基于Logit模型的湖南省农村地区土地流转影响因素研究

2022-01-20邓哲诚黄登春

湖南科技学院学报 2021年5期

邓哲诚黄登春

邓哲诚黄登春

（长沙理工大学经济与管理学院，湖南长沙 410015）

以湖南有代表性的农村地区及其土地状况为调查对象，采用问卷调查法调查访谈具有不同个体特征的农户，获取2021年相关的农户与农地数据，并使用Logit模型分析农地流转的影响因素，得出以下结论：（1）受教育程度、家庭在外务工人数、距离自家土地距离以及熟悉政府政策这些因素对农村土地流转具有显著正向影响；（2）年龄以及家庭年收入与土地流转倾向呈U型关系；（3）农户的健康状况、家庭人口数、新农合以及社会养老保险对土地流转倾向的影响不大。最后从非农产业、农民市民化、社会保障和相关政策几个方面提出建议以促进农村地区土地流转。

农地；农村；土地流转

2020年与2021年的中央一号文件都在强调“三农问题”，要完善盘活农村存量建设用地政策，优先保障乡村产业发展、乡村建设用地。因此研究农村土地流转的影响因素不仅可以帮助农民增加财产性收入的渠道，保护其权益；还可以推动农村土地资源更加高效的利用，从而推动农村经济进一步的发展。

在湖南某些欠发达的农村地区，例如在娄底市双峰县。土地流转的规模效益不容易显现出来。在资金、技术等要素或在风险管理的模式等条件的约束下，农户、相关涉农企业如果想要进行大规模的生产或者展开差异化经营会存在较大的难度，这样不可忽视的难度会导致土地流转收益的空间不大，从而严重影响土地流转的顺利进行。目前湖南的土地流转的进程还没有发展得特别成熟，流通环境及老旧观念也会很大程度上影响到土地流转的发展，因此在湖南大量农村地区仍然存在着土地流转难题。通过省统计局的信息可以知道，许多农民对土地流转没有产生较大的兴趣，土地流转率并不是很高，这也会使得土地流转无法顺利展开。

通过发放与回收问卷，并进行相关计量回归分析研究影响农户土地流转的因素，为我国其他地方的土地流转提供经验参考。

1 文献综述

在农地的制度变革方面，刘卫柏等指出我国经历了三个阶段：1978－1998年允许房地一体转让阶段；1999－2008年禁止出售给市民阶段；2009年至今探索内部转让与有偿退出阶段[1]。万亚胜，程久苗，吴九兴等分析指出应当完善农地管理制度，提高相关农地管理政策的规范性。农村宅基地管理制度需要在农户权利得到保障、公平公正和社会稳定的基础上实现资源的合理有效利用[2]。

在宅基地流转和土地流转的问题上，李嫚等认为在新型城镇化背景下，需要深化农村土地流转制度改革，而宅基地制度改革过程中将面临着闲置宅基地的盘活和配置效率问题[3]。许恒周等也进行了实证分析，得出农民土地流转意愿受不同职业的意识和阶层特征的影响，教育水平和家庭结构都会影响土地流转的结果[4]。曹芳芳等根据其调查数据得出从“文化性”因素来说，如果农民工家庭切断了对土地的情感依恋，会提高家庭化流动的倾向，也就会加快对土地的转出[5]。罗仁福等通过调查五省农户分析得出，建立健全农村社会养老保险体系，积极完善落实新型农村养老保险制度，在提高农村老年人的养老保障水平，减少了对土地的依赖之后还有利于促进农村土地流转[6]。张占录等也在实证分析后提出了相应的建议：培育发展土地流转市场，建立健全市场化的农地流转体系；优化农村就业结构，提高非农就业与培育新型农业经营主体并举；完善农村社保体系，弱化农地保障功能[7]。

2 模型构建和变量选择

2.1 模型构建

研究设定土地流转为二值选择问题，即农户面临土地已流转和土地未流转两种选择。同时影响因素也多为分组变量，为了得到更为准确的结果，在单因素分析时选择ANOVA以考察在不同分组间对土地流转行为的影响。在多因素分析时选择Logit回归模型。为了使的预测值介于[0，1]之间，考虑服从两点分布，即

2.2 数据来源及变量选择

本次研究选取的调查地点为湖南省怀化市，这是因为该地区农业产业占比较高，大多数人仍以农业为主，因此选择怀化市。2016年至2020年，怀化市第一产业的占比分别为14.4%；13.9%；12.5%；13.9%；15.6%。湖南省第一产业的占比为11.5%；10.7%；8.5%；9.2%；10.2%。全国第一产业的占比为8.6%；7.9%；4.4%；7.1%；7.7%。从产业占比的角度来说，怀化市往年的第一产业比例高于湖南省的第一产业比例，湖南省的第一产业比例高于全国的第一产业比例，这对于研究湖南地区土地流转问题具有一定的代表性。到2019年，怀化市土地流转面积达49.11千公顷，占农用总面积的14.33%。采用了问卷调查法来获取数据，在怀化溆浦县、怀化中方县、怀化麻阳县和怀化会同县等6个县市共发放调查问卷300份，收回有效问卷232份。

对于湖南省农村地区土地流转影响因素研究，主要从个人特征、家庭特征以及社会保障这三个方面来考虑对土地流转的影响。在研究个人特征中选取了个人的年龄、受教育程度、健康状况这三个因素来衡量其对土地流转行为的影响，家庭特征选取了家庭人口数量、家庭均收入和家庭在外务工人员数三个因素来衡量其对土地流转行为的影响，社会保障方面则选取了是否参加新农合以及是否参加社会养老保险这两个因素来衡量其对土地流转行为的影响，对于被解释变量把自耕自种和撂荒的人群赋值为0，即认为是未进行土地流转的人群，把选择土地流转或让他人耕种的人群赋值为1，即认为是进行了土地流转的人群。通过对232被调查者的基本情况进行汇总后，表1报告了不同影响因素各个类别下人数和比例。通过调查对象基本情况统计可知，在被调查的232个人员中，年龄在50岁及以上的受访者有104人，占样本总量的44.83%，这是因为调查范围主要是在农村区域，而农村中青年劳动力大多数会选择外出务工，因此在被调查者中30岁以下的仅有28人，占样本总量的12.07%。受教育程度则主要集中在初中和高中阶段，受教育程度为初中的有111人，占总样本量的47.84%，受教育程度为高中的有49人，占总样本数的21.12%。受访者的健康状况则大多数表现为良好，仅有13人认为自身的健康状况较差，仅占总样本数量的5.6%。家庭人口数量基本上在3人及以上，很少有家庭为1人或2人。家庭均收入则有一半人是在3万元及以上，但是仍要指出，在受访者中，仍有13.79%的人家庭均收入在1万元以下，这说明即使在农村内部同样存在着较大的收入差距。对于在外务工人员数，则主要是2人，这是因为对于大多数农村家庭，多数是选择夫妻双方共同外出打工，留下老人来料理家务及照看儿童，在被调者中，有121人选择了2人外出务工的工作方式，占总样本数的52.16%。对于新农合和社会养老保险，大多数人均以参保，参加新农合的有212人，占总样本数的91.38，参加社会养老保险的有202人，占总样本量的81.07%。

进一步的，想要探究不同的因素对土地流转选择的影响程度，考虑到还可能存在其他因素影响，在研究过程中问卷还设计了关于土地流转相关知识熟悉度以及个体所拥有的承包土地特征等一些因素作为控制变量（见表1）。其中土地面积为家庭承包土地的面积，土地距离为从家至距离最远的一块田地需要的时间，政策熟悉度1为“您是否知道宅基地卖出去后不能再申请宅基地?”，政策熟悉度2为“您对国家收回多余的宅基地态度如何?”

表1 调查对象的基本情况统计

表1（续）

3 土地流转选择的影响因素分析

3.1 土地流转选择的单因素方差分析

考虑到所使用的变量大多为虚拟变量，在进行Logit回归之前为了考察不同因素对土地经营选择的影响。利用单因素方差分析法考察不同因素对土地经营选择的影响，并尝试分析其原因。然后再通过构建Logit回归模型来衡量不同影响因素的具体影响。

1）年龄的差异及原因分析

根据不同年龄段的方差分析结果来看（见表2），F统计量值为5.163，对应P值为0.002，通过了0.01水平下显著性检验，说明不同年龄段之间是否选择土地流转存在差异。具体而言，随着年龄增长呈现出一种U型土地经营选择意愿，也就是说，在30岁及以下以及31-40岁之间这两个年龄段，分别有32%和53%的人群倾向于选择将土地流转，而41-50岁之间选择土地流转的仅有18%，到了50岁及以上时，选择土地流转的人群又上升到了26%。这是因为对于相对年轻一点的劳动力而言，外出务工得到的收入要远高于在家务农的收入，所以这一阶段的人群更愿意选择外出打工，然后将家中土地流转出去。对于50岁以上的人而言，由于体力下降，继续种地效率较低，产生的收益也不近人意，因此也会想要选择将土地流转，相反的，对于41-50岁这一年龄段的人而言，因为不仅需要照顾家庭，外出务工也因为年龄问题很难找到心仪的工作，因此会倾向于选择在家务农，所以对于这部分人群而言，选择将土地流转的可能性较小。

表2 年龄对土地流转的方差分析

2）受教育程度的差异及原因分析

方差分析后得到表3，根据不同受教育程度的方差分析结果可以看出，F统计量值为6.688，对应P值为0，在0.01的显著性水平上通过了检验，说明受教育程度对是否选择土地流转存在显著性差异。可以明显看出，受教育程度越高，选择土地流转的倾向也就越强烈，对于小学及以下的人群，选择土地流转仅有14%，而大学及以上的人群，选择土地流转占57%。这是由于学历越高，可供选择的就业机会就越多。就当下而言，务农的经济效益是相对较低的，所以拥有更多就业机会的人，就会倾向于选择将土地流转出去，另寻其他工作机会。

表3 受教育程度对土地流转的方差分析

3）健康状况的差异及原因分析

通过健康状况对土地流转的方差分析结果可知（见表4），对应的P值为0.547，并未通过0.1水平下的显著性检验，因此认为健康状况的不同对是否选择土地流转并没有什么显著不同。也就是说，个体健康状况不会影响到人们对土地利用方式的选择。

表4 健康状况对土地流转的方差分析

4）家庭人口数量的差异及原因分析

对家庭人口数量方差分析后得到表5，通过家庭人口数量对土地流转的方差分析结果可知，对应的P值为0.193，并未通过0.1水平下的显著性检验，因此认为家庭人口数量的不同对是否选择土地流转并没有什么显著不同。也就是说，及家庭人口数量同样不会影响到人们对土地利用方式的选择。

表5 家庭人口数量对土地流转的方差分析

5）家庭均收入的差异及原因分析

对家庭收入方差分析得到表6，通过家庭均收入的方差分析可知，对应的P值为0.009，通过了0.01水平下的显著性检验，说明不同家庭均收入之间存在着显著性差异。具体分析可知，家庭均收入的差异与年龄的差异类似，表现出一种U型趋势，家庭均收入较低和较高的人群都会更倾向于选择土地流转，这可能并非收入对这种选择的直接影响，而是因为收入也同时会受到年龄、身体状况、教育程度等因素的影响，一般而言，收入更高的人群有动力选择将土地流转，因为他们可能不需要再依靠务农来增加收入，而收入较低的人群，则可能是因为自身的原因无法找的收入更高的工作，甚至对于务农也无法胜任，因此选择将土地流转以获得微薄的收入。

表6 家庭均收入对土地流转的方差分析

6）家庭在外务工人员数的差异及原因分析

对家庭在外务工人员数的方差分析得到表7，通过家庭在外务工人员数的方差分析可以看出，对应的P值为0.053，通过了0.05水平下的显著性检验，认为在外务工人员数对土地流转存在显著性差异。通过结果可知，家庭在外务工人员数越多，其越倾向于将土地流转，这是因为选择在外务工的多是精壮劳动力，而将老人和孩子留在家中，所以耕地无人料理，因此就更倾向于选择土地流转。

表7 家庭在外务工人员数对土地流转的方差分析

7）新农合和社会养老保险差异及原因分析

方差分析后得到表8，由结果可知，新农合和社会养老保险的方差分析对应的P值均未能通过0.1水平下的显著性检验，这是因为对于大多数人而言，都加入了新农合和社会养老保险，因此只有极少数的人未加入，所以在是否加入新农合和社会养老保险的方差分析中未能体现出显著的不同。

表8 新农合与社会养老保险对土地流转的方差分析

3.2 Logit回归结果分析

同前文一样，把自耕自种和撂荒的人群赋值为0，把选择土地流转或让他人耕种的人群赋值为1，具体的回归方程如下：

最终得到的回归结果如表9所示，(1)和(2)报告了仅考虑个体异质对土地流转的影响，(3)和(4)报告了添加更多因素后对土地流转的影响。由（1）的回归结果可知，只有截距项和受教育程度通过了0.01水平下的显著性检验，认为存在显著性影响。其中，受教育程度表现出了正向影响，即受教育程度越高，选择进行土地流转的可能性就越大。但在方差分析中类似年龄、收入这些具有影响的在回归结果中并不显著，可能是由于他们的“U型”特征所导致的。所以进一步的，在（2）中分别对年龄和收入的各个类别进行了参数估计，可以发现，相比于30岁以下的人群而言，31-40岁参加土地流转的可能性更高，而41-50岁的人群参加土地流转的可能性则降低，和方差分析的结果一致。同理，对于家庭均收入而言，相比较于1万元以下的人群，1-2万的人群和3-4万的人群参加土地流转的可能性大幅度降低，而3万元及以上的人群参加土地流转的可能性和低收入人群的可能性是类似的。通过（3）和（4）报告的结果可知，在加入了更多变量后，受教育程度对土地流转的影响有所下降，同时耕地距离对土地流转呈现出显著的正向影响，及耕地距离越远的人群，越倾向于选择土地流转的方式来经营。同时，对政策掌握的越大，选择土地流转的概率就越大。

表9 Logit回归结果

表9（续）

为求出具体的影响值，对（4）中通过了显著性检验的因素进行边际效应的分析，可知，在其他条件不变的情况下，受教育程度每上升一个阶段，平均来讲，选择土地流转的可能性就增加13.97%；土地距离每增加一个单位，平均来讲，选择土地流转的可能性就增加4.85%，管理政策越熟悉，平均来讲，选择土地流转的可能性就增加24.57%。