退耕还林对保护区周边农户收入的影响研究
——以陕西省为例

刘凌宇

（北京林业大学 经济管理学院，北京 100083）

理论研究

退耕还林对保护区周边农户收入的影响研究
——以陕西省为例

刘凌宇

（北京林业大学 经济管理学院，北京 100083）

选取陕西省大熊猫自然保护区数据，分析退耕还林对保护区周边农户收入影响，研究发现户主受教育年限、家庭耕地面积、农业劳动力人数、外出打工人数及参加退耕还林，对农户家庭收入增加均呈正向影响。提出了增加农户专业培训、丰富非农就业渠道、提高退耕还林补贴水平的建议。

退耕还林；自然保护区；农户；收入

退耕还林工程作为我国环境规划的重点工程，成为解决水土流失、风蚀沙化等生态问题的有效途径，尤其是生态脆弱地区，退耕还林工程成为当地生态恢复保护的基础措施。农户收入问题不仅关系到保护区能否有效协调当地保护与发展的矛盾，更是退耕还林工程的有效推进的关键因素。国内外学者在退耕还林工程实施对农户收入影响方面进行了大量研究，但研究结论迥异。部分学者认为退耕还林工程在提高农户收入、非农就业方面效果并不明显［1-2］。有学者认为退耕工程在农户增收与收入结构调整方面收效甚微，工程补贴政策并未明显提高农户的收入［3］。同时，也有学者在实证分析中发现，退耕还林工程使农户种植业收入减少，林业收入增加［4］。从农户的收入整体状况来看，许多学者认为退耕还林工程推动了农户收入的增加，刺激当地产业结构的调整，促进了非农就业［5-7］。有学者提出工程补贴政策的实施对农民收入增长影响显著［8］。有研究进一步提到工程补贴针对不同收入层次的农户产生的正向影响也存在差异［9］。有学者还通过构建退耕农户扩展生产函数，研究发现退耕还林工程总体提高了农户收入，劳动力转移明显提高农户工资性收入［10］。

目前，退耕还林工程的研究侧重于政策可持续性及农户生计问题。农户作为工程实施主体、重要利益相关者，只有在工程实施过程中关注农户生计收入问题，才能保障退耕实施效果及后期延续性。而保护区作为生物多样性保护的重要形式之一，保护与发展的矛盾冲突尖锐，如何在生物多样性保护的同时促进农户生计的可持续成为目前研究的重点，退耕还林作为一项重要的林业生态建设举措，不仅会改善生态环境，还会通过转移支付的方式增加农户的收入［11］。因此，探讨现有的退耕还林政策对保护区周边农户的收入产生的影响，有助于测度保护区周边农户生计状况，改善保护区生态环境，推动保护政策有效实施。鉴于此，基于陕西省典型保护区周边农户的实证调查，本文通过应用多元线性回归的方法，分析了退耕还林政策对农户家庭收入产生的影响，并探究其影响因素，以期为保护区巩固生态环境，提高保护成效提供依据和启示。

1　数据来源、变量提出及样本特征

1.1数据来源

1999年，退耕还林工程首次在陕西、甘肃及四川三省建立试点。陕西省作为我国退耕大省，涉及全省10个市，102个县，约有900多万农民参与其中。该地区退耕还林工程实施状况具有重要研究价值。同时，陕西秦岭地区生存在大熊猫、金丝猴等国家珍贵动物，建有多座国家级、省级保护区。本研究选取了陕西省眉县、太白县以及周至县地区的典型自然保护区为研究对象，分析退耕还林工程对农户收入的影响。眉县、太白县以及周至县三地，位于陕西关中平原西部、秦岭西部地区，在1999年推行退耕还林工程后，最早开始退耕还林实，为国家级退耕还林工程重点实施区［12］。

本文采用的数据来自于陕西关中地区2个市7个乡镇农户的实地调查问卷数据。调研区域具体为宝鸡市眉县营头镇、太白县黄柏塬镇、桃川镇、咀头镇、周至县王家河镇、西安市周至县厚畛子镇、板房子镇。调查时间为2015年7—8月，调查样本采用随机原则进行选择，即对调查乡镇下的65个村进行随机抽样，从上述样本框中抽取13个村，每村抽选11户农户，共对143户农户进行实地调查，综合考虑调查地区地理位置、地形地貌、当地社会经济水平以及退耕还林工程实施状况。问卷调查内容分为三个部分：一是农户户主及其家庭特征，包括家庭人口规模、家庭成员的年龄、民族、教育状况、劳动力配置状况等；二是农户家庭生产经营状况，包括农户家庭耕地状况，利用方式、农业生产基本情况、农户非农收入状况、农户生产经营支出结构及水平；三是农户主观问题，包括退耕还林工程的参与时间、参与面积以及工程满意度、林业经营意愿等。根据实际研究需要，本文进行了相应的问卷筛选，最终有效问卷数量为116份，退耕户为84份，非退耕户为31份。

1.2变量选取

结合目前学者已有研究，根据本文的研究内容及样本特征，研究将从户主基本特征、家庭经营特征、政府政策特征等三个方面探究影响农户收入的因素。

1.2.1家庭基本特征

户主个人年龄较大，家庭生产方式相对来说更易趋于保守，进行农业生产方式创新、引入新理论新技术可能性较低，对提高家庭收入产生一定负向影响。同时，户主年龄较大，其生产经验更加丰富，农业生产投资更为稳健，对家庭收入提高也会产生积极影响。故户主年龄这一因素并不确定。受教育水平是人力资本的重要衡量指标。受教育水平越高，越有可能带来更高的家庭收入。家庭平均健康状况是工作和获得高收入的基本保障，大病致贫是现阶段导致我国某些农村家庭贫困的重要原因之一。在其他条件相同时，家庭平均健康水平越高，家庭收入理论上来说也会更高。家庭成员如果有村干部任职，往往会获得更多的社会资源和物质资源，来提升家庭收入水平。同时，区位条件也会对家庭收入产生影响。保护区政策实施，对区内外农户生产生活方式，尤其是自然资源利用产生显著差异。靠近镇市场的农户显然能够更加便捷地获得市场信息、非农就业机会等，生活成本更低，往往也能获得更高的收入。

1.2.2家庭经营特征

劳动力作为重要生产要素，其数量、质量和结构直接决定农户的收入水平。在一定的耕地面积下，农业劳动力数量可能会对农户的农业收入产生正向影响。而外出打工人数增加，也可能会提高非农业收入。同时，耕地作为农业生产的另一关键因素，在单位产量维持一定水平下，耕地面积是影响农业产量的重要因素。一般来说，随着耕地面积的增加，农业产出水平也会随之上升。除传统的生产要素之外，技术也对农业生产起到关键作用，农户能够利用现代农业生产设备，更有利于提高家庭收入。

1.2.3政策因素

退耕还林政策实施对当地家庭农业收入、非农业收入及转移收入等方面影响农户家庭收入。地区实施退耕还林后，耕地面积明显降低，大量劳动力被“解放”出来，进入非农行业，提高家庭非农业收入。同时，家庭林地资源得到充分应用，农户可以发展林业及林下经济，增加家庭林业及畜牧业收入。另外，国家在固定期限内，对参与退耕还林的农户发放补贴，通过财政支付转移方式增加农户收入。

基于上述分析，本文将选取如下变量，探究可能影响农户退耕还林收入的因素（见表1）。

1.3模型构建

以退耕农户的家庭总收入y为因变量，xi（i=1，2，3，...，12）分别代表农户受教育年限、村干部任职，非农业生产时间、外出务工人数、人均退耕补贴为自变量构建关于退耕农户家庭总收入的多元回归模型［13］。

其中，a0为常数项，ui为随机干扰项，aix（ii=1，2，3，...，12），ai为偏回归系数。

1.4实证分析

通过建立多元线性回归模型，结合陕西省2015年退耕户调研数据，应用STATA13软件对退耕农户家庭收入的影响因素进行回归分析，数据基本描述见表3。

皮尔森相关系数能够比较精确反映出两个变量之间的线性相关程度，故应用皮尔森系数首先对数据初步相关判断，甄选影响退耕收入比较重要的变量。

皮尔森相关系数的表达式为：

其中皮尔森相关系数用r表示，用以描述两个变量之间线性相关程度，n为样本量，Xi、Yi表示变量的观测值，X和Y为两个观察变量的均值。其中，r的绝对值越大，表明变量之间的相关性越强。计算结果如表3所示。

通过皮尔森相关分析可知，变量X5、X6、X7、X8、X10在1%统计水平上与Y存在相关关系，X3，X9在10%统计水平上与y存在相关水平。在相关分析基础上，应用逐步回归方法，建立多元线性回归方程（见表4）。

2　回归分析

2.1自变量筛选

由表3结果可以看出，自变量间相关系数均小于决定系数R2=0.693 9，由表5可见，兼顾R2和VIF两方面考虑，满足多元线性回归中无自相关假设，各因素之间不存在严重共线性问题，按0.05显著性水平，通过应用逐步回归法，结合表3相关系数，本文最终户主受教育年限、家庭耕地面积、农业劳动力、外出打工人数及是否参加退耕还林作为自变量。

?

?

2.2参数估计

根据表4数据，建立多元线性回归模型：

2.3模型检验

模型检验是对模型和所估计的参数加以评判，考察其在理论上的意义以及统计上的可靠性，包括拟合优度检验、显著性检验、假设检验等［14］。

在参数估计的过程中，对数据同时进行多重共线性和异方差问题检验。根据表5结果，模型中未存在多重共线性问题，VIF数值均符合理论要求。检验过程中应用怀特检验法，发现模型中未存在异方差问题。模型整体良好。

拟合优度检验，通过应用Stata软件，对上述变量进行回归。结果显示，R2=0.69，调整后的=0.68。当置信水平a=0.05时，相关系数值为0.389 9，= 0.88＞0.389 9，说明回归方程具有较高的拟合度。回归方程的显著性检验，设多元回归模型检验的原假设为H0:a1=a2...=a5=0|H1：至少有一个。根据回归结果显示，检验统计量F=47.15，F||||Yk|1|n|为自由度下呈F分布，在显著性水平a=0.05水平下，服从自由度为（5，110）的可知F|||F0.05=109.01。根据上述描述，很显然F=47.15＞F0.05=109.01，则拒绝H0:a0=a1= ...=a5=0。即说明，方程自变量与因变量y之间存在显著的线性关系，且模型整体回归效果良好。回归系数的显著性检验，设检验的原假设为H0:a1=a2... =a5=0；模型的备择假设为在H0成立的条件下，统计量的t分布。通过上述表4可知，t0=28.57|t1=3.68|t2= 3.36|t3=3.99|t4=4.70，t5=2.08。相之对应回归系数的p值分别为 p0=0.000|P1=0.001|P2=0.000|P3=0.000|P4= 0.000|P5=0.040，远远小于临界值0.05，因此拒绝模型原假设，即H0:a1=a2...=a5=0，自变量分别是因变量y的主要影响因素，回归系数是显著的。

2.4结果分析

从多元回归模型式得出各影响因素对退耕还林农户收入影响：农户受教育水平每增加1年，农户的收入平均提高10.5%。受教育水平与农户收入呈正相关关系，农户受教育水平提高，接受新技术和新思想的能力提升，更易于从事高回报工作，从而带来更多的农户家庭收入。家庭耕地面积每增加1亩，农户家庭收入平均增加0.1%。可以看出，家庭耕地作为传统的自然资本，对农户家庭收入影响正在逐步减少，随着农村从事非农产业的人口增加，农业劳动收入所占比重正在逐步下降。家庭农业劳动力每增加1人，家庭年收入平均增加21.8%，毫无疑问，人力资本仍然是影响家庭收入的重要因素，家庭人力资本取决于人口数量和质量，在家庭平均教育水平相对稳定的情况下，从事农业的人口越多，农业收入越高，农业人口数量对家庭农业收入影响明显。农户外出打工每增加1人，家庭收入平均增加27.6%。农村人口外流是我国城镇化导致的必然结果。一般来说，非农行业报酬普遍高于农业行业。农户外出打工对增加家庭收入贡献较大。参加退耕还林工程，家庭收入平均增加30.8%。一方面因退耕还林工程实施，使农民失去赖以生存的自然资本，大量劳动力外出打工，获得更高的工资报酬；另一方面，国家对于退耕农户进行长期补贴，使用财政支付转移直接增加农户收入。参加退耕还林工程，从长期来看，确实能够提高农户收入。

3　结论与建议

3.1结论

①户主受教育程度、家庭耕地面积、农业劳动力人数、外出打工人数及是否参加退耕还林是影响退耕还林农户收入的重要因素。②农户受教育水平每增加1年，农户的收入平均提高10.5%。③家庭耕地面积每增加1亩，农户家庭收入平均增加0.1%。④家庭农业劳动力每增加1人，家庭年收入平均增加21.8%。⑤农户外出打工每增加1人，家庭收入平均增加27.6%。⑥参加退耕还林工程，家庭收入平均增加30.8%。

3.2建议

3.2.1加强保护区农户专业培训

退耕地区农户的受教育年限与其家庭收入之间存在显著正相关关系。这充分说明加强农户专业培训，提升农村教育水平的重要性。人力资本积累对于地区经济发展越来越重要，尤其对于保护区这类经济贫困地区。因此，当地管理机构应加强保护区当地农户的专业培训，发展集约型农业，积极转变当地农户的生产方式。

3.2.2丰富非农就业渠道

保护区退耕农户能否改变传统生产方式，实现非农就业是农户家庭的重要生计问题，是能够保障退耕还林工程可持续性的基础。目前，一方面我国的劳动力需求接近饱和，经济危机的冲击使得非农就业受到影响，对劳动力技能素质要求不断提高，就业形势越来越严峻。另一方面，我国劳动力就业市场仍然存在信息不对称问题，劳动力有效匹配问题尚待解决。在这样的背景下，当地政府应该将重点放在拓宽劳动力就业渠道上，保证农户能够顺利融入现代劳动力市场，减少信息不对称带来的劳动力供需不对称问题。同时，政府应该努力营造一个良好的劳动力就业市场氛围，帮助转变农户固有的就业观念，发挥政策优势，拉动劳动力市场内需，丰富非农就业渠道。

3.2.3适当提高补贴水平

退耕还林政策实施以来，国家财政对退耕农户进行了两轮退耕补贴。学者们针对退耕补贴是否有效帮助农户提高生活水平，转变生产结构进行了大量讨论。很多学者认为国家退耕还林无法长期帮助农户提高收入水平，发挥作用有限。本文结果发现，补贴对农户收入发挥了一定的积极作用，可能会影响农户在种植业生产的积极性，对退耕工程持续性提供帮助［15］。退耕还林规模越大的农户，由于解放了过多的农业剩余劳动力，更倾向于减少农业生产支出，使得非农就业收入占家庭收入比重得到提升［16］，从这个角度看，适当提高农户的退耕补贴水平确实有利于提高农户的收入水平。但是需要注意的是，补贴的提高可能会带来农户的高依赖性，反而不利于农户自身的长期发展［17］，可能会对非农业产业发展起到负面的抑制作用。故适当提高补贴，结合农户的实际需求最为重要。

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［责任编辑：鹿鸣］

Study on the Effectsof the Sloping Land Conversion Program（SLCP）on Farmers'Income Surrounding theNatureReserve——Taking ShanxiProvinceasan Example

LIU Ling-yu
（SchoolofEconomic and ManagementofBeijing Forestry University，Beijing100083，China）

This paper selected data from Shanxigiant pandas nature reserve，and analyzed the effect of the Sloping Land Conversion Program（SLCP）to farmers'incomewho surround protected areas.The study found that the head of the household education life，cultivated land，agricultural labor force，the number ofmigrant workers and take part in the returning farmland to forest increase the positive influence on their household income.At last，some propositions are advocated:increase farmers'professional training，rich employment channels，improve the levelof returning farmland for forestsubsidy.

Sloping Land Conversion Program（SLCP）；nature reserve；farmer；income

改革实践

F326.2

A

1673-5919（2016）02-0007-05

10.13691/j.cnki.cn23-1539/f.2016.02.003

2016-03-03

国家级大学生创新训练项目（201510022039）

刘凌宇（1995-），女，陕西榆林人，在读本科生。