农户非农就业与农地租赁关系及其影响机制研究——基于鲁鄂甘桂四省的农户问卷调查

袁威（四川行政学院　经济学教研部，成都　610071）



农户非农就业与农地租赁关系及其影响机制研究——基于鲁鄂甘桂四省的农户问卷调查

袁威
（四川行政学院经济学教研部，成都610071）

【摘要】非农就业和农地租赁是社会主义新农村建设的两项重大课题，通过回顾与非农就业—农地租赁两者关系相关的国内外文献，并借鉴部分国家特定时期非农就业和农地租赁的发展情况，我们发现非农就业和农地租赁并非单纯的互相促进关系。本文借鉴“农地租赁理论”构建了理论分析框架，并通过基于山东、湖北、甘肃和广西四省的农户问卷调查的微观实证和基于省级面板数据的宏观实证两个层次，探讨了非农就业与农地租赁的关系，以及两者发生影响的机制。得到以下主要结论：外地非农就业与农地租赁有正向关系，外地非农就业促进了农地的租出但对农地租入的影响不显著，本地非农就业抑制农地租赁。非农就业对农地租赁的影响在微观层次是通过家庭资源禀赋发生作用，而宏观层次则是通过中间依赖变量发生作用。

【关键词】农地租赁；非农就业；农地流转；劳动力转移

一、引言

从农地流转和非农就业的现实情况来看，截至2011年上半年，全国农地流转的面积达到2.07亿亩，占耕地总面积的16.2%，呈现出总体规模不断扩大、流转速度更快的特点；而非农劳动力人数也迅速增加，截至2012年，全国非农就业劳动力总量达到2.62亿人。无论是农地流转还是非农就业均已成为影响国家经济发展和社会稳定的重大问题。

那么非农就业和农地流转之间是否存在某种关系呢？从外国情况来看，19世纪的工业化浪潮，使得美国农村劳动力大量挤进城镇从事非农行业并直接推动了美国农村农场的兼并和土地的流转；而英国工业化前期的“圈地运动”和自发性的农地流转挤出了大量的农村劳动力进入城市受雇于手工工场，属于特殊的“农地流转”推动非农就业类型。美国和英国的历史似乎暗示了农地流转和非农就业总是在特殊的历史背景下起着伴生的关系。

而从我国发展的实际情况来看，作为农村劳动力输出大省的四川，2010年农地流转比例达827万亩，占农地总面积比重为15.3%；安徽省2010年农地流转比例达589.4万亩，占比为9.2%(杨光, 2011)；贵州省2009年农村土地流转总面积为223万亩，比重为8.8个百分点（赵勇军，2010），显现出在农村劳动力主要转出地区农地流转比例较高的特点，但是作为农村外出务工人数最多的省份，河南的农地流转比例仅为4.8%，没有能够体现出农村剩余劳动力输出市场越活跃的地区农地流转比例越高的规律。

无论是国外发展经历或是我国实际发展来看，非农就业和农地流转都不是简单的相互促进作用。如果这个假设成立，那么国家开展贯彻的许多推进“农地流转”和“非农就业”的政策措施就将会因为相互制约而减小应该发挥的作用。从这个意义上来看，搞清楚非农就业和农地租赁之间的关系及影响机制，对于相关政策的制定和出台具有积极的意义。

本文研究的“农地租赁”属于“农地流转”的研究范畴。党的十七届三中全会通过的决定《中共中央关于推进农村改革发展若干重大问题的决定》确定了农地流转的五种主要形式，即“转包、出租、互换、转让、股份合作”。由于“租赁”指土地承包人在某一段时期内将承包土地租赁给承租人，并获得一定收益，因此农地流转五种主要形式中，“转包”和“出租”在本质上并没有不同，其中的差异在于“转包”是将农地租赁给本集体经济组织内的其他成员，而“出租”指的是将农地租赁给本集体经济组织外的承租人，将“转包”和“出租”统称“农地租赁”的相同处理方式见张云华（2012）、姚洋（2000）等的文献。

国内外学者在农地租赁和非农就业两者关系和影响机制的研究方面，以非农就业对农地租赁市场影响的研究较多，并且都专注于非农就业对农地租赁市场的单方面影响（Deininger and Jin，2002；Shuyi Feng et al.，2004；Lohmar et al.，2001；Yao，2000；Qian Forrest Zhang et al.，2004），研究一般认为非农就业是通过农户禀赋、外部环境、农地租赁动力等方面的原因来影响农地租赁市场的。比如，非农就业通过对农户禀赋发生作用来影响农地租赁行为。有无剩余劳动力，非农就业对农地租赁行为的影响不一致（陈秧分等，2010）；由于土地禀赋差异，非农就业对农地租赁行为的影响不一样（陈秧分等，2010；罗芳等，2010；Shuyi Feng，2006）；农户人口结构或个人就业特点不同，非农就业对农地租赁的影响也有较大差异（林善浪，2010）。其次，农户非农就业的动力差异会促进或抑制农地租赁行为。根据劳动力转移理论，江淑斌、苏群（2012）把劳动力非农就业的动力分为农业收入下降产生的推力和非农部门工资上升产生的拉力。结果表明，农业部门收入下降，一方面促进劳动力非农就业，一方面缩小农户间经营农业和非农就业的比较优势差异，抑制农地租赁市场；非农部门工资上升，一方面促使劳动力非农就业，一方面扩大了农户间比较优势差异，促进农地租赁。再次，非农就业中的完全外出情况和兼业情况对农地租赁市场的影响程度不同。贺振华（2006）在成本收益分析框架下，基于土地供给的视角研究了土地流转市场发展缓慢以及地区间发展不平衡的原因，他认为农地租赁是由农户在外出和兼业之间选择的结果。

有学者还对非农就业对农地租赁市场的量化影响进行了研究。谭丹、黄贤金（2007）的研究具有代表性，他们在进行农户问卷调查的基础上，构建农户农地流转的决策模型分析，研究发现非农就业每提高1%时，就将促进农地流转率提升16.26%。

当然，也有文献认为非农就业不必然导致农地租赁。钱忠好（2008）基于家庭内部分工理论，认为尽管存在家庭成员的非农就业，但并不必然发生农地租赁，这主要是由于农地租赁取决于家庭拥有的初始农地禀赋、家庭劳动者数量、农业与非农就业的收益成本比。此外，叶剑平等（2006）基于17个省农村土地调查（1999—2005年）表明，样本农户非农就业劳动力比例增加了近20个百分点，但农地租赁市场并没有显著增加。De Brauw et al. （2002）认为，安徽、四川和湖南三省农村的外出务工率很高，这三省的农地租赁比例却在全国20.8%的平均水平以下，这也说明农村劳动力转移不是土地流转的全部原因。

已有的相关研究中，普遍的结论是非农就业的发展能够导致（而非影响）农地租赁。其中，农地租赁这一变量一般被视为外生变量，研究主要从农地租赁市场参与决策的影响因素方面出发，同时探讨非农就业的影响因素，来分析农户非农就业与农地租赁的关系。在这其中以James Kai- sing Kung（2002）的分析为代表，他认为非农就业市场的发展引导了农地租赁市场的出现和壮大。但是，如果将这一研究结论与实际情况相联系来看又似乎不太合理。假如农户参与非农就业的人数增加，则该农户在农地租赁市场将选择不租入农地，而农地的租出是以农地租入为先导的。那么，总体上是否可以认为非农市场的发展导致农地租赁活动的减少，从而抑制农地租赁市场的发展呢？当然实际情况不是这样，例如像浙江这样非农经济发达的省份中，村民流转土地的自由度就很高，也有非常活跃的农地租赁市场（Brandt et al.，2002；Liu Shouying et al.，1998；and Yao，2000）。这说明，将农地租赁作为非农就业外生变量的假设并不合理。

解释James Kai- sing Kung（2002）论文中分析发生偏差的原因可能是他将农地租赁的数量———这一连续变量当作了离散变量，另外就是更多地考虑了农户的租赁的需求方面，而忽视了农地租赁的供给因素。因此，本文认为，非农就业和农地租赁均为内生变量，受到非农就业工资、土地租金、家庭资源禀赋等外生变量的联合影响（Joint Decision），在此基础上建立的理论分析框架和实证检验才具有合理性。

二、农户非农就业与农地租赁：一个基本理论框架

曼彻斯特大学教授J.M.Currie 1981年发表在剑桥大学出版社理论著作The Economic Theory of Agricultural Land Tenure（《农地租赁的经济理论》）第一次完整地归纳了不同地区间各种农地使用权或租赁形式的特点，并在新古典经济学的基础上结合Nakajima（1970）年“新古典的农户效用最大化理论模型”构建了农地租赁的理论分析框架。

J.M.Currie认为，在考虑存在剩余劳动力的情况下，如图1所示，Qk、Q'k和Q''K为等产量曲线，如果农地生产的边际收益大于非农行业工资率，则理性农户会通过租入更多土地以扩大生产，此时Qk变为远离原点的等产量曲线QK''k，此时耕种土地总量为A''K，租入土地（A''K- AK）。若非农工资率大于农业的边际收益，则农户会选择将部分劳动力投入到非农行业，则等产量曲线变为折线Q'k，且（Ak，LO）点的下方部分为直线，以代表(Lk- Lo)为剩余劳动力。相应的，非农收入曲线会由YO变为Y'O，总收入曲线由Yt变为Y’t，若非农就业规模小于（Lk- Lo），则农户会租入土地，等产量曲线将移动到（Ak，LO）的右下方区域；若非农就业规模大于（Lk- Lo），则农户农业生产的机会成本较高，将会选择进入非农行业，最终等产量曲线将移动到（Ak，LO）的左上方区域，实现农地的租出或粗放经营。

图1　有剩余劳动力时非农就业与农地租赁的关系图

通过上文分析，我们建立全文的两个假设：（1）非农就业收入与农地的租赁之间存在显著关系，且非农就业收入越高，越促进了农地的租出；此外，考虑到非农就业收入对农业收入的替代性，非农就业收入越高还将抑制农地的租入行为；（2）作为第一个假设的延伸，作为理性经济人的农民，在非农就业收入相同或者相近的情况下，必然选择离家更近的地区就业，以降低外出居住、饮食等成本。因此，只有当外地非农就业收入足够高时，农民远离家庭就业的可能性才越大。且非农就业工资收入越高，一般来讲离家距离越远，越是可能激励农户租出农地的动机，或抑制租入农地的动机。

三、非农就业与农地租赁：来自四省调研农户的微观实证

本部分使用中国社会科学院RenErGo课题组对山东、湖北、广西、甘肃4省10县36村1305个农户进行实地调查的数据和资料。为了兼顾经济发达地区与欠发达地区，较为全面地说明我国农村的一般情况，课题组选择了东部的山东省、中部的湖北省和西部的甘肃、广西省的10县36村进行调研，4个省在一定程度上也区分了长江以南与长江以北地区间的农地与农户的自然经济特征，具有一定的代表性。10个县分别为山东省的临邑县、临朐县、青州市、德州市德城区，湖北的恩施市、建始县，甘肃的榆中县、泾川县，广西壮族自治区的马山县、合浦县。

按照平均每个县调研2～6个行政村，每个村随机抽取大约40个农户进行问卷调查的方式，课题组一共获得了36个村的1305份有效调查问卷，调查了农户2009年的生产生活状况。

从表1中看出，除在山东调研的农户并未出现旱地的租赁以外，其它3个省都存在水浇地和旱地租赁现象，其中湖北省租入旱地的农户比重高达27%。为了对农地租赁现象在下文中更好地进行分析，我们将各农户水浇地和旱地的租赁数量进行加总，加总后农地租赁的地租按照水浇地和旱地地租的加权平均进行计算。加总后各省农地租赁的情况如表2所示。

表2中，4个省农地租赁的表现形式中，农地租入涉及农户的比重较大，其21.76%的比重显著高于农地租出的7.82%。从理论上来看，发生农地租出的农户数应该等于发生农地租入的农户数，出现表中两个比重较大差异的原因可能有：（1）每个村的农户为随机抽样，且抽样数小于全村农户总数，因此可能在抽样中遗漏了较多有农地租出的农户；（2）在调研过程中，有租出土地的农户认为自己的农地使用权属于无偿转移给他人，因为所收取的年地租非常少可忽略不计，例如30元/亩，但该土地的租入者则认为该土地并非为无偿使用，而是以租金（尽管较少）或实物进行了支付。

表1　水浇地、旱地出现租赁现象的农户比重

表2　农户农地租赁的数量和比重表

表3　农户劳动力市场的总体情况表

在全部1305个农户中，只有极少数农户同时存在农地既转入又转出的情形，发生的比例很低，共计只有不到1个百分点。土地既租入又租出可能是由于农户的土地集中（通过同时租入租出农地以方便耕种，甚至实现规模化经营），以及租入优质土地并租出劣质土地等原因造成的。

在全部农户中，出现了农地租赁的农户数为398户，平均年地租为198元/亩，最低为30元/亩，最高为720元/亩。其中东部地区（以山东代表）的平均值为254.93元/亩，高于中部（以湖北代表）的170.38 元/亩以及西部（以甘肃、广西代表）的193.07元/亩。

从劳动力市场来看，本文将农村劳动力市场细分为：自给自足、劳动力非农外出就业、雇佣劳动力从事自家农业生产以及既有农业劳动力雇入又有劳动力非农外出就业这4种情况。4个省农户劳动力市场的总体情况如表3所示。

我们将非农就业地点分为5大类：本村、村外乡镇内、乡镇外县内——三种形式属于本地非农就业，而县外省内、省外则属于外地非农就业。考虑到农户中可能同时有多人分别在不同的就业地点工作，为了不重复计算，我们将农户中2009年外出时间最长（主要标准）、给农户带回更多现金（次要标准）的劳动者的就业地点认定为该农户非农就业的地点。表4是被调研农户参加非农就业地点的总体情况。

值得指出来的是，湖北省县外省内非农就业的农户比重较低，而省外就业的比重很高，主要原因是恩施市和建始县都位于湖北、湖南、重庆的交界处，因此可能有更多农户选择到重庆、长沙这样的大城市工作，以获得更高的工资月收入。

表5统计了农户在不同工作地点非农就业的平均月工资收入，统计信息强化了对表4数据的解释。从总体来看，每个工作地类别的月工资收入一般呈现山东高于湖北，湖北高于甘肃、广西的走势，也即东中西部的非农工资月收入存在较为显著的差别；从本村、村外乡内、乡外县内、县外省内和省外5个就业地的非农工资收入来看，都呈现从本村到省外5个层次工资收入逐渐升高的态势；4个省农户分别在县外省内、省外非农就业的月工资收入差别不明显，可能的原因是从全国范围来看省会城市的非农工资收入较为接近，而省外的工作地点很可能集中于珠三角、长三角和京津唐经济带，因此对于劳动力输出地的不同省份来说非农工资收入差别较小。

最后，我们对农户非农就业人数占农户人口的比重进行统计，如表6所示。从统计数据可知，从农户人口和农户非农就业人口来看，广西最高，而山东最低，反映了东部农户的家庭规模小于西部农户，而非农就业人数也少于西部农户的现象。但是从非农就业人口占农户人口的比重来看，东部的山东则明显高于其他3个省，达到45%，高于湖北的43%和广西的42%，更是远高于位于西北部的甘肃的37.71%，说明从非农就业的劳动力市场来看，东部比中西部更为活跃。

表4　农户非农就业地点的总体情况表

表5　农户在工作地非农就业的工资收入单位：元/月

表6　农户非农就业人口及比重

接下来对非农就业和农地租赁两者关系在微观层面进行实证，由于两者属于农户共同决策确定，因此不存在因果关系，两者的联系与农户资源禀赋紧密相关，作为农地租赁市场和非农就业的因变量的属性可以为虚拟变量和拖尾变量（Censored Variable）。根据理论部分涉及的各种变量，梳理出可能发生影响的变量集，并将该变量集与农地租赁市场、非农就业做相关性分析，设定模型如下：

R代表租赁土地与最终实际使用土地的比重，即R=（租入农地-租出农地）/（农户从集体承包农地+租入农地-租出农地）。从理论上来说，R的取值范围为（-∞，1），也即当农户将农地全部租出且无农地租入时，R=-∞。本文处理-∞的方式为令其等于所有发生农地租出农户中，租出了土地但并未全部租出的R最小值。

O代表农户中非农就业人数占农户人口的比重，即O=非农就业人数/农户人口，O的取值范围为（0，1），O=0代表家庭中无劳动者参加非农就业，O=1代表家庭中所有人口均为非农就业。

Zh代表农户特征变量，如家庭人口规模、被扶养人口数量、①年人均纯收入、非农就业人数（是重要的特征变量，但是与被解释变量有内生性，因此不进入方程）等。

Zq代表农户固定变量，如农户地域因素、成年人平均年龄、平均受教育程度、男性所占比例等。

L代表农户的劳动时间。

A代表农户拥有的农地禀赋，用人均承包地面积代表。

W代表非农工资收入。

r代表发生农地租赁的地租。

Z代表制度因素，用农地租赁保障表示（是否签订纸质租赁合同），以及非正式制度，用影响非农就业和农地租赁的农户社会关系代表，即用农户年人均社交花费（送礼、过节等与人际活动相关的花费）代表。

表7　非农就业和农地租赁相关性的回归结果

αO，…α7；βO，…β7代表待定系数。

ε，μ为误差项。

从农地租赁理论来看，非农就业和农地租赁均为内生变量，为农户决策系统的两大主要方面。但从有剩余劳动力时非农就业与农地租赁的响应分析图来看，非农就业及劳动者收入的增长能够促进农地的租出（或者抑制农地的租入），且外地非农就业的影响强于本地非农就业。

为了验证该假设，本章将农地租赁市场中租赁土地净值与最终实际使用土地数量的比重、非农就业人数与农户人口的比重作为被解释变量。对于假设的验证分为三个过程：（1）采用似不相关模型用最大似然估计将方程（1.1）和（1.2）结合在一起进行分析，研究两个方程的扰动项之间的相关性，得到两个方程随机误差项之间的相关系数，通过验证两个方程扰动项是否独立来分析两个被解释变量之间的关系；（2）将非农就业分为本地非农就业和外地非农就业，分别分析两种情况农地租赁净值与最终实际使用农地的比值这一被解释变量的变化。

为了研究非农就业和农地租赁之间的相关性，接下来我们采用似不相关模型用最大似然估计将方程（1.1）和（1.2）结合在一起进行分析，研究两个方程的扰动项之间的相关性，得到两个方程残差矩阵的相关系数，通过验证两个方程扰动项是否独立来分析两个被解释变量之间的关系；②并进一步将非农就业分为本地非农就业和外地非农就业，分别分析两种情况农地租赁净值与最终实际使用农地的比值这一被解释变量的变化。

表7的第（1）列和第（2）列分别以全体1305农户和发生了农地租赁的398个农户为回归样本，将方程（1.1）和（1.2）结合在一起，采用似不相关模型的最大似然估计，研究两个方程的扰动项之间的相关性。分别得到（1）和（2）的残差矩阵相关系数为- 0.1350和- 0.2511，均说明方程（1.1）和方程（1.2）扰动项不独立，即非农就业和农地租赁的影响因素方程之间扰动项不独立。

按照理论上可以解释为非农就业和农地租入之间有负向关系（或非农就业和农地租出之间有正向关系），反之亦然。考虑到本文研究的核心问题，我们将重点落在非农就业对农地租出、非农就业对农地租入的影响上。

在表7中，不管是发生农地租赁的398个农户还是全体1305户的计量模型，残差矩阵相关系数都为负，且显著不为0，拒绝了两方程扰动项独立的假设，说明如果农户选择非农就业，则更倾向于增加农地的租出（或减少农地的租入）。此外，发生了农地租赁的398个农户的计量模型的残差矩阵相关系数为- 0.2511，其绝对值大于全体农户模型的- 0.1350，也更加强化地验证了假设，即非农就业将促进农地租出（或抑制农地租入）情形的发生。

我们接下来进一步讨论外地非农就业、本地非农就业对农地租出或农地租入的影响。

在表8中，第（1）列为本地非农就业与农地租出的似不相关回归结果，第（2）列为外地非农就业与农地租出的似不相关回归结果，列（2）的残差矩阵相关系数为正，且在1%的置信水平下显著，表明外地非农就业与农地租出有正向关系，即外地非农就业促进了农户的农地转出。列（1）的残差矩阵相关系数为负，但不显著，表明本地非农就业对农地租出的影响不明显。

从解释变量的回归结果来看，引起上述结果的可能原因是本地非农就业的工资收入相对较低，人际关系在本地非农就业中的帮助不明显，且被扶养人数制约了农地的租出。

在表9中，第（1）列为本地非农就业与农地租入的似不相关回归结果，第（2）列为外地非农就业与农地租入的似不相关回归结果，列（1）的残差矩阵相关系数为负，列（2）的残差矩阵相关系数为正，但均不显著，表明非农就业对农地租入的影响不明显。

通过上述实证分析，我们可以对假设（2）得出验证结果：从微观层面来看，在考虑家庭资源禀赋的前提下，外地非农就业能够促进农地的转出，但本地非农就业对农地租出无明显促进作用；同时非农就业对农地租入的作用也不明显。

表9　非农就业与农地租入相关性的回归结果

四、非农就业与农地租赁：来自省级面板数据的宏观实证

上文在农户层面讨论了非农就业与农地租赁的关系问题，并得出了外地非农就业促进农地租出，本地非农就业与农地租出关系不显著；同时，不论外地非农就业还是本地非农就业都与农地租入的关系不显著。但是需要指出的是，上述结论的获得是以农户为研究主体，因此非农就业与农地租赁的影响机制更多是依赖于农户家庭特征和资源禀赋，如农户规模、被扶养人数、年龄结构、成年人平均年龄等。容易看出，这些因素更多是从农户自身情况出发，并未讨论非农就业和农地租赁两者关系发生所处的宏观环境，因此，宏观实证作为对微观部分的补充，进一步讨论了工业化、农村工业化等与农户日常生活并未紧密相关却又实实在在影响了农户生产决策的总体因素在非农就业和农地租赁两者产生影响时所起到的作用。事实上，以宏观的视角来分析农户行为，也更容易理解非农就业和农地租赁均为内生变量的理论前提，在接下来的分析中依然遵循基于“农地租赁理论”而建立的理论框架。

在相关部门的统计中，并没有对某一区域单位时间内发生农地租赁的数据进行跟踪搜集，因此在本章中无法直接使用“农地租赁面积”等类似的直接统计指标，而只有选择其他能够表示反映农地租赁的其他变量。本文用农户户均经营耕地面积来标识农地租赁，主要的理由是：（1）在非农就业类型中包含住户非农就业和举家外出就业两种类型，即使考虑兼业的情况下也会出现非农就业的农民转出农地或直接抛荒的情况，实际上导致了依然从事农业农户户均经营耕地面积的扩大；（2）农业规模经营的必然要求就是农地租赁及其导致的土地集中，通过租赁的方式将实现农地的优化配置，有利于提高农业生产效率和种植大户的农业收入。由于无法获得各省农地租赁（流转）的直接统计数据，并考虑到农地租赁会导致农户户均实际经营土地面积增加，因此农地租赁面积的变化与农户户均经营耕地面积同向变化，农户户均经营耕地面积=农户平均人数×农村居民家庭人均经营耕地面积。

此外，在选取非农就业的标识变量时，考虑到“非农就业人数”这一绝对变量更多的是反映非农就业的规模，不能体现出与土地的联系，因此本文选用相对指标———“单位耕地面积转移的非农就业人数”来表示农户非农就业的情况，并通过一段时间内变量的变化情况来反映农地租赁受到非农就业的影响。

本文用单位耕地面积转出的农村劳动力数量来标识非农就业（ndlz），农民的非农就业主要有本地就业（ndlz1）和外地就业（ndlz2）两种类型，考虑到乡镇企业是本地非农就业岗位的主要提供主体，因此本文以乡镇企业的从业人员数来标识农民本地非农就业的数量。③而国家统计部门并没有每年统计农村居民外地非农就业的数据，最新公布的一次普查数据来自于2006年中国第二次全国农业普查，因此我们采用其他方式进行反推，也即，农村外出非农就业人员=乡村就业人员合计-乡镇企业从业人员-农村农林牧渔业从业人员。则单位耕地面积农村劳动力挤出=（乡镇企业从业人员+农村外出非农就业人员）/耕地总面积。

学术界对非农就业与农地租赁在宏观层面产生影响所依赖的调节变量（moderator）的研究很多，主要集中在与乡村社会转型密切相关的外部环境与就业特征等方面。本文借鉴游和远、吴次芳（2010）提出的作用于非农就业和农地租赁的几个调节变量，④包括：工业化变量（地区工业增加值与地区生产总值之比标识）、农村工业化变量（以农村工业增加值占农村工农业增加值比重来标识）、农民农地占有禀赋变量（以人均占有耕地面积标识）、农业机械投入变量（以农户户均拥有农业机械固定资产原值标识）、农地社会保障功能变量（以农业人口人均农村社会救济费以及灾害救济费用来标识）。

用工业化率标识工业化变量（gyh），工业化率是指地区工业增加值与地区生产总值的比率；用农村工业增加值与农村工农业生产增加值的比率来标识农村工业化变量（ncgyh），本文用乡镇企业的增加值代表农村工业增加值，用乡镇企业增加值与农林牧渔业增加值的总量代表农村工农业生产总值；以农业人均占有耕地面积标识农民农地占有禀赋变量（rjgd），农业人口人均占有耕地面积等于耕地总面积与农业总人口的比值；以农户家庭拥有农业机械固定资产原值标识农业机械投入变量（jxtr）；以农业人口人均农村社会救济费以及灾害救济费用来标识农地社会保障功能变量（shbz）。

考虑到港澳台地区和大陆的农地制度有较大差异，同时西藏和贵州因为部分数据的缺失，均不纳入实证范围（两省主要缺失2010年、2011年与乡镇企业相关的数据）。数据的采集年份为2007—2011年。变量所需数据来自2008—2012年出版的历年《中国统计年鉴》、《中国农村统计年鉴》、《中国农业年鉴》、《中国人口与就业统计年鉴》、《中国乡镇企业及农产品加工业年鉴》、《中国国土资源统计年鉴》和各省统计年鉴。

本章采用的是面板数据，我们将采用豪斯曼检验确定回归时是使用固定效应模型还是随机效应模型，基本模型如下：

Y=α+βΧ+μ

将研究变量引入回归模型，同时为了分析调节变量在非农就业对农地租赁影响中的作用，因此加上ndlz分别与gyh，ncgyh，rjgd，jxtr和shbz的交叉乘积，最终的修正模型为：

hjgdit=α+β1ndlzit+β2gyhit+β3ncgyhit+β4rjgdit+

β5jxtrit+β6shbzit+β7ndlzit×gyhit×β8ndlzit×

ncgyhit+β9ndlzit×rigdit+β10ndlzit×jxtrit+

β11ndlzit×shbzit+μ

其中，i为第i个省（直辖市、自治区），t为第t年。

为了更好地论证非农就业对农地租赁的作用，我们将非农就业拆分为两部分，即本地非农就业和外地非农就业。则标识非农就业变量的单位耕地面积农村劳动的转出也分为了两部分：单位耕地面积转出至本地非农就业劳动力数量（ndlz1）、单位耕地面积转出至外地非农就业劳动力数量（ndlz2），则ndlz1=乡镇企业从业人员/耕地总面积，ndlz1=农村外出非农就业人员/耕地总面积。

由于单位耕地面积转出至本地非农就业劳动力数量与转出至外地非农就业劳动力数量不存在线性相关性，因此我们将ndlz1和ndlz2一并放入模型进行分析；此外，本文添加了年份的哑变量，以期修正周期性变化。

非农就业对农地租赁作用的实证结果如表10所示。

表10　非农就业形成农地租赁的充分性检验

表11　豪斯曼检验结果

表11是对表10随机效应模型和固定关系模型所做的随机检验，由最后一行的p值可以认为表10中应当选取随机效应模型进行解释。

从表10的随机效应模型可以看出，总体上来看外地非农就业对户均耕地面积的影响显著为正，而本地非农就业对户均耕地面积的影响显著为负；也即外地非农就业能够有效促进农地租赁行为，而本地非农就业将显著抑制农地租赁行为。从数值上来看，每亩地挤出至外地非农就业的人数平均每增加0.01人，则农户户均耕地面积将会增加0.23亩；反之，每亩地挤出至本地非农就业的人数每增加0.01人，则农户户均耕地面积将会减少0.08亩。

上述结论与贺振华（2006）、钱忠好（2008）等学者的研究结论相似，即外出就业和本地就业的情况对农地租赁的影响程度不同，本地的兼业情况甚至对农地租赁有抑制的作用。

得到了本地非农就业对农地租赁显著抑制的结论，接下来我们将通过对所选取的调节变量的分析来探讨本地非农就业对农地租赁的影响机制。本部分将会把工业化变量、农村工业化变量、农民农地占有禀赋变量、农业机械投入变量、农地社会保障功能变量分别与单位面积挤出至本地非农行业劳动力数量的乘积带入基本方程，并由此获得本地非农就业抑制农地租赁的机制。加入各调节变量后方程的回归计量结果如表12所示。

表12　调节变量在本地非农就业对农地租赁影响中的作用

调节变量在本地非农就业对农地租赁影响中的作用是：⑤工业化水平的提高并不能影响非农就业发生后农地租赁行为；只有海南、云南、甘肃、宁夏、内蒙古、吉林、青海、新疆和黑龙江9省中提高农村工业化水平能显著提高本地非农就业后的农地租赁，而在上海、浙江、福建和北京等19个省市，提高农村工业化水平则将抑制本地非农就业后的农地租赁；在全国大多数地区，人均耕地面积的增加都将抑制本地非农就业后的农地租赁行为；农业机械投入增加会促进本地非农就业后的农地租赁；除了上海、浙江、福建、北京、广东、江苏和天津7个经济较为发达的省市以外，农村社会保障水平依然是抑制本地非农就业后农地租赁的重要原因。

综上，从本文的29个研究省份中，在19个省市提高农村工业化水平将抑制本地非农就业后的农地租赁，除上海市以外的28个省市人均耕地面积抑制了本地非农就业后的农地租赁，并且有22个省市农村社会保障水平依然是抑制本地非农就业后农地租赁的重要原因。因此总体上来看，全国范围内本地非农就业对农地租赁的影响为负。

接下来我们将通过对所选取的调节变量的分析来探讨外地非农就业对农地租赁的影响机制。加入各调节变量后方程的回归计量结果如表13所示。

调节变量在本地非农就业对农地租赁影响中的作用是：⑥工业化水平无法直接影响外地非农就业发生后的农地租赁；甘肃、天津、辽宁、山西、宁夏、云南、海南、吉林、新疆、内蒙古和黑龙江11个省份中提高农村工业化水平能显著提高外地非农就业后的农地租赁，而在其他18个省市提高农村工业化水平则将抑制外地非农就业后的农地租赁；除福建、湖南、广东、江西4省以外，人均耕地面积的增加都将促进外地非农就业后的农地租赁行为；除福建、湖南、广东、江西4省以外的其他省份，农业机械投入的增加都将促进外地非农就业后的农地租赁行为；农村社会保障水平的提高不能显著影响外地非农就业后的农地租赁。

综上，从本文研究的29个省市来看，在甘肃、天津、辽宁、山西、宁夏、云南、海南、吉林、新疆、内蒙古和黑龙江11省，农村工业化水平能显著提高外地非农就业后的农地租赁，除福建、湖南、广东、江西4省以外的25个省份人均耕地面积、农业机械投入都促进了外地非农就业后的农地租赁。

表13　调节变量在外地非农就业对农地租赁影响中的作用

五、对实证结果的分析及进一步的讨论

本文的核心问题是“非农就业对农地租赁的影响以及影响的机制”，为了解决这个问题，文章通过微观和宏观两个不同的层面对这同一个问题进行了回答，我们将微观实证结论和宏观结论做以下对比分析：

1.对于非农就业与农地租赁的基本关系，从总体上来看，微观部分认为非农就业与农地租出之间有正向关系，同时非农就业与农地租入之间有负向关系。如果将非农就业分为外地非农就业和本地非农就业，农地租赁分为农地租出和农地租入来看的话，只有外地非农就业与农地租出之间存在显著的正相关性。而从宏观结论来看，外地非农就业对农地租赁有显著的促进作用，而本地非农就业对农地租赁有显著的抑制作用。通过宏观和微观的对比，我们发现结论基本一致，更多的是反映了外地非农就业对农地租赁的关系显著，而本地非农就业与农地租赁的关系不完全相同（微观认为关系不显著，宏观认为关系为抑制），但应该说两种实证方法都比较好地揭示了非农就业与农地租赁的相关性，特别反映了本地非农就业背后“兼业”情况增加了对地租赁的探讨。

2.从选择的变量来看，微观部分主要是通过农户规模、被扶养人数、男性占比、成年人平均年龄等家庭禀赋的条件约束来揭示非农就业与农地租赁的关系；而宏观部分则是通过工业化、农村工业化、农地禀赋、机械投入和社会保障等变量来探讨非农就业与农地租赁的关系。两者的着眼点不一样，微观实证更多强调的是农户本身的特征和农地资源禀赋来进行分析，而宏观实证则更加强调外在环境的促进或制约来影响非农就业—农地租赁的关系。

3.不论是微观分析还是宏观分析，对于“非农就业对农地租赁的影响及其机制”的研究都涉及两个问题：（1）对于“非农就业与农地租赁相关性”实际应用的问题，我们发现在两个分析层次都在分析中提到不应单纯只设计农地流转或非农就业的制度，而是应该整体谋划、综合设计对农地流转和非农就业产生影响的其他制度安排。（2）由于各省经济社会发展过程中存在许多差异，在讨论非农就业或农地租赁的发展经验时，都不能脱离各地区的实际情况，更不能生拉硬套某些貌似合理的大经验、大智慧。作为与农民生活水平和农业生产最紧密相关的非农就业和农地租赁的任何制度安排，都应该实地调研、统筹安排、分别对待。

从理论上来看，当前文献研究非农就业与农地租赁两者关系时，若单从相关关系这一视角出发，无论是得出影响的单向关系，或是相互关系可能都是不够的。在经济学范畴内，从农民理性经济人假说出发，但凡非农就业收入越高，农地的租出就越是可能的；此外，非农就业工资收入越高，一般来讲离家距离越远，越是可能激励农户租出农地的动机，或抑制租入农地的动机。然而，通过本文的分析及实证，非农就业与农地租赁都是内生变量，受到农地禀赋、收入水平、制度因素、传统观念等共同影响，属于农户共同决策确定范畴。因此，两者之间并非独立的。从这个理论出发，在宏观上，非农就业所表征的城镇化，以及农地租赁所表征的农业发展之间可能并不存在“城市发展好了就能自然而然辐射带动农村”这样的逻辑，当然这一论断尚属本文引申，还有待进一步验证。

从实践上来看，相关部门在制定决策时，不应选择被动地等待农民之间的土地流转形成土地规模化经营，而应该主动作为，主动培养“职业农民”。为此，我们建议：（1）将财政支农资金重点用于扶持规模农业。政府财政支农资金，应主要用于为兼业农户和小规模纯农户服务的农业基础设施建设。只有给予规模农业以财政补贴，才利于发挥规模农业的引导作用。（2）农技推广服务体系改革取向需谨慎对待。农技推广服务体系要符合农户（业）生产兼业化和专业化两大特点，比较可行的办法是：由政府举办公益性农技推广服务，对推广形式、方法和管理制度进行改革，更好地为数量庞大的兼业农户和小规模纯农户服务；同时，依靠市场机制，发展非公益性农技推广服务，满足规模农业发展需要。（3）建立健全农地承包经营权流转市场和服务组织。在农地承包经营权流转中，用市场机制替代行政干预，维护农民讨价还价权利。（4）加大对转非农户家庭成员非农就业培训，培养“职业农民”。提高其非农就业能力，为农地流转创造良好外部环境。

注释：

①本文被扶养者的界定范围为年龄低于18岁或大于65岁的人口，或者残疾人。有参考文献将该年龄段定为小于16岁或大于60岁，但笔者在调研中发现16岁到18岁的未成年人或者在读书，或者逐渐开始务工，但因为无相应的工作经验，主要角色为学徒，无固定的经济来源。而农村60岁的老人还有能力进行农业生产，只是因为年龄原因承担的务农工作量逐渐减少，因此本文将分界线定为65岁。

②由于两个方程的解释变量相同，因此残差矩阵的相关系数更多地体现了被解释变量的特征。用似不相关模型（若方程解释变量相同时也称多元回归模型）的残差矩阵相关系数来反映农地租赁和非农就业相关性的处理方法同见Shuyi Feng（2006）的文献（Shuyi Feng. Land Rental Market and Off -farm Employment: Rural Households in Jiangxi Province, China.Ph.D.thesis，Wageningen University，Netherlands,2006，p：30-32.）。

③以乡镇企业从业人员数量代表本地非农就业人员数量的处理方式参见游和远等（2010），申茂向等（2005）的文献。实际上，本地非农就业还应考虑本地农民个体非农就业的人数，但如果这样处理就需要考虑兼业的情况，从数据可得性方面无法实现，因此本文依然采用游和远（2010）的处理办法。

④游和远、吴次芳（2010）的研究角度是农地租赁发生后农民就业受到调节变量的影响。事实上，考虑到农地租赁和非农就业的内生性问题，农地租赁依赖于调节变量作用于非农就业的同时，自身也受到调节变量的影响，因此调节变量的作用机制并非是单向的，这符合本文的理论分析。

⑤⑥因版面有限，此处不再详细分析，若需要详细推导过程请与作者联系。

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（编辑：刘晖霞）

基金项目：本文为2014年度国家社科基金重大项目（14ZDA035）；四川省党校系统2014年度青年项目（QN2014003）；四川省社会科学“十二五”规划2014年度资助项目（SC14B059）；2015年度全国党校系统重点调研课题。

作者简介：袁威（1986-），男，四川眉山人，四川行政学院经济学教研部教师，经济学博士，研究方向：土地流转与农村制度改革。

收稿日期：2016－01－22

【中图分类号】F323.6；F301

【文献标识码】A

【文章编号】1009-4997（2016）01-0105-14