風險規避對農戶農地流轉行為的影響
——基于吉魯陜湘4省調研數據的實證分析

孫小龍，郭 沛

（1.中國農業大學中國農村政策研究中心，北京 100083；2.中國農業大學經濟管理學院，北京 100083）

風險規避對農戶農地流轉行為的影響
——基于吉魯陜湘4省調研數據的實證分析

孫小龍1，2，郭 沛2

（1.中國農業大學中國農村政策研究中心，北京 100083；2.中國農業大學經濟管理學院，北京 100083）

研究目的：從風險規避的角度研究其對農戶農地流轉行為的影響。研究方法：基于吉林、山東、陜西和湖南4省559個農戶的調查數據進行實證分析。研究結果：（1）風險規避顯著影響農戶農地轉出的可能性和農地轉出的規模，但并不顯著影響農戶農地轉入的可能性和農地轉入的規模。（2）戶主的性別、年齡、非農就業經歷及村級流轉管制等也是影響農戶農地流轉行為的重要因素。研究結論：應通過做細做實農地承包經營權確權登記頒證工作、加強對流轉的規范管制、推動農村勞動力非農就業來促進農地使用權有序流轉。

土地經濟；風險規避；農地流轉；計量模型

1 引言

農地流轉對實現規模經營，培育新型農業經營主體，提高農地經營效率，改善農地資源配置，增加農民收入有重要的促進作用[1-2]。從政策層面來看，近年來中央政府逐步加大了對農地流轉的支持力度，多個重要文件明確提出：在穩定農村土地承包關系并保持長久不變的前提下，堅持農村土地集體所有，穩定農戶承包權，放活土地經營權，實現所有權、承包權、經營權三權分置，創新土地流轉和規模經營方式，積極培育新型經營主體，發展多種形式的適度規模經營。因此，國家鼓勵農地流轉，提倡適度規模經營以培育新型農業經營主體的政策信號已愈發明確。相關政策的出臺及地方政府的積極響應，極大地提高了農戶農地流轉的積極性。據農業部統計，截至2014年6月底，全國農地流轉面積達3.8億畝，接近2008年底①據統計，截至2008年年底，全國農村承包耕地面積為1.09億畝，占農戶承包耕地總面積的8.9%。流轉面積的3.5倍，占全國農戶承包耕地總量的28.8%，比2008年底流轉比例提高了19.9個百分點。

農地流轉工作的快速推進，引起了國內外學者熱烈的討論，內容主要圍繞農地流轉的重要性[3]、影響因素[4]及存在問題[5]等方面。關于農戶農地流轉影響因素的研究主要聚焦在兩個層面：即強調農地流轉的外部驅動因素，如農地產權穩定[6]、勞動力市場發育[7-8]、交易費用[9]、村級管制[10]等；探討農地流轉的內部驅動因素，如重點考察農戶的基本特征變量——戶主性別、年齡、受教育程度、非農就業經歷、家庭總人口、農地資源稟賦等對農地流轉的影響[11-16]。總體而言，已有研究從諸多視角對農地流轉決策的影響因素進行了深入探討，但對農地流轉行為主體的關注還不夠，尤其是從風險規避②風險規避指經營者為保護產出免受風險的影響，通過生產計劃的變更來消除風險或風險發生的條件[17]。的視角出發，將其與農戶農地流轉行為相結合的研究還不多見。不少學者發現，風險規避對農戶農業生產行為有顯著的影響[18-19]。顯然，風險規避也會對農戶農地流轉產生重要影響。當然，部分文獻已經注意到風險規避和風險意識對農戶流轉農地的影響。例如，尹希果等[20]研究發現，風險規避會影響農戶農地流轉的形式。李景剛等[21]基于廣東4市的調查數據發現，農戶的風險意識會顯著影響農戶農地流轉意愿。

現有文獻對本研究有重要的啟示，但至少在以下兩個方面還存在改進的余地：一是已有文獻對農戶風險規避的度量主要基于農戶自我評價，不能客觀地對農戶風險規避程度進行測度。二是多數研究針對個別省份的調研和案例分析，利用多省隨機調查數據的實證分析較少。本研究基于吉林、山東、陜西和湖南4省的農戶調查數據，并利用風險游戲方法對農戶風險規避程度進行測算，在此基礎上，更為嚴謹地分析“風險規避對農戶農地流轉行為的影響”。

2 數據來源與實驗設計

2.1 數據來源

本文所采用數據來自中科院農業政策研究中心于2013年1月和7月對吉林、山東、陜西和湖南4個省的入戶實地調查。調研采用面對面問卷調查的方式，調查問卷分為農戶問卷和村級問卷兩種類型。農戶問卷的回答者主要是農民家庭的戶主；村級問卷的回答者主要是村干部，如村支書、主任和會計等。通過調查，全面收集了樣本農戶2012年的家庭情況、農地經營流轉情況以及農戶所在村莊的社會經濟情況等。

調查采用多階段隨機抽樣的方法，首先按照人均收入水平將每個樣本省內所有的縣分為高、中、低三組，每組隨機抽取1個縣；其次在樣本縣內，按照同樣標準隨機抽取2個鄉（鎮），每個鄉（鎮）隨機抽取2個村；最后在樣本村內，采用等距抽樣的方法隨機抽取12個農戶進行入戶調查。通過以上方法抽樣并實施調查，獲得4個省、12個縣、24個鄉（鎮）、48個村共576個樣本農戶的數據，最終獲得有效樣本量為559戶，占調查總樣本的97.05%①一些農戶因特殊原因沒有回答問卷中的核心問題，導致一些關鍵變量空缺，成為無效樣本。。

2.2 實驗設計

測算風險規避程度的方法主要有實際風險行為觀察方法、感覺尋求量表法以及風險游戲方法，其中風險游戲方法是最常用的方法。與其他兩種方法相比，風險游戲方法更貼近實際情景、可行性更強、所獲取數據更加準確且便于分析[22-24]。為了對樣本農戶風險規避程度進行有效測度，本文采用風險游戲方法。在具體操作過程中，借鑒了Holt and Laury[25]的方法，將實驗過程分為三個環節。

第一環節，確定游戲激勵收益。因為該游戲持續過程約0.5個小時，為確保農戶認真參與游戲，如實反映農戶的風險規避程度，為游戲參與農戶提供了平均額度為25元（約占當地打工日收入的30%）的收益激勵。

第二環節，開展風險游戲。設計10組游戲方案（表1），游戲參與者需從每組方案中做出選擇A選項（低風險選項）或B選項（高風險選項）的決定，每個選項對應著不同的現金獎勵。如在方案1中，A選項有1/10的概率獲得20元，有9/10的概率獲得16元；而B選項有1/10的概率獲得35元，有9/10的概率獲得5元。相對于A選項，B選項被稱為高風險選項。在風險游戲中，只對其中某一組游戲方案進行抽獎。為了能夠保證農戶都認真對待每一輪正式游戲，獎金發放所對應那一組游戲方案將會在10組游戲方案的選擇決定全部完成后，由農戶隨機抽球選擇②在不透明的袋子中放入與每組游戲方案編號相對應的乒乓球（序號為1—10），隨機抽取1個球，以決定用哪一組游戲方案來進行抽獎。。為了能夠讓農戶更加了解游戲的規則，在正式游戲之前，加入了一輪示范游戲，示范游戲不涉及獎金發放。

第三環節，計算風險規避指數。參照仇煥廣等[26]的研究，風險規避指數=1-（選擇B選項的次數/10）。若農戶選擇B選項的次數為0，則風險規避指數為1（極端風險規避者）；反之，農戶選擇B選項的次數為10，則風險規避指數為0（極端風險偏好者）。

表1 農戶風險規避設計結果Tab.1 The experiment result of households’ risk aversion

3 研究方法

3.1 描述性統計分析

表2結合風險規避指數特征，按照均分原則，把樣本農戶分為三組，以描述風險規避與農戶農地流轉行為的關系。統計分析結果表明，樣本區域農戶參與農地流轉的積極性較高。農地流轉率高達41.50%，農地流轉的平均面積為0.36 hm2。其中，農戶農地轉出參與率為11.09%，農地轉入參與率為30.41%，農地轉出、轉入的平均面積分別為0.04 hm2和0.32 hm2。不難看出，農地轉入的參與率和面積均明顯高于農地轉出的參與率和面積，可能的原因是，農地轉出戶可以把自家多個地塊分別流轉給不同的轉入戶，從而提高了農地轉入的參與率，但是轉出戶自家的農地面積是固定的，而轉入戶卻可以從不同的農戶處轉入農地以擴大農地經營規模。

從農地轉出層面看，隨著風險規避指數的增加，農戶農地轉出參與率和轉出面積不斷減少。具體而言，與風險規避指數在0.3以上的兩類農戶相比，風險規避指數在0.3及以下的農戶更傾向于轉出農地。該類農戶農地轉出參與率為15.88%，分別比其他兩類農戶高6.47個百分點和8.04個百分點。此外，該類農戶農地轉出的平均面積為0.06 hm2，分別比其他兩類農戶多0.02 hm2和0.04 hm2。因此，本文預期風險規避對農戶農地轉出行為有一定的影響，風險規避可能會降低農戶農地轉出參與率，減少農地轉出面積。

從農地轉入層面來看，風險規避指數在0.3及以下的農戶農地轉入參與率為25.29%，分別比其他兩類農戶低7.81個百分點和6.08個百分點。與此同時，該類農戶農地轉入平均面積為0.27 hm2，比風險規避指數在0.4—0.6之間的農戶少0.11 hm2，但比風險規避指數在0.7—0.9之間的農戶多0.04 hm2。根據以上描述性統計分析，我們并沒有發現風險規避與農戶農地轉入參與率和農地轉入面積有較為明顯的關系。因此，本文預期農戶風險規避可能并不顯著影響農戶農地轉入參與率和農地轉入的面積。

表2 風險規避與農戶農地流轉Tab.2 The relationship between risk aversion and land transfer

3.2 計量模型設定

以上分析對農戶農地流轉行為的影響因素做出了一定判斷，但是僅僅局限于單個因素的描述性統計分析，沒有對其他因素進行控制，更沒有將風險規避對農戶農地流轉行為的影響分離出來。根據前人的研究可知，除了風險規避對農戶的農地流轉行為可能有影響之外，戶主個人特征、農戶家庭特征以及農戶所在村莊特征等也會對農戶的農地流轉行為產生影響。因此，本文建立如下計量模型：

式（1）中，Renti為被解釋變量，代表第i個農戶2012年農地流轉情況，采用兩種方式進行衡量：（1）農戶是否參與農地流轉（1代表是；0代表否）；（2）該農戶農地流轉的實際面積（hm2）。模型右側是一組可能影響農戶農地流轉行為的解釋變量。其中，Riski為關鍵解釋變量，表示第i個農戶的風險規避指數，由風險游戲方法測算所得。Zi為一系列控制變量，主要包括戶主個人特征、農戶家庭特征和農戶所在村莊特征等變量，分別為戶主性別（1代表男；0代表女）；戶主年齡（歲）；戶主受教育水平（接受正規教育的年數）；戶主非農就業經歷（1代表有；0代表無）；家庭總人口（人）；家庭承包地面積（hm2）；農戶所在村莊到縣城的距離（km）。同時，在模型中引入了代表政策因素和土地產權是否穩定的變量，分別用農地流轉是否受村級管制①主要指對不規范或不正當的農地流轉行為進行管制。（1代表是；0代表否）和二輪承包以來村級土地調整的次數（次）來衡量。此外，考慮到調查樣本的分散性和異質性，在計量模型中加入省級虛擬變量（Provincei），以山東省作為參照省，用來控制各省經濟發展水平等無法直接觀察但可能影響農戶農地流轉行為的因素。α1為常數項，β1、β2和β3為待估計參數，εi為隨機誤差項。計量模型中所涉及變量的定義及統計描述如表3所示。

表3 模型所用變量定義與統計描述Tab.3 Definitions and descriptive statistics of variables

由于農戶農地流轉行為屬于兩階段決策行為：農戶首先考慮是否要流轉農地，其次考慮農地流轉的規模。因此，在具體研究過程中，本文設置了如下估計方法。第一階段，因為農戶是否流轉農地為二分變量，故使用Logit模型檢驗風險規避對農戶是否流轉農地的影響（對農地轉出和農地轉入兩個方程分別進行估算）；第二階段，在實地調查過程中很多農戶并沒有發生農地流轉行為，如果把農戶農地流轉規模設定為線性方程，并運用普通最小二乘方法（OLS）回歸，將導致估計結果偏誤。為了得到一致估計，使用Tobit模型進一步分析風險規避對農戶農地流轉規模（農地轉出面積和農地轉入面積）的影響。此外，考慮到農戶風險規避程度受到其個體特征的影響，如戶主的受教育水平、非農就業經歷可能會拓寬戶主的眼界，增強其風險承受力，進而提高其風險偏好程度，從而導致模型存在多重共線性。為解決這一問題，本文采用逐步回歸法以提高模型估計的準確性。

4 計量結果分析

4.1 風險規避對農戶是否流轉農地的影響

本文采用Logit模型就風險規避對農戶是否流轉農地進行估計。從估計結果（表4）來看，模型運行結果良好，多數解釋變量的系數符號和預期相吻合，而且統計檢驗十分顯著。風險規避對農戶轉出農地有顯著的負向影響，但對農戶轉入農地的影響不顯著。例如，模型II的估計結果顯示，風險規避變量的回歸系數在5%的統計水平上顯著為負。這表明，農戶風險規避指數越高，發生農地轉出的可能性越小。模型的邊際效應進一步表明，在保持其他特征變量不變的情況下，農戶風險規避指數每上升一個單位，其發生農地轉出行為的可能性下降10.9%。而農地轉入方程結果顯示，風險規避變量與農戶農地轉入行為呈正相關關系，但未能通過顯著性水平檢驗。這一結果驗證了前文的研究預期，即風險規避會降低農戶農地轉出的可能性，但并不顯著影響農戶農地轉入的可能性。

除此之外，其他控制變量也對農戶是否流轉農地產生了影響。回歸結果顯示，在保持其他條件不變的情況下，男性戶主更傾向于轉入農地。可能的原因是，男性戶主更容易采納新技術，從而轉入農地[27]。年齡大的戶主更可能轉出農地。因為年齡大的戶主已不具備從事農業生產所要求的體力和精力[28]，不愿意也不能夠耕種農地，從而轉出農地。戶主非農就業經歷與農戶轉出農地呈顯著正相關關系而與農戶轉入農地呈顯著負相關關系。可能是因為戶主有非農就業經歷的農戶家庭，更具有非農就業的可能性，其勞動力機會成本較高，從而更傾向于將農地轉出，減少農地轉入。家庭總人口數量顯著降低了農戶轉出農地的可能性。原因可能是，家庭成員多的農戶出于維持家庭正常生活的考慮，并不會轉出農地。農戶所在村莊到縣城的距離對農戶農地轉入的影響顯著為負。一般而言，離縣城越近的村莊，農地流轉市場越活躍，反之距離越遠，流轉市場越低迷。流轉受村級管制與農戶轉入農地呈顯著正相關關系。原因可能是村級管制減少了不規范或不正當農地流轉行為的發生，一定程度上保障了農地轉入方的權益，從而刺激了轉入戶的農地需求。村級土地調整次數對農戶轉入農地有顯著負向影響。可能是因為土地調整會降低農戶對地權穩定性的預期，從而抑制了農戶農地轉入的可能性[6]。另外，由于各省經濟發展水平及農業生產結構等不同，農戶農地流轉行為存在著區域差異，總體來看，與山東省相比，吉林省和湖南省農戶轉入農地的可能性更大。

4.2 風險規避對農戶農地流轉規模的影響

為進一步探索風險規避與農戶農地流轉規模之間的關系，本文對樣本數據進行了Tobit模型回歸。從回歸結果（表5）來看，模型擬合度較好，多數解釋變量的系數符號和表4估計結果一致。風險規避對農戶農地轉出規模有顯著的負向影響，但并不顯著影響農地轉入的規模。例如，模型VI的估計結果顯示，風險規避變量的回歸系數為-0.08，且在5%的顯著水平上顯著。這表明，在控制其他特征變量后，農戶的風險規避指數每增加一個單位，其農地轉出的面積將減少0.08 hm2。而農地轉入方程的結果顯示，風險規避對農戶農地轉入的規模影響不顯著。這一結果進一步驗證了前面的研究預期，即風險規避會減少農戶農地轉出的規模，但對農戶農地轉入規模沒有顯著影響。

其他控制變量中，部分變量的顯著性與表4的結果存在差異。具體而言，戶主受教育水平的提高顯著減少了轉入戶的農地轉入規模。可能的原因是，受教育水平高的戶主，非農就業的可能性較高，因此更有可能縮小農地轉入的規模。家庭承包地面積對農戶農地流轉的規模有顯著影響。這意味著，初始稟賦越多的轉出戶農地轉出規模越大，初始稟賦越少的轉入戶則不斷轉入農地。

表4 風險規避與農戶是否流轉農地關系估計結果Tab.4 The estimation results of the relationship between risk aversion and farmland transfer

表5 風險規避與農戶農地流轉規模關系估計結果Tab.5 The estimation results of the relationship between risk aversion and the scale of farmland transfer

4.3 風險規避對農戶農地流轉影響的討論

本文的實證分析結果表明，風險規避對農戶農地轉出的可能性和農地轉出的規模有顯著負向影響，但對農戶農地轉入的可能性和農地轉入的規模影響不顯著。這不難理解，由于農業生產的特殊性，農戶面臨著自然風險、市場風險和政策風險等諸多風險。而中國農民多為風險規避者[29]，他們為穩定收入，在農業生產過程中通常采取保守行為，如通過施用過量的農藥和化肥來避免可能發生的產量損失，而在農地流轉決策中往往選擇觀望或不參與流轉來避免風險[30-31]。

進一步來看，農地轉出方和轉入方在風險方面處于不對等地位。如當面臨自然風險時，轉入方的壓力更大，因為不管是否有災害，轉入方都必須向轉出方支付土地租金，市場風險也有這個特點。但在政策風險方面，轉出方似乎面臨的壓力更大，因為在目前農地確權登記頒證工作未完成進而產權不穩定的情況下，農戶將農地流轉出去可能面臨失去農地的風險，而轉入方在不確權的情況下最多面臨農地被收回的風險。當前環境下，農地產權處于變動①當前變動主要因為農地確權、三權分置以及長久不變等工作正在進行。期，這樣會促使轉出方處于明顯觀望狀態，而對轉入方卻并不會有消極影響，甚至可能是正的影響，如轉入方趁著產權沒完全落實的時候意外獲得土地豈不更好。

5 結論與政策啟示

本文基于吉林、山東、陜西和湖南4省559個農戶的調研數據，利用風險游戲方法對農戶風險規避程度進行了測算，并實證分析了風險規避對農戶農地流轉行為的影響。研究結果表明，風險規避對農戶農地轉出行為具有顯著的負向影響，但并不顯著影響農戶農地轉入行為；此外，戶主的性別、年齡、非農就業經歷及村級流轉管制等也是影響農戶農地流轉行為的重要因素。

根據本文的研究結論與分析可以得到一定的政策啟示。為保障農地流轉有序進行，一是要做細做實農地承包經營權確權登記頒證工作，提高農地產權安全性；二是要加強對流轉的規范管制，降低農地流轉風險；三是要推動農村勞動力非農就業，發揮農地流轉市場的功能。

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（本文責編：王慶日）

The Impact of Risk Aversion on Farmer’s Behavior of Land Transfer: Evidence from Jilin Province, Shandong Province, Shaanxi Province and Hunan Province

SUN Xiao-long1，2, GUO Pei2
（1. Center for Rural Development Policy, China Agricultural University, Beijing 100083, China; 2. College of Economics & Management, China Agricultural University, Beijing 100083, China）

Based on survey data of 559 households from four provinces in Jilin, Shandong, Shaanxi and Hunan, the purpose of this paper is to analyze the impact of risk aversion on farmer’s behavior of farmland transfer. In the specific research process, we first estimated the degree of farmers’ risk aversion referring to Holt and Laury’s risk game method, then we analyzed the relationship between risk aversion and farmland transfer by using descriptive statistics method and at last, we used Logit and Tobit models respectively to measure the effect of risk aversion on whether farmers transfer farmland or not and its scale. The results show that farmers’ risk aversion significantly reduces the possibility of the occurrence of farmland transfer. Higher level of risk aversion is also associated with less areas of farmland transferred. However, farmers’ risk aversion had no significant effect on the possibility and scale of farmland inflow. In addition, householder’s sex, age, the experience of off-farm employment and village-level regulation were important factorsaffecting the behavior of farmland transfer. In order to transfer farmland-use right orderly, the research recommended that farmland contractual right registration should implemented bindingly; the land transfer should be regulated; rural labor transforming to non-agricultural employment should be promoted.

land economy; risk aversion; farmland transfer; econometric model

F301.0

A

1001-8158（2016）12-0035-10

10.11994/zgtdkx.20161207.162838

2016-05-26；

2016-09-16

中央高校基本科研業務費專項資金資助項目（2016RW001）。

孫小龍（1989-），男，江蘇興化人，博士研究生。主要研究方向為農業經濟理論與政策。E-mail: xlsun890105@163.com

郭沛（1971-），男，甘肅蘭州人，博士，教授，博士生導師。主要研究方向為農村土地制度與農村金融。E-mail: guopei@cau.edu.cn