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      中國農(nóng)田有效灌溉面積及其影響因素——基于6省286份問卷數(shù)據(jù)

      2014-07-13 02:30:46徐曉鵬
      關(guān)鍵詞:灌溉面積農(nóng)田顯著性

      徐曉鵬

      (河南工業(yè)大學(xué)管理學(xué)院,河南 鄭州 450001)

      一、問題的提出

      農(nóng)田有效灌溉面積是指具有一定的水源,地塊比較平整,灌溉工程或設(shè)備基本配套,在一般年景下能夠正常進(jìn)行灌溉的耕地面積。據(jù)水利部發(fā)布的相關(guān)數(shù)據(jù)顯示,2009年我國農(nóng)田有效灌溉面積占全國耕地總面積的48%,生產(chǎn)了占全國總產(chǎn)量75%的糧食和90%的棉花、蔬菜等經(jīng)濟(jì)作物[1]。由此可見,農(nóng)田有效灌溉面積在我國農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中占有舉足輕重的地位[2]。

      十二五期間,我國投入2 萬億元進(jìn)行農(nóng)田水利基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè),農(nóng)田有效灌溉面積有所增加。然而,部分原有的農(nóng)田有效灌溉面積在持續(xù)減少。1986年至 2004年我國年均已有灌溉面積減少量為81.81×104hm2,相當(dāng)于每年減少一個(gè)都江堰灌區(qū),占年均有效灌溉面積的1.60%[3-4]。柳長順,劉印良等研究發(fā)現(xiàn),導(dǎo)致農(nóng)田有效灌溉面積持續(xù)縮減的因素主要包括工程設(shè)施損壞報(bào)廢、機(jī)井報(bào)廢、建設(shè)占地、退耕、自然災(zāi)害等[3-4]。李強(qiáng)、沈菊艷、周曉平、裴少峰等認(rèn)為,提高農(nóng)田有效灌溉面積必須重視社區(qū)因素的影響。社區(qū)參與能夠發(fā)揮強(qiáng)大的力量,社區(qū)參與程度決定了小型水利工程的實(shí)施質(zhì)量、效益和可持續(xù)性[5-9]。基于此,本研究從山東、河南、湖北、陜西、貴州和四川等六省分別選取一個(gè)以種植業(yè)為主、具有代表性的農(nóng)村社區(qū)的農(nóng)田灌溉面積作為研究對(duì)象,分析影響農(nóng)村有效灌溉面積的因素,以為農(nóng)村水利部門決策提供借鑒。

      二、模型選擇和變量選取

      1.模型選擇和變量選取

      一般而言,灌溉系統(tǒng)直接決定農(nóng)田灌溉面積的多寡。但筆者通過文獻(xiàn)研究和實(shí)地調(diào)查發(fā)現(xiàn),農(nóng)戶土地占有、社區(qū)組織功能、農(nóng)戶自身和家庭勞動(dòng)力結(jié)構(gòu)等社區(qū)因素對(duì)農(nóng)田有效灌溉面積有著不同程度的影響,基于此,建立如下回歸模型:

      公式(1)中,P是指農(nóng)田有效灌溉面積;F是指農(nóng)戶的土地占有情況,包括地塊的數(shù)量、地塊的平均面積和土地距離水源的距離等;G是指社區(qū)組織的功能狀況,包括村委會(huì)的代表作用、村委會(huì)提供資金支持的能力和村委會(huì)的組織能力等;H是指農(nóng)戶自身的情況,包括農(nóng)戶對(duì)村委會(huì)的信任程度、農(nóng)戶的經(jīng)濟(jì)投入能力和農(nóng)戶間的合作能力等;L是家庭勞動(dòng)力結(jié)構(gòu)情況,包括外出勞動(dòng)力人口數(shù)和從事農(nóng)業(yè)勞動(dòng)的人口數(shù)等。結(jié)合公式(1)和變量的選取情況,建立如下多元線性回歸模型:

      公式(2)中,y為農(nóng)田有效灌溉面積;β0為多元回歸常數(shù),β1-β11為偏回歸系數(shù),其中,x1為地塊的數(shù)量,x2為地塊平均面積,x3為土地距離水源的距離,x4為村委會(huì)的代表作用,x5為村委會(huì)提供資金支持的能力,x6為村委會(huì)的組織能力,x7農(nóng)戶對(duì)村委會(huì)的信任程度,x8為農(nóng)戶的經(jīng)濟(jì)投入能力,x9為農(nóng)戶間的合作能力,x10為外出勞動(dòng)力人口數(shù),x11為從事農(nóng)業(yè)勞動(dòng)的人口數(shù);ε為隨機(jī)誤差。

      2.計(jì)量方法和變量說明

      將農(nóng)田有效灌溉面積作為被解釋變量,其中,“1”表示“擴(kuò)大”,“0”表示“縮小”,接下來,運(yùn)用Binary Logistic回歸模型進(jìn)行分析,并通過所選取的11個(gè)解釋變量的觀測值來分析其與農(nóng)田有效灌溉面積的關(guān)聯(lián)。在此基礎(chǔ)上,運(yùn)用最大似然估計(jì)法對(duì)回歸參數(shù)進(jìn)行估計(jì),分析解釋變量的顯著性,并通過變量的Wald統(tǒng)計(jì)量來判定每個(gè)自變量在回歸方程中的重要性,該統(tǒng)計(jì)量越大,也就說明該變量越重要。

      多元線性回歸方程為:

      對(duì)于Logistic 回歸:

      yi的概率函數(shù)為:

      于是,yi的似然函數(shù)為:

      對(duì)似然函數(shù)取自然對(duì)數(shù):

      接下來,采用最大似然估計(jì)法對(duì)參數(shù)值進(jìn)行估計(jì)。表1 中列出了模型中所選取的11 個(gè)變量的定義和賦值及預(yù)期方向。

      表1 變量解釋與處理說明

      三、數(shù)據(jù)來源與樣本特征

      1.?dāng)?shù)據(jù)來源

      選取的農(nóng)村社區(qū)分別為:山東A 村、河南B 村、湖北C 村、陜西D 村、貴州E 村和四川F 村(表2)。采用問卷調(diào)查和實(shí)地訪談相結(jié)合的方式對(duì)這6 個(gè)村農(nóng)田有效灌溉面積變化情況進(jìn)行深入調(diào)查。在問卷調(diào)查過程中,采用簡單隨機(jī)抽樣的方式抽取樣本,每個(gè)社區(qū)抽取樣本50 個(gè),共發(fā)放問卷300份。問卷回收率為100%,其中,有效問卷為286份,有效率為95.33%。

      表2 有效樣本分布情況(2012年)

      實(shí)地調(diào)查發(fā)現(xiàn),6 個(gè)農(nóng)村社區(qū)的農(nóng)田灌溉系統(tǒng)均是在人民公社時(shí)期集體修建的。這些灌溉系統(tǒng)對(duì)農(nóng)作物產(chǎn)量的提高發(fā)揮了重要作用。然而,時(shí)至今日,只有四川F 村的農(nóng)田灌溉系統(tǒng)保存比較完好,依然發(fā)揮著有效作用,而其余5 個(gè)社區(qū)的農(nóng)田灌溉系統(tǒng)都遭到嚴(yán)重破壞,進(jìn)而導(dǎo)致這些社區(qū)的農(nóng)田有效灌溉面積持續(xù)縮減。統(tǒng)計(jì)顯示:分田到戶之后,尤其是20 世紀(jì)90年代前后,樣本社區(qū)的農(nóng)田有效灌溉面積平均縮減43.7%(表3)。

      表3 樣本區(qū)域農(nóng)田有效灌溉面積統(tǒng)計(jì)表/畝

      2.樣本特征

      調(diào)查問卷包括農(nóng)戶的土地占有情況、社區(qū)組織的功能狀況、農(nóng)戶自身的情況和家庭勞動(dòng)力結(jié)構(gòu)情況等四個(gè)方面,結(jié)果顯示:1)69.6%的農(nóng)戶擁有3 塊以上的土地,最少也有2 塊,平均擁有3 塊;66.1%的農(nóng)戶的地塊平均面積在1.5 畝以下,38.8%甚至不足一畝,所有地塊的平均面積僅為1.249 畝;56.6%的農(nóng)戶的地塊距離水源的距離都在500 米以上,平均距離為711.89 米。農(nóng)戶的這種土地占有情況增加了進(jìn)行農(nóng)田灌溉的困難。2)79.1%的農(nóng)戶認(rèn)為村委會(huì)的代表作用在“一般及以下”,平均認(rèn)為“介于一般和較弱之間”;所有農(nóng)戶都認(rèn)為村委會(huì)提供資金支持的能力“較弱甚至完全沒有”;74.1%的農(nóng)戶認(rèn)為村委會(huì)的組織能力在“一般及以下”,平均認(rèn)為“介于一般和較弱之間”。社區(qū)組織的這種被動(dòng)狀況很難在農(nóng)田灌溉方面發(fā)揮原有的功能。3)67.2%的農(nóng)戶對(duì)村委會(huì)的信任程度在“一般及以下”,平均信任程度為“一般”;98.3%的農(nóng)戶的經(jīng)濟(jì)投入能力在“一般及以下”,平均“介于一般和較弱之間”;92.7%的農(nóng)戶的合作能力在“一般及以下”,平均介于“一般和較弱之間”。這種情況意味著單純依靠農(nóng)戶自身的能力很難提高農(nóng)田有效灌溉面積。4)93%的農(nóng)戶都至少有1 人外出打工,平均為1.59 人;99.7%的農(nóng)戶中從事農(nóng)業(yè)勞動(dòng)的人口數(shù)在2 人及以下,其中,79.7%為2人,14.7%為1 人,5.2%沒有人從事農(nóng)業(yè)勞動(dòng),平均為1.75 人(表4)。由此可見,農(nóng)戶的生計(jì)模式已經(jīng)發(fā)生改變,他們不斷外出打工,對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)重視程度下降,進(jìn)而影響農(nóng)田有效灌溉面積的提高。

      表4 樣本基本特征統(tǒng)計(jì)

      相關(guān)變量描述性統(tǒng)計(jì)分析如表5 所示。

      表5 樣本基本情況統(tǒng)計(jì)及分析

      四、計(jì)量結(jié)果與分析

      運(yùn)用SPSS16.0 統(tǒng)計(jì)軟件對(duì)286份樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行Binary Logistic 回歸分析。在處理過程中,采用的是向后篩選法,即首先將所選擇的11 個(gè)變量全部引入回歸方程并進(jìn)行顯著性檢驗(yàn),在此基礎(chǔ)上建立模型1。通過研究和分析發(fā)現(xiàn),模型1 中,村委會(huì)提供資金支持的能力、村委會(huì)的組織能力和農(nóng)戶間的合作能力等三個(gè)變量的影響不顯著。因此,先把這三個(gè)變量進(jìn)行剔除,然后,再次擬合回歸方程并進(jìn)行顯著性檢驗(yàn)。結(jié)果顯示,剩余的8 個(gè)變量均顯著,在此基礎(chǔ)上建立模型2。另外,模型1 和模型2 的擬合結(jié)果也均通過了1%水平上的顯著性檢驗(yàn),說明兩個(gè)模型的擬合效果都比較好。

      表6 農(nóng)田有效灌溉面積影響因素的回歸分析結(jié)果

      (1)地塊的數(shù)量和土地距離水源的距離負(fù)向影響顯著。地塊的數(shù)量在模型1 中通過了5%水平上的顯著性檢驗(yàn),在模型2 中通過了1%水平上的顯著性檢驗(yàn);土地距離水源的距離在兩個(gè)模型中則均通過了1%水平上的顯著性檢驗(yàn),而且,這兩個(gè)變量的系數(shù)均為負(fù)。地塊的平均面積正向影響顯著。該變量在兩個(gè)模型中均通過了1%水平上的顯著性檢驗(yàn),而且,其系數(shù)均為正。由此可以說明,地塊數(shù)量越多,土地距離水源的距離越遠(yuǎn),地塊的平均面積越小,農(nóng)田有效灌溉面積則會(huì)縮小。可能的原因是,家庭聯(lián)產(chǎn)承包責(zé)任制實(shí)行以來,提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率的同時(shí),也導(dǎo)致了土地分割的細(xì)碎化[10,11]。如前所述,所調(diào)查的6 個(gè)村,農(nóng)戶擁有的地塊比較細(xì)碎。這些地塊一般都分布在不同的地方,相互之間的距離往往也比較遠(yuǎn),有的離農(nóng)戶住所的距離也比較遠(yuǎn)。細(xì)碎化地塊的田埂不僅浪費(fèi)耕地資源,同時(shí)也不利于農(nóng)田水利基本設(shè)施建設(shè),導(dǎo)致有效灌溉面積縮小。此外,地塊離水源比較遠(yuǎn),增加了農(nóng)民灌溉的難度,造成人力物力浪費(fèi),一定程度上影響了灌溉面積的擴(kuò)大。

      (2)村委會(huì)的代表作用正向影響顯著。該變量在模型1 中通過了5%水平上的顯著性檢驗(yàn),在模型2 中通過了10%水平上的顯著性檢驗(yàn),而且,其系數(shù)均為正。這說明,若村委會(huì)的代表作用越大,農(nóng)田有效灌溉面積則越可能擴(kuò)大。村委會(huì)提供資金支持的能力和組織能力影響不顯著。這兩個(gè)變量在兩個(gè)模型中則均沒有通過顯著性檢驗(yàn),這和筆者的預(yù)計(jì)不相符合。在大集體時(shí)代,我國建立了完備的抗大旱、排大澇的農(nóng)田水利體系。大中型水利設(shè)施與農(nóng)田良好對(duì)接,基本保證了農(nóng)田灌溉的需要。改革開放至2002年農(nóng)村稅費(fèi)改革前,農(nóng)民除繳納農(nóng)業(yè)稅和共同生產(chǎn)費(fèi),還要承擔(dān)“兩工”義務(wù)。村委會(huì)的作用主要是解決農(nóng)村的公共事務(wù),農(nóng)田水利即重要事務(wù)之一。村委會(huì)靠“三提五統(tǒng)”、“勞動(dòng)積累工”和“義務(wù)工”在農(nóng)田水利方面發(fā)揮了較大作用。村組長負(fù)責(zé)本組的渠道清淤、工程維修、接水、開機(jī)、送水和收費(fèi)等工作。因此,農(nóng)田有效灌溉面積比較穩(wěn)定。2002年以來,農(nóng)業(yè)稅和各種費(fèi)用逐漸取消,以保障農(nóng)田灌溉為主要目標(biāo)之一的村委會(huì)喪失了收取稅費(fèi)的權(quán)利,無權(quán)、無力也無心問津農(nóng)田水利,農(nóng)田有效灌溉面積隨之縮減。

      (3)農(nóng)戶的經(jīng)濟(jì)投入能力正向影響顯著。該變量在兩個(gè)模型中均通過了5%水平上的顯著性檢驗(yàn),而且,其系數(shù)均為正。由此說明,農(nóng)戶的經(jīng)濟(jì)投入能力越高,農(nóng)田有效灌溉面積越大。農(nóng)戶是農(nóng)田灌溉的直接受益者。水利是決定農(nóng)戶收成的關(guān)鍵因素,并且相對(duì)于氣象和地質(zhì)問題,水利問題是可以通過工程手段在一定程度上緩解、控制和解決的。與大中型水利對(duì)接、降低成本、提高產(chǎn)量、增加收入、降低生產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)和確保旱澇保收是農(nóng)戶最真切的愿望和利益所在。因此,在依靠集體無望的情況下,部分農(nóng)戶自掏腰包,自建微小水利,一定程度上擴(kuò)大了農(nóng)田有效灌溉面積。需要指出的是,調(diào)查發(fā)現(xiàn),農(nóng)戶自建灌溉壽命短、成本高,機(jī)井用三至五年近半數(shù)失效。另外,無節(jié)制地開采地下水是不可持續(xù)的,尤其在干旱時(shí)節(jié),更不具持續(xù)性和可靠性。

      (4)外出勞動(dòng)力人數(shù)負(fù)向影響顯著。該變量在模型1 中通過了10%水平上的顯著性檢驗(yàn),在模型2 中通過了5%水平上的顯著性檢驗(yàn),而且,其系數(shù)均為負(fù)。從事農(nóng)業(yè)勞動(dòng)的人數(shù)正向影響顯著。該變量在兩個(gè)模型中均通過了1%水平上的顯著性檢驗(yàn),而且,其系數(shù)均為正。由此可以說明,外出勞動(dòng)力人數(shù)越多,農(nóng)田有效灌溉面積越小。這是因?yàn)椋谝?,外出?wù)工人數(shù)增加,農(nóng)戶家庭經(jīng)濟(jì)收入中打工收入比例越大[14],農(nóng)民對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)重視程度不斷下降,勢必逐漸忽視農(nóng)田水利設(shè)施建設(shè)。第二,大量農(nóng)村勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移,無疑會(huì)增加投入和管理農(nóng)田水利設(shè)施建設(shè)的機(jī)會(huì)成本,阻礙農(nóng)民農(nóng)田灌溉基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的積極性。

      此外,農(nóng)戶對(duì)村委會(huì)的信任程度正向影響顯著,而農(nóng)戶間的合作能力的影響不顯著。農(nóng)戶對(duì)村委會(huì)的信任程度在模型1 中通過了1%水平上的顯著性檢驗(yàn),在模型2 中通過了5%水平上的顯著性檢驗(yàn),而且,其系數(shù)均為正。這表明,農(nóng)戶對(duì)村委會(huì)的信任程度越低,農(nóng)田有效灌溉面積越小。農(nóng)戶間的合作能力在兩個(gè)模型中則均沒有通過顯著性檢驗(yàn),這和筆者的預(yù)計(jì)不相符合。

      五、結(jié)論及其含義

      農(nóng)戶土地占有、社區(qū)組織功能、農(nóng)戶自身和家庭勞動(dòng)力結(jié)構(gòu)等四個(gè)方面的因素顯著影響農(nóng)田的有效灌溉面積。地塊的平均面積越大、村委會(huì)的代表作用越強(qiáng)、農(nóng)戶對(duì)村委會(huì)的信任程度越高、農(nóng)戶的經(jīng)濟(jì)投入能力越強(qiáng)和從事農(nóng)業(yè)勞動(dòng)的人口數(shù)越多,越有利于增加農(nóng)田有效灌溉面積。

      提高我國農(nóng)田有效灌溉面積必須突破體制本身的一些限制。當(dāng)前,完全市場化的灌溉方式是不現(xiàn)實(shí)的,如果沒有政府的全面支持,農(nóng)田灌溉面積是很難自主增加的。更為重要的是政府要加強(qiáng)對(duì)農(nóng)民的引導(dǎo)和幫助,重新回到“協(xié)助者”的位置上,不斷提高農(nóng)民自身的自主性和合作能力。必須從農(nóng)戶的需求入手,加強(qiáng)村委會(huì)的代表作用,推動(dòng)土地流轉(zhuǎn)和成立農(nóng)民用水戶協(xié)會(huì),不斷提高農(nóng)田有效灌溉面積,解決其“最后一公里”問題。

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