 模型适配度检验
基于R语言对构建的假设模型进行参数估计，该模型的P值为0.088，大于标准值0.05，CFI为0.990、GFI为0.972，均大于标准值0.9，SRMR为0.059，小于临界值0.08，说明构建的模型拟合度较好。各变量标准化路径系数及显著性如图2 所示，其中，农地市场价值认知为一阶潜变量，农地非市场价值认知为二阶潜变量，潜变量的各测量指标路径系数均在1%的统计水平上显著，表示测量模型中的各观测变量均能很好地反映其相对应的潜变量。
图2 结构方程模型图Figure 2 Structural equation model diagram
2.2.2 模型拟合结果
由表7 模型拟合结果可知：①“风险暴露程度”“风险敏感程度”及“风险抵抗能力”对“农地利用可持续集约化水平”不具有直接效应，假设H1未得到验证。②“农地市场价值认知”和“农地非市场价值认知”对“农地利用可持续集约化水平”的直接效应分别在1%和5%统计水平上通过显著性检验，路径系数分别为0.297 和0.215，H2得到验证。③“风险暴露程度”“风险敏感程度”及“风险抵抗能力”均在1%统计水平上直接影响农户对农地的市场和非市场价值认知，进而间接影响“农地利用可持续集约化水平”，其中，“风险暴露程度”“风险敏感程度”及“风险抵抗能力”经由“农地市场价值认知”产生的间接效应分别为0.097（E→MP→SI）、0.081（S→MP→SI）、-0.052（R→MP→SI），经由“农地非市场价值认知”产生的间接效应分别为0.064（E→NP→SI）、0.065（S→NP→SI）、-0.050（R→NP→SI），H4得到验证，但是生计脆弱性越高，对农地的价值认知反而也越高。
表7 结构方程模型拟合结果Table 7 Fitting results of structural equation model
由此可知：①农户的生计脆弱性无论高低，都不会直接影响农地利用的可持续集约化水平，因此若只关注农户的生计脆弱性是无助于提升农地利用可持续集约化水平的；
②显著直接影响农地利用可持续集约化水平的是农地价值认知，进一步分析发现农户的市场价值认知对农地利用可持续集约化产生的促进作用大于非市场价值认知，这说明现阶段研究区农户从事农业生产活动的最主要目标是为了将农地的市场价值变现；
③农户的生计脆弱性越高，农户对农地的价值认知反而越高，这说明当前阶段该研究区农户对农地的价值认知实质上还是从个人需求角度出发，建立在对农地的依赖性基础上对农地价值的一种个人主观认知，而非站在社会需求角度上的对农地价值的一种客观认知。在实地调研中也发现，研究区生计脆弱性较高的农户会因自身资源有限及收入来源单一，而在生计和情感上更加依赖农地；
生计脆弱性较低的农户会因农业收入在其家庭总收入中占比较低，而不依赖农地。所以，在该研究区，生计脆弱性高的农户对农地价值的认知高于生计脆弱性低的农户。但显然不能基于此通过提升农户的生计脆弱性来提升农地利用可持续集约化水平，因为从长期来看，生计脆弱性较高的农户难以满足农地利用可持续集约化对生产者能力及农业资源的刚性要求。
2.3 农地流转调节效应检验
2.3.1 模型适配度检验
为验证“农地流转”的调节作用，根据农户的“农地流转类型”将样本划分为3 组，即“转入组”“转出组”和“未流转组”，将“转入组”“转出组”分别与“未流转组”进行对比分析，构建“转入组vs 未流转组”和“转出组vs 未流转组”两个多群组。表8 为两个多群组的模型拟合度，首先假定各群组内的2 个组斜率相等，结果显示两个群组的P值均小于0.05，拒绝原假定，说明各个群组内斜率差异显著，即农地流转存在调节效应。两个多群组分析模型的CFI值和GFI值均大于标准值0.9，SRMR值均小于其临界值0.08，因此，从模型适配度标准来看，模型适配良好。
表8 模型适配度Table 8 Model adaptation
2.3.2 模型拟合结果
多群组分析结果如表9 所示。相较于未流转组，转入农地组的“农地市场价值认知”和“农地非市场价值认知”对“农地利用可持续集约化水平”的正向影响分别在1%、5%的统计水平上通过了显著性检验；
转出农地组的“农地市场价值认知”对“农地利用可持续集约化”的正向影响在1%的统计水平上通过了显著性检验，“农地非市场价值认知”对“农地利用可持续集约化”的正向影响虽未通过显著性检验，但路径系数得到明显提高，假设H3、H5得到验证。这说明农地流转可以有效地促进认知转化为行为，即农业要素结构的优化配置对于实现农地利用的可持续集约化起到关键性作用。对研究区农户参与流转的原因进行分析可发现：在转入户中，有27.4%的农户是为了获取保障其家庭正常生存的粮食，72.6%的农户认为转入土地可以为其带来可观的收入；
在转出户中，有30.5%的农户是因为缺乏劳动力或生产能力有限，55.6%的农户认为租金收入要大于其经营收入，13.9%的农户是因为政府征用。因此，研究区已发生的农地流转满足了不同类型农户的经营需求，实现了农地资源的优化协调，减少了土地荒芜现象的发生。
表9 多群组分析结果Table 9 Results of multi-group analysis
3.1 结论
（1）研究区农户的农地利用可持续集约化水平普遍较低，实现农地利用可持续集约化需同步开展农地利用方式转变与生产要素结构调整。
（2）农户生计脆弱性对农地利用可持续集约化水平不具有直接效应，农户的农地价值认知对农地利用可持续集约化水平具有正向直接效应。
（3）相对于生计脆弱性低的农户而言，生计脆弱性高的农户由于在生计和情感上对农地的依赖性，反而表现出较高的农地价值认知，进而间接正向影响农地利用可持续集约化，但从长远来看，仅依靠这种基于个人需求角度产生的农地价值认知并不能实现农地利用的可持续集约化。
（4）农地流转在农地价值认知和农地利用的可持续集约化之间发挥了显著的正向调节作用，表明研究区已发生的农地流转活动，实现了农地资源在不同类型农户之间的优化协调，促进了认知到行为的转化。
3.2 建议
总体来说，研究区在推进农地利用可持续集约化的进程中，面临着如何在降低农户生计脆弱性的同时，提高农户对农地价值认知的难题，为此提出以下建议：
（1）稳定农业生产的基础，降低农户生计脆弱性。对因缺乏农业资源而生计脆弱性高的农户，可鼓励其通过转入农地，增加农地资源禀赋；
完善农业生产相关政策，及时改变流转后农业补贴主体，加大补贴力度，提供良种补贴、有机肥补贴、生物农药补贴等，以降低农业生产成本，提高农业收益。
（2）拓宽非农就业渠道，降低农户生计脆弱性。对因缺乏农业劳动力或劳动力生产能力较弱而生计脆弱性较高的农户，可通过进一步地统筹城乡医疗、教育及养老保障等，降低其对农地的依赖性，鼓励其转出土地，同时对农户家庭内的剩余劳动力加强非农技能培训，稳定其非农收入，提高农户的生计多样性。
（3）完善农地流转价格评估体系，深化农地资产价值。生计脆弱性低的农户，在生计上对农地的依赖性较低，使其农地经营意愿不强烈，可通过宣传农地流转政策，完善农地流转价格的评估体系，强化农地的资产价值，引导其积极转出土地。
（4）加强农业技能培训，确保农地流转的有效性。对转入户和转出部分土地的农户，提供专业化的农技指导，使农民掌握测土配方施肥、精准滴灌等科学种植方式，确保农地流转的有效性。
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