摘要：為了分析影響鄱陽湖生態經濟區農地流轉的因素，為農地流轉的定性研究提供量化的依據和支持，項目組通過對鄱陽湖生態經濟區3市、38個縣（市、區）進行抽樣，對156戶農戶的農地流轉情況進行調查研究。所得數據采用Logistic模型對農地流出與流入行為進行比較分析。結果表明，農戶農地流轉的行為受到家庭勞動力等多種因素的影響和制約，且影響程度不一。其中非農收入比重是所有10個因子中影響最為顯著的因子，這說明非農收入比重對農地流轉行為的決策非常重要。
關鍵詞：鄱陽湖；農地流轉；影響因素；Logistic模型
一、引言
十八屆三中全會的召開及國研中心“383”方案的提出，為我國農村土地管理制度改革提出了新的思路，促進農村土地有序流轉，實現農村土地規模化經營意義重大。除此之外，《鄱陽湖生態經濟區規劃》上升為國家戰略層面，為促進鄱陽湖生態經濟區的發展和江西的崛起提供了很好機遇。土地作為區域發展的基礎條件和瓶頸資源，實現土地資源高效集約利用顯得極為重要。
鄱陽湖生態經濟區日照充足，熱量豐富，無霜期長，是我國著名的魚米之鄉。農村人口眾多，農村地域廣闊，農業發展歷史悠久。研究該地區農地流轉，無論是描述農地流轉的現狀還是分析影響流轉的行為因素，都可謂是江西省發展的重中之重。
二、農地流轉數據研究和方法
（一）樣本概況
一般而言，一個地區的經濟發展水平直接影響著當地的農地流轉情況。項目組對江西省鄱陽湖生態經濟區的余干縣、鄱陽縣、都昌縣、樂平市和新建縣5個縣（市、區）的農戶的農地流轉行為進行抽樣調查。這五個地區發展程度不一，如此選擇，使數據能代表鄱陽湖生態經濟區的普遍水平。
整個調查集中于2014年春節期間，訪談對象不僅有務農的農民，而且有外出務工回鄉過年的農民及常年在外求學打拼的青年，保證了廣泛的代表性。樣本數據都是經過項目組成員親臨實地以問卷調查、訪談等方式收集而來。本次調研總共發放問卷186份，回收有效樣卷156份，其中有流轉行為的94戶，占60.3%，包括單純流出的農戶68戶，單純流入的22戶，既有流出又有流入行為的農戶只有4戶。有流出意愿農戶80戶，有流入意愿農戶21戶。這種現象的發生就值得我們就農戶流轉行為及其意愿受哪些因素的影響展開研究。
（二）農戶農地流轉行為模型的建立
1. 模型的選擇
本文目前要分析的變量是農戶的農地流轉行為，只有兩種情況，即有或沒有發生農地流轉。而Logistic回歸模型適用于因變量為兩分變量的情況，同時自變量可以是全部定性變量、定量變量，也可以是定性與定量變量混合。盧紋岱（2006）認為，Logistic模型適用于因變量為二分變量的分析，是分析個體決策行為的理想模型。所以本研究選用Logistic回歸分析模型分析農地流轉行為與相關變量的相關關系及農地流轉意愿與其影響因素的關系。因變量是農戶流轉農地的情況，若農戶土地發生流轉（流出或流入），因變量取值為1；反之，農戶土地沒有發生流轉因變量取值為0。根據Logistic回歸建模的要求，設X1，X2，X3…，Xi是與Y相關的一組向量，設P為某事件發生的概率。用SPSS.19的二元Logistic可以建立模型，即
P=Exp（Z）/1+Exp（Z）
Z是變量 X1，X2…，Xi的線性組合：
Z=b0+b1X1+b2X2+…bnXn=b0+biXi
其中b0為常數項，表示自變量取值全是0時，比數（Y=1與Y=0的概率之比）的自然對數；Xi為影響農戶流轉農地的行為或者意愿的因素；bi為Logistic回歸的偏回歸系數，表示變量Xi對Y的影響大小。
2. 模型運行效果
本文選用強制進入法（Enter），對156個樣本量數據作統計分析，結果見表1。
三、研究結果分析
（一）家庭特征對農地流轉行為的影響分析
流入模型中，戶主文化水平（X1）對流轉行為的影響達到0.7%的極顯著水平，回歸系數也比較大，其作用方向為負向，這說明戶主文化水平越低，流入土地的可能性更大，沒有別的謀生技能，只能在家種地。而戶主文化水平對流出影響就不那么顯著，說明不存在戶主文化水平和流出農地的明顯規律。在流出流入模型中，文化水平達到0.572的正相關性，表現出顯著影響。
受訪者年齡（X2）對農地流出和農地流出流入模型均達到0.1%的極顯著水平，表明農戶年齡越大，越傾向于流出農地，在家帶小孩安享晚年，而對流入的影響不是很明顯，存在各年齡段都有不同程度的流入情況。
家庭勞動力人數（X3）因子對農地流出的影響是負向的，且達到了7%的顯著水平，表明勞動力越多，農地流出的可能性就越小，說明當前農業生產中，都趨向于自家勞動力耕種，而對農地流入的影響就不那么顯著。因為隨著城市化進程的加快，如果自家農地不需要那么多的勞動力，那么更多的農戶還是會選擇進城務工謀生，這與現實生活的情況完全吻合。而在流出流入模型中沒有表現出顯著的影響。
（二）家庭經濟對農地流轉行為的影響分析
家庭經濟因素中的單位面積農業純收入（X4）因子在流出模型中的作用是非常顯著的，其回歸系數是負向的0.74，在流出流入模型中也表現出負向相關。這充分說明，如果單位面積農業純收入越低，農戶越有可能將農地流出，另謀其他出路。
非農收入比重（X5）是所有因子中影響最為顯著的因子，無論是流出模型，流入模型還是流出流入模型，均達到了1%的極顯著水平，在流出、流入和流出流入模型中，其回歸系數也是很大的。非農收入比重因子在流出和流出流入模型中的回歸系數分別為正向的7.46、0.864，而流入模型的回歸系數為負向的0.914。這說明非農收入比重對農地流轉行為的決策非常重要。到底是因為單位面積農業純收入低、家庭非農收入比重高就將農地流出，還是由于農地流出后農民勞動力主要從事非農生產導致家庭年收入水平的提高。哪個是原因，哪個是結果，很難說清，但至少可以肯定一點是，農戶家庭的經濟收入是促使農地流轉的最直接的驅動力。
關鍵詞：鄱陽湖；農地流轉；影響因素；Logistic模型
一、引言
十八屆三中全會的召開及國研中心“383”方案的提出，為我國農村土地管理制度改革提出了新的思路，促進農村土地有序流轉，實現農村土地規模化經營意義重大。除此之外，《鄱陽湖生態經濟區規劃》上升為國家戰略層面，為促進鄱陽湖生態經濟區的發展和江西的崛起提供了很好機遇。土地作為區域發展的基礎條件和瓶頸資源，實現土地資源高效集約利用顯得極為重要。
鄱陽湖生態經濟區日照充足，熱量豐富，無霜期長，是我國著名的魚米之鄉。農村人口眾多，農村地域廣闊，農業發展歷史悠久。研究該地區農地流轉，無論是描述農地流轉的現狀還是分析影響流轉的行為因素，都可謂是江西省發展的重中之重。
二、農地流轉數據研究和方法
（一）樣本概況
一般而言，一個地區的經濟發展水平直接影響著當地的農地流轉情況。項目組對江西省鄱陽湖生態經濟區的余干縣、鄱陽縣、都昌縣、樂平市和新建縣5個縣（市、區）的農戶的農地流轉行為進行抽樣調查。這五個地區發展程度不一，如此選擇，使數據能代表鄱陽湖生態經濟區的普遍水平。
整個調查集中于2014年春節期間，訪談對象不僅有務農的農民，而且有外出務工回鄉過年的農民及常年在外求學打拼的青年，保證了廣泛的代表性。樣本數據都是經過項目組成員親臨實地以問卷調查、訪談等方式收集而來。本次調研總共發放問卷186份，回收有效樣卷156份，其中有流轉行為的94戶，占60.3%，包括單純流出的農戶68戶，單純流入的22戶，既有流出又有流入行為的農戶只有4戶。有流出意愿農戶80戶，有流入意愿農戶21戶。這種現象的發生就值得我們就農戶流轉行為及其意愿受哪些因素的影響展開研究。
（二）農戶農地流轉行為模型的建立
1. 模型的選擇
本文目前要分析的變量是農戶的農地流轉行為，只有兩種情況，即有或沒有發生農地流轉。而Logistic回歸模型適用于因變量為兩分變量的情況，同時自變量可以是全部定性變量、定量變量，也可以是定性與定量變量混合。盧紋岱（2006）認為，Logistic模型適用于因變量為二分變量的分析，是分析個體決策行為的理想模型。所以本研究選用Logistic回歸分析模型分析農地流轉行為與相關變量的相關關系及農地流轉意愿與其影響因素的關系。因變量是農戶流轉農地的情況，若農戶土地發生流轉（流出或流入），因變量取值為1；反之，農戶土地沒有發生流轉因變量取值為0。根據Logistic回歸建模的要求，設X1，X2，X3…，Xi是與Y相關的一組向量，設P為某事件發生的概率。用SPSS.19的二元Logistic可以建立模型，即
P=Exp（Z）/1+Exp（Z）
Z是變量 X1，X2…，Xi的線性組合：
Z=b0+b1X1+b2X2+…bnXn=b0+biXi
其中b0為常數項，表示自變量取值全是0時，比數（Y=1與Y=0的概率之比）的自然對數；Xi為影響農戶流轉農地的行為或者意愿的因素；bi為Logistic回歸的偏回歸系數，表示變量Xi對Y的影響大小。
2. 模型運行效果
本文選用強制進入法（Enter），對156個樣本量數據作統計分析，結果見表1。
三、研究結果分析
（一）家庭特征對農地流轉行為的影響分析
流入模型中，戶主文化水平（X1）對流轉行為的影響達到0.7%的極顯著水平，回歸系數也比較大，其作用方向為負向，這說明戶主文化水平越低，流入土地的可能性更大，沒有別的謀生技能，只能在家種地。而戶主文化水平對流出影響就不那么顯著，說明不存在戶主文化水平和流出農地的明顯規律。在流出流入模型中，文化水平達到0.572的正相關性，表現出顯著影響。
受訪者年齡（X2）對農地流出和農地流出流入模型均達到0.1%的極顯著水平，表明農戶年齡越大，越傾向于流出農地，在家帶小孩安享晚年，而對流入的影響不是很明顯，存在各年齡段都有不同程度的流入情況。
家庭勞動力人數（X3）因子對農地流出的影響是負向的，且達到了7%的顯著水平，表明勞動力越多，農地流出的可能性就越小，說明當前農業生產中，都趨向于自家勞動力耕種，而對農地流入的影響就不那么顯著。因為隨著城市化進程的加快，如果自家農地不需要那么多的勞動力，那么更多的農戶還是會選擇進城務工謀生，這與現實生活的情況完全吻合。而在流出流入模型中沒有表現出顯著的影響。
（二）家庭經濟對農地流轉行為的影響分析
家庭經濟因素中的單位面積農業純收入（X4）因子在流出模型中的作用是非常顯著的，其回歸系數是負向的0.74，在流出流入模型中也表現出負向相關。這充分說明，如果單位面積農業純收入越低，農戶越有可能將農地流出，另謀其他出路。
非農收入比重（X5）是所有因子中影響最為顯著的因子，無論是流出模型，流入模型還是流出流入模型，均達到了1%的極顯著水平，在流出、流入和流出流入模型中，其回歸系數也是很大的。非農收入比重因子在流出和流出流入模型中的回歸系數分別為正向的7.46、0.864，而流入模型的回歸系數為負向的0.914。這說明非農收入比重對農地流轉行為的決策非常重要。到底是因為單位面積農業純收入低、家庭非農收入比重高就將農地流出，還是由于農地流出后農民勞動力主要從事非農生產導致家庭年收入水平的提高。哪個是原因，哪個是結果，很難說清，但至少可以肯定一點是，農戶家庭的經濟收入是促使農地流轉的最直接的驅動力。