勞動力流動與農地流轉互動關系測度

摘要：勞動力與土地作為農村經濟發展的兩大生產要素，二者的配比直接關系到我國城鎮化、鄉村振興及城鄉融合發展。結合1995—2015年全國農村固定觀察點數據的實證研究發現，勞動力流動規模與農地流出互為顯著正向促進，而勞動力流動質量與農地流出互動關系不顯著;較長時期內，農地流出對勞動力流動規模影響大于勞動力流動規模對農地流出的影響，勞動力流動質量則會抑制農地流出，但抑制作用趨于減弱;勞動力流動質量與農地流出依賴自身慣性發展態勢明顯，而勞動力流動規模受自身慣性影響較小。因此，政府在穩定勞動力非農就業的同時，應積極尋求其他更加有效激勵農地流轉的政策工具，穩步推進農地流轉，最終實現二者的同步發展。特別是針對農地流轉對自身發展態勢的依賴慣性，以及對勞動力流動規模的積極影響，政府要出臺相應激勵政策，加快新型農業經營主體培育，解決農地的不完全契約問題。

關鍵詞：勞動力流動;農地流轉關系;城鄉二元結構;新型城鎮化

基金項目：國家社會科學基金項目“農戶分化視角下農村勞動力流動與土地流轉的互動發展研究”（15BJY087）

中圖分類號：F301 ? ?文獻標識碼：A ? ?文章編號：1003-854X（2020）02-0057-07

勞動力與土地作為農村經濟發展的兩大生產要素，二者的配比直接關系到我國城鎮化、鄉村振興及城鄉融合發展。勞動力流動、農地流轉作為要素流動與重組的重要途徑，其同步發展成為衡量經濟發展的關鍵指標。隨著我國城鄉二元戶籍的松動，城市勞動力市場逐步放開，勞動力在城鄉間、產業間、地區間等開始大規模流動。據國家統計局數據顯示，2018年我國農村勞動力流動規模已達2.88億人，但合乎邏輯的大規模農地流轉并未發生，我國農業仍以小農經營為主，農地流轉明顯滯后于農村勞動力流動。

一、文獻述評

對于勞動力流動與土地流轉的研究文獻較多，早期研究大多基于單一維度，主要關注其理論基礎、流動動因、流轉模式、制度演變等，但未考慮要素間的影響作用①。后期大量學者開始從微觀視角關注勞動力和土地兩大要素流動的單向影響，由于指標選擇、數據來源、計量方法等的差異，已有研究尚未有定論，而且這類研究通常存在兩個問題：一是理論假設大多為一類要素流動行為是另一類要素流動行為的原因或結果，在模型設置時，通常將另一種要素流動行為假定為由市場決定的外生變量，而忽視了解釋變量的內生性問題②;二是單向影響研究雖能在一定程度上解釋要素流動的內在機理，但仍缺乏二者互動的理論基礎與關系驗證③。

基于此，有學者對勞動力流動與農地流轉互動關系展開探索，一類關注互動理論研究，分別從不同理論視角研究二者的內在機理。邱長生、張成君等（2008）利用碰撞理論和中間過渡狀態理論分析認為農村勞動力流動和土地流轉的同步發生必須達到一定條件之后經過多次“碰撞”才能實現④;陳秧分等（2010）基于農戶生產決策理論認為勞動力非農就業與農地租賃行為發生取決于農戶要素相對豐裕程度⑤;仇童偉、羅必良（2018）基于農地產權的理論視角，認為國家賦權構成了農地和勞動力要素配置的主導因素，國家賦權的強化程度會影響勞動力非農就業與農地流轉⑥。另一類則關注互動關系測度，基于微觀數據分析互動程度及互動邏輯，通過勞動力流動速率和農地流轉速率指標測算，發現勞動力流動與農地流轉存在動態不一致，且農地流轉明顯滯后于勞動力流動，未達到耦合協調的良性互動狀態⑦;基于家庭內部分工理論研究分析認為，勞動力流動與農地流轉之間存在制約關系⑧。還有學者用聯立方程模型、MvProbit模型等解決內生性問題，分析勞動力流動與農地流轉的互動關系及關聯邏輯，通過“非農就業勞動力占比”、“是否轉出農地”、“是否轉入農地”等指標測度勞動力流動與農地流轉的互動關系，由于指標及模型選擇的差異，尚未形成統一結論⑨。

整體上來看，上述文獻不同程度地豐富了勞動力流動與農地流轉的研究，但仍存在以下不足。首先，現有文獻雖對二者互動機理及互動關系研究取得了一定進展，但對于長期動態演變特征及影響效應則較少涉及;其次，現有文獻多是基于農戶調研數據的截面回歸分析，且實證模型對勞動力流動與農地流轉的內生性處理有待商榷;最后，在指標選擇上，大多數文獻側重勞動力流動規模而忽略其就業質量，側重當期效應而忽略滯后效應。為彌補上述不足，本文從東中西部出發，利用1995—2015年全國農村固定觀察點數據，基于勞動力流動的規模與質量指標，分別構建面板向量自回歸（PVAR）模型，將勞動力流動與農地流轉納入同一內生系統，在保持各變量獨立性的同時分析二者互動關系，并對未來較長時期內的影響效應進行考量，以期提出更具操作性的政策建議。

二、互動機理及理論假說

（一）關于勞動力流動規模與農地流轉的互動機理

1. 勞動力流動規模通過勞動力流失效應影響農地流出。隨著城鎮就業體制與戶籍制度改革的不斷深化，早期的勞動力流動在一定程度上緩解了我國農業的“過密化”狀態，改善了勞動力與土地要素的不匹配。伴隨工業化、城鎮化的快速發展，非農勞動力市場需求旺盛，勞動力流動規模持續擴大，農業勞動力呈現過度流失現象，農地拋荒、“民工荒”、“誰來種地”等一度成為學界關注的話題，土地和勞動力要素匹配凸現新的失衡。非農勞動力比重較高，農戶開始尋求新的要素匹配模式，主要通過改變家庭種植結構（“趨糧化”）⑩、改變家庭勞動力結構（“男工女耕”）、使用機械替代勞動力等途徑，改變農業生產要素投入數量與結構。但對于非農勞動力比重較高家庭，其調節作用有限，故農地流出成為更優選擇。近年來，隨著子女隨遷、女性勞動力流出等規模擴大，家庭化流動明顯，更進一步推動了農地流出。

2. 農地流出通過擠出效應促進勞動力流動規模。近年來，農地確權和三權分置改革的實施為農地流轉注入了新的活力，農地流轉市場化水平不斷提升。新型農業經營主體的多元化發展、農業科技的大力推廣、農業機械和肥料的價格下降及農業社會化服務的不斷完善，使得農地規模經營成為可能，農地流出對勞動力產生擠出效應，大量農業勞動力得到有效釋放。作為理性經濟人的農民，追求家庭效用最大化原則，合理配置家庭資源，提高具有非農比較優勢勞動力的非農就業水平，勞動力流動規模擴大。因此，農地流出有助于提高家庭勞動力非農就業比例。

基于上述分析，提出假說1：勞動力流動規模與農地流出互為正向促進關系。

（二）關于勞動力流動質量與農地流出的互動機理

1. 勞動力流動質量會通過家庭收入結構變化影響農地流出。隨著勞動力流動規模的加大、勞動力非農就業年限的增加、非農就業技能的提高，家庭非農收入比重逐漸上升，改變了原有以農業收入為主的家庭收入結構。據國家統計局數據顯示，2017年我國農村居民可支配收入構成中非農收入占比高達53.1%，而農業收入占比僅為18.8%。農業收入重要性的降低使得農戶對農業的依賴程度下降，農業的增收功能弱化，因此，理論上非農收入占比較高農戶會選擇流出農地。但現實情境并非如此，原因有二：一是農地流入需求不足，新土地經營者的缺位、農地流轉市場的不完善、較高的農地流轉成本等導致了農地流入的需求不足;二是非農收入與農業收入的差距加大雖然使土地承載的生計保障、增收功能減弱，但農戶對土地的持有轉向對土地承包權較高的收益預期，故更傾向于將土地作為增值性資產長期持有，因此勞動力就業質量會抑制農地流出。

2. 農地流轉通過能力效應提升勞動力流動質量。農地流出為勞動力流動提供基礎保證，非農就業意愿較強的農村勞動力有更多閑暇時間，參加以就業穩定性為導向的引導性培訓和職業技能培訓，提高農村勞動力的非農就業能力、經濟生產能力與社會適應能力等，從而有效提升其人力資本水平，促進勞動力非農就業質量改善。

綜上所述，提出假說2：勞動力流動質量抑制農地流出，但農地流出對勞動力流動質量有促進作用。

三、模型構建與變量說明

（一）模型構建

現有研究勞動力流動與農地流轉關系的文獻大多借助傳統計量回歸模型進行實證分析，這類做法對于模型中變量可能存在的內生性問題通常難以解決，極易造成模型設定有誤、估計值不滿足無偏性等一系列問題。有些學者也會采用工具變量來解決內生性，但對于同一問題，學者選擇的工具變量差異較大，從而使得模型分析結果不一，進而波及對勞動力流動、農地流轉及互動關系與影響機制的全面刻畫。考慮到二者存在的雙向反饋作用，且影響程度呈現動態演變趨勢，本文將借助內生性的面板向量自回歸（PVAR）模型進行分析。

向量自回歸模型（VAR）由Sims提出，他認為可將模型所涉及的變量視為一個內生系統來處理，為此構建了非約束性向量自回歸模型（VAR），用于更加真實地研究變量間的互動關系;Holtz-Eakin等通過引入截面數據進一步擴大樣本容量，放松了對時序數據的長度要求和平穩性假設，能更好地反映個體異質性對模型參數的影響，并構建了面板向量自回歸模型（PVAR）;后經Mccoskey、Kao、Arrellano等的進一步完善，以及Love等對PVAR模型的實踐應用進行補充，使得PVAR分析技術更加成熟，這為宏觀動態研究提供了更強有力的分析工具。本文擬構建如下兩個PVAR模型。

上式中，i代表所選取的個體截面地區，t代表涉及年份，rL1、rL2、rTR分別代表勞動力流動規模、勞動力流動質量、農地流轉規模，等式右邊的μi和wt分別為不同地區的個體固定效應和時間效應列變量，г0和гj為待估參數，p為滯后階數，εi，t為隨機擾動項。

（二）變量說明

1. 非農勞動力占比（rL1）。該指標主要測度勞動力流動規模，用所在地區從事非農就業的勞動力數量除以農村家庭人口來表示。本文研究內容主要是關于農村勞動力和土地資源的要素配置問題，因此對于農村勞動力流動的界定更側重于其從農業向非農產業的流動。根據全國農村固定觀察點數據匯編指標解釋，本文的農村流動勞動力主要針對戶籍為農村戶口、但全部或大部分收入來自于非農活動的勞動力，既包括從事受雇于非農產業勞動者，也包括非農活動經營者，既包括本地非農就業，也包括外出非農就業的勞動力。

2. 非農收入占比（rL2）。該指標主要測度勞動力流動質量，其實質則為非農就業質量，學者通常將非農收入作為其經濟性指標。因此本文采用勞動力非農收入比重作為勞動力流動質量的測度指標，用樣本地區非農就業收入占農村家庭總收入比重表示。鑒于上述對于農村流動勞動力的范疇界定，這里的非農就業收入指本地非農工資性收入、外地非農就業工資性收入及從事非農經營活動等的收入總和。

3. 農地流出占比（rTR）。該指標主要測度農地流轉規模，學界對于農地流轉測度最常見指標分別為農地流轉率、農地流出率與農地流入率。由上述可知，家庭勞動力非農就業與農地流出關系密切，對于同一農戶而言，農地流出與流入可能同時發生，農地流轉大多發生于村莊內部或熟人之間，為保證指標的精確性，本文采用年初家庭經營轉包田面積與年內家庭凈流出面積之和除以年末家庭經營耕地總面積來表示。

（三）變量來源與描述性統計分析

變量指標均來源于《全國農村固定觀察點調查數據匯編》，樣本數據是東部、中部、西部地區1995—2015年的平衡面板數據。表1給出了各變量指標的描述性統計結果，從分地區的靜態數值表現來看，各地區非農勞動力比重遠高于農地流出比重，即農地流轉滯后于勞動力流動;東部地區勞動力流動比重最高，西部和中部地區基本持平，但均低于全國水平0.402;就勞動力非農收入占比而言，東部地區相對穩定，其非農收入占家庭總收入超過一半，而中部和西部地區均較低，分別為42.5%、46.96%，中部地區偏低的主要原因是農業收入絕對值較大，拉低了該項指標;全國平均農地流出水平為10.9%，中部和東部地區農地流出率較高，分別為20.3%、16.9%，西部地區較低僅為9.3%。相較于西部地區，東部地區較高的經濟發展水平以及中部地區良好的耕地環境，為農地流轉提供了適宜的外部條件，與我國事實相符。

四、實證結果分析

本文采用Stata14.0軟件，對面板向量自回歸（PVAR）模型1和模型2進行實證分析，大致分為以下幾個步驟：首先進行變量平穩性檢驗，然后確定模型滯后階數，最后進行模型GMM估計、脈沖響應分析和方差分解等實證，逐步深入分析勞動力流動與農地流轉的互動關系及影響效應。

（一）平穩性檢驗及滯后階數選擇

考慮到本文面板數據時間跨度較長，其自帶的時間趨勢性質會使經濟變量不滿足模型的平穩性要求，因此有必要對各指標進行平穩性檢驗。作為平衡面板數據，本文采用同質單位根準則（LLC）和異質單位根準則（IPS）進行聯合檢驗，結果發現農地流出比重（rTR）為非平穩變量，但所有變量的一階差分序列均至少在5%水平上通過了顯著性檢驗，因此本文采用各變量的一階差分序列進行PVAR模型估計。

PVAR模型滯后期選擇與VAR模型原理相同，考慮到參數估計的有效性，本文根據赤池信息準則（AIC）、貝葉斯信息準則（BIC）和漢南-奎因準則（HQIC）選擇最優滯后期（見表2）。檢驗結果發現兩組模型的最優滯后期階數均為1階，這將會極大程度避免因滯后階數較多而造成樣本自由度過度損失這一后果。

（二）GMM估計結果分析

本文構建的PVAR模型既包含時間效應又包含個體固定效應，由于固定效應和滯后的因變量相關，因此為避免系數估計的有偏性，通常采用均值差分法去除時間效應影響。本文采用“前向均值差分法”（Helmert過程）去除固定效應影響，從而保證滯后變量和轉換后的變量呈正交化，采用廣義矩估計方法（GMM）進行參數估計。本文主要采用連玉君pvar2命令進行分析，結果見表3所示。

模型1結果顯示，勞動力流動規模與農地流轉互為正向顯著促進。對于被解釋變量為勞動力流動規模，滯后一期農地流出占比增量系數為正，且在1%水平上通過顯著性檢驗，說明滯后一期農地流出面積增大會顯著促進當期勞動力非農流動，即農戶會選擇先流出農地再實現非農就業。對于被解釋變量為農地流轉，滯后一期勞動力流動占比增量系數也為正，且在5%水平上通過顯著性檢驗，即上期勞動力非農流動顯著促進當期農地流出，這意味著農戶會先實現勞動力非農就業后流出農地。該結論也得到了相關研究佐證，洪煒杰等（2016）研究認為勞動力非農轉移對農地流轉行為的影響存在門檻效應，并通過測算推斷當農戶勞動力轉移比例達到0.4才能促進農地流轉，而本文全國樣本數據測算的勞動力流動比例為0.402（見表1），因此該結論具有一定的合理性。另外，從系數值來看，上期農地流轉對當期勞動力流動規模的正向影響效應更強。

模型2結果顯示，勞動力流動質量與農地流轉的互動關系不顯著。對于被解釋變量為勞動力流動質量，滯后一期農地流出占比增量系數為0.315，但未通過顯著性檢驗，說明上期農地流出規模對本期非農收入占比有正向影響不顯著。被解釋變量為農地流出時，滯后一期的非農收入占比增量系數為-0.0258，影響程度較低，且不顯著，即上期勞動力流動質量上升抑制了農地流出，使得農地流出增速緩慢下降，在某個節點甚至出現農地流出減少。

（三）脈沖響應分析

上述GMM估計結果較為細致地刻畫了變量間的互動關系，接下來我們通過脈沖響應函數對變量間的長期動態效應進一步分析。脈沖響應函數主要考察模型中某一內生變量的正交化形式對系統中其它內生變量當期值和未來值的影響。考慮到本文面板數據的時序長度，設定沖擊期數為10期，利用蒙特卡洛（Monte Carlo）實驗模擬500次，得到兩組變量的正交化脈沖響應函數圖（見圖1）。橫軸代表預測期數，縱軸為脈沖響應程度，脈沖響應兩側曲線表示95%的置信區間。

1. 從模型1的脈沖響應函數來看，針對本期農地流出占比增量（drTR）的一個標準化沖擊，非農勞動力占比增量（drL1）產生了明顯的正向波動，且在第1期達到峰值，接近0.026，然后持續下降甚至轉為負值，繼而上升轉為正向，振幅明顯減小，最后逐漸收斂于0，總體累積效應為正。這說明在較長時期內農地流出會持續推進勞動力流動規模擴大，并在第6期之后保持不變。反之，當非農勞動力占比增量（drL1）在本期發出一個標準化沖擊，農地流出占比增量（drTR）由負轉正，并在第1期達到峰值0.005，之后回落，且在第2期降到最低，然后反彈，但振幅減小，最后收斂于0，總體累積效應為正，說明勞動力流動會持續促進農地流出，也在第6期之后保持不變。總體而言，未來較長時期內，勞動力流動規模與農地流轉會保持正向促進作用，但受限于有效的要素資源稟賦，影響效應均在第6期之后保持不變;從峰值可知，農地流轉對勞動力流動規模的影響效應更大。

2. 從模型2的脈沖響應函數來看，農地流出占比增量（drTR）在本期發出一個標準化沖擊，勞動力非農收入比率（drL2）增量會相應快速上升，并在第1期達到峰值約為0.005，之后下降，直至零點，即在該時間節點非農收入占比達到最大，隨后下降，在第2期回到谷底，之后開始反彈，幅度減小，反復波動最后收斂于0，累積效應為正，但正值較小，這意味著較長時期內農地流出對勞動力流動質量有促進作用。而對于非農收入占比增量（drL2）的一個正交化沖擊，農地流出比率增量（drTR）從初始負值急劇上升，并在臨近第1期由負轉正，即在該時間段內農地流出比率一直處于下降趨勢，之后直至第2期，農地流出比率開始上升，隨后基本收斂于0，累積效應為負，這說明在較長時期內非農收入占比對農地流出有抑制作用，并逐漸減弱，且在第2期保持不變;從峰值來看，農地流轉對勞動力流動質量影響效應更大。

（四）方差分解

方差分解是通過測度沖擊對內生變量變化的解釋力度，評價沖擊變量對內生變量變化的貢獻度，這有利于深入分析勞動力流動與農地流轉的互動關系和影響程度，因此可以作為脈沖響應的補充分析。

從脈沖響應圖1可知，模型中變量在第6期均已具備較好的穩定性，因此本文依照第6期的相應數值對勞動力流動規模與農地流出、勞動力流動質量與農地流出之間的相互關系及影響程度加以解釋。

首先，變量自身解釋力度。由表4可知，勞動力流動質量的自身貢獻度高達97.2%，農地流出次之，勞動力流動規模最低僅為59%，這意味著勞動力流動質量與農地流出依賴自身慣性發展態勢更為明顯。其次，關于模型1中影響因素解釋力度。農地流出占比增量（drTR）對非農勞動力占比增量（drL1）的貢獻度為0-41%，反之則僅為4.7-13.1%，說明農地流出對勞動力流動規模的推動作用更大。再次，關于模型2中影響因素解釋力度。農地流出占比增量（drTR）對非農收入占比增量（drL2）的貢獻度在0—2.8%，而非農收入占比增量（drL2）對農地流出占比增量（drTR）的貢獻度則由5.7%降為4.9%，說明較長時期內非農就業質量的提升對農地流出的抑制作用會逐漸削弱，與脈沖響應分析結果相吻合。

五、研究結論與建議

本文實證考察了勞動力流動和農地流轉之間的互動關系及動態影響效應，結論如下：（1）PVAR模型GMM估計實證結果顯示，勞動力流動規模與農地轉出互為正向顯著促進;而勞動力流動質量與農地流出互動關系不顯著。（2）從脈沖響應分析來看，未來較長時期內，勞動力流動規模與農地流轉會保持正向促進作用，且農地流轉對勞動力流動規模的影響效應更大;非農收入占比對農地流出有抑制作用，但逐漸削弱，農地流轉對勞動力流動質量影響效應更大。（3）方差分解結果表明，勞動力流動質量與農地流出依賴自身慣性發展態勢明顯，而勞動力流動規模受自身慣性影響較小;農地流出對勞動力流動規模的貢獻度最高，勞動力流動質量對農地流出的貢獻度逐漸降低，與此對應的抑制作用逐漸削弱。

基于上述研究結論，要實現勞動力流動與農地流轉的同步發展，需要多重政策目標的有效整合。具體政策建議如下：一是借助勞動力流動規模與農地流轉的正向互動機制，針對異質性農戶對兩種要素流動行為的不同選擇順序，結合要素的滯后效應，政府可采取相應措施進行積極引導，使微觀農戶得以實現勞動力與土地資源的有效配置;二是針對農地流轉對自身發展態勢的依賴慣性，以及對勞動力流動規模的積極影響，政府應積極尋求其他更加有效激勵農地流轉的政策工具，出臺相應激勵政策，加快新型農業經營主體培育，推進農地制度改革，如持續推進農地確權改革，解決農地的不完全契約問題，促進農地流轉市場的不斷完善，科學穩步推進農地流轉速度和規模，穩步提高勞動力非農就業質量，從而實現農地流轉與勞動力流動的同步發展;三是從勞動力流動質量對農地流轉的影響來看，需要解構兩者間的負向抑制關系，政府一方面應加強農民技能職業培訓力度，提高非農收入水平，加速農民工市民化進程;另一方面則要大力發展現代農業，提高農地流轉租金，穩定農戶土地持有預期，積極探索農地退出機制，引導非農收入占比較高家庭理性退出承包權，并保障相關配套制度的聯動性，保證農地流轉的順暢推進。

注釋：

① 劉衛柏、李中：《新時期農村土地流轉模式的運行績效與對策》，《經濟地理》2011年第2期。

② 林善浪、王健、張鋒：《勞動力轉移行為對土地流轉意愿影響的實證研究》，《中國土地科學》2010年第2期。

③ 冷智花、付暢儉、許先普：《家庭收入結構、收入差距與土地流轉——基于中國家庭追蹤調查（CFPS）數據的微觀分析》，《經濟評論》2015年第5期。

④ 邱長生、張成君、沈忠明、劉定祥：《農村勞動力轉移與土地流轉關系的理論分析》，《農村經濟》2008年第12期。

⑤ 陳秧分、劉彥隨、王介勇：《東部沿海地區農戶非農就業對農地租賃行為的影響研究》，《自然資源學報》2010年第3期。

⑥ 仇童偉、羅必良：《農業要素市場建設視野的規模經營路徑》，《改革》2018年第3期。

⑦ 侯明利：《勞動力流動與農地流轉的耦合協調研究》，《暨南學報》（哲學社會科學版）2013年第10期。

⑧ 錢忠好：《非農就業是否必然導致農地流轉——基于家庭內部分工的理論分析及其對中國農戶兼業化的解釋》，《中國農村經濟》2008年第10期。

⑨ 錢龍、洪名勇：《非農就業、土地流轉與農業生產效率變化——基于CFPS的實證分析》，《中國農村經濟》2016年第12期。

⑩ 檀竹平、洪煒杰、羅必良：《農業勞動力轉移與種植結構“趨糧化”》，《改革》2019年第7期。

錢龍、陳會廣、葉俊燾：《成員外出務工、家庭人口結構與農戶土地流轉參與——基于CFPS的微觀實證》，《中國農業大學學報》2019年第1期。

孔祥智、張琛、張效榕：《要素稟賦變化與農業資本有機構成提高——對1978年以來中國農業發展路徑的解釋》，《管理世界》2018年第10期。

趙軍潔、吳天龍：《糧食布局、非農就業與土地流轉——基于CHIP2013的分析》，《江西財經大學學報》2018年第1期。

李榮耀、葉興慶：《農戶分化、土地流轉與承包權退出》，《改革》2019年第2期。

羅明忠、羅琦：《農村轉移勞動力就業能力對其非農就業穩定影響的實證分析》，《貴州社會科學》2015年第6期。

朱文玨、羅必良：《農地流轉、稟賦效應及對象歧視性——基于確權背景下的IV-Tobit模型的實證分析》，《農業技術經濟》2019年第5期。

王佳月、李秀彬、辛良杰：《中國土地流轉的時空演變特征及影響因素研究》，《自然資源學報》2018年第12期。

洪煒杰、陳小知、胡新艷：《勞動力轉移規模對農戶農地流轉行為的影響——基于門檻值的驗證分析》，《農業技術經濟》2016年第11期。

作者簡介：侯明利，河南師范大學商學院副教授，河南新鄉，453007。

（責任編輯 ?陳孝兵）