江西土地流轉(zhuǎn)影響因素的研究

張顏亭　何筠

【摘要】 本文以江西省11地市為例，選取18個(gè)指標(biāo)從數(shù)量和質(zhì)量的角度分析了土地流轉(zhuǎn)的影響因素，運(yùn)用因子分析方法得出18個(gè)指標(biāo)中影響最為顯著的4個(gè)主成分因子，分別為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)基本情況、地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、農(nóng)業(yè)投資、農(nóng)村居民生活水平。然后在此基礎(chǔ)上運(yùn)用聚類(lèi)分析方法將江西省11地市分為三類(lèi)，分別分析了各類(lèi)區(qū)域影響土地流轉(zhuǎn)數(shù)量和質(zhì)量的因素，最終提出能夠兼顧土地流轉(zhuǎn)數(shù)量和質(zhì)量的合理的土地流轉(zhuǎn)行為。

【關(guān)鍵詞】 土地流轉(zhuǎn) 影響因素 因子分析 聚類(lèi)分析

一、問(wèn)題提出及研究背景

隨著《關(guān)于引導(dǎo)農(nóng)村土地經(jīng)營(yíng)權(quán)有序流轉(zhuǎn)發(fā)展農(nóng)業(yè)適度規(guī)模經(jīng)營(yíng)的意見(jiàn)》的出臺(tái)，與土地流轉(zhuǎn)相關(guān)的“三權(quán)分置”、創(chuàng)新土地流轉(zhuǎn)形式等也不斷提上日程。作為農(nóng)業(yè)大省的江西省也在積極探索土地流轉(zhuǎn)的新途徑，2011年江西省土地流轉(zhuǎn)面積4530000畝，2012年達(dá)到4850000畝，土地流轉(zhuǎn)面積不斷增加。然而，更多的農(nóng)民為了追求更高的收入水平選擇從事非農(nóng)行業(yè)，2012年江西省全省農(nóng)村勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移10566888人，占總?cè)丝诘?5.8%，農(nóng)村剩余勞動(dòng)力的大量轉(zhuǎn)移導(dǎo)致“土地拋荒”、“喪失肥力”等不良現(xiàn)象。一方面是農(nóng)民收入的增加，另一方面是土地功能的衰退，這種現(xiàn)象產(chǎn)生的原因在于農(nóng)民沒(méi)有有效發(fā)揮土地的作用，沒(méi)有把“最后的保障”真正發(fā)揮保障作用。其實(shí)，農(nóng)民收入增加和土地之間并不存在矛盾，合理的土地流轉(zhuǎn)既能增加農(nóng)民收入，又能保障土地的用途和功能。當(dāng)然，在土地流轉(zhuǎn)的過(guò)程中有很多推動(dòng)因素，也有很多阻礙因素，從土地流轉(zhuǎn)的結(jié)果來(lái)看，就江西省而言，其推動(dòng)因素的作用要大于阻礙因素的作用。本文以江西省11地市為例，分別研究土地流轉(zhuǎn)的影響因素，并為土地流轉(zhuǎn)的合理有序進(jìn)行提出政策建議。

國(guó)內(nèi)關(guān)于土地流轉(zhuǎn)影響因素的研究主要集中在宏觀因素和微觀因素兩個(gè)方面。很多學(xué)者從微觀層面上農(nóng)戶(hù)的角度對(duì)土地流轉(zhuǎn)影響因素進(jìn)行了研究，洪名勇、關(guān)海霞（2012）以貴州省為調(diào)研區(qū)域，以農(nóng)戶(hù)家庭為基本單元，探討農(nóng)戶(hù)的土地流轉(zhuǎn)行為特征，從農(nóng)戶(hù)的角度尋找出影響土地流轉(zhuǎn)的微觀因素。徐美銀等（2012）在調(diào)查江蘇省522戶(hù)農(nóng)戶(hù)的基礎(chǔ)上運(yùn)用Logistic模型分析了農(nóng)戶(hù)土地流轉(zhuǎn)意愿對(duì)土地流轉(zhuǎn)的影響，地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、農(nóng)村居民教育水平、農(nóng)民在土地流轉(zhuǎn)中的主體地位會(huì)影響農(nóng)民土地流轉(zhuǎn)的意愿。另外，一些學(xué)者也通過(guò)不同的研究方法，從不同的角度分別探討了影響土地流轉(zhuǎn)的主要因素。包宗順等（2009）從非農(nóng)產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)結(jié)構(gòu)、勞動(dòng)力文化素質(zhì)、農(nóng)村居民人均純收入、農(nóng)村社會(huì)保障水平等五個(gè)方面分別分析了其對(duì)農(nóng)村土地流轉(zhuǎn)的影響程度。許恒周、郭忠興（2011）從農(nóng)民階級(jí)分化和產(chǎn)權(quán)偏好的角度，運(yùn)用Logistic模型對(duì)農(nóng)民職業(yè)分化、產(chǎn)權(quán)偏好與農(nóng)村土地流轉(zhuǎn)的關(guān)系進(jìn)行了實(shí)證分析，探討了二者對(duì)土地流轉(zhuǎn)的影響。劉衛(wèi)柏、李中（2012）運(yùn)用灰色關(guān)聯(lián)度的分析方法，分析了影響農(nóng)村土地流轉(zhuǎn)的主要因素。李秀霞等（2012）運(yùn)用因子分析和灰色關(guān)聯(lián)度相結(jié)合的方法，探討了吉林省影響農(nóng)村土地流轉(zhuǎn)的主要因素，最后得出全社會(huì)住宅投資、農(nóng)村城鎮(zhèn)比較收益、農(nóng)業(yè)中間消耗是影響土地流轉(zhuǎn)的主要因素。國(guó)外對(duì)土地流轉(zhuǎn)影響因素的研究主要集中在制度因素和農(nóng)戶(hù)自身角度，Charles c.krusekopf（2002）認(rèn)為阻礙土地流轉(zhuǎn)的主要因素一方面在于土地產(chǎn)權(quán)制度變動(dòng)性大、土地市場(chǎng)發(fā)展緩慢、政府干預(yù)過(guò)多，另一方面則是土地交易費(fèi)用，他認(rèn)為農(nóng)民對(duì)土地較為依賴(lài)，這會(huì)放慢國(guó)家的農(nóng)村土地制度改革。Bogaerts etal（2000）認(rèn)為中歐國(guó)家由于制度因素導(dǎo)致土地交易費(fèi)用的增加，進(jìn)而阻礙了農(nóng)村土地交易市場(chǎng)的發(fā)展。Huang Xianjin等（2000）在對(duì)中國(guó)土地交易市場(chǎng)研究后發(fā)現(xiàn)，不同的農(nóng)戶(hù)由于其經(jīng)濟(jì)水平的差異，在土地依賴(lài)性和土地流轉(zhuǎn)等方面都存在較大的差異。

本文在以往研究的基礎(chǔ)上進(jìn)一步研究土地流轉(zhuǎn)的影響因素，除了涉及與土地流轉(zhuǎn)直接相關(guān)的土地流轉(zhuǎn)面積、耕地面積、農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力以及農(nóng)業(yè)生產(chǎn)結(jié)構(gòu)等因素外，還從宏觀層面探討農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總值等對(duì)土地流轉(zhuǎn)的影響，采取因子分析和聚類(lèi)分析相結(jié)合的研究方法，既得出主要影響因素，又對(duì)江西省不同地市的土地流轉(zhuǎn)情況進(jìn)行歸類(lèi)分析。最后，結(jié)合各地面臨的實(shí)際情況提出政策建議，從而促進(jìn)土地流轉(zhuǎn)的合理有序的進(jìn)行。

二、數(shù)據(jù)來(lái)源與指標(biāo)選取

本文采用江西省11地市2012年的相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，數(shù)據(jù)主要來(lái)源于2012年《江西統(tǒng)計(jì)年鑒》、《中國(guó)區(qū)域統(tǒng)計(jì)年鑒》、《中國(guó)農(nóng)村統(tǒng)計(jì)年鑒》等。

土地流轉(zhuǎn)的影響因素有很多，結(jié)合江西省11地市的實(shí)際情況，并在以往關(guān)于土地流轉(zhuǎn)影響因素研究的基礎(chǔ)上，本文主要從農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、農(nóng)業(yè)發(fā)展水平、農(nóng)民自身生活水平三個(gè)角度選取影響土地流轉(zhuǎn)的因素，并沒(méi)有涉及到制度政策因素。具體指標(biāo)選取如表1所示。

本文選取的18個(gè)反映土地流轉(zhuǎn)影響因素的指標(biāo)具有以下幾個(gè)特點(diǎn)：一是指標(biāo)涵蓋與土地流轉(zhuǎn)息息相關(guān)的農(nóng)村、農(nóng)業(yè)、農(nóng)民，總體來(lái)說(shuō)具有全面性；二是選取的指標(biāo)分別代表江西省11地市，在具體分析的過(guò)程中可以在不同地區(qū)之間進(jìn)行對(duì)比分析，具有可比性；三是選取的18個(gè)指標(biāo)相關(guān)數(shù)據(jù)能夠在相關(guān)統(tǒng)計(jì)年鑒及相關(guān)資料中獲取，在實(shí)際操作中具有可行性。

三、因子分析

1、因子分析基本理論和分析步驟

因子分析的基本思想是把每個(gè)研究變量分解為幾個(gè)影響因素變量，將每個(gè)原始變量分解成兩部分因素，一部分是由所有變量共同具有的少數(shù)幾個(gè)公共因子組成的，另一部分是每個(gè)變量獨(dú)自具有的因素，即特殊因子。因子分析的模型為：

其中Xi=（X1，X2…，Xp）'為原始數(shù)據(jù)，為了避免量綱不同造成結(jié)果的不準(zhǔn)確性，本文通過(guò)對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化的方法做無(wú)量綱化變換，因此，本文中Xi表示的是標(biāo)準(zhǔn)化后的數(shù)據(jù)。F=（F1，F(xiàn)2，…，F(xiàn)m）'為公共因子，E=（E1，E2，…Ep）'為特殊因子。另外，本文采用主成分法，因子抽取個(gè)數(shù)取決于公因子對(duì)原始變量的方差貢獻(xiàn)，一般選取累計(jì)方差貢獻(xiàn)率達(dá)到或超過(guò)85%時(shí)的前幾位因子。

因子分析的步驟為：第一，選取指標(biāo)；第二，對(duì)指標(biāo)進(jìn)行無(wú)量綱化處理，本文對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行的標(biāo)準(zhǔn)化處理；第三，利用旋轉(zhuǎn)方法使因子變量更具有可解釋性；第四，計(jì)算各主成分的得分及綜合得分。

2、因子分析結(jié)果

本文運(yùn)用spss17.0對(duì)江西省11地市的18種指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行因子分析，首先對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化，然后運(yùn)用主成分分析的提取方法得到18個(gè)指標(biāo)中可以提取的4個(gè)主成分，如表2所示。

對(duì)旋轉(zhuǎn)后的成分矩陣表3進(jìn)行分析，并結(jié)合以往文獻(xiàn)和專(zhuān)業(yè)知識(shí)分別對(duì)4個(gè)主成分進(jìn)行命名。

第一主成分F1在鄉(xiāng)村戶(hù)數(shù)、多種經(jīng)營(yíng)產(chǎn)值、農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力、有效灌溉面積、農(nóng)村勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移人數(shù)、土地流轉(zhuǎn)面積以及常用耕地面積上系數(shù)較大，其中鄉(xiāng)村戶(hù)數(shù)以及多種經(jīng)營(yíng)產(chǎn)值影響最大。這些因子都是與土地流轉(zhuǎn)直接相關(guān)的因素，對(duì)土地流轉(zhuǎn)總量都有直接的影響，可以歸納為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)基本情況因子。

第二主成分F2在城鎮(zhèn)居民恩格爾系數(shù)和地區(qū)生產(chǎn)總值上的載荷較大。其中城鎮(zhèn)居民恩格爾系數(shù)與土地流轉(zhuǎn)成負(fù)相關(guān)，也就是說(shuō)，城鎮(zhèn)居民恩格爾系數(shù)越低，城鎮(zhèn)居民生活水平越高，農(nóng)村土地流轉(zhuǎn)水平越高，反之，則越低。主要原因在于城鎮(zhèn)居民生活水平的提高是區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平提高和居民收入增加的結(jié)果，進(jìn)而會(huì)為農(nóng)村剩余勞動(dòng)力提供更多的非農(nóng)就業(yè)機(jī)會(huì)，使更多的農(nóng)民放棄農(nóng)業(yè)生產(chǎn)而從事非農(nóng)業(yè)生產(chǎn)，最終導(dǎo)致土地流轉(zhuǎn)的增加。結(jié)合地區(qū)生產(chǎn)總值的影響，可以將第二主成分歸結(jié)為地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平因子。

第三主成分F3在農(nóng)業(yè)按固定資產(chǎn)投資上的系數(shù)最大。農(nóng)業(yè)按固定資產(chǎn)投資越多，參與流轉(zhuǎn)的土地越多。原因在于農(nóng)業(yè)投資越多意味著農(nóng)業(yè)生產(chǎn)越專(zhuān)業(yè)化和規(guī)?；鬓D(zhuǎn)土地不僅有利于轉(zhuǎn)入方的土地經(jīng)營(yíng)管理，也有利于增加轉(zhuǎn)出方的流轉(zhuǎn)收入。該主成分可以看做是農(nóng)業(yè)投資因子。

第四主成分F4影響最大的是農(nóng)村居民恩格爾系數(shù)，與土地流轉(zhuǎn)水平成正相關(guān)，即農(nóng)村居民恩格爾系數(shù)越高，農(nóng)村居民生活水平越低，則農(nóng)村土地流轉(zhuǎn)水平越高，反之則越低。這種現(xiàn)象出現(xiàn)的原因在于，農(nóng)村居民生活水平較低的情況下，為了追尋較高的收入，更多的農(nóng)村勞動(dòng)力選擇外出打工，而將土地簡(jiǎn)單的流轉(zhuǎn)出去，使土地流轉(zhuǎn)的總量增加。這里的流轉(zhuǎn)一般是指在農(nóng)民生活水平較低的情況下進(jìn)行的非正式口頭流轉(zhuǎn)，這種流轉(zhuǎn)往往不是以增加農(nóng)民收入為目的而是為了避免因土地拋荒遭到懲罰而進(jìn)行的。因此，農(nóng)村居民生活水平與土地流轉(zhuǎn)并不是嚴(yán)格意義上的負(fù)相關(guān)，在健全的土地流轉(zhuǎn)制度和完善的土地流轉(zhuǎn)機(jī)制下，農(nóng)民生活水平的提高有利于催生合理的土地流轉(zhuǎn)。該主成分可以稱(chēng)為農(nóng)村居民生活水平因子。

各地區(qū)主成分因子得分結(jié)果分析：

第一，對(duì)土地流轉(zhuǎn)影響最大的因子是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)基本情況，其方差貢獻(xiàn)率達(dá)到60.065%。該因子通過(guò)鄉(xiāng)村戶(hù)數(shù)、多種經(jīng)營(yíng)產(chǎn)值、農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力、有效灌溉面積等直接影響土地流轉(zhuǎn)的總體狀況。因此，在鄉(xiāng)村戶(hù)數(shù)較多、多種經(jīng)營(yíng)產(chǎn)值較高的贛州市，該因子評(píng)分最高。主要原因在于贛州市農(nóng)村戶(hù)數(shù)多，并且鄰近廣東、福建等發(fā)達(dá)地區(qū)，導(dǎo)致農(nóng)村勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移較多，最終對(duì)土地流轉(zhuǎn)的影響較大。

第二，地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平因子也對(duì)土地流轉(zhuǎn)產(chǎn)生一定的影響，其影響作用的發(fā)揮主要是從宏觀的經(jīng)濟(jì)環(huán)境和外在的經(jīng)濟(jì)條件兩個(gè)角度進(jìn)行的，其中也隱含了本文沒(méi)有考慮到的制度政策因素。在該因子中省會(huì)城市南昌市評(píng)分最高，一方面是由于南昌市地區(qū)生產(chǎn)總值和居民生活水平高于其他地區(qū)，另一方面源于南昌市具有關(guān)于土地流轉(zhuǎn)相對(duì)健全的制度政策機(jī)制。該因子雖然沒(méi)有第一主成分貢獻(xiàn)率高，但是在土地流轉(zhuǎn)質(zhì)量上具有不可忽視的影響作用。

第三，第三主成分農(nóng)業(yè)投資因子和第四主成分農(nóng)村居民生活水平因子對(duì)土地流轉(zhuǎn)的影響作用相對(duì)較小。宜春市在農(nóng)業(yè)投資因子上評(píng)分最高，由于宜春市的常用耕地面積在11地市中最多，達(dá)到470千公頃，平均到每公頃的單位農(nóng)業(yè)投資相對(duì)較少，此時(shí)，農(nóng)民更愿意通過(guò)土地流轉(zhuǎn)進(jìn)行規(guī)模生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)以彌補(bǔ)單位農(nóng)業(yè)投資較少帶來(lái)的損失。撫州市在農(nóng)村居民生活水平因子上評(píng)分最高，可以對(duì)比看出該市的農(nóng)村居民恩格爾系數(shù)最高，即農(nóng)村居民生活水平最低，根據(jù)本文之前的分析可知，土地流轉(zhuǎn)水平較高。

第四，根據(jù)綜合得分排名可以看出第一、二主成分排名較靠前的區(qū)域，其綜合排名也較靠前。主要原因在于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)基本情況對(duì)土地流轉(zhuǎn)的數(shù)量產(chǎn)生直接影響，而地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平則對(duì)土地流轉(zhuǎn)的質(zhì)量產(chǎn)生直接影響。排名1—3的區(qū)域多是由于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)基礎(chǔ)好導(dǎo)致土地流轉(zhuǎn)數(shù)量的增加，而排名4—6的區(qū)域是由于外部經(jīng)濟(jì)發(fā)展環(huán)境的變化導(dǎo)致土地流轉(zhuǎn)過(guò)程的完善和流轉(zhuǎn)質(zhì)量的提高，最后幾名則在土地流轉(zhuǎn)數(shù)量和質(zhì)量上都沒(méi)有較高的水平，急需通過(guò)采取措施改善土地流轉(zhuǎn)狀況。

四、基于因子分析主成分得分的聚類(lèi)分析

為了分析不同地區(qū)在土地流轉(zhuǎn)影響因素方面的共同點(diǎn)和差異，特對(duì)因子分析結(jié)果中的4個(gè)主成分得分進(jìn)行聚類(lèi)分析，本文采用Ward離差平方和聚類(lèi)方法，距離測(cè)度采用平方歐式距離，選取聚類(lèi)數(shù)為3，即結(jié)果可將11地區(qū)分為三類(lèi)，如表6所示。

第一類(lèi)為南昌市，雖然在第一主成分農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)基本情況因子中，由于客觀因素的影響，南昌的得分并不是很高。但是，在地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平以及城鄉(xiāng)居民生活水平方面，南昌市具有很大的優(yōu)勢(shì)。這些外部條件和因素的影響會(huì)對(duì)土地流轉(zhuǎn)數(shù)量和質(zhì)量產(chǎn)生較大的促進(jìn)作用。

第二類(lèi)包括景德鎮(zhèn)市、萍鄉(xiāng)市、九江市、贛州市以及吉安市，這五個(gè)地區(qū)實(shí)際土地流轉(zhuǎn)面積要大于第三類(lèi)地區(qū)，原因在于其農(nóng)業(yè)生產(chǎn)發(fā)展的基礎(chǔ)好、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術(shù)進(jìn)步快，并且外部經(jīng)濟(jì)環(huán)境的發(fā)展和居民生活水平的提高也為農(nóng)村土地流轉(zhuǎn)提供了相對(duì)優(yōu)越的條件。

第三類(lèi)包括新余市、鷹潭市、宜春市、撫州市、上饒市五個(gè)地區(qū)，在該類(lèi)區(qū)域土地流轉(zhuǎn)的影響因素的作用相對(duì)較小。一方面該類(lèi)地區(qū)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)基礎(chǔ)相對(duì)薄弱，不能為土地流轉(zhuǎn)數(shù)量的增加提供有利條件。另一方面，該類(lèi)地區(qū)外部經(jīng)濟(jì)環(huán)境也不能為農(nóng)地流轉(zhuǎn)質(zhì)量的提高提供較好的宏觀環(huán)境，主要是由于該類(lèi)地區(qū)在經(jīng)濟(jì)發(fā)展過(guò)程中更多的注重工業(yè)的發(fā)展，在一定程度上忽視了農(nóng)業(yè)的投資，影響了農(nóng)民從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的積極性。

五、結(jié)論

本文以江西省11地市為例運(yùn)用18個(gè)指標(biāo)分析了土地流轉(zhuǎn)的影響因素。首先采用因子分析方法將18個(gè)指標(biāo)進(jìn)行主成分提取，最終提取4個(gè)主成分并分別定義為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)基本情況因子、地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平因子、農(nóng)業(yè)投資因子、農(nóng)村居民生活水平因子，并對(duì)11地市的四個(gè)主成分得分以及綜合評(píng)分進(jìn)行評(píng)價(jià)。然后，在因子分析中所得的主成分得分的基礎(chǔ)上進(jìn)行聚類(lèi)分析，將11地市分為三類(lèi)，并分別針對(duì)三類(lèi)地區(qū)的實(shí)際情況分析了影響土地流轉(zhuǎn)的不同因素。最后，可以得出結(jié)論，對(duì)于土地流轉(zhuǎn)的不同影響因素，要從數(shù)量和質(zhì)量?jī)蓚€(gè)方面進(jìn)行考慮，不能在原有農(nóng)業(yè)的基礎(chǔ)上只盲目追求土地流轉(zhuǎn)數(shù)量的增加，而要結(jié)合區(qū)域經(jīng)濟(jì)整體發(fā)展水平和居民生活水平尤其是農(nóng)村居民生活水平的需要，通過(guò)制度政策的完善提高土地流轉(zhuǎn)質(zhì)量，從而在土地合理流轉(zhuǎn)的基礎(chǔ)上提高農(nóng)民收入，促進(jìn)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展。

（注：基金項(xiàng)目：江西省南昌大學(xué)“創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)訓(xùn)練計(jì)劃”項(xiàng)目（編號(hào)：201310403010）。）

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（責(zé)任編輯：劉冰冰）