仇童伟等:流转“差序格局”撕裂与农地“非粮化”

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仇童伟 罗必良（华南农业大学经济管理学院；华南农业大学国家农业制度与发展研究院）

农地流转是否会导致农地种植“非粮化”在学界存在普遍争议，但已有研究缺乏弥合“趋粮化”与“非粮化”争论的努力。本文通过农地流转“差序格局”概念区分了农地交易对象，并利用2015年中国家庭金融调查中的29省农户调查数据，实证分析了农地交易对象对农地种植类型的影响，以及农地租金在其中起到的作用。结果表明，与亲友和本村农户相比，将农地流转给外村农户或经济组织更可能造成“非粮化”生产。一个重要的原因在于，农地租金具有明显的“差序格局”特征。与此同时，农地租金表征了不同对象间流转交易的市场化程度，并对“非粮化”生产具有直接影响。一旦熟人间交易与非熟人间交易的农地租金出现趋同，则意味着农地流转“差序格局”及人格化流转维系的“趋粮化”种植格局将被打破。尤其考虑到仍有超过50%的流转农地是在同村熟人间进行的交易，农地流转“差序格局”的撕裂可能持续加大“非粮化”压力，相关政府部门应给予充分重视。

2019~2021年的中央一号文件反复强调，要毫不放松抓好粮食生产，确保粮食播种面积稳定在16.5亿亩、产量达到1.3万亿斤以上；强化粮食安全书记省长负责制。此外，《乡村振兴战略规划（2018-2022）》将我国粮食综合生产能力列为约束性目标。随着新冠疫情的爆发，粮食安全再度受到全球关注。2020年11月，国务院办公厅印发了《关于防止耕地“非粮化”稳定粮食生产的意见》，强调要守住国家粮食安全生命线。作为全球最大的发展中国家，我国粮食的稳定供给对于平衡全球粮食贸易，缓解全球贫困具有重大意义（Wong and Huang， 2012；Bishwajit et al.，2013；Ghose，2015）。事实上，保障粮食安全已经成为我国国家战略安全的重要组成部分。

然而，随着农地流转政策的实施，以及农村要素市场的快速发展，农地流转造成的“非粮化”问题受到普遍关注（Liu et al.，2014；Otsuka et al.，2016；曾福生，2015）。关于农地流转与农地“非粮化”的关系并未形成一致性结论。其代表性观点是：第一，农地流转导致了“非粮化”。Chen等（2014）和曾福生（2015）认为，由于粮食价格偏低且农地流转成本较高，转入户更可能从事“非粮化”生产；第二，农地流转不会造成“非粮化”。Liu等（2018）发现，转入户倾向于种植粮食作物。而且，农地转入率越高，“趋粮化”现象越明显；第三，关于家庭农场等规模经营主体的种植行为选择，也未达成一致性结论。张茜等（2014）发现，家庭农场偏好于“非粮化”生产。张宗毅和杜志雄（2015）则发现，家庭农场的农地租赁规模与粮食播种面积呈现正相关关系。

逻辑上来说，如果假定经营农业的机会成本不变，考虑到种粮的比较收益较低，那么农地租金的上涨将提高农业生产成本，压缩其利润空间，进而激励以农业经营利润最大化为目标的转入户进行“非粮化”生产。但宏观事实却是，随着农地流转率的不断提升，农民的种粮行为并未受到逆转。《中国统计年鉴》显示，2003~2016年，我国粮食播种面积占农作物播种面积的比例从65.22%升至71.42%。从政策引导和农户要素配置上来看，粮食增长的原因大致包括：第一，粮食生产的补贴政策，尤其是对粮食主产区的价格支持有效提高了粮食的经营性收益（华奕州、黄季焜，2017；易福金等，2018）；第二，以“粮袋子”省长负责制为主的考核机制调动了地方政府重农抓粮的积极性。同时，加大对产粮大县的奖励力度，支持产粮大县开展高标准农田建设等举措也调动了农户粮食生产的积极性①。第三，农业劳动力大规模外出务工，粮食机械化耕作技术的推广，致使粮食生产被农户选择（钟甫宁等，2016；郑旭媛、徐志刚，2017；徐志刚等，2017）。

值得注意的是，农地流转的“差序格局”可能是另一个制约其诱发大规模“非粮化”生产的原因。农地流转并非纯粹的市场行为，也不唯一指向交易收益和经营收益最大化目标。理论上而言，不需要经过市场检验其成效的经营行为往往伴随着更低的生产效率（Cheung，1983），农业经营利润最大化目标通常不是人格化农地流转的主要诉求（罗必良，2017）。

事实上，我国的农地流转并非是纯粹市场逻辑运行的结果，并普遍呈现缔约对象的“差序化”和流转合约的非正式性等特征。Wang等（2015）对6省的调查显示，在2000年，95.67%的农户将农地流转给了本村农户，到了2009年，这一数据仍达到了85.47%。罗必良等（2018）利用26省农户调查数据的分析表明，将农地流转给亲友邻居、普通农户和经济组织或外来户的农户比例分别为66.01%、21.18%和12.81%。其他研究也有类似发现（Ma et al.，2015；Liu et al.，2018）。与此同时，流转合约的规范性也呈现明显的“差序格局”特征。钱龙等（2015）发现，当交易对象为外乡人时，书面合同的签订率为65.85%。如果交易双方是同一村民小组的普通农户，其正式合约签订率为7.12%；发生于兄弟姐妹之间的农地流转，正式合同签订率仅为1.39%。

可见，农地流转“差序格局”内含了两种不同的交易逻辑，即以人情关系为主要机制的内圈交易和以市场价格为主要机制的外围交易。前者因人情关系网络的互惠机制得以维系，并以生存风险最小化和非正式保障最大化为目标；后者则因稀缺资源的市场竞争而出现，并以谋求农业经营利润最大化和合约实施风险最小化为目标（罗必良，2017）。显然，如果着眼于农地流转“差序格局”的外围交易，市场逻辑和交易价格将决定流转农地的使用方式，农业经营利润最大化的目标约束则可能加剧农地“非粮化”趋势。如果关注农地流转“差序格局”的内圈交易，市场逻辑对农地流转的约束力、农业经营利润最大化的目标约束均会变弱。此时，不以转入农地为生计来源的农户将以农业经营成本最小化为目标，并以机械替代劳动投入，进而缓解农地“非粮化”（钟甫宁等，2016；郑旭媛、徐志刚，2017）。由此表明，农地流转“差序格局”内含的不同交易逻辑所形成的对冲机制，可能是农地流转在事实上未引发大规模“非粮化”种植行为的重要动因。

然而，新的研究表明，农地流转“差序格局”内圈交易的市场化程度正在不断提高。来自29省农户调查的证据显示，尽管仍有70.9%转出户和89.6%转入户是与熟人发生的流转交易，但其中分别有50.9%和52.5%是出于营利性动机进行的流转（Qiu et al.，2018）。内圈交易的市场化，一方面源于农村劳动力非农转移所引致的职业分化②；另一方面则来自外来流转主体实施的市场型交易所存在的示范效应。这种示范效应是基于市场交易所形成的参照系，并经由合约的可执行性对熟人流转的价格生成产生外溢影响（Qiu et al.， 2020）。随着熟人流转的市场化，人格化交易和非人格化交易之间的平衡将被打破，农业经营利润最大化目标也将逐步取代务农成本最小化目标，并可能在粮食经营利润不足的背景下刺激经济作物的种植③。由此，与内圈交易相伴的种粮行为将被逆转，进而加大“非粮化”压力。

显然，市场机制作用的发挥是熟人间农地流转市场化的关键。Friedman和Friedman（1980）、Luenberger（1995）和Kreps（2013）强调，价格是市场作用发挥的重要信号和实现形式。虽然人格化流转也伴随有人情礼赠之类的补偿机制，但其并非以要素配置效率最大化为目标，市场价格在农地配置中的作用也相对较弱。相反，农地流转“差序格局”的外围交易则以市场价格或农地租金为媒介，市场主导农地配置。由此推断，熟人流转市场化随着农地租金的提高，内圈交易与外围交易将逐步趋同。Qiu等（2018）研究发现，对于那些出于营利性动机与熟人流转的转出户和转入户，他们获得和支付的农地租金分别达到了337.946元/亩和320.165元/亩，且分别有32.1%和35.2%的流转农地被用于“非粮化”生产。如果熟人流转的租金偏离市场价格，也会提高交易费用和违约风险（Qiu et al.，2020）。市场价格的生成使得农业经营利润最大化成为流转的主要目标约束，进而促成农地流转“差序格局”的撕裂，并加大“非粮化”压力。

上述分析表明，以纯粹市场逻辑，并借助价格机制推动农地流转，可能与国家粮食安全的战略目标并不一致。尤其考虑到仍有超过50%的流转农地是由同村农户进行的交易④，如果农地流转“差序格局”的撕裂使得这部分农地的“非粮化”比例显著提高，那么我国所面临的“非粮化”风险将显著加大。鉴于该问题的现实重要性，本文拟验证农地流转“差序格局”与“非粮化”的关系，并揭示农地租金在其中发挥的作用。主要内容包括：第一，不同流转交易对象是否伴随着差异化的种植结构选择；第二，农地租金的提高是否会促成农地“非粮化”生产；第三，农地租金是否是农地流转“差序格局”作用发挥的重要渠道；第四，农地流转市场呈现的特征，是否已经隐含着人格化交易正在向非人格化交易转型。本文的边际贡献在于：第一，探讨农地流转市场化与“非粮化”生产的关系，为揭示农地流转市场转型过程中种植结构调整的规律提供经验证据；第二，引入农地流转“差序格局”概念，将农地流转与“非粮化”的分析置于不同的交易特征之中，从而有助于根据交易目标来讨论现有研究关注的要素替代问题，进而弥合已有研究的分歧；第三，在农地流转“差序格局”逐渐被市场机制取代的过程中，本文研究还可以为未来农业农村政策调整提供经验证据。

本文的剩余部分安排如下：第二部分主要总结已有研究探讨农地流转影响农户种植行为的局限约束，并阐述本研究的分析线索；第三部分介绍数据来源、变量与模型选择；第四部分为实证结果分析；第五部分为主要结论与思考，重点讨论农地流转市场化的可能影响，以及新阶段保障粮食安全可能面临的主要挑战及其政策含义。

局限约束与分析线索

（一）种植业结构调整的局限约束

现有关于农地流转影响农户种植行为选择的研究，均是以新古典经济学中的理性人假设和利润最大化的目标约束为出发点，通过区分农地转入户在农业经营中的利润最大化，以及务农成本最小化的局限约束，进而按照要素配置的相对收益及要素替代来讨论农地流转诱发的农户种植行为选择（钟甫宁等，2016；郑旭媛、徐志刚，2017；徐志刚等，2017）。例如，Chen等（2014）、Liu等（2014）和Otsuka等（2016）以粮食作物的较低价格，以及农地流转的高成本为依据，认为农地转入户更可能种植经济作物。这一推断隐含的前提条件是，农户种植结构的调整不存在技术约束，且转入户是以利润最大化为主要目标约束。

上述推断对于那些与亲友、邻居交易，且支付零租金或帮同村农户耕作以免撂荒的转入户而言，显然难以成立。其原因在于，一方面，普通小农户的种植习惯及种植经济作物的技术门槛，决定了他们难以选择市场风险较高的农作物品种。另一方面，与亲友、邻居的交易往往伴随着零散、小规模的农地流转，依然存在着严重的规模不经济问题。然而，对于那些以农业生产为主要收入来源，且具备一定投资能力的经营主体来说，其“非粮化”生产的可能性则相对较高。张茜等（2014）对河南省家庭农场的分析发现，该类主体从事“非粮化”生产的原因在于，它们的经营规模、资本、技术等均克服了小农经营的固有不足。然而，张宗毅和杜志雄（2015）利用全国家庭农场的跟踪数据分析发现，农地经营规模与粮食种植行为呈正相关关系。其理由在于，人工费用已经成为我国农业经营成本高企的主要原因（Luo，2018）。粮食生产特性所具有的可分工与可考核性，决定了机械可以有效替代劳动（钟甫宁等，2016；郑旭媛、徐志刚，2017）。

                               
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显然，已有关于农地租赁影响种植业结构的研究是针对不同类型转入户及不同目标约束所展开的。如图1所示，当转入主体是以农业经营利润最大化为目标，他们会根据粮食作物和经济作物的单位面积净利润决定是否进行“非粮化”生产。这部分转入主体一般以外来租户或经济组织为主。尤其考虑到目前粮食生产的净利润普遍较低，以农地经营为主要收入来源的主体具有较大可能进行经济附加值更高的农作物种植。需要强调的是，在本文中，农业经营利润最大化和农业经营成本最小化是以转入主体是否将农业经营作为主业进行区分的，以免造成利润最大化与成本最小化存在一致性逻辑的问题。对于前者，本文将其界定为转入农地从事专业化农业生产，并以实现最大化农业经营效益为目标；对于图1不同目标转入户的要素替代和种植行为选择后者，本文将其界定为以人情关系转入农地，且不以农业经营为主要生计来源。此时，转入主体更可能将家庭生产要素，尤其是劳动力投入到要素配置收益更高的非农部门。因此，降低农业经营成本是这部分主体的重要行为约束。

显然，对于那些发生于熟人网络之中，且以人情关系为主要媒介的流转交易，一方面不具有追求农业经营利润最大化的动机，另一方面，小农户更倾向于将劳动力置于非农行业，获得更高的工资性收益。此时，以机械替代劳动，由此诱发的农地“趋粮化”则成为了与“非粮化”不同的种植逻辑。显然，针对不同转入主体的分析，实质上是从不同农业经营动机出发进行的讨论，从而关注了差异化的要素配置和种植行为，这是已有研究出现分歧的关键。

从上述关于转入主体经营动机差异的讨论来看，在熟人网络内部，尤其是不以市场价格为交易机制的流转，往往更可能伴随务农成本最小化的动机。相反，与转出户社会关系越疏远，越可能按照市场逻辑流转农地，并以农业经营利润最大化为目标。由此可见，农地流转“差序格局”与转入主体的经营性目标高度一致。农地流转的“差序格局”特征决定了，不同交易主体所支付的租金、拟定的合约类型均存在显著差异（洪名勇，2009；钱龙等，2015；罗必良，2019）。由于农地流转“差序格局”内含了内圈交易和外围交易，如果笼统地将其进行单一化处理，那么调研区域的差异性很可能造成种植业结构调整的多样化。与此同时，缺乏对内圈交易和外圈交易的区分，还会造成人格化流转的市场化趋势及其可能造成的“非粮化”有可能被忽视，从而丧失对新出现问题的有效判断。

（二）分析线索

基于上述分析，本研究借助农地流转“差序格局”中的内圈交易和外围交易以识别具有不同经营性动机的农地租赁行为，进而探讨其对农户种植行为的影响。一方面，通过识别两种具有不同市场化程度的交易类型，有利于探讨不同交易对象所诱发的种植业结构调整。另一方面，由于农地流转“差序格局”是由市场价格和人情关系的相对重要性（即是否以其作为主要交易机制）来衡量的，那么农地租金的相对高低就可以作为评估市场机制是否有效运行的重要指标。即，任何不以市场价格作为主要机制的流转均不被视为市场型交易或可称之为市场化程度较低的交易。由此，本文所指的农地流转“差序格局”撕裂的含义是：第一，基于熟人流转市场化所表达的关系型合约向市场合约转变，以及农地租金所体现的合约价格属性，将熟人间流转租金水平的提高视为农地流转的市场化；第二，将熟人间的与非熟人间的农地租金的趋同视为农地流转“差序格局”的撕裂⑤。基于上述界定，我们进一步讨论农地流转“差序格局”影响种植业结构调整的内在机理。

在中国农村，传统村落是村民根据血缘和自然条件集聚形成的，这使得长期居住在封闭环境中的村民，形成了共有的社会规范和信任格局（费孝通，2016）。在农村开放度较低的情况下，村庄内部的资源是按照社会关系网络进行配置的。随着社区开放程度的提高，农户对农地的配置仍然受到传统习惯的影响。一方面，将农地免费或低租金流转给亲戚、朋友或其他具有地缘关系的主体，由此积累社会资本和社会声誉，从而可以有效应对由社会保障不足造成的自然或社会风险。另一方面，将农地流转给社会关系紧密的主体，还可以保证农地不被破坏，且能按期收回（Rozelle et al.，2008；Prosterman et al.，2009；Wang et al.，2015）。很显然，基于亲缘或地缘关系的农地流转具有较弱的市场化程度，加之租入的农地规模小、调整种植结构的成本高等原因，农地转入户进行“非粮化”种植的动机相对较弱。

外圈交易则以要素的市场配置为主要方式。对于那些具有技术和资本优势的转入主体，他们按照市场原则，通过支付较高的农地租金以租入农地。一旦价格信号发挥作用，那么买卖双方就会产生明晰合约结构的需求。一方面，外圈交易中的转入主体以农业经营利润最大化为目标约束，为了保障经营的稳定，将选择正式的、有法律约束的且能够被第三方证实的合约；另一方面，外圈交易中的转出户则以获取农地租金为主要目的。由于涉及非熟人网络的交易，他们将对农地使用类型、流转期限、交易价格等内容进行缔约，由此强化合约的规范性。由于交易费用和农地租金均较高，转入主体在技术允许的前提下，较大概率会选择种植经济价值更高的农作物品种。尤其考虑到近年来我国粮食价格持续走低，加之非粮食主产区的粮食价格支持相对不足⑥，那些具备“非粮化”生产能力的主体将在农地流转市场的过程中更具比较优势。

很显然，一旦农地租约建立在较高的农地租金之上，就意味着转入主体对农地经营具有更高的收入预期。同时，由于租金上涨会提高农业经营成本，压缩利润空间，竞争机制将把那些在技术、资本和市场风险应对能力方面更具比较优势的主体筛选出来，从而诱发农地“非粮化”⑦。由此，租金水平越高，农地配置的主体就越具有从事高附加值农业经营的动力。实际上，农地流转“差序格局”对种植业结构调整的影响是通过价格机制来实现的，即农地租金是农地流转“差序格局”作用发挥的中间路径。对于农地流转“差序格局”的内圈交易，由于人情替代了价格，使得市场价格指导生产的功能丧失。这就造成农业经营利润最大化难以诱导转入主体的经营行为，即市场的检验功能失效。此时，转入户从事高风险、高门槛、高投入的生产经营就会受到抑制，从而导致价格稳定性更高、生产成本更低的农作物品种被农户选择。相反，对于农地流转“差序格局”的外围交易，由于农地流转是以市价决定的，那么要素的配置就符合效率原则。此时，付出高额租金的流转主体，将根据要素使用效率最大化的原则选择种植结构。如果假定经济作物的单位净收益大于粮食作物，那么势必会诱发种植业结构的“非粮化”。随着农地流转价格的提高，经营主体获得经营性剩余的难度就越大，市场作为检验转入主体经营成果的作用就越显著，农地“非粮化”趋势也将进一步加剧。

基于上述分析，可以发现，基于不同农业经营动机实施的农地流转，很大程度上内嵌于农地流转“差序格局”之中。如图2所示，在传统的农地流转“差序格局”中，社会关系越紧密，农地流转越可能被用来维系人情和巩固社会网络。此时，不以农业经营利润最大化目标为交易动机的小农户，在逐渐依赖非农就业的过程中将以机械替代劳动，从而呈现“趋粮化”生产。社会关系越疏远的交易双方则更可能借助市场机制进行流转，转入主体则以农业经营利润最大化为目标，并在粮食生产利润持续下滑的背景下更大可能地进行“非粮化”生产。换言之，图2包含了图1的逻辑，并将生产逻辑转化为交易逻辑。

随着图2中熟人流转的市场化转型，农地流转“差序格局”对应的差异化经营目标将趋同。显然，当价格被视为市场型交易的标志时，农地租金趋同所带来结果将是农地流转“差序格局”的撕裂。于光君（2006）曾指出，我国农村原先依附的情感关系已经向“情感+利益”关系转变，而且“差序格局”“乡村版”也正向“差序格局”“城市版”转型。随着农村社区开放程度的提高，市场文化和经济思维将逐渐取代传统的非正式社会安排（仇童伟、罗必良，2019）。L（i 2003）和 Dixi（t  2004）发现，随着外部机会的出现，封闭社区的非正式治理规则将被打破，营利性规则将主导交易的发生。由此，Qiu等（2018）指出，我国农村熟人间的农地流转已呈现较高的市场化水平，不同交易主体之间达成的租金差异正在收敛。按照该逻辑，农地流转“差序格局”中的人情元素将逐渐被农地租金所取代，进而形成由市场决定种植业结构调整的局面。上文提到，我国流转农地中仍有超过50%是由同村农户所交易的，如果熟人交易的市场化程度持续提高，且粮食生产利润仍然保持低位波动，那么农地“非粮化”的压力也将随之增加。

上述分析的含义是，无论是强调农地流转引发“非粮化”，或是“趋粮化”的研究，均是针对具有不同农业经营目标的主体展开的。由于农地流转市场具有分割性、封闭性、多样性以及持续转变等特征，着眼于不同转入主体的讨论显然难以形成一致性逻辑。利用农地流转“差序格局”来识别交易的差异化特征，可以借助内圈与外围交易来对接具有不同目标约束的转入主体。农地流转“差序格局”内含的亲疏远近关系也决定了交易的市价，这为通过内圈交易和外围交易的租金水平来反映“差序格局”转型提供了便利。由此，通过识别不同交易中的市场化程度差异及其可能的转变，可以及时捕捉农地流转影响“非粮化”的新趋势。

数据来源、变量与模型选择

（一）数据来源

本研究采用了2015年中国家庭金融调查（CHFS）数据，该数据来源于西南财经大学中国家庭金融调查研究中心、浙江大学的中国家庭数据库和中国家庭就业调查数据，以及暨南大学家庭就业调查资料中心的中国家庭就业调查数据。CHFS是自2011年以来在全国范围内开展的一项专门针对家庭层面金融信息的调查。在第一次调查之后，分别于2013年和2015年进行的第二次和第三次调查的样本量都显著增加，具有省级和全国代表性。

该数据的抽样过程分为3个阶段：（1）将中国各县按人均GDP分为10个等级，然后从每一等级中随机抽取县。（2）从样本县随机抽取社区或村庄。（3）从样本社区或村庄随机抽取住户。在农村样本中，从每个样本村随机抽取20户农户。2015年CHFS数据的总样本包括29个省（不包括新疆、西藏以及港澳台）、353个县、1373个社区及37341个样本家庭。其中，农村样本包括11635户农户，占样本总量的31.2%。关于CHFS的更多信息可参见何欣等（2016）的论文。在农户样本中，存在1348户农地转出户。经过对信息缺失严重样本的处理，本文最终选择了1125户农地转出户作为分析对象。使用农地转出户作为分析对象的原因有以下两个方面。

第一，在通常的农户调研中，调查对象为村庄普通农户。如果以样本中的转入户为分析对象，很大程度上捕捉到的是与本村农户或亲友邻居发生关系型流转的转入户。关系型流转伴随的低租金使得转入户在增加经营规模的同时，也会因为非农行业的高收益而降低在农业中的劳动投入，并使得他们更有动机以机械替代劳动，实现务农成本最小化，并呈现“趋粮化”特征。对于那些来自外村的流转主体，或经济组织，由于不居住在本村，或不在村庄农户名册之中，致使农户调查中往往难以对其进行抽样，并由此干扰相关问题的分析。相反，如果专门针对经济组织或来自外村的流转主体进行调查，那么得出的结论很大可能就是农地转入主体倾向于“非粮化”生产。

第二，土地的不可移动性，使得农地流转的转出方必然为本村农户，加之农户对其所转出农地上的种植行为是可观察的。因此，在随机抽样的基础上，通过转出户了解与之对应的交易主体就能够整体反映村庄的农地流转格局和转入主体及其行为特征。在2015年中国金融调查数据中，农地转出户的交易对象、转出农地的种植信息都是完整的。从转出对象与转出农地的种植类型即可识别农地流转“差序格局”与“非粮化”生产的关系。本文数据表明，农地转出户与熟人交易的比例为71%，农地转入户与熟人交易的比例则高达89.6%。这说明，使用转入户样本可能高估熟人交易在农地流转市场中的比例。

（二）描述性证据

1.流转农地“非粮化”趋势：宏观证据

表1汇报了2009~2016年我国流转农地“非粮化”种植的状况。初步发现是：（1）2009~2013年，全国流转农地用于种植经济作物的比例呈缓慢下降趋势，但2014年以来，流转农地“非粮化”呈现小幅增长态势。（2）在粮食主产区，流转农地用于种植经济作物的比例显著低于全国平均水平（常年维持在40%以下），并呈现小幅下降态势。（3）在非粮食主产区，流转农地用于种植经济作物的比例常年维持在60%以上。2009~2016年，该区域流转农地“非粮化”比例大约提高了6个百分点。因此，农地流转诱发的“非粮化”具有阶段性和区域性，并呈现多种趋势并存的特点。

2.不同流转对象对应的经济特征：微观证据

表2汇报了不同农地流转对象对应的特征。第一，在本研究的样本中，将农地流转给亲友或本村农户的转出户占比为71.01%，将农地流转给外村农户或经济组织的农户占比为28.99%。第二，流转给亲友或本村农户的农地中，有28%被用于种植经济作物。流转给外村农户或经济组织的农地，有51.01%被用于种植经济作物。这表明，外围交易中的农地更可能被用于“非粮化”生产。第三，亲友或本村农户对应的平均农地租金为173.43元/亩，外村农户或经济组织对应的租金水平则为456.85元/亩。可见，农地流转“差序格局”的确存在。如果以熟人交易普遍存在的零租金为参照，也表明熟人间流转开始偏离零租金交易。

表2还显示，与亲友或本村农户交易的样本中，50.83%是出于营利性动机，或获得租金收益而转出农地的；与外村农户或经济组织交易的样本中，88.44%是出于营利性动机的。从而表明：第一，基于熟人关系网络的农地流转，仍有较大比例是出于非营利性动机的，即依靠信任资本或人情关系决定农地配置；第二，熟人网络中超过50%的农户出于营利性动机流转农地的现象则表明，熟人流转的市场化已经达到较高程度（Qiu et al.，2018；仇童伟等，2019）。按照新古典经济学的说法，主体参与市场竞争的基本目标是利润最大化，如果满足该假设，那么交易即可以认定为市场型交易。这无疑表明，熟人间农地流转正由人格化向非人格化转变。

进一步地，表3描述了转出户在与亲友或本村农户进行流转时所隐含的不同动机及交易特征：（1）对于那些与亲友或本村农户交易的转出户，如果他们是出于营利性动机，那么流转农地被用于种植经济作物的比例将由23.56%升至32.09%。（2）与以往分析普遍认为熟人流转伴随着低租金的判断不同的是，如果转出户是出于营利性动机流转的农地，那么亲友或本村农户所支付的农地租金高达337.95元/亩。相对于表2中的173.43元/亩具有较大幅度的提升，并与外村农户或经济组织所支付的平均租金的差距在大幅缩小。

（三）变量选择与描述

1.因变量

本文的因变量为流转农地种植类型。已有研究一般用农地转入户的粮食播种面积占比来刻画“非粮化”程度（Liu et al.，2018）。鉴于前文已经强调以转入户为分析对象存在不足，本文采用转出户样本，并根据其所观察的转出农地的种植类型来测度农地“非粮化”状况。此外，尽管存在受访农户将农地转给多个主体的情况，但却并非是普遍现象，由此所造成的估计偏误并不会干扰本文估计⑧。不过，文章样本中有9.7%的转出户的流转农地被同时用于种植粮食作物和经济作物。考虑到该数据无法识别流转农地的种植结构比例，故文章将同时种植粮食作物和经济作物归为“非粮化”种植。其理由在于，与完全种植粮食作物相比，同时种植两类农作物表达的已经是“非粮化”生产。稳健性检验4对此将作进一步说明。

2.核心自变量

核心自变量包括农地转出对象和农地租金。如前所述，农地转出对象直观地表达了农地流转的“差序格局”特征。本文将农地转出对象区分为亲友或本村农户、外村农户或经济组织。将亲友和本村农户合并的原因主要是囿于调查问卷的限制，但依然能够满足本研究的需求。因为，本村农户和亲友较外来流转主体更接近“差序格局”的内层。即使往来农户或经济组织法人与农户存在熟人关系的可能，但以营利或种植经济作物为目的的租赁会降低人情关系的作用，从而提升市场价格在农地流转中的主导性⑨。对于农地租金，本文采用农地转出户获得的亩均农地租金来刻画。具体界定参见表2中的注释。

3.其他控制变量

本文控制了转出户的家庭特征、土地特征和村庄特征等因素（见表4）。需要指出的是，如果以转入户为分析对象，那么其禀赋特征、所处区域经济特征对流转农地使用的影响将是不清晰的。由于本文的研究对象为转出户，则有助于考察相关特征如何决定转出农地的动机、转出农地的对象，进而影响转出农地的种植类型。具体而言，转出户的家庭特征包括商业经营、是否拥有小汽车、活期存款和定期存款。这些变量衡量了转出户家庭的富裕程度。从逻辑上来说，转出户家庭经济状况越好，他们越可能以营利性动机转出农地。理由在于，他们不具有随时收回农地以应对失业风险的需求，这会导致流转农地的“非粮化”。家庭特征还包括宗族网络和家庭成员是否为村干部，二者反映了家庭的社会网络或资本状况。社会网络越发达，农户在农地纠纷中的话语权越大，越有助于他们以高价转出农地；土地特征包括农地承包合同、农地承包证书和土地征收状况，均反映了农地产权稳定性。已有研究表明，稳定的农地产权有助于降低农地流转过程中的交易费用（Ma，2013）。如果产权足够稳定，那么转出户更可能将农地转给非熟人并种植经济作物，从而获得更高的农地租金；村庄特征包括劳动力转移、收入来源和交通状况。由于家庭的收入和劳动力转移状况均与转出农地种植类型和农地租金存在内生性关系，故利用村庄劳动力转移和村庄收入结构间接反映转出户的家庭特征（Ma et al.，2016）。此外，本文还控制了28个省份的虚拟变量。

（四）模型选择与说明

本文旨在考察农地流转“差序格局”及其撕裂对“非粮化”生产的影响，为此，首先给出了农地转出对象影响流转农地种植类型的估计模型。具体如下：

Yi=β0+β1P+Xβ+ε  （1）

式（1）中，Yi表示流转农地种植类型，1表示经济作物，0表示粮食作物。P表示农地转出对象，1表示亲友或本村农户，0表示外村农户或经济组织。X为家庭特征、土地特征和村庄特征等变量构成的矩阵。β0为常数项，β1表示待估计系数，β为控制变量系数组成的矩阵。ε为随机扰动项，并假设其符合正态分布。

进一步地，为分析农地租金是否为农地转出对象影响流转农地种植类型的作用路径，参考黄红光等（2018）的研究识别如下方程：

Ri=α0+α1P+Xα+ε  （2）

Yi=γ0+γ1P+Xγ+ε  （3）

Yi=κ0+κ1P+κ2R+Xκ+ε （4）

式（2）到式（4）中，Ri表示农地租金。α0、γ0和κ0为常数项，α1、γ1和κ1为待估计系数，α、γ和κ为控制变量系数组成的矩阵。其余变量或参数的定义与（1）式中一致。

需要指出的是，式（1）到式（4）的估计均可能面临内生性问题。第一，农地转出对象与流转农地种植类型可能面临自选择问题。从逻辑上来说，转出对象由市场环境和交易性质决定，流转农地种植类型则是交易的结果。因此，二者可能同时受到市场环境或人格化交易的影响。市场环境又受区域特征、劳动力转移和村庄收入结构等因素影响，在控制上述因素后，式（1）估计面临的内生性问题将得到缓解。本文将利用工具变量法检验式（1）估计是否仍面临内生性挑战。第二，农地转出对象与农地租金存在反向因果关系。理由在于，转出户会根据农地租金选择交易对象，从而导致双向因果的存在。第三，农地租金对流转农地种植类型影响面临双向因果问题。原因在于，种植类型会影响交易双方对农地交易价值的评估，从而决定农地租金水平。农地租金水平的提高，则会促使转入户调整种植结构，从而抵消高租金成本，并追求最大化的农业经营利润。

为此，本文将采用工具变量法对式（1）到式（4）进行估计。参照Ma等（2015）的做法，本文使用村庄农地流转市场的发育状况作为农户流转行为的工具变量，并采用本村其他农户的农地转出对象和其他转出户获得的平均农地租金来刻画。显然，村庄层面的农地流转具有聚类效应。如果村庄农地流转以熟人交易为主，那么转出户也更可能将农地流转给熟人。类似的是，村庄农地租金水平也直接影响转出户可以获得的租金（Qiuetal.，2020）。村庄农地租金水平则是农户的集体行为，并不受单个转出户影响。同时，转入户对农地的使用属于个体行为，并不受村庄农地流转市场的直接影响。换言之，村庄农地流转市场只有通过影响农户的农地流转行为，才会影响他们的种植行为选择。

具体模型的选择方案是：第一，考虑到式（1）中的因变量为二元变量，且核心自变量为内生变量，故采用考虑内生变量的probit回归模型。与以往采用ivprobit模型进行回归分析不同，由于内生变量即农地转出对象为二元变量，故采用考虑内生变量为二元变量的probit模型，即eprobit模型（拓展的probit模型）。类似的，式（4）也采用eprobit模型进行估计。第二，式（2）中的因变量为连续变量，且内生变量为二元变量，故采用考虑内生变量为二元变量的线性回归模型，即eregress模型（拓展的线性回归模型）。第三，由于式（3）中的因变量为二元变量，且内生变量为连续变量，故采用ivprobit模型进行估计⑩。

实证结果分析

（一）农地转出对象对流转农地种植类型的影响

表5汇报了农地转出对象对流转农地种植类型的影响。首先，杜宾—吴—豪斯曼检验显示，该类影响并未面临内生性问题。其次，识别不足检验和弱工具变量检验表明，本文使用的工具变量不存在弱工具变量或识别不足问题。如“模型选择与说明”部分所述，式（1）的估计可能面临自选择问题，故在第4列的估计中，其余控制变量均被剔除。结果显示，自选择问题也未严重干扰模型估计结果。

第2列的估计结果显示，与亲友或本村农户相比，将农地流转给外村农户或经济组织在1%显著性水平上正向影响流转农地的“非粮化”。这表明，农地流转的“差序格局”对流转农地“非粮化”具有重要影响。实际上，发生在具有紧密社会关系群体间的农地流转，往往伴随着低租金、“空合约”等非市场化特征。该类交易并非按照市场原则发生，流转双方也不以农业经营利润最大化为目标约束，由此导致转入户的种植行为及其产品并不需要经过市场的严格检验。在这种情形下，与亲友发生流转的小规模转入户并不具备扩大经济作物种植规模、主动承担市场风险的动力。

此外，如果内圈交易的主要目的不是获得租金收益，那么转出农地的种植类型就会受到限制。对于那些外出务工的农户，他们转出农地的目的主要是请亲友、邻居帮忙耕作，避免撂荒。为了维护土地质量，他们一般会要求农地只能用于种植粮食作物。尤其当转出户具有随时返乡的可能，农地的破坏可能会严重影响他们未来的经济收益。此外，受制于村庄声誉机制，如果转入户利用亲友、邻居的土地种植附加值较高的经济作物，且对土地质量造成损害，那么他们的社会声誉将遭受严重影响。因此，从交易双方的行为逻辑来看，基于熟人网络的人格化流转，其导致“非粮化”生产的可能性相对更小。

其他控制变量的影响方面：第一，家庭定期存款越多，转出农地被用于种植经济作物的可能性越高。原因在于，家庭经济状况越好的农户具有更高的风险应对能力，由此促使他们将农地流转给经济组织或外村农户，以获得更高的租金收益。第二，家庭参与宗族活动越多，转出农地“非粮化”的可能性越低。可能的原因是，宗族网络有助于强化熟人间的信任，由此激励人格化交易的达成，从而抑制流转农地的“非粮化”。第三，如果村庄成员为村干部，那么农户转出的农地更可能被用于种植经济作物。一般而言，村干部的家庭经济条件要比村庄其他农户更好，且他们更容易获得农地租赁信息。这会促使他们将农地租给愿意支付高租金的主体，从而诱发农地“非粮化”。最后，其他控制变量未呈现显著影响。

（二）农地转出对象、农地租金与流转农地种植类型

表6检验农地租金是否在农地流转“差序格局”中发挥中介作用。首先，杜宾—吴—豪斯曼检验显示，农地转出对象与农地租金的关系、农地租金与流转农地种植类型关系均面临内生性干扰。其次，识别不足检验和弱工具变量检验表明，本文使用的工具变量不存在弱工具变量或识别不足问题。需要指出的是，第4列的估计将农地转出对象视为外生变量，第5列的估计则将其作为内生变量加以处理，估计结果依然一致，再次表明关于式（1）内生性的论证具有可信性。

第2列的估计结果表明，与亲友或本村农户相比，将农地流转给外村农户或经济组织提高了农地租金。很显然，外围交易打破了原来的熟人关系网络或内圈交易，从而诱导了价格机制的形成。Becker（1974）的社会互动理论指出，人们的效用不仅取决于自己得到绝对价值，周围群体获得的收益也会直接影响他们的主观效用。这也解释了为什么一旦出现外部机会，熟人网络中非正式治理的基础就会被削弱，正式规范转而发挥作用。这意味着，熟人流转市场化程度的提高将不可避免地降低人情关系在农地配置和使用中的作用。

第3列的估计结果显示，农地租金在1%显著性水平上正向影响流转农地的“非粮化”。从理论上来说，生产资料的使用价值与交易价值具有正相关关系，农地使用价值的提高与产出农产品的价值直接相关。交易价值越高，农地“非粮化”的可能性越高。交易价格的提高也意味着，转入户经营农地的绩效受市场检验的压力越大。因此，从农地租金表达的交易价值和市场特征来看，它是诱发农地“非粮化”的重要因素。

进一步地，第4列和第5列的估计中同时引入了农地转出对象变量和农地租金变量。结果显示，农地转出对象对流转农地种植类型的影响不再显著。结合表5的估计结果，以及表6中第2列和第3列的估计结果，可以发现，农地租金是农地转出对象影响流转农地种植类型的中介变量。本质上说，农地流转的“差序格局”是由市场机制作用发挥的相对大小决定的。价格作为市场机制运行的主要机制，它可以表征不同主体间交易的市场化程度。换言之，流转价格是农地流转对象作用发挥的重要机制。

（三）稳健性检验1：基于广东省农户调查的证据

从严格意义上来说，2015年中国家庭金融调查并没有区分亲友和本村其他农户，这不利于细化农地流转“差序格局”的分析。为此，本文使用一套来自2019年广东省南沙市的农户调查数据，重新检验文章主要内容。2019年上半年，课题组对南沙区下辖6个乡镇进行了入户调查。首先，根据乡镇的农地面积及其他经济特征，分别在万顷沙镇抽取15个行政村、在东涌镇抽取22个行政村、在黄阁镇抽取13个行政村、在大岗镇抽取10个行政村、在榄核镇抽取17个行政村、在横沥镇抽取10个行政村。其次，在每个行政村随机调查20~25户农户。课题组最终获取了1792户农户的信息，其中包括718户农地转出户。

除了流转农地种植类型、农地转出对象和农地租金外，本节控制了农户家庭特征、土地特征和村庄特征等因素。其中，家庭特征包括未成年人占比和老龄人口占比、农业劳动力占比、50岁以上劳动力占比、初中以下劳动力占比、农业收入占比、党员状况、村干部状况。土地特征方面，选取了家庭承包地面积和家庭经历农地调整次数。考虑到新一轮农地确权对产权安全性存在的重要影响，本文也控制了农地确权变量。村庄特征方面，村庄交通条件和村庄农地调整分别用来识别经济状况和产权安全状况。为进一步控制村庄农地流转市场发展的影响，本文使用了村庄种养大户数量、家庭农场数量和农地流转率作为控制变量。此外还控制了5个乡镇的区域虚拟变量。表7的估计方法与表5和表6中的一致。

表7中第2列的估计结果表明，与其他主体相比，将农地流转给亲友和本村农户均在1%显著性水平上负向影响流转农地的“非粮化”。同时，流转给亲友要比流转给本村农户造成的“非粮化”风险更低。这与表5的估计结果一致。此外，表7中第3列的估计结果表明，与其他主体相比，将农地流转给亲友会导致更低的流转租金。同时，本村农户与其他主体在租金的支付上不存在显著差异。在不区分村庄内部主体时，亲友之间的低租金可能会放大村内和村外主体间交易的差异。当本村农户被剥离出来后，他们与外村农户或经济组织的租金差异就消失了，这进一步表明基于地缘关系的农地流转已经具备较高的市场化程度。表7中第4列同时引入了农地转出对象和农地租金变量，结果显示，二者均显著。这表明，农地租金是农地转出对象影响流转农地种植类型的重要路径。总体而言，利用地方性调查数据的估计结果与利用全国数据的分析结论一致。

（四）稳健性检验2：基于倾向匹配得分法的估计

虽然反向因果是本文内生性的主要来源，但这并不意味着遗漏变量问题不重要。实际上，包括流转动机在内的一些无法观测的变量会同时影响交易对象、农地租金和流转农地种植类型。为此，本文对2015年CHFS样本数据采用倾向匹配得分法对主要方程进行估计。参照Abadie和Imbens（2016）的做法，我们使用了可以估计“A-I”稳健标准误的“teffectspsmatch”命令。理由在于，传统的倾向匹配得分法并没有考虑倾向得分是被估计出来的这一事实，由此造成标准误的有偏估计。鉴于核心自变量的特征，文章仅估计了式（1）和式（2）。

表8汇报了利用倾向匹配得分法估计的平均处理效应和“A-I”稳健标准误。其中，第2行估计了“外村农户或经济组织”与“亲友或家庭党员状况（以“没有”为参照组）本村农户”在流转农地种植类型上的差异；第3行估计了他们在农地租金上的差异。估计家庭经历农地调整次数（以“次”为参照组）。估计结果表明，与亲友和本村农户相比，将农地流转给外村农户或经济组织在1%显著性水平上正向影响流转农地的“非粮化”。同时，将农地流转给外村农户或经济组织确实可以带来更高的农地租金。总体而言，遗漏变量问题没有严重干扰本文的模型估计结果。

（五）稳健性检验3：基于转入户样本的分析

尽管转入户样本无法全面反映村庄农地流转市场概况，但本文转入户样本中仍有10.4%是与非熟人发生的交易，这一定程度上可以反映农地流转“差序格局”的外围交易。为此，文章利用2015年中国家庭金融调查数据中的1395户转入户样本做进一步的讨论。类似于表6和表7的估计方法，控制变量（个体特征变为转入户特征）和工具变量也被使用。

表9中第2列的估计结果显示，如果转入户为外村农户或经济组织，那么他们具有更大的可能进行“非粮化”生产，这与表6的估计结果一致。不同的是，从转入户的角度来看，无论将地租给亲友或本村农户，或者外村农户或经济组织，农地租金均不存在显著性差异。正如仇童伟等（2019）所论证的，在排除了流转动机的干扰后，农村社会经济环境的变化已经促使转入户在租入农地时，依赖“市场逻辑”而非“关系逻辑”。表9中第4列的估计结果表明，农地租金和农地转入对象均显著影响转入农地的种植类型，且农地租金的增加提高了转入户种植经济作物的可能性，即农地租金是农地转入对象影响转入农地种植类型的中介变量。利用转入户样本的估计表明，熟人间的农地租金与非熟人间的农地租金具有强烈的趋同倾向。这意味着，农地流转“差序格局”的撕裂程度已经相当高。如果农地租金的上涨诱发了农地“非粮化”，那么熟人间流转的持续市场化将持续加大“非粮化”压力。

（六）稳健性检验4：利用新因变量的估计

文章在处理流转农地被同时用于种植粮食作物和经济作物时，是将其归为种植经济作物，即“非粮化”种植。尽管从逻辑上来说，同时种植两种农作物较只种植粮食作物的“非粮化”倾向更强，但为了检验该估计是否严重干扰了模型估计结果，表10对因变量做了如下处理：将只种植粮食作物、同时种植粮食作物和经济作物、只种植经济作物分别赋值1、2、3，以表达流转农地“非粮化”的程度依次提高。与表5和表6类似，表10将估计农地转出对象、农地租金以及二者同时对农流转农地种植类型的影响，并采取相同的控制变量和工具变量。由于因变量变为有序变量，故采取拓展的有序probit模型（eoprobit）对其进行估计。结果显示：首先，与亲友或本村农户相比，将农地流转给外村农户或经济组织更可能造成流转农地的“非粮化”种植；其次，农地租金在1%显著水平上正向影响流转农地种植类型，即农地租金越高，流转农地越可能被用于种植经济作物；再者，当将农地转出对象和农地租金同时引入模型，农地转出对象的影响不再显著。这表明，农地租金是农地转出对象影响流转农地种植类型的重要途径。综上所述，文章对因变量的处理并未严重干扰结论的稳健性。

（七）进一步分析1：农地转出对象与流转合同、租赁期限的关系

本文的一个重要观点是，农地流转“差序格局”中的非市场逻辑正在被市场逻辑所取代。由此引出的问题是，以往研究中强调的流转合同的口头化、流转期限的短期化等表征非正式流转的指标，是否也发生了显著变化呢？考虑到2015年中国家庭金融调查并未涉及上述问项，故文章将利用表7中广东省调查数据完成这一分析。表11估计了农地转出对象对农地流转合同和流转期限的影响。其中，农地流转合同变量被区分为书面合同（赋值1）和非书面合同（赋值0），农地流转期限被区分为1年以下或不定期（赋值1）和大于1年（赋值0）。控制变量、工具变量和估计模型与表7相同。

表11中第2列的估计结果显示，将农地流转给亲友确实是造成普遍口头合约的重要原因。第3列的估计结果进一步显示，将农地流转给亲友会造成合约期限的短期化。然而，在考虑内生性的情况下，与其他主体相比，将农地流转给本村农户并未对农地流转合同的形式产生显著性影响；本村农户和其他主体在转入农地的期限上也几乎不存在明显差异。这表明，基于地缘关系的农地流转不仅在农地租金方面，在流转合同和流转期限上也与非人格化交易表现出一致性。上述分析表明，村庄内部农地流转的市场化已经成为当前农地流转市场发展的重要趋势，由此强化了本文相关讨论的现实依据。

（八）进一步分析2：熟人流转市场化的发展趋势

关系型流转的市场化转型是农地流转“差序格局”撕裂的关键，但囿于本文数据为截面数据，难以直接描述我国农地流转的市场化趋势。为强化对该趋势的直观表述，表12结合已有文献和调查数据，分析了不同时点和区域的农地流转特征。资料显示，在2007年的贵州省，以及2000年和2009年的河北等6省，超过90%的农地流转发生本村农户之间，且口头合约占比均达到90%以上。河北等6省的转出户有73.37%以零租金将农地流转给亲属，非亲属流转的零租金占比仅为52.58%。基于2011~2012年26省的调查数据则显示，同村农户之间的流转仍高达87.19%，但亲友邻居间的流转租金已达到324.4元/亩·年。2013年广东调查数据显示，亲友邻居和本村农户间的流转比例在下降，且租金水平较之前有明显提高。2014~2015年针对苏、赣、辽的农户调查则表明，将农地流转给本村农户的转出户比例仅为45.46%，且租金水平达到了330.7元/亩·年。2015年中国家庭金融调查的29省数据同样显示，本村农户间流转与非本村农户间流转的租金水平均远离零租金。

本文进一步对比了2019年经济欠发达地区（即喀斯特地区，包括贵州、四川、重庆、广西、云南）和经济发达地区（即广东）的农地流转状况。结果显示，在喀斯特地区，分别有28.4%和26.53%的转出户将农地流转给亲友和本村农户。尽管亲友流转的书面合同签订率仅为9.02%，但同村农户的书面合同签订率则达到了28.32%；亲友间零租金的比例为76.58%，同村农户间的则低至41.59%，且平均租金达到了482元/亩·年。广东省调查更是表明，熟人流转的市场化程度达到了较高水平。具体而言，仅有27.09%的转出户将农地流转给亲友，但其合同签订率则达到了20.29%，且平均租金为1022.4元/亩·年。本村农户间流转的市场化程度则更高。上述证据表明，地方性调查和全国性调查均支持农地流转市场化程度不断提高，熟人流转非人格化趋势正在发生的判断。

结论与思考

已有研究对于农地流转是否会导致“非粮化”生产存在较大争议，主要分歧在于转入户到底是以农业经营利润最大化还是以务农成本最小化为目标约束。由于忽视了交易对象和农地租金的重要影响，从而难以理解农地流转市场化过程中种植业结构调整的内在机理。为此，本文利用2015年中国金融调查数据，经验分析了农地转出对象对流转农地种植类型的影响，以及农地租金在其中的作用。主要结论与启示如下。

（一）主要结论

与亲友和本村农户相比，将农地流转给外村农户或经济组织导致农地“非粮化”的可能性显著增加。其原因在于，农地租金具有明显的“差序格局”特征。进一步的研究表明，农地租金的提高会增加流转农地“非粮化”的概率，且农地租金是农地流转对象作用发挥的重要途径。业已出现的农地租金趋同意味着，农地流转“差序格局”将逐渐瓦解，并可能导致流转农地的“非粮化”，加大粮食安全压力。尤其考虑到仍有超过50%的流转农地是在同村熟人间进行的交易，农地流转“差序格局”撕裂及其影响应引起相关政府部门的密切关注。

（二）进一步讨论：“差序格局”撕裂的社会经济含义

“差序格局”的价值在于，将人和资源置于社会网络之中。正是由于该传统及其所内含的自组织、信任与道德约束，往往成为正式法律规范的重要补充而维护社会稳定。类似地，基于“差序格局”所进行的社会交易，通常以关系资本和信任机制为媒介，排斥“市场逻辑”，由此形成了一个降低交易成本的“土围子”，维系着乡村传统与秩序。随着市场经济的发展和农村社区开放程度的提高，“差序格局”表征的非正式治理和交易模式，将逐渐被法律和非人格化交易所取代。由此带来的结果是，农村社会变得只谈“钱”和“利”，资源的配置也以利润最大化为目标，交易的媒介则转变为纯货币。在这样的现实背景下，农地流转“差序格局”的撕裂也只是农村社会转型的一个缩影。

必须清晰地认识到，我国农村地域辽阔多样，法律机制尚不健全，社会稳定仍需依靠道德传统加以维系。显然，农村交易关系的转型，意味着谋利已然成为农民行动的重要逻辑。由此可能诱发的后果是，规则或法律的实施严重滞后于人们对经济利益的诉求。无序甚至无底线的竞争或谋利具有毁灭市场，甚至冲击社会稳定的潜在风险。这又回到了一个经典的经济学争论：市场是道德的吗？在产权明晰与法律约束条件下，实现经济效益的市场行为无疑是最为道德的；而建立在产权残缺基础上的市场竞争，意味着严重的租金耗散，而通过占有他人资源的谋利竞争，则属于“强盗逻辑”。

即使在市场经济中，声誉、诚信等道德品质依然是重要的，甚至是市场良好运行的关键。相反，过度强化经济利益导向，不仅使得传统文化理念难以维系，社会关系网络也会随之瓦解。中国几千年的乡土文化，已经塑造了集体行动的基本逻辑和人们的思维方式。即使在市场环境下，信任“差序格局”仍然具有不可替代的作用。信任“差序格局”决定了声誉的近缘性，但这种近缘关系则会在市场中形成标签效应，并在市场交易活动中成为相互监督与自我执行的重要机制。相反，一个不需要对交易对象负责的社会，定会在过度竞争中自我消耗。显然，“差序格局”等传统是“市场逻辑”得以实现的重要保障。

（三）隐含的政策意义

从政策层面上来说，农地流转“差序格局”撕裂所诱发的“非粮化”与国家粮食安全目标并非一致，这需要政府部门在特定区域实施特殊的粮食补贴和收购政策，通过转移支付等方式提高种粮的吸引力。然而，面对粮食市场的持续低迷，较多种粮大户已开始调整种植结构，或退出农地经营。由此引发的疑问是，粮食价格支持政策或对农业基础设施的支持是否只集中在粮食主产区，非粮食主产区大规模的农地“非粮化”难道可以置之不理？面对粮食主产区存在的农地细碎化问题，是否需要鼓励市场型流转？如果市场型流转会导致农地“非粮化”，是否意味着需要对市场机制加以调整？在推进市场化的过程中，如何兼顾传统习俗在文化建构、社区关系维护和粮食保护中的积极作用？这些都是我国深化农村改革所必需解决的两难问题。

与此同时，必须明确农地流转“差序格局”撕裂的阶段性及其作用发挥的区域差异性。随着农村要素市场的不断发育与分工分业的不断拓展，人格化交易必将丧失其主导功能。比较要素价格与利润目标最大化，将成为要素市场配置的基本格局。在此阶段，“非粮化”生产的压力可能会不断凸显。不过，该影响又具有个体与区域差异性。对于粮食生产基础设施良好，政府实施价格保护，且社会化服务完备的地区，粮食生产的净利润可能为正。那些缺乏非粮种植技术和市场风险应对能力弱的主体，尤其是习惯于粮食生产的农户，仍然具有较大动力进行粮食种植。相反，对于粮食价格支持不足或农业基础设施欠佳的区域，外出务工将成为农民的理性选择，与之相关的小农户可能会逐渐退出农业经营。那些具备企业家能力的经营主体或职业农民将出现，通过种植结构的调整而谋求利润最大化，将加剧“非粮化”趋向。因此，农地流转“差序格局”撕裂不仅意味着农地流转机制的转换，也隐含着农业种植行为的转变与结构的调整。因此，从维护国家粮食安全的角度来说，相关政策切忌一刀切。

从发展规律上来说，农地流转“差序格局”撕裂是不可逆的，由此引发的“非粮化”压力应该引起高度重视。本文旨在提出一种预警，使相关部门对农地流转市场化过程中可能出现的社会问题给予充分重视。正如陈锡文所提到的：“相比于工商业和城市，农业和农村是个慢变量，不能太快，这是历史经验”，“古人讲‘文武之道，一张一弛’，城市已经快得日新月异了，再把农村也搞得鸡飞狗跳的话，这个社会能太平吗？”，“一定要想明白了再干，所谓‘谋定而后动’”（高源，2019）。（来源：乡村发现转自：《管理世界》2022年第9期）