农业劳动力转移对农地流转的...基于农户风险偏好视角的考察_高延雷.pdf

XINJIANG STATE FARMS ECONOMY2023年第04期三农问题农业劳动力转移对农地流转的影响1高延雷1王秀东2林龙飞3田媛（1中国农业科学院农业经济与发展研究所，北京 100081；2长江大学湖北农村发展研究中心，湖北 荆州 434023；3安徽财经大学金融学院，安徽 蚌埠 233030）摘要：农业劳动力转移对农地流转的影响一直是学术界关注的重要议题，但农户风险偏好情境下的异质性讨论仍不充分。为此，在引入农户风险偏好因素后，基于2019年中国农村微观经济数据，利用Probit模型实证考察农业劳动力转移对农地流转的影响效应。结果显示：农业劳动力转移显著提高农地转出行为的发生概率，并且具有明显的农户风险偏好异质性，表现为风险厌恶型农户在面临劳动力供给约束时更倾向将农地转出，但该效应在风险偏好型农户群体不显著。此外，农业劳动力转移对农地转出规模具有显著正向影响。文章认为应关注农业劳动力转移影响农地流转的农户风险偏好情境依赖性，疏通农地流转的堵点，助力实现农业规模化。关键词：农业劳动力转移；农地流转；风险偏好；异质性基金项目国家自然科学基金面上项目（项目编号：71673274）；中央级公益性科研院所基本科研业务费专项（项目编号：1610052022015）。作者简介高延雷（1990-），男，山东乐陵人，博士，助理研究员，研究方向：土地经济、粮食安全和产业经济；通讯作者：林龙飞（1988-），男，内蒙古乌兰察布人，博士，副教授，硕士生导师，研究方向：农民市民化与新型城镇化。数据来源：中华人民共和国国家统计局：2020年农民工监测调查报告，http:/ 36.11%。在上述情境下，农业劳动力转移对农村要素市场造成了巨大冲击，农村要素结构不断调整并进行再配置，在此过引用格式：高延雷，王秀东，林龙飞，等.农业劳动力转移对农地流转的影响基于农户风险偏好视角的考察J.新疆农垦经济，2023（04）：25-34.基于农户风险偏好视角的考察252023年第04期新疆农垦经济XINJIANG STATE FARMS ECONOMY程中规避要素错配陷阱，推动农业规模化，并进一步提高生产效率成为一项重要的目标指引。事实上，在农业劳动力转移引发的诸多资源配置策略中，农地流转被认为是实现要素结构优化，并且利用规模经济优势提高农业生产效率的优选方案1-2，也因此，劳动力与土地要素的关系问题一直吸引着学术界的广泛关注和深入讨论。现阶段，关于农业劳动力转移与农地流转关系的问题，学术界的主流观点主要有以下两个方面：第一，农业劳动力转移形成农业劳动力供给约束，农业劳动力供给越发不足，从而促进农地流转。进一步地，诸多学者还认为农业劳动力转移是形成和扩大农地流转市场，决定流转行为与规模的关键因素3-4。第二，有些学者的观点与上述研究结论不一致，并认为农业劳动力转移不必然带来农地流转市场的活跃，而是存在多种异质性（例如转移者性别、转移距离和转移时间等）和明显的阶段性特征5。相关主张的理论逻辑在于，按照分工理论，为实现家庭收入的最大化农户会根据家庭成员务农或务工的比较优势进行分工，其中一部分家庭成员留守农村经营土地，而另一部分成员则参与非农务工就业6。在家庭内部分工模式下，尽管存在劳动力的流动，但并不意味着农户会放弃土地资源的经营权而将其转出，最终呈现农业劳动力转移与农地流转无关亦或阶段性特征的结论。不可否认，现有文献为本文研究提供了重要的理论基础和经验借鉴，但针对农业劳动力转移与农地流转的关系问题学术界尚未达成共识，仍然需要寻找新的视角和方法进行深入探讨。根据现有的文献，本文认为已有研究可能存在两点不足：一是忽略了农户风险偏好因素。事实上，农业劳动力转移与农地流转两种行为均暗含着潜在风险，此时农户的决策及其行为将会受到自身风险偏好的影响。这意味着，利用计量模型估计农业劳动力转移对农地流转的影响效应时，如果遗漏农户风险偏好变量会不可规避地受到模型内生性问题的挑战，研究结果的准确性和结论的可信性难以认可。二是实证模型的设置较为单一。现有文献大多是基于参数模型估计农业劳动力转移对农地流转的影响，但参数模型的可靠性依赖于样本总体分布的特殊假定和方程形式的正确设定，这使得研究结论的偶然性增加，相应的稳健性不强。鉴于此，本文在以下两个方面做出新的尝试。第一，引入农户风险偏好程度变量。本文的回归方程中加入农户风险偏好变量，克服遗漏重要变量导致的内生性问题，并进一步考察农业劳动力转移影响农地流转的农户风险偏好情境的异质性，试图得到更为准确的参数估计，并对现有的研究结论做出一定程度的拓展。第二，放松样本总体分布形式的假定。本文利用多种参数模型估计农业劳动力转移影响农地流转的边际效应，然后借助参数模型检验二者关系的稳健性，使得由于模型设定以及样本分布特殊假定导致偶然结果的可能性降低。二、理论分析农业劳动力转移对农地流转的影响属于生产决策的研究范畴。根据“理性经济人”假设，农户家庭在农业内部、农业与非农产业之间配置生产要素以实现效益最大化。一般而言，城乡二元结构下，农户从非农业部门获取的工资收入高于劳动力投入农业部门的边际收益，基于工资水平与边际收益的比较，农户家庭则选择将部分劳动力配置到非农业部门，从而呈现明显的农业劳动力转移趋势。一个直接的结果是，农村地区人力资本严重流失，使得农业部门的人口结构出现妇女化、儿童化以及老龄化的弱势局面，农村地区的人力资本严重流失，形成劳动力供给约束并呈现逐步收紧的发展态势，导致农业劳动力供给越发不足。在上述约束情境下，农户家庭既有的劳动力与土地资源配置结构被打破且迅速走向失衡，表现为劳动力供给无法满足一般性的农地经营需求，农业边际收益增长停滞。农户家庭则借助市场力量对土地资源进行重新配置，将农地转出获取稳定的租金收入成为一种理性决策。这意味着在农业劳动力供给约束的倒逼之下，农户转出农地行为的发生概率随之提高，并且随着约束的逐步收紧，劳动力和土地要素配置失衡加剧，农地流转规模将增大。26XINJIANG STATE FARMS ECONOMY2023年第04期三农问题此外，农业劳动力转移加剧农业边缘化趋势，从而促使农户放弃农地经营权而换取租金收入。农业劳动力转移使农户有更大的可能性获取较高的工资性收入，并且工农收入差距十分悬殊。统计数据显示，2020年农村居民工资性收入达到17 917元，经营性收入为5 307元，前者约是后者的3.38倍。转移农户工资性收入的增长和趋高使得土地的社会保障功能逐步减弱，这对于存在农业劳动力转移的农户家庭而言，经营农地的积极性降低，农业渐趋边缘化7-8。此时，农户更加倾向把农地转出以获取稳定的租金收入。但需要指出的是，在上述经济活动过程中，外界不确定性及其衍生出的风险也是农户重点关切的因素。事实上，农户的生产行为往往需要经历一个复杂的决策过程，尤其是在风险不可控和信息不对称情境下，农户的农业生产决策不仅要考虑收益最大化的目标，同时还需要考虑风险最小化的约束9。从农业劳动力转移影响农地流转的问题来看，当农户家庭面临农业劳动力供给不足的约束时，农地流转行为发生与否均存在多种风险因素。具体而言，如果不参与农地流转，农户可能面临预期收益不稳定、土地与劳动力结构匹配失衡以及农地粗放经营与弃耕等易于识别的“显性风险”。如果参与农地流转，农户则可能面临产权纠纷、契约机会主义、租金扯皮以及地力透支衰竭等不易识别的“隐性风险”10-11。这意味着，在分析农业劳动力转移与农地流转问题时，农户风险偏好必然成为一个需要重点考量的因素。一般而言，在具备相同的风险认知能力前提下，农户的风险偏好不同，其行为决策差异明显。其中，风险偏好者在面对预期不确定时会表现出较为积极的态度，并且做出积极的行为决策，而风险厌恶者往往表现为审慎的态度，遵循“避免灾难”和“安全考虑”的标准而实施较为保守的策略12。根据上文的分析，农地流转存在潜在的风险冲击，那么农户的行为决策则是基于对农地流转的预期收益与潜在风险的评估，其决策必然受农户风险偏好因素的影响。从现实情况来看，农户的风险偏好程度呈现差异化特征，在进行风险识别后，其中一部分农户表现出强烈的喜好且行为积极，有些农户则持有明显的厌恶态度且策略谨慎。换言之，对于不同的风险偏好者而言，当面临农业劳动力转移引致的劳动力供给不足的约束时，农地流转行为也将呈现出差异。三、模型设计、变量选取与数据来源（一）模型设计为讨论农业劳动力转移对农地转出行为的影响，结合被解释变量为二值选择的数据特征，本文设置如下二分类Probit模型：Yi=0+1Mi+2Xi+i（1）（1）式中，被解释变量Yi表示第i个农户的农地转出行为，若农户家庭发生了农地转出行为取值为1，反之取值为0；Mi表示核心解释变量，即农户家庭i的农业劳动力转移比例，是本文感兴趣的变量；Xi为其他可能影响农地转出行为的控制变量向量；0和1均为待估参数，2为待估参数向量；其中1可以反映农业劳动力转移影响农地转出效应的大小；i为模型的随机扰动项。（二）变量选取1.被解释变量主要有两个：是否转出农地和农地转出规模。中国农村微观经济调查问卷向被访者询问了“2019年您家是否流转了耕地？”，并且设置“没有”“转出”“转入”三个选项供被访者选择。本文保留选择“没有”和“转出”的样本，并将前者赋值为0，后者赋值为1，最终构建一个二分类变量。此外，本文关注的另一个被解释变量为农地转出规模，并利用农户家庭转出农地占其承包农地面积的比重来度量。需要说明的是，此处没有采用农地转出面积来衡量，主要是考虑到转出面积依赖于农户家庭的资源禀赋，农地转出面积（绝对值）在农户之间不具有可比性，而相对值则能够有效克服该问题。从描述性统计结果来看，平均而言农地转出比数据来源：中华人民共和国国家统计局：2020年居民收入和消费支出情况，http:/ STATE FARMS ECONOMY例为8%，农地流转规模并不大，反映了当前我国仍然处于小规模农业阶段的基本事实。2.核心解释变量包括两个：农业劳动力转移和户主风险偏好程度。其中，农业劳动力转移利用农户家庭所有成员的外出务工天数来度量。本文根据问题“2019年您外出务工的天数”，并以家庭为单位对各成员的回答进行加总。对于户主风险偏好程度指标，本文以SAPELLI等13的研究为基础，利用农户家庭交纳保费支出来度量。一般而言，购买保险的主要目的是减少风险发生时的冲击，农户交纳保费的支出越高，意味着其厌恶风险的程度越高，反之则表明农户越偏好风险。从该角度来讲，农户家庭交纳保费支出能够比较好地反映户主的风险偏好程度。3.其他控制变量。为尽可能缓解由于遗漏变量造成的内生性问题，根据2019年中国农村微观经济数据库涵盖的指标，同时参考已有的相关研究14-16，本文从户主特征、家庭特征和农地特征三个维度引入控制变量。其中，户主特征包括性别、年龄、年龄平方、是否有配偶、受教育水平、自评健康状况和是否为中共党员。家庭特征包含家庭社会网络强度、是否有家庭成员担任村或乡镇干部、是否加入合作社、是否参加农业培训四个变量。农地特征主要引入农业补贴、耕地细碎程度两个变量。表1报告了各变量的定义和描述性统计的结果。（三）数据来源本文所用数据来源于中国农业科学院农业经济与发展研究所于2019年组织实施的中国农村微观经济数据库（Survey for Agriculture and VillageEconomy，SAVE）。SAVE 数据库收集了河北、河南、福建、吉林、陕西、云南、山东、安徽、黑龙江、湖南、四川、新疆等12省（区）的农户数据，具体的抽样规则为每个省份选取 3 个县（市、区），每个县（市、区）选取3个行政村，然后每个行政村随机选取20个农户进行问卷调查，新疆生产建设兵团选取200个农户。该项调查的主要内容包括农户家庭的基本特征、生产经营状况、收支情况以及农户的服务需求和村庄治理的参与和评价四部分内容，共涉及344个数据指标。在剔除存在关键变量值缺失和明显异常值样本后，筛选出用于本文实证分析的基准样本。变量类型均值标准差被解释变量是否转出农地（转出=1，未转出=0）