江西土地流轉影響因素的研究

張顏亭　何筠

【摘要】 本文以江西省11地市為例，選取18個指標從數量和質量的角度分析了土地流轉的影響因素，運用因子分析方法得出18個指標中影響最為顯著的4個主成分因子，分別為農業生產經營基本情況、地區經濟發展水平、農業投資、農村居民生活水平。然后在此基礎上運用聚類分析方法將江西省11地市分為三類，分別分析了各類區域影響土地流轉數量和質量的因素，最終提出能夠兼顧土地流轉數量和質量的合理的土地流轉行為。

【關鍵詞】 土地流轉 影響因素 因子分析 聚類分析

一、問題提出及研究背景

隨著《關于引導農村土地經營權有序流轉發展農業適度規模經營的意見》的出臺，與土地流轉相關的“三權分置”、創新土地流轉形式等也不斷提上日程。作為農業大省的江西省也在積極探索土地流轉的新途徑，2011年江西省土地流轉面積4530000畝，2012年達到4850000畝，土地流轉面積不斷增加。然而，更多的農民為了追求更高的收入水平選擇從事非農行業，2012年江西省全省農村勞動力轉移10566888人，占總人口的65.8%，農村剩余勞動力的大量轉移導致“土地拋荒”、“喪失肥力”等不良現象。一方面是農民收入的增加，另一方面是土地功能的衰退，這種現象產生的原因在于農民沒有有效發揮土地的作用，沒有把“最后的保障”真正發揮保障作用。其實，農民收入增加和土地之間并不存在矛盾，合理的土地流轉既能增加農民收入，又能保障土地的用途和功能。當然，在土地流轉的過程中有很多推動因素，也有很多阻礙因素，從土地流轉的結果來看，就江西省而言，其推動因素的作用要大于阻礙因素的作用。本文以江西省11地市為例，分別研究土地流轉的影響因素，并為土地流轉的合理有序進行提出政策建議。

國內關于土地流轉影響因素的研究主要集中在宏觀因素和微觀因素兩個方面。很多學者從微觀層面上農戶的角度對土地流轉影響因素進行了研究，洪名勇、關海霞（2012）以貴州省為調研區域，以農戶家庭為基本單元，探討農戶的土地流轉行為特征，從農戶的角度尋找出影響土地流轉的微觀因素。徐美銀等（2012）在調查江蘇省522戶農戶的基礎上運用Logistic模型分析了農戶土地流轉意愿對土地流轉的影響，地區經濟發展水平、農村居民教育水平、農民在土地流轉中的主體地位會影響農民土地流轉的意愿。另外，一些學者也通過不同的研究方法，從不同的角度分別探討了影響土地流轉的主要因素。包宗順等（2009）從非農產業發展水平、農業生產結構、勞動力文化素質、農村居民人均純收入、農村社會保障水平等五個方面分別分析了其對農村土地流轉的影響程度。許恒周、郭忠興（2011）從農民階級分化和產權偏好的角度，運用Logistic模型對農民職業分化、產權偏好與農村土地流轉的關系進行了實證分析，探討了二者對土地流轉的影響。劉衛柏、李中（2012）運用灰色關聯度的分析方法，分析了影響農村土地流轉的主要因素。李秀霞等（2012）運用因子分析和灰色關聯度相結合的方法，探討了吉林省影響農村土地流轉的主要因素，最后得出全社會住宅投資、農村城鎮比較收益、農業中間消耗是影響土地流轉的主要因素。國外對土地流轉影響因素的研究主要集中在制度因素和農戶自身角度，Charles c.krusekopf（2002）認為阻礙土地流轉的主要因素一方面在于土地產權制度變動性大、土地市場發展緩慢、政府干預過多，另一方面則是土地交易費用，他認為農民對土地較為依賴，這會放慢國家的農村土地制度改革。Bogaerts etal（2000）認為中歐國家由于制度因素導致土地交易費用的增加，進而阻礙了農村土地交易市場的發展。Huang Xianjin等（2000）在對中國土地交易市場研究后發現，不同的農戶由于其經濟水平的差異，在土地依賴性和土地流轉等方面都存在較大的差異。

本文在以往研究的基礎上進一步研究土地流轉的影響因素，除了涉及與土地流轉直接相關的土地流轉面積、耕地面積、農業機械總動力以及農業生產結構等因素外，還從宏觀層面探討農業生產總值等對土地流轉的影響，采取因子分析和聚類分析相結合的研究方法，既得出主要影響因素，又對江西省不同地市的土地流轉情況進行歸類分析。最后，結合各地面臨的實際情況提出政策建議，從而促進土地流轉的合理有序的進行。

二、數據來源與指標選取

本文采用江西省11地市2012年的相關數據進行分析，數據主要來源于2012年《江西統計年鑒》、《中國區域統計年鑒》、《中國農村統計年鑒》等。

土地流轉的影響因素有很多，結合江西省11地市的實際情況，并在以往關于土地流轉影響因素研究的基礎上，本文主要從農村經濟發展水平、農業發展水平、農民自身生活水平三個角度選取影響土地流轉的因素，并沒有涉及到制度政策因素。具體指標選取如表1所示。

本文選取的18個反映土地流轉影響因素的指標具有以下幾個特點：一是指標涵蓋與土地流轉息息相關的農村、農業、農民，總體來說具有全面性；二是選取的指標分別代表江西省11地市，在具體分析的過程中可以在不同地區之間進行對比分析，具有可比性；三是選取的18個指標相關數據能夠在相關統計年鑒及相關資料中獲取，在實際操作中具有可行性。

三、因子分析

1、因子分析基本理論和分析步驟

因子分析的基本思想是把每個研究變量分解為幾個影響因素變量，將每個原始變量分解成兩部分因素，一部分是由所有變量共同具有的少數幾個公共因子組成的，另一部分是每個變量獨自具有的因素，即特殊因子。因子分析的模型為：

其中Xi=（X1，X2…，Xp）'為原始數據，為了避免量綱不同造成結果的不準確性，本文通過對原始數據進行標準化的方法做無量綱化變換，因此，本文中Xi表示的是標準化后的數據。F=（F1，F2，…，Fm）'為公共因子，E=（E1，E2，…Ep）'為特殊因子。另外，本文采用主成分法，因子抽取個數取決于公因子對原始變量的方差貢獻，一般選取累計方差貢獻率達到或超過85%時的前幾位因子。

因子分析的步驟為：第一，選取指標；第二，對指標進行無量綱化處理，本文對數據進行的標準化處理；第三，利用旋轉方法使因子變量更具有可解釋性；第四，計算各主成分的得分及綜合得分。

2、因子分析結果

本文運用spss17.0對江西省11地市的18種指標數據進行因子分析，首先對數據進行標準化，然后運用主成分分析的提取方法得到18個指標中可以提取的4個主成分，如表2所示。

對旋轉后的成分矩陣表3進行分析，并結合以往文獻和專業知識分別對4個主成分進行命名。

第一主成分F1在鄉村戶數、多種經營產值、農業機械總動力、有效灌溉面積、農村勞動力轉移人數、土地流轉面積以及常用耕地面積上系數較大，其中鄉村戶數以及多種經營產值影響最大。這些因子都是與土地流轉直接相關的因素，對土地流轉總量都有直接的影響，可以歸納為農業生產經營基本情況因子。

第二主成分F2在城鎮居民恩格爾系數和地區生產總值上的載荷較大。其中城鎮居民恩格爾系數與土地流轉成負相關，也就是說，城鎮居民恩格爾系數越低，城鎮居民生活水平越高，農村土地流轉水平越高，反之，則越低。主要原因在于城鎮居民生活水平的提高是區域經濟發展水平提高和居民收入增加的結果，進而會為農村剩余勞動力提供更多的非農就業機會，使更多的農民放棄農業生產而從事非農業生產，最終導致土地流轉的增加。結合地區生產總值的影響，可以將第二主成分歸結為地區經濟發展水平因子。

第三主成分F3在農業按固定資產投資上的系數最大。農業按固定資產投資越多，參與流轉的土地越多。原因在于農業投資越多意味著農業生產越專業化和規?；鬓D土地不僅有利于轉入方的土地經營管理，也有利于增加轉出方的流轉收入。該主成分可以看做是農業投資因子。

第四主成分F4影響最大的是農村居民恩格爾系數，與土地流轉水平成正相關，即農村居民恩格爾系數越高，農村居民生活水平越低，則農村土地流轉水平越高，反之則越低。這種現象出現的原因在于，農村居民生活水平較低的情況下，為了追尋較高的收入，更多的農村勞動力選擇外出打工，而將土地簡單的流轉出去，使土地流轉的總量增加。這里的流轉一般是指在農民生活水平較低的情況下進行的非正式口頭流轉，這種流轉往往不是以增加農民收入為目的而是為了避免因土地拋荒遭到懲罰而進行的。因此，農村居民生活水平與土地流轉并不是嚴格意義上的負相關，在健全的土地流轉制度和完善的土地流轉機制下，農民生活水平的提高有利于催生合理的土地流轉。該主成分可以稱為農村居民生活水平因子。

各地區主成分因子得分結果分析：

第一，對土地流轉影響最大的因子是農業生產經營基本情況，其方差貢獻率達到60.065%。該因子通過鄉村戶數、多種經營產值、農業機械總動力、有效灌溉面積等直接影響土地流轉的總體狀況。因此，在鄉村戶數較多、多種經營產值較高的贛州市，該因子評分最高。主要原因在于贛州市農村戶數多，并且鄰近廣東、福建等發達地區，導致農村勞動力轉移較多，最終對土地流轉的影響較大。

第二，地區經濟發展水平因子也對土地流轉產生一定的影響，其影響作用的發揮主要是從宏觀的經濟環境和外在的經濟條件兩個角度進行的，其中也隱含了本文沒有考慮到的制度政策因素。在該因子中省會城市南昌市評分最高，一方面是由于南昌市地區生產總值和居民生活水平高于其他地區，另一方面源于南昌市具有關于土地流轉相對健全的制度政策機制。該因子雖然沒有第一主成分貢獻率高，但是在土地流轉質量上具有不可忽視的影響作用。

第三，第三主成分農業投資因子和第四主成分農村居民生活水平因子對土地流轉的影響作用相對較小。宜春市在農業投資因子上評分最高，由于宜春市的常用耕地面積在11地市中最多，達到470千公頃，平均到每公頃的單位農業投資相對較少，此時，農民更愿意通過土地流轉進行規模生產經營以彌補單位農業投資較少帶來的損失。撫州市在農村居民生活水平因子上評分最高，可以對比看出該市的農村居民恩格爾系數最高，即農村居民生活水平最低，根據本文之前的分析可知，土地流轉水平較高。

第四，根據綜合得分排名可以看出第一、二主成分排名較靠前的區域，其綜合排名也較靠前。主要原因在于農業生產經營基本情況對土地流轉的數量產生直接影響，而地區經濟發展水平則對土地流轉的質量產生直接影響。排名1—3的區域多是由于農業生產經營基礎好導致土地流轉數量的增加，而排名4—6的區域是由于外部經濟發展環境的變化導致土地流轉過程的完善和流轉質量的提高，最后幾名則在土地流轉數量和質量上都沒有較高的水平，急需通過采取措施改善土地流轉狀況。

四、基于因子分析主成分得分的聚類分析

為了分析不同地區在土地流轉影響因素方面的共同點和差異，特對因子分析結果中的4個主成分得分進行聚類分析，本文采用Ward離差平方和聚類方法，距離測度采用平方歐式距離，選取聚類數為3，即結果可將11地區分為三類，如表6所示。

第一類為南昌市，雖然在第一主成分農業生產經營基本情況因子中，由于客觀因素的影響，南昌的得分并不是很高。但是，在地區經濟發展水平以及城鄉居民生活水平方面，南昌市具有很大的優勢。這些外部條件和因素的影響會對土地流轉數量和質量產生較大的促進作用。

第二類包括景德鎮市、萍鄉市、九江市、贛州市以及吉安市，這五個地區實際土地流轉面積要大于第三類地區，原因在于其農業生產發展的基礎好、農業生產技術進步快，并且外部經濟環境的發展和居民生活水平的提高也為農村土地流轉提供了相對優越的條件。

第三類包括新余市、鷹潭市、宜春市、撫州市、上饒市五個地區，在該類區域土地流轉的影響因素的作用相對較小。一方面該類地區農業生產經營基礎相對薄弱，不能為土地流轉數量的增加提供有利條件。另一方面，該類地區外部經濟環境也不能為農地流轉質量的提高提供較好的宏觀環境，主要是由于該類地區在經濟發展過程中更多的注重工業的發展，在一定程度上忽視了農業的投資，影響了農民從事農業生產的積極性。

五、結論

本文以江西省11地市為例運用18個指標分析了土地流轉的影響因素。首先采用因子分析方法將18個指標進行主成分提取，最終提取4個主成分并分別定義為農業生產經營基本情況因子、地區經濟發展水平因子、農業投資因子、農村居民生活水平因子，并對11地市的四個主成分得分以及綜合評分進行評價。然后，在因子分析中所得的主成分得分的基礎上進行聚類分析，將11地市分為三類，并分別針對三類地區的實際情況分析了影響土地流轉的不同因素。最后，可以得出結論，對于土地流轉的不同影響因素，要從數量和質量兩個方面進行考慮，不能在原有農業的基礎上只盲目追求土地流轉數量的增加，而要結合區域經濟整體發展水平和居民生活水平尤其是農村居民生活水平的需要，通過制度政策的完善提高土地流轉質量，從而在土地合理流轉的基礎上提高農民收入，促進農業現代化發展。

（注：基金項目：江西省南昌大學“創新創業訓練計劃”項目（編號：201310403010）。）

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（責任編輯：劉冰冰）