社會資本、勞動力轉移與農地拋荒

鐘恬玥 陳江華

摘要：農村勞動力轉移背景下農地拋荒現象逐漸產生，拋荒面積持續擴張將嚴重威脅國家糧食安全。文章基于中國勞動力動態調查數據（CLDS），采用Probit和Tobit回歸模型實證分析了社會資本對農地拋荒的影響，并引入勞動力轉移作為中介變量構建中介效應模型。研究結果表明：（1）社會資本對農地拋荒具有顯著的正向影響，社會資本越豐富的農戶拋荒農地的可能性更大。（2）勞動力轉移在社會資本對農地拋荒的正向關系中發揮部分中介作用，社會資本促進勞動力轉移，從而間接導致農地拋荒現象加劇。（3）異質性分析結果顯示，社會資本對傳統農耕家庭、經營規模較大的家庭拋荒農地的影響更明顯。因此，要采取有效措施應對社會資本對農地拋荒的不利影響，搭建農地流轉平臺，扶持新型農業經營主體發展，提高機械化水平，促進農地流轉，實現農地資源優化配置。

關鍵詞：社會資本；勞動力轉移；農地拋荒；中介效應

一、引言

保障糧食安全始終是我國治國理政的頭等大事。為此，我國始終強調要“確保口糧絕對安全、谷物基本自給、重要農副產品供應充足”。實現谷物基本自給的前提是擁有足夠數量的耕地。然而，我國耕地資源現主要面臨兩方面問題：一方面，我國人均耕地資源稀缺且面臨持續減少的問題，僅2009—2019年間我國耕地減少752.31萬公頃[1-2]。另一方面，存在較為嚴重且反復發生的耕地拋荒現象[3]，對我國糧食安全保障帶來持續負面影響。黃少安等[4]測算，2004—2017年我國耕地拋荒面積大致在15萬～20萬平方公里，約占耕地總面積的15%。雖然我國糧食產需處于并將長期處于緊平衡狀態，但是國際形勢風云變化，不確定性顯著增加，糧食出口大國俄烏發生軍事沖突引發世界糧食供應不足，導致國際糧食價格上漲，再次突出表明保障國內糧食安全尤為重要。對此，2022年中央一號文件中明確指出：“實行耕地保護黨政同責，嚴守18億畝耕地紅線。嚴格管控耕地轉為其他農用地，積極挖掘潛力增加耕地”。在嚴格的耕地保護政策約束下，我國耕地數量減少速度放緩，但從土地利用方式來看，農地拋荒情況長期存在，我國年農地拋荒面積由1998年的344萬公頃增加至2016年的719萬公頃[5]，說明中國耕地利用狀況依然嚴峻。因此，保障中國糧食安全不僅要嚴守18億畝耕地紅線，而且要采取有力措施治理農地拋荒問題。

回溯關于農地拋荒成因的研究，文獻主要從社會經濟、農地制度、自然資源稟賦、農戶特征等方面展開。社會經濟方面，社會經濟要素更迭是導致農地拋荒發生最主要的助推器[6]。其中，農業生產關系不能滿足農村發展需要是導致農地拋荒的根本原因，具體表現為農產品價格下降、農業生產成本提升[7]、務工收入遠高于務農收入等經濟現象[8]。農產品生產收益空間被壓縮，農業比較收益持續下滑，農民耕種動力不足[9]，農地拋荒程度因此愈發顯著[10]。與此同時，勞動力轉移是農地拋荒發生的直接原因[11]。城鎮化、工業化帶來城鎮就業機會激增[12]，勞動力析出雖緩解了部分農村農地緊張的關系，但同時造成了農業勞動力弱質化局面。

農地制度方面，土地細碎化使農戶間承包經營權失衡[13]，是農地拋荒的重要根源[14]。同時，農村社會保障體系不完善和國家財政支出非農偏向，加重了農戶農地拋荒傾向[15]。而農地確權制度節省了農地流轉成本，減緩了拋荒趨勢，并促使部分地區拋荒農地復耕[16]。

自然資源稟賦方面，諸如農地質量[17]、地貌特征[18]、自然災害[19]對農地拋荒影響顯著。

農戶特征方面，非農職業選擇意愿[20]、知識技能、身體狀況、自我價值實現[21]等農戶內部因素均對農地拋荒具有顯著作用。農戶家庭因素中，以宗族網絡刻畫的社會資本明顯抑制農地拋荒并促進農地流轉[22]。相反，家庭移民年數[23]、移民距離[24]則對農地拋荒存在顯著促進作用。

已有文獻從多角度探索了農地拋荒問題的成因，并為緩解拋荒提出了對策建議，為本研究的深入開展奠定了良好基礎，但仍存在以下不足：其一，鮮有學者關注社會資本對農地拋荒的作用，且未進一步探索社會資本對農地拋荒的作用機制。其二，現有文獻大多從局部地區微觀視角出發，選擇西部貧困山區或東部沿海發達地區作為調研對象，局部特征明顯，利用具有代表性的全國層面大樣本調查數據對農地拋荒行為進行研究較少。

鑒于此，本文使用由中山大學實施的中國勞動力動態調查（CLDS）數據進行研究，探討社會資本對農地拋荒的影響，并且引入勞動力轉移作為中介變量，分析社會資本通過影響勞動力轉移進而影響農地拋荒的過程。與已有文獻相比，本文的邊際貢獻體現在以下方面：一是多數文章選擇從區域拋荒角度出發，而本文采用全國性數據盡可能反映農地拋荒這一普遍現象，中國勞動力動態調查覆蓋全國29省、自治區、直轄市，樣本具有較好的代表性，確保研究結論具備較強的普適性。二是從社會資本這一角度出發，豐富農地拋荒研究視角，有助于理解社會資本對農地拋荒的作用機制與直接影響。三是引入勞動力轉移作為中介變量納入計量模型，深化對社會資本影響農地拋荒的理解，為有效治理農地拋荒提供新思路。

二、理論分析與研究假說

社會資本不僅是實現信息交互的重要途徑，更具備促進個人利益提升與群體發展的能力[25]。具體途徑可歸納為以下四種：

一是獲取非農就業信息。信息獲取作為社會資本的作用之一，能夠增加農村勞動力信息獲取渠道，彌補市場信息傳播的局限性，在促進勞動力轉移方面起到不可忽視的作用[26]。二是社會網絡的溢出效應能夠幫助農戶掌握非農技能，增強其非農就業可獲得性。社會資本不僅為網絡內部成員提供信息支持，更通過溢出效應幫助成員加工處理信息并將其轉化為具體的技能與能力，實現人力資本積累，以獲得非農工作競爭優勢[27]。三是獲取物質幫助，促進勞動力非農轉移。物質成本是影響勞動力轉移的重要因素，農民工面臨搜尋工作、居所等前期投入成本，而轉移者依靠社會網絡縮短前期時間與費用投入，達到節省勞動力轉移隱性成本和保障非農工作安全性的目的[28]，前期支出減少進而增加勞動力轉移可行性。四是幫助非農轉移人員融入轉入地社會，提高農戶非農轉移可能。農民工融入程度反映勞動力轉移進度。轉入地與轉出地差異使得轉移者易陷入“融入難”困境。而社會資本以幫助形式從經濟、社會、心理多維度降低轉移者社會融入難度，推動農村勞動力轉移[29]。

基于此，本文提出研究假說H1：社會資本會促進勞動力轉移，社會資本越豐富的農戶，勞動力轉移的可能性越大。

勞動力轉移對農地拋荒的影響主要呈現出三種情況：一是基于我國人均耕地面積較少的現狀，適當的勞動力轉移能夠緩解部分耕地已出現的農業勞動力冗余現象，然而過度勞動力轉移則會導致當地產生勞動力流失效應，農忙季節面臨勞動力不足約束，難以充分利用農地資源，進而造成拋荒[30]。二是作為有限理性人，農戶個體及其家庭會將務農機會成本、勞動力轉移成本及城鄉收入差距[31]等因素納入考量范圍，以期實現家庭風險與投入成本最小化、家庭收入最大化。農戶家庭基于綜合要素考慮將勞動力進行重新配置，由此引發的家庭農業領域人員數量波動勢必影響該家庭對耕地資源的投入[32]。而從事農業生產勞動力的減少意味著對耕地投入的下降，農地閑置與拋荒亦隨之發生。三是非農工作招聘中的年齡限制使得大批農村青壯年勞動力率先從家庭中析出，發生勞動力轉移。農業勞動力數量減少的同時，其結構隨之發生轉變，呈現老齡化趨勢。而農業“滯留”人員面臨年齡與健康約束[33]，且農業機械化、農業社會化服務對家庭承包經營面積與農戶接納程度有所要求[34]，綜合導致農地拋荒。

基于此，本文提出研究假說H2：勞動力轉移會加劇農地拋荒，勞動力轉移程度越高，農戶將農地拋荒的可能性越高。

一方面，社會資本以其信息獲取特性，幫助農戶從眾多農地流轉信息中匹配出適宜的流轉對象，促進土地順利轉出，從而降低拋荒的可能性；另一方面，血緣、親緣、地緣類社會資本有助于促進農村勞動力非農轉移[35]，進而導致農地拋荒；在農業經營依然面臨較高自然風險與市場風險的背景下，農業生產比較收益仍然較低，務農機會成本較高，并且土地細碎分散，農地流轉交易費用偏高，新型農地流轉需求主體匱乏[36]，阻礙農業規模經營發展，致使農地流轉不暢，難以找到合適的農地流轉交易對象。因此，總體上，社會資本可能導致農地拋荒問題更嚴重，社會資本豐富的農戶拋荒農地的可能性更大。

基于此，本文提出研究假說H3：社會資本通過促進勞動力轉移而加劇農地拋荒。

三、數據來源、變量設置與模型選擇

（一）數據來源

本文數據來源于中山大學社會科學調查研究中心實施的中國勞動力動態調查項目（China Labor-force Dynamic Survey，簡稱CLDS），選用第二輪追蹤調查數據“2016年CLDS”作為數據基礎。“2016年CLDS”以15～64歲勞動力為調查對象，在全國（因數據不全，本研究除港澳臺、西藏、海南外）29個省、直轄市、自治區展開，針對城市和農村村居建立綜合性數據庫。從社區、家庭、勞動力人口個體三維度，獲取了共401個社區、14 226戶家庭、21 086份勞動力個體問卷，不僅具有全國代表性，而且具備東中西各地區基本特征。

本文研究社會資本與勞動力轉移作用下對農地拋荒的影響，故選用農村勞動力家庭與村莊的樣本數據。在2016年中國勞動力動態調查數據中，從事農業生產的家庭4 705戶，占家庭樣本的57.05%。剔除無效樣本后共獲取有效樣本3 498份。

（二）變量設置

1.因變量。本文借鑒曾福生和史芳[37]的研究，選取“是否拋荒水田旱地”作為因變量表征農戶是否拋荒，即農戶作為拋荒行為發生主體，不繼續耕種以水田或旱地為代表的農地，造成部分或全部農地拋荒。考慮到被解釋變量“是否拋荒水田旱地”為二分類變量，所以將“未拋荒水田旱地”賦值為0，“拋荒水田旱地”賦值為1。由表1可知，樣本中“是否拋荒水田旱地”的均值為0.491，說明近五成樣本農戶存在農地拋荒情況，突出表明拋荒在全國范圍內普遍存在。

2.核心自變量。本文的核心自變量為社會資本。社會資本是一種促進個人或群體發展的社會結構性資源，囊括社會網絡、信任關系等，通常以血緣、親緣、地緣間交流活動表征[38]。由于社會資本越豐富，意味著農戶人際關系網絡越廣，發生人情往來的可能性越大，送禮金額越多。參照付瓊等[39]的做法，選用“送禮總金額”作為核心自變量，亦是農戶自身社會資本的代理變量。統計結果顯示，送禮總金額均值為2 815.377元，過半數農戶禮金支出小于等于1 000元。表明農村家庭間的社會資本存在一定差異。

3.中介變量。本文使用勞動力轉移作為社會資本對農地拋荒產生影響的中介變量，即農村勞動力向城鎮或非農產業轉移。參照周旭海等[40]的做法，選取“家庭非農就業人數占比”反映當前勞動力轉移情況，占比越高說明勞動力轉移程度越高，向城鎮或非農領域轉移的農村勞動力越多。表1顯示78.5%的農村勞動力發生了勞動力轉移，勞動力轉移數量龐大。

4.控制變量。根據問卷結構，本文將控制變量分為農戶個人、家庭、村莊三個層面共12個指標。（1）農戶個體特征。借鑒胡霞等[41]的做法，選用戶主性別、年齡、受教育程度、健康狀況、是否黨員共5個指標反映個體特征。由表1可見，訪問對象中83.3%為男性；樣本農戶實際年齡均值為54.68歲，老齡化明顯；受教育程度均值2.941說明農戶學歷水平普遍偏低；樣本農戶健康狀況均值為3.576，總體偏好；僅一成調查對象為黨員。（2）農戶家庭特征。借鑒莊健和羅必良[42]的做法，使用是否結婚、家庭勞動力數量、農業機械化水平、經營規模及家庭收入5個指標衡量農戶家庭特征。數據顯示86.9%的樣本農戶已婚；農戶家庭平均有2.5個勞動力；樣本農戶家庭農業機械化程度偏低，以傳統農耕為主；家庭經營面積（取對數）均值為1.320；農戶家庭總收入（取對數）均值為10.410。（3）村莊基本特征。參考李尚蒲和張路瑤[43]的做法，以村莊地形與村莊交通狀況共2個變量表征農戶所在村莊的基本情況。調查區域村莊路面硬化比率普遍較高，為72.12%；且村莊地形以平原和丘陵為主。

（三）模型選擇

根據本文主題，參照溫忠麟和葉寶娟[44]的做法進行中介效應檢驗。首先探究社會資本對農地拋荒的影響。再研究社會資本與勞動力轉移之間的中介作用，最后驗證勞動力轉移在社會資本和農地拋荒中是否存在中介效應。

為探討社會資本對農地拋荒的影響，研究農戶擁有的社會資本總量與農戶農地拋荒行為的關系，建立基本估計模型表達式如下：

四、實證結果分析

（一）基準回歸結果

采用stata13.0計量軟件進行Probit和Tobit回歸估計，表2匯報了社會資本、勞動力轉移對農地拋荒的基準回歸結果。模型1分析社會資本對農地拋荒的影響，結果顯示，社會資本對農地拋荒具有顯著正向影響。可能的解釋為，社會資本鞏固了農戶間關系網絡，提高了非農就業可能性，由此引發農村勞動力不足，農地拋荒現象頻出。模型2分析社會資本對勞動力轉移的影響，社會資本對勞動力轉移具有顯著正向影響，這是因為社會資本為農戶創造非農就業條件，引導農戶轉移到比較收益更高的非農工作中。模型3包含所有控制變量，結果表明，社會資本、勞動力轉移對農地拋荒均呈現出顯著正向影響。可能的解釋為，社會資本為農戶提供現成樣本參考，提升了農戶轉移意愿與非農工作獲得概率。隨之逐漸減少農業投入，造成農地拋荒。綜上，研究假說H1、H2、H3均得到驗證。社會資本通過促進農村勞動力轉移進而導致農地拋荒。社會資本對農地拋荒的影響存在直接作用和間接作用，而勞動力轉移在其中起到部分中介作用。

另外，部分控制變量對農地拋荒具有顯著影響。農戶個體層面，農戶健康狀況顯著負向影響農地拋荒。農戶家庭層面，經營規模顯著促進農地拋荒，家庭收入顯著負向影響農地拋荒。村莊層面，以丘陵或山地為主的村莊、村莊交通情況顯著正向影響農地拋荒。

（二）穩健性檢驗

本文通過更換被解釋變量進行穩健性檢驗。使用“水田旱地拋荒總面積”替代“是否拋荒水田旱地”。表3結果顯示，更換被解釋變量后，列（1）顯示社會資本顯著正向影響拋荒面積；列（2）發現社會資本、勞動力轉移均顯著正向影響拋荒面積，即社會資本總量越大、勞動力轉移程度越高，農戶拋荒的農地面積越大。說明社會資本能夠在一定程度上促進勞動力轉移，進而導致農地拋荒。基本證明了前述估計結果的穩健性。

（三）內生性檢驗

關于農戶的拋荒行為，本文可能存在遺漏重要變量的問題。故參照郭云南和姚洋[45]的研究，將“宗族網絡強度”作為工具變量，檢驗模型可能存在的內生性問題。宗族網絡強度通常以家族祠堂或族譜為表現形式，由祠堂與族譜發起的家族活動能夠加深親屬間交往頻率，使宗族網絡聯結更為緊密，由此衍生帶來的禮金支出也會相應增加。故本文選取“村內前三大姓氏是否有族譜”表征宗族網絡強度對模型進行內生性檢驗。

針對被解釋變量為二分類變量的情況，運用IV Probit進行估計。沃爾德檢驗排除了弱工具變量的可能性，且相關性檢驗顯示F統計量為13.250（超過10）。杜賓—吳—豪斯曼檢驗（D-W-H）結果表明，P值為0.039（小于0.05），故可以在5%的水平上認為社會資本為內生解釋變量。第二階段回歸結果顯示，在糾正可能的內生性偏誤后，社會資本對農地拋荒的影響仍然顯著為正，說明社會資本確實促進了農戶農地拋荒，詳見表4。

（四）異質性分析

為探討上述影響的異質性，表5匯報了核心自變量對不同農業機械化程度和經營規模的農戶農地拋荒行為的影響。

1.農業機械化程度。根據農戶家庭農業機械化水平劃分為傳統農耕組、部分機械化組與全部機械化組。表5列（1）至列（3）顯示，社會資本僅對傳統農耕組的農地拋荒具有顯著促進作用。勞動力轉移對農地拋荒的影響在傳統農耕組與部分機械化組正向顯著，而對全部機械化組不顯著。說明表明較高的機械化水平能夠緩解社會資本和勞動力析出誘致的農戶拋荒行為。

2.經營規模。根據經營規模的樣本均值1.320劃分為經營規模較小組與經營規模較大組。小于等于均值的樣本歸入經營規模較小組，大于均值的樣本則納入經營規模較大組。表5列（4）和列（5）顯示社會資本、勞動力轉移僅在經營規模較大組中對農地拋荒具有顯著正向影響。說明通過社會資本實現勞動力轉移進而導致農地拋荒的過程在經營規模較大的農戶中產生的正向影響更為顯著。

五、結論與建議

（一）主要結論

本文基于2016年中國勞動力動態調查中3 498份調查數據，實證分析了社會資本對農地拋荒的影響，研究發現社會資本對農地拋荒不僅有直接影響，還有間接影響。第一，就直接效應而言，社會資本拓寬了農戶信息資源交流渠道，提升了農戶收入預期，豐富了農村勞動力就業選擇，增強了農村勞動力非農工作可獲得性，使農戶減少農業投入，誘發農地拋荒。就間接效應而言，勞動力轉移在社會資本與農地拋荒之間起到部分中介作用。農戶的社會資本越豐富、人脈關系越廣、信息獲取渠道越多，則農戶非農轉移的可能性越大，進而使其拋荒農地的概率增加。第二，社會資本對農地拋荒的影響具有異質性。社會資本更易誘發采用傳統農耕方式與經營規模較大的農戶的拋荒行為，而機械化水平的提升能夠緩解社會資本對農地拋荒的不利影響。第三，家庭經營規模、以丘陵地形為主的村莊、村莊交通狀況對農地拋荒具有顯著正向影響。農戶健康狀況、家庭收入對農地拋荒具有顯著負向影響。

（二）政策建議

農地拋荒加劇威脅到國家糧食安全。針對農村勞動力持續非農轉移與農地拋荒現象頻發的社會現狀，為緩解農地拋荒問題，應從以下幾方面努力：

1.構建農地流轉交易平臺，克服社會資本的不利影響。由政府牽頭搭建村級、鄉級或縣級農地流轉交易平臺，向發生非農轉移的農村勞動力提供公開流轉信息，降低農地流轉交易成本，強化轉移勞動力農地流轉參與度，提高農地利用效率，降低拋荒可能性。

2.培育新型農業經營主體，促進農地資源優化配置。培育并引導新型農業經營主體轉入拋荒農地，最大程度發揮農地價值。引導非農轉移勞動力將手中土地向新型農業生產經營主體手中集中，盤活拋荒農地。

3.提高農業機械化水平，促進農業生產方式轉型。積極發揮機械化程度在社會資本與農地拋荒間的重要作用。一方面，倡導農戶提高農業生產中的機械化應用水平，加大農機購置補貼力度，擴大農機補貼范圍，提供統一規劃及科學指導，提升農戶耕地可能性；另一方面，向農戶提供農機社會化服務支持，提升農戶獲取社會化服務的可能性，減緩拋荒趨勢。

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責任編輯：管仲

On Social Capital， Labor Transfer and Farmland Abandonment

——Empirical Analysis Based on the Data of China Labor-force Dynamic Survey

Zhong TianyueChen Jianghua

（School of Economics and Management， Jiangxi Agricultural University， Nanchang， Jiangxi 330045， China）

Abstract： Under the background of rural labor transfer， the phenomenon of abandoned farmland is gradually emerging， and the continuous expansion of abandoned area can seriously threaten the national food security. Based on the data of China Labor Force Dynamic Survey （CLDS）， this paper uses Probit and Tobit regression models to empirically analyze the impact of social capital on agricultural land abandonment， and introduces labor transfer as an intermediary variable to build an intermediary effect model. The results are as follows. （1） Social capital has a significant positive impact on farmland abandonment， and farmers with more social capital are more likely to abandon farmland. （2） Labor transfer plays a part of intermediary role in the positive relationship between social capital and farmland abandonment， and social capital promotes labor transfer， which indirectly leads to the intensification of farmland abandonment. （3） Heterogeneity analysis shows that social capital has a more obvious impact on traditional farming families and those with larger operation scale. Therefore， effective measures should be taken to deal with the adverse impact of social capital on the abandonment of agricultural land， build a platform for the transfer of farmland， support the development of new agricultural business entities， improve the level of mechanization， promote the farmland transfer， and realize the optimal allocation of agricultural land resources.

Key words： social capital; labor transfer; abandonment of farmland; intermediary effect