林农流转出林地意愿的影响因素的实证探讨

 一、国内外相关研究文献综述
    随着集体林权改革的深入推进，一些学者开始关注林地流转，进行了相关的研究。目前，国内学者徐秀英、吕孝侠等主要从集体林地流转现状、问题及解决思路方面展开研究，为完善林地流转政策提出了很好的建议①；肖化顺等对集体林地流转价格评价体系进行了研究②。关于集体林地流转影响因素的研究，国内学者主要使用定性的研究方法，通过建立理论框架或案例研究的方法来分析问题。近两年来部分学者开始注重使用实证的方法来进行研究，徐秀英等运用交叉分组统计方法对影响农户林地流转的因素进行分析③，廖文梅等使用Logistic模型研究农户对集体林地流转的意愿④。
    国外学者对林地流转的研究主要涉及林地流转及价格影响因素方面。Daowei Zhang认为林地产权的稳定性是土地所有者进行长期投资的关键⑤。许多学者从多种角度来分析影响林地流转行为及流转价格的因素。Lars Hultkrantz认为资产的价格即借款利率对林地流转的价格有影响，但这种影响比较有限，这主要是因为林地所有者获得信贷总是受到限制⑥。T. Aronsson等认为林地自身特征和林地买卖双方特征等因素决定了林地是否进行流转⑦。为了更全面地分析各方面因素的影响程度，R. Scarpa等首次设计了特征定价模型(hedonic price model)分析影响美国威斯康星枫树的非木价值的影响因素，模型解释变量分为三类：生态特征、区位特征和社会经济状况⑧。
    国内关于林地流转问题的研究相对落后，研究内容更多地关注宏观政策层面，研究方法为定性分析和简单的描述性统计分析，少见理论研究和计量分析。而林地流转取决于林地价格、有效的林地需求与供给，因此林地流转应该更加关注微观层面的研究。但目前国内在微观领域，如林农参与林地流转的行为及其影响因素的分析虽有涉及，但是没有详细细分研究林农流转出林地和流入林地的意愿及影响因素，并且，现有的计量分析模型变量选取简单，没有考虑调节变量的影响。本文采用一手的调研数据，运用Logistic模型，选用调节变量来细化分析多种因素相互作用对林农流转出林地意愿的影响，这比传统的只研究两个变量之间的关系又更进了一步，在说明问题时更具实际意义和说服力。
    二、调查地基本情况、数据来源与理论模型的构建
    1.调查地基本情况
    安化县处于湖南中部偏北，土地肥沃，适宜各种作物生长，生产松、杉、竹等，是湖南重点林区县和十强林业县之一。虽然是国家级贫困县，但竹木产业是其六大支柱产业之首，有林业用地589万亩，森林覆盖率达76.17%。自2007年4月以来，湖南省在安化县开展了以“明晰产权、放活经营、规范流转、保障收益”为主要内容的集体林权制度改革试点。截止2008年4月，安化县已登记发证的山林面积578.3万亩，占应发证面积98.2%，全县共发放林权证262721本，集体林权制度改革后，林木产权进一步明晰。
    2.数据来源
    本文数据来源于2010年11月对湖南省益阳市安化县农村的随机抽样问卷调查，本次问卷调查涉及的内容为：2005-2009年这五年期间调查地农村住户个人特征、家庭社会经济情况、林地条件、受访家庭近五年发生灾害后林地损失额、是否获得贷款、林地流转意愿等方面的数据。本研究的抽样调查分为三个层次：首先从安化县所有乡镇中随机抽取了东坪镇、柘溪镇、古楼镇以及羊角塘镇这四个乡镇；其次分别从这四个乡镇中随机抽取了中砥村、槎溪村以及梨坪村等12个村子；最后对这12个村的林农进行随机问卷调查，发放150份问卷，最终获得了123个有效样本，问卷有效率为82%。在这12个样本村中，大部分的村子都已经将集体林地林木分配到户，集体林权制度改革已基本完成，这在客观上为林地流转提供了可能性。
    3.理论模型
    本文采用logistic回归模型对林农是否流转出林地意愿的影响因素进行研究，愿意将林地流转出的定义为1，不愿意将林地流转出的定义为0。
    logistic回归模型为：
    
    三、林农流转出林地意愿的主要影响因素分析
    1.模型变量的选择
    一是单一变量的选择。本研究将影响林农流转出林地意愿的影响因素归纳为受访者及家庭社会经济特征、林地自然条件、林业生产经营情况、获得林业贷款情况以及对现行林地流转制度的了解等五类，进而又具体分为以下17个单一变量(见表1)。此外，价格因素也应该是林地流转意愿的重要影响因素，但是本研究调查地点位于一个县城内，流转的价格基本趋于一致，因此不具有研究价值，本文没将价格因素放入模型中进行回归。
    
    二是调节变量的选择。本文尝试将调节变量用在林地流转意愿影响因素的研究上，因为对于不同性别的受访者，年龄和受教育程度对林农是否愿意流转出林地有不同的影响，因此，本文认为性别(X1)是年龄(X2)和受教育程度(X4)和林农流转出林地意愿(y)之间关系的调节变量。此外，本文认为林地坡度(X8)、水土流失情况(X9)也是土壤产量情况(X10)和林农流转出林地意愿(y)之间关系的调节变量。为研究这些调节变量的影响效果，本文将性别*年龄(X18)、性别*受教育程度(X19)和林地坡度*水土流失情况*土壤产量情况(X20)三项加入回归模型进行回归，通过考察调节变量是否显著来确定本模型中是否存在调节效果。
    2.模型变量的样本均值及预期作用方向
    在获得的123个有效数据中，不愿意流转出林地的有102户(82.93%)，愿意流转出林地的有21户(17.07%)。本文对各个自变量对因变量的作用方向进行了预计，结果如表2所示。如果自变量和因变量是正相关关系，即自变量对因变量的作用方向为正的，用“+”表示；如果自变量和因变量是负相关关系，即自变量对因变量的作用方向为负的，用“-”表示；有的自变量对因变量的作用是双重的，因此预期作用方向是未知的，用“？”表示。
    回归的样本数为123，为0.47，拟合度较为理想，说明模型中的几个自变量可以解释因变量全部变异的将近50%。通过以上回归结果，我们可以得到以下几点结论：
    一是林农的家庭社会经济状况的差异对流转出林地意愿的影响。年龄(X2)、受教育程度(X4)、是否从事过除务农以外的其他职业(X5)和家庭人口数(X7)对林农是否愿意流转出林地具有显著影响，且年龄(X2)和家庭人口数(X7)对流转出林地的意愿具有负效应，受教育程度(X4)和是否从事过除务农以外的其他职业(X5)对流转出林地的意愿具有促进效应。
    年龄(X2)在1%的水平 上显著，这表明年龄较大的农民有较丰富的农业和林业生产经验，一般认为自己能很好地胜任农活，获得较好的预期经济收益。事实上年纪较大的农民也较少外出务工，倾向于拥有林地，而不愿意流转出林地。如表3系数2所示，年龄(X2)的系数在1%的水平上显著，说明性别(X1)是年龄(X2)对流转出林地意愿的调节变量，调节效果为负。其结果表明：相对于男性而言，女性林农随着年龄的增加更不愿意流转出林地，因为随着年龄的增加女性对林地的依赖性更强。
    
    受教育程度(X4)在5%的水平上回归显著，这表明受教育的时间越长的农民自营能力相对较高，视野开阔，因而其外出打工的概率增加，获得非农收入的概率随之增加，所以流转出林地的意愿也随之增强。如表3系数3所示，受教育程度(X4)的系数在1%的水平上显著，说明性别(X1)是受教育程度(X4)对流转出林地意愿的调节变量，调节效果为正。其结果表明：相对于男性而言，受教育年限越长的女性流转出林地的可能性更大。由于受过较高学习经历的女性一般会选择外出务工，在她们结婚后一般不会继续经营家里的林地，而农村男性由于受到当地风俗的影响，一般不会轻易出让自家的林地，以免留下“败坏祖宗家业”的名声。
    
    是否从事过除务农以外的其他职业(X5)在5%的水平上显著，这说明多元化的职业会使农民视野开阔，较容易接收新思想新事物，外出打工的概率也会增加，从而获得较多的非农收入，因此也会增加其流转出林地的意愿。
    家庭人口数(X7)在5%的水平上显著，且系数为负，这表明家庭人口数越多的林农越不愿意流转出林地，这一方面是因为人口数越多，劳动力短缺进而无人看护林地的可能性下降，另一方面是因为树林在中国农村已被普遍认为是“绿色银行”，很多林农愿意将林地作为一种资产留传给下一代。
    二是林农所经营的林地自然条件差异对流转出林地意愿的影响。如表3系数4所示，土壤产量(X10)的系数在5%的水平上显著，表明林地坡度和水土流失情况是土壤产量对林地流转意愿的调节变量，且调节效果为负，这表明由于林地坡度越大或者水土流失越严重而导致产量低的林地，林农流转出林地的意愿越高。
    三是林业生产经营的情况对流转出林地意愿的影响。非林业收入占家庭总收入的比重(X12)和林地总面积(X13)的系数是显著的，分别为0.0106和1.0334，表明这两个变量对林农流转出林地具有促进作用。虽然有的研究显示非林业收入的增加会使林农对于林地变现的需求度降低，从而降低其流转出林地的意愿，但本文得到截然相反的结果，即非林业收入占总收入的比重越大，林农对从林地上获得额外收入的重视程度越低，因此其流转出林地意愿越强。
    四是林业贷款的获得情况对流转出林地意愿的影响。是否获得林业贷款(X16)这个变量的系数不显著，表明回归结果不支持林农获得林业贷款会减少其流转出林地的意愿这一结果。这是因为现在农村金融市场发展较为滞后，获得林业贷款的渠道较少，利息较高，手续较为复杂，这些因素可能限制了林农通过获得林业贷款增加林业经营资金投入的渠道。此外，获得林业贷款的林农数也较少，因此出现了林业贷款的获得情况对流转出林地意愿不显著的结果。
    五是林农对现行林地流转政策的了解程度对流转出林地意愿的影响。对林地流转政策是否了解(X17)与其流转意愿在10%的水平上具有显著关系，这说明林农对林地流转政策越了解，其进行林地流转过程中遇到的阻力就越小，相应的成本也会减少，增加其流转出林地的预期收入，因此其更愿意流转出林地。
    四、政策建议
    1.加大教育宣传，积极培育林农市场交易意识
    目前，我国林地流转交易规模很小，林农不愿意流转出林地很大程度上受制于他们对政策的不了解。以湖南省的安化县为例，当地的林农对林地流转政策的了解非常有限，既然都不了解这些政策，他们也就没有进行林地流转的意愿。此外，林农的主观认识也会直接影响他们的流转行为，例如，林农的观念和见识等都可能对林地流转形成一定影响，甚至导致林农做出逆向选择。因此，加大教育宣传，培育林农市场交易的意识尤为必要。首先，要让林农充分了解国家林地流转政策，大力宣传土地管理法及农村土地承包法等相关法律法规，正确理解政策法规的内涵，消除他们对林地流转的顾虑；其次，要强化基层干部的政策法规培训，提高乡镇村级干部的法律意识和管理水平，减少其对林农流转林地过程中的寻租行为；最后，要鼓励在林地流转过程中建立林业合作社和林业股份制企业等经济组织形式，给予政策和资金扶持，帮助其合理发展，发挥其在流转中的示范作用。
    2.完善林地流转制度，建立完善的市场配套服务体系
    健康的林地流转市场的建立必须有与之相配套的政策制度，目前我国的林地流转政策还不健全，不能因地制宜地制定不同的有针对性的制度，因此，完善流转制度和相关配套服务体系显得非常重要。首先，要充分借鉴城市国有土地市场和农地流转制度的发展经验，鼓励各省制定符合自身发展需要的林地流转制度；其次，要通过税费减免和人才培养等方式，积极发展价格评估、政策咨询等方面的中介机构，要规范中介机构的业务，积极帮助它们发展壮大；最后，政府要积极发布市场供求信息和最新的政策信息等，这样才能更好地促进林地市场流转，规范市场运作。
    3.加快城市化进程，改善外部就业环境，完善社会保障体系
    要加快农村的城市化进程，不仅要改革城市的户籍制度，如降低农民进城的户籍门槛，解决农民工子女入学等问题，将进城务工的农民留在城市中，还应该大力发展城市的二三产业，通过提供更多的就业岗位，从而吸引更多的农村人口进城务工。要积极营造良好的就业氛围，减少对农民进城务工的歧视，实行医疗优惠和救助政策，严厉打击拖欠农民工工资的行为。只有通过这样一系列强有力的措施，才能增加城市的积聚力和吸引力，间接使更多的林农主动流转出土地，实现林业适度规模经营。
    本文的研究发现人数较多且平均年龄较大的农户，其流转出林地的意愿很低。这样的林农往往家庭负担较重，即使林地的产出很低，他们也不愿意转出林地，林地是他们家庭养老防灾的保障。造成这种现象的深层次原因在于农村社会保障长期滞后，农民完全脱离土地的风险较大，可能会面临包括失业风险、医疗和养老等问题。广大农民的生、老、病、死大部分仍然由个人或家庭来 承担，这不仅不利于林地流转市场的形成，还会阻碍农村居民收入的提高。因此，一方面应建立农村基本生活保障制度，通过国家财政直接拨款的方式，对贫困农民实行最低生活补助；另一方面还应建立农村医疗和养老保险制度，通过个人参与和国家补助的形式筹集资金，使得农村每户居民的生活都能得到保障，切实解决农民的后顾之忧。
    注释：
    ①徐秀英、石道金：《浙江集体林地使用权流转的调查研究》，《林业资源管理》2003年第5期；吕孝侠：《集体林权制度改革与林地流转初步研究》，《林业经济问题》2009年第1期。
    ②肖化顺、曾思齐：《浅谈湖南省林地流转的冲突与制度建设》，《林业经济问题》2009年第4期。
    ③徐秀英、石道金、杨松坤、李朝柱：《农户林地流转行为及影响因素分析——基于浙江省临安、安吉的农户调查》，《林业科学》2010年第9期。
    ④廖文梅、彭泰中、曹建华：《农户林地流转决策行为影响因素分析——以江西为例》，《林业经济》2010年第5期。
    ⑤Daowei Zhang, Forest Tenures and Land Value in British Columbia, Journal of Forest Economics, 1996(1).
    ⑥Lars Hultkrantz, Factors Affecting the Price of Swedish Forest Land, 1965-1987, Environmental and Resource Economics, 1991(1).
    ⑦T. Aronsson, Carle Ola, The Determinants of Forest Land Prices: An Empirical Analysis, Canadian Journal of Forest Research, 2000(4).
    ⑧R. Scarpa, J. Buongiorno, J. Hseu, K. L. Abt, Assessing the Non-Timber Value of Forests: A Revealed-Preference, Hedonic Model, 2000(2).
 

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