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摘要：【目的】探析欠发达地区失地农民生计方式选择的影响因素，推进失地农民可持续生计研究，为精准实现失地农民可持续生计提供政策参考。【方法】以甘肃省兰州市安宁区失地农民群体为研究对象，基于可持续生计分析框架及实地调查数据，采用BP神经网络及二元Logistic回归模型定量分析人力资本和政策性因素对失地农民生计方式选择影响的边际效应。【结果】BP神经网络检验分类预测准确率达92.44%，二元Logistic回归模型检验分类预测准确率为78.15%，且BP神经网络的AUC值显著高于二元Logistic回归模型，表明BP神经网络具有更好的拟合性能，能更有效地分析失地农民生计资本对其转移就业选择的影响及边际效应。因征地补偿所获得的财产性收入和转移性收入在一定程度上降低了失地农民转移就业率;年龄对转移就业概率的边际效应呈倒U形，35岁以上失地农民的转移就业概率显著低于35岁以下群体，45岁以上失地农民的转移就业概率已低至0.5以下;欠发达地区教育水平仍是影响非农就业水平的关键因子，且高中以上教育水平对就业概率提升的影响显著。【建议】提高人力资本存量，增强职业技能培训;选取更合理的征地补偿措施，正确引导失地农民合理分配使用货币性补偿;完善失地农民劳动力市场体系，提供更有针对性的就业扶持及保障措施，缓解失地农民提前退出劳动力市场的现状。
关键词： 欠发达地区;失地农民;生计方式;BP神经网络;二元Logistic回归模型
0 引言
【研究意义】2000—2015年我国的城镇建成面积增长113%，城区范围扩张已成为耕地减少的主要原因（Fan and Zhang，2012）。耕地征用切断了农民从自然界获取维持生计所需生产生活资料的可能性，导致农户更易遭受生计风险（孔寒凌和吴杰，2007），进而加剧生计的脆弱性。非农生计方式是失地农民积累资本的唯一途径（杜书云和徐景霞，2016），同时引起福利水平、消费行为等生计结果的改变，最终影响生计的可持续性（Koczberski and Curry，2005）。欠发达地区尤其是西部半干旱地区受经济发展所限，农民拥有的生计资产数量更少，对农业生产依赖性更强，非农技能更低（何力，2015;杜宏茹和牛晓宇，2018），一旦耕地被征收农民转移就业问题更严峻。因此，明确失地农民生计方式转变关键驱动因素，对塑建可持续生计具有重要意义。【前人研究进展】针对失地农民非农就业影响因子的研究，已由早期以人力资本（黄祖辉和俞宁，2007）、社会资本（权英和吴士健，2009;冀县卿和钱忠好，2011）及就业预期（刘冰和陈金亮，2014）等自身因素为主，逐步扩展到社会接受程度（周毕芬，2015）、就业制度供给（周毕芬，2016）及市場环境（马继迁，2017）等外部因素的考量。周易和付少平（2012）运用二元Logistic模型分析生计资本对失地农民创业生计策略的影响，认为人力资本、社会资本和金融资本与失地农民创业呈正相关，而房屋拆迁与失地农民创业呈负相关。李俊峰等（2016）基于GIS空间分析研究安徽芜湖地区失地农民的就业空间特征及行为模式，结果发现失地农民的就业空间行为决策受其自身属性特征及思维定式的影响和制约，因此更倾向于就近就业。杨艳霞和杨云霞（2016）以苗侗民族聚居地黔东南为例，探讨分析少数民族失地农民的就业影响因素，结果显示人力资本匮乏及就业能力缺失是导致该群体在就业市场上处于明显弱势的主要原因。陈堂和陈光（2017）通过构建失地农民再就业影响因素的结构方程模型，发现工作因素及市场环境同样会影响失地农民的非农就业水平。也有研究发现，人力资本不仅影响耕地征收后农民转移就业选择（马继迁和张宏如，2015;王轶等，2017），还会影响进入非农产业后职业层次的提升（陈浩等，2013;王晓刚和陈浩，2014）。生计方式转变驱动因素存在复杂的内在关系（赵雪雁，2017），虽然已有学者针对生计方式选择的影响因素开展了相关研究，但缺少对失地农民特有资本的考量，有关生计方式选择对该群体生计资本要素的内在响应机制尚有待进一步探究。【本研究切入点】目前，有关失地农民就业影响因素的研究主要采用二元分类或多分类变量，然后基于Logistic模型将这一非线性关系转变为线性模型进行实证分析。BP神经网络能以任意精度逼近任何非线性连续函数，其精度更高，现已扩展到资源可持续利用及区域综合评价等领域（孙湛和马海涛，2018），但至今鲜见应用于可持续生计分析。【拟解决的关键问题】以甘肃省兰州市安宁区失地农民群体为研究对象，基于可持续生计分析框架及实地调查数据，采用BP神经网络及二元Logistic回归模型进行双重检验，探析生计方式选择对人力资本及征地政策性因素的响应，以期推进失地农民可持续生计研究，为精准实现失地农民可持续生计提供政策参考。
1 研究区域及研究方法
1. 1 研究区概况
甘肃省兰州市安宁区位于兰州河谷川盆地西部黄河北岸，行政区域面积88.33 km2，曾是兰州瓜果蔬菜重要生产基地。受带型哑铃状河谷盆地地形影响，兰州城区范围不断向东西方向延伸扩张。1997—2015年，兰州市安宁区耕地面积减少76.83%，而建设用地增加了一倍。截至2016年，兰州市安宁区失地农民涉及6个街道33个社区，约2.9万人。
根据国家及甘肃省相关土地政策，2008年起兰州市对所征用耕地承包经营者主要以货币方式进行补偿，2009年12月1日后进行微调。调整后补偿费用包括土地补偿费、安置补助费（二者合计为被征收集体土地前3年年均产值的30倍）及地上附着物和青苗补偿费（被征耕地上青苗的补偿标准为当季作物产值，无苗的按当季实际投入给予补偿）三部分构成。如宅基地被征用，则对被征地农户按户内40 m2/人的标准置换新住房或商铺，超出面积按照综合地价采取货币补偿。2013年1月1日起，甘肃省再次上调征地补偿标准，调整后全省征地补偿标准整体提高19.9%。 3 讨论
失地农民是我国城镇化进程产生的特殊群体，非农生计方式选择与其人力资本、财产性收入及转移性收入等生计资本存在密切关系。本研究基于419个兰州市安宁区失地农民劳动力调查数据划分训练数据与检验数据，采用相同函数形式建立失地农民生计方式选择预测BP神经网络和二元Logistic回归模型，结果表明，BP神经网络具有更好的拟合性能，且预测结果较传统的二元Logistic回归模型更合理。因此，采用BP神经网络能更有效地分析失地农民生计资本对其转移就业选择的影响及边际效应。
本研究发现因征地补偿所获得的财产性收入和转移性收入在一定程度上降低了失地农民转移就业率，此类收入的增加对转移就业率的边际效应存在先递减后递增趋势。即存在某一阈值，当非劳动收入低于阈值时，失地农民倾向于进入非农劳动力市场就业以维持生计;超过后会大幅度降低就业倾向，导致其退出非农劳动力市场。这与保留工资影响劳动参与率决策的研究相吻合（Shimer and Werning，2007）。耕地征收后农民作为新增非农劳动力，其转移就业决策基于市场工资与保留工资的比较。市场工资高于保留工资，劳动力愿意就业，反之则退出市场。欠发达地区工资水平较低，而征地补偿政策所获得的财产性收入和转移性收入属于非劳动收入，该部分收入增加会导致保留工资增加（Brown and Taylor，2009）。因此，在劳动力偏好不变的前提下，失地农民进入劳动力市场的可能性会因此减小。此外，近年来包括兰州市安宁区在内的大部分城市征地补偿政策以货币化补偿形式为主，农民原有的自然资本和部分物质资本转化成单一资金。在其他国家农民能将土地出售后的资金用于投资非农型资本密集的产品（Cali and Menon，2013），但我国农民缺乏投资渠道和相应的财富管理能力，利用征地补偿改扩建房屋或增加物质资本用以出租获取财产性收入是失地农民的主要投资方式。这种投资方式虽然能帮助农户通过获取财产性收入来提升总收入水平（高晶晶等，2015），并增加当前样本区农户收入的多样性，但大部分失地农民的这部分收入依靠于私自加盖房屋或私人车辆运营载客获取，不仅会带来社会隐患而引发一系列社会问题，还由于该收入来源并不稳定可靠，一旦消失，失地农民又要回到劳动力市场，但长时间脱离劳动力市场必然增加再次进入的难度。因此，非常有必要扭转当前单一且存在隐患的投资方式，扩大失地农民投资渠道。
本研究结果表明，失地农民非农就业率在30岁前呈上升趋势，随后下降并在45岁后降低至0.5水平以下，与现有非农劳动参与率年龄统计结果（Axelrad et al.，2017）相似，但与劳动力就业率在55岁以上才出现显著下降的情况相比，失地农民适龄劳动力会更早退出就业市场。这可能是由于征地导致农户原有生计方式不可维持，被迫进入非农就业市场。失地农民的受教育程度较低、职业经验与技能积累较少及健康水平下降等因素影响，生产力有限，致使其在劳动力市场上的竞争力较弱，因此工资收入整体上低于市场平均工资水平。加上欠发达地区受传统观念和养老模式的影响，需要有人在家照顾未成年子女及老人，导致该群体倾向于更早从劳动力市场中退出，与林辰乐和吕翔涛（2012）的研究结果相似。此外，丁雪儿等（2017）、王轶等（2017）研究表明，在发达地区由于教育程度差异较小，人力资本对农民转移就业的影响不显著。但本研究发现，欠发达地区教育水平仍是影响非农就业水平的关键因子，且高中以上教育水平对就业概率提升的影响显著。教育程度进一步提升，在缩小人力资本差异的同时，对转移就业的影响力也逐渐削弱。由此可见，欠发达地区教育水平与发达地区相比仍存在较大差距，部分地区仅普及义务教育，导致人力资本差异明显。因此，提升欠发达地区农民的教育水平是帮助失地农民实现生计方式有效转型的可行方法之一。
本研究证实，当采用相同的激活函数形式时，BP神经网络表现出与二元Logistic回归模型相似的性质及预测结果。在对人力资本因子和政策影响因子所包含年龄、教育程度、财产性收入和转移性收入4个输入因子的对比分析中发现，除年龄外，其他3个影响因子均通过了两种方法的双重检验，充分证明假设的有效性;而且BP神经网络对年龄与转移就业概率的预测更符合劳动力参与率的周期性变化规律。综合模型预测的拟合精度及灵敏度和特异度，发现BP神经网络在失地农民生计方式选择问题中的分类预测能力明显优于传统的二元Logistic回归模型。由于性别、健康状况、职业资格技能及家庭区位4个控制性变量对失地农民生计方式选择的影响并不是本研究的重点，仅在实证分析中予以证明，未得出供参考的实证结论。除人力资本因子和政策影响因子外，社会资本和金融资本也会对失地农民转移就业产生影响，但受到数据收集所限，本研究并未进行探讨。因此，在今后的研究中应扩大样本地区个数和样本数，以提高模型准确度，同时探讨年龄与教育对生计方式转型的交互作用，进一步明确非劳动收入阻碍转移就业的区间范围，为精准实现失地农民生计可持续提供政策参考。
4 对策建议
4. 1 提高人力资本存量，增强职业技能培训
一方面，需要鼓励和引导失地农民及其子女提高文化教育程度，至少要完成高中階段的教育，并尽可能地提升其学历层次，缩小与城镇居民及发达地区失地农民教育水平的差距。另一方面，政府应当扩大当前职业技能培训的范围，加大对失地农民继续教育培训的力度，帮助失地农民提高人力资本积累。职业技能培训应结合失地农民自身特点，不仅需要多样化的继续教育培训模式，还应按层次、分类别提供有针对性和实效性的职业技能培训，以提升失地农民职业技能储备及职业素养。
4. 2 选取更合理的征地补偿措施，正确引导失地农民合理分配使用货币性补偿
当前以一次性货币补偿方式及提供部分社会保障为主的征地补偿方式，并不利于失地农民非农转移就业。因此，有必要选取更适宜的补偿措施对失地农民进行补偿，如在合理货币补偿方式降低非农转移就业的阈值确定后，可采取多次少量按月或年发放给农民;超出部分可设为奖励金对实现稳定就业的失地农民进行奖励或用于资助失地农民就业技能培训等。此外，有必要对失地农民进行引导教育使合理分配货币，并学习必要的金融投资知识，具备将货币补偿转化为更稳定的财产性收入能力，拓宽收入渠道，提供生计来源多样化。 4. 3 完善失地农民劳动力市场体系
建立失地农民就业信息服务平台，为其提供就业信息和咨询服务;加大对失地农民的帮扶力度，尤其重点关注中年失地农民，提供更有针对性的就业扶持及保障措施，缓解该群体提前退出劳动力市场的现状;建立相应的失地农民社会保障体系，解决失地农民的后顾之忧，进而鼓励失地农民实现跨市、跨省就业;提供创业贷款，帮助有自主创业需求失地农民解决融资难的问题。同时要引导失地农民树立正确的就业观念，改变其“等靠要”的思想。
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（责任编辑 兰宗宝）
关键词： 欠发达地区;失地农民;生计方式;BP神经网络;二元Logistic回归模型
0 引言
【研究意义】2000—2015年我国的城镇建成面积增长113%，城区范围扩张已成为耕地减少的主要原因（Fan and Zhang，2012）。耕地征用切断了农民从自然界获取维持生计所需生产生活资料的可能性，导致农户更易遭受生计风险（孔寒凌和吴杰，2007），进而加剧生计的脆弱性。非农生计方式是失地农民积累资本的唯一途径（杜书云和徐景霞，2016），同时引起福利水平、消费行为等生计结果的改变，最终影响生计的可持续性（Koczberski and Curry，2005）。欠发达地区尤其是西部半干旱地区受经济发展所限，农民拥有的生计资产数量更少，对农业生产依赖性更强，非农技能更低（何力，2015;杜宏茹和牛晓宇，2018），一旦耕地被征收农民转移就业问题更严峻。因此，明确失地农民生计方式转变关键驱动因素，对塑建可持续生计具有重要意义。【前人研究进展】针对失地农民非农就业影响因子的研究，已由早期以人力资本（黄祖辉和俞宁，2007）、社会资本（权英和吴士健，2009;冀县卿和钱忠好，2011）及就业预期（刘冰和陈金亮，2014）等自身因素为主，逐步扩展到社会接受程度（周毕芬，2015）、就业制度供给（周毕芬，2016）及市場环境（马继迁，2017）等外部因素的考量。周易和付少平（2012）运用二元Logistic模型分析生计资本对失地农民创业生计策略的影响，认为人力资本、社会资本和金融资本与失地农民创业呈正相关，而房屋拆迁与失地农民创业呈负相关。李俊峰等（2016）基于GIS空间分析研究安徽芜湖地区失地农民的就业空间特征及行为模式，结果发现失地农民的就业空间行为决策受其自身属性特征及思维定式的影响和制约，因此更倾向于就近就业。杨艳霞和杨云霞（2016）以苗侗民族聚居地黔东南为例，探讨分析少数民族失地农民的就业影响因素，结果显示人力资本匮乏及就业能力缺失是导致该群体在就业市场上处于明显弱势的主要原因。陈堂和陈光（2017）通过构建失地农民再就业影响因素的结构方程模型，发现工作因素及市场环境同样会影响失地农民的非农就业水平。也有研究发现，人力资本不仅影响耕地征收后农民转移就业选择（马继迁和张宏如，2015;王轶等，2017），还会影响进入非农产业后职业层次的提升（陈浩等，2013;王晓刚和陈浩，2014）。生计方式转变驱动因素存在复杂的内在关系（赵雪雁，2017），虽然已有学者针对生计方式选择的影响因素开展了相关研究，但缺少对失地农民特有资本的考量，有关生计方式选择对该群体生计资本要素的内在响应机制尚有待进一步探究。【本研究切入点】目前，有关失地农民就业影响因素的研究主要采用二元分类或多分类变量，然后基于Logistic模型将这一非线性关系转变为线性模型进行实证分析。BP神经网络能以任意精度逼近任何非线性连续函数，其精度更高，现已扩展到资源可持续利用及区域综合评价等领域（孙湛和马海涛，2018），但至今鲜见应用于可持续生计分析。【拟解决的关键问题】以甘肃省兰州市安宁区失地农民群体为研究对象，基于可持续生计分析框架及实地调查数据，采用BP神经网络及二元Logistic回归模型进行双重检验，探析生计方式选择对人力资本及征地政策性因素的响应，以期推进失地农民可持续生计研究，为精准实现失地农民可持续生计提供政策参考。
1 研究区域及研究方法
1. 1 研究区概况
甘肃省兰州市安宁区位于兰州河谷川盆地西部黄河北岸，行政区域面积88.33 km2，曾是兰州瓜果蔬菜重要生产基地。受带型哑铃状河谷盆地地形影响，兰州城区范围不断向东西方向延伸扩张。1997—2015年，兰州市安宁区耕地面积减少76.83%，而建设用地增加了一倍。截至2016年，兰州市安宁区失地农民涉及6个街道33个社区，约2.9万人。
根据国家及甘肃省相关土地政策，2008年起兰州市对所征用耕地承包经营者主要以货币方式进行补偿，2009年12月1日后进行微调。调整后补偿费用包括土地补偿费、安置补助费（二者合计为被征收集体土地前3年年均产值的30倍）及地上附着物和青苗补偿费（被征耕地上青苗的补偿标准为当季作物产值，无苗的按当季实际投入给予补偿）三部分构成。如宅基地被征用，则对被征地农户按户内40 m2/人的标准置换新住房或商铺，超出面积按照综合地价采取货币补偿。2013年1月1日起，甘肃省再次上调征地补偿标准，调整后全省征地补偿标准整体提高19.9%。 3 讨论
失地农民是我国城镇化进程产生的特殊群体，非农生计方式选择与其人力资本、财产性收入及转移性收入等生计资本存在密切关系。本研究基于419个兰州市安宁区失地农民劳动力调查数据划分训练数据与检验数据，采用相同函数形式建立失地农民生计方式选择预测BP神经网络和二元Logistic回归模型，结果表明，BP神经网络具有更好的拟合性能，且预测结果较传统的二元Logistic回归模型更合理。因此，采用BP神经网络能更有效地分析失地农民生计资本对其转移就业选择的影响及边际效应。
本研究发现因征地补偿所获得的财产性收入和转移性收入在一定程度上降低了失地农民转移就业率，此类收入的增加对转移就业率的边际效应存在先递减后递增趋势。即存在某一阈值，当非劳动收入低于阈值时，失地农民倾向于进入非农劳动力市场就业以维持生计;超过后会大幅度降低就业倾向，导致其退出非农劳动力市场。这与保留工资影响劳动参与率决策的研究相吻合（Shimer and Werning，2007）。耕地征收后农民作为新增非农劳动力，其转移就业决策基于市场工资与保留工资的比较。市场工资高于保留工资，劳动力愿意就业，反之则退出市场。欠发达地区工资水平较低，而征地补偿政策所获得的财产性收入和转移性收入属于非劳动收入，该部分收入增加会导致保留工资增加（Brown and Taylor，2009）。因此，在劳动力偏好不变的前提下，失地农民进入劳动力市场的可能性会因此减小。此外，近年来包括兰州市安宁区在内的大部分城市征地补偿政策以货币化补偿形式为主，农民原有的自然资本和部分物质资本转化成单一资金。在其他国家农民能将土地出售后的资金用于投资非农型资本密集的产品（Cali and Menon，2013），但我国农民缺乏投资渠道和相应的财富管理能力，利用征地补偿改扩建房屋或增加物质资本用以出租获取财产性收入是失地农民的主要投资方式。这种投资方式虽然能帮助农户通过获取财产性收入来提升总收入水平（高晶晶等，2015），并增加当前样本区农户收入的多样性，但大部分失地农民的这部分收入依靠于私自加盖房屋或私人车辆运营载客获取，不仅会带来社会隐患而引发一系列社会问题，还由于该收入来源并不稳定可靠，一旦消失，失地农民又要回到劳动力市场，但长时间脱离劳动力市场必然增加再次进入的难度。因此，非常有必要扭转当前单一且存在隐患的投资方式，扩大失地农民投资渠道。
本研究结果表明，失地农民非农就业率在30岁前呈上升趋势，随后下降并在45岁后降低至0.5水平以下，与现有非农劳动参与率年龄统计结果（Axelrad et al.，2017）相似，但与劳动力就业率在55岁以上才出现显著下降的情况相比，失地农民适龄劳动力会更早退出就业市场。这可能是由于征地导致农户原有生计方式不可维持，被迫进入非农就业市场。失地农民的受教育程度较低、职业经验与技能积累较少及健康水平下降等因素影响，生产力有限，致使其在劳动力市场上的竞争力较弱，因此工资收入整体上低于市场平均工资水平。加上欠发达地区受传统观念和养老模式的影响，需要有人在家照顾未成年子女及老人，导致该群体倾向于更早从劳动力市场中退出，与林辰乐和吕翔涛（2012）的研究结果相似。此外，丁雪儿等（2017）、王轶等（2017）研究表明，在发达地区由于教育程度差异较小，人力资本对农民转移就业的影响不显著。但本研究发现，欠发达地区教育水平仍是影响非农就业水平的关键因子，且高中以上教育水平对就业概率提升的影响显著。教育程度进一步提升，在缩小人力资本差异的同时，对转移就业的影响力也逐渐削弱。由此可见，欠发达地区教育水平与发达地区相比仍存在较大差距，部分地区仅普及义务教育，导致人力资本差异明显。因此，提升欠发达地区农民的教育水平是帮助失地农民实现生计方式有效转型的可行方法之一。
本研究证实，当采用相同的激活函数形式时，BP神经网络表现出与二元Logistic回归模型相似的性质及预测结果。在对人力资本因子和政策影响因子所包含年龄、教育程度、财产性收入和转移性收入4个输入因子的对比分析中发现，除年龄外，其他3个影响因子均通过了两种方法的双重检验，充分证明假设的有效性;而且BP神经网络对年龄与转移就业概率的预测更符合劳动力参与率的周期性变化规律。综合模型预测的拟合精度及灵敏度和特异度，发现BP神经网络在失地农民生计方式选择问题中的分类预测能力明显优于传统的二元Logistic回归模型。由于性别、健康状况、职业资格技能及家庭区位4个控制性变量对失地农民生计方式选择的影响并不是本研究的重点，仅在实证分析中予以证明，未得出供参考的实证结论。除人力资本因子和政策影响因子外，社会资本和金融资本也会对失地农民转移就业产生影响，但受到数据收集所限，本研究并未进行探讨。因此，在今后的研究中应扩大样本地区个数和样本数，以提高模型准确度，同时探讨年龄与教育对生计方式转型的交互作用，进一步明确非劳动收入阻碍转移就业的区间范围，为精准实现失地农民生计可持续提供政策参考。
4 对策建议
4. 1 提高人力资本存量，增强职业技能培训
一方面，需要鼓励和引导失地农民及其子女提高文化教育程度，至少要完成高中階段的教育，并尽可能地提升其学历层次，缩小与城镇居民及发达地区失地农民教育水平的差距。另一方面，政府应当扩大当前职业技能培训的范围，加大对失地农民继续教育培训的力度，帮助失地农民提高人力资本积累。职业技能培训应结合失地农民自身特点，不仅需要多样化的继续教育培训模式，还应按层次、分类别提供有针对性和实效性的职业技能培训，以提升失地农民职业技能储备及职业素养。
4. 2 选取更合理的征地补偿措施，正确引导失地农民合理分配使用货币性补偿
当前以一次性货币补偿方式及提供部分社会保障为主的征地补偿方式，并不利于失地农民非农转移就业。因此，有必要选取更适宜的补偿措施对失地农民进行补偿，如在合理货币补偿方式降低非农转移就业的阈值确定后，可采取多次少量按月或年发放给农民;超出部分可设为奖励金对实现稳定就业的失地农民进行奖励或用于资助失地农民就业技能培训等。此外，有必要对失地农民进行引导教育使合理分配货币，并学习必要的金融投资知识，具备将货币补偿转化为更稳定的财产性收入能力，拓宽收入渠道，提供生计来源多样化。 4. 3 完善失地农民劳动力市场体系
建立失地农民就业信息服务平台，为其提供就业信息和咨询服务;加大对失地农民的帮扶力度，尤其重点关注中年失地农民，提供更有针对性的就业扶持及保障措施，缓解该群体提前退出劳动力市场的现状;建立相应的失地农民社会保障体系，解决失地农民的后顾之忧，进而鼓励失地农民实现跨市、跨省就业;提供创业贷款，帮助有自主创业需求失地农民解决融资难的问题。同时要引导失地农民树立正确的就业观念，改变其“等靠要”的思想。
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（责任编辑 兰宗宝）