許恒周

（天津大學(xué)管理學(xué)院，天津300072）

1 引言

轉(zhuǎn)型期中國城鄉(xiāng)人口與用地結(jié)構(gòu)的矛盾正深刻地影響著中國社會經(jīng)濟的發(fā)展。隨著城鎮(zhèn)化水平的逐年提高，農(nóng)村剩余勞動力大量涌入城鎮(zhèn)，他們的就業(yè)與生活大部分依賴城鎮(zhèn)，卻在農(nóng)村繼續(xù)保有住宅，有的甚至“舊房未倒，新房照立”。盡管逐年的城市化縮小了農(nóng)村土地面積，但在不少地區(qū)農(nóng)村宅基地卻呈現(xiàn)增長之勢[1]，這不僅對耕地保護帶來了壓力，更使“城鄉(xiāng)建設(shè)用地增減掛鉤”政策的效果大打折扣。究其根源在于城鄉(xiāng)分割的二元土地使用制度，以及缺乏完善的與高速發(fā)展的城鎮(zhèn)化、工業(yè)化進程相適應(yīng)的農(nóng)村宅基地流轉(zhuǎn)與退出機制[2]。在統(tǒng)籌城鄉(xiāng)發(fā)展過程中，通過引導(dǎo)宅基地合理流轉(zhuǎn)，將廢棄、閑置的宅基地納入市場配置，是提高農(nóng)村宅基地利用效率、保護耕地資源的有效途徑，也是緩解當前城鄉(xiāng)建設(shè)用地供需矛盾的有力手段，已受到學(xué)界的普遍認同與廣泛關(guān)注[3]。

近年來，隨著城鄉(xiāng)用地矛盾的凸顯，宅基地流轉(zhuǎn)問題已引起政府和學(xué)術(shù)界的廣泛關(guān)注。黨的十七屆三中全會明確指出：“完善農(nóng)村宅基地制度，嚴格宅基地管理，依法保障農(nóng)戶宅基地用益物權(quán)”。目前學(xué)者的研究主要集中在宅基地流轉(zhuǎn)合理性、社會經(jīng)濟法律制約、制度創(chuàng)新等方面[4-6]，而且大多基于宏觀層面。實際上，農(nóng)戶作為廣大農(nóng)村投資、生產(chǎn)與消費等經(jīng)濟活動的微觀行為主體，是農(nóng)村土地利用的基本決策單元[7]。農(nóng)戶不單單是“經(jīng)濟人”，更是社會“理性人”[8]，其宅基地流轉(zhuǎn)決策并非簡單地追求經(jīng)濟利益最大化，更關(guān)注未來生計的發(fā)展，追求生存、經(jīng)濟、社會三個層面綜合效益的最大化。對此，開始有學(xué)者從農(nóng)戶微觀層面研究農(nóng)戶宅基地流轉(zhuǎn)，趙國玲等[9]運用Logistics模型對農(nóng)戶宅基地流轉(zhuǎn)意愿的影響因素進行了實證研究。周婧等[10]則對不同類型農(nóng)戶的宅基地流轉(zhuǎn)意愿進行了區(qū)分。在當前農(nóng)民工進城務(wù)工甚至定居的背景下，張怡然等[11]基于問卷調(diào)查數(shù)據(jù)，實證檢驗了農(nóng)民工進城落戶與宅基地退出的影響因素。張秀智等[12]分析了影響農(nóng)民退出宅基地的影響因素，結(jié)果發(fā)現(xiàn)，政府財政投入和集體產(chǎn)權(quán)設(shè)置是影響宅基地退出的主導(dǎo)因素，而農(nóng)民就業(yè)模式、農(nóng)民土地依賴度和農(nóng)村發(fā)展的地區(qū)特色則是關(guān)鍵的微觀因素。此外，有學(xué)者對退出機制及模式進行了探討[13]。

可見，在對宅基地問題不斷深化研究的過程中，如何設(shè)計科學(xué)合理的宅基地退出機制是緩解城鄉(xiāng)用地需求和耕地保護之間的矛盾，及不斷擴大的城鄉(xiāng)生活差距等問題的有效途徑。那么，在宅基地退出機制中，如何設(shè)定合理的宅基地退出補償價格就成為首先要解決的問題，而現(xiàn)有文獻對此并沒有涉及?；诖?，本文將以山東省臨清市為調(diào)查對象，采用條件價值評估法（CVM）研究農(nóng)民對宅基地退出補償?shù)氖軆斠庠?，并通過Tobit回歸模型檢驗影響農(nóng)民受償意愿的相關(guān)因素，以期為完善農(nóng)村宅基地流轉(zhuǎn)及退出政策提供可能的指導(dǎo)和政策參考。

2 研究區(qū)域、研究方法與數(shù)據(jù)來源

2.1 研究區(qū)域概況

臨清市屬山東省直轄市，現(xiàn)暫歸聊城代管，居魯西，臨河北，地處東經(jīng)115.72°，北緯36.68°，南北寬29.88 km，總面積957 km2?？?cè)丝?10余萬，現(xiàn)轄3區(qū)4個街道辦事處12鎮(zhèn)600個行政村。臨清市是山東省工業(yè)基礎(chǔ)雄厚、工業(yè)門類齊全的縣級市，有魯西工業(yè)重鎮(zhèn)之稱，全市現(xiàn)有工業(yè)企業(yè)6000多家。臨清市圍繞棉紡織、農(nóng)機件、軸承生產(chǎn)加工3大產(chǎn)業(yè)，大力發(fā)展民營經(jīng)濟，增加就業(yè)崗位，讓廣大農(nóng)民離開土地進入企業(yè)。截至2011年，全市民營企業(yè)發(fā)展到2200家，吸納農(nóng)村剩余勞動力10萬余人，并積極采取“訂單、定向、定員”的培訓(xùn)方式和市內(nèi)外企業(yè)合作，幫助農(nóng)民走出世代耕作的土地，進廠務(wù)工。

2.2 研究方法

2.2.1 條件價值評估法（CV M） 由于當前農(nóng)村宅基地流轉(zhuǎn)市場并未形成，宅基地退出補償價格不能通過市場交易實現(xiàn)，因此，本研究采用條件價值評估法（CVM），通過問卷設(shè)計，模擬交易市場，直接詢問農(nóng)村居民對退出宅基地所愿意接受的補償價格。條件價值評估法（Contingent Valuation Method），簡稱CVM，由資源經(jīng)濟學(xué)家Criacy-Wantrup于1947年首先提出，是目前西方國家評估環(huán)境資源非市場價值最常用、最成熟的方法[14]。它是一種典型的陳述偏好的價值評估方法，利用效用最大化原理，在模擬市場情況下，直接調(diào)查和詢問人們對某一環(huán)境效益改善或資源保護措施的支付意愿（Willingness To Pay，WTP），或者對環(huán)境或資源質(zhì)量損失的接受賠償意（Willingness To Accept，WTA），以人們的WTP或WTA來估計環(huán)境效益改善或環(huán)境質(zhì)量損失的經(jīng)濟價值[15]。

2.2.2 Tobit模型 對影響農(nóng)戶退出宅基地受償意愿的相關(guān)因素進行計量經(jīng)濟學(xué)分析，既是驗證WTA有效性的關(guān)鍵之一，同時也是制定宅基地退出補償政策的依據(jù)。對于CVM調(diào)查樣本的實證分析，多采用能夠分析受限數(shù)據(jù)的模型，但零觀察值樣本被刪除，不但縮小了樣本的規(guī)模，更有可能造成抽樣偏差，引起估計結(jié)果被高估的傾向。近年來，Tobit模型被廣泛應(yīng)用于對零觀察值的解釋，使得CVM調(diào)查中零觀察值的處理有了較好的方法。其一般表達式為：

式1—式3中，Y為觀測到的因變量，Xi為解釋變量，β為相關(guān)系數(shù)向量，εi為隨機誤差項，Y*為潛變量。

CVM調(diào)查是在一定地理區(qū)域內(nèi)進行，因此受償意愿的數(shù)額除與被調(diào)查者的個人、社會經(jīng)濟特征有關(guān)外，還與所調(diào)查區(qū)域的社會構(gòu)成方式、政治體制、經(jīng)濟水平、分配狀況、環(huán)境意識、公共物品的供給模式等因素緊密相關(guān)。根據(jù)本文調(diào)查的實際情況，并結(jié)合已有宅基地退出相關(guān)研究，確定以下幾類解釋變量，即：個人特征因素、家庭特征因素、區(qū)位因素、非農(nóng)就業(yè)質(zhì)量因素、宅基地效用認知因素（表1），據(jù)此，建立如下Tobit模型：

式4中，Y*是潛變量，Y是被調(diào)查者回答的WTA值，Xi為解釋變量，β0為截距項，βi為待估參數(shù)，μ為殘差項。

2.3 問卷設(shè)計與調(diào)查

2.3.1 問卷設(shè)計與偏差控制 由于CVM并未對實際的市場行為進行觀察，而只是從被調(diào)查者的回答中得到WTP或WTA，因此存在許多偏差，其評估結(jié)果精度在很大程度上取決于對偏差的控制，也就是假設(shè)市場的模擬效果，根據(jù)國內(nèi)外相關(guān)研究經(jīng)驗，需要精心設(shè)計問卷、隨機抽取大樣本認真調(diào)查等細致的準備工作來減少和降低絕大多數(shù)偏差的影響。

為了減少偏差，在全面實施調(diào)查前，于2011年5月對臨清市周邊進行了預(yù)調(diào)查，發(fā)放問卷60份，通過充分模擬真實市場，修正了不準確的提問及表達方式，并獲得初始投標值的預(yù)計范圍。在正式調(diào)查之前先對所有調(diào)查員進行培訓(xùn)，在調(diào)查之中隨時集中討論,盡量減少因調(diào)查員的不同而造成的調(diào)查者偏差。

本研究采用支付卡格式中非錨定型訪問農(nóng)戶。其特點為要求農(nóng)戶從一系列給定的價值數(shù)據(jù)（為非連續(xù)數(shù)據(jù)）中選擇他們的最大支付/受償意愿數(shù)量，也可以寫出他們自己的最大支付意愿數(shù)量。調(diào)查問卷的設(shè)計主要圍繞以下幾個方面進行：（1）借鑒參與性農(nóng)戶評估方法（PRA）的提問方式，以開放式的問題了解農(nóng)戶的基本生活情況，收集有關(guān)農(nóng)戶個人及家庭基本特征、收支情況和其他生產(chǎn)生活情況。此數(shù)據(jù)的調(diào)查可為分析WTP和WTA的影響因素提供支撐。（2）詢問農(nóng)戶對農(nóng)村宅基地相關(guān)政策的了解程度。（3）詢問農(nóng)戶若退出宅基地所愿意接受的最低受償數(shù)額。（4）問卷有效性檢驗。通過調(diào)查受訪者對問卷的理解程度，以評價調(diào)查的有效性。

在調(diào)查過程中，為了避免農(nóng)戶產(chǎn)生不符合實際的較高的受償意愿，由調(diào)查人員向農(nóng)戶說明該調(diào)查不會產(chǎn)生任何的政策影響力，強調(diào)受償金額只是基于個人的意愿表示。問卷中的核心估值問題如下：假定政府準備對退出宅基地的農(nóng)戶給予補償，您認為最低補償價格應(yīng)為多少（元 /m2）：0、200、400、500、600、700、800、900、1000、其他。

表1 自變量界定與說明Tab.1 Definition and explanation of the independent variable

2.3.2 樣本選取與問卷調(diào)查 農(nóng)村居民調(diào)查范圍的確定主要根據(jù)臨清市各鄉(xiāng)鎮(zhèn)（街道）宅基地資源狀況、經(jīng)濟發(fā)展水平和城鎮(zhèn)化率等情況進行分類，再綜合考慮調(diào)研成本和隨機抽樣的合理性，最后選取大辛莊鎮(zhèn)、康莊鎮(zhèn)、八岔路鎮(zhèn)、潘莊鎮(zhèn)4個鄉(xiāng)鎮(zhèn)開展問卷調(diào)查，每個區(qū)域隨機選取二至三個村進行入戶調(diào)查。每個鄉(xiāng)鎮(zhèn)的樣本數(shù)量主要按住戶規(guī)模比例確定。

在預(yù)調(diào)查的基礎(chǔ)上進一步修改調(diào)查問卷和調(diào)研實施方案，于2011年7—8月展開正式調(diào)查。正式調(diào)查共發(fā)放問卷360份，共得到有效問卷317份，問卷有效性為88.06%，有效問卷的樣本容量符合Scheaffer抽樣公式中誤差設(shè)定為0.06的要求，滿足統(tǒng)計分析的需要。

2.3.3 樣本基本特征 調(diào)查的有效樣本中，男性248人，女性69人，男性比例大于女性比例，說明男性在農(nóng)戶家庭中具有主導(dǎo)地位。被調(diào)查對象的年齡最小21歲，最大67歲，平均年齡36.82歲，被調(diào)查對象主要集中于30—60歲之間；文化水平以初中為最多，其次分別為高中和小學(xué)，大專及以上和未上學(xué)最少；家庭人均年收入集中在3000—9000元之間；家庭非農(nóng)收入比例主要集中在30%—70%之間（表2）。

3 實證分析

3.1 基于CVM的農(nóng)戶宅基地退出補償價格測算

農(nóng)戶的宅基地退出受償意愿經(jīng)整理統(tǒng)計，詳見表3。接受宅基地退出補償受償意愿和不接受的比例分別為93.06%和6.94%，所以農(nóng)戶的受償意愿率為93.06%。

在支付卡式調(diào)查問卷中，本文采用非參數(shù)結(jié)果估計技術(shù)進行均值和置信區(qū)間估計。受償意愿的具體計算方法是，首先求得問卷調(diào)查結(jié)果的平均數(shù)和中位數(shù)?？紤]零受償意愿對結(jié)果的影響，通過Kritrom提出的Spike模型修正，得到最終的平均受償意愿[16]。問卷調(diào)查的受償意愿的平均數(shù)（MWTA1）為756.74元/m2。根據(jù)Spike模型計算，可得到最終平均受償意愿（MWTA2）為MWTA1乘以受償意愿率，即為704.22元/m2。從表3可看出，農(nóng)戶宅基地退出受償意愿價格分布基本中間大兩頭小的格局，因此，進一步分析到底是哪些因素影響了農(nóng)戶宅基地退出的受償意愿價格。

表2 受訪者的基本特征Tab.2 Basic characteristics of sampling participates

表3 農(nóng)戶宅基地退出補償受償意愿統(tǒng)計Tab.3 Statistics of WTA for withdrawing from rural residential land

3.2 農(nóng)戶宅基地退出補償價格的影響因素分析

運用Eviews 6.0軟件進行Tobit模型計算（表4），分析農(nóng)戶宅基地退出補償價格的影響因素。

（1）個人特征因素對宅基地退出補償受償意愿的影響。在個人特征變量中，年齡和外出務(wù)工年限的回歸系數(shù)為正，且分別通過了5%和10%水平的顯著性檢驗，說明在其他條件不變的情況下，年齡和外出務(wù)工年限對宅基地退出補償受償意愿的影響正向顯著，這主要是因為年齡越大，農(nóng)民從事非農(nóng)就業(yè)的機會和能力就越小，他們越看重自己的養(yǎng)老住房，而且用這與中國人落葉歸根、留屋防老的心理特征相符。而外出務(wù)工時間越長，農(nóng)民對城市或房地產(chǎn)市場的了解也越多，這也使他們更加看重自己的宅基地資產(chǎn)。

表4 Tobit模型回歸結(jié)果Tab.4 Regression results of Tobitmodel

（2）家庭特征因素對宅基地退出補償受償意愿的影響。家庭農(nóng)業(yè)收入占比變量在10%的顯著性水平下通過了檢驗，且回歸系數(shù)符號為正，這說明它對宅基地退出補償受償意愿的影響正向顯著，這主要是因為農(nóng)業(yè)收入比重越大，說明農(nóng)戶對農(nóng)業(yè)的依賴越強，從而越看重自己房產(chǎn)的養(yǎng)老保障價值。是否參加新農(nóng)合或其他保險的回歸系數(shù)為負，說明在其他條件不變的情況下，它對宅基地退出補償受償意愿的影響負向顯著，這主要是因為農(nóng)戶參加了新農(nóng)合或其他商業(yè)保險，增強了他們在喪失勞動能力后的承受各種風(fēng)險的能力。家庭供養(yǎng)系數(shù)也通過了10%水平的顯著性檢驗，表明家庭供養(yǎng)系數(shù)越大，農(nóng)戶的家庭負擔越重，從而越看重宅基地價值。

（3）區(qū)位特征因素對宅基地退出補償受償意愿的影響。區(qū)位變量在1%的顯著性水平下通過了檢驗，且回歸系數(shù)符號為負，說明它對宅基地退出補償受償意愿的提升具有負面影響，這主要是因為農(nóng)戶所在地距離城區(qū)越近，說明其區(qū)位越好，城市發(fā)展的輻射影響越大，宅基地價值就越高。

（4）非農(nóng)就業(yè)質(zhì)量特征因素對宅基地退出補償受償意愿的影響。就業(yè)穩(wěn)定性變量在10%的顯著性水平下通過了檢驗，且回歸系數(shù)符號為負，說明它對宅基地退出補償受償意愿的提升具有負面影響，這主要是因為農(nóng)民從事非農(nóng)職業(yè)越穩(wěn)定，說明其生活來源越有保障，從而會減少對農(nóng)村宅基地的依賴，淡化宅基地的資產(chǎn)價值。

（5）宅基地效用認知特征因素對宅基地退出補償受償意愿的影響。對宅基地政策是否了解及其在住房養(yǎng)老中的作用分別通過了5%和10%水平的顯著性檢驗，表明這兩個變量對宅基地退出補償受償意愿的影響正向顯著，其原因可能在于農(nóng)戶對宅基地政策越了解，越認識到宅基地的價值，比如小產(chǎn)權(quán)房問題等，這都凸顯了農(nóng)村宅基地的潛在價值；在農(nóng)戶住房養(yǎng)老中的作用越重，說明農(nóng)戶越看重宅基地的養(yǎng)老保障價值。

4 結(jié)論與政策建議

本文以山東省臨清市為調(diào)查對象，采用條件價值評估法（CVM）研究農(nóng)民對宅基地退出補償?shù)氖軆斠庠福Y(jié)果顯示，農(nóng)戶退出宅基地的平均受償意愿704.22元/m2；在此基礎(chǔ)上，通過Tobit回歸模型檢驗影響農(nóng)民受償意愿的相關(guān)因素，結(jié)果發(fā)現(xiàn)，年齡、外出務(wù)工年限、家庭農(nóng)業(yè)收入占比、家庭供養(yǎng)系數(shù)、對宅基地政策是否了解及其在住房養(yǎng)老中的作用等變量對農(nóng)戶宅基地退出補償受償意愿具有正向顯著影響，而是否參加新農(nóng)合或其他保險、區(qū)位變量、非農(nóng)就業(yè)穩(wěn)定性變量則對宅基地退出補償受償意愿具有負面影響。

針對上述結(jié)論，本文提出如下政策建議：第一，加強以“城鎮(zhèn)就業(yè)”為導(dǎo)向的適齡農(nóng)民的職業(yè)教育和技能培訓(xùn)，引導(dǎo)宅基地退出農(nóng)戶“自主創(chuàng)業(yè)、自由擇業(yè)”，增加就業(yè)機會供給；第二，研究制定更加科學(xué)、合理的農(nóng)民自愿退出宅基地的經(jīng)濟補償機制，開發(fā)農(nóng)民宅基地的經(jīng)濟價值，剝離宅基地的保障功能；第三，提高農(nóng)民退出宅基地后的可持續(xù)發(fā)展保障水平，最大限度地將實現(xiàn)戶籍與各種社會福利保障的分離，加快以常住人口為基本公共服務(wù)與社會保障均等化受惠對象的建設(shè)步伐。

（References）：

［1］ 高圣平，劉守英.宅基地使用權(quán)初始取得制度研究［J］.中國土地科學(xué)，2007，21（2）：33-36.

［2］ 歐陽安蛟，蔡鋒銘，陳立定.農(nóng)村宅基地退出機制建立探討［J］.中國土地科學(xué)，2009，23（10）：26-30.

［3］ 周婧，楊慶媛.農(nóng)戶層面農(nóng)村宅基地流轉(zhuǎn)研究進展與述評［J］.地理科學(xué)進展，2012，31（2）：139-148.

［4］ 楊一介.農(nóng)村宅基地制度面臨的問題［J］.中國農(nóng)村觀察，2007，（5）：32-37.

［5］ 朱新華，柴濤修，陳立根.宅基地使用權(quán)流轉(zhuǎn)制度改革的制度經(jīng)濟學(xué)解析［J］.中國土地科學(xué)，2009，（4）：34-37.

［6］ 陳小君，蔣省三.宅基地使用權(quán)制度：規(guī)范解析、實踐挑戰(zhàn)及其立法回應(yīng)［J］.管理世界,2010，（10）：1-12.

［7］ 李小建，時慧娜.基于農(nóng)戶視角的農(nóng)區(qū)發(fā)展研究［J］.人文地理，2008，（1）：1-6.

［8］ 文軍.從生存理性到社會理性選擇：當代中國農(nóng)民工外出就業(yè)動因的社會學(xué)分析［J］.社會學(xué)研究，2001，（6）：19-30.

［9］ 趙國玲，楊鋼橋.農(nóng)戶宅基地流轉(zhuǎn)意愿的影響因素分析——基于湖北二縣市的農(nóng)戶調(diào)查研究［J］.長江流域資源與環(huán)境，2009，（12）：1121-1124.

［10］周婧，楊慶媛，張蔚，等.貧困山區(qū)不同類型農(nóng)戶對宅基地流轉(zhuǎn)的認知與響應(yīng)——基于重慶市云陽縣568戶農(nóng)戶調(diào)查［J］.中國土地科學(xué)，2010，（9）：11-17.

［11］張怡然，邱道持，李艷，等.農(nóng)民工進城落戶與宅基地退出影響因素分析——基于重慶市開縣357份農(nóng)民工的調(diào)查問卷［J］.中國軟科學(xué)，2011，（2）：62-68.

［12］張秀智，丁銳.經(jīng)濟欠發(fā)達與偏遠農(nóng)村地區(qū)宅基地退出機制分析［J］.中國農(nóng)村觀察，2009，（6）：23-29.

［13］劉雙良.農(nóng)村宅基地使用權(quán)的流轉(zhuǎn)與退出機制［J］.重慶社會科學(xué)，2010，（6）：25-30.

［14］ Carson R.T.Contingent Valuation:A User’s Guide［J］.Environmental Sciences and Technology,2000,34（8）:1413-1418.

［15］Loomis JB,Walsh RG.Recreation Economic Decisions:Comparing Benefits and Costs（2nd edition）［M］.Pennsylvania:Venture Publishing Inc,1997.

［16］ Kritrom B.Spikemodel in contingent valuation［J］.American Journal of Agricultural Economics,1997,79（4）:1013-1023.