農地流轉與農戶生計策略聯合決策研究

張建 楊子 諸培新

摘要基于中國家庭追蹤調查（CFPS）2014年農村住戶數據，采用多元probit模型實證檢驗了農戶土地流轉決策、農戶種植經濟作物決策和非農勞動力轉移決策之間的相互影響。研究發現：①農戶土地流轉與勞動力非農轉移和經濟作物種植生計決策相互關聯。總體而言，土地轉入與種植經濟作物決策正相關，與非農勞動力轉移決策負相關。土地轉出與非農勞動力轉移決策正相關，與種植經濟作物決策負相關。②土地流轉與農戶非農勞動力轉移和經濟作物種植等生計策略的關系與農地流轉規模相關，小規模和中等規模的土地轉入與非農勞動力轉移之間未有顯著關系，與經濟作物種植決策具有顯著正向關系，但大規模的土地轉入與農戶經濟作物種植決策和非農就業決策顯著負相關。③土地流轉是否影響農戶生計多樣化決策還取決于地區機械化程度。機械化程度較高的平原地區土地轉入決策與農戶非農勞動力轉移和經濟作物種植決策未有顯著關系，而機械化程度較低的高山、丘陵、高原等地區土地轉入決策與農戶種植經濟作物和非農就業決策分別存在正相關和負相關關系，表明隨著機械化對農業勞動力替代程度的增強，土地流轉對農戶勞動力配置的影響效應減弱。政策建議是：①統籌推進農村土地、勞動力市場發展，推動農戶土地流轉參與，促進轉出戶生計向非農專業化轉移，促進轉入戶農地適度規模經營;②完善農機社會化服務市場，提高農機和農技融合使用深度和廣度，提高農機對農業勞動力的替代彈性，增強轉入戶農業勞動力農地規模經營的能力，增加農業生產比較收益。

關鍵詞 土地流轉;非農勞動力轉移;經濟作物種植;生計多樣化策略

發展中國家農業生產普遍面臨著一系列約束，如土地資源稀缺、市場缺失、經營風險較高、機械化程度低、技術落后等[1]。因此，發展中國家以小農為主的農業經濟或許可以吸納剩余勞動力并滿足農戶基本的生存需要，但卻無法解決貧困問題，也不利于農戶福利水平的可持續提高。因此，為擺脫貧困、提高收入和消費水平并降低生計風險，農戶家庭內部普遍采取農業或非農業多樣化生計策略，如作物多樣化、牲畜養殖、農副業生產、非農就業等[2-3]。小農經濟是我國農業生產的典型特征，農戶土地經營小規模、細碎化占據主導地位[4]。我國農戶在從事糧食作物種植的同時，農業生產結構和非農業經營日趨多元化。據中國統計年鑒數據，農戶從事菜果等經濟作物種植的比重大幅度增加，2000—2016年，蔬菜和水果的播種面積分別從1523.7萬hm2和893.2萬hm2增加到2232.8萬hm2和1298.2萬hm2。與此同時，我國非農部門的農村勞動力比例已經從2000年的33.9%增加到2015年的74.9%[5]。

關于農戶生計多樣化策略的原因，現有文獻進行了大量研究，戶主及農戶家庭稟賦特征、非農業機會和工資的增加、自然環境風險、農業政策等均對農戶生計多樣化策略有著重要的影響[3，6-7]。然而，有關農戶生計策略的文獻還存在以下不足之處。首先，很少有文獻關注農村要素市場尤其是土地流轉市場對農戶生計多樣化策略的影響。隨著農村土地制度改革的深化和農地流轉市場的完善，農戶生計決策研究更需要將土地流轉納入到統一的分析框架。其次，很少有文獻關注農戶生計決策之間的相關性。以往文獻較多關注勞動力轉移或土地流轉對農戶經濟作物種植決策的單向影響[7-8]，采用最小二乘法進行估計，往往忽視了變量之間的相互作用，可能存在內生性問題。農戶生計決策本質上是土地、勞動力和資本要素之間的配置決策，已有部分學者關注到農戶土地、勞動力和資本三大要素配置決策的相互影響，如胡新艷等[9]研究農戶土地流轉、勞動力非農轉移和資本借貸三種決策行為的關聯互動，杜鑫[10]考察農戶土地流轉、勞動力轉移和農業生產資本投入等三種要素配置的相互關系。經濟作物是資本密集型的農作物類型，由全國農產品成本收益資料匯編的統計數據計算得到，2016年經濟作物（油料、花生、蔬菜、水果等）的生產成本是糧食作物（水稻、小麥、玉米、豆類、薯類等）的3倍。因此，本文將農戶三大要素相互作用的理論應用到生計決策研究中，采用中國家庭追蹤調查（CFPS）農村住戶數據和多元probit（multivariateprobit）模型，進一步研究土地流轉與勞動力非農轉移、經濟作物種植等生計決策的相互關系。之所以關注經濟作物種植決策，原因是經濟作物種植是我國農業結構調整的重要方面，旨在充分利用水土資源，均衡農產品，提高農業生產的比較收益并增加農民收入[11]。

1理論分析與研究假說

對于糧食作物，經濟作物是資本密集型的種植業類型[7-8]，是農戶農業生產的資本投入深化。因此，土地流轉、勞動力轉移和經濟作物種植決策既可以視為農戶不同類型生計策略，其本質上是農戶土地、勞動力和資本三要素配置決策。已有研究表明，農戶土地、勞動力和資本三大要素配置決策具有相互關聯性[9-10]。因此，本文以土地、勞動力和資本三大要素配置相互聯系為理論基礎，將土地流轉、勞動力非農轉移和經濟作物種植決策納入統一的農戶決策分析框架。同時，羅必良等[8]研究發現，農地流轉對農戶經濟作物種植的影響取決于土地轉入規模和農機服務水平兩大情境因素，因此，本文認為同時分析不同土地流轉規模和機械化服務水平兩大情境下土地流轉、勞動力非農轉移和經濟作物種植決策之間的相互關聯。圖1為理論框架圖：

1.1農地流轉與勞動力非農轉移

農地流轉市場缺失時，土地要素價格為農戶土地投入的影子價格，農業勞動力價格為農業勞動力投入的影子價格[12]。由于我國戶均土地面積狹小，農戶在單位土地面積上可能投入過多勞動力，造成農業勞動力的影子價格較低，與非農就業報酬存在很大差距，農戶通過兼業以提高勞動報酬，即農忙時間耕種土地，農閑時間從事非農就業。然而，兼業農戶返鄉耕種土地，既不利于農戶非農專業化，也會帶來很大的時間成本和交通成本。當存在土地要素市場時，這類農戶會選擇轉出土地，減少自家耕種的土地面積。當然，農戶擁有自由的土地流轉決策權時，勞動力非農轉移是土地轉出的前提[12-13]。然而，實踐中農戶土地流轉受到地方政府干預的影響，部分農戶被動參與土地流轉[14]，農戶轉出土地后未必實現非農就業。因此，農地轉出后勞動力非農轉移的前提是農戶家庭存在剩余勞動力且擁有非農就業的能力[15]。

隨著農戶土地轉出方的出現，非農就業能力較弱且滯留在農村的勞動力轉入土地、擴大經營面積以提高家庭勞動力報酬[13]。擁有一定資本實力、對農業經營回報有較好預期的農戶也可能大面積流轉土地，通過規模經營增加農業收入。此時，土地轉入是否影響農戶非農勞動力配置取決于兩個方面：首先，與土地轉入面積帶來的農業勞動生產率有關。當農戶轉入土地后農業勞動生產效率獲得較大幅度提升，吸引農戶家庭更多勞動力配置到農業領域，土地轉入對非農勞動力轉移產生負向影響。其次取決于農業機械化程度。當地區推廣農業機械化成本較低，農戶便會以機械替代家庭勞動力進行耕種，農機對勞動力替代的程度增強，勞動力轉移帶來的農業勞動力損失對農業生產的影響減弱[16]，此時農戶轉入土地、擴大農地經營規模也不會對非農勞動力轉移產生影響。

根據以上分析，提出第一個研究假設：

假設1：農戶土地轉出決策與勞動力非農轉移決策為正向關系;土地轉入決策與非農勞動力轉移的關系受到土地轉入規模和農機投入水平的影響，大規模土地轉入與非農勞動力轉移決策負相關，隨著農業機械投入的增加，對自家勞動力的替代增強，土地轉入與農戶勞動力轉移的負相關性減弱。

1.2農地流轉與農戶經濟作物種植決策

農地流轉市場缺失時，土地稟賦稀缺的農戶可通過種植資本密集型的經濟作物，以提高邊際土地回報;而土地稟賦豐富的農戶，受到投入資本的制約，則以資本節約型的糧食作物為主。當存在土地流轉市場時，農戶轉出土地后可進一步降低農業生產的勞動力和資本投入，也降低資本密集型的經濟作物種植概率。土地轉入戶因為土地經營成本的上升或農業生產利潤最大化動機的增強，會選擇種植經濟作物以獲取更高的利潤[17]。但也有學者認為，土地轉入后農戶是否種植經濟作物主要受農業勞動力和機械化水平的影響。受制于勞動力約束，轉入規模較大的農戶具有更小的激勵去種植經濟作物[8]。此外，農業機械化得以推廣時，農戶采用農業機械化生產可以節省家庭勞動力，提高單位勞動力的生產率。相對果蔬、蠶桑等經濟作物，糧食生產投入的勞動密集度較低，而且比較容易采取機械化作業[18]。因此，農機使用程度較高的地區隨著轉入戶土地經營規模的擴大，農戶采用機械化作業替代勞動力投入成為更佳選擇，轉入戶傾向于種植與農機更容易匹配的糧食作物而非經濟作物[8]。

然而，現有研究并未考慮到經濟作物種植對農地流轉的反向關系。通過種植經濟作物擁有較高農業勞動力報酬和農業收入的農戶，可能進一步通過轉入土地以擴大農業生產的比較優勢，通過資本投入提升規模經營效益，農戶種植經濟作物可能是其轉入土地的動機。

基于此，本文提出第二個研究假設：

假設2：土地轉出決策與農戶經濟作物種植決策為負向關系，土地轉入決策與農戶經濟作物種植決策的相關性取決于土地轉入規模和農機投入水平。當土地轉入到一定規模時，農戶受到勞動力約束，可能會選擇種植勞動力節約型的糧食作物，從而農戶土地轉入與經濟作物種植決策呈負向關系;當農機服務完善時，轉入戶以農機投入替代糧食生產中的自家勞動力投入，則土地轉入與農戶經濟作物種植決策的相關性減弱。

1.3勞動力非農轉移與農戶經濟作物種植決策

由于多數經濟作物需要勞動力和資本的密集投入，非農就業對農戶種植經濟作物的影響可能是兩方面的[7]。一方面，農戶參與非農就業可能會減少農業生產勞動力投入，“損失”部分農業勞動力，可能會降低農戶種植經濟作物的概率[7，19-20];另一方面，非農就業增加了農戶家庭收入和資產規模，緩解農戶對農業生產投資的影響[20]，提高了農戶種植經濟作物的投入能力[21]。但經濟作物種植也會對農戶勞動力轉移產生反作用。農戶通過種植高附加值的經濟作物，實現農業勞動力報酬增加，增加農業生產經營利潤，也會降低非農勞動力轉移的動機。因此，本文提出第三個假設：

假設3：農戶勞動力非農轉移與經濟作物種植決策的相關性是不確定的。當農戶非農勞動力轉移對農業生產的勞動力“損失”效應占主導時，農戶非農勞動力轉移和經濟作物種植決策負相關;而當農戶非農就業收入增加緩解了農業生產的資金投入不足的效應占主導時，農戶非農勞動力轉移決策和經濟作物種植決策正相關。

以上文獻回顧和理論分析表明，農戶生計行為具有協同性和聯合性，先驗性的假設一種生計行為是另一種行為的原因存在理論邏輯上的缺陷[10]。因此，需要同時估計農戶土地流轉、勞動力轉移和經濟作物種植決策模型。

2數據來源與研究方法

2.1數據來源

本文使用的數據來源于中國家庭追蹤調查（CFPS）中的農村住戶調查數據。CFPS數據庫是由北京大學中國社會科學調查中心（ISSS）完成的社會調查[22]，目的是全面了解中國社區、家庭和個人層次的社會、經濟、文化和教育領域的情況和變化，為學術研究和公共政策制定提供高質量的數據。CFPS采用內隱分層、多階段、多層次、與人口規模成比例的概率抽樣方式（PPS），并采用計算機輔助面訪調查[22]，目前已經完成四輪數據調查（2010，2012，2014和2016）。由于只有2014年的數據庫（CFPS2014）包含農戶經濟作物種植信息，本研究以2014年數據為主，勞動力轉移、土地轉出和經濟作物種植變量來源于CFPS2014。由于CFPS2014缺少農戶土地轉入面積數據，而本文需要研究不同土地轉入規模農戶的生計策略行為，因此，土地轉入變量來源于CFPS2012。同時，為控制部分自變量內生性，部分資本變量來源于CFPS2012年的調查數據。數據的篩選過程為：首先，將CFPS2014和CFPS2012數據庫匹配;其次，保留農村住戶數據和從村集體分配到土地的住戶。經過篩選，共得到6764個農戶數據和584個村級數據，樣本分布在全國25個省（自治區或直轄市）和182個縣（區）。農村住戶數據包含農戶家庭信息、資源資產稟賦、勞動力就業、土地流轉、作物種植、農業生產、家庭收入等信息。

2.2研究方法

本文研究農戶土地流轉、勞動力轉移和經濟作物種植決策的相互關聯。農戶土地流轉行為可劃分為土地轉入和轉出，部分農戶既轉入又轉出土地。根據新勞動遷移經濟學理論，農戶勞動力非農轉移決策是家庭效用最大化的整體安排[23]，因此，參考胡新艷等[9]、杜鑫[10]和Che[24]等學者的研究，本文將農戶家庭存在非農自雇、本地務工和外出務工等非農就業行為的均視為勞動力非農轉移。CFPS2014數據庫共詢問了農戶家庭11種農林作物種植信息，其中包括谷類作物（水稻、小麥、玉米）、薯類作物（紅薯、馬鈴薯等）和豆類作物（大豆、黃豆等）等糧食作物，也包括蔬菜、水果、花生、棉花、菜籽（油）等經濟作物及林產品。本文將農戶經濟作物種植界定為種植蔬菜、水果、花生、棉花、菜籽（油）等作物的行為，其中包括同時種植經濟作物和糧食作物的農戶家庭。農戶勞動力轉移、土地流轉和經濟作物種植決策相互關聯，忽視不可觀測因素和生計決策的相關性將導致偏差和無效估計。因此，本文選multivariateprobit（MVP）模型估計三種生計決策的聯合效應。MVP模型在控制外生變量的影響后，允許每種決策模型之間的誤差項相互關聯[25]。模型具體可設置為：

2.3變量選擇

表1是本文的因變量和自變量統計信息。如表1所示，土地轉入概率為15%，土地轉出的農戶比例為13%，其中既轉入又轉出樣本62戶，約占總樣本的1%。68%的農戶以非農自雇、外出務工和本地務工等方式參與非農就業。34%的農戶種植蔬菜、水果、花生、棉花、菜籽（油）等經濟作物，其中89%的農戶同時種植經濟作物和糧食作物。

本文自變量選擇的理論基礎是可持續生計理論，影響農戶生計行為的因素被劃分為生計資本、外部自然和經濟社會環境等因素[26]。五種生計資本分別為自然資本、人力資本、物質資本、金融資本、社會資本等[27]，一些存在內生性的變量使用CFPS2012年的數據以減少內生性問題。農戶最重要的自然資本是土地資源，選擇農戶承包地面積衡量農戶自然資本。人力資本包含數量和質量兩個范疇。人力資本的數量包括家庭勞動力數、勞動力有效勞動時間，質量包括勞動力的健康、受教育程度、知識和技能等。人力資本不僅決定了農戶能否進入更高回報的生計領域，人力資本的技能、知識和信息獲取能力等還影響著自然資源的利用效率和社會關系的建立。本文選擇戶主特征（年齡、受教育程度）、家庭勞動力特征（數量、平均受教育年限、技能培訓）等表征農戶人力資本。物質資本包括農戶所擁有的牲畜，各類生產性設備，家用電器等消費性資產以及房產等固定性資產[26]，選擇農戶生產性資產來衡量物質性資產，生產性資產被劃分為農業生產性資產和非農業生產性資產。金融資本包括農戶家庭現金、存款、收入、借貸、保險等，本文選擇家庭存款、政府農業補貼、家庭是否購買商業保險等衡量。社會資本被定義為社會關系、社會結構和社會制度安排中的規則、規范、責任、互惠和信任等[28]，實證研究中常以農戶是否參與合作組織、農戶家庭禮金支出、困難時能否得到他人幫助、社會信任等指標來反映[28-29]。本文選擇家庭成員是否加入共產黨或其他團體組織和交通通訊費用支出來衡量社會資本。

本文以部分村級變量和地區變量來代表外部自然和經濟社會環境等因素對農戶生計策略的影響。選擇2013/2014生產年村莊是否遭受旱災、洪澇、臺風等自然災害表征風險和脆弱性環境對農戶生計選擇的影響。已有研究表明農業生產較高的自然風險使得農戶選擇生計多樣化以規避風險[3]。村莊離縣城距離、村級農忙雇工價格和土地租金水平等變量分別代表村級層次市場可接近程度、雇傭勞動力市場和土地租賃市場發育程度。為反映經濟發展對農戶生計策略的影響，本文將調研地區劃分為東、中、西部三大類地區，設置東部地區和中部地區兩個虛擬變量。由于缺少土地制度和其他農業制度的變量，本文在估計MVP模型時采用縣級層次的聚類穩健標準誤，以控制縣級層次的制度變量對農戶生計選擇的影響。

3實證檢驗與結果

表2和表3是農戶土地流轉與生計策略（非農勞動力轉移和經濟作物種植）聯合決策的估計結果。表2是農戶土地流轉和生計決策的影響因素估計結果，表3是農戶生計決策相關性的估計結果。

3.1生計資本對農戶土地流轉和生計選擇的影響

如表2所示，自然資本中，土地資源稟賦對農戶土地流轉和生計決策具有不同的影響。人均承包地面積對農戶轉入土地影響為負（不顯著），但會顯著促進農戶轉出土地，研究結果與Deininger和Jin[30]一致，表明土地流轉將土地資源從稟賦豐富的農戶轉移到稟賦稀缺的農戶手中。非農勞動力轉移模型中，人均承包地面積的估計結果顯著為負，表明豐富的土地資源稟賦會降低農戶參與非農就業的概率。這一研究結果與陳會廣和劉忠原[31]的發現相似，較為豐富的土地資源對農村勞動力轉移產生抑制作用。農戶種植經濟作物的概率隨著土地資源稟賦的增加而降低，反映了土地相對稀缺的農戶種植經濟作物，提高土地集約度的意愿更強。

人力資本是影響農戶勞動力和土地資源配置最重要的因素。戶主年齡與農戶土地轉入決策呈現倒U型關系，但與轉出決策呈現U型關系，轉折點分別為44和45歲。結果表明，相對于中等年齡的戶主，年輕戶主以及老年戶主傾向轉出土地而非轉入土地。可能的解釋是相對于中年戶主，年輕戶主缺乏種植經驗而老年戶主缺乏體力[12]。家庭勞動力稀缺且受教育年限較高的農戶家庭轉出土地的概率較高，而農戶勞動力稟賦和受教育年限對農戶轉入土地并未有顯著影響。戶主年齡、家庭勞動力數、勞動力平均受教育年限、技能培訓等人力資本均對農戶勞動力轉移有顯著影響。戶主年齡與勞動力轉移呈現倒U型關系，轉折點為39歲，即年齡為39歲的戶主家庭非農就業的概率最高，老年戶主家庭和年輕戶主家庭勞動力轉移的概率較低。家庭勞動力數和勞動力平均受教育年限均在1%的水平上顯著為正，表明家庭勞動力資源豐富、平均受教育年限較高的農戶參與非農就業的概率更高。顯著影響農戶經濟作物種植的人力資本因素有戶主年齡和勞動力數，其中，中等年齡的農戶（57歲）種植經濟作物的概率最高，原因是中等年齡的農戶種植經驗和體力上均較強，進行農業投入的積極性也最高。家庭勞動力數在10%的顯著性水平上提高農戶經濟作物種植的概率。農戶家庭成員參加農業或非農業技能培訓有助于提高土地轉入、勞動力轉移和經濟作物種植概率，表明農業或非農業技能培訓有利于增強農戶人力資本素質，提高農戶農業和非農業生產能力。

物質資本中，農業生產性固定資本能夠顯著提高農戶轉入土地和種植經濟作物的概率，但會抑制農戶勞動力轉移和轉出土地;非農業生產固定資產能夠顯著促進農戶勞動力轉移和轉出土地，但是顯著降低了農戶種植經濟作物的概率。表明農戶決策依賴于生產性固定資本屬性，農業生產性資本稟賦較豐富的農戶傾向于專業化農業生產，而非農業生產性固定資本豐富的農戶傾向于退出農業經營而從事非農就業。

金融資本中，家庭存款對農戶勞動力轉移和種植經濟作物的影響均顯著為正，表明擁有充足的流動性資金的農戶更有能力從事生計多樣化策略，可能的原因是許多非農就業活動如非農自雇、外出務工等需要初始資本，經濟作物種植是資本密集型農業活動，資金富足的農戶更有能力支持家庭成員參與非農就業和經濟作物種植。政府農業補貼顯著提高了農戶轉入土地和經濟作物種植的概率。主要原因是政府糧食直補、良種和農機補貼、農資綜合補貼等農業補貼使得農戶農業生產有利可圖，也增強了農戶土地租金支付能力，使得農戶愿意進行農業生產投資。

社會資本中，家庭成員參加共產黨或其他團體組織會顯著促進農戶勞動力轉移，但會抑制農戶轉入土地。可能原因是加入組織的農戶擁有更廣泛的社會關系，參與非農就業的能力更強，轉入土地擴大農業生產的動機較弱。

3.2環境與制度因素對農戶土地流轉和生計選擇的影響

村級變量中，自然災害對農戶不同生計活動的影響均為負，并顯著降低了農戶轉入土地的概率。可能原因是自然災害增加了農業生產風險，導致土地租賃市場的不穩定，因而增加了土地流轉交易成本。距縣城距離反映了農戶接近市場的能力，隨著村莊和縣城之間距離的增加，農戶參與土地流轉和生計多樣化策略的概率均顯著降低。

資源要素價格因素中，勞動力價格（農忙時雇工價格）會降低農戶土地轉入概率，但會顯著增加農戶種植經濟作物的概率。土地租金僅對農戶土地流轉產生顯著影響。隨著土地租金水平的提高，農戶轉出土地的概率增加而轉入土地的概率降低，研究結果與杜鑫[10]相同。

兩個地區虛擬變量反映了地區經濟發展差異對農戶土地流轉和生計選擇的影響。可以看出，除了中部地區農戶土地流轉概率高于西部地區外，東部地區農戶土地流轉概率與西部地區未有明顯差異。此外，由于中部和東部地區經濟較發達，非農勞動力轉移的概率和農戶土地轉出的概率也顯著較高。中東部地區農戶種植經濟作物的概率較低。

3.3土地流轉、勞動力轉移和經濟作物種植決策的相關性

如表3所示，農地流轉與農戶不同生計模型誤差項的獨立相關性似然比（Likelihoodratiotest，chi2（6）=199.36，p<0.000）檢驗結果表明，模型之間相互獨立的假設條件不滿足，具有很強的相關性，因此，采用MVP模型控制土地流轉與生計決策的相互關系是合適的。

表3農戶土地流轉和生計決策誤差項的相關系數表明，農戶土地轉入與勞動力轉移決策負相關（ρ13=-0.082，1%水平顯著），與經濟作物種植決策正相關（ρ14=0.072，1%水平顯著）。此外，土地轉出與勞動力轉移誤差項的相關系數顯著為正（ρ23=0.156），表明土地轉出概率與勞動力轉移概率正相關。土地轉出與經濟作物種植誤差項的相關系數顯著為負（ρ24=-0.252），表明土地轉出概率與種植經濟作物概率負相關。

本文并未發現勞動力轉移與經濟作物種植決策之間的相關性，未能支撐本文提出的第3個假設。可能原因是本文并未區分本地就業和外出務工，由于這兩種勞動力轉移活動對農業生產勞動力的“損失”效應不同[23]，對作物種植的效應也會不同。本地務工的農戶可以兼顧農業生產和非農就業，對農戶農業生產的影響弱于勞動力外出務工的農戶。

土地轉入與土地轉出呈現負相關關系（ρ12=-0.263）。根據農戶土地流轉決策理論，農業生產經營能力較高、土地相對于勞動力稀缺的農戶轉入土地，而農業生產經營能力較低、土地相對勞動力較豐富的農戶轉出土地，農戶一般只參與土地轉入或轉出[30]，土地轉入和轉出決策呈現負相關關系。之所以會出現既轉入又轉出的現象，可能的原因有三個：第一，部分農戶自家耕種的土地質量較差，因此將其轉出后租種質量更好的土地;二是部分農戶異地租賃土地經營，無法兼顧自家農業生產，從而將土地轉出;三是政府主導的大規模流轉采取先集中流轉土地后返租給專業大戶的形式，也造成一些農戶既轉入又轉出土地的現象。3.4土地流轉規模與農戶生計決策相關性為識別轉入規模對農戶生計決策的影響，參考羅必良等[8]的研究，本文按照土地轉入規模將轉入農戶劃分為三類，分別為土地小規模轉入，中等規模轉入和大規模轉入，劃分標準為土地流轉面積從小到大排序的三分之一和三分之二臨界值。因此，模型1中土地轉入因變量Rin*則具體包含了三個變量，分別為土地小規模轉入，中等規模轉入和大規模轉入，各占總樣本量的5.3%，5.4%和4.8%。為節省篇幅，表4只匯報土地流轉、勞動力非農轉移和經濟作物種植決策誤差項的相關系數。如表4所示，小規模和中等規模的土地轉入與勞動力轉移決策并沒有顯著關系，只有土地流轉達到一定規模才會對轉入戶勞動力轉移產生抑制作用。與勞動力轉移相似，本文發現土地小規模和中等規模的土地轉入反而提高了農戶種植經濟作物的概。

3.5不同機械化程度下農地流轉與農戶生計策略決策

理論假設認為農業機械化水平的提高會降低土地流轉與農戶勞動力轉移和經濟作物種植的相關性。由于農戶是否采用機械作業和土地流轉、勞動力轉移及作物種植類型等均存在相關性關系，直接按照農戶是否采用機械作業來劃分機械化程度差異，將會引起內生性問題。因此，本文采用間接方法，按照農戶所在地是否處于平原地區，將農戶劃分為兩類，第一類農戶居住在平原地區，第二類農戶居住在高山、丘陵和草原等地區，居住在平原地區的農戶采用機械化作業的可能性和現實條件更大[18]。樣本中約40%的農戶處于平原地區。數據表明，處于平原地區農業生產中的機械服務費平均每戶為547元，處于非平原地區平均每戶僅為208元。

表5是不同機械化水平下土地流轉與農戶生計決策相關性系數。和理論預期一致，平原地區機械化水平較高，農戶土地轉入決策與勞動力轉移和經濟作物種植決策之間均未有顯著相關性，表明農業機械化程度較高地區轉入戶可以獲得機械服務以替代家庭勞動力，從而降低土地

轉入對農戶非農勞動力配置和農作物種植決策的影響。反之，在機械化程度較低的地區（非平原地區），土地轉入和勞動力轉移決策之間顯著負相關（ρ′′13=-0.060，10%水平顯著），土地轉入與農戶經濟作物種植決策正相關（ρ′′14=0.080，1%水平顯著）。4結論與政策建議

本文將農戶土地流轉市場參與納入到生計多樣化決策過程中，在理論分析基礎上，利用中國家庭追蹤調查（CFPS）的農戶調查數據進行了實證檢驗。得到以下結論。

（1）農戶土地流轉與勞動力轉移和經濟作物種植決策相互關聯。總體而言，農戶土地轉入與經濟作物種植決策正相關，與非農勞動力轉移決策負相關;土地轉出與非農就業決策正相關，與農戶經濟作物種植決策負相關。

（2）土地轉入與農戶生計決策中的勞動力配置和種植作物類型的相互關系取決于土地轉入規模。農戶中、小規模的土地轉入與勞動力轉移關系不顯著，與經濟作物種植決策正相關;而大規模的土地轉入與勞動力轉移決策顯著負相關，也會降低農戶經濟作物種植概率。

（3）土地轉入與農戶生計多樣化決策的相互關系還和地區機械化發展水平有關。機械化使用程度較高的平原地區，農戶土地轉入與勞動力轉移和經濟作物種植未有顯著相關性;而在機械化程度較低的山地、丘陵等地區，農戶土地轉入與勞動力轉移具有顯著的負相關關系，與經濟作物種植有顯著的正相關關系。

受制于土地資源稟賦約束和農村要素市場失靈，小農戶為充分利用土地和勞動力資源采取農業和非農業多樣化的生計策略，以提高勞動生產效率和家庭收入[33]。

由于農戶分化不完全，多樣化的生計策略可能既不利于農地規模經營，也會對專業化分工優勢帶來效率損失。因此，在短期內農村剩余勞動力無法完全轉移的情況下，要引導農戶合理調整種植業結構或通過兼業實現勞動力的充分就業;但從長遠看，要不斷促進農戶群體分化，實現勞動力在農業或非農業領域的專業化分工與生產，實現農地的規模化、專業化經營。本文的研究啟示是：①為促進農戶群體向農業或非農業專業化發展，要統籌推進農村勞動力轉移市場和土地流轉市場協調發展，進一步完善農地流轉市場，促進農戶適度規模轉入土地以實現糧食生產的規模化和專業化，避免小規模的土地流轉帶來的勞動力兼業化強化和種植作物類型的多元化和非專業化。同時，激勵具有非農業比較優勢的農戶轉出土地以實現非農就業穩定化和職業化。②大力發展農機社會化服務，提高農機和農技融合使用深度和廣度，彌補勞動力轉移造成的農業勞動力損失，緩解農戶規模經營中的勞動力和技術不足，提高農戶的農地規模經營能力和經營效益，以增加土地轉入農戶的農業經營性收入和生計水平。（編輯：劉照勝）

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