農業勞動力轉移對農地流轉的影響

高延雷 王秀東 林龍飛 田媛

摘要：農業勞動力轉移對農地流轉的影響一直是學術界關注的重要議題，但農戶風險偏好情境下的異質性討論仍不充分。為此，在引入農戶風險偏好因素后，基于2019年中國農村微觀經濟數據，利用Probit模型實證考察農業勞動力轉移對農地流轉的影響效應。結果顯示：農業勞動力轉移顯著提高農地轉出行為的發生概率，并且具有明顯的農戶風險偏好異質性，表現為風險厭惡型農戶在面臨勞動力供給約束時更傾向將農地轉出，但該效應在風險偏好型農戶群體不顯著。此外，農業勞動力轉移對農地轉出規模具有顯著正向影響。文章認為應關注農業勞動力轉移影響農地流轉的農戶風險偏好情境依賴性，疏通農地流轉的堵點，助力實現農業規?；?/p>

關鍵詞：農業勞動力轉移；農地流轉；風險偏好；異質性

一、引言

城鄉二元結構背景下，出現大規模農村勞動力轉移就業的現象，導致農業勞動力供給數量不斷減少，農村地區人力資本水平明顯下降。根據國家統計局公布的數據，截至2020年年底，全國農民工總量達到2.86億人，其中外出農民工1.70億人，外出農民工中，年末在城鎮居住的進城農民工高達1.31億人①。另外，第七次全國人口普查數據顯示，居住在鄉村的人口為5.10億人，比2010年減少1.64億人，鄉村人口占比僅為36.11%②。在上述情境下，農業勞動力轉移對農村要素市場造成了巨大沖擊，農村要素結構不斷調整并進行再配置，在此過程中規避要素錯配陷阱，推動農業規?；?，并進一步提高生產效率成為一項重要的目標指引。事實上，在農業勞動力轉移引發的諸多資源配置策略中，農地流轉被認為是實現要素結構優化，并且利用規模經濟優勢提高農業生產效率的優選方案[1-2]，也因此，勞動力與土地要素的關系問題一直吸引著學術界的廣泛關注和深入討論。

現階段，關于農業勞動力轉移與農地流轉關系的問題，學術界的主流觀點主要有以下兩個方面：第一，農業勞動力轉移形成農業勞動力供給約束，農業勞動力供給越發不足，從而促進農地流轉。進一步地，諸多學者還認為農業勞動力轉移是形成和擴大農地流轉市場，決定流轉行為與規模的關鍵因素[3-4]。第二，有些學者的觀點與上述研究結論不一致，并認為農業勞動力轉移不必然帶來農地流轉市場的活躍，而是存在多種異質性（例如轉移者性別、轉移距離和轉移時間等）和明顯的階段性特征[5]。相關主張的理論邏輯在于，按照分工理論，為實現家庭收入的最大化農戶會根據家庭成員務農或務工的比較優勢進行分工，其中一部分家庭成員留守農村經營土地，而另一部分成員則參與非農務工就業[6]。在家庭內部分工模式下，盡管存在勞動力的流動，但并不意味著農戶會放棄土地資源的經營權而將其轉出，最終呈現農業勞動力轉移與農地流轉無關亦或階段性特征的結論。

不可否認，現有文獻為本文研究提供了重要的理論基礎和經驗借鑒，但針對農業勞動力轉移與農地流轉的關系問題學術界尚未達成共識，仍然需要尋找新的視角和方法進行深入探討。根據現有的文獻，本文認為已有研究可能存在兩點不足：一是忽略了農戶風險偏好因素。事實上，農業勞動力轉移與農地流轉兩種行為均暗含著潛在風險，此時農戶的決策及其行為將會受到自身風險偏好的影響。這意味著，利用計量模型估計農業勞動力轉移對農地流轉的影響效應時，如果遺漏農戶風險偏好變量會不可規避地受到模型內生性問題的挑戰，研究結果的準確性和結論的可信性難以認可。二是實證模型的設置較為單一?，F有文獻大多是基于參數模型估計農業勞動力轉移對農地流轉的影響，但參數模型的可靠性依賴于樣本總體分布的特殊假定和方程形式的正確設定，這使得研究結論的偶然性增加，相應的穩健性不強。

鑒于此，本文在以下兩個方面做出新的嘗試。第一，引入農戶風險偏好程度變量。本文的回歸方程中加入農戶風險偏好變量，克服遺漏重要變量導致的內生性問題，并進一步考察農業勞動力轉移影響農地流轉的農戶風險偏好情境的異質性，試圖得到更為準確的參數估計，并對現有的研究結論做出一定程度的拓展。第二，放松樣本總體分布形式的假定。本文利用多種參數模型估計農業勞動力轉移影響農地流轉的邊際效應，然后借助參數模型檢驗二者關系的穩健性，使得由于模型設定以及樣本分布特殊假定導致偶然結果的可能性降低。

二、理論分析

農業勞動力轉移對農地流轉的影響屬于生產決策的研究范疇。根據“理性經濟人”假設，農戶家庭在農業內部、農業與非農產業之間配置生產要素以實現效益最大化。一般而言，城鄉二元結構下，農戶從非農業部門獲取的工資收入高于勞動力投入農業部門的邊際收益，基于工資水平與邊際收益的比較，農戶家庭則選擇將部分勞動力配置到非農業部門，從而呈現明顯的農業勞動力轉移趨勢。一個直接的結果是，農村地區人力資本嚴重流失，使得農業部門的人口結構出現婦女化、兒童化以及老齡化的弱勢局面，農村地區的人力資本嚴重流失，形成勞動力供給約束并呈現逐步收緊的發展態勢，導致農業勞動力供給越發不足。

在上述約束情境下，農戶家庭既有的勞動力與土地資源配置結構被打破且迅速走向失衡，表現為勞動力供給無法滿足一般性的農地經營需求，農業邊際收益增長停滯。農戶家庭則借助市場力量對土地資源進行重新配置，將農地轉出獲取穩定的租金收入成為一種理性決策。這意味著在農業勞動力供給約束的倒逼之下，農戶轉出農地行為的發生概率隨之提高，并且隨著約束的逐步收緊，勞動力和土地要素配置失衡加劇，農地流轉規模將增大。

此外，農業勞動力轉移加劇農業邊緣化趨勢，從而促使農戶放棄農地經營權而換取租金收入。農業勞動力轉移使農戶有更大的可能性獲取較高的工資性收入，并且工農收入差距十分懸殊。統計數據顯示，2020年農村居民工資性收入達到17 917元，經營性收入為5 307元③，前者約是后者的3.38倍。轉移農戶工資性收入的增長和趨高使得土地的社會保障功能逐步減弱，這對于存在農業勞動力轉移的農戶家庭而言，經營農地的積極性降低，農業漸趨邊緣化[7-8]。此時，農戶更加傾向把農地轉出以獲取穩定的租金收入。

但需要指出的是，在上述經濟活動過程中，外界不確定性及其衍生出的風險也是農戶重點關切的因素。事實上，農戶的生產行為往往需要經歷一個復雜的決策過程，尤其是在風險不可控和信息不對稱情境下，農戶的農業生產決策不僅要考慮收益最大化的目標，同時還需要考慮風險最小化的約束[9]。從農業勞動力轉移影響農地流轉的問題來看，當農戶家庭面臨農業勞動力供給不足的約束時，農地流轉行為發生與否均存在多種風險因素。具體而言，如果不參與農地流轉，農戶可能面臨預期收益不穩定、土地與勞動力結構匹配失衡以及農地粗放經營與棄耕等易于識別的“顯性風險”。如果參與農地流轉，農戶則可能面臨產權糾紛、契約機會主義、租金扯皮以及地力透支衰竭等不易識別的“隱性風險”[10-11]。這意味著，在分析農業勞動力轉移與農地流轉問題時，農戶風險偏好必然成為一個需要重點考量的因素。

一般而言，在具備相同的風險認知能力前提下，農戶的風險偏好不同，其行為決策差異明顯。其中，風險偏好者在面對預期不確定時會表現出較為積極的態度，并且做出積極的行為決策，而風險厭惡者往往表現為審慎的態度，遵循“避免災難”和“安全考慮”的標準而實施較為保守的策略[12]。根據上文的分析，農地流轉存在潛在的風險沖擊，那么農戶的行為決策則是基于對農地流轉的預期收益與潛在風險的評估，其決策必然受農戶風險偏好因素的影響。從現實情況來看，農戶的風險偏好程度呈現差異化特征，在進行風險識別后，其中一部分農戶表現出強烈的喜好且行為積極，有些農戶則持有明顯的厭惡態度且策略謹慎。換言之，對于不同的風險偏好者而言，當面臨農業勞動力轉移引致的勞動力供給不足的約束時，農地流轉行為也將呈現出差異。

三、模型設計、變量選取與數據來源

（一）模型設計

為討論農業勞動力轉移對農地轉出行為的影響，結合被解釋變量為二值選擇的數據特征，本文設置如下二分類Probit模型：

[Yi=α0+α1Mi+α2Xi+εi]? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? （1）

（1）式中，被解釋變量[Yi]表示第[i]個農戶的農地轉出行為，若農戶家庭發生了農地轉出行為取值為1，反之取值為0；[Mi]表示核心解釋變量，即農戶家庭[i]的農業勞動力轉移比例，是本文感興趣的變量；[Xi]為其他可能影響農地轉出行為的控制變量向量；[α0]和[α1]均為待估參數，[α2]為待估參數向量；其中[α1]可以反映農業勞動力轉移影響農地轉出效應的大??；[εi]為模型的隨機擾動項。

（二）變量選取

1.被解釋變量主要有兩個：是否轉出農地和農地轉出規模。中國農村微觀經濟調查問卷向被訪者詢問了“2019年您家是否流轉了耕地？”，并且設置“沒有”“轉出”“轉入”三個選項供被訪者選擇。本文保留選擇“沒有”和“轉出”的樣本，并將前者賦值為0，后者賦值為1，最終構建一個二分類變量。此外，本文關注的另一個被解釋變量為農地轉出規模，并利用農戶家庭轉出農地占其承包農地面積的比重來度量。需要說明的是，此處沒有采用農地轉出面積來衡量，主要是考慮到轉出面積依賴于農戶家庭的資源稟賦，農地轉出面積（絕對值）在農戶之間不具有可比性，而相對值則能夠有效克服該問題。從描述性統計結果來看，平均而言農地轉出比例為8%，農地流轉規模并不大，反映了當前我國仍然處于小規模農業階段的基本事實。

2.核心解釋變量包括兩個：農業勞動力轉移和戶主風險偏好程度。其中，農業勞動力轉移利用農戶家庭所有成員的外出務工天數來度量。本文根據問題“2019年您外出務工的天數”，并以家庭為單位對各成員的回答進行加總。對于戶主風險偏好程度指標，本文以SAPELLI等[13]的研究為基礎，利用農戶家庭交納保費支出來度量。一般而言，購買保險的主要目的是減少風險發生時的沖擊，農戶交納保費的支出越高，意味著其厭惡風險的程度越高，反之則表明農戶越偏好風險。從該角度來講，農戶家庭交納保費支出能夠比較好地反映戶主的風險偏好程度。

3.其他控制變量。為盡可能緩解由于遺漏變量造成的內生性問題，根據2019年中國農村微觀經濟數據庫涵蓋的指標，同時參考已有的相關研究[14-16]，本文從戶主特征、家庭特征和農地特征三個維度引入控制變量。其中，戶主特征包括性別、年齡、年齡平方、是否有配偶、受教育水平、自評健康狀況和是否為中共黨員。家庭特征包含家庭社會網絡強度、是否有家庭成員擔任村或鄉鎮干部、是否加入合作社、是否參加農業培訓四個變量。農地特征主要引入農業補貼、耕地細碎程度兩個變量。表1報告了各變量的定義和描述性統計的結果。

（三）數據來源

本文所用數據來源于中國農業科學院農業經濟與發展研究所于2019年組織實施的中國農村微觀經濟數據庫（Survey for Agriculture and Village Economy，SAVE）。SAVE數據庫收集了河北、河南、福建、吉林、陜西、云南、山東、安徽、黑龍江、湖南、四川、新疆等12省（區）的農戶數據，具體的抽樣規則為每個省份選取3個縣（市、區），每個縣（市、區）選取3個行政村，然后每個行政村隨機選取20個農戶進行問卷調查，新疆生產建設兵團選取200個農戶。該項調查的主要內容包括農戶家庭的基本特征、生產經營狀況、收支情況以及農戶的服務需求和村莊治理的參與和評價四部分內容，共涉及344個數據指標。在剔除存在關鍵變量值缺失和明顯異常值樣本后，篩選出用于本文實證分析的基準樣本。

四、實證結果與分析

（一）基準回歸結果分析

基準回歸采用二分類Probit模型進行估計，表2報告了模型各參數的估計結果。從結果可以發現，無論是引入控制變量還是不引入控制變量，農業勞動力轉移變量的系數估計值均在1%的統計性水平下顯著且影響方向為正，這表明農業勞動力轉移能夠有效促進農地轉出。農村地區年紀輕、素質高的群體持續流出，并逐步形成農業勞動力供給約束，表現為農村地區嚴重的老齡化、婦女化和兒童化人口結構，農業經營能力暴露出明顯的短板。在此情境下，勞動力節約型的農業經營方式必然成為農戶的一種理性選擇。因此，當面臨逐步收緊的勞動力供給約束時，農戶傾向將農地轉出，并實現與土地的解綁。通過農地流轉農戶可以獲取穩定的流轉租金，提高家庭的收入水平，從而彌補其基本的生活需要。從農地流轉市場需求的角度講，農業勞動力轉移為農業規?；峁┝税l展條件，留守農村的勞動力可以通過轉入農地的方式擴大經營規模，實現農業生產效率和收益的提升。在此過程中，農地流轉的需求市場不斷被擴大，在需求拉動下流轉租金上升，有助于進一步帶動農地轉出。

從控制變量的估計結果來看，系數的方向和顯著性與已有研究基本一致[17-18]。首先，戶主年齡與戶主年齡平方項均在1%統計水平下顯著，并且戶主年齡二次項的系數方向為正，表明戶主年齡對農地轉出行為的影響呈現“U”型結構。進一步地，計算得出拐點處的戶主年齡為50歲④，當戶主年齡小于50歲時，隨著年齡的增大，農戶轉出農地的概率逐漸降低，但跨過50歲以后，農地轉出的概率則隨戶主年齡的增加而上升。這可能與農戶經營農業的經驗與身體素質有關，50歲之前農戶的身體素質較高，并且農業經營經驗逐年壘增，具備經營農地的積極性和能力，從而抑制農地轉出。但跨過拐點后，受年齡增長的影響，以農戶體力、智力等為表征的農業經營能力明顯下降，進一步倒逼農戶轉出農地。

其次，虛擬變量“是否加入合作社”的系數估計值顯著，并且影響方向為正，表明農戶加入合作社能夠顯著提高其農地轉出概率。這可能是由于合作社發揮了有效的資源集聚作用，在農戶家庭承包耕地比較零散細碎時，轉入集中連片的土地面臨較高的交易成本，合作社具有聚少成多的組織優勢，可以有效降低流轉交易成本，促進農地轉出。此外，依托合作社所形成的集中連片土地更容易進入流轉市場，農戶的轉入意愿更強烈，對轉出行為的發生產生拉動作用。

再次，農業補貼變量的系數估計值顯著，表現為農戶家庭獲取的農業補貼支持額度越高，其轉出農地的概率越小，這與王亞運等[19]、繆書超等[20]的研究結論一致，表明農業補貼強化了農戶的產權意識，抑制了農地轉出。從另一方面講，農業補貼提高了農戶的經營預期收益，降低了轉出土地的意愿，轉出行為的發生概率相應降低。

最后，耕地細碎程度對農地轉出具有顯著的負向影響，即農戶家庭所擁有的承包地越細碎，農地轉出行為的發生概率越低。這可能是由于耕地分布越細碎，實現規?；碾y度增大，農地流轉的需求市場將隨之收緊，分布細碎的農地難以進入流轉市場，相應的轉出行為也難以發生。

（二）穩健性檢驗

1.替換為其他參數模型。為了驗證模型估計結果的穩健性，本文進一步采用線性概率模型（LPM）和Logit模型對模型參數進行估計，表3報告了模型各參數的估計結果。為便于系數估計值的經濟學解釋和比較，表3還報告了Logit模型各個變量的邊際效應。從線性概率模型的估計來看，核心解釋變量農業勞動力轉移的系數估計值在1%的統計水平下顯著且影響方向為正，表明農業勞動力轉移對農地轉出行為具有顯著的正向影響，且邊際效應為0.0164。Logit模型的估計結果顯示，農業勞動力轉移對農地轉出表現為顯著的正向影響，邊際效應為0.0171，與線性概率模型的估計值相差不大?？傮w上，從農業勞動力轉移變量的系數估計值的方向和顯著性水平來看，線性概率模型和Logit模型的估計結果均與基準模型完全一致，僅是在系數大小方面略有差異。據此，本文認為農業勞動力轉移對農地轉出行為的影響具有較強的穩健性，并非特定參數模型選擇所產生的偶然結果。

2.替換為非參數模型。無論是Probit模型，還是線性概率模型，亦或Logit模型均屬于參數模型，此類模型主要基于對樣本總體分布的特殊假定和方程的準確設定來獲取無偏和一致的參數估計值，從而對方程的形式設定和控制變量的引入具有嚴苛的要求。為驗證實證結果的穩健性，本文進一步采用非參數模型——傾向得分匹配法（PSM）對基準回歸結果進行檢驗。

需要說明的是，除了能夠克服方程誤設問題之外，傾向得分匹配法還可以有效解決樣本自選擇偏誤問題，從而得到無偏和一致的估計量。具體而言，本文將農業勞動力轉移設置為0～1變量，其中農戶家庭沒有勞動力轉移的樣本設置為0，而存在勞動力轉移的樣本則設置為1。在此基礎上，利用多種匹配策略估計存在農業勞動力轉移和不存在農業勞動力轉移的農戶家庭農地轉出行為的平均差異，表4報告了估計結果。從模型估計結果可以發現，無論是采用最小近鄰匹配，還是局部線性回歸匹配、半徑匹配、亦或是核匹配，估計結果均顯示，在依可觀測變量消除農業勞動力轉移家庭與未轉移家庭之間的系統性差異后，農業勞動力轉移顯著（1%或5%的統計水平）提高農地轉出概率。在不同的匹配策略下ATT值的顯著性和數值大小略有差異，但本文仍然有較為充分的證據得出如下結論：農業勞動力轉移顯著促進農地轉出，并且穩健性很高。

五、進一步拓展

（一）農戶風險偏好情境的異質性分析

從基準模型的結果來看，戶主風險偏好程度并沒有對農地轉出行為產生顯著影響，但從理論上講，農地流轉可能面臨契約機會主義、租金扯皮以及違規變更土地用途等風險[21-22]。與此同時，農戶在自營農地時可能面臨生產要素（例如勞動力與土地）匹配失衡所導致的勞累損傷、低效減產以及投入產出倒掛等風險。如果上述邏輯推演正確，那么農地轉出行為必然與農戶的風險偏好特征相關，導致基準模型中戶主風險偏好變量系數估計值不顯著的原因可能是存在明顯的異質性。為驗證上述推斷，本文根據“農戶交納保險費支出”的中位數為界劃定農戶風險偏好強度，其中小于中位數的為偏好風險型農戶，大于中位數的為厭惡風險型農戶，并在此基礎上進行分組回歸。表5報告了模型各參數的估計結果。

從表5報告的結果可以發現，農業勞動力轉移對農地轉出行為的影響存在顯著的戶主風險偏好異質性。其中，在厭惡風險型農戶樣本中，農業勞動力轉移對農地轉出行為具有顯著的正向影響，即農業勞動力轉移能夠顯著提高農地轉出的概率。但是，對于偏好風險型農戶而言，農業勞動力轉移變量的系數估計值不顯著，即風險偏好型農戶家庭的勞動力轉移對農地轉出行為的影響效應無異于零。該結果的產生可能與農戶的風險識別特征有關，厭惡風險的農戶往往關注勞動力轉移造成的要素配置失衡問題，以及隨之而來的粗放經營、種而難收甚至棄種撂荒等風險。尤其是在農忙季節，農業用工需求量增大，當缺少必要的勞動力供給時，將給農戶帶來巨大的心理沖擊，農戶往往對此感到無助甚至焦慮。為規避潛在的農業經營風險，在農業勞動力轉移并形成供給約束時，則表現出較為明顯的農地轉出行為。

事實上，上述結果在一定程度上反映出當前農戶更加關注農業經營風險，擔心陷入勞動力供不應求和投入產出倒掛的經營困境。但是，對農地流轉過程中潛在的產權糾紛、租金扯皮、契約機會主義以及違規改變土地用途等“隱性風險”的識別和感知并不敏感。這意味著，在土地流轉市場中依然存在比較嚴重的信息不對稱問題，并且農戶處于信息弱勢方，導致其難以識別并評估潛在的風險和陷阱，因此該問題則需要重點關注和進一步研究。

（二）對農地轉出規模的考察

農地轉出規模是決定能否實現農業適度規模經營并提高農業生產效率的主要因素，如何提高農地轉出規模成為學術界討論和研究的重要問題。因此，在農村人口不斷向城市流動，并且使得農業有效勞動力供給逐步趨緊的情境下，有必要利用經驗數據和計量模型來澄清農業勞動力轉移是否以及在多大程度上影響農地轉出規模。為此，本文構建農地轉出規模與農業勞動力轉移的回歸方程。需要說明的是，農地轉出規模實際上是兩種行為決策的結合：第一階段是農戶決定是否轉出農地；第二階段是農戶轉出農地的規模。在本文所用的SAVE數據庫中，沒有發生農地轉出行為的農戶，其農地轉出規模為零，如果將沒有發生農地轉出行為的農戶排除在外，僅對農地轉出農戶進行回歸是采用了一個自我選擇樣本而不是隨機樣本，這種非隨機的樣本篩選將導致有偏估計。針對上述情況，本文采用Heckman兩階段模型進行估計，表6報告了模型各參數的估計結果。首先，LR檢驗的p值顯示至少在1%的水平下拒絕rho為零的原假設，表明Heckman選擇模型和規模模型的干擾項具有顯著相關性，即存在樣本選擇偏差問題，此時采用Heckman兩階段模型更合適。另外，從系數估計值來看，Heckman規模模型中農業勞動力轉移變量的系數在1%水平下顯著且影響方向為正，這表明農業勞動力轉移有助于提高農地轉出規模，并且在保持其他因素不變的條件下，農業勞動力轉移比例每上升1個百分點，農地轉出規模相應增大0.03個百分點。

六、結論與政策啟示

本文基于大樣本的微觀農戶調查數據，利用二分類Probit模型、Heckman兩階段模型以及傾向得分匹配法等計量工具，在引入農戶風險偏好因素后系統估計農業勞動力轉移對農地轉出行為的影響效應，并且進一步對農戶風險偏好情境的異質性以及農地轉出規模的影響進行考察。本文研究得出以下三點主要結論。第一，總體上，農業勞動力轉移顯著提高農地轉出行為的發生概率，并且該結果在參數模型和非參數模型環境下均顯著，實證結果具有較高的穩健性。第二，農業勞動力轉移對農地轉出行為的影響具有明顯的農戶風險偏好異質性，其中風險厭惡型農戶表現為顯著的正向促進作用，但在風險偏好型農戶中不顯著。第三，農業勞動力轉移有助于增大農地轉出規模，表現為農業勞動力轉移比例每上升1個百分點，農地轉出面積相應提高0.03個百分點。

基于以上結論，本文提出如下政策啟示。第一，利用農業勞動力轉移的外部工具，推動農地流轉市場發育。農地流轉是實現農業規?；约疤岣咿r業生產效率的一條有效路徑，通過引導農業勞動力有序流動和穩定就業，借助其倒逼機制促進農地流轉，形成充足的農地流轉供給市場。第二，發揮村兩委的組織協調作用，提高農地流轉參與率。受個人風險偏好的影響，在相同的勞動力供給約束下，農戶的農地流轉參與行為與深度并不一致。對于無法充分自營而選擇粗放經營甚至棄種撂荒的農戶，應該由村兩委承擔協調和統籌責任。例如，可以采取村委會牽頭“打包流轉”的方法，形成“想轉能轉、需轉盡轉、轉而有效”的農地流轉新格局，提高農地流轉參與率。第三，拓展城市產業發展空間，擴大勞動力轉移規模。農業勞動力順利轉移依賴于城市的產業空間和容納潛力，需要探索并構建“出得去”“容得下”“留得住”的體制機制，提高農業勞動力轉移速度和質量，為農地流轉以及農業規模化創造條件。

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責任編輯：管仲

The Impact of Agricultural Labor Migration on Farmland Transfer

——A Study Based on the Risk Preference of Farmers

1Gao Yanlei? 1Wang Xiudong? 2Lin Longfei? 3Tian Yuan

（1Institute of Agricultural Economy and Development， Chinese Academy of Agricultural Sciences， Beijing 100081， China;

2Hubei Rural Development Research Center， Changjiang University， Jingzhou 434023， Hubei， China;

3School of Finance， Anhui University of Finance and Economics， Bengbu233030， Anhui， China ）

Abstract： The impact of agricultural labor migration on farmland transfer has always been an important issue of academic concern， but the discussion of heterogeneity in the context of farmers risk preferences is still insufficient. Therefore， after introducing farmers risk preference factors， based on Chinas rural microeconomics data in 2019， the Probit model is used to empirically examine the impact of agricultural labor migration on farmland transfer. The results are as follows. The migration of agricultural labor significantly increases the probability of farmland transfer， and has obvious heterogeneity of farmers risk preference， which shows that risk-averse farmers tend to transfer their farmland when facing labor shortage， but the effect is not significant in the risk preference farmers group. In addition， the transfer of agricultural labor has a significant positive impact on the scale of agricultural land transfer. The article holds that attention should be paid to the situational dependence of farmers risk preferences on the impact of agricultural labor migration on farmland transfer， to clear the bottlenecks in agricultural land transfer， and to help achieve scale development of agriculture.

Key words：? labor transfer; farmland transfer; risk preference; heterogeneity

[基金項目]國家自然科學基金面上項目（項目編號：71673274）；中央級公益性科研院所基本科研業務費專項（項目編號：1610052022015）。

[作者簡介]高延雷（1990-），男，山東樂陵人，博士，助理研究員，研究方向：土地經濟、糧食安全和產業經濟；通訊作者：林龍飛（1988-），男，內蒙古烏蘭察布人，博士，副教授，碩士生導師，研究方向：農民市民化與新型城鎮化。

①數據來源：中華人民共和國國家統計局.2020年農民工監測調查報告[R].http：//www.gov.cn/shuju/2021-04/30/content_5604232.htm。

②數據來源：中華人民共和國國家統計局.第七次全國人口普查，http：//www.stats.gov.cn/ztjc/zdtjgz/zgrkpc/dqcrkpc/ggl/202105/t20210519_1817700.html。

③數據來源：中華人民共和國國家統計局.2020年居民收入和消費支出情況[R].http：//www.stats.gov.cn/tjsj/zxfb/202101/t20210118_1812425.html。

④計算方法：[y=0.0011×age2-0.1110×age]，對[age]求一階導數，并令其等于0。