土地细碎化与农村劳动力转移研究

纪月清　熊皛白　刘华

摘要

随着农村剩余劳动力告罄，迫切需要转变农业生产技术与经营方式来释放更多农村劳动力。作为中国农业经营的主要特征之一，土地细碎化是否阻碍了劳动力转移呢？为回答这个研究疑问，本文从理论层面系统地分析了土地细碎化影响农村劳动力转移的各种可能路径及其依据的条件，在此基础上利用农村固定观察点数据进行实证测度。数据描述表明，纵向来看中国耕地细碎化和种植多样化的程度一直在降低，与此同时非农就业持续增加，意味着两者的负相关关系。然而，横向分组对比来看，参与非农就业的农户或劳动力其土地细碎化程度更高。为了控制其他因素的影响进行了计量模型估计。农户非农劳动供给的doublehurdle模型结果表明，土地细碎化不仅降低了农户参与非农劳动供给的概率，还降低了劳动供给时间。劳动力就业选择的Mprobit模型结果表明，土地细碎化既降低劳动力兼职型从事非农就业的概率，也降低了全职型从事非农就业的概率，且对后者的作用更大。随着客观形势的变化，土地细碎化的不利一面正越来越突出；现在土地细碎化已经成为农村劳动力转移的障碍因素。近年来可以观察到一些涌现出来的削减土地细碎化的措施，例如，集体土地重新分配中新规则、通过土地租赁市场的置换合并或整片流转等。政府可以为上述转变提供相应的政策支持，也可以补贴或直接投资农村的土地整理项目。目前正在推广的承包地确权制度倾向于固化土地细碎化产权，后确权时代如何削减细碎化有待进行政策讨论。

关键词 土地细碎化；农村劳动力转移；兼职型非农就业；全职型非农就业

中图分类号 F323 文献标识码 A 文章编号 1002-2104（2016）08-0105-11

doi：10.3969/j.issn.1002-2104.2016.08.015

改革开放以来，大量农村劳动力从农业部门转向边际产品价值更高的非农部门推动了中国经济的持续高速增长。随着人口变化和劳动力的持续转移，在20世纪80年代和90年代停滞不前的实际工资从2003年后开始持续快速上涨[1]。有学者指出，工资的快速增长预示着农村已经不存在大量剩余劳动力以及刘易斯拐点的到来[2-3]。然而，尽管存在老龄化等结构问题，我国目前的农业劳动力规模依然庞大。2014年我国农业劳动力为2.28亿，虽与1991年的3.91亿以及2002年的3.66亿相比显示出了快速减少的过程，但仅比1978年的2.83亿减少不到20%[4]。面对规模如此庞大的农业劳动力以及快速上涨的工资水平，革新农业技术并转变农业经营方式无疑是释放更多农村“剩余”劳动力、促进非农部门增长和经济结构转型的关键。本研究将只集中讨论其中的一个方面，即土地细碎化经营对农村劳动力转移的影响。

土地细碎化是指同一农户经营多块互不相邻的土地[5]。土地细碎化在全球特别是农业欠发达地区广泛存在，世界上约80%的农业经营者其耕地是细碎的[6]。中国土地细碎化程度尤为严重，这主要与家庭联产承包制的实施有关。在村庄集体土地使用权分配过程中，源于人们对平等的追求，村内的土地往往根据土地质量、离村远近等被分为几类，每户在每类土地中均获得一小块[7]。

大量研究讨论并实证分析了土地细碎化对农业生产的影响，其中包括生产效率、成本、收入（利润）、劳动及其他要素的需求、风险管理等不同侧面。但鲜有文献分析其对劳动力非农就业的影响（Jia等[8]除外）。Tan等[7]发现土地细碎化增加了农产品的劳动投入量，他们由此推论减少土地细碎化能释放出更多的农村劳动力；许庆等[9]则认为，耕地细碎化便于农户通过多样化种植来分散劳动强度，从而有利于更多家庭成员参与到非农就业中去，增加了农户从事非农兼业的机会。Jia等[8]强调细碎化降低农业生产效率特别是劳动利用效率的作用路径，但他们基于1995-2002年中国三个省份农户调查数据的分析结果却发现，细碎化虽对生产效率有显著影响，但对农户非农劳动供给的影响统计上并不显著。

随着我国农村剩余劳动力的减少，非农就业与农业生产之间的联动关系将比以往更加明显，土地细碎化对农业生产的种种影响也将在劳动力资源的农业与非农用途配置中起到更大的作用，因此，基于近期数据的实证分析将对此提供一些新的启示。已有文献显然只注意到了土地细碎化对非农劳动供给的部分作用机制，有必要进行更为全面的理论梳理。另外，Tan等[7]与许庆等[9]大相径庭的推论意味着在不同的非农就业环境下土地细碎化对农村劳动力转移所起的作用是不同的。那么，如果中止与重新开始非农就业很容易或者说转换成本很低，土地细碎化意味着较长时间的农业劳动投入和较少的非农供给。如果农业与非农之间的就业转换很难或代价高昂，土地细碎化（种植多样化）及农业劳动强度的分散可能通过减少从事农业的劳动力人数，让更多人全职从事非农就业从而增加非农劳动供给。

那么，在劳动就业市场发育的新阶段以及当前的技术、社会与经济条件下，土地细碎化对农村劳动力的转移到底起到了怎样的作用？为回答这一问题，本文将在全面梳理土地细碎化对农业生产影响的基础上，解读其对非农劳动供给的含义及依据的条件，并利用农业部农村固定观察点2004-2010年数据对细碎化与非农劳动供给的关系进行实证测度以期为削减土地细碎化的相关政策（例如，集体土地重新分配中新的规则，通过土地租赁市场的置换与合并，土地整理项目等）提供决策参考。

1 分析框架

已有文献主要集中于讨论土地细碎化对农业生产本身的影响。随着非农就业与农业生产之间的联动关系的增强，细碎化对农业生产的种种影响也将波及农户的非农劳动供应。这一部分将首先综述细碎化对农业生产的影响，在此基础上推论其对于非农就业的含义。

1.1 土地细碎化、农业生产与劳动力要素配置：文献梳理

当一个农户经营多块互不相连的耕地时，他会面临着这样一些问题：地块之间以及地块与住所之间的距离较长；地块的边界线数量较多且总长较长；每块土地的面积较小且可能形状不规则；地块与其他户地块紧密相临，甚至因被包围而无法直接与主要道路相通[10]。梳理前人的论述，这会对农业生产产生如下不利影响：增加了农业劳动者在转换劳动地点和运送生产资料方面的时间消耗和其他交通成本，需要更多界定产权边界（如，田埂）的投资并浪费掉一部分耕地面积，不利于机械作业从而妨碍了机械技术对劳动的替代[11-12]，也不利于那些具有规模经济特征地块基础设施投资[13]等等，最终使生产的各个方面受到影响，包括技术选择（生产要素的组合方式）与要素需求，生产率与效率、成本与利润等。

针对我国农业生产（特别是具体到某个特定作物品种的生产）的经验分析也发现了土地细碎化的种种负面作用：譬如，土地细碎化增加了水稻生产中单位产品的劳动投入同时减少了化肥、种子、机械及耕牛等现代要素的投入[7]；地块数量增加了农户的农业生产投工量而减少资金投入量[14]；土地细碎化减少了机械服务的利用[16]；农业综合开发与土地整合可以明显节约农业劳动力的投入[15]。大量基于效率视角的分析也发现土地细碎化降低了农业生产的效率[17-25]，特别是劳动利用的效率[26-27，8]。

土地细碎化对农户和农业生产而言也有积极的一面。在农业保险市场不完善的情况下，位置分散的地块以及各地块上不同的作物生产条件不仅能降低生产风险[11，28]，还可通过多样化种植降低市场风险[9]。由于各种农作物种植、田间管理和收获季节的不同，在劳动市场不完善的情况下农户可以通过多样化种植来分散劳动强度，避免季节性的家庭劳动瓶颈[11，29-31]。针对我国的研究发现，农地细碎化有利于农户进行多样化农作物种植、延长劳动时间[32]和降低农业劳动力的工作强度[33]，甚至能因此增加农户的农业收入[32]乃至总收入[34]。

基于过去的人口增长、制度、政治、社会与历史传统等所形成耕地细碎化，可能恰好与一些特定的资源禀赋、技术及市场条件相互适应。然而随着劳动成本的增加、技术革新以及保险和劳动等市场的改善，土地细碎化对农业生产的不利影响将突显出来[35-36]，动态地考察土地细碎化对农业生产的影响有待跟进。

1.2 土地细碎化对农村劳动力转移的作用机制分析

为了梳理土地细碎化对劳动力转移的复杂影响，我们先在一些简化假定下（包括完善的保险、劳动力市场和同质劳动力假设等）进行讨论，然后逐步放宽这些假定。当农业产品和要素市场是非常完善时，农户农业生产的利润最大化过程和消费的效用最大化过程是可分的[37]，农户根据外生的产品和要素价格分别决定农业劳动投入时间以及家庭消费的闲暇时间，非农就业时间则是总时间减去上述两者的剩余量[8]。在这种情况下，土地细碎化对非农劳动供给的影响机制主要表现为：

作用机制1：“扩展效应”与“利润效应”——正向影响

由于土地细碎化会降低农业的投入产出效率，从生产函数对偶角度来看这意味着农业成本的上升及农业利润的下降。成本上升时农产品供应会减少（例如将部分细碎化的耕地撂荒），这种“扩展效应”将减少农业劳动需求从而增加非农劳动供给；由于闲暇通常是正常品，农业利润下降时闲暇消费将减少，这种“利润效应”也将增加非农劳动供给。

作用机制2：“额外损耗”与“替代效应”——负向影响

土地细碎化额外耗费了用于各个不相邻地块之间以及家与地块之间的交通时间，如果想维持相同产出水平，这种“额外耗损”无疑需要更多的农业劳动。与细碎化相伴的面积狭小、形状不规则或道路不通畅等地块特征将不利于实现机械替代劳动，这种“替代效应”也将增加农业劳动时间而减少非农劳动供给。

进一步放松农业保险市场完善和劳动力市场完善的假设，我们又会有一些新的发现，农户在土地细碎化的约束条件下，非农劳动供给行为表现为：

作用机制3：“风险效应”——负向影响

农户往往是规避风险的，生产活动多样化是分散风险的重要方式。无论是种植的多样化还是农户由纯农业向兼业发展的多样化均可以降低风险。在农业保险市场不完善的条件下，土地细碎化和多样化种植可降低农户经营风险，这种“风险效应”将降低农户通过参与非农就业来平抑收入波动的需要，进而表现为非农劳动供给的减少。

作用机制4：“影子工资效应”——负向影响

劳动力市场也往往具有不完全性。其中，农业劳动力市场的不完全性

（根据历年《全国农产品成本收益资料汇编》数据，我国小麦、水稻、玉米三种粮食作物平均雇工比例始终不超过5%）

可能与农业雇工难以监督这一“天然”特性有关，也可能与我国抑制农业劳动雇佣的政策传统有关（新中国成立后，雇佣劳动在大部分时间中被认为具有“剥削”性质而遭到禁止。即使是最新提出的“家庭农场”政策，政府在支持农户扩大规模的同时仍强调以家庭劳动为主，不鼓励雇佣劳动）。关于非农就业市场，由于非农产业和相应的就业机会距离农户很远、存在高昂交通成本，难以获取岗位需求信息，就业岗位不充足，或由于很多非农生产客观上具有连续性、企业要求签订长期劳动合同等，劳动者的劳动时间也很难在农业和非农用途之间自由配置。下面分析劳动者只能全职从事家庭农业或非农就业时农户的资源配置决策。

对于全职从事农业的劳动者来说，其时间禀赋全部在农业生产和闲暇之间分配，农业劳动的需求与供给（劳动供给时间禀赋减去闲暇需求）共同决定了代表劳动稀缺性的影子工资。由于农业生产的季节性，农业劳动需求和影子工资也表现出很强的季节性。在农忙期间，农业劳动需求旺盛，农业工资较高；在农闲期间，农业劳动需求和农业工资较低，土地细碎化与多样化种植将有利于农户改变农业劳动需求的时间分布，把农业劳动需求从旺季转移到影子工资较低

（虽然已有文献承认农业劳动需求具有季节性，进而农业工资率具有季节性，但在劳动投入量以及劳动成本核算时并没有考虑农业工资率的时间差异）

的时间段内。这种“影子工资效应”将有利于增加农业产出（避免遭遇家庭劳动瓶颈时的粗放经营与耕地撂荒）和农业利润从而减少非农劳动供给。

作用机制5：“瓶颈效应”——正向影响

当农户通过土地细碎化和多样化种植有效降低旺季的农业劳动需求、避免家庭劳动瓶颈时，尽管总的农业劳动时间延长，但需要的农业劳动人数可以更少（例如单一种植在某个时点需要4个劳动力抢种抢收，在多样化种植后可能只需要2个劳动力在更长时间段内工作）。这种“瓶颈效应”将有利于释放更多劳动力全职从事非农就业。

上述分析忽略了劳动者的异质性。大量研究表明，教育程度、年龄等个体特征变量在农村劳动力转移中起到关键作用。这是因为非农就业特别是长期全职型非农就业的收益与教育程度正相关，与年龄负相关；而心理成本与两者的关系则刚好相反[38-39]。考虑到农村劳动者的异质性后，土地细碎化对非农就业的影响表现为：

作用机制6：“依赖效应”——负向影响

土地细碎化可能会增加农业生产经营对人力资本的依赖，因为经营管理不同类型耕地和作物对经营者的智力及农业生产知识提出了更高的要求，而且狭小地块不利于机械作业则对经营者的体力提出了更高的要求。近年来农业社会化服务的快速发展虽然降低了农户生产对农户自身人力资本的依赖，但土地细碎化经营使得农业难以简单接受农业技术推广服务，难以获得并低价利用主要由大中型机械和青壮年劳动力提供的生产作业服务。这种对自身人力资本的“依赖效应”将会减少非农劳动供给，尤其是全职型非农劳动供给。

综上所述，土地细碎化影响家庭劳动力资源的分配，但各个作用路径的影响不尽相同（具体作用路径详见图1）。农业产品市场和要素市场（特别是劳动和保险市场）的完善程度、可供选择的农业技术和生产组织形式以及非农劳动市场的发育状况等决定了各效应的相对强弱和最终的总效应。下文的内容将测度这种总效应。另外，考虑到土地细碎化对全职就业和兼职就业可能具有的不同影响，在分析过程中也将进一步区别考察。

2 研究方法

土地细碎化是农户层次的变量，我们将首先测量它对农户非农劳动供给的影响。由于理论上存在土地细碎化对不同类型非农就业（包括全职、兼职从事非农就业）影响的差异，因此，我们还将开展劳动力层面的测算。

2.1 农户层面的非农劳动供给模型

农户非农劳动供给通常可以分解为两个决策过程：一是决定是否提供非农劳动，二是非农劳动的时间，这种决策的两阶段性往往容易导致观察到的非农就业时间存在零处截尾问题，造成最小二乘法估计的无偏性和有效性假设不成立。本文采用Doublehurdle模型来解决零处截尾问题。Doublehurdle模型最早是由Cragg提出的，是Tobit模型的扩展模型之一，专门用来处理两阶段特征的数据，该模型优于Tobit模型之处在于：允许两组不同的解释变量来决定两阶段决策，过程并且允许相同解释变量在两阶段决策中具有不同的相对作用乃至不同的作用方向[40]。Doublehurdle模型具体形式为：

其中，yi是观测到的因变量，本文指的是农户实际提供的非农劳动时间。y*i是描述农户是否参与非农就业的潜变量（当y*i>0时，农户参与非农就业），y**i是描述非农就业时间的潜变量。两个潜变量分别可以表示为解释变量Zi和Xi的线性函数，其中Zi可以和Xi完全一致；μi和vi是随机误差项，μi服从标准的正态分布，vi服从均值为0，方差为σ2的分布，假定两者服从二元联合正态分布。当农户决定参与非农就业且参与时间大于零时，我们才能观测到非农劳动时间，否则均为零值；α和β均为待估的参数[41]。

2.2 劳动力层面的非农就业类型选择模型

为了进一步说明土地细碎化对不同类型（全职抑或兼职）非农劳动供给的影响，我们还将分析劳动力的就业类型选择行为。劳动力的就业选择被分为三类：纯农业就业（即不从事非农就业）、兼职型非农就业（既从事农业又从事非农就业）和全职型非农就业。鉴于因变量为多值选择，本文采用多元选择模型（Multinomial Probit）来进行估计，具体回归模型如下：

为潜变量，分别表示农村劳动力i从事纯农业就业、兼职型非农就业和全职型非农就业的净收益，Xi表示影响农村劳动力i供给选择的影响因素，βi（i=1、2、3）为待估系数，εi（i=1、2、3）服从多元正态分布。公式（2）刻画的是当农村劳动力i从事纯农业劳动的净收益大于从事兼业型和全职型非农劳动的净收益时，即Y1*i>Y2*i，Y3*i成立，实际行动表现为农村劳动力i选择从事纯农业劳动，即Yi=1，以此类推。

2.3 解释变量选择

本文中的关键解释变量是土地细碎化，将选择地块数量作为衡量指标。为了避免该变量的内生性，将采用滞后一期值（即上年末值）。所选取的影响农户或劳动力非农劳动供给的控制变量有：劳动力特征变量，包括劳动力的性别、年龄、年龄的平方、教育年限、健康状况、是否接受过农业教育或培训、是否接受过非农教育或培训（在农户模型中这些变量取户均值）；家庭特征变量，包括上年末耕地面积、农业固定资产原值、非农业生产性资产原值、当年劳动力人数、6岁以下儿童的人口数、6-15岁儿童的人口数、16-65岁未参加劳动的人口数、65岁以上人口数、丧失劳动能力的人口数；村庄特征变量，包括地形、所处区域劳动力参与非农就业的机会（用本村其他户劳动力参与兼业型非农就业比例和全职型非农就业比例来表示）。

3 数据来源与描述性分析

本文使用的数据来自全国农村固定观察点的农户调查数据，该调查始于1984年，样本分布在全国除港澳台之外的31个省市区。目前农村固定观察点系统覆盖调查村350个行政村、调查农户超过2万户，具有较好的样本代表性。农户调查表涵盖了人口与就业、土地、农业和非农业生产活动、农作物种植、家庭经营以及家庭收支等信息，满足本研究的数据要求（见表1）。

表1反映了历年中国农村农户农业经营的种植多样化和土地细碎化情况。从中可以看出，尽管从时间趋势上

看耕地细碎化和种植多样化程度有所降低，但仍处于非常高的水平。2010年平均每户经营9亩左右土地，分布在5.52块地块上，其中不足1亩有3.29块，这些地块上种植了2.36种作物；只有1块土地的农户仅占9.2%，有4块及以上的农户则多达56.9%。不容质疑的是土地细碎化情况有一定程度的改善：与1995年相比，2010年农户经营面积略有增长，地块数下降了1.5块，不足1亩的地块数下降了1.7块，3亩以上的地块增加0.2块；6块及以上的农户占比由42.8%下降到31.6%，下降了11.2个百分点，主要增加的是地块数为2块或3块的农户，增加了7.3个百分点。

鉴于该数据库从2003年才开始涵盖劳动时间等个人数据，本文选取2003-2010年数据开展实证分析。基于本研究需要，我们对样本进行了相关的处理，剔除了少量问卷编码不齐全、不唯一，个人、农户和村庄编码无法有效对应的样本。鉴于本研究关注土地细碎化对劳动力转移的影响并且采用上年末地块数量来衡量土地细碎化程度，于是剔除了上年未被调查的和上年末耕地经营面积为0的以及本年度劳动力数量为0的样本。

本文关于劳动力界定是所有16岁以上、不上学且当年总劳动天数超过1周的人，家庭主妇、待业人口均不包括在内。最终用于分析的农户样本量为81 450个，劳动力样本量为227 825个。从就业情况来看，不参与非农就业的农户样本占19.1%。不参与非农就业、兼职与全职非农就业的劳动力样本分别占41.1%，36.2%与22.7%（这里得到就业比例仅针对年初（上年末）仍经营耕地的样本。与包含不经营耕地的全部农村样本相比，全职非农较低，而全职农业和兼职的比例则较高）。

表2描述了不同类型农户和劳动力的样本特征。相对于纯农户而言，兼业户的耕地面积相对较小，但地块数量却相对较大；相对于全职农业劳动力而言，兼职和全职非农劳动力所对应的耕地面积和地块数量也呈现相同的变化趋势。粗略地来看土地细碎化与非农劳动供给之间呈正相关关系，即非农就业与高的细碎化程度相伴发生。

不同类型的农户或劳动力在其他方面也存在差异，其中在劳动力特征中，参与非农就业的劳动力或家庭男性比例较高、年龄较小、受教育程度较高、健康状况也较好、参加农业教育和培训的比例较低、参加非农业教育与培训的比例较高。在家庭特征中，参与非农就业的劳动力或家庭农业资产原值较低、非农业生产性资产原值较高、家庭劳动力人数较多。在村庄特征中，我们发现所处区域劳动力参与非农就业的机会越高，其农户和劳动力参与非农就业的比例越高。

上述比较给出了单因素相关关系的直观描述。为了

确定保持其它因素不变下某因素对农村劳动力非农供给的作用，仍需要下面的模型分析来给出答案。

4 实证结果

4.1 土地细碎化对农户非农劳动供给的影响

表3汇报了农户非农劳动供给模型的估计结果。就回归结果来看，代表土地细碎化的地块数量变量在Double Hurdle的两阶段中均为负值，在1%置信水平上显著。说明保持其他因素不变，土地细碎化不但降低了农户参与非农劳动供给的概率；还会降低参与非农就业的时间的长短。增加1块地块的效果是使参与时间降低2.54天。由此我们可以得出这样的结论，现阶段中国农村地区的土地细碎化对农户非农劳动供给总体表现为负向影响，土地细碎化阻碍了农户的非农劳动供给。这一结论与Jia等[8]的结果（影响为负但不显著）形成了对照。由于Jia等[8]利用的同样是固定观察点的数据，两项研究结果具有较强的可比性。所不同的是Jia等[8]利用的是1995-2002年其中三省数据粗略的家庭非农就业数据，而本文利用的是2003-2010年全国层面的经个人调查表计算的更详实数据。两者最主要的差别可能在于采用不同时期的数据。由于近年来劳动力市场和农业技术与组织等条件的改变，进而更加凸显出了土地细碎化对非农劳动供给的负面作用。

在劳动力特征方面，男性比例、平均教育年限与非农教育与培训比会显著增加农户参与非农劳动供给的概率和参与时间。平均健康状况的系数为负值，由于该变量的数值越大代表健康状况越差，这一结果意味着健康改善具有促进农户参与非农就业的作用。农业教育与培训比对农户非农就业影响显著为负。平均年龄变量的影响呈先增后减的倒U型趋势，在平均年龄很低时（分别低于21岁和18岁），平均年龄具有增加农户非农就业参与概率和参与时间的作用，在此之后则具有负向作用。

在家庭特征方面，农户的耕地面积和农业固定资产原值变量具有降低农户非农劳动供给的作用，且统计上显著。说明农业资源越丰富，农户会将更多的劳动资源配置到农业中从而减少非农劳动供给。非农生产性固定资产原值对农户就业决策影响不显著，但会显著增加农户参与非农就业时的就业时间。在家庭人口特征方面，劳动力人数对农户非农劳动供给的影响显著为正。其余各类人口数量对农户参与非农就业的概率影响为负，其中儿童数量特别是6岁以下儿童数量变量的影响在统计上显著。65岁以上老人数和16-65岁没有参与劳动的人数在降低农户参与非农就业概率方面并不显著，但会显著增加农户参与非农就业的时间。

在村庄特征方面，农户所在区域可得的非农就业机会，无论是兼业机会还是全职就业机会，均会增加农户参与非农就业的概率以及参与时间。

4.2 土地细碎化对劳动力就业选择的影响

根据前面的机理分析可知，土地细碎化对不同模式的劳动力转移产生不同程度的影响。具体而言，土地细碎化使农业生产避免遭遇季节性瓶颈，从而更有利于全职型的非农就业；但细碎化增加了农业对农户自身人力资本的依赖，这种“依赖效应”则可能使劳动力倾向于选择兼职型的非农就业。表4汇报了相关的研究结论，从回归结果来看，同农户模型的实证结果一样。土地细碎化对非农就业产生显著的负向影响，即土地细碎化不利于农村劳动力的转移。进一步比较回归系数的大小发现，相对于兼职型非农就业，土地细碎化对全职型非农就业的制约作用更大。这与许庆等[9]关于细碎化可使农户释放更多劳动力全职从事非农就业的推论形成对照；这可能是本文提出的“依赖效应”在起主导作用的结果。

在劳动力特征方面，与前述农户模型结果类似，男性、教育年限长、健康状况优、参加过非农教育与培训可显著增加劳动力参与兼职与全职非农就业概率；而参与农业教育和培训则起到了相反的作用。进一步比较系数的大小

发现，男性与参加农业教育和培训对兼职非农就业的影响系数比对全职的影响系数水平值更大，而健康状况差对兼

职的影响水平值更小。说明农业知识丰富或体力强的劳动力更倾向于兼职而非全职从事非农就业，这在一定程度上印证了农业生产对自身人力资本的依赖及其对就业模

式的影响。年龄对劳动力参与兼职型非农就业的影响呈先增后减的倒U型趋势，极大值出现在25岁。对全职型非农就业的影响则是先减后增的正U型的趋势，拐点出现在94岁的地方。这意味着年龄很小时，年龄增加会迅速降低全职型的非农就业；而年龄很大时，年龄增加对全职型非农就业的负向作用会减小。

在家庭特征变量中，耕地面积与农业固定资产均对劳动力非农就业有负面影响，其中对全职型非农就业的负面作用更大。需要照料的人口，如6岁以下的儿童和丧失劳动能力的人数，会显著降低劳动力参与全职非农就业的概率。

在全职型非农就业回归结果中，65岁以上老人数及16-65岁不参加劳动的人数系数均为正值，表明这些人口有利于其他家庭成员全职从事非农就业。可能的解释

是这些人口减少了家务活动的约束，为全职非农就业创造了条件。

实证研究结果还发现，所在村的非农就业环境直接影响了劳动力的就业选择行为，存在较强的“村级效应”。如果这个村兼职型非农就业比例高，那么劳动力在选择非农就业形式时更加倾向于从事兼职型的非农就业。反之如果该村以全职型非农就业方式为主，那么劳动力选择全职型非农就业的比例也高。丘陵和山区的农村劳动力可能因交通困难，难以同时兼顾农业和非农就业，因此更倾向于选择全职型的非农就业。

土地细碎化和其他变量对全职型非农劳动供给和兼职劳动供给的影响存在差异。这些因素的改变也将改变劳动供给与相关产业的结构和空间布局。那么，哪些类型的产业更依赖全职型的非农劳动供给呢？对2009-2010年样本数据整理的结果显示，建筑业和运输业更容易兼营农业，兼业比例高达43.53%与32.96%。而工业与商业餐饮服务等其他产业则多雇佣全职型的非农劳动力，比例高达70%以上。可能是由于后者更具有或要求时间的连续性。由于交通成本的存在，距离越远时劳动力越倾向于采用全职的方式。由于土地细碎化对全职型非农就业的负面影响更强，在一定程度上也可推论土地细碎化特别不利于外出务工或从事工业、商业饮食服务等产业。

5 结论与启示

本文给出了土地细碎化影响非农就业的作用机制及依据条件，并利用全国大规模调查数据进行了实证测度，得到了一些新的发现：在当前的客观环境下，土地细碎化对农户参与非农就业的概率及参与时间均产生了显著负向影响；对劳动力参与非农就业特别是全职型的非农就业负向影响尤为明显。这一结论不同于以往的研究结论，能更好地体现当下中国农村的现实情况，也从劳动力转移的角度为相关政策制定提供了一些新的启示。

随着农村客观形势的变化，土地细碎化问题的不利影响正越来越突出。一方面土地细碎化是下降趋势，另一方面在现实中也涌现出来一些消减土地细碎化的措施，诸如租入大面积土地的农户往往采取整村集体谈判，相邻地块整片租入的方式；村庄重新调整土地时也不再像以往那样强调按照土壤、灌溉条件、离家远近等条件进行多种分类，使得每户从每类土地中均获1块，2014年在扬州宝应的调查发现，二轮承包后进行土地调整的村庄多采取每户只分1块土地的方式；或者农户通过把面积狭小的边缘土地撂荒来降低细碎化。从本文的研究结果可以推论，这些自发性转变都将有利于促进非农劳动供给。政府可以为上述转变提供政策或配套措施的支持，同时政府也可以补贴或直接投资农村的土地整理项目，使土地质量更均一且细碎化程度更低。

为加强对农户土地承包经营权的物权保护，我国正在不断扩大农村承包地确权登记颁证的实施范围。这种针对“农户承包地块面积不准、四至不清等问题”而“确地到户”的制度安排可能会固化土地细碎化状况。

而保护农户的“细碎化土地产权”，除了文中所述对农户个体生产经营决策的种种影响外，

还会增加农业集体生产决策（例如，灌溉系统、机耕道等公共投资）的协商成本和监督管理

成本[42]，也与上述诸多削减土地细碎化的措施（包括，由村集体组织的相邻地块整片出租、

集体进行的土地整理项目以及承包田的重新分配）形成冲突。在土地高度细碎化的现实背景

下，有效贯彻落实家庭承包经营为基础、统分结合的双层经营体制仍然任重而道远。因此，

评估确权颁证对土地细碎化削减的影响并讨论后确权时代削减耕地细碎化的制度安排是今后研究的方向。

（编辑：于 杰）

参考文献（References）

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