李國良 ，周 磊，章 密

（昆明理工大學 建筑工程學院，云南 昆明 650500）

2013 年黨的十八屆三中全會明確提出，要保障農戶宅基地用益物權，完善改革農村宅基地制度[1]。2020 年9 月，在104 個縣（市、區(qū)）和3個地級市啟動新一輪農村宅基地制度改革試點，在保證農戶自愿接受的原則下，對農村宅基地問題提出新的要求和目標。

為了解決宅基地流轉存在的問題，眾多學者站在宅基地流轉意愿和農戶行為的角度來剖析宅基地流轉意愿的影響因素。由于政策的廣知時間和地域的經濟水平，不同地區(qū)會出現(xiàn)個別差異，但農戶年齡和相關政策的了解程度對宅基地流轉意愿上學者的看法基本一致；而農戶家庭收入來源和受教育程度與宅基地流轉意愿進行調查分析時，甚至出現(xiàn)同一個地區(qū)相反的結論。如王俊龍等以江蘇省1 040 份農戶調研數(shù)據(jù)為研究樣本，得出戶主農戶經營性收入對農戶參與宅基地流轉意愿具有顯著正向影響的結論[1]；張振勇等運用Probit 二元選擇模型分析農戶宅基地流轉意愿的影響因素，得出家庭收入主要來源對農戶宅基地自由流轉意愿具有負向影響，以及非在家務農為主要收入來源的農戶對宅基地流轉的意愿并不高的結論[2]；李榮耀等利用重慶市梁平區(qū)、四川成都市溫江區(qū)和四川瀘州市瀘縣716 個農戶的微觀數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)受教育程度越高越不愿意流轉農村宅基地[3]。原偉鵬等以農村土地制度創(chuàng)新試點城市伊寧市為例，得出文化程度對因變量呈正向影響[4]?？v觀現(xiàn)有的實證研究，可以發(fā)現(xiàn)農戶家庭收入來源和受教育程度在宅基地流轉意愿的影響程度上存在矛盾——各學者運用相同或者相似的方法通過對不同地區(qū)和時間的數(shù)據(jù)進行分析，得出差異性較大的結論。

那么如何解決差異性的結論，從而獲得更加準確的結論呢？本文將采用Meta 分析方法解決這個問題。Meta 分析方法是通過對已有眾多現(xiàn)有實證文獻進行再統(tǒng)計，從而獲得更加準確的兩個變量更加真實的相關關系。如閆春等運用元分析的方法，對82 個獨立研究的141 448 個調查樣本進行再分析創(chuàng)新開放度與創(chuàng)新績效關系，獲得了更加整合和穩(wěn)健的結論[5]?；诖耍肕eta 分析方法研究農戶家庭收入來源和受教育程度與宅基地流轉之間的關系，不僅增加了納入元分析的研究文獻，還可以減少偶然性引起的偏差，獲得更加細化和精準的結論，并對已有文獻給出不同的結論的原因進行分析。

據(jù)上文所述，本文運用元分析方法，收集并篩選出國內研究戶主家庭收入來源和受教育程度與宅基地流轉關系的實證研究數(shù)據(jù)，希望解決下列問題：（1）挖掘農戶家庭受收入來源和受教育程度對宅基地流轉意愿的影響程度；（2）厘清農戶家庭受收入來源和受教育程度對宅基地流轉意愿中是否存在調節(jié)變量以及如何作用。

一、理論分析與研究假設

（一）農戶家庭收入來源和受教育程度與宅基地流轉意愿之間的關系

宅基地流轉是一種農戶的經濟行為，農戶對宅基地流轉意愿的認知符合經濟學的前提假設——“理性經濟人”，即農戶對宅基地流轉產生的收益和成本的大小進行比較，選擇利益最大化的經濟行為去進行宅基地流轉的決策。

在現(xiàn)實生活中，宅基地流轉的主體是農戶，農戶通過對比所產生的收益和成本的大小之后，判斷是否進行宅基地流轉。因此，宅基地是否能夠成功流轉，取決于農戶對各種因素的判斷。張夢琳等指出家庭非農收入來源與宅基地流轉的系數(shù)為正[6]。可以看出，非農收入比率高的農戶傾向于流轉宅基地產生的收益大于成本，更愿意流轉宅基地以求獲得更高的非農收入；原偉鵬等得出受教育程度與宅基地流轉意愿的系數(shù)為正且數(shù)值為0.200，農戶愿意流轉宅基地以獲得發(fā)展的資金支持和機會[4]；當受教育程度高的農民認為流轉宅基地所獲得的資金和機會遠大于出售宅基地時產生的成本，更愿意參與流轉宅基地?；诖?，本文提出以下假設：

H1：戶主家庭收入來源越傾向于非農活動，農戶宅基地流轉意愿越強。

H2：戶主受教育程度越高，農戶宅基地流轉意愿越強。

（二）調節(jié)作用分析

地方政府都鼓勵農戶進行宅基地流轉，但宅基地流轉意愿呈現(xiàn)極強的情景依賴性。地域文化、政策偏向和時間導向等的變化均會對農戶家庭收入來源和受教育程度與宅基地流轉之間的關系產生影響。前期學者針對宅基地流轉意愿的影響因素進行研究，以求不斷地完善宅基地流轉意愿的影響因素的理論體系，給出了較為客觀的結論，為Meta 分析提供了可靠的數(shù)據(jù)支撐。

研究表明，隨著宅基地流轉體系的不斷完善，學者選擇從不同視角對農戶宅基地使用權流轉問題進行理論分析與實證考察。結合影響的強弱和元分析所需數(shù)據(jù)的可獲得性，本文重點從經濟區(qū)域和數(shù)據(jù)來源年份兩個維度剖析其在農戶個體特征和宅基地流轉之間的影響。

1.經濟區(qū)域的調節(jié)作用

四大經濟區(qū)域的經濟水平由高到低依次是東部地區(qū)、中部地區(qū)、東北部地區(qū)和西部地區(qū)。

有學者認為農戶的宅基地流轉行為是滿足阿馬蒂亞·森可行能力的，即農戶的“可行能力”是農戶有可能實現(xiàn)的、選擇各種可能的功能性活動組合[7]，目的是農戶通過流轉或不流轉宅基地的方式來滿足農戶個人愿望。吳一平等指出當前學術界對于宅基地流轉的研究多集中于江蘇、天津、重慶等經濟發(fā)達和農地流轉的試點地區(qū)，而經濟欠發(fā)達的一些中小城市少有涉及，且家庭收入來源和受教育程度與宅基地流轉意愿的回歸系數(shù)為0.478 和0.414[8]。政策重心傾向于經濟發(fā)達區(qū)域，農戶擁有可支配的財富自由度更高，非農收入占比和受教育程度相對于經濟不發(fā)達區(qū)域比重更高，對宅基地的依賴程度并不高，在對不同主觀因素組合優(yōu)劣分析后，認為流轉宅基地比不流轉更容易滿足農戶個人愿望?；诖?，本文提出如下假設：

H3：經濟越發(fā)達的地區(qū)，農戶家庭收入來源對宅基地流轉意愿的正向影響更強。

H4：經濟越發(fā)達的地區(qū)，農戶受教育程度對宅基地流轉意愿的正向影響更強。

2.數(shù)據(jù)來源年份的調節(jié)作用

2013 年，國家明確提出要保障農戶宅基地用益物權，完善改革農村宅基地制度 。部分學者在2013 年前與2013 年及以后出現(xiàn)截然相反的結論。如關江華等在2012 年對武漢城市圈內的江夏、鄂州和潛江等地6 個村（社區(qū)）的部分農戶進行入戶調查發(fā)現(xiàn)，資產均衡型農戶家庭主要收入來源和受教育程度與宅基地流轉意愿的回歸系數(shù)分別為-0.380 和-0.487[9]。同時，吳一平等在2015 年11月到2015 年12 月采取隨機走訪和發(fā)放調查問卷的形式，在每個鄉(xiāng)鎮(zhèn)根據(jù)經濟發(fā)展水平劃分進行調研，給出家庭主要收入來源和受教育程度與宅基地流轉意愿的回歸系數(shù)分別為0.478 和0.414[8]?？梢园l(fā)現(xiàn)，隨著數(shù)據(jù)來源年份的變化，不同學者甚至給出相反的結論，且2013 年后針對宅基地問題的影響因素的研究呈逐年上升趨勢。

據(jù)以上分析，可以發(fā)現(xiàn)2013 年及以后，國家出臺的相關政策提升了不同地方農村對待宅基地問題的重視程度，并隨著時間的推移，越來越多的農戶對國家政策更加了解，并能接受國家出臺的宅基地流轉政策，愿意進行宅基地流轉?；趯W者研究傾向性和農戶對待政策程度的變化，本文提出如下假設：

H5：數(shù)據(jù)來源年份在2013 年及以后，農戶家庭收入來源對宅基地流轉意愿的正向意愿影響更強。

H6：數(shù)據(jù)來源年份在2013 年及以后，農戶受教育程度對宅基地流轉意愿的正向意愿影響更強。

二、研究方法和數(shù)據(jù)處理

（一）數(shù)據(jù)檢索與篩選

本文以“Homestead transfer”+“influence factor”“宅基地流轉”和“影響因素”作為檢索詞，在對Web of Science 的核心合集數(shù)據(jù)庫和中國知網(wǎng)進行文獻檢索。用元分析將已經發(fā)表的文獻報告的系數(shù)作為分析對象。為了保證數(shù)據(jù)的完整性和代表性，文獻收集包括2 個步驟：（1）在Web of science、Google Scholar、中國知網(wǎng)、萬方等國內外知名學術資源中，用標題和關鍵詞的不同組合進行檢索。本次檢索時間截至2022 年4 月，檢索詞包括：宅基地、宅基地流轉、宅基地流轉意愿、影響因素、個體特征、Homestead transfer、Influencing factors、Individual characteristics、factor 等。（2）依據(jù)宅基地流轉影響因素綜述性文章和實證性論文的參考文獻進行查漏補缺。國外文獻基于宅基地流轉影響因素的研究較少且差異性較大。故此，本文暫不考慮國外文獻。

檢索的文獻需要進一步篩選，本文對于文獻有5 條篩選標準：（1）必須是實證研究；（2）定量研究必須存在戶主家庭收入來源和受教育程度與宅基地流轉意愿之間的關系；（3）必須報告出戶主家庭收入來源和受教育程度與宅基地流轉之間的相關系數(shù)或能轉化為相關系數(shù)的其他效應量（如回歸系數(shù)）；（4）必須是相互獨立的樣本，若相同的樣本在不同的文獻中出現(xiàn)，以報告中變量較為詳細的論文為準；（5）若論文中存在多個地區(qū)的研究樣本，則將每個地區(qū)的樣本研究定為1 個研究樣本，在不同條件中的研究樣本，本文選擇資產均衡的農戶。

按照以上2 個檢索步驟和4 條篩選標準進行嚴密篩選后，最終獲得30 篇（其中戶主家庭收入來源與宅基地流轉關系的論文26 篇，戶主受教育程度與宅基地流轉關系的論文12 篇），通過編碼，本文共獲得33 個獨立研究樣本，具體包含11 922個調查樣本，數(shù)據(jù)來源情況見表1，表2。

表1 農戶家庭收入來源與宅基地流轉的數(shù)據(jù)來源

表2 農戶受教育程度與宅基地流轉的數(shù)據(jù)來源

（二）數(shù)據(jù)的編碼

本文參考閆春等人[5]的研究中給出的元分析編碼方法對元分析中的文獻數(shù)據(jù)進行編碼。編碼內容包括：文獻作者、年份、樣本量、變量之間的相關系數(shù)和樣本所在地區(qū)。其中，樣本所在地區(qū)將依據(jù)原始文獻報告中的樣本所屬六大地區(qū)進行劃分。本文按照如下方式進行編碼：（1）對大部分文獻中的報告中只報告回歸系數(shù)的文獻，為減少因為效應值的數(shù)量帶來的抽樣誤差，按照PETERSON 等人[10]的方法（r=β×0.98+0.05，r ≥0；r=β×0.98-0.05，r＜0，其中β∈ [-0.5，0.5]）對回歸系數(shù)進行轉化；（2）對于同一篇文獻中報告多個地區(qū)的農戶個人特征和宅基地流轉意愿，則將文獻中每個相關系數(shù)看作獨立效應值納入元分析中；（3）將路徑系數(shù)或回歸系數(shù)轉化為相關系數(shù)。

（三）Meta 分析

元分析（meta-analysis ）統(tǒng)計方法是對眾多現(xiàn)有實證文獻的再次統(tǒng)計，最終是根據(jù)獲得的統(tǒng)計顯著性等來解釋兩個變量間最接近真實的相關關系。下文將從整體效應分析與檢驗和調節(jié)效應檢驗兩個方面分析戶主家庭收入來源和受教育程度與宅基地流轉意愿之間的關系。

搜集足夠多的已有實證文獻是保證元分析結論的可靠性的先決條件。進行元分析前，必須用出版偏倚分析檢驗結果來驗證數(shù)據(jù)的可靠性。出版偏倚分析檢驗的方法通常分為定性和定量。定性判斷方法主要采用漏斗圖檢驗是否存在出版偏倚；定量方法大多采用Egger 檢驗法和失安全系數(shù)法。目的是說明搜集的文獻已經滿足進行元分析的條件，可以利用已有的文獻給出可靠的元分析結論。

在確認無出版偏倚后，需要進行效應值轉化，將編碼或回歸系數(shù)轉化后的相關系數(shù)通過一系列公式轉換成最終效應值的相關系數(shù)。本文通過Comprehensive Meta Analysis 軟件進行。

Meta 分析中通過同質性檢驗結果是否顯著來判斷應用的效應模型，若檢驗結果是顯著的，則采用隨機效應模型；反之，采用固定效應模型。Q值、I2和P值是同質性檢驗的常用的統(tǒng)計指標。若Q值、I2和P值都顯著，則表明研究樣本之間存在異質性。

調節(jié)效應檢驗研究在不同的情景變量下，戶主家庭收入來源和受教育程度與宅基地流轉意愿之間的關系的調節(jié)作用。常用的統(tǒng)計指標是Q值和P值，若Q＞k-1 和P＜0.05 并都是顯著的，則認為調節(jié)變量對戶主家庭收入來源和受教育程度與宅基地流轉意愿之間的關系起顯著的調節(jié)作用，即調節(jié)變量的變化會導致研究結論發(fā)生改變。

三、數(shù)據(jù)分析與假設檢驗

（一）整體效應分析與檢驗

1.出版偏倚分析檢驗

本文采用漏斗圖定性判斷搜集的實證文獻的數(shù)據(jù)是否存在出版偏倚，圖1、圖2 分別為農戶家庭收入來源與宅基地流轉關系和農戶受教育程度與宅基地流轉關系的漏斗圖。通過圖1、圖2 可以發(fā)現(xiàn)實證文獻的效應值于漏斗圖頂部集中分布，并以總效應值為中心，分散于左右兩側。檢驗結果說明搜集的實證文獻不存在出版偏倚。為了提高實證文獻的可靠性，讓元分析結論更加具有說服力。下文將采用失安全系數(shù)和Egger 檢驗進行定量描述。其中，Egger 檢驗結果如表3、表4。

圖1 戶主家庭收入來源與宅基地流轉關系的出版偏倚漏斗圖

圖2 戶主受教育程度與宅基地流轉關系的出版偏倚漏斗圖

表3 戶主家庭收入來源與宅基地流轉關系的Egger 檢驗與失安全系數(shù)檢驗結果

表4 戶主受教育程度與宅基地流轉關系的Egger 檢驗與失安全系數(shù)檢驗結果

研究表明：當滿足N＞5k+10 時，說明搜集的實證文獻不存在出版偏倚[11]，通過表3 和表4 可以發(fā)現(xiàn)，本元分析失安全系數(shù)為548 和1 147（其中P=0.000），遠大于185（5×35+10），說明文獻樣本不存在出版偏倚。Egger 檢驗的P值為0.646和0.664 大于0.05，說明Egger 檢驗結果是不顯著的。同樣說明文獻樣本不存在出版偏倚。通過綜合定性與定量兩檢驗方法，研究結果均表明文獻樣本不存在出版偏倚的問題，即說明搜集的文獻已經足夠全面?；诖?，可以認為本文得出的元分析結論是真實可靠的。

2.同質性檢驗和主效應分析

Meta 分析中，所選樣本的同質性檢驗結果如表5 和表6 所示，可以看出農戶家庭收入來源和農戶受教育程度，Q值＞自由度df（Q），I2＞0.6，P=0.000＜0.001，說明樣本的效應值是滿足異質性要求的。即所選樣本的效應值是異質分布的，應采用隨機效應模型。同質性檢驗說明農戶家庭收入來源和受教育程度與宅基地流轉意愿的關系受到調節(jié)變量的影響，是下一步分析調節(jié)變量的重要前提。以農戶家庭收入來源與宅基地流轉相關性的同質性檢驗結果為例，I2值為97.936%，說明元分析中97.936%的觀察變異由效應值的真實差異引起，還存在2.064%的變異是屬于分析中的隨機誤差。

表5 戶主家庭收入來源與宅基地流轉關系異質性檢驗和主效應分析結果

表6 戶主受教育程度與宅基地流轉關系異質性檢驗和主效應分析結果

研究表明，當觀察變異＞75%時，可以認為樣本的效應值之間是屬于高度異質的。還可以看到表5 中的主效應分析，戶主家庭收入來源與宅基地流轉關系在95%CI 下顯著負相關，相關系數(shù)為0.164，表明戶主家庭收入來源與宅基地流轉關系有顯著的正向弱相關關系，H1 假設通過。同理，由表6 的主效應分析結果可知，戶主家庭收入來源與宅基地流轉關系在95%CI 下顯著正相關，相關系數(shù)為0.123，表明戶主家庭收入來源與宅基地流轉關系有顯著的正向弱相關關系，H2 假設通過。

（二）調節(jié)效應檢驗

上文表明所選樣本的效應值之間是屬于高度異質的，存在調節(jié)變量對戶主家庭收入來源和受教育程度與宅基地流轉意愿之間的關系進行調節(jié)作用。本文從經濟區(qū)域和數(shù)據(jù)來源年份對戶主家庭收入來源和受教育程度與宅基地流轉意愿之間的調節(jié)關系進行研究。其中，表7 和表8 分別為戶主家庭收入來源與宅基地流轉意愿的調節(jié)效應檢驗結果和戶主受教育程度與宅基地流轉意愿的調節(jié)效應檢驗結果。

研究表明，k＜3 的變量缺乏可靠性論證，存在偶然性偏差。因此，在研究中會將k＜3 的變量剔除分析調節(jié)變量當中?；诖耍疚膶⒈? 中東北地區(qū)（k=1）、西部地區(qū)（k=1）的效應值和表8 中東北地區(qū)（k=1）的效應值不計入檢驗當中。

根據(jù)表7、表8 中的檢驗結果可以得出以下結果：

表7 戶主家庭收入來源與宅基地流轉意愿的調節(jié)效應檢驗結果

表8 戶主受教育程度與宅基地流轉意愿的調節(jié)效應檢驗結果

（1）表7 中的調節(jié)效應結果表明，經濟區(qū)域對農戶家庭收入來源與宅基地流轉意愿的調節(jié)效應達到顯著性水平（Q=11.811＞df，P＜0.05）。且中部地區(qū)效應值（0.228）大于東部地區(qū)的效應值（0.078），說明經濟區(qū)域對農戶家庭收入來源與宅基地流轉意愿的調節(jié)作用是顯著的，但并非經濟越發(fā)達的地區(qū)，農戶家庭收入來源對宅基地流轉意愿的正向影響越強，H3 假設未通過。

（2）表8 中的調節(jié)效應結果表明，經濟區(qū)域對農戶受教育程度與宅基地流轉意愿的調節(jié)效應達到顯著性水平（Q=16.699＞df，P＜0.05）且東部地區(qū)的效應值（0.190）大于中部地區(qū)的效應值（0.100）和西部地區(qū)的效應值（0.030），說明經濟區(qū)域對農戶受教育程度與宅基地流轉意愿的調節(jié)作用是顯著的，且經濟越發(fā)達的地區(qū)，農戶受教育程度對宅基地流轉意愿的正向影響越強，H4 假設通過。

（3）數(shù)據(jù)來源年份對農戶家庭收入來源與宅基地流轉意愿調節(jié)效應未達到顯著性水平（Q=2.512 ＞ df，P＞ 0.05）。且2013 及以后的效應值（0.321）大于2013 年前的效應值（0.060），即數(shù)據(jù)來源年份對農戶家庭收入來源與宅基地流轉意愿的調節(jié)作用是顯著的，且2013 年及以后，農戶家庭收入來源與宅基地流轉意愿的正向調節(jié)作用更強，H5 假設通過。

（4）數(shù)據(jù)來源年份對農戶受教育程度與宅基地流轉意愿的調節(jié)效應未達到顯著性水平（Q=0.438 ＜ df,P＞ 0.05）且2013 年及以后的效應值（0.153）大于2013 年前的效應值（0.087）。即數(shù)據(jù)來源年份對農戶受教育程度與宅基地流轉意愿的調節(jié)作用并不是顯著的，2013 年及以后，農戶家庭收入來源與宅基地流轉意愿的正向調節(jié)作用更強，H6 假設通過。

四、結論及管理啟示

（一）結論

（1）戶主家庭收入來源與宅基地流轉關系有顯著的正向弱相關關系。

（2）戶主受教育程度與宅基地流轉關系有顯著的正向弱相關關系。

（3）經濟區(qū)域對農戶家庭收入來源和受教育程度與宅基地流轉意愿的調節(jié)作用都是顯著的。但在經濟區(qū)域對農戶家庭收入來源與宅基地流轉意愿的調節(jié)作用中，中部地區(qū)的效應值大于東部地區(qū)的效應值，并未呈現(xiàn)出在經濟越發(fā)達地區(qū)，農戶家庭收入來源對宅基地流轉意愿影響越強；經濟區(qū)域對農戶受教育程度與宅基地流轉意愿的調節(jié)作用中，可以發(fā)現(xiàn)經濟越發(fā)達地區(qū)，農戶受教育程度對宅基地流轉意愿正向影響越強 。

（4）數(shù)據(jù)來源年份對農戶家庭收入來源與宅基地流轉意愿的調節(jié)作用是顯著的，2013 年及以后的效應值大于2013 年前的效應值，說明數(shù)據(jù)來源年份在2013 年以后，數(shù)據(jù)來源年份對農戶家庭收入來源與宅基地流轉意愿的正向影響更強；數(shù)據(jù)來源年份對農戶受教育程度與宅基地流轉意愿的調節(jié)作用并非顯著，且2013 年及以后的效應值大于2013 年前的效應值。說明數(shù)據(jù)來源年份在2013 年及以后對農戶家庭收入來源與宅基地流轉意愿的正向影響更強。

（二）啟示

（1）不斷完善宅基地流轉機制，加大農村宅基地流轉宣傳。革新現(xiàn)行宅基地流轉制度，加大宅基地流轉的宣傳力度，引導更多農戶進行流轉行為。當國家政策傾向于農村時，通過專業(yè)化、規(guī)模化經營去創(chuàng)造更大的非農業(yè)收入，同時進一步促進農村宅基地的發(fā)展。

（2）提高農戶受教育水平，鼓勵農戶二次就業(yè) 出臺相關政策緩解勞動力結構的矛盾，給予農戶進城就業(yè)一定的保障，對進城農民進行專業(yè)技能培訓，提高農戶專業(yè)技能，弱化農村保守觀念，增強返鄉(xiāng)二次就業(yè)的意識，引導農戶接受宅基地流轉。

（3）增強東部流轉觀念，鼓勵西部流轉行為鼓勵農戶進城就業(yè)，降低農戶對宅基地依賴程度，提高農業(yè)集約經營水平，建立和完善城鄉(xiāng)統(tǒng)籌的勞動力市場，鼓勵農戶返鄉(xiāng)二次就業(yè)，有效地管理農業(yè)收入和非農收入。