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摘要基于中国家庭追踪调查（CFPS）2014年农村住户数据，采用多元probit模型实证检验了农户土地流转决策、农户种植经济作物决策和非农劳动力转移决策之间的相互影响。研究发现：①农户土地流转与劳动力非农转移和经济作物种植生计决策相互关联。总体而言，土地转入与种植经济作物决策正相关，与非农劳动力转移决策负相关。土地转出与非农劳动力转移决策正相关，与种植经济作物决策负相关。②土地流转与农户非农劳动力转移和经济作物种植等生计策略的关系与农地流转规模相关，小规模和中等规模的土地转入与非农劳动力转移之间未有显著关系，与经济作物种植决策具有显著正向关系，但大规模的土地转入与农户经济作物种植决策和非农就业决策显著负相关。③土地流转是否影响农户生计多样化决策还取决于地区机械化程度。机械化程度较高的平原地区土地转入决策与农户非农劳动力转移和经济作物种植决策未有显著关系，而机械化程度较低的高山、丘陵、高原等地区土地转入决策与农户种植经济作物和非农就业决策分别存在正相关和负相关关系，表明随着机械化对农业劳动力替代程度的增强，土地流转对农户劳动力配置的影响效应减弱。政策建议是：①统筹推进农村土地、劳动力市场发展，推动农户土地流转参与，促进转出户生计向非农专业化转移，促进转入户农地适度规模经营;②完善农机社会化服务市场，提高农机和农技融合使用深度和广度，提高农机对农业劳动力的替代弹性，增强转入户农业劳动力农地规模经营的能力，增加农业生产比较收益。
关键词 土地流转;非农劳动力转移;经济作物种植;生计多样化策略
发展中国家农业生产普遍面临着一系列约束，如土地资源稀缺、市场缺失、经营风险较高、机械化程度低、技术落后等[1]。因此，发展中国家以小农为主的农业经济或许可以吸纳剩余劳动力并满足农户基本的生存需要，但却无法解决贫困问题，也不利于农户福利水平的可持续提高。因此，为摆脱贫困、提高收入和消费水平并降低生计风险，农户家庭内部普遍采取农业或非农业多样化生计策略，如作物多样化、牲畜养殖、农副业生产、非农就业等[2-3]。小农经济是我国农业生产的典型特征，农户土地经营小规模、细碎化占据主导地位[4]。我国农户在从事粮食作物种植的同时，农业生产结构和非农业经营日趋多元化。据中国统计年鉴数据，农户从事菜果等经济作物种植的比重大幅度增加，2000—2016年，蔬菜和水果的播种面积分别从1523.7万hm2和893.2万hm2增加到2232.8万hm2和1298.2万hm2。与此同时，我国非农部门的农村劳动力比例已经从2000年的33.9%增加到2015年的74.9%[5]。
关于农户生计多样化策略的原因，现有文献进行了大量研究，户主及农户家庭禀赋特征、非农业机会和工资的增加、自然环境风险、农业政策等均对农户生计多样化策略有着重要的影响[3，6-7]。然而，有关农户生计策略的文献还存在以下不足之处。首先，很少有文献关注农村要素市场尤其是土地流转市场对农户生计多样化策略的影响。随着农村土地制度改革的深化和农地流转市场的完善，农户生计决策研究更需要将土地流转纳入到统一的分析框架。其次，很少有文献关注农户生计决策之间的相关性。以往文献较多关注劳动力转移或土地流转对农户经济作物种植决策的单向影响[7-8]，采用最小二乘法进行估计，往往忽视了变量之间的相互作用，可能存在内生性问题。农户生计决策本质上是土地、劳动力和资本要素之间的配置决策，已有部分学者关注到农户土地、劳动力和资本三大要素配置决策的相互影响，如胡新艳等[9]研究农户土地流转、劳动力非农转移和资本借贷三种决策行为的关联互动，杜鑫[10]考察农户土地流转、劳动力转移和农业生产资本投入等三种要素配置的相互关系。经济作物是资本密集型的农作物类型，由全国农产品成本收益资料汇编的统计数据计算得到，2016年经济作物（油料、花生、蔬菜、水果等）的生产成本是粮食作物（水稻、小麦、玉米、豆类、薯类等）的3倍。因此，本文将农户三大要素相互作用的理论应用到生计决策研究中，采用中国家庭追踪调查（CFPS）农村住户数据和多元probit（multivariateprobit）模型，进一步研究土地流转与劳动力非农转移、经济作物种植等生计决策的相互关系。之所以关注经济作物种植决策，原因是经济作物种植是我国农业结构调整的重要方面，旨在充分利用水土资源，均衡农产品，提高农业生产的比较收益并增加农民收入[11]。
1理论分析与研究假说
对于粮食作物，经济作物是资本密集型的种植业类型[7-8]，是农户农业生产的资本投入深化。因此，土地流转、劳动力转移和经济作物种植决策既可以视为农户不同类型生计策略，其本质上是农户土地、劳动力和资本三要素配置决策。已有研究表明，农户土地、劳动力和资本三大要素配置决策具有相互关联性[9-10]。因此，本文以土地、劳动力和资本三大要素配置相互联系为理论基础，将土地流转、劳动力非农转移和经济作物种植决策纳入统一的农户决策分析框架。同时，罗必良等[8]研究发现，农地流转对农户经济作物种植的影响取决于土地转入规模和农机服务水平两大情境因素，因此，本文认为同时分析不同土地流转规模和机械化服务水平两大情境下土地流转、劳动力非农转移和经济作物种植决策之间的相互关联。图1为理论框架图：
1.1农地流转与劳动力非农转移
农地流转市场缺失时，土地要素价格为农户土地投入的影子价格，农业劳动力价格为农业劳动力投入的影子价格[12]。由于我国户均土地面积狭小，农户在单位土地面积上可能投入过多劳动力，造成农业劳动力的影子价格较低，与非农就业报酬存在很大差距，农户通过兼业以提高劳动报酬，即农忙时间耕种土地，农闲时间从事非农就业。然而，兼业农户返乡耕种土地，既不利于农户非农专业化，也会带来很大的时间成本和交通成本。当存在土地要素市场时，这类农户会选择转出土地，減少自家耕种的土地面积。当然，农户拥有自由的土地流转决策权时，劳动力非农转移是土地转出的前提[12-13]。然而，实践中农户土地流转受到地方政府干预的影响，部分农户被动参与土地流转[14]，农户转出土地后未必实现非农就业。因此，农地转出后劳动力非农转移的前提是农户家庭存在剩余劳动力且拥有非农就业的能力[15]。 随着农户土地转出方的出现，非农就业能力较弱且滞留在农村的劳动力转入土地、扩大经营面积以提高家庭劳动力报酬[13]。拥有一定资本实力、对农业经营回报有较好预期的农户也可能大面积流转土地，通过规模经营增加农业收入。此时，土地转入是否影响农户非农劳动力配置取决于两个方面：首先，与土地转入面积带来的农业劳动生产率有关。当农户转入土地后农业劳动生产效率获得较大幅度提升，吸引农户家庭更多劳动力配置到农业领域，土地转入对非农劳动力转移产生负向影响。其次取决于农业机械化程度。当地区推广农业机械化成本较低，农户便会以机械替代家庭劳动力进行耕种，农机对劳动力替代的程度增强，劳动力转移带来的农业劳动力损失对农业生产的影响减弱[16]，此时农户转入土地、扩大农地经营规模也不会对非农劳动力转移产生影响。
根据以上分析，提出第一个研究假设：
假设1：农户土地转出决策与劳动力非农转移决策为正向关系;土地转入决策与非农劳动力转移的关系受到土地转入规模和农机投入水平的影响，大规模土地转入与非农劳动力转移决策负相关，随着农业机械投入的增加，对自家劳动力的替代增强，土地转入与农户劳动力转移的负相关性减弱。
1.2农地流转与农户经济作物种植决策
农地流转市场缺失时，土地禀赋稀缺的农户可通过种植资本密集型的经济作物，以提高边际土地回报;而土地禀赋丰富的农户，受到投入资本的制约，则以资本节约型的粮食作物为主。当存在土地流转市场时，农户转出土地后可进一步降低农业生产的劳动力和资本投入，也降低资本密集型的经济作物种植概率。土地转入户因为土地经营成本的上升或农业生产利润最大化动机的增强，会选择种植经济作物以获取更高的利润[17]。但也有学者认为，土地转入后农户是否種植经济作物主要受农业劳动力和机械化水平的影响。受制于劳动力约束，转入规模较大的农户具有更小的激励去种植经济作物[8]。此外，农业机械化得以推广时，农户采用农业机械化生产可以节省家庭劳动力，提高单位劳动力的生产率。相对果蔬、蚕桑等经济作物，粮食生产投入的劳动密集度较低，而且比较容易采取机械化作业[18]。因此，农机使用程度较高的地区随着转入户土地经营规模的扩大，农户采用机械化作业替代劳动力投入成为更佳选择，转入户倾向于种植与农机更容易匹配的粮食作物而非经济作物[8]。
然而，现有研究并未考虑到经济作物种植对农地流转的反向关系。通过种植经济作物拥有较高农业劳动力报酬和农业收入的农户，可能进一步通过转入土地以扩大农业生产的比较优势，通过资本投入提升规模经营效益，农户种植经济作物可能是其转入土地的动机。
基于此，本文提出第二个研究假设：
假设2：土地转出决策与农户经济作物种植决策为负向关系，土地转入决策与农户经济作物种植决策的相关性取决于土地转入规模和农机投入水平。当土地转入到一定规模时，农户受到劳动力约束，可能会选择种植劳动力节约型的粮食作物，从而农户土地转入与经济作物种植决策呈负向关系;当农机服务完善时，转入户以农机投入替代粮食生产中的自家劳动力投入，则土地转入与农户经济作物种植决策的相关性减弱。
1.3劳动力非农转移与农户经济作物种植决策
由于多数经济作物需要劳动力和资本的密集投入，非农就业对农户种植经济作物的影响可能是两方面的[7]。一方面，农户参与非农就业可能会减少农业生产劳动力投入，“损失”部分农业劳动力，可能会降低农户种植经济作物的概率[7，19-20];另一方面，非农就业增加了农户家庭收入和资产规模，缓解农户对农业生产投资的影响[20]，提高了农户种植经济作物的投入能力[21]。但经济作物种植也会对农户劳动力转移产生反作用。农户通过种植高附加值的经济作物，实现农业劳动力报酬增加，增加农业生产经营利润，也会降低非农劳动力转移的动机。因此，本文提出第三个假设：
假设3：农户劳动力非农转移与经济作物种植决策的相关性是不确定的。当农户非农劳动力转移对农业生产的劳动力“损失”效应占主导时，农户非农劳动力转移和经济作物种植决策负相关;而当农户非农就业收入增加缓解了农业生产的资金投入不足的效应占主导时，农户非农劳动力转移决策和经济作物种植决策正相关。
以上文献回顾和理论分析表明，农户生计行为具有协同性和联合性，先验性的假设一种生计行为是另一种行为的原因存在理论逻辑上的缺陷[10]。因此，需要同时估计农户土地流转、劳动力转移和经济作物种植决策模型。
2数据来源与研究方法
2.1数据来源
本文使用的数据来源于中国家庭追踪调查（CFPS）中的农村住户调查数据。CFPS数据库是由北京大学中国社会科学调查中心（ISSS）完成的社会调查[22]，目的是全面了解中国社区、家庭和个人层次的社会、经济、文化和教育领域的情况和变化，为学术研究和公共政策制定提供高质量的数据。CFPS采用内隐分层、多阶段、多层次、与人口规模成比例的概率抽样方式（PPS），并采用计算机辅助面访调查[22]，目前已经完成四轮数据调查（2010，2012，2014和2016）。由于只有2014年的数据库（CFPS2014）包含农户经济作物种植信息，本研究以2014年数据为主，劳动力转移、土地转出和经济作物种植变量来源于CFPS2014。由于CFPS2014缺少农户土地转入面积数据，而本文需要研究不同土地转入规模农户的生计策略行为，因此，土地转入变量来源于CFPS2012。同时，为控制部分自变量内生性，部分资本变量来源于CFPS2012年的调查数据。数据的筛选过程为：首先，将CFPS2014和CFPS2012数据库匹配;其次，保留农村住户数据和从村集体分配到土地的住户。经过筛选，共得到6764个农户数据和584个村级数据，样本分布在全国25个省（自治区或直辖市）和182个县（区）。农村住户数据包含农户家庭信息、资源资产禀赋、劳动力就业、土地流转、作物种植、农业生产、家庭收入等信息。 2.2研究方法
本文研究农户土地流转、劳动力转移和经济作物种植决策的相互关联。农户土地流转行为可划分为土地转入和转出，部分农户既转入又转出土地。根据新劳动迁移经济学理论，农户劳动力非农转移决策是家庭效用最大化的整体安排[23]，因此，参考胡新艳等[9]、杜鑫[10]和Che[24]等学者的研究，本文将农户家庭存在非农自雇、本地务工和外出务工等非农就业行为的均视为劳动力非农转移。CFPS2014数据库共询问了农户家庭11种农林作物种植信息，其中包括谷类作物（水稻、小麦、玉米）、薯类作物（红薯、马铃薯等）和豆类作物（大豆、黄豆等）等粮食作物，也包括蔬菜、水果、花生、棉花、菜籽（油）等经济作物及林产品。本文将农户经济作物种植界定为种植蔬菜、水果、花生、棉花、菜籽（油）等作物的行为，其中包括同时种植经济作物和粮食作物的农户家庭。农户劳动力转移、土地流转和经济作物种植决策相互关联，忽视不可观测因素和生计决策的相关性将导致偏差和无效估计。因此，本文选multivariateprobit（MVP）模型估计三种生计决策的联合效应。MVP模型在控制外生变量的影响后，允许每种决策模型之间的误差项相互关联[25]。模型具体可设置为：
2.3变量选择
表1是本文的因变量和自变量统计信息。如表1所示，土地转入概率为15%，土地转出的农户比例为13%，其中既转入又转出样本62户，约占总样本的1%。68%的农户以非农自雇、外出务工和本地务工等方式参与非农就业。34%的农户种植蔬菜、水果、花生、棉花、菜籽（油）等经济作物，其中89%的农户同时种植经济作物和粮食作物。
本文自变量选择的理论基础是可持续生计理论，影响农户生计行为的因素被划分为生计资本、外部自然和经济社会环境等因素[26]。五种生计资本分别为自然资本、人力资本、物质资本、金融资本、社会资本等[27]，一些存在內生性的变量使用CFPS2012年的数据以减少内生性问题。农户最重要的自然资本是土地资源，选择农户承包地面积衡量农户自然资本。人力资本包含数量和质量两个范畴。人力资本的数量包括家庭劳动力数、劳动力有效劳动时间，质量包括劳动力的健康、受教育程度、知识和技能等。人力资本不仅决定了农户能否进入更高回报的生计领域，人力资本的技能、知识和信息获取能力等还影响着自然资源的利用效率和社会关系的建立。本文选择户主特征（年龄、受教育程度）、家庭劳动力特征（数量、平均受教育年限、技能培训）等表征农户人力资本。物质资本包括农户所拥有的牲畜，各类生产性设备，家用电器等消费性资产以及房产等固定性资产[26]，选择农户生产性资产来衡量物质性资产，生产性资产被划分为农业生产性资产和非农业生产性资产。金融资本包括农户家庭现金、存款、收入、借贷、保险等，本文选择家庭存款、政府农业补贴、家庭是否购买商业保险等衡量。社会资本被定义为社会关系、社会结构和社会制度安排中的规则、规范、责任、互惠和信任等[28]，实证研究中常以农户是否参与合作组织、农户家庭礼金支出、困难时能否得到他人帮助、社会信任等指标来反映[28-29]。本文选择家庭成员是否加入共产党或其他团体组织和交通通讯费用支出来衡量社会资本。
本文以部分村级变量和地区变量来代表外部自然和经济社会环境等因素对农户生计策略的影响。选择2013/2014生产年村庄是否遭受旱灾、洪涝、台风等自然灾害表征风险和脆弱性环境对农户生计选择的影响。已有研究表明农业生产较高的自然风险使得农户选择生计多样化以规避风险[3]。村庄离县城距离、村级农忙雇工价格和土地租金水平等变量分别代表村级层次市场可接近程度、雇佣劳动力市场和土地租赁市场发育程度。为反映经济发展对农户生计策略的影响，本文将调研地区划分为东、中、西部三大类地区，设置东部地区和中部地区两个虚拟变量。由于缺少土地制度和其他农业制度的变量，本文在估计MVP模型时采用县级层次的聚类稳健标准误，以控制县级层次的制度变量对农户生计选择的影响。
3实证检验与结果
表2和表3是农户土地流转与生计策略（非农劳动力转移和经济作物种植）联合决策的估计结果。表2是农户土地流转和生计决策的影响因素估计结果，表3是农户生计决策相关性的估计结果。
3.1生计资本对农户土地流转和生计选择的影响
如表2所示，自然资本中，土地资源禀赋对农户土地流转和生计决策具有不同的影响。人均承包地面积对农户转入土地影响为负（不显著），但会显著促进农户转出土地，研究结果与Deininger和Jin[30]一致，表明土地流转将土地资源从禀赋丰富的农户转移到禀赋稀缺的农户手中。非农劳动力转移模型中，人均承包地面积的估计结果显著为负，表明丰富的土地资源禀赋会降低农户参与非农就业的概率。这一研究结果与陈会广和刘忠原[31]的发现相似，较为丰富的土地资源对农村劳动力转移产生抑制作用。农户种植经济作物的概率随着土地资源禀赋的增加而降低，反映了土地相对稀缺的农户种植经济作物，提高土地集约度的意愿更强。
人力资本是影响农户劳动力和土地资源配置最重要的因素。户主年龄与农户土地转入决策呈现倒U型关系，但与转出决策呈现U型关系，转折点分别为44和45岁。结果表明，相对于中等年龄的户主，年轻户主以及老年户主倾向转出土地而非转入土地。可能的解释是相对于中年户主，年轻户主缺乏种植经验而老年户主缺乏体力[12]。家庭劳动力稀缺且受教育年限较高的农户家庭转出土地的概率较高，而农户劳动力禀赋和受教育年限对农户转入土地并未有显著影响。户主年龄、家庭劳动力数、劳动力平均受教育年限、技能培训等人力资本均对农户劳动力转移有显著影响。户主年龄与劳动力转移呈现倒U型关系，转折点为39岁，即年龄为39岁的户主家庭非农就业的概率最高，老年户主家庭和年轻户主家庭劳动力转移的概率较低。家庭劳动力数和劳动力平均受教育年限均在1%的水平上显著为正，表明家庭劳动力资源丰富、平均受教育年限较高的农户参与非农就业的概率更高。显著影响农户经济作物种植的人力资本因素有户主年龄和劳动力数，其中，中等年龄的农户（57岁）种植经济作物的概率最高，原因是中等年龄的农户种植经验和体力上均较强，进行农业投入的积极性也最高。家庭劳动力数在10%的显著性水平上提高农户经济作物种植的概率。农户家庭成员参加农业或非农业技能培训有助于提高土地转入、劳动力转移和经济作物种植概率，表明农业或非农业技能培训有利于增强农户人力资本素质，提高农户农业和非农业生产能力。 物质资本中，农业生产性固定资本能够显著提高农户转入土地和种植经济作物的概率，但会抑制农户劳动力转移和转出土地;非农业生产固定资产能够显著促进农户劳动力转移和转出土地，但是显著降低了农户种植经济作物的概率。表明农户决策依赖于生产性固定资本属性，农业生产性资本禀赋较丰富的农户倾向于专业化农业生产，而非农业生产性固定资本丰富的农户倾向于退出农业经营而从事非农就业。
金融资本中，家庭存款对农户劳动力转移和种植经济作物的影响均显著为正，表明拥有充足的流动性资金的农户更有能力从事生计多样化策略，可能的原因是许多非农就业活动如非农自雇、外出务工等需要初始资本，经济作物种植是资本密集型农业活动，资金富足的农户更有能力支持家庭成员参与非农就业和经济作物种植。政府农业补贴显著提高了农户转入土地和经济作物种植的概率。主要原因是政府粮食直补、良种和农机补贴、农资综合补贴等农业补贴使得农户农业生产有利可图，也增强了农户土地租金支付能力，使得农户愿意进行农业生产投资。
社会资本中，家庭成员参加共产党或其他团体组织会显著促进农户劳动力转移，但会抑制农户转入土地。可能原因是加入组织的农户拥有更广泛的社会关系，参与非农就业的能力更强，转入土地扩大农业生产的动机较弱。
3.2环境与制度因素对农户土地流转和生计选择的影响
村级变量中，自然灾害对农户不同生计活动的影响均为负，并显著降低了农户转入土地的概率。可能原因是自然灾害增加了农业生产风险，导致土地租赁市场的不稳定，因而增加了土地流转交易成本。距县城距离反映了农户接近市场的能力，随着村庄和县城之间距离的增加，农户参与土地流转和生计多样化策略的概率均显著降低。
资源要素价格因素中，劳动力价格（农忙时雇工价格）会降低农户土地转入概率，但会显著增加农户种植经济作物的概率。土地租金仅对农户土地流转产生显著影响。随着土地租金水平的提高，农户转出土地的概率增加而转入土地的概率降低，研究结果与杜鑫[10]相同。
两个地区虚拟变量反映了地区经济发展差异对农户土地流转和生计选择的影响。可以看出，除了中部地区农户土地流转概率高于西部地区外，东部地区农户土地流转概率与西部地区未有明显差异。此外，由于中部和东部地区经济较发达，非农劳动力转移的概率和农户土地转出的概率也显著较高。中东部地区农户种植经济作物的概率较低。
3.3土地流转、劳动力转移和经济作物种植决策的相关性
如表3所示，农地流转与农户不同生计模型误差项的独立相关性似然比（Likelihoodratiotest，chi2（6）=199.36，p<0.000）检验结果表明，模型之间相互独立的假设条件不满足，具有很强的相关性，因此，采用MVP模型控制土地流转与生计决策的相互关系是合适的。
表3农户土地流转和生计决策误差项的相关系数表明，农户土地转入与劳动力转移决策负相关（ρ13=-0.082，1%水平显著），与经济作物种植决策正相关（ρ14=0.072，1%水平显著）。此外，土地转出与劳动力转移误差项的相关系数显著为正（ρ23=0.156），表明土地转出概率与劳动力转移概率正相关。土地转出与经济作物种植误差项的相关系数显著为负（ρ24=-0.252），表明土地转出概率与种植经济作物概率负相关。
本文并未发现劳动力转移与经济作物种植决策之间的相关性，未能支撑本文提出的第3个假设。可能原因是本文并未区分本地就业和外出务工，由于这两种劳动力转移活动对农业生产劳动力的“损失”效应不同[23]，对作物种植的效应也会不同。本地务工的农户可以兼顾农业生产和非农就业，对农户农业生产的影响弱于劳动力外出务工的农户。
土地转入与土地转出呈现负相关关系（ρ12=-0.263）。根据农户土地流转决策理论，农业生产经营能力较高、土地相对于劳动力稀缺的农户转入土地，而农业生产经营能力较低、土地相对勞动力较丰富的农户转出土地，农户一般只参与土地转入或转出[30]，土地转入和转出决策呈现负相关关系。之所以会出现既转入又转出的现象，可能的原因有三个：第一，部分农户自家耕种的土地质量较差，因此将其转出后租种质量更好的土地;二是部分农户异地租赁土地经营，无法兼顾自家农业生产，从而将土地转出;三是政府主导的大规模流转采取先集中流转土地后返租给专业大户的形式，也造成一些农户既转入又转出土地的现象。3.4土地流转规模与农户生计决策相关性为识别转入规模对农户生计决策的影响，参考罗必良等[8]的研究，本文按照土地转入规模将转入农户划分为三类，分别为土地小规模转入，中等规模转入和大规模转入，划分标准为土地流转面积从小到大排序的三分之一和三分之二临界值。因此，模型1中土地转入因变量Rin*则具体包含了三个变量，分别为土地小规模转入，中等规模转入和大规模转入，各占总样本量的5.3%，5.4%和4.8%。为节省篇幅，表4只汇报土地流转、劳动力非农转移和经济作物种植决策误差项的相关系数。如表4所示，小规模和中等规模的土地转入与劳动力转移决策并没有显著关系，只有土地流转达到一定规模才会对转入户劳动力转移产生抑制作用。与劳动力转移相似，本文发现土地小规模和中等规模的土地转入反而提高了农户种植经济作物的概。
3.5不同机械化程度下农地流转与农户生计策略决策
理论假设认为农业机械化水平的提高会降低土地流转与农户劳动力转移和经济作物种植的相关性。由于农户是否采用机械作业和土地流转、劳动力转移及作物种植类型等均存在相关性关系，直接按照农户是否采用机械作业来划分机械化程度差异，将会引起内生性问题。因此，本文采用间接方法，按照农户所在地是否处于平原地区，将农户划分为两类，第一类农户居住在平原地区，第二类农户居住在高山、丘陵和草原等地区，居住在平原地区的农户采用机械化作业的可能性和现实条件更大[18]。样本中约40%的农户处于平原地区。数据表明，处于平原地区农业生产中的机械服务费平均每户为547元，处于非平原地区平均每户仅为208元。 表5是不同机械化水平下土地流转与农户生计决策相关性系数。和理论预期一致，平原地区机械化水平较高，农户土地转入决策与劳动力转移和经济作物种植决策之间均未有显著相关性，表明农业机械化程度较高地区转入户可以获得机械服务以替代家庭劳动力，从而降低土地
转入对农户非农劳动力配置和农作物种植决策的影响。反之，在机械化程度较低的地区（非平原地区），土地转入和劳动力转移决策之间显著负相关（ρ′′13=-0.060，10%水平显著），土地转入与农户经济作物种植决策正相关（ρ′′14=0.080，1%水平显著）。4结论与政策建议
本文将农户土地流转市场参与纳入到生计多样化决策过程中，在理论分析基础上，利用中国家庭追踪调查（CFPS）的农户调查数据进行了实证检验。得到以下结论。
（1）农户土地流转与劳动力转移和经济作物种植决策相互关联。总体而言，农户土地转入与经济作物种植决策正相关，与非农劳动力转移决策负相关;土地转出与非农就业决策正相关，与农户经济作物种植决策负相关。
（2）土地转入与农户生计决策中的劳动力配置和种植作物类型的相互关系取决于土地转入规模。农户中、小规模的土地转入与劳动力转移关系不显著，与经济作物种植决策正相关;而大规模的土地转入与劳动力转移决策显著负相关，也会降低农户经济作物种植概率。
（3）土地转入与农户生计多样化决策的相互关系还和地区机械化发展水平有关。机械化使用程度较高的平原地区，农户土地转入与劳动力转移和经济作物种植未有显著相关性;而在机械化程度较低的山地、丘陵等地区，农户土地转入与劳动力转移具有显著的负相关关系，与经济作物种植有显著的正相关关系。
受制于土地资源禀赋约束和农村要素市场失灵，小农户为充分利用土地和劳动力资源采取农业和非农业多样化的生计策略，以提高劳动生产效率和家庭收入[33]。
由于农户分化不完全，多样化的生计策略可能既不利于农地规模经营，也会对专业化分工优势带来效率损失。因此，在短期内农村剩余劳动力无法完全转移的情况下，要引导农户合理调整种植业结构或通过兼业实现劳动力的充分就业;但从长远看，要不断促进农户群体分化，实现劳动力在农业或非农业领域的专业化分工与生产，实现农地的规模化、专业化经营。本文的研究启示是：①为促进农户群体向农业或非农业专业化发展，要统筹推进农村劳动力转移市场和土地流转市场协调发展，进一步完善农地流转市场，促进农户适度规模转入土地以实现粮食生产的规模化和专业化，避免小规模的土地流转带来的劳动力兼业化强化和种植作物类型的多元化和非专业化。同时，激励具有非农业比较优势的农户转出土地以实现非农就业稳定化和职业化。②大力发展农机社会化服务，提高农机和农技融合使用深度和广度，弥补劳动力转移造成的农业劳动力损失，缓解农户规模经营中的劳动力和技术不足，提高农户的农地规模经营能力和经营效益，以增加土地转入农户的农业经营性收入和生计水平。（编辑：刘照胜）
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关键词 土地流转;非农劳动力转移;经济作物种植;生计多样化策略
发展中国家农业生产普遍面临着一系列约束，如土地资源稀缺、市场缺失、经营风险较高、机械化程度低、技术落后等[1]。因此，发展中国家以小农为主的农业经济或许可以吸纳剩余劳动力并满足农户基本的生存需要，但却无法解决贫困问题，也不利于农户福利水平的可持续提高。因此，为摆脱贫困、提高收入和消费水平并降低生计风险，农户家庭内部普遍采取农业或非农业多样化生计策略，如作物多样化、牲畜养殖、农副业生产、非农就业等[2-3]。小农经济是我国农业生产的典型特征，农户土地经营小规模、细碎化占据主导地位[4]。我国农户在从事粮食作物种植的同时，农业生产结构和非农业经营日趋多元化。据中国统计年鉴数据，农户从事菜果等经济作物种植的比重大幅度增加，2000—2016年，蔬菜和水果的播种面积分别从1523.7万hm2和893.2万hm2增加到2232.8万hm2和1298.2万hm2。与此同时，我国非农部门的农村劳动力比例已经从2000年的33.9%增加到2015年的74.9%[5]。
关于农户生计多样化策略的原因，现有文献进行了大量研究，户主及农户家庭禀赋特征、非农业机会和工资的增加、自然环境风险、农业政策等均对农户生计多样化策略有着重要的影响[3，6-7]。然而，有关农户生计策略的文献还存在以下不足之处。首先，很少有文献关注农村要素市场尤其是土地流转市场对农户生计多样化策略的影响。随着农村土地制度改革的深化和农地流转市场的完善，农户生计决策研究更需要将土地流转纳入到统一的分析框架。其次，很少有文献关注农户生计决策之间的相关性。以往文献较多关注劳动力转移或土地流转对农户经济作物种植决策的单向影响[7-8]，采用最小二乘法进行估计，往往忽视了变量之间的相互作用，可能存在内生性问题。农户生计决策本质上是土地、劳动力和资本要素之间的配置决策，已有部分学者关注到农户土地、劳动力和资本三大要素配置决策的相互影响，如胡新艳等[9]研究农户土地流转、劳动力非农转移和资本借贷三种决策行为的关联互动，杜鑫[10]考察农户土地流转、劳动力转移和农业生产资本投入等三种要素配置的相互关系。经济作物是资本密集型的农作物类型，由全国农产品成本收益资料汇编的统计数据计算得到，2016年经济作物（油料、花生、蔬菜、水果等）的生产成本是粮食作物（水稻、小麦、玉米、豆类、薯类等）的3倍。因此，本文将农户三大要素相互作用的理论应用到生计决策研究中，采用中国家庭追踪调查（CFPS）农村住户数据和多元probit（multivariateprobit）模型，进一步研究土地流转与劳动力非农转移、经济作物种植等生计决策的相互关系。之所以关注经济作物种植决策，原因是经济作物种植是我国农业结构调整的重要方面，旨在充分利用水土资源，均衡农产品，提高农业生产的比较收益并增加农民收入[11]。
1理论分析与研究假说
对于粮食作物，经济作物是资本密集型的种植业类型[7-8]，是农户农业生产的资本投入深化。因此，土地流转、劳动力转移和经济作物种植决策既可以视为农户不同类型生计策略，其本质上是农户土地、劳动力和资本三要素配置决策。已有研究表明，农户土地、劳动力和资本三大要素配置决策具有相互关联性[9-10]。因此，本文以土地、劳动力和资本三大要素配置相互联系为理论基础，将土地流转、劳动力非农转移和经济作物种植决策纳入统一的农户决策分析框架。同时，罗必良等[8]研究发现，农地流转对农户经济作物种植的影响取决于土地转入规模和农机服务水平两大情境因素，因此，本文认为同时分析不同土地流转规模和机械化服务水平两大情境下土地流转、劳动力非农转移和经济作物种植决策之间的相互关联。图1为理论框架图：
1.1农地流转与劳动力非农转移
农地流转市场缺失时，土地要素价格为农户土地投入的影子价格，农业劳动力价格为农业劳动力投入的影子价格[12]。由于我国户均土地面积狭小，农户在单位土地面积上可能投入过多劳动力，造成农业劳动力的影子价格较低，与非农就业报酬存在很大差距，农户通过兼业以提高劳动报酬，即农忙时间耕种土地，农闲时间从事非农就业。然而，兼业农户返乡耕种土地，既不利于农户非农专业化，也会带来很大的时间成本和交通成本。当存在土地要素市场时，这类农户会选择转出土地，減少自家耕种的土地面积。当然，农户拥有自由的土地流转决策权时，劳动力非农转移是土地转出的前提[12-13]。然而，实践中农户土地流转受到地方政府干预的影响，部分农户被动参与土地流转[14]，农户转出土地后未必实现非农就业。因此，农地转出后劳动力非农转移的前提是农户家庭存在剩余劳动力且拥有非农就业的能力[15]。 随着农户土地转出方的出现，非农就业能力较弱且滞留在农村的劳动力转入土地、扩大经营面积以提高家庭劳动力报酬[13]。拥有一定资本实力、对农业经营回报有较好预期的农户也可能大面积流转土地，通过规模经营增加农业收入。此时，土地转入是否影响农户非农劳动力配置取决于两个方面：首先，与土地转入面积带来的农业劳动生产率有关。当农户转入土地后农业劳动生产效率获得较大幅度提升，吸引农户家庭更多劳动力配置到农业领域，土地转入对非农劳动力转移产生负向影响。其次取决于农业机械化程度。当地区推广农业机械化成本较低，农户便会以机械替代家庭劳动力进行耕种，农机对劳动力替代的程度增强，劳动力转移带来的农业劳动力损失对农业生产的影响减弱[16]，此时农户转入土地、扩大农地经营规模也不会对非农劳动力转移产生影响。
根据以上分析，提出第一个研究假设：
假设1：农户土地转出决策与劳动力非农转移决策为正向关系;土地转入决策与非农劳动力转移的关系受到土地转入规模和农机投入水平的影响，大规模土地转入与非农劳动力转移决策负相关，随着农业机械投入的增加，对自家劳动力的替代增强，土地转入与农户劳动力转移的负相关性减弱。
1.2农地流转与农户经济作物种植决策
农地流转市场缺失时，土地禀赋稀缺的农户可通过种植资本密集型的经济作物，以提高边际土地回报;而土地禀赋丰富的农户，受到投入资本的制约，则以资本节约型的粮食作物为主。当存在土地流转市场时，农户转出土地后可进一步降低农业生产的劳动力和资本投入，也降低资本密集型的经济作物种植概率。土地转入户因为土地经营成本的上升或农业生产利润最大化动机的增强，会选择种植经济作物以获取更高的利润[17]。但也有学者认为，土地转入后农户是否種植经济作物主要受农业劳动力和机械化水平的影响。受制于劳动力约束，转入规模较大的农户具有更小的激励去种植经济作物[8]。此外，农业机械化得以推广时，农户采用农业机械化生产可以节省家庭劳动力，提高单位劳动力的生产率。相对果蔬、蚕桑等经济作物，粮食生产投入的劳动密集度较低，而且比较容易采取机械化作业[18]。因此，农机使用程度较高的地区随着转入户土地经营规模的扩大，农户采用机械化作业替代劳动力投入成为更佳选择，转入户倾向于种植与农机更容易匹配的粮食作物而非经济作物[8]。
然而，现有研究并未考虑到经济作物种植对农地流转的反向关系。通过种植经济作物拥有较高农业劳动力报酬和农业收入的农户，可能进一步通过转入土地以扩大农业生产的比较优势，通过资本投入提升规模经营效益，农户种植经济作物可能是其转入土地的动机。
基于此，本文提出第二个研究假设：
假设2：土地转出决策与农户经济作物种植决策为负向关系，土地转入决策与农户经济作物种植决策的相关性取决于土地转入规模和农机投入水平。当土地转入到一定规模时，农户受到劳动力约束，可能会选择种植劳动力节约型的粮食作物，从而农户土地转入与经济作物种植决策呈负向关系;当农机服务完善时，转入户以农机投入替代粮食生产中的自家劳动力投入，则土地转入与农户经济作物种植决策的相关性减弱。
1.3劳动力非农转移与农户经济作物种植决策
由于多数经济作物需要劳动力和资本的密集投入，非农就业对农户种植经济作物的影响可能是两方面的[7]。一方面，农户参与非农就业可能会减少农业生产劳动力投入，“损失”部分农业劳动力，可能会降低农户种植经济作物的概率[7，19-20];另一方面，非农就业增加了农户家庭收入和资产规模，缓解农户对农业生产投资的影响[20]，提高了农户种植经济作物的投入能力[21]。但经济作物种植也会对农户劳动力转移产生反作用。农户通过种植高附加值的经济作物，实现农业劳动力报酬增加，增加农业生产经营利润，也会降低非农劳动力转移的动机。因此，本文提出第三个假设：
假设3：农户劳动力非农转移与经济作物种植决策的相关性是不确定的。当农户非农劳动力转移对农业生产的劳动力“损失”效应占主导时，农户非农劳动力转移和经济作物种植决策负相关;而当农户非农就业收入增加缓解了农业生产的资金投入不足的效应占主导时，农户非农劳动力转移决策和经济作物种植决策正相关。
以上文献回顾和理论分析表明，农户生计行为具有协同性和联合性，先验性的假设一种生计行为是另一种行为的原因存在理论逻辑上的缺陷[10]。因此，需要同时估计农户土地流转、劳动力转移和经济作物种植决策模型。
2数据来源与研究方法
2.1数据来源
本文使用的数据来源于中国家庭追踪调查（CFPS）中的农村住户调查数据。CFPS数据库是由北京大学中国社会科学调查中心（ISSS）完成的社会调查[22]，目的是全面了解中国社区、家庭和个人层次的社会、经济、文化和教育领域的情况和变化，为学术研究和公共政策制定提供高质量的数据。CFPS采用内隐分层、多阶段、多层次、与人口规模成比例的概率抽样方式（PPS），并采用计算机辅助面访调查[22]，目前已经完成四轮数据调查（2010，2012，2014和2016）。由于只有2014年的数据库（CFPS2014）包含农户经济作物种植信息，本研究以2014年数据为主，劳动力转移、土地转出和经济作物种植变量来源于CFPS2014。由于CFPS2014缺少农户土地转入面积数据，而本文需要研究不同土地转入规模农户的生计策略行为，因此，土地转入变量来源于CFPS2012。同时，为控制部分自变量内生性，部分资本变量来源于CFPS2012年的调查数据。数据的筛选过程为：首先，将CFPS2014和CFPS2012数据库匹配;其次，保留农村住户数据和从村集体分配到土地的住户。经过筛选，共得到6764个农户数据和584个村级数据，样本分布在全国25个省（自治区或直辖市）和182个县（区）。农村住户数据包含农户家庭信息、资源资产禀赋、劳动力就业、土地流转、作物种植、农业生产、家庭收入等信息。 2.2研究方法
本文研究农户土地流转、劳动力转移和经济作物种植决策的相互关联。农户土地流转行为可划分为土地转入和转出，部分农户既转入又转出土地。根据新劳动迁移经济学理论，农户劳动力非农转移决策是家庭效用最大化的整体安排[23]，因此，参考胡新艳等[9]、杜鑫[10]和Che[24]等学者的研究，本文将农户家庭存在非农自雇、本地务工和外出务工等非农就业行为的均视为劳动力非农转移。CFPS2014数据库共询问了农户家庭11种农林作物种植信息，其中包括谷类作物（水稻、小麦、玉米）、薯类作物（红薯、马铃薯等）和豆类作物（大豆、黄豆等）等粮食作物，也包括蔬菜、水果、花生、棉花、菜籽（油）等经济作物及林产品。本文将农户经济作物种植界定为种植蔬菜、水果、花生、棉花、菜籽（油）等作物的行为，其中包括同时种植经济作物和粮食作物的农户家庭。农户劳动力转移、土地流转和经济作物种植决策相互关联，忽视不可观测因素和生计决策的相关性将导致偏差和无效估计。因此，本文选multivariateprobit（MVP）模型估计三种生计决策的联合效应。MVP模型在控制外生变量的影响后，允许每种决策模型之间的误差项相互关联[25]。模型具体可设置为：
2.3变量选择
表1是本文的因变量和自变量统计信息。如表1所示，土地转入概率为15%，土地转出的农户比例为13%，其中既转入又转出样本62户，约占总样本的1%。68%的农户以非农自雇、外出务工和本地务工等方式参与非农就业。34%的农户种植蔬菜、水果、花生、棉花、菜籽（油）等经济作物，其中89%的农户同时种植经济作物和粮食作物。
本文自变量选择的理论基础是可持续生计理论，影响农户生计行为的因素被划分为生计资本、外部自然和经济社会环境等因素[26]。五种生计资本分别为自然资本、人力资本、物质资本、金融资本、社会资本等[27]，一些存在內生性的变量使用CFPS2012年的数据以减少内生性问题。农户最重要的自然资本是土地资源，选择农户承包地面积衡量农户自然资本。人力资本包含数量和质量两个范畴。人力资本的数量包括家庭劳动力数、劳动力有效劳动时间，质量包括劳动力的健康、受教育程度、知识和技能等。人力资本不仅决定了农户能否进入更高回报的生计领域，人力资本的技能、知识和信息获取能力等还影响着自然资源的利用效率和社会关系的建立。本文选择户主特征（年龄、受教育程度）、家庭劳动力特征（数量、平均受教育年限、技能培训）等表征农户人力资本。物质资本包括农户所拥有的牲畜，各类生产性设备，家用电器等消费性资产以及房产等固定性资产[26]，选择农户生产性资产来衡量物质性资产，生产性资产被划分为农业生产性资产和非农业生产性资产。金融资本包括农户家庭现金、存款、收入、借贷、保险等，本文选择家庭存款、政府农业补贴、家庭是否购买商业保险等衡量。社会资本被定义为社会关系、社会结构和社会制度安排中的规则、规范、责任、互惠和信任等[28]，实证研究中常以农户是否参与合作组织、农户家庭礼金支出、困难时能否得到他人帮助、社会信任等指标来反映[28-29]。本文选择家庭成员是否加入共产党或其他团体组织和交通通讯费用支出来衡量社会资本。
本文以部分村级变量和地区变量来代表外部自然和经济社会环境等因素对农户生计策略的影响。选择2013/2014生产年村庄是否遭受旱灾、洪涝、台风等自然灾害表征风险和脆弱性环境对农户生计选择的影响。已有研究表明农业生产较高的自然风险使得农户选择生计多样化以规避风险[3]。村庄离县城距离、村级农忙雇工价格和土地租金水平等变量分别代表村级层次市场可接近程度、雇佣劳动力市场和土地租赁市场发育程度。为反映经济发展对农户生计策略的影响，本文将调研地区划分为东、中、西部三大类地区，设置东部地区和中部地区两个虚拟变量。由于缺少土地制度和其他农业制度的变量，本文在估计MVP模型时采用县级层次的聚类稳健标准误，以控制县级层次的制度变量对农户生计选择的影响。
3实证检验与结果
表2和表3是农户土地流转与生计策略（非农劳动力转移和经济作物种植）联合决策的估计结果。表2是农户土地流转和生计决策的影响因素估计结果，表3是农户生计决策相关性的估计结果。
3.1生计资本对农户土地流转和生计选择的影响
如表2所示，自然资本中，土地资源禀赋对农户土地流转和生计决策具有不同的影响。人均承包地面积对农户转入土地影响为负（不显著），但会显著促进农户转出土地，研究结果与Deininger和Jin[30]一致，表明土地流转将土地资源从禀赋丰富的农户转移到禀赋稀缺的农户手中。非农劳动力转移模型中，人均承包地面积的估计结果显著为负，表明丰富的土地资源禀赋会降低农户参与非农就业的概率。这一研究结果与陈会广和刘忠原[31]的发现相似，较为丰富的土地资源对农村劳动力转移产生抑制作用。农户种植经济作物的概率随着土地资源禀赋的增加而降低，反映了土地相对稀缺的农户种植经济作物，提高土地集约度的意愿更强。
人力资本是影响农户劳动力和土地资源配置最重要的因素。户主年龄与农户土地转入决策呈现倒U型关系，但与转出决策呈现U型关系，转折点分别为44和45岁。结果表明，相对于中等年龄的户主，年轻户主以及老年户主倾向转出土地而非转入土地。可能的解释是相对于中年户主，年轻户主缺乏种植经验而老年户主缺乏体力[12]。家庭劳动力稀缺且受教育年限较高的农户家庭转出土地的概率较高，而农户劳动力禀赋和受教育年限对农户转入土地并未有显著影响。户主年龄、家庭劳动力数、劳动力平均受教育年限、技能培训等人力资本均对农户劳动力转移有显著影响。户主年龄与劳动力转移呈现倒U型关系，转折点为39岁，即年龄为39岁的户主家庭非农就业的概率最高，老年户主家庭和年轻户主家庭劳动力转移的概率较低。家庭劳动力数和劳动力平均受教育年限均在1%的水平上显著为正，表明家庭劳动力资源丰富、平均受教育年限较高的农户参与非农就业的概率更高。显著影响农户经济作物种植的人力资本因素有户主年龄和劳动力数，其中，中等年龄的农户（57岁）种植经济作物的概率最高，原因是中等年龄的农户种植经验和体力上均较强，进行农业投入的积极性也最高。家庭劳动力数在10%的显著性水平上提高农户经济作物种植的概率。农户家庭成员参加农业或非农业技能培训有助于提高土地转入、劳动力转移和经济作物种植概率，表明农业或非农业技能培训有利于增强农户人力资本素质，提高农户农业和非农业生产能力。 物质资本中，农业生产性固定资本能够显著提高农户转入土地和种植经济作物的概率，但会抑制农户劳动力转移和转出土地;非农业生产固定资产能够显著促进农户劳动力转移和转出土地，但是显著降低了农户种植经济作物的概率。表明农户决策依赖于生产性固定资本属性，农业生产性资本禀赋较丰富的农户倾向于专业化农业生产，而非农业生产性固定资本丰富的农户倾向于退出农业经营而从事非农就业。
金融资本中，家庭存款对农户劳动力转移和种植经济作物的影响均显著为正，表明拥有充足的流动性资金的农户更有能力从事生计多样化策略，可能的原因是许多非农就业活动如非农自雇、外出务工等需要初始资本，经济作物种植是资本密集型农业活动，资金富足的农户更有能力支持家庭成员参与非农就业和经济作物种植。政府农业补贴显著提高了农户转入土地和经济作物种植的概率。主要原因是政府粮食直补、良种和农机补贴、农资综合补贴等农业补贴使得农户农业生产有利可图，也增强了农户土地租金支付能力，使得农户愿意进行农业生产投资。
社会资本中，家庭成员参加共产党或其他团体组织会显著促进农户劳动力转移，但会抑制农户转入土地。可能原因是加入组织的农户拥有更广泛的社会关系，参与非农就业的能力更强，转入土地扩大农业生产的动机较弱。
3.2环境与制度因素对农户土地流转和生计选择的影响
村级变量中，自然灾害对农户不同生计活动的影响均为负，并显著降低了农户转入土地的概率。可能原因是自然灾害增加了农业生产风险，导致土地租赁市场的不稳定，因而增加了土地流转交易成本。距县城距离反映了农户接近市场的能力，随着村庄和县城之间距离的增加，农户参与土地流转和生计多样化策略的概率均显著降低。
资源要素价格因素中，劳动力价格（农忙时雇工价格）会降低农户土地转入概率，但会显著增加农户种植经济作物的概率。土地租金仅对农户土地流转产生显著影响。随着土地租金水平的提高，农户转出土地的概率增加而转入土地的概率降低，研究结果与杜鑫[10]相同。
两个地区虚拟变量反映了地区经济发展差异对农户土地流转和生计选择的影响。可以看出，除了中部地区农户土地流转概率高于西部地区外，东部地区农户土地流转概率与西部地区未有明显差异。此外，由于中部和东部地区经济较发达，非农劳动力转移的概率和农户土地转出的概率也显著较高。中东部地区农户种植经济作物的概率较低。
3.3土地流转、劳动力转移和经济作物种植决策的相关性
如表3所示，农地流转与农户不同生计模型误差项的独立相关性似然比（Likelihoodratiotest，chi2（6）=199.36，p<0.000）检验结果表明，模型之间相互独立的假设条件不满足，具有很强的相关性，因此，采用MVP模型控制土地流转与生计决策的相互关系是合适的。
表3农户土地流转和生计决策误差项的相关系数表明，农户土地转入与劳动力转移决策负相关（ρ13=-0.082，1%水平显著），与经济作物种植决策正相关（ρ14=0.072，1%水平显著）。此外，土地转出与劳动力转移误差项的相关系数显著为正（ρ23=0.156），表明土地转出概率与劳动力转移概率正相关。土地转出与经济作物种植误差项的相关系数显著为负（ρ24=-0.252），表明土地转出概率与种植经济作物概率负相关。
本文并未发现劳动力转移与经济作物种植决策之间的相关性，未能支撑本文提出的第3个假设。可能原因是本文并未区分本地就业和外出务工，由于这两种劳动力转移活动对农业生产劳动力的“损失”效应不同[23]，对作物种植的效应也会不同。本地务工的农户可以兼顾农业生产和非农就业，对农户农业生产的影响弱于劳动力外出务工的农户。
土地转入与土地转出呈现负相关关系（ρ12=-0.263）。根据农户土地流转决策理论，农业生产经营能力较高、土地相对于劳动力稀缺的农户转入土地，而农业生产经营能力较低、土地相对勞动力较丰富的农户转出土地，农户一般只参与土地转入或转出[30]，土地转入和转出决策呈现负相关关系。之所以会出现既转入又转出的现象，可能的原因有三个：第一，部分农户自家耕种的土地质量较差，因此将其转出后租种质量更好的土地;二是部分农户异地租赁土地经营，无法兼顾自家农业生产，从而将土地转出;三是政府主导的大规模流转采取先集中流转土地后返租给专业大户的形式，也造成一些农户既转入又转出土地的现象。3.4土地流转规模与农户生计决策相关性为识别转入规模对农户生计决策的影响，参考罗必良等[8]的研究，本文按照土地转入规模将转入农户划分为三类，分别为土地小规模转入，中等规模转入和大规模转入，划分标准为土地流转面积从小到大排序的三分之一和三分之二临界值。因此，模型1中土地转入因变量Rin*则具体包含了三个变量，分别为土地小规模转入，中等规模转入和大规模转入，各占总样本量的5.3%，5.4%和4.8%。为节省篇幅，表4只汇报土地流转、劳动力非农转移和经济作物种植决策误差项的相关系数。如表4所示，小规模和中等规模的土地转入与劳动力转移决策并没有显著关系，只有土地流转达到一定规模才会对转入户劳动力转移产生抑制作用。与劳动力转移相似，本文发现土地小规模和中等规模的土地转入反而提高了农户种植经济作物的概。
3.5不同机械化程度下农地流转与农户生计策略决策
理论假设认为农业机械化水平的提高会降低土地流转与农户劳动力转移和经济作物种植的相关性。由于农户是否采用机械作业和土地流转、劳动力转移及作物种植类型等均存在相关性关系，直接按照农户是否采用机械作业来划分机械化程度差异，将会引起内生性问题。因此，本文采用间接方法，按照农户所在地是否处于平原地区，将农户划分为两类，第一类农户居住在平原地区，第二类农户居住在高山、丘陵和草原等地区，居住在平原地区的农户采用机械化作业的可能性和现实条件更大[18]。样本中约40%的农户处于平原地区。数据表明，处于平原地区农业生产中的机械服务费平均每户为547元，处于非平原地区平均每户仅为208元。 表5是不同机械化水平下土地流转与农户生计决策相关性系数。和理论预期一致，平原地区机械化水平较高，农户土地转入决策与劳动力转移和经济作物种植决策之间均未有显著相关性，表明农业机械化程度较高地区转入户可以获得机械服务以替代家庭劳动力，从而降低土地
转入对农户非农劳动力配置和农作物种植决策的影响。反之，在机械化程度较低的地区（非平原地区），土地转入和劳动力转移决策之间显著负相关（ρ′′13=-0.060，10%水平显著），土地转入与农户经济作物种植决策正相关（ρ′′14=0.080，1%水平显著）。4结论与政策建议
本文将农户土地流转市场参与纳入到生计多样化决策过程中，在理论分析基础上，利用中国家庭追踪调查（CFPS）的农户调查数据进行了实证检验。得到以下结论。
（1）农户土地流转与劳动力转移和经济作物种植决策相互关联。总体而言，农户土地转入与经济作物种植决策正相关，与非农劳动力转移决策负相关;土地转出与非农就业决策正相关，与农户经济作物种植决策负相关。
（2）土地转入与农户生计决策中的劳动力配置和种植作物类型的相互关系取决于土地转入规模。农户中、小规模的土地转入与劳动力转移关系不显著，与经济作物种植决策正相关;而大规模的土地转入与劳动力转移决策显著负相关，也会降低农户经济作物种植概率。
（3）土地转入与农户生计多样化决策的相互关系还和地区机械化发展水平有关。机械化使用程度较高的平原地区，农户土地转入与劳动力转移和经济作物种植未有显著相关性;而在机械化程度较低的山地、丘陵等地区，农户土地转入与劳动力转移具有显著的负相关关系，与经济作物种植有显著的正相关关系。
受制于土地资源禀赋约束和农村要素市场失灵，小农户为充分利用土地和劳动力资源采取农业和非农业多样化的生计策略，以提高劳动生产效率和家庭收入[33]。
由于农户分化不完全，多样化的生计策略可能既不利于农地规模经营，也会对专业化分工优势带来效率损失。因此，在短期内农村剩余劳动力无法完全转移的情况下，要引导农户合理调整种植业结构或通过兼业实现劳动力的充分就业;但从长远看，要不断促进农户群体分化，实现劳动力在农业或非农业领域的专业化分工与生产，实现农地的规模化、专业化经营。本文的研究启示是：①为促进农户群体向农业或非农业专业化发展，要统筹推进农村劳动力转移市场和土地流转市场协调发展，进一步完善农地流转市场，促进农户适度规模转入土地以实现粮食生产的规模化和专业化，避免小规模的土地流转带来的劳动力兼业化强化和种植作物类型的多元化和非专业化。同时，激励具有非农业比较优势的农户转出土地以实现非农就业稳定化和职业化。②大力发展农机社会化服务，提高农机和农技融合使用深度和广度，弥补劳动力转移造成的农业劳动力损失，缓解农户规模经营中的劳动力和技术不足，提高农户的农地规模经营能力和经营效益，以增加土地转入农户的农业经营性收入和生计水平。（编辑：刘照胜）
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