1. 引言
随着中国工业化、城镇化水平的不断提高，大量农村人口进入城镇就业并定居，但是农村宅基地建设面积仍不断增加，并没有因为农村劳动力的流出而减少，出现了“人在城市地在农村，农村人口数量减少而宅基地建设面积增加”的错配现象。农村宅基地闲置废弃、一户多宅、宅基地使用面积超标等现象普遍存在，导致大量宅基地利用效率低下，造成了严重的土地资源浪费现象[1]。针对这种现象，国家先后出台了一系列的土地退出补偿政策[2] [3]，为合理引导农户退出宅基地，并在国内一些农村地区进行了探索和尝试。然而，在实践中，大部分农户对宅基地的依赖程度较高，对宅基地退出仍持有消极态度。深入研究农户宅基地退出意愿及其影响因素，对于制定合理的宅基地退出相关政策，保障农民合法权益具有重要的现实意义。
近年来，国内学术界对农户宅基地退出意愿及其影响因素方面的研究不断增加。郭贯成等[4]认为探索宅基地退出机制是保障农民合法权益、优化农村土地资源配置、提高土地资源利用效率，有助于解决我国宅基地管理中诸多问题的有效途径。张飞等[5]学者认为，尊重农民的意愿是宅基地退出工作的重要原则之一，所以开展农民真实意愿调查研究，对宅基地退出工作的有序推进具有重要意义。然而，农户宅基地退出意愿的形成，实则是极为复杂的心理认知活动，往往会受到农户个人基本特征、家庭收入状况、政府补偿政策和外部环境等多种因素的影响[6]。通过梳理文献发现，大部分学者主要从内在和外在两个层面对农村宅基地退出进行研究。一方面从内在因素层面进行探讨农户宅基地退出意愿及其影响因素[7]，发现农户个人特征[8]、家庭特征[9]、宅基地价值认知[10]、资源禀赋[11]、生计资本[12]、政策认知程度[13]、户籍改革[14]等均会影响农户宅基地的退出意愿。另一方面是从外在层面进行研究，主要聚焦于宅基地退出的补偿政策[15]、宅基地退出农户权益保障[16]、宅基地退出的机制与收益分配[17]、宅基地退出的必要性[18]、宅基地退出存在的困境[19]。如陈伟伟等[20]通过分析山东省224份农户调查数据，发现农户的年龄、受教育程度、农户职业类型、家庭存款以及对宅基地政策的认知程度均对宅基地退出意愿产生显著影响；廖雅祯等[21]以兰州市红城镇为例，发现显著影响农户宅基地退出意愿的因素有年龄、文化程度、外出务工年限、外出就业是否稳定、家庭年收入等。
综上所述，关于农村宅基地退出学术界已取得一定研究成果，但是仍然存在两个方面的不足。一是研究内容较为单一，现有研究多是对某一单一的意愿影响因素为出发点，忽略了农户整体特征对宅基地退出意愿的影响。二是大多数研究都集中在城市、非试点和经济发展较好的地区，而随着社会的发展，影响农户参与宅基地退出意愿的因素在不断地发生变化，需要及时更新研究成果。鉴于此，本研究基于云南省宅基地改革试点的调查实证，对农户宅基地退出意愿及其多影响因素进行分析，以期为盘活农村宅基地资产和统筹推进城乡一体化提供决策依据。
2. 数据来源与样本特征
2.1. 数据来源
研究数据来源于课题组2025年1月对云南省3个试点区县的农户问卷调查。在选择调查区域时，主要考虑以下两个方面：一是该区县整体纳入农村宅基地制度改革试点范围；二是区域内已在推进宅基地退出试点相关工作。基于此，本研究选择昆明市宜良县、玉溪市江川区和大理州大理市3个县区作为调研区域，它们均是2020年9月新一轮农村宅基地制度改革全国试点县(市、区)。其中，在昆明市宜良县选择了麦地冲村、下栗者村等2个村，在玉溪市江川区选择了六十亩村、业家山村、白石岩村等3个村，在大理州大理市选取了凤阳邑村、鹤阳村等2个村开展实地调研和农户问卷调查。问卷调查采用村内随机抽样方式，每个村随机选取四十多户农户开展“一对一”问卷调查，每户调查约1小时；问卷内容主要涉及农户个人特征、家庭特征、宅基地特征、宅基地退出意愿和政策了解程度等。本次共完成调查问卷 210 份，经严格数据整理，剔除存在部分信息缺失、信息填写错误的无效问卷9份，获得有效问卷201份，有效问卷率为95.71%。
2.2. 样本特征
根据调查数据统计，在被调查的农户中，男性94人、女性107人，分别占样本总量的46.77%、53.23%；45~59岁之间的农户最多为95人，占47.27%；受访农户的文化程度普遍偏低，小学及以下的文化程度人数最多有110人，占样本总量的54.73%，初中人数有67人，占33.33%，高中及以上的文化程度最少有24人，占11.94%；家庭总人口数以5~7 (包括5人)人的农户比例最大，占52.24%。调查区域“一户多宅”现象较少，61.69%的受访农户只有一处宅基地；宅基地面积在100~200 m2的农户占68.16%；受访农户对宅基地退出政策的认知程度普遍偏低，政策认知程度中，53.24%的受访农户不了解宅基地政策；63.18%的受访农户认为宅基地的产权属于个人，54.73%的受访农户认为宅基地可以自由买卖。由此可见，本次调研覆盖面较广，调查数据具有一定代表性。
3. 研究方法
3.1. 变量选取及赋值
3.1.1. 因变量
因变量选取的是农户宅基地退出意愿，将其分成愿意或不愿意两类，分别赋值为：0 = 不愿意，1 = 愿意。
3.1.2. 自变量
本研究基于农户个人特征、家庭特征、宅基地特征和政策认知程度4个方面共选取11个自变量，分别探讨其对农户宅基地退出意愿的影响，如表1所示。
(1) 农户个人特征
每位农户的个体特征不同，他们在选择退出宅基地时的意愿也会不同。为此，本研究选取了性别、年龄、文化程度3个变量来表现农户的个人特征。
(2) 农户家庭特征
除农户个人特征外，每位农户的家庭特征也存在显著差异，家庭特征不同也可能影响其宅基地退出意愿。为此，本研究选取了家庭人口总数、家庭年收入、劳动力数、非农劳动力数4个变量来表现农户的家庭特征。
(3) 农户宅基地特征
农户宅基地的不同，可能会影响农户的行为决策。为此，本研究选取了宅基地数量、宅基地面积、宅基地距县城的距离来表现农户宅基地的特征。
(4) 农户政策认知程度
农户政策认知程度是指农户对宅基地相关政策的了解程度，本研究选取了宅基地的认知程度来表现农户政策认知程度，调查中将其分为不了解、一般了解、很了解3类程度。
Table 1. Variable description and descriptive statistics
表1. 变量说明及描述统计
类别 |
变量名称 |
标示 |
变量赋值 |
预期影响方向 |
因变量 |
农户宅基地退出意愿 |
Y |
愿意 = 1；不愿意 = 0 |
/ |
自变量 |
|
|
|
|
个人特征 |
性别 |
X1 |
女 = 1；男 = 2 |
/ |
年龄 |
X2 |
44岁及以下 = 1；45~59岁 = 2；
60岁及以上 = 3 |
- |
文化程度 |
X3 |
小学及以下 = 1；初中 = 2；高中及以上 = 3 |
+ |
家庭特征 |
家庭总人口数 |
X4 |
3人以下 = 1；3~5人 = 2；5~7人 = 3；
7人以上 = 4 |
- |
家庭年收入 |
X5 |
5万以下 = 1；5~8万 = 2；8万以上 = 3 |
+ |
劳动力数 |
X6 |
3人以下 = 1；3~5人 = 2；5人以上 = 3 |
- |
非农劳动力数 |
X7 |
3人以下 = 1；3~5人 = 2；5人以上 = 3 |
+ |
宅基地特征 |
宅基地面积 |
X8 |
100平米以下 = 1；100~200平米 = 2；
200平米以上 = 3 |
+ |
宅基地数量 |
X9 |
1处 = 1；2处 = 2；3处及以上 = 3 |
+ |
宅基地距县城距离 |
X10 |
10公里 = 1；10~20公里 = 2；
20公里以上 = 3 |
- |
政策认知 |
宅基地政策了解程度 |
X11 |
不了解 = 1；一般了解 = 2；很了解 = 3 |
+ |
3.2. 模型选取与构建
Logistic回归模型是一种概率型非线性回归模型，可用于预测某一结果是否发生的概率。该模型在医学预测等领域应用较多，适用于因变量是分类变量的回归模型，其最早应用于流行病研究领域，目前在诸多研究评估方面都有广泛的应用，特别是在评估事件发生可能性的方面发挥着重要作用。本研究中，农户宅基地退出意愿分为“愿意”和“不愿意”两种情况，在综合考量众多学者的研究成果后，本研究决定选用二元Logistic回归模型对影响宅基地退出意愿的影响因素进行分析。以受访者农户宅基地退出的意愿作为因变量，其中，具有退出宅基地意愿的农户，其因变量取值为1，而没有退出宅基地意愿的农户，因变量取值则为0。具体模型如下：
(1)
通过对数转换，式(1)转换为式(2)。
(2)
上式中，P表示受访农户愿意退出宅基地的概率，
表示受访农户不愿意退出宅基地的概率，
为常数项，
为误差，
表示影响农户退出宅基地的相关因素，
为第i个解释变量的回归系数。
4. 结果与分析
4.1. 农户宅基地退出意愿
调查显示，受访农户宅基地退出意愿较低。在被问及“若给予合理补偿时，您愿意退出宅基地吗”时，愿意退出宅基地的有48户，占样本总量的23.88%；不愿意退出宅基地的有153户，占总样本总量的76.12%。在不愿意退出宅基地的原因中，选择“习惯了农村生活，不能适应城镇生活”的受访农户有64人占样本总量的31.84%，选择“退出后种地不方便”的有90人，占44.78%；选择“退出后收入问题”的有42人，占20.90%；选择“退出后没地方居住”的有41人，占20.40%；选择“退出后没钱买新房”的有33人，占14.42%；选择“对自家旧房子有感情”的有27人，占13.43%；选择“退出后的社会保障不完善、想把宅基地留给子孙后代、子女上学问题”的人数相对较少，分别占样本总量的8.96%、8.46%、4.98%。
4.2. 农户宅基地退出意愿的影响因素分析
本研究应用SPSS25.0统计分析软件对调查数据进行二分类Logistic回归分析，将农户宅基地退出意愿作为因变量，将影响宅基地退出意愿的各个因子作为自变量。
4.2.1. 模型拟合度检验
表2中的模型系数Omnibus检验，是对模型的回归系数进行显著性检验，确保Logistic模型能够准确反映宅基地退出意愿。从表2可以看出，整体模型的卡方值为63.738，卡方值 > 卡方临界值[CHINV (0.05, 11) = 19.675]，说明该模型能对调查数据进行有效的分析。自由度为11、显著性P = 0 < 0.05，说明达到显著水平，这表明本研究选择的11个变量中至少有一个自变量，能够有效地解释农户宅基地退出的意愿。
表2中的Hosmer & Lemeshoe检验是对模型整体适配度进行检验。从表2可以看出，显著性P = 0.808 > 0.05，说明方程不存在显著差异，模型的卡方值为4.510，小于临界值15.507 (自由度为8，P = 0.05)，说明该模型的适配程度较好，选取的变量能够用来反映农户宅基地退出的意愿。
Table 2. Model significance and adaptability test
表2. 模型显著性与适配性检验
检验模型 |
指标 |
卡方 |
自由度 |
显著性 |
Omnibus检验 |
步骤 |
63.738 |
11 |
0 |
块 |
63.738 |
11 |
0 |
模型 |
63.738 |
11 |
0 |
Hosmer & Lemeshoe检验 |
|
4.510 |
8 |
0.808 |
4.2.2. 影响因素分析
在Logistic模型中，变量进入模型的方法有很多，本研究选择Enter强行进入法，分析得到农户宅基地退出意愿Logistic模型回归结果如见表3所示。
Table 3. Model regression results
表3. 模型回归结果
指标 |
B |
标准误差 |
瓦尔德 |
自由度 |
显著性 |
Exp (B) |
Exp (B)的
下限 |
Exp (B)的
上限 |
X1 |
−0.141 |
0.420 |
0.113 |
1 |
0.737 |
0.869 |
0.382 |
1.977 |
X2 |
−0.712* |
0.366 |
3.772 |
1 |
0.052 |
0.491 |
0.239 |
1.007 |
X3 |
0.666** |
0.324 |
4.225 |
1 |
0.040 |
1.946 |
1.031 |
3.672 |
X4 |
−0.768** |
0.371 |
4.279 |
1 |
0.039 |
0.464 |
0.224 |
0.960 |
X5 |
0.512* |
0.278 |
3.395 |
1 |
0.065 |
1.669 |
0.968 |
2.878 |
X6 |
−0.004 |
0.496 |
0.000 |
1 |
0.994 |
0.996 |
0.377 |
2.633 |
X7 |
0.357 |
0.552 |
0.419 |
1 |
0.517 |
1.430 |
0.484 |
4.219 |
X8 |
−0.123 |
0.449 |
0.075 |
1 |
0.784 |
0.884 |
0.367 |
2.132 |
X9 |
1.053*** |
0.380 |
7.677 |
1 |
0.006 |
2.866 |
1.361 |
6.034 |
X10 |
0.110 |
0.249 |
0.194 |
1 |
0.660 |
1.116 |
0.685 |
1.820 |
X11 |
1.094*** |
0.364 |
9.057 |
1 |
0.003 |
2.986 |
1.465 |
6.089 |
注：*、**、***分别表示在10%、5%、1%的统计水平上显著。
(1) 农户个人特征
在农户个人特征中，X2 (年龄)和X3 (文化程度)分别呈现出10%和5%的显著性水平，回归系数分别为−0.712和0.666。可见，年龄对宅基地退出有负向作用，验证了预期假设，同时与李星佚[22]的回归分析结果是一致的。这表明，随着年龄的增长，农民思想越保守，对宅基地的依赖程度加深。这部分群体普遍担忧自身年龄偏大，在城镇就业市场缺乏竞争力，难以找到合适的工作岗位，对退出宅基地后的生活保障存在较大顾虑，担心失去宅基地将面临生活困境，他们更倾向于保留现有宅基地，不愿轻易改变现状。同时，回归分析结果显示，文化程度对宅基地退出有正向作用，受教育程度较高的人群通常具备更开阔的视野和更强的理解能力，能够更深入地把握政策内涵，他们对新事物的接受度较高，在宅基地退出后展现出较强的就业适应能力，所以宅基地退出意愿较大。
(2) 农户家庭特征
在农户家庭特征中，X4 (家庭总人口数)和X5 (家庭年收入)分别呈现出5%和10%的显著水平。回归系数分别为−0.768和0.512，表示家庭总人口数对宅基地退出有负向作用。这也与李星佚[22]的研究结果是一致的。这表明，随着农户家庭人口数量的增加，进城生活的成本和难度显著上升。家庭人口增多意味着更高的住房、教育和医疗支出，同时面临更大的就业压力。这些因素使得农户更加依赖现有的宅基地资源，降低了他们向城市迁移的意愿。
(3) 农户宅基地特征
在农户宅基地特征中，X9 (宅基地数量)呈现出1%的显著水平，回归系数为1.053，表示宅基地数量对宅基地的退出有正向作用；这与王俊龙[23]的研究比较一致。这表明，拥有多处宅基地时，往往存在闲置现象；若给予合理补偿，农户选择退出宅基地的意愿也会较强。
(4) 农户政策认知程度
在农户政策认知程度中，X11 (宅基地政策认知程度)呈现出1%的显著水平，其回归系数为1.094，表示X11对宅基地的退出有正向作用。这与廖彩荣[24]和王静[25]的研究是一致的。这表明，农户对宅基地政策了解程度越高，降低了不确定性和能准确评估退出后的补偿标准、安置方式、社会保障等；如果能加强宅基地退出相关政策的宣传，农户退出宅基地的意愿将会有所增强。
5. 结论与建议
5.1. 研究结论
本研究基于云南省宅基地改革试点区的实证，通过农户问卷调查，运用二元Logistic回归模型，实证检验农户宅基地退出意愿及影响因素，主要结论如下：
(1) 农户宅基地退出意愿较低，仅有23.88%的受访农户愿意退出宅基地。
(2) 农户的文化程度、家庭年收入、宅基地数量、对宅基地政策了解程度对宅基地退出意愿有显著正向影响；年龄、家庭总人口对宅基退出意愿有显著负向影响。
(3) 农户的性别、劳动力数、非农劳动力数、宅基地面积和宅基地距县城的距离对宅基地退出意愿的影响则不显著。
(4) 受访农户对宅基地退出政策的认知程度普遍偏低，主要体现在两方面：一是对宅基地政策的了解程度不足，二是对宅基地的认知存在较大的误解。
5.2. 政策建议
根据调查结果与分析，为促进农户退出宅基地，本研究提出以下建议：
(1) 宅基地退出要充分尊重农户意愿，综合考虑农户的个人特征和家庭特征，制定不同的宅基地退出政策，保障农民自主权和参与权，切实保护农民权益，提高农户退出宅基地的积极性。
(2) 设计面向不同文化水平群体的、多渠道、多形式的精准宣传方案，加强宅基地相关政策的宣传工作，增强农户对宅基地的认知程度。调查结果表明，受访农户文化程度普遍偏低，认知水平受限，对宅基地退出政策了解不足，存在较大的误区。所以在宅基地退出试点改革中，加大宅基地相关政策的宣传力度，应充分根据农户实际情况采取多渠道宣传方式，让农户更加及时、准确、全面地获得政策信息，科学有效地引导农户做出选择。
(3) 探索以家庭为单位的综合性安置与生计支持计划，妥善安置家庭所有成员并保障其长远生计。
(4) 设计差异化的养老保障与退出补偿衔接方案，提升农户退出宅基地后的生活水平和抗风险能力，减轻农户退出宅基地的顾虑，促进农村闲置宅基地科学有序地退出。
致 谢
本研究前期工作得到项目团队成员邱富龙、李星玉和倪英妹等的帮助，在此表示衷心感谢。
基金项目
玉溪师范学院2024年大学生创新创业训练计划项目《乡村振兴背景下农村宅基地退出意愿及影响因素研究——基于云南省宅基地改革试点的实证》(2024A042)。
NOTES
*通讯作者。