第5章　土地租税费视角下的农地征收补偿与土地增值收益分配

随着中国城市化和工业化进程的推进,大量农地被政府征收,变成建设用地,产生大批失地农民。据预测,若中国2030年城市化率达到50%,2000—2030年间占用耕地将达到5450万亩以上,失地和部分失地农民将超过7800万(韩俊)。尽管中国相关土地法规定政府只有在谋求“公共利益”的前提下才可以征收农村土地,然而,为了获取更多的建设用地指标,地方政府往往“合理”地运用规划权和征收权完成征地手续,致使现行征地制度中对农民土地权益保护的缺陷与矛盾不断显现。据中国社会科学院《2011年中国社会形势分析与预测蓝皮书》,73%的农村集体上访和纠纷事件和土地有关,其中40%涉及征地纠纷问题,而征地纠纷中的87%都涉及征地补偿和安置问题(汝信等)。农地征收补偿所导致的社会矛盾冲突问题与土地增值收益分配不合理密切相关,也是土地增值收益分配研究关注的重点领域。本章首先以问卷调查为基础,对农地征收补偿与农民征地意愿的一般情况进行研究;并以其中一个典型个案为例,从土地租税费的角度对农地征收补偿过程中的土地增值收益状况进行了详细研究,通过实证分析的方法揭示了中国现行土地增值收益分配机制;最后对土地征收补偿的一般问题进行了概括总结。

5.1农地征收补偿的调查研究

5.1.1调查方案设计与实施

5.1.1.1

调查目的

调查研究目前农地征收补偿制度实施的基本情况、农民征地意愿及其研究影响因素,为农地征收补偿制度改革与土地增值收益分配制度建设研究提供依据。

5.1.1.2抽样调查方法

本研究采取多阶段分层抽样、简单随机抽样和重点调查抽样相结合的调查方法。

第一层,按地区分层抽样,共抽取辽宁、山东、河北、福建、浙江、广东、海南、湖南、湖北、江西、山西、河南、青海、重庆、贵州、云南、广西17个省,其中东部省份7个,中部省份5个,西部省份5个;并确定将广东省作为重点调查研究区域;

第二层,在各省(自治区)范围内,采取简单随机抽样共抽取47个市(县、区)级行政区划单位;

第三层,在各市县调查区域内,采取按距离中心城市距离进行分层抽样的方法,以行政村为调查单位进行问卷发放。各市(县、区)按近郊区域、中部区域、边缘区域样本分别约50%、30%、20%的比例抽取。

与一般类似的农地征收补偿调研不同的是,本项调研以一个行政村为一个样本的方式进行抽样,而不是在一个村里抽取多个家庭户样本。采取这一抽样方式的原因是:第一,考虑到一个村里的农地征收补偿方式一般是一致的,因此一份问卷就足以反映相关情况,抽取不同行政村样本更能反映总体特征;第二,同一村里的村户之间家庭情况和对征地补偿的意见可能会存在差异,但大体上应该基本一致,且这种个体间的差异应显著小于不同村之间的个体差异,因此,抽取不同行政村样本仍然是有效反映总体差异更有效的方法。采取这一调研方法事实上会增加调研难度,因而会影响调研样本的数量。

预期共获得样本容量300个—600个。对于大容量总体,该样本数量可保证在置信度95%水平下,抽样误差控制在4%—5%。

5.1.1.3问卷设计

问卷设计要涵盖研究主题的主要内容,还要体现研究地域的差异性特征与被征地农民个人特征等隐私。调查问卷结构共分三个部分:一是农民基本情况;二是农民征地及补偿情况;三是征地意愿、满意度及土地产权认知度(详见附录)。

5.1.1.4调查实施

为了有效完成本次调研任务,调查展开前,首先根据调查区域的要求对调查人员进行了选择,调查者来自华南理工大学、华南农业大学两所高校就读行政管理和土地资源管理专业的学生,其中研究生10人,本科生38人。调查开始前对调研人员进行了调查培训,并制作了包括基础知识、调查方法、注意事项在内的调查工作辅导手册,向参加的调研人员发放。为了完善问卷,积累调查经验,调查正式开始前,选择广州市进行了5个样本村的试调查。

调查共分三次进行,分别于2012年7月、8月,2013年2月,2013年5月完成。共获得样本数442份,其中有效样本数409份,问卷有效率为92.5%。

5.1.2农地征收补偿概况

5.1.2.1样本村的基本信息

409份有效问卷中,东部地区(福建省、广东省、辽宁省、海南省、河北省、浙江省、山东省7个省区)样本数为270,占总样本的比例为66.0%;中部地区(湖南省、湖北省、江西省、河南省、山西省5个省区)样本数为83,占总样本的比例为20.3%;西部地区(广西地区、重庆市、贵州省、云南省、青海省5个省区),样本数为56,占总样本的比例13.7%。调查样本分布见表5-1。

资料来源:课题组根据问卷整理。

调查问卷显示,每个样本村平均总人口为3207人,平均外出打工人数占全村总人口的比例为36.0%,家庭总人口平均为5人。

东部、中部、西部样本村中发生征地的比例分别为84.1%、79.5%、66.1%〔调查结果与国内同类调查结果基本一致(参见:武婕、肖屹、钱忠好、曲福田、叶剑平、丰雷、蒋妍等)〕。可见越是经济发达的地区,发生征地的频率越高。

东部地区、中部地区、西部地区发生征地的样本村中,平均被征耕地面积分别为167.68亩、219亩、204.57亩。这可能是因为经济发达的东部地区人口密集,人均耕地面积相对于中西部地区要少,村庄平均耕地总规模也相对小(表5-2)。

数据来源:GDP数据来自2013年中国统计年鉴。

5.1.2.2被调查者个人与家庭基本特征

(1)被调查者个人信息。

被调查对象中,男性290人,占调查对象总数的70.9%,女性119人,占20.1%。30岁及以下的人数为28人,占6.8%,31岁—45岁的人数为92个,占22.5%,46岁—60岁的人数为165人,占40.4%,60岁及以上人数为124人, 占30.3%。

(2)家庭总人口数统计。

家庭规模在3人以下的小规模家庭只有9个,所占比例为2.2%;人数在3人—5人的中等规模家庭有241个,所占比例最大,为58.9%;家庭总人数在6人及6人以上的家庭有159个,所占比例为38.9%。

(3)人均承包耕地面积统计。

409个样本村调查区域范围内,家庭人均承包耕地面积超过2亩的家庭有7 个,占1.7%;1亩—2亩的家庭有35个,占8.6%;0—1亩的家庭有231个,占56.5%;完全没有承包耕地的家庭有136个,占33.2%。人均承包耕地在1亩以下的家庭所占比例最大。本次调查结果中,完全没有承包耕地家庭的比重偏高,农户人均耕地规模比重偏低,与广东省(特别是珠三角地区)所占调查样本数占比较高有关系。

(4)家庭收入多元化程度统计。

农民家庭收入的来源一般有务农、打工、房屋出租、农田外包、村集体分红以及其他的方式。家庭收入有1种和2种来源的农户比较多,所占比例分别为44.0%和34.5%;家庭收入来源有3种的农户有67个,所占比例为16.4%;家庭收入4种以上来源的农户一共有21个,所占比例为5.1%。其中,广东省被调查的有效样本221份中,家庭收入有1种来源的占比为25.3%,家庭收入有2种来源的占比为40.6%,家庭收入有3种来源的占比为24.4%,家庭收入有4种及以上来源的占比为9.7%;湖北省被调查的有效样本21份中,家庭收入有1种来源的占比为42.9%,家庭收入有2种来源的占比为52.4%,家庭收入有3种来源的占比为4.7%,家庭收入有4种及以上来源的占比为0.0%;调查结果反映出在中国农村,务农收入仍然是大多数农户的重要收入来源,打工、经商等收入所占的地位也越来越重要。

5.1.2.3农地征收补偿概况

(1)征地补偿标准。

调查数据显示,样本村中征地补偿标准在1万—3万元/亩比例最高,为41.1%;补偿标准大于5万元/亩和在3万—5万元/亩的比例差异不大,分别为24.0%、24.9%,征地补偿标准低于1万元/亩的比例最小,为10.0%。由此可以看出,农村土地征收补偿标准普遍偏低。

不同的地区,补偿标准有较大的差异。河北省沧州市中捷镇二队达到了7.5万元/亩;广东省征地补偿多在3万元/亩左右,最高可以达到50万元/亩;福建省征地补偿也多在3万元/亩左右,最高达到10万元/亩;广西地区征地补偿多为4万元/亩左右;重庆市永川县茶山镇崩山村征地补偿为1.5万元/亩。

(2)征地后的社会保障措施。

征地后是否能为农户提供相关的养老保险、医疗保险、失业保险、就业培训、就业安置等保障措施,直接关系到失地农户的生活就业保障权益。本次调查发现,在发生征地的行政村中,农户没有获得任何形式的社会保障的所占比例最大,达到56.5%,有一种社会保障的比例为19.4%,有两种社会保障的比例为13.1%,而有三种以上(包括三种)社会保障的比例之和仅为11.0%。

征地后的社会保障措施实施情况各省区差异较大。广东省征地补偿后没有社会保障占比为57.0%,但获得四种社会保障的占比为0.9%,有五种社会保障的占比为1.8%,广东省也是样本村中唯一有四种及其以上社会保障出现的地区。河南省征地补偿后没有社会保障占比为62.5%,有一种社会保障占比为12.5%,有两种社会保障占比为12.5%,有三种社会保障也达到了12.5%。重庆市征地补偿后没有社会保障占比为11.1%,有一种社会保障占比为77.8%,有三种社会保障也为11.1%。

被征地农民无任何社会保障措施的比例达56.4%,说明在现今的征地补偿方式中,单一的货币补偿还是最为常见的方式,货币补偿结合社会保障补偿的方式覆盖面并不全,难以保障失地后的农民的长远生计。从社会保障的类型看来,失地农民获得的保障中养老保险、医疗保险所占比例最大,分别为30.9%、26.7%,这两种保险是最基本的社会保障措施,而就业保险所占比例相当少,失地农民再就业的保障难以得到实现。社会保障多元化程度也较低,获得2种社会保障(养老保险和医疗保险)的为10.3%,获得3种保险(养老保险、医疗保险、就业保险)的仅为7.6%,其他方式的比例为6.1%。

(3)被征地面积统计。

样本村的征地大部分是较小规模的,征地规模在50亩以下的占比最高,为45.6%,其次是中等规模征地占37.4%,大规模征地面积≥超过300亩的比例最低,只占17.0%。

(4)农民土地产权认知度统计。

被调查农户中认为土地属于村集体所有的占比最高,为30.8%;其次认为是国家所有的占比为19.8%;调查中认为土地是农户自己所有占比达到了11.7%。

5.1.3农民征地意愿差异性统计

总体来说,绝大部分农民(66.0%)都不愿意土地被征收,但不同特征的农民征地愿望表现出较大差异,以下分别说明。

5.1.3.1不同个人特征的农民征地意愿

(1)不同性别农民征地意愿。

性别因素对于农民征地意愿具有一定的影响(表5-5),男性愿意征地的比例为37.9%,女性愿意征地的比例为24.4%。

(2)不同年龄的农民征地意愿。

相对来看,较年轻农民(30岁以下)不愿意征地的比例最高,与我们的预期相反,可能与他们文化相对比较高、对土地产权重要性的认知度比较高有关系(见表

5-6)。

(3)不同土地产权认知度的农民征地意愿。

总体来看,对于认为土地属于个人所有的农民,不愿意征地的比例则相对较高,有70.8%不愿意土地被征收。认为土地属于村集体的农民数量最多,但其不愿意土地被征收的比较最低,为54.8%。

(4)不同生活顾虑的农民征地意愿。

对未来生活有顾虑、难说清楚、没有顾虑的农民愿意被征地的比例分别为36.0%、32.1%、33.0%,三者比例大致相当,没有明显差异。

(5)不同征地后生活改善预期的农民征地意愿。

在愿意土地被征收的农民中,预期生活水平上升的比例为60.7%,此类农民倾向于土地被征收;在不愿意土地被征收的农民中,72.3%的农民认为征地后预期生活水平下降,说明征地后农民实际上的生产、生活有无受到影响以及影响的程度和农民的征地意愿具有较大相关性。

5.1.3.2

不同家庭特征的农民征地意愿

(1)不同人均承包耕地面积的农民征地意愿。

家庭人均承包耕地面积大于2亩以上的被调查农民表示不愿意被征地的比例为85.7%,说明人均承包地越大,农户越依赖土地,征地意愿不强;其中没有承包耕地的农户,表示不愿意征地的比例在50%左右,说明这类农户对于征地没有很强的积极或者消极态度。

(2)不同家庭总人数的农民征地意愿。

对于家庭人口数不同的农民,表示不愿意征地的比例大约在50%—70%,没有明显的差异。

(3)不同多元化收入程度的农民征地意愿。

表5-12表明,土地征收意愿与收入多元化程度呈现正向关系,收入多元化程度越高,则越不依赖于农业生产活动维持生计,那么农民征地意愿越强;反之,收入多元化程度越低,越依赖于农业生产活动,征地意愿则越弱。

5.1.3.3不同地区的农民征地意愿

(1)不同经济发展水平区域与农民征地意愿关系。表

5-13显示农民征地意愿因为所在区域的经济发展水平差异而有所差别。东部地区愿意比例最低,占31.5%;西部地区愿意比例最高,占41.1%。同时,东部地区不愿意比例占68.5%,为三个地区中最高的。被征地愿意度与经济发展水平呈现出一定的负向关系,经济水平越发达,农民越不愿意被征地。在经济发达地区,土地已经不只是生产农产品的自然资本,由于城市化、工业化的快速发展,通过国家征收,农用地转为建设用地,土地的价值远远超过农地本身的价值。因此发达地区农民对土地被征用的意愿水平低于内陆落后地区。(2)不同区位因素与农民征地意愿关系。距离中心城镇≥30公里、15公里—30公里、≤15公里的农户愿意征地的比例分别为37.5%、50%、29.3%,远距离、中等距离的农户愿意征地的比例较高,距离城镇中心距离近的农户征地意愿最低。

5.2基于IAD延伸决策框架的农户征地满意度决定

关于征地补偿的已有研究主要集中在提高征地补偿标准(陈莹、张安录、郭玲霞、高贵现、王湃、凌雪冰)、完善征地农民的后续生活保障(王伟林、曾亿武、杨泽楷)、农民土地产权认知(许恒周、郭玉燕、李海燕、蔡银莺)、征地程序公开公正(陈锡文等)、征地后农户心理感知等方面(钱忠好、韩俊)。其中,提高征地补偿标准几乎被所有相关研究所提及,征地程序的公开公正和尊重农民的土地权益也越来越受到重视(刘祥琪等)。已有研究的不足在于:一是满意度研究逻辑起点值得商榷。已知文献大多把满意度作为征地事后结果进行评价,而本研究认为满意度的评价可以分为制度性满意(征地前)、程序性满意(征地执行过程中)和结果性满意(征地实施后);二是样本大多存在选择性偏误,满意度研究的样本选取基本都是来自已征地农户,这样就会忽略掉未征地农户对征地制度的不满意方面(满意度的反面);三是实证研究模型变量的选取缺乏具有说服力的指导框架,回归方程内生性问题解决缺乏严密性和说服力,样本偏误处理不够严谨;四是研究目的与研究方法选择的问题。一些研究将不同地区,不同经济发展水平的样本置于同一模型中,并未考虑样本的层次性和异质性,方程内生性问题的存在使其研究结论的科学性受到挑战。例如,同样以鹰潭作为样本点,得出征地过程中农户谈判权对征地意愿影响的相反结论(钱忠好、许恒周、郭玉燕)。

考虑到研究征地意愿是满意度的前提,意愿研究必须区分并且包括基于自身意愿同意征地和不同意征地的农户,才能完全涵盖影响满意度评价的因素^①。例如,影响农户征地决策的因素有怎样的系统关联?农户满意度的影响因素具体效

①　在调查问卷的设计中假设农户拥有是否同意征地的选择权,事实上农户可以通过对征地补偿提出更高要求来实现这一选择权利。同意征地和不同意征地的农户在回答征地满意度的问题上是不同的,他们对征地的不满意的方向和程度也是不同的。大量研究基于理性人假设,集中于研究农户基本特征、征地补偿标准或者失地农民社会安置与征地意愿的关系上,事实上,农户征地意愿不仅受制于农户行为、认知能力等个体微观因素,也包括政策规范、规则程序等宏观制度因素的影响,更是与其所处的特定社会经济中观环境有很大关系(刘珉)。现有的农户征地意愿研究缺乏将各种因素置于统一框架下的系统分析,这也是导致模型变量杂乱无章和研究结论效度有限的主因,并进一步影响了研究的深度。

果如何?提高征地补偿标准与强调征地程序公开公正这二者的关系如何,它们对农户征地满意度有着怎样的交互影响?现有的研究并没有给出明确的回答。基于上述考虑,我们引入IAD延伸模型,检验哪些因素影响了农户征地意愿,特别是:①IAD框架下哪些因素显著影响了征地意愿和满意度的决策;②不同因素(特别是征地补偿标准与征地程序公开公正的交互影响)对农户征地决策的影响程度。

5.2.1理论框架:IAD延伸决策模型应用及假说的提出

奥斯特罗姆的制度分析与发展框架中(图5-1),行动情境最为复杂和重要,其用于解释参与资源治理过程的个体在既有信息和控制力下基于一定身份所采取的行动对行动结果的影响。基于IAD框架提出参与者智力决策模型是行动舞台的核心,其中心思想是:除了自然物质和制度环境影响外,参与者的决策意愿除受到参与者自身状况、规则控制、净收益预期和对行动状况信息的感知程度等的影响,也会受到参与者行动前对最终情况了解所做的预期与最终行动的实际结果认知程度的影响(图5-2)。例如,已有研究表明,征地前后农户的征地意愿感知是有变化的(李海燕、蔡银莺),农民对现行土地征用制度的不满源于农民对土地征用制度安排的心理预期与现实的土地征用制度安排之间巨大的落差(钱忠好等);判断征地过程中是否保障了农户的权益,不仅要看耕地征地补偿额的标准,也要看征地程序是否公开透明(韩俊)。资料来源:参考自“OstromE.A.GeneralFrameworkfor Analyzing Sustainabilityof Social-

[

EcologicalSystemsJ〛、Science,2009,325(5939):419-422.”

为了论证IAD延伸模型适用于本研究的研究主旨,即要论证除了征地相关的自然环境和社会属性因素外,农户的征地意愿(决策)一方面受到其自身状况与条件控制因素影响外,另一方面也会受到征地操作程序和规则的影响。因此,提出假说1:农户的征地意愿受到户主特征及家庭概况、征地环境和市场、征地程序和规则与认知改革变量的共同影响。

农户决策前对最终实际结果的感知程度与收益预测,是作出最终决策的依据。然而,判断征地过程中是否保障了农户的权益,不仅要看耕地征地补偿额的标准,也要看征地程序是否公开透明(韩俊)。据此提出假说2:随着城市化和工业化的推进,在当前的征地制度下,如果征地方式和程序合理,并且土地产权明确,农户会倾向于同意征地。

用农户户主特征及家庭基本情况变量代表参与者状况与条件控制,用外部环境和市场服务变量代表自然环境和社会属性,用征地程序和规则变量代表行动舞台的行为规则,用认知改革变量代表农户对征地结果的感知程度和收益判断(图5-2)。

5.2.2样本说明和模型设定

5.2.2.1数据来源

样本数据来源于上述农地征收补偿调查中获得的广东省221个样本村的有效问卷调查资料,其中34个村未发生过征地,占样本总数的15.4%;187个村发生过征地,占样本总数的84.6%。

5.2.2.2计量模型设定的原理及形式

农户对征地满意度的评价具有多阶段性,首先是第一阶段农户作出是否同意征收土地的决策,只有在此基础上,农户才能对第二阶段征地过程和第三阶段征地结束后的社会安置产生是否满意的评价。农户征地满意度感知也是两个有先后顺序并且相互依赖的阶段,如果在第一阶段忽略未征地农户样本则存在样本选择性偏误,未征地农户的不满意因素同样也是满意度感知的来源^①。例如由于信息不对称,农户在征地前后的态度可能有显著改变(李海燕、蔡银莺)。此外,某些导致农户不同意征地的因素同时也对满意度有间接影响。在这个意义上,不同意征地可以理解为对征地制度的不满意;而同意征地的不满意则可能来自征地执行过程的事中和事后;在第二阶段和第三阶段如果包括未征地农户则会导致回归方程的内生性问题无法解决,未征地农户不可能对征地满意做出全面评价。因而我们采用扩展的HeckmanOredered-Probit模型解决征地满意度的评价问题。

第一步,需要考察哪些因素影响农户作出是否同意征地的概率,从反面间接考察哪些因素可能影响对征地不满意的评价;第二步,对于同意征地的农户而言,影响其征地满意度评价的概率和大小取决于哪些因素。

第一阶段关于农户征地意愿决策的影响因素模型如下:

征地意愿是一个0—1二元分类变量,这一变量取值为1时,表示同意征地。因此选取二元概率模型进行探索性回归;参照自变量的定义(表5-15),基本模型如下:

(5-1)

其中,G是累计分布函数,表示第i个农户是否同意征地的概率,取值为0 和1,斜率给出每单位变化时因变量的变化程度,HOV代表户主和家庭特征变量,ENV代表制度环境和预期收益变量,PRV代表对征地程序和规则的知情变量,EXV代表农户的期望改革变量,为模型残差。

第二阶段关于农户征地意愿评价的影响因素模型如下:

(5-2)

其中,是潜在变量,被观察的数据的关系是表示第j个农户征地满意度,取值[1,4],斜率给出每单位变化时因变量的变化程度,为模型残差。

5.2.2.3变量选取及定义

表5-15列出了每组变量的代表变量及定义。为了检验征地补偿水平和征地程序公开公正对征地意愿的影响,特别在样本中加入了二者的交互项。一般认为,家庭非农收入来源、合理的征地补偿标准和程序、完善的社会保障和对城市生活的渴望会对征地产生积极影响;市场距离的远近、非农生产规模和对土地财产性权利的渴望可能会对征地产生负面影响;其他变量的影响则无法确定。另外,调查农户的受教育水平通常被认为对征地态度有重要影响,但根据调查对象的统计情况,受访者的受教育水平基本都在初中以下,青壮年劳动力大部分离家务工,故在变量选取中省略了农户受教育水平这一变量。

①　对于已征地农户来说,二阶段 Probit方程的选择条件为“已征地=1”,而未征地农户Probit方程的选择条件为“未征地=0”,,λ表示逆米尔斯比率。

表5-16给出了选取变量的描述性统计情况,定序变量中数值越大,代表变量水平越高越好,定类变量中1代表是,0代表否。

5.2.3　IAD语境下计量模型结果及解释

5.2.3.1基于总体样本的非线性回归

首先基于总体样本,分别进行农户征地意愿Logit回归和满意度的Ordered-Probit模型整体回归,目的是确定哪些自变量与目标函数是显著相关的,考察各变量之间可能存在的多重共线性和自相关可能,为Heckman二阶段自变量集确定大致的参考范围。模型估计结果见表5-17。

注:∗∗∗,∗∗,∗依次表示1%,5%,10%显著性水平。

(1)根据征地意愿Logit回归统计结果,显著变量包括户主特征和家庭情况变量中的户主性别和拥有农地面积,征地程序和规则变量中的是否征询意见协议征地、征地补偿标准和征地后社会保障完善程度,征地环境和市场变量中的距离中心市场距离、征地频率,认知改革变量中的征地后收入是否增加和对土地所有权的渴望,证明假说1成立,同时也说明基于IAD延伸决策模型的变量选取和分类是可以接受的。显著性最强(在1%的水平上显著)的变量包括是否征询意见协议征地、征地后收入是否增加以及距离中心市场的距离。反映出农户在作出征地决策的主要依据是征地的补偿水平(COMST)、征地后的就近安置的便利性(MARDIS)、农户渴望被征求意见(IFCONT)、实现对预期可能的征地收益(IFADD)及安置情况(SOCINS),同时也反映出农户作为土地使用权的拥有者其权利渴望得到尊重的心理需求的体现(BELON变量显著)。例如,在其他条件不变的情况下,就征地与农户协商,农户同意征地可能性是不同意的3.435倍,预期收益增加的前提下同意的可能性是7.092倍。行为主体除性别差异外,会根据自身拥有的土地数量(LANARE)与所处区域土地征收的频率(FREQU)调整自己的征地决策。值得注意的是征地补偿标准与目标函数呈负向关系,可能的解释是广东省属于国内经济最发达的地区,而快速的城市化已覆盖了大部分城郊的农村土地,负向关系表明农户待价而沽的参照心理,如果征地补偿使其满意,则这种负向关系应该会减弱,而事实上也确实如此,影响度由征地意愿中的1.203倍变为满意度中不再显著,从而说明在经济发达地区并不是单纯的征地补偿越高越好。深层次的原因将在后文进行讨论。

(2)根据满意度Ordered-Probit模型的方程估计结果,户主特征和家庭情况变量中家庭年收入变量,征地程序和规则变量中是否征询意见协议征地和征地后社会保障完善程度,征地环境和市场变量中距离区域非农业生产规模、村庄被征收的土地面积和征地频率,认知改革变量中征地后收入是否增加和对土地所有权的渴望均显著,再次证明假说1可接受。对于目标函数满意度而言,农户关心的是在自身特征变量(HOINCO)和集体属性(NOAGR)既定的情况下,根据征地过程中的形式(IFCONT)、频次(FREQU)和保障(SOCINS),通过参与征地这一行为,判断实际收入是否增加(IFADD)和自身权益实现程度(BELON)作为表达满意度的标准。但满意度模型与征地意愿模型的显著变量有差异,注意GENDER变量和LANARE两特征变量不再显著,正如上文所述,如果不将未征地农户从满意度模型中析出,则模型可能存在较强的内生性问题,如未征地农户和已征地农户在评判满意度的标准收入是否增加(IFADD),土地权利是否得到尊重(IFBELON)等问题上是一致的,但未征地农户和已征地农户确实在不同的行动舞台上,至少未征地农户回答不了在征地频次(FREQU)和是否协议征地(IFCONT)上的主观评价。

5.2.3.2农户意愿对征地满意度影响的Heckman两阶段模型

鉴于在分析农户征地满意度时会遇到样本选择性偏差问题,即农户(已征地和未征地)对征地满意度的评价可能来自征地制度、征地执行过程和征地后主观评价三个不同的方面;此外,影响农户征地意愿的某些不可观测因素同时也会影响满意度评价,因此运用Blinder-Oaxaca方法,分别以已征地农户组和未征地农户组为基准进行满意度贡献分解,可以看出总差异在82%,尤其是以未征地农户为基准时,特征差异在95%以上;以已征地农户为基准时,系数差异在50%左右,证明了进行样本分组以克服选择偏差的必要性。

如果仅就已征地农户(或未征地)样本进行回归,则回归结果是有偏误的,不能全面反映农户的真实满意度,这种非随机性的数据筛选将导致估计结果的偏误。表5-17的Probit分析中并未考虑样本的内生性问题,而表5-19将运用Heckman两阶段模型来检验与克服这一问题。其原理就是将农户的满意度分解为两个连续的过程:一是在表5-17基于总体样本(已征地和未征地农户)估计一个征地意愿的Probit方程,解决是否同意征地的影响因素概率问题,从反面间接考察哪些因素可能影响对征地不满意的评价;二是从总体样本中析出未征地农户,回答征地满意度的决定^①。

①　对于已征地农户来说,二阶段 Probit方程的选择条件为“已征地=1”,而未征地农户Probit方程的选择条件为“未征地=0”,λ表示逆米尔斯比率。

注:∗∗∗,∗∗,∗依次表示1%,5%,10%显著性水平。

采用Heckman模型实现了已征地农户和未征地农户分组,将目标函数满意度设为4级定序变量进行转换,尽管损失了精确,但却提高了信度^①。逆米尔斯比在1%的水平上显著,证明样本确实存在选择偏差,模型存在内生性问题。依据模型统计结果,对样本中已征地农户而言,户主特征和家庭情况变量中家庭年收入主要来源变量(INCSOU),征地程序和规则变量中是否征询意见协议征地(IFCONT)、征收土地用途(IFAPPL)和征地后社会保障完善程度(SOCINS),征地环境和市场变量中距离区域非农业生产规模(MARDIS)、村庄被征收的土地面积(LAREA)和征地频率(FREQU),认知改革变量中征地后实际收入是否增加(IFADD)^②对土地所有权的渴望(BELON)均显著。统计结果与总体样本模型相比,最大的变化在于征收土地的用途(IFAPPL)变量显著,其他显著变量虽有增减变化,但总体上是属于同一属性变量,例如家庭年收入(HOINCO)变为家庭收入主要来源(INCSOU)等。在IAD框架语境下对于已征地农户而言,基于家庭收入主要来源(INCSOU),并参照其他农户的征地面积(LAREA)和被征土地的未来用途(IFAPPL),根据征地过程中的形式(IFCONT)、频次(FREQU)、社会保障(SOCINS)、就业的便宜性(MARDIS),通过参与征地这一行为,判断实际收入是否增加(IFADD)和自身权益实现程度(BELON)作为表达满意度的标准。可见,实际征地收入增加的程度仍然是其较为关心的问题,但其要求协议征地,规范征地程序和规则,通过被征土地的用途和村庄其他农户征地面积,与其他已征地农户比较以衡量相对收入的变化,暗含着一种“不患寡而患不均”的心态。

①　虽然heckman第二阶段通常是OLS估计,但目前国内外近期的研究中已有大量二阶段非OLS估计的案例,例如(朱红根、周曙东)、(NhemachenaandHassan,2007)和(Yirga,2007)关于农户对气候变化与农业技术投资决策的研究。

②　选用Heckman二阶段方法,要求二阶段模型的自变量集必须为一阶段模型自变量集的子集,通过相关性检验,发现征地后收入是否增加(IFADD)与被解释变量存在高相关性,通过舍去其他相对较低变量的实验,IFADD变量在模型中始终是显著的;选择舍去IFADD变量主要是其符合高相关性和尽量保持自变量子集和原集的规模相似。

5.2.3.3征地满意度显著变量的边际效益

为了验证影响征地满意度的核心变量征地补偿标准(COMST)和征地程序(IFCONT)对满意度的影响,首先将征地补偿标准放入回归方程,确实显示征地补偿标准与满意度在1%的水平上显著;方程2中控制了征地后的社会保障是否完善变量,结果显示保障完善组的满意度确实更高;方程3中控制了农户对土地所有权归属的渴望变量,结果显示要求更多私有财产权组的满意度显著更高;方程4中控制了是否协议征地变量(征地前是否通知,征地补偿是否征求农户意见),结果显示协议组满意度在1%的水平上要明显高过非协议组;韩俊认为征地过程中是否保障了农民的权益,不仅要根据征地补偿标准的高低来判断,更重要的是要有一套合法严格的透明程序来限制各级政府的权力,限制公权力对农户私权利的侵害。因此,我们希望在回归方程中检验征地规则的公开和程序的公正是否会影响征地补偿标准对征地满意度的影响,因此我们放入征地补偿水平与是否协议征地的交互项,结果征地补偿和交互项均不再显著,只有协议征地项在1%的水平上显著;进一步模拟交互项的结果显示,的确只有当政府或村干部与农民就补偿标准进行事先协商时,货币补偿对满意度的边际效应才显著正向。这是一个耐人寻味的结果,只有在农民对征地过程的参与权和知情权得到尊重的前提下,征地补偿水平较高的村,农民对征地的满意度才显著更高。这一实证发现从征地满意度决定的角度证实了韩俊的这一判断。至此,证明假设2亦成立。

广东省是中国城市化最为发达的地区之一,近年来城市周边的土地被大量征收,调查中很多农户表示不愿意拿土地换城市户口,即使补偿标准很高也未必能显著提高满意度。无协商的情况下,即使征地补偿标准增加1万元/亩,也不能带来满意度的显著提高^①(即使在90%的可信度下,也不能排除边际效用为零的可能性);在有协商的情况下,这种负向关系在递减,能够带来0.042个单位满意度的一阶差分;假定征地补偿标准不变,完善征地后的社会保障,农户征地后的满意度可能提高0.18个单位;征地中更加注重对个人土地财产权利的保护可能带来0.21个单位满意度的提升,而征地前通知农户,与农户就征地相关事宜进行事前的沟通则可能使满意度提升0.35个单位。

5.2.4结论和讨论

5.2.4.1结论

基于IAD延伸决策模型,讨论了农户满意度研究的二阶段研究逻辑,构建了农户征地意愿决策与满意度评价测度因子和评估指标体系,运用二元非线性模型(Logit和Oreder-Probit)、Blinder-Oaxaca分解和Heckman二阶段选择模型,对已征地农户和未征地农户的征地决策与满意度评价进行实证研究。主要结论如下:

(1)农户总体回归模型显示:认知改革变量(IFADD、IFSATIS、BELON) 在0.01水平上显著,且呈现正相关关系;另外家庭特征变量、征地程序和规则变量正向影响也较为显著(回归系数B>1),市场变量也有正向影响,只是对征地意愿的影响幅度稍小。同时也证明了假说1和假说2的成立。

(2)对已征地和未征地农户进行差别分析(多元均值F检验)显示,已征地和未征地农户在家庭收入的主要来源(INCSOU)、征地补偿集体与农户的分配方式(ALLOCA)、征地后实际收入水平(IFADD)和承包地和宅基地的归属(BELON)等变量上存在显著差异,对于解释行动舞台中已征地和未征地农户是否会做出相同的选择行为具有重要的现实意义。

(3)Heckman二阶段模型显示,于未征地农户而言,实际征地收入增加的程

①　上文的征地意愿模型分析未征地农户有待价而沽的参照心理,这里征地补偿标准的负向关系随着满意度的提高在递减,印证了上文的推断。

度仍然是其较为关心的问题,除要求协议征地,规范征地程序和规则与已征地农户相同外,通过被征土地的用途和村庄其他农户征地面积,与其他已征地农户比较以衡量相对收入的变化,暗含着一种“不患寡而患不均”的心态。而在无协商的情况下,对于已征地农户而言,其下轮征地具有待价而沽的心理。

(4)从提高农户满意度的角度,征地程序公正和规则透明,征地补偿款较多地发给农户家庭而不是集体,可能比片面提高征地补偿标准更有用。通过控制二者的交互项发现,只有征地前与农户就征地程序与补偿水平进行协商,征地补偿较高的地区的农户满意度水平才会显著提高。另外,征地补偿不变的情况下,完善的征地后社会保障计划和更多地尊重农户土地私人权益(补偿款更多地发放给农户家庭而不是集体)也会使满意度显著提高。

5.2.4.2讨论与建议

2013年5月底,广东省完成农村集体土地所有权发证宗数143万多宗,占全国已发证总宗数的23%;全省共有22万多个村民小组(经济社)获得集体土地所有权证书,登记发证率达99.5%。这一土地登记确权工作对农户土地产权意识的认知带来了较大的改变,根据半结构化访谈得知,56%以上农户不愿意土地被征收的原因包括预期未来土地可以抵押贷款,经营权可以转让,土地租值上升等。关于为何在征地程序公开和规则公正(协议征地,签订征地补偿合同)的前提下,提高征地补偿标准才会对农户满意度有显著的提升?甚至为何明晰土地产权反而对征地满意度有负向的影响?我们认为可以采用行为经济学中的禀赋效应①和参照依赖理论②来解释。

首先,产权的形成是基于国家法律保护的强制性,社会认同的合理性,产权主体行为能力的合意性,产权强度由实施成本和可能性来衡量,其决定了产权的实施程度,是国家赋权、社会认同和产权主体行为能力的函数。其次,在中国严峻的人地关系下,土地对于农户兼具生产资料和社会保障的功能,农户成员权资格取得承包地和宅基地形成“赋权的身份化”,加之每块土地特殊地理位置形成的“产权区位垄断”,土地便具有人格化财产的特征,土地确权带来长久承包权和财产性权利的提升,这一切在强化土地产权的同时也进一步加剧了农地的“禀赋效应”。广东农户对不同流转对象具有差序化特征,农户对于土地的所有制、是否签订承包经营

①Thales(1980)认为与得到某物品所愿意支付的金钱相比个体出让该物品所要求得到的金钱通常更多。即指一旦某物品成为自己拥有的一部分,人们倾向给予它更高的价值评价,Kahneman等(1991)认为禀赋效应是“损失规避”的一种表现,即损失比等量收益所产生的心理感受更为强烈,因此人们更计较损失。从交易的角度来说,对于同样的物品,一个人的意愿卖价要高于意愿买价。因此,禀赋效应可能会抑制潜在的交易。

②　“参照依赖”多数人对得失的判断往往根据参照点决定(锚定),行为主体的效用是有偏的,对于不同的比较对象,会有不同的参照标准。举例来说,在“其他人一年挣6万元你年收入7万元”和“其他人年收入为9万元你一年收入8万”的选择题中,大部分人会选择前者。

权合同,以及对土地依存性尽管具有不同态度,但无一例外地具有“禀赋效应”。例如,家庭收入中农业收入所占比例越高,家庭成员中农业人口比例越高,其资源禀赋效应也越强(罗必良)。

交易费用范式关注了资产专用性(IFAPPL)、交易频率(FREQU)、不确定性(IFADD)等因素对交易成本的影响。这一范式的特点是假定交易参与者具有明晰的产权,且产权主体具有相同的交易效用。除此之外还发现:土地确权对于农地产权强度的提升和农户的禀赋效应可能是要求在协议征地前提高征地补偿标准的主要原因,征地程序的公开和补偿合同的签订给农户一个对未来收益的稳定预期。因为:第一,交易主体的差异性决定了其对持有物品交易意愿和程度的不均质;第二,不同的产权主体对产权强度提升后,发现物品价值上升潜质的能力是不同的,进而决定了其参与交易的可能性和倾向差异。正如Barzel指出的:面对不同的交易对象产权主体所拥有的产权排他能力是不同的。个人权利的实现程度取决于他人如何使用自己的权利。可以认为,同一个产权主体对其所拥有的物品面对不同交易对象和交易形式时的禀赋效应是有差异的。协议征地和征地程序的公开公正可以改进不同被征地农户主体间关于征地信息的不对称和收益预测的判断,农户并不一定要求的是区域内的最高补偿标准,只是至少不能比近邻或者亲朋好友补偿少。这也正是未征地农户会根据自身拥有的土地数量(LANARE)与所处区域土地征收的频率(FREQU)调整自己的征地决策的原因。

由此提出以下建议:

(1)注意区分不同参与主体(已征地农户和未征地农户)的不同关切,差别化考量不同年龄、受教育水平和家庭收入水平农户的利益诉求,做好征地后的社会保障和安置工作;

(2)征地程序和规则的公正可能优先于单方面征地货币补偿标准的提高,征地协议公正透明,征地程序严格规范;例如,张贴征地通知,保障农户对征地信息的知情权等;

(3)强化土地的收益权和处置权,提供充分征地前真实信息,增加农户对征地收益的积极预期,征地补偿在集体和农户家庭之间的分配标准和方式必须公正明确,可以考虑较多的把征地补偿直接分配给农户。

农户是否同意征地,除了在某种程度上反映对征地制度本身的态度外,这其中农户对城市生活和农村生活的价值判断,更暗示了他们对城镇化和工业化的推进的期许。因此,征地制度改革的方向不应该只是就改革而改革,例如希望单纯通过提高征地补偿标准来推动征地进程。一些不满意因素可能不是征地制度自身的改革能够解决的,制度绩效取决于能否使土地资源和市场、产权主体较好的结合。

5.2.4.3不足之处

缘缘于广东省高度发达的城市化水平与征地水平,负向关系极可能是特殊案例,但至少能说明单纯通过提高征地补偿标准,对满意度的影响作用可能并不显著。通过征地补偿和协议征地的交互项,发现程序公正和规则公开要优于单方面提高征地补偿标准;在现实中尽管现有法律难以有效阻止村集体对征地补偿款的挪用截留,但在理论上尊重农户对征地补偿的私人权益,将更多的征地补偿直接发放给农户家庭可能比交给村集体分配更能显著提高农户的满意度。研究存在的不足如下:

(1)研究区域是快速城市化地区的广东省,经济较为发达、征地补偿水平和征地相关规则与程序在全国也都处于领先水平,因此研究结论可能不具有一般性的特征;

(2)样本量稍显不足,研究结论仅能代表调研区域及周边,更大范围内农户征地满意度的研究则需要进一步的探讨;

(3)一些关键变量还可以细致研究,例如征地农户与未征地农化在被征收的土地类型(耕地和宅基地)或者同类型土地征收的不同数量,甚至被征收土地以后的利用方式(工业、商业、服务业等)也可能导致主体征地意愿的差异;

(4)土地确权带来的产权强度的提升和农户土地产权认知的改进,对于农地征收和流转的作用是不确定的,至于是促进或是抑阻,取决于区域具体的产权制度环境、行为主体的产权认知程度和行为能力和产权交易的预期收益。至于什么样的产权实施环境和怎样的交易费用下有利于农地的流转和农户满意度的提升,则是需要进一步深入探讨的问题。

5.3土地增值收益分配:土地租税费视角下的个案分析

5.3.1数据来源与计算方法

在上述样本村总体调查分析的基础上,特别选取广州市番禺区S村X房地产开发项目为研究对象,参照房地产开发项目财务核算的基本规则和方法及国家和地方相关政策法规标准,分土地征收与出让、房地产开发、房地产经营三个阶段对项目开发过程中的各收支项目进行统计或估算,尽可能详尽准确地测算土地租、税、费征收情况,从而探讨土地增值的来源与构成,各利益主体之间的土地增值收益分配情况及存在问题。

关于项目地块基本情况的数据来源于对村委会、村民和房地产开发公司的访谈,广州国土资源局政府网站的土地出让公告,广州市统计年鉴,搜狐焦点网、新浪乐居网关于广州历年地块出让和房地产开发项目销售状况的行业统计数据;房地产开发经营成本与各项税费(本研究仅涉及最重要的二十余项税费项目)则根据国家及广州市相关政策规定的标准或行业统计的一般水平经验值进行估算。由于该项目从土地征收、拍卖到房地产开发时间跨度较大(从2003—2012 年),对于其中几个关键的数据如农地价格、安置补偿价格、土地出让价格等均根据通货膨胀系数(中国2003年到2012年的年平均通货膨胀率3.24%)调整为现值(2012年价格),其余发生在近年(主要是2011年、2012年)的项目收支则取当年实际价格。

5.3.2案例介绍

本案例研究选取了广州市番禺区S村X房地产开发项目为研究对象。S村地处小谷围岛内,与新造镇一江之隔,紧邻广东省某知名高校,行政隶属于番禺区,其距离番禺市区中心23公里,离小谷围街道办事处2公里。历史上,S村是一个以农业为主的村落,原有土地面积5500多亩,人口3000多人,村内保存了岭南乡村特色,但2003年,由于广州市政府要兴建大学城,实施了大规模征地,而S村大部分区域也在征地范围之内,受政府征地、大学城建设及周边快速城市化的影响,S村逐步转变为以工商业为主的行政村。目前,S村辖区面积558.03亩,其中宅基地面积为150亩;村总人口3603人,部分人口于2003年征地时安置在镇上;村经济结构90%为第三产业,设有农贸市场、餐馆、酒店、商业中心;村集体收入来源主要是集体土地发包,每年总收入为179.90万元;村民收入来源主要是经营工商业、外出打工、住房出租及征地留地的集体分红,人均收入1.07万元/年。

X项目位于S村附近,为房地产开发项目,主要以塔楼、高层、小高层住宅为主,项目用地于2003年被政府以建大学城为名征收,该地农转非之前属于S村农民集体。X项目总用地面积为46576平方米,有4个标段组成,于2009年2月—6月由同一家房地产开发公司以挂牌出让方式相继拍得,土地出让金总额为10.52万元,土地出让前已完成“五通一平”。X项目容积率为3.12,绿化率31.60%,设两层地下室,面积68306平方米,车位共1457个,地上建筑面积145317平方米,户型以二居室、三居室和四居室为主,总户数为822户^①。

根据村委会提供的数据,S村的征地补偿情况如下:政府以公益性用地为名一年内征收S村土地4946.33亩,扣除该村在其他区域获得的15%留地面积后,该村实际被征地面积应扣除留地面积,即4204.38亩。该村获得征地补偿的方式以货币为主,并一次性补足,村民因征地获得的社会保险费从村民征地补偿费中扣除,即村民并没有获得额外的社会保险补偿,全村共获得的征地补偿收入32952.07万元(农户与村集体间的分配方式为村集体提留7%作为公共支出,其余分配给失地农户)。因此,农民集体获得的征地补偿费约为117.6元/平方米,其中,村委会提留金额为8.2元/平方米,农民个体获得的征地补偿费为109.4

①　X项目的楼盘数据主要来源于:新浪乐居网。地块出让金数据来源于:搜狐焦点网。

元/平方米。具体调研数据见表5-22。

资料来源:根据实地调研整理所得。

5.3.3X房地产开发项目中的成本与收益测算

5.3.3.1

测算方法与参数确定

(1)农地价格。采用收益还原法估算农地价格,其估算公式为:

(5-3)

其中,P代表农地价格,a为农地纯收益估算值,r为收益还原率,n为农地使用年限。根据《广州市统计年鉴》,2000—2002年,番禺区的年均土地纯收益为1247.67元/亩^①。收益还原率采用一年期存款利率加上风险调整值方法,2000年到2002年中国人民银行一年定期存款利率均值1.98%;风险调整值参照广东省居民消费价格指数,广东省2000—2002年居民消费指数增长率均值为0.16%^②,由此估算收益还原率为2.14%。假设农地剩余使用年限仍为30年,采用收益还原法求得2003年初番禺区农地价格为41.12元/平方米。

(2)X项目的销售收入预测。假设项目的所有住宅及停车位全部出售,没有滞留,该项目房屋销售价格基本在1.9万—2.5万元/平方米之间,销售均价约为2.3万元/平方米^③;据相关报道,广州市2011年二手车位成交价格集中在20万—40万元/个,这里取其中间值30万元/个。

(3)房地产开发建设投资利润的估算。结合工程造价相关知识,参照房地产企业的项目投资分析报告所做的估算,并根据广州市房地产业的实际情况及咨询业内人士对相关参数作了修正,计算方法是:

成本小计=单价×计价数额

不可预见费的计价数额=前期费用+建筑安装费+城市基础设施配套费

税前利润=销售合计—支出合计

投资合计=开发成本+开发费用

支出合计=投资合计+房地产经营税费

投资利润率=税前利润/投资合计

税后利润=税前利润—所得税

税后投资利润率=税后利润/投资合计

(4)通货膨胀率。由于该项目用地从征地到项目开发的时间跨度较大,估

①2000—2002年,番禺区的农业增加值分别为:114729万元、129839万元、151414万元,主要农作物及水果种植总播种面积分别为:72373公顷、67807公顷、71612公顷,由于农业增加值为农业收入扣除中间消耗的剩余,因此,农地纯收益=农业增加值/种植面积。

②　广东省1999年到2002年的居民消费价格指数(以上一年为100)分别为:98.2、101.4、99.3、98.6。数据来源:广东统计年鉴2008。

③　根据实地调研和新浪乐居网等资料得到。

算时需要适当考虑通货膨胀率。其公式为:现值=原值×(1+通货膨胀率)n,其中,n为年期。本研究采用居民消费价格指数的平均增长率来估算通货膨胀率。中国2003—2012年的年平均通货膨胀率为3.24%^①。

(5)土地开发成本。根据国土资源部《全国工业用地出让最低价标准》(2006)的工业用地出让最低价标准(相当于土地取得成本、土地前期开发成本和按规定收取的相关费用之和),采用2006年广州市番禺区的工业用地最低出让地价(六等地,336元/平方米)折算为现值后作为X项目土地前期开发成本,其中“五通一平”成本采用地方经验数据140元/平方米。

(6)应税所得率。应税所得率=应纳税所得额占企业销售收入的比例,它是对核定征收企业所得税的企业计算其应纳税所得额时预先规定的比例,即“应纳税所得额=销售收入×应税所得率”。该比例是根据行业的经营利润率或销售利润等情况测算得出的,在一定程度上反映了该行业的社会平均利润水平。本研究拟采用应税所得率来估算房地产企业的合理利润,则开发商实际获得的土地人工增值相当于合理利润扣除所得税后的剩余。根据广州市国家税务局和地方税务局2005年发布的《关于调整核定征收房地产开发企业所得税应税所得率问题的通知》规定,“核定征收房地产开发企业所得税的应税所得率,从2005年1月1日起(税款所属时期)由9%调整为10%—15%”,并且此后并没有做出新的调整。

(7)土地总增值及不同利益主体所获土地增值的测算方法参见6.2.2.2节,不同的是,本节未计算农地的社会保障价值。

5.3.3.2测算结果

参照《土地出让成本构成明细》与《房地产开发企业成本构成明细》的科目分类标准,根据调研X房地产开发项目中成本与收益测算具体情况见表5-23。

2003年S村实际被征地面积(扣除留地面积)为4204.38亩,全村共获征地补偿收入32952.07万元,约合117.60元/平方米。

2000—2002年,番禺区年均农业用地纯收益为1247.67元/亩。采用一年期存款利率加上风险调整值方法,估算土地收益还原率为2.14%。假设农地剩余使用年限仍为30年,采用收益还原法求得2003年番禺区农地价格为41.12元/平方米。

假设项目住宅及停车位全部无滞留出售,按该项目附近房屋销售均价约为2.3万元/平方米,车位成交价中间值30万元/个计算,预测X项目销售收入为377939.1万元。

①　2003—2012年间,中国居民消费价格指数(以上一年为100)分别为:100.6、103、102.3、101.8、103.7、105.6、97.7、103.1、105.3、102.8。数据来源:凤凰网。

该项目取得土地的成本,包括土地出让金、契税、城镇土地使用税的总和为119275.04万元;项目开发的总投资成本,包括项目的土地综合成本、开发前期费用和建筑安装工程费等开发成本、管理费用、销售费用和财务费用等开发费用的总和为129614.19万元。经测算X项目税前投资利润率为33.70%,税后投资利润率28.26%。

5.3.4X房地产开发项目中的土地增值收益分配测算

对X项目中的土地增值构成及其分配状况进行统计整理结果如表5-24所示。

事实上,经过房地产开发全过程,土地价格与房产价格融合为一个统一的价格,难以进行完全准确地分割,本研究将规划设计勘探费等前期费用、建安费、不可预见费、开发费用和工程监理费视为房屋建造投入成本,其余费用计入土地取得和开发投入成本。经测算,从2003年土地征收到2012年房地产发售,X项目用地总增值达到248055.61万元(土地价格从57.82元/平方米增长到53316.07元/平方米),其中人工增值为1185.85元/平方米,而自然增值空间达到52072.40元/平方米;自然增值收益在农民、政府和开发商三大利益主体间的分配比例为0.19∶69.45∶30.36。

本章小结

本章采用调查统计分析、个案研究与模型计量分析相结合的方法研究了农地征收补偿及土地增值分配测算问题。关于农地征收补偿的研究主要讨论了土地增值收益分配局部政策存在的问题,基于对17省区407个样本村的调查,对农地征收补偿的总体概况进行了一般说明,并以广东省为研究区域,应用IAD延伸决策模型,对农户征地满意度及其决定因素进行了研究,研究结果表明,单纯地提高征地补偿水平,并不能显著提高满意度,只有征地前与农户就征地程序与补偿水平进行协商,征地补偿较高地区的农户满意度水平才会显著更高。最后,选取样本村中的一个房地产开发项目,从土地租税费的视角对房地产开发项目中从农地征收补偿到项目建成发售期间发生的相关费用进行了详细测算,并由此获得了土地增值收益在农民、开发商和政府之间的分配情况。

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