王亚辉，辛良杰，李秀彬,4

重庆典型山区耕地资产贬值特征及其发生机理

王亚辉1,2,3，辛良杰3※，李秀彬3,4

（1. 西南大学地理科学学院，重庆 400715；2. 西南山地生态循环农业国家级培育基地，重庆 400715；3. 中国科学院地理科学与资源研究所，北京 100101；4. 中国科学院大学，北京 100049）

耕地边际化是山区一种典型的土地利用现象，厘清其表现特征及机理对实现土地资本增值和乡村振兴具有重要价值。基于2012和2018年重庆典型山区901份农户问卷及农产品成本收益资料，该文揭示了耕地资产价值的演变特征，并构建Probit模型识别其驱动因素与发生机理。结果表明：1）近年来，案例区耕地资产价值不断下降，单位面积玉米收益由正转为亏本，主要农作物加权净收益从2012年的1384.50元/hm2降至2018年的252.30元/hm2；耕地租金从1577.45降至361.65元/hm2，同时零租金流转比例从71.09%升至82.21%，说明研究区耕地资产价值正处于下滑阶段。2）地块面积、与家庭距离、地块质量和土地细碎化是耕地零租金流转的关键因素，而务农机会成本上升是根源。耕地资产贬值的机理是，城镇化推高了劳动力成本，农业利润不断下降直至亏本，耕地资产出现贬值。期间，山区闲置或抛荒的土地资源变得愈发丰富，政府应合理引入资本，充分挖掘相对富裕的土地资源，以实现土地资本增值和发展当地经济。此外，政府应停止在山区大规模的开垦耕地，但可通过土地整治适当补充耕地，避免公共财政资金浪费和破坏生态环境。

农村；土地利用；耕地资产贬值；零租金；退耕还林工程；驱动机理；典型山区

0 引 言

近年来，中国城镇化已进入了快速发展阶段，城镇每年新增人口达到2 100万人[1]；与之对应，乡村人口持续减少，2000－2015年仅农业劳动力全国年均减少约1 133万人，其中山区尤为严重[2-3]。土地是人类活动的载体，城镇化进程中表现出来的各种社会经济问题均可以在土地利用上得以反映[4]。大量山区劳动力析出，改变了不同时点、地域系统上人口分布格局和土地利用方式，如出现耕地粗放化经营、零租金流转和耕地闲置抛荒等现象[2,5-9]。基于中国家庭收入调查和农村固定观察点数据库的统计显示，2005年以来，在已流转的耕地中，以“零租金”形式流转的面积占比超过30%[10]，其中典型丘陵山区甚至达到70%[11]。中国科学院针对全国142个山区县耕地撂荒的抽样调查显示，78.3%的山区自然村经历过耕地抛荒现象[5]；2014－2015年，全国山区耕地撂荒率超过14%[3]。由此可见，丘陵山区农户耕地资产的价值出现了明显下降[3,11]。那么，有必要研究现阶段山区耕地资产下降到何种程度以及其背后的驱动机理。

事实上，国内外针对耕地资产价值核算的研究已较丰富[12-13]。由于国外农村土地市场化程度较高，主要采用农地价格反映耕地资产价值[13]。斯密和李嘉图判断农地服务价格必定会上升，但以美国萨斯喀彻温州为例，研究表明1910－1914年农业用地服务价格呈下降趋势[12]；Schultz对美国整体进行分析发现土地资产价值在下降，其中土地供给服务价格大幅下降[14-15]。反观国内，考虑到农村土地市场化程度偏低，一般采用耕地收益或流转租金来衡量耕地资产价值，研究区域多集中在东部沿海、中西部生态脆弱和部分山区，如江苏南部、湖南、甘肃以及重庆等[16-19]。研究表明，以单位面积耕地收益来看，1995年以后，耕地的生产资料功能开始下降，同时以家庭耕地总收益估算显示，1995年耕地总收益小于零的农户占1%，而2002年以后该比重升至46%[20]。

虽然学术界对耕地资产价值下降等现象进行广泛研究，但仍存在以下不足[3,5,21-25]。其一是已有针对耕地资产价值的量算多以截面数据、静态分析为主，缺乏跨时间的动态变化分析[3,5]；其二是在探寻土地边际化的驱动机理时，多采用农户调研或遥感监测数据[21-25]，虽然在微观尺度上阐释了土地边际化的发生机理，但对于同一农户边际化存在显著差异的地块仍无法给出解释，比如家庭内部有的地块发生零租金流转，而其余地块则收取租金，因而有必要深入到地块维度进行探寻，以给出地块维度的解释[26-28]。

鉴于此，基于2012、2018年典型山区农户和地块维度的实地调研及农产品成本收益资料，把农户耕地看作一项家庭资产，本文首先揭示耕地资产价值的演变特征；在此基础上，构建Probit模型识别耕地资产价值变化的关键决定因素，并厘清其发生机理，以期为实现山区土地资本增值和乡村振兴提供实证参考。

1 研究区概况及数据来源

1.1 研究区概况

本文选取重庆市武隆区和酉阳土家族苗族自治县（下称酉阳县）作为典型案例区，两地均以丘陵山区为主。其中武隆区位于重庆市东南部，地处大娄山与武陵山结合部，属于中国南方喀斯特高原地区，海拔160～2 033m，与重庆市区相距139 km，辖区面积2 901 km2，2017年人均GDP为46 224元。酉阳县同样位于重庆市东南部，地处武陵山区腹地，平坝、低山和中山并存，地貌以中低山为主，海拔263～1 895 m，距重庆市区374 km，辖区面积5 173 km2，2017年人均GDP为23 314元。除高山和河谷等少量平坝外，两地耕地均以坡地和梯田为主，土地流转相对活跃，能够代表不同区位和社会经济发展水平的山区农业。

1.2 数据来源与处理

本文数据来自中国科学院和西南大学“城市化对西南地区生态压力影响”课题组于2012年和2018年两期农户调研资料。2012年先在分层抽样的基础上，对每个自然村的所有农户进行全部调查；2018年是在初期基础上的抽样调研，抽样比例为30%~40%。首先，根据重庆市各区县的经济发展水平、地理区位及高程等综合因素选取两个典型山区县，即武隆区和酉阳县；其次，根据每个乡镇的农业发展水平和土地经营情况从每个区县内选取2个乡镇，其中武隆区包括白马镇和长坝镇，酉阳县包括木叶乡和毛坝乡；再次，按照村庄居民收入水平从每个乡镇内选取2个典型自然村，共计8个村；最后，对每个村的全部农户进行入户调查，采用参与式农村评估法中的半结构访谈，户主为主要被访谈人，其他家庭成员辅以回答，每份问卷大约用时2～3 h。2018年的数据是2012年的子集，能够充分反映和代表前期的农户经营情况，因而两期数据具有较好的同质性和可比性。经过整理，两期共计获得901份有效农户问卷，其中2012年640份，2018年261份，共包含6 563块地块信息（表1）。农户问卷包含了人口学特征、农业经营、土地流转、地块特征及投入产出等信息。

表1 调研样本分布情况

此外，本文还采用了山区农产品成本收益资料汇编数据。该数据是通过抽样的方式获得，其中共调查422个县的近4 000个农户，涉及农业种植面积1 495.2 km2。该数据库包括多种农作物（稻谷、小麦和玉米等）的成本收益信息，其中包括用工折价、物质费用和产量产值各类指标等。该数据主要用于测算案例区2007－2017年单位面积耕地净收益和劳动力雇工工价。

2 研究方法

2.1 耕地资产价值的度量

所谓资产是指某一主体实际拥有或控制的，能够为其带来一定收益的各类财产和权益的总称。参考资产的定义，本研究将耕地资产界定为，农民或其他权利主体实际拥有或控制的，能够为其带来一定收益的农村土地实物或权利。可见，农村耕地资产既可以来源于农村耕地资源的实物形态，也可以来源于其权利形态。当来源于实物形态时，农户可以将耕地用作生产资料，开展农业生产经营，间接实现耕地资产的经济价值；当来源于权利形态时，农户可以通过产权交易市场将耕地资产的全部或部分产权交易，实现耕地资产的经济价值[29]。耕地资产具有使用和投资两种价值，前者为实物形态价值，后者则为权利形态价值。由于中国农村未形成开放的土地交易市场，有学者指出耕地收益和租金可以间接反映两种权利形态下的耕地资产价值，故本文把耕地净收益、耕地流转租金作为量化耕地资产价值的指标[30]。

2.1.1 耕地净收益的核算

耕地净收益是指单位面积耕地总收益剔除劳动力、物质和服务等直接费用及固定资产折旧、保险费等间接费用[16]。便于年际间的比较，这里借助农产品成本收益资料汇编中重庆山区的数据，核算全国范围内普遍种植的玉米单位面积净收益，公式如下

式中表示每公顷耕地净收益；和分别表示每公顷耕地作物产量和农产品单价；labor表示每公顷人工成本，包括家庭用工折价和雇工费用，用工数量是指生产过程中家庭成员和雇佣工人直接劳动的天数，使用标准劳动日计量。一个标准劳动日即一个中等劳动力正常劳动8 h，其中中等劳动力按照以下方法确定：①18～50周岁男性，18～45周岁女性，能够适应中等劳动强度；②在以上规定的年龄段之外，该劳动力能够经常参加劳动，劳动能力和劳动强度相当于中等劳动力，若劳动能力和强度不足的，按照实际情况进行折算处理；③雇工当作中等劳动力。单位面积用工数量等于各类劳动用工折算成中等劳动力的总劳动小时数除以8 h，即每公顷劳动用工数；然后通过给雇工发放工资情况来反推雇工工价，进而求出每公顷总的劳动成本；seed、pest、fert、mach、irri分别表示种苗、农药、化肥、机械和灌溉等物质成本，均按农户实际投入的货币量折算，单位为元/公顷；other表示其他间接费用，包括修理费用、固定资产折旧和保险费用。以上成本均来自全国农产品成本收益资料汇编。

此外，本文还核算了案例区每公顷耕地加权净收益，公式如下

式中W为第种农作物在调研区内的播种面积占比，π为第种农作物每公顷净收益。

2.1.2 耕地流转租金的核算

2008年以后，国家开展和实施了土地确权政策，确保土地承包经营权的稳定，为加快土地经营权有效流转提供铺垫。2014年出台的《关于引导农村土地经营权有序流转发展适度规模经营的意见》强调，坚持农村土地集体所有的基础上，实现土地所有权、承包权和经营权三权分置，引导土地经营权有序流转。可见，中国土地流转市场很早已经形成，土地经营权流转租金可以较好地反映土地资产价值的高低，故耕地流转租金可以作为耕地资产价值的另一量化指标。此外，目前中国山区存在较大规模的不收租金流转耕地的现象，即零租金流转[10-11]。零租金流转的比例定义为零租金流转耕地的面积与研究区总耕地流转面积的比值，核算公式如下

式中0为耕地零租金流转的比例；free为以零租金形式流转的耕地面积；non为非零租金流转的耕地面积。

2.2 耕地资产价值变化的决定因素分析

因变量为地块是否零租金流转，限于篇幅，这里仅以地块是否以零租金形式转出为例，因变量为非线性、二元离散变量，不符合正态分布，不满足线性回归条件，无法采用最小二乘法估计，故需要建立二元选择模型。Probit模型是将逻辑分布作为随机误差项的一种二元离散选择模型，可用于对以效用最大化原则进行选择行为的模拟。Probit模型设置如下

式中Y为第块地块是否以零租金的形式转出，当地块以零租金形式转出时，Y=1，反之为0；123为一系列影响地块零租金流转的因素变量，这些因素分别隶属于地块、家庭和村庄三个维度，其中地块维度包括地块面积、与家庭距离、灌溉条件和地块质量等级等，家庭维度包括户主年龄、受教育水平、家庭非农收入占比和耕地细碎化程度等，村庄维度包括村庄地理区位和居民收入水平等；μ为误差项；1、2、3为待估参数。

表2呈现了变量定义与统计性描述。从地块是否零租金流转来看，平均来看，72%的地块以零租金的形式转出。就地块维度而言，地块平均面积为0.09 hm2，地块与家庭住宅相距1 409 m，地块质量等级平均处于二等地和三等地之间。就家庭特征而言，户主平均年龄为58.42岁、受教育年限约6.3年，家庭收入中非农务工收入占比接近70%；家庭抚养比为1.41，即一个劳动力需要抚养1.4个非劳动力，说明家庭抚养负担较大。家庭地块细碎化程度较严重，辛普森指数为0.83，户均地块为8.89块，户均耕地不足0.67 hm2，表明案例区耕地细碎化程度较严重。此外，村庄与最近县城的距离平均为29.79 km。

表2 变量定义与统计性描述

3 耕地资产价值变化的特征

3.1 耕地净收益的变化

通过分析2007－2017年案例区玉米净收益的情况发现，整体上看，2007年以来典型山区玉米净收益不断下降，从初期的1 895.7元/hm2降至2017年亏本4 293.9元/hm2。分时间段看，2007－2012年山区耕地种植玉米仍有利可图，而2013年及其以后种植玉米出现亏本，且亏本越来越严重。表3呈现了2012年和2018年案例区主要农作物的成本收益，所列出的农作物种植面积均超过当地耕地面积的80%及以上，能够较好地反映当地耕地的成本收益情况。首先，从耕地净收益来看，2012年研究区耕地加权净收益为1 384.5元/hm2，2018年下降到252.3元/hm2，研究期间下降约82%。值得注意的是，2018年白菜、花生、大豆和玉米四种作物已处于亏损状态，玉米的亏损最大，达到2 606.4元/hm2。其次，从农作物生产成本来看，2012年每公顷耕地加权劳动成本为6748.65元，2018年达到7 547.7元；两期劳动力成本占比分别为48.94%和58.04%。2012和2018年每公顷耕地加权化肥成本分别为1 835.55元和2380.35元，化肥成本占比分别为13.88%和17.87%。结果表明，2012－2018年研究区耕地加权净收益下降了82%，部分作物已处于亏损状态，主要原因在于劳动力和化肥等生产成本的上涨。最后，随着劳动力和物质投入成本的上升，山区农户倾向于减少劳动密集型农作物，比如烟草和棉花等，使得研究区的作物种植结构呈现显著的变化。

表3 研究区主要作物成本收益分析

3.2 耕地流转租金的变化

表4呈现了2012和2018年案例区耕地的流转情况。整体上看，按照当年价格估算，耕地流转租金从2012年的1578.45元/hm2降至末期的361.65元/hm2，下降幅度达到77.09%。从土地流转期限看，无固定流转期限的耕地面积占比介于74.17%至78.65%，即从2012年的74.17%升至2018年的78.65%。从耕地流转租金来看，2012年以零租金形式转出的耕地面积占比为71.09%，2018年该比例上升至82.21%。此外，两期流转租金介于0至100元/hm2的耕地面积占比分别为14.72%和12.46%，而租金超过500元的面积占比均偏小，甚至2018年，在已流转的耕地中，仅约1%的耕地流转租金超过7500元/hm2。

表4 研究区两期耕地流转情况比较

注：2012年转出的地块面积为45.29 hm2，2018年则为18.73 hm2。

Note: The areas of transferred plots were 45.29 hm2and 18.73 hm2in 2012 and 2018, respectively.

4 山区耕地资产贬值的发生机理

以耕地零租金流转作为耕地资产贬值的间接测度，该部分采用Probit模型识别耕地零租金流转的关键决定因素，其次厘清耕地资产贬值的发生机理。

4.1 地块零租金流转的决定因素

在实证模拟之前，需对变量间的共线性进行检验，方差膨胀因子（VIF）显示，单变量的VIF最大为2.31，总体变量的VIF为1.46，远小于临界值10，说明变量间不存在严重共线性问题。此后，采用逐步纳入不同维度的变量以检验模型的稳健型，各变量的估计系数和显著性未发生较大变化，说明模拟结果稳健。最后采用AUC来判断模型拟合优劣，最终模型的AUC值为0.876，说明模型具有很好的预测性，模型设置合理。表5呈现了地块是否零租金转出决定因素的模拟结果。

表5 模型估计及检验结果

注：* ** ***分别在10%、5%和1%水平下显著，标准误聚类到村庄尺度。
Note: *, ** and *** represent significant levels at 10%, 5% and 1%, and the standard errors are clustered in the village.

模型1仅包含地块维度因素，模型2和模型3是在模型1的基础上逐步纳入家庭维度、村庄维度和时间区位虚拟变量，其中模型3尽可能包含了影响地块零租金转出的因素，模拟结果更稳健。从地块维度来看，地块面积的回归系数在10%水平下显著为负，系数为-0.605，说明地块面积越大，该地块以零租金形式转出的概率越小。地块质量等级的系数为-0.568，在5%水平下显著为负，说明越优质的地块，零租金转出率越低。可见，面积较大和质量等级较高的地块，零租金转出率越低。其次，从农户家庭维度来看，户主年龄、受教育程度、非农收入占比、家庭抚养比和地块细碎化程度均在一定程度上影响着地块是否以零租金形式被转出，但这些变量均不显著。最后，从村庄维度来看，村庄与县城距离的系数在1%水平下显著为正，系数为0.091，说明村庄与县城距离越远，地块零租金流转发生率越高。总体上看，地块维度特征和村庄地理区位是影响地块是否零租金流转的关键因素，位于偏远村庄的面积偏小和劣质地块更容易以零租金的形式发生流转。

4.2 山区耕地资产贬值的发生机理

与其他国家和地区耕地边际化的发生机理相同[31-33]，中国山区当前经历的以耕地资产贬值为特征的土地边际化的驱动机理是，快速城镇化和工业化导致的乡村劳动力大量析出的结果。基于实证分析和文献梳理，图1呈现了当前山区耕地资产贬值的发生机理，即随着城镇化和工业化的快速推进，务农机会成本快速上涨，促使大量的乡村劳动力转移到城市工业行业，同时传导至农业行业使得农业劳动力成本上升。在此背景下，农户为了实现增收，一方面调整农作物种植结构，减少劳动力密集型农作物的面积，增加劳动力节约型农作物的种植面积，但受制于山区自然条件，劳动节约型农作物的面积很难大规模增加；另一方面，采用省工性要素替代价格“高涨”的农业劳动力，比如增加机械化作业程度，同样受到地块特征和山区地形等自然条件的限制，山区农业机械投入很难显著增加，劳动力投入很难显著减少，在农业劳动力居高不下的情况下，那些劣质地块的经营利润必然快速下降，农户优先考虑零租金流转和闲置。随着地块的闲置，山区生态环境得到恢复，野生动物活动频繁，破坏田间作物，进一步降低了相邻地块的利润，同时也导致了农田公共设施维修成本的上升，农业公共设施服务水平下降，提高了农业经营成本，进一步降低了其余地块的利润。未撂荒地块的产量不断下降，而成本却不断上涨，耕地资产也不断贬值直至亏本，最终以零租金形式转出，甚至扩大耕地抛荒规模。

图1 典型山区耕地资产贬值的发生机理

5 讨 论

首先，从耕地净收益来看，2007－2017年典型山区玉米净收益从1895.70元/hm2降至亏本4293.9元/hm2，同时该地区主要农作物的加权净收益相应地从2012年的1384.50元/hm2降至2018年的252.30元/hm2，说明以耕地净收益度量的耕地资产价值在不断下降。其次，从耕地流转租金来看，2012－2018年，流转租金从1577.45元/hm2下降到361.65元，整体降幅达到77.09%。此外，以零租金形式转出的耕地面积占比从71.09%升至82.21%。可以说，从耕地净收益、流转租金等多种测度均表明，案例区耕地资产的价值在不断下降。

实际上，抛荒是耕地资产贬值的一种极端情况。截止到2017年，全国范围内共165个县或市有耕地抛荒的记录，主要分布在四川东部、湖南、安徽南部、重庆、甘肃东南部、福建和云南等地区[34]。以面积统计的全国耕地撂荒率已超过14%，部分山区甚至已超过30%[5]。当耕地利润持续下降直至亏本时，农民的理性选择是放弃农业和抛荒耕地，转而从事其他非农经济活动。其根源在于伴随城镇化和跨越刘易斯拐点之后，务农机会成本快速上涨，传导至农业部门即劳动力成本上升，受到地形限制，那些面积偏小、地理位置偏远和质量等级较差的地块因无法实现省工性机械替代，利润不断下降直至亏本，耕地资产不断贬值，农户优先考虑弃耕和撂荒。

这也是自1999年开始山区实施退耕还林工程获得成功的重要原因之一。若把退耕还林补贴看作是政府“购买”农户耕地的使用权，从经济学的角度分析，这些边际土地在已经发生撂荒并实现自然植被恢复的情况下，无需再采用远高于市场价的补贴标准“购买”农户耕地的使用权[32,35]；从改善山区生态环境的角度来看，部分人口矛盾突出的生态脆弱区可以继续开展退耕还林工程[36]，但不应再全面铺开，更要避免对已撂荒耕地实施退耕还林工程，以免公共财政经费的浪费[37]。

6 结论与启示

以重庆市武隆区和酉阳县的耕地为研究对象，基于2012年和2018年901份农户问卷、6 563块地块资料以及全国农产品收益资料汇编等数据，本文揭示了研究期耕地资产价值的变化特征，构建Probit模型识别耕地资产价值变化的关键决定因素，并探寻山区耕地资产贬值的发生机理。主要得出以下结论及启示：

1）近年来，重庆典型山区耕地资产的净收益不断下降，其中玉米从2007年净收益1895.70元/hm2降至2017年亏本4293.9元/hm2，主要农作物加权净收益从2012年的1384.50元/hm2降至2018年的252.30元/hm2。耕地流转租金从2012年的1577.45元/hm2降至361.65元/hm2，同时零租金流转比例相应地从71.09%升至82.21%。以上结果均表明，典型山区农户的耕地资产处于贬值状态，农地边际化现象不断加剧。

2）对典型山区耕地资产贬值发生机理的分析发现，地块面积、耕地质量等级和村庄地理区位是耕地零租金流转的主要决定因素。然而，山区耕地资产贬值等土地边际化现象的根源则在于，务农机会成本的快速上涨。城镇化和工业化的推进，尤其在跨越刘易斯拐点之后，务农机会成本快速上涨，传递到农业部门使得农业劳动力成本上升。受到地形等自然条件限制，目前山区很难推广农业机械化，机械无法有效替代劳动力，农业利润因劳动力成本持续走高而不断下降，直至利润低于零。农民理性的选择是放弃农业而转向非农活动，耕地便以低租金或零租金形式转出，甚至抛荒。

3）从成本收益分析来看，研究区的耕地撂荒是农户的一种正常和理性的经济活动，耕地资产的贬值恰好符合退耕还林的初衷，这些资产贬值的耕地或撂荒地有助于改善山区的生态环境。同时，山区闲置的耕地资源变得愈发丰富，政府可以适当、合理地引导城市资本进入山区农村，充分挖掘农村相对富裕的土地资源，以实现山区土地资本增值和发展当地经济。此外，政府应停止在山区大规模的开垦耕地工程，但可以通过土地整治等方式适当补充耕地，避免公共财政资金浪费和破坏生态环境。

致谢：感谢西南大学资源环境学院阎建忠研究员对前期调研数据的支持。

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Characteristics on devaluation of cultivated land and its mechanisms in typical mountainous areas of Chongqing, China

Wang Yahui1,2,3, Xin Liangjie3※, Li Xiubin3,4

(1.,,400715,; 2.,400715,; 3.,,100101,; 4.,100049,)

Land is the carrier of human activities. All kinds of social and economic problems in the process of urbanization can be reflected in land use. A large number of labor force has been transferred from rural areas especially in mountainous areas to cities, which has changed the population distribution pattern and land use pattern in different time and regional systems. The marginalization of cultivated land is a typical land use pattern in mountainous areas, and clarifying the characteristics of land marginalization and its mechanism can be used for reference to realize land capital appreciation and rural revitalization. By employing the survey data about 901 farm households involving 6563 plots in Wulong District and Youyang County in Chongqing City of China in 2012 and 2018 and compilation of agricultural product cost and benefit data from 2007 to 2017, this paper regarded cultivated land as an asset for families and revealed the evolution characteristics of cultivated land asset value in recent years, and a Probit model was constructed to identify the driving forces and explored the driving mechanism of abovementioned phenomena. The results showed that: 1) in recent years, the assets value of cultivated land in the investigated areas kept declining, which was manifested in the fact that the generally cultivated maize per km2has changed from yield to loss, and the average weighted net yield of major crops has decreased from 1 384.50 yuan per hm2in 2012 to 252.30 yuan per hm2in 2018, with a drop of 77.09%. The average rent of cultivated land dropped from 1577.45 yuan/hm2in 2012 to 361.65 yuan/hm2in 2018, while the proportion of rent-free land transfer rate from 71.09 % to 82.21 %. It can be seen that the assets value of cultivated land in typical mountainous areas in Chongqing are in the decline stage. (2) Plot size, the distance from the homestead, plot quality and land fragmentation were the important determinants of free-rent land transfer, while the rising opportunity cost of farming was the root cause. The mechanism of devaluation of cultivated land is that urbanization has pushed up labor costs and reduces agricultural profits, and cultivated land assets have devaluated and even abandoned. From the view of cost-benefit analysis, the abandonment of cultivated land in the study area is a normal and rational economic activity for farmers, and the devaluation of cultivated land assets is exactly in line with the original intention of returning farmland to forests. The devalued cultivated land or abandoned land of these assets is conducive to improving the ecological environment of the mountainous areas. At the same time, the idle or abandoned land resources in mountainous areas become relatively rich. The government should reasonably introduce urban capital and fully exploit the land resources in order to realize the land capital appreciation in mountainous areas and develop local economy. Furthermore, the government should stop large-scale land reclamation projects in mountainous areas and appropriately replenish cultivated land through land reclamation to avoid waste of public financial funds and destruction of the ecological environment.

rural areas; land use; devaluation of farmland assets; rent-free land transfer; Grain for Green Project; driving mechanism; mountainous areas

王亚辉，辛良杰，李秀彬. 重庆典型山区耕地资产贬值特征及其发生机理[J]. 农业工程学报，2019，35(22)：107－114. doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2019.22.012 http://www.tcsae.org

Wang Yahui, Xin Liangjie, Li Xiubin. Characteristics on devaluation of cultivated land and its mechanisms in typical mountainous areas of Chongqing, China[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2019, 35(22): 107－114. (in Chinese with English abstract) doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2019.22.012 http://www.tcsae.org

2019-05-30

2019-09-21

国家自然科学基金资助项目（41901232）；国家自然科学基金重点资助项目（41930757）；教育部人文社会科学研究项目（19XJCZH006）；重庆市社会科学规划项目（2018BS59）；中央高校基本科研业务费项目（swu118054）

王亚辉，博士，讲师，研究方向为土地利用变化。Email：wangyhui.15b@igsnrr.ac.cn

辛良杰，博士，副研究员，研究方向为土地利用变化。Email：xinlj@igsnrr.ac.cn

10.11975/j.issn.1002-6819.2019.22.012

X826

A

1002-6819(2019)-22-0107-08