农户劳动力转移规模对土地流转的影响

张庆红，毕冉

（新疆财经大学 统计与数据科学学院，新疆 乌鲁木齐 830012）

一、问题的提出

经济发展依赖于市场机制下各要素的均衡流动，改革开放以来，土地流转和劳动力转移的协力发展对我国经济发展起到了积极作用，通过农业劳动力转移带动土地流转发展，进而推动农业现代化和城乡一体化被社会各界寄予厚望。但实际情况是，这两大要素的流动并不匹配，相关数据显示，2019年外出农民工数量为17 425万人，占总量的59.93%［1］；与此同时，农地流转面积为3413万公顷［2］，占农地总量的26.69%，土地流转明显滞后于劳动力转移，这将对农业现代化和城乡一体化的推进产生不利影响，因此寻找两者之间的关系具有重要意义。

当前学界对于劳动力转移是否促进土地流转的观点并不一致。大部分学者的观点是“农户劳动力转移促进土地流转”，认为劳动力转移是土地流转的起因［3］。在理论方面，冷智花、柳可等学者指出农业与非农业的收入差距使农户离开农业，转移至收入相对较高的非农业，从而导致土地流转的结果［4⁃5］。部分学者由此认为，劳动力转移会促进土地流转。在实证方面，胡新艳等人运用调研数据建立工具变量回归模型实证发现，因为农地既可以给农户带来经济效益，也可以成为农户的生活基本保障，所以农户倾向于实现转移后才流转土地，而不是流转土地后实现转移，因此出现“人动”驱动“地动”的现象［6］。在此背景下，赵思诚等人从资本深化的角度建立工具变量回归模型发现，劳动力转移的过程令农业经营成本上升，农户为追求收益最大化而考虑增加耕地面积以实现机械化作业，从而促进土地流转，扩大农地经营规模［7］。

但仍有部分学者认为，农户的劳动力转移没有促进土地流转［8］。这一观点是在家庭分工的基础上根据异质性人力资本分析的，当家庭成员在家庭中通过发挥不同的分工优势来获得分工经济时，家庭会实行经营兼业化以获得最大利益，此时农户中存在劳动力转移但未必会发生土地流转［9⁃11］。另一方面，宋登力等人利用调研数据建立工具变量回归模型实证发现，调研地区中由于劳动力大量外出打工，普遍存在土地转出意愿大于转入意愿的现象，造成土地流转的供给与需求不匹配的局面，所以劳动力转移未促进土地规模流转［12］。进一步的，有学者发现劳动力转移是否稳定［13］、转移劳动力的性别差异［14］以及劳动力转移规模的大小［15⁃16］对土地流转的影响都不同。

可见，学界关于劳动力转移是否促进土地流转的观点，尚未形成定论。实际上，劳动力转移是一个动态过程，劳动力转移的数量会根据转移前后的收入差距大小等因素而变动，家庭的人地要素投入也会随之变化，对于追求家庭收益最大化的农户，会根据不同要素的收益进行比较，再根据比较结果调整人地要素的投入比例［17］，使得劳动力转移对土地流转有动态影响的特征。但在既有文献中，学者们主要研究某个节点下，农户的转移状态对土地流转的静态影响，鲜少考虑到动态过程中劳动力转移对土地流转的阶段性影响。并且在上述研究的实证部分中，使用的数据多为某地区的实地调研数据，不具有代表性。而这些问题对于土地流转的发展都起着至关重要的作用。

针对上述研究不足，本研究将使用具有代表性的全国抽样微观数据，并着重考虑劳动力转移规模对土地流转的影响。另外，与其他文献以对数农业劳均资本均值、降雨量为工具变量不同的是，本研究将以家庭为单位构建的社会网络作为工具变量，来控制二者之间可能存在的双向关系引起的内生性问题，使计量模型更加稳健，得出的结论与相关建议更有说服力，为现代化农业发展以及城乡一体化发展提供证据参考。

二、理论分析

农业生产时需要投入的要素繁多，包括自然资源、劳动力等等，基于此次的研究目的，将在假设其他生产要素不变的情况下研究劳动力和土地之间的关系。根据新经济移民理论，家庭是追求收益最大化的主体［18］。由于当前社会中，非农就业的收益往往大于农业收益，因此家庭共同决策会愿意将劳动力向非农业转移，此时，农户为获得最大效益，会根据家庭成员的劳动力异质性进行家庭内部分工，大致会出现两种情况：一是家庭内擅长务工的人较多；二是家庭内擅长务农的人较多。当家庭内擅长务工的人较多，此时家庭内少量的务农劳动力无法完成劳动力转移前的务农工作量，可能会选择将部分土地出租并获得租金。因此，当家庭内劳动力转移规模较大时，劳动力转移会促进土地流转的发生；当家庭内擅长务农的人较多时，需要考虑家庭的务农工作量。当家庭中存在户口为农业但没有能力耕地的长辈或年满18岁但仍在校学习的学生无法参与农业活动时，家庭内务农的工作量较大，同时经济压力也较大，农户可能不会考虑流转土地。因此，当家庭内劳动力转移规模较小时，尽管家庭有劳动力发生转移，但可能不会发生土地流转。根据以上讨论以及劳动力转移的动态过程，推断劳动力转移对土地流转的影响可能会根据转移规模的大小产生不同的影响，即劳动力转移规模大于某个值时会促进土地流转，反之，当劳动力转移规模小于某个值时不会促进土地流转。

三、研究方法

（一）数据来源

本研究所使用的数据是由北京大学中国社会科学调查中心通过对16 000户进行问卷调查建立的大型微观数据库——中国家庭追踪调查（Chi⁃na Family Panel Studies，CFPS）。基于此次的研究目的，将2018年的家庭经济问卷数据与个人问卷数据进行横向匹配合并。初始合并后共有37 694个样本，在剔除与本研究主题无关的城镇家庭样本、信息缺失样本、信息为不适用的样本后，共有12 468个样本用以本次研究。

（二）变量选取

1.因变量：土地流转。该变量是根据调查问卷中的“是否将土地出租他人”和“您家是否租用他人土地”两个问题的回答所合成的。当家庭中存在土地出租他人或租用他人土地的情况时，判定为农户存在土地流转，用“1”表示，反之用“0”表示。

2.核心解释变量：劳动力转移规模。由于样本中存在超过60周岁的劳动力仍在劳动力市场上活跃、没有劳动能力的残疾人士退出劳动力市场、拥有劳动能力的适龄人口因照顾家庭或因学业深造而退出劳动力市场等情况，本研究以家庭成员总数为计算劳动力转移规模的基础。劳动力转移规模=外出务工劳动力数/家庭成员总数。

3.控制变量：在讨论劳动力转移规模与土地流转之间的关系时，需要考虑到家庭经济状况、家庭农业机械化水平、家庭生活特征及个体特征等方面对二者之间关系的影响。因为土地流转的发生不仅仅受劳动力转移规模一个变量影响，所以，为整理清楚劳动力转移规模对土地流转的影响，需要尽可能的考虑其他影响因素。在参考了相关主题的文献［9，13⁃14］后，添加了 14 个控制变量。在家庭经济状况方面分别从收入与支出两个角度考虑，在收入方面有经营性资产、金融资产以及人均家庭纯收入，支出方面有商业保险；在家庭农业机械化水平方面有农用器械价值；在家庭生活特征方面考虑了家庭中的重大事件是否发生、家庭中未成年人占比以及家庭藏书量；在个体特征方面考虑了年龄、婚姻状态、健康状况、教育程度、对政府评价以及是否移动上网。具体赋值方式见表1。其中需要说明的是，在婚姻状态中对于不满法定结婚周岁的（男性小于22周岁，女性小于20周岁）的样本中若无有效数据，则认为是未婚。

4.工具变量：社会网络。有效的工具变量应满足相关性与外生性两个条件，即要求该变量与劳动力转移规模密切相关，而对土地流转的影响只通过劳动力转移规模起作用。在相关性方面，可以从影响劳动力转移的因素考虑。如良好的社会网络代表着可动用的社会资源丰富，在农户寻找非农就业机会时，丰富的社会资源可以帮助农户找到匹配度与待遇更高的就业机会，促进劳动力转移发生［2，5，19］，从而提高劳动力转移规模。具体关系可以用图1表示。

图1 劳动力转移规模的追根溯源

在外生性方面，社会网络和非农就业的匹配度与待遇都满足外生性的条件，但本研究选择社会网络作为工具变量是因为，在劳动力转移的追根溯源中，社会网络对土地流转的外生性相对较强。若选择非农就业的匹配度与待遇为工具变量，则可能与干扰项有关。例如，非农就业的匹配度与待遇和土地流转行为可能同时受到地方就业环境或其他地域特征影响而存在相关关系。相反，社会网络除了通过劳动力转移规模影响土地流转，很难想象还有其他途径去影响土地流转。

根据以上讨论，社会网络满足相关性与外生性条件，本研究将选取社会网络为工具变量。在确立了社会网络为工具变量后，还需要对社会网络进行定义。本研究在参考既有文献后，将问卷中的“过去12个月，您家给亲朋好友的人情礼金额 （千元） ”定义为社会网络［20⁃21］。

（三）描述统计

根据表1中所列变量的基本统计值，可知，农户劳动力转移规模平均为20.0%，最大劳动力转移规模为100%，说明平均每个农业家庭中都存在劳动力转移，并且部分家庭还存在劳动力完全转移的现象。农户的经营性资产的平均值为29.433千元，而最大值为4500千元，最小值为0千元，数据的波动较大，说明不同农户之间的家庭资产差距较大。农户家庭人均纯收入的最大值为533.333千元，表明农户的收入水平偏低，农户可能会通过劳动力转移来增加收入。家庭中持有金融产品的样本占总样本的0.9%，表明农户对购买金融产品持有较为消极的态度，这可能是由于农户对于金融产品的相关条例了解较少或者农户持有的可流转资金较少。样本购买商业保险平均花费1.37千元，意味着农户对于生存保障有一定的顾虑，而土地是农户的基本生活保障，因此只有相应政策为农户提供生存和生活保障时，才会促进土地流转的发展。家庭中的农用器械价值平均为3.869千元，即平均每个家庭中都有农用器械，意味着农户对于机械化作业并不排斥，这为现代化农业发展奠定了基础。在过去一年中，发生重大事件的家庭占总家庭的16.8%，当家庭中发生重大事件时，通常会引起家庭成员的增加或减少，这都会对当前的家庭内部分工产生一定的影响，这种家庭内部分工的变化，是探究动态过程所考虑的因素之一。样本的平均年龄为47.569岁，且农户中未成年人占比为8.5%，这表明当前的农业家庭中的中年人占比较高，这与老龄化农业的现象一致。另外，农户的家庭藏书量平均为26.577本，样本的平均教育程度较低，这可能会阻碍农户了解、执行相关土地流转政策或转移至非农行业。农业家庭的成员平均为在婚状态，且健康状态平均为比较健康，对政府的评价的方向基本是积极的，网络的覆盖率为41.7%。样本中农户为人情礼仪而支出的均值为3.993千元，而最大值为6万元，表明农户的人情礼仪支出差距较大，这反映出不同农户之间的社会网络具有差异。

（四）模型设定

在估计农村劳动力转移规模对土地经营权流转的影响时，采用了Stata软件对数据进行Probit模型模拟。模型的形式如下：

上式中，Y为农户是否存在土地流转行为，1为是，0为否；S为核心解释变量农户劳动力转移规模，是通过外出务工劳动力数/家庭成员数进行计算，农户劳动力转移规模对土地流转的影响，可以通过α1的正负性和显著性检验结果来反映；Xi为影响土地流转的其他变量，包括商业保险、经营性资产、金融资产、重大事件、人均家庭纯收入、农用器械价值等14个控制变量。

由于劳动力转移规模与土地流转之间可能存在内生性问题［3，5］，为建立有更高精确度的模型，加入工具变量以减少内生性带给模型的误差［22⁃23］，本研究将在基准模型的基础上，选取工具变量对模型进一步估计。因此本研究的实证部分共分为两部分：第一部分选用Probit 模型估计劳动力转移规模对土地流转的影响；第二部分，由于Pro⁃bit模型结果可能存在内生性问题，故进一步使用IV-Probit模型和 2SLS 进行估计。根据 IVProbit模型和 2SLS 的结果是否一致以及对工具变量的是否通过检验来判断假说是否被验证。

四、结果与分析

（一）Probit模型分析

模型拟合部分由stata16完成。在多次的回归后，寻找到劳动力转移规模对土地流转影响的临界值为0.42。即在α=0.05显著水平下，当劳动力转移规模小于等于0.42时，该核心解释变量未通过显著性检验；而当劳动力转移规模大于0.42时，该核心解释变量通过显著性检验。因此本研究的模型以0.42为临界值分组进行估计、模型分析，见表2。

在Model 1中，劳动力转移规模的系数为-0.0594，未通过显著性检验。说明当劳动力转移规模≤0.42时，劳动力转移规模对土地流转的负向影响不显著。而在Model 2中，劳动力转移规模的系数为0.4130，且在5%的水平上显著拒绝原假设，即当劳动力转移规模>0.42时，劳动力转移规模对土地流转有显著正向影响，这表明随着劳动力转移规模的增加，会促进农户土地流转行为的发生。分组模型的结果验证了劳动力转移规模对土地流转有阶段性影响的理论分析。

在Model 1中，劳动力转移规模较低，说明家庭内从事农业的劳动力相对较多，在该阶段农户对土地的依赖性也相对较大。因此，当家庭购买金融产品的可能性越大，越会促进土地流转行为的发生。这是因为在新型农业主体涌现的背景下，各银行金融支持主体推出了众多针对农地流转、农机购置补贴等服务于农业发展的信贷产品［24，25］。当农户购买这些金融惠农产品后，不仅会正面影响农业生产的积极性，还会促进农户与金融机构之间的农业资金链的流动，提高农地经营权的流动性，在一定程度上有益于农业发展水平；当家庭发生重大事件的可能性越大，越会促进土地流转的发生。因为当家庭中有重大事件发生时，会使家庭中的资源配置发生一定程度的变化。通常重大事件会在一段时间内消耗人力物力在非农业上，农民还需要考虑农业生产的资金约束问题，这都会影响家庭对资源配置的短期调整，例如农户可能会通过出租小面积土地或其他方式来减少本年度务农工作量、增加流动资金，这些行为在一定程度上促进了土地流转。当教育程度越高，越可能流转土地。因为样本教育程度越高时，意味着样本的学习和执行土地流转政策的能力越强，能较为清晰的分析土地流转的利弊，相对于不了解政策的农户，土地流转的可能性更大。并且较高的教育程度，意味着样本可以根据自己的知识技能从事相关的非农活动，增加劳动力向外转移的可能性，当样本所在家庭的劳动力转移规模达0.42时，会促进土地流转的发生。但在Model 2中，劳动力转移规模较高，农户对土地的依赖程度相对较小，导致以上变量不再促进农地流转行为。

在Model 2中，劳动力转移规模的系数为0.4，反映了劳动力转移规模与土地流转是正相关关系。但这并不能证明二者之间有因果关系，因为以下原因都有可能造成二者的正相关关系，但并非因果关系：1.发生农地流转的家庭可能本身的劳动力转移规模较大。2.可能存在一些未包含在控制变量内，但影响农户土地流转行为的因素，比如地域特征等因素。3.劳动力转移规模的值可能在度量过程中存在误差。

因此，要控制内生性来证实因果关系，不能只用简单的Probit进行估计。

（一）IV-Probit模型估计结果

因为Probit模型不能解决劳动力转移规模与土地流转之间的内生性问题，因此使用工具变量法对模型进行估计。用工具变量社会网络估计劳动力转移规模对土地流转行为的影响，见表3。

表3 IV-Probit模型估计结果

1.IV-Probit模型估计结果（Model 3）

在劳动力转移规模≤0.42的样本组中，在决定是否使用工具变量前，需要对该样本组进行内生性检验，检验结果为0.0203，这表示在1%显著性水平下接受劳动力转移规模是外生变量的原假设，说明农地流转和劳动力转移规模之间没有内生性，因此在该样本组中，不需要用工具变量法进行再估计。

2.IV-Probit模型估计结果（Model 5）

在劳动力转移规模>0.42的样本组中，先判断该模型是否需要进行工具变量法。对该样本组进行内生性检验，检验结果为0.0064，在1%显著性水平下认为劳动力转移规模是内生变量；使用两阶段最小二乘回归对模型进行估计，Model 6中的估计结果为：Durbin检验的p值为0.0072、Hausman检验的p值为0.0074，两个检验均在1%显著性水平上拒绝劳动力转移规模是外生变量的原假设，即劳动力转移规模为内生变量。综上所述，当劳动力转移规模>0.42时，需要用工具变量法进行再估计。

在本研究中，内生变量数量与工具变量数量相等，因此需要检验工具变量是否为弱工具变量。检验结果（Model 6）表明，2SLS模型估计的第一阶段F值为11.79>8.96［26］，且Minimum eigenvalue statistic（最小特征统计量）的值为10.0411，大于Stock/Yogo检验表中15%水平上的临界值8.96。综上，认为该模型中不存在弱工具变量。在Model 4中，劳动力转移规模与工具变量社会网络的基准回归中，社会网络通过1%置信水平上的显著性检验，符合工具变量的选择条件。在Model 5、Model 6中，劳动力转移规模的系数均为正且分别在1%和5%水平上显著。

综合基准模型和工具变量回归模型的结果可知：当劳动力转移规模≤0.42时，劳动力转移对土地流转的促进或抑制作用不显著，当劳动力转移规模>0.42时，劳动力转移显著促进土地流转。该实证结果与本研究的理论分析中，劳动力转移规模对土地流转有阶段性影响的推断一致。

五、结论与启示

（一）结论

基于中国家庭追踪调查（CFPS2018）数据，从劳动力转移是动态过程的角度，探讨劳动力转移规模对土地流转的影响，以及影响土地流转的其他因素。通过采用Probit模型与IV-Probit模型检验劳动力转移规模对土地流转的影响。研究发现如下：首先，劳动力转移规模对土地流转具有阶段性影响。当劳动力转移规模≤0.42时，劳动力转移对土地流转的作用不显著，而当劳动力转移规模>0.42时，劳动力转移显著促进土地流转，在使用工具变量控制内生性后，该结论依旧成立。其次，农业家庭中购买金融产品的可能性越大、教育程度越高都会促进土地流转。从政策推广的角度看，增加农户对于金融产品的购买欲、为农户学习或深造提供良好环境是推动土地流转发展的政策方向之一。第三，社会网络与劳动力转移规模存在相关关系。根据劳动力转移规模与社会网络的基准回归结果显示，社会网络在1%的显著性水平上与劳动力转移规模相关。对于劳动力转移市场，减少社会网络对劳动力转移的影响，是形成良性竞争的条件。

（二）启示

基于以上研究结论，提出以下建议：

第一，稳定当前劳动力转移成果，完善劳动力市场及异地社会保障体制。通过建立异地社会保障服务中心等机构，为已实现转移的劳动力解决关于异地就医、异地养老、拖欠工资等相关问题，以此保持家庭当前的劳动力转移规模，并在一定程度上，为有转移需求但未实现转移的劳动力解决后顾之忧。这对于劳动力转移规模≤0.42的家庭，能够提高劳动力转移规模，当劳动力转移规模超过0.42时便可促进土地流转，推动农业规模化发展，实现土地的最大效用化；对于农户劳动力转移规模>0.42的家庭，鼓励已转移的劳动力在城市中稳定，防止已转移的劳动力回流。

第二，鼓励开发多种农业信贷产品，鼓励农户学习相关政策。通过成立“土地银行”相关部门为土地的流通提供服务、发行“地租分期贷款”、“农机贷”、“大灾险”等金融产品分担农户承包土地的风险，以此鼓励农户承包土地，促进农业的资金链流动以及农业发展水平，从而推动土地流转。在政策与金融产品都为现代化农业打下基础后，可以在非农忙时，委派工作人员通过组织政策问答会、分享典型案例等方式向农户推广土地流转相关政策与金融产品的使用方法，尽可能的消除农户的后顾之忧，为农户充分实施相关政策以及购买和使用金融产品打下基础，促进土地流转和农业发展。

第三，加大非农就业机会宣传力度，建立相关职业技能培训。由于农户通常选择在实现非农就业后才流转土地，因此推动土地流转的发展，需要先解决非农就业的问题。可以通过建立跨省市的非农就业信息交流平台，安排需要劳动力的单位与乡镇工作人员交流传递非农就业信息的方式，合理拓宽就业机会的消息流通渠道，为需要就业机会的农户与需要劳动力的单位之间搭建桥梁，让需要就业机会的农户有选择。在二者之间的桥梁搭建完成后，还需要在上岗前与上岗单位合作进行相关职业技能培训，为农户稳定就业打下坚实基础，尽可能的提高就业质量，农户的稳定就业有助于促进土地流转。