農民收入結構對農戶耕種“非糧化”的影響

高曉燕　杜寒玉

摘要：隨著我國農業產業結構不斷優化升級，大量青壯年勞動力脫離土地進入城鎮務工，農民的工資性收入已超越經營性收入，其收入結構日趨多元化。結合近年來的“中國勞動力動態調查數據”研究表明，工資性收入的提高會增加農戶種糧的機會成本，進而引致農戶耕種行為的“非糧化”傾向;經營性收入的提高會調動農戶種糧的積極性，促使農戶耕種“趨糧化”;財產性收入與轉移性收入由于在農戶總收入中占比較少，對農戶的種糧積極性沒有顯著影響。工商資本租賃農村土地會擠出從事農業生產的農戶，促進農戶工資性收入的提高，抑制經營性收入的提高，最終會影響到農戶的種糧行為，加劇農戶耕種的“非糧化”傾向。面對日益增長的工資性收入占比，保障農戶從事糧食生產的經營性收益同步提高，增強農戶種糧積極性，確保國家糧食安全，就需要完善種糧補貼政策，提高糧食收購價格，抑制種糧成本過快上漲。政府倡導的工商資本下鄉在惠及農業的同時，與之相伴的侵害農民利益、改變土地流轉用途、加劇“非糧化”等問題不容忽視，需要政府的強力疏導與監督。

關鍵詞：工商資本下鄉;收入結構;農戶;非糧化;種糧補貼

基金項目：教育部人文社會科學研究規劃基金項目“基于土地流轉視角的工商資本下鄉‘非糧化現象的誘因及解決路徑研究”（20YJA790013）

中圖分類號：F323? ? 文獻標識碼：A? ? 文章編號：1003-854X（2022）06-0012-09

一、引言與相關文獻綜述

隨著我國農業產業結構不斷優化升級，大量青壯年勞動力脫離土地進入城鎮務工，農民的工資性收入已超越經營性收入，占據了農民收入的主導地位①。與此同時，工商資本的逐利性導致其對市場環境很敏感，這增加了農業經營的不確定性;而部分工商企業缺乏種植糧食作物的積極性，在投資農業中存在著套取國家惠農補貼等投機行為。這樣，工商資本的逐利本質與糧食作物收益低、成本高的現狀促使下鄉的工商資本進行“非糧化”種植。為了扭轉這種不利局面，2020年11月17日國務院印發《關于防止耕地“非糧化”穩定糧食生產的意見》，2021年中央一號文件也明確要求嚴格控制非農建設占用耕地，堅決遏制耕地“非農化”、防止“非糧化”，明確耕地利用優先序，永久基本農田重點用于糧食特別是口糧生產②。與此同時，大量工商資本進入鄉村，通過土地流轉的方式進行現代化農業生產，流轉入企業的耕地面積占耕地流轉總面積的比例逐年上升，由2011年的8.4%增加至2019年的10.4%。工商資本下鄉在對農業領域帶來優化要素關系、促進技術進步、提高農民收入等積極效應的同時，也對小農戶產生了擠出效應③。當前，我國糧食生產的主力軍仍然是以家庭為單位的小農戶，保障糧食播種面積穩定的核心在于調動農戶糧食生產的積極性。因此，完善種糧補貼政策，提高糧食收購價格，抑制種糧成本過快上漲，增強農戶種糧積極性，具有重要的實踐指導意義。

針對我國耕地的“非糧化”現象，許多學者通過實地走訪調查進行了深入研究。張茜等（2014）對河南省舞鋼市21個家庭農場進行了調研，認為“非糧化”現象的產生是因為相較于經濟作物，營造出適宜糧食作物生長的環境需要更多的投入，而且糧食作物收益相對較低④。張藕香（2016）對安徽等10個省區的農戶進行了抽樣調查，發現有近80%的農戶選擇了種植非糧作物，經濟作物較高的利潤空間對糧食作物產生了擠壓效應⑤。肖鐵肩等（2017）從農民分化視角對湖南省張家界市石牌村的農戶調查發現，種糧農民的收入和社會地位較低，且勞動強度較大，農戶的整體種糧意愿不足10%，愿意種糧的農戶多數出于對土地的樸素情感⑥。

在眾多關于“非糧化”問題的討論中，土地流轉和工商資本下鄉如何引發“非糧化”傾向成為焦點。土地流轉對“非糧化”的影響主要從流轉租金與流轉規模兩個角度展開。易小燕等（2010）在對河北、浙江兩省農戶的調查中發現，年流轉租金越高，轉入耕地的成本就越高，為彌補成本和獲得更多收益，農戶種植非糧食作物的傾向會越明顯⑦。韓國瑩等（2020）通過對黃淮海地區農戶調查數據的實證研究發現，流轉土地租金價格的上升對耕地“非糧化”的概率和非糧作物種植比例均產生了正向影響⑧。羅必良等（2018）對九省2704個農戶調查數據進行了實證分析，發現農地轉入規模較小的農戶傾向于種植經濟作物，而情境依賴是土地流轉中“非糧化”現象的顯著特征⑨。劉航等（2020）通過對控制土地質量后的地塊層面數據研究發現，總體上土地流轉并不會導致耕地的“非糧化”現象，但是與大規模流轉戶相比，小規模流轉戶傾向于“非糧化”的種植結構⑩。綜上，土地流轉并不必然導致“非糧化”，關鍵取決于經營主體在各種約束下對目標最大化的經營選擇。

工商資本的逐利特性是眾多學者研究“非糧化”問題的出發點。馬九杰（2013）認為工商資本的逐利性導致其對市場環境很敏感，這增加了農業經營的不確定性，從而威脅到糧食安全{11}。蔣永穆等（2015）通過對四川省38家涉農工商企業的調研發現，工商企業缺乏種植糧食作物的積極性，一些企業在投資農業中存在著套取國家惠農補貼等投機行為{12}。蔣云貴等（2017）指出，工商資本在下鄉過程中會憑借其在土地流轉中具備的投資渠道優勢，強迫農民同意變更耕地用途，進而威脅糧食安全{13}。鐘真（2018）在對河北等5省的主要農業經營主體調研后發現，新型經營主體的平均土地成本和平均收益均高于普通農戶，但新型經營主體的平均利潤率低于普通農戶，新型經營主體在種植經濟作物上的利潤空間高于種植糧食作物{14}。綜上，工商資本的逐利本質與糧食作物收益低、成本高的現狀促使下鄉的工商資本進行“非糧化”種植。

通過以上文獻梳理可知，各經營主體會根據種糧比較效益進行糧食生產選擇。許多文獻研究發現農民的收入結構正發生質的變化，農業經營性收入占比逐漸下降，工資性收入占比逐漸上升，在一定程度上影響農戶的種糧選擇，其中多數文獻研究了工商資本下鄉種植糧食的行為，但鮮有文獻從微觀視角研究“非糧化”、農民收入結構、工商資本下鄉三者之間的關系。因此，本文利用農戶的微觀數據來分析收入結構對農戶耕種“非糧化”的影響，并探討工商資本下鄉在其中的作用機制。84A4CB26-FAF8-4AD2-9DAA-BDBA3C1A6832

二、理論基礎與研究假設

（一）農民收入結構與“非糧化”

農業是弱質產業，而糧食生產更是農業生產中的薄弱環節。糧食生產不僅投入高、收益低，而且糧食作物的經營風險較大，相較于經濟作物，糧食作物抗災害能力差，對墑情要求高，這在一定程度上使得農戶對糧食種植望而卻步。圖1展現了2013—2020年全國非糧播種面積與非糧播種面積占總耕地面積的比重，表明兩者變化趨勢相似，均在2016年后出現大幅度上升，非糧面積占比從2016年的28.58%增長至2020年的30.28%，“非糧化”現象逐漸加劇。

隨著我國城鎮化和工業化的逐步推進，農村大量青壯勞動力轉移，農民收入來源日趨多元化。雖然多元化的收入對維持農民生計發揮著重要作用，但是其中種糧收益的重要性卻在不斷下降{15}。家庭農業經營性收入占比逐年下降，工資性收入占比逐年上升，農民增收的主要來源逐漸由工資性收入提供，而種糧的機會成本不斷攀升，農民在利益驅動下會降低種植糧食的意愿{16}。圖2反映了2013—2020年農村居民人均可支配收入結構的變動情況，可以發現農村居民經營性收入占比逐年下降，從2013年的41.73%下降至2020年的35.47%;農村居民工資性收入占比逐年上升，從2013年的38.74%上升至2020年的40.71%，且在2015年超過了經營性收入占比，占據了農民收入的主導地位;財產性收入與轉移性收入占比逐年上升，從2013年的19.54%上升至2020年的23.82%，但在農民整體收入中的占比依然很小。

綜上，本文提出如下假設：

假設1：農民經營性收入的增加會促進農戶進行糧食生產。

假設2：農民工資性收入的增加會抑制農戶進行糧食生產。

假設3：考慮到農民財產性收入與轉移性收入在農民收入結構中的占比不高，農民財產性收入與轉移性收入不會顯著影響農戶進行糧食生產。

（二）工商資本下鄉與農民收入結構

在工商企業進入農業生產領域的過程中，一方面，農戶會自愿地將土地流轉給工商企業以取得租金收入，進而從農業生產中解放出來，進入城鎮務工取得工資性收入{17}。王勇等（2011）在對唐山市玉田縣東定府村的調查中發現，農戶在租金的利益驅動下會傾向于將土地流轉給種糧大戶和工商企業{18}。另一方面，在工商企業流轉土地過程中，農戶在與工商企業的利益博弈過程中處于弱勢地位，農戶會被迫脫離農業生產{19}。具體而言，相對分散的小農戶缺少決策權、話語權和主動權，具有信息不對稱和談判能力弱等劣勢，而工商企業憑借其資金、信息和技術優勢對農戶從事農業生產進行擠壓，導致違背農戶意愿將土地流轉給工商企業{20}。但是，單純依賴土地流轉的租金收入不能確保農戶維持生計，脫離土地的農戶只能尋求其他性質的收入。雖然工商企業可能會雇傭原土地上的勞動力，但根據相關調查，工商企業通過土地流轉獲得農地后，原承包地上的農民僅有大約20%能進入工商企業工作{21}。因此，無論是農戶自愿還是被迫將土地流轉給工商企業，均會在一定程度上降低農戶的農業經營性收入，提高農戶的工資性收入，從而加速了農民收入結構的變化。綜上，我們提出如下假設：

假設4：工商資本下鄉會抑制農戶經營性收入的提高。

假設5：工商資本下鄉會促進農戶工資性收入的提高。

農戶耕種“非糧化”的傳導路徑見圖3。

三、數據來源、變量選取與模型設定

（一）數據來源

本文所使用的微觀農戶數據來自中山大學社會科學調查中心的2016年“中國勞動力動態調查”（China Labor-Force Dynamics Survey，簡稱CLDS），CLDS數據覆蓋了中國29個省份（海南、西藏、港澳臺除外），調查對象為樣本家庭中15—64歲的家庭成員。本文對相關數據進行了如下處理：（1）篩選出進行農業生產的家庭;（2）運用Stata15合并勞動力家庭數據與村莊層面數據;（3）對樣本中相關變量的極端值進行了縮尾處理。最后得到了3911份農戶家庭數據，涵蓋全國26個省份。

（二）變量選取與描述性統計

本文使用農戶糧食作物（稻谷、小麥、玉米）的種植面積加1的對數來衡量農戶耕作“非糧化”程度，并且剔除了農戶棄耕的土地面積。經營性收入采用家庭農、林、牧、副、漁業的總體毛收入加1的對數。工資性收入采用家庭所有在職工作人員的薪酬、獎金、補貼等收入總額加1的對數。財產性收入為家庭股息、土地、紅利、銷售收益、債權、基金、廠房租賃等收入總額加1的對數。轉移性收入為社會救助金、離退休金、低保、失業救濟金等收入總額加1的對數。工商資本下鄉的衡量借鑒徐章星等（2020）和江光輝等（2021）的方法{22}，將工商資本下鄉分為兩個渠道，即工商資本通過租賃農地的形式直接進入農業生產環節以及通過提供社會化服務的形式間接參與農業經營。直接形式以1990年以來該村是否有工商資本租賃土地來衡量，間接形式以本村是否可以享受到來自企業的機耕服務、統一灌溉排水等惠農服務來衡量。控制變量借鑒江光輝等（2021）的做法，分別在農戶層面、家庭層面和村莊層面選取相關控制變量。變量定義及描述性統計見表1。

（三）模型設定

為驗證農民收入結構對農戶糧食生產的影響以及工商資本下鄉在其中的作用，本文構建如下模型：

Yi=α+ΣβiXi+ΣγiControli+μi（1）

ΣXi=a+biGi+ΣciControli+εi（2）

在式（1）和式（2）中，Yi表示農戶的糧食播種面積，Xi表示農戶收入結構，分別為經營性收入、工資性收入、財產性收入和轉移性收入。Controli表示一系列控制變量，Gi表示工商資本下鄉，μi和εi為隨機擾動項。

四、實證分析

（一）初步檢驗84A4CB26-FAF8-4AD2-9DAA-BDBA3C1A6832

為了探究農民收入結構與農戶耕種“非糧化”之間的關系，表2初步匯報了各主要變量間的Pearson相關系數。其中，家庭經營性收入與糧食播種面積呈顯著正相關，家庭工資性收入與糧食播種面積呈顯著負相關，初步驗證了假設1與假設2。家庭財產性收入和轉移性收入與糧食播種面積雖然有著顯著的負相關關系，但數值遠小于工資性收入、經營性收入與糧食播種面積的相關系數，這說明轉移性收入、財產性收入與農戶的糧食生產面積關聯度不高。

為了進一步探究農戶收入結構與糧食種植面積的關系，我們進行了組間差異檢驗。首先，在每一類農戶家庭收入中，根據收入大小的1/3分位數和2/3分位數將農戶等分為高收入組、中收入組、低收入組共三個小組。其次，計算每個收入小組中的平均糧食種植面積。最后，計算高收入組與低收入組之間的差，并對其進行顯著性檢驗。表3匯報了上述檢驗結果。

在經營性收入中，高收入組的平均值比低收入組的平均值高出了7.0005畝，并且在1%的顯著性水平上顯著，說明經營性收入較高的農戶更加傾向于種植糧食作物。在工資性收入中，低收入組的平均值比高收入組的平均值高出了3.1511畝，并且在1%的顯著性水平上顯著，說明工資性收入較高的農戶種糧面積較低。低財產性收入組的平均種糧面積要高于高財產性收入組的平均種糧面積，但組間差異并不顯著。低轉移性收入組的平均種糧面積要高于高轉移性收入組的平均種糧面積，組間差異同樣也不顯著。這說明財產性收入和轉移性收入的高低與農戶種糧面積的多少沒有顯著關系，初步驗證了假設3。

（二）農民收入結構對“非糧化”的影響

為了防止變量間的多重共線性對回歸結果的影響，本文針對主要變量進行了VIF檢驗，VIF值均遠小于10，表明變量間不存在很強的多重共線性，可以進一步進行回歸分析。上表4匯報了農民收入結構對農戶糧食耕種面積的回歸結果。

根據回歸（2）可知，經營性收入對農戶的糧食播種面積有顯著的正向影響，農戶的經營性收入每增加1%，會使得農戶的糧食播種面積增加0.0440%。這說明隨著農戶經營性收入的增加，糧食收入在農戶的經營性收入中占有較高比重，使得農戶享受到了種糧帶來的收益，進而促進了農戶的種糧積極性。根據回歸（3）可知，工資性收入對農戶的糧食播種面積有顯著的負向影響，農戶的工資性收入每增加1%，會使得農戶的糧食播種面積下降0.0152%。這說明工資性收入的提高會提高種糧的機會成本，使得農戶放棄比較效益較低的糧食生產，進入工廠（企業）勞動，從而導致“非糧化”現象的加劇。根據回歸（4）和回歸（5）可知，財產性收入與轉移性收入對農戶的糧食播種面積都沒有顯著影響。以上結論與前文初步檢驗的結果一致，假設1—3均得到驗證。

（三）穩健性檢驗與內生性問題

本文采用更換回歸方法的形式來檢驗結論穩健性。根據本文被解釋變量的取值總是大于等于零的特征，我們采用Tobit模型重新進行回歸。上表5匯報了回歸結果，可以發現主要回歸系數的數值與顯著性均與表4大體一致，這說明前文得到的結論具有穩健性。

為避免模型構建中的內生性問題對結果造成干擾，本文選取工具變量進行修正。考慮到農戶耕種“非糧化”與農民收入結構可能存在雙向因果關系，如農戶從種植糧食作物轉向種植經濟作物會使得農戶的閑暇時間變多，從而外出務工，導致收入結構變化。即使本文選取了諸多控制變量，但模型仍會在一定程度上存在遺漏變量問題。因此，本文選取“本村距最近縣城/區政府的距離（公里）（簡稱distance）”作為農戶收入結構的工具變量。這是因為，首先，本村距最近縣城/區政府的距離會影響到農戶外出打工的決策。縣城/區政府通常是一個區域內的信息交流中心與交通樞紐，離縣城/區政府較近的農戶，獲取招工信息更加容易，并且便利的通勤會使外出務工更加節約成本。因此，本村距最近縣城/區政府的距離與農戶工資性收入應當為負相關關系，保證了工具變量與解釋變量的相關性。其次，本村距最近縣城/區政府的距離為村級層面的變量，與個體農戶的糧食生產行為無關，滿足了工具變量的外生性假定。表6匯報了通過工具變量進行的兩階段最小二乘回歸結果。

根據表6經營性收入的兩階段回歸結果列（1）和列（2）可知，第一階段中的工具變量與潛在內生解釋變量回歸系數為0.0169，符合距最近縣城/區政府的距離與經營性收入正相關的邏輯，并且在1%顯著性水平上顯著，F值為16.11，并且在1%顯著性水平上顯著，因此，該工具變量不是弱工具變量。在第二階段回歸中，經營性收入的回歸系數為0.3160，在1%顯著性水平上顯著，說明經營性收入對農戶的糧食播種面積有顯著的正向影響，與前文結論一致。同理，根據財產性收入的兩階段回歸結果列（3）和列（4）可知，該工具變量不存在弱工具變量問題，并且工資性收入對農戶的糧食播種面積有顯著的負向影響，這與前文回歸結果一致。

（四）工商資本下鄉的對農民收入結構的影響

1. 工商資本下鄉與經營性收入。表7匯報了工商資本下鄉對農戶經營性收入的影響。根據回歸（1）可知，工商資本租用土地對農戶經營性收入有顯著的負向影響，假設4得到驗證。這說明有工商企業租用土地的村莊會對農戶產生擠出效應，原先依靠農業生產維持生計的農戶會改變收入來源，進而減少了經營性收入，這會進一步加劇農戶耕種“非糧化”傾向。根據回歸（2）可知，工商資本提供社會化服務對農戶經營性收入沒有顯著影響，說明工商企業提供機耕服務、實行統一灌溉排水等社會化服務不會對農戶的農業生產產生擠出效應，進而也不會影響農戶的經營性收入。

2. 工商資本下鄉與工資性收入。表8匯報了工商資本下鄉對農戶工資性收入的影響。根據回歸（1）可知，工商資本租用土地對農戶工資性收入有顯著的正向影響，假設5得到驗證。這說明工商資本下鄉租賃土地會使得部分農戶脫離農業生產，進入城鎮務工，提高了農戶的工資性收入。并且工商企業還會雇傭部分當地農戶為其進行農業生產，并給農戶發放工資，這同樣會促進農戶工資性收入的提高。而工資性收入的提高會使農戶放棄糧食生產，從而加劇了“非糧化”現象。根據回歸（2）可知，工商資本提供社會化服務對農戶的工資性收84A4CB26-FAF8-4AD2-9DAA-BDBA3C1A6832

根據前文結論，農民財產性收入與轉移性收入不會顯著影響農戶糧食生產行為，考慮到農民財產性收入與轉移性收入在農民收入結構中占比不高，對種糧行為影響甚微，因此，本文并未探究工商資本下鄉對農民財產性收入與轉移性收入的影響。

為了檢驗工商資本下鄉租用土地對農民收入結構影響的穩健性，我們采用工商企業租用土地次數來替換本村土地是否被企業租用，重新衡量工商資本下鄉的強度，表9匯報了穩健性檢驗結果。根據回歸（1）和回歸（2）可知，工商企業租用土地次數對農戶經營性收入有顯著的負向影響，而對農戶的工資性收入有著顯著的正向影響，這與前文得到的結論一致。

綜上，工商資本下鄉租賃土地會對從事農業生產的農戶產生擠出效應，在降低農戶經營性收入的同時，提高了農戶的工資性收入，這又會進一步影響農戶的糧食種植，從而導致農戶耕種的“非糧化”問題。

五、主要研究結論與啟示

本文基于農民收入結構變化與工商資本下鄉背景研究了農戶耕種“非糧化”的誘因，得到以下結論：（1）隨著農民收入結構的日趨多元化，工資性收入逐漸超越經營性收入成為了農民收入中的主導來源。工資性收入的提高會提高農戶種糧的機會成本，進而促使農戶耕種“非糧化”;經營性收入的提高會調動農戶種糧的積極性，促使農戶耕種“趨糧化”;而財產性收入與轉移性收入由于在農戶總收入中占比較少，對農戶的種糧積極性沒有顯著影響。（2）工商資本租賃農村土地會擠出從事農業生產的農戶，在促進農戶工資性收入提高的同時，會抑制經營性收入的增加，進而影響到農戶的種糧行為，導致農戶耕種“非糧化”現象加劇。

由此提出的政策建議包括：

第一，完善種糧補貼政策，提高糧食收購價格，抑制種糧成本過快上漲，保證農民的經營性收益穩步增長。要落實“誰種糧，補貼誰”的補貼原則，由于種糧補貼的發放標準與耕地面積直接掛鉤，客觀上導致了土地租金的上漲，因此，要探索新的種糧補貼機制，通過更加有效的補貼政策提高農戶種糧積極性。

第二，充分發揮金融信貸和農業保險的作用，為種糧收益保駕護航。一方面，政府應聯合金融機構為從事糧食生產的農戶提供形式多樣的金融產品，對種糧大戶提供更加優惠的信貸服務，降低其融資成本，增加其糧食生產的積極性。另一方面，針對種糧的自然災害風險與價格波動風險，要不斷完善政策性農業保險制度，鼓勵社會保險機構推出糧食災害保險，降低糧食種植風險，增加農戶種糧的信心與動力。

第三，加強對工商資本下鄉的監管，合理引導其進行糧食生產。對于工商資本通過租賃農地進入農業生產的方式要制定適當的比例，優先安排提供社會化惠農服務的工商資本進入農業生產領域，有序引導工商資本下鄉。在工商資本進入農業前進行嚴格的審查登記，明確其流轉耕地的面積和生產用途，防止工商資本因其強勢地位而侵害農戶利益。

注釋：

① 姜長云、李俊茹、王一杰、趙煒科：《近年來我國農民收入增長的特點、問題與未來選擇》，《南京農業大學學報》（社會科學版）2021年第3期。

②《中共中央國務院關于全面推進鄉村振興加快農業農村現代化的意見》，《人民日報》2021年2月22日。

③ 涂圣偉：《工商資本下鄉的適宜領域及其困境擺脫》，《改革》2014年第9期;高曉燕、任坤：《工商資本下鄉對農民收入的影響》，《江漢論壇》2020年第7期。

④ 張茜、屈鑫濤、魏晨：《糧食安全背景下的家庭農場“非糧化”研究——以河南省舞鋼市21個家庭農場為個案》，《東南學術》2014年第3期。

⑤ 張藕香：《農戶分化視角下防止流轉土地“非糧化”對策研究》，《中州學刊》2016年第4期。

⑥ 肖鐵肩、陳謙、周批改：《分化的農民及其種糧意愿——石牌村實地研究》，《湖南社會科學》2017年第1期。

⑦ 易小燕、陳印軍：《農戶轉入耕地及其“非糧化”種植行為與規模的影響因素分析——基于浙江、河北兩省的農戶調查數據》，《中國農村觀察》2010年第6期。

⑧ 韓國瑩、劉同山：《農地流轉價格對非糧種植的影響研究》，《價格理論與實踐》2020年第7期。

⑨ 羅必良、江雪萍、李尚蒲、仇童偉：《農地流轉會導致種植結構“非糧化”嗎》，《江海學刊》2018年第2期。

⑩ 劉航、張莉琴：《農地流轉會導致農地利用“非糧化”嗎？——基于地塊層面的實證分析》，《農村經濟》2020年第11期。

{11} 馬九杰：《“資本下鄉”需要政策引導與準入監管》，《中國黨政干部論壇》2013年第3期。

{12} 蔣永穆、鮮榮生、張尊帥：《工商資本投資農業的現狀、問題及對策建議——一個基于四川省省際調研的樣本分析》，《農村經濟》2015年第4期。

{13} 蔣云貴、瞿艷平：《土地流轉、工商資本與投資農業風險——來自湘鄂地區的實例驗證》，《江漢論壇》2017年第12期。

{14} 鐘真：《改革開放以來中國新型農業經營主體：成長、演化與走向》，《中國人民大學學報》2018年第4期。

{15} 姜天龍、郭慶海：《農戶收入結構支撐下的種糧積極性及可持續性分析——以吉林省為例》，《農業經濟問題》2012年第6期。

{16} T. Kilic， C. Carletto， J. Miluka， S. Savastano， Rural Nonfarm Income and its Impact on Agriculture： Evidence from Albania， Agricultural Economics， 2009， 40（2）， pp.139-160;姜長云、李俊茹、王一杰、趙煒科：《近年來我國農民收入增長的特點、問題與未來選擇》，《南京農業大學學報》（社會科學版）2021年第3期。

{17} 楊磊：《工商資本下鄉的多維效應及其發生根源探析——基于湖北省Y縣的經驗調查》，《華中農業大學學報》（社會科學版）2019年第6期。

{18} 王勇、陳印軍、易小燕、肖碧林：《耕地流轉中的“非糧化”問題與對策建議》，《中國農業資源與區劃》2011年第4期。

{19}{21} 張尊帥：《工商資本投資農業的風險及其防范》，《現代經濟探討》2013年第8期。

{20} 曹俊杰：《工商企業下鄉與經營現代農業問題研究》，《經濟學家》2017年第9期。

{22} 徐章星、張兵、尹鴻飛、王善高：《工商資本下鄉促進了農地流轉嗎？——來自CLDS的經驗證據》，《農業現代化研究》2020年第1期;江光渾、胡浩：《工商資本下鄉會導致農戶農地利用“非糧化”嗎？——來自CLDS的經驗證據》，《財貿研究》2021年第3期。

作者簡介：高曉燕，天津財經大學金融學院教授、博士生導師，天津，300222;杜寒玉，天津財經大學金融學院，天津，300222。

（責任編輯? 陳孝兵）84A4CB26-FAF8-4AD2-9DAA-BDBA3C1A6832