農地流轉中農戶行為決策及其福利效應

張振宇, 田明華, 李建軍, 楊 娛， 王 芳

(1.北京林業大學經濟管理學院,北京 100083; 2.山西農業大學農業資源與經濟研究所,山西 太原 030006； 3.天津農學院經濟管理學院,天津 300384)

隨著城鎮化、工業化進程的穩步推進，為了拓寬就業渠道和提高收入水平，越來越多的農村勞動力向城市和非農部門轉移，難以將更多精力和資源投入到所承包農地的耕作上，產生農地轉出意愿；同時家庭承包制下“小而全”的分散經營與大市場下的分工協作矛盾日益顯現，通過適度農地流轉實現農地“規模經營”成為大勢所趨。截至2016年底，中國耕地流轉面積為3.067×105hm2，流轉面積占全國耕地面積的比例約為1/3，但中西部耕地流轉比例遠低于30%。較低的農地流轉水平影響農地資源有效配置，制約農業的專業化、規模化經營[1]，不利于農戶福利改善[2]。在此背景下，國家高度重視農地流轉問題，先后出臺一系列政策落實“三權分置”及農地流轉獎補工作，推進農地流轉有序開展，以更有效地提高農地配置效率，帶動農戶福利改善。同時，學術界也對一系列相關問題進行了研究。

當前學者研究認為影響農地流轉的因素可概括為3類：第一類是自然環境、資源稟賦等因素，如耕地資源稟賦及地形地貌[3]、農地零碎程度[4]；第二類是宏觀的社會經濟因素，如經濟發展和非農就業[5-6]、惠農政策[7]等；第三類是微觀層面的農戶家庭特征因素，如農地耕種效率[4]、農戶年齡和受教育程度、家庭收入水平[8]，農戶職業和經濟分化程度[9]等。上述研究多從外部因素或農戶特征視角分別研究農戶轉出或轉入農地的影響因素，較少在同一層面上比較分析轉出戶和轉入戶參與流轉的影響因素差異，也未涉及農地流轉后農戶福利變動對其流轉決策的反饋作用。

早期的福利研究大多關注宏觀層面社會福利水平的測度[10]，而微觀層面研究個人或家庭福利水平，特別是土地流轉對農戶福利影響的研究相對薄弱且未取得一致結論。部分學者認為農地流轉有利于資源有效配置，從而促進農業生產效率的提升[11]以及農業生產收入和農地租金收入的增加[12-13]，帶動其非食品消費能力提高[12]；農地流轉可以促進農地轉出戶非農就業渠道的拓展，實現非農收入的改善[14]。也有學者認為由于農地流轉規模不經濟[15]、非農就業渠道不暢等原因[16]，農地流轉戶可能面臨收入降低風險[17]；而農地轉入戶由于農業生產規模和支出擴大，其非食品消費增長幅度會放緩甚至降低[2]。此外，部分學者認為農戶轉出土地進城務工后將面臨生活環境、工作條件、勞動強度等方面的問題，導致其健康福利惡化[14,18]；而有的學者認為農地轉出戶進城后隨著可支配收入、醫療衛生條件的改善，健康福利會得到改善[19]。以上研究大多忽略了農地流轉中農戶的“自選擇”特征，容易導致農戶福利效應被高估。陳飛等運用傾向得分匹配法嘗試解決農地流轉中的農戶“自選擇”問題，認為農地轉入和轉出均顯著促進了農戶人均純收入的增長和貧困發生率的降低[8]。

從研究內容來看，已有文獻大多關注農地流轉對農戶收入的影響，而較少考慮農地流轉對農戶消費及其他非經濟福利的影響。事實上，農地流轉對農戶的影響是一個綜合和復雜的過程，僅考慮其對農戶收入的影響是片面和欠妥的。從研究數據及研究方法來看，已有研究大多采用橫截面數據結合傾向得分匹配法的方式來分析農地流轉農戶福利效應，這樣雖然能夠剔除農戶和農地等樣本特征對農地流轉農戶福利效應的干擾，但忽視了經濟社會條件變化對農地流轉后農戶福利的影響，可能導致“自選擇”內生性問題解決不徹底和處理效應的估計偏差[20]。嚴格來說，對于農地流轉農戶福利效應評估的研究，若采用面板數據且運用雙重差分傾向得分匹配法(PSM-DID)，可以同時消除時間趨勢下經濟社會條件變化與樣本特征差異的影響，從而更科學地識別農地流轉的凈福利效應。

基于此，本研究充分考慮農戶福利的多維性，引入農戶人均收入指標來考察農戶經濟福利[8,10]、人均非食品消費指標來考察農戶消費福利[12,21]、戶主健康指標來考察農戶健康福利[14,18]，可以更全面分析農地流轉對農戶的影響。在反事實分析框架下應用雙重差分傾向得分匹配法妥善解決樣本“自選擇”問題，采用大樣本微觀數據庫中國家庭追蹤調查(CFPS)面板數據，全面分析農戶轉入農地和轉出農地的影響因素及其農戶福利效應的差異，以期進一步深入分析農地流轉的制約因素和農地流轉對農戶福利的作用機制，更有針對性地提出政策建議，為推進農地流轉和改善農戶福利提供參考。

1 研究設計

1.1 數據來源

數據主要來源于“中國家庭追蹤調查”數據庫(CFPS)2014年與2016年數據，覆蓋中國25個省、市、自治區，樣本規模分別為13 946戶和14 033戶。農戶福利變動平行趨勢分析，涉及2010年和2012年部分數據。首先，選取2016年的農地轉出戶、轉入戶和未流轉戶數據；其次，鑒于本研究旨在研究農地流轉相關問題，剔除了京滬津渝4個直轄市樣本、調整戶樣本(既轉入農地又轉出農地農戶)以及部分空白值、奇異值樣本。最終得到農地轉出戶563戶、轉入戶985戶、未流轉戶6 187戶。

1.2 研究方法

1.2.1 農地流轉決策方程的估計 應用傾向得分匹配法(PSM)進行樣本匹配前，首先估計農地流轉決策方程的參數，以便得到傾向得分匹配模型的協變量。基于Logit模型構建農戶參與農地流轉決策方程：

(1)

其中，i=1,2,…,n表示農戶，pi是農戶i參與農地流轉的概率，μi是誤差項。解釋變量向量包括戶主特征：戶主年齡(age)和受教育年限(eyear)；經濟特征：上期家庭非農收入比重(nag)、上期農用機械價值對數(lnmac)、上期農地價值對數(lnland)、農業補貼對數(lnsub)和金融負債對數(lndebt)；社會資本：家庭是否有黨員(par)；村莊特征：村莊人均現金存款對數(lndep)和村莊到商業中心交通時間(time)；宏觀環境變量：城市居民人均收入對數(lninc)，省第二、第三產業增加值指數(gdp)。

1.2.2 農地流轉農戶福利效應的傾向得分匹配法分析 應用傾向得分匹配法(PSM)為每個參與農地流轉的農戶挑選一個或幾個未參與流轉農戶，同組農戶除了是否流轉這一決策變量不同外，其他解釋變量都近似相同。同組農戶的結果變量(農戶福利)可看作是同一農戶進行了農地是否流轉的不同試驗結果，而結果變量的差值即農地流轉對農戶福利的凈影響。

定義農戶參與土地流轉的凈福利效應(流轉組平均處理效應)為：

(2)

其中，I1是流轉戶樣本集合，I0是未流轉戶樣本集合，w1i是流轉戶的福利值，w0j是與流轉戶i相匹配的未流轉戶的福利值，R是共同支撐域，N是流轉戶的樣本個數。w0j的加權和被作為流轉戶i在不參與流轉假設下的福利值，權重v(i,j)的取值與匹配方法有關。為了使測算結果更加穩健，采用4類方法匹配農戶樣本，綜合各個匹配結果進行比較分析。

1.2.3 農地流轉農戶福利效應的雙重差分傾向得分匹配法分析 雙重差分傾向得分匹配法(PSM-DID)將“前后差異”和“有無差異”有效結合，在一定程度上可控制考察范圍以外干擾因素的影響。假設有2期面板數據，試驗前期記為t′，試驗后期記為t。在試驗前期，試驗還未發生，所有樣本的潛在結果均可記為y0t′；在試驗后期，試驗已經發生，可能存在2種潛在結果，分別記為y1t(如果參與試驗)和y0t(如果未參與試驗)。

PSM-DID成立的前提為以下均值可忽略性假定：

E(y0t-y0t′|x,D=1)=E(y0t-y0t′|x,D=0)

(3)

(4)

其中，Sp為共同支撐域，I1={i:Di=1}(實驗組的集合)，I0={i:Di=0}(對照組的集合)，N1為集合I1∩Sp所包含試驗組個體數，而權重ω(i,j)為對應配對y1ti-y0ti′的權重。y1ti-y0ti′為試驗組個體i試驗前后的變化，y0tj-y0tj′為對照組個體j試驗前后的變化。

1.3 描述性統計

如表1所示，流轉戶和未流轉戶樣本的各項指標有顯著的統計差異，這有助于分析農戶農地流轉決策的影響因素。值得注意的是，由于農地流轉存在農戶“自選擇”，各項指標的檢驗結果可能不完全由農地流轉所導致，也可能受到其他因素影響。如轉入戶的人均非食品消費額僅為1 573.47元，比未流轉戶低122.64元，但轉入戶的非食品消費總額略高于未流轉戶，原因在于轉入戶的人口規模普遍大于未流轉戶，存在人口規模大的農戶更傾向于轉入農地的情況。基于上述分析，本研究嘗試采用傾向得分匹配法和雙重差分傾向得分匹配法解決農戶“自選擇”問題。

表1 農田流轉農戶與農田未流轉農戶指標的描述性統計

2 結果與分析

2.1 農地流轉決策方程的估計

如表2所示，戶主年齡對農戶轉入農地有顯著正向影響，對轉出農地有顯著負向影響。表明年長戶主非農就業能力相對較弱，對農業生產的依附性較大，更傾向于轉入農地；年輕戶主通常身體狀態更好，就業競爭力更大，更傾向于轉出農地尋求邊際收益更高的非農就業機會。戶主受教育年限對農地的轉入與轉出決策都具有顯著正向影響。產業轉型升級對就業者的受教育程度有了更高的要求，部分受教育程度相對較高的農戶，往往更傾向于轉出農地實現非農就業。同樣，部分文化水平較高的專業農戶或返鄉創業農戶，通過發展特色農畜業及產業化經營，可以獲得較一般農戶更高的農業收益，也更具有轉入農地的積極性。

非農收入比重顯著負向影響農戶轉入農地，而顯著正向影響農戶轉出農地。由于農業的比較收益低，非農就業成為農戶養家致富的一個重要渠道。通常來說，農戶的非農就業能力越強，越可能轉出農地。否則，便對農地的依附性更強，更偏好轉入農地。農地價值和農用機械價值可顯著提高農戶轉入農地的可能性，而降低農戶轉出農地的可能性。農地或農機作為農戶重要的農業生產資料，其價值水平很大程度上反映了農戶的生產經營規模。農戶擁有的農機和農地價值越大，其轉入農地就越容易產生規模效應，降低成本提高收益，轉入農地的可能性越大，其轉出土地的沉沒成本反而高，轉出土地的可能性越小。農業補貼和金融負債可顯著提高農戶轉入農地的可能性。農地規模經營補貼和農機具補貼等農業補貼，是對農戶前期擴大經營規模的獎勵，同時也有利于農戶當期減少成本增加凈收益，從而提高其繼續轉入農地擴大經營規模的可能性。農業生產周期較長，期間回籠資金困難且需追加管理投入，有農地轉入需求的農戶面臨較大資金壓力。較強的借貸能力有利于潛在的農地轉入戶獲得資金支持，擴大經營規模。

農戶家庭擁有黨員會顯著正向影響農戶農地轉出。農村黨員通常是當地較優秀村民，擁有較強的人際溝通和組織協調能力，能為家庭建立更廣泛的人際關系網絡。黨員家庭良好的社會關系網能為其提供更多的非農就業機會，非農生產經營活動的增加會促使其更傾向于轉出農地。

村莊人均現金存款對農地轉入決策有顯著負向影響，對農地轉出決策有顯著正向影響。人均現金存款較多的村莊，往往非農產業發達或者外出務工人員較多，可以交流更多的非農創業或就業信息，促使更多農戶傾向于轉出農地。村莊到商業中心的交通時間顯著負向影響農地轉出。通常來說村莊距城市越近，該村農戶越容易擴大城市社交網絡，降低非農就業成本，獲得非農就業機會，從而更傾向于轉出農地。

省級城市居民收入水平和第二、第三產業增加值指數對農戶轉出農地有顯著正向影響。通常來說，較高的城市居民收入水平和大量的第二、第三產業就業機會[22]，可促使更多農戶放棄農業生產方式實現非農就業。

表2 農地流轉決策方程估計結果

2.2 農地流轉福利效應

2.2.1 農地流轉福利效應的傾向得分匹配法估計結果與分析 如表3所示，4類匹配法測度的結果有明顯差異，但從定性角度看，流轉的影響結果基本是一致的。農地轉出對農戶三項福利均有顯著正向影響；農地轉入對農戶人均收入有顯著正向影響，對人均非食品消費及戶主健康的影響不顯著；農地轉出福利效應大于農地轉入福利效應。

2.2.2 農地流轉福利效應的雙重差分傾向得分匹配法估計結果與分析 傾向得分匹配法估計重點考察了在農戶個體特征、村莊特征等農地流轉影響因素相似的條件下，流轉戶和未流轉戶在收入、消費支出、健康等方面的福利變化差異，但是忽略了農戶所在地區經濟社會條件變化對農地流轉農戶福利效應的影響，因而在解決農戶“自選擇”問題時仍有不足。通常來說，不同區域間的經濟環境、城市就業機會的差異是不可觀測的，但是它們通常不隨時間的改變而發生突變，而是呈現一定的穩健趨勢。于是，我們嘗試在傾向得分匹配法的基礎上，應用雙重差分法進一步解決農地流轉與農戶福利之間內生性問題，以便更準確地測算農地流轉農戶福利效應。

雙重差分估計的假設前提是，如果沒有干預，試驗組和對照組的個體會有同樣的變化趨勢[23]。也就是說，即使試驗組和對照組存在差異，但只要兩組之間的差異相對固定，對照組即通過檢驗。如圖1所示，農地流轉前，流轉戶與未流轉戶的福利大致保持了相同變動趨勢，而在農地流轉后，試驗組和對照組的農戶福利增長趨勢出現明顯改變。所以農地流轉前后農戶福利的變化符合相同時間趨勢的假設條件，本研究采用PSM-DID模型來檢驗農地流轉對農戶福利的影響。

表3 傾向得分匹配法估計結果

圖1 農地流轉農戶福利效應的平行趨勢Fig.1 Parallel trends of peasant households′ welfare effect in farmland transfer

雙重差分傾向得分匹配法的估計結果如表4所示，農地轉出戶的人均收入、人均非食品消費增加值比農田未流轉農戶分別高582.97元、139.58元，表明農地轉出顯著促進了農戶經濟福利的提高。農戶根據自身家庭特征及資源稟賦等條件轉出土地后，不僅可以得到一部分租金收入作為報酬，也便于一定期限內擺脫農地牽掛實現非農就業，從而新增或擴大非農收入。農地轉出戶的戶主健康水平增加值比農田未流轉農戶低0.061 8，說明農地轉出戶在農地流轉后可能面臨健康惡化的風險。可能的原因是，一方面部分農戶轉出農地后，進城務工從事報酬更高但生存環境陌生、勞動強度較大的工作，可能導致農田轉出戶心理壓力大、休閑時間減少、工傷風險增加等一系列問題，損害其身心健康；另一方面部分年長農戶轉出農地后，進城幫子女看護孩子，“老兩口”或者都進城一人看護孩子一人打工，或者兩地分隔一人進城一人留村，期間對城市生活和工作的不習慣以及看護孩子的勞累，會給農戶健康造成一定的不利影響。此外，部分(年長)農戶因健康原因而轉出農地后，雖然勞動強度降低和休閑時間增加有利于健康的改善，但身體機能本身的下降可能導致其健康水平難以顯著提高。

農地轉入戶的人均收入增加值比農田未流轉戶高252.82元。可能的解釋是，農地轉入雖然短期內會對農田轉入規模較大的經營戶產生漏出效應，但是對于大多數農田轉入規模不大的普通小農戶來說，經營規模擴大的規模效應高于漏出效應，農地轉入對農戶收入的正向影響更顯著。與農田未流轉戶相比，農地轉入戶的人均消費支出和健康水平增加值變動并不顯著。農地轉入的增收效應與農田轉入戶增加生產支出而抑制消費支出的偏好共同作用，可能會導致農地轉入對農田轉入戶消費支出的影響不顯著。此外，農地轉入戶轉入土地通常不會對其生存環境、工作條件、工傷風險造成較大改變，且農田轉入戶對勞動時間及強度也有更多的自主決策權，這可能造成農地轉入對農田轉入戶健康福利的影響不顯著。

表4 雙重差分傾向得分匹配法估計結果

3 結論與政策建議

3.1 結論

本研究采用Logit模型與傾向得分匹配法及雙重差分傾向得分匹配法，利用中國家庭追蹤調查數據(CFPS)，比較分析影響農地流轉決策的因素以及農田流轉農戶福利效應，得出以下結論：第一，農戶戶主受教育程度、非農收入比重、擁有黨員干部，以及村莊人均存款、城市居民收入水平和第二、第三產業增加值對農地轉出有顯著正向影響，戶主年齡、農地價值、農機價值及村莊到商業中心的交通時間對農地轉出有顯著負向影響；農戶戶主年齡和受教育程度、農地價值、農機價值、農業補貼及金融負債對農地轉入有顯著正向影響，而農戶非農收入比重及村莊人均存款對農地轉入有顯著負向影響。第二，農地流轉對農田流轉農戶福利的影響主要體現在經濟福利方面，農地轉出促使農地轉出農戶人均收入和人均非食品消費分別顯著增加582.97元、139.58元，對其人均收入和人均非食品消費的貢獻率分別為5.14%、7.46%；農地轉入促使農地轉入農戶人均收入顯著增加252.82元，對其人均收入的貢獻率為2.36%，農地轉入對農地轉入農戶人均非食品消費的影響不顯著。第三，農地轉出導致農田轉出農戶戶主健康評價等級下降0.061 8，對其健康水平的貢獻率為1.12%，而農地轉入對農田轉入戶戶主健康水平的影響不顯著。

3.2 政策建議

基于以上分析結果，提高農田流轉農戶福利水平和農地配置效率，需要采取以下綜合性、針對性的政策措施：(1)關注農地流轉改善農戶收入的同時，也應充分重視其對農戶健康、消費支出等的影響。一方面，完善新型農業經營主體發展環境，降低農戶的農田流轉成本、生產成本，提高其從事農業生產的收益，優化新型經營主體與本地農戶的利益聯動機制，帶動更多的農地轉出農戶收入增加；另一方面，在推進農地流轉時應加強對農地流轉戶非經濟福利的保障，通過一系列制度安排提高其可持續生存能力，如通過促進三產融合和扶持農民工回鄉創業，擴大農村當地就業空間，緩解農田轉出農戶外出務工的就業困難和環境不適應等問題；增加城鎮非農就業機會，改善農村勞動力工作條件，拓寬外來務工者融入當地生活的渠道，提高農田轉出農戶進城務工時安全生產健康工作的保障水平。(2)厘清農地流轉一系列影響因素的作用機制，完善農地流轉工作的制度設計，推進農地流轉有序開展。第一，完善糧食直補與農資綜合直補政策，建立健全地方特色作物種植補貼、技術推廣補貼、自然災害補貼等專項補貼，降低農業生產負擔和風險，提高農戶從事農業生產的積極性。第二，增強政府在農業規模經營補貼、農機補貼、農業生產社會化服務等方面的扶持力度，建立多元化的農機惠農扶持渠道，提升農業生產的規模化、機械化水平。第三，優化農村金融市場體系，拓寬農戶借貸途徑，提高愿意從事農業生產的潛在農地轉入農戶金融信貸的可獲得性。第四，加強農戶就業技能培訓，提高農田轉出農戶的非農就業能力和農田轉入農戶的農業生產及經營管理水平，保障農田轉出農戶非農就業和農田轉入農戶農業生產的良性互動。