家庭自有农机如何影响土地流转？——基于CFPS的实证分析

钱 龙 高 强 方师乐

(1.南京财经大学 粮食和物资学院，南京 210023;2.南京林业大学 经济管理学院，南京 210037;3.浙江工商大学 经济学院，杭州 310018)

农业经营对劳动者体力有较高要求，随着农村劳动力不断向非农产业转移，农业劳动力日趋呈现女性化和老年化[1-2]，农业生产面临劳动力“质和量”双双下降的不利局面。为缓解劳动力短缺对农业生产的不利影响，近些年来，农业机械在农业生产中的应用越来越广泛[3]。农户通过自购农机或者购买外包的农机社会化服务[4]，一方面提升多个生产环节的机械化水平，以有效替代农业生产中流失的劳动力；另一方面，广泛的农机应用能够提升劳动生产率，减轻留守劳动力的工作负担[5]，改善农业剩余劳动力的福利。

据国家统计局数据显示，近20年以来中国农业机械化的发展速度明显加快。2000年，全国农业机械总动力仅为52 574万kW，2018年则达到100 371.7万kW，增长近一倍(1)数据来源：http:∥www.stats.gov.cn/tjsj/ndsj/2019/indexch.htm.。伴随着农业机械总动力的快速增长，农业生产中耕种收综合机械化率也从2000年的32.4% 提升至2016年的65.2%[6]。可以说，在短时间内中国成功实现了农业“机械化革命”。同一时期，中国农地流转市场也快速发育，越来越多农户参与到土地流转市场中来。2000年，全国还只有5%左右的农村承包地被流转。而随着规模化经营的快速推进，截至2019年底，全国有超过1/3承包地涉入土地流转市场。在江苏、浙江等经济发达地区，农村土地流转率普遍超过60%，上海则达到80%(2)数据来源：http:∥society.eastday.com/s/20181129/u1ai12031057.html。并且，土地流转市场发育较快的地区，也是中国农业机械化水平较高的地区。机械化是农业资本深化的重要标志，也是中国农业从“过密化”转变为“规模化”的重要表现[7]。有研究指出，这会对农户行为和农业生产要素配置产生重要影响。土地流转显然是农户对土地资源的再配置，那么，一个问题是：中国土地流转市场快速发育进程中，农业机械化有没有发挥一定的影响？如果有，又是何种影响呢？

尽管国内外关于农村土地流转的文献十分丰富[8]，然而，考察农业机械化对农户土地流转行为的影响还不多见。有限的文献主要关注土地规模对农业机械应用的影响[9-11]，或土地产权对农业机械化采纳的影响[12]，反向思考农业机械化如何影响土地流转的成果较少。近些年来，随着农机社会化服务的兴起[13]，以及农机跨区域作业越来越普遍[14]，学界对这一类型的农业机械化进行了重点关注[15-16]，且多证实农机社会化服务有效促进了土地流转[17,4]。然而，实现农业机械化的途径并不唯一。除购买外包的农机社会化服务，农户自有农业机械在农业生产中的作用也不可或缺，甚至更加重要[18]。以农业拖拉机为例，2018年全国大型拖拉机数量为422万台，农户持有的小型农业拖拉机数量则高达1 818.26万台，是前者的4.3倍(3)数据来源：http:∥data.stats.gov.cn/easyquery.htm?cn=C01。但是当前，考察家庭自有农机如何影响土地流转的成果甚少。在分析农业机械化如何影响土地流转时，普遍忽略自有农机的作用，出现了重要控制变量被遗漏的问题，导致研究结论可信度不高。有鉴于此，为有效补充已有文献和丰富农业机械与农户行为的相关研究，本研究选择从微观层面出发，检验农户家庭自有农机对其土地流转行为的影响。此外，本研究还探索和验证了非农就业、农业雇工成本、村庄交通、村庄地貌和农机社会化服务等外在因素是否会增强或削弱自有农机对农户土地流转行为的影响，进而丰富了农业机械化与农地流转的相关成果。

1 研究设计

1.1 数据来源

本研究数据来自于北京大学中国家庭动态跟踪调查(CFPS)全国基线调查。CFPS覆盖25个省(市、自治区)①，采用三阶段不等概率的整群抽样设计,统计数据涉及25个省(市、自治区)，具有很好的代表性。本研究主要使用北京大学2019年最新发布的CFPS2018数据，但CFPS2018只对农户个体和家庭层面进行问卷调查，缺乏社区层面信息，因此本研究首先将2014年基线调查CFPS2014和CFPS2018进行合并匹配，从CFPS2014中获取社区层面的信息，并保留同时参加过两次调查的农户信息，最终获得8 423个有效样本。

1.2 变量设置

1.2.1土地流转

借鉴已有文献，本研究使用二值虚拟变量来测度农户土地流转行为，并具体细分为是否转出土地和是否转入土地[8]。需要提示的是，本研究的土地流转仅指耕地流转，不涉及林地、草原等其他类型土地。

1.2.2家庭自有农机

经常被用于测度农业机械化的有农机总动力，农业机械净值以及农作物耕作综合机械化率[19-20]。考虑数据的可得性，本研究使用农户持有的各类农业机械总价值(对数)来指示家庭自有农机的存量水平。

1.2.3控制变量

借鉴已有文献，并考虑到数据可得性，本研究从户主特征，家庭人口、经济社会特征，村庄特征3个维度引入一系列控制变量[1,7]，以尽可能减少遗漏变量。其中，户主是家庭最重要的决策者，因此引入个体的性别、年龄、文化程度、健康情况、互联网接触这五个控制变量。家庭特征是影响土地流转的重要维度，本研究引入家庭人口、经济、社会特征，包括家庭非农就业率[8]、人口规模、人口结构[21]、社会网络[22]、财富水平来予以控制，另外，作为另外一类关键的农业机械化，农机社会化服务也需要予以控制[4,17]。村庄维度特征对土地流转的影响不可忽视，本研究引入村庄人口老年化率和村庄女性外出务工率[1]、农业雇工工资水平[23]、村庄经济水平、村庄交通情况[24]、村庄地貌[25-26]6个变量。此外，为更好控制区域层面可能的影响，县级虚拟变量也被控制。

上述变量的定义和相应描述性分析如表1所示。

1.3 模型选择

由于被解释变量属于二元变量，因此选择二值probit模型进行分析。将基准模型设定如下：

Lzi=C0+a*Machine+bi∑Xi+δPi+εi

(1)

式中：Lzi为农户家庭i的土地流转行为，具体包括是否转出土地和是否转入土地。Machine为农户自有农业机械化水平，因此本研究通过关注系数a的显著性和方向来判断家庭自有农机对农户土地流转行为的影响。Xi表示一系列控制变量。P为县级虚拟变量，εi为随机扰动项。

2 实证结果与分析

2.1 基准回归

基准回归显示(表2)，在控制其他变量的前提下，家庭自有农机在1%的显著性水平上分别负向影响土地转出和正向影响土地转入。说明农户家庭自有农机存量水平越高，农户越可能转入土地，转出土地的可能性越低。通过计算边际效应，家庭自有农业机械化水平每提升1%，农户转出土地的可能性会降低0.73%，转入土地的可能性会增加0.96%。之所以如此，本研究猜测是因为家庭较高自有农业机械化存量时，农户家庭可能有更强的规模化经营意愿，而且也有相应的能力去扩大经营规模，从而表现为正向促进土地转入和负向影响土地转出。作为提升农业机械化水平的另一种方式，农机社会化服务对土地转出的影响并不显著，说明外包的农业机械化服务无法抑制农户缩小土地规模经营的决策。这可能是因为家庭自有农机是一笔不菲的投资，属于长期投资，如果不能充分利用，就会降低农业机械的使用价值[18]。而外包的农业机械化服务是从市场购买的，属于一次性投资，不需要农户自己投资，从而表现为农机服务外包对农户土地转出行为没有关键影响。对于农户的土地转入行为，与自有农机的影响保持一致，农机社会化服务也通过了1%显著性水平检验，且影响系数为正，说明完善的农机外包服务市场能够有效推动土地规模经营，这与已有文献保持一致[4,17]。

表1 变量设置与描述性分析Table 1 Variable setting and descriptive analysis

其他控制变量方面，诸多因素的影响与预期一致。能够同时影响土地转出和土地转入的因素包括家庭非农就业率、家庭社会网络、村庄女性外出务工率、村庄经济发达水平、村庄交通情况、村庄地貌这六个控制变量。具体表现为，当家庭非农就业率越高时，农户转出土地的可能性越大，转入土地的概率越低[8]。家庭社会网络则对农户土地转出行为和土地转入行为具有显著正向影响，说明人情关系对农村土地流转有深刻影响[27]。村庄女性外出务工率分别在10%和5%显著性水平上正向影响土地转出和负向影响土地转入，表明女性化对土地流转也有重要影响[1-2]。村庄经济方面，表现为村庄经济越发达，农户越可能转出土地而不太可能转入土地，表明经济发达地区农户对扩大农业规模经营的兴趣更低。村庄交通情况方面，本研究证实不便利的交通条件有利于激励农户转出土地，但不利于土地转入[24]。村庄地貌方面，当村庄地貌不平坦时，不仅不利于农户转出土地，也会对农户转入土地产生负面影响，说明不平坦的地理地貌不利于土地流转市场发育[1]。

表2 家庭自有农机与土地流转：基准回归Table 2 Household-owned machinery and Land transfer: Baseline regression

表2(续)

2.2 稳健性检验

前述分析发现家庭自有农机有利于农户扩大经营规模，也会削弱农户转出土地的倾向。但是，一个显而易见的问题是，土地流转也能影响农业机械化[11]，两者互为因果。当农户扩大土地经营规模时，通常也可能购置新农业机械，提升自家农机化水平。解决两者之间的反向因果问题，通常的做法是引入一个合适的工具变量，但CFPS没有合适的变量。为此，本研究转换思路使用替代变量来予以解决。本研究借鉴已有文献[19]，使用历史变量，即2014年农户农业机械水平来替代基准回归中的家庭自有农业机械化存量(4)CFPS2014只调查了家庭购置的农业机械类别，这里使用家庭一共拥有几类农业机械作为自有农机价值的替代变量。。在逻辑上，这一替代变量先于农户土地流转行为发生(CFPS调查的是近1年农户家庭的土地流转行为)，因此两者之间的反向因果问题就得到很好解决。稳健性检验结果显示(表3)，农业机械化依然显著影响农户土地流转行为，当家庭自有农机的机械化水平越高，土地转出率越低，土地转入率越高，假说1再次得到印证。

表3 家庭自有农机与土地流转：替代变量法Table 3 Household-owned machinery and Land transfer：Surrogate variable method

前述回归中，本研究将土地转入和土地转出视为两个方程。但上述回归的前提是两个决策是独立的，且两个方程的扰动项互不相关。如果不满足上述条件，此时使用似不相关回归(SUR)得到的回归结果可能更可信。为此，本研究使用SUR模型进行了稳健性检验。结果表明(表4)，这两个方程的扰动项显著关联，使用SUR模型更加合理。但是，即使考虑到这一点，家庭自有农机依然在1%的显著性水平上分别负向影响土地转出、正向影响土地转入，再次印证基准回归是稳健的。

表4 家庭自有农机与土地流转：SUR稳健性检验Table 4 Household-owned machinery and Land transfer：SUR robustness test

3 拓展性分析

农业生产中农业机械化的引入和应用也会受到外在诸多因素的影响，这些外在因素或增强或削弱农业机械的影响效应，通过文献梳理，本研究重点考察农户家庭非农就业、本地农业雇工成本、农机社会化服务、村庄交通条件和村庄地貌和如何在家庭自有农机和农户土地流转行为间发挥调节性作用。

3.1 非农就业的调节效应

当前，中国农户家庭普遍进行“半工半耕”的兼业化经营[28]。多数文献强调非农就业对土地流转的直接影响，很少关注到非农就业是否会增强或削弱农业机械化对农户土地流转行为的影响[29]。然而，在逻辑上这一间接的影响路径也可能存在。较高的非农就业率意味着农业劳动力供给减少。当家庭非农就业率越高时，由于农业劳动力相对短缺，基于要素替代和降低成本的考虑，此时机械会得到更广泛的应用，对劳动力的替代效果也愈发明显[30]，这可能有助于增强农业机械对土地流转的影响效应。

为检验上述推测，以识别非农就业对自有农机的土地流转效应的调节性作用，考虑到主变量和调节变量均为连续型变量，因此在基准模型基础之上，引入家庭非农就业率和家庭自有农机的交叉项。结果显示(表5)，家庭非农就业率能够增强家庭自有农机对农户土地转出行为和土地转入行为的影响效应，存在显著的正向调节效应。这说明当农户面临农业劳动力不足的条件约束时，自有农机作用会更大。此时，家庭自有农机会更广泛的替代农业生产中的劳动力，使得农业机械在推动土地流转中发挥更大作用。

3.2 农业雇工工资的调节效应

农业雇工和农业机械化的引入均是为了应对家庭劳动力的不足，在很多环节两者存在一定的竞争和替代关系。如果这一关系占据主导地位，那么，当本地雇工市场劳动力成本较高时，基于要素替代的思路和降低农业成本的理性选择，农户有动力扩大农业机械的应用范围和深度[31]，此时农业雇工成本可能会增强自有农机在规模经营中的影响。另一方面，农业雇工和农业机械也可能存在互补联系[19]。农业生产环节诸多，在某些不适合农机单独作业的环节，还是需要人工和机械来共同完成，过高的农业雇工成本会削弱农业机械的应用。此时，预计农业雇工成本会在“家庭自有农机——土地流转行为”之间发挥削弱型作用。

为检验雇工成本如何调节自有农机对土地流转的影响，类似的，引入农业雇工工资水平和家庭自有农机的交叉项，结果显示(表5)，农业雇工工资水平能够削弱家庭自有农机对土地转出和土地转入影响，起到负向调节的作用。也就是说，当本地劳动力成本较高时，会削弱农业机械化对农户土地流转行为的影响。这说明农业生产中劳动力投入和农业机械之间的关系更多是相互补充的。

表5 非农就业和雇工工资的调节效应Table 5 Moderating effects of off-farm employment and employee wages

3.3 自有农机与农机社会化服务：替代或互补？

农业生产中农业机械应用除了家庭自有农机，还可以通过购买农机社会化服务[6]。近些年来，随着农村劳动力日渐流失和农业分工的深化，农机社会化服务日渐兴起[13]，甚至形成了中国特色的农机跨区域经营[14]。自有农机和农机社会化服务都是对农业生产中劳动力的替代，如果两类农业机械化的功能相似，存在明显的相互替代关系，那么，当农业生产中某一类农业机械水平越高时，另一类农业机械的作用会被削弱。相反，如果家庭自有农机和农机社会化服务在农业生产中的定位和作用不一，两者呈现相互补充的关系，那么两类农业机械化会相互正向调节各自的影响效应。

鉴于已有文献很少讨论与验证两类农业机械化的联系，因此，为检验农机社会化服务和自有农机之间是存在互补效应还是替代效应，本研究在基准模型基础上引入家庭自有农机和农机社会化服务的交叉项。结果证实(表6)，对农户土地转出行为，农机社会化服务无法调节家庭自有农机的影响效应，反之也不成立。但对于农户土地转入行为，家庭自有农机和农机社会化服务的交叉项通过了显著性检验。可以判定，农机社会化服务能够负向调节家庭自有农机带来的影响，反之亦然。这意味着农户转入土地时，自有农机和外包的农机社会化服务能够相互削弱各自的影响效应，两类农业机械化方式存在着明显的替代效应。这一发现与已有文献的推断保持一致，说明自有农机和农机社会化服务是两种可以相互替代的农业机械化的路径[6]，二者有一定的竞争。

3.4 村庄交通的调节效应

农业机械应用还需要解决最后一公里问题，当村庄道路条件较差时，农业生产中广泛引入农业机械将会面临诸多不便[13],这无疑会制约农业机械化发挥作用。多年来，新农村建设和精准扶贫工作的开展，使得农村道路基础设施相对不足的短板现象得到有效缓解，这为农业机械化的进一步普及提供了便利[24]。但不同地区交通条件有较大差异，村庄间交通发展不平衡特点仍然十分突出。因此，预计良好的村庄交通条件更有利于农户更多采纳农业机械，从而激发农业机械在推动土地流转中的作用；反之，较差的村庄交通条件会削弱农业机械化带来的影响效应。为识别村庄交通条件如何调节对家庭自有农机影响农户土地流转行为的调节性作用，在基准模型的基础之上，纳入村庄交通情况和家庭自有农机的交叉项。结果显示(表7)，对于农户土地转出和转入行为，家庭自有农机和村庄交通情况分别显著影响农户土地流转行为，但村庄交通情况和家庭自有农机的交叉项没有通过显著性检验。这意味着村庄交通状况无法调节家庭自有农机对农户土地转出和土地转入的影响。可能的原因是十多年来的新农村建设，让广大农村的道路基础设施得到显著改善，交通情况对农业机械推广和应用的限制已不再明显。

表6 自有农机与农机社会化服务的交互效应Table 6 Interaction effect of self-owned agricultural machinery and social service of agricultural machinery

3.5 村庄地貌的调节效应

农业机械使用会受自然条件的客观限制[25]，在地形平坦的地方，农业机械能够相对便利的进行应用，这一情景下农业机械利用效率也相应较高，对农业规模经营的推进更有利[26]，此时地貌会增强农业机械在推进规模经营中的作用[32]。相反，在地形不平坦的地区，农业机械使用会面临诸多不便，农业机械的利用效率也相对较低，这可能会削弱农业机械的作用。为检验村庄地貌在农业机械化和农户流转行为之间发挥增强型作用还是削弱型作用,引入家庭自有农机和村庄地貌的交叉项(表7)。结果显示，村庄地形相对不平坦时，会削弱家庭自有农机对土地转出或土地转入的影响效应。这与已有文献保持一致，说明在推动土地流转市场发育进程中，地形地貌这一自然环境因素对农业机械的应用效率确实有负面限制[25-26,32]。

4 结论与启示

本研究基于CFPS2018全国大样本数据，从微观层面验证了农业机械化的另一种实现形式，即家庭自有农机对农户土地转出和转入行为的影响。研究显示，在控制包括农机社会化服务等控制变量的前提下，家庭层面自有农业机械化水平的提升会激励农户转入土地，降低农户转出土地的可能性。本研究进一步考察了家庭非农就业情况、本地农业雇工成本、村庄交通情况和村庄地貌等因素如何调节自有农机对土地流转的影响效应，结果发现家庭非农就业会正向调节自有农机对土地流转的影响，本地农业雇工工资会负向调节自有农机对土地流转的影响效应，村庄交通情况的调节作用不显著，而村庄地貌也显著负向调节农业机械对土地流转的影响。

表7 村庄交通和村庄地貌的调节效应Table 7 Regulating effects of village traffic and landform

这说明家庭自有农业机械对土地流转的影响受到诸多外在因素的调节。此外，鉴于已有文献鲜有讨论提升农业机械化水平两种主导路径之间的联系，本研究进一步探索了农机社会化服务和家庭自有农业机械存在互补还是替代关系。研究发现，对于农户土地转入行为，农机社会化服务和自有农机会显著负向调节各自带来的影响，这说明在推动土地规模经营进程中，家庭自有农机和农机社会化服务有着明显的竞争关系。

基于上述研究发现，可以得出以下几点启示。首先，家庭自有农机是影响土地流转的一个关键因素。因此，为推动土地流转市场进一步发育，要高度重视家庭自有农机对农户土地流转行为的影响。当前，农户的农机化水平仍然不高，即使农机化社会化服务能够解决一部分需求，但是农户自购农机也是不可或缺的重要组成。建议通过农业补贴等引导性措施鼓励有土地流入意向的农户和规模经营农户提升农业生产中的自有农业机械化水平。其次，当家庭劳动力过多的向非农产业转移时，家庭自有农机对劳动力的替代效应会更强，在推动土地流转中的作用也更大。因此，在中国农村人口仍然不断向城镇转移的时代背景下，需要高度重视农业机械在农业生产和土地流转中的顶梁柱作用。当然，劳动力过度转移后，劳动力成本会趋于上升，农业雇工工资的上涨会削弱家庭自有农机对土地流转的影响效应。说明劳动力和农业机械的关系并非简单的替代关系，在农业生产环节中机械和人工还存在一定的互补性关系。第三，家庭自有农机对土地流转的影响会受到外在自然环境的客观限制，平坦的地形更有利于农业机械发挥作用。因此，要针对不平坦地区开发出适应性的农机，特别是适合农户购置的小型农机。鉴于中国丘陵和山地占比很高，因此要加快研发和推广适应这些地区的农业机械，让丘陵地区的宜机化水平得到明显提升。第四，本研究证实对于农户土地转入行为，家庭自有农机和农机社会化服务存在明显的竞争关系，农机社会化服务会显著削弱自有农机对农户土地转入的影响效应，反之亦然。但不能因为二者存在一定的竞争关系，就对另外一种农业机械化路径不予支持。实际上，中国的农机化水平仍然不高，后续仍需要秉承双轮驱动、互促互进的发展思路，既鼓励农户购置适合自己的小型农业机械，又鼓励农机社会化服务组织的大力发展和完善社会化服务体系。当然，重点发展哪一条途径，需要根据本地实际情况来选择。本研究还存在一定不足，首先，受限于数据，本研究无法将土地经营规模作为控制变量引入，无法验证自有农机对不同规模农户是否有异质性影响。其次，有文献表明土地细碎化也不利于农业机械的应用，但由于无法获得这一数据，导致本研究无法探索土地细碎化对自有农机对土地流转影响的调节效应，这些有待后续研究予以弥补。