王元峰?張桂穎?韓晶?王曉雪?趙紫妤?何方

[摘 要]基于吉林省通化市10鎮(zhèn)20村351份農(nóng)戶實地調(diào)研數(shù)據(jù)，利用二元Logistic回歸模型分析山區(qū)農(nóng)戶農(nóng)地流轉(zhuǎn)意愿影響因素，結(jié)果發(fā)現(xiàn)文化程度高、男性、政府信任度高、家庭非農(nóng)收入比重高、有社會保障的農(nóng)戶農(nóng)地流轉(zhuǎn)意愿較高；年齡大、家庭耕地面積多的農(nóng)戶農(nóng)地流轉(zhuǎn)意愿較低；家庭總?cè)丝跀?shù)和家庭人均年收入對農(nóng)戶農(nóng)地流轉(zhuǎn)意愿的正向影響不顯著。

[關(guān)鍵詞]農(nóng)戶；農(nóng)地流轉(zhuǎn)；政府信任；Logistic模型

[中圖分類號]F321.1 [文獻(xiàn)標(biāo)識碼]A

1 引言

“綠水青山就是金山銀山”，山區(qū)是我國的生態(tài)屏障，其綠色發(fā)展直接影響著我國可持續(xù)發(fā)展和生態(tài)文明建設(shè)（肖建中等，2015）?！懊裆鸀楸尽笔巧絽^(qū)轉(zhuǎn)型發(fā)展與綠色發(fā)展的基本理念之一（黃祖輝，等，2015），山區(qū)新型城鎮(zhèn)化和美麗鄉(xiāng)村建設(shè)成為了山區(qū)綠色發(fā)展的前沿問題，而這些又都與農(nóng)戶農(nóng)地流轉(zhuǎn)息息相關(guān)，因此研究山區(qū)農(nóng)戶農(nóng)地流轉(zhuǎn)意愿具有重要意義。學(xué)界對農(nóng)戶農(nóng)地流轉(zhuǎn)意愿予以較多關(guān)注，楊惠敏等（2010）認(rèn)為非農(nóng)就業(yè)收入、土地承包面積、社會保障情況會影響丘陵地區(qū)農(nóng)戶農(nóng)地流轉(zhuǎn)意愿。徐美銀等（2012）發(fā)現(xiàn)地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展和農(nóng)村土地流轉(zhuǎn)市場發(fā)育程度會影響發(fā)達(dá)地區(qū)農(nóng)戶農(nóng)地轉(zhuǎn)出意愿。李鳳梅等（2014）發(fā)現(xiàn)民族身份、家庭年收入、土地流轉(zhuǎn)收益、區(qū)位條件、戶主受教育水平等是影響民族地區(qū)農(nóng)戶農(nóng)地流轉(zhuǎn)意愿重要因素。肖良等（2015）發(fā)現(xiàn)戶主年齡、戶主職業(yè)、經(jīng)濟(jì)作物所占比率等因素能顯著影響欠發(fā)達(dá)地區(qū)農(nóng)戶農(nóng)地轉(zhuǎn)出意愿。王萌萌等（2016）認(rèn)為農(nóng)地收入功能越高，外出務(wù)工人數(shù)越少，江漢平原地區(qū)農(nóng)戶土地流出意愿越強。已有成果從地區(qū)來看，對發(fā)達(dá)地區(qū)、平原地區(qū)等予以較多關(guān)注，而對土地細(xì)碎、小農(nóng)意識強的山區(qū)關(guān)注不足；從視角來看，關(guān)注經(jīng)濟(jì)因素較多，而對于政府信任等非經(jīng)濟(jì)因素關(guān)注不足，這為本文研究留下了空間。本文將以“七山半水兩分田，半分道路與莊園”的美麗山城吉林省通化市為研究區(qū)域，從政府信任的新視角分析山區(qū)通化市農(nóng)戶農(nóng)地流轉(zhuǎn)不同意愿的影響因素，探索影響山區(qū)農(nóng)戶農(nóng)地流轉(zhuǎn)的非經(jīng)濟(jì)因素，為加快山區(qū)農(nóng)地有序化流轉(zhuǎn)提供理論指導(dǎo)，對提高山區(qū)農(nóng)地資源有效配置提供政策建議。

2 數(shù)據(jù)來源與樣本分析

2.1 數(shù)據(jù)來源

本文數(shù)據(jù)來源于項目組成員2016年7～8月暑假期間發(fā)動同學(xué)，在通化市經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的不同地區(qū)農(nóng)村展開的調(diào)研，地區(qū)涉及通化市10鎮(zhèn)20村，調(diào)查采用面對面問卷調(diào)查的形式，本次調(diào)研共發(fā)放問卷400份，最終得到有效問卷351份，有效率為87.75%，其中愿意流轉(zhuǎn)農(nóng)地農(nóng)戶198戶，占比56.41%；其中不愿意流轉(zhuǎn)農(nóng)地農(nóng)戶153戶，占比43.59%，農(nóng)地流轉(zhuǎn)意愿較高，本文所指流轉(zhuǎn)均為轉(zhuǎn)出。

2.2 樣本分析

從農(nóng)戶個體特征來看，樣本農(nóng)戶男女比例相當(dāng)，女性比例略高，占比53.84%；樣本年齡較高，在51歲及以上的比例竟達(dá)到51.56%；文化程度較低，初中及以下占比達(dá)到91.17%。從農(nóng)戶社會保障特征來看，樣本農(nóng)戶有無養(yǎng)老保險比例相當(dāng)，幾乎各占一半。從農(nóng)戶政府信任特征來看，樣本農(nóng)戶對“政府農(nóng)地流轉(zhuǎn)計劃出于農(nóng)戶利益考慮”的信任程度處于一般狀態(tài)，真正信任的比例不高，僅28.78%。從農(nóng)戶家庭特征來看，樣本農(nóng)戶家庭總?cè)丝跀?shù)基本介于3～5人之間，占比70.66%；家庭人均年收入有一半介于2001～2萬元之間，占比54.42%，收入情況較好；樣本農(nóng)戶耕地面積總體來看較多，但調(diào)研中發(fā)現(xiàn)細(xì)碎化程度較高，無法形成規(guī)模；非農(nóng)收入比重超過50%的比例達(dá)到46.72%，當(dāng)前農(nóng)業(yè)比較收益低，農(nóng)戶非農(nóng)就業(yè)情況普遍。

3 政府信任對山區(qū)農(nóng)戶農(nóng)地流轉(zhuǎn)意愿影響的實證檢驗

3.1 變量定義及描述性統(tǒng)計分析

根據(jù)前人研究成果本文選取如下9個解釋變量，主要變量的定義及描述性統(tǒng)計分析如表1所示。

3.2 計量模型結(jié)果及分析

本研究中，農(nóng)戶農(nóng)地流轉(zhuǎn)意愿作為被解釋變量，只取1、0兩個值，屬于離散型隨機變量，故本文構(gòu)建二元Logistic回歸模型，具體公式為

其中為第i個樣本農(nóng)戶愿意流轉(zhuǎn)農(nóng)地的概率；為常數(shù)項，xij為第i個樣本農(nóng)戶的第j種影響因素，為相應(yīng)的回歸系數(shù)。本文采用變量全部進(jìn)入法，運用stata11統(tǒng)計軟件進(jìn)行分析，估計結(jié)果如下：

農(nóng)戶個人特征。性別（x1）的模型估計系數(shù)為2.331，顯著性水平為0.026，即被訪農(nóng)戶性別對農(nóng)戶農(nóng)地流轉(zhuǎn)意愿有正向顯著影響，說明男性農(nóng)戶農(nóng)地流轉(zhuǎn)意愿較高，可能原因是男性性格上較與女性冒險精神強。年齡（x2）的模型估計系數(shù)為-0.644，顯著性水平為0.100，即被訪農(nóng)戶年齡對農(nóng)戶農(nóng)地流轉(zhuǎn)意愿有負(fù)向顯著影響，說明年齡較大農(nóng)戶不愿意流轉(zhuǎn)農(nóng)地，可能原因是年齡越大，農(nóng)戶戀土情結(jié)越重，且非農(nóng)就業(yè)能力越差。文化程度（x3）的模型估計系數(shù)為2.587，顯著性水平為0.026，即被訪農(nóng)戶文化程度正向顯著影響農(nóng)戶農(nóng)地流轉(zhuǎn)意愿，說明文化程度較高農(nóng)戶愿意流轉(zhuǎn)農(nóng)地，可能原因是文化程度較高農(nóng)戶容易非農(nóng)就業(yè)，對農(nóng)地沒有過多依賴性。

農(nóng)戶社會保障特征。養(yǎng)老保險（x4）的模型估計系數(shù)為3.035，顯著性水平為0.002，即被訪農(nóng)戶是否參加養(yǎng)老保險對于其農(nóng)地流轉(zhuǎn)意愿有正向顯著影響，說明有養(yǎng)老保險的農(nóng)戶愿意流轉(zhuǎn)農(nóng)地，可能原因是有養(yǎng)老保險的農(nóng)戶，農(nóng)地不是唯一的生存保障，因此農(nóng)地的重要性減弱。

農(nóng)戶政府信任特征。政府信任（x5）的模型估計系數(shù)為3.085，顯著性水平為0.006，即農(nóng)戶的政府信任對其農(nóng)地流轉(zhuǎn)意愿有正向顯著影響，說明政府信任度高的農(nóng)戶愿意流轉(zhuǎn)農(nóng)地，可能是因為農(nóng)戶越是相信政府的農(nóng)地流轉(zhuǎn)計劃是為了農(nóng)戶謀福利、在流轉(zhuǎn)過程中會以農(nóng)戶利益為主，其對政府所宣傳的政策信任度越高，從而越愿意流轉(zhuǎn)。

農(nóng)戶家庭特征。家庭總?cè)丝跀?shù)（x6）的模型估計系數(shù)為0.033，顯著性水平為0.927；家庭人均年收入（x7）的模型估計系數(shù)為0.597，顯著性水平為0.246，即家庭總?cè)丝跀?shù)和家庭人均年收入對農(nóng)戶農(nóng)地流轉(zhuǎn)意愿的正向影響不顯著。非農(nóng)收入比重（x8）的模型估計系數(shù)為1.608，顯著性水平為0.030，即非農(nóng)收入比重正向顯著影響農(nóng)戶農(nóng)地流轉(zhuǎn)意愿，說明非農(nóng)收入比重高的農(nóng)戶流轉(zhuǎn)農(nóng)地意愿較高，可能是因為非農(nóng)收入比重高時，農(nóng)地對農(nóng)戶而言可有可無。耕地面積（x9）的模型估計系數(shù)為-0.330，顯著性水平為0.091，即耕地面積負(fù)向顯著影響農(nóng)戶農(nóng)地流轉(zhuǎn)意愿，說明耕地面積多的農(nóng)戶不愿意流轉(zhuǎn)農(nóng)地，可能是因為耕地面積越多，越易于規(guī)模經(jīng)營，農(nóng)戶輕易不會將農(nóng)地流轉(zhuǎn)出去。

4 研究結(jié)論與政策建議

4.1 研究結(jié)論

本文基于通化市351份農(nóng)戶實地調(diào)研數(shù)據(jù)，利用二元Logistic回歸模型實證分析山區(qū)農(nóng)戶農(nóng)地流轉(zhuǎn)意愿影響因素，結(jié)果發(fā)現(xiàn)（1）文化程度高、男性、政府信任度高、家庭非農(nóng)收入比重高、有社會保障的農(nóng)戶農(nóng)地流轉(zhuǎn)意愿較高；（2）年齡大、家庭耕地面積多的農(nóng)戶農(nóng)地流轉(zhuǎn)意愿較低；（3）家庭總?cè)丝跀?shù)和家庭人均年收入對農(nóng)戶農(nóng)地流轉(zhuǎn)意愿的正向影響不顯著。

4.2 政策建議

通過對結(jié)論的深入分析，本文建議如下：（1）加大對農(nóng)戶非農(nóng)就業(yè)技能的培訓(xùn)，增加農(nóng)戶非農(nóng)就業(yè)競爭力；（2）拓寬農(nóng)戶流轉(zhuǎn)農(nóng)地后非農(nóng)就業(yè)渠道，增加農(nóng)戶非農(nóng)收入；（3）完善農(nóng)村社會保障體系，削弱農(nóng)地保障功能；（4）提高政府公信力并加大對農(nóng)地流轉(zhuǎn)政策的宣傳，提高農(nóng)戶在農(nóng)地流轉(zhuǎn)政策上的政府信任度。

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