非農(nóng)就業(yè)、農(nóng)地流轉與糧食種植結構調整
——基于固定觀察點農(nóng)戶層面的微觀實證

錢龍，袁航，劉景景，曹寶明*

（1.南京財經(jīng)大學糧食經(jīng)濟研究院，江蘇 南京 210003；2. 中國人民大學農(nóng)業(yè)與農(nóng)村發(fā)展學院，北京 100872；3. 農(nóng)業(yè)部農(nóng)村經(jīng)濟研究中心，北京 100810）

當前，大多數(shù)中國農(nóng)戶處于“半工半耕”狀態(tài)[1]，這種兼業(yè)在深刻影響農(nóng)民生活的同時，也給農(nóng)業(yè)生產(chǎn)烙下了深刻的印記。從已有文獻來看，學界普遍關注農(nóng)戶兼業(yè)對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)性投資以及留守人員勞動供給的影響，或者聚焦非農(nóng)就業(yè)對農(nóng)作物產(chǎn)出的影響。如Rozelle等[2]對中國城鄉(xiāng)人口遷移的研究發(fā)現(xiàn)，農(nóng)戶家庭外出務工人數(shù)每增加1人，玉米單產(chǎn)水平就將凈下降14%。De Brauw[3]對越南的研究發(fā)現(xiàn)，勞動力外出務工降低了農(nóng)戶家庭的水稻產(chǎn)量。而錢文榮和鄭黎義[4]基于江西省的農(nóng)戶調研，卻發(fā)現(xiàn)務工戶的水稻產(chǎn)量平均比非務工戶高7%。然而，較少有成果關注到非農(nóng)就業(yè)帶來的種植結構調整效應。對我們這樣一個人口大國而言，保障糧食供給和實現(xiàn)糧食安全是十分重要的議題?！爸袊胍⒅袊Z”成為社會各界的共識，因而國內學界普遍關心這一議題：農(nóng)民外出務工后，兼業(yè)化家庭的糧食種植面積或種植比例是否會下降？從已有的文獻來看，學界對這一議題并未取得一致結論。劉乃全和劉學華[5]對"良田種樹風"的案例分析表明，外出務工對糧食生產(chǎn)十分不利。王翌秋和陳玉珠[6]基于江蘇和河南545名農(nóng)戶調查，發(fā)現(xiàn)家庭大多數(shù)成員外出務工時，糧食生產(chǎn)才會受到負面影響。另有部分成果持相反意見，認為非農(nóng)就業(yè)反而有利于糧食生產(chǎn)，如鐘甫寧等[7]的研究。

當前，農(nóng)村除了普遍的“人走”現(xiàn)象，還存在明顯的“地動”趨勢。農(nóng)業(yè)部公布的數(shù)據(jù)顯示，截至2017年上半年，全國農(nóng)戶承包地已經(jīng)有35.1%進行了流轉，流轉面積達到了0.31億hm2。從已有文獻來看，學者們已經(jīng)意識到農(nóng)地流轉與種植結構調整存在密切關聯(lián)，并重點關注了農(nóng)地流轉與種植結構“非糧化”。如易小燕和陳印軍[8]基于浙江、河北2省6縣356戶農(nóng)戶的調查，郭歡歡[9]基于重慶市的調查、張宗毅和杜志雄[10]基于1 740個種植業(yè)家庭農(nóng)場數(shù)據(jù)的分析，均發(fā)現(xiàn)土地流轉過程中的“非糧化”現(xiàn)象十分突出。隨著越來越多的農(nóng)村承包地進入流轉市場，農(nóng)地流轉帶來的種植結構調整效應需要引起高度重視。然而，這一領域仍然有三個關鍵性問題沒有被很好的區(qū)分與解決。其一，農(nóng)地流轉過程中普遍的“非農(nóng)化”并不等同于農(nóng)地流轉和“非糧化”存在因果關聯(lián)，除徐志剛等[11]、羅必良和仇童偉[12]少數(shù)學者意識到這一問題，目前還少有研究通過微觀實證來檢驗農(nóng)地流轉對種植結構的影響。其二，已有研究大多關注新型經(jīng)營主體在農(nóng)地流轉過程中的“非糧化”行為，卻忽視了普通農(nóng)戶之間流轉導致的結構調整效應。但相對而言，普通農(nóng)戶之間的流轉更為普遍，現(xiàn)有研究無法回答普通農(nóng)戶之間的農(nóng)地流轉究竟會如何影響糧食種植比例調整。其三，已有成果相對忽視了農(nóng)地轉出帶來的影響，無法回答農(nóng)地轉入和農(nóng)地轉出對糧食種植結構有何差異化影響。

當前，調整糧食種植結構已經(jīng)成為推進農(nóng)業(yè)供給側改革的重要議題之一。但宏觀層面的政策目標能否實現(xiàn)，最終取決于微觀層面農(nóng)戶的調整決策。因而，本文從農(nóng)戶層面對這一議題進行了理論與實證分析。梳理既有文獻，發(fā)現(xiàn)家庭層面非農(nóng)就業(yè)帶來的勞動力資源再配置和農(nóng)地流轉帶來土地資源再配置，究竟會對農(nóng)戶家庭糧食種植結構有何影響，已有成果尚不能很好的回應。并且，就數(shù)據(jù)來源而言，已有成果大多基于區(qū)域性的截面調查，樣本量較小、代表性不足；也很難避免數(shù)據(jù)同期相關性問題。

有鑒于此，本文基于具有全國層面代表性的農(nóng)業(yè)部固定觀察點大樣本數(shù)據(jù)，利用面板回歸模型，從農(nóng)戶層面聯(lián)合考慮非農(nóng)就業(yè)、農(nóng)地流轉對糧食種植結構及糧食內部生產(chǎn)結構的影響。本研究一方面有助于進一步驗證非農(nóng)就業(yè)對糧食種植結構的影響；另一方面有助于探索農(nóng)地流轉對糧食種植結構的影響，包括轉入和轉出對種植結構有何差異化影響，普通農(nóng)戶之間農(nóng)地流轉帶來的種植結構調整是否具有獨特性等等。并且，本文還分析了非農(nóng)就業(yè)和農(nóng)地流轉對三大主糧種植的影響，以及非農(nóng)就業(yè)和農(nóng)地流轉之間的交互效應，從而豐富了本領域研究。

1 理論分析與研究假說

1.1 非農(nóng)就業(yè)與糧食種植結構

首先，非農(nóng)就業(yè)會通過勞動力流失效應來影響糧食種植結構[1]。對以家庭為單位進行耕作的農(nóng)戶而言，勞動力資源流入非農(nóng)產(chǎn)業(yè)意味著農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中的勞動力投入減少。相對勞動力密集型的經(jīng)濟作物，糧食作物是典型的土地密集型產(chǎn)品，對勞動力的需求相對少，而經(jīng)濟作物對勞動力的需求更多。在勞動力短缺的背景下，糧食作物更適合進行粗放化經(jīng)營。同時，在糧食作物生產(chǎn)中，農(nóng)業(yè)機械等替代性要素能夠對流失勞動力進行有效替代，這也有助于激勵農(nóng)戶增加糧食種植。因而，在農(nóng)業(yè)勞動力不足的背景下，農(nóng)戶很可能會減少經(jīng)濟作物種植，出現(xiàn)種植結構的“趨糧化”。

其次，非農(nóng)就業(yè)會通過增加家庭收入水平和分散家庭收入風險來影響糧食種植結構。部分家庭成員的非農(nóng)就業(yè)，不僅有助于提升家庭整體收入水平，更重要的是實現(xiàn)了收入來源多元化，降低了家庭收入波動的風險。相對糧食作物，經(jīng)濟作物是高投入高產(chǎn)出的，但同時也是高風險的。經(jīng)濟作物要面對市場價格波動，而糧食生產(chǎn)則有最低收購價格托底，且能夠獲得政策補貼。當前，非農(nóng)就業(yè)帶來了家庭收入的提升和農(nóng)業(yè)經(jīng)營相對重要性的下降，讓這部分家庭不再需要冒風險去種植更多經(jīng)濟作物來增加家庭收入。特別是農(nóng)業(yè)勞動力漸趨老年化和女性化的時代背景下，農(nóng)戶多不期待通過農(nóng)業(yè)來實現(xiàn)增收，粗放式經(jīng)營成為常態(tài)[13]。家庭收入水平的提升還會讓留守農(nóng)業(yè)勞動力傾向于增加閑暇時間、減少農(nóng)業(yè)勞動供給[14]。相對于需要耗費大量勞動力投入的經(jīng)濟作物，不難理解農(nóng)戶為何偏向于種植勞作負擔輕的糧食作物?；谝陨戏治?，提出假說1：非農(nóng)就業(yè)有助于提升農(nóng)戶家庭的糧食種植比例。

1.2 農(nóng)地流轉與糧食種植結構

糧食作物是土地密集型產(chǎn)品，種植規(guī)模越大，單位成本越低，單位面積的種糧收益也越高[15]。一項對比中美兩國糧食生產(chǎn)的研究表明，中國的糧食生產(chǎn)仍然有利潤優(yōu)勢[16]。但美國糧食在全球市場的競爭力卻是中國無法比擬的。之所以如此，十分關鍵的一個原因是，美國糧食生產(chǎn)存在顯著的規(guī)模效應。2016年，美國農(nóng)場平均規(guī)模為178.9 hm2，而中國農(nóng)戶的戶均耕地規(guī)模僅為0.5 hm2。即使中國農(nóng)戶的單位土地利潤非常高，也無法在收入水平上和美國農(nóng)戶相比，甚至無法支撐中國農(nóng)戶的收入達到國內平均收入水平[17]。因而，小規(guī)模經(jīng)營的中國農(nóng)戶在進行生產(chǎn)決策時，為了盡可能的提升收入水平，會優(yōu)先考慮種植一定比例的經(jīng)濟作物，畢竟經(jīng)濟作物的收益更高。并且，規(guī)模偏小也讓農(nóng)戶有精力去從事勞動密集型的經(jīng)濟作物生產(chǎn)[18]。與此同時，諸多調查也證實，種植規(guī)模變大后農(nóng)戶會逐漸提高糧食種植比例[10]。因而，作為實現(xiàn)土地規(guī)模經(jīng)營重要手段的農(nóng)地流轉，很可能會通過改變土地規(guī)模來影響糧食種植結構。預測轉入土地時，經(jīng)營規(guī)模隨之擴大，規(guī)模效應逐漸凸顯，依靠種糧也能提高收入，這會激勵農(nóng)戶多種糧食；反之，轉出土地，農(nóng)戶更不傾向于種植糧食?；诖耍岢黾僬f2：農(nóng)地轉入有助于提升農(nóng)戶糧食種植比例，農(nóng)地轉出則會降低糧食種植比例。

2 數(shù)據(jù)說明與模型設定

2.1 數(shù)據(jù)說明

數(shù)據(jù)來源于農(nóng)業(yè)部農(nóng)村固定觀察點微觀調查。目前，該調查是國內覆蓋面最廣、延續(xù)時間最長的農(nóng)戶追蹤調查。調查采取類型抽樣方法進行抽樣，調查村的選擇根據(jù)各省、區(qū)、市村莊類型，分山區(qū)、丘陵區(qū)和平原區(qū)，城市郊區(qū)和非城市郊區(qū)，富裕地區(qū)和貧困地區(qū)，農(nóng)區(qū)、林區(qū)、牧區(qū)、漁區(qū)，然后在各類型內抽取一定單位構成樣本。目前，固定觀察點覆蓋中國大陸31個?。ㄗ灾螀^(qū)、直轄市）、357個縣（市、區(qū)）、360個村，每年調查23 000戶農(nóng)戶。因而，本文樣本量更大，且具有全國層面代表性，能夠較好反映全國層面農(nóng)業(yè)農(nóng)村的實際情況。之所以選擇2003-2012年為研究區(qū)段，主要是因為固定調查點問卷從2003年進行了較大程度的調整，2013年又再次進行了調整。因而，為保持研究連貫性選擇這一時段。就目前而言，這已經(jīng)是能夠獲取到的關于種植結構調整最完整的固定觀察點數(shù)據(jù)。而且，2003-2012這十年也是非農(nóng)就業(yè)和農(nóng)地流轉快速增長的時間區(qū)段，因而，本研究有助于理解這一區(qū)段非農(nóng)就業(yè)和農(nóng)地流轉究竟導致了怎樣的種植結構調整效應。鑒于中國的城鎮(zhèn)化和農(nóng)地流轉仍在推進當中，當前開展這一研究仍有著較強的理論和實踐意義。

2.2 變量設置

1）糧食種植結構。與已有成果保持一致，本文使用糧食作物種植面積占作物總種植面積（糧食作物面積+經(jīng)濟作物面積）的比例來顯示家庭層面的糧食種植結構調整。具體包括兩個層面，其一，以糧食作物種植面積占總種植面積的比例來反映種植結構的“非糧化”[19]。其二，既有成果很少關注的具體種類的糧食種植比例變化，考慮到水稻、小麥和玉米是中國最重要的三大糧食品種 ，本文使用三類主糧種植面積占總種植面積比例來顯示農(nóng)戶對不同品種糧食作物的種植。

2）非農(nóng)就業(yè)。以往文獻通常只使用一種指標來測度農(nóng)戶家庭的非農(nóng)就業(yè)，為了保障擬合結果穩(wěn)健性，本文同時采納兩種方式來測度。其一，使用非農(nóng)收入占家庭總收入的比例來表示，命名為非農(nóng)就業(yè)1。其二，使用家庭成員非農(nóng)工作時間占總工作時間比例來予以顯示，命名為非農(nóng)就業(yè)2。已有文獻較少區(qū)分非農(nóng)就業(yè)的類型，本文按照非農(nóng)工作地點差異，將非農(nóng)就業(yè)2細化為本地非農(nóng)就業(yè)和外地非農(nóng)就業(yè)[20]，以進一步測度兩種不同方式的非農(nóng)就業(yè)對農(nóng)戶種植結構是否有差異化影響。

3）農(nóng)地流轉。農(nóng)戶農(nóng)地流轉行為是本研究的核心解釋變量，鑒于農(nóng)地轉入會帶來種植規(guī)模的擴大，農(nóng)地轉出則會縮小種植規(guī)模，因而本文使用有序排列變量來顯示農(nóng)戶的農(nóng)地流轉行為。

4）影響種植結構的其他因素。為保障計量分析的穩(wěn)健性，本文引入戶主特征、家庭勞動力特征和家庭經(jīng)營特征等多個維度的控制變量。戶主通常是家庭農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的主要決策者，引入戶主年齡、性別、受教育程度和是否參加過農(nóng)業(yè)培訓來控制戶主個體特征和人力資本特征。家庭勞動力特征是影響種植結構的關鍵維度，以往研究多關注勞動力數(shù)量的可能影響，本文則同時關注勞動力數(shù)量、結構和質量對種植結構的影響，進而引入家庭勞動力數(shù)量、平均年齡、平均教育年限、平均健康程度[21]四個變量。家庭經(jīng)營特征對農(nóng)戶種植結構也可能產(chǎn)生影響，引入農(nóng)戶經(jīng)營規(guī)模、土地細碎化、農(nóng)業(yè)固定資產(chǎn)規(guī)模來控制這一層面的影響。

表1 變量基本統(tǒng)計特征Table 1 Basic statistical characteristics of variables

表1對上述變量進行了解釋和統(tǒng)計描述性分析。

2.3 模型選擇

本文使用的是2003—2012年農(nóng)業(yè)部固定觀察點的十年連續(xù)數(shù)據(jù)，是一個涵蓋中國大陸31個?。ㄗ灾螀^(qū)、直轄市）的面板數(shù)據(jù)，平均每年調研樣本數(shù)量達到了23 000戶樣本農(nóng)戶家庭，這遠遠大于已有大多數(shù)成果的樣本規(guī)模。并且，相對于截面數(shù)據(jù)和時間序列數(shù)據(jù)，面板可以提供更多的個體動態(tài)行為信息，還可以有效解決一些遺漏變量問題，起到提高估計精確度的效果。盡管大樣本已經(jīng)能較好的保障擬合結果穩(wěn)健性，本文為了提高擬合結果的可信度，一方面選擇時間和空間雙固定效應面板模型進行擬合回歸，來控制時間和區(qū)域層面可能帶來的異質性。另一方面，選擇使用穩(wěn)健標準誤，而不是大多數(shù)研究使用的標準誤?；鶞誓Ｐ驮O定如下：

式中：Git表示農(nóng)戶家庭i在t時期的糧食種植結構，Cit表示農(nóng)戶i在t時期的農(nóng)地流轉特征，a1為相應的影響系數(shù)；Fit表示農(nóng)戶i在t時期的非農(nóng)就業(yè)特征，a2為相應的影響系數(shù)。Xit為一系列控制變量，aβ為對應的影響系數(shù)，eit為隨機誤差項。

3 描述性分析

3.1 糧食種植及其結構變化

表2展示了2003—2012年期間全國農(nóng)戶糧食種植結構變化，糧食種植比例在2003—2008年期間呈現(xiàn)逐年遞減趨勢，下降了8.19個百分點，年均降幅達到了1.37%，這與全國層面的統(tǒng)計保持一致[19]。2009—2012年間，糧食種植比例雖然小幅波動，但基本趨于穩(wěn)定，每年保持在71%左右。2003—2012年水稻種植比例呈現(xiàn)逐年下降的趨勢，下降幅度達到了8.27個百分點。2003—2012年小麥種植比例雖然有所下降，減少了1.49個百分點，但不同年份之間差異并不大，呈現(xiàn)小幅波動態(tài)勢。玉米種植比例變化趨勢與水稻種植比例趨勢相反，2003—2012年間呈現(xiàn)逐年遞增態(tài)勢，十年間增長了8.02個百分點。從種植比例大小來看，2003—2006年間，水稻是最主要的種植品種，其次是玉米和小麥。但2007—2012年期間，玉米開始超越水稻，成為農(nóng)戶種植最廣泛的主糧品種。并且水稻和玉米的種植比例差距越來越大，2007年水稻種植比例僅低于玉米0.52個百分點，而2012年兩者已經(jīng)相差12.05個百分點。

表2 2003-2012年糧食種植比例變化（%）Table 2 Changes in the proportion of grain planting in 2003-2012 (%)

3.2 非農(nóng)就業(yè)與糧食種植

按照家庭成員非農(nóng)就業(yè)時間占比高低，將整體樣本區(qū)分為低度非農(nóng)就業(yè)農(nóng)戶（非農(nóng)就業(yè)時間占比小于20%）、中度非農(nóng)就業(yè)農(nóng)戶（非農(nóng)就業(yè)時間占比在20%～50%之間）和高度非農(nóng)就業(yè)農(nóng)戶（非農(nóng)就業(yè)時間占比大于50%）三大類型（表3）。縱向對比來看，隨著時間的推移，三種類型農(nóng)戶的糧食種植均有所下降。其中，尤以低度非農(nóng)就業(yè)農(nóng)戶最為劇烈，下降幅度達到了15.1%，中度非農(nóng)就業(yè)農(nóng)戶和高度非農(nóng)就業(yè)農(nóng)戶則分別下降7.61%和5.44%。橫向對比來看，2003—2012年期間三類農(nóng)戶中，高度非農(nóng)就業(yè)農(nóng)戶的糧食種植比例最高，中度非農(nóng)就業(yè)農(nóng)戶緊隨其后，低度非農(nóng)就業(yè)農(nóng)戶最低。2012年，高度非農(nóng)就業(yè)農(nóng)戶的糧食種植比例為72.81%，中度非農(nóng)就業(yè)農(nóng)戶為72.32%。而低度非農(nóng)就業(yè)農(nóng)戶只有63.36%。因而，從描述性分析不難發(fā)現(xiàn)，農(nóng)戶家庭非農(nóng)就業(yè)涉入程度越深，種糧比例反而越高。

表3 非農(nóng)就業(yè)與糧食種植比例（%）Table 3 Off-farm employment and grain planting ratio (%)

3.3 農(nóng)地流轉與糧食種植

表4顯示了2003—2012年間不同類型土地流轉戶的糧食種植比例?？v向對比來看，這期間轉入戶、非流轉戶和轉出戶的糧食種植比例都有所下降，降幅分別為5.44%，6.97%和6.98%。橫向對比來看，2003—2012年期間，轉入戶的糧食種植比例一直高于非流轉戶，而非流轉戶又一直高于轉出戶。因而，本文預期轉入土地有助于提升糧食種植比例，而轉出土地則會降低糧食種植比例。

表4 農(nóng)地流轉與糧食種植比例（%）Table 4 Farmland circulation and grain planting ratio (%)

4 計量結果與分析

4.1 非農(nóng)就業(yè)、農(nóng)地流轉與糧食種植比例變化

非農(nóng)就業(yè)和農(nóng)地流轉對農(nóng)戶糧食種植結構的影響如表5所示。在模型一中，農(nóng)地流轉和非農(nóng)就業(yè)1均通過了1%的顯著性水平檢驗，且影響系數(shù)為正。模型二中，農(nóng)地流轉在5%顯著性水平正向影響農(nóng)戶糧食種植，非農(nóng)就業(yè)2在1%顯著性水平正向促進農(nóng)戶糧食種植比例。本地外出務工和外地務工很可能對農(nóng)戶家庭的種植結構調整有差異化影響，但目前還鮮有研究意識到這一點。為此，在模型三中，本文將非農(nóng)就業(yè)2細分為本地非農(nóng)和外地非農(nóng)兩個亞類[20]。此時農(nóng)地流轉依然在5%顯著性水平正向促進農(nóng)戶糧食種植比例的提升，并且本地非農(nóng)就業(yè)和外地非農(nóng)就業(yè)均在1%顯著性水平正向影響糧食種植比例，即兩種非農(nóng)就業(yè)都有利于種植結構朝“趨糧化”的方向演進。

結合上述三個模型的擬合結果不難得出以下兩個結論：其一，家庭非農(nóng)就業(yè)深入程度越深，農(nóng)戶越可能種植糧食作物，即假說1成立。這與鐘甫寧等[7]、羅必良和仇童偉[12]的研究發(fā)現(xiàn)保持一致。其二，農(nóng)地流轉對農(nóng)戶糧食種植比例有顯著影響，其中，農(nóng)地轉入有利于提升糧食種植比例，農(nóng)地轉出則會降低糧食種植比例。由于固定觀察點的調查對象是一般農(nóng)戶，因而這一結果表明農(nóng)地流轉帶來的經(jīng)營規(guī)模的擴大確實有助于農(nóng)戶家庭增加糧食種植[22]，而規(guī)模的減少則會削弱農(nóng)戶種植糧食的比例，即假說2也成立。然而，這與大多數(shù)基于新型經(jīng)營主體的研究結果正好相反。針對新型經(jīng)營主體的研究多表明，農(nóng)地轉入導致了較為普遍的“非糧化”現(xiàn)象。因而，這也表明很有必要區(qū)分普通農(nóng)戶之間的農(nóng)地流轉，以及新型經(jīng)營主體參與的農(nóng)地流轉帶來的種植結構調整效應。前者會因為農(nóng)地轉入而轉向“趨糧化”，而后者則會帶來“去糧化”。

表5 非農(nóng)就業(yè)、農(nóng)地流轉與糧食種植Table 5 Off-farm employment, farmland circulation, and grain planting

穩(wěn)健影響農(nóng)戶糧食種植比例的變量還包括戶主是否接受過農(nóng)業(yè)培訓、家庭勞動力數(shù)量、家庭承包田地總面積、地塊數(shù)。具體而言，當戶主有農(nóng)業(yè)培訓經(jīng)歷時更可能增加糧食種植比例，說明對農(nóng)民的培訓有助于保障糧食安全。家庭勞動力數(shù)量在1%顯著性水平極為顯著的負向影響糧食種植比例，表明家庭勞動力稟賦越豐富，農(nóng)戶越傾向增加經(jīng)濟作物種植[10]。這很可能是因為，經(jīng)濟作物的收益更高，在家庭勞動力充足時，理性的農(nóng)戶會優(yōu)先考慮增加經(jīng)濟作物種植。與家庭勞動力數(shù)量相反，家庭承包田地總面積穩(wěn)健的在1%顯著性水平正向促進糧食種植，說明農(nóng)戶家庭土地資源越豐富，農(nóng)戶越可能增加糧食種植。即土地規(guī)模越大，作為土地密集型產(chǎn)品的糧食作物的相對優(yōu)勢會逐漸顯示出來，這與農(nóng)地流轉對糧食種植的影響也可以相互印證。地塊數(shù)也在1%顯著性水平穩(wěn)健的促進糧食種植比例，這說明農(nóng)戶家庭土地細碎化特征越明顯，農(nóng)戶反而更可能多的種植糧食作物。之所以如此，是因為經(jīng)濟作物對勞動力的需求更大，而土地細碎化又增加了勞動力勞作負擔，導致農(nóng)戶家庭勞動力稟賦約束趨緊。在此條件約束下，農(nóng)戶只能適應性增加糧食作物，減少經(jīng)濟作物的種植。

4.2 非農(nóng)就業(yè)、農(nóng)地流轉與三大主糧的種植

水稻、小麥、玉米是中國人的三大口糧，也是中國農(nóng)戶種植最多的三類糧食作物。表6進一步分析非農(nóng)就業(yè)和農(nóng)地流轉對種植不同種類糧食種植農(nóng)戶的影響。結果顯示，農(nóng)地流轉顯著促進水稻種植比例的提升，表現(xiàn)為農(nóng)戶的農(nóng)地轉入行為有助于增加水稻種植比例，農(nóng)地轉出行為則會顯著減少水稻種植比例。表明水稻生產(chǎn)存在顯著的土地規(guī)模效應。但結果同時表明，農(nóng)戶家庭非農(nóng)就業(yè)的變化并不影響農(nóng)戶對水稻的種植。對小麥種植，發(fā)現(xiàn)農(nóng)地流轉對小麥種植的影響并不穩(wěn)健。但非農(nóng)就業(yè)在1%顯著性穩(wěn)健的促進小麥種植，表現(xiàn)為非農(nóng)就業(yè)收入占比越高，非農(nóng)就業(yè)時間占比越高，農(nóng)戶越可能提升小麥種植比例。對于玉米種植，結果顯示農(nóng)地流轉的作用不再顯著，表明農(nóng)地流轉不是農(nóng)戶調整玉米種植比例的關鍵因素。與小麥類似，非農(nóng)就業(yè)依然對玉米的種植比例有顯著促進作用，表現(xiàn)為家庭非農(nóng)兼業(yè)程度越高，農(nóng)戶越傾向增加玉米種植比例。

表6的擬合結果表明，非農(nóng)就業(yè)對種植不同種類糧食作物農(nóng)戶的影響存在分化。推測這主要是因為三大糧食作物對勞動力的需求差異。就單位土地面積的勞動力需求而言，小麥和玉米的勞動力投入小于水稻，這兩種作物更適應短缺勞動力背景下的粗放式經(jīng)營。農(nóng)地流轉對種植不同種類糧食作物農(nóng)戶的影響也存在分化。推測主要因為2003-2012年期間水稻是三大主糧中單位面積凈利潤最高的品種，隨著水稻種植規(guī)模的擴大，農(nóng)戶家庭整體收入水平提升較快。小麥和玉米的利潤率較低，要達到規(guī)模效應需要更大的經(jīng)營規(guī)模來支撐。筆者依據(jù)歷年《全國農(nóng)產(chǎn)品成本收益資料匯編》進行計算，發(fā)現(xiàn)2003-2012年期間，每公頃水稻的凈利潤是小麥的2.4倍、玉米的1.5倍。因而，隨著經(jīng)營規(guī)模的擴大，水稻種植戶會理性的提升水稻種植比例。而種植相對效益較低的小麥和玉米的農(nóng)戶，并不會因為土地規(guī)模的小幅增加而相應提升小麥或玉米的種植比例。整體而言，擬合結果表明，種植水稻的農(nóng)戶是否增加水稻種植比例更多取決于土地資源，種植小麥的農(nóng)戶是否增加小麥種植、種植玉米的農(nóng)戶是否增加玉米種植則更多取決于勞動力資源配置。

表6 非農(nóng)就業(yè)、農(nóng)地流轉與三大主糧的種植Table 6 Off-farm employment, farmland circulation and cultivation of three staple grains

4.3 非農(nóng)就業(yè)與農(nóng)地流轉的交互效應

整體層面的分析表明，非農(nóng)就業(yè)和農(nóng)地流轉對糧食種植結構均有顯著的影響。但上述分析并沒有考慮到非農(nóng)就業(yè)和農(nóng)地流轉的交互效應。首先，非農(nóng)就業(yè)對農(nóng)地流轉有顯著影響。主流研究表明，非農(nóng)就業(yè)有效促進了農(nóng)地流轉市場發(fā)育，表現(xiàn)為非農(nóng)就業(yè)越普遍的地方農(nóng)地流轉市場規(guī)模越大，非農(nóng)就業(yè)率越高的農(nóng)戶家庭參與土地流轉的概率也相對較高[23]。其次，農(nóng)地流轉市場也會反向影響非農(nóng)就業(yè)市場。Deininger等[24]對中國，De Janvry等[25]對墨西哥的研究均證實，當農(nóng)戶土地流轉權利受到限制、土地流轉市場發(fā)育緩慢時，勞動力向非農(nóng)產(chǎn)業(yè)轉移就會受到負面影響。而流轉順暢的農(nóng)地市場則能夠有效解放家庭農(nóng)業(yè)勞動力，提升家庭成員非農(nóng)就業(yè)率。這意味著非農(nóng)就業(yè)和農(nóng)地流轉會相互影響。因而，在聯(lián)合分析非農(nóng)就業(yè)和農(nóng)地流轉對糧食種植結果的影響時，需要考慮到兩者的交互作用，具體見下表7。

表7 非農(nóng)就業(yè)與農(nóng)地流轉的交互作用Table 7 Interaction between off-farm employment and farmland circulation

其中，模型四在模型一的基礎之上引入非農(nóng)就業(yè)1和農(nóng)地流轉的交互項，模型五在模型二的基礎上引入非農(nóng)就業(yè)2和農(nóng)地流轉的交互項。此時，無論采納哪一種方式來測度非農(nóng)就業(yè)，非農(nóng)就業(yè)和農(nóng)地流轉的交互項均通過了1%的顯著性水平檢驗。說明非農(nóng)就業(yè)和農(nóng)地流轉確實會相互影響，兩個關鍵解釋變量之間存在明顯的交互作用?？紤]到交互項的影響系數(shù)為正，這意味著非農(nóng)就業(yè)顯著的負向調節(jié)農(nóng)地流轉對糧食種植比例的影響，而農(nóng)地流轉也顯著的負向調節(jié)非農(nóng)就業(yè)對糧食種植比例的影響。即非農(nóng)就業(yè)不利于農(nóng)地轉入通過擴大經(jīng)營規(guī)模來提升糧食種植，而農(nóng)地轉入也不利于非農(nóng)就業(yè)發(fā)揮正向促進糧食種植比例這一途徑的達成。這與理論預期完全相符，因為非農(nóng)就業(yè)會負向影響農(nóng)地轉入，正向促進農(nóng)地轉出。非農(nóng)就業(yè)率高的家庭通常會轉出土地，而不太可能轉入土地，從而弱化了土地流轉的規(guī)模效應。同時，農(nóng)地轉入會負向作用非農(nóng)就業(yè)，農(nóng)地轉出會正向促進非農(nóng)就業(yè)。也就是說，土地轉出也會通過便利家庭成員外出非農(nóng)就業(yè)來增強對糧食種植的影響，土地轉入則會通過阻礙非農(nóng)就業(yè)來弱化非農(nóng)就業(yè)對糧食種植的提升效應。

5 結論與啟示

5.1 結論

本文從非農(nóng)就業(yè)和農(nóng)地流轉的視角考察了農(nóng)戶家庭糧食種植結構變化，并利用具有全國層面代表性的2003—2012年農(nóng)業(yè)部固定觀察點大樣本調查數(shù)據(jù)，通過描述性分析和固定效應面板模型進行了實證檢驗。結果發(fā)現(xiàn)：①2003—2012年期間，全國層面糧食種植比例逐年下降。糧食內部結構也發(fā)生調整，水稻種植比例漸趨下降，小麥穩(wěn)中微降，玉米的種植比例快速提升。②非農(nóng)就業(yè)對糧食種植有顯著促進作用，表現(xiàn)為家庭收入中非農(nóng)收入占比越高，成員非農(nóng)就業(yè)時間比例越高，農(nóng)戶越傾向增加糧食種植。將非農(nóng)就業(yè)區(qū)分為本地非農(nóng)就業(yè)和外地非農(nóng)就業(yè)時，仍然發(fā)現(xiàn)兩種類型非農(nóng)就業(yè)均能夠有效提升糧食種植比例。③農(nóng)地流轉對糧食種植結構也有顯著影響，表現(xiàn)為農(nóng)地轉入能夠有效提升糧食種植比例，而農(nóng)地轉出則會降低糧食種植比例。④非農(nóng)就業(yè)和農(nóng)地流轉對三大主糧的影響出現(xiàn)分化，農(nóng)地流轉影響水稻種植，而小麥和玉米的種植受到非農(nóng)就業(yè)的影響。⑤非農(nóng)就業(yè)與農(nóng)地流轉存在顯著的交互作用，表現(xiàn)為非農(nóng)就業(yè)顯著負向調節(jié)農(nóng)地流轉對糧食種植的影響，而農(nóng)地流轉也會負向調節(jié)非農(nóng)就業(yè)對糧食種植結構的影響。

需要指出的是，本文雖然受到數(shù)據(jù)本身的限制，只能使用2003—2012年的數(shù)據(jù)進行研究。但這并不意味著基于這一套數(shù)據(jù)得出的結論已經(jīng)過時，或者說從非農(nóng)就業(yè)和農(nóng)地流轉視角分析農(nóng)戶的糧食種植結構調整行為對社會實踐就失去了借鑒意義。因為，2013年前后，農(nóng)戶的非農(nóng)就業(yè)和農(nóng)戶的農(nóng)地流轉行為并沒有出現(xiàn)結構性突變。就農(nóng)戶家庭的非農(nóng)就業(yè)而言，有較多的文獻發(fā)現(xiàn)，2013年以來中國農(nóng)戶仍然保持著“半工半耕”的兼業(yè)化態(tài)勢，城鎮(zhèn)化進程中實現(xiàn)城市融入的農(nóng)戶家庭仍然是少數(shù)。就農(nóng)地流轉而言，雖然近些年來中國的農(nóng)地流轉市場推進速度較快，截至2017年，大約有三分之一的農(nóng)地進入流轉市場。但是農(nóng)地流轉的主要形式并沒有發(fā)生重大變革，作為農(nóng)地流轉主體的農(nóng)戶流轉動機和流轉行為也沒有顯著變化。也就是說，2013年前后，盡管宏觀層面的非農(nóng)就業(yè)和農(nóng)地流轉有一定變化，但是微觀層面的農(nóng)戶行為，包括家庭勞動力資源配置行為和農(nóng)地流轉行為并沒有發(fā)生質的改變。因而，有理由相信，即使本文使用的是2003—2012年期間的歷史數(shù)據(jù)，得出的結論仍然適用于當前。

5.2 啟示

基于上述發(fā)現(xiàn)，可以得出以下幾點啟示。

第一，一個廣為接受的觀念是，農(nóng)村勞動力外流導致農(nóng)業(yè)勞動力減少會對糧食生產(chǎn)十分不利。但本文的研究表明，勞動力外流不僅沒有減少糧食種植比例，反而提高了農(nóng)戶種糧比例，即非農(nóng)就業(yè)導致了種植結構的“趨糧化”，無需過度擔心農(nóng)業(yè)勞動力流失會對糧食種植產(chǎn)生消極影響。

第二，農(nóng)地流轉帶來的經(jīng)營規(guī)模擴大有助于提升糧食種植比例，農(nóng)地轉出則會鼓勵糧食種植結構的“非糧化”。這一結果表明，普通農(nóng)戶轉入土地帶來的種植規(guī)模的擴大有助于保障糧食安全。這與諸多新型經(jīng)營主體出現(xiàn)的種植結構“非糧化”形成了鮮明對比，表明普通農(nóng)戶仍然是保障糧食安全的重要主體。因而，未來扶持家庭農(nóng)場、合作社等新型經(jīng)營主體的過程中，不能過度擠壓傳統(tǒng)農(nóng)戶的生存空間，而是應該意識到傳統(tǒng)農(nóng)戶在保留糧食安全中仍然發(fā)揮著十分重要的作用。同時，要充分關注農(nóng)地轉出導致的種植結構“非糧化”，適當予以引導，將“非糧化”程度控制在合理范圍之內。

第三，勞動力資源的再配置和土地資源的再配置對三大主糧有差異化影響，表明水稻生產(chǎn)的規(guī)模效應較為顯著，而小麥和玉米更適合兼業(yè)農(nóng)戶進行粗放式耕種。

第四，非農(nóng)就業(yè)和農(nóng)地流轉之間存在顯著的交互效應，因而，在推動農(nóng)戶種植結構調整時，不僅要關注勞動力資源和土地資源各自產(chǎn)生的影響，還要聯(lián)動考慮兩者的交互效應對種植結構的作用，形成多要素聯(lián)動的思路。

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