分布式认知理论框架下农户土地转出意愿影响因素研究——基于sem模型的武汉城市圈典型地区实证分析-吴萌.pdf
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1、中国人口资源与环境 2016年 第26卷 第9期 CHINA POPULATION。RES(K瓜OES AND ENVIRONMENT Voi26 No9 2016分布式认知理论框架下农户土地转出意愿影响因素研究基于SEM模型的武汉城市圈典型地区实证分析吴 萌 甘臣林任立 陈银蓉(华中农业大学公共管理学院,湖北武汉430070)摘要基于分布式认知理论,从“个人力”、“地域力”、“文化力”三个层次构建农户土地流转认知的影晌因素理论框架,利用“武汉城市圈”典型地区土地流转调查数据构建结构方程模型(Structural Equation ModelSEM),定量分析各影响因素在农户土地流转认知中的作
2、用。研究证实:不同农户认知群体之间存在不同流转认知偏好,“无文化的老农民”相对于“有文化的年轻职业者”在土地流转认知中更加保守;农户对土地的需求普遍偏向土地的资产属性和财产权利。农村土地流转具备内在动力;然而,出于对土地社会保障功能的需求,农户不会因为其家庭生产方式和经济来源明显脱离土地而产生强烈的土地转出愿意。农户的家庭生计条件及“地情节”在一定程度上制约了土地流转;村镇干部“取信于民”是农户获得“安全感”,克服风险规避心理促进土地流转认知的最重要因素;流转价格是对农户在土地流转中物质与精神“双重损失”的资金补偿,两者的匹配程度对农户的认知具有重要作用。在此基础上,得出要靓范流转程序、健全流
3、转监督机制、保护农民利益,加强农村社会保障制度建设以确保农民获得公平的社会保障。加快推进和支持农村教育以提高农村劳动力素质,建立和完善土地流转制度保障和农业经营扶持机制等政策启示。关键词土地漉转;分布式认知:农户意愿;结构方程模型;武汉城市圈中图分类号F301文献标识码A文章编号10022104(2016)09006210 doi:103969jissn10022104201609008随着工业化和城镇化进程的不断推进,我国农村土地问题13益凸显,严重制约着当下农村社会经济的发展1。当前学界的主流观点中,土地流转被认为是解决我国目前耕地撂荒及细碎化问题的一个有效措施与途径,在优化农地资源配置、
4、提高农业技术效率、推进农业适度规模经营、加强农地集约高效利用、增加农民收入等方面具有重要意义旧J。而今,土地流转被喻为“中国农村第二次革命”,已经成为国家资源整合中的一项重要民生工程和政策模式一1。党的十七届、十八届三中全会先后定调了“推进农村改革”和“全面深化改革”的主要目标与方向,农村土地制度改革进入了历史性节点H1。国家在不断完善农村土地流转的顶层设计,农村土地流转的政策环境不断坚实,从政策层面为做好新形势下的农村土地流转工作提供了强有力的支持。51;地方政府也积极响应,出台了一系列促进土地流转的政策措施21。截至2014年上半年,我国已有288(38亿亩)的农村承包耕地实现流转(全球经
5、济数据http:wwwqqjjsjcomzglssj40404html),这一比例相比1990年的253虽有一定的提高,但仍处于初级水平,土地流转仍未摆脱“低水平困局”旧。31。土地流转需要政府支持与政策推动,但最终取决于农户的行为决策,农户的态度与行为对土地流转有着决定性的影响61。土地流转中,农户作为土地资源配置的直接参与者,其任何形式的决策都体现了对流转前后收益与风险的一定考量o,其所持的态度直接影响土地流转效率怕1,更关系到流转后农村的社会和谐与稳定。近年来,国内学者从理论和实证两方面对土地流转的影响因素进行了广泛研究,验证了众多因素对农户土地流转意愿存在影响,影响因素的外延涵盖了农户
6、个体因素、农户家庭因素、区域社会经济因素、政策制度因素、流转模式与市场环境因素等多个方面“。收稿日期:20160529作者简介:吴萌,博士生,主要研究方向为土地经济与管理。Email:147543150qqcorn。通讯作者:陈银蓉,博士,教授,博导,主要研究方向为土地经济与管理。E-mail:chyinrong126corn。基金项目:农业部软科学项目“农村土地流转交易机制与制度建设研究”(批准号:201521);国家社科基金项目“非自愿性水库移民安置中两区土地公平补偿机理与制度建设研究”(批准号:14BGL203);教育部哲学社会科学重大课题攻关项目“新型城镇化进程中农民土地权益保障研究”
7、(批准号:14JZI)014)。62万方数据吴萌等:分布式认知理论框架下农户土地转出意愿影响因素研究不同学者由于研究视角和研究目的不同,在土地流转影响因素选取上存在一定的差异,且大多缺乏成套完整的理论依据,也没有形成一个统一的分析框架“;研究方法也局限于logistic和probit模型,研究结论也不尽相同。1 4|。根据认知心理学理论,人的信念决定其偏好,进一步又决定其决策和行为。;从发生学角度,农户对土地流转的认知在决策之前。因此,理清农户的认知过程对于了解其参与行为具有重要意义,本文试图从农户分布式认知的角度,通过构建结构方程模型(SEM)来分析土地流转的主要制约因素。1理论分析与研究假
8、说11分布式认知理论概述分布式认知理论认为,认知是一种对内、外表征进行处理与加工的活动;是一个包括认知主体和环境的系统,是一个涵盖了全部参与认知事物的分析单元“。对于分布式认知影响因素的理论研究众多,其中,哈奇(Hatch)和加德纳(Gardner)根据分布式认知理论,提出了一个教室中认知活动的同心圆模型。同心圆模型从个人力、地域力和文化力三个层次来概括所有对分布式认知有影响的因素,三种力用三个同心圆表示(见图1)。最内圈层表示个人力,为分布式认知的核心因素圈层“,表示个人在认知活动中的作用,即认知个体在一个特定的本地情境(指一些典型场所如家、教室及工作场所等)中的倾向及经验;中间圈层表示地域
9、力,是分布式认知最关注的因素圈层,它对认知活动具有直接影响,表示本地情境中的资源条件限制以及能够直接影响到个体行为的人物对认知的影响;最外围的圈层表示文化力,表示活动、惯例及信仰等因素对认知的影响,它超越了认知的本地情境,对个体的认知活动产生间接影响。这几种力之间互相依赖,缺一不可。总之,在分布式认知中,个体的智力、经验和偏好等是跟朋友同伴、家庭成员以及老师等人物的交流来往过程中逐渐形成的,并受到本地情境所提供的资源的约束,还受到期望和文化价值等因素的影响“。12土地漉转分布式认知假说制度变迁理论指出,个体认知决定了其行为,进而会直接影响到个体之间的协调关系“。农户之间不同的行为决策根本上是由
10、其认知差异引起的,而农户的土地流转意愿作为其在认知“加工”后的最终结果,不同农户的意愿差异根本上是由认知影响因素差异所决定。在此基础上,用“土地流转意愿”来衡量农户的土地流转认知。农民作为认知主体,其判断在土地流转认知过程中起到了重要作用,同时外部环境因素诸如家庭条件、文化价值、社会环境等都会对农民认知造成不同程度的影响6|。图1分布式认知的同心圆模型Fig1 The concentric circle model ofdistributed cognition theory从分布式认知的视角,提出如下假说:假说一(HI):“个人力”显著影响农户的土地流转认知。个人力在认知中的作用是分布式认知
11、的核心,表示认知主体在认知过程中的倾向及经验,该偏好与经验主要受到认知主体自身特征的影响。在土地流转中,不同的农民由于其职业、文化程度、收入来源、社会政治地位等个体特征差异,必然在土地价值的认识上产生差异,从而表现出对土地产权的不同偏好,对农民的土地流转意愿产生直接影响11 o。结合相关学者的研究,对土地流转认知产生影响的农民自身特征主要有性别心61、年龄心年,。11“1、社会阶层地位n6、文化程度210。161、职业(兼业程度)s-n,43等几个方面。假说二(也):“地域力”显著影响农户的土地流转认知。地域力直接影响个体认知活动,是分布式认知最关注的因素圈层,表示本地情境中的资源条件限制以及
12、能够直接影响到个体行为的人物对认知的影响。就土地流转认知而言,最核心的本地情境是农户的家庭,农民个体的认知活动受到家庭中的其他成员、各种资源禀赋的约束与限制,这些约束与限制直接影响农民个体的认知活动。换言之,农户家庭本身所具有的一系列特征会对农民的认知活动产生直接影响2161。结合相关学者的研究,影响土地流转认知的家庭特征因素主要包括“人口与劳动力资源禀赋”、“收入与经济条件禀赋”、“土地资源禀赋”等方面。衡量“人口与劳动力资源禀赋”常用指标主要有家庭人口数】、劳动力人数m1、外出务工人数m9,131、家庭平均年龄2。副等;衡量“收入与经济条件禀赋”常用指标主要有家庭年总收入【1。1、家庭年人
13、均净收入口113州】、非农收入占比3j9。11J61等;衡量“土地资源禀赋”常用指标主要有家庭承包地规模91引、土地分散程度m1等。假说三(m):“文化力”显著影响农户的土地流转认知。63万方数据中国人口资源与环境2016年第9期文化力代表活动、惯例及信仰等因素对认知的影响,它超越了认知的本地情境,对个体的认知活动产生间接影响。相比个人力与地域力,文化力是一个更加抽象的内涵。在传统农民的思想观念中,土地不仅是一种谋生手段,同时也是人生全部希冀之所在“,是农民关于情感、传统、文化、信仰以及尊严的寄托。因此,“土地情节”9”1可能是影响农户土地流转认知的文化力因素。另一方面,由于生存方式的原因传统
14、农民普遍存在风险规避心理。,对其而言土地流转是存在一定风险的7I,其在土地流转中对政府和集体有较大的依赖性“,在土地流转中政府和集体的可信度是农户获得的“安全感”的基本前提。因此,农户对政府和集体的信任度可能是影响农户土地流转认知的另一个文化力因素。此外,基于补偿原理,土地流转价格应当是对农户转出土地使用价值损失、感情伤害损失以及流转风险承担损失的补偿,农户对土地流转价值认知也可能是一个文化力因素。13变量选取与量表设计在分布式认知理论的基础上,借鉴相关研究的指标选择与量表设计成果,同时结合调研区域的实际情况,设计了19个题项,采取李克特5点量表和实际数据相结合的采集方式,以测量流转认知、个人
15、力、地域力、文化力d个变量(见表1)。2研究方法与模型结构方程模型(SEM)为多元线性回归模型的拓展模型,属于多变量高等统计学范畴,它将因子分析与路径分析两种统计方法整合起来,可以同时对模型中的潜在变量、观测变量以及误差变量之间的关系进行检验。SEM包括结构模型与测量模型这两个基本模型。结构模型一般由多个潜在变量构成,是潜在变量问因果关系模型的说明;测量模型一般由潜在变量与观测变量构成,表示潜在变量与测量指标之间的关系,多个观测变量共同表1变量选取与量表设计Tab1 Variable selection and scale design64万方数据吴萌等:分布式认知理论框架下农户土地转出意愿影
16、响因素研究组成潜在变量的测量指标,就数学定义而言,测量模型是一组观测变量的线性函数。观测变量是通过设计调查问卷或者量表等测量工具采集所得的指标数据,潜在变量表示一种潜在现象或抽象构念,此潜在现象或抽象构念无法直接测量,需要由多个观测变量采集的指标数据共同来反映。测量模型通常表示为:Y=A,7+s (1)X=A,f+6 (2)其中,y、x分别表示内生和外生潜在变量的观测变量,A。A,分别表示内生和外生潜在变量与其观测变量的关联系数矩阵,占、6为测量模型的残差矩阵。结构模型通常表示为:田=BO+,善+亭 (3)其中小f分别表示内生和外生潜在变量组成的向量,B、f分别表示内生和外生潜在变量间的系数矩
17、阵,f是测量误差。根据土地流转分布式认知影响因素理论分析与变量选取,构建包含流转认知、个人力、地域力、文化力4个潜在变量及其19个观测变量的结构方程模型,各变量关系如图2所示。依图2所示,土地流转分布式认知的结构模型由“个人力”、“地域力”、“文化力”3个外生潜在变量与“流转认知”1个内生潜在变量构成,3个外生潜在变量与1个内生潜在变量分别构成了土地流转分布式认知因与果的关系,该因果关系用单向箭头“一”表示,由因变量指向果变量;3个外生潜在变量之间的相关关系用双箭头“一”表示。“个人力”、“地域力”、“文化力”和“流转认识”4个潜在变量分别由观测变量x,。一xH、五。如、墨也和yl。来测度反映
18、。elle15、e2le29、e3le补e41分别表示所对应测量模型的残差,e。为结构模型的测量误差。3数据来源与样本检验31数据来源与样本描述“武汉城市圈”是指以武汉市为中心,覆盖周边黄石市、鄂州市、黄冈市、孝感市、成宁市、仙桃市、天门市、潜江市共八个大中型城市的城市群,也称“1+8城市圈”。行政区域虽然不足湖北省面积三分之一,却集中了湖北省超半数的人口、60以上的国内生产总值,是我国中部地区规模最大的城市群之一。武汉、鄂州两市是武汉城市圈农村产权制度改革的试验先驱,两市率先分别于2009年和2012年成立了农村综合产权交易所(中心),土地流转市场较为活跃,在农村土地流转实践中累积了大量宝贵
19、经验,是“1+8城市圈”农村产权交易市场平台搭建的基础。本文使用的数据来自2015年7月针对武汉城市圈典型地区农村地流转状况的问卷调查,调查区域涉及武汉市江夏区安山镇、五里界镇,鄂州市鄂城区燕矶镇、梁子湖区涂垴镇共计26村,共发放问卷300份,回收有效问卷287份,问卷有效率为9567,其中转出土地、转入土地,未发生流转样本数分别为253份、15份、19份。考虑到不同类型样本影响因素对流转意愿作用的差异性哺12141 6I,加之样本数量的局限,未将转入土地和未发生流转样本纳入研究范围,最终所用数据为253份土地转出样本。研究样本区域如图3aC,样本来源情况如表2,样本基本情况如表3。由表3可知
20、,调查对象主要是具有一定文化水平和农业生产经验的中年男性普通村民。农户的基本特征符合研究的需要,研究样本具有一定的代表性。图2土地流转分布式认知结构方程模型变量关系图Fig2 Variable diagram of SEM表2样本来源情况Tab2 Origin of species sample65万方数据中国人口资源与环境2016年第9期32样本检验321样本数据正态性检验SEM使用极大似然法进行结构模型估计时,样本数据需服从正态分布,否则将违反估计。观察变量的正态性通常采用偏度和峰度对样本数据进行检测。一般认为,样本数据服从正态性分布的条件是中值和中位数相近,偏度值低于2,同时峰度值低于5
21、。使用SPSSl70对样本数据进行偏度和峰度分析,发现除墨,(性别)和置,(社会阶层地位)以外的观察变量其偏度绝对值均在0123一1347之间,小于2,峰度绝对值均在00383146之间,小于5。因此,观测变量x。和x。,未能通过正态性检验,应将其剔除,不再纳入下一步统计分析,样本剩余17个观测变量数据服从正态分布,满足使用极大似然方法估计的条件。322样本数据多重共线性检验SEM要求各变量样本数据之间相互独立,否则将违反估计。使用AMOSl70进行验证性因素分析发现,潜在变量胞(地域力)存在观测变量标准化路径系数大于095的阈值,方差估计值出现负数情形,在排除异常样本影响之后,断定观测变量之
22、间存在一定程度的多重共线性。根据观测变量之间相关系数矩阵,观测变量置,与如、如、如,如与的相关系数绝对值较大,接近甚至超过08。因此需要在保留潜在变量含义的基础上,剔除相对不重要的观测变量,以避免观测变量之间的多重共线性而违反估计。通过逐步回归分析和人工选择将观测变量五。、如、如、b剔除出模型。图3a武汉城市圈在湖北省区位Fig3a Location of WuhanUrban Circle图3b武汉城市圈行政区划图Fig3b Administrative map ofWuhan Urban Circle表3样本基本情况Tab3 Basic situation of the sample图3c
23、研究域区划图Fig3c Zoning map ofthe study alea66万方数据323验证性因子分析验证性因子分析可以用来评估问卷的会聚有效性哺o。利用AMOSl70对通过检验保留于模型中的样本数据进行验证性因子分析,结果显示所有观测变量的标准因子载荷均大于075,在统计上具有高度显著性。根据标准化回归系数估计值计算出各潜在变量的组合信度以判断模型内在质量,通常组合系数均大于06表明潜在变量的组合信度较佳,计算结果显示4个潜在变量的组合系数均大于06的标准,表明模型内在质量较佳。4结构方程模型分析运用AMOSl70软件对土地流转农户认知影响因素进行检验,考虑潜在变量个人力x1、地域力
24、炮、文化力鄹的观测变量方差之间存在共变关系,因此增列e。:与e。、e。:与e3I、e15与e3I、e恐与e23、e23与e扑e23与e”、e31与e34、e33与共计8组共变关系,有效降低模型的卡方值,且不违背理论假设。最终得到结构方程模型的拟合指数(见表4)、全模型路径图(见图4)和模型检验结果(见表5)。表5 结构方程路径系数与假说检验Tab5 Path coefficient of the SEM and hypothesis testing注:”表示l显著水平。在借鉴吴明隆评价指标基础上,根据AMOSl70计算结果所呈现的拟合指标,绝对拟合优度指标选取卡方值显著性概率(P)、良适性适配
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