农户土地承包权退出意愿的影响因素——基于文献的荟萃回归分析

曹丹丘 丁志超 周 蒙 李 军,2*

(1.中国农业大学 国家农业农村发展研究院，北京 100083；2.中国农业大学 经济管理学院，北京 100083)

1 问题的提出

农户土地承包权退出是推进土地流转和实现规模化经营的客观要求，也是加快劳动力非农转移的必然路径。为满足农民对土地由保障性功能向财产性功能转变的需求，近年来，中央逐步探索建立农村土地承包权退出机制。2014年《关于第二批农村改革试验区和试验任务的批复》首次将农村土地承包经营权退出列为14个改革试验任务之一。2017—2019年连续3年中央“一号文件”均强调维护进城落户农民土地承包权、宅基地使用权、集体收益分配权，引导进城落户农民依法自愿有偿转让上述权益。此项改革试点任务也得到学术界的广泛关注，现有研究成果主要集中于两个方面。一是退出机制层面，研究者们主要围绕退出的必要性[1]、退出补偿[2]、退出模式[3]等方面进行研究；二是农户决策层面，学者们从影响因素出发，聚焦于农户退出意愿影响因素与决策形成机理展开分析。通过文献梳理，发现关于土地承包权退出意愿影响因素的研究结论存在较大差异，但鲜有研究针对结论差异原因做出深入探讨。有鉴于此，本研究将对现有文献的理论争议进行总结，在此基础上，运用荟萃回归分析对现有文献研究特征与研究结论的关系进行分析，以探讨土地承包权退出意愿相关实证研究的结论差异及分歧原因，对未来该领域的研究提供理论参考。

2 土地承包权退出意愿的理论争议

回顾相关研究发现，国内学者对各地农户的土地承包权退出意愿进行了大量调研，同时，通过构建logit或probit回归模型分析农户退出意愿的影响因素，进而提出具有针对性的政策建议。但是，从研究结论来看，现有结论存在较大分歧，这不仅体现在退出意愿层面，还体现在退出意愿的影响因素层面。

那么，为何农户承包权退出意愿会存在如此显著的差距？对此，学术界进一步针对退出意愿的影响因素进行实证研究。主要研究结论大致可总结为6个方面。一是个体特征因素，包括年龄、性别、受教育程度、是否参加养老保险、婚姻状况、兼业情况等。其中，有研究表明，农户年龄对承包权退出意愿呈正向影响，主要原因是随着农民年龄的增长，其农业劳动能力逐渐减弱，土地保障功能也随之减弱，因此他们更倾向于退出土地，转而转户参加城镇养老保险[11]。但另一部分研究发现，年龄对土地承包权退出意愿的影响呈正U型曲线，原因在于农户对土地保障功能的依赖程度随年龄增强，退出意愿降低，但当年龄达到一定程度，农户可能因为重视短期收益而更愿意退出承包权[12]。二是家庭特征因素，包括收入水平、城镇住房、家庭抚养比以及家庭成员是否参加新农保等。其中，针对城镇住房对土地承包权退出意愿的影响存在较大争议。一方面，有研究发现拥有城镇住房会显著提升农户土地承包权退出意愿，原因在于当农户退出土地承包权后，城镇住房成为家庭进入城镇生活的住房保障，同时，由于拥有城镇住房的农户生活转移成本相对较低，进而促进农户土地承包权退出[13]。但王常伟等[14]的研究发现，由于城镇住房对承包权退出决策影响的财富效应大于居住效应，农户倾向于将农地作为一种预期增值的资产而长期持有，导致城镇住房不但没有促进农户的承包权退出意愿，反而降低其意愿。三是土地特征因素，主要包括承包地的面积、质量、农业机械化率、产权状况及其区位与经济社会条件等[15-16]。四是退出补偿因素。国内多数研究认为，退出补偿是影响土地退出的重要因素[17]，其中经济补偿处首要地位[18]，但也有研究发现，在多种补偿中，经济补偿对农民工退出土地承包权并无显著影响，相反，养老、住房或教育补偿才是影响农民工退出承包权的关键[19]。五是农户认知与预期因素，包括农户对土地产权的认知情况[20]、退地预期等对土地承包权退出意愿产生影响。六是政策因素，主要包括是否确权、农户的政策认同度以及退地政策是否多变、不稳定等方面。其中，有研究提出由于当前确权基础不牢，既没有明确规定土地产权主体，也未能理顺土地收益分配关系，导致农民不愿退出土地[21]。但是，也有研究发现在多种补偿条件下，土地确权对农民工的土地承包权退出意愿具有显著促进作用[19]。

总结而言，关于土地承包权退出意愿影响因素的实证研究结论存在明显分歧。尽管研究者针对各影响因素做出相关解释，但其合理性与实践意义值得推敲。对此，我们认为导致结论差异的原因如下：第一，调研对象的差异可能导致研究结论不同。例如，部分研究主要针对在村普通农户进行研究，但另一部分研究则将外出务工人员或在校大学生作为主要研究对象，调研对象的异质性可能导致土地承包权退出意愿结果差异。第二，样本量的大小可能影响最终结果。从现有研究来看，各项研究的有效样本量存在较大差距，通常而言，当样本量过小时，可能影响研究结论的客观真实性。第三，自变量选取差异也可能导致结果差异。在模型构建过程中，若存在无关变量或遗漏变量，可能导致实证结果存在偏误。为了证实以上推测，本研究将进一步从定量研究角度，利用荟萃回归分析方法，针对研究特征对研究结论差异的影响展开深入探讨。

3 土地承包权退出意愿影响因素的经验证据

为了选取进行比较分析的实证文献，本研究重点以中国知网CNKI数据库为引用来源，并以土地退出、承包权退出、承包地退出、退出意愿等为关键词进行检索，搜集了2010年—2020年12月以土地承包权退出为主题的期刊论文。在文献筛选过程中，本研究剔除了理论分析、没有计量模型、非核心期刊(仅保留CSSCI、北大核心、CSCD来源)的文献，剔除了将承包权退出和宅基地退出合并为土地退出进行研究(1)本研究重点关注承包权退出意愿的影响因素，部分文献将承包权退出和宅基地退出合并为土地退出进行影响因素分析，且未分别讨论承包权退出和宅基地退出意愿的影响因素，因此予以剔除。的部分文献，还剔除了将经营权退出和承包权退出合并为承包经营权退出进行研究(2)本研究的承包权退出是指承包权的丧失，它既不同于承包期内土地转包，也不同于经营权流转，而是作为与农村集体经济组织相对的主体土地权利的丧失[22]，因此剔除了将承包权和经营权合并为承包经营权退出进行研究的文献。的部分文献，最终筛选出25篇符合本研究进行荟萃回归分析的实证研究文献。在这25篇文献中，其中有9篇文献在同一文章内分别从不同退出模式、不同农户特征、不同计量方法、不同样本地区研究了土地承包权退出意愿的影响因素，本研究将以上在同一篇文献中出现的几种情况视为不同样本，并对其进行编号，最终得到本研究所需的47个样本。

在对47个样本分析之前，本研究还需要解决农户土地承包权退出意愿影响因素的指标选取问题。本研究首先对土地承包权退出意愿影响因素在样本文献中出现的频次进行排序，最终发现多数文献选取了年龄、性别、非农收入占比、农户兼业情况、是否有城镇住房以及承包地面积这6个指标作为自变量。其中，针对“年龄”和“性别”指标，有文献收集的是受访农户实际年龄和性别，也有文献收集的是户主年龄和户主性别，在本研究分析中均归入为“年龄”和“性别”；针对“非农收入占比”，部分文献以家庭非农收入占比或家庭人均非农年收入作为具体指标，还有部分文献以农业收入占比作为具体指标，为了保证用于荟萃分析文献的完整性，本研究将农业收入占比的显著性方向处理为相反方向后也纳入“非农收入占比”这一指标中；“是否有城镇住房”这一指标即指家庭成员是否购买城镇住房；最后，针对“承包地面积”这一指标，文献中采取家庭承包土地面积和人均承包地面积两种方式进行衡量，为了保证荟萃分析指标选取的准确度，本研究将此二者均纳入“承包地面积”这一指标范围，并在后续荟萃分析中设定“是否考虑人均承包地面积”这一调节变量进行研究(见表1)。

表1 现有文献选取的土地承包权退出意愿影响因素主要指标Table 1 The main indexes of the factors influencing the farmers’ willingness toabdicate the land contract right selected from literature

虽然本研究所综述的文献基本均在调研问卷中预设了以上6个影响因素，并通过对特定地区的农户进行随机抽样调查进而得到用于实证研究的统计数据，但是现有文献针对农户土地承包权退出意愿影响因素的实证研究结论并不完全一致(见表2)。那么，导致这些不同结论的原因是什么？为了验证文献的具体研究特征是否对实证结果产生影响，本研究对样本文献进行了详细的荟萃回归分析。

表2 土地承包权退出意愿影响因素的实证结果汇总Table 2 Summary of empirical results of the factors influencing the farmers’willingness to abdicate the land contract right

4 土地承包权退出意愿影响因素的荟萃回归分析

4.1 变量选取

4.1.1荟萃回归分析的因变量

综合考虑指标选取频次等因素，本研究首先筛选出年龄、性别、非农收入占比、农户兼业情况、是否有城镇住房以及承包地面积6个指标，并通过汇总证实了这6个指标在各文献中具有结论不一致性。因此，借鉴谢贞发等[23]的做法，将以上6个指标在原文献中的显著性水平作为荟萃回归分析的因变量，具体赋值的描述性统计见表3。

表3 用于荟萃回归分析的因变量描述Table 3 Description of dependent variable for meta-regression analysis

4.1.2荟萃回归分析的调节变量

本研究选取的调节变量主要包括3个部分，一是各实证文献的样本特征，包括调研对象、调研地区、有效样本量；二是各实证文献的研究方法特征，包括自变量个数、回归方法；三是检验现有实证结果是否受到指标选择影响，如是否考虑人均承包地面积。具体而言，第一，调研对象不同可能导致研究结论不完全一致。例如，若调研对象是以农业为主要收入来源的在村农户，他们可能会更倾向于选择不愿退出土地承包权；相反，若调研对象为不在村农户，他们以非农收入为主要收入来源，且常年生活在城市，可能会在条件合适的情况下更倾向于退出土地承包权。第二，农户土地承包权退出意愿影响因素的显著程度可能受到地区经济社会发展水平、文化观念等约束，因此需要考虑实证分析样本所在地区的差异性，故选取调研地区作为调节变量。第三，样本文献的有效样本量越多，研究结论可能更符合实际情况，实证结果的准确度也可能更高。第四，自变量个数的选择是否合理可能导致实证研究是否存在遗漏变量或多重共线性等问题，最终影响实证结果的可靠性。第五，实证分析方法具有相异的值域条件、分布假定等，因此有必要在调节变量中考虑样本文献所选取的实证分析方法的差异性。第六，部分文献将承包地面积作为土地承包权退出意愿的影响因素之一，但有的文献选择以人均承包地面积作为代理指标，有的则以家庭承包地总面积作为代理指标，这种代理指标选取的差异可能在相同禀赋条件下呈现不同指标值，进而影响承包地禀赋对退出意愿的影响效果，因此，本研究将“是否考虑人均承包地面积”作为调节变量以考察指标选取对实证结论的影响。

“酒局圈”即有的地方某些官员中形成的人员刚性不变、时地相对固定的聚吃聚喝。但他们真是为了喝酒吗？“酒局”之上，或结利益同盟，搞权力交易，拉关系、投靠山、通路子、站队伍，编织“人脉”网络；或为一己营造声势，捞取政治资本，并利用“小圈子”明争暗斗，争权夺势；或充当“地下组织部长”，岂但是妄议人事安排、泄露组织机密，更有筹划于“酒局”，发难于官场的；或是传播小道消息、散布流言蜚语，妄议大政方针、妄测时局走向；或是在“酒局”上与商人称兄道弟，行“江湖义气”，搞权钱勾兑等等，总之不一而足，总之“醉翁之意不在酒”，而在于权力也！

4.2 研究方法

荟萃分析是对相同领域文献进行定量评价的有效工具[24]，它最早起源于17世纪的天文学领域[25]，后于1904年被运用于医学领域，并最终于20世纪80年代末被引入到经济学领域的研究。Stanley等[26]率先提出荟萃回归分析方法，以考察不同研究的实证结果与研究特征之间的关系。一般而言，荟萃回归分析需要选取特定效应量，例如标准化差值、相关系数或优势比等。当研究只关心变量的影响方向和显著性时，研究者通常会选取以上两项作为因变量，并运用probit或logit模型进行分析。荟萃回归分析中的调节变量则一般为研究特征，如自变量选择、样本量、研究时间等[27]。荟萃回归分析目前在国内经济学领域得到广泛应用，例如有研究运用该方法考察了农业保险需求影响因素[28]、农户低碳生产影响因素[27]、电子政务公众采纳意愿[29]等研究结论的差异。

本研究针对土地承包权退出意愿影响因素进行荟萃回归分析，根据一般荟萃回归方程的模式，构建以下荟萃回归估计方程：

sigi=f(inrurual,singlep,sample,
variable,regression,perland)

(1)

表4 用于荟萃回归分析的调节变量描述Table 4 Description of moderator variable for meta-regression analysis

式中：sigi为因变量，i=1，2，3，4，5，6，sig1表示年龄显著性，sig2表示性别显著性，sig3表示非农收入占比显著性，sig4表示农户兼业情况显著性，sig5表示城镇住房显著性，sig6表示承包地面积显著性，由于式(1)的因变量均为有序变量，因此本研究选取ordinal logit模型对式(1)进行估计。

4.3 估计结果分析

表5是“各调节变量对农户土地承包权退出意愿有显著影响”的荟萃回归分析结果。其中，调节变量“调研对象、调研地区、有效样本量、自变量个数、回归方法”对不同退出意愿影响因素的显著性具有不同程度的影响，而“是否考虑人均承包地面积”并不对承包地面积影响退出意愿的显著性产生影响。

表5 调节变量对农户土地承包权退出意愿影响因素显著性影响的估计结果Table 5 Estimation of the significant influence of the moderating variable on the factors influencingthe farmers’ willingness to abdicate the land contract right

具体而言，“调研对象”变量在5%的显著性水平上对“性别”和“非农收入占比”在研究结论中呈现的显著性具有负向作用，这意味着与不在村农户相比，性别和兼业程度的差异对在村农户的土地承包权退出意愿影响的显著性更低。其原因可能在于在村农户的性别结构更加集中、非农收入占比普遍较低，性别结构和非农收入占比的差异性较小直接导致“非农收入占比”影响承包权退出意愿的显著性更低。同时，对在村农户而言，因“非农收入占比”导致农户土地承包权退出意愿显著性更低的原因还可能包括：一是在村农户可能因为自身人力资本不足等因素，无法获得稳定的非农收入，需要通过土地承包权满足其基本生计需要；二是对部分兼业农户而言，虽然可以获得一定非农收入，但家庭的资产总量还无法满足其在城镇定居就业的期待，土地承包权仍然发挥着部分生存保障功能；三是部分在村农户由于恋土情结、照顾家庭或其他因素主动选择留在农村就业和生活，他们需要土地承包权作为生活或情感依托，因此，对在村农户而言，“非农收入占比”对土地承包权退出意愿显著性呈负向影响。

“调研地区”变量在5%的显著性水平上对“非农收入占比”的研究结论产生负向影响，表明较跨省样本而言，单一省份样本的“非农收入占比”对承包权退出意愿的影响更显著。虽然跨省样本的“非农收入占比”离散程度可能更高，进而增强“非农收入占比”对承包权退出意愿影响的显著性，但不可忽略的是，基于不同省域的经济社会发展程度和省内制度条件，跨省样本的省级固定效应将大大增加回归方程的误差项方差，从而降低承包权退出解释变量的标准误，进而降低解释变量的显著性。这一点可以从表5“调研地区”对各承包权退出解释变量显著性影响均为负的结果得以印证。

“有效样本量”在1%的显著性水平上对“年龄”的研究结论产生正向影响，表明随着有效样本量的增加，“年龄对土地承包权退出意愿显著性”的概率随之增加。同时，该调节变量在5%的显著性水平上对“非农收入占比”和“是否有城镇住房”的研究结论产生正向影响、在10%的显著性水平上对“农户兼业情况”的研究结论产生正向影响，即样本量越大，“非农收入占比”“是否有城镇住房”和“农户兼业情况”对土地承包权退出意愿具有显著影响的概率越大。原因在于：t统计量和z统计量的定义和计算原理决定了样本量与t统计量和z统计量呈正相关，而“有效样本量”对上述调节变量的作用系数分别仅为0.002 64、0.007 67、0.001 51和0.001 96，边际影响效果较小，意味着关于土地承包权退出样本文献的实证样本量较为集中且普遍较小，接下来的研究可能应考虑在更大范围内选取更多样本进行实证分析，以得出更加稳健的研究结果。

“自变量个数”变量在10%的显著性水平上对“性别”的研究结论产生负向影响，说明自变量个数的增加会降低“性别”在研究结论中的显著性概率。主要原因在于：对“性别”的显著性变化而言，当样本文献增加自变量个数时，相应增加了“性别”在土地承包权退出意愿影响方程中同其他变量的多重共线性，进而导致标准误增加，显著性水平降低。因此，对样本文献的研究来说，需要更加谨慎对待变量选取以减小变量间多重共线性的可能性。

最后，“回归方法”变量在5%的显著性水平上对“性别”的研究结论产生正向影响，对“非农收入占比”的研究结论产生负向影响，在10%的显著性水平上对“承包地面积”的研究结论产生负向影响。说明当选择有序回归或者多元回归时，“性别”影响农户土地承包权退出意愿的显著性概率会增加，“非农收入占比”和“承包地面积”影响农户土地承包权退出意愿的显著性概率会相应降低。这可能是因为在回归模型值域较广且样本量普遍较低的情况下，自变量对因变量(土地承包权退出意愿)各个取值的解释力度会相应变低。若不考虑自由度的问题，“非农收入占比”和“承包地面积”对农户土地承包权退出意愿的影响可能更多体现在退出意愿的发生概率方面，而非退出意愿程度方面。

进一步地，针对调节变量对农户土地承包权退出意愿影响因素呈正向显著性进行荟萃回归分析，并将调节变量对农户土地承包权退出意愿影响因素有显著正向影响的情况赋值为1，其余赋值为0。表6的分析结果显示，调节变量“自变量个数”和“回归方法”的系数具有不同水平的显著性。其中，“自变量个数”在10%的显著性水平上对“年龄在研究结果中呈正向显著”有正向影响，其系数为0.181，说明自变量个数越多，“年龄”在研究结论中呈正向显著的概率越大。“回归方法”在10%的显著性水平上对“性别在研究结果中呈正向显著”存在正向影响，其系数为1.696。这一结果与该变量对总体显著性影响的结果一致。同时，“回归方法”在10%的显著性水平上对“城镇住房在研究结果中呈现的正向显著性”存在负向影响，其系数为-2.023。说明当选择有序回归或者多元回归时，“性别”在研究结果中呈正向显著的概率越大，“是否有城镇住房”在研究结果中呈正向显著的概率越小。从上述结论看出，研究方法特征对研究结论的显著性产生不同程度的影响，因此，在后续研究中，需要更加重视变量选取和回归方法的选择，防止因遗漏变量、多重共线性或模型选择等问题影响研究结论的科学性。

表6 调节变量对农户土地承包权退出意愿影响因素呈正向显著影响的估计结果Table 6 Estimation of the positive and significant influence of the moderating variable on the factorsinfluencing the farmers’ willingness to abdicate the land contract right

更进一步地，针对调节变量对农户土地承包权退出意愿影响因素呈负向显著性进行荟萃回归分析，并将调节变量对农户土地承包权退出意愿影响因素有显著负向影响的情况赋值为1，其余赋值为0。表7结果表明，调节变量“调研地区”“有效样本量”“自变量个数”和“回归方法”的系数具有不同水平的显著性。其中，“调研地区”在10%的显著性水平上对“承包地面积在研究结果中呈负向显著”有负向影响，其系数为-1.860，说明当调研地区为多个省份时，“承包地面积”在研究结论中呈负向显著的概率越小。“有效样本量”在10%的显著性水平上对“兼业情况和承包地面积在研究结果中呈负向显著性”有正向影响，其系数分别为0.002 37和0.002 45；“自变量个数”在5%的显著性水平上对“年龄在研究结果中呈现的负向显著性”有负向影响，其系数为-0.392；“回归方法”在10%的显著性水平上对“承包地面积在研究结果中呈现的负向显著性”有负向影响，其系数为-1.726。以上回归结果说明，样本特征和实证方法的不同对农户土地承包权退出意愿影响因素的作用效果产生不同影响，再次印证了这些影响因素的结论争议可能与研究特征具有较强关系。因此，在后续研究中，需要更加注重不同地区样本和不同实证方法间的稳健性分析，并以代表性样本针对地区差异分析农户土地承包权退出意愿影响因素的差异性。

表7 调节变量对农户土地承包权退出意愿影响因素呈负向显著影响的估计结果Table 7 Estimation of the negative and significant influence of the moderating variable on the factorsinfluencing the farmers’ willingness to abdicate the land contract right

4.4 发表偏倚估计

在实证研究发表过程中，具有显著性的实证结果往往更容易发表[30]，本研究所选取的文献样本也可能存在发表偏倚问题，进而影响荟萃回归分析结果的可信度。为此，Stanley提出通过漏斗不对称检验来检测荟萃回归分析中可能存在的发表偏倚问题[31]。其基本检验方程为：

Ti=β0+β1(1/SEi)+εi

(2)

式中：Ti为样本文献报告的t统计量，SEi为标准差，β0为判断发表偏倚方向的指标。β1为判断是否发表偏倚的指标，当β1显著不为0时，则可认为存在发表偏倚；反之，则不存在发表偏倚。此外，β1的显著性提供了真实的实证效应估计。

表8的漏斗不对称检验结果显示，当“性别”“非农收入占比”和“是否有城镇住房”的t统计量作为因变量时，截距项均显著不为0，说明存在发表偏倚现象，且以上3项均显著为正，说明实证结果越显著越可能发表。从“是否有城镇住房”的检验结果来看，1/SEi的系数在1%水平上显著为负，说明现有实证研究结果可能与真实效应有关但存在一定差异。此外，当“年龄”“农户兼业情况”和“承包地面积”的t统计量作为因变量时，截距项均不显著，因此不存在明显的发表偏倚问题。

表8 漏斗不对称检验结果(OLS)Table 8 Estimation of funnel asymmetry

5 结论与讨论

在完善农村土地制度和土地要素市场的背景下，学术界就土地承包权退出改革相关问题进行了理论和实证研究，其中，大量实证研究分析了农户土地承包权退出意愿的影响因素，但是针对所选取的一些共性变量，其研究结论存在较大差异。为分析这些差异形成的原因，本研究运用荟萃回归分析法进行实证检验，具体研究结论如下：第一，研究特征对“土地承包权退出意愿影响因素”的实证结果影响显著，其中“调研对象”“调研地区”“有效样本量”“自变量个数”“回归方法”是影响“土地承包权退出意愿影响因素”差异的重要因素。第二，对于土地承包权退出意愿影响因素呈正显著的样本，“自变量个数”和“回归方法”的系数具有不同水平的显著性；对于土地承包权退出意愿影响因素呈负显著的样本，“调研地区”“有效样本量”“自变量个数”和“回归方法”的系数具有不同水平的显著性，再次印证了样本特征和实证方法等研究特征对研究结论的显著性产生重要影响。第三，通过漏斗不对称检验，发现样本文献存在发表偏倚问题，其中发表偏倚主要发生在“性别”“非农收入占比”和“是否有城镇住房”3个指标。

根据以上研究结论，本研究提出几点思考，具体如下：第一，从样本特征来看，在土地承包权退出意愿影响因素的研究中，多数文献集中于研究在村农户的退出意愿影响因素，从参与土地承包权退出改革农户的优先序来看，具有稳定收入来源的进城务工人员或许应该为首批具备退出条件的农户，而非在村以农为生的农户。同时，相关研究在样本选取过程中具有一定局限性，特别是目前很多实证研究对象仅局限于较小的地域范围且有效样本量普遍不大，可能影响回归分析结果的代表性和稳健性。因此，为获得更具科学性和客观性的实证结果，建议后续研究尽量以科学抽样为基础进行大样本分析。第二，从研究方法特征来看，样本文献中关于土地承包权退出意愿的共性解释变量的显著性主要受样本文献“有效样本量”和“自变量个数”影响，即显著性同实证模型的自由度密切相关，这符合计量经济学的基本规律。此外，“性别”“非农收入占比”“承包地面积”对土地承包权退出意愿的影响效果显著性均受到“回归方法”的不同影响。这从侧面反映了农户的个体特征、收入结构与土地资源禀赋在农户产权让渡意愿方面的复杂作用，也进一步启示相关政策在推动土地承包权退出改革过程中务必全面考虑农户的多重特征。第三，由于“漏斗不对称检验”结果发现现有文献存在发表偏倚问题，因此，建议在后续研究中应谨慎看待已发表文献的实证结论，在严谨全面把握调研情况的前提下，提出更切合实际的政策建议。