集体建设用地市场化对农民收入的影响

2020-07-04王皓炜

福建质量管理 2020年12期

王皓炜

(天津工业大学天津 300387)

一、问题描述

农村建设用地是指乡村建设用地，乡村建设用地是指乡村集体经济组织和农村个人投资或集资，进行各项非农业建设所使用的土地。主要包括:乡村公益事业用地和公共设施用地，以及农村居民住宅用地。农村集体建设用地分为三大类:宅基地、公益性公共设施用地和经营性用地。2015 年1月，中共中央办公厅和国务院办公厅联合印发了《关于农村土地征收、集体经营性建设用地入市、宅基地制度改革试点工作的意见》，在北京市大兴区等 33 个试点县(市、区)行政区域，调整实施土地管理法、城市房地产管理法关于农村土地征收、集体经营性建设用地入市、宅基地管理制度的有关规定，引导集体建设用地合法流转入市，标志着城乡建设用地市场进入全面试点阶段。

2015年集体建设用地进入市场，增加了建设用地的供给量，改变了土地要素的供给结构，为我国经济发展注入了新的活力。特别是在 2015 年以后，北京大兴，广东南海、重庆、成都、上海等33 个试点地区先后建立了集体产权交易中心，进行集体建设用地交易。因此农村建设用地所能带来的经济发展影响力就成为了我们所关注的焦点问题。

本文选择对农村建设用地开放性对农民人均可支配收入进行定量的评估，这就需要选择合适的评判指标体系，并且需要说明结果的正确性和评估体系的科学性。针对这些问题对于题目进行如下分析：首先寻找33个试点区域的数据指标，根据数据对其进行主成分分析，选取与农村集体建设用地最相关的指标。根据选取的指标利用向量自回归的方法进行对比预测，对大兴区农村集体建设用地的开放程度和对该地区的经济水平进行定量评估。最后本文所用方法的优缺点以及推广与改进。

二、基本假设和符号说明

(一)基本假设

假设 1：在各大统计局和地方统计局网站上搜集的数据均真实可靠；

假设 2：除选取指标外其他指标对农村集体建设用地影响力不大；

假设 3：农村集体建设用地不进入市场，农村的经济总体发展规划也会有一个增长趋势；

假设 4：农村集体建设用地从2015年开始影响农村经济的发展。农村集体建设用地对经济的影响包括两个阶段：农村集体建设用地进入市场前、农村集体建设用地进入市场后；

假设 5：农村集体建设用地进入市场后对经济的影响涉及许多方面，包括乡村人口、地区生产总值、固定资产投资、工业化程度、产业园区(是=1，否=0)等，本文暂不对这些广泛而复杂的因素做定量讨论；

假设 6：农村集体建设用地给农民带来的收入增长相当于农民总收入的增长。

(二)符号说明

三、模型的建立和求解

(一)综合指标的选取

对农民人均居民收入而言，每个变量都不同程度的反映了所研究问题的某些信息，并且指标之间有一定相关性，因而所得的统计数据反映的信息在一定程度上有重叠。所以本文利用主成分分析法，将多指标转化为少数几个综合指标，尽可能多地反映原来众多变量的信息。步骤如下：

Step1：利用SAS软件，进行多元线性回归。F统计量对应的P-值为0.045<0.05,即方程拟合程度较好。

表1 方差分析

若VIFj超过10，常常表示存在多重共线性。由下表最后一列可以看出，VIFj均小于10，即自变量之间没有多重共线性。

表2 回归分析

Step3：根据原始数据X=(xij)计算相关系数矩阵，记第i个指标与第j个指标的相关系数为rij，计算公式为：

则相关系数矩阵为R=rij(6*6)。

表3 相关矩阵

Step4：计算相关矩阵的特征值和特征值所对应的特征向量，由R的特征方程：

|R-λI|=0

求得k个非负特征值λi(i=1,2,…,k)，将这些特征值按从小到大的顺序排列为：

Step5：计算主成分贡献率及累计贡献率。主成分Zi的贡献率为：

Step6：确定主成分的个数。下图给出了相关系数矩阵计算出来的全部特征值、相邻两个特征值的差异、每个主成分的贡献率和累积贡献率。特征值越大，它所对应的主成分变量包含的信息就越多。

表4 相关矩阵的特征值

由上表最后一列可以看出，前4个主成分包括了原来5个指标96.43%的信息。在农民人均居民支配收入中，第一主成分可以解释为人口的基本情况，所占信息总量为37.81%，即人口对人均居民支配收入的影响最大；第2个主成分的贡献率分别为24.67%，也就是说，地区生产总值越大，居民可支配收入也越多，是第二影响因素；第三、第四主成分的贡献率分别为21.10%和12.85%。即评估农村集体建设用地市场化开放对我国经济发展的影响指标有四个，分别为乡村人口、地区生产总值、固定资产投资、工业化程度。