中国农地流转时空格局演变分析

滕 淦，翟腾腾，张全景，孙丕苓

（曲阜师范大学 地理与旅游学院，山东 日照 276826）

0 引言

近年来，随着我国城镇化进程不断加快，农村地区人地矛盾愈加凸显，尤其是农村青壮年劳动力转移、老龄留守农民不愿完全放弃承包地、农业生产要素成本增加等，加剧了我国农村地区土地碎片化经营、低效粗放利用甚至耕地撂荒等现象［1］。解决这一困境的有效途径就是实现农地合理流转［2］。合理的农地流转可以有效促进小农户适度规模经营发展［3］，在实现 农 民 增 收［4］、显 现 减 贫 效 应［5］、土 地 利用效率提高的同时，对促进我国粮食安全问题、“三农”问题和农业现代化治理问题的解决均有积极作用［6］。2013 年，“中央一号”文件提出要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；2014 年，国家出台了《关于引导农村土地经营权有序流转发展适度规模经营的意见》，提出在坚持农村土地集体所有的前提下实现土地所有权、经营权和承包权三权分置，引导土地经营权有序流转；2016年，“中央一号”文件中再次强调要通过培育新型经营主体来加强对土地流转和规模经营的管理；2021年，“中央一号”文件指出要鼓励发展多种形式适度规模经营，健全土地经营权流转服务体系。由此可见，无论是中央顶层设计或是地方落实层面，农地流转对于农业和农村发展是必然趋势［7］。

关于农地流转的研究在国外较早受到关注，学者们从土地产权、农地流转效益、农地流转影响因素［8-11］等方面展开了研究。有学者发现非农就业、农村剩余劳动力转移、农产品价格、流转期限都会显著影响农地流转过程［12-15］，也有学者发现农地流转不仅提高了农民收入［4］，还提高了农业生产效率和土地分配效率［16，17］。国内的农地流转研究起步相对较晚，最初阶段学者针对农地产权、权利实现路径、实施困境等方面做了大量论证［18-20］，然后又从宏观或微观的角度切入，运用多种模型与方法［21，22］探讨了农业外部环境与内部因素、有效农业供需［23］、政府调 控 作 用［24］、农 户 行 为 决 策［25］、农 户 流 转 意愿［26，27］、农户政 策 认 知［28］、农 业 劳 动 力 转 移 及 社 会互动效应［29，30］对农地流转的影响；关于农地流转时空格局的研究，主要以全国、省域、地市尺度的研究居多，研究内容多以探究农地流转时空格局［31］、农地流转配置效率、农地流转驱动机制［32］、农地流转与城镇化协调发展［33］等为主，研究方法多采用空间计量模型、简单统计描述分析等方法，测算方法多采用莫兰指数、区位商、比较优势指数等对农地流转时空特征及区域差异进行描述［34，35］。

纵观国内外关于农地流转的研究进展，研究视角日益多元化，研究内容趋于多样。但已有研究受制于时间尺度、样本数量等因素，多以某个特定区域为研究对象，且研究分析农地流转时空格局方法较为单一，多注重研究区域整体空间聚集，鲜有基于宏观尺度社会经济统计数据探究农地流转区域内部差异时空动态变化的研究。本文以省级统计数据为基础，详细分析中国农地流转的时空演变特征，探寻我国农地流转时空变化规律，以期为实现农地集约规模经营、助力乡村振兴战略提供科学参考。

1 数据来源及研究方法

1.1 数据来源

本文使用我国30 个省份（因数据收集不便，故研究区域未包含西藏自治区、香港特别行政区、澳门特别行政区和台湾地区）的统计数据，对2005—2019年各省份农地流转进行时空分析，以2005 年为研究基年，以农地流转数据可获取的最新年份2019 年为研究末年。其中，2005—2018 年家庭承包经营的耕地面积、家庭承包耕地流转总面积数据来自《中国农村经营管理统计年报》，2019 年家庭承包经营的耕地面积、家庭承包耕地流转总面积数据来自《中国农村政策与改革统计年报》，个别省份缺失数据从《中国农村统计年鉴》中获取。

1.2 研究方法

运用家庭承包耕地流转总面积与家庭承包经营耕地面积的比值来表征农地流转率。计算公式为：

式中：R 为农地流转率；NC 为家庭承包耕地流转总面积；NT 为家庭承包经营耕地面积。

泰尔指数（Theil）、基尼系数（GINI）、对数离差均值（GE0）被广泛应用于发展差异研究中，3 种指标分别对高、中、低3 类水平差异变化敏感［36］，其数值越高表明地区间差异越大［37］。其中，泰尔指数可以进一步分解为区域间差异与区域内差异。本文运用以上3 种指标分别测度农地流转率高、中、低水平的区域差异情况。计算公式为：

式中：n 为省份个数；yi、yj分别为第i、j 省份的农地流转率；μ为农地流转率均值。参考已有研究，以基尼系数0.4 作为“差异警戒线”，＜0.4 表示差异较小，＞0.4 且＜0.6 表示差异较大，≥0.6 则表示差异较悬殊［38］。

本文利用空间自相关分析方法研究中国农地流转的空间集聚特征，用全局自相关Moran's I 指数表征整个区域农地流转的空间集聚状况，检测其空间变化相关性［37］，利用局部自相关Moran's I 指数表征某些区域农地流转的空间异质性特征。计算公式为：

式中：wij表示省份i、j 的权重；xi表示某省份农地流转率；S0表示空间权重矩阵。利用Moran 散点图描述农地流转4 种空间集聚类型：H- H 集聚区，指空间自身与周边区域流转率均高，空间差异程度小；H- L集聚区，代表空间自身流转率高于周边其他地区，空间差异程度大；L- H集聚区，表示空间自身流转率低于周边区域，空间差异程度大；L - L 集聚区，表示空间自身与周边区域农地流转率均低，空间差异程度小。

2 农地流转率的区域差异及时空变化

2.1 农地流转率差异描述性分析

本文参照已有研究中常用的地区划分方法，将我国30 个省份分为东部地区、中部地区、西部地区、东北地区四大区域，各区域农地流转率变化情况如图1 和图2 所示。

图1 2005—2019 年中国四大区域农地流转率变化趋势Figure 1 Change trend of farmland circulation rate in different regions of China，2005-2019

图2 2005—2019 年中国各省份农地流转率均值Figure 2 Average farmland circulation rate of China's provinces，2005-2019

从图1可见，我国农地流转率整体较低。相较于2005 年，虽然全国和东部、中部和东北地区的农地流转率平均值增长了30%以上，西部地区的农地流转率增长了23.21%，但截至2019 年，全国和四大地区农地流转率均值都未达到50%。东部、中部、东北地区农地流转率增幅明显高于西部地区，西部地区农地流转率一直低于全国平均水平。是由于经济社会发展、自然资源禀赋、农地市场发育情况、农业劳动力转移强度、农业机械化水平等因素限制。从变化趋势看，考察期内全国和四大地区农地流转整体呈上升趋势，2008 年之前农地流转率增幅平缓，2008 年之后农地流转率显著增长。其原因与党的十七届三中全会通过《关于推进农村改革发展若干重大问题的决定》有着紧密联系，该文件明确提出要进行农村土地确权颁证，农民土地权益获得制度保障，所以其农地流转积极性也有所提高。

从图2 可见，2005—2019 年全国各省份农地流转率整体呈上升趋势，东部、中部、东北地区农地流转率增长速度明显高于西部地区，全国农地流转水平仍有上升空间，各省份农地流转不均衡性较明显，整体呈东高西低态势，与王亚辉等［7］基于农村固定观察点数据的研究结果一致。农地流转率最高的是上海市（60.50%），最低的是海南省（4.75%）。全国农地流转率达到20%以上的省份有16 个，超过研究省份数量一半，农地流转率在40%以上的仅有北京、上海、江苏、浙江4 个省市，均分布在东部地区，且主要分布在长三角城市群。原因是上述地区的经济社会发展水平较高，农地耕种水热条件优越，土地供需及市场发育状况、农业生产水平及劳动力素质均优于全国其他各省份，所以农地流转率水平远高于其他省份。

2.2 农地流转率差异测算分析

利用基尼系数、泰尔指数、对数离差均值3 个指标测度2005—2019 年间农地流转率变化的区域差异（表1、图3）。从表1、图3 可见，泰尔指数、基尼系数、对数离差均值3 条曲线变化趋势大致相同，在2005—2009 年均处于上升状态，从2009 年之后开始波动下降，到2018 年开始显露回升态势；2005—2009年农地流转率的基尼系数值均大于0.4，说明这一时期全国范围农地流转率差异较大。

图3 2005—2019 年中国农地流转率区域差异测度Figure 3 Regional difference measurement of farmland circulation rate in China，2005-2019

表1 2005—2019 年中国农地流转率区域差异测度Table 1 Regional difference measurement of farmland circulation rate in China，2005-2019

2005—2009 年，全国农村土地流转发生率普遍较低，农地流转总面积仅占承包耕地面积的5.2%，经济欠发达地区几乎没有流转需求，全国农地流转集中在东部较发达地区。由于各地区的社会经济条件、地方政策落实、农地制度实现形式、农民文化背景等存在差异，导致这一时期全国农地流转差异较大［39］。

2009—2013 年，基尼系数总体呈现下降趋势，且数值均低于0.4，表明全国农地流转率趋于均衡，差异逐渐减小。与2008 年相比，2009 年泰尔指数降低了0.0444，基尼系数降低了0.0194，但对数离差均值增加了0.0121，说明2009 年农地流转中、高水平的省份差异变化较小，而农地流转水平较低的省份变动较大。导致这一局面的原因是：东北、中部、西部一些经济较落后地区实施的农地确权改革、特色产业促成农地流转市场、引入资本拉动流转需求等举措取得成效，改善了以往落后地区农村土地流转市场发育不完善、农村土地权属不明晰等问题，在此基础上，各地又相继建立了城乡一体化社保体系替代土地传统保障功能，规范了农地流转的范围和流程，制订了农地流转交易的价格标准。通过以上举措，东北、中部、西部地区农地流转水平较之前有了提升，东部地区仍然保持原有态势发展，所以导致这一时期全国农地流转水平差异缩小，农地流转率趋于均衡水平。

2013—2017 年，泰尔指数和基尼系数处于下降趋势，而对数离差均值有小幅增长，说明农地流转水平低的地区持续变动较大，农地流转中、高水平的地区变动趋于平缓。虽然全国农地流转工作较之前已有成果，但是仍存在产权制度缺陷、流转供给意愿不强、流转需求动力不足、流转中介组织缺乏等问题，以上问题能否解决关系到农地流转工作是否能顺畅进行。确权工作可在一定程度上解决农地产权缺陷问题，但农地流转供需不足的根本问题仍然阻碍着农村地区的土地流转，导致我国农地流转水平一直处于小幅提升的态势。在新型城镇化背景下，经济较发达的中、东部地区的农地流转工作较东北、西部地区更早遭遇瓶颈期，所以中部、东部农地流转水平增幅减缓，东北与西部地区农地流转率持续增长，中部、东部地区与东北、西部地区农地流转水平差异进一步减小，全国的农地流转水平差异也一直处于平缓态势。

2018—2019 年，泰尔指数、基尼系数、对数离差均值较上一年均有所增加，说明农地流转中、高、低水平的地区变动均较大，全国农地流转呈现全域差异变动增加态势。截至2018 年，全国已有大约35%的家庭承包耕地进行了流转。农地流转率虽然保持逐年提升态势，但是全国的农地流转“质量”并未显著提升，发生于亲友、同村居民之间的流转合约大约占全部流转合约的80%以上，且全国耕地经营面积在0.667hm2以下的农户约占总农户数量的85%以上。由此可见，我国农地流转并非是由价格诱导的市场型流转，也未促进农地向规模化经营的方向发展［40］。这预示着全国农地流转工作可能还会遭遇新的瓶颈期，当前农地流转多注重数量的提升而忽视了质量的蜕变，所以农地流转水平差异整体呈现缓慢下降又逐步回升的态势。

通过对泰尔指数的进一步分解，得到我国农地流转的区域差异分析结果（表2）。从表2 可见，全国各区域农地流转率差异程度呈现“上升—下降—上升”的波动变化态势，整体呈现下降趋势。2008年以后，泰尔指数下降趋势愈加明显，这主要是因为农民土地确权激励了农地流转积极性，致使各区域之间流转差异逐渐变小，且近年来减幅趋于平缓，呈现回升态势。

表2 2005—2019 年中国农地流转率泰尔指数及分解结果Table 2 Theil index and decomposition results of farmland circulation rate in China，2005-2019

全国农地流转泰尔指数均值为0.2218，泰尔指数在2007 年达到峰值，2008 年开始迅速下降，全国农地流转区域差异整体逐渐减小。其原因在于：随着我国改革开放的不断深化、新型城镇化的加速发展，中、西部地区的社会经济条件、农业生产水平和务农人员综合素质等均有所提升，而且各地的农地流转过程在不断规范，农地流转市场及流转法律法规也在不断完善，这些改变均为农地流转的顺畅发展提供了有利条件，所以我国四大区域的农地流转差异总体上在不断缩小。

考察期内东部地区农地流转泰尔指数均值为0.2437，其泰尔指数变动趋势与全国变动趋势一致，在2007 年达到峰值后一直保持下降趋势，其下降趋势最剧烈；中部地区农地流转泰尔指数均值最低为0.0777，其泰尔指数在2008 年达到峰值，随后保持小幅下降趋势，整体变化不大；西部地区农地流转泰尔指数均值为0.1178，其泰尔指数变动趋势与东、部地区变动趋势相近；东北地区农地流转泰尔指数均值为0.1182，在2008 年达到峰值后保持下降态势，其变化趋势与东部、西部地区相近。结合组间差异与组间贡献率来看，四大区域组间差异2005—2008 年期间呈振动下降趋势，2009 年以后开始处于均衡状态，且数值整体较小；东、中、西、东北部区域间差异贡献占比在2006 年之前超过30%，自2007年开始，区域间差异贡献占比开始减小，并在2008年达到极小值12.51%，这说明地区间差异在逐步缩小，国家对于东、中、西、东北部地区的发展差距的重视程度在逐渐增加。在改革开放前期，由于国家大力发展东部经济，忽视了其他地区的发展，所以造成了前期东部地区与中部、西部、东北部地区农地流转差异较大的局面。

从四大区域组内差异及组内贡献率来看，组内差异在2005—2007 年保持上升，2008 年开始下降并于2014 年开始趋于平缓；组内差异贡献率始终保持在60%以上，说明四大区域内各省份间差异影响力始终大于区域间差异，其值在2008 年占比达到峰值87.49%，随后一直处于缓慢波动下降趋势，但数值仍一直保持在65%以上，总体变动不大。2018 年以来，我国农地流转率增幅趋于平缓，但是农地流转差异却显露回升趋势，其原因与国家开始探索宅基地“三权分置”改革有关。农地流转与宅基地制度改革息息相关，在利用宅基地“三权分置”盘活农村闲置土地的同时，会有更多的农村劳动力涌入城镇，农民生产方式及生计结构的转变会拉动农地流转的需求，从而率先激发一些经济发达的试点地区的农地流转活力。除此以外，农民诉求与政策引导管理的协调程度、农地流转价格与市场发育状况、地区劳动力转移强度等均有所变化，所以2018 年之后我国农地流转率虽然趋于平缓，但是流转水平差异又显露出增加态势。

2.3 农地流转率的时空变化

借助Stata软件，计算2005—2019 年我国农地流转率全局自相关系数（表3）。从表3 可见，2005—2019 年显著性p 值均小于0.05，通过5%水平显著性检验，且Moran's I 值均大于0，表明存在空间正向聚集效应。2005—2019 年我国农地流转Moran's I指数由0.255 波动增长至0.329，表明我国农地流转我国农地流转空间集聚态势逐渐增强，但是其每年的变化幅度较小，我国农地流转总体空间分异格局保持相对稳定态势。

表3 2005—2019 年中国农地流转率全局Moran's I 指数Table 3 Global Moran's I index of farmland circulation rate in China，2005-2019

利用局部Moran's I 指数可反映某一空间单元与其周围相邻单元相似性程度，揭示农地流转率局部空间关联格局时空分异。本文基于ArcGIS10.2软件，绘制了2005—2019 年我国农地流转率4 种类型聚集演化图来表征流转状况的局部空间异质性，具体如图4 所示。

图4 2005—2019 年中国农地流转率空间集聚分布Figure 4 Spatial distribution of farmland circulation ratio in China，2005-2019

由图4 可知，我国农地流转率H- H 集聚区向东向北方向扩展，L- L集聚区域则向中西部地区收缩。①H- H 集聚区域：2005—2019 年，H - H 集聚区由长江流域向东北扩展（图4a）。2005 年，我国农地流转H- H 集聚区集中分布在江苏、上海、浙江、湖南、江西、福建等省市，这些省市主要分布在长江流域下游地区；2010 年，H - H 集聚区略有收缩，但总体格局变化不大；2015 年，H- H集聚区域开始向北扩散，重庆、安徽、湖北3 省市成为H- H集聚区；2019年，H - H 集聚区扩张到河南、北京和东北三省。H - H 集聚区最初分布的地区耕作水热条件、农地市场需求、农业劳动力转移、社会经济发展较好，所以这些区域农地流转率保持在较高的水平，且对周围地区有一定带动作用，具有扩散效应；加之东北地区多为平原地带，拥有广袤优质的“黑土地”，可流转土地规模较大，这也是H- H 集聚区扩散至东北地区的重要原因。①H- L 区域：2005—2019 年，H- L集聚区整体呈收缩趋势。2005 年，H - L 区域集中分布在广东、黑龙江、四川、重庆4 省市；2019年，H- L集聚区收缩至广东、内蒙古两省区。③LH区域：2005—2019 年，L- H 集聚区主要由我国南部地区逐渐向华北地区收缩。2005 年，L - H 集聚区主要分布在安徽、广西、贵州3 省区；2010—2015年，L- H 集聚区大幅向北移动，并带动河北、湖北、江西、山东、天津等地转变为L- H集聚区；2019 年，L- H集聚区收缩至河北、山西、海南3 省。④L- L区域：2005—2019 年，我国农地流转L- L 集聚区由“T型”空间格局收敛至“倒L 型”空间格局。2005年，L- L集聚区主要分布在新疆、青海、甘肃、宁夏等西部省区，另有少数分布在中部和东部地区，如湖北、河北、辽宁、山东等省；2010 年，L- L集聚区域已经显现出向西收敛趋势，东部已没有L - L 集聚分布区域，湖北、湖南、河南等省已经转变为L - L 集聚区域；2015 年，农地流转率L- L 集聚区域进一步减少，全部集中分布在我国西部地区，西北地区占比较大；2019 年，区域集聚变化已趋于稳定，L- L集聚区域仍集中在西北地区。

3 结论与建议

3.1 结论

本文运用基尼系数、泰尔指数、对数离差均值等方法对2005—2019 年我国农地流转率的区域差异进行了定量分析，并将农地流转率泰尔指数进一步分解，细致分析我国东部、中部、西部、东北地区区域内、区域间的差异变化，并运用空间自相关方法，利用全局Moran's I 指数、局部Moran's I 指数两个指标分析了农地流转的时空演变规律。

主要结论如下：①全国农地流转率整体呈现上升趋势，东部、中部、东北地区农地流转率增长速度明显高于西部地区，全国农地流转水平仍有上升空间，各地农地流转不均衡性较明显，整体呈东高西低的态势。②全国农地流转率泰尔指数、基尼系数、对数离差均值3 个指标先上升后下降，近年来显露回升态势，表示全国农地流转区域差异整体先增大后减小，未来发展差异还会有增大趋势。③全国东部、中部、西部、东北地区农地流转泰尔指数整体呈现下降趋势，农地流转差异进一步缩小，组间差异的不断减小说明国家对地区发展差距的不断重视，组内差异和组内差异贡献率整体明显高于组间差异及组间贡献率，东部、中部、西部、东北地区间差异对全国农地流转水平的影响程度要次于四大区域内各省份间差异。④全国农地流转空间正向集聚效应显著，且一直处于波动上升状态，总体空间分异格局保持相对稳定态势。全国农地流转H- H集聚区向东向北扩展，L- L集聚区域则向中西部地区收缩。

3.2 政策建议

农地流转是实现我国农地适度规模经营和落实乡村振兴战略的重要途径，在提高农民生活水平的同时，对我国粮食安全的保障有着极大作用。我国正面临着百年未有之大变局，加之受全球疫情影响，粮食安全保障首当其冲，所以实现合理的农地流转、农地规模经营是契合时代需求且亟需解决的问题之一。

本文提出以下建议：①正确认识我国农地流转的区域差异，引导国家政策、资源向农地流转水平较低的区域倾斜，充分重视区域发展异质性的特点，因地制宜进行农地流转，根据各省份的区位优劣势、耕作条件、农业设施条件、交通便捷度、农田防灾减灾能力等，探寻适宜的农地利用方式，重点发展农地流转潜力、流转效益较大的地区，避免为了农地规模化经营盲目实施农地流转，从而破环原有土地利用结构的平衡。②进一步优化完善农村土地承包经营制度，在延长土地承包经营权期限内，严禁多次频繁调整，避免因农地划分、交易等过于频繁所带来的地力损失、肥力衰减、经济纠纷等问题；重视国家关于土地确权颁证的政策制度落实，提高农地权属明晰程度，提升地方政府执法公信力，让承包农户手中有证书，心中有底气。③注重形成以市场价格模式为主导的农地流转，引导激发农地流转供需活力，避免出现农地流转市场配置失灵。要打破农地流转不顺畅及农地经营规模不经济的局面，须首先厘清农地流转的价格生成机制，进一步扩展到价格响应机制研究；要积极搭建农地流转交易平台，实时公开周边土地交易价格，让农户了解土地市场行情，避免由于信息不对称所带来的畏难心理而阻碍农地流转或是交易损失；对于有流转需求但是较为偏远的地区，政府应当给予适当的价格补偿，鼓励远郊务农人员进行农地流转。④农民对于农地流转仍然保持较为保守的态度，其更倾向于在保留土地承包权的前提下通过出租、转包的方式获取经济收益。农地流转之后的生计顾虑会极大地影响农户农地流转的决策结果，所以农村劳动力转移、农民弃地再就业、农机化因素、农民社会保障等问题亟需解决。应进一步完善相应的惠农政策，帮助参与流转的农户高效、稳定再次就业，提高农户的社会医疗保障水平，加大对农民子女受教育的补贴力度；要规范农地流转过程，针对流转对象、年限、用途做出限制，拟定流转范式合约并推广使用，提高流转主客体双方合同意识。同时，要加强农地流转登记管理，避免交易双方产生潜在纠纷。⑤政府应当在宏观制度设计与政策保障方面为农地流转保驾护航，积极引导村社集体承担农地流转的主体性责任，结合当地发展特征与农地流转主体意愿，差别化引导各流转主体参与不同形式的农地流转。近年来，我国农地流转率虽然大幅提升，但是农业小规模经营格局并未发生根本性的改变，农地流转对象仍然局限在亲属朋友之间，没有流向具有种植优势的农业规模经营主体手中［40］。在农地流转意愿较强的地区，当地政府可以引导农民以入股合作社、转包土地承包经营权的方式，提高规模经营效益；在人口密度、土地集约度较高的地区，政府应通过成立专业合作社、建立家庭农场、培养种植大户等手段，提高农地经营规模，解放剩余劳动力，积极引导农村劳动力向第二、三产业转移，同时注重提升农村劳动力的技术水平与综合素质，为农地流转创造良好的制度环境。