农地确权对农民非农业劳动参与的影响*

（四川大学经济学院 四川成都 610065）

一、引言与文献回顾

新中国成立以来，中国的农地制度经历了从人民公社制向家庭联产承包责任制的转变，不可否认，家庭联产承包责任制极大地调动了农民的生产积极性，促进了粮食产量的提高（Lin，1992；Brandt 和Rozelle，2002）。但在这一制度背景下，农户的土地承包经营权并未得到清晰界定和严格保护。为赋予农民更加充分而有保障的土地承包经营权，2009年中央一号文件明确提出稳步开展农村土地承包经营权登记试点（简称“农地确权”）。与过去各地开展的农村土地承包经营权确权颁证相比，新一轮农地确权具有如下不同：第一，从内容上讲，新一轮农地确权要求妥善解决由于历史遗留问题导致的承包土地面积不准、四至不清、空间位置不明等问题；第二，从目标上讲，新一轮农地确权强调将农户承包土地的权利以证书的形式确立下来，从根本上强化对农村土地承包经营权的物权保护，杜绝村干部随意调整农民承包土地的行为，彻底消除农民对失去土地的担忧；第三，从形式上讲，新一轮农地确权要求必须确权到户，农村土地承包经营权证书统一由中华人民共和国农业部监制、省人民政府印制、县级人民政府颁发，具有充分的法律效力。根据农业部统计数据，截至2016 年9 月底，全国已经有2 545 个县（市、区）、2.9 万个乡镇、49.2 万个村开展了试点，已完成实测面积近11.1 亿亩、确权面积近7.5 亿亩，分别约占全国二轮家庭承包合同面积的88%和59%。①数据来源：中华人民共和国国土资源部。

尽管农地确权工作已经广泛开展，但是关于农地确权如何影响我国农户决策的研究还不多，主要的研究集中在农地确权如何影响农村土地流转（程令国等，2016；林文声，2017）。与以上研究不同，本文主要利用微观个体数据，研究农地确权是否会影响农业劳动力向非农业部门转移。发展中国家农业部门普遍存在大量的剩余劳动力，而剩余劳动力从农业部门向生产力更高的非农部门转移是一个关乎国家转型升级的重要问题。因此，探讨影响这一转移的因素也一直受到学者和政策制定者的关注。就我国现阶段的经济发展而言，促进农业劳动力向非农业部门转移既是提高农户收入、缩小城乡收入差距的需要，也是推动新型城镇化建设、促进产业结构转型升级的需要。

从国际比较来看，许多发展中国家也实施了类似的政策，比如，墨西哥、越南、巴西、加纳、乌干达与埃塞俄比亚等（Do 和Iyer，2008；Brauw 和Mueller，2012；Janvry 等，2015）。现有研究从各个方面对这些国家农地确权的政策效应进行了评估。具体到与本文相关的学术研究，Do 和Iyer（2008）发现，越南在1993 年实施农地确权政策后，农户更倾向于种植经济周期更长的农作物，这在短期内释放了部分劳动力转向非农业生产部门。Houngbedji（2015）以埃塞俄比亚2002 年开始实施的农地确权作为外生政策冲击，采用倾向匹配双重差分模型考察了农地确权对农户劳动力供给的影响，研究发现，农地确权显著降低了家庭中男性的农业劳动供给，但他们未进一步验证农地确权是否会增加农户的非农业劳动供给。除上述文献外，与本文联系较密切的另一类文献是对农地确权与移民之间关系的考察。这些研究大都发现强化农地产权保护可促进移民或劳动力流动（Janvry 等，2015；Chernina 等，2014；Valsecchi，2014），这在一定程度上表明农地确权会使农民从农业部门转移到非农业部门。也有研究发现农地确权对劳动力流动的影响不显著，比如，Brauw 和Mueller（2012）的实证研究发现埃塞俄比亚的农地确权政策对农户是否移民没有显著影响。

综观现有文献可以发现，国外学者对农地确权政策效应的研究为本文的分析提供了很好的借鉴，但国内学者对农地确权政策效应的研究还存在一些不足，尤其是实证研究比较缺乏。首先，尽管基于其他发展中国家的研究结果大都表明，农地确权有利于促进农业劳动力从农业部门向非农业部门转移。然而，不同国家农地确权的内涵及经济发展所处的阶段不同，农地确权产生的政策效果也会有所差异。中国作为世界上最大的发展中国家，与其他发展中国家相比，其农地产权制度既有一定共性又有一定特殊性。因此，有必要基于中国的具体实际为产权理论提供更丰富的经验证据。其次，准确识别农地产权制度对农村劳动力转移的因果影响需要克服农地产权制度本身存在的内生性问题。许多研究中国农地产权制度的学者通常采用农地调整频率来度量农地产权强度（钟甫宁和纪月清，2009；Jacoby 等，2002；Leight，2016）。然而，农地调整只是影响农地产权强度的一个因素，且农地调整本身是内生的，它受到家庭人口变动、劳动力供给、土地质量、政治社会地位和村干部个人特质等因素的影响（Brandt 和Rozelle，2002；Zhao，2014），忽视这些因素会导致估计结果产生偏误。最后，现有研究对农地确权影响非农业劳动参与的传导机制的分析还存在不足。Do 和Iyer（2008）、Janvry 等（2015）均发现农地确权仅通过提高农地产权安全性而直接促进了农业劳动力转移。然而，Besley（1995）、Besley 和Ghatak（2010）的理论研究表明，除了直接影响劳动力配置外，强化农地产权保护还可促进农业投资、土地流转或交易以及使土地易于抵押，进而帮助农户缓解从事农业生产时受到的信贷约束。农地确权是否可通过这些渠道来间接影响非农业劳动参与还需要进一步厘清。

从理论上讲，农地确权对非农业劳动参与的影响具有多种传导机制。①因篇幅所限，本文省略了理论建模分析，感兴趣的读者可在《经济科学》官网论文页面“附录与扩展”栏目下载。第一，在缺少具有法律效力的土地确权证书的背景下，面对承包土地空间权属界定不清和时间延续性缺乏保障两大难题，农户可通过增加保护地权的劳动力投入使得自己承包的土地不被他人侵犯（Besley 和Ghatak，2010），农地确权可以释放用于保护地权的劳动力投入，从而有助于农户将劳动力分配至生产率更高的部门（Besley 和Ghatak，2010）。当农业部门的生产率更高时，这一效应将促进农业劳动供给增加；当非农业部门的生产率更高时，农地确权则会促进非农业劳动增加。第二，农户承包地权的时间延续性（地权稳定性）得以保障后将有助于减少农户在从事农业生产时的短视行为，从而促进农业投资（Besley，1995；Deininger 等，2011）。此时，在资本更容易替代劳动的地区，更多的投资将使得农业生产过程进一步优化，并释放出更多非农劳动供给（Valsecchi，2014）。第三，土地的空间权属和时间权属得以保障后可减少农户在流转土地过程中的谈判成本（Besley，1995；Besley和Ghatak，2010），从而促进土地流转，进而释放部分劳动力转向非农业部门（周文等，2017）。第四，农地确权可通过缓解融资约束来促进农业资本投入，这会对农户的非农业劳动投入产生一定抑制效应。由此可见，农地确权对非农业劳动参与的影响方向取决于上述各微观加总效应的净效应，其影响结果是正向还是负向便需要通过实证研究来检验。

鉴于此，本文利用中国家庭金融调查（China Household Financial Survey，CHFS）在2013 年与2015 年采集的微观面板数据，以2009 年开始逐步实施的农村土地承包经营权确权登记试点作为外生政策冲击，通过构筑一个准自然实验（Quasi-natural Experiment），采用双重差分模型（Difference-in-Difference）来识别农地确权对农民非农业劳动参与的因果影响及其内在机制，以期为农地确权的政策效果提供科学的评估，进而为相关政策的制定提供参考依据。

文章剩余部分的结构安排如下：第二部分说明本文的实证研究方法与计量模型设定；第三部分是数据来源、变量说明与描述性统计；第四部分是实证结果分析；最后是结论与政策启示。

二、研究方法与计量模型设定

农地确权登记试点使得本文可以采用双重差分模型来识别农地确权与非农业劳动参与之间的因果关系，双重差分模型可以较好地避免计量模型估计中存在的内生性问题。农地确权登记试点必然使得在某一时点上一些农户受到农地确权政策的影响，而另一些农户则不受农地确权政策的影响，这就为实施双重差分估计创造了条件。具体模型设定如下：

Yit表示农民i 在第t 期是否参与非农业劳动哑变量，若参与非农业劳动取值为1，否则取值为0；Di表示农民i 所在家庭是否获得农地确权证书哑变量，若获得农地确权证书取值为1，否则取值为0；POSTt表示政策发生前后哑变量，当第t 期在政策发生后取值为1，否则取值为0；Xit是控制变量向量；ci表示个体固定效应，year2015表示时间固定效应；uit是随机误差项。

实证研究中需要考虑的另一个重要问题是，尽管农地确权登记试点通常以县、行政村或村小组为单位统一展开，但由于政策实施的非随机性，确权农户和未确权农户在确权之前可能并不满足双重差分模型所要求的平行趋势假定，进而造成β 的估计产生偏误。比如，对第二轮土地承包以后存在分家、嫁女、入赘、离婚、死亡等因素导致土地权属不明的土地，需要待纠纷解决后再予以确权，因此确权农户和未确权农户在家庭规模、婚姻状况上可能存在异质性。再如，政府可能选择地形复杂度较低、群众支持度高、基层党员群众代表性强、村干部能力较高的村优先开展农地确权试点，即确权地区和未确权地区在地理环境、民风民情、村干部能力素质等方面存在天然的差异。对于违背平行趋势假定所导致的估计偏误问题，本文将采用三种方式予以克服：一是控制个体固定效应，这可以消除不随时间变化的非观测异质性的影响，既包括个体不随时间变化的非观测异质性，也包括村庄不随时间变化的非观测异质性，比如，地形、民风民情、距离市县中心的距离等；二是在控制个体固定效应的基础上继续控制每个城市的时间固定效应和不同特质村庄的时间固定效应，这可以在一定程度上缓解分组不随机导致的内生性问题（Leight，2016）；三是采用倾向匹配和双重差分模型相结合的方法（PSMDID）来克服分组不随机的问题，倾向匹配双重差分模型是用于解决样本自选择问题的常用方法之一，其基本思想是：通过寻找与实验组特征相近的个体作为控制组，再运用双重差分模型对配对成功的实验组与控制组进行分析，该方法的优势是既可以在一定程度上缓解样本自选择问题，同时还能消除不随时间变化的非观测异质性和时间趋势的影响。

三、数据来源、变量与描述统计

（一）数据来源和处理

本文所用数据来源于中国家庭金融调查（China Household Financial Survey，CHFS）在2013 年与2015 年搜集的两轮微观调查数据。①中国家庭金融调查（CHFS）始于2011 年，本文未采用2011 年调查数据的原因在于2013 年和2011年数据中的个体样本无法精确匹配，即家庭内部成员之间无法一一匹配。CHFS 采用分层、三阶段与概率比例规模（PPS）抽样法在全国抽取家庭样本，且每两年对抽样家庭进行一次追踪访问。2013 年，CHFS 在全国除西藏、新疆和港澳台地区外的29 个省（自治区、直辖市）搜集了 28 143户家庭、97 916 个家庭成员的信息，样本具有全国和省级代表性。2015 年，CHFS 对2013年样本进行了追访，并将调查样本扩充至37 340 户家庭、125 315 个家庭成员，样本在全国、各省及各副省级城市均具有代表性。其中，追访成功21 775 户家庭、70 037 个家庭成员。调查信息包括基本的人口统计特征、主观态度、金融和非金融资产、负债、家庭支出与收入、社会保障与保险等。特别地，CHFS 问卷详细记录了农户是否获得新一轮农地确权证书、获得农地确权证书的时间以及16 岁以上家庭成员的农业劳动和非农业劳动参与情况。

由于本文的研究目标是考察农户获得农用土地确权证书对其家庭成员非农业劳动参与的影响，因此，本文对数据做了如下处理。首先，本文剔除了没有农用土地的家庭。其次，本文剔除了非农业户籍家庭成员。再次，本文剔除了在校学生、丧失劳动能力或已经离退休的家庭成员。最后，双重差分估计要求实验组和控制组在受到政策影响前具有同质性，本文还剔除了在2013 年及以前就已获得农地确权证书的家庭。经上述处理后，最终获得的有效样本为7 097 户家庭，16 493 个家庭成员。在回归分析中，因一些变量存在缺失值，有效样本还会有所不同。

（二）变量与描述统计

（1）农地确权。该变量是本文最重要的解释变量，其定义为农户是否获得农用土地确权证书，其中，农用土地包括耕地、林地、草地和园地等，若农户在2013 年和2015 年两轮调查期间至少有一类农用土地获得确权证书取值为1，否则取值为0，前者为实验组，后者为控制组。在7 097 个农户样本中，实验组农户2 096 个，占比29.53%，对应4 811个家庭成员。

（2）非农业劳动参与。该变量为本文最核心的被解释变量，其定义为农民是否参与非农业劳动，若参与非农业劳动取值为1，否则取值为0。非农业劳动参与主要与农业劳动参与相对应，本文定义的非农业劳动参与包括两类：一是受雇于他人，以获取工资收入为主的劳动力供给；二是自雇或创业。表1 报告了家庭成员工作性质在2013 年和2015 年的分布情况。可以发现，从2013 年到2015 年，样本中从事非农业劳动的个体增加了3.55 个百分点，且主要是由于受雇于他人的比例的增加，创业的比例反而减少了1.45 个百分点。与非农业劳动参与比例提高相反，样本中从事农业劳动的个体减少了5.43 个百分点。除非农业劳动参与和农业劳动参与外，工作性质不确定（其他）的比例变化不大，但调查时没有工作的比例增加了2.05 个百分点。表1 进一步报告了农地确权组和未确权组个体在2013年和2015 年时的工作性质分布情况，表1 最后一列报告了上述两组样本各类劳动参与比例变动的差异是否显著的双边t 检验。可以发现，确权组农民增加的非农业劳动参与比例显著高于未确权组，且这一差异主要体现于受雇于他人这类劳动参与上，两组样本在创业比例的变动上无显著差异。另外，两组样本的农业劳动参与比例的变动也无显著差异，但确权组农民增加的无工作者比例显著低于未确权组。初步的描述性统计信息显示，农地确权促进了非农业劳动参与，且主要促进了农户受雇于他人。

表1 工作性质分布

（3）控制变量。参照现有研究，本文还对其他可能影响非农业劳动参与的变量进行了控制，主要包括两类。一类是随时间变化的变量，这类变量包括个体婚姻状况、信息获取能力、是否参加过就业培训以及家庭人口特征。其中，个体婚姻状况为哑变量，未婚取值为1，否则取值为0；信息获取能力以受访者是否关注经济信息来衡量，是取值为1，否则取值为0；是否参加过就业培训以受访者是否上过经济课程来衡量，是取值为1，否则取值为0；家庭人口特征包括家庭总人数、16 岁及以下少年占比和60 岁及以上老年占比。另一类是不随时间变化的变量，这类变量可用于控制不同特征的个体的时间变动趋势，从而进一步保证实验组和控制组满足共同趋势假定，这些特征包括性别、年龄、受教育程度、是否有慢性病4 个变量。其中，性别为哑变量，男性取值为1，女性取值为0；受教育程度以文盲为参照组，依次生成对应小学、初中、高中、中专/职高、大专/高职、大学及以上的六个哑变量。表2 报告了上述两类控制变量的描述性统计，可以发现，确权组和未确权组农户的各类特征均比较相近，相比较而言，确权组农户家庭总人数更少、家庭人口结构更年轻、受教育程度更低、得慢性病的比例更高。

表2 控制变量描述性统计

四、实证结果分析

（一）基本模型的估计

表3 报告了基本模型的估计结果，所有模型均采用聚类到行政村或社区的稳健标准误。模型（1）未加入任何控制变量，模型（2）在模型（1）的基础上加入了随时间变化的控制变量，模型（3）在模型（2）的基础上加入了不随时间变化的变量与年份哑变量的交叉项以控制不同特征个体的时间趋势，模型（4）在模型（3）的基础上加入了城市哑变量与年份哑变量的交叉项以控制不同城市的时间趋势。可以发现，农地确权显著提高了农民参与非农业劳动的概率，且这一影响在引入更多控制变量后依旧十分稳健。就边际效应而言，其他因素不变，农地确权可使农民参与非农业劳动的概率提高约2.5 个百分点。在本文所用样本中，农民在2013 年的非农业劳动参与率约为38.2%，因此，农地确权约可使参与非农业劳动的农民数量增加6.5%（2.5/38.2）。

表3 农地确权对非农业劳动参与的影响

（二）稳健性检验

为进一步保证估计结果的稳健性，本文还对基本模型的估计结果做了如下稳健性检验。首先，由于抽样调查中每个样本所代表的总体不同，这可能会影响总体推断，因此，表4 模型（1）考虑了抽样权重，估计结果显示，考虑抽样权重后，本文的估计结果依旧十分稳健。其次，若农地确权可显著促进家庭成员参与非农业劳动，那么，对于每个家庭而言，农地确权应该能够显著提高家庭成员中非农业劳动参与者的比例，表4 模型（2）报告了以家庭成员中非农业劳动参与者的比例作为被解释变量的估计结果，结果显示，农地确权可使家庭成员中非农业劳动参与者的比例显著提高1.7 个百分点。最后，由于双重差分估计一致可信的一个充分条件是实验组和控制组满足同质性，参照现有研究的做法，本文采用倾向匹配双重差分模型（PSMDID）来尽可能使得实验组和控制组在政策发生前具有同质性。PSMDID 的实施步骤如下：

第一，估计倾向分值函数P(Di=1 | Xi1)，即利用第1 期（2013 年）的经济统计信息预测农户i 在第2 期（2015 年）获得农地确权证书的概率，本文采用probit 模型估计倾向分值函数。由于确权农户和未确权农户在农户、村庄及县级层面均可能存在异质性，因此，匹配向量应尽可能全面地包括农户、村庄及区县特征信息。基于数据的可得性，本文选取的匹配向量Xi1主要包括：（1）家庭总人数以及户主的年龄、性别、婚姻状况、受教育年限5 个家庭特征变量；（2）村支部书记或主任的年龄、性别、受教育程度、是否是党员，村庄2013 年家庭户数，村庄是否有小学，村庄到区或县政府的路程距离，村庄党员人数以及该村是属于城镇居委会还是农村行政村9 个村级特征变量；（3）区县固定效应。由于村级特征变量存在缺失值，前文的估计中并没有控制不同特征村庄的时间趋势。为保证估计结果稳健，表4 模型（3）报告了在基本模型中直接加入村级特征变量与年份哑变量交叉项的估计结果，结果显示，控制不同特征村庄的时间趋势后，本文的估计结果依然稳健。

第二，根据倾向得分为实验组寻找最佳匹配对象。本文采用常见的一对一匹配法（1-to-1 matching），最终成功匹配3 864 户农户，处理组与对照组样本各占50%，分别对应4 444、4 511 个有效家庭成员样本。配对成功后，需要检验匹配的有效性，常见的检验方法是匹配平衡性检验。在本文中，所有匹配变量均通过了匹配平衡性检验。①因篇幅所限，本文省略了匹配变量的描述性统计和匹配平衡性检验结果，感兴趣的读者可在《经济科学》官网论文页面“附录与扩展”栏目下载。

第三，在检验通过的基础上，再采用双重差分模型仅对匹配成功的样本进行分析。表4 模型（4）报告了仅采用匹配样本进行估计的结果，表4 模型（5）又在模型（4）的基础上加入了控制变量，估计结果均显示，农地确权显著促进了非农业劳动参与，结果十分稳健。

表4 稳健性检验

（三）非农业劳动参与者的去向与来源

既然农地确权促进了非农业劳动参与，那么，最直接的问题是增加的非农业劳动参与者在从事何种工作以及他们从何而来。为回答这两个问题，本文将劳动者的工作状态分解为受雇于他人、自雇或创业、务农、其他以及没有工作五种状态，进而分析农地确权分别对这五种工作状态的影响。表5 模型（1）—（5）分别报告了农地确权对5 种工作状态的影响的估计结果，被解释变量均为哑变量，比如“受雇于他人”表示农民是否受雇于他人，是则取值为1，否则取值为0，其余被解释变量的含义以此类推。估计结果显示，农地确权显著提高了非农业劳动参与中受雇于他人的概率，但对自雇或创业参与无显著影响。与此同时，农地确权显著降低了农民没有工作的概率，但并未降低农业劳动参与，甚至对农业劳动参与有正向影响。

表5 农地确权对不同工作状态的影响

为进一步明确农地确权后增加的非农业劳动参与者的来源，本文进一步将无工作个体分解为家务劳动者、季节性失业、暂未找到工作和不愿意工作四类。表6 报告了农地确权对这四类无工作个体的影响。可以发现，农地确权显著降低了家务劳动者的比例，但对其他三类无工作个体无显著影响。由此可见，农地确权后增加的非农业劳动参与者主要来源于农村闲置的劳动力——家务劳动者，而并非来源于农业劳动者。

表6 农地确权与失业类型

（四）影响机制分析

接下来，本文进一步分析农地确权影响非农业劳动参与的机制。首先，根据Besley（1995）以及Besley 和Ghatak（2010）的理论研究，农地确权影响非农业劳动参与的一个最直接的渠道是农地确权后，农户可以减少用于保护农地产权的劳动力投入，从而可以放心地从事收入更高的非农业劳动，即农地确权可通过强化农地产权安全性而促进非农业劳动参与。若这一影响机制成立，那么，相较于在政策实施前农地产权安全性较好的农户，农地确权将显著促进在政策实施前农地产权安全性较差的农户参与非农业劳动（Janvry 等，2015）。检验这一影响机制的关键在于寻找合适的变量将样本按照农地产权安全性划分为较好和较差两组，进而分别考察农地确权对这两组农户参与非农业劳动是否具有差异化影响。现有研究认为，在家庭联产承包责任制下，农地调整频率是影响农地产权安全性的一个重要因素（钟甫宁和纪月清，2009；Jacoby 等，2002），农地调整频率越高，地权安全性越差。参照现有研究，本文以农户所在村最近一次经历农地调整的年份间隔（2015 减去最近一次土地调整年份）来衡量地权安全性，最近一次农地调整的年份间隔越久则表明地权安全性越好。

农地调整年份间隔这一变量来源于社区问卷，由于社区问卷只记录了农村行政村最近一次农地调整的年份，因此，样本数与前文有所不同。本文以农地调整年份间隔来定义地权稳定性，若农地调整年份间隔大于中位数则表示地权稳定，取值为1，否则取值为0。样本中农地调整年份间隔的中位数为17 年，所对应的年份为1998 年，这恰好是第二轮土地承包开始的年份。表7 模型（1）的估计结果显示，对于地权稳定的村庄，农地确权后可使非农业劳动参与率提高0.003（0.049 -0.046），而对于地权不稳定的村庄，农地确权后可使非农业劳参与率显著提高0.049，二者的差异在5%的统计水平上显著。这与理论预期一致，即农地确权可通过强化农地产权安全性而促进非农业劳动参与。

表7 地权稳定、要素替代与劳动力配置

其次，农地确权可通过影响农业投资的方式来间接影响劳动力的再分配，但具体影响方向依赖于农业资本投入对劳动投入的替代难易程度，农业劳动投入越容易被资本投入所替代，农地确权将促进资本投入，进而释放出更多的劳动力参与到非农业部门，反之，农地确权将促进农业劳动投入，进而抑制非农业劳动参与。

为检验上述理论假说，本文将样本按照农业资本替代农业劳动的难易程度划分为容易替代和不易替代两组，进而检验农地确权对这两组样本的农业劳动参与和非农业劳动参与是否具有差异化影响。由于能够替代农业劳动投入的主要是农业机械，因此，本文主要以农户所在地区是否适宜农业机械耕作来划分样本，显然，适合农业机械耕作的地区，农业劳动更容易被农业资本所替代（钟甫宁等，2016）。具体来讲，本文选择如下三个变量来衡量农业资本替代农业劳动的难易程度。第一，农户所在村的地形是否是平原，若是平原取值为1，否则取值为0。第二，农户所在村的耕地使用机械耕作的比例，以该比例是否高于中位数将样本划分为农机化程度高和农机化程度低两组，该变量只记录了农村行政村的情况，若村庄耕地使用机械耕作的比例高于中位数取值为1，否则取值为0。第三，农户承包耕地中的最大一块耕地是否适宜大型机械耕作，该变量只记录了承包有耕地的农户，若农户承包耕地中的最大一块耕地适宜大型机械耕作取值为1，否则取值为0。

表7 模型（2）—（4）的估计结果显示，对于平原、农机化程度高、适宜大型机械耕种的地区，农地确权对非农业劳动参与的促进作用显著高于各自的参照组。与此同时，对于非平原、农机化程度低、不适宜大型机械耕种的地区，尽管农地确权对非农业劳动参与依然有正向影响，但均不显著。相比较而言，平原、农机化程度高、适宜大型机械耕种的地区，农业劳动更容易被农业资本所替代，由此可见，农业劳动越容易被农业资本所替代，农地确权对非农业劳动参与的促进作用越大。

表7 模型（5）—（7）的估计结果显示，与对非农业劳动参与的影响相反，农地确权对平原、农机化程度高、适宜大型机械耕种地区的农业劳动参与具有负向影响，但对非平原、农机化程度低、不适宜大型机械耕种地区的农业劳动参与具有显著的正向影响。相比较而言，非平原、农机化程度低、不适宜大型机械耕种的地区，农业劳动更不易被农业资本所替代，这表明，当农业劳动难以被农业资本所替代时，农地确权将显著促进农业劳动参与。

尽管CHFS 调查数据中没有农业机械投资相关变量，但可采用《中国县域统计年鉴》数据来检验农地确权是否可促进农业机械投资。《中国县域统计年鉴》中有两个可衡量农业机械投入的变量，分别是农业机械总动力和机收面积。参照Do 和Iyer（2008）的研究，本文将抽样区县农地确权比例高于50%的区县定义为实验组，而将农地确权比例低于50%的区县定义为控制组。通过将CHFS 抽样区县与《中国县域统计年鉴》数据匹配便可在区县层面分析确权对农业机械投入的影响，匹配成功的区县为191 个。与CHFS 数据一致，本文采用《中国县域统计年鉴》2013—2015 年数据进行分析。表8 模型（1）和（2）的估计结果显示，农地确权可使农业机械总动力显著提高2.815 万千瓦特，可使机收面积显著提高4 321.317 公顷。

综合上述估计结果可以得出，农地确权可通过影响农业投资的方式来影响劳动力的再分配。具体而言，当农业劳动易于被资本所替代时，农地确权可促进农业机械投入，进而释放部分劳动力从农业部门转移到非农业部门，而当农业劳动不易于被资本所替代时，农地确权则会促进农业劳动投入，进而吸收部分劳动力转移到农业部门，这一发现与理论预期一致。

表8 确权促进农业机械投入的区县层面证据和土地出租的中介效应

再次，农地确权还可通过促进土地流转来间接促进非农业劳动参与。为提供实证证据，本文继续考察农地确权对土地流转的影响，并进一步检验农地确权通过影响土地流转来间接促进非农业劳动参与的中介效应。表8 模型（3）的估计结果显示，农地确权对土地流转具有显著正向影响。将土地流转这一变量加入非农业劳动参与模型后（表8 模型（4）），土地流转对非农业劳动参与的影响在1%的统计水平上显著为正，且农地确权这一变量的估计系数与不加入土地流转变量时的估计系数（0.023）相比有所减小，但土地确权这一关键变量的显著性与不加入土地流转时的估计结果相比变化不大。根据验证中介效应（mediating effect）的三个标准可知，在农地确权影响非农业劳动参与的渠道中，土地流转具有微弱的中介效应。

最后，农地确权还可通过缓解农业投资受到的融资约束而抑制非农业劳动参与。若这一影响机制成立，农地确权将有助于帮助家庭获得银行贷款，或缓解家庭在农业生产或创业过程中受到的信贷约束，进一步地，农地确权将在短期内提高家庭的负债水平。表9 模型（1）报告了农地确权对于农户从事农业生产或创业是否获得银行贷款的影响，是否获得银行贷款为哑变量，若农户从事农业生产或创业目前仍有未还清的银行贷款取值为1，否则取值为0。表9 模型（2）报告了农地确权对于农户从事农业生产或创业是否受到信贷约束的影响。信贷约束是指“需要贷款但没申请”或“申请被拒绝”，若受到了信贷约束，该变量取值为1，否则取值为0。表9 模型（3）报告了农地确权对农户家庭总负债的影响，模型（4）和（5）进一步区分了银行负债和非银行负债。

表9 的估计结果显示，尽管估计系数符号与预期一致，但农地确权对于家庭从事农业生产或创业是否获得银行贷款、是否受到信贷约束、总负债、银行负债以及非银行负债均无显著影响。这一发现也与现实相符，由于目前我国土地承包经营权抵押融资试点尚未在全国推广，相关金融支持政策也未落实到位，土地承包经营权抵押融资试点尚未形成成熟的模式，因此，农地确权可能很难具有缓解融资约束的作用。

表9 农地确权与融资约束

五、结论与政策启示

本文利用中国家庭金融调查在2013 年和2015 年搜集的微观面板数据，采用双重差分模型识别了农地确权对农民非农业劳动参与的因果影响。研究结果主要如下：第一，农地确权显著促进了农民参与非农业劳动，平均而言，农地确权可使参与非农业劳动的农民数量增加约6.5%。第二，农地确权显著降低了农村闲置劳动力的比例，但农地确权并未降低农业劳动参与，这表明，农地确权后增加的非农业劳动参与者主要来源于农村闲置劳动力。第三，农地确权既可通过强化地权稳定性而促进非农业劳动参与，也可通过影响农业投资方式来进一步优化劳动力分配。具体而言，当农业劳动易于被资本所替代时，农地确权可促进农业机械投入，进而释放部分劳动力从农业部门转移到非农业部门，而当农业劳动不易于被资本所替代时，农地确权则会促进农业劳动投入，进而吸收部分劳动力转移到农业部门。最后，农地确权还具有通过促进土地流转而提高非农业劳动参与的微弱效应，但其尚不具有缓解融资约束而抑制非农业劳动参与的作用机制。

本文的研究结论具有如下启示。首先，农地确权是新一轮农村经济改革发展的基础，其目标旨在从供给侧消除农村土地和劳动力两大要素流动的壁垒，本文的研究结果表明农地确权可显著促进农民参与非农业劳动，这既有利于提高农民收入，也有利于缓解非农业劳动力短缺问题，因此，未来应继续完善农地确权，以消除劳动力自由流动的制度壁垒。其次，农地确权可通过促进农业机械投入来释放出更多的劳动力从农业部门转移到非农业部门，因此，未来应继续鼓励农业规模化经营，提高农业机械化水平，进而可使农地确权在促进劳动力自由流动上产生更大的乘数效应。再次，农地确权可通过促进土地流转来进一步优化农户的劳动力分配，因此，未来应继续落实降低土地流转交易成本的政策。最后，农地确权尚不具有缓解融资约束的作用，因此，未来应继续推进农村土地承包经营权抵押融资试点，以缓解农户受到的融资约束。