賀新軍，閻建忠，楊柳

（西南大學資源環(huán)境學院，重慶 400716）

農民和土地的關系是當前農村改革的核心。1982年中央一號文件正式確定的家庭聯(lián)產(chǎn)承包責任制對改革開放初期中國的經(jīng)濟增長起到了決定性的作用[1]。但這一農村經(jīng)營體制忽略了農戶在農業(yè)生產(chǎn)上存在的異質性，造成了農戶經(jīng)營土地面積狹小，地塊零碎分散。同時，隨著農業(yè)生產(chǎn)成本的不斷增加，農業(yè)補貼可能并不足以覆蓋農戶的農業(yè)生產(chǎn)成本[2]，這將導致農業(yè)中的小規(guī)模經(jīng)營面臨較低的利潤，而完全依賴農業(yè)收入可能并不能滿足農戶家庭的基本生活需要。此外，在城鎮(zhèn)化和社會老齡化的背景下，農村青壯年勞動力不斷向城市遷移，只留下婦女和老人從事農業(yè)生產(chǎn)活動。一些研究表明，中國已經(jīng)超過了劉易斯拐點，并且存在農業(yè)勞動力的短缺[3]。在土地要素分配不處于最佳經(jīng)營結構的情況下，土地流轉是將這一要素效用最大化的機制。

經(jīng)濟學家長期以來一直關注土地流轉市場的發(fā)展，以期能找出能夠兼顧效率和公平的政策選擇。在信息和市場完善、交易成本為零的情況下，土地所有權的分配會影響福利，但對效率和公平效果的實現(xiàn)并無影響，因為農戶會根據(jù)自身的農業(yè)生產(chǎn)能力選擇最佳土地規(guī)模運作[4]。然而，農業(yè)生產(chǎn)具有風險，其結果取決于技術水平和生產(chǎn)者的農業(yè)生產(chǎn)能力[5]。同時，又存在諸多因素影響著土地流轉市場可以實現(xiàn)的結果，如農村非農就業(yè)率的不斷上升；勞動力和信貸市場不完善；以及與土地轉讓相關的交易成本等。因此，在諸要素市場不完善的條件下，研究農村土地流轉市場是否能夠提高農業(yè)生產(chǎn)效率和公平性具有重要的現(xiàn)實意義。

理論上來說，在非農要素市場不完善的條件下，土地流轉市場提高農業(yè)生產(chǎn)的公平性主要通過促進農戶土地要素的平衡來實現(xiàn)[4]，即土地會從土地充足的家庭流向土地稀少的家庭。關于這一點學者們通過在不同發(fā)展中國家做的實證研究得到了不同的結論：一些研究[6-9]發(fā)現(xiàn)，流轉市場導致土地從土地稀缺家庭轉移到土地充足家庭，可能的原因是土地流轉市場有一定的參與門檻，而在某些要素不完善的條件下（如獲取信貸的機會有限），土地充足的家庭更容易參與土地市場；還有些研究[10-13]則發(fā)現(xiàn)土地會從土地充足的家庭流向土地稀少的家庭，主要的原因可能是土地充足的家庭可能有更多的生計選擇，而土地稀少的家庭更多的依托于農業(yè)。流轉市場對效率的提高則主要體現(xiàn)在土地從低效率的用戶到高效率用戶的流轉[9]。Deininger和Jin[14-15]基于農戶模型（Agriculture Household Model，AHM）解釋了市場機制的作用機理，發(fā)現(xiàn)土地流轉市場可以通過平衡不同土地勞動力稟賦家庭的土地邊際產(chǎn)量，促進土地流向效率更高的家庭；曹建華等[16]構建了農地供求理論模型，并利用我國中部6省的數(shù)據(jù)估算流轉前后供求雙方的福利情況，發(fā)現(xiàn)土地流轉使土地和勞動力資源得到更優(yōu)的配置，增加了雙方的福利；賀振華[17]通過邏輯推演分析流轉雙方的成本收益過程，發(fā)現(xiàn)只要流轉行為是自發(fā)產(chǎn)生的，那么土地必然流向更有效率的農戶手中。但也有部分學者認為市場機制可能并不能將土地流轉給更有效率的農戶，甚至可能出現(xiàn)“反向流轉”現(xiàn)象，使農地配置出現(xiàn)扭曲。李承政等[18]發(fā)現(xiàn)在非農就業(yè)機會的增加，農業(yè)比較利益低下的城鎮(zhèn)化背景下，大部分青壯年勞動力外出務工，將耕地通過就近流轉的方式轉移到生產(chǎn)能力較弱的滯留農戶手中；袁航等[19]通過構建農戶模型（AHM）并根據(jù)農業(yè)比較收益和非農業(yè)比較收益對農戶進行分類，發(fā)現(xiàn)土地不一定流向效率更高的農戶，這取決于全體農戶的效率分布，進而通過全國層次的實證研究發(fā)現(xiàn)農地流轉在全國層次并不存在一種明確的趨勢，農地流轉存在“雙面性”。

我國山區(qū)是土地流轉研究的熱點區(qū)域[20-21]。由于耕地多是坡地，土地細碎分散，農戶的經(jīng)營規(guī)模普遍較小，農業(yè)收入普遍較低，導致勞動力析出現(xiàn)象嚴重，農村勞動力老齡化現(xiàn)象問題突出，耕地利用率低，撂荒嚴重，農業(yè)發(fā)展困難。農地流轉是提高山區(qū)土地利用率，緩解撂荒的重要舉措[20]。然而，山區(qū)的土地流轉是否能提高農業(yè)生產(chǎn)的效率和公平？目前仍較缺乏農戶案例研究。基于此，本文針對土地流轉能否提高農業(yè)生產(chǎn)的效率和公平問題，用單位面積農作物產(chǎn)量和種植業(yè)生產(chǎn)效率（基于DEA方法）代表農業(yè)生產(chǎn)效率，以人均耕地面積作為衡量公平性的指標，以農戶凈轉入面積作為衡量農地流轉的指標，以重慶市的3個區(qū)縣為例，對2014年的農戶調查數(shù)據(jù)進行分析并構建OLS回歸模型及2SLS模型，以期能揭示山區(qū)農地流轉和效率與公平之間的關系并提出相關政策建議。

1 研究區(qū)概況

重慶市（105°11'～110°11'E、28°10'～32°13'N）位于中國內地西南部、長江上游地區(qū)。轄區(qū)東西長470 km，南北寬450 km，幅員面積8.24萬km2，轄38個區(qū)縣（自治縣）。地貌以丘陵（占面積18.2%）、山地（占面積76%）為主。重慶市經(jīng)濟發(fā)展迅速，根據(jù)2017年重慶市統(tǒng)計年鑒，1997年直轄以來，GDP由1509.75億元增加到2016年的17559.25億元；農業(yè)人口由2448.34萬人減少到1776.60萬人，非農人口由594.58萬人增加到了1615.51萬人。由于大量農村勞動力向城市轉移，導致農村勞動力不足，耕地撂荒現(xiàn)象嚴重[22]。為緩解農村土地無人耕種的現(xiàn)狀，重慶市下發(fā)一系列政府文件，旨在加快農村土地流轉，促進規(guī)模經(jīng)營。本文選擇重慶的永川區(qū)、忠縣和酉陽縣作為研究區(qū)（圖1）。從自然地理特征來看，永川區(qū)位于長江中游北岸，平均海拔450-650 m，地貌屬于川東平行嶺谷區(qū)的低山丘陵；忠縣位于長江中上游，境內低山起伏，海拔跨度117 m到1680 m，屬于典型的丘陵地貌；而酉陽縣屬于武陵山區(qū)，縣內地形起伏較大，是典型的山區(qū)地貌。從經(jīng)濟社會特征來看，三個縣經(jīng)濟發(fā)展水平存在較大的差異。根據(jù)2017年重慶市統(tǒng)計年鑒，永川區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平最高，2016年人均GDP為57659元，與同期的重慶市人均GDP（57904元）差別不大；其次是忠縣，人均GDP為33790元，占同期重慶市人均GDP的58.36%；最后是酉陽縣，人均GDP為23370元，占同期重慶市人均GDP的40.36%。三個區(qū)縣能夠較好地代表不同海拔和社會經(jīng)濟發(fā)展狀況的丘陵山區(qū)特征。

圖1 研究區(qū)位置Fig. 1 Location of the study area

2 數(shù)據(jù)來源與研究方法

2.1 數(shù)據(jù)來源

2014年7月課題組在重慶市酉陽縣進行為期7天的預調研，結合農戶回答情況，修改完善問卷。7—9月采用參與式評估（Participatory Rural Appraisal，PRA）方法在重慶市的酉陽縣、永川區(qū)、忠縣3個區(qū)縣開展了正式的農戶問卷調查。首先，根據(jù)重慶市各縣區(qū)的地形、農業(yè)發(fā)展及社會經(jīng)濟狀況等篩選3個典型的丘陵山區(qū)縣，即永川區(qū)、忠縣和酉陽縣。其次，根據(jù)縣區(qū)內各鄉(xiāng)鎮(zhèn)的土地流轉、農業(yè)發(fā)展等因素在各縣區(qū)內篩選2個鄉(xiāng)鎮(zhèn)；同時在各鄉(xiāng)鎮(zhèn)內篩選1個典型村莊，共計6個鄉(xiāng)鎮(zhèn)和6個典型村莊。最后，通過詢問村干部了解村莊規(guī)模，再從每個村莊內隨機抽取約20%的農戶進行實地調研。最終，對問卷進行清理，在研究區(qū)內的6村（酉陽的木葉村、石洞村，忠縣的新立村、獅梁村和永川的轉龍村、洞子口村）獲得有效樣本380戶（其中永川區(qū)125份，忠縣137份，酉陽縣118份）。問卷調查內容主要包括：1）農戶家庭基本情況，包括家庭人口、年齡、健康狀況、受教育水平、職業(yè)情況等；2）農戶耕地資源狀況，包括耕地面積、耕地塊數(shù)、單位面積糧食產(chǎn)量等；3）農業(yè)經(jīng)營情況，包括化肥投入、勞動力投入、土地產(chǎn)出、牲畜數(shù)量、農用設備擁有情況、土地流轉情況等；4）農戶家庭經(jīng)營收支狀況，包括政府補貼、非農收入、醫(yī)療支出等。為確保問卷質量，調查對象多為戶主，家庭其他成員可補充相關信息，每戶問卷調查時間約為2-3小時。

2.2 研究方法

2.2.1 影響機制 本文旨在研究山區(qū)農地流轉與農業(yè)生產(chǎn)效率與公平的關系，而邏輯上農地流轉會通過兩種機制對農戶農業(yè)生產(chǎn)效率與公平產(chǎn)生影響（圖2）。

1）勞動力資源的重新配置。一方面，這會緩解農戶勞動力流動性約束，推動農村勞動力的合理分工，促進農村勞動力的專業(yè)化，提高農業(yè)勞動力資源的利用效率，進而提高農業(yè)生產(chǎn)效率。同時，新移民經(jīng)濟學的觀點認為，非農收入的增長能夠擴展家庭留守成員的收入約束邊界，使其能更多的購買資本密集型和勞動力節(jié)約型生產(chǎn)要素，增加農業(yè)雇工和引進新的生產(chǎn)技術[23]，進而達到提高生產(chǎn)效率的目的。但同樣，隨著勞動力非農就業(yè)比例的提升，部分農戶家庭會逐步走向兼業(yè)化，甚至副業(yè)化[24]，非農收入也不一定用于農業(yè)投資，可能用于住宅建設、子女教育[25]等，這可能帶來農業(yè)生產(chǎn)效率的下降。另一方面勞動力資源的重新配置會增強農戶農業(yè)勞動力供給約束，農業(yè)勞動力供給的不足將導致農業(yè)生產(chǎn)力較低的農戶（在山區(qū)以婦女和老人為主）進一步縮小耕作面積，轉出土地給效率更高的農戶，以提高生產(chǎn)效率。但同時，農業(yè)勞動力的短缺也可能導致土地無法得到精耕細作，進而對農業(yè)生產(chǎn)效率產(chǎn)生負面影響。

圖2 影響機制Fig. 2 In fl uencing mechanism

2）土地資源的重新配置。這將緩解土地資源的流動性約束，一方面農戶可以將撂荒地、未充分利用的土地轉出，使土地資源得到更有效的利用，進而提高了整個地區(qū)的農業(yè)生產(chǎn)效率；同時，農戶可以通過農地流轉在一定程度上實現(xiàn)土地資源的集中[26]，降低土地的分散化和細碎化，減少農戶的勞動效率損失，且規(guī)模的擴大能夠促進農戶增加農業(yè)生產(chǎn)要素投入，購買農業(yè)機械和采納新技術，從而影響農業(yè)生產(chǎn)效率。另一方面，農戶會根據(jù)自身農業(yè)生產(chǎn)能力決定轉出或轉入土地以達到理想的土地規(guī)模，加之山區(qū)農地流轉租金低，熟人間零租金現(xiàn)象普遍[21]，勞動力充足但土地稀缺的家庭更傾向于轉入土地，從而提高山區(qū)農業(yè)生產(chǎn)的公平性。

然而現(xiàn)實中，上述兩種機制都會受到特定約束條件的制約。①信息不完全的約束導致農戶間的土地流轉大多只發(fā)生在親戚、熟人間，并不能準確的將土地流轉到最需要的農戶手里，提高農業(yè)生產(chǎn)的效率與公平[27]。②機械替代勞動力需要面對替代難易程度的約束。一般來說，平原地區(qū)的耕地機械替代難度低，而在丘陵山區(qū)農業(yè)機械化難度較大[28]。③山區(qū)農業(yè)勞動力市場的缺失導致農戶進行規(guī)模經(jīng)營時會面臨勞動力不足的困境。

因此，面對農地流轉帶來的勞動力和土地資源的重新配置，農戶在各種約束條件下采取不同的調整策略，對農業(yè)生產(chǎn)效率和公平的影響也不同，尤其在丘陵山區(qū)，在各要素市場不完善的前提下，農地流轉對農業(yè)生產(chǎn)效率和公平的影響，仍有待實證驗證。

2.2.2 模型的構建 本文旨在考察農地流轉與農戶農業(yè)生產(chǎn)效率和公平之間的關系，考慮到截面數(shù)據(jù)無法對比流轉前后的生產(chǎn)效率變化，故本文以農地流轉面積指標（凈轉入農地面積）為因變量，以代表農業(yè)生產(chǎn)效率和公平的指標為核心變量對其相關關系進行分析。凈轉入農地面積（農戶轉入面積-轉出面積）是一個在正負值域（包括0）上連續(xù)的變量，故采用OLS模型進行計量分析?；诖耍疚膶⒂嬃磕Ｐ驮O定如下：

式中：Y是凈轉入農地面積；X1為農業(yè)生產(chǎn)效率指標；X2為公平性指標；A為農戶基本特征指標；B為地塊特征變量；C為區(qū)域啞變量；α為常數(shù)項，β、γ、λ、ρ、Φ為估計系數(shù)，ε是具有正態(tài)分布特征的隨機擾動項。

考慮到估計模型有可能存在異方差，為保證估計結果的穩(wěn)健性，本文應用Robust進行校正，并運用軟件STATA 12.0進行統(tǒng)計計量分析。

同時考慮到農業(yè)生產(chǎn)效率這一指標可能存在內生性問題，因此本文將引入工具變量，并選用兩階段最小二乘法（2SLS）模型對內生性進行控制，以保證回歸結果的可靠性。

2.2.3 變量的設定 1）被解釋變量。通過對問卷的整理分析，發(fā)現(xiàn)在380戶農戶中，只有轉出行為的有215戶，只有轉入行為的有58戶，既有轉入也有轉出行為的農戶有61戶，未參與流轉的農戶有46戶，因此，本文以凈轉入農地面積（農戶轉入面積-轉出面積）作為衡量農地流轉的指標。

2）農業(yè)生產(chǎn)效率指標。關于農業(yè)生產(chǎn)效率的概念，部分研究將土地單位面積的“物質產(chǎn)量”[29]、“價值量[30]”以及單位勞動力的產(chǎn)出水平即勞動生產(chǎn)率[31-32]作為衡量農業(yè)生產(chǎn)效率的指標。然而，作為一個衡量生產(chǎn)過程的綜合性概念，農業(yè)生產(chǎn)效率至少還應該包括成本利潤率、全要素生產(chǎn)率和相關技術利用狀況的技術效率[33]。因而本文從以下兩個方面對農業(yè)生產(chǎn)效率進行衡量：一是單位面積農作物產(chǎn)量；二是采用數(shù)據(jù)包絡分析（DEA）方法進行測算的種植業(yè)生產(chǎn)效率。選取這兩個指標來衡量農業(yè)生產(chǎn)效率，一方面更加全面，另一方面也可以保障估計結果的穩(wěn)健性。具體如下：①單位面積農作物產(chǎn)量，由于農戶種植不同的作物，產(chǎn)量價值也有所差異，故根據(jù)2013年農作物市場價格進行換算（數(shù)據(jù)來源于同年重慶市價格信息網(wǎng)（http://www.cqpn.gov.cn/）發(fā)布的糧食價格，取其平均值進行計算）。②種植業(yè)生產(chǎn)效率。采用規(guī)模報酬可變的投入導向下BCC模型進行分析計算，運用軟件DEAP 2.1進行測算，具體方程如下：

式中：i為決策單元個數(shù)，每個決策單元有p個投入量和q個產(chǎn)出量，θi表示決策單元的種植業(yè)生產(chǎn)效率值，ap·i，bq·i和ηi分別表示第i個決策單元的第p項投入值、產(chǎn)出值及權重系數(shù)。具體地，產(chǎn)出項為農作物總產(chǎn)量，投入項有農業(yè)設備比例（12項）、短期投入總花費（種子、化肥等）、勞動力從事種植業(yè)總時長、耕地總面積四項。同時，以純技術效率值作為種植業(yè)生產(chǎn)效率值。

3）公平性指標。農地流轉對農業(yè)生產(chǎn)公平性的促進主要體現(xiàn)在耕地從土地充足的家庭流轉到土地稀缺的家庭[11-14]，因而選取人均耕地面積這個指標作為衡量公平性的指標。

4）控制變量。控制變量主要從農戶基本特征變量、地塊特征變量和區(qū)域啞變量三個方面選取。根據(jù)已有的相關文獻[21,34]及研究區(qū)實際情況，農戶基本特征變量共選取勞動力占比、戶主性別等9個指標；耕地細碎是我國尤其是山區(qū)土地典型的特征之一，因而本文加入了地塊特征變量來衡量耕地的細碎程度，主要以地塊平均面積來衡量；由于調研的三個區(qū)縣在自然條件和社會經(jīng)濟條件方面存在明顯的差異，故加入地區(qū)虛擬變量加以控制。各研究變量的描述性統(tǒng)計見表1。

表1 研究變量間描述性統(tǒng)計(n=380)Table 1 Descriptive statistics of the variables (n=380)

2.2.4 解釋變量間共線性檢驗 為防止解釋變量間存在多重共線性問題，本文利用Pearson相關系數(shù)、容忍度(Tolerance)和方差膨脹因子(VIF)進行檢驗。在其余變量均一致的情況下，將兩個核心變量分別置于不同的模型中，故兩個模型的檢驗結果類似；根據(jù)Pearson相關性分析結果顯示，非農收入占比和勞動力受教育水平之間的相關系數(shù)絕對值最高，為0.5314＜0.8；區(qū)域啞變量（酉陽縣）的容忍度最低，為0.4192＞0.1，而其方差膨脹因子最高，為2.39＜10。綜合以上三類檢驗指標，說明解釋變量之間不存在多重共線性問題，不會對模型的分析造成影響。

3 結果與分析

3.1 農地流轉概況

3.1.1 農戶流轉行為概況 耕地主要流向農業(yè)生產(chǎn)效率較高的農戶。無論是種植業(yè)生產(chǎn)效率還是單產(chǎn)水平，數(shù)值均按轉入土地為主的農戶、農地互換的農戶、轉出土地為主的農戶、未發(fā)生流轉的農戶依次降低，且轉入土地為主的農戶的數(shù)值明顯高于總樣本平均值水平。

表2 農戶流轉行為概況Table 2 Overview of farmers' land circulation behaviors

戶均耕地面積大的農戶更傾向于參與土地流轉。由表2可知，無論是以轉入土地為主的農戶的戶均耕地面積（0.32 hm2），還是以轉出土地為主的農戶（0.33 hm2），都要明顯大于未發(fā)生流轉的農戶(0.24 hm2)。然而由于以轉入土地為主的農戶耕地面積與以轉出土地為主的農戶耕地面積相差不大，并沒有明顯的差異證明耕地是由土地充足的家庭流向土地稀缺的家庭。

非農收入占比高的農戶更傾向于轉出土地。從調研數(shù)據(jù)中不難看出，除農地互換的兩戶農戶外，樣本區(qū)農戶非農收入占比均高于0.50（表2），且以轉出土地為主的農戶非農收入占比（0.86）明顯高于以轉入土地為主的農戶（0.59）。這可能是由于農戶非農就業(yè)與從事農業(yè)生產(chǎn)之間存在嚴重的競爭關系，當農戶生計偏向非農化時，對耕地的投入就會相應的降低（具體表現(xiàn)在通過土地流轉的方式減少耕地面積）。

由四類農戶的勞動力數(shù)量和撂荒地面積的差異可知，勞動力數(shù)量多的農戶更多的會考慮轉入土地，撂荒較少的耕地，而家庭勞動力數(shù)量少的則會選擇轉出土地或者不參加流轉，撂荒較多的耕地。且樣本山區(qū)耕地撂荒嚴重，平均每戶農戶撂荒0.14 hm2的耕地，這可能也是山區(qū)勞動力外遷帶來的影響。

3.1.2 農地流轉原因分析 同一農戶不同地塊參與流轉的原因不盡相同，因而對334戶參與農地流轉的農戶的地塊信息及流轉原因進行統(tǒng)計，共有1 073塊地塊參與流轉，其中639塊為轉出地塊，434塊為轉入地塊，具體流轉原因見表3。不難看出，勞動力因素是影響農戶參與流轉的關鍵因素。一方面，勞動力短缺是導致研究區(qū)農戶轉出土地的一個主要原因（33.49%），而同時還有18.78%的地塊因為全家外出務工而被轉出，說明部分山區(qū)農戶生計向非農化轉變在一定程度上刺激了農地流轉市場的發(fā)展；另一方面，研究區(qū)農戶轉入土地的一個重要原因是勞動力富余（26.04%），通過與當?shù)氐拇甯刹拷涣魑覀兞私獾?，轉入土地的農戶一般具有較豐富的農業(yè)生產(chǎn)經(jīng)驗和能力，他們覺得自己所耕種的土地面積還沒有達到自己耕種能力的上限，因而想要轉入土地。同時，我們還發(fā)現(xiàn)不少農戶因為種地不掙錢而轉出土地（14.24%），但又有54.15%的地塊是農戶為了提高收入而被轉入，這說明不同農戶間農業(yè)生產(chǎn)能力有一定差異，轉入耕地的農戶農業(yè)生產(chǎn)能力要高于轉出戶，也間接證明了山區(qū)的土地流向農業(yè)生產(chǎn)能力較高的農戶，實現(xiàn)了土地資源的更優(yōu)配置。此外，25.04%的地塊因為村干部的宣傳而轉出，說明村干部在流轉市場的發(fā)育過程中也承擔著重要的角色。

表3 農地流轉原因分析Table 3 Reasons for farmland circulation

3.1.3 農地流轉形式 在農地流轉過程中支付租金的比例較低，其中轉入土地支付租金的比例比轉出土地更低（表4）。農戶進行土地流轉時，獲得租金補償?shù)姆绞桨爽F(xiàn)金、谷物、入股、零租金，其中零租金流轉地塊占到了地塊總數(shù)的82.29%，而在轉入地塊中，零租金地塊的比例更是高達98.39%，明顯高于轉出地塊零租金比例（71.36%）。結合與轉出者關系可知，農戶將地塊流轉給公司或集體，傾向于收取租金，在轉給公司或集體的160塊地塊（除去15塊以入股方式為報酬的地塊）中，租金為每公頃9642.15元，而將土地流轉給親戚、熟人則多為零租金。這表明，農戶間的情感對于農地流轉市場化具有一定抑制作用。

農戶在進行土地流轉時，流轉形式不規(guī)范。農戶流轉地塊多發(fā)生在親戚、熟人之間，兩類流轉地塊數(shù)量比例占到83.69%；流轉合同不規(guī)范，以口頭協(xié)議為主，比例為84.06%，且多無擔保人；從流轉期限來看，有907塊地塊流轉期限不固定，表現(xiàn)為種一年是一年，若轉出者不愿意轉出，當年可終止合同；從流轉信息獲取途徑看，以自助尋找為主，比例為84.06%；當問及糾紛處理方式時，農戶普遍反映不會產(chǎn)生糾紛，如若出現(xiàn)糾紛，通過正規(guī)途徑（調解和訴訟）來維持自己權利的地塊數(shù)量比例為0，農戶法律維權意識較差。從租金與零租金流轉地塊數(shù)量比例上來看，支付租金轉入地塊略比零租金流轉地塊規(guī)范，體現(xiàn)在書面合同、有擔保人、期限固定、流轉信息獲取途徑（經(jīng)紀人和村集體）及處理糾紛方式（中間人協(xié)調和訴訟）五個方面。

表4 地塊流轉形式分析Table 4 Analysis of farmland parcel circulation form

3.2 計量結果分析

3.2.1 分樣本回歸 考慮到流轉情形的復雜性，本文同時對380戶農戶樣本進行分樣本回歸，其中模型A、A1將380戶農戶全部納入回歸模型中；模型B、B1剔除了61戶既有轉入又有轉出土地的農戶樣本，只有319戶農戶被納入回歸模型；模型C、C1則剔除了46戶未參與農地流轉的農戶樣本，只有334戶農戶被納入回歸模型。模型的回歸結果具有顯著的一致性，且估計系數(shù)的波動較低，說明回歸結果穩(wěn)健（表5）。

計量結果發(fā)現(xiàn)：無論是單產(chǎn)，還是種植業(yè)生產(chǎn)效率，均穩(wěn)健的正向影響凈轉入土地面積，說明農業(yè)生產(chǎn)效率越高，農戶凈轉入土地面積越多，也進一步說明耕地主要流向農業(yè)生產(chǎn)效率較高的農戶，山區(qū)的土地流轉是有效率的。這一結論與主流文獻[34-35]的研究結果保持一致，從而證實了不僅在平原地區(qū)，山區(qū)的農地流轉同樣也能將土地流轉給農業(yè)生產(chǎn)效率高的農戶，從而提高土地資源的配置效率。

人均耕地面積穩(wěn)健的負向影響凈轉入土地面積。人均耕地面積越大，凈轉入土地面積越少，農戶越傾向于轉出土地，也就說明了耕地由人均土地充足的家庭轉到人均土地稀缺的家庭，從而提高了山區(qū)土地分配的公平性。這與Jin和Deininger[12]，Chamberlin和Rickergilbert[9]的研究結果相似。與部分經(jīng)濟學家的擔心相反，土地流轉并沒有導致無地農戶的出現(xiàn)[36]，反而通過將耕地流轉給土地稀缺的農戶，為農村貧困農戶提供了安全網(wǎng)[7]。

此外，兩個分樣本回歸模型一致發(fā)現(xiàn)，勞動力占比、牲畜數(shù)量均顯著正向影響凈轉入土地面積，而非農收入占比則顯著的負向影響凈轉入土地面積?？赡艿脑蚴牵涸谏絽^(qū)，由于機械替代勞動力的困難，勞動力數(shù)量多的家庭才更適合轉入土地，開展農業(yè)生產(chǎn)；同時，在山區(qū)農業(yè)和牲畜業(yè)存在相互促進關系，牲畜數(shù)量越多，農戶長期從事農業(yè)生產(chǎn)的意愿就越強烈，越傾向于轉入土地；而非農收入占比越高，說明農戶對土地的依賴程度越低，土地在農戶的認知中的地位也隨之降低，因而農戶更傾向于轉出土地。

3.2.2 內生性分析 用單產(chǎn)和種植業(yè)生產(chǎn)效率兩種方式對農業(yè)生產(chǎn)效率進行度量，可以在一定程度上互相檢驗其相關關系的穩(wěn)健性，但所得到的結果仍然面臨內生性問題的考驗：首先是農業(yè)生產(chǎn)效率與農地流轉可能存在互為因果的關系，已有的研究[31,34]已經(jīng)證實了這一點；其次是被采訪的農地流轉農戶之間可能存在著遺漏變量而導致的自選擇性。因此為了控制模型中潛在的內生性問題，本文引入勞動力投入農業(yè)生產(chǎn)時長（小時）與勞動力平均年齡（歲）兩個指標作為工具變量，并選擇與OLS方法對應的兩階段最小二乘法（2SLS）進行回歸以驗證本文結果的可靠性。這兩個工具變量均與農業(yè)生產(chǎn)效率變量有關，但與農地流轉變量并沒有直接關系。工具變量的回歸結果如表6所示。

表5 分樣本回歸結果（OLS模型）Table 5 Sub-sample regression results (OLS model)

表6 工具變量回歸結果（2SLS模型）Table 6 Regression results of instrumental variables (2SLS model)

在進行2SLS估計時，使用多種統(tǒng)計檢驗方法來討論工具變量的有效性。通過豪斯曼檢驗和Durbin-Wu-Hausman內生性檢驗，兩個模型的P值均為0，強烈拒絕“所有解釋變量均為外生”的原假設，即認為兩個代表農業(yè)生產(chǎn)效率的變量均為內生變量。對于弱工具變量的判別問題，一方面模型一、二的Shea's Partial R方分別為0.092和0.141，均超過0.04；另一方面模型一、二的Cragg-Donald Wald F值分別為18.543和29.896，遠高于Stock和Yogo[37]推薦的拒絕弱工具變量的臨界值，兩項判定指標證明本文所選工具變量并非弱工具變量。同時，模型一、二的Hansen's J統(tǒng)計量的P值分別為0.404和0.717，Sargan統(tǒng)計量的P值分別為0.268和0.626，接受原假設“工具變量不存在過度識別”，表明工具變量具有外生性。上述結果表明，本文所選工具變量是合適的。

根據(jù)表6顯示的回歸結果，在引入工具變量后，單產(chǎn)和種植業(yè)生產(chǎn)效率仍在1%的水平上正向影響凈轉入土地面積，與OLS模型所得結果一致，且影響系數(shù)較OLS模型結果均有不少提升，說明農業(yè)生產(chǎn)效率與凈轉入土地面積的正向關系這一結論是可靠的。另一方面，引入工具變量后，人均耕地面積仍負向影響凈轉入土地面積，但影響系數(shù)有所下降，這說明沒有控制內生性的OLS模型在一定程度上高估了人均耕地面積對凈轉入土地面積的影響，但模型一的第二階段回歸結果顯示，人均耕地面積在10%的水平上顯著負向影響凈轉入土地面積，與OLS模型估計一致，故人均耕地面積與凈轉入土地面積的負向關系這一結論在一定程度上也是可靠的。

4 結論與政策建議

4.1 結論

研究表明，在研究區(qū)農地流轉的現(xiàn)狀下，農業(yè)生產(chǎn)效率與凈轉入土地面積存在顯著正相關關系，人均耕地面積與凈轉入土地面積則顯著負相關，說明研究區(qū)農地流轉將耕地從土地充足的家庭流向土地稀缺的家庭，從農業(yè)生產(chǎn)效率低的家庭流向農業(yè)生產(chǎn)效率高的家庭，進而提高了山區(qū)土地配置的效率和公平。但同時也發(fā)現(xiàn)研究區(qū)內農地流轉形式不規(guī)范，農地流轉支付租金比例低，親戚熟人間農地流轉零租金現(xiàn)象普遍。另外，本文還發(fā)現(xiàn)勞動力占比、牲畜數(shù)量、非農收入占比與凈轉入土地面積顯著相關，勞動力占比越大、牲畜數(shù)量越多，農戶越傾向于轉入土地，非農收入與占比越大，則越傾向于轉出土地。

4.2 政策建議

根據(jù)上述研究結果，農地流轉能給山區(qū)農業(yè)生產(chǎn)的公平和效率帶來正效益，因而要積極推進能夠完善山區(qū)農地流轉機制的政策決定。

1）規(guī)范山區(qū)農地流轉市場。當前山區(qū)農地流轉市場發(fā)育尚不成熟，本研究中83.69%的流轉地塊發(fā)生在親戚、熟人之間，零租金流轉地塊比例高達82.29%，且流轉信息大多自助尋找，沒有規(guī)范的流轉合同，也沒有擔保人，流轉期限具有隨意性。因此要健全流轉信息交易平臺，更好的發(fā)揮村干部在流轉雙方間承擔的“紐帶”作用，使流轉雙方信息更加匹配，提高農地流轉發(fā)生率。同時，做好政策宣傳工作，規(guī)范農地流轉交易合同，并由村干部擔任擔保人，對流轉合同進行存檔，切實保護流轉雙方的權益。

2）鼓勵種田能手擴大經(jīng)營規(guī)模。根據(jù)本文的研究結果，農地流轉能夠將耕地流向農業(yè)生產(chǎn)效率更高的農戶，因而可以給予轉入土地的農戶或多元經(jīng)營主體適當?shù)霓r業(yè)補貼，如根據(jù)轉入面積發(fā)放農業(yè)生產(chǎn)性補貼或農機具購買補貼等，以提高農戶的轉入積極性并刺激更多新型經(jīng)營主體的出現(xiàn)。同時，發(fā)展適合山區(qū)農業(yè)的小型農機具，以機械替代勞動力，推廣農機社會化服務，發(fā)展山區(qū)機耕機收隊，降低農業(yè)勞動力要素投入，提高農業(yè)生產(chǎn)效率。

3）鼓勵山區(qū)部分農戶非農轉型。對于農業(yè)生產(chǎn)效率較低的農戶，從事農業(yè)會造成一定的效率損失和資源的不充分利用，故應鼓勵其轉出土地，通過非農化實現(xiàn)增收。同時，應加強農戶非農技術教育和培訓，提高農戶非農就業(yè)能力，為農戶非農就業(yè)創(chuàng)造條件。