任天馳,彭志遠
(云南農業大學經濟與管理學院,昆明650201)
隨著我國農村經濟的發展,農業現代化的進程大幅加快,當前農村存在較為普遍的農戶兼業化及農地耕作細碎化情況。其中農戶兼業行為是否會阻礙農村土地流轉是目前學術界爭論的焦點之一。一部分學者認為,農戶的兼業行為會導致土地流轉市場供給減少,使得農村土地流轉效率降低[1-3]。錢忠好[4]以農戶的家庭決策為視角進行實證研究,認為農戶家庭部分成員的非農就業并非其進行農地流轉的必然誘因。孫玉娜等[5]同樣指出農村的勞動力大量外流并未導致農戶的土地流轉。但也有學者認為,農戶兼業行為對土地流轉起促進作用,如張忠明等[6]根據在浙江省的實地調研發現純農戶的土地流入意愿較強,而兼業農戶的土地流出意愿較強。張璟等[7]根據清華大學在全國范圍內進行的“百村調研”數據實證分析發現農戶土地轉出行為與農戶的勞動力兼業水平、收入兼業水平存在正向關系,并指出農戶家庭成員中常年在外務工者的比例越高,其選擇轉出土地的可能性就越大。
對于同時作為欠發達地區和以農業為主的云南省,關于農戶兼業行為對其土地流轉影響的研究尚不多見。根據調研數據,兼業農戶的占比達47.30%。基于此,本文以云南省的實地調研數據為基礎,通過分類Logistic模型進行實證分析,以理清欠發達地區農戶兼業行為對農村土地流轉的影響,并為引導欠發達地區兼業農戶進行土地流轉提出相應的對策建議。
根據云南省農業廳的測算,2016年全年云南省土地流轉累計達105.3萬hm2,雖總數并不突出,但若結合土地總面積分析,云南省農村土地流轉比重在欠發達地區是靠前的。因此,以云南省作為調查區域可以對欠發達地區農村土地流轉有較準確的反映。
本文數據來自2016年云南省的昆明,昭通,文山,紅河,普洱,德宏,保山,迪慶,景洪等地區的調研資料,上述地區都屬于云南省農村兼業農戶較多地區,且農戶的兼業特征較為明顯。為確保研究的結論更加準確,在選擇樣本時遵循分層的隨機抽樣方法,保證樣本的差異性和覆蓋面。問卷共發放620份,其中有效問卷558份,樣本有效率達到90%。
1.2.1 樣本描述性統計分析
本調查共計558個農戶家庭樣本,其中進行土地流轉的農戶占39.78%,共流轉土地面積116.8 hm2,農戶平均流轉面積2 193 m2。被調查家庭戶主民族為漢族的占63.6%,少數民族中占比最多的為哈尼族,苗族和白族,共占比19.9%。每個家庭平均勞動力為2.8人,家庭勞動力為2人的占比達43.7%。家庭中受教育程度最高家庭成員學歷為大學或以上的占比27.2%,可見被調查家庭大多數文化層次偏低。
據國家統計局農調支隊的統計口徑,以農戶的家庭年農業純收入占該農戶家庭的年總收入為標準來劃分不同經營模式的農戶,該比重大于95%的為純農戶,該比重大于50%小于95%的為I兼農戶,該比重大于5%小于50%的為Ⅱ兼農戶,其他農戶為非農戶。在本次調查的樣本中,純農戶最多,占比為51.08%,戶數為285戶,I兼農戶共86戶,占比為15.41%,Ⅱ兼農戶共100戶,占比為17.92%,非農戶87戶,占比15.59%。可見被調查家庭中純農戶很多,云南省農村農戶的兼業程度還處在較低水平。
1.2.2 樣本農戶土地流轉概況
調研數據表明,樣本農戶的土地流轉比例為39.78%;其中有148戶農戶轉入土地,占比為26.52%;74戶農戶轉出土地,占比13.26%。不同兼業程度的農戶土地在選擇土地流轉方面具有明顯差異(表1)。

表1 樣本農戶土地流轉比例統計表Table 1 Statistic of land transfer proportion in surveyed farm households
從轉入土地農戶所占比例來看,純農戶最高,占比為49.32%,I兼農戶次之,占比為34.46%,非農戶最低,占比為3.38%。從轉出土地農戶所占比例來看,占比由高到低分別是非農戶,II兼農戶,I兼農戶及純農戶,占比分別為41.89%,39.19%,12.16%和6.76%。
1.2.3 計量模型構建
設定農戶對土地進行流轉的事項為三種:轉入土地、轉出土地與未參與流轉。將這三種情形設為三項事件,此三項事件的概率和為1,因此采用多分類Logistic模型分析。假設因變量共有t個分類,設定其中一項事件為“對照組”,以π(s)i=Pr(yi=s)來表示某個單項事件屬于分類s(s=1,2,…,t-1)的概率,單項自變量或者協變量Xi的分類Logistic模型為:
logit(π(is)/πt)=β0(s)+β1(s)Xi(s=1,2,…,t-1),其中,β0(s)是其截距的參數估計值,β1(s)是其偏回歸的系數估計值,表示s類與t類之比[8]。
在本數據樣本中,y值共包含三個事件,具體為:y=1,表示農戶轉入土地;y=2,表示農戶轉出土地;y=3,表示農戶未參與土地流轉(參照組)。則對應的多項Logistic模型為:
logit pr1/3=ln[pr(yi=1|Xj)/pr(yi=3|Xj)]=β1+β11x1+β12x2+… +β1ixi+u=g1(Xj)
logit pr2/3=ln[pr(yi=2|Xj)/pr(yi=3|Xj)]=β2+β21x1+β22x2+… +β2ixi+u=g2(Xj)
其中,Xj(j=1,2,…,j)表示影響農戶土地流轉的各種因素,β1i,β2i是 Xj(j=1,2,…,j)的偏回歸系數,表示在其他影響因素不變時,該影響因素取值增加1單位時所導致兩種選擇的機會之比的比數比值的變化量,β1和β2為常數項。
黎庭[9]、王兆林等[10]的研究表明,農戶戶主特征、家庭經營特征、家庭自然稟賦等變量都對農戶的土地流轉決策有著顯著的影響。此外,云南省作為我國少數民族種類最多的省份,在本次調研數據中,少數民族家庭占比為36.4%。因此,本文將戶主年齡、戶主民族、家庭人均耕地面積、家庭勞動力總數、家庭成員擁有的最高學歷、農戶兼業情況作為自變量,具體特征及賦值情況如表2所示。

表2 變量賦值說明表Table 2 Variable assignment description
基于樣本數據,采用 SPSS 19.0對多分類Logistic模型進行估計,其中Pseudo R2=0.901,P值為0.000,表明模型的估計結果是可信的,回歸結果顯示X3、X4、X5變量是農戶轉入或轉出土地的共同影響因素,X6兼業情況在影響農戶決定進行土地轉入或轉出時有明顯差異(表3)。

表3 模型回歸結果Table 3 Estimated results ofmodels
轉入土地欄的估計結果顯示:相比于對照組,家庭人均耕地面積、家庭最高學歷情況對農戶選擇轉入土地有顯著的負向影響;家庭勞動力總數對農戶轉入土地有顯著正向影響,系數值為0.029,即固定其他影響因素不變,若農戶家庭勞動力增加一人,則其選擇土地轉入的概率就會相應增加2.9%;從兼業情況來看,農戶的兼業程度與農戶選擇轉入土地呈負相關關系,隨著農戶兼業程度的上升,其選擇轉入土地的概率明顯降低,其中I兼農戶、Ⅱ兼農戶選擇轉入土地的概率均明顯低于純農戶,非農戶選擇轉入土地的概率最低。原因可能在于隨著農戶兼業程度的增加,農戶從事農業生產的行為減少,客觀上降低了對土地的需求。
轉出土地欄的估計結果顯示:相比于對照組,家庭勞動力數量與農戶轉出土地呈負相關;而人均耕地面積、最高學歷兩個變量與農戶選擇轉出土地存在正相關關系;從兼業情況來看,農戶兼業行為對農戶選擇轉出土地有顯著的正向影響。其中I兼農戶選擇土地轉出的概率遠小于II兼農戶,原因在于I兼農戶地的非農收入只是農業收入的一個補充部分,該階段農戶家庭的非農收入并不能導致農民退出農業生產。Ⅱ兼農戶土地轉出的概率高于I兼農戶和純農戶,說明當農戶的非農收入占超過50%時,農戶對農業收入的依賴減弱,選擇轉出土地的概率更高。
本文基于云南省的實地調研數據,從云南省農村兼業農戶的自身特征出發,通過分類Logistic模型實證分析了云南省農村農戶兼業行為對土地流轉的影響。結論表明:云南省農村農戶的兼業行為并未妨礙其進行土地流轉,但兼業農戶在土地流轉市場中的角色與其他類型農戶存在顯著差異。與未參與土地流轉的農戶相比,在轉入土地市場中,純農戶占比最高,接下來依次為I兼農戶,II兼農戶及非農戶。在轉出土地市場中,非農戶占比最高,接下來依次為II兼農戶,I兼農戶,純農戶。基于此,對于如何引導欠發達地區農村兼業農戶參與土地流轉,本文提出以下建議:
(1)組織專門的村級負責團隊幫助農戶進行土地流轉。實證結果顯示,家庭的受教育程度對土地轉入有負向作用,而對土地轉出有正向作用。其原因在于,在調研中發現受教育水平較高的家庭更容易理解土地流轉的相關政策,也更傾向于主動與土地轉入方聯系。因此,應組織專門的村級負責團隊宣傳及幫助農戶解讀土地流轉的相關政策,并協助農戶與土地轉入及轉出方進行聯系,以解決一些農戶無法實質落實土地流轉的問題。
(2)加強兼業農戶的非農就業培訓力度。農戶兼業行為對農戶選擇轉出土地有顯著的正向影響,且隨著農戶兼業程度的上升,其轉出土地的概率明顯更高。因此應加強尤其是對I兼農戶的非農就業培訓力度,提升兼業農戶的自身能力以增強其在就業市場的競爭力,使其逐步向非農戶過渡,以增加農村土地流轉市場的供給。
(3)發展家庭農場。調查樣本中,純農戶的占比最高,其選擇轉入土地的概率也明顯高于兼業農戶和非農戶,而家庭勞動力數量較多的農戶轉入土地可能性也較高。因此,應重點發展一些以農戶家庭勞動為基礎,在經濟上以農業收入為主的從事專門化、集約化農業生產的家庭農場,增加農村土地流轉市場的有效需求,并使之成為農村經濟發展新的增長點。
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