基于多項Logistic模型的農(nóng)戶耕地流轉(zhuǎn)行為影響因素研究
——來自8省(區(qū))252村4 261戶農(nóng)戶的調(diào)查數(shù)據(jù)

謝玲紅， 夏 英， 呂開宇

(中國農(nóng)業(yè)科學院農(nóng)業(yè)經(jīng)濟與發(fā)展研究所，北京 100081)

2013年中央一號文件提出發(fā)展新型農(nóng)業(yè)經(jīng)營主體，實現(xiàn)農(nóng)業(yè)的規(guī)?；?jīng)營。而規(guī)模化首先要解決的問題便是農(nóng)地的流轉(zhuǎn)問題。農(nóng)地的使用權(quán)流轉(zhuǎn)對于優(yōu)化土地資源配置、調(diào)整農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、促進農(nóng)民收入增加、實現(xiàn)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化和農(nóng)村發(fā)展都具有重要的意義[1-2]。因此，在加速發(fā)展現(xiàn)代農(nóng)業(yè)的宏觀戰(zhàn)略下，如何加快土地流轉(zhuǎn)，促進土地適度規(guī)模經(jīng)營，提高農(nóng)作效率，已經(jīng)成為當前農(nóng)村發(fā)展面臨的越來越緊迫的一個問題[3]。農(nóng)戶作為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)決策的微觀主體，其行為目標與行動決策是推進土地流轉(zhuǎn)工作的重要依據(jù)[4]，從農(nóng)戶視角研究土地流轉(zhuǎn)行為及其影響因素和影響機制，對于適應農(nóng)戶生計規(guī)律，有序推進農(nóng)地流轉(zhuǎn)工作，具有重要的參考價值。

近年來，國內(nèi)學者關(guān)于農(nóng)戶耕地流轉(zhuǎn)行為影響因素的研究都是結(jié)合農(nóng)地調(diào)查，采用二分類Logistic回歸模型分析不同因素對不同流向流轉(zhuǎn)行為的影響。例如，翟研寧等以河南省N縣作為傳統(tǒng)農(nóng)區(qū)的典型代表，研究了家庭勞動力特征、家庭收入水平及結(jié)構(gòu)、社會保障情況及土地情結(jié)對傳統(tǒng)農(nóng)區(qū)農(nóng)戶轉(zhuǎn)出土地行為的影響[5]；何京蓉等基于三峽庫區(qū)427戶農(nóng)戶的調(diào)查數(shù)據(jù)，考察了農(nóng)戶自身特征、農(nóng)戶家庭特征以及所在社區(qū)外部環(huán)境特征3個方面共12個不同維度的變量對農(nóng)戶土地轉(zhuǎn)入行為的影響[6]；陳美球等的研究盡管選取的樣本不同，考慮的影響因素有別，但都分別分析了農(nóng)戶轉(zhuǎn)出和轉(zhuǎn)入耕地的主要影響因素及影響程度，并都得出了不同影響因素對農(nóng)戶耕地轉(zhuǎn)入和轉(zhuǎn)出有明顯差異的結(jié)論[7-10]。也有少數(shù)學者，運用不同于二分類Logistic的模型對此問題進行分析，如杜培華等利用江蘇省典型地區(qū)126戶農(nóng)戶的調(diào)查數(shù)據(jù)，用probit模型分析了社會經(jīng)濟因素、市場與產(chǎn)權(quán)狀況、參與主體狀況等因素對農(nóng)戶是否流轉(zhuǎn)土地決策的影響[11]；翟輝等以重慶市為例，應用主成分分析法，對農(nóng)戶土地流轉(zhuǎn)行為的影響因素進行檢驗，確定家庭收支、農(nóng)村社會保障等是影響農(nóng)戶是否流轉(zhuǎn)土地的重要因素[12]；詹和平等運用江蘇省2個縣142個農(nóng)戶的實地調(diào)查數(shù)據(jù)，將農(nóng)戶流轉(zhuǎn)行為分為轉(zhuǎn)入土地、不流轉(zhuǎn)土地和轉(zhuǎn)出土地3類，采用oprobit回歸模型檢驗了農(nóng)戶土地流轉(zhuǎn)行為的影響因素[13]；張忠明等將農(nóng)戶土地流轉(zhuǎn)意愿分為農(nóng)戶希望流入土地、流出土地或保持當前土地規(guī)模，運用有序多分類Logistic回歸分析法對不同兼業(yè)程度農(nóng)戶的土地流轉(zhuǎn)意愿及其影響因素進行了實證分析[14]。

以上研究為理解農(nóng)戶土地流轉(zhuǎn)行為提供了重要參考，但在樣本選取、研究方法、模型選取等方面仍有進一步完善的空間。一方面，已有研究大多以某個區(qū)域、某個省份甚至某個縣(市)作為研究對象，面向全國、考慮我國區(qū)域差異的大樣本調(diào)查研究尚顯欠缺，一定程度上導致了當前土地流轉(zhuǎn)不一致的研究結(jié)論；另一方面，已有研究大多采用二分類Logistic模型關(guān)注農(nóng)戶的農(nóng)地流出或流入行為，僅有小部分研究同時關(guān)注了兩種方向的土地流轉(zhuǎn)，鮮見同時關(guān)注不流轉(zhuǎn)、轉(zhuǎn)入、轉(zhuǎn)出、既有轉(zhuǎn)入又有轉(zhuǎn)出這4個類別的研究。鑒于此，本研究利用2015年河北、山東、福建、河南、吉林、新疆、云南、陜西8省(區(qū))4 261戶農(nóng)戶的大樣本抽樣調(diào)查數(shù)據(jù)，采用多項Logistic回歸方法，比較研究不流轉(zhuǎn)、轉(zhuǎn)入、轉(zhuǎn)出、既有轉(zhuǎn)入又有轉(zhuǎn)出4類農(nóng)戶耕地流轉(zhuǎn)行為的影響因素，以加深對當前土地流轉(zhuǎn)行為的認識，為當前土地流轉(zhuǎn)工作提供參考。

1 研究設(shè)計

1.1 數(shù)據(jù)來源與樣本情況

1.1.1 數(shù)據(jù)來源 本研究數(shù)據(jù)來源于中國農(nóng)業(yè)科學院農(nóng)業(yè)經(jīng)濟與發(fā)展研究所的中國農(nóng)村微觀經(jīng)濟調(diào)查數(shù)據(jù)庫。調(diào)查涉及8個省28個縣84個鄉(xiāng)鎮(zhèn)252個行政村。考慮到社會經(jīng)濟條件和資源稟賦差異對土地流轉(zhuǎn)具有非常重要的影響，采用分段抽樣調(diào)查方法。首先，確定樣本省，調(diào)查省份的選擇充分考慮我國東、中、西的區(qū)域差異特征，選取東部地區(qū)的河北、山東、福建，中部地區(qū)的河南、吉林，西部地區(qū)的新疆、云南、陜西等8個省(區(qū))。其次，確定樣本縣和樣本鄉(xiāng)(鎮(zhèn))，將每個省的所有縣按照人均收入水平分成3組，從每組中隨機抽取1個樣本縣，確定縣后，再按照選取樣本縣的原則，從每個縣抽取3個鄉(xiāng)(鎮(zhèn))。最后，確定樣本村，確定鄉(xiāng)(鎮(zhèn))后，按照同樣的原則在每個鄉(xiāng)(鎮(zhèn))選取3個行政村，并在每個行政村隨機抽取20戶農(nóng)戶作為調(diào)查對象。由于新疆地域廣闊、少數(shù)民族比例較高等原因，適當調(diào)整了新疆樣本縣與樣本戶數(shù)量，先選取7個縣，每個縣選3個鄉(xiāng)(鎮(zhèn))，每個鄉(xiāng)(鎮(zhèn))選3個行政村，每個行政村選15戶。

1.1.2 樣本情況 本研究選取東、中、西部不同省份不同經(jīng)濟發(fā)展水平的行政村為樣本進行對比分析，可以較好地反映不同地區(qū)農(nóng)戶土地流轉(zhuǎn)行為的差異。同時，較大的樣本量也有助于提高本研究結(jié)論的科學性和代表性。數(shù)據(jù)調(diào)查時點為2015年。共發(fā)出問卷4 727份，實際收回問卷4 490份，回收率為95%。將回收的4 490個樣本作為初始樣本，按照需要進行如下處理：(1)刪除空白問卷，得到4 473個樣本。(2)刪除沒有對耕地流轉(zhuǎn)情況相關(guān)問題進行回答的樣本，得到 4 442 個樣本。(3)刪除重復的樣本。在調(diào)研的過程中，存在1戶填寫2份及以上相同問卷的情況，則只保留1份，得到 4 374 個樣本。(4)刪除變量值缺失嚴重的樣本，最終得到 4 261 個樣本。

各省份發(fā)出樣本數(shù)、回收樣本數(shù)及有效樣本數(shù)如表1所示。

表1 調(diào)查樣本情況 份

1.2 變量選取及描述性統(tǒng)計

1.2.1 變量選取 因變量：多分變量的耕地流轉(zhuǎn)行為用circulation表示。與以往研究文獻只是將農(nóng)戶流轉(zhuǎn)行為粗略地分為流轉(zhuǎn)和沒有流轉(zhuǎn)這兩大類別不同，本研究更進一步將農(nóng)戶的耕地流轉(zhuǎn)行為細化為1個4分變量，取值為1、2、3、4。取值為1時，表示該農(nóng)戶沒有流轉(zhuǎn)耕地；取值為2時表示該農(nóng)戶轉(zhuǎn)出耕地；取值為3表示該農(nóng)戶轉(zhuǎn)入耕地；取值為4時表示該農(nóng)戶既有耕地轉(zhuǎn)入又有耕地轉(zhuǎn)出。自變量：自變量為一組可以反映農(nóng)戶耕地流轉(zhuǎn)行為發(fā)生概率大小的變量值，包括戶主特征、家庭特征、村莊特征、社會保障等4組變量。其中，戶主特征主要包括性別、年齡、健康狀況、婚姻狀況、受教育程度、兼業(yè)程度以及是否受過農(nóng)業(yè)技術(shù)培訓；家庭特征包括總?cè)丝跀?shù)、農(nóng)業(yè)勞動力數(shù)、家庭成員中干部情況、人均耕地面積；村莊特征包括本村地形、本村委會距縣政府距離；社會保障包括是否參加農(nóng)村合作醫(yī)療、是否參加社會養(yǎng)老保險。變量具體說明見表2。

表2 解釋變量說明

1.2.2 變量的描述性統(tǒng)計特征

1.2.2.1 連續(xù)變量的統(tǒng)計特征 從表3中可以看出，所調(diào)查家庭的戶主的平均年齡為50.95歲，戶主的平均受教育年限是7.76年，家庭平均人口數(shù)為3.69人，家庭平均農(nóng)業(yè)勞動力數(shù)為2.04人，人均耕地面積為0.379 hm2，村委會距縣政府距離平均為23.27 km。

表3 連續(xù)變量的描述性統(tǒng)計特征

1.2.2.2 分類變量和虛擬變量的統(tǒng)計特征 從表4中可以看出，在4 261份有效樣本中，發(fā)生了流轉(zhuǎn)行為的有1 278戶，占29.99%，包括單純轉(zhuǎn)出的658戶和單純轉(zhuǎn)入的545戶，以及既有轉(zhuǎn)入又有轉(zhuǎn)出的75戶。沒有發(fā)生流轉(zhuǎn)行為的有2 983戶，占總樣本的70.01%；戶主特征變量上，95.45%的家庭戶主為男性，8.05%的戶主處于非健康狀態(tài)，5.91%的戶主的婚姻狀況為離婚、喪偶或未婚，戶主職業(yè)上，絕大部分戶主只務(wù)農(nóng)，為63.72%，一兼、二兼、非農(nóng)業(yè)的戶主比例分別為17.18%、10.09%、5.21%，參加農(nóng)業(yè)技術(shù)培訓的戶主的比例為25.67%；家庭中有鄉(xiāng)及鄉(xiāng)以上干部或村干部的比例為 19.01%；調(diào)研村莊的地形以平原為主，占44.40%，其次是山地和丘陵，分別為21.12%、20.93%。

1.2.3 模型選擇 因變量農(nóng)戶流轉(zhuǎn)行為circulation有4個取值而且無大小順序，一般的線性回歸分析無法準確地刻畫變量之間的因果關(guān)系，須要用其他的回歸分析方法來進行擬合模擬，而多項Logistic回歸模型便是一種簡便處理該類因變量問題的分析方法。構(gòu)造的模型形式為

(1)

式中：Logit[p(y=j)]表示y=j的概率；X是自變量，為土地流轉(zhuǎn)行為的影響因素；β0為常數(shù)項；βij為待估系數(shù)(i=1，2，…，n)；εj為隨機誤差項。

在多項Logistic回歸模型中，某一種情況發(fā)生的概率與另外一種情況發(fā)生的概率之比稱為相對風險比(rrr)。在其他條件相同時，y的第j個類別在xk條件下的相對風險比等于一個特定倍數(shù)，使y=j(相當于y=base)的預測發(fā)生比乘以這個特定倍數(shù)后，得到相應xk+1條件下的發(fā)生比。換句話說，相對風險比rrrjk就是當只有xk變化而其他所有x不變時發(fā)生比變化的倍數(shù)。

(2)

在本研究的回歸模型中，以circulation=1，也即農(nóng)戶沒有進行耕地流轉(zhuǎn)作為比較的基準類別，則轉(zhuǎn)出耕地對比不流轉(zhuǎn)耕地的Logistic回歸模型可表示為

logitp轉(zhuǎn)出/不流轉(zhuǎn)=α0+α1gender+α2age+α3health+α4marriage+α5education+α6occupation+α7train+α8member+α9cadre+α10agri_labor+α11area+α12topagraphy+α13distance+α14cms+α15pension+εi。

(3)

式中：logitp轉(zhuǎn)出/不流轉(zhuǎn)是指轉(zhuǎn)出耕地的概率；α0為常數(shù)項；αi為待估系數(shù)(i=1，2，…，15)。

表4 分類變量和虛擬變量的統(tǒng)計特征

2 結(jié)果及分析

2.1 模型檢驗及計量結(jié)果分析

對模型進行似然比檢驗。多項logistic回歸模型的整體卡方為705.42，自由度為72，P<0.001，模型整體顯著，表明模型擬合結(jié)果較好。二分Logistic回歸模型的整體卡方為230.96，自由度為24，P<0.001，模型整體也顯著。最終模型的估計結(jié)果如表5所示。

2.2 回歸結(jié)果分析

2.2.1 戶主特征對流轉(zhuǎn)行為的影響 戶主性別、年齡、兼業(yè)程度和是否受過農(nóng)業(yè)技術(shù)培訓對農(nóng)戶耕地轉(zhuǎn)入轉(zhuǎn)出行為具有顯著影響，并且對轉(zhuǎn)出行為與轉(zhuǎn)入行為的影響具有差異性；健康狀況、婚姻狀況與轉(zhuǎn)入轉(zhuǎn)出行為正相關(guān)，但影響基本不顯著；受教育程度與轉(zhuǎn)出行為正相關(guān)，與轉(zhuǎn)入行為負相關(guān)，在統(tǒng)計上也不顯著。除了兼職程度變量外，其他戶主特征變量對同時轉(zhuǎn)入和轉(zhuǎn)出的決策影響不顯著。具體來說：(1)性別的影響。相比不流轉(zhuǎn)耕地，女性戶主更傾向于轉(zhuǎn)出耕地，而不是轉(zhuǎn)入耕地，而男性戶主更傾向于轉(zhuǎn)入土地，而不是轉(zhuǎn)出土地。男性戶主轉(zhuǎn)出耕地的概率與不流轉(zhuǎn)耕地的概率之比是女性戶主的0.689倍，并且在0.1水平上顯著；男性戶主轉(zhuǎn)入耕地的概率與不流轉(zhuǎn)耕地的概率之比是女性戶主的1.630倍，并在0.05水平上顯著。這是因為女性相比男性，勞動能力方面更弱一些，較難從事除自己耕地以外的農(nóng)業(yè)勞作，所以他們更愿意轉(zhuǎn)出土地而不是轉(zhuǎn)入土地。(2)年齡的影響。年齡越大的戶主轉(zhuǎn)出耕地的概率越大，轉(zhuǎn)入耕地的概率越小。年齡每大1歲，轉(zhuǎn)出耕地的概率與不流轉(zhuǎn)耕地的概率之比是1.010，轉(zhuǎn)入耕地的概率與不流轉(zhuǎn)耕地的概率之比是0.976，并且分別在0.1和0.01水平上顯著。因為隨著年輕一代外出務(wù)工增加，年齡較大的戶主在勞動能力方面受到限制，從而會傾向于少經(jīng)營土地。(3)兼業(yè)程度的影響。相比純農(nóng)戶，戶主從事非農(nóng)業(yè)的程度越高，轉(zhuǎn)出耕地的可能性越大，轉(zhuǎn)入耕地的可能性越小。一兼、二兼、非農(nóng)業(yè)和其他職業(yè)的戶主轉(zhuǎn)出耕地的概率與不流轉(zhuǎn)耕地的概率之比分別是純農(nóng)戶的1.877倍、4.315倍、15.550倍、5.691倍，并都在0.01水平上顯著；二兼和非農(nóng)業(yè)農(nóng)戶轉(zhuǎn)入耕地的概率與不流轉(zhuǎn)耕地的概率之比分別是純農(nóng)戶戶主的0.355倍、0.347倍。這是因為純農(nóng)戶的家庭收入絕大多數(shù)來自于務(wù)農(nóng)，土地是其收入的重要載體，而不同兼業(yè)程度農(nóng)戶的收入來源更加多元化，務(wù)農(nóng)收入在其家庭收入所占的地位正在逐漸弱化，因此他們流出土地意愿更加強烈，轉(zhuǎn)入耕地的概率更小。(4)農(nóng)業(yè)技術(shù)培訓的影響。相比沒有參加農(nóng)業(yè)技術(shù)培訓的農(nóng)戶，參加了農(nóng)業(yè)技能培訓的農(nóng)戶，更傾向于轉(zhuǎn)入土地而不是轉(zhuǎn)出土地。參加了農(nóng)業(yè)技能培訓農(nóng)戶轉(zhuǎn)出耕地的概率與不流轉(zhuǎn)耕地的概率之比是沒有參加技能培訓農(nóng)戶的0.695倍，而參加了農(nóng)業(yè)技能培訓的農(nóng)戶轉(zhuǎn)入耕地的概率與不流轉(zhuǎn)耕地的概率之比是沒有參加技能培訓的農(nóng)戶的1.510倍。這是因為參加了農(nóng)業(yè)技術(shù)培訓的農(nóng)戶，掌握了很好的農(nóng)業(yè)技巧，其經(jīng)營管理能力顯著提高，可以在同樣的土地上創(chuàng)造出更多的價值，增加他們的農(nóng)業(yè)產(chǎn)出和農(nóng)業(yè)收入，因而他們更傾向于轉(zhuǎn)入土地而不是轉(zhuǎn)出土地。(5)健康和婚姻狀況的影響。戶主健康狀況越好，越傾向于轉(zhuǎn)出土地。身體健康的戶主轉(zhuǎn)出耕地的概率與不流轉(zhuǎn)耕地的概率之比是非健康戶主的1.351倍，并在0.1水平上顯著。這是因為身體好的農(nóng)戶可以選擇從事非農(nóng)業(yè)工作，獲得土地產(chǎn)出之外經(jīng)濟收入的可能性較大，從而他們更愿意轉(zhuǎn)出土地去從事別的職業(yè)。身體健康的戶主轉(zhuǎn)入耕地的概率與不流轉(zhuǎn)耕地的概率之比是非健康戶主的1.906倍，但統(tǒng)計上不顯著。戶主婚姻狀況與流轉(zhuǎn)行為正相關(guān)，這與大部分的研究結(jié)論一致，但在統(tǒng)計上不顯著。這可能是因為筆者所在課題組的樣本當中，戶主婚姻狀況和受教育年限的差異性不是很大，有94.09%的戶主是已婚狀況。

表5 多項Logistic回歸結(jié)果

注：在多項Logistic回歸中，將circulation=1沒有流轉(zhuǎn)耕地作為比較的基準類別；_cons為截距項；*、**、***分別表示參數(shù)在0.1、0.05、0.01水平上顯著。

2.2.2 家庭特征、村莊特征等因素對流轉(zhuǎn)行為的影響 總體來說，家庭特征變量對農(nóng)戶流轉(zhuǎn)行為的影響不是很大。家庭成員數(shù)量與流轉(zhuǎn)行為負相關(guān)，但在統(tǒng)計上不顯著；家庭中是否有干部與流轉(zhuǎn)行為正相關(guān)，但對轉(zhuǎn)入和轉(zhuǎn)出決策的影響不顯著；人均耕地面積與轉(zhuǎn)出行為顯著負相關(guān)；相比高原地區(qū)，平原、丘陵和山地村莊的農(nóng)戶轉(zhuǎn)出耕地的概率和同時轉(zhuǎn)入和轉(zhuǎn)出的概率明顯降低；農(nóng)村養(yǎng)老保險與農(nóng)戶耕地流轉(zhuǎn)行為正相關(guān)，但只對轉(zhuǎn)入行為有顯著正向影響。具體如下：(1)家庭特征的影響。家庭總?cè)丝趯r(nóng)戶耕地流轉(zhuǎn)行為具有負向影響，因為人口較多的農(nóng)戶家庭通常擁有較多的勞動力資源，有充足的勞動力經(jīng)營農(nóng)地，因此農(nóng)戶通常選擇自己種植農(nóng)地，而不進行耕地流轉(zhuǎn)。但其影響在統(tǒng)計上不顯著，這可能是因為家庭成員數(shù)量小于等于5人的樣本量高達88.50%，樣本差異性不大的原因。同時，家庭中農(nóng)業(yè)勞動力數(shù)量對農(nóng)戶的耕地流轉(zhuǎn)行為沒有顯著影響。相比沒有干部的家庭，有干部的家庭更傾向于流轉(zhuǎn)土地，這是因為干部往往見識更廣，因而更有可能參與農(nóng)地流轉(zhuǎn)，但它對轉(zhuǎn)出行為和轉(zhuǎn)入行為的影響在統(tǒng)計上不顯著，家庭中有干部的農(nóng)戶既轉(zhuǎn)入土地又轉(zhuǎn)出耕地的概率與不流轉(zhuǎn)耕地的概率之比是家庭中沒有干部農(nóng)戶的1.814倍，而且在0.05統(tǒng)計水平上顯著。人均耕地面積對農(nóng)戶轉(zhuǎn)出決策有顯著的負向影響，但對轉(zhuǎn)入行為沒有影響。人均耕地每增加1個單位，轉(zhuǎn)出概率與不流轉(zhuǎn)的概率之比是0.985倍，并在0.01水平上顯著。(2)村莊特征及社會保障因素的影響。相比高原地區(qū)，平原、丘陵和山地村莊的農(nóng)戶更不愿意轉(zhuǎn)出耕地，平原、丘陵、山地的農(nóng)戶轉(zhuǎn)出耕地的概率與不流轉(zhuǎn)耕地的概率之比分別是高原地區(qū)農(nóng)戶的0.514倍、0.605倍、0.558倍，分別在0.01、0.05、0.01水平上顯著，但農(nóng)戶的轉(zhuǎn)入決策不受地形的影響。這可能是因為相比高原地區(qū)，其他地形的地區(qū)更適合于大規(guī)模的機械化作業(yè)，土地規(guī)?；a(chǎn)的客觀要求比較強烈，故平原、丘陵和山地地區(qū)的農(nóng)民希望自己能支配更多的土地資源，而不轉(zhuǎn)出土地。村委會到縣政府的距離每增加1個單位，既轉(zhuǎn)入又轉(zhuǎn)出耕地的概率與不流傳的概率之比是1.016，并在0.05水平上顯著，農(nóng)戶是否參加農(nóng)村醫(yī)療保險和農(nóng)戶流轉(zhuǎn)行為沒有顯著的影響。參加了社會養(yǎng)老保險的農(nóng)戶更傾向于流轉(zhuǎn)土地。農(nóng)村土地對農(nóng)民來說依舊承擔著生活保障的功能，而社會保障對土地的保障功能具有替代作用，在社會保障水平低下的情況下，土地的保障功能凸顯。參加了社會養(yǎng)老保險的農(nóng)戶轉(zhuǎn)入耕地的概率與不流轉(zhuǎn)耕地的概率之比是沒有參加社會養(yǎng)老保險農(nóng)戶的1.472倍，并在0.01水平上顯著。

3 結(jié)論及政策啟示

3.1 研究結(jié)論

通過回歸模型的實證分析，本研究得出以下重要結(jié)論：(1)戶主性別、年齡、兼業(yè)程度和參加技術(shù)培訓情況是影響農(nóng)戶耕地流轉(zhuǎn)行為的重要因素，并且對轉(zhuǎn)入和轉(zhuǎn)出耕地的影響存在明顯差異。由于勞動能力受限的原因，女性戶主和年齡較大的戶主更傾向于少經(jīng)營土地，轉(zhuǎn)出耕地的概率更大，轉(zhuǎn)入耕地的概率較??；相比純農(nóng)戶，一兼、二兼和非農(nóng)業(yè)農(nóng)戶，隨著從事職業(yè)的收入來源的多元化，非農(nóng)收入的增加，他們轉(zhuǎn)出土地的可能性越大，而轉(zhuǎn)入土地的可能性越??；參加了農(nóng)業(yè)技能培訓的農(nóng)戶，由于掌握了更好的農(nóng)業(yè)技巧，經(jīng)營管理能力提高，會增加他們的農(nóng)業(yè)產(chǎn)出和農(nóng)業(yè)收入，他們更傾向于轉(zhuǎn)入土地而不是轉(zhuǎn)出土地。(2)身體健康的農(nóng)戶和參加了養(yǎng)老保險的農(nóng)戶進行耕地流轉(zhuǎn)行為的概率更大，農(nóng)戶所在村莊的地形對流轉(zhuǎn)行為也有顯著影響。戶主健康狀況與轉(zhuǎn)出行為正相關(guān)，身體好的農(nóng)戶可以選擇從事非農(nóng)業(yè)工作，獲得土地產(chǎn)出之外經(jīng)濟收入的可能性較大，從而更愿意轉(zhuǎn)出土地；參加社會養(yǎng)老保險的農(nóng)戶相比沒有參加的農(nóng)戶，土地的社會保障功能對他們來說更為弱化，因而進行耕地流轉(zhuǎn)的概率更大。相比高原地區(qū)，平原、丘陵和山地村莊的農(nóng)戶更不愿意轉(zhuǎn)出耕地，可能是因為這些地區(qū)更適合于大規(guī)模的機械化作業(yè)，因而可以支配更多的土地資源。人均耕地面積與轉(zhuǎn)出行為負相關(guān)，家庭人均耕地面積越小，越傾向于轉(zhuǎn)出耕地，家庭人均耕地面積越大的農(nóng)戶，可能是因為現(xiàn)行國家鼓勵家庭農(nóng)場發(fā)展的背景下，使得土地越向土地資源豐富的農(nóng)戶集中，以便發(fā)展規(guī)模經(jīng)營。

3.2 政策建議

(1)加快推進農(nóng)村勞動力向非農(nóng)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移。加快推進農(nóng)村勞動力轉(zhuǎn)移，將農(nóng)民從土地上解放出來，從事非農(nóng)業(yè)勞動，是推動農(nóng)村耕地轉(zhuǎn)出重要的手段。這就須要調(diào)整農(nóng)村產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，大力發(fā)展區(qū)域性第二、第三產(chǎn)業(yè)及推進第一、第二、第三產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展，為農(nóng)戶提供更多的非農(nóng)就業(yè)機會，增加他們的非農(nóng)收入，增強耕地轉(zhuǎn)出的源動力。(2)加強對農(nóng)戶的農(nóng)業(yè)技術(shù)培訓。政府部門應該加大對農(nóng)民的農(nóng)業(yè)技術(shù)培訓投入，通過對進行培訓的相關(guān)企業(yè)和參與培訓的農(nóng)民以物質(zhì)獎勵來積極推進培訓。同時，以市場為導向，根據(jù)農(nóng)民對培訓的需求，對不同類型的農(nóng)民采取不同的技術(shù)培訓，提高農(nóng)民的相關(guān)技術(shù)水平和農(nóng)業(yè)管理能力，提高農(nóng)戶農(nóng)業(yè)收入，增加耕地轉(zhuǎn)入。(3)盡快完善農(nóng)村的社會養(yǎng)老保險。這使外出務(wù)工人員在城鎮(zhèn)中能夠得到城市居民相同的待遇，實現(xiàn)農(nóng)民的老有所養(yǎng)，找到歸屬感，使得轉(zhuǎn)移出來的農(nóng)戶愿意主動流轉(zhuǎn)土地。當前還有一小部分農(nóng)戶沒有參加養(yǎng)老保險，政府應該加大對此的宣傳，做到養(yǎng)老保險的全覆蓋，并進一步加強制度的相關(guān)立法工作，加大政府財政補貼力度，完善政府補貼機制，妥善解決與其他社保政策的轉(zhuǎn)移接續(xù)問題。改進和完善家庭承包地的分配方式，盡量減少耕地面積的人為破碎化，使之便于機械化規(guī)模經(jīng)營，從而推動耕地的流轉(zhuǎn)。