江西土地流转影响因素的研究

张颜亭　何筠

【摘要】 本文以江西省11地市为例，选取18个指标从数量和质量的角度分析了土地流转的影响因素，运用因子分析方法得出18个指标中影响最为显著的4个主成分因子，分别为农业生产经营基本情况、地区经济发展水平、农业投资、农村居民生活水平。然后在此基础上运用聚类分析方法将江西省11地市分为三类，分别分析了各类区域影响土地流转数量和质量的因素，最终提出能够兼顾土地流转数量和质量的合理的土地流转行为。

【关键词】 土地流转 影响因素 因子分析 聚类分析

一、问题提出及研究背景

随着《关于引导农村土地经营权有序流转发展农业适度规模经营的意见》的出台，与土地流转相关的“三权分置”、创新土地流转形式等也不断提上日程。作为农业大省的江西省也在积极探索土地流转的新途径，2011年江西省土地流转面积4530000亩，2012年达到4850000亩，土地流转面积不断增加。然而，更多的农民为了追求更高的收入水平选择从事非农行业，2012年江西省全省农村劳动力转移10566888人，占总人口的65.8%，农村剩余劳动力的大量转移导致“土地抛荒”、“丧失肥力”等不良现象。一方面是农民收入的增加，另一方面是土地功能的衰退，这种现象产生的原因在于农民没有有效发挥土地的作用，没有把“最后的保障”真正发挥保障作用。其实，农民收入增加和土地之间并不存在矛盾，合理的土地流转既能增加农民收入，又能保障土地的用途和功能。当然，在土地流转的过程中有很多推动因素，也有很多阻碍因素，从土地流转的结果来看，就江西省而言，其推动因素的作用要大于阻碍因素的作用。本文以江西省11地市为例，分别研究土地流转的影响因素，并为土地流转的合理有序进行提出政策建议。

国内关于土地流转影响因素的研究主要集中在宏观因素和微观因素两个方面。很多学者从微观层面上农户的角度对土地流转影响因素进行了研究，洪名勇、关海霞（2012）以贵州省为调研区域，以农户家庭为基本单元，探讨农户的土地流转行为特征，从农户的角度寻找出影响土地流转的微观因素。徐美银等（2012）在调查江苏省522户农户的基础上运用Logistic模型分析了农户土地流转意愿对土地流转的影响，地区经济发展水平、农村居民教育水平、农民在土地流转中的主体地位会影响农民土地流转的意愿。另外，一些学者也通过不同的研究方法，从不同的角度分别探讨了影响土地流转的主要因素。包宗顺等（2009）从非农产业发展水平、农业生产结构、劳动力文化素质、农村居民人均纯收入、农村社会保障水平等五个方面分别分析了其对农村土地流转的影响程度。许恒周、郭忠兴（2011）从农民阶级分化和产权偏好的角度，运用Logistic模型对农民职业分化、产权偏好与农村土地流转的关系进行了实证分析，探讨了二者对土地流转的影响。刘卫柏、李中（2012）运用灰色关联度的分析方法，分析了影响农村土地流转的主要因素。李秀霞等（2012）运用因子分析和灰色关联度相结合的方法，探讨了吉林省影响农村土地流转的主要因素，最后得出全社会住宅投资、农村城镇比较收益、农业中间消耗是影响土地流转的主要因素。国外对土地流转影响因素的研究主要集中在制度因素和农户自身角度，Charles c.krusekopf（2002）认为阻碍土地流转的主要因素一方面在于土地产权制度变动性大、土地市场发展缓慢、政府干预过多，另一方面则是土地交易费用，他认为农民对土地较为依赖，这会放慢国家的农村土地制度改革。Bogaerts etal（2000）认为中欧国家由于制度因素导致土地交易费用的增加，进而阻碍了农村土地交易市场的发展。Huang Xianjin等（2000）在对中国土地交易市场研究后发现，不同的农户由于其经济水平的差异，在土地依赖性和土地流转等方面都存在较大的差异。

本文在以往研究的基础上进一步研究土地流转的影响因素，除了涉及与土地流转直接相关的土地流转面积、耕地面积、农业机械总动力以及农业生产结构等因素外，还从宏观层面探讨农业生产总值等对土地流转的影响，采取因子分析和聚类分析相结合的研究方法，既得出主要影响因素，又对江西省不同地市的土地流转情况进行归类分析。最后，结合各地面临的实际情况提出政策建议，从而促进土地流转的合理有序的进行。

二、数据来源与指标选取

本文采用江西省11地市2012年的相關数据进行分析，数据主要来源于2012年《江西统计年鉴》、《中国区域统计年鉴》、《中国农村统计年鉴》等。

土地流转的影响因素有很多，结合江西省11地市的实际情况，并在以往关于土地流转影响因素研究的基础上，本文主要从农村经济发展水平、农业发展水平、农民自身生活水平三个角度选取影响土地流转的因素，并没有涉及到制度政策因素。具体指标选取如表1所示。

本文选取的18个反映土地流转影响因素的指标具有以下几个特点：一是指标涵盖与土地流转息息相关的农村、农业、农民，总体来说具有全面性；二是选取的指标分别代表江西省11地市，在具体分析的过程中可以在不同地区之间进行对比分析，具有可比性；三是选取的18个指标相关数据能够在相关统计年鉴及相关资料中获取，在实际操作中具有可行性。

三、因子分析

1、因子分析基本理论和分析步骤

因子分析的基本思想是把每个研究变量分解为几个影响因素变量，将每个原始变量分解成两部分因素，一部分是由所有变量共同具有的少数几个公共因子组成的，另一部分是每个变量独自具有的因素，即特殊因子。因子分析的模型为：

其中Xi=（X1，X2…，Xp）'为原始数据，为了避免量纲不同造成结果的不准确性，本文通过对原始数据进行标准化的方法做无量纲化变换，因此，本文中Xi表示的是标准化后的数据。F=（F1，F2，…，Fm）'为公共因子，E=（E1，E2，…Ep）'为特殊因子。另外，本文采用主成分法，因子抽取个数取决于公因子对原始变量的方差贡献，一般选取累计方差贡献率达到或超过85%时的前几位因子。

因子分析的步骤为：第一，选取指标；第二，对指标进行无量纲化处理，本文对数据进行的标准化处理；第三，利用旋转方法使因子变量更具有可解释性；第四，计算各主成分的得分及综合得分。

2、因子分析结果

本文运用spss17.0对江西省11地市的18种指标数据进行因子分析，首先对数据进行标准化，然后运用主成分分析的提取方法得到18个指标中可以提取的4个主成分，如表2所示。

对旋转后的成分矩阵表3进行分析，并结合以往文献和专业知识分别对4个主成分进行命名。

第一主成分F1在乡村户数、多种经营产值、农业机械总动力、有效灌溉面积、农村劳动力转移人数、土地流转面积以及常用耕地面积上系数较大，其中乡村户数以及多种经营产值影响最大。这些因子都是与土地流转直接相关的因素，对土地流转总量都有直接的影响，可以归纳为农业生产经营基本情况因子。

第二主成分F2在城镇居民恩格尔系数和地区生产总值上的载荷较大。其中城镇居民恩格尔系数与土地流转成负相关，也就是说，城镇居民恩格尔系数越低，城镇居民生活水平越高，农村土地流转水平越高，反之，则越低。主要原因在于城镇居民生活水平的提高是区域经济发展水平提高和居民收入增加的结果，进而会为农村剩余劳动力提供更多的非农就业机会，使更多的农民放弃农业生产而从事非农业生产，最终导致土地流转的增加。结合地区生产总值的影响，可以将第二主成分归结为地区经济发展水平因子。

第三主成分F3在农业按固定资产投资上的系数最大。农业按固定资产投资越多，参与流转的土地越多。原因在于农业投资越多意味着农业生产越专业化和规模化，流转土地不仅有利于转入方的土地经营管理，也有利于增加转出方的流转收入。该主成分可以看做是农业投资因子。

第四主成分F4影响最大的是农村居民恩格尔系数，与土地流转水平成正相关，即农村居民恩格尔系数越高，农村居民生活水平越低，则农村土地流转水平越高，反之则越低。这种现象出现的原因在于，农村居民生活水平较低的情况下，为了追寻较高的收入，更多的农村劳动力选择外出打工，而将土地简单的流转出去，使土地流转的总量增加。這里的流转一般是指在农民生活水平较低的情况下进行的非正式口头流转，这种流转往往不是以增加农民收入为目的而是为了避免因土地抛荒遭到惩罚而进行的。因此，农村居民生活水平与土地流转并不是严格意义上的负相关，在健全的土地流转制度和完善的土地流转机制下，农民生活水平的提高有利于催生合理的土地流转。该主成分可以称为农村居民生活水平因子。

各地区主成分因子得分结果分析：

第一，对土地流转影响最大的因子是农业生产经营基本情况，其方差贡献率达到60.065%。该因子通过乡村户数、多种经营产值、农业机械总动力、有效灌溉面积等直接影响土地流转的总体状况。因此，在乡村户数较多、多种经营产值较高的赣州市，该因子评分最高。主要原因在于赣州市农村户数多，并且邻近广东、福建等发达地区，导致农村劳动力转移较多，最终对土地流转的影响较大。

第二，地区经济发展水平因子也对土地流转产生一定的影响，其影响作用的发挥主要是从宏观的经济环境和外在的经济条件两个角度进行的，其中也隐含了本文没有考虑到的制度政策因素。在该因子中省会城市南昌市评分最高，一方面是由于南昌市地区生产总值和居民生活水平高于其他地区，另一方面源于南昌市具有关于土地流转相对健全的制度政策机制。该因子虽然没有第一主成分贡献率高，但是在土地流转质量上具有不可忽视的影响作用。

第三，第三主成分农业投资因子和第四主成分农村居民生活水平因子对土地流转的影响作用相对较小。宜春市在农业投资因子上评分最高，由于宜春市的常用耕地面积在11地市中最多，达到470千公顷，平均到每公顷的单位农业投资相对较少，此时，农民更愿意通过土地流转进行规模生产经营以弥补单位农业投资较少带来的损失。抚州市在农村居民生活水平因子上评分最高，可以对比看出该市的农村居民恩格尔系数最高，即农村居民生活水平最低，根据本文之前的分析可知，土地流转水平较高。

第四，根据综合得分排名可以看出第一、二主成分排名较靠前的区域，其综合排名也较靠前。主要原因在于农业生产经营基本情况对土地流转的数量产生直接影响，而地区经济发展水平则对土地流转的质量产生直接影响。排名1—3的区域多是由于农业生产经营基础好导致土地流转数量的增加，而排名4—6的区域是由于外部经济发展环境的变化导致土地流转过程的完善和流转质量的提高，最后几名则在土地流转数量和质量上都没有较高的水平，急需通过采取措施改善土地流转状况。

四、基于因子分析主成分得分的聚类分析

为了分析不同地区在土地流转影响因素方面的共同点和差异，特对因子分析结果中的4个主成分得分进行聚类分析，本文采用Ward离差平方和聚类方法，距离测度采用平方欧式距离，选取聚类数为3，即结果可将11地区分为三类，如表6所示。

第一类为南昌市，虽然在第一主成分农业生产经营基本情况因子中，由于客观因素的影响，南昌的得分并不是很高。但是，在地区经济发展水平以及城乡居民生活水平方面，南昌市具有很大的优势。这些外部条件和因素的影响会对土地流转数量和质量产生较大的促进作用。

第二类包括景德镇市、萍乡市、九江市、赣州市以及吉安市，这五个地区实际土地流转面积要大于第三类地区，原因在于其农业生产发展的基础好、农业生产技术进步快，并且外部经济环境的发展和居民生活水平的提高也为农村土地流转提供了相对优越的条件。

第三类包括新余市、鹰潭市、宜春市、抚州市、上饶市五个地区，在该类区域土地流转的影响因素的作用相对较小。一方面该类地区农业生产经营基础相对薄弱，不能为土地流转数量的增加提供有利条件。另一方面，该类地区外部经济环境也不能为农地流转质量的提高提供较好的宏观环境，主要是由于该类地区在经济发展过程中更多的注重工业的发展，在一定程度上忽视了农业的投资，影响了农民从事农业生产的积极性。

五、结论

本文以江西省11地市为例运用18个指标分析了土地流转的影响因素。首先采用因子分析方法将18个指标进行主成分提取，最终提取4个主成分并分别定义为农业生产经营基本情况因子、地区经济发展水平因子、农业投资因子、农村居民生活水平因子，并对11地市的四个主成分得分以及综合评分进行评价。然后，在因子分析中所得的主成分得分的基础上进行聚类分析，将11地市分为三类，并分别针对三类地区的实际情况分析了影响土地流转的不同因素。最后，可以得出结论，对于土地流转的不同影响因素，要从数量和质量两个方面进行考虑，不能在原有农业的基础上只盲目追求土地流转数量的增加，而要结合区域经济整体发展水平和居民生活水平尤其是农村居民生活水平的需要，通过制度政策的完善提高土地流转质量，从而在土地合理流转的基础上提高农民收入，促进农业现代化发展。

（注：基金项目：江西省南昌大学“创新创业训练计划”项目（编号：201310403010）。）

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（責任编辑：刘冰冰）