農(nóng)地流轉(zhuǎn)縮小農(nóng)戶(hù)收入差距了嗎？
——基于CFPS的微觀證據(jù)

劉新智，周韓梅，王小華

（1.西南大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，重慶 400715；2.中國(guó)西部非公經(jīng)濟(jì)發(fā)展與扶貧反哺協(xié)同創(chuàng)新中心，重慶 400715）

一、引言與文獻(xiàn)綜述

“三權(quán)分置”土地制度實(shí)施以來(lái)，土地流轉(zhuǎn)不斷推進(jìn)，進(jìn)一步推動(dòng)農(nóng)地規(guī)?；?jīng)營(yíng)，促進(jìn)農(nóng)民增收［1-2］。20世紀(jì)70年代末，家庭聯(lián)產(chǎn)承包責(zé)任制的實(shí)施極大推動(dòng)了我國(guó)農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展，但隨著改革的深入和社會(huì)的變遷，家庭聯(lián)產(chǎn)承包責(zé)任制的改革效益在慢慢釋放，小農(nóng)式分散型經(jīng)營(yíng)已經(jīng)不能滿(mǎn)足農(nóng)戶(hù)對(duì)自身家庭收入持續(xù)增長(zhǎng)的要求，農(nóng)業(yè)農(nóng)村發(fā)展的現(xiàn)實(shí)需求亟需通過(guò)土地改革以實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)規(guī)?；?jīng)營(yíng)，解決“誰(shuí)來(lái)種地”的問(wèn)題，以保障糧食安全。

經(jīng)過(guò)多年改革，我國(guó)貧困率開(kāi)始不斷下降，但收入不平等尤其是農(nóng)戶(hù)收入差距呈現(xiàn)上升的趨勢(shì)［3-4］。學(xué)界關(guān)于農(nóng)戶(hù)收入差距的研究，有文獻(xiàn)研究其影響因素，認(rèn)為存在多元且復(fù)雜的特征［5］。有學(xué)者認(rèn)為戶(hù)籍、稅負(fù)等［4］因素直接影響農(nóng)戶(hù)收入差距，并且指出宏觀上不同產(chǎn)業(yè)、不同地域、各種國(guó)家制度是導(dǎo)致農(nóng)戶(hù)內(nèi)部收入差距擴(kuò)大的根源所在［6］。在微觀層面，高夢(mèng)滔等［7］應(yīng)用分位數(shù)回歸的方法，認(rèn)為人力資本是導(dǎo)致農(nóng)戶(hù)內(nèi)部收入差距不斷擴(kuò)大的影響因素，對(duì)于土地這類(lèi)物質(zhì)資本并未產(chǎn)生影響。土地具有多重功能屬性，其流轉(zhuǎn)的資源分配方式必然會(huì)帶來(lái)多重變革，故在農(nóng)村制度變革背景下，厘清土地流轉(zhuǎn)如何影響農(nóng)村內(nèi)部收入差距的機(jī)理對(duì)于謀劃土地制度改革方略至關(guān)重要。

目前，多數(shù)學(xué)者聚焦于農(nóng)地流轉(zhuǎn)與農(nóng)民收入的關(guān)系，認(rèn)為農(nóng)地流轉(zhuǎn)能夠減少貧困發(fā)生率，促進(jìn)農(nóng)戶(hù)家庭總收入的增加［8］。然而，對(duì)于土地流轉(zhuǎn)如何影響農(nóng)戶(hù)收入差距的文獻(xiàn)較少，且尚存分歧，有觀點(diǎn)認(rèn)為，土地流轉(zhuǎn)降低了農(nóng)民收入的不平等。萬(wàn)廣華等［9］認(rèn)為土地可緩解收入不平等，但對(duì)于相對(duì)貧困農(nóng)戶(hù)這一群體來(lái)說(shuō)，土地流轉(zhuǎn)并不能產(chǎn)生顯著影響。Zhang［10］基于浙江省調(diào)查數(shù)據(jù)顯示，土地租賃市場(chǎng)降低了農(nóng)戶(hù)之間的收入不平等現(xiàn)象，同時(shí)能夠緩解非農(nóng)就業(yè)造成的農(nóng)戶(hù)之間收入差距。也有研究表明，較為完善的土地租賃市場(chǎng)有利于貧困農(nóng)戶(hù)獲得較為穩(wěn)定的收入，從而緩解農(nóng)戶(hù)收入的不平等［11］。與此同時(shí)，也有觀點(diǎn)認(rèn)為，土地流轉(zhuǎn)可能會(huì)擴(kuò)大農(nóng)戶(hù)內(nèi)部收入差距。土地流轉(zhuǎn)交易市場(chǎng)將會(huì)犧牲小農(nóng)利益，使得“耕者無(wú)其田”，從而導(dǎo)致貧者更貧、富者更富。朱建軍等［12］和肖龍鐸等［13］基于基尼系數(shù)的分析，認(rèn)為農(nóng)地流轉(zhuǎn)擴(kuò)大了農(nóng)戶(hù)內(nèi)部收入差距。許彩華等［14］基于糧食主產(chǎn)區(qū)的調(diào)研數(shù)據(jù)，利用PSM模型和基尼系數(shù)發(fā)現(xiàn)土地流轉(zhuǎn)加劇了農(nóng)戶(hù)收入差距。考慮到我國(guó)地區(qū)差異較大，農(nóng)民收入不平等也可能會(huì)存在地區(qū)差異性，韓菡等［15］基于微觀調(diào)查數(shù)據(jù)表明，土地流轉(zhuǎn)對(duì)農(nóng)戶(hù)收入差距的影響存在區(qū)域異質(zhì)性。

綜上可知，當(dāng)前大多文獻(xiàn)都聚焦于土地流轉(zhuǎn)這類(lèi)土地資源分配方式對(duì)農(nóng)戶(hù)收入差距的影響，并未考慮到在“三權(quán)分置”制度安排背景下不同農(nóng)地流轉(zhuǎn)行為如何影響到農(nóng)戶(hù)收入差距，且農(nóng)地流轉(zhuǎn)能否縮小農(nóng)戶(hù)收入差距尚存分歧?；诖?，本文主要在以下幾個(gè)方面作出補(bǔ)充：其一，基于不同的農(nóng)地流轉(zhuǎn)行為，考察農(nóng)地轉(zhuǎn)出與農(nóng)地轉(zhuǎn)入對(duì)農(nóng)戶(hù)收入差距的影響；其二，考慮我國(guó)區(qū)域特殊性，探討不同地區(qū)農(nóng)地流轉(zhuǎn)對(duì)農(nóng)戶(hù)收入差距的影響。在“三權(quán)分置”框架下，采用Logit模型和傾向值得分匹配法探討農(nóng)地流轉(zhuǎn)與農(nóng)戶(hù)收入差距的關(guān)系，以期為完善和優(yōu)化土地流轉(zhuǎn)政策提供實(shí)證支撐。

二、理論分析

古典經(jīng)濟(jì)學(xué)收入分配理論認(rèn)為，農(nóng)戶(hù)擁有的資源稟賦和資源要素價(jià)格決定自身家庭收入［16］。借鑒Benjamin和Brandt［17］的分析框架，假設(shè)農(nóng)民擁有土地（A）和勞動(dòng)力（L）初始要素稟賦，農(nóng)民在生產(chǎn)過(guò)程中可投入土地（A*）和勞動(dòng)力（L*）。在不考慮市場(chǎng)失靈的情況下，農(nóng)民可以自由出售、購(gòu)買(mǎi)生產(chǎn)要素，因此農(nóng)民可投入的兩類(lèi)生產(chǎn)要素主要包括兩部分：一是自家投入土地（Af）和勞動(dòng)力（Lf），二是農(nóng)民向市場(chǎng)購(gòu)買(mǎi)土地（Ah）和勞動(dòng)力（Lh）。同時(shí)，在初始要素稟賦充裕的情況下農(nóng)民可向市場(chǎng)出售土地（Am）和勞動(dòng)力（Lm），并且在市場(chǎng)完善的假設(shè)條件下，農(nóng)民自家生產(chǎn)要素可完全替代市場(chǎng)購(gòu)買(mǎi)的生產(chǎn)要素。農(nóng)戶(hù)收入取決于資源稟賦和生產(chǎn)要素價(jià)格，農(nóng)民的農(nóng)業(yè)收入可表示為：

式（1）中，π（w，r，p）表示農(nóng)戶(hù)的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)利潤(rùn)率，w為勞動(dòng)力價(jià)格，r為土地價(jià)格，p為農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格，由此可設(shè)定農(nóng)業(yè)生產(chǎn)利潤(rùn)率為π（w，r，p）＝pF（A*，L*）-rA*-wL*，式（1）表明土地價(jià)格和勞動(dòng)力價(jià)格決定農(nóng)業(yè)生產(chǎn)利潤(rùn)率的大小。在完全競(jìng)爭(zhēng)市場(chǎng)上，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)利潤(rùn)率為0，故農(nóng)戶(hù)得到的凈收入是農(nóng)戶(hù)在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過(guò)程中自家投入的那部分，即：

農(nóng)戶(hù)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總收入等于凈收入與市場(chǎng)出售的那部分資源要素：

由于存在資源稟賦差異，將不同農(nóng)戶(hù)劃定為高收入農(nóng)戶(hù)和低收入農(nóng)戶(hù)，為簡(jiǎn)化模型，假設(shè)高收入農(nóng)戶(hù)具有較為完善的要素市場(chǎng)，以致土地價(jià)格依然為r、勞動(dòng)力價(jià)格依然為w，故農(nóng)戶(hù)高收入群體的收入公式為：

低收入群體的農(nóng)戶(hù)面臨土地市場(chǎng)和勞動(dòng)力市場(chǎng)多種約束條件，存在土地和勞動(dòng)力資源配置的影子價(jià)格分別為r*和w*，故農(nóng)戶(hù)低收入群體的收入公式為：

式（4）與式（5）相減為農(nóng)戶(hù)收入差距：

由于高低收入農(nóng)戶(hù)之間存在資源稟賦差異A0、L0，其中Ah=Al+A0，Lh=Ll+L0。故農(nóng)戶(hù)收入差距又能表示為：

式（7）表明，農(nóng)戶(hù)收入差距一部分是高收入組農(nóng)戶(hù)與低收入組農(nóng)戶(hù)資源配置要素導(dǎo)致的結(jié)果，即交易費(fèi)用，另一部分是資源稟賦的存在。當(dāng)前，我國(guó)農(nóng)村面臨大規(guī)模土地經(jīng)營(yíng)權(quán)流轉(zhuǎn)和農(nóng)村剩余勞動(dòng)力大量轉(zhuǎn)移的問(wèn)題。在面臨農(nóng)地流轉(zhuǎn)決策時(shí)，高收入農(nóng)戶(hù)具有資源優(yōu)勢(shì)、信息成本較小、人力資本較高的特征，容易在勞動(dòng)力市場(chǎng)實(shí)現(xiàn)跨行業(yè)流動(dòng)，故高收入農(nóng)戶(hù)能以非農(nóng)勞動(dòng)力高產(chǎn)出效率將土地流轉(zhuǎn)給新的經(jīng)營(yíng)主體，獲取更高的土地租金，以及勞動(dòng)力釋放帶來(lái)的非農(nóng)收入；而低收入農(nóng)戶(hù)由于勞動(dòng)力素質(zhì)低、交通成本較高等因素在非農(nóng)就業(yè)市場(chǎng)難有一席之地，再加上土地賦予低收入農(nóng)戶(hù)的社會(huì)保障功能的依賴(lài)性較強(qiáng)，將會(huì)限制低收入農(nóng)戶(hù)進(jìn)行土地流轉(zhuǎn)，從而增加農(nóng)戶(hù)內(nèi)部收入差距。

三、模型選擇與變量選取

（一）模型選擇

1.傾向值得分匹配 由于農(nóng)戶(hù)在進(jìn)行農(nóng)地流轉(zhuǎn)決策時(shí)是根據(jù)自身資源稟賦差異來(lái)決定的，存在一定的“自選擇”問(wèn)題，農(nóng)戶(hù)自身就業(yè)情況、農(nóng)戶(hù)對(duì)土地依賴(lài)程度、當(dāng)?shù)剞r(nóng)地流轉(zhuǎn)規(guī)模以及政府對(duì)農(nóng)地流轉(zhuǎn)的支持力度等這些可觀測(cè)和不可觀測(cè)因素都將影響到農(nóng)戶(hù)是否參與農(nóng)地流轉(zhuǎn)，在進(jìn)行基準(zhǔn)回歸分析時(shí)，可觀測(cè)因素可以放入控制變量當(dāng)中，但不可觀測(cè)因素使得農(nóng)地流轉(zhuǎn)與隨機(jī)誤差項(xiàng)相關(guān)，導(dǎo)致出現(xiàn)內(nèi)生性問(wèn)題，使得估計(jì)結(jié)果出現(xiàn)偏誤。Rosenbaum和Rubin［18］在1983年提出的傾向值得分匹配的方法，能夠解決本文存在的“自選擇”問(wèn)題，其基本思想是根據(jù)模型設(shè)定找到與實(shí)驗(yàn)組（參與農(nóng)地流轉(zhuǎn)）相類(lèi)似的控制組（未參與農(nóng)地流轉(zhuǎn)），用控制組的數(shù)據(jù)來(lái)模擬實(shí)驗(yàn)組農(nóng)戶(hù)未參與農(nóng)地流轉(zhuǎn)的“反事實(shí)情形”，通過(guò)比較兩組的數(shù)據(jù)可以得到農(nóng)戶(hù)參與農(nóng)地流轉(zhuǎn)的凈收入效應(yīng)，也就是模型當(dāng)中的平均處理效應(yīng)（ATT）。式（8）中，yi1是可以觀測(cè)到的第i個(gè)農(nóng)戶(hù)參與農(nóng)地流轉(zhuǎn)后的收入，yi0是通過(guò)傾向得分匹配到的第i個(gè)農(nóng)戶(hù)參與農(nóng)地流轉(zhuǎn)之前的收入，ATT是第i個(gè)農(nóng)戶(hù)參與農(nóng)地流轉(zhuǎn)與不參與農(nóng)地流轉(zhuǎn)的收入差值，即是農(nóng)戶(hù)參與農(nóng)地流轉(zhuǎn)帶來(lái)的凈收入效應(yīng)。由于不能觀測(cè)到E（yi0|Tran=1）的反事實(shí)結(jié)果，故需要構(gòu)建傾向值匹配模型從未參與農(nóng)地流轉(zhuǎn)的農(nóng)戶(hù)樣本中尋找與實(shí)驗(yàn)組相近的農(nóng)戶(hù)。

構(gòu)建傾向值匹配模型的步驟：首先，構(gòu)建Logit或者Probit模型估計(jì)農(nóng)戶(hù)參與農(nóng)地流轉(zhuǎn)的條件概率，也即是傾向值得分（pscore）；然后采用最近鄰匹配、半徑匹配、核匹配等方法匹配與實(shí)驗(yàn)組相近的樣本；其次檢驗(yàn)匹配效果，采用平衡性檢驗(yàn)驗(yàn)證農(nóng)戶(hù)參與農(nóng)地流轉(zhuǎn)的各個(gè)特征與農(nóng)戶(hù)未參與農(nóng)地流轉(zhuǎn)的各個(gè)特征無(wú)顯著性差異，即是滿(mǎn)足標(biāo)準(zhǔn)偏誤在20%以下；最后根據(jù)前面匹配的結(jié)果，計(jì)算農(nóng)戶(hù)參與農(nóng)地流轉(zhuǎn)的平均處理效應(yīng)。

2.農(nóng)戶(hù)收入差距的測(cè)算 根據(jù)徐寬［19］對(duì)基尼系數(shù)的研究，采用如下公式計(jì)算農(nóng)戶(hù)家庭人均收入的基尼系數(shù)，以表示農(nóng)戶(hù)內(nèi)部收入差距。

式（9）中，G代表農(nóng)戶(hù)家庭人均收入的基尼系數(shù)，n是觀測(cè)樣本量，yi是第i個(gè)農(nóng)戶(hù)的家庭人均收入，需按照收入大小升序排列，μ是觀測(cè)樣本內(nèi)農(nóng)戶(hù)家庭人均收入均值。

（二）數(shù)據(jù)來(lái)源與變量說(shuō)明

本文主要采用2018年中國(guó)家庭追蹤調(diào)查（CFPS）數(shù)據(jù)，該數(shù)據(jù)收集農(nóng)戶(hù)家庭特征、個(gè)人特征等多項(xiàng)指標(biāo)，對(duì)于研究農(nóng)戶(hù)收入差距具有重要意義。在進(jìn)行傾向值匹配前，需要構(gòu)建農(nóng)戶(hù)參與農(nóng)地流轉(zhuǎn)決策的模型。按照冷智花等［20］的研究，被解釋變量為農(nóng)戶(hù)是否參與農(nóng)地流轉(zhuǎn)的二值變量，在問(wèn)卷中具體表現(xiàn)為“是否出租或租用土地”，同時(shí)考慮不同農(nóng)地流轉(zhuǎn)行為，在問(wèn)卷中分別以“您家是否租用他人土地”表征農(nóng)地轉(zhuǎn)入，以“是否將土地出租他人”表征農(nóng)地轉(zhuǎn)出。解釋變量主要包括家庭戶(hù)主特征和家庭經(jīng)濟(jì)特征［21］。其中家庭戶(hù)主特征包括戶(hù)主性別、年齡、教育以及身體健康程度，有研究表明戶(hù)主個(gè)人特征對(duì)農(nóng)地流轉(zhuǎn)決策具有顯著的關(guān)系［13］。家庭經(jīng)濟(jì)特征包括家庭勞動(dòng)力比例、家庭經(jīng)營(yíng)性資產(chǎn)、社會(huì)交往、政府對(duì)農(nóng)業(yè)的補(bǔ)助、農(nóng)用機(jī)械價(jià)值以及是否持有金融產(chǎn)品，這些因素都將對(duì)農(nóng)地流轉(zhuǎn)決策產(chǎn)生實(shí)際影響。各變量定義與描述性統(tǒng)計(jì)如表1所示。

（三）樣本處理與樣本分布特征

數(shù)據(jù)處理主要包括：（1）基于urban=0的條件，篩選農(nóng)戶(hù)樣本，并且要保證農(nóng)村居民的戶(hù)口為農(nóng)業(yè)戶(hù)口；（2）將個(gè)體和家庭兩個(gè)層面的數(shù)據(jù)進(jìn)行橫向合并處理；（3）剔除遺漏數(shù)據(jù)以及存在嚴(yán)重異常值的數(shù)據(jù)。經(jīng)過(guò)上述數(shù)據(jù)處理過(guò)程，獲取有效樣本數(shù)為5 181個(gè)。

對(duì)于東部地區(qū)而言，土地轉(zhuǎn)入戶(hù)數(shù)為135戶(hù)，約占11.06%，相較于其他區(qū)域其土地轉(zhuǎn)入比例較低，但發(fā)生土地既轉(zhuǎn)入又轉(zhuǎn)出比例為1.39%，相較于其他區(qū)域而言所占比例較大；對(duì)于中部地區(qū)而言，農(nóng)戶(hù)參與土地轉(zhuǎn)出的比例較大，約為20.72%，但其無(wú)土地流轉(zhuǎn)和既轉(zhuǎn)入又轉(zhuǎn)出的比例較低；對(duì)于西部地區(qū)而言，沒(méi)有發(fā)生土地流轉(zhuǎn)的農(nóng)戶(hù)較多，比例約為75.60%；對(duì)于東北地區(qū)而言，農(nóng)戶(hù)參與土地轉(zhuǎn)入的比例較高，約為12.84%（表2）?？偟膩?lái)說(shuō)，農(nóng)戶(hù)既參與土地轉(zhuǎn)出又參與土地轉(zhuǎn)入的情況較為少見(jiàn)，中部地區(qū)的農(nóng)戶(hù)參與土地轉(zhuǎn)出的比例較高，東北地區(qū)的農(nóng)戶(hù)參與土地轉(zhuǎn)入的比例較高。

表2 樣本分布特征

變量名稱(chēng)農(nóng)戶(hù)人均收入土地流轉(zhuǎn)土地轉(zhuǎn)入土地轉(zhuǎn)出戶(hù)主性別戶(hù)主年齡戶(hù)主教育戶(hù)主健康勞動(dòng)力比例家庭經(jīng)營(yíng)性資產(chǎn)社會(huì)網(wǎng)絡(luò)政府補(bǔ)助農(nóng)用機(jī)械價(jià)值金融資產(chǎn)定義與賦值農(nóng)戶(hù)家庭人均收入/（人·萬(wàn)元-1）是否土地流轉(zhuǎn)：是=1；否=0是否租用土地：是=1；否=0是否出租土地：是=1；否=0戶(hù)主性別：男=1；女=0戶(hù)主年齡/歲文盲=1；小學(xué)=2；初中=3；高中=4；大專(zhuān)=5；大學(xué)=6不健康=1；一般健康=2；比較健康=3；很健康=4；非常健康=5干農(nóng)活和外出打工人員占家庭總?cè)丝诒壤?%現(xiàn)金存款總額/萬(wàn)元人情禮支出總額/萬(wàn)元是否收到政府農(nóng)業(yè)補(bǔ)助：是=1；否=0農(nóng)用機(jī)械價(jià)值/萬(wàn)元是否持有金融產(chǎn)品：是=1；否=0均值1.178 5 0.280 8 0.120 6 0.169 3 0.574 2 52.496 0 1.486 2 2.812 0 0.250 5 2.604 7 0.368 9 0.654 9 0.337 6 0.010 6標(biāo)準(zhǔn)差1.733 4 0.449 4 0.325 7 0.375 0 0.494 5 13.420 0 0.958 6 1.282 1 0.288 6 9.142 4 0.501 5 0.475 4 1.665 0 0.102 5

四、結(jié)果與分析

（一）基于Logit模型計(jì)算傾向值

首先通過(guò)Logit方法獲得傾向得分，主要構(gòu)建以農(nóng)戶(hù)是否參與農(nóng)地流轉(zhuǎn)為因變量的Logit模型（表3）。該模型的LR卡方值都至少在1%顯著性水平顯著，說(shuō)明模型的擬合優(yōu)度較好。戶(hù)主年齡對(duì)農(nóng)地轉(zhuǎn)出決策具有顯著的正向關(guān)系，對(duì)農(nóng)地轉(zhuǎn)入決策具有顯著的負(fù)向關(guān)系，具體表現(xiàn)為年輕的農(nóng)戶(hù)將農(nóng)地轉(zhuǎn)入，年邁的農(nóng)戶(hù)將農(nóng)地轉(zhuǎn)出，年齡越大的農(nóng)戶(hù)從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的勞動(dòng)生產(chǎn)效率較低，大多農(nóng)戶(hù)會(huì)選擇將農(nóng)地流轉(zhuǎn)給新型農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)主體獲取土地租金。另外，戶(hù)主個(gè)人特征以及家庭勞動(dòng)力比例、社會(huì)網(wǎng)絡(luò)、政府補(bǔ)助、農(nóng)用機(jī)械價(jià)值和金融資產(chǎn)對(duì)不同的農(nóng)地流轉(zhuǎn)行為產(chǎn)生不同的影響。

（二）匹配效果的檢驗(yàn)

基于Logit模型估計(jì)農(nóng)戶(hù)參與農(nóng)地流轉(zhuǎn)的概率值，采用最近鄰匹配①本文采用最近鄰匹配時(shí)K設(shè)置為3，表示匹配到與農(nóng)地流轉(zhuǎn)農(nóng)戶(hù)傾向得分值最近的3個(gè)未參與農(nóng)地流轉(zhuǎn)的農(nóng)戶(hù)，通過(guò)加權(quán)獲得與農(nóng)地流轉(zhuǎn)農(nóng)戶(hù)匹配相近的一個(gè)虛擬未流轉(zhuǎn)農(nóng)戶(hù)的傾向得分值；另外半徑匹配和核匹配的帶寬設(shè)置為0.001。、半徑匹配和核匹配3種匹配方式篩選與實(shí)驗(yàn)組相近似的控制組，計(jì)算實(shí)驗(yàn)組與控制組的平均處理效應(yīng)（ATT）。在進(jìn)行平均處理效應(yīng)分析之前，應(yīng)該通過(guò)平衡性檢驗(yàn)驗(yàn)證傾向得分匹配的有效性，并且平衡性檢驗(yàn)必須保證匹配后的標(biāo)準(zhǔn)化偏差在20%以下。平衡性檢驗(yàn)結(jié)果顯示，3種匹配方式的所有變量的標(biāo)準(zhǔn)化偏差都在10%以下，對(duì)比匹配前的標(biāo)準(zhǔn)化偏差，匹配后大多數(shù)變量的標(biāo)準(zhǔn)偏差都大幅度縮?。ㄞr(nóng)用機(jī)械價(jià)值除外），并且大多數(shù)變量的t檢驗(yàn)結(jié)果不拒絕實(shí)驗(yàn)組與控制組無(wú)系統(tǒng)差異的原假設(shè)（農(nóng)用機(jī)械價(jià)值除外）。如圖1顯示，本文多數(shù)觀測(cè)值均在共同取值范圍內(nèi)，在進(jìn)行傾向得分匹配時(shí)不會(huì)損失太多樣本。因此，采用以上3種匹配方式能很好地平衡流轉(zhuǎn)農(nóng)戶(hù)與非流轉(zhuǎn)農(nóng)戶(hù)的數(shù)據(jù)。

圖1 傾向值得分匹配的平衡性檢驗(yàn)

農(nóng)地轉(zhuǎn)入0.097 8（0.088 9）-0.021 4***（0.004 3）-0.176 2***（0.059 1）-0.035 1（0.034 8）0.092 1（0.148 4）-0.007 8（0.007 7）0.179 0**（0.078 3）0.232 1**（0.094 9）0.120 1***（0.028 3）-1.125 8（0.726 7）-0.855 0***（0.325 4）79.49 0.000 0 0.020 8變量名稱(chēng)戶(hù)主性別戶(hù)主年齡戶(hù)主教育戶(hù)主健康家庭勞動(dòng)力比例家庭經(jīng)營(yíng)性資產(chǎn)社會(huì)網(wǎng)絡(luò)政府補(bǔ)助農(nóng)用機(jī)械價(jià)值金融資產(chǎn)_cons LRChi2（10）Prob>Chi2 Pseudo R2農(nóng)地流轉(zhuǎn)-0.104 7（0.063 8）0.007 6**（0.003 1）0.013 9（0.042 0）-0.063 4**（0.025 0）0.192 9*（0.108 2）-0.001 4（0.003 6）0.115 4*（0.061 4）0.099 8（0.066 5）0.034 5*（0.018 6）0.434 6（0.291 2）-1.294 3***（0.236 9）31.14 0.000 6 0.005 1農(nóng)地轉(zhuǎn)出-0.214 3***（0.077 1）0.023 7***（0.003 7）0.149 5***（0.050 5）-0.071 1**（0.030 3）0.287 4**（0.129 4）0.001 9（0.003 5）0.081 1（0.075 5）0.030 8（0.079 6）-0.405 4***（0.090 2）0.826 2***（0.303 4）-2.818 9***（0.290 7）113.93 0.000 0 0.024 2

（三）農(nóng)地流轉(zhuǎn)對(duì)農(nóng)戶(hù)收入差距的影響分析

經(jīng)過(guò)以上平衡性檢驗(yàn)后，分析農(nóng)地流轉(zhuǎn)以及不同流轉(zhuǎn)行為對(duì)農(nóng)戶(hù)收入差距的影響，根據(jù)前文采用最近鄰匹配方法得到的反事實(shí)收入來(lái)計(jì)算基尼系數(shù)，也就是農(nóng)戶(hù)參與農(nóng)地流轉(zhuǎn)前的基尼系數(shù)，與可以觀察到的事實(shí)收入計(jì)算的基尼系數(shù)相比，可以驗(yàn)證農(nóng)戶(hù)參與農(nóng)地流轉(zhuǎn)能否影響到農(nóng)戶(hù)的收入差距。從表4的對(duì)比結(jié)果來(lái)看，農(nóng)戶(hù)參與農(nóng)地流轉(zhuǎn)前的基尼系數(shù)為0.477 0，參與農(nóng)地流轉(zhuǎn)后的基尼系數(shù)為0.494 1，可知農(nóng)地流轉(zhuǎn)拉大了農(nóng)戶(hù)收入差距。正態(tài)分布檢驗(yàn)的z統(tǒng)計(jì)量顯著，表明基尼系數(shù)不服從正態(tài)分布，非參數(shù)檢驗(yàn)的z統(tǒng)計(jì)量顯著，表明流轉(zhuǎn)前后的基尼系數(shù)差異顯著?？紤]到不同的農(nóng)地流轉(zhuǎn)行為，農(nóng)地轉(zhuǎn)出擴(kuò)大了農(nóng)戶(hù)收入差距，但農(nóng)地轉(zhuǎn)入縮小了農(nóng)戶(hù)收入差距。隨著我國(guó)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展的迅速推進(jìn)，解放剩余勞動(dòng)力勢(shì)在必行，對(duì)于高收入群體來(lái)說(shuō)，其一般擁有足夠的資本去承擔(dān)交通費(fèi)用、城市的生活成本和農(nóng)地規(guī)模經(jīng)營(yíng)的生產(chǎn)成本，因家庭財(cái)富水平和專(zhuān)業(yè)技能優(yōu)勢(shì)更易獲得更高的非農(nóng)收入，農(nóng)戶(hù)也更愿意將自有農(nóng)地拿到土地市場(chǎng)進(jìn)行流轉(zhuǎn)，或?qū)嵤┺r(nóng)地的適度規(guī)模化種植，以獲取更高的經(jīng)營(yíng)收入；而對(duì)于低收入群體來(lái)說(shuō)，由于土地轉(zhuǎn)入需要資金，土地轉(zhuǎn)出缺乏跨行業(yè)轉(zhuǎn)移的基本條件，通常這類(lèi)群體對(duì)土地的依賴(lài)程度較高，因此通常不會(huì)選擇將土地進(jìn)行流轉(zhuǎn)。另外，土地流轉(zhuǎn)市場(chǎng)在不同收入群體間存在選擇效應(yīng)，會(huì)根據(jù)經(jīng)營(yíng)戶(hù)經(jīng)營(yíng)土地的機(jī)會(huì)成本和預(yù)期收益將土地流向支付意愿更高的經(jīng)營(yíng)戶(hù)，故高收入群體農(nóng)戶(hù)在土地交易中更具優(yōu)勢(shì)，其提高收入也更加明顯。低收入群體農(nóng)戶(hù)各方面資源有所欠缺，即使從事非農(nóng)行業(yè)，其短期內(nèi)的非農(nóng)收入水平并未得到顯著提升［15］，因此，在現(xiàn)行農(nóng)村制度改革背景下，亟需提高農(nóng)村非農(nóng)就業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力［22］，以獲取更多就業(yè)機(jī)會(huì)。

農(nóng)地流轉(zhuǎn)農(nóng)地轉(zhuǎn)出農(nóng)地轉(zhuǎn)入地區(qū)流轉(zhuǎn)狀態(tài)全國(guó)非參數(shù)檢驗(yàn)-5.283***非參數(shù)檢驗(yàn)-3.602***非參數(shù)檢驗(yàn)-3.585***東部地區(qū)-1.903*-3.009***0.783中部地區(qū)-1.556 0.337-2.893***西部地區(qū)-4.167***-3.830***-1.674*東北地區(qū)流轉(zhuǎn)前流轉(zhuǎn)后流轉(zhuǎn)前流轉(zhuǎn)后流轉(zhuǎn)前流轉(zhuǎn)后流轉(zhuǎn)前流轉(zhuǎn)后流轉(zhuǎn)前流轉(zhuǎn)后基尼系數(shù)0.477 0 0.494 1 0.519 1 0.511 1 0.429 0 0.481 4 0.466 4 0.513 3 0.459 3 0.461 7正態(tài)分布檢驗(yàn)18.026***15.997***14.178***11.828***11.622***12.913***14.682***12.502***12.002***9.425***-1.396基尼系數(shù)0.476 0 0.514 6 0.513 7 0.523 4 0.419 7 0.537 9 0.480 8 0.469 2 0.448 9 0.514 1正態(tài)分布檢驗(yàn)18.459***14.675***14.494***10.788***11.973***11.727***15.798***10.204***12.249***8.667***1.828*基尼系數(shù)0.486 5 0.468 2 0.501 6 0.510 0 0.458 9 0.373 0 0.470 7 0.548 1 0.467 2 0.380 7正態(tài)分布檢驗(yàn)19.059***13.018***14.782***8.804***15.354***6.779***15.252***10.861***12.627***6.503***-4.615***

鑒于我國(guó)區(qū)域差異較大，不同地區(qū)的農(nóng)民家庭人均收入存在較大差異，將全國(guó)樣本劃分為東部、中部、西部和東北部地區(qū)，進(jìn)一步在區(qū)域?qū)用姹容^流轉(zhuǎn)前后的基尼系數(shù)。由表4的結(jié)果可知，不論農(nóng)戶(hù)有沒(méi)有參與農(nóng)地流轉(zhuǎn)，東部地區(qū)的基尼系數(shù)都顯著要高于其他地區(qū)，說(shuō)明東部地區(qū)農(nóng)戶(hù)的收入差距較大，沿海地帶主要發(fā)展加工制造業(yè)、服務(wù)業(yè)等行業(yè)，農(nóng)戶(hù)非農(nóng)就業(yè)機(jī)會(huì)多，農(nóng)地流轉(zhuǎn)帶來(lái)的收入效應(yīng)并不顯著。另外，大部分地區(qū)的農(nóng)戶(hù)參與農(nóng)地流轉(zhuǎn)都將擴(kuò)大農(nóng)戶(hù)之間收入差距，但中部和東北地區(qū)的農(nóng)地轉(zhuǎn)入行為和西部地區(qū)的轉(zhuǎn)出行為將縮小農(nóng)戶(hù)收入差距。因此，農(nóng)戶(hù)參與農(nóng)地流轉(zhuǎn)對(duì)農(nóng)民收入差距的影響具有顯著的區(qū)域差異性。

（四）進(jìn)一步分析：農(nóng)地流轉(zhuǎn)的收入效應(yīng)

運(yùn)用Stata軟件對(duì)農(nóng)地流轉(zhuǎn)的收入效應(yīng)進(jìn)行傾向得分匹配分析，通過(guò)測(cè)算流轉(zhuǎn)農(nóng)戶(hù)與匹配的未參與農(nóng)地流轉(zhuǎn)農(nóng)戶(hù)的家庭人均收入差值，得到流轉(zhuǎn)農(nóng)戶(hù)與未流轉(zhuǎn)農(nóng)戶(hù)收入的平均處理效應(yīng)，體現(xiàn)農(nóng)戶(hù)參與農(nóng)地流轉(zhuǎn)的凈收入效應(yīng)。表5顯示，采用最近鄰匹配、半徑匹配和核匹配3種方式獲得的ATT值，可以看出，在進(jìn)行匹配前流轉(zhuǎn)農(nóng)戶(hù)（實(shí)驗(yàn)組）與未流轉(zhuǎn)農(nóng)戶(hù)（控制組）的收入效應(yīng)分別為1.343 8和1.114 0，農(nóng)戶(hù)參與農(nóng)地流轉(zhuǎn)的收入效應(yīng)比未參與農(nóng)地流轉(zhuǎn)的收入效應(yīng)高20.63%，兩者的平均處理效應(yīng)相差0.229 9。基于最鄰近匹配方法得知，農(nóng)戶(hù)參與農(nóng)地流轉(zhuǎn)的收入效應(yīng)和農(nóng)戶(hù)未參與農(nóng)地流轉(zhuǎn)的收入效應(yīng)分別為1.343 8和1.117 6，前者比后者約高20.24%，兩者的平均處理效應(yīng)相差0.226 3，并且至少在1%顯著性水平上顯著。這表明，通過(guò)最近鄰匹配方法來(lái)匹配控制組樣本，雖然其平均處理效應(yīng)有所降低，但比較實(shí)驗(yàn)組與控制組的結(jié)果，農(nóng)地流轉(zhuǎn)依舊具有顯著的收入效應(yīng)，同時(shí)用半徑匹配和核匹配來(lái)進(jìn)行驗(yàn)證，其平均處理效應(yīng)都有所增加，農(nóng)地流轉(zhuǎn)具有收入效應(yīng)這一結(jié)論依舊成立。

由于農(nóng)戶(hù)在進(jìn)行農(nóng)地流轉(zhuǎn)決策時(shí)，存在農(nóng)地轉(zhuǎn)出行為和農(nóng)地轉(zhuǎn)入行為，并且不同的流轉(zhuǎn)行為也會(huì)影響到農(nóng)戶(hù)獲取收入的途徑，有必要探討農(nóng)地轉(zhuǎn)出行為與農(nóng)地轉(zhuǎn)入行為分別對(duì)農(nóng)戶(hù)家庭收入的影響效應(yīng)。主要采用最近鄰匹配、半徑匹配和核匹配3種匹配方式對(duì)農(nóng)地轉(zhuǎn)出和農(nóng)地轉(zhuǎn)入的收入效應(yīng)進(jìn)行分析，得到表6的結(jié)果。可見(jiàn)，基于最近鄰匹配的方法，對(duì)于農(nóng)地轉(zhuǎn)出行為來(lái)說(shuō)，農(nóng)戶(hù)參與農(nóng)地轉(zhuǎn)出（實(shí)驗(yàn)組）與未參與農(nóng)地轉(zhuǎn)出的收入效應(yīng)分別是1.389 5和1.147 0，前者比后者高21.14%，兩者的平均處理效應(yīng)相差0.242 5，并且在5%顯著性水平上顯著；對(duì)于農(nóng)地轉(zhuǎn)入行為來(lái)說(shuō)，農(nóng)戶(hù)參與農(nóng)地轉(zhuǎn)入（實(shí)驗(yàn)組）與未參與農(nóng)地轉(zhuǎn)入（控制組）的收入效應(yīng)分別是1.288 8和1.149 6，雖然前者比后者高，但兩者的平均處理效應(yīng)差并不顯著。另基于半徑匹配和核匹配的方法來(lái)進(jìn)行檢驗(yàn)，兩種方法都說(shuō)明了農(nóng)戶(hù)參與農(nóng)地轉(zhuǎn)入的收入效應(yīng)要高于未參與農(nóng)地轉(zhuǎn)入的收入效應(yīng)，并且他們的平均處理效應(yīng)都至少在10%顯著性水平上顯著。以上分析表明，無(wú)論是農(nóng)地轉(zhuǎn)出行為還是農(nóng)地轉(zhuǎn)入行為，都能促進(jìn)農(nóng)戶(hù)收入效應(yīng)的增加，并且農(nóng)戶(hù)參與農(nóng)地轉(zhuǎn)出獲得的收入效應(yīng)更為顯著，其中參與農(nóng)地轉(zhuǎn)出能夠使農(nóng)戶(hù)的收入效應(yīng)至少增加21.14%，參與農(nóng)地轉(zhuǎn)入能夠使農(nóng)戶(hù)的收入效應(yīng)至少增加10.79%。為什么不同的轉(zhuǎn)出行為會(huì)有如此大的差異？主要原因可能在于非農(nóng)部門(mén)工資差異和農(nóng)地規(guī)模經(jīng)營(yíng)，參與農(nóng)地轉(zhuǎn)出的農(nóng)戶(hù)可以通過(guò)土地租金收入和非農(nóng)部門(mén)的工資收入來(lái)抵消農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)收入的減少，但參與農(nóng)地轉(zhuǎn)入的農(nóng)戶(hù)要想獲得更多的農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)收入就要擴(kuò)大農(nóng)地規(guī)模，需要更多的資金和勞動(dòng)力，還要付一定的土地租金，導(dǎo)致其面臨更多的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)成本，短期內(nèi)并不能實(shí)現(xiàn)收入的快速增長(zhǎng)。因此，農(nóng)戶(hù)參與農(nóng)地轉(zhuǎn)入的收入效應(yīng)往往比農(nóng)地轉(zhuǎn)出的效應(yīng)更低。

ATT值0.229 9***（0.053 5）0.226 3***（0.086 3）0.240 4***（0.055 2）0.238 2***（0.070 4）匹配方式匹配前最近鄰匹配半徑匹配核匹配實(shí)驗(yàn)組1.343 8 1.343 8 1.345 0 1.345 0控制組1.114 0 1.117 6 1.104 7 1.106 8

匹配方法農(nóng)地轉(zhuǎn)出農(nóng)地轉(zhuǎn)入ATT值0.125 5**（0.093 9）0.139 3（0.195 2）0.127 7*（0.074 4）0.128 5*（0.066 8）實(shí)驗(yàn)組1.389 5 1.389 5 1.383 9 1.383 9控制組1.135 5 1.147 0 1.108 4 1.113 2 ATT值0.254 0***（0.064 1）0.242 5**（0.116 9）0.275 5**（0.113 8）0.270 8***（0.067 9）控制組1.163 4 1.149 6 1.158 5 1.157 7實(shí)驗(yàn)組1.288 8 1.288 8 1.286 2 1.286 2匹配前最近鄰匹配半徑匹配核匹配

（五）內(nèi)生性問(wèn)題的處理：工具變量法

在本文中，由于農(nóng)地流轉(zhuǎn)與農(nóng)戶(hù)收入之間存在互為因果的內(nèi)生性問(wèn)題，同樣，也會(huì)導(dǎo)致農(nóng)地流轉(zhuǎn)與農(nóng)戶(hù)收入差距存在內(nèi)生性問(wèn)題。因此，主要借鑒劉魏等［21］的研究，選取樣本村的“村莊地貌”①村莊地貌包括高山、高原、丘陵、平原、草原、漁村6類(lèi)，本文將丘陵、平原、草原、漁村4類(lèi)視為較為平坦地勢(shì)，將高山、高原視為不平坦地勢(shì)，在數(shù)據(jù)中具體表現(xiàn)為村莊地貌特征（1=平坦地勢(shì)；0=不平坦地勢(shì)）。這一變量作為農(nóng)地流轉(zhuǎn)行為的工具變量。認(rèn)為這一變量適宜做個(gè)體農(nóng)戶(hù)進(jìn)行農(nóng)地流轉(zhuǎn)的工具變量的理由如下：一方面，宏觀層面上的“村莊地貌”與個(gè)體農(nóng)戶(hù)家庭收入具有較強(qiáng)的外生性；另一方面，“村莊地貌”與農(nóng)地流轉(zhuǎn)行為具有較強(qiáng)的相關(guān)性，新型農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)者一般會(huì)租用較為平坦地勢(shì)的土地。

利用2SLS對(duì)模型進(jìn)行估計(jì)（表7），Durbin（score）檢驗(yàn)和Wu-Hausman檢驗(yàn)的P值都為0，兩者均至少在1%顯著性水平上認(rèn)為農(nóng)地流轉(zhuǎn)是內(nèi)生解釋變量，因此運(yùn)用工具變量法進(jìn)行估計(jì)是很有必要的。在使用工具變量之前，應(yīng)對(duì)弱工具變量問(wèn)題進(jìn)行檢驗(yàn)。雖然Shea’s Partial R2不足0.01，但一階段F統(tǒng)計(jì)量為25.060 0（超過(guò)10），并且F統(tǒng)計(jì)量的P值為0，則拒絕“存在弱工具變量”的原假設(shè)。2SLS估計(jì)結(jié)果顯示，一階段回歸結(jié)果表明，村莊地貌越平坦越能促進(jìn)農(nóng)戶(hù)進(jìn)行農(nóng)地流轉(zhuǎn)；二階段的回歸結(jié)果與基準(zhǔn)回歸結(jié)果相比，農(nóng)地流轉(zhuǎn)的系數(shù)顯著增加至3.559 2，這從側(cè)面表現(xiàn)出忽略?xún)?nèi)生性問(wèn)題將導(dǎo)致估計(jì)系數(shù)被低估。

被解釋變量：農(nóng)戶(hù)家庭人均收入對(duì)數(shù)基準(zhǔn)回歸工具變量（2SLS）一階段農(nóng)地流轉(zhuǎn)村莊地貌Durbin（score）檢驗(yàn)P值Wu-Hausman檢驗(yàn)P值F值Shea’s Partial R2 0.182 8***（0.028 5）二階段3.559 2***（0.791 2）0.075 5***（0.015 1）0.000 0 0.000 0 25.060 0（P值=0.000 0）0.005 1

五、主要結(jié)論與政策啟示

基于2018年中國(guó)家庭追蹤調(diào)查（CFPS）數(shù)據(jù)，采用Logit模型和傾向值得分匹配法，研究農(nóng)地流轉(zhuǎn)對(duì)農(nóng)戶(hù)收入差距的影響。結(jié)果表明：（1）農(nóng)戶(hù)參與農(nóng)地流轉(zhuǎn)前的基尼系數(shù)為0.477 0，參與農(nóng)地流轉(zhuǎn)后的基尼系數(shù)為0.494 1，即是農(nóng)地流轉(zhuǎn)拉大農(nóng)戶(hù)收入差距，具體表現(xiàn)為農(nóng)地轉(zhuǎn)出行為擴(kuò)大了農(nóng)戶(hù)收入差距，農(nóng)地轉(zhuǎn)入行為縮小了農(nóng)戶(hù)收入差距；（2）農(nóng)戶(hù)參與農(nóng)地流轉(zhuǎn)對(duì)農(nóng)民收入差距的影響具有顯著的區(qū)域差異性，具體表現(xiàn)為大部分地區(qū)農(nóng)戶(hù)參與農(nóng)地流轉(zhuǎn)都將擴(kuò)大農(nóng)戶(hù)收入差距，但中部和東北地區(qū)的農(nóng)地轉(zhuǎn)入和西部地區(qū)的農(nóng)地轉(zhuǎn)出將縮小農(nóng)戶(hù)收入差距；（3）進(jìn)一步分析表明，農(nóng)地流轉(zhuǎn)具有顯著的收入效應(yīng)，農(nóng)戶(hù)參與農(nóng)地流轉(zhuǎn)比未參與農(nóng)地流轉(zhuǎn)的收入效應(yīng)顯著高20.24%，并且農(nóng)地轉(zhuǎn)出的收入效應(yīng)比農(nóng)地轉(zhuǎn)入的收入效應(yīng)更為顯著，其中參與農(nóng)地轉(zhuǎn)出能夠使農(nóng)戶(hù)的收入效應(yīng)至少增加21.14%，參與農(nóng)地轉(zhuǎn)入能夠使農(nóng)戶(hù)的收入效應(yīng)至少增加10.79%；（4）利用村莊地貌作為農(nóng)地流轉(zhuǎn)的工具變量，發(fā)現(xiàn)農(nóng)地流轉(zhuǎn)的系數(shù)顯著增加到3.559 2，表明忽略?xún)?nèi)生性問(wèn)題將導(dǎo)致估計(jì)系數(shù)被低估。

研究結(jié)論為推動(dòng)農(nóng)地流轉(zhuǎn)以提升農(nóng)戶(hù)收入效應(yīng)提供理論支撐，同時(shí)也得到如下政策啟示：首先，鼓勵(lì)種糧大戶(hù)、農(nóng)村合作社等新型經(jīng)營(yíng)主體進(jìn)行農(nóng)地的適度規(guī)?；N植，促進(jìn)農(nóng)村農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化生產(chǎn)，加強(qiáng)農(nóng)業(yè)新技術(shù)的推廣，鼓勵(lì)土地轉(zhuǎn)入戶(hù)進(jìn)行農(nóng)地適度規(guī)模化經(jīng)營(yíng)，以獲取更高的農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)性收入；其次，完善農(nóng)村勞動(dòng)力市場(chǎng)和農(nóng)村金融市場(chǎng)，完善農(nóng)村農(nóng)地流轉(zhuǎn)相關(guān)措施，鼓勵(lì)農(nóng)戶(hù)參與農(nóng)地轉(zhuǎn)出釋放土地和資本以獲取相對(duì)高的工資性收入；最后，地方政府應(yīng)重點(diǎn)關(guān)注低收入群體，發(fā)揮好地方政府在農(nóng)民收入分配的調(diào)節(jié)作用，加大對(duì)農(nóng)村教育的投入，為低收入農(nóng)戶(hù)提供非農(nóng)就業(yè)指導(dǎo)和培訓(xùn)，提升低收入群體非農(nóng)就業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力，提高低收入農(nóng)戶(hù)的收入水平以縮小農(nóng)戶(hù)收入差距。