農地流轉是否會導致農地種植“非糧化”在學界存在普遍爭議，但已有研究缺乏彌合“趨糧化”與“非糧化”爭論的努力。本文通過農地流轉“差序格局”概念區分了農地交易對象，并利用2015年中國家庭金融調查中的29省農戶調查數據，實證分析了農地交易對象對農地種植類型的影響，以及農地租金在其中起到的作用。結果表明，與親友和本村農戶相比，將農地流轉給外村農戶或經濟組織更可能造成“非糧化”生產。一個重要的原因在于，農地租金具有明顯的“差序格局”特征。與此同時，農地租金表征了不同對象間流轉交易的市場化程度，并對“非糧化”生產具有直接影響。一旦熟人間交易與非熟人間交易的農地租金出現趨同，則意味著農地流轉“差序格局”及人格化流轉維系的“趨糧化”種植格局將被打破。尤其考慮到仍有超過50%的流轉農地是在同村熟人間進行的交易，農地流轉“差序格局”的撕裂可能持續加大“非糧化”壓力，相關政府部門應給予充分重視。
2019~2021年的中央一號文件反復強調，要毫不放松抓好糧食生產，確保糧食播種面積穩定在16.5億畝、產量達到1.3萬億斤以上；強化糧食安全書記省長負責制。此外，《鄉村振興戰略規劃（2018-2022）》將我國糧食綜合生產能力列為約束性目標。隨著新冠疫情的爆發，糧食安全再度受到全球關注。2020年11月，國務院辦公廳印發了《關于防止耕地“非糧化”穩定糧食生產的意見》，強調要守住國家糧食安全生命線。作為全球最大的發展中國家，我國糧食的穩定供給對于平衡全球糧食貿易，緩解全球貧困具有重大意義（Wong and Huang， 2012；Bishwajit et al.，2013；Ghose，2015）。事實上，保障糧食安全已經成為我國國家戰略安全的重要組成部分。
然而，隨著農地流轉政策的實施，以及農村要素市場的快速發展，農地流轉造成的“非糧化”問題受到普遍關注（Liu et al.，2014；Otsuka et al.，2016；曾福生，2015）。關于農地流轉與農地“非糧化”的關系并未形成一致性結論。其代表性觀點是：第一，農地流轉導致了“非糧化”。Chen等（2014）和曾福生（2015）認為，由于糧食價格偏低且農地流轉成本較高，轉入戶更可能從事“非糧化”生產；第二，農地流轉不會造成“非糧化”。Liu等（2018）發現，轉入戶傾向于種植糧食作物。而且，農地轉入率越高，“趨糧化”現象越明顯；第三，關于家庭農場等規模經營主體的種植行為選擇，也未達成一致性結論。張茜等（2014）發現，家庭農場偏好于“非糧化”生產。張宗毅和杜志雄（2015）則發現，家庭農場的農地租賃規模與糧食播種面積呈現正相關關系。
邏輯上來說，如果假定經營農業的機會成本不變，考慮到種糧的比較收益較低，那么農地租金的上漲將提高農業生產成本，壓縮其利潤空間，進而激勵以農業經營利潤最大化為目標的轉入戶進行“非糧化”生產。但宏觀事實卻是，隨著農地流轉率的不斷提升，農民的種糧行為并未受到逆轉。《中國統計年鑒》顯示，2003~2016年，我國糧食播種面積占農作物播種面積的比例從65.22%升至71.42%。從政策引導和農戶要素配置上來看，糧食增長的原因大致包括：第一，糧食生產的補貼政策，尤其是對糧食主產區的價格支持有效提高了糧食的經營性收益（華奕州、黃季焜，2017；易福金等，2018）；第二，以“糧袋子”省長負責制為主的考核機制調動了地方政府重農抓糧的積極性。同時，加大對產糧大縣的獎勵力度，支持產糧大縣開展高標準農田建設等舉措也調動了農戶糧食生產的積極性①。第三，農業勞動力大規模外出務工，糧食機械化耕作技術的推廣，致使糧食生產被農戶選擇（鐘甫寧等，2016；鄭旭媛、徐志剛，2017；徐志剛等，2017）。
值得注意的是，農地流轉的“差序格局”可能是另一個制約其誘發大規?！胺羌Z化”生產的原因。農地流轉并非純粹的市場行為，也不唯一指向交易收益和經營收益最大化目標。理論上而言，不需要經過市場檢驗其成效的經營行為往往伴隨著更低的生產效率（Cheung，1983），農業經營利潤最大化目標通常不是人格化農地流轉的主要訴求（羅必良，2017）。
事實上，我國的農地流轉并非是純粹市場邏輯運行的結果，并普遍呈現締約對象的“差序化”和流轉合約的非正式性等特征。Wang等（2015）對6省的調查顯示，在2000年，95.67%的農戶將農地流轉給了本村農戶，到了2009年，這一數據仍達到了85.47%。羅必良等（2018）利用26省農戶調查數據的分析表明，將農地流轉給親友鄰居、普通農戶和經濟組織或外來戶的農戶比例分別為66.01%、21.18%和12.81%。其他研究也有類似發現（Ma et al.，2015；Liu et al.，2018）。與此同時，流轉合約的規范性也呈現明顯的“差序格局”特征。錢龍等（2015）發現，當交易對象為外鄉人時，書面合同的簽訂率為65.85%。如果交易雙方是同一村民小組的普通農戶，其正式合約簽訂率為7.12%；發生于兄弟姐妹之間的農地流轉，正式合同簽訂率僅為1.39%。
可見，農地流轉“差序格局”內含了兩種不同的交易邏輯，即以人情關系為主要機制的內圈交易和以市場價格為主要機制的外圍交易。前者因人情關系網絡的互惠機制得以維系，并以生存風險最小化和非正式保障最大化為目標；后者則因稀缺資源的市場競爭而出現，并以謀求農業經營利潤最大化和合約實施風險最小化為目標（羅必良，2017）。顯然，如果著眼于農地流轉“差序格局”的外圍交易，市場邏輯和交易價格將決定流轉農地的使用方式，農業經營利潤最大化的目標約束則可能加劇農地“非糧化”趨勢。如果關注農地流轉“差序格局”的內圈交易，市場邏輯對農地流轉的約束力、農業經營利潤最大化的目標約束均會變弱。此時，不以轉入農地為生計來源的農戶將以農業經營成本最小化為目標，并以機械替代勞動投入，進而緩解農地“非糧化”（鐘甫寧等，2016；鄭旭媛、徐志剛，2017）。由此表明，農地流轉“差序格局”內含的不同交易邏輯所形成的對沖機制，可能是農地流轉在事實上未引發大規?！胺羌Z化”種植行為的重要動因。
然而，新的研究表明，農地流轉“差序格局”內圈交易的市場化程度正在不斷提高。來自29省農戶調查的證據顯示，盡管仍有70.9%轉出戶和89.6%轉入戶是與熟人發生的流轉交易，但其中分別有50.9%和52.5%是出于營利性動機進行的流轉（Qiu et al.，2018）。內圈交易的市場化，一方面源于農村勞動力非農轉移所引致的職業分化②；另一方面則來自外來流轉主體實施的市場型交易所存在的示范效應。這種示范效應是基于市場交易所形成的參照系，并經由合約的可執行性對熟人流轉的價格生成產生外溢影響（Qiu et al.， 2020）。隨著熟人流轉的市場化，人格化交易和非人格化交易之間的平衡將被打破，農業經營利潤最大化目標也將逐步取代務農成本最小化目標，并可能在糧食經營利潤不足的背景下刺激經濟作物的種植③。由此，與內圈交易相伴的種糧行為將被逆轉，進而加大“非糧化”壓力。
顯然，市場機制作用的發揮是熟人間農地流轉市場化的關鍵。Friedman和Friedman（1980）、Luenberger（1995）和Kreps（2013）強調，價格是市場作用發揮的重要信號和實現形式。雖然人格化流轉也伴隨有人情禮贈之類的補償機制，但其并非以要素配置效率最大化為目標，市場價格在農地配置中的作用也相對較弱。相反，農地流轉“差序格局”的外圍交易則以市場價格或農地租金為媒介，市場主導農地配置。由此推斷，熟人流轉市場化隨著農地租金的提高，內圈交易與外圍交易將逐步趨同。Qiu等（2018）研究發現，對于那些出于營利性動機與熟人流轉的轉出戶和轉入戶，他們獲得和支付的農地租金分別達到了337.946元/畝和320.165元/畝，且分別有32.1%和35.2%的流轉農地被用于“非糧化”生產。如果熟人流轉的租金偏離市場價格，也會提高交易費用和違約風險（Qiu et al.，2020）。市場價格的生成使得農業經營利潤最大化成為流轉的主要目標約束，進而促成農地流轉“差序格局”的撕裂，并加大“非糧化”壓力。
上述分析表明，以純粹市場邏輯，并借助價格機制推動農地流轉，可能與國家糧食安全的戰略目標并不一致。尤其考慮到仍有超過50%的流轉農地是由同村農戶進行的交易④，如果農地流轉“差序格局”的撕裂使得這部分農地的“非糧化”比例顯著提高，那么我國所面臨的“非糧化”風險將顯著加大。鑒于該問題的現實重要性，本文擬驗證農地流轉“差序格局”與“非糧化”的關系，并揭示農地租金在其中發揮的作用。主要內容包括：第一，不同流轉交易對象是否伴隨著差異化的種植結構選擇；第二，農地租金的提高是否會促成農地“非糧化”生產；第三，農地租金是否是農地流轉“差序格局”作用發揮的重要渠道；第四，農地流轉市場呈現的特征，是否已經隱含著人格化交易正在向非人格化交易轉型。本文的邊際貢獻在于：第一，探討農地流轉市場化與“非糧化”生產的關系，為揭示農地流轉市場轉型過程中種植結構調整的規律提供經驗證據；第二，引入農地流轉“差序格局”概念，將農地流轉與“非糧化”的分析置于不同的交易特征之中，從而有助于根據交易目標來討論現有研究關注的要素替代問題，進而彌合已有研究的分歧；第三，在農地流轉“差序格局”逐漸被市場機制取代的過程中，本文研究還可以為未來農業農村政策調整提供經驗證據。
本文的剩余部分安排如下：第二部分主要總結已有研究探討農地流轉影響農戶種植行為的局限約束，并闡述本研究的分析線索；第三部分介紹數據來源、變量與模型選擇；第四部分為實證結果分析；第五部分為主要結論與思考，重點討論農地流轉市場化的可能影響，以及新階段保障糧食安全可能面臨的主要挑戰及其政策含義。
一、局限約束與分析線索
（一）種植業結構調整的局限約束
現有關于農地流轉影響農戶種植行為選擇的研究，均是以新古典經濟學中的理性人假設和利潤最大化的目標約束為出發點，通過區分農地轉入戶在農業經營中的利潤最大化，以及務農成本最小化的局限約束，進而按照要素配置的相對收益及要素替代來討論農地流轉誘發的農戶種植行為選擇（鐘甫寧等，2016；鄭旭媛、徐志剛，2017；徐志剛等，2017）。例如，Chen等（2014）、Liu等（2014）和Otsuka等（2016）以糧食作物的較低價格，以及農地流轉的高成本為依據，認為農地轉入戶更可能種植經濟作物。這一推斷隱含的前提條件是，農戶種植結構的調整不存在技術約束，且轉入戶是以利潤最大化為主要目標約束。
上述推斷對于那些與親友、鄰居交易，且支付零租金或幫同村農戶耕作以免撂荒的轉入戶而言，顯然難以成立。其原因在于，一方面，普通小農戶的種植習慣及種植經濟作物的技術門檻，決定了他們難以選擇市場風險較高的農作物品種。另一方面，與親友、鄰居的交易往往伴隨著零散、小規模的農地流轉，依然存在著嚴重的規模不經濟問題。然而，對于那些以農業生產為主要收入來源，且具備一定投資能力的經營主體來說，其“非糧化”生產的可能性則相對較高。張茜等（2014）對河南省家庭農場的分析發現，該類主體從事“非糧化”生產的原因在于，它們的經營規模、資本、技術等均克服了小農經營的固有不足。然而，張宗毅和杜志雄（2015）利用全國家庭農場的跟蹤數據分析發現，農地經營規模與糧食種植行為呈正相關關系。其理由在于，人工費用已經成為我國農業經營成本高企的主要原因（Luo，2018）。糧食生產特性所具有的可分工與可考核性，決定了機械可以有效替代勞動（鐘甫寧等，2016；鄭旭媛、徐志剛，2017）。
顯然，已有關于農地租賃影響種植業結構的研究是針對不同類型轉入戶及不同目標約束所展開的。如圖1所示，當轉入主體是以農業經營利潤最大化為目標，他們會根據糧食作物和經濟作物的單位面積凈利潤決定是否進行“非糧化”生產。這部分轉入主體一般以外來租戶或經濟組織為主。尤其考慮到目前糧食生產的凈利潤普遍較低，以農地經營為主要收入來源的主體具有較大可能進行經濟附加值更高的農作物種植。需要強調的是，在本文中，農業經營利潤最大化和農業經營成本最小化是以轉入主體是否將農業經營作為主業進行區分的，以免造成利潤最大化與成本最小化存在一致性邏輯的問題。對于前者，本文將其界定為轉入農地從事專業化農業生產，并以實現最大化農業經營效益為目標；對于圖1不同目標轉入戶的要素替代和種植行為選擇后者，本文將其界定為以人情關系轉入農地，且不以農業經營為主要生計來源。此時，轉入主體更可能將家庭生產要素，尤其是勞動力投入到要素配置收益更高的非農部門。因此，降低農業經營成本是這部分主體的重要行為約束。
顯然，對于那些發生于熟人網絡之中，且以人情關系為主要媒介的流轉交易，一方面不具有追求農業經營利潤最大化的動機，另一方面，小農戶更傾向于將勞動力置于非農行業，獲得更高的工資性收益。此時，以機械替代勞動，由此誘發的農地“趨糧化”則成為了與“非糧化”不同的種植邏輯。顯然，針對不同轉入主體的分析，實質上是從不同農業經營動機出發進行的討論，從而關注了差異化的要素配置和種植行為，這是已有研究出現分歧的關鍵。
從上述關于轉入主體經營動機差異的討論來看，在熟人網絡內部，尤其是不以市場價格為交易機制的流轉，往往更可能伴隨務農成本最小化的動機。相反，與轉出戶社會關系越疏遠，越可能按照市場邏輯流轉農地，并以農業經營利潤最大化為目標。由此可見，農地流轉“差序格局”與轉入主體的經營性目標高度一致。農地流轉的“差序格局”特征決定了，不同交易主體所支付的租金、擬定的合約類型均存在顯著差異（洪名勇，2009；錢龍等，2015；羅必良，2019）。由于農地流轉“差序格局”內含了內圈交易和外圍交易，如果籠統地將其進行單一化處理，那么調研區域的差異性很可能造成種植業結構調整的多樣化。與此同時，缺乏對內圈交易和外圈交易的區分，還會造成人格化流轉的市場化趨勢及其可能造成的“非糧化”有可能被忽視，從而喪失對新出現問題的有效判斷。
（二）分析線索
基于上述分析，本研究借助農地流轉“差序格局”中的內圈交易和外圍交易以識別具有不同經營性動機的農地租賃行為，進而探討其對農戶種植行為的影響。一方面，通過識別兩種具有不同市場化程度的交易類型，有利于探討不同交易對象所誘發的種植業結構調整。另一方面，由于農地流轉“差序格局”是由市場價格和人情關系的相對重要性（即是否以其作為主要交易機制）來衡量的，那么農地租金的相對高低就可以作為評估市場機制是否有效運行的重要指標。即，任何不以市場價格作為主要機制的流轉均不被視為市場型交易或可稱之為市場化程度較低的交易。由此，本文所指的農地流轉“差序格局”撕裂的含義是：第一，基于熟人流轉市場化所表達的關系型合約向市場合約轉變，以及農地租金所體現的合約價格屬性，將熟人間流轉租金水平的提高視為農地流轉的市場化；第二，將熟人間的與非熟人間的農地租金的趨同視為農地流轉“差序格局”的撕裂⑤?；谏鲜鼋缍?，我們進一步討論農地流轉“差序格局”影響種植業結構調整的內在機理。
在中國農村，傳統村落是村民根據血緣和自然條件集聚形成的，這使得長期居住在封閉環境中的村民，形成了共有的社會規范和信任格局（費孝通，2016）。在農村開放度較低的情況下，村莊內部的資源是按照社會關系網絡進行配置的。隨著社區開放程度的提高，農戶對農地的配置仍然受到傳統習慣的影響。一方面，將農地免費或低租金流轉給親戚、朋友或其他具有地緣關系的主體，由此積累社會資本和社會聲譽，從而可以有效應對由社會保障不足造成的自然或社會風險。另一方面，將農地流轉給社會關系緊密的主體，還可以保證農地不被破壞，且能按期收回（Rozelle et al.，2008；Prosterman et al.，2009；Wang et al.，2015）。很顯然，基于親緣或地緣關系的農地流轉具有較弱的市場化程度，加之租入的農地規模小、調整種植結構的成本高等原因，農地轉入戶進行“非糧化”種植的動機相對較弱。
外圈交易則以要素的市場配置為主要方式。對于那些具有技術和資本優勢的轉入主體，他們按照市場原則，通過支付較高的農地租金以租入農地。一旦價格信號發揮作用，那么買賣雙方就會產生明晰合約結構的需求。一方面，外圈交易中的轉入主體以農業經營利潤最大化為目標約束，為了保障經營的穩定，將選擇正式的、有法律約束的且能夠被第三方證實的合約；另一方面，外圈交易中的轉出戶則以獲取農地租金為主要目的。由于涉及非熟人網絡的交易，他們將對農地使用類型、流轉期限、交易價格等內容進行締約，由此強化合約的規范性。由于交易費用和農地租金均較高，轉入主體在技術允許的前提下，較大概率會選擇種植經濟價值更高的農作物品種。尤其考慮到近年來我國糧食價格持續走低，加之非糧食主產區的糧食價格支持相對不足⑥，那些具備“非糧化”生產能力的主體將在農地流轉市場的過程中更具比較優勢。
很顯然，一旦農地租約建立在較高的農地租金之上，就意味著轉入主體對農地經營具有更高的收入預期。同時，由于租金上漲會提高農業經營成本，壓縮利潤空間，競爭機制將把那些在技術、資本和市場風險應對能力方面更具比較優勢的主體篩選出來，從而誘發農地“非糧化”⑦。由此，租金水平越高，農地配置的主體就越具有從事高附加值農業經營的動力。實際上，農地流轉“差序格局”對種植業結構調整的影響是通過價格機制來實現的，即農地租金是農地流轉“差序格局”作用發揮的中間路徑。對于農地流轉“差序格局”的內圈交易，由于人情替代了價格，使得市場價格指導生產的功能喪失。這就造成農業經營利潤最大化難以誘導轉入主體的經營行為，即市場的檢驗功能失效。此時，轉入戶從事高風險、高門檻、高投入的生產經營就會受到抑制，從而導致價格穩定性更高、生產成本更低的農作物品種被農戶選擇。相反，對于農地流轉“差序格局”的外圍交易，由于農地流轉是以市價決定的，那么要素的配置就符合效率原則。此時，付出高額租金的流轉主體，將根據要素使用效率最大化的原則選擇種植結構。如果假定經濟作物的單位凈收益大于糧食作物，那么勢必會誘發種植業結構的“非糧化”。隨著農地流轉價格的提高，經營主體獲得經營性剩余的難度就越大，市場作為檢驗轉入主體經營成果的作用就越顯著，農地“非糧化”趨勢也將進一步加劇。
基于上述分析，可以發現，基于不同農業經營動機實施的農地流轉，很大程度上內嵌于農地流轉“差序格局”之中。如圖2所示，在傳統的農地流轉“差序格局”中，社會關系越緊密，農地流轉越可能被用來維系人情和鞏固社會網絡。此時，不以農業經營利潤最大化目標為交易動機的小農戶，在逐漸依賴非農就業的過程中將以機械替代勞動，從而呈現“趨糧化”生產。社會關系越疏遠的交易雙方則更可能借助市場機制進行流轉，轉入主體則以農業經營利潤最大化為目標，并在糧食生產利潤持續下滑的背景下更大可能地進行“非糧化”生產。換言之，圖2包含了圖1的邏輯，并將生產邏輯轉化為交易邏輯。
隨著圖2中熟人流轉的市場化轉型，農地流轉“差序格局”對應的差異化經營目標將趨同。顯然，當價格被視為市場型交易的標志時，農地租金趨同所帶來結果將是農地流轉“差序格局”的撕裂。于光君（2006）曾指出，我國農村原先依附的情感關系已經向“情感+利益”關系轉變，而且“差序格局”“鄉村版”也正向“差序格局”“城市版”轉型。隨著農村社區開放程度的提高，市場文化和經濟思維將逐漸取代傳統的非正式社會安排（仇童偉、羅必良，2019）。L（i 2003）和 Dixi（t 2004）發現，隨著外部機會的出現，封閉社區的非正式治理規則將被打破，營利性規則將主導交易的發生。由此，Qiu等（2018）指出，我國農村熟人間的農地流轉已呈現較高的市場化水平，不同交易主體之間達成的租金差異正在收斂。按照該邏輯，農地流轉“差序格局”中的人情元素將逐漸被農地租金所取代，進而形成由市場決定種植業結構調整的局面。上文提到，我國流轉農地中仍有超過50%是由同村農戶所交易的，如果熟人交易的市場化程度持續提高，且糧食生產利潤仍然保持低位波動，那么農地“非糧化”的壓力也將隨之增加。
上述分析的含義是，無論是強調農地流轉引發“非糧化”，或是“趨糧化”的研究，均是針對具有不同農業經營目標的主體展開的。由于農地流轉市場具有分割性、封閉性、多樣性以及持續轉變等特征，著眼于不同轉入主體的討論顯然難以形成一致性邏輯。利用農地流轉“差序格局”來識別交易的差異化特征，可以借助內圈與外圍交易來對接具有不同目標約束的轉入主體。農地流轉“差序格局”內含的親疏遠近關系也決定了交易的市價，這為通過內圈交易和外圍交易的租金水平來反映“差序格局”轉型提供了便利。由此，通過識別不同交易中的市場化程度差異及其可能的轉變，可以及時捕捉農地流轉影響“非糧化”的新趨勢。
二、數據來源、變量與模型選擇
（一）數據來源
本研究采用了2015年中國家庭金融調查（CHFS）數據，該數據來源于西南財經大學中國家庭金融調查研究中心、浙江大學的中國家庭數據庫和中國家庭就業調查數據，以及暨南大學家庭就業調查資料中心的中國家庭就業調查數據。CHFS是自2011年以來在全國范圍內開展的一項專門針對家庭層面金融信息的調查。在第一次調查之后，分別于2013年和2015年進行的第二次和第三次調查的樣本量都顯著增加，具有省級和全國代表性。
該數據的抽樣過程分為3個階段：（1）將中國各縣按人均GDP分為10個等級，然后從每一等級中隨機抽取縣。（2）從樣本縣隨機抽取社區或村莊。（3）從樣本社區或村莊隨機抽取住戶。在農村樣本中，從每個樣本村隨機抽取20戶農戶。2015年CHFS數據的總樣本包括29個?。ú话ㄐ陆?、西藏以及港澳臺）、353個縣、1373個社區及37341個樣本家庭。其中，農村樣本包括11635戶農戶，占樣本總量的31.2%。關于CHFS的更多信息可參見何欣等（2016）的論文。在農戶樣本中，存在1348戶農地轉出戶。經過對信息缺失嚴重樣本的處理，本文最終選擇了1125戶農地轉出戶作為分析對象。使用農地轉出戶作為分析對象的原因有以下兩個方面。
第一，在通常的農戶調研中，調查對象為村莊普通農戶。如果以樣本中的轉入戶為分析對象，很大程度上捕捉到的是與本村農戶或親友鄰居發生關系型流轉的轉入戶。關系型流轉伴隨的低租金使得轉入戶在增加經營規模的同時，也會因為非農行業的高收益而降低在農業中的勞動投入，并使得他們更有動機以機械替代勞動，實現務農成本最小化，并呈現“趨糧化”特征。對于那些來自外村的流轉主體，或經濟組織，由于不居住在本村，或不在村莊農戶名冊之中，致使農戶調查中往往難以對其進行抽樣，并由此干擾相關問題的分析。相反，如果專門針對經濟組織或來自外村的流轉主體進行調查，那么得出的結論很大可能就是農地轉入主體傾向于“非糧化”生產。
第二，土地的不可移動性，使得農地流轉的轉出方必然為本村農戶，加之農戶對其所轉出農地上的種植行為是可觀察的。因此，在隨機抽樣的基礎上，通過轉出戶了解與之對應的交易主體就能夠整體反映村莊的農地流轉格局和轉入主體及其行為特征。在2015年中國金融調查數據中，農地轉出戶的交易對象、轉出農地的種植信息都是完整的。從轉出對象與轉出農地的種植類型即可識別農地流轉“差序格局”與“非糧化”生產的關系。本文數據表明，農地轉出戶與熟人交易的比例為71%，農地轉入戶與熟人交易的比例則高達89.6%。這說明，使用轉入戶樣本可能高估熟人交易在農地流轉市場中的比例。
（二）描述性證據
1.流轉農地“非糧化”趨勢：宏觀證據
表1匯報了2009~2016年我國流轉農地“非糧化”種植的狀況。初步發現是：（1）2009~2013年，全國流轉農地用于種植經濟作物的比例呈緩慢下降趨勢，但2014年以來，流轉農地“非糧化”呈現小幅增長態勢。（2）在糧食主產區，流轉農地用于種植經濟作物的比例顯著低于全國平均水平（常年維持在40%以下），并呈現小幅下降態勢。（3）在非糧食主產區，流轉農地用于種植經濟作物的比例常年維持在60%以上。2009~2016年，該區域流轉農地“非糧化”比例大約提高了6個百分點。因此，農地流轉誘發的“非糧化”具有階段性和區域性，并呈現多種趨勢并存的特點。
2.不同流轉對象對應的經濟特征：微觀證據
表2匯報了不同農地流轉對象對應的特征。第一，在本研究的樣本中，將農地流轉給親友或本村農戶的轉出戶占比為71.01%，將農地流轉給外村農戶或經濟組織的農戶占比為28.99%。第二，流轉給親友或本村農戶的農地中，有28%被用于種植經濟作物。流轉給外村農戶或經濟組織的農地，有51.01%被用于種植經濟作物。這表明，外圍交易中的農地更可能被用于“非糧化”生產。第三，親友或本村農戶對應的平均農地租金為173.43元/畝，外村農戶或經濟組織對應的租金水平則為456.85元/畝?？梢?，農地流轉“差序格局”的確存在。如果以熟人交易普遍存在的零租金為參照，也表明熟人間流轉開始偏離零租金交易。
表2還顯示，與親友或本村農戶交易的樣本中，50.83%是出于營利性動機，或獲得租金收益而轉出農地的；與外村農戶或經濟組織交易的樣本中，88.44%是出于營利性動機的。從而表明：第一，基于熟人關系網絡的農地流轉，仍有較大比例是出于非營利性動機的，即依靠信任資本或人情關系決定農地配置；第二，熟人網絡中超過50%的農戶出于營利性動機流轉農地的現象則表明，熟人流轉的市場化已經達到較高程度（Qiu et al.，2018；仇童偉等，2019）。按照新古典經濟學的說法，主體參與市場競爭的基本目標是利潤最大化，如果滿足該假設，那么交易即可以認定為市場型交易。這無疑表明，熟人間農地流轉正由人格化向非人格化轉變。
進一步地，表3描述了轉出戶在與親友或本村農戶進行流轉時所隱含的不同動機及交易特征：（1）對于那些與親友或本村農戶交易的轉出戶，如果他們是出于營利性動機，那么流轉農地被用于種植經濟作物的比例將由23.56%升至32.09%。（2）與以往分析普遍認為熟人流轉伴隨著低租金的判斷不同的是，如果轉出戶是出于營利性動機流轉的農地，那么親友或本村農戶所支付的農地租金高達337.95元/畝。相對于表2中的173.43元/畝具有較大幅度的提升，并與外村農戶或經濟組織所支付的平均租金的差距在大幅縮小。
（三）變量選擇與描述
1.因變量
本文的因變量為流轉農地種植類型。已有研究一般用農地轉入戶的糧食播種面積占比來刻畫“非糧化”程度（Liu et al.，2018）。鑒于前文已經強調以轉入戶為分析對象存在不足，本文采用轉出戶樣本，并根據其所觀察的轉出農地的種植類型來測度農地“非糧化”狀況。此外，盡管存在受訪農戶將農地轉給多個主體的情況，但卻并非是普遍現象，由此所造成的估計偏誤并不會干擾本文估計⑧。不過，文章樣本中有9.7%的轉出戶的流轉農地被同時用于種植糧食作物和經濟作物。考慮到該數據無法識別流轉農地的種植結構比例，故文章將同時種植糧食作物和經濟作物歸為“非糧化”種植。其理由在于，與完全種植糧食作物相比，同時種植兩類農作物表達的已經是“非糧化”生產。穩健性檢驗4對此將作進一步說明。
2.核心自變量
核心自變量包括農地轉出對象和農地租金。如前所述，農地轉出對象直觀地表達了農地流轉的“差序格局”特征。本文將農地轉出對象區分為親友或本村農戶、外村農戶或經濟組織。將親友和本村農戶合并的原因主要是囿于調查問卷的限制，但依然能夠滿足本研究的需求。因為，本村農戶和親友較外來流轉主體更接近“差序格局”的內層。即使往來農戶或經濟組織法人與農戶存在熟人關系的可能，但以營利或種植經濟作物為目的的租賃會降低人情關系的作用，從而提升市場價格在農地流轉中的主導性⑨。對于農地租金，本文采用農地轉出戶獲得的畝均農地租金來刻畫。具體界定參見表2中的注釋。
3.其他控制變量
本文控制了轉出戶的家庭特征、土地特征和村莊特征等因素（見表4）。需要指出的是，如果以轉入戶為分析對象，那么其稟賦特征、所處區域經濟特征對流轉農地使用的影響將是不清晰的。由于本文的研究對象為轉出戶，則有助于考察相關特征如何決定轉出農地的動機、轉出農地的對象，進而影響轉出農地的種植類型。具體而言，轉出戶的家庭特征包括商業經營、是否擁有小汽車、活期存款和定期存款。這些變量衡量了轉出戶家庭的富裕程度。從邏輯上來說，轉出戶家庭經濟狀況越好，他們越可能以營利性動機轉出農地。理由在于，他們不具有隨時收回農地以應對失業風險的需求，這會導致流轉農地的“非糧化”。家庭特征還包括宗族網絡和家庭成員是否為村干部，二者反映了家庭的社會網絡或資本狀況。社會網絡越發達，農戶在農地糾紛中的話語權越大，越有助于他們以高價轉出農地；土地特征包括農地承包合同、農地承包證書和土地征收狀況，均反映了農地產權穩定性。已有研究表明，穩定的農地產權有助于降低農地流轉過程中的交易費用（Ma，2013）。如果產權足夠穩定，那么轉出戶更可能將農地轉給非熟人并種植經濟作物，從而獲得更高的農地租金；村莊特征包括勞動力轉移、收入來源和交通狀況。由于家庭的收入和勞動力轉移狀況均與轉出農地種植類型和農地租金存在內生性關系，故利用村莊勞動力轉移和村莊收入結構間接反映轉出戶的家庭特征（Ma et al.，2016）。此外，本文還控制了28個省份的虛擬變量。
（四）模型選擇與說明
本文旨在考察農地流轉“差序格局”及其撕裂對“非糧化”生產的影響，為此，首先給出了農地轉出對象影響流轉農地種植類型的估計模型。具體如下：
Yi=β0+β1P+Xβ+ε （1）
式（1）中，Yi表示流轉農地種植類型，1表示經濟作物，0表示糧食作物。P表示農地轉出對象，1表示親友或本村農戶，0表示外村農戶或經濟組織。X為家庭特征、土地特征和村莊特征等變量構成的矩陣。β0為常數項，β1表示待估計系數，β為控制變量系數組成的矩陣。ε為隨機擾動項，并假設其符合正態分布。
進一步地，為分析農地租金是否為農地轉出對象影響流轉農地種植類型的作用路徑，參考黃紅光等（2018）的研究識別如下方程：
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表示農地租金。α0、γ0和κ0為常數項，α1、γ1和κ1為待估計系數，α、γ和κ為控制變量系數組成的矩陣。其余變量或參數的定義與（1）式中一致。
需要指出的是，式（1）到式（4）的估計均可能面臨內生性問題。第一，農地轉出對象與流轉農地種植類型可能面臨自選擇問題。從邏輯上來說，轉出對象由市場環境和交易性質決定，流轉農地種植類型則是交易的結果。因此，二者可能同時受到市場環境或人格化交易的影響。市場環境又受區域特征、勞動力轉移和村莊收入結構等因素影響，在控制上述因素后，式（1）估計面臨的內生性問題將得到緩解。本文將利用工具變量法檢驗式（1）估計是否仍面臨內生性挑戰。第二，農地轉出對象與農地租金存在反向因果關系。理由在于，轉出戶會根據農地租金選擇交易對象，從而導致雙向因果的存在。第三，農地租金對流轉農地種植類型影響面臨雙向因果問題。原因在于，種植類型會影響交易雙方對農地交易價值的評估，從而決定農地租金水平。農地租金水平的提高，則會促使轉入戶調整種植結構，從而抵消高租金成本，并追求最大化的農業經營利潤。
為此，本文將采用工具變量法對式（1）到式（4）進行估計。參照Ma等（2015）的做法，本文使用村莊農地流轉市場的發育狀況作為農戶流轉行為的工具變量，并采用本村其他農戶的農地轉出對象和其他轉出戶獲得的平均農地租金來刻畫。顯然，村莊層面的農地流轉具有聚類效應。如果村莊農地流轉以熟人交易為主，那么轉出戶也更可能將農地流轉給熟人。類似的是，村莊農地租金水平也直接影響轉出戶可以獲得的租金（Qiuetal.，2020）。村莊農地租金水平則是農戶的集體行為，并不受單個轉出戶影響。同時，轉入戶對農地的使用屬于個體行為，并不受村莊農地流轉市場的直接影響。換言之，村莊農地流轉市場只有通過影響農戶的農地流轉行為，才會影響他們的種植行為選擇。
具體模型的選擇方案是：第一，考慮到式（1）中的因變量為二元變量，且核心自變量為內生變量，故采用考慮內生變量的probit回歸模型。與以往采用ivprobit模型進行回歸分析不同，由于內生變量即農地轉出對象為二元變量，故采用考慮內生變量為二元變量的probit模型，即eprobit模型（拓展的probit模型）。類似的，式（4）也采用eprobit模型進行估計。第二，式（2）中的因變量為連續變量，且內生變量為二元變量，故采用考慮內生變量為二元變量的線性回歸模型，即eregress模型（拓展的線性回歸模型）。第三，由于式（3）中的因變量為二元變量，且內生變量為連續變量，故采用ivprobit模型進行估計⑩。
三、實證結果分析
（一）農地轉出對象對流轉農地種植類型的影響
表5匯報了農地轉出對象對流轉農地種植類型的影響。首先，杜賓—吳—豪斯曼檢驗顯示，該類影響并未面臨內生性問題。其次，識別不足檢驗和弱工具變量檢驗表明，本文使用的工具變量不存在弱工具變量或識別不足問題。如“模型選擇與說明”部分所述，式（1）的估計可能面臨自選擇問題，故在第4列的估計中，其余控制變量均被剔除。結果顯示，自選擇問題也未嚴重干擾模型估計結果。
第2列的估計結果顯示，與親友或本村農戶相比，將農地流轉給外村農戶或經濟組織在1%顯著性水平上正向影響流轉農地的“非糧化”。這表明，農地流轉的“差序格局”對流轉農地“非糧化”具有重要影響。實際上，發生在具有緊密社會關系群體間的農地流轉，往往伴隨著低租金、“空合約”等非市場化特征。該類交易并非按照市場原則發生，流轉雙方也不以農業經營利潤最大化為目標約束，由此導致轉入戶的種植行為及其產品并不需要經過市場的嚴格檢驗。在這種情形下，與親友發生流轉的小規模轉入戶并不具備擴大經濟作物種植規模、主動承擔市場風險的動力。
此外，如果內圈交易的主要目的不是獲得租金收益，那么轉出農地的種植類型就會受到限制。對于那些外出務工的農戶，他們轉出農地的目的主要是請親友、鄰居幫忙耕作，避免撂荒。為了維護土地質量，他們一般會要求農地只能用于種植糧食作物。尤其當轉出戶具有隨時返鄉的可能，農地的破壞可能會嚴重影響他們未來的經濟收益。此外，受制于村莊聲譽機制，如果轉入戶利用親友、鄰居的土地種植附加值較高的經濟作物，且對土地質量造成損害，那么他們的社會聲譽將遭受嚴重影響。因此，從交易雙方的行為邏輯來看，基于熟人網絡的人格化流轉，其導致“非糧化”生產的可能性相對更小。
其他控制變量的影響方面：第一，家庭定期存款越多，轉出農地被用于種植經濟作物的可能性越高。原因在于，家庭經濟狀況越好的農戶具有更高的風險應對能力，由此促使他們將農地流轉給經濟組織或外村農戶，以獲得更高的租金收益。第二，家庭參與宗族活動越多，轉出農地“非糧化”的可能性越低。可能的原因是，宗族網絡有助于強化熟人間的信任，由此激勵人格化交易的達成，從而抑制流轉農地的“非糧化”。第三，如果村莊成員為村干部，那么農戶轉出的農地更可能被用于種植經濟作物。一般而言，村干部的家庭經濟條件要比村莊其他農戶更好，且他們更容易獲得農地租賃信息。這會促使他們將農地租給愿意支付高租金的主體，從而誘發農地“非糧化”。最后，其他控制變量未呈現顯著影響。
（二）農地轉出對象、農地租金與流轉農地種植類型
表6檢驗農地租金是否在農地流轉“差序格局”中發揮中介作用。首先，杜賓—吳—豪斯曼檢驗顯示，農地轉出對象與農地租金的關系、農地租金與流轉農地種植類型關系均面臨內生性干擾。其次，識別不足檢驗和弱工具變量檢驗表明，本文使用的工具變量不存在弱工具變量或識別不足問題。需要指出的是，第4列的估計將農地轉出對象視為外生變量，第5列的估計則將其作為內生變量加以處理，估計結果依然一致，再次表明關于式（1）內生性的論證具有可信性。
第2列的估計結果表明，與親友或本村農戶相比，將農地流轉給外村農戶或經濟組織提高了農地租金。很顯然，外圍交易打破了原來的熟人關系網絡或內圈交易，從而誘導了價格機制的形成。Becker（1974）的社會互動理論指出，人們的效用不僅取決于自己得到絕對價值，周圍群體獲得的收益也會直接影響他們的主觀效用。這也解釋了為什么一旦出現外部機會，熟人網絡中非正式治理的基礎就會被削弱，正式規范轉而發揮作用。這意味著，熟人流轉市場化程度的提高將不可避免地降低人情關系在農地配置和使用中的作用。
第3列的估計結果顯示，農地租金在1%顯著性水平上正向影響流轉農地的“非糧化”。從理論上來說，生產資料的使用價值與交易價值具有正相關關系，農地使用價值的提高與產出農產品的價值直接相關。交易價值越高，農地“非糧化”的可能性越高。交易價格的提高也意味著，轉入戶經營農地的績效受市場檢驗的壓力越大。因此，從農地租金表達的交易價值和市場特征來看，它是誘發農地“非糧化”的重要因素。
進一步地，第4列和第5列的估計中同時引入了農地轉出對象變量和農地租金變量。結果顯示，農地轉出對象對流轉農地種植類型的影響不再顯著。結合表5的估計結果，以及表6中第2列和第3列的估計結果，可以發現，農地租金是農地轉出對象影響流轉農地種植類型的中介變量。本質上說，農地流轉的“差序格局”是由市場機制作用發揮的相對大小決定的。價格作為市場機制運行的主要機制，它可以表征不同主體間交易的市場化程度。換言之，流轉價格是農地流轉對象作用發揮的重要機制。
（三）穩健性檢驗1：基于廣東省農戶調查的證據
從嚴格意義上來說，2015年中國家庭金融調查并沒有區分親友和本村其他農戶，這不利于細化農地流轉“差序格局”的分析。為此，本文使用一套來自2019年廣東省南沙市的農戶調查數據，重新檢驗文章主要內容。2019年上半年，課題組對南沙區下轄6個鄉鎮進行了入戶調查。首先，根據鄉鎮的農地面積及其他經濟特征，分別在萬頃沙鎮抽取15個行政村、在東涌鎮抽取22個行政村、在黃閣鎮抽取13個行政村、在大崗鎮抽取10個行政村、在欖核鎮抽取17個行政村、在橫瀝鎮抽取10個行政村。其次，在每個行政村隨機調查20~25戶農戶。課題組最終獲取了1792戶農戶的信息，其中包括718戶農地轉出戶。
除了流轉農地種植類型、農地轉出對象和農地租金外，本節控制了農戶家庭特征、土地特征和村莊特征等因素。其中，家庭特征包括未成年人占比和老齡人口占比、農業勞動力占比、50歲以上勞動力占比、初中以下勞動力占比、農業收入占比、黨員狀況、村干部狀況。土地特征方面，選取了家庭承包地面積和家庭經歷農地調整次數?？紤]到新一輪農地確權對產權安全性存在的重要影響，本文也控制了農地確權變量。村莊特征方面，村莊交通條件和村莊農地調整分別用來識別經濟狀況和產權安全狀況。為進一步控制村莊農地流轉市場發展的影響，本文使用了村莊種養大戶數量、家庭農場數量和農地流轉率作為控制變量。此外還控制了5個鄉鎮的區域虛擬變量。表7的估計方法與表5和表6中的一致。
表7中第2列的估計結果表明，與其他主體相比，將農地流轉給親友和本村農戶均在1%顯著性水平上負向影響流轉農地的“非糧化”。同時，流轉給親友要比流轉給本村農戶造成的“非糧化”風險更低。這與表5的估計結果一致。此外，表7中第3列的估計結果表明，與其他主體相比，將農地流轉給親友會導致更低的流轉租金。同時，本村農戶與其他主體在租金的支付上不存在顯著差異。在不區分村莊內部主體時，親友之間的低租金可能會放大村內和村外主體間交易的差異。當本村農戶被剝離出來后，他們與外村農戶或經濟組織的租金差異就消失了，這進一步表明基于地緣關系的農地流轉已經具備較高的市場化程度。表7中第4列同時引入了農地轉出對象和農地租金變量，結果顯示，二者均顯著。這表明，農地租金是農地轉出對象影響流轉農地種植類型的重要路徑。總體而言，利用地方性調查數據的估計結果與利用全國數據的分析結論一致。
（四）穩健性檢驗2：基于傾向匹配得分法的估計
雖然反向因果是本文內生性的主要來源，但這并不意味著遺漏變量問題不重要。實際上，包括流轉動機在內的一些無法觀測的變量會同時影響交易對象、農地租金和流轉農地種植類型。為此，本文對2015年CHFS樣本數據采用傾向匹配得分法對主要方程進行估計。參照Abadie和Imbens（2016）的做法，我們使用了可以估計“A-I”穩健標準誤的“teffectspsmatch”命令。理由在于，傳統的傾向匹配得分法并沒有考慮傾向得分是被估計出來的這一事實，由此造成標準誤的有偏估計。鑒于核心自變量的特征，文章僅估計了式（1）和式（2）。
表8匯報了利用傾向匹配得分法估計的平均處理效應和“A-I”穩健標準誤。其中，第2行估計了“外村農戶或經濟組織”與“親友或家庭黨員狀況（以“沒有”為參照組）本村農戶”在流轉農地種植類型上的差異；第3行估計了他們在農地租金上的差異。估計家庭經歷農地調整次數（以“次”為參照組）。估計結果表明，與親友和本村農戶相比，將農地流轉給外村農戶或經濟組織在1%顯著性水平上正向影響流轉農地的“非糧化”。同時，將農地流轉給外村農戶或經濟組織確實可以帶來更高的農地租金?？傮w而言，遺漏變量問題沒有嚴重干擾本文的模型估計結果。
（五）穩健性檢驗3：基于轉入戶樣本的分析
盡管轉入戶樣本無法全面反映村莊農地流轉市場概況，但本文轉入戶樣本中仍有10.4%是與非熟人發生的交易，這一定程度上可以反映農地流轉“差序格局”的外圍交易。為此，文章利用2015年中國家庭金融調查數據中的1395戶轉入戶樣本做進一步的討論。類似于表6和表7的估計方法，控制變量（個體特征變為轉入戶特征）和工具變量也被使用。
表9中第2列的估計結果顯示，如果轉入戶為外村農戶或經濟組織，那么他們具有更大的可能進行“非糧化”生產，這與表6的估計結果一致。不同的是，從轉入戶的角度來看，無論將地租給親友或本村農戶，或者外村農戶或經濟組織，農地租金均不存在顯著性差異。正如仇童偉等（2019）所論證的，在排除了流轉動機的干擾后，農村社會經濟環境的變化已經促使轉入戶在租入農地時，依賴“市場邏輯”而非“關系邏輯”。表9中第4列的估計結果表明，農地租金和農地轉入對象均顯著影響轉入農地的種植類型，且農地租金的增加提高了轉入戶種植經濟作物的可能性，即農地租金是農地轉入對象影響轉入農地種植類型的中介變量。利用轉入戶樣本的估計表明，熟人間的農地租金與非熟人間的農地租金具有強烈的趨同傾向。這意味著，農地流轉“差序格局”的撕裂程度已經相當高。如果農地租金的上漲誘發了農地“非糧化”，那么熟人間流轉的持續市場化將持續加大“非糧化”壓力。
（六）穩健性檢驗4：利用新因變量的估計
文章在處理流轉農地被同時用于種植糧食作物和經濟作物時，是將其歸為種植經濟作物，即“非糧化”種植。盡管從邏輯上來說，同時種植兩種農作物較只種植糧食作物的“非糧化”傾向更強，但為了檢驗該估計是否嚴重干擾了模型估計結果，表10對因變量做了如下處理：將只種植糧食作物、同時種植糧食作物和經濟作物、只種植經濟作物分別賦值1、2、3，以表達流轉農地“非糧化”的程度依次提高。與表5和表6類似，表10將估計農地轉出對象、農地租金以及二者同時對農流轉農地種植類型的影響，并采取相同的控制變量和工具變量。由于因變量變為有序變量，故采取拓展的有序probit模型（eoprobit）對其進行估計。結果顯示：首先，與親友或本村農戶相比，將農地流轉給外村農戶或經濟組織更可能造成流轉農地的“非糧化”種植；其次，農地租金在1%顯著水平上正向影響流轉農地種植類型，即農地租金越高，流轉農地越可能被用于種植經濟作物；再者，當將農地轉出對象和農地租金同時引入模型，農地轉出對象的影響不再顯著。這表明，農地租金是農地轉出對象影響流轉農地種植類型的重要途徑。綜上所述，文章對因變量的處理并未嚴重干擾結論的穩健性。
（七）進一步分析1：農地轉出對象與流轉合同、租賃期限的關系
本文的一個重要觀點是，農地流轉“差序格局”中的非市場邏輯正在被市場邏輯所取代。由此引出的問題是，以往研究中強調的流轉合同的口頭化、流轉期限的短期化等表征非正式流轉的指標，是否也發生了顯著變化呢？考慮到2015年中國家庭金融調查并未涉及上述問項，故文章將利用表7中廣東省調查數據完成這一分析。表11估計了農地轉出對象對農地流轉合同和流轉期限的影響。其中，農地流轉合同變量被區分為書面合同（賦值1）和非書面合同（賦值0），農地流轉期限被區分為1年以下或不定期（賦值1）和大于1年（賦值0）。控制變量、工具變量和估計模型與表7相同。
表11中第2列的估計結果顯示，將農地流轉給親友確實是造成普遍口頭合約的重要原因。第3列的估計結果進一步顯示，將農地流轉給親友會造成合約期限的短期化。然而，在考慮內生性的情況下，與其他主體相比，將農地流轉給本村農戶并未對農地流轉合同的形式產生顯著性影響；本村農戶和其他主體在轉入農地的期限上也幾乎不存在明顯差異。這表明，基于地緣關系的農地流轉不僅在農地租金方面，在流轉合同和流轉期限上也與非人格化交易表現出一致性。上述分析表明，村莊內部農地流轉的市場化已經成為當前農地流轉市場發展的重要趨勢，由此強化了本文相關討論的現實依據。
（八）進一步分析2：熟人流轉市場化的發展趨勢
關系型流轉的市場化轉型是農地流轉“差序格局”撕裂的關鍵，但囿于本文數據為截面數據，難以直接描述我國農地流轉的市場化趨勢。為強化對該趨勢的直觀表述，表12結合已有文獻和調查數據，分析了不同時點和區域的農地流轉特征。資料顯示，在2007年的貴州省，以及2000年和2009年的河北等6省，超過90%的農地流轉發生本村農戶之間，且口頭合約占比均達到90%以上。河北等6省的轉出戶有73.37%以零租金將農地流轉給親屬，非親屬流轉的零租金占比僅為52.58%?；?011~2012年26省的調查數據則顯示，同村農戶之間的流轉仍高達87.19%，但親友鄰居間的流轉租金已達到324.4元/畝·年。2013年廣東調查數據顯示，親友鄰居和本村農戶間的流轉比例在下降，且租金水平較之前有明顯提高。2014~2015年針對蘇、贛、遼的農戶調查則表明，將農地流轉給本村農戶的轉出戶比例僅為45.46%，且租金水平達到了330.7元/畝·年。2015年中國家庭金融調查的29省數據同樣顯示，本村農戶間流轉與非本村農戶間流轉的租金水平均遠離零租金。
本文進一步對比了2019年經濟欠發達地區（即喀斯特地區，包括貴州、四川、重慶、廣西、云南）和經濟發達地區（即廣東）的農地流轉狀況。結果顯示，在喀斯特地區，分別有28.4%和26.53%的轉出戶將農地流轉給親友和本村農戶。盡管親友流轉的書面合同簽訂率僅為9.02%，但同村農戶的書面合同簽訂率則達到了28.32%；親友間零租金的比例為76.58%，同村農戶間的則低至41.59%，且平均租金達到了482元/畝·年。廣東省調查更是表明，熟人流轉的市場化程度達到了較高水平。具體而言，僅有27.09%的轉出戶將農地流轉給親友，但其合同簽訂率則達到了20.29%，且平均租金為1022.4元/畝·年。本村農戶間流轉的市場化程度則更高。上述證據表明，地方性調查和全國性調查均支持農地流轉市場化程度不斷提高，熟人流轉非人格化趨勢正在發生的判斷。
四、結論與思考
已有研究對于農地流轉是否會導致“非糧化”生產存在較大爭議，主要分歧在于轉入戶到底是以農業經營利潤最大化還是以務農成本最小化為目標約束。由于忽視了交易對象和農地租金的重要影響，從而難以理解農地流轉市場化過程中種植業結構調整的內在機理。為此，本文利用2015年中國金融調查數據，經驗分析了農地轉出對象對流轉農地種植類型的影響，以及農地租金在其中的作用。主要結論與啟示如下。
（一）主要結論
與親友和本村農戶相比，將農地流轉給外村農戶或經濟組織導致農地“非糧化”的可能性顯著增加。其原因在于，農地租金具有明顯的“差序格局”特征。進一步的研究表明，農地租金的提高會增加流轉農地“非糧化”的概率，且農地租金是農地流轉對象作用發揮的重要途徑。業已出現的農地租金趨同意味著，農地流轉“差序格局”將逐漸瓦解，并可能導致流轉農地的“非糧化”，加大糧食安全壓力。尤其考慮到仍有超過50%的流轉農地是在同村熟人間進行的交易，農地流轉“差序格局”撕裂及其影響應引起相關政府部門的密切關注。
（二）進一步討論：“差序格局”撕裂的社會經濟含義
“差序格局”的價值在于，將人和資源置于社會網絡之中。正是由于該傳統及其所內含的自組織、信任與道德約束，往往成為正式法律規范的重要補充而維護社會穩定。類似地，基于“差序格局”所進行的社會交易，通常以關系資本和信任機制為媒介，排斥“市場邏輯”，由此形成了一個降低交易成本的“土圍子”，維系著鄉村傳統與秩序。隨著市場經濟的發展和農村社區開放程度的提高，“差序格局”表征的非正式治理和交易模式，將逐漸被法律和非人格化交易所取代。由此帶來的結果是，農村社會變得只談“錢”和“利”，資源的配置也以利潤最大化為目標，交易的媒介則轉變為純貨幣。在這樣的現實背景下，農地流轉“差序格局”的撕裂也只是農村社會轉型的一個縮影。
必須清晰地認識到，我國農村地域遼闊多樣，法律機制尚不健全，社會穩定仍需依靠道德傳統加以維系。顯然，農村交易關系的轉型，意味著謀利已然成為農民行動的重要邏輯。由此可能誘發的后果是，規則或法律的實施嚴重滯后于人們對經濟利益的訴求。無序甚至無底線的競爭或謀利具有毀滅市場，甚至沖擊社會穩定的潛在風險。這又回到了一個經典的經濟學爭論：市場是道德的嗎？在產權明晰與法律約束條件下，實現經濟效益的市場行為無疑是最為道德的；而建立在產權殘缺基礎上的市場競爭，意味著嚴重的租金耗散，而通過占有他人資源的謀利競爭，則屬于“強盜邏輯”。
即使在市場經濟中，聲譽、誠信等道德品質依然是重要的，甚至是市場良好運行的關鍵。相反，過度強化經濟利益導向，不僅使得傳統文化理念難以維系，社會關系網絡也會隨之瓦解。中國幾千年的鄉土文化，已經塑造了集體行動的基本邏輯和人們的思維方式。即使在市場環境下，信任“差序格局”仍然具有不可替代的作用。信任“差序格局”決定了聲譽的近緣性，但這種近緣關系則會在市場中形成標簽效應，并在市場交易活動中成為相互監督與自我執行的重要機制。相反，一個不需要對交易對象負責的社會，定會在過度競爭中自我消耗。顯然，“差序格局”等傳統是“市場邏輯”得以實現的重要保障。
（三）隱含的政策意義
從政策層面上來說，農地流轉“差序格局”撕裂所誘發的“非糧化”與國家糧食安全目標并非一致，這需要政府部門在特定區域實施特殊的糧食補貼和收購政策，通過轉移支付等方式提高種糧的吸引力。然而，面對糧食市場的持續低迷，較多種糧大戶已開始調整種植結構，或退出農地經營。由此引發的疑問是，糧食價格支持政策或對農業基礎設施的支持是否只集中在糧食主產區，非糧食主產區大規模的農地“非糧化”難道可以置之不理？面對糧食主產區存在的農地細碎化問題，是否需要鼓勵市場型流轉？如果市場型流轉會導致農地“非糧化”，是否意味著需要對市場機制加以調整？在推進市場化的過程中，如何兼顧傳統習俗在文化建構、社區關系維護和糧食保護中的積極作用？這些都是我國深化農村改革所必需解決的兩難問題。
與此同時，必須明確農地流轉“差序格局”撕裂的階段性及其作用發揮的區域差異性。隨著農村要素市場的不斷發育與分工分業的不斷拓展，人格化交易必將喪失其主導功能。比較要素價格與利潤目標最大化，將成為要素市場配置的基本格局。在此階段，“非糧化”生產的壓力可能會不斷凸顯。不過，該影響又具有個體與區域差異性。對于糧食生產基礎設施良好，政府實施價格保護，且社會化服務完備的地區，糧食生產的凈利潤可能為正。那些缺乏非糧種植技術和市場風險應對能力弱的主體，尤其是習慣于糧食生產的農戶，仍然具有較大動力進行糧食種植。相反，對于糧食價格支持不足或農業基礎設施欠佳的區域，外出務工將成為農民的理性選擇，與之相關的小農戶可能會逐漸退出農業經營。那些具備企業家能力的經營主體或職業農民將出現，通過種植結構的調整而謀求利潤最大化，將加劇“非糧化”趨向。因此，農地流轉“差序格局”撕裂不僅意味著農地流轉機制的轉換，也隱含著農業種植行為的轉變與結構的調整。因此，從維護國家糧食安全的角度來說，相關政策切忌一刀切。
從發展規律上來說，農地流轉“差序格局”撕裂是不可逆的，由此引發的“非糧化”壓力應該引起高度重視。本文旨在提出一種預警，使相關部門對農地流轉市場化過程中可能出現的社會問題給予充分重視。正如陳錫文所提到的：“相比于工商業和城市，農業和農村是個慢變量，不能太快，這是歷史經驗”，“古人講‘文武之道，一張一弛’，城市已經快得日新月異了，再把農村也搞得雞飛狗跳的話，這個社會能太平嗎？”，“一定要想明白了再干，所謂‘謀定而后動’”（高源，2019）。
（作者仇童偉系華南農業大學經濟管理學院；羅必良系華南農業大學國家農業制度與發展研究院。中國鄉村發現網轉自：《管理世界》2022年第9期）
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