夏晨+張超群　王立群+郭軻

摘要：基于山東省濰坊市寒亭區(qū)和壽光市的實地調(diào)研數(shù)據(jù)，運用多元線性回歸模型考察農(nóng)戶土地轉(zhuǎn)出對農(nóng)戶家庭人均收入的整體影響，運用分位數(shù)回歸模型估計農(nóng)戶土地轉(zhuǎn)出行為對不同收入組農(nóng)戶收入的邊際貢獻，通過比較系數(shù)差，考察農(nóng)戶土地轉(zhuǎn)出行為對農(nóng)戶收入差距的影響。結果表明，目前我國農(nóng)村內(nèi)部收入差距較大。農(nóng)戶轉(zhuǎn)出土地行為對農(nóng)戶增收具有顯著的促進作用。對低等收入到較高收入的農(nóng)戶家庭而言，農(nóng)戶土地轉(zhuǎn)出行為會增加其收入差距；對較高收入和高收入的農(nóng)戶家庭而言，轉(zhuǎn)出土地將縮小其收入差距。

關鍵詞：農(nóng)地轉(zhuǎn)出；農(nóng)戶收入差距；核密度估計；分位數(shù)回歸

中圖分類號： F301.3文獻標志碼： A

文章編號：1002-1302（2017）11-0264-05[HS）][HT9.SS]

收稿日期：2016-12-12

基金項目：北京市社會科學基金（編號：15JGB044）；團中央農(nóng)村青年工作部第四屆農(nóng)村發(fā)展調(diào)研項目。

作者簡介：夏晨（1991—），女，安徽安慶人，碩士，主要從事經(jīng)濟預測與決策研究。E-mail：sharechen123@sina.com。

通信作者：王立群，博士，教授，主要從事資源、環(huán)境與發(fā)展研究。E-mail：wlq@bjfu.edu.cn。

[ZK）]

隨著我國經(jīng)濟的迅速發(fā)展，改革開放初期推行的家庭聯(lián)產(chǎn)承包責任制已經(jīng)不能滿足我國農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展的需要。農(nóng)地細碎化、產(chǎn)業(yè)組織化程度低等問題對進一步提升農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率和改善農(nóng)民生活水平產(chǎn)生了困擾。在這一背景下，黨的十八大報告明確提出要通過推進農(nóng)村土地的適度規(guī)模經(jīng)營，培育和發(fā)展多種形式的新型農(nóng)業(yè)經(jīng)營主體，加快農(nóng)業(yè)發(fā)展方式轉(zhuǎn)變、促進我國現(xiàn)代化的發(fā)展進程。其中，農(nóng)村土地流轉(zhuǎn)是實現(xiàn)土地適度規(guī)模經(jīng)營的先決條件。因此，農(nóng)村土地流轉(zhuǎn)成為目前農(nóng)村土地制度改革和發(fā)展的熱點與重點，被廣泛關注。農(nóng)村土地流轉(zhuǎn)是農(nóng)戶家庭對土地資源重新配置的過程。在這一過程中，還伴隨著農(nóng)戶家庭其他資源配置格局的變化。農(nóng)戶家庭對既有資源的重新配置會導致家庭收入的改變，致使農(nóng)戶收入差距也會發(fā)生變化，而農(nóng)戶收入差距是農(nóng)業(yè)改革過程中需要重視的指標之一。目前，中國近50%的人口為農(nóng)村人口，農(nóng)村居民內(nèi)部收入差距的擴大會誘發(fā)各種負面效應，如加劇農(nóng)村貧困問題，影響社會穩(wěn)定，阻礙中國經(jīng)濟快速、健康發(fā)展等[1]。因此，在我國促進農(nóng)戶土地流轉(zhuǎn)、推動和發(fā)展適度規(guī)模經(jīng)營的過程中，應該兼顧效率與公平，即不能只追求農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率的提升，而忽略對收入差距的影響?？梢?，關注并研究農(nóng)戶土地轉(zhuǎn)出行為對農(nóng)戶收入差距的影響具有重要現(xiàn)實意義。

Benjamin等發(fā)現(xiàn)，改革開放以來，我國農(nóng)村收入差距呈現(xiàn)逐漸擴大的趨勢，即農(nóng)村收入分配狀況有所惡化[2-7]。影響農(nóng)戶收入差距的因素具有多樣性，從宏觀層面上來看，地域、制度等是影響農(nóng)戶收入差距的主要因素；從微觀層面上來看，農(nóng)戶收入差距的重要根源在于農(nóng)戶家庭特征、人力、物質(zhì)、金融、社會資本等。孫敬水等通過構建有序Probit模型得出，農(nóng)戶人均收入及收入差距由于農(nóng)戶基本特征、人力、物質(zhì)、政治資本不同，以及地理環(huán)境和地區(qū)差異而存在較大差異[8]。農(nóng)戶資源配置的改變會導致農(nóng)戶收入差距的變化。張永麗等認為，人口和勞動力結構、勞動力配置方式、優(yōu)質(zhì)耕地資源的保[HJ1.5mm]有量是造成農(nóng)戶收入差距的主要原因，而勞動力受教育水平對于農(nóng)戶收入差距的影響并不顯著[7]。當前在政府干預農(nóng)地大規(guī)模流轉(zhuǎn)的背景下，農(nóng)戶參與土地流轉(zhuǎn)必將對其收入和資源配置格局產(chǎn)生巨大影響[9]。然而，重點研究農(nóng)村土地流轉(zhuǎn)對農(nóng)戶收入差距的影響的文獻較少。韓菡等指出在經(jīng)濟發(fā)達、土地單位收益高的地區(qū)，土地傾向于流轉(zhuǎn)到高收入農(nóng)戶手中[CM（25]，可能會擴大當?shù)剞r(nóng)戶的收入差距；在經(jīng)濟欠發(fā)達、土地單[CM）][HJ][LM]位收益低的地區(qū)，低收入農(nóng)戶更容易獲得轉(zhuǎn)入土地機會，當?shù)氐氖杖敕峙錉顩r會得到改善[10]。向玲通過多元回歸方程參數(shù)估計結果對農(nóng)戶家庭未轉(zhuǎn)出土地時的收入差距情況進行模擬，并與流轉(zhuǎn)后的收入差距進行比較指出，短期內(nèi)農(nóng)地產(chǎn)權結構變化對農(nóng)戶收入差距沒有明顯的影響，可能的原因在于目前土地流轉(zhuǎn)尚處于初級階段[11]。柴志賢等對多元線性回歸模型參數(shù)估計結果進行分析得出，土地流轉(zhuǎn)對農(nóng)戶家庭的收入有一定的影響，但影響程度較弱，沒有導致農(nóng)戶間收入差距變大[12]。不難發(fā)現(xiàn)，對農(nóng)戶土地轉(zhuǎn)出行為對農(nóng)戶收入差距影響進行研究時均在多元線性回歸模型的基礎上展開，進行比較的基礎往往是非條件均值，所使用的方法過于單一，且并未形成統(tǒng)一定論。基于以上研究不足，本研究的主要創(chuàng)新和貢獻體現(xiàn)在運用分位數(shù)回歸方法，利用收入方程估計收入的條件分布，在此基礎之上計算系數(shù)差以更加直觀地反映農(nóng)戶土地轉(zhuǎn)出行為對農(nóng)戶收入差距的影響。從以下幾個部分來深化上述問題的探討：第一部分模型構建和研究方法選擇；第二部分介紹數(shù)據(jù)來源及描述性統(tǒng)計分析；第三部分計量模型估計結果；第四部分結論與啟示。

1模型構建和研究方法的選擇

1.1基本假設

農(nóng)村土地流轉(zhuǎn)是大力發(fā)展土地適度規(guī)模經(jīng)營、推動農(nóng)業(yè)發(fā)展方式轉(zhuǎn)變的重要措施，根本目的在于增加農(nóng)民收入[13]。目前，在政府的大力推動下，越來越多的農(nóng)民轉(zhuǎn)出耕地，繼而更多的農(nóng)戶家庭“剩余勞動力”向非農(nóng)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移，農(nóng)戶收入構成呈多元化趨勢。事實上，農(nóng)戶土地轉(zhuǎn)出行為會導致農(nóng)戶資源配置的改變，從而影響收入：（1）種植糧食的收入受當年不可控的自然條件的影響很大，而轉(zhuǎn)出土地所獲的租金收入穩(wěn)定。（2）轉(zhuǎn)出土地后，原本被束縛在自家農(nóng)地小規(guī)模種植上的勞動力得以解放，一部分從第一產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移到第二、第三產(chǎn)業(yè)，一部分被轉(zhuǎn)入土地的公司、合作社等新型農(nóng)業(yè)經(jīng)營主體雇傭，這些勞動力均得到較高的勞動力報酬。但由于有戀地情節(jié)、擔心轉(zhuǎn)出土地后收入沒有保障、土地流轉(zhuǎn)市場信息不對稱等原因，仍然存在大量未轉(zhuǎn)出土地的農(nóng)戶。因此，土地轉(zhuǎn)出行為會在一定程度上影響農(nóng)戶間的收入差距。

基于上述思考，筆者提出以下2點假設：假說一，農(nóng)戶土地轉(zhuǎn)出行為增加了農(nóng)戶的收入；假說二，由于農(nóng)戶對是否轉(zhuǎn)出土地及轉(zhuǎn)出土地規(guī)模的不同決策，導致部分農(nóng)戶增收，可能會加大農(nóng)村內(nèi)部收入差距。

1.2模型構建與變量設置

基于研究目的與上述基本假設，選取人均家庭收入（Y）作為被解釋變量，用家庭總收入/家庭人口數(shù)來衡量；土地轉(zhuǎn)出行為（lando）作為核心解釋變量，用農(nóng)戶轉(zhuǎn)出土地占承包土地總面積的比例來反映。

此外，其他因素對被解釋變量的影響須要加以控制。考慮有關人力資本理論和生產(chǎn)理論等，現(xiàn)有文獻在對我國農(nóng)戶收入差距的研究中，選取的影響因素主要包括農(nóng)戶家庭基本特征、人力資本、物質(zhì)資本等影響農(nóng)戶家庭生計的微觀因素以及政策支持、區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展水平等宏觀因素。由于調(diào)研村莊所屬同一個城市，政策支持和區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展水平等宏觀因素特征具有趨同性，本研究將其視為模型中的隨機擾動項，在選取控制變量時主要考察微觀影響因素。

農(nóng)村收入差距是由個體農(nóng)戶家庭收入之間存在的差異造成的。單個農(nóng)戶家庭收入是農(nóng)戶家庭在既定的資源稟賦下聯(lián)合決策的結果，而不是由單個農(nóng)民所決定的。因此，在構建理論模型時，不能將單個農(nóng)戶家庭成員視為決策整體，應該考慮各農(nóng)戶家庭成員特征的交互關系，主要包括家庭人口數(shù)、勞動力數(shù)量、勞動力受教育程度、勞動力健康狀況、職業(yè)分布等?？紤]到被解釋變量為人均家庭收入，而不是家庭總收入，本研究選取勞動力負擔系數(shù)（勞動力負擔系數(shù)=勞動力人數(shù)/家庭人口總數(shù)）作為其中一個控制變量更為合理。在既定的家庭人口條件下，勞動力負擔系數(shù)越大，就越有充足的勞動力從事生產(chǎn)活動，家庭收入就可能越多，從而人均家庭收入越大，這將會對農(nóng)戶收入差距造成影響。大多數(shù)情況下，農(nóng)戶家庭作為決策單位，所涉及勞動力不止1個，因此本研究選取家庭勞動力平均受教育程度來反映勞動力受教育程度。其中，受教育年限是依據(jù)現(xiàn)有教育體制下不同教育水平對應的教育年限計算的：家庭勞動力平均受教育程度=（小學勞動力×6+初中勞動力×9+高中勞動力×12+大專勞動力×15+本科勞動力×16+研究生勞動力×19）/勞動力人口。研究表明，勞動力受教育程度越高，農(nóng)戶家庭轉(zhuǎn)出土地意愿越大，與此同時，農(nóng)村勞動力從第一產(chǎn)業(yè)成功轉(zhuǎn)移到第二、第三產(chǎn)業(yè)的概率也越大，因此，勞動力受教育程度可能會影響農(nóng)戶家庭的聯(lián)合決策，使農(nóng)戶收入產(chǎn)生差異。勞動力健康程度以優(yōu)質(zhì)勞動力占勞動力總數(shù)的比例衡量。一般農(nóng)戶勞動力越健康，家庭收入可能越高，進而使農(nóng)戶收入差距發(fā)生變化。即使上述特征均相同，農(nóng)戶是否從事非農(nóng)生產(chǎn)活動這一因素對農(nóng)戶家庭收入也具有很大影響。因此，本研究考慮農(nóng)戶家庭勞動力在農(nóng)業(yè)和非農(nóng)職業(yè)的分布情況，用非農(nóng)勞動力占勞動力人數(shù)的比例來表示。

農(nóng)戶家庭資源稟賦是指農(nóng)戶的家庭成員和整個家庭所擁有的包括天然所有的及其后天所獲得的資源和能力[14]。因此，除了農(nóng)戶家庭成員特征的交互影響外，物質(zhì)資本作為農(nóng)戶家庭資源稟賦的重要部分，也會對農(nóng)戶家庭收入產(chǎn)生重要影響。換言之，農(nóng)民除了依靠勞動外，還必須依靠土地（主要指農(nóng)戶家庭承包土地）和其他實物資本獲得收入。由于被解釋變量為人均家庭收入，本研究選取人均耕地面積對土地進行衡量更為合理。根據(jù)調(diào)研區(qū)域的實際情況，蔬菜大棚是影響農(nóng)戶家庭收入的主要實物資本?；谏鲜龇治觯狙芯吭谖镔|(zhì)資本變量選取方面主要考慮人均耕地面積和蔬菜大棚種植，其中蔬菜大棚種植以蔬菜大棚面積占家庭承包土地總面積的比例來衡量。

綜上，本研究選取人均家庭收入（Y）作為被解釋變量，農(nóng)戶土地轉(zhuǎn)出行為（lando）作為關鍵性解釋變量，勞動力負擔系數(shù)（X1）、非農(nóng)就業(yè)（X2）、勞動力平均受教育程度（X3）、勞動力健康程度（X4）、蔬菜大棚種植（X5）、人均土地面積（X6）作為控制變量。當然，農(nóng)村居民收入還會受到未觀測因素的影響，本研究將其視為模型中的隨機擾動項。

家庭收入數(shù)據(jù)常常符合對數(shù)正態(tài)分布，因此本研究在 C-D 函數(shù)的基礎之上，設定半對數(shù)理論模型，擴展并建立收入決定方程如下：

[HS2][JZ]lnY=β0+β1lando+∑[DD（]5k=1[DD）]αkXk+ε。

式中：β與α表示解釋變量變化1個單位引致的農(nóng)戶家庭人均收入水平變化的比例；ε是隨機擾動項。

1.3方法選擇

選取多元線性回歸和分位數(shù)回歸2種方法對收入決定方程進行參數(shù)估計，其中多元線性回歸是對被解釋變量的數(shù)學期望建模，運用最小二乘法對模型參數(shù)進行估計，而分位數(shù)回歸是對被解釋變量的分位數(shù)即條件均值建模，運用加權最小一乘法對模型參數(shù)進行估計。

首先，對收入決定方程進行多元線性回歸以考察農(nóng)戶土地轉(zhuǎn)出對農(nóng)戶家庭人均收入的整體影響，以驗證假設一。然后，采用分位數(shù)回歸估計農(nóng)戶土地轉(zhuǎn)出行為對不同收入組農(nóng)戶收入的邊際貢獻，并基于bootstrap技術對模型中的參數(shù)進行假設檢驗。根據(jù)“如果某一因素對高收入群體的邊際貢獻大于中等收入群體和低收入群體，則說明農(nóng)戶土地流出行為拉大了農(nóng)戶收入差距，反之則縮小了農(nóng)戶收入差距[15]?！边@一標準以直觀判斷農(nóng)戶土地轉(zhuǎn)出行為對農(nóng)戶收入差距的影響，從而檢驗假設二。

2數(shù)據(jù)說明與統(tǒng)計性描述

2.1數(shù)據(jù)說明

受限于數(shù)據(jù)的可得性，并且基于自然條件、土地流轉(zhuǎn)現(xiàn)狀和對農(nóng)村轉(zhuǎn)移勞動力的吸納能力3個方面的考慮，調(diào)研組選取地處魯中平原傳統(tǒng)糧棉油區(qū)山東省濰坊市作為典型調(diào)研區(qū)域。山東省濰坊市地勢平坦，天然地塊大，有利于機械耕作，具備規(guī)模經(jīng)營的自然條件。近年來，濰坊市積極響應國家大力發(fā)展多種形式的適度規(guī)模經(jīng)營政策，土地流轉(zhuǎn)程度較高，其中以寒亭區(qū)與壽光市尤為典型。此外，濰坊市農(nóng)村的城市化程度也比較高且受到青島等中型城市的近距離輻射，對于農(nóng)地轉(zhuǎn)出行為解放的“剩余勞動力”吸納能力較高。因此，調(diào)研組最終選取山東省濰坊市的寒亭區(qū)和壽光市作為具體調(diào)研地點，此次調(diào)查的主要形式為問卷調(diào)查和訪談，以農(nóng)戶家庭為基本單位，于2015年11月對13個村的農(nóng)戶家庭進行隨機抽樣調(diào)查以獲取第一手數(shù)據(jù)。在當?shù)毓ぷ魅藛T的協(xié)助下，研究小組共發(fā)放350份問卷，回收有效問卷319份。

數(shù)據(jù)的基本處理方式是：首先對篩選之后的有效問卷進行錄入；然后針對一些異常值和缺失值進行處理；最后對處理后的數(shù)據(jù)進行運算，最終生成與實證分析模型中所需要的信息或變量對應的數(shù)據(jù)。

2.2農(nóng)戶家庭收入差距現(xiàn)狀分析

在進行回歸之前，首先對取對數(shù)之后的農(nóng)戶家庭人均收入與土地轉(zhuǎn)出情況進行簡單的相關分析，初步考察被解釋變量和關鍵性解釋變量之間的關系。結果表明，取對數(shù)后的農(nóng)戶家庭人均收入與土地轉(zhuǎn)出情況的pearson相關系數(shù)為 0.102，P值為0.070 1，即在0.1水平下顯著，可見解釋變量和核心被解釋變量之間存在著顯著正相關關系。

3結果與分析

運用Eviews 7.2分別計算多元回歸模型和分位數(shù)回歸模型的參數(shù)估計結果，并對函數(shù)的設定形式及估計結果的平穩(wěn)性進行檢驗。

3.1多元線性回歸結果分析

運用普通最小二乘法對農(nóng)戶家庭收入決定方程進行參數(shù)估計（表2），所得多元線性回歸方程的確定系數(shù)（R2）為0827，調(diào)整后的確定系數(shù)（R2）為0.823，可見回歸方程的擬合效果良好。同時，F(xiàn)值、P值分別為212.9、0.000 0，說明回歸方程整體上的顯著性。

根據(jù)系數(shù)顯著性檢驗結果，土地轉(zhuǎn)出行為對農(nóng)戶人均家庭收入在1%的統(tǒng)計水平上顯著且系數(shù)估計值為0.331，農(nóng)戶轉(zhuǎn)出土地行為會增加農(nóng)戶收入這一假說得以證明，即參與土地轉(zhuǎn)出、增加土地轉(zhuǎn)出面積有利于農(nóng)戶收入的增加。此外，控制變量均對農(nóng)戶收入具有顯著的正向影響，這說明勞動力負擔系數(shù)、非農(nóng)勞動力占家庭總勞動力的比值、家庭勞動力平均受教育年限、農(nóng)戶承包耕地總面積的增加均有利于農(nóng)戶增收。特別之處在于，蔬菜大棚種植對農(nóng)戶收入的邊際影響為2.123，大于農(nóng)戶轉(zhuǎn)出土地對農(nóng)戶收入的邊際影響。蔬菜大棚技術成熟的農(nóng)戶由于種植大棚的收入較高不會轉(zhuǎn)出土地，而轉(zhuǎn)出土地的農(nóng)戶中絕大部分具有沒有掌握大棚技術、沒有充足資金購買大棚設備、自有土地不適合種植大棚等特征。[FL）]

3.2分位數(shù)回歸結果

選取農(nóng)戶人均家庭收入的0.05、0.25、0.50、0.75、0.95等5個分位點進行分位數(shù)回歸，分別得到低收入、較低收入、中等收入、較高收入、高收入家庭人均收入的收入決定方程。5個方程的R2均在0.57以上，說明所設立的模型具有一定的解釋力。分析系數(shù)顯著性發(fā)現(xiàn)，對于低收入農(nóng)戶家庭而言，土地轉(zhuǎn)出對收入的邊際影響為0.183，但未通過統(tǒng)計性顯著檢驗?？紤]低收入家庭農(nóng)戶的特征，可能的原因是低收入家庭土地轉(zhuǎn)出后，解放出來的勞動力由于自身年齡過大、教育程度低、技術缺乏等導致非農(nóng)就業(yè)機會具有局限性，從而不能顯著增加收入。而對于較低收入、中等收入、較高收入的農(nóng)戶家庭，土地轉(zhuǎn)出行為對農(nóng)戶家庭收入影響顯著且均為正向影響。而對于高收入家庭而言，農(nóng)戶土地轉(zhuǎn)出對其收入影響相對其他收入等級的農(nóng)戶家庭而言較小，且不顯著。通過對轉(zhuǎn)出土地的高收入農(nóng)戶家庭的成員進行訪談不難發(fā)現(xiàn)，可能在轉(zhuǎn)出土地之前，主要勞動力已經(jīng)得到了很好的非農(nóng)轉(zhuǎn)移，即土地轉(zhuǎn)出行為對除了土地之外的其他資源的配置格局未產(chǎn)生太大影響。根據(jù)基本假設，對于高收入農(nóng)戶家庭而言，農(nóng)戶土地轉(zhuǎn)出行為主要增加了地租收入。然而在目前的土地流轉(zhuǎn)市場中，土地租金低，具體為9 000元/hm2或以實物（小麥）衡量為7 500～9 000 kg/hm2，從而對增收的效果不明顯?？刂谱兞繉Σ煌杖爰彝サ挠绊懘蟛糠志@著為正，其中擁有更多的人力、物質(zhì)資本，非農(nóng)就業(yè)機會的農(nóng)戶家庭收入水平顯著較高。由于本部分重點不在于研究農(nóng)戶收入水平的影響因素，而是探究農(nóng)戶土地流轉(zhuǎn)對農(nóng)戶收入差距是否具有顯著的正向影響，以檢驗假說二，所以對表2中的分位數(shù)回歸結果不作進一步分析。

[JP+1]對不同分位點的函數(shù)設定進行聯(lián)合檢驗，F(xiàn)值、P值分別為10.587、0.000。結果表明，0.05、0.25、0.5、0.75、0.95等5個分位數(shù)的函數(shù)估計結果顯著不同，即自變量對不同收入等級家庭的人均收入的影響機制不同，所以可通過計算系數(shù)差來判斷解釋變量對農(nóng)戶收入差距的影響（表3）。程名旺等指出“系數(shù)差”表示各自變量對不同收入組農(nóng)戶收入的邊際影響差異[15]。如果系數(shù)差為正，表示該變量拉大了農(nóng)戶內(nèi)部收入差距；如果系數(shù)差為負，表示該變量縮小了農(nóng)戶收入差距。[JP]

由表3可知，對低收入到較高收入家庭而言，土地轉(zhuǎn)出的系數(shù)差均為正值，說明農(nóng)戶土地轉(zhuǎn)出行為對農(nóng)戶收入差距有正向影響，這在一定程度上證明了假說二的內(nèi)容。分析轉(zhuǎn)出土地的農(nóng)戶家庭特征，不難發(fā)現(xiàn)，較高收入到低收入家庭的人均耕地面積、勞動力平均受教育年限、健康程度、非農(nóng)就業(yè)機會等呈現(xiàn)逐漸減小的趨勢，因此由土地轉(zhuǎn)出行為獲得的土地租金及解放的農(nóng)村勞動力非農(nóng)就業(yè)轉(zhuǎn)移率、非農(nóng)就業(yè)工資也具有逐漸減小的特征。依據(jù)基本假設中的分析，農(nóng)戶土地轉(zhuǎn)出行為對其收入的邊際影響也逐漸減小，即農(nóng)戶家庭土地流轉(zhuǎn)行為對較高收入家庭的收入邊際影響大，對低收入農(nóng)戶家庭的家庭收入邊際影響小，從而對農(nóng)戶收入差距具有正向影響。而對高收入農(nóng)戶和較高收入農(nóng)戶而言，土地轉(zhuǎn)出的系數(shù)差為負值，說明土地轉(zhuǎn)出行為促進農(nóng)戶收入差距的縮小，可能的原因是高收入農(nóng)戶家庭的勞動力在農(nóng)地流轉(zhuǎn)前非農(nóng)就業(yè)程度較高，農(nóng)地轉(zhuǎn)出行為對高收入家庭農(nóng)戶收入的邊際貢獻較低，而對較高收入家庭土地流轉(zhuǎn)行為對收入的邊際貢獻相對較高，進而縮小了其與高收入農(nóng)戶家庭的收入差距。

4結論與討論

本研究分析了農(nóng)戶土地轉(zhuǎn)出行為對農(nóng)戶收入差距的影響機理并提出2個假說，在此基礎上，對樣本農(nóng)戶數(shù)據(jù)分別建立多元回歸模型和分位數(shù)回歸模型，定量考察了農(nóng)戶土地轉(zhuǎn)出行為對農(nóng)戶收入和農(nóng)戶內(nèi)部收入差距的影響，以驗證假說一和檢驗假說二，得出以下結論與啟示。

（1）目前絕大多數(shù)農(nóng)戶家庭的收入集中于中低收入檔，基尼系數(shù)為0.400 454 5，農(nóng)戶內(nèi)部收入差距過大。一般而言，收入差距過大會導致收入分配不公平，不僅影響有效需求的形成、阻礙經(jīng)濟發(fā)展，且極易造成社會嚴重分化，影響社會穩(wěn)定。因此，在大力發(fā)展多種形式“適度規(guī)模經(jīng)營”，推動農(nóng)業(yè)發(fā)展方式轉(zhuǎn)變的過程中須兼顧農(nóng)戶收入差距過大問題，在提升農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率、促進農(nóng)戶整體增收的同時，加大對低收入農(nóng)戶家庭的扶持力度，以改善農(nóng)戶收入差距過大的現(xiàn)狀。

（2）農(nóng)戶轉(zhuǎn)出土地行為對農(nóng)戶收入具有顯著的正向影響，即參與土地轉(zhuǎn)出、增加土地轉(zhuǎn)出面積從整體上有利于農(nóng)戶收入的增加。這意味著目前推動我國農(nóng)村土地流轉(zhuǎn)、發(fā)展適度規(guī)模經(jīng)營的相關政策有利于農(nóng)戶增收。但對于不同收入組別的研究結果表明，農(nóng)戶轉(zhuǎn)出土地行為對低收入農(nóng)戶和高收入農(nóng)戶組家庭收入的正向影響不顯著。究其原因，低收入農(nóng)戶家庭土地資源稟賦較少、受教育程度低、非農(nóng)就業(yè)率低、非農(nóng)就業(yè)工資較低，并且未掌握先進的農(nóng)業(yè)種植技術，在這一情況下，即便轉(zhuǎn)出土地，所獲得的家庭收入增加程度也不會顯著。因此，針對低收入農(nóng)戶家庭，應該加強非農(nóng)就業(yè)培訓和農(nóng)戶種植技術培訓，以提高其非農(nóng)就業(yè)競爭力和種植能力。高收入農(nóng)戶家庭具有土地資源稟賦大、受教育程度高、勞動力非農(nóng)就業(yè)率高等特征，大多數(shù)轉(zhuǎn)出土地的高收入農(nóng)戶家庭在土地轉(zhuǎn)出之前，主要勞動力就已經(jīng)從第一職業(yè)轉(zhuǎn)移到第二、第三職業(yè)，而目前土地流轉(zhuǎn)市場土地租金較低，從而土地轉(zhuǎn)出行為對其增收效果不明顯。

此外，值得注意的是蔬菜大棚種植對農(nóng)戶增收具有顯著的推動作用。在對當?shù)剞r(nóng)戶進行訪談的過程中發(fā)現(xiàn)，農(nóng)戶自發(fā)或在村支部的組織下進行了地塊的重新劃分，使由土地細碎化程度較高對蔬菜大棚種植造成的阻礙已經(jīng)基本消除。目前，很多農(nóng)戶均表示蔬菜大棚種植可以較高程度地創(chuàng)收，但他們卻面臨著原始資本積累不夠充分、缺乏種植技術等方面的現(xiàn)實問題。因此，針對這部分有種植大棚意愿的農(nóng)戶，應該提供資金支持、完善農(nóng)村金融服務體系的建設，以解決蔬菜大棚建設的資金投入短缺問題；組織種植技術培訓，并提倡“干中學”，以產(chǎn)生種植技術的知識積累，使蔬菜大棚種植促進農(nóng)戶增收的效率最大化。

（3）農(nóng)戶土地流出行為對不同收入組別的農(nóng)戶家庭收入的邊際貢獻存在差異，從而對農(nóng)戶收入差距產(chǎn)生影響。對低等收入到較高收入的農(nóng)戶家庭而言，農(nóng)戶土地轉(zhuǎn)出行為會增加其收入差距；對較高收入和高收入的農(nóng)戶家庭，轉(zhuǎn)出土地將縮小其組間收入差距。根據(jù)此結論與上文中的可能原因分析可知，在引導低等收入和較低等收入的農(nóng)戶家庭轉(zhuǎn)出土地的同時，應該重視農(nóng)戶的健康保障問題，提供非農(nóng)就業(yè)指導和培訓，盡可能消除農(nóng)戶家庭成員特征的異質(zhì)性，以增加其非農(nóng)就業(yè)報酬，從而增加農(nóng)戶轉(zhuǎn)出土地對低等和較低等收入農(nóng)戶家庭收入的邊際影響，最終達到削減甚至消除由農(nóng)戶轉(zhuǎn)出土地行為引起的農(nóng)戶收入差距增大的問題。

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