“失地”农户征地补偿满意度及影响因素实证研究＊

王 芳

（郑州大学商学院，河南郑州450001）



“失地”农户征地补偿满意度及影响因素实证研究＊

王 芳

（郑州大学商学院，河南郑州450001）

摘 要：运用有序离散选择模型（OLogit），以“中原经济区”“失地”农户经济发展相关数据为基础，对“失地”农户征地补偿满意度及相关影响因素进行实证分析。结果显示，“失地”农户征地补偿的满意度评价受户主特征、农户家庭特征、所在地农村金融市场特征等5个方面共计19个因素影响显著。加大职业技能教育和培训、积极探索政府、农户等多方参与的征地补偿长效机制、加大对农村金融特别是新兴农村金融机构的支持力度、提高农村公共基础设施建设投入、加强农村社会保障体制建设等对提高“失地”农户征地补偿满意度水平具有重要意义。

关键词：“失地”农户；征地补偿；满意度；影响因素；实证研究

长期以来，土地在农户生产生活中扮演着生产资料、经济来源和社会保障等多种角色。改革开放后，伴随着农村劳动力向非农领域的转移，非农收入在农户收入构成中所占比重正逐年增加。但对有些农户而言，土地依然是其最根本、最直接的收入来源。城镇化的快速发展，越来越多的农户因为各种各样的原因失去土地，并且“失地”农户的规模和范围仍在不断扩大。“失地”后如何生存和发展则成为“失地”农户不得不面临的严峻挑战。就“失地”农户将要面临的各种困难和挑战而言，他们对征地补偿的满意度评价如何？哪些因素又在其中发挥着关键作用？这些不仅是了解现行“征地”补偿政策和措施是否妥当的前提，更是我们提高和完善征地补偿方式和水平，提升农户征地补偿满意度的基本依据。

本文采用“失地”农户调研数据，通过运用有序离散选择模型（OLogit）估计“失地”农户对征地补偿的满意度评价及影响因素，以期找出户主特征、家庭特征、所在地农村金融市场特征、征地补偿情况和目前的生活工作环境等因素对农户征地补偿满意度评价的影响效果及规律，从而为提高“失地”农户征地补偿满意度，增强“失地”农户生存和发展能力，妥善解决失地农户问题提供可借鉴的参考。

一、文献回顾

随着失地农户数量的不断增加，学者们就“失地”农户及其相关问题展开了大量研究。关于“失地”农户征地补偿的研究主要有征地补偿政策的绩效评价、征地补偿水平、程序、模式及农户满意度等方面。其中，征地补偿政策的绩效方面，周钧通过运用多因素综合评价法和实证分析法，对苏州高新区征地补偿安置政策的绩效进行了评价［1］。林乐芬等以江苏省镇江市被征地农户调查数据为基础，以农户的受偿满意程度间接衡量了中央政府征地补偿政策效应及被征地农户受偿满意度的影响因素［2］。“失地”农户征地补偿水平、程序、模式方面，王心良从农民满意度的视角，分别就征地补偿水平、补偿程序和补偿模式等问题进行了研究［3］。季正琦、康婕、方璐分别对上海、沈阳、通辽等地“失地”农民的征地补偿问题、征地补偿标准和征地补偿方式等进行了研究［4-6］。俞春娜以浙江省为例，对征地补偿价格水平与期望值、满意度的关系展开了研究［7］。“失地”农户征地补偿满意度方面，谭术魁等人和袁哲伟分别运用武汉市和常德市被征地农户数据，运用结构方程模型测算了农民征地补偿满意度问题［8-9］。王旭熙等以成都市龙泉驿区、金堂县以及温江区“失地”农民征地情况的调查数据为基础，运用序次Logistic回归模型对失地农民征地补偿满意度的影响因素进行了分析［10］。

从已有研究成果来看，关于“失地”农户征地补偿问题的研究主要集中在征地补偿政策的绩效评估、征地补偿的水平、额度和模式等方面，而就“失地”农户征地补偿满意度开展的研究则相对较少。另外，已有的征地补偿满意度的研究中，多是以区域性“失地”农户调查数据为基础的，其中鲜有“中原经济区”“失地”农户的相关数据。本文正是在借鉴以上研究的基础上，以“中原经济区”农户调查数据为基础，通过运用有序离散选择模型（OLogit），对“失地”农户征地补偿满意度及相关影响因素进行实证分析。

二、模型与方法

有序离散选择模型包含一个潜变量模型。其中假设y＊是隐含的未观测到的因变量，农户对征地补偿满意度的选择值为1-5，其中1表示对征地补偿“很不满意”；2、3、4、5分别表示“不太满意”“一般”“比较满意”和“很满意”。假设y＊满足以下方程：

其中，X为解释变量，β为待估系数，ε为独立分布的误差项。设c为不同满意度的临界值（cutpoint）。y＊和y的关系可以用如下表达式表示：若y＊＜c0，则y=1，即农户认为征地补偿“很不满意”；若c0≤y＊＜c1，则y=2，即农户认为征地补偿“不太满意”；若c1≤y＊＜c2，则y=3，即农户认为征地补偿“一般”；若c2≤y＊＜c3，则y=4，即农户认为征地补偿“比较满意”；若c3≤y＊，则y=5，即农户认为征地补偿“很满意”。

不同征地补偿满意度的概率是误差项ε的累积分布函数，表达式如下：

三、数据来源与变量选择

（一）数据来源

中原经济区地处我国中心地带，范围涵盖河南全境、延及周边，包括河南的18个地市及河北省、安徽省、山东省的部分地区。本文所使用的数据分别来自于2013年7月和12月的两次农户调查数据，调查范围涉及河南、河北、安徽、山东等4个省份的380户“失地”农户。经过筛选分析，共获取有效问卷357份。

（二）变量选择

1.因变量的确定

本文的研究目的是分析中原经济区“失地”农户征地补偿满意度评价及影响因素。在问卷中，将问题设为“综合来看，您对征地补偿的满意度评价是什么？”备选答案按照五分量表法设计，其中1代表“很不满意”、2代表“不太满意”、3代表“一般”、4代表“比较满意”、5代表“很满意”。在受访的357户农户中，对征地补偿表示“很不满意”“不太满意”“一般”“比较满意”和“满意”的农户分别占受访农户总数的33.3%、16.7%、28.6%、16.7%和4.8%。

2.解释变量的选取

解释变量选择了农户的户主特征、家庭特征、所在地农村金融市场特征、征地补偿情况和农户对目前生活工作环境满意度等五个方面的23个因素进行考察，用于分析“失地”农户征地补偿满意度的主要影响因素。各变量指标解释如表1所示。

由表1可知，“失地”农户征地补偿满意度均值为2.761，说明总体而言“失地”农户对征地补偿的满意度评价不高，户主平均年龄为42.25岁，性别的均值为1.3，说明受访农户以中年为主，且户主中男性居多。户主受教育水平和是否有外出务工经历的均值分别为3.65和1.45，说明户主平均受教育水平较低，同时有近一半家庭的户主有外出务工经历。农户家庭特征中，常住人口、劳动力平均年龄、外出务工人数的均值分别为4.35人、36.805岁和0.897人，说明农户家庭人口普遍较多，劳动力平均年龄较轻，但外出务工人员所占比例不大，平均每户外出务工人数不及1人。家庭总收入、征地前主要收入来源和“失地”后的收入变化的均值分别为5.106万元、1.973万元和3.127万元。说明农户总收入水平较高，“失地”后农户收入水平与“失地”前基本持平，或有小幅度的增加。农村金融市场特征中，所在地是否有民间借贷组织的均值为0.400，说明所在地附近没有民间借贷组织的农户所占比例略大。土地征用补偿情况中，土地被征用情况、征地前家庭所属类型和补偿金的处置方式的均值分别为1.899、1.740和2.297，说明受访农户中土地被征用比例较高，土地被征用前农户对农业依赖程度较大，且将补偿金用于存储、买房、看病等用途的农户所占比例较高。农户对目前生活工作环境满意度的评价结果显示，农户对目前工作、所在地交通、通讯、子女就学、学校教育质量等方面满意度较高；对所在社区生活环境、文化、娱乐设施等方面的满意度评价略低。

四、模型的估计结果与分析

（一）模型检验

模型的回归分析采用最大似然估计，似然比卡方检验结果的显著水平为0.002，远小于0.01，说明模型有意义，并且从整体上来说自变量对因变量的作用是有统计意义的（表2）。

对各自变量作用的似然比检验可知，户主性别、受教育水平、是否有外出务工经历、主要职业、家庭劳动力平均年龄、征地前的主要收入来源、失地后的收入变化、农户所在地附近是否有民间借贷组织、征地补偿方式、农户对征地补偿金的处置方式、农户对所在社区生活环境、社区文化娱乐活动设施的满意度、所在地区交通、通讯、子女上学便利程度的满意度等变量的显著水平小于0.01；户主年龄、年末家庭常住人口、家庭总收入、土地被征用情况和农户对子女所上学校教学质量的满意度等变量的显著水平小于0.05；外出务工人数、农户对目前工作的满意度等变量的显著水平小于0.10；征地前农户家庭所属类型对“失地”农户征地补偿满意度的影响不显著。

（二）估计结果

农户对征地补偿满意度的有序离散选择估计结果如表3所示。

表1 数据统计性描述

由表3估计结果显示，户主特征中，户主年龄对农户征地补偿满意度的影响在5%的显著水平上具有统计学意义，其系数为0.446；户主性别、受教育水平和是否有外出务工经历对农户征地补偿满意度的影响在10%的显著水平上具有统计学意义，其系数分别为-3.145、1.533和3.389。由此可以推断，户主年龄偏大、受教育水平高和有外出务工经历的农户对征地补偿满意度的评价高于户主年龄偏小、受教育水平低和没有外出务工经历的农户家庭。可能的解释是户主年龄偏大的农户家庭，对传统农业生产土地创造价值较低的现状有一定的认知，故对征地补偿的期望也相对较低，而户主年龄较小的农户家庭，由于更容易接受和掌握新的农业生产技术使土地创造的价值远远高于传统种养殖所创造的价值，加之这个阶段的农户多是“上有老，下有小”，各项生活负担相对较重。因此，户主年龄较小的农户家庭对征地补偿的期望会相对较高。户主受教育水平较高和有外出务工经历的农户更容易在非农领域找到收入水平远高于农业生产的工作，对农业生产的依赖程度较低，故对征地补偿也较容易获得满足。户主性别的分析结果显示，男性户主的征地补偿满意度高于女性户主，可能的解释是男性户主的文化水平、劳动技能和综合素质普遍较高于女性户主，且比女性户主更具有开拓精神，更愿意接受新鲜事物和挑战，对适应“失地”后可能发生的生活和生产等各方面的调整和变化的能力和信心都相对较强。而在“男尊女卑”的传统观念影响依然较为严重的农村地区，户主为女性的农户家庭往往是家庭没有男性青壮年劳动力或男性青壮年劳动力由于疾病、事故等原因丧失了劳动能力。这样的农户家庭劳动力素质和非农产业的参与度都相对较低，对农业特别是土地的依赖程度较高。土地被征收有可能就意味着他们失去了唯一的生存来源。可以说，“失地”后的生计问题和新环境的适应对户主为女性的农户家庭而言都显然要比户主为男性的农户家庭更为艰难。因此，基于家庭劳动力素质、非农化程度都相对较低等原因以至于应对“失地”后生产生活上的各种“不确定性”和未知的“变数”的勇气和信心不足，可能会导致户主为女性的农户家庭对征地补偿的满意度评价相对较低。农户家庭特征中，年末家庭常住人口、家庭劳动力平均年龄、年末家庭总收入对农户征地补偿满意度的影响在5%的显著水平上具有统计学意义，其系数分别为-3.877、-0.239、-0.907；征地前主要收入来源对农户征地补偿满意度的影响在10%的显著水平上具有统计学意义，其系数为2.950。由此可以推断，家庭常住人口越多、劳动力平均年龄越大、家庭总收入越高的农户对征地补偿满意度评价越低，征地前家庭主要收入来源为非农业生产的农户对征地补偿的满意度评价高于主要收入来源为农业种养殖的农户。基于以上因素对农户征地补偿满意度评价的影响，可能的解释是常住人口较多、劳动力平均年龄偏大的农户家庭，日常生活开支、子女教育及老人的赡养医疗等负担普遍较重，故此类农户对征地补偿的期望值会略高于常住人口较少、劳动力平均年龄偏小的农户家庭，因此对征地补偿的满意度评价会偏低。家庭总收入水平较高的农户对征地补偿满意度评价较低，可能的解释是收入越高的农户，通常是家庭劳动力素质普遍较高、信息接受能力较强或具有一定的劳动技能和特长，因此对土地价值的评价和征地补偿的期望也相对较高。“失地”对于主要收入来源为农业的农户而言，意味着收入来源的调整和劳动力的普遍再就业等生计问题将发生重大变动和影响，基于对未来收入水平、就业类型、生活状态等多方面的不确定性的考虑，此类型的农户会要求较高的征地补偿以应对需要面临的诸多调整和变动，故对征地补偿的期望较高，即征地补偿的满意度评价相对较低。而对主要收入来源为非农业收入的农户而言，征地补偿对其收入及家庭劳动力就业的影响相对较小，故其对征地补偿的期望较低，因此满意度评价会略高于主要收入来源为农业收入的农户。

表2 模型及各自变量似然比检验统计

表3 农户征地补偿满意度的影响因素分析

农户所在地附近是否有民间借贷组织对农户征地补偿满意度评价的影响在5%的显著水平上具有统计学意义，其系数为8.745。由此可以推断，所在地附近有民间借贷组织的农户对征地补偿的满意度评价高于所在地附近没有民间借贷组织的农户。可能的解释是，正规农村金融机构对农户融资需求的满足程度普遍较低，而民间借贷对农户金融需求的满足则具有重要意义。因此，有民间借贷组织的地区，农户的融资环境较便利，这在一定程度上会大大提高农户的融资意识，进而提高农户在“失地”后通过融资缓解暂时资金困难而从事生产和经营的信心和可能，在一定程度上降低了农户“失地”后的不确定性，从而降低农户对征地补偿的依赖程度，故对征地补偿的满意度会略高于所在地附近没有民间借贷组织的农户。

土地征用补偿方面，土地被征用情况、土地被征用前农户家庭所属类型、农户对补偿金的处置方式对农户征地补偿满意度的影响都在5%的显著水平上具有统计学意义，其系数分别为-6.336、-13.559和-1.239；征地补偿方式对农户征地补偿满意度的影响在10%的显著水平上具有统计学意义，其系数为-1.588。由此可以推断，土地全部被征用的农户对征地补偿的满意度评价高于土地被部分征用或尚未被征用的农户；土地被征用前对土地依赖程度越高的农户（纯农户）对征地补偿满意度的评价要高于对土地依赖程度相对较低的农户（兼业农户和非农户）；将征地补偿金存起来的农户对征地补偿的满意度相对较高。对此可能的解释是：土地被全部征用的农户一次性获得的补偿额度相对较高且可以全部精力投入新的生产和生活；而土地被部分征用的农户，一方面征地补偿总额度较低，加之要兼顾农业生产生活的同时还要想方设法在“农闲”时节外出务工。兼业化的生产和生活使农户的精力被分散，不便于集中精力在一个领域发展，故对征地补偿满意度评价相对较低。征地前对土地依赖程度较高的农户，其收入水平相对较低，对征地后的生活顾虑较多，属于“风险谨慎型”，对征地后生活的期望值较低，征地补偿后生活状态如果“没有变得更坏”就会有较高的满足感；而征地补偿前对土地依赖程度较低的农户家庭综合素质和能力相对较高，对征地补偿后的生活的期望值自然也较高。一旦征地补偿后生活状态没有达到预期水平，对征地补偿的满意度评价则会相对较低。征地补偿金的处置方式上，将补偿金存起来的农户，征地补偿满意度较高，则说明将补偿金用于购房、看病、子女教育、归还债务和投资等方面的农户对征地补偿的满意度相对较低。这在一定程度上不仅反映了农村看病等社会保障功能尚不健全，同时也有可能是将补偿金用于投资的回报并不理想。从长远来看，无论是将征地补偿用于当前的集中消费还是低效率的投资经营都不是科学合理的解决方案，有必要引导农户科学规划补偿金的使用。

从农户对目前工作生活环境的满意度评价来看，农户对目前工作、所在社区文化娱乐活动设施、通讯便利程度、子女所上学校教育质量的满意度对农户征地补偿满意度的影响在5%的显著水平上具有统计学意义，其系数分别为5.412、4.837、6.694和-7.184；农户对所在社区生活环境、所在地区交通便利程度的满意度对农户征地补偿满意度的影响在10%的显著水平上具有统计学意义，其系数分别为2.536和-3.203。由此可以推断，农户对目前工作、社区生活环境、社区文化娱乐活动设施、所在地区通讯便利程度的满意度越高，对征地补偿的满意度也会相应较高；而对所在地区交通便利程度和子女所上学校教育质量的满意度评价越高的农户，对征地补偿的满意度则相对较低。可能的解释是对子女所上学校教育质量评价较高的农户，通常比较重视子女的教育投入，进而对子女教育费用支出及预期都相对较高，相对于有限的征地补偿而言，此类农户对征地补偿满意度评价可能略低。

五、结论和启示

本文采用了OLogit模型分析了“失地”农户征地补偿满意度及影响因素，得到以下几点结论：

第一，户主因素中，受教育水平低、户主为女性、没有外出务工经历，即户主综合素质较差，劳动技能有限，对农业生产的依赖程度较高的农户家庭，应对“失地”后生产生活上的各种“不确定性”和未知的“变数”的勇气和信心相对不足，可能会对征地补偿的满意度评价较低。

第二，农户家庭因素中，常住人口越多、劳动力平均年龄越大、总收入水平越高的农户，基于家庭教育、医疗、养老等各项支出项目的增加和对土地价值及生产能力的较高预期，对征地补偿的满意度较低。

第三，所在地附近有民间借贷组织的农户的融资环境较为便利，这在一定程度上会大大提高农户的融资意识，进而提高农户在“失地”后通过融资缓解暂时资金困难的信心和可能，从而降低农户对征地补偿的依赖，故征地补偿的满意度会略高。

第四，土地征用补偿方面，土地被征用比例越高，土地被征用前主要收入来源为农业收入的农户对征地补偿的满意度评价较高。对于在购房、看病、子女教育和投资等方面存在资金需求的农户而言，征地补偿的满意度较低。

第五，农户工作生活环境方面，对所在地工作、生活环境、社区文化娱乐设施和通讯便利条件的满意度评价较高的农户征地补偿的满意度较高；对子女教育费用支出的预期较高的农户对征地补偿的满意度评价较低。

通过以上实证分析，要妥善处理“失地”农户的征地补偿问题，提高“征地”补偿满意度应在提高补偿水平的同时，重点做好以下几个方面：第一，加大对农村教育的支持力度，特别是职业技能教育和培训，提高农村劳动力的综合素质和劳动技能，增强其在非农领域的就业本领。第二，积极探索政府、农户等多方参与的征地补偿的长效机制，如安置就业、住房及入股分红等，保证“失地”农户后继生计问题的可持续性。第三、加大对农村金融特别是新兴农村金融机构的支持力度，改善农户融资环境，提高农村金融供给水平和供给效率。第四，加大对农村公共基础设施建设的投入力度，改善农村社区生活环境、交通、文化娱乐设施和通讯等的便利程度。第五，继续加强农村社会保障体制建设，特别是加大对农村医疗、养老和教育的重视和扶持力度，提高农村地区的社会保障能力。

参考文献：

［1］周钧.苏州高新区征地补偿安置政策绩效评价［J］.中国土地科学，2008，22（9）：33-37，50.

［2］林乐芬，金媛.征地补偿政策效应影响因素分析——基于江苏省镇江市40个村1703户农户调查数据［J］.中国农村经济，2012（6）：20-30.

［3］王心良.基于农民满意度的征地补偿研究——以浙江省为例［D］.杭州：浙江大学，2011：7.

［4］季正琦.上海市失地农民征地安置补偿问题研究——以宝山区为例［D］.上海：华东理工大学，2013：3.

［5］康婕.沈阳市失地农民征地补偿标准研究［D］.沈阳：辽宁大学，2013：26.

［6］方璐.通辽市征地补偿方式的研究［D］.北京：中国地质大学，2014：7.

［7］俞春娜.征地补偿价格水平与期望值、满意度关系研究——以浙江省为例［D］.杭州：浙江大学，2012：9.

［8］谭术魁，肖建英.农民征地补偿满意度实证研究［J］.中国房地产（学术版），2012（1）：56-63.

［9］袁哲伟.基于结构方程模型的征地补偿农民满意度研究［D］.武汉：华中农业大学，2013：16.

［10］王旭熙，刘邵权，彭立，等.城镇化进程中失地农民征地补偿满意度研究——以成都周边典型区域为例［J］.广东农业科学，2014，41（15）：226-230.

An Empirical Study on Landless Peasants’Satisfaction with Land Expropriation Compensation and the Influencing Factors

WANG Fang
（School of Business，Zhengzhou University，Zhengzhou 450001，China）

Abstract：This paper analyzes landless peasants’satisfaction with land expropriation compensation and the influencing factors through Ordered Logistic Model with the survey data of landless peasants from Central Plains Economic Zone.The results show that landless peasants’satisfaction is influenced by 19significant factors，which can be classified into five categories as the characteristics of household head，family，local rural financial market，etc.It is concluded that to improve landless peasants’satisfaction with land expropriation compensation it is of significance to enhance the education and training of vocational skills among peasants，explore a long-term mechanism of land expropriation compensation which includes not only peasants but also government and some other parties，increase the support for rural finance especially the rising rural financial institutions，increase the investment in rural public infrastructure，and strengthen the construction of social security system in rural areas.

Key words：landless peasants；land expropriation compensation；satisfaction compensation；influencing factors；empirical study

作者简介：王 芳（1981-），女，河南濮阳人，郑州大学商学院讲师，博士。

基金项目：国家社会科学基金青年项目（14CJY041：《农村土地承包经营权抵押融资政策的农户行为响应及政策优化研究》）；河南省政府决策招标课题（2015B261：《支撑河南省现代农业发展的金融支持体系构建研究》）

收稿日期：2015-10-18

中图分类号：F321.1

文献标识码：A

文章编号：1009-2463（2016）01-0001-08