黄建伟，叶 琳

（1.南京财经大学政府管理研究中心，江苏 南京 210023；2.南京财经大学公共管理学院，江苏 南京 210023）

一、引言与文献综述

有调查数据显示，我国有些地区宅基地（农房）闲置率在35%以上①数据来源：常钦.让闲置农房成为促农增收的“黄金屋”[N].人民日报，2018-07-08（10）。，若按每套租金5 000元测算，每年则有价值3 500 亿元沉睡的资源未被激活②数据来源：张振中.“共享住宅”唤醒闲置农房[N].农民日报，2018-06-11（7）。。探索宅基地“三权分置”在2018 年中央一号文件就已经提出且2019 年新修改的《土地管理法》和发布的《关于进一步加强农村宅基地管理的通知》均明确提出“鼓励农村集体经济组织及其成员盘活利用闲置宅基地和闲置住宅”。随着物联网、云计算、大数据等数字技术的发展，以互联网作为媒介和平台分享社会闲置资源共享经济的到来，农民通过传统方式处置闲置房屋获得生计资本的方式将会发生变化。

近年来，我国数字经济快速发展，数字乡村建设也从战略规划进入到探索实施的新阶段。2021 年《中共中央国务院关于全面推进乡村振兴加快农业农村现代化的意见》明确提出要“实施数字乡村建设发展工程，推动农村千兆光网、第五代移动通信（5G）、移动物联网与城市同步规划建设”［1］。数字乡村建设最基础的资源要素是网络基础设施，包括宽带通信网、移动互联网、数字电视网等信息传输系统［2］。对农户而言，判断网络基础设施建设最明显的成效就是农户居住地被网络覆盖且能上网。在探索数字乡村建设的实践中，各地区、各部门积极推进农村网络基础设施建设，逐步补齐农村网络基础设施短板。目前，我国行政村覆盖光纤和4G 网络比例均超过99%③本文调研数据采集时间为2020 年7 月至2021 年3 月。第46 次《中国互联网络发展状况统计报告》显示，2020 年6月，我国农村地区互联网普及率为52.3%。第47 次《中国互联网络发展状况统计报告》显示，在网络覆盖方面，贫困地区通信“最后一公里”被打通，截至2020年11月，贫困村通光纤比例达98%。，城乡数字鸿沟明显缩小［3］。而另一方面，城乡间单向的人口流动导致农村大量宅基地闲置或废弃，其衍生的土地资源浪费、农民财产权益难以保障、村庄人居环境恶化等问题［4］成为乡村振兴路上的绊脚石。宅基地“三权分置”政策出台后，宅基地使用权流转成为激活闲置宅基地这一“沉睡资源”的重要渠道，而闲置宅基地能否流转成功很大程度上取决于政府、农户和投资方④本文中的“投资方”指租赁闲置宅基地及农房开展经营活动的工商主体。之间的联系与配合。当前闲置宅基地流转过程中仍存在政民信息不对等、农民对宅基地流转认知不足等问题，农村地区网络覆盖⑤考虑到农村4G或5G网络信号易受干扰且对网络设备要求较高、费用也相对昂贵，本文中的“网络覆盖”指固定互联网宽带的接入。能否解决这些问题从而促进闲置宅基地流转？对这一问题的探索能够帮助政府更有针对性地开展网络基础设施建设工作，并在此基础上利用信息技术建立更高层次的宅基地流转政务服务平台，优化宅基地流转政府权能，在数字乡村建设过程中解决闲置宅基地带来的问题。

学者们对闲置宅基地的研究主要围绕其现状、成因、治理路径等方面展开。研究显示，中国农村宅基地平均闲置率大约在10%～15%［4-5］，东部地区、边远地区、平原地区的村庄宅基地闲置率较高［4，6-7］。城镇化等经济因素、城乡二元制度等制度因素、农村传统观念等社会因素，以及宅基地自然和社会资源禀赋等均可能影响宅基地闲置程度［4，7］。随着对宅基地“三权分置”实现路径的探索，农家乐、乡村民宿等休闲农业模式以及农村电商、智慧农业等互联网农业模式引起广泛关注［5］，闲置宅基地使用权入股等利用方式也开始进入大众视野［8］。

宅基地流转和退出作为闲置宅基地治理的两大方式，其影响因素成为学界研究的热点。对宅基地流转和退出影响因素的研究早期主要集中于农户个体特征、家庭特征、农房和宅基地特征等方面［9-12］。农户个体特征主要包括年龄、性别、受教育程度等；家庭特征主要包括家庭人口数量、收入水平、兼业程度、非农收入比例、社会保障参与等；农房与宅基地特征主要包括房屋建筑面积、宅基地数量、宅基地离中心城镇的距离等。随着深入研究，学者们开始将农户的政策认知［13］、风险预期［14-16］、私人信息和公共信息［17］、福利认同［18］、身份认同［19］等农户主观认知因素加入其中，且较侧重于比较研究，例如不同经济发展水平地区的比较［12］，不同区位宅基地的比较［14］，不同代际农民的比较［15］，以及宅基地流转、退出、留传①彭长生等[20]对“留传”作以下解释：永久保留，传给后代。等多种宅基地处置方式的比较［20］等。

当前文献中缺乏关于互联网对闲置宅基地流转影响的定量研究，且大部分文献仅停留在对农户宅基地流转意愿的研究，而农户的宅基地流转意愿并不意味着农户宅基地流转行为的实际发生。基于此，本文从数字乡村建设的视域分析网络覆盖对农户闲置宅基地流转行为的影响，试图为宅基地治理领域研究提供一个新的视角与思路。

二、理论分析与研究假说

网络所具备的主体联系［21］、信息传递和资源共享功能可促进政府权能优化、农户认知提高并帮助投资方进行准确高效的投资决策，进而推动闲置宅基地的流转（图1）。具体而言，政府是闲置宅基地流转的主导者，网络基础设施的建设能够加强政府与农户、投资方之间的联系。通过完善基层政府线上政务服务平台，政府能够及时了解农户、投资方的诉求信息，并可以在网络平台发布宅基地流转的相关政策制度文件，政府信息资源、农户个人信息资源以及投资方的社会信息资源在网络平台集聚，由各主体共享实现资源最大效益，因此网络覆盖有利于优化信息发布、跟踪服务、创新、合作等宅基地流转政府权能；农户是闲置宅基地的流出方，网络的普及能加强农户与政府、投资方之间的联系，及时获取宅基地流转政策信息和投资方信息，有利于提高农户对宅基地流转的政策认知，如对政策的了解程度、对宅基地流转收益分配的认知、对宅基地产权稳定性的认知等，并加强对投资方的了解，降低宅基地流转风险，提高农户宅基地流转意愿；投资者是闲置宅基地的流入方，可通过网络了解政策信息和农户、宅基地的相关信息，利用这些信息决定是否参与以及如何规划闲置宅基地及闲置农房投资如乡村文旅产业开发等。基于此，提出第一个研究假说：

图1 网络覆盖促进闲置宅基地流转的机制分析

H1：网络覆盖对农户参与闲置宅基地流转具有显著正向影响。

此外，宅基地所处区域、区位以及户主受教育程度可能影响网络覆盖促进农户参与闲置宅基地流转的效果。

从宅基地所处区域来看，江苏、浙江农村受市中心发达地区的辐射影响更大，由城市化导致的闲置宅基地问题更加突出，促进这些地区政府对闲置宅基地流转的探索［12］。因此，苏浙地区宅基地流转政府权能较完善，农户对宅基地流转政策较熟悉，且与投资方合作开发闲置宅基地的经验更丰富，加之其网络基础设施建设本就比较完备，网络覆盖所带来的边际影响较小。相反，在皖赣地区，农村闲置宅基地流转经验相对欠缺，网络基础设施建设较落后，因此在有网络覆盖地区的农村中，网络对闲置宅基地流转的促进作用可能更加明显，即网络覆盖给皖赣地区农村带来的边际影响较大。基于此，提出第二个研究假说：

H2：与苏浙地区相比，网络覆盖对皖赣地区农户参与宅基地流转的影响更大。

从宅基地所处区位来看，城区周边的闲置宅基地及农房有更好的流转条件，农户流转宅基地的意愿更强且农户对宅基地及农房预期流转价值期望较高［21］，由此网络覆盖会进一步促进城区周边的农户利用网络资源进行宅基地流转；而远离城区的宅基地和农房投资盘活的潜力较低，在网络覆盖之后，农户反而可能因生活品质的提高而降低宅基地流转意愿。基于此，提出第三个研究假说：

H3：网络覆盖对城区周边的农户参与宅基地流转的影响更大。

从农户受教育程度来看，在网络基础设施完备的情况下，农户使用网络的能力成为其获取信息的制约因素［2］，受教育程度较高的农户接受新事物的能力较强，更善于利用网络资源获取宅基地流转的相关信息。基于此，提出第四个研究假说：

H4：网络覆盖对受教育程度较高的农户参与宅基地流转的影响更大。

三、数据来源、变量选取与模型构建

（一）数据来源

本文数据来源于2020 年7 月至2021 年3 月先采取“立意抽样”的方法对江苏、浙江、安徽和江西四省的农户参与闲置宅基地流转的情况进行调研，之所以选取江苏、浙江、安徽、江西四省进行调研，主要是因为四省均位于长江经济带，综合实力强劲，发展潜力巨大，在四省相关政策的支持下已经较早开展闲置宅基地流转的试点工作。由于受疫情影响，调研采取线上线下相结合形式，为保证调研质量，在开展问卷调查时选择部分农户①本文调研涉及的农户均指接受访问或调查的农户代表（每一户限一名代表）。进行深度访谈。按照等距离抽样（2∶1）的方法获取有效问卷1 053 份，其中江苏214 份、浙江385 份、安徽254 份、江西200 份。在1 053 份样本中，受访者性别分布较均衡，年龄在39岁及以下的比例为71.89%；受教育程度为初中的受访者比例最高，为31.62%，其次是高中或中专，比例为28.40%，受教育程度较低和较高的受访者总比例低于20%；家庭人口规模3 人及以下的比例最高，为31.26%，其次是4人，比例为29.87%；家庭年均收入在5～10万元的受访者最多，比例为43.25%。

（二）变量选取

1.因变量 本文的因变量为“农户闲置宅基地流转行为”，以往绝大多数成果都聚焦于农户宅基地流转意愿，本文则更关注农户实际流转行为，并使用“农户是否参与过闲置宅基地流转”来测度，若“是”赋值为1，“否”则赋值为0。

2.核心自变量 本文核心自变量为宅基地网络覆盖情况，以“农户家庭是否接入固定互联网宽带”来衡量，若“是”赋值为1，“否”则赋值为0。

3.控制变量 为了尽可能避免变量遗漏问题，结合已有文献研究结果和本次调查的开展情况，引入农户户主个体特征、农户家庭特征、生活保障水平、宅基地区位条件和宅基地是否确权等5 类变量作为控制变量。农户是网络的使用主体，同时也是宅基地流转的主体，户主个人特征、农户家庭特征以及生活保障水平都会影响网络覆盖与闲置宅基地流转之间的关系。就个人特征而言，通常男性、年轻人、村干部、受教育程度较高的户主更擅于利用网络获取信息从而促进闲置宅基地流转；就家庭特征而言，家庭人口较多、年均收入较高的农户通常有更多的社会资本，且接收外界信息能力较强、思想开化、网络使用能力强，同时家庭人口、年均收入也会影响闲置宅基地流转行为；就生活保障水平而言，购买基本养老保险②考虑到农户经济情况，本文中的养老保险仅指社会基本养老保险，不包括商业养老保险。和掌握传统手工艺的农户，其闲置宅基地流转的意愿相对较低，从而更不会通过网络关注闲置宅基地流转相关信息。此外，宅基地区位也会影响网络覆盖和闲置宅基地的流转，距离城区较近的宅基地其网络覆盖率较高，且闲置宅基地利用价值较高，闲置宅基地流转行为较常见；宅基地确权则可能提高农户闲置宅基地流转意愿，从而使其更可能通过网络等各种途径了解闲置宅基地流转的信息。具体的变量说明及描述性统计如表1所示。

表1 变量说明与描述性统计

（三）模型构建

由于农户是否参与闲置宅基地流转是一个二分类别变量，选择二元Logistic模型进行分析。基准模型设定如下：

式（1）中，p表示农户参与闲置宅基地流转的概率；odds即农户参与流转与不参与流转的发生比；net表示宅基地是否覆盖网络；Xi为一系列控制变量；α0为截距项，α1用以识别网络覆盖对农户闲置宅基地流转行为的影响，是本文主要关注的系数，农户参与流转与不参与流转发生比（odds）可通过e∧（α1）计算得出；βi为各控制变量系数，反映控制变量与因变量之间的关系；εi表示随机误差项。

四、结果与分析

（一）总样本分析

表2 为整体样本中网络覆盖与农户闲置宅基地流转行为关系的实证结果。模型（1）中除了网络覆盖这一核心自变量还控制了农户个体特征变量，模型（2）在此基础上控制了农户家庭特征变量，模型（3）在模型（1）～模型（2）的基础上控制了生活保障水平变量，模型（4）在模型（1）～模型（3）的基础上控制了宅基地区位变量，模型（5）控制了所有变量的拟合结果。根据Pseudo R2值可知，模型（5）的拟合效果最好，以下将对模型（5）的估计结果进行分析。

表2 网络覆盖与宅基地流转基准回归结果

拟合结果显示，在整体样本中，网络覆盖对农户参与闲置宅基地流转在1%的显著性水平上具有正向影响。有网络覆盖地区的农户参与流转与未参与流转的发生比大约是无网络覆盖地区的1.87倍，说明网络覆盖可加强政府、农户和投资方之间的联系，促进信息传递和资源共享，进而优化宅基地流转政府权能，提高农户对宅基地流转政策的认知并帮助投资方进行投资选择，从而促进农户闲置宅基地流转，H1得以验证。

在控制变量方面，对农户闲置宅基地流转行为有显著影响的因素包括性别、年龄、是否购买养老保险、是否掌握传统手工艺以及宅基地是否确权。具体分析如下：（1）户主个体特征。性别和年龄对农户闲置宅基地流转行为有显著正向影响，结果显示，男性参与闲置宅基地流转与未参与闲置宅基地流转的发生比是女性的1.85 倍，主要由于女性风险态度更保守，决策更为审慎，而男性风险态度更积极，面对未知风险，决策更为果断［11］；年龄每上升一个层级，农户参与和未参与闲置宅基地流转的发生比就会提高18.4%，可能是随着年龄的增长，农户尤其是中老年人的农业劳动能力和自理能力逐渐下降，对子女依赖度更高，更愿意将农村闲置宅基地流转出去，并随子女到城镇居住［6］。（2）生活保障水平。代表生活保障水平的养老保险和传统手工艺都对农户闲置宅基地流转行为有显著正向影响，购买养老保险的农户中参与流转与未参与流转的发生比是未购买保险农户的2.57倍，掌握传统手工艺的农户中这一发生比是未掌握传统手工艺农户的1.66倍，说明生活保障水平较高的农户对宅基地保障功能诉求更低［8］，更可能参与闲置宅基地流转。（3）宅基地确权。宅基地是否获得使用权证对农户闲置宅基地流转行为具有较明显的正向驱动作用，获得宅基地使用权证的农户参与流转与未参与流转的发生比是未获得宅基地使用权证农户的1.68 倍，说明确权颁证可能提高农户的产权安全感，降低农户对宅基地流转的风险预估值，从而更愿意和敢于参与闲置宅基地流转［10］。

（二）分样本分析

1.不同区域比较分析 表3 显示，苏浙、皖赣地区有网络覆盖的宅基地比无网络覆盖的宅基地流转的比例之差分别为12.7%和20.3%。因此可以初步推测，相比于苏浙地区，网络覆盖对于皖赣地区农户闲置宅基地流转行为的影响更大。表4 回归结果显示，苏浙、皖赣地区网络覆盖对农户参与闲置宅基地流转具有正向影响且皖赣地区网络覆盖对闲置宅基地流转的影响系数更大。这一回归结果进一步验证了H2。

表3 网络覆盖与宅基地流转统计结果分样本比较

表4 网络覆盖与宅基地流转回归结果分样本比较

2.不同区位宅基地比较分析 本文将距离市（县、区）中心15 km 以内的地区视为“近郊”，将距离在15～40 km的地区视为“远郊”，将距离在40 km以外的地区视为“边远”。表3显示，近郊、远郊、边远区域有网络覆盖的宅基地比无网络覆盖的宅基地流转的比例之差分别为19.5%、7.3%和-10.7%。在深度访谈中得知，边远农村的闲置宅基地开发利用的成本较高，且具有一定信息素养的中青年外出务工比例较高，而留守老人多数并不具备利用互联网与顾客“共享”闲置宅基地的能力。因此可以初步推测，离市（县、区）中心距离较近的地区网络覆盖对农户参与闲置宅基地流转的贡献较大。表4 回归结果显示，网络覆盖只在近郊地区对农户闲置宅基地流转行为产生显著正向影响。这一回归结果进一步验证了H3。

3.不同受教育程度农户比较分析 表3 显示，初中及以下、高中及中专、大专及以上学历的农户在有网络覆盖和无网络覆盖这两种情况下参与闲置宅基地流转的比例之差分别为9%、22.7%和20.4%。因此可以初步推测，对于受教育程度较高的农户，网络覆盖对其参与闲置宅基地流转的贡献较大。表4回归结果显示，网络覆盖对于受教育程度在高中及以上的农户参与闲置宅基地流转的影响较大，而对初中及以下受教育程度的农户并无显著影响。这一回归结果进一步验证了H4。

（三）模型检验

本文首先选择修正后的皮尔逊卡方检验（即HL 检验）对模型拟合度进行检验。其原理为：将模型预测频数与实际观测频数相对比进行检验，零假设是模型预测频数与实际观测频数无显著差别，如果皮尔逊卡方检验的卡方值越小，检测结果不显著，即不能拒绝零假设，说明模型观测频数与实际观测频数有很好的吻合性，模型拟合度较高。如表5所示，总样本和其余分样本的HL检验结果均不显著，说明模型预测的概率值与实际观测值无显著差异，模型对概率预测良好。

表5 模型检验

此外，本文还对模型进行类拟合优度检验（Count R2）。其原理为：为每一个观测单位预测一个概率，假定若该预测概率大于0.5，该观测单位便会采取行动；若该预测概率小于等于0.5，则不会采取行动，将这一预测行为结果与实际发生的行为结果进行对比，Count R2就是将预测正确的样本数据除以样本总数的一个比例值。由表5 可知，模型的Count R2值基本都在0.7 以上，表明模型能够预测70%以上的因变量行为，模型整体设计良好。

五、主要结论与政策建议

基于江苏、浙江、安徽、江西四省农户问卷调查所获数据，分析网络覆盖对农户参与闲置宅基地流转的影响，得出如下主要结论：第一，网络覆盖对于农户参与闲置宅基地流转具有显著正向影响，此外，性别、年龄、是否购买养老保险、是否掌握传统手工艺以及宅基地是否确权对农户闲置宅基地流转行为也有显著正向影响；第二，苏浙地区由于各项基础设施已经比较完备以及闲置宅基地流转已“司空见惯”等原因，网络覆盖对闲置宅基地流转促进作用的边际效应更低，相较而言，网络覆盖对中部地区农户闲置宅基地流转行为影响更大；第三，在距离城区15 km 以内的近郊，网络覆盖对农户闲置宅基地流转行为的影响较远郊和边远地区更大；第四，网络覆盖对受教育程度较高农户的宅基地流转行为影响较大。

基于上述研究结论，提出如下政策建议：第一，加快农村网络覆盖工程建设，重点提升皖赣地区和近郊乡村网络设施水平。要推进数字乡村各领域向广度和深度发展，有效发挥网络对于闲置宅基地流转的促进作用，有力支撑乡村振兴，还需进一步提高农村地区网络覆盖率，解决农村地区面临的信息贫困等问题。第二，提升农民网络素养。受教育程度较低的农民对网络覆盖的敏感度较低，网络覆盖不能充分发挥其对闲置宅基地流转的促进作用。因此，在网络覆盖这一硬性条件满足后，还需重视农民网络素养的培育，包括网络和移动设备的使用能力、网络信息获取和辨识能力等。第三，完善乡村政务服务平台建设。在网络基础设施完备的条件下，进一步完善乡村电子政务平台建设，从而实现闲置宅基地流转信息的传递共享和服务的高效供给，促进闲置宅基地流转和闲置农房的盘活利用，最终实现网络信息资源、土地资源、乡村旅游资源等资源整合及效用最大化。