林 彤,宋 戈,乔元波
东北粮食主产区农户主导型农村土地流转价格影响因素
林 彤1,宋 戈1※,乔元波2
(1. 东北大学文法学院,沈阳110169; 2. 山东大学县域发展研究院,青岛266200)
分析各因素对农村土地流转价格的影响方向与作用强度可为确定土地承包经营权流转价格提供依据。该文以黑龙江省农村固定观察点14个村的转入方农户为样本,采用相关性分析和多元线性回归方法分别确定单因素与多因素对流转价格的影响,并对比分析各因素对高于均价组和低于均价组中流转价格的影响差异。结果表明:1)单因素对流转价格的影响分析中,耕地粮食产量对流转价格产生显著正向影响,是影响流转价格最重要的因素;2)多因素对流转价格的影响分析中,耕地粮食产量、村域经济发达程度、县域交通通达性、户主年龄对流转价格产生显著正向影响,县域人均GDP、与市中心距离对流转价格产生显著负向影响;3)对比各因素对高于均价组和低于均价组的影响,发现交通通达性、与市中心距离对高于均价组流转价格的影响方向与总样本一致,这些因素对低于均价组流转价格的影响方向与总样本相反。需明确耕地信息、了解地区经济与交通情况,为确定土地流转价格、完善农村土地流转市场创造条件。
土地利用;粮食;农村;农户主导型;农村土地承包经营权流转;东北粮食主产区
近年农村土地流转面积日益上涨,截至2015年底,全国承包地流转面积达2 980万hm2(4.47亿亩),比2010年的1 247万hm2(1.87亿亩)增长1.39倍。农户主导型土地承包经营权流转是指农户间通过协商确定交易价格的流转模式,目前这种模式仍是农村土地承包经营权流转的主导。流转价格作为农村土地承包经营权交易中最核心要素,是保证农村土地流转市场有序运行的基础,但目前尚未明确何种因素影响流转价格以及各因素对流转价格的作用方向,导致土地承包经营权交易定价具有较强的随意性,阻碍农村土地流转市场发展[1]。因此,在农村土地承包经营权流转迅速发展的形势下,研究农户主导型农村土地流转价格影响因素,可为土地承包经营权流转定价提供依据。
价格是农村土地承包经营权流转机制的重要内容,它能有效体现土地承包经营权价值、确保农户土地流转中的利益份额[2],是连接相关利益者关系的合约[3]。已有研究认为以农地收益[4-5]、地权稳定性[6-7]、农地地理位置与平整度[8]为代表的土地特征,以地区经济发展情况[9]、人均GDP[10]等为代表的区域特征,以农户组织化程度[11]、户主年龄与文化程度[12]为代表的家户特征,均会对农村土地承包经营权流转产生影响,借鉴以往研究成果并结合黑龙江省地广人稀、粮食主产区功能定位的实际情况,本文选取耕地特征、区域特征、家户特征3类因素共13项指标分析其对流转价格的影响。样本选取方面,现有研究多将土地流转价格视为一个整体[10,13],未区分流转交易双方特征,因此无法确定土地转入价格受何种因素影响更为显著;未划分流转价格区间,因此无法辨别不同价格区间的影响特征。研究方法上,已有文献多注重分析单因素对流转价格的影响[10],未能分析各项因素对流转价格的综合作用。
本文以粮食主产区黑龙江省为例,从转入方农户角度,以耕种粮食作物土地的承包经营权在农户间的流转价格为研究对象,选取表示耕地特征、区域特征、家户特征的3类因素,采用相关性分析和多元回归分析揭示单因素与多因素对农村土地承包经营权流转价格的影响,并根据样本特点对比各项因素对低于均价组与高于均价组流转价格影响差异,研究成果对确定农村土地承包经营权流转价格具有实践指导意义。
东北地区是中国优势农业产区,土地流转发展速度较快[14]。黑龙江省位于中国东北部,地处世界著名三大黑土带之一。全省耕地总面积占全国1/10以上,人均耕地面积是全国平均水平的3倍左右[15]。据统计,截至2014年底,黑龙江省流转土地面积459.8万hm2(6 897万亩),占农地总面积47.5%,流转比例远高于全国平均,处于全国中上游水平(《黑龙江省人民政府关于全省农村土地流转和规模经营发展情况的报告》)。黑龙江省以生产水稻、大豆、玉米为主,2014年全省水稻、大豆、玉米三大粮食作物播种面积分别为399.7万hm2(5 995万亩)、314.6万hm2(4 719万亩)、664.2万hm2(9 963万亩),且玉米和水稻播种面积均呈上升趋势,尤其以玉米播种面积涨幅最大,大豆播种面积逐年递减趋势明显。2014年水稻、大豆、玉米3种作物的市场售价分别为3.01、4.54、2.13元/kg,3种作物价格逐年上涨,其中玉米价格上涨最快,水稻次之,大豆价格上涨相对较小。
本文所用的区域特征数据来源于《黑龙江统计年鉴-2015》,农户微观调研数据来源于黑龙江省农村固定观察点2014年的调查。黑龙江省农村固定观察点包括全省6个市中的14个县(县级市、市辖区),每县选1个乡镇中的1个村,共计14个村庄样本(图1)。样本分布具有代表性,社会经济方面,所选6个城市分别代表了黑龙江省各市人均GDP排名的前1/3,中间1/3以及后1/3的发展水平;自然条件方面,14个县以分布在三江平原与松嫩平原为主,有少部分调研村分布在丘陵和山地地区,符合黑龙江省地貌特征。本文以耕地特征和区域特征对流转价格的影响为研究重点,为突出各因素对农户转入土地价格的影响,以转入方农户问卷为研究样本,对1 000份农户问卷的筛选原则如下:1)去除未参与流转、转出方农户样本、数据缺失样本共845份,剩余转入方农户样本155份;2)考虑到以粮食生产为主的研究目标,剔除经营非粮食作物农户样本13份,最终剩余有效样本142份。
图1 样本分布图
本文采用相关性分析识别各变量间相互关系的密切程度,找出因素间变化规律,以便科学认识土地承包经营权流转价格与各项影响因素间的作用关系。计算公式如下
式中为相关系数,为自变量;为因变量;2为自变量数列和因变量数列的协方差;为自变量数列的标准差;为因变量数列的标准差。
本文主要关注耕地特征、区域特征、家户特征对农村土地承包经营权流转价格的影响,采用多元线性回归方法检验各因素的影响方向与影响程度,基本模型为
式中代表农村土地承包经营权流转价格的因变量;X为表示耕地特征的自变量,包括耕地粮食产量、耕地净收益、耕地细碎化程度3项因素;X为表示区域特征的自变量,包括村域经济水平、县域交通通达度、县域人均GDP、与市中心距离4项因素;X为表示家户特征的自变量,包括农户家庭农业劳动收入所占比率、家庭农业劳动力所占比率、家庭劳动力年均外出务工时间、是否为干部家庭、户主年龄、户主受教育程度6项因素;0为常数项,1~3为耕地特征、区域特征和农户特征3类因素待估计参数,为方程的扰动项。
3.1.1 因变量:农村土地承包经营权流转价格
现有研究对农村土地承包经营权流转价格的表达方式主要有2种,一是将单位面积土地的流转价格设置为有序分类变量,用价格区间表示[2,10],二是用单位面积土地具体的流转价格表示[7]。本文选择以单位面积土地具体的流转价格()作为因变量,因为它包含更多土地相关信息,可增强分析结果的准确性。
3.1.2 自变量
选取表示耕地特征、区域特征以及家户特征3个层面的影响因素作为自变量,其中重点探讨耕地特征、区域特征对流转价格的影响,将家户特征设定为控制变量,以期更系统、全面的研究农村土地承包经营权流转价格的影响因素。
1)表示耕地特征的变量(1)
将耕地特征限定为耕地粮食产量(11)、耕地细碎化程度(12)和耕地净收益(13)进行测度。耕地粮食产量(11)是指单位面积耕地产粮量,以耕地实际单产作为衡量耕地粮食产量的指标。研究区以耕种作物水稻、玉米、大豆为主,为统一化粮食产量,根据黑龙江省粮食产量比系数将玉米、大豆两类指定作物产量折算为基准作物水稻的产量(产量比系数源于《中国耕地质量等级调查与评定(黑龙江卷)》)。
耕地细碎化会影响农户土地流转决策[16],是土地流转政策亟待解决的关键问题[17]。一方面,耕地细碎化会增加农业生产的劳动力投入量[18],不利于农业生产技术效率提高[19];另一方面,耕地细碎化会分散农户农业经营风险[20],因此将耕地细碎化程度(12)作为影响流转价格的一项因素。本文以辛普森指数(Simpson’s diversity index, SI)为衡量耕地细碎化程度的指标,计算公式如下:
式中代表地块数量,a代表每一地块面积,hm2。SI值介于[0,1]之间,且SI值越大细碎化程度越高[21]。
耕地净收益(13)是农户年内经营单位面积耕地的总收益与总成本之差。为避免分析中出现多重共线性问题,因此未将流转价格的支出纳入在成本计算之中,即文中所提及的耕地净收益是单位面积耕地总收益与总成本(不包含流转价格)之差。
2)表示区域特征的变量(2)
农村土地流转价格存在明显的区域差异[22],将区域特征限定为村域经济发达程度(21)、县域人均GDP(22)、交通通达性(23)、与市中心距离(24)4项指标进行测度。村域经济发达程度(21)采用李斯特量表,设定1~5分别表示经济发达程度处于下等、中下等、中等、中上等、上等;县域人均GDP(22)是通过计算县内生产总值与县总人口比值而得,为统一分析变量尺度,本文取县域人均GDP对数进行估计;交通通达性(23)可反映对象区域与其它地区进行交流的机会与潜力[23],利用所在县的公路密度表示,即单位面积内的公路里程;与市中心距离(24)利用县中心与市辖区中心的直线距离表示。
3)表示家户特征的变量(3)
已有研究证明家户特征会对农户土地流转决策产生重要影响[24],本文选取家户特征层面因素作为分析流转价格影响的控制变量。家户特征层面影响因素主要包括农户家庭信息和户主信息2方面,其中农户家庭信息由农户家庭务农收入所占比例(31)、家庭务农劳动力所占比例(32)、家庭劳动力平均外出务工时间(33)以及是否为干部家庭(34)构成,户主信息由户主年龄(35)、户主受教育年限(36)构成。
样本农村土地承包经营权流转价格差异明显,最低流转价格为1 500元/hm2,最高流转价格为10710元/hm2,流转均价为6 210元/hm2。耕地净收益相差更为明显,单位面积耕地净收益的最高值与最低值相差达32 925元/hm2,样本耕地平均净收益约为11 621元/hm2。总体而言,在现有土地承包经营权流转价格水平下,转入方农户经营耕地的平均净收益约为5 400元/hm2。样本中的耕地粮食产量差异也相对较大,耕地粮食产量的最大值与最小值之间相差11 865kg/hm2。耕地细碎化程度值为0.71,样本区耕地细碎化程度较高(表1)。
表1 变量定义及描述性统计
注:农户家庭劳动力界定为年龄大于16岁的农户。
Note: Family labor force is defined as peasant households older than 16.
利用Stata14.0计算影响流转价格各因素间的相关系数。农村土地承包经营权流转价格()与耕地粮食产量(11)、耕地细碎化程度(12)、区域特征中村域经济发达程度(21)、县域的人均GDP(22)、交通通达性(23)、家庭劳动力平均外出务工时间(33)存在1%水平的显著正相关,与耕地净收益(13)存在5%水平的显著正相关,与距市中心距离(24)、农户家庭务农收入比例(31)显著负相关,各显著性因素与土地流转价格相关系数排序为:11>24>33>21>23>22>12>13>31。
耕地粮食产量(11)对流转价格影响显著且相关系数最大为0.65(表2),说明在黑龙江省农户主导型土地流转中耕地粮食产量对流转价格的确定起到重要作用。考虑到相关系数矩阵仅是基于两两变量间相互关系得出,而流转价格是各项因素共同作用的结果,本文进一步采用多元线性回归进行分析。
表2 土地流转价格影响因素间Pearson相关分析结果
注:*<0.1,**<0.05,***<0.01。下同。
对样本进行逐步归回,模型I是仅考虑耕地特征变量时的回归结果,耕地粮食产量对耕地流转价格在1%水平上产生显著正向影响(0.50),耕地净收益与耕地细碎化程度对流转价格影响不显著。模型II是在模型I基础上加入区域特征变量的回归结果,耕地粮食产量对流转价仍在1%水平上产生显著正向影响,但影响系数有所下降;耕地净收益对流转价格的影响由不显著转为在1%水平上显著负向影响;耕地细碎化程度对流转价格的影响仍不显著;新增加的区域特征变量中,村域经济发达程度、县域交通通达性对流转价格在1%水平上产生显著正向影响,县域人均GDP、与市中心距离对流转价格在1%水平上产生显著负向影响。模型III是在模型II基础上加入户主特征变量的回归结果,其中耕地特征、区域特征中各因素对转入价格影响的显著性与作用方向相较于模型II均未改变,加入的家户特征变量中仅户主年龄对转入价格产生显著性正向影响(表3)。
多元回归分析中各因素对流转价格的影响在显著性和作用方向上与相关性分析结果有所异同。在相关性分析和多元回归分析中,耕地粮食产量(11)、村域经济发达程度(21)、县域交通通达性(23)始终对流转价格在1%水平上产生显著正向影响;户主年龄(35)对流转价格的影响在相关性分析中不显著但在多元回归中显著;其他表示家户特征的因素在多元回归中均未对流转价格产生显著影响(表3)。虽然已有研究证明家户特征对土地流转行为产生明显影响[25-27],但本研究发现家户特征对流转价格影响甚微。
耕地细碎化程度(12)对流转价格的影响在多元回归中并不显著(表3)。该结果说明虽然黑龙江省以实现土地规模经营为目标,但耕地细碎化程度却不是影响农户间土地流转价格的重要因素。这可能在于现阶段只有农户实现向城市的永久性转移才能影响土地细碎化[28],而短期的农户间土地流转并不能解决土地细碎化问题[29],因此农户在确定流转价格时并未将耕地细碎化程度考虑在内。
表3 不同因素对流转价格影响的逐步回归结果
注:模型I为仅考虑耕地特征因素的全样本回归结果;模型II为考虑耕地和区域特征因素的全样本回归结果;模型III为考虑耕地、区域以及家户特征的全样本回归结果。
Note: Model I is the total sample regression coefficient that considers only characteristics of farmland; Model II is the total sample regression coefficient that considers characteristics of both farmland and region; Model III is the total sample regression coefficient that considers characteristics of farmland, region and household.
相关性分析中,耕地净收益(13)和县域人均GDP(22)均对流转价格产生显著正向影响(表2),而多元回归分析中,两者对流转价格却产生显著负向影响(表3)。这里值得探讨的是两者对耕地流转价格在相关分析和多元回归分析中作用方向相反的问题。这可能与两者在相关性分析中显著负相关有关(表2),即县域人均GDP较高的地区耕地净收益能力却相对较低。由此可推断,在耕地净收益与县域人均GDP负向关系的相互作用下,最终导致流转价格受单因素的影响与受多因素的影响方向不同。单论耕地净收益(13)和县域人均GDP(22)对流转价格的影响,耕地净收益对流转价格产生显著负向影响,可能在于流转价格确定的滞后性。农村土地承包经营权流转价格的确定多会参考前一年耕地净收益,而耕地净收益受粮价影响明显[30],粮价又具有较强的波动性[31],因此这种负向关系可能是由粮价波动造成的。县域人均GDP对流转价格产生负向影响,可能在于农业比较效益低下致使以农业为主的县域人均GDP较低,而此类地区农户对土地的依赖性更强,从而提升了流转价格。
以研究样本土地流转价格平均值6 210元/hm2为界,将低于均价6 210元/hm2设定为低于均价组样本,将高于均价6 210元/hm2设定为高于均价组样本,对2组样本分别进行多元线性回归分析。
模型III~模型V分别是各因素对总样本、低于均价组样本和高于均价组样本中流转价格影响的回归结果。模型IV与模型V中,耕地粮食产量(11)与县域人均GDP(22)对流转价格()影响的显著性和作用方向与总样本(模型III)一致。耕地净收益(13)与户主年龄(35)对低于均价组样本(模型IV)中流转价格的影响显著性和作用方向与总样本(模型III)一致,但对高于均价组样本(模型V)中的流转价格影响并不显著。县域交通通达性(23)、与市中心距离(24)对3组中的流转价格均产生显著影响,但在低于均价组样本(模型IV)中此2项因素对流转价格的作用方向与总样本(模型III)和高于均价组样本(模型V)相反。通过比较各因素对总样本(模型III)中流转价格的影响,发现耕地特征层面中的各因素对低于均价组样本(模型IV)流转价格的影响与总样本(模型III)更为一致;区域特征层面中的各因素对高于均价组样本(模型V)流转价格的影响与总样本(模型III)更为一致;家户特征层面中的各因素对低于均价组样本(模型IV)流转价格的影响与总样本(模型III)更为一致(表4)。
表4 各因素在不同样本中对流转价格的影响
注:模型IV为考虑耕地、区域以及家户特征的流转价格低于均价组样本组回归结果;模型V为考虑耕地、区域以及家户特征的流转价格高于均价组样本组回归结果。
Note: Model IV is the regression coefficient considering characteristics of farmland, region and household of sub-sample which farmland transfer price is lower than the average; Model V is the regression coefficient considering characteristics of farmland, region and household of sub-sample which farmland transfer price is higher than the average.
研究粮食主产区农户主导型土地流转价格影响因素,可为确定农村土地承包经营权流转价格提供依据,为建立健全农村土地流转市场奠定基础。本文分析了表示耕地特征、区域特征和家户特征的3类因素对土地承包经营权流转价格的影响,从转入方角度切入问题,突破了以往研究未区分土地承包经营权转入方与转出方的局限。利用相关性分析揭示单因素对流转价格的影响,利用多元线性回归分析多因素对流转价格的影响,并对比高于均价与低于均价2组样本中各因素对流转价格影响的差异,丰富了对流转价格影响机理的认识。
本文虽从农村土地承包经营权转入方角度探究流转价格的影响因素,但限于篇幅原因,没有从转出方角度分析各因素对土地流转价格的影响,这也将是下一步研究重点和方向。除此以外,本研究中耕地净收益对流转价格的作用方向与理论预判存在较大反差,耕地净收益与流转价格间究竟存在怎样的相互关系值得进一步推敲。为更深入更精确研究耕地净收益对耕地流转价格的影响问题,还需要搜集更长时间序列的观测数据以完善对该问题的认知。
本文以2014年黑龙江省农村固定观察点微观调研数据为样本,从土地转入方角度,采用相关性分析和多元线性回归方法分别确定单因素与多因素对流转价格的影响,并对比各因素对高于均价与低于均价2组样本的土地承包经营权流转价格的影响差异。具体结论如下:
1)耕地粮食产量对流转价格产生显著正向影响,是流转价格最重要的影响因素。在单因素的相关性分析与多因素的回归分析中,耕地粮食产量均对流转价格产生显著正向影响。调查耕地粮食产量信息将有助于确定农村土地承包经营权流转价格。
2)现有农户主导型土地承包经营权流转中,流转价格的确定并未将耕地细碎化程度纳入考虑范围。
3)流转价格主要受表示耕地特征和区域特征的因素影响,受表示家户特征的因素影响较小。应了解地区经济发展情况和区域交通状况,以完善农村土地承包经营权流转定价机制。
4)按照流转均价将样本分为高于均价组和低于均价组,能够分析各因素对不同区间流转价格的影响差异。
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Influence factors on price of farmland transfer organized by farmers in main grain-producing region of northeast China
Lin Tong1, Song Ge1※, Qiao Yuanbo2
(1.,1101692.,,266200)
Farmland transfer can help to realize the moderate scale operation of China’s agriculture, and it is also an important way to liberate surplus labor force in rural areas and to accelerate the process of urbanization. Under the guidance of recent policies, the scale of China’s contracted rural land management rights has continued to expand in these years, the number of farmers involved has kept increasing, and spontaneous land transfer among farmers is in dominant position. However, there are still a lot of problems. The regional land transfer is still lack of scientific and reasonable price standards, resulting in unreasonable transfer prices, impeding further development of land transfer, and doing harm to the interests of farmers. The study of influencing factors of farmland transfer price can provide scientific basis for determining the reasonable transfer price. This paper took Heilongjiang Province, a main grain producing area in China’s northeastern part, as an example, filtered 1 000 micro-survey questionnaires of survey sites from 14 villages in the year of 2014, and then chose 142 effective questionnaires. Using the correlation analysis and multiple regression analysis method, the influencing factors of transfer price and the direction of each factor were studied. These survey sites covered all main geographic and economic regions across Heilongjiang Province and the representativeness of the sample could thus be fully guaranteed. The main 3 factors, cultivated land characteristics, regional characteristics and household characteristics, were selected in 13 indices to analyze their impact on the transfer price. The results indicated that the grain yield of cultivated land had a significant positive effect on the transfer price, and it was the most important influencing factor of the transfer price. The degree of fragmentation of cultivated land did not significantly affect land transfer prices. In addition, the conclusion was also included that the degree of rural economic development, county traffic accessibility, the age of householders also had a significant positive impact on transfer price, while the county per capita GDP (gross domestic product) and the distance from the city center had a significant negative impact. During the research, if all sample farmers are considered as an entire part, the specific features of some farmers will be ignored. So, farmers were divided into 2 groups, the price of one group was higher than the average price, and the price of the other was lower than the average price. Two groups of samples were analyzed by multiple regression analysis and compared with the whole sample; the effects of traffic accessibility and the distance from the city center on the group with the price higher than the average price were consistent with the whole sample, while that on the group with the price lower than the average price were opposite to the whole sample. Therefore, information of cultivated land should be clarified, and regional economy and traffic should be developed, in order to create better conditions for establishing scientific reasonable transfer price and perfecting the farmland transfer market.
land use; grain; rural areas; farmland transfer organized by farmers; rural land contractual management right transfer; grain-producing region of northeast China
10.11975/j.issn.1002-6819.2017.18.034
F301.2
A
1002-6819(2017)-18-0260-07
2017-06-26
2017-08-02
国家自然科学基金资助项目(41571165);山东大学基本科研业务费(2017GN006)
林 彤,辽宁葫芦岛人,博士生,主要从事土地经济与政策研究。Email:lintong1025@126.com
宋 戈,黑龙江庆安人,博士,教授,博士生导师,主要从事土地经济与政策研究。Email:songgelaoshi@163.com