土地流转与农户贫困脆弱性研究*——基于新疆南疆地区1 640户农户调查实证

张亚洲，杨俊孝

(新疆农业大学管理学院，乌鲁木齐市，830052)

0 引言

精准扶贫战略实施以来，我国脱贫攻坚事业取得了历史性重大成就，截止2020年底，我国如期完成了消除绝对贫困的艰巨任务，实现了9 899万农村贫困人口的全面脱贫。因此，深度贫困地区如何巩固脱贫成果、防范返贫风险将成为现阶段贫困治理的关键，同时这也是我国转向相对贫困治理阶段的重要议题[1]。土地是贫困地区农户最为重要的生产资料和生活保障，与农户的贫富程度密切相关。土地流转将土地规模经营和反贫困工作紧密结合起来，是制度扶贫的良好载体[2]。2017年中央农村工作会议明确提出要把促进规模经营与脱贫攻坚和带动一般农户增收结合起来[3]。随着农村土地制度改革的不断深化，土地流转是否起到应有的减贫效果？土地流转的减贫效果是否具有稳定性和可持续性？由此，采用预测性贫困脆弱性指标作为贫困的代理变量，探究土地流转的减贫效应，对于完善贫困地区土地流转政策，实现可持续减贫具有一定的现实意义。

关于土地流转的减贫效应学者们进行了广泛的研究，主要集中在以下几个方面。一是从收入增长的角度，蔡洁等[4]基于六盘山连片特困区的入户调研数据，探究农户土地转出行为对贫困的影响，结果表明土地转出具有显著的增收效应和减贫效应；匡远配等[5]基于湖南省贫困地区的面板数据，从宏观层面实证检验了土地流转能够显著降低农户的贫困发生率；此外，钱忠好、刘远风、曹瑞芬等学者均从不同角度论证了土地流转的增收效应[6-8]。二是从收入分配的角度，Son等[9]认为只有让穷人获得更多的收益，才能证明土地流转能够有效减贫，也就是说土地流转的减贫效应主要是通过收入分配体现的。金松青等[10]认为土地市场使得土地从土地较多的农户向土地匮乏的贫困农户转移，改善了农户间土地配置效率，降低了收入的不平等；蔡洁等[11]以基尼系数作为收入差距的代理变量，研究发现土地流转能够有效缩小农户收入差距。但部分学者持反对意见，周春芳[12]认为土地流转可能会导致土地经营规模两极分化，即无地农户与种粮大户并存，损害小农利益，加大贫富差距；田传浩等[13]认为贫困户受制于自身的生计资本禀赋，难以进入土地流转市场，即使进入也难以获得较多的收益。同时李成明、史常亮等学者实证检验了土地流转增收效应的“非对称性”，即土地流转对高收入农户的增收效应要高于低收入农户，会加大农户收入差距[14-15]。三是从多维贫困的角度，随着贫困问题研究的不断深入，关于贫困的概念也从单一维度向多维度扩展。夏玉莲等[16]基于5省的跟踪数据，从收入、就业和教育3个维度探究土地流转的减贫效应，结果表明土地转出具有显著的收入和就业维度减贫效应，而土地转入具有极不明显的教育维度减贫效应。刘魏等[17]从收入、教育、卫生条件、资产和住房条件5个维度构建了多维贫困指标体系，研究发现土地流转能够显著降低农户多维贫困发生率，并且土地转出的减贫效果要优于土地转入。

已有文献对本文的研究具有重要的参考价值，但目前学者们采用的贫困指标大多属于事后测度，只能静态的度量农户某一时点的福利水平，并不能反映未来的福利状况及相关风险。采用事后贫困的评价方法只是衡量了土地流转的短期效应，并不能较好地表达该政策的减贫效果。从事前贫困的视角出发，探究土地流转后农户未来贫困风险的文献并不多见。贫困脆弱性这一概念自2002年世界银行在《世界发展报告》中提出以来，被广泛的运用到事前贫困的研究中，部分学者虽然从贫困脆弱性的角度探究了土地流转的减贫效应，但并没有深入剖析实证检验背后深层次的作用机理[18-19]。

贫困脆弱性测度的是农户在未来一定时期内陷入贫困的概率，从本质上看，主要由农户收入水平和收入稳定性两方面因素决定。基于此，本文首先从农户收入水平和收入稳定性两方面构建土地流转对农户贫困脆弱性的作用机理。其次，基于新疆南疆深度贫困地区1 640户农户调研数据，采用可行广义最小二乘法(FGLS)测算农户的贫困脆弱性。然后，利用倾向得分匹配法(PSM)消除样本“自选择”而产生的内生性问题，估计土地流转对农户贫困脆弱性的净处理效应，并进一步使用中介效应模型对土地流转的作用机理进行实证检验。最后，根据得到的研究结论，提出完善贫困地区土地流转政策，促进农村可持续减贫的政策建议。

1 理论分析

1.1 土地流转与农户收入水平

农户收入来源的多样性决定了土地流转对农户收入的影响也是多渠道的，不同流转类型的农户参与土地流转后会选择不同的生计策略来提高家庭的收入水平。钱忠好、张建等学者认为土地转入主要有利于农户经营性收入的增加，而土地转出则有利于农户财产性收入和工资性收入的增加[6, 20]。对于转入户来说，通过扩大土地经营规模，能够直接提高农作物的产量，增加农户的经营性收入。并且农户在进行土地租赁时，总是倾向于促进自家经营土地的集中连片，改善了土地细碎化的状况，为规模化经营提供了可能，有利于形成土地经营的规模效应，降低平均生产成本。而且经营规模的扩大也有助于提高劳动、机械等主要生产要素的使用效率，并有利于引进和使用先进的生产技术和管理手段，变革落后的生产方式，从而提高农业生产效率，间接增加农业生产收入。

对于转出户来说，能够有效减少农业生产过程中各种生产要素的投入，降低家庭的农业投入成本，尽管农业经营收入有所降低，但可以获得相对稳定的租金收入。农户转出土地后，能够解放出劳动力从回报率较低的农业部门转向边际报酬更高的非农部门就业，改善劳动力资源的错配现状，提高劳动生产效率，进而增加家庭的非农收入。并且蔡洁等[21]认为劳动力在转移就业的过程中，提高了专业化水平，改变了农户的价值规范和行为观念，缓解了能力贫困的状况，为农户未来长期福利水平的改善奠定了一个良好的基础。

1.2 土地流转与农户收入稳定性

一般来说，农户参与土地流转的动机主要有两方面：一是提高家庭的收入水平，二是降低收入的波动风险，提高收入来源的稳定性。农业属于弱质性产业，在生产经营过程中，会受到来自自然风险和市场风险的冲击。从自然风险来讲，主要受到气候、土壤和地形等因素的限制以及病虫害和自然灾害的冲击。小规模农户因为经营规模较小，劳动、资本和技术等生产要素不能得到有效的利用，并且因为技术和管理手段的落后，所以农业生产受自然环境的限制作用较强，农业经营收入产生波动的可能性较大。而转入户进行规模化经营，能够实现专业化、标准化生产，最大限度地发挥各生产要素的组合生产力，并且大规模的农业生产也能够更好地运用先进的技术和管理手段来尽可能地减弱自然环境的限制作用。从市场风险来讲，农业经营涉及生产、加工和销售等多个环节的交易，交易费用较高以及交易过程的不确定性导致市场风险增加，同时农产品市场价格波动较大，也会加剧农户的市场风险。而规模化经营可以降低平均交易成本，首先，大规模农户在进行交易时，能够凭借规模优势获得相对较高的购销价格，其次，大规模农户在收集市场信息、交易谈判等方面能够节约平均交易费用，因此大规模农户受市场风险的影响相对较小，而小规模农户因为不具有规模优势，市场风险对其冲击可能较大。

对于转出户来说，首先，他们可以获得相对稳定的租金收入，随着中国农村土地流转市场的不断完善，土地交易过程越来越趋于规范化、法制化和透明化，土地的财产价值也逐渐显化，因此转出户的租金收入能够得到有效保障。其次，相比从事农业经营，非农就业较少受到气候条件、自然灾害等因素的影响，因此非农收入的稳定性较高。同时随着中国劳动法律法规制度和社会保障体系的逐步完善，农民工的权益保护和社会认同已经得到重视。特别是新生代农民工大多都持有与就业单位签订的正规的劳务合同，同时享有医疗、养老和住房等社会福利保险，也能够保证务工农户获得比农业经营更高且更稳定的工资性收入。

2 数据来源与研究方法

2.1 数据来源

本文数据来源于2019年7月课题组进行的南疆四地州贫困监测评价调研项目。课题组分别赴喀什地区、和田地区、克州、阿克苏地区共11县，进行贫困监测评价专题调研，采用座谈访谈与入户调查相结合的形式，以确保获得信息的真实性和有效性。入户调查采用问卷形式，调查内容包括：个人及家庭基本信息、土地流转情况、生产经营及就业情况、社会保障情况、家庭收入结构、扶贫政策落实以及群众满意度等情况。经过数据的核对和整理，排除缺失关键信息以及存在严重异常值的问卷，共获得1 650个有效样本。根据本文的要求，同时将既转入又转出的农户问卷剔除，最终以1 640份农户问卷作为本文的研究样本，其中流转户320户，未流转户1 320户。

2.2 研究方法

2.2.1 贫困脆弱性测量模型

本文选用期望贫困的脆弱性测量方法，该方法将贫困脆弱性定义为农户在下一时期收入低于贫困线的概率，计算过程如下

VEPit=Pr(Yi,t+1≤Z)

(1)

式中：VEPit——农户i在t时期的贫困脆弱性；

Pr——概率；

Yi,t+1——农户i在t+1时期的收入水平；

Z——贫困线，本文采用自治区2018年贫困线3 318元表示。

首先，选取家庭人均纯收入对数作为被解释变量，按式(2)进行OLS回归，并利用得到的残差平方ei2作为收入稳定性的反映，按式(3)再次进行OLS回归。

lnYi=β0+βrXri+ei

(2)

ei2=ρ0+ρrXri+εi

(3)

式中：lnYi——农户家庭人均纯收入对数；

Xri——个体和家庭特征变量；

ρr、βr——待估系数；

ρ0、β0——常数项；

εi、ei——残差项。

随后，分别按照式(4)和式(5)计算农户未来收入对数的期望和方差。

E(lnYi|Xri)=βFGLSXri

(4)

D(lnYi|Xri)=ρFGLSXri

(5)

式中：E(lnYi|Xri)——农户未来收入对数的期望；

D(lnYi|Xri)——农户未来收入对数的方差；

βFGLS、ρFGLS——式(2)、式(3)计算的拟合值。

最后，根据式(6)在假设农户收入对数服从正态分布的前提下，选取相应的贫困标准，即可测算农户的贫困脆弱性。

VEPit=Pr(lnYi,t+1≤lnZ)

(6)

式中：lnZ——贫困线对数；

lnYi,t+1——农户未来收入对数；

Φ——将结果正态化。

2.2.2 倾向得分匹配法(PSM)

在现实生活中，农户的土地流转决策会受到家庭资源禀赋等诸多因素的影响，从而导致农户是否进行土地流转并非完全随机，为了消除传统计量模型中样本选择偏误问题，本文采用倾向得分匹配法估计土地流转对农户贫困脆弱性的净处理效应。PSM通过将试验组和控制组进行匹配再抽样，能够有效消除因样本“自选择”而产生的内生性问题。具体步骤如下。

首先，基于一组可观测变量，利用二元logistic模型，计算农户参与土地流转的条件概率拟合值即PS值。其次，按照是否参与土地流转将农户划分为试验组和控制组，并选择合适的匹配方法，将试验组和控制组PS值相近的农户进行匹配，常用的匹配方法主要有3种分别为：最邻近匹配(Nearest Neighbor Matching，NNM)、半径卡尺匹配(Caliper Matching，CM)和核密度匹配(Kernel-Based Matching，KBM)。最后，利用控制组模拟试验组未参与土地流转时的状态，此时两者贫困脆弱性的差值即为土地流转的净处理效应ATT。计算过程如式(7)所示。

ATT=E[V1-V0|O=1]

=E{E[V1-V0|O=1，P(X)]}

=E{E[V1|O=1，P(X)]-

E[V0|O=0，P(X)]|O=1}

(7)

式中：V1——试验组农户贫困脆弱性；

V0——控制组农户贫困脆弱性；

P(X)——倾向得分值；

O——二分变量，O=1表示参与流转，O=0表示未参与流转。

2.2.3 中介效应模型

选取家庭人均纯收入作为农户收入水平的代理变量，选取收入方差作为农户收入稳定性的代理变量，构建中介效应模型

VEPi=α0+α1Renti+δrXri+μi

(8)

Medi=θ0+θ1Renti+δrXri+ωi

(9)

VEPi=γ0+γ1Renti+γ2Medi+δrXri+φi

(10)

式中：VEPi——农户贫困脆弱性值；

Renti——土地流转变量；

Medi——中介变量，这里指家庭人均纯收入和收入方差；

α、θ、γ、δ——待估系数；

μ、ω、φ——残差项。

2.3 变量选取与描述性统计

本文选取农户贫困脆弱性作为被解释变量，其值越大，说明农户未来陷入贫困的风险就越高。土地流转变量作为核心变量。中介变量选取农户家庭人均纯收入和收入方差。控制变量的选取既要对农户的土地流转决策以及农户的贫困脆弱性产生影响，同时要不受是否参与土地流转的干扰。本文共选取3类变量：人力资本特征，包括户主性别、年龄、受教育程度、健康状况、家庭规模、劳动力中参加培训的比例；经济负担特征，包括家庭抚养比、病人数量；物质资本特征，人均耕地面积。变量描述如表1所示。

表1 变量描述统计Tab. 1 Variable description statistics

3 结果与分析

3.1 基准回归分析

由表2可知，土地流转与农户贫困脆弱性存在显著的负相关关系，跟前文的理论分析一致。土地流转降低农户贫困脆弱性的根源主要来自于收入水平和收入稳定性的提高。转入户参与流转后，有助于实现专业化、规模化生产，形成土地经营的规模效应，从而能够提高家庭农业收入水平和收入稳定性。而转出户参与流转后则有助于实现劳动力资源的优化配置，从而提高家庭非农收入水平和收入稳定性。

从人力资本特征来看，户主性别、年龄、受教育程度和健康状况均与农户贫困脆弱性存在显著的负相关关系。其中，户主为男性、户主年龄越大、受教育程度越高、健康状况越好均有利于降低农户的贫困脆弱性。家庭规模大虽然可以降低农户的贫困脆弱性，但却不利于人均收入水平的提高。劳动力中参加培训的比例越大，说明具有就业能力的劳动力人数越多，家庭的创收能力越强，所以能够有效缓解农户未来的贫困风险。

从经济负担特征来看，病人数量和家庭抚养比均与农户贫困脆弱性存在显著的正相关关系。病人数量多的家庭意味着需要支出较多的医药费用，不利于家庭收入水平和收入稳定性的提高。抚养比大说明家庭的抚养负担较重，同样不利于家庭的增收，但却有利于收入稳定性的提高。

从物质资本特征来看，人均耕地面积与农户贫困脆弱性存在显著的负相关关系。因为目前耕地仍然是贫困地区大部分农户家庭最主要的收入来源，耕地面积大说明家庭经济能力和再生产能力强，抵御风险冲击的能力也较强。

表2 基准回归结果Tab. 2 Basic regression results

3.2 倾向得分匹配估计

3.2.1 基础描述统计

表3给出了不同类型农户的贫困脆弱性现状，从全样本来看，农户的贫困脆弱性均值为0.213，其中流转户的贫困脆弱性均值为0.138，未流转户为0.230，可以看出流转户的贫困脆弱性显著低于未流转户。从不同的流转类型来看，转出户的贫困脆弱性均值为0.120，低于转入户的0.148。由于不同类型农户的初始条件不完全相同，直接对比不同类型农户的贫困脆弱性是不准确的，无法避免“选择偏差”，因此本文进一步通过倾向得分匹配法对该结果进行检验。

表3 贫困脆弱性现状Tab. 3 Situation of poverty vulnerability

3.2.2 匹配结果分析

为了消除内生性问题，本文采用倾向得分匹配法估计土地流转对农户贫困脆弱性的净处理效应，并进一步对比分析不同流转类型及流转规模之间净处理效应的差异，匹配结果均通过了模型的平衡性检验，表4为半径卡尺匹配法的匹配结果。

从全样本来看，将流转户与未流转户进行匹配，匹配前两者贫困脆弱性差值为-0.092，在1%水平下显著；倾向值匹配后两者差值ATT变为-0.016，较匹配前有所降低，但仍在5%水平下显著，说明在控制样本选择偏差以后，参与土地流转确实能够显著降低农户的贫困脆弱性，验证了上文基准回归的结果。同时也可以看出，直接的统计对比会高估土地流转对农户贫困脆弱性的影响效应。

表4 土地流转对农户贫困脆弱性的净处理效应Tab. 4 Net effect of land transfer on poverty vulnerability of farmers

转入户主要通过扩大土地经营规模，以获得农业生产的规模效益；而转出户则依靠劳动力的转移就业，获得非农收入。为了对比分析不同流转类型对农户贫困脆弱性净处理效应的差异，进一步将流转户划分为转入户和转出户两种类型，并分别与未流转户进行匹配。首先，将转入户与未流转户匹配，倾向值匹配后两者差值ATT为-0.019，在5%水平下显著，说明转入土地能够显著降低农户的贫困脆弱性。同理，将转出户与未流转户匹配，倾向值匹配后两者差值ATT为-0.033，在1%水平下显著，说明转出土地同样能够显著降低农户的贫困脆弱性，且降低效果要优于转入土地。两者对农户贫困脆弱性影响效应的差异，主要源自于农地规模经营效率与非农部门工资之间的差异。目前的深度贫困地区都是一些生态脆弱区，资源禀赋较差，传统的农业经营方式生产效率较低，转入户要改造传统的农业经营方式，通过调整种植结构，用资本和技术代替劳动力则需要面临较高的农业生产成本，同时农业经营收入还会受到农产品市场价格的限制。相反，转出户转出土地以后摆脱了农业生产的束缚，并且能够获得相对稳定的租金收入和从事非农就业的工资性收入。所以相比转入土地，转出土地对农户贫困脆弱性的降低效果更好。

在一定的技术条件下，农地经营规模将直接决定农户的农业收入水平及稳定性，因此对于转入户来说，转入土地的规模将直接影响其贫困脆弱性。肖龙铎等[22]认为土地经营规模存在一定的“门槛”，只有跨过土地经营规模的门槛才能实现规模经济。因此本文从转入土地的规模入手，探究不同转入规模对农户贫困脆弱性影响的差异。根据本文205户转入户转入土地面积的中位数(0.33 hm2)，将转入面积大于或等于0.33 hm2的农户划定为大规模转入户；将转入面积小于0.33 hm2的农户划定为小规模转入户。分别将大规模转入户和小规模转入户作为试验组，与未流转户进行匹配。首先，将大规模转入户与未流转户匹配，倾向值匹配后两者差值ATT为-0.031，在1%水平下显著，说明大规模转入能够显著降低农户的贫困脆弱性。同理，将小规模转入户与未流转户匹配，倾向值匹配后两者差值ATT为-0.015，在10%水平下显著，说明小规模转入同样能够显著降低农户的贫困脆弱性，但降低效果要弱于大规模转入。因为相比小规模转入户，大规模转入户更容易实现规模化经营，从而跨过土地经营规模的“门槛”，提高生产要素的使用效率，实现规模经济，进而提高农业收入水平及稳定性，降低其贫困脆弱性。

由于本文中转出户的流转规模普遍较小，且转出户的收入来源主要是工资性收入，因此这里不再讨论转出规模分组对农户贫困脆弱性的影响差异。

3.3 机理检验

3.3.1 土地流转对农户收入水平及收入稳定性的影响

由表5可知，在收入水平方面，采用3种方法进行匹配后，ATT值分别为0.310、0.329和0.330，均在1%水平下显著，说明在控制样本选择性偏差的条件下，参与土地流转确实能够显著提高农户的收入水平。在收入稳定性方面，倾向值匹配后，ATT值分别为-0.079、-0.095和-0.094，且均通过了显著性检验，说明参与土地流转同样能够显著提高农户收入的稳定性，降低收入的波动风险。

表5 收入水平和收入稳定性的估计结果Tab. 5 Estimated results of income level and income stability

3.3.2 中介效应检验

上文已经证实土地流转能够显著提高农户收入水平及收入稳定性，但是否能够通过这两种路径进而对农户贫困脆弱性产生作用呢？本文进一步采用中介效应模型对此进行检验，结果如表6所示。其中，列(1)和列(2)表示土地流转对中介变量的回归结果，列(3)和列(4)表示以农户贫困脆弱性作为被解释变量，引入土地流转变量和中介变量的回归结果。

表6 中介效应检验结果Tab. 6 Results of mediating effect test

从收入水平来看，列(1)中以农户收入水平作为因变量时，土地流转的影响系数为0.244，在1%水平下显著；同时列(3)中以农户贫困脆弱性作为因变量时，土地流转的影响系数为-0.018，农户收入水平的影响系数为-3.722，均在1%水平下显著，表明收入水平在土地流转对农户贫困脆弱性的影响过程中发挥了显著的中介作用。从收入稳定性来看，列(2)中以收入方差作为因变量时，土地流转的影响系数为-0.056，在10%水平下显著；同时列(4)中以农户贫困脆弱性作为因变量时，土地流转的影响系数为-0.017，收入方差的影响系数为0.005，均通过了模型的显著性检验，表明收入稳定性在土地流转对农户贫困脆弱性的影响过程中同样发挥了显著的中介作用。

4 结论与建议

本文从农户贫困脆弱性的视角出发，实证检验了土地流转的减贫效应及其内在的作用机理。研究发现：土地流转能够显著降低农户贫困脆弱性，平均降低0.016。并且这一效应在不同流转类型之间存在明显差异，土地转出使得农户摆脱了农业生产成本的约束，因此，土地转出的净处理效应为0.033高于土地转入的0.019。由于土地经营规模存在一定的“门槛”，大规模转入更加容易实现规模经营，因此，大规模转入的净处理效应为0.031高于小规模转入的0.015。机理分析结果表明，收入水平和收入稳定性在土地流转对农户贫困脆弱性的影响过程中均发挥了显著的中介作用。

基于以上研究结论，提出如下政策建议。

1) 土地流转对农户贫困脆弱性具有显著的缓解效应，因此地方政府应该积极推动土地流转。一方面要建立起功能完备的土地流转市场，规范流转程序，合理引导农户土地流转行为；另一方面要注重提升农村人力资本水平，增加农户的生计多样性，避免其过度依赖土地。

2) 针对土地流转减贫效应的异质性，应该采取差异化的政策措施。对于生产效率较低的农户，应该鼓励其转出土地，并给予相应的就业和创业帮扶，以提高家庭的非农收入水平和收入稳定性；对于生产效率较高的农户，应该提供一定的资金支持，帮助其租入更多的土地，从而实现规模化经营，提高农业收入水平和收入稳定性。