基于条件过程分析的农村劳动力外流对耕地撂荒影响机制研究

陈藜藜，邹朝晖，刘 晔

（1.中南林业科技大学商学院，湖南 长沙 410004；2.中山大学地理科学与规划学院，广东 广州 510006；3.广东省城市化与地理环境空间模拟重点实验室，广东 广州 510006 4.广东国地规划科技股份有限公司，广东 广州 510650）

耕地是保障粮食安全和发展农业最重要的生产要素。依据《第三次全国国土调查主要数据公报》，全国耕地面积19.18亿亩，相比“二调”，10年间减少了1.13亿亩①中国耕地面积自2009年底第二次全国土地调查数据成果的13 538.46万hm2，降低至“三调”的12 786.19万hm2，减少752.27万hm2。数据来源于历年的《中国国土资源公报》和《第三次全国国土调查主要数据成果发布》，https://www.mnr.gov.cn/dt/ywbb/202108/t20210826_2678337.html。。与此同时，我国城镇化快速发展，吸引大量农村劳动力持续转移，导致耕地撂荒逐渐成为了普遍现象[1-2]，引起了学术界的广泛关注。有研究表明，截至2014年，山区县撂荒率达14.32%，78.3%的村庄出现耕地撂荒[3]；2017年全国95%的县级行政单元存在耕地撂荒现象，撂荒率超过10%的县级行政单元占全国总数的30.23%[4]，并预测2030年山区县撂荒面积将可能高达1360.1万hm2[5]。2021年农业农村部印发的《关于统筹利用撂荒地促进农业生产发展的指导意见》指出，要充分认识遏制耕地撂荒的重要性和紧迫性，加强耕地撂荒情况跟踪监测和督促检查，有序推进耕地撂荒地的利用。可见，在农村劳动力外流背景下探究耕地撂荒的影响机制是当前遏制耕地撂荒的重大现实需求。

耕地撂荒是农户权衡多种因素后作出的理性决策，当前较多研究关注农户层面对耕地撂荒的影响因素，集中在劳动力非农转移[6-7]、家庭结构和禀赋[8]、农户类型差异[9]、农业社会服务[10]、代际差异[11]等方面，并认为农村劳动力外流（外出务工）是耕地撂荒的直接原因[6,12]，为深入探究耕地撂荒行为提供了基础，但农村劳动力外流对耕地撂荒的内在影响机制仍不明晰。首先，农村劳动力外流与耕地撂荒都属于家庭决策行为，可能同时发生抑或通过影响留守农业劳动力进而影响耕地撂荒，但当前鲜有研究关注农村劳动力外流通过影响留守农业劳动力投入，进而影响耕地撂荒这一间接作用；其次，虽然当前研究表明农村劳动力外流和耕地撂荒都与农户非农收入、农业机械化水平、农地流转市场等有密切关系，但对于中间的具体作用环节与过程仍存在很多争论[13]。因此，本文将农村劳动力外流、留守农业劳动力、家庭非农资本、农业技术、农地流转市场与耕地撂荒纳入同一分析框架，从理论上探讨并构建以留守农业劳动力投入为中介要素，非农资本、农业技术和农地流转市场为调节要素的“劳动力外出务工—留守农业劳动力投入—耕地撂荒”的传导路径框架，研究采用条件过程分析[14]并结合结构方程模型，基于2016 年中国劳动力动态调查（China Labor-force Dynamics Survey，CLDS）数据，探究农村劳动力外流对耕地撂荒影响的中间作用过程，明确其内在作用机制。

1 理论分析

农户作为有限理性群体，在当前农业相对效益低下、成本却不断升高的大环境下，大多数农户会选择向非农产业转移，但耕地撂荒并非农户非农转移后的必然选择，主要有四个方面的考虑：一是留守农业劳动力是否能够满足维持原有耕地规模的需求；二是非农收入对农户家庭收益效用是否超过农业收入的保障效用，这一效用如果量化，可以大致等于农户家庭的部分劳动力通过从事非农工作获取的收入是否足够支付家庭的生活成本；三是农户家庭农业机械水平和购买农机设备与服务的能力，即家庭使用农业技术多大程度能促进农业生产；四是农地流转市场发育程度是否能满足劳动力外流家庭流转耕地的需求。当农村家庭留守农业劳动力不足，而非农收入和农业机械无法实现有效调节的情况下，农地转出可能是优化农地利用、提高家庭效用的第一选择，但在当前农地流转市场和农地产权制度并不完善的情况下，农地流转交易费用过高、流转信息不畅通无法找到合适的转入方等原因[15]，耕地可能无法流转抑或农户不愿流转而选择撂荒。因此，农村劳动力外出务工与耕地撂荒的关系取决于留守农业劳动力投入、家庭非农收入、农业机械化水平以及农地流转市场发育程度。

1.1 留守农业劳动力的中介作用

一方面，农村劳动力外流可能会通过影响留守农业劳动力数量进而影响耕地撂荒。尽管有研究认为农村剩余劳动力适度流入城市，有助于缓解因农业内卷化引起的土地过度集约化利用，但农业劳动力的过度流失，可能导致耕地因劳动力短缺而得不到充分利用，从而闲置撂荒[12,16]。有学者认为当前外出务工的主体大多是原本对农业生产就不熟悉或不擅长的农村青年（多为纯务工劳动力），他们并非家庭农业生产的主要力量[17]，农村劳动力外出务工并不会减少真正留守在农业上的劳动力数量。同时，我国农村普遍存在“半耕半工”的兼业劳动力，因为劳动力市场“歧视效应”的存在[18]，他们相比于纯务工劳动力，非农收入较为有限，反而因非农工作投入农业的时间和精力减少，导致其无法维持农业生产而撂荒耕地。另一方面，农村劳动力外流可能会通过影响留守农业劳动力质量和结构进而影响耕地撂荒。尽管有研究认为留守女性劳动力的增多，可能提高田间管理的精细化程度和生产经营的集约化程度，且老年人具有相对更为丰富的农业经验和知识技能，有助于提高农业生产效率[19]。但也有部分研究表明留守农业劳动力老龄化、女性化和低教育化等阻碍了农业技术的运用，可能降低农业生产效率[20]，进而导致撂荒。

可见，农村劳动力外流可能通过影响留守农业劳动力投入（数量、质量和结构）进而影响耕地撂荒，即存在“外出务工—留守农业劳动力投入—耕地撂荒”中介传导路径。

1.2 农户非农收入、农业机械化和农地流转市场的调节作用

首先，农户非农收入可能促进外流劳动力家庭撂荒耕地。在农村劳动力外出务工的同时提升了家庭非农收入，足够高的非农收入可抵御农户放弃耕地所带来的生活风险，进而促进农户放弃耕地[21]。尽管非农收入可提升农户农业生产物资的购买能力，从而促进化肥、农药等农业生产资料投入[22]。但有研究发现，农户非农收入回流到农村的部分主要用于建造房屋等耐用消费品[23]，即非农收入并不能增加农业生产投入。同时，大量农村劳动力向非农产业转移，劳动力成为相对稀缺的生产要素，促使农业劳动力价格快速上涨[24]，压缩了农业生产利润。农户为实现家庭效用最大化，将更多的劳动力和资本投入到收益更大的非农工作，而放弃相对效益低下的农业生产[25]，即非农收入会促进外流劳动力家庭撂荒耕地。其次，农户非农收入将促进农业机械化水平的提升，进而弥补劳动力短缺对耕地撂荒的负向影响，甚至抑制耕地撂荒。劳动力外流带来农村劳动力成本的上涨，使农业生产逐渐倾向于劳动节约型，催生了农业技术的变迁，促进了农业机械技术的研发和应用[26]。农户通过购买农业机械和外包服务，弥补留守农业劳动力减少或老龄劳动力精力不足，甚至可促进老龄劳动力对农业生产劳动投入的增加，大大提升农业生产效率[23,26]，因而农户可能并不会因劳动力外出务工而撂荒耕地。最后，农地流转市场在农村劳动力外流影响耕地撂荒中的作用不明确。随着农地流转信息的逐步畅通，交易费用降低以及农地外包服务的发展，农地流转市场越来越完善，农户对农地流转的预期提高，或促进农地转入，形成规模经营[27-28]，从而减少耕地撂荒。但也有研究表明，农地转出户具有更高的可能性撂荒耕地；同时，农地流转的市场化可能加剧细碎偏远地块的撂荒[29]。

基于以上分析，尽管农村劳动力外流更可能促进耕地撂荒，但在此过程中，农户非农收入、农业机械化和农地流转市场的调节作用复杂且综合作用不明确。同时，前期研究[30]表明，不同类型劳动力因职业稳定性和经济收入的变化可能会影响家庭对农业生产要素投入，进而影响耕地撂荒行为决策。因此，本文将分为纯务工和兼业劳动力两种类型，构建农村劳动力外流对耕地撂荒影响的中间作用过程和机制的理论分析框架（图1），即在劳动力外出务工→留守农业劳动力投入→耕地撂荒的传导路径中，非农收入、农业机械化水平和农地流转市场将在不同的路径段影响着劳动力外出务工对耕地撂荒的作用。

图1 理论分析框架Fig.1 The framework of theoretical analysis

2 数据来源与研究方法

2.1 条件过程分析框架与结构方程模型

条件过程分析是一种可整合中介效应和调节效应，解释随自变量变动因变量影响机制如何变化的分析方法[14]。基于前文理论分析，非农收入的调节作用可能存在于在“外出务工→留守劳动力投入→耕地撂荒”过程的前半段（外出务工→留守劳动力投入）和直接效应（外出务工→留守劳动力投入）中，农业机械存在于前半段和后半段（留守劳动力投入→耕地撂荒）中，且家庭非农收入对农业机械的应用有促进作用，农地流转市场则可能存在于后半段和直接效应中。因此，构建条件过程模型具体如下：

式（1）中：IV为核心自变量（农村外流劳动力）；M为中介变量（留守农业劳动力）；W、Z和U为调节变量，分别为农户非农收入、农业机械化水平和农地流转市场发育度；DV为因变量（耕地撂荒）；X为控制变量向量；c0'是常数项；c1'—c8'，b1—b3，d0均为相对应项的系数；ε0是随机干扰项。

借助STATA 软件，基于结构方程模型（Structure Equation Model,SEM），Bootstrap test对构建的条件过程分析框架进行检验。参考相关研究[14,31]，具体检验步骤及方程如下：

首先，检验劳动力外出务工对耕地撂荒影响是否显著，及其直接效应是否受到非农收入、农业机械化以及农地流转市场的调节，即检验c1和c3，c1和c5，c1和c6，c1和c8是否显著。

其次，检验劳动力外出务工通过影响留守农业劳动力进而影响耕地撂荒的中介效应是否受到非农收入、农业机械化和农地流转市场的调节，以及是否受到非农收入和农业机械化相互作用的影响，即检验a1和a3，a1和a5以及a1和a6是否显著。

最后，检验留守劳动力对耕地撂荒产生影响中是否受到农业机械化和农地流转市场的调节作用，即检验b1和b2，b1和b3是否显著。但此步检验需分情况，当式（2）中c3、c5、c6或c8不显著，则相应的调节变量与自变量的交互项不应纳入检验方程中，例如，若式（2）中c3或c5不显著，式（4）中IV×W或IV×Z应被剔除。

（1）若c3≠0，说明劳动力外出务工对耕地撂荒的直接作用可能受到非农收入的调节作用，否则没有调解作用；但若c3≠0且=0，则说明非农收入在此直接效应中并没有显著调节作用，仅当c3≠0且≠0时说明非农收入能显著调节直接效应。同样，当且仅当c5≠0且=0，c6≠0且=0，c8≠0且=0中任意一组成立时，相应的农业机械化，非农收入与农业机械化交互作用，以及农地流转市场在劳动力外出务工影响耕地撂荒直接路径中具有显著调节作用。

（2）若a1≠0且b2≠0，a1≠0且b3≠0成立，每组分别对应说明农业机械化和农地流转市场在留守农业劳动力影响耕地撂荒过程存在调节作用，即调节条件过程分析模型的后半段，否则没有调节作用；若a3≠0且b1≠0，a5≠0且b1≠0，a6≠0且b1≠0成立，每组分别对应说明农户非农收入、农业机械化，以及非农收入与农业机械化交互作用在劳动力外出务工影响留守农业劳动力投入的过程中存在调节作用，即调节条件过程分析模型的前半段，否则没有调节作用，即a1≠0且b2≠0，a1≠0且b3≠0，a3≠0且b1≠0；a5≠0且b1≠0；a6≠0且b1≠0中任意一组存在，都说明条件过程中介效应受到调节。

2.2 数据来源与变量定义

数据来自中山大学社会科学调查中心在2016年开展的中国劳动力动态调查（CLDS）[31]①目前对于CLDS数据公布的最新年份是2016年，本文重点在于为农村劳动力外流背景下耕地撂荒的中间影响机制的探究提供新思路和新方法。，调查问卷提供了涵盖29个省（市）（除西藏、海南、香港、澳门和台湾外），涉及151个地级市，264个县，401个村庄，14 214个家庭和21 086个体。数据经筛选和处理后得到由三个层面构成的样本，包括7 125农户，219个村和6 971个劳动力。本文中农村劳动力界定为：属于农业户口，年龄在15～65岁或超过65岁仍然在工作的劳动力，不包括丧失劳动能力人口、在校生等。以农户家庭为样本单元，核心变量主要从家庭层面来设置，同时也包括个人、家庭和村级层面的一些控制变量。

（1）因变量：耕地撂荒。依据问卷中的两个问题“去年，您家有多少亩耕地（指村里分的耕地，以及租种、代耕他人土地，即总经营耕地面积）”和“去年，您家弃耕多少亩”，采用耕地撂荒面积占家庭总经营面积之比作为耕地撂荒的程度。

（2）自变量：农村外流劳动力。采用“纯务工劳动力与兼业劳动力之和占家庭总劳动力之比”来测度不同类型外流劳动力，其中兼业劳动力是指1年中累计从事农业生产劳动在6个月以下，并至少兼1份非农工作的劳动力；纯务工劳动力是指主要从事非农工作，累计工作时间6个月以上，农业劳动力时间为0的劳动力。

（3）中介变量：留守农业劳动力。留守劳动力主要指有从事农业劳动，一年中累计从事农业生产6个月以上，且无非农工作的劳动力。考虑到留守劳动力数量、质量和结构三个维度上的差异将影响农业劳动投入，因此采用留守劳动力投入时间来衡量。

（4）调节变量：农地流转市场、非农收入和农业机械化。①农地流转市场发育程度：考虑到农地流转市场旨在为想保留耕地但无法自己耕作的农户家庭提供合理利用的途径，所以采用常年不居住在村内农户的耕地流转（包括找人代耕，出租和入股三种形式）面积占耕地总面积之比来衡量；②非农收入：参考相关研究[32]，采用家庭工资性收入占总收入比重来衡量；③农业机械化：为更准确表达家庭运用机械化的情况，并兼顾数据可获得性，采用能反映农户持有机械装备水平和机械服务应用程度的指标，即家庭耕作方式来衡量，包括“机械化”和“传统农耕”两种方式。

（5）控制变量。参考相关研究[33]：①个体层面选取在家庭具有主要决策作用的户主相关特征，包括户主年龄、教育水平、政治状态等；②家庭层面包括家庭老人和小孩的数量、人均耕地面积、家庭总收入、农业收入等；③村级层面包括离最近县和乡镇的距离，村庄地形，有无公园、小学、初中、体育场所等公共设施，村民之间的和谐程度，以及村内是否提供惠农（支持农业生产、帮助农民致富）服务，如统一灌溉排水、统一防治病虫灾害、组织安排劳动力外出务工等。

3 实证结果分析

3.1 农村劳动力外流与耕地撂荒的相关描述性统计分析

通过统计可看出，农户平均撂荒耕地高达6.3%，平均撂荒耕地面积超过0.3 km2，这一数据高于已有研究关于近年来耕地撂荒的调查或统计结果[12,34]，说明直至2015年底耕地撂荒面积仍在增长。外流劳动力占比接近一半，其中35.6%为纯务工劳动力，兼业劳动力为10.1%。留守农业劳动力数量占比约为20.0%，低于外流劳动力数量，同时也说明仍然存在部分并未从事农业或非农工作的劳动力。留守农业劳动力的年均投入时间为260天，有部分劳动力整年都从事农业劳动（表1）。

表1 变量的描述统计结果Tab.1 The results of descriptive statistics of variables

从农户非农收入、机械化以及农地流转市场情况来看，非农收入占比高达44.0%，说明非农工作已经成为了农村家庭收入的重要来源；但农业机械化的使用率并不高，仅约25.8%的农户采用机械化生产方式；同时，农地流转市场发育度不高，仅能实现外流劳动力家庭近36.0%的农地流转。对于其他关于个人、家庭和村庄层面的控制变量未列出，但都通过了共线性检验（VIF[35]均低于2）。

3.2 农村劳动力外流对耕地撂荒的影响分析

（1）留守农业劳动力的中介作用。采用Bootstrap检验，对于农村劳动力外流对耕地撂荒影响的直接效应和间接效应，Percentile和Bias-Corrected的95%置信区间都不包括零，初步确定留守农业劳动力在农村劳动力外流与耕地撂荒之间有显著的中介作用（表2）。

为探究不同类型劳动力与耕地撂荒的中介效应差异的原因，对式（2）、式（3）和式（4）进行回归（采用Robust稳健标准误控制异方差），对纯务工劳动和兼业劳动力的检验结果分别为表3中模型1—模型3和模型6—模型8，且二者相对应的最终准确结果为模型4—模型5和模型9—模型10。结果表明，纯务工劳动力对耕地撂荒的直接效应中受到农地流转市场的显著调节效应，但对于兼业劳动力的情况则不明显，这也与兼业劳动力对耕地撂荒的直接影响不显著的结果相吻合。对于间接调节作用，农业机械和农地流转市场在纯务工和兼业劳动力→留守农业劳动力→ 耕地撂荒的后半路径中的调节作用显著，但非农收入和农业机械在前半段的调节作用仅存在于兼业劳动力。不同类型劳动力对耕地撂荒影响的条件过程分析结果显示：纯务工劳动力对耕地撂荒的直接效应为4.829，通过作用留守农业劳动力对耕地撂荒产生的间接效应为2.022，约占总效应的30.0%，高于未加入调节变量时的间接效应（约22.0%），说明在纯务工劳动力影响耕地撂荒过程中加入调节变量，将增强留守农业劳动力的中介作用。对于兼业劳动力，直接不显著，间接效应约0.53，占总效应比值约为66.7%。表明在调节变量作用下，留守农业劳动力在兼业劳动力影响耕地撂荒过程的间接效应有所增强（未加入调节变量时的间接效应为49.9%）。可见，无论纯务工劳动力还是兼业劳动力，农地流转市场、非农收入和农业机械化都会促进他们通过影响留守农业劳动力进而影响耕地撂荒，但中介效应大小存在显著差异，且留守农业劳动力在兼业劳动力影响耕地撂荒中是完全中介作用。

表3 在农地流转市场、非农收入和农业机械化调节作用下的不同类型劳动力与耕地撂荒关系的条件过程检验Tab.3 The conditional process analysis of relationship between different types of outflowing labor and cultivated land abandonment under the moderation of cultivated land transfer market,off-farm income and agricultural mechanization

（2）农地流转市场、非农收入和农业机械化的调节作用。在条件过程分析基础上，进一步测度非农收入、农业机械化分别与不同类型劳动力交互项对留守农业劳动力的影响。将非农收入和农业机械化水平划分为高、低分组（M±1SD），采用简单斜率考察不同水平的非农收入、农业机械化以及农地流转市场在不同类型外出务工劳动力→留守农业劳动力→耕地撂荒路径中调节作用。

①绘制纯务工劳动力对耕地撂荒的直接影响中农地流转市场的调节效应示意图（图2）：在农地流转市场发育程度较低时，纯务工劳动力对耕地撂荒有显著的正向直接影响（b=5.571，t=3.925，p=0.000），而当农地流转市场发育度较高时，这种正向影响将不再显著（b=0.851，t=0.783，p=0.434）。说明提高农地流转市场发育度，将有助于减弱纯务工劳动力对耕地撂荒的正向直接影响，减少耕地撂荒。

图2 农地流转市场在纯务工劳动力对耕地撂荒的直接效应中的调节作用Fig.2 The moderation of cultivated land transfer market on the direct influence of off-farm labor on cultivated land abandonment

②绘制非农收入和农业机械化在兼业劳动力对留守农业劳动力投入影响过程中的显著调节效应示意图（图3），具体表现为：无论非农收入高低，随着机械化水平的提高，兼业劳动力对留守农业劳动力投入的负向影响增强，且在非农收入高和低分组下，负向强度分别由0.093升高为0.156，以及由0.284升高为0.359。即随着机械化水平的提高，兼业劳动力将通过减少留守农业劳动力投入促进耕地撂荒。这与当前部分研究得到的农业机械化能够减少耕地撂荒的结论存在差异，原因可能在于当前研究忽略了农业机械化的提高可促使农业劳动力投入减少进而导致耕地撂荒这一条路径。

图3 非农收入和农业机械化在兼业劳动力对耕地撂荒前半段路径中的调节作用Fig.3 The moderation of off-farm income and agricultural mechanization in the process of part-time labor affecting left-behind agricultural labor

但无论机械化水平高低，随着非农收入的提高，兼业劳动力对留守农业劳动力投入的负向影响减弱。在机械化水平高和低分组下，负向强度分别由0.359降为0.156，以及由0.284降为0.093。说明兼业劳动力非农收入的提高有助于家庭将更多时间、精力和资本投入到农业生产进而减少耕地撂荒。

③绘制纯务工劳动力和兼业劳动力在后半段路径中农业机械化和农地流转市场的显著调节效应示意图（图4）。在农地流转市场较为完善的情况下，无论农业机械化水平如何变化，留守农业劳动力与耕地撂荒关系都不显著；但在农地流转市场发育程度较低时，随着农业机械化水平提高，留守农业劳动力与耕地撂荒之间负向影响减弱，负向影响强度由15.150降为4.110。说明完善农地流转市场可大大减少耕地撂荒。

图4 农业机械化和农地流转市场在不同劳动力外流影响耕地撂荒后半段路径中的调节效应Fig.4 The moderation of agricultural mechanization and cultivated land transfer market in the process of part-time labor affecting cultivated land abandonment

4 结论与讨论

4.1 结论

本文通过构建农村劳动力外流、留守农业劳动力、农户非农收入、农业机械化、农地流转市场和耕地撂荒之间关系的机理框架，并基于中国劳动力动态调查（CLDS）数据，实证检验农户家庭非农收入、农业机械化和农地流转市场在农村劳动力外流影响耕地撂荒过程中的调节效应，以及留守农业劳动力的中介效应，主要得出以下结论：（1）农村劳动力外流与耕地撂荒呈显著的正相关，并且纯务工劳动力既会直接影响耕地撂荒，也会通过影响留守农业劳动力投入进而影响耕地撂荒，但兼业劳动力对耕地撂荒的直接影响并不显著，而是以留守农业劳动力为中介产生的间接影响，即留守农业劳动力在劳动力外出务工与耕地撂荒之间起着桥梁作用。（2）无论农业机械化水平的高低，农户非农收入削弱了劳动力外出务工（尤其是兼业劳动力）对留守农业劳动力投入的负向影响进而减少耕地撂荒。（3）无论非农收入高低，提高农业机械化水平，既能增强劳动力外流对留守农业劳动力投入的负向影响而促进耕地撂荒，也能削弱留守农业劳动力对耕地撂荒的负向影响，即抑制耕地撂荒。（4）当且仅当农地流转市场发育度高时，无论非农收入和农业机械化水平高低，劳动力外流与耕地撂荒的正相关关系将不再显著。

基于以上结论，本文得出缓解耕地撂荒的政策启示：首先，在中国城镇化背景下，农村劳动力外流进一步增强是必然趋势，但耕地撂荒并非必然结果。留守农业劳动力是乡村农业发展的主力军，更在农村劳动力外流影响耕地撂荒过程中起着重要的中介作用，提高留守农业劳动力投入是切断外流劳动力对耕地撂荒正向影响的重要路径，而归根究底在于增强留守农业劳动力对农业生产的经营与管理。因此，在留守农业劳动力投入时间和精力有限的情况下，提高农业生产效率可能是激发留守农业劳动力农耕的内生动力，减少耕地撂荒的重要方式。其次，提高非农收入将对抑制耕地撂荒有积极作用。非农收入的增加一方面可提高农业机械化水平，包括购买农业机械服务，同时还可以增加劳动雇工；另一方面有利于增加农业生产资料投入，从而减轻留守农业劳动力投入对耕地撂荒的影响。所以要抑制耕地撂荒，不仅应着眼于增加农村劳动力的非农就业机会，还应通过增加非农技能培训、提高就业稳定性、均等化公共服务等多途径增加农户的非农收入及非农收入的长期稳定性。再次，农业机械投入是把“双刃剑”，既能够弥补留守劳动力投入而抑制耕地撂荒，同时也促使留守农业劳动力投入的减少而加剧耕地撂荒。在当前构建统一城乡大市场，促进劳动力流动的趋势下，在加强留守劳动力对农业生产的管理以及对农业机械的使用的同时，应加大对农业生产外包服务的扶持，促进留守劳动力成为提供农业生产外包服务的主体，拓宽留守劳动力（尤其是兼业劳动力）增加收入的机会和路径，从而增加耕地撂荒的成本，减少耕地撂荒。最后，农地流转市场发育度的提高，使外流劳动力家庭耕地撂荒不显著，意味着在农村劳动力充分转移的情况下发展农业规模经营，从而减少耕地撂荒是一条可行路径。但不同非农化、农业机械化水平下，农村劳动力外流对耕地撂荒的影响存在显著差异，因而各地因地制宜地、理性地选择农业规模化经营发展道路。（1）对于农户非农收入普遍较高，耕地资源丰富，且地形条件和耕地破碎程度不利于家庭农业机械应用的地区（多为山区，青壮年多为纯务工劳动力），可推进农地流转，鼓励农地规模化经营，并促进纯务工劳动力完全非农化转型；（2）对于农户家庭非农收入较低，仍以农业生产为主的地区，应着力培养种植大户、农民专业合作社等新型农业经营主体，但机耕条件较优越的地区（兼业劳动力较普遍），可通过发展多元化的生产环节作业外包服务，满足自耕农户和农地经营规模较小的农户扩大规模的机械服务需求，并通过稳步扩大形成适度规模经营降低生产成本，促进农民增收。

4.2 讨论

本文可能的创新和贡献在于：其一，基于全国农户层面微观调查数据，实证分析不同类型非农就业劳动力对耕地撂荒影响的中间作用过程，是对现有研究的重要补充，有助于深化对耕地撂荒内在机制的理解。其二，揭示了留守农业劳动力在外流劳动力影响耕地撂荒过程中的中介作用，弥补了当前研究忽略家庭留守农业劳动力关键作用的局限[12,35]，为抑制耕地撂荒提供了新的角度。其三，非农收入的增加将促进留守农业劳动力投入而抑制耕地撂荒，这与当前部分研究表明在农业比较收益率较低的条件下，具有比较优势的非农劳动报酬，将激励家庭劳动力从事非农产业，而对家庭农业劳动供给有显著负向作用的研究结果存在差异[36-37]，可能的原因在于当前研究多以劳动力投入数量来衡量家庭劳动力投入，非农收入的增加可能促进农业劳动力数量的减少，但减少的农业劳动力可能原本就是农业劳动投入时间较少的劳动力，这反而增加了留守农业劳动力的投入时间（精力），而留守农业劳动力的时间（精力）投入更能精准反映对农业生产的管理。其四，以农地流转市场作为调节变量的耕地撂荒影响路径分析框架，揭示了在全国层面的农户尺度下，提高农地流转市场发育度是破解耕地撂荒难题的关键，明确了农地流转市场在抑制耕地撂荒过程中的积极作用及其作用路径，回应了当前研究就农地流转对耕地撂荒的正向作用存在的争议[30]。其五，细化了不同非农化、农业机械化水平下农村劳动力外流对耕地撂荒影响的差异，为各地因地制宜地、理性地选择农业发展路径提供科学依据。但本文因数据限制，未能纳入与劳动力外流、耕地撂荒、农业机械化水平都密切相关的耕地资源条件（耕地质量、地块大小等）。未来将深入探究耕地资源条件在农村劳动力外流影响耕地撂荒过程中的作用机制。