个体理性、政策情境与农户撂荒耕地复耕行为

Individual rationality, policy context and farmers’ behavior of recultivating abandoned farmland

摘要

为探究个体理性与政策情境对农户撂荒耕地复耕行为的影响，基于2023年对全国5省的农户微观调查数据，采用拓展的“态度-行为-情境”分析框架和潜变量交互效应模型，分析并验证个体理性视角下农户撂荒耕地复耕行为决策机制及其影响。研究发现：1）农户优先基于经济理性开展撂荒耕地复耕决策，其次是社会理性，最后是生存理性。其中，经济理性对农户撂荒耕地复耕意愿有显著的负向影响，生存理性和社会理性对农户撂荒耕地复耕意愿有显著的正向影响；2）经济型政策情境缓解了经济理性对农户撂荒耕地复耕意愿的负面影响，命令型政策情境弱化了生存理性对农户撂荒耕地复耕意愿的促进作用，相较于命令型政策情境，农户偏好经济型政策情境；3）复耕撂荒耕地能够给农户带来积极的效果感知，但效果感知尚不足以显著提高复耕意愿。综上，为有效减少耕地撂荒，政府应区别对待农户开展撂荒耕地复耕的不同层次理性需求，完善以经济型为主、命令型为辅的撂荒耕地复耕政策体系，提升农户撂荒耕地复耕的收益感知效果。

Abstract

This study aims to explore the effects of individual rationality and policy context on farmers’ behavior of recultivating abandoned farmland. Based on micro-level survey data collected in 2023 from farm households in five provinces of China， and employing an extended “attitude-behavior-context” analytical framework together with a latent variable interaction effect model， the study analyzes and tests the decision-making mechanism and influencing factors underlying farmers’ recultivation behavior of abandoned farmland from the perspective of individual rationality. The results indicate that： 1） Farmers prioritize economic rationality in their decision-making regarding the recultivation of abandoned farmland， followed by social rationality， and lastly survival rationality. Economic rationality has a significant negative impact on farmers’ intention to recultivate abandoned farmland， while survival rationality and social rationality have a significant positive impact. 2） The economic policy contexts mitigate the negative impact of economic rationality on farmers’ intention to recultivate abandoned farmland， while the regulatory policy contexts weaken the promotion effect of survival rationality. Compared with the regulatory policy contexts， farmers prefer the economic policy contexts. 3） The recultivation of abandoned farmland brings positive effect perception to farmers， but this effect perception is not enough to significantly improve their intention to recultivate abandoned farmland. In conclusion， to effectively reduce farmland abandonment， the government should respond differently to the various levels of rational needs involved in farmers’ decisions to recultivate abandoned farmland， improve a policy system for recultivation that gives priority to economic incentives while being complemented by regulatory measures， and enhance farmers’ perceived benefits of recultivating abandoned farmland.

Graphical abstract

关键词

撂荒耕地复耕 / 行为决策 / 个体理性 / 政策情境 / 结构方程模型

Key words

recultivating abandoned farmland / behavioral decision-making / individual rationality / policy context / structural equation model

耕地撂荒是一种全球现象，自20世纪50年代以来，全球撂荒耕地累计达4亿 hm^2［1-2］。耕地撂荒减少了农产品供给，对社会经济发展构成隐患^［3-4］。2022年全世界仍然有6.91至7.83亿人面临饥饿，如果放任态势发展，将无法如期实现到2030年消除饥饿的可持续发展目标^［5］。在此背景下，撂荒耕地复耕是一种有吸引力的选择^［6-7］，已成为可持续土地利用政策和规划的重要组成部分^［8］。中国食物供给正面临膳食结构不合理、资源趋紧和环境退化、国际环境不稳定等多重风险挑战^［9-10］。在从中等收入向高收入迈进、向全面建设社会主义现代化国家进军的新阶段，中国需要全面提升食物安全保障的能力和水平^［11］。耕地是食物生产中最重要的生产资源^［12］。自2020年开始，中央政府尤为关注撂荒耕地复耕，《中华人民共和国粮食安全保障法》明确要求“县级以上地方人民政府应当因地制宜、分类推进撂荒地治理，采取措施引导复耕”。

相较于耕地撂荒，聚焦撂荒耕地复耕的文献偏少^［13］。以中国（整体或者某一区域）作为案例区开展撂荒耕地复耕的研究涉及撂荒耕地复耕困境和对策^［14-16］、撂荒耕地复耕的生态经济效益^［17］及受经营主体技术效率影响^［18］等少数方面。关注中国之外地区撂荒耕地复耕的文献相对丰富，如亚洲的尼泊尔^［19-20］、南欧地区^［3，21］甚至整个欧洲^［22-23］以及原苏联加盟共和国^［7-8］等。这些文献的研究主题可以划分为六类：撂荒耕地复耕的时空演变^［24-25］、影响因素^［7，26］、农民意愿^{［20，27］}、利用路径^{［13，28］}、政策响应^［22-23］和经济生态效应^{［21，29］}。

目前，关于最适当的撂荒耕地复耕政策尚无科学共识^［30-31］。基于分析耕地撂荒原因提出政策建议的研究^{［4，13，32］}很多，但这些政策建议的可行性和有效性还未得到系统检验。2020—2022年中国政府推动撂荒耕地复耕尚属于“事件型”政策^［33］，且多数农户缺乏复耕意愿^［14-16］。提高农户复耕意愿也是其他国家和地区推进撂荒耕地复耕关注的重点之一^{［19，34］}。中国大国小农基本国情农情将长期存在，农户参与是推进撂荒耕地复耕的微观基础，亟需厘清农户撂荒耕地复耕行为决策的基本逻辑，识别有助于激发农户撂荒耕地复耕行为决策端积极响应的政策情境，以弥合农户需求与政策供给之间的差距。

鉴于此，本研究拓展“态度-行为-情境”理论，聚焦“态度”中的理性维度，将“行为”分解为“行为意愿”和“实际行为”，且在两者之间加入行为效果感知作用路径；在此基础上，采用潜变量交互效应模型量化个体理性和政策情境对农户撂荒耕地复耕行为决策的影响，以期为撂荒耕地复耕研究充实中国案例，为完善撂荒耕地复耕政策提供参考依据。

1　分析框架与研究假说

1.1　分析框架

社会心理学中的“态度-行为-情境”理论基于“复杂环境行为模型”演化而来，非常重视外部情境因素对个体行为的影响作用。该理论认为，个体行为决策是一个动态的、多阶段的过程，是个体态度和外部情境因素相互作用的结果^［35］。当个体对从事某项活动所持有的态度较为消极时，外界提供的一些刺激性的情境因素，如命令控制、经济激励等政策措施将有助于推动个体行为发生。

态度是个体对某个事物或从事某项活动所持有的积极或消极的评价性反应，决定于对行为结果的主要信念以及对这种结果重要程度的估计，是个体作为理性“经济人”和“社会人”基于经验和知识形成的相对稳定的心理倾向。无论是经济学的“理性选择”还是社会学的“理性选择”，其前提均承认人的行为是受“理性”支配。本研究聚焦“态度”中的理性维度，并参考相关研究^［36］，将农户理性分为生存理性、经济理性和社会理性。现实中，农户的理性行为决策通常是复杂的。农户不仅追求经济利益的最大化，也追求社会及其他效益的最大化，而且，其中许多因素是相互制约的，农户只能在多因素的权衡之中寻求一个满意解。

行为意愿是指个体从事某项行为的倾向程度的大小，是任何行为表现的必需过程，是行为产生的前置条件^［37］。一般而言，行为意愿越强烈，个体从事特定行为的概率就越高。行为意愿受到态度的影响，同时它也直接预测了个体的实际行为。复杂适应系统理论认为，系统中的个体具有适应性，即个体可以自动调整自身的状态、参数以适应环境，或者遵循“刺激—反应”规则，在与环境的交互过程中不断地“学习”或“积累经验”，并根据学到的经验改变自身的结构和行为方式^［38］。如若开展撂荒耕地复耕后，取得了较好的效益（如改善了生计），农户就会获得对该行为正向的效果感知，这种积极体验会增强农户的撂荒耕地复耕意愿；反之，则会减弱其撂荒耕地复耕意愿。因此，本研究紧扣现阶段中国农户撂荒耕地复耕意愿普遍不高^［14-16］的现实问题，将“态度-行为-情境”理论^［35］中的“行为”分解为“行为意愿”和“实际行为” 2个环节，并在“行为意愿”和“实际行为”之间增加行为效果感知这一变量，以期更全面地厘清农户撂荒耕地复耕的决策过程和发生机理。

当前，中国撂荒耕地复耕主要由政府推动^{［14，33］}，政府在这其中扮演着发起者和主导者的角色，因而各类相关政策是影响农户撂荒耕地复耕决策的主要外部情境因素。现实中，政府推进撂荒耕地复耕采用的政策工具基本上可以分为命令型和经济型两类。命令型政策工具的特点是对撂荒耕地复耕进行某种直接控制，包括命令、禁令等。经济型政策工具则通过对撂荒耕地复耕的成本-收益进行调控，引导农户参与撂荒耕地复耕。

综上分析，基于拓展的“态度-行为-情境”理论，构建了农民个体理性、政策情境与撂荒耕地复耕的分析框架。具体地，个体理性影响着撂荒耕地复耕意愿，政策情境在其中起着调节作用，进而，撂荒耕地复耕意愿对实际复耕行为产生影响，复耕行为影响行为效果感知，反过来又影响复耕意愿（图1）。

1.2　研究假说

生存理性、经济理性和社会理性反映的是个体需求的不同层次^［36］，从不同方向影响着农户撂荒耕地复耕意愿。当前，中国正在巩固拓展脱贫攻坚成果同乡村振兴有效衔接，农户追求更高质量的生活水平，经济理性对家庭生计决策的影响最大。经济理性是基于成本-收益做出的利益最大化决策，若开展撂荒耕地复耕能够增加收入，农户会倾向于复耕；反之，则会倾向于持续撂荒。然而，现实情况是农业生产比较收益低引致了耕地撂荒^{［4，13，32］}。因此，在经济理性驱动下，农户的撂荒耕地复耕意愿不高。

生存理性是个体需求最基本的层次，农户尽管可以离开耕地讨生计，但会出于对未来风险和不确定性的担忧，遵循“安全第一”的准则开展耕地利用决策。农村地区的社会保障体系相对薄弱、外出务工农民失业风险高且多数农民工并未享受到城市社会保障，农户对耕地仍然具有较强的心理依赖，将其作为家庭生计的底线保障^［39］。从这个角度来讲，农户会在生存理性驱动下表现出撂荒耕地复耕意愿。

此外，农户具有社会属性，其行为受到社会习俗、制度、规范、情感和意志的制约。尤其是，中华农耕文明蕴含粮安天下的食物观、拓土肥田的土地观、崇礼亲仁的德治观等思想理念^［40］。农户对耕地的态度内嵌于其社会理性之中，不仅需要考虑自身利益，还需要考虑与邻居、村民和整个社会的关系，以及对环境和资源的责任^［36］。因此，农户在社会理性的驱动下具有撂荒耕地复耕意愿。基于此，提出以下研究假说：

假说H1：生存理性和社会理性对农户撂荒耕地复耕意愿有显著的正向影响，经济理性对农户撂荒耕地复耕意愿有显著的负向影响。

不同类型的政策情境对农户撂荒耕地复耕意愿的影响存在差异。在命令型政策情境中，政府通过收回耕地、停发补贴、加强督促等手段，规范和约束农户的耕地利用行为，有助于直接提高农户撂荒耕地复耕意愿。由前述可知，农户在生存理性驱动下的撂荒耕地复耕意愿是一种未来的意愿，而不是当下的意愿。农户需要额外花费时间、资源等来满足命令型政策情境的当下要求，这与生存理性驱动下的撂荒耕地复耕意愿不一致。现实中，绝大多数农户对耕地已不存在实质上的生计依赖^［39］，命令型政策情境不会显著扰动经济理性对农户撂荒耕地复耕决策的影响，但会弱化生存理性对农户撂荒耕地复耕意愿的正向影响。在经济型政策情境中，政府通过发放复耕补贴、保障基础设施、畅通农产品销售渠道等手段，引导和激励农户复耕撂荒耕地。这些经济型政策工具有助于农业经营降本增收，能在一定程度上缓解经济理性对农户撂荒耕地复耕意愿的负面影响。社会理性是农户在长期生产、生活中逐渐形成的，根植于价值观念和文化传统之中，这种深层次的理性很难在短期内受到政策的显著影响。

基于此，进一步提出以下3个假说：

假说H2：命令型和经济型政策情境对农户撂荒耕地复耕意愿皆有显著的直接正向影响。

假说H3：命令型政策情境会弱化生存理性对农户撂荒耕地复耕意愿的正向影响。

假说H4：经济型政策则有助于缓解经济理性对农户撂荒耕地复耕意愿的负面影响。

2　模型、数据与变量

2.1　模型构建

结构方程模型（SEM）是一种可以同时分析多组具有相关关系的方程式，可以解决研究中不能准确而直接测量的变量（潜变量）问题^［41］。在本研究中，生存理性、经济理性、社会理性、复耕意愿、政策情境等变量均为难以直接测量的潜变量，且变量间具有层次关系。因此，构建如下结构方程模型：

X={\mathrm{\Lambda }}_x\xi +\delta(1)

Y={\mathrm{\Lambda }}_y\eta +\epsilon(2)

\eta =B\eta +\mathrm{\Gamma }\xi +\zeta(3)

其中：式（1）和（2）为测量模型，用来描述潜变量与测量变量之间的线性关系，式（3）为结构模型，用来确定潜变量之间的线性关系。式中：\xi表示外生潜变量，为生存理性、经济理性、社会理性、命令型政策情境和经济型政策情境；\eta为内生潜变量，为复耕意愿、复耕行为和行为效果感知；{\mathrm{\Lambda }}_x、{\mathrm{\Lambda }}_y分别为观测变量在潜变量上的因子载荷；X和Y分别为外生观测变量和内生观测变量；B和\mathrm{\Gamma }为路径系数；\delta、\epsilon和\zeta均为误差项。

采用结构方程模型中的乘积指标法^［42］，检验政策情境的调节效应，潜变量调节效应的结构方程模型如下：

\eta ={\gamma }_{\mathrm{1}}{\xi }_{\mathrm{1}}+{\gamma }_{\mathrm{2}}{\xi }_{\mathrm{2}}+{\gamma }_{\mathrm{3}}{\xi }_{\mathrm{1}}{\xi }_{\mathrm{2}}+\varsigma(4)

式中：外生潜变量{\xi }_{\mathrm{1}}和{\xi }_{\mathrm{2}}各包含3个测量指标；乘积项{\xi }_{\mathrm{1}}{\xi }_{\mathrm{2}}的配对乘积指标，由{\xi }_{\mathrm{1}}和{\xi }_{\mathrm{2}}的3个测量指标按照验证性因子分析中因子载荷的大小顺序配对相乘所得，即“大配大，小配小”；系数{\gamma }_{\mathrm{1}}、{\gamma }_{\mathrm{2}}为主效应；{\gamma }_{\mathrm{3}}为调节效应；\varsigma为误差项。此外，为减少多重共线性问题，对调节效应分析中所涉及的潜变量均进行了中心化处理。

2.2　数据来源及样本特征

课题组于2023年1—3月组织大学生寒假返乡开展农户撂荒耕地复耕行为问卷调查。由于农村地区多数外出务工人员会春节返乡，在家务农人员在这一时期属于农闲状态，此时开展调研能在一定程度上减少样本选择偏差。大学生熟悉所在村的基本情况，且沟通顺畅，通过随机招募寒假返乡大学生进行调查可以提高调查效率。为进一步提高调查结果的可靠性，主要招募土地资源管理、农业经济管理、地理学、社会学等专业的大学生，并在寒假返乡前进行了问卷调查培训，且在问卷调查过程中实时解疑答惑。调研区域为江西省、陕西省、山西省、安徽省和湖南省。已有研究显示这些省份的耕地撂荒程度较高^［43-44］。本次调研共收到531份问卷，经过筛选和清洗，有效问卷数量为501份，问卷有效率为94.35%。

调研区域受访农户样本特征如表1所示，受访农户中男性占71.657%，年龄在40~70岁的占76.447%，80.439%受访农户的教育程度为初中及以下水平。从农户的务农程度可看出，71.457%受访农户存在兼业情况，且家庭劳动力一般为3~5人。同时，65.070%受访农户撂荒过耕地；受访农户实际经营耕地面积整体上呈现明显的左偏“U”型曲线分布，主要集中分布在0.2 hm²以下、0.2~0.4 hm²和0.8 hm²以上3个区间内，所占比例为37.725%、21.956%和20.758%，表明当前中国农村土地利用情况仍处于小农户向规模户的过度阶段。此外，本次调研样本数据来自偏远村、城镇附近村和一般村的问卷数量较为均衡，占比分别为24.551%、38.323%和37.126%。在村庄地形方面，来自平原区域的样本较多，占样本总数的69.062%，其后依次是丘陵区、山区，占比分别为18.962%、11.976%。

2.3　变量选择及描述

生存理性、经济理性、社会理性、命令型政策情境、经济型政策情境、复耕意愿、行为效果感知等潜变量的测量均采用李克特5级量表法，评分从1~5表示“非常不同意”至“非常同意”。从是否复耕、复耕数量、复耕程度3个维度对实际复耕行为进行测度。变量选取与描述性统计结果见表2。

通过对调查结果的统计发现，超过53.3%的农户复耕过撂荒耕地，且这些农户平均复耕数量为0.133 hm²、复耕程度为0.686，说明调研区域仍有部分耕地处于撂荒状态。农户撂荒耕地复耕意愿的得分均值在3.421~3.870，说明农户虽有撂荒耕地复耕的意愿，但意愿程度还偏弱。在个体理性中，得分均值最高的是经济理性，其次是社会理性，最后是生存理性，说明农户开展撂荒耕地复耕决策优先基于经济理性。政策情境的得分均值处于3.577~4.170，其中经济型政策情境的得分均值更高，说明农户偏好经济型政策情境。

2.4　信度及效度检验

为了评估调查问卷中量表数据的信度和效度，采用克朗巴哈（Cronbach’s α）系数对数据的信度进行检验，选择KMO（Kaiser-Meyer-Olkin）检验统计量和巴特利特球形检验值（Bartlet）作为量表效度的评估指标，结果详见表3。

一般认为Cronbach’s α系数>0.6，表示内部一致性较好，本研究的Cronbach’s α系数在0.660~0.835，通过了信度检验。KMO检验值均>0.6，Bartlett球形检验的伴随概率为0.000，各个测量指标的组合信度CR值均>0.6，表明结构变量具有较好的收敛效度。

2.5　模型适配度检验

采用Mplus8.3软件对式（1）~（4）进行拟合，选取X²/df、GFI、RMSEA值衡量模型的绝对适配度，NFI、CFI、IFI值衡量模型的增值适配度，PGFI、PNFI值评估模型的简约适配度。由表4可知，模型适配度拟合各项指标均满足要求，模型拟合效果较好。

3　结果与分析

结构方程模型估计结果如图2所示，除行为效果感知对撂荒耕地复耕意愿的影响不显著外，其余各潜变量标准化路径系数均通过了显著性检验。

3.1　个体理性对农户撂荒耕地复耕意愿的影响

生存理性、经济理性和社会理性影响农户撂荒耕地复耕意愿的标准化路径系数（简称系数，下同）分别为0.325、-0.225和0.289，且都通过了1%水平上的显著性检验。这说明生存理性和社会理性对农户撂荒耕地复耕意愿有显著的正向影响，而经济理性对农户撂荒耕地复耕意愿有显著的负向影响，验证了假说H1。

生存理性的测量指标家庭消费、社会保障和风险规避的因子载荷量分别为0.805、0.750和0.745，且都通过了1%水平上的显著性检验。这表明，家庭消费与生存理性的关系最大，其次为社会保障，最后是风险规避。也就是说，生存理性对农户撂荒耕地复耕意愿的正向推动主要基于满足家庭消费，其次是弥补社保不足，最后是规避失业风险。

经济理性的测量指标预期收益、结构调整和自由兼业的因子载荷量分别为0.837、0.757和0.778，且都通过了1%水平上的显著性检验。当预感到未来粮食、蔬菜等的价格可能上涨，可以种植收益更高的经济作物，复耕撂荒耕地不会影响到其打工赚钱，农户会更愿意复耕撂荒耕地。然而就现实情况而言，农业是一种弱质产业，比较利益低下。这导致了农户复耕撂荒耕地的意愿较低。再者，地方政府在推进撂荒耕地复耕工作中，优先种植粮食作物，而种粮收益不高正是农户撂荒耕地的主要原因之一。由于多数农村地区缺乏多元化的就业机会，农民不得不外出务工或经商以谋求更好的生活。这些基本事实导致了农户在经济理性驱动下不愿意复耕撂荒耕地。

从众心理与社会理性的关系最大，其因子载荷量为0.803；其次是政策响应，因子载荷量为0.687；最后是社会评价，因子载荷量为0.358。当周围的人积极参与撂荒耕地复耕，农户撂荒耕地复耕的意愿更大。农户也会因为响应政府的撂荒耕地复耕政策而开展撂荒耕地复耕。此外，他人评价会在一定程度上影响农户的撂荒耕地复耕意愿。

3.2　政策情境对个体理性影响农户撂荒耕地复耕意愿的调节效应

命令型政策情境与生存理性的交互项的系数为-0.196，通过了10%水平上的显著性检验。这说明命令型政策情境会弱化生存理性对农户撂荒耕地复耕意愿的正向影响，验证了假说H3。命令型政策情境的测量指标收回耕地、停发补贴、督促复耕的因子载荷量分别为0.740、0.714、0.820，表明，督促复耕与命令型政策情境的关系最大，其次是收回耕地，最后为停发补贴。这些命令型措施虽然可以通过强制手段提高农户复耕撂荒耕地意愿（系数为0.308，通过了5%水平上的显著性检验），但也可能会改变其生计策略，甚至引发不利影响。这与生存理性驱动下的撂荒耕地复耕相背离，从而弱化了生存理性对农户撂荒耕地复耕意愿的促进作用。

经济型政策情境与经济理性的交互项的系数为0.239，通过了5%水平上的显著性检验。这说明经济型政策情境有助于缓解经济理性对农户撂荒耕地复耕意愿的负面影响，验证了假说H4。经济型政策情境的测量指标复耕补贴、基础保障、统一销售的因子载荷量分别为0.698、0.597、0.729，表明，统一销售与经济型政策情境的关系最大，其次是复耕补贴，最后为基础保障。经济型政策能够提高农户撂荒耕地复耕的经营收益，增强农户的撂荒耕地复耕意愿（系数为0.286，通过了5%水平上的显著性检验），同时也能缓解基于成本-收益考量的经济理性对农户撂荒耕地复耕意愿的负面影响。

3.3　农户撂荒耕地复耕意愿对行为的影响与行为效果感知的反馈效应

农户撂荒耕地复耕意愿影响复耕行为的系数为0.379，通过了1%水平上的显著性检验。这表明，农户的撂荒耕地复耕意愿越强烈，其就越有可能复耕撂荒耕地。复耕意愿的测量指标主动复耕、配合复耕和长期复耕的因子载荷量分别为0.888、0.685、0.790，复耕行为的测量指标是否复耕、复耕数量、复耕比例的因子载荷量分别为0.894、0.649、0.686，可见，最能表征复耕意愿的指标是主动参与，最能表征复耕行为的指标为是否复耕。也就是说，相对较为自由的主动复耕，农户对于配合复耕和长期复耕的意愿较弱；此外，在实际中，农户尽管会参与复耕，但并不倾向于复耕所有的撂荒耕地。

复耕行为影响行为效果感知的系数为0.395，通过了1%水平上的显著性检验；行为效果感知影响复耕意愿的系数为0.024，但没有通过显著性检验。这表明，撂荒耕地复耕行为确实能够带给农户积极的行为效果感知，但这一积极感知却不足以显著提高农户的撂荒耕地复耕意愿。行为效果感知包含情感反馈、价值实现、公众认同3个测量指标，这些指标分别指代复耕撂荒耕地后获得的心理上的满足感、经济上的回报以及周围人的认同，其因子载荷量分别为0.720、0.581、0.803。可以看出，当前农户参与撂荒耕地复耕所获得的积极感知主要来自精神层面的体验，而经济回报在其积极感知中的权重相对较低，从而未能显著提高他们的复耕意愿。

4　结论与启示

4.1　主要结论

1）个体理性显著影响着农户的撂荒耕地复耕意愿，农户会因生存理性和社会理性提高撂荒耕地复耕意愿，但在经济理性驱动下降低了撂荒耕地复耕意愿。在个体理性中，农户优先基于经济理性开展撂荒耕地复耕决策，其次是社会理性，最后是生存理性。

2）政策情境直接提高了农户的撂荒耕地复耕意愿，却对不同理性驱动下的复耕意愿产生了差异化的影响。命令型政策情境弱化了生存理性对农户撂荒耕地复耕意愿的促进作用，经济型政策情境缓解了经济理性对农户撂荒耕地复耕意愿的负面影响。相较于命令型政策情境，农户偏好经济型政策情境。

3）撂荒耕地复耕意愿对复耕行为有显著的正向影响，复耕行为也能够带来积极的行为效果感知，然而，这一效果感知却不足以显著提高复耕意愿。当前，农户参与撂荒耕地复耕所获得的积极感知主要来自精神层面的体验，而经济回报在其中的权重相对较低，这未能显著提高自身的复耕意愿。

4.2　政策启示

1）区别对待农户开展撂荒耕地复耕的不同层次理性需求。优先关注农户的经济理性，因地制宜开展粮食和棉、油、糖、蔬菜等农产品及饲草饲料生产，复耕能挣钱，耕地才不荒。增强农户的社会理性，将制止耕地撂荒和复耕撂荒耕地纳入村规民约，探索地增产、人增财、家兴旺理念，使得农户在追求收入增长的同时，不忘耕地之本。优化农户生存理性认知，强化社保兜底作用，加快撂荒耕地流转。

2）完善以经济型为主、命令型为辅的撂荒耕地复耕政策体系。加快撂荒耕地的统一复耕和农产品的统一销售，提高农户的预期收益；持续推进高标准农田建设，节约农户撂荒耕地复耕的劳动力成本。开展多样化的撂荒耕地复耕政策宣传，提高农户对政策的认同感。家庭承包的发包方可以依法通过组织代耕代种等形式将撂荒耕地用于农业生产。精准开展对耕地撂荒者停发地力保护补贴政策。

3）提升农户撂荒耕地复耕的收益感知效果。大国小农基本国情农情将长期存在，应该建立以农民为中心的撂荒耕地复耕导向机制，形成撂荒耕地复耕共识，探索通过规划、产权等赋能方式将撂荒耕地纳入到乡村振兴的保障要素之中，使农民在撂荒耕地复耕后不仅能够获得精神层面的积极体验，还能显著增加收入，切实形成闭环激励机制，实现“要我复耕”向“我要复耕”转型，这是今后推进撂荒耕地复耕的重点之一。

参考文献

[1] Daskalova G N， Kamp J. Abandoning land transforms biodiversity［J］. Science， 2023， 380（6645）： 581–583

[2] Field C B， Campbell J E， Lobell D B. Biomass energy： The scale of the potential resource［J］. Trends in Ecology & Evolution， 2008， 23（2）： 65–72

[3] Quintas-Soriano C， Buerkert A， Plieninger T. Effects of land abandonment on nature contributions to people and good quality of life components in the mediterranean Region： A review［J］. Land Use Policy， 2022，116，106053. DOI：10.1016/j.landusepol.2022.106053

[4] Guo A D， Yue W Z， Yang J， Xue B， Xiao W， Li M M， He T T， Zhang M X， Jin X， Zhou Q S. Cropland abandonment in China： Patterns， drivers， and implications for food security ［J］. Journal of Cleaner Production， 2023， 418， 138154. DOI：10.1016/j.jclepro.2023.138154

[5] FAO， IFAD， UNICEF， WFP， WHO. The state of food security and nutrition in the world 2023： Urbanization， agrifood systems transformation and healthy diets across the rural-urban continuum ［R］. Rome， FAO， 2023

[6] Schierhorn F， Müller D， Prishchepov A V， Faramarzi M， Balmann A. The potential of Russia to increase its wheat production through cropland expansion and intensification［J］. Global Food Security， 2014（3）： 133-141

[7] Meyfroidt P， Schierhorn F， Prishchepov A V， Müller D， Kuemmerle T. Drivers， constraints and trade-offs associated with recultivating abandoned cropland in Russia， Ukraine and Kazakhstan ［J］. Global Environmental Change， 2016， 37： 1-15

[8] Klusáček P， Navrátil J， Martinát S， Krejčí T， Golubchikov O， Pícha K， Škrabal J， Osman R. Planning for the future of derelict farm premises： From abandonment to regeneration［J］. Land Use Policy， 2021， 102， 105248. DOI：10.1016/j.landusepol.2020.105248

[9] 樊胜根. 大食物观引领农食系统转型，全方位夯实粮食安全根基［J］. 中国农村经济， 2023（12）： 14-19

[10] Fan S G. The concept of“Big Food”guides the transformation of the agri-food system， comprehensively strengthening the foundation of food security ［J］. Chinese Rural Economy， 2023（12）： 14-19 （in Chinese）

[11] 孔祥智， 宋乐颜. 全方位夯实国家粮食安全根基：内涵、挑战与对策［J］. 农村经济， 2023（5）： 8-15

[12] Kong S Z， Song L Y. Comprehensively strengthening the foundation of national food security： Connotations， challenges， and countermeasures ［J］. Rural Economy， 2023（5）： 8-15 （in Chinese）

[13] 程国强. 大食物观：结构变化、政策涵义与实践逻辑［J］. 农业经济问题， 2023（5）： 49-60

[14] Cheng G Q. The greater food approach： Structural change， policy implications and practice logic ［J］. Issues in Agricultural Economy， 2023（5）： 49-60 （in Chinese）

[15] 宋敏， 张安录. 大食物观视阈下的耕地利用转型：现实挑战、理论逻辑与实现路径［J］. 中国土地科学， 2023， 37（8）： 31–41

[16] Song M， Zhang A L. Cultivated land use transition from the “greater food” perspective： Realistic challenges， theoretical logic and implementation paths ［J］. China Land Science， 2023， 37（8）： 31–41 （in Chinese）

[17] Subedi Y R， Kristiansen P， Cacho O. Drivers and consequences of agricultural land abandonment and its reutilisation pathways： A systematic review［J］. Environmental Development， 2022， 42， 100681. DOI：10.1016/j.envdev.2021.100681

[18] 孔祥斌， 关淼， 谢恩怡. 我国耕地恢复治理面临的困境及其应对策略［J］. 中国土地， 2023（11）： 28–30

[19] Kong X F， Guan M， Xie E Y. The challenges and countermeasures in the restoration and management of cultivated land in China［J］. China Land， 2023（11）： 28-30 （in Chinese）

[20] 李靖懿， 卢霞. 南方丘陵山区耕地恢复难点及对策研究：以湖南省安化县为例［J］. 中国国土资源经济， 2023， 36（9）： 70–76

[21] Li J Y， Lu X. Research on the difficulties and countermeasures of arable land restoration in southern hilly and mountainous area： A case study of Anhua county in Hu’nan Province ［J］. Natural Resource Economics of China， 2023， 36（9）： 70-76 （in Chinese）

[22] 谭春婵， 熊侣英， 朱君玉， 孙伟杰， 陈哲华. “进出平衡”背景下广东省耕地恢复研究［J］. 中国国土资源经济， 2023， 36（9）： 63–69

[23] Tan C C， Xiong L Y， Zhu J Y， Sun W J， Chen Z H. Research on arable land restoration in Guangdong Province under the background of “in-out balance ”［J］. Natural Resource Economics of China， 2023， 36（9）： 63-69 （in Chinese）

[24] 杨军， 吴晨. 撂荒农地再利用的生态经济效益及其影响因素：基于粤赣100家农业经营主体的调查［J］. 中国土地科学， 2019， 33（11）： 61–69

[25] Yang J， Wu C. Eco-economic benefits of the reuse ofabandoned farmland and their influencing factors： Based on the survey of 100 agricultural enterprises in Guangdong and Jiangxi provinces ［J］. China Land Science， 2019， 33（11）： 61-69 （in Chinese）

[26] 杨军. 新型农业经营主体的技术效率对撂荒农地再利用的影响：基于2014—2018年粤赣的调查数据［J］. 农业技术经济， 2019（12）： 34-42

[27] Yang J. The influence of the technical efficiency of the new type of agricultural business entity on the reuse of the abandoned farmland： Based on the survey data of Guangdong and Jiangxi provinces from 2014 to 2018［J］. Journal of Agrotechnical Economics， 2019（12）： 34-42 （in Chinese）

[28] Ojha R B， Atreya K， Kristiansen P， Devkota D， Wilson B. A systematic review and gap analysis of drivers， impacts， and restoration options for abandoned croplands in Nepal ［J］. Land Use Policy， 2022， 120， 106237. DOI：10.1016/j.landusepol.2022.106237

[29] Subedi Y R， Kristiansen P， Cacho O. Reutilising abandoned cropland in the hill agroecological region of Nepal： Options and farmers’ preferences ［J］. Land Use Policy， 2022， 117， 106082. DOI：10.1016/j.landusepol.2022.106082

[30] Corbelle-Rico E， Sanchez-Fernandez P， Lopez-Iglesias E， Lago-Penas S， Da-Rocha J-M. Putting land to work： An evaluation of the economic effects of recultivating abandoned farmland［J］. Land Use Policy， 2022， 112， 105808. DOI：10.1016/j.landusepol.2021.105808

[31] Dolton-Thornton N. Viewpoint： How should policy respond to land abandonment in Europe［J］. Land Use Policy， 2021， 102， 105269. DOI：10.1016/j.landusepol.2020.105269

[32] Fayet C M J， Reilly K H， Van Ham C， Verburg P H. The potential of European abandoned agricultural lands to contribute to the green deal objectives： Policy perspectives［J］. Environmental Science & Policy， 2022， 133： 44-53

[33] Estel S， Kuemmerle T， Alcántara C， Levers C， Prishchepov A， Hostert P. Mapping farmland abandonment and recultivation across Europe using MODIS NDVI time series［J］. Remote Sensing of Environment， 2015， 163： 312-325

[34] Dara A， Baumann M， Kuemmerle T， Pflugmacher D， Rabe A， Griffiths P， Hölzel N， Kamp J， Freitag M， Hostert P. Mapping the timing of cropland abandonment and recultivation in Northern Kazakhstan using annual landsat time series［J］. Remote Sensing of Environment， 2018， 213： 49-60

[35] Smaliychuk A， Mueller D， Prishchepov A V， Levers C， Kruhlov I， Kuemmerle T. Recultivation of abandoned agricultural lands in Ukraine： Patterns and drivers［J］. Global Environmental Change-Human and Policy Dimensions， 2016， 38： 70-81

[36] Prishchepov A V， Ponkina E V， Sun Z， Bavorova M， Yekimovskaja O A. Revealing the intentions of farmers to recultivate abandoned farmland： A case study of the Buryat Republic in Russia［J］. Land Use Policy， 2021， 107， 105513. DOI：10.1016/j.landusepol.2021.105513

[37] Fayet C M J， Reilly K H， Van Ham C， Verburg P H. What is the future of abandoned agricultural lands： A systematic review of alternative trajectories in Europe［J］. Land Use Policy， 2022， 112， 105833. DOI：10.1016/j.landusepol.2021.105833

[38] Crawford C L， Yin H， Radeloff V C， Wilcove D S. Rural land abandonment is too ephemeral to provide major benefits for biodiversity and climate［J］. Science Advances， 2022， 8（21）： eabm8999. DOI：10.1126/sciadv.abm8999

[39] Agnoletti M. Rural landscape， nature conservation and culture： Some Notes on research trends and management approaches from a （Southern） European perspective ［J］. Landscape and Urban Planning， 2014， 126： 66-73

[40] Nogués-Bravo D， Simberloff D， Rahbek C， Sanders N J. Rewilding is the new pandora’s box in conservation ［J］. Current Biology， 2016， 26（3）： 87-91

[41] 李升发， 李秀彬. 耕地撂荒研究进展与展望［J］. 地理学报， 2016， 71（3）： 370-389

[42] Li S F， Li X B. Progress and prospect on farmland abandonment［J］. Acta Geographica Sinica， 2016， 71（3）： 370-389 （in Chinese）

[43] 邹金浪. 大食物观下的耕地利用：已利用耕地食物供给能力与撂荒耕地再续利用［M］. 北京：经济科学出版社， 2023

[44] Zou J L. Cultivated Land Use under the Concept of a “ Great Food Vision ”： Food Supply Capacity of Utilized Farmland and Reuse of Fallow Land ［M］. Beijing： Economic Science Press， 2023 （in Chinese）

[45] Subedi YR， Kristiansen P， Cacho O， Ojha RB. Agricultural land abandonment in the hill agro-ecological region of Nepal： Analysis of extent， drivers and impact of change ［J］. Environmental Management， 2021， 67（6）： 1100-1118

[46] Guagnano G A， Stern P C， Dietz T. Influences on attitude-behavior relationships： A natural experiment with curbside recycling ［J］. Environment and Behavior， 1995， 27（5）： 699-718

[47] 文军. 从生存理性到社会理性选择：当代中国农民外出就业动因的社会学分析［J］. 社会学研究， 2001（6）： 19-30

[48] Wen J. From survival rationality to social rationality： A sociological analysis of contemporary chinese farmers’ motivations for off-farm employment ［J］. Sociological Studies， 2001（6）： 19-30 （in Chinese）

[49] Ajzen I. The theory of planned behavior［J］. Organizational Behavior and Human Decision Processes， 1991， 50（2）： 179-211

[50] 陈禹. 复杂适应系统（CAS）理论及其应用：由来、内容与启示［J］. 系统辩证学学报， 2001（4）： 35-39

[51] Chen Y. Complex adaptive system theory and its application： Foundation， contents and implication ［J］. Chinese Journal of Systems Science， 2001（4）： 35-39 （in Chinese）

[52] 郑阳阳， 罗建利. 农户缘何不愿流转土地：行为背后的解读［J］. 经济学家， 2019（10）： 104-112

[53] Zheng Y Y， Luo J L. Why farmers are unwilling to transfer land： Interpretating reasons behind their behavior［J］. Economist， 2019（10）： 104-112 （in Chinese）

[54] 隋斌. 中华农耕文明：历史演进、思想理念及对建设农业强国的现实启示［J］. 中国农村经济， 2023（11）： 2-17

[55] Shui B. Chinese agricultural civilization： Historical evolution， ideological concepts， and practical implications for building a strong agricultural nation ［J］. Chinese Rural Economy， 2023（11）： 2-17 （in Chinese）

[56] 邱皓政，林碧芳. 结构方程模型的原理与应用［M］. 北京：中国轻工业出版社， 2019

[57] Qiu H Z， Lin B F. Principles and Applications of Structural Equation Modeling［M］. Beijing： China Light Industry Press， 2019 （in Chinese）

[58] 方杰， 温忠麟， 梁东梅， 李霓霓. 基于多元回归的调节效应分析［J］. 心理科学， 2015， 38（3）： 715-720

[59] Fang J， Wen Z L， Liang D M， Li N N. Moderation effect analyses based on multiple linear regression［J］. Journal of Psychological Science， 2015， 38（3）： 715-720 （in Chinese）

[60] 董世杰， 辛良杰， 李升发， 谢花林， 赵宇鸾， 王学， 李秀彬， 宋恒飞， 卢亚晗. 中国梯田撂荒程度及空间格局分异研究［J］. 地理学报， 2023， 78（1）： 3-15

[61] Dong S J， Xin L J， Li S F， Xie H L， Zhao Y L， Wang X， Li X B， Song H F， Lu Y H. The extent and spatial distribution of terrace abandonment in China［J］. Acta Geographica Sinica， 2023， 78（1）： 3-15 （in Chinese）

[62] 李升发， 李秀彬， 辛良杰， 谈明洪， 王学， 王仁靖， 蒋敏， 王亚辉. 中国山区耕地撂荒程度及空间分布：基于全国山区抽样调查结果［J］. 资源科学， 2017， 39（10）： 1801-1811

[63] Li S F， Li X B， Xin L J， Tan M H， Wang X， Wang R J， Jiang M， Wang Y H. Extent and distribution of cropland abandonment in Chinese mountainous areas［J］. Resources Science， 2017， 39（10）： 1801-1811 （in Chinese）

基金资助

国家自然科学基金项目(72164014)

国家自然科学基金项目(72363014)

江西省自然科学基金项目(20252BAC200246)

江西省高校人文社科规划项目(GL23109)