基于Logistic模型的农户农用地转出意愿及影响因素研究

2022-09-01 06:32刘佳琪
农业与技术 2022年16期
关键词:坟地户主农用地

刘佳琪

(长安大学土地工程学院,陕西 西安 710064)

随着社会的发展,农业向着企业化、机械化、规模化、科技化和集约化发展,相应的对农用地的要求也向着集中连片化发展,农用地流转是新农村发展举措之一,有利于解决农用地细碎化的问题,进而实现土地资源优化配置及规模经营,以实现规模效益[1],适应现代农业的发展。农用地的流转分为农用地转出和转入,转出和转入只有达到动态平衡,农用地流转市场才能稳定,农用地的转出是完成农用地流转的第一步,并且在农用地细碎化程度高的情况下,只有农用地的转出量足够才能进一步进行农用地整合,实现农用地的集中连片进而实现规模经营。综上,单向对农户农用地转出意愿和影响因素进行研究是十分有必要的。贵州省赫章县哲庄镇是典型的发展落后、农用地流转不活跃、农用地细碎化程度高的乡镇,因此有必要对研究区农户农用地转出意愿和影响因素进行分析,揭示各因素对农户农用地转出意愿的作用规律,为与研究区情况相似的地区农用地流转工作提供帮助。

1 数据来源与研究方法

1.1 研究区概况

研究区地处两省(贵州省、云南省)三县(镇雄县、赫章县、七星关区)的交界处,总面积为85.32km2。人口总数为2.9万余人,其中农业人口占98.7%,非农业人口占1.3%。研究区所在县是贵州省14个深度贫困县之一,全县经济相对落后。研究区地形约80%为山地丘陵,全乡有耕地1314hm2,基本农田为20hm2,耕地1284hm2,人均占有耕地面积为0.044hm2,由于地形的原因,耕地多为呈阶梯式分布的坡耕地,其中25°以上坡耕地为234.67hm2。由于地形限制和长期以来实行的“增人不增地,减人不减地”的土地政策,研究区耕地细碎化程度高。

1.2 数据来源

对相关土地流转影响因素的研究进行分析后,本研究从农户户主特征、农户家庭特征、农户农用地特征以及农户对土地相关知识的认知4个方面[2-4]研究影响农民农用地转出的因素;此外,结合当地的风俗习惯研究了坟地对农民农用地转出意愿的影响情况。采取半结构式访谈及发放调查问卷的方式在研究区进行预调研并结合实际情况确定问卷的内容,并以电子问卷的方式通过网络交流平台及线下访谈方式进行数据收集。总共获取问卷177份,有效问卷149份,问卷有效率为84.2%,见表1。

表1 赫章县哲庄镇农户农用地转出意愿及影响因素统计表

续表 赫章县哲庄镇农户农用地转出意愿及影响因素统计表

1.3 研究方法

本研究中农户农用地转出意愿为因变量,属于二分变量,即愿意转出农用地或者不愿意转出农用地。根据这一基本特征选择二元Logistic回归分析模型对研究区农民农用地转出意愿影响因素的相关数据进行分析。在进行模型设计时,将农户是否愿意转出农用地设置为因变量,假设“愿意转出农用地”为1,“不愿意转出农用地”为2,见表2。将因变量和自变量分别设定为yi与xi,各变量的编号用i来表示,模型中自变量xi代表影响农户农用地转出意愿的各项相关因素。建立农户农用地转出意愿影响因素及影响程度的Logistic回归分析模型:

表2 变量的描述

因为似然函数的最大化和似然函数对数的最大化是等价的,所以对式(1)取对数:

(1)

(2)

对L*求最大值,是等价于对式子∑(Yi-β0-β1Xi)2求最小值的,进行Logistic转换后,得到概率函数和自变量之间的线性模型:

lnL=(α+∑βiXi)=b0+b1x1+b2x2+…+bnxn+ε

(3)

2 结果与分析

根据Mitchell H.Katz所著的《多变量分析》,相关系数超过0.9的2个变量若同时引入方程,模型准确性将会受到严重干扰,相关系数低于0.8时准确性不会受到太多干扰[5]。对数据进行相关性分析及Omnibus和Horsmer检验,检验均通过,可进行模型分析。借助SPSS 23.0统计软件对调查数据进行Logistic二元回归分析,由于本研究影响因素数量多且样本数量有限,所以将调查结果按4个模块分别进行分析,见表3、表4。此外,为研究坟地这一特殊用地对农民农用地转出意愿的影响,将农用地内是否有坟地及其转出意愿的2组数据进行相关性分析,见表5。

表3 模型回归结果1

表4 模型回归结果2

表5 模型回归结果3

2.1 农户户主特征对农地转出意愿的影响

从表3可知,农户户主的种地积极性和搬迁意愿在5%的显著性下通过检验,且二者系数都为负,表明农户户主的种地积极性越高越不愿意将农用地转出,有搬迁意愿的农户更愿意将农用地转出。有搬迁意愿的农户更愿意将农用地转出主要是因为虽然搬迁后的宅基地整理成为耕地且保留其原本承包经营关系,但搬迁后的住所离原有农用地较远,增加了农业活动的成本。非农工作经历这一影响因素在10%的显著性下通过了检验,表明具备非农工作能力的农民更愿意将农用地转出,因为农业收入的极不确定性和社会地位的不受重视难以满足农民的精神需求。和以往研究中表示农户的年龄越大、文化水平越低,越不愿意流转农村土地[6]的结论不同,本次调查发现,决定农用地是否转出的农户户主年龄多为59岁以下,以往研究中的“年轻人”成为新的户主,这部分人虽然在年龄和学历上有着梯度但对社会发展情况的了解程度相差不多,农民通过智能手机能较好地了解社会的发展动向,并学习与土地相关的政策,随着整体教育水平的提高,农户户主学历会逐渐由低向着高过渡,年龄和学历对其农用地转出意愿的影响将减弱。

2.2 农户家庭特征对农地转出意愿的影响

从表4可知,农户是否为搬迁户、农户是否为精准扶贫户或低保户、子女就学人数和农用地转出经历这4个变量均在5%的显著性下通过了检验。其中,是否为搬迁户、精准扶贫户或低保户以及农用地转出经历3个影响因素的系数为负,表明搬迁户更愿意将农用地转出,主要原因和表3中户主搬迁意愿相似;精准扶贫户和低保户会更加愿意将农用地转出,因为每月都会获得政府补助最低生活保障,也就更有勇气将农用地转出;没有农用地转出经历的农民更加不愿意将农用地转出,因为转出过农用地的农户大多收入来源于非农工作,有了非农收入保障生活,所以敢将农用地转出。子女就学人数这一影响因素的系数为正,表明子女就学人数与转出意愿呈正比,按当地的农作物种植结构进行种植的收入远不够负担子女就学的费用,且当地非农就业岗位极其缺乏,因此选择外出务工的同时便无法兼顾农活,故愿意将农用地转出。其余因素对农户农用地转出意愿影响不明显。

2.3 农户农用地特征对农地转出意愿的影响

从表5可知,承包地块数和种植及收割方式这2个影响因素在5%的显著性下通过了检验。承包地的块数用于研究农用地的细碎化程度,细碎化程度越高越愿意将农用地转出,因为受到地形和农用地权属限制很难将农用地进行集中以实现规模经营和机械化耕作,难以实现规模经济;农民对土地流转认知的提高,打消了农民因害怕失去土地这一兜底保障而不愿将农用地转出的担忧。种植及收割方式这一影响因素的系数为正,表明以人工为主要种植和收割方式的农户会更加愿意将农用地转让出去,对农户进行农业种植的收入状况调查发现,63.09%的农户表示若加上人工费,进行农业种植的成本等于甚至大于收入,36.91%的农户表示成本小于收入,但收入并不可观。

2.4 农户对土地相关知识认知对农地转出意愿的影响

本次调查农户对土地相关知识的认知是通过对“土地承包期30年不变”看法、农用地转出的是什么权力、农用地的转出是否需要登记这3个问题来体现的。由表6可知,前两者在5%的显著性下通过了检验,且系数均为负,两者对农户农用地转出意愿有着显著影响,而后者影响并不大,主要是因为前两者分别是关于农用地承包经营权时间及农户对其农用地实际权力的问题,都直接涉及到了农户的利益,因此农户对此较为敏感;而后者涉及的是农用地转出的流程,农民对农用地流转的流程大多较熟悉,且流转流程并不会直接影响到农户自身利益,因此后者对农户农用地转出意愿的影响并不明显。

表6 模型回归结果4

2.5 风俗习惯对农地转出意愿的影响

从表7可知,农用地内有无坟地和农户农用地的转出意愿有着很大的影响,二者在0.01的级别上相关性显著,并且呈现的是负相关,即表示农用地内有坟地的农户更加不愿意将农用地转出。研究区全面推行集中活化和安葬于2018年12月开始,此前据当地风俗文化,每一个去世的人其家人都会为其选一块墓地,墓地的选址通常为视野开阔且较为平坦的地方,常常占用耕地,在此次调查中53%的农户表示农用地内有坟地,有63.1%的农户表示若农用地内有坟地则不愿意将农用地转出。

表7 相关性分析

3 结论与建议

根据实证分析得出以下结论:农户户主特征方面,户主种地积极性弱、具备非农技能、愿意搬迁的农户更愿意将农用地转让出去;农户家庭特征方面,搬迁户、精准扶贫户或低保户、子女就学人数多、有转出农用地经历的农户更愿意将农用地转出;土地知识认知方面,对土地知识认知高的农户更加愿意将农用地转出;风俗方面,坟地对农户农用地转出意愿有负面影响;农用地特征方面,农用地破碎化程度越高和耕种机械化程度越低的农户更加愿意将农用地转出;随教育水平的整体提高,农户年龄及文化程度对其农用地转出意愿的影响将逐渐减弱。

要提升农户农用地转出意愿,不能仅从转出方考虑,只有转入方的需求能够匹配转出方的供给,农用地转出市场才能有效进行。为此提出以下建议:建立并普及土地流转服务平台,提高流转信息匹配度,降低农用地破碎化程度;因地制宜,合理引导农民改变种植结构,增加农业收入,提高农业种植积极性;优化当地的产业结构,增加农民就地就业机会;制定与农户利益相关性较大的地方政策引导农用地流转;严格执行集中火化和安葬制度,降低坟地对农民农用地流转意愿的负面影响。

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