農地流轉的多維減貧效應
——基于CFPS數據的實證分析

○馬麗婭 陳英 謝保鵬

（甘肅農業大學管理學院，甘肅 蘭州 730070）

一、引言

貧困治理是人類發展的永恒主題，中國的脫貧攻堅取得了舉世矚目的成就。2021 年2 月全國脫貧攻堅總結表彰大會的召開，標志著我國脫貧攻堅戰役取得了全面勝利。但是絕對貧困在統計意義上的消除并不意味著反貧困事業的終結。后扶貧時代，中國農村地區的貧困將迎來以轉型性的次生貧困和相對貧困為特點的新階段。如何從根本上提升農民的可行能力，綜合改善農村地區教育、醫療和生活水平成為新時期的重大挑戰[1]。

近年來，隨著我國土地制度的不斷發展完善，土地作為農民重要的資源、資產，實現了從實物形態到價值形態的轉變，為農地的規模有償流轉提供了有效的制度保障[2]，越來越多的學者開始將目光聚焦于農地流轉與農戶減貧之間的聯系。部分研究指出，農地流轉作為優化農地資源配置的重要方式，為農戶減貧提供了一種新思路。無論是農地轉入還是轉出，均可以通過優化農戶的收入結構直接降低農戶陷入福利貧困的風險[3]。同時，農地流轉還可以通過提升農業生產效率[4]、促進勞動力資源優化配置[5]、推動土地規模化經營[6]等方式，降低農業生產成本，提升家庭非農就業比率，間接改善農戶的貧困脆弱性。但也有學者對這一觀點提出了質疑，認為農戶分得的農地大多不連片且細碎化程度較高，很難真正實現農業規模化經營[7]。并且農地短時間流轉對剩余勞動力的非農轉移影響較小[8]，無法改善農戶的收入結構，而農地長時間流轉又會造成了農戶社會保障的缺失和風險規避機制的阻斷，在一定程度上影響了貧困階層和潛在中間階層的利益[9]，最終導致農戶因為經營權喪失，陷入新的貧困。部分學者還從農地經營成本[10]、農地流轉形式[11]、農戶利益[12]和家庭福利狀況[13]等角度分析了農地流轉對農戶貧困緩解產生的抑制作用，進一步證實農地流轉對于農戶減貧效應影響的不確定性。綜上，目前學界對于農地流轉和減貧的研究成果頗豐，但仍存在進一步研究的空間。首先，當前學者對農地流轉減貧效應的研究多側重于從收入視角判斷流轉前后農戶個人福利的變化情況，忽視了與農戶貧困密切相關的教育、健康、生活水平和主觀感知等能力維度的波動變化[14]，并不能客觀反映農戶真實的貧困狀況；其次，已有文獻還未系統全面地分析農地流轉的減貧效應是否存在行為決策和區域層面的差異性。

基于此，本文利用2018 年中國家庭追蹤調查（CFPS）數據庫處理獲得的4 251 戶有效農戶追蹤調查數據，從多維視角出發，探究農地流轉行為對農戶家庭貧困狀況的影響作用及其區域異質性，以期為今后在鄉村治理過程中實行差異化的農地流轉政策，從而促進農戶科學減貧提供實證支持。

二、理論分析與研究假設

（一）農地流轉影響農戶多維減貧的理論分析

貧困作為一種物質和精神狀況的結合體本身具有綜合性與復雜性。長期以來，人們習慣于以國際貧困線、國家貧困線[15]或各省低保線[16]，作為識別農戶個人貧困剝奪狀況或收入福利水平的標準。隨著Sen 的“可行能力剝奪”理論和聯合國開發署的多維貧困概念的提出，學者們認識到，單一的收入維度或福利水平的變化情況并不能科學地反映個體的貧困狀況，對貧困的研究應更加注重實現人的自由全面發展，對貧困測度也要從單一的收入維度延伸到教育、健康、生活水平等可行能力維度[17]。自此，越來越多的研究開始將多維貧困的相關理論引入農村土地研究中。學者們分別從地權穩定[18]、土地整治[19]和農地流轉[20]等方面對其多維減貧的理論機理和影響路徑進行了實證分析。其中，農地流轉作為資源優化配置的有效途徑，在提升土地利用效率的同時，也會對個體的價值觀念、區域的社會環境產生不同程度的影響。一方面，土地要素在空間轉移的過程中，其資產性功能被有效盤活，農戶生計策略的選擇渠道被拓寬，總體上推動了區域生產和就業結構的調整，表現在個體層面，就是農戶收入結構實現了優化重組[3]，農戶的貧困抵御能力增強。另一方面，農地流轉還對農戶個人發展能力的提升發揮重要作用。農地流轉的實質是資本與信息交換的過程，農戶為了在拓寬信息渠道的過程中，更好地發揮自身主觀能動性，會主動尋求教育、健康、生活水平和主觀感等方面的提升。但教育和生活水平作為一種相對穩定狀態，其影響結果的呈現具有滯后性，短期內很難準確反映其效應的變化趨勢。而健康和主觀感知等維度，易受到社會經濟、環境文化等潛在因素的影響[21]，從而在某一時間段內發生實質性改變。根據上述觀點推斷，農地流轉的減貧效應具有多維性，由此提出如下假設：

假設1：農地流轉有利于緩解農戶的多維貧困狀況。

假設2：農地流轉在不同維度的減貧效應存在差異性，尤其在收入、健康和主觀感知等受短期沖擊明顯的維度上具有更加顯著的減貧效應。

（二）不同流轉行為對農戶減貧效應的理論分析

自2014 年農地“三權分置”制度改革提出以來，農地產權結構實現了從“兩權”向“三權”演化的新格局，結合近年來農村地區“三變”改革政策的實施，農地流轉的合理性、合法性進一步增強，這為鄉村振興戰略的實施和農業現代化發展打下了堅實的基礎。以此為背景，許多學者對農地流轉與農戶個體狀況變化趨勢進行了量化研究，并將其與農戶減貧相聯系起來。但農地轉入和轉出作為兩種完全不同的決策結果，對農戶生活福利等方面的作用路徑是具有差異的，籠統的闡述具有一定的片面性。對于轉出戶而言，隨著農地產權“被鎖定”以及城市現代化發展的需要，土地不再是農戶經濟收入和社會保障的唯一來源，農民與土地的黏度關系發生了突破性轉變[22]，農地轉出成為農戶實現個體自由化發展的重要選擇。通過農地轉出，農戶一方面能夠增加家庭的財產性收入和外出務工收入，緩解家庭的經濟問題；另一方面還能改善農戶可持續生計的選擇，拓寬農戶信息獲取的渠道，使農戶的個人能力得到有效提升[23]。對于轉入戶而言，在當前提倡農業轉型升級和“去小農化”發展的趨勢下，農業回報率呈現出上升態勢，農民對農業生產的經營預期開始向好。借助國家助農政策的支持作用，農戶進行農地轉入不僅可以產生規模經濟效應，減少農業生產成本和勞動力成本[5]，而且可以通過特色種植業的規模化發展，形成區域品牌效應，增強農戶自主生產的積極性，使農業生產實現職業化，從根本上促進個體發展的可持續性，改善農戶的生產生活條件。通過上述分析可以發現，不同流轉行為的作用路徑和影響結果均存在本質上的不同，因此，農地轉入和轉出的減貧效應也是有區別的，由此提出本文的第三個研究假設：

假設3：不同流轉行為的減貧效應具有不對稱性，且農地轉出對農戶多維減貧效應的作用更加顯著。

（三）農地流轉多維減貧效應的區域異質性分析

地理位置的不同也會對農戶農地流轉決策產生系統性影響[24]。現階段我國農地流轉存在明顯的區域異質性。這種異質性一方面通過土地質量、交易費用、農戶的個人認知等微觀因素體現[25]，另一方面與經濟發展狀況、國家實施的政策方針、地形條件等宏觀因素密切相關。就全國范圍來看，隨著“東部率先發展”“優先發展工業，以農養工”等戰略的提出，我國經濟建設取得巨大成就，但也人為造成了區域分割的社會經濟結構，從而導致中西部發展落后于東部、農業發展落后于工業。這種差別在“西部大開發”“中部崛起”等戰略的提出和城市化步伐的加快后有縮小的趨勢，但區域發展不協調的矛盾依舊十分突出。同時，中國作為傳統型農業生產大國，農戶的流轉決策與區域地形狀況也有十分密切的關系。我國東部地區地形平坦，多以平原、丘陵為主，農業生產優勢明顯，而中部和西部地區主要為高原、盆地或山地，地表起伏較大，加上氣候的不適宜，農業生產成本較高、生產條件較差，導致農地流轉率呈現出東中西部依次遞減的趨勢[26]。由計劃行為理論[27]可知，在經濟發展較好的東部地區，農戶就業機會較多，家庭貧困的緩解可以通過勞動力的優化配置實現，從而農戶對土地的安全感知較弱，農地對貧困緩解的影響作用可能較小；而在經濟發展水平較差的西部地區，農戶思維更為保守，風險規避意識更強，對農地的重視程度也越高，因此，農地流轉在農戶貧困緩解的過程中扮演著更為重要的角色[28]。根據上述觀點推斷，區域經濟發展狀況可能與農地流轉所產生的減貧效應呈反向相關關系，由此提出如下假設：

假設4：農地流轉的減貧效應存在區域異質性，且在空間上呈現出從西部到東部依次遞減趨勢。

三、研究設計

（一）數據來源

本研究樣本數據來源于北京大學中國社會調查中心（ISSS）發布的2018 年中國家庭追蹤調查（CFPS）數據，樣本通過對全國25 個省、市、自治區（不包含港澳臺、新疆、西藏、青海、內蒙古、寧夏和海南等地區）滿足訪問條件的家庭及其成員進行多階段等概率的分層抽樣獲取。CFPS 數據自2010年開展基線調查至今已發布5期追蹤調查數據，本文選取了最新發布的CFPS2018年數據進行實證分析，以保證文章的時效性。此外，由于該期樣本缺少村莊層面的數據，在預處理過程中，將2018年個體、家庭層面數據與2014 年社區層面的數據通過村居樣本代碼屬性進行跟蹤匹配，在剔除無效樣本，缺失和異常樣本后，最終獲得的有效農戶家庭樣本共4 251戶。所得樣本中參與農地流轉的樣本為1 227 戶，占樣本總數的28.86%。其中，農地轉入家庭522戶，轉出家庭705戶，戶主性別為男性的家庭占比56.32%。為了分析農地流轉對農戶貧困狀況影響的空間異質性，本文還將25 個省市自治區按照統計年鑒的劃分標準分為3個地區，分別為東部、中部、西部地區，其中，東部地區1 531戶、中部地區1 252 戶、西部地區1 468 戶，各區域家庭樣本的分布較為均勻。

（二）多維貧困測度

1.測度方法

本文采用2007年由牛津貧困與人類發展中心（OPHI）提出的多維貧困測量方法，即雙重臨界值方法，對農戶的多維貧困狀況進行測度。該方法首先需要對農戶單一維度的貧困情況進行識別。通過設定不同維度的貧困剝奪值，判斷農戶在各項指標上的被剝奪情況，當個體指標被剝奪時，賦值為1，反之則賦值為0。具體公式如下：

式中，n表示樣本家庭總數，gij是第i個家庭在第j項指標上的貧困狀況，xij表示第i個樣本家庭在第j項指標的觀測值，zj表示第j項指標的剝奪臨界值。

其次，通過計算農戶家庭在各個維度上的加權剝奪得分對農戶的多維貧困狀況進行識別。若cj大于等于k值，則將個體界定為多維貧困，反之則認為個體是非貧困的。具體公式如下：

式中，ci為第i個家庭在各項指標上的剝奪得分的總和，k為多維貧困臨界值，wj表示第j項指標的權重。

再次，計算多維貧困指數。

式中，MPI為多維貧困指數，H為多維貧困發生率，A為多維貧困強度指數，q為多維貧困農戶戶數，n為樣本總量。

最后，由于多維貧困指數具有可分解性，還需對各維度貧困進行加總與分解，測算多維貧困貢獻率Φj。具體公式如下：

式中，Φj為j指標在多維臨界值k下的貧困貢獻率。

2.維度與指標選取

貧困指標的選取綜合參考了聯合國開發計劃署（UNDP）2010年提出的多維貧困指數（MPI）評價體系[29]和已有研究成果[30-31]，同時結合我國農村地區貧困現狀和調查數據的可獲取性，從收入、健康、教育、生活水平和主觀感知5個維度選擇8項指標，構建多維貧困指標體系。各指標權重的確定，采用目前國內學者較常使用的雙重等權重賦值方法，將5個維度的權重分別賦值為1/5，各維度的二級指標依次等權重賦權。具體指標的選取及賦權情況如表1所示。

表1 農戶多維貧困指標體系

（三）模型設定和變量選擇

1.傾向得分匹配法

為了緩解觀測樣本自選擇帶來的內生性影響，本文選擇以“反事實推斷模型”為理論框架的傾向得分匹配法[32]，測算農地流轉對農戶多維減貧的凈效應。為保證實驗的可行性，首先需要對樣本進行分類，把參與農地流轉的農戶劃分為處理組，未參與的農戶劃分為控制組，利用Logit 模型計算農戶流轉的條件概率擬合值，即傾向得分值（PS）。其次是選擇合適的方法將傾向得分作為距離函數對處理組和控制組進行匹配，即在未流轉農戶中選取與流轉農戶內生條件基本一致的農戶作為反事實情況的虛擬對照。最后通過計算參與者的平均處理效應（ATT）來反映農地流轉對農戶減貧的處理效應，計算方法如下：

式中，MPIa和MPIb分別為參與流轉和未參與流轉農戶的多維減貧狀況；trans為農地流轉的二分變量，當值為1時表示農戶參與農地流轉，為0時表示農戶未參與農地流轉；P(X)為傾向得分值。

2.變量選取

被解釋變量為農戶的多維貧困指數。根據多維貧困測度方法，本文采用農戶多維貧困剝奪得分的加權和反映農戶個體的多維貧困狀況。

核心解釋變量為農地流轉。參考FENG S等[33]和李長生等[34]學者的研究，將農地流轉設置為二元離散變量，參與流轉賦值為1，不參與流轉賦值為0。同時，為了實證農地轉入和轉出之間減貧效應的差異性，本文還分別選取了農地轉出和農地轉入作為解釋變量，賦值方法同上。

控制變量主要從戶主特征、家庭特征、村莊特征三個層面進行考慮。戶主在農地流轉行為決策中常常發揮著重要的的作用。本文將數據庫中家庭成員問卷的主要回答人作為虛擬戶主，具體特征通過戶主年齡、戶主是否為黨員、戶主受教育年限進行表征。在家庭特征層面，選擇家庭勞動力數量、非農就業人數、家庭規模、撫養負擔、農用機械總價值等指標進行控制。由于村莊特征也會對農地流轉決策產生影響，因此,本文選擇村莊到縣城距離和村莊地貌表征樣本所在村莊的綜合狀況。同時，考慮到不同地區間社會經濟發展狀況的差異，本研究還將樣本中涉及的25 個省市自治區劃分為東中西部作為地區虛擬變量。主要變量及描述性統計如表2所示。

表2 變量含義及描述性統計

四、實證檢驗與結果分析

（一）農戶多維貧困測算結果與分析

根據上文提到的多維貧困測度方法，將多維貧困臨界值k 的取值范圍設置為1～8，通過對樣本數據的整理分析，得到表3關于農戶多維貧困現狀的測算結果。觀察其結果可以發現，隨著k 值的增大，多維貧困農戶數q、多維貧困發生率H 和多維貧困指數MPI均呈現顯著減少趨勢，而貧困強度指數A，則呈現相反趨勢。當k取值為1～2時，農戶多維貧困發生率高達77%以上，表明大部分農戶都在1～2個指標上處于被剝奪狀態，僅有7.65%的農戶實現了完全脫貧。當k 取值為3 時，多維貧困發生率下降到了46.25%，可以看出我國大部分農村地區多維貧困形式仍較為嚴峻，有近一半農戶在3個指標維度上處于貧困狀態。當k≥6時，農戶貧困發生率下降到4%以下，表明當前農戶的貧困狀態大多數表現在低維度貧困，其中，所有指標均實現被剝奪的農戶僅有1戶。

表3 農戶多維貧困現狀

上述分析主要是從總體上對農戶的多維貧困現狀進行了闡述，但是個體的多維貧困在很大程度上取決于不同維度的貢獻情況，為了明確各指標的影響程度，本文分別對8個指標的多維貧困貢獻率進行了測算，結果如表4 所示。觀察表格可以發現，首先，隨著k 值的增加，人均年純收入、身體質量指數、住房、生活滿意度等指標對多維貧困的貢獻率均呈現較為明顯的增長趨勢。其中，人均年純收入的貢獻率變化最明顯，其貢獻率隨著k值的增加從14.13%增加到了21.21%，這表明貧困程度越深的農戶其陷入收入貧困程度越深，由此可以判斷，從收入維度減貧是擺脫農戶貧困最基礎的途徑之一。其次，k 值越大，受教育程度、健康狀況、生活燃料和飲用水等指標的貢獻率均呈現出不同程度的減小趨勢。其中，受教育程度和生活燃料維度的多維貧困貢獻率變化較小，減小幅度分別為2.74%和1.63%，未產生較大的波動，對多維貧困指數的影響較為穩定；健康狀況和飲用水貢獻率減小幅度較大，分別為6.02%和9.61%，表明隨著農戶多維貧困程度加深，健康狀況和飲用水對貧困影響的貢獻程度顯著下降，該指標缺失的農戶數量明顯少于低維度貧困狀態農戶。

表4 各指標多維貧困貢獻率

（二）農地流轉多維減貧凈效應分析

為了提高匹配質量，在匹配前需要對樣本進行共同支撐域假設和平衡性假設。本文運用Stata15.0 軟件，以半徑卡尺匹配結果為例，對匹配后的數據進行了檢驗。首先，通過繪制處理組和控制組的核密度曲線，對比匹配前后重疊區域變化情況，判斷共同支撐域假設是否成立。如圖1 所示，匹配后處理組與控制組核密度曲線重合度增強，共同支撐域范圍增大，表明實驗組和控制組的可測變量在一定程度上控制了樣本的自選擇問題，共同域支撐假設得到滿足。其次，為了防止控制變量受到單位不同的影響，需要對處理組和控制組的匹配值進行標準化處理。表5 展示了匹配前后各變量標準化偏差的變化情況，可以看出變量匹配后的標準化偏差明顯縮小，且總體平均偏差小于10%，較大程度降低了樣本總體偏誤；同時，Ps-R2與R值均下降明顯，檢驗結果接受處理組與控制組無系統差異的原假設，匹配結果較好地平衡了數據，平行假設得到滿足。

表5 平行假設結果分析

圖1 流轉前后傾向得分匹配核密度曲線

在獲得有效匹配樣本后，本文選取3種不同的匹配方法，即k 近鄰匹配（k=4）、半徑卡尺匹配、局部線性回歸匹配，測算農戶農地流轉的多維減貧凈效應。如表6所示，三種匹配方法測算結果存在差異，但總體趨勢基本一致，表明研究結果較為穩健。匹配前流轉戶多維貧困指數為0.3226，比未流轉戶的多維貧困指數低0.0192，減小幅度為5.62%。匹配后流轉戶的多維貧困指數仍低于未流轉戶，且三種匹配結果均在1%或5%水平上顯著。以半徑卡尺匹配為例，流轉戶的多維貧困指數為0.3204，相比于未流轉戶，減少了0.0167，平均處理效應在1%的水平上顯著。總體上看，雖然不同匹配方式的平均ATT 值相較于匹配前有所下降，降低了0.0167，但農戶的多維貧困現狀得到了改善，表明農地流轉能夠對農戶的多維貧困狀況起到緩解作用，假設1得到論證。

表6 傾向得分匹配結果

（三）農地流轉分維度減貧凈效應分析

對于農地流轉的多維減貧效應已經得到論證，但這種減貧效應是否會在不同維度下存在差異，仍需進一步研究。為了剖析農地流轉對不同維度減貧的差異性，本文運用上述提到的三種匹配方法分別估計農地流轉在收入、教育、健康、生活水平和主觀感知維度的平均處理效應，探究農地流轉對不同維度貧困狀況的影響。表7 和圖2是樣本匹配后的估計結果，可以觀察到農地流轉在不同維度上產生的減貧效應存在明顯差異，各維度處理凈效應大小依次為：主觀感知、收入、健康、生活水平和教育。

表7 各維度傾向得分匹配結果

圖2 各維度平均剝奪程度及平均處理效應

其中，收入維度具有十分顯著的減貧效應。以半徑卡尺匹配為例，流轉戶的收入貧困指數為0.0283，相比于未流轉戶，減少了0.0304，平均處理效應在1%的水平上顯著。其原因可能是，根據“理性人”假設，農地流轉前后農戶收入的變化情況是農戶進行流轉決策的主要影響因素之一。農地流轉通過擴大農地規模經營、優化農作物種植結構來增加農戶的經營性收入或通過釋放剩余勞動力，調整勞動力結構提高農戶的工資性收入和財產性收入，從而對農戶收入結構的優化產生積極影響，表現出較為明顯的減貧效應。

教育維度下使用不同匹配方法測算得到的農地流轉減貧效應結果均不顯著，但在一定程度上仍對農戶的貧困狀況具有緩解作用。其原因可能是長期以來，在城鄉發展過程中各項資源要素的分配并不均衡，教育資源在農村地區尤為短缺，這直接導致了農民受教育程度普遍較低。根據2017年農業普查數據顯示，我國受教育程度低于6年的農戶占比到達了43.4%。雖然近年來鄉村振興戰略和教師下鄉扶貧政策的提出，在一定程度上改善了這一狀況，但由于教育本身的滯后性以及農戶再教育意識的缺乏，無法準確衡量農地流轉行為的教育貧困代際改善情況，因此，農地流轉并未在短期內產生教育的溢出效應。

健康維度農地流轉的減貧效應較為顯著。以半徑卡尺匹配為例，流轉戶的健康貧困指數為0.4490，而未流轉戶為0.4743，貧困指數總體下降了5.33%，平均處理效應在1%的水平上高度顯著。其原因可能是，對于農戶個體而言，人力資本的積累是防止因病致貧、因病返貧的重要內生動力，進行農地流轉或是為了釋放家庭勞動力非農就業，或是為了擴大經營獲得更高的收入，無論何種方式都將促使農戶提高對個體健康的投入，從而改善農戶家庭的人力資本狀況，提升家庭平均健康水平。

生活水平維度的流轉戶貧困指數明顯低于未流轉戶，但三種匹配方法下的減貧效應均不顯著。其原因可能是近年來隨著農村飲水安全工程和舊房改造工程等開發式扶貧項目的穩步推進，以及各類專項規劃和村莊規劃的編撰完善，農村居民住房條件、飲用水安全和清潔能源使用情況均得到明顯改善，導致該維度的貧困程度本身較低，可提升空間較小，因此流轉戶與未流轉戶在生活水平維度上的差異并不顯著。

主觀感知維度農地流轉的減貧效應最為顯著。以半徑卡尺匹配為例，流轉戶的主觀感知貧困指數為0.3695，比未流轉戶減少了0.0543，平均處理效應在1%的水平上高度顯著。其原因可能是自2015 年脫貧攻堅目標提出，中央政策和地區財政進一步向農村地區傾斜，土地補貼、糧食補貼不斷增加，社會保障體系不斷完善，尤其是流轉農戶受到的政策扶持越來越多，家庭生計的多樣性得到明顯改善，個人獲得感明顯提升，農戶的主觀感知發生了變化。

綜上，通過對多維貧困指數的分解，可以發現與未流轉戶相比，流轉戶各維度的貧困指數均產生了不同程度的降低，但減貧效應的顯著性卻存在明顯差異。農地流轉在收入、健康、主觀感知等維度的減貧效應較為顯著，但在生活水平和教育維度并不具有顯著性。假設2得到驗證。

（四）不同流轉行為的多維減貧效應分析

由于農地轉入和農地轉出對農戶多維貧困狀況的影響途徑存在差異，本文進一步實證了二者對農戶多維貧困影響的不對稱性，運用三種匹配方法分別估計不同流轉行為在各個維度的平均處理效應，表8是對不同方法匹配值進行平均處理后的結果。由表8可以發現，不同流轉行為的多維減貧效應具有異質性。從總體上看，土地轉入與轉出均能緩解農戶的多維貧困狀況。匹配前轉入戶多維貧困指數為0.3202，比未流轉戶的多維貧困指數低0.0144，匹配后轉入戶的多維貧困指數比未轉入戶低0.0158，整體減小幅度高于未流轉戶，為4.68%，而轉出戶匹配前平均處理效應為0.0288，匹配后下降為0.0271，但其減小幅度卻高于轉入戶，為7.59%，不同流轉行為的多維貧困指數匹配結果均在1%水平上顯著。這表明農地轉入和轉出均能緩解農戶的多維貧困狀況。分維度來看，農地轉入能夠對農戶在收入維度和健康維度的貧困狀況進行緩解，而農地轉出在此基礎上，進一步改善了農戶的主觀感知貧困，表明不同流轉行為的多維減貧路徑是具有差異的，相比于農地轉入，農地轉出對農戶的多維減貧現狀的影響程度更深、范圍更廣，更能夠從多維度緩解農戶的貧困狀況。其原因可能是，兩種行為決策結果的作用方式和預期回報具有不對稱性。對于轉出戶而言，農地流轉后不僅可以將家中勞動力擇優配置到收入更穩定的二、三產業，獲得務工收入和租金收入的雙重保障，而且隨著我國社會保障相關法律法規的不斷完善，農地轉出后并不會使個人權益受損，農戶陷入貧困的風險被分擔。而對于轉入戶而言，農戶主要是通過農業規模化種植，縮減生產成本，從而改善其生計狀況。但農業經營生產本身具有較強的風險性，農戶從前期對土地的整理、農作物的培育養護，到后期自然災害造成的損失、農產品銷售時面臨的市場供求和價格波動，都可能導致農戶陷入新的貧困，多重成本抑制了農地轉出對農戶多維貧困狀況的緩解。

表8 不同流轉行為在各維度的傾向得分匹配結果

綜上，不同流轉行為均具有顯著的減貧效應，但多維減貧的路徑存在差異，且農地轉出對農戶貧困狀況的緩解效果更顯著。假設3得到驗證。

（五）農地流轉減貧凈效應的區域異質性分析

區域經濟發展、社會文化的差異性導致不同區域農戶整體的多維貧困狀況可能存在較大差異。為了探究區域因素對農戶多維貧困的影響，本研究將樣本中包含的25個省按照經濟發展水平劃分為東部、中部和西部地區，以觀察農地流轉的減貧效應在區域上的異質性。結果如圖3、表9所示，農地流轉對不同地區農戶的多維貧困狀況均具有緩解作用，但減貧效應的顯著性具有較大差異。第一，中西部地區對農地流轉的減貧效果較為敏感，尤其西部地區更加明顯，但東部地區的平均處理效應并不顯著。以半徑卡尺匹配為例，西部地區進行農地流轉農戶的貧困指數下降了0.0398，而中部地區僅減少了0.0353。第二，雖然東部地區農地流轉不具有顯著的減貧效應，但農戶總體的多維貧困指數較低，而西部地區雖然減貧效應明顯，但多維貧困的形勢依然嚴峻。以半徑卡尺匹配為例，東部和中部地區流轉農戶和未流轉農戶的平均多維貧困指數分別為0.3110、0.3390、0.3045、0.3413，均明顯低于西部地區，表明西部地區農戶的多維貧困狀況較東部和中部地區更嚴重。其原因可能是東部地區作為我國經濟發展的核心區，二、三產業發達，集聚各類生產生活要素，無論是自然條件還是社會資本都優于欠發達地區，農戶面臨更多的選擇與機遇，因此，應對風險的能力也更強，導致對土地的依賴性較弱；中部地區地處內陸，基于地緣優勢，土地可利用率高，具有良好的農業發展條件，因此，依托農地流轉能夠實現規模化集約化的經營，從而能夠較大程度上改善農戶的多維貧困狀況；相比于發達地區，西部地區的多維貧困程度更深，且自然條件和社會經濟發展水平較差，土地的社會保障功能更為凸顯，需要通過資源優化配置促進經濟效益的最大化，因此，農地流轉對經濟欠發達地區的貧困狀況改善效果更加明顯。

圖3 不同地區平均剝奪程度及平均處理效應

表9 不同地區傾向得分匹配結果

綜上，農地流轉的減貧效應在空間上存在顯著的異質性。相較于東部地區，中部、西部地區農地流轉的減貧效應更為顯著，但西部地區貧困深度遠高于東部、中部地區，對土地的依賴性也更強。假說4得到驗證。

五、結論與啟示

（一）主要結論

本文基于CFPS2018 年數據，運用傾向得分匹配法（PSM），從收入、教育、健康、生活水平、主觀感知等多維視角，對農地流轉的減貧效應及其區域異質性進行了實證分析，主要結論如下：

1.農地流轉從整體上改善了農戶的多維貧困狀況，但在不同維度存在不完全減貧效應。從總體上看，農地流轉后農戶的多維貧困狀況比流轉前下降了4.93%，且結果較為顯著。從單一維度上看，流轉戶各維度的貧困指數均發生了不同程度的降低，但在收入、健康和主觀感知維度上的減貧效應較為顯著，在教育和生活水平維度并不顯著。

2.農地轉入與轉出的減貧效應存在不對稱性，相比于農地轉入，農地轉出對個體貧困的影響更加顯著。從總體上看，不同流轉行為均能夠緩解農戶的多維貧困現狀，但匹配后農地轉出的平均處理效應比農地轉入的減小幅度更大，為7.59%。從單一維度來看，農地轉入主要在收入和健康維度具有顯著的減貧效應，而農地轉出在此基礎上，還能夠顯著緩解農戶的主觀感知貧困，減貧的作用范圍更廣。

3.農地流轉的多維減貧效應具有顯著的空間異質性，呈現出從西部到東部依次遞減規律。西部和中部地區農地流轉在1%的顯著水平上存在多維減貧效應，東部地區的減貧效應不顯著，其中西部地區的平均處理效應是東部地區的1.5 倍左右，但西部地區農戶的多維貧困現狀也比其他地區更為嚴峻。

（二）政策啟示

上述研究結果驗證了農地流轉能夠對農戶的多維貧困狀況產生緩解作用，這為今后在鄉村治理過程中科學解決農戶相對貧困狀況和貧困代際傳遞等問題提供了新的路徑：一方面，可以利用農地流轉在不同維度的減貧效應，適度配合地方政策，引導農戶根據自身需求選擇不同流轉行為，以實現農戶自身發展能力的提升，降低個體重新陷入貧困的可能。另一方面，應針對不同區域減貧效應的異質性，實行差異化的引導措施。對貧困深度較大且依賴農地流轉實現減貧較明顯的西部地區，應逐步完善城鄉社會保障體制、定期開展農業知識教育培訓，從根本上提升農戶貧困風險的防御能力和農地流轉的自主性，而對于自然條件優越且貧困深度較小的中部和東部地區，應改變現有傳統低效的經營模式，鼓勵農地流轉與農戶分化，加快農業現代化發展步伐。