基于农户受偿意愿的宅基地退出补偿及影响因素分析——以山东省临清市为例

许恒周

（天津大学管理学院，天津300072）

1 引言

转型期中国城乡人口与用地结构的矛盾正深刻地影响着中国社会经济的发展。随着城镇化水平的逐年提高，农村剩余劳动力大量涌入城镇，他们的就业与生活大部分依赖城镇，却在农村继续保有住宅，有的甚至“旧房未倒，新房照立”。尽管逐年的城市化缩小了农村土地面积，但在不少地区农村宅基地却呈现增长之势[1]，这不仅对耕地保护带来了压力，更使“城乡建设用地增减挂钩”政策的效果大打折扣。究其根源在于城乡分割的二元土地使用制度，以及缺乏完善的与高速发展的城镇化、工业化进程相适应的农村宅基地流转与退出机制[2]。在统筹城乡发展过程中，通过引导宅基地合理流转，将废弃、闲置的宅基地纳入市场配置，是提高农村宅基地利用效率、保护耕地资源的有效途径，也是缓解当前城乡建设用地供需矛盾的有力手段，已受到学界的普遍认同与广泛关注[3]。

近年来，随着城乡用地矛盾的凸显，宅基地流转问题已引起政府和学术界的广泛关注。党的十七届三中全会明确指出：“完善农村宅基地制度，严格宅基地管理，依法保障农户宅基地用益物权”。目前学者的研究主要集中在宅基地流转合理性、社会经济法律制约、制度创新等方面[4-6]，而且大多基于宏观层面。实际上，农户作为广大农村投资、生产与消费等经济活动的微观行为主体，是农村土地利用的基本决策单元[7]。农户不单单是“经济人”，更是社会“理性人”[8]，其宅基地流转决策并非简单地追求经济利益最大化，更关注未来生计的发展，追求生存、经济、社会三个层面综合效益的最大化。对此，开始有学者从农户微观层面研究农户宅基地流转，赵国玲等[9]运用Logistics模型对农户宅基地流转意愿的影响因素进行了实证研究。周婧等[10]则对不同类型农户的宅基地流转意愿进行了区分。在当前农民工进城务工甚至定居的背景下，张怡然等[11]基于问卷调查数据，实证检验了农民工进城落户与宅基地退出的影响因素。张秀智等[12]分析了影响农民退出宅基地的影响因素，结果发现，政府财政投入和集体产权设置是影响宅基地退出的主导因素，而农民就业模式、农民土地依赖度和农村发展的地区特色则是关键的微观因素。此外，有学者对退出机制及模式进行了探讨[13]。

可见，在对宅基地问题不断深化研究的过程中，如何设计科学合理的宅基地退出机制是缓解城乡用地需求和耕地保护之间的矛盾，及不断扩大的城乡生活差距等问题的有效途径。那么，在宅基地退出机制中，如何设定合理的宅基地退出补偿价格就成为首先要解决的问题，而现有文献对此并没有涉及。基于此，本文将以山东省临清市为调查对象，采用条件价值评估法（CVM）研究农民对宅基地退出补偿的受偿意愿，并通过Tobit回归模型检验影响农民受偿意愿的相关因素，以期为完善农村宅基地流转及退出政策提供可能的指导和政策参考。

2 研究区域、研究方法与数据来源

2.1 研究区域概况

临清市属山东省直辖市，现暂归聊城代管，居鲁西，临河北，地处东经115.72°，北纬36.68°，南北宽29.88 km，总面积957 km2。总人口110余万，现辖3区4个街道办事处12镇600个行政村。临清市是山东省工业基础雄厚、工业门类齐全的县级市，有鲁西工业重镇之称，全市现有工业企业6000多家。临清市围绕棉纺织、农机件、轴承生产加工3大产业，大力发展民营经济，增加就业岗位，让广大农民离开土地进入企业。截至2011年，全市民营企业发展到2200家，吸纳农村剩余劳动力10万余人，并积极采取“订单、定向、定员”的培训方式和市内外企业合作，帮助农民走出世代耕作的土地，进厂务工。

2.2 研究方法

2.2.1 条件价值评估法（CV M） 由于当前农村宅基地流转市场并未形成，宅基地退出补偿价格不能通过市场交易实现，因此，本研究采用条件价值评估法（CVM），通过问卷设计，模拟交易市场，直接询问农村居民对退出宅基地所愿意接受的补偿价格。条件价值评估法（Contingent Valuation Method），简称CVM，由资源经济学家Criacy-Wantrup于1947年首先提出，是目前西方国家评估环境资源非市场价值最常用、最成熟的方法[14]。它是一种典型的陈述偏好的价值评估方法，利用效用最大化原理，在模拟市场情况下，直接调查和询问人们对某一环境效益改善或资源保护措施的支付意愿（Willingness To Pay，WTP），或者对环境或资源质量损失的接受赔偿意（Willingness To Accept，WTA），以人们的WTP或WTA来估计环境效益改善或环境质量损失的经济价值[15]。

2.2.2 Tobit模型 对影响农户退出宅基地受偿意愿的相关因素进行计量经济学分析，既是验证WTA有效性的关键之一，同时也是制定宅基地退出补偿政策的依据。对于CVM调查样本的实证分析，多采用能够分析受限数据的模型，但零观察值样本被删除，不但缩小了样本的规模，更有可能造成抽样偏差，引起估计结果被高估的倾向。近年来，Tobit模型被广泛应用于对零观察值的解释，使得CVM调查中零观察值的处理有了较好的方法。其一般表达式为：

式1—式3中，Y为观测到的因变量，Xi为解释变量，β为相关系数向量，εi为随机误差项，Y*为潜变量。

CVM调查是在一定地理区域内进行，因此受偿意愿的数额除与被调查者的个人、社会经济特征有关外，还与所调查区域的社会构成方式、政治体制、经济水平、分配状况、环境意识、公共物品的供给模式等因素紧密相关。根据本文调查的实际情况，并结合已有宅基地退出相关研究，确定以下几类解释变量，即：个人特征因素、家庭特征因素、区位因素、非农就业质量因素、宅基地效用认知因素（表1），据此，建立如下Tobit模型：

式4中，Y*是潜变量，Y是被调查者回答的WTA值，Xi为解释变量，β0为截距项，βi为待估参数，μ为残差项。

2.3 问卷设计与调查

2.3.1 问卷设计与偏差控制 由于CVM并未对实际的市场行为进行观察，而只是从被调查者的回答中得到WTP或WTA，因此存在许多偏差，其评估结果精度在很大程度上取决于对偏差的控制，也就是假设市场的模拟效果，根据国内外相关研究经验，需要精心设计问卷、随机抽取大样本认真调查等细致的准备工作来减少和降低绝大多数偏差的影响。

为了减少偏差，在全面实施调查前，于2011年5月对临清市周边进行了预调查，发放问卷60份，通过充分模拟真实市场，修正了不准确的提问及表达方式，并获得初始投标值的预计范围。在正式调查之前先对所有调查员进行培训，在调查之中随时集中讨论,尽量减少因调查员的不同而造成的调查者偏差。

本研究采用支付卡格式中非锚定型访问农户。其特点为要求农户从一系列给定的价值数据（为非连续数据）中选择他们的最大支付/受偿意愿数量，也可以写出他们自己的最大支付意愿数量。调查问卷的设计主要围绕以下几个方面进行：（1）借鉴参与性农户评估方法（PRA）的提问方式，以开放式的问题了解农户的基本生活情况，收集有关农户个人及家庭基本特征、收支情况和其他生产生活情况。此数据的调查可为分析WTP和WTA的影响因素提供支撑。（2）询问农户对农村宅基地相关政策的了解程度。（3）询问农户若退出宅基地所愿意接受的最低受偿数额。（4）问卷有效性检验。通过调查受访者对问卷的理解程度，以评价调查的有效性。

在调查过程中，为了避免农户产生不符合实际的较高的受偿意愿，由调查人员向农户说明该调查不会产生任何的政策影响力，强调受偿金额只是基于个人的意愿表示。问卷中的核心估值问题如下：假定政府准备对退出宅基地的农户给予补偿，您认为最低补偿价格应为多少（元 /m2）：0、200、400、500、600、700、800、900、1000、其他。

表1 自变量界定与说明Tab.1 Definition and explanation of the independent variable

2.3.2 样本选取与问卷调查 农村居民调查范围的确定主要根据临清市各乡镇（街道）宅基地资源状况、经济发展水平和城镇化率等情况进行分类，再综合考虑调研成本和随机抽样的合理性，最后选取大辛庄镇、康庄镇、八岔路镇、潘庄镇4个乡镇开展问卷调查，每个区域随机选取二至三个村进行入户调查。每个乡镇的样本数量主要按住户规模比例确定。

在预调查的基础上进一步修改调查问卷和调研实施方案，于2011年7—8月展开正式调查。正式调查共发放问卷360份，共得到有效问卷317份，问卷有效性为88.06%，有效问卷的样本容量符合Scheaffer抽样公式中误差设定为0.06的要求，满足统计分析的需要。

2.3.3 样本基本特征 调查的有效样本中，男性248人，女性69人，男性比例大于女性比例，说明男性在农户家庭中具有主导地位。被调查对象的年龄最小21岁，最大67岁，平均年龄36.82岁，被调查对象主要集中于30—60岁之间；文化水平以初中为最多，其次分别为高中和小学，大专及以上和未上学最少；家庭人均年收入集中在3000—9000元之间；家庭非农收入比例主要集中在30%—70%之间（表2）。

3 实证分析

3.1 基于CVM的农户宅基地退出补偿价格测算

农户的宅基地退出受偿意愿经整理统计，详见表3。接受宅基地退出补偿受偿意愿和不接受的比例分别为93.06%和6.94%，所以农户的受偿意愿率为93.06%。

在支付卡式调查问卷中，本文采用非参数结果估计技术进行均值和置信区间估计。受偿意愿的具体计算方法是，首先求得问卷调查结果的平均数和中位数。考虑零受偿意愿对结果的影响，通过Kritrom提出的Spike模型修正，得到最终的平均受偿意愿[16]。问卷调查的受偿意愿的平均数（MWTA1）为756.74元/m2。根据Spike模型计算，可得到最终平均受偿意愿（MWTA2）为MWTA1乘以受偿意愿率，即为704.22元/m2。从表3可看出，农户宅基地退出受偿意愿价格分布基本中间大两头小的格局，因此，进一步分析到底是哪些因素影响了农户宅基地退出的受偿意愿价格。

表2 受访者的基本特征Tab.2 Basic characteristics of sampling participates

表3 农户宅基地退出补偿受偿意愿统计Tab.3 Statistics of WTA for withdrawing from rural residential land

3.2 农户宅基地退出补偿价格的影响因素分析

运用Eviews 6.0软件进行Tobit模型计算（表4），分析农户宅基地退出补偿价格的影响因素。

（1）个人特征因素对宅基地退出补偿受偿意愿的影响。在个人特征变量中，年龄和外出务工年限的回归系数为正，且分别通过了5%和10%水平的显著性检验，说明在其他条件不变的情况下，年龄和外出务工年限对宅基地退出补偿受偿意愿的影响正向显著，这主要是因为年龄越大，农民从事非农就业的机会和能力就越小，他们越看重自己的养老住房，而且用这与中国人落叶归根、留屋防老的心理特征相符。而外出务工时间越长，农民对城市或房地产市场的了解也越多，这也使他们更加看重自己的宅基地资产。

表4 Tobit模型回归结果Tab.4 Regression results of Tobitmodel

（2）家庭特征因素对宅基地退出补偿受偿意愿的影响。家庭农业收入占比变量在10%的显著性水平下通过了检验，且回归系数符号为正，这说明它对宅基地退出补偿受偿意愿的影响正向显著，这主要是因为农业收入比重越大，说明农户对农业的依赖越强，从而越看重自己房产的养老保障价值。是否参加新农合或其他保险的回归系数为负，说明在其他条件不变的情况下，它对宅基地退出补偿受偿意愿的影响负向显著，这主要是因为农户参加了新农合或其他商业保险，增强了他们在丧失劳动能力后的承受各种风险的能力。家庭供养系数也通过了10%水平的显著性检验，表明家庭供养系数越大，农户的家庭负担越重，从而越看重宅基地价值。

（3）区位特征因素对宅基地退出补偿受偿意愿的影响。区位变量在1%的显著性水平下通过了检验，且回归系数符号为负，说明它对宅基地退出补偿受偿意愿的提升具有负面影响，这主要是因为农户所在地距离城区越近，说明其区位越好，城市发展的辐射影响越大，宅基地价值就越高。

（4）非农就业质量特征因素对宅基地退出补偿受偿意愿的影响。就业稳定性变量在10%的显著性水平下通过了检验，且回归系数符号为负，说明它对宅基地退出补偿受偿意愿的提升具有负面影响，这主要是因为农民从事非农职业越稳定，说明其生活来源越有保障，从而会减少对农村宅基地的依赖，淡化宅基地的资产价值。

（5）宅基地效用认知特征因素对宅基地退出补偿受偿意愿的影响。对宅基地政策是否了解及其在住房养老中的作用分别通过了5%和10%水平的显著性检验，表明这两个变量对宅基地退出补偿受偿意愿的影响正向显著，其原因可能在于农户对宅基地政策越了解，越认识到宅基地的价值，比如小产权房问题等，这都凸显了农村宅基地的潜在价值；在农户住房养老中的作用越重，说明农户越看重宅基地的养老保障价值。

4 结论与政策建议

本文以山东省临清市为调查对象，采用条件价值评估法（CVM）研究农民对宅基地退出补偿的受偿意愿，结果显示，农户退出宅基地的平均受偿意愿704.22元/m2；在此基础上，通过Tobit回归模型检验影响农民受偿意愿的相关因素，结果发现，年龄、外出务工年限、家庭农业收入占比、家庭供养系数、对宅基地政策是否了解及其在住房养老中的作用等变量对农户宅基地退出补偿受偿意愿具有正向显著影响，而是否参加新农合或其他保险、区位变量、非农就业稳定性变量则对宅基地退出补偿受偿意愿具有负面影响。

针对上述结论，本文提出如下政策建议：第一，加强以“城镇就业”为导向的适龄农民的职业教育和技能培训，引导宅基地退出农户“自主创业、自由择业”，增加就业机会供给；第二，研究制定更加科学、合理的农民自愿退出宅基地的经济补偿机制，开发农民宅基地的经济价值，剥离宅基地的保障功能；第三，提高农民退出宅基地后的可持续发展保障水平，最大限度地将实现户籍与各种社会福利保障的分离，加快以常住人口为基本公共服务与社会保障均等化受惠对象的建设步伐。

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