土地流轉何以促進農戶增收
——基于收入來源的視角

朱琳， 陳榮賡， 廖和平， 尹悅嬌

1. 西南大學 國家治理學院，重慶 400715；2. 中南大學 公共管理學院，長沙 410004；3. 西南大學 精準扶貧與區域發展評估研究中心，重慶 400715；4. 西南大學 地理科學學院，重慶 400715

黨的二十大報告提出, 全面推進鄉村振興, 堅持農業農村優先發展． 2023年2月發布的《中共中央 國務院關于做好2023年全面推進鄉村振興重點工作的意見》, 提出從促進農民就業增收、 促進農業經營增收以及賦予農民更加充分的財產權益出發, 拓寬農民增收致富渠道． 土地作為“三農”工作的重要資源, 通過土地流轉有助于促進農戶多渠道增收[1]． 根據《中國農村政策與改革統計年報(2019年)》, 截至2018年底, 全國家庭承包耕地流轉面積超過0.36億hm2, 占家庭承包農地面積的比重約為35.9%． 截至2020年底, 全國家庭承包耕地流轉面積超過0.37億hm2[2], 中國農村土地流轉面積不斷擴大． 通常認為, 土地流轉具有收入效應[3-4], 具體包括: 第一, 土地流轉有助于推動農業規模化經營, 促進農業現代化, 提高農民經營性收入[5]． 第二, 土地流轉能促進家庭閑置勞動力向城市轉移, 促進工資性收入提升[6-7]． 第三, 由土地流轉產生的租金可以為農戶帶來財產性收入, 同時土地流轉市場的建立與完善可以進一步發揮土地價值, 提升農戶財產性收入[8]． 也有學者認為, 土地流轉并不一定對農戶增收產生顯著影響, 甚至會產生負面影響[9-10]． 爭論的主要原因可以歸納為3個方面: 一是多數研究將土地流轉視為整體進行考察, 忽視了土地流轉帶來的收入效應對轉入戶和轉出戶兩者之間的差異, 這會導致估計結果出現偏誤． 二是收入可根據不同來源進行劃分, 土地流轉對于農戶不同收入來源會產生截然不同的影響, 而鮮有學者對收入來源異質性下的土地流轉帶來的收入效應進行分析[11]． 三是多數研究采用最小二乘法(OLS)來估計土地流轉對農戶收入的影響, 忽視了土地流轉過程中存在的“自選擇”問題[12], 即愿意進行土地流轉的農戶本身在收入水平、 教育水平等方面存在優勢, 最終導致了估計的偏差． 本文基于北京大學中國社會科學調查中心進行的中國家庭追蹤調查(China Family Panel Studies, 簡稱CFPS)2018年數據, 從收入來源的視角, 探究土地流轉如何促進農戶增收, 擬回答兩個問題: 一是土地流轉促進農戶何種來源收入增加, 及在轉入戶與轉出戶的增收效應異質性; 二是何種中間機制在土地流轉與農戶增收關系中發揮作用．

本文的研究貢獻在于: 第一, 基于已有土地流轉與農戶收入關系的理論研究, 本文從農戶收入來源出發, 分別立足經營性、 財產性和工資性收入, 考察土地流轉對轉入戶和轉出戶各類收入的影響, 對現有相關研究進行了補充． 第二, 對土地流轉促進農戶增收的作用機制進行檢驗． 現有文獻研究關于土地流轉對農戶增收的影響的作用機制更多是理論層面, 較少對其中的機制作用發揮進行驗證, 本文檢驗了土地流轉對轉入戶和轉出戶增收的作用機制． 第三, 本文采用了傾向得分匹配法(PSM), 在一定程度上能夠緩解土地流轉“自選擇”問題．

1 土地流轉對農戶增收的中間機制分析

1.1 土地流轉對農戶增收的影響

土地流轉有助于農戶收入提升． 土地流轉可以通過勞動分工機制、 土地財產機制、 土地資源整合機制以及農業規模機制對農戶收入產生作用[3, 13]． 不同土地流轉形式對于農戶增收、 各類型收入的影響呈現不同特征[8]． 從土地流轉對農戶收入來源的影響分析可知, 經營性收入和工資性收入仍然是農戶收入的主要來源, 土地征用和租賃產生的收益是增收的重要來源, 具體表現為農村宅基地、 住房、 承包土地的確權以及城鄉建設用地市場化會給農戶帶來更多的財產性收益[14]． 但如果非農就業、 農業生產效率、 租金收入、 轉移支付等因素未能有效發揮作用[9], 那么會導致土地流轉對促進農戶增收難以取得預期效果． 將土地流轉行為進行分類考察, 土地轉出戶的土地流轉行為有助于工資性收入、 財產性收入的增加; 土地轉入戶的土地流轉行為具有明顯收入效應, 經營性收入的增長抵消了工資性收入的減少, 促進了總收入增加[1]． 本研究從中間機制角度出發, 基于中間機制能夠在土地流轉與農戶增收關系中產生中介作用提出假設, 即土地流轉能夠促進農戶增收． 文中所涉及假設都基于發揮中間機制作用提出, 即土地流轉—中間機制—農戶增收(圖1)．

圖1 土地流轉與農戶增收的中間機制

H1: 土地流轉有助于農戶增收．

1.2 土地流轉、 中間機制與農戶增收

土地流轉具體表現為土地轉出與土地轉入兩種形式, 相應地即產生了兩類農戶, 即土地轉出戶和土地轉入戶． 對于參與不同土地流轉形式的農戶而言, 中間機制在土地流轉與農戶增收的關系中發揮的作用不盡相同, 因而分別做以下假設．

1.2.1 土地轉出、 土地租金與農戶增收

土地轉出有助于土地租金增加, 從而促進農戶增收． 按照一般性的觀點, 農戶通過土地轉出, 獲得了租金收入, 促進家庭收入的增加． 但是, 在這一過程中, 由于“熟人社會”“鄉土性”[15]等因素的影響, 致使存在著“零租金”的現象, 實質上, 這是土地資源錯配的一種表現[16]． 這種“零租金”現象導致的問題不僅體現在土地轉出上, 也反映在土地轉入中, 即“零租金”降低了農業生產的土地效率和勞動效率并擴大了技術無效率部分[17], 原因在于, “零租金”流轉行為通常是口頭形式約定, 致使契約不完備, 缺乏相關的監督約束機制, 導致轉入戶的短視行為, 從而降低了土地保護意愿, 造成土地質量損耗[17]． 這樣一種情況的出現, 不利于土地流轉的發展．

H2a: 土地租金在土地轉出促進農戶增收中起中介作用．

1.2.2 土地轉出、 勞動力轉移與農戶增收

土地轉出有助于促進農村勞動力轉移, 從而促進農戶增收． 土地轉出產生的勞動分工為非農就業提供了勞動力基礎和市場需求, 最終可以提升這部分農戶收入[18]． 同時, 土地轉出與農村勞動力轉移具有反向因果關系, 即農戶外出就業增加了收入, 為參與土地流轉強化了主觀意愿[19]． 進一步分析可知, 促進勞動力轉移的動力在于, 當非農就業收益大于農業就業收益時, 農戶傾向于土地流轉, 從事非農工作．

H2b: 勞動力轉移在土地轉出促進農戶增收中起中介作用．

1.2.3 土地轉入、 農業機械化與農戶增收

土地轉入有助于提升農業機械化水平, 從而促進農戶增收． 必要的土地流轉能使土地適度集中, 有利于發展農業規模經營和實現農業現代化[20], 而農業經營規模對于農業機械化發展能夠產生重要影響[21]． 通過農業機械化也可以提升糧食產出從而促進農戶增收[22-23]． 與之不同的是, 有學者認為土地轉入并不能提高農戶對農業技術的需求, 通過分析地權穩定性和農地存量兩個因素, 認為土地流轉對機械技術采納行為不存在顯著影響[24]．

H2c: 農業機械化在土地轉入促進農戶增收中起中介作用．

1.2.4 土地轉入、 土地價值與農業增收

土地轉入有助于土地價值增值, 從而促進農戶增收． 根據CFPS對于土地價值的定義, 土地價值與土地收益高度相關． 影響土地收益的因素可以歸納為: 土地面積、 復種指數、 投入成本、 租金、 價格等[25]． 對于轉入戶而言, 土地流轉對種植業增收具有關鍵影響的要素之一是單位土地面積的收益[26]． 土地轉入有助于農戶改變農業生產結構, 提高農產品品質, 提高農產品價格, 進而促進農戶增收[27]． 與此相反的是, 部分學者指出, 土地轉入并沒有提高平均農業生產率, 只有當土地轉入促進了規模化經營時, 農業生產效率才能提高[28], 也就意味著小規模的土地流轉既不能顯著增加農戶總收益, 也無法使農戶更加積極地投入農業資本[29]．

H2d: 土地價值在土地轉入促進農戶增收中起中介作用．

2 數據來源、 研究方法及變量選擇

2.1 數據來源

本研究的數據來源于北京大學中國社會科學調查中心進行的中國家庭追蹤調查(CFPS), 該調查以2010年為基期每兩年跟進, 包含全國其中25個省(自治區、 直轄市), 涉及16 000余戶樣本． 本研究采用CFPS(2018)數據, 將家庭金融數據與個人自答數據進行匹配, 剔除異常值與缺失值, 并對極少部分無法剔除的樣本值采用均值法進行替代, 經過復核和整理, 最終保留3 913個樣本, 其中參與土地流轉樣本數為1 076個, 未參與土地流轉樣本數為2 837個．

2.2 研究方法

2.2.1 最小二乘法(OLS)

為檢驗土地流轉對農戶增收的影響, 本文建立基本計量模型:

ln(incomei)=c0+c1tudiliuzhuani+∑δicontroli+ε0

(1)

式中,ln(incomei)為因變量, 表示農戶i的家庭收入對數,tudiliuzhuani為自變量, 即是否參與土地流轉,controli為其他控制變量．c0為常數項,c1為待估解釋變量系數,δi為待估控制變量系數,ε0為隨機誤差項．

2.2.2 傾向得分匹配法(PSM)

在實驗和準實驗設計中, 處理效應一般采用反事實的方法來估計． 反事實因果是基于一個個體接受處理和未接受處理的結果之間的比較． 通過樣本隨機抽樣的方式, 可以得到處理樣本的期望與未處理樣本的期望之差, 以此來估計平均處理效應(ATT)． 匹配方法是非實驗條件下估計處理效應的一種流行的統計方法[30]． 相較于工具變量、 雙重差分等方法, PSM的假定條件更容易滿足． 本研究采用PSM以解決樣本自選擇問題, 即由于農戶是根據自身資源稟賦狀況來決定是否參與土地流轉的, 因而產生了自選擇問題． 平均處理效應(ATT)的表達式為:

(2)

式中,E表示期望,income1i表示是參與土地流轉戶的家庭收入,income0i表示未參與土地流轉的家庭收入,x為協變量．

2.2.3 中介效應模型

本文參考溫忠麟等[31]提出的中介效應模型, 將模型設定為:

ln(incomei)=c0+c1tudiliuzhuani+∑δicontroli+ε1

(3)

Migi=a0+a1tudiliuzhuani+∑δicontroli+ε2

(4)

(5)

2.3 變量選擇

2.3.1 因變量

在土地流轉對于農戶增收影響的關系中, 將總收入進一步劃分為工資性收入、 經營性收入以及財產性收入等不同收入類型, 有助于系統考察土地流轉對于農戶增收的影響． 根據CFPS對于這些收入的定義, 工資性收入是指家庭成員從事農業工作或從事非農受雇工作掙取的稅后工資、 獎金和實物形式的福利． 經營性收入是指家庭從事農、 林、 牧、 副、 漁的生產經營扣除成本后的凈收入和由自家生產并供自家消費的農業產品的價值, 以及家庭從事個體經營或開辦私營企業獲得的凈利潤． 財產性收入是指家庭通過出租土地、 房屋、 生產資料等獲得的收入．

2.3.2 自變量

根據研究主題, 本研究將土地流轉作為自變量． 根據CFPS對于“土地流轉”的定義, “土地”包含了耕地、 林地、 牧場、 水塘, 選擇“是否將土地出租他人”和“是否租用他人土地”作為識別是否參與土地流轉． 如果將土地出租或土地租用視為參與土地流轉, 否則視為未參與土地流轉．

2.3.3 控制變量

根據已有學者的研究[32-33], 本文選擇戶主特征變量、 家庭特征變量以及地區特征變量等3類變量作為控制變量． 戶主特征變量包括戶主年齡、 性別、 健康狀況、 受教育水平． 由于在CFPS調查中并未設計戶主變量, 因此本研究選擇其中的“最熟悉家庭財務并可以回答家庭財務問題的成員”一項識別戶主[34], 即財務回答人對于家庭成員、 增收等整體情況能夠詳盡了解, 從功能上可以視為戶主． 家庭特征變量包括家庭人口規模、 現金與存款、 房產數量、 社會網絡關系以及征地與否． 地區控制變量, 本研究將調查區域劃分為東北地區、 東部地區、 中部地區和西部地區．

2.3.4 中介變量

根據上文的理論分析, 本研究選擇家庭勞動力轉移、 農業機械化、 土地價值以及土地租金作為中介變量． 其中土地價值根據CFPS的計算方式, 即家庭農業總收入的25%來源于土地, 而土地的收益率為8%, 土地價值便可以由此推算得出． 變量定義與數據描述性統計結果見表1．

表1 變量定義與描述性統計結果

3 實證結果與分析

3.1 土地流轉對農戶增收影響的OLS估計

本文使用了“OLS+穩健標準誤”的方式解決異方差問題, 同時檢驗了截面數據的多重共線性問題, VIF檢驗(最大值為6.26, 均值為1.75)小于經驗值(10.00), 故可以判斷不存在多重共線性問題． 表2呈現了土地流轉對農戶增收影響的OLS估計結果, 限于篇幅, 未展示包含控制變量相應系數的完整表格． 可以發現: 第一, 土地流轉對家庭總收入、 財產性收入具有正向影響, 系數約為9.2%、 311.5%, 且在5%、 1%水平下差異具有統計學意義． 對經營性收入具有負向影響, 系數約為-61.8%, 且在1%的水平下差異具有統計學意義． 第二, 土地轉出對家庭總收入、 財產性收入以及工資性收入具有正向影響, 系數約為23.8%、 556.0%、 68.7%, 且均在1%的水平下差異具有統計學意義． 對經營性收入具有負向影響, 系數約為-182.7%, 且在1%的水平下差異具有統計學意義． 第三, 土地轉入對經營性收入具有正向影響, 系數約為104.3%, 且在1%的水平下差異具有統計學意義． 對家庭總收入、 財產性收入以及工資性收入具有負向影響, 系數為-8.9%、 -29.7%、 -51.6%, 且在1%、 10%的水平下差異具有統計學意義．

表2 土地流轉對農戶增收影響的OLS估計結果

3.2 土地流轉對農戶增收影響的PSM估計

首先, 本文根據匹配效果對比了近鄰匹配、 核匹配、 半徑匹配等匹配方法, 最終采用近鄰匹配測量參與土地流轉對農戶增收的影響, 分別選取1∶1、 1∶3、 1∶4等3種比配比例, 對結果變量進行初步的匹配分析, 3種比例所得結果基本一致． 其次, 根據IMBENS[35]提出的3種方法來測量在估計處理效應過程中產生的方差． 本研究通過自舉法(1 000次)估計方差, 得到可能有效的標準誤差和置信區間． 最終結果通過了匹配平衡性檢驗(匹配后的標準偏差的絕對值均小于10%, 匹配后的B值小于25%,R值處于[0.5, 2]), 表明配對樣本具有較好的平衡性． 表3所得的PSM估計結果與上文的OLS估計結果基本一致, 進一步驗證了土地流轉對農戶增收的影響． 但土地轉入對于家庭總收入的影響不再顯著．

表3 土地流轉對農戶增收影響的PSM估計結果

3.3 內生性檢驗

在本文中, 由于土地流轉與農戶收入關系之間存在反向因果問題, 即較高收入的農戶具有更加強烈的土地流轉意愿, 這最終會導致估計結果的偏誤． 因此, 參考劉新智等[36]的研究, 選用村莊地形地貌作為土地流轉的工具變量, 納入回歸模型． 一方面, 地形地貌與土地流轉行為具有較強的相關性; 另一方面, 地形地貌與農戶收入具有較強的外生性． 由于CFPS 2018年數據未報告村莊地形地貌, 采用2014年數據進行村莊匹配, 將平原、 丘陵、 草原、 漁村歸為較平坦地形, 定義為1, 將高原、 高山歸為不平坦地形, 定義為0． 采用兩階段最小二乘法(2SLS)回歸, 結果如表4所示． 為檢驗工具變量的有效性, 本文對工具變量分別進行了識別檢驗(Kleibergen-Paap rk LM statistic)和弱工具變量檢驗(Kleibergen-Paap rk Wald F statistic), 結果均在1%水平上拒絕“工具變量識別不足”和“存在弱工具變量”的原假設, 可知所選的村莊地形地貌是合適的工具變量． 因此, 在考慮可能的內生性問題后, 土地流轉與農戶家庭總收入之間的促進關系依然穩健．

表4 工具變量檢驗結果

3.4 中介效應檢驗

中間機制, 又可稱為影響渠道、 影響途徑, 即“M是X影響Y的途徑”． 傳統的3步回歸不太適用于多重中介效應的檢驗, 同時Bootstrap法是公認的可取代Sobel法以直接檢驗系數乘積的方法[37]． Bootstrap法是一個非參數的重新抽樣程序, 其對中介效應的分布并沒有要求, 可以克服中介效應的非正態分布問題[38]． 具體檢驗程序采用溫忠麟等[39]在《中介效應分析: 方法和模型發展》一文中提出的檢驗流程． 本文關于土地流轉對農戶增收影響的中介效應分析主要從4個方面開展: 第一, 將勞動力轉移、 農業機械化、 土地價值以及土地租金4個中介變量納入土地流轉與農戶總收入的關系中, 以考察整體的中介效應． 第二, 在土地轉出與財產性收入關系中納入土地租金作為中介變量． 第三, 在土地轉出與工資性收入關系中納入勞動力轉移為中介變量． 第四, 在土地轉入與經營性收入關系中納入土地價值、 農業機械化兩個中介變量． 其中包括了兩個多重中介效應模型和兩個單一中介效應模型． 首先驗證方程(3)的總效應c1是否顯著． 根據前文對OLS回歸結果, 土地流轉與總收入、 土地轉出與財產性收入、 土地轉出與工資性收入、 土地轉出與經營性收入的總效應c1分別為0.092、 5.560、 0.687和1.043, 且均在1%或5%的水平下差異具有統計學意義, 因此可以按中介效應立論, 繼續進行下一步檢驗． 中介效應的逐步回歸結果與Bootstrap結果如表5所示．

表5 土地流轉對農戶收入影響的中介效應分析結果

3.4.1 土地流轉與總收入的中介效應分析

以勞動力轉移、 土地租金、 農業機械化以及土地價值為中介變量, 考察土地流轉與農戶總收入的關系． 可以看到勞動力轉移(a=0.047,p<0.01;b=0.117,p<0.01)、 土地租金(a=3.110,p<0.05;b=0.035,p<0.01)、 農業機械化(a=0.050;b=-0.005)以及土地價值(a=0.654,p<0.01;b=0.002)與土地流轉的關系中, 除農業機械化對土地流轉的影響系數(a)不顯著外, 其他中介變量系數均在1%或5%的水平下差異具有統計學意義． 其中勞動力轉移、 土地租金為中介變量,a值、b值均顯著, 則意味著存在間接效應顯著,ab的置信區間分別為[-0.003, 0.014]、 [0.054, 0.161], 均不包含0． 即在土地流轉后, 通過影響勞動力轉移與土地租金兩個中間機制, 有助于農戶增收． 以農業機械化、 土地價值為中介變量的土地流轉與農戶總收入的關系中,a值、b值至少一個不顯著, 通過Bootstrap法檢驗ab, 得到置信區間[-0.003, 0.002]、 [-0.006, 0.019], 兩個置信區間均包含0, 則間接效應不顯著, 停止檢驗． 總的來看, 假設H1得到驗證, 即土地流轉有助于農戶增收．

3.4.2 土地轉出與工資性收入、 財產性收入的中介效應分析

考察勞動力轉移在土地轉出與工資性收入關系的中介效應、 土地租金在土地轉出與財產性收入關系的中介效應． 從表5可以看出, 土地轉出后, 農戶外出就業減少, 影響系數約為-0.003, 并不顯著． 土地轉出后, 農戶的土地租金顯著增加(a=5.668,p<0.001)． 按照檢驗程序, 以土地租金為中介變量的土地轉出與財產性收入的關系中,a值、b值均顯著, 中介效應ab的置信區間為[5.279, 5.850], 同時直接效應c′不顯著, 可以得到“只有中介效應”這一結果, 因此按照中介效應解釋, 在土地轉出后, 通過土地租金這一中間機制, 可以實現農戶財產性收入增長, 最終促進農戶增收, 假設H2a得到驗證, 即土地租金在土地轉出促進農戶增收中起中介作用． 以勞動力轉移為中介變量的土地轉出與工資性收入的關系中,a值、b值其中一個顯著, 通過Bootstrap法檢驗中介效應的置信區間, 得到置信區間[-0.021, 0.009], 其中包含0, 則意味著間接效應不顯著, 停止檢驗, 即假設H2b不成立．

3.4.3 土地轉入與經營性收入的中介效應分析

4 研究結論與啟示

本文基于中國家庭追蹤調查數據, 利用最小二乘法(OLS)、 傾向得分匹配法(PSM)分析了土地流轉對于農戶增收的影響, 并利用中介效應模型, 進一步分析了土地轉出與土地轉入兩種形式的土地流轉對于農戶總收入、 工資性收入、 經營性收入、 財產性收入的影響． 實證研究發現:

從農戶收入的視角來看: (1) 土地流轉具有收入效應． 這與薛鳳蕊[40]、 錢忠好[1]等學者的研究結論一致． 從收入結構來考察農戶增收, 即從工資性收入、 財產性收入以及經營性收入等角度看農戶增收, 可以發現, 農戶工資性收入與財產性收入的增加有助于抵消農戶經營性收入的減少, 最終實現收入增長． (2) 不同土地流轉形式的收入效應存在差異． 從土地轉出來看, 農戶在土地轉出后, 工資性收入與財產性收入增加以消除經營性收入減少的影響, 實現增收． 從土地轉入來看, 農戶在土地轉入后, 由于農業效益周期較長, 經營性收入的增加并未短期內有效抵消工資性收入與財產性收入的減少, 最終導致了短期內收入的減少．

從中間機制與農戶收入的視角來看: (1) 對于轉出戶而言, 土地租金在土地轉出促進農戶財產性收入增長的過程中起到了中介效應作用, 而勞動力轉移并未很好地產生中介效應作用． 可能的原因包括: 一是土地流轉與勞動力轉移存在著反向因果關系, 即勞動力流轉是土地流轉的動因[41]; 二是農村人口結構的變化, 即傳統農戶急劇分化, 老人、 婦女、 孩子成為家庭農業生產的主要力量[42]; 三是參與土地轉出的農戶很大程度上可能是從事非農生產的農戶, 這導致土地轉出對其收入的影響不顯著[43]． 以上可能的原因, 最終使得勞動力轉移機制作用難以有效發揮, 與此相對的是, 土地轉出能夠對工資性收入產生有效作用． (2) 對于轉入戶而言, 農業機械化與土地價值兩個中間機制在土地轉入促進農戶經營性收入中起到了中介效應作用．

土地流轉風險指的是土地流轉市場信息不完全的背景下, 參與的流轉主體在土地流轉過程中或過程后, 可能遭遇的損失或危險[44]． 土地流轉風險直接作用于轉入戶或轉出戶, 對其收入產生影響． 本文基于上述研究結論, 從充分發掘中介機制作用, 化解土地流轉風險的角度, 提出鄉村振興背景下土地流轉促進農戶增收的政策啟示:

一是完善土地流轉促進農戶增收的制度保障, 重點提升轉出戶增收能力． 對于轉出戶而言, 主要面臨著權益受損風險、 社會保障風險以及就業風險[45]． 首先, 轉出戶權益受損風險主要由村集體及轉入戶的機會主義行為所導致, 具體表現為村集體違背農戶意愿而強制推行土地流轉[46]以及轉入戶逃避契約責任, 致使農戶利益受損[47]． 其次, 轉出戶社會保障風險在于農戶土地轉出后失去了農地的保護功能, 在農村社保不完善的狀況下風險暴露更加明顯． 最后, 轉出戶就業風險在于農戶土地轉出后失去了生計來源, 特別是對于以農為生的純農戶更是如此． 在經濟壓力下, 過快的土地流轉與緩慢的非農就業崗位增長的不適應, 加劇了土地轉出戶的就業壓力． 因此, 基于本文涉及的土地租金與勞動力轉移兩種中間機制, 根據《農村土地經營權流轉管理辦法》(2021年)所指出的, “土地經營權流轉……遵循依法、 自愿、 有償原則”, 提出在鄉村振興過程中應當完善土地流轉定價機制, 強化市場化土地流轉定價導向, 既要保障土地出租人的合理收益, 也要保護土地承包人的積極性． 同時, 應當規范流轉行為, 引導農戶、 村集體和業主各方通過農村產權流轉交易平臺交易, 以保障各方主體權益．

二是加大產業發展的政策支持力度, 提升轉入戶增收能力． 對于轉入戶而言, 主要面臨著自然災害風險、 規模經營風險以及契約風險[45]． 具體表現為, 自然災害的災難性和殘酷性可能導致規模經營主體因災返貧[48], 并且轉入方不論是否遭遇自然災害, 都必須向轉出方支付土地租金． 隨著經營規模的擴大, 對于轉入戶資金實力、 經營能力等方面提出了更高的要求, 同時在市場風險的影響下, 轉入戶收入波動的幅度增大． 此外, “熟人社會”“鄉土性”[27]的存在, 導致了契約風險, 直接表現為口頭協議、 協議短期化等, 這無疑加劇了轉入戶契約風險． 從收入來源來看, 相較于轉出戶, 轉入戶在某種程度上失去了工資性收入和財產性收入, 同時經營性收入在短期內無法構成農戶增收的主要來源． 在短期內, 轉入戶可能面臨著收入減少的問題． 相較于轉出戶收入來源因土地租金等而進一步擴展, 轉入戶更加依賴經營性收入． 轉入戶在現實中主要表現為農業新型經營主體、 致富帶頭人等． 因此, 通過發揮中間機制作用以化解轉入戶面臨的風險, 應不斷完善產業幫扶措施, 包括農機購置補貼、 種糧補貼、 農民技術培訓、 農業基礎設施建設、 生產性服務提供等惠農政策, 直接或間接地提高農業機械化水平與土地價值, 從而提升轉入戶發展潛力與增收可持續性． 在這一過程中, 應當謹防“重發展、 輕服務”問題, 即在土地流轉過程中, 需通過建立和完善土地流轉糾紛解決機制, 保障轉入戶合法權益, 從而助推引進和培育企業、 新型經營主體和龍頭大戶, 促進土地規模化、 集約化經營, 實現農戶增收．

三是夯實農戶務工就業保障． 對部分由于土地轉出未能有效促進勞動力轉移和增收的農戶, 通過制定交通補貼、 務工補助等激勵政策, 鼓勵其主動參與務工就業． 通過職業技能培訓, 提升轉出戶就業競爭力． 土地轉出后, 大部分農戶選擇外出打工維持生計, 但其整體文化水平偏低, 缺乏專業技能, 因此需通過職業技能教育等方式, 為轉出戶提供專業技能培訓, 以促進勞動力轉移與工資性收入提升． 加強動態監測與幫扶, 對確因意外風險導致的工資性收入降低、 家庭無進一步的勞動力轉移、 家庭收入減少的農戶制定有效幫扶政策, 防范農戶致貧或返貧．