风险规避对农户农地流转行为的影响——基于吉鲁陕湘4省调研数据的实证分析

孙小龙，郭 沛

（1.中国农业大学中国农村政策研究中心，北京 100083；2.中国农业大学经济管理学院，北京 100083）

风险规避对农户农地流转行为的影响
——基于吉鲁陕湘4省调研数据的实证分析

孙小龙1，2，郭 沛2

（1.中国农业大学中国农村政策研究中心，北京 100083；2.中国农业大学经济管理学院，北京 100083）

研究目的：从风险规避的角度研究其对农户农地流转行为的影响。研究方法：基于吉林、山东、陕西和湖南4省559个农户的调查数据进行实证分析。研究结果：（1）风险规避显著影响农户农地转出的可能性和农地转出的规模，但并不显著影响农户农地转入的可能性和农地转入的规模。（2）户主的性别、年龄、非农就业经历及村级流转管制等也是影响农户农地流转行为的重要因素。研究结论：应通过做细做实农地承包经营权确权登记颁证工作、加强对流转的规范管制、推动农村劳动力非农就业来促进农地使用权有序流转。

土地经济；风险规避；农地流转；计量模型

1 引言

农地流转对实现规模经营，培育新型农业经营主体，提高农地经营效率，改善农地资源配置，增加农民收入有重要的促进作用[1-2]。从政策层面来看，近年来中央政府逐步加大了对农地流转的支持力度，多个重要文件明确提出：在稳定农村土地承包关系并保持长久不变的前提下，坚持农村土地集体所有，稳定农户承包权，放活土地经营权，实现所有权、承包权、经营权三权分置，创新土地流转和规模经营方式，积极培育新型经营主体，发展多种形式的适度规模经营。因此，国家鼓励农地流转，提倡适度规模经营以培育新型农业经营主体的政策信号已愈发明确。相关政策的出台及地方政府的积极响应，极大地提高了农户农地流转的积极性。据农业部统计，截至2014年6月底，全国农地流转面积达3.8亿亩，接近2008年底①据统计，截至2008年年底，全国农村承包耕地面积为1.09亿亩，占农户承包耕地总面积的8.9%。流转面积的3.5倍，占全国农户承包耕地总量的28.8%，比2008年底流转比例提高了19.9个百分点。

农地流转工作的快速推进，引起了国内外学者热烈的讨论，内容主要围绕农地流转的重要性[3]、影响因素[4]及存在问题[5]等方面。关于农户农地流转影响因素的研究主要聚焦在两个层面：即强调农地流转的外部驱动因素，如农地产权稳定[6]、劳动力市场发育[7-8]、交易费用[9]、村级管制[10]等；探讨农地流转的内部驱动因素，如重点考察农户的基本特征变量——户主性别、年龄、受教育程度、非农就业经历、家庭总人口、农地资源禀赋等对农地流转的影响[11-16]。总体而言，已有研究从诸多视角对农地流转决策的影响因素进行了深入探讨，但对农地流转行为主体的关注还不够，尤其是从风险规避②风险规避指经营者为保护产出免受风险的影响，通过生产计划的变更来消除风险或风险发生的条件[17]。的视角出发，将其与农户农地流转行为相结合的研究还不多见。不少学者发现，风险规避对农户农业生产行为有显著的影响[18-19]。显然，风险规避也会对农户农地流转产生重要影响。当然，部分文献已经注意到风险规避和风险意识对农户流转农地的影响。例如，尹希果等[20]研究发现，风险规避会影响农户农地流转的形式。李景刚等[21]基于广东4市的调查数据发现，农户的风险意识会显著影响农户农地流转意愿。

现有文献对本研究有重要的启示，但至少在以下两个方面还存在改进的余地：一是已有文献对农户风险规避的度量主要基于农户自我评价，不能客观地对农户风险规避程度进行测度。二是多数研究针对个别省份的调研和案例分析，利用多省随机调查数据的实证分析较少。本研究基于吉林、山东、陕西和湖南4省的农户调查数据，并利用风险游戏方法对农户风险规避程度进行测算，在此基础上，更为严谨地分析“风险规避对农户农地流转行为的影响”。

2 数据来源与实验设计

2.1 数据来源

本文所采用数据来自中科院农业政策研究中心于2013年1月和7月对吉林、山东、陕西和湖南4个省的入户实地调查。调研采用面对面问卷调查的方式，调查问卷分为农户问卷和村级问卷两种类型。农户问卷的回答者主要是农民家庭的户主；村级问卷的回答者主要是村干部，如村支书、主任和会计等。通过调查，全面收集了样本农户2012年的家庭情况、农地经营流转情况以及农户所在村庄的社会经济情况等。

调查采用多阶段随机抽样的方法，首先按照人均收入水平将每个样本省内所有的县分为高、中、低三组，每组随机抽取1个县；其次在样本县内，按照同样标准随机抽取2个乡（镇），每个乡（镇）随机抽取2个村；最后在样本村内，采用等距抽样的方法随机抽取12个农户进行入户调查。通过以上方法抽样并实施调查，获得4个省、12个县、24个乡（镇）、48个村共576个样本农户的数据，最终获得有效样本量为559户，占调查总样本的97.05%①一些农户因特殊原因没有回答问卷中的核心问题，导致一些关键变量空缺，成为无效样本。。

2.2 实验设计

测算风险规避程度的方法主要有实际风险行为观察方法、感觉寻求量表法以及风险游戏方法，其中风险游戏方法是最常用的方法。与其他两种方法相比，风险游戏方法更贴近实际情景、可行性更强、所获取数据更加准确且便于分析[22-24]。为了对样本农户风险规避程度进行有效测度，本文采用风险游戏方法。在具体操作过程中，借鉴了Holt and Laury[25]的方法，将实验过程分为三个环节。

第一环节，确定游戏激励收益。因为该游戏持续过程约0.5个小时，为确保农户认真参与游戏，如实反映农户的风险规避程度，为游戏参与农户提供了平均额度为25元（约占当地打工日收入的30%）的收益激励。

第二环节，开展风险游戏。设计10组游戏方案（表1），游戏参与者需从每组方案中做出选择A选项（低风险选项）或B选项（高风险选项）的决定，每个选项对应着不同的现金奖励。如在方案1中，A选项有1/10的概率获得20元，有9/10的概率获得16元；而B选项有1/10的概率获得35元，有9/10的概率获得5元。相对于A选项，B选项被称为高风险选项。在风险游戏中，只对其中某一组游戏方案进行抽奖。为了能够保证农户都认真对待每一轮正式游戏，奖金发放所对应那一组游戏方案将会在10组游戏方案的选择决定全部完成后，由农户随机抽球选择②在不透明的袋子中放入与每组游戏方案编号相对应的乒乓球（序号为1—10），随机抽取1个球，以决定用哪一组游戏方案来进行抽奖。。为了能够让农户更加了解游戏的规则，在正式游戏之前，加入了一轮示范游戏，示范游戏不涉及奖金发放。

第三环节，计算风险规避指数。参照仇焕广等[26]的研究，风险规避指数=1-（选择B选项的次数/10）。若农户选择B选项的次数为0，则风险规避指数为1（极端风险规避者）；反之，农户选择B选项的次数为10，则风险规避指数为0（极端风险偏好者）。

表1 农户风险规避设计结果Tab.1 The experiment result of households’ risk aversion

3 研究方法

3.1 描述性统计分析

表2结合风险规避指数特征，按照均分原则，把样本农户分为三组，以描述风险规避与农户农地流转行为的关系。统计分析结果表明，样本区域农户参与农地流转的积极性较高。农地流转率高达41.50%，农地流转的平均面积为0.36 hm2。其中，农户农地转出参与率为11.09%，农地转入参与率为30.41%，农地转出、转入的平均面积分别为0.04 hm2和0.32 hm2。不难看出，农地转入的参与率和面积均明显高于农地转出的参与率和面积，可能的原因是，农地转出户可以把自家多个地块分别流转给不同的转入户，从而提高了农地转入的参与率，但是转出户自家的农地面积是固定的，而转入户却可以从不同的农户处转入农地以扩大农地经营规模。

从农地转出层面看，随着风险规避指数的增加，农户农地转出参与率和转出面积不断减少。具体而言，与风险规避指数在0.3以上的两类农户相比，风险规避指数在0.3及以下的农户更倾向于转出农地。该类农户农地转出参与率为15.88%，分别比其他两类农户高6.47个百分点和8.04个百分点。此外，该类农户农地转出的平均面积为0.06 hm2，分别比其他两类农户多0.02 hm2和0.04 hm2。因此，本文预期风险规避对农户农地转出行为有一定的影响，风险规避可能会降低农户农地转出参与率，减少农地转出面积。

从农地转入层面来看，风险规避指数在0.3及以下的农户农地转入参与率为25.29%，分别比其他两类农户低7.81个百分点和6.08个百分点。与此同时，该类农户农地转入平均面积为0.27 hm2，比风险规避指数在0.4—0.6之间的农户少0.11 hm2，但比风险规避指数在0.7—0.9之间的农户多0.04 hm2。根据以上描述性统计分析，我们并没有发现风险规避与农户农地转入参与率和农地转入面积有较为明显的关系。因此，本文预期农户风险规避可能并不显著影响农户农地转入参与率和农地转入的面积。

表2 风险规避与农户农地流转Tab.2 The relationship between risk aversion and land transfer

3.2 计量模型设定

以上分析对农户农地流转行为的影响因素做出了一定判断，但是仅仅局限于单个因素的描述性统计分析，没有对其他因素进行控制，更没有将风险规避对农户农地流转行为的影响分离出来。根据前人的研究可知，除了风险规避对农户的农地流转行为可能有影响之外，户主个人特征、农户家庭特征以及农户所在村庄特征等也会对农户的农地流转行为产生影响。因此，本文建立如下计量模型：

式（1）中，Renti为被解释变量，代表第i个农户2012年农地流转情况，采用两种方式进行衡量：（1）农户是否参与农地流转（1代表是；0代表否）；（2）该农户农地流转的实际面积（hm2）。模型右侧是一组可能影响农户农地流转行为的解释变量。其中，Riski为关键解释变量，表示第i个农户的风险规避指数，由风险游戏方法测算所得。Zi为一系列控制变量，主要包括户主个人特征、农户家庭特征和农户所在村庄特征等变量，分别为户主性别（1代表男；0代表女）；户主年龄（岁）；户主受教育水平（接受正规教育的年数）；户主非农就业经历（1代表有；0代表无）；家庭总人口（人）；家庭承包地面积（hm2）；农户所在村庄到县城的距离（km）。同时，在模型中引入了代表政策因素和土地产权是否稳定的变量，分别用农地流转是否受村级管制①主要指对不规范或不正当的农地流转行为进行管制。（1代表是；0代表否）和二轮承包以来村级土地调整的次数（次）来衡量。此外，考虑到调查样本的分散性和异质性，在计量模型中加入省级虚拟变量（Provincei），以山东省作为参照省，用来控制各省经济发展水平等无法直接观察但可能影响农户农地流转行为的因素。α1为常数项，β1、β2和β3为待估计参数，εi为随机误差项。计量模型中所涉及变量的定义及统计描述如表3所示。

表3 模型所用变量定义与统计描述Tab.3 Definitions and descriptive statistics of variables

由于农户农地流转行为属于两阶段决策行为：农户首先考虑是否要流转农地，其次考虑农地流转的规模。因此，在具体研究过程中，本文设置了如下估计方法。第一阶段，因为农户是否流转农地为二分变量，故使用Logit模型检验风险规避对农户是否流转农地的影响（对农地转出和农地转入两个方程分别进行估算）；第二阶段，在实地调查过程中很多农户并没有发生农地流转行为，如果把农户农地流转规模设定为线性方程，并运用普通最小二乘方法（OLS）回归，将导致估计结果偏误。为了得到一致估计，使用Tobit模型进一步分析风险规避对农户农地流转规模（农地转出面积和农地转入面积）的影响。此外，考虑到农户风险规避程度受到其个体特征的影响，如户主的受教育水平、非农就业经历可能会拓宽户主的眼界，增强其风险承受力，进而提高其风险偏好程度，从而导致模型存在多重共线性。为解决这一问题，本文采用逐步回归法以提高模型估计的准确性。

4 计量结果分析

4.1 风险规避对农户是否流转农地的影响

本文采用Logit模型就风险规避对农户是否流转农地进行估计。从估计结果（表4）来看，模型运行结果良好，多数解释变量的系数符号和预期相吻合，而且统计检验十分显著。风险规避对农户转出农地有显著的负向影响，但对农户转入农地的影响不显著。例如，模型II的估计结果显示，风险规避变量的回归系数在5%的统计水平上显著为负。这表明，农户风险规避指数越高，发生农地转出的可能性越小。模型的边际效应进一步表明，在保持其他特征变量不变的情况下，农户风险规避指数每上升一个单位，其发生农地转出行为的可能性下降10.9%。而农地转入方程结果显示，风险规避变量与农户农地转入行为呈正相关关系，但未能通过显著性水平检验。这一结果验证了前文的研究预期，即风险规避会降低农户农地转出的可能性，但并不显著影响农户农地转入的可能性。

除此之外，其他控制变量也对农户是否流转农地产生了影响。回归结果显示，在保持其他条件不变的情况下，男性户主更倾向于转入农地。可能的原因是，男性户主更容易采纳新技术，从而转入农地[27]。年龄大的户主更可能转出农地。因为年龄大的户主已不具备从事农业生产所要求的体力和精力[28]，不愿意也不能够耕种农地，从而转出农地。户主非农就业经历与农户转出农地呈显著正相关关系而与农户转入农地呈显著负相关关系。可能是因为户主有非农就业经历的农户家庭，更具有非农就业的可能性，其劳动力机会成本较高，从而更倾向于将农地转出，减少农地转入。家庭总人口数量显著降低了农户转出农地的可能性。原因可能是，家庭成员多的农户出于维持家庭正常生活的考虑，并不会转出农地。农户所在村庄到县城的距离对农户农地转入的影响显著为负。一般而言，离县城越近的村庄，农地流转市场越活跃，反之距离越远，流转市场越低迷。流转受村级管制与农户转入农地呈显著正相关关系。原因可能是村级管制减少了不规范或不正当农地流转行为的发生，一定程度上保障了农地转入方的权益，从而刺激了转入户的农地需求。村级土地调整次数对农户转入农地有显著负向影响。可能是因为土地调整会降低农户对地权稳定性的预期，从而抑制了农户农地转入的可能性[6]。另外，由于各省经济发展水平及农业生产结构等不同，农户农地流转行为存在着区域差异，总体来看，与山东省相比，吉林省和湖南省农户转入农地的可能性更大。

4.2 风险规避对农户农地流转规模的影响

为进一步探索风险规避与农户农地流转规模之间的关系，本文对样本数据进行了Tobit模型回归。从回归结果（表5）来看，模型拟合度较好，多数解释变量的系数符号和表4估计结果一致。风险规避对农户农地转出规模有显著的负向影响，但并不显著影响农地转入的规模。例如，模型VI的估计结果显示，风险规避变量的回归系数为-0.08，且在5%的显著水平上显著。这表明，在控制其他特征变量后，农户的风险规避指数每增加一个单位，其农地转出的面积将减少0.08 hm2。而农地转入方程的结果显示，风险规避对农户农地转入的规模影响不显著。这一结果进一步验证了前面的研究预期，即风险规避会减少农户农地转出的规模，但对农户农地转入规模没有显著影响。

其他控制变量中，部分变量的显著性与表4的结果存在差异。具体而言，户主受教育水平的提高显著减少了转入户的农地转入规模。可能的原因是，受教育水平高的户主，非农就业的可能性较高，因此更有可能缩小农地转入的规模。家庭承包地面积对农户农地流转的规模有显著影响。这意味着，初始禀赋越多的转出户农地转出规模越大，初始禀赋越少的转入户则不断转入农地。

表4 风险规避与农户是否流转农地关系估计结果Tab.4 The estimation results of the relationship between risk aversion and farmland transfer

表5 风险规避与农户农地流转规模关系估计结果Tab.5 The estimation results of the relationship between risk aversion and the scale of farmland transfer

4.3 风险规避对农户农地流转影响的讨论

本文的实证分析结果表明，风险规避对农户农地转出的可能性和农地转出的规模有显著负向影响，但对农户农地转入的可能性和农地转入的规模影响不显著。这不难理解，由于农业生产的特殊性，农户面临着自然风险、市场风险和政策风险等诸多风险。而中国农民多为风险规避者[29]，他们为稳定收入，在农业生产过程中通常采取保守行为，如通过施用过量的农药和化肥来避免可能发生的产量损失，而在农地流转决策中往往选择观望或不参与流转来避免风险[30-31]。

进一步来看，农地转出方和转入方在风险方面处于不对等地位。如当面临自然风险时，转入方的压力更大，因为不管是否有灾害，转入方都必须向转出方支付土地租金，市场风险也有这个特点。但在政策风险方面，转出方似乎面临的压力更大，因为在目前农地确权登记颁证工作未完成进而产权不稳定的情况下，农户将农地流转出去可能面临失去农地的风险，而转入方在不确权的情况下最多面临农地被收回的风险。当前环境下，农地产权处于变动①当前变动主要因为农地确权、三权分置以及长久不变等工作正在进行。期，这样会促使转出方处于明显观望状态，而对转入方却并不会有消极影响，甚至可能是正的影响，如转入方趁着产权没完全落实的时候意外获得土地岂不更好。

5 结论与政策启示

本文基于吉林、山东、陕西和湖南4省559个农户的调研数据，利用风险游戏方法对农户风险规避程度进行了测算，并实证分析了风险规避对农户农地流转行为的影响。研究结果表明，风险规避对农户农地转出行为具有显著的负向影响，但并不显著影响农户农地转入行为；此外，户主的性别、年龄、非农就业经历及村级流转管制等也是影响农户农地流转行为的重要因素。

根据本文的研究结论与分析可以得到一定的政策启示。为保障农地流转有序进行，一是要做细做实农地承包经营权确权登记颁证工作，提高农地产权安全性；二是要加强对流转的规范管制，降低农地流转风险；三是要推动农村劳动力非农就业，发挥农地流转市场的功能。

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（本文责编：王庆日）

The Impact of Risk Aversion on Farmer’s Behavior of Land Transfer: Evidence from Jilin Province, Shandong Province, Shaanxi Province and Hunan Province

SUN Xiao-long1，2, GUO Pei2
（1. Center for Rural Development Policy, China Agricultural University, Beijing 100083, China; 2. College of Economics & Management, China Agricultural University, Beijing 100083, China）

Based on survey data of 559 households from four provinces in Jilin, Shandong, Shaanxi and Hunan, the purpose of this paper is to analyze the impact of risk aversion on farmer’s behavior of farmland transfer. In the specific research process, we first estimated the degree of farmers’ risk aversion referring to Holt and Laury’s risk game method, then we analyzed the relationship between risk aversion and farmland transfer by using descriptive statistics method and at last, we used Logit and Tobit models respectively to measure the effect of risk aversion on whether farmers transfer farmland or not and its scale. The results show that farmers’ risk aversion significantly reduces the possibility of the occurrence of farmland transfer. Higher level of risk aversion is also associated with less areas of farmland transferred. However, farmers’ risk aversion had no significant effect on the possibility and scale of farmland inflow. In addition, householder’s sex, age, the experience of off-farm employment and village-level regulation were important factorsaffecting the behavior of farmland transfer. In order to transfer farmland-use right orderly, the research recommended that farmland contractual right registration should implemented bindingly; the land transfer should be regulated; rural labor transforming to non-agricultural employment should be promoted.

land economy; risk aversion; farmland transfer; econometric model

F301.0

A

1001-8158（2016）12-0035-10

10.11994/zgtdkx.20161207.162838

2016-05-26；

2016-09-16

中央高校基本科研业务费专项资金资助项目（2016RW001）。

孙小龙（1989-），男，江苏兴化人，博士研究生。主要研究方向为农业经济理论与政策。E-mail: xlsun890105@163.com

郭沛（1971-），男，甘肃兰州人，博士，教授，博士生导师。主要研究方向为农村土地制度与农村金融。E-mail: guopei@cau.edu.cn