楊臻,張大紅

(北京林業(yè)大學(xué)經(jīng)管學(xué)院,北京 100083)

退耕還林是全球規(guī)模最大的生態(tài)保護(hù)工程。截至2021年底,中國(guó)政府退耕還林工程累計(jì)投入資金已達(dá)5 438億元,退耕還林面積達(dá)到530萬(wàn)hm2。通過(guò)退耕還林政策的實(shí)施,中國(guó)生態(tài)保護(hù)工作取得顯著的成效:工程區(qū)的森林覆蓋率平均上升超過(guò)4個(gè)百分點(diǎn);全國(guó)林地面積增加超過(guò)500萬(wàn)hm2[1-2]。退耕還林除具有很好的生態(tài)效益外,還有顯著的經(jīng)濟(jì)效益。經(jīng)濟(jì)效益包括糧食生產(chǎn)與農(nóng)民增收。糧食生產(chǎn)上社會(huì)主要關(guān)注面有:退耕還林是否會(huì)很大程度影響糧食產(chǎn)量[3]。實(shí)施過(guò)程中,怎樣平衡保護(hù)環(huán)境與糧食生產(chǎn)的關(guān)系[4-5]。在農(nóng)民增收上,由于國(guó)家采用向農(nóng)戶(hù)提供補(bǔ)貼(糧食、苗木、現(xiàn)金補(bǔ)助),帶動(dòng)農(nóng)戶(hù)進(jìn)行退耕還林還草工作[6]。因此能否實(shí)現(xiàn)退耕還林下的農(nóng)民收入長(zhǎng)期穩(wěn)定增長(zhǎng),也廣受學(xué)界關(guān)注。

Lü等[7]使用對(duì)數(shù)平均除數(shù)指數(shù)模型對(duì)黃土高原進(jìn)行分析,得出該地區(qū)的退耕還林工程不會(huì)對(duì)地區(qū)的糧食安全產(chǎn)生負(fù)面影響,應(yīng)繼續(xù)長(zhǎng)期實(shí)施。蘇冰倩等[8]對(duì)西北地區(qū)退耕還林進(jìn)行研究,采用SPSS進(jìn)行回歸分析與EXCEL數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù),指出西北退耕還林對(duì)糧食產(chǎn)量影響不大。時(shí)亞坤等[9]運(yùn)用糧食自給率指數(shù),評(píng)估糧食供給風(fēng)險(xiǎn),認(rèn)為黃土高原新一輪退耕還林草工程的實(shí)行,不會(huì)導(dǎo)致該地區(qū)糧食自給率的下降,當(dāng)?shù)貞?yīng)考慮繼續(xù)在20 ℃以下的山地實(shí)施退耕。劉璨[10]運(yùn)用1998—2007年中國(guó)的退耕還林?jǐn)?shù)據(jù),構(gòu)建糧食生產(chǎn)具體模型,分析認(rèn)為,應(yīng)當(dāng)繼續(xù)實(shí)施退耕還林工程,并根據(jù)具體情況調(diào)整區(qū)域結(jié)構(gòu),進(jìn)而對(duì)西部地區(qū)進(jìn)行政策傾斜。LI等[11]通過(guò)構(gòu)建關(guān)于糧食生產(chǎn)的柯布-道格拉斯生產(chǎn)函數(shù),分析得出補(bǔ)貼政策有助于糧食產(chǎn)量的長(zhǎng)期增長(zhǎng)。

有學(xué)者認(rèn)為,退耕還林對(duì)農(nóng)民增收的影響是積極的。徐彩瑤等[12]提出,要建立更具備可持續(xù)性和公平性的退耕還林生態(tài)補(bǔ)償機(jī)制,提升退耕還林區(qū)的造血能力。黃杰龍等[13]采用經(jīng)過(guò)Box-Cox轉(zhuǎn)換的模型得出,貴州省新一輪退耕還林“放松間種約束”政策的實(shí)施效果上看,不僅利于退耕還林成果的實(shí)現(xiàn)和鞏固,而且利于貧困山區(qū)脫貧目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)與鞏固。ROTIMI等[14]用空間樹(shù)的方法分析,指出尼日利亞應(yīng)防止不必要的森林破壞,科學(xué)合理運(yùn)用森林資源,采用生態(tài)補(bǔ)償,以實(shí)現(xiàn)研究區(qū)的農(nóng)民增收。王庶等[15]通過(guò)雙重差分法,認(rèn)為農(nóng)民增收的主因歸功于退耕補(bǔ)貼;缺乏退耕補(bǔ)貼,農(nóng)民增收效果將會(huì)不佳。

還有一些學(xué)者認(rèn)為,退耕還林對(duì)農(nóng)民增收的影響是消極的。HUANG等[16]采用建立多元線性回歸和分位數(shù)回歸模型,得出退耕還林對(duì)岷江上游農(nóng)戶(hù)家庭減貧的效果甚微,建議調(diào)整方法來(lái)兼顧生態(tài)保護(hù)和區(qū)域農(nóng)民增收的結(jié)論。GAO等[17]認(rèn)為,退耕還林會(huì)一定程度加劇政府的財(cái)政負(fù)擔(dān),不利于實(shí)現(xiàn)農(nóng)民長(zhǎng)效增收。汪陽(yáng)潔等[18]構(gòu)建農(nóng)戶(hù)在農(nóng)業(yè)投入與非農(nóng)就業(yè)之間選擇的行為模型,研究得出,單靠退耕還林補(bǔ)貼,無(wú)法長(zhǎng)效解決農(nóng)民增收問(wèn)題。段位等[19]認(rèn)為,退耕還林成功的關(guān)鍵,在于創(chuàng)造更多就業(yè)機(jī)會(huì)與將參與工程農(nóng)民的收入實(shí)現(xiàn)多元化,從而確保工程實(shí)現(xiàn)農(nóng)民增收的效果。

現(xiàn)有退耕還林的研究文獻(xiàn)存在以下不足:一是對(duì)國(guó)家重點(diǎn)產(chǎn)糧省份,退耕還林對(duì)省份支農(nóng)與產(chǎn)糧效益的評(píng)價(jià),當(dāng)前文獻(xiàn)中鮮有涉足;二是當(dāng)前文獻(xiàn)中,多分析退耕還林對(duì)農(nóng)民增收與糧食生產(chǎn)的影響,但缺乏農(nóng)民增收與糧食生產(chǎn)關(guān)系的研究;三是運(yùn)用統(tǒng)計(jì)模型分析退耕還林帶來(lái)經(jīng)濟(jì)效益的研究較少。因此,本文在糧食主產(chǎn)區(qū)選取具有代表性的河南省10個(gè)市(區(qū))為研究對(duì)象,采用熵權(quán)法-TOPSIS模型,評(píng)價(jià)其2011—2020年退耕還林對(duì)農(nóng)民增收和糧食生產(chǎn)的經(jīng)濟(jì)效益,同時(shí)將農(nóng)民增收與糧食生產(chǎn)相結(jié)合,分析兩者之間的變化關(guān)系,為河南省退耕還林政策的完善提出相關(guān)建議。

1 研究區(qū)域、數(shù)據(jù)來(lái)源與研究方法

1.1 研究區(qū)域

本研究選取研究對(duì)象為河南省的10個(gè)市(區(qū)),河南省對(duì)退耕還林的補(bǔ)貼標(biāo)準(zhǔn)是:2011—2017年退耕還林年補(bǔ)助1元·m-2,從2018年開(kāi)始,以5年為一周期,第1、第2年為4.5元·m-2,第3年為3元·m-2,第4、第5年為2元·m-2。此外,在其他方面,河南省退耕還林財(cái)政補(bǔ)助種苗造林費(fèi)補(bǔ)助3元·m-2;退耕還草補(bǔ)助8元·m-2,財(cái)政現(xiàn)金補(bǔ)助6.8元·m-2、種苗種草費(fèi)補(bǔ)助1.2元·m-2。本文在研究過(guò)程中,將10個(gè)市(區(qū))依照10年間年均退耕還林面積進(jìn)行劃分。標(biāo)準(zhǔn)為:年均退耕還林面積在0.5 km2以下的市(區(qū))為退耕還林面積小的地區(qū),包含安陽(yáng)、濟(jì)源;年均退耕還林面積在0.5～1 km2的市(區(qū))為退耕還林面積一般的地區(qū),包含鄭州、三門(mén)峽、許昌、平頂山;年均退耕還林面積在1 km2以上的市(區(qū))為退耕還林面積大的地區(qū),包含洛陽(yáng)、南陽(yáng)、商丘、周口。

1.2 數(shù)據(jù)來(lái)源

本研究數(shù)據(jù)來(lái)源于2012—2021年河南省統(tǒng)計(jì)年鑒、鄭州統(tǒng)計(jì)年鑒、洛陽(yáng)統(tǒng)計(jì)年鑒、南陽(yáng)統(tǒng)計(jì)年鑒、商丘統(tǒng)計(jì)年鑒、三門(mén)峽統(tǒng)計(jì)年鑒、許昌統(tǒng)計(jì)年鑒、安陽(yáng)統(tǒng)計(jì)年鑒、周口統(tǒng)計(jì)年鑒、平頂山統(tǒng)計(jì)年鑒、濟(jì)源統(tǒng)計(jì)年鑒和2012—2021年河南省林草廳、十地市林草局的公示數(shù)據(jù)以及河南省政府辦公廳、地市政府辦公室的公示文件。選取的指標(biāo)體系為退耕還林影響下的農(nóng)民增收與糧食生產(chǎn)。部分年份缺失數(shù)據(jù)用估值法填補(bǔ)[20]?？紤]到數(shù)據(jù)收集的完整性、難度與實(shí)證分析的難度,故本研究采用的數(shù)據(jù)為2011—2020年河南省退耕還林相關(guān)數(shù)據(jù)。

1.3 研究方法

當(dāng)前對(duì)效益評(píng)價(jià)的方法有熵權(quán)法、TOPSIS法、灰色關(guān)聯(lián)法、耦合分析等方法[21]。本研究需對(duì)河南省退耕還林影響糧食生產(chǎn)和農(nóng)民增收的指標(biāo)進(jìn)行賦權(quán)分析與評(píng)價(jià)得分,而在眾多研究方法中,熵權(quán)法可有效對(duì)指標(biāo)進(jìn)行賦權(quán),TOPSIS法可對(duì)指標(biāo)接近目標(biāo)進(jìn)行評(píng)分。因此,本研究采用的研究方法是構(gòu)建熵權(quán)-TOPSIS模型;先運(yùn)用熵權(quán)法計(jì)算河南省退耕還林對(duì)糧食生產(chǎn)與農(nóng)民增收效益的影響指標(biāo)權(quán)重;再運(yùn)用TOPSIS法,計(jì)算出退耕還林對(duì)糧食生產(chǎn)與農(nóng)民增收影響指標(biāo)的得分[22-23]。通過(guò)比較得分來(lái)確定指標(biāo)對(duì)經(jīng)濟(jì)效益的影響程度;分?jǐn)?shù)越高,效益越好。最后根據(jù)EXCEL數(shù)據(jù)庫(kù)處理技術(shù),對(duì)選取指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析[24]。本研究選取的評(píng)價(jià)指標(biāo)如表1所示:

表1 河南省退耕還林對(duì)糧食生產(chǎn)與農(nóng)民增收效益影響評(píng)價(jià)的指標(biāo)體系

1.3.1 根據(jù)熵權(quán)法確定權(quán)重 熵權(quán)法,原為物理學(xué)名詞,現(xiàn)多用于目標(biāo)決策與綜合評(píng)價(jià)。通過(guò)確定指標(biāo)權(quán)重,使數(shù)據(jù)信息反映現(xiàn)實(shí)時(shí)更精確[25]。本研究熵權(quán)法計(jì)算權(quán)重的步驟如下:

第一步,進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理:

(1)

(2)

第二步,計(jì)算第i個(gè)年份,第j個(gè)指標(biāo)值的比重:

(3)

第三步,計(jì)算指標(biāo)信息熵:

(4)

第四步,計(jì)算信息熵冗余度:

Cj=1-Ej

(5)

第五步,計(jì)算指標(biāo)權(quán)重:

(6)

式中:Aij為第i個(gè)年份,第j個(gè)指標(biāo)的初始值;A′ij為標(biāo)準(zhǔn)化值;max{Aij}與min{Aij}為第i個(gè)年份,第j個(gè)指標(biāo)的最大和最小值;Pij為比重?cái)?shù)值;Ej為信息熵?cái)?shù)值,若Pij=0,定義Ej=0;Cj為信息熵冗余度數(shù)值;Mi為指標(biāo)權(quán)重?cái)?shù)值;k=1/lnt,t為評(píng)價(jià)年數(shù),k為常數(shù),n為指標(biāo)數(shù)。

1.3.2 構(gòu)建TOPSIS模型 TOPSIS模型,即 “逼近理想解排序方法”[26]。是一種距離綜合評(píng)價(jià)方法,依照評(píng)價(jià)對(duì)象與理想化目標(biāo)接近程度而進(jìn)行排序?；舅悸?假定正、負(fù)理想解,測(cè)算各個(gè)樣本與正負(fù)理想解之間的距離,從而得到與理想方案之間的得分。最后對(duì)評(píng)價(jià)對(duì)象的優(yōu)劣排序[27]。本研究中TOPSIS法步驟如下:

第一步,進(jìn)行指標(biāo)同向化、標(biāo)準(zhǔn)化處理,并計(jì)算相應(yīng)的權(quán)重。具體計(jì)算:與熵權(quán)法結(jié)合,計(jì)算權(quán)重。并去除主觀因素得到權(quán)重向量M和標(biāo)準(zhǔn)化矩陣A。

第二步,M與A相乘后得到加權(quán)后的規(guī)范化矩陣B:

B=(bij)n×m=(aij×mj)

(7)

第三步,確定正負(fù)理想解。正理想解:各指標(biāo)都達(dá)到樣本中最優(yōu)的解;負(fù)理想解:各指標(biāo)都達(dá)到樣本中最差的解。步驟為:

正理想解:

(8)

負(fù)理想解:

(9)

第四步,計(jì)算各樣本距離正、負(fù)理想解的距離:

(10)

(11)

第五步:計(jì)算各評(píng)價(jià)對(duì)象與最優(yōu)方案的貼近度Zj。Zj取值范圍是:[0,1],越貼近1,表示樣本評(píng)分越好[28]。具體標(biāo)準(zhǔn)見(jiàn)表2:

表2 退耕還林對(duì)糧食生產(chǎn)、農(nóng)民增收效益影響的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)

(12)

2 實(shí)證分析

本研究對(duì)河南省退耕還林經(jīng)濟(jì)效益的評(píng)價(jià),體現(xiàn)在糧食生產(chǎn)與農(nóng)民增收。主要步驟:首先根據(jù)10個(gè)市(區(qū))的原始數(shù)據(jù)按公式(1)、(2)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理,得到滿(mǎn)足條件的正、負(fù)向指標(biāo);再根據(jù)公式(3)得出不同年份指標(biāo)值的比重;根據(jù)公式(4)、(5)計(jì)算不同年份信息熵和信息熵冗余度;最后根據(jù)公式(6)計(jì)算出河南省退耕還林開(kāi)展?fàn)顩r的10個(gè)市(區(qū))二、三級(jí)評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重。

完成權(quán)重計(jì)算后,進(jìn)行TOPSIS模型構(gòu)建。得到權(quán)重向量和標(biāo)準(zhǔn)化矩陣后,根據(jù)公式(7),得到加權(quán)后的標(biāo)準(zhǔn)化矩陣。再根據(jù)公式(8)、(9)確定正負(fù)理想解;根據(jù)公式(10)、(11)分別計(jì)算出2011—2020年河南省退耕還林開(kāi)展?fàn)顩r與正負(fù)理想解的距離。最后根據(jù)公式(12)可計(jì)算出河南省退耕還林開(kāi)展?fàn)顩r的得分。

2.1 指標(biāo)權(quán)重

由表3可知,河南省10市(區(qū))退耕還林影響糧食生產(chǎn)指標(biāo)權(quán)重中,退耕還林面積小的地區(qū):安陽(yáng)、濟(jì)源權(quán)重最大的是經(jīng)濟(jì)作物播種面積。權(quán)重最小的是農(nóng)業(yè)從業(yè)者數(shù)量。退耕還林面積一般的地區(qū):鄭州、三門(mén)峽、許昌權(quán)重最大的是耕地面積;平頂山權(quán)重最大的是糧食作物播種面積;權(quán)重最小的是農(nóng)業(yè)從業(yè)者數(shù)量。退耕還林面積大的地區(qū):洛陽(yáng)、南陽(yáng)、商丘、周口退耕還林影響糧食生產(chǎn)權(quán)重最大的是經(jīng)濟(jì)作物播種面積。權(quán)重最小的是農(nóng)業(yè)從業(yè)者數(shù)量。這表明,退耕還林對(duì)河南省各退耕還林標(biāo)準(zhǔn)地區(qū)糧食生產(chǎn)的影響,最大的因素是經(jīng)濟(jì)作物播種面積,最小的因素是農(nóng)業(yè)從業(yè)者數(shù)量[29]。即在耕地面積有限的條件下,經(jīng)濟(jì)作物播種面積對(duì)糧食作物播種面積的影響較大,進(jìn)而影響到糧食產(chǎn)量。

表3 河南省10市(區(qū))退耕還林影響糧食生產(chǎn)指標(biāo)權(quán)重

由表4可知,河南省10市(區(qū))退耕還林影響農(nóng)民增收指標(biāo)權(quán)重中,退耕還林面積小的地區(qū):安陽(yáng)、濟(jì)源權(quán)重最大的是退耕還林年補(bǔ)助金額;最小的權(quán)重,安陽(yáng)為森林面積,濟(jì)源為退耕造林面積。退耕還林面積一般的地區(qū):鄭州退耕還林影響農(nóng)民增收權(quán)重最大的是農(nóng)村年人均支出,三門(mén)峽、許昌、平頂山權(quán)重最大為退耕還林年補(bǔ)助金額;鄭州、平頂山的權(quán)重最小為森林面積;三門(mén)峽最小為林業(yè)生產(chǎn)總值;許昌最小為退耕造林面積。退耕還林面積大的地區(qū):南陽(yáng)、周口權(quán)重最大的是森林面積;商丘最大的是林業(yè)生產(chǎn)總值;洛陽(yáng)權(quán)重最大的是退耕還林年補(bǔ)助金額;洛陽(yáng)、商丘權(quán)重最小的是森林面積;南陽(yáng)權(quán)重最小的是退耕還林年補(bǔ)助金額;周口權(quán)重最小的是農(nóng)村年人均支出。說(shuō)明總體上,河南省退耕還林各標(biāo)準(zhǔn)地區(qū)影響農(nóng)民增收的最大因素是退耕還林年補(bǔ)助金額;最小因素是森林面積。

表4 河南省10市(區(qū))退耕還林影響農(nóng)民增收指標(biāo)權(quán)重

2.2 農(nóng)民增收、糧食生產(chǎn)效益評(píng)價(jià)結(jié)果分析

由表5和圖1可知,河南省10市(區(qū))2011—2020年退耕還林影響糧食生產(chǎn)的得分上,鄭州、商丘、周口3市總體呈下降趨勢(shì),其余7市(區(qū))2011—2020年得分總體呈上升趨勢(shì)。鄭州、商丘、三門(mén)峽3市2020年的得分均小于0.5,其余7市均大于0.5。2020年糧食生產(chǎn)得分最高是許昌的0.759,最低是鄭州的0.402;與2011年相比差距最大的是安陽(yáng)?？傮w而言,河南省退耕還林面積一般的地區(qū)與退耕還林面積大的部分地區(qū)糧食生產(chǎn)效益下滑,但整體糧食生產(chǎn)效益上升;退耕還林面積小的地區(qū)糧食生產(chǎn)效益上升。研究中個(gè)別市出現(xiàn)糧食生產(chǎn)效益持續(xù)下滑的問(wèn)題,需引起重視[30]。其中,前文中計(jì)算的權(quán)重因素也是重要的影響因素。

表5 河南省10市(區(qū))退耕還林影響糧食生產(chǎn)指標(biāo)得分

由表6和圖2可知,河南省2011—2020年退耕還林對(duì)農(nóng)民增收影響的得分上,鄭州、南陽(yáng)總體呈下降趨勢(shì);其余8市(區(qū))2011—2020年整體得分呈上升趨勢(shì)。鄭州、洛陽(yáng)、南陽(yáng)、周口4市2020年的得分總體低于0.5;表明工程對(duì)4市農(nóng)民增收的效果不佳。其余6市(區(qū))均在0.5以上。說(shuō)明退耕還林工作中,經(jīng)濟(jì)較發(fā)達(dá)地區(qū)農(nóng)民增收效果不明顯。2020年得分最高是許昌的0.741,;最低是鄭州的0.376;與2011年相比得分落差最大的是平頂山。

表6 河南省10市(區(qū))退耕還林影響農(nóng)民增收指標(biāo)得分

從糧食生產(chǎn)與農(nóng)民增收得分的比較上看,除商丘、周口兩市之外,其余各市(區(qū))整體上均保持同方向變化。說(shuō)明退耕還林影響下,河南省退耕還林影響下,各標(biāo)準(zhǔn)區(qū)糧食生產(chǎn)與農(nóng)民增收效益總體上也呈現(xiàn)出同向變化的趨勢(shì)。商丘與周口兩市均呈現(xiàn)出退耕還林對(duì)糧食生產(chǎn)的影響得分整體下降,對(duì)農(nóng)民增收的影響得分整體上升的情況。

3 討論

1)糧食生產(chǎn)的持續(xù)增長(zhǎng)也是退耕還林的重要目標(biāo)[31-32]。針對(duì)如河南省這樣的糧食主產(chǎn)區(qū)省份進(jìn)行退耕還林經(jīng)濟(jì)效益評(píng)價(jià),有利于找出糧食主產(chǎn)區(qū)省份面臨的共性與個(gè)性問(wèn)題;這對(duì)持續(xù)推進(jìn)退耕還林工作有重要意義。本研究的分析結(jié)果顯示,河南省10市(區(qū))2011—2020年退耕還林對(duì)糧食生產(chǎn)整體上起到了積極效果。但退耕面積大的個(gè)別地區(qū)存在糧食生產(chǎn)效益波動(dòng)較大和持續(xù)下滑的問(wèn)題,還需進(jìn)一步解決[33]。

2)退耕還林整體上對(duì)農(nóng)民增收有積極影響。研究結(jié)果表明,在保護(hù)生態(tài)的基礎(chǔ)上,河南省10市(區(qū))退耕還林工程在2011—2020年,各退耕還林區(qū)農(nóng)民增收整體上取得了積極的效益;但也存在部分農(nóng)民增收過(guò)度依賴(lài)年退耕補(bǔ)助金現(xiàn)象和糧食生產(chǎn)受經(jīng)濟(jì)作物播種面積影響較大等問(wèn)題[34]表明仍需進(jìn)一步完善相關(guān)工作。

3)河南省10市(區(qū))糧食生產(chǎn)與農(nóng)民增收整體上呈現(xiàn)正向變化關(guān)系。首先,平衡退耕還林任務(wù)與糧食生產(chǎn)要求,切實(shí)守好“糧食安全紅線”,是河南省的重要戰(zhàn)略任務(wù)[35]。因此河南省在退耕還林過(guò)程中還需保障糧食產(chǎn)量的穩(wěn)增長(zhǎng)。其次,由于單一的政府補(bǔ)貼方式不能完全保障農(nóng)民增收的長(zhǎng)效實(shí)現(xiàn),故需充分考慮農(nóng)民的異質(zhì)性問(wèn)題,并引導(dǎo)農(nóng)民從事非農(nóng)就業(yè)來(lái)保障退耕還林的進(jìn)一步開(kāi)展[36]。

4 結(jié)論

1)從退耕還林影響糧食生產(chǎn)指標(biāo)的得分上看,鄭州、商丘、周口三市整體得分下降,其余7市(區(qū))整體上升;鄭州、商丘、三門(mén)峽3市2020年得分小于0.5。而其余7市(區(qū))大于0.5。說(shuō)明河南省各退耕還林標(biāo)準(zhǔn)區(qū)糧食生產(chǎn)總體狀況良好,但個(gè)別地區(qū)狀況不佳。因此,要進(jìn)一步加大糧食作物的種植投入,平衡好與經(jīng)濟(jì)作物種植的關(guān)系。

2)河南省經(jīng)濟(jì)大市在退耕還林時(shí),農(nóng)民增收工作仍有較大提升空間。需要引導(dǎo)退耕還林農(nóng)民采用兼業(yè)型經(jīng)營(yíng):如增加對(duì)相關(guān)專(zhuān)業(yè)培訓(xùn),鼓勵(lì)農(nóng)戶(hù)適度種植經(jīng)濟(jì)作物,并拓寬農(nóng)產(chǎn)品銷(xiāo)售渠道。對(duì)因執(zhí)行退耕還林,而兼業(yè)外出務(wù)工的農(nóng)民,需建立完善的權(quán)益保障機(jī)制。在優(yōu)化退耕還林政策時(shí),需根據(jù)地區(qū)差異,適度適時(shí)提高補(bǔ)償標(biāo)準(zhǔn)。

3)2011—2020年,河南省退耕還林影響糧食生產(chǎn)與農(nóng)民增收呈同向變化關(guān)系。因此,河南省在完善退耕還林政策時(shí),需注重推動(dòng)糧食產(chǎn)業(yè)的深度融合,探索糧食產(chǎn)業(yè)的多重功能,實(shí)現(xiàn)農(nóng)民相關(guān)產(chǎn)業(yè)鏈條的長(zhǎng)期增值。此外,對(duì)農(nóng)民增收的保障,也需在保障糧食產(chǎn)量的基礎(chǔ)上,充分引導(dǎo)、幫扶農(nóng)民進(jìn)一步通過(guò)多種渠道拓寬營(yíng)收方式。