粮食主产区农地流转行为影响因素分析——基于长江中下游四省的农户调查

张银银，马志雄

（中南财经政法大学 工商管理学院，湖北 武汉 430073）

一、引言

农地流转是实现农地规模化与集约化经营的必要前提，农地流转对提高土地利用率、增加农民收入、促进农村经济发展具有十分重要的意义。农地流转市场发育程度、农地流转的稳定性和规范性对农户农地投入行为都能产生显著影响。[1]作为农业经营主体和农地流转主体的农户，其行为会受制于自身主观因素及外界多种客观环境的综合影响，对一个地区农地流转的成效、农地流转规模和农村土地市场的发育有着根本影响。从农户层面研究农地流转行为的影响因素有助于深入理解粮食主产区农地资源的流转特点及其影响因素，为完善农地流转政策提供理论依据。青先国等的研究表明，目前长江流域水稻播种面积已占全国的65.7%，其中处于中部地区的江西、湖南、湖北、安徽四省总产量占全国比重的37.4%，是我国水稻生产的重点区域，有着水稻生产的区位比较优势、规模优势和综合优势，为确保国家粮食安全发挥了重要作用。[2]因此研究长江中下游粮食主产区农地流转行为的影响因素，对于促进粮食主产区适度规模经营，提高主产区种粮农户收入、稳定粮食生产具有重要意义。

基于此，本文将长江中下游粮食主产区的农地流转作为研究对象，着力考察农地流转行为的影响因素。文章分为5部分：第一部分为引言；第二部分为文献回顾与述评；第三部分为农地流转的总体情况及指标选取；第四部分为计量模型的采用及其结果；第五部分为结论与讨论。

二、文献回顾与述评

从已有文献来看，学者们对影响农地流转的因素作了诸多研究。史清华和贾生华把影响农地流转的因素分为内生因素和外生因素，认为相对比较优势的存在是农地在农户间流转的根源动因。[3]金松青和Deininger的实证研究发现非农就业机会的增加是农地流转市场发展的主要驱动力。[4]农户家庭资源禀赋也是影响农地流转行为的重要因素。[5][6][7]张文秀等发现非农活动收入、土地功能、土地流转直接收益、农户受教育程度对农户土地流转行为产生影响。[8]詹和平等的研究表明农户土地转入、转出行为与其家庭保障水平、以农为主的劳动力人数、以非农为主的劳动力人数、农业资产价值、拥有土地年数等因素有密切关系。[9]翟辉等认为家庭收支、农村社会保障等是影响农地流转行为的重要因素。[10]此外，黎霆等将影响农户流转土地行为的因素分为经济特征、人口统计学特征和观念特征。[11]而贺振华认为农户的兼业行为是土地流转市场发展缓慢的原因。[12]Bogaerts等则认为是制度因素抬高了农村土地交易的成本并阻碍了农地交易的顺利进行。[13]

农地转入和转出的影响因素存在区别，如陈美球等分析研究了农户耕地流出和流入的主要影响因素及其影响程度，结果发现这种影响因素和程度是有明显差异的。[14]王岩和杨俊孝认为年流转租金、流转年限、户主对农业经营风险认知影响农户土地转入行为，而年流转租金户主年龄和流转年限家庭非农业劳动力人数对农户土地转出行为构成重要影响。[15]卞琦娟等通过对发达地区农户农地流转行为的研究，认为现有耕地面积是影响农户农地流转行为的主要因素，现有耕地面积越大，农户转入越多，转出越少。[16]James通过实证研究发现非农就业对农户土地转入的需求有明显的负面影响。[17]田传浩、贾生华利用苏、浙、鲁地区的农户调查数据进行实证分析, 结论显示农户对地权稳定性的预期显著地影响其租入农地行为，农户对地权稳定性的预期越高，租入农地的可能性越大，租入农地的面积也越大。[5]

现有文献虽然对农地流转影响因素进行了广泛的分析，但同时也存在某些不足。首先，对粮食主产区的农地流转关注不够；其次，对同一个农户来说，其农地流转行为可能存在转入和转出两种情况，但已有文献普遍将其分开进行研究，这不利于对农地流转影响因素作出准确估计。因此本文将以粮食主产区农户为样本，采用多元logistic模型，将农户农地的转入和转出行为置于同一个模型中进行影响因素估计。

三、农地流转的总体情况及指标选取

（一）农地流转总体情况描述

本文的研究数据来自粮食主产区的农户实地调查。①采用整体随机抽样方式，分别选取了湖南、湖北、江西和安徽4省其中的1个粮食主产县（市）。每个县（市）随机选取2个村，每个村随机选取30个左右的农户进行问卷调查，经过数据整理最终获得243份有效问卷。

在调查的243个农户中，无转入农地经历的占48.97%，有转入的占51.03%；农户中无转出农地经历的占79.84%，有转出的占20.16%。其中，无转入转出的农户占34.57%，仅有转出的农户占14.40%，仅有转入的农户占45.27%，既有转入又有转出的农户占5.76%。进一步使用独立性检验分析农地转入与农地转出之间是否存在关联。通过卡方检验结果发现，Pearson Chi－Square=12.39，p=0.00＜0.05，表明两个变量之间存在显著关联性，即转入农地的经历和转出农地的经历之间可能存在相互影响。对这种关联性的可能解释是有部分农户存在置换农地的行为，即存在既转入又转出的行为。

（二）影响农地流转因素的分类与指标选取

通过相关文献并结合数据的可获得性，本文将影响农户农地流转的可能因素综合归纳为6大类：农户家庭内的资源禀赋、农户的收入结构、农户对粮食的消费量、农户对市场的认知、农户对政策的理解、区域社会经济的差异，并在此基础上设置了各个因素的具体定量指标（见表1）。

四、计量模型的采用及其结果

（一）主要计量模型的采用

本文拟采用多元logistic模型进行分析，其数学表达式为：

上式中Y表示流转类型，Pji、Pki分别表示不同流转类型的概率，且j≠k。

根据农地流转的情况，如果只采用二元logistic模型进行分析，则只能分别对农地有没有转出和有没有转入进行回归。但调查中农地流转的情况表明，有些农户同时存在转出和转入行为，也即农地转出和转入这两个变量并非相互独立。因此，在样本容量允许的情况下，考虑采用多元logistic模型，将农地流转的情况分为4个类型：没有流转、既转入又转出、只转入和只转出。采用多元logistic能够将4种不同的类型纳入统一模型中，因此能更科学的刻画农户农地流转的影响因素。

表1 可能影响农地流转的影响因素及指标情况

（二）多重共线性与因子提取

由表1可知，农地流转的可能影响因素有14个之多，如果将这些变量直接纳入模型作为解释变量，不仅会减少变量的自由度，而且可能引起多重共线性问题。如果采用前向或后向的逐步回归方法进行回归，势必又造成一些对结果有显著影响的变量被排除在模型之外，只因这些变量与被选入模型的其他变量存在共线关系。因此，为了避免多重共线性的存在，在进行多元logistic回归之前，试图利用主成分分析法对某些变量进行因子分析，提取公因子。资源禀赋和收入结构因素包含的变量有9个，其中自评经济等级和30岁以下劳动力务农熟悉程度是序列变量，其余7个变量为连续变量。这9个变量可能存在着多重共线性，必须进行因子分析。

现有研究大多采用KMO检验和巴特利特球形检验来判断数据是否适合进行因子分析 （吴明隆，2010）。通过检验上文有关变量发现，其KMO值为0.667，球形检验的显著性概率为0.000，拒绝变量间相关系数为单位矩阵的原假设，样本数据比较适合进行因子分析。

表2 解释的总方差

由于农业固定资产的因子载荷只有0.290，将此变量删除以提高累计方差贡献率。剩余8个变量进行因子分析的KMO值为0.656，球形检验的显著性为0.000，仍然适合进行因子分析。采用主成分分析法中的相关性矩阵提取特征值大于1的公共因子。在此情况下因子分析的特征值与方差贡献率如表2所示。无论是否进行正交旋转，前3个因子的特征值均大于1，累计方差贡献率为64.55%。前3个因子保留了原始数据中的大部分信息，适合提取3个公共因子。

进行正交旋转后，原始变量明显向关联性高的因子聚集，并且呈现出明确的实际意义，原有的8个变量的信息可以分别集中到3个公共因子中（见表3）。在因子1中，耕地面积、耕地地块数量和种植业现金纯收入具有较大的载荷系数，因而将因子1命名为种植经营实力；在因子2中，自评经济等级、养殖业现金纯收入、工资与非农经营收入具有较大的载荷系数，因而将因子2命名为综合经济实力；在因子3中，30岁以下劳动力务农熟悉程度和折算后实际劳动力具有较大载荷系数，因为将因子3命名为农业人力资本。

表3 旋转后的因子载荷矩阵

（三）农地流转影响因素的模型结果

在因子分析的基础上，将原来的8个变量提取为3个因子变量，再加上没有进行因子提取的6个变量，一共有9个变量成为多元logistic回归分析的自变量，得到的结果如表4所示。由于是多元回归，模型回归结果分为三部分，模型1是农地既转入又转出的农户与没有流转的农户比较，模型2是农地只转入的农户与没有流转的农户比较，模型3是农地只转出的农户与没有流转的农户比较。根据Nagelkerke和McFadden检验，分别有0.491和0.250的变异可以被整体模型解释，模型拟合结果较好。本文研究虽未讨论模型可能存在的内生性问题，但由于选取的变量均来自于相关成熟的研究文献，因此得出的模型结果是可信的。

由表4可知，种植经营实力的系数在第1个模型中0.05显著性水平下为正值，在第2个模型中0.01显著性水平下为正值，在第3个模型中0.01显著性水平下为负值，3个模型表明种植经营实力对农户的农地流转较为敏感，种植经营实力越强的农户越倾向于更好地配置土地和转入农地；综合经济实力的系数只在第3个模型中显著，并且为正值，从第1和第2个模型看，由于系数不显著，没有证据表明家庭经济实力更强的农户会转入更多的农地，这可能与国民经济中的农工比价有关，当前农业经营的效益相对较低，家庭有一定经济实力的农户可能认为经营农业不划算转出全部或部分农地，而不会通过转入农地扩大农业经营规模；农业人力资本的系数只在第3个模型中0.01显著性水平下为负值，这表明与没流转的农户相比，农地转出的农户中农业人力资本越高的越不可能转出农地，但第1和第2个模型没有显示农业人力资本高的农户更倾向于转入农地，这可能与农村的农地资源有限、转入渠道不畅有关；农业固定资产的系数只在第2个模型中显著，但系数约等于0，表明农业固定资产对农地流转没有正负影响，这可能是由于小规模的农地经营所需的农业固定投资不多，而且统计中的农业固定资产更多与产后加工运输环节有关，与田间生产的关联性不大，因此农业固定资产的高低并不直接影响农地流转；农忙时农活工价比的系数在0.1水平下只有第3个模型显著并且为负值，说明农地只转出的农户与没流转的农户相比，认为农忙时农活工价比越高的农户越不可能转出农地，一般认为，农忙时农业雇工比非农打工的价格高越多，农户可能越愿意转出农地以避免请工，但模型的结果却与此相反，原因可能是此项数据来源并非是真实的工价比而是农户的认知，认为农忙时农活工价比更高的农户可能自身有请工经历，从而对农忙时的请工工价更为敏感，而这部分有请工经历的农户恰是没有转出农地、农地资源较多的农户，第1和第2个模型的系数并不显著，表明既转入又转出农地的农户与没流转的农户相比，以及农地只转入的农户与没流转的农户相比，农忙时农活工价比的认知都不存在区别，这可能是由于这些农户对农忙时农活工价比都比较敏感；种粮补贴金额的系数在第1个模型中不显著，在第2个模型的0.05水平下显著且接近于0，在第3个模型的0.1水平下显著且接近于0，总体上表明种粮补贴金额的高低对农地流转没有影响，这可能是由于种粮补贴资金目前是按照国家承包的水田数量发放的，而非针对转出户或转入户发放的，当前的种粮补贴政策并不影响农户的农地流转行为；满足口粮程度的系数在3个模型中均不显著，表明农户自家种植的谷物能否满足口粮需要并不对农地流转产生影响，调查中有部

分农户声称食用自家粮食比较放心，部分地区的农户也偏好于食用少打农药的早稻，但这种选择对农地流转的影响从统计上都未能获得可信服的证据；土地政策理解程度的系数在3个模型中均不显著，表明农户对农村土地承包法律政策是否理解并不对农地流转产生影响，这一因素与前面的分析结果相同，当前中央政府虽然希望通过农村土地承包经营权的完善来促进农村土地流转，但从调查分析结果看，至少到目前为止，政府对于法律政策的宣传并未达到其预期目标，原因在于农户理解农村土地政策是一回事，基于自身利益考虑进行农地流转决策是另一回事；从地域看，只有第3个模型的湖北和江西的系数在0.1水平下显著并且为正值，其它系数均不显著，农地只转出的农户与没流转的农户相比，湖北和江西比安徽的受访农户转出农地的概率更高，这可能是由于调查点的社会经济发展特征不同所致。

表4 农地流转影响因素的模型估计

五、结论与建议

（一）结论

本文以长江中下游粮食主产区的农户调查样本为基础，对农地流转行为进行研究，通过多元logistic方法对农户实际的农地流转影响因素进行研究，总体结果表明农户的种植经营实力、综合经济实力、农业人力资本、农业固定资产、农忙时农活工价比、地域差异对农地转入转出行为产生不同程度的影响，农户的种粮补贴金额、满足口粮程度、土地政策理解程度对农地转入转出行为没有显著影响。本文的主要研究结论如下：

第一，农户自家种植的谷物能否满足口粮需要，并不对农地流转行为产生影响。第二，农户对农地政策了解程度的增加并不能明显促进农地流转意愿与行为的提高。第三，随着家庭综合经济实力的提高，农户更可能转出农地。第四，农业固定资产对农地流转没有影响。小规模的农地经营所需的农业固定投资不多，农业固定资产更多的是与产后加工运输环节有关，与田间生产的关联性不大，因此没有证据表明农业固定资产的高低直接影响农地流转。第五，农户对农业雇工与非农务工工价的认知使农地流转具有不确定性。虽然模型分析表明与没流转的农户相比，农地只转出的农户认为农忙时农活工价比更高而更不可能转出农地，但在农户看来，由于工价比的认知与农地是否流转的关系并不太直接，他们的流转行为可能并不直接受农忙时农活工价比的影响。第六，种粮补贴金额的高低对农地流转没有实质影响。由于在粮食补贴操作中，资金补贴的对象往往为承包户，是否转出农地一般不影响农户的粮食补贴收益，因此可以认为种粮补贴只是给予农户的一种社会福利。

（二）建议

农地承包经营权能否实现市场流转取决于能否产生足够的市场需求和市场供给，而后者的形成又是市场参与主体——农户理性决策的结果。[18]农地自由流转能促使土地边际产出较小的农户将土地租让给边际产出较高的农户。[19]从农户角度分析农地流转问题，有利于更好理解农地流转的经济逻辑，并尊重和保护农民的合法权益。从土地法律政策的宣传看，如何改进土地政策在农村的信息传播，使农户这种信息的最终接受者科学领会，可能是促进农村土地有效流转的一个途径，但从根本上看，农户的农地流转行为源于利益驱动，农户是基于自身利益进行决策的。

通过以上分析，笔者提出改进长江中下游四省农地流转的几点政策思考：第一，明晰农地产权。依照中央“一号文件”精神，继续完善农村土地承包法律法规和政策，全面贯彻落实承包地的确权、登记和颁证工作。近几年来，中央的“一号文件”中多次提到农村土地承包权的完善问题，当前农地改革的方向应当是进一步赋予农民更为完整的农地使用权、收益权和流转权。第二，以人为本地促进农地流转。我国的法律法规明确规定，土地流转过程中要尊重农户的主体地位，进行依法、自愿、有偿的流转。农地流转不仅关系到农民的切身利益，而且对农业发展和农村稳定都具有重要意义。第三，以市场为导向促进农地流转。促进农地流转要从供给和需求两方面进行考虑，以增加需求促进供给，以提高供给满足需求。农业现代化发展内生地要求农地流转起来，同时农业现代化发展过程中随着农产品比较效益的提高必然会带动农地进一步流转。第四，为提高农户农地流转意愿，必须站在统筹城乡发展的高度进行全面谋划，完善农村社会保障制度，加大农村基础设施建设投入，健全农村社会保障体制等。这有赖于政府财政加大对农村地区的支持力度，形成城乡均等化的公共服务，使农村市场与城市市场形成一个统一的大市场，从而使得农村市场在资源配置中起到基础性作用。第五，慎重选择促进农地流转的补贴政策。虽然研究表明当前的种粮补贴资金没有对农地流转产生影响，但并不表明种粮补贴就是不好的政策。有些地方为了鼓励加快农地流转，对农地的转入方和转出方进行了资金补贴，这虽然在短期内增加了转入方和转出方的资金收益，但不一定能够起到优化配置土地资源的效果，因为市场根据供需情况会自动调节，流转资金的支持反而可能会扭曲资源配置。另外，在我国加入WTO的今天，农业补贴政策也必须符合WTO的规则，总体上看当前的种粮补贴并不对生产和贸易产生扭曲，应当属于WTO规则下可免于减让的“蓝箱”政策，而如果对流转双方直接进行补贴可能会触及到WTO规则下应予减让的“黄箱”政策。

注释：

① 虽然该数据调查于2009年，但目前国内对粮食主产区农地流转行为的研究依然十分缺乏，而且本文旨在为粮食主产区农地流转政策的完善提供理论依据，并不直接研究政策效果。因此，笔者认为该数据仍然具有重要价值。

② 农户报告中主要从事农业且身体健康自评为“好”或“一般”的劳动力（15岁以上）算为1个农业劳动力，健康自评为 “差”且不从事兼业的劳动力算为0.5个农业劳动力，健康自评为“好”或“一般”且从事兼业的劳动力算为0.5个农业劳动力，健康自评为“差”且从事兼业的劳动力算为0.25个农业劳动力。

③ 以30岁为界的目的在于一般认为30岁以下属于新生代的年轻劳动力。

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