基于精准扶贫开发的土地流转对农户收入影响的研究

来源:用户上传      作者:王莉 张佳宁 郭金秋

　　摘要 以精准扶贫开发为研究视角，以河北省阜城县和武邑县为例，通过实地走訪、问卷调查以及对数据相关性分析，研究我国贫困地区基于精准扶贫开发的土地流转对农户收入产生影响的主要因素和作用机制。结果表明：该地区土地流转对农户收入的增加起到了明显的促进作用，推动了当地贫困农户的脱贫致富。
　　关键词 精准扶贫开发;土地流转;农户收入
　　Abstract From the perspective of precision poverty alleviation development，taking Fucheng County and Wuyi County in Hebei Province as examples， this paper studied the main factors and mechanism of the impact of land transfer on farmers’income based on precision poverty alleviation in poor areas of China through field visits， questionnaires and data correlation analysis. The research results showed that the land circulation in this area has played a significant role in promoting the increase of farmers’ income and has promoted the poverty eradication and prosperity of local poor farmers.
　　Key words Precision poverty alleviation development;Land transfer;Farmer’s income
　　土地流转制度是当今我国农村一项非常重要的基本经济制度[1]，是最近几年农村土地制度变迁中的热点和重点。土地流转逐渐成为我国农村土地资源优化再配置行之有效的途径之一[2]，同时也有利于提高土地利用率、促进农业结构转型以及实现农业规模化经营，对解决我国当前农地细碎化及撂荒等问题具有重要的意义[3]。笔者通过对贫困地区农户基于精准扶贫开发的土地流转情况进行实地走访、问卷调查以及对数据进行相关分析，探索土地流转对农户收入的影响机制及显著程度，以期为精准扶贫向更深层次的推进提供理论依据。
　　1 研究方法与数据来源
　　1.1 研究方法
　　1.1.1 实地调研法。 选择连片特困地区的国家级贫困县河北省的阜城县和武邑县开展问卷调查和实地访谈，获取相关的数据资料。
　　1.1.2 描述性统计分析法。利用描述性统计分析的方法重点分析农户家庭基本情况、家庭收入情况、土地流转现状、参与流转的意愿及在土地流转活动中对政府行为的期望等。
　　1.1.3 Logit模型分析法。运用Logit模型采取定量与定性相结合的分析方法，测算土地流转中各影响因素与农户收入的关系。
　　1.2 数据来源与处理 该研究以精准扶贫为视角，通过问卷调查和实地走访，获得研究区截面数据，对数据采取描述性统计分析和模型分析，研究土地流转中影响农户收入的主要因素，从农户家庭收入基本情况、外出务工情况、土地流转现状、农户流转意愿等方面选取解释变量，运用Logit模型进行分析，获取各种因素对农户收入的影响机制和影响的显著程度。
　　此次问卷调查选择国家级贫困县河北省阜城县和武邑县作为项目区。结合部分贫困村农户土地流转状况以及随机分层抽样原则，分别在阜城县和武邑县选取了5个贫困村进行随机调查。
　　此次调查共发出调查问卷195份，收回调查问卷195份，通过数据整理，剔除一些异常值，实际有效问卷为187份，问卷有效率95.9%。
　　调查内容主要有：①农户家庭基本情况，包括农户家庭人均年收入、经营性收入占比以及外出务工人员情况等;②农地流转基本现状，包括农户家庭拥有耕地规模、租金、流转年限以及土地流转后剩余劳动力的去向;③农户参与土地流转的意愿及其影响因素等。
　　2 调查结果与分析
　　2.1 农户家庭基本情况分析
　　2.1.1 家庭人均年收入。该项调查共分4档，分别是：家庭人均年收入在3 000元及以下、>3 000～5 000元、>5 000～8 000元以及8 000元以上等，这几种情况的占比分别为16%、30.1%、43.5%和 10%。其中3 000～5 000元和>5 000～8 000元2项合计占比多达73.6%，说明被调查农户收入普遍较低，收入水平还有待提高。
　　2.1.2 家庭经营性收入。该项受调查农户家庭中，经营型收入占家庭总收入在三成以下的占72.1%，说明受调查农户中大部分农户都已经不单单从事农业生产，而是开始转入其他行业。同时也反应出一个因种植、养殖收入较低致使农民种地意愿越来越低的社会问题。
　　2.1.3 外出务工人员情况。在农户家庭外出务工人员情况调查中发现，69.3%的家庭均有外出务工人员，而且务工人员占家庭成员总数40%以上的家庭多达61.8%。说明大部分家庭都选择了让部分家庭成员外出务工，获得较高的工资性收入以补贴家用，而部分家庭因其成员结构所限致使外出务工人数占比较低。
　　2.2 农户土地流转现状分析
　　2.2.1 土地流转规模。受访农户中70.3%的家庭拥有土地规模集中在0.067～1 hm2档，说明项目区农户家庭土地数量普遍相对较多，有利于土地流转的进行。
　　2.2.2 土地流转租金。调查显示，土地流转租金在7 500元/hm2以下的农户数占调查总数的53.5%，说明项目区大部分农户的土地流转租金相对较低。提高农户土地流转租金，是进一步帮助农户提高家庭收入，实现脱贫致富的有效手段之一。 　　2.2.3 土地流转年限。项目区农户土地流转年限基本都在10年以上，只有不到6%的农户流转年限少于10年。较长的流转年限可以保障流转期内，农户可以获得稳定的土地流转收入，有利于农户收入保持长期稳定的增长。
　　2.2.4 剩余劳动力去向。在土地流转后劳动力去向调查中，48.3%的受调查对象选择“外出务工”，22.6%的受调查对象选择“在土地承包方公司打工”。这充分说明剩余劳动力除了外出打工，土地承包方也可以为当地提供大量的就业机会，使无法外出务工的农民可以选择就近务工，在获得土地租金的同时还能获得部分工资性收入[4]。
　　2.3 农户土地流转意愿分析
　　关于是否愿意参与土地流转这一问题，80%的受调查农户认为土地流转对脱贫“有重要作用”或“有作用但需政府推动”，其中“有作用但需政府推动”占比多达55%，说明大部分农户认可土地流转这一脱贫方式，但认为政府应在这一行为中起主导作用。一方面土地流转需要政府加强监管，积极推进土地流转的进行，为农户提供所需的服务;另一方面可以说明土地流转在盘活农村土地资源，促进农民增收中发挥着重要作用[5]，为今后政府推动贫困地区脱贫致富提供了明确的努力方向。
　　2.4 Logit模型分析
　　2.4.1 计量模型的选择和构建。基于对问卷调查结果进行分析，选取的变量均为定性数据，因此选择运用Logit模型分析、交叉表分析和相关系数分析。
　　Logit模型是离散选择法模型，属于多重变量分析范畴，是社会学、生物统计学、计量经济学、市场营销等进行实证分析的常用方法[6]。其分布公式是：
　　交叉列表分析法是指同时将2个或2个以上有一定联系的变量及其变量值按照一定的顺序交叉排列在一张统计表内，使各变量值成为不同变量的结点，从中分析变量之间的相关关系[7]，进而得出科学结论的一种数据分析技术。其频率公式分别如下：
　　秩相关系数，又称等级相关系数，是将两要素的样本值按数据的大小顺序排列位次，以各要素样本值的位次代替实际数据而求得的一种统计量[8]。斯皮尔曼等级相关系数的计算公式如下：
　　式中，n为划分的等级数;di为2个等级序列中第i个等级上的等级级数之差。
　　此计量模型研究的是土地流转（单角度，土地流出）因素对农户收入的影响。
　　2.4.2 变量的相关说明。根据收入理论，在调研和总结前人研究成果的基础上，结合影响农户收入的实际因素，将一些不显著的变量进行剔除，对收回的187份调查问卷所得到的数据进行基本处理，将影响项目区农户收入的因素选定为家庭外出务工人口比例、土地流转规模、土地流转租金以及经营性收入占比等4个指标作为基本变量。
　　2.4.3 变量的设定。农户家庭人均年收入分为4个等级，分别为≤3 000元、>3 000～5 000元、>5 000～8 000元和>8 000元，按照递增顺序排列。
　　家庭外出务工人口比例分为5个等级，分别为0、>0～20%、>20%～40%、>40%～60%和>60%。
　　土地流转规模代表农户流出土地的数量，将这一指标分为4个等级，分别为≤0.33 hm2、>0.33～0.67 hm2、>0.67～1 hm2和>1 hm2。
　　经营性收入占比分为5个等级，分别为30%以下、30%、>30%～50%、>50%～70%和>70%。
　　土地流转租金分为3个等级，分别为<500元、500～1 000元和>1 000元。
　　2.4.4 回归模型分析。该回归模型的似然比检验卡方值为89.371，P值为0.000，说明该回归模型具有统计学意义。
　　该回归模型输出的伪R2方系数分别为：考克斯-斯奈尔0.606;内戈爾科0.664;麦克法登0.383，取值均在0和1之间。取值越接近1说明模型的预测效果越好，所以该模型具有较好的预测效果。
　　表1为模型系数似然比检验输出的结果，显示家庭外出务工人口比例、流转土地面积和经营性收入占比的P值均为0.000，显著性水平较高，具有统计学意义。
　　由表2可以看出，95%置信区间的上限值和下限值中间不包含1，这说明模型具有统计学意义。由家庭外出务工人口比例、土地流转规模和经营性收入占比等3项95%的置信区间上限与下限之间均不包括1，因此以上3个变量均具有统计学意义。
　　3 结论
　　根据以上模型分析的结果得出，外出务工人口比例、土地流转规模、土地流转租金和经营性收入占比等都是农户家庭年人均收入的重要影响因素，并且各个影响因素间存在相互促进和影响。
　　（1）土地流转的租金和流转年限是影响农户参与土地流转的意愿和农户家庭收入提高的重要因素。根据实证分析发现，土地流转租金对农户家庭年人均收入影响显著[9]，土地流转租金越高，农户参与土地流转的意愿越强，农户家庭年人均收入就越高。土地流转年限的影响存在滞后效应，使得影响在短期内被弱化，被调查农户中94%的农户土地流转年限都在10年以上。较长的租期对土地承包方而言，有利于进行农业生产的投入和取得规模化的效益，尽快收回投入的固定成本，取得更高的收益[10]。对于农户而言，有利于农户在一段较长的时间内获得一项稳定的流转收入。
　　（2）土地流转规模对农户家庭年人均收入的高低也有显著的影响。通过调研数据分析发现，农户参与土地流转的土地面积越多，对农户家庭年人均收入的提高作用越大。参与土地流转的农户，在劳动力充足和土地流转租金较为合理的前提下，每多流转出1 hm2土地，就可以增加相应的收入，这是土地流转带来的直接收入，并且可以将空闲出的劳动力转移到城镇务工，可以在获得土地流转的稳定收入的同时，还能获得一份相比于种植业收入更高的工资性收入，因此对于农户家庭收入的提升起到了积极作用[11]。 　　（3）农户家庭外出务工人口比例也是对家庭年人均收入产生影响的因素。根据回归模型可以看出，农户家庭外出务工人口比例对家庭年人均收入的影响最为显著，农户家庭外出务工人口比例和家庭年人均收入呈现正相关性，外出务工人口比例的提高，直接带来家庭年人均收入的大幅度增长。因此，外出务工是提高当地农户家庭收入的最有效途径[12]。
　　（4）农户家庭经营性收入占比是农户家庭收入结构的体现，经营性收入占比和农户家庭年人均收入呈现负相关性，经营性收入占比越低，说明农户家庭收入中除了农业生产性收入外还有其他种类的收入，农户收入偏向多元化，所以农户的家庭收入就会越高。
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