红城镇宅基地退出的受偿意愿及其影响因素

裴子凌 陈法崟 赵华 梁兴海

(兰州昌佳汇智科技有限公司，甘肃 兰州 730000)

引言

在城乡转型发展进程中，“人走房空”“建新不拆旧”“一户多宅”等现象随处可见[1,2]。村民随意扩建住宅，村庄占地规模也越来越大，导致农村土地大量闲置且浪费，农村土地价值也一直被埋没[3,4]。在国家层面宅基地的退出可调整农村与城市间的用地指标、集约节约利用土地、盘活农村闲置资源[5]；对于农户而言，通过闲置宅基地的退出可获得一定的收益。宅基地退出过程中最核心的问题是宅基地退出的受偿制度与额度的确定，由于各地的经济发展情况、区位条件、村民个人情况等不同，所以预期的受偿意愿也不尽相同[6]。完善退出补偿标准，就要厘清影响村民评估补偿标准的因素。从现有研究来看，关于宅基地退出补偿主要呈现以下内容：宅基地退出的受偿价格研究，陈家伟通过构建宅基地退出期望受偿价格的矩阵，测算农户宅基地退出的受偿价格，大体了解各地区农户期望受偿价格水平[7]；许恒周通过CVM法以及Tobit计量模型，计算出山东省临清市农户宅基地退出的平均受偿价格为704.22元·m-2[8]。宅基地退出受偿意愿的影响因素分析，胡银根等利用Spearman相关分析法，分析了影响农民工宅基地退出的受偿意愿的因素[9]；周毅琦利用CVM法并且建立Logistic回归模型，利用相关性分析对宅基地退出的受偿意愿影响因素进行分析[10]。

宅基地退出的受偿意愿是宅基地退出是否能成功的关键一环。基于此，本文借鉴前人的研究方法，选择距离市区距离较近、宅基地空置情况较为普遍的甘肃省红城镇为研究区域，运用多元线性回归模型研究红城镇宅基地退出的受偿意愿及其影响因素，为当地政府制定退出补偿标准给予参考建议。

1 数据来源及样本特征

1.1 研究区域概况

红城镇隶属于甘肃省兰州市永登县，位于兰州市永登县中南端，东边是兰州新区、树屏镇，南边是苦水镇，西边为七山乡，北边是龙泉寺镇，是甘肃4大名镇之一。该镇有9个行政村，道路硬化基本全面覆盖，交通发达，农村劳动力外出较多，宅基地空置率高。全镇总面积441km2，总耕地35.91km2，户籍人口27695人。在兰州市1h经济圈内，离兰州市50km，西宁市区100km，处在“一带一路”关键节点上。城镇化率达到46%，形成以生态农业为主，文化旅游业和商贸物流业为辅的产业格局。

1.2 数据来源

2022年2月运用分层抽样的方法，对红城镇的5个有代表性的村落进行调查，其中镇区村：永安村；中心村：凤山村、徐家磨村；基层村：下河村、进化村。调查对象以家庭的某个村民为主，一户一份，共发放了160份问卷，收回了150份问卷，问卷的有效率为93.75%。由于村中的老年人无智能手机，所以共发放电子问卷105份，纸质问卷45份。问卷的内容主要包括：农户个体特征(主要包括年龄、文化程度)；农户的家庭特征(家庭成员数、家庭年收入、家庭所在区域)；宅基地面积；受偿价格。问卷的核心问题是农村居民的受偿意愿。在调查过程中，为了避免农户产生不符合现实状况的偏高的受偿价格，已提前向农户说明本次调查与政府决策无关，所得数据，仅适用于本次论文，并提供其他农户受偿价格作为参考依据。

1.3 样本特征

如表1所示，调查数据主要来源于凤山村、进化村、下河村、徐家磨村、永安村，各个村庄的样本量分布较为均匀。在所调查的样本中发现，该地区50岁及以上的人数占调查总人数的59%，年龄普遍偏高，这与当代大多数农村的情况相同。该地区农民的文化水平普遍偏低，拥有初中文化水平的农民占比重较大是41%，小学及以下占35%，高中及中专技校占13%，而大学及以上仅占11%。从家庭成员数来看，该地区家庭成员在4～5人的农户占64%，而3人以下的家庭仅占12%，说明该地区家庭成员数相对较多，农户的生活负担较重。从婚姻状况来看，已婚农户占90%，而未婚农户仅占10%。农户的家庭年收入大多数在10万元以下，占60%，10万元及以上的占40%，说明该地区人们的收入普遍偏低，宅基地退出的可能性更高。

表1 被调查农户的样本特征

从表2可知，该地区宅基地面积普遍较大。200m2以下的农户仅占1%；由于国家政策的限制，该地区大于400m2的农户也偏少，仅占19%；大多数农户的宅基地面积介于200～400m2，说明该地区宅基地退出的空间较大。

表2 宅基地面积

2 结果分析

2.1 农户宅基地退出的受偿意愿

2.1.1 基于CVM的农户受偿意愿的测算

从现有的一些退出实例来看，受偿方式主要包括3种，货币(现金)补偿、安置(实物)补偿、修建(建设)补偿，本文中的受偿方式主要以货币补偿为主，货币补偿是指农户自愿退出闲置、废弃的宅基地的情况下，政府根据一定的标准对农户给予适当的货币补偿[11]。

由于本次调查区域还未形成一个补偿标准，因此本文运用市场评估法，通过直接询问农户受偿意愿的方法来确定受偿价格。受偿价格的具体算法是首先求解出农户期望受偿意愿的平均数和中位数，由于存在零受偿意愿对于受偿结果的影响，需运用Kritrom提出的Spike模型对其进行修正，得到最终的结果[12]。本次受偿意愿的调查仅限于愿意进行宅基地退出的农户，故不存在零受偿意愿的影响。根据调查结果可计算出其平均受偿金额为466824.32元，而农户的平均宅基地面积为307.42m2，因而平均受偿金额为1518.52元·m-2。

2.1.2 农户受偿意愿差异的统计分析

表3为不同区域的农户在不同价格区间所占的比例。从表3可知，凤山村有54%农户的受偿价格为30～40万元，在表中所区分的各个受偿价格中，选择该价格区间的农户最多，30万以下以及50万以上的人数均较少；进化村有63%的农户最能接受的价格为30～40万元；下河村选择30～40万的占37%、41～50万的占34%，这2个区间所占的比例较大；徐家磨村40%的农户选择41～50万元区间，有30%的农户选择51～60万元；永安村选择60万元以上的农户占比较大，为63%。

从上述的结果看，凤山村和进化村的情况相当，在2014年，两村出现了“打工潮”，所以该区域的宅基地空置率较高且外出务工人员较多，对宅基地的依赖性弱；下河村近些年在政府的支持下开展旅游业、种植业，许多人将自己的宅基地变为农家乐，得到了一些收益，因而下河村相较于凤山村、进化村其宅基地的受偿意愿更高；徐家磨村和永安村是距离红城镇最近的2个村，永安村许多农户的宅基地就位于红城镇主要公路两侧或市场附近，大多数农户将自家的宅基地改为商铺等进行商业活动，因此尽管永安村的宅基地面积普遍偏小，但是其受偿价格却最高。

表3 不同区域农户的受偿价格

2.2 影响因素分析

2.2.1 信度分析

信度又叫可靠性，是指问卷的可信程度。其主要表现检验结果的一贯性、一致性、再现性和稳定性[13]。由于本文中的问卷为态度、意见式量表，故采用α信度系数法。一般情况下量表的信度系数在0.7以上即可。本问卷的克隆巴赫Alpha结果为0.759>0.7说明该问卷较为可靠。

2.2.2 模型构建

本次调查数据中的因变量为连续变量，自变量有连续变量以及分类变量，符合多元线性回归方程的要求，因此选定多元线性回归方程作为本次研究方法。

模型假设如下：

Y=B0+B1X1+B2X2+B3X3+B4X4+B5X5+B6X6

式中，B0为常量；B1～B6为自变量系数；Y为因变量；X为自变量。将受偿意愿作为因变量指标，将年龄、文化程度、家庭成员数、家庭年收入、家庭所在区域、宅基地面积作为自变量指标并进行赋值，如表4所示。

2.2.3 模型运用

按上述构建的方程，运用SPSS 23软件进行多元线性回归，计算结果如表5所示。

在表6中显示了模型的拟合情况，其中复相关系数R为0.811，反映了所有自变量X与因变量Y之间的线性相关程度，其值越大说明线性相关越密切。决定系数R2为0.659，说明模型对数据的拟合程度较好，受偿价格的65%可由农户所在区域、农户年龄、农户文化程度、农户家庭成员数、农户家庭年收入、农户宅基地面积来解释。

表4 指标体系及其统计性描述

表5 多元线性回归模型

表6 模型汇总表

2.2.4 结果分析

2.2.4.1 农户个体特征对宅基地退出受偿意愿的影响

农户的年龄和文化程度都属于个人特征变量，年龄的显著性为0.008，文化程度的显著性为0.001，均通过了小于0.05的显著性检验。根据表5的B(自变量系数)可以得到年龄的自变量系数为0.167为正，而文化程度的自变量系数为-2.772为负。这说明在其他条件不变的情况下，年龄对农户宅基地退出的受偿意愿呈现出正向影响，即年龄越大，受偿意愿就会越高，这是因为农户年龄越大，思想就会越保守，而且年龄较大的人相对于年轻人来说，从事非农业就业的机会越小，所以其对土地的依赖性就会更强，因而受偿意愿相对于年龄较小的人来说就会更高。文化程度对农户的受偿意愿则呈现出负向影响，即文化程度越低，受偿意愿就会越高，因为一般文化水平更高的人对于国家政策的了解和支持程度会更高，并且其收入来源会更加广泛，对宅基地的依赖程度会更弱，同时文化程度高的人可能由于工作、教育、医疗等基础设施更愿意留在城市发展，因而其受偿价格就会减少，而文化程度低的人则对宅基地的依赖性更强，其收入来源也会被文化程度所限制，为了保证其日后的生活，故需要更高的受偿价格。

2.2.4.2 农户家庭特征对宅基地退出受偿意愿的影响

在家庭特征变量中，家庭成员数和家庭年收入的显著性均为0.000，通过了小于0.05的显著性检验，其中家庭成员数的自变量系数为2.453，自变量系数为正，这说明家庭成员数对宅基地退出的受偿意愿呈现出正向影响。农户的家庭成员数越多，其受偿意愿就会更高。这主要是因为家庭成员越多，其需要抚养或赡养的比例就会增大，家庭负担就会增加，故所要的受偿价格就会更高。家庭年收入的自变量系数为-0.739，这说明家庭年收入与宅基地退出的受偿价格呈现出负相关。家庭年收入越高，其受偿价格就会越低。这主要是因为家庭年收入是衡量地区经济发展水平的重要指标之一。随着我国经济的不断发展，农村居民的收入也在不断地增长，许多农村居民也会选择在城市购房，因此农户对于宅基地的依赖性也在逐渐减弱。所以，家庭年收入与受偿价格呈现出负相关，农户的家庭收入越高，其受偿意愿就会相对降低。

2.2.4.3 宅基地特征对于宅基地退出的影响

宅基地面积和所属区域都属于宅基地特征变量，其显著性均为0.000，通过了小于0.05的显著性检验，并且从自变量系数来看，宅基地面积为5.668，所属区域为4.748。纵向比较来看，其值均高于农户个人以及家庭特征，说明宅基地特征对于农户受偿意愿的影响最高，且从自变量系数来看均呈现出正相关关系。这主要是因为宅基地的面积一直是影响受偿价格的十分重要的因素，宅基地面积越大，其受偿价格就会越高。一般而言，政府在宅基地退出补助时，若家中宅基地面积较大往往会比宅基地面积较小的农户获得更多的补偿，同时这也符合人们的传统观念。农户所属区域对受偿价格的影响也十分明显。因为不同村落的经济发展水平、距城镇的距离是不同的，经济发展较好、距城镇较近的村落其受偿价格要比经济发展一般、距城镇的距离较远的村落高得多。调查问卷结果显示，永安村为镇区村其经发展水平较好，且其距红城镇的距离最近，因而永安村的受偿价格比凤山村、进化村、下河村、徐家磨村高得多。

3 结论与讨论

3.1 结论

本研究基于红城镇凤山村、进化村、下河村、徐家磨村以及永安村的调查问卷数据，运用CVM测算农户宅基地退出的受偿意愿，运用多元线性回归方程分析影响其受偿意愿的因素。结果如下。

根据CVM法可测算出本次调查对象的平均受偿金额为466824.32元，而农户的平均宅基地面积为307.42m2，因而平均受偿金额为1518.52元·m-2。从农户的受偿差异可以看到，永安村与徐家磨村的受偿价格相对于其他村落更高。

对于农户的个人特征而言，农户的文化程度与农户宅基地退出的受偿价格呈现出负相关，即农户的文化程度越高其受偿意愿越低；农户的年龄与受偿价格呈现出正相关，年龄越大其受偿价格越高。文化程度的影响相较于年龄的影响来说，文化程度对于受偿意愿的影响更大。

对于农户的家庭特征而言，农户的家庭成员数与农户宅基退出的受偿意愿呈现出正相关关系，说明农户家庭成员越多，其受偿意愿越高。农户的家庭年收入与受偿价格呈现出负相关关系，收入越高，受偿价格越低，且农户的家庭成员数与家庭年收入相比影响程度更高。

农户的宅基地特征相较于个人、家庭特征而言影响程度是最高的。尤其是宅基地面积其影响强度是最大的。宅基地面积与宅基地所属区位均呈现出正向影响，说明宅基地面积越大，区位条件越好，受偿价格越高。

3.2 讨论

本文在数据方面由于条件的限制，调查样本量较小，只有少数的村民不足以代表整体，由于被调查者个人的偏好可能会对数据造成一定的影响。今后可在此研究的基础上扩大研究区域，增加样区和样本，或者在其他区域进行验证、补充完善，成果的普适性和应用价值将可能提高。