整的频率极高，几乎每年一次，但是，这并不能说明所有农户的地块都因每年的土地调整而频繁变动。因为这些地区的调整大多都是小调整。相反，有些地区虽然调地频率低，但却都是大调整，农户的地块变动反而比较频繁。另外，有些地区是大调整和小调整相间，在几次小调整之后会出现一次大调整。
正如上一节讨论的大调整与小调整是完全不同的两种制度安排，为了弄清决定一个地区土地调整特点的主要因素，笔者分别构建了大调整和小调整的频率模型。在这两个模型中，土地调整的频率（大调整/小调整）用自包产到户以来土地调整的总次数来测量。同时，还要构建土地调整的幅度模型。调地幅度这个因变量比较复杂，由于农户问卷中没有直接测量调地幅度的问题，只能区分出大调整和小调整，而大小调整在一定程度上反映了调地的幅度大小，所以，笔者将小调整的累计次数除以总的调地次数（即小调整和大调整之和），得出一个小调整在调地次数中的比重，来近似地测量调地的幅度。
简明地讲，
mag＝小调整次数/总调地次数×100％
这样，mag作为一个相对调地幅度的指针是恰当的。这个变量值越大，则实际上表明小调整在总的调整次数中的比重越大，大调整的比重就小，实际上调地幅度就会越小。
表1列出了样本数据中大调整和小调整频次以及相对调地幅度（mag值）的分省情况，从中可以看出省级之间样本特征的差异。
另外需要说明的是，在幅度模型中还特别又加入另一控制变量，即平均每次调地之间的时间间隔，实际上这是对调地频率的控制。
笔者设计的计量经济模型可以表述如下：
yi＝α1+βixi+γix2+δix3+λix4+θix5…+εi+……（1）
其中，yi表示为因变量，即土地调整；x1表示为人口变化；x2表示为非农收入比例；x3表示为农民负担；x4表示为交易费用；x5表示为村干部；εi表示为随机状动项。
（i＝1，2，3）
其中：i＝1和i＝2表示两个调地频率模型；i=3则表示调地幅度模型。
使用tobit模型的主要原因是由因变量的资料分布特征决定的。虽然绝大多数样本农户发生了土地调整，但很多农户并未同时发生大调整和小调整。这样，在使用大调整频次、小调整频次和小调整比例作为因变量时，有相当数量的值为零，所以不宜用ols直线回归；而频次大小只是数量差异，并没有序列的含义，所以也不宜用probit模型进行估计。因此，tobit模型是更加恰当的。
笔者对所有放入模型的变量进行了统计描述，将结果总结在表2中。三个模型（两个频率模型和一个幅度模型）的计量估计结果见表3和表4。
非农就业机会这个变量在两个频率模型中都是显著的，但作用方向却恰好相反。笔者看到，非农产业的发展能够显著地减少大调整的频率，却增加了小调整的频率。这是为什么呢？
我们知道，大调整是将全村或全组所有的土地打乱重分，是一种典型的集体行动。以往的研究发现，大调整多为政策性的调整，例如，在上一轮土地承包到期和新一轮土地承包开始的时候，或者因为修路、发展特色农业需要用地的时候，都可能发生大调整行为。
但是，由非农就业机会引起的人地关系的变化有两个特点：一是这种变化发生在一部分农户之间，而非全体农户。也就是说，只有那些家里有人外出打工或者从商的农户才会产生劳动力少而土地多的情况。二是这种变化是渐渐出现的，而非突如其来的，可能去年有几户产生这种情况，今年又有另外几户产生这种情况。这两个特点使只有小调整，即部分的、个别的农户之间的土地调整，才适合解决这种由非农产业发展引起的人地关系的不平衡。可见，非农就业机会的增加和小调整的增加方向是一致的。另外，土地市场不发达，市场机制也不完善。因此，当非农就业机会增加后，土地使用权的流转需求增加了，而市场结构的缺陷使这种需求无法得到满足。因此，小调整恰恰是土地市场不足的一个补充。
至于为何大调整的频率会随非农产业的发展而降低，kung和liu这两位学者发现，在非农产业发达的地区，大调整发生的频率明显要比传统农区低。他们对这一现象的解释是：农民有了土地以外的非农收入来源之后，他们对土地调整的要求相对减轻。此外，大调整更多的是一种平均主义的利益诉求（kung，1995）。而当一个地区的非农产业发达以后，农户家庭来自土地的收入占全部收入的比重会大大降低。农户间出现收入差距的主因来自非农产业（kung and lee， 2001）。笔者认为，大调整背后的动因主要是村庄以外的政策因素的影响，同时，大调整这一制度安排内含的交易费用极大，因此，非农就业机会的增加并不会增加大调整发生的频率。相反，非农就业机会的增加，还将导致机会成本的上升，土地再分配制度将变成一种“不上算”的制度安排。因此，非农产业的发展只会降低大调整发生的概率。
人口变化这个因素对小调整发生的频率有明显的正向作用，而对大调整没有影响。如笔者刚刚所说，大调整主要是由政策因素和其它非正常经济因素（比如农民负担与财税制度等）造成的，所以，与人口变化没有显著关系。但是小调整却是主要由人口变化导致人地关系失衡引起的。同理，人口变化也明显地提高了小调整次数在全部调地次数中的比重；同时，这也意味着人口变化在导致小调整频数增加的同时，相对而言，并不会同步加大调地的幅度。
亩均负担这个变量对土地调整的频率也有着非常显著的影响。通过两个频数模型可以看出：农民负担对大调整的发生率有显著的正的影响。也就是说，土地上的负担越重，则大调整的频率越高；而对小调整频率没有显著影响。
笔者实地调查的结果表明：由于土地的净收益很低，甚至为负收益，农民负担十分沉重。当地农民认为，种地就是背负担！有的农民不得不用外出打工的收入来贴补种地带来的税费负担。因此，农户往往只希望保留够吃口粮的田亩即可。在与基层干部的交谈中了解到，人地关系变化必然导致原来比较均衡的负担分配现在变得“不公平”了，因此，本来不轻的税费的收取工作就更加

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