新生代农民种田意愿影响因素分析

1、新生代农民种田意愿影响因素分析 摘要：粮食安全事关国家稳定和可持续发展，然而由于农事比较劳苦且效益相对低下，青壮年农村劳动力弃农务工现象普遍，调查新生代农民的种田意愿问题不仅十分重要而且异常紧迫。以湖北省宜昌市三个具体村庄为例，采用文献研究、深度访谈、问卷调查等方法获取一手的数据，运用logistic回归分析工具，从个体特征、家庭特征、环境特征三个大方面来探讨影响新生代农民种田意愿的因素，结果表明，农村劳动力、受教育程度、非农收入占家庭总收入比和地理环境对其种田意愿有显著影响。最后，从培养职业农民，推进确地确权，实施规模化经营，强化惠农政策倾斜力度等方面，提出了提升新生代农民种田意愿的政策建议

2、。 关键词：新生代农民；种田意愿；影响因素 中图分类号：f24 文献标识码：a 文章编号：16723198（2015）13011402 1项目简介 新生代农民是指80、90后，年龄在16-26岁之间，具有农民身份，受教育程度较高，对精神生活追求也较高的一个群体。他们的种田意愿影响土地利用状况，影响国家粮食安全。新生代农民将来的种田意愿如何，有哪些因素影响他们的种田意愿，如何提升他们的种田意愿，如何延续我国数千年的农耕文明，这些问题都值得我们深思。 “优质劳动力”源源不断地流出，已成为制约农村发展的“瓶颈因素”，使农村建设缺失主体，耕地浪费严重。农民对土地的依赖程度大大下降，已造成不同程度的国土

3、资源浪费。新生代农民弃农的原因既有受教育程度相对上升，农民社会地位不高，又有收入低，缺乏农业知识，生产力不足等方面的经济考量；更有信息不畅，宣传不到位等局限因素。鉴于此我们采用logistic模型对各因素进行分析，取得主要影响因素，提出相应的解决方案。 2新生代农民种田意愿影响因素的logistic分析 2.1样本数据来源 2014年7-8月，课题组对湖北宜昌市小溪塔镇三个村庄的新生代农民进行问卷调查，主要采用一对一、多对一的方式进行访谈，共发放问卷160份，获得有效调查问卷146份，样本有效率为86.30%。 2.2影响新生代农民种田意愿的变量特征描述 2.2.1个体特征变量包括三个变量 （

4、1）其中性别sex是名义变量，性别的值为1表示男性，0表示女性； （2）受教育年限edu是度量变量，以受调查者真实受教育年限为准； （3）是否参加过相关农业培训train是序号变量，0表示从未参加；1表示不常参加；2表示经常参加。 2.2.2家庭特征变量包括四个变量 （1）非农收入所占比ofarincome是序号变量，0表示非农收入为40%以下；1表示40%-90%；2表示90%以上； （2）劳动实际投入人数labor是度量变量，以受调查者家庭实际投入劳动人数为准； （3）农业生产劳作方式work是序号变量，0表示以人为主；1表示以机器生产为主（有收割机和播种机就为1）； （4）家庭收入是度量

5、变量，0表示1-3万；1表示3-5万；2表示5-7万；3表示7万以上。 2.2.3环境变量包括四个变量 （1）地理环境是序号变量，0表示山地；1表示丘陵；2表示平原； （2）政策环境是序号变量，以环境有利程度依次增大为标准分为1-5五个等级； （3）市场环境是度量变量，以环境有利程度依次增大为标准分为1-5五个等级； （4）风险是序号变量，以风险依次增大为标准分为1-5五个等级。 本模型中因变量为新生代农民种田意愿will，在问卷设计中关于是否愿意种田设计了两个选项：0表示愿意；1表示不愿意。 y=xi+i 2.3模型构建 logistic函数是一个概率函数，即事件（因变量）发生的概率p受自变

6、量（xi）的影响程度。基本表达式为： p=11+e-（+i） 本文把新生代农民种田意愿作为因变量，新生代农民是否愿意种田取决于种田收益与非种田收益的比较，若种田收益相对较大，则选择种田，因变量取值为1；若种田收益相对较小，选择不种田，因变量取值为0。这里假设新生代农民的净收益可以用以下方程进行模拟： y=bxi+zj 其中，xi表示f（被访者个体特征，家庭特征，土地特征），y表示种田的净收益，即预期种田收入扣除种田成本。当y0时，y的取值yi表示1；当y 2.4运算过程 2.4.1新生代农民种田意愿调私峁 通过对146份有效问卷进行统计得出如下结果：受访的新生代农民仅13.7%表示愿意种田，8

7、6.3%则表示不愿种田，说明我国新生代农民种田意愿普遍较低。 2.4.2新生代农民种田意愿影响因素分析 由于因变量的分类为三类，因此采取的模型为spss中的多项逻辑回归模型，即multinomial logistie模型，模型检验和输出结果如表1。 表1新生代农民种田意愿参数logit模型整体拟合效果 model fitting information modelmodel fitting criterialikelihood ratio tests -2 log likelihoodchi-squaredfsig. intercept only58.320 final22.56935.751

8、11.000 从表中可以看出，模型的整体拟合的chi一squaer值为35.715，检验的显著性p值为0.000，因此从总体上来说自变量对因变量的作用在整体上是有统计意义的。各自变量的作用及参数估计值如表2所示。 表2新生代农民种田意愿参数logit模型估计 variables in the equation bs.e.walddfsig.exp（b） step 1asex-1.3612.265.3611.548.256 edu.468.2234.4261.0351.597 ofarincome3.5621.4276.2321.01335.228 train-1.5991.0302.4121.

9、120.202 labor-.484.919.2781.598.616 work4.6192.6073.1401.076101.431 risk-.752.6441.3631.243.471 geography2.0891.0324.0991.0438.076 income-.208.737.0801.778.812 policy-.9281.007.8501.356.395 market-1.6841.0332.6581.103.186 constant3.2825.236.3931.53126.624 a. variable（s） entered on step 1：sex，edu，ofa

10、rincome，train，labor，work，risk，geography，income，policy，market. 2.5结果分析 根据上述模型运算，对自变量的影响作用得出如下结论： （1）非农收入占家庭总收入比例、受教育程度以及地理环境对新生代农民的种田意愿有显著影响。非农收入所占比反映了家庭对农业收入的依赖程度，比例越大，依赖程度越小，种田意愿越低；受教育程度越高，获得高收入的几率越大，越倾向于不愿意种田；地理环境越好，种田意愿越高。 （2）生产方式和市场环境对新生代农民的种田意愿有一定影响。机械化程度较高的家庭，生产率高，种田意愿就越高；市场需求和供给之间的关系影响粮食价格，进而

11、影响种田意愿，但粮食价格关系国计民生，国家对其进行一定的控制和调节，因而对种田意愿影响不大。 （3）性别、是否参加过农业培训、家庭劳动力实际投入情况、政策环境以及种田风险对新生代农民的种田意愿无明显影响。当今社会经济快速发展，男性和女性的就业机会相对比较公平，加之我国长期推行惠农强农政策、普及机械化生产，新生代农民又普遍认为种田不是高技术含量的劳动且无较大风险，因此这些因素对新生代农民的种田意愿无明显影响。 3提升新生代农民种田意愿的政策建议 根据模型分析结果我们可以提出如下对策： （1）加强宣传教育，培养新一代职业农民。鼓励各大高校增设农业科技相关的专业，针对农科专业的特点和农村学生的实际情

12、况，制定和免除农科学生学费或由政府代还助学贷款的激励政策，按照国家事业单位人员的社会待遇和社会保障，形成面向基层和农业生产第一线服务与就业的长效机制。 （2）提高粮食生产专业化水平，培育新型农业经营主体。着力培养家庭农场、农民专业合作社以及农业社会化服务机构等新型农业经营主体，定期召开农业科技知识培训分享会，向农民提供包括种子、化肥、农药和技术等生产资料方面的知识，提高生产效率。 （3）培育新生代种田典型，强化示范引领作用。着力培养一大批种田能手、农机作业能手、科技带头人、农业营销人才、农业经营人才等新型农民典范，利用各种媒体对其优秀事迹进行大力宣传，形成“明星效应”，发挥引领示范作用。 （4）落实确地确权政策，实现规模化生产。成立土地流转合作社，积极开展农村土地股份合作试点，将相对过剩土地承包给种植大户，通过土地确权登记颁证，使农民对长久承包经营土地心里有底。 （5）加强惠农强农政策向新生代农民倾斜，完善农业社会化服务体系。在农产品市场、经营、流通、信息、贸易等方面对新生代农民给予资金、技术等政策方面的优惠，形成以政府公共服务体系为方向、农村自发形成的农业合作经济组织为主体、涉农企业以及农业院校为中介的社