一、中国的粮食问题：质疑与担忧

自从20世纪90年代Brown(1994)发表《谁来养活中国》一文以来，中国的粮食自给即粮食安全问题就成为了世界性的长期话题。Brown认为到2030年中国的粮食需求将会增加到6.4亿吨，届时中国将会出现3.78亿吨的巨大粮食缺口。这一话题无疑具有双重性：一方面，伴随中国经济的高速增长，粮食需求增加与供给恶化的矛盾将日益尖锐，这决定了21世纪中国必将出现巨额粮食短缺，由此造成中国的粮食危机；另一方面，粮食短缺势必导致中国增加进口，而大量进口将推动国际粮价大幅度上升，从而致使低收入国家和低收入人口无力购买必需的口粮，既可能加剧世界的贫困问题，又可能造成世界性的粮食危机。显然，前者作为预警有助于强化中国对粮食安全问题的重视，后者则因为打上了政治的烙印并渲染“中国威胁论”而引起广泛争论。

美国农业部经济研究局弗里德里克·科鲁克很快对Brown观点提出了批评^①。他强调，长期的预测需要把市场经济中自我校正机制的作用考虑进去，而布朗的预测显然忽视了这一点。若要相信布朗的观点，就不得不做出三个假设:第一，中国农民及畜产品生产者不会对价格信号做出任何反应；第二，无论肉类食品价格如何变化，都将无法控制消费者对它的需求；第三，政府决策者不会对变化的经济条件做出任何适应调整的努力。这三个假设显然难以成立。事实上，中国过去的经验已经证明，中国的生产者和消费者确实能够对价格变化做出响应，决策者也确实能够对国内外的经济环境做出相应的反应。时任联合国粮农组织储备局局长的亚历山德拉托斯(1996)则强调，尽管中国很可能在将来成为一个越来越大的粮食净进口国，但是，由于政府政策以及生产者、消费者——不管是中国的还是其它国家的——都会对所发生的粮食稀缺及价格上升做出反应，其最终达到的供求平衡点上的进口量很可能只占布朗所预测的几分之一。不过，本文要强调的是，两位批评者均将农民行为视为是对市场机会的被动响应，而忽视了农户自身内在的行为逻辑。

① 参见《对 < 谁来养活中国>一文的看法》，《中国农村经济》1995年第5期。

除了Brown(1994)的质疑之外，对中国粮食问题的各种担忧也一直存在。其中，要素流动与种植结构调整及其“去粮化”现象，成为了人们普遍关注的议题(张鸣鸣，2013)。

其一，伴随着工业化与城镇化的快速推进，大量农村劳动力尤其是青壮年进城务工，造成农业劳动力流失，从而给未来农业特别是粮食生产带来了隐忧(Rozelle et al., 1999；李旻、赵连阁，2009等)。部分地区已经出现“70后不愿种地，80后不会种地，90后不提种地”的现象(赵永平等，2016)。由此，“谁来种地”成为保障粮食安全的重要隐患。

其二，农业劳动力流动与人地关系的松动，必然引发农地的流转。但农地流转中存在的种植结构“去粮化”现象则广受关注(易小燕、陈印军，2010)。甚至有人认为，农地流转将对中国的粮食安全形成巨大挑战(黎霆等，2009；万宝瑞，2014等)。

其三，鼓励农地流转，旨在改变家庭承包经营背景下小规模分散化的经营格局，从而改善农业的规模经济性。事实上，通过引导农地流转、培育新型农业经营主体和鼓励农地适度规模经营来加快农业现代化进程，成为了各级政府和学界的一个共识。但由此引发的担忧是，虽然农地流转实现了农地要素的规模化和集约化利用，但新型农业经营主体的“非农化”、“去粮化”生产行为对我国粮食安全构成了新的挑战(张曙光，2011)。

其四，一个值得关注的深层问题是，对于农村改革初期粮食产量的快速增长，学者们普遍将其归因于家庭承包制的实施(例如McMillian and Zhu, 1989；Lin，1992)；而对于1984年之后粮食生产下滑和农业经济增长疲软，学者们则将其归因于农地产权内在激励的释放殆尽(Lin，1992)。

中国是世界上最大的人口大国，必须始终将“饭碗牢牢端在自己手中”，任何时候任何情况下都绝对不可掉以轻心。中国政府一直以来重视粮食安全特别是“口粮安全”，并为此制定了一系列严格的政策来保证口粮自给率维持在95%以上(于晓华等，2012)，远高于周边国家。中国粮食总产量从1982年的3.54亿吨增长到2017的6.18亿吨，远超同期34%的人口增幅，这表明，我国粮食的实际增产效果已经大大超出了20世纪90年代人们对农业增产潜力的估计。今天，中国用全球7%的耕地养活了近20%的人口(崔凯、苏梅，2018)。这一事实不仅被国人视为是中国所取得的辉煌成就，也被世人认为是中国对世界的一个重大贡献，充分体现了中国作为大国应承担的光荣责任。

不可否认，中国的粮食压力的确存在而且将长期存在，但我们的研究将会证明，Brown所质疑的“谁来养活中国”，纯属一个伪命题；而各种担忧所列举的因素，并不构成中国粮食安全保障的阻碍，相反将构成农户种粮的积极因素。中国小农所蕴含的组织优势与可动员潜力，将构成中国粮食安全最为积极的保障性力量。

二、结构性转变：从“去粮化”到“趋粮化”

对中国粮食安全问题的担忧并非杞人忧天。因为中国种植结构确实经历了一个从“去粮化”到“趋粮化”的历史性转变。

(一) 1978~2003年：中国作物种植的“去粮化”现象

1978-2003年，中国种植业表现出明显的“去粮化”趋势。从投入角度分析，粮食作物播种面积呈震荡下降趋势，从1978年的12058.72万公顷下降至2003年的9941.04万公顷，降幅为17.56%(图 1a)。从产出角度分析，1978-1998年，伴随化肥等农业化学投入品的密集施用，土壤贫瘠的状况得以修复和改善。虽然播种面积递减，但是粮食作物产量总体仍呈波动上升趋势。尤其是以1998年为拐点一直到2003年，粮食作物产量从51229.53万吨降至43069.53万吨，降幅高达15.93%(图 1b)。

由种植结构调整所呈现的“去粮化”，源于两个方面：

一是供给层面的农业要素禀赋约束。具体表现为：(1)耕地方面。中国耕地面积呈长期下降趋势，1997-2008年，耕地面积从12990.31万公顷下降至12171.60万公顷，2009年进行的第二次全国土地调查将耕地面积调整为13538.46万公顷，但到2016年依然降至13495.66万公顷。(2)劳动力方面。伴随着工业化与城镇化的进程，1978-2016年农村人口占总人口比例从82.08%下降至42.65%，与之相一致，农业劳动力的占比从70.53%骤减为27.70%。(3)灌溉用水方面。根据《中国水资源公报》，2016年对松辽、黄淮海和江汉平原等粮食主产区的浅表地下水监测结果表明，在2104个监测站中，水质较差与极差的监测站占比高达76%，可用灌溉水源及其安全性面临考验。因此，要素禀赋的约束及其加剧，使得“去粮化”呈现明显的阶段性特征。

二是需求层面的居民消费结构转变。具体表现为：(1)非粮农产品消费量上升。1978-2016年，城乡居民人均可支配收入从238.50元增至22989.50元，年均增长率12.77%。由此带动了消费结构的升级与食品结构的多元化。1981-2016年，全国人均肉(猪牛羊)、禽、蛋、奶和水产的年消费量总和从24.90千克增至64.05千克，年均增长率2.52%(图 2a)。(2)口粮消费量下降。1978-2016年，中国人口总数从96259万增至138271万，年均增长率0.96%。虽然人口呈显著的增长趋势，口粮需求量却从1981年的2339.55亿千克下降至2016年的1814.40亿千克(图 2b)。可见，消费结构的转变引发了种植业结构的调整，尤其是诱导了1978-2003年经济作物(豆类、油料、糖料、蔬菜、青饲料)播种面积占比的不断上升，从而表现出种植结构的“去粮化”。

因此，要素供给的约束与消费需求的升级，共同促成了1978-2003年中国农业的“去粮化”。显然，如果这一趋势成为常态，那么Brown的预判将会在一定程度上成为事实。庆幸的是，“去粮化”趋势并不具有长期必然性。

(二) 2004年以来：农业种植的“趋粮化”态势与追问

2003-2015年，中国粮食产量实现了史无前例的“十二连增”。图 1a和图 1b表明，在此期间，粮食播种面积占总播种面积比例并未下降，而是从65.22%升至68.13%，粮食产量则从2003年的43069.53万吨增加为2015年的62143.92万吨。即使在2016年中国政府开始推进农业供给侧结构性改革，主动调整农业种植结构，加快优化区域布局，特别是在玉米非优势产区“镰刀弯”地区大幅度调减玉米播种面积(减少面积为5000万亩，这大约相当于中国3%的耕地面积)，但2016年粮食总产量依然达到61625.05万吨，成为了历史上的第二个高产年。

我们的问题是，支持中国粮食长期连续增长的动力源何在？如何解释从“去粮化”到“趋粮化”的重要转换？

影响粮食种植及其产量的要素是多样的。显然，前述的农业要素禀赋与消费结构升级不可能解释这一转型的根源。同样，粮食生产的成本与收益因素也无法揭示2003-2016年的“趋粮化”态势。

在粮食作物种植的成本方面。(1)人工成本显著提升。其中水稻种植的人工成本从2003年的152.72元/亩增至2016年的495.34元/亩，增幅达224.34%，年增长率为9.47%，同期小麦和玉米人工成本的年均增长率更是高达10.38%与10.35%。(2)土地成本呈直线上升。其中，水稻种植的土地成本从2003年的56.55元/亩增至2016年的221.94元/亩，增幅达292.47%，年增长率为11.09%，同期小麦和玉米土地成本的年均增长率分别为11.26%与11.94%。然而，人工成本与土地成本的不断提升，并未改变粮食作物种植的新趋势。

在粮食作物种植的收益方面。观察2003-2016年粮食作物的产量及其亩均利润，可以发现：(1)尽管粮食作物产量基本呈直线上升趋势，但主要品种的亩均利润则呈倒U型变动(图 3a)。其中，水稻、小麦和玉米种植利润的年均值分别为224.09元/亩、75.60元/亩和103.45元/亩。(2)比较粮食作物与经济作物的亩均利润(图 3b)，能够发现粮食作物均低于花生(357.54元/亩)、甘蔗(335.48元/亩)、甜菜(314.08元/亩)和蔬菜(1825.71元/亩)。可见，种植粮食作物的利润空间显著低于经济作物，这显然不能支持“趋粮化”的现实。

人们可能认为，中国农业的“趋粮化”是中国政府不断加强粮食生产的政策支持的结果。但是，从2004年开始实施的种粮补贴(2004年启动农作物良种补贴、种粮农民直接补贴和农资综合补贴政策。2016年这三项补贴被合并为农业支持保护补贴，以支持耕地保护和粮食适度规模经营)、2004年开始在粮食主产区实行最低收购价格、2008年启动主要农产品临时收储计划、以及2006年起全面取消农业税，这些众多的政策支持均指向于提高农民种粮积极性，具体表达为要么降低农民种粮成本，要么增加农民种粮收益。但前述数据表明，粮食生产的支持政策并未改变其高成本、低收益的基本格局。

综上可以认为，人工成本与土地成本所表征的生产成本，同单位面积粮食作物与经济作物的利润所表征的市场收益，均暗示着强烈的“去粮化”动因，而与实际的“趋粮化”变动趋势相悖。因此，有必要寻找“趋粮化”内生机理。

三、户行为：农业“趋粮化”的内在逻辑 (一) 前提性假设

从我国1978年以来农业种植结构的演变历程来看，“去粮化”并不是一种常态。例如，1978-1984年粮食产量的快速增长，1984年后农产品价格“双轨制”引致的种植结构调整与农业的多种经营，以及2003年之后的粮食持续增长，都说明农业种植结构总是在反复转换的。

中国粮食的种植主体是自主经营的小规模农户。尽管大规模农业劳动力的非农迁移导致了对“谁来种粮”的担忧，但小农所特有的行为机理及其所诱致的农业种植的“趋粮化”，并未受到人们的重视。关键的问题在于，在农业经营性收入占农户总收入比重与农业从业人员占比双双下降的背景下，农民的种粮行为为何重新且持续地变得活跃起来？

为了便于讨论，我们先回到三个方面的“常识”：第一，与粮食作物相比，经济作物更具有劳动密集的特点。在农业劳动力刚性约束下，农户应该更倾向于种植粮食作物；第二，农业中劳动力刚性约束不断增强与劳动力机会成本不断提高，必然诱导资本替代劳动。与经济作物相比，粮食种植农艺的相对“标准化”更适宜于机械作业；第三，一旦农业卷入分工经济，农业生产性服务市场的发育与农户生产环节的服务外包，将进一步凸显粮食作物的比较优势，进而推动种植结构的“趋粮化”。

如前所述，学者们对农村改革初期粮食产量的快速增长归因于家庭承包制的实施，而对1984年之后粮食生产下滑和农业经济增长疲软则归因于农地产权内在激励的释放殆尽，显然缺乏逻辑一致性。冀县卿、钱忠好(2010)对1978-2008年中国农业绩效增长的分析表明，与第一轮承包相比，第二轮承包时农地产权的完善对农户生产积极性的激励作用更大。何一鸣、罗必良(2010)则从产权管制的角度发现，农地产权管制放松会提高农业绩效。事实上，在经历前期粮食增长的反复徘徊之后，2003-2015年中国粮食实现了“十二连增”。这表明，在家庭承包及其小规模分散格局并未发生根本性变化的背景下，农业经济依然能够回归景气。由此可以推断，农户家庭经营并不构成中国粮食供给的体制性约束，农地产权对粮食生产也并非是决定性的影响因素，从而表明小农的种粮行为隐含着多重的决定机理。

(二) 逻辑性推论

我们的推测是，种植结构的“去粮化”是在农业劳动力非农转移滞后的阶段才成立的。或者说，在封闭或要素流动不足的农业经营环境中，充裕的农业劳动力和供给滞后的农业社会化服务，会促使农户在提高要素利用效率和追求利润最大化的过程中，扩大经济作物种植规模，从而引发种植结构的“去粮化”(罗必良等，2018)。但农业劳动力的非农转移一旦达到一定规模，尤其是农地转入规模超越农户劳动力的刚性约束后，必将诱致经济作物种植比例的下降。这或许表明，中国的种植结构调整存在阶段性特征并具有情境依赖性，而约束条件的变化将诱致种植结构的进一步转换，因此，前述的人们所担心的要素流动及其结构调整，并不必然引发“去粮化”问题(当然，这并不意味着可以对粮食安全问题掉以轻心)。相反，我们能够发现小农在要素流动与融入分工的过程中，具有“偏好”粮食种植的自我激励与内在动力。其基本的逻辑线索是：

第一，随着农业劳动力非农转移规模的扩大，农业中劳动力的刚性约束不断增强，农业生产的机会成本会不断提高。于是，那些需要较少劳动投入，或者在耕作上更易于用机械替代劳动的农作物品种(如粮食作物)，将在种植结构调整中具有比较优势；那些具有劳动密集型、需要精心管护，或者人工操作难以被机械替代的农作物(如经济作物)，则会在种植结构调整中处于劣势。对此，我们称之为农户种粮的“配置逻辑”。

第二，从农地承包期的延长到农地的“四至确权”，农民土地的产权强度不断提升，但地权的稳定性改善并不必然诱导农民对土地的投资热情。从学理上来说，如果地权不稳定(比如频繁的农地调整)，农户为了规避投资风险，往往倾向于短生长周期类作物的种植。由此，粮食作物往往成为优先选择；如果改善地权的稳定性，那么在要素管制放松与市场开放的情境下，农户家庭就能够在农业部门和非农部门之间自由配置要素，并更可能种植市场风险较低和分工程度较高的诸如粮食一类的大田作物。我们将此称之为农户种粮的“产权逻辑”。

第三，尤其是，农户一旦卷入分工经济，农业生产环节的服务外包以及农业生产性服务市场的发育，将进一步推动种植结构的“趋粮化”。其中，提高农业的机械化水平具有双重效应，一方面通过机械对劳动的替代以及外包服务，能够进一步释放剩余劳动力的人口红利，另一方面不仅可以规避扩大农地经营规模造成的“去粮化”问题，而且可以借助农地流转市场来优化要素配置结构，促进农作物的连片种植，进而在提高市场容量的过程中进一步深化农业纵向分工。我们将此称之为农户种粮的“分工逻辑”。

(三) 机理性分析

1.种粮行为的要素配置机理。

为了考察要素流动(农业劳动力与农地流转)对种植结构的影响并进行超边际分析，假定农业部门中有M个农户，他们生产和消费两种农产品，即粮食作物(x)和经济作物(y)。农户的生产决策包括：一是同时种植两种农作物，二是专业化种植一种农作物。

考虑到农产品的生产既需要投入劳动，又要投入土地，所以粮食作物和经济作物的生产函数可分别设置为：

$ {x^p} = x + {x^s} = \left({\theta {l_x} - a} \right)\;\left({t{s_x} - A} \right)\; $

$ {y^p} = y + {y^5} = \left({\theta {l_y} - b} \right)\;(t{s_y} - B) $

其中，x^p和y^p分别表示经济作物和粮食作物的产量，且农户自己消费的农产品量满足x, y≥0，市场供给量满足x^s, y^s≥0。l_x和l_y分别表示农户用于生产粮食作物和经济作物的劳动，s_x和s_y分别表示用来种植粮食作物和经济作物的土地规模。θ表示劳动投入效率，a和b分别表示农户种植经济作物和粮食作物的技能学习和配置劳动时间等的成本，t表示土地利用效率，A和B表示种植两种农作物的土地成本(包括地租、土地租约的交易成本等)。

农户的土地规模约束为：s_x+s_y-s₀

农户的劳动禀赋约束为：l_x+l_y=1

农户的效用函数设置为：U=(x+kx^d)(y+ky^d)，其中x^d和y^d分别表示农户对粮食作物和经济作物的需求量，k表示交易效率系数。即，扣除交易中损失的物品后，农户的有效购买量为kx^d和ky^d。

假定农业部门与非农部门存在工资差异，且前者明显低于后者，那么农业劳动力的非农转移将成为必然趋势。在此情境下，土地经营规模s₀的扩大一方面会使得农户的农业劳动力刚性约束持续增加，另一方面将促使农户购买社会化服务以释放家庭劳动力，于是，农户的种植行为将走向横向专业化。

假定p_x和p_y分别为粮食作物和经济作物的市场价格，且农户生产决策满足供需平衡，那么农户的预算约束可表示为：

$ {p_x}{x^s} + {p_x}{y^s} = {p_x}{x^d} + {p_y}{y^d} $

首先，考察农户专业化种植粮食作物(x/y)，用于自己消费并销售，并购入经济作物用于消费(x, x^s, l_x>0)。此时，农户效用最大化的目标函数可表示为：

$ Max\;\;U = kx{y^d} $

其约束条件为：

$ x + {x^s} = \left({\theta {l_x} - a} \right)\;\left({t{s_x} - A} \right)\;, {s_x} = {s_0}, {l_x} = 1, {p_x}{x^s} = {p_y}{y^d} $

将约束条件代入目标函数，并由一阶条件$\frac{{dU}}{{d{x^s}}} = 0$可得：

$x = {x^s} = \frac{{\left({\theta - a} \right)\;\left({t{s_0} - A} \right)\;}}{2}, {y^d} = \frac{{{p_x}}}{{{p_y}}}\frac{{\left({\theta - a} \right)\;\left({t{s_0} - A} \right)\;}}{2}$, 从而有：

$ {U_{x/y}} = k\frac{{{p_x}}}{{{p_y}}}\frac{{{{\left({\theta - a} \right)\;}^2}{{\left({t{s_0} - A} \right)\;}^2}}}{4} $

其次，同理可推出专业化种植经济作物(y/x)的效用为：

$ {U_{y/x}} = k\frac{{{p_y}}}{{{p_x}}}\frac{{{{\left({\theta - b} \right)\;}^2}{{\left({t{s_0} - B} \right)\;}^2}}}{4} $

由U_x/y=U_y/x可知，当粮食作物和经济作物的相对价格满足$\frac{{{p_x}}}{{{p_y}}} = \frac{{\left({\theta - b} \right)\;\left({t{S_0} - B} \right)\;}}{{\left({\theta - a} \right)\;\left({t{s_0} - A} \right)\;}}$时，农户专业化生产粮食作物的效用为：

$ {U_{x/y}} = \frac{{k\left({\theta - a} \right)\;\left({\theta - b} \right)\;\left({t{s_0} - A} \right)\;\left({t{s_0} - B} \right)\;}}{4} $

根据分工出现的条件，即专业化种植的效用大于多样化种植的效用，可得农户从多样化种植走向专业化种植需要跨越的“门槛”为：

$ {k_0} = \frac{{{{\left({\theta - a - b} \right)\;}^2}{{\left({t{s_0} - A - B} \right)\;}^2}}}{{4\left({\theta - a} \right)\;\left({\theta - b} \right)\;\left({t{s_0} - A} \right)\;\left({t{s_0} - B} \right)\;}} $

即必须满足交易效率k>k₀。而$\frac{{\partial {k_0}}}{{\partial {s_0}}} > 0$，$\frac{{\partial {k_0}}}{{\partial t}} > 0$和$\frac{{\partial {k_0}}}{{\partial \theta }} > 0$可知，随着交易效率的改善，通过生产环节服务外包提高劳动利用效率，通过机械替代劳动提高土地利用效率等方式，均会使得扩大土地经营规模的农户倾向于专业化种植。至于哪种作物会被专业化种植，取决于交易效率改善带来的经济效益与农作物价格的比较。当然，如果将分析情境置于封闭的农业部门，且无农业社会化分工，那么k < k₀会造成种植结构的多样化，且农户更倾向于种植经济价值更高的经济作物，由此势必造成种植结构的“去粮化”。反之则呈现“趋粮化”行为。

2.农户种粮行为的产权机理。

农地产权通过影响生产要素的配置而影响农业绩效。我们分别考察在产权管制和产权管制放松两种情形下的种植结构调整，并进一步阐述农地产权与要素配置的内在关联。图 4描述了农地产权管制和管制放松时农户调整种植结构的过程。

首先，考察产权管制下的种植结构。假定：①农地产权管制决定了农户只能种植粮食作物或经济作物；②粮食作物生产和经济作物生产不存在技术异质性。

设定Q^*表示农户承包地总规模，P₁和P₂分别为单位粮食作物和经济作物的价格。如果不考虑由产权管制风险造成的市场不稳定状态，Q₁和Q₂仅由P₁-C₁与P₂-C₂决定。当(P₁-C₁)/(P₂-C₂)>1时，Q₁=Q^*，即农户将承包地全部用于种植粮食作物。如果考虑产权管制造成的产品市场风险r₁和r₂(r₁表示粮食作物产品市场风险，r₂表示经济作物产品市场风险)，那么，两类农作物产品价格比为(1-r₁)(P₁-C₁)/(1-r₂)(P₂-C₂)。在这种情况下，如果经济作物的管制风险大于粮食作物，那么，Q₁和Q₂将分别变为Q₁′和Q₂′，即农户在a点之后就会将承包地全部用于种植粮食作物；如果粮食作物的产品市场风险大于经济作物，那么，Q₁和Q₂将分别变为Q₁″和Q₂″，即农户在e点之后将承包地全部用于种植粮食作物。在ab、cd和ef三条虚线上，有(1-r₁)(P₁-C₁)=(1-r₂)(P₂-C₂)，即经济作物和粮食作物的预期净收益相等，此时种植经济作物和粮食作物对农户的经营收益是无差异的。其实，从中国的经验可知，管制风险与农产品价格(受限制的农产品市场)是具有政策依赖性的。在1978-1984年、1985-1993年和1994-2003年期间，粮食产品价格具有保护价的性质，但经济作物种植不仅受到粮食征购量和订购量的约束，其价格也被粮食产品挤压，并受到来自政策层面的“歧视”，形成了较大的价格管制风险。尤其是在1978-1984年，粮食作物更是占据了种植结构的主导地位。可以说，1978-1993年国家对种植经济作物的管制较强，1993年之后才逐渐放松。

其次，假定农地产权管制的约束放松，即农户可以自由选择种植粮食作物和经济作物，或在农业和非农行业配置资源，上述假设②仍成立。

情形1：如果P₁>C₁和P₂ < C₂，农户的最优种植结构为Q₁=Q₂=0，即家庭劳动力全部非农转移。

情形2：如果P₁>C₁和P₂>C₂，那么农户的最优种植结构取决于P₁-C₁与P₂-C₂的比值。Od和kc曲线表示在不考虑农产品市场风险时粮食作物种植规模和经济作物种植规模的关系。当(P₁-C₁)/(P₂-C₂)>1时，Q₁=Q^*。如果考虑农产品市场风险，农户的生产决策将取决于(1-r₁)(P₁-C₁)与(1-r₂)(P₂-C₂)的比值。但如果粮食作物产品的预期价格不稳定，即r₁>r₂，那么，Od曲线将转变为Ob曲线。而且，由于产权管制放松提高了劳动力的流动性，使得C₁和C₂不再只是生产成本，而更多地体现为农业生产的机会成本。因此，在农业部门与非农部门中单位劳动力价格差距不断扩大的前提下，cd曲线会向左平移。这样一来，种植结构也越可能被粮食作物主导。

3.种粮行为的分工机理。

比较前文图 3b中粮食作物与经济作物的物质与服务成本，可以发现粮食作物的物质与服务成本占总成本比例高于经济作物。2003-2016年水稻、小麦和玉米的物质与服务成本占总成本比例的均值分别为46.00%、51.08%与40.72%，主要经济作物土地成本的占比均值则分别为大豆37.74%、花生41.95%、棉花31.23%、油菜30.40%、甘蔗40.39%和蔬菜40.35%。进一步比较两类作物的人工成本占比和物质与服务成本占比显示，除大豆外，粮食作物的人工成本占比均低于物质与服务成本占比，而经济作物的人工成本占比均高于物质与服务成本占比(图 5)。这表明粮食作物生产更为倚重物质投入、农机装备和技术服务等。

显然，随着农业劳动力的非农转移与农业人工成本的不断增加，以资本替代劳动将成为农业要素配置的必然趋势。于是，那些需要较少劳动投入，或者在耕作上更易于用机械替代劳动的农作物品种(如粮食作物)，将在种植结构调整中具有比较优势。相对来说，经济作物种植尤其具有劳动密集、劳动质量难以考核的特点，而生产粮食作物的劳动消耗主要集中在整地、插播与收割等环节，并易于采用机械作业，劳动监督成本相对较低，这决定了粮食作物的生产在农业分工上更具优势(罗必良，2017)。尤其是，一旦农户的种植行为卷入分工经济，农业生产环节的服务外包以及农业生产性服务市场的发育，将进一步推动种植结构的“趋粮化”。其中，农业机械化水平的提升与生产性服务市场的发育，具有双重效应，一方面通过机械对劳动的替代以及外包服务，将进一步释放剩余劳动力的人口红利；另一方面不仅可以规避扩大农地经营规模造成的“去粮化”问题，而且可以借助农地流转市场来优化要素配置结构，促进大田粮食作物的连片种植，进而在提高市场容量的过程中进一步深化农业纵向分工。

综合上述分析，可以认为，农地产权的明晰化使得小农倾向选择前期固定资产投入与技术搜寻成本相对较低的粮食作物，以获得高的投资回报，转换灵活性能够在要素价格变动条件下灵活调整用地决策，是为小农户种粮的产权逻辑；由于农户的农地经营规模与农业劳动力投入具有匹配性，一旦农户的农业劳动力非农转移或者农地转入的规模达到一定阈值，农户农业经营均会面临劳动力刚性约束，加之务农劳动力的弱质化(老龄化与妇女化)，小农将倾向选择人工成本较低的粮食作物，是为小农户种粮的配置逻辑；农业生产环节可分性的增强使得小农倾向选择更容易卷入社会化服务体系的粮食作物，以进一步突破农业劳动力刚性约束并提高作物种植效率，是为小农户种粮的分工逻辑。

因此，虽然由外生变量所推测的结果是“去粮化”走势，但考虑到作为中国农业经营主体，小农的生产具有自发性和决策自主性，因而中国的农作物生产隐含着“趋粮化”的内在逻辑。

四、实证分析：对逻辑推论的计量检验 (一) 实证分析1：要素流动对种植结构的影响分析

1.数据来源。

课题组于2015年年初通过分层聚类方法进行农户抽样问卷调查。首先，根据各省份总人口、人均GDP、耕地总面积、耕地面积占比、农业人口占比、农业产值占比6个指标的聚类特征，并结合中国大陆7大地理分区，分别抽取9个省份(包括东部的辽宁、江苏和广东，中部的山西、河南和江西，西部的宁夏、四川和贵州为样本省份；然后，根据上述6个指标对各省份的县域进行聚类分析，在每个样本省份分别抽取6个县(合计54个)，在每个样本县按经济发展水平分别随机抽取4个乡镇(其中，在广东省、江西省的样本县各抽取10个样本乡镇)；接着，在每个样本乡镇随机抽取1个行政村，每个行政村又随机抽取2个自然村；最后，按照农户收入水平分组，在每个自然村随机挑选5户样本农户。调查共发放问卷2880份，回收问卷2838份，其中有效问卷2704份，问卷有效率为95.28%。

2.变量选择与描述。

因变量为农户的粮食播种面积占比。考虑到粮食作物的多样性，为了保证实证结果的一致性，采用水稻播种面积占农作物播种面积的比例来刻画农户的粮食种植行为。

主要自变量包括农业劳动力占比和农地转入。农地转入则从农户是否转入农地和农地转入率两个方面来刻画。另外，本文控制了农户非劳动力人口、农地特征、村庄农业种植结构和村庄的自然及经济，以及区域经济发展等特征。具体变量描述见表 1。

3.模型选择与计量结果分析。

为考察农业生产要素对农户种植结构调整的影响，选择如下模型：

$ AgriStructur{e_i} = {a_0} + {a_1}Facto{r_t} + \sum\limits_{n = 1} {{a_{2n}}C{V_{ni}} + {\xi _i}} $

AgriStructure_i表示粮食播种面积占比。Factor_i包括农业劳动力约束和农地转入状况。CVn_i为控制变量，包括家庭人口、农地，以及村庄农作物种植结构和村庄的自然及经济等特征。a₀为常数项，a₁和a₂为待估计系数，ξ_i为误差项。

计量结果如表 2。估计结果分为3类。(1)在农业劳动力占比影响粮食种植的模型估计中(估计1)，Hausman检验的结果显示，该估计中未呈现显著的内生性问题。ols和2sls的估计结果也未呈现显著差异。(2)在分别测度是否转入农地(估计2)与农地转入率(估计3)影响粮食种植的模型估计中，Hausman检验显示存在内生性。(3)利用村庄层面其他农户是否转入农地和农地转入率的均值来工具农户的农地转入变量，不存在弱工具变量问题。(4)鉴于2sls方法可以克服内生性问题，本部分以该估计结果作为解释依据。

表 2的计量结果表明：

第一，在估计1中，农业劳动力刚性约束越小，种植结构“去粮化”的可能性越高。显然，当农业劳动力非农转移规模较小时，农户的家庭收入将与农业劳动生产率的高低直接相关，而充分利用农业劳动力的方式除了扩大种植规模外，就是改变种植结构。很显然，经济作物的价格优势及其对劳动的密集需求特征，将诱导农户种植行为的“去粮化”。

第二，在估计2和估计3中，当仅考虑农地转入对粮食播种面积占比的影响时，农户农地转入率越高，他们的粮食播种面积占比也越高。这说明，农户转入农地并不会导致种植结构的“去粮化”。其原因是，随着农业劳动力的大规模转移，农业生产必然从劳动力过剩的阶段，过渡到面临劳动力刚性约束的阶段。因此，劳动力刚性约束及其人工成本的提升，则会促使农户选择那些劳动需求强度与家庭农业劳动力规模相匹配的农作物，即粮食作物将是农户的占优选择。

第三，其余控制变量的影响方面，家庭中70岁以上人数越多，粮食播种面积占比越高。可见，随着农业劳动力的老龄化，农户将倾向于种植劳动投入更少的粮食作物；由于上文使用了水稻播种面积占比来替代粮食播种面积占比，会使得水田占比与粮食播种面积占比正相关；村庄其他农户种植粮食作物的比例越高，也会激励农户的种粮行为。农户转出农地则会促使农户倾向于粮食生产(可能是要保障口粮)。其余变量的影响不显著。

(二) 实证分析2：农地产权对种植结构的影响分析

1.数据来源。

数据同样来源于前述的9省区2704个样本农户。其中，种植粮食的农户为2338个，种植水稻的农户为1256个。

2.变量选择与描述。

因变量包括农户是否种植粮食作物、是否种植经济作物、粮食播种面积占比和粮食亩产量。为了保证分析结果的一致性，本文还专门针对水稻种植样本农户进行了考察。

在主要自变量中，农地产权满意度是依据农户对农地所有权、承包权和经营权落实的满意度来衡量(用熵权法对三类农地产权落实满意度进行赋权，然后再加总)；粮食生产中的劳动用工和机械使用在问卷中按五级问项设计(很低=1；较低=2；一般=3；较高=4；很高=5)，本文将“一般”及以上水平赋值为1，低于“一般”水平赋值为0。此外，本文控制了农户的农地特征和流转行为以及村庄特征。主要变量及描述见表 3(其他变量同表 1)。

3.模型选择与计量结果分析。

首先，设立独立估计方程：

$ {Y_i} = {a_0} + {a_1}Landpropert{y_i} + {a_2}acto{r_{1i}} + {a_3}Facto{r_{2i}} + \sum\limits_{n = 1} {{a_{4n}}{D_{ni}} + {\xi _i}} $

Y_i分别代表农户是否种植粮食或经济作物，以及粮食播种面积占比和亩产量。Landproperty_i表示农户的农地产权满意度。当Y_i代表农户是否种植粮食作物或经济作物时，Factor_1i和Factor_2i分别表示纯务农劳动力占比和兼业劳动力占比；当Y_i代表粮食播种面积占比和粮食亩产量时，Factor_1i和Factor_2i分别表示粮食生产中劳动用工量和机械使用程度。D_ni表示第i个农户的农地特征、流转行为及其所处村庄的特征等控制变量。a₀为常数项，a₁-a_4n为待估计系数，ξ_i为误差项。

然后，引入农地产权与要素配置的交叉变量对因变量分别进行估计，则有：

$ {Y_t} = {a_0} + {a_1}Landpropert{y_i} + {a_2}Facto{r_i} \times Landpropert{y_i} + \sum\limits_{n = 1} {{a_{3n}}{D_{ni}} + {\xi _i}} $

式中，Factro_i×Landproperty_i表示交互项。

计量结果如表 4和表 5。据此可以得出如下基本结论：

第一，从要素配置的影响看，纯务农劳动力占比和兼业劳动力占比的提高均会激励农户种植粮食作物和经济作物，但纯农种植经济作物的可能性要显著大于种植粮食作物的可能性。机械使用程度的增加则显著提高了粮食播种面积占比和粮食亩产量。

第二，农地产权稳定性的改善会抑制农户种植农作物，但对种植经济作物的抑制作用显著强于对种植粮食作物的抑制作用，且不显著降低粮食种植户的粮食播种面积；随着农地产权管制的放松，纯务农劳动力占比越高的农户，务农收益最大化的动机会激励他们越倾向于种植经济作物；兼业农户与“离农”农户具有相同的行为目标，即务农成本最小化，强化地权稳定性将诱导这两类农户更倾向于种植粮食作物；随着机械使用程度的提高，农地产权稳定性的改善能够提高粮食生产绩效。

第三，引入农地产权满意度变量与要素配置变量交互项的模型估计结果表明，家庭劳动力兼业化水平越高，它们与完全非农的农户在务农成本最小化的目标上就越一致，这会使得农地产权满意度变量的影响在农户兼业化和非农化两类情境中无显著差异。农地产权满意度变量与粮食生产中劳动用工量变量交互项的估计结果不显著，表明农业劳动投入已不是决定粮食种植规模以及增产与否的主要原因。农户对机械的使用程度(尤其在参与分工进行服务外包的情形下)仅仅与农作物种类有关，而与地权稳定与否关系不大，由此导致交互项对粮食播种面积占比的影响不显著。

(三) 实证分析3：农业分工与市场容量的互动机制分析

1.数据来源。

考虑到中国种植的小麦品种以冬小麦为主，其播种面积占全国小麦播种总面积的92%以上，因此本部分以中国冬小麦主产区为研究对象(后文简称为“小麦主产区”)，其主要区域分布在河南省、山东省、安徽省、河北省、江苏省、湖北省、四川省、陕西省、山西省和重庆市，总计包括10个省份的134个地级市。数据来源于《中国统计年鉴》(2006-2016年)和样本省市相应年度的统计年鉴。

中国小麦播种面积从2005年22792.57千公顷增加到2015年的24141.37千公顷，增幅为5.59%，农业机械总动力则呈持续上升态势，并于2015年达到了63057万千瓦，为2005年的1.5倍。与之相一致，小麦的机耕率从2008年的92.51%增加到98.90%，机播率从2001年的72.90%上升为2013年的86.96%，机收率则从2001年的69.72%提升到2013年的93.82%。

本课题组2017年对河南省3987个样本农户的问卷表明，在小麦生产环节中，分别有94.24%的农户在整地、78.92%的农户在播种、97.32%的农户在收割等环节雇佣了机械作业。因此，可以将农业机械总动力即农业机械化水平表达为农业服务外包的分工深化程度。

2.变量选择与描述。

主要变量及其定义见表 6。

图 6分别比较了各样本市2005年和2015年小麦播种面积和农机总动力的空间变化特征(图 6a和图 6b的柱状分别表示小麦种植和农业机械的空间分布)。整体来看，农业机械化水平较高的地区，该区域及其周边区域的小麦播种面积亦较大。由此可以推测：农业机械化发展水平不仅对本区域的小麦种植有影响，对其他区域的小麦种植业也会产生推动作用，即农业机械化服务的跨区作业对小麦连片种植存在空间溢出效应。

3.模型选择与计量结果分析。

为考察农业分工与种植业结构的互动关系，首先，考察农业机械总动力在空间上对小麦播种面积的影响，即分工如何影响市场容量；其次，小麦播种面积在空间上对考察农业机械总动力的影响，即市场容量如何影响分工。

$ \begin{array}{l} {\rm{ln}}\left({wheatare{a_{it}}} \right)\; = {a_0} + \delta W*{\rm{ln}}\left({wheatare{a_{it}}} \right)\; + {a_1}{\rm{ln}}\left({fm{p_{it}}} \right)\; + {a_2}{\rm{ln}}\left({crai{n_{it}}} \right)\; + {a_3}{\rm{ln}}\left({ctem{p_{it}}} \right)\;\\ \;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\; + {a_{\rm{4}}}{\rm{ln}}\left({pric{e_{it}}} \right)\; + {a_5}{\rm{ln}}\left({landcos{t_{it}}} \right)\; + {a_6}{\rm{ln}}\left({producos{t_{it}}} \right)\; + {a_7}{\rm{ln}}\left({labourcos{t_{it}}} \right)\;\\ \;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\; + {\beta _1}W*{\rm{ln}}\left({fm{p_{it}}} \right)\; + {\rm{ }}{\beta _2}W*{\rm{ln}}\left({crai{n_{it}}} \right)\; + {\rm{ }}{\beta _3}W*{\rm{ln}}\left({ctem{p_{it}}} \right)\;{\rm{ }}{\beta _4}W*{\rm{ln}}\left({pric{e_{it}}} \right)\;{\rm{ }} \\\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;+ {\beta _5}W*{\rm{ln}}\left({landcos{t_{it}}} \right)\; + {\rm{ }}{\beta _6}W*{\rm{ln}}\left({producos{t_{it}}} \right)\; + {\beta _7}W*{\rm{ln}}\left({labourcos{t_{it}}} \right)\;\\ \;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\; + {u_i} + {\gamma _t} + {\varepsilon _{it}} \end{array} $

$ \begin{array}{l} {\rm{ln}}\left({fm{p_{it}}} \right)\; = {a_0} + \delta W*{\rm{ln}}\left({fm{p_{it}}} \right)\; + {a_1}{\rm{ln}}\left({wheatare{a_{it}}} \right)\; + {a_2}{\rm{ln}}\left({crai{n_{it}}} \right)\; + {a_3}{\rm{ln}}\left({ctem{p_{it}}} \right)\;\\ \;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\; + {a_4}{\rm{ln}}\left({pric{e_{it}}} \right)\; + {a_5}{\rm{ln}}\left({landcos{t_{it}}} \right)\; + {\rm{ }}{a_6}{\rm{ln}}\left({producos{t_{it}}} \right)\; + {\rm{ }}{a_7}{\rm{ln}}\left({labourcos{t_{it}}} \right)\;\\ \;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\; + {\beta _1}W*{\rm{ln}}\left({wheatare{a_{it}}} \right)\; + {\rm{ }}{\beta _2}W*{\rm{ln}}\left({crai{n_{it}}} \right)\; + {\rm{ }}{\beta _3}W*{\rm{ln}}\left({ctem{p_{it}}} \right)\;{\rm{ }}{\beta _4}W*{\rm{ln}}\left({pric{e_{it}}} \right)\;\\ \;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\; + {\beta _5}W*{\rm{ln}}\left({landcos{t_{it}}} \right)\; + {\rm{ }}{\beta _6}W*{\rm{ln}}\left({producos{t_{it}}} \right)\;{\rm{ }}{\beta _7}W*{\rm{ln}}\left({labourcos{t_{it}}} \right)\;\\ \;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\; + {u_i} + {\gamma _t} + {\varepsilon _{it}} \end{array} $

其中，i表示134个市(i ＝1，2，…，134)；因变量ln(wheatarea_it)，表示i市在t年小麦播种面积的自然对数；ln(fmp_it)表示i市在t年农业机械总动力的自然对数；W表示空间权重向量，并采用邻接矩阵来测度空间权重。计量结果如表 7和表 8。

表 7说明，农业机械水平对小麦种植面积具有显著的直接效应、空间溢出效应和总效应。这说明，农业机械化服务对小麦种植具有显著的空间溢出效应，即一个区域的农业机械化水平越高，将会对本地区以及其他区域小麦的种植规模产生显著的正向影响。

表 8显示，小麦播种面积对农业机械水平具有显著的直接效应和总效应，但空间溢出效应不显著。

进一步利用“纬度—经度—生态高度”的比较分析框架进行空间溢出效应的计量(计量结果略)，结果表明：(1)农业分工促进市场容量的扩展，主要是通过沿纬度路径的服务外包来表达的；(2)沿纬度扩大小麦播种面积尤其是形成连片种植，将有助于改善农业的分工经济性。

基于上述分析发现：①农业分工与市场容量具有相互关联性；②农业分工深化及其跨区作业服务，能够进一步产生市场容量的空间溢出效应；③市场容量促进农业分工主要表现为区域性服务市场的发育，而农业分工促进市场容量的扩展，则主要是通过纬度路径的跨区服务外包来诱导的。

因此，在农业家庭经营逐步卷入分工经济的实践中，由农作物连片种植形成的横向专业化及对多个生产环节的服务需求所表达的市场容量，是农业出现纵向分工的决定因素；而纵向分工所形成的跨区作业服务，则能够对农业的时空布局产生溢出效应，进而降低交易费用，既扩展市场容量，又深化农业分工。鉴于农业的横向分工及区域专业化所表达的市场容量，是由众多分散农户种植行为对外包服务可获性的选择性响应。因此，推进农户生产的专业化、强化农业生产布局的连片化与组织化，特别是沿纬度扩大播种面积并改善农作物布局，有助于改善农业的分工经济性。

五、未来展望：中国粮食安全的基本策略 (一) 维护农业家庭经营的稳定性与长期性

很长时间以来，家庭承包制所决定的小规模分散化经营格局，往往被视为低效率并被归责为我国粮食安全的重要隐患。前文的分析表明，真实的世界并非如此。

关于农户家庭经济的存续问题历来存在两种不同的理论传统。一派以马克思主义者为代表，其主要观点是农民家庭经济最终会被资本主义所改造。在马克思(1844)的经典论述中，商品经济的发展最终会导致拥有生产资料的资产阶级和与之对立的无产阶级的形成，即资本主义生产关系的形成。在此过程中，家庭农场或被消解或被资本主义农场所替代；农民则最终会被转化为资本主义农场和资本主义工业所需的劳动力。因此，家庭农业必然被资本主义所改造。与之对立的另一派则以恰亚诺夫(1925)为代表，强调小农经济能以其“农民生产方式”抵御资本主义的渗透。在恰氏看来，小农家庭既是一个生产单位，也是一个消费单位，其从事生产的目标不是追求最大利润，而是满足家庭成员的消费。也就是说，小农所要维系的只是简单再生产，寻求的是在劳动辛苦程度和家庭成员需求满足之间的均衡。这种特殊的运行逻辑与存在方式，能够对外在力量做出有效的应对。

已有文献关于中国农业家庭经营制度的讨论，大体是对上述理论传统的继承与延续(陈义媛，2013)。一方面，政府大力倡导以龙头企业等各类新型经营主体带动农业转型的农业产业化经营。龙头企业是现代农业经营体系中最有活力、最具创新能力的经营主体(陈晓华，2015)。在黄宗智(2012)看来，这条道路可能会走向全盘资本主义化的农业，产生越来越多的无地雇工农民。这些与经典马克思主义的观点相一致。另一方面，一些研究者则与恰亚诺夫的观点一致，主张小农家庭经营具有强韧的竞争力，应当作为未来农业发展的主要力量。他们认为，随着大量农民的非农转移，农村土地的自发流转将形成一批新“中农阶层”，这种适度规模的小农家庭农场将是中国未来农业发展的主要力量贺雪峰，2011)。

可见，两类观点形成了完全不同的政策主张，要么是消灭小农，要么是维护小农，但共同的不足均是局限于农地规模即“要素流动”的层面来讨论家庭经营的生存空间，普遍忽视了小农经营卷入分工经济的可能性。之所以已有研究将农业家庭经营、要素流动与农业分工割裂开来，而没有视为一个相互关联的整体，除了受前述两类传统主张的影响之外，另外两个方面的经典论述也诱导了理论界的误判。

一是斯密猜想。如前所述，斯密(1776)最早发现了分工与专业化的发展是经济增长的源泉。但他特别强调，农业劳动生产力的增进，总也赶不上制造业的劳动生产力的增进的主要原因，也许就是农业不能采用完全的分工制度，从而揭示了农业生产力滞后于制造业的原因。关键在于，农业生产领域的分工深化有着与其产业特性相关的天然的内生性障碍——这就是著名的“斯密猜想”。

二是舒尔茨假说。舒尔茨(Schultz，1964)对传统农业的解释也诱导了后续研究对分工问题的忽视。舒尔茨认为，由于生产要素和技术状况不变，传统农业中对原有生产要素增加投资的收益率低，因而农户不会内生出投资需求Boserup(1965)的研究表明：(1)与舒尔茨不同，“传统农业”存在各种不同的形态与变迁；(2)人口增长与人地矛盾加剧，能够推动传统农业生产技术的演变(甚至诸多其他社会乃至政治方面的变迁)。。由此他主张向农业投资，只有通过引进新的现代农业生产要素来打破原有的生产均衡，传统农业才能得以改造。问题是，在舒尔茨的理论中，改造传统农业的力量或者说新的要素的进入，却是外生决定的。他将每个农户视为同质的自然经济体，忽视了小农参与分工交易的可能性。如果将小农置于开放且参与分工的情境下，舒尔茨的思想则需要做出重大修正。

显然，两个理论假说局限于封闭情境下对家庭经营的静态考量，既忽视了技术进步、劳动替代与考核成本的动态可能性，也忽视了农户参与分工交易的现实可能性。在开放的条件下，特别是在产权细分及其交易背景下，这些认识则存在再认识的可能性。

本文的研究表明，中国小农的粮食生产有其内在的自我运行逻辑。当农地产权完善引发要素投入结构的变化和家庭内部分工模式的调整，基于目标最大化的家庭决策将根据要素价格的部门差异，调整要素投入和种植结构。也就是说，随着农村劳动力非农转移与农地流转规模的持续扩大，原先粮食生产的低效益劣势将向机械化程度高的比较成本优势转变，所以农户无论为了实现其务农成本最小化，还是实现家庭收益最大化，一旦卷入分工都将最终选择种植具有比较优势的粮食作物。因此，随着中国的农业分工市场的形成，农业的生产将逐渐专业化，这将促使粮食生产进入良性循环的轨道，从而在农户自发选择的层面提升中国粮食安全水平。

可见，农业家庭经营并不构成中国粮食安全的阻碍，相反，其对要素流动以及对要素比价变化的市场响应，有着充分的经济理性与自我执行能力。无论是从政策层面，还是从粮食安全角度，都必须坚持“家庭经营在农业中的基础性地位”，维护农业家庭经营的稳定性与长期性。

(二) 诱导小农生产卷入分工经济并融入现代农业发展进程

现代农业生产的表现之一是农业生产的规模经济与效率。效率源于分工，农业规模经营的本质，就在于将“小而全”农户纳入分工经济范围，形成报酬递增的分工深化机制。在中国“农地集体所有，农户承包经营”的制度框架下，地权分离为所有权、承包权、经营权三大权能。从逻辑上而言，通过农地经营权的流转与集中，如果能形成一个规模“足够大”的农场，是可以形成内部分工与专业化的。但问题是，由于土地具有空间不可移动性以及产权地理垄断性等特征，加之中国特殊的人地关系，共同决定了农地流转并非一个简单的要素市场，也不是一个能够独立运作的产权市场，农地流转必然内生出高昂的交易费用(罗必良，2017)。因此，通过大规模的土地流转来推进规模农场发展及其分工拓展，实际上是受限的。

随着现代农业科技的进步，农业生产经营活动的可分性增强。农户的农业生产活动可以从纵向上划分为不同的生产环节，即在保障农户对承包土地既定控制权的前提下，农业生产经营中的多数农艺与活动环节是可以分离的(或者说可以作为中间产品而存在)。例如，由农户购买机械转换为由市场提供中间品服务(即雇佣机械)，则可能将家庭经营卷入社会化分工并扩展其效率边界；水稻的育秧活动是可以独立分离的，能够由专业化的育秧服务组织提供；整地、栽插、病虫害防治、收割等生产环节亦可向专业化的服务组织外包。

因此，经营权细分为不同主体进入农业提供了可能性空间。代耕代种、联耕联种、土地托管等各种专业化服务，均能够从不同层面扩展农业经营中迂回交易与分工深化的空间。尽管传统小农的农业生产经营活动主要由农户自身及家庭独自处理，受制于处理现场的复杂性以及能力的约束，农户的生产经营规模具有有限性。但随着劳动力的大量非农转移，农业劳动力雇佣成本快速上涨，农户自身或雇佣劳动力从事农业生产不再具有比较优势，采用机械化的专业服务替代劳动力以节省生产成本和交易成本，势必成为农户改善要素匹配效率的恰当选择。

在前文的分析中，我们能够发现：与经济作物相比，粮食作物生产的人工成本和服务成本占总成本的比例，呈现明显的逆向变动趋势，从而暗示二者间的潜在替代关系。(1)时序比较显示，中国粮食作物种植的人工成本和物质与服务成本变动呈明显的阶段性特征。数据表明，1990-2003年，粮食生产中的人工成本和物质与服务成本增长率大致相当，其中人工成本和物质与服务成本年均增速分别为7.45%和6.31%；以2003为基期至2016年，人工成本增速高于物质与服务成本，其中人工成本的年均增速高达10.07%，而物质与服务成本年均增速仅为6.67%(图 7a)。(2)结构比较显示，人工成本和物质与服务成本占总成本比例呈此消彼长的逆向变动特征，2008年起人工成本占比显著上升，而物质与服务成本占比下降(图 7b)。

由于在中国种植成本的数据结构中，物质与服务成本是被合并统计报道的，本文进一步运用美国作物种植数据观察人工与服务成本变动关系。根据美国农业部发布的农业生产开支年度公报数据，1984-2016年美国农作物种植的服务成本高于人工成本，平均为人工成本的2.1倍^①。时序比较发现，人工成本与服务成本均呈显著上升趋势，且二者绝对值的剪刀差以2004为基期呈扩大趋势(图 8a)。2004-2016年，人工成本从17829美元/户增加至26122美元/户，年均增长率为3.23%；服务成本则从29897美元/户增加至50650美元/户，年均增长率为4.49%。结构比较表明，1990-2004年间人工成本占总成本的比例呈低峰度U型变动趋势，而同期服务成本则呈低峰度倒U型变动趋势(图 8b)。2005-2016年，人工成本以2011年(占12.69%)为波谷呈V型变动，而同期服务成本占比趋于稳定，以26%为轴线呈倒V型波动。同样也呈现出人工成本与服务成本占比的阶段性逆向变动趋势。

① 美国生产成本数据中人工成本涵盖现金工资和津贴(医疗、住房、养老等)；服务成本里涵盖租金、定制租用(耕地、整地、播种、田间管理、收割等)、交通费、保险费等。

根据美国的经验，可以认为，随着我国农村劳动力的进一步转移趋势，农业劳动力成本的上升必然带来服务市场的发育与壮大，从而，农业的分工深化尤其是农业的服务外包将成为不可逆转的趋势。

规模经济的本质在于分工和专业化。当多数农户不再具有足够的劳动力实施农业生产活动的诸多环节时，则需要借助社会化服务来完成农业生产；当各个农事环节的需求达到一定规模，则会形成精细化、知识化和专业化的多样性服务。因而，在农地经营权的产权细分、农户生产经营活动卷入分工与生产性服务外包的前提下，农业的土地规模经营就可以扩展为服务规模经营，规模经济也就表达为分工经济。观察美国的农业现代化发展历程，小规模农户家庭经营主导、连片专业化生产与农业服务体系发达正是其重要特征。根据美国农业统计年鉴数据，2016年，美国经济规模在1000-9999美元^①的农户仍占到农户总数的51%；农户总数为205.23万户，其中家庭经营的农户为202.73万户，占比高达98.78%。其中，农业服务组织及其市场化的发育具有重要的支撑作用。数据表明，美国农业服务合作组织的产品销售总额、农资供应总额与服务收入合计，已经从2007年的1288.30亿美元增长到2016年的2102.93亿美元。

① 此为美国最低统计规模, 农产品销售年收入在1000美元以下的农户不纳入统计范围。

本文认为，中国小规模、分散化的农户家庭经营格局并不构成中国粮食安全的阻碍，相反，却内含着重要的组织优势与可动员潜力。为此，政策选择的重点是，第一，将农业家庭经营卷入分工，需要鼓励农户的专业化种植；第二，改善农业生产布局的组织化，支持区域性的农户参与的横向分工以及连片种植的同向专业化；第三，构建区域性、多种类、多中心的具有适度交易半径的各类农业生产性服务交易平台；第四，优先投资农业机械以加快粮食生产全程机械化，培育农业生产环节的各类外包服务商以推进农业生产全程社会化服务，构建农机跨区作业服务的绿色通道，不仅有助于强化中国的粮食安全及其保障水平，而且也能够有效诱导小农卷入分工经济，并将小农生产融入现代农业的发展轨道。

(三) 在要素流动过程中坚守粮食安全的基本政策底线

确保国家粮食安全，是我国农业发展的基本战略目标。为此，中央出台了包括粮食综合补贴、基本农田用途管制、鼓励主产区粮食生产等多项农业政策和激励措施，希望以此保障国家粮食安全。尽管这些政策已经发挥了积极作用，但却忽视了激励措施与农业要素市场发育的关联性。从本研究的发现来看，农业种植结构的“去粮化”是在农户劳动力滞留在农业中和农业社会化服务发育滞后的情况下出现的，而且以农地转入规模较小的农户为“去粮化”生产的主要群体。随着农业劳动力的不断转移和农业生产性服务市场的发育，农户进行“去粮化”生产的可能性亦将明显弱化。因此，当前农业政策调整的基本导向应该是，加快农业劳动力与农地经营权等要素的流动，特别是强化农业生产性服务市场发育并将农户卷入分工经济，有助于化解种植结构调整中的“去粮化”隐患。

值得注意的是，在农地流转中培育新型农业经营主体以推进农业的规模经营，已成为一个基本的政策导向。这一政策导向与国家粮食安全目标是否具有目标的一致性与相容性，依然值得审视。尽管本文的研究表明农地流转并不对粮食生产构成消极影响，而且还具有良好的种粮诱导作用，但这是我们基于农户样本层面分析的结果。至于农业企业租赁经营大规模农地是否依然与农户有着同样的种粮逻辑，则是需要认真对待的问题。

已有研究表明，随着我国农地流转面积连年增加、流转农户数量逐渐增多和转入农业合作社、农业企业等新型农业经营主体占比的提高，“去粮化”、“非农化”现象也日益凸显。源于农业部经管司的《全国农村经营管理统计资料》的数据表明，2010-2015年流转农地总面积中用于粮食作物种植的面积占比平均不到60%，其中2010年用于粮食作物种植的面积占比为55.65%，2015年占比也仅为56.7%。2013年对河南、山东、河北、安徽四个粮食主产区的14个县进行的抽样调查表明，这四个地区的农地流转非粮化率高达61.1%，且流转规模越大，“去粮化”倾向就越明显(周怀龙，2014)。同时，我国目前有近1/3的耕地不再由原有承包农户经营，转入农地经营者很难像农地承包者那样注重土地的可持续使用，较多经营者出于短期投机心理而改变农地用途(刘丹、巩前文，2017)。事实上，近年来以“下乡投资”为名行“圈地运动”之实的事件时有发生，企业联合地方政府以流转的名义强征农地，改变农地用途大搞“非农化”和“去粮化”导致农民利益受损，甚至对国家粮食安全造成隐患。

所以，在推进农地流转与农业要素市场发育的过程中，必须做好“两手抓”：

一是在“三权分置”的制度框架下，切实放松农地经营权的产权管制。特别是在鼓励农地经营权流转的同时，强化农地经营权的产权细分与盘活，通过分工深化扩展相关要素市场及其配置空间，实现农户土地经营权交易、农业生产性服务交易与企业家能力交易的市场对接与平台匹配，进而促进农业家庭经营向多元化经营主体以及多样化、多形式的分工经济与新型农业经营体系转型。应该鼓励社会资本更多从事农业的生产性社会化服务，鼓励更多企业家从事农业的服务外包与经营代理，从而形成“农户专业种地、能者外包经营、社会迂回投资、服务竞争交易”的新型农业经营格局。

二是牢牢抓住“18亿亩耕地红线”不放松，切实强化用途管制。农户种粮的内生机制及其行为逻辑，并不意味着可以对粮食安全问题有任何懈怠，也不意味着可以忽视对粮食生产的政策支持，更不意味着对耕地保护及用途管制的丝毫放松。必须在实施严格耕地保护制度的基础上，实行严格而有效的用途管制，严禁耕地的非农使用。与此同时，要严格限制不合理利用土地的行为，保护和改善生态环境，防止土地资源浪费和地力枯竭，实现土地资源的可持续利用。可以认为，坚持和落实集体所有权、稳定和强化农户承包权、放开和盘活土地经营权、加强和贯彻用途管制权，以“集体所有、家庭承包、分工经营、管住用途”为主线的制度内核，将成为我国新型农业经营制度体系的基本架构。