农户农地流转意愿影响因素的探讨_基于成都市_省略_地调查及主成分改进Logist

价值工程

0引言

中国土地制度的改革和农地流转市场的发展，充分体现了渐进

式的改革特征[1]

。从2003年3月

《农村土地承包法》从法律上认可农地流转市场的存在，2005年3月《农村土地承包经营权流转管理办法》为近年来的土地流转管理工作提供了具体的指导办法[2]，到2010年以来多项决议推进“保留承包权，转让使用权”的土地流转，我国土地制度的变迁仍处于探索阶段。

2003年，城乡一体化发展战略在成都破冰，随后，成都成为全国统筹城乡配套改革试验区，率先开展农村产权制度改革试点。其出发点是为了切实保障城市化加速条件下的农业基础和耕地资源，并以此为前提来确立与城市化进程相适应的农村土地和房屋的合

法转让权。7年多以来，

尽管农地流转促成的规模化经营和城乡二元结构的缓解确实取得一定的成效，但同时也伴生出许多仍待解决

的问题：产权不明晰导致的农民利益受损和上访，农地呈现

“非农化”和撂荒现象等。

从制度经济学的角度而言，在完善的市场机制中，产权的清晰

界定和自由转让，可以降低交易成本，提高经济效率（Coase ，

1937；张五常，2002）。实际上，土地、劳动力和其他要素在农户间的市场交

易可以提高经济效率（林毅夫，

1995；姚洋，2004）。而且，在现行体制下，农地（使用权）流转的市场化确实应该得到切实有效的推进。在这一过程中，农户作为市场的交易一方，是不可或缺的重要一环，因此研究影响流转意愿的相关因素具有重大的现实意义。

目前，利用计量模型对农户流转土地行为的研究主要集中于长江三角洲地区，其经济发展阶段和农地利用方式有别于西南内陆，因而据此确定的影响农地流转意愿的主要因素可能并不能解释成都改革实验区的土地流转情况。

本文在实地调查郫县犀浦镇、团结镇的基础上，利用主成分分析消除了影响因素间的共线性，建立改进后的多元Logistic 回归模型，基于模型参数对各影响因素进行排序和归类分析，并最终为成都进一步推进城乡统筹改革提供建议和参考。

1研究方法与问卷调查

1.1问卷设计及调查方法在农户经济行为理性的前提下，农户的行动选择是在权衡各种利弊之后为追求经济利益的最大化做出的[3]。然而，在当前复杂的、不确定的环境中，人不可能具有充分信息和无限的计算能力，因此人们的选择是有限理性的[4]。基于此推断，我们认为农户农地流转与否的关键，在于其在现有状态下，能否

通过这一选择实现其利益的较优。

一般而言，影响农户流转意愿的因素主要有土地、家庭收入、家

庭构成以及社会政策因素[5]

。Y=F

（T ，I ，F ，S ）（1）其中，因变量Y 代表农户是否愿意进行流转，取值为1代表愿意流转，为0则代表不愿意流转现有土地。

各个影响因素中，假定土地质量相同的情况下，对于农户经营

的土地情况T ，

主要考察土地的流转方式和土地转出比例；农户家庭收入情况I ，主要包括农业经营收入和非农经营收入两个部分；家庭构成情况F ，主要参考农户家庭平均年龄、从事非农行业人口的比例以及外出工作地点距土地的远近；社会政策因素S ，主要是政府的补偿措施。详见下表1。

在这些因子的综合作用下，本文认为农户（以家庭为单位）能够

权衡农地流转与否带来的长短期经济收益和效用，并在现行制度下做出是否进行农地流转的抉择。

1.2农户农地流转意愿实地问卷调查为了定量分析农户农地流转意愿，本文依据已建立的理论模型（1）和表1确定的相关因素设计调查问卷。2011年3月，采用分层抽样和随机抽样的方法，本小组成员对成都郫县团结镇和犀浦镇部分农户进行了入户调查，共调查了112户，收回有效问卷103份，问卷有效率为91.96%。

1.2.1问卷设计及调查方法在问卷设计方面，我们将涵盖土地情况、家庭收入、家庭构成及社会因素四大方面的8个因素（详见表1）分别以填空题的形式供农户作答。另外，问卷包括受调查农户的年龄、性别。

随后，本小组结合分层抽样和随机抽样的调查方法，在村委不在场的情况下，对成都郫县团结镇和犀浦镇部分农户进行入户调查。分层抽样保持了受访农户合理的性别比例，同时运用随机抽样兼顾了调查的随机性，

使得受调查者的性别、年龄和心理状况不会对调查结果造成显著影响。1.2.2样本结构本次调查结果显示，受调查的农户的基本情况为：女性比例为39.8%，男性为60.2%，家庭人口平均年龄为43.71——————————————————————

—基金项目：2010年第五届西南交通大学SRTP 本科生科研训练计划（从成都近郊城市化的现状分析农地流转的定价损失；编号：100713）。

作者简介：梁霁宁（1990-），女，壮族，四川成都人，经济学专业本科四年级，

主要研究方向为宏观经济学、区域经济学。

农户农地流转意愿影响因素的探讨

———基于成都市实地调查及主成分改进Logistic 回归分析

Influencing Factors of Farm Household ′s Willingness of Rural Land Transmission:

A Case Study of Chengdu Based on Modified Logistic Regression Analysis

梁霁宁①Liang Jining ；王渊闻②Wang Yuanwen ；段堃①Duan Kun ；邓春阳①Deng Chunyang

（①西南交通大学公共管理学院，成都611756；②西南交通大学数学学院，成都611756）

（①School of Public Administration ，Southwest Jiaotong University ，Chengdu 611756，China ；

②School of Mathematics ，Southwest Jiaotong University ，Chengdu 611756，China ）

摘要：分析表明，影响农地流转意愿最大的三个因子依次为：非农工作所在地，非农工作人数比例以及农业人均年经营收入。结合成都统筹

城乡改革的经验，本文建议采用规划民营工业园区、提高农业经营收入等方式，来促进农地的流转和整合，提高农民可支配收入，实现资源和收

入的有效配置。

Abstract:According to the empirical analysis,we observed that three powerful influencing factors of farm household ′s willingness of rural land transmission are their locations of non-agricultural work,the proportions of non-farm population and annual agricultural incomes per capita.Referred to the experience of Chengdu ′s urbanization,we proposed a plan of constructing private industrial parks,improving agricultural incomes etc.,to promote the transfer and integration of agricultural land to raise the disposable income of farmers,and finally to achieve the efficient allocation of resources and income.

关键词：农地流转；主成分分析；Logistic 回归Key words:agricultural land transfer ；principal component analysis ；Logistic regression

中图分类号：F321.1

文献标识码：A

文章编号：1006-4311（2012）02-0304-03

因素类别具体因素备注

土地情况土地转出比例x 1已转出土地面积/转出前土地面积（单位：亩）

年土地租金x 2

单位：元家庭收入

农业人均年经营收入x 3单位：元

非农人均年经营收入x 4不包括土地租金收入（单位：元）家庭构成家庭人口平均年龄x 7

家庭人口年龄之和/家庭总人口数

非农人数比例x 6从事与第二、三产业的家庭人口数/家庭人口总数

非农工作地点x 7

①

分类变量社会因素

补偿政策x 8

②

分类变量

表1影响农户流转意愿的相关因素

·304·

Value Engineering

序

号

呈正相关因子作用

序号呈负相关因子

作用

1非农工作所在地x 7当农户在距离农地较远的

地区从事非农产业时，其对土地的依赖性将大大减弱

6农业人均年生产收入x 3农户种植利润较高的

作物取得较好收益时，其更倾向于保有

现有土地

2非农工作人数比例x 6家庭总人口中从事非农产

业的比重越高，农户越倾向于流转现有土地

7家庭人口平均年龄x 5农户家庭人口中老年

人较多时，其更倾向于务农、维持现有的

生活习惯

3非农人均年收入x 4在非农产业获得的收入越

高，农户更愿意外包土地转而进入城镇就业

8土地转出比例x 1农户家庭现有土地面

积越小，其更倾向于种植自有蔬菜而不愿

再次流转

4补偿政策x 8

政府补偿政策越能够延长失地农户的保障期限，如提

供就业或保险，农户越愿意流转现有农地

5年土地租金x 2年土地租金更高时，农户更

愿意对外出租或转包土地

以获得更高的收入

表5各因素对市郊农户参与农地流转意愿的影响

岁，家庭成员最高教育水平为初中以上的占67.96%。已经进行过的土地流转的农户中有86.96%以长期（20年）出租的形式将农地租给农家旅游休闲庄或附近厂矿。86.4%的农户仍自留不足一亩的自耕田，具体信息见表2。

1.2.3调查结果本次的调查结果显示，受访农户的农地流转情况、

家庭非农就业情况主要有以下两个特点。首先是农地流转程度普遍较高，现农户自留地较少。所调查区域中农地流转最突出的特征是，89.32%的农户分别以转包、出租等方式进行了土地流转，其

中，又以个人转包行为为主，政府直接干预的农地流转行为为辅。

另外，86.41%的农户自留耕地不足一公顷，为原有土地的十分之一到六分之一。说明绝大部分农户都将大部分土地以家庭为单位自愿流转，而且在农地市场的供给方没有形成规模；农户现持有的农地细碎分割现象明显。

其次是，农户多选择参与非农就业，薪酬成为主要可支配收入

来源。在受访农户中，

92.72%的家庭中至少有一人就近参与以建筑业、纺织业为主的非农就业。其中，有稳定非农就业收入1000~1500元/月的家庭占68.41%。而这些大多数种植收入为年2000元~3000元，明显低于非农就业薪酬。

2实证分析

2.1模型的设定当农户面临一个选择集，即是否参与土地流转时，他们会做出有最高效用的选择。假设农户有一个满足如传递性等标准的合理的选择排序，这个偏好序列能够依靠一系列的随机因素

（个人特征及其选择的属性等）建立。当我们对来自

“合理”分布的随机因素建模，我们就能从逻辑上建立选择行为的Logistic 函数[6]。

但是在Logistic 回归中的变量筛选及参数估计，都需要各个变量之间相互独立，因为变量之间的多重共线性可能增大估计参数的均方误差和标准误差，有的甚至使回归系数的方向相反，从而引起Logistic 方程回归模型拟合上的矛盾及不合理。而主成分分析法能够在表达出大部分信息的同时，消除原有变量的共线性，从而产生

符合Logistic 条件的新变量[7]

。

因此，基于建立的理论模型，结合主成分分析法和多元Logistic 回归模型，分析农户所有土地、家庭情况以及社会政策变量，找出影响其农地流转意愿主要因素及其贡献率。

2.2Logistic 回归模型在本文中，农户是否参加农地流转可定义为一种二分决策，即Y=1代表选择土地流转，Y=0代表不选择它。为了寻找各影响因素x 1，x 2，…，x k 与选择意愿之间的关系，建立多元回归模型（2），从而求得各因素的回归系数代表其对选择农地流转意愿的贡献大小。P （Y=1）=f （x 1，x 2，…，x k ）（2）

我们选择经典的多元Logistic 回归方程来估计各因素对流转意

愿的贡献：P （Y=1|x 1，x 2，…，x k ）=exp （β0+β1x 1+…+βk x k ）1+exp （β0+β1x 1+…+βk x k ）

（3）其中β0，

β1，…βk 为待估参数，常数项β0表示在不受变量因素影响下，选择农地流转与否的概率之比的对数值；回归系数β1，β2，…βk ，表示对应因素改变一单位时，选择农地流转与否的概率之比的对数值变化值，即可认为是对农地流转倾向的贡献率。

2.3主成分分析法由于（3）中各变量可能存在多重线性关系，先通过主成分分析法，生成相互之间协方差为零的若干主成分（新变量），然后进行Logistic 回归。其中，主成分是原各个变量的线性的表达式。在本文中，主成分X i 可表示为：

X i =αi1x 1+αi2x 2+…+αi8x 81燮i 燮8（4）将原变量各值标准化后代入SPSS ，我们发现前六个主成分的累积方差贡献率达87.188%，即这些主成分对于农户农地流转意愿

的解释高于85%。因此，

我们采用这些消除了线性关系的主成分对农户流转意愿Y 进行Logistic 回归分析。

2.4模型检验及参数估计分别将六个主成分X i （i=1，2，…，6），例如：X 1=0.30x 1+0.38x 2-0.51x 3-0.31x 4-0.26x 5+0.50x 6-0.24x 7+0.14+0.50x 8表示下的成都市永定村和石亭村的103个样本点，代入式（3），选用向后逐步选择法，进行多元Logistic 回归分析。

首先，对模型进行拟合优度的检验。本文选用似然比检验（Likehood ratio test ）的方法对模型进行检验。该方法是通过比较包含与不包含某一个或几个待检验观察因素的两个模型的对数似然函数变化来进行的，表达的是在假设拟合模型为真实的情况时能够观测到这一特定样本数据的概率。本文模型的相关检验系数详见表3。

另外，Cox &Snell R Square 类似于线性回归决定系数，可用来

估计因变量的方差比率，Nagelkerke R Square 是该系数的调整值，这两个值越大，说明模型的整体拟合性越好[8]。在本文模型中，两个系数分别为0.432和0.592，拟合优度较好。据此，可得到农地流转意愿关于六个主成分的Logistic 回归函数，如下：

P （Y=1）=exp （Z ）1+exp （Z ）

（5）其中，Z=1.46+0.73X 1-0.93X 2-1.39X 3-0.64X 4+1.45X 5+1.88X 6。主成分的回归系数参见表4。

然后，将确定系数后的各个主成分的线性表达式（4）代入（5），整理可得如下方程。该方程即为农户农地流转意向，对于农业人均年

经营收入、

非农就业人口比例等原诸因素的多元Logistic 回归函数。P （Y=1|x 1，x 2，…，x 8）=

exp （-1.46-1.03x 1+0.45x 2-1.29x 3+0.87x 4-1.08x 5+1.21x 6+1.55x 7+0.81x 8）

12345678（6）

2.5模型分析基于回归模型，从诸影响因素的回归系数绝对值而言，对农户农地流转医院影响最大的前三个因子分别为：非农工作所在地，非农工作人数比例以及农业人均年经营收入，详见表5。

表2农户土地流转问卷调查数据

类别具体情况

人数比例性别

男6260.19%女4139.81%教育水平

小学3332.04%初中5351.46%高中

1514.56%本科及专科以上2 1.94%土地流转状况已进行土地流转9289.32%未进行土地流转

1110.68%自留耕地情况

不足一亩8986.41%超过一亩

14

13.59%

主成分-2Log likelihood

Chi-square Sig.Intercept X 1X 2X 3X 4X 5X 6

96.99384.51688.08898.53881.25193.1198.006

20.6788.20011.77322.2224.93616.79521.691

.000.004.001.000.026.000.000

表3成都市郊农户农地流转意愿模型优度检验系数

B

Std.Error Wald OR Sig.愿意农地流转（Y=1

）Intercept X 1X 2X 3X 4X 5X 6

1.4630.734-0.929-1.39-0.641.4531.881

0.3920.2820.3050.3650.3070.4310.507

13.9386.7719.29614.4934.34311.38213.767

———2.0840.3950.2490.5274.2776.56

00.0090.00200.0370.0010

表4

成都市郊农户农地流转意愿模型主成分回归系数

·305·

价值工程

各个因素的回归系数，反映了该因素变化一个单位对流转意愿的刺激或抑制作用。基于方程（6）中各变量参数值的大小，本文按照诸因素对意愿刺激作用的大小，将其分为强刺激作用、弱刺激作用和反向作用三类。

2.5.1强刺激作用：非农工作所在地、非农工作人数比例非农工作所在地和非农工作人数比例两个因素的回归系数分别为1.546和1.214，远远高于其他相关因素。说明更愿意参与农地流转的农户相对于不愿意的农户，前者明显倾向于或已经在省外地区参与非农产业的相关工作，并愿意家中更多的人口参加非农就业。

这种明显的倾向性首先与本地区的经济状况密切相关。四川省处于我国西南内陆，目前经济总量、发展速度和就业机会仍不敌东部沿海各“先富”省市，因而这些省市对于农村就业人口而言的吸引力较大。随着非农就业收入的增长和精力所限，如果农村家庭人口的工作地点距离其所配给的农地越远，那么其选择转包、交予亲属料理或长期出租农地的可能性就越大。

2.5.2弱刺激作用：非农人均年收入、补偿政策、年土地租金非农人均年收入、补偿政策和年土地租金的回归系数分别为0.868，0.808和0.452，以上各影响因素均可视作农民可支配收入的来源的一部分。说明农民的可支配收入的多寡和结构，会不同程度地影响其农地流转与否的决策。

目前，成都市郊大部分农户农业经营收入仍然较低，在非农产业（主要集中在建筑、纺织和服务业）中的就业收入，显著高于单纯的农业经营收入。此次调查数据也证实，大多数农户年种植收入在1000~3000元不等，对于能够外出就业且务工人员月收入达近千元的家庭而言，农业种植的吸引力明显减弱，因而其转包其现有农地的意愿会更加强烈。

补偿政策对土地流转在现阶段仍有一定的刺激作用。如果政府主导土地整合或流转，那么从总体而言，青壮年农村人口更偏向于有长期保障的补偿政策，如安排就业或医疗保险，老年人更希望从土地流转中获得短期的一次性支付收益。

另外，我们了解到当前土地租金定价仍停留在“多对一”的阶段，即多个农户分散地与承包人商定当期租金。由于单个农户所持有的农地面积有限、议价能力较低，大多数农户不得不以较低价格出租其土地，租金多为每亩1200元/年左右。因此，年土地租金在现阶段的相对稳定性决定了该因素与其他因素相比，不会对农地流转意愿的改变起到较大的刺激作用。

2.5.3反向作用：农业人均年经营收入、土地转出比例、家庭人均年龄在八个因素中，农业人均年经营收入、土地转出比例和家庭人均年龄这三个变量与农地流转意愿呈反相关。其对应回归系数为-1.294，-1.085和-1.033，表示在其他条件不变的情况下，该因素变动一个单位后对于农户参与农地流转意愿的降低作用大小。

目前，我们所调查地区的大部分农地已经通过了出租、转包等形式的参与了流转，各农户的自留地面积多为5~8分不足一亩，加之承包厂矿没有进行合理规划就建址，农地的分割和浪费现象并不鲜见，因而农户无法获得种植的规模经济。随着物价的上涨和用工费用的上升，农业种植利润将被进一步压缩甚至亏损。

另外，由于文化习惯等问题，大部分农户仍留存小块土地种植少量作物用于贴补家用，较倾向于保持现有农地存量。因此，随着土地转出比例的上升，农户传统的种植文化将受到影响，因而其不愿进一步转出土地。

第三，由于老年人的生活习性改变较难、外出就业能力偏弱，家庭人均年龄越大，农户将越倾向于留守现有农地或帮助子女打理土地，以赚取部分生活费用。

3结论与建议

随着我国城市化、工业化的深入，农地作为重要的生产要素在整合及流转中既牵涉到资源的分配，也牵涉到收入的分配。在我国，农地资源的分配主要包括土地“农转用”和农地资源在区域之间的调剂，以保证城镇建设的发展和国家的粮食安全稳定。

本文基于回归模型认为农地流转的市场化势在必行，而且在这一过程中一方面要提高整合土地资源的效率，更重要的是在此过程中保证农民切身的财产及发展权益。只有这样才能真正缓解城乡二元结构矛盾，最终实现社会资源的有效配置和公平。据此提出如下

政策建议：

3.1借鉴民营工业园区经验，发展周边二、三产业吸纳农村剩余劳动力从模型可知，当前农民进城务工的意愿愈发强烈，而且非农工作地点距农地越远、家庭人员务工人数越多，农户越可能将土地抛荒，造成土地资源的浪费。

目前，成都市郊部分地区已经历一轮以转包、出租为主要形式的农地流转，承包的小型厂矿零散分布，多数农户仍留有少量自耕地。如何实现这部分土地资源的进一步盘活和增值，而且对之前的农转用项目进行调整和优化？本文认为可以参考工业园区的模式。

3.2参考锦江模式，促进“新”土地流转机制的构建模型揭示农民的非农方面的收入对流转意愿亦有较大影响，主要包括非农就业收入、土地年租金的正向推动效应，即工资薪酬或土地租金越高，农户就会更倾向于流转土地。本项建议主要针对土地年租金（土地非农收益）这一影响要素展开。

所谓“锦江模式”，就是将以前比较模糊的与村委会很难区分的集体经济组织，真正独立出来，成立股份公司。农民将土地使用权交给集体经济组织，集体经济组织拥有所有权和使用权相统一的完整产权[8]。在这种模式下，可以避免产权不明晰和法律规制上的不便，农民以全部所有权换股权，原有土地经过流转后的租金、增值收入可以通过该公司的股份返还给农民。这样一来，农民就能获得更大更持久的土地增值收益。

3.3一定时期内，仍应适当提高农产品的收购价格、控制种植成本，用以提高农业经营收入，减少在土地流转过程中土地不必要的闲置浪费。

农户面对通胀情况下种子化肥、机械人工等种植成本的上涨，以及少量分散的土地，其农业经营收入被急剧压缩甚至出现亏损。加之非农就业的吸引，不少农户进城务工，撂荒土地造成资源的浪费。

当前，农产品的增值主要集中在运输、加工环节，在生产环节的农民由于议价能力低，收购价格被尽可能地压低，导致其生产积极性受挫。因此，政府应该通过增加其收入、减少其成本的方式，提高农民的种植收入。

注释：

①非农工作地点，在本文中是指农户从事第二、三产业的人口距离家庭农地的距离，1代表成都市内，2代表省内其他地区，3代表西南地区各省，4代表其他省区（主要为东部沿海发达地区）。

②在本文中，补偿政策主要是指政府给予的土地补偿措施，按照受益持续时间的长短主要分成3类，1代表一次性支付，2代表医疗社会保险、住房补贴，3代表安排工作就业。

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