市场化进程中农户兼业对其土地转出选择的影响研究

张　璟,程　郁,郑风田

(1.中国人民大学　农业与农村发展学院,北京　100872；

2.国务院发展研究中心　农村经济研究部,北京　100010)



市场化进程中农户兼业对其土地转出选择的影响研究

张璟1,程郁2,郑风田1

(1.中国人民大学农业与农村发展学院,北京100872；

2.国务院发展研究中心农村经济研究部,北京100010)

摘要：农地流转是培育新型农业经营主体，实现适度规模经营的必经之路。在影响土地流转因素的研究中，农户兼业对其土地流转的影响被长期关注但仍存争议。本文利用2012年清华大学全国“百村调查”数据研究发现，总体来看，农户劳动力兼业水平和收入兼业水平对农户土地转出行为有正向影响，具体表现为农户家庭常年在外务工劳动力比重越高，农户转出土地的可能性越高，但依据兼业收入比重分类来看，非农收入占家庭总收入比重低于50%的农业户不易于转出土地，而非农收入比重高于80%的非农业户更倾向于转出土地；通过工具变量纠正农户兼业与土地转出之间可能的内生性问题后，估计结果依然稳健。

关键词：兼业化;土地转出;市场化进程

一、引言

土地是农业生产最重要的投入要素之一。近年来，中国的市场化进程不断加深，农村土地市场呈现出土地流转不断活跃的态势，如2014年全国总体农村耕地流转率已超15%，江苏、浙江等发达省份更是在50%以上[1]。与此同时，中央提出培育新型农业经营主体，促进农业适度规模经营的战略决策，而土地流转正是实现这一战略目标的重中之重。

那么，什么因素决定了农户，特别是分散的小农户，转出手中的土地？现有的研究分别从农户非农就业、家庭劳动力禀赋、土地禀赋、社会保障及外部制度约束等方面进行解释[2-4]，但就农户非农就业对其土地转出的影响问题学界仍然存在争议，且针对二者之间的内生性问题仍需更多的方法和数据进行相应的处理。基于此，本文利用清华大学中国农村研究院2012年进行的全国“百村调查”数据，对市场化进程中农户兼业程度与其土地转出之间的关系进行实证检验。文章可能有的贡献一是将农户的兼业化水平按照劳动力外出务工人数和农户非农收入比重进行量化，以对农户兼业程度对其土地转出的影响进行更为细致的研究；二是本文尝试运用工具变量法对农户兼业与农户土地转出选择之间的内生性问题进行处理，并以此为研究结果做稳健性检验。

文章的结构安排如下：第二部分是文献综述和研究假说；第三部分是本文的实证模型，第四部分介绍所用数据，第五部分给出分析结果，第六部分为内生性问题处理，最后一部分归纳本文的主要结论，并据此提出相应的政策建议。

二、文献综述与研究假说

(一)文献综述

对农户兼业化与农户土地转出问题的研究实质是在讨论农村劳动力市场与土地市场之间的影响关系。首先，关于劳动力市场对农地流转市场的研究有很多，如姚洋探讨了非农就业结构和土地租赁市场发育之间的关系，运用条件Logit模型得出农村土地租赁市场不活跃与劳动力市场受限有关[3]。黄季焜等采用面板数据以农户户主和家庭成员是否有非农就业经历为指标，证明了外出务工对农户土地流转有正向影响[4]。其他研究，如Deininger和Jin，钟甫宁等也验证了非农就业机会的正向影响[5-6]。但也有学者认为，农户的非农就业并不一定会带来农户的土地流转。如钱忠好认为农户是否流转土地取决于家庭拥有的初始土地资源、家庭劳动者的劳动能力、农业与非农业的综合比较利益，他认为尽管存在家庭成员的非农就业，但并不一定发生土地流转[7]。因此，面对仍存争议的研究现状，探讨农户兼业对其土地流转的影响依然具有理论意义。

更值得一提的是，也有学者反向讨论农地流转对农户非农劳动力就业的影响，如Yang指出中国农村土地市场的缺失会降低兼业农户的地租收入，这种制度安排会给农村劳动力流转设置障碍，带来了工农业劳动力工资的扭曲，导致了农业劳动力的误配(mis-allocation)，不利于农户转出土地外出就业[8]。另外，Kung还指出，对农村劳动力市场和土地市场关系的研究存在一个联立性问题，即二者可能存在互为因果的关系[9]。Kung利用1999年中国农业部在6省进行的农户调查数据，使用不同村民小组的村民外出务工的平均天数作为村民非农就业的工具变量，研究结果认为非农劳动力市场的出现是农村土地市场活跃的催化剂[9]。

第三，还有许多学者从农民土地流转意愿的角度对兼业化或者非农就业与农民土地流转的关系进行研究[2，10]。但农户土地流转的意愿与农户真正转出土地的行为之间还是存有差异。而本文的目标主要是探讨农户兼业化程度对农户真实土地转出行为的影响。

综上所述，当前针对农村劳动力市场和农地市场问题的研究主要在两个方面展开，分别为农户的非农就业对农户土地流转的影响，及劳动力市场与农村土地市场发育的互动关系，但现有的文献仍缺乏直接对农户的兼业化程度进行衡量，继而对农户的兼业化程度与其土地转出行为之间的关系进行实证检验的研究。在已有的实证研究中还存在着调查数据时间较早，样本往往只涉及个别省份，缺乏近期的有全国代表性的调查数据等问题；进一步地，除了黄季焜等、 Kung、Yao等研究对模型的内生性问题进行了相应处理外，也少有研究对二者之间的内生性进行相应的讨论[4，9，11]。基于此，本文使用2012年清华大学中国农村研究院全国“百村调查”数据，从农户非农劳动力*由于缺少农户劳动力从事农业和非农业劳动力准确的劳动时间，本文使用农户在农业和非农业工作上分配的劳动力数量来度量农户的兼业化程度。和农户非农收入两方面度量农户兼业化程度，并对农户兼业化对其土地转出的影响进行实证检验。本文还关注了市场化进程对农户土地转出的影响，而这是以往研究中所忽视的重要变量。

(二)研究假说

由于中国人多地少，大部分地区农户的人均土地规模偏小，随着城市化、市场化进程的不断加深，越来越多的农村劳动力外出就业，以“半工半农”为特点的农户兼业化成为中国农业经营的典型特征。一般而言，随着兼业化程度的提高，农户对农业生产和土地依赖的程度会下降，因而转出土地的意愿会提高。但是，也有研究指出，对农民而言，土地作为社会保障的替代物，具有就业保障、养老等基本生活保障的功能[12-13]，可以说，在一定程度上，兼业农户选择兼业可能是为了弥补农业收入不足，当农户为Ⅰ兼农户时，即非农收入还不足以超过农业收入时，他们不愿意也不能够放弃土地。基于此，本文提出以下两个研究假说：

假说1：随着市场化进程的推进，外出务工的农村劳动力增多，而农户的劳动力兼业化程度越高，农户转出土地的概率就越高。

假说2：农户的非农收入占农户家庭总收入的比重也会影响农户土地转出的可能性，当农户为Ⅱ兼农户时，即当农户非农收入比重超过农户农业收入比重时，农户土地转出的可能性会提高。

三、模型设定

在实证研究中，Logit 模型可直接预测到观测值相对于某一事件的发生概率，因而研究者常用Logit 模型估计二分类因变量和一系列连续自变量或分类自变量之间的非线性关系。其基本回归模型如下：

上式中z=β0+β1x1+β2x2+…..βpxp，p为自变量个数。某一事件不发生的概率为Prob(noevent)=1-Prob(event)。因此，最主要的是求β0，β1，β2，……βp，即常数项和系数。模型的基本估计式为：

lnPi/(1-Pi) =α+βZi+μ

这里，Pi为被解释变量的概率，Zi为解释变量。本文为了检验农户兼业化与其土地转出之间的关系，将该模型的具体形式设定为：

landtransfer=α+β1parttime_labor+β2Ω+μ.

(1)

landtransfer=α+β1parttime_income+β2Ω+μ.

(2)

在方程(1)中，因变量landtransfer表示农户是否有土地转出，是一个二值变量，农户有土地转出的赋值为1，反之，赋值为0。parttime_labor表示农户的劳动力兼业水平，即家庭兼业劳动力占家庭总劳动力的比重，农户兼业劳动力占比越高，则该农户的劳动力兼业化水平越高；进一步地，考虑到农户家庭内部单个劳动力兼业时间也是劳动力兼业化水平的一个标志，因此本文又选择农户家庭常年在外打工的劳动力数量与家庭总劳动力的比重构建农户常年兼业水平的指标，并以此为自变量进行回归分析，亦可对方程(1)的稳健性进行检验。上述两个劳动力兼业化程度的变量是取值在0和1之间的连续变量。Ω表示控制变量。本文对控制变量的选取主要参照以往研究的做法[4，9，11]，选取了家庭劳动力数量(单位：人)、自有承包地面积(单位：亩)、是否有土地经营权证(1=有，0=没有)、性别(1=男，0=女)、年龄、受教育水平(1=未上过学，2=小学，3=初中，4=高中或中专，5=大专及以上)，以及农户所属地区(1=西部，2=中部，3=东部)、各省份市场化指数[14]等控制变量。选择比样本调查时间滞后五年的市场化指数的原因在于考虑到地区市场化程度对农村和农业的影响一般有时间滞后性。μ表示随机扰动项。为了检验方程(1)估计结果的稳健性，本文将采用逐步加入控制变量的方法，对农户兼业化与其土地转出之间的关系进行检验，重点验证假说1。

方程(2)中，因变量及其他控制变量与方程(1)的设定相同，其中重点考察的变量是parttime_income，该变量表示农户非农收入占家庭总收入的比重，以及按农户的非农收入比重划分出的农户的收入兼业化水平(1=农业户，2=Ⅰ兼农户，3=Ⅱ兼农户，4=非农业户)。本文以此对农户的非农收入水平对其土地转出之间的关系进行检验，重点验证假说2。

四、数据

本研究使用的数据为2012年清华大学中国农村研究院举行的中国“百村调查”数据，该调查在全国23个省进行，抽取了共计5165户农村家庭进行调研。在所调查的样本中，东部地区样本量为1194，占比23.12%，中部地区样本量为1477，占比28.60%，西部地区样本量为2494，占比48.29%。对于劳动力兼业化程度，本文使用非农劳动力数量(包括完全从事非农业和既从事农业也从事非农业劳动力)与农户家庭劳动力总数的比值，以及农户常年外出务工劳动力数量与农户家庭劳动力总数的比重；对于收入兼业化程度，本文按照统计局的标准将其划分为农业户、农业兼业户(Ⅰ兼农户)、非农业兼业户(Ⅱ兼农户)和非农户*这里的收入兼业类型按照国家统计局对农户类型的指标定义分为农业户，指第一产业收入占家庭纯收入80%以上的农户(含80%)；农业兼业户也称Ⅰ兼农户，指第一产业收入占家庭纯收入50-80%的农户(含50%)；非农业兼业户也称Ⅱ兼农户，指第一产业收入占家庭纯收入20-50%的农户(含20%)；非农户，指第一产业收入占家庭纯收入的20%以下(不含20%)；对于土地转出情况，根据问卷中“您家有流转出土地吗？”的问题，设置“是否有土地转出”的哑元变量；对于农户的劳动力禀赋，以农户家庭劳动力数量作为代理变量；农户土地禀赋，以农户自家耕地面积作为代理变量；制度约束方面，使用是否有土地承包经营权证作为代理变量；对于地区变量，按照国家统计局对东中西部省份的划分，对样本省进行了分类；市场化程度使用樊纲、王小鲁、朱恒鹏的中国市场化指数计算[14]。表1给出了计量模型所涉及变量的描述性统计。

随着市场化进程的推进，农户劳动力兼业现象成为一种长期趋势。当前，农村土地的经营方式已经从农户自己耕作，发展为更加多样的(如土地转出、土地转入、撂荒等)经营方式。与此同时，不同土地经营方式的农户，其兼业化程度也呈现出不同的特点。

从调查样本总体的情况来看(参见图1)，土地全部自种的农户，其兼业劳动力占比为58.38%；土地部分转出的农户，其兼业劳动力占比为86.14%，比自种农户高出27.76个百分点；而土地全部转出的农户，其兼业化程度达94.02%；有土地转入的农户，该比例为47.69%，土地撂荒的农户，该比例达86.69%。由此可以看出，有土地转出的农户，其劳动力兼业化程度都很高，而有土地转入的农户劳动力兼业化程度最低，这表明转入土地的农户往往更倾向于专业从事农业生产。

从不同区域来看(参见图2)，西部地区有土地转出的农户，其劳动力兼业程度为83.31%，比未转出土地的农户劳动力兼业化程度高出30.96个百分点；中部地区有土地转出农户的劳动力兼业化程度最高，达88.78%，比未转出土地的农户高18.46个百分点；东部地区有土地转出的农户劳动力兼业化水平为85.92%，未转出土地农户的劳动力兼业化水平为63.52%，二者相差22.4个百分点。由此可以看出，无论是东中西部，有土地转出的农户劳动力兼业化水平都要高于未转出土地的农户。

表1　变量统计性描述

数据来源：清华大学中国农村研究院2012年“百村调查”。

图1　不同土地经营方式的农户劳动力兼业化水平对比资料来源：清华大学中国农村研究院2012年“百村调查”。

不同的土地禀赋和劳动力禀赋也会影响农户的兼业化水平。家庭的人均耕地面积能够反映一个农户拥有土地资源的丰裕情况，本文中该指标是由农户2011年经营的土地面积除以农户家庭人口所得。按照农户的人均耕地面积从大到小排序，按比例分成五组，分别是人均耕地面积最小的前20%组(包括20%)，20%-40%组(包括40%)，40%-60%组(包括60%)，60%-80%组(包括80%)，以及最大的80%以上组。五组对应的人均耕地面积取值范围见图3。可以发现，人均耕地面积小于0.375亩的农户，其劳动力兼业化的平均值较高，为69.12%，比人均耕地规模处于中间水平的0.67-1.0亩农户高出近20个百分点。这表明在农户劳动力禀赋和土地禀赋配置不协调，导致农户人均耕地规模较小时，农户往往会选择外出打工来提高家庭的收入水平。

图2　东中西部农户是否有土地转出农户的劳动力兼业化水平对比资料来源：清华大学中国农村研究院2012年“百村调查”。

那么农户选择转出土地的原因有哪些？本文分析了有土地转出农户给出的其转出土地的主要原因(原因可多选)。首先，有43.49%的农户认为种地不赚钱是他们转出土地的最重要原因。其次，缺少劳动力成为农户转出土地的第二个主要原因，这表明劳动力禀赋会影响农户的土地转出行为。接下来要做生意、要外出打工成为主要的土地转出的原因，这两种原因都体现出农户的非农就业选择，这二者的比重占到37.06%。最后，种地辛苦也占据较大比重，而不会种地和土地转出租金较高这两个原因所占的比重还较低，也就是说租金和农民的农业技能还并没有成为农民转出土地的主要原因。

图3　不同耕地规模农户的劳动力兼业化程度对比资料来源：清华大学中国农村研究院2012年“百村调查”。

缺少劳动力种地辛苦转出租金高种地不赚钱不会种地要做生意要外出打工频数106652113336452比重33.8720.776.7142.490.9620.4516.61

图4对比了不同地区有土地转出的农户和没有土地转出的农户，其外出务工的收入水平。这里的外出务工收入是以农户的非农收入减去农户所获得的其他途径的收入，如政府转移支付、房屋租金等。由下图可以看出，东中西部内部比较，有土地转出的农户其务工收入都要高于未转出土地的农户，而东中西三地区相比，无论是有土地转出的农户还是无土地转出的农户，其务工收入都呈现出由西向东逐步递增的趋势，其中西部和中部的收入水平差距较小，但二者与东部的外出务工收入差异较大。

为了更为深入地探究农户非农收入比重对农户土地转出选择的影响，本文还分析了不同的农户类型，即农业户、Ⅰ兼农户、Ⅱ兼农户和非农业户，所采取的土地经营方式。由图5可以看出，在有土地转出的“部分转出”和“全部转出”两种土地经营方式上，Ⅱ兼农户和非农业户都占据了绝大部分比重，这表明在有土地转出的大多数农户中，其非农收入占总收入的比重已经超过了农户农业收入占总收入的比重。而在没有土地转出的农户中，特别是全部自种的农户中，Ⅱ兼农户和非农户的比重有所降低，这表明在没有转出土地的农户中，农户的农业收入所占的比重较大。

图4　东中西部农户是否有土地转出农户的务工收入对比 (单位：元)资料来源：清华大学中国农村研究院2012年“百村调查”。

图5　不同土地经营方式的农户收入兼业化程度对比资料来源：清华大学中国农村研究院2012年“百村调查”。

五、模型估计结果

上文的描述统计给出了农户土地经营方式与农户兼业水平的直观展示，而本部分通过计量分析，进一步给出农户劳动力和收入兼业化对农户土地转出影响的估计结果，参见表3。表3第(1)至(4)列是对模型(1)进行估计的结果，第(5)、(6)列是对模型(2)进行估计的结果。首先，我们控制了前期文献提及的主要变量，表3第(1)列是控制了农户的劳动力禀赋、土地禀赋、外部制度约束，以及人口学特征变量后，农户劳动力兼业化对农户土地转出影响的估计结果。从中可以看出，农户劳动力兼业化程度对农户土地转出有显著的正向影响，农户兼业劳动力的比重提高一个百分点，农户土地转出的概率可以提高1.592个百分点；另外农户的劳动力禀赋在5%的水平上显著为负，这说明农户家庭的劳动力越多，其转出土地的可能性越低；但农户的土地禀赋和制度因素并不显著。在个体变量部分，性别变量在10%的水平上显著为负，这表明如果被访者为男性，且在家务农的情况下，农户转出土地的概率会降低；年龄的一次项显著为负，年龄的二次项显著为正，这说明被访者在家务农且为中年人的情况时，农户转出土地的概率会降低；但受教育水平指标不显著。

考虑到我国东中西部地理和经济发展状况的差异，为了检验劳动力兼业对农户土地转出影响的稳健性，本文继续加入地区变量对模型(1)进行重新估计。表3中第(2)列是加入所属地区后的估计结果，此时农户兼业化程度对其土地转出依然具有显著的正向影响，但该列的所属地区变量不显著，原因可能与没有控制三个地区的经济发展水平有关。于是在第(3)列中加入了各省的市场化指数，估计结果显示，此时农户劳动力兼业化程度对其土地转出影响的系数值略有减小，但依然在1%的水平上显著为正；另外，市场化程度指标显著为正，这表明从各省情况来看，市场化程度越高的省份，其农户转出土地的概率就越高，这表明通过“看不见的手”推动农户土地流转具有现实可行性；同时，所属地区变量显著为负，这表明控制了市场化水平后，越往西部，农户转出土地的概率越高。表3第(4)列使用常年兼业劳动力比重作为农户劳动力兼业化程度的代理变量，回归后发现农户劳动力兼业化程度对其土地转出的影响依然在1%的水平上显著为正，这表明模型的估计结果比较稳健，因而能够说明，从总体来看，农民的劳动力兼业化程度越高，其转出土地的可能性就越高，即假说1得证。

接下来，为了更进一步地探讨农户收入兼业化程度对其土地转出的影响，以及何种非农收入水平农户土地转出的可能性会提高等问题，本文对模型(2)进行估计，结果见表3第(5)、第(6)列。表3第(5)列表明，从整体上看，农户收入兼业化程度在1%的水平上显著为正，这说明农户的非农收入占农户总收入的比重越高，该农户转出土地的可能性就越高；其余控制变量除受教育水平外，估计结果与模型(1)的结果一致；此处农户的受教育水平显著为正，这表明农户的受教育水平越高，其转出土地的可能性越高。表3第(6)列是以农户兼业类型为关键控制变量的估计结果，其中兼业类型为虚拟变量，对照组为农业户。由(6)的结果可知，与农业户相比，Ⅰ兼农户转出土地的可能性在5%的水平上显著为负，这说明当农户的非农收入占比低于农户总收入的50%时，外出务工充当的角色更多的是农业生产的补充，在这一阶段，农户不会轻易转出自己的土地；同时，与农业户相比，Ⅱ兼农户土地转出的影响系数为正但不显著，因此不能判断农户的非农收入占比在50%-80%之间时农户的土地转出倾向；但第(6)列显示，非农业户的影响系数在1%的水平上显著为正，这表明当农户的非农收入占家庭总收入的比重超过80%时，农户的收入兼业化程度越高，其转出土地的可能性越高，也就是说在农户非农收入超过80%时，农户转出土地的可能性会显著提高，因此假说2得证。

六、内生性问题处理——工具变量法

估计上述模型(1)、(2)面临的最大问题是遗漏变量、联立性等问题所造成的内生性。为了克服潜在的内生性问题，本文拟使用工具变量法。

表3　农户兼业化对农户土地转出的影响

注：()中的数值为相应变量的t值。***、**、*分别表示在1%、5%、10%的显著水平下显著。

数据来源：清华大学中国农村研究院2012年“百村调查”。

由于模型(1)、(2)研究的问题具有内在一致性，因此本文仅从模型(1)出发，对农户兼业与其土地转出之间的内生性问题进行探讨。文章选择的工具变量为样本村的平均受教育水平，认为这一变量适宜做个体农户劳动力兼业化程度的工具变量的理由如下：第一，宏观层面的村级平均受教育水平与农户个体层面的土地是否转出的选择具有较强的外生性，即没有理由认为宏观层面的村级受教育水平会影响到个体农户是否转出土地的微观决策。第二，村庄平均受教育水平与农户劳动力兼业比重有较强的相关性，如牛建林发表在《中国人口科学》上的研究结果表明，一个区县农村学龄人口的外出务工现象通过吸引和示范作用，使更多的同龄人提早结束教育，加入务工队伍，且与完成义务教育者相比，初中辍学者更有可能外出务工[15]。基于此，我们可以认为，从长期来看，村级平均受教育水平越低，则该村劳动力外出打工的可能性越高，农户劳动力兼业程度高的可能性越大，也就是村级受教育水平与农户劳动力兼业化程度存在负向关系，而表5中的工具变量与内生变量的相关性检验在1.2%的水平上显著为负也即对此关系进行了实证验证。工具变量的详细数据参见表4。

在使用工具变量之前，应对弱工具变量问题进行检验。关于连续性因变量和连续性工具变量的弱工具变量问题，Stock和Yogo提出了检验方法并给出了检验标准[16]。然而，Nichols指出，该方法和标准并不适用于受限性因变量[17]。不幸的是，目前并没有一个有效的方法对受限性因变量的弱工具变量问题进行检验[18]。因此，本文借鉴阮荣平等处理二值因变量IV_Probit的方法，在进行弱工具变量检验时通过第一阶段工具变量对内生变量的显著性来对此问题做一个初步判断[18]。从表5第一阶段的回归结果看，村级平均受教育水平对农户兼业劳动力占比具有显著的影响，由此，该工具变量的弱工具变量问题可能并不太严重*表4中Probit模型估计参数的标准误为0.1，IV_Probit模型估计参数的标准误为0.5，二者具有一定的差距，但考虑到工具变量与内生变量在0.012的显著性水平上显著，由此认为该变量的弱工具变量问题可能不太严重。。进而，本文使用村级平均受教育水平作为工具变量，采用IV_Probit最大似然估计法，对兼业化与农户土地转出进行回归，在此，回归模型的沃尔德检验结果P值约为0.1，故可在10%的水平上认为农户劳动力兼业比重为内生变量，使用工具变量法剔除模型内生性问题的影响是有必要的。

表5中，首先汇报了未加入工具变量的Probit回归，在控制其他变量影响后，回归结果显示农户兼业劳动力占比对农户土地转出有显著的正向影响，显著性水平为1%，这表明农户兼业化程度越高，其转出土地的可能性就越大，这与上文Logit模型的回归结果相一致。接着，本文针对工具变量与内生变量进行IV_Probit第一阶段回归，结果显示工具变量村级平均受教育水平对于内生变量兼业劳动力占比具有较强的解释力，回归系数在5%的显著性水平上显著为负，这表明村级整体的受教育水平越低，农户兼业劳动力的占比越高，其中的原因可能为整体受教育水平较低的村庄，其外出打工人口通过吸引和示范作用，使更多的同龄人及早结束教育，加入务工队伍，比如许多年轻人初中毕业即外出打工，进而使得整体受教育水平较低的村庄兼业劳动力比重高的概率增加。在第一阶段回归后可得到内生解释变量对工具变量的拟合值，继而用被解释变量对第一阶段回归的拟合值进行第二阶段回归，得出的结果显示农户劳动力兼业化对农户土地转出依然在1%的水平有显著的正向影响，该结果与上文Probit和Logit的回归结果一致，这表明使用工具变量法，剔除农户兼业与农户土地转出可能存在的内生性问题后，农户兼业化对农户土地转出依然具有显著的正向影响。

七、主要结论及建议

当前，我国农村市场化进程不断加深，农地流转成为未来培育新型农业经营主体、实现适度规模经营的必经之路。在促进土地流转的过程中可以采用制度性的政策方法来推动，但相应却会带来巨大的制度成本和交易成本。而如果能够采用市场化的“看不见的手”来自发促进农户的土地流转，特别是推动分散的小农户转出手中的土地，则可以极大地降低交易成本，实现资源的优化配置。本文正是基于中国微观调查数据，发现这种市场性的农户兼业化对于农户的土地转出行为有着显著的正向影响。具体总结如下：首先，从农户劳动力兼业化水平看，随着市场化进程的推进，劳动力兼业化程度越高，农户转出土地的可能性就越高；进一步考虑农户劳动力外出务工的时间，发现农户常年在外务工的劳动力比重越高，农户转出土地的可能性也越高。

表4　工具变量统计性描述

注：受教育水平指标未上过学=1，小学=2，初中=3，高中或中专=4，大专及以上=5。

数据来源：清华大学中国农村研究院2012年“百村调查”。

表5　农户兼业化对农户土地转出影响的IV_Probit估计

注：()中的数值为相应变量的t值。***、**、*分别表示在1%、5%、10%的显著水平下显著。

数据来源：清华大学中国农村研究院2012年“百村调查”。

其次，从农户收入兼业化水平来看，收入兼业化程度越高，农户转出土地的可能性就越高；进一步地考虑不同的农户类型发现，Ⅰ兼农户转出土地的可能性较小，原因可能在于该类兼业户的非农收入只是作为农业收入的补充，该阶段的非农收入还不足以使农民退出农业生产；而Ⅱ兼农户的收入兼业化程度对其土地转出的影响不显著，但非农业户对土地转出有显著的正向影响，也就是说在农户的非农收入占到农户总收入的80%及以上的阶段，农户会有更大的可能性自发转出土地。

第三，农户家庭的劳动力禀赋对农户土地转出有负向影响，这表明农村的劳动力市场发育还不完善，农户家庭剩余的劳动力还无法在劳动力市场自由流动。但另一方面，市场化进程对农户的土地转出有正向影响，这就说明随着农村要素市场的不断完善，农户转出土地的可能性会有所提高。

最后，区域差异也对农户的土地转出行为有显著影响。基于回归结果可知，在控制其他市场性因素和农户个体特征影响后，位于西部地区的农户相较于中部和东部地区的农户更有可能转出土地，这表明区域差异，特别是东中西部所存在的自然禀赋、气候条件上的差异，也会对农户的土地转出行为产生影响。

基于上述结论，本文认为未来的政策导向应在充分实现农村劳动力稳定非农就业的基础上，以尊重农民意愿为前提，依靠市场力量促进土地流转。具体建议如下：一是要进一步深化农村要素市场改革，打破土地市场、劳动力市场、资本市场的壁垒，提高农村各生产要素的活跃程度。二是加快推动城乡一体化进程，为农村劳动力提供更多的非农就业岗位，促进农村转移劳动力的充分就业，增强城市对农村劳动力的包容度，推进农民工市民化，以有保障的城市生活降低农民对土地的依赖。三是政府应充分发挥市场配置资源的作用，但仍可出台激励土地流转的政策引导农户的土地流转。如在发展现代农业，培育新型农业经营主体的过程中可针对不同农户的特点，特别是农户长期外出劳动力数量及其非农收入在总收入中的比重，出台相应的激励非农业户进行土地流转的政策。在此过程中，还需重视我国东中西部农业生产力发展中基础性条件的差异，鼓励有条件的地区、有意愿的农户进行土地流转，实现规模经营，以此提高农业的劳动生产率。总之，在培育新型农业经营主体，实现土地适度规模经营的战略规划中，政府应充分发挥市场的主体作用，出台引导性政策，避免“一刀切”式的行政主导措施。

参考文献：

[1]党国英.农村土地流转是大势所趋[OL]光明网理论频道，http://theory.gmw.cn/2014-07/24/content_121364￣53.htm，2014-10-13.

[2]刘同山，孔祥智，张云华.兼业程度，地权期待与农户的土地退出意愿[J]经济与管理研究，2013(10)：71-78.

[3]姚洋.非农就业结构与土地租赁市场的发育[J]中国农村观察，1999 (2)：18-23.

[4]黄季焜，郜亮亮，冀县卿，等.中国的农地制度、农地流转和农地投资[M]上海：格致出版社，2012.

[5]DEININGER K，JIN Songqing.The potential of land rental m￣arkets in the process of economic development：Evidence from China [J]Journal of Development Economics，2005，78(1)：241-270.

[6]钟甫宁，纪月清.土地产权，非农就业机会与农户农业生产投资[J]经济研究，2009(12)：43-51.

[7]钱忠好.非农就业是否必然导致农地流转——基于家庭内部分工的理论分析及其对中国农户兼业化的解释[J]中国农村经济，2008(10)：13-21.

[8]YANG D T.China’s land arrangements and rural labor mobility [J]China Economic Review，1997，8(2)：101-115.

[9]KUNG J K.Off-farm labor markets and the emergence of land rental markets in rural China [J]Journal of Comparative Economics，2002，30(2)：395-414.

[10]张忠明，钱文荣.不同兼业程度下的农户土地流转意愿研究——基于浙江的调查与实证[J]农业经济问题,2014,35(3):19-24.

[11]YAO Yang.The development of the land lease market in rural China [J]Land Economics，2000,76(2)：252-266.

[12]姚洋.中国农地制度:一个分析框架[J]中国社会科学，2000 (2)：54-65.

[13]赵光，李放.非农就业，社会保障与农户土地转出——基于30镇49村476个农民的实证分析[J]中国人口·资源与环境，2012，22(10)：102-110.

[14]樊刚，王小鲁，朱恒鹏.中国市场化指数——各地区市场化相对进程报告(2006) [M]北京：经济科学出版社，2007.

[15]牛建林.农村地区外出务工潮对义务教育阶段辍学的影响[J]中国人口科学，2012(4)：103-110.

[16]STOCK J，MOTOHIRO Y.Testing for weak instruments in linear iv regression [Z]Department of Economics，Harvard University Working Paper，2005.

[17]NICHOLS，A.Causal inference for binary regression with observational data [Z]Economics Department，University of Michigan Working Paper，2011.

[18]阮荣平，郑风田，刘力.宗教信仰与社会冲突:根源还是工具?[J]经济学(季刊)，2014(2)：793-816.

(本文责编：辛城)

A Research on the Effects of Farmers’Part-time Employment on Households’Choices of Land Transfer under the Background of Marketization

ZHANG Jing1，CHENG Yu2，ZHENG Feng-tian1

(1.SchoolofAgriculturalEconomicsandRuralDevelopment，RenminUniversityofChina，Beijing100872，China；2.RuralEconomyResearchDepartment，DevelopmentResearchCentreoftheStateCouncil，Beijing100010，China)

Abstract：Farmlands’transfer is an important way to raise new agricultural business entities and to achieve approapriate agricultural operation scale.Among the research of determinants of land transfer，there’s still controversy on the relationship between households’nonfarm employment and land transfer.This paper used the data of 2012 national survey by Tsinghua University to find that both farmer’s labor part-time degree and income part-time degree will affect farmer’s land transfer behavior significantly and positively；in detail，the greater the ratio of long-term migrate workers in total family labors，the higher the probability that farmers will transfer their land；in addition，farmers whose nonfarm income occupy less than 50% of household total income are not likely to transfer lands，however farmers whose nonfarm income occupy more than 80% are more likely to transfer lands.After using instrumental variable to correct the endogeneity between land transfer and farmer’s part-time degree，the results are still robust.

Key words:part-time degree；land transfer；marketization

中图分类号：F321.1

文献标识码：A

文章编号：1002-9753(2016)03-0001-12

作者简介：张璟(1989-)，女，山东滕州人，中国人民大学农业与农村发展学院博士，研究方向：农业经济与食品经济。

基金项目：国家自然科学项目“社会监管力量与企业行为反应交互作用机理：理论与实证分析——以食品类企业为例”(71173225)；中国人民大学2014年度拔尖创新人才培育资助计划。

收稿日期：2015-09-25修回日期：2015-12-31