农户家庭收入来源和受教育程度分析

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为了解决宅基地流转存在的问题，众多学者站在宅基地流转意愿和农户行为的角度来剖析宅基地流转意愿的影响因素。由于政策的广知时间和地域的经济水平，不同地区会出现个别差异，但农户年龄和相关政策的了解程度对宅基地流转意愿上学者的看法基本一致；而农户家庭收入来源和受教育程度与宅基地流转意愿进行调查分析时，甚至出现同一个地区相反的结论。如王俊龙等以江苏省1040份农户调研数据为研究样本，得出户主农户经营性收入对农户参与宅基地流转意愿具有显著正向影响的结论[1]；张振勇等运用Probit二元选择模型分析农户宅基地流转意愿的影响因素，得出家庭收入主要来源对农户宅基地自由流转意愿具有负向影响，以及非在家务农为主要收入来源的农户对宅基地流转的意愿并不高的结论[2]；李荣耀等利用重庆市梁平区、四川成都市温江区和四川泸州市泸县716个农户的微观数据，发现受教育程度越高越不愿意流转农村宅基地[3]。原伟鹏等以农村土地制度创新试点城市伊宁市为例，得出文化程度对因变量呈正向影响[4]。纵观现有的实证研究，可以发现农户家庭收入来源和受教育程度在宅基地流转意愿的影响程度上存在矛盾——各学者运用相同或者相似的方法通过对不同地区和时间的数据进行分析，得出差异性较大的结论。

一、理论分析与研究假设

（一）农户家庭收入来源和受教育程度与宅基地流转意愿之间的关系

宅基地流转是一种农户的经济行为，农户对宅基地流转意愿的认知符合经济学的前提假设——“理性经济人”，即农户对宅基地流转产生的收益和成本的大小进行比较，选择利益最大化的经济行为去进行宅基地流转的决策。

在现实生活中，宅基地流转的主体是农户，农户通过对比所产生的收益和成本的大小之后，判断是否进行宅基地流转。因此，宅基地是否能够成功流转，取决于农户对各种因素的判断。张梦琳等指出家庭非农收入来源与宅基地流转的系数为正[6]。可以看出，非农收入比率高的农户倾向于流转宅基地产生的收益大于成本，更愿意流转宅基地以求获得更高的非农收入；原伟鹏等得出受教育程度与宅基地流转意愿的系数为正且数值为0.200，农户愿意流转宅基地以获得发展的资金支持和机会[4]；当受教育程度高的农民认为流转宅基地所获得的资金和机会远大于出售宅基地时产生的成本，更愿意参与流转宅基地。基于此，本文提出以下假设：

（二）调节作用分析

地方政府都鼓励农户进行宅基地流转，但宅基地流转意愿呈现极强的情景依赖性。地域文化、政策偏向和时间导向等的变化均会对农户家庭收入来源和受教育程度与宅基地流转之间的关系产生影响。前期学者针对宅基地流转意愿的影响因素进行研究，以求不断地完善宅基地流转意愿的影响因素的理论体系，给出了较为客观的结论，为Meta分析提供了可靠的数据支撑。

研究表明，随着宅基地流转体系的不断完善，学者选择从不同视角对农户宅基地使用权流转问题进行理论分析与实证考察。结合影响的强弱和元分析所需数据的可获得性，本文重点从经济区域和数据来源年份两个维度剖析其在农户个体特征和宅基地流转之间的影响。

1.经济区域的调节作用

四大经济区域的经济水平由高到低依次是东部地区、中部地区、东北部地区和西部地区。

有学者认为农户的宅基地流转行为是满足阿马蒂亚·森可行能力的，即农户的“可行能力”是农户有可能实现的、选择各种可能的功能性活动组合[7]，目的是农户通过流转或不流转宅基地的方式来满足农户个人愿望。吴一平等指出当前学术界对于宅基地流转的研究多集中于江苏、天津、重庆等经济发达和农地流转的试点地区，而经济欠发达的一些中小城市少有涉及，且家庭收入来源和受教育程度与宅基地流转意愿的回归系数为0.478和0.414[8]。政策重心倾向于经济发达区域，农户拥有可支配的财富自由度更高，非农收入占比和受教育程度相对于经济不发达区域比重更高，对宅基地的依赖程度并不高，在对不同主观因素组合优劣分析后，认为流转宅基地比不流转更容易满足农户个人愿望。基于此，本文提出如下假设：

2.数据来源年份的调节作用

2013年，国家明确提出要保障农户宅基地用益物权，完善改革农村宅基地制度。部分学者在2013年前与2013年及以后出现截然相反的结论。如关江华等在2012年对武汉城市圈内的江夏、鄂州和潜江等地6个村（社区）的部分农户进行入户调查发现，资产均衡型农户家庭主要收入来源和受教育程度与宅基地流转意愿的回归系数分别为-0.380和-0.487[9]。同时，吴一平等在2015年11月到2015年12月采取随机走访和发放调查问卷的形式，在每个乡镇根据经济发展水平划分进行调研，给出家庭主要收入来源和受教育程度与宅基地流转意愿的回归系数分别为0.478和0.414[8]。可以发现，随着数据来源年份的变化，不同学者甚至给出相反的结论，且2013年后针对宅基地问题的影响因素的研究呈逐年上升趋势。

据以上分析，可以发现2013年及以后，国家出台的相关政策提升了不同地方农村对待宅基地问题的重视程度，并随着时间的推移，越来越多的农户对国家政策更加了解，并能接受国家出台的宅基地流转政策，愿意进行宅基地流转。基于学者研究倾向性和农户对待政策程度的变化，本文提出如下假设：

二、研究方法和数据处理

（一）数据检索与筛选

本文以“Homesteadtransfer”+“influencefactor”“宅基地流转”和“影响因素”作为检索词，在对WebofScience的核心合集数据库和中国知网进行文献检索。用元分析将已经发表的文献报告的系数作为分析对象。为了保证数据的完整性和代表性，文献收集包括2个步骤：（1）在Webofscience、GoogleScholar、中国知网、万方等国内外知名学术资源中，用标题和关键词的不同组合进行检索。本次检索时间截至2022年4月，检索词包括：宅基地、宅基地流转、宅基地流转意愿、影响因素、个体特征、Homesteadtransfer、Influencingfactors、Individualcharacteristics、factor等。（2）依据宅基地流转影响因素综述性文章和实证性论文的参考文献进行查漏补缺。国外文献基于宅基地流转影响因素的研究较少且差异性较大。故此，本文暂不考虑国外文献。

检索的文献需要进一步筛选，本文对于文献有5条筛选标准：（1）必须是实证研究；（2）定量研究必须存在户主家庭收入来源和受教育程度与宅基地流转意愿之间的关系；（3）必须报告出户主家庭收入来源和受教育程度与宅基地流转之间的相关系数或能转化为相关系数的其他效应量（如回归系数）；（4）必须是相互独立的样本，若相同的样本在不同的文献中出现，以报告中变量较为详细的论文为准；（5）若论文中存在多个地区的研究样本，则将每个地区的样本研究定为1个研究样本，在不同条件中的研究样本，本文选择资产均衡的农户。

按照以上2个检索步骤和4条筛选标准进行严密筛选后，最终获得30篇（其中户主家庭收入来源与宅基地流转关系的论文26篇，户主受教育程度与宅基地流转关系的论文12篇），通过编码，本文共获得33个独立研究样本，具体包含11922个调查样本，数据来源情况见表1，表2。

（二）数据的编码

本文参考闫春等人[5]的研究中给出的元分析编码方法对元分析中的文献数据进行编码。编码内容包括：文献作者、年份、样本量、变量之间的相关系数和样本所在地区。其中，样本所在地区将依据原始文献报告中的样本所属六大地区进行划分。本文按照如下方式进行编码：（1）对大部分文献中的报告中只报告回归系数的文献，为减少因为效应值的数量带来的抽样误差，按照PETERSON等人[10]的方法（r=β×0.98+0.05，r≥0；r=β×0.98-0.05，r＜0，其中β∈[-0.5，0.5]）对回归系数进行转化；（2）对于同一篇文献中报告多个地区的农户个人特征和宅基地流转意愿，则将文献中每个相关系数看作独立效应值纳入元分析中；（3）将路径系数或回归系数转化为相关系数。

（三）Meta分析

元分析（meta-analysis）统计方法是对众多现有实证文献的再次统计，最终是根据获得的统计显著性等来解释两个变量间最接近真实的相关关系。下文将从整体效应分析与检验和调节效应检验两个方面分析户主家庭收入来源和受教育程度与宅基地流转意愿之间的关系。搜集足够多的已有实证文献是保证元分析结论的可靠性的先决条件。进行元分析前，必须用出版偏倚分析检验结果来验证数据的可靠性。出版偏倚分析检验的方法通常分为定性和定量。定性判断方法主要采用漏斗图检验是否存在出版偏倚；定量方法大多采用Egger检验法和失安全系数法。目的是说明搜集的文献已经满足进行元分析的条件，可以利用已有的文献给出可靠的元分析结论。在确认无出版偏倚后，需要进行效应值转化，将编码或回归系数转化后的相关系数通过一系列公式转换成最终效应值的相关系数。本文通过ComprehensiveMetaAnalysis软件进行。Meta分析中通过同质性检验结果是否显著来判断应用的效应模型，若检验结果是显著的，则采用随机效应模型；反之，采用固定效应模型。Q值、I2和P值是同质性检验的常用的统计指标。若Q值、I2和P值都显著，则表明研究样本之间存在异质性。调节效应检验研究在不同的情景变量下，户主家庭收入来源和受教育程度与宅基地流转意愿之间的关系的调节作用。常用的统计指标是Q值和P值，若Q＞k-1和P＜0.05并都是显著的，则认为调节变量对户主家庭收入来源和受教育程度与宅基地流转意愿之间的关系起显著的调节作用，即调节变量的变化会导致研究结论发生改变。

三、数据分析与假设检验

（一）整体效应分析与检验

1.出版偏倚分析检验

本文采用漏斗图定性判断搜集的实证文献的数据是否存在出版偏倚，图1、图2分别为农户家庭收入来源与宅基地流转关系和农户受教育程度与宅基地流转关系的漏斗图。通过图1、图2可以发现实证文献的效应值于漏斗图顶部集中分布，并以总效应值为中心，分散于左右两侧。检验结果说明搜集的实证文献不存在出版偏倚。为了提高实证文献的可靠性，让元分析结论更加具有说服力。下文将采用失安全系数和Egger检验进行定量描述。其中，Egger检验结果如表3、表4。

（二）调节效应检验

上文表明所选样本的效应值之间是属于高度异质的，存在调节变量对户主家庭收入来源和受教育程度与宅基地流转意愿之间的关系进行调节作用。本文从经济区域和数据来源年份对户主家庭收入来源和受教育程度与宅基地流转意愿之间的调节关系进行研究。其中，表7和表8分别为户主家庭收入来源与宅基地流转意愿的调节效应检验结果和户主受教育程度与宅基地流转意愿的调节效应检验结果。

研究表明，k＜3的变量缺乏可靠性论证，存在偶然性偏差。因此，在研究中会将k＜3的变量剔除分析调节变量当中。基于此，本文将表7中东北地区（k=1）、西部地区（k=1）的效应值和表8中东北地区（k=1）的效应值不计入检验当中。

（1）表7中的调节效应结果表明，经济区域对农户家庭收入来源与宅基地流转意愿的调节效应达到显著性水平（Q=11.811＞df，P＜0.05）。且中部地区效应值（0.228）大于东部地区的效应值（0.078），说明经济区域对农户家庭收入来源与宅基地流转意愿的调节作用是显著的，但并非经济越发达的地区，农户家庭收入来源对宅基地流转意愿的正向影响越强，H3假设未通过。

（2）表8中的调节效应结果表明，经济区域对农户受教育程度与宅基地流转意愿的调节效应达到显著性水平（Q=16.699＞df，P＜0.05）且东部地区的效应值（0.190）大于中部地区的效应值（0.100）和西部地区的效应值（0.030），说明经济区域对农户受教育程度与宅基地流转意愿的调节作用是显著的，且经济越发达的地区，农户受教育程度对宅基地流转意愿的正向影响越强，H4假设通过。

（3）数据来源年份对农户家庭收入来源与宅基地流转意愿调节效应未达到显著性水平（Q=2.512＞df，P＞0.05）。且2013及以后的效应值（0.321）大于2013年前的效应值（0.060），即数据来源年份对农户家庭收入来源与宅基地流转意愿的调节作用是显著的，且2013年及以后，农户家庭收入来源与宅基地流转意愿的正向调节作用更强，H5假设通过。

（4）数据来源年份对农户受教育程度与宅基地流转意愿的调节效应未达到显著性水平（Q=0.438＜df,P＞0.05）且2013年及以后的效应值（0.153）大于2013年前的效应值（0.087）。即数据来源年份对农户受教育程度与宅基地流转意愿的调节作用并不是显著的，2013年及以后，农户家庭收入来源与宅基地流转意愿的正向调节作用更强，H6假设通过。

四、结论及管理启示

（一）结论

（1）户主家庭收入来源与宅基地流转关系有显著的正向弱相关关系。

（2）户主受教育程度与宅基地流转关系有显著的正向弱相关关系。

（3）经济区域对农户家庭收入来源和受教育程度与宅基地流转意愿的调节作用都是显著的。但在经济区域对农户家庭收入来源与宅基地流转意愿的调节作用中，中部地区的效应值大于东部地区的效应值，并未呈现出在经济越发达地区，农户家庭收入来源对宅基地流转意愿影响越强；经济区域对农户受教育程度与宅基地流转意愿的调节作用中，可以发现经济越发达地区，农户受教育程度对宅基地流转意愿正向影响越强。

（4）数据来源年份对农户家庭收入来源与宅基地流转意愿的调节作用是显著的，2013年及以后的效应值大于2013年前的效应值，说明数据来源年份在2013年以后，数据来源年份对农户家庭收入来源与宅基地流转意愿的正向影响更强；数据来源年份对农户受教育程度与宅基地流转意愿的调节作用并非显著，且2013年及以后的效应值大于2013年前的效应值。说明数据来源年份在2013年及以后对农户家庭收入来源与宅基地流转意愿的正向影响更强。

（二）启示

（1）不断完善宅基地流转机制，加大农村宅基地流转宣传。革新现行宅基地流转制度，加大宅基地流转的宣传力度，引导更多农户进行流转行为。当国家政策倾向于农村时，通过专业化、规模化经营去创造更大的非农业收入，同时进一步促进农村宅基地的发展。

（2）提高农户受教育水平，鼓励农户二次就业出台相关政策缓解劳动力结构的矛盾，给予农户进城就业一定的保障，对进城农民进行专业技能培训，提高农户专业技能，弱化农村保守观念，增强返乡二次就业的意识，引导农户接受宅基地流转。

（3）增强东部流转观念，鼓励西部流转行为鼓励农户进城就业，降低农户对宅基地依赖程度，提高农业集约经营水平，建立和完善城乡统筹的劳动力市场，鼓励农户返乡二次就业，有效地管理农业收入和非农收入。

作者：李国良 周磊 章密 单位：昆明理工大学 建筑工程学院