农地流转促进农业转型升级发展研究

2023-10-15周敏

当代农村财经 2023年10期

周敏

摘要：本文利用2005—2019年中国省际面板数据，从产业、区域、技能三个维度出发，分析农地流转促进就业结构转型升级的作用机理，研究结果表明：农地流转对三个层面就业结构均有不同程度的影响，整体推动着就业结构向着产业化、区域化和高技能化的方向调整。建议应建立和完善现有的农村土地流转形式，促进农村第一、第二、第三产业的融合发展，实现产业地区转移和劳动力就业地区转移互促互动，同时创新人才引进思路，提升既有或潜在人力资本，促进就业结构不断优化完善。

关键词：农地流转农业转型產业结构升级

*基金项目：国家自然科学基金“农地流转促进农业转型升级发展”：农业TFP中介作用与“三变革”出路（71973042）。

一、引言

在工业化、城镇化的快速发展过程中，农业劳动力非农转移成为一种必然趋势（檀竹平2019）。非农就业提高了农民的收入，推动了社会经济的发展，却导致了农业劳动力的严重外流（王玮2016）。农村劳动力的转移达到一定程度后会对农业生产带来负面影响，可能会造成粮食种植面积减少和粮食产量下降（卫龙宝2017）。农地流转一定程度上解决了农村耕地撂荒、土地浪费、劳动力外流等现象（周滔2012）。近年来，我国农地流转政策环境良好，非农市场的繁荣也为农地流转增添了动力，这使得我国农地流转市场发展迅速。农地流转依靠科技投入以及发展土地适度规模经营实现了农业产业结构升级和农民收入的增加（匡远配2017），更重要的是，其对农村劳动力的转移形式起到了显著的升级效果，还提高了农村农户的创业率（杨子砚2020），实现了农村劳动力资源的合理配置。农地流转对农民就业结构影响的机制和范围需要深入分析，以期提出完善农户就业结构的政策建议。

国内学者针对劳动力转移问题进行了多维度多角度的研究，主要从宏观和微观角度对土地与劳动力两大要素间的相关性和协调性进行分析。从宏观角度来看，学界认为，农地流转对于优化产业结构（匡远配2016）、提高农业生产效率（姚洋2000）有较大的推动作用，从而能够间接影响非农就业；从微观角度来看，学者认为人力资本价值、家庭资源禀赋等因素对劳动力转移具有显著影响。在人力资本方面，性别、年龄、受教育程度、健康和职业技能等因素对劳动力转移有显著影响（郑沃林2019）。在家庭资源禀赋方面，人均耕地面积、家庭规模、物质资本等因素影响农村劳动力转移（王弘钰等，2013）。

总之，在农村流转、农民就业方面，已经有很多学者对其加以了研究，并得出了许多结论，这些结论虽然起到了十分重要的作用，但仍存在以下不足：其一，虽然大多研究结论间接隐含的是农地流转与劳动力转移就业的正反关系，但均未明确揭示农地流转影响农村流动人口就业结构的作用机理；其二，现有文献大多集中于研究农地流转对于农民单一层面就业结构效应而忽略了其对于区域及技能等多个层面就业效应的动态演变特征且实证模型的内生性处理有待商榷。为弥补上述不足，本文从产业、区域、技能三个层面的就业结构出发，利用2005年至2019年全国农村经济统计数据，通过构建动态面板模型，将就业结构与农村土地流转纳入同一内生系统，分析它们之间的相互作用并保持各个变量之间的独立性，以便提出更具操作性的政策建议。

二、农地流转的就业结构效应影响因素机理分析

（一）产业层面就业结构影响机理分析

“产业”是由一些特征相似的企业集合而成，不同时期，三次产业相对国民收入的变动是产业结构和就业结构变化的主要原因。根据结构主义经济增长理论，农业产业结构优化可以促进农业劳动力和农业资本在部门之间持续转移，各行业产出能力与相对地位协调发展，扩大高生产率部门资源分配；作为农村土地承包权基础上的一种衍生制度，农地流转是影响农业产业结构优化的供给因素，可以通过需求端的“收入效应”和供给端的“资本深化效应”引致农业结构的变化，进而影响农民的就业。（1）收入效应。发达的农地流转市场可以为农户提供更稳定的市场契约，促进农民增收，实现长期稳定的非农工作。在科技投入和适度土地规模经营的基础上，土地流转促进了农村一、二、三产业的融合发展，形成了新的产业和业态，因此，在农村地区，乡镇企业应运而生，这些企业不仅推动了经济发展，还对整个乡镇而言带来了许多的就业岗位，对农业的产业结构起到了很大地改善功能，使得就业大大增加；与此同时，转移出土地的农户摆脱了繁重的种植活动，生计策略也从简单化转向多样化，推进农民有序进入其他行业，从事非农生产活动。（2）资本深化效应。通过对农业资本的促进，实现对农民就业在农地流转方面的过程是一个综合过程，包括了两条路径：首先对农业劳动力的节约。在资本投资总量不变的情况下，农地流转可以形成规模效应，提高生产效率，必然释放部分剩余劳动力。农业劳动力的增长，特别是劳动密集型种植业的劳动力增长，在绝对数量上放缓甚至减少，生产要素转向增长较快的行业，从而影响到各产业就业人员的分布。此外，影响要素在投入方面的结构也十分重要。在劳动力的数量方面相对固定的前提下，农地流转带动了相关产业投资的增加，在这一过程中，资本—土地配置的最优比例不断提高，劳动—土地的最优比例不断下降，要素投入比例关系和技术效率发生变化，推动了农业就业结构的调整。

基于以上分析，提出假说1：农地流转对就业结构的影响是通过对其对产业结构的影响实现的。

（二）区域层面就业结构影响机理分析

农户在农地流转后的主要转移方式有农村周边城镇内部消化的本地农业就业和跨地域、远距离流动的异地非农就业两类。本文基于新古典经济学中“理性人”的视角，从利益最大化的角度研究农村土地流转后农村劳动力的转移行为。当农民对土地加以转让后，其继续从事农业生产时所获得的收入与非农对应的收入而言，要高很多，故农业生产、经营在收入方面的增加使得城乡收入差距减小，为增加农业的收入，特别是生产方面，农民将减少农地流转，削弱农村劳动力的转移，增加当地农业就业；反之，在土地流转后，此时如果上述大小关系相反，非农的收入差距增大，为了增加非农收入，特别是生产方面，农民增加了农业用地的转移，这使得更多的农村劳动力转移到城市，异地非农就业增加。从流动距离角度来看，农地流转后，农业劳动力短距离务工具有较低的交通成本，农户会充分利用劳动力资源，选择本地农业就业或兼业形式以获取收益最大化，但考虑到实际情况，即务工在距离方面较远，故在兼业务农方面概率较低，这对农民而言是不利的，对其劳动力方面形成了巨大的刚性约束，土地调整会通过距离效应影响不同区域劳动力配置从而带动就业结构变化。

基于以上分析，提出假说2：农地流转通过影响劳动力区域配置进而影响就业结构。

（三）技能层面就业结构影响机理分析

从技能层面来看，随着居民农产品需求的持续变动和农业技术进步对生产前沿的突破，新的较高技术含量的农业行业和农产品的比重逐渐上升，占优势行业不断更替，科技创新和劳动者素质提升对农业经济增长的作用更加突出。Yujiro Hayami和Vernon Ratan搭建了“速-拉模型”，该模型认为对于农业在技术方面的变革而言，必须掌握关键技术，即劳动与土地的相对于积累状态。考虑到劳动力在类型方面的不同会致使其对于技术的弹性出现不同，故随着农业劳动力在非农方面的不断转移，以及剩余劳动力的减少，技能极化的技术进步将逐步取代非技能极化的技术进步，农业劳动力或农业人力资本的技能将取代其他因素成为农业生产增长的关键资源。为了在增加农业生产资料投入的同时追求规模经济，农业经营者将有意识地提高自身素质，特别是农业科技和经营管理素养，不断加大技术创新投入，同样，农地流转释放的部分剩余劳动力，利用先进信息技术等创新成果从事非农产业生产经营活动，大大加快了新技术对农业和农村领域的渗透，促使了农户技能层面就业结构的转型升级。

基于以上分析，提出假说3：农地流转通过影响农户技能层面就业结构从而正向促进就业结构升级。

三、实证分析

（一）计量模型构建

其中，下標i表示不同省份，t表示年份，employStruc表示各个省份通过不同维度（产业、区域、技能）衡量的就业结构，ndlz表示农地流转行为，X表示其他控制变量，α和β分别为控制变量系数，ε为随机误差项，γ为省份固定效应。对有关变量取对数处理，以消除异方差带来的影响。

（二）变量选取

1.被解释变量（1）IEstruc。以乡村就业人员中非农就业人员除以社会总就业人员衡量产业层面就业结构。

（2）AEstruc。乡村就业人员中异地就业人员（外出务工人员）除以社会总就业人员得到相应指标，用以衡量区域层面就业结构。

（3）SKEstruc。对农业劳动力而言，人力资本是制约其就业的要素之一。本文视受过高等教育劳动者为高技能劳动者，高中级学历人员为中低技能劳动者，通过大专及以上学历就业人数除以大专以下学历就业人数，得到技能层面就业结构指标来衡量各省的就业结构。

2.核心解释变量

Transfer：以农用地流转率的大小衡量农地流转面积，该数据根据农业部历年统计数据计算得出。

3.控制变量

本文选取以下控制变量：（1）CP，用永续盘存法得到各省2005年至2019年资本存量；（2）IVstruc，利用第三产业投资除以第二产业投资得到的不同产业资本配置状况；（3）GDP，该数值能够对某一地区的经济加以分析，判定其发展状况；（4）SW，本文选取生产性服务业就业人员实际平均工资和生活性服务人员实际平均工资的算术平均数计算得到服务业实际平均工资，用以衡量劳动力要素市场价格供求状况；（5）Fiscal，反映了当期财政收入和税收支出的平衡程度，比例越小说明政府财政收支恶化，刺激政府增加土地出让行为，促使农村劳动力转移就业，可能改变社会劳动力的整体就业水平。

4.中介变量

就业结构反映了劳动力供求匹配现状。据前文分析，从劳动力需求端来看，产业结构的转型和升级引发劳动要素规模与结构在产业之间和产业内的重新配置。产业结构的优化对于一个企业而言十分重要，其能够对制造业、服务业起到一定的作用，使得劳动力发生转移，从第一产业，发生不断转移，转移方为第二、第三产业，引致劳动力就业结构改变，从供给来看，人力资本存量多寡决定着经济转型中能有效利用农地流转机制创造长期价值的高技能就业人才储备水平。因此，本文以人力资本状况HMcapital作为中介变量，进一步探究农地流转市场的发展对技能层面就业结构影响的内在逻辑以及人力资本水平在两者之间的中介效应。

（三）数据来源

本文数据主要来自《中国统计年鉴》《中国农村经营管理统计年报》《中国农村统计年鉴》《中国劳动统计年鉴》和《中国人口与就业统计年鉴》，国家数据网公布的数据。

（四）基准回归分析

模型实证估计得出的结果见表1所示。其中所用到的面板数据从固定效应模型解释，并且，为了提高准确度，设置参照组，其中，列1、3、5为混合OLS回归结果，对于列2、4、6则为固定效应回归结果。对其实证的分析如下：

1.从产业层面就业结构来看。在模型（1）、（2）中，农地流转率对于非农产业就业人数占总就业人数比重具有负向作用，农地流转率每增加一个单位，非农产业就业人数下降16.7%。从控制变量的回归结果来看，地区生产总值、服务行业实际平均工资额的增长促进非农产业就业人数增加。而资本存量、投资结构、政府财政收支比对于非农产业就业人数均未表现出显著影响。

2.从区域层面就业结构分析。在模型（3）、（4）中，农地流转率对于乡村就业人员中异地就业人数占总就业人数比重同样具有负向作用，农地流转率每增加一个单位，乡村就业人员中异地就业人数下降0.74%。资本存量、投资结构、政府财政收支比对于乡村就业人员中异地就业人数均未表现出显著影响，而地区生产总值、服务行业实际平均工资额的增长促进乡村就业人员中异地就业人数增加，这说明城市工资水平越高，非农就业机会越多，宏观经济环境对农户的就业选择具有重要影响。

3.从技能层面就业结构分析。在模型（5）、（6）中，农地流转率对于高技能劳动者就业人数具有显著促进作用，农地流转率每增加一个单位，将引致高技能劳动者就业人数上升59%。依据舒尔茨所提出的人力资本论：教育水平、职业技能与人力资本是相关联的，人力资源水平的提高，可以增强其在劳动市场竞争中的竞争力。从技能层面的实证结果表明，教育程度、技术水平等人力资本因素是约束农地流转后农村劳动力就业选择的关键因素。资本存量对于一些劳动者而言，具有一定的负向作用，主要指高技能劳动者，投资结构、服务行业实际平均工资额、政府财政收支比的增长促进高技能劳动者增加，地区生产总值对于高技能劳动者的影响在模型（5）和模型（6）中结果不一致，则是受个体差异影响。

为了深入探讨农地流转行为对就业结构的非线性影响，加入农地流转的平方项进行分析，见表2。

农地流转市场的发展对就业结构的影响作用随农地流转效率水平的提高呈现“倒U形”趋势：从产业层面就业结构来看，劳动力在进行农地流转行为后，扩展了社会分工和专业生产，随着劳动力要素配置的自由流动，第一产业就业人数占总就业人数不断增加，因此总就业效应呈现上升趋势，农地流转率的提高，规模化经营水平增加，在土地流转到一定规模后，此时达到了倒 U曲线的拐点。在这一高位稳定，并保持一段时间后，会不断降低，二、三产业的就业人员的比重会发生变化，超过第一产业，在图中，其处于倒U形曲线的右侧，具体位置偏上。这进一步验证了假说1的论证，农地流转在达到一定点时通过“挤出效应”释放了第一产业剩余劳动力，推动了就业结构的调整升级。从区域层面就业结构分析，伴随着农地流转率的不断提高，乡镇企业、家庭农场等新型经营主体随之增加，推动了农业产业化升级，因此，产品供应的增加加速当地人力资源的需求，实证结果与假说一致，农地流转通过优化区域要素配置，间接影响就业结构升级。当地就业人员的比重的程度将呈现上升的趋势。农地流转对于技能层面就业结构的影响则表现为先抑后扬的“正U型”，在“正U型”曲线左侧，高技能就业人员在农地流转率较低水平下占比占总就业人员比重中呈现下降趋势，这说明在农地流转未达到一定规模之前，具备高技能的外出务工人员不返乡，当农地流转率达到一定规模时，吸引高技能人才返乡就业。拥有高技能的返乡人才更可能利用自身的比较优势在家乡开展形式多样的创业活动，通过对农业产业链的改变，如延伸，能够对三产的融合发展起到一定的作用，以创造出更多的就业岗位，拓宽就业空间，高技能人才的返乡给家乡提供了稀缺性人力资本，为农村发展注入了新的动力和活力。

（五）稳健性检验

虽然我们控制了影响就业结构变化的其他变量，但由于数据的可得性和一些无法直接测量的因素，农地流转市场的发展对就业结构的影响很可能存在内生偏误。例如，土地政策、产业结构和产业发展政策、不同地区的城市化进程、生活成本和城市吸引力都会影响它们之间的关系。为了减少缺失变量和测量误差对估计结果的干扰，将基准回归模型（1）扩展为动态面板模型，并使用工具变量进行分析。

在原回归模型基础上，动态面板模型引入了就业结构的滞后一期，并使用系统GMM方法进行估计，充分考虑了当前就业结构在过去一段时期对要素市场可能产生的影响。关于模型设定，不同层面就业结构的一阶滞后项是前定变量，而其余的是内生变量。此外，使用滯后一期的核心解释变量对工具变量加以构造，见表3。

回归结果如列（1）、（2）所示，在使用2SLS和系统GMM方法下，农地流转对产业层面就业层次的回归系数符合预期———农业产业化的发展，引起第一产业就业人数增加，列（3）、（4）、（5）、（6）为区域层面及技能层面就业结构，其稳健性结果与表2基准回归模型一致，技能层面就业结构的回归结果也显示农地流转率对于高技能劳动者就业人数具有显著促进作用，使用2SLS和系统GMM方法下的回归系数十分显著，分别为0.777和0.932，GMM估计结果是对模型的进一步验证，证实了回归方程中不存在一些部分的假设，主要是对二阶序列而言，需要注意，Hansen开展了过度识别，通过验证，证实了从工具变量的有效性，其零假设是毋庸置疑的，故模型是合理的。需要注意，Wald得出了解释变量系数为0时，其对原假设是拒绝的，这是基于显著性水平为1%时，这一点更说明了其方程在对结果的估算方面是可靠的，本部分是对其基准的回归提供了另一方面的支持。

（六）进一步的机制检验