甘肃省集体林地流转主要制约因素分析

陈秉谱，王雨格

(甘肃农业大学 财经学院，甘肃 兰州 730070)

当前，甘肃省集体林权制度改革已经进入到了新阶段。在产权明晰、承包到户的改革任务已经完成的情况下，一部分承包农户不愿经营、不会经营的问题凸显，并且经营方式普遍粗放，效益低下，有的林地甚至长期闲置，没有发挥应有的效益。这也是全国范围内的一个普遍问题。为此，国家确定了从2个方面继续深化集体林权制度改革：一方面是创造条件支持承包农林户科学经营；另一方面是通过林地流转，实现规模化、标准化、集约化经营，可以说引导并规范林权科学合理的流转是深化改革的主要任务之一。

根据2015年集体林权制度改革的监测报告[1]，截至2014年年底，甘肃省样本监测县累计流转的林地面积为659.13 km2，占全国样本监测县累计流转面积的4.93%(图1)，在7个样本省中的排名仅高于云南省。而从林地流转面积占样本农户家庭林地总面积的比例来看，甘肃省林地流转面积占其样本农户家庭林地总面积的比例为5.83%，仅高于云南省和陕西省。整体看，甘肃省林地流转的规模并不大。

图1 样本省林地流转面积占比

对于林地流转的影响因素，国内学者展开了大量的理论及实证研究。聂影[2](2010)以南方集体林为切入点，从微观、中观、宏观3个层次对农户林地流转的动因进行研究，认为户主特征、劳动力转移、收入结构、林地状况、产权制度、法律政策等是主要影响因素；徐秀英[3]和廖文梅[4]等(2010)在对浙江省临安、安吉与江西的调查基础上，认为户主年龄、文化程度、是否担任干部、家庭劳动力数量、收入水平等因素对农户林地流转的行为具有显著影响；孔凡斌[5](2011)以江西省为例，从家庭收入结构差异化角度对农户林地流出和流入的行为进行研究，认为户主性别，家庭劳动力数量和家庭结构特征对农户林地流转特别是转出有不同的影响；续继[6](2015)以林地地块为研究对象，认为地块特征即林地面积、林地性质、林地获得方式以及林地发生灾害与否都对林地流转有着不同影响。司亚伟[7](2016)等通过对辽宁抚顺的调研数据，从非价格角度进行研究，总结出影响林地流转的因素有交易成本、风险、资本、思想和政治因素。

总体来看，在林地流转影响因素的研究方面，对林地资源丰富地区如福建、江西，辽宁等地区的研究较多，而林地资源相对匮乏地区的研究较少，且大多是从正向角度探讨[3,6,8-11]，分析制约因素的较少。甘肃省林地流转规模较小，除自然条件的限制外，自身因素及政策等方面的影响亦不可忽视。因此，本文的目的是在对农户调查的基础上，以农户为研究对象，找出制约甘肃省林地流转的主要影响因素，为促进甘肃省集体林地流转提供参考。

1 材料与方法

1.1 样本区域概况与数据来源

甘肃省居于西部内陆地区，地处黄河中上游，地域辽阔，是青藏、黄土、蒙古三大高原的交错地带，大部分地区气候干燥，属大陆性很强的温带季风气候。这就决定了甘肃省是一个生态脆弱的少林省区。据甘肃省第七次森林资源清查结果显示，甘肃省森林面积为507.45×104km2，森林覆盖率为11.28%，其林地不仅对甘肃省的环境有着重要作用，更是全国防风治沙、减少沙尘暴等威胁的有力屏障，还是黄河、长江的重要水源涵养区。因此，将集体林地合理进行流转与利用，确保林地屏障作用不动摇至关重要。

考虑到甘肃省近95%的集体林地主要分布在陇东、陇中和陇南3个片区(图2中阴影部分)，在进行样本的选取时，重点对这一区域的县、乡、村进行调查。结合国家林业局集体林改监测项目，在以上3个片区中随机分别选取2个县(图2中五角星标注地区：陇东选取灵台、合水，陇中选取通渭、永靖，陇南选取康县、清水)作为代表，每个县又随机抽取5个乡，每个乡再抽取1个样本村，每个村再抽取10户样本农户，共组成300个样本户，剔除数据不全者9户，有效统计样本量为291户。

1.2 影响因素选择基础

林权流转实际上是产权交换的一种体现，产权明晰是林地流转的前提，林地流转状况则是农户行为的结果。对于产权理论，学者们一致认为产权对经济效率起着显著促进作用，能够提高资源配置效率。对于农户行为，不同学者则有着不同的观点。Popkin和Schultz所代表的“形式经济学派”认为，小农是能够在权衡各种利益后做出追求最大利益决策的完全理性人。Chayanov代表的“实体经济学派”则认为农户生产的目的是为了满足家庭的需要而非追求最大利润。以黄宗智为代表的第三派则认为中国的农民是“形式主义”和“实体主义”的结合。虽然关于农户行为的争论未有定论，但是这也从另一方面说明，在研究农户行为时，要从多方面多角度进行考虑，不仅要考虑到农户自身的因素、利益最大化的因素，还应考虑到社会环境、政策方针等的影响。

因此，进行自变量即阻碍甘肃省集体林地流转的因素选取时，拟在上述理论的基础上结合相关研究成果[4,6,8-12]，从户主特征、资源禀赋状况和政策导向3个方面进行指标的选取；进行因变量选取时，基于甘肃省集体林地流转数量本身少，且大多流转给企业，涉及农户很少，故因变量不做林地流入的考虑，只考虑流出因素。此外，由于样本县是从甘肃省陇中、陇东、陇南3个片区选择的，还将区位因素考虑在内。

图2 样本县区域位置示意图

1.3 研究方法

由于影响农户林地流转的因素较多，为更好甄别阻碍甘肃省林地流转发展的具体因素，首先拟将农户分成流转户和非流转户进行交叉分组对比统计，得到初步结果，再运用计量模型进行进一步分析。在选取模型时要保证因变量的取值是0或者1，即包括林地流转的“是”和“否”2个方面，因此，拟选用Probit模型进行计量分析。另外，由于研究的是阻碍林地流转的影响因素，故在因变量方面，将林地不流转设为1，其发生的概率记作p，将林地流转设为0，其概率的发生为1-p。其回归模型如下：

(1)

引入解释变量和被解释变量X和Y后，模型可以表示为：

Prob(Y=1|X)=Ø(β0+β1X1+β2X2+β3X3+…+βnXn)

(2)

式中，Xi表示第i个影响林地流转的因素，本文中i=1，2……10。Xi的统计显著性显示是否能在一个足够小的显著水平上拒绝原假设。

2 结果与分析

2.1 交叉分组统计分析及初步结果说明

在被调查的291户农户中，共有52户流转户，239户非流转户，经过统计分析，各影响因素筛选结果如下：

2.1.1 户主特征状况 户主在家庭决策中往往起着决定性作用，家庭承包的集体林地是农户家庭拥有的一项重要财产资源，其流转需要将户主特征考虑在内。经过分组统计筛选后，剔除在流转户和非流转户中差别不明显的因素，最终在户主特征中分别选取了户主年龄、受教育程度，户主职业结构(即农户是从事单一农业生产还是务农兼打工等多元生产)以及流转意愿4个可能影响甘肃省林地流转的因素。通过统计结果可以发现，流转户的户主年纪相对非流转户较小(图3)，40岁以下的占到14%，60岁以上的占到18%，相比之下非流转户中40岁以下的仅占到9%，60岁以上的占到26%。在受教育水平方面，流转户中接受过初中及以上的教育的占比最多(图4)，在非流转户中则以小学及以下为主；在职业结构和流转意愿方面，流转户的职业结构更为多元化，流转意愿也更强(表1、表2)。因此，在户主特征方面，预期年龄的影响方向为正，预期教育程度、农户职业结构、流转意愿的影响方向为负(此处为对林地不流转的预期方向，下同)。

2.1.2 资源禀赋状况 资源禀赋即林地状况方面暂不考虑自然条件的限制导致的林地面积较小、林木种类少且经济价值不高等影响因素，经过筛选后拟选择林地细碎化程度以及林地性质(是否是公益林)2个指标。

图3 流转户与非流转户户主年龄分布对比

图4 流转户与非流转户户主教育程度对比

表2 流转户与非流转户户主流转意愿占比对比

林地细碎化程度即以林均地块面积(林地面积/林地块数)为参考，林均地块面积越小，细碎化程度越高。甘肃省林地细碎化程度较高，2015年在7个样本省中排名仅低于湖南省，林地平均细碎化程度为12.37亩/块，最小仅为0.3亩/块。相比而言，流转大省如辽宁省，林地平均细碎化程度为27.08亩/块。江西省的林地平均细碎化程度为24.48亩/块。通过对比也可以发现，流转户的林均细碎化程度为16.54亩/块，非流转户为10.16亩/块。因此，林地细碎化程度很可能是阻碍甘肃省林地流转的影响因素，预期影响方向为负。

林地性质即林地是否是公益林也影响着林地流转，公益林的特有性质会增大林地的流转难度，林地地块是公益林则各更不容易发生林权流转行为[10]。但甘肃省71.36%以上的林地性质都为公益林，公益林在流转户和非流转户中都占很大的比例，因而林地性质是否是阻碍因素需要通过进一步检验。

2.1.3 政策导向状况 政策导向从宏观方面影响着农户拥有林地的流转行为。经过筛选，政策导向方面拟选取林业补贴金额、林地流转信息获取难易程度以及林道状况3个指标。经过统计结果可以发现，非流转户的户均补贴金额高于流转户的户均补贴金额，因而可能随着补贴金额的增大农户林地流转行为发生概率反而越小，其预期方向为正；林地流转信息获取难易程度在流转户和非流转户之间形成鲜明对比(图5)。在调查中发现，流转户基于流转经验，能够及时通过村小组或其他途径获取流转信息，而非流转户则普遍认为其缺乏信息获取渠道，因而信息的总体不流畅可能是阻碍林地流转的因素之一，其预期方向也为正；从林道状况来看，流转户的林道状况略微优于非流转户(图6)，暂且预测其预期方向为负，其是否是阻碍林地流转的影响因素仍需进一步检验。

图5 流转户与非流转户林地信息获取难度对比

图6 流转户与非流转户林道状况对比

2.2 模型选取与结果分析

2.2.1 模型选取 根据上述交叉分组对比统计分析后，可以预测出户主特征等因素的预期影响方向，但是其影响程度却不能确定，并且依然不能确定林地性质和林道状况的影响结果，因此需要引入Probit模型进行进一步的分析和确认。

2.2.2 变量定义及预期 变量的定义及预期如表3所示。为了突出教育程度与林地不流转的正向关系，将高学历的大专及本科以上学历设为1，小学及以下学历设为4，因此在此处的预期影响为正。

表3 变量定义及预期

2.2.3 结果分析 应用stata14.0对上述影响因素引入Probit模型进行分析，模型估计结果如表4所示。模型的卡方检验是显著的，Pseudo R2也处于[0，1]合理范围内，可以认定模型总体上是显著的。

2.2.3.1 区位因素 可以看出，区位因素对于甘肃省林地流转的影响是3*显著的，说明甘肃省内林地流转受区位因素的影响大。根据调研也可以明显发现陇南地区林地面积、林地质量、林地基础设施状况普遍高于陇东和陇中地区，流转状况明显较好。

2.2.3.2 户主特征 在户主特征中，农户年龄、受教育程度、职业结构与流转意愿都通过了显著性检验，影响方向也与预期相同。具体来看，年龄和林地不流转之间是负相关关系，即户主年龄越大越倾向于不流转林地，这与甘肃省实际情况相符；在291个样本农户中，40岁以下的户主仅占到9.62%，而60岁以上的则占到了24.4%，这与中青年劳动力的大量外出务工有关。青壮年劳动力的大量外出导致留守农户多为中老年人，他们受传统思想的影响较多，导致流转行为的发生较低。因此，青壮年劳动力的大量流动使得做决策的户主年龄偏大是阻碍林地流转的因素之一。

农户职业结构与林地不流转负向显著，说明农户职业结构越单一，林地不流转发生的概率在增加。在样本农户中，有52.23%的户主都是单纯以务农为职业，并且基本上不属于新型职业农民，农业产出也并不高，他们对林地的依赖性更强，流转源动力普遍不足，因而农户职业结构的单一化也是阻碍林地流转的因素之一。教育程度也通过了显著性检验，即随着教育程度的降低，林地不流转的概率增加。户主的受教育程度影响着其决策能力，受教育程度高的户主对政策等的理解更透彻，决策能力也更理性，但是在调查的农户中，仅受过小学及以下水平教育的占到了43.3%，受过高等教育的仅占到了1.3%。这说明在甘肃省农村户主受教育程度普遍不高也是阻碍林地流转的影响因素之一。

流转意愿这一指标则是达到了1%条件下的3*显著，说明农户流转意愿对于林地是否能够流转起到了至关重要的影响，随着农户流转意愿的增加，y=1的概率负增加，即不进行林地流转的可能越小。根据调查结果显示，有近65%的农户不愿意进行流转，归纳原因可以发现有16.7%的农户是因为面积太小，进行流转的性价比不高而不愿进行流转，24.1%的农户是因为流转价格太低，20.7%的农户因担心失山失地而不愿意进行林地流转。16.2%的农户认为林地是自有资产，不能随便转出去。此外，还有22.3%的农户由于村中无人进行流转等其他各种原因不愿进行林地流转。可见，农户流转意愿普遍不强是阻碍林地进行流转的又一影响因素。

表4 林权流转行为模型参数估计结果

注：***表示1%水平下显著，**表示5%水平下显著，*表示10%水平下显著。

2.2.3.3 资源禀赋状况 在资源禀赋状况方面，林地细碎化通过了显著性检验，对于林地不流转具有负向的显著影响。说明林地面积除以林地块数的数值越小，即林地细碎化程度越高，林地不流转的概率越高。林地细碎化是阻碍林地流转的又一影响因素，细碎化程度越高，不仅林地的可利用价值相对较小，而且影响林地经营效率。根据前述统计分析，甘肃省林地细碎化程度较高，2015年在7个样本省中排名仅低于湖南省，林地平均细碎化程度为12.37亩/块，最小仅为0.3亩/块。因而林地细碎化程度较高是阻碍甘肃省林地流转的因素之一。

而林地性质即是否是公益林虽然对林地不流转的影响方向为正，但是没有通过显著性检验。这也符合甘肃省情况，在所有流转的农户中，仅有3.85%的林地性质为经济林。在样本县区域内，公益林皆以有林地和灌木林地为主，林地流转的用途也多是用于发展林下经济以及国有林场等的建设，并非利用树木本身。例如占据流转户绝大比例的清水县，凭借其特色林下种植等品牌效应优势，流转的林地都是整村流转，因而无论林地性质是否是公益林都不影响其流转。这一结果也说明目前在甘肃省公益林性质并不是阻碍林地进行流转的主要因素。

2.2.3.4 政策导向 在政策导向中，林业补贴金额通过了3*显著检验，随着林业补贴金额的增加，农户进行林地不流转行为的概率增加。一方面，这是因为在甘肃省内农户林业收入中，49.45%来自于林业补贴收入，构成了农林户收入的一部分。另一方面，林地补贴金额是否随着流转而流转并没有明确的规定，在调查中发现有农户担心林地流转后补贴金额会随之一并转出的现象，所以林业补贴金额的不确定性也是阻碍林地流转的因素之一。

林地流转信息透明程度也通过了3*检验，信息越难获取，林地不流转的概率越大。在调查中，有42.27%的农户认为林地流转信息难获取或非常难获取，认为较容易获取的仅有13.7%，特别是在非流转户中，认为获取难度达到难或非常难的农户占到了48.53%。可以看出，林地流转信息的难获取是阻碍林地流转的影响因素。

林地满足生产的状况虽没有通过显著性检验，这与预期不符，但是林道状况对林地不流转的影响系数为负。没有通过检验可能与甘肃省林地效益不高，在现有林业收入水平的基础上农户对林道状况普遍没有要求有关。但是在调查中有不少农户反映，去林地的路道路狭窄，路途耗时久，不便于进行生产活动，因而林地道路状况未来可能是阻碍甘肃省林地流转的因素。

3 结论与讨论

上述分析显示，除去自然因素的影响，制约甘肃省林地流转的主要因素有青壮年劳动力的大量转移造成决策群体即户主年龄偏大、户主受教育程度偏低、职业结构单一化、流转意愿普遍不强，以及林地细碎化程度较高、林业补贴的不确定性和流转信息获取不易。林地的公益林性质由于流转用途等(流转用于国有林场的建设，用于发展林下经济等)因素的影响目前并不是阻碍林地流转的因素。在甘肃省越来越重视教育的趋势下，在国家倡导发展新型职业型农民的背景下，可以从林地流转阻碍因素的角度出发，结合解决的具体办法，寻找林地流转持续发展的途径。综合上述分析结果。

继续全面推进义务教育的普及，强化农村专业技能教育及政策宣传，提高农户家庭成员的文化水平及综合知识，促进农户对政策具有较好的把握，能够及时搜寻到有用信息并作出理智决策，对于林地流转有促进作用。

拓宽户主职业种类，形成多元化职业结构。着重培养农户的非农就业技能，为其提供更多的非农就业机会，激发其流转源动力，这也是为培养新型职业林农户做基础准备。

引导农户进行规模经营，提高林地的资源配置效率，激发农户流转意识。一方面可以促进林地进行统一生产经营管理，提高生产效率；另一方面也可以解放出一部分劳动力，更好地促进农民增收。

加快林地流转信息系统建设，使得交易信息公开透明，使农户对信息来源渠道有良好掌握，同时还加强流转户与非流转户的沟通与联系，必要时开展互帮互助等活动，总结流转户已有经验，使非流转户在有效接收信息方面得到提升。信息不透明或不对称、获知难度大是阻碍林地流转的重要因素，这不仅加重了交易成本，还存在公正隐患，易引发林地纠纷。因此，应逐步实现流转信息化、网络化，展开村与村，户与户之间的交流与互助，为林地流转提供一个公平公正的环境，实现林地资源的最优配置。

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