我国农户土地转出行为影响因素分析——来自CHIP2013的证据

2016-11-10蒋志强

经济研究导刊 2016年25期

关键词：农村土地农户土地

蒋志强，刘　畅

（1.淮阴工学院商学院，江苏淮安 223001；2.淮阴工学院学生处，江苏淮安 223001）

我国农户土地转出行为影响因素分析——来自CHIP2013的证据

蒋志强1，刘畅2

（1.淮阴工学院商学院，江苏淮安 223001；2.淮阴工学院学生处，江苏淮安 223001）

基于CHIP2013数据，构建Logit模型，对我国农户土地转出行为影响因素进行实证分析。结果表明，农民年龄、受教育程度、是否外出务工、经营土地面积、是否参加合作组织以及可支配收入等因素对我国农户土地转出行为都产生了显著的影响。即，年龄越大、受教育程度越高、外出务工、经营土地面积越小、参加合作组织以及可支配收入越高的农户越倾向于土地转出。

农户；土地转出行为；Logit模型；影响因素

一、关于农户土地流转因素相关研究文献概述

党的十八届三中全会指出，要进一步深化农村经济体制改革，赋予农民更多的财产权利，建立农村产权流转交易市场，推动农村产权流转交易公开、公正与规范地运行。农村土地流转对于促进农村地区剩余劳动力转移、优化农村土地资源配置、促进农村产业结构调整以及农民增收等具有重要的现实意义。那么，现阶段我国农村土地流转受到哪些因素的影响？影响程度如何？这是值得学术界进行深入探讨的问题。

纵观现有农户土地流转因素的相关研究文献后发现，学者们主要从农户个人特征、家庭基本状况、生产经营收入情况、区域经济发展与社会保障以及流转土地自身禀赋特点等方面探究土地流转背后的动因。学者们（钱文荣，2002；叶剑平、蒋妍和丰雷，2006；刘卫柏，2011；许恒周、郭忠兴与郭玉燕，2011；李景刚、高艳梅、臧俊梅，2014；苏群等，2016）认为，农户年龄和受教育程度等农户个人特征对土地流转影响较大。陈美球等（2008）学者，关注了农户家庭情况对土地流转的影响问题。还有学者（钱文荣，2002；包宗顺等，2009；刘卫柏，2011；许恒周等，2011；李景刚等，2014）从非农产业发展、非农产业就业机会、非农产业收入及其与土地经营收入的差异角度，分析对农村土地流转产生的影响。包宗顺（2009）研究后认为，区域经济发展水平与良好的社会保障对农村土地流转会产生较为显著的影响。与从农户视角出发研究农村土地流转不同，部分学者逐渐开始关注流转土地本身特征对其流转的作用，如土地收益情况与耕地破碎程度（陈美球等，2008）、地块数（苏群、汪霏菲与陈杰，2016）以及区位条件（叶剑平等，2006）等土地状况。

学者们对农村土地流转影响因素的研究取得了丰硕的成果，这为进一步理解我国农户土地流转提供了重要的借鉴。但是，通过对文献梳理后发现，一方面，现有文献对土地流转影响因素的研究更多地集中在省域层面，在一定程度上忽略了省域间的差异性；另一方面，就农村土地流转影响因素研究并未得到一致性结论，存在一定的争议。鉴于此，笔者使用北京师范大学中国收入分配研究院中国家庭收入调查（CHIP2013）数据，构建Logit模型对农村土地流转影响因素进行实证分析，试图就我国农户土地转出的影响因素进行有效识别，进而确定其影响程度。基于此，除引言与文献综述以外，本文结构安排如下：首先为研究方法、数据与变量；第二部分是实证结果与讨论；最后一部分为结论与启示。

二、方法、数据与变量

（一）研究方法

Logit模型是目前应用最为广泛的一类处理因变量为分类变量的回归模型。本文主要基于农户个体层面研究土地转出行为的影响因素问题（农户发生土地转出与未发生转出两种情形）。因此，本文建立二元Logit选择模型对影响农户土地转出的影响因素展开具体分析。

为研究方便起见，本文因变量取值分别为1或者0（农户土地转出记为1；未发生土地转出记为0）。p为农户发生土地转出的概率，1-p为农户未发生土地转出的概率。其中，p= P（y=1|x），则1-p=P（y=0|x）。进一步假定xi为影响农户土地转出行为的主要因素。

如果累积分布函数服从“逻辑分布”（logistic distribution），那么：

由上两式可以进一步得到：

（二）数据来源

CHIP2013是由北京师范大学与国外合作开展的有关中国收入分配动态变化追踪的研究项目，CHIP项目组按照东、中、西分层，根据系统抽样方法抽取得到CHIP样本，样本覆盖了我国15个省份、126城市与234个县区，数据内容主要包括住户个人基本信息、就业信息以及家庭层面的基本信息、主要收支信息和农业经营等相关内容。本文研究使用的数据主要是CHIP2013中农村居民样本数据，在对原始样本数据进行缺失值、异常值以及重复值的删除与整理之后，得到本文研究所使用的7 649位农户数据样本。

（三）变量选择与定义

本文因变量为农户土地是否转出，自变量主要包括农户年龄、健康状况和受教育程度等户主特征变量以及是否外出打工与经营土地面积等农户经营特征变量。具体赋值情况（如表1所示）。

表1　回归分析变量描述

三、实证结果与讨论

在回归过程中，主要使用Stata12软件对样本数据进行处理与分析，具体选择逐步回归分析反向剔除方法自动完成显著变量的选取，各个模型的估计结果（如表2所示）。

表2　变量在模型中的回归结果

本文表2计量分析结果表明，年龄、受教育程度、是否外出务工、经营土地面积、是否参加合作组织以及可支配收入等变量对农户土地转出行为都产生了较为显著的影响。具体进行如下分析：

首先，农户个体特征因素。农户个体特征中，年龄与受教育程度两个因素影响显著，均通过了1%显著水平检验。当自变量“户主年龄”增加一单位时，该农户转出土地发生的几率将增加3.51%。可能的原因在于，随着我国经济的快速发展，城乡居民社会保障水平逐渐缩小，农村居民社会保障水平有了较大幅度的提升，在一定程度上解决了部分农民的医疗与养老问题。同时，随着年龄的增长，农民劳动能力逐渐下降，都使得农户倾向于将土地转出；当另一个自变量“受教育程度”单位增加时，该农户转出土地发生的几率将增加3.95%。可以看到，受教育程度与年龄一样，也是影响农户土地转出的重要因素之一。主要原因是，随着农户受教育程度的不断提高，适应社会与接受新事物的能力就逐渐增强，更愿意离开农村外出就业，从而将自有土地转出。

其次，农户经营特征因素。总体上，农户经营特征因素对土地转出影响都较为显著。当“外出务工”变量单位增加时，该农户转出土地发生的几率将下降5.43%。也就是说，农户在家务农时，其发生土地转出的概率将会下降5.43%。反之，土地转出的概率将会上升5.43%。一般说来，外出务工农户都会将自有土地交由同村其他农户代为管理，因为外出务工而发生土地流转的情况相对较为普遍；当“经营土地面积”单位增加时，该农户转出土地发生的几率将下降8.17%。即随着农户经营土地面积的增加，发生土地转出的概率将会下降；反之，农户经营土地面积越小，发生土地转出的概率就会越大。一般情况下，伴随着农户经营土地面积的增加可以实现规模经济，进而降低了生产成本，因此一般认为，农户经营土地面积与土地转出之间存在着一种负相关关系。此外，农户是否参加合作组织对土地是否转出具有一定的影响。即农户由参与合作组织转变为退出合作组织，发生土地转出的几率下降2.48%，反之，农户加入合作组织，土地转出的概率将会增加。可以解释为，合作组织可以为农户提供有关资金、技术以及信息方面的支持，可以将包括农户土地在内的资源进行有机整合，发生土地流转的可能性更高，有利于扩大农民收入来源渠道。

最后，农户收入状况因素。当自变量“可支配收入”增加一单位时，该农户转出土地发生的几率将增加8.59%。即农户可支配收入越高，土地转出的概率就越大。一般认为，农户收入的主要来源为务农收入与非农收入，近年来，农户非农收入在总收入的比重存在上升的趋势。部分非农收入所占比重较高的农户将土地转出的意愿逐渐增强，发生土地转出的可能性较高。

四、结论与启示

本文利用CHIP2013数据对我国农户土地转出行为影响因素进行了实证分析。结果发现，农民年龄、受教育程度、是否外出务工、经营土地面积、是否参加合作组织以及可支配收入等因素对我国农户土地转出行为都产生了显著的影响。具体的，年龄与受教育程度越高的农户，发生土地转出的概率就越大；外出务工、经营土地面积减少、加入农业合作组织以及可支配收入提高都使得农户土地转出的概率增加。

通过以上研究结论得到以下启示：首先，在明确农户土地流转影响因素的基础上，各地结合自身特点完善当地农村生产要素流通市场，为农户土地流转排除阻碍因素，扩大土地流转规模，进而提高土地利用效率；其次，采取多种有效措施提高农民素质，积极进行土地流转，实现农村土地的规模经营效益；最后，鼓励农户加入农业合作组织，在条件允许的情况下，在合作组织内部完成土地流转。

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［11］陈强.高级计量经济学及stata应用：第2版［M］.北京：高等教育出版社，2010.

［责任编辑吴高君］