基于Logistic模型的農(nóng)戶農(nóng)用地轉出意愿及影響因素研究

劉佳琪

(長安大學土地工程學院，陜西 西安 710064)

隨著社會的發(fā)展，農(nóng)業(yè)向著企業(yè)化、機械化、規(guī)模化、科技化和集約化發(fā)展，相應的對農(nóng)用地的要求也向著集中連片化發(fā)展，農(nóng)用地流轉是新農(nóng)村發(fā)展舉措之一，有利于解決農(nóng)用地細碎化的問題，進而實現(xiàn)土地資源優(yōu)化配置及規(guī)模經(jīng)營，以實現(xiàn)規(guī)模效益[1]，適應現(xiàn)代農(nóng)業(yè)的發(fā)展。農(nóng)用地的流轉分為農(nóng)用地轉出和轉入，轉出和轉入只有達到動態(tài)平衡，農(nóng)用地流轉市場才能穩(wěn)定，農(nóng)用地的轉出是完成農(nóng)用地流轉的第一步，并且在農(nóng)用地細碎化程度高的情況下，只有農(nóng)用地的轉出量足夠才能進一步進行農(nóng)用地整合，實現(xiàn)農(nóng)用地的集中連片進而實現(xiàn)規(guī)模經(jīng)營。綜上，單向對農(nóng)戶農(nóng)用地轉出意愿和影響因素進行研究是十分有必要的。貴州省赫章縣哲莊鎮(zhèn)是典型的發(fā)展落后、農(nóng)用地流轉不活躍、農(nóng)用地細碎化程度高的鄉(xiāng)鎮(zhèn)，因此有必要對研究區(qū)農(nóng)戶農(nóng)用地轉出意愿和影響因素進行分析，揭示各因素對農(nóng)戶農(nóng)用地轉出意愿的作用規(guī)律，為與研究區(qū)情況相似的地區(qū)農(nóng)用地流轉工作提供幫助。

1 數(shù)據(jù)來源與研究方法

1.1 研究區(qū)概況

研究區(qū)地處兩省(貴州省、云南省)三縣(鎮(zhèn)雄縣、赫章縣、七星關區(qū))的交界處，總面積為85.32km2。人口總數(shù)為2.9萬余人，其中農(nóng)業(yè)人口占98.7%，非農(nóng)業(yè)人口占1.3%。研究區(qū)所在縣是貴州省14個深度貧困縣之一，全縣經(jīng)濟相對落后。研究區(qū)地形約80%為山地丘陵，全鄉(xiāng)有耕地1314hm2，基本農(nóng)田為20hm2，耕地1284hm2，人均占有耕地面積為0.044hm2，由于地形的原因，耕地多為呈階梯式分布的坡耕地，其中25°以上坡耕地為234.67hm2。由于地形限制和長期以來實行的“增人不增地，減人不減地”的土地政策，研究區(qū)耕地細碎化程度高。

1.2 數(shù)據(jù)來源

對相關土地流轉影響因素的研究進行分析后，本研究從農(nóng)戶戶主特征、農(nóng)戶家庭特征、農(nóng)戶農(nóng)用地特征以及農(nóng)戶對土地相關知識的認知4個方面[2-4]研究影響農(nóng)民農(nóng)用地轉出的因素；此外，結合當?shù)氐娘L俗習慣研究了墳地對農(nóng)民農(nóng)用地轉出意愿的影響情況。采取半結構式訪談及發(fā)放調(diào)查問卷的方式在研究區(qū)進行預調(diào)研并結合實際情況確定問卷的內(nèi)容，并以電子問卷的方式通過網(wǎng)絡交流平臺及線下訪談方式進行數(shù)據(jù)收集。總共獲取問卷177份，有效問卷149份，問卷有效率為84.2%，見表1。

表1 赫章縣哲莊鎮(zhèn)農(nóng)戶農(nóng)用地轉出意愿及影響因素統(tǒng)計表

續(xù)表 赫章縣哲莊鎮(zhèn)農(nóng)戶農(nóng)用地轉出意愿及影響因素統(tǒng)計表

1.3 研究方法

本研究中農(nóng)戶農(nóng)用地轉出意愿為因變量，屬于二分變量，即愿意轉出農(nóng)用地或者不愿意轉出農(nóng)用地。根據(jù)這一基本特征選擇二元Logistic回歸分析模型對研究區(qū)農(nóng)民農(nóng)用地轉出意愿影響因素的相關數(shù)據(jù)進行分析。在進行模型設計時，將農(nóng)戶是否愿意轉出農(nóng)用地設置為因變量，假設“愿意轉出農(nóng)用地”為1，“不愿意轉出農(nóng)用地”為2，見表2。將因變量和自變量分別設定為yi與xi，各變量的編號用i來表示，模型中自變量xi代表影響農(nóng)戶農(nóng)用地轉出意愿的各項相關因素。建立農(nóng)戶農(nóng)用地轉出意愿影響因素及影響程度的Logistic回歸分析模型：

表2 變量的描述

因為似然函數(shù)的最大化和似然函數(shù)對數(shù)的最大化是等價的，所以對式(1)取對數(shù)：

(1)

(2)

對L*求最大值，是等價于對式子∑(Yi-β0-β1Xi)2求最小值的，進行Logistic轉換后，得到概率函數(shù)和自變量之間的線性模型：

lnL=(α+∑βiXi)=b0+b1x1+b2x2+…+bnxn+ε

(3)

2 結果與分析

根據(jù)Mitchell H.Katz所著的《多變量分析》，相關系數(shù)超過0.9的2個變量若同時引入方程，模型準確性將會受到嚴重干擾，相關系數(shù)低于0.8時準確性不會受到太多干擾[5]。對數(shù)據(jù)進行相關性分析及Omnibus和Horsmer檢驗，檢驗均通過，可進行模型分析。借助SPSS 23.0統(tǒng)計軟件對調(diào)查數(shù)據(jù)進行Logistic二元回歸分析，由于本研究影響因素數(shù)量多且樣本數(shù)量有限，所以將調(diào)查結果按4個模塊分別進行分析，見表3、表4。此外，為研究墳地這一特殊用地對農(nóng)民農(nóng)用地轉出意愿的影響，將農(nóng)用地內(nèi)是否有墳地及其轉出意愿的2組數(shù)據(jù)進行相關性分析，見表5。

表3 模型回歸結果1

表4 模型回歸結果2

表5 模型回歸結果3

2.1 農(nóng)戶戶主特征對農(nóng)地轉出意愿的影響

從表3可知，農(nóng)戶戶主的種地積極性和搬遷意愿在5%的顯著性下通過檢驗，且二者系數(shù)都為負，表明農(nóng)戶戶主的種地積極性越高越不愿意將農(nóng)用地轉出，有搬遷意愿的農(nóng)戶更愿意將農(nóng)用地轉出。有搬遷意愿的農(nóng)戶更愿意將農(nóng)用地轉出主要是因為雖然搬遷后的宅基地整理成為耕地且保留其原本承包經(jīng)營關系，但搬遷后的住所離原有農(nóng)用地較遠，增加了農(nóng)業(yè)活動的成本。非農(nóng)工作經(jīng)歷這一影響因素在10%的顯著性下通過了檢驗，表明具備非農(nóng)工作能力的農(nóng)民更愿意將農(nóng)用地轉出，因為農(nóng)業(yè)收入的極不確定性和社會地位的不受重視難以滿足農(nóng)民的精神需求。和以往研究中表示農(nóng)戶的年齡越大、文化水平越低，越不愿意流轉農(nóng)村土地[6]的結論不同，本次調(diào)查發(fā)現(xiàn)，決定農(nóng)用地是否轉出的農(nóng)戶戶主年齡多為59歲以下，以往研究中的“年輕人”成為新的戶主，這部分人雖然在年齡和學歷上有著梯度但對社會發(fā)展情況的了解程度相差不多，農(nóng)民通過智能手機能較好地了解社會的發(fā)展動向，并學習與土地相關的政策，隨著整體教育水平的提高，農(nóng)戶戶主學歷會逐漸由低向著高過渡，年齡和學歷對其農(nóng)用地轉出意愿的影響將減弱。

2.2 農(nóng)戶家庭特征對農(nóng)地轉出意愿的影響

從表4可知，農(nóng)戶是否為搬遷戶、農(nóng)戶是否為精準扶貧戶或低保戶、子女就學人數(shù)和農(nóng)用地轉出經(jīng)歷這4個變量均在5%的顯著性下通過了檢驗。其中，是否為搬遷戶、精準扶貧戶或低保戶以及農(nóng)用地轉出經(jīng)歷3個影響因素的系數(shù)為負，表明搬遷戶更愿意將農(nóng)用地轉出，主要原因和表3中戶主搬遷意愿相似；精準扶貧戶和低保戶會更加愿意將農(nóng)用地轉出，因為每月都會獲得政府補助最低生活保障，也就更有勇氣將農(nóng)用地轉出；沒有農(nóng)用地轉出經(jīng)歷的農(nóng)民更加不愿意將農(nóng)用地轉出，因為轉出過農(nóng)用地的農(nóng)戶大多收入來源于非農(nóng)工作，有了非農(nóng)收入保障生活，所以敢將農(nóng)用地轉出。子女就學人數(shù)這一影響因素的系數(shù)為正，表明子女就學人數(shù)與轉出意愿呈正比，按當?shù)氐霓r(nóng)作物種植結構進行種植的收入遠不夠負擔子女就學的費用，且當?shù)胤寝r(nóng)就業(yè)崗位極其缺乏，因此選擇外出務工的同時便無法兼顧農(nóng)活，故愿意將農(nóng)用地轉出。其余因素對農(nóng)戶農(nóng)用地轉出意愿影響不明顯。

2.3 農(nóng)戶農(nóng)用地特征對農(nóng)地轉出意愿的影響

從表5可知，承包地塊數(shù)和種植及收割方式這2個影響因素在5%的顯著性下通過了檢驗。承包地的塊數(shù)用于研究農(nóng)用地的細碎化程度，細碎化程度越高越愿意將農(nóng)用地轉出，因為受到地形和農(nóng)用地權屬限制很難將農(nóng)用地進行集中以實現(xiàn)規(guī)模經(jīng)營和機械化耕作，難以實現(xiàn)規(guī)模經(jīng)濟；農(nóng)民對土地流轉認知的提高，打消了農(nóng)民因害怕失去土地這一兜底保障而不愿將農(nóng)用地轉出的擔憂。種植及收割方式這一影響因素的系數(shù)為正，表明以人工為主要種植和收割方式的農(nóng)戶會更加愿意將農(nóng)用地轉讓出去，對農(nóng)戶進行農(nóng)業(yè)種植的收入狀況調(diào)查發(fā)現(xiàn)，63.09%的農(nóng)戶表示若加上人工費，進行農(nóng)業(yè)種植的成本等于甚至大于收入，36.91%的農(nóng)戶表示成本小于收入，但收入并不可觀。

2.4 農(nóng)戶對土地相關知識認知對農(nóng)地轉出意愿的影響

本次調(diào)查農(nóng)戶對土地相關知識的認知是通過對“土地承包期30年不變”看法、農(nóng)用地轉出的是什么權力、農(nóng)用地的轉出是否需要登記這3個問題來體現(xiàn)的。由表6可知，前兩者在5%的顯著性下通過了檢驗，且系數(shù)均為負，兩者對農(nóng)戶農(nóng)用地轉出意愿有著顯著影響，而后者影響并不大，主要是因為前兩者分別是關于農(nóng)用地承包經(jīng)營權時間及農(nóng)戶對其農(nóng)用地實際權力的問題，都直接涉及到了農(nóng)戶的利益，因此農(nóng)戶對此較為敏感；而后者涉及的是農(nóng)用地轉出的流程，農(nóng)民對農(nóng)用地流轉的流程大多較熟悉，且流轉流程并不會直接影響到農(nóng)戶自身利益，因此后者對農(nóng)戶農(nóng)用地轉出意愿的影響并不明顯。

表6 模型回歸結果4

2.5 風俗習慣對農(nóng)地轉出意愿的影響

從表7可知，農(nóng)用地內(nèi)有無墳地和農(nóng)戶農(nóng)用地的轉出意愿有著很大的影響，二者在0.01的級別上相關性顯著，并且呈現(xiàn)的是負相關，即表示農(nóng)用地內(nèi)有墳地的農(nóng)戶更加不愿意將農(nóng)用地轉出。研究區(qū)全面推行集中活化和安葬于2018年12月開始，此前據(jù)當?shù)仫L俗文化，每一個去世的人其家人都會為其選一塊墓地，墓地的選址通常為視野開闊且較為平坦的地方，常常占用耕地，在此次調(diào)查中53%的農(nóng)戶表示農(nóng)用地內(nèi)有墳地，有63.1%的農(nóng)戶表示若農(nóng)用地內(nèi)有墳地則不愿意將農(nóng)用地轉出。

表7 相關性分析

3 結論與建議

根據(jù)實證分析得出以下結論：農(nóng)戶戶主特征方面，戶主種地積極性弱、具備非農(nóng)技能、愿意搬遷的農(nóng)戶更愿意將農(nóng)用地轉讓出去；農(nóng)戶家庭特征方面，搬遷戶、精準扶貧戶或低保戶、子女就學人數(shù)多、有轉出農(nóng)用地經(jīng)歷的農(nóng)戶更愿意將農(nóng)用地轉出；土地知識認知方面，對土地知識認知高的農(nóng)戶更加愿意將農(nóng)用地轉出；風俗方面，墳地對農(nóng)戶農(nóng)用地轉出意愿有負面影響；農(nóng)用地特征方面，農(nóng)用地破碎化程度越高和耕種機械化程度越低的農(nóng)戶更加愿意將農(nóng)用地轉出；隨教育水平的整體提高，農(nóng)戶年齡及文化程度對其農(nóng)用地轉出意愿的影響將逐漸減弱。

要提升農(nóng)戶農(nóng)用地轉出意愿，不能僅從轉出方考慮，只有轉入方的需求能夠匹配轉出方的供給，農(nóng)用地轉出市場才能有效進行。為此提出以下建議：建立并普及土地流轉服務平臺，提高流轉信息匹配度，降低農(nóng)用地破碎化程度；因地制宜，合理引導農(nóng)民改變種植結構，增加農(nóng)業(yè)收入，提高農(nóng)業(yè)種植積極性；優(yōu)化當?shù)氐漠a(chǎn)業(yè)結構，增加農(nóng)民就地就業(yè)機會；制定與農(nóng)戶利益相關性較大的地方政策引導農(nóng)用地流轉；嚴格執(zhí)行集中火化和安葬制度，降低墳地對農(nóng)民農(nóng)用地流轉意愿的負面影響。