农民收入结构对农户耕种“非粮化”的影响

高晓燕　杜寒玉

摘要：随着我国农业产业结构不断优化升级，大量青壮年劳动力脱离土地进入城镇务工，农民的工资性收入已超越经营性收入，其收入结构日趋多元化。结合近年来的“中国劳动力动态调查数据”研究表明，工资性收入的提高会增加农户种粮的机会成本，进而引致农户耕种行为的“非粮化”倾向;经营性收入的提高会调动农户种粮的积极性，促使农户耕种“趋粮化”;财产性收入与转移性收入由于在农户总收入中占比较少，对农户的种粮积极性没有显著影响。工商资本租赁农村土地会挤出从事农业生产的农户，促进农户工资性收入的提高，抑制经营性收入的提高，最终会影响到农户的种粮行为，加剧农户耕种的“非粮化”倾向。面对日益增长的工资性收入占比，保障农户从事粮食生产的经营性收益同步提高，增强农户种粮积极性，确保国家粮食安全，就需要完善种粮补贴政策，提高粮食收购价格，抑制种粮成本过快上涨。政府倡导的工商资本下乡在惠及农业的同时，与之相伴的侵害农民利益、改变土地流转用途、加剧“非粮化”等问题不容忽视，需要政府的强力疏导与监督。

关键词：工商资本下乡;收入结构;农户;非粮化;种粮补贴

基金项目：教育部人文社会科学研究规划基金项目“基于土地流转视角的工商资本下乡‘非粮化现象的诱因及解决路径研究”（20YJA790013）

中图分类号：F323    文献标识码：A    文章编号：1003-854X（2022）06-0012-09

一、引言与相关文献综述

随着我国农业产业结构不断优化升级，大量青壮年劳动力脱离土地进入城镇务工，农民的工资性收入已超越经营性收入，占据了农民收入的主导地位①。与此同时，工商资本的逐利性导致其对市场环境很敏感，这增加了农业经营的不确定性;而部分工商企业缺乏种植粮食作物的积极性，在投资农业中存在着套取国家惠农补贴等投机行为。这样，工商资本的逐利本质与粮食作物收益低、成本高的现状促使下乡的工商资本进行“非粮化”种植。为了扭转这种不利局面，2020年11月17日国务院印发《关于防止耕地“非粮化”稳定粮食生产的意见》，2021年中央一号文件也明确要求严格控制非农建设占用耕地，坚决遏制耕地“非农化”、防止“非粮化”，明确耕地利用优先序，永久基本农田重点用于粮食特别是口粮生产②。与此同时，大量工商资本进入乡村，通过土地流转的方式进行现代化农业生产，流转入企业的耕地面积占耕地流转总面积的比例逐年上升，由2011年的8.4%增加至2019年的10.4%。工商资本下乡在对农业领域带来优化要素关系、促进技术进步、提高农民收入等积极效应的同时，也对小农户产生了挤出效应③。当前，我国粮食生产的主力军仍然是以家庭为单位的小农户，保障粮食播种面积稳定的核心在于调动农户粮食生产的积极性。因此，完善种粮补贴政策，提高粮食收购价格，抑制种粮成本过快上涨，增强农户种粮积极性，具有重要的实践指导意义。

针对我国耕地的“非粮化”现象，许多学者通过实地走访调查进行了深入研究。张茜等（2014）对河南省舞钢市21个家庭农场进行了调研，认为“非粮化”现象的产生是因为相较于经济作物，营造出适宜粮食作物生长的环境需要更多的投入，而且粮食作物收益相对较低④。张藕香（2016）对安徽等10个省区的农户进行了抽样调查，发现有近80%的农户选择了种植非粮作物，经济作物较高的利润空间对粮食作物产生了挤压效应⑤。肖铁肩等（2017）从农民分化视角对湖南省张家界市石牌村的農户调查发现，种粮农民的收入和社会地位较低，且劳动强度较大，农户的整体种粮意愿不足10%，愿意种粮的农户多数出于对土地的朴素情感⑥。

在众多关于“非粮化”问题的讨论中，土地流转和工商资本下乡如何引发“非粮化”倾向成为焦点。土地流转对“非粮化”的影响主要从流转租金与流转规模两个角度展开。易小燕等（2010）在对河北、浙江两省农户的调查中发现，年流转租金越高，转入耕地的成本就越高，为弥补成本和获得更多收益，农户种植非粮食作物的倾向会越明显⑦。韩国莹等（2020）通过对黄淮海地区农户调查数据的实证研究发现，流转土地租金价格的上升对耕地“非粮化”的概率和非粮作物种植比例均产生了正向影响⑧。罗必良等（2018）对九省2704个农户调查数据进行了实证分析，发现农地转入规模较小的农户倾向于种植经济作物，而情境依赖是土地流转中“非粮化”现象的显著特征⑨。刘航等（2020）通过对控制土地质量后的地块层面数据研究发现，总体上土地流转并不会导致耕地的“非粮化”现象，但是与大规模流转户相比，小规模流转户倾向于“非粮化”的种植结构⑩。综上，土地流转并不必然导致“非粮化”，关键取决于经营主体在各种约束下对目标最大化的经营选择。

工商资本的逐利特性是众多学者研究“非粮化”问题的出发点。马九杰（2013）认为工商资本的逐利性导致其对市场环境很敏感，这增加了农业经营的不确定性，从而威胁到粮食安全{11}。蒋永穆等（2015）通过对四川省38家涉农工商企业的调研发现，工商企业缺乏种植粮食作物的积极性，一些企业在投资农业中存在着套取国家惠农补贴等投机行为{12}。蒋云贵等（2017）指出，工商资本在下乡过程中会凭借其在土地流转中具备的投资渠道优势，强迫农民同意变更耕地用途，进而威胁粮食安全{13}。钟真（2018）在对河北等5省的主要农业经营主体调研后发现，新型经营主体的平均土地成本和平均收益均高于普通农户，但新型经营主体的平均利润率低于普通农户，新型经营主体在种植经济作物上的利润空间高于种植粮食作物{14}。综上，工商资本的逐利本质与粮食作物收益低、成本高的现状促使下乡的工商资本进行“非粮化”种植。

通过以上文献梳理可知，各经营主体会根据种粮比较效益进行粮食生产选择。许多文献研究发现农民的收入结构正发生质的变化，农业经营性收入占比逐渐下降，工资性收入占比逐渐上升，在一定程度上影响农户的种粮选择，其中多数文献研究了工商资本下乡种植粮食的行为，但鲜有文献从微观视角研究“非粮化”、农民收入结构、工商资本下乡三者之间的关系。因此，本文利用农户的微观数据来分析收入结构对农户耕种“非粮化”的影响，并探讨工商资本下乡在其中的作用机制。84A4CB26-FAF8-4AD2-9DAA-BDBA3C1A6832

二、理论基础与研究假设

（一）农民收入结构与“非粮化”

农业是弱质产业，而粮食生产更是农业生产中的薄弱环节。粮食生产不仅投入高、收益低，而且粮食作物的经营风险较大，相较于经济作物，粮食作物抗灾害能力差，对墒情要求高，这在一定程度上使得农户对粮食种植望而却步。图1展现了2013—2020年全国非粮播种面积与非粮播种面积占总耕地面积的比重，表明两者变化趋势相似，均在2016年后出现大幅度上升，非粮面积占比从2016年的28.58%增长至2020年的30.28%，“非粮化”现象逐渐加剧。

随着我国城镇化和工业化的逐步推进，农村大量青壮劳动力转移，农民收入来源日趋多元化。虽然多元化的收入对维持农民生计发挥着重要作用，但是其中种粮收益的重要性却在不断下降{15}。家庭农业经营性收入占比逐年下降，工资性收入占比逐年上升，农民增收的主要来源逐渐由工资性收入提供，而种粮的机会成本不断攀升，农民在利益驱动下会降低种植粮食的意愿{16}。图2反映了2013—2020年农村居民人均可支配收入结构的变动情况，可以发现农村居民经营性收入占比逐年下降，从2013年的41.73%下降至2020年的35.47%;农村居民工资性收入占比逐年上升，从2013年的38.74%上升至2020年的40.71%，且在2015年超过了经营性收入占比，占据了农民收入的主导地位;财产性收入与转移性收入占比逐年上升，从2013年的19.54%上升至2020年的23.82%，但在农民整体收入中的占比依然很小。

综上，本文提出如下假设：

假设1：农民经营性收入的增加会促进农户进行粮食生产。

假设2：农民工资性收入的增加会抑制农户进行粮食生产。

假设3：考虑到农民财产性收入与转移性收入在农民收入结构中的占比不高，农民财产性收入与转移性收入不会显著影响农户进行粮食生产。

（二）工商资本下乡与农民收入结构

在工商企业进入农业生产领域的过程中，一方面，农户会自愿地将土地流转给工商企业以取得租金收入，进而从农业生产中解放出来，进入城镇务工取得工资性收入{17}。王勇等（2011）在对唐山市玉田县东定府村的调查中发现，农户在租金的利益驱动下会倾向于将土地流转给种粮大户和工商企业{18}。另一方面，在工商企业流转土地过程中，农户在与工商企业的利益博弈过程中处于弱势地位，农户会被迫脱离农业生产{19}。具体而言，相对分散的小农户缺少决策权、话语权和主动权，具有信息不对称和谈判能力弱等劣势，而工商企业凭借其资金、信息和技术优势对农户从事农业生产进行挤压，导致违背农户意愿将土地流转给工商企业{20}。但是，单纯依赖土地流转的租金收入不能确保农户维持生计，脱离土地的农户只能寻求其他性质的收入。虽然工商企业可能会雇佣原土地上的劳动力，但根据相关调查，工商企业通过土地流转获得农地后，原承包地上的农民仅有大约20%能进入工商企业工作{21}。因此，无论是农户自愿还是被迫将土地流转给工商企业，均会在一定程度上降低农户的农业经营性收入，提高农户的工资性收入，从而加速了农民收入结构的变化。综上，我们提出如下假设：

假设4：工商资本下乡会抑制农户经营性收入的提高。

假设5：工商资本下乡会促进农户工资性收入的提高。

農户耕种“非粮化”的传导路径见图3。

三、数据来源、变量选取与模型设定

（一）数据来源

本文所使用的微观农户数据来自中山大学社会科学调查中心的2016年“中国劳动力动态调查”（China Labor-Force Dynamics Survey，简称CLDS），CLDS数据覆盖了中国29个省份（海南、西藏、港澳台除外），调查对象为样本家庭中15—64岁的家庭成员。本文对相关数据进行了如下处理：（1）筛选出进行农业生产的家庭;（2）运用Stata15合并劳动力家庭数据与村庄层面数据;（3）对样本中相关变量的极端值进行了缩尾处理。最后得到了3911份农户家庭数据，涵盖全国26个省份。

（二）变量选取与描述性统计

本文使用农户粮食作物（稻谷、小麦、玉米）的种植面积加1的对数来衡量农户耕作“非粮化”程度，并且剔除了农户弃耕的土地面积。经营性收入采用家庭农、林、牧、副、渔业的总体毛收入加1的对数。工资性收入采用家庭所有在职工作人员的薪酬、奖金、补贴等收入总额加1的对数。财产性收入为家庭股息、土地、红利、销售收益、债权、基金、厂房租赁等收入总额加1的对数。转移性收入为社会救助金、离退休金、低保、失业救济金等收入总额加1的对数。工商资本下乡的衡量借鉴徐章星等（2020）和江光辉等（2021）的方法{22}，将工商资本下乡分为两个渠道，即工商资本通过租赁农地的形式直接进入农业生产环节以及通过提供社会化服务的形式间接参与农业经营。直接形式以1990年以来该村是否有工商资本租赁土地来衡量，间接形式以本村是否可以享受到来自企业的机耕服务、统一灌溉排水等惠农服务来衡量。控制变量借鉴江光辉等（2021）的做法，分别在农户层面、家庭层面和村庄层面选取相关控制变量。变量定义及描述性统计见表1。

（三）模型设定

为验证农民收入结构对农户粮食生产的影响以及工商资本下乡在其中的作用，本文构建如下模型：

Yi=α+ΣβiXi+ΣγiControli+μi（1）

ΣXi=a+biGi+ΣciControli+εi（2）

在式（1）和式（2）中，Yi表示农户的粮食播种面积，Xi表示农户收入结构，分别为经营性收入、工资性收入、财产性收入和转移性收入。Controli表示一系列控制变量，Gi表示工商资本下乡，μi和εi为随机扰动项。

四、实证分析

（一）初步检验84A4CB26-FAF8-4AD2-9DAA-BDBA3C1A6832

为了探究农民收入结构与农户耕种“非粮化”之间的关系，表2初步汇报了各主要变量间的Pearson相关系数。其中，家庭经营性收入与粮食播种面积呈显著正相关，家庭工资性收入与粮食播种面积呈显著负相关，初步验证了假设1与假设2。家庭财产性收入和转移性收入与粮食播种面积虽然有着显著的负相关关系，但数值远小于工资性收入、经营性收入与粮食播种面积的相关系数，这说明转移性收入、财产性收入与农户的粮食生产面积关联度不高。

为了进一步探究农户收入结构与粮食种植面积的关系，我们进行了组间差异检验。首先，在每一类农户家庭收入中，根据收入大小的1/3分位数和2/3分位数将农户等分为高收入组、中收入组、低收入组共三个小组。其次，计算每个收入小组中的平均粮食种植面积。最后，计算高收入组与低收入组之间的差，并对其进行显著性检验。表3汇报了上述检验结果。

在经营性收入中，高收入组的平均值比低收入组的平均值高出了7.0005亩，并且在1%的显著性水平上显著，说明经营性收入较高的农户更加倾向于种植粮食作物。在工资性收入中，低收入组的平均值比高收入组的平均值高出了3.1511亩，并且在1%的显著性水平上显著，说明工资性收入较高的农户种粮面积较低。低财产性收入组的平均种粮面积要高于高财产性收入组的平均种粮面积，但组间差异并不显著。低转移性收入组的平均种粮面积要高于高转移性收入组的平均种粮面积，组间差异同样也不显著。这说明财产性收入和转移性收入的高低与农户种粮面积的多少没有显著关系，初步验证了假设3。

（二）农民收入结构对“非粮化”的影响

为了防止变量间的多重共线性对回归结果的影响，本文针对主要变量进行了VIF检验，VIF值均远小于10，表明变量间不存在很强的多重共线性，可以进一步进行回归分析。上表4汇报了农民收入结构对农户粮食耕种面积的回归结果。

根据回归（2）可知，经营性收入对农户的粮食播种面积有显著的正向影响，农户的经营性收入每增加1%，会使得农户的粮食播种面积增加0.0440%。这说明随着农户经营性收入的增加，粮食收入在农户的经营性收入中占有较高比重，使得农户享受到了种粮带来的收益，进而促进了农户的种粮积极性。根据回归（3）可知，工资性收入对农户的粮食播种面积有显著的负向影响，农户的工资性收入每增加1%，会使得农户的粮食播种面积下降0.0152%。这说明工资性收入的提高会提高种粮的机会成本，使得农户放弃比较效益較低的粮食生产，进入工厂（企业）劳动，从而导致“非粮化”现象的加剧。根据回归（4）和回归（5）可知，财产性收入与转移性收入对农户的粮食播种面积都没有显著影响。以上结论与前文初步检验的结果一致，假设1—3均得到验证。

（三）稳健性检验与内生性问题

本文采用更换回归方法的形式来检验结论稳健性。根据本文被解释变量的取值总是大于等于零的特征，我们采用Tobit模型重新进行回归。上表5汇报了回归结果，可以发现主要回归系数的数值与显著性均与表4大体一致，这说明前文得到的结论具有稳健性。

为避免模型构建中的内生性问题对结果造成干扰，本文选取工具变量进行修正。考虑到农户耕种“非粮化”与农民收入结构可能存在双向因果关系，如农户从种植粮食作物转向种植经济作物会使得农户的闲暇时间变多，从而外出务工，导致收入结构变化。即使本文选取了诸多控制变量，但模型仍会在一定程度上存在遗漏变量问题。因此，本文选取“本村距最近县城/区政府的距离（公里）（简称distance）”作为农户收入结构的工具变量。这是因为，首先，本村距最近县城/区政府的距离会影响到农户外出打工的决策。县城/区政府通常是一个区域内的信息交流中心与交通枢纽，离县城/区政府较近的农户，获取招工信息更加容易，并且便利的通勤会使外出务工更加节约成本。因此，本村距最近县城/区政府的距离与农户工资性收入应当为负相关关系，保证了工具变量与解释变量的相关性。其次，本村距最近县城/区政府的距离为村级层面的变量，与个体农户的粮食生产行为无关，满足了工具变量的外生性假定。表6汇报了通过工具变量进行的两阶段最小二乘回归结果。

根据表6经营性收入的两阶段回归结果列（1）和列（2）可知，第一阶段中的工具变量与潜在内生解释变量回归系数为0.0169，符合距最近县城/区政府的距离与经营性收入正相关的逻辑，并且在1%显著性水平上显著，F值为16.11，并且在1%显著性水平上显著，因此，该工具变量不是弱工具变量。在第二阶段回归中，经营性收入的回归系数为0.3160，在1%显著性水平上显著，说明经营性收入对农户的粮食播种面积有显著的正向影响，与前文结论一致。同理，根据财产性收入的两阶段回归结果列（3）和列（4）可知，该工具变量不存在弱工具变量问题，并且工资性收入对农户的粮食播种面积有显著的负向影响，这与前文回归结果一致。

（四）工商资本下乡的对农民收入结构的影响

1. 工商资本下乡与经营性收入。表7汇报了工商资本下乡对农户经营性收入的影响。根据回归（1）可知，工商资本租用土地对农户经营性收入有显著的负向影响，假设4得到验证。这说明有工商企业租用土地的村庄会对农户产生挤出效应，原先依靠农业生产维持生计的农户会改变收入来源，进而减少了经营性收入，这会进一步加剧农户耕种“非粮化”倾向。根据回归（2）可知，工商资本提供社会化服务对农户经营性收入没有显著影响，说明工商企业提供机耕服务、实行统一灌溉排水等社会化服务不会对农户的农业生产产生挤出效应，进而也不会影响农户的经营性收入。

2. 工商资本下乡与工资性收入。表8汇报了工商资本下乡对农户工资性收入的影响。根据回归（1）可知，工商资本租用土地对农户工资性收入有显著的正向影响，假设5得到验证。这说明工商资本下乡租赁土地会使得部分农户脱离农业生产，进入城镇务工，提高了农户的工资性收入。并且工商企业还会雇佣部分当地农户为其进行农业生产，并给农户发放工资，这同样会促进农户工资性收入的提高。而工资性收入的提高会使农户放弃粮食生产，从而加剧了“非粮化”现象。根据回归（2）可知，工商资本提供社会化服务对农户的工资性收84A4CB26-FAF8-4AD2-9DAA-BDBA3C1A6832

根据前文结论，农民财产性收入与转移性收入不会显著影响农户粮食生产行为，考虑到农民财产性收入与转移性收入在农民收入结构中占比不高，对种粮行为影响甚微，因此，本文并未探究工商资本下乡对农民财产性收入与转移性收入的影响。

为了检验工商资本下乡租用土地对农民收入结构影响的稳健性，我们采用工商企业租用土地次数来替换本村土地是否被企业租用，重新衡量工商资本下乡的强度，表9汇报了稳健性检验结果。根据回归（1）和回归（2）可知，工商企业租用土地次数对农户经营性收入有显著的负向影响，而对农户的工资性收入有着显著的正向影响，这与前文得到的结论一致。

综上，工商资本下乡租赁土地会对从事农业生产的农户产生挤出效应，在降低农户经营性收入的同时，提高了农户的工资性收入，这又会进一步影响农户的粮食种植，从而导致农户耕种的“非粮化”问题。

五、主要研究结论与启示

本文基于农民收入结构变化与工商资本下乡背景研究了农户耕种“非粮化”的诱因，得到以下结论：（1）随着农民收入结构的日趋多元化，工资性收入逐渐超越经营性收入成为了农民收入中的主导来源。工资性收入的提高会提高农户种粮的机会成本，进而促使农户耕种“非粮化”;经营性收入的提高会调动农户种粮的积极性，促使农户耕种“趋粮化”;而财产性收入与转移性收入由于在农户总收入中占比较少，对农户的种粮积极性没有显著影响。（2）工商资本租赁农村土地会挤出从事农业生产的农户，在促进农户工资性收入提高的同时，会抑制经营性收入的增加，进而影响到农户的种粮行为，导致农户耕种“非粮化”现象加剧。

由此提出的政策建议包括：

第一，完善种粮补贴政策，提高粮食收购价格，抑制种粮成本过快上涨，保证农民的经营性收益稳步增长。要落实“谁种粮，补贴谁”的补贴原则，由于种粮补贴的发放标准与耕地面积直接挂钩，客观上导致了土地租金的上涨，因此，要探索新的种粮补贴机制，通过更加有效的补贴政策提高农户种粮积极性。

第二，充分发挥金融信贷和农业保险的作用，为种粮收益保驾护航。一方面，政府应联合金融机构为从事粮食生产的农户提供形式多样的金融产品，对种粮大户提供更加优惠的信贷服务，降低其融资成本，增加其粮食生产的积极性。另一方面，针对种粮的自然灾害风险与价格波动风险，要不断完善政策性农业保险制度，鼓励社会保险机构推出粮食灾害保险，降低粮食种植风险，增加农户种粮的信心与动力。

第三，加强对工商资本下乡的监管，合理引导其进行粮食生产。对于工商资本通过租赁农地进入农业生产的方式要制定适当的比例，优先安排提供社会化惠农服务的工商资本进入农业生产领域，有序引导工商资本下乡。在工商资本进入农业前进行严格的审查登记，明确其流转耕地的面积和生产用途，防止工商资本因其强势地位而侵害农户利益。

注釋：

① 姜长云、李俊茹、王一杰、赵炜科：《近年来我国农民收入增长的特点、问题与未来选择》，《南京农业大学学报》（社会科学版）2021年第3期。

②《中共中央国务院关于全面推进乡村振兴加快农业农村现代化的意见》，《人民日报》2021年2月22日。

③ 涂圣伟：《工商资本下乡的适宜领域及其困境摆脱》，《改革》2014年第9期;高晓燕、任坤：《工商资本下乡对农民收入的影响》，《江汉论坛》2020年第7期。

④ 张茜、屈鑫涛、魏晨：《粮食安全背景下的家庭农场“非粮化”研究——以河南省舞钢市21个家庭农场为个案》，《东南学术》2014年第3期。

⑤ 张藕香：《农户分化视角下防止流转土地“非粮化”对策研究》，《中州学刊》2016年第4期。

⑥ 肖铁肩、陈谦、周批改：《分化的农民及其种粮意愿——石牌村实地研究》，《湖南社会科学》2017年第1期。

⑦ 易小燕、陈印军：《农户转入耕地及其“非粮化”种植行为与规模的影响因素分析——基于浙江、河北两省的农户调查数据》，《中国农村观察》2010年第6期。

⑧ 韩国莹、刘同山：《农地流转价格对非粮种植的影响研究》，《价格理论与实践》2020年第7期。

⑨ 罗必良、江雪萍、李尚蒲、仇童伟：《农地流转会导致种植结构“非粮化”吗》，《江海学刊》2018年第2期。

⑩ 刘航、张莉琴：《农地流转会导致农地利用“非粮化”吗？——基于地块层面的实证分析》，《农村经济》2020年第11期。

{11} 马九杰：《“资本下乡”需要政策引导与准入监管》，《中国党政干部论坛》2013年第3期。

{12} 蒋永穆、鲜荣生、张尊帅：《工商资本投资农业的现状、问题及对策建议——一个基于四川省省际调研的样本分析》，《农村经济》2015年第4期。

{13} 蒋云贵、瞿艳平：《土地流转、工商资本与投资农业风险——来自湘鄂地区的实例验证》，《江汉论坛》2017年第12期。

{14} 钟真：《改革开放以来中国新型农业经营主体：成长、演化与走向》，《中国人民大学学报》2018年第4期。

{15} 姜天龙、郭庆海：《农户收入结构支撑下的种粮积极性及可持续性分析——以吉林省为例》，《农业经济问题》2012年第6期。

{16} T. Kilic， C. Carletto， J. Miluka， S. Savastano， Rural Nonfarm Income and its Impact on Agriculture： Evidence from Albania， Agricultural Economics， 2009， 40（2）， pp.139-160;姜长云、李俊茹、王一杰、赵炜科：《近年来我国农民收入增长的特点、问题与未来选择》，《南京农业大学学报》（社会科学版）2021年第3期。

{17} 杨磊：《工商资本下乡的多维效应及其发生根源探析——基于湖北省Y县的经验调查》，《华中农业大学学报》（社会科学版）2019年第6期。

{18} 王勇、陈印军、易小燕、肖碧林：《耕地流转中的“非粮化”问题与对策建议》，《中国农业资源与区划》2011年第4期。

{19}{21} 张尊帅：《工商资本投资农业的风险及其防范》，《现代经济探讨》2013年第8期。

{20} 曹俊杰：《工商企业下乡与经营现代农业问题研究》，《经济学家》2017年第9期。

{22} 徐章星、张兵、尹鸿飞、王善高：《工商资本下乡促进了农地流转吗？——来自CLDS的经验证据》，《农业现代化研究》2020年第1期;江光浑、胡浩：《工商资本下乡会导致农户农地利用“非粮化”吗？——来自CLDS的经验证据》，《财贸研究》2021年第3期。

作者简介：高晓燕，天津财经大学金融学院教授、博士生导师，天津，300222;杜寒玉，天津财经大学金融学院，天津，300222。

（责任编辑  陈孝兵）84A4CB26-FAF8-4AD2-9DAA-BDBA3C1A6832