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耕地作为农户家庭所拥有的一种生计资本，是农户生计策略选择直接的客体，其利用状况(方式、结构、质量等)因生计策略选择的变化而不同.生计的非农与多样化降低了农户对其耕地的依赖性[1]，随着生计分化程度加深，农户在农业生产要素投入上呈递减趋势[2].农民职业分化越彻底，拥有种植经验和精力的农户家庭生计更依赖于土地，土地利用效率更高.即农户家庭恩格尔系数越大，农户生计越依赖于土地[3].马聪等[4]认为专业农业型生计策略对于提高农户生计水平和促进土地资源合理利用具有积极作用.此外，不同类型农户耕地利用集约度影响因素差异明显，但是务农劳动力数量、务农劳动力平均年龄、劳均耕地面积、地块平均面积、地块与居住地距离和有效灌溉面积在不同程度上影响着耕地集约利用[5].在民族贫困区，劳动力、资本投入与粮食生产力水平影响着耕地利用，应通过组织技能培训来提高农户生计多样化，加快土地综合整治来提高其耕地利用效率[6].针对易地扶贫搬迁农户，胡业翠等[7]对广西实施有土安置的易地搬迁移民调查发现，移民安置区的纯农户比例急剧下降，搬迁户的兼业行为趋势明显.黎红梅等[8]认为搬迁安置点、农户所处经济区、户主受教育程度、健康和婚姻状况对搬迁农户选择承包地流转有显著正向影响，搬迁后邻里关系满意度对土地流转有显著负向影响；而宅基地与耕地的距离对土地撂荒有显著正向影响，承包地面积、务农收入比例及农业生产设施条件对土地撂荒有显著负向影响.
综上所述，当前学者们更多地关注农户生计变化与土地利用的关系、耕地利用效率及其影响因素等方面，对搬迁农户这一特殊贫困群体的耕地投入产出、处置方式及其持续利用影响因素关注不多.贵州省社会经济发展长期滞后，农村贫困问题较为突出；全省88个县中有50个国家扶贫开发重点县，是全国农村贫困人口最多、贫困面最广、贫困度最深、扶贫开发任务最重的省份之一.贵州省自1997年起就开始对农村特困人口实施移民搬迁，逐步探索出符合贵州省情的集镇安置、旅游景区安置、产业园安置及置换安置等模式[9].据不完全统计，1997-2011年全省累计搬迁农村贫困人口超过50万人；2012年贵州开展扶贫生态移民工程以来，截至2015年共搬迁62万余人；“十三五”时期，贵州易地扶贫搬迁规模达到188万人，计划在2019年底前全部搬迁入住；且自2017年起全部实行县城、跨区县集中安置和集中建设管理.本研究随机走访贵州省6个集镇安置点，对201户搬迁农户进行问卷调查，分析其搬迁前后耕地利用状况及其影响因素，以期为破解集镇安置型易地扶贫搬迁农户耕地可持续利用的障碍性因子提供对策建议，进一步促进搬迁农户持续增收.
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易地扶贫搬迁作为我国新时期脱贫攻坚“五个一批”精准扶贫工程之一，有利于农户优化生计结构，促进其生计模式向非农转型[10]，使农户向现代化生产生活方式转变而呈现出明显的城镇化特征[11]，在提升搬迁农户物质资本方面具有正向作用，但也存在损耗农户自然和社会资本现象[12].耕地是构成农户自然资本的核心要素，由于搬迁农户安置地与迁出地之间的距离较远，搬迁后“人地分离”可能会对农户耕地持续利用带来不利影响.现有研究成果表明，随着农户家庭人口外出务工机会增加，农户选择土地流转或撂荒的可能性将显著上升[13]；王倩等[14]认为移民搬迁加剧了山区耕地撂荒，城镇生活的转变及务农时间机会成本的增加是耕地撂荒的主要原因.因此，本研究从耕地资本投入、产出水平、处置方式对比分析农户搬迁前后耕地利用状况特征及其变化趋势，归纳总结搬迁农户耕地利用行为特征；系统剖析搬迁农户家庭人口、经济、资源禀赋及政策认知对其耕地利用的影响，识别出搬迁农户耕地利用政策性障碍因素，可为盘活搬迁农户耕地资源和增强其自然资本提供政策支撑.
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贵州作为全国脱贫攻坚的主战场和决战区，2015—2016年共建设集镇安置点283个，安置27.44万人.在贵州省科技计划项目“贵州易地扶贫搬迁农户耕地持续利用对策研究(黔科合基础[2017]1502)”的支持下，本课题组于2018年7月—12月对贵州省三大集中连片特困地区内2015—2016年迁入的集镇安置型移民进行随机问卷调查(表 1)，其中在武陵山片区(江口县、道真县)调查91户，占总调查户数的45.27%；在滇桂黔石漠化片区(瓮安县、惠水县)调查74户，占36.82%；在乌蒙山区(赤水市、习水县)调查36户，占17.91%.通过问卷调查获取了集镇安置型搬迁农户的家庭基本特征、搬迁安置情况、耕地区位及质量状况、搬迁前后耕地利用情况、搬迁前后农业生产投入与产出等方面的数据.
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在微观层面上，耕地利用是指农户在耕地上进行的各种经营活动[15].本研究采用对比分析法从耕地劳动资金要素投入、粮食产出水平及耕地利用处置方式等3个方面来反映集镇安置农户搬迁前后耕地利用的变化情况.受生计转型、搬迁距离以及政策等多重因素的综合影响，搬迁农户存在着自种、代种、流转、撂荒、退耕还林等利用行为.问卷调查结果显示，集镇安置型农户搬迁后有41户采取自种(代种)、流转等利用行为，有160户搬迁农户存在着撂荒、退耕还林等利用行为.本研究选择二元Logistic回归模型评价集镇安置型搬迁农户耕地利用的影响因素.在二元Logistics回归模型中，因变量Y表示搬迁农户耕地利用状况.若搬迁农户采取自种(代种)、流转等耕地利用行为，其因变量值设定为1；若搬迁农户存在撂荒、退耕还林等促使耕地性质发生变化的行为，其因变量值设定为0.从集镇安置型搬迁农户的家庭人口特征、家庭经济特征、家庭承包地特征和搬迁安置政策认知4个方面来探究其耕地利用的影响因素.其中家庭人口特征主要由户主年龄、劳动力平均文化水平、务农人数、务农人口平均年龄和非农就业人数比例等指标来衡量；经济特征由家庭年总收入、非农就业收入比例来衡量；耕地资源禀赋特征由人均耕地面积、耕地种植面积来衡量；农户搬迁安置政策认知主要由退耕还林面积比例、耕地流转比例、搬迁距离和安置满意度等指标衡量.自变量定义与统计性描述如表 2所示.
1.1. 理论分析
1.2. 数据来源
1.3. 研究方法与变量描述
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搬迁后农户在耕地种植劳动力的投入上存在大幅度减少.搬迁后仅有60户家庭耕种土地，占29.85%，与搬迁前181户相比减少了60.19%；根据搬迁农户家庭从事耕地种植的劳动力数量来看，搬迁前有1人、2人和3人及以上耕种人数的移民家庭分别有72户、84户和25户，分别占39.78%，46.41%和13.81%；搬迁后有1人、2人和3人及以上耕种人数的移民家庭明显减少，分别只有46户、13户和1户，分别占76.67%，21.67%和1.66%.从耕地种植的家庭劳动力年龄来看，移居集镇安置点后，移民家庭耕种人口平均年龄偏高，51.67%的移民家庭是由平均年龄在60岁以上的老年人从事耕地种植活动，40岁以下的务农人口家庭仅占10%(表 3).
从耕地每公顷种植资金投入来看，搬迁后农户在耕地种植上的总投入为5 848.80元/hm2，比搬迁前的7 450.80元/hm2减少了1 062.00元/hm2，资金投入下降幅度为14.25%.从耕地种植资金投入结构来看，搬迁后农户在种子、农药、化肥、地膜等农资购买投入方面减少较大，由搬迁前的4 426.65元/hm2减少到搬迁后的2 357.40元/hm2，所占比例也由59.41%降低到40.31%.在犁地、施肥、除草等田间管护阶段，搬迁前后的资金投入变化不大.但在收割和晾晒阶段，由搬迁前的1 121.70元/hm2增加到搬迁后的1 456.20元/hm2，所占比例增加了约10%左右.说明搬迁后农户在耕地的种子、化肥、农药等农资方面的物质投入呈大幅度下降趋势，在收割晾晒阶段的人工投入有所增加，总的资金投入减少.
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易地扶贫搬迁农户移居安置点后，其家庭生计资本结构和生计策略导向发生了重大调整，劳动力外出就业机会增加，工资收入增高，务农机会成本也急剧增加，主要种植的作物有水稻、玉米、红薯、土豆等.搬迁后粮食产量小于500 kg的移民家庭有22户，占比36.67%；粮食产量在[500，1 000) kg的移民家庭最多，有24户，占40.00%；粮食产量在[1 000，1 500) kg的移民家庭为8户，占13.33%；仅有6户移民家庭粮食产量大于等于1 500 kg.而搬迁前粮食产量小于500 kg，[500，1 000) kg，[1 000，1 500) kg和大于等于1 500 kg的移民家庭有47户、57户、35户和42户，分别占25.97%，31.49%，19.34%和23.20%(表 5).搬迁后农户粮食产量明显减少，说明搬迁后农户的生计方式更加多元化，对耕地的依赖程度降低.
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在201份样本数据中，搬迁前将所有耕地进行退耕还林或撂荒的农户仅有3户，搬迁后增加到39户.搬迁前全部自种(代种)、混合处置(撂荒、流转、自种、退耕还林的组合处置)的移民家庭为75户和122户，分别占37.31%和60.70%；搬迁后全部自种(代种)的农户仅为18户，占8.96%，减少了57户；采取混合处置方式的移民家庭有121户，占60.20%，与搬迁前基本相当.受当地政府土地流转和退耕还林政策影响，搬迁后农户耕地整体流转和退耕还林的家庭数量比例增加较大，分别增加了10.94%和3.48%；同时全部撂荒农户的比例也增加了14.43%(表 6).通过上述对比发现，尚有60%以上的搬迁农户耕地存在着混合处置状态，约20%的搬迁农户存在着全部退耕还林和撂荒等改变耕地性质的处置方式.说明当前贵州集镇安置型农户搬迁后耕地流转比例不高，耕地处置手段较为单一，耕地持续利用程度较低，其财产性增收难度较大.
2.1. 劳动资金投入情况
2.2. 粮食产出水平
2.3. 耕地处置方式
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根据本研究构建的二元Logistics回归模型，得到了贵州集镇安置型搬迁农户耕地利用影响回归结果.认为户主年龄、务农人数、务农人口平均年龄、劳动力平均文化水平、非农就业人数比例、家庭年总收入、非农就业收入比例、人均耕地面积、耕地种植面积、退耕还林面积比例、耕地流转比例等指标，是影响贵州集镇安置型搬迁农户耕地利用的主要因素(表 7).
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(1) 年龄.在1%显著性水平上，户主年龄的回归系数为-0.082；在5%显著性水平上，务农人口平均年龄的回归系数为-0.044.说明户主年龄、参与耕地种植的劳动力的平均年龄与耕地利用的负向概率关系有统计学意义，即搬迁农户户主年龄越大耕地持续利用的可能性越小，参与耕地种植的劳动力年龄越大耕地持续利用的可能性也越小.主要是由于户主及家庭主要务农人员年龄越大，对新型耕种技术和省工性工具的接受能力较差，耕地利用效率较低.搬迁后继续从事耕地种植的60户家庭中，55%的家庭由60岁以上的老年人继续耕种，在品种选择上以保障基本生活所需的粮食作物和瓜果蔬菜作物为主.
(2) 务农人数与非农就业人数比例.在1%显著性水平上，务农人数的回归系数为3.279，说明参与耕地种植的人数与耕地持续利用的正向概率关系有统计学意义.在5%显著性水平上，非农就业人数比例的回归系数为-0.612，说明搬迁农户家庭非农就业人数比例越高，其耕地持续利用程度越低，耕地撂荒比例越大.调查显示搬迁农户人均耕地面积0.08 hm2，地块平均坡度10.31°，存在着人多地少和耕地质量低下等突出问题.除坝区少量水田可采取小型农业机械作业外，其余梯田和旱坡耕地均需要投入大量的人力和畜力.因此，在地块破碎程度较高和耕种效率低下的现实背景下，参与务农的人数和比例是影响搬迁农户耕地持续利用的主要原因之一.
(3) 劳动力平均文化水平.在5%显著性水平上，劳动力平均文化水平的回归系数为1.083，说明搬迁农户劳动力平均文化水平与耕地持续利用的正向概率关系有统计学意义.总体来说，文化水平较高的劳动力拥有较强的风险决策能力和迅速接受新生事物的能力，对耕地基本保障功能、“农村三变”改革等惠民政策认知程度较深.既考虑耕地处置可能带来的风险，又尽可能地追求耕地收益最大化，因此其对耕地利用的处置方式相对合理有效.调查发现，搬迁后存在耕地流转行为的农户有72户，其中全部流转的有23户，耕地全部流转的搬迁农户均为具有中等文化水平及以上(受过初、高中阶段的教育)的劳动力家庭.
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(1) 家庭年总收入.在5%显著性水平上，家庭年总收入的回归系数为0.001，说明家庭年总收入与耕地持续利用的正向概率关系有统计学意义.即家庭年总收入越高，耕地持续利用的可能性越大.农业生产具有基本的保障功能，从事农业生产经营或土地流转的农户收入结构更为多元化，可以获得相应的粮食收入或资金收益.有42.54%的家庭搬迁前的粮食产量在1 000 kg以上，受生计转型的渠道和路径依赖影响，集镇安置型搬迁农户更倾向于选择有利于耕地持续利用的处置方式，以期获得较为稳定的家庭收入.
(2) 非农就业收入比例.在5%显著性水平上，非农就业收入占家庭年总收入比例的回归系数为-0.125，说明非农就业收入比例与耕地持续利用存在负向概率关系.即搬迁农户家庭非农就业收入占比越高，耕地持续利用的可能性越小.主要是由于非农就业收入占家庭年总收入的比例越大，劳动力选择外出务工的意愿更强，对耕地的依赖性越小，农业生产的机会成本也越大，更倾向于将耕地抛荒、退耕还林，导致耕地陷入非持续利用状态.
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(1) 人均耕地面积.在5%显著性水平上，人均耕地面积的回归系数为-18.767，说明搬迁农户人均耕地面积与耕地持续利用存在负向概率关系.即家庭人均耕地面积越大，耕地持续利用的可能性越小.主要是由于贵州山区耕地受到坡度、质量和水源条件等多方面的综合影响，旱地多、水田少、细碎化程度较高，耕种较为不方便.随着退耕还林政策的实施，生产潜力较低的坡耕地已纳入退耕还林范围.
(2) 耕地种植面积.在5%显著性水平上，耕地种植面积的回归系数为1.205，说明搬迁农户耕地种植面积与其持续利用存在正向概率关系.即搬迁农户土地耕种面积越多，其耕地持续利用的可能性越大.
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(1) 退耕还林面积比例.在1%显著性水平上，搬迁农户耕地退耕还林面积比例的回归系数为-9.214，说明退耕还林与耕地持续利用存在负向概率关系.即退耕还林的耕地面积越多，耕地持续利用的可能性越小.退耕还林意味耕地利用性质发生改变，对搬迁农户耕地数量和内部结构变化产生影响.调查发现，集镇安置型农户搬迁后拥有的水田面积基本保持不变，旱坡地大面积进行退耕还林.
(2) 耕地流转比例.在1%显著性水平上，耕地流转比例的回归系数为1.539，说明耕地流转比例与耕地持续利用存在正向概率关系.即耕地流转面积越大，其持续利用的可能性越大.易地扶贫搬迁的政策初衷之一即为改变贫困农户的生存环境，优化其生计策略，进而实现脱贫致富.对搬迁农户的耕地通过流转，开展适度规模经营和现代农业种植，既可以增加搬迁农户家庭收入，又可以实现其耕地的持续利用，是当前对搬迁农户耕地的合理处置方式之一.实地调查发现，受产业化水平、资金等方面的制约，目前搬迁农户耕地流转比例不高，流转面积有限.在潜在的实物和货币租金不高的情况下[16]，山区土地边际化导致耕地流转零租金现象发生概率较高[17].集镇安置型搬迁农户为了使耕地不撂荒，大多将耕地无偿赠与亲友、邻居经营.
此外，集镇安置型搬迁农户属于易地扶贫搬迁的先期搬迁群体，调查样本的安置点与迁出地的平均距离为10.93km，总体上为本乡镇内安置.集镇安置点仍然属于“熟人社会”，搬迁农户的社会适应过渡期较短，导致集镇安置型搬迁农户耕地利用与搬迁距离、安置满意度在统计上没有统计学意义.
3.1. 搬迁农户家庭人口特征对搬迁农户耕地利用的影响
3.2. 搬迁农户家庭经济特征对耕地利用的影响
3.3. 搬迁农户资源禀赋特征对耕地利用的影响
3.4. 搬迁农户政策认知对耕地利用的影响
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本研究以实地随机进行的集镇安置型搬迁农户问卷调查数据为依据，通过对比分析搬迁前后农户的耕地劳动资金投入状况、粮食产出水平、耕地处置方式等方面，并以此剖析了搬迁农户耕地利用状况；运用二元Logistic回归模型分析了影响集镇安置型搬迁农户耕地利用的主要因素，得出如下结论：
集镇安置型搬迁农户在耕地种植劳动力的投入上存在大幅度减少，移民家庭耕种人口平均年龄偏高；农户在耕地的种子、化肥、农药等农资方面的物质投入呈大幅度下降趋势，在收割晾晒阶段的人工投入有所增加，总的资金投入减少；粮食产量明显减少，耕地流转比例不高，耕地处置手段较为单一，耕地持续利用程度较低，其财产性增收难度较大.
集镇安置型搬迁农户耕地利用主要受到户主年龄、务农人数、务农人口平均年龄、劳动力平均文化水平、家庭年总收入、非农就业人数比例、非农就业收入比例、人均耕地面积、耕地种植面积、退耕还林面积比例、耕地流转比例等因素的综合影响.户主年龄越大、务农人口平均年龄越大、非农就业人数比例和非农就业收入比例越高、人均耕地面积越大和退耕还林面积比例越大，搬迁农户耕地持续利用的可能性越小；而户均劳动力文化水平越高、家庭年总收入越高、耕地种植面积越多、耕地流转比例越大，搬迁农户倾向于持续利用的可能性也越大.
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农户生计非农化是诱导其耕地资源增产性投入与省工性投入的主导因素之一，即农户生计类型主导耕地投入方向与投入量[18].相关研究结果表明，搬迁后农户继续耕种耕地获利较少，放弃耕种耕地的比例增加，亟须构建和完善易地扶贫搬迁农户承包地退出的制度设计[19].从我国人口的乡城转移过程来看，稳定的土地财产收益对农业转移人口向城市永久性迁移提供了正向激励，家庭生计恢复力能够有效应对农业转移人口市民化过程的风险冲击[20].易地扶贫搬迁政策初衷是为了改善贫困人口生存与发展的外部环境，破解其生存的“地理贫困”，逐步夯实其发展的“能力贫困”.在新时期，实施移民搬迁，塑造新的生存空间，是实现贫困群体减贫与发展的有效手段[21].城镇安置对搬迁农户从事非农生计具有显著的促进作用，有利于搬迁群众能够获得更多的非农就业机会[22].因此，拓展搬迁群众非农就业渠道、盘活迁出地耕地财产是事关易地扶贫搬迁农户后续持续发展的关键.本研究认为各级地方政府应通过整合惠农资金，以“三变”改革为路径，优化迁出地后续产业扶持机制，引导和支持新型农业经营主体流转搬迁群众的耕地进行规模经营.根据各集镇安置点迁入群众的农业技能、就业意愿等，组建劳务合作组织进行山地立体特色农产品种植.对符合退耕还林的陡坡耕地积极退耕还林，保护和改善生态环境；对不能流转或不愿流转的耕地，引导搬迁群众种植省工性经济林果作物，促使其耕地不撂荒.