社会资本、劳动力转移与农地抛荒

钟恬玥 陈江华

摘要：农村劳动力转移背景下农地抛荒现象逐渐产生，抛荒面积持续扩张将严重威胁国家粮食安全。文章基于中国劳动力动态调查数据（CLDS），采用Probit和Tobit回归模型实证分析了社会资本对农地抛荒的影响，并引入劳动力转移作为中介变量构建中介效应模型。研究结果表明：（1）社会资本对农地抛荒具有显著的正向影响，社会资本越丰富的农户抛荒农地的可能性更大。（2）劳动力转移在社会资本对农地抛荒的正向关系中发挥部分中介作用，社会资本促进劳动力转移，从而间接导致农地抛荒现象加剧。（3）异质性分析结果显示，社会资本对传统农耕家庭、经营规模较大的家庭抛荒农地的影响更明显。因此，要采取有效措施应对社会资本对农地抛荒的不利影响，搭建农地流转平台，扶持新型农业经营主体发展，提高机械化水平，促进农地流转，实现农地资源优化配置。

关键词：社会资本；劳动力转移；农地抛荒；中介效应

一、引言

保障粮食安全始终是我国治国理政的头等大事。为此，我国始终强调要“确保口粮绝对安全、谷物基本自给、重要农副产品供应充足”。实现谷物基本自给的前提是拥有足够数量的耕地。然而，我国耕地资源现主要面临两方面问题：一方面，我国人均耕地资源稀缺且面临持续减少的问题，仅2009—2019年间我国耕地减少752.31万公顷[1-2]。另一方面，存在较为严重且反复发生的耕地抛荒现象[3]，对我国粮食安全保障带来持续负面影响。黄少安等[4]测算，2004—2017年我国耕地抛荒面积大致在15万～20万平方公里，约占耕地总面积的15%。虽然我国粮食产需处于并将长期处于紧平衡状态，但是国际形势风云变化，不确定性显著增加，粮食出口大国俄乌发生军事冲突引发世界粮食供应不足，导致国际粮食价格上涨，再次突出表明保障国内粮食安全尤为重要。对此，2022年中央一号文件中明确指出：“实行耕地保护党政同责，严守18亿亩耕地红线。严格管控耕地转为其他农用地，积极挖掘潜力增加耕地”。在严格的耕地保护政策约束下，我国耕地数量减少速度放缓，但从土地利用方式来看，农地抛荒情况长期存在，我国年农地抛荒面积由1998年的344万公顷增加至2016年的719万公顷[5]，说明中国耕地利用状况依然严峻。因此，保障中国粮食安全不仅要严守18亿亩耕地红线，而且要采取有力措施治理农地抛荒问题。

回溯关于农地抛荒成因的研究，文献主要从社会经济、农地制度、自然资源禀赋、农户特征等方面展开。社会经济方面，社会经济要素更迭是导致农地抛荒发生最主要的助推器[6]。其中，农业生产关系不能满足农村发展需要是导致农地抛荒的根本原因，具体表现为农产品价格下降、农业生产成本提升[7]、务工收入远高于务农收入等经济现象[8]。农产品生产收益空间被压缩，农业比较收益持续下滑，农民耕种动力不足[9]，农地抛荒程度因此愈发显著[10]。与此同时，劳动力转移是农地抛荒发生的直接原因[11]。城镇化、工业化带来城镇就业机会激增[12]，劳动力析出虽缓解了部分农村农地紧张的关系，但同时造成了农业劳动力弱质化局面。

农地制度方面，土地细碎化使农户间承包经营权失衡[13]，是农地抛荒的重要根源[14]。同时，农村社会保障体系不完善和国家财政支出非农偏向，加重了农户农地抛荒倾向[15]。而农地确权制度节省了农地流转成本，减缓了抛荒趋势，并促使部分地区抛荒农地复耕[16]。

自然资源禀赋方面，诸如农地质量[17]、地貌特征[18]、自然灾害[19]对农地抛荒影响显著。

农户特征方面，非农职业选择意愿[20]、知识技能、身体状况、自我价值实现[21]等农户内部因素均对农地抛荒具有显著作用。农户家庭因素中，以宗族网络刻画的社会资本明显抑制农地抛荒并促进农地流转[22]。相反，家庭移民年数[23]、移民距离[24]则对农地抛荒存在显著促进作用。

已有文献从多角度探索了农地抛荒问题的成因，并为缓解抛荒提出了对策建议，为本研究的深入开展奠定了良好基础，但仍存在以下不足：其一，鲜有学者关注社会资本对农地抛荒的作用，且未进一步探索社会资本对农地抛荒的作用机制。其二，现有文献大多从局部地区微观视角出发，选择西部贫困山区或东部沿海发达地区作为调研对象，局部特征明显，利用具有代表性的全国层面大样本调查数据对农地抛荒行为进行研究较少。

鉴于此，本文使用由中山大学实施的中国劳动力动态调查（CLDS）数据进行研究，探讨社会资本对农地抛荒的影响，并且引入劳动力转移作为中介变量，分析社会资本通过影响劳动力转移进而影响农地抛荒的过程。与已有文献相比，本文的边际贡献体现在以下方面：一是多数文章选择从区域抛荒角度出发，而本文采用全国性数据尽可能反映农地抛荒这一普遍现象，中国劳动力动态调查覆盖全国29省、自治区、直辖市，样本具有较好的代表性，确保研究结论具备较强的普适性。二是从社会资本这一角度出发，丰富农地抛荒研究视角，有助于理解社会资本对农地抛荒的作用机制与直接影响。三是引入劳动力转移作为中介变量纳入计量模型，深化对社会资本影响农地抛荒的理解，为有效治理农地抛荒提供新思路。

二、理论分析与研究假说

社会资本不仅是实现信息交互的重要途径，更具备促进个人利益提升与群体发展的能力[25]。具体途径可归纳为以下四种：

一是获取非农就业信息。信息获取作为社会资本的作用之一，能够增加农村劳动力信息获取渠道，弥补市场信息传播的局限性，在促进劳动力转移方面起到不可忽视的作用[26]。二是社会网络的溢出效应能够帮助农户掌握非农技能，增强其非农就业可获得性。社会资本不仅为网络内部成员提供信息支持，更通过溢出效应帮助成员加工处理信息并将其转化为具体的技能与能力，实现人力资本积累，以获得非农工作竞争优势[27]。三是获取物质帮助，促进劳动力非农转移。物质成本是影响劳动力转移的重要因素，农民工面临搜寻工作、居所等前期投入成本，而转移者依靠社会网络缩短前期时间与费用投入，达到节省劳动力转移隐性成本和保障非农工作安全性的目的[28]，前期支出減少进而增加劳动力转移可行性。四是帮助非农转移人员融入转入地社会，提高农户非农转移可能。农民工融入程度反映劳动力转移进度。转入地与转出地差异使得转移者易陷入“融入难”困境。而社会资本以帮助形式从经济、社会、心理多维度降低转移者社会融入难度，推动农村劳动力转移[29]。

基于此，本文提出研究假说H1：社会资本会促进劳动力转移，社会资本越丰富的农户，劳动力转移的可能性越大。

劳动力转移对农地抛荒的影响主要呈现出三种情况：一是基于我国人均耕地面积较少的现状，适当的劳动力转移能够缓解部分耕地已出现的农业劳动力冗余现象，然而过度劳动力转移则会导致当地产生劳动力流失效应，农忙季节面临劳动力不足约束，难以充分利用农地资源，进而造成抛荒[30]。二是作为有限理性人，农户个体及其家庭会将务农机会成本、劳动力转移成本及城乡收入差距[31]等因素纳入考量范围，以期实现家庭风险与投入成本最小化、家庭收入最大化。农户家庭基于综合要素考虑将劳动力进行重新配置，由此引发的家庭农业领域人员数量波动势必影响该家庭对耕地资源的投入[32]。而从事农业生产劳动力的减少意味着对耕地投入的下降，农地闲置与抛荒亦随之发生。三是非农工作招聘中的年龄限制使得大批农村青壮年劳动力率先从家庭中析出，发生劳动力转移。农业劳动力数量减少的同时，其结构随之发生转变，呈现老龄化趋势。而农业“滞留”人员面临年龄与健康约束[33]，且农业机械化、农业社会化服务对家庭承包经营面积与农户接纳程度有所要求[34]，综合导致农地抛荒。

基于此，本文提出研究假说H2：劳动力转移会加剧农地抛荒，劳动力转移程度越高，农户将农地抛荒的可能性越高。

一方面，社会资本以其信息获取特性，帮助农户从众多农地流转信息中匹配出适宜的流转对象，促进土地顺利转出，从而降低抛荒的可能性；另一方面，血缘、亲缘、地缘类社会资本有助于促进农村劳动力非农转移[35]，进而导致农地抛荒；在农业经营依然面临较高自然风险与市场风险的背景下，农业生产比较收益仍然较低，务农机会成本较高，并且土地细碎分散，农地流转交易费用偏高，新型农地流转需求主体匮乏[36]，阻碍农业规模经营发展，致使农地流转不畅，难以找到合适的农地流转交易对象。因此，总体上，社会资本可能导致农地抛荒问题更严重，社会资本丰富的农户抛荒农地的可能性更大。

基于此，本文提出研究假说H3：社会资本通过促进劳动力转移而加剧农地抛荒。

三、数据来源、变量设置与模型选择

（一）数据来源

本文数据来源于中山大学社会科学调查研究中心实施的中国劳动力动态调查项目（China Labor-force Dynamic Survey，简称CLDS），选用第二轮追踪调查数据“2016年CLDS”作为数据基础。“2016年CLDS”以15～64岁劳动力为调查对象，在全国（因数据不全，本研究除港澳台、西藏、海南外）29个省、直辖市、自治区展开，针对城市和农村村居建立综合性数据库。从社区、家庭、劳动力人口个体三维度，获取了共401个社区、14 226户家庭、21 086份劳动力个体问卷，不仅具有全国代表性，而且具备东中西各地区基本特征。

本文研究社会资本与劳动力转移作用下對农地抛荒的影响，故选用农村劳动力家庭与村庄的样本数据。在2016年中国劳动力动态调查数据中，从事农业生产的家庭4 705户，占家庭样本的57.05%。剔除无效样本后共获取有效样本3 498份。

（二）变量设置

1.因变量。本文借鉴曾福生和史芳[37]的研究，选取“是否抛荒水田旱地”作为因变量表征农户是否抛荒，即农户作为抛荒行为发生主体，不继续耕种以水田或旱地为代表的农地，造成部分或全部农地抛荒。考虑到被解释变量“是否抛荒水田旱地”为二分类变量，所以将“未抛荒水田旱地”赋值为0，“抛荒水田旱地”赋值为1。由表1可知，样本中“是否抛荒水田旱地”的均值为0.491，说明近五成样本农户存在农地抛荒情况，突出表明抛荒在全国范围内普遍存在。

2.核心自变量。本文的核心自变量为社会资本。社会资本是一种促进个人或群体发展的社会结构性资源，囊括社会网络、信任关系等，通常以血缘、亲缘、地缘间交流活动表征[38]。由于社会资本越丰富，意味着农户人际关系网络越广，发生人情往来的可能性越大，送礼金额越多。参照付琼等[39]的做法，选用“送礼总金额”作为核心自变量，亦是农户自身社会资本的代理变量。统计结果显示，送礼总金额均值为2 815.377元，过半数农户礼金支出小于等于1 000元。表明农村家庭间的社会资本存在一定差异。

3.中介变量。本文使用劳动力转移作为社会资本对农地抛荒产生影响的中介变量，即农村劳动力向城镇或非农产业转移。参照周旭海等[40]的做法，选取“家庭非农就业人数占比”反映当前劳动力转移情况，占比越高说明劳动力转移程度越高，向城镇或非农领域转移的农村劳动力越多。表1显示78.5%的农村劳动力发生了劳动力转移，劳动力转移数量庞大。

4.控制变量。根据问卷结构，本文将控制变量分为农户个人、家庭、村庄三个层面共12个指标。（1）农户个体特征。借鉴胡霞等[41]的做法，选用户主性别、年龄、受教育程度、健康状况、是否党员共5个指标反映个体特征。由表1可见，访问对象中83.3%为男性；样本农户实际年龄均值为54.68岁，老龄化明显；受教育程度均值2.941说明农户学历水平普遍偏低；样本农户健康状况均值为3.576，总体偏好；仅一成调查对象为党员。（2）农户家庭特征。借鉴庄健和罗必良[42]的做法，使用是否结婚、家庭劳动力数量、农业机械化水平、经营规模及家庭收入5个指标衡量农户家庭特征。数据显示86.9%的样本农户已婚；农户家庭平均有2.5个劳动力；样本农户家庭农业机械化程度偏低，以传统农耕为主；家庭经营面积（取对数）均值为1.320；农户家庭总收入（取对数）均值为10.410。（3）村庄基本特征。参考李尚蒲和张路瑶[43]的做法，以村庄地形与村庄交通状况共2个变量表征农户所在村庄的基本情况。调查区域村庄路面硬化比率普遍较高，为72.12%；且村庄地形以平原和丘陵为主。

（三）模型选择

根据本文主题，参照温忠麟和叶宝娟[44]的做法进行中介效应检验。首先探究社会资本对农地抛荒的影响。再研究社会资本与劳动力转移之间的中介作用，最后验证劳动力转移在社会资本和农地抛荒中是否存在中介效应。

为探讨社会资本对农地抛荒的影响，研究农户拥有的社会资本总量与农户农地抛荒行为的关系，建立基本估计模型表达式如下：

四、实证结果分析

（一）基准回归结果

采用stata13.0计量软件进行Probit和Tobit回归估计，表2汇报了社会资本、劳动力转移对农地抛荒的基准回归结果。模型1分析社会资本对农地抛荒的影响，结果显示，社会资本对农地抛荒具有显著正向影响。可能的解释为，社会资本巩固了农户间关系网络，提高了非农就业可能性，由此引发农村劳动力不足，农地抛荒现象频出。模型2分析社会资本对劳动力转移的影响，社会资本对劳动力转移具有显著正向影响，这是因为社会资本为农户创造非农就业条件，引导农户转移到比较收益更高的非农工作中。模型3包含所有控制变量，结果表明，社会资本、劳动力转移对农地抛荒均呈现出显著正向影响。可能的解释为，社会资本为农户提供现成样本参考，提升了农户转移意愿与非农工作获得概率。随之逐渐减少农业投入，造成农地抛荒。综上，研究假说H1、H2、H3均得到验证。社会资本通过促进农村劳动力转移进而导致农地抛荒。社会资本对农地抛荒的影响存在直接作用和间接作用，而劳动力转移在其中起到部分中介作用。

另外，部分控制变量对农地抛荒具有显著影响。农户个体层面，农户健康状况显著负向影响农地抛荒。农户家庭层面，经营规模显著促进农地抛荒，家庭收入显著负向影响农地抛荒。村庄层面，以丘陵或山地为主的村庄、村庄交通情况显著正向影响农地抛荒。

（二）稳健性检验

本文通过更换被解释变量进行稳健性检验。使用“水田旱地抛荒总面积”替代“是否抛荒水田旱地”。表3结果显示，更换被解释变量后，列（1）显示社会资本显著正向影响抛荒面积；列（2）发现社会资本、劳动力转移均显著正向影响抛荒面积，即社会资本总量越大、劳动力转移程度越高，农户抛荒的农地面积越大。说明社会资本能够在一定程度上促进劳动力转移，进而导致农地抛荒。基本证明了前述估计结果的稳健性。

（三）内生性检验

关于农户的抛荒行为，本文可能存在遗漏重要变量的问题。故参照郭云南和姚洋[45]的研究，将“宗族网络强度”作为工具变量，检验模型可能存在的内生性问题。宗族网络强度通常以家族祠堂或族谱为表现形式，由祠堂与族谱发起的家族活动能够加深亲属间交往频率，使宗族网络联结更为紧密，由此衍生带来的礼金支出也会相应增加。故本文选取“村内前三大姓氏是否有族谱”表征宗族网络强度对模型进行内生性检验。

针对被解释变量为二分类变量的情况，运用IV Probit进行估计。沃尔德检验排除了弱工具变量的可能性，且相关性检验显示F统计量为13.250（超过10）。杜宾—吴—豪斯曼检验（D-W-H）结果表明，P值为0.039（小于0.05），故可以在5%的水平上认为社会资本为内生解释变量。第二阶段回归结果显示，在纠正可能的内生性偏误后，社会资本对农地抛荒的影响仍然顯著为正，说明社会资本确实促进了农户农地抛荒，详见表4。

（四）异质性分析

为探讨上述影响的异质性，表5汇报了核心自变量对不同农业机械化程度和经营规模的农户农地抛荒行为的影响。

1.农业机械化程度。根据农户家庭农业机械化水平划分为传统农耕组、部分机械化组与全部机械化组。表5列（1）至列（3）显示，社会资本仅对传统农耕组的农地抛荒具有显著促进作用。劳动力转移对农地抛荒的影响在传统农耕组与部分机械化组正向显著，而对全部机械化组不显著。说明表明较高的机械化水平能够缓解社会资本和劳动力析出诱致的农户抛荒行为。

2.经营规模。根据经营规模的样本均值1.320划分为经营规模较小组与经营规模较大组。小于等于均值的样本归入经营规模较小组，大于均值的样本则纳入经营规模较大组。表5列（4）和列（5）显示社会资本、劳动力转移仅在经营规模较大组中对农地抛荒具有显著正向影响。说明通过社会资本实现劳动力转移进而导致农地抛荒的过程在经营规模较大的农户中产生的正向影响更为显著。

五、结论与建议

（一）主要结论

本文基于2016年中国劳动力动态调查中3 498份调查数据，实证分析了社会资本对农地抛荒的影响，研究发现社会资本对农地抛荒不仅有直接影响，还有间接影响。第一，就直接效应而言，社会资本拓宽了农户信息资源交流渠道，提升了农户收入预期，丰富了农村劳动力就业选择，增强了农村劳动力非农工作可获得性，使农户减少农业投入，诱发农地抛荒。就间接效应而言，劳动力转移在社会资本与农地抛荒之间起到部分中介作用。农户的社会资本越丰富、人脉关系越广、信息获取渠道越多，则农户非农转移的可能性越大，进而使其抛荒农地的概率增加。第二，社会资本对农地抛荒的影响具有异质性。社会资本更易诱发采用传统农耕方式与经营规模较大的农户的抛荒行为，而机械化水平的提升能够缓解社会资本对农地抛荒的不利影响。第三，家庭经营规模、以丘陵地形为主的村庄、村庄交通状况对农地抛荒具有显著正向影响。农户健康状况、家庭收入对农地抛荒具有显著负向影响。

（二）政策建议

农地抛荒加剧威胁到国家粮食安全。针对农村劳动力持续非农转移与农地抛荒现象频发的社会现状，为缓解农地抛荒问题，应从以下几方面努力：

1.构建农地流转交易平台，克服社会资本的不利影响。由政府牵头搭建村级、乡级或县级农地流转交易平台，向发生非农转移的农村劳动力提供公开流转信息，降低农地流转交易成本，强化转移劳动力农地流转参与度，提高农地利用效率，降低抛荒可能性。

2.培育新型农业经营主体，促进农地资源优化配置。培育并引导新型农业经营主体转入抛荒农地，最大程度发挥农地价值。引导非农转移劳动力将手中土地向新型农业生产经营主体手中集中，盘活抛荒农地。

3.提高农业机械化水平，促进农业生产方式转型。积极发挥机械化程度在社会资本与农地抛荒间的重要作用。一方面，倡导农户提高农业生产中的机械化应用水平，加大农机购置补贴力度，扩大农机补贴范围，提供统一规划及科学指导，提升农户耕地可能性；另一方面，向农户提供农机社会化服务支持，提升农户获取社会化服务的可能性，减缓抛荒趋势。

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责任编辑：管仲

On Social Capital， Labor Transfer and Farmland Abandonment

——Empirical Analysis Based on the Data of China Labor-force Dynamic Survey

Zhong TianyueChen Jianghua

（School of Economics and Management， Jiangxi Agricultural University， Nanchang， Jiangxi 330045， China）

Abstract： Under the background of rural labor transfer， the phenomenon of abandoned farmland is gradually emerging， and the continuous expansion of abandoned area can seriously threaten the national food security. Based on the data of China Labor Force Dynamic Survey （CLDS）， this paper uses Probit and Tobit regression models to empirically analyze the impact of social capital on agricultural land abandonment， and introduces labor transfer as an intermediary variable to build an intermediary effect model. The results are as follows. （1） Social capital has a significant positive impact on farmland abandonment， and farmers with more social capital are more likely to abandon farmland. （2） Labor transfer plays a part of intermediary role in the positive relationship between social capital and farmland abandonment， and social capital promotes labor transfer， which indirectly leads to the intensification of farmland abandonment. （3） Heterogeneity analysis shows that social capital has a more obvious impact on traditional farming families and those with larger operation scale. Therefore， effective measures should be taken to deal with the adverse impact of social capital on the abandonment of agricultural land， build a platform for the transfer of farmland， support the development of new agricultural business entities， improve the level of mechanization， promote the farmland transfer， and realize the optimal allocation of agricultural land resources.

Key words： social capital; labor transfer; abandonment of farmland; intermediary effect