重金属污染区农户休耕意愿的影响因素及其差异性分析——基于湖南省243个农户的问卷调查

刘 丹 杨文杰 巩前文

(北京林业大学 绿色发展与中国农村土地问题研究中心，北京 100083)

我国自确立并实施家庭联产承包责任制以来，农业发展成绩显著，现代化步伐不断加快，粮食产量实现“十二连增”。但是，地下水超采、重金属污染、耕地沙化和退化等问题不断涌现，农业资源与农村生态环境陆续亮起“红灯”。《中国耕地地球化学调查报告》调查数据显示，我国中重度污染或超标耕地有232.53万hm2，轻度污染或超标耕地达到了646.67万hm2，占耕地总量的8%以上。每年我国因重金属污染耕地直接减少粮食产量约1 000多万t，造成经济损失约200多亿元，重金属污染问题成为不可回避且迫切需要解决的问题。耕地休耕是治理重金属污染，促进农业可持续发展的新选择，我国“十三五”规划纲要首次明确提出要探索实行耕地轮作休耕制度，让耕地修养生息，以便“来年再战”。轮作休耕制度在我国历来有之，北魏《齐民要术》中有“谷田必须岁易”、“麻欲得良田，不用故墟”等记载。我国农产品供给由全面短缺转向部分过剩为推行耕地休耕政策创造了条件。诚然，休耕会导致农户种植模式转变和短期内种植收益下降，农民的现实生活压力和种植惯性使不少人对耕地休耕政策的可操作性持怀疑态度。在对欧盟和日本等国的休耕政策执行研究中也发现强制性休耕会导致水土流失、土地抛荒和生态破坏等问题出现。因此，我国耕地休耕如何做到尊重农户意愿休而不荒是有效执行休耕政策的关键。

休耕问题近年来成为国内外学者研究的热点。国外关于休耕的研究涉及了休耕耕地选择、休耕申请程序与机制、休耕规模和空间布局、休耕影响与效益评价等方面[1-2]。美国是实施休耕项目(Conservation reserve program)最早的国家，已有研究也主要以美国的休耕项目为载体。但是,美国的休耕政策也并非完美。有学者指出，美国的休耕项目也会受到政治因素影响，一些“次优”的土地可能也会纳入休耕项目中[3]，后期的税收抵扣代替补贴政策也导致高收入人群获得更多收益[4]。日本推行耕地休耕制度主要是调节农产品供给的问题，休耕期间利用价格补贴和进口关税等政策来保障农民休耕利益[5]。欧盟的休耕项目是为了解决农产品过剩导致农民收入下降的问题，2008年，为应对国际粮价上涨局面，欧盟将休耕率进行调整，并于2009年取消了强制性休耕政策，采用自愿性休耕政策[6]。我国学者关于休耕的研究主要从休耕必要性、休耕国外经验借鉴等方面展开，休耕申请程序、技术、补偿和监督等方面的研究仍需加强[2]。其中，休耕的必要性主要围绕耕地可持续利用、粮食安全和农村生态环境保护等角度进行研究，已有研究普遍认为我国当前实施休耕是必要的，休耕可以缓解土壤酸化、保障粮食安全、增加农民收入、改善土壤和物种保护、增强农业发展能力和实现国家和农民利益最优化等[7-11]。关于休耕经验的借鉴，研究对象集中于美国、日本、欧盟和中国台湾地区，在对上述国家或地区休耕政策执行过程的比较分析后指出我国大陆地区在休耕中如何因地制宜采用恰当的方法、程序及应如何规避休耕中出现的问题等。[1,5，12-14]但是，作为影响休耕政策有效执行的重要因素的农户休耕意愿研究却少之甚少。在仅有的关于农户休耕意愿的研究中，李争等[15]分析鄱阳湖粮食产区农户休耕意愿影响因素时指出非农业收入比例、耕地质量的主观判断对农户休耕意愿分别有正向和负向的影响，而户主年龄、文化程度等影响不显著；谢花玲等[16]对河北地下水漏斗区农户冬小麦休耕意愿的研究与李争等[15]的研究结论相比，相同之处是农户对耕地质量的认知对休耕意愿具有负向影响，不同之处在于前者证明了文化程度、劳农工日、家庭劳动力总数、人均耕地面积和休耕态度也是影响农户休耕意愿的重要因素；而龙玉琴等[17]则进行了更深入的研究，将地下水漏斗区河北省邢台市598户农户分为不同兼业类型分析其休耕意愿影响因素的差异，研究表明影响不同兼业类型农户的共同因素有年龄、冬小麦库存和休耕补助核算方式满意度等。从已检索到的关于农户休耕意愿影响因素的文献来看，学者们还未对重金属污染区农户休耕意愿及其影响因素进行研究，且未从不同限定条件下影响因素的差异角度深入分析。

本研究利用重金属污染区湖南省243个农户休耕意愿调研数据，运用Probit回归模型，拟分析农户休耕意愿的影响因素及其差异性。以期探讨农户休耕意愿的影响因素及其差异性为完善休耕政策、合理引导农户休耕提供重要的理论和实践参考。

1 数据来源与统计分析

1.1 数据来源

本研究区域为湖南省，因大部分区域处于洞庭湖以南而得名“湖南”。湖南省耕地重金属污染情况严峻，2013年的“镉米”事件使得农产品质量安全问题被提到国家战略地位，湖南省耕地重金属污染治理压力也开始不断增强。湖南省土壤重金属污染严重与其有色金属采矿冶炼等全行业链粗放发展相关。湖南省有色金属多，但是品质较低，开采使用率不超过50%，伴生矿的使用率更低，仅达25%，选矿污水的处理不完善导致大量污水入河，而耕地使用重金属污染水体灌溉，导致耕地重金属污染严重[18]。2015年湖南省废水中汞、铅和镉的排放总量达到了22 908.3 kg,远高于其他省份(1)数据来源：2016年《中国统计年鉴》。2016年湖南省为治理重金属污染，制定了《湖南重金属污染耕地治理式休耕试点2016年实施方案》，开始探索实行耕地轮作休耕制度。通过轮作休耕，重金属污染耕地暂时退出生产序列，应用土壤修复技术，使耕地污染治理实现自然修复与技术修复的融合。土壤种植环境的逐步优化为降低农产品质量安全风险、稳定农民收入和保障农业可持续发展能力奠定基础。此次调研区域选择了长沙市望城区的盘龙岭村、蓝塘寺村和湛水村，株洲市茶陵县的东山村，采取随机抽样的方法选取样本农户，样本农户选取数量依据所在村总农户数量而定(图1)。其中，长沙市望城区乔口镇的盘龙岭村、蓝塘寺村和湛水村共选取116个样本农户，株洲市茶陵县东山村共有16个村小组，1 000多户家庭，故选取124个样本农户。此次调研共发放问卷243份，共回收问卷243份，去除缺失关键变量问卷3份，有效样本240个。

图1 调查区域分布情况Fig.1 The distribution of investigate regional

1.2 统计分析

1.2.1被调查者个人及家庭基本特征

样本农户的性别、年龄、受教育程度、人均耕地面积和农业收入占家庭总收入比例的情况见表1。

从表1 可以发现，被调查农户中男性比例居高，达到60.33%，这与调查中男性对家庭耕地情况较为了解密切相关。从被调查者受教育程度来看，调查区域农户受教育水平普遍偏低。有89.67%的被调查者受教育程度为初中及以下，其中文盲占比高达13.22%。除此之外，被调查者年龄集中在35～65岁，反映了当前农村大量青壮年劳动力外出务工的现象。大量青壮年选择外出务工主要是因为家庭人均耕地面积少，农业收入低。调查区域内人均耕地面积在0.06 hm2以下的有84.29%，并且，有83.06%的农户农业收入占家庭总收入的比例在20%以下。

表1 被调查者个人及家庭基本特征Table 1 The characteristics of respondents and its family

1.2.2被调查者耕地基本情况

重金属污染是制约湖南省农业进一步发展的重要因素。被调查农户耕地的等级、土壤污染状况、灌溉条件和离家距离等情况如表2所示。

表2 被调查者耕地基本情况Table 2 The basic cituation of farmland

从表2可以发现，被调查者耕地等级以一等和二等为主，占比达到90.45%。意识到耕地存在污染问题的农户相对较少，只有39.08%，其余的60.92%仍认为自家耕地并未有污染问题。因为湖南省相对于其他区域来说，耕地灌溉条件较好，较多农户认为只要耕地方便灌溉，耕地产量就不会减少，污染问题也不复存在。被调查者中有81.74%的农户认为耕地能保证灌溉，因此，农户对耕地污染问题较为忽视。调查区域耕地离家距离也普遍较近，离家距离在600 m以下的农户高达65.29%，农户从事农业生产较为方便。

1.2.3被调查者对休耕政策认知情况

被调查者由于受教育程度和接收信息渠道的局限对休耕政策认知程度差异明显。对休耕政策制定原因、补贴方式等较为了解的被调查者对休耕政策表现出更强的接受度。被调查者对休耕补偿方式了解情况、补偿方式合理程度和休耕确定方式赞同程度如表3所示。

表3 被调查者对休耕政策认知情况Table 3 The cognition of farmland fallowing policy

表3数据显示，有53.31%的被调查者不愿意参与休耕，这与被调查者对休耕政策的认知密切相关。被调查者中有近49.96%的农户不了解休耕补偿方式，了解休耕补偿方式的农户中也仅有4.15%是完全了解。农户休耕补偿期望值与实际补贴之间差异较大(图2)。较多农户认为中央制定的休耕补贴应该远超出地方政府现有发放补贴，因此，65.97%的农户认为现有补偿方式不合理。但是，又有78.15%的农户对休耕农地确定方式表示赞同。

图2 休耕补偿期望值频数分布Fig.2 The frequency distrubution of expected fallow compensation

2 模型选择和模型估计

2.1 模型构建

本研究构建农户参与农地休耕意愿影响因素的Probit模型，分析重金属污染区湖南省农户休耕意愿及其影响因素。农户休耕意愿及其影响因素的Probit模型可表示为：

(prob(Y=1|X)=prob (Y*>0|X)=
prob{[μ>-(α+βX)]|X}=
1-φ[-(α+βX)]=φ[(α+β)])

(1)

式中：Y*是不可观测的潜在变量，Y是实际观测到的因变量，表示农户是否愿意参与休耕(不愿意=0，愿意=1)，即：

(2)

X是观测到的自变量，包括上面提到的被调查者基本特征、家庭基本情况、对休耕政策认知情况和耕地基本情况等影响因素；μ是随机扰动项，服从标准正态分布；Φ是标准正态累积分布函数。

2.2 变量选择与说明

农户的休耕意愿受到多种因素的影响。一些学者研究表明，被调查者个人特征、家庭基本情况、耕地条件和农户政策认知等对农户的耕地休耕意愿具有重要的影响[16-17]。也有学者证实休耕补偿变量在耕地休耕意愿影响中的适用性[15,19]。本研究在对前人研究成果借鉴的基础上结合实地调研经验，从被调查者基本特征、农户家庭基本情况、耕地基本情况、被调查者对休耕政策的认知(包括休耕补偿期望偏差)等4个维度11个变量探究重金属污染区湖南省农户休耕意愿影响因素及其差异性。初步预期：1)个体特征中，男性农户休耕意愿可能强于女性，年龄的影响方向不确定，受教育程度越高，被调查者越愿意选择休耕；2)家庭特征中，农业收入占家庭总收入比例越高，农户对农业的依赖程度越强，休耕意愿会越弱，家庭劳动力人数占总人数比例大，剩余劳动力外出务工的可能性高，休耕意愿强。但是，近年来农户外出务工机会不断减少，可能导致农户家庭劳动力人数占总人数比例越大，越不愿意休耕；3)耕地基本情况特征中，耕地等级越低，越愿意通过休耕来提高耕地质量，调研区域离家远的耕地多为山区低质量土地，耕作不方便，农户休耕意愿强；4)被调查者对休耕政策的认知中，休耕政策在试点区域执行时对农户普及程度越高，农户休耕意愿越强烈，被调查者对休耕政策执行手段的赞成程度与休耕意愿呈正向相关关系，被调查者认为现有休耕补贴越合理，休耕补偿期望偏差越小，越愿意参与休耕。各解释变量的具体情况说明如表4所示。主要变量的特征值和取值范围见表5。

表4 变量解释Table 4 The explanation of selected variables

表5 变量特征值和取值范围Table 5 The eigenvalues and ranges of selecte variables

2.3 模型估计及结果

本研究使用stata软件，采用极大似然估计法对模型进行估计，使用怀特检验方程矫正异方差，在对全部调查样本实证分析(模型I)的基础上，分别建立望城区农户休耕意愿的影响因素模型(模型II)和茶陵县农户休耕意愿的影响因素模型(模型III)，估计结果如表6所示。

表6 模型估计结果Table 6 Results of model estimation

从模型的估计结果看，模型通过了似然比显著性检验，模型有效。模型I的估计结果表明被调查者年龄、家庭劳动力人数占总人数比例、休耕前农业收入占家庭总收入比例、耕地离家距离、耕地等级和被调查者对休耕确定方法认同程度和休耕补偿期望偏差对农户休耕意愿影响显著。而农户性别、受教育程度、休耕补偿标准合理程度和休耕补偿方式了解程度等因素对农户休耕意愿影响方向为正，但影响并不显著。模型II与模型I相比，家庭劳动力人数占总人数比例和耕地等级不是农户休耕意愿的显著影响因素，同时，模型II中的年龄变量显著程度远高于模型I。模型III与模型I相比，影响农户休耕意愿的因素中增加了性别和对休耕补偿方式了解程度这两个变量，但家庭劳动力人数占总人数比例和耕地等级两个变量与模型II一样，均不是影响农户休耕意愿的显著因素。对茶陵县的农户调研中也证明了这一结果，调研中较多农户反应村集体自治组织集权性高，休耕并未征求农户意见，农户对休耕补偿方式了解甚少，休耕补偿相关问题是茶陵县农户休耕意愿的重要影响因素。对总体调查样本回归结果分析可得出如下结论：

1)被调查者年龄对农户休耕意愿具有正向影响。被调查者的劳动能力随着年龄的增加而不断下降，劳动收入也逐渐减少，而参与休耕既可以获得国家相应补贴又可以减少农业劳动。问卷调查数据也显示，当前从事农业劳动的人口集中在35～65岁，被调查者中35～65岁农户占比达到了75.21%，65～ 80岁的也达到了19.83%，这表明当前农村农业劳动人口的老龄化趋势加剧，大多数年龄较高的农户因为家中耕地无人耕种而被迫继续从事农业。因此，农户年龄越高，越愿意选择休耕。

2)家庭劳动力人数占总人数比例对农户休耕意愿具有负向影响。课题组在调研过程中了解到，近年来农民工外出务工机会不断减少，问卷调查数据也显示，仅有21.40%的农户休耕后进城打工,农业收入成为较多农户的主要收入来源。但是，受耕地资源和增人不增地的耕地分配制度的约束导致湖南省人均耕地面积不足0.13 hm2，农业收入勉强可以维持家庭基本生活。休耕后农业补贴与休耕前农业收入相比有所减少，农业劳动力多的家庭更愿意选择从事农业生产来增加家庭经济收入，短期内不愿意让耕地修养生息。

3)休耕前农业收入占家庭总收入比例对农户休耕意愿具有负向影响。休耕前农业收入占家庭总收入比例对农户休耕意愿的影响方向与预期一致。农户作为理性的经济人在选择是否参与休耕时会将收益当作主要考虑因素。调查样本中仅有9.05%的农户认为休耕后家庭农业收入占家庭总收入的比例与休耕前农业收入占家庭总收入的比例相比有所上升，其余均认为休耕后农业收入减少。因此，农户休耕前农业收入占家庭总收入比例越大越不愿意休耕。

4)耕地等级和耕地离家距离对农户休耕意愿具有正向影响。调研中也发现，农户更愿意将二等地或三等地用来休耕，而一等地因种植产量较高，不愿意选择休耕。且湖南省农户的一等地都离家距离较近，二三等地一般分布在离家较远的山坡上。耕地离家距离决定了耕地耕作及养护的便捷程度，耕地离家距离较远一定程度上也会导致耕地质量因为养护的困难而不断下降。所以，耕地离家距离越远越愿意选择休耕来提高耕地质量。

5)农户对休耕确定方法的认同程度对休耕意愿具有正向影响。休耕确定方法的认同程度反应了农户对政府确定休耕政策的信任程度。谢花林等[16]研究地下水漏斗区河北农户休耕意愿时指出，农户对政府的信任程度对农户休耕意愿具有显著的正向影响，与本研究结果具有相似性。只有农户认同休耕政策的具体执行手段，才愿意积极配合休耕政策的落实。

6)休耕补偿期望偏差对农户休耕意愿具有负向影响。农户认为实际休耕补偿与期望值偏差越大，休耕参与积极性就越低。问卷调查数据显示仅有12.81%的农户认为现有休耕补偿高于或等于期望补偿，同时，有17.77%的农户休耕期望补偿值比实际休耕补偿高500元。所以，有近53.33%的农户不愿意参与休耕。

3 农户休耕意愿影响因素的差异性分析

全部样本农户休耕意愿影响因素分析结果表明，影响农户休耕意愿的主要因素有农户个人基本情况、家庭基本特征、耕地基本情况和政策认知情况。因此，本研究将从这4个维度分析和探讨不同限定条件下农户休耕意愿影响因素的差异。

3.1 年龄限定下农户休耕意愿影响因素差异性分析

基于年龄的差异，分别建立年龄<55岁的农户休耕意愿影响因素模型(模型IV)和年龄≥55岁农户休耕意愿影响因素模型(模型V)，回归结果如表7所示。

表7 年龄限定下农户休耕意愿显著影响因素Table 7 The significant factors of affecting farms’ fallow at age-restricted

分析表7可以发现，不同年龄段的农户休耕意愿影响因素也存在着差异。年龄<55岁的农户休耕意愿显著影响因素与年龄≥55岁的农户休耕意愿显著影响因素相比，休耕补偿期望偏差都是影响休耕意愿的重要因素，而农业收入占家庭总收入比例、补偿政策认同程度和耕地离家距离仅对年龄<55岁农户休耕意愿影响显著，家庭劳动力人数占总人数比例和耕地等级仅对年龄>55岁的农户休耕意愿影响显著。当前，较多年龄<55岁的农户还有外出打工能力，家庭收入结构较为多元，因此农业收入占家庭总收入的比例成为显著影响休耕意愿的因素。同时，年龄<55岁的农户对休耕政策关注度有较大差异，休耕政策认同程度成为影响休耕意愿的重要因素。而年龄>55岁的农户考虑因素较为全面，家庭整体劳动力数量和耕地等级等因素都成为影响休耕的显著因素。

3.2 家庭劳动力人数占总人数比例限定下农户休耕意愿影响因素差异性分析

根据农户家庭劳动力人数占总人数比例的差异，分别建立家庭劳动力人数占总人数比例50%及以下的农户休耕意愿影响因素模型(模型VI)和家庭劳动力人数占总人数50%以上的农户耕地休耕意愿影响因素模型(模型VII)，回归结果如表8所示。

从表8 可以发现，两个模型的显著变量存在一定差异。就家庭劳动力人数占总人数比例50%及以下的农户而言，受教育程度和农业收入占家庭总收入比例是影响农户休耕意愿的关键因素。调查数据显示，受教育程度为初中及以上的农户比初中以下农户愿意休耕的比例高16.67%。家庭劳动力人数占总人数比例在50%以上的农户影响休耕意愿的因素相对较多，主要表现在休耕补偿方式的认知及补偿期望值偏差和休耕政策认同程度等3个方面。可见，休耕政策从制定到宣传再到执行过程的合理性对家庭劳动力人数占总人数比例较高或换言之家庭人数相对较多的农户来说影响较强。调查结果也证实了这一点，对休耕补偿方式不了解的农户有65.45%不愿意休耕，对休耕面积确定方式不认同的农户有88.89%不愿意休耕。

3.3 耕地离家距离限定下农户休耕意愿影响因素差异性分析

耕地离家距离可以分为3个层次，分别是较近(耕地离家距离≤300 m)、适中(耕地离家距离>300 m，≤600 m)和较远(耕地离家距离>600 m)，耕地离家距离限定下分别建立农户休耕意愿影响因素模型VIII、模型IX和X模型，回归结果如表9所示。

表8 家庭劳动力人数占总人数比重限定下农户休耕意愿显著影响因素Table 8 The significant factors of affecting farms’ fallow at the restricted in proportion of labour

表9的回归结果表明，休耕前农业收入占家庭总收入比例和休耕政策认同程度是影响模型VIII和模型IX的共同变量，而模型X中并未有影响农户休耕意愿的主要变量。模型VIII中影响农户休耕意愿的主要变量从属于农户家庭基本特征和休耕政策认知情况，模型IX中影响农户休耕意愿变量又增加了从属于个人基本特征的变量，且影响方向为正。模型IX中，去除受教育程度变量后，休耕政策认同程度仍然是影响农户休耕意愿的主要变量，可见，对休耕政策的认同程度与受教育程度没有必然的关系，休耕政策执行中存在的问题可能导致农户休耕政策认同程度的差异。

3.4 休耕政策认同程度限定下农户休耕意愿影响因素差异性分析

根据模型的拟合优度，在休耕政策认知情况中选取“休耕政策认同程度(休耕面积确定方式认同程度)”这一变量作为限定条件。农户对休耕面积确定方法认同程度分为不认同(比较不认同和完全不认同)和认同(比较认同和完全认同)，分别建立对休耕面积确定方法不认同的农户休耕意愿影响因素模型(模型XI)和对休耕面积确定方法认同的农户休耕意愿影响因素(模型XII)，回归结果如表10所示。

分析表10可以得出两个模型中显著变量之间存在一定的差异。就个人特征而言，对休耕政策不认同的农户性别是影响其意愿的关键因素，对休耕政策认同的农户年龄是影响其意愿的关键因素。调查中也发现较多留在农村从事农业劳动的女性农户不愿意休耕，在对休耕政策不认同的限定下，更是有90.48%的女性农户不愿意休耕。在对休耕政策认同的限定下，农户因年龄增大、耕种能力下降而越愿意休耕。模型XI也反映了在对休耕政策不认同的情况下，即使休耕补偿再合理，农户也不愿意休耕。可见，地方政府休耕政策执行能力对休耕政策落实的重要性。农户家庭特征和对休耕补偿的认知对模型XI和模型XII具有较为一致的影响，而耕地情况对2个模型的影响存在差异，耕地等级是对休耕政策不认同时的主要影响因素，耕地离家距离是对休耕政策认同时的主要影响因素。

表9 耕地离家距离限定下农户休耕意愿显著影响因素Table 9 The significant factors of affecting farms’ fallow at the restricted in farmland away from home

表10 休耕政策认同程度限定下农户休耕意愿显著影响因素Table10 The significant factors of affecting farms’ fallow at the restricted in recognition of fallow policy

表10(续)

4 主要结论与政策建议

重金属污染区湖南省农户参与耕地休耕意愿的影响因素及差异性的实证研究结果表明，农户参与耕地休耕的意愿并不强烈，不愿意参与耕地休耕农户仍占较大比例。被调查者的年龄、家庭劳动力人数占总人数比例、休耕前农业收入占总收入比例、耕地离家距离、耕地等级、对休耕政策认同程度和休耕补偿期望偏差是影响农户休耕意愿的主要因素。其中，家庭劳动力人数占总人数比例、休耕前农业收入占总收入比例和休耕补偿期望偏差的影响方向为负，其余变量的影响方向为正。从休耕意愿影响因素的差异性来看，不同限定条件下，农户休耕意愿影响因素存在差异性。其中，共同之处是农户家庭特征和对休耕政策的认知是影响休耕意愿的重要因素。不同之处主要表现为在对休耕面积确定方法认同的情况下年龄越大的农户更愿意休耕；家庭劳动力人数占总人数比例在50%及以下的农户受教育程度与休耕意愿呈现正向影响；耕地离家距离较远的农户休耕意愿较强，休耕意愿影响因素不明确。基于以上研究结论，本研究得出如下政策建议：

1)加强农户对休耕问题的认知，调动农户休耕积极性。调研区域农户休耕意愿并不强烈，有53.33% 的农户不愿意参与休耕，这与农户对自身耕地质量认知不足密切相关。调查数据中有97.12% 的农户从未参加过关于耕地保护的技术培训活动，较多农户未意识到耕地污染的严峻性及耕地休养生息的重要性。因此，政府应该加强对农户耕地保护技术的培训，增强农民对耕地质量的认识，发挥农民对休耕的自愿性和积极性。

2)提供休耕农户非农就业机会，促进休耕政策有效执行。实证分析结果表明休耕前农业收入占家庭总收入比例越大，农户越不愿意休耕。实地调研也发现近两年较多工厂停工，农户外出打工机会不断减少，农业收入成为维持家庭生活的主要来源。因此，休耕政策要与相关引导农民就业转移政策配套执行，为农民提供非农就业渠道，维持农民家庭休耕前基本收入水平，缓解农民生活的经济压力。

3)加大休耕政策的宣传力度，扩展休耕政策普及范围。休耕政策的宣传、普及程度对农户休耕意愿影响颇大。调研中发现，较多农民不了解休耕政策，不理解国家政策制定目标，甚至参与了休耕却未听说过“休耕”，对休耕认知不清晰。但是，一般了解休耕政策的农户休耕意愿较强。所以，要将休耕政策的宣传落实到户。同时，加强农民对休耕后土地权益的认知，避免农户将休耕政策理解为国家对土地承包经营权的强制剥夺。

4)完善休耕补贴发放程序，保障补偿方式公开透明。休耕补偿方式合理程度是影响农民意愿的重要因素。目前，农地休耕补贴与休耕期耕地养护补贴分配不明确，补贴发放程序及发放时间不透明，休耕补偿方式合理程度受到质疑。因此，休耕补贴分配方案要明确规定补贴发放方式、发放时间等。补贴也要随着经济发展、粮价变化等不断调适。

5)制定以农户类型为依据的差别化休耕动态补偿模式。从休耕意愿的差异化分析中发现，家庭劳动力人数占总人数比例和休耕前农业收入占家庭总收入比例在大多数限定条件下对农户休耕意愿影响显著。因次，可以以此为依托将参与休耕农户类型划分为兼业型、纯农业型等类型，进行差别化的补偿模式构建。