地权稳定性如何影响农村劳动力非农转移——基于拓展Todaro模型的分析

洪炜杰 胡新艳

(华南农业大学 1.经济管理学院 2.国家农业制度与发展研究院，广东 广州 510642)

一、引言和相关文献综述

明确而稳定的产权对经济发展至关重要(Alchian et al.,1973；De Soto，2000)。我国农地制度改革从1980年《关于进一步加强和完善农业生产责任制的几个问题》对家庭联产承包责任制的肯定，到1984年、1993年将农地承包期延长至15年、30年，再到2008年《关于推进农村改革发展若干重大问题》中强调农户农地承包经营权的长久不变，直至2009年启动的新一轮农地确权试点工作，都旨在强化农民的农地产权稳定性。2013年中央一号文件明确提出“用5年时间基本完成农村土地承包经营权确权登记颁证工作”。新一轮农地确权是在既往土地赋权改革成果的基础上，将每一宗土地的权利明晰地界定给每个权利主体(夏柱智，2013)，且以“产权证”作为权利载体强化农民地权稳定性。

农民持有土地产权的安全性和稳定性，会影响劳动力转移成本、方式与效率(陈会广 等，2013)，进而影响劳动力转移的方向。不过，现有文献关于地权稳定性如何影响劳动力非农转移的研究尚未达成一致的观点。

(一)地权稳定性与劳动力非农转移：三种不同的结论

一些学者认为，地权越稳定，越会促进农村劳动力的非农转移(Yang,1997;Janvry et al.,2015)，这种观点的分析逻辑是：地权越稳定，农民非农就业转移后面临的失地风险越小，农民就不必因害怕失地而低效率地依附于土地，在高的非农就业收益激励下会进行非农就业转移；反之，地权越不稳定，农民离地离农后的失地风险越大，可能会为避免农地价值的流失而被迫进行农业生产，而不是选择外出务工，从而降低劳动力非农转移的激励效应。在现实情形中，我国农民失地的风险表现在两个方面：一是在村集体土地重新调整中，离农农户的土地有可能被收回； 二是因农户不在农村居住、不从事农业，其土地可能被其他人非法侵占(付江涛 等，2016)。刘晓宇等(2008)利用我国农户调查数据研究发现：稳定的地权可以有效地促进农村劳动力外出打工，而频繁的土地调整则会降低农民离乡进城的积极性，抑制劳动力的非农转移。Mullan et al.(2011)、Rupelle et al.(2009)利用我国调查数据的研究也得出了类似的结论，认为地权不稳定导致农村劳动力转移承受较大的失地或换地风险，是阻碍农村劳动力非农就业的重要原因。Rozelle et al.(1999)认为加强我国农村土地租赁市场建设，扫除土地权利流转的制度障碍，可以使得更多的农村劳动力向外转移。Haberfeld et al.(1999)对印度、Field(2007)对秘鲁和 Janvry et al.(2015)对墨西哥的研究同样表明：颁证确权能促进农民非农就业转移，释放出大量的农村劳动力。

然而，Yao(2001)和田传浩等(2004)等指出，土地调整越频繁，越会促进劳动力非农转移，也就是说，地权不稳定反而会促进劳动力非农转移。陈会广等(2013)对南京市农民工的调查研究也支持了上述观点。土地调整之所以越频繁越促进农民非农转移，最为经典的理论阐释是：土地不定期调整的作用如同对农民征收随机税(Besley，1995；姚洋，2004)，这是因为地权调整意味着在不可预见的未来，农民的土地被拿走时，会一同带走附着在土地上的中长期投资，所以农地调整越频繁，农民投资的预期损失越大，从而降低农民从事农业生产的积极性，迫使部分农民改变就业方式，进行非农转移；与之相反，一旦地权变得稳定，预期被征“随机税”的损失就会相应地减少，由此调动农民农业生产积极性，起到抑制劳动力非农转移的作用。

此外，也有学者指出，地权稳定性对农村劳动力流动的影响与当地的社会条件密切相关，这是导致土地制度对劳动力转移影响不一致的重要原因。Schargrodshy et al.(2010)对阿根廷的研究发现，地权稳定性并不会影响劳动力非农转移，原因在于确权前后当地并不存在对劳动力流动限制的特殊性制度因素。

(二)基于Todaro模型的农村劳动力转移分析

关于农村劳动力转移的研究，被广泛接受和运用的是Todaro模型。该模型重点分析了经济因素在人口迁移中的作用，认为城乡预期收入差距对劳动力转移决策具有决定性影响(Todaro，1969),为理解我国长期性的大规模农村劳动力流动提供了思路。国内不少学者以改革后我国农村劳动力转移的调查数据为基础，利用Todaro模型进行实证研究，结果表明：城市务工收入是农民向城镇迁移的最大驱动力(李培，2009；中国农村劳动力流动课题组，1997)，与就业收入密切相关的“是否参加社会保险、是否签订劳动合同”对农民就业迁移行为也有显著影响(续田曾，2010)。

以Todaro模型为基础的后续研究，逐步摆脱了侧重于经济因素分析的局限，从更广泛的角度阐释劳动力转移的动因和障碍(王春超 等，2009；蔡昉 等，2002；李斌 等，2015)，对Todaro模型进行了进一步的修正。也有学者以Todaro模型为基础，将农村劳动力流动纳入国民经济发展的宏观背景下，利用国家或区域层面的时间序列数据、面板数据展开理论与实证研究(程名望 等，2007；陆铭 等，2011；吕炜 等，2015)。显然，宏观层面的研究有利于把握经济发展因素对劳动力市场发展影响的规律，但宏观层面的劳动力市场发育是微观农户生产要素配置决策行为的累积结果，因此关注农户的行为选择具有基础作用和关键意义。

(三)简评

已有对土地制度影响的研究仍不充分也未达成一致的观点，其原因在于地权稳定性对农民迁移影响存在作用力相反的两种理论解释逻辑：一方面，地权越稳定，农民离地失地的风险越小，从这个角度看，地权稳定能够促进农民的非农就业转移；另一方面，地权越稳定，农民务农因地权问题而导致的随机损失越小，从这个角度看，地权稳定能增加务农收益，提高农民务农激励，从而削弱农民非农就业转移。但已有文献往往仅引入其中一种理论逻辑展开分析，忽略了地权稳定性可能同时从两个方面对劳动力非农转移产生影响，并且更多关注地权稳定性是“正向”还是“负向”影响劳动力非农转移，而对于其作用机制缺乏有力的实证检验，导致其逻辑推理缺乏微观证据的支撑，使得研究结论的说服力不足。

此外，正如前文所说，农地确权所提高的地权稳定性会如何影响劳动力的非农转移，归根到底是如何改变务农和非农之间的相对收益。显然，这和农户在农地确权前的农业禀赋具有密切相关性。对于拥有不同承包地面积和农业固定资本的农户，地权稳定性的提高所带来的农业收入预期不同，这将导致尽管农地确权能够提高农地产权的稳定性，但是对于不同禀赋特征的农户作用机理具有异质性，而已有文献对这方面仍然缺乏必要的探讨。

鉴于此，本文结合新一轮农地确权，把地权稳定性对劳动力影响的两种逻辑纳入同一个分析框架，构建拓展的Todaro模型，由此推演地权稳定性对劳动力流动的作用机理，并进一步利用调查数据进行实证检验，试图回答以下两个问题：(1)地权稳定究竟是激励劳动力非农转移还是回乡务农？其作用机理如何？(2)对于不同资源优势(资本、土地)的农户是否存在不同的影响？对于上述问题的回答，不仅能够辨明地权稳定性对劳动力的影响机理，在理论研究上具有“求真”的价值，也能进一步明确农地制度改革下我国农村劳动力的流动趋向，从而为劳动力城乡流动以及农业转型发展的政策选择提供有针对性的政策建议，在政策实践上具有“务实”的意义。

二、Todaro模型的拓展模型

(一)Todaro模型的基本形式

Todaro模型认为劳动力转移决策取决于对城乡预期收入差距的估计，原始模型可以表达为：

Pu(t)Yu(t)-Yr(t)

]e-rtdt-C(0)

(1)

式(1)中，V(0)是城乡预期收入差距的贴现值，r是贴现率，Pu(t)是t期农村劳动力在城市得到工作的概率，Yu(t)是t期劳动力城市非农就业收入，Yr(t)表示t期劳动力务农收入，C(0)是迁移成本。只考虑一期，上式可简化为：

V=puYu-Yr-C

(2)

务农收入(Yr)是农产品价格(Pr)和产量(Q)的函数，设农业生产函数符合C-D函数，那么农村劳动力务农收入为：

(3)

式(3)中，Lr、A、K分别代表务农劳动力数量、耕种面积和资本投入量，θ1、θ2、θ3是上述三种投入要素的产出弹性。

(二)纳入地权稳定性的Todaro模型

(4)

令f(S)=1-h(S)，则f(S)表示扣除地权不稳定导致随机损失后的剩余比例。地权越稳定，征收的随机税越少，农户务农获得的税后剩余越多。由此式(4)可简化为：

(5)

V=puYu-Yr-C-p(S)G(A)

因而，综合考虑地权稳定性对农村劳动力流动影响的两种理论逻辑的Todaro模型为：

(6)

对式(6)求偏导数可得：

(7)

(三)地权稳定性对不同资源特征农户劳动力非农转移的影响

上面的逻辑推导假设农户拥有的资源禀赋是同质的，而实际上，不同农户拥有的资源禀赋是不同的，具有不同的资源优势。对于不同资源禀赋的农户而言，务农的收益显然是不同的。那么，对于具有不同资源特征的农户，地权稳定性对其劳动力转移的影响是否不同？对于农户而言，最重要的生产要素是土地和资本，因此本文从土地、资本两种要素展开分析。

式(7)对土地求偏导数可得：

(8)

那么，地权稳定性对拥有不同资本禀赋的农户劳动力转移的收益影响是否有所不同？在式(7)的基础上，对资本求偏导数可得：

(9)

可见，农地产权稳定性如何影响农村劳动力的非农转移不可一概而论，在不同社会背景下以及不同要素禀赋下，其影响是不同的，需要谨慎对待。基于此，本文利用中国九省区的农户微观数据，结合计量模型对该问题进行实证分析。

三、数据来源、模型设置与描述统计

(一) 数据来源

数据来源于课题组于2015年1—2月进行的全国性大规模入户调查。调查采用的是多阶段分层随机抽样方法。首先，确定样本省。采用总人口、人均GDP、耕地面积、耕地面积比重、农业人口比重和农业产值比重6个社会经济特征指标，通过聚类分析方法将中国31个省(市、区)划分为三类地区。按照东部、中部、西部三大地带并兼顾七大地理分区，从三类地区中各抽取3个省区，其中，东部为广东、江苏和辽宁三省，中部为河南、江西和山西三省，西部为宁夏、四川和贵州三省区。其次，确定样本县。按照上述聚类指标，将每个样本省区的所有县采用聚类分析法聚为三类，每类中随机抽取2个县展开调查，共调查54个县。最后，确定样本镇、村和农户。在每个县抽取4个镇(其中，在广东省、江西省各抽取10个样本乡镇)，每镇抽取1个村，每村抽取2个自然村，每自然村随机抽5个农户。调查共发放问卷2880份，回收问卷2838份，满足本文分析要求的有效样本为2704份，有效率为93.89%。本文使用的关键变量部分存在缺失值，剔除缺失值后的有效样本量为2695个。

(二)模型设置与描述统计

设置基本模型如下：

Migrationi=α1+β1Righti+φCVi+εi

其中，i指第i个农户，Migration是本文的因变量，指劳动力非农转移，Right指地权稳定性，CV是其他控制变量，ε是残差项，其他为待估参数。

被解释变量：非农就业比例。参考仇童伟等(2017)、Mullan et al.(2011)的做法，以农户劳动力中非农就业比例增减来衡量农户劳动力非农转移。

核心解释变量：地权稳定性。新一轮农地确权是在既往土地赋权改革成果的基础上，从技术上将每一宗土地的权利义务明晰地界定给每个权利主体(夏柱智，2013)，且以“产权证”作为权利载体进一步强化农民地权稳定性，所以本文以农地确权衡量地权稳定性。农地是否确权代表农地产权是否稳定，是则赋值为1，否则赋值为0。值得注意的是，本文在模型中也加入了土地调整变量，通过观察该变量的作用方向，为农地确权的作用效果提供佐证。

控制变量：禀赋特征、农业政策、村庄特征、家庭特征。其中，农业政策用是否有种粮补贴衡量；禀赋包括农地禀赋(承包地面积)、资本禀赋(农业资本价值)、劳动力禀赋(家庭劳动力总数)；农业政策以种粮补贴衡量；村庄特征包括到县城时间、所在地区发展水平、所在村庄农业比重；家庭特征则包括人口结构情况。具体各变量赋值和基本情况见表1。

表1 变量设置与描述性统计

注：变量观测值为2695，确权组的观测值为1450，非确权组的观测值为1245；Diff=确权组均值-非确权组均值。

由表1可知，确权组非农就业比例的均值为0.363，非确权组的非农就业比例为0.392， 非确权组的非农就业比例多于确权组。但是应该注意到，控制变量存在不同程度的组间差异，这说明确权组和非确权组非农就业比例的组间差异可能是由于其他控制变量的不同所导致，而非简单地由确权带来的地权稳定性而引起的，所以需要进一步采用计量模型进行回归分析，以保证结论的严谨性。

四、模型结果及其分析

(一) 地权稳定性对农村劳动力非农转移的总体影响

1.基准回归

地权稳定性与农村劳动力转移的模型估计结果见表2。模型1-1未纳入家庭特征变量和区域变量；模型1-2在模型1的基础上控制了家庭变量；模型1-3在模型2的基础上控制了东中西三大地带的区位虚拟变量。由于被解释变量非农就业比例介于0到1之间，是典型的双受限数据，所以采用Tobit模型进行估计。

表2 地权稳定性对农村劳动力流动的影响(Tobit)

注：*、**、***分别表示相关系数在0.1、0.05、0.01水平下显著。

根据表2的计量结果，可以得到如下结论：

(1)地权稳定性提高会激励农户务农，抑制劳动力的非农转移。从表2可知，模型1-1、模型1-2和模型1-3的系数分别为-0.046、-0.042和-0.041，且在10%的水平上显著。这表明，地权稳定性提高会减少农户的非农就业比例，即新一轮农地确权带来的地权稳定性的提高会激励部分从事非农就业的农民返乡务农。从上述计量结果可知，地权稳定性提高的影响主要表现为对农业生产投资产生“保证效应”，即农民认为自己的地权更有保障，稳定了农户的生产投资收益预期，由此激励农业生产投资行为，抑制劳动力非农转移。

上述计量结果支持了“地权越不稳定，越促进农户非农转移”的观点。从现行法律规定看，农民在非农就业转移后是否会失去土地，以其户口是否转为城市户口为标准。然而，在现行的城乡户籍制度安排下，一方面城市化的各种体制障碍一时很难消除，农民在短时间内要获得城市户口是困难的(吕文静，2014；陆铭 等，2014)；另一方面农村户口与农村集体分红福利相关联，农民非农转移后为了依然享受农村集体分红等福利，也往往不愿意放弃农村户口(盛亦男，2014)。这表明我国农民非农就业转移后是否失地并非仅受地权稳定性影响。但是，地权不稳定必然会导致农户的中、长期投资沉淀损失以及衍生出生产调整的成本(许庆 等，2005)，从而影响农民农业生产投资的积极性与效率(Wen，1995)。

众所周知，农地调整是在农户之间重新分配土地，即只有在农地调整中农户才可能失去土地。然而，计量结果显示，土地调整的系数为正，且在5%的水平上显著，这说明现阶段地权不稳定会提高农户非农就业后的失地风险并非普遍事实。从地权稳定性对农村劳动力转移影响的两种作用逻辑看，地权不稳定更多表现为降低农户务农投资的“保证效应”，从而产生对务农劳动力的挤出效应，这对于吸引更多的劳动力参加农业生产有积极作用。

(2)控制变量的影响。家庭拥有的农业资本价值越多，务农收益可能越高，从而起到激励务农、抑制非农转移的作用。在经营面积不变的情况下，越多的劳动力意味着务农劳动力边际收益的降低，从而导致更多劳动力非农就业提高收益。这说明，农民家庭劳动力选择务农还是非农就业，主要是基于收益成本考虑的，在一定程度上也佐证了农地产权稳定性对劳动力迁移的影响机理在于减少了因农地调整而产生的“随机税”损失，从而起到激励农户务农、抑制非农转移的作用。种粮补贴系数为负，在1%的水平上显著，表明种粮补贴能够增加农户务农的收益，提高务农的积极性，抑制农民的非农就业转移。到县城时间系数为正，且在5%的水平上显著，可能的原因是是离县城越边远，对农产品市场价格信息的获取越困难，导致价格偏低，务农收益差，从而促使农民工选择非农就业。村庄农业占比越高，越易形成横向规模效应，务农越多，非农就业越低。此外，初中及以下学历的人数越多，农户非农就业比例越小，这表明在城市产业结构升级转型过程中，对低学历劳动力的就业排斥效应日益加大。女性劳动力越多，家庭非农就业比例越低，从侧面反映了务农劳动力的女性化现实问题。

2.机制检验

上文计量结果显示，地权稳定性的提高主要是通过提高农户对农地的投资激励，从而抑制劳动力非农转移。基于此，先分析地权稳定性如何影响农户的农地投资意愿(模型2-1)，进而将农地投资意愿加入到模型1-3中(模型2-2)，观察地权稳定性系数的变化。

模型2-1显示，地权稳定性的系数为0.129，在1%的水平上显著，说明地权稳定性的提高能够显著提高农户的农地投资意愿。模型2-2显示，农地投资意愿的系数为-0.038，在1%的水平上显著，说明随着农地投资意愿的提高，非农转移的比例降低。地权稳定性的系数变得不显著，说明农地投资意愿起到完全中介作用，地权稳定性通过影响农户的农地投资激励从而影响劳动力非农转移，上文讨论的机制是成立的。

表3 地权稳定性对劳动力的作用机制分析

注：*、**、***分别表示相关系数在0.1、0.05、0.01水平下显著；农地投资意愿从很低到很高采用5级量表。

(二)地权稳定性对农户劳动力转移的异质性影响

1.对不同土地资源特征农户劳动力转移的影响

这部分考察农地地权稳定性对于拥有不同土地规模的农户劳动力转移影响。 为了回答该问题，在计量模型中加入了“地权稳定性×承包地面积”的交互项，进而通过交互项的系数符号及其显著性进行甄别。

表4中模型3-1是在表2的模型1-3的基础上，加入了“地权稳定性×承包地面积”的交互项。从计量结果中可知，交互项的系数显著为负，这说明随着承包地面积的增加，地权越稳定越能够激励劳动力务农。这是因为承包地越多，如果地权不稳定，意味着农户被征收的随机税损失越多。相反，随着农地产权变得稳定，农户农业生产投资预期变得稳定，会激励其进行长期投资。特别地，承包地越多，长期投资收益可能越高，越可能激励劳动力务农。实际上，这和表2计量结果的理论逻辑是一致的，说明我国地权不稳定主要影响的是农户的务农收益，而离地失地风险相对较小。离地失地风险并非是影响劳动力流动的主要因素。

表4 不同禀赋下地权稳定性对劳动力流动的影响

注：*、**、***分别表示相关系数在0.1、0.05、0.01水平下显著。

2.对不同资本禀赋特征农户劳动力转移的影响

从上文数理推导可知：地权稳定性对拥有资本优势农户劳动力非农转移起抑制作用。为了验证这种作用逻辑，在表2的模型1-3的基础上，加入“农地权稳定性×农业资本价值”的交互项。从理论上来说，如果“地权稳定性×农业资本价值”交互项的系数为负，则上述结论可以得到验证。从表4的模型3-2的计量结果可知，“地权稳定性×农业资本价值”交互项系数为-0.062，在1%的水平上显著。这表明，随着农户能够获得的农业资本价值的增加，地权稳定性更能够激励其参与务农，起到抑制非农就业转移的作用。

实际上，观察表4的模型3-1、模型3-2的计量结果不难发现，在加入交互项之后，地权稳定性的系数变得不再显著，这说明对于承包地少、农业资本少的农户，地权稳定性对农村劳动力转移不存在显著影响，并不会显著激励其务农。因为在该情况下，农户受到务农资源有限的约束，地权稳定性的提高带来的务农边际收益并不多，对其务农激励作用小。

总之，地权稳定性对具有土地、资本禀赋优势的农户务农激励影响较大，即会强化地权稳定性对于农户劳动力非农转移的抑制效应，形成更显著的返乡务农激励效应。这是因为具有资本和土地禀赋优势的农户，地权稳定性提高带来的务农边际收益更多，从而会抑制劳动力非农转移，激励其进入农业领域就业。

(三)稳健性检验

1.模型设置问题

利用不同计量方法检验估计结果的稳健性。模型4-1采用OLS进行回归分析，模型4-2考虑到非农就业比例是一个介于0到1的连续变量，是典型的分数变量，因而采用分数logit回归模型(Fractional Logit Regression，FLR)进行回归分析(模型4-2)(伍德里奇，2015)。表5中模型4-1和模型4-2的计量结果显示，采用OLS、FLR回归的结果与表2模型结论基本一致。

注：*、**、***分别表示相关系数在0.1、0.05、0.01水平下显著；模型4-3第一阶段回归系数为0.539***，利用2sls回归显示DWH为13.43***，第一阶段F值为242.577***。

2.内生性问题

由于模型能够控制的变量有限，所以可能因为遗漏重要变量问题，而使得地权稳定性和非农就业之间存在内生性。利用同县其他镇农地确权比例作为工具变量进行回归，该工具变量代表县级相关部门对确权政策执行的彻底性，和自变量是相关的，符合相关性原则；其他镇农地确权情况和该农户的非农就业不直接相关，故符合排他性原则，因此工具变量选择是合适的。

模型4-3利用IV-Tobit进行回归，第一阶段回归结果显示，工具变量的系数为0.539，在1%的水平上显著，说明同一个县其他镇农地确权比例越高，样本农户被确权的可能性也越高，符合逻辑预期。第一阶段F为242.577，远远大于经验值10，说明该工具变量不是弱工具变量，且DWH也显示有使用工具变量的必要。从模型4-3的计量结果看，地权稳定性的系数为负，且在1%的水平上显著，这和基准回归的结论是一致的。所以在考虑内生性后，本文的基本结论依旧稳健。

五、结论与讨论

我国目前既正处于深化农村土地制度改革的转型期，也处于推进城乡融合发展的重要阶段。阐明目前正在推进的农地确权对劳动力转移的影响，能为我国劳动力要素市场发展以及城乡经济协调发展提供决策支持。本文纳入土地制度变量，把地权稳定性对劳动力非农转移影响的两种作用逻辑纳入同一个分析框架，并引入农户资源禀赋的异质性条件，构建拓展的Todaro模型，分析农地产权稳定性对农村劳动力转移的影响，研究表明：

总体而言，地权稳定性的提高会抑制农民非农就业转移。其作用机理在于地权稳定性提高可以减少农户被征收农业随机税的损失预期，有利于农户务农增收而且收入更有保障，由此激励农民的农业生产投资积极性。

地权稳定性提高对于具有异质性土地、资本禀赋的农户劳动力非农就业转移影响存在差异。具体而言，地权稳定性提高会显著激励具有土地、资本禀赋优势的农户返乡务农。

本文研究结论具有重要的政策含义：

农地确权政策实施所带来的地权稳定性提高，会激励农户的务农生产投资行为，能在一定程度上缓解目前我国普遍担忧的“谁来种田”问题。随着农地制度改革的不断深入，事实上因地权不稳定而导致农户离农失地风险已经得到有效抑制，地权稳定性的提高更多通过提高农户的投资意愿激励其务农。所以，对于农地确权会挤出农村劳动力的担忧是多余的。

农地确权政策所带来的地权稳定性提高，对异质性禀赋优势的农户具有不同影响，有利于深化农户就业分工，促使城市化与农业规模经营的协调推进。农地确权政策带来的产权稳定性激励具有农业资源优势的农户返乡务农，向农业领域分配更多劳动力，有利于深化农村劳动力基于资源禀赋优势的农内、农外的就业分工。一方面，通过激励具有农业资源优势的农户返乡务农，推动我国农业规模经营发展；另一方面，引导不具有农业资源优势的农户更多地进行非农转移，支持城市化发展。同时，通过“人动带动地动”，为农地流转及其农业规模经营提供更多的机会空间。