孫鵬飛，趙 凱，周升強，賀 婧

（西北農(nóng)林科技大學(xué)經(jīng)濟管理學(xué)院，陜西 楊凌 712100）

1 引言

伴隨中國城市化進程加快，農(nóng)村剩余勞動力大量涌入城市[1]，農(nóng)村常住人口減少，宅基地卻呈增長之勢[2]，宅基地利用效率低下問題凸顯[3-4]。2019年中央一號文件再次提出穩(wěn)慎推進農(nóng)村宅基地制度改革，拓展改革試點，豐富試點內(nèi)容。宅基地退出需政府介入，但是否發(fā)生取決于農(nóng)戶的理性決策[5]。農(nóng)戶宅基地退出面臨生活成本、財產(chǎn)收入、環(huán)境狀況等未知變化，即農(nóng)戶在宅基地退出中存在風(fēng)險預(yù)期。同時，農(nóng)村作為傳統(tǒng)關(guān)系型社會存在不同社會網(wǎng)絡(luò)[6]，農(nóng)戶處于關(guān)系型社會是宅基地退出行為產(chǎn)生的現(xiàn)實基礎(chǔ)。那么，農(nóng)戶的風(fēng)險預(yù)期對其宅基地退出有何影響？社會網(wǎng)絡(luò)是否會對農(nóng)戶的宅基地退出行為產(chǎn)生影響？社會網(wǎng)絡(luò)是否會緩解風(fēng)險預(yù)期對農(nóng)戶宅基地退出行為的影響？不同維度社會網(wǎng)絡(luò)對風(fēng)險預(yù)期影響宅基地退出行為的緩解作用是否存在差異？對這些問題的回答，為在中國農(nóng)村傳統(tǒng)關(guān)系型社會背景下研究農(nóng)戶宅基地退出提供科學(xué)依據(jù)，對促進農(nóng)戶宅基地退出、提高農(nóng)村宅基地利用效率等有重要理論意義和實踐價值。

縱觀現(xiàn)有文獻，學(xué)術(shù)界普遍認為農(nóng)戶風(fēng)險認知以及宅基地退出后房屋價值降低、生活成本上升等會對農(nóng)戶宅基地退出產(chǎn)生影響[7-8]。學(xué)者們意識到農(nóng)戶宅基地退出的風(fēng)險問題，但忽略了農(nóng)村作為傳統(tǒng)關(guān)系型社會的典型特征[6]。農(nóng)村社會網(wǎng)絡(luò)會對農(nóng)戶生產(chǎn)、經(jīng)營和消費等行為有深刻影響[9]。同時，社會網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部可通過禮金來往、借款和轉(zhuǎn)移支付等互助行為發(fā)揮非正式保險作用[10-11]，緩解風(fēng)險沖擊[12-13]。已有文獻為本研究奠定良好基礎(chǔ)，但存在以下不足：一是僅關(guān)注農(nóng)戶生活成本變化、財產(chǎn)收入變化的直接風(fēng)險，未考慮農(nóng)戶在宅基地退出中的環(huán)境狀況變化、人際關(guān)系變化等間接風(fēng)險；二是忽略了農(nóng)戶處于關(guān)系型社會，這不僅會對農(nóng)戶宅基地退出行為產(chǎn)生直接影響，同時在風(fēng)險預(yù)期對農(nóng)戶宅基地退出行為影響中發(fā)揮緩解作用；三是缺乏對宅基地退出中社會網(wǎng)絡(luò)異質(zhì)性的關(guān)注，不同維度社會網(wǎng)絡(luò)對風(fēng)險預(yù)期影響宅基地退出行為的緩解作用可能存在差異。鑒于此，本文以宅基地退出試點區(qū)安徽省金寨縣626份農(nóng)戶調(diào)研樣本為研究對象，運用Probit模型，分析風(fēng)險預(yù)期與社會網(wǎng)絡(luò)對農(nóng)戶宅基地退出行為的影響，并探討社會網(wǎng)絡(luò)是否會緩解風(fēng)險預(yù)期的影響以及從強連接網(wǎng)絡(luò)和弱連接網(wǎng)絡(luò)兩個維度分別考察其對農(nóng)戶宅基地退出行為的影響。

2 理論分析與研究假設(shè)

2.1 風(fēng)險預(yù)期對農(nóng)戶宅基地退出行為的影響

風(fēng)險預(yù)期是個體對風(fēng)險情境中風(fēng)險性的主觀判斷和認識，是依賴于人的直覺做出的風(fēng)險判斷[14]。風(fēng)險問題常伴隨決策而產(chǎn)生，農(nóng)戶在宅基地退出決策中也會對風(fēng)險有科學(xué)性認識[6]?，F(xiàn)有宅基地退出補償主要是住房安置補償和現(xiàn)金補償，忽略了農(nóng)戶養(yǎng)老、醫(yī)療等保障，使農(nóng)戶面臨宅基地退出后醫(yī)療社保變化的風(fēng)險；補償標準過低，政府給予補償遠不夠農(nóng)戶新建住房、購買安置房或進城購房[15]，農(nóng)戶宅基地退出后負債增加，面臨生活成本變化的風(fēng)險；宅基地資產(chǎn)價值日益顯現(xiàn)，且城市建設(shè)用地供給不足，宅基地資產(chǎn)價值在未來有較大上升空間，農(nóng)戶面臨宅基地價格和財產(chǎn)收入變化的風(fēng)險；農(nóng)戶退出宅基地搬離原有住所，使農(nóng)戶又面臨環(huán)境狀況變化、鄰里關(guān)系變化的風(fēng)險。作為理性經(jīng)濟人，農(nóng)戶宅基地退出的目標是實現(xiàn)生活水準的提升，而農(nóng)戶意識到的宅基地退出中的風(fēng)險，會增加目標實現(xiàn)難度，且風(fēng)險越多，農(nóng)戶目標實現(xiàn)難度越大。根據(jù)目標設(shè)置理論，農(nóng)戶會不斷降低其為實現(xiàn)目標所做出的努力程度[11]，不利于農(nóng)戶宅基地退出。基于此，本文提出假說：

H1：風(fēng)險預(yù)期對農(nóng)戶宅基地退出行為具有不利影響。

2.2 社會網(wǎng)絡(luò)對農(nóng)戶宅基地退出行為的影響

社會網(wǎng)絡(luò)是社會個體成員間形成的穩(wěn)定關(guān)系體系，可通過成員間的互動和聯(lián)系影響其社會行為[16]。社會網(wǎng)絡(luò)對農(nóng)戶宅基地退出行為的影響表現(xiàn)在：其一，信息傳遞功能，社會網(wǎng)絡(luò)為農(nóng)戶獲取宅基地退出信息提供重要支撐[17]，能縮短農(nóng)戶信息搜尋過程，降低信息費用[18]，增加農(nóng)戶對宅基地退出信息的了解，對農(nóng)戶宅基地退出產(chǎn)生積極影響[19]；其二，親友幫扶功能，宅基地退出補償標準過低，政府給予補償遠不夠農(nóng)戶新建住房、購買安置房或進城購房，資金不足阻礙農(nóng)戶退出宅基地，而農(nóng)戶間由血緣和親緣關(guān)系結(jié)成的社會網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部的禮金往來、非正規(guī)借貸和轉(zhuǎn)移支付等行為可幫助農(nóng)戶籌集資金[20]，有助于農(nóng)戶退出宅基地；其三，權(quán)益維護功能，社會網(wǎng)絡(luò)可增加農(nóng)戶對宅基地信息的了解，提升農(nóng)戶對宅基地價值的認知，促使其在宅基地退出中主動維護自身權(quán)益，提高宅基地退出參與程度，對農(nóng)戶宅基地退出具有促進作用?；诖?，本文提出假說：

H2：社會網(wǎng)絡(luò)對農(nóng)戶宅基地退出行為具有積極影響。

2.3 社會網(wǎng)絡(luò)是否能夠緩解風(fēng)險預(yù)期對農(nóng)戶宅基地退出行為的不利影響

根據(jù)目標設(shè)置理論，目標實現(xiàn)難度大，農(nóng)戶會降低為實現(xiàn)目標做出的努力，不利于農(nóng)戶宅基地退出。一方面，社會網(wǎng)絡(luò)可通過提高農(nóng)戶風(fēng)險控制和應(yīng)對能力，降低目標實現(xiàn)難度，提高農(nóng)戶退出宅基地的可能性，緩解風(fēng)險預(yù)期對農(nóng)戶宅基地退出行為的不利影響（間接途徑）。具體而言：其一，通過社會網(wǎng)絡(luò)的信息傳遞功能，增加農(nóng)戶對宅基地退出的風(fēng)險認識，有利于其做好風(fēng)險防備，提高風(fēng)險控制能力[21]；其二，通過社會網(wǎng)絡(luò)的親友幫扶功能，實現(xiàn)風(fēng)險分擔(dān)，提高農(nóng)戶風(fēng)險應(yīng)對能力。另一方面，社會網(wǎng)絡(luò)又可直接對農(nóng)戶風(fēng)險預(yù)期產(chǎn)生影響，農(nóng)戶利用社會網(wǎng)絡(luò)可獲得更多宅基地退出補償[22]，且親友中有村干部，會增強農(nóng)戶對政府所承諾補償?shù)男湃蝃23]，從而降低對宅基地退出的風(fēng)險預(yù)期，對農(nóng)戶宅基地退出產(chǎn)生有利影響?；诖耍疚奶岢黾僬f：

H3：社會網(wǎng)絡(luò)能夠緩解風(fēng)險預(yù)期對農(nóng)戶宅基地退出行為的不利影響。

此外，不同維度社會網(wǎng)絡(luò)對風(fēng)險預(yù)期影響農(nóng)戶宅基地退出行為的緩解作用可能存在差異?？紤]社會網(wǎng)絡(luò)成員間聯(lián)系緊密程度存在差異，將社會網(wǎng)絡(luò)區(qū)別為強連接網(wǎng)絡(luò)和弱連接網(wǎng)絡(luò)[24]。理論上講，強連接網(wǎng)絡(luò)發(fā)揮“人情網(wǎng)”作用，網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部成員依此可動員更多人情資源[25]，通過親友幫扶，提高農(nóng)戶風(fēng)險應(yīng)對能力，緩解風(fēng)險預(yù)期對農(nóng)戶宅基地退出行為的不利影響。弱連接網(wǎng)絡(luò)發(fā)揮“信息橋”作用，網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部成員依此可動員更多信息資源[24]，通過信息傳遞，提高農(nóng)戶風(fēng)險控制能力，緩解風(fēng)險預(yù)期對農(nóng)戶宅基地退出行為的不利影響。然而，隨宅基地退出政策宣傳力度加大以及農(nóng)戶手機上網(wǎng)普及，依靠社會網(wǎng)絡(luò)獲取信息資源的方式已經(jīng)改變，通過弱連接網(wǎng)絡(luò)不能獲取更多宅基地退出信息資源，通過強連接網(wǎng)絡(luò)卻能獲取更多人情資源。因此，社會網(wǎng)絡(luò)能緩解風(fēng)險預(yù)期對農(nóng)戶宅基地退出行為的不利影響，更多的是強連接網(wǎng)絡(luò)發(fā)揮作用，而不是弱連接網(wǎng)絡(luò)?；诖耍疚奶岢黾僬f：

H4：強連接網(wǎng)絡(luò)可以顯著緩解風(fēng)險預(yù)期對農(nóng)戶宅基地退出行為的不利影響，而弱連接網(wǎng)絡(luò)的緩解效應(yīng)不顯著。

3 模型設(shè)定、變量選擇與數(shù)據(jù)來源

3.1 模型設(shè)定

農(nóng)戶是否退出宅基地屬于典型的二分類離散變量。對此，本文選用Probit回歸模型進行實證分析，構(gòu)建Probit模型如下：

式（1）中：yi為農(nóng)戶的宅基地退出行為，即是否已經(jīng)退出宅基地；RE為農(nóng)戶的風(fēng)險預(yù)期變量；SN為農(nóng)戶的社會網(wǎng)絡(luò)變量；RE×SN為風(fēng)險預(yù)期變量與社會網(wǎng)絡(luò)變量的乘積項，以檢驗社會網(wǎng)絡(luò)對風(fēng)險預(yù)期影響的緩解作用；Xij為第i個農(nóng)戶的第j個控制變量；β、γ為待估系數(shù)；ε為服從標準正態(tài)分布的擾動項。

3.2 變量選擇

3.2.1 因變量

本文的因變量為農(nóng)戶的宅基地退出行為，即農(nóng)戶是否已經(jīng)退出宅基地，包括“1=是，0=否”兩種情況。

3.2.2 核心自變量

風(fēng)險預(yù)期變量。基于風(fēng)險預(yù)期的概念，本文選用農(nóng)戶實際選擇的存在風(fēng)險種類來衡量農(nóng)戶關(guān)于宅基地退出的風(fēng)險預(yù)期。可供農(nóng)戶選擇的風(fēng)險包括生活成本變化的風(fēng)險、財產(chǎn)收入變化的風(fēng)險、醫(yī)療社保變化的風(fēng)險、環(huán)境狀況變化的風(fēng)險、宅基地價格變化的風(fēng)險、鄰里關(guān)系變化的風(fēng)險以及不存在風(fēng)險。若農(nóng)戶選擇不存在風(fēng)險，則表示農(nóng)戶實際選擇的存在風(fēng)險種類為0。

社會網(wǎng)絡(luò)變量。社會網(wǎng)絡(luò)是社會個體成員間因互動而形成的穩(wěn)定關(guān)系體系[16]。目前有關(guān)社會網(wǎng)絡(luò)的測定，大部分采用“朋友數(shù)量”“親戚數(shù)量”“親友中村干部、政府部門等的數(shù)量”等指標測度農(nóng)戶社會網(wǎng)絡(luò)[17，26-27]。鑒于此，本文用“親友中村干部、政府部門、金融機構(gòu)和經(jīng)商等的數(shù)量”衡量社會網(wǎng)絡(luò)。原因在于該變量不僅能反映社會網(wǎng)絡(luò)達高性，同時考慮到親友中能人數(shù)量與親友總數(shù)成正比，該變量也反映出農(nóng)戶社會網(wǎng)絡(luò)規(guī)模。依據(jù)關(guān)系的緊密程度，用“經(jīng)常走動的親友數(shù)量”衡量農(nóng)戶弱連接網(wǎng)絡(luò)，用“遇到困難時能給您提供幫助的親友數(shù)量”衡量農(nóng)戶強連接網(wǎng)絡(luò)。社會網(wǎng)絡(luò)主要強調(diào)社會個體成員、互動聯(lián)系和關(guān)系體系3點，而本文選取的社會網(wǎng)絡(luò)相關(guān)變量均能體現(xiàn)以上3點，社會網(wǎng)絡(luò)變量選取并未脫離社會網(wǎng)絡(luò)的概念，變量選取具有合理性。

控制變量。主要包括受訪者個人特征、家庭特征、農(nóng)戶宅基地擁有狀況三個方面。在受訪者個人特征方面，選擇受訪者的性別、年齡、受教育程度等變量；在家庭特征方面，選擇家庭人均收入、家庭需撫養(yǎng)人口數(shù)等變量；在農(nóng)戶宅基地擁有狀況方面，選擇宅基地面積、宅基地是否確權(quán)、宅基地距鄉(xiāng)鎮(zhèn)距離等變量。各變量的定義及其統(tǒng)計分析結(jié)果見表1。

3.3 數(shù)據(jù)來源

本文所用數(shù)據(jù)來源于課題組2018年7—8月對安徽省金寨縣農(nóng)戶開展的抽樣調(diào)查。安徽省金寨縣是國家宅基地退出試點區(qū)，該地區(qū)農(nóng)戶的宅基地退出行為具有較好的代表性?？紤]距金寨縣城距離不同農(nóng)戶宅基地退出行為可能存在差異，課題組隨機選取金寨縣城周邊的梅山鎮(zhèn)、全軍鎮(zhèn)和白塔畈鎮(zhèn)，距縣城較近的槐樹灣鎮(zhèn)、雙河鎮(zhèn)、油坊店鎮(zhèn)和桃?guī)X鎮(zhèn)，以及距縣城較遠的青山鎮(zhèn)、古碑鎮(zhèn)和燕子河鎮(zhèn)。

本次調(diào)查共發(fā)放問卷650份，剔除部分數(shù)據(jù)缺失和信息前后矛盾的問卷后，得到有效問卷626份，問卷有效率為96.31%。農(nóng)戶問卷調(diào)查主要采用“一對一”訪談的方式，內(nèi)容主要包括家庭人口結(jié)構(gòu)及勞動力就業(yè)狀況、受訪者宅基地退出基本狀況、受訪者關(guān)于宅基地退出的風(fēng)險預(yù)期狀況、受訪者社會網(wǎng)絡(luò)情況、受訪者對宅基地政策和宅基地退出政策的認知、評價狀況等方面。

從調(diào)研樣本整體情況看（表2），樣本農(nóng)戶表現(xiàn)出大部分受訪者年齡偏高、受教育程度較低、家庭人數(shù)較多、宅基地塊數(shù)較少、宅基地面積偏大、實際耕地面積偏小、收入水平偏低等基本特征，與安徽金寨的實際情況基本相符，被調(diào)查農(nóng)戶及其所在家庭具有一定代表性。

4 估計結(jié)果與分析

在進行模型估計前，考慮到變量間可能存在共線性問題，本文采取方差膨脹因子法對所有自變量進行多重共線性檢驗，結(jié)果表明所有變量的VIF值均小于10，不存在共線性問題。進而運用Stata14.0軟件，考察風(fēng)險預(yù)期與社會網(wǎng)絡(luò)對農(nóng)戶宅基地退出行為的影響（方程1）；引入強連接網(wǎng)絡(luò)與弱連接網(wǎng)絡(luò)變量，進一步分析不同維度社會網(wǎng)絡(luò)的影響（方程2）；引入風(fēng)險預(yù)期與社會網(wǎng)絡(luò)的交互項，考察社會網(wǎng)絡(luò)能否緩解風(fēng)險預(yù)期對農(nóng)戶宅基地退出行為的影響（方程3）；引入風(fēng)險預(yù)期與強連接網(wǎng)絡(luò)的交互項，考察強連接網(wǎng)絡(luò)對風(fēng)險預(yù)期影響宅基地退出行為的緩解作用（方程4）；引入風(fēng)險預(yù)期與弱連接網(wǎng)絡(luò)的交互項，考察弱連接網(wǎng)絡(luò)對風(fēng)險預(yù)期影響宅基地退出行為的緩解作用（方程5）；同時引入風(fēng)險預(yù)期與強連接網(wǎng)絡(luò)、弱連接網(wǎng)絡(luò)的交互項，考察不同維度社會網(wǎng)絡(luò)對風(fēng)險預(yù)期影響宅基地退出行為的緩解作用是否存在差異（方程6）。總體上看，各方程的卡方檢驗值均在1%的統(tǒng)計水平上顯著，說明各方程的整體擬合效果較好。

表1 變量定義及描述性統(tǒng)計分析結(jié)果Tab.1 Variable definition and descriptive statistics

表2 樣本農(nóng)戶的基本情況Tab.2 Basic information of rural households’ samples

表3 風(fēng)險預(yù)期與社會網(wǎng)絡(luò)對農(nóng)戶宅基地退出行為影響的模型估計結(jié)果Tab.3 Model estimation results of the impact of risk expectation and social network on rural households’behavior of rural residential land exit

4.1 風(fēng)險預(yù)期對農(nóng)戶宅基地退出行為的影響

表3中方程1和2的估計結(jié)果均顯示，風(fēng)險預(yù)期對農(nóng)戶宅基地退出行為有負向影響，在1%的統(tǒng)計水平上顯著，即農(nóng)戶意識到的宅基地退出中存在的風(fēng)險越多，農(nóng)戶越傾向于選擇不退出宅基地。對樣本的統(tǒng)計結(jié)果也顯示，在認為宅基地退出存在風(fēng)險的種類為0種、1種、2種、3種及以上的農(nóng)戶中，選擇不退出宅基地的農(nóng)戶所占比例分別為38.16%、44.33%、59.76%、67.07%?？梢?，隨農(nóng)戶意識到的宅基地退出中存在風(fēng)險種類的增加，農(nóng)戶選擇不退出宅基地的比例呈上升趨勢。這一研究結(jié)果證實了前文提出的假說1，表明風(fēng)險預(yù)期對農(nóng)戶宅基地退出行為確實有不利影響。

4.2 社會網(wǎng)絡(luò)對農(nóng)戶宅基地退出行為的影響

表3中方程1的估計結(jié)果顯示，社會網(wǎng)絡(luò)變量在1%的統(tǒng)計水平上顯著，估計系數(shù)為正，表明社會網(wǎng)絡(luò)的拓展能促使農(nóng)戶選擇退出宅基地，驗證了假說2。此外，表3中方程2的估計結(jié)果顯示，強連接網(wǎng)絡(luò)和弱連接網(wǎng)絡(luò)均對農(nóng)戶宅基地退出行為有正向影響，分別在1%和5%的統(tǒng)計水平上顯著。不論是強連接網(wǎng)絡(luò)還是弱連接網(wǎng)絡(luò)，都會促使農(nóng)戶選擇退出宅基地。同時，這一結(jié)果也顯示了社會網(wǎng)絡(luò)對農(nóng)戶宅基地退出行為的影響具有較強的穩(wěn)健性。

4.3 社會網(wǎng)絡(luò)對風(fēng)險預(yù)期影響農(nóng)戶宅基地退出行為的緩解作用

表4中方程3的估計結(jié)果顯示，風(fēng)險預(yù)期與社會網(wǎng)絡(luò)的交互項在5%的統(tǒng)計水平上顯著，估計系數(shù)為正，表明社會網(wǎng)路能夠緩解風(fēng)險預(yù)期對農(nóng)戶宅基地退出行為的不利影響，驗證了假說3。農(nóng)戶意識到在宅基地退出中存在的風(fēng)險越多，其生活水平提升和生活質(zhì)量改善目標實現(xiàn)難度越大。根據(jù)目標設(shè)置理論，目標實現(xiàn)難度增大，會降低農(nóng)戶為實現(xiàn)目標做出的努力程度，不利于農(nóng)戶宅基地退出。而社會網(wǎng)絡(luò)能通過提高農(nóng)戶的風(fēng)險控制和應(yīng)對能力，降低目標實現(xiàn)難度，提升農(nóng)戶為實現(xiàn)目標做出的努力程度，提高農(nóng)戶退出宅基地的可能性，緩解風(fēng)險預(yù)期對農(nóng)戶宅基地退出行為的不利影響。

此外，為進一步探究不同維度社會網(wǎng)絡(luò)是否都能有效緩解風(fēng)險預(yù)期對農(nóng)戶宅基地退出行為的不利影響：首先，單獨引入風(fēng)險預(yù)期與強連接網(wǎng)絡(luò)的交互項，表4中方程4的估計結(jié)果顯示，強連接網(wǎng)絡(luò)能夠緩解風(fēng)險預(yù)期對農(nóng)戶宅基地退出行為的不利影響。強連接網(wǎng)絡(luò)發(fā)揮“人情網(wǎng)”作用，使農(nóng)戶可動員更多人情資源，通過親友幫扶，提高農(nóng)戶的風(fēng)險應(yīng)對能力，緩解風(fēng)險預(yù)期對農(nóng)戶宅基地退出行為的不利影響。其次，單獨引入風(fēng)險預(yù)期與弱連接網(wǎng)絡(luò)的交互項，表4中方程5的估計結(jié)果顯示，弱連接網(wǎng)絡(luò)不能緩解風(fēng)險預(yù)期對農(nóng)戶宅基地退出行為的不利影響。最后，為驗證上述結(jié)論準確性，同時引入風(fēng)險預(yù)期與強連接網(wǎng)絡(luò)、弱連接網(wǎng)絡(luò)的交互項，表4中方程6的估計結(jié)果顯示，僅強連接網(wǎng)絡(luò)與風(fēng)險預(yù)期交互項在5%的統(tǒng)計水平上顯著，估計系數(shù)為正。再次證實，強連接網(wǎng)絡(luò)能夠顯著緩解風(fēng)險預(yù)期對農(nóng)戶宅基地退出行為的不利影響，而弱連接網(wǎng)絡(luò)不能顯著緩解風(fēng)險預(yù)期對農(nóng)戶宅基地退出行為的不利影響，假說4得以驗證。

表4 社會網(wǎng)絡(luò)對風(fēng)險預(yù)期影響農(nóng)戶宅基地退出行為緩解作用的模型估計結(jié)果Tab.4 Model estimation results of the mitigation effect of social network on risk expectation on rural households’ behavior of rural residential land exit

兩種社會網(wǎng)絡(luò)緩解效應(yīng)不同的原因在于：弱連接網(wǎng)絡(luò)主要幫助農(nóng)戶獲取信息資源，強連接網(wǎng)絡(luò)主要幫助農(nóng)戶獲取人情資源。伴隨宅基地退出政策宣傳力度的加大，以及農(nóng)戶手機上網(wǎng)的普及，農(nóng)戶依靠社會網(wǎng)絡(luò)獲取信息的方式已經(jīng)改變。宅基地退出信息資源的獲取不再依賴于弱連接網(wǎng)絡(luò)，而人情資源的獲取仍依賴于強連接網(wǎng)絡(luò)，從而導(dǎo)致弱連接網(wǎng)絡(luò)的緩解效應(yīng)不顯著。在對宅基地退出政策了解度較高的農(nóng)戶調(diào)查中，統(tǒng)計其政策了解途徑，發(fā)現(xiàn)89.21%的農(nóng)戶選擇政府宣傳，79.64%的農(nóng)戶選擇新聞媒體報道和手機網(wǎng)絡(luò)，僅有24.8%的農(nóng)戶選擇鄰里朋友介紹，農(nóng)戶對宅基地退出信息資源的獲取不再依賴于弱連接網(wǎng)絡(luò)。而分別統(tǒng)計農(nóng)戶從銀行、親戚和民間借貸三種途徑獲得信貸難度，發(fā)現(xiàn)農(nóng)戶從銀行獲得信貸難度得分均值為3.86，親戚途徑為2.84，民間借貸途徑為3.56（難度得分區(qū)間設(shè)為1～5，得分越高，難度越大）。通過親戚途徑獲得信貸難度最低，由于信貸是農(nóng)戶獲取的人情資源重要部分，可知，農(nóng)戶對人情資源的獲取仍依賴強連接網(wǎng)絡(luò)，再次證實上述結(jié)論的準確性。同時，兩種社會網(wǎng)絡(luò)緩解效應(yīng)不同也與調(diào)查區(qū)域有關(guān)，安徽省金寨縣地處大別山腹地，農(nóng)戶居住不集中，戶與戶間隔較遠，交通不便，農(nóng)戶日常溝通和信息交流受限，信息不流通也導(dǎo)致弱連接網(wǎng)絡(luò)失去其原有的作用。

4.4 穩(wěn)健型檢驗

4.4.1 對核心變量進行替換

用“從親友中獲取信貸難易度”衡量農(nóng)戶社會網(wǎng)絡(luò)，替代原社會網(wǎng)絡(luò)綜合變量，估計風(fēng)險預(yù)期與社會網(wǎng)絡(luò)對農(nóng)戶宅基地退出行為的影響，以進行穩(wěn)健型檢驗（表5）。其中，供農(nóng)戶選擇的從親友中獲取信貸難易度包括非常難、很難、一般、很容易和非常容易。表5顯示，無論是作用方向還是顯著性，風(fēng)險預(yù)期、社會網(wǎng)絡(luò)以及風(fēng)險預(yù)期與社會網(wǎng)絡(luò)的交互項與表3中結(jié)果均一致，表明風(fēng)險預(yù)期、社會網(wǎng)絡(luò)對農(nóng)戶宅基地退出行為影響的前述研究結(jié)果是穩(wěn)健的。

表5 風(fēng)險預(yù)期與社會網(wǎng)絡(luò)對農(nóng)戶宅基地退出行為影響的模型估計結(jié)果Tab.5 Model estimation results of the impact of risk expectation and social network on rural households’behavior of rural residential land exit

4.4.2 排除選用模型的影響

考慮到選取的模型會對回歸結(jié)果產(chǎn)生影響，本文進而運用Logit模型，采取分組回歸方法，根據(jù)農(nóng)戶的社會網(wǎng)絡(luò)情況，將農(nóng)戶分為社會網(wǎng)絡(luò)狹窄型和寬廣型兩種，以所有樣本農(nóng)戶親友中村干部、政府部門、金融機構(gòu)和經(jīng)商等的數(shù)量均值為標準，將該數(shù)值大于或等于均值的農(nóng)戶定義為社會網(wǎng)絡(luò)寬廣型，將該數(shù)值小于均值的農(nóng)戶定義為社會網(wǎng)絡(luò)狹窄型，從而對比不同組農(nóng)戶風(fēng)險預(yù)期對宅基地退出行為影響是否存在差異。表6顯示，風(fēng)險預(yù)期對兩組農(nóng)戶宅基地退出行為的影響分別在1%和5%統(tǒng)計水平上顯著，系數(shù)為負。但從影響強度看，風(fēng)險預(yù)期對社會網(wǎng)絡(luò)狹窄性農(nóng)戶宅基地退出行為的不利影響要強于社會網(wǎng)絡(luò)寬廣型，即社會網(wǎng)絡(luò)確實能緩解風(fēng)險預(yù)期對農(nóng)戶宅基地退出行為的不利影響，再次表明前述回歸結(jié)果是穩(wěn)健的。

表6 風(fēng)險預(yù)期對農(nóng)戶宅基地退出行為影響的模型估計結(jié)果Tab.6 Model estimation results of the impact of risk expectation on rural households’ behavior of rural residential land exit

5 結(jié)論與政策啟示

本文基于宅基地退出試點區(qū)安徽省金寨縣626戶農(nóng)戶的微觀數(shù)據(jù)，實證分析了風(fēng)險預(yù)期、社會網(wǎng)絡(luò)對農(nóng)戶宅基地退出行為的影響。得出以下結(jié)論：第一，風(fēng)險預(yù)期、社會網(wǎng)絡(luò)對農(nóng)戶宅基地退出行為具有顯著影響，農(nóng)戶對宅基地退出的風(fēng)險預(yù)期越高，越傾向于不退出宅基地，社會網(wǎng)絡(luò)的拓展則能促使農(nóng)戶退出宅基地；第二，不論是強連接網(wǎng)絡(luò)還是弱連接網(wǎng)絡(luò)，均對農(nóng)戶宅基地退出行為具有顯著的正向影響；第三，社會網(wǎng)絡(luò)能夠緩解風(fēng)險預(yù)期對農(nóng)戶宅基地退出行為的不利影響，僅強連接網(wǎng)絡(luò)的緩解效應(yīng)顯著，弱連接網(wǎng)絡(luò)未能發(fā)揮顯著的緩解作用。

基于上述研究結(jié)論，為引導(dǎo)農(nóng)戶理性退出宅基地，可采取以下對策：第一，降低農(nóng)戶對宅基地退出的風(fēng)險預(yù)期，重視農(nóng)戶宅基地原有的生活保障、失業(yè)保障、養(yǎng)老保障等多功能價值，通過宅基地退出與住房安置政策、就業(yè)政策、教育政策、優(yōu)惠貸款政策等銜接，消除農(nóng)戶在宅基地退出中可能存在的風(fēng)險；第二，注重培育和提升農(nóng)戶的社會網(wǎng)絡(luò)，通過組織農(nóng)村社區(qū)文化活動和生產(chǎn)互助活動，搭建農(nóng)村社區(qū)內(nèi)部信息共享平臺，為農(nóng)戶互動交流、拓寬信息交流渠道及擴大朋友圈創(chuàng)造條件，提高農(nóng)戶的社會網(wǎng)絡(luò)水平；第三，實施差別化的宅基地退出政策安排，實現(xiàn)不同區(qū)域宅基地退出政策安排差異化，根據(jù)不同區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展、地理區(qū)位等差異，采取不同的宅基地退出政策，實現(xiàn)同一區(qū)域不同農(nóng)戶宅基地退出政策安排差異化，根據(jù)農(nóng)戶生計資本差異（本文主要指社會網(wǎng)絡(luò)差異），實施不同的宅基地退出補償標準和方式。

但是，需要指出的是，金寨縣作為全國貧困縣之一，農(nóng)戶受自身及周邊條件限制，對宅基地退出的風(fēng)險認知較低；同時，由于調(diào)研區(qū)域宅基地退出政策實施處于初始階段，農(nóng)戶對宅基地退出的了解不夠深入，這都對農(nóng)戶宅基地退出的風(fēng)險預(yù)期產(chǎn)生一定影響。因此，在今后的研究中，有必要建立長時間序列的跟蹤調(diào)查數(shù)據(jù)庫，以更加準確地反映不同時期農(nóng)戶風(fēng)險預(yù)期、社會網(wǎng)絡(luò)對宅基地退出行為的影響，為進一步優(yōu)化政策提供建議。