新农保能促进农户土地流转吗?——基于CHARLS三期面板数据

张亚丽, 白云丽, 甄霖, 辛良杰

自然资源学报 ›› 2019, Vol. 34 ›› Issue (5) : 1016-1026.

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自然资源学报 ›› 2019, Vol. 34 ›› Issue (5) : 1016-1026. DOI: 10.31497/zrzyxb.20190509
资源经济

新农保能促进农户土地流转吗?——基于CHARLS三期面板数据

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Could the new rural social pension insurance promote farmers' land transfer:Based on three waves panel data of CHARLS

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摘要

基于2011年、2013年和2015年中国健康与养老追踪调查（CHARLS）数据库,构建了三期具备农村户口且拥有耕地的微观农户 面板数据,采用固定效应模型实证分析我国农村老龄化问题背景下新农保能否促进农户土地流转。研究发现：（1）2015年中国耕地的平均转出率和转入率仅为14%和6%,2011-2015年中国耕地呈现转出率逐年递增、转入率逐年递减的趋势,凸显中国耕地出现集聚现象。（2）中国土地流转行为区域差异性明显,耕地转出率顺序为：东北地区>东部地区>中部地区>西北地区>西南地区;耕地转入率除西北地区较高外（2015年为9%）,其余各区均在5%左右。（3）新型农村社会养老保险能够促进60岁以上老年农户的耕地转出。政策启示是：提高农村养老保险水平以弱化土地的养老保障功能,进而促进农村土地流转;完善耕地集聚化背景下的土地管理制度,培育一批具有带头作用的新型农民;发展区域差异化的农村耕地管理政策,首先重点针对土地流转潜力大的地区推行土地流转交易。

Abstract

This paper aims to determine whether the new rural social pension insurance could promote farmland transfer or not based on the China Health and Pension Tracking Survey (CHARLS) database. Fixed-effect model was established by using three waves panel data of households information. The results indicate that the averaged rent out rate and rent in rate of farmland in China was only 14% and 6% (2015), respectively. The rent out rate of farmland increased and the rent in rate decreased, which highlights the phenomenon of farmland centralization in China. There is a wide disparity among regional land transfer in China. The order of rent out in farmland is: Northeast China, Eastern China, Central China, Northwest China, and Southwest China. The rent out rate of farmland is relatively high in the northwest region (9% in 2015) than other regions, of which the rent out rate is about 5%. The new rural social pension insurance plays a significant role in promoting the rent out of farmer over 60 years old. Policy implications can be drawn from the results. Firstly, the rural insurance should be improved to weaken the security function of land, thereby promoting rural land transfer. Secondly, the farmland management system should be reformed in the context of farmland centralization and designed to cultivate a group of new type of farmers. Thirdly, the regionally differentiated farmland management policies should be developed, so as to promote the implementation of land transfer trading platform for the region with more land transfer potential.

关键词

土地流转 / 耕地转出 / 耕地转入 / 新农保 / 固定效应模型

Key words

land transfer / rent out farmland / rent in farmland / new rural social pension insurance / fixed-effect model

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张亚丽, 白云丽, 甄霖, 辛良杰. 新农保能促进农户土地流转吗?——基于CHARLS三期面板数据[J]. 自然资源学报, 2019, 34(5): 1016-1026 https://doi.org/10.31497/zrzyxb.20190509
ZHANG Ya-li, BAI Yun-li, ZHEN Lin, XIN Liang-jie. Could the new rural social pension insurance promote farmers' land transfer:Based on three waves panel data of CHARLS[J]. JOURNAL OF NATURAL RESOURCES, 2019, 34(5): 1016-1026 https://doi.org/10.31497/zrzyxb.20190509
中国农村土地的基本制度是集体所有制。因此,本文的土地流转是指土地经营权流转,其含义为拥有土地承包经营权的农户将土地经营权（使用权）转让给其他农户或经济组织,即保留承包权,转让使用权。中国的土地经营权流转在提高土地使用效率、实现农业资源优化配置、维护农民权益、促进农村金融发展等方面具有重要意义[1]。近年来,中央重视土地经营权有序流转,先后制订与出台了一系列的法律与规章。例如2016年10月发布的《关于完善农村土地所有权承包权经营权分置办法的意见》提出,将土地承包经营权划分为承包权和经营权,前者保持稳定,后者“加快放活”,形成“所有权”“承包权”“经营权”三权分置的新权利架构[2]。2018年中央1号文件《中共中央国务院关于实施乡村振兴战略的意见》又明确强调要全面完成土地承包经营权确权登记颁证工作,完善农村承包地“三权分置”制度,在依法保护集体土地所有权和农户承包权前提下,平等保护土地经营权[3]。然而,中国耕地流转行为滞后,流转比率仍较低。农业部统计数据显示,1999年全国耕地流转率仅为2.53%,2006年为4.57%,2010年仍只有12%,2016年超过33%。上海财经大学“千村调查”的数据表明,尽管全国整体土地流转比率逐年提高,可达30%,但个别地区耕地流转率仅为10%左右,区域差异化较大[4]。
究其原因,部分研究者认为,土地社会保障功能远远超出农业本身,耕地对农民所具有的就业、养老等基本生活保障的功能是其直接经济效用的4倍,这也是导致农民对耕地依赖性强、具有乡土情结的直接原因[5]。另有学者则持不同观点：农民对于土地资源的占有和使用远远满足不了现实生活的需要,传统的人地平衡被打破,即农民与土地的相互依赖关系被加速弱化,土地对于农民的保障功能正在丧失,不再具有绝对的生活保障功能。考虑到中国目前城镇化和老龄化的双重背景,大量的农村劳动力与其他人口转移到城镇,农村人口年龄结构发生变化,农村老龄化问题愈加严重。按照家庭经济学和农户决策理论的观点,家庭根据不同年龄段劳动力的比较优势在农业和非农部门进行劳动力配置,进而间接影响农户土地流转行为。相关实证研究发现,相对于青年和中年劳动力比例较高的家庭,老年劳动力比例较高的家庭土地流转概率显著偏低[6]。研究表明,耕地面积越多的家庭转出耕地的可能性越大[7,8,9],然而有研究得出相反的结论,即人均耕地面积较大的家庭易于实现规模经营,因而不愿转出耕地[6,10]。从农户层面上来看,农户参与非农活动是促进土地流转的重要动力之一[9]。农户教育程度越高越倾向于转出土地,而健康状况越好者越倾向于转入土地[11]。
农民养老保障与农村土地流转的关系近年得到学者的关注。2009年9月新型农村社会养老保险政策（新农保）开始试点并逐步在各地推广实施。学者的普遍观点是,随着土地制度改革与土地流转兴起,农村传统土地养老保障功能弱化,新农保具有明显的替代效应,无论是耕地转出还是转入方面,都有正向促进作用[12,13]。有学者对江苏省的实证研究表明,农村社会保障水平与耕地转出率和耕地转入率之间的相关系数达到了0.96和0.58[14]。养老金的稳定收入既满足老年农民必要的货币支出需要,又使得耕地转入者家庭生存的担忧得到有效缓解,分别从供给和需求两个层面促进其土地流转行为。尽管我国农村新农保覆盖面最大,但对农民的保障水平有限,不足以满足中国农民巨大的养老保障需求[15],因而,土地流转与养老保险间的内部影响机理有待进一步考证。
已有关于微观农户土地流转影响因素的研究多是基于某个调研时期的单个区域进行探讨,如詹和平等[16]的研究基于江苏省142户农户样本,王亚等[17]的研究基于河南省2759个农户样本,纪红蕾等[18]的研究基于武汉城市郊区的516农户样本,并且在模型方法的选取方面,没有通过工具变量等方法排除内生性问题。鉴于此,本文采用覆盖全国28个省的中国健康与养老追踪调查（CHARLS）数据库,构建三期（2011年、2013年、2015年）具备农村户口且拥有耕地的农户面板数据,运用固定效应模型解决一定的内生性问题,并在农村老龄化背景下重点关注中老年群体,以系统阐释新劳保对中国农户土地流转行为及流转方向的影响,以期为中国农村耕地管理政策提供理论指导。

1 研究方法与数据来源1.3 模型设定

1.1 数据来源

本文使用的数据来源于中国健康与养老追踪调查（CHARLS）数据库（http://charls.ccer.edu.cn/zh-CN）。该调查由北京大学国家发展研究院牵头实施,旨在收集一套代表中国45岁及以上中老年人家庭和个人的高质量数据,用以分析中国农村人口老龄化问题,推动老龄化问题的跨学科研究。CHARLS数据库覆盖了全国28个省（市）450个村庄/社区,其中村庄为301个,广泛的覆盖范围保证了该数据库具有全国代表性;更为重要的是,虽然该样本选择目标是“中国45岁及以上中老年人家庭和个人”,但每个样本户的调研均涵盖了所有家庭成员的信息。本文主要考察的是土地流转情况,因此样本数据选取特点为：（1）有耕地的样本;（2）具有农村户口的样本;（3）2011年全国基线调查及2013年、2015年的全国追踪调查形成的三期平衡面板数据。在该数据库中选取具备农村户口且拥有耕地的微观农户家庭及家庭成员数据,保证研究具有很好的代表性。经过剔除整理后剩余有效样本4732个,三期观测值共计14196个。

1.2 变量选择

农户土地流转行为设为被解释变量,耕地转入或转出赋值为“1”,不流转耕地赋值为“0”。自变量的选择主要包括以下四个方面：（1）家庭特征变量。采用家庭资产、人均非农收入和耕地面积来反映,其中非农收入变量采用省级农村居民人均工资性收入替代。（2）社会保障政策变量。研究表明养老保险等政策对社区土地流转比例的提高具有积极的促进作用[19]。新农保自2009年开始实施,本研究利用构建的三期（2011年、2013年、2015年）平衡面板数据,追踪农户参加新农保对耕地转出和耕地转入行为的影响。（3）年龄组别变量。有研究证实农业劳动力老龄化与土地流转存在着必然的关系[6,20];60岁以上的农村老年人均符合新农保领取的年龄要求,因此,本文以≥60岁和<60岁对样本的年龄进行分组,分别赋值为0和1。（4）教育程度分组变量。本文将教育程度划分为文盲、小学未毕业、小学学历、初中学历、高中学历、大学学历,分别赋值为0、1、2、3、4、5。已有研究表明,教育程度越高的农民对土地依赖性越低,越倾向于转出土地,并减少耕地转入。（5）健康状况变量。有研究表明健康状况较好者转入土地的概率越高[11]。本文健康自评变量有“极好、好、一般、不好、极差”五个等级。
表1对所有变量进行了描述统计,土地流转方面,耕地转出呈逐年递增趋势,而耕地转入则逐年递减。样本地区的土地流转率偏低,其中2015年耕地的平均转出率和转入率仅为14%和6%。社会保障方面,样本中参加新农保的比率从2011年的28%提高至2013年的69%、2015年的72%。50%左右的样本平均年龄超过60岁,超过60岁的比例以10%的速度逐年减少。个体特征方面,样本中女性居多,平均教育程度为小学水平,自评健康状况变化不大。家庭特征方面,2013年和2015年的样本农户家庭总资产较2011年的7.73万元有所增加,分别为7.97万元和7.84万元。样本户户均耕地面积有所下降,2015年样本户户均耕地面积平均为5.65亩（表1）。
表1 变量描述统计

Table 1 Descriptive statistics of the variables

变量 变量解释 观察值 2011年均值 2013年均值 2015年均值
耕地转出 否=0;是=1 4732 0.10 0.11 0.14
耕地转入 否=0;是=1 4732 0.09 0.08 0.06
是否参加新农保 否=0;是=1 4732 0.28 0.69 0.73
年龄组别 60岁以上=0;60岁以下=1 4732 0.62 0.52 0.42
教育程度组别 文盲=0;小学未毕业=1;小学学历=2;初中学历=3;高中学历=4;大学学历=5 4732 1.51 1.51 1.51
性别 男=1;女=2 4732 1.53 1.53 1.53
家庭资产/万元 实际值 4732 7.73 7.97 7.84
耕地面积/亩 实际值 4732 6.25 6.21 5.65
健康
状况		 极好 否=0;是=1 4732 0.03 0.04 0.05
好 否=0;是=1 4732 0.12 0.11 0.10
一般 否=0;是=1 4732 0.31 0.31 0.30
不好 否=0;是=1 4732 0.36 0.37 0.36
极差 否=0;是=1 4732 0.18 0.17 0.19

首先,对6个回归方程进行Hausman检验（表2）,结果显示Prob>chi2值均小于0.05,即均拒绝原假设（随机效应模型）,因此,对三期面板农户数据均采用固定效应模型。另外,采用固定效应模型无偏地估计相关参数,可解决内生性问题并尽可能解释土地流转行为这一因变量与自变量之间的因果关系。固定效应模型能将个体在不同时间点的差异固定,有效排除未被观察到的遗漏变量对因变量的影响,及对处理变量和因变量之间关系的干扰作用。尽管随机效应模型也能在某种程度上解决遗漏变量带来的估计偏误,但它将遗漏变量当作具有特殊概率分布的随机变量,并且要求遗漏变量与模型中的其他协变量相关,因遗漏变量一般会与解释变量存在一定的相关关系,故该假定一般较难实现[21]。采用的具体回归方程如下：
Math input error （1）
Math input error （2）
Math input error （3）
式中： Yit 为农户i在t年份是否转入和转出土地两种情况;Pens为是否参加新农保;Age为年龄组别;Edu为教育程度组别;Gend为性别;Intass为ln(家庭资产变量);Ininco为ln(人均非农收入);Area为家庭总耕地面积;Heal为健康状况;Pens×Age及Pens×Area为变量交叉项;α0为回归常数项;αj为回归系数;n为解释变量的个数;εit是误差项随机变量。
表2 土地流转行为模型的Hausman检验结果

Table 2 The results of Hausman test of land transfer models

回归方程 土地流转模型 Prob>chi2
方程（1） 转出模型 0.0163
转入模型 0.0062
方程（2） 转出模型 0.0100
转入模型 0.0068
方程（3） 转出模型 0.0165
转入模型 0.0075

2 结果分析

2.1 不同地区的土地流转行为

本文采用的样本分布在全国东部、东北、中部、西北、西南地区的28个省（市、区）,其中东部地区含山东、河北、广东、江苏、浙江、福建、北京、上海、天津;东北地区含黑龙江、吉林、辽宁、内蒙古;中部地区含河南、安徽、江西、湖北、湖南、山西;西北地区含陕西、甘肃、青海、新疆;西南地区含四川、重庆、广西、云南、贵州。其社会经济、资源禀赋及家庭情况差异较大,具有较强的代表性。不同地区的土地流转行为研究表明（图1、表3）,中国土地流转行为并不活跃,与总样本的规律相似,各地区耕地转出和转入分别呈逐年上升和逐年下降的基本趋势,由此推测中国耕地呈现越来越集聚的趋势。耕地转出方面,东北地区的耕地转出比例最高,2015年达22%,其次分别为东部（16%）、中部（13%）、西北（11%）和西南地区（10%）,西北地区的耕地转出率2011-2015年未发生明显变化;耕地转入方面,东部、中部和西北地区的耕地转入行为逐年下降,而东北和西南地区的耕地转入率呈先上升后下降的趋势,于2013年达到最大值。以2015年为例,除西北地区的耕地转入率为9%,其余各区均在5%左右。
表3 不同地区的土地流转行为

Table 3 Characteristics of land transfer in different regions of China

样本 观察值 耕地转出（均值） 耕地转入（均值）
2011年 2013年 2015年 2011年 2013年 2015年
东部地区 1381 0.11 0.14 0.16 0.08 0.06 0.06
东北地区 372 0.13 0.16 0.22 0.09 0.10 0.07
中部地区 1475 0.09 0.10 0.13 0.10 0.08 0.05
西北地区 443 0.11 0.12 0.11 0.15 0.09 0.09
西南地区 1061 0.09 0.08 0.11 0.06 0.09 0.05
图1 我国农户耕地流转的时空分布
注：本图基于国家测绘地理信息局标准地图服务网站下载审图号为GS(2018)1709标准地图制作,底图无修改。

Fig. 1 Spatial and temporal distribution of land transfer in China

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中国不同区域受地理位置、经济发展水平、产业状况、土地流转市场发育程度的影响,其土地保障功能及农户耕地流转行为存在差异[22]。从地区特征来看,东北地区人均占有耕地面积约3亩左右,是全国平均水平的一倍多,再加上水资源充足、优良的农业机械化水平,因而具有农业规模经营的基础和土地流转的先天优势。中部地区耕地转出较为频繁的原因可能是平原易于机械化,便于实现适度规模经营。限制西北、西南地区耕地转出的主要原因是耕地质量不高、流转交易成本较高[23]。另外,市场化水平较高的东部地区发生耕地使用权行为明显高于市场化水平较低的地区[23]。经济发达地区土地流转比例较高,原因是非农就业机会多,会因非农收入的不同而对土地估价不同,从而使土地交易成为可能,农户转出耕地的可能性大[24,25]。耕地转入率以西北地区居高,究其原因可能是西北城镇化水平较低,非农产业发展仍比较滞后,农户缺少农业外部就业机会,劳动力向中东部地区转移的成本较高,加之农业边际收入效用相对较高,从而选择扩大耕种,通过增加耕地资源的投入来追求经济效益[26]。

2.2 新农保对农户耕地转出的影响

从耕地转出模型结果来看（表4）,与2011年相比,2013年和2015年的耕地转出行为分别通过了5%和1%的显著性检验,即耕地转入行为受年份影响显著,与变量描述结果一致。农户是否参加新农保与其耕地转出行为未通过显著性检验。这与大部分学者的结论有所不同,已有研究认为完善的社会保障制度对土地保障价值具有替代作用,农村养老保险对农民土地流转决策产生积极影响。本研究样本年龄普遍较大,以中老年为主,惜地情节深厚,土地仍作为重要的生产资料,为老人提供基本的生存需要。由于老人一般缺乏技能,依靠体力外出打工几率极小,逐渐丧失从事非农工作的年龄优势,因而这部分人不愿意将耕地转出。另一方面,农村新农保养老保障力度还不够,且保障金额不高,大部分地区仅按照国家要求的最低养老金标准（60元/月）发放[27],土地仍发挥着部分养老保障作用。
表4 固定效应模型回归结果

Table 4 Regression results of the fixed effect model

变量 耕地转出 耕地转入
是否参加新农保 -0.008 0.011**
（0.006） （0.006）
年龄组别 -0.015 0.014
（0.011） （0.010）
教育程度组别 已控制 已控制
性别 已控制 已控制
家庭资产 0 0.006***
（0.002） （0.002）
人均非农收入 -0.026 0.007
（0.032） （0.029）
耕地面积 0.003*** 0.002***
（0.001） （0.001）
健康状况 好 -0.015 -0.029**
（0.015） （0.014）
一般 -0.005 -0.026*
（0.015） （0.013）
不好 0 -0.032**
（0.015） （0.013）
极差 0.005 -0.035**
（0.016） （0.015）
2013年 0.024** -0.018***
（0.012） （0.011）
2015年 0.050*** -0.038***
（0.014） （0.013）
省份哑变量 已控制 已控制
常数项 0.100*** 0.049**
（0.021） （0.020）
观察值 14196 14196
R2 0.008 0.010
ID 4732 4732
注：括号内数字为标准误,***、**、*分别表示在0.01、0.5、0.1水平上差异显著,下同。
中国城乡“二元经济结构”导致城乡社会保障制度不平衡。与城市社保制度相比,农村社保体系不健全,社保制度存在保险项目少、水平低、覆盖面积小、财政供给不公平等特点,进城农民无法享受到与城市职工相同的各种社会保险,农民不敢轻易放弃作为生存保障的耕地,存在较重的“离乡不离土”思想,倾向于粗放经营或者抛荒,而不愿流转。在其他影响因素中,仅耕地面积因素在1%的水平上通过显著性检验,与耕地转出行为正相关,即农户拥有耕地面积越大者,土地租出率较大,更愿意转出耕地。这与一些学者的研究正好相反,有研究基于2013年中国家庭收入调查数据（CHIP2013）认为,人均耕地面积较大的农户易于实现规模经营,不愿租出土地[6,10]。可能的原因是采用的具体衡量指标不同,由于土地经营和流转行为是家庭决策的结果,因此,本文采用的是家庭耕地总面积,文献中采用的是家庭人均耕地面积。同时,也有大量文献得出和我们研究一致的结论[7,8,9],即耕地面积越多的农户转出耕地的可能性越大。

2.3 新农保对农户耕地转入的影响

进一步考察耕地转入行为的影响因素。与2011年相比,2013年和2015年的耕地转入行为均通过了1%的显著性检验,耕地转入行为随年份呈极显著变化。与耕地转出模型不同,参加新农保对耕地转入行为的影响通过了5%的显著性检验,与耕地转入行为正相关。相关研究也认为,如果有健全的农村社会保障制度作基础,使得土地流转供给稳定、充足,耕地转入者可以进行规模经营,另一方面,有社会保障作后盾,耕地转入者家庭生存保障得以解决,又可促进其大规模转入土地进行开发,形成土地流转的有效需求[28]。然而,相关实证研究认为,与完善农村社保制度相比,稳定的非农就业机会和收入来源更能提高农户耕地流转意愿[19]。
研究表明,农业生产资金较充裕的农户更倾向于转入耕地（1%显著性）,进而扩大规模化生产,也表明耕地的转入及规模经营的扩大,需要大额资金,家庭资产一般的普通农户很难选择规模经营。近年来,国家大力支持农业贷款和农业金融服务,但是有研究发现,70.63%的受访农户不清楚或未享受农业贷款和农业金融服务,仅6.73%的农户表示银行贷款容易[14]。规模农户面临的自然风险和市场风险很大,持续保持规模化经营中资金链的稳定尤为重要,因此,需加大对农村金融服务的宣传和支持力度。耕地面积也在1%的水平上通过显著性检验,说明耕地面积较多的农户更倾向于转入耕地,实现规模化经营,与已有研究结论一致,耕地面积是农户是否转入土地的主要影响因素[29]。此外,在健康状况分类变量中,除了健康状况自评为极好这一变量,其他变量（好、一般、不好、极差）皆在5%或10%显著水平下显著为负,即除健康状况极好者,其余健康状况水平的农户转入耕地的概率较低。

2.4 新农保对农户土地流转的影响异质性

对土地流转行为模型、是否参加新农保与年龄组别、耕地面积等分析发现（表5）,新农保变量和年龄组别变量交互项的系数为负值且在10%的水平上通过了显著性检验,说明相对于60岁以下（参加新农保,但尚未领取养老金）的农户来说,年龄超过60岁且已经领取养老金的老人更愿意将耕地转出。新农保能够促进老年农户耕地转出,侧面反映养老保障有着部分取代土地的保障功能,这种养老保障在真正领取养老金之后才能体现出效果。农村人口老龄化对土地流转影响的相关研究证实,65岁以上农户对耕地转出有显著的正向影响,对耕地转入有显著的负向影响,而60~65岁农户对耕地转出没有显著影响[30]。另外,60岁以上的农民劳动能力较弱,随着其农业生产能力下降,更倾向于缩小农业生产规模,并且能够通过土地流转获得租金用于维持其生活[31]。在参与新农保的农户中,耕地面积越多的农户越倾向于转入耕地（表5）,这进一步印证了耕地面积较大的农户选择规模化经营的相关研究结论[18]。
表5 引入交叉项后固定效应模型回归结果

Table 5 Regression results of the fixed effect model (including cross terms)

变量 耕地转出 耕地转入
年龄组别 耕地面积 年龄组别 耕地面积
是否参加新农保 0.001 -0.009 0.013* -0.006
（0.008） （0.007） （0.008） （0.007）
年龄组别 -0.005 -0.015 0.016 0.014
（0.013） （0.011） （0.012） （0.010）
教育程度组别 已控制 已控制 已控制 已控制
性别 已控制 已控制 已控制 已控制
是否参加新农保×年龄组别 -0.018* — -0.005 —
（0.011） — （0.010） —
是否参加新农保×耕地面积 — 0 — 0.003***
— （0.001） — （0.001）
家庭资产 0 0 0.006*** 0.006***
（0.002） （0.002） （0.002） （0.002）
人均非农收入 -0.025 -0.026 0.007 0.009
（0.032） （0.032） （0.029） （0.029）
耕地面积 0.003*** 0.003*** 0.002*** 0.001
（0.001） （0.001） （0.001） （0.001）
健康状况 好 -0.015 -0.015 -0.029** -0.030**
（0.015） （0.015） （0.014） （0.014）
一般 -0.005 -0.005 -0.026* -0.026*
（0.015） （0.015） （0.013） （0.013）
不好 0.001 0 -0.032** -0.032**
（0.015） （0.015） （0.013） （0.013）
极差 0.005 0.005 -0.035** -0.035**
（0.016） （0.016） （0.015） （0.015）
2013年 0.024*** 0.024** -0.018*** -0.019***
（0.012） （0.012） （0.011） （0.011）
2015年 0.050*** 0.050*** -0.037*** -0.038***
（0.014） （0.014） （0.013） （0.013）
省份哑变量 已控制 已控制 已控制 已控制
常数项 0.093*** 0.100*** 0.047** 0.057***
（0.022） （0.022） （0.020） （0.020）
观察值 14196 14196 14196 14196
R2 0.009 0.008 0.010 0.012
ID 4732 4732 4732 4732

3 结论与讨论

本文基于中国健康与养老追踪调查中的三期微观农户数据,实证分析了农村土地流转的影响因素,主要得出如下几点结论：
（1）我国土地流转率偏低,平均耕地转出率和转入率（以2015年为例）仅为14%和6%。我国土地流转的趋势为转出率逐年递增、转入率逐年递减,研究表明我国耕地呈现集聚化趋势。
（2）我国土地流转行为具有区域差异性。耕地转出率最高的地区为东北地区,其次为中东部经济发达地区,西北、西南地区的耕地转出率受限;西北地区耕地转入率较高。
（3）总体上看,农户参加新农保能够促进其耕地转入,对耕地转出行为无显著性影响。然而,领取养老金的老年农户（60岁以上）更愿意将耕地转出（P<0.1）,从侧面反映养老保障在真正领取养老金之后才能取代土地的保障功能。
（4）农户的耕地面积与耕地转出、转入行为均呈显著正相关;家庭资产较充裕的农户更倾向于转入耕地,进而扩大规模化生产;除健康状况极好者,其余健康状况水平的农户转入耕地的概率较低。
基于以上结论,本研究具有如下政策启示：目前中国农村土地流转面临瓶颈,提升农村养老保险等社会保障能力、逐步提高农村养老保险水平是促进农村土地流转的必要途径,以此弱化土地的养老保障功能,为土地流转市场创造条件。因此现阶段的重要任务是保障养老资金的安全性和收益性;耕地集聚化背景下的土地管理制度是未来农村土地保护的重点方向,发展具有中国特色的耕地规模化经营管理模式,培育一批具有带头作用的新型农民;发展区域差异化的农村耕地管理政策。对于具备土地流转优势和潜力的地区,如东北地区,应加大现代化农业技术推广、完善土地流转服务、推行土地流转交易平台的试点运营,而贫困地区亟需政府政策倾斜。

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国家自然科学基金项目（41571095）
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