张歆雨　王韵秋

[摘要]本文根据山东省聊城市茌平区的实地调研取得的问卷数据，基于多元线性回归模型探究土地转入对农户家庭收入的影响，并将分位数回归模型用于估计农户转入土地的规模对不同收入水平农户的影响，通过比较系数验证收入分配效应。最后基于促进农民增收的角度，提出促进土地流转并支持合作社发展的相关建议。

[关键词]土地流入;收入分配;分位数回归

中图分类号：F301.2;323.8 文献标识码：A DOI：10.16465/j.gste.cn431252ts.202006

社会的不断进步使得人们意识到家庭联产承包责任制已经不能适应我国现今的农业现代化要求，一部分农户逐渐脱离土地，寻求其他就业机会。2008年我国首次提出允许农民以转包、出租、互换、转让、股份合作等形式流转土地承包经营权[1]，通过土地流转来促进农村土地资源的优化配置[2]。经济较发达地区由于快速城镇化的契机，大规模的土地流转较为普遍，合作社的数量呈现指数型增长并取得了良好的经济收益;而土地流转在经济较不发达的地区仍处于无组织的自发状态，土地相比而言更多地流向了农户、种粮大户和家庭农场，农户在增加了务农收入的同时也放弃了一定的务工机会，同时不同农户的增收程度也有所差别。因此有必要对土地流转的增收效应和收入分配效应进行深入研究。

1 文献综述

在土地流转的收入效应方面：吴世德[3]基于双重差分模型证明土地流转对于转出户和转入户家庭的收入均有增加效应。冒佩华等[4]通过平均处理效应和受处理的平均处理效应分析并证明土地流转能显著提高农户家庭的收入水平。龚晓红[5]根据多元线性回归模型证明只有适度的土地流转才会促进农户收入的增加。刘远风[6]通过对比回归分析和倾向得分匹配分析证明，土地流转的增收作用是得益于土地财产实现机制及劳动分工优化机制。秦山平等[7]通过皮尔逊系数等方法证明了农户的农业收入基本不影响土地流转的决策，而土地流转却显著地促进农户的增收。

在土地流转的收入分配效应方面：许彩华等[8]通过PSM模型和基尼系数，综合分析出土地流转提高了农民的总体收入水平，同时测算得出土地流转加剧了农户内部收入的差距。韩菡等[9]以Tobit模型和收入分配基尼系数指出在经济发达地区，土地更可能流转到高收入农户手中进而扩大收入差距。李成明等[10]利用贝叶斯估计方法和PSM匹配法检验显示，农地流转显著提高了农户的收入并扩大了农村收入差距。郭君平等[11]采用分位数回归模型证明农地转入促进了农户增收，具有缩小收入差距的作用。

通过梳理以上文献可知，学术界对于农村土地流转的收入效应、收入分配效应进行了诸多探讨。在流转的增收效应方面，土地流入户通过增加适度规模的土地面积实现了增收，流出户通过流转土地获得了稳定的租金及可观的非农就业收入。但值得注意的是，出租农田获得的租金在流出后的总收入中占比较低，农户经济地位的上升与出租土地不存在相关性或相关性很少[12]。因此，土地流入户与流出户的增收机制并不相同，应当分开讨论。在收入分配效应方面多采用比较流转前后的基尼系数，得出流转过后收入差距的结果，不能很好地突出转入规模所带来的边际影响;加之我国各地经济发展并不相同，采取宏观的研究方法并不能准确地体现中小城市土地流转的收入效益。因此，本文以山东省聊城市茌平区种粮大户和家庭农场等土地流入方的农户家庭总收入为研究对象，选用多元线性回归模型和分位数回归模型探究土地流入户的收入效应及收入分配效应，以期为茌平区等类似经济欠发达地区的土地流转政策的完善提供现实依据。

2 理论分析

我国东部地区经济的迅速发展带动了农村劳动力逐渐向非农产业转移，剩余的土地流入市场得以重新分配。当放弃土地的机会成本小于职业转变带来的预期收入，农民会选择出让土地。农户转入土地，一方面增加了农业生产中土地要素的投入，另一方面通过实现农业集约化经营增加了单位收益。土地经营规模在一定程度上决定了农户的收入。

相比于合作社的经营模式，种粮大户和家庭农场由于缺乏必要的技术支撑及产品销售平台，因此转来的土地多用来种植粮食作物，而不是选择单位经济价值更高的大棚、养殖等经营类型。加之从全区域而言，人均务工收入要明显高于人均务农收入，农户为了经营土地，所放弃的机会成本过高，与为了充分利用剩余劳动力而增加一定种植面积的小农户相比，扩大土地规模对于大户而言带来的增收效果或许并不理想。

基于以上分析，本文提出两点假说。

假說1：转入土地提高了农户的总体收入水平。

假说2：土地流入对于资源禀赋较高的大农户而言发挥的效益有限，可能会导致农户间的收入差距缩小。

3 数据来源与模型设定

3.1 调查方法与数据来源

基于数据的可获得性及统计的有效性考虑，依次进行村庄调查和农户调查。在对村干部或村会计进行采访的基础上进行农户调查，对种植大户、家庭农场等承包方采取基于问卷调查形式的入户调查，内容主要包括农户家庭人口组成、收入结构、经济状况、土地承包情况、流转规模等。调研地区为山东省聊城市茌平区，总面积为1 003.36km2，辖10个镇和1个乡，980个自然村。目前全区内已经有16.9%（0.98hm2）的耕地参与了土地流转。调研组调研时间为2019年2月，调查内容为农户的土地流转和2018年的家庭收入状况。在具体调查过程中依据分层随机抽样的原则，从11个乡（镇）中随机选取4个乡镇，进而选取19个行政村，在村内随机走访130余人，剔除问题问卷18份后，回收有效问卷113份，并对数据进行初步分析。

3.2 研究方法与模型设定

由于通常农户收入的对数符合正态分布，因此在C-D生产函数模型的基础上，依据韦惠兰等[13]的研究成果，建立收入效应和收入分配效应的半对数收入回归模型，分别如下：

Inmoney=β0+β1 landin+Σαi OV+ε            （1）

线性回归模型是一种基于最小二乘法的均值回归，体现的是自变量对因变量条件期望的影响，故可用于探究土地转入规模对农户家庭人均收入的整体影响，分析土地流入的收入效应。

模型（1）中，lnmoney为农户年纯收入的对数;β0为常数项;土地流入规模landin为核心自变量;OV是结合其他学者的研究最终选取的其他控制变量，包括laborate，workrate，age，techrate，prearea（见表1）;β1、αi分别为核心自变量和控制变量的系数;ε为随机扰动项。

Quantθ [lnmoney|X]=β0，θ+β1，θ landin

+Σαi，θ OV+εθ                                                                            （2）

分位数回归法用多个分位函数估计总体模型，从而起到对普通最小二乘法的扩展作用。因分位数可以更为详细地刻画回归的条件分布形态，故适用于探究土地转入规模对不同收入层次农户的边际影响，分析土地流转的收入分配效应。

模型（2）中，Quantθ[lnmoney|X]代指农户在θ（0<θ<1）分位点上，农户年纯收入的对数;β0为在θ分位点上的常数项;土地流入规模landin为核心自变量;OV为其他控制变量，变量设定同模型（1）;β1、αi分别为对核心自变量和控制变量在θ分位点上进行参数估计求得的系数;ε为在θ分位数上随机扰动项。

具体变量描述及统计性分析见表1。

4 实证过程与结果分析

4.1 样本特征描述

数据初步分析显示被访户主年龄多为30～50岁，受访者大部分受教育程度不高。总人口数为3或4人的家庭居多，家庭成员中务工人数在1人及以下的占77.68%，大部分家庭仍以务农为主。务工收入占总收入中的比例在10%以下的为44.14%，主要原因是农村的中老年男性劳动力多在农闲时才会外出务工，因此务工收入不能完全代替务农收入成为总收入的支柱。具体情况见表2。

土地流入情况还处于低水平初级阶段，多是村民通过村集体自发进行，面积多集中于0.67hm2以下（56.25%），主要原因是国家取消了农业税后，种地的收益有了较大提高，在没有其他可靠的就业机会的前提下，适当扩大种植面积便成为不二之选。有的农户是为了防止亲朋的土地撂荒而转入土地来耕种[14]，这一部分农户流入的面积相对较小。少数农户可以通过流入较大规模的土地（多为0.67hm2以上）实现经济作物种植和养殖等非粮食作物种植模式，以实现较好的经济收益。具体情况见表3。对样本的简单描述不能检验内部的潜在规律，需要借助模型予以佐证。

4.2 多元线性回归结果分析

在state软件中对多元回归模型的参数进行估计并对结果的平稳性进行检验，由于数据存在异方差，故在回归时使用稳健标准误，从而使显著性结果更加稳健，列举的标准误为稳健性标准误（见表4）。从调整后的R2看出模型拟合效果较好，F值、P值分别为19.82、0.000 0，能有效证明土地流入的收入效应。

核心变量土地转入规模的系数为正，表明多转入1hm2的土地，总收入增加17.6%，证明了假设1，转入土地有效地提高了农户的总收入水平。控制变量户主年龄对农户收入是负面影响，其余控制变量为正向影响且在不同水平上通过了显著性检验，具有较强的说服性，有利于在不同分位点上开展深入研究。

4.3 分位数回归结果分析

在state软件中对分位数回归模型的参数进行估计并对结果的平稳性进行检验，选取农户家庭总收入的0.1、0.3、0.5、0.7、0.9个分位点进行分位数回归，依次考察各要素对低收入的农户、较低收入的农户、中等收入的农户、较高收入的农户和高收入的农户家庭收入边际影响的变化情况，进而依據高梦滔等[15]的研究成果（土地转入对于低收入农户的影响大于较高收入的农户则意味着缩小收入差距，反之则是扩大收入差距）探究土地流入的收入分配效应。为削弱分位数回归模型误差项的未知干扰，表2中列举的标准误是用bootstrap技术得到的自助标准误。

结果显示，核心变量农地转入规模除在0.1、0.3、0.5、0.7分位点均通过显著性检验，且显著性较高。系数随着分位数由小到大而逐渐降低的规律表明了农地转入规模会缩小转入户之间的收入差距，用state软件画出的土地流入规模系数随分位数的变化情况图（见图1）直观地展示了系数递减的趋势，证明了假说2。根据实际调研情况分析，主要原因是农户更多地选择了保守经营，将流转来的土地种植粮食作物除外，种植技术和农产品销售平台的缺失也是土地流转未能充分发挥增收效应的原因。总的来说，增大种植面积对于收入较低的农户而言，能有效提高他们的收入，可以起到很好的扶贫作用，但是对于高收入水平的农户而言，扩大种植规模所能起到的增收效果并未达到预期。

控制变量中，务工人数占比在各分位数点均具有较高的显著性且系数为正，可见城镇化带来的务工非农就业机会具有显著的增收效果，这一点符合我国当前的社会情况。户主年龄除了高收入组未通过检验，其余均为负向影响。其余变量在各分位点的显著性程度不高，且非研究重点，因此本文不对其进行深入的探讨。

5 结论与建议

本文基于山东省聊城市茌平区的实地调研数据，探究转入土地的收入影响效应和收入分配效应，得出了以下结论。

（1）转入土地显著地提高了农户的总体收入水平，因此应当有序推动土地流转。但目前土地流转尚存在问题：转出与转入信息不对称，转出户难以寻找流转下方，而转入方苦于一家一户地谈判;流转合同签订的日期较短且租金往往多年不变，不利于农户扩大对土地的投资进而获取更高收益;土地流入方缺少对其农业经营能力的评估，盲目扩大规模面临较大的经营风险。为了有效推动土地流转，乡镇级相关部门应当提供专业的信息汇总及农户对接的流转服务组织，完善流转机制。在财政方面加大财政支出，使得到城市从事第二产业和第三产业并稳定下来的农户享有当地居民的基本保障服务。同时，为参与土地流转的农户提供贷款资金支持，大幅度提高金融服务的可得性。

（2）土地转入对低收入组农户的扶贫效果良好，有效地缩小了转入户之间的收入差距。但土地转入对于高收入水平的农户而言发展潜力不足，原因是种粮大户和家庭农场的经营模式缺少农业技术支持与可靠的销售平台。而合作社不仅通过减少采购物资过程中的信息不对称降低了生产成本，还为技术培训和技术示范活动的定期举办提供了平台。农业科学技术的推广有效地增加了农民收入，因此应该加强农民的合作意识，推动农户纷纷加入合作社。就本区域而言，有必要加快建立“合作社+家庭农场+农户”的经营模系，打造具有乡村特色的高质量农产品品牌。

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Impact of Land Transfer Scale on Farmers' Income Gap

Zhang Xinyu，Wang Yunqiu

（School of Land Science and Technology，China University of Geosciences（Beijing）， Beijing 100083）

Abstract：According to the questionnaire data obtained from field survey in Chiping District，Liaocheng City， Shandong Province，the impact of land transfer on farmer household income was investigated based on a multiple linear regression model，and a quantile regression model was used to estimate the scale of farmer transfer land The effect of income level on rural households is verified by comparing coefficients.The results show that the transfer of land can significantly increase farmers' income，but as the income level increases，the marginal benefit of land transfer gradually decreases，which leads to a reduction in the income gap between transfers.Finally， from the perspective of promoting farmers' income increase，relevant suggestions are proposed to promote land transfer and support the development of cooperatives.

Key Words：land inflow，income distribution，quantile regression