农民信息素质与农村集体土地资产管理意愿——基于SEM模型的分析

■ 甄广雯/刘 玲/朱月季

（1．重庆大学公共管理学院，重庆 400044；2．海南大学经济与管理学院，海口 570208）

1 问题的提出

大数据时代，信息便捷度日益提升，涉及消费、生活、工作等多个方面，波及的人群也非常广泛，包括农民在内。农民在可以接触到更多土地资产管理信息的同时，也面临着因自身信息素质不高而导致的信息接收障碍等问题。中共十八大报告指出，要加大农村土地制度改革深化程度，赋予农民更加稳定有保障的土地财产权。但我国幅员辽阔，农村土地数量相对较多而且分散，土地使用类型多样，很多农村土地资产没有得到有效的管理和利用，造成我国土地资产紧缺。因此，研究农民信息素质差异对不同类型土地资产管理意愿的影响，对管好、用好农村土地资产，统筹城乡改革发展，带动农民增收，都有十分重要的意义。

我国关于农民土地资产管理意愿的研究成果较为丰富，主要包括：①土地抵押融资意愿。农户近一年是否出现资金短缺、农户文化教育程度、家庭经济情况及对政策的了解[1]、信贷经历[2]是其土地抵押融资意愿的显著影响因素。②宅基地退出及流转意愿。农户的职业分化程度、经济分化程度、宅基地使用权稳定性的认知等[3]、退地政策了解程度和职业培训的方向[4]对其流转宅基地使用权和退出意愿具有显著影响。③土地承包经营权退出及流转意愿。个体特征、家庭特征及土地经营等会对其承包地退出意愿产生显著影响[5-6]。

其中不少研究发现农民的信息状态对其土地资产管理意愿影响显著，主要表现为：①对信息的了解。农民对政策信息的了解会显著影响农房抵押意愿、宅基地退出意愿、农地经营权抵押融资意愿等[7-9]。②对信息的意识。农户的产权意识、行为意识、福利意识和技能意识[10]及土地依赖意识[11]会显著影响承包地的退出意愿，而农户风险评估和风险意识会影响或抑制农户土地退出或流转的意愿[12]。③对信息的认知。提高农户的土地政策认知水平可提高农地转出意愿和行为发生的概率[13]，农民对土地确权的认知[14]、土地的价值认知[15]会显著影响农户的宅基地退出或流转意愿；土地收益权、流转权的认知会显著影响其退出承包地的意愿[16]。而对于农民信息素质的概念，目前没有统一说法，有学者认为对于农民而言，信息素质是指其通过所具有的信息意识，比较熟练地使用多种渠道（尤其是信息网络），吸收、应用所获得的信息内容并及时发布自己的信息，以满足自身信息需求的一种能力[17-18]。

总体来看，已有研究主要是针对农民信息素质的某一个方面与某一种土地资产管理行为相结合进行研究，而未对信息素质做一个综合测评并分析测评结果对土地资产管理意愿的影响，特别是对多种土地资产类型。鉴于此，本研究利用SEM模型，围绕农村土地资产管理，从农民的信息意识以及不同渠道获取信息、辨别不同类别信息和有效利用信息的能力等多方面组成的农民信息素质入手，探讨农民信息素质差异对其参与不同类型土地资产管理意愿的影响，主要包括承包地、宅基地以及集体公共建设用地①集体公共建设用地：除宅基地以外的集体建设用地。农村集体建设用地包含宅基地、公共设施和公益设施用地以及乡（镇）企业的经营性用地等多种类型（常敏，2013）。下文农民信息素质量表中设置的集体公用地，主要用于考量农民参与集体资产管理的意识，按照公用私用来划分，而非依据土地的一般用途来划分，公用地指集体所有并为主要参与管理主体的土地，私用则指农民拥有承包经营权并为主体进行自主经营管理的土地，公私两用中都包括承包地、宅基地等。三种土地资产，从而为盘活农村土地资产、提高土地利用效率和农民财产性收入提供参考。

2 问卷设计与数据来源

2.1 问卷设计

根据已有的相关研究，课题组围绕信息多元化背景下农民土地资产管理这一主题进行问卷设计，并借鉴了苑春荟等（2014）编制的农民信息素质量表。最终的调查问卷内容主要包括农民的基本情况、农民的信息素质状况、农民的土地资产管理状况以及访谈问题等。利用李克特量表法，将农民的基本信息素质状况分为非常高（取值5）、高（取值4）、一般（取值3）、不高（取值2）、非常低（取值1）5个等级。

2.2 数据来源

本次问卷采取抽样调查的方法，调查地域涉及福建、山西、甘肃、湖南、海南、重庆、四川、内蒙古、山东、广东、河南等11个省（区、市）的13个市县。从地理位置的角度，上述调查地点基本包含了中、西、南、北、东部的农村。采取问卷填写与访谈相结合的方式，收集农民基本情况、基本信息素质状况、土地资产管理状况等方面的信息。本次调查共收回问卷561份，其中有效问卷503份，有效问卷回收率89.7%，调查对象涵盖了不同年龄、性别、家庭月收入，同教育水平的农民，且为家庭经济活动的主要决策人。

3 农民信息素质测度指标体系的构建

3.1 农民信息素质指标的选取与构建

根据现有研究成果，选取农民对土地相关信息的了解、对土地相关政策的认知、对信息的判别等40个因子，进行探索性因子检验。在SPSS20.0中检验描述性统计量KMO=0.893＞0.7，Bartlett’球形检验的显著性水平值P=0.00＜0.05，拒绝虚无假设，表明各观测变量间存在较高的相关性，适合做因子分析。运用主成分提取方法，提取22个可观测变量的标准因子载荷值均大于0.5，剔除负载低于0.5或者同时在多个因子上负载大于0.5的因子，得到农民信息素质的5个主成分。并对这5个主成分22个可观测变量的内部一致性进行检验，结果显示整体Cronbach's Alpha的系数为0.879，各分量表Cronbach's Alpha的系数在0.802～0.903之间，反映出量表内部一致性良好。

在上述探索性因子分析的基础上，通过查找相关文献资料，将农民信息素质状况分为5个维度：农民信息意识强弱、农民信息获取能力、农民信息认知能力、农民信息辨别能力、农民信息利用能力，作为农民信息素质的潜在变量。同时上述数据表明5个潜在变量的结构效度良好，且通过了信效度检验。农民信息素质量及测量项见表1。

表1 农民信息素质量

3.2 验证性因素分析

基于已完成的农民信息素质量表及测量项，经数据处理，在AMOS软件中运用结构方程模型将数据的结果对量表进行验证性因素分析。结构方程模型（Structural Equation Modeling，简称SEM）是广义的一般线性模型，综合因素分析和路径分析等多种方法，可同时处理多自变量与多因变量的关系，也能够测量模型中不可观测的假设变量，并对测量误差在估算过程中进行说明。验证性因素分析对假定的观测变量与假定的潜在变量之间线性关系的解释，主要通过测量方程体现，表达式为：

式（1）、式（2）中：x，y分别表示由外生、内生观测变量所构成的向量；δ和ε表示x和y的误差项；Ax，Ay分别表示外生观测变量与外生潜变量、内生观测变量与内生潜变量之间的关系；ξ和η表示由外生潜变量和内生潜变量组成的向量。

3.2.1 一阶验证性因素分析

在AMOS软件里对模型适配度进行检验。模型拟合指数如表2所示。模型模拟表中χ2=833.246时，显著性概率值p=0.00＜0.05，表示达到0.05的显著性水平检验，拒绝虚无假设，因素结构模型与实际数据无法契合，可能是由于样本数量过多，使得影响假设模型的变因增多的缘故。学者Rigdon（1995）认为因为受估计参数及样本数影响很大，χ2统计通常的实质性帮助不大。其它整体适配度指标：RMR＜0.05，0.08＞RMSEA＞0.05，表示假设模型与实际数据的适配度良好，GFI、AGFI、NFI、RFI、IFI、TLI、CFI的值均大于0.8，表示假设模型与设计数据适配较好，因此模型适配度基本达到模型适配标准。

表2 一阶验证性因素模型拟合指标

表3 5个初阶因素的路径估计结果

表4 二阶验证性因素模型拟合指标数据

3.2.2 二阶验证性因素分析

通过一阶验证性因素模型分析，得到以上5个初阶因素的相关系数和协方差估计值结果（表3）。表3显示10组因素间的相关系数均接近以及大于0.5，且5个因素之间的协方差估计值显著不等于0，其相关系数都达到1%的显著性水平。因此一阶5个因素之间存在较高的相关性，且一阶模型与样本数据的适配度较好，故5个因素间存在更高阶的一个因素。为深入检验，再构建二阶因素模型，进行二阶验证性因素分析。二阶验证性因素模型拟合指标如表4所示。

表4数据说明模型结果达到适配标准。据此，为测度农民信息素质而提出的农民信息意识强弱、农民信息获取能力、农民信息认知能力、农民信息辨别能力、农民信息利用能力5个维度具有理论意义。

4 模型构建与实证分析

4.1 模型构建

根据理论知识及已有的实践经验，假设3个观测变量，即对集体公共建设用地的经营与管理意愿；是否愿意处置承包地；在有一定补偿条件下，是否愿意退出宅基地。其中是否愿意处置承包地，包含承包地流转和退出承包地。基本假定如下：

假定1：农民的信息素质差异对其集体公共建设用地的经营与管理的意愿具有显著影响，素质越高参与管理的意愿越强。

假定2：农民的信息素质差异对处置承包地的意愿具有显著影响，素质越高参与处置的意愿越强。

假定3：农民的信息素质差异对其在一定补偿条件下，退出宅基地的意愿具有显著影响，素质越高退出的意愿越强。

根据农民参与不同类型土地资产管理影响因素及结构方程的设定形式，构建土地资产管理意愿的结构方程模型，该模型包括测量关系和结构关系。测量关系由测量方程表示（如上述），内生潜变量与外生潜变量之间的结构关系则通过结构方程体现，表达式为：

式（3）中：η，ξ分别表示内生潜变量和外生潜变量组成的向量；Β和Γ分别是η和ξ的系数矩阵；ζ表示残差项，是模型内未能解释的部分。具体形式见图1。

4.2 模型变量定义

模型具体因变量及其定义赋值见表5，自变量为农民信息素质（F）。

图1 土地资产管理意愿结构方程理论模型

表5 模型中因变量的定义

4.3 模型结果与分析

表6所示农民信息素质差异对其参与不同类型土地资产管理意愿影响因素的方程标准化与未标准化回归系数是利用极大似然法进行估计，由估计结果可知，所有观测变量均在1%水平下通过显著性检验，达到显著性水平。

表6 回归权重

如表6所示，针对不同类型土地资产管理，农民信息素质的标准回归系数估计值分别为0.447、0.505、0.669，说明农民信息素质对3种土地资产管理意愿具有显著性影响，且影响程度有所区别：农民信息素质对其退出宅基地的意愿影响程度最高，对参与承包地的意愿影响程度次之，对集体公共建设用地的管理意愿影响程度最低，具体分析如下。

4.3.1 假定1通过检验

农民的信息素质差异对其集体公共建设用地的经营与管理意愿具有显著影响，素质越高参与经营管理的意愿越强，但影响程度为3种资产管理中最低，表明信息素质较高的农民对于土地资产的认知度也较高，能够有效识别参与集体公共建设用地管理的利弊并加以运用，但相比于自身的承包地和宅基地的管理，重视程度仍有所差别。

4.3.2 假定2通过检验

农民的信息素质差异对其处置承包地的意愿具有正向的显著影响，表明素质越高处置的意愿越高。信息素质越高的农民，对相关土地政策了解的也越多，对土地管理的意识也比较强，认为将其承包地进行流转或退出，有利于提高土地的利用效率，也能减少自身的耕种负担。

4.3.3 假定3通过检验

农民的信息素质差异对其在一定补偿条件下退出宅基地的意愿具有显著影响，素质越高退出的意愿更强，且影响程度为3种资产管理中最高，表明信息素质高的农民对农村宅基地的产权有所认知，作为集体所有的土地，其仅仅是享有宅基地使用权而不是所有权，对土地的依赖性不会特别强。若其有能力在城市中买房，更乐于退出宅基地。

5 结论与建议

5.1 结论

本文基于多省数据，立足“三农”视角，通过因子分析建立农民信息素质测度指标体系，基于农民信息素质提出的农民信息意识强弱、农民信息获取能力、农民信息认知能力、农民信息辨别能力、农民信息利用能力5个维度具有理论意义。利用结构方程模型分析农民信息素质对其参与3种土地资产管理意愿的影响，计量结果基本符合假设，说明所选模型较为科学和适用，可为提出和制定提高其参与不同类型土地资产管理积极性的合理方案提供参考。

限于数据，本文存在一定不足：部分统计结果使得模型适配度没有达到非常良好，可能由于在制作问卷时仍有许多因素未考虑周全，问卷发放地区的代表性不够，以及在调查的过程中有些受访者填写时随意性较大等多种原因造成的，有待进一步验证与改进。

5.2 建议

根据上述结论，针对农民信息素质的5个维度提出以下建议，以期对增强农民参与土地资产管理的积极性，进而提高管理效率有所帮助。

5.2.1 加强农民综合素质的日常培养

在调研过程中发现大部分农民文化教育程度较低，建议通过电视、网络等日常性节目向农民传播科技知识，培育和强化信息化意识，使农民对信息产生兴趣、形成需求，进而面向农民加强有关信息化平台操作使用的培训。而对于不同信息素质水平的农民，应采取差异化培训：对于信息素质水平较低者，应先教其最浅显的知识，只需知其然，不必知其所以然，可采用图表、图画、视频等一些直观易懂的方式；对于信息素质较高的农民，可深入培训，使其信息素质得到进一步提升。

5.2.2 拓宽农民了解土地相关信息的渠道

拓宽农民了解土地相关信息的渠道，如创办信息网络平台，与高校图书馆建立联系，使农民可以进入高校图书馆的网络平台，搜寻自己想要了解的内容，降低其搜寻成本。还可以通过创办微信公众号，在微信平台上及时更新相关政策和技术方法，公开透明地展示土地的各种信息，如土地使用期限、土地收益等，不仅让不了解的农民能获得信息，也可以使得欲进一步了解的农民有信息渠道。

5.2.3 使农民形成较合理的信息辨别方式

村干部应积极向农民传达并助其理解政府文件的内容，熟悉正规信息的写作形式，并通过口口宣传等方式提醒农民识别各种虚假信息及其传播的主要形式，如遇到类似信息应先向亲戚朋友或是干部求证，再做出回应，以此形成农民对信息正确的辨别方式，提高农民的信息辨别能力。

5.2.4 吸引年轻人返乡务工

通过实施返乡创业补贴、创业项目优先扶持等政策，吸引外出打工的年轻人回乡发展。作为新生代农民的重要组成部分，外出打工的年轻人文化水平相较老一辈农民更高，更易于接受新的事物，也能够帮助家中老人接受网络信息。在年轻人的指导下，年长者能够更便捷、准确地利用所获得的信息。此外，政府还要加大农村信息设备供给力度，避免出现农民学会后无法操作的现象。