程 建,程久苗,費羅成,吳九興,徐玉婷
(安徽師范大學國土資源與旅游學院,蕪湖 241003)
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·三農問題·
城鄉一體化背景下耕地社會保障價值研究*
——以安徽省懷寧縣為例
程建,程久苗※,費羅成,吳九興,徐玉婷
(安徽師范大學國土資源與旅游學院,蕪湖241003)
當下農村改革不斷深化,農村經濟社會面貌迅速變化,城鄉一體化引領農村發展進入新階段。為闡明當前農村地區耕地社會保障現狀和發展趨勢,本文采用條件價值評估法(CVM)在安徽省懷寧縣進行了耕地社會保障價值研究。在條件價值評估法下,利用二項回歸模型分析了影響受訪者受償意愿的相關因素,結果表明:受訪者年齡、家庭年收入與受償意愿呈負相關; 家庭收入來源、農地流轉期限、新農保養老金發放級別與受償意愿呈正相關; 同時測算出懷寧縣耕地資源社會保障總價值為9.91億元,占當地2014年國民生產總值的5.68%,單位面積耕地社會保障價值為1141.67元/667m2,占當地征地統一年產值的71.95%。通過與他人相關研究對比分析,結論認為目前耕地在中部地區農村社會保障體系中仍承擔著基礎性作用,但隨著城鄉一體化趨勢的不斷增強,耕地社會保障地位正在弱化,農村社會保障多元化發展趨勢明顯。
耕地社會保障價值城鄉一體化條件價值評估法受償意愿回歸分析懷寧縣
中國城市與農村長期分化,二元壁壘明顯。相比城市,農村地區社會保障極其落后,而農民對社會保障的需求又十分迫切,甚至只能將耕地視為社會保障的最后一道屏障[1],這催生了耕地社會保障研究的興起。自20世紀90年代以來,學者們開展了諸如耕地資源價值探討與公眾認知調查[2-4]、耕地社會保障理論內涵[5-6]、耕地社會保障價值測算[7-13]等相關研究。研究側重于選定具體研究區,進行耕地社會保障價值評價方法的構建和應用,形成了以替代市場法為主的方法體系,并從單一案例區研究發展到多案例區對比研究。
近年來,尤其是十八屆三中全會以來,農村改革不斷深化,城鄉一體化步伐加快,農村地區基礎設施建設、公共服務、社會保障正逐步完善,學者們研究視角也發生轉變。最新研究開始關注耕地社會保障替代[14]、耕地社會保障退出[15]、耕地社會保障與相關政策聯系[16]。文章立足于受訪者視角應用一種意愿調查法——條件價值評估法(CVM),以安徽省懷寧縣為例,探討現階段城鄉一體化背景下耕地社會保障地位轉換問題。
懷寧縣地處安徽省西南部,長江中下游北岸,截至2014年,懷寧縣農業人口61.68萬,占總人口的88.15%,農村居民人均可支配收入1.045 7萬元; 農村青壯年勞動力大量外出務工或經商,懷寧縣超過50%的農地被流轉,是傳統的農業大縣又是農地流轉大縣; 種糧大戶、農民專業合作社、農業產業化龍頭企業大量涌現,借力國家級現代化農業產業園建設開始謀求從傳統農業向現代農業轉變; 新縣城連年入選“全國最具投資潛力中小城市百強”,同時吸引大量農村居民向縣城遷徙,城鎮化速度快,是一種典型的城鎮化模式; 新農合、新農保普及率高基礎好,初步建立起了惠及全縣的社會保障體系,有利于對各種保障來源進行比較研究。綜合觀察,懷寧縣在人口結構,農業發展,城鎮化模式,農村社會保障發展等方面在中部地區具有典型性和代表性。
2.1數據來源
文章數據主要來源于課題組2015年2月在研究區開展的抽樣調查,問卷對象均為農村戶口,來自于懷寧縣域20個鄉鎮。課題組共發放問卷150份,回收150份,選取了其中135份有效問卷為數據來源。其他數據來源于《安慶市統計年鑒2014》、《懷寧縣2014年統計公報》以及他人在其他案例區的研究成果。
2.2研究方法
條件價值評估法(CVM)屬于意愿調查法,自Davis在1963年首次應用以來[17],經過不斷探索與完善,現已成為評價資源環境非市場價值的最成熟方法[18]。條件價值評估法子方法眾多,文章所選擇的雙邊界二分式引導技術在CVM法中應用最為廣泛,建立在投標價格接受概率與個體解釋變量的函數關系上,采用 Logistic 回歸模型對受訪者的投標分布與各解釋變量進行擬合分析。
在具體應用時,首先需要構建一個假想市場,即村集體將對集體耕地進行統一流轉,轉入方以現金形式支付農戶因耕地經營權喪失而失去的耕地社會保障功能。在此基礎上設計受償方案(表1),此套方案設計主要參考了他人相關CVM研究案例[19-23]以及研究區新農保養老金發放標準。詢問時隨機設定第一次投標值T,若受訪者對首次投標值回答“是”,則第二次以更高的投標值Th提問; 若受訪者對首次投標值回答“否”,

表1 雙邊界二分式CVM法受償方案 元/人·年

圖1 雙邊界二分式CVM法引導技術示意圖[24]
則第二次以更低的投標值Tl提問。由此可以產生“是-是(Y-Y)”、“是-否(Y-N)”、“否-是(N-Y)”、“否-否(N-N)”四種回答結果。(圖1)
假設受訪者i的回答情況受到社會經濟變量和投標值影響,且呈現線性關系,則回歸方程可表達為:
y=α+βxi+λT+δ
①
其中,y為虛擬變量,表示回答結果,y=1表示“Yes”(包括Y-Y、Y-N、N-Y三種情況),y=0表示“No”(僅N-N一種情況); T為投標值; xi表示影響受訪者受償意愿的社會經濟變量; α、β、λ為參數; δ為擾動項。利用調查數據采用對數似然法可估計出回歸方程的參數值,從而可計算出受償意愿WTA,具體公式如下:
②
3.1描述性統計
關于耕地是否具有社會保障功能。調查結果顯示: 72.63%的受訪者認可耕地具有社會保障功能。并且對耕地的養老保障功能、基本生活保障功能、失業保障功能、醫療保障功能的認可比率分別為: 94.13%、80.46%、26.33%、9.54%。這組數字說明受訪者對耕地社會保障功能認知度良好,也反映耕地社會保障具備群眾基礎。
關于農村居民的保障觀念。由表2可以看出,農村青壯年勞動力大多愿意將個人儲蓄劃出部分資金視為社會保障來源; 新農保、新農合這樣正規的社會保障方式開始發揮重要作用,受到多數認可; 對于多數農村居民來講,耕地收益過低,單靠耕地難以保障,耕地保障具有一定作用,但也不能被片面夸大; 商業性質的社會保障在農村地區比較少見,但較容易被進城落戶的農村居民所接受,必將有長足的發展。同時,有少數進城落戶農業轉移人口也開始被城鎮居民社會保障所覆蓋。

表2 不同年齡段保障來源分布 %
關于受訪者受償意愿。由表3可以看出,對于方案①~ ③受訪者更多表現出否定態度, 550元以下的受償金額不能彌補農戶因耕地社會保障功能的失去所受的損失。方案④表明受償金額達到650元之后,受訪者開始傾向于接受。方案⑤⑥反映受償金額從850元向1050元過渡時,受償金額從三位數遞增到四位數更易吸引受訪者,而從四位數遞減到三位數時就容易遭到否定。對于方案⑦~ ⑨受訪者認同度比較高,可以判斷1150~1600元的受償金額達到了受訪者的心理預期。

表3 雙邊界二分式引導技術下受訪者受償意愿分布 人
3.2回歸分析
通常認為受訪者的性別、年齡、文化程度等個體特征以及家庭人口數、收入來源和家庭年收入等家庭特征會影響受訪者的決策[25]; 流轉期限即農戶經營權的轉交年限,對受償心理影響明顯; 新農保養老金發放級別能夠影響受訪者對土地的依賴度,進而影響受償意愿。基于以上分析,文章選取10個社會經濟變量來描述受訪者,表4對這些變量進行了量化。
將調查數據按照表3變量設置方法整理后代入spss軟件進行數據分析,可估計出受訪者WTA的logisitic模型,包含投標值在內的11個解釋變量中,有6個進入了回歸方程,其P值均小于0.05,具體回歸結果見表5。在Hosmer和lemeshow擬合優度檢驗中,P值為0.853>0.05,同時Hosmer和lemeshow檢驗的隨機性表顯示觀測值和預測值非常接近,說明模型擬合度較好。所以,受訪者WTA的logisitic回歸模型如下:
表4變量定義

變量代碼變量名變量含義均值x1性別男=1;女=21.44x2年齡18歲以下=1;18~29歲=2;30~39歲=3;40~49歲=4;50~59歲=5;60歲及以上=64.13x3文化程度沒上過學=1;小學=2;初中=3;高中或中專=4;大專及以上=52.59x4職業農民=1;工人=2;私營企業主=3;個體工商戶=4;干部=5;退休人員=6;學生=7;其他=81.61x5家庭人口數實際觀測的家庭人口數4.50x6家庭收入來源農業收入=1;打工=2;經商=3;集體經濟分紅=4;其他=52.97x7家庭年收入2000元及以下=1;2001~5000元=2;5001~10000元=3;10001~20000元=4;20001~30000元=5;30001~40000元=6;40001~50000元=7;50001~60000元=8;60001元及以上=94.72x8家庭承包地面積實際觀測的家庭承包地面積4.37x9假設農地流轉期限實際觀測的流轉期限5.69x10新農保養老金發放級別70元/月=1;85元/月=2;100元/月=3;110元/月=4;125元/月=5;140元/月=6;150元/月=7;160元/月=8;170元/月=9;190元/月=103.87
表5WTA的logisitic模型回歸結果

變量代碼變量含義參數估計P值T投標值0.32170.0114x2年齡-0.62790.0249x6家庭收入來源1.54780.0068x7家庭年收入-0.41480.0363x9農地流轉期限0.41420.0055x10新農保養老金發放級別0.29930.0395C常量-1.66250.3608
(1)年齡與受償意愿呈負相關,即年齡越大的受訪者,受償意愿反倒越低。年齡越大的受訪者受教育程度大多比較低, 60歲以上受訪者中,文盲比例占到71.43%,對耕地社會保障功能認知不清,影響受償時的判斷; 其次大齡受訪者收入水平和消費水平一般更低,即使較低的受償金額也可能得到滿足,整體受償金額不高。負相關性表明,隨著中國進入老齡化社會,農業勞動力結構性問題將更加突出,低受償占比將升高,耕地社會保障將持續走弱;
(2)家庭年收入與受償意愿呈負相關,即隨著家庭年收入提升,受償意愿趨于降低。當下農村家庭持續增收,懷寧縣2014年農村居民人均可支配收入10457元,比上年增長了12.3%,耕地收益占比很少。個人儲蓄中一部分金額被視為保障來源,使得自我保障信心大幅提升,擺脫了對耕地的依賴,耕地社會保障地位便受到削弱。隨著農村居民收入持續增高,這一弱化趨勢將更加明顯。
(3)家庭收入來源與受償意愿呈正相關,說明從事非農行業的人比務農者對耕地社會保障的需求更強烈,反映出非農從業者不愿放棄耕地承包權經營權,且他們高收入和高消費水平拉高了受償期望值。實際上,耕地對務農者具有更加實際的保障意義,因為務農者收入主要依靠耕地,投身于耕地反使他們沒有意識到耕地財產權利的存在。
(4)農地流轉期限與受償意愿呈顯著正相關,即農地流轉時間越長,受償意愿就越大,耕地社會保障價值也就越大。從這個結果看,農地流轉對耕地社會保障價值的發揮具有促進作用。主要原因可能是,研究區土地流轉已經形成相當規模,土地流轉工作開展較好,流轉金平均水平較高,達到甚至超過了農戶務農收益,而且流轉金收益相當穩定且具有增值空間,而務農具有收益不確定性,易受到天災影響。另一方面,農地流轉也有效遏制了耕地拋荒現象,幫助耕地價值得到彰顯。
(5)新農保養老金發放級別與受償意愿呈正相關。主要是因為養老金由個人和政府共同出資構成,其發放金額越高越反映投保人的社會保障意識較高,所以其對耕地社會保障認知和關注度也更高,表現出來就是受償意愿較高。
(6)根據二項回歸結果和公式②,計算受訪者平均受償意愿:
平均受償意愿達到了1599.91元/(人·年),與當地新農保最高養老金發放金額持平。2014年懷寧縣統計公報顯示全縣年末農業人口619428人,耕地總面積57869.95hm2。所以在雙邊界二分式CVM法下,懷寧縣耕地資源社會保障總價值為: 1599.91×619428=9.91億元,單位面積耕地社會保障價值為1141.67元/667m2。全縣耕地資源社會保障總價值占全縣2014年國民生產總值的5.68%,占全縣第一產業生產總值的46.20%。懷寧縣2014年社會保障和就業支出2.66億元,耕地社會保障價值是其3.73倍。這說明當下懷寧縣的農村社會保障事業仍然離不開耕地的支持,耕地保障依然發揮著基礎性作用。
(1)通過對懷寧縣的實證研究,在雙邊界二分式CVM法下測算得到全縣耕地社會保障價值總量為9.91億元,單位面積耕地社會保障價值為1141.67元/667m2,在全縣社會保障體系中發揮著基礎性作用。但在農村經濟社會發生變化的大背景下,以農民收入持續增長為主要推動力量,農戶對耕地保障的依賴度有所降低,耕地社會保障價值正在減弱。當下,農村社會保障體系呈現多元發展現狀。構建與城鄉一體化相適應的農村社會保障體系,既需要發揮傳統的耕地社會保障的基礎作用,更需要逐步推進和完善新農合、新農保的支柱作用,同時將家庭保障作為重要補充,積極推進商業保險的發展。
(2)與已有研究成果對比發現,文章測算所得耕地社會保障價值量明顯偏小。(謝宗棠等, 2003年, 10752.80元/667m2[26]; 陳麗、曲福田等, 2003年, 16700元/667m2[7])。測算結果差異主要是因為所用方法的差異,他人研究均是從純粹的間接市場角度,使用市場替代法計算出的耕地社會保障應有價值,其結果必然偏大,而本文使用的CVM法計算出的是農民實際可得保障價值,其結果必然偏小; 其次是不同研究區社會經濟發展水平不同而造成的地域差異和時間推移造成的價值衰減,即農村的社會保障形勢在轉變。
(3)價值測算方法作為耕地社會保障的研究重點,仍然具有較大的研究空間,方法創新、不同方法之間的交流融合對于成熟方法體系的建成至關重要。本文基于農村居民需求角度應用CVM法,其在懷寧縣的應用表明直接評價方法能夠很好體現受訪者意愿,并反映其中的關鍵影響因素。由于CVM法在土地科學領域應用并不多,積累的經驗還相當匱乏,本文所采用的引導技術和投標體系有待于在今后的研究中進一步完善。
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RESEARCH ON SOCIAL SECURITY VALUE OF ARABLE LAND UNDER BACKGROUND OF URBAN AND RURAL INTEGRATION——A CASE STUDYOF HUAINING COUNTY
Cheng Jian,Cheng Jiumiao,Fei Luocheng,Wu Jiuxing,XuYuting
(College of Territorial Resources and Tourism,Anhui Normal University, Wuhu 241003,China)
With continuous deepening of the rural reform after the Third Plenary Session of the 18th Central Committee of the Communist Party of China,the rural social economy changes rapidly,urban-rural integration has developed to a new stage with high rural infrastructure construction, public service and social security. This paper illustrated the status and development trend of social securityin the current rural area, and studied the social security value of arable land using the contingent valuation method(CVM) in Huaining county of Anhui province.It analyzed relevant factors which affected the willingness to accept of the respondents with the regression model.The results showed that the age and annual household income were inversely related to the willingness to accept, while the source of household income, duration of farmland transference, and the level of pension was positively related to the willingness to accept.Social security value of arable land of Huaining county was 991 million yuan,accounting for 5.68% of local GDP in 2014.And the value of per 667m2was 1141.67 yuan,accounting for 71.95% of local land expropriation unified annual output value.Compared with the other results,the paper concluded that arable land played a fundamental role in the development of rural social security.However,with the steady growth of farmers' income, the dependence on cultivated land began to decrease,social security value of arable land was weakened when the tendency of urban-rural integration enhanced.To build a rural social security system adapting to urban and rural integration, the new rural cooperative medical system and rural endowment insurance should be promoted.
social security value of arable land; urban-rural integration; contingent valuation method;willingness to accept; regression analysis;Huaining county
10.7621/cjarrp.1005-9121.20160626
2016-01-13
程建(1992—),男,安徽安慶人,碩士研究生。研究方向:土地規劃與土地評價。※通訊作者:程久苗(1964—),男,安徽安慶人,教授。研究方向:土地利用與政策,Email: 975869246@qq.com
國家青年自然基金項目“農戶農地流轉方式、行為及其效率測度研究——以中東部典型流轉區為例”(41401123)
F323.89
A
1005-9121[2016]06-0158-06