農(nóng)地流轉(zhuǎn)對農(nóng)戶收入的影響
——基于PSM模型的計量分析

洪名勇，楊單單，鄭淋議

(1.貴州大學(xué) 管理學(xué)院，貴州 貴陽 550025; 2.浙江大學(xué) 公共管理學(xué)院，浙江 杭州 310058)

農(nóng)地流轉(zhuǎn)問題一直是政府高度關(guān)注的關(guān)鍵話題。近年來，我國的經(jīng)濟(jì)發(fā)展步入了新階段，政府也在不斷探索各種形式的土地流轉(zhuǎn)模式創(chuàng)新實踐。1984年中央一號文件提出鼓勵土地逐步向種田能手集中，2002年的《中華人民共和國農(nóng)村土地承包法》明確了出租、轉(zhuǎn)包、轉(zhuǎn)讓、互換或者其他等農(nóng)地流轉(zhuǎn)模式。2003年的《農(nóng)村土地承包法》中也指出農(nóng)戶可以有償、依法、自愿進(jìn)行土地流轉(zhuǎn)。2007年黨的十七大明確提出要健全土地流轉(zhuǎn)市場，發(fā)展適度規(guī)模經(jīng)濟(jì)。2008年發(fā)布的《中共中央關(guān)于推進(jìn)農(nóng)村改革發(fā)展若干重大問題的決定》對于土地流轉(zhuǎn)的方式增加了“股份合作”，提出要發(fā)展多種形式的集約化規(guī)模經(jīng)營。2011—2015年連續(xù)5年的中央一號文件中均強(qiáng)調(diào)了要釋放土地經(jīng)營權(quán)的活力、積極推進(jìn)農(nóng)村土地經(jīng)營權(quán)有序流轉(zhuǎn)，促進(jìn)適度規(guī)模經(jīng)營。2016年中央一號文件提出，要持續(xù)引導(dǎo)土地經(jīng)營權(quán)合理有序流轉(zhuǎn)，鼓勵農(nóng)戶自愿互換承包地塊促成規(guī)?；?jīng)營。2017年中央一號文件提出，要以代耕代種、經(jīng)營權(quán)流轉(zhuǎn)等形式促進(jìn)土地流轉(zhuǎn)規(guī)模經(jīng)營的建成，引導(dǎo)地方政府探索土地流轉(zhuǎn)履約保證保險。中國自實行家庭聯(lián)產(chǎn)承包責(zé)任制以來，調(diào)動了農(nóng)民的生產(chǎn)積極性，在土地生產(chǎn)力大大提高、農(nóng)民收入逐年增加的同時，土地細(xì)碎化、農(nóng)業(yè)兼業(yè)化等問題也逐漸顯露出來。在2018年的中央一號文件中強(qiáng)調(diào)了要持續(xù)保障農(nóng)村土地承包關(guān)系穩(wěn)定，全面完成土地承包經(jīng)營權(quán)確權(quán)登記頒證工作，發(fā)展多種形式適度規(guī)模經(jīng)營。

目前學(xué)術(shù)界也對農(nóng)地流轉(zhuǎn)對農(nóng)民收入的影響做了大量研究。一部分學(xué)者認(rèn)為，農(nóng)地流轉(zhuǎn)能有效增加農(nóng)民收入。農(nóng)地流轉(zhuǎn)能夠更高效地配置土地資源，促進(jìn)農(nóng)地集約化經(jīng)營[1]，緩解農(nóng)民的貧困狀況[2-3]。發(fā)育良好的土地租賃市場可以減少流轉(zhuǎn)成本[4-6]，促進(jìn)土地生產(chǎn)效率的提高[7]，提高農(nóng)戶財產(chǎn)性收入[8]，增加農(nóng)戶福利[9]。韓嘯等的研究發(fā)現(xiàn)農(nóng)地流轉(zhuǎn)對轉(zhuǎn)入戶收入具有顯著的正向效應(yīng)，而對轉(zhuǎn)出戶收入的影響并不明顯[10]。許恒周等的研究結(jié)果表明，農(nóng)地流轉(zhuǎn)對農(nóng)戶收入的影響隨著流轉(zhuǎn)期限的推進(jìn)而增強(qiáng)[11]。農(nóng)地流轉(zhuǎn)促進(jìn)農(nóng)戶收入水平的提高[12-16]，相對而言,農(nóng)地流轉(zhuǎn)對租出土地的農(nóng)戶收入促進(jìn)作用大于租入土地農(nóng)戶[17-18]，但會降低其人均種植業(yè)純收入[19]。然而也有一些學(xué)者認(rèn)為農(nóng)地流轉(zhuǎn)并不能促進(jìn)農(nóng)民增收。彭代彥等的研究發(fā)現(xiàn)農(nóng)地流轉(zhuǎn)雖然減少了農(nóng)地細(xì)碎化程度，但農(nóng)民收入水平并不一定會相應(yīng)增加[20]。農(nóng)地流轉(zhuǎn)可以明顯促進(jìn)農(nóng)業(yè)適度規(guī)模經(jīng)營，但是不能提高農(nóng)戶收入水平[21]，對農(nóng)戶收入具有明顯負(fù)向效應(yīng)[22]。Besley等[23]認(rèn)為農(nóng)地流轉(zhuǎn)有時并不能刺激農(nóng)民增加農(nóng)業(yè)投資，農(nóng)戶土地經(jīng)營規(guī)模增加對農(nóng)民收入的影響并不明顯[24]，Lan Zhang等的研究發(fā)現(xiàn)租出土地不利于農(nóng)戶收入的提高[25]。因此，已有關(guān)于農(nóng)地流轉(zhuǎn)對農(nóng)戶收入的影響研究尚未形成統(tǒng)一的結(jié)論，一部分學(xué)者認(rèn)為農(nóng)地流轉(zhuǎn)能顯著促進(jìn)農(nóng)戶收入水平的提高，另一部分學(xué)者則持有相反觀點。

為進(jìn)一步檢驗農(nóng)地流轉(zhuǎn)對農(nóng)戶收入的影響，本文基于全國性的農(nóng)戶微觀調(diào)研數(shù)據(jù)——中國家庭動態(tài)跟蹤調(diào)查數(shù)據(jù)庫(CFPS)，從不同角度估計土地流轉(zhuǎn)分別對農(nóng)戶人均純收入、農(nóng)戶人均農(nóng)業(yè)收入、農(nóng)戶人均非農(nóng)收入的作用效果，以期為農(nóng)地流轉(zhuǎn)的農(nóng)戶收入效應(yīng)研究提供理論依據(jù)。總體上，本文的邊際貢獻(xiàn)在于：第一，本文利用傾向得分匹配模型(PSM)，充分考慮了農(nóng)戶流轉(zhuǎn)土地的自選擇、異質(zhì)性問題，借助全國性樣本準(zhǔn)確估計了農(nóng)地流轉(zhuǎn)對農(nóng)戶收入的凈促進(jìn)效應(yīng)。第二，本文從人力資本、區(qū)域差異等方面來深入探討農(nóng)地流轉(zhuǎn)行為對農(nóng)戶增收的組群差異，在研究內(nèi)容上更為完整，為政府進(jìn)一步完善農(nóng)地流轉(zhuǎn)制度、合理有序推進(jìn)農(nóng)地流轉(zhuǎn)提供實證支撐。

一、理論基礎(chǔ)與分析框架

在土地經(jīng)營權(quán)被不斷放活的政策導(dǎo)向下，作為土地要素配置的重要方式，農(nóng)地流轉(zhuǎn)對于農(nóng)民收入增長具有重要意義[1]。對于農(nóng)地流轉(zhuǎn)家庭而言，具體可以劃分為租入戶家庭和租出戶家庭。從農(nóng)民收入構(gòu)成來看，農(nóng)民收入主要包括農(nóng)業(yè)收入與非農(nóng)收入兩個板塊。其中，農(nóng)業(yè)收入指農(nóng)民從事農(nóng)業(yè)經(jīng)營性生產(chǎn)與經(jīng)營活動所獲得的收入總額，非農(nóng)收入主要包括財產(chǎn)性收入、轉(zhuǎn)移性收入與工資性收入等。綜合已有研究，并結(jié)合中國情景，本文將從農(nóng)民家庭人均純收入、人均農(nóng)業(yè)收入、人均非農(nóng)收入等維度探討農(nóng)地流轉(zhuǎn)對農(nóng)民收入增長的影響機(jī)制(詳見圖1)。

圖1 農(nóng)地流轉(zhuǎn)對農(nóng)民收入增長影響的作用機(jī)理

對于租出戶來說：第一，就農(nóng)業(yè)收入而言，由于土地經(jīng)營面積的減少，農(nóng)戶會減少對土地農(nóng)業(yè)生產(chǎn)要素的投入，土地的轉(zhuǎn)出也意味著農(nóng)戶家庭勞動力會向非農(nóng)部門轉(zhuǎn)移，從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的勞動力人數(shù)會相應(yīng)減少，降低農(nóng)戶家庭人均種植業(yè)收入，也會導(dǎo)致土地投入的單位生產(chǎn)要素成本增加，故租出土地可能會導(dǎo)致農(nóng)戶家庭的農(nóng)業(yè)經(jīng)營收入減少。第二，就工資性收入而言，租出土地可以使農(nóng)戶家更加有效地進(jìn)行資源配置，改善以前收入方式單一的狀況，而且農(nóng)民在將閑置的土地等資源流轉(zhuǎn)給第三方后，農(nóng)民可以擁有更多的選擇就業(yè)的機(jī)會，能夠從土地束縛中解脫出來，逐漸轉(zhuǎn)移到二、三產(chǎn)業(yè)，就業(yè)的轉(zhuǎn)移使得農(nóng)民工資性收入水平增加。第三，就轉(zhuǎn)移性收入而言，盡管農(nóng)戶租出了土地，但是在我國大部分地區(qū)還是將糧食補(bǔ)貼等直接發(fā)給原承包戶，故農(nóng)戶家庭的轉(zhuǎn)移性收入不一定減少。第四，就財產(chǎn)性收入而言，由于租出土地可以相應(yīng)獲得土地、資本等資源帶來的報酬(糧食作物或租金)、利息收入等，故財產(chǎn)性收入可能增加。因而，租出土地可能會增加農(nóng)戶家庭的非農(nóng)收入。

綜上所述，租入土地有助于正向提高農(nóng)戶家庭的農(nóng)業(yè)收入，而租入土地對非農(nóng)收入的影響效應(yīng)作用方向未知；租出土地有助于提高農(nóng)戶家庭的非農(nóng)收入，而不利于其農(nóng)業(yè)收入水平的增加?？傮w而言，由于農(nóng)業(yè)收入和非農(nóng)收入的預(yù)期方向不盡一致，因此，無論是租入戶還是租出戶，農(nóng)地流轉(zhuǎn)對家庭人均純收入的影響尚未可知。

二、數(shù)據(jù)來源與實證策略

(一)方法選擇

在農(nóng)地流轉(zhuǎn)對農(nóng)戶收入影響效應(yīng)研究方面，現(xiàn)有研究較多使用了多元線性回歸模型[10，17]、混合數(shù)據(jù)logit模型[18]等，這些模型大都沒有克服農(nóng)戶家庭的自選擇問題以及考慮不同農(nóng)戶家庭之間的異質(zhì)性問題，因為不同家庭所處的地理位置、經(jīng)濟(jì)發(fā)展情況、政策環(huán)境也不一樣；要克服變量內(nèi)生性問題，可以考慮尋找一組合適的工具變量。然而，合適工具變量的選取一般很難，也可能存在與內(nèi)生變量弱相關(guān)的情況，導(dǎo)致估計結(jié)果可能有偏誤。要準(zhǔn)確估計農(nóng)戶流轉(zhuǎn)土地收入效應(yīng)的關(guān)鍵問題在于任何農(nóng)戶在同一時點只能是流轉(zhuǎn)土地和不流轉(zhuǎn)土地的狀態(tài)之一，我們不可能同時捕捉到同一農(nóng)戶的兩種狀態(tài)下的收入，這實際上是數(shù)據(jù)缺失問題，也是反事實推斷分析框架。因此，本文選擇傾向得分匹配方法(PSM)估計農(nóng)地流轉(zhuǎn)對我國農(nóng)戶家庭收入的影響，PSM可以很好地模擬出已經(jīng)流轉(zhuǎn)土地的農(nóng)戶若未流轉(zhuǎn)土地時的反事實收入。傾向得分匹配方法(PSM)是由Rosembaum[26]等于1983年提出的，它是指在一系列可觀測特征條件下，基于參與者條件概率對處理組與控制組進(jìn)行匹配的一種模擬算法。PSM可以很好地解決農(nóng)戶流轉(zhuǎn)土地時自選擇行為造成的選擇偏差與有偏估計問題，在處理數(shù)據(jù)時最大限度地控制了樣本的異質(zhì)性等其他模型很難把控的問題。

(二)研究步驟

首先，通過Logit模型或者Probit求得租入土地農(nóng)戶與租出土地農(nóng)戶的條件概率值，即傾向得分值。本文使用Logit模型得到處理組農(nóng)戶家庭條件概率值Pi，對照組農(nóng)戶家庭j條件概率值Pj。傾向性得分定義為：

P(Xi)=Pr{expi=1/Xi}

(1)

(2)

其次，選擇匹配方法及匹配效果的檢驗，本文最終選取三種匹配方法進(jìn)行匹配，并將匹配結(jié)果進(jìn)行比較。1.最近鄰匹配。它是找到控制組中與處理組農(nóng)戶樣本傾向得分值差距最小的調(diào)查樣本當(dāng)作自己的匹配對象。2.半徑匹配。它是提前設(shè)定好一個半徑，半徑取值為正，然后找出設(shè)定半徑范圍中單位圓內(nèi)的全部控制樣本。3.核匹配。它是指生成一個虛擬對象來匹配處理組農(nóng)戶樣本，生成的原則即為對現(xiàn)有的控制變量做權(quán)重平均，且權(quán)重的取值和處理組農(nóng)戶樣本、對照組農(nóng)戶樣本傾向得分值呈現(xiàn)反向相關(guān)關(guān)系，其作為一種非參數(shù)匹配方法，能夠充分利用樣本信息。隨后進(jìn)行匹配效果的檢驗，傾向匹配方法估計反事實收入要滿足以下兩個前提條件：條件獨立性與共同支撐條件。為保障匹配效果的有效性，一是保障處理組農(nóng)戶樣本通過傾向值相識度都能和對照組農(nóng)戶樣本相配對；二是通過檢驗匹配的平衡性分析處理組與對照組農(nóng)戶樣本在匹配變量上是否相同或相似，若差異顯著則表明本次配對結(jié)果不夠理想。最后，依據(jù)傾向得分估計出流轉(zhuǎn)土地農(nóng)戶的反事實收入，即其未流轉(zhuǎn)土地的收入水平，并與其真實收入水平進(jìn)行比較，測算處理組農(nóng)戶與對照組農(nóng)戶的平均收入差異，即為流轉(zhuǎn)農(nóng)戶的平均處理效應(yīng)(ATT)，則可以得到農(nóng)地流轉(zhuǎn)對農(nóng)戶收入的凈促進(jìn)效果。

(三)數(shù)據(jù)來源與說明

本文的研究數(shù)據(jù)來源于中國家庭動態(tài)跟蹤調(diào)查項目(China Family Panel Studies，簡寫為CFPS)，該數(shù)據(jù)庫調(diào)查項目是由北京大學(xué)中國社會科學(xué)調(diào)查中心(ISSS)以及北京大學(xué)社會科學(xué)各院系的學(xué)術(shù)力量共同設(shè)計并組織實施的社會跟蹤調(diào)查項目，全國基線調(diào)查在2010年正式開展，歷時追蹤社區(qū)、家庭、個體等多個層面的實時調(diào)研數(shù)據(jù),來反映我國社會經(jīng)濟(jì)、人口特征、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、教育情況以及居民生活狀況的變遷，數(shù)據(jù)庫涉及的調(diào)查對象是我國25個省、市、自治區(qū)(不包括臺灣、澳門、香港、寧夏回族自治區(qū)、新疆維吾爾自治區(qū)、內(nèi)蒙古自治區(qū)、西藏自治區(qū)、海南省、青海省)的農(nóng)戶家庭情況，這25個省、市、自治區(qū)的人口數(shù)量大約占中國總?cè)丝?不包括臺灣、澳門、香港)的95%，具有很好的代表性。

本文的研究對象是農(nóng)村家庭，選用的是CFPS2012數(shù)據(jù)庫，經(jīng)過對數(shù)據(jù)的整理發(fā)現(xiàn)，剔除關(guān)鍵信息缺失，收入明顯不合理的農(nóng)戶家庭，同時剔除農(nóng)戶樣本數(shù)小于10且既租入又租出的農(nóng)戶樣本，最后得到有效農(nóng)戶樣本5 818個，其中，未流轉(zhuǎn)農(nóng)戶4 473個，租入土地農(nóng)戶820個，租出土地農(nóng)戶525個，占比分別為14.09%、9.02%。計算得到，所有調(diào)查樣本的租入土地總面積為7 765畝，租入率(租入總面積/承包總面積)為18.4%，租出土地總面積為4 560畝，租出率(租出總面積/承包總面積)為10.8%，分布在281個村，24個省(市、自治區(qū))，其中西部地區(qū)7個省(直轄市)，東部地區(qū)9個省(直轄市)，中部地區(qū)8個省(直轄市)。

(四)變量選擇與指標(biāo)描述

在變量選擇上，本文選擇的結(jié)果變量為農(nóng)戶收入(家庭人均純收入，家庭人均非農(nóng)收入以及家庭人均農(nóng)業(yè)收入)，為了更直觀地反應(yīng)農(nóng)地流轉(zhuǎn)的收入效應(yīng)，對因變量進(jìn)行了對數(shù)處理。關(guān)鍵變量：是否流轉(zhuǎn)土地。0表示未流轉(zhuǎn)土地；1表示租入土地；2表示租出土地。根據(jù)模型的平行假設(shè)要求，本文會盡可能多地控制影響農(nóng)地流轉(zhuǎn)決策的變量。

本文的變量選取包括三個維度:家庭變量特征、村級變量特征以及地區(qū)虛擬變量。家庭變量特征包括家庭人均農(nóng)業(yè)收入、家庭人均房產(chǎn)價值、人均農(nóng)業(yè)生產(chǎn)性固定資產(chǎn)、人均承包的耕地面積等。村級變量特征包括60歲以上人口占常住人口比例、村外出打工比例、村委會到縣城的時間、農(nóng)村地貌特征等。虛擬變量包括東部、西部、中部。家庭變量特征(除了結(jié)果變量與流轉(zhuǎn)決策)、村級變量特征、地區(qū)虛擬變量統(tǒng)稱為協(xié)變量。具體如表1。

由表1可知，在所有調(diào)查樣本中，共820戶家庭租入土地，占總樣本14.09%；共525戶家庭租出土地，占總樣本的9.02%。租入土地的農(nóng)戶家庭村委會到縣城的時間相對于租出土地農(nóng)戶家庭更短，這也意味著農(nóng)村交通越便利的區(qū)域更有利于租入土地，村莊的交通便利情況在一定程度上也可以間接反映出該地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r以及最新的農(nóng)業(yè)新技術(shù)應(yīng)用到該地區(qū)的傳輸成本。農(nóng)戶家庭人均純收入(對數(shù))在未流轉(zhuǎn)樣本中的平均值為8.58，在租入樣本中的均值為8.76，在租出樣本中的均值為8.75，可以看出，農(nóng)地流轉(zhuǎn)能顯著提高農(nóng)戶家庭的收入水平。

三、農(nóng)戶流轉(zhuǎn)土地決策方程估計

為實現(xiàn)未參與流轉(zhuǎn)的對照組農(nóng)戶樣本與租出土地的農(nóng)戶樣本配對，要測算農(nóng)戶的土地流轉(zhuǎn)決策方程(農(nóng)地租出方程與農(nóng)地租入方程)，本文使用stata13.1軟件運(yùn)行模型。農(nóng)地租入方程包括租入土地農(nóng)戶(820戶)與未參與土地流轉(zhuǎn)的農(nóng)戶(4 473戶)，總共5 293個家庭樣本。農(nóng)地租出方程包括租出土地農(nóng)戶(525戶)與未參與土地流轉(zhuǎn)的農(nóng)戶(4 473戶)，共計4 998個家庭樣本。Logit估計結(jié)果見表2。

從表2的估計結(jié)果可以看出，模型的Wald卡方值在1%的水平上顯著，表明模型整體擬合度令人滿意。家庭勞動力數(shù)對租入土地具有積極影響，對租出土地具有消極影響，由此可以看出，家庭勞動力數(shù)量越多，越會傾向于租入土地。勞動力平均受教育年限在兩個模型中都顯著異于0，且對租入、租出土地均具有正向影響。勞動力平均受教育水平越高，越有可能掌握更多的社會資源，知識面更開闊，越有可能敏銳地識別并抓住機(jī)遇進(jìn)行土地流轉(zhuǎn)。勞動力平均年齡較大的家庭，農(nóng)戶租出土地的概率要高于租入土地。村委會到縣城的時間即表示交通情況，交通便利程度越好，農(nóng)戶越傾向于租入土地。相對于西部地區(qū)，東部、中部區(qū)域農(nóng)戶流轉(zhuǎn)土地的活躍程度更高。

表1 變量定義及統(tǒng)計描述

注：1. LZ流轉(zhuǎn)決策變量：未流轉(zhuǎn)=0，租入=1，租出=2。

2.Landf農(nóng)村地貌特征：丘陵=1，高山=2，高原=3，平原=4，草原=5，其他=6。

3.East區(qū)域虛擬變量：東部地區(qū)=1，非東部地區(qū)=0。

4.Mid區(qū)域虛擬變量：中部地區(qū)=1，非中部地區(qū)=0。

表2 土地流轉(zhuǎn)決策方程估計結(jié)果

注:P<0.1*， P<0.05**，P<0.01***。

四、農(nóng)地流轉(zhuǎn)對收入增長的影響：數(shù)值測算

(一)共同支撐域與PSM結(jié)果

為保證匹配效果，我們在計算得出農(nóng)戶家庭租出土地和租入土地的傾向得分以后，還需要進(jìn)一步討論匹配對象的共同支撐域。傾向得分匹配后的密度函數(shù)圖如圖2所示。由圖2可以看出，匹配過后農(nóng)戶家庭租入土地、租出土地與對照組未流轉(zhuǎn)土地農(nóng)戶的傾向得分區(qū)間具有相當(dāng)大范圍的重疊區(qū)間，這些重疊區(qū)間也就是共同支撐域，所以本文匹配的共同支撐條件很好，大部分樣本觀察值在共同取值范圍內(nèi)，進(jìn)行傾向得分配對時能比較全面地利用樣本信息，損失的樣本量較小。

圖2 農(nóng)戶傾向得分匹配后的密度函數(shù)圖

按照不同的匹配方法樣本觀察值的損失量不同，我們比較了不同匹配方法下的樣本最大損失數(shù)，匹配結(jié)果顯示：處理組中樣本觀察值最多損失120個，對照組最多損失477個樣本。由于處理組租入農(nóng)地家庭820戶，租出農(nóng)地家庭525戶，對照組未流轉(zhuǎn)農(nóng)地家庭4 473戶，即處理組損失120個樣本后，還有405個匹配樣本，對照組損失477個樣本后，也仍有3 996個匹配樣本，表明本文的樣本匹配效果很好。

(二)平衡性檢驗

傾向得分值(Pscore)估計的目的主要在于使得農(nóng)戶的解釋變量在處理組樣本數(shù)據(jù)和對照組樣本數(shù)據(jù)之間均衡分布。三種匹配均采用Stata13.1軟件中的Psmatch2命令，半徑匹配設(shè)定半徑為0.01，最近鄰匹配n設(shè)定為2，其他采用默認(rèn)設(shè)定，在完成樣本配對后，要進(jìn)行平衡性檢驗，檢驗結(jié)果如表3、表4所示。平衡檢驗結(jié)果的標(biāo)準(zhǔn)偏差絕對值越小，那么模型配對效果越好。一般來說，標(biāo)準(zhǔn)偏差的絕對值只要小于20，就說明匹配效果比較好。此外，需要測算匹配變量的標(biāo)準(zhǔn)偏差以及對處理組農(nóng)戶與對照組農(nóng)戶配對后，對變量的均值進(jìn)行T檢驗來檢測處理組、對照組存在顯著差異與否，若不存在統(tǒng)計上的顯著差異就說明匹配效果符合要求。由表3、表4可知，無論是租入農(nóng)戶還是租出農(nóng)戶，從變量配對以后的標(biāo)準(zhǔn)偏差與T檢驗結(jié)果來看，最近鄰匹配、核匹配與半徑匹配結(jié)果的標(biāo)準(zhǔn)偏差的絕對值都沒有超過20，T檢驗結(jié)果表明只有人均金融資產(chǎn)價值在租出與未流轉(zhuǎn)兩組最近鄰匹配的均值差異在10%水平上顯著，其他變量配對后在處理組農(nóng)戶樣本和控制組農(nóng)戶樣本之間沒有顯著差異。此外，配對后的Pseudo R2值變得很小，LR chi2的概率值都不顯著。因此，匹配明顯降低了處理組與對照組兩組間解釋變量分布的差異，最大限度控制了樣本選擇偏誤，這說明平衡檢驗結(jié)果令人滿意。

(三)農(nóng)地流轉(zhuǎn)與農(nóng)民收入增長

本文從農(nóng)戶農(nóng)業(yè)收入與農(nóng)戶非農(nóng)收入兩個角度研究農(nóng)地流轉(zhuǎn)對農(nóng)民增收的影響，不同農(nóng)地流轉(zhuǎn)行為對農(nóng)戶收入構(gòu)成的影響情況不同。對于租入土地農(nóng)戶家庭來說，租入土地擴(kuò)大了其農(nóng)地經(jīng)營規(guī)模，可以更充分地利用農(nóng)戶家庭已有的人力資本，發(fā)揮土地的規(guī)模經(jīng)濟(jì)效應(yīng)，減少單位農(nóng)業(yè)要素投入生產(chǎn)成本，增加農(nóng)民的農(nóng)業(yè)收入。此外，隨著土地經(jīng)營規(guī)模的擴(kuò)大，農(nóng)戶可能會增加對農(nóng)業(yè)器械等固定資產(chǎn)的投資，家庭資產(chǎn)得到更充分的利用，有助于促進(jìn)其財產(chǎn)性收入的提高。由于農(nóng)業(yè)投入成本的加大，在當(dāng)下農(nóng)業(yè)補(bǔ)貼政策下，也會獲得更多的良種補(bǔ)貼，農(nóng)具器械購置補(bǔ)貼以及部分小規(guī)模租入土地的農(nóng)戶可能存在兼業(yè)行為，故其非農(nóng)收入也可能增加。對于租出土地農(nóng)戶家庭來說，一方面，租出土地可以使其更有效地配置勞動力資源，使農(nóng)戶從土地束縛中解脫出來，擁有更多的非農(nóng)就業(yè)機(jī)會，同時也可能獲得釋放的土地、資本等資源帶來的租金(糧食作物)、利息收入，有助于提升農(nóng)戶的非農(nóng)收入。另一方面，租出土地農(nóng)戶由于農(nóng)地經(jīng)營規(guī)模減少以及勞動力的非農(nóng)化轉(zhuǎn)移，不利于其農(nóng)業(yè)收入的增加?？傮w上，租出土地帶來的農(nóng)戶非農(nóng)收入的增加幅度大于其農(nóng)業(yè)收入的減少幅度。表5給出了在三種匹配方法下測算的農(nóng)地租入與農(nóng)地租出對農(nóng)戶收入增長的促進(jìn)作用(包括農(nóng)戶人均純收入、農(nóng)戶人均農(nóng)業(yè)收入以及農(nóng)戶人均非農(nóng)收入)。由表可知，雖然采用了多種匹配方法，但模型模擬出的結(jié)果基本一致，表明本文的結(jié)果具有很強(qiáng)的穩(wěn)健性。除了租出農(nóng)地的農(nóng)戶人均農(nóng)業(yè)收入外，農(nóng)地租出家庭的農(nóng)戶人均收入、農(nóng)戶人均非農(nóng)收入的增長測算結(jié)果均通過了顯著性檢驗，農(nóng)地租出促進(jìn)了農(nóng)戶收入水平的提高，由于租出土地不利于農(nóng)戶農(nóng)業(yè)收入的增加，故租出戶的農(nóng)業(yè)收入沒有通過顯著性檢驗；而租入土地的農(nóng)戶人均收入、農(nóng)戶人均非農(nóng)收入以及農(nóng)戶人均農(nóng)業(yè)收入的增長測算結(jié)果均通過了顯著性檢驗，租入農(nóng)戶的非農(nóng)收入之所以會增加，可能是由于其擴(kuò)大經(jīng)營規(guī)模時購置了更多的固定資產(chǎn)，獲得了更多的農(nóng)業(yè)補(bǔ)貼收入以及部分農(nóng)戶可能存在兼業(yè)行為，這些都會導(dǎo)致租入農(nóng)戶非農(nóng)收入的增加。在表5的最后三行給出了三種匹配方法的均值。由表可知，農(nóng)地流轉(zhuǎn)行為顯著促進(jìn)了參與農(nóng)戶家庭收入的提高，在排除其他因素的作用下，租入農(nóng)地的農(nóng)戶人均收入會提高24.6%(exp(0.22)-1)，農(nóng)戶人均農(nóng)業(yè)收入提高47.7%(exp(0.39)-1)。租出農(nóng)地的農(nóng)戶人均收入會提高11.6%(exp(0.11)-1)，農(nóng)戶人均非農(nóng)業(yè)收入提高10.5%(exp(0.10)-1)。而和處理組、對照組農(nóng)戶收入差異的統(tǒng)計結(jié)果(表1)比較以后，可以發(fā)現(xiàn)傾向得分匹配后測算的農(nóng)戶收入增長與統(tǒng)計結(jié)果存在差異，表1中租入家庭的戶均收入差異0.18，小于PSM測算的0.22，租出家庭的戶均收入差異0.17，大于PSM測算的0.11。因此，統(tǒng)計方法低估了農(nóng)地流轉(zhuǎn)對租入農(nóng)戶收入的促進(jìn)作用，高估了農(nóng)地流轉(zhuǎn)對租出農(nóng)戶的增收效應(yīng)。傾向得分匹配方法(PSM)在控制了處理組與對照組農(nóng)戶的家庭層面特征數(shù)據(jù)、村級層面的特征數(shù)據(jù)、地區(qū)層面特征數(shù)據(jù)等相同或相似之后，可以估計出僅僅以農(nóng)戶是否流轉(zhuǎn)土地為不同的農(nóng)戶收入變化，可以得到更為精確的估計結(jié)果。

表3 匹配變量平衡性檢驗(租入農(nóng)地)

表4 匹配變量平衡性檢驗(租出農(nóng)地)

表5 農(nóng)地流轉(zhuǎn)收入增長的促進(jìn)作用測算結(jié)果

注:P<0.1*， P<0.05**，P<0.01***。

五、農(nóng)地流轉(zhuǎn)對收入增長的影響：組群差異

本文分別根據(jù)農(nóng)戶勞動力平均受教育水平以及所處區(qū)域位置將農(nóng)戶分組，然后每組內(nèi)分別將租入、租出農(nóng)戶與未流轉(zhuǎn)農(nóng)戶匹配，以便進(jìn)一步研究租入、租出土地對農(nóng)戶家庭收入促進(jìn)的組群差異情況。不同分組內(nèi)農(nóng)地流轉(zhuǎn)對農(nóng)戶收入的促進(jìn)作用通過最近鄰匹配給出，具體結(jié)果見表6。

表6 農(nóng)地流轉(zhuǎn)促進(jìn)作用的組群差異結(jié)果

注:P<0.1*， P<0.05**，P<0.01***。

農(nóng)戶的受教育情況作為十分重要的人力資本，不僅會對農(nóng)戶家庭的農(nóng)地流轉(zhuǎn)行為產(chǎn)生影響，而且在農(nóng)戶家庭參與土地流轉(zhuǎn)以后，對農(nóng)戶家庭的收入增長也有顯著的促進(jìn)作用。對土地流轉(zhuǎn)農(nóng)戶而言，受教育程度高，代表農(nóng)戶擁有更為開闊的視野與豐富的專業(yè)知識，更容易抓住非農(nóng)就業(yè)機(jī)會，提高非農(nóng)收入，由于知識面的開拓，對租入土地的利用效率也會更高。表6結(jié)果表明，勞動力平均受教育水平在高中及以上的農(nóng)戶，流轉(zhuǎn)土地后對收入增長的促進(jìn)作用更顯著(農(nóng)地租入與農(nóng)地租出農(nóng)戶人均收入分別是9.08和9.06)。此外，勞動力平均受教育水平在高中及以上的農(nóng)戶，在租出農(nóng)地后對非農(nóng)收入的促進(jìn)作用以及租入農(nóng)地后對農(nóng)業(yè)收入的促進(jìn)作用均明顯大于最近鄰匹配下所有農(nóng)戶。農(nóng)戶人力資本越多，農(nóng)地流轉(zhuǎn)的收入促進(jìn)效應(yīng)越強(qiáng)[14,19]。

除了人力資本以外，農(nóng)戶所處地理位置也對農(nóng)戶的土地流轉(zhuǎn)參與行為有重要影響，并在農(nóng)戶流轉(zhuǎn)土地以后，間接影響農(nóng)戶的收入增長。我國不同區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展不平衡，東部、中部區(qū)域相對于西部來說，無論是地形交通、經(jīng)濟(jì)、技術(shù)等方面都發(fā)展得更為通達(dá)，且西部地區(qū)很多省份特殊的地形及環(huán)境也對農(nóng)地流轉(zhuǎn)造成了很大影響，進(jìn)而導(dǎo)致了東部、中部、西部區(qū)域的農(nóng)地流轉(zhuǎn)收入影響效應(yīng)存在顯著差異。由表6可知，對租入土地農(nóng)戶而言，在西部地區(qū)對收入的促進(jìn)效果低于東部，東部的促進(jìn)效果低于中部，在西部、東部、中部地區(qū)的農(nóng)戶收入增收效應(yīng)逐漸加強(qiáng)。在中部區(qū)域，對于租出土地的農(nóng)戶而言，其人均非農(nóng)業(yè)收入(8.83)遠(yuǎn)大于最近鄰匹配下所有租出農(nóng)地農(nóng)戶的收入(8.67)?？赡苁且驗橹胁繀^(qū)域的非農(nóng)就業(yè)機(jī)會較多，農(nóng)戶可以從土地束縛中解脫出來獲得工資性收入等非農(nóng)收入來增加其非農(nóng)收入。在東部區(qū)域，對于租入土地農(nóng)戶而言，其人均農(nóng)業(yè)收入(7.77)大于最近鄰匹配下所有租入土地農(nóng)戶的收入(7.62)?？赡艿脑蚴菛|部地區(qū)多是平原，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的邊際效率更高，可以很好的發(fā)揮農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的規(guī)模經(jīng)濟(jì)效應(yīng)。在西部地區(qū)，對于租出土地農(nóng)戶而言，其人均農(nóng)戶收入(9.08)大于最近鄰匹配下所有租出土地農(nóng)戶的收入(8.97)，其中非農(nóng)收入(8.72)占了很大比重。原因可能在于西部地區(qū)經(jīng)濟(jì)相對比較落后，勞動力外出流動較大，此外，西部地區(qū)的旅游業(yè)等產(chǎn)業(yè)的發(fā)展也提供了許多非農(nóng)就業(yè)的機(jī)會，隨著非農(nóng)就業(yè)獲得的非農(nóng)收入的大幅增加，農(nóng)戶家庭的收入水平自然也顯著提升。

六、研究結(jié)論及政策含義

(一)研究結(jié)論

從農(nóng)戶微觀收入視角，運(yùn)用PSM模型主要分析了我國農(nóng)地流轉(zhuǎn)對租入土地農(nóng)戶及租出土地農(nóng)戶收入的影響效應(yīng)，實證研究表明：農(nóng)地流轉(zhuǎn)促進(jìn)農(nóng)民收入增加。無論是租入土地還是租出土地均促進(jìn)了農(nóng)戶家庭收入水平的提高，與未流轉(zhuǎn)農(nóng)戶相比，租入農(nóng)地會提高農(nóng)戶人均收入24.6%，租出農(nóng)地能夠提高農(nóng)戶人均收入11.6%。第二、人力資本能夠提高土地資源配置效率，優(yōu)化非農(nóng)就業(yè)結(jié)構(gòu)，從而促進(jìn)農(nóng)民增收。對于租入戶來說，人力資本積累越多，越能夠更好利用土地，提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率。對于租出戶來說，人力資本積累越多，越能敏銳識別并把握非農(nóng)就業(yè)機(jī)遇，大幅提升農(nóng)戶非農(nóng)收入。第三、不同農(nóng)地流轉(zhuǎn)行為對農(nóng)民增收的影響具有區(qū)域差異。對于租入戶而言，中部、東部地區(qū)農(nóng)地流轉(zhuǎn)的收入增加效應(yīng)顯著大于西部地區(qū)。對于租出戶而言，西部地區(qū)農(nóng)地流轉(zhuǎn)的收入增長明顯大于中部、東部區(qū)域。

(二)對策建議

通過前文的分析可知，農(nóng)地流轉(zhuǎn)顯著提高了參與流轉(zhuǎn)農(nóng)戶的收入水平，推動了農(nóng)村農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的發(fā)展。為了更好地發(fā)揮農(nóng)地流轉(zhuǎn)對農(nóng)民增收的促進(jìn)作用，針對本文研究的主要內(nèi)容，提出如下政策建議：第一、積極創(chuàng)新條件，促進(jìn)農(nóng)地順利、有序流轉(zhuǎn)，要不斷完善農(nóng)地流轉(zhuǎn)市場的發(fā)育，并逐步規(guī)范農(nóng)地流轉(zhuǎn)市場相關(guān)的交易規(guī)則，強(qiáng)化市場對農(nóng)地配置的作用，提高農(nóng)地流轉(zhuǎn)效率，減少不必要的流轉(zhuǎn)交易費(fèi)用。第二、向農(nóng)民投資，增加農(nóng)民人力資本積累，特別要加大對農(nóng)村教育事業(yè)的資金投入，提高農(nóng)戶整體的受教育水平。第三、實施有區(qū)域差別的農(nóng)地流轉(zhuǎn)政策，促進(jìn)不同區(qū)域合理有序流轉(zhuǎn)農(nóng)地，從而促進(jìn)農(nóng)民增收。