紅城鎮宅基地退出的受償意愿及其影響因素

裴子凌 陳法崟 趙華 梁興海

(蘭州昌佳匯智科技有限公司，甘肅 蘭州 730000)

引言

在城鄉轉型發展進程中，“人走房空”“建新不拆舊”“一戶多宅”等現象隨處可見[1,2]。村民隨意擴建住宅，村莊占地規模也越來越大，導致農村土地大量閑置且浪費，農村土地價值也一直被埋沒[3,4]。在國家層面宅基地的退出可調整農村與城市間的用地指標、集約節約利用土地、盤活農村閑置資源[5]；對于農戶而言，通過閑置宅基地的退出可獲得一定的收益。宅基地退出過程中最核心的問題是宅基地退出的受償制度與額度的確定，由于各地的經濟發展情況、區位條件、村民個人情況等不同，所以預期的受償意愿也不盡相同[6]。完善退出補償標準，就要厘清影響村民評估補償標準的因素。從現有研究來看，關于宅基地退出補償主要呈現以下內容：宅基地退出的受償價格研究，陳家偉通過構建宅基地退出期望受償價格的矩陣，測算農戶宅基地退出的受償價格，大體了解各地區農戶期望受償價格水平[7]；許恒周通過CVM法以及Tobit計量模型，計算出山東省臨清市農戶宅基地退出的平均受償價格為704.22元·m-2[8]。宅基地退出受償意愿的影響因素分析，胡銀根等利用Spearman相關分析法，分析了影響農民工宅基地退出的受償意愿的因素[9]；周毅琦利用CVM法并且建立Logistic回歸模型，利用相關性分析對宅基地退出的受償意愿影響因素進行分析[10]。

宅基地退出的受償意愿是宅基地退出是否能成功的關鍵一環。基于此，本文借鑒前人的研究方法，選擇距離市區距離較近、宅基地空置情況較為普遍的甘肅省紅城鎮為研究區域，運用多元線性回歸模型研究紅城鎮宅基地退出的受償意愿及其影響因素，為當地政府制定退出補償標準給予參考建議。

1 數據來源及樣本特征

1.1 研究區域概況

紅城鎮隸屬于甘肅省蘭州市永登縣，位于蘭州市永登縣中南端，東邊是蘭州新區、樹屏鎮，南邊是苦水鎮，西邊為七山鄉，北邊是龍泉寺鎮，是甘肅4大名鎮之一。該鎮有9個行政村，道路硬化基本全面覆蓋，交通發達，農村勞動力外出較多，宅基地空置率高。全鎮總面積441km2，總耕地35.91km2，戶籍人口27695人。在蘭州市1h經濟圈內，離蘭州市50km，西寧市區100km，處在“一帶一路”關鍵節點上。城鎮化率達到46%，形成以生態農業為主，文化旅游業和商貿物流業為輔的產業格局。

1.2 數據來源

2022年2月運用分層抽樣的方法，對紅城鎮的5個有代表性的村落進行調查，其中鎮區村：永安村；中心村：鳳山村、徐家磨村；基層村：下河村、進化村。調查對象以家庭的某個村民為主，一戶一份，共發放了160份問卷，收回了150份問卷，問卷的有效率為93.75%。由于村中的老年人無智能手機，所以共發放電子問卷105份，紙質問卷45份。問卷的內容主要包括：農戶個體特征(主要包括年齡、文化程度)；農戶的家庭特征(家庭成員數、家庭年收入、家庭所在區域)；宅基地面積；受償價格。問卷的核心問題是農村居民的受償意愿。在調查過程中，為了避免農戶產生不符合現實狀況的偏高的受償價格，已提前向農戶說明本次調查與政府決策無關，所得數據，僅適用于本次論文，并提供其他農戶受償價格作為參考依據。

1.3 樣本特征

如表1所示，調查數據主要來源于鳳山村、進化村、下河村、徐家磨村、永安村，各個村莊的樣本量分布較為均勻。在所調查的樣本中發現，該地區50歲及以上的人數占調查總人數的59%，年齡普遍偏高，這與當代大多數農村的情況相同。該地區農民的文化水平普遍偏低，擁有初中文化水平的農民占比重較大是41%，小學及以下占35%，高中及中專技校占13%，而大學及以上僅占11%。從家庭成員數來看，該地區家庭成員在4～5人的農戶占64%，而3人以下的家庭僅占12%，說明該地區家庭成員數相對較多，農戶的生活負擔較重。從婚姻狀況來看，已婚農戶占90%，而未婚農戶僅占10%。農戶的家庭年收入大多數在10萬元以下，占60%，10萬元及以上的占40%，說明該地區人們的收入普遍偏低，宅基地退出的可能性更高。

表1 被調查農戶的樣本特征

從表2可知，該地區宅基地面積普遍較大。200m2以下的農戶僅占1%；由于國家政策的限制，該地區大于400m2的農戶也偏少，僅占19%；大多數農戶的宅基地面積介于200～400m2，說明該地區宅基地退出的空間較大。

表2 宅基地面積

2 結果分析

2.1 農戶宅基地退出的受償意愿

2.1.1 基于CVM的農戶受償意愿的測算

從現有的一些退出實例來看，受償方式主要包括3種，貨幣(現金)補償、安置(實物)補償、修建(建設)補償，本文中的受償方式主要以貨幣補償為主，貨幣補償是指農戶自愿退出閑置、廢棄的宅基地的情況下，政府根據一定的標準對農戶給予適當的貨幣補償[11]。

由于本次調查區域還未形成一個補償標準，因此本文運用市場評估法，通過直接詢問農戶受償意愿的方法來確定受償價格。受償價格的具體算法是首先求解出農戶期望受償意愿的平均數和中位數，由于存在零受償意愿對于受償結果的影響，需運用Kritrom提出的Spike模型對其進行修正，得到最終的結果[12]。本次受償意愿的調查僅限于愿意進行宅基地退出的農戶，故不存在零受償意愿的影響。根據調查結果可計算出其平均受償金額為466824.32元，而農戶的平均宅基地面積為307.42m2，因而平均受償金額為1518.52元·m-2。

2.1.2 農戶受償意愿差異的統計分析

表3為不同區域的農戶在不同價格區間所占的比例。從表3可知，鳳山村有54%農戶的受償價格為30～40萬元，在表中所區分的各個受償價格中，選擇該價格區間的農戶最多，30萬以下以及50萬以上的人數均較少；進化村有63%的農戶最能接受的價格為30～40萬元；下河村選擇30～40萬的占37%、41～50萬的占34%，這2個區間所占的比例較大；徐家磨村40%的農戶選擇41～50萬元區間，有30%的農戶選擇51～60萬元；永安村選擇60萬元以上的農戶占比較大，為63%。

從上述的結果看，鳳山村和進化村的情況相當，在2014年，兩村出現了“打工潮”，所以該區域的宅基地空置率較高且外出務工人員較多，對宅基地的依賴性弱；下河村近些年在政府的支持下開展旅游業、種植業，許多人將自己的宅基地變為農家樂，得到了一些收益，因而下河村相較于鳳山村、進化村其宅基地的受償意愿更高；徐家磨村和永安村是距離紅城鎮最近的2個村，永安村許多農戶的宅基地就位于紅城鎮主要公路兩側或市場附近，大多數農戶將自家的宅基地改為商鋪等進行商業活動，因此盡管永安村的宅基地面積普遍偏小，但是其受償價格卻最高。

表3 不同區域農戶的受償價格

2.2 影響因素分析

2.2.1 信度分析

信度又叫可靠性，是指問卷的可信程度。其主要表現檢驗結果的一貫性、一致性、再現性和穩定性[13]。由于本文中的問卷為態度、意見式量表，故采用α信度系數法。一般情況下量表的信度系數在0.7以上即可。本問卷的克隆巴赫Alpha結果為0.759>0.7說明該問卷較為可靠。

2.2.2 模型構建

本次調查數據中的因變量為連續變量，自變量有連續變量以及分類變量，符合多元線性回歸方程的要求，因此選定多元線性回歸方程作為本次研究方法。

模型假設如下：

Y=B0+B1X1+B2X2+B3X3+B4X4+B5X5+B6X6

式中，B0為常量；B1～B6為自變量系數；Y為因變量；X為自變量。將受償意愿作為因變量指標，將年齡、文化程度、家庭成員數、家庭年收入、家庭所在區域、宅基地面積作為自變量指標并進行賦值，如表4所示。

2.2.3 模型運用

按上述構建的方程，運用SPSS 23軟件進行多元線性回歸，計算結果如表5所示。

在表6中顯示了模型的擬合情況，其中復相關系數R為0.811，反映了所有自變量X與因變量Y之間的線性相關程度，其值越大說明線性相關越密切。決定系數R2為0.659，說明模型對數據的擬合程度較好，受償價格的65%可由農戶所在區域、農戶年齡、農戶文化程度、農戶家庭成員數、農戶家庭年收入、農戶宅基地面積來解釋。

表4 指標體系及其統計性描述

表5 多元線性回歸模型

表6 模型匯總表

2.2.4 結果分析

2.2.4.1 農戶個體特征對宅基地退出受償意愿的影響

農戶的年齡和文化程度都屬于個人特征變量，年齡的顯著性為0.008，文化程度的顯著性為0.001，均通過了小于0.05的顯著性檢驗。根據表5的B(自變量系數)可以得到年齡的自變量系數為0.167為正，而文化程度的自變量系數為-2.772為負。這說明在其他條件不變的情況下，年齡對農戶宅基地退出的受償意愿呈現出正向影響，即年齡越大，受償意愿就會越高，這是因為農戶年齡越大，思想就會越保守，而且年齡較大的人相對于年輕人來說，從事非農業就業的機會越小，所以其對土地的依賴性就會更強，因而受償意愿相對于年齡較小的人來說就會更高。文化程度對農戶的受償意愿則呈現出負向影響，即文化程度越低，受償意愿就會越高，因為一般文化水平更高的人對于國家政策的了解和支持程度會更高，并且其收入來源會更加廣泛，對宅基地的依賴程度會更弱，同時文化程度高的人可能由于工作、教育、醫療等基礎設施更愿意留在城市發展，因而其受償價格就會減少，而文化程度低的人則對宅基地的依賴性更強，其收入來源也會被文化程度所限制，為了保證其日后的生活，故需要更高的受償價格。

2.2.4.2 農戶家庭特征對宅基地退出受償意愿的影響

在家庭特征變量中，家庭成員數和家庭年收入的顯著性均為0.000，通過了小于0.05的顯著性檢驗，其中家庭成員數的自變量系數為2.453，自變量系數為正，這說明家庭成員數對宅基地退出的受償意愿呈現出正向影響。農戶的家庭成員數越多，其受償意愿就會更高。這主要是因為家庭成員越多，其需要撫養或贍養的比例就會增大，家庭負擔就會增加，故所要的受償價格就會更高。家庭年收入的自變量系數為-0.739，這說明家庭年收入與宅基地退出的受償價格呈現出負相關。家庭年收入越高，其受償價格就會越低。這主要是因為家庭年收入是衡量地區經濟發展水平的重要指標之一。隨著我國經濟的不斷發展，農村居民的收入也在不斷地增長，許多農村居民也會選擇在城市購房，因此農戶對于宅基地的依賴性也在逐漸減弱。所以，家庭年收入與受償價格呈現出負相關，農戶的家庭收入越高，其受償意愿就會相對降低。

2.2.4.3 宅基地特征對于宅基地退出的影響

宅基地面積和所屬區域都屬于宅基地特征變量，其顯著性均為0.000，通過了小于0.05的顯著性檢驗，并且從自變量系數來看，宅基地面積為5.668，所屬區域為4.748。縱向比較來看，其值均高于農戶個人以及家庭特征，說明宅基地特征對于農戶受償意愿的影響最高，且從自變量系數來看均呈現出正相關關系。這主要是因為宅基地的面積一直是影響受償價格的十分重要的因素，宅基地面積越大，其受償價格就會越高。一般而言，政府在宅基地退出補助時，若家中宅基地面積較大往往會比宅基地面積較小的農戶獲得更多的補償，同時這也符合人們的傳統觀念。農戶所屬區域對受償價格的影響也十分明顯。因為不同村落的經濟發展水平、距城鎮的距離是不同的，經濟發展較好、距城鎮較近的村落其受償價格要比經濟發展一般、距城鎮的距離較遠的村落高得多。調查問卷結果顯示，永安村為鎮區村其經發展水平較好，且其距紅城鎮的距離最近，因而永安村的受償價格比鳳山村、進化村、下河村、徐家磨村高得多。

3 結論與討論

3.1 結論

本研究基于紅城鎮鳳山村、進化村、下河村、徐家磨村以及永安村的調查問卷數據，運用CVM測算農戶宅基地退出的受償意愿，運用多元線性回歸方程分析影響其受償意愿的因素。結果如下。

根據CVM法可測算出本次調查對象的平均受償金額為466824.32元，而農戶的平均宅基地面積為307.42m2，因而平均受償金額為1518.52元·m-2。從農戶的受償差異可以看到，永安村與徐家磨村的受償價格相對于其他村落更高。

對于農戶的個人特征而言，農戶的文化程度與農戶宅基地退出的受償價格呈現出負相關，即農戶的文化程度越高其受償意愿越低；農戶的年齡與受償價格呈現出正相關，年齡越大其受償價格越高。文化程度的影響相較于年齡的影響來說，文化程度對于受償意愿的影響更大。

對于農戶的家庭特征而言，農戶的家庭成員數與農戶宅基退出的受償意愿呈現出正相關關系，說明農戶家庭成員越多，其受償意愿越高。農戶的家庭年收入與受償價格呈現出負相關關系，收入越高，受償價格越低，且農戶的家庭成員數與家庭年收入相比影響程度更高。

農戶的宅基地特征相較于個人、家庭特征而言影響程度是最高的。尤其是宅基地面積其影響強度是最大的。宅基地面積與宅基地所屬區位均呈現出正向影響，說明宅基地面積越大，區位條件越好，受償價格越高。

3.2 討論

本文在數據方面由于條件的限制，調查樣本量較小，只有少數的村民不足以代表整體，由于被調查者個人的偏好可能會對數據造成一定的影響。今后可在此研究的基礎上擴大研究區域，增加樣區和樣本，或者在其他區域進行驗證、補充完善，成果的普適性和應用價值將可能提高。