東北糧食主產(chǎn)區(qū)農(nóng)戶主導(dǎo)型農(nóng)村土地流轉(zhuǎn)價(jià)格影響因素

林 彤，宋 戈，喬元波

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東北糧食主產(chǎn)區(qū)農(nóng)戶主導(dǎo)型農(nóng)村土地流轉(zhuǎn)價(jià)格影響因素

林 彤1，宋 戈1※，喬元波2

（1. 東北大學(xué)文法學(xué)院，沈陽(yáng)110169； 2. 山東大學(xué)縣域發(fā)展研究院，青島266200）

分析各因素對(duì)農(nóng)村土地流轉(zhuǎn)價(jià)格的影響方向與作用強(qiáng)度可為確定土地承包經(jīng)營(yíng)權(quán)流轉(zhuǎn)價(jià)格提供依據(jù)。該文以黑龍江省農(nóng)村固定觀察點(diǎn)14個(gè)村的轉(zhuǎn)入方農(nóng)戶為樣本，采用相關(guān)性分析和多元線性回歸方法分別確定單因素與多因素對(duì)流轉(zhuǎn)價(jià)格的影響，并對(duì)比分析各因素對(duì)高于均價(jià)組和低于均價(jià)組中流轉(zhuǎn)價(jià)格的影響差異。結(jié)果表明：1）單因素對(duì)流轉(zhuǎn)價(jià)格的影響分析中，耕地糧食產(chǎn)量對(duì)流轉(zhuǎn)價(jià)格產(chǎn)生顯著正向影響，是影響流轉(zhuǎn)價(jià)格最重要的因素；2）多因素對(duì)流轉(zhuǎn)價(jià)格的影響分析中，耕地糧食產(chǎn)量、村域經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)程度、縣域交通通達(dá)性、戶主年齡對(duì)流轉(zhuǎn)價(jià)格產(chǎn)生顯著正向影響，縣域人均GDP、與市中心距離對(duì)流轉(zhuǎn)價(jià)格產(chǎn)生顯著負(fù)向影響；3）對(duì)比各因素對(duì)高于均價(jià)組和低于均價(jià)組的影響，發(fā)現(xiàn)交通通達(dá)性、與市中心距離對(duì)高于均價(jià)組流轉(zhuǎn)價(jià)格的影響方向與總樣本一致，這些因素對(duì)低于均價(jià)組流轉(zhuǎn)價(jià)格的影響方向與總樣本相反。需明確耕地信息、了解地區(qū)經(jīng)濟(jì)與交通情況，為確定土地流轉(zhuǎn)價(jià)格、完善農(nóng)村土地流轉(zhuǎn)市場(chǎng)創(chuàng)造條件。

土地利用；糧食；農(nóng)村；農(nóng)戶主導(dǎo)型；農(nóng)村土地承包經(jīng)營(yíng)權(quán)流轉(zhuǎn)；東北糧食主產(chǎn)區(qū)

0 引 言

近年農(nóng)村土地流轉(zhuǎn)面積日益上漲，截至2015年底，全國(guó)承包地流轉(zhuǎn)面積達(dá)2 980萬(wàn)hm2（4.47億畝），比2010年的1 247萬(wàn)hm2（1.87億畝）增長(zhǎng)1.39倍。農(nóng)戶主導(dǎo)型土地承包經(jīng)營(yíng)權(quán)流轉(zhuǎn)是指農(nóng)戶間通過(guò)協(xié)商確定交易價(jià)格的流轉(zhuǎn)模式，目前這種模式仍是農(nóng)村土地承包經(jīng)營(yíng)權(quán)流轉(zhuǎn)的主導(dǎo)。流轉(zhuǎn)價(jià)格作為農(nóng)村土地承包經(jīng)營(yíng)權(quán)交易中最核心要素，是保證農(nóng)村土地流轉(zhuǎn)市場(chǎng)有序運(yùn)行的基礎(chǔ)，但目前尚未明確何種因素影響流轉(zhuǎn)價(jià)格以及各因素對(duì)流轉(zhuǎn)價(jià)格的作用方向，導(dǎo)致土地承包經(jīng)營(yíng)權(quán)交易定價(jià)具有較強(qiáng)的隨意性，阻礙農(nóng)村土地流轉(zhuǎn)市場(chǎng)發(fā)展[1]。因此，在農(nóng)村土地承包經(jīng)營(yíng)權(quán)流轉(zhuǎn)迅速發(fā)展的形勢(shì)下，研究農(nóng)戶主導(dǎo)型農(nóng)村土地流轉(zhuǎn)價(jià)格影響因素，可為土地承包經(jīng)營(yíng)權(quán)流轉(zhuǎn)定價(jià)提供依據(jù)。

價(jià)格是農(nóng)村土地承包經(jīng)營(yíng)權(quán)流轉(zhuǎn)機(jī)制的重要內(nèi)容，它能有效體現(xiàn)土地承包經(jīng)營(yíng)權(quán)價(jià)值、確保農(nóng)戶土地流轉(zhuǎn)中的利益份額[2]，是連接相關(guān)利益者關(guān)系的合約[3]。已有研究認(rèn)為以農(nóng)地收益[4-5]、地權(quán)穩(wěn)定性[6-7]、農(nóng)地地理位置與平整度[8]為代表的土地特征，以地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展情況[9]、人均GDP[10]等為代表的區(qū)域特征，以農(nóng)戶組織化程度[11]、戶主年齡與文化程度[12]為代表的家戶特征，均會(huì)對(duì)農(nóng)村土地承包經(jīng)營(yíng)權(quán)流轉(zhuǎn)產(chǎn)生影響，借鑒以往研究成果并結(jié)合黑龍江省地廣人稀、糧食主產(chǎn)區(qū)功能定位的實(shí)際情況，本文選取耕地特征、區(qū)域特征、家戶特征3類因素共13項(xiàng)指標(biāo)分析其對(duì)流轉(zhuǎn)價(jià)格的影響。樣本選取方面，現(xiàn)有研究多將土地流轉(zhuǎn)價(jià)格視為一個(gè)整體[10,13]，未區(qū)分流轉(zhuǎn)交易雙方特征，因此無(wú)法確定土地轉(zhuǎn)入價(jià)格受何種因素影響更為顯著；未劃分流轉(zhuǎn)價(jià)格區(qū)間，因此無(wú)法辨別不同價(jià)格區(qū)間的影響特征。研究方法上，已有文獻(xiàn)多注重分析單因素對(duì)流轉(zhuǎn)價(jià)格的影響[10]，未能分析各項(xiàng)因素對(duì)流轉(zhuǎn)價(jià)格的綜合作用。

本文以糧食主產(chǎn)區(qū)黑龍江省為例，從轉(zhuǎn)入方農(nóng)戶角度，以耕種糧食作物土地的承包經(jīng)營(yíng)權(quán)在農(nóng)戶間的流轉(zhuǎn)價(jià)格為研究對(duì)象，選取表示耕地特征、區(qū)域特征、家戶特征的3類因素，采用相關(guān)性分析和多元回歸分析揭示單因素與多因素對(duì)農(nóng)村土地承包經(jīng)營(yíng)權(quán)流轉(zhuǎn)價(jià)格的影響，并根據(jù)樣本特點(diǎn)對(duì)比各項(xiàng)因素對(duì)低于均價(jià)組與高于均價(jià)組流轉(zhuǎn)價(jià)格影響差異，研究成果對(duì)確定農(nóng)村土地承包經(jīng)營(yíng)權(quán)流轉(zhuǎn)價(jià)格具有實(shí)踐指導(dǎo)意義。

1 研究區(qū)概況與數(shù)據(jù)來(lái)源

1.1 研究區(qū)概況

東北地區(qū)是中國(guó)優(yōu)勢(shì)農(nóng)業(yè)產(chǎn)區(qū)，土地流轉(zhuǎn)發(fā)展速度較快[14]。黑龍江省位于中國(guó)東北部，地處世界著名三大黑土帶之一。全省耕地總面積占全國(guó)1/10以上，人均耕地面積是全國(guó)平均水平的3倍左右[15]。據(jù)統(tǒng)計(jì)，截至2014年底，黑龍江省流轉(zhuǎn)土地面積459.8萬(wàn)hm2（6 897萬(wàn)畝），占農(nóng)地總面積47.5%，流轉(zhuǎn)比例遠(yuǎn)高于全國(guó)平均，處于全國(guó)中上游水平（《黑龍江省人民政府關(guān)于全省農(nóng)村土地流轉(zhuǎn)和規(guī)模經(jīng)營(yíng)發(fā)展情況的報(bào)告》）。黑龍江省以生產(chǎn)水稻、大豆、玉米為主，2014年全省水稻、大豆、玉米三大糧食作物播種面積分別為399.7萬(wàn)hm2（5 995萬(wàn)畝）、314.6萬(wàn)hm2（4 719萬(wàn)畝）、664.2萬(wàn)hm2（9 963萬(wàn)畝），且玉米和水稻播種面積均呈上升趨勢(shì)，尤其以玉米播種面積漲幅最大，大豆播種面積逐年遞減趨勢(shì)明顯。2014年水稻、大豆、玉米3種作物的市場(chǎng)售價(jià)分別為3.01、4.54、2.13元/kg，3種作物價(jià)格逐年上漲，其中玉米價(jià)格上漲最快，水稻次之，大豆價(jià)格上漲相對(duì)較小。

1.2 數(shù)據(jù)來(lái)源

本文所用的區(qū)域特征數(shù)據(jù)來(lái)源于《黑龍江統(tǒng)計(jì)年鑒-2015》，農(nóng)戶微觀調(diào)研數(shù)據(jù)來(lái)源于黑龍江省農(nóng)村固定觀察點(diǎn)2014年的調(diào)查。黑龍江省農(nóng)村固定觀察點(diǎn)包括全省6個(gè)市中的14個(gè)縣（縣級(jí)市、市轄區(qū)），每縣選1個(gè)鄉(xiāng)鎮(zhèn)中的1個(gè)村，共計(jì)14個(gè)村莊樣本（圖1）。樣本分布具有代表性，社會(huì)經(jīng)濟(jì)方面，所選6個(gè)城市分別代表了黑龍江省各市人均GDP排名的前1/3，中間1/3以及后1/3的發(fā)展水平；自然條件方面，14個(gè)縣以分布在三江平原與松嫩平原為主，有少部分調(diào)研村分布在丘陵和山地地區(qū)，符合黑龍江省地貌特征。本文以耕地特征和區(qū)域特征對(duì)流轉(zhuǎn)價(jià)格的影響為研究重點(diǎn)，為突出各因素對(duì)農(nóng)戶轉(zhuǎn)入土地價(jià)格的影響，以轉(zhuǎn)入方農(nóng)戶問(wèn)卷為研究樣本，對(duì)1 000份農(nóng)戶問(wèn)卷的篩選原則如下：1）去除未參與流轉(zhuǎn)、轉(zhuǎn)出方農(nóng)戶樣本、數(shù)據(jù)缺失樣本共845份，剩余轉(zhuǎn)入方農(nóng)戶樣本155份；2）考慮到以糧食生產(chǎn)為主的研究目標(biāo)，剔除經(jīng)營(yíng)非糧食作物農(nóng)戶樣本13份，最終剩余有效樣本142份。

圖1 樣本分布圖

2 模型構(gòu)建

2.1 單因素對(duì)農(nóng)村土地承包經(jīng)營(yíng)權(quán)流轉(zhuǎn)價(jià)格影響模型

本文采用相關(guān)性分析識(shí)別各變量間相互關(guān)系的密切程度，找出因素間變化規(guī)律，以便科學(xué)認(rèn)識(shí)土地承包經(jīng)營(yíng)權(quán)流轉(zhuǎn)價(jià)格與各項(xiàng)影響因素間的作用關(guān)系。計(jì)算公式如下

式中為相關(guān)系數(shù)，為自變量；為因變量；2為自變量數(shù)列和因變量數(shù)列的協(xié)方差；為自變量數(shù)列的標(biāo)準(zhǔn)差；為因變量數(shù)列的標(biāo)準(zhǔn)差。

2.2 多因素對(duì)農(nóng)村土地承包經(jīng)營(yíng)權(quán)流轉(zhuǎn)價(jià)格影響模型

本文主要關(guān)注耕地特征、區(qū)域特征、家戶特征對(duì)農(nóng)村土地承包經(jīng)營(yíng)權(quán)流轉(zhuǎn)價(jià)格的影響，采用多元線性回歸方法檢驗(yàn)各因素的影響方向與影響程度，基本模型為

式中代表農(nóng)村土地承包經(jīng)營(yíng)權(quán)流轉(zhuǎn)價(jià)格的因變量；X為表示耕地特征的自變量，包括耕地糧食產(chǎn)量、耕地凈收益、耕地細(xì)碎化程度3項(xiàng)因素；X為表示區(qū)域特征的自變量，包括村域經(jīng)濟(jì)水平、縣域交通通達(dá)度、縣域人均GDP、與市中心距離4項(xiàng)因素；X為表示家戶特征的自變量，包括農(nóng)戶家庭農(nóng)業(yè)勞動(dòng)收入所占比率、家庭農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力所占比率、家庭勞動(dòng)力年均外出務(wù)工時(shí)間、是否為干部家庭、戶主年齡、戶主受教育程度6項(xiàng)因素；0為常數(shù)項(xiàng)，1～3為耕地特征、區(qū)域特征和農(nóng)戶特征3類因素待估計(jì)參數(shù)，為方程的擾動(dòng)項(xiàng)。

3 變量選擇與描述性統(tǒng)計(jì)

3.1 變量選擇

3.1.1 因變量：農(nóng)村土地承包經(jīng)營(yíng)權(quán)流轉(zhuǎn)價(jià)格

現(xiàn)有研究對(duì)農(nóng)村土地承包經(jīng)營(yíng)權(quán)流轉(zhuǎn)價(jià)格的表達(dá)方式主要有2種，一是將單位面積土地的流轉(zhuǎn)價(jià)格設(shè)置為有序分類變量，用價(jià)格區(qū)間表示[2,10]，二是用單位面積土地具體的流轉(zhuǎn)價(jià)格表示[7]。本文選擇以單位面積土地具體的流轉(zhuǎn)價(jià)格（）作為因變量，因?yàn)樗嗤恋叵嚓P(guān)信息，可增強(qiáng)分析結(jié)果的準(zhǔn)確性。

3.1.2 自變量

選取表示耕地特征、區(qū)域特征以及家戶特征3個(gè)層面的影響因素作為自變量，其中重點(diǎn)探討耕地特征、區(qū)域特征對(duì)流轉(zhuǎn)價(jià)格的影響，將家戶特征設(shè)定為控制變量，以期更系統(tǒng)、全面的研究農(nóng)村土地承包經(jīng)營(yíng)權(quán)流轉(zhuǎn)價(jià)格的影響因素。

1）表示耕地特征的變量（1）

將耕地特征限定為耕地糧食產(chǎn)量（11）、耕地細(xì)碎化程度（12）和耕地凈收益（13）進(jìn)行測(cè)度。耕地糧食產(chǎn)量（11）是指單位面積耕地產(chǎn)糧量，以耕地實(shí)際單產(chǎn)作為衡量耕地糧食產(chǎn)量的指標(biāo)。研究區(qū)以耕種作物水稻、玉米、大豆為主，為統(tǒng)一化糧食產(chǎn)量，根據(jù)黑龍江省糧食產(chǎn)量比系數(shù)將玉米、大豆兩類指定作物產(chǎn)量折算為基準(zhǔn)作物水稻的產(chǎn)量（產(chǎn)量比系數(shù)源于《中國(guó)耕地質(zhì)量等級(jí)調(diào)查與評(píng)定（黑龍江卷）》）。

耕地細(xì)碎化會(huì)影響農(nóng)戶土地流轉(zhuǎn)決策[16]，是土地流轉(zhuǎn)政策亟待解決的關(guān)鍵問(wèn)題[17]。一方面，耕地細(xì)碎化會(huì)增加農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的勞動(dòng)力投入量[18]，不利于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術(shù)效率提高[19]；另一方面，耕地細(xì)碎化會(huì)分散農(nóng)戶農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)[20]，因此將耕地細(xì)碎化程度（12）作為影響流轉(zhuǎn)價(jià)格的一項(xiàng)因素。本文以辛普森指數(shù)（Simpson’s diversity index, SI）為衡量耕地細(xì)碎化程度的指標(biāo)，計(jì)算公式如下：

式中代表地塊數(shù)量，a代表每一地塊面積，hm2。SI值介于[0,1]之間，且SI值越大細(xì)碎化程度越高[21]。

耕地凈收益（13）是農(nóng)戶年內(nèi)經(jīng)營(yíng)單位面積耕地的總收益與總成本之差。為避免分析中出現(xiàn)多重共線性問(wèn)題，因此未將流轉(zhuǎn)價(jià)格的支出納入在成本計(jì)算之中，即文中所提及的耕地凈收益是單位面積耕地總收益與總成本（不包含流轉(zhuǎn)價(jià)格）之差。

2）表示區(qū)域特征的變量（2）

農(nóng)村土地流轉(zhuǎn)價(jià)格存在明顯的區(qū)域差異[22]，將區(qū)域特征限定為村域經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)程度（21）、縣域人均GDP（22）、交通通達(dá)性（23）、與市中心距離（24）4項(xiàng)指標(biāo)進(jìn)行測(cè)度。村域經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)程度（21）采用李斯特量表，設(shè)定1～5分別表示經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)程度處于下等、中下等、中等、中上等、上等；縣域人均GDP（22）是通過(guò)計(jì)算縣內(nèi)生產(chǎn)總值與縣總?cè)丝诒戎刀?，為統(tǒng)一分析變量尺度，本文取縣域人均GDP對(duì)數(shù)進(jìn)行估計(jì)；交通通達(dá)性（23）可反映對(duì)象區(qū)域與其它地區(qū)進(jìn)行交流的機(jī)會(huì)與潛力[23]，利用所在縣的公路密度表示，即單位面積內(nèi)的公路里程；與市中心距離（24）利用縣中心與市轄區(qū)中心的直線距離表示。

3）表示家戶特征的變量（3）

已有研究證明家戶特征會(huì)對(duì)農(nóng)戶土地流轉(zhuǎn)決策產(chǎn)生重要影響[24]，本文選取家戶特征層面因素作為分析流轉(zhuǎn)價(jià)格影響的控制變量。家戶特征層面影響因素主要包括農(nóng)戶家庭信息和戶主信息2方面，其中農(nóng)戶家庭信息由農(nóng)戶家庭務(wù)農(nóng)收入所占比例（31）、家庭務(wù)農(nóng)勞動(dòng)力所占比例（32）、家庭勞動(dòng)力平均外出務(wù)工時(shí)間（33）以及是否為干部家庭（34）構(gòu)成，戶主信息由戶主年齡（35）、戶主受教育年限（36）構(gòu)成。

3.2 描述性統(tǒng)計(jì)

樣本農(nóng)村土地承包經(jīng)營(yíng)權(quán)流轉(zhuǎn)價(jià)格差異明顯，最低流轉(zhuǎn)價(jià)格為1 500元/hm2，最高流轉(zhuǎn)價(jià)格為10710元/hm2，流轉(zhuǎn)均價(jià)為6 210元/hm2。耕地凈收益相差更為明顯，單位面積耕地凈收益的最高值與最低值相差達(dá)32 925元/hm2，樣本耕地平均凈收益約為11 621元/hm2?？傮w而言，在現(xiàn)有土地承包經(jīng)營(yíng)權(quán)流轉(zhuǎn)價(jià)格水平下，轉(zhuǎn)入方農(nóng)戶經(jīng)營(yíng)耕地的平均凈收益約為5 400元/hm2。樣本中的耕地糧食產(chǎn)量差異也相對(duì)較大，耕地糧食產(chǎn)量的最大值與最小值之間相差11 865kg/hm2。耕地細(xì)碎化程度值為0.71，樣本區(qū)耕地細(xì)碎化程度較高（表1）。

表1 變量定義及描述性統(tǒng)計(jì)

注：農(nóng)戶家庭勞動(dòng)力界定為年齡大于16歲的農(nóng)戶。

Note: Family labor force is defined as peasant households older than 16.

4 結(jié)果與分析

4.1 單因素對(duì)流轉(zhuǎn)價(jià)格的影響

利用Stata14.0計(jì)算影響流轉(zhuǎn)價(jià)格各因素間的相關(guān)系數(shù)。農(nóng)村土地承包經(jīng)營(yíng)權(quán)流轉(zhuǎn)價(jià)格（）與耕地糧食產(chǎn)量（11）、耕地細(xì)碎化程度（12）、區(qū)域特征中村域經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)程度（21）、縣域的人均GDP（22）、交通通達(dá)性（23）、家庭勞動(dòng)力平均外出務(wù)工時(shí)間（33）存在1%水平的顯著正相關(guān)，與耕地凈收益（13）存在5%水平的顯著正相關(guān)，與距市中心距離（24）、農(nóng)戶家庭務(wù)農(nóng)收入比例（31）顯著負(fù)相關(guān)，各顯著性因素與土地流轉(zhuǎn)價(jià)格相關(guān)系數(shù)排序?yàn)椋?1>24>33>21>23>22>12>13>31。

耕地糧食產(chǎn)量（11）對(duì)流轉(zhuǎn)價(jià)格影響顯著且相關(guān)系數(shù)最大為0.65（表2），說(shuō)明在黑龍江省農(nóng)戶主導(dǎo)型土地流轉(zhuǎn)中耕地糧食產(chǎn)量對(duì)流轉(zhuǎn)價(jià)格的確定起到重要作用。考慮到相關(guān)系數(shù)矩陣僅是基于兩兩變量間相互關(guān)系得出，而流轉(zhuǎn)價(jià)格是各項(xiàng)因素共同作用的結(jié)果，本文進(jìn)一步采用多元線性回歸進(jìn)行分析。

表2 土地流轉(zhuǎn)價(jià)格影響因素間Pearson相關(guān)分析結(jié)果

注：*<0.1，**<0.05，***<0.01。下同。

4.2 多因素對(duì)流轉(zhuǎn)價(jià)格的影響

對(duì)樣本進(jìn)行逐步歸回，模型I是僅考慮耕地特征變量時(shí)的回歸結(jié)果，耕地糧食產(chǎn)量對(duì)耕地流轉(zhuǎn)價(jià)格在1%水平上產(chǎn)生顯著正向影響（0.50），耕地凈收益與耕地細(xì)碎化程度對(duì)流轉(zhuǎn)價(jià)格影響不顯著。模型II是在模型I基礎(chǔ)上加入?yún)^(qū)域特征變量的回歸結(jié)果，耕地糧食產(chǎn)量對(duì)流轉(zhuǎn)價(jià)仍在1%水平上產(chǎn)生顯著正向影響，但影響系數(shù)有所下降；耕地凈收益對(duì)流轉(zhuǎn)價(jià)格的影響由不顯著轉(zhuǎn)為在1%水平上顯著負(fù)向影響；耕地細(xì)碎化程度對(duì)流轉(zhuǎn)價(jià)格的影響仍不顯著；新增加的區(qū)域特征變量中，村域經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)程度、縣域交通通達(dá)性對(duì)流轉(zhuǎn)價(jià)格在1%水平上產(chǎn)生顯著正向影響，縣域人均GDP、與市中心距離對(duì)流轉(zhuǎn)價(jià)格在1%水平上產(chǎn)生顯著負(fù)向影響。模型III是在模型II基礎(chǔ)上加入戶主特征變量的回歸結(jié)果，其中耕地特征、區(qū)域特征中各因素對(duì)轉(zhuǎn)入價(jià)格影響的顯著性與作用方向相較于模型II均未改變，加入的家戶特征變量中僅戶主年齡對(duì)轉(zhuǎn)入價(jià)格產(chǎn)生顯著性正向影響（表3）。

多元回歸分析中各因素對(duì)流轉(zhuǎn)價(jià)格的影響在顯著性和作用方向上與相關(guān)性分析結(jié)果有所異同。在相關(guān)性分析和多元回歸分析中，耕地糧食產(chǎn)量（11）、村域經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)程度（21）、縣域交通通達(dá)性（23）始終對(duì)流轉(zhuǎn)價(jià)格在1%水平上產(chǎn)生顯著正向影響；戶主年齡（35）對(duì)流轉(zhuǎn)價(jià)格的影響在相關(guān)性分析中不顯著但在多元回歸中顯著；其他表示家戶特征的因素在多元回歸中均未對(duì)流轉(zhuǎn)價(jià)格產(chǎn)生顯著影響（表3）。雖然已有研究證明家戶特征對(duì)土地流轉(zhuǎn)行為產(chǎn)生明顯影響[25-27]，但本研究發(fā)現(xiàn)家戶特征對(duì)流轉(zhuǎn)價(jià)格影響甚微。

耕地細(xì)碎化程度（12）對(duì)流轉(zhuǎn)價(jià)格的影響在多元回歸中并不顯著（表3）。該結(jié)果說(shuō)明雖然黑龍江省以實(shí)現(xiàn)土地規(guī)模經(jīng)營(yíng)為目標(biāo)，但耕地細(xì)碎化程度卻不是影響農(nóng)戶間土地流轉(zhuǎn)價(jià)格的重要因素。這可能在于現(xiàn)階段只有農(nóng)戶實(shí)現(xiàn)向城市的永久性轉(zhuǎn)移才能影響土地細(xì)碎化[28]，而短期的農(nóng)戶間土地流轉(zhuǎn)并不能解決土地細(xì)碎化問(wèn)題[29]，因此農(nóng)戶在確定流轉(zhuǎn)價(jià)格時(shí)并未將耕地細(xì)碎化程度考慮在內(nèi)。

表3 不同因素對(duì)流轉(zhuǎn)價(jià)格影響的逐步回歸結(jié)果

注：模型I為僅考慮耕地特征因素的全樣本回歸結(jié)果；模型II為考慮耕地和區(qū)域特征因素的全樣本回歸結(jié)果；模型III為考慮耕地、區(qū)域以及家戶特征的全樣本回歸結(jié)果。

Note: Model I is the total sample regression coefficient that considers only characteristics of farmland; Model II is the total sample regression coefficient that considers characteristics of both farmland and region; Model III is the total sample regression coefficient that considers characteristics of farmland, region and household.

相關(guān)性分析中，耕地凈收益（13）和縣域人均GDP（22）均對(duì)流轉(zhuǎn)價(jià)格產(chǎn)生顯著正向影響（表2），而多元回歸分析中，兩者對(duì)流轉(zhuǎn)價(jià)格卻產(chǎn)生顯著負(fù)向影響（表3）。這里值得探討的是兩者對(duì)耕地流轉(zhuǎn)價(jià)格在相關(guān)分析和多元回歸分析中作用方向相反的問(wèn)題。這可能與兩者在相關(guān)性分析中顯著負(fù)相關(guān)有關(guān)（表2），即縣域人均GDP較高的地區(qū)耕地凈收益能力卻相對(duì)較低。由此可推斷，在耕地凈收益與縣域人均GDP負(fù)向關(guān)系的相互作用下，最終導(dǎo)致流轉(zhuǎn)價(jià)格受單因素的影響與受多因素的影響方向不同。單論耕地凈收益（13）和縣域人均GDP（22）對(duì)流轉(zhuǎn)價(jià)格的影響，耕地凈收益對(duì)流轉(zhuǎn)價(jià)格產(chǎn)生顯著負(fù)向影響，可能在于流轉(zhuǎn)價(jià)格確定的滯后性。農(nóng)村土地承包經(jīng)營(yíng)權(quán)流轉(zhuǎn)價(jià)格的確定多會(huì)參考前一年耕地凈收益，而耕地凈收益受糧價(jià)影響明顯[30]，糧價(jià)又具有較強(qiáng)的波動(dòng)性[31]，因此這種負(fù)向關(guān)系可能是由糧價(jià)波動(dòng)造成的。縣域人均GDP對(duì)流轉(zhuǎn)價(jià)格產(chǎn)生負(fù)向影響，可能在于農(nóng)業(yè)比較效益低下致使以農(nóng)業(yè)為主的縣域人均GDP較低，而此類地區(qū)農(nóng)戶對(duì)土地的依賴性更強(qiáng)，從而提升了流轉(zhuǎn)價(jià)格。

4.3 各因素對(duì)不同樣本組流轉(zhuǎn)價(jià)格的影響

以研究樣本土地流轉(zhuǎn)價(jià)格平均值6 210元/hm2為界，將低于均價(jià)6 210元/hm2設(shè)定為低于均價(jià)組樣本，將高于均價(jià)6 210元/hm2設(shè)定為高于均價(jià)組樣本，對(duì)2組樣本分別進(jìn)行多元線性回歸分析。

模型III～模型V分別是各因素對(duì)總樣本、低于均價(jià)組樣本和高于均價(jià)組樣本中流轉(zhuǎn)價(jià)格影響的回歸結(jié)果。模型IV與模型V中，耕地糧食產(chǎn)量（11）與縣域人均GDP（22）對(duì)流轉(zhuǎn)價(jià)格（）影響的顯著性和作用方向與總樣本（模型III）一致。耕地凈收益（13）與戶主年齡（35）對(duì)低于均價(jià)組樣本（模型IV）中流轉(zhuǎn)價(jià)格的影響顯著性和作用方向與總樣本（模型III）一致，但對(duì)高于均價(jià)組樣本（模型V）中的流轉(zhuǎn)價(jià)格影響并不顯著。縣域交通通達(dá)性（23）、與市中心距離（24）對(duì)3組中的流轉(zhuǎn)價(jià)格均產(chǎn)生顯著影響，但在低于均價(jià)組樣本（模型IV）中此2項(xiàng)因素對(duì)流轉(zhuǎn)價(jià)格的作用方向與總樣本（模型III）和高于均價(jià)組樣本（模型V）相反。通過(guò)比較各因素對(duì)總樣本（模型III）中流轉(zhuǎn)價(jià)格的影響，發(fā)現(xiàn)耕地特征層面中的各因素對(duì)低于均價(jià)組樣本（模型IV）流轉(zhuǎn)價(jià)格的影響與總樣本（模型III）更為一致；區(qū)域特征層面中的各因素對(duì)高于均價(jià)組樣本（模型V）流轉(zhuǎn)價(jià)格的影響與總樣本（模型III）更為一致；家戶特征層面中的各因素對(duì)低于均價(jià)組樣本（模型IV）流轉(zhuǎn)價(jià)格的影響與總樣本（模型III）更為一致（表4）。

表4 各因素在不同樣本中對(duì)流轉(zhuǎn)價(jià)格的影響

注：模型IV為考慮耕地、區(qū)域以及家戶特征的流轉(zhuǎn)價(jià)格低于均價(jià)組樣本組回歸結(jié)果；模型V為考慮耕地、區(qū)域以及家戶特征的流轉(zhuǎn)價(jià)格高于均價(jià)組樣本組回歸結(jié)果。

Note: Model IV is the regression coefficient considering characteristics of farmland, region and household of sub-sample which farmland transfer price is lower than the average; Model V is the regression coefficient considering characteristics of farmland, region and household of sub-sample which farmland transfer price is higher than the average.

5 討 論

研究糧食主產(chǎn)區(qū)農(nóng)戶主導(dǎo)型土地流轉(zhuǎn)價(jià)格影響因素，可為確定農(nóng)村土地承包經(jīng)營(yíng)權(quán)流轉(zhuǎn)價(jià)格提供依據(jù)，為建立健全農(nóng)村土地流轉(zhuǎn)市場(chǎng)奠定基礎(chǔ)。本文分析了表示耕地特征、區(qū)域特征和家戶特征的3類因素對(duì)土地承包經(jīng)營(yíng)權(quán)流轉(zhuǎn)價(jià)格的影響，從轉(zhuǎn)入方角度切入問(wèn)題，突破了以往研究未區(qū)分土地承包經(jīng)營(yíng)權(quán)轉(zhuǎn)入方與轉(zhuǎn)出方的局限。利用相關(guān)性分析揭示單因素對(duì)流轉(zhuǎn)價(jià)格的影響，利用多元線性回歸分析多因素對(duì)流轉(zhuǎn)價(jià)格的影響，并對(duì)比高于均價(jià)與低于均價(jià)2組樣本中各因素對(duì)流轉(zhuǎn)價(jià)格影響的差異，豐富了對(duì)流轉(zhuǎn)價(jià)格影響機(jī)理的認(rèn)識(shí)。

本文雖從農(nóng)村土地承包經(jīng)營(yíng)權(quán)轉(zhuǎn)入方角度探究流轉(zhuǎn)價(jià)格的影響因素，但限于篇幅原因，沒(méi)有從轉(zhuǎn)出方角度分析各因素對(duì)土地流轉(zhuǎn)價(jià)格的影響，這也將是下一步研究重點(diǎn)和方向。除此以外，本研究中耕地凈收益對(duì)流轉(zhuǎn)價(jià)格的作用方向與理論預(yù)判存在較大反差，耕地凈收益與流轉(zhuǎn)價(jià)格間究竟存在怎樣的相互關(guān)系值得進(jìn)一步推敲。為更深入更精確研究耕地凈收益對(duì)耕地流轉(zhuǎn)價(jià)格的影響問(wèn)題，還需要搜集更長(zhǎng)時(shí)間序列的觀測(cè)數(shù)據(jù)以完善對(duì)該問(wèn)題的認(rèn)知。

6 結(jié) 論

本文以2014年黑龍江省農(nóng)村固定觀察點(diǎn)微觀調(diào)研數(shù)據(jù)為樣本，從土地轉(zhuǎn)入方角度，采用相關(guān)性分析和多元線性回歸方法分別確定單因素與多因素對(duì)流轉(zhuǎn)價(jià)格的影響，并對(duì)比各因素對(duì)高于均價(jià)與低于均價(jià)2組樣本的土地承包經(jīng)營(yíng)權(quán)流轉(zhuǎn)價(jià)格的影響差異。具體結(jié)論如下：

1）耕地糧食產(chǎn)量對(duì)流轉(zhuǎn)價(jià)格產(chǎn)生顯著正向影響，是流轉(zhuǎn)價(jià)格最重要的影響因素。在單因素的相關(guān)性分析與多因素的回歸分析中，耕地糧食產(chǎn)量均對(duì)流轉(zhuǎn)價(jià)格產(chǎn)生顯著正向影響。調(diào)查耕地糧食產(chǎn)量信息將有助于確定農(nóng)村土地承包經(jīng)營(yíng)權(quán)流轉(zhuǎn)價(jià)格。

2）現(xiàn)有農(nóng)戶主導(dǎo)型土地承包經(jīng)營(yíng)權(quán)流轉(zhuǎn)中，流轉(zhuǎn)價(jià)格的確定并未將耕地細(xì)碎化程度納入考慮范圍。

3）流轉(zhuǎn)價(jià)格主要受表示耕地特征和區(qū)域特征的因素影響，受表示家戶特征的因素影響較小。應(yīng)了解地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展情況和區(qū)域交通狀況，以完善農(nóng)村土地承包經(jīng)營(yíng)權(quán)流轉(zhuǎn)定價(jià)機(jī)制。

4）按照流轉(zhuǎn)均價(jià)將樣本分為高于均價(jià)組和低于均價(jià)組，能夠分析各因素對(duì)不同區(qū)間流轉(zhuǎn)價(jià)格的影響差異。

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Influence factors on price of farmland transfer organized by farmers in main grain-producing region of northeast China

Lin Tong1, Song Ge1※, Qiao Yuanbo2

(1.,1101692.,,266200)

Farmland transfer can help to realize the moderate scale operation of China’s agriculture, and it is also an important way to liberate surplus labor force in rural areas and to accelerate the process of urbanization. Under the guidance of recent policies, the scale of China’s contracted rural land management rights has continued to expand in these years, the number of farmers involved has kept increasing, and spontaneous land transfer among farmers is in dominant position. However, there are still a lot of problems. The regional land transfer is still lack of scientific and reasonable price standards, resulting in unreasonable transfer prices, impeding further development of land transfer, and doing harm to the interests of farmers. The study of influencing factors of farmland transfer price can provide scientific basis for determining the reasonable transfer price. This paper took Heilongjiang Province, a main grain producing area in China’s northeastern part, as an example, filtered 1 000 micro-survey questionnaires of survey sites from 14 villages in the year of 2014, and then chose 142 effective questionnaires. Using the correlation analysis and multiple regression analysis method, the influencing factors of transfer price and the direction of each factor were studied. These survey sites covered all main geographic and economic regions across Heilongjiang Province and the representativeness of the sample could thus be fully guaranteed. The main 3 factors, cultivated land characteristics, regional characteristics and household characteristics, were selected in 13 indices to analyze their impact on the transfer price. The results indicated that the grain yield of cultivated land had a significant positive effect on the transfer price, and it was the most important influencing factor of the transfer price. The degree of fragmentation of cultivated land did not significantly affect land transfer prices. In addition, the conclusion was also included that the degree of rural economic development, county traffic accessibility, the age of householders also had a significant positive impact on transfer price, while the county per capita GDP (gross domestic product) and the distance from the city center had a significant negative impact. During the research, if all sample farmers are considered as an entire part, the specific features of some farmers will be ignored. So, farmers were divided into 2 groups, the price of one group was higher than the average price, and the price of the other was lower than the average price. Two groups of samples were analyzed by multiple regression analysis and compared with the whole sample; the effects of traffic accessibility and the distance from the city center on the group with the price higher than the average price were consistent with the whole sample, while that on the group with the price lower than the average price were opposite to the whole sample. Therefore, information of cultivated land should be clarified, and regional economy and traffic should be developed, in order to create better conditions for establishing scientific reasonable transfer price and perfecting the farmland transfer market.

land use; grain; rural areas; farmland transfer organized by farmers; rural land contractual management right transfer; grain-producing region of northeast China

10.11975/j.issn.1002-6819.2017.18.034

F301.2

A

1002-6819(2017)-18-0260-07

2017-06-26

2017-08-02

國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目（41571165）；山東大學(xué)基本科研業(yè)務(wù)費(fèi)（2017GN006）

林 彤，遼寧葫蘆島人，博士生，主要從事土地經(jīng)濟(jì)與政策研究。Email：lintong1025@126.com

宋 戈，黑龍江慶安人，博士，教授，博士生導(dǎo)師，主要從事土地經(jīng)濟(jì)與政策研究。Email：songgelaoshi@163.com