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2019年08期
作者:黄烈甲1，程甲1*，张伯清2单位: 1。湖北大学商学院；2.华中农业大学土地管理学院
简介:黄烈佳，副教授，博士，从事土地保护和土地资源经济研究。*通讯作者，硕士研究生，研究方向:房地产管理。
基金项目:国家自然科学基金青年项目(71403083)；湖北省教育厅人文社会科学综合项目(16Y003)。
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中国主要粮食产区主要包括长江中下游5个省(江苏、江西、安徽、湖南、湖北)，黄淮海3个省(河北、山东、河南)，东北3个省(黑、吉、辽)，内蒙古和四川2个省，共13个省。粮食主产区为保障国家粮食生产和安全做出了巨大贡献，但其发展也面临诸多资源制约。近年来，随着工业化和城市化的快速发展，耕地的“非农化”和“非农化”对耕地资源和粮食安全产生了强烈影响。因此，建立粮食主产区耕地保护补偿机制逐渐成为政府和学术界的共识。
自2005年中央政府“一号文件”提出“建立粮食主产区利益补偿机制”以来，学术界对粮食主产区的补偿机制、耕地生产率、粮食安全等方面进行了大量研究。地方土地管理人员作为耕地保护政策的直接执行者，对耕地保护补偿有着更加公平、全面的认识，这决定了耕地保护政策实施的有效性。
目的为动员粮食主产区发展粮食生产，提高耕地保护补偿效率，提出有针对性的政策建议，为耕地保护补偿政策研究提供新的视角和研究内容，更好地提高耕地保护补偿的有效性和公平性。
方法
粮食主产区是中国农业生产的重要基地。2003年至2017年，粮食总产量增长43.4%，年均增长2.89个百分点。其中，粮食主产区粮食产量增长48.2%，年均增长3.23个百分点(图1)。
注:数据来自《2003-2017年国家统计年鉴》图1 2003-2017年中国主要粮食产区粮食产量比例
以粮食主产区为例，利用当地土地管理人员的305份调查数据，通过探索性因子分析检验了量表的信度和效度。提取了影响耕地保护补偿资金分配的主要因素。结构方程模型被用来解释外生潜在变量和内生潜在变量之间的关系(图2)。系统分析了当地土地管理人员补偿耕地保护的意愿及其影响因素。
图2结构方程模型的技术路线结果
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变量选择
为了研究粮食主产区耕地保护补偿意愿及其影响因素，基于土地管理人员对耕地保护补偿意愿及其影响因素的评价得分，选取以下20个观察变量。变量如表1所示。
从表1可以看出，粮食主产区地方管理者补偿耕地保护的意愿相对较低，其影响因素得分与相对较小的波动相对一致，这也反映出地方土地管理者问卷信息的真实性和宏观水平高于农民。
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信度和效度检验
SPSS 20.0用于测试数据的可靠性。结果表明，基于影响因素变量(X1-X14)、耕地保护认知变量(W1-W3)和耕地保护补偿认知变量(Y1-Y3)标准化项目的克朗巴赫α值范围大于0.73，KMO值大于0.69，巴特利特球形检验统计量Sig。& amplt。0.00(表2)，可以看出数据的可靠性相对较高。考虑到所有因素，可以认为所有变量之间存在显著的相关性，这适用于因子分析。
& ampgt。& ampgt。& ampgt。& ampgt。探索性因素分析
耕地保护认知与耕地保护补偿意愿
例如，表3和表4分别是利用因子分析提取耕地保护认知和耕地保护补偿意愿变量的常用因子。采用特征值大于1的原则来确定因子的个数。根据累积方差贡献率提取一个因子。这个共同因素分别解释了69.394%和66.521%的方差变化，并包含了大部分信息。
耕地保护补偿认知影响变量的因子分析基于对耕地保护和耕地保护补偿意愿的认知分析，运用主成分分析法对耕地保护补偿意愿的14个影响变量进行探索性因子分析。其中，所有指标变量的标准因子负荷值均大于0.5，四个共同因子对整个问卷的解释率达到63.82%，共同因子提取有效，组成矩阵见表5。
因子分析结果表明，可以从14个指标变量中提取4个共同因子。根据变量和研究主题的共性，耕地生产效益、经济发展、农业建设条件和耕地保护任务4个因素可以作为耕地保护补偿意愿的影响因素。& ampgt。& ampgt。& ampgt。& ampgt。
验证性因素分析
耕地保护补偿意愿影响因素模型构建：
一些学者对耕地保护补偿意愿的影响因素进行了实证分析。在总结耕地保护补偿影响因素的基础上，构建了理论模型(图3)，提出了理论假设。
图3耕地保护补偿意愿影响因素的理论模型根据上述理论模型，提出了7个假设:
假设1:农民的耕地生产效益对其耕地保护补偿意愿有显著的积极影响。
假设2:区域经济发展对耕地保护补偿意愿有显著的积极影响。
假设3:区域农业建设条件对耕地保护和补偿意愿有显著的正向影响。
假设4:区域耕地保护任务对耕地保护补偿意愿有显著的正向影响。
假设5:区域经济发展对耕地保护的积极性有显著的积极影响。
假设6:区域耕地保护任务对耕地保护积极性有显著的积极影响。
假设7:耕地保护热情对耕地保护补偿意愿有显著的积极影响。
耕地保护补偿意愿影响因素的模型结果：
数据采用Amos 21.0软件进行验证性因子分析。建立了耕地生产效益、经济发展状况、农业建设条件、耕地保护任务、耕地保护认知和耕地保护补偿意愿五个潜在变量的结构模型，探索它们之间的数量关系。从模型拟合情况来看(表6)，结构方程模型整体拟合度良好，各项指标均在参考值范围内。可以认为，耕地保护补偿意愿影响因素结构模型的整体拟合性较好。
标准化模型的结果显示在图4中，预设模型的估计结果显示在表7中。结果表明，经济发展、农业建设条件、耕地保护任务和耕地保护认知对0.1以上的耕地保护补偿意愿因子有显著影响。
图4标准化模型
表7中的结构模型反映了潜在变量之间的相互关系。潜在变量间的路径系数表明，耕地生产效益对耕地保护补偿意愿有反向影响，验证了假设1的误差。其余结果与原假设一致，即经济发展对耕地保护积极性的认知影响最大，而农业建设条件和耕地保护积极性对耕地保护补偿意愿的影响最大，这表明经济发展条件和农业建设条件对耕地保护补偿意愿的影响最大，决策者在分配经济补偿时更多考虑这两个因素。结论
为确保粮食主产区耕地保护经济补偿的有效性，建议关注当地土地管理人员，提高其耕地保护补偿意识。根据耕地保护的任务，制定差异化的耕地保护补偿政策。重视各地区的经济发展和农业建设条件，降低耕地保护难度。
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