农民宅基地退出差异性受偿意愿及其影响因素分析

王兆林，杨庆媛，骆东奇

（1.重庆工商大学长江上游经济研究中心，重庆 400067；2.重庆工商大学旅游与国土资源学院，重庆 400067；3.西南大学地理科学学院，重庆 400715）

1 引言

当前中国宅基地利用普遍存在规模大、面积超标、一户多宅、闲置低效利用等问题，加剧了城市化进程中耕地保护的压力[1-5]。实施宅基地退出复垦是解决上述问题的重要路径，也是当前宅基地制度改革与“乡村振兴”的重要内容。通过农村闲置、废弃或超标宅基地的退出及复垦，既可以增加区域有效耕地面积，改善村容村貌，使得宅基地资产属性得以发挥，增加农民财产性收入，还可以通过农村建设用地指标转移，保障区域城镇化及产业发展。宅基地退出复垦工作能否顺利推进与退地补偿息息相关，当前从各地出台的宅基地退出复垦补偿政策来看，主要分为货币（现金）补偿、安置（实物）补偿、修建（建设）补偿三类，其中又以货币补偿为主，且各地在补偿政策制定中，较少有考虑退地主体的受偿意愿问题，这显然不利于保护退地主体的权益。

当前理论界有关宅基地退出补偿的研究，主要涉及以下内容：一是宅基地退出补偿标准（价值）的研究，如王兆林等基于重庆市现行的宅基地退出补偿政策，构建退地收益理论模型与实际收益模型，结合实证分别测算了宅基地补偿的理论价值与实际价值标准，并认为重庆市现行的宅基地复垦补偿标准偏低[6]；二是宅基地退出补偿方式（模式）研究，如程春丽从宅基地产权、市场、规划与收益分配等角度分析宅基地退出补偿，认为多元化的宅基地退出补偿形式与模式能够较好的促进农户退地的积极性[7]。进一步梳理文献发现，当前有关微观主体的宅基地退出补偿研究成果稍显不足，多数成果集中在微观主体退地意愿方面[8-13]，既有的微观退地主体补偿的研究成果仅以货币补偿进行定量分析[14-17]，缺少对受偿主体差异性受偿意愿的考虑，也就难以提出更为合理有效、公平公正的差异性补偿措施。此外，既有的微观退地主体补偿的研究成果在指标体系构建方面，多考虑了政府的供给，忽略了农民的实际补偿需求及个体主观认知因素；同时研究方法仅有二元选择模型，因而难以兼顾多类补偿方式的定量分析[15-16]。

鉴于此，本文基于重庆市实地调查，从货币补偿、安置补偿与修建补偿三方面，应用无序多元离散选择（Logit）模型定量研究宅基地退出中农民差异性受偿意愿及其影响因素，既可以丰富宅基地退出补偿研究体系与方法，亦可以助力地方政府完善相关补偿政策。

2 调查与数据

当前各地宅基地退出补偿主要分为货币补偿、安置补偿和修建补偿。货币补偿是指有稳定住所的农民自愿退出闲置、废弃的宅基地复垦，并获得政府一定标准的货币补偿，该类补偿主要针对有稳定住所的退地农民设置，如“一户多宅”的农民，已在城镇购房或准备进城落户、旧房拆除后不在村集体建新房的农民。安置补偿是指对宅基地退出复垦的农民进行住房安置或重新进行宅基地分配的方式进行补偿，主要方式包括：在农民拆旧原址重建或异地新建住房，按地区房价平等置换商品房，在政府统一规划的安置区域按不同底价折换成房屋面积置换住宅小区的新房，该类补偿是为保障“一户一宅”退地农民的居住权而设置的补偿方式。修建补偿是指以农村土地整治为基础，通过“合理规划”“基础设施更新”等形式改善农民生产、生活环境与居住条件，美化乡村风光，该类补偿主要是针对有改善居住环境意愿的农民而设置的补偿方式。

按照重庆市《地票管理办法》和《关于调整地票价款分配及拨付标准的通知》，重庆宅基地退出复垦补偿主要以全市统一的12万元/亩的货币补偿为主，补偿形式较为单一，难以兼顾特殊地形居住条件下的退地农民补偿意愿需求。为全面了解该市宅基地退出补偿意愿及其影响因素，课题组基于区域经济发展差异、地形地貌差异和区位差异，选择距离重庆主城区较近且经济较为发达的渝西片区的永川区、铜梁区、潼南区，相对偏远且经济欠发达的渝东北和渝东南地区的开州区、巫山县与黔江区、秀山县的16个镇和街道的34个行政村的村民进行问卷调查。

2.1 问卷的预调查

2015年4月下旬课题组到重庆永川区陈食街道、铜梁区巴川街道了解区域的宅基地利用、复垦、补偿等基本状况，大体掌握农民对宅基地复垦意愿和受偿态度等基本信息；5月上旬课题组设计问卷初稿，并专程在潼南区柏梓镇中渡村进行了40份的问卷预调查，随后运用SPSS对该问卷进行信度分析（Reliability），并修正不合理问题，最终形成正式调查问卷。正式问卷主要内容如下：农民及其家庭基本信息，包括性别、年龄、受教育程度、家庭收入等；宅基地及农房状况，包括宅基地面积、区位条件、农房造价、农房流转状况等；宅基地退出补偿意愿的个人主观认知因素，包括是否愿意复垦宅基地、最希望获得的补偿方式、退地补偿政策了解程度、退地后适应性、退地后住房及社保情况等；所在村的基本情况，包括村基础设施状况，村集体经济组织状况等。

2.2 调查的实施

在预调查基础上，为确保样本数据的准确性和可信度，课题组在上述7个区县随机选取2～3个乡镇，每个乡镇随机选取2～3个村，每个村随机选取2～3个村民小组进行调查。调查员入户采用PRA等调查法与受访农民进行一对一面谈评估，并将问卷中的问题陈述为农户可以理解的内容。调查问卷发放份数，按照Scheaffer的抽样公式：N*=N/［（N- 1）δ2］ + 1，δ= 0.05，确定样本调查数量：具体以所选择样本区域2014年1 000万人口计算，依据抽样公式，那么所需随机选取被调查农民的样本数应至少大于800。基于人力、物力、财力考虑，最终确定1 000个农民的样本量。2015年5—8月课题组在16个乡镇34个行政村共发放问卷1 000份，剔除无效问卷后，最终获得有效问卷数为890份，问卷有效率达89%。

2.3 受偿意愿差异分析

本文主要通过“假如您家宅基地退出复垦，您最希望获得何种补偿方式：货币补偿，安置补偿，修建补偿？”的问题来调查农民宅地基退出复垦受偿意愿。统计分析890份样本发现：一是就货币补偿来看，不论是经济发达的渝西片区还是欠发达的渝东北、渝东南地区，均存在传统农区的农民较街道办更愿意选择货币补偿，原因是该区域的农民更希望通过获得退地补偿发展农业或非农生产；二是就安置补偿来看，不论是经济发达的渝西片区还是欠发达的渝东北、渝东南地区，均存在城乡结合部（街道办）的农民较传统农区更愿意选择安置补偿，原因是城乡结合部地区商品住房价格较高，农民购买成本较高，基于未来土地发展权补偿及家庭收入的考虑，理性的农民更倾向于选择安置补偿获取最大利益；三是就建设补偿来看，各片区区县农民修建补偿选择率总体偏低，区位差异并不明显，原因是农民更加注重与其切身利益紧密联系的补偿。

表1 指标体系及其统计性描述Tab.1 The index system and statistical description

3 变量与模型

3.1 变量设定

理性的受偿主体选择何种补偿方式由其退地目的及追求的效益决定。基于各类退地补偿的内涵，参考王兆林等[13]的研究，本文从个人特征及家庭因素、宅基地及住房因素、个体主观认知因素、所处村因素4个方面构建16项指标体系，进行农民宅基地退出受偿意愿的影响因素分析，各自变量特征统计性描述详见表1。

3.2 多元离散选择模型（Logit）构建

农民宅基地退出受偿意愿（修建=1、货币=2、安置=3）是一个无序多元选择问题，因此本文选择无序多元离散选择模型（Logit）进行估计。农民宅基地退出受偿意愿选择通常取决于其退地综合效益的最大化。若第i个农民在3个方案中只能选择一项，则其效用函数可表达为：

式（1）中：U为效用函数，β为参数向量，ε为随机误差项。（i=1，2，3…，N；j=1，2，3）。

若农民i实际选择3个方案中的第j项补偿，意味着Uij在3个方案中效用是最大的。因此农民i选择j项补偿的概率为Pij=P（yi=j）=P（Uij＞Uik），对所有的j≠k（i= 1，2，3，…，N；j= 1，2，3；k= 1，2，3）。农民i选择第j项补偿的概率Pij与其解释变量xi息息相关，据此形成农民受偿意愿的概率函数：

式（2）中：P为概率函数；β为参数向量（i=1，2，3…，N；j=1，2，3；k= 1，2，3）。

因而本文构建的选择机会比为因变量的模型为：

式（3）中：x为随机误差项；β为参数向量（i=1，2，3…，N；j=1，2，3；k= 1，2，3）。

进一步对模型两边取自然对数，形成如下概率Pij/Pik=exiβj＞0时，exiβj＞1，表示xi每增加一单位，相对于对照参考组，发生比相应增加，反之则减少，当xi βj=0则发生比维持不变，该模型的对数似然函数可表达为：

式（4）中：L为对数似然函数；P为概率函数；dij=1，表示第i个体选择了第j的水平；dij=0，表示第i个个体没有选择第j个水平（i=1，2，3，…，N；j=1，2，3）。

回归变量对因变量的边际效用表达为：

式（5）中：β为参数向量；P为概率函数（i=1，2，3…，N；j=1，2，3；k= 1，2，3）。

表2 多元离散选择模型（logit）估计结果Tab.2 The regression results

4 结果分析

本文首先利用SPSS 19.0软件对重庆市不同区位、地形条件下的890份农民样本数据进行共线性诊断，以排除样本存在严重的多重共线性可能；其次利用该软件对样本进行多元离散选择模型回归，并进一步估算其边际效应，形成较好的拟合结果，如表2所示。依据统计原理，在模型拟合较好与估计系数通过显著性检验的前提下，若估计系数为正值，则因变量与自变量之间存在正向关系；反之，则存在反向关系，据此分别解释农民货币、安置、修建受偿意愿的影响因素。

4.1 log（货币/修建）估计结果分析

（1）个人特征及家庭因素对农民受偿意愿的影响。x3在5%显著性水平下对log（货币/修建）呈现显著的正向影响，说明选择货币补偿的农民受教育水平大于选择修建补偿农民受教育水平，也就是受教育越高的农民越愿意选择货币补偿。这是因为受教育程度越高的农民，发展非农生产经营可能性更大，在当前农村抵押物相对匮乏的前提下，退地货币补偿可作为非农生产投资所需资金。x4、x5在5%显著性水平下对log（货币/修建）也均呈现显著的正向影响，这说明相对于修建补偿，家庭主要成员定居城镇的农民、非农务工收入越高农民越愿意选择货币补偿。前者原因是家庭主要成员定居城镇的农民，退地后多进城投靠，退地农民带着资金进城更是适应城镇生活的必要基础；后者原因是非农收入越高的农民多为兼业程度较深的农民，其退地目的在于获取非农扩大再生产所需资金。

（2）个体主观认知因素对农民受偿意愿的影响。x13在5%显著性水平下对log（货币/修建）呈现显著的正向影响，说明相对于修建补偿，新居住地适应性较强的农民更愿意接受货币补偿。实际调查发现新居住地适应性较强的农民多为兼业程度较深的“二代”进城务工人员，相对于年龄较大的纯农户，通常“乡土情结”相对淡化，具有更强的逐利思想。此外实际调查也发现新居住地适应性较差的农民多为纯农户，其通常具有较为浓厚的“乡土情结”，加之集中上楼居住等造成农业生产诸多不适应，更倾向留守老宅，但其对因特殊地形地貌造成的村落道路、文体卫等基础滞后状况，有着较强的改善愿望。x14在1%显著性水平下对log（货币/修建）呈现显著的负向影响，说明货币补偿中的认为退地补偿有截留的农民少于修建补偿中认为退地补偿有截留的农民，也就是认为退地补偿有截留的农民更愿意选择修建补偿，选择货币补偿可能性更低，原因是理性的农民会规避经济收益受损的风险。

4.2 log（安置/货币）回归结果分析

（1）个人特征及家庭因素对农民受偿意愿的影响。x5在5%显著性水平下对log（安置/货币）呈现显著负向影响，说明选择安置补偿农民非农务工收入水平低于选择货币补偿农民，非农收入越高的农民越愿意选择货币补偿。原因是非农收入越高的农民更可能选择货币补偿扩大非农生产，同时更可能进城购买商品房或者选择较安置房更好居住环境条件。

（2）个体主观认知因素对农民受偿意愿的影响。x14在5%显著性水平下对log（安置/货币）呈现显著的正向影响，说明相对于货币补偿，认为退地补偿有截留的农民更愿意选择安置补偿，原因也是理性的农民会规避经济收益受损的风险。

4.3 log（修建/安置）回归结果分析

（1）个人特征及家庭因素对农民受偿意愿的影响。x1在5%显著性水平下对log（修建/安置）呈现显著的负向影响，说明选择修建补偿农民的年龄小于选择安置补偿的农民，也就是年龄越大的农民越愿意选择安置补偿，这是因为年龄越大的农民有着更强的“求稳”心态与改善居住条件的愿望。

（2）宅基地及住房因素对农民受偿意愿的影响。x8在1%显著性水平下对log（修建/安置）呈现显著的正向影响，说明相对于安置补偿，农房造价越高的农民更愿意选择修建补偿。原因可能是农民投入大量资金修建的住房通常比集中居住的安置房具有更好的生产、生活环境。x9在1%显著性水平下对log（修建/安置）呈现显著的负向影响，说明农房自住的农民更倾向选择安置补偿。原因是这类农民多属于“一户一宅”，因而为保障居住权选择安置补偿可能性更大。x10在5%显著性水平下对log（修建/安置）呈现显著的正向影响，说明相对于安置补偿，农房新建的农民选择修建补偿的可能性更大；原因是由于住房新建，农民已经有了较为满意的居住环境，但对因特殊地形地貌造成的村落道路、文体卫等基础滞后状况，有着较强的改善愿望。

（3）所处村因素对农民受偿意愿的影响。x16在1%显著性水平下对log（修建/安置）呈现显著的负向影响，说明选择修建补偿农民所在村基础设施状况差于选择安置补偿农民所在村，也就是所在村基础设施较好的农民选择安置补偿的可能性更大，而选择修建补偿的可能性更低。前者原因是相对完善的村庄基础设施是农民在此安家落户的基础，而后者则是由修建补偿根本目的决定的。

4.4 受偿意愿影响因素差异分析

表4回归结果横向分析看，同一自变量可能对农民宅基地退出受偿意愿产生差异性影响，但没有一个自变量同时对三个因变量产生显著影响。具体看，x5分别对log（货币/修建）、log（安置/货币）产生显著的反向影响，说明非农收入越高的农民更加追求其退地的货币补偿，而选择安置补偿或修建补偿可能性更低，原因是非农收入较高的农民往往兼业程度较深或已经成为城镇准市民，往往在城镇有稳定住所，其退地根本目的在于获取城镇购房、非农扩大再生产等所需资金。x14分别对log（货币/修建）、log（安置/货币）产生显著的反向影响，说明认为退地补偿有被截留的农民更可能选择修建或者安置补偿，而选择货币补偿可能性较低。原因是理性的农民会规避经济收益受损的风险。除此之外，各自变量对三个因变量的影响均是单一的。

5 结论及建议

本文基于重庆市7区县实地调查，应用多元离散选择（Logit）模型，对农民宅基地退出受偿意愿及其影响因素进行定量分析，主要研究结论有：（1）传统农区的农民更愿意选择货币补偿，城乡结合部（街道办）的农民更愿意选择安置补偿，农民修建补偿选择率总体偏低，区位差异并不明显；（2）农民货币受偿意愿影响因素主要包括受教育程度、家庭主要成员是否定居城镇、非农务工收入、新居住地适应性，具体看受教育程度越高的农民、家庭主要成员定居城镇的农民、非农务工收入越高、新居住地适应性较强的农民更愿意接受货币补偿；（3）农民安置受偿意愿影响因素主要包括年龄、农房是否自住、退地补偿是否有截留、村基础设施状况，具体看年龄越大的农民、农房自住的农民、认为退地补偿有截留的农民、村基础设施状况较好的农民更愿意接受安置补偿；（4）农民修建受偿意愿影响因素主要包括农房造价、农房是否新建、退地补偿是否有截留，具体看农房造价越高、农房新建、认为退地补偿有截留的农民更愿意接受修建补偿；（5）影响农民受偿意愿的因素存在较大差异，同一因素可能对农民选择受偿意愿产生不同的影响，但没有一个自变量同时对三个因变量产生显著影响。

基于以上差异性分析，本文认为应实行差异化的补偿措施。在经济发展相对滞后的传统地区，强化村落基础设施建设的同时，加大现金补偿力度。对于经济较为发达、区位条件较好的城乡结合部地区，应加大安置补偿力度，以保障退地农民的居住权。（1）针对货币受偿意愿的影响因素，在建立健全退地补偿监督机制的同时，对退地农民单独建立专项账户，实行复垦补偿价款直拨。金融机构应强化对该类农民在农业与非农生产、城镇购房等的信贷扶持，并充分考虑复垦宅地基的发展权，保障退地农民进城可持续生计。（2）针对安置补偿意愿的影响因素，应实行分类推进，一是以农村危房改造为契机，积极通过宅基地折抵价款等形式推进农民社区化与集中居住，改善“一户一宅”、年龄较大者、低收入农民的居住环境；二是对于高收入兼业农民来讲，以“租购并举”为指导，鼓励其购置城镇住房，申请城镇保障性住房或者在原来宅基地基础上自建新房。（3）针对修建补偿的影响因素，应依托扶贫工作，强化农村水、路、电、信、房、灶、厕等基础设施建设，加强教育、卫生、文化等基本公共服务和村容村貌改造提升，改善农村生产生活条件和村容村貌。