土地租金对农户转入土地规模的影响研究*——基于种植结构的调节作用

乌云花，翟德昕

（内蒙古农业大学经济管理学院，呼和浩特 010010）

一、引 言

粮食安全问题一直以来是经济发展、社会稳定和国家自立的基础，是影响国计民生的关键因素。到2022年底，中国已累计建成高标准农田10亿亩，粮食产量连续8年稳定在1.3万亿斤以上，为经济社会发展提供了强有力支撑。近几年随着市场化改革和城镇化发展进程加快，农村大量劳动力向城镇转移，土地流转的规模逐年扩大，各地土地流转价格竞相攀升。虽然土地租金上涨能增加转出户收入，但为转入户带来了较高生产风险（王善高等，2019）。在保障基本农田有效利用和粮食安全生产的大背景下，推动土地租金合理市场化对促进土地流转规模化经营和保障转入户的根本利益具有十分重要的现实意义。

关于土地租金波动如何影响农户转入土地的规模，学者进行了一系列研究。有学者认为每亩租金价格与转入土地规模之间呈正相关，这种正相关可能源于地块的规模经济，租金高的地块面积相对大，转入户可利用大地块实现更自由的种植决策、调整种植结构与品种增加农作物收益，进而扩大农户转入规模（徐羽等，2021；纪月清等，2017）；也有学者认为土地租金水平对农户转入规模有负向影响（易小燕等，2011；孟俊杰等，2022）。由此可见，学者关于土地租金与农户转入土地规模之间关系的研究结论存在一定差异。而土地租金如何影响土地流转规模需进一步实证研究。

基于此，本文研究思路为：首先，将土地租金的一次项、平方项纳入到统一的分析框架探究其对农户转入土地规模的影响，以及土地租金与农户转入土地规模是否存在倒“U”型关系；其次，从农户的生产行为视角进一步研究，农户是否种植经济作物会对土地租金与农户转入土地规模的关系产生明显调节作用；最后，以内蒙古自治区3市获得的418份调研数据为基础，通过构建计量模型实证检验土地租金与农户转入土地规模的倒“U”型曲线关系，并以数学公式推导的形式讨论种植结构如何调节倒“U”型曲线，为相关部门制定政策提供理论依据。

二、理论分析与研究假说

（一）土地租金对农户转入土地规模呈倒“U”型曲线

土地租金是一种最直观的农田价值指标，地理位置、承包土地特征、土地资源禀赋的不同，会导致不同地块产生显著差异的级差地租（辛毅，2021）。而土地转入主体作为土地的经营者和劳动者，仅获得经营收入和劳动收入（正常利润），超出正常利润的那部分最终转化为土地租金。

土地租金与土地转入规模的关系，不仅由土地的自然状态、供求关系所决定，还受到一系列复杂社会因素的共同作用（田先红等，2013）。土地质量关乎农业的长远发展与农户的切实利益。一般而言，租金较低廉的土地细碎化程度高、地块分散、质量状况较差，转入此类土地需消耗一定的田间管理成本，不利于规模化种植。细碎化程度低且平整度较好的土地，转入户愿意支付更高租金，以满足机械化生产，进行连片种植，扩大种植规模。根据约翰·穆思提出的理性预期理论，假设农户是理性的，拥有追求利益最大化的理性意识和根据现有信息作出理性前瞻性判断，即认为只要当前土地租金低于转入户心中的预期价格，其种植农地所获利润便会高于一般利润，转入户依然会继续扩大转入土地规模。

但土地租金的持续上涨不利于农户对土地的长期投资，会降低农户转入土地意愿。一方面，过高的土地租金会让农户对农作物的出售价格和可获得的利润更加敏感，为追求高收益，基于理性考虑，农户更愿意对价格相对低且质量相对好的土地投入（周曙东等，2017）。另一方面，土地租金的上涨通过抬高农业生产成本增加了转入户的经济压力，使农户面临高昂的交易成本，对自发转入土地的投资行为产生抑制作用（王倩等，2021）。同时农户迫于当地物价波动、经济发展、土地流转市场规范等政策环境影响压力，兼业越来越普遍，农户家庭成员外出务工人数逐年增加（周曙东等，2017；张苇锟等，2022），家庭劳动力人数减少，从而制约了农户转入土地的行为。

综上所述，当土地租金在农户可承受价格范围内上涨时，为了形成规模经营，降低细碎化经营成本，转入户会通过扩大转入土地规模实现利益最大化；当土地租金超过临界值后，转入土地所需投入成本大于农户可获得利润，因而会抑制农户转入土地的热情，降低转入规模。基于此，提出如下假说：

H1：土地租金对农户转入土地规模的影响呈倒“U”型，即随着土地租金上涨，农户转入土地规模先上升后下降。过高或过低的土地租金下农户转入土地规模均较小。

（二）种植结构对土地租金与农户转入土地规模的调节效应

土地效用主要体现在农户的收入功能和风险承担功能，转入户更看重通过经营土地获得的收入，若此项收益越高，愿意承受的土地租金也越高（王倩等，2021）。在增加收益方面，农户可从调整种植结构入手。一般而言，经济作物属于劳动密集型产品，投入高，获得的经济效益也高，因此，为确保农户收益的稳定性，在土地租金变动时，农户可能会减少粮食作物的种植规模而增加经济作物的种植规模（王善高等，2019；钟甫宁等，2016），即农户的种植结构影响了土地租金与农户转入土地规模之间的关系。

此外，种植结构的调整会整体降低土地租金与农户转入土地规模的关系。具体而言，面对土地租金上涨，转入户会增加经济作物种植比例，减少粮食作物种植比例（王善高等，2019），继而使转入土地规模比种植粮食作物的农户家庭小。原因在于仅种植粮食作物可相对减少生产投入和人工投入，导致家庭劳动力空闲，外出务工人数增加，即非农收入增加且无需转入土地以扩大耕地规模（周曙东等，2017）。经济作物具有市场需求迎合性，也具有更高的市场价值，与种植粮食作物的转入户相比，在相同土地租金下，经济作物获得的边际收益高于粮食作物（马俊凯等，2022），且种植经济作物的农户仅需转入相对较低的耕地面积便可获得同等收益。随后随着土地租金的升高，种粮农户为了减轻损失会迅速减少流转规模，种植经济作物的农户仍会继续转入土地，当耕种土地形成规模后，经济作物边际成本升高、边际收益下降的特点会快速显现出来，农户将不再继续转入土地。基于此，提出如下假说：

H2：种植结构对土地租金与农户转入土地规模的倒“U”型曲线关系起到调节作用。

H3：种植经济作物的农户能使土地租金与农户转入土地规模的倒“U”型曲线形态更加陡峭，并使曲线拐点向右移动。

三、样本选择与模型构建

（一）数据来源

本文数据来源于课题组2021年7月和2022年1月在内蒙古自治区实地入户调研数据。调研样本的选取严格按照分层抽样和随机抽样相结合的方式。首先在巴盟、呼市、包头3 市选取7 个试点旗（县），每个旗（县）抽取2个乡镇（苏木），其次每个乡镇（苏木）抽取4个村（嘎查），最后每个村（嘎查）用随机抽样的方式选取农户10户（调研的样本数量根据实际情况适当调整）。本次共获得425份问卷，除去重要数据缺失的7份，最终得到有效问卷418份，问卷有效率98.4%。

（二）模型设定与变量选取

本文首先检验土地租金对农户转入土地规模的倒“U”型曲线关系，以农户转入土地规模为被解释变量，土地租金为解释变量，构建同时包含土地租金一次项、平方项的回归模型（1）；其次探究种植结构对土地租金与农户转入土地规模的调节作用，引入种植结构作为调节变量，构建曲线回归的调节模型（2），具体表达式如下所示:

其中，i 表示不同农户组别， β0、β1、…、β5、α1、…、α10为模型待估系数；ε 和u分别是两个模型的随机扰动项。

1.被解释变量

本文被解释变量为转入土地规模（Scale）。在实际调研中以“您家总耕地中是否有转入土地？若有，转入土地面积为多少亩”来表征，据法定计量单位规定，在模型中将单位“亩”换算成“公顷”表示。为更好地衡量农户家庭的种植规模情况，在稳健性检验时，以“农户转入土地规模与家庭总耕地面积的比值”作为替代变量进行检验。

2.核心解释变量

本文核心解释变量为土地租金（Rent）。在实际调研过程中，通过询问农户家庭“转入土地的租金为每亩多少元”来表征此变量含义，为统一计量单位，在模型中将单位“元/亩”换算成“千元/公顷”表示。

3.控制变量

农户家庭农作物生产取决于劳动力投入、资本和土地质量三个要素（刘余等，2021）。因此，本文从以下几方面选取控制变量。一是，农户个人特征，包括年龄（Age）、性别（Sex）、家庭人口数量（Pop）以及受教育年限（Edu）；二是，农户家庭特征，选取是否参加过农业技术培训（Train）、是否为村干部（Cadres）、是否加入合作社（Coop）；三是，经营特征，引入是否种植经济作物（Cash crop）、土地块数（Land blocks）、农业生产补贴（Subsidy）。其中农业生产补贴对农户家庭的支持方式主要与农户本人直接对接，且与农户的种植结构和种植方式有关。鉴于调研地区每个乡县的补贴数额不同，本文以每个农户家庭收到的所有农作物补贴总额来度量（刘余等，2021）。

4.工具变量

地租价格波动会影响农户家庭转入土地规模，而农户转入土地规模越大，可能也会导致地租越高，这种双向因果关系会致使模型存在严重的内生性问题。因此，为有效解决内生性问题，本文选取“水浇地面积占本村总耕地面积的比例（Percent）”为工具变量进行处理。原因是水浇地水源充足，可保障作物生长和产量，其占地范围越大则表明土地土壤质量越好，可能租价就越高。所以工具变量与被工具的变量土地租金有关，且影响农户转入土地规模，但不受农户转入土地规模的反向影响，符合工具变量条件。

主要变量的描述性统计结果如表1所示。由表1可知，农户转入土地规模的离散程度较高，转入和未转入土地的农户户数相差较大，两极分化严重。土地租金平均为3千元/公顷，标准差为3.94，最大值为22.24千元/公顷。说明不同农户家庭可能会因为土地质量、平整程度、当地政府干预、社会信任等原因，导致土地租金价格差异明显。

表1 变量基本统计情况

四、结果与分析

基于上述构建的模型和选取的变量，使用StataSE16.0软件对418份有效调研样本数据进行实证分析。首先，考虑到各变量之间可能存在多重共线性，在回归之前进行了多重共线性检验。得到方差膨胀因子最大值为1.90＜5，表明各变量之间不存在严重的多重共线性问题；其次，为提高模型结果的可靠性，采用逐步回归的方法进行估计。其中结果（1）为仅加入土地租金一次项对模型（1）进行OLS 回归，作参照对比检验；结果（2）为将土地租金的一次项、平方项同时纳入模型（1）进行OLS回归，以下分析主要基于（2）的估计结果；结果（3）作为稳健性检验。本文采用替换变量法作稳健性检验，并使用文献中广泛使用的Tobit模型，以更好地估计因变量存在零值和连续正值变量的情况，以得到一致的参数估计。以上模型的回归结果如下表2所示。

表2 土地租金对农户转入土地规模的影响

另外，为避免内生性问题对估计结果的影响，本文选取“本村水浇地面积占村庄耕地总面积的比例”及其平方项作为工具变量进行两阶段最小二乘法（IV-2sls）检验。在第一阶段该工具变量的Wald检验F值及其平方项分别为77.38和34.18，均远大于10（见表3），并在1%显著水平下拒绝“工具变量是弱识别”的原假设，则不存在弱工具变量问题。由表2 的结果（4）可知，工具变量加入模型进行拟合后，回归系数与符号均和原结果无显著差异，且对农户转入土地规模在1%水平下显著。因此进一步验证土地租金与农户转入土地规模呈倒“U”型曲线关系，在消除内生性问题后影响程度明显加强。

表3 IV-2sls第一阶段估计结果

（一）土地租金对农户转入土地规模的主效应分析

由表2 可知，在加入土地租金的平方项后，回归结果（2）与（1）相比，调整的R2由0.338 增加到0.384，表明结果（2）比结果（1）的解释力强。查阅相关文献发现，除了根据核心解释变量一次项、平方项系数的正负号和显著性水平判断是否满足倒“U”型曲线关系外，还应考虑对称轴（拐点处）是否在解释变量取值范围内。具体而言，本文检验倒“U”型关系需要分成以下三步（Lind 等，2010；Haans 等，2016）来验证假说1：第一步要求Rent 的系数β1显著为正， Rent2的系数β2显著为负。在结果（2）中，Rent 与Scale 的回归系数β1为0.289，在1%水平下显著；Rent2与Scale 的回归系数β2为-0.020，在1%水平下显著，满足条件一。第二步要求曲线两个端点处的斜率明显陡峭，即当Rent 取最小值Rentmin时，斜率为正，当Rent 取最大值Rentmax时，斜率为负。由于控制变量不改变曲线的形态，仅关注土地租金与农户转入土地规模的曲线关系，因此模型（1）可简化为公式（a），公式（a）对自变量Rent 一阶求导可得斜率Scale'，如公式（b）所示。根据描述性统计和回归结果（2）可知， Scale'RENTmin=β1+2β2RentL=0.289，Scale'

RENTmax=β1+2β2RentH=-0.601，满足条件二。第三步要求对称轴（拐点处）取值在Rent 取值范围内。令公式（b）等于0可求得拐点Rent*，如公式（c）所示。将结果（2）带入公式（c）后可得Rent*为7.225，属于自变量Rent 的取值范围内，满足条件三。因此，综上可得土地租金对农户转入土地规模的影响呈倒“U”型曲线，即随着土地租金的升高，为形成规模经济，转入户会扩大土地转入规模，当土地租金价格在7.225千元/公顷时，农户的转入土地规模达到最大，随后当土地租金过高，投入成本大于土地转入可获利润时，转入户逐渐暂停转入土地，假说1得证。

（二）种植结构对土地租金与农户转入土地规模的调节效应分析

由前文可知，土地租金对农户转入土地规模的影响不固定，在一定程度上受种植结构和种植方式的影响（刘余等，2021），即种植结构在这一关系中可能会产生调节作用。因此在回归结果（2）的基础上将土地租金及其平方项与农户是否种植经济作物这一变量分别构建交互项，纳入模型（2）再次进行拟合，估计结果如下表4中的（5）所示。结果（5）中R2为0.448，与上文相比回归结果的解释力度进一步加强。同时，Rent 与Cash crop 的交互项系数为0.514，在1%水平下显著；Rent2与Cash crop 的交互项系数为-0.024，在1%水平下显著，表明种植结构对土地租金与农户转入土地规模的关系有显著调节作用。假说2得证。那么种植结构具体是如何调节土地租金与农户转入土地规模的呢？为解决这一问题，本文参考Haans（2016）总结的关于“U”型曲线的相关文献，从以下两方面解释有调节效应的“U”型关系。

表4 种植结构对土地租金与农户转入土地规模的调节效应分析

首先，调节变量对曲线形态的影响。二次函数曲线的具体形态（平缓或陡峭）是由顶点的曲率决定的，在高等数学中二次函数的曲率K 等于其二阶导数。因此不考虑控制变量后模型（2）可简化为公式（d），对其求二阶导可得曲率K ，如公式（e）所示。为研究调节变量对曲线形态的影响，可将曲率K 对调节变量Cash crop 求偏导，得公式（f）。在倒“U”型曲线中，曲率K 恒小于0，且K 越小曲线越陡峭，反之K 越大曲线越平缓。结果（5）显示， β4为-0.024，且在1%水平下显著，则公式（f）恒小于0成立；再将其代入到公式（e）中可得曲率K =-0.066，与未加入调节变量时的曲率K1=-0.018 相比，曲率变小，即更远离原点，说明若农户种植经济作物，土地租金与农户转入土地规模之间的曲线顶点曲率更小，曲线形态更陡峭。假说3得证。

其次，调节变量对曲线拐点的影响。由前文可知，二次函数曲线的拐点为当其一阶方程等于0时，因此对公式（d）求导可得拐点Rent*，如公式（g）所示。为研究调节变量对曲线拐点的影响，将拐点Rent*对调节变量Cash crop 求偏导可得公式（h）。对于Rent*对Cash crop 的偏导来说，若其大于0，曲线拐点右移，反之则拐点左移。由公式（h）可知分母恒大于0，正负号由分子β1β4- β2β3决定。在（5）中的β1、β2、β3、β4依次代入计算β1β4- β2β3＞0，表明当农户种植经济作物时，土地租金与农户转入土地规模的倒“U”型曲线拐点右移。同时，在检验倒“U”型曲线的调节作用时，若“自变量与调节变量的交互项”和“自变量的平方项与调节变量的交互项”系数均显著，说明调节变量既影响倒“U”型曲线的形状，还改变曲线的整体倾斜度水平。

最后，为进一步验证估计结果，可采用分组统计的方法检验调节效应（罗小锋等，2020）。本文将是否种植经济作物这一变量与自变量及其平方项的交互项逐一纳入模型进行回归，估计结果如表4的（6）和（7）所示。对于种植经济作物的农户来说，土地租金的一次项、平方项分别具有显著的正、负向影响，即种植结构显著调节了土地租金对农户转入土地规模的倒“U”型曲线关系，这说明种植结构对土地租金与农户转入规模影响的调节作用研究结果较为稳健。

五、结论与政策建议

（一）结论

本文以内蒙古自治区3市调研获得的418份数据为样本，将土地租金和种植结构相结合，分析种植结构对土地租金与农户转入土地规模的调节作用。研究发现土地租金与农户转入土地规模呈倒“U”型曲线关系，随着土地租金的上涨，农户转入土地规模先扩大后减小，而过高或过低的土地租金使农户转入土地规模均较少。细碎化程度高的地块，土地租金过低，不利于规模化种植，转入户不会大幅转入土地；细碎化程度低、平整度高的地块，土地租金过高，转入户为了减少投入成本不愿继续转入土地；当土地租金水平维持在拐点水平，农户转入土地规模达到最大，土地流转程度达到最大。从农户行为的角度出发，与种植粮食作物的农户相比，种植经济作物的农户会获得更高的农业收入。因此，种植结构对土地租金与农户转入土地规模的倒“U”型关系具有调节效应。种植结构的调节效应表现在两个方面：种植经济作物的农户能够使得土地租金与农户转入土地规模的倒“U”型曲线更加陡峭。即土地租金波动时，农户转入土地规模的扩张幅度更大。同时，种植经济作物的农户能够使得土地租金与农户转入土地规模的倒“U”型曲线的拐点发生右移。

（二）政策建议

第一，推进土地综合整治力度，保障在土地流转过程中地租合理市场化制度的形成。结合增减挂钩、土地复垦、高标准农田建设等政策项目，通过对未被充分利用、利用不合理及分散、闲置的耕地实施深度开发，重点将零星分散的地块整合为相对集中的农用地，切实提高土地利用率与流转率，改善农用地的生产条件和质量。同时，在土地流转交易的过程中尤其强调始终把维护农户利益放在首位，规范双方交易程序，推动土地租金价格维持在合理水平，保障农用地的稳定流转。第二，种植结构的调整在土地流转过程中起着不容忽视的作用。多样化种植方式可缓解土地细碎化带来的不利影响，经济作物为农户带来的可观收益可激发农户种植意愿，为了保证种粮农户的收益，政府相关部门应加大对其补贴力度，激励农户合理调整种植业结构，促进农业可持续发展。