乐玩app下载:逆向城乡迁移对农地流转的影响：来自中国家庭追踪调查的实证证据

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  摘要：农村农业劳动力的流动对于实现农田资源的有效配置至关重要。以往的研究主要关注农村人口外流对农田流转的影响。然而，作为城乡要素双向流动的重要组成部分，农村向城市的人口回流却较少受到学术界的关注。因此，本研究利用中国家庭追踪调查的四轮数据，通过Probit模型分析农村人口回流对农

  摘要：农村农业劳动力的流动对于实现农田资源的有效配置至关重要。以往的研究主要关注农村人口外流对农田流转的影响。然而，作为城乡要素双向流动的重要组成部分，农村向城市的人口回流却较少受到学术界的关注。因此，本研究利用中国家庭追踪调查的四轮数据，通过Probit模型分析农村人口回流对农田流转的影响，并探讨家庭收入和地区消费水平是否会对这些影响起到调节作用。研究根据结果得出，农村人口回流显著促进了农田的流入，但对农田流出的影响并不显著。从空间差异来看，农村人口回流在中国东部和中部地区对农田流入的推动作用更明显，而在东北部和西部地区则更加有助于推动农田流出。此外，以老年农民为户主的家庭更倾向于流入农田。调节分析进一步显示，家庭经济情况会负向调节农村人口回流对农田流入的影响，而地区消费支出则会对农田流入和流出都产生负向调节作用。农村人口回流明显提高了农民在流入农田后支付租金的可能性，但对流出农田后收取租金的可能性并无显著影响。广义线性模型分析也表明，农村人口回流对农民支付租金或收取租金的行为均无显著影响。这些发现为中国在城乡要素双向流动背景下农田流转的动态变化提供了实证依据，也为制定具有区域针对性的农田流转政策、推动农业可持续发展提供了参考。

  引言：在粮食安全、经济发展和生态可持续性等多重压力作用下（Zhu等，2025），中国的农村空间结构正在一直在优化重组。这一转变在很大程度上是由农业劳动力的持续流动推动的。这一过程带来了诸多与农田相关的问题，包括农业生产所带来的成本上升（Janus等，2023）、农田碎片化（Niu等，2025）以及农田抛荒现象（Hong等，2024）。这样一些问题严重制约了农村的可持续发展（Ritchie等，2020；W. W. Wang等，2025；Wang等，2025；Zhu等，2023）。为减轻农村劳动力流动带来的负面影响，中国政府出台了一系列政策，旨在吸引城市居民回乡发展。这些措施旨在鼓励农村人口回流热情参加农村建设和发展（Zhu和Luo，2024）。农村人口回流的大量参与必然会影响农田资源的配置与利用。因此，明确农村人口回流与农田配置之间的关系，是实现农村农田合理可持续利用、保障粮食安全以及制定具有区域特色的可持续发展战略的重要前提。

  农村人口回流是一种在城乡社会经济一体化发展的特定阶段出现的特殊人口流动形式（Dilley等，2022；Riethmuller等，2021）。它也标志着中国正从传统上重视土地、不愿迁移的“农业社会”向以职业和生计为导向的“流动社会”转变。在中国新一轮的城市化和乡村振兴政策的推动下，生产条件的改善以及生活水平的提高，使得慢慢的变多的人选择回乡发展（Yu等，2024）。农村人口回流是城乡关系变化的重要标志，也是农业和农村现代化的重要体现（Chen和Barcus，2024；Zhu和Luo，2024）。实证研究表明，农村人口回流有助于推动农作物商业化（Zhou等，2024），将各种资源带回农村（Wu等，2024），并加速农业生产的转型（Ge等，2020）。此外，拥有丰富人力资本的回流人员可提升农民的风险承担接受的能力，鼓励他们加入农业合作社，从而推动适度规模化的农业生产（Huang等，2025）。传统的分散式农业经营模式存在资源分散和管理效率低等问题，而农村向城市回流的人员通常从事与农业相关的创业活动或其他农村产业（D. Ge等，2020）。现有的土地管理体制已不足以满足农村人口回流的生产和创业需求（Qian和Yao，2025）。因此，农田流转便成为农村人口回流高效配置土地资源的主要途径。

  农田流转是优化农田资源配置的关键机制，也是农民调整生产经营规模的主要方式（Qian等，2022；Rogers等，2021）。随着中国农村土地制度改革的不断推进，全国农村的流转农田面积已超过5700万亩，占农户承包耕地总面积的40.3%，达到了历史顶配水平。现有研究从不同角度分析了影响农田流转的因素。首先是从劳动力迁移方面出发（Gao等，2020；Huang等，2023；Su等，2018；Xie和Lu，2017；Xu等，2017）。研究表明，有外出务工人员的家庭往往不会流入太多农田，而是依据自己的土地资源状况重新分配家庭劳动力（Huang等，2023）。不过，在大多数情况下，农田流转滞后于劳动力迁移，劳动力迁移的程度对农田流转起着及其重要的作用。当劳动力迁移规模低于一定阈值时，农田流转现象会越来越明显（Gao等，2020）。进一步的研究表明，农民愿意在城市定居是影响其农田流转决策的重要中介因素（Su等，2018）。农民越愿意在城市定居，就越有可能流转农田。此外，外出务工带来的较高收入也会增加家庭流转农田或放弃农田的可能性（Xie等，2025；Xu等，2017）。也有观点认为，家庭劳动力的转移能够增加非农业收入，从而弥补劳动力流失带来的损失，最后导致农田的保留或流入，这体现了资本反向流动的替代效应（Wang等，2016）。其次是从劳动力结构角度分析，农业劳动力日益老龄化且女性化。由于农业生产以家庭为单位做，人口结构会明显影响农民的农田流转决策（Ji等，2017；Liu等，2023；Meinzen-Dick等，2025）。农业人口的老龄化会影响劳动密集型的农业生产、其收益以及风险承担能力（Ji等，2017），进而导致农田流转、经济收益和风险承担接受的能力的变化（Liu等，2023）。不过，上述研究并未探讨农村人口回流影响农田流转的具体机制。尽管关于农村农田流转的研究已经很多，但聚焦于农村人口回流作用的研究仍然较少。

  因此，进一步分析农村人口回流影响不同农田流转决策的机制至关重要，这能为政策制定者提供重要依据，帮助其制定合理的区域发展的策略。总体而言，现有研究主要是采用中观层面数据、案例研究或定性分析方法来探讨人口流动对农田流转的影响。这些研究大多关注农村人口外流对农田流转的影响（Brauw，2019；Xu等，2025）、土地流转对家庭收入的影响，以及农业机械化对土地流转的作用（Qian等，2022）。但这些研究缺乏关于农村人口回流对农田流入和流出的定量实证证据。这一局限使得人们难以清晰理解在城乡要素双向流动背景下，农村人口回流与农田流转决策之间的因果关系。其次，由于中国农村地区在自然条件、区域经济发展水平以及家庭经济情况方面存在比较大差异，现有研究未能在城乡一体化和乡村振兴的框架下深入探讨农村人口回流与农田流转之间的关系，这限制了它们为制定合理配置农村农田资源的政策措施提供科学依据。因此，了解农村人口回流对农田流转格局的影响，对于明晰流转规律、推动农村可持续发展具备极其重大意义。本研究旨在探索农村人口回流影响农田流转的内在机制。首先，利用具有全国代表性的中国家庭追踪调查数据，通过Probit模型估算农村人口回流对农田流入和流出的平均影响。其次，分析家庭经济情况和消费支出对农田流转的调节作用。第三，进行稳健性、内生性和异质性检验。为解决可能的内生性问题，尤其是由自我选择偏差带来的问题，本研究还采用了工具变量法和倾向得分匹配法。第四，进一步分析与农田流转相关的租金支付和收取情况。

  本文的结构如下：第二部分阐述理论分析和研究假设；第三部分介绍数据、变量和方法；第四部分报告实证结果；第五部分讨论本研究的主要发现；第六部分总结结论。

  理论分析与研究假设：新的劳动力迁移理论将家庭层面的迁移视为一种生计策略，其动机主要是为了最大化家庭效用而非个人效用（Stark和Bloom，1985）。因此，农村人口回流会改变家庭的劳动力结构，重塑家庭内部的劳动分工和生产模式，进而促使家庭整体重新配置农田资源。以往的研究表明，农村人口回流会影响家庭的经济资本和人力资本，从而促进……

  数据与处理：本研究的主要数据来源于北京大学社会科学调查中心开展的中国家庭追踪调查。该调查是一项具有全国代表性的双年度纵向调查，始于2010年的基线年进行了六轮后续调查。该调查覆盖了中国25个省级行政区域的16000多户家庭，形成了较为全面的数据库……

  农村人口回流与农田流转的描述性统计：样本共有7477个有效观测值。其中，2018年有2629个观测值，2020年有2447个观测值，2022年有2401个观测值（见图4）。我们的分析显示，2018年至2022年间，流转农田的家庭比例呈显而易见地下降趋势，而流出农田的家庭比例则呈现显著上涨的趋势。同时，样本中农村人口回流的比例也在同一时期会降低……

  超越单向迁移：农村人口回流重塑农田流转格局：在城乡要素“双向流动”的背景下，本研究阐明了农村人口回流影响农田流转的独特机制，这与基于刘易斯二元经济模型的传统观点不一样。传统研究主要关注农村向城市的单向劳动力迁移，重点研究农村地区的劳动力短缺问题以及因人口外流导致的农田抛荒现象（Brauw，2019；Xu等，2017）。其背后的逻辑是……

  结论：本研究运用Probit模型和倾向得分匹配法等手段，系统分析了农村人口回流影响农田流转的机制。主要研究结论如下：农村人口回流对农田流入具有非常明显的积极影响。基准回归结果为，农村人口回流每增加一个单位，农田流入的概率就会上升2.2个百分点。相比之下，农村人口回流对农田流出的影响并不显著……

  作者贡献说明：杨乾龙：撰写——初稿、软件使用、正式分析、数据整理。朱媛媛：撰写——审阅与编辑、监督、资源协调、项目管理、资金获取、数据整理、概念设计。甘一林：撰写——审阅与编辑、监督、软件使用、方法设计、正式分析。涂振发：资源协调、方法设计、正式分析。崔佳星：监督、项目管理、方法设计、正式分析、数据整理。

  利益冲突声明：本研究得到了国家自然科学基金（42471238；42071170）和华中师范大学研究生教育创新资助计划（2025CXZZ154）的支持。