戶艷領,李麗紅

(1.河北大學 經(jīng)濟學院/河北省生態(tài)與環(huán)境發(fā)展研究中心,河北 保定 071002;2.河北大學 基礎醫(yī)學院,河北 保定 071002)

一、引言與文獻綜述

土地流轉(zhuǎn)和適度規(guī)模經(jīng)營是發(fā)展現(xiàn)代農(nóng)業(yè)的必由之路,有利于優(yōu)化土地資源配置和提高勞動生產(chǎn)率①《關于引導農(nóng)村土地經(jīng)營權有序流轉(zhuǎn)發(fā)展農(nóng)業(yè)適度規(guī)模經(jīng)營的意見》刊于人民日報,2014-11-21(3)。。由于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)能力的提升,大量農(nóng)村剩余勞動力離開土地選擇非農(nóng)就業(yè),由此產(chǎn)生了一些“棄耕”“撂荒”等現(xiàn)象,影響到糧食安全和土地資源的利用效率,進一步有序推進土地流轉(zhuǎn)就成為解決這一問題的關鍵。另一方面,土地流轉(zhuǎn)還具有重要的生態(tài)意義,推進生態(tài)功能區(qū)域土地有序流轉(zhuǎn),有助于增加退耕還濕、退耕還林等生態(tài)用地規(guī)模,增加生態(tài)產(chǎn)品的供給,實現(xiàn)取得經(jīng)濟效益的同時兼顧生態(tài)價值的提升,并通過影響微觀個體的生產(chǎn)行為方式提升土地利用效率,最終助力宏觀生態(tài)環(huán)境的改善。土地流轉(zhuǎn)行為的發(fā)生需要加強農(nóng)戶土地流轉(zhuǎn)意愿的轉(zhuǎn)化,然而調(diào)研發(fā)現(xiàn)很多具有流轉(zhuǎn)意愿的農(nóng)戶并未產(chǎn)生相應的流轉(zhuǎn)行為,土地仍是很多農(nóng)戶心中的“最后保障”,不愿意參與流轉(zhuǎn),土地流轉(zhuǎn)發(fā)生率還比較低。那么,什么原因阻礙了土地流轉(zhuǎn)行為的發(fā)生?生態(tài)涵養(yǎng)區(qū)域農(nóng)戶土地流轉(zhuǎn)行為有何特殊性?對此本文以濕地生態(tài)功能區(qū)域為主要研究區(qū)域展開實地調(diào)研,深入分析農(nóng)戶土地流轉(zhuǎn)行為的影響因素,以期進一步定位影響流轉(zhuǎn)行為發(fā)生的主要障礙,推進土地流轉(zhuǎn)意愿與流轉(zhuǎn)行為的匹配,為科學預測農(nóng)戶的土地流轉(zhuǎn)行為提供參考。

隨著土地流轉(zhuǎn)日益受到重視,學者們就農(nóng)村土地流轉(zhuǎn)問題展開了廣泛的研究,并且很多研究基于實地調(diào)研數(shù)據(jù)展開。近年來關于農(nóng)村土地流轉(zhuǎn)行為研究,采用的研究方法趨于多樣化,更多研究模型集中于Logistic回歸模型、Probit回歸檢驗模型、Heck-man兩階段行為選擇決策模型和多群組結(jié)構(gòu)方程模型等[1]。黃超群,蔡細平基于中國健康與養(yǎng)老追蹤調(diào)查數(shù)據(jù)庫,運用中介效應分析和Tobit模型,實證分析了新型農(nóng)村合作醫(yī)療制度對東部8省農(nóng)戶土地流轉(zhuǎn)行為的影響[2]。羅仁福等應用2011年和2015年5省1 803戶農(nóng)戶新農(nóng)保參保和土地流轉(zhuǎn)情況的信息及農(nóng)戶個人和家庭的信息,基于農(nóng)戶層面的固定效應模型,研究新型農(nóng)村養(yǎng)老保險對農(nóng)戶家庭土地流轉(zhuǎn)行為的影響[3]。還有的學者基于傾向得分匹配法(PSM)分析了農(nóng)戶行為視角下農(nóng)地流轉(zhuǎn)誘因并探討了農(nóng)地流轉(zhuǎn)的福利效應[4]。研究區(qū)域上,以往文獻的研究區(qū)域大多集中于某一地區(qū),并逐漸拓展到生態(tài)脆弱區(qū),結(jié)合研究區(qū)域?qū)嶋H發(fā)展情況提出具有針對性的建議。李升發(fā)等著重研究了全國山區(qū)的農(nóng)地撂荒現(xiàn)象,山區(qū)耕地撂荒率在省級尺度上呈現(xiàn)南高北低的空間格局[5]。陳園園等從土地流轉(zhuǎn)視角對晉西北地區(qū)土地流轉(zhuǎn)的生態(tài)效應進行分析,認為積極推進生態(tài)脆弱區(qū)的土地流轉(zhuǎn),對改善晉西北的生態(tài)環(huán)境有積極作用[6]。朱桂麗等運用Probit模型分析土地流轉(zhuǎn)情況及流轉(zhuǎn)行為對農(nóng)牧民家庭養(yǎng)老偏好的影響,研究發(fā)現(xiàn)規(guī)范的土地流轉(zhuǎn)行為能夠促進農(nóng)牧民養(yǎng)老方式的轉(zhuǎn)變[7]。

綜上,盡管土地流轉(zhuǎn)行為的相關研究已有很多,但以濕地等生態(tài)功能區(qū)域為主要研究區(qū)域開展土地流轉(zhuǎn)行為研究的文獻相對較少,而這些區(qū)域是生態(tài)環(huán)境保護和生態(tài)產(chǎn)品供給的核心區(qū),在注重土地流轉(zhuǎn)經(jīng)濟效益的同時還涉及生態(tài)用地流轉(zhuǎn)、退耕還濕、退耕還林等生態(tài)效益,對其進行針對性分析具有現(xiàn)實緊迫性和必要性,有助于進一步促進生態(tài)保護工程項目的推進。另一方面,運用Logistic回歸模型進行土地流轉(zhuǎn)行為分析與預測,其穩(wěn)健性、預測效果和預測臨界值僅僅依靠顯著性檢驗是不夠的,需要進一步準確設定預測閾值。針對這些問題,本文基于河北省生態(tài)涵養(yǎng)區(qū)域農(nóng)戶的調(diào)研數(shù)據(jù),運用Logistic回歸與ROC曲線相結(jié)合的方法,深入研究農(nóng)戶土地流轉(zhuǎn)行為影響因素,進而提出促進土地流轉(zhuǎn)意愿向行為轉(zhuǎn)化、推進有序土地流轉(zhuǎn)的對策建議。

二、數(shù)據(jù)來源與現(xiàn)狀分析

(一)數(shù)據(jù)來源

本文所使用的數(shù)據(jù)為課題組2018—2019年開展的以河北省重點濕地為主的生態(tài)涵養(yǎng)區(qū)域?qū)嵉卣{(diào)研數(shù)據(jù)。調(diào)研采用概率抽樣與非概率抽樣相結(jié)合的方法,調(diào)研區(qū)域涵蓋河北省秦皇島、唐山、保定、衡水、滄州、張家口、承德等市的10個區(qū)24個縣(市),調(diào)研問卷內(nèi)容主要包括農(nóng)戶自身特征、土地流轉(zhuǎn)行為、意愿、生態(tài)環(huán)境狀況等方面。經(jīng)整理得到有效樣本1 050份,運用SPSS等軟件進行模型分析。構(gòu)建模型時對模型變量缺失值較多的樣本數(shù)據(jù)進行刪除處理,缺失相對較少的進行插補處理,主要方法為按照具有相似特征農(nóng)戶的相關特征、缺失數(shù)據(jù)對應所選問題的頻數(shù)比例等方法進行填充。

(二)調(diào)研樣本主要數(shù)據(jù)的描述統(tǒng)計分析

1.保障顧慮是農(nóng)戶不愿流轉(zhuǎn)土地的主要原因。調(diào)研樣本顯示,流轉(zhuǎn)意愿還有較大比例沒有轉(zhuǎn)化為流轉(zhuǎn)行為。表1所示受訪者不愿意流轉(zhuǎn)土地的主要原因為保障口糧的需要,還包括承包土地是家庭主要經(jīng)濟來源、怕流轉(zhuǎn)后失去土地權益、沒有其他(非農(nóng))就業(yè)渠道等,反映出受訪農(nóng)戶流轉(zhuǎn)行為受到權益保障顧慮、經(jīng)濟收益、非農(nóng)收入等的多方面影響,對農(nóng)戶流轉(zhuǎn)行為影響因素的進一步分析,將是破解流轉(zhuǎn)意愿向流轉(zhuǎn)行為適度轉(zhuǎn)化困境的關鍵。

表1 受訪者不愿意流轉(zhuǎn)土地的原因狀況

2.農(nóng)戶主要收入來源集中于種植業(yè)和打工。調(diào)研樣本農(nóng)戶的主要收入來源如表2所示,有52.1%的受訪農(nóng)戶表示主要依靠種田獲得生活收入,18.5%的受訪農(nóng)戶主要收入來源為打工,主要收入來源為經(jīng)商的受訪農(nóng)戶占比9.8%,反映了調(diào)研區(qū)域受訪農(nóng)戶的主要收入結(jié)構(gòu)較為單一。超過半數(shù)受訪者的主要收入來源為種田,也反映出種植業(yè)收入仍是很多農(nóng)戶心目中的主要收入渠道。

表2 受訪者主要收入來源狀況

3.家庭收入中種田收入占比呈“W”分布。如圖1所示,家庭收入中種田占比呈現(xiàn)兩極分化特征,三成以下和七成以上的受訪農(nóng)戶占比均較高,分別為36.8%和25.2%,三成、三到五成、五到七成的受訪農(nóng)戶占比分別為7.8%、12.6%、8.8%(百分數(shù)四舍五入保留一位小數(shù)),整體的分布類似“W”,數(shù)據(jù)顯示受訪農(nóng)戶種田收入在家庭收入中所占比例為三成以下和超七成的比例相對較高,反映出細碎化、小農(nóng)生產(chǎn)經(jīng)營下很多農(nóng)戶的種田收益相對低于其他來源收入,仍需進一步提升農(nóng)戶就業(yè)能力、拓展收入來源。

圖1 受訪者家庭收入中種田收入占比情況

4.受訪農(nóng)戶傾向于短期流轉(zhuǎn),對租金要求存在差異。如表3所示,30.5%的受訪者選擇一年一簽合同,其次為3～5年,5～10年和10年以上的受訪農(nóng)戶占比相同,均為16.5%,由此可見調(diào)研區(qū)域的受訪農(nóng)戶更偏好時間較短的流轉(zhuǎn)合同。另外,被問及“如果您的承包地可能流轉(zhuǎn),您認為多少租金比較合適”時,有33.0%的受訪農(nóng)戶選擇500～1 000元,22.7%的受訪農(nóng)戶選擇1 000～1 500元,選擇其他金額水平的農(nóng)戶相對較少。

表3 受訪者流轉(zhuǎn)時間與租金期望

三、模型選擇與構(gòu)建

(一)Logistic模型[8-9]

調(diào)研發(fā)現(xiàn),農(nóng)戶土地流轉(zhuǎn)行為受多種因素影響,其中多數(shù)因素取值為分類數(shù)據(jù),例如被解釋變量土地流轉(zhuǎn)行為可以分為“有”“無”兩種情況。對于自變量與因變量多為分類變量的情況并不適合建立普通線性回歸模型,更適合采用Logistic回歸模型。Logistic回歸作為一個可計算概率的模型,可以將二分類變量編碼為1和0,分別表示事件的發(fā)生與否,概率分別用p和1-p表示,將對數(shù)化后,模型可以表示為以下形式:

其中β0,β1,…,βk,是各個自變量的待估參數(shù),使用極大似然估計方法進行參數(shù)估計。根據(jù)上式可以得到優(yōu)勢比的值:

因變量取值為1的概率即為主要研究的對象,那么農(nóng)戶會發(fā)生土地流轉(zhuǎn)行為的概率p的值為:

(二)ROC曲線與最佳預測點測度[10-12]

ROC曲線是受試者特征曲線(receiver operating characteristic curve),可以很好地檢驗模型預測效果、確定最佳決策閾值。在一個二分類問題中,預測結(jié)果與實際情況如表4所示,“1”表示實際或預測為正,“0”表示實際或預測為負,a為正確預測“1”的個數(shù),c為漏判個數(shù),b為誤判個數(shù),d為正確預測“0”的個數(shù)。

表4 受試者特征曲線原始數(shù)據(jù)表

通過對樣本結(jié)果劃分不同臨界點作為判斷標準,將不同臨界點對應的1-特異性和靈敏度分別為橫縱坐標建立坐標系,這些描述特異性和靈敏度此消彼長關系的點構(gòu)成的曲線,即為ROC曲線,其中,

得到的ROC曲線與橫縱坐標軸圍成的面積(AUC),其大小可以用來驗證模型,是評價模型預測結(jié)果有效程度的工具。

選取曲線上左上方最凸出的坐標點作為最佳臨界點,在此位置靈敏度與特異性相對同時處于較高的位置,最佳臨界點可以借助Youden指數(shù)確定,Youden指數(shù)的計算方法如下:

(三)Logistic回歸與ROC曲線相結(jié)合

Logistic回歸作為一個概率回歸模型,能夠?qū)Ψ诸愖兞窟M行回歸得到概率回歸結(jié)果,概率又可以作為新變量反映原始多指標綜合結(jié)果,并且納入ROC曲線檢驗。使用ROC曲線能夠評價所訓練的Logistic回歸模型預測效果,并且可以給出有效的閾值輔助模型更好地預測和判斷,為后續(xù)更新數(shù)據(jù)的預測提供依據(jù),因此依據(jù)樣本納入Logistic模型進行影響因素分析,有助于抓住主要因素有序推進土地流轉(zhuǎn),而通過模型的預測功能和計算的閾值可以對某研究區(qū)域的農(nóng)戶進行流轉(zhuǎn)行為預測分析,從而把握該區(qū)域整體流轉(zhuǎn)意愿與行為現(xiàn)狀,為進一步有序推進土地流轉(zhuǎn)奠定基礎。兩種方法可以服務于同一研究目的,并且發(fā)揮各自長處展開農(nóng)戶土地流轉(zhuǎn)行為分析。

四、實證結(jié)果分析

(一)模型變量的相關性分析

在進行多變量的二元Logistic回歸前首先對各個自變量與因變量進行相關性檢驗,有助于初步篩選變量,簡化模型,同時為了避免遺漏重要因素對農(nóng)戶土地流轉(zhuǎn)行為的影響,應該適當降低置信水平,本文認為在10%的顯著性水平下拒絕原假設,即認為自變量與因變量存在相關關系。本文所選擇的自變量存在分類變量與連續(xù)變量,故使用卡方檢驗進行分類自變量與因變量的相關性檢驗,使用相關系數(shù)來檢驗連續(xù)自變量與因變量的相關關系。

1.村莊類別與土地流轉(zhuǎn)行為的關系。構(gòu)建交叉表(表5),其中村莊類別的“1”和“2”分別代表城郊村和農(nóng)村,“1”和“0”分別代表有和無土地流轉(zhuǎn)行為。在有土地流轉(zhuǎn)行為的農(nóng)戶中,村莊類別為農(nóng)村的比例明顯高于城郊村的比例。表6的卡方檢驗結(jié)果顯示,卡方統(tǒng)計量為7.966,sig值為0.005,拒絕村莊類別與土地流轉(zhuǎn)行為相互獨立的原假設,即村莊類別與土地流轉(zhuǎn)行為存在顯著相關關系。

表5 村莊類別＊是否有土地流轉(zhuǎn)行為交叉制表

表6 卡方檢驗

2.其他變量與農(nóng)戶土地流轉(zhuǎn)行為的相關檢驗。同上,對于分類數(shù)據(jù)構(gòu)建列聯(lián)表做卡方檢驗,對于數(shù)值型數(shù)據(jù)做相關性分析,結(jié)果如表7所示:村莊地形、村莊類別、租金、承包土地規(guī)模、家庭人口規(guī)模與土地流轉(zhuǎn)行為存在顯著相關關系;與土地流轉(zhuǎn)行為之間存在顯著的相關關系。收入來源是否為“種田”“經(jīng)商”、土地歸屬認知未通過卡方檢驗,需要進一步通過Logistic回歸分析進行檢驗。

表7 流轉(zhuǎn)行為與各變量相關性檢驗結(jié)果

(二)確定模型變量

1.因變量的選擇。將農(nóng)戶的流轉(zhuǎn)行為作為因變量,問卷中關于農(nóng)戶土地流轉(zhuǎn)行為主要分為有和無兩種,分別用1和0表示發(fā)生流轉(zhuǎn)行為和沒發(fā)生流轉(zhuǎn)行為。

2.自變量的選擇。影響農(nóng)村土地流轉(zhuǎn)行為的因素較多,上述相關分析為篩選自變量奠定了變量篩選基礎,結(jié)合問卷調(diào)研和已有文獻,本文主要從農(nóng)戶個人因素、土地流轉(zhuǎn)認知、所在地因素、土地流轉(zhuǎn)條件等四個方面選取自變量(表8)。

表8 模型變量設計及描述分析

(三)土地流轉(zhuǎn)行為影響因素分析

進一步使用SPSS軟件分析各自變量對農(nóng)戶土地流轉(zhuǎn)行為的影響程度。為排除冗余因素和多重共線性的影響,本文選擇使用向后似然比(LR)法進行農(nóng)戶土地流轉(zhuǎn)行為的二元Logistic回歸,部分變量被剔除,保留在模型中的變量如表9所示,回歸模型通過了似然比顯著性檢驗。

表9 方程中的變量

二元Logistic回歸結(jié)果顯示,在10%的顯著性水平下調(diào)研區(qū)域受訪農(nóng)戶土地流轉(zhuǎn)行為主要受農(nóng)戶個人因素中家庭人口規(guī)模、主要收入來源(種田)、承包土地規(guī)模、土地歸屬認知,地形與所處位置中的村莊類別、村莊地形以及土地流轉(zhuǎn)條件中租金的影響。

在個人因素中,家庭人口規(guī)模對土地流轉(zhuǎn)行為產(chǎn)生負向影響,家庭人口數(shù)越多,農(nóng)戶越不傾向于發(fā)生土地流轉(zhuǎn)行為,人口的增多,有助于家庭內(nèi)部的分工,部分家庭成員有能力對自己的土地進行耕作經(jīng)營,不將土地流轉(zhuǎn)出去的概率相對較大。同時由于很多生態(tài)涵養(yǎng)區(qū)人口多的家庭有足夠的人員從事不同的經(jīng)濟活動以獲得收入,相對外出打工、經(jīng)商等非農(nóng)就業(yè)收入渠道相對較多,因此家庭人口規(guī)模會對農(nóng)戶的土地流轉(zhuǎn)行為產(chǎn)生負向影響。主要收入來源為種田的系數(shù)為-0.389,對農(nóng)戶的土地流轉(zhuǎn)行為也產(chǎn)生負向影響,其他變量不變的情況下,主要收入來源為種田農(nóng)戶發(fā)生土地流轉(zhuǎn)行為的優(yōu)勢比是非種田農(nóng)戶的0.678倍,主要收入來源為種田的農(nóng)戶就業(yè)渠道較少,靠種田謀生的農(nóng)戶為了保證口糧需要,維持基本的生活水平,相比更傾向于不參與土地流轉(zhuǎn)。承包土地規(guī)模這一變量的系數(shù)為0.034,正向顯著影響農(nóng)戶的土地流轉(zhuǎn)行為,即農(nóng)戶承包的土地越多,越傾向進行土地流轉(zhuǎn),這可能是因為一方面農(nóng)戶的精力有限,當土地規(guī)模過大,難以更好地經(jīng)營土地,將土地流轉(zhuǎn)出去自己可以獲得閑暇時間投入其他行業(yè)。另一方面當有能力進行規(guī)模經(jīng)營土地的農(nóng)戶選擇流入土地時,那么承包土地較多的農(nóng)戶也會傾向進行土地流轉(zhuǎn)。模型顯示其他變量不變的情況下,承包的土地每增加一畝,農(nóng)戶發(fā)生土地流轉(zhuǎn)行為的優(yōu)勢比平均增加0.035倍。

農(nóng)戶對土地歸屬的認知方面,以不清楚土地歸屬的農(nóng)戶為參考,各個類別的系數(shù)均為負數(shù),表示不清楚土地歸屬的農(nóng)戶進行土地流轉(zhuǎn)的概率更大,表明當前仍有很多農(nóng)戶對農(nóng)村土地流轉(zhuǎn)政策認識不是很清楚,也表明進一步加強宣傳土地流轉(zhuǎn)政策對于推進農(nóng)村土地有序流轉(zhuǎn)具有重要意義。

地形與所處位置是影響土地流轉(zhuǎn)行為的重要因素,村莊類別和地形均顯著影響農(nóng)戶的土地流轉(zhuǎn)行為,相對于農(nóng)村,城郊村農(nóng)戶的系數(shù)為-0.464,負向影響農(nóng)戶的土地流轉(zhuǎn)行為,其他變量不變的情況下,發(fā)生土地流轉(zhuǎn)行為的優(yōu)勢比僅為位于農(nóng)村農(nóng)戶的0.629倍;村莊地形為山地的區(qū)域,鑒于種植難度較大等因素,相對于平原區(qū)域發(fā)生土地流轉(zhuǎn)行為的概率更高。

租金是所選擇的土地流轉(zhuǎn)條件中影響土地流轉(zhuǎn)行為的重要因素,相對于租金為500～1 000元,租金的增加正向影響土地流轉(zhuǎn)行為,租金是1 000～1 500元時,流轉(zhuǎn)概率更高,高于租金為500～1 000元時的概率,農(nóng)戶愿意接受較高的租金,但是過高租金促進土地流轉(zhuǎn)的作用有限,例如租金為2 000元以上的概率低于租金為1 000～1 500元農(nóng)戶進行土地流轉(zhuǎn)的概率,500～1 500是相對更愿意接受的價格區(qū)間。

(四)ROC曲線分析與最佳預測點測算

以Logistic回歸所產(chǎn)生的各個樣本預測概率作為檢驗變量,以土地流轉(zhuǎn)行為實際結(jié)果作為狀態(tài)變量,據(jù)此做出ROC曲線進行分析,表10顯示曲線與坐標軸圍成的面積(AUC)為0.711,當置信度為95%時AUC的置信區(qū)間為(0.677,0.746),模型的預測效果比較良好。

表10 曲線下的面積

ROC曲線見圖2,可見ROC曲線向左上方凸起,通過計算Youden指數(shù),選擇圖1中A點為臨界點,此時靈敏度與特異性均較高,得到Y(jié)ouden指數(shù)為32.7%,對應的閾值0.41。將農(nóng)戶土地流轉(zhuǎn)行為的影響變量帶入訓練好的Logistic模型,當農(nóng)戶土地流轉(zhuǎn)預測概率結(jié)果大于等于0.41時,認為農(nóng)戶會發(fā)生土地流轉(zhuǎn)行為,否則預測不會發(fā)生土地流轉(zhuǎn)行為。

圖2 ROC曲線

五、研究結(jié)論與對策建議

(一)研究結(jié)論

實證研究顯示,承包土地規(guī)模越多的農(nóng)戶進行土地流轉(zhuǎn)的可能性越大;主要經(jīng)濟來源為非種植業(yè)的農(nóng)戶更愿意進行土地流轉(zhuǎn);家庭人口較少的農(nóng)戶更傾向發(fā)生土地流轉(zhuǎn)行為;部分農(nóng)村土地流轉(zhuǎn)主體存在土地歸屬認識不清的問題,土地歸屬認知也是影響農(nóng)村土地流轉(zhuǎn)行為的重要因素;距離城鎮(zhèn)較遠的農(nóng)村和山地地區(qū)的農(nóng)戶流轉(zhuǎn)土地的可能性也較大;租金為500～1 500元是農(nóng)戶會進行土地流轉(zhuǎn)更為愿意接受的價格區(qū)間。通過建立Logistic回歸模型和ROC曲線綜合得出最佳預測閾值為0.41。

1.農(nóng)戶土地流轉(zhuǎn)行為發(fā)生的影響因素并不限于經(jīng)濟因素的考量。實證結(jié)果顯示收入來源為種田、家庭人口規(guī)模、土地歸屬認知、村莊地形、村莊類別等變量與土地流轉(zhuǎn)行為存在影響關系,這些因素并不局限于經(jīng)濟領域。例如調(diào)研發(fā)現(xiàn)還有很多農(nóng)戶并不清楚土地歸屬,認為土地屬于自己的農(nóng)戶還占一定比例,而且目前從事農(nóng)業(yè)種植的農(nóng)戶呈年齡偏大化發(fā)展,農(nóng)戶考慮失去土地后的依靠以及將來的生活保障,加之受傳統(tǒng)以土地為根的思想影響,限制了其土地流轉(zhuǎn)行為的發(fā)生。

2.土地流轉(zhuǎn)時的租金是影響土地流轉(zhuǎn)行為的重要因素。租金影響農(nóng)戶發(fā)生土地流轉(zhuǎn)行為的概率呈倒U型曲線,租金為1 000～1 500元時影響度達到峰值,而后有所下降,但仍高于500～1 000元,分析認為租金的增加會促進農(nóng)戶的土地流轉(zhuǎn),使得流出方看到流轉(zhuǎn)收益的增加,租金過低,流出方收益低于預期收益不會進行土地流轉(zhuǎn)。但租金過高,流入方的成本增加,進行土地流轉(zhuǎn)的傾向降低,因此租金過高或過低均不利于農(nóng)戶的土地流轉(zhuǎn)行為的發(fā)生。

3.結(jié)合ROC曲線可以很好地評價模型預測效果。通過建立Logistic回歸模型可以很好地預測和分析受多因素影響的農(nóng)戶土地流轉(zhuǎn)行為問題,并結(jié)合ROC曲線可以評價訓練模型的預測效果,并確定最佳預測概率臨界點。將農(nóng)戶特征代入模型進行行為預測,可以科學預測和判斷某區(qū)域的土地流轉(zhuǎn)行為現(xiàn)狀,從而為有序推進土地流轉(zhuǎn)提供建議和思路。

(二)對策建議

1.積極宣傳生態(tài)環(huán)境保護政策,加強農(nóng)戶對土地流轉(zhuǎn)政策的認知。由實證分析可知土地歸屬認知也是影響農(nóng)村土地流轉(zhuǎn)行為的重要因素,調(diào)研發(fā)現(xiàn)還有很多農(nóng)戶并不清楚土地歸屬,因此應進一步加強土地流轉(zhuǎn)相關政策和環(huán)境保護宣傳,加強業(yè)務培訓,增強農(nóng)戶之間的交流與學習,組織村中農(nóng)戶尤其50歲以上農(nóng)戶進行集體宣傳活動,除加強傳統(tǒng)宣傳墻、宣傳冊、宣傳車等形式外,積極運用電視、廣播、微信公眾號、網(wǎng)絡等進行案例、消息推送等形式的宣傳,推廣土地流轉(zhuǎn)工作先進地區(qū)的典型經(jīng)驗和做法,讓農(nóng)戶看到土地流轉(zhuǎn)帶來的經(jīng)濟效益和環(huán)境效益,讓農(nóng)戶了解生態(tài)涵養(yǎng)區(qū)域的重要生態(tài)功能及作用,提升主動參與生態(tài)用地流轉(zhuǎn)的積極性,加強生態(tài)用地的供給,促進生態(tài)保護工程的順利進行。

2.多種渠道提高農(nóng)戶收入,消除農(nóng)戶土地流轉(zhuǎn)的顧慮。農(nóng)戶考慮失去土地后的依靠以及將來的生活保障、經(jīng)濟收入來源等也是影響土地流轉(zhuǎn)意愿向行為轉(zhuǎn)化的重要因素,基于此,一是應進一步提升土地種植收益,推廣科學種植,加大農(nóng)業(yè)院校、科研院所研究成果的運用,發(fā)展地方特色農(nóng)業(yè),科學選擇和安排種植結(jié)構(gòu),有效提高農(nóng)戶的種田收入。二是加強職業(yè)技能培訓,通過結(jié)合地方特色的職業(yè)培訓提升農(nóng)戶就業(yè)競爭力,鼓勵規(guī)模經(jīng)營主體優(yōu)先雇用本地農(nóng)戶,增加生態(tài)管護員、生態(tài)護林員、巡河員等生態(tài)保護就業(yè)崗位。三是依托生態(tài)涵養(yǎng)區(qū)域資源優(yōu)勢,發(fā)展農(nóng)產(chǎn)品深加工、林下種養(yǎng)殖、特色品牌花卉果業(yè)、特色生態(tài)旅游業(yè)、康養(yǎng)產(chǎn)業(yè)等生態(tài)綠色產(chǎn)業(yè),多種渠道增加農(nóng)戶的收入,以此進一步降低和消除農(nóng)戶流出土地的后顧之憂。四是豐富流轉(zhuǎn)形式,依法采取轉(zhuǎn)包、出租、互換、轉(zhuǎn)讓及入股等方式,如流轉(zhuǎn)土地的農(nóng)戶通過土地入股等形式增加其穩(wěn)定的收入來源。探索流轉(zhuǎn)土地收益與養(yǎng)老費支出掛鉤,減少和消除農(nóng)戶養(yǎng)老顧慮。

3.健全生態(tài)涵養(yǎng)區(qū)域土地流轉(zhuǎn)平臺,完善租金的動態(tài)形成機制。進一步完善土地流轉(zhuǎn)市場和中介平臺。受經(jīng)營規(guī)模水平、信息不對稱等因素的限制,農(nóng)戶間土地流轉(zhuǎn)往往發(fā)生于親戚鄰里、本村農(nóng)戶之間,流轉(zhuǎn)分散、常常缺乏正規(guī)合同,容易形成流轉(zhuǎn)糾紛。因此一方面進一步完善糾紛調(diào)解機制,鄉(xiāng)鎮(zhèn)完善專門的權益保障服務機構(gòu),及時調(diào)解糾紛,提升土地流轉(zhuǎn)合同意識。另一方面進一步完善土地流轉(zhuǎn)平臺,應積極拓展服務范圍,為土地流入與流出方提供優(yōu)質(zhì)信息服務、合同服務和調(diào)解服務,充分發(fā)揮橋梁和保障作用[13]。健全土地流轉(zhuǎn)信息數(shù)據(jù)庫,及時匯集并及時公布流轉(zhuǎn)供求信息,努力實現(xiàn)信息實時更新和案例共享,在政府的監(jiān)督管理下,農(nóng)戶通過信息平臺可以在掌握及時有效信息的基礎上促進意愿向行為的轉(zhuǎn)化。由實證分析可知土地流轉(zhuǎn)租金是影響土地流轉(zhuǎn)行為的重要因素,應通過暢通供求信息,將種植成本、農(nóng)產(chǎn)品市場價格與租金動態(tài)掛鉤等措施,進一步完善租金的動態(tài)形成機制,充分發(fā)揮其在土地有序流轉(zhuǎn)中的作用。

4.培育土地適度規(guī)模經(jīng)營實體,加強土地流轉(zhuǎn)全過程動態(tài)監(jiān)控。以“適度”為標準,推動閑置土地和種植條件差、種植難度高的土地流入規(guī)模經(jīng)營實體,推動種糧意愿高、能力強的生產(chǎn)農(nóng)戶逐步發(fā)展為中小規(guī)模經(jīng)營實體。通過補貼支持、技術指導,增加流轉(zhuǎn)土地種糧獎勵專項資金等,吸引更多的規(guī)模經(jīng)營實體進入生態(tài)涵養(yǎng)區(qū),在資金方面給予其信貸規(guī)模支持,完善土地經(jīng)營權抵押融資,發(fā)展農(nóng)業(yè)保險。加強土地流轉(zhuǎn)全過程監(jiān)控,流轉(zhuǎn)前加強規(guī)模經(jīng)營主體的資格、信用審查,完善備案制度和可行性規(guī)劃制度;流轉(zhuǎn)中加強對土地流轉(zhuǎn)合同、流轉(zhuǎn)程序、流轉(zhuǎn)租金評估的監(jiān)控;流轉(zhuǎn)后加強對流轉(zhuǎn)用途、耕作層毀損、農(nóng)藥化肥污染等違規(guī)和過度用地等的監(jiān)控。加強對各類耕地“非農(nóng)化”“非糧化”和破壞土地質(zhì)量等的動態(tài)監(jiān)督,規(guī)范建立和使用規(guī)模經(jīng)營主體的流轉(zhuǎn)保障基金,加強對規(guī)模經(jīng)營主體違約風險的識別與控制。推廣綠色病蟲害防治技術、可降解薄膜產(chǎn)品等的使用,通過大數(shù)據(jù)技術和智慧農(nóng)業(yè)技術、大型農(nóng)業(yè)機械化設備的投入增加土地產(chǎn)出,提升規(guī)模經(jīng)營效應。

5.完善生態(tài)補償機制,推進農(nóng)戶土地流轉(zhuǎn)意愿向行為的轉(zhuǎn)化。通過完善生態(tài)補償方式、提升補償額度、豐富補償形式等措施,進一步提高農(nóng)戶主動參與退耕還濕、退耕還林等的積極性,推進生態(tài)用地流轉(zhuǎn),減少農(nóng)業(yè)生產(chǎn)污染。進一步優(yōu)化土地利用規(guī)劃,提升環(huán)境改造工程的環(huán)境恢復和改善能力,進一步擴大生態(tài)涵養(yǎng)區(qū)域的生態(tài)輻射范圍,提升土地流轉(zhuǎn)效用。通過土地流轉(zhuǎn)推進生態(tài)涵養(yǎng)區(qū)域綠色生態(tài)產(chǎn)業(yè)發(fā)展,推進生態(tài)價值向經(jīng)濟價值轉(zhuǎn)化,積極通過項目、科技扶持等形式補償發(fā)展中的機會成本,帶動無污染、節(jié)水型的綠色生態(tài)規(guī)模農(nóng)業(yè)發(fā)展。推廣人才和智力補償,對生態(tài)涵養(yǎng)區(qū)域農(nóng)戶進行有針對性的專業(yè)技能培訓,拓寬就業(yè)渠道。