農(nóng)地制度創(chuàng)新“緩解撂荒”與“加劇非糧化”雙向效應(yīng)研究
——以西南山區(qū)“三變”改革為例

韓德軍，閆 照，宋 洋

（1.貴州財(cái)經(jīng)大學(xué)公共管理學(xué)院，貴州 貴陽 550025；2.北京大學(xué)城市與環(huán)境學(xué)院，北京 100871；3.北京大學(xué)—林肯研究院城市發(fā)展與土地政策研究中心，北京 100871）

隨著城市化、工業(yè)化持續(xù)發(fā)展，社會勞動生產(chǎn)率日益提高，以糧食種植為主的傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)比較收益越來越低，廣大農(nóng)村出現(xiàn)了耕地撂荒與非糧化雙重現(xiàn)象[1-2]，尤其以農(nóng)業(yè)資源稟賦較差的山區(qū)最為突出，對糧食安全造成威脅。中共二十大報(bào)告提出，全方位夯實(shí)糧食安全根基，牢牢守住18億畝耕地紅線，確保中國人的飯碗牢牢端在自己手中。在全面推進(jìn)鄉(xiāng)村振興、加快農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化進(jìn)程中，以保障農(nóng)民集體產(chǎn)權(quán)為核心的農(nóng)村集體產(chǎn)權(quán)制度改革在全國各地深入推進(jìn)，其中農(nóng)地制度創(chuàng)新為這次改革的重要抓手，農(nóng)地制度創(chuàng)新會通過影響撂荒[1]和非糧化[3]等耕地利用狀態(tài)而對耕地保護(hù)和糧食安全產(chǎn)生深遠(yuǎn)影響，值得深入研究。

2011年發(fā)源于貴州六盤水舍烹村并于2016年在全省逐漸推開的“三變”改革，即“資源變資產(chǎn)、資金變股金、農(nóng)民變股東”，是西部農(nóng)村通過農(nóng)地入股和多方投資方式實(shí)施的典型農(nóng)村集體產(chǎn)權(quán)制度改革創(chuàng)新實(shí)踐，曾于2017年和2018年兩度被寫入中央一號文件，其精髓是通過促進(jìn)土地流轉(zhuǎn)集中，盤活了閑置耕地資源[4]，最終緩解了耕地撂荒；然而，“三變”改革為選擇回報(bào)率更高的農(nóng)業(yè)經(jīng)營項(xiàng)目[5]，通常種植經(jīng)濟(jì)作物，卻加劇了非糧化。因此，“三變”改革對于耕地利用具有“緩解撂荒”與“加劇非糧化”雙向驅(qū)動效應(yīng)。有必要精準(zhǔn)測度這種正反效應(yīng)對耕地保護(hù)的均衡效果，并確定其內(nèi)在機(jī)理，為實(shí)現(xiàn)糧食安全、加快農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化提供理論借鑒。

目前，學(xué)術(shù)界主要從宏微觀兩種尺度對耕地撂荒成因進(jìn)行分析。從宏觀區(qū)域尺度，運(yùn)用遙感影像為主的多源數(shù)據(jù)及模型模擬等技術(shù)方法，研究得出城鎮(zhèn)化與工業(yè)化快速發(fā)展是耕地撂荒的根本驅(qū)動力，農(nóng)村勞動力析出導(dǎo)致農(nóng)業(yè)勞動力大量減少是直接原因[1]；從微觀農(nóng)戶尺度，通過典型抽樣和入戶調(diào)查等研究方法，研究得出農(nóng)業(yè)比較效益低、山區(qū)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)條件差及家庭勞動力的缺少等原因?qū)е铝肆袒腫6-7]。與此相比，非糧化成因主要來源于農(nóng)地利用追求更高的比較收益從而調(diào)整種植結(jié)構(gòu)[8]、高昂的農(nóng)地流轉(zhuǎn)價(jià)格[9-11]以及工商資本下鄉(xiāng)的逐利性質(zhì)[12-13]；另外，為了獲取更高農(nóng)業(yè)利潤而擴(kuò)大農(nóng)地經(jīng)營規(guī)模易引起非糧化生產(chǎn)[14]。在對“三變”改革的研究上，“三變”改革實(shí)質(zhì)被認(rèn)為是通過發(fā)展多種形式土地股份合作[4]、有效盤活農(nóng)村閑置資源資產(chǎn)[5]、整合財(cái)政資金作為農(nóng)民股份[15]等途徑，促進(jìn)了土地流轉(zhuǎn)集中進(jìn)行規(guī)模化經(jīng)營、產(chǎn)業(yè)化發(fā)展[16]。因此，“三變”改革通過土地入股流轉(zhuǎn)方式以及農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化發(fā)展等方式影響耕地撂荒與非糧化，進(jìn)而影響耕地保護(hù)和糧食安全。目前，尚未有學(xué)者對“三變”改革中耕地撂荒和非糧化聯(lián)動效應(yīng)的探討。

鑒于此，本文以“三變”改革過程中農(nóng)地制度創(chuàng)新作為“準(zhǔn)自然實(shí)驗(yàn)”，選取位于烏蒙山區(qū)三個(gè)地級市為研究區(qū)域，采用2011—2019年24個(gè)縣域的平衡面板數(shù)據(jù)，構(gòu)建雙重差分模型識別“三變”改革的“緩解撂荒”與“加劇非糧化”雙向效應(yīng)并予以實(shí)證檢驗(yàn)。為農(nóng)村集體產(chǎn)權(quán)制度改革提供有針對性的政策措施，以期優(yōu)化差別化耕地保護(hù)措施，為實(shí)現(xiàn)我國糧食安全提供政策參考。

1 理論分析與研究假設(shè)

兩權(quán)分置的農(nóng)地經(jīng)營體制造成耕地利用過于分散，加之資本投入較少和勞動力質(zhì)量降低等問題，傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)的全要素生產(chǎn)率持續(xù)降低，這些問題在西南山區(qū)農(nóng)村尤為突出。針對農(nóng)村發(fā)展困境，在地方政府引導(dǎo)下，“三變”改革通過農(nóng)村土地確權(quán)登記、量化入股來推動土地流轉(zhuǎn)集中，對耕地利用狀態(tài)產(chǎn)生影響。

1.1 “三變”改革現(xiàn)實(shí)背景、改革內(nèi)容和政策工具

“三變”改革發(fā)源于西南山區(qū)資源稟賦有限的貴州省六盤水市舍烹村，當(dāng)?shù)卦鵀榈湫偷膬?nèi)地貧困村。為了以農(nóng)地資產(chǎn)撬動農(nóng)村經(jīng)濟(jì)和產(chǎn)業(yè)發(fā)展，當(dāng)?shù)靥剿鞒觥百Y源變資產(chǎn)、資金變股金、農(nóng)民變股東”的農(nóng)村改革創(chuàng)新模式。“資源變資產(chǎn)”實(shí)質(zhì)是土地問題[17]，通過土地確權(quán)、量化入股方式將耕地資源轉(zhuǎn)變?yōu)橘Y產(chǎn)，耕地資產(chǎn)的盤活有利于減少耕地撂荒；農(nóng)地產(chǎn)權(quán)制度創(chuàng)新激勵“農(nóng)民變股東”，通過土地經(jīng)營權(quán)入股的形式，促進(jìn)了分散的土地資源流轉(zhuǎn)集中，促使其規(guī)?；?、機(jī)械化經(jīng)營，有效緩解了耕地撂荒趨勢；同時(shí)，“資金變股金”，通過財(cái)政杠桿撬動社會資本[4]，引進(jìn)工商資本，有學(xué)者指出“三變”改革的根本意義，在于其能夠把農(nóng)村集體和農(nóng)民個(gè)人的資產(chǎn)盤活，用于回報(bào)率更高的農(nóng)業(yè)經(jīng)營項(xiàng)目[5]，卻會導(dǎo)致農(nóng)地經(jīng)營走上非糧化道路。

1.2 “三變”改革對耕地撂荒的影響

根據(jù)恰亞諾夫的農(nóng)戶經(jīng)濟(jì)理論[18]，擁有耕地使用權(quán)條件下，農(nóng)戶農(nóng)業(yè)經(jīng)營行為存在以下幾種可能：自我耕作、流轉(zhuǎn)他人和撂荒耕地。而實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的必要條件之一是提高勞動生產(chǎn)率，一般可以通過三種方式：耕種高附加值作物[19]、采用機(jī)械化或者提高耕地規(guī)模[20]。

在地處我國西南山區(qū)的貴州省，當(dāng)農(nóng)戶采用自我耕作行為進(jìn)行農(nóng)業(yè)經(jīng)營時(shí)，以上三種方式都難以實(shí)現(xiàn)。首先，由于經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)薄弱，西南山區(qū)農(nóng)戶在本地的非農(nóng)就業(yè)機(jī)會十分有限，另因耕地資源稟賦條件較差，在比較利益驅(qū)動下，其更傾向于外出務(wù)工，很難采取兼業(yè)方式從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)。首先，耕種高附加值的農(nóng)作物需要大量農(nóng)業(yè)勞動力，因此，在外出務(wù)工的情況下農(nóng)戶無法實(shí)現(xiàn)高附加值耕種；其次，山區(qū)地形條件限制了農(nóng)業(yè)機(jī)械化發(fā)展，農(nóng)戶自主經(jīng)營的情況下，提高機(jī)械化作業(yè)水平也很難實(shí)現(xiàn)；再次，山區(qū)耕地破碎化嚴(yán)重，加之家庭耕地?cái)?shù)量有限，致使農(nóng)戶無法實(shí)現(xiàn)規(guī)?；?jīng)營。另外，受資源稟賦、社會保障和經(jīng)濟(jì)效益等條件約束，山區(qū)自發(fā)耕地流轉(zhuǎn)受到極大限制。綜上所述，山區(qū)極易導(dǎo)致耕地的高撂荒率。

在農(nóng)村勞動力大量流失情況下，西南山區(qū)農(nóng)村耕地撂荒現(xiàn)象十分突出[1]。通過提高勞動生產(chǎn)率，“三變”改革以新型農(nóng)業(yè)經(jīng)營主體“替代”農(nóng)戶進(jìn)行農(nóng)業(yè)生產(chǎn)，充分盤活了農(nóng)村分散閑置的耕地資源，緩解了耕地撂荒?；诖?，本文提出假設(shè)1：“三變”改革具有有效緩解耕地撂荒效應(yīng)。

1.3 “三變”改革對耕地非糧化的影響

“三變”改革中的“資源變資產(chǎn)”是通過產(chǎn)權(quán)制度改革形式將村集體土地入股到新型農(nóng)業(yè)經(jīng)營主體進(jìn)行規(guī)?；a(chǎn)。因此，在分析“三變”改革對非糧化影響時(shí)應(yīng)基于經(jīng)營主體視角。通過催生農(nóng)業(yè)內(nèi)部經(jīng)營主體發(fā)育和引入工商資本下鄉(xiāng)，“三變”改革使得農(nóng)村現(xiàn)代產(chǎn)業(yè)獲得長足發(fā)展，與近乎零成本獲得耕地承包經(jīng)營權(quán)的農(nóng)戶相比，新型農(nóng)業(yè)經(jīng)營主體對規(guī)模經(jīng)營土地更加考慮成本收益以及風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避問題，而種糧則面臨成本高收益低的問題，對于具有逐利本質(zhì)的工商資本來說則更加傾向于非糧種植；另外，“三變”改革促進(jìn)了農(nóng)村二、三產(chǎn)業(yè)發(fā)展，因此，更加傾向于采用農(nóng)旅結(jié)合或特色農(nóng)業(yè)種植模式，最終導(dǎo)致非糧化趨勢?；诖耍疚奶岢黾僭O(shè)2：“三變”改革具有加劇耕地非糧化效應(yīng)。

值得注意的是，對于政策性改革來說，一般會產(chǎn)生預(yù)期效應(yīng)或者滯后效應(yīng)，“三變”改革一般要經(jīng)過較長的前期設(shè)計(jì)、工作協(xié)調(diào)，需要對實(shí)施村進(jìn)行大量的投資和規(guī)劃建設(shè)，因此，其政策效果也會在改革實(shí)施的一定時(shí)間后才逐漸顯現(xiàn)出來，一般來說，改革推進(jìn)越久，其效果越明顯。研究區(qū)域“三變”改革是持續(xù)穩(wěn)步推進(jìn)的，其對于撂荒和非糧化影響也是一個(gè)動態(tài)變化過程，隨著“三變”改革不斷持續(xù)深化，在其實(shí)施的不同時(shí)段對耕地撂荒與非糧化產(chǎn)生不同程度影響。基于此，本文提出假設(shè)3：“三變”改革對耕地利用狀態(tài)的影響是一個(gè)動態(tài)變化過程，其影響是持續(xù)性的，在一定條件下，時(shí)間越久，影響程度越明顯。

基于上述理論分析，可以看出“三變”改革的實(shí)施路徑并非只對耕地撂荒或非糧化起到各自單方面的影響，其影響是雙向的，“三變”改革對耕地撂荒與非糧化雙向影響的理論分析如圖1所示。

圖1 “三變”改革對耕地撂荒與非糧化雙向影響機(jī)制Fig.1 Two-way impact mechanism of “three changes” reform on farmland abandonment and non-grain conversion

2 模型設(shè)定、變量說明與數(shù)據(jù)來源

2.1 模型設(shè)定

2.1.1 DID基準(zhǔn)模型

雙重差分法（DID）既能控制樣本之間不可觀測的個(gè)體異質(zhì)性，又能控制隨時(shí)間變化的不可觀測總體因素的影響，由此得到對政策效果的無偏估計(jì)[21]?！叭儭备母锫窂教峁┝艘粋€(gè)“準(zhǔn)自然實(shí)驗(yàn)”：一方面造成了同一個(gè)地區(qū)改革前后的差異；另一方面又造成了在同一時(shí)點(diǎn)上實(shí)施改革與未實(shí)施改革地區(qū)之間的差異；同時(shí)“三變”改革又被看作是一項(xiàng)政策試驗(yàn)，對于這種政策的效果適用DID方法進(jìn)行評價(jià)與分析。因此，本文試圖利用雙重差分模型對“三變”改革影響耕地撂荒與非糧化雙向政策效應(yīng)進(jìn)行識別。具體而言，將六盤水市各縣域視為處理組，曲靖市、昭通市各縣域視為對照組。

基于上述分析，本文借鑒謝先雄等[22]的做法，引入雙向固定效應(yīng)對雙重差分模型進(jìn)行估計(jì)，既能控制“個(gè)體固定效應(yīng)”，又能控制“時(shí)間固定效應(yīng)”，從而控制不隨時(shí)間和個(gè)體而變的兩類遺漏變量，克服可能存在的內(nèi)生性問題，有效減少時(shí)間效應(yīng)和個(gè)體效應(yīng)對本研究識別效果的影響。具體模型設(shè)定如下：

式（1）中：i和t表示縣域與年份；Yit為衡量耕地撂荒與非糧化的被解釋變量；Treat為政策實(shí)施變量，Treat=1表示該縣實(shí)施了“三變”改革，即六盤水市各縣域，Treat=0表示該縣未實(shí)施“三變”改革；T為時(shí)間分組變量，T=1 表示在“三變”改革實(shí)施期間，為2014—2019年，T=0表示在“三變”改革實(shí)施前，為2011—2013年；xit為控制變量；γ i為不隨時(shí)間變化的縣域固定效應(yīng)，用以解決不隨時(shí)間而變的個(gè)體遺漏變量問題；δt為時(shí)間固定效應(yīng)，用以解決不隨個(gè)體而變的遺漏變量問題；εit表示隨機(jī)誤差項(xiàng)；β0、β1、β為待估參數(shù)。根據(jù)雙重差分模型的基本原理，本文重點(diǎn)關(guān)注交叉項(xiàng)Treat×T的系數(shù)β1，其代表剔除了其他干擾因素之后，“三變”改革對耕地撂荒與非糧化影響的凈效應(yīng)。考慮到回歸中可能存在的異方差和自相關(guān)問題，采用縣域?qū)用娴木垲惙€(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤進(jìn)行估計(jì)。

2.1.2 平行趨勢檢驗(yàn)與政策的動態(tài)影響分析

DID 模型估計(jì)的有效性依賴于平行趨勢假設(shè)的成立，即在政策干預(yù)時(shí)點(diǎn)之前，實(shí)驗(yàn)組和對照組的耕地撂荒與非糧化情況在時(shí)間上的變動趨勢是一致的。參考NUNN 等[23]的做法，本文構(gòu)建如下模型以檢驗(yàn)平行趨勢假設(shè)：

2.2 變量說明

（1）被解釋變量。撂荒是農(nóng)業(yè)用地被利用和管理狀態(tài)的終止和農(nóng)田設(shè)施退化以至難以再被利用，參考LI等[1]研究，本文選取縣域農(nóng)作物播種面積的對數(shù)值（lncro）來衡量耕地撂荒情況；而耕地非糧化是指利用耕地種植糧食作物以外的經(jīng)濟(jì)作物的行為，因此選取縣域糧食作物面積占比（frate）來衡量耕地“非糧化”情況[24]，糧食作物面積占比越小則表明非糧化程度越高。

（2）核心解釋變量?！叭儭备母镎?。所有對照組和政策發(fā)生時(shí)點(diǎn)前的處理組縣域，變量取值為0；政策發(fā)生當(dāng)年及之后的處理組縣域，變量取值為1。

（3）控制變量。第一類是僅與耕地撂荒相關(guān)的控制變量：①考慮到農(nóng)產(chǎn)品、生產(chǎn)資料和工業(yè)品等價(jià)格保護(hù)制度，相關(guān)價(jià)格指標(biāo)都以省級層面進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，本文應(yīng)用省級層面數(shù)據(jù)測算農(nóng)業(yè)生產(chǎn)資料相對價(jià)格、糧食相對價(jià)格和農(nóng)產(chǎn)品相對價(jià)格等復(fù)合指標(biāo)。農(nóng)用地面積的對數(shù)值（lnfarm），運(yùn)用該指標(biāo)控制由于農(nóng)用地總規(guī)模差異影響“三變”改革政策對耕地撂荒凈效應(yīng)造成影響所帶來的內(nèi)生性問題；②復(fù)種指數(shù)指標(biāo)計(jì)算方法參照統(tǒng)計(jì)年鑒。滯后一期農(nóng)產(chǎn)品相對價(jià)格（farmpri），基于數(shù)據(jù)可獲得性，本文用省級層面數(shù)據(jù)來代替①考慮到農(nóng)產(chǎn)品、生產(chǎn)資料和工業(yè)品等價(jià)格保護(hù)制度，相關(guān)價(jià)格指標(biāo)都以省級層面進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，本文應(yīng)用省級層面數(shù)據(jù)測算農(nóng)業(yè)生產(chǎn)資料相對價(jià)格、糧食相對價(jià)格和農(nóng)產(chǎn)品相對價(jià)格等復(fù)合指標(biāo)。，并根據(jù)現(xiàn)有研究進(jìn)行測量[25]。第二類是僅與耕地非糧化相關(guān)的控制變量：①滯后一期糧食相對價(jià)格（croppri），基于數(shù)據(jù)可獲得性，以省級層面“豆類生產(chǎn)價(jià)格指數(shù)”代替；②耕地面積所占比重（g/n），可對糧食作物面積占比造成影響。第三類是與耕地撂荒及非糧化均相關(guān)的控制變量：人均地區(qū)國民生產(chǎn)總值的對數(shù)值（lnpergdp）、縣域產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)（primary）、農(nóng)村人口受教育水平（edu）、復(fù)種指數(shù)（mci）②復(fù)種指數(shù)指標(biāo)計(jì)算方法參照統(tǒng)計(jì)年鑒。、滯后一期農(nóng)業(yè)生產(chǎn)資料相對價(jià)格（frice），用省級層面數(shù)據(jù)代替。

（4）機(jī)制變量。為進(jìn)一步進(jìn)行機(jī)制分析，選取“三變”改革過程中對耕地撂荒和非糧化起到中介作用的因素為機(jī)制變量?；跀?shù)據(jù)的可獲得性，本文對機(jī)制變量選取進(jìn)行如下處理：①耕地流轉(zhuǎn)水平（rollout）。農(nóng)戶流轉(zhuǎn)耕地后可增加土地財(cái)產(chǎn)性收入同時(shí)提高其工資性收入，耕地流轉(zhuǎn)水平與農(nóng)戶收入呈正比，因此采用以2011年為基期平減后的縣域農(nóng)村居民人均可支配收入替代耕地流轉(zhuǎn)水平。②農(nóng)業(yè)勞動力水平（labor）。采用“當(dāng)年農(nóng)村常住人口數(shù)”占“第一產(chǎn)業(yè)增加值”比重來表征在農(nóng)業(yè)種植生產(chǎn)過程中的單位勞動力人數(shù)。③農(nóng)業(yè)機(jī)械化水平（mechanise）。“三變”改革會提高農(nóng)業(yè)機(jī)械化水平也會釋放農(nóng)業(yè)勞動力，理論上會顯著提高人均農(nóng)業(yè)機(jī)械化水平，采用縣域“農(nóng)業(yè)機(jī)械總動力”除以“農(nóng)業(yè)勞動力水平”來表征。④第一產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平（first）。選取縣域人均第一產(chǎn)業(yè)增加值來衡量，通過各縣域“第一產(chǎn)業(yè)增加值”除以“年末地區(qū)總?cè)丝跀?shù)”獲得。第二產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平（second）、第三產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平（third）同理。

除了取對數(shù)的數(shù)據(jù)及政策虛擬變量外，其他變量均采用比值形式，以減小異方差的影響，使統(tǒng)計(jì)結(jié)果更有說服力。

各主要變量的定義、計(jì)算方法和描述如表1所示。

2.3 數(shù)據(jù)來源

六盤水市是貴州省最早開始“三變”改革的地區(qū)，于2014年①六盤水市委市政府于2014年底在實(shí)踐總結(jié)的基礎(chǔ)上提出了“三轉(zhuǎn)”改革，并于2015年3月正式提煉出“三變”改革，說明“三變”改革2014年已經(jīng)開始實(shí)施。因此，本文將2014年定為“三變”改革政策沖擊時(shí)點(diǎn)。在全市推開，被農(nóng)業(yè)部批復(fù)為“全國農(nóng)村改革試驗(yàn)區(qū)”。本文選取六盤水市縣域?qū)用孀鳛樘幚斫M，共4 個(gè)縣域。另外，為了克服內(nèi)生性問題②對照組首先應(yīng)該選取與六盤水市自然經(jīng)濟(jì)條件等差異不大的貴州省其他區(qū)域，但由于貴州全省都或多或少受到“三變”改革政策影響，這樣可能會產(chǎn)生內(nèi)生性問題，無法有效選取貴州省其他縣域作為對照組。，使處理組和對照組樣本盡量滿足同質(zhì)性假設(shè)，避免事前差異，本文選取同處于烏蒙山區(qū)，地域相連、自然地理?xiàng)l件、經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r相似，并且沒有進(jìn)行“三變”改革的云南省昭通市、曲靖市縣域?qū)用孀鳛槔硐雽φ战M，共20個(gè)縣域。同時(shí)，考慮到數(shù)據(jù)的可獲得性以及盡可能控制其他相關(guān)政策的干擾，查閱相關(guān)文獻(xiàn)，云南省在2020年以前還未獲得國家批復(fù)的農(nóng)村集體產(chǎn)權(quán)制度改革整省試點(diǎn)[26]，本文最終選取2011—2019年作為樣本時(shí)間范圍。

本文所用數(shù)據(jù)均來自于歷年的《中國縣域統(tǒng)計(jì)年鑒》 《貴州統(tǒng)計(jì)年鑒》 《六盤水統(tǒng)計(jì)年鑒》 《云南統(tǒng)計(jì)年鑒》 《云南調(diào)查年鑒》。另外，各縣域歷年耕地面積、農(nóng)用地面積通過中國土地覆蓋數(shù)據(jù)集CLCD③來自1990—2020年中國30 m土地覆蓋數(shù)據(jù)集：https://zenodo.org/record/5210928#.Y0-6mzS-uPS。提取獲得。對于部分難以獲取或少量數(shù)據(jù)缺失的指標(biāo)，本文利用插值法對部分?jǐn)?shù)據(jù)的缺失值進(jìn)行補(bǔ)全，最終得到24個(gè)縣域2011—2019年的平衡面板數(shù)據(jù)，共計(jì)觀測值216個(gè)。

3 實(shí)證結(jié)果分析

3.1 基準(zhǔn)回歸分析

采用雙重差分模型檢驗(yàn)“三變”改革對耕地撂荒與非糧化的影響效果。表2中：列（1）、列（2）、列（3）、列（4）分別匯報(bào)了“三變”改革對耕地撂荒與非糧化影響的回歸結(jié)果，其中列（1）、列（3）未加入控制變量，列（2）、列（4）加入控制變量。數(shù)據(jù)顯示，列（1）、列（2）交乘項(xiàng)DID系數(shù)均在1%的水平上顯著為正，列（3）、列（4）交乘項(xiàng)DID系數(shù)均在1%的水平上顯著為負(fù)，由此說明“三變”改革一方面顯著增加了農(nóng)作物播種面積從而緩解耕地撂荒，另一方面顯著降低了糧食作物面積占比從而加劇非糧化。平均而言，在其他條件不變的情況下，“三變”改革的實(shí)施顯著增加了9.1%的農(nóng)作物播種面積，顯著降低了9.0%的糧食作物面積占比。據(jù)此，表明“三變”改革具有“緩解撂荒”和“加劇非糧化”的雙向效應(yīng)，二者從效果上達(dá)到均衡。即假設(shè)1和假設(shè)2得到驗(yàn)證。

表2 基準(zhǔn)回歸結(jié)果Tab.2 Results of benchmark model

3.2 動態(tài)效應(yīng)分析

根據(jù)式（2）對“三變”改革政策的動態(tài)效應(yīng)進(jìn)行估計(jì)，分別考察“三變”改革當(dāng)年及后5年改革地區(qū)農(nóng)作物播種面積、糧食作物面積占比變化的差異。表3中：列（1）、列（2）、列（3）、列（4）分別匯報(bào)了“三變”改革對耕地撂荒與非糧化的動態(tài)效應(yīng)檢驗(yàn)結(jié)果，其中列（1）、列（3）未加入控制變量，列（2）、列（4）加入控制變量，其回歸結(jié)果的表現(xiàn)基本一致。列（1）、列（2）數(shù)據(jù)表明，改革后的前三年內(nèi)未出現(xiàn)顯著差異，后三年交乘項(xiàng)系數(shù)除列（2）第一年外都在1%的水平上顯著為正且逐年增大；列（3）、列（4）數(shù)據(jù)表明，改革后的前兩年內(nèi)未出現(xiàn)顯著差異，后4年交乘項(xiàng)系數(shù)均在1%的水平上顯著為負(fù)且逐年減小。據(jù)此，驗(yàn)證了“三變”改革對耕地撂荒與非糧化的影響確實(shí)是一個(gè)動態(tài)變化過程。具體而言，“三變”改革前期政策效應(yīng)不顯著，說明政策效應(yīng)存在滯后性①其主要原因可能是政策開展后的一定時(shí)期更多的是工程前期準(zhǔn)備，導(dǎo)致依然延續(xù)之前的農(nóng)作物種植結(jié)構(gòu)，即使撂荒所閑置的耕地剛開始流轉(zhuǎn)集中也還未進(jìn)行種植，甚至原來正常經(jīng)營的耕地由于工程建設(shè)也被迫一定程度撂荒。因此，前幾年農(nóng)作物種植的數(shù)量以及結(jié)構(gòu)未發(fā)生明顯變化。；“三變”改革后期政策效應(yīng)顯著且對應(yīng)的系數(shù)絕對值逐年增大，表明“三變”改革的政策效應(yīng)到后期才發(fā)揮，并且時(shí)間持續(xù)越久，其對耕地撂荒與非糧化影響程度越大①其原因可能是當(dāng)改革發(fā)生后隨著時(shí)間的推移，前期入股的撂荒耕地地力逐步恢復(fù)種植條件，更多的農(nóng)戶受到影響選擇將土地入股，更多的撂荒地被盤活進(jìn)行農(nóng)作物種植；另外，由于工商資本天然的“逐利性”等原因，隨著時(shí)間推移，越來越多土地種植經(jīng)濟(jì)作物，勢必會造成糧食作物面積占比的減小，導(dǎo)致非糧化逐漸加劇。。據(jù)此，研究假設(shè)3得到驗(yàn)證。

表3 政策的動態(tài)效應(yīng)檢驗(yàn)結(jié)果Tab.3 Results of dynamic effect test of the policy

3.3 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

3.3.1 平行趨勢檢驗(yàn)

使用雙重差分的前提條件是對照組與處理組在政策發(fā)生前必須滿足共同趨勢假設(shè)。因此，以政策實(shí)施的2014年為基期，并且剔除前一期（2013年），根據(jù)式（2）回歸進(jìn)行平行趨勢檢驗(yàn)，重點(diǎn)關(guān)注2011—2012年對應(yīng)的系數(shù)?；貧w結(jié)果如圖2 和圖3所示，無論是否加入控制變量，在“三變”改革實(shí)施前，影響系數(shù)βk的置信區(qū)間都包含了0值。由此可以判斷，在政策實(shí)施前，影響系數(shù)βk在各年份之間不存在顯著差異，處理組和對照組的耕地撂荒與非糧化情況在“三變”改革實(shí)施前滿足共同趨勢假設(shè)，符合使用雙重差分法進(jìn)行分析的前提。

圖2 平行趨勢檢驗(yàn)：“三變”改革對耕地撂荒的影響Fig.2 Parallel trend test:impact of “three changes” reform on farmland abandonment

圖3 平行趨勢檢驗(yàn)：“三變”改革對非糧化的影響Fig.3 Parallel trend test:impact of “three changes” reform on non-grain conversion

3.3.2 排除同期其他政策干擾

“三變”改革政策效應(yīng)不可避免地會受到農(nóng)地確權(quán)②2013年中央一號文件提出要用5年時(shí)間全面完成農(nóng)地確權(quán)工作，因此本文將農(nóng)地確權(quán)的實(shí)施時(shí)間定為2013年。這項(xiàng)國家主導(dǎo)的農(nóng)地確權(quán)改革具有強(qiáng)制性、按時(shí)性特點(diǎn)，不以農(nóng)戶個(gè)人意志為轉(zhuǎn)移，一定程度上緩解了農(nóng)地確權(quán)政策實(shí)施先后的選擇性偏誤。的干擾，農(nóng)地確權(quán)增強(qiáng)農(nóng)戶土地承包經(jīng)營權(quán)的穩(wěn)定性和排他性[27]，更能激勵農(nóng)戶投資耕地或使農(nóng)戶流轉(zhuǎn)意愿增強(qiáng)，從而導(dǎo)致政策估計(jì)效應(yīng)是有偏的。本文借鑒石大千等[28]的做法，在式（1）中加入2013年農(nóng)地確權(quán)政策虛擬變量。如表4所示，回歸結(jié)果數(shù)據(jù)表明，加入農(nóng)地確權(quán)政策虛擬變量后“三變”改革對耕地撂荒與非糧化的政策效應(yīng)依舊非常顯著。因此，表明本文的研究結(jié)論是穩(wěn)健的。

表4 穩(wěn)健性檢驗(yàn)：排除同期政策干擾Tab.4 Robustness test:excluding contemporaneous policy disturbances

3.3.3 改變政策實(shí)施時(shí)點(diǎn)

進(jìn)一步驗(yàn)證估計(jì)結(jié)果的穩(wěn)健性，此處借鑒梁志會等[29]的做法，選取政策實(shí)施前（2011—2013年）的樣本數(shù)據(jù)，將2012年作為政策實(shí)施時(shí)點(diǎn)進(jìn)行安慰劑檢驗(yàn)，表5報(bào)告了其檢驗(yàn)結(jié)果。數(shù)據(jù)顯示，加入控制變量后DID回歸系數(shù)均不顯著，表明“三變”改革前并不存在政策效應(yīng)，之前的估計(jì)是無偏的，估計(jì)結(jié)果具備穩(wěn)健性。

表5 穩(wěn)健性檢驗(yàn)：改變政策干預(yù)時(shí)點(diǎn)Tab.5 Robustness test:changing the point of policy intervention

3.3.4 替換被解釋變量

參考SONG等[30]的做法，考慮到與耕地撂荒與非糧化問題具有較強(qiáng)的關(guān)聯(lián)性，選取單位面積耕地主要經(jīng)濟(jì)作物產(chǎn)量（cropyie）和糧食產(chǎn)量占農(nóng)作物產(chǎn)量比重（pergrayie）來分別作為農(nóng)作物播種面積和糧食作物面積占比的代替指標(biāo)，通過替換被解釋變量以進(jìn)一步考察模型的穩(wěn)健性。如表6所示，替換被解釋變量后，回歸結(jié)果仍與前述基準(zhǔn)回歸分析一致。表明“三變”改革顯著緩解了耕地撂荒并加劇了非糧化。

表6 穩(wěn)健性檢驗(yàn)：替換被解釋變量Tab.6 Robustness test:replacing the explanatory variables

3.3.5 安慰劑檢驗(yàn)

為了排除研究結(jié)論受到遺漏變量、隨機(jī)因素等其他不可觀測變量的影響，而出現(xiàn)偶然性結(jié)論，本文對基準(zhǔn)回歸結(jié)果進(jìn)行安慰劑檢驗(yàn)。隨機(jī)對樣本涵蓋到的24 個(gè)縣域進(jìn)行“篩選”并隨機(jī)產(chǎn)生改革時(shí)間，據(jù)此構(gòu)造了改革時(shí)間—縣域兩個(gè)層面隨機(jī)實(shí)驗(yàn)，進(jìn)行500次隨機(jī)抽樣，按照式（1）進(jìn)行回歸，根據(jù)虛假實(shí)驗(yàn)得到基準(zhǔn)回歸估計(jì)系數(shù)概率來判斷結(jié)論的可靠性，如隨機(jī)后系數(shù)并未顯著區(qū)別于0，則說明原估計(jì)結(jié)果是穩(wěn)健的[31]?！叭儭备母飳Ω亓袒呐c非糧化政策效應(yīng)系數(shù)DID的估計(jì)系數(shù)分布圖（圖4 和圖5）顯示，估計(jì)系數(shù)大都集中分布于0點(diǎn)附近，表明隨機(jī)化“三變”改革政策沒有顯著效果。因此，本文所得結(jié)論通過了安慰劑檢驗(yàn)，回歸結(jié)果較為穩(wěn)健。

圖4 安慰劑檢驗(yàn)：“三變”改革對耕地撂荒的影響Fig.4 Placebo test:impact of “three changes” reform on farmland abandonment

圖5 安慰劑檢驗(yàn)：“三變”改革對非糧化的影響Fig.5 Placebo test:impact of “three changes” reform on non-grain conversion

3.4 機(jī)制分析

為了檢驗(yàn)“三變”改革中機(jī)制因素的中介效應(yīng)，進(jìn)一步運(yùn)用式（1）將政策效應(yīng)差分項(xiàng)與幾個(gè)機(jī)制變量分別回歸，來觀察系數(shù)的特征。分析結(jié)果（表7）表明：列（1）結(jié)果顯示，“三變”改革對耕地流轉(zhuǎn)集中具有顯著正影響，表明“三變”改革顯著促進(jìn)了農(nóng)村土地流轉(zhuǎn)，盤活了分散閑置耕地，對緩解耕地撂荒有積極促進(jìn)作用；列（2）—列（3）結(jié)果顯示，“三變”改革對農(nóng)業(yè)勞動力水平有顯著負(fù)影響、對農(nóng)業(yè)機(jī)械化水平有顯著正影響，表明改革通過土地流轉(zhuǎn)釋放了農(nóng)業(yè)勞動力，提高了農(nóng)業(yè)機(jī)械化水平，促進(jìn)了規(guī)?；?jīng)營中新型農(nóng)業(yè)經(jīng)營主體發(fā)展，經(jīng)營主體追求農(nóng)業(yè)經(jīng)營利潤，并通過分紅給土地入股農(nóng)戶，促使其從事經(jīng)濟(jì)效益高的非糧化種植；列（4）—列（6）結(jié)果顯示，“三變”改革對一、二、三產(chǎn)業(yè)水平有顯著正影響，表明改革促進(jìn)了三次產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展。第一產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平的提升能夠總體上促進(jìn)農(nóng)業(yè)發(fā)展，緩解耕地撂荒；二、三產(chǎn)業(yè)發(fā)展不僅增加了當(dāng)?shù)鼐蜆I(yè)崗位，為土地流轉(zhuǎn)創(chuàng)造了條件，還會增加農(nóng)產(chǎn)品原料以及特色農(nóng)產(chǎn)品的需求，倒逼其擴(kuò)大農(nóng)作物種植，因此會較為高效地利用耕地資源，盤活閑置的耕地資源；同時(shí)產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展也將促進(jìn)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)商品化程度提高，提高耕地社會生產(chǎn)效率，最終造成非糧化種植。綜上，本文的主要研究假設(shè)1和假設(shè)2得到驗(yàn)證。

表7 影響機(jī)制分析結(jié)果Tab.7 Results of impact mechanism analysis

4 進(jìn)一步分析：區(qū)域糧食安全

本文以西南地區(qū)24 個(gè)縣構(gòu)建準(zhǔn)自然實(shí)驗(yàn)，驗(yàn)證“三變”改革能夠有效緩解耕地撂荒同時(shí)加劇非糧化，雙向效應(yīng)基本平衡。隨著“三變”改革持續(xù)開展，雙向趨勢愈發(fā)顯著。由此可知，“三變”改革并未對當(dāng)?shù)馗乇Ｗo(hù)造成負(fù)面影響，為了進(jìn)一步探究其對糧食安全的影響，本文進(jìn)一步將“三變”改革以來（2014—2019年）①考慮到疫情影響，未將2019年以后納入到農(nóng)作物種植面積情況變化趨勢分析中。六盤水市的農(nóng)作物總播種面積、糧食作物播種面積和糧食作物面積占比變化趨勢進(jìn)行對比分析②數(shù)據(jù)分別來自《六盤水統(tǒng)計(jì)年鑒》。。如圖6所示，糧食作物面積占比總體上呈下降趨勢，2017年“三變”改革政策效應(yīng)出現(xiàn)后出現(xiàn)較大幅度減少，總體上非糧化率增長了23.5%；農(nóng)作物總播種面積總體上呈上升趨勢，且2017年后出現(xiàn)較大幅度增長，總體上農(nóng)作物總播種面積增長了27.3%；糧食作物播種面積變動率基本持平，其在2017年后僅有較小幅度增長后又回落，可忽略不計(jì)。綜上所述，可以得出“三變”改革雖然降低了糧食作物面積比重，但糧食種植面積一直保持穩(wěn)定水平上，一定程度上是通過盤活撂荒耕地種植經(jīng)濟(jì)作物，與當(dāng)?shù)丶Z食作物面積占比減少程度持平。因此，“三變”改革并未對區(qū)域糧食安全造成威脅。

圖6 2014—2019年六盤水農(nóng)作物種植面積情況變化趨勢Fig.6 Trend of crop acreage in Liupanshui from 2014 to 2019

5 結(jié)論與政策啟示

本文采用2011—2019年西南兩省24 個(gè)縣域的平衡面板數(shù)據(jù)，通過雙向固定效應(yīng)下的雙重差分模型檢驗(yàn)了“三變”改革對耕地撂荒和非糧化的影響效果，識別了其具有“緩解撂荒”與“加劇非糧化”雙向政策效應(yīng)，進(jìn)而討論了農(nóng)地制度創(chuàng)新在耕地保護(hù)乃至糧食安全中發(fā)揮的作用。主要結(jié)論如下：（1）“三變”改革顯著影響了研究區(qū)的耕地利用狀態(tài)，具有緩解撂荒和加劇非糧化的雙向效應(yīng)。長期來看，其降低了撂荒比例同時(shí)增加了非糧化率，但總體上糧食作物種植面積卻保持穩(wěn)定趨勢，說明其并未對區(qū)域糧食安全造成威脅，總體上推動了西南山區(qū)耕地保護(hù)。（2）“三變”改革對耕地撂荒與非糧化的影響具有一定的滯后效應(yīng)，一般在改革3～4年左右政策效果開始顯現(xiàn)，在一定條件下，時(shí)間越久，影響程度越明顯。（3）機(jī)制檢驗(yàn)表明，“三變”改革主要借助土地流轉(zhuǎn)集中而推動適度規(guī)模經(jīng)營、提升農(nóng)業(yè)機(jī)械化水平而發(fā)展現(xiàn)代農(nóng)業(yè)、釋放農(nóng)業(yè)勞動力而促進(jìn)產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展等多種途徑改變耕地利用狀態(tài)。

2023年中央一號文件明確提出，“探索建立耕地種植用途管控機(jī)制，明確利用優(yōu)先序，加強(qiáng)動態(tài)監(jiān)測，有序開展試點(diǎn)。加大撂荒耕地利用力度”。本文旨在通過對農(nóng)地制度創(chuàng)新“緩解撂荒”與“加劇非糧化”雙向效應(yīng)的政策評估，探討耕地用途管控和耕地利用優(yōu)先序有效途徑。本文的政策啟示如下：

其一，通過農(nóng)地制度創(chuàng)新盤活撂荒耕地，以有效保障糧食安全?！叭儭备母锿ㄟ^對耕地確權(quán)登記、量化入股，解決了土地流轉(zhuǎn)限制，提高了農(nóng)民流轉(zhuǎn)意愿，盤活了分散閑置耕地，顯著促進(jìn)了土地規(guī)模經(jīng)營，提高了農(nóng)業(yè)機(jī)械化水平，持續(xù)有效地降低了耕地撂荒比例，有利于耕地保護(hù)和糧食安全。因此，應(yīng)深化農(nóng)村集體產(chǎn)權(quán)制度改革，激發(fā)農(nóng)村土地資源變資產(chǎn)，充分利用好其制度優(yōu)勢，促進(jìn)耕地適度規(guī)模經(jīng)營，發(fā)展鄉(xiāng)村支柱產(chǎn)業(yè)，打造農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化，為盤活撂荒存量耕地資源創(chuàng)造條件。

其二，通過因地制宜管控耕地非糧化，以促進(jìn)農(nóng)業(yè)經(jīng)營增效?！叭儭备母锿ㄟ^土地流轉(zhuǎn)顯著釋放了農(nóng)業(yè)勞動力，引進(jìn)社會資本和工商資本，促進(jìn)了規(guī)?；?jīng)營和新型農(nóng)業(yè)經(jīng)營主體發(fā)展，經(jīng)營主體追求農(nóng)業(yè)經(jīng)營利潤以及支付農(nóng)戶入股分紅，會促使其從事經(jīng)濟(jì)效益高的非糧化種植。而通過西南地區(qū)“三變”改革中農(nóng)地制度創(chuàng)新的準(zhǔn)自然實(shí)驗(yàn)，證明改革區(qū)“緩解撂荒”程度與“加劇非糧化”程度持平，總體上不會影響糧食安全。因此，對待非糧化問題不能一刀切，要兼顧好糧食安全同農(nóng)民增收乃至農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展的關(guān)系。通過科學(xué)評價(jià)，對于確實(shí)不適合種植糧食的耕地，合理選擇適宜種植作物以及品種，采用科技手段培育特色經(jīng)濟(jì)作物，以集約利用耕地，促進(jìn)農(nóng)業(yè)提質(zhì)增效。

其三，通過科學(xué)政策評估，以有效確定耕地撂荒和非糧化的最優(yōu)均衡點(diǎn)。通過對位于糧食產(chǎn)銷平衡區(qū)的六盤水市“三變”改革過程對耕地利用狀態(tài)的雙重差分分析，揭示了“三變”改革具有“緩解撂荒”和“加劇非糧化”的雙向效應(yīng)，不論改革瞬時(shí)效應(yīng)還是動態(tài)持續(xù)效應(yīng)都證明“緩解撂荒”程度與“加劇非糧化”程度基本持平，說明該項(xiàng)農(nóng)地制度創(chuàng)新并未對區(qū)域糧食安全問題造成威脅。因此，為了保障糧食安全，政府應(yīng)充當(dāng)“掌舵人”的角色，兼顧好鄉(xiāng)村振興和耕地保護(hù)之間利益均衡。實(shí)踐中，對于糧食主產(chǎn)區(qū)，尤其是糧食生產(chǎn)功能區(qū)的耕地，應(yīng)嚴(yán)控出現(xiàn)“非糧化”趨勢，并通過合理的糧食補(bǔ)貼等方式杜絕耕地撂荒；對于非糧食主產(chǎn)區(qū)的耕地，應(yīng)運(yùn)用農(nóng)地市場流轉(zhuǎn)等方式，選擇適宜當(dāng)?shù)氐霓r(nóng)業(yè)生產(chǎn)模式，要始終保持耕地的耕作層不被破壞，使其具有種植糧食的潛力，藏糧于地。