洪名勇，王珊，吳昭洋

（1. 浙江大學(xué)管理學(xué)院，浙江 杭州 310012；2. 浙江大學(xué)中國(guó)農(nóng)村發(fā)展研究院，浙江 杭州 310012；3. 貴州大學(xué)管理學(xué)院，貴州 貴陽 550025；4. 復(fù)旦大學(xué)國(guó)際關(guān)系與公共事務(wù)學(xué)院，上海 200433）

中國(guó)農(nóng)村土地制度經(jīng)歷了從“兩權(quán)分離”到“三權(quán)分置”的改革，有效地激勵(lì)了廣大農(nóng)民的生產(chǎn)積極性，促進(jìn)了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和農(nóng)民收入水平的提升。然而，土地資源的配置扭曲這一事實(shí)仍然長(zhǎng)期存在，且在短期內(nèi)難以得到實(shí)質(zhì)性改善，造成了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率的損失[1]，從法律層面賦予農(nóng)民自由流轉(zhuǎn)農(nóng)地的權(quán)利，能夠有效促進(jìn)農(nóng)地資源配置效率[2-3]。雖然我國(guó)政府鼓勵(lì)農(nóng)地流轉(zhuǎn)的政策信號(hào)十分明確，推進(jìn)流轉(zhuǎn)的工作也取得了一定成效，但農(nóng)地流轉(zhuǎn)市場(chǎng)的高峰并未到來。根據(jù)《中國(guó)農(nóng)村經(jīng)營(yíng)管理統(tǒng)計(jì)年報(bào)》，2016年全國(guó)（不含西藏自治區(qū)和港澳臺(tái)地區(qū)）農(nóng)地流轉(zhuǎn)率為35.14%，其中，流轉(zhuǎn)入農(nóng)戶的農(nóng)地面積占流轉(zhuǎn)總面積的58.38%，流轉(zhuǎn)入專業(yè)合作社、企業(yè)和其他主體的占比分別為21.58%、9.68%和10.36%。不難發(fā)現(xiàn)，當(dāng)前農(nóng)地流轉(zhuǎn)的總體水平不高，轉(zhuǎn)入主體以農(nóng)戶為主，與鼓勵(lì)小而散的農(nóng)地資源向合作社或企業(yè)流轉(zhuǎn)的政策導(dǎo)向有所偏離。同時(shí)，農(nóng)地流轉(zhuǎn)在省級(jí)區(qū)域間還存在顯著差異。

為了有序促進(jìn)農(nóng)地流轉(zhuǎn)，政策部門與學(xué)術(shù)界展開了許多討論并進(jìn)行深入研究，從交易成本[4]、產(chǎn)權(quán)特征和安全[5-6]、非正式制度[7]、政府干預(yù)[8]等不同的角度識(shí)別農(nóng)地流轉(zhuǎn)的內(nèi)在行為機(jī)制和外部影響因素。然而，受到研究方法與數(shù)據(jù)收集的限制，現(xiàn)有研究大多立足于決策主體間相互獨(dú)立的假設(shè)前提[9-10]，并未考慮流轉(zhuǎn)行為之間的潛在關(guān)聯(lián)。根據(jù)地理學(xué)第一定律，任何事物都與其他事物存在一定的關(guān)聯(lián)性[11]，直觀的學(xué)習(xí)和信息的傳遞是決策者期望和偏好形成過程中互相影響的重要途徑[10]，其最終決策既不是完全獨(dú)立的，也不是共同達(dá)成的，空間經(jīng)濟(jì)學(xué)將這種決策行為間彼此依存的關(guān)系定義為空間依賴性[12]。洪名勇[13]的研究表明，農(nóng)地流轉(zhuǎn)行為分布在空間單元之間，受地理空間距離和社會(huì)空間距離的疊加影響，距離越近，關(guān)聯(lián)性越強(qiáng)，呈現(xiàn)出有規(guī)律的空間依賴特征。楊衛(wèi)忠[14]則發(fā)現(xiàn)，農(nóng)戶之間的流轉(zhuǎn)決策會(huì)相互影響，具有強(qiáng)烈的羊群效應(yīng)。據(jù)此，農(nóng)地流轉(zhuǎn)作為一種決策行為，決策者之間的依賴關(guān)系對(duì)流轉(zhuǎn)與否以及流轉(zhuǎn)形式的選擇影響重大。已有研究雖注意到空間在農(nóng)地流轉(zhuǎn)中的作用，但大都僅關(guān)注空間異質(zhì)性，通過空間描述性統(tǒng)計(jì)或設(shè)置地區(qū)虛擬變量的方式比較不同地理區(qū)域間流轉(zhuǎn)行為的差異[16-17]，僅有少數(shù)學(xué)者從空間依賴視角分析了農(nóng)地流轉(zhuǎn)行為。例如：金貴等[18]基于黃淮海平原農(nóng)戶調(diào)查數(shù)據(jù)，利用空間趨勢(shì)推演算法ELL模型，從縣域?qū)用鎸?duì)農(nóng)地流轉(zhuǎn)的空間趨勢(shì)和集聚特征展開研究；杜挺等[19]以河南省耕地流轉(zhuǎn)租金為研究對(duì)象，使用空間關(guān)聯(lián)分析探究了流轉(zhuǎn)租金的空間集聚和布局狀況，并進(jìn)一步采用相關(guān)分析和空間計(jì)量模型分析了耕地流轉(zhuǎn)租金空間格局的形成機(jī)制；申云等[20]基于江西、安徽和江蘇三省的農(nóng)戶樣本數(shù)據(jù)，利用空間計(jì)量模型，也發(fā)現(xiàn)農(nóng)地使用權(quán)流轉(zhuǎn)價(jià)格在區(qū)域之間存在傳導(dǎo)性；王珊等[21]利用省級(jí)截面數(shù)據(jù)探討了不同流轉(zhuǎn)形式在全國(guó)范圍內(nèi)的空間集聚模式，并使用空間計(jì)量模型分析了流轉(zhuǎn)行為之間的互動(dòng)方式及影響強(qiáng)度。由此可見，農(nóng)地流轉(zhuǎn)的空間依賴性正逐步受到學(xué)術(shù)界的關(guān)注，但仍存在諸多不足：首先，既有研究大都使用截面數(shù)據(jù)，難以清晰地捕捉農(nóng)地流轉(zhuǎn)的時(shí)空演化規(guī)律，需要使用面板數(shù)據(jù)加以改進(jìn)；其次，未能區(qū)分流轉(zhuǎn)的具體行為方式，流轉(zhuǎn)主體選擇不同的流轉(zhuǎn)行為具有不同的政策含義；最后，空間計(jì)量模型的選擇缺乏規(guī)范性，對(duì)潛在影響因素的空間溢出效應(yīng)研究不足。本文的邊際貢獻(xiàn)正是彌補(bǔ)上述不足。

基于決策主體間存在空間依賴性這一理論假設(shè)，本文以省級(jí)區(qū)域?yàn)榭臻g單元，利用2009—2016年全國(guó)30個(gè)省區(qū)的面板數(shù)據(jù)，將農(nóng)地流轉(zhuǎn)行為細(xì)分為2類流轉(zhuǎn)契約、6類流轉(zhuǎn)形式和4類交易對(duì)象，使用空間計(jì)量方法對(duì)不同農(nóng)地流轉(zhuǎn)行為的空間集聚性進(jìn)行檢驗(yàn)，較為系統(tǒng)地分析了不同流轉(zhuǎn)行為各自的空間依賴關(guān)系以及潛在影響因素的空間溢出效應(yīng)。這不僅是對(duì)既有農(nóng)地流轉(zhuǎn)研究的有效補(bǔ)充，也是對(duì)空間經(jīng)濟(jì)理論在我國(guó)農(nóng)地流轉(zhuǎn)行為研究中的應(yīng)用與檢驗(yàn)。

1 農(nóng)地流轉(zhuǎn)行為的空間依賴性

1.1 分析框架與理論假設(shè)

空間依賴性的形成路徑可分為內(nèi)生交互效應(yīng)（Endogenous Interaction Effects）、外生交互效應(yīng)（Exogenous Interaction Effects）和誤差項(xiàng)交互效應(yīng)（Interaction Effects among the Error Terms），其中，誤差項(xiàng)交互效應(yīng)不要求具有空間或社會(huì)互動(dòng)過程的理論解釋，是不可觀測(cè)因素或遺漏變量存在空間相關(guān)時(shí)的矯正機(jī)制[22]。為探索農(nóng)地流轉(zhuǎn)行為空間依賴性的影響因素，本文基于以上理論路徑作出研究假設(shè)（圖1），用i和j表示不同的省級(jí)空間個(gè)體，Y表示農(nóng)地流轉(zhuǎn)行為，X表示影響農(nóng)地流轉(zhuǎn)行為的外生因素，μ表示不可觀測(cè)的誤差項(xiàng)因素。

圖1 農(nóng)地流轉(zhuǎn)行為空間依賴性的形成路徑及影響因素Fig. 1 Path and influence factors of the spatial dependence of farmland circulation behaviors

我國(guó)農(nóng)地流轉(zhuǎn)可分為農(nóng)戶自發(fā)交易和地方政府主導(dǎo)流轉(zhuǎn)兩種模式，農(nóng)戶和政府都會(huì)對(duì)流轉(zhuǎn)行為產(chǎn)生重要影響。首先，省區(qū)是人為劃分的地理邊界，處于邊界周圍的農(nóng)戶雖屬于不同的空間，但距離較近，難免由于信息的傳遞與共享，在行為上相互影響；其次，各級(jí)地方政府在引導(dǎo)農(nóng)地流轉(zhuǎn)市場(chǎng)發(fā)展的過程中，會(huì)學(xué)習(xí)相臨省區(qū)的做法，在政策實(shí)施上呈現(xiàn)“模仿效應(yīng)”[23]?；诖耍岢黾僭O(shè)一：不同省區(qū)的農(nóng)地流轉(zhuǎn)行為具有內(nèi)生交互效應(yīng)，即Yi與Yj相互依賴。

農(nóng)地資源雖無法在空間中移動(dòng)，但影響農(nóng)地流轉(zhuǎn)市場(chǎng)供求和價(jià)格的因素可能是跨空間的。首先，勞動(dòng)力結(jié)構(gòu)、農(nóng)地資源稟賦、產(chǎn)權(quán)安全等因素通過影響農(nóng)地流轉(zhuǎn)市場(chǎng)供求和價(jià)格，引致不同的流轉(zhuǎn)行為；其次，流轉(zhuǎn)市場(chǎng)需求主體根據(jù)農(nóng)地質(zhì)量、生產(chǎn)條件和價(jià)格發(fā)現(xiàn)可獲利的交易機(jī)會(huì)并在不同空間中移動(dòng)，需求流出和流入省區(qū)相應(yīng)通過不同流轉(zhuǎn)行為來應(yīng)對(duì)需求的變化；最后，相鄰空間流轉(zhuǎn)價(jià)格的相互關(guān)聯(lián)進(jìn)一步擴(kuò)大了空間影響效果?；诖?，提出假設(shè)二：不同省區(qū)的農(nóng)地流轉(zhuǎn)行為具有外生交互效應(yīng)，省級(jí)空間農(nóng)地流轉(zhuǎn)市場(chǎng)行為特征同時(shí)受到自身空間和其他空間中外生因素的影響。

1.2 農(nóng)地流轉(zhuǎn)行為分類

農(nóng)地流轉(zhuǎn)實(shí)質(zhì)是對(duì)農(nóng)地承包經(jīng)營(yíng)權(quán)的交易行為，體現(xiàn)在是否流轉(zhuǎn)以及對(duì)流轉(zhuǎn)契約、流轉(zhuǎn)形式和交易主體的選擇上。根據(jù)《農(nóng)村土地承包法》和《農(nóng)村土地承包經(jīng)營(yíng)權(quán)流轉(zhuǎn)管理辦法》，將農(nóng)地流轉(zhuǎn)按照3個(gè)標(biāo)準(zhǔn)分解為12類行為（圖2），包括2類流轉(zhuǎn)契約選擇行為、6類流轉(zhuǎn)形式選擇行為和4類交易主體選擇行為。

2 研究方法、變量選取與數(shù)據(jù)說明

2.1 研究方法

2.1.1 空間自相關(guān)檢驗(yàn) （廣義）莫蘭指數(shù)I（Global Moran'sI）可以從整體上檢驗(yàn)農(nóng)地流轉(zhuǎn)行為在鄰近省區(qū)之間是相似、相異還是相互獨(dú)立的，該指數(shù)為一個(gè)觀測(cè)值與其空間滯后（Spatial Lag）之間的線性相關(guān)系數(shù)，用加權(quán)的成比例的向量?jī)?nèi)積表示：

式中：wij為空間加權(quán)矩陣，本文選取地理距離權(quán)重矩陣表示省區(qū)i與省區(qū)j之間的空間距離，表達(dá)式為：wij=1/d2，d是通過經(jīng)緯度計(jì)算得出的省會(huì)城市之間的球面距離，i，j∈(1，n)；Y表示農(nóng)地流轉(zhuǎn)行為，表示不同省區(qū)流轉(zhuǎn)行為的平均值。-1≤I≤1，I大于0表示空間正自相關(guān)，即高（低）值與高（低）值相鄰，小于0表示空間負(fù)自相關(guān)，即高值與低值相鄰，接近于0表示空間隨機(jī)分布；I統(tǒng)計(jì)量服從正態(tài)（漸進(jìn)）分布，一般使用標(biāo)準(zhǔn)化的莫蘭指數(shù)Z(I)進(jìn)行顯著性檢驗(yàn)。

圖2 農(nóng)地流轉(zhuǎn)行為分類Fig. 2 Classifications of farmland circulation behaviors

2.1.2 空間面板模型 行為之間存在空間依賴性時(shí)使用一般線性分析會(huì)得到有偏的結(jié)果，故本文構(gòu)建農(nóng)地流轉(zhuǎn)行為的空間杜賓模型（Spatial Durbin Model,SDM）進(jìn)行研究，表示為：

式中：i和j分別表示不同的省區(qū)，t表示時(shí)期，wij為地理距離權(quán)重矩陣，αiιn為截距項(xiàng)；Yit為農(nóng)地流轉(zhuǎn)行為變量，wijYjt為農(nóng)地流轉(zhuǎn)行為滯后項(xiàng)，表示內(nèi)生交互效應(yīng)；Xikt為n×k解釋變量矩陣，K∈（1,m），wijXjkt為農(nóng)地流轉(zhuǎn)行為影響因素的滯后項(xiàng)，表示外生交互效應(yīng)；εit為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)；β為影響因素的非空間回歸系數(shù)，δ和θ表示影響因素的空間回歸系數(shù)，μi和λt分別表示空間固定效應(yīng)和時(shí)間固定效應(yīng)，利用空間或時(shí)間虛擬變量來反應(yīng)隨空間或時(shí)間變化的結(jié)構(gòu)調(diào)整。

基于SDM的模型選擇框架為探索空間依賴性的影響因素提供了一套完整和行之有效的思路[22,24-25]，具體步驟如下：第一，若SDM接受θ=0且δ≠0的原假設(shè)，則可將其簡(jiǎn)化為空間滯后模型（Spatial Lag Model, SLM），表示內(nèi)生交互效應(yīng)為主要影響路徑；第二，若SDM接受θ+δβ=0的原假設(shè)，則可將其簡(jiǎn)化為空間誤差模型（Spatial Error Model, SEM），表示誤差項(xiàng)交互效應(yīng)為主要影響路徑；第三，若以上兩個(gè)檢驗(yàn)均拒絕原假設(shè)，則SDM是最佳的選擇，表示農(nóng)地流轉(zhuǎn)行為的空間依賴性應(yīng)通過內(nèi)生和外生交互效應(yīng)來解釋。

2.1.3 直接效應(yīng)與溢出效應(yīng) 對(duì)（2）式進(jìn)行偏導(dǎo)，將空間模型中解釋變量的邊際影響分解為直接效應(yīng)（Direct Effects）和溢出效應(yīng)（Spillover Effects）以識(shí)別不同因素的空間影響范圍[25]。直接效應(yīng)是i省的變量Xik對(duì)本空間內(nèi)農(nóng)地流轉(zhuǎn)行為的平均影響，表示為：

式中 ：tr[?Yi/?Xjk]為矩陣?Yi/?Xjk的跡，即主對(duì)角線元素之和。溢出效應(yīng)是i省的變量Xik對(duì)除本省之外所有省級(jí)空間農(nóng)地流轉(zhuǎn)行為的平均影響，表示為：

2.2 變量選取

2.2.1 農(nóng)地流轉(zhuǎn)行為 鑒于不同行為的空間聚類度和影響因素可能具有差異，本文分別研究12類流轉(zhuǎn)行為的空間依賴性；同時(shí)，為消除由不同空間中農(nóng)地規(guī)模差異帶來的影響，并在面板數(shù)據(jù)中體現(xiàn)不同行為流轉(zhuǎn)規(guī)模的時(shí)間變化趨勢(shì)，文中以不同農(nóng)地流轉(zhuǎn)行為占家庭承包經(jīng)營(yíng)耕地的比例作為度量指標(biāo)。

2.2.2 影響因素指標(biāo) 參考已有文獻(xiàn)在研究農(nóng)地流轉(zhuǎn)行為的諸多因素中常用的變量，選取8個(gè)影響因素作為空間回歸分析中的自變量（表1）。具體地，非農(nóng)就業(yè)水平和農(nóng)戶收入水平越高、勞均耕地面積越大，可能促進(jìn)流轉(zhuǎn)市場(chǎng)的農(nóng)地供給，而經(jīng)營(yíng)性收入包括農(nóng)業(yè)收入，其比重越大反映了農(nóng)戶對(duì)農(nóng)地的依賴性越強(qiáng)，可能會(huì)降低供給并增加需求；農(nóng)村勞動(dòng)力文化水平提高，一方面意味著非農(nóng)就業(yè)增多，增加流轉(zhuǎn)農(nóng)地供給，一方面可能有更多規(guī)模化農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)者，提高農(nóng)地流轉(zhuǎn)需求；專業(yè)合作社的流轉(zhuǎn)效率較高，農(nóng)戶可以同時(shí)獲得股金分紅和工資性收入[26]，同時(shí)，合作社數(shù)量表征了農(nóng)地需求狀況，其發(fā)展已然成為影響農(nóng)地流轉(zhuǎn)行為的重要因素；財(cái)政支農(nóng)支出衡量了政府對(duì)農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施的投資，較好的生產(chǎn)條件更容易吸引農(nóng)業(yè)企業(yè)等流動(dòng)性較強(qiáng)的農(nóng)地需求者；好的產(chǎn)權(quán)安全環(huán)境對(duì)農(nóng)地流轉(zhuǎn)行為有著促進(jìn)作用[6]。

2.3 數(shù)據(jù)說明

農(nóng)地流轉(zhuǎn)行為中流轉(zhuǎn)契約、流轉(zhuǎn)形式和交易主體等指標(biāo)中各個(gè)變量、土地承包經(jīng)營(yíng)權(quán)證書份數(shù)、家庭承包經(jīng)營(yíng)的農(nóng)戶數(shù)、非農(nóng)就業(yè)水平、合作社數(shù)量等數(shù)據(jù)來源于歷年《中國(guó)農(nóng)村經(jīng)營(yíng)管理統(tǒng)計(jì)年報(bào)》，經(jīng)營(yíng)性收入、耕地面積、地方財(cái)政農(nóng)林水務(wù)支出、地方財(cái)政一般預(yù)算支出來源于歷年《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》，其余變量均來源于歷年《中國(guó)農(nóng)村統(tǒng)計(jì)年鑒》。由于“農(nóng)村勞動(dòng)力文化水平”指標(biāo)缺失2013—2016年數(shù)據(jù)，文中采用移動(dòng)平均方式補(bǔ)齊缺失數(shù)據(jù)；“農(nóng)村居民家庭人均收入”數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)口徑于2014年發(fā)生變化，2009—2013年為農(nóng)村居民家庭人均純收入，2014—2016年為農(nóng)村居民人均可支配收入水平。本文采用2009—2016年中國(guó)30個(gè)?。ㄊ?、自治區(qū)）構(gòu)成的面板數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，西藏和港澳臺(tái)地區(qū)由于數(shù)據(jù)完整性欠缺且異質(zhì)性較強(qiáng)，不納入研究范圍內(nèi)。

表1 變量說明與描述性統(tǒng)計(jì)Table 1 Definitions and descriptive statistics of variables

3 不同農(nóng)地流轉(zhuǎn)行為的省級(jí)空間分布描述

不同農(nóng)地流轉(zhuǎn)行為的空間分布規(guī)律應(yīng)有所差異，本部分僅對(duì)2016年的農(nóng)地流轉(zhuǎn)行為數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，不涉及流轉(zhuǎn)規(guī)模的趨勢(shì)變化，采用“不同農(nóng)地流轉(zhuǎn)行為涉及的耕地面積/農(nóng)地流轉(zhuǎn)總面積”作為代理指標(biāo)，以更清晰地描述其空間分布狀況。

3.1 不同流轉(zhuǎn)契約的空間分布情況

圖3顯示了按照書面契約比率高低排序后，農(nóng)地流轉(zhuǎn)契約省級(jí)空間分布以及書面契約的梯隊(duì)分布情況。2016年，我國(guó)簽署流轉(zhuǎn)書面合同的農(nóng)地面積占流轉(zhuǎn)農(nóng)地總面積的68.23%，是主要締約形式。按照書面合同簽訂率的高低，將30個(gè)省區(qū)分為70%～100%、40%～70%（不含70%）和0～40%（不含40%）3個(gè)梯隊(duì)。第一梯隊(duì)中有14個(gè)省區(qū)，其中，上海的書面合同簽訂率高達(dá)100%，其次是寧夏（89.23%）、青海（87.02%）、遼寧（83.33%）和江蘇（80.80%），其他省區(qū)圍繞這5個(gè)省級(jí)空間形成2個(gè)書面締約的高值聚集區(qū)，其中，青海和寧夏地處鄰近，同屬一個(gè)聚集區(qū)，另一個(gè)聚集區(qū)從黑龍江開始，經(jīng)過遼寧、河南、江蘇、湖北等地，最終到達(dá)云南；有14個(gè)省區(qū)處于第二梯隊(duì)，它們圍繞書面合同簽訂率較高的安徽（69.75%）和北京（66.26%）兩省形成2個(gè)聚集范圍較大的中值聚集區(qū)；只有福建和海南處于第三梯隊(duì)，農(nóng)地流轉(zhuǎn)契約形式仍然以口頭契約為主，僅有36.03%和22.14%的流轉(zhuǎn)農(nóng)地簽訂書面合同。簽訂口頭契約行為的省級(jí)空間分布情況與簽訂書面契約行為的空間分布情況剛好相反，文中不再贅述。

3.2 不同流轉(zhuǎn)形式的空間分布情況

圖4按照轉(zhuǎn)包農(nóng)地占比高低進(jìn)行排序，顯示了我國(guó)農(nóng)地流轉(zhuǎn)形式的省級(jí)空間分布及轉(zhuǎn)包行為的空間梯隊(duì)情況。2016年農(nóng)地流轉(zhuǎn)的交易方式主要為轉(zhuǎn)包和出租，以這兩種形式流轉(zhuǎn)的農(nóng)地面積分別占流轉(zhuǎn)農(nóng)地總面積的47.14%和35.09%，互換、轉(zhuǎn)讓和其他形式分別占5.36%、5.10%和4.63%，其中，出租行為與轉(zhuǎn)包行為的空間分布趨勢(shì)相反，轉(zhuǎn)包率高的地方出租率較低。

圖3 2016年農(nóng)地流轉(zhuǎn)契約省級(jí)空間分布Fig. 3 Provincial spatial distribution of different contracts of farmland circulation in 2016

圖4 2016年農(nóng)地流轉(zhuǎn)形式省級(jí)空間分布Fig. 4 Provincial spatial distribution of different leasing modes in farmland circulation in 2016

按照轉(zhuǎn)包農(nóng)地占比情況將30個(gè)省區(qū)分為70%～100%、40%～70%（不含70%）和0～40%（不含40%）三個(gè)梯隊(duì)。處于第一梯隊(duì)的有3個(gè)省級(jí)空間，其中，吉林和黑龍江轉(zhuǎn)包率分別為80.65%和73.84%，形成一個(gè)高值聚集區(qū)，新疆的轉(zhuǎn)包率為70.65%，獨(dú)自在西部地區(qū)構(gòu)成一個(gè)高值空間；處于第二梯隊(duì)的9個(gè)省級(jí)空間以河南為中心，形成上至內(nèi)蒙古，下到湖南的中值聚集區(qū)；共有18個(gè)省區(qū)處于第三梯隊(duì)，其中，除了天津市（33.96%）和轉(zhuǎn)包率最低的北京市（5.96%）處于第一梯隊(duì)的省區(qū)包圍之中，其他省區(qū)圍繞四川和江西二省形成一個(gè)U字型低值聚集區(qū)。根據(jù)出租占比的分布情況，按照50%～100%、30%～50%（不含50%）和0～30%（不含30%）的標(biāo)準(zhǔn)區(qū)分梯隊(duì)，處于第一梯隊(duì)的有11個(gè)省區(qū)，圍繞出租占比排名前四的寧夏（76.25%）、上海（75.72%）、青海（62.79%）以及廣西（61.66%）形成3個(gè)高值聚集區(qū)，其中，寧夏和青海屬于同一個(gè)聚集區(qū)；第二梯隊(duì)包括12個(gè)省區(qū)，四川和貴州出租率最高，分別為49.65%和48.98%，出租率最低的為河北（31.79%），這12個(gè)省區(qū)共同形成一個(gè)大范圍的中值聚集區(qū)；有7個(gè)省區(qū)處于第三梯隊(duì)，除了新疆（16.13%）以外，其他的6個(gè)省區(qū)以遼寧為中心形成低值聚集區(qū)。

總之，轉(zhuǎn)包和出租兩種行為都呈現(xiàn)出高（低）值和高（低）值相臨近的空間聚集現(xiàn)象。另外，轉(zhuǎn)讓、互換、股份合作和其他形式由于所占份額過小，無法看出空間分布規(guī)律，暫不進(jìn)行具體分析。

3.3 不同流轉(zhuǎn)交易主體的空間分布情況

圖5按照流轉(zhuǎn)入農(nóng)戶的農(nóng)地占比高低進(jìn)行空間排序，顯示了我國(guó)交易主體的省級(jí)空間分布及轉(zhuǎn)入農(nóng)戶行為的空間梯隊(duì)情況。2016年主要的農(nóng)地流轉(zhuǎn)主體為農(nóng)戶，占比為58.38%，第二大交易主體為專業(yè)合作社，占比為21.58%，企業(yè)和其他主體所占比重分別是9.68%和10.36%。多數(shù)省區(qū)中流轉(zhuǎn)入農(nóng)戶的農(nóng)地占比處于40%～80%之間，按照占比情況，將三個(gè)梯隊(duì)范圍設(shè)定為50%～100%、30%～50%（不含50%）和0～30%（不含30%）。有17個(gè)省區(qū)處于第一梯隊(duì)，其中，新疆、內(nèi)蒙古和黑龍江三省區(qū)占比分別為76.44%、72.82%和71.56%，除新疆之外，吉林、內(nèi)蒙古、遼寧、山西和黑龍江組成一個(gè)高值聚集區(qū)，其余11個(gè)省區(qū)圍繞安徽和江西形成另一個(gè)高值聚集區(qū)；第二梯隊(duì)包含四川、甘肅、云南等12個(gè)省區(qū)，其中，除了天津、上海和江蘇處于高值聚集區(qū)之中，其余9省區(qū)圍繞四川形成中值聚集區(qū)；處于第三梯隊(duì)的只有北京市，流入農(nóng)戶的農(nóng)地占比為21.81%。流轉(zhuǎn)入專業(yè)合作社的農(nóng)地占比幾乎都處于10%～30%之間，只有青海、天津的占比較高，分別為43.15%和38.93%，云南、廣東、北京占比較低，分別是9.66%、8.22%和4.42%。轉(zhuǎn)入企業(yè)的農(nóng)地規(guī)模最大和最小的省區(qū)分別為寧夏（30.95%）和黑龍江（0.89%）；北京有53.36%的流轉(zhuǎn)農(nóng)地轉(zhuǎn)入其他主體，黑龍江此項(xiàng)占比最小，為4.13%。

圖5 2016年農(nóng)地流轉(zhuǎn)交易主體省級(jí)空間分布Fig. 5 Provincial spatial distribution of different transactional entities of farmland circulation in 2016

不同農(nóng)地流轉(zhuǎn)行為的省級(jí)空間分布情況顯示，鄰近空間中的農(nóng)地流轉(zhuǎn)行為具有趨同趨勢(shì)，且不同行為的空間分布異質(zhì)性很強(qiáng)，但是，農(nóng)地流轉(zhuǎn)行為是否存在空間相關(guān)？其空間依賴形成路徑及影響因素是否相異？還需進(jìn)一步驗(yàn)證。

4 實(shí)證結(jié)果與分析

4.1 農(nóng)地流轉(zhuǎn)行為的空間相關(guān)性檢驗(yàn)

利用全局Moran's I分別對(duì)2009—2016年12類農(nóng)地流轉(zhuǎn)行為進(jìn)行空間自相關(guān)檢驗(yàn)，表2列出了行為中具有相對(duì)穩(wěn)定空間依賴關(guān)系的檢驗(yàn)結(jié)果，即他們的空間相關(guān)系數(shù)連續(xù)三年以上顯著。第一，空間關(guān)聯(lián)具有行為上的異質(zhì)性。締結(jié)書面契約、轉(zhuǎn)包、出租、流轉(zhuǎn)入農(nóng)戶、流轉(zhuǎn)入企業(yè)以及轉(zhuǎn)入其他主體這6種行為的全局Moran's I顯著為正，具有穩(wěn)定的正向空間依賴關(guān)系，其余6種行為整體上呈現(xiàn)出空間隨機(jī)分布狀態(tài)。第二，空間依賴具有時(shí)間上的異質(zhì)性。書面合同、轉(zhuǎn)包、出租以及流轉(zhuǎn)入專業(yè)合作社4種行為具有穩(wěn)定的空間關(guān)聯(lián)，其中，書面契約締結(jié)行為的空間相關(guān)系數(shù)逐年遞增，而流轉(zhuǎn)入專業(yè)合作社行為的空間依賴關(guān)系僅在2016年不顯著；轉(zhuǎn)入農(nóng)戶和其他主體的行為在近5年內(nèi)顯示出逐漸增強(qiáng)的空間依賴關(guān)系；另外，互換從2015年開始、簽訂口頭契約和股份合作從2016年開始表現(xiàn)出顯著的空間相關(guān)性，說明隨著政策引導(dǎo)對(duì)農(nóng)地流轉(zhuǎn)行為影響的不斷增強(qiáng)，不同行為表現(xiàn)出明顯的空間聚類趨向。具有穩(wěn)定的空間相關(guān)性是進(jìn)行空間回歸的基礎(chǔ)，本文選取至少連續(xù)三年顯示出空間相關(guān)的書面締約、轉(zhuǎn)包、出租、流轉(zhuǎn)入農(nóng)戶和專業(yè)合作社5種行為作為空間計(jì)量因變量進(jìn)行回歸，雖然流轉(zhuǎn)交易中的其他主體也具有顯著的空間相關(guān)性，但數(shù)據(jù)中并未明確具體包括哪些主體，鑒于研究的嚴(yán)謹(jǐn)性和可分析性，本文中不對(duì)其進(jìn)行分析。

表2 全局自相關(guān)分析結(jié)果Table 2 Results of the global autocorrelation analysis

4.2 空間面板數(shù)據(jù)模型選擇

空間面板模型選擇結(jié)果如表3所示。對(duì)不同行為的特定效應(yīng)聯(lián)合顯著性進(jìn)行似然比檢驗(yàn)，5種流轉(zhuǎn)行為均在1%的水平上拒絕空間固定效應(yīng)聯(lián)合不顯著的原假設(shè)，但無法拒絕時(shí)間固定效應(yīng)聯(lián)合不顯著的原假設(shè)，意味著空間面板模型中應(yīng)只考慮空間固定效應(yīng)；豪斯曼檢驗(yàn)結(jié)果均顯示固定效應(yīng)模型的估計(jì)方法相對(duì)更優(yōu)；5種行為基于SDM的模型選擇檢驗(yàn)結(jié)果都同時(shí)拒絕了θ=0且δ≠0、θ+δβ=0這兩個(gè)原假設(shè)，相對(duì)于SLM和SEM，SDM能夠更好地?cái)M合數(shù)據(jù)，不同農(nóng)地流轉(zhuǎn)行為的空間依賴性應(yīng)從內(nèi)生和外生交互效應(yīng)兩條路徑進(jìn)行解釋。

表3 空間面板數(shù)據(jù)模型選擇檢驗(yàn)結(jié)果Table 3 Test results of choosing spatial panel data models

4.3 基于空間回歸模型的影響因素分析

文中使用最大似然法對(duì)經(jīng)過對(duì)數(shù)處理的被解釋變量和解釋變量展開空間回歸分析，表4顯示了對(duì)外生變量的邊際影響進(jìn)行分解后的空間杜賓模型估計(jì)結(jié)果。書面契約締結(jié)行為的內(nèi)生交互效應(yīng)系數(shù)為3729.327，在1%的水平上顯著，表明省級(jí)空間邊緣地區(qū)的農(nóng)戶在簽訂書面合同行為上的相互模仿，以及鄰近省區(qū)政府之間在規(guī)范農(nóng)地流轉(zhuǎn)市場(chǎng)合約行為上的相互學(xué)習(xí)，都可以通過微觀積累形成宏觀上流轉(zhuǎn)市場(chǎng)中締結(jié)書面合同行為的空間依賴現(xiàn)象，接受本文假設(shè)一；轉(zhuǎn)包、出租、轉(zhuǎn)入農(nóng)戶和轉(zhuǎn)入專業(yè)合作社4種行為拒絕本文假設(shè)一。解釋變量對(duì)不同流轉(zhuǎn)市場(chǎng)行為影響的空間范圍具有差異，有些兼具直接效應(yīng)和溢出效應(yīng)，有些只具有其中一種效應(yīng)，從結(jié)果上看，顯著的溢出效應(yīng)是農(nóng)地流轉(zhuǎn)行為存在外生交互效應(yīng)的有效證據(jù)，接受本文假設(shè)二，具體的影響因素分析如下：

1）農(nóng)村勞動(dòng)力文化水平（CL）與非農(nóng)就業(yè)水平（NAP）的影響分析。農(nóng)村勞動(dòng)力文化水平的提高對(duì)農(nóng)地流轉(zhuǎn)的影響尚存在爭(zhēng)議[21]。一方面，可通過促進(jìn)非農(nóng)就業(yè)而鼓勵(lì)農(nóng)地轉(zhuǎn)出，也可能由于農(nóng)地需求減少而抑制農(nóng)地轉(zhuǎn)入，在本省空間中，表現(xiàn)為通過轉(zhuǎn)包方式轉(zhuǎn)入土地的農(nóng)戶減少，閑置土地增多。供大于求壓低流轉(zhuǎn)價(jià)格，增多的土地一部分轉(zhuǎn)入本省的專業(yè)合作社，另一部分由被價(jià)格優(yōu)勢(shì)吸引而來的相鄰空間中流動(dòng)性較大農(nóng)地需求方（如農(nóng)業(yè)企業(yè)）吸收，相鄰空間則通過建立專業(yè)合作社或出租給農(nóng)戶的方式，來“解決”由于企業(yè)或其他需求方流失而“多出”的農(nóng)地，表現(xiàn)為農(nóng)村勞動(dòng)力文化水平對(duì)出租、流轉(zhuǎn)入農(nóng)戶行為，以及非農(nóng)就業(yè)對(duì)流轉(zhuǎn)入農(nóng)戶和專業(yè)合作社行為的正向溢出效應(yīng)。另一方面，文化水平的提高讓農(nóng)戶更容易通過學(xué)習(xí)農(nóng)業(yè)技術(shù)和實(shí)行高效管理成為種植大戶，總體上抑制轉(zhuǎn)出，促進(jìn)轉(zhuǎn)入，在本省空間中，種植大戶與其他農(nóng)戶形成流轉(zhuǎn)市場(chǎng)需求競(jìng)爭(zhēng)，導(dǎo)致以轉(zhuǎn)包方式流轉(zhuǎn)入其他農(nóng)戶的土地面積減少，農(nóng)戶之間的農(nóng)地流轉(zhuǎn)通常選擇口頭約定，故書面契約簽訂概率降低；對(duì)相鄰省份來說，當(dāng)農(nóng)地?cái)?shù)量無法滿足發(fā)展需求時(shí)，大戶會(huì)尋求相鄰空間的農(nóng)地作為補(bǔ)充，表現(xiàn)為文化水平的提高對(duì)出租行為的正向溢出效應(yīng)，同時(shí)，源于其他空間的“外來”農(nóng)地需求者與當(dāng)?shù)剞r(nóng)戶的關(guān)系即不密切也不熟悉的概率很大，書面合同是占優(yōu)選擇，形成了農(nóng)村勞動(dòng)力文化水平提高對(duì)書面契約選擇的正向溢出效應(yīng)，彈性系數(shù)為1.455。

2）農(nóng)戶收入因素影響分析。一方面，若人均收入（IL）的提高源于非農(nóng)收入增加，則農(nóng)戶對(duì)土地的依賴性弱，更愿意以出租的形式流轉(zhuǎn)閑置土地。另一方面，當(dāng)農(nóng)戶通過成為種植大戶或者通過組建專業(yè)合作社的方式進(jìn)行規(guī)模經(jīng)營(yíng)，其收入的提高主要源于農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)收入（OI）時(shí)，其土地需求較大，在本集體經(jīng)濟(jì)組織內(nèi)部無法提供足夠農(nóng)地的情況下，他們可能會(huì)轉(zhuǎn)求相鄰集體經(jīng)濟(jì)組織的土地，若相鄰集體經(jīng)濟(jì)組織處于本空間范圍內(nèi)，會(huì)導(dǎo)致本空間出租農(nóng)地比例的增加（直接效應(yīng)），若相鄰集體經(jīng)濟(jì)組織從屬于其他空間，則表現(xiàn)為對(duì)出租行為的正向溢出效應(yīng)，出租對(duì)象為農(nóng)戶（種植大戶）或?qū)I(yè)合作社；規(guī)?；r(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)的規(guī)范性要求決定了書面合同的適用性，表現(xiàn)為農(nóng)戶經(jīng)營(yíng)性收入指標(biāo)對(duì)簽訂書面合同行為顯著的正向溢出效應(yīng)。

表4 空間杜賓模型估計(jì)結(jié)果Table 4 Regression results of the SDM

3）財(cái)政支農(nóng)支出（GS）、種植業(yè)合作社數(shù)量（CO）和勞均耕地面積（ML）影響分析。財(cái)政支農(nóng)支出的提高意味著農(nóng)業(yè)生產(chǎn)基礎(chǔ)環(huán)境的持續(xù)性改善，高效農(nóng)業(yè)得以發(fā)展，隨著農(nóng)地需求者向生產(chǎn)環(huán)境較好的空間流動(dòng)，對(duì)需求方流出的空間來說流轉(zhuǎn)市場(chǎng)上的閑置土地增多，專業(yè)合作社作為新的流轉(zhuǎn)交易主體吸收這部分土地，表現(xiàn)為財(cái)政支農(nóng)支出對(duì)流轉(zhuǎn)入專業(yè)合作社行為的溢出效應(yīng)，彈性系數(shù)為1.482。種植業(yè)合作社的發(fā)展僅具有顯著的直接效應(yīng)，合作社數(shù)量增多帶動(dòng)當(dāng)?shù)剞r(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展并增加種植收益，相應(yīng)提高轉(zhuǎn)包、出租、流轉(zhuǎn)入農(nóng)戶和合作社4種農(nóng)地流轉(zhuǎn)行為的發(fā)生概率，同時(shí)，專業(yè)合作社規(guī)范的交易流程提高了書面契約簽訂率，對(duì)書面契約締結(jié)行為具有彈性系數(shù)為0.355的直接效應(yīng)。勞均耕地面積較大意味著豐富的農(nóng)地資源，對(duì)于省區(qū)本身來說，被農(nóng)地資源稟賦吸引而來的農(nóng)業(yè)企業(yè)與當(dāng)?shù)剞r(nóng)戶和專業(yè)合作社形成競(jìng)爭(zhēng)，估計(jì)結(jié)果顯示，轉(zhuǎn)包和流轉(zhuǎn)入專業(yè)合作社兩種行為都相應(yīng)減少，直接效應(yīng)的彈性系數(shù)分別為-0.557和-0.501，但流轉(zhuǎn)入農(nóng)戶的土地增多，相對(duì)豐裕的農(nóng)地資源和相對(duì)成熟的流轉(zhuǎn)市場(chǎng)，讓農(nóng)戶在交易中不需要再花費(fèi)更多的成本來簽訂書面合約；對(duì)于相鄰省區(qū)來說，土地需求者的減少導(dǎo)致出租率降低，流失對(duì)象為流動(dòng)性較大的專業(yè)合作社，書面契約簽訂行為也相應(yīng)有所減少。

4）土地承包經(jīng)營(yíng)權(quán)證書頒發(fā)率（CM）影響分析。頒發(fā)土地承包經(jīng)營(yíng)權(quán)證書有助于提高農(nóng)地產(chǎn)權(quán)安全性并促進(jìn)農(nóng)戶的流轉(zhuǎn)意愿，流轉(zhuǎn)入農(nóng)戶和專業(yè)合作社的土地都增加，直接效應(yīng)的彈性系數(shù)分別為0.517和0.655，進(jìn)一步的，隨著農(nóng)戶產(chǎn)權(quán)安全意識(shí)的提高和農(nóng)村土地流轉(zhuǎn)市場(chǎng)的規(guī)范化，書面合同的簽訂率也有所上升。產(chǎn)權(quán)安全對(duì)于農(nóng)地流轉(zhuǎn)的促進(jìn)作用還通過示范效應(yīng)提高相鄰省區(qū)空間中流轉(zhuǎn)入專業(yè)合作社的土地?cái)?shù)量，溢出效應(yīng)彈性系數(shù)為0.740。

5 結(jié)論與啟示

5.1 結(jié)論

1）我國(guó)農(nóng)地流轉(zhuǎn)市場(chǎng)的主要交易主體為農(nóng)戶，轉(zhuǎn)包和出租是最常使用的兩種流轉(zhuǎn)形式，書面契約簽訂率高于口頭契約表明流轉(zhuǎn)交易逐步趨向正規(guī)化。

2）農(nóng)地流轉(zhuǎn)行為在地理空間中具有正自相關(guān)和隨機(jī)分布兩種特征，且存在行為和時(shí)間上的異質(zhì)性。轉(zhuǎn)包、出租、流轉(zhuǎn)入專業(yè)合作社及簽署書面契約4種行為在空間中呈現(xiàn)出長(zhǎng)期穩(wěn)健的相互關(guān)聯(lián)；互換、股份合作、流轉(zhuǎn)入農(nóng)戶和其他主體、簽訂口頭契約5種行為在近幾年逐漸顯現(xiàn)出空間聚類趨勢(shì)；轉(zhuǎn)讓、其他形式及流轉(zhuǎn)入企業(yè)3種行為則為隨機(jī)分布狀態(tài)。

3）不同農(nóng)地流轉(zhuǎn)行為的空間依賴影響因素具有差異，書面締約行為的空間依賴性主要源于內(nèi)生交互效應(yīng)和外生交互效應(yīng)中的相關(guān)影響因素，轉(zhuǎn)包、出租、流轉(zhuǎn)入農(nóng)戶及專業(yè)合作社4種行為的空間依賴關(guān)系主要受到外生交互效應(yīng)的影響。

4）外生影響因素的直接效應(yīng)和溢出效應(yīng)對(duì)各種行為的影響和空間范圍有所不同，一方面，相同解釋變量對(duì)于不同行為的直接效應(yīng)和溢出效應(yīng)均不相同；另一方面，部分解釋變量同時(shí)通過直接效應(yīng)和溢出效應(yīng)對(duì)本空間和其他空間的行為產(chǎn)生影響，部分解釋變量卻只存在其中一種效應(yīng)。

5.2 啟示

5.2.1 政策啟示 第一，關(guān)注空間依賴關(guān)系在不同農(nóng)地流轉(zhuǎn)行為間的異質(zhì)性，改進(jìn)現(xiàn)有“大水漫灌”式的政策，探索具有行為靶向的農(nóng)地流轉(zhuǎn)政策。具體地，對(duì)于流轉(zhuǎn)入企業(yè)、互換、轉(zhuǎn)讓等在空間中呈無規(guī)律分布的農(nóng)地流轉(zhuǎn)行為，可沿用以地理為邊界的政策制定和實(shí)施方式，而對(duì)于具有空間相關(guān)性的農(nóng)地流轉(zhuǎn)行為，如簽訂書面契約行為、轉(zhuǎn)包和出租行為、流轉(zhuǎn)入農(nóng)戶和合作社等行為，考慮以行為邊界替換地理邊界，在現(xiàn)有制度框架下，制定具有跨區(qū)域及省域化特點(diǎn)的農(nóng)地流轉(zhuǎn)政策。

第二，明確不同因素影響路徑和效果的異質(zhì)性，關(guān)注外生影響因素對(duì)不同農(nóng)地流轉(zhuǎn)行為影響效果的空間范圍。具體地，對(duì)于種植業(yè)合作社發(fā)展這種僅具有直接效應(yīng)的影響因素，可以優(yōu)先考慮根據(jù)本省情況制定相關(guān)政策；對(duì)于農(nóng)村勞動(dòng)力文化水平等同時(shí)具有直接效應(yīng)和溢出效應(yīng)的影響因素，應(yīng)重視農(nóng)地政策的空間聯(lián)動(dòng)性，利用溢出效應(yīng)促進(jìn)相鄰省份農(nóng)地流轉(zhuǎn)市場(chǎng)的發(fā)展；對(duì)于只具有溢出效應(yīng)的影響因素，例如產(chǎn)權(quán)安全對(duì)轉(zhuǎn)入專業(yè)合作社行為的影響，應(yīng)正視此項(xiàng)因素對(duì)本省空間影響的“失效”性，理應(yīng)重點(diǎn)考慮受到影響的相鄰省級(jí)空間的需求。

5.2.2 理論啟示 不同空間的農(nóng)地流轉(zhuǎn)市場(chǎng)并非相互獨(dú)立的，而是受到各種因素的跨空間影響。企業(yè)、專業(yè)合作社等農(nóng)地需求方在不同省區(qū)流轉(zhuǎn)市場(chǎng)上的流動(dòng)會(huì)產(chǎn)生空間溢出效應(yīng)，進(jìn)而導(dǎo)致市場(chǎng)供求及價(jià)格變化，促使交易雙方利用不同流轉(zhuǎn)行為應(yīng)對(duì)這種變化并達(dá)成交易，這些交易行為具有深刻的空間規(guī)律。需要說明的是，本文雖然在省級(jí)層面上對(duì)農(nóng)地流轉(zhuǎn)行為的空間依賴性進(jìn)行了初步的影響因素分析，但仍然存在較大的進(jìn)一步研究空間：第一，每一個(gè)外生因素產(chǎn)生溢出效應(yīng)的機(jī)制十分復(fù)雜，本文僅做了可能性的解釋，更為深入和準(zhǔn)確的探析亟待補(bǔ)充；第二，基于農(nóng)戶行為本身的微觀探討是觀察流轉(zhuǎn)行為空間依賴機(jī)制最直觀的視角，在微觀空間層面展開進(jìn)一步分析可補(bǔ)充目前極其缺乏的微觀空間視角研究。