密云生态涵养区农民收入影响因素及增收路径研究
时间：2023-01-15 19:45:03 来源：雅意学习网 本文已影响 人 
谢明义，徐广才，邵维明，张艳芳
（北京农学院经济管理学院/北京市新农村建设研究基地，北京 102206）
生态与经济的协调与可持续发展长期以来是生态经济学研究的热点问题。Creech等[1]、唐承财等[2]以及李云燕等[3]学者对生态涵养区的生态保护价值，生态保护与旅游业发展[2]和生态补偿机制[3]等问题做出了研究。Roy 等[4]则提出运用新的创新方式将适当的技术干预纳入整体框架和参与模式来促进印度种植甘蔗区域生态保护与农民的收入增长。Satyasai[5]收集2003—2013 年印度南部区域的数据对不同阶层和地区的收入来源和增长模式展开分析，提出运用提高回报和降低成本等策略可以使得生态保护与农民增收共赢。Anke 等[6]以生态、经济、社会和政治协调为重点，研究了马达加斯加西部可持续发展目标与生物多样性目标协同并进的框架路径和措施，为后来的决策者和资助者提供了相应的指导。国内学者针对生态涵养区农民收入增长策略，从宏观、微观及长期发展等角度展开研究[7-9]。在生态扶贫层面，潘翔等[10]根据耦合协调度探讨了甘肃秦巴山地贫困核心区的生态系统服务价值与贫困指数，从生态保护前提下提出了适应性的精准扶贫策略。肖文海等[11]认为生态价值的实现机制缺失是造成资源富集区相对贫困的重要原因，提出要从政府引导和市场为主的导向和“两山”理论的指导下创新生态资源利用方式，促进可持续脱贫发展。方世南[12]提出要坚持生态理性与经济理性的有机统一，以实现贫困地区经济社会永续发展。已有研究从生态保护与旅游业等第三产业和发展中国家农民收入增长之间的关联度、经济可持续发展与生物多样性的相关关系、中国各地区生态涵养区的农民收入增长的长短期机制、生态扶贫等方面开展了大量工作，但对大都市周边生态涵养区的生态保护与农民收入增长的特殊性研究较少，这是本研究的出发点。
北京市生态涵养区是重要生态屏障和水源保护地，是首都可持续发展的关键区域，也是首都着重建设的宜居宜业宜游的生态发展示范区。密云区作为北京市生态涵养区的之一，是首都最重要的水源保护地及区域生态治理协作区。由于受区位条件、资源基础、生态环境等因素制约，加之近年来为保护生态而实施了严格的产业调控政策，生态涵养区农民生计发展呈现出新的发展状况。随着北京生态涵养区产业转型，制度改革深化和农村社会保障不断完善，农民收入呈现持续增长态势，但仍面临着城乡收入水平持续拉大，农民持续增收后劲不足等挑战。进一步协调推进密云生态涵养区生态环境建设与农村经济发展，在绿水青山就是金山的发展理念下探索农村经济与生态保护协调共进的举措，对于进一步缩小城乡收入差距，推动区域协调发展具有重要意义。本研究以北京生态涵养区之一的密云区为例，开展大都市生态涵养区内生态保护与当地农民收入增长之间的相关关系和增收策略研究。通过运用因子分析、多元回归分析等统计方法，揭示生态涵养区生态经济协同发展的规律和农民增收路径。
密云区位于北京市东北部，地处116°39′33"E—117°30′25"E，40°13′7"N—40°47′57"N，东西宽69 km，南北长64 km，总面积2229.45 km2，生态环境优美，山水兼备，自然地貌特征为“八山一水一分田”，林木覆盖率达72.5%，是全国闻名的生态区。密云区区位优势明显，处于首都经济圈，距市区40 km，交通发达。2018 年全年实现地区生产总值300.2 亿元，按可比价计算，比上年增长6.1%，三产业比值为4.4:39.2:56.5，全区居民可支配收入34951元，其中农民人均可支配收入为24571元，同比增长约8.7%。
根据历年收入来源（图1）可知，工资性收入在历年收入中所占比例均超过50%，是密云区农民收入的主要组成部分，2013年工资性收入所占收入比重最高接近72%。家庭经营性收入是农民收入的第二大来源，但在每年所占的比重波动较大，2006年最高，约为35.86%，而2013年最低约为12%。财产性收入与转移性收入所占比例不高，财产性收入比重一般不高于5%。转移性收入近几年所占比重愈来愈高，在2017年达到17.44%，接近经营性收入，转移性收入与北京市农业农村发展扶持政策密不可分，其可持续性受相关政策的影响较大。
图1 密云区农民收入构成占比变化
2.1 数据来源
本研究从经济、社会、生态状况3方面结合国内外农民收入分析的相关研究[13-14]，按照科学性、系统性和可获取性的原则，从密云区统计年鉴及国民经济与社会发展统计公报中选取农民人均收入、农林水务支出、农业机械总动力等10 个大指标展开分析。其中选择农民人均收入作为被解释变量，其余9 个指标作为解释变量（具体如表1所示）。本研究选取了2006—2018年的10 项指标数据进行分析。同时对于研究中所采用数据不合理之处（如农民人均收入个别年份缺失等）也利用转换计算标准、重新测算等方法进行了合理转换。如农民人均收入项，本研究采用工资性收入、家庭经营性收入、财产性收入和转移性收入4项加总所得，恩格尔系数则是根据历年农民家庭总支出与食品支出的数值计算得出。通过以上方法最终确定农民收入影响指标各数据变量。
表1 密云区农民收入影响因素指标
2.2 模型原理
因子分析模型是主成分分析的推广，是利用降维思想，从研究原始变量的相关矩阵内部依赖关系出发，把某些具有错综复杂关系的变量归结为少数几个综合因子的多变量统计分析方法[15]，故其更侧重于用以解释被观测变量间的相关关系或协方差间的结构[16]。
3.1 农民收入影响因素分析结果
进行因子分析之前需对选用变量进行相关性分析，依据相关性分析结果来决定是否适宜展开因子分析。本研究在模型分析过程中首先对数据进行了相关性检验，根据Pearson相关结果（表2）可得知各变量的相关性较好。其后进行了因子分析，并依据因子分析结果，运用多元回归方法得出标准化方程，以构建农民收入影响因素模型，分析各指标影响农民收入的作用机制。
3.1.1 相关性分析 应用SPSS 22.0 软件对人均收入Y和S1～S99个自变量指标数据进行相关性分析，得到表2 所示结果。从表中可得知Y与S1～S9皆存在相关性，除与S4（耕地面积）和S6（农村劳动力数量）为中度相关和弱相关外，与其他指标均为强相关，其中与S1（农林水务支出）、S3（地区生产总值）和S9（农业人口比重）的相关性最强。S1～S9各指标之间也有部分存在相关关系，适合利用因子分析通过降维的手段去除因子间的共线性。
表2 密云区农民人均纯收入与主要影响因子相关系数矩阵
3.1.2 因子分析KMO 检验常用于检查各变量间的相关性与偏相关性，其取值范围处于0～1之间，取值越接近1 说明相关性越强，偏相关越弱，因子分析效果越好。一般认为KMO 统计量取值大于0.7 时因子分析效果比较好。由表3 可得知，对密云区所采集的解释变量进行Bartlett 和KMO 检验可得出KMO 统计量为0.803，在0.01显著性水平下，球形检验拒接原假设，说明进行因子分析效果较好。由此判断，可用以上9 个指标变量来反映密云区人均收入的主要影响因素。
表3 因子分析KMO与Bartlett检验
得到初始载荷矩阵与公共因子后对因子进行旋转，运用最大方差正交旋转(Varimax)得出旋转后的因子得分系数矩阵。由解释的变异数统计表（表4）和碎石图可得知前2个分量的累加特征值很大，后面7个分量的解释量均较小，前2个分量对总方差贡献率达到94.186%，提取了样本的绝大多数信息，因子分析效果极好。
表4 因子分析变异数统计表
依据因子得分系数矩阵（表5）可得出，第一个公共因子F1主要由S6农村劳动力数量这一因素决定，故将其命名为人力因子。第二个公共因子F2主要由S4耕地面积因素决定，将其命名为资源因子。由因子得分系数矩阵可得出2个公因子的表达式(1)和(2)。
表5 因子评分系数矩阵
由式(1)可得知人力因子(F1)中农村劳动力数量因素排名最高，农村用电量、农林水务支出、地区生产总值与耕地面积等因素对于F1均为正向影响，除此之外其他因素对于F1有负向影响。而资源因子(F2)中耕地面积因素的影响程度最高，农村劳动力数量因素对于F2的正向影响程度也颇高，除此之外，恩格尔系数、农业人口比重与农村用电量等因素对于F2也存在正向影响。
由因子分析模型可得出F1和F22 个因子在2006—2018年的得分情况，为了更好地探究各因素对于农民收入的影响，可运用多元回归的方法将两个因子方程式合并得出标准化的线性回归方程式进行下一步的分析。由多元线性回归结果（表6）得知，调整后的R2为0.994，F值为923.308，显著性为0.000，因此拟合程度较好，适宜开展线性回归。
目前，常用的浮选方案主要有两种：浮选机分选和浮选柱分选工艺。考虑到公司选煤厂空间狭窄，旋流微泡浮选柱设备占地面积小，无运动部件，磨损小，维护工作量小，维护费用低，操作简单，调整容易，并且精煤灰分调整幅度大，可根据煤质和市场生产灰分不同的精煤等因素，决定采用FCMC-4500型旋流微泡浮选柱工艺。
表6 多元线性回归分析摘要
根据表7进一步可得出线性回归方程(3)。
表7 回归系数分析
将公式(1)和(2)带入公式(3)可得出标准化线性回归方程式(4)。
由公式(4)可得知密云区农民人均收入Y 与农林水务支出、地区生产总值、农村用电量、农村劳动力数量和农林牧渔业总产值呈正相关关系，即农林水务支出等因素对于农民收入有正向影响。而农业机械总动力、耕地面积、恩格尔系数和农业人口比重对于农民收入会产生负向影响。
3.2 影响机制分析
基于模型分析结果，结合生态涵养区实际发展状况，分析相关因素对农民收入的影响机制，从而揭示出农民收入结构中存在的问题。
3.2.1 基础设施建设影响 根据模型分析可得知，农村用电量与农林水务支出能对农民收入产生较大的正向作用，其增加能带动农民收入的增长。农村用电量是农村基础设施建设的一个重要组成部分，农林水务支出也是构成农村基础设施建设的重要财政支出之一。高越与侯在坤的研究也证实了农村基础设施建设对对于农民收入有较好的增长效应这一事实[18]。当前，密云生态涵养区内基础实施建设还存在较大的平衡性，在山区，尤其是位于生态保护区的建设受到自然条件等影响较大，对当地开展休闲农业等产业发展，增加农民收入带来了一定程度的影响。
3.2.2 农村人力资源影响 根据式(4)可得知农村劳动力数量与农民收入呈显著正向关系，2006—2018年密云区农村劳动力资源数总体呈上升趋势，但乡村从业人员数占劳动力资源（此处乡村从业人员与劳动力资源均统计劳动年龄以内，劳动年龄以上的老年人未计入统计，后文的乡村从业人员与劳动力资源也均指劳动年龄以内的农民）的比重却呈现下降趋势，自2017年起占比开始低于60%，而农业人口比重与农业人口数量减少幅度却较低，说明区内一定程度上存在农村劳动力资源短缺与农村人口老龄化问题。综合看来，密云区农村劳动力资源紧缺主要体现在以下几个方面：一是极为缺乏具备科学文化素养和生产经营能力的管理人才与营销人才。二是以种植大户、龙头企业带头人等为代表的新型农业经营主体较为匮乏，导致涵养区内一村一品示范村、特色专业示范村以及乡村特色产业发展受阻，制约农村产业发展。三是农村劳动力人口数量增长缓慢，从事农业生产的比重和数量呈逐年递减趋势，且农村劳动力老龄化问题较为显著。
3.2.3 区域经济发展影响 地区生产总值与农林牧渔业总产值两项对于密云区农民人均收入也有较为突出的正向作用，反映区域经济发展对于农民收入增长所起到的重大作用，地区生产总值与农林牧渔业总产值的增长不仅可以促进农民收入增长也能降低农村家庭的恩格尔系数。由(4)式可知地区生产总值每提升1个单位会促使农民收入提升14.5%，远高于农林牧渔业总产值的效应。对比历年数据可得知农林牧渔业总产值自2013年后大致呈现负增长趋势，对于农民收入增长的贡献率较低。近年来，密云区农林牧渔业总产值持续下降，需要尽快通过产业结构优化调整来促进农林牧渔业总产值增长，以探索更多扩大农民收入的途径。
3.2.4 生态补偿因素影响 农林水务支出对农民收入增加有正向作用，是构成生态涵养区生态补偿资金来源之一。农村耕地面积的减少也体现出密云区生态建设的逐步推进。但当前密云生态涵养区农民生态补偿标准较低、范围较小，对生态补偿系统缺乏有效的评估和监测机制，同时生态补偿的长效机制尚未建立[19]，补偿方式也较为单一，以政府、企业和社会多元结构的市场化补偿机制未形成，易造成农民转移性收入的较大波动。
依据密云生态涵养区农民收入因子分析模型结果及收入影响因素机制分析，从基础设施建设、人力资本培育、产业转型升级与生态补偿机制四方面因地制宜的提出相关的农民增收路径。
4.1 强化基础设施和公共服务建设
首先，加强乡村交通物流设施建设与乡村供水供电设施建设。通过乡村公路路网、远郊区客运枢纽站建设等完善路网结构；
积极推进农村电商平台建设，加快完善区物流中心、乡镇物流站和村级物流点三级物流体系；
加大农村电力电网负荷能力。其次，提升农村信息服务能力。完善乡村信息网络建设，进一步加强农村信息进村入户力度，面向“三农”推广适用产品、应用和服务；
积极推进农技推广、农产品质量安全监管及动植物疫病防控等信息化管理平台建设。第三，完善乡村公共就业服务。要加强农民职业技能培训，拓展农民就业渠道，要搭建乡村就业创业服务平台，推动乡村创业发展。
4.2 加大农村人力资本投资力度
第一，要通过政府引导与组织生产经营能力、管理营销能力等培训，逐步培养一批开展规模化、集约化、专业化和组织化生产的专业大户、家庭农场主、专业合作社带头人等新型生产经营主体。第二，通过与中关村科学城、科研机构和院校等合作，不定期聘请专家教授举办农民科技培训等加强技术指导和人才的培育，为当地培养一批农业社会化乡土服务专家。第三，加强农民的专业技能培训，提高农民生产能力、种养能力与专业能力，为本区的农业企业、专业合作社、家庭农场等新型生产经营主体做好骨干农业劳动力的储备与供给工作。
4.3 大力助推产业转型升级
密云生态涵养区山水林田湖资源丰富，具有良好的环境效益和生态效益。在保障生态系统质量前提下，发挥当地自然山水优势与民俗文化特色，促进区内乡村特色产业发展尤其是特色生态农业与旅游休闲、互联网、大数据及5G等深度融合，实现生态涵养区产业升级，促进产业生态化发展。其次，在充分利用区内空间基础上，依托区内生态资源禀赋统筹推进森林游憩、森林康养等多种森林资源利用方式。促进区内生态与旅游、文化、健康养老产业等深度融合，发展各具优势的特色观光旅游、生态旅游、森林康养、森林人家、自然教育产业。
4.4 完善生态保护补偿机制
首先，按照“少取、多予、放活、管好”原则，进一步完善优化市场化、多元化的生态保护补偿机制，推动生态保护主体由政府唯一转变为政府主导、企业和社会等多元主体的共建共享共治。其次，要加大市级和区级转移支付力度，建立北京市及密云区生态涵养区相关政策和资金及使用机制，落实相应的评价考核体系。第三，加强生态补偿项目建设。对于之前现金型生态补偿项目要加大补偿力度，引入企业等社会力量加入，逐步提高补偿范围，尤其是对于那些未受到生态补偿却因生态补偿机制而遭受损失的农民也应适度纳入补偿范围；
同时对于岗位型补偿项目也应加强保障与适度扩充，针对生态护林员、生态保洁员等形式岗位，要逐步落实其岗位稳定性，适度扩大相应的临时性生态补偿项目岗位。
本研究通过对密云区农民收入的调查与分析，结合多元统计的方法与当地经济发展的实际状况，细致探究了影响密云农民收入的主要因素。研究得出如下结论：农林水务支出等5 项指标对于农民收入增长具有正向作用，农业机械总动力等4 项指标对于农民收入增长有负向作用。农民收入结构较为不合理，主要以工资性收入和经营性收入为主，财产性收入与转移性收入所占比重较低。结合因子分析结果可得知农民收入的影响机制主要由基础设施建设不完善、农村人力资本投资不足、区域经济发展不够与生态补偿较低等所致，故本研究提出强化基础设施和公共服务建设、加大农村人力资本投资力度等对策以提高农民收入水平和优化收入结构。
当前，对于北京生态涵养区微观层面探究农民收入与其影响因素的文献尤其是结合生态保护与可持续发展下的农民收入的文献相对较少，本研究虽然在此层面上进行了相关的分析，但是由于数据等多种因素的限制，对于大都市周边生态涵养区的生态保护与农民收入增长的特殊性研究仍略有不足，从产业集聚[20]层面上对生态涵养区农民增收做出分析，可作为此方面研究的重要补充。
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