唐 宏，何慧芳，梁玲婕，黃 鳳，尹 奇

（1.四川農(nóng)業(yè)大學管理學院，四川 成都 611130；2.四川省農(nóng)村發(fā)展研究中心，四川 成都 611130；3.四川農(nóng)業(yè)大學經(jīng)濟學院，四川 成都 611130）

2023年中央一號文件和中共二十大報告明確提出，要穩(wěn)定農(nóng)民工就業(yè)，拓寬農(nóng)民增收致富渠道，全面推進鄉(xiāng)村振興。國家統(tǒng)計局發(fā)布的我國農(nóng)民工監(jiān)測調(diào)查結(jié)果顯示，2022年全國農(nóng)民工總量為29 562萬人，比上年增長1.1%①數(shù)據(jù)來自中國政府網(wǎng)（ https://www.gov.cn/zhengce/2023-04/28/content_5753703.htm）。。農(nóng)民工的大量增加，意味著農(nóng)村優(yōu)質(zhì)勞動力流失加劇，農(nóng)村勞動力兼業(yè)化、老齡化現(xiàn)象更為普遍，從而引發(fā)嚴重的耕地撂荒問題。耕地撂荒和勞動力流失已嚴重制約農(nóng)業(yè)的發(fā)展，也影響著鄉(xiāng)村的長久可持續(xù)發(fā)展。為破解農(nóng)業(yè)發(fā)展困局，解決“誰來種地、怎么種地”的問題，土地托管服務應運而生。2014年中央一號文件首次提出“土地托管式”服務，此后連續(xù)9年提到要不斷完善農(nóng)業(yè)社會化服務體系，創(chuàng)新服務方式和手段將小農(nóng)戶融入現(xiàn)代農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈。中國農(nóng)網(wǎng)最新數(shù)據(jù)顯示，目前我國各類農(nóng)業(yè)社會化服務組織達104 萬家，服務面積約19 億畝次，服務農(nóng)戶超8 900萬戶②數(shù)據(jù)來自中國農(nóng)網(wǎng)（ https://www.farmer.com.cn/2023/05/26/99929341.html）。。土地托管這個“田保姆”對農(nóng)民來說省心省力又增收，可以預見，土地托管服務在當前和未來的農(nóng)村有著巨大的市場需求。

已有研究表明，農(nóng)業(yè)社會化服務逐漸成為提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率、促進農(nóng)民增收的重要手段[1-8]，并進一步分析了農(nóng)業(yè)社會化服務的產(chǎn)前、產(chǎn)中、產(chǎn)后環(huán)節(jié)所帶來的效益及對農(nóng)民增收的重要性，細化了農(nóng)業(yè)社會化服務的階段目標[9-10]。土地托管服務的增產(chǎn)效益也得到眾多學者的認可[11-14]，相關研究主要集中在糧食生產(chǎn)領域，一方面農(nóng)戶將閑置耕地托管出去可獲取更高的經(jīng)濟收益[15]，另一方面也能解決農(nóng)村勞動力大量轉(zhuǎn)移帶來的耕地撂荒問題，充分發(fā)揮土地的使用價值和保障糧食安全[16-21]。2001年，為適應新的糧食生產(chǎn)和流通格局變化，確保糧食優(yōu)勢產(chǎn)區(qū)的穩(wěn)定生產(chǎn)，我國劃分了13個糧食主產(chǎn)區(qū)、7個糧食主銷區(qū)和11個糧食產(chǎn)銷平衡區(qū)[22]，四川、吉林等糧食主產(chǎn)區(qū)也是勞務輸出大省，福建、浙江等糧食主銷區(qū)則是勞務輸入大省[23]，不同糧食區(qū)域下耕地和勞動力之間的關系尚待研明?，F(xiàn)有研究為本文奠定了良好基礎，但仍存在一定拓展空間：一是已有文獻大都單一討論土地托管或勞動力轉(zhuǎn)移對農(nóng)戶家庭收入的影響，忽略了土地托管服務和勞動力就業(yè)決策行為的統(tǒng)一性和相互影響。同時，農(nóng)戶家庭收入結(jié)構多樣，僅討論土地托管對家庭總收入的影響較為片面，粗略化了土地托管對農(nóng)戶家庭收入影響的具體路徑，使得研究結(jié)果針對性不足。二是在研究區(qū)域和對象上，已有研究多集中于個別省市的特定產(chǎn)業(yè)，未能延展至農(nóng)業(yè)生產(chǎn)區(qū)域?qū)用?，也缺少對農(nóng)戶等微觀主體的聚焦，不便于進一步開展深入討論。

基于此，本文利用實地調(diào)研的微觀數(shù)據(jù)，重點關注三大糧食區(qū)域異質(zhì)性農(nóng)戶的土地托管服務現(xiàn)狀和勞動力分化情況，揭示土地托管服務促進農(nóng)戶家庭增收的內(nèi)在機理，從農(nóng)業(yè)經(jīng)營者個體層面和區(qū)域?qū)用?，深入考察和檢驗“大國小農(nóng)”背景下土地托管服務與農(nóng)村勞動力分化和農(nóng)戶家庭增收之間的內(nèi)在關系，為探索農(nóng)村人地關系的優(yōu)化路徑和完善中國特色農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化政策體系提供理論支撐和經(jīng)驗證據(jù)。

1 理論分析與研究假設

1.1 土地托管對農(nóng)戶家庭增收的影響機理

已有研究表明，土地要素的流動會顯著影響農(nóng)戶家庭收入，土地托管服務幫助兼業(yè)農(nóng)戶種糧，既提高兼業(yè)戶種糧凈收益，又為農(nóng)戶騰出時間務工增加收入[24]。土地托管對農(nóng)戶家庭增收的作用機理如圖1。

圖1 土地托管服務對農(nóng)戶家庭收入的影響機理Fig.1 Mechanisms of impact of land trust services on rural household income

一是降低農(nóng)業(yè)生產(chǎn)成本，提高農(nóng)業(yè)經(jīng)營效益。耕地連片規(guī)模經(jīng)營可以更好地實現(xiàn)糧食標準化、科學化種植，顯著提高農(nóng)機具、水電設施的使用效率，減少其在路途和地頭的損耗，并顯著降低人力成本。批量購買農(nóng)業(yè)生產(chǎn)資料能獲得更為便宜的價格和更為便捷的運輸服務，降低農(nóng)資采購成本。大面積配方施肥、病蟲害科學防治也可降低畝均耕地農(nóng)資使用量。規(guī)?？茖W的生產(chǎn)方式能有效提升糧食單產(chǎn)、品質(zhì)和市場競爭力，進而提高農(nóng)戶持續(xù)種好地的生產(chǎn)積極性。二是促進培育新型農(nóng)業(yè)經(jīng)營主體，減少農(nóng)戶非農(nóng)務工損耗。土地托管后有專職專員管理土地，農(nóng)戶可選擇成為職業(yè)農(nóng)民、開辦家庭農(nóng)場，或發(fā)展更高收益的非農(nóng)產(chǎn)業(yè)，過剩勞動力能在農(nóng)業(yè)內(nèi)部轉(zhuǎn)移，實現(xiàn)農(nóng)村勞動力資源再分配。“候鳥型”農(nóng)民工無需在農(nóng)忙時返鄉(xiāng)，可以節(jié)省往返交通費用，整體保證勞動力外出務工時間、崗位和福利待遇的穩(wěn)定性。鑒于此，提出第一個研究假設。

假設1：土地托管和農(nóng)戶家庭收入呈正相關，有利于促進農(nóng)戶家庭經(jīng)濟福利水平的提升，且該收入分配效應具有個體異質(zhì)性和區(qū)域差異性。

1.2 土地托管對農(nóng)村勞動力分化的影響機理

土地托管能有效緩解農(nóng)村勞動力在非農(nóng)就業(yè)方面的約束：一是通過提高耕地資源的配置效率，解放農(nóng)村優(yōu)質(zhì)勞動力去選擇更具經(jīng)濟效益的生計行為。在農(nóng)村實際中，除直接撂荒外，外出務工的農(nóng)戶普遍將承包耕地無償委托給鄰居或親戚經(jīng)營，但這類口頭協(xié)議式的土地托管行為表現(xiàn)出短期性、隨意性、波動性等特點，閑置耕地基本未得到相應回報，也不具備抵御突發(fā)風險的能力，無法激發(fā)外出務工勞動力對閑置耕地長期投資經(jīng)營的積極性。將土地托管給專業(yè)的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)性服務組織，不但可以減少外出勞動力的“后顧之憂”，還能增加其在耕地投資經(jīng)營的穩(wěn)定正向激勵，減少“隱性撂荒”。農(nóng)戶家庭對土地托管各環(huán)節(jié)服務的采納數(shù)量不同，勞動力職業(yè)選擇和收入結(jié)構也因此而存在顯著差異。二是土地托管服務組織的產(chǎn)生能在農(nóng)村提供更多就業(yè)機會。土地托管服務的全過程涉及農(nóng)資運輸、加工儲存和包裝物流等生產(chǎn)環(huán)節(jié)，這為不同素質(zhì)水平的農(nóng)村勞動力提供了相應的工作崗位，使得家庭勞動力資源得到更充分的利用。據(jù)此，提出第二個研究假設。

假設2：土地托管服務采納能促進農(nóng)村勞動力分化，不同土地托管服務程度對勞動力的職業(yè)分化和收入分化影響程度具有差異。

1.3 農(nóng)村勞動力分化對農(nóng)戶家庭經(jīng)濟收入的影響機理

根據(jù)理性經(jīng)濟人假設，農(nóng)村勞動力轉(zhuǎn)移分化的核心目的是收益最大化，農(nóng)戶選擇非農(nóng)務工的根本動因是追求更高的預期收入，且隨著家庭核心勞動力在非農(nóng)生產(chǎn)部門配置的資源增加，其非農(nóng)務工能力和資源積累也更強，進而提高工資性收入在家庭總收入中的比重。推拉理論下，農(nóng)村優(yōu)質(zhì)勞動力的轉(zhuǎn)移使得糧食生產(chǎn)由精細種植向粗放種植倒退，產(chǎn)生“隱性撂荒”，導致農(nóng)業(yè)經(jīng)營收入水平明顯下降。與此同時，農(nóng)戶家庭總收入又取決于其資源稟賦差異，隨著農(nóng)戶家庭總收入的變化，針對土地資源和勞動力資源的配置也會產(chǎn)生不確定性。如果非農(nóng)務工農(nóng)戶能選擇土地托管提供的機械化生產(chǎn)服務或雇工服務，則可有效減少家庭務農(nóng)勞動力的投入，減輕剩余弱質(zhì)勞動力從事高強度農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的壓力，進而增強家庭抵御風險的能力，促進家庭收入來源多樣化，縮小農(nóng)戶之間的收入差距。據(jù)此，提出第三個研究假設。

假設3：勞動力分化對農(nóng)戶家庭收入具有正向影響，并在土地托管對農(nóng)戶家庭收入的影響中起到中介作用。

2 實證研究設計

2.1 數(shù)據(jù)來源

本文數(shù)據(jù)來源于中國農(nóng)業(yè)科學院農(nóng)業(yè)經(jīng)濟與發(fā)展研究所2021年開展的中國農(nóng)村微觀經(jīng)濟數(shù)據(jù)調(diào)查。此次調(diào)查分為農(nóng)戶調(diào)查和行政村調(diào)查，調(diào)查內(nèi)容涉及家庭信息、土地利用、家庭資產(chǎn)、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營、收入支出、農(nóng)業(yè)社會化服務等方面。通過數(shù)據(jù)整理，本文選取屬于糧食主產(chǎn)區(qū)的四川、湖南、吉林三省，屬于糧食產(chǎn)銷平衡區(qū)的新疆和屬于糧食主銷區(qū)的福建、浙江兩省，剔除部分信息不足或明顯矛盾的樣本，最終獲得6個省114個村共1 933份樣本。6個省的地理位置、經(jīng)濟發(fā)展水平、區(qū)域資源稟賦和農(nóng)村勞動力轉(zhuǎn)移情況都存在一定差異，因此，選取的樣本數(shù)據(jù)在全國范圍內(nèi)具備一定的代表性。

2.2 模型選擇

基于前文的理論分析，本文構建如下計量模型：

式（1）中：被解釋變量Y表示農(nóng)戶家庭收入；T為核心解釋變量，即土地托管程度；X為一組控制變量，包括農(nóng)戶個體特征、家庭特征、區(qū)域特征。i表示第i個農(nóng)戶，β0為常數(shù)項，β1、β2為待估參數(shù)，εi為擾動項。

為進一步探討土地托管對農(nóng)戶家庭收入水平的影響，本文運用了分位數(shù)回歸模型。和OLS 相比，分位數(shù)回歸假設每個解釋變量T對應的被解釋變量Y值都有一個分布，該分布可以表達為一系列的分位數(shù)，估計結(jié)果對異常值更穩(wěn)健，能更全面的描述土地托管服務和農(nóng)戶家庭收入的關系。

式（2）中：Yτ（Y｜T）表示農(nóng)戶在τ分位數(shù)上的家庭收入；T表示土地托管服務；X為一組控制變量，i表示第i個農(nóng)戶；βτ為常數(shù)項；φτ、ωτ為待估參數(shù)；ετ為擾動項。

因為土地托管和農(nóng)戶家庭收入之間可能存在因果關系，且農(nóng)戶是否選擇土地托管服務和農(nóng)村勞動力轉(zhuǎn)移分化都是自發(fā)選擇行為，互為因果和樣本自選擇都可能帶來模型內(nèi)生性問題，導致估計結(jié)果偏差。因此本文選取“本村市場主體發(fā)展程度”作為工具變量，運用最小二乘法和工具變量法進行估計。以期解決農(nóng)戶土地托管和勞動力分化、土地托管和農(nóng)戶家庭收入的內(nèi)生性問題。此外，為探討勞動力分化在土地托管促進家庭收入變化過程中的作用，本文構建中介效應模型如下：

式（3）—式（5）中：Y、T、X變量符號含義同上，M為中介變量，即農(nóng)村勞動力分化程度，以勞動力橫向職業(yè)分化和縱向收入分化來表示。i表示第i個農(nóng)戶；γ0、α0、δ0為常數(shù)項；γ1、γ2、α1、α2、δ1、δ2、δ3為待估參數(shù)；εi為擾動項。中介效應模型檢驗的步驟為：第一步，檢驗核心解釋變量T對被解釋變量Y的系數(shù)是否顯著，在滿足顯著的條件下，第二步，對式（4）、式（5）進行檢驗，若兩個方程中核心解釋變量T的系數(shù)都顯著，同時式（5）的中介變量M的系數(shù)顯著，則為部分中介效應，若式（4）的核心解釋變量T系數(shù)顯著，式（5）的中介變量M系數(shù)顯著但核心解釋變量T不顯著，則為完全中介效應。

2.3 變量設置與說明

（1）被解釋變量。農(nóng)戶家庭收入情況。包括“家庭人均總收入”“家庭人均經(jīng)營性收入”“家庭人均工資性收入”三個方面。

（2）核心解釋變量。農(nóng)戶土地托管程度。以“實際獲得土地托管服務環(huán)節(jié)的數(shù)量”來表示農(nóng)戶接受土地托管服務的水平，取值為0～15。具體環(huán)節(jié)包括產(chǎn)前服務的良種供應、農(nóng)資提供、農(nóng)機供應和生產(chǎn)性貸款4項服務，產(chǎn)中服務的機耕、機播、機收、灌溉、植保、種植技術輔導、統(tǒng)一施肥和統(tǒng)一打藥8項服務，產(chǎn)后服務的市場信息提供、產(chǎn)品銷售和農(nóng)產(chǎn)品初加工3項服務。

（3）中介變量。農(nóng)村勞動力分化情況。借鑒劉洪仁的理論，將勞動力分化定義為橫向的職業(yè)分化和縱向的收入分化[25]，本文以“從事非農(nóng)務工勞動力占家庭勞動力比例”來表示勞動力職業(yè)分化。用“家庭工資性收入占家庭總收入比例”來表示勞動力收入分化。

（4）工具變量。本文采用“本村市場主體發(fā)展程度”作為工具變量。因為土地托管服務依托于農(nóng)民合作社、家庭農(nóng)場和農(nóng)業(yè)企業(yè)等的發(fā)展，當前本村市場主體的種類和發(fā)展程度對農(nóng)戶的土地托管程度具有同群效應影響，但該變量并不直接影響農(nóng)戶的家庭經(jīng)濟福利[26]，符合工具變量的外生性條件要求。

（5）控制變量。根據(jù)已有研究，本文將控制變量劃分為農(nóng)戶個體特征、家庭特征和區(qū)域特征3類。各變量定義與描述性統(tǒng)計見表1。

表1 變量定義與描述性統(tǒng)計Tab.1 Definition of variables and descriptive statistics

由表1 可知，樣本農(nóng)戶中，每戶獲得土地托管服務環(huán)節(jié)數(shù)量的平均值為2.796，這反映出目前的土地托管服務程度相對不高，尚未做到更全面的服務覆蓋。樣本區(qū)戶均耕地撂荒面積比例為9.5%，按照全國18 億畝耕地計算，就有1.71 億畝耕地被撂荒。戶均非農(nóng)務工勞動力占比為61.2%，工資性收入占比為46.9%。說明受訪樣本中，現(xiàn)階段家庭勞動力的職業(yè)分化更傾向于選擇非農(nóng)務工，但工資性收入占比相對不高。農(nóng)戶家庭收入很大程度取決于對土地和勞動力的綜合配置，家庭勞動力的年齡均值為40.473，受教育程度均值為9.794，說明樣本整體較為年輕，文化程度相對較高，這為家庭更好地配置土地和勞動力資源提供了決策基礎。

（6）樣本特征事實。通過對樣本數(shù)據(jù)的統(tǒng)計分析（表2），發(fā)現(xiàn)不同糧食生產(chǎn)區(qū)域的家庭人均總收入、勞動力務工比例、耕地撂荒程度和土地托管程度均有差異。糧食產(chǎn)銷平衡區(qū)土地托管程度和家庭人均總收入較高，耕地撂荒程度和勞動力非農(nóng)務工比例較低，說明在糧食產(chǎn)銷平衡區(qū)土地托管服務明顯地改善了耕地撂荒治理和勞動力外流情況，進而促進了家庭收入增長。糧食主銷區(qū)的土地托管程度最低，糧食主產(chǎn)區(qū)中等，這是因為在糧食主產(chǎn)區(qū)域，農(nóng)業(yè)機械化生產(chǎn)與經(jīng)營程度高，大規(guī)模糧食生產(chǎn)所需要的土地托管服務環(huán)節(jié)也更多。而耕地撂荒方面，糧食主產(chǎn)區(qū)和糧食主銷區(qū)耕地撂荒面積大，對應的勞動力職業(yè)分化比例也較大，說明區(qū)域勞動力的外流對耕地撂荒情況有影響。

表2 土地托管服務、勞動力分化、耕地摞荒及家庭收入的特征事實Tab.2 Descriptive statistics of land trust,labor force differentiation,abandoned farmland,and household income

3 結(jié)果與分析

本文利用Stata16 軟件定量估計土地托管程度、勞動力分化對農(nóng)戶家庭收入的影響。在回歸之前，采取方差膨脹因子（VIF）對全部變量進行多重共線性檢驗。結(jié)果顯示，各變量的方差膨脹因子最大為1.39，均值為1.18，遠小于VIF經(jīng)驗值（10），故不存在多重共線問題。

3.1 土地托管對農(nóng)戶家庭收入影響的回歸分析

表3 報告了土地托管程度對農(nóng)戶家庭三項收入的OLS 基準回歸以及工具變量法回歸分析結(jié)果。農(nóng)戶能獲取到的土地托管服務與合作社、家庭農(nóng)場等市場主體的發(fā)展程度密切相關，滿足相關性條件；同時市場主體發(fā)展程度對農(nóng)戶家庭收入又不存在直接影響，滿足外生性條件。工具變量與潛在內(nèi)生變量在1%的水平上顯著正相關，且不可識別檢驗統(tǒng)計量（Kleibergen-Paap rk LM statistic）p值小于0.01，表明工具變量滿足相關性條件。第一階段F值為172.890，大于Cragg-Donald統(tǒng)計量的臨界值，說明不存在弱工具變量問題。土地托管程度在1%統(tǒng)計水平上對農(nóng)戶家庭人均總收入和人均經(jīng)營性收入有正向作用，對家庭人均工資性收入的影響則不明顯?？梢钥闯?，土地托管的系數(shù)方向和顯著性水平與基準回歸結(jié)果基本一致。這意味著使用工具變量法處理內(nèi)生性問題后，土地托管仍對農(nóng)戶家庭收入具有顯著促進作用，由此可以驗證假設1。

表3 土地托管對農(nóng)戶家庭收入水平的影響結(jié)果Tab.3 Results of the impact of land trust on the level of rural household income

勞動力年齡和村干部任職經(jīng)歷對農(nóng)戶家庭收入呈負向顯著影響。勞動力平均年齡越低，家庭生產(chǎn)能力越強，越能創(chuàng)造更多的家庭收入。若家庭勞動力具有村干部任職經(jīng)歷，意味著該勞動力在當年會留在本村務農(nóng)或務工，務工范圍受到一定限制，務工收入下限也會較低。而勞動力文化程度和接受農(nóng)業(yè)技術教育培訓則在1%統(tǒng)計水平上對農(nóng)戶家庭人均總收入有正向影響。這是因為勞動力接受的通識教育和技術培訓都會提高其生產(chǎn)能力，進而影響家庭總收入，且勞動力受教育程度對工資性收入的影響更顯著，而接受農(nóng)業(yè)職業(yè)技能培訓則主要影響經(jīng)營性收入。耕地流轉(zhuǎn)情況、人均住房面積、村莊經(jīng)濟發(fā)展水平和村莊戶均耕地面積均顯著負向影響農(nóng)戶家庭收入。農(nóng)戶耕地占有面積越小，越有可能選擇通過外出務工來增加家庭收入，而住房面積和村莊經(jīng)濟發(fā)展水平屬于農(nóng)戶生計資本，也是潛在收入激勵因素，住房面積較小或村莊人均收入較低都會激勵農(nóng)戶增加家庭收入以彌補生計資本的短缺。

3.2 土地托管對農(nóng)戶家庭收入差距的影響分析

通過分位數(shù)回歸進行異質(zhì)性分析，得出農(nóng)戶家庭各項收入在0.1、0.25、0.5、0.75和0.9分位數(shù)上的分位數(shù)回歸結(jié)果（表4）?；貧w4顯示，土地托管有利于縮小農(nóng)戶之間總收入的差距，隨著分位數(shù)的增加，土地托管的回歸系數(shù)呈現(xiàn)U型結(jié)構（0.221—0.092—0.043—0.046—0.062），在0.5分位數(shù)上出現(xiàn)分界點，說明其對中等收入的農(nóng)戶家庭影響最小，對低收入和高收入農(nóng)戶家庭的影響更為顯著。人均經(jīng)營性收入和人均工資性收入在0.4分位之前都為0（圖2），在0.5、0.75和0.9分位數(shù)上，隨著分位數(shù)的增加，土地托管程度對經(jīng)營性收入的回歸系數(shù)顯著減小（0.635-0.149-0.082），這表明相對低收入農(nóng)戶，土地托管程度對高收入農(nóng)戶的影響更大。這也說明大規(guī)模經(jīng)營的農(nóng)戶采取土地托管服務可以起到明顯增收作用。而工資性收入方面的影響并不顯著，這與回歸3的估計結(jié)果一致。

圖2 家庭人均總收入、人均經(jīng)營性收入、人均工資性收入分位數(shù)分布情況Fig.2 Distribution of per capita total rural household income,per capita business income,and per capita wage income by quartile

3.3 中介效應分析

根據(jù)前文的理論分析和模型設定，土地托管服務可能通過勞動力分化對農(nóng)戶家庭收入產(chǎn)生影響。本文首先通過逐步回歸法檢驗勞動力分化是否在土地托管服務促進農(nóng)戶家庭收入的過程中起到中介作用（表5）。通過工具變量法對土地托管和勞動力分化可能存在的自選擇問題進行內(nèi)生性處理，通過了不可識別檢驗和弱工具檢驗，回歸結(jié)果與表5一致。

表5 中介效應分析Tab.5 Analysis of mediating effects

回歸7與前文結(jié)論一致，說明土地托管服務程度對農(nóng)戶家庭人均總收入和人均經(jīng)營性收入具有顯著影響。回歸8 表明土地托管服務程度對勞動力職業(yè)分化和收入分化都在1%統(tǒng)計水平上顯著，即農(nóng)戶選擇土地托管服務環(huán)節(jié)越多，勞動力職業(yè)分化和收入分化程度越高，勞動力越傾向于通過非農(nóng)務工增加家庭收入。回歸9中，關鍵核心解釋變量和中介變量都顯著，這表明勞動力分化的中介效應存在，且為部分中介效應，對農(nóng)戶家庭收入的促進作用較顯著。由此可以驗證假設2和假設3。

進一步檢驗勞動力收入分化是否在土地托管促進農(nóng)戶家庭人均總收入的過程中起到中介作用?；貧w7、回歸8中土地托管這一變量都是顯著的，但在回歸9 中，加入勞動力收入分化變量后，土地托管這一變量仍然顯著，而勞動力收入分化變量卻并不顯著，據(jù)此無法判斷中介效應是否存在，因此，本部分使用自舉法（Bootstrap）獲得中介效應標準誤和置信區(qū)間。結(jié)果顯示，土地托管對農(nóng)戶家庭人均總收入的直接影響Percentile和Bias-corrected的95%置信區(qū)間分別為0.042～0.084和0.040～0.082，均不包括0，由此中介效應可能存在，可以進行下一步檢驗。土地托管對農(nóng)戶家庭人均總收入的間接效應（中介效應）Percentile 和Bias-corrected 的95%置信區(qū)間分別為-0.002～0.003和-0.002～0.004，均包括0，據(jù)此認為勞動力收入分化在土地托管對農(nóng)戶家庭人均總收入的影響中不存在中介效應。

3.4 進一步分析

進一步對個體異質(zhì)性和區(qū)域差異性進行回歸分析（表6）?；貧w10、回歸11將農(nóng)戶劃分為收入低于平均值和高于平均值兩類，回歸12—回歸14 是糧食主產(chǎn)區(qū)、糧食產(chǎn)銷平衡區(qū)和糧食主銷區(qū)三個區(qū)域的樣本回歸情況。

表6 土地托管服務對農(nóng)戶家庭收入影響的個體異質(zhì)性和區(qū)域差異性Tab.6 Individual heterogeneity and regional heterogeneity in the impact of land trust on rural household income

結(jié)果表明，在家庭人均總收入方面，土地托管服務程度對高、低收入農(nóng)戶和三大糧食生產(chǎn)區(qū)域都具有顯著的正向影響，這跟前文的研究結(jié)果一致。對高收入農(nóng)戶的影響程度比低收入農(nóng)戶更大，這反映出高收入農(nóng)戶群體有更高的生產(chǎn)資本，對土地托管服務的接受能力和參與意愿也更強，受到土地托管服務程度的增收影響也更大。三大糧食產(chǎn)區(qū)中糧食產(chǎn)銷平衡區(qū)和糧食主產(chǎn)區(qū)土地托管服務程度較高，這與兩類區(qū)域的土地托管服務發(fā)展較早有關，區(qū)域內(nèi)農(nóng)戶對農(nóng)業(yè)規(guī)模生產(chǎn)需求突出，土地托管服務日趨完善，對當?shù)剞r(nóng)業(yè)生產(chǎn)和農(nóng)戶增收賦能顯著。

土地托管服務程度對不同收入水平和不同糧食生產(chǎn)區(qū)域的農(nóng)戶家庭人均經(jīng)營性收入均呈現(xiàn)顯著正向影響，對不同收入家庭的人均工資性收入影響則并不顯著。這說明土地托管服務對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營的影響顯著，能夠有效提升農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營效率和產(chǎn)出水平，但對農(nóng)戶工資性收入的差異影響尚未發(fā)掘。在今后的政策制定中應重點關注不同收入水平農(nóng)戶的土地托管參與程度，采取有效措施激發(fā)土地托管需求，進而獲取托管紅利[27-28]。

綜上，可以驗證假設1，土地托管有利于促進農(nóng)戶家庭經(jīng)濟福利水平的提升，這種收入分配效應具有個體異質(zhì)性和區(qū)域差異性。

3.5 穩(wěn)健性檢驗

在穩(wěn)健性檢驗（表7）方面，回歸15通過替換關鍵解釋變量，以“市場主體發(fā)展程度”代替“土地托管服務程度”，確保實證結(jié)果的穩(wěn)健性?；貧w16通過采用Winsor2方法將農(nóng)戶家庭收入的極端值進行縮尾處理后再回歸，結(jié)果顯示，替換關鍵解釋變量和改變觀測樣本容量后核心解釋變量的正向顯著性仍與前文保持一致，說明回歸結(jié)果有較好的穩(wěn)健性。

表7 土地托管對農(nóng)戶家庭收入的影響穩(wěn)健性分析結(jié)果Tab.7 Results of robustness analysis of the impact of land trust on rural household income

4 結(jié)論與政策啟示

本文基于全國三大糧食產(chǎn)區(qū)的微觀調(diào)查數(shù)據(jù)，考察土地托管服務程度和勞動力分化對農(nóng)戶家庭收入的影響，并進一步深入分析了土地托管服務程度和勞動力分化發(fā)揮作用的具體路徑及對不同類型不同區(qū)域農(nóng)戶的異質(zhì)性影響。研究結(jié)論如下：

（1）土地托管服務和勞動力分化會對農(nóng)戶家庭增收產(chǎn)生顯著影響，土地托管服務水平越高，勞動力非農(nóng)務工比例越高，家庭增收效果越明顯。

（2）勞動力分化能促進土地托管服務的發(fā)展和農(nóng)戶家庭整體經(jīng)濟福利的提升。土地托管服務有助于實現(xiàn)更有效率的勞動力轉(zhuǎn)移和分化，引導農(nóng)村勞動力在生產(chǎn)決策方面朝著符合個體和區(qū)域資源要素稟賦以及市場特征的方向發(fā)展。勞動力分化是土地托管服務推動農(nóng)戶增收的具體途徑，而農(nóng)戶家庭收入的增加又反過來影響其對土地托管服務的需求配置及勞動力分化的選擇。因此，理順三者間的關系可以建立起更為高效的農(nóng)民致富路徑。

（3）土地托管服務和勞動力分化對不同地區(qū)不同類型農(nóng)戶影響作用不同。土地托管服務對高收入農(nóng)戶群體和糧食主產(chǎn)區(qū)農(nóng)戶影響更顯著，勞動力分化對低收入農(nóng)戶群體和糧食主產(chǎn)區(qū)農(nóng)戶影響更明顯，并且土地托管和勞動力分化對年輕家庭和高教育程度家庭的收入促進作用更顯著。

綜上，本文的政策啟示為：

（1）完善土地托管服務市場和勞動力就業(yè)市場以提升農(nóng)戶的家庭經(jīng)濟福利和農(nóng)業(yè)生產(chǎn)績效。土地資源和勞動力資源的合理配置是決定家庭經(jīng)濟福利長期增長的關鍵因素。土地托管服務對提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率、提升家庭經(jīng)濟福利、優(yōu)化勞動力資源配置和解決耕地撂荒問題均具有顯著影響。應發(fā)展多種形式的土地托管服務，針對不同地區(qū)和不同發(fā)展水平的農(nóng)戶提供更有針對性的服務。隨著土地托管服務的不斷發(fā)展，將會涌現(xiàn)出更多新型經(jīng)營主體和農(nóng)業(yè)生產(chǎn)模式，農(nóng)村的剩余勞動力可與土地托管服務機構合作，形成生產(chǎn)力聯(lián)合，提高農(nóng)業(yè)綜合生產(chǎn)能力，從而提高家庭整體收入水平。

（2）加強政策幫扶，保障資源稟賦較弱農(nóng)戶的土地托管服務需求。低收入家庭、老齡勞動力家庭、健康狀況和文化程度較差的家庭相對缺乏土地托管服務賦能，需相關部門和組織加強政策幫扶。一是可以通過成立合作社、供銷社等新型經(jīng)營主體，整合資源稟賦較弱的農(nóng)戶家庭，擴大市場容量，提升弱質(zhì)農(nóng)戶家庭的市場話語權和土地托管服務組織的服務供給意愿；二是通過發(fā)放托管服務補貼或統(tǒng)一購買關鍵環(huán)節(jié)的托管服務等措施降低農(nóng)戶的服務獲取成本；三是加大對土地托管服務的宣傳推廣，提高農(nóng)戶服務采納的意愿和能力，建立市場服務監(jiān)管機制，鞏固弱質(zhì)農(nóng)戶和服務供給方的利益聯(lián)結(jié)。

（3）因地制宜，加強各糧食生產(chǎn)區(qū)域間土地托管服務的經(jīng)驗交流。充分發(fā)揮國家現(xiàn)代農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)技術體系的作用，積極組織糧食主產(chǎn)區(qū)、產(chǎn)銷平衡區(qū)和主銷區(qū)之間的經(jīng)驗交流，針對土地托管服務效率低下的省份，因地制宜制定發(fā)展戰(zhàn)略，宏觀調(diào)整勞動力、土地要素和托管服務的投入，實現(xiàn)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)目標和農(nóng)村勞動力收入需求的均衡，進而整體提升我國土地托管服務的水平。