土地流转与农民收入变化研究
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摘要
土地流转作为我国农村土地制度改革的重点受到了广泛的关注，但土地流转能否显著增加农民收入，达到改善农村内部收入差距的目的，现有研究并未得到一致结论。本文在文献回顾和总结的基础上，依据中国家庭追踪调查（CFPS）数据，运用倾向值匹配（PSM）方法和基于回归的夏普里值分解（Shapley Value）方法，从收入水平和收入差距两个维度实证分析土地流转对农民收入的影响。研究结果表明：①参与土地流转能够显著提高农户家庭收入水平。土地流转使转入户家庭人均总收入和农业收入显著提高18.18%和72.46%，并且大规模转入的农户人均总收入的增加程度显著高于小规模转入农户，说明土地流转存在规模效应。土地流转对转出户的收入水平没有显著影响，可能的原因一方面由于土地流转市场发育不完善，没有显化租金；另一方面劳动力转移先于土地流转，使土地流转对农户家庭劳动力的释放作用不显著。②土地流转对农村内部收入差距的贡献度为4.19%，排名第五，表明土地流转不是造成农村内部收入差距拉大的主要原因。人力资本和村庄特征对农村内部收入差距影响较大。根据研究结论提出三点政策建议：第一，通过完善农地流转市场，稳定土地租金水平，使转出户获得合理的租金收入；第二，促进农地适度规模经营，提高转入户农业经营收入，缩小农户与非农经营户之间的收入差距；第三，提高农户就业竞争力，促进劳动力转移，增加转出户非农务工收入。
关键词土地流转；农民收入；收入不平等；倾向值匹配；夏普里值
中图分类号F303.3
文献标识码A文章编号1002-2104（2017）05-0111-10DOI：10.12062/cpre.20170338
改革开放以来，随着家庭联产承包经营责任制的实施，我国农村居民的收入整体提高。但是进入20世纪80年代中期，家庭联产承包责任制改革效应逐渐下降，农民收入增长缓慢并呈现不稳定和非持续性态势，与之相伴的农村内部收入差距也在不断扩大，农村居民的基尼系数从1978年的0.22上升到2011年的0.39，30年间增长超过了50%。高度平均的土地分配以及随人口变动频繁进行的行政性调整严重影响了地权稳定性和耕作效率，阻碍农地适度规模化经营和农业现代化发展，农民收入增长缓慢，收入分配持续恶化。近年来，土地流转作为一种新的土地资源配置方式得到快速推广运用，也被政府部门和较多学者寄予厚望[1- 2]：希望通过土地流转促进农地集中和规模化经营，进而促进农业发展和农民增收，缓解收入差距。然而，现行政策体系下的土地流转能否显著增加农民收入，达到改善农村内部收入差距的目的，现有研究并未得到一致结论[3-6]。本文利用2010年中国家庭追踪调说氖据，以农户家庭收入水平为主要研究对象，探讨参与土地流转与农民增收、农民收入差距间的关系，验证土地流转对农户家庭收入的影响，为土地流转的收入效应研究提供新的证据，并将对完善和优化土地流转政策提供实证支撑。
1文献回顾
土地流转市场的发展和影响引起了众多学者的关注，其中对土地流转与土地利用效率、农户收入及农户间收入差距变动成为研究的重点之一。学者们对土地流转的效率研究主要集中在分析土地市场在优化生产要素配置[2，7]、提高农户福利水平[8]方面的影响等方面，认为土地自由流转促使土地资源从生产效率低的农户手中流转给生产效率高的农户，产生边际产出拉平效应[9]，提升了总的资源配置效率。〖JP+1〗Deininger & Jin[7]根据1997―1999年中国最穷的三个省的1 001个农户样本数据，运用OLS估计发现，土地市场化流转能更好地促进土地生产绩效的提高。从理论上来说，土地流转作为土地行政调整的替代机制，只要是在依法自愿基础上进行，就能够优化土地资源的配置效率，提高农业生产效率[10]，提高农户福利水平。
土地流转与农户收入之间的关系也受到广泛关注，研究结论也较为一致。Zhang利用浙江的调研数据估算出农户土地面积增加1%可以增加0.79%的家庭农业收入[11]。Jin & Deininger[12]对2001―2004年中国9个农业大省的8 000个农户数据进行OLS估计，分析了土地流转对农户人均收入分布的影响，研究结果表明不论是转入还是转出土地，农户收入都有所增加。李庆海等[13]根据农业部农村固定观察点2003―2009年10个省份817个农户数据，利用Biprobit模型估计土地流转的福利影响，研究发现土地流转能够提高农户福利水平。此外，薛凤蕊等[14]、李中[15]通^DID模型分别研究对比了内蒙古自治区鄂尔多斯市和湖南省邵阳市参与土地流转农户的收入变化，结果表明参与土地流转的农户收入水平明显提高。这些研究说明，随着土地流转、农地经营规模扩大，土地利用效率提高，从而使土地流转的收入效应得到发挥。但Khan的研究发现农户土地经营面积的增加对农户家庭收入的影响并不显著，每增加一亩土地仅能为中国农户家庭农业收入增收1.18元[16]。曹瑞芬等[5]利用湖北省313户农户调查数据，运用多元线性回归模型估计土地流转的收入效应，发现土地流转能够显著提高转入户的收入水平，但对转出户家庭收入没有显著影响。
另一些学者关注了土地流转能否改善农户的收入分配公平，但研究结论之间存在较大不一致。Deininger & Jin认为，若土地市场是有效率的，年迈的或已经转移到非农部门的农民能够流转土地获得财产性收入，持续种田的农户能够扩大土地规模提高经营性收入，而这个收入与从事非农生产的农户收入水平相当，那土地流转将会缓解收入不平等[7]。与此结论相似的是Zhang[11]和韩菡等[6]等分别根据各自的农户调查数据分析认为，土地流转有利于改善农户间收入不平等。但学者邢鹂等[17]和朱建军等[3]等基于农户调研的数据研究表明土地流转加剧了农户收入分配不平等。
〖JP+1〗由于不同研究中的农户所处的区域社会经济条件、土地流转市场发育程度和政府干预手段的不一致，客观上都会造成土地流转对农户收入影响的不一致。其次，农户是否参与土地流转存在自选择问题，这导致土地流转决策会受到一些无法观测的变量影响。现有的大多数测算土地流转对农户收入影响的研究没有考虑到样本农户的自选择问题，直接使用OLS估计方法易高估处理效应，也可能导致了研究结论的不一致。此外，在探讨土地对农民收入差距的文献中，大多研究仅将土地变量作为农户的特征变量，较少文献具体考察土地流转作为关键变量对收入差距的影响，缺乏估计土地流转对农民收入差距的贡献度。
作为对已有文献的补充，本文着重从收入水平和收入差距两个维度分析土地流转对农民收入的影响，运用样本量较大和覆盖范围较广的中国家庭追踪调耍CFPS）数据，估计土地流转的收入效应，验证政府土地流转政策是否存在偏误，为政府进一步健全土地流转制度提供实证支撑。与以往文献不同，本文研究充分考虑到土地流转的自选择问题，首先，以反事实框架为分析依据，采用倾向值得分匹配方法（Propensity Score Matching，PSM）将参与土地流转户与未流转户进行匹配，准确估计土地流转对收入水平的影响；其次，运用基于回归的夏普里值（Shapley Value）分解方法，设定农户收入决定方程，估计土地流转对农村收入差距的贡献度。在研究方法上具有一定新意，在研究内容上也更为完整。
2模型设定与数据说明
2.1模型设定
（1）倾向值得分匹配。倾向得分匹配法是一种非参数法，该方法通过构建一个反事实框架，在解决选择性偏差问题方面具有较强的可行性和科学性[4，18-20]。由于是否参与土地流转是农户自己决定的，存在样本选择偏差，若忽略该问题直接对方程进行估计，则会造成估计结果有偏。倾向得分匹配法能够通过匹配再抽样的方法使观测数据尽可能接近随机实验数据，在最大程度上减少观测数据的偏差，因此倾向得分匹配法可以更准确地估计土地流转的净收入效应。
本文假定农户家庭收入水平是参与土地流转以及协变量（控制变量）的函数：
根据Rosenbaum & Rubin定义的反事实分析框架，定义农户i参与土地流转的处理效应，即平均处理效应（Average treatment effect on the treated，ATT）：
其中，Y1i表示农户i在参与土地流转时的收入水平，Y0i表示农户i不参与土地流转的收入水平，ATT表示流转户参与与不参与流转条件下的收入差值，即土地流转对农户收入水平的净效应。然而如果农户i参与土地流转，则只可观测到E（Y1|D=1），无法观测到E（Y0|D=1），可以利用倾向得分匹配法构造E（Y0|D=1）的代替指标。
倾向得分匹配法的基本思路是：在未流转农户样本（控制组）中找到某个样本j，使样本与流转农户样本中（处理组）样本除参与土地流转情况不同外，其他特征尽可能相似，即两个样本具有可比性，因此可将两个样本的收入水平近似认为是同一个体的两次不同实验（参与和不参与土地流转）结果，收入水平的差值则为土地流转的净收入效应。具体估计过程主要包括四步：第一，将农户依照参与土地流转与否分为处理组（D=1）和控制组（D=0）；第二，给定协变量Xi的条件下，估计每个样本农户选择土地流转的条件概率pi=p（Xi）=Prob（D=1|Xi），即倾向值得分；第三，找到控制组的某农户j，使农户j与处理组的某农户i的可观测变量取值尽可能相似，即Xi≈Xj。在理论上存在多种匹配方法，且匹配结果是渐进等价的，因此，本文选择采用最近邻匹配法。第四，根据匹配的样本估计平均处理效应（ATT）。在使用倾向值得分匹配之前，要满足两个假定：①可忽略性假设。在控制了Xi后，农户家庭收入水平将独立于农户是否参与土地流转；②共同支撑假定。保证处理组农户与控制组农户的倾向得分取值范围有相同的部分。当满足了以上两个假定后，也就是说匹配后未参与土地流转的农户收入E（Y0|D=0）可近似代替参与土地流转农户不参与土地流转的收入E（Y0|D=1）。
（2）基于回归的夏普里值分解。为了能够量化土地流转对农村内部收入不平等程度的贡献，本文应用Shorrocks和Wan基于回归的夏普里值分解方法[21]。该方法适用于任何收入决定函数和任何度量收入差距的指标，并且能够很好地处理常数项和残差项对收入差距的贡献的问题。
首先，设定农户收入决定方程，回归方程具体形式如下：
其中，lnYi表示农户家庭人均总收入的对数，Wi表示影响农户家庭收入的自变量，是前文倾向值匹配的协变量Xi筛选后的变量，进行变量筛选主要是基于以下几点原因：①造成农村收入差距的因素主要分为外部环境因素和家庭自身因素两方面，主要有地理区位因素[22]、物质资本[23-24]、人力资本[25]、社会网络资本[26]。前文倾向值匹配模型中自变量的选择通常是用来筛选处理组和控制组的样本，而收入决定方程不需要过多的控制变量；②由于使用的分解方法涉及许多轮的运算，每增加一个变量，程序的运算量将呈几何级数增长，当变量超过10个时，由于运算量过大无法得到结果[26]，因此，为了简化计算，在分解时的收入方程中仅选择关键的自变量。
其次，将收入差距的计算指标运用到该方程的两端，从而得出各自变量对于收入差距指标的贡献度[27]。由于收入决定方程使用的是半对数模型，在分解时需要改写收入变量Yi的决定方程，即方程两边取指数，得到待分解的方程为：
在收入差距的形成过程中，一个因素对于收入差距的贡献主要取决于两个方面：①该因素与收入差距的相关系数，即该因素对于收入的偏效应，在给定该因素的分布下，系数越大，该因素对收入差距的贡献越大；②该因素自身的分布状况，在给定该因素对收入的相关系数不变的情况下，它的分布越不平均，那么该变量对于收入差距的贡献也更大，反之亦然。极端地讲，当一因素对收入的偏效应接近于0或者它的分布完全平等时，那么该因素对于收入差距的贡献为零。
2.2数据来源
本文的研究数据来自于中国家庭追踪调耍China Family Panel Studies，简写CFPS）。CFPS是由北京大学中国社会科学调查中心（ISSS）实施的全国性、综合性的社会跟踪调查项目，全国基线调擞2010年开展，通过跟踪收集个体、家庭、社区三个层次的数据，反映了中国家庭的人口特征、收支情况、农业生产、经济活动以及非经济福利等变化。调查对象为中国25个省/市/自治区（不含香港、澳门、台湾以及新疆维吾尔自治区、自治区、青海省、内蒙古自治区、宁夏回族自治区、海南省）中的家庭户和样本家庭户中的所有家庭成员，其分层多阶段抽样设计使得样本能够代表大约95%的中国人口。
本文的研究对象为农村家庭，剔除遗漏关键信息以及存在严重异常值的农户家庭，经过复核整理，最终获得有效农户样本5 226户，样本涵盖了24个省（直辖市），其中东部地区11个省（直辖市），中西部地区13个省（直辖市）。
3实证分析与结果
3.1基本描述统计
本文使用农户家庭人均总收入、非农收入、农业生产纯收入三个指标来表示农户家庭收入水平和收入结构，将农户分为未流转农户、流转农户、转入户与转出户四类进行家庭收入水平比较。如表1所示，参与土地流转的农户家庭收入水平高于未流转农户，流转户家庭人均总收入、非农收入、农业生产纯收入较未流转户分别高0.15万元、0.06万元、0.31万元。转入户家庭人均总收入均值为0.74万元，农业生产纯收入1.08万元。转入户从土地流转中获得较高的农业收入，也使得转入户的家庭收入水平
高于其他类型农户。非转入户的非农收入是家庭收入的重要来源，转出户有更多的非农就业机会，其家庭人均总收入要高于未流转户。但参与流转农户与未参与农户的初始条件不完全相同，简单直接对比不同类型农户的收入情况是不准确的，无法避免“选择偏差”，所以本文通过模型分析对该结果进行验证。
3.2变量选取
本文选取的被解释变量为农户家庭人均总收入、非农收入、农业生产纯收入，为更好地反映土地流转对农户家庭收入水平的影响，对因变量进行对数处理。关键变量为农户家庭是否进行土地流转，0表示未流转土地，1表示流转土地。根据模型设定以及可忽略性假设的要求，尽可能多的控制那些对农户流转土地决策以及农户家庭收入水平产生影响的变量，并且这些变量不受是否参与土地流转的影响[28]。本文共选择三类变量：家庭主事者特征，包括农户家庭经营决策者的年龄、性别、教育程度等；家庭特征，包括经营土地的面积、家庭规模、劳动力结构、家庭资产等；村庄特征，包括村庄人口规模、人均耕地面积、村级经济水平、地形地貌、地区虚拟变量等，统称为协变量，具
体变量描述见表2。
3.3土地流转对农户收入水平的影响
研究关注的被解释变量为农户家庭收入水平，通过农户家庭人均总收入、非农收入、农业生产纯收入衡量。为保证匹配质量，对模型进行了平衡性检验，检验结果表明模型很好的平衡了处理组和控制组的数据，在匹配后并无明显差异，通过平衡性检验。表3给出了全样本农户进行倾向值得分匹配的估计结果。对全样本农户进行倾向得分匹配前，参与土地流转与未参与土地流转的农户家庭人均总收入对数分别为8.513和8.267，两者之间的差异为0.246，运用最近邻匹配方法将控制组与处理组进行匹配，参与土地流转的农户家庭人均总收入为8.513，而未参与土地流转的农户家庭人均总收入为8.351，这表明在考虑了土地流转的样本选择偏差问题后，土地流转对农户家庭收入水平的提高作用变小，两者之间的差异为0.162，并在1%的统计水平上显著，这个差异为参与土地流转的平均处理效应（ATT），表明参与土地流转的农户平均家庭人均总收入比未参与土地流转的农户高17.59%（exp（0.162）-1）。从不同收入类型来看，参与土地流转的农户家庭农业生产纯收入比未流转农户高47.70%（exp（0.390）-1），但对非农收入的增加效应在统计意义上不显著。
考察完全样本，再将参与土地流转的农户家庭进一步细化为转入和转出土地的农户家庭进行估计分析。不同农户家庭在参与土地流转后有不同收入增长路径，转入户通过扩大生产规模、提高农地利用效率影响家庭收入水平，而工资水平、非农就业的竞争力和土地流转的租金是影响转出户收入的主要因素。运用倾向值匹配估计这两类家庭的收入效应是否一致，研究土地流转对不同类型农户的收入影响差异，估计结果见表4。
根据估计结果可知，土地转入户比未流转户的人均总收入平均提高了18.18%（exp（0.167）-1），并在1%的统计水平上显著。从分项收入来看，土地转入能够使已参加土地流转的农户家庭农业生产纯收入显著增加约72.46%（exp（0.545）-1），对家庭非农收入的影响统计水平上不显著。对转出户的分析结果表明，参与土地转出后，农户家庭人均总收入提高4.08%（exp（0.040）-1），非农收入增加28.02%（exp（0.247）-1），农业经营纯收入减少10.52%（1-exp（0.010）），但在统计水平上未达到显著。
通过对全样本和不同农户类型样本的估计，从实证结果上证明了先前的理论研究结论[2-4，9-10，20]：土地流转能够显著提高农户的家庭收入水平。从不同类型农户的估计结果来看，土地转入能使农户家庭人均总收入、农业经营纯收入显著提高。由于生产要素不可无限分割的特征，在狭小的土地规模下，劳动力、机械等主要生产要素不能得到有效的利用，降低了这些要素的使用效率[29]，因此，适度扩大土地经营规模获取规模收益，可以达到增加经营者收入的目的。大量的实证经验证明土地规模与粮食产出之间显著相关，适度扩大土地规模能够有效提高粮食产量[30-31]。农户转入土地后有效提高土地利用效率，有研究表明土地转入户的边际土地生产率明显高于未流转户，土地流转增加了土地配置的效率，通过适度扩大农业生产经营规模，实现农业规模化和现代化经营，使土地资源的效益得以更充分的发挥，提高农户家庭经营收入。土地转入对非农收入的影响不显著，这是由于土地转入与非农劳动力雇佣市场的关系并不显著相关[2]。
对转出户的分析Y果表明，土地转出虽然能够增加农户家庭收入水平，但影响并不显著，可能的原因有两点：一是尽管土地流转市场发育进展很快，但仍有不少研究表明土地流转市场并未发挥出全部潜力。Deininger & Jin的研究发现通过土地租赁市场的流转总是伴随着较高的交易成本[7]，调查数据显示在20世纪90年代后期，近一半的土地流转是口头的、周期性的、无偿的[12，32]，土地流转中土地价值难以有效衡量，土地租金水平较低，这就导致在一定程度上，土地流转对转出户家庭收入水平的影响不显著。再有一个可能的原因是，在土地转出前农村劳动力已进行初步转移，土地转出行为对农户家庭非农劳动力的释放作用不大。在城市化、工业化的发展中，有大批曾经从事农业生产的农村居民改变了生存方式，年轻且受教育程度好的劳动力已在外务工多年，因此，土地转出对提高转出户家庭收入水平的影响效应不显著。
前文已经证明土地流转能够显著提高农户家庭收入水平，但不同的流转规模是否会造成不同的收入效应还需要进一步验证。将转入户样本按照转入面积的中位数（3.95亩）划分为大规模转入户样本和小规模转入户样本，分别进行倾向值得分匹配（由于样本中土地转出规模较小，土地转出面积的中位数为2.15亩，未形成规模转出效应，进行分组研究意义不大，故本文仅研究土地转入规模分组）。对于大规模租入户来说，参与土地流转能够显著提高人均总收入21.17%（exp（0.192）-1），分项收入中，土地转入会显著减少非农收入55.12%（1-exp（0.439））、显著增加农业经营纯收入86.82%（exp（0.625）-1）。而小规模转入户参与土地流转显著提高人均总收入15.26%（exp（0.142）-1）、农业经营纯收入31.00%（exp（0.270）-1），另外，土地转入可提高小规模转入户家庭非农收入30.21%（exp（0.264）-1），但这部分效应在统计水平上未达到显著。
估计结果表明，土地流转对不同流转规模农户的收入效应影响存在差异。大规模转入的农户人均总收入的增加程度显著高于小规模转入农户，差异主要来自于家庭农业经营纯收入，大规模转入户农业经营纯收入的增加程度是小规模转入农户的近3倍，这可能是因为土地转入规模大的农户更易达到规模经营，实现农业生产规模化和现代化，分摊生产的固定成本，得到更高的规模收益。而小规模转入的农户土地转入规模小于3.95亩，经营规模较小，难以形成规模化生产，导致收入的增加程度较小。从家庭非农收入来看，大规模转入户的家庭非农收入显著减少，而小规模农户的不显著增加，可能的原因是，小规模转入户的家庭多以兼业农民为主，家庭的收入来源不仅依靠农业收入，非农部门经营收入也是家庭收入的重要部分，而转入小规模的土地对农户家庭增收作用较小。
3.4土地流转对农民收入差距的影响
土地流转的收入效应除了对收入水平的影响，还包括对收入差距的影响。本文应用基于回归的夏普里值方法计算土地流转对农民收入不平等的贡献度，并通过变量排序对其重要性做出判断。
首先对农民收入决定方程进行估计，估计结果见表5。在方程（1）中去掉本文所关心的土地流转变量，用来作为基准方程，在方程（2）中将土地流转变量再加入进来。通过对比可以发现，两个方程的回归结果基本没有太大变化，方程（1）中在1%和5%显著性水平下显著的自变量在方程（2）中也在同样的水平下显著。对于本文关心的土地流转变量，在方程（2）的估计结果中发现，在加入土地流转变量后，方程中其他变量系数和显著性都没发生太大变化的前提下，使方程的R2提高，这说明在样本家庭中，土地流转对于收入决定具有显著的正向作用。
从回归结果来看，各因素对收入的影响方向与理论上的预期较为一致。土地流转能够显著提高农户收入。村庄特征中村庄经济情况对农户家庭人均总收入呈显著正影响。家庭特征中，家庭规模越大，人均总收入越低，可能是由于收入水平相同的家庭，家庭规模大而抚养负担更重，е氯司总收入降低。工资者比例变量在一定程度上反应了城市化比率，估计结果表明工资者比例变量与人均总收入水平呈正向影响，说明城市化有利于提高农户家庭收入水平，这也较符合当前非农工资性收入普遍高于农业经营收入的现状。在人力资本中，家庭主事者的教育程度对家庭收入水平呈显著正向影响，教育年限越长，积累的人力资本越多，家庭收入水平越高；而家庭主事者的年龄对家庭收入水平影响显著为负，可能是由于年龄较大的家庭决策者虽然生产经验较丰富，但观念在适应新时代方面相对困难，导致部分家庭决策不能提高农户家庭收入。资本是收入函数中的重要变量，人均农业投资对家庭收入水平影响显著为正。实物资本用农户家庭人均土地面积衡量，土地作为农户家庭重要的资产，对家庭收入水平的影响显著为正。
在分解之前，对模型进行解释程度检验，计算1减去残差作用的比率为51.9%〖HT6〗①〖HT9.5SS〗，表明收入方程中的自变量能够很好地解释收入差距，从而保证了本文分解结果的可靠性。其次，根据上述收入决定方程的估计结果，在此基础上利用夏普里值的框架分解出各个解释变量对于农民收入差距的影响程度。表6列示了分解后的结果，每个变量的贡献度为该变量对基尼系数的贡献，按该贡献度对各影响因素进行排名。首先考察本文的重点关注的土地流转变量。分解结果表明土地流转变量对农户家庭收入差距的贡献度排在第五名，为4.19%，这个结果表明，土地流转不是造成农户收入差距的关键变量。可能的原因是，转出户家庭拥有的土地规模有限，参与土地流转的面积更小，大约只有2亩，而转入户土地流转规模也较小，样本中位数为3.95亩，未能形成农地经营的规模效应，因此土地流转对农户家庭收入差距的影响不显著。
家庭主事者的教育程度、年龄合并为人力资本变量，这个因素导致的收入不平等占总不平等近40%，排名第一，表明人力资本因素对农村内部收入差距的重要影响。
估计结果显示教育的贡献度为17.93%，这与Morduch J和 Sicular T对中国的研究结果相似[33]。结果证明教育不平等会显著拉大农村家庭收入差距。
代表村庄特征的两个变量加总对农户家庭收入不平等的贡献率排名第二，贡献度为20.96%，这个结果与许庆等[24]、赵剑治等[26]的研究结果相似。表示村庄特征的“地区虚拟变量”不仅捕捉到地理差异，还反映出由地理差异造成的经济条件、政策、市场整合程度等方面对农村收入差距的影响。
人均资本投入变量对农村收入不平等的贡献度为17.96%，排名第三，与万广华等[22]的研究结果相似，他们运用夏普里值分解得到资本对农村内部收入不平等的贡
献比重达16%―24%。随着农业现代化的发展，农业部门的资本密集程度越来越高，资本分配不均对农户家庭收入不平等的贡献度也就较高。家庭特征对农户收入差距贡献度排名第四。家庭规模对农民收入不平等的贡献度为12.62%，家庭人口越多，意味着负担越重，人口负担率越高，对农民收入不平等的贡献度自然越大。
人均土地面积对农户收入差距的贡献度为3.47%，位列第五，说明农户层面收入差距拉大的主要原因是人力资本而非土地等物质资本，与高梦滔等的研究较为相似[23]。可能的原因是土地在农村内部是均分化程度较高，不同农户之间的差异较小，导致土地流转中因人均土地面积对家庭收入差距的贡献度不高。
4结论及政策启示
本文基于中国家庭追踪调查数据，利用倾向值匹配方法分析土地流转对农民收入的影响，在此基础上基于回归分析的夏普里值分解方法测算土地流转对农村居民收入不平等的贡献率，实证分析发现：①土地流转存在收入效应，参与土地流转的农户比未流转户的人均总收入、农业收入显著高17.59%、47.70%，但对非农收入的增加效应在统计意义上不显著；②从不同类型农户来看，土地流转使转入户家庭人均总收入、农业收入显著提高18.18%、72.46%，但土地流转对转出户的收入水平]有显著影响。从不同流转规模角度分析，大规模转入的农户人均总收入的增加程度显著高于小规模转入农户；③土地流转对农村内部收入差距的贡献度为4.19%，排名第五，表明土地流转不是造成农村内部收入差距的主要原因。人力资本和村庄特征对农村内部收入差距影响较大。
基于研究结论，可以得出如下政策含义：
（1）完善农地流转市场，稳定土地租金水平。土地流转能够显著提高农户家庭收入水平，说明促进土地流转是增加农民收入的重要途径。一个功能良好、流转价格合理的土地流转市场，能够满足期望放弃土地使用权以更好地转移到非农部门的农户需求，同时也能满足期望扩大生产规模继续从事农业的农户要求。因此，发展功能完善的土地流转市场仍是现阶段的土地流转政策的主要目标，应积极建立和完善镇、县、市、省四级联网的流转交易信息公开平台，使土地流转的供求双方能便利地获得所需信息，促进土地流转。同时通过交易信息的公开，也有利于通过市场机制形成土地流转价格，从而形成为供求双方都能接受的合理价格，既使得转出方获得合理土地租金收入，也使得转入方有正常的经营收入，从总体上增加参与流转的农户收入。
（2）促进农地适度规模经营，提高转入户农业经营收入。转入土地的农户大多具有丰富的农业生产经验或技能，土地流转后能够形成规模效应，有效提高劳动和土地生产效率，推动农户家庭收入增加。应通过完善农村金融市场，提供信贷优惠政策，推动具有农业生产技能的农户转入土地；增加对种粮规模经营主体补贴，提高大户种粮积极性；加强农田基础设施建设，为农业规模化生产创造条件，增加农业规模经营收入，缩小农户与非农经营户之间的收入差距。
（3）提高农户就业竞争力，促进农地转出户的劳动力转移。转让土地经营权之后，农民在得到流转租金的同时相应地减少了家庭农业经营收入。一般而言，土地租金收入会少于转出户家庭农业经营的减少额。此时，如果农户外出务工不稳定或质量不高，非农收入也相对较低，最终会导致转出户家庭总收入水平下降。反之，则农户家庭收入可能会增加。目前农村非农收入已经成为了农户家庭收入的主要来源，因此，单纯的土地流转租金对转出户家庭收入影响并不显著。增加这类农户家庭收入主要还是要靠提高其非农就业竞争力，增加其非农收入水平。因此，要通过针对性的职业培训、就业推荐等政策来提高转出户家庭非农收入。年纪较大、不适合外出务工的农户，一般具有相对丰富农业生产经验，可由村社推荐至农业经营大户或农业园区就业，成为农业劳动雇工；也可以由村社提供公益性岗位统一培训，就地安置。
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作者简介：杨子，博士生，主要研究方向为土地经济与政策、土地可持续利用管理。Email：。
通讯作者：诸培新，博士，教授，博导，主要研究方向为土地经济与政策、土地可持续利用管理。Email：。
基金项目：国家自然科学基金项目“政府主导下农地流转对农户收入不平等影响研究：作用机制与政策调控”（批准号：71373128）；高等学校博士学科点专项科研基金项目“政府主导下农地流转对农户收入分化影响研究：作用机制与政策调控”（批准号：20130097110037）；国家自然科学基金项目“农地流转模式、流转契约与农业规模经营模式组合：驱动力、绩效与机制设计”（批准号：71373127）；国家自然科学基金青年基金“非正式制度视角下农地产权安全与投资激励：作用机理及政策干预机制设计”（批准号：71603121）。