張建 楊子 諸培新

摘要基于中國家庭追蹤調(diào)查（CFPS）2014年農(nóng)村住戶數(shù)據(jù)，采用多元probit模型實證檢驗了農(nóng)戶土地流轉(zhuǎn)決策、農(nóng)戶種植經(jīng)濟作物決策和非農(nóng)勞動力轉(zhuǎn)移決策之間的相互影響。研究發(fā)現(xiàn)：①農(nóng)戶土地流轉(zhuǎn)與勞動力非農(nóng)轉(zhuǎn)移和經(jīng)濟作物種植生計決策相互關(guān)聯(lián)。總體而言，土地轉(zhuǎn)入與種植經(jīng)濟作物決策正相關(guān)，與非農(nóng)勞動力轉(zhuǎn)移決策負相關(guān)。土地轉(zhuǎn)出與非農(nóng)勞動力轉(zhuǎn)移決策正相關(guān)，與種植經(jīng)濟作物決策負相關(guān)。②土地流轉(zhuǎn)與農(nóng)戶非農(nóng)勞動力轉(zhuǎn)移和經(jīng)濟作物種植等生計策略的關(guān)系與農(nóng)地流轉(zhuǎn)規(guī)模相關(guān)，小規(guī)模和中等規(guī)模的土地轉(zhuǎn)入與非農(nóng)勞動力轉(zhuǎn)移之間未有顯著關(guān)系，與經(jīng)濟作物種植決策具有顯著正向關(guān)系，但大規(guī)模的土地轉(zhuǎn)入與農(nóng)戶經(jīng)濟作物種植決策和非農(nóng)就業(yè)決策顯著負相關(guān)。③土地流轉(zhuǎn)是否影響農(nóng)戶生計多樣化決策還取決于地區(qū)機械化程度。機械化程度較高的平原地區(qū)土地轉(zhuǎn)入決策與農(nóng)戶非農(nóng)勞動力轉(zhuǎn)移和經(jīng)濟作物種植決策未有顯著關(guān)系，而機械化程度較低的高山、丘陵、高原等地區(qū)土地轉(zhuǎn)入決策與農(nóng)戶種植經(jīng)濟作物和非農(nóng)就業(yè)決策分別存在正相關(guān)和負相關(guān)關(guān)系，表明隨著機械化對農(nóng)業(yè)勞動力替代程度的增強，土地流轉(zhuǎn)對農(nóng)戶勞動力配置的影響效應減弱。政策建議是：①統(tǒng)籌推進農(nóng)村土地、勞動力市場發(fā)展，推動農(nóng)戶土地流轉(zhuǎn)參與，促進轉(zhuǎn)出戶生計向非農(nóng)專業(yè)化轉(zhuǎn)移，促進轉(zhuǎn)入戶農(nóng)地適度規(guī)模經(jīng)營;②完善農(nóng)機社會化服務市場，提高農(nóng)機和農(nóng)技融合使用深度和廣度，提高農(nóng)機對農(nóng)業(yè)勞動力的替代彈性，增強轉(zhuǎn)入戶農(nóng)業(yè)勞動力農(nóng)地規(guī)模經(jīng)營的能力，增加農(nóng)業(yè)生產(chǎn)比較收益。

關(guān)鍵詞 土地流轉(zhuǎn);非農(nóng)勞動力轉(zhuǎn)移;經(jīng)濟作物種植;生計多樣化策略

發(fā)展中國家農(nóng)業(yè)生產(chǎn)普遍面臨著一系列約束，如土地資源稀缺、市場缺失、經(jīng)營風險較高、機械化程度低、技術(shù)落后等[1]。因此，發(fā)展中國家以小農(nóng)為主的農(nóng)業(yè)經(jīng)濟或許可以吸納剩余勞動力并滿足農(nóng)戶基本的生存需要，但卻無法解決貧困問題，也不利于農(nóng)戶福利水平的可持續(xù)提高。因此，為擺脫貧困、提高收入和消費水平并降低生計風險，農(nóng)戶家庭內(nèi)部普遍采取農(nóng)業(yè)或非農(nóng)業(yè)多樣化生計策略，如作物多樣化、牲畜養(yǎng)殖、農(nóng)副業(yè)生產(chǎn)、非農(nóng)就業(yè)等[2-3]。小農(nóng)經(jīng)濟是我國農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的典型特征，農(nóng)戶土地經(jīng)營小規(guī)模、細碎化占據(jù)主導地位[4]。我國農(nóng)戶在從事糧食作物種植的同時，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)結(jié)構(gòu)和非農(nóng)業(yè)經(jīng)營日趨多元化。據(jù)中國統(tǒng)計年鑒數(shù)據(jù)，農(nóng)戶從事菜果等經(jīng)濟作物種植的比重大幅度增加，2000—2016年，蔬菜和水果的播種面積分別從1523.7萬hm2和893.2萬hm2增加到2232.8萬hm2和1298.2萬hm2。與此同時，我國非農(nóng)部門的農(nóng)村勞動力比例已經(jīng)從2000年的33.9%增加到2015年的74.9%[5]。

關(guān)于農(nóng)戶生計多樣化策略的原因，現(xiàn)有文獻進行了大量研究，戶主及農(nóng)戶家庭稟賦特征、非農(nóng)業(yè)機會和工資的增加、自然環(huán)境風險、農(nóng)業(yè)政策等均對農(nóng)戶生計多樣化策略有著重要的影響[3，6-7]。然而，有關(guān)農(nóng)戶生計策略的文獻還存在以下不足之處。首先，很少有文獻關(guān)注農(nóng)村要素市場尤其是土地流轉(zhuǎn)市場對農(nóng)戶生計多樣化策略的影響。隨著農(nóng)村土地制度改革的深化和農(nóng)地流轉(zhuǎn)市場的完善，農(nóng)戶生計決策研究更需要將土地流轉(zhuǎn)納入到統(tǒng)一的分析框架。其次，很少有文獻關(guān)注農(nóng)戶生計決策之間的相關(guān)性。以往文獻較多關(guān)注勞動力轉(zhuǎn)移或土地流轉(zhuǎn)對農(nóng)戶經(jīng)濟作物種植決策的單向影響[7-8]，采用最小二乘法進行估計，往往忽視了變量之間的相互作用，可能存在內(nèi)生性問題。農(nóng)戶生計決策本質(zhì)上是土地、勞動力和資本要素之間的配置決策，已有部分學者關(guān)注到農(nóng)戶土地、勞動力和資本三大要素配置決策的相互影響，如胡新艷等[9]研究農(nóng)戶土地流轉(zhuǎn)、勞動力非農(nóng)轉(zhuǎn)移和資本借貸三種決策行為的關(guān)聯(lián)互動，杜鑫[10]考察農(nóng)戶土地流轉(zhuǎn)、勞動力轉(zhuǎn)移和農(nóng)業(yè)生產(chǎn)資本投入等三種要素配置的相互關(guān)系。經(jīng)濟作物是資本密集型的農(nóng)作物類型，由全國農(nóng)產(chǎn)品成本收益資料匯編的統(tǒng)計數(shù)據(jù)計算得到，2016年經(jīng)濟作物（油料、花生、蔬菜、水果等）的生產(chǎn)成本是糧食作物（水稻、小麥、玉米、豆類、薯類等）的3倍。因此，本文將農(nóng)戶三大要素相互作用的理論應用到生計決策研究中，采用中國家庭追蹤調(diào)查（CFPS）農(nóng)村住戶數(shù)據(jù)和多元probit（multivariateprobit）模型，進一步研究土地流轉(zhuǎn)與勞動力非農(nóng)轉(zhuǎn)移、經(jīng)濟作物種植等生計決策的相互關(guān)系。之所以關(guān)注經(jīng)濟作物種植決策，原因是經(jīng)濟作物種植是我國農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整的重要方面，旨在充分利用水土資源，均衡農(nóng)產(chǎn)品，提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的比較收益并增加農(nóng)民收入[11]。

1理論分析與研究假說

對于糧食作物，經(jīng)濟作物是資本密集型的種植業(yè)類型[7-8]，是農(nóng)戶農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的資本投入深化。因此，土地流轉(zhuǎn)、勞動力轉(zhuǎn)移和經(jīng)濟作物種植決策既可以視為農(nóng)戶不同類型生計策略，其本質(zhì)上是農(nóng)戶土地、勞動力和資本三要素配置決策。已有研究表明，農(nóng)戶土地、勞動力和資本三大要素配置決策具有相互關(guān)聯(lián)性[9-10]。因此，本文以土地、勞動力和資本三大要素配置相互聯(lián)系為理論基礎(chǔ)，將土地流轉(zhuǎn)、勞動力非農(nóng)轉(zhuǎn)移和經(jīng)濟作物種植決策納入統(tǒng)一的農(nóng)戶決策分析框架。同時，羅必良等[8]研究發(fā)現(xiàn)，農(nóng)地流轉(zhuǎn)對農(nóng)戶經(jīng)濟作物種植的影響取決于土地轉(zhuǎn)入規(guī)模和農(nóng)機服務水平兩大情境因素，因此，本文認為同時分析不同土地流轉(zhuǎn)規(guī)模和機械化服務水平兩大情境下土地流轉(zhuǎn)、勞動力非農(nóng)轉(zhuǎn)移和經(jīng)濟作物種植決策之間的相互關(guān)聯(lián)。圖1為理論框架圖：

1.1農(nóng)地流轉(zhuǎn)與勞動力非農(nóng)轉(zhuǎn)移

農(nóng)地流轉(zhuǎn)市場缺失時，土地要素價格為農(nóng)戶土地投入的影子價格，農(nóng)業(yè)勞動力價格為農(nóng)業(yè)勞動力投入的影子價格[12]。由于我國戶均土地面積狹小，農(nóng)戶在單位土地面積上可能投入過多勞動力，造成農(nóng)業(yè)勞動力的影子價格較低，與非農(nóng)就業(yè)報酬存在很大差距，農(nóng)戶通過兼業(yè)以提高勞動報酬，即農(nóng)忙時間耕種土地，農(nóng)閑時間從事非農(nóng)就業(yè)。然而，兼業(yè)農(nóng)戶返鄉(xiāng)耕種土地，既不利于農(nóng)戶非農(nóng)專業(yè)化，也會帶來很大的時間成本和交通成本。當存在土地要素市場時，這類農(nóng)戶會選擇轉(zhuǎn)出土地，減少自家耕種的土地面積。當然，農(nóng)戶擁有自由的土地流轉(zhuǎn)決策權(quán)時，勞動力非農(nóng)轉(zhuǎn)移是土地轉(zhuǎn)出的前提[12-13]。然而，實踐中農(nóng)戶土地流轉(zhuǎn)受到地方政府干預的影響，部分農(nóng)戶被動參與土地流轉(zhuǎn)[14]，農(nóng)戶轉(zhuǎn)出土地后未必實現(xiàn)非農(nóng)就業(yè)。因此，農(nóng)地轉(zhuǎn)出后勞動力非農(nóng)轉(zhuǎn)移的前提是農(nóng)戶家庭存在剩余勞動力且擁有非農(nóng)就業(yè)的能力[15]。

隨著農(nóng)戶土地轉(zhuǎn)出方的出現(xiàn)，非農(nóng)就業(yè)能力較弱且滯留在農(nóng)村的勞動力轉(zhuǎn)入土地、擴大經(jīng)營面積以提高家庭勞動力報酬[13]。擁有一定資本實力、對農(nóng)業(yè)經(jīng)營回報有較好預期的農(nóng)戶也可能大面積流轉(zhuǎn)土地，通過規(guī)模經(jīng)營增加農(nóng)業(yè)收入。此時，土地轉(zhuǎn)入是否影響農(nóng)戶非農(nóng)勞動力配置取決于兩個方面：首先，與土地轉(zhuǎn)入面積帶來的農(nóng)業(yè)勞動生產(chǎn)率有關(guān)。當農(nóng)戶轉(zhuǎn)入土地后農(nóng)業(yè)勞動生產(chǎn)效率獲得較大幅度提升，吸引農(nóng)戶家庭更多勞動力配置到農(nóng)業(yè)領(lǐng)域，土地轉(zhuǎn)入對非農(nóng)勞動力轉(zhuǎn)移產(chǎn)生負向影響。其次取決于農(nóng)業(yè)機械化程度。當?shù)貐^(qū)推廣農(nóng)業(yè)機械化成本較低，農(nóng)戶便會以機械替代家庭勞動力進行耕種，農(nóng)機對勞動力替代的程度增強，勞動力轉(zhuǎn)移帶來的農(nóng)業(yè)勞動力損失對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的影響減弱[16]，此時農(nóng)戶轉(zhuǎn)入土地、擴大農(nóng)地經(jīng)營規(guī)模也不會對非農(nóng)勞動力轉(zhuǎn)移產(chǎn)生影響。

根據(jù)以上分析，提出第一個研究假設(shè)：

假設(shè)1：農(nóng)戶土地轉(zhuǎn)出決策與勞動力非農(nóng)轉(zhuǎn)移決策為正向關(guān)系;土地轉(zhuǎn)入決策與非農(nóng)勞動力轉(zhuǎn)移的關(guān)系受到土地轉(zhuǎn)入規(guī)模和農(nóng)機投入水平的影響，大規(guī)模土地轉(zhuǎn)入與非農(nóng)勞動力轉(zhuǎn)移決策負相關(guān)，隨著農(nóng)業(yè)機械投入的增加，對自家勞動力的替代增強，土地轉(zhuǎn)入與農(nóng)戶勞動力轉(zhuǎn)移的負相關(guān)性減弱。

1.2農(nóng)地流轉(zhuǎn)與農(nóng)戶經(jīng)濟作物種植決策

農(nóng)地流轉(zhuǎn)市場缺失時，土地稟賦稀缺的農(nóng)戶可通過種植資本密集型的經(jīng)濟作物，以提高邊際土地回報;而土地稟賦豐富的農(nóng)戶，受到投入資本的制約，則以資本節(jié)約型的糧食作物為主。當存在土地流轉(zhuǎn)市場時，農(nóng)戶轉(zhuǎn)出土地后可進一步降低農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的勞動力和資本投入，也降低資本密集型的經(jīng)濟作物種植概率。土地轉(zhuǎn)入戶因為土地經(jīng)營成本的上升或農(nóng)業(yè)生產(chǎn)利潤最大化動機的增強，會選擇種植經(jīng)濟作物以獲取更高的利潤[17]。但也有學者認為，土地轉(zhuǎn)入后農(nóng)戶是否種植經(jīng)濟作物主要受農(nóng)業(yè)勞動力和機械化水平的影響。受制于勞動力約束，轉(zhuǎn)入規(guī)模較大的農(nóng)戶具有更小的激勵去種植經(jīng)濟作物[8]。此外，農(nóng)業(yè)機械化得以推廣時，農(nóng)戶采用農(nóng)業(yè)機械化生產(chǎn)可以節(jié)省家庭勞動力，提高單位勞動力的生產(chǎn)率。相對果蔬、蠶桑等經(jīng)濟作物，糧食生產(chǎn)投入的勞動密集度較低，而且比較容易采取機械化作業(yè)[18]。因此，農(nóng)機使用程度較高的地區(qū)隨著轉(zhuǎn)入戶土地經(jīng)營規(guī)模的擴大，農(nóng)戶采用機械化作業(yè)替代勞動力投入成為更佳選擇，轉(zhuǎn)入戶傾向于種植與農(nóng)機更容易匹配的糧食作物而非經(jīng)濟作物[8]。

然而，現(xiàn)有研究并未考慮到經(jīng)濟作物種植對農(nóng)地流轉(zhuǎn)的反向關(guān)系。通過種植經(jīng)濟作物擁有較高農(nóng)業(yè)勞動力報酬和農(nóng)業(yè)收入的農(nóng)戶，可能進一步通過轉(zhuǎn)入土地以擴大農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的比較優(yōu)勢，通過資本投入提升規(guī)模經(jīng)營效益，農(nóng)戶種植經(jīng)濟作物可能是其轉(zhuǎn)入土地的動機。

基于此，本文提出第二個研究假設(shè)：

假設(shè)2：土地轉(zhuǎn)出決策與農(nóng)戶經(jīng)濟作物種植決策為負向關(guān)系，土地轉(zhuǎn)入決策與農(nóng)戶經(jīng)濟作物種植決策的相關(guān)性取決于土地轉(zhuǎn)入規(guī)模和農(nóng)機投入水平。當土地轉(zhuǎn)入到一定規(guī)模時，農(nóng)戶受到勞動力約束，可能會選擇種植勞動力節(jié)約型的糧食作物，從而農(nóng)戶土地轉(zhuǎn)入與經(jīng)濟作物種植決策呈負向關(guān)系;當農(nóng)機服務完善時，轉(zhuǎn)入戶以農(nóng)機投入替代糧食生產(chǎn)中的自家勞動力投入，則土地轉(zhuǎn)入與農(nóng)戶經(jīng)濟作物種植決策的相關(guān)性減弱。

1.3勞動力非農(nóng)轉(zhuǎn)移與農(nóng)戶經(jīng)濟作物種植決策

由于多數(shù)經(jīng)濟作物需要勞動力和資本的密集投入，非農(nóng)就業(yè)對農(nóng)戶種植經(jīng)濟作物的影響可能是兩方面的[7]。一方面，農(nóng)戶參與非農(nóng)就業(yè)可能會減少農(nóng)業(yè)生產(chǎn)勞動力投入，“損失”部分農(nóng)業(yè)勞動力，可能會降低農(nóng)戶種植經(jīng)濟作物的概率[7，19-20];另一方面，非農(nóng)就業(yè)增加了農(nóng)戶家庭收入和資產(chǎn)規(guī)模，緩解農(nóng)戶對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)投資的影響[20]，提高了農(nóng)戶種植經(jīng)濟作物的投入能力[21]。但經(jīng)濟作物種植也會對農(nóng)戶勞動力轉(zhuǎn)移產(chǎn)生反作用。農(nóng)戶通過種植高附加值的經(jīng)濟作物，實現(xiàn)農(nóng)業(yè)勞動力報酬增加，增加農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營利潤，也會降低非農(nóng)勞動力轉(zhuǎn)移的動機。因此，本文提出第三個假設(shè)：

假設(shè)3：農(nóng)戶勞動力非農(nóng)轉(zhuǎn)移與經(jīng)濟作物種植決策的相關(guān)性是不確定的。當農(nóng)戶非農(nóng)勞動力轉(zhuǎn)移對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的勞動力“損失”效應占主導時，農(nóng)戶非農(nóng)勞動力轉(zhuǎn)移和經(jīng)濟作物種植決策負相關(guān);而當農(nóng)戶非農(nóng)就業(yè)收入增加緩解了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的資金投入不足的效應占主導時，農(nóng)戶非農(nóng)勞動力轉(zhuǎn)移決策和經(jīng)濟作物種植決策正相關(guān)。

以上文獻回顧和理論分析表明，農(nóng)戶生計行為具有協(xié)同性和聯(lián)合性，先驗性的假設(shè)一種生計行為是另一種行為的原因存在理論邏輯上的缺陷[10]。因此，需要同時估計農(nóng)戶土地流轉(zhuǎn)、勞動力轉(zhuǎn)移和經(jīng)濟作物種植決策模型。

2數(shù)據(jù)來源與研究方法

2.1數(shù)據(jù)來源

本文使用的數(shù)據(jù)來源于中國家庭追蹤調(diào)查（CFPS）中的農(nóng)村住戶調(diào)查數(shù)據(jù)。CFPS數(shù)據(jù)庫是由北京大學中國社會科學調(diào)查中心（ISSS）完成的社會調(diào)查[22]，目的是全面了解中國社區(qū)、家庭和個人層次的社會、經(jīng)濟、文化和教育領(lǐng)域的情況和變化，為學術(shù)研究和公共政策制定提供高質(zhì)量的數(shù)據(jù)。CFPS采用內(nèi)隱分層、多階段、多層次、與人口規(guī)模成比例的概率抽樣方式（PPS），并采用計算機輔助面訪調(diào)查[22]，目前已經(jīng)完成四輪數(shù)據(jù)調(diào)查（2010，2012，2014和2016）。由于只有2014年的數(shù)據(jù)庫（CFPS2014）包含農(nóng)戶經(jīng)濟作物種植信息，本研究以2014年數(shù)據(jù)為主，勞動力轉(zhuǎn)移、土地轉(zhuǎn)出和經(jīng)濟作物種植變量來源于CFPS2014。由于CFPS2014缺少農(nóng)戶土地轉(zhuǎn)入面積數(shù)據(jù)，而本文需要研究不同土地轉(zhuǎn)入規(guī)模農(nóng)戶的生計策略行為，因此，土地轉(zhuǎn)入變量來源于CFPS2012。同時，為控制部分自變量內(nèi)生性，部分資本變量來源于CFPS2012年的調(diào)查數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)的篩選過程為：首先，將CFPS2014和CFPS2012數(shù)據(jù)庫匹配;其次，保留農(nóng)村住戶數(shù)據(jù)和從村集體分配到土地的住戶。經(jīng)過篩選，共得到6764個農(nóng)戶數(shù)據(jù)和584個村級數(shù)據(jù)，樣本分布在全國25個省（自治區(qū)或直轄市）和182個縣（區(qū)）。農(nóng)村住戶數(shù)據(jù)包含農(nóng)戶家庭信息、資源資產(chǎn)稟賦、勞動力就業(yè)、土地流轉(zhuǎn)、作物種植、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、家庭收入等信息。

2.2研究方法

本文研究農(nóng)戶土地流轉(zhuǎn)、勞動力轉(zhuǎn)移和經(jīng)濟作物種植決策的相互關(guān)聯(lián)。農(nóng)戶土地流轉(zhuǎn)行為可劃分為土地轉(zhuǎn)入和轉(zhuǎn)出，部分農(nóng)戶既轉(zhuǎn)入又轉(zhuǎn)出土地。根據(jù)新勞動遷移經(jīng)濟學理論，農(nóng)戶勞動力非農(nóng)轉(zhuǎn)移決策是家庭效用最大化的整體安排[23]，因此，參考胡新艷等[9]、杜鑫[10]和Che[24]等學者的研究，本文將農(nóng)戶家庭存在非農(nóng)自雇、本地務工和外出務工等非農(nóng)就業(yè)行為的均視為勞動力非農(nóng)轉(zhuǎn)移。CFPS2014數(shù)據(jù)庫共詢問了農(nóng)戶家庭11種農(nóng)林作物種植信息，其中包括谷類作物（水稻、小麥、玉米）、薯類作物（紅薯、馬鈴薯等）和豆類作物（大豆、黃豆等）等糧食作物，也包括蔬菜、水果、花生、棉花、菜籽（油）等經(jīng)濟作物及林產(chǎn)品。本文將農(nóng)戶經(jīng)濟作物種植界定為種植蔬菜、水果、花生、棉花、菜籽（油）等作物的行為，其中包括同時種植經(jīng)濟作物和糧食作物的農(nóng)戶家庭。農(nóng)戶勞動力轉(zhuǎn)移、土地流轉(zhuǎn)和經(jīng)濟作物種植決策相互關(guān)聯(lián)，忽視不可觀測因素和生計決策的相關(guān)性將導致偏差和無效估計。因此，本文選multivariateprobit（MVP）模型估計三種生計決策的聯(lián)合效應。MVP模型在控制外生變量的影響后，允許每種決策模型之間的誤差項相互關(guān)聯(lián)[25]。模型具體可設(shè)置為：

2.3變量選擇

表1是本文的因變量和自變量統(tǒng)計信息。如表1所示，土地轉(zhuǎn)入概率為15%，土地轉(zhuǎn)出的農(nóng)戶比例為13%，其中既轉(zhuǎn)入又轉(zhuǎn)出樣本62戶，約占總樣本的1%。68%的農(nóng)戶以非農(nóng)自雇、外出務工和本地務工等方式參與非農(nóng)就業(yè)。34%的農(nóng)戶種植蔬菜、水果、花生、棉花、菜籽（油）等經(jīng)濟作物，其中89%的農(nóng)戶同時種植經(jīng)濟作物和糧食作物。

本文自變量選擇的理論基礎(chǔ)是可持續(xù)生計理論，影響農(nóng)戶生計行為的因素被劃分為生計資本、外部自然和經(jīng)濟社會環(huán)境等因素[26]。五種生計資本分別為自然資本、人力資本、物質(zhì)資本、金融資本、社會資本等[27]，一些存在內(nèi)生性的變量使用CFPS2012年的數(shù)據(jù)以減少內(nèi)生性問題。農(nóng)戶最重要的自然資本是土地資源，選擇農(nóng)戶承包地面積衡量農(nóng)戶自然資本。人力資本包含數(shù)量和質(zhì)量兩個范疇。人力資本的數(shù)量包括家庭勞動力數(shù)、勞動力有效勞動時間，質(zhì)量包括勞動力的健康、受教育程度、知識和技能等。人力資本不僅決定了農(nóng)戶能否進入更高回報的生計領(lǐng)域，人力資本的技能、知識和信息獲取能力等還影響著自然資源的利用效率和社會關(guān)系的建立。本文選擇戶主特征（年齡、受教育程度）、家庭勞動力特征（數(shù)量、平均受教育年限、技能培訓）等表征農(nóng)戶人力資本。物質(zhì)資本包括農(nóng)戶所擁有的牲畜，各類生產(chǎn)性設(shè)備，家用電器等消費性資產(chǎn)以及房產(chǎn)等固定性資產(chǎn)[26]，選擇農(nóng)戶生產(chǎn)性資產(chǎn)來衡量物質(zhì)性資產(chǎn)，生產(chǎn)性資產(chǎn)被劃分為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)性資產(chǎn)和非農(nóng)業(yè)生產(chǎn)性資產(chǎn)。金融資本包括農(nóng)戶家庭現(xiàn)金、存款、收入、借貸、保險等，本文選擇家庭存款、政府農(nóng)業(yè)補貼、家庭是否購買商業(yè)保險等衡量。社會資本被定義為社會關(guān)系、社會結(jié)構(gòu)和社會制度安排中的規(guī)則、規(guī)范、責任、互惠和信任等[28]，實證研究中常以農(nóng)戶是否參與合作組織、農(nóng)戶家庭禮金支出、困難時能否得到他人幫助、社會信任等指標來反映[28-29]。本文選擇家庭成員是否加入共產(chǎn)黨或其他團體組織和交通通訊費用支出來衡量社會資本。

本文以部分村級變量和地區(qū)變量來代表外部自然和經(jīng)濟社會環(huán)境等因素對農(nóng)戶生計策略的影響。選擇2013/2014生產(chǎn)年村莊是否遭受旱災、洪澇、臺風等自然災害表征風險和脆弱性環(huán)境對農(nóng)戶生計選擇的影響。已有研究表明農(nóng)業(yè)生產(chǎn)較高的自然風險使得農(nóng)戶選擇生計多樣化以規(guī)避風險[3]。村莊離縣城距離、村級農(nóng)忙雇工價格和土地租金水平等變量分別代表村級層次市場可接近程度、雇傭勞動力市場和土地租賃市場發(fā)育程度。為反映經(jīng)濟發(fā)展對農(nóng)戶生計策略的影響，本文將調(diào)研地區(qū)劃分為東、中、西部三大類地區(qū)，設(shè)置東部地區(qū)和中部地區(qū)兩個虛擬變量。由于缺少土地制度和其他農(nóng)業(yè)制度的變量，本文在估計MVP模型時采用縣級層次的聚類穩(wěn)健標準誤，以控制縣級層次的制度變量對農(nóng)戶生計選擇的影響。

3實證檢驗與結(jié)果

表2和表3是農(nóng)戶土地流轉(zhuǎn)與生計策略（非農(nóng)勞動力轉(zhuǎn)移和經(jīng)濟作物種植）聯(lián)合決策的估計結(jié)果。表2是農(nóng)戶土地流轉(zhuǎn)和生計決策的影響因素估計結(jié)果，表3是農(nóng)戶生計決策相關(guān)性的估計結(jié)果。

3.1生計資本對農(nóng)戶土地流轉(zhuǎn)和生計選擇的影響

如表2所示，自然資本中，土地資源稟賦對農(nóng)戶土地流轉(zhuǎn)和生計決策具有不同的影響。人均承包地面積對農(nóng)戶轉(zhuǎn)入土地影響為負（不顯著），但會顯著促進農(nóng)戶轉(zhuǎn)出土地，研究結(jié)果與Deininger和Jin[30]一致，表明土地流轉(zhuǎn)將土地資源從稟賦豐富的農(nóng)戶轉(zhuǎn)移到稟賦稀缺的農(nóng)戶手中。非農(nóng)勞動力轉(zhuǎn)移模型中，人均承包地面積的估計結(jié)果顯著為負，表明豐富的土地資源稟賦會降低農(nóng)戶參與非農(nóng)就業(yè)的概率。這一研究結(jié)果與陳會廣和劉忠原[31]的發(fā)現(xiàn)相似，較為豐富的土地資源對農(nóng)村勞動力轉(zhuǎn)移產(chǎn)生抑制作用。農(nóng)戶種植經(jīng)濟作物的概率隨著土地資源稟賦的增加而降低，反映了土地相對稀缺的農(nóng)戶種植經(jīng)濟作物，提高土地集約度的意愿更強。

人力資本是影響農(nóng)戶勞動力和土地資源配置最重要的因素。戶主年齡與農(nóng)戶土地轉(zhuǎn)入決策呈現(xiàn)倒U型關(guān)系，但與轉(zhuǎn)出決策呈現(xiàn)U型關(guān)系，轉(zhuǎn)折點分別為44和45歲。結(jié)果表明，相對于中等年齡的戶主，年輕戶主以及老年戶主傾向轉(zhuǎn)出土地而非轉(zhuǎn)入土地。可能的解釋是相對于中年戶主，年輕戶主缺乏種植經(jīng)驗而老年戶主缺乏體力[12]。家庭勞動力稀缺且受教育年限較高的農(nóng)戶家庭轉(zhuǎn)出土地的概率較高，而農(nóng)戶勞動力稟賦和受教育年限對農(nóng)戶轉(zhuǎn)入土地并未有顯著影響。戶主年齡、家庭勞動力數(shù)、勞動力平均受教育年限、技能培訓等人力資本均對農(nóng)戶勞動力轉(zhuǎn)移有顯著影響。戶主年齡與勞動力轉(zhuǎn)移呈現(xiàn)倒U型關(guān)系，轉(zhuǎn)折點為39歲，即年齡為39歲的戶主家庭非農(nóng)就業(yè)的概率最高，老年戶主家庭和年輕戶主家庭勞動力轉(zhuǎn)移的概率較低。家庭勞動力數(shù)和勞動力平均受教育年限均在1%的水平上顯著為正，表明家庭勞動力資源豐富、平均受教育年限較高的農(nóng)戶參與非農(nóng)就業(yè)的概率更高。顯著影響農(nóng)戶經(jīng)濟作物種植的人力資本因素有戶主年齡和勞動力數(shù)，其中，中等年齡的農(nóng)戶（57歲）種植經(jīng)濟作物的概率最高，原因是中等年齡的農(nóng)戶種植經(jīng)驗和體力上均較強，進行農(nóng)業(yè)投入的積極性也最高。家庭勞動力數(shù)在10%的顯著性水平上提高農(nóng)戶經(jīng)濟作物種植的概率。農(nóng)戶家庭成員參加農(nóng)業(yè)或非農(nóng)業(yè)技能培訓有助于提高土地轉(zhuǎn)入、勞動力轉(zhuǎn)移和經(jīng)濟作物種植概率，表明農(nóng)業(yè)或非農(nóng)業(yè)技能培訓有利于增強農(nóng)戶人力資本素質(zhì)，提高農(nóng)戶農(nóng)業(yè)和非農(nóng)業(yè)生產(chǎn)能力。

物質(zhì)資本中，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)性固定資本能夠顯著提高農(nóng)戶轉(zhuǎn)入土地和種植經(jīng)濟作物的概率，但會抑制農(nóng)戶勞動力轉(zhuǎn)移和轉(zhuǎn)出土地;非農(nóng)業(yè)生產(chǎn)固定資產(chǎn)能夠顯著促進農(nóng)戶勞動力轉(zhuǎn)移和轉(zhuǎn)出土地，但是顯著降低了農(nóng)戶種植經(jīng)濟作物的概率。表明農(nóng)戶決策依賴于生產(chǎn)性固定資本屬性，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)性資本稟賦較豐富的農(nóng)戶傾向于專業(yè)化農(nóng)業(yè)生產(chǎn)，而非農(nóng)業(yè)生產(chǎn)性固定資本豐富的農(nóng)戶傾向于退出農(nóng)業(yè)經(jīng)營而從事非農(nóng)就業(yè)。

金融資本中，家庭存款對農(nóng)戶勞動力轉(zhuǎn)移和種植經(jīng)濟作物的影響均顯著為正，表明擁有充足的流動性資金的農(nóng)戶更有能力從事生計多樣化策略，可能的原因是許多非農(nóng)就業(yè)活動如非農(nóng)自雇、外出務工等需要初始資本，經(jīng)濟作物種植是資本密集型農(nóng)業(yè)活動，資金富足的農(nóng)戶更有能力支持家庭成員參與非農(nóng)就業(yè)和經(jīng)濟作物種植。政府農(nóng)業(yè)補貼顯著提高了農(nóng)戶轉(zhuǎn)入土地和經(jīng)濟作物種植的概率。主要原因是政府糧食直補、良種和農(nóng)機補貼、農(nóng)資綜合補貼等農(nóng)業(yè)補貼使得農(nóng)戶農(nóng)業(yè)生產(chǎn)有利可圖，也增強了農(nóng)戶土地租金支付能力，使得農(nóng)戶愿意進行農(nóng)業(yè)生產(chǎn)投資。

社會資本中，家庭成員參加共產(chǎn)黨或其他團體組織會顯著促進農(nóng)戶勞動力轉(zhuǎn)移，但會抑制農(nóng)戶轉(zhuǎn)入土地。可能原因是加入組織的農(nóng)戶擁有更廣泛的社會關(guān)系，參與非農(nóng)就業(yè)的能力更強，轉(zhuǎn)入土地擴大農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的動機較弱。

3.2環(huán)境與制度因素對農(nóng)戶土地流轉(zhuǎn)和生計選擇的影響

村級變量中，自然災害對農(nóng)戶不同生計活動的影響均為負，并顯著降低了農(nóng)戶轉(zhuǎn)入土地的概率?？赡茉蚴亲匀粸暮υ黾恿宿r(nóng)業(yè)生產(chǎn)風險，導致土地租賃市場的不穩(wěn)定，因而增加了土地流轉(zhuǎn)交易成本。距縣城距離反映了農(nóng)戶接近市場的能力，隨著村莊和縣城之間距離的增加，農(nóng)戶參與土地流轉(zhuǎn)和生計多樣化策略的概率均顯著降低。

資源要素價格因素中，勞動力價格（農(nóng)忙時雇工價格）會降低農(nóng)戶土地轉(zhuǎn)入概率，但會顯著增加農(nóng)戶種植經(jīng)濟作物的概率。土地租金僅對農(nóng)戶土地流轉(zhuǎn)產(chǎn)生顯著影響。隨著土地租金水平的提高，農(nóng)戶轉(zhuǎn)出土地的概率增加而轉(zhuǎn)入土地的概率降低，研究結(jié)果與杜鑫[10]相同。

兩個地區(qū)虛擬變量反映了地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展差異對農(nóng)戶土地流轉(zhuǎn)和生計選擇的影響。可以看出，除了中部地區(qū)農(nóng)戶土地流轉(zhuǎn)概率高于西部地區(qū)外，東部地區(qū)農(nóng)戶土地流轉(zhuǎn)概率與西部地區(qū)未有明顯差異。此外，由于中部和東部地區(qū)經(jīng)濟較發(fā)達，非農(nóng)勞動力轉(zhuǎn)移的概率和農(nóng)戶土地轉(zhuǎn)出的概率也顯著較高。中東部地區(qū)農(nóng)戶種植經(jīng)濟作物的概率較低。

3.3土地流轉(zhuǎn)、勞動力轉(zhuǎn)移和經(jīng)濟作物種植決策的相關(guān)性

如表3所示，農(nóng)地流轉(zhuǎn)與農(nóng)戶不同生計模型誤差項的獨立相關(guān)性似然比（Likelihoodratiotest，chi2（6）=199.36，p<0.000）檢驗結(jié)果表明，模型之間相互獨立的假設(shè)條件不滿足，具有很強的相關(guān)性，因此，采用MVP模型控制土地流轉(zhuǎn)與生計決策的相互關(guān)系是合適的。

表3農(nóng)戶土地流轉(zhuǎn)和生計決策誤差項的相關(guān)系數(shù)表明，農(nóng)戶土地轉(zhuǎn)入與勞動力轉(zhuǎn)移決策負相關(guān)（ρ13=-0.082，1%水平顯著），與經(jīng)濟作物種植決策正相關(guān)（ρ14=0.072，1%水平顯著）。此外，土地轉(zhuǎn)出與勞動力轉(zhuǎn)移誤差項的相關(guān)系數(shù)顯著為正（ρ23=0.156），表明土地轉(zhuǎn)出概率與勞動力轉(zhuǎn)移概率正相關(guān)。土地轉(zhuǎn)出與經(jīng)濟作物種植誤差項的相關(guān)系數(shù)顯著為負（ρ24=-0.252），表明土地轉(zhuǎn)出概率與種植經(jīng)濟作物概率負相關(guān)。

本文并未發(fā)現(xiàn)勞動力轉(zhuǎn)移與經(jīng)濟作物種植決策之間的相關(guān)性，未能支撐本文提出的第3個假設(shè)?？赡茉蚴潜疚牟⑽磪^(qū)分本地就業(yè)和外出務工，由于這兩種勞動力轉(zhuǎn)移活動對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)勞動力的“損失”效應不同[23]，對作物種植的效應也會不同。本地務工的農(nóng)戶可以兼顧農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和非農(nóng)就業(yè)，對農(nóng)戶農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的影響弱于勞動力外出務工的農(nóng)戶。

土地轉(zhuǎn)入與土地轉(zhuǎn)出呈現(xiàn)負相關(guān)關(guān)系（ρ12=-0.263）。根據(jù)農(nóng)戶土地流轉(zhuǎn)決策理論，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營能力較高、土地相對于勞動力稀缺的農(nóng)戶轉(zhuǎn)入土地，而農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營能力較低、土地相對勞動力較豐富的農(nóng)戶轉(zhuǎn)出土地，農(nóng)戶一般只參與土地轉(zhuǎn)入或轉(zhuǎn)出[30]，土地轉(zhuǎn)入和轉(zhuǎn)出決策呈現(xiàn)負相關(guān)關(guān)系。之所以會出現(xiàn)既轉(zhuǎn)入又轉(zhuǎn)出的現(xiàn)象，可能的原因有三個：第一，部分農(nóng)戶自家耕種的土地質(zhì)量較差，因此將其轉(zhuǎn)出后租種質(zhì)量更好的土地;二是部分農(nóng)戶異地租賃土地經(jīng)營，無法兼顧自家農(nóng)業(yè)生產(chǎn)，從而將土地轉(zhuǎn)出;三是政府主導的大規(guī)模流轉(zhuǎn)采取先集中流轉(zhuǎn)土地后返租給專業(yè)大戶的形式，也造成一些農(nóng)戶既轉(zhuǎn)入又轉(zhuǎn)出土地的現(xiàn)象。3.4土地流轉(zhuǎn)規(guī)模與農(nóng)戶生計決策相關(guān)性為識別轉(zhuǎn)入規(guī)模對農(nóng)戶生計決策的影響，參考羅必良等[8]的研究，本文按照土地轉(zhuǎn)入規(guī)模將轉(zhuǎn)入農(nóng)戶劃分為三類，分別為土地小規(guī)模轉(zhuǎn)入，中等規(guī)模轉(zhuǎn)入和大規(guī)模轉(zhuǎn)入，劃分標準為土地流轉(zhuǎn)面積從小到大排序的三分之一和三分之二臨界值。因此，模型1中土地轉(zhuǎn)入因變量Rin*則具體包含了三個變量，分別為土地小規(guī)模轉(zhuǎn)入，中等規(guī)模轉(zhuǎn)入和大規(guī)模轉(zhuǎn)入，各占總樣本量的5.3%，5.4%和4.8%。為節(jié)省篇幅，表4只匯報土地流轉(zhuǎn)、勞動力非農(nóng)轉(zhuǎn)移和經(jīng)濟作物種植決策誤差項的相關(guān)系數(shù)。如表4所示，小規(guī)模和中等規(guī)模的土地轉(zhuǎn)入與勞動力轉(zhuǎn)移決策并沒有顯著關(guān)系，只有土地流轉(zhuǎn)達到一定規(guī)模才會對轉(zhuǎn)入戶勞動力轉(zhuǎn)移產(chǎn)生抑制作用。與勞動力轉(zhuǎn)移相似，本文發(fā)現(xiàn)土地小規(guī)模和中等規(guī)模的土地轉(zhuǎn)入反而提高了農(nóng)戶種植經(jīng)濟作物的概。

3.5不同機械化程度下農(nóng)地流轉(zhuǎn)與農(nóng)戶生計策略決策

理論假設(shè)認為農(nóng)業(yè)機械化水平的提高會降低土地流轉(zhuǎn)與農(nóng)戶勞動力轉(zhuǎn)移和經(jīng)濟作物種植的相關(guān)性。由于農(nóng)戶是否采用機械作業(yè)和土地流轉(zhuǎn)、勞動力轉(zhuǎn)移及作物種植類型等均存在相關(guān)性關(guān)系，直接按照農(nóng)戶是否采用機械作業(yè)來劃分機械化程度差異，將會引起內(nèi)生性問題。因此，本文采用間接方法，按照農(nóng)戶所在地是否處于平原地區(qū)，將農(nóng)戶劃分為兩類，第一類農(nóng)戶居住在平原地區(qū)，第二類農(nóng)戶居住在高山、丘陵和草原等地區(qū)，居住在平原地區(qū)的農(nóng)戶采用機械化作業(yè)的可能性和現(xiàn)實條件更大[18]。樣本中約40%的農(nóng)戶處于平原地區(qū)。數(shù)據(jù)表明，處于平原地區(qū)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中的機械服務費平均每戶為547元，處于非平原地區(qū)平均每戶僅為208元。

表5是不同機械化水平下土地流轉(zhuǎn)與農(nóng)戶生計決策相關(guān)性系數(shù)。和理論預期一致，平原地區(qū)機械化水平較高，農(nóng)戶土地轉(zhuǎn)入決策與勞動力轉(zhuǎn)移和經(jīng)濟作物種植決策之間均未有顯著相關(guān)性，表明農(nóng)業(yè)機械化程度較高地區(qū)轉(zhuǎn)入戶可以獲得機械服務以替代家庭勞動力，從而降低土地

轉(zhuǎn)入對農(nóng)戶非農(nóng)勞動力配置和農(nóng)作物種植決策的影響。反之，在機械化程度較低的地區(qū)（非平原地區(qū)），土地轉(zhuǎn)入和勞動力轉(zhuǎn)移決策之間顯著負相關(guān)（ρ′′13=-0.060，10%水平顯著），土地轉(zhuǎn)入與農(nóng)戶經(jīng)濟作物種植決策正相關(guān)（ρ′′14=0.080，1%水平顯著）。4結(jié)論與政策建議

本文將農(nóng)戶土地流轉(zhuǎn)市場參與納入到生計多樣化決策過程中，在理論分析基礎(chǔ)上，利用中國家庭追蹤調(diào)查（CFPS）的農(nóng)戶調(diào)查數(shù)據(jù)進行了實證檢驗。得到以下結(jié)論。

（1）農(nóng)戶土地流轉(zhuǎn)與勞動力轉(zhuǎn)移和經(jīng)濟作物種植決策相互關(guān)聯(lián)?？傮w而言，農(nóng)戶土地轉(zhuǎn)入與經(jīng)濟作物種植決策正相關(guān)，與非農(nóng)勞動力轉(zhuǎn)移決策負相關(guān);土地轉(zhuǎn)出與非農(nóng)就業(yè)決策正相關(guān)，與農(nóng)戶經(jīng)濟作物種植決策負相關(guān)。

（2）土地轉(zhuǎn)入與農(nóng)戶生計決策中的勞動力配置和種植作物類型的相互關(guān)系取決于土地轉(zhuǎn)入規(guī)模。農(nóng)戶中、小規(guī)模的土地轉(zhuǎn)入與勞動力轉(zhuǎn)移關(guān)系不顯著，與經(jīng)濟作物種植決策正相關(guān);而大規(guī)模的土地轉(zhuǎn)入與勞動力轉(zhuǎn)移決策顯著負相關(guān)，也會降低農(nóng)戶經(jīng)濟作物種植概率。

（3）土地轉(zhuǎn)入與農(nóng)戶生計多樣化決策的相互關(guān)系還和地區(qū)機械化發(fā)展水平有關(guān)。機械化使用程度較高的平原地區(qū)，農(nóng)戶土地轉(zhuǎn)入與勞動力轉(zhuǎn)移和經(jīng)濟作物種植未有顯著相關(guān)性;而在機械化程度較低的山地、丘陵等地區(qū)，農(nóng)戶土地轉(zhuǎn)入與勞動力轉(zhuǎn)移具有顯著的負相關(guān)關(guān)系，與經(jīng)濟作物種植有顯著的正相關(guān)關(guān)系。

受制于土地資源稟賦約束和農(nóng)村要素市場失靈，小農(nóng)戶為充分利用土地和勞動力資源采取農(nóng)業(yè)和非農(nóng)業(yè)多樣化的生計策略，以提高勞動生產(chǎn)效率和家庭收入[33]。

由于農(nóng)戶分化不完全，多樣化的生計策略可能既不利于農(nóng)地規(guī)模經(jīng)營，也會對專業(yè)化分工優(yōu)勢帶來效率損失。因此，在短期內(nèi)農(nóng)村剩余勞動力無法完全轉(zhuǎn)移的情況下，要引導農(nóng)戶合理調(diào)整種植業(yè)結(jié)構(gòu)或通過兼業(yè)實現(xiàn)勞動力的充分就業(yè);但從長遠看，要不斷促進農(nóng)戶群體分化，實現(xiàn)勞動力在農(nóng)業(yè)或非農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的專業(yè)化分工與生產(chǎn)，實現(xiàn)農(nóng)地的規(guī)?；I(yè)化經(jīng)營。本文的研究啟示是：①為促進農(nóng)戶群體向農(nóng)業(yè)或非農(nóng)業(yè)專業(yè)化發(fā)展，要統(tǒng)籌推進農(nóng)村勞動力轉(zhuǎn)移市場和土地流轉(zhuǎn)市場協(xié)調(diào)發(fā)展，進一步完善農(nóng)地流轉(zhuǎn)市場，促進農(nóng)戶適度規(guī)模轉(zhuǎn)入土地以實現(xiàn)糧食生產(chǎn)的規(guī)?；蛯I(yè)化，避免小規(guī)模的土地流轉(zhuǎn)帶來的勞動力兼業(yè)化強化和種植作物類型的多元化和非專業(yè)化。同時，激勵具有非農(nóng)業(yè)比較優(yōu)勢的農(nóng)戶轉(zhuǎn)出土地以實現(xiàn)非農(nóng)就業(yè)穩(wěn)定化和職業(yè)化。②大力發(fā)展農(nóng)機社會化服務，提高農(nóng)機和農(nóng)技融合使用深度和廣度，彌補勞動力轉(zhuǎn)移造成的農(nóng)業(yè)勞動力損失，緩解農(nóng)戶規(guī)模經(jīng)營中的勞動力和技術(shù)不足，提高農(nóng)戶的農(nóng)地規(guī)模經(jīng)營能力和經(jīng)營效益，以增加土地轉(zhuǎn)入農(nóng)戶的農(nóng)業(yè)經(jīng)營性收入和生計水平。（編輯：劉照勝）

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