基于Meta分析的集体经营性建设用地入市影响因素研究

The research on influencing factors of collective profitable construction land into the market based on meta analysis

摘要

运用Meta分析实证研究，探究集体经营性建设用地入市影响因素研究结论差异，为制定入市政策提供参考。结果表明：性别、年龄、文化程度、职业、流转价格、流转政策满意度、流转政策了解、流转保障具有显著的正向影响，而农业依赖度、风险感知具有显著的负向影响；个体特征、风险感知和流转保障存在显著的异质性，异质性来源可能出现在发表年份、抽样方式和地区上的差异，其中年龄和文化程度还受分析模型的影响；性别、文化程度对于集体经营性建设用地入市的影响在逐渐增强，其余变量均存在不同程度的减弱。基于上述分析，推动集体经营性建设用地入市过程中要提高农户参与度和政策认知水平，加强农民保障体系建设，因地制宜，探索差异化入市方式。

Abstract

With meta analysis，the paper aims to explore the differences in research findings on the influencing factors of the collective construction land entering the market， and to provide reference for the formulation of market entry policies. The results show that ：gender， age， education level， occupation， transfer price， transfer policy satisfaction， transfer policy understanding， and transfer security have significant positive effects， while agricultural dependence and risk perception have significant negative effects. There is significant heterogeneity in individual characteristics， risk perceptions and transfer security， and the sources of heterogeneity may be found in differences in year of publication， sampling method and region， with age and education level also being influenced by the analytical model. The influence of gender and education level on the collective construction land entering the market is gradually increasing， while the remaining variables all have varying degrees of attenuation. Therefore， it is necessary to improve farmers' participation and policy awareness， strengthen the construction of farmers’ security system， and explore different ways of entering the market according to local conditions in order to promote the entry of construction land of the collective management into market.

Graphical abstract

关键词

集体经营性建设用地 / 影响因素 / Meta分析

Key words

Collective profitable construction land / Influencing factors / Meta analysis

2020年新《土地管理法》正式颁布实施，本次修法删除了原法四十三条，从法律层面正式允许集体经营性建设用地入市，打破国有建设用地市场的一级垄断，标志着城乡统一建设用地市场建设迈出关键一步^［1］。自2015年“三块地”改革以来，各试点在集体经营性建设用地入市方式、入市路径^［2］、土地增值收益分配^［3］等方面进行了许多探索。截至2018年底，全国集体经营性建设用地共入市1万余宗，面积约0.6万公顷，总价款257亿元1

1 资料来源：中国人大网.国务院关于农村土地征收、集体经营性建设用地入市、宅基地制度改革试点情况的总结报告[EB/OL]. (2018⁃12⁃23). http://www.npc.gov.cn/zgrdw/npc/xinwen/2018⁃12/23/content_2067609.htm.

，对乡村发展^［4⁃5］、经济增长^［6］都发挥了巨大作用。因此，加快推动集体经营性建设用地入市，打破城乡土地要素流动壁垒，对于构建全国统一大市场、促进乡村振兴具有重要意义。

在集体经营性建设用地入市过程中要处理好农民与土地的关系^［7］，农民作为建设用地入市的重要参与者^［8］，其对入市的支持程度、与村干部的信任关系等将直接影响到入市决策。已有研究表明，农户的个体特征、政策认知、补偿满意度等因素都影响到农户参与集体经营性建设用地入市工作，这些研究对于集体经营性建设用地入市政策制定具有重要价值，那么，由于改革时间、试点区域以及发文作者偏好等原因，这些影响因素是否会存在变化，是否适合于在全国推广就值得思考，因此，本文尝试运用Meta方法对已有文献中的影响因素进行进一步分析，检验这些因素的可靠性与异质性问题，以期为推动集体经营性建设用地入市政策制定提供理论参考和借鉴。

一、文献检索与编码

（一）文献检索

Meta分析首先要搜集相关研究文献。本文所用文献主要来源于已正式发表的相关期刊、学位论文等资源。本文以2007至2022年4月期间发表的论文为研究对象，输入“集体经营性建设用地”“集体建设用地入市”“集体建设用地流转”和“影响因素”“意愿”等词组合成主题词，在中国知网、中国学位论文、万方、维普等中文期刊论文资源库中搜索，获得相关论文270篇，删除互相重复论文93篇，不符合研究要求的论文96篇，搜索文后参考文献补充论文5篇，最终初步确定48篇相关论文。第二步是筛选论文。筛选要求如下：其一，论文研究主题为中国区域问题；其二，所选论文必须是定量研究，纯案例、定性研究不予采用；其三，论文内容中要有集体经营性建设用地入市或流转影响因素等核心要素，否则不予采用；其四，论文定量分析结果中要提供相关数据，方便计算偏相关系数、方差、标准差等统计结果；其五，对相同作者的论文，要从论文的权威性、研究深度等方面择优选取。对照五条筛选要求，删除不符合要求论文35篇，最后13篇论文被确定为本文Meta分析的对象。

（二）文献编码

对符合纳入标准的文献进行信息提取，自制提取表格，提取内容主要包括论文基本信息和计算效应值的相关统计量。论文基本信息包括第一作者、文章名称、发表年份、发表期刊、影响因子、研究区域、抽样方式、研究模型。计算效应值的相关统计量包括论文的样本量、研究变量以及可利用其他方法转化为变量的效应值等信息。

二、Meta分析方法

Meta分析方法最早是应用于医学领域对安慰剂治疗效果的定量研究方法，20世纪90年代被逐步引入人文社科、自然科学等领域的文献综述研究中^［9］。Meta分析是对具有同一研究课题下针对某一问题所取得的多个相互独立的研究结果进行系统性整合^［10］，通过对已有研究结果的效应和显著性分析，揭示出单个研究文献结果由于抽样或人为误差所导致的差异^［11］。Meta分析法的主要步骤是计算效应量，然后是异质性检验以整合效应量，再次是对已有论文结果进行发表偏倚检验、敏感性分析、累积Meta分析和亚组分析。

在对任何单一影响因素进行分析时需要该影响因素至少被两篇及以上论文研究中涉及且在每篇论文中的内涵定义差距较小，以保证效应量计算的有效性。本文13篇研究论文中符合上述要求的影响因素有13个，且每个影响因素均有3篇以上文献涉及。通过对相关论文结果中偏相关系数、样本量、标准差等统计后，提炼出13组原始数据，本研究采用Stata 6.0软件对数据进行处理（见表1）。

（一）效应量转换

在经济学领域，效应量是衡量变量变动关系的经济指标，它应当是包含一定的经济意义，如相关系数、弹性、边际变化率等。本研究选取各项独立研究中集体经营性建设用地入市的影响因素偏相关系数r^［12］，利用费雪转换将偏相关系数r转换为Fisher's Z值；然后对Fisher's Z值做加权平均处理，将抽样标准误平方的倒数作为权数；最后换算得到一个最终效应值R。Fisher's Z值的优点是即使原始数据不服从正态分布，转换后的Fisher's Z值依然服从正态分布。

首先计算偏相关系数：

r=t/\sqrt[]{t^{\mathrm{2}}+df} （df为自由度）（1）

偏相关系数的标准差：

S{E}_r=t/r（2）

将偏相关系数进行费雪转换：

Fisher's Z= \frac{\mathrm{1}}{\mathrm{2}}ln（\frac{\mathrm{1}+\mathrm{r}}{\mathrm{1}-\mathrm{r}}）（3）

Fisher's Z的方差：

V_z=\frac{\mathrm{1}}{\mathrm{n}-\mathrm{3}}（n为每个影响因素的样本量）（4）

Fisher'sZ的标准误：

S{E}_{\mathrm{z}}=\sqrt[]{V_{\mathrm{z}}}（5）

综合效应量Fisher's Z转换成综合相关系数R：

R=\frac{{\mathrm{e}}^{\mathrm{2}\mathrm{Z}-\mathrm{1}}}{{\mathrm{e}}^{\mathrm{2}\mathrm{Z}}+\mathrm{1}}（Z为Fisher's Z值）（6）

最终本文计算得到效应值75个，独立样本量4536个。然后根据相关系数R来判断变量的相关关系，以及通过其绝对值取值范围来判断变量的相关程度。

（二）异质性检验

已发表研究成果的研究区域、研究时间、研究者、研究对象等方面并不相同，因此，Meta分析认为这些已有研究结果具有一致性时，才能真正说明研究结果的可信性。经济学Meta分析领域中多数研究采用Q检验对异质性进行检验。已有研究多使用加权离均差平方和的Q统计量及其P值，以及反映异质性在效应量总变异中所占比重的{\mathrm{I}}^{\mathrm{2}}统计量。如果Q统计量的P≤0.1，{\mathrm{I}}^{\mathrm{2}}>50%，则说明排除抽样误差因素，可能是由于单个研究间的随机差异或某些系统性因素造成的结果异质性，可以采用随机效应模型；相反，若P>0.1，{\mathrm{I}}^{\mathrm{2}}≤50%，则说明效应值呈同质性分布，单一研究的差异是由抽样误差导致，应采用固定效应模型。

本文选择Q统计量指标对组间方差进行检验，计算方法如下：

Q={\sum }_{i=\mathrm{1}}^k{W}_i(Y_i{-M)}^{\mathrm{2}}（7）

I^{\mathrm{2}}=（\frac{\mathrm{Q}-\mathrm{d}\mathrm{f}}{\mathrm{Q}})\times \mathrm{100}\mathrm{\%}（8）

其中，{\mathrm{W}}_i为第i个研究的权重值，{\mathrm{Y}}_i为第i个纳入研究的效应量，\mathrm{M}为纳入研究的平均效应量，k为对应的研究数，即Q实际上是效应量的加权离均差平方和（WSS）。

（三）发表偏倚检验

发表偏倚是指相似主题研究论文，其结果呈显著的文章更容易被期刊所接受，从而导致的选择偏误。在经济领域Meta分析中为了规避漏斗不对称检验的主观性问题^［9］，常采用回归检验独立研究结果是否存在发表偏倚^［13］。

（四）敏感性分析

敏感性分析主要是为了解决某篇论文中极端数据对效应量的影响，以增强检验结果的稳健性。本文将逐个加入论文结果来观察对评估结果的显著影响，然后逐一排除单个效应量对其余效应量整合，观察结果的差异性，以检验是否存在“极端数据”。

（五）累积Meta分析

已有论文结果中集体经营性建设用地入市影响因素之间的强弱关系可能会随着外部经济社会环境的改变而变化，所以累积Meta分析目的就是要检验这些已有研究中的影响因素随时间变化的规律。累积Meta分析就是把某一核心问题研究视作一个长周期的整体，然后每篇单一研究按照发表时间进行累计叠加，然后进行多次Meta分析，来观察是否存在随时间变化的规律。

（六）亚组分析

亚组分析是指在Meta分析中，可以将显著性调节变量按照一定的研究特征分成若干亚组进行分析，依次检验各亚组间变量的关系，如果变量间的关系存在差异，则该亚组具有调节效应，其目的在于找出更加详细的异质性信息。

三、基于Meta分析的集体经营性建设用地入市影响因素

（一）变量选取

本文变量分为4类，即个体特征、家庭特征、政策特征、入市流转影响，具体说明见表2。

1. 个体特征

个体特征变量包括性别、年龄、文化程度和职业。在大多数农村中农户家庭的主事者或决策者是男性，因此，男性相对于女性更倾向于选择入市^［14］，所以性别的预期方向为正向影响入市。通常来讲，年轻村民对新事物新思想的接受程度大于年长村民，所以可能年轻村民更容易接受入市流转^［15］。但是也有学者在调查中发现年龄大的农民表示随着年龄增长身体状况欠佳，家中中青年外出打工，又因农业投入大产出小，无心再耕种，因此更愿意选择入市^［16］。因此年龄对于入市意愿的预期不确定。文化程度高的农户更容易理解和接受新政策，相较于文化程度低的农户，非农技术能力越强以及非农就业的优势越大，对于农业的依赖程度越低，因此对于文化程度的预期方向为正向影响入市。职业为务工或兼职务农的农户对于集体经营性建设用地的依赖度不高，相对于务农的农户更期待入市后的额外收入，因此职业对入市意愿预期为正向影响。

2. 家庭特征

家庭特征变量包括家庭收入、农业依赖度和风险感知。随着家庭收入的增多，农户对于集体经营性建设用地的依赖程度也逐渐减弱，参与入市的意愿增强，因此对于家庭收入的预期方向为正向影响入市。农业收入占家庭收入的比例越大，表明农户对农业的依赖度越高，对农村集体经营性建设用地的依赖也就越强，农户参与入市的意愿越弱，所以农业依赖度的预期方向为负向影响入市。风险感知一般为风险偏好、风险中性和风险规避三种类型，通常情况下，风险偏好强的农户，愿意尝试新事物并做出相应的行为，风险规避型农户出于“避免灾难”的理性思考，对于入市政策的不安全感知很可能对其入市意愿产生负向影响^［17］，因此对于风险感知的预期方向暂不确定。

3. 政策特征

政策特征变量包括流转政策满意度、流转政策了解和流转价格。集体经营性建设用地入市后，要实现与国有土地同地同权同价，现行流转政策的环境越好，农户便越愿意参与入市，因此假设流转政策满意度的预期方向为正向影响。流转政策了解程度方面，农户对于流转政策越了解可能越容易理解该制度推行的意义，参与入市的意愿就会越强，因此预测其方向为正。通常来讲，流转价格越高，农户越可能认为集体资产得到了体现而使其自身权益得到了保障^［18］，参与入市的意愿便会越强，因此预测流转价格正向影响入市。

4. 入市流转影响

入市流转影响变量包括流转后生活改善预期、流转保障和收益分配。农户对于流转后生活改善预期效果的满意度越高，则表明入市可能会带来的农民增收与农村发展效果越明显，所以农户参与入市流转的意愿就越强，但是农户对于流转后所获得的资金和生活水平的变化具有不确定性^［19］，所以对于流转后生活改善预期的方向是不确定的。流转保障关系到集体经营性建设用地流转后农户的就业和生活变化，如果流转后农户不能顺利就业，没有社会保障，则会对入市流转的满意度较低，不愿意参与入市流转。然而有些农户由于参与了农村的医疗保险，考虑到后期福利损失的问题，所以不愿意集体经营性建设用地入市流转，因此流转保障的预期方向不确定。收益分配是否公平合理是农户最为关心的问题，而且是以其利益最大化为目标选择入市意愿^［14］，流转的最大收益获得者越偏向自己时，农户越愿意参与入市流转^［20］，因此假设收益分配的预期方向为正向影响入市。

（二）Meta结果分析

1. 综合效应量

本文将所选的13个影响因素的偏相关系数r转换成相应的Fisher's Z值，并将置信区间及标准误进行整理，得到13组原始数据。根据Q检验和{\mathrm{I}}^{\mathrm{2}}检验结果表明，只有家庭收入、农业依赖度、流转价格、流转政策了解和收益分配5个影响因素不存在异质性，采用固定效应模型进行评估；其他8个影响因素均存在不同程度的异质性，因此使用随机效应模型进行评估，将评估的综合效应量Fisher's Z值和标准误转换成综合相关系数R。

（1）个体特征

个体特征方面均通过了显著性检验，且都是正向影响。相比女性，男性更愿意使集体经营性建设用地入市。年龄越大的农户越愿意使集体经营性建设用地入市。文化程度越高，对于国家的政策导向越敏感，更容易接受国家政策，有较高的承担风险的能力，对于集体经营性建设用地入市会更加理性。在外务工或者经商等从事非农工作者相对于失业或者纯粹务工的农户来讲更愿意入市，前者的主要收益不在农村，所以对于土地的依赖性不高；而后者没有其他生存技能，仅靠耕作作为收入来源和生活供养，对于土地的依赖性较高，因此他们入市的意愿比较薄弱。

（2）家庭特征

在家庭特征方面，农业依赖度、风险感知通过了显著性检验。家庭收入未通过显著性检验，这可能是由于研究区域涉及东、中、西部，区域间贫富差距较大导致原始数据离差大。农业依赖度对于集体经营性建设用地入市具有显著负向影响，随着农业劳动力进城打工使得农村人口老龄化，而且农村人口逐渐减少，年轻的农村劳动力从事非农职业不再使用土地，农业依赖度逐渐减小，因而更加愿意使集体经营性建设用地入市获取收益。风险感知对于集体经营性建设用地入市具有负向影响，这表明农户感知到入市的风险越大，就越不愿意使集体经营性建设用地入市。

（3）政策特征

在政策方面，流转政策满意度、流转政策了解、流转价格均通过了显著性检验且都是正向影响。因此，当农户对于流转政策满意度、了解程度越高，流转的价格越高，更倾向于使集体经营性建设用地入市。农户感知到自身利益越是能得到保障，就越愿意接受入市。

（4）入市流转影响

在入市流转影响方面，流转后生活改善预期与收益分配没有通过显著性检验，其原因可能是符合标准的文献中涉及这两项变量的研究样本较少。流转保障通过了显著性检验，且正向影响入市流转，农户比较看重自身所享受的社会保障，当农户的权益得到保障可以提高对政府和集体的信任度，进而更愿意接受入市。

2. 发表偏倚检验

本文通过Stata软件做Egger Test，给出了统计描述，其中p>0.05提示无明显发表偏倚，p<0.05存在发表偏倚。经过结果分析，各个变量均通过了发表偏倚检验（见表4）。

3. 敏感性分析

本文选择流转政策了解、农业依赖度和文化程度三个显著变量进行敏感性分析。结果显示在敏感性分析中，删除随意一篇论文后，流转政策了解、农业依赖度对效应量的可信区间及估计值影响不大，所以推断估计结果可信度较高（见图1、图2）。而文化程度的敏感性分析，剔除纪倩的文章后，效应量和可信区间发生明显变化，所以，可以推断纪倩的论文可能就是影响文化程度效应尺度差异的异质性来源（见图3）。

4. 累积Meta分析

累积Meta分析旨在研究各因素影响集体经营性建设用地入市的强度随时间的变化趋势，在图4中可以看出，风险感知、农业依赖度、流转保障、流转价格等影响因素随时间变化可信区间逐渐变窄，表明这些因素的影响作用逐渐减弱且效应量趋于稳定，可以客观反映结果。

性别、文化程度效应量趋于稳定，但是影响程度随时间变化在逐渐变强。原因可能是如今在家庭决策中不再只有男性的声音，女性的声音也在慢慢显现，尤其是女性在社会分工中的地位不断地增强，因而在家庭决策中会起到重要作用。但由于男性对于决策选择偏向于风险偏好、激进型，而女性相对属于风险规避、保守型，双方对于入市的选择容易产生分歧。随着农户文化程度的提升，农业依赖度逐渐减弱，非农就业范围更加广泛，而且农户对于政策解读和未来发展都有客观的认识，所以文化程度越来越成为影响集体经营性建设用地入市的重要因素。

5. 亚组分析

针对存在异质性的变量进行亚组分析，通过对其调节变量进行分类以进一步寻找异质性来源。调节变量是指Meta分析中所包含的、有助于解释更多方法差异的任何变量。论文的发表时间不同可能会改变效应量。论文所使用的研究模型不同也可能会对效应量产生影响。抽样方式不同也可能导致研究样本的差异性。不同研究区域的文化及经济水平等差异同样会带来结果的偏差。不同期刊的影响因子也可能会造成发表层面带来的结果差异。所以，本研究的亚组分析选择论文发表时间、研究模型、抽样方式、研究区域、期刊影响因子作为调节变量，并将其分类。

发表时间是纸质期刊正式出版的时间；研究模型包括Logit模型或Probit模型；抽样方式包括随机抽样或非随机抽样；研究区域可以划分为东、中、西部三大区域。

对性别变量进行亚组分析，调节变量为发表年份时，2014、2020—2022年发表文献中性别变量的影响显著且具有正效应，而2015-2019年发表的文献影响不显著，原因可能是受2015年土地改革政策的影响，农户对与集体经营性建设用地入市流转的认识不太清晰。对于抽样方式，相比非随机抽样方式，随机抽样的影响更为显著。地区对于性别对集体经营性建设用地入市的影响，中部与东部相比，性别对于集体经营性建设用地入市的影响更大且具有正向促进作用（见表5）。

对年龄变量进行亚组分析，调节变量为发表年份时，2015、2018、2020、2022年发表的文献中年龄变量的影响显著且具有正向效应，但是效应量有减弱的趋势，这说明年龄对于集体经营性建设用地入市的影响程度在减弱。与Probit模型相比，Logit模型更容易产生显著正向影响。对于年龄来讲，非随机的抽样方式更容易产生显著影响。从地区来看，年龄对集体经营性建设用地入市的影响，东部具有显著正向效应，即东部与中部相比，年龄对于集体经营性建设用地入市的影响更大且具有正向促进作用，原因可能是东部相比中部而言，农业依赖度较低，年长的农户不依赖农地进行养老保障且东部地区市场化程度高，村民对土地价值有更深的认知，而且没有精力经营，因此参与入市的意愿更强（见表6）。

对文化程度进行亚组分析，2014、2018、2019、2020与2022年发表的文献中可以看出文化程度对入市具有显著影响，且由负效应转变为正效应，影响程度逐渐增强。研究区域中，东部与中部均具有显著正向效应。这表明随着我国农户整体文化程度的提升，对于集体经营性建设用地入市的接受程度也逐渐增长。与Probit模型相比，Logit模型更容易产生显著正向影响（见表7）。

对职业进行亚组分析，当发表年份作为调节变量时，2015、2018、2019、2020年发表的文献中，职业对入市流转具有显著影响。东部地区相比西部地区，职业对集体经营性建设用地入市的影响更大且具有正向促进作用，原因可能是东部地区经济发达，非农职业种类丰富，工资水平高，较中部地区非农化程度较高，因此农户参与入市流转的意愿较强。对职业变量而言，非随机的抽样方式更容易产生显著正向效应（见表8）。

对风险感知进行亚组分析，2017、2019、2022年发表的文献中，风险感知对于集体经营性建设用地入市流转具有显著效应，并且由正效应逐渐转变为负效应，影响程度逐渐增强。东部地区相比于西部地区，风险感知对集体经营性建设用地入市的影响更大且具有显著负向促进作用。随机抽样相比非随机抽样而言，更容易产生显著效应（见表9）。

对于流转保障亚组分析，2011、2022年发表的文献中，流转保障对于入市流转具有显著效应，并且由正效应逐渐转变为负效应，原因可能是近年来农村合作医疗保险和养老保障体系越来越完善，农户依赖农村，且害怕失去现有的生活保障，影响农户对于集体经营性建设用地入市的选择。在研究区域中，西部地区具有显著的正效应，这表明西部的农村相比于东、中部地区，经济水平偏低，流转保障体系越完善，农户选择入市流转的意愿越强（见表10）。

四、结论与建议

（一）结论

本文通过综合以往关于集体经营建设用地入市影响因素的实证分析，运用Meta分析进一步研究，结果表明：（1）性别、年龄、文化程度、职业、流转价格、流转保障、流转政策了解、流转政策满意度具有显著的正向影响，而农业依赖度、风险感知具有显著的负向影响。（2）较多变量存在同质性，现有学者更多的关注个体特征、家庭特征、流转价格以及政策了解方面的影响差异；而对于收益分配、产权归属、流转后生活改善预期、区位等影响因素方面的研究样本较少，这也可能是收益分配和流转后生活改善预期没有通过显著性检验的原因。（3）个体特征、风险感知和流转保障存在显著的异质性，从现有的研究信息中可以看出，异质性来源可能出现在发表年份、抽样方式和地区差异，其中年龄和文化程度还受分析模型的影响。因为对于农户入市选择的研究会受到政策改进、研究样本的差异、研究区域的不同等方面的影响。其中在研究区域中，除性别和流转保障外，其他变量均是东部地区具有显著影响。（4）性别、文化程度对于集体经营性建设用地入市的影响在逐渐增强，其余变量均存在不同程度的减弱。有较多变量的影响强度随时间的变化不断减弱，可能有其他更为重要的变量未被重视，因此在今后的研究中应从不同视角引入更加重要的影响因素。（5）现有研究大多数采用Logit和Probit模型，结果显示Logit模型比Probit模型更易产生显著效应。

（二）建议

1. 注重农户个体差异，提高农户参与度

农户的个体特征是影响入市的重要因素，在政策普及时要加强对女性的政策引导，根据农户不同的年龄段和职业进行分层分类研究制定相关政策和引导策略，而且要提升农户，特别是年轻一代的教育文化水平，保障农村的基础教育。在政策制定过程中，积极听取农户的意见，提高农户的参与度，进而提升政策制定的科学性、合理性和民主性，最终通过农户满意的政策引导促进农村发展、农业增长和农民增收。

2. 创新政策宣传方式，提高农户政策认知

农户对于流转政策的了解程度正向影响入市的选择，地方政府应重视相关政策的宣传，针对农户文化程度的差异要以通俗易懂的语言和喜闻乐见的方式进行地毯式传播。文化程度的影响强度随时间变化而逐渐增强，因此要提高农户教育水平，增强农户对入市政策的理解力和认知程度，了解入市后生活改善预期。

3. 完善保障体系，拓宽农户就业渠道

政府应向农户清晰说明集体经营性建设用地入市前后的保障措施。完善保障体系不仅要完善农户的生活就业保障，也应该完善企业后期规模扩张和融资保障，降低入市风险，保证集体经营性建设用地入市形成良性的交易市场。通过完善保障体系逐步减弱农村土地的保障功能，强化其财产、资产功能。强化农户的非农就业技能，政府开办益农职业培训，拓宽农户就业渠道以增加家庭整体收入，削弱对农业收入依赖度。

4. 发挥政府作用，因地制宜探索入市方式

政府要积极发挥协调、统筹、保障作用，放松管制，鼓励各地积极探索因地制宜地去区位化入市制度，并且允许拓宽流转范围，显化集体建设用地的市场价值。由于东中西部地区自然条件、经济条件、人文环境等方面的差异，上级政府应给予地方政府更大的自主权，积极探索符合当地发展的集体经营性建设用地入市的方式。

5. 拓宽研究思路，加快推动入市进程

研究结果显示，有较多变量的影响程度不断减弱，可能存在其他重要变量未被重视，所以研究者要更多地从农户视角出发，深入了解影响农户入市选择的潜在原因。拓宽研究思路，结合新土地管理法的规定以及各地在改革中的具体做法进行研究。本文发现对西部地区的研究较少，应当加大对西部地区的研究力度，为其入市困境提出切实路径，以加快推动入市进程。

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基金资助

国家社会科学基金一般项目“共同富裕背景下宅基地资格权对异质性农户福利影响研究”(22BGL163)