影響農(nóng)戶土地流轉(zhuǎn)意愿的諸因素分析及對(duì)策建議
——基于對(duì)大連市農(nóng)戶的調(diào)查

卿 固 辛超群

(大連大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院 遼寧大連 116622)

影響農(nóng)戶土地流轉(zhuǎn)意愿的諸因素分析及對(duì)策建議
——基于對(duì)大連市農(nóng)戶的調(diào)查

卿 固 辛超群

(大連大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院 遼寧大連 116622)

本文以大連市農(nóng)戶調(diào)研數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，采用主成分修正Logistic回歸模型對(duì)影響農(nóng)戶土地流轉(zhuǎn)意愿的13個(gè)因素進(jìn)行了實(shí)證研究。研究結(jié)果表明：農(nóng)戶家中收入主要來(lái)源、非農(nóng)收入比重、農(nóng)戶對(duì)現(xiàn)行政策的了解程度、土地流轉(zhuǎn)價(jià)格等因素對(duì)農(nóng)戶土地流轉(zhuǎn)意愿影響較為顯著?；诖搜芯拷Y(jié)果，本文有針對(duì)性地提出了相應(yīng)的政策建議：加大政策宣傳力度，提高土地流轉(zhuǎn)價(jià)格；深化農(nóng)村教育改革，提高農(nóng)戶素質(zhì)；完善農(nóng)村社會(huì)保障和社會(huì)化服務(wù)體系。

主成分修正Logistic；土地流轉(zhuǎn)意愿；大連市

一、研究背景與意義

黨的十八屆三中全會(huì)提出“賦予農(nóng)民對(duì)承包地占有、使用、收益、流轉(zhuǎn)及承包經(jīng)營(yíng)權(quán)抵押、擔(dān)保權(quán)能”以及“鼓勵(lì)承包經(jīng)營(yíng)權(quán)在公開(kāi)市場(chǎng)上向?qū)I(yè)大戶、家庭農(nóng)場(chǎng)、農(nóng)民合作社、農(nóng)業(yè)企業(yè)流轉(zhuǎn)，發(fā)展多種形式規(guī)模經(jīng)營(yíng)”，這為農(nóng)村土地流轉(zhuǎn)的改革提供了政策指導(dǎo)。而農(nóng)戶作為土地流轉(zhuǎn)的主體，其本身的意愿在很大程度上影響著土地流轉(zhuǎn)的效果。對(duì)農(nóng)戶意愿的影響因素進(jìn)行研究，有助于正確認(rèn)識(shí)我國(guó)農(nóng)地流轉(zhuǎn)的瓶頸所在，有助于加快推進(jìn)農(nóng)地流轉(zhuǎn)的步伐，緩解農(nóng)地撂荒和細(xì)碎化問(wèn)題，提高農(nóng)地利用效率，同時(shí)，有助于彌補(bǔ)家庭聯(lián)產(chǎn)承包責(zé)任制帶來(lái)的缺陷，有利于推進(jìn)農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整及構(gòu)建新型農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)體系。

二、相關(guān)文獻(xiàn)回顧

針對(duì)農(nóng)戶土地流轉(zhuǎn)意愿及其影響因素，國(guó)內(nèi)眾多學(xué)者通過(guò)實(shí)地調(diào)查及構(gòu)建經(jīng)濟(jì)計(jì)量模型做了大量研究，主要體現(xiàn)在以下三個(gè)方面。

(一)研究地區(qū)的分布上

翟輝、楊慶媛等(2011)以重慶市為例對(duì)西部地區(qū)農(nóng)戶土地流轉(zhuǎn)行為影響因素進(jìn)行了實(shí)證分析，發(fā)現(xiàn)家庭的收支和農(nóng)村社會(huì)保障等因素對(duì)農(nóng)戶土地流轉(zhuǎn)行為影響顯著[1]。劉衛(wèi)柏(2011)通過(guò)對(duì)湖南進(jìn)行實(shí)地調(diào)查，認(rèn)為非農(nóng)就業(yè)能力、非農(nóng)收入、年齡、醫(yī)療保險(xiǎn)和養(yǎng)老保障等因素與農(nóng)地流轉(zhuǎn)關(guān)系密切[2]。徐美銀、陸彩蘭等(2012)以江蘇省作為發(fā)達(dá)地區(qū)的代表，通過(guò)調(diào)研發(fā)現(xiàn)現(xiàn)階段發(fā)達(dá)地區(qū)農(nóng)戶總體上具有較為強(qiáng)烈的土地流轉(zhuǎn)意愿，且對(duì)流轉(zhuǎn)模式、收益、基層政府的管理服務(wù)等方面要求不斷提高[3]。

(二)影響因子的選擇上

由理性人假設(shè)可知，農(nóng)戶做出土地流轉(zhuǎn)的決策行為是多種因素共同作用的結(jié)果。既有外部宏觀經(jīng)濟(jì)、政策等方面的作用，也受微觀層面如個(gè)體特征、家庭特征等方面的影響。包宗順、徐志明等(2009)著重從非農(nóng)產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)結(jié)構(gòu)、勞動(dòng)力素質(zhì)、農(nóng)村居民人均純收入以及農(nóng)村社會(huì)保障水平等對(duì)農(nóng)村土地流轉(zhuǎn)的影響因素進(jìn)行了實(shí)證分析[4]。劉艷(2010)則認(rèn)為農(nóng)戶收入水平、地權(quán)穩(wěn)定性、交易成本、參與流轉(zhuǎn)土地的供求狀況以及區(qū)域差異對(duì)農(nóng)地流轉(zhuǎn)影響較大[5]。

(三)研究方法的選取上

詹和平、張林秀(2008)采用Probit模型對(duì)江蘇省142個(gè)農(nóng)戶的調(diào)研數(shù)據(jù)進(jìn)行了實(shí)證分析，認(rèn)為影響農(nóng)戶土地流轉(zhuǎn)的因素主要有家庭保障水平、以農(nóng)為主的勞動(dòng)力人數(shù)、農(nóng)業(yè)資產(chǎn)價(jià)值、擁有土地年數(shù)等[6]。郭嘉、呂世辰(2010)則利用主成分分析法和多元線性回歸模型對(duì)影響土地流轉(zhuǎn)的因素進(jìn)行了分析，提出了應(yīng)建立土地流轉(zhuǎn)部門(mén)、規(guī)范流轉(zhuǎn)現(xiàn)象，同時(shí)探索土地流轉(zhuǎn)的專項(xiàng)社會(huì)保障制度等建議[7]。周春芳(2012)采取Heckman兩步法從土地流轉(zhuǎn)的供給和需求方面對(duì)農(nóng)戶土地流轉(zhuǎn)的意愿因素進(jìn)行了實(shí)證分析，認(rèn)為建立完善的農(nóng)村社會(huì)保障體系，提高農(nóng)村勞動(dòng)力素質(zhì)是促進(jìn)農(nóng)戶土地流轉(zhuǎn)、完善流轉(zhuǎn)市場(chǎng)的根本[8]。劉洋、劉慧君(2011)，陳昱、陳銀蓉、馬文博(2011)，曾子成、劉駿(2012)等則采用經(jīng)典Logistic回歸模型對(duì)影響農(nóng)戶土地流轉(zhuǎn)意愿的因素進(jìn)行了實(shí)證研究[9-11]。

綜上所述，國(guó)內(nèi)學(xué)者對(duì)新時(shí)期農(nóng)戶土地流轉(zhuǎn)進(jìn)行了卓有成效的研究。然而，過(guò)往的實(shí)證研究主要存在以下兩方面的不足：一是影響因素的選取上。在國(guó)家政策、外部經(jīng)濟(jì)環(huán)境等宏觀因素相同的情況下，影響農(nóng)戶土地流轉(zhuǎn)意愿的因素更多的來(lái)自農(nóng)戶自身的特征、認(rèn)知程度等微觀層面，而多數(shù)實(shí)證研究考慮了較多的宏觀層面的因素。另外，對(duì)于影響因素間的多重共線性問(wèn)題，很少有文獻(xiàn)進(jìn)行檢驗(yàn)和消除，這會(huì)使得模型分析的結(jié)果出現(xiàn)誤差甚至失真。二是研究方法的選擇上。由于影響農(nóng)戶土地流轉(zhuǎn)的因素是否服從正態(tài)分布以及各因素與農(nóng)戶的意愿是否必然存在線性關(guān)系還沒(méi)有得到一致的結(jié)論，因此采用Probit及多元線性回歸模型進(jìn)行實(shí)證分析欠妥。

據(jù)此，本文更多地從農(nóng)戶自身的角度等微觀層面出發(fā)來(lái)選取變量，同時(shí)采用主成分分析法對(duì)變量間存在的多重共線性進(jìn)行消除，進(jìn)而通過(guò)構(gòu)建修正的Logistic回歸模型進(jìn)行實(shí)證研究，力求真實(shí)地分析影響農(nóng)戶土地流轉(zhuǎn)意愿的因素，為政府提供參考和決策支持。

三、原理及步驟

(一)原始數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化

為了消除變量間的量綱關(guān)系，從而使數(shù)據(jù)更有可比性和更利于對(duì)異常值的判斷，有必要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，公式為：

(1)

(二)計(jì)算相關(guān)系數(shù)

變量間是否存在相關(guān)性，對(duì)理解所選取的自變量與因變量之間的關(guān)系十分重要，而相關(guān)系數(shù)通過(guò)數(shù)值的方式能較為精確地反映變量間的相關(guān)性的強(qiáng)弱程度，簡(jiǎn)單相關(guān)系數(shù)公式為：

(2)

(三)主成分分析

當(dāng)變量間存在一定相關(guān)性，可認(rèn)為這些變量在解釋同一問(wèn)題時(shí)存在信息的重疊，而主成分分析正是通過(guò)降維的方法將原來(lái)的變量整合成一組互相無(wú)關(guān)的綜合變量，同時(shí)這些新的綜合變量又盡可能多地保持原有的信息，其數(shù)學(xué)模型為：

(3)

公式3反映的是，主成分分析法通過(guò)坐標(biāo)的手段，將原有的n個(gè)相關(guān)變量x標(biāo)準(zhǔn)化處理后進(jìn)行線性組合，轉(zhuǎn)換成另一組不相關(guān)的變量y[12]，至于主成分的個(gè)數(shù)則是由方差貢獻(xiàn)率決定的。最后，建立主成分得分函數(shù)：

Fi=e1izx1+e2izx2+…+enizxn(i=1,2,3,…,n)

(4)

(四)Logistic回歸分析

將樣本數(shù)據(jù)代入公式(4)計(jì)算各主成分，然后用主成分代替原變量來(lái)參與Logistic回歸分析。

四、實(shí)證研究

(一)數(shù)據(jù)來(lái)源

本文所選取的數(shù)據(jù)來(lái)源于2013年12月有針對(duì)性地對(duì)大連市的金州區(qū)、普蘭店、瓦房店和莊河市的350戶農(nóng)戶所做的調(diào)查。調(diào)查涉及的地區(qū)包括城鄉(xiāng)結(jié)合地帶、農(nóng)村等，兼有丘陵、平原地區(qū)；涉及的農(nóng)戶包括純農(nóng)業(yè)、以農(nóng)為主兼業(yè)、非農(nóng)為主兼業(yè)和非農(nóng)業(yè)農(nóng)戶。采取隨機(jī)抽樣的方法，進(jìn)行實(shí)地調(diào)查和入戶訪談，實(shí)際發(fā)放問(wèn)卷350份，回收問(wèn)卷331份，問(wèn)卷有效率94.57%。

(二)變量選取

1.因變量的選取。農(nóng)戶土地流轉(zhuǎn)意愿受諸多因素的影響，然而農(nóng)戶土地流轉(zhuǎn)意愿只有兩種，即：“愿意流轉(zhuǎn)”和“不愿意流轉(zhuǎn)”。結(jié)合Logit模型，本文把“愿意流轉(zhuǎn)”定義為Y=1；“不愿意流轉(zhuǎn)”定義為Y=0。

2.自變量的選取與預(yù)期影響。影響農(nóng)戶土地流轉(zhuǎn)意愿的因素眾多且復(fù)雜，但并不是所有變量都可以量化，且如果自變量過(guò)多，會(huì)使得分析過(guò)程冗雜，難以得出結(jié)論。因此，本文在借鑒前人的基礎(chǔ)上選取了以下13個(gè)因素進(jìn)行研究，這13個(gè)因素可分為三類：農(nóng)戶特征、家庭特征、土地特征。具體為，農(nóng)戶特征：性別(X1)、年齡(X2)、受教育程度(X3)、職業(yè)(X4)、對(duì)現(xiàn)行政策的了解程度(X5)；家庭特征：家中人口數(shù)量(X6)、家中月收入水平(X7)、家中收入主要來(lái)源(X8)、非農(nóng)收入比重(X9)；土地方面特征：人均土地面積(X10)、土地持有年數(shù)(X11)、土地對(duì)家庭的重要性(X12)、現(xiàn)行土地流轉(zhuǎn)的價(jià)格(X13)。變量說(shuō)明和預(yù)期影響具體如表1所示。

表1 變量說(shuō)明及預(yù)期影響

注：“+”表示預(yù)期影響為正，數(shù)值越大影響效果越顯著；“-”表示預(yù)期影響為負(fù)，數(shù)值越小效果越顯著。

(三)相關(guān)性分析

對(duì)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，得到相應(yīng)變量ZXi(i=1,2,…，13)。針對(duì)不同類型的變量ZXi進(jìn)行相關(guān)性分析，連續(xù)型變量用Pearson簡(jiǎn)單相關(guān)系數(shù)衡量，分類和等級(jí)變量用Kendallτ相關(guān)系數(shù)衡量。經(jīng)SPSS17.0處理后， 受教育程度(X3)、職業(yè)(X4)、對(duì)現(xiàn)行政策的了解程度(X5)、家中月收入水平(X7)、家中收入主要來(lái)源(X8)、非農(nóng)收入比重(X9)、家中人均土地面積(X10)、家中土地持有年數(shù)(X11)、土地對(duì)家庭的重要性(X12)、現(xiàn)行土地流轉(zhuǎn)的價(jià)格(X13)等變量間的相關(guān)系數(shù)|r|>0.3，具備了進(jìn)行主成分分析的前提條件。

(四)主成分分析

將上述存在一定相關(guān)關(guān)系的變量經(jīng)SPSS17.0運(yùn)行，得到變量的巴特利特球度檢驗(yàn)和KMO值，如表2所示。

從表2可以看出，巴特利特球度檢驗(yàn)的觀測(cè)值為693.447，相應(yīng)的概率為0.000，小于顯著性水平0.05，同時(shí)，KMO值為0.757，說(shuō)明所選取的變量適合進(jìn)行主成分分析。

表3反映了所提取的主成分因子對(duì)原有變量總方差的解釋情況，從中可以看出共提取了五個(gè)主成分，共解釋了原有變量總方差的73.837%?？傮w上原有變量的信息丟失較少，主成分提取理想。

表3 因子解釋原有變量總方差的情況

表4反映了所提取的主成分的成分矩陣和成分得分系數(shù)矩陣。可以看出，變量Z職業(yè)、Z土地對(duì)家庭的重要性、Z家中收入主要來(lái)源、Z非農(nóng)收入比重?cái)M合成主成分F1，且按照F1所能解釋程度排序?yàn)閆職業(yè)、Z土地對(duì)家庭的重要性、Z家中收入主要來(lái)源、Z非農(nóng)收入比重，F(xiàn)1可命名為收入貢獻(xiàn)因子；Z家中土地持有年數(shù)、Z家中人均土地面積擬合成主成分F2，且按照F2所能解釋程度排序?yàn)閆家中土地持有年數(shù)、Z家中人均土地面積，F(xiàn)2可命名為土地貢獻(xiàn)因子；Z對(duì)現(xiàn)行政策的了解程度、Z現(xiàn)行土地流轉(zhuǎn)的價(jià)格擬合成主成分F3，按照F3所能解釋的程度排序?yàn)閆對(duì)現(xiàn)行政策的了解程度、Z現(xiàn)行土地流轉(zhuǎn)的價(jià)格，F(xiàn)3可命名為外部環(huán)境因子；Z家中月收入水平擬合為F4；Z受教育程度擬合為F5。

根據(jù)成分得分矩陣可以得到每個(gè)主成分的得分函數(shù)：

F1=0.259Z職業(yè)-0.256Z土地對(duì)家庭的重要性+0.252Z家中收入主要來(lái)源+0.168Z非農(nóng)收入比重+0.034Z家中土地持有年數(shù)-0.052Z家中人均土地面積+0.171Z對(duì)現(xiàn)行政策的了解程度+0.133Z現(xiàn)行土地流轉(zhuǎn)價(jià)格+0.127Z家中月收入水平+0.185Z受教育程度。

同理，可以得到F2、F3、F4、F5的得分函數(shù)。

表4 主成分成分和得分矩陣

(五)主成分修正的Logistic回歸

本文在經(jīng)典二項(xiàng)Logistic回歸模型的基礎(chǔ)上，將主成分變量F1、F2、F3、F4、F5同其他未進(jìn)行主成分分析的變量作為全新的變量進(jìn)行Logistic回歸，得到修正的回歸模型，如下所示：

(5)

1.擬合優(yōu)度的檢驗(yàn)。主成分修正的Logistic模型的擬合優(yōu)度如表5所示，通過(guò)似然比檢驗(yàn)可看出選用該模型是可取的。Cox & Snell R2和NagelkerkeR2是模型系數(shù)的調(diào)整值，數(shù)值越大說(shuō)明擬合度越好。另外H-L統(tǒng)計(jì)量對(duì)應(yīng)的概率P(0.302)大于給定的顯著性水平α(α=0.05)，說(shuō)明擬合優(yōu)度較好。

表5 主成分-Logistic模型的擬合優(yōu)度

2.模型運(yùn)行結(jié)果及分析。本文借助Excel和SPSS17.0軟件，采用向前條件策略對(duì)各變量進(jìn)行回歸分析，具體結(jié)果如表6所示。其中B、S.E、Wald、d.f.、Sig、Exp(B)分別表示：模型的回歸系數(shù)、回歸系數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)誤差、Wald統(tǒng)計(jì)量、自由度、Wald檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量的概率p值、發(fā)生比率。

表6 主成分-Logistic模型運(yùn)行結(jié)果

續(xù)表6

從表6可看出，運(yùn)用向前條件策略，經(jīng)過(guò)四個(gè)步驟進(jìn)行回歸后，模型最后保留了主成分F1、F2、F3以及變量ZX2(年齡)。而主成分F4、F5和變量ZX1(性別)、ZX6(家中人口數(shù)量)被排除在模型之外，這說(shuō)明這些變量與農(nóng)戶土地流轉(zhuǎn)意愿的關(guān)系表現(xiàn)得不是太顯著。同時(shí)，主成分F1、F2、F3以及變量ZX2(年齡)與農(nóng)戶土地流轉(zhuǎn)具有較強(qiáng)的正相關(guān)關(guān)系，相關(guān)系數(shù)分別為1.702、0.562、0.566、0.338。此外，對(duì)應(yīng)的顯著性水平分別為0.000、0.000、0.000和0.031，小于給定的顯著性水平α(α=0.05)。這說(shuō)明主成分F1、F2、F3與ZX2是影響農(nóng)戶土地流轉(zhuǎn)意愿的主要因素。

由上文擬合的過(guò)程可知，主成分F1主要為變量職業(yè)、土地對(duì)家庭的重要性、家中收入主要來(lái)源和非農(nóng)收入比重，主成分F2主要為變量家中土地持有年數(shù)、家中人均土地面積，F(xiàn)3主要為變量對(duì)現(xiàn)行政策的了解程度、現(xiàn)行土地流轉(zhuǎn)的價(jià)格。這說(shuō)明這些變量對(duì)農(nóng)戶土地流轉(zhuǎn)意愿的影響程度是顯著的。具體分析如下：當(dāng)農(nóng)戶從事的職業(yè)為非農(nóng)業(yè)或以非農(nóng)為主兼業(yè)時(shí)更愿意流轉(zhuǎn)土地，而職業(yè)為純農(nóng)業(yè)時(shí)則更愿意擁有土地；當(dāng)土地對(duì)家庭來(lái)說(shuō)是賴以生存的要素，則更多地表現(xiàn)為不愿意流轉(zhuǎn)土地，反之土地流轉(zhuǎn)意愿強(qiáng)烈；家中收入主要靠土地耕作，非農(nóng)收入比重比較低的農(nóng)戶更愿意占有土地，其土地流轉(zhuǎn)的意愿則不是太強(qiáng)烈。這跟預(yù)期的假設(shè)相符合，同時(shí)說(shuō)明擴(kuò)大農(nóng)戶收入渠道，增加非農(nóng)收入比重，促使農(nóng)戶收入多元化，降低農(nóng)戶對(duì)土地的依賴性，使農(nóng)戶從土地的束縛中解放出來(lái)，能夠加快土地流轉(zhuǎn)的步伐。同樣，家中土地持有年數(shù)長(zhǎng)，家中人均面積多，農(nóng)戶則更愿意流轉(zhuǎn)土地，跟預(yù)期假設(shè)相一致。此外，農(nóng)戶對(duì)相關(guān)政策越了解，土地流轉(zhuǎn)的價(jià)格越昂貴，農(nóng)戶越愿意進(jìn)行土地流轉(zhuǎn)，這與預(yù)期假設(shè)相一致，說(shuō)明增強(qiáng)農(nóng)戶對(duì)土地流轉(zhuǎn)相關(guān)政策的了解程度，提高土地流轉(zhuǎn)的價(jià)格能夠推動(dòng)土地流轉(zhuǎn)。

五、結(jié)論與建議

本文以大連市農(nóng)戶調(diào)研數(shù)據(jù)為例進(jìn)行實(shí)證研究，結(jié)果表明：其一，本文采用主成分分析法很好地解決了變量間的多重共線性問(wèn)題，主成分修正Logistic能較好地滿足研究的需要。其二，農(nóng)戶土地流轉(zhuǎn)的意愿受諸多因素的影響，但主要受到三方面的影響：一是農(nóng)戶的職業(yè)和受教育程度。農(nóng)戶更多地從事非農(nóng)業(yè)活動(dòng)、受教育程度越高，對(duì)相關(guān)土地流轉(zhuǎn)的政策及認(rèn)識(shí)越深入，其土地流轉(zhuǎn)的意愿越強(qiáng)烈。二是收入主要來(lái)源及非農(nóng)收入比重。越多收入來(lái)自于非農(nóng)收入，農(nóng)戶對(duì)土地依賴程度越低，越偏向于土地流轉(zhuǎn)。三是土地有關(guān)因素。家中土地持有年數(shù)越長(zhǎng)，人均土地面積越多，現(xiàn)行土地流轉(zhuǎn)價(jià)格越高，農(nóng)戶則越愿意流轉(zhuǎn)土地。由此本文針對(duì)農(nóng)戶土地流轉(zhuǎn)意愿提出如下建議：

(一)深化農(nóng)村教育改革，提高農(nóng)戶素質(zhì)

各級(jí)政府應(yīng)集財(cái)力、物力、人力等加強(qiáng)農(nóng)村基礎(chǔ)教育建設(shè)，改善辦學(xué)條件，擴(kuò)大農(nóng)戶初、高中比例。同時(shí)，加大對(duì)農(nóng)戶的職業(yè)技能培訓(xùn)，依托農(nóng)校、農(nóng)村社區(qū)經(jīng)濟(jì)合作組織、大中型企業(yè)等，緊緊圍繞農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化，以市場(chǎng)為導(dǎo)向，及時(shí)開(kāi)設(shè)、調(diào)整培訓(xùn)專業(yè)，采取培訓(xùn)輸出的形式，從整體上提高農(nóng)戶的綜合素質(zhì)。此外，應(yīng)加強(qiáng)對(duì)農(nóng)戶的后續(xù)教育培訓(xùn)，不斷提高農(nóng)戶的技能水平和就業(yè)能力。

(二)完善勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移機(jī)制，增加農(nóng)戶收入

建立農(nóng)村勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移的長(zhǎng)效機(jī)制，想方設(shè)法給農(nóng)戶創(chuàng)造更多的就業(yè)機(jī)會(huì)，諸如大力發(fā)展鄉(xiāng)鎮(zhèn)企業(yè)、勞動(dòng)密集型產(chǎn)業(yè)，加快縣域經(jīng)濟(jì)發(fā)展等，同時(shí)發(fā)展派遣就業(yè)，促進(jìn)自主創(chuàng)業(yè)和鼓勵(lì)家庭就業(yè)[13],促進(jìn)剩余勞動(dòng)力的轉(zhuǎn)移，擴(kuò)大農(nóng)戶收入的來(lái)源渠道，讓農(nóng)戶從土地中解放出來(lái)。此外，應(yīng)加強(qiáng)培育公平自由的勞動(dòng)力市場(chǎng)體系，維護(hù)進(jìn)城農(nóng)戶的利益，減少勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移障礙、地域歧視等，切實(shí)增加農(nóng)戶收入。

(三)健全土地流轉(zhuǎn)市場(chǎng)機(jī)制，提高土地流轉(zhuǎn)價(jià)格

在堅(jiān)持和完善家庭聯(lián)產(chǎn)承包責(zé)任制的前提下，通過(guò)市場(chǎng)機(jī)制配置土地資源，按照“效率優(yōu)先，兼顧公平”的原則，加快培育農(nóng)地使用權(quán)市場(chǎng)。同時(shí)，以有償使用為原則，通過(guò)土地所有者與使用者之間的充分競(jìng)爭(zhēng)形成土地流轉(zhuǎn)價(jià)格，并輔以政府的調(diào)控政策，加強(qiáng)配套金融支持，為土地流轉(zhuǎn)提供資金保障[14]，盡可能提高土地流轉(zhuǎn)價(jià)格，讓農(nóng)戶從土地流轉(zhuǎn)中獲得更多收益。

(四)完善農(nóng)村社會(huì)保障和社會(huì)化服務(wù)體系

農(nóng)戶不愿意流轉(zhuǎn)土地，究其原因是擔(dān)心流轉(zhuǎn)后自身生活無(wú)法得到足夠的保障。政府應(yīng)完善包括就業(yè)在內(nèi)的養(yǎng)老、醫(yī)療等農(nóng)村社會(huì)保障制度，使農(nóng)戶敢于實(shí)行國(guó)家賦予的承包地流轉(zhuǎn)、承包經(jīng)營(yíng)權(quán)抵押、擔(dān)保等權(quán)能，解決農(nóng)戶的后顧之憂。此外，應(yīng)盡快形成低成本、高效率的農(nóng)業(yè)服務(wù)體系，為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的各個(gè)階段提供資金、技術(shù)等支持，使土地流轉(zhuǎn)的效果得以彰顯。

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[責(zé)任編輯 楊 瑜]

2014-10-21

遼寧省大連市社科聯(lián)(院)重大(重點(diǎn))課題項(xiàng)目“大連都市型現(xiàn)代農(nóng)業(yè)發(fā)展的瓶頸及對(duì)策研究” (dlskzd201318)階段性研究成果。

卿固(1962—)，女，教授，研究方向?yàn)檗r(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)。

F301.2

A

2095-1124(2015)02-0032-07