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    風(fēng)險預(yù)期、社會網(wǎng)絡(luò)與農(nóng)戶宅基地退出
    ——基于安徽省金寨縣626戶農(nóng)戶樣本

    2019-05-30 07:01:08孫鵬飛周升強
    中國土地科學(xué) 2019年4期
    關(guān)鍵詞:宅基地預(yù)期農(nóng)戶

    孫鵬飛,趙 凱,周升強,賀 婧

    (西北農(nóng)林科技大學(xué)經(jīng)濟管理學(xué)院,陜西 楊凌 712100)

    1 引言

    伴隨中國城市化進程加快,農(nóng)村剩余勞動力大量涌入城市[1],農(nóng)村常住人口減少,宅基地卻呈增長之勢[2],宅基地利用效率低下問題凸顯[3-4]。2019年中央一號文件再次提出穩(wěn)慎推進農(nóng)村宅基地制度改革,拓展改革試點,豐富試點內(nèi)容。宅基地退出需政府介入,但是否發(fā)生取決于農(nóng)戶的理性決策[5]。農(nóng)戶宅基地退出面臨生活成本、財產(chǎn)收入、環(huán)境狀況等未知變化,即農(nóng)戶在宅基地退出中存在風(fēng)險預(yù)期。同時,農(nóng)村作為傳統(tǒng)關(guān)系型社會存在不同社會網(wǎng)絡(luò)[6],農(nóng)戶處于關(guān)系型社會是宅基地退出行為產(chǎn)生的現(xiàn)實基礎(chǔ)。那么,農(nóng)戶的風(fēng)險預(yù)期對其宅基地退出有何影響?社會網(wǎng)絡(luò)是否會對農(nóng)戶的宅基地退出行為產(chǎn)生影響?社會網(wǎng)絡(luò)是否會緩解風(fēng)險預(yù)期對農(nóng)戶宅基地退出行為的影響?不同維度社會網(wǎng)絡(luò)對風(fēng)險預(yù)期影響宅基地退出行為的緩解作用是否存在差異?對這些問題的回答,為在中國農(nóng)村傳統(tǒng)關(guān)系型社會背景下研究農(nóng)戶宅基地退出提供科學(xué)依據(jù),對促進農(nóng)戶宅基地退出、提高農(nóng)村宅基地利用效率等有重要理論意義和實踐價值。

    縱觀現(xiàn)有文獻,學(xué)術(shù)界普遍認為農(nóng)戶風(fēng)險認知以及宅基地退出后房屋價值降低、生活成本上升等會對農(nóng)戶宅基地退出產(chǎn)生影響[7-8]。學(xué)者們意識到農(nóng)戶宅基地退出的風(fēng)險問題,但忽略了農(nóng)村作為傳統(tǒng)關(guān)系型社會的典型特征[6]。農(nóng)村社會網(wǎng)絡(luò)會對農(nóng)戶生產(chǎn)、經(jīng)營和消費等行為有深刻影響[9]。同時,社會網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部可通過禮金來往、借款和轉(zhuǎn)移支付等互助行為發(fā)揮非正式保險作用[10-11],緩解風(fēng)險沖擊[12-13]。已有文獻為本研究奠定良好基礎(chǔ),但存在以下不足:一是僅關(guān)注農(nóng)戶生活成本變化、財產(chǎn)收入變化的直接風(fēng)險,未考慮農(nóng)戶在宅基地退出中的環(huán)境狀況變化、人際關(guān)系變化等間接風(fēng)險;二是忽略了農(nóng)戶處于關(guān)系型社會,這不僅會對農(nóng)戶宅基地退出行為產(chǎn)生直接影響,同時在風(fēng)險預(yù)期對農(nóng)戶宅基地退出行為影響中發(fā)揮緩解作用;三是缺乏對宅基地退出中社會網(wǎng)絡(luò)異質(zhì)性的關(guān)注,不同維度社會網(wǎng)絡(luò)對風(fēng)險預(yù)期影響宅基地退出行為的緩解作用可能存在差異。鑒于此,本文以宅基地退出試點區(qū)安徽省金寨縣626份農(nóng)戶調(diào)研樣本為研究對象,運用Probit模型,分析風(fēng)險預(yù)期與社會網(wǎng)絡(luò)對農(nóng)戶宅基地退出行為的影響,并探討社會網(wǎng)絡(luò)是否會緩解風(fēng)險預(yù)期的影響以及從強連接網(wǎng)絡(luò)和弱連接網(wǎng)絡(luò)兩個維度分別考察其對農(nóng)戶宅基地退出行為的影響。

    2 理論分析與研究假設(shè)

    2.1 風(fēng)險預(yù)期對農(nóng)戶宅基地退出行為的影響

    風(fēng)險預(yù)期是個體對風(fēng)險情境中風(fēng)險性的主觀判斷和認識,是依賴于人的直覺做出的風(fēng)險判斷[14]。風(fēng)險問題常伴隨決策而產(chǎn)生,農(nóng)戶在宅基地退出決策中也會對風(fēng)險有科學(xué)性認識[6]?,F(xiàn)有宅基地退出補償主要是住房安置補償和現(xiàn)金補償,忽略了農(nóng)戶養(yǎng)老、醫(yī)療等保障,使農(nóng)戶面臨宅基地退出后醫(yī)療社保變化的風(fēng)險;補償標準過低,政府給予補償遠不夠農(nóng)戶新建住房、購買安置房或進城購房[15],農(nóng)戶宅基地退出后負債增加,面臨生活成本變化的風(fēng)險;宅基地資產(chǎn)價值日益顯現(xiàn),且城市建設(shè)用地供給不足,宅基地資產(chǎn)價值在未來有較大上升空間,農(nóng)戶面臨宅基地價格和財產(chǎn)收入變化的風(fēng)險;農(nóng)戶退出宅基地搬離原有住所,使農(nóng)戶又面臨環(huán)境狀況變化、鄰里關(guān)系變化的風(fēng)險。作為理性經(jīng)濟人,農(nóng)戶宅基地退出的目標是實現(xiàn)生活水準的提升,而農(nóng)戶意識到的宅基地退出中的風(fēng)險,會增加目標實現(xiàn)難度,且風(fēng)險越多,農(nóng)戶目標實現(xiàn)難度越大。根據(jù)目標設(shè)置理論,農(nóng)戶會不斷降低其為實現(xiàn)目標所做出的努力程度[11],不利于農(nóng)戶宅基地退出。基于此,本文提出假說:

    H1:風(fēng)險預(yù)期對農(nóng)戶宅基地退出行為具有不利影響。

    2.2 社會網(wǎng)絡(luò)對農(nóng)戶宅基地退出行為的影響

    社會網(wǎng)絡(luò)是社會個體成員間形成的穩(wěn)定關(guān)系體系,可通過成員間的互動和聯(lián)系影響其社會行為[16]。社會網(wǎng)絡(luò)對農(nóng)戶宅基地退出行為的影響表現(xiàn)在:其一,信息傳遞功能,社會網(wǎng)絡(luò)為農(nóng)戶獲取宅基地退出信息提供重要支撐[17],能縮短農(nóng)戶信息搜尋過程,降低信息費用[18],增加農(nóng)戶對宅基地退出信息的了解,對農(nóng)戶宅基地退出產(chǎn)生積極影響[19];其二,親友幫扶功能,宅基地退出補償標準過低,政府給予補償遠不夠農(nóng)戶新建住房、購買安置房或進城購房,資金不足阻礙農(nóng)戶退出宅基地,而農(nóng)戶間由血緣和親緣關(guān)系結(jié)成的社會網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部的禮金往來、非正規(guī)借貸和轉(zhuǎn)移支付等行為可幫助農(nóng)戶籌集資金[20],有助于農(nóng)戶退出宅基地;其三,權(quán)益維護功能,社會網(wǎng)絡(luò)可增加農(nóng)戶對宅基地信息的了解,提升農(nóng)戶對宅基地價值的認知,促使其在宅基地退出中主動維護自身權(quán)益,提高宅基地退出參與程度,對農(nóng)戶宅基地退出具有促進作用?;诖?,本文提出假說:

    H2:社會網(wǎng)絡(luò)對農(nóng)戶宅基地退出行為具有積極影響。

    2.3 社會網(wǎng)絡(luò)是否能夠緩解風(fēng)險預(yù)期對農(nóng)戶宅基地退出行為的不利影響

    根據(jù)目標設(shè)置理論,目標實現(xiàn)難度大,農(nóng)戶會降低為實現(xiàn)目標做出的努力,不利于農(nóng)戶宅基地退出。一方面,社會網(wǎng)絡(luò)可通過提高農(nóng)戶風(fēng)險控制和應(yīng)對能力,降低目標實現(xiàn)難度,提高農(nóng)戶退出宅基地的可能性,緩解風(fēng)險預(yù)期對農(nóng)戶宅基地退出行為的不利影響(間接途徑)。具體而言:其一,通過社會網(wǎng)絡(luò)的信息傳遞功能,增加農(nóng)戶對宅基地退出的風(fēng)險認識,有利于其做好風(fēng)險防備,提高風(fēng)險控制能力[21];其二,通過社會網(wǎng)絡(luò)的親友幫扶功能,實現(xiàn)風(fēng)險分擔(dān),提高農(nóng)戶風(fēng)險應(yīng)對能力。另一方面,社會網(wǎng)絡(luò)又可直接對農(nóng)戶風(fēng)險預(yù)期產(chǎn)生影響,農(nóng)戶利用社會網(wǎng)絡(luò)可獲得更多宅基地退出補償[22],且親友中有村干部,會增強農(nóng)戶對政府所承諾補償?shù)男湃蝃23],從而降低對宅基地退出的風(fēng)險預(yù)期,對農(nóng)戶宅基地退出產(chǎn)生有利影響?;诖耍疚奶岢黾僬f:

    H3:社會網(wǎng)絡(luò)能夠緩解風(fēng)險預(yù)期對農(nóng)戶宅基地退出行為的不利影響。

    此外,不同維度社會網(wǎng)絡(luò)對風(fēng)險預(yù)期影響農(nóng)戶宅基地退出行為的緩解作用可能存在差異??紤]社會網(wǎng)絡(luò)成員間聯(lián)系緊密程度存在差異,將社會網(wǎng)絡(luò)區(qū)別為強連接網(wǎng)絡(luò)和弱連接網(wǎng)絡(luò)[24]。理論上講,強連接網(wǎng)絡(luò)發(fā)揮“人情網(wǎng)”作用,網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部成員依此可動員更多人情資源[25],通過親友幫扶,提高農(nóng)戶風(fēng)險應(yīng)對能力,緩解風(fēng)險預(yù)期對農(nóng)戶宅基地退出行為的不利影響。弱連接網(wǎng)絡(luò)發(fā)揮“信息橋”作用,網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部成員依此可動員更多信息資源[24],通過信息傳遞,提高農(nóng)戶風(fēng)險控制能力,緩解風(fēng)險預(yù)期對農(nóng)戶宅基地退出行為的不利影響。然而,隨宅基地退出政策宣傳力度加大以及農(nóng)戶手機上網(wǎng)普及,依靠社會網(wǎng)絡(luò)獲取信息資源的方式已經(jīng)改變,通過弱連接網(wǎng)絡(luò)不能獲取更多宅基地退出信息資源,通過強連接網(wǎng)絡(luò)卻能獲取更多人情資源。因此,社會網(wǎng)絡(luò)能緩解風(fēng)險預(yù)期對農(nóng)戶宅基地退出行為的不利影響,更多的是強連接網(wǎng)絡(luò)發(fā)揮作用,而不是弱連接網(wǎng)絡(luò)?;诖耍疚奶岢黾僬f:

    H4:強連接網(wǎng)絡(luò)可以顯著緩解風(fēng)險預(yù)期對農(nóng)戶宅基地退出行為的不利影響,而弱連接網(wǎng)絡(luò)的緩解效應(yīng)不顯著。

    3 模型設(shè)定、變量選擇與數(shù)據(jù)來源

    3.1 模型設(shè)定

    農(nóng)戶是否退出宅基地屬于典型的二分類離散變量。對此,本文選用Probit回歸模型進行實證分析,構(gòu)建Probit模型如下:

    式(1)中:yi為農(nóng)戶的宅基地退出行為,即是否已經(jīng)退出宅基地;RE為農(nóng)戶的風(fēng)險預(yù)期變量;SN為農(nóng)戶的社會網(wǎng)絡(luò)變量;RE×SN為風(fēng)險預(yù)期變量與社會網(wǎng)絡(luò)變量的乘積項,以檢驗社會網(wǎng)絡(luò)對風(fēng)險預(yù)期影響的緩解作用;Xij為第i個農(nóng)戶的第j個控制變量;β、γ為待估系數(shù);ε為服從標準正態(tài)分布的擾動項。

    3.2 變量選擇

    3.2.1 因變量

    本文的因變量為農(nóng)戶的宅基地退出行為,即農(nóng)戶是否已經(jīng)退出宅基地,包括“1=是,0=否”兩種情況。

    3.2.2 核心自變量

    風(fēng)險預(yù)期變量。基于風(fēng)險預(yù)期的概念,本文選用農(nóng)戶實際選擇的存在風(fēng)險種類來衡量農(nóng)戶關(guān)于宅基地退出的風(fēng)險預(yù)期。可供農(nóng)戶選擇的風(fēng)險包括生活成本變化的風(fēng)險、財產(chǎn)收入變化的風(fēng)險、醫(yī)療社保變化的風(fēng)險、環(huán)境狀況變化的風(fēng)險、宅基地價格變化的風(fēng)險、鄰里關(guān)系變化的風(fēng)險以及不存在風(fēng)險。若農(nóng)戶選擇不存在風(fēng)險,則表示農(nóng)戶實際選擇的存在風(fēng)險種類為0。

    社會網(wǎng)絡(luò)變量。社會網(wǎng)絡(luò)是社會個體成員間因互動而形成的穩(wěn)定關(guān)系體系[16]。目前有關(guān)社會網(wǎng)絡(luò)的測定,大部分采用“朋友數(shù)量”“親戚數(shù)量”“親友中村干部、政府部門等的數(shù)量”等指標測度農(nóng)戶社會網(wǎng)絡(luò)[17,26-27]。鑒于此,本文用“親友中村干部、政府部門、金融機構(gòu)和經(jīng)商等的數(shù)量”衡量社會網(wǎng)絡(luò)。原因在于該變量不僅能反映社會網(wǎng)絡(luò)達高性,同時考慮到親友中能人數(shù)量與親友總數(shù)成正比,該變量也反映出農(nóng)戶社會網(wǎng)絡(luò)規(guī)模。依據(jù)關(guān)系的緊密程度,用“經(jīng)常走動的親友數(shù)量”衡量農(nóng)戶弱連接網(wǎng)絡(luò),用“遇到困難時能給您提供幫助的親友數(shù)量”衡量農(nóng)戶強連接網(wǎng)絡(luò)。社會網(wǎng)絡(luò)主要強調(diào)社會個體成員、互動聯(lián)系和關(guān)系體系3點,而本文選取的社會網(wǎng)絡(luò)相關(guān)變量均能體現(xiàn)以上3點,社會網(wǎng)絡(luò)變量選取并未脫離社會網(wǎng)絡(luò)的概念,變量選取具有合理性。

    控制變量。主要包括受訪者個人特征、家庭特征、農(nóng)戶宅基地擁有狀況三個方面。在受訪者個人特征方面,選擇受訪者的性別、年齡、受教育程度等變量;在家庭特征方面,選擇家庭人均收入、家庭需撫養(yǎng)人口數(shù)等變量;在農(nóng)戶宅基地擁有狀況方面,選擇宅基地面積、宅基地是否確權(quán)、宅基地距鄉(xiāng)鎮(zhèn)距離等變量。各變量的定義及其統(tǒng)計分析結(jié)果見表1。

    3.3 數(shù)據(jù)來源

    本文所用數(shù)據(jù)來源于課題組2018年7—8月對安徽省金寨縣農(nóng)戶開展的抽樣調(diào)查。安徽省金寨縣是國家宅基地退出試點區(qū),該地區(qū)農(nóng)戶的宅基地退出行為具有較好的代表性??紤]距金寨縣城距離不同農(nóng)戶宅基地退出行為可能存在差異,課題組隨機選取金寨縣城周邊的梅山鎮(zhèn)、全軍鎮(zhèn)和白塔畈鎮(zhèn),距縣城較近的槐樹灣鎮(zhèn)、雙河鎮(zhèn)、油坊店鎮(zhèn)和桃?guī)X鎮(zhèn),以及距縣城較遠的青山鎮(zhèn)、古碑鎮(zhèn)和燕子河鎮(zhèn)。

    本次調(diào)查共發(fā)放問卷650份,剔除部分數(shù)據(jù)缺失和信息前后矛盾的問卷后,得到有效問卷626份,問卷有效率為96.31%。農(nóng)戶問卷調(diào)查主要采用“一對一”訪談的方式,內(nèi)容主要包括家庭人口結(jié)構(gòu)及勞動力就業(yè)狀況、受訪者宅基地退出基本狀況、受訪者關(guān)于宅基地退出的風(fēng)險預(yù)期狀況、受訪者社會網(wǎng)絡(luò)情況、受訪者對宅基地政策和宅基地退出政策的認知、評價狀況等方面。

    從調(diào)研樣本整體情況看(表2),樣本農(nóng)戶表現(xiàn)出大部分受訪者年齡偏高、受教育程度較低、家庭人數(shù)較多、宅基地塊數(shù)較少、宅基地面積偏大、實際耕地面積偏小、收入水平偏低等基本特征,與安徽金寨的實際情況基本相符,被調(diào)查農(nóng)戶及其所在家庭具有一定代表性。

    4 估計結(jié)果與分析

    在進行模型估計前,考慮到變量間可能存在共線性問題,本文采取方差膨脹因子法對所有自變量進行多重共線性檢驗,結(jié)果表明所有變量的VIF值均小于10,不存在共線性問題。進而運用Stata14.0軟件,考察風(fēng)險預(yù)期與社會網(wǎng)絡(luò)對農(nóng)戶宅基地退出行為的影響(方程1);引入強連接網(wǎng)絡(luò)與弱連接網(wǎng)絡(luò)變量,進一步分析不同維度社會網(wǎng)絡(luò)的影響(方程2);引入風(fēng)險預(yù)期與社會網(wǎng)絡(luò)的交互項,考察社會網(wǎng)絡(luò)能否緩解風(fēng)險預(yù)期對農(nóng)戶宅基地退出行為的影響(方程3);引入風(fēng)險預(yù)期與強連接網(wǎng)絡(luò)的交互項,考察強連接網(wǎng)絡(luò)對風(fēng)險預(yù)期影響宅基地退出行為的緩解作用(方程4);引入風(fēng)險預(yù)期與弱連接網(wǎng)絡(luò)的交互項,考察弱連接網(wǎng)絡(luò)對風(fēng)險預(yù)期影響宅基地退出行為的緩解作用(方程5);同時引入風(fēng)險預(yù)期與強連接網(wǎng)絡(luò)、弱連接網(wǎng)絡(luò)的交互項,考察不同維度社會網(wǎng)絡(luò)對風(fēng)險預(yù)期影響宅基地退出行為的緩解作用是否存在差異(方程6)。總體上看,各方程的卡方檢驗值均在1%的統(tǒng)計水平上顯著,說明各方程的整體擬合效果較好。

    表1 變量定義及描述性統(tǒng)計分析結(jié)果Tab.1 Variable definition and descriptive statistics

    表2 樣本農(nóng)戶的基本情況Tab.2 Basic information of rural households’ samples

    表3 風(fēng)險預(yù)期與社會網(wǎng)絡(luò)對農(nóng)戶宅基地退出行為影響的模型估計結(jié)果Tab.3 Model estimation results of the impact of risk expectation and social network on rural households’behavior of rural residential land exit

    4.1 風(fēng)險預(yù)期對農(nóng)戶宅基地退出行為的影響

    表3中方程1和2的估計結(jié)果均顯示,風(fēng)險預(yù)期對農(nóng)戶宅基地退出行為有負向影響,在1%的統(tǒng)計水平上顯著,即農(nóng)戶意識到的宅基地退出中存在的風(fēng)險越多,農(nóng)戶越傾向于選擇不退出宅基地。對樣本的統(tǒng)計結(jié)果也顯示,在認為宅基地退出存在風(fēng)險的種類為0種、1種、2種、3種及以上的農(nóng)戶中,選擇不退出宅基地的農(nóng)戶所占比例分別為38.16%、44.33%、59.76%、67.07%??梢?,隨農(nóng)戶意識到的宅基地退出中存在風(fēng)險種類的增加,農(nóng)戶選擇不退出宅基地的比例呈上升趨勢。這一研究結(jié)果證實了前文提出的假說1,表明風(fēng)險預(yù)期對農(nóng)戶宅基地退出行為確實有不利影響。

    4.2 社會網(wǎng)絡(luò)對農(nóng)戶宅基地退出行為的影響

    表3中方程1的估計結(jié)果顯示,社會網(wǎng)絡(luò)變量在1%的統(tǒng)計水平上顯著,估計系數(shù)為正,表明社會網(wǎng)絡(luò)的拓展能促使農(nóng)戶選擇退出宅基地,驗證了假說2。此外,表3中方程2的估計結(jié)果顯示,強連接網(wǎng)絡(luò)和弱連接網(wǎng)絡(luò)均對農(nóng)戶宅基地退出行為有正向影響,分別在1%和5%的統(tǒng)計水平上顯著。不論是強連接網(wǎng)絡(luò)還是弱連接網(wǎng)絡(luò),都會促使農(nóng)戶選擇退出宅基地。同時,這一結(jié)果也顯示了社會網(wǎng)絡(luò)對農(nóng)戶宅基地退出行為的影響具有較強的穩(wěn)健性。

    4.3 社會網(wǎng)絡(luò)對風(fēng)險預(yù)期影響農(nóng)戶宅基地退出行為的緩解作用

    表4中方程3的估計結(jié)果顯示,風(fēng)險預(yù)期與社會網(wǎng)絡(luò)的交互項在5%的統(tǒng)計水平上顯著,估計系數(shù)為正,表明社會網(wǎng)路能夠緩解風(fēng)險預(yù)期對農(nóng)戶宅基地退出行為的不利影響,驗證了假說3。農(nóng)戶意識到在宅基地退出中存在的風(fēng)險越多,其生活水平提升和生活質(zhì)量改善目標實現(xiàn)難度越大。根據(jù)目標設(shè)置理論,目標實現(xiàn)難度增大,會降低農(nóng)戶為實現(xiàn)目標做出的努力程度,不利于農(nóng)戶宅基地退出。而社會網(wǎng)絡(luò)能通過提高農(nóng)戶的風(fēng)險控制和應(yīng)對能力,降低目標實現(xiàn)難度,提升農(nóng)戶為實現(xiàn)目標做出的努力程度,提高農(nóng)戶退出宅基地的可能性,緩解風(fēng)險預(yù)期對農(nóng)戶宅基地退出行為的不利影響。

    此外,為進一步探究不同維度社會網(wǎng)絡(luò)是否都能有效緩解風(fēng)險預(yù)期對農(nóng)戶宅基地退出行為的不利影響:首先,單獨引入風(fēng)險預(yù)期與強連接網(wǎng)絡(luò)的交互項,表4中方程4的估計結(jié)果顯示,強連接網(wǎng)絡(luò)能夠緩解風(fēng)險預(yù)期對農(nóng)戶宅基地退出行為的不利影響。強連接網(wǎng)絡(luò)發(fā)揮“人情網(wǎng)”作用,使農(nóng)戶可動員更多人情資源,通過親友幫扶,提高農(nóng)戶的風(fēng)險應(yīng)對能力,緩解風(fēng)險預(yù)期對農(nóng)戶宅基地退出行為的不利影響。其次,單獨引入風(fēng)險預(yù)期與弱連接網(wǎng)絡(luò)的交互項,表4中方程5的估計結(jié)果顯示,弱連接網(wǎng)絡(luò)不能緩解風(fēng)險預(yù)期對農(nóng)戶宅基地退出行為的不利影響。最后,為驗證上述結(jié)論準確性,同時引入風(fēng)險預(yù)期與強連接網(wǎng)絡(luò)、弱連接網(wǎng)絡(luò)的交互項,表4中方程6的估計結(jié)果顯示,僅強連接網(wǎng)絡(luò)與風(fēng)險預(yù)期交互項在5%的統(tǒng)計水平上顯著,估計系數(shù)為正。再次證實,強連接網(wǎng)絡(luò)能夠顯著緩解風(fēng)險預(yù)期對農(nóng)戶宅基地退出行為的不利影響,而弱連接網(wǎng)絡(luò)不能顯著緩解風(fēng)險預(yù)期對農(nóng)戶宅基地退出行為的不利影響,假說4得以驗證。

    表4 社會網(wǎng)絡(luò)對風(fēng)險預(yù)期影響農(nóng)戶宅基地退出行為緩解作用的模型估計結(jié)果Tab.4 Model estimation results of the mitigation effect of social network on risk expectation on rural households’ behavior of rural residential land exit

    兩種社會網(wǎng)絡(luò)緩解效應(yīng)不同的原因在于:弱連接網(wǎng)絡(luò)主要幫助農(nóng)戶獲取信息資源,強連接網(wǎng)絡(luò)主要幫助農(nóng)戶獲取人情資源。伴隨宅基地退出政策宣傳力度的加大,以及農(nóng)戶手機上網(wǎng)的普及,農(nóng)戶依靠社會網(wǎng)絡(luò)獲取信息的方式已經(jīng)改變。宅基地退出信息資源的獲取不再依賴于弱連接網(wǎng)絡(luò),而人情資源的獲取仍依賴于強連接網(wǎng)絡(luò),從而導(dǎo)致弱連接網(wǎng)絡(luò)的緩解效應(yīng)不顯著。在對宅基地退出政策了解度較高的農(nóng)戶調(diào)查中,統(tǒng)計其政策了解途徑,發(fā)現(xiàn)89.21%的農(nóng)戶選擇政府宣傳,79.64%的農(nóng)戶選擇新聞媒體報道和手機網(wǎng)絡(luò),僅有24.8%的農(nóng)戶選擇鄰里朋友介紹,農(nóng)戶對宅基地退出信息資源的獲取不再依賴于弱連接網(wǎng)絡(luò)。而分別統(tǒng)計農(nóng)戶從銀行、親戚和民間借貸三種途徑獲得信貸難度,發(fā)現(xiàn)農(nóng)戶從銀行獲得信貸難度得分均值為3.86,親戚途徑為2.84,民間借貸途徑為3.56(難度得分區(qū)間設(shè)為1~5,得分越高,難度越大)。通過親戚途徑獲得信貸難度最低,由于信貸是農(nóng)戶獲取的人情資源重要部分,可知,農(nóng)戶對人情資源的獲取仍依賴強連接網(wǎng)絡(luò),再次證實上述結(jié)論的準確性。同時,兩種社會網(wǎng)絡(luò)緩解效應(yīng)不同也與調(diào)查區(qū)域有關(guān),安徽省金寨縣地處大別山腹地,農(nóng)戶居住不集中,戶與戶間隔較遠,交通不便,農(nóng)戶日常溝通和信息交流受限,信息不流通也導(dǎo)致弱連接網(wǎng)絡(luò)失去其原有的作用。

    4.4 穩(wěn)健型檢驗

    4.4.1 對核心變量進行替換

    用“從親友中獲取信貸難易度”衡量農(nóng)戶社會網(wǎng)絡(luò),替代原社會網(wǎng)絡(luò)綜合變量,估計風(fēng)險預(yù)期與社會網(wǎng)絡(luò)對農(nóng)戶宅基地退出行為的影響,以進行穩(wěn)健型檢驗(表5)。其中,供農(nóng)戶選擇的從親友中獲取信貸難易度包括非常難、很難、一般、很容易和非常容易。表5顯示,無論是作用方向還是顯著性,風(fēng)險預(yù)期、社會網(wǎng)絡(luò)以及風(fēng)險預(yù)期與社會網(wǎng)絡(luò)的交互項與表3中結(jié)果均一致,表明風(fēng)險預(yù)期、社會網(wǎng)絡(luò)對農(nóng)戶宅基地退出行為影響的前述研究結(jié)果是穩(wěn)健的。

    表5 風(fēng)險預(yù)期與社會網(wǎng)絡(luò)對農(nóng)戶宅基地退出行為影響的模型估計結(jié)果Tab.5 Model estimation results of the impact of risk expectation and social network on rural households’behavior of rural residential land exit

    4.4.2 排除選用模型的影響

    考慮到選取的模型會對回歸結(jié)果產(chǎn)生影響,本文進而運用Logit模型,采取分組回歸方法,根據(jù)農(nóng)戶的社會網(wǎng)絡(luò)情況,將農(nóng)戶分為社會網(wǎng)絡(luò)狹窄型和寬廣型兩種,以所有樣本農(nóng)戶親友中村干部、政府部門、金融機構(gòu)和經(jīng)商等的數(shù)量均值為標準,將該數(shù)值大于或等于均值的農(nóng)戶定義為社會網(wǎng)絡(luò)寬廣型,將該數(shù)值小于均值的農(nóng)戶定義為社會網(wǎng)絡(luò)狹窄型,從而對比不同組農(nóng)戶風(fēng)險預(yù)期對宅基地退出行為影響是否存在差異。表6顯示,風(fēng)險預(yù)期對兩組農(nóng)戶宅基地退出行為的影響分別在1%和5%統(tǒng)計水平上顯著,系數(shù)為負。但從影響強度看,風(fēng)險預(yù)期對社會網(wǎng)絡(luò)狹窄性農(nóng)戶宅基地退出行為的不利影響要強于社會網(wǎng)絡(luò)寬廣型,即社會網(wǎng)絡(luò)確實能緩解風(fēng)險預(yù)期對農(nóng)戶宅基地退出行為的不利影響,再次表明前述回歸結(jié)果是穩(wěn)健的。

    表6 風(fēng)險預(yù)期對農(nóng)戶宅基地退出行為影響的模型估計結(jié)果Tab.6 Model estimation results of the impact of risk expectation on rural households’ behavior of rural residential land exit

    5 結(jié)論與政策啟示

    本文基于宅基地退出試點區(qū)安徽省金寨縣626戶農(nóng)戶的微觀數(shù)據(jù),實證分析了風(fēng)險預(yù)期、社會網(wǎng)絡(luò)對農(nóng)戶宅基地退出行為的影響。得出以下結(jié)論:第一,風(fēng)險預(yù)期、社會網(wǎng)絡(luò)對農(nóng)戶宅基地退出行為具有顯著影響,農(nóng)戶對宅基地退出的風(fēng)險預(yù)期越高,越傾向于不退出宅基地,社會網(wǎng)絡(luò)的拓展則能促使農(nóng)戶退出宅基地;第二,不論是強連接網(wǎng)絡(luò)還是弱連接網(wǎng)絡(luò),均對農(nóng)戶宅基地退出行為具有顯著的正向影響;第三,社會網(wǎng)絡(luò)能夠緩解風(fēng)險預(yù)期對農(nóng)戶宅基地退出行為的不利影響,僅強連接網(wǎng)絡(luò)的緩解效應(yīng)顯著,弱連接網(wǎng)絡(luò)未能發(fā)揮顯著的緩解作用。

    基于上述研究結(jié)論,為引導(dǎo)農(nóng)戶理性退出宅基地,可采取以下對策:第一,降低農(nóng)戶對宅基地退出的風(fēng)險預(yù)期,重視農(nóng)戶宅基地原有的生活保障、失業(yè)保障、養(yǎng)老保障等多功能價值,通過宅基地退出與住房安置政策、就業(yè)政策、教育政策、優(yōu)惠貸款政策等銜接,消除農(nóng)戶在宅基地退出中可能存在的風(fēng)險;第二,注重培育和提升農(nóng)戶的社會網(wǎng)絡(luò),通過組織農(nóng)村社區(qū)文化活動和生產(chǎn)互助活動,搭建農(nóng)村社區(qū)內(nèi)部信息共享平臺,為農(nóng)戶互動交流、拓寬信息交流渠道及擴大朋友圈創(chuàng)造條件,提高農(nóng)戶的社會網(wǎng)絡(luò)水平;第三,實施差別化的宅基地退出政策安排,實現(xiàn)不同區(qū)域宅基地退出政策安排差異化,根據(jù)不同區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展、地理區(qū)位等差異,采取不同的宅基地退出政策,實現(xiàn)同一區(qū)域不同農(nóng)戶宅基地退出政策安排差異化,根據(jù)農(nóng)戶生計資本差異(本文主要指社會網(wǎng)絡(luò)差異),實施不同的宅基地退出補償標準和方式。

    但是,需要指出的是,金寨縣作為全國貧困縣之一,農(nóng)戶受自身及周邊條件限制,對宅基地退出的風(fēng)險認知較低;同時,由于調(diào)研區(qū)域宅基地退出政策實施處于初始階段,農(nóng)戶對宅基地退出的了解不夠深入,這都對農(nóng)戶宅基地退出的風(fēng)險預(yù)期產(chǎn)生一定影響。因此,在今后的研究中,有必要建立長時間序列的跟蹤調(diào)查數(shù)據(jù)庫,以更加準確地反映不同時期農(nóng)戶風(fēng)險預(yù)期、社會網(wǎng)絡(luò)對宅基地退出行為的影響,為進一步優(yōu)化政策提供建議。

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