柴志賢　周俠　蔡曉宇

摘 要：農(nóng)村土地流轉(zhuǎn)有利于提高資源配置效率，推動(dòng)農(nóng)民增收，但也可能導(dǎo)致農(nóng)戶收入分化。因此，通過(guò)微觀調(diào)研數(shù)據(jù)，采用多元線性回歸模型研究了土地流轉(zhuǎn)對(duì)農(nóng)戶收入差距的影響。研究結(jié)果表明：取虛擬變量（lcdum1）為自變量的時(shí)候，土地流轉(zhuǎn)會(huì)導(dǎo)致農(nóng)戶收入下降；取定量變量（landc）為自變量的時(shí)候，土地流轉(zhuǎn)對(duì)農(nóng)戶家庭的收入有一定的影響，但是影響程度較弱，沒(méi)有導(dǎo)致農(nóng)戶間收入差距變大。

關(guān)鍵詞：土地流轉(zhuǎn)；農(nóng)戶；收入差距

中圖分類(lèi)號(hào)：F321.1 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A 文章編號(hào)：1673-291X（2016）05-0024-03

引言

改革開(kāi)放之初，家庭聯(lián)產(chǎn)承包責(zé)任制提高了資源配置效率，提高了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)力。但近20年來(lái)，隨著農(nóng)村勞動(dòng)力不斷向非農(nóng)就業(yè)轉(zhuǎn)移，農(nóng)村土地流轉(zhuǎn)趨勢(shì)不斷顯現(xiàn)，其在優(yōu)化資源配置、提高生產(chǎn)效率、促進(jìn)農(nóng)民收入增長(zhǎng)等方面的促進(jìn)效應(yīng)逐漸得到學(xué)術(shù)界和決策者的重視。2015年中央一號(hào)文件就明確提出，要加快構(gòu)建新型農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)體系，引導(dǎo)土地經(jīng)營(yíng)權(quán)規(guī)范有序流轉(zhuǎn)，創(chuàng)新土地流轉(zhuǎn)和規(guī)模經(jīng)營(yíng)方式，積極發(fā)展多種形式適度規(guī)模經(jīng)營(yíng)，提高農(nóng)民組織化程度，鼓勵(lì)發(fā)展規(guī)模適度的農(nóng)戶家庭農(nóng)場(chǎng)，完善對(duì)糧食生產(chǎn)規(guī)模經(jīng)營(yíng)主體的支持服務(wù)體系，等等。

毋庸置疑，農(nóng)村土地的自由流轉(zhuǎn)有利于提升土地資源的配置效率。但是，農(nóng)村土地流轉(zhuǎn)的總收益在農(nóng)民內(nèi)部的分配問(wèn)題并未引起足夠重視，農(nóng)村土地流轉(zhuǎn)可能在提高了農(nóng)民收入水平的同時(shí)，導(dǎo)致農(nóng)民收入分配差距加大。近年來(lái)，經(jīng)濟(jì)學(xué)界對(duì)于農(nóng)村土地流轉(zhuǎn)對(duì)農(nóng)民收入的影響等相關(guān)問(wèn)題作了很多討論和研究。例如，劉淑俊、張蕾（2014）提出，要發(fā)揮農(nóng)村土地流轉(zhuǎn)對(duì)農(nóng)戶收入的積極效應(yīng)，抑制其消極效應(yīng)。積極效應(yīng)主要表現(xiàn)在土地流轉(zhuǎn)的規(guī)模效應(yīng)和學(xué)習(xí)效應(yīng)。消極效應(yīng)則是基于土地流轉(zhuǎn)的收益過(guò)低、非農(nóng)收入的不穩(wěn)定等而考慮的[1]。王帥（2012）對(duì)寧安市農(nóng)村土地流轉(zhuǎn)與勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移問(wèn)題進(jìn)行了相應(yīng)的研究，分析并論證了兩者之間的關(guān)系和影響因素，認(rèn)為土地流轉(zhuǎn)存在勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移效應(yīng)，大量的剩余勞動(dòng)力由農(nóng)村轉(zhuǎn)移到了城市。

在非農(nóng)產(chǎn)業(yè)實(shí)現(xiàn)了生產(chǎn)和就業(yè)，在得到更高勞務(wù)收入的同時(shí)，也獲得了租金收入[2-4]。李中（2013）則將參與土地流轉(zhuǎn)的農(nóng)戶同未參與的相比，發(fā)現(xiàn)土地流轉(zhuǎn)農(nóng)戶的人均純收入、非農(nóng)務(wù)工人均純收入以及土地出租收入都已實(shí)現(xiàn)明顯增加[5]。

多學(xué)者從不同的角度分析了土地流轉(zhuǎn)對(duì)農(nóng)戶收入的影響，然而相關(guān)研究中卻較少考慮土地流轉(zhuǎn)的收益對(duì)農(nóng)民收入的影響究竟有多大，是否會(huì)導(dǎo)致農(nóng)戶間收入差距變大。余小英、王成璋（2014）雖然從土地流轉(zhuǎn)制度變遷的角度分析了流轉(zhuǎn)收益過(guò)低限制了土地流轉(zhuǎn)制度作用的發(fā)揮，表明了土地流轉(zhuǎn)的收益對(duì)農(nóng)戶整體收入的影響較小，但這些也只是略微提及，沒(méi)有進(jìn)行深入分析[6]。韓菡、鐘甫寧（2011）還通過(guò)分析浙江、安徽兩省的農(nóng)戶調(diào)研數(shù)據(jù)，認(rèn)為農(nóng)民自身稟賦的差異會(huì)影響土地的流向，經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)的土地由于集中到大戶手中導(dǎo)致農(nóng)戶收入差距變大，而欠發(fā)達(dá)地區(qū)則因流入小農(nóng)戶手中對(duì)收入差距的影響較小[7]。本文試圖通過(guò)運(yùn)用微觀調(diào)研數(shù)據(jù)，運(yùn)用計(jì)量分析方法探討農(nóng)村土地流轉(zhuǎn)對(duì)農(nóng)戶絕對(duì)收入、相對(duì)收入的影響程度，進(jìn)而為農(nóng)村土地流轉(zhuǎn)可能帶來(lái)的收入分化負(fù)面效應(yīng)防范提供相應(yīng)的政策啟示。

一、實(shí)證分析

（一）數(shù)據(jù)來(lái)源、變量和基本統(tǒng)計(jì)分析

本次調(diào)查以杭州市的農(nóng)村為樣本，隨機(jī)選取農(nóng)村地區(qū)進(jìn)行了調(diào)查。為了便于收集數(shù)據(jù)，本項(xiàng)研究主要通過(guò)問(wèn)卷調(diào)查和農(nóng)戶訪談的形式進(jìn)行。

被解釋變量考慮家庭勞均收入（家庭收入/家庭勞動(dòng)力數(shù)量），以incp表示，以及家庭勞均收入比（家庭勞動(dòng)力人均收入/所有家庭勞動(dòng)力人均收入），以inctp表示。解釋變量為土地流轉(zhuǎn)情況，考慮兩種變量設(shè)置。一是虛擬變量，粗略反映是否有土地流轉(zhuǎn)，設(shè)為lcdum1，當(dāng)家庭有土地流轉(zhuǎn)出去記為1，沒(méi)有將土地流轉(zhuǎn)出去記為0；二是定量變量，以出租土地除以家庭承包總土地面積之比刻劃，設(shè)為landc。但也要控制其他的因素對(duì)被解釋變量的影響，將成年勞動(dòng)力平均受教育年限設(shè)為eduyr，成年勞動(dòng)力平均年齡設(shè)為age，家人健康狀況設(shè)為health，土地交通狀況設(shè)為traffic，土地肥沃程度設(shè)為landf，在外務(wù)工人員比例設(shè)為migrant。其中，將家人健康狀況、土地交通狀況、土地肥沃程度的相關(guān)描述作賦值處理，即很好賦值100，較好賦值80，一般賦值60，不好賦值40。

表1給出了主要變量的統(tǒng)計(jì)特征分析。對(duì)于土地流轉(zhuǎn)情況，lcdum1的均值為0.78，landc均值為0.63，這兩個(gè)數(shù)字都說(shuō)明農(nóng)村整體的土地流轉(zhuǎn)率還是較高的。可是經(jīng)過(guò)對(duì)問(wèn)卷的相關(guān)統(tǒng)計(jì)，可以得到土地流轉(zhuǎn)率為0的問(wèn)卷總共有13份，占據(jù)了總問(wèn)卷數(shù)的21.67%，可見(jiàn)不同地區(qū)的土地流轉(zhuǎn)政策的宣傳與執(zhí)行效果是不一樣的，因而導(dǎo)致了特殊情況的出現(xiàn)。

對(duì)于農(nóng)民的收入情況，我們可以看到incp的均值為2.80萬(wàn)元，inctp均值為1.13，其中inctp>1的樣本經(jīng)統(tǒng)計(jì)占據(jù)了57%的比例。所以總的來(lái)說(shuō)，農(nóng)村家庭整體的經(jīng)濟(jì)狀況還是處于中上水平的，正逐漸朝著好的方向發(fā)展。通過(guò)觀察它們的最大值、最小值以及四分位數(shù)的相關(guān)數(shù)據(jù)，我們可以看到incp的最小值為0.5萬(wàn)元，1/4位數(shù)為1.5萬(wàn)元，中位數(shù)為2.58萬(wàn)元，3/4位數(shù)為3.81萬(wàn)元，最大值為10萬(wàn)元。這些數(shù)據(jù)表明，農(nóng)村中不同家庭的收入狀況有很大的差別，貧富差距還是明顯存在的，而inctp的最大值為4.02，最小值為0.20同樣也可以說(shuō)明這一點(diǎn)。其他的如migrant、eduyr和age等變量同樣對(duì)農(nóng)戶的收入有一定的影響。

在進(jìn)行回歸分析前，我們先進(jìn)行簡(jiǎn)單的相關(guān)性分析，初步考察解釋變量和被解釋變量之間的關(guān)系。經(jīng)相關(guān)分析得到表2的結(jié)果。

由表2可以看出，incp或inctp與lcdum1的Pearson的相關(guān)系數(shù)均為0.211，在0.05的水平下不顯著，而incp或inctp與landc的Pearson相關(guān)系數(shù)均為0.339，在0.01的水平下顯著，可見(jiàn)解釋變量和被解釋變量之間存在著一定的線性關(guān)系。為了更加合理準(zhǔn)確地分析被解釋變量（incp和inctp）與解釋變量（lcdum1和landc）的線性關(guān)系，我們建立模型進(jìn)行多元線性回歸分析。

（二）土地流轉(zhuǎn)對(duì)農(nóng)戶收入影響的回歸分析

本文將構(gòu)建四個(gè)多元線性回歸模型來(lái)對(duì)農(nóng)戶的收入情況進(jìn)行絕對(duì)和相對(duì)指標(biāo)的分析。為了保持相關(guān)數(shù)據(jù)的平滑性和消除異方差的影響，我們對(duì)相關(guān)變量取對(duì)數(shù)后進(jìn)行多元線性回歸。所以，模型1和模型2是在60個(gè)樣本數(shù)據(jù)的條件下，取虛擬變量lcdum1（不含landc）為解釋變量時(shí)，對(duì)incp和inctp進(jìn)行回歸分析；而模型3和模型4則是在剔除土地流轉(zhuǎn)率為0的數(shù)據(jù)情況下，取landc（不含lcdum1）為解釋變量的情況下進(jìn)行分析。我們?cè)赟PSS環(huán)境下進(jìn)行回歸，得到如下表3的結(jié)果。其中，模型1、3是以家庭勞均收入為被解釋變量進(jìn)行的回歸，模型2、4是以家庭勞均收入比為被解釋變量進(jìn)行的回歸。

我們可以看到，模型1、2、3、4的均在0.46上下波動(dòng)，調(diào)整也在0.38左右，可見(jiàn)模型的擬合優(yōu)度較好，因變量的變化用自變量來(lái)解釋的程度較強(qiáng)。同時(shí)，F(xiàn)統(tǒng)計(jì)量的值也較大，回歸方程整體是顯著的。

對(duì)于自變量的顯著性檢驗(yàn)，從回歸的結(jié)果來(lái)看，四個(gè)模型中health和landf的相關(guān)系數(shù)均不顯著，所以推測(cè)模型中可能存在多重共線性或者多余變量。在取lcdum1作為解釋變量時(shí)，模型1和2中l(wèi)cdum1的相關(guān)系數(shù)在10%的水平下顯著，相關(guān)程度較弱，同時(shí)其系數(shù)為負(fù)值且大致相同，表明土地流轉(zhuǎn)不管在絕對(duì)水平還是平均水平上都會(huì)導(dǎo)致農(nóng)戶收入的減少。對(duì)于系數(shù)為負(fù)值，我們推測(cè)主要是因?yàn)檗r(nóng)戶的土地流轉(zhuǎn)對(duì)象主要是親戚或是同村人，收取的土地租金太少甚至為零[8]。當(dāng)農(nóng)戶在沒(méi)有獲得更高的收入來(lái)源時(shí)，流轉(zhuǎn)土地便相應(yīng)地減少了農(nóng)戶的收入，但此項(xiàng)系數(shù)較小，表明土地流轉(zhuǎn)與否對(duì)農(nóng)戶的收入影響較小。其余的控制變量中，eduyr的回歸系數(shù)顯著為正，表明家庭成員的受教育年限是決定農(nóng)戶收入的重大因素，這符合人力資本理論的基本思想，因?yàn)槭芙逃晗拊礁?，勞?dòng)者素質(zhì)也相對(duì)較高，有利于獲得更高的農(nóng)業(yè)或非農(nóng)業(yè)從業(yè)收入[9]；migrant的回歸系數(shù)同樣顯著為正，表明家庭外出務(wù)工人員數(shù)越多，家庭收入越高，這反映了從事非農(nóng)勞動(dòng)收入仍高于從事農(nóng)業(yè)勞動(dòng)的事實(shí)。同樣，age和traffic也在10%的水平下有一定的顯著性影響。

而當(dāng)取landc為解釋變量時(shí)，模型3和4中l(wèi)andc的回歸系數(shù)在1%的水平下顯著，這說(shuō)明土地流轉(zhuǎn)率的變化能有效解釋農(nóng)戶收入的差異。比如，土地流轉(zhuǎn)比例提高一倍，家庭勞均收入增加約0.75萬(wàn)元。對(duì)于與取lcdum1時(shí)顯著性的不同，我們認(rèn)為這與剔除了土地流轉(zhuǎn)率為0的數(shù)據(jù)再進(jìn)行回歸有關(guān)。當(dāng)剔除土地流轉(zhuǎn)率為0的數(shù)據(jù)后進(jìn)行回歸，那么可能導(dǎo)致回歸顯著性的提高，系數(shù)的絕對(duì)值也相應(yīng)地增加。而兩者的系數(shù)和顯著性大致相同，也在一定程度上表明無(wú)論在絕對(duì)指標(biāo)還是相對(duì)指標(biāo)上，流轉(zhuǎn)土地的農(nóng)民均得了比沒(méi)流轉(zhuǎn)之前更多的收入。同時(shí)可以得出，age和migrant也在5%的水平下系數(shù)顯著，而eduyr和traffic的影響程度較弱。

二、相應(yīng)結(jié)論與進(jìn)一步討論

在運(yùn)用多元線性回歸模型對(duì)浙江省杭州市的農(nóng)村土地流轉(zhuǎn)情況進(jìn)行實(shí)證分析后，我們得出如下結(jié)論：取虛擬變量（lcdum1）為自變量的時(shí)候，土地流轉(zhuǎn)會(huì)導(dǎo)致農(nóng)戶收入下降；取定量變量（landc）為自變量的時(shí)候，土地流轉(zhuǎn)對(duì)農(nóng)戶家庭的收入有一定的影響，但是影響程度較弱，沒(méi)有導(dǎo)致農(nóng)戶間收入差距變大。在外務(wù)工人員比例對(duì)農(nóng)民收入的影響較大，其余的如成年勞動(dòng)力平均受教育年限、成年勞動(dòng)力平均年齡、家人健康狀況、土地交通狀況、土地肥沃程度這幾個(gè)因素對(duì)整體家庭收入的貢獻(xiàn)率較小。

農(nóng)村土地流轉(zhuǎn)是否會(huì)帶來(lái)收入分化效應(yīng)，大致取決于兩個(gè)方面：一是土地流轉(zhuǎn)的價(jià)格與土地經(jīng)營(yíng)性收入的比重。目前來(lái)說(shuō)，由于仍處于農(nóng)地流轉(zhuǎn)的初期階段，土地流轉(zhuǎn)的價(jià)格太低，對(duì)應(yīng)的土地經(jīng)營(yíng)性收入占家庭收入的比重也相應(yīng)較低，因此，農(nóng)村土地流轉(zhuǎn)對(duì)家庭絕對(duì)收入水平影響整體上不太顯著。二是對(duì)于土地轉(zhuǎn)化為非農(nóng)性質(zhì)的土地流轉(zhuǎn)來(lái)說(shuō)，如各種征地，由于其流轉(zhuǎn)帶來(lái)的收益相對(duì)較高，流轉(zhuǎn)價(jià)格的不合理將很大程度帶來(lái)收入分化，一些失地農(nóng)民的相對(duì)收入下降，而一些其他參與管理與投資的（下轉(zhuǎn)50頁(yè)）（上接26頁(yè)）農(nóng)民相對(duì)收入提高。

當(dāng)然，由于農(nóng)民收入來(lái)源越來(lái)越多元化，一些非農(nóng)勞動(dòng)或非農(nóng)經(jīng)營(yíng)收入均構(gòu)成農(nóng)戶收入的重要來(lái)源。農(nóng)村土地流轉(zhuǎn)的收入分化效應(yīng)可以通過(guò)其他層面的增收補(bǔ)償加以抑制。

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Abstract：Rural land circulation is conducive to improve the efficiency of resource allocation and promote the increase of farmers' income，but also may lead to the differentiation of farmer income. Therefore，through the micro survey data，using multiple linear regression model to study the influence of land circulation on Farmers' income gap. The results show that：dummy variables （lcdum1） as independent variables，the transfer of land will lead to a decline in household income；quantitative variables （landc） as the independent variable，the land circulation has certain influence on household income，but the effect is weaker，did not lead to household income gap becomes larger.

Key words：land transfer；farmers；income gap

[責(zé)任編輯 柯 黎]