農(nóng)戶農(nóng)地流轉(zhuǎn)行為的影響因素實證研究

摘要：為了分析影響鄱陽湖生態(tài)經(jīng)濟區(qū)農(nóng)地流轉(zhuǎn)的因素，為農(nóng)地流轉(zhuǎn)的定性研究提供量化的依據(jù)和支持，項目組通過對鄱陽湖生態(tài)經(jīng)濟區(qū)3市、38個縣（市、區(qū)）進行抽樣，對156戶農(nóng)戶的農(nóng)地流轉(zhuǎn)情況進行調(diào)查研究。所得數(shù)據(jù)采用Logistic模型對農(nóng)地流出與流入行為進行比較分析。結(jié)果表明，農(nóng)戶農(nóng)地流轉(zhuǎn)的行為受到家庭勞動力等多種因素的影響和制約，且影響程度不一。其中非農(nóng)收入比重是所有10個因子中影響最為顯著的因子，這說明非農(nóng)收入比重對農(nóng)地流轉(zhuǎn)行為的決策非常重要。

關(guān)鍵詞：鄱陽湖；農(nóng)地流轉(zhuǎn)；影響因素；Logistic模型

一、引言

十八屆三中全會的召開及國研中心“383”方案的提出，為我國農(nóng)村土地管理制度改革提出了新的思路，促進農(nóng)村土地有序流轉(zhuǎn)，實現(xiàn)農(nóng)村土地規(guī)?；?jīng)營意義重大。除此之外，《鄱陽湖生態(tài)經(jīng)濟區(qū)規(guī)劃》上升為國家戰(zhàn)略層面，為促進鄱陽湖生態(tài)經(jīng)濟區(qū)的發(fā)展和江西的崛起提供了很好機遇。土地作為區(qū)域發(fā)展的基礎(chǔ)條件和瓶頸資源，實現(xiàn)土地資源高效集約利用顯得極為重要。

鄱陽湖生態(tài)經(jīng)濟區(qū)日照充足，熱量豐富，無霜期長，是我國著名的魚米之鄉(xiāng)。農(nóng)村人口眾多，農(nóng)村地域廣闊，農(nóng)業(yè)發(fā)展歷史悠久。研究該地區(qū)農(nóng)地流轉(zhuǎn)，無論是描述農(nóng)地流轉(zhuǎn)的現(xiàn)狀還是分析影響流轉(zhuǎn)的行為因素，都可謂是江西省發(fā)展的重中之重。

二、農(nóng)地流轉(zhuǎn)數(shù)據(jù)研究和方法

（一）樣本概況

一般而言，一個地區(qū)的經(jīng)濟發(fā)展水平直接影響著當(dāng)?shù)氐霓r(nóng)地流轉(zhuǎn)情況。項目組對江西省鄱陽湖生態(tài)經(jīng)濟區(qū)的余干縣、鄱陽縣、都昌縣、樂平市和新建縣5個縣（市、區(qū)）的農(nóng)戶的農(nóng)地流轉(zhuǎn)行為進行抽樣調(diào)查。這五個地區(qū)發(fā)展程度不一，如此選擇，使數(shù)據(jù)能代表鄱陽湖生態(tài)經(jīng)濟區(qū)的普遍水平。

整個調(diào)查集中于2014年春節(jié)期間，訪談對象不僅有務(wù)農(nóng)的農(nóng)民，而且有外出務(wù)工回鄉(xiāng)過年的農(nóng)民及常年在外求學(xué)打拼的青年，保證了廣泛的代表性。樣本數(shù)據(jù)都是經(jīng)過項目組成員親臨實地以問卷調(diào)查、訪談等方式收集而來。本次調(diào)研總共發(fā)放問卷186份，回收有效樣卷156份，其中有流轉(zhuǎn)行為的94戶，占60.3%，包括單純流出的農(nóng)戶68戶，單純流入的22戶，既有流出又有流入行為的農(nóng)戶只有4戶。有流出意愿農(nóng)戶80戶，有流入意愿農(nóng)戶21戶。這種現(xiàn)象的發(fā)生就值得我們就農(nóng)戶流轉(zhuǎn)行為及其意愿受哪些因素的影響展開研究。

（二）農(nóng)戶農(nóng)地流轉(zhuǎn)行為模型的建立

1. 模型的選擇

本文目前要分析的變量是農(nóng)戶的農(nóng)地流轉(zhuǎn)行為，只有兩種情況，即有或沒有發(fā)生農(nóng)地流轉(zhuǎn)。而Logistic回歸模型適用于因變量為兩分變量的情況，同時自變量可以是全部定性變量、定量變量，也可以是定性與定量變量混合。盧紋岱（2006）認(rèn)為，Logistic模型適用于因變量為二分變量的分析，是分析個體決策行為的理想模型。所以本研究選用Logistic回歸分析模型分析農(nóng)地流轉(zhuǎn)行為與相關(guān)變量的相關(guān)關(guān)系及農(nóng)地流轉(zhuǎn)意愿與其影響因素的關(guān)系。因變量是農(nóng)戶流轉(zhuǎn)農(nóng)地的情況，若農(nóng)戶土地發(fā)生流轉(zhuǎn)（流出或流入），因變量取值為1；反之，農(nóng)戶土地沒有發(fā)生流轉(zhuǎn)因變量取值為0。根據(jù)Logistic回歸建模的要求，設(shè)X1，X2，X3…，Xi是與Y相關(guān)的一組向量，設(shè)P為某事件發(fā)生的概率。用SPSS.19的二元Logistic可以建立模型，即

P=Exp（Z）/1+Exp（Z）

Z是變量 X1，X2…，Xi的線性組合：

Z=b0+b1X1+b2X2+…bnXn=b0+biXi

其中b0為常數(shù)項，表示自變量取值全是0時，比數(shù)（Y=1與Y=0的概率之比）的自然對數(shù)；Xi為影響農(nóng)戶流轉(zhuǎn)農(nóng)地的行為或者意愿的因素；bi為Logistic回歸的偏回歸系數(shù)，表示變量Xi對Y的影響大小。

2. 模型運行效果

本文選用強制進入法（Enter），對156個樣本量數(shù)據(jù)作統(tǒng)計分析，結(jié)果見表1。

三、研究結(jié)果分析

（一）家庭特征對農(nóng)地流轉(zhuǎn)行為的影響分析

流入模型中，戶主文化水平（X1）對流轉(zhuǎn)行為的影響達到0.7%的極顯著水平，回歸系數(shù)也比較大，其作用方向為負(fù)向，這說明戶主文化水平越低，流入土地的可能性更大，沒有別的謀生技能，只能在家種地。而戶主文化水平對流出影響就不那么顯著，說明不存在戶主文化水平和流出農(nóng)地的明顯規(guī)律。在流出流入模型中，文化水平達到0.572的正相關(guān)性，表現(xiàn)出顯著影響。

受訪者年齡（X2）對農(nóng)地流出和農(nóng)地流出流入模型均達到0.1%的極顯著水平，表明農(nóng)戶年齡越大，越傾向于流出農(nóng)地，在家?guī)『蚕硗砟?，而對流入的影響不是很明顯，存在各年齡段都有不同程度的流入情況。

家庭勞動力人數(shù)（X3）因子對農(nóng)地流出的影響是負(fù)向的，且達到了7%的顯著水平，表明勞動力越多，農(nóng)地流出的可能性就越小，說明當(dāng)前農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中，都趨向于自家勞動力耕種，而對農(nóng)地流入的影響就不那么顯著。因為隨著城市化進程的加快，如果自家農(nóng)地不需要那么多的勞動力，那么更多的農(nóng)戶還是會選擇進城務(wù)工謀生，這與現(xiàn)實生活的情況完全吻合。而在流出流入模型中沒有表現(xiàn)出顯著的影響。

（二）家庭經(jīng)濟對農(nóng)地流轉(zhuǎn)行為的影響分析

家庭經(jīng)濟因素中的單位面積農(nóng)業(yè)純收入（X4）因子在流出模型中的作用是非常顯著的，其回歸系數(shù)是負(fù)向的0.74，在流出流入模型中也表現(xiàn)出負(fù)向相關(guān)。這充分說明，如果單位面積農(nóng)業(yè)純收入越低，農(nóng)戶越有可能將農(nóng)地流出，另謀其他出路。

非農(nóng)收入比重（X5）是所有因子中影響最為顯著的因子，無論是流出模型，流入模型還是流出流入模型，均達到了1%的極顯著水平，在流出、流入和流出流入模型中，其回歸系數(shù)也是很大的。非農(nóng)收入比重因子在流出和流出流入模型中的回歸系數(shù)分別為正向的7.46、0.864，而流入模型的回歸系數(shù)為負(fù)向的0.914。這說明非農(nóng)收入比重對農(nóng)地流轉(zhuǎn)行為的決策非常重要。到底是因為單位面積農(nóng)業(yè)純收入低、家庭非農(nóng)收入比重高就將農(nóng)地流出，還是由于農(nóng)地流出后農(nóng)民勞動力主要從事非農(nóng)生產(chǎn)導(dǎo)致家庭年收入水平的提高。哪個是原因，哪個是結(jié)果，很難說清，但至少可以肯定一點是，農(nóng)戶家庭的經(jīng)濟收入是促使農(nóng)地流轉(zhuǎn)的最直接的驅(qū)動力。

（三）土地資源條件對農(nóng)地流轉(zhuǎn)行為的影響分析

土地資源中人均農(nóng)地面積和農(nóng)地破碎度等因子都對農(nóng)地流轉(zhuǎn)的行為產(chǎn)生不同程度的影響。人均農(nóng)地面積（X6）因子和農(nóng)地破碎度（X7）因子均對流出模型和流出流入模型有顯著影響。說明農(nóng)地的破碎化程度更多的是促進農(nóng)戶流出而不是流入。人均農(nóng)地面積（X6）因子在三種模型中的作用都是正向的，說明家庭擁有的人均農(nóng)地面積越大，越有可能將農(nóng)地流出。農(nóng)地破碎度（X7）因子對農(nóng)地流入的影響為顯著的負(fù)向作用，表明面積越小、地塊越破碎的農(nóng)地往往不易被農(nóng)地流入戶接受。

（四）農(nóng)民認(rèn)知對農(nóng)地流轉(zhuǎn)行為的影響分析

政府增加農(nóng)業(yè)補貼是否會促進農(nóng)地流轉(zhuǎn)的認(rèn)知（X8）在流出模型中的回歸系數(shù)不高，而在流入模型和流出流入模型中分別達到了1.676和0.967。這意味著本來要流出的農(nóng)戶不會因為政府增加補貼就多流出，不受政府補貼的影響，但是在流入模型中，農(nóng)戶會因為有政府補貼的存在而多流入農(nóng)地，農(nóng)業(yè)補貼對農(nóng)戶流入的決策會起作用。在流出流入模型中表現(xiàn)1%水平的顯著性，這說明政府增加農(nóng)業(yè)補貼會在一定程度上促進農(nóng)地流轉(zhuǎn)。

流轉(zhuǎn)過程中簽署書面協(xié)議（X9）因子在流出模型中回歸系數(shù)為4.762，且對流出模型和流入模型的影響都很顯著。這說明土地流轉(zhuǎn)合同或者是相關(guān)的書面協(xié)議會讓農(nóng)戶們有安全感。

政府監(jiān)管（X10）因子在流出模型中回歸系數(shù)為5.246，但是在流入模型中效果不顯著。這表明農(nóng)戶在有政府監(jiān)管的情況下更愿意流出土地，因為流出的對象不僅有親戚朋友還有專業(yè)大戶等；而在流入的時候，流入的對象主要是親戚朋友，政府監(jiān)管的影響就顯得不那么顯著。

四、結(jié)論與建議

綜上研究表明，農(nóng)戶農(nóng)地流轉(zhuǎn)行為受家庭特征、家庭經(jīng)濟、土地資源條件和農(nóng)戶對流轉(zhuǎn)的認(rèn)知等多方面因素的影響，但是不同因素的作用方向及影響程度不一。

從家庭特征來看，戶主文化水平對農(nóng)地流轉(zhuǎn)產(chǎn)生極大的正向影響，應(yīng)該加強對戶主的教育力度，改變其陳舊的觀念。除此之外，應(yīng)該積極引導(dǎo)農(nóng)民進城務(wù)工，加快農(nóng)地流轉(zhuǎn)，提高土地利用效率和效益。

從家庭經(jīng)濟角度看，對農(nóng)戶農(nóng)地流轉(zhuǎn)行為影響最大的是非農(nóng)收入比重。在經(jīng)濟發(fā)達地區(qū)，二、三產(chǎn)業(yè)的就業(yè)機會多，農(nóng)民家庭所得非農(nóng)收入比重越大。這樣就會造成農(nóng)戶對土地的依賴減少，會更愿意將農(nóng)地流轉(zhuǎn)出去，從而盤活閑置農(nóng)地進入市場流轉(zhuǎn)。這就要求大力發(fā)展第二、三產(chǎn)業(yè)，為農(nóng)戶創(chuàng)造更多的非農(nóng)就業(yè)的機會，吸引農(nóng)村剩余勞動力轉(zhuǎn)移；大力發(fā)展鄉(xiāng)鎮(zhèn)企業(yè)，鼓勵農(nóng)民進城經(jīng)商務(wù)工，促進農(nóng)地流轉(zhuǎn)。

從土地資源條件看，面積越小、地塊越破碎的農(nóng)地在流轉(zhuǎn)中越不受歡迎。農(nóng)地的破碎不僅影響機械化耕種還會因為田埂的存在而浪費寶貴的土地資源。這就要求盡量避免人為的農(nóng)地破碎化，使之便于規(guī)模機械經(jīng)營，推動農(nóng)地流轉(zhuǎn)。

從農(nóng)戶認(rèn)知角度看，農(nóng)民對流轉(zhuǎn)的觀念比較保守。雖然流轉(zhuǎn)過程中會簽署書面協(xié)議，但是仍存在形式不規(guī)范或條款不完整等弊端，必須確保協(xié)議或合同能有效明確流轉(zhuǎn)雙方的權(quán)利義務(wù)。政府監(jiān)管、服務(wù)沒到位。應(yīng)該更新農(nóng)民大眾關(guān)于農(nóng)地流轉(zhuǎn)的觀念；完善相關(guān)的流轉(zhuǎn)合同協(xié)議規(guī)定；最重要的是發(fā)揮政府服務(wù)功能，提供農(nóng)地流轉(zhuǎn)雙邊信息，讓農(nóng)戶處于信息充足的情況下，這樣可以為轉(zhuǎn)讓方和受讓方提供良好的交易平臺，避免一些不必要糾紛的產(chǎn)生。

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*本項目獲得首都經(jīng)濟貿(mào)易大學(xué)研究生科技創(chuàng)新項目資助，本文是該項目成果之一。

（作者單位：首都經(jīng)濟貿(mào)易大學(xué)城市經(jīng)濟與公共管理學(xué)院）