社会关系网络能促进新型农业经营主体流转土地吗？——基于河北、安徽和山东三省的调查

王雨濛，张效榕，张清勇

（中国人民大学农业与农村发展学院，北京 100872）

1 引言

随着城镇化、工业化进程的加快以及第三产业的飞速发展，农村劳动力大规模向城镇和非农部门转移。大规模的劳动力转移缓解了中国“人多地少”和小农经营的矛盾，但也引发了对土地资源重新配置的要求。近年来，中央多次强调加快培育联户经营、专业大户、家庭农场等新型农业经营主体，加大对他们的扶持力度。据此，本文对通过农地流转、实行规模化经营而形成的新型农业经营主体，受社会关系网络的影响而进行土地流转决策的问题进行分析，以期促进农地合理有序流转和规模化经营及新型农业经营主体发展。

2013年中央一号文件明确指出，“鼓励和支持承包土地向专业大户、家庭农场、农民合作社流转，发展多种形式的适度规模经营”；2014年中共中央办公厅、国务院办公厅印发《关于引导农村土地经营权有序流转发展农业适度规模经营的意见》，也强调“鼓励各地整合涉农资金建设连片高标准农田，并优先流向家庭农场、专业大户等规模经营农户”。截至2016年底，全国家庭承包耕地流转面积达到4.7×108亩，占家庭承包经营耕地面积的35.1%[1]，但是，总体上，小规模分散经营仍是中国农业经营方式的主体。与世界上一些工业化国家，甚至与非洲的一些国家相比，中国的耕地流转仍处于相对较低的水平。美国1992年的农地流转率为43%，乌干达1999年的农地流转率为36%[2]。为此，要推进中国农业向更高水平发展，进一步培育新型农业经营主体，必须正视土地流转及合理配置问题，特别是影响土地流转的因素问题。

现有关于农地流转的文献多从农地流转过程中新型农业经营主体的福利变化[3]、新型农业经营主体的兼业程度和农地流转的关系[4]、农村土地流转的区域差异和影响因素[5]等方面来探讨。社会关系网络是由多个社会行动者及他们之间的关系组成的集合，是社会成员获取信息、权力、财富、声望等社会资源和进行信息传递的重要渠道，必然会影响社会成员的行动和决策。据此，本文引入社会关系网络这一影响人们行为和决策的综合因素，来研究其对新型农业经营主体农地流转的影响。目前学界对于社会关系网络的研究主要集中在社会网络与职业流动[6]、社会网络资源的收入效应[7]、市场化改革与社会网络资本收入分层效应[8]等方面，关于社会关系网络对农地流转的影响的研究大多数是定性的[9-11]，只有极少数进行了定量分析[12-13]。因此，本文基于河北、安徽和山东3省11个县456个新型农业经营主体的调查，采用Heckman模型分析方法，实证探究社会关系网络影响农地流转的机理，并提出促进农地有序流转的建议。

2 模型构建与分析框架

农地流转是两阶段决策过程的有机结合。在第一阶段，新型农业经营主体决定是否转入土地；在第二阶段，新型农业经营主体对流转农地的面积大小做出决策。由于新型农业经营主体的土地流转决策具有较强的自选择性，一些影响他们是否流转土地的不可观测因素（如性格、能力等），也会对他们流转土地面积大小的决策产生影响。因此，仅基于已经流转了土地的新型农业经营主体的样本，研究社会网络关系及其他控制变量对新型农业经营主体土地流转决策的影响，将会造成估计结果有偏。对此，Heckman提出的两阶段模型能对样本可能存在的选择性偏差问题进行验证并予以纠正[14]。具体而言，首先，建立Probit模型，估计新型农业经营主体是否流转土地的二元选择方程，对每个样本都估算出其次，基于流转了农地的新型农业经营主体样本，运用OLS方法估计其农地流转面积的方程，而这一阶段作为修正项与其他变量一起纳入方程。如果的估计结果显著，则样本的确存在选择性偏差，应使用Heckman两阶段模型进行纠正；否则，可直接使用OLS方法进行估计。

新型农业经营主体是否流转土地的Probit模型为：

式（1）中，y为新型农业经营主体是否流转土地的二元变量，S1为衡量社会网络关系的变量（包括强关系、弱关系和人情支出占当年总收入的比例），Xi为其他控制变量向量，包括新型农业经营主体的个人特征、家庭生活特征、家庭经营特征以及外部环境特征等，α0—αi为待估系数。从Probit模型估计结果中测算Mills-Ratio的公式为：

式（2）中，分子φ（·）为标准正态分布的密度函数，Φ（·）分母为相应的累计分布函数。将引入农地流转的方程中，建立新型农业经营主体农地流转的方程如下：

式（3）中，Tj为第j个样本的农地流转面积，Zj为影响新型农业经营主体农地流转的其他控制变量向量，β0—βj为社会关系网络和其他控制变量的待估系数，ω是的估计系数，εj为随机误差项。另外，为了消除农业劳动时间的非正态分布问题，本文对样本新型农业经营主体的土地流转面积进行了取对数处理。需要说明的是，Heckman两阶段模型要求Zj是Xi的一个严格子集。也就是说，应该至少存在一个影响新型农业经营主体农地流转的可能性，但对其农地流转面积没有偏效应的变量。本文将通过对剔除不同变量后模型的拟合效果进行对比来选择最终的变量组合。

3 数据来源与变量描述

3.1 数据来源

本文所用数据来自中国人民大学“变化市场中农产品价值链转型及价格、食品安全的互动关系”课题组于2016年7—9月进行的调查。调查选定了河北省桥西县、清河县、临城县、平乡县，山东省临沭县、莒南县、沂源县、沂水县，安徽省宁国县、广德县、郎溪县，共3省11个县（区、市）作为调查的主要区域。样本框涵盖的范围主要分布在鲁东南、冀东、皖南3个地区，劳动力转移、经济收入结构、农作模式及耕种作物基本相同。

根据2016年中央1号文件精神，新型农业经营主体包括家庭农场、专业大户、农民合作社、农业产业化龙头企业。课题组在设计问卷时将新型经营主体作为专门的统计类型，由被调查人员填写以及调查员审核。课题组采取二阶段的抽样方法，首先在每个省选取具有代表性和同质性的地区抽取5个镇，然后根据每个镇的规模，在每个镇选取10—15个新型农业经营主体作为调查样本。具体调查过程中，调查员先将问卷交给拟调查的经营主体，由其家庭内部充分讨论后确定某个成年家庭成员作为受访者（主要为户主或其配偶），所以可以认为最终受访者提供的信息是综合考虑其他家庭成员意见、家庭资源禀赋和收入情况后做出的“家庭层面”的一致性选择。

调查共得到有效问卷481份。调查员均参与了课题的前期讨论、问卷设计及预调查后的问卷修改等工作，从而保证了问卷的数据质量。在剔除有数据缺失的样本后，最终得到456个有效样本。

3.2 变量选取

本文从社会关系网络、户主个人特征、家庭生活特征、家庭生产经营特征、外部环境特征和其他因素6个方面，研究社会关系网络对于农业新型经营主体流入土地的影响。

表1列出了变量类型、变量名称以及子变量的名称及定义。变量选取控制了影响收入的变量，如家庭特征、户主个人特征、户主政治资本、外部环境特征变量等[15]。其中，农业经营收入为从事农林牧渔产业获得的收入，当年总收入为当年农业经营收入、打工或工资收入、自营工商业收入、财产性收入（租金等）、转移性收入（馈赠等）等收入的总和。

表1 变量及其解释Tab.1 Variables and definition

社会关系网络。已有研究指出拥有较高社会资本的家庭更倾向于投入农业生产要素[16-17]。本文使用3个维度的社会关系网络来细化社会资本，即强关系、弱关系和人情支出。其中，强关系为家庭是否拥有村干部的亲友、是否拥有乡镇以上政府官员的亲友。如果一个新型农业经营主体创办者有这两类亲友在村里或政府部门工作，一般能够在化解农地流转纠纷以及维护农村稳定中起到重要作用[18]。调研中，新型农业经营主体的创办者均在日常生活中与其保持紧密联系、交往频繁且具有强烈的情感因素，因此本文将其列入强关系。另外，本文将农业经营主体的创办者与私营企业主、商贩、企业管理和普通人员、银行工作人员、事业单位人员以及从事相关产业的亲友关系列为弱关系，这类亲友或与新型农业经营主体的创办者有竞争关系，或与其从事不同的行业而联系交往较少，新型经营主体的创办者在社会关系网络中与这类亲友呈现异质性的特点，在其土地流转中并不起多大作用，即弱关系。此外，人情支出是维持社会关系的重要方式，社会关系越多，其人情支出就会越高，在商讨问题时拥有更多话语权，因此本文将其列入社会关系网络。是否拥有强、弱关系的社会资本，仅是从横向维度考察社会关系网络，而关系通道数、人情支出占当年总收入的比例等则从纵向上反映了受访者与各类关系联系的深度，因测度的角度不同，这几个变量之间并不存在相关关系。模型计算中，本文定义强关系、弱关系为子变量的必要不充分条件。存在村干部亲友、乡镇干部亲友或两者兼有，则强关系的数值为1。弱关系的计算方式同上。表2中，52%的新型农业经营主体创办者拥有强关系，88%有弱关系。

户主个人特征。户主个人特征包括户主的年龄、受教育程度以及户主政治资本。样本中户主平均年龄为47岁，最年轻的是35岁。相比不转入土地的新型农业经营主体，转入土地的新型农业经营主体创办者平均年龄较轻（表3）。从年龄与租入土地面积看，随着年龄的提高，户主受健康状况的约束，农业生产能力逐渐下降，进而会影响其土地租入意愿；年轻的户主更倾向于转入土地，扩大生产规模[13]。户主受教育程度大多为初中毕业。此外，户主政治资本中的子变量为创办者的个人特征，拥有村干部、党员两种身份后，其自身有更多机会接触到更多的社会关系，具体计算方式同强关系与弱关系。

家庭特征。包括家庭参与农业生产经营的人数、新型农业经营主体的收入以及家庭承包土地面积。其中，新型农业经营主体创办者家庭成员中，平均有2人参与农业生产经营，而其随礼的金额平均为8.32×104元。新型农业经营主体的收入平均为1.67×106元，最低收入为1.20×104元，最高收入为8.00×106元。此外，家庭经营特征还包括新型农业经营主体的农业经营收入以及家庭所经营的土地面积。其中，农户经营的土地规模越大，获得规模收益的可能性越大[19]，因此转入土地的意愿也越强。样本中，新型农业经营主体的家庭经营土地面积平均为449.19亩。

外部环境特征。外部环境特征中包括自然地貌、所在县中人均土地面积以及转入土地租金等变量。从自然地貌的均值可以看出，大多数新型经营主体所在地理位置为平原，所在县的人均土地面积平均为2.33亩。

表2 变量的描述统计Tab.2 Descriptive statistics of variables

如前所述，农地流转是两阶段决策过程，新型农业经营主体先后决定是否转入土地和流转农地的面积大小。调查发现，不转入的主体在强关系、户主受教育程度、家庭中农业生产经营人数等方面，平均值均低于转入土地的新型农业经营主体。转入土地的新型农业经营主体强关系为0.54，不转入土地主体的强关系仅有0.35，转入土地的新型农业经营主体的户主年龄均值低于不转入的主体，平均为46岁，而不转入土地的农业经营主体的户主年龄平均为52岁（表3）。

4 结果分析

Heckman模型第一阶段估计结果如表4所示。其中，新型农业经营主体的强关系、户主教育程度、农业生产经营人数、取对数的农业经营收入、土地租金、户主年龄等变量影响该主体是否转入土地的决策。

表3 转入与不转入主体各变量的平均值对比Tab.3 The comparison of the average values of the variables

表4 Heckman模型一阶段回归结果Tab.4 The first stage regression results of Heckman model

其中，强关系在5%的水平显著，呈正向相关关系，其系数为1.27，说明在其他条件不变的情况下，拥有强关系的新型农业经营主体转入土地的可能性越大。户主教育程度在5%的水平显著，呈正向相关关系，说明新型农业经营主体个体的受教育水平越高，其转入土地的概率越大。农业生产经营人数在10%的水平显著，呈正向相关关系，说明家庭从事农业生产的人数越多，农户更倾向于转入土地。转入土地租金在1%的水平显著，呈正向相关关系，系数为0.002，说明土地租金虽然会影响农户是否转入土地的决策，但不是重要影响因素。取对数后的农业经营主体家庭农业经营收入在1%的水平显著，呈正向相关关系，说明农户拥有较好的农业生产经营技术及经营，经营农业的效益好，所从事农业生产经营收入越高，农户更倾向于转入更多的土地以扩大经营规模化经营。此外，户主年龄在5%的水平上显著，呈负相关关系，说明年龄越大的户主越不愿意转入土地。

从回归结果可以看出，新型农业经营主体的人情支出占当年总收入的比例在1%的水平上显著，并呈正向相关，说明在其他条件不变的情况下，新型农业经营主体家庭人情支出会影响其转入土地的面积，其系数为2.76。户主受教育程度在1%的水平上显著，正向相关，系数为0.07，说明户主受教育程度越高，会转入越多的土地。新型农业经营主体的家庭农业经营收入变量在1%的水平上显著，符号为正，说明农业收入的高低对其扩大生产规模有影响。个人土地面积在1%水平显著，正向相关，但其系数为0.0051，对农户转入土地量的决策影响较小。

表5 Heckman回归模型二阶段回归结果Tab.5 The second stage regression results of Heckman model

5 结论

通过对3省11县（市、区）共456个新型农业经营主体样本进行Heckman模型分析，得出社会关系确实促进了新型农业经营主体的土地转入。主要结果如下：

第一，强关系影响新型农业经营主体是否流入土地的决策。具有强关系的新型农业经营主体更倾向于投入土地资本，扩大生产规模，验证了以往研究所指出的拥有较高社会资本的家庭更倾向于投入农业生产要素的观点。此外，户主受教育年限、家庭从事农业生产经营人数、户主年龄也影响新型农业经营主体是否转入土地。在控制住其他变量的情况下，具有强关系、户主具有高教育水平、家庭从事农业生产人数越多、户主年龄越小的新型农业经营主体更倾向于转入土地。

第二，人情支出占当年总收入的比例影响新型农业经营主体流入土地量的决策。新型农业经营主体在做出转入土地决策后，人情支出占当年总收入的比例越高，其转入的土地面积越大。这主要是因为，在其他变量不变的条件下，新型农业经营主体的人情支出占当年总收入的比例越高，说明其在社会关系网络中的社会资本充实，与网络中其他成员交往多，获得的信息及社会资本也相对较多，故会决策转入更多的土地和实现规模化经营。

第三，土地租金影响新型农业经营主体是否转入土地及土地转入量的程度较小。在Heckman两阶段模型中，土地租金变量均显著，但系数较小。在新型农业经营主体是否转入土地的决策中，系数为0.002；在新型农业经营主体转入土地量的决策中，土地租金不再是影响其决策的主要因素。产生这一结果的原因在于，虽然土地租金在一定程度上会影响新型农业经营主体是否转入土地以及转入多少数量的土地的决策，但可能是因为土地租金水平的增减量占土地本身价值量和可创造的价值量的比重过小，从而并不是影响是否转入土地以及转入多少土地的重要因素。

第四，在工业化、城镇化和农村劳动力大量转移的背景下，土地流转是重新配置土地资源、提高其利用效率的重要方面。而社会关系网络对农户，特别是新型农业经营主体的土地流转决策具有显著影响。为此，要特别注意农村社会关系网络的建设和完善，营造健康向上的社会文化环境，促进和谐社会的发展。

参考文献（References）：

［1］ 张恒. 土地流转变革的财富之手［N］ . 经济观察报，2017 -10 - 09.

［2］ Deininger, K. Land Markets in Developing and Transition Economics: Impact of Liberalization and Implications for Future Reform［J］ . American Journal of Agricultural Economics，2003，85（1）：1217 - 1222.

［3］ 陈飞，翟伟娟. 新型农业经营主体行为视角下农地流转诱因及其福利效应研究［J］ . 经济研究，2015，（10）：163 -177.

［4］ 张忠明，钱文荣. 不同兼业程度下的新型农业经营主体土地流转意愿研究［J］ . 农业经济问题，2014，（3）：19 - 24.

［5］ 包宗顺，徐志明，高珊，周春芳. 农村土地流转的区域差异与影响因素［J］ . 中国农村经济，2009，（4）：23 - 47.

［6］ Granovetter, M. Getting a Job: A Study of Contacts and Careers［M］ . Chicago: University of Chicago Press，1995.

［7］ 边燕杰，张文宏. 经济体制、社会网络与职业流动［J］ . 中国社会科学，2001，（2）：77 - 89.

［8］ 张顺，程诚. 市场化改革与社会网络资本的收入效应［J］ .社会学研究，2012，（1）：130 - 151.

［9］ 蒋培，冯燕. 农业规模化经营的社会基础分析［J］ . 西北农林科技大学学报（社会科学版），2015，15（1）：128 - 134.

［10］ 胡新艳，朱文珏，刘凯. 理性与关系：一个农地流转契约稳定性的理论分析框架［J］ . 农村经济，2015，（2）：9 - 13.

［11］ 万江红，苏运勋. 村庄视角下家庭农场的嵌入性分析［J］ .华中农业大学学报（社会科学版），2016，（6）：64 - 69.

［12］ 陈浩，王佳. 社会资本能促进土地流转吗?［J］ . 中南财经政法大学学报，2016，（1）：21 - 29.

［13］ 李星光，刘军弟，霍学喜. 关系网络能促进土地流转吗？［J］ . 中国土地科学，2016，30（12）：45 - 53.

［14］ Heckman, J. Sample Selection Bias as a Specification Error［J］ . Econometrica，1979，47：153 - 161.

［15］ 赵剑治，陆铭. 关系对农村收入差距的贡献及其地区差异［J］ . 经济学（季刊），2010，9（1）：363 - 390.

［16］ Narayan, D., L. Pritchett. Cents and Sociability: Household Income and Social Capital in Rural Tanzania［J］ . Economic Development and Cultural Change，1999，47（4）：871 - 897.

［17］ Maertens, A., C. Barrett. Measuring Social Networks’ Effects on Agricultural Technology Adoption［J］ . American Journal of Agricultural Economics，2012，95（2）：353 - 359.

［18］ 常伟. 强关系的价值——基于安徽农地流转的实证研究［J］ . 统计与信息论坛，2014，（11）：98 - 103.

［19］ 周广肃，樊纲，申广军. 收入差距、社会资本与健康水平［J］ . 管理世界，2014，（7）：12 - 21.