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摘 要：利用安徽省入户调查土地流转的2278份问卷有效数据，用两分类多元逻辑回归方法（Binary Logistic），对土地流转的意愿与行为影响因素的差异性进行实证分析。研究发现：土地流转意愿与土地流转行为的影响因素存在一定的差异；土地转入意愿和实际转入行为存在很大相关性，而农户的农地转出意愿与转出行为不存在明显的相关性。全面反映土地流转意愿与行为的差异性，为促进土地流转政策制定提供了科学的结果。
关键词：土地流转；影响因素；实证分析；差异性
中图分类号：D9 文献标识码：Adoi：10.19311/j.cnki.1672-3198.2018.01.062
土地流转是指通过合法方式保留农民土地承包权，而将经营权转让给其他农户或其他经济组织的行为。土地流转的意愿与行为的关系决定着土地流转的机制。土地流转的意愿与行为研究是近几年土地流转的一个热点议题，但目前的研究很少对土地流转的意愿与行为之间的差异进行比较，更缺少对影响土地流转的意愿与行为之间的因素之间的差异性进行更精确的实证分析。分析农户参与土地流转的意愿与农户在土地流转过程中的一系列活动，探寻这个过程的影响因素及其差异无疑对推动土地流转有十分重要的意义。
1 文献综述
对于土地私有制的国家，土地流转是在市场经济制度的基础上建立的，土地流转的行为是由市场调节的，影响土地流转意愿与行为的因素相对一致。我国的土地流转的意愿与行为影响因素则较为复杂，主要集中在家庭类型，家庭农地经营的劳动力状况、农田水利基础条件、耕作制度与农业经营效益、当地农地租赁价格、政府扶持土地流转的政策、农户的土地流转心态等几个方面。关注农户资源禀赋和土地租赁价格这些影响因素。研究政策制度、基礎设施和人力资本影响农户选择耕种农地的行为。从农户自身特征、农户家庭特征、农户生活感知、农村社会保障认知、农地政策制度认知、农户金融服务认知六个方面探寻农地流转意愿主要的影响因素。
2 研究数据样本和数据描述性统计
2.1 数据来源
样本选择上考量有二：一是选择对农用地依赖程度高的地区，经济发展水平低于全国平均水平；二是该地区近年来存在大量农用土地地征用的情况。遵循以上两条原则本文选取了安徽省六安、淮南等地区作为样本点，通过中科大暑期三下乡服务团队对安六安、淮南、安庆进行土地流转的入户调查。直接进入农户的研究方式保证了调查的有效性和真实性，具体方法为随机抽样。调查时间是2013年7月，共发放问卷4000份，回收3739份，剔除不完整等无效问卷后，得到有效样本2278份，并采取电子表格统计当今进度，保证了数据的有效性和存量。
2.2 模型选择及模型设定
（1）土地流转的意愿与行为影响因素的分析模型。
根据合理推测，在实证之前本研究作出如下假设：
第一，家庭劳动力状况对农地流转行为影响显著。其中，家庭人口数量、受教育程度、以及是家庭内农业劳动人口数量这几个要素影响最大。与此对应，外出务工的周期长短与务工人员的人数同样也对家庭农地流转行为具有影响。
第二，农田水利基础状况与农业经营效益对流转行为影响显著。其中，土地规整状况即土地的集约情况影响最甚。
第三，当地农地的租赁价格对土地流转的意愿与行为起到示范作用，同样是显著的。
第四，政策环境方面。政策的扶持会直接对农村农户流转土地行为产生影响。其中政策实施方式、政策的实施的到位程度也会对行为产生影响。
（2）变量选取与分析方法。
主要使用两分类多元逻辑（Binary Logistic）回归方法。试图从农民家庭状况、土地条件、政策环境因素（国家政策和集体干预）、农户本身意愿和其他因素等方面分析入手，通过建立Logistic模型，研究探析影响农户土地流转行为的显著因子以及显著程度，并以调查数据为基础，进行模型求解，描绘变化趋势，理清各要素对农户土地流转行为的影响以及影响因子之间的相关性与作用机制。
一般来说，在分析一个变量与多个变量的关系时，采用多元线性回归分析的方法，并且要求因变量为正态分布的连续随机变量。由于本文所讨论的因变量显然不是连续的，因此选择逻辑回归分析方法建立离散变量模型，即因变量为二级计分或二级评定的回归分析，得到logistic回归模型形式：
P代表农户实际流入土地或流出土地的概率，xi（i=1，2，3…m）为影响农户土地流转行为的变量因子。以调研地区为实证，模型因变量与自变量：y=是否流转，x1 =户主年龄，x2=受教育程度，x3=家庭总人口，x4=农业劳动力比重，x5=非农劳动力比重，x6=总收入，x7=农业收入比重， x8=非农业收入比重……xm。
其一：模型因变量的确定。农民土地流转行为的两种情况：
情况1： 是否（已经）流入；
情况2： 是否（已经）流出；
因而，模型的因变量可以选择为农户土地流入行为、农户土地流出行为、农户土地流入意愿和农户土地流出意愿。并分别加以研究，故设定：实际流入土地的变量值为1，不转入农地的取0；实际流出的变量取值1，不流出的取值为0。
其二：模型自变量的确定。
（1） 农户家庭状况：选取年龄、受教育程度、家庭总人口、农业劳动力比重、总收入、农业收入比重、承包地面积、流转地占承包地比重、劳动力健康状况、家庭收入结构等为指标；
（2）土地条件：选取土地区位条件（距离）、水利条件、地块规整程度、地形地势特征等指标；
（3）政策环境：选取政策扶持情况、税收减免、补贴政策、流转纠纷、土地调整频率指标；
（4）农户自身意愿：选取农户对于农业生产的态度、土地本身对其意义等为指标； （5）其他因素：选取农户对法律法规认知程度、种粮面积占承包地的比重等为指标。
3 模型估计结果分析
模型1为流入模型，模型1的 -2Loglikehood=391.972，Model Chi-square=145.113，能够通过显著性检验。
模型2为流出模型，模型2的 -2Loglikehood=979.709，Model Chi-square=387.074，同样能够通过显著性检验。
模型3为流入意愿模型，模型3的 -2Loglikehood=1272.648，Model Chi-square=250.002能够通过显著性检验。
模型4为流出意愿模型，模型4的 -2Loglikehood=924.821，Model Chi-square=162.059能够通过显著性检验。
分析结果表明，家庭情况中的家庭人口数、收入情况、土地条件、政策环境、自身意愿均对农户土地流转的意愿与行为具有显著影响。但实证分析结果显示意愿与行为的差异性：
（1）实证验证并修正了已有的研究结论：土地地流转意愿与土地流转行为的影响因素存在一定的差异；土地流转意愿部分决定了土地流转行为，转入意愿和实际转入行为之间关联性显著，而农户的农地转出意愿与实际转出行为则没有明显关联。
（2）土地转出意愿与行为的差异：
影响因素：家庭情况中的收入結构、农田水利条件中的排灌和种粮面积占土地总面积、政策环境中的纠纷解决对土地转出的意愿和行为都特别显著。差异在于：家庭状况中的家庭人口数、农业劳动人数指标和劳动力健康状况对转出行为影响显著而对转出意愿没有影响；土地的规整零散度对土地转出影响显著而对土地转出行为影响不显著；土地年租金和支付次数对土地转出行为影响显著而对土地转出意愿影响不显著。相关的一致性：在对意愿和行为影响同样显著的因素中排灌条件、劳动力健康状况和纠纷解决对意愿和行为的相关性关系相反。
（3）土地转入意愿与行为的差异：
影响因素：家庭状况中的农业劳动人数指标、补偿满意度和土地租金支付次数对土地转入意愿和行为影响显著。差异性在于：农田水利基础条件中的承包地与村镇及主干路距离，政府对土地流转的扶持政策和年租金三种因素对土地流入行为影响显著而对土地流入愿望影响不显著。而对土地流入愿望影响显著的家庭情况的家庭务农人员教育程度、家庭类型、人员健康状况和外出务工，农田水利条件的土地规整、种粮面积占土地总面积，政策环境的纠纷解决，农业态度和租金的支付方式这些因素对土地流入行为影响不显著。
相关的一致性：其中对土地流入愿望和行为都显著的影响因素就是年租金的支付次数，然而它与流入愿望正相关，与流入行为负相关。
4 土地流转的意愿与行为影响因素的差异性分析
4.1 土地流出意愿与行为的因素分析
（1）劳动力短缺和农业基础条件落后是推动土地流出最主要的因素。
土地流出最主要的影响因素是缺乏劳动力和农业基础条件落后，远比提高收入的比例要高。随着农民进城务工和农村劳动力的转移，农村年轻劳动力短缺已经成为事实。此次研究地点多数是安徽南部，由于地理和自然条件，农业基础条件的落后和种地太辛苦加强了土地流出的行为。
（2）市场需求短缺和政府政策支持是阻碍土地流出最重要的因素。
阻碍土地流出最主要的因素是没有人转入，正说明土地流转需求的匮乏，而结合以往研究和本文可以推断现有市场需求的短缺出于交易费用、租金的不合理，制度保障和政府政策，随着土地改革的加深，相信阻碍土地流出的客观因素很容易能得到解决。
4.2 经济利益是影响土地流入最主要的因素
土地流入的首要考虑因素在于增加收入，占5137%，其次是家庭有多余劳动力占25.96%。流入的主要驱动力是经济利益的考虑，其次劳动力的供给剩余也对流入土地产生推动作用。由于传统人情社会的文化因素，选择给亲戚帮忙转入土地占有部分比例。另外，政策保障和交易费用也是影响土地流入的客观因素。
正如以上实证分析和数据统计结果表明：在土地流转过程中，农户的流转意愿确实和流转行为具有相关性且情况复杂。随着2014年中央一号文件关于深化农村土地制度改革的提出，相信土地流转将更加快速的进行。在具体的土地流转过程中，充分利用土地流转的愿望和行为之间的差异性，将为探寻农民满意且乐意的土地流转机制做出必要的贡献。
参考文献
[1]徐谦.农户土地流转行为及影响因素研究＼[D＼].杭州：浙江大学，2014.
[2]陈灵肖.我国农户农地流转行为研究＼[D＼].南京：南京农业大学，2006.
[3]时俊丽.安徽省农村土地流转问题研究＼[D＼].合肥：安徽大学，2011.
关键词：土地流转；影响因素；实证分析；差异性
中图分类号：D9 文献标识码：Adoi：10.19311/j.cnki.1672-3198.2018.01.062
土地流转是指通过合法方式保留农民土地承包权，而将经营权转让给其他农户或其他经济组织的行为。土地流转的意愿与行为的关系决定着土地流转的机制。土地流转的意愿与行为研究是近几年土地流转的一个热点议题，但目前的研究很少对土地流转的意愿与行为之间的差异进行比较，更缺少对影响土地流转的意愿与行为之间的因素之间的差异性进行更精确的实证分析。分析农户参与土地流转的意愿与农户在土地流转过程中的一系列活动，探寻这个过程的影响因素及其差异无疑对推动土地流转有十分重要的意义。
1 文献综述
对于土地私有制的国家，土地流转是在市场经济制度的基础上建立的，土地流转的行为是由市场调节的，影响土地流转意愿与行为的因素相对一致。我国的土地流转的意愿与行为影响因素则较为复杂，主要集中在家庭类型，家庭农地经营的劳动力状况、农田水利基础条件、耕作制度与农业经营效益、当地农地租赁价格、政府扶持土地流转的政策、农户的土地流转心态等几个方面。关注农户资源禀赋和土地租赁价格这些影响因素。研究政策制度、基礎设施和人力资本影响农户选择耕种农地的行为。从农户自身特征、农户家庭特征、农户生活感知、农村社会保障认知、农地政策制度认知、农户金融服务认知六个方面探寻农地流转意愿主要的影响因素。
2 研究数据样本和数据描述性统计
2.1 数据来源
样本选择上考量有二：一是选择对农用地依赖程度高的地区，经济发展水平低于全国平均水平；二是该地区近年来存在大量农用土地地征用的情况。遵循以上两条原则本文选取了安徽省六安、淮南等地区作为样本点，通过中科大暑期三下乡服务团队对安六安、淮南、安庆进行土地流转的入户调查。直接进入农户的研究方式保证了调查的有效性和真实性，具体方法为随机抽样。调查时间是2013年7月，共发放问卷4000份，回收3739份，剔除不完整等无效问卷后，得到有效样本2278份，并采取电子表格统计当今进度，保证了数据的有效性和存量。
2.2 模型选择及模型设定
（1）土地流转的意愿与行为影响因素的分析模型。
根据合理推测，在实证之前本研究作出如下假设：
第一，家庭劳动力状况对农地流转行为影响显著。其中，家庭人口数量、受教育程度、以及是家庭内农业劳动人口数量这几个要素影响最大。与此对应，外出务工的周期长短与务工人员的人数同样也对家庭农地流转行为具有影响。
第二，农田水利基础状况与农业经营效益对流转行为影响显著。其中，土地规整状况即土地的集约情况影响最甚。
第三，当地农地的租赁价格对土地流转的意愿与行为起到示范作用，同样是显著的。
第四，政策环境方面。政策的扶持会直接对农村农户流转土地行为产生影响。其中政策实施方式、政策的实施的到位程度也会对行为产生影响。
（2）变量选取与分析方法。
主要使用两分类多元逻辑（Binary Logistic）回归方法。试图从农民家庭状况、土地条件、政策环境因素（国家政策和集体干预）、农户本身意愿和其他因素等方面分析入手，通过建立Logistic模型，研究探析影响农户土地流转行为的显著因子以及显著程度，并以调查数据为基础，进行模型求解，描绘变化趋势，理清各要素对农户土地流转行为的影响以及影响因子之间的相关性与作用机制。
一般来说，在分析一个变量与多个变量的关系时，采用多元线性回归分析的方法，并且要求因变量为正态分布的连续随机变量。由于本文所讨论的因变量显然不是连续的，因此选择逻辑回归分析方法建立离散变量模型，即因变量为二级计分或二级评定的回归分析，得到logistic回归模型形式：
P代表农户实际流入土地或流出土地的概率，xi（i=1，2，3…m）为影响农户土地流转行为的变量因子。以调研地区为实证，模型因变量与自变量：y=是否流转，x1 =户主年龄，x2=受教育程度，x3=家庭总人口，x4=农业劳动力比重，x5=非农劳动力比重，x6=总收入，x7=农业收入比重， x8=非农业收入比重……xm。
其一：模型因变量的确定。农民土地流转行为的两种情况：
情况1： 是否（已经）流入；
情况2： 是否（已经）流出；
因而，模型的因变量可以选择为农户土地流入行为、农户土地流出行为、农户土地流入意愿和农户土地流出意愿。并分别加以研究，故设定：实际流入土地的变量值为1，不转入农地的取0；实际流出的变量取值1，不流出的取值为0。
其二：模型自变量的确定。
（1） 农户家庭状况：选取年龄、受教育程度、家庭总人口、农业劳动力比重、总收入、农业收入比重、承包地面积、流转地占承包地比重、劳动力健康状况、家庭收入结构等为指标；
（2）土地条件：选取土地区位条件（距离）、水利条件、地块规整程度、地形地势特征等指标；
（3）政策环境：选取政策扶持情况、税收减免、补贴政策、流转纠纷、土地调整频率指标；
（4）农户自身意愿：选取农户对于农业生产的态度、土地本身对其意义等为指标； （5）其他因素：选取农户对法律法规认知程度、种粮面积占承包地的比重等为指标。
3 模型估计结果分析
模型1为流入模型，模型1的 -2Loglikehood=391.972，Model Chi-square=145.113，能够通过显著性检验。
模型2为流出模型，模型2的 -2Loglikehood=979.709，Model Chi-square=387.074，同样能够通过显著性检验。
模型3为流入意愿模型，模型3的 -2Loglikehood=1272.648，Model Chi-square=250.002能够通过显著性检验。
模型4为流出意愿模型，模型4的 -2Loglikehood=924.821，Model Chi-square=162.059能够通过显著性检验。
分析结果表明，家庭情况中的家庭人口数、收入情况、土地条件、政策环境、自身意愿均对农户土地流转的意愿与行为具有显著影响。但实证分析结果显示意愿与行为的差异性：
（1）实证验证并修正了已有的研究结论：土地地流转意愿与土地流转行为的影响因素存在一定的差异；土地流转意愿部分决定了土地流转行为，转入意愿和实际转入行为之间关联性显著，而农户的农地转出意愿与实际转出行为则没有明显关联。
（2）土地转出意愿与行为的差异：
影响因素：家庭情况中的收入結构、农田水利条件中的排灌和种粮面积占土地总面积、政策环境中的纠纷解决对土地转出的意愿和行为都特别显著。差异在于：家庭状况中的家庭人口数、农业劳动人数指标和劳动力健康状况对转出行为影响显著而对转出意愿没有影响；土地的规整零散度对土地转出影响显著而对土地转出行为影响不显著；土地年租金和支付次数对土地转出行为影响显著而对土地转出意愿影响不显著。相关的一致性：在对意愿和行为影响同样显著的因素中排灌条件、劳动力健康状况和纠纷解决对意愿和行为的相关性关系相反。
（3）土地转入意愿与行为的差异：
影响因素：家庭状况中的农业劳动人数指标、补偿满意度和土地租金支付次数对土地转入意愿和行为影响显著。差异性在于：农田水利基础条件中的承包地与村镇及主干路距离，政府对土地流转的扶持政策和年租金三种因素对土地流入行为影响显著而对土地流入愿望影响不显著。而对土地流入愿望影响显著的家庭情况的家庭务农人员教育程度、家庭类型、人员健康状况和外出务工，农田水利条件的土地规整、种粮面积占土地总面积，政策环境的纠纷解决，农业态度和租金的支付方式这些因素对土地流入行为影响不显著。
相关的一致性：其中对土地流入愿望和行为都显著的影响因素就是年租金的支付次数，然而它与流入愿望正相关，与流入行为负相关。
4 土地流转的意愿与行为影响因素的差异性分析
4.1 土地流出意愿与行为的因素分析
（1）劳动力短缺和农业基础条件落后是推动土地流出最主要的因素。
土地流出最主要的影响因素是缺乏劳动力和农业基础条件落后，远比提高收入的比例要高。随着农民进城务工和农村劳动力的转移，农村年轻劳动力短缺已经成为事实。此次研究地点多数是安徽南部，由于地理和自然条件，农业基础条件的落后和种地太辛苦加强了土地流出的行为。
（2）市场需求短缺和政府政策支持是阻碍土地流出最重要的因素。
阻碍土地流出最主要的因素是没有人转入，正说明土地流转需求的匮乏，而结合以往研究和本文可以推断现有市场需求的短缺出于交易费用、租金的不合理，制度保障和政府政策，随着土地改革的加深，相信阻碍土地流出的客观因素很容易能得到解决。
4.2 经济利益是影响土地流入最主要的因素
土地流入的首要考虑因素在于增加收入，占5137%，其次是家庭有多余劳动力占25.96%。流入的主要驱动力是经济利益的考虑，其次劳动力的供给剩余也对流入土地产生推动作用。由于传统人情社会的文化因素，选择给亲戚帮忙转入土地占有部分比例。另外，政策保障和交易费用也是影响土地流入的客观因素。
正如以上实证分析和数据统计结果表明：在土地流转过程中，农户的流转意愿确实和流转行为具有相关性且情况复杂。随着2014年中央一号文件关于深化农村土地制度改革的提出，相信土地流转将更加快速的进行。在具体的土地流转过程中，充分利用土地流转的愿望和行为之间的差异性，将为探寻农民满意且乐意的土地流转机制做出必要的贡献。
参考文献
[1]徐谦.农户土地流转行为及影响因素研究＼[D＼].杭州：浙江大学，2014.
[2]陈灵肖.我国农户农地流转行为研究＼[D＼].南京：南京农业大学，2006.
[3]时俊丽.安徽省农村土地流转问题研究＼[D＼].合肥：安徽大学，2011.