广东省农民征地满意度实证研究

吴剑辉 殷梅华

摘 要：以广东地方政府征地与土地纠纷现象为切入点，构建农民征地满意度分析框架，通过问卷调查和深度访谈的方式展开实地调研，运用SPSS 22.0和AMOS 22.0统计软件，使用主成分分析、探索性因子分析、结构方程等方法，实证分析影响农民征地满意度的具体因素。实证结果表明，农民的家庭年收入、被征收土地亩数占总亩数比重、征地补偿程序、补偿标准、补偿内容和补偿监督对征地满意度有显著积极的影响。

关键词：征地满意度；补偿程序；补偿标准；补偿内容；补偿安置

中图分类号：F321.1 文献标志码：A 文章编号：1008-2697（2016）03-0019-07

由于城镇化和工业化，大量的农用土地转化为非农用地，根据中国社科院发布的可靠数据，失地农民的数量以每年300-450万左右的速度急速上升。Bao（2008）[1]预测到2020年，我国失地农民将会超过1亿人。而现阶段的征地补偿制度还存在不少问题，矛盾突出。一个重要的根源就是农民对征地的满意度严重偏低，征地纠纷和群众性上访事件时有发生，引发了一系列征地冲突，成为不可忽视的社会问题。在政府征地的背景下，如何提升农民征地过程中的满意度，实现和谐社会的局面？已经成为理论界和政府急需解决的一个重要课题。

目前，国内外对征地补偿和征地满意度方面的研究成果丰富。国外的学者主要集中在征地制度安排、征地补偿机制和征地补偿标准和纠纷解决等方面；国内的学者主要研究征地满意度影响因素、补偿标准、补偿安置和政策建议等方面。总结国内外的现有研究成果，仍有以下不足：一是目前关于农民征地补偿方面的研究大多采用的是定性研究，实证研究仍很缺乏；二是目前关于征地满意度的内容多是讨论征地满意度偏低现象和原因，并未深入讨论其影响因素和利用调研数据对征地补偿、征地满意度进行实证分析。另外，征地补偿满意度评价指标体系还很不统一。

因此，本文以广东地方政府征地与土地纠纷的现象为切入点，构建农民征地满意度分析框架，通过问卷调查和深度访谈的方式展开实地调研，实证分析影响农民征地满意度的具体因素，从而提出提高农民征地满意度和征地政策改革的建议。

一、文献综述

（一）补偿程序

林其玲（2009）[2]研究我国征地补偿制度的时候发现，我国部分地方政府存在征地补偿程序不按照法律规定执行，补偿程序缺乏透明公开化，甚至存在非法征地行为，从而引发众多农民信访行为和征地纠纷。赵艳霞（2015）[3]通过构建结构方程模型，实证得到补偿程序和补偿状况中的补偿金发放额度和补偿金额合理度对补偿满意度有显著的影响作用。谭术魁等（2012）[4]研究发现目前征地补偿程序的透明性、公开性、民意反馈、矛盾调解等方面做得不够，因此，农民对征地满意度水平较低。张玉阳（2012）[5]认为应从进一步完善征地法律体系、规范征地补偿程序、建立阳光征地机制、确保征地的阳光操作等方面提升农民征地满意度。王旭熙等（2014）[6]通过实地调查成都市3个有代表性地区被征收土地的农户，构建 Logistic回归模型，得出影响失地农民征地补偿满意度的因素有征地后家庭收入、征地程序、征地意愿、政府征地工作透明度及征地补偿标准等。

（二）补偿标准

Fischel and Shapiro（1988）[7]研究表明，在处理土地征收问题时，土地市场价值为适当的赔偿水平，有助于提高征地满意度和提升社会福利水平。Miceli & Segerson（1994）[8]认为最佳征地补偿标准机制是建立独立的市场估值。赵伟和张正峰（2009）[9]认为目前的土地补偿标准远远偏离市场价值，而且只是补偿失地农民的直接损失，没有补偿间接损失，中间商和地方政府获得大部分收益。Ed Nosal（2001）[10]通过构建土地征收市场价格模型，建立了子博弈纳什均衡的方法来证明征地应按市场价格进行补偿。Blume L（1984）[11]等通过构建三方博弈模型，实证分析了征收不同类型的土地，应该遵循补偿标准差异对待的原则。林其玲（2009）[2]研究指出现行的征地补偿标准明显偏低，与我国经济的发展速度及社会环境不相吻合，且土地拍卖价格远远高于补偿价格，政府需要重新参照经济的发展情况进行调整。薛军和闻勇（2014）[12]构建Logistic模型对补偿满意度影响因素进行实证分析，结果显示56.5%的农户认为征地制度有失公平，而被征地农户征地意愿、是否赋予参与权、与相邻被征地农户补偿标准是否一致、征地后收入改善情况以及征地后是否解决城镇户口对征地制度公平性判定具有显著影响。

（三）补偿内容

吴永生和刘新平（2015）[13]通过对农民征地满意度的实证分析，发现征地补偿内容多以现金补偿为主，部分欠发达地区的农民收到的征地补偿现金只有几千元或者几百元，相当于没有补偿，甚至部分农民没有收到补偿金或者收到的补偿金减少，农民对政府补偿内容极其不满意。Zhu Qian（2015）[14]研究指出政府应实施土地混合补偿制度，包括货币补偿、就业选择机会、股份制合作社、保证农村集体留用地等社会安全保障措施。赵伟和张正峰（2009）[9]认为目前的征地补偿内容基本都是一次性货币补偿或者分期货币补偿的形式。安虎森和邹璇（2005）[15]指出由于土地机会成本的存在，政府采取的淹没土地的价值方式进行计算的方式是不合理的，一次性现金补偿的方式容易造成农民后期生活窘困的现象，难以解决长期生计问题，并提出利用其他资源进行补偿来代替一次性现金补偿。

（四）补偿安置

钟水映和李魁（2008）[16]基于被征地农户的角度，实证分析了征地补偿和征地安置之间的关系。实证结果表明：影响农户征地满意度的重要因素是征地补偿水平。Martin Millspaugh（1961）[17]对征地补偿安置展开研究，认为政府应从征地补偿的政策背景、补偿方式、安置困难、操作方法等方面对被征地农民进行必要的补偿。并发现宅基地安排方式、安置后通往公路的类别等是影响征地满意度的重要因素。Joseph J.Cordes（1979）[18]构建了“Uniform Relocation Assistance Act”框架，深入研究了拆迁安置过程中发生的搬迁费用、安置费用、财产处置费用对农民征地满意影响水平。赵伟和张正峰（2009）[9]认为目前的征地补偿安置方式过于单一，对农民的后期生活保障非常不利，应多从就业、医疗保障等方面进行安置方式调整。吴燕和蒲春玲（2014）[19]对失地农民补偿安置进行实证分析，认为应完善不合理的征地补偿制度，允许被征地农民参与土地增值的收益分配和改善农民的生活水平等。

综上所述，本文提出以下假设：

H1：征地补偿程序对征地满意度具有显著的正向影响；

H2：征地补偿标准对征地满意度具有显著的正向影响；

H3：征地补偿内容对征地满意度具有显著的正向影响；

H4：征地补偿安置对征地满意度具有显著的正向影响。

二、模型的构建和数据来源

（一）研究方法和数据来源

本文采用理论和实证研究相结合的方法，构建农民征地补偿和征地满意度评价指标体系，运用SPSS 22.0和AMOS 22.0统计软件，使用主成分分析、探索性因子分析、结构方程和路径分析等方法实证分析变量之间的关系。

第一，通过阅读大量文献和专家访谈，制定出相应的问卷；第二，课题组成员按照调查问卷随机抽查珠三角地区的农民以及邀请村干部和村里德高望重的村民进行深度访谈，进一步了解农民对征地补偿满意度及其影响因素，对调查问卷进行修改；第三，访谈相关的专家学者，收集修改意见，进行测量题项修正；第四，对初始问卷进行小规模的预测试，对概念模糊或语义不清的问项进行修正。根据意见和建议，简化问卷表述，进行最后的修订，并展开全面而正式的问卷调查，收集数据。

本文的调查对象是珠三角地区、粤东、粤西和粤北地区的被征地农民，采用随机抽查、入户访问和深度访谈相结合的方法。本课题组于2014年3月开展调研工作，共发出问卷400份，回收360份，将当中选项填写不全、多选或所有选项评分一样的问卷视为无效问卷，最后得到有效问卷320份，问卷有效率80.0%。

本次问卷采用李克特7分量表，受访农民根据土地征收的实际情况，对每一个题项进行客观评判，予以打分（7表示非常满意或符合，6表示强烈满意或符合，5表示比较强烈的满意或符合，4表示一般满意或符合，3表示比较不满意或不符合，2表示强烈不满意或不符合，1表示完全不满意或不符合。）。

（二）变量的选取及测量

通过借鉴吸收谭术魁等（2012）、仙蜜花（2013）等学者研究成果和专家访谈，初步形成了征地补偿程序、征地补偿标准、征地补偿内容和征地补偿安置等4个影响农民征地满意度的因子。目前，由于农民征地满意度的实证研究还是很缺乏，通过借鉴现有研究成果，制定了一套量表。其中，征地满意度包括征地后找到了好工作、征地后收入提高和征地后生活压力明显降低等3个测量题项；征地补偿程序包括提前发布征地通告、征地前询问农户征地意愿、征地前制定征地方案和征地前进行补偿方案公示等4个测量题项；征地补偿标准包括土地补偿数量足够、不同种类的土地有不同补偿标准、补偿形式多样化和补偿金额数目足额等4个测量题项；征地补偿内容包括一次性发放货币补偿、增加社保补偿、土地增值后还可以分红和允许以土地入股形式参与分红等4个测量题项；征地补偿安置包括提供住房安置、提供就业安置、提供户口安置和提供子女教育安置等4个测量题项。

（三）变量检验

运用SPSS 22.0对样本数据进行探索性因子分析，即对影响农民征地补偿满意度的16个因子进行主成分分析，4个主成分累计方差贡献率达到85.759%。利用旋转后的因子负荷矩阵对16个因子进行归类，分别把4个主成分命名为征地补偿程序、补偿标准、补偿内容和补偿安置，结果如表1所示。

1.效度检验。通过咨询相关领域的专家、小样本预试并修正量表内容，采用 KMO测度和巴特利特球体进行检验。KMO取值越接近于1，说明变量越适合作因子分析。样本充分性KMO为0.856，同时，巴特莱特统计值的显著性概率为0.000，表明所得的数据非常适合做因子分析。在运用主成分分析过程中，将因子取舍的标准定为：因子载荷（Factor Loading）的绝对值必须大于 0.5，删除不符合这两个要求的题项。通过主成分分析，各题项因子载荷均大于0.7，说明所选题项很好地代表了所要测量的内容。

2.信度检验。Cronbachs α系数来分析项目的内部一致性，Cronbachs α系数越大，说明可信度越高。由表1得到，征地补偿程序、补偿标准、补偿内容、补偿安置和征地满意度的Cronbachs α系数分别为0.871、0.894、0.865、0.895和0.879，均大于0.8，因此，样本的信度通过内部一致性检验。另外，根据平均方差抽取量AVE收敛效度指标的判定，其判别标准是0.5，当其抽取量越大，表明相对测量误差越小。根据表4，变量补偿程序、补偿标准、补偿内容和补偿安置的AVE值分别为0.6434、0.6875、0.6542和0.5975，均大于0.5，说明问卷测量具有收敛效度，而且AVE值大于变量间相关系数的平方值，所以通过判别效度检验。总而言之，探索性因子分析结果表明，征地补偿程序、征地补偿标准、征地补偿内容和征地补偿安置和征地满意度的题项可以很好地测出我们的潜变量，问卷收集到的数据可用于下一步的实证研究。

三、实证结果分析

表3中可以看出各个潜变量之间存在相关关系，为了进一步研究各潜变量间相互影响作用的大小，根据本文的研究框架，构建结构方程，利用AMOS 22.0软件进行实证分析。考虑到农民的个人特征，如农民的年龄、家庭年收入、受教育程度和被征收土地的亩数比重等会在一定程度影响到农民征地的满意度水平，在模型1中同时加入农民的个人特征作为自变量进行回归分析，其中，农民的年龄、家庭年收入和被征收土地的亩数比重都用实际数值表示，用1-5分别表示没读过书、小学、初中、高中、大专及以上。接着逐步将农民的个人特征、征地补偿程序、征地补偿标准、征地补偿内容和征地补偿安置作为控制变量进行逐步回归，分别得到5个模型的回归分析结果。

表4的回归结果显示，5个模型的卡方自由度比值（CMIN/DF）都在1到3之间，分别为：1.897、2.765、2.325、1.896和2.643；5个模型的比较适配度指标（CFI）具体数值都大于0.9，分别为0.972、0.942、0.963、0.953和0.958。另外，模型的适配度指标（GFI）、近似误差均方根（RMSEA）、增值适配度指标（IFI）等指标的数值都符合要求，说明模型的拟合效果很好。

模型1是将农民的个人特征中的年龄、家庭年收入、受教育程度及被征收土地亩数占比等4个指标和征地补偿程序、征地补偿标准、征地补偿内容和征地补偿安置等4个因子作为自变量，全部放在模型里进行回归分析，得到征地满意度的影响效应。回归结果表明：（1）农民的个人特征中的家庭年收入和被征收土地亩数占比这两个变量通过显著性的检验，显著性水平分别为5%和10%，其中，农民的家庭年收入的回归系数符号为正，具体为0.045，说明农民的家庭年收入在一定程度上正向影响到农民征地的满意度水平，即农民的家庭年收入越高，越愿意土地被征收，征地的满意度水平越高；被征收土地亩数占比的回归系数符号为负，具体为-0.114，表明被征收土地亩数占比对农民征地的满意度水平有消极的影响作用，农民被征收土地亩数占比越大，农民越不希望政府再进行征地，农民征地的满意度水平越低。（2）农民的个人特征中的年龄和受教育程度两个变量未能通过显著性检验，可能是因为当时我们调研的对象大多数是年纪比较大的老人，年轻人都出去打工了，而且这些老人的受教育水平也不高，几乎都是没有读过书或者读了小学一二年级，因此，年龄的和受教育的数值变化不大，对结果没有较大的影响。（3）征地补偿程序、征地补偿内容和征地补偿安置通过了显著性检验，显著性水平分别为10%、10%和5%。征地补偿程序、征地补偿内容和征地补偿安置的回归系数符号都为正，分别为0.583、0.375和0.531，说明征地补偿程序、征地补偿内容和征地补偿安置对农民征地的满意度水平有积极的正向影响，即征地补偿程序越是完善和合法、征地补偿内容越是完整和政府把征地补偿安置工作做得越到位，农民越愿意土地被征收，征地的满意度水平就越高。

模型2是将农民的个人特征中的年龄、家庭年收入、受教育程度及被征收土地亩数占比等4个指标作为控制变量，征地补偿程序、征地补偿标准、征地补偿内容和征地补偿安置等4个因子作为自变量进行回归分析。结果表明，与模型1相比，补偿标准通过了显著性检验，显著性水平为5%，其系数为0.321，符合为正，表明征地补偿标准对农民征地满意度有着积极的正向影响作用，政府征收农户土地时，做出的补偿数量和补偿金额越是能达到农民的期望，以及被征收土地的补偿方式越是多样化，农民越能接受征地，农民征地的满意度水平越高。

模型3在排除补偿标准变量的影响作用，把农民的年龄、家庭年收入、受教育程度及被征收土地亩数占比、征地补偿程序、征地补偿内容和征地补偿安置作为自变量进行回归分析。结果表明（与模型1相比）：（1）农民的家庭年收入的显著性从5%变化到10%，其回归系数也从0.045提高到0.067，被征收土地亩数占比的回归系数也从-0.114提高到-0.464，说明农民的家庭年收入和被征收土地亩数占比对农民征地满意度的影响作用增大了。（2）征地补偿程序的显著性水平发生了变化，而且回归系数从0.583降低到0.385，影响作用减弱了。而征地补偿安置的回归系数从0.531提高到0.853，说明征地补偿安置对农民征地满意度的显著影响作用变大了。

模型4和模型5分别把补偿内容和补偿安置作为控制变量，用其余变量进行回归分析，模型4的实证结果表明，农民的家庭年收入的显著性从5%变化到10%，其回归系数也从0.045提高到0.144，说明农民的家庭年收入越高，越能接受政府的征地活动，越愿意土地被征收。模型4的征地补偿程序的系数下降了，征地补偿安置的回归系数提高了，说明征地补偿安置对农民征地满意度的显著影响作用变大了。而且所有变量的回归系数中，补偿安置的回归系数最大，具体为0.793。农民的土地被征收后，农民迫切希望户口、住房和就业的问题能得到解决，因此，政府征收土地时需要综合考虑农民遇到的这些问题。而模型5的回归结果分析中，征地补偿内容回归系数下降了，而补偿标准的回归系数最大，说明土地被征收的时候，补偿标准的影响作用最大。

四、结论及建议

（一）提高农民的收入水平

实证结果表明，农民的家庭年收入通过显著性的检验，且农民的家庭年收入积极正向影响农民征地的满意度水平，即农民的家庭年收入越高，越愿意土地被征收，征地的满意度水平越高。因此，政府需要致力于出台政策以进一步提高农民的收入水平。第一，通过做好农民就业的工作，免费推广就业指导和就业培训，注重就业培训的数量和质量，帮助更多的农民掌握就业技能，大力拓宽就业渠道，提供更多的就业岗位，以帮助和扶持农民就业。第二，积极响应当前党和国家的号召，大力提倡大众创业和万众创新。积极鼓励和帮助农民工或大学毕业生运用自己的智慧和才华创办小微企业，实现大众创业的局面，以最大限度提高农民的收入水平。

（二）完善征地补偿程序

农民强烈希望政府征收土地的时候，根据法律规定的程序进行。政府征收土地前，必须询问农户征地意愿和提前发布征地通告，及时制定征地补偿方案。对于不愿意征地的农民，应及时和农民进行沟通协调，耐心讲解相关的土地法律规定，竭力满足农民的要求，绝不能采取强硬征地的方式，以免引发更多的征地冲突和土地纠纷问题。另外，提高农民征地的参与度，政府征收土地前，邀请农民代表参与探讨土地征收的相关事宜，鼓励农民提出征地意见，共同商讨征地补偿流程和补偿方案，尽量减少农民的信息不对称问题，提高农民征地满意度。

（三）完善征地补偿安置和提高补偿标准

实证结果表明，征地补偿安置对农民征地满意度有显著积极的影响作用。在所有变量的回归系数中，补偿安置的回归系数最大，说明农民非常关心补偿安置问题。当农民失去土地后，农民失去了依靠，迫切希望政府能解决他们的就业、住房、户口和子女受教育等问题。广东省很多地区的征地补偿标准偏低，很多农民不希望土地被征收。政府需要根据土地市场的供需关系重新制定土地的补偿标准，同时政府在制定补偿标准的时候，需要充分考虑农民的意见，尽量满足他们的期望，毕竟农民失去土地之后，属于弱势群体，需要一段时间调整和适应新的生活和新的工作。

（四）丰富征地补偿内容和促进补偿方式多样化

目前，广东省大部分地方政府为减少征地补偿工作量，选择一次性发放货币这种最简单的补偿形式，虽然短时间内可以快速处理政府和农民的征地补偿款项问题，但是一次性发放货币这种补偿形式不利于农民的长远生计。地方政府除了做好一次性货币的发放工作外，并没有指导农民如何使用这笔钱，如何进行投资，也没有组织类似就业或创业方面的培训，农村的社会保障措施也不完善。如果农民对这笔赔偿款没有使用计划的话，很快就会用光，从而陷入生活艰难和生活水平下降等困境。因此，政府应该促进征地补偿方式多样化，如为农民买社保、允许农民以土地入股或土地增值的形式分红等，不但可以让农民可持续发展，更是推进了社会主义新农村的建设进程。

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（责任编辑：肖训生）