简析农户非农就业、社会保障与农户土地转出如何
最后更新时间：2024-04-12
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论文导读：n}营权市场流转发生率偏低，其原因可能是缺乏足够的市场需求和市场供给，进一步分析这也是农户理性决策的结果。因此，许多学者从微观农户视角出发做了大量的实证研究，探讨了农民参与土地流转市场的影响因素。归纳起来主要有：农业外部的就业机会、地权的稳定性、农户自身特征及其资源察赋等方面。从这些因素看，既有研究没有将农
摘要 基于江苏省沭阳县的调查数据，对农民非农就业、社会保障与其土地转出意愿与行为的关系进行了实证分析。首先，结构方程模型（SEM）研究结果表明，土地所具有的多重功能价值对农民的土地流转意愿具有重要影响。其中土地的直接经济价值与农民土地转出意愿呈现出负相关关系；土地转出预期价值对农民土地转出意愿的影响最大，农民土地转出的预期回报对意愿具有显著的正向影响；若有完善的非农就业环境与社会保障制度能代替土地本身承载的就业价值与社会保障功能，则会对农民土地转出意愿产生积极的正向作用。其次，Probit和Tobit模型计量检验结果表明，具有非农就业经验以及家庭非农劳动力越多的农民转出其土地的可能性越大，转出的面积也越多；农民参加的社会保障水平越高，土地的保障性功能相对就越小，农民对土地的依赖性越低，从而转出其土地的可能性越大，转出的面积也越多。在此基础上，得出了要大力发展非农产业，营造良好的外部就业环境，进一步完善农村社会保障体系等政策启示。
关键词 非农就业；社会保障；土地转出；结构方程模型；Tobit模型
A 文章编号 1002—2104（2012）10—0102—09 doi：10.3969/j.issn.1002—2104.201
关于土地流转，国内外积累了比较丰富的研究成果。已有研究表明，总体水平上我国农地承包经源于：论文格式www.7ctime.com
营权市场流转发生率偏低[5]，其原因可能是缺乏足够的市场需求和市场供给，进一步分析这也是农户理性决策的结果[6]。因此，许多学者从微观农户视角出发做了大量的实证研究，探讨了农民参与土地流转市场的影响因素。归纳起来主要有：农业外部的就业机会[7]、地权的稳定性[8—9]、农户自身特征及其资源察赋[10—11]等方面。从这些因素看，既有研究没有将农村社会保障与农地流转结合起来，这正是本文的切入点。
对农民而言，土地发挥着重要的保障功能。有研究指出农地对农民所具有的就业保障、养老等基本生活保障的功能价值是其直接经济效用的4倍[12]，可以说土地的社会保障与失业保险的两种功能的作用远远超出农业本身[13]。因此土地的保障功能很大程度阻碍了土地资源配置效率的提高[14]。究其深层次原因是我国农村社会保障的相对不健全使其不足以替代土地在农民就业、养老、基本生活等方面的保障功能，从而导致农民参与土地流转的积极性受到抑制，可以说是落后的农村社会保障体系妨碍了农村土地制度改革[15]。
但以上对农村社会保障与农村土地流转的研究更多的是停留于理论上的探讨，缺乏实证分析，已有文献几乎没有涉及农民参与土地流转的意愿受到社会保障完善程度的影响程度到底如何，以及不同社会保障水平的农民在其农地流转行为上是否具有差异。基于此，本文运用江苏省沭阳县30镇49村476个农户的调查资料，实证检验土地的就业价值、社会保障价值等对农民土地转出意愿的影响；并且运用计量模型进一步考察农民的劳动就业情况、社会保障参与情况等对其土地转出行为与转出面积的影响，以此弥补与丰富农村土地流转的实证研究。
赵 光等：非农就业、社会保障与农户土地转出
中国人口·资源与环境 2012年 第10期1 分析框架与模型选择
长期以来，土地就是农民生存的根本，由于以往农村社会保障制度不足以替代土地在农民就业与生存方面的保障功能，导致农民参与土地流转的积极性受到抑制，土地流转的制度性障碍因素无法消除。但现阶段随着农民就业多样化，收入多元化，致使对农地的依赖也呈现出减弱趋势，尤其是新型农村养老保险、新型农村合作医疗等社会保障制度的建立在一定程度上使原有的农村土地对农民的效用结构发生了很大的变化。基于此，可以构建如下假说：
假说1：土地对农民的就业价值限制了农民土地转让意愿，而非农就业与拿到工资的可能性所带来的较高的收益预期增加了农民不进行土地流转的机会成本。因此若有良好的非农就业环境则农民土地流出意愿增大。
假说2：土地对农民的养老保障、医疗保障上的功能价值与土地流出意愿负相关，若有完善的社会保障制度则农民土地流出的概率越大。即社会保障的完善程度与农民土地流出意愿有显著正相关关系。
为了分析农民土地转出意愿的影响因素，本文首先利用结构方程模型对以上两个研究假说进行验证。之所以采用结构方程模型，是因为农民土地转出意愿的影响因素属于潜在变量，这些变量不便于直接观察与测量，但是可以用一些外显指标去间接测量[16]。传统的统计分析方法不能妥善处理这些潜在变量，而结构方程模型却能同时处理潜在变量及其指标。根据上述分析及所提出的研究假说，本文建立的结构方程模型（SEM）见图1。
具体数学表达式为：
图1 结构方程模型图
Fig.1 Structural equation model figure
式中Y1、Y2、Y3、Y4、Y5分别代表潜变量直接经济价值、预期价值、就业价值、社会保障价值、土地流出意愿；X11—X54代表23个可观测变量；β代表潜变量之间的路径系数，γ为各潜变量与可观测变量之间的载荷系数，ζ代表残差项。
可以看成是农民的决策行为，是一种已经发生的行为。遵循“理性人”和“经济人”的假设，个人总是试图并且能够辨别和选择对自己有利的制度安排。农民如果有选择制度的自由，他必然会计算他在各种制度下的成本收益[17]。一般来说，由于人力资本、社会资本等各方面的差异，有些劳动力的非农就业机会受到限制而不得不选择继续耕种，对这部分劳动力而言其外出就业的期望收入会很小，甚至为0，相反农民从事的职业为非农业，且非农劳动力越多的家庭，其外出就业的期望收入就越大，从而转出土地的概率更高。由此得出：
假说3：具有非农就业机会的农民，以及家庭非农劳动力越多的农户，转出土地的可能性越大，转出的土地面积相应也更多。
新型农村养老保险、商业养老保险、新型农村合作医疗以及其它社会保障制度的参与使得某些农户的社会保障水平得到提高，因此抵抗未来养老、卫生费用等不确定性风险的水平也就越高，对土地的依赖程度也就越低，从而转出其土地的概率愈大，转出土地的面积也应越多。与之相反，社会保障水平越低的农户，对土地的依赖程度也就越高，其对经营土地的期望收入就愈大，从而转出其土地的概率较小。因此可以得出：
假说4：参加了社会保险的农民，以及社会保障水平较高的农民，转出土地的可能性更大，相应转出土地的面积也更多。
对于土地流转行为的计量分析，首先农民土地流出行为可以定义为二值变量，发生流出行为=1；没发生土地流出行为=0。因此，对土地流出行为影响因素的分析可采取二值因变量Probit模型进行估计，具体表达形式为：
prob（yi=1|xi，β）=（+βX）
（1）
为标准正态累计分布函数，y*i是不可观测的潜在变量，y是实际观测到的因变量，X是实际观测到的自变量，利用极大似然估计法来对β进行一致估计。自变量X包括①劳动就业源于：毕业论文致谢怎么写www.7ctime.com
（职业类型、非农就业经验、家庭非农就业人口数、家庭从事农业人口数）；②社会保障（新农保缴费标准选择、是否参加商业养老保险、去年医疗费用是否得到报销）；③其它控制变量（性别、年龄、文化程度等）。
农户发生土地流转行为后流转的面积也存在差异，但考虑到样本中有一定数量的农民并没发生土地流转行为的事实，这部分土地流出数量为0，即受到单尾约束。在这种情况下，农户土地流出面积模型可看成是删失数据（censored data）模型，且是左删失数据模型。本文进一步将农民土地流出数量作为因变量，采用Tobit删失模型，运用极大似然估计法进行估计，具体表达形式为：
（2）
式中εi～N（0，σ2a） ，y*i是不可观测的潜在变量，yi 表示第i农民土地流出的数量。X仍然选取Probit模型中的自变量。
2 调查方法与样本情况
本文使用的数据来自于2011年12月课题组联合沭阳县农委及30个镇（农场）农经站对当地农户的问卷调查。沭阳县位于江苏省北部，县域总面积2 297 km2，现辖29个镇，1个农场，人口达177万，是江苏省人口最多、陆域面积最大的县份。此外，在样本点选择时充分考虑到当地土地流转市场较为活跃，农地流转的农民较多，样本具有一定的代表性。
调查首先在每个镇（农场）随机抽取1—2个村，共计49个村，获得了476个农民信息。样本的有关基本情况见表1。本次调查中男性占64.9%，女性占35.1%；年龄分布方面，30岁及以下的比例较小，占14.3%，主要原因在于年纪较轻的农民外出务工的可能性较大，因此留在农村的概率较小，30 —50岁的比例达到48.5%，60岁以上的农民占12.6%；文化程度方面，初中及以下文化程度的农民所占比例超过63.6%，高中及以上的仅有14.5%，农民接受教育的程度普遍较低；非农就业经验方面，58.8%的农民具有非农就业经历，具体职业主要为务农的占41.4%；从农民参与社会保障方面看，仅有4.4%的农民没有参加新型农村养老保险，参保率较高，但新农保缴费水平较低，64.3%的农民都是选择新农保最低缴费每年100元，另外有25.6%的农民参加了商业养老保险；土地流转方面，共有40.3%的农户发生了土地流出行为。
在对农民土地转出意愿的调查过程中，采用的是李克特（5—Likert）五级标度法，因此量表中各衡量变量（具体见表 2）的最小值与最大值分别为1和5。这些变量的答案选择分别是“完全同意”、“同意”、“不一定”、“不同意”和“完全不同意”，对每一种回答都赋予一个数值，将“完全同意”赋值为 5，将“同意”赋值为 4，其他以此类推。问卷中设计了相关的5个潜变量（直接经济价值、预期价值、就业价值、社会保障价值和土地转出意愿）和23个可观测变量。对量表的描述性统计详见表2。
表1 样本基本特征
3 土地流出意愿结构方程模型分析
ρc=（Σλ）2（Σλ）2+Σ（θ）
（3）
公式中ρc为组合信度，λ为因素负荷量，θ为观察变量的误差变异量。潜在变量的组合信度作为模型内在质量的判别标准，若是潜在变量的组合信度在0.60以上，表示模型的内在质量理想[19]。根据该公式得出五个潜在变量的组合系数值均大于0.60，表示模型内在质量佳。
数指标值都符合建议值的要求，表明本研究提出的结构方程模型与实际数据拟合良好，可以用于验证研究假设。各个因子间的完全标准化路径系数如图2。源于：硕士论文www.7ctime.com
（编辑：王爱萍）
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Nonagricultural Employment， Social Security and Farmer’s Land Traner：
An Empirical Analysis Based on 476 Farmers in 30 Towns and 49 Villages
ZHAO Guang LI Fang
（College of Public Administration， Nanjing Agricultural University， Nanjing Jiangsu 2100论文导读：entenvironmentandfurtherimprovingtheruralsocialsecuritysystem.Keywordsnonagriculturalemployment；socialsecurity；landtraner；structuralequationmodel；Tobitmodel中国人口·资源与环境2012年第22卷第10期CHINAPOPULATION，RESOURCESANDENVIRONMENTVol.22No.102012上一页
95， China）
Abstract Based on data through farmer questionnaire survey of Shuyang County in Jiangsu Province， this paper carried out an empirical analysis about the relationship between famers’ nonagricultural employment， social security and their land traner intention and behior. First， the results of the structural equation model （SEM） show that the multiple value of land had an important influence on farmers’ land traner intention. The direct economic value of land and farmers’ land traner intention had a significant negative correlation. And the expected value of land had the biggest influence on farmers’ land traner intention， which means the expected return had a significant positive effect to the intention of land traner. If there were a perfect nonagricultural employment environment and the social security system to replace the employment value and security function that land bears itself， it would he a positive effect of farmers’ land traner intention. Second， the results of Probit and Tobit model show that the farmers who had more nonagricultural employment experience and those families which had more nonagricultural labors had more possibility to traner their land， and the area was also lager. The higher the farmers’ social security level， the protection function of land was relatively aller. Therefore， the farmers’ dependence on land was lower； as a result， the possibility to traner their land and the area tranerred were both lager. On this basis， the paper drew out the revelation about developing the nonfarm industries， creating a good external employment environment and further improving the rural social security system.
Key words nonagricultural employment； social security； land traner； structural equation model； Tobit model中国人口·资源与环境2012年第22卷第10期CHINA POPULATION，RESOURCES AND ENVIRONMENT Vol.22No.102012
摘要 基于江苏省沭阳县的调查数据，对农民非农就业、社会保障与其土地转出意愿与行为的关系进行了实证分析。首先，结构方程模型（SEM）研究结果表明，土地所具有的多重功能价值对农民的土地流转意愿具有重要影响。其中土地的直接经济价值与农民土地转出意愿呈现出负相关关系；土地转出预期价值对农民土地转出意愿的影响最大，农民土地转出的预期回报对意愿具有显著的正向影响；若有完善的非农就业环境与社会保障制度能代替土地本身承载的就业价值与社会保障功能，则会对农民土地转出意愿产生积极的正向作用。其次，Probit和Tobit模型计量检验结果表明，具有非农就业经验以及家庭非农劳动力越多的农民转出其土地的可能性越大，转出的面积也越多；农民参加的社会保障水平越高，土地的保障性功能相对就越小，农民对土地的依赖性越低，从而转出其土地的可能性越大，转出的面积也越多。在此基础上，得出了要大力发展非农产业，营造良好的外部就业环境，进一步完善农村社会保障体系等政策启示。
关键词 非农就业；社会保障；土地转出；结构方程模型；Tobit模型
A 文章编号 1002—2104（2012）10—0102—09 doi：10.3969/j.issn.1002—2104.201
2.10.015
农村土地流转对解放农村劳动力、促进土地规模经营、提高整个资源配置效率具有重要作用[1—2]。而随着我国工业化、城市化的进程加快，许多地区农村劳动力逐步向第二、三产业转移，导致农村非农就业比例提高[3]，农民得以从土地的束缚中解脱出来，此外，农村社会保障制度的完善与养老逐渐社会化在一定程度上对原有的农村“家庭养老+土地保障”模式形成冲击[4]，因而农民对土地依赖性相对减弱。可见，农村土地流转在很大程度上与非农就业、农村社会保障紧密相关。关于土地流转，国内外积累了比较丰富的研究成果。已有研究表明，总体水平上我国农地承包经源于：论文格式www.7ctime.com
营权市场流转发生率偏低[5]，其原因可能是缺乏足够的市场需求和市场供给，进一步分析这也是农户理性决策的结果[6]。因此，许多学者从微观农户视角出发做了大量的实证研究，探讨了农民参与土地流转市场的影响因素。归纳起来主要有：农业外部的就业机会[7]、地权的稳定性[8—9]、农户自身特征及其资源察赋[10—11]等方面。从这些因素看，既有研究没有将农村社会保障与农地流转结合起来，这正是本文的切入点。
对农民而言，土地发挥着重要的保障功能。有研究指出农地对农民所具有的就业保障、养老等基本生活保障的功能价值是其直接经济效用的4倍[12]，可以说土地的社会保障与失业保险的两种功能的作用远远超出农业本身[13]。因此土地的保障功能很大程度阻碍了土地资源配置效率的提高[14]。究其深层次原因是我国农村社会保障的相对不健全使其不足以替代土地在农民就业、养老、基本生活等方面的保障功能，从而导致农民参与土地流转的积极性受到抑制，可以说是落后的农村社会保障体系妨碍了农村土地制度改革[15]。
但以上对农村社会保障与农村土地流转的研究更多的是停留于理论上的探讨，缺乏实证分析，已有文献几乎没有涉及农民参与土地流转的意愿受到社会保障完善程度的影响程度到底如何，以及不同社会保障水平的农民在其农地流转行为上是否具有差异。基于此，本文运用江苏省沭阳县30镇49村476个农户的调查资料，实证检验土地的就业价值、社会保障价值等对农民土地转出意愿的影响；并且运用计量模型进一步考察农民的劳动就业情况、社会保障参与情况等对其土地转出行为与转出面积的影响，以此弥补与丰富农村土地流转的实证研究。
赵 光等：非农就业、社会保障与农户土地转出
中国人口·资源与环境 2012年 第10期1 分析框架与模型选择
1.1 土地流出意愿
资源价值理论认为土地对农民具有多重效用和功能价值，其中土地的直接使用价值主要有土地资源经济产出价值，间接使用价值主要体现在土地资源效用的社会价值，表现为土地为农民提供就业、医疗、养老等基本生活保障等。因此农民是否愿意将土地流出即受到预期回报感知影响，更受到土地本身所具有功能价值的影响。长期以来，土地就是农民生存的根本，由于以往农村社会保障制度不足以替代土地在农民就业与生存方面的保障功能，导致农民参与土地流转的积极性受到抑制，土地流转的制度性障碍因素无法消除。但现阶段随着农民就业多样化，收入多元化，致使对农地的依赖也呈现出减弱趋势，尤其是新型农村养老保险、新型农村合作医疗等社会保障制度的建立在一定程度上使原有的农村土地对农民的效用结构发生了很大的变化。基于此，可以构建如下假说：
假说1：土地对农民的就业价值限制了农民土地转让意愿，而非农就业与拿到工资的可能性所带来的较高的收益预期增加了农民不进行土地流转的机会成本。因此若有良好的非农就业环境则农民土地流出意愿增大。
假说2：土地对农民的养老保障、医疗保障上的功能价值与土地流出意愿负相关，若有完善的社会保障制度则农民土地流出的概率越大。即社会保障的完善程度与农民土地流出意愿有显著正相关关系。
为了分析农民土地转出意愿的影响因素，本文首先利用结构方程模型对以上两个研究假说进行验证。之所以采用结构方程模型，是因为农民土地转出意愿的影响因素属于潜在变量，这些变量不便于直接观察与测量，但是可以用一些外显指标去间接测量[16]。传统的统计分析方法不能妥善处理这些潜在变量，而结构方程模型却能同时处理潜在变量及其指标。根据上述分析及所提出的研究假说，本文建立的结构方程模型（SEM）见图1。
具体数学表达式为：
图1 结构方程模型图
Fig.1 Structural equation model figure
式中Y1、Y2、Y3、Y4、Y5分别代表潜变量直接经济价值、预期价值、就业价值、社会保障价值、土地流出意愿；X11—X54代表23个可观测变量；β代表潜变量之间的路径系数，γ为各潜变量与可观测变量之间的载荷系数，ζ代表残差项。
1.2 土地流出行为
土地流出行为也论文导读：组联合沭阳县农委及30个镇（农场）农经站对当地农户的问卷调查。沭阳县位于江苏省北部，县域总面积2297km2，现辖29个镇，1个农场，人口达177万，是江苏省人口最多、陆域面积最大的县份。此外，在样本点选择时充分考虑到当地土地流转市场较为活跃，农地流转的农民较多，样本具有一定的代表性。调查首先在每个镇（农场）随机抽取1—可以看成是农民的决策行为，是一种已经发生的行为。遵循“理性人”和“经济人”的假设，个人总是试图并且能够辨别和选择对自己有利的制度安排。农民如果有选择制度的自由，他必然会计算他在各种制度下的成本收益[17]。一般来说，由于人力资本、社会资本等各方面的差异，有些劳动力的非农就业机会受到限制而不得不选择继续耕种，对这部分劳动力而言其外出就业的期望收入会很小，甚至为0，相反农民从事的职业为非农业，且非农劳动力越多的家庭，其外出就业的期望收入就越大，从而转出土地的概率更高。由此得出：
假说3：具有非农就业机会的农民，以及家庭非农劳动力越多的农户，转出土地的可能性越大，转出的土地面积相应也更多。
新型农村养老保险、商业养老保险、新型农村合作医疗以及其它社会保障制度的参与使得某些农户的社会保障水平得到提高，因此抵抗未来养老、卫生费用等不确定性风险的水平也就越高，对土地的依赖程度也就越低，从而转出其土地的概率愈大，转出土地的面积也应越多。与之相反，社会保障水平越低的农户，对土地的依赖程度也就越高，其对经营土地的期望收入就愈大，从而转出其土地的概率较小。因此可以得出：
假说4：参加了社会保险的农民，以及社会保障水平较高的农民，转出土地的可能性更大，相应转出土地的面积也更多。
对于土地流转行为的计量分析，首先农民土地流出行为可以定义为二值变量，发生流出行为=1；没发生土地流出行为=0。因此，对土地流出行为影响因素的分析可采取二值因变量Probit模型进行估计，具体表达形式为：
prob（yi=1|xi，β）=（+βX）
（1）
为标准正态累计分布函数，y*i是不可观测的潜在变量，y是实际观测到的因变量，X是实际观测到的自变量，利用极大似然估计法来对β进行一致估计。自变量X包括①劳动就业源于：毕业论文致谢怎么写www.7ctime.com
（职业类型、非农就业经验、家庭非农就业人口数、家庭从事农业人口数）；②社会保障（新农保缴费标准选择、是否参加商业养老保险、去年医疗费用是否得到报销）；③其它控制变量（性别、年龄、文化程度等）。
农户发生土地流转行为后流转的面积也存在差异，但考虑到样本中有一定数量的农民并没发生土地流转行为的事实，这部分土地流出数量为0，即受到单尾约束。在这种情况下，农户土地流出面积模型可看成是删失数据（censored data）模型，且是左删失数据模型。本文进一步将农民土地流出数量作为因变量，采用Tobit删失模型，运用极大似然估计法进行估计，具体表达形式为：
（2）
式中εi～N（0，σ2a） ，y*i是不可观测的潜在变量，yi 表示第i农民土地流出的数量。X仍然选取Probit模型中的自变量。
2 调查方法与样本情况
本文使用的数据来自于2011年12月课题组联合沭阳县农委及30个镇（农场）农经站对当地农户的问卷调查。沭阳县位于江苏省北部，县域总面积2 297 km2，现辖29个镇，1个农场，人口达177万，是江苏省人口最多、陆域面积最大的县份。此外，在样本点选择时充分考虑到当地土地流转市场较为活跃，农地流转的农民较多，样本具有一定的代表性。
调查首先在每个镇（农场）随机抽取1—2个村，共计49个村，获得了476个农民信息。样本的有关基本情况见表1。本次调查中男性占64.9%，女性占35.1%；年龄分布方面，30岁及以下的比例较小，占14.3%，主要原因在于年纪较轻的农民外出务工的可能性较大，因此留在农村的概率较小，30 —50岁的比例达到48.5%，60岁以上的农民占12.6%；文化程度方面，初中及以下文化程度的农民所占比例超过63.6%，高中及以上的仅有14.5%，农民接受教育的程度普遍较低；非农就业经验方面，58.8%的农民具有非农就业经历，具体职业主要为务农的占41.4%；从农民参与社会保障方面看，仅有4.4%的农民没有参加新型农村养老保险，参保率较高，但新农保缴费水平较低，64.3%的农民都是选择新农保最低缴费每年100元，另外有25.6%的农民参加了商业养老保险；土地流转方面，共有40.3%的农户发生了土地流出行为。
在对农民土地转出意愿的调查过程中，采用的是李克特（5—Likert）五级标度法，因此量表中各衡量变量（具体见表 2）的最小值与最大值分别为1和5。这些变量的答案选择分别是“完全同意”、“同意”、“不一定”、“不同意”和“完全不同意”，对每一种回答都赋予一个数值，将“完全同意”赋值为 5，将“同意”赋值为 4，其他以此类推。问卷中设计了相关的5个潜变量（直接经济价值、预期价值、就业价值、社会保障价值和土地转出意愿）和23个可观测变量。对量表的描述性统计详见表2。
表1 样本基本特征
3 土地流出意愿结构方程模型分析
3.1 验证性因子分析
验证性因子可以用来评估问卷的会聚有效性。根据Fornall and Larcker[18]研究评价问卷会聚有效性的原则，所有标准化的因子载荷应大于0.5 且达到显著水平。利用AMOS7.0 对表2数据内容进行验证性因子分析，见表3。从结果可以看出，所有衡量变量的标准因子载荷均大于0.7，并在统计上具有高度显著性。这表明，各衡量变量对维度的衡量具有较高的会聚有效性。另外，根据标准化回归系数估计值可以计算出各潜在变量的组合信度（composite reliability），公式如下：ρc=（Σλ）2（Σλ）2+Σ（θ）
（3）
公式中ρc为组合信度，λ为因素负荷量，θ为观察变量的误差变异量。潜在变量的组合信度作为模型内在质量的判别标准，若是潜在变量的组合信度在0.60以上，表示模型的内在质量理想[19]。根据该公式得出五个潜在变量的组合系数值均大于0.60，表示模型内在质量佳。
3.2 结构方程模型分析
继续利用AMOS7.0 进行结构方程分析以验证前文提出的假设。对上述经过载荷系数显著性检验的模型再进行模型拟合评价，选择绝对拟合指数、相对拟合指数和简约适配度指数来评价模型的优劣（见表4），各指论文导读：5）：48—51.]韩星焕，田露.农户土地流转意愿及其影响因素实证分析：以吉林省为例.吉林农业大学学报，2011，34（2）：225—226.[HanXinghuan，TianLu.Po源于：标准论文格式范文www.7ctime.comsitiveAnalysisonWillingnessonFarmer’sLandCirculationandItsInfluentialFactor：TakeJilinProvinceasaCase.数指标值都符合建议值的要求，表明本研究提出的结构方程模型与实际数据拟合良好，可以用于验证研究假设。各个因子间的完全标准化路径系数如图2。源于：硕士论文www.7ctime.com
（编辑：王爱萍）
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Nonagricultural Employment， Social Security and Farmer’s Land Traner：
An Empirical Analysis Based on 476 Farmers in 30 Towns and 49 Villages
ZHAO Guang LI Fang
（College of Public Administration， Nanjing Agricultural University， Nanjing Jiangsu 2100论文导读：entenvironmentandfurtherimprovingtheruralsocialsecuritysystem.Keywordsnonagriculturalemployment；socialsecurity；landtraner；structuralequationmodel；Tobitmodel中国人口·资源与环境2012年第22卷第10期CHINAPOPULATION，RESOURCESANDENVIRONMENTVol.22No.102012上一页
95， China）
Abstract Based on data through farmer questionnaire survey of Shuyang County in Jiangsu Province， this paper carried out an empirical analysis about the relationship between famers’ nonagricultural employment， social security and their land traner intention and behior. First， the results of the structural equation model （SEM） show that the multiple value of land had an important influence on farmers’ land traner intention. The direct economic value of land and farmers’ land traner intention had a significant negative correlation. And the expected value of land had the biggest influence on farmers’ land traner intention， which means the expected return had a significant positive effect to the intention of land traner. If there were a perfect nonagricultural employment environment and the social security system to replace the employment value and security function that land bears itself， it would he a positive effect of farmers’ land traner intention. Second， the results of Probit and Tobit model show that the farmers who had more nonagricultural employment experience and those families which had more nonagricultural labors had more possibility to traner their land， and the area was also lager. The higher the farmers’ social security level， the protection function of land was relatively aller. Therefore， the farmers’ dependence on land was lower； as a result， the possibility to traner their land and the area tranerred were both lager. On this basis， the paper drew out the revelation about developing the nonfarm industries， creating a good external employment environment and further improving the rural social security system.
Key words nonagricultural employment； social security； land traner； structural equation model； Tobit model中国人口·资源与环境2012年第22卷第10期CHINA POPULATION，RESOURCES AND ENVIRONMENT Vol.22No.102012