農(nóng)地轉(zhuǎn)出行為是否會改變農(nóng)民家庭的生計策略
——基于CFPS微觀數(shù)據(jù)的DID模型估計

趙立娟 康顯超 邢 驍

(內(nèi)蒙古財經(jīng)大學(xué) 金融學(xué)院/內(nèi)蒙古農(nóng)村牧區(qū)治理能力現(xiàn)代化研究基地，呼和浩特 010070)

近年來，二三產(chǎn)業(yè)的迅速發(fā)展增加了城市對勞動力的需求，而農(nóng)業(yè)的比較效益低下也使農(nóng)村勞動力大量涌入城市，造成很多耕地撂荒、粗放經(jīng)營或利用率不高。隨著生產(chǎn)方式的轉(zhuǎn)變、資本和技術(shù)要素投入的加大，規(guī)?；?、集約化經(jīng)營成為農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)效益提升的現(xiàn)實需求。而農(nóng)地流轉(zhuǎn)則是被寄予厚望的能夠很好解決上述問題的一個比較有利的方式。農(nóng)地流轉(zhuǎn)勢在必行，因為這樣不但可以提高耕地資源利用效率，發(fā)展適度規(guī)模經(jīng)營，最重要的是能更好地提高農(nóng)民的收入水平，也是實現(xiàn)傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)向現(xiàn)代農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)變的必經(jīng)之路。正因為農(nóng)地流轉(zhuǎn)的“紅利”如此之多，各級政府也對之做出了強(qiáng)有力的推動。自2012年開始連續(xù)多年的中央“一號文件”均對土地流轉(zhuǎn)問題作出了具體部署，充分體現(xiàn)了國家對這一問題的高度重視。土地流轉(zhuǎn)得到各方面的高度關(guān)注，但依然存在活力不足、規(guī)模不夠等問題，其中一個很重要的原因就是農(nóng)地流轉(zhuǎn)市場的需求大于供給，耕地的有效供給不足，農(nóng)地轉(zhuǎn)出方的考慮至關(guān)重要。農(nóng)地轉(zhuǎn)出后農(nóng)戶怎樣維系生計，有沒有更好的生計替代模式，是影響農(nóng)戶是否響應(yīng)、參與農(nóng)地轉(zhuǎn)出的最關(guān)鍵因素。在土地流轉(zhuǎn)的趨勢下，有必要分析供給方——農(nóng)地轉(zhuǎn)出家庭的生計策略發(fā)生了怎樣的變化、農(nóng)地轉(zhuǎn)出會將其生計模式引向何方、哪些因素影響了農(nóng)戶的生計選擇等問題，研究結(jié)果將會關(guān)系到各級部門能否制定更有針對性的政策、農(nóng)戶生計的順利轉(zhuǎn)型，以及提升未來農(nóng)地的有效轉(zhuǎn)出等問題。為此，本研究基于中國家庭追蹤調(diào)查數(shù)據(jù)配對構(gòu)造的面板數(shù)據(jù)，運(yùn)用傳統(tǒng)DID及PSM-DID方法，實證檢驗農(nóng)地轉(zhuǎn)出對農(nóng)戶生計策略所產(chǎn)生的影響，以期為政府制定促進(jìn)農(nóng)地轉(zhuǎn)出戶可持續(xù)生計的政策提供微觀層面的經(jīng)驗證據(jù)。

1 文獻(xiàn)回顧與述評

隨著農(nóng)地流轉(zhuǎn)廣泛而深入開展，學(xué)界對農(nóng)地轉(zhuǎn)出行為的研究急遽增加，文獻(xiàn)主要集中于以下4方面：第一，村級產(chǎn)權(quán)干預(yù)、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)能力、轉(zhuǎn)出價格、固定期限合約、耕地破碎程度、耕作基礎(chǔ)條件及非農(nóng)占比等因素會對轉(zhuǎn)出行為及轉(zhuǎn)出規(guī)模產(chǎn)生顯著影響[1-2]；第二，農(nóng)地轉(zhuǎn)出具有邊際產(chǎn)出拉平、交易收益和帕累托效應(yīng)[3-4]，可以很好地推進(jìn)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的發(fā)展[5]。而農(nóng)地流轉(zhuǎn)的前提是農(nóng)戶愿意轉(zhuǎn)出耕地。陳振等[6]認(rèn)為流轉(zhuǎn)收益、主觀規(guī)范和直覺控制是影響農(nóng)戶轉(zhuǎn)出意愿的直接原因。吳云青等[7]基于改進(jìn)的計劃行為理論，認(rèn)為農(nóng)地轉(zhuǎn)出意愿主要取決于個人特征、家庭特征、土地特征和非農(nóng)就業(yè)等方面。同時，深入探索農(nóng)地轉(zhuǎn)出戶的滿意度形成過程、機(jī)理及影響因素，可以更好地促進(jìn)農(nóng)地的有序流轉(zhuǎn)及轉(zhuǎn)出效率[8]；第三，農(nóng)地轉(zhuǎn)出所產(chǎn)生的福利效應(yīng)主要集中在增產(chǎn)、規(guī)?；?jīng)營、減貧效應(yīng)[9-11]、農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型、收入增加[12]、居住環(huán)境改善[13]、消費(fèi)水平提高等方面[14]，也對非農(nóng)就業(yè)、信貸可得性、加工銷售、保險服務(wù)等具有一定的促進(jìn)作用[15-16]。當(dāng)然也有學(xué)者提出了不同意見，指出農(nóng)地轉(zhuǎn)出并不能提升農(nóng)戶的福利水平，反而會降低其在養(yǎng)老保障、社會聯(lián)系和心理健康等方面的水平，導(dǎo)致福利狀況惡化[17-18]；第四，也有少數(shù)學(xué)者對于農(nóng)地轉(zhuǎn)出與農(nóng)戶生計之間的關(guān)系進(jìn)行了關(guān)注，討論的重點(diǎn)包括：農(nóng)地轉(zhuǎn)出后生計資本的變動及影響因素分析，包括農(nóng)地轉(zhuǎn)出前后、轉(zhuǎn)出戶與非轉(zhuǎn)出戶的縱橫對比分析[19]；農(nóng)地轉(zhuǎn)出后農(nóng)戶面臨著就業(yè)困難、社會關(guān)系變淡、生活成本上升等生計風(fēng)險，陷入生存和發(fā)展的困境[20-21]；通過計量模型及相關(guān)評價指標(biāo)體系，對農(nóng)地轉(zhuǎn)出戶的生計可持續(xù)性水平進(jìn)行了定量評價[22]；農(nóng)地轉(zhuǎn)出不但影響農(nóng)戶的生計資本、風(fēng)險、能力，更影響其生計策略的選擇。生計資本水平不同，轉(zhuǎn)出戶所選擇的生計策略也有所不同，還受到耕地面積、健康、家庭結(jié)構(gòu)及貸款等其他因素的影響[11,23]。

從上述分析可以看到，雖有少數(shù)學(xué)者對農(nóng)地轉(zhuǎn)出戶的生計策略進(jìn)行了分析，但其研究對象僅是農(nóng)地轉(zhuǎn)出后的當(dāng)期農(nóng)戶，缺少轉(zhuǎn)出前后的縱向和轉(zhuǎn)出戶與非轉(zhuǎn)出戶的橫向綜合對比研究。同時，已有研究普遍采用Logistic模型對農(nóng)戶生計策略的選擇進(jìn)行分析，不能很好地識別農(nóng)地轉(zhuǎn)出行為對農(nóng)戶生計模式選擇影響的凈效應(yīng)。為此，本研究以全國范圍的大樣本數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，依次采取傳統(tǒng)倍差法(DID)及傾向得分匹配倍差法(PSM-DID)，共同識別農(nóng)地轉(zhuǎn)出對農(nóng)戶生計策略所產(chǎn)生的影響，不但剔除了宏觀社會環(huán)境的共性作用，還可以更有效地控制其他共時性因素的影響，提升研究結(jié)果的可靠性。

2 數(shù)據(jù)來源與研究方法

2.1 數(shù)據(jù)來源

本研究的數(shù)據(jù)來源于中國家庭追蹤調(diào)查(CFPS)數(shù)據(jù)。CFPS是由北京大學(xué)中國社會科學(xué)調(diào)查中心(ISSS)組織實施的一項具有全國代表性的大型微觀入戶調(diào)查項目。根據(jù)研究所需，選用2012和2016年兩期通過家庭ID匹配后所構(gòu)造的面板數(shù)據(jù)。由于DID模型對數(shù)據(jù)要求極為嚴(yán)格，因此只能保留那些跟蹤調(diào)查且進(jìn)入“處理組”和“對照組”的樣本?！疤幚斫M”指那些2012年沒有轉(zhuǎn)出耕地，而2016年轉(zhuǎn)出耕地的農(nóng)戶——農(nóng)地轉(zhuǎn)出戶。而“對照組”是指2012年和2016年均沒有轉(zhuǎn)出耕地的農(nóng)戶——非轉(zhuǎn)出戶。經(jīng)過對數(shù)據(jù)的統(tǒng)計處理后，最終得到有效農(nóng)戶樣本數(shù)為3 134個，其中，農(nóng)地轉(zhuǎn)出戶1 000戶，非轉(zhuǎn)出戶2 134戶，目標(biāo)農(nóng)戶涉及全國東部、中部、西部139個縣區(qū)，調(diào)查樣本覆蓋面廣、樣本量大，具有全國層面的代表性。

2.2 分析方法與模型設(shè)定

2.2.1倍差模型

農(nóng)地流轉(zhuǎn)可以被看做是農(nóng)業(yè)適度規(guī)模經(jīng)營與發(fā)展現(xiàn)代農(nóng)業(yè)的一項行之有效的惠民政策，對于這種政策的效果評價，一般會使用雙重差分法也叫倍差法(DID)進(jìn)行評價。本研究基于CFPS 2012—2016年兩期追蹤數(shù)據(jù)，首先構(gòu)造一個政策虛擬變量，即按照是否參與農(nóng)地轉(zhuǎn)出(Du)將農(nóng)戶分為處理組和對照組兩類，其中農(nóng)地轉(zhuǎn)出戶定義為“處理組”，賦值為1。非轉(zhuǎn)出戶定義為“對照組”，賦值為0。同時，再按照農(nóng)地轉(zhuǎn)出前后(Dt)來構(gòu)造政策實施期虛擬變量，將農(nóng)地轉(zhuǎn)出之前(2012年)賦值為0，將農(nóng)地轉(zhuǎn)出之后(2016)賦值為1。為了更好地衡量農(nóng)地轉(zhuǎn)出行為對農(nóng)戶生計策略的影響，需要進(jìn)一步設(shè)置上述兩個虛擬變量的交互項Du×Dt，這一變量可以準(zhǔn)確地評價農(nóng)地轉(zhuǎn)出行為對農(nóng)戶生計策略所產(chǎn)生的凈效應(yīng)。據(jù)此就將全部數(shù)據(jù)劃分為4組子樣本，即農(nóng)地轉(zhuǎn)出之前的處理組(Du=1，Dt=0)、農(nóng)地轉(zhuǎn)出后的處理組(Du=1，Dt=1)、農(nóng)地轉(zhuǎn)出之前的對照組(Du=0，Dt=0)和農(nóng)地轉(zhuǎn)出后的對照組(Du=0，Dt=1)。根據(jù)上述界定，本研究構(gòu)建如下DID基準(zhǔn)回歸模型:

Yit=β0+β1Duit+β2Dtit+β3Didit+γXit+εit

(1)

式中：i代表第i個農(nóng)戶，t代表第t年；Duit是區(qū)分農(nóng)地轉(zhuǎn)出與非轉(zhuǎn)出家庭的虛擬變量，如果是農(nóng)地轉(zhuǎn)出戶，則取值為1，否則為0。Dtit代表農(nóng)地轉(zhuǎn)出前后的虛擬變量，轉(zhuǎn)出前賦值為0(2012年)，轉(zhuǎn)出后賦值為1(2016年)；Didit為Du和Dt的交叉項，是本研究所關(guān)注的核心變量，表示農(nóng)地轉(zhuǎn)出所帶來的凈效應(yīng)。Xit為包含農(nóng)戶生計資本及當(dāng)?shù)靥卣鞯纫蛩卦趦?nèi)的一系列控制變量；ε為隨機(jī)擾動項；Yit為被解釋變量，代表農(nóng)戶選擇的生計策略類型。

2.2.2傾向得分匹配倍差模型

運(yùn)用DID模型時，需滿足處理組和對照組具有共同趨勢的假設(shè)，即除在農(nóng)地轉(zhuǎn)出上的差異外，在其他方面應(yīng)盡可能相似，否則將導(dǎo)致DID估計結(jié)果有偏。同時，一些不可觀測的、不隨時間變化的相關(guān)因素也會引起生計策略的變化，直接進(jìn)行對比分析容易導(dǎo)致異質(zhì)性偏差。為解決這一問題，采取更具優(yōu)勢的傾向得分匹配倍差法(PSM-DID)來進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗。Hechman等[24]提出了此方法，很好地控制模型的選擇性偏差，增強(qiáng)處理組與對照組的可比性。步驟如下：首先，運(yùn)用Logit模型對處理組和對照組變量的傾向得分進(jìn)行估計。其次，計算每個農(nóng)地轉(zhuǎn)出戶的結(jié)果變量在其農(nóng)地轉(zhuǎn)出前后的變化情況，計算與之匹配的全部非轉(zhuǎn)出戶的結(jié)果變量在農(nóng)地轉(zhuǎn)出前后的變化情況。最后，用農(nóng)地轉(zhuǎn)出戶的結(jié)果變量在其農(nóng)地轉(zhuǎn)出前后的變化減去匹配后非轉(zhuǎn)出戶的結(jié)果變量在農(nóng)地轉(zhuǎn)出前后的變化，得到農(nóng)地轉(zhuǎn)出行為的平均處理效應(yīng)，可以有效衡量農(nóng)地轉(zhuǎn)出行為對農(nóng)戶生計策略選擇的凈影響。

2.3 變量設(shè)定與描述

2.3.1因變量的選取

本研究主要分析農(nóng)地轉(zhuǎn)出對農(nóng)戶生計策略的影響效應(yīng)，因此，因變量理所當(dāng)然為農(nóng)戶所采取的生計策略。而對于生計策略的劃分，主要借鑒黎潔等[25]和陳良敏等[26]的研究成果，依據(jù)農(nóng)戶是否參與非農(nóng)活動以及農(nóng)業(yè)收入、非農(nóng)收入占家庭總收入的比例，將樣本農(nóng)戶的生計策略劃分為純農(nóng)型(Y1)：農(nóng)業(yè)收入占家庭收入比例90%以上、農(nóng)兼型(Y2)：非農(nóng)收入占家庭收入比例≥10%而<50%、兼農(nóng)型(Y3)：非農(nóng)收入占家庭收入比例≥50%而<90%和非農(nóng)型(Y4)：非農(nóng)收入占家庭收入比例90%以上4種類型。

2.3.2自變量的選取

本研究的核心解釋變量為農(nóng)地轉(zhuǎn)出與否(Du)，其他控制變量包括生計資本和當(dāng)?shù)靥卣鲀煞矫娴闹笜?biāo)，以反映農(nóng)地轉(zhuǎn)出背景下農(nóng)戶生計策略選擇的影響因素。生計資本包括自然資本、物質(zhì)資本、金融資本、人力資本、社會資本和心理資本6個方面。其中，自然資本選取人均擁有耕地情況(Lan)作為衡量指標(biāo)；物質(zhì)資本選擇家庭住房凈資產(chǎn)(Hou)、農(nóng)業(yè)機(jī)械價值(Mas)、耐用消費(fèi)品價值(Com)作為衡量指標(biāo)；金融資本變量包括現(xiàn)金和存款總值(Mon)、家庭貸款總額(Loa)2個指標(biāo)；人力資本選擇家庭勞動力數(shù)(Lab)、勞動力受教育水平(Edu)以及家庭成員健康狀況(Hea)作為衡量指標(biāo)；社會資本變量用家庭社會地位(Pos)和家中是否有村干部(Cad)來表示，以體現(xiàn)家庭的社會關(guān)系強(qiáng)度；心理資本用對自家生活滿意度(Sat)和對未來信心程度(Con)來表示。除生計資本外，當(dāng)?shù)靥卣饕矔r(nóng)戶生計策略選擇產(chǎn)生一定的影響，選用“到商業(yè)中心時間(Bus)”和“當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)發(fā)展水平(Eco)”2個變量來衡量當(dāng)?shù)氐奶卣?。各變量的描述性統(tǒng)計結(jié)果見表1。

表1 變量名稱、賦值與描述性統(tǒng)計Table 1 Variable name, assignment and description statistics

3 研究結(jié)果及分析

3.1 DID估計結(jié)果

DID模型回歸結(jié)果見表2和3，表2為基準(zhǔn)檢驗結(jié)果，表3為加入控制變量后的實證結(jié)果。在不考慮控制變量時，農(nóng)地轉(zhuǎn)出對農(nóng)業(yè)型、農(nóng)兼型生計策略的負(fù)影響均通過了1%水平的顯著性檢驗，說明與非轉(zhuǎn)出戶相比，轉(zhuǎn)出戶選擇農(nóng)業(yè)型、農(nóng)兼型生計策略的比重顯著降低。農(nóng)地轉(zhuǎn)出對非農(nóng)型生計策略的凈影響系數(shù)為0.568，并在1%的水平下通過了顯著性檢驗，對兼農(nóng)型生計策略的影響方向為正，但沒能通過顯著性檢驗。在控制了生計資本和當(dāng)?shù)靥卣骱螅y(tǒng)計結(jié)果基本與前述一致，即對農(nóng)業(yè)型、農(nóng)兼型生計策略具有顯著的負(fù)向作用。與非轉(zhuǎn)出戶相比，農(nóng)地轉(zhuǎn)出戶家庭選擇這兩類生計策略的概率顯著降低了71.7%和31.1%。而對非農(nóng)型生計策略具有顯著的正向作用，但對兼農(nóng)型生計策略依然沒有產(chǎn)生顯著影響。

加入控制變量后的回歸結(jié)果表明，農(nóng)地轉(zhuǎn)出依然降低了采取農(nóng)業(yè)型和農(nóng)兼型生計策略的農(nóng)戶比重，增加了非農(nóng)型農(nóng)戶比重，而對兼農(nóng)型生計策略并沒有產(chǎn)生顯著影響。不同控制變量對農(nóng)戶生計策略的影響存在著差異性。人均擁有耕地對農(nóng)業(yè)型生計策略的影響為正，住房凈資產(chǎn)、耐用消費(fèi)品、家庭勞動力數(shù)、當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)發(fā)展水平等變量對農(nóng)業(yè)型生計策略的影響為負(fù)。人均擁有耕地、農(nóng)業(yè)機(jī)械價值、對自家生活滿意度等變量提高了農(nóng)戶采取農(nóng)兼型生計策略的積極性，住房凈資產(chǎn)、現(xiàn)金和存款總值、家庭勞動力數(shù)、家庭成員健康狀況等變量卻對農(nóng)兼型生計策略的選擇起到了負(fù)向作用。人均擁有耕地、現(xiàn)金和存款總值、家庭社會地位等變量對兼農(nóng)型生計策略具有顯著的正向作用。住房凈資產(chǎn)、耐用消費(fèi)品、現(xiàn)金和存款總值、家庭貸款額度、家庭勞動力數(shù)等變量對非農(nóng)型生計策略的選擇起到了正向促進(jìn)作用，而人均擁有耕地和農(nóng)業(yè)機(jī)械價值這2個變量則降低了采取非農(nóng)型生計策略的積極性。

表2 倍差模型基準(zhǔn)檢驗回歸結(jié)果Table 2 Benchmark regression results of double difference model

表3 引入控制變量的倍差模型回歸結(jié)果Table 3 Regression results of a doubled model with control variables

3.2 PSM-DID估計結(jié)果

為防止DID估計偏誤，進(jìn)一步對結(jié)果進(jìn)行PSM-DID檢驗。在估計前所做一系列的前期檢測工作均證明運(yùn)用PSM-DID方法進(jìn)行佐證是合理的，由于篇幅所限，檢驗結(jié)果在此不再贅述。運(yùn)用核匹配方法對農(nóng)地轉(zhuǎn)出與農(nóng)戶生計策略之間的關(guān)系進(jìn)行檢驗，結(jié)果如表4所示：農(nóng)地轉(zhuǎn)出與否對農(nóng)業(yè)型、農(nóng)兼型生計策略的雙重差分檢驗結(jié)果均顯著為負(fù)，而對非農(nóng)型生計策略的雙重差分檢驗結(jié)果顯著為正，對兼農(nóng)型生計策略的影響系數(shù)為正，但沒有通過顯著性檢驗。說明農(nóng)地轉(zhuǎn)出僅對非農(nóng)型生計策略的選擇具有促進(jìn)作用，對農(nóng)業(yè)型和農(nóng)兼型生計策略的采納具有一定的抑制作用，而對兼農(nóng)型生計策略的影響效應(yīng)有限，并沒有體現(xiàn)出顯著的統(tǒng)計學(xué)意義，進(jìn)一步印證了前述傳統(tǒng)DID模型的分析結(jié)果，也說明農(nóng)地轉(zhuǎn)出后，農(nóng)戶能夠根據(jù)自家實際情況，在充分考慮生計風(fēng)險和生計資源的基礎(chǔ)上，改變現(xiàn)有的生計策略以便適應(yīng)農(nóng)地轉(zhuǎn)出的變化，讓家庭的生計更具多樣性和可持續(xù)性。

表4 匹配倍差模型(PSM-DID)回歸結(jié)果Table 4 Matching difference model (PSM-DID) regression results

3.3 穩(wěn)健性檢驗

實證分析中PSM-DID模型能采納的匹配方法有很多，為增強(qiáng)研究結(jié)論的可信度，這里進(jìn)一步采取半徑匹配、一對一近鄰匹配、局部線性回歸等方法對模型的匹配結(jié)果進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗。由3種不同匹配方法估計得到的結(jié)果具有相似性，且與前述采取核匹配方法得到的結(jié)論一致，說明表4的估計結(jié)果具有較強(qiáng)的穩(wěn)健性?？紤]到“生計策略”與“農(nóng)地轉(zhuǎn)出與否”之間可能存在內(nèi)生性問題，使用工具變量法再對模型結(jié)果的穩(wěn)健性進(jìn)行檢驗。受肖龍鐸等[27]研究成果的啟發(fā)，選擇“農(nóng)地轉(zhuǎn)出比率”作為農(nóng)地轉(zhuǎn)出與否的工具變量，即該地區(qū)參與農(nóng)地轉(zhuǎn)出的農(nóng)戶占該地區(qū)所有農(nóng)戶的比值，這是一個表示農(nóng)地轉(zhuǎn)出同群效應(yīng)的變量。理論上講，與個體農(nóng)戶耕地轉(zhuǎn)出與否存在正相關(guān)關(guān)系，不受單個家庭層面生計策略的影響，沒有理由認(rèn)為地區(qū)級平均農(nóng)地轉(zhuǎn)出率會影響農(nóng)戶進(jìn)行生計策略的微觀選擇，滿足工具變量的選取要求。隨之，基于二階段最小二乘法進(jìn)行回歸估計。第一階段回歸模型結(jié)果顯示，以農(nóng)地轉(zhuǎn)出與否作為被解釋變量，“農(nóng)地轉(zhuǎn)出比率”在1%的水平上對其產(chǎn)生顯著的正向影響，證明工具變量與農(nóng)地轉(zhuǎn)出與否間具有較強(qiáng)的相關(guān)性，且F統(tǒng)計量為12.309(>10)，其P值為0.000 0，表明不存在弱工具變量問題。第二階段的回歸估計結(jié)果顯示農(nóng)地轉(zhuǎn)出與否依然對農(nóng)業(yè)型、農(nóng)兼型及非農(nóng)型生計策略的選擇產(chǎn)生顯著影響，表明上述結(jié)果穩(wěn)健且有效。

4 結(jié)論與建議

在對農(nóng)戶生計策略進(jìn)行細(xì)分基礎(chǔ)上，利用CFPS調(diào)查數(shù)據(jù)，采用DID和PSM-DID方法對農(nóng)地轉(zhuǎn)出是否改變農(nóng)戶生計策略問題進(jìn)行了實證檢驗。研究發(fā)現(xiàn)，農(nóng)地轉(zhuǎn)出對農(nóng)戶采取農(nóng)業(yè)型和農(nóng)兼型生計策略產(chǎn)生了顯著的負(fù)向作用，對非農(nóng)型生計策略的選擇具有正向推動作用，而對兼農(nóng)型生計策略的影響效應(yīng)有限，沒有通過顯著性檢驗。另外，通過多種匹配方法對估計結(jié)果進(jìn)行檢驗，顯示主要結(jié)論具有穩(wěn)定性和可靠性。

基于以上結(jié)論提出如下政策建議：1)在尊重農(nóng)戶意愿的基礎(chǔ)上，加大對農(nóng)村土地流轉(zhuǎn)政策支持，完善農(nóng)地流轉(zhuǎn)市場，鼓勵分散化、細(xì)碎化經(jīng)營型農(nóng)戶主動轉(zhuǎn)出農(nóng)地，促使農(nóng)地向集中連片、適度規(guī)模經(jīng)營方向發(fā)展。2)依據(jù)不同類型農(nóng)戶家庭的實際需求，為其制定適宜自身發(fā)展的差異化鼓勵政策。如引導(dǎo)農(nóng)業(yè)型、農(nóng)兼型農(nóng)戶發(fā)展農(nóng)業(yè)規(guī)模經(jīng)營，鼓勵其轉(zhuǎn)入適當(dāng)規(guī)模的耕地，優(yōu)化這類農(nóng)戶的自然資本，增強(qiáng)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營的積極性；充分發(fā)揮當(dāng)?shù)禺a(chǎn)業(yè)的帶動優(yōu)勢，合理培育和發(fā)展多種形式的集體經(jīng)濟(jì)組織和企業(yè)，為兼業(yè)型農(nóng)戶創(chuàng)造更多的當(dāng)?shù)鼐蜆I(yè)機(jī)會；而對于非農(nóng)型農(nóng)戶，相關(guān)部門應(yīng)有針對性地為他們提供職業(yè)技能教育和專項技能培訓(xùn)，提升人力資本水平，化解工作技能弱化、單一化的缺陷，優(yōu)化非農(nóng)就業(yè)環(huán)境。3)弱化農(nóng)地轉(zhuǎn)出后家庭后續(xù)的可持續(xù)生計構(gòu)建隱患。如轉(zhuǎn)出戶過度依賴外出打工，當(dāng)他們面臨較大失業(yè)風(fēng)險時，會對其造成很大沖擊，極易陷入貧困境地。因此，當(dāng)?shù)卣诠膭钷r(nóng)戶轉(zhuǎn)出耕地的同時，應(yīng)積極引導(dǎo)農(nóng)戶合理開發(fā)和有效利用當(dāng)?shù)刭Y源，激發(fā)創(chuàng)業(yè)意識和動力，加大在創(chuàng)業(yè)資金、技術(shù)以及稅收等方面的扶持力度，改善非農(nóng)型及兼業(yè)型農(nóng)戶的創(chuàng)業(yè)環(huán)境，帶動發(fā)展具有當(dāng)?shù)靥厣覍儆谧约旱姆寝r(nóng)“產(chǎn)業(yè)”，從而實現(xiàn)農(nóng)地轉(zhuǎn)出戶生計的可持續(xù)發(fā)展。4)在為農(nóng)地轉(zhuǎn)出戶提供資金的過程中，通過規(guī)范發(fā)展正規(guī)金融機(jī)構(gòu)的小額信貸、非政府小額信貸機(jī)構(gòu)和民間金融，完善農(nóng)地抵押貸款機(jī)制等方式，促進(jìn)信貸供給服務(wù)多元化發(fā)展，彌補(bǔ)農(nóng)地轉(zhuǎn)出戶金融資本的不足，方便農(nóng)地轉(zhuǎn)出戶的兼業(yè)化經(jīng)營，進(jìn)而促其轉(zhuǎn)出土地。