基于Logistic模型的贫困地区失地农户被征地意愿研究——以贵州省毕节地区为实证

■ 郭玲霞/高贵现

（1.毕节学院经济与管理学院，贵州 毕节 551700；2.华中农业大学经济管理学院，湖北 武汉 430070）

基于Logistic模型的贫困地区失地农户被征地意愿研究
——以贵州省毕节地区为实证

■ 郭玲霞1/高贵现2

（1.毕节学院经济与管理学院，贵州 毕节 551700；2.华中农业大学经济管理学院，湖北 武汉 430070）

建立二元Logistic 回归模型，以毕节地区为实证定量分析影响失地农户被征地意愿的因素。结果表明：征地补偿满意度、征地对家庭的影响、家庭抚养比、家庭年收入、户主是否有其他技能、被征地比例等6个变量对失地农户的被征地意愿影响最显著。其中被征地比例对失地农户被征地意愿产生负面影响，征地补偿满意度、征地对家庭的影响、家庭抚养比、家庭年收入、户主是否有其他技能这5个变量对失地农民被征地意愿产生正面影响。研究启示：（1）建立和完善失地农民社会保障制度；（2）强化监督征地补偿款发放的各个环节；（3）尽可能得给失地农民适当留点养老田；（4）处理好已征地农民、待征地农民等之间的利益关系。

被征地农户；Logistic；征地意愿；贫困地区；毕节地区

中国目前处于快速工业化和城市化进程当中，全国失地农民以每年200 多万人的速度增加[1]。失地农民的福利问题、安置问题以及由此引发的就业问题、养老问题等都受到了学者们的广泛关注。但是已有文献中以研究中东部地区失地农民问题的居多[2-4]，而研究西部地区，尤其是贵州地区的贫困地区失地农民问题较少，从现有可查文献看，仅有两篇[5-6]。贵州是中国主要的资源蕴藏地和资源开发区之一，资源开发需要大量征用农民土地、房屋、林木、基础设施等生产生活资料。西部大开发中的公路、铁路建设，城镇化进程和城市建设、工业园区、教育发展等都需要大量征用农民的土地，涉及的农民数量很大[7]。2010年以来，国务院、贵州省政府批准省内建设用地9.72万hm2，占全省建设用地总面积的15.96%；其中需征收土地8.50万hm2，涉及114.08万人，征地任务十分艰巨[8]。尽管发生矛盾纠纷土地面积仅740hm2，涉及农业人口7093人，仅占征地面积和人口的0.87%和0.62%，但是没有发生明显的矛盾冲突，并不代表农民对补偿非常满意，更代表不了农民被征地的意愿。贵州省地处国家西南地区，长期以来经济发展落后，人们的生活相对艰苦，又是少数民族聚集区，征地工作是否可以顺利开展，农民对征地补偿是否满意，事关国家安全和发展大局。因此，本文以开发扶贫、生态建设试验区毕节地区为例，分析贫困地区失地农户的被征地意愿及其影响因素。

1 样本基本情况及农户被征地意愿描述性分析

1.1 样本基本情况

课题组于2013年10月对毕节市的一区四县（七星关区、纳雍县、大方县、金沙县、赫章县）的部分失地农户进行了调研，收集有效问卷共计220份，其中七星关区的样本占多数。调查样本中，男性129人，占58.63%，已婚人口177人，占80.45 %，户主126人，占57.30%。样本基本可以代表总体情况，具有较强的代表性，具体情况见表1。

1.2 农户被征地意愿描述性分析

为摸清农户被征地的意愿，课题组对被调研农民一一询问。在搜集到的220份问卷中，有146份不愿意被征地，占总样本数的66.37%，74份选择了愿意被征地，占总样本数的33.63%。可见不愿意被征地的农户占多数。

为了搞清楚农民是否愿意被征地，除了询问农民的意愿外，还询问了原因。首先，在不愿意被征地的146户农户中，有单方面的原因，也有多方面的原因。其中单方面原因最多的是“担心以后生活没保障”。如果将多原因和单原因合并，则选择“担心以后生活没保障”为不愿意被征地原因之一的仍是最多，共109户，占所有不愿意被征地农民的74.66%；选择“征了地，生活成本增加，生活压力大”作为不愿意被征地原因之一的占第二位，共71户，占所有不愿意被征地农民的48.63%；选择“补偿太少，不划算”作为不愿意被征地原因之一的占第三位，共58户，占所有不愿意被征地农民的39.73%；还有选择其他原因的。其次，对于愿意被征地的农户，也有他自己的原因。合并单原因和多原因的各项，选择“种地收入太低，征了地还有补偿”的最多，共38户，占所有愿意被征地农民的51.35%；选择“可改善本地交通等公共资源条件”的共26户，占所有愿意被征地农民的35.14%；选择“正缺钱，征地可以解燃眉之急”的共19户，占所有愿意被征地农民的25.68%；还有选择其他原因的，例如认为可以转为城市户口，享受城市居民待遇等等。

2 农户被征地意愿的影响因素分析

表1 被调查者基本信息分布

2.1 征地补偿情况

一般而言，征地补偿方式越合理，补偿额度越高，农民越愿意被征地。另外，考虑到相同的补偿额度也会有不同的高低认同。因此，此处用补偿满意度来测度失地农户对征地补偿的认识。

2.2 家庭特征

影响失地农户被征地意愿的家庭特征主要有家庭人口、被抚养人口比重、家庭耕地面积、家庭年收入等。一般而言，家庭人口越多，越不愿意被征地。而被抚养人口比重越大，其被征地意愿一般也更弱。家庭收入越多，越愿意被征地。一般，收入越多的家庭，其收入中来自农业收入越少，对土地的依赖程度越低。有学者通过对比分析不同经济发达水平失地农民征地意愿影响因素发现，经济发达地区的农民比经济不发达地区的农民更倾向于土地被征用[9]。原因也是经济发达区农民失地后就业机会多，对土地的依赖程度低造成的。

2.3 户主特征

主要是户主职业、年龄、受教育程度等可以影响到家庭经济甚至家庭前途发展的因素。户主越年轻、非农能力越强、受教育程度越高，被征地意愿越强。否则，该家庭对土地的依赖度越高，会大大减弱其愿意被征地的意愿。

2.4 被征地特征

主要是农户被征地面积的多少，以及征地面积占家庭总面积的百分比。一般，被征地面积越多，越不愿意被征地。被征面积占家庭原地总面积的比例越多，越不愿意被征地[10]。因为，很多农户家庭都只愿意被征很少一部分土地，如果被征地面积过多或比例过大，均会对农户家庭造成很大的影响。为了减少未来的不确定性，农户更愿意选择面对不被改变的现状。

3 农户被征地意愿模型

3.1 变量选择及说明

根据以上构建的影响农户被征地意愿的影响因素模块，结合实际需要和调研数据的可获得性，笔者选取了补偿满意度、对家庭的影响、补偿方式数量、家庭人口总数、家庭抚养比、家庭年收入、户主年龄、户主受教育特征、户主是否有其他技能、被征地面积和被征地比例等12个指标作为自变量，如表2所示。

3.2 模型设定

基于以上论证分析构建理论模型，因变量是被征地意愿，影响因素是补偿满意度、对家庭的影响等12个变量。考虑到因变量征地意愿属于典型的0-1变量，因此采用二元Logistic模型[11]，即愿意土地被征收则赋值1，不愿意土地被征收则赋值0。影响农户被征地意愿的影响因素有12个，分别是：x1，x2，x3，…，x12。

其中，π代表农户愿意被征收土地的概率，β0表示截距项，β1,...,β12分别表示相应影响因子的回归系数。

4 模型运行及分析

4.1 模型运行结果

使用SPSS 17.0对数据进行二元Logistics回归运行，并采用向后步进的回归方法进行变量筛选，模型共进行了6次迭代运算。回归结果显示，回归方程较为显著。最终迭代结果显示，-2对数似然值为162.174，说明模型拟合效果较好。另外，Cox & Snell R2统计量值为0.379，Nagelkerke R2统计量值为0.529，说明能由方程解释的回归变异变量较多，拟合效果较好，具体值见表3。另外，回归后模型的总预测判断率为81.6%，也说明模型预测结果较为理想。经过6步迭代运算，最终筛选出6个影响农民征地意愿较显著的变量，模型最终回归结果见表4。

表4显示，补偿满意度、对家庭的影响、家庭抚养比、家庭年收入、户主是否有其他技能、被征地比例这6个变量对失地农户的被征地意愿产生了显著影响。其中，补偿满意度、对家庭的影响、家庭抚养比、家庭年收入、户主是否有其他技能这5个变量对失地农民的征地意愿产生正面影响，而被征地比例则对失地农户被征地意愿产生负面影响。

4.2 模型结果分析

表2 相关变量及其赋值

表3 模型的整体效果

表4 模型的参数估计值

(1)补偿满意度对失地农户被征地意愿有显著的正向影响。因为征地补偿满意度是失地农户对征地接受还是反对的最重要的主观判断依据之一，因而它直接关系到农户失地后的种种利益。因此，很显然的，补偿越满意，农户越愿意接受土地被征的事实。

(2)征地对家庭的影响对失地农民被征地意愿有显著的正向影响。失地农民都是很理性的经济人，在判断是否愿意被征地时，必然会考虑到已经造成的影响，以及将来会造成的影响。当然，由于本文只调查了已经被征地的农户，所以也就只调查了已造成的家庭影响与失地农户被征地意愿的关系。从回归结果看，征地对家庭的影响越是正向的、有利的，则农民越愿意被征地。反之则相反。

(3)家庭抚养比对失地农户被征地意愿有显著的正向影响。这与文章前面的预期结果相反。文章前面假设家庭抚养比对被征地意愿有负面影响，而事实上，家庭抚养比越高越愿意被征地。这或许是由于毕节地区处于山区，农民家庭的人均耕地十分有限，因此，仅靠种地收入难以维持抚养人口较多的家庭开支。因此，为了抚养好一家老小，必须另谋出路，靠非农业来创收。因此，家庭抚养比对失地农户被征地意愿就产生了正影响。

(4)家庭年收入对失地农户被征地意愿有显著的正向影响。众所周知，从事非农业往往比从事农业领域可以获得更多的收入。因此，家庭收入较多的家庭也一般是从非农行业获得的收入，那么也就说明该家庭成员中有从事非农业的能力。据此，可以说明，家庭年收入越多的农户，兼业能力越强，对土地依赖程度越小，越愿意被征地。

(5)户主是否有其他技能对失地农户被征地意愿有显著的正向影响。因为，户主作为一家之主，也往往是创造家庭收入的主要劳动力之一。因此，户主如果有其他非农技能，则可以较一般纯农户容易获得更多的其他收入。例如，农村里的教师、木匠、电工等家庭条件往往比一般纯农户更好。当然，这种能力较强的家庭也会更愿意被征地。

(6)被征地比例对失地农户被征地意愿有显著的负向影响。被征地面积与被征地意愿的关系不强，而被征地比例与被征地意愿的关系很强。这说明，单纯依靠征地面积并不能说明征地对家庭的影响，而征地比例则更好的反映出征地对家庭的影响程度，被征地占比越大的家庭，越不愿意被征地。因为，农民往往已经对土地形成了依赖，并也已经习惯了那种比较自由、悠闲的乡村生活方式，被征地占比越多，对他们旧的生活方式会造成更大的冲击，因此，他们也就越不愿意被征地。

5 结论及政策启示

本文比较全面地对毕节地区失地农户的被征地意愿及其影响因素进行调研和研究，并在影响失地农户被征地意愿中，验证了可能对农户被征地意愿造成影响的几个因素。文章结论对指导毕节地区的征地补偿相关工作具有重要指导意义。通过本文的分析结果，表明补偿满意度、对家庭的影响、家庭抚养比、家庭年收入、户主是否有其他技能、被征地比例这6个变量对毕节地区失地农户的被征地意愿产生了显著影响。由此可以得出以下政策启示：

5.1 建立和完善失地农民社会保障制度

一种纳入社会保障体系框架的、独立于其他社会保障制度之外的制度设计[12]。一方面，制度要有长期稳定性；另一方面，还要注意保持与经济发展同步，也就是在保障金的数量上不能一成不变，而是要随着经济发展水平的提高而有所提高，让农民无后顾之忧。

5.2 强化监督征地补偿款发放的各个环节

在逐渐提高征地补偿的同时，还应该强化对补偿款以及其他补偿物的监督，确保每一笔征地款、每一项补偿措施都能够落实到农民手里。调查中笔者发现，很多农民对补偿不满意，不是对补偿款的高低不满意，而是对补偿未按国家标准来执行不满意。因此，如何做到补偿过程的公开透明是一个重要的关键环节。

5.3 尽可能地给失地农民适当留点养老田

针对多数家庭没有获取非农收入的能力，在征地中应注意给农民留部分养老田。从宏观层面看，毕节市属于欠发达地区，2010年尚有125.28 万农村人口处于贫困标准之下，这类地区的粮食自给率至少需要达到90%以上才能保证绝大部分人口不存在温饱问题[13]。同样的，毕节市失地农民的粮食问题也应该主要靠当地解决。同时，从微观角度看，在本次调查中，笔者也发现，多数家庭也希望留有0.4-0.6亩的土地。如果确实在被征地区找不到可以剩余的土地，可以考虑从邻近地方调整部分土地供被征地农民使用。

5.4 处理好已征地农民、待征地农民等之间的利益关系

长远看，应该协调好已征地农民、待征地农民以及未来的可自由转让建设用地农民之间的利益关系。十八届三中全会提出会逐渐建立城乡统一的建设用地市场，这是一个让农民自己当主人，让自己的利益不受损失的好政策。但是在过渡时期，也要考虑到过去被征地农民和即将被征地农民的利益问题。所以接下来应该制定一个两全其美的措施，让未来改革可以顺利进行。

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Research on the Landless Intention of Land-Lost Peasants in Poverty-Stricken Areas Based on Logistic Models—Taking Bijie Prefecture of Guizhou Province as the Object for Empirical Research

GUO Lingxia1, GAO Guixian2
(1. School of Economics and Management of Bijie University, Bijie Guizhou 551700, China; 2. College of Economics & Management of Huazhong Agricultural University, Wuhan Hubei 430070, China)

By establishing binary logistic regression model, this paper takes Bijie prefecture as the object for empirical research to analyze the influencing factors of land-lost farmers’ landless willingness. It turned out that six variables like land compensation satisfaction; the influence of land requisition for family; the ratio of family bringing up; annual household income; if the head of household has other skills; and landless proportion; had the most influence on land-lost farmers landless willingness. Of which landless proportion has negative effects on land-lost farmers’ landless willingness, while the other five variables have a positive effect on. On this basis, this paper puts forward some new enlightenment on the research: establishing and improving the system of land-lost farmers' social security; enhancing the supervision on various links of granting land compensatory funds; leaving appropriate land for the life of old age of the land-lost farmers as possible as we can; handling the benefit-based relationships between the farmers whose land has already been expropriated and the farmers whose land will be expropriated.

landless farmers; Logistic; land expropriation willingness; poverty-stricken areas; Bijie prefecture

F301.0;F062.1

C

1672-6995（2014）04-0068-05

2013-12-25；

2014-02-12

贵州省教育厅高校人文社会科学研究项目（12QN006）；贵州省科学技术基金项目（黔科合J字[2013]2010号）

郭玲霞（1984-），女，山西省长治县人，毕节学院经济与管理学院管理学博士研究生，从事土地可持续利用、土地管理等研究。