孫小龍，郭 沛

（1.中國農(nóng)業(yè)大學(xué)中國農(nóng)村政策研究中心，北京 100083；2.中國農(nóng)業(yè)大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，北京 100083）

風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避對農(nóng)戶農(nóng)地流轉(zhuǎn)行為的影響
——基于吉魯陜湘4省調(diào)研數(shù)據(jù)的實(shí)證分析

孫小龍1，2，郭 沛2

（1.中國農(nóng)業(yè)大學(xué)中國農(nóng)村政策研究中心，北京 100083；2.中國農(nóng)業(yè)大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，北京 100083）

研究目的：從風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避的角度研究其對農(nóng)戶農(nóng)地流轉(zhuǎn)行為的影響。研究方法：基于吉林、山東、陜西和湖南4省559個(gè)農(nóng)戶的調(diào)查數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證分析。研究結(jié)果：（1）風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避顯著影響農(nóng)戶農(nóng)地轉(zhuǎn)出的可能性和農(nóng)地轉(zhuǎn)出的規(guī)模，但并不顯著影響農(nóng)戶農(nóng)地轉(zhuǎn)入的可能性和農(nóng)地轉(zhuǎn)入的規(guī)模。（2）戶主的性別、年齡、非農(nóng)就業(yè)經(jīng)歷及村級流轉(zhuǎn)管制等也是影響農(nóng)戶農(nóng)地流轉(zhuǎn)行為的重要因素。研究結(jié)論：應(yīng)通過做細(xì)做實(shí)農(nóng)地承包經(jīng)營權(quán)確權(quán)登記頒證工作、加強(qiáng)對流轉(zhuǎn)的規(guī)范管制、推動(dòng)農(nóng)村勞動(dòng)力非農(nóng)就業(yè)來促進(jìn)農(nóng)地使用權(quán)有序流轉(zhuǎn)。

土地經(jīng)濟(jì)；風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避；農(nóng)地流轉(zhuǎn)；計(jì)量模型

1 引言

農(nóng)地流轉(zhuǎn)對實(shí)現(xiàn)規(guī)模經(jīng)營，培育新型農(nóng)業(yè)經(jīng)營主體，提高農(nóng)地經(jīng)營效率，改善農(nóng)地資源配置，增加農(nóng)民收入有重要的促進(jìn)作用[1-2]。從政策層面來看，近年來中央政府逐步加大了對農(nóng)地流轉(zhuǎn)的支持力度，多個(gè)重要文件明確提出：在穩(wěn)定農(nóng)村土地承包關(guān)系并保持長久不變的前提下，堅(jiān)持農(nóng)村土地集體所有，穩(wěn)定農(nóng)戶承包權(quán)，放活土地經(jīng)營權(quán)，實(shí)現(xiàn)所有權(quán)、承包權(quán)、經(jīng)營權(quán)三權(quán)分置，創(chuàng)新土地流轉(zhuǎn)和規(guī)模經(jīng)營方式，積極培育新型經(jīng)營主體，發(fā)展多種形式的適度規(guī)模經(jīng)營。因此，國家鼓勵(lì)農(nóng)地流轉(zhuǎn)，提倡適度規(guī)模經(jīng)營以培育新型農(nóng)業(yè)經(jīng)營主體的政策信號已愈發(fā)明確。相關(guān)政策的出臺(tái)及地方政府的積極響應(yīng)，極大地提高了農(nóng)戶農(nóng)地流轉(zhuǎn)的積極性。據(jù)農(nóng)業(yè)部統(tǒng)計(jì)，截至2014年6月底，全國農(nóng)地流轉(zhuǎn)面積達(dá)3.8億畝，接近2008年底①據(jù)統(tǒng)計(jì)，截至2008年年底，全國農(nóng)村承包耕地面積為1.09億畝，占農(nóng)戶承包耕地總面積的8.9%。流轉(zhuǎn)面積的3.5倍，占全國農(nóng)戶承包耕地總量的28.8%，比2008年底流轉(zhuǎn)比例提高了19.9個(gè)百分點(diǎn)。

農(nóng)地流轉(zhuǎn)工作的快速推進(jìn)，引起了國內(nèi)外學(xué)者熱烈的討論，內(nèi)容主要圍繞農(nóng)地流轉(zhuǎn)的重要性[3]、影響因素[4]及存在問題[5]等方面。關(guān)于農(nóng)戶農(nóng)地流轉(zhuǎn)影響因素的研究主要聚焦在兩個(gè)層面：即強(qiáng)調(diào)農(nóng)地流轉(zhuǎn)的外部驅(qū)動(dòng)因素，如農(nóng)地產(chǎn)權(quán)穩(wěn)定[6]、勞動(dòng)力市場發(fā)育[7-8]、交易費(fèi)用[9]、村級管制[10]等；探討農(nóng)地流轉(zhuǎn)的內(nèi)部驅(qū)動(dòng)因素，如重點(diǎn)考察農(nóng)戶的基本特征變量——戶主性別、年齡、受教育程度、非農(nóng)就業(yè)經(jīng)歷、家庭總?cè)丝?、農(nóng)地資源稟賦等對農(nóng)地流轉(zhuǎn)的影響[11-16]?？傮w而言，已有研究從諸多視角對農(nóng)地流轉(zhuǎn)決策的影響因素進(jìn)行了深入探討，但對農(nóng)地流轉(zhuǎn)行為主體的關(guān)注還不夠，尤其是從風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避②風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避指經(jīng)營者為保護(hù)產(chǎn)出免受風(fēng)險(xiǎn)的影響，通過生產(chǎn)計(jì)劃的變更來消除風(fēng)險(xiǎn)或風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生的條件[17]。的視角出發(fā)，將其與農(nóng)戶農(nóng)地流轉(zhuǎn)行為相結(jié)合的研究還不多見。不少學(xué)者發(fā)現(xiàn)，風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避對農(nóng)戶農(nóng)業(yè)生產(chǎn)行為有顯著的影響[18-19]。顯然，風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避也會(huì)對農(nóng)戶農(nóng)地流轉(zhuǎn)產(chǎn)生重要影響。當(dāng)然，部分文獻(xiàn)已經(jīng)注意到風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避和風(fēng)險(xiǎn)意識(shí)對農(nóng)戶流轉(zhuǎn)農(nóng)地的影響。例如，尹希果等[20]研究發(fā)現(xiàn)，風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避會(huì)影響農(nóng)戶農(nóng)地流轉(zhuǎn)的形式。李景剛等[21]基于廣東4市的調(diào)查數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)，農(nóng)戶的風(fēng)險(xiǎn)意識(shí)會(huì)顯著影響農(nóng)戶農(nóng)地流轉(zhuǎn)意愿。

現(xiàn)有文獻(xiàn)對本研究有重要的啟示，但至少在以下兩個(gè)方面還存在改進(jìn)的余地：一是已有文獻(xiàn)對農(nóng)戶風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避的度量主要基于農(nóng)戶自我評價(jià)，不能客觀地對農(nóng)戶風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避程度進(jìn)行測度。二是多數(shù)研究針對個(gè)別省份的調(diào)研和案例分析，利用多省隨機(jī)調(diào)查數(shù)據(jù)的實(shí)證分析較少。本研究基于吉林、山東、陜西和湖南4省的農(nóng)戶調(diào)查數(shù)據(jù)，并利用風(fēng)險(xiǎn)游戲方法對農(nóng)戶風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避程度進(jìn)行測算，在此基礎(chǔ)上，更為嚴(yán)謹(jǐn)?shù)胤治觥帮L(fēng)險(xiǎn)規(guī)避對農(nóng)戶農(nóng)地流轉(zhuǎn)行為的影響”。

2 數(shù)據(jù)來源與實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)

2.1 數(shù)據(jù)來源

本文所采用數(shù)據(jù)來自中科院農(nóng)業(yè)政策研究中心于2013年1月和7月對吉林、山東、陜西和湖南4個(gè)省的入戶實(shí)地調(diào)查。調(diào)研采用面對面問卷調(diào)查的方式，調(diào)查問卷分為農(nóng)戶問卷和村級問卷兩種類型。農(nóng)戶問卷的回答者主要是農(nóng)民家庭的戶主；村級問卷的回答者主要是村干部，如村支書、主任和會(huì)計(jì)等。通過調(diào)查，全面收集了樣本農(nóng)戶2012年的家庭情況、農(nóng)地經(jīng)營流轉(zhuǎn)情況以及農(nóng)戶所在村莊的社會(huì)經(jīng)濟(jì)情況等。

調(diào)查采用多階段隨機(jī)抽樣的方法，首先按照人均收入水平將每個(gè)樣本省內(nèi)所有的縣分為高、中、低三組，每組隨機(jī)抽取1個(gè)縣；其次在樣本縣內(nèi)，按照同樣標(biāo)準(zhǔn)隨機(jī)抽取2個(gè)鄉(xiāng)（鎮(zhèn)），每個(gè)鄉(xiāng)（鎮(zhèn)）隨機(jī)抽取2個(gè)村；最后在樣本村內(nèi)，采用等距抽樣的方法隨機(jī)抽取12個(gè)農(nóng)戶進(jìn)行入戶調(diào)查。通過以上方法抽樣并實(shí)施調(diào)查，獲得4個(gè)省、12個(gè)縣、24個(gè)鄉(xiāng)（鎮(zhèn)）、48個(gè)村共576個(gè)樣本農(nóng)戶的數(shù)據(jù)，最終獲得有效樣本量為559戶，占調(diào)查總樣本的97.05%①一些農(nóng)戶因特殊原因沒有回答問卷中的核心問題，導(dǎo)致一些關(guān)鍵變量空缺，成為無效樣本。。

2.2 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)

測算風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避程度的方法主要有實(shí)際風(fēng)險(xiǎn)行為觀察方法、感覺尋求量表法以及風(fēng)險(xiǎn)游戲方法，其中風(fēng)險(xiǎn)游戲方法是最常用的方法。與其他兩種方法相比，風(fēng)險(xiǎn)游戲方法更貼近實(shí)際情景、可行性更強(qiáng)、所獲取數(shù)據(jù)更加準(zhǔn)確且便于分析[22-24]。為了對樣本農(nóng)戶風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避程度進(jìn)行有效測度，本文采用風(fēng)險(xiǎn)游戲方法。在具體操作過程中，借鑒了Holt and Laury[25]的方法，將實(shí)驗(yàn)過程分為三個(gè)環(huán)節(jié)。

第一環(huán)節(jié)，確定游戲激勵(lì)收益。因?yàn)樵撚螒虺掷m(xù)過程約0.5個(gè)小時(shí)，為確保農(nóng)戶認(rèn)真參與游戲，如實(shí)反映農(nóng)戶的風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避程度，為游戲參與農(nóng)戶提供了平均額度為25元（約占當(dāng)?shù)卮蚬と帐杖氲?0%）的收益激勵(lì)。

第二環(huán)節(jié)，開展風(fēng)險(xiǎn)游戲。設(shè)計(jì)10組游戲方案（表1），游戲參與者需從每組方案中做出選擇A選項(xiàng)（低風(fēng)險(xiǎn)選項(xiàng)）或B選項(xiàng)（高風(fēng)險(xiǎn)選項(xiàng)）的決定，每個(gè)選項(xiàng)對應(yīng)著不同的現(xiàn)金獎(jiǎng)勵(lì)。如在方案1中，A選項(xiàng)有1/10的概率獲得20元，有9/10的概率獲得16元；而B選項(xiàng)有1/10的概率獲得35元，有9/10的概率獲得5元。相對于A選項(xiàng)，B選項(xiàng)被稱為高風(fēng)險(xiǎn)選項(xiàng)。在風(fēng)險(xiǎn)游戲中，只對其中某一組游戲方案進(jìn)行抽獎(jiǎng)。為了能夠保證農(nóng)戶都認(rèn)真對待每一輪正式游戲，獎(jiǎng)金發(fā)放所對應(yīng)那一組游戲方案將會(huì)在10組游戲方案的選擇決定全部完成后，由農(nóng)戶隨機(jī)抽球選擇②在不透明的袋子中放入與每組游戲方案編號相對應(yīng)的乒乓球（序號為1—10），隨機(jī)抽取1個(gè)球，以決定用哪一組游戲方案來進(jìn)行抽獎(jiǎng)。。為了能夠讓農(nóng)戶更加了解游戲的規(guī)則，在正式游戲之前，加入了一輪示范游戲，示范游戲不涉及獎(jiǎng)金發(fā)放。

第三環(huán)節(jié)，計(jì)算風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避指數(shù)。參照仇煥廣等[26]的研究，風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避指數(shù)=1-（選擇B選項(xiàng)的次數(shù)/10）。若農(nóng)戶選擇B選項(xiàng)的次數(shù)為0，則風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避指數(shù)為1（極端風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避者）；反之，農(nóng)戶選擇B選項(xiàng)的次數(shù)為10，則風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避指數(shù)為0（極端風(fēng)險(xiǎn)偏好者）。

表1 農(nóng)戶風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避設(shè)計(jì)結(jié)果Tab.1 The experiment result of households’ risk aversion

3 研究方法

3.1 描述性統(tǒng)計(jì)分析

表2結(jié)合風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避指數(shù)特征，按照均分原則，把樣本農(nóng)戶分為三組，以描述風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避與農(nóng)戶農(nóng)地流轉(zhuǎn)行為的關(guān)系。統(tǒng)計(jì)分析結(jié)果表明，樣本區(qū)域農(nóng)戶參與農(nóng)地流轉(zhuǎn)的積極性較高。農(nóng)地流轉(zhuǎn)率高達(dá)41.50%，農(nóng)地流轉(zhuǎn)的平均面積為0.36 hm2。其中，農(nóng)戶農(nóng)地轉(zhuǎn)出參與率為11.09%，農(nóng)地轉(zhuǎn)入?yún)⑴c率為30.41%，農(nóng)地轉(zhuǎn)出、轉(zhuǎn)入的平均面積分別為0.04 hm2和0.32 hm2。不難看出，農(nóng)地轉(zhuǎn)入的參與率和面積均明顯高于農(nóng)地轉(zhuǎn)出的參與率和面積，可能的原因是，農(nóng)地轉(zhuǎn)出戶可以把自家多個(gè)地塊分別流轉(zhuǎn)給不同的轉(zhuǎn)入戶，從而提高了農(nóng)地轉(zhuǎn)入的參與率，但是轉(zhuǎn)出戶自家的農(nóng)地面積是固定的，而轉(zhuǎn)入戶卻可以從不同的農(nóng)戶處轉(zhuǎn)入農(nóng)地以擴(kuò)大農(nóng)地經(jīng)營規(guī)模。

從農(nóng)地轉(zhuǎn)出層面看，隨著風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避指數(shù)的增加，農(nóng)戶農(nóng)地轉(zhuǎn)出參與率和轉(zhuǎn)出面積不斷減少。具體而言，與風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避指數(shù)在0.3以上的兩類農(nóng)戶相比，風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避指數(shù)在0.3及以下的農(nóng)戶更傾向于轉(zhuǎn)出農(nóng)地。該類農(nóng)戶農(nóng)地轉(zhuǎn)出參與率為15.88%，分別比其他兩類農(nóng)戶高6.47個(gè)百分點(diǎn)和8.04個(gè)百分點(diǎn)。此外，該類農(nóng)戶農(nóng)地轉(zhuǎn)出的平均面積為0.06 hm2，分別比其他兩類農(nóng)戶多0.02 hm2和0.04 hm2。因此，本文預(yù)期風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避對農(nóng)戶農(nóng)地轉(zhuǎn)出行為有一定的影響，風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避可能會(huì)降低農(nóng)戶農(nóng)地轉(zhuǎn)出參與率，減少農(nóng)地轉(zhuǎn)出面積。

從農(nóng)地轉(zhuǎn)入層面來看，風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避指數(shù)在0.3及以下的農(nóng)戶農(nóng)地轉(zhuǎn)入?yún)⑴c率為25.29%，分別比其他兩類農(nóng)戶低7.81個(gè)百分點(diǎn)和6.08個(gè)百分點(diǎn)。與此同時(shí)，該類農(nóng)戶農(nóng)地轉(zhuǎn)入平均面積為0.27 hm2，比風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避指數(shù)在0.4—0.6之間的農(nóng)戶少0.11 hm2，但比風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避指數(shù)在0.7—0.9之間的農(nóng)戶多0.04 hm2。根據(jù)以上描述性統(tǒng)計(jì)分析，我們并沒有發(fā)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避與農(nóng)戶農(nóng)地轉(zhuǎn)入?yún)⑴c率和農(nóng)地轉(zhuǎn)入面積有較為明顯的關(guān)系。因此，本文預(yù)期農(nóng)戶風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避可能并不顯著影響農(nóng)戶農(nóng)地轉(zhuǎn)入?yún)⑴c率和農(nóng)地轉(zhuǎn)入的面積。

表2 風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避與農(nóng)戶農(nóng)地流轉(zhuǎn)Tab.2 The relationship between risk aversion and land transfer

3.2 計(jì)量模型設(shè)定

以上分析對農(nóng)戶農(nóng)地流轉(zhuǎn)行為的影響因素做出了一定判斷，但是僅僅局限于單個(gè)因素的描述性統(tǒng)計(jì)分析，沒有對其他因素進(jìn)行控制，更沒有將風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避對農(nóng)戶農(nóng)地流轉(zhuǎn)行為的影響分離出來。根據(jù)前人的研究可知，除了風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避對農(nóng)戶的農(nóng)地流轉(zhuǎn)行為可能有影響之外，戶主個(gè)人特征、農(nóng)戶家庭特征以及農(nóng)戶所在村莊特征等也會(huì)對農(nóng)戶的農(nóng)地流轉(zhuǎn)行為產(chǎn)生影響。因此，本文建立如下計(jì)量模型：

式（1）中，Renti為被解釋變量，代表第i個(gè)農(nóng)戶2012年農(nóng)地流轉(zhuǎn)情況，采用兩種方式進(jìn)行衡量：（1）農(nóng)戶是否參與農(nóng)地流轉(zhuǎn)（1代表是；0代表否）；（2）該農(nóng)戶農(nóng)地流轉(zhuǎn)的實(shí)際面積（hm2）。模型右側(cè)是一組可能影響農(nóng)戶農(nóng)地流轉(zhuǎn)行為的解釋變量。其中，Riski為關(guān)鍵解釋變量，表示第i個(gè)農(nóng)戶的風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避指數(shù)，由風(fēng)險(xiǎn)游戲方法測算所得。Zi為一系列控制變量，主要包括戶主個(gè)人特征、農(nóng)戶家庭特征和農(nóng)戶所在村莊特征等變量，分別為戶主性別（1代表男；0代表女）；戶主年齡（歲）；戶主受教育水平（接受正規(guī)教育的年數(shù)）；戶主非農(nóng)就業(yè)經(jīng)歷（1代表有；0代表無）；家庭總?cè)丝冢ㄈ耍?；家庭承包地面積（hm2）；農(nóng)戶所在村莊到縣城的距離（km）。同時(shí)，在模型中引入了代表政策因素和土地產(chǎn)權(quán)是否穩(wěn)定的變量，分別用農(nóng)地流轉(zhuǎn)是否受村級管制①主要指對不規(guī)范或不正當(dāng)?shù)霓r(nóng)地流轉(zhuǎn)行為進(jìn)行管制。（1代表是；0代表否）和二輪承包以來村級土地調(diào)整的次數(shù)（次）來衡量。此外，考慮到調(diào)查樣本的分散性和異質(zhì)性，在計(jì)量模型中加入省級虛擬變量（Provincei），以山東省作為參照省，用來控制各省經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平等無法直接觀察但可能影響農(nóng)戶農(nóng)地流轉(zhuǎn)行為的因素。α1為常數(shù)項(xiàng)，β1、β2和β3為待估計(jì)參數(shù)，εi為隨機(jī)誤差項(xiàng)。計(jì)量模型中所涉及變量的定義及統(tǒng)計(jì)描述如表3所示。

表3 模型所用變量定義與統(tǒng)計(jì)描述Tab.3 Definitions and descriptive statistics of variables

由于農(nóng)戶農(nóng)地流轉(zhuǎn)行為屬于兩階段決策行為：農(nóng)戶首先考慮是否要流轉(zhuǎn)農(nóng)地，其次考慮農(nóng)地流轉(zhuǎn)的規(guī)模。因此，在具體研究過程中，本文設(shè)置了如下估計(jì)方法。第一階段，因?yàn)檗r(nóng)戶是否流轉(zhuǎn)農(nóng)地為二分變量，故使用Logit模型檢驗(yàn)風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避對農(nóng)戶是否流轉(zhuǎn)農(nóng)地的影響（對農(nóng)地轉(zhuǎn)出和農(nóng)地轉(zhuǎn)入兩個(gè)方程分別進(jìn)行估算）；第二階段，在實(shí)地調(diào)查過程中很多農(nóng)戶并沒有發(fā)生農(nóng)地流轉(zhuǎn)行為，如果把農(nóng)戶農(nóng)地流轉(zhuǎn)規(guī)模設(shè)定為線性方程，并運(yùn)用普通最小二乘方法（OLS）回歸，將導(dǎo)致估計(jì)結(jié)果偏誤。為了得到一致估計(jì)，使用Tobit模型進(jìn)一步分析風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避對農(nóng)戶農(nóng)地流轉(zhuǎn)規(guī)模（農(nóng)地轉(zhuǎn)出面積和農(nóng)地轉(zhuǎn)入面積）的影響。此外，考慮到農(nóng)戶風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避程度受到其個(gè)體特征的影響，如戶主的受教育水平、非農(nóng)就業(yè)經(jīng)歷可能會(huì)拓寬戶主的眼界，增強(qiáng)其風(fēng)險(xiǎn)承受力，進(jìn)而提高其風(fēng)險(xiǎn)偏好程度，從而導(dǎo)致模型存在多重共線性。為解決這一問題，本文采用逐步回歸法以提高模型估計(jì)的準(zhǔn)確性。

4 計(jì)量結(jié)果分析

4.1 風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避對農(nóng)戶是否流轉(zhuǎn)農(nóng)地的影響

本文采用Logit模型就風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避對農(nóng)戶是否流轉(zhuǎn)農(nóng)地進(jìn)行估計(jì)。從估計(jì)結(jié)果（表4）來看，模型運(yùn)行結(jié)果良好，多數(shù)解釋變量的系數(shù)符號和預(yù)期相吻合，而且統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)十分顯著。風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避對農(nóng)戶轉(zhuǎn)出農(nóng)地有顯著的負(fù)向影響，但對農(nóng)戶轉(zhuǎn)入農(nóng)地的影響不顯著。例如，模型II的估計(jì)結(jié)果顯示，風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避變量的回歸系數(shù)在5%的統(tǒng)計(jì)水平上顯著為負(fù)。這表明，農(nóng)戶風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避指數(shù)越高，發(fā)生農(nóng)地轉(zhuǎn)出的可能性越小。模型的邊際效應(yīng)進(jìn)一步表明，在保持其他特征變量不變的情況下，農(nóng)戶風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避指數(shù)每上升一個(gè)單位，其發(fā)生農(nóng)地轉(zhuǎn)出行為的可能性下降10.9%。而農(nóng)地轉(zhuǎn)入方程結(jié)果顯示，風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避變量與農(nóng)戶農(nóng)地轉(zhuǎn)入行為呈正相關(guān)關(guān)系，但未能通過顯著性水平檢驗(yàn)。這一結(jié)果驗(yàn)證了前文的研究預(yù)期，即風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避會(huì)降低農(nóng)戶農(nóng)地轉(zhuǎn)出的可能性，但并不顯著影響農(nóng)戶農(nóng)地轉(zhuǎn)入的可能性。

除此之外，其他控制變量也對農(nóng)戶是否流轉(zhuǎn)農(nóng)地產(chǎn)生了影響?；貧w結(jié)果顯示，在保持其他條件不變的情況下，男性戶主更傾向于轉(zhuǎn)入農(nóng)地?？赡艿脑蚴?，男性戶主更容易采納新技術(shù)，從而轉(zhuǎn)入農(nóng)地[27]。年齡大的戶主更可能轉(zhuǎn)出農(nóng)地。因?yàn)槟挲g大的戶主已不具備從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)所要求的體力和精力[28]，不愿意也不能夠耕種農(nóng)地，從而轉(zhuǎn)出農(nóng)地。戶主非農(nóng)就業(yè)經(jīng)歷與農(nóng)戶轉(zhuǎn)出農(nóng)地呈顯著正相關(guān)關(guān)系而與農(nóng)戶轉(zhuǎn)入農(nóng)地呈顯著負(fù)相關(guān)關(guān)系。可能是因?yàn)閼糁饔蟹寝r(nóng)就業(yè)經(jīng)歷的農(nóng)戶家庭，更具有非農(nóng)就業(yè)的可能性，其勞動(dòng)力機(jī)會(huì)成本較高，從而更傾向于將農(nóng)地轉(zhuǎn)出，減少農(nóng)地轉(zhuǎn)入。家庭總?cè)丝跀?shù)量顯著降低了農(nóng)戶轉(zhuǎn)出農(nóng)地的可能性。原因可能是，家庭成員多的農(nóng)戶出于維持家庭正常生活的考慮，并不會(huì)轉(zhuǎn)出農(nóng)地。農(nóng)戶所在村莊到縣城的距離對農(nóng)戶農(nóng)地轉(zhuǎn)入的影響顯著為負(fù)。一般而言，離縣城越近的村莊，農(nóng)地流轉(zhuǎn)市場越活躍，反之距離越遠(yuǎn)，流轉(zhuǎn)市場越低迷。流轉(zhuǎn)受村級管制與農(nóng)戶轉(zhuǎn)入農(nóng)地呈顯著正相關(guān)關(guān)系。原因可能是村級管制減少了不規(guī)范或不正當(dāng)農(nóng)地流轉(zhuǎn)行為的發(fā)生，一定程度上保障了農(nóng)地轉(zhuǎn)入方的權(quán)益，從而刺激了轉(zhuǎn)入戶的農(nóng)地需求。村級土地調(diào)整次數(shù)對農(nóng)戶轉(zhuǎn)入農(nóng)地有顯著負(fù)向影響?？赡苁且?yàn)橥恋卣{(diào)整會(huì)降低農(nóng)戶對地權(quán)穩(wěn)定性的預(yù)期，從而抑制了農(nóng)戶農(nóng)地轉(zhuǎn)入的可能性[6]。另外，由于各省經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平及農(nóng)業(yè)生產(chǎn)結(jié)構(gòu)等不同，農(nóng)戶農(nóng)地流轉(zhuǎn)行為存在著區(qū)域差異，總體來看，與山東省相比，吉林省和湖南省農(nóng)戶轉(zhuǎn)入農(nóng)地的可能性更大。

4.2 風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避對農(nóng)戶農(nóng)地流轉(zhuǎn)規(guī)模的影響

為進(jìn)一步探索風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避與農(nóng)戶農(nóng)地流轉(zhuǎn)規(guī)模之間的關(guān)系，本文對樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行了Tobit模型回歸。從回歸結(jié)果（表5）來看，模型擬合度較好，多數(shù)解釋變量的系數(shù)符號和表4估計(jì)結(jié)果一致。風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避對農(nóng)戶農(nóng)地轉(zhuǎn)出規(guī)模有顯著的負(fù)向影響，但并不顯著影響農(nóng)地轉(zhuǎn)入的規(guī)模。例如，模型VI的估計(jì)結(jié)果顯示，風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避變量的回歸系數(shù)為-0.08，且在5%的顯著水平上顯著。這表明，在控制其他特征變量后，農(nóng)戶的風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避指數(shù)每增加一個(gè)單位，其農(nóng)地轉(zhuǎn)出的面積將減少0.08 hm2。而農(nóng)地轉(zhuǎn)入方程的結(jié)果顯示，風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避對農(nóng)戶農(nóng)地轉(zhuǎn)入的規(guī)模影響不顯著。這一結(jié)果進(jìn)一步驗(yàn)證了前面的研究預(yù)期，即風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避會(huì)減少農(nóng)戶農(nóng)地轉(zhuǎn)出的規(guī)模，但對農(nóng)戶農(nóng)地轉(zhuǎn)入規(guī)模沒有顯著影響。

其他控制變量中，部分變量的顯著性與表4的結(jié)果存在差異。具體而言，戶主受教育水平的提高顯著減少了轉(zhuǎn)入戶的農(nóng)地轉(zhuǎn)入規(guī)模。可能的原因是，受教育水平高的戶主，非農(nóng)就業(yè)的可能性較高，因此更有可能縮小農(nóng)地轉(zhuǎn)入的規(guī)模。家庭承包地面積對農(nóng)戶農(nóng)地流轉(zhuǎn)的規(guī)模有顯著影響。這意味著，初始稟賦越多的轉(zhuǎn)出戶農(nóng)地轉(zhuǎn)出規(guī)模越大，初始稟賦越少的轉(zhuǎn)入戶則不斷轉(zhuǎn)入農(nóng)地。

表4 風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避與農(nóng)戶是否流轉(zhuǎn)農(nóng)地關(guān)系估計(jì)結(jié)果Tab.4 The estimation results of the relationship between risk aversion and farmland transfer

表5 風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避與農(nóng)戶農(nóng)地流轉(zhuǎn)規(guī)模關(guān)系估計(jì)結(jié)果Tab.5 The estimation results of the relationship between risk aversion and the scale of farmland transfer

4.3 風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避對農(nóng)戶農(nóng)地流轉(zhuǎn)影響的討論

本文的實(shí)證分析結(jié)果表明，風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避對農(nóng)戶農(nóng)地轉(zhuǎn)出的可能性和農(nóng)地轉(zhuǎn)出的規(guī)模有顯著負(fù)向影響，但對農(nóng)戶農(nóng)地轉(zhuǎn)入的可能性和農(nóng)地轉(zhuǎn)入的規(guī)模影響不顯著。這不難理解，由于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的特殊性，農(nóng)戶面臨著自然風(fēng)險(xiǎn)、市場風(fēng)險(xiǎn)和政策風(fēng)險(xiǎn)等諸多風(fēng)險(xiǎn)。而中國農(nóng)民多為風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避者[29]，他們?yōu)榉€(wěn)定收入，在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過程中通常采取保守行為，如通過施用過量的農(nóng)藥和化肥來避免可能發(fā)生的產(chǎn)量損失，而在農(nóng)地流轉(zhuǎn)決策中往往選擇觀望或不參與流轉(zhuǎn)來避免風(fēng)險(xiǎn)[30-31]。

進(jìn)一步來看，農(nóng)地轉(zhuǎn)出方和轉(zhuǎn)入方在風(fēng)險(xiǎn)方面處于不對等地位。如當(dāng)面臨自然風(fēng)險(xiǎn)時(shí)，轉(zhuǎn)入方的壓力更大，因?yàn)椴还苁欠裼袨?zāi)害，轉(zhuǎn)入方都必須向轉(zhuǎn)出方支付土地租金，市場風(fēng)險(xiǎn)也有這個(gè)特點(diǎn)。但在政策風(fēng)險(xiǎn)方面，轉(zhuǎn)出方似乎面臨的壓力更大，因?yàn)樵谀壳稗r(nóng)地確權(quán)登記頒證工作未完成進(jìn)而產(chǎn)權(quán)不穩(wěn)定的情況下，農(nóng)戶將農(nóng)地流轉(zhuǎn)出去可能面臨失去農(nóng)地的風(fēng)險(xiǎn)，而轉(zhuǎn)入方在不確權(quán)的情況下最多面臨農(nóng)地被收回的風(fēng)險(xiǎn)。當(dāng)前環(huán)境下，農(nóng)地產(chǎn)權(quán)處于變動(dòng)①當(dāng)前變動(dòng)主要因?yàn)檗r(nóng)地確權(quán)、三權(quán)分置以及長久不變等工作正在進(jìn)行。期，這樣會(huì)促使轉(zhuǎn)出方處于明顯觀望狀態(tài)，而對轉(zhuǎn)入方卻并不會(huì)有消極影響，甚至可能是正的影響，如轉(zhuǎn)入方趁著產(chǎn)權(quán)沒完全落實(shí)的時(shí)候意外獲得土地豈不更好。

5 結(jié)論與政策啟示

本文基于吉林、山東、陜西和湖南4省559個(gè)農(nóng)戶的調(diào)研數(shù)據(jù)，利用風(fēng)險(xiǎn)游戲方法對農(nóng)戶風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避程度進(jìn)行了測算，并實(shí)證分析了風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避對農(nóng)戶農(nóng)地流轉(zhuǎn)行為的影響。研究結(jié)果表明，風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避對農(nóng)戶農(nóng)地轉(zhuǎn)出行為具有顯著的負(fù)向影響，但并不顯著影響農(nóng)戶農(nóng)地轉(zhuǎn)入行為；此外，戶主的性別、年齡、非農(nóng)就業(yè)經(jīng)歷及村級流轉(zhuǎn)管制等也是影響農(nóng)戶農(nóng)地流轉(zhuǎn)行為的重要因素。

根據(jù)本文的研究結(jié)論與分析可以得到一定的政策啟示。為保障農(nóng)地流轉(zhuǎn)有序進(jìn)行，一是要做細(xì)做實(shí)農(nóng)地承包經(jīng)營權(quán)確權(quán)登記頒證工作，提高農(nóng)地產(chǎn)權(quán)安全性；二是要加強(qiáng)對流轉(zhuǎn)的規(guī)范管制，降低農(nóng)地流轉(zhuǎn)風(fēng)險(xiǎn)；三是要推動(dòng)農(nóng)村勞動(dòng)力非農(nóng)就業(yè)，發(fā)揮農(nóng)地流轉(zhuǎn)市場的功能。

（References）：

［1］ Wan G H, Cheng E. Effects of Land Fragmentation and Returns to Scale in the Chinese Farming Sector［J］ . Applied Economics，2001，33（2）：183 - 94.

［2］ 王曉兵，侯麟科，張硯杰，等. 中國農(nóng)村土地流轉(zhuǎn)市場發(fā)育及其對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的影響［J］ . 農(nóng)業(yè)技術(shù)經(jīng)濟(jì)，2011，（10）：40 - 45.

［3］ 姚洋. 農(nóng)地制度與農(nóng)業(yè)績效的實(shí)證研究［J］ . 中國農(nóng)村觀察，1998，（6）：3 - 12.

［4］ 錢忠好. 農(nóng)村土地承包經(jīng)營權(quán)產(chǎn)權(quán)殘缺與市場流轉(zhuǎn)困境：理論與政策分析［J］ . 管理世界，2002，（6）：35 - 45，154 - 155.

［5］ 黃祖輝，王朋. 農(nóng)村土地流轉(zhuǎn)：現(xiàn)狀、問題及對策——兼論土地流轉(zhuǎn)對現(xiàn)代農(nóng)業(yè)發(fā)展的影響［J］ . 浙江大學(xué)學(xué)報(bào)（人文社會(huì)科學(xué)版），2008，（2）：38 - 47.

［6］ 田傳浩，賈生華. 農(nóng)地制度、地權(quán)穩(wěn)定性與農(nóng)地使用權(quán)市場發(fā)育：理論與來自蘇浙魯?shù)慕?jīng)驗(yàn)［J］ . 經(jīng)濟(jì)研究，2004，（1）：112 -119.

［7］ Deininger K, Jin S. The Potential of Land Rental Markets in the Process of Economic Development: Evidence from China［J］ . Journal of Development Economics，2005，78（1）：241 - 270.

［8］ 林善浪，王健，張鋒. 勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移行為對土地流轉(zhuǎn)意愿影響的實(shí)證研究［J］ . 中國土地科學(xué)，2010，（2）：19 - 23.

［9］ 羅必良，李尚蒲. 農(nóng)地流轉(zhuǎn)的交易費(fèi)用：威廉姆森分析范式及廣東的證據(jù)［J］ . 農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)問題，2010，（12）：30 - 40，110 - 111.

［10］ 郜亮亮，黃季焜，冀縣卿. 村級流轉(zhuǎn)管制對農(nóng)地流轉(zhuǎn)的影響及其變遷［J］ . 中國農(nóng)村經(jīng)濟(jì)，2014，（12）：18 - 29.

［11］ Vranken L, Swinnen J. Land Rental Markets in Transition: Theory and Evidence from Hungary［J］ . World Development，2006，34（3）：481 - 500.

［12］ 包宗順，徐志明，高珊，等. 農(nóng)村土地流轉(zhuǎn)的區(qū)域差異與影響因素——以江蘇省為例［J］ . 中國農(nóng)村經(jīng)濟(jì)，2009，（4）：23 - 30，47.

［13］ 葉劍平，豐雷，蔣妍，等. 2008年中國農(nóng)村土地使用權(quán)調(diào)查研究——17省份調(diào)查結(jié)果及政策建議［J］ . 管理世界，2010，（1）：64 -73.

［14］ 游和遠(yuǎn)，吳次芳. 農(nóng)地流轉(zhuǎn)、稟賦依賴與農(nóng)村勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移［J］ . 管理世界，2010，（3）：65 - 75.

［15］ 許恒周，石淑芹. 農(nóng)民分化對農(nóng)戶農(nóng)地流轉(zhuǎn)意愿的影響研究［J］ . 中國人口· 資源與環(huán)境，2012，（9）：90 - 96.

［16］ 王興穩(wěn)，錢忠好. 教育能促進(jìn)農(nóng)地承包經(jīng)營權(quán)流轉(zhuǎn)嗎——基于江蘇、湖北、廣西、黑龍江4省1120戶農(nóng)戶的調(diào)查數(shù)據(jù)［J］ . 農(nóng)業(yè)技術(shù)經(jīng)濟(jì)，2015，（1）：11 - 21.

［17］ 米建偉，黃季焜，陳瑞劍，等. 風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避與中國棉農(nóng)的農(nóng)藥施用行為［J］ . 中國農(nóng)村經(jīng)濟(jì)，2012，（7）：60 - 71，83.

［18］ Sekar I, Ramasamy C. Risk and Resource Analysis of Rainfed Tanks in South India［J］ . Journal of Social and Economic Development，2001，（3）：208 - 215.

［19］ 陸文聰，西愛琴. 農(nóng)戶農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的風(fēng)險(xiǎn)反應(yīng):以浙江為例的MOTAD模型分析［J］ . 中國農(nóng)村經(jīng)濟(jì)，2005，12：68 - 75.

［20］ 尹希果，馬大來，陳彪. 統(tǒng)籌城鄉(xiāng)戶籍制度改革中農(nóng)戶參與土地流轉(zhuǎn)的博弈分析——基于交易成本理論視角［J］ . 學(xué)術(shù)評論，2012，（1）：27 - 33.

［21］ 李景剛，王嵐，高艷梅，等. 風(fēng)險(xiǎn)意識(shí)、用途變更預(yù)期與土地流轉(zhuǎn)意愿［J］ . 生態(tài)經(jīng)濟(jì)，2016，（7）：127 - 132，162.

［22］ Binswanger H P. Attitudes Toward Risk: Theoretical Implications of an Experiment in Rural India［J］ . Economic Journal，1981，91（364）：867 - 890.

［23］ Kachelmeier S J, Shehata M. Examining Risk Preferences Under High Monetary Incentives: Experimental Evidence from the People’s Republic of China［J］ . American Economic Review，1992，82（5）：1120 - 41.

［24］ 李濤，郭杰. 風(fēng)險(xiǎn)態(tài)度與股票投資［J］ . 經(jīng)濟(jì)研究，2009，（2）：56 - 67.

［25］ Holt C A, Laury S K. Risk Aversion and Incentive Effects［J］ . American Economic Review，2002，92（5）：1644 - 1655.

［26］ 仇煥廣，欒昊，李瑾，等. 風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避對農(nóng)戶化肥過量施用行為的影響［J］ . 中國農(nóng)村經(jīng)濟(jì)，2014，（3）：85 - 96.

［27］ 馬賢磊，仇童偉，錢忠好. 農(nóng)地產(chǎn)權(quán)安全性與農(nóng)地流轉(zhuǎn)市場的農(nóng)戶參與——基于江蘇、湖北、廣西、黑龍江四?。▍^(qū)）調(diào)查數(shù)據(jù)的實(shí)證分析［J］ . 中國農(nóng)村經(jīng)濟(jì)，2015，（2）：22 - 37.

［28］ 孫小龍，郭沛. 非農(nóng)就業(yè)對農(nóng)戶土地轉(zhuǎn)出行為的影響［J］ . 財(cái)經(jīng)科學(xué)，2015，（11）：121 - 128.

［29］ 馬小勇. 中國農(nóng)戶的風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避行為分析——以陜西為例［J］ . 中國軟科學(xué)，2006，（2）：22 - 30.

［30］ 黃季焜，齊亮，陳瑞劍. 技術(shù)信息知識(shí)、風(fēng)險(xiǎn)偏好與農(nóng)民施用農(nóng)藥［J］ . 管理世界，2008，（5）：71 - 76.

［31］ 李景剛，高艷梅，臧俊梅. 農(nóng)戶風(fēng)險(xiǎn)意識(shí)對土地流轉(zhuǎn)決策行為的影響［J］ . 農(nóng)業(yè)技術(shù)經(jīng)濟(jì)，2014，（11）：21 - 30.

（本文責(zé)編：王慶日）

The Impact of Risk Aversion on Farmer’s Behavior of Land Transfer: Evidence from Jilin Province, Shandong Province, Shaanxi Province and Hunan Province

SUN Xiao-long1，2, GUO Pei2
（1. Center for Rural Development Policy, China Agricultural University, Beijing 100083, China; 2. College of Economics & Management, China Agricultural University, Beijing 100083, China）

Based on survey data of 559 households from four provinces in Jilin, Shandong, Shaanxi and Hunan, the purpose of this paper is to analyze the impact of risk aversion on farmer’s behavior of farmland transfer. In the specific research process, we first estimated the degree of farmers’ risk aversion referring to Holt and Laury’s risk game method, then we analyzed the relationship between risk aversion and farmland transfer by using descriptive statistics method and at last, we used Logit and Tobit models respectively to measure the effect of risk aversion on whether farmers transfer farmland or not and its scale. The results show that farmers’ risk aversion significantly reduces the possibility of the occurrence of farmland transfer. Higher level of risk aversion is also associated with less areas of farmland transferred. However, farmers’ risk aversion had no significant effect on the possibility and scale of farmland inflow. In addition, householder’s sex, age, the experience of off-farm employment and village-level regulation were important factorsaffecting the behavior of farmland transfer. In order to transfer farmland-use right orderly, the research recommended that farmland contractual right registration should implemented bindingly; the land transfer should be regulated; rural labor transforming to non-agricultural employment should be promoted.

land economy; risk aversion; farmland transfer; econometric model

F301.0

A

1001-8158（2016）12-0035-10

10.11994/zgtdkx.20161207.162838

2016-05-26；

2016-09-16

中央高?；究蒲袠I(yè)務(wù)費(fèi)專項(xiàng)資金資助項(xiàng)目（2016RW001）。

孫小龍（1989-），男，江蘇興化人，博士研究生。主要研究方向?yàn)檗r(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)理論與政策。E-mail: xlsun890105@163.com

郭沛（1971-），男，甘肅蘭州人，博士，教授，博士生導(dǎo)師。主要研究方向?yàn)檗r(nóng)村土地制度與農(nóng)村金融。E-mail: guopei@cau.edu.cn