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        基于Logistics模型的農(nóng)戶宅基地退出意愿影響因素研究

        2021-08-06 03:07:35朱玉國程久苗
        中國集體經(jīng)濟(jì) 2021年19期
        關(guān)鍵詞:影響因素

        朱玉國 程久苗

        摘要:基于金寨縣入戶調(diào)研數(shù)據(jù),通過logistics模型分析農(nóng)戶宅基地退出意愿有關(guān)的影響因素。研究表明:農(nóng)戶宅基地退出意愿受農(nóng)戶個(gè)人及其家庭、宅基地、主觀認(rèn)知、周圍人群多方面因素影響,各影響因素的作用方向與強(qiáng)度存在差異。最后根據(jù)各因素提出相關(guān)政策意見。

        關(guān)鍵詞:宅基地;logistics模型;農(nóng)戶退出意愿;影響因素

        在城鄉(xiāng)二元制度下,宅基地不但為中國現(xiàn)代化發(fā)展提供支持,而且對(duì)于農(nóng)村的穩(wěn)定起到重要作用。農(nóng)村從為城市現(xiàn)代化、工業(yè)化發(fā)展提供物質(zhì)基礎(chǔ),演變?yōu)閯趧?dòng)力的主要來源地。隨著工業(yè)化城鎮(zhèn)化的不斷發(fā)展,農(nóng)村人口結(jié)構(gòu)也隨之發(fā)生改變,鄉(xiāng)村老齡化、年輕勞動(dòng)力外流、空心村的出現(xiàn)也成為必然結(jié)果。由此,一方面造成了大量宅基地閑置、利用率低,另一方面由于農(nóng)村集體弱化,宅基地缺乏管控,出現(xiàn)宅基地隱形流轉(zhuǎn)、一戶多宅等問題。隨著新時(shí)代改革的不斷深入,以保障性、身份性為主的宅基地制度難以適應(yīng)農(nóng)村治理能力、治理制度現(xiàn)代化的要求。為此中央在2015年“三塊地”改革中提出探索宅基地入市流轉(zhuǎn)、宅基地抵押擔(dān)保、宅基地有償退出等制度;2016年中央一號(hào)文件完善了宅基地的權(quán)益保障和取得方式,探索農(nóng)民集體住房財(cái)產(chǎn)權(quán)保障新機(jī)制;2018年中央一號(hào)文件中提出完善農(nóng)民宅基地閑置政策,探索宅基地“三權(quán)分置”;2019年全國人大通過了新修訂的《土地管理法》,明確保障戶有所居的多種形式,允許農(nóng)民依法自愿有償退出宅基地。由此可見,農(nóng)村宅基地成為“三農(nóng)”中亟待解決的問題,宅基地退出成為解決農(nóng)村閑置宅基地的可行途徑之一,而影響農(nóng)民宅基地退出意愿的各因素是驅(qū)動(dòng)農(nóng)戶產(chǎn)生退出意愿的關(guān)鍵。

        近年來學(xué)術(shù)界對(duì)宅基地退出研究高度關(guān)注,在法理方面:宅基地退出相關(guān)制度與政策的研究,主要有宅基地退出制度性障礙、退出補(bǔ)償制度的合理性等。在試點(diǎn)地區(qū)的實(shí)地調(diào)研中發(fā)現(xiàn)與補(bǔ)充了宅基地退出的區(qū)域差異、宅基地退出模式探索、宅基地退出補(bǔ)償方式、宅基地補(bǔ)償標(biāo)準(zhǔn)的測(cè)算等。在微觀方面:包括宅基地退出影響因素、宅基地退出農(nóng)戶意愿與行為、宅基地退出中農(nóng)戶分化等。總體趨勢(shì)從法理制度研究向宅基地退出農(nóng)戶意愿與行為轉(zhuǎn)變,目前對(duì)宅基地退出影響因素進(jìn)行了大量的研究,研究的方法主要有二元logistics模型、probit二元選擇模型等,研究視角也從宏觀的土地權(quán)能轉(zhuǎn)向微觀的行為經(jīng)濟(jì)學(xué)視角。從現(xiàn)有研究來看,宅基地退出影響因素集中于以經(jīng)濟(jì)效益視角對(duì)農(nóng)戶個(gè)人因素以及部分外部因素的分析,而對(duì)周圍人群的影響研究不夠充分。因此,本文在宅基地退出相關(guān)研究的基礎(chǔ)上,以金寨縣調(diào)研數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),并運(yùn)用二元logistics模型了解宅基地退出意愿的影響因素,結(jié)合周圍人群影響以及農(nóng)戶主觀認(rèn)知,綜合分析農(nóng)戶宅基地退出意愿影響因素的作用方向與強(qiáng)度,以期為農(nóng)戶宅基地退出意愿影響因素作補(bǔ)充與完善。

        一、研究區(qū)域概況與數(shù)據(jù)來源

        (一)研究區(qū)域概況

        金寨縣位于安徽省西部,大別山余脈的腹地。東接湖北省霍山縣,南臨湖北英山,西與河南商城交界,北與河南固始、安徽霍邱、葉集三個(gè)縣區(qū)緊密接壤,總面積3814平方公里,轄23個(gè)鄉(xiāng)鎮(zhèn),219個(gè)行政村,總?cè)丝?8萬。據(jù)《2019年金寨縣人民政府工作報(bào)告》,截止2019年搬遷貧困戶2755戶,改造農(nóng)村危房1880戶,新騰退復(fù)墾宅基地1.2萬畝,累計(jì)騰退4萬余戶、復(fù)墾4.7萬畝。

        (二)數(shù)據(jù)來源

        研究數(shù)據(jù)來源于2016年7月對(duì)金寨縣的走訪調(diào)查。為了保證問卷調(diào)查的科學(xué)性和樣本的代表性,綜合考慮了樣本地區(qū)的經(jīng)濟(jì)水平、宅基地退出情況、區(qū)位差異等,采用分層抽樣和隨機(jī)抽樣相結(jié)合的方法,對(duì)四個(gè)鄉(xiāng)鎮(zhèn)13個(gè)村進(jìn)行入戶走訪調(diào)查。共發(fā)放問卷數(shù)430份并全部回收,有效問卷397份,有效率達(dá)92.3%。

        根據(jù)問卷的統(tǒng)計(jì)結(jié)果,從農(nóng)戶個(gè)人及家庭特征來看,被調(diào)查農(nóng)戶性別均衡,年齡集中在50歲以上,占50.9%,受教育程度集中在小學(xué)及以下,文化程度偏低;主要從事的職業(yè)多為農(nóng)民、工人,占81.6%,家庭平均年收入為4萬元左右,其中農(nóng)業(yè)收入占比較低。從宅基地特征來看,多數(shù)農(nóng)民擁有一至二處宅基地,房屋的裝修程度多為簡裝,宅基地使用率較高。

        二、研究方法

        (一)變量選取

        綜合借鑒其他學(xué)者研究,將自變量農(nóng)戶退出宅基地相關(guān)影響因素分為農(nóng)戶個(gè)人及家庭特征、宅基地特征、主觀認(rèn)知、周圍人群四個(gè)維度。其中個(gè)人及家庭特征、宅基地特征是實(shí)測(cè)數(shù)據(jù),由于主觀認(rèn)知與周圍人群影響程度很難量化,因此自變量的賦值采用Likert 五點(diǎn)量表法,詳見表1。

        (二)模型構(gòu)建

        本文探究的是農(nóng)戶退出宅基地意愿及其影響因素,自變量與因變量屬于離散型,農(nóng)民宅基地退出的意愿是一個(gè)二元選擇的問題。本文采用二元logistic回歸模型對(duì)其影響因素進(jìn)行量化分析。Logistic模型的具體形式:如下:

        式中,p為農(nóng)民宅基地退出的概率;1-p為農(nóng)民不愿意退出宅基地的農(nóng)民退出概率;xi為解釋變量;βi為解釋變量第i個(gè)項(xiàng)中影響農(nóng)民退出因素的系數(shù);ε為誤差;α為常數(shù)項(xiàng)。

        三、結(jié)果分析

        應(yīng)用SPSS 25.0 統(tǒng)計(jì)軟件對(duì)397個(gè)有效農(nóng)戶樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行 Logistic 回歸分析,以農(nóng)戶是否愿意流轉(zhuǎn)宅基地為因變量,得到金寨縣農(nóng)戶宅基地流轉(zhuǎn)意愿影響因素的結(jié)果(表2)。

        (一)個(gè)人及家庭特征

        年齡在5%的顯著性水平下通過顯著性檢驗(yàn),該變量的系數(shù)為-0.284,對(duì)農(nóng)戶宅基地退出意愿有顯著負(fù)向作用,即年齡較大的農(nóng)戶更不愿意退出宅基地。一方面年紀(jì)大的農(nóng)戶有安土重遷的傳統(tǒng)思想,更傾向于在熟悉的環(huán)境,并且宅基地能夠提供養(yǎng)老居住的功能,再加上農(nóng)村與城市生活上的差異,城市生活成本更高;另一方面年紀(jì)較大的農(nóng)民在城市不具備競爭力,很難在城市有長期穩(wěn)定工作。

        職業(yè)在5%的顯著性水平下通過顯著性檢驗(yàn),該變量的系數(shù)為-0.163,對(duì)農(nóng)戶宅基地退出意愿有顯著的負(fù)向作用,即從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的農(nóng)戶以及退休人員越不愿意退出宅基地,并且這部分人群呈現(xiàn)老齡化。相反從事非農(nóng)工作的呈現(xiàn)年輕化,這部分人所受的教育程度高,掌握非農(nóng)就業(yè)技能,相比于農(nóng)村,在城市從事技能型工作的可能性更大。

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