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农地确权与农业生产结构调整:来自中国家庭金融调查的证据

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2022/04/08 07:07发布
家庭金融研究
家庭金融研究
家庭金融农业生产结构、农地确权与农业生产结构调整:来自中国家庭金融调查的证据

引言

 

农业生产结构是一定地域范围农业内部各生产部门的组成及其相互关系,通常用农、林、牧、副、渔各业农业总产值或总产量所占比重来表示(周曙东,2015),对于与土地直接相关联的农业和林业,还可用其播种面积所占比重来表示。在经济发展过程中,农业生产结构是度量一个国家或地区农业发展动态与质量的重要指标。一方面,科学地确定农业生产内部的比例及其相互关系,是保证农业生产健康发展的关键;另一方面,中国目前正在进行农业供给侧结构性改革,通过调整农业生产结构来实现农业领域去产能、降成本、补短板是促进改革的重要途径(孔祥智,2016)。在这样的背景下,理解农业生产结构变化的原因便具有重要的理论和现实意义。

从本质上讲,农业生产结构是由农户的农业生产行为决定的,而农户决定“生产什么”以及“生产多少”受到一系列约束条件所限制。因此,探讨农业生产结构变化原因的关键在于厘清农户从事农业生产所面临的约束。经典的生产者理论认为,土地是农户从事农业生产时面临的主要约束之一,而现代产权理论认为,产权决定着资源配置的效率(Coase,1960)。农地产权制度是农村经济运行的基本经济体制,其蕴含的约束条件不仅会影响农户对土地资源的配置,而且会由于外部性影响其它要素的配置,进而影响农户行为(宋洪远,1994),农户行为的改变势必对最终农业生产结构产生影响。自实施农村土地家庭承包责任制以来,中国农民的土地承包经营权受法律保护的程度得以不断强化,从第一轮土地承包时规定土地承包最低年限15年不变,到第二轮土地承包时规定土地承包最低年限30年不变,再到2009年开始试点实施农村土地确权以强调保持农村土地承包经营权长久不变,农民土地的权利界定越来越清晰化、规范化和制度化。那么,基于“农地产权安排-农户生产决策-农业生产结构”的理论传导机制,强化农地产权保护是否会通过影响农户行为而改变农业生产结构呢?若会,其影响的内在机制如何?对这些问题的回答不仅可为现代产权理论提供经验佐证,也可从实践上为农业生产结构的变化提供一个新的解释。

鉴于此,本文以“新一轮”农村土地承包经营权确权登记试点作为准实验,利用2013年与2015年中国家庭金融调查(China Household FinancialSurvey,CHFS)数据,采用双重差分法来探究农地确权与农业生产结构之间的因果联系及其内在机制,为理解转型时期农业生产结构的变化提供参考依据。

 

文献回顾与理论分析

 

农地产权制度是农户行为变化的内生变量,那么,农地产权制度究竟如何影响农户行为呢?Besley(1995)和Besley  et al.(2010)的理论研究为分析农地产权对农户行为的影响提供了基本的分析框架,他们的研究指出,界定清楚、保护严格的农地产权制度可从以下四个方面影响农户行为:(1)减少农户从事农业生产时的短视行为,从而促进农业长期投资;(2)减少用于保护农地产权的劳动力投入,进而可将劳动力配置到更有效率的生产部门;(3)减少土地交易过程中的成本,进而促进土地流转或交易;(4)使土地易于抵押,进而帮助农户获取银行信贷。对于中国的农地确权,其带来的影响主要体现在前三个方面,第四个方面的影响由于相关配套机制尚不完善而暂时较弱。

基于上述理论机制,强化农地产权保护可从三个方面影响农业生产结构。第一,农地产权缺乏保护会增加农业投资的风险,这会导致农户从事农业生产时的短视行为,进而使得农民更愿意从事投资周期短的农业生产经营活动,而不愿意从事投资周期长的农业生产经营活动。通常而言,种植经济作物、养殖牲畜或水产品比种植粮食作物具有更长的投资周期。一方面,种植经济作物或养殖牲畜和水产品具有较高的技术门槛,这要求农户在生产前期进行技术投资;另一方面,种植经济作物或养殖牲畜和水产品通常需要一定的农业生产基础设施,这要求农户对农业生产基础设施进行投资,比如大棚、圈舍、水箱等。水果、牲畜或水产品通常具有更长的生长周期。从这一角度讲,强化农地产权保护可能使得农业生产结构从种植粮食作物向种植经济作物或养殖牲畜和水产品调整。第二,由于包括中国在内的许多国家都将农民的土地承包权或所有权与其是否耕种挂钩,农民闲置土地将很有可能被政府或村集体强制收回,这导致农户不能自由配置其劳动力(Janvry et al.,2015),比如,参与非农业劳动(Rozelle et al.,1998)。从这个角度讲,强化农地产权保护将使农村劳动力从土地依赖度高但收益低的行业向土地依赖度低但收益高的行业流动,比如,在粮食作物的经济收益低于养殖业和非农就业的现实下(王燕青等,2016),农户可能从种植粮食作物转向养殖业,甚至是转向非农业部门。第三,强化农地产权保护也可以通过促进土地流转来影响农业生产结构,但这取决于农户出租土地和从事非农业劳动与直接从事农业劳动之间的相对收益。当出租土地和从事非农业劳动能够带来更高收入时,强化农地产权保护将促进农户出租土地而退出农业生产,相反,则将促进农户租入土地而扩大更具比较收益的农业生产活动。由此可见,强化农地产权保护如何影响农业生产结构具有不确定性,有待采用科学的方法和数据予以实证检验。

然而,目前尚未有文献实证检验农地产权制度如何影响农业生产结构。相关研究主要集中于检验Besley et al.2010)在理论分析中提出的直接机制。比如,一些研究发现,农地产权稳定性的提高也会使得农户增加对农地的长期性投资(Jacoby et al.,2002;Goldsteinet al.,2008;Deininger et al.,2011;Fenske,2011;Leight,2016;胡雯 等,2020)。另一些研究发现,农地确权会促进劳动力流动(Janvry et al.,2015;Cherninaet al.,2014;Valsecchi,2014)。Do et al.(2008)在分析越南1993年实施的农地确权政策效果时发现,农户在土地确权后更倾向于种植经济周期更长的农作物,这可能影响种植业内部结构。罗必良等(2018)对农地产权制度与农户种植结构调整之间的关系进行了理论阐述和实证检验,但其关于强化农地产权保护会使农户更愿意种植粮食作物的研究结论值得商榷。其实证研究结果表明,当采用probit进行估计时产权安全性与种植经济作物正相关,而采用IV估计时呈负相关,这表明其实证结果可能缺乏稳健性,工具变量的有效性值得商榷,另外,他们也没有对除种植结构外的其它农业生产结构展开深入分析。

本文也弥补了现有文献在分析农业生产结构的影响因素方面存在的不足。围绕这一主题,现有文献大多采用规范性的分析方法,即使是实证研究,也多采用宏观数据进行分析。张同龙(2008)对中国1914—1936年农业生产结构表现出的“过密化”现象进行了理论解释,他指出农业生产结构由种植粮食转向种植劳动更为密集的经济作物是由外生的相对价格变化引起的。匡远配等(2016)利用宏观数据构建了农业生产结构合理化指标,并采用时间序列数据从多个维度检验了影响农业生产结构合理化的因素,研究发现,农地流转、消费需求、农业科技和农业劳动力对农业生产结构合理化具有正向影响,而农业贸易和农业投资的影响则相反。该研究的不足之处在于其构建的合理化指标是根据农、林、牧、渔各业产值计算得出的综合指数,难以体现农业生产结构内部的动态演变,且难以揭示各因素的影响机制。王萍萍等(2001)基于1998年全国农村住户调查数据的实证研究发现,市场信号会诱导农户减少粮、棉、油、糖等资源密集型农产品的生产,转而增加蔬菜、水果、水产品等劳动密集型产品的生产,并不断提高产品的产量和品质。钟甫宁等(2016)发现劳动力外出会促进农户种植粮食作物并减少种植经济作物。

综上,现有文献为本文的分析提供了可靠的理论支撑,但实证研究还存在诸多不足。第一,大多数研究集中于分析种植业或种植业内部结构变动的决定因素,而忽视了对农业内部各业结构变动的决定因素的分析。农业生产结构是一个整体,仅着眼于种植业结构变动的影响因素难以揭示农业生产结构整体变动的规律。第二,现有研究大都采用宏观数据或局部调研数据进行分析,基于宏观数据的分析难以揭示内在影响机制,而基于局部调研数据的分析所获得的结论难以具有普遍适用性。第三,现有关于农地产权制度如何影响农业生产结构的研究还十分缺乏。宋洪远(1994)指出经济体制是农户行为的内生变量,经济体制改革会通过改变农户行为而影响农业生产结构变化的方向。显然,农地产权制度是中国在实施家庭联产承包责任制以来农村经济发展最基本的经济体制,而农地确权便是农地产权制度改革中具有里程碑意义的一步,检验农地确权对农业生产结构的影响具有重要的理论和现实意义。

 

制度背景与识别策略

 

(一)制度背景

自实施家庭联产承包责任制以来,中国农民的生产积极性得以充分调动,粮食产量得到快速提升(Lin,1992;Brandt etal.,2002)。但这一制度并未对农户的土地承包经营权做出清晰界定和切实保护。主要存在三方面的问题:一是空间权属界定不清。具体来说,农户的承包地存在面积不准、四至不清、空间位置不明等问题。二是时间延续性缺乏保障。由于农户只拥有土地承包经营权而没有所有权,导致农地所有权人——村集体可以不定期调整土地(Brandt et al.,2002;Deiningeret al.,2009;叶剑平 等,2010)。三是农户土地承包经营权缺乏正式法律文件的保护。尽管中央政府在二轮土地承包开始初期便出台相关文件,并明确规定“要及时向农户颁发由县或县级以上人民政府统一印制的土地承包经营权证书”“发包方和承包方应当订立承包合同,约定双方的权利和义务”等,但截至2008年,仍有超过40%的农户并未领到土地承包经营权证书或承包合同(叶剑平等,2010)。更为严重的是,各地颁发的土地承包经营权证书和承包合同普遍存在不统一、不规范、登记内容不全等问题,且证书难以起到应有的法律效力。

为完善农地产权制度,2009 年中央一号文件提出开展“新一轮”农地确权登记试点。“新一轮”农地确权具有如下新特点:第一,清楚界定农地的空间权属,即准确界定农地的面积、四至以及空间位置;第二,稳定地权,即通过确权将农地承包经营权长久地确立下来,杜绝随意调整农地承包经营权,消除农民对失去农地承包经营权的担忧;第三,颁发权威证书,即确权证书统一由中华人民共和国农业农村部监制、省人民政府印制、县级人民政府颁发,在经济社会各界都具有充分的被认可的法律效力。由此可见,“新一轮”农地确权是针对农户的农村土地承包经营权而言的,且强化地权是农地确权的重要目标和任务。

 

(二)识别策略

农地确权登记试点为识别农地确权与农业生产结构之间的因果关系提供了天然实验,这一政策特征使得本文可以采用双重差分模型来避免因果关系识别中存在的内生性问题。双重差分模型的核心思想是通过比较实验组(农地确权组)和控制组(农地未确权组)在政策发生前后的相对差异来实现对政策效应的一致估计,实施这一估计策略的前提条件是实验组和控制组在不受政策影响的条件下满足共同趋势假定,通常而言,这一假定不易满足,但可以通过排除其它变量的影响来尽可能保证共同趋势假定成立,此时,农地确权对农业生产结构的政策影响可由如下线性概率模型获得:

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其中:Yijt表示t时期j村庄农户i的农业生产结构;Djt表示村庄jt年是否实施农地确权,若实施取值为1,否则取值为0yeart表示年份哑变量(时间固定效应),2013年取值为02015年取值为1ci表示个体固定效应,个体固定效应可以控制一些不随时间变化的因素的影响,比如地形、地理位置、自然资源禀赋、性别、年龄、受教育程度、个人能力等;Xijt表示其它控制变量;在共同趋势假定下,β的估计量便是农地确权政策效果的一致估计。

自2013年全面开展“新一轮”农地确权工作以来,各个省内部几乎都以县为单位逐步开展,这表明确权这一政策对农户而言是外生的,但在县域内,各个村庄确权的先后顺序可能并不是外生的。比如,政府可能优先选择村干部能力较强、地理环境较好、农地产权矛盾较少的村开展农地确权登记试点,这可能违背DID估计需要满足的平衡趋势假定。本文将采用两种方法来克服这一难题:一是尽可能控制不同特质村庄的时间固定效应,这一处理方式与Leight(2016)的研究相同;二是采用基于倾向匹配的双差分模型(PSM-DID),即首先通过匹配与实验组特征相近的样本作为控制组,再利用匹配成功的样本进行双重差分估计。

 

数据来源、变量与描述统计

 

(一)数据来源和处理

本文用于估计计量模型的数据来源于中国家庭金融调查(CHFS)2013年和2015年的全国代表性微观数据。CHFS是一项追踪访问调查,其样本涵盖个体、家庭和社区(村庄)三个层面的信息。2013年数据覆盖了全国除西藏、新疆和港、澳、台地区外的97916个家庭成员、28143户家庭、1048个社区(村庄)。2015年样本进一步扩充至125315个家庭成员、37340户家庭、1430个社区(村转)。其中,追访成功70037个家庭成员、21775户家庭。特别地,CHFS家庭问卷详细记录了农户的农业生产结构特征,社区(村庄)问卷则详细询问了该社区(村庄)的农用土地是否确权以及确权的时间,因此,本文的农业生产结构信息为农户层面变量,而农地确权信息为村庄层面变量。

基于本文的研究目标,本文对数据做了如下清理。首先,本文剔除了从事农业生产但农业生产结构信息缺失的样本。其次,本文剔除了没有农用土地(包括耕地、林地、草地和园地等)的家庭。最后,由于本文使用的是CHFS2013年和2015年数据,若一个村庄在2013年之前就已实施了农地确权,那么其在政策发生之前的状态便无法观测到,因此,本文还剔除了在2013年以前(不含)就已实施农地确权的村庄,这一处理方式与贾俊雪等(2019)相同,这样处理的另一个好处是可以保证本文定义的农地确权一定是“新一轮”农地确权。经上述清理后,最终获得3483个有效样本。因一些控制变量可能存在缺失值,在回归分析中的有效样本还会有所不同。

 

(二)变量与描述统计

1.核心解释变量——农地确权

该变量的定义为农户所在村庄的农用土地是否实施土地确权。由于CHFS询问的是农户上一年的农业生产情况,即2013年调查询问的是2012年的农业生产情况,2015年询问的是2014年的农业生产情况。因此,本文将农地确权定义为村庄在2012年或2014年是否实施了农用土地确权,若在这两年间开展了农地确权颁证则为实验组,取值为1,否则为控制组,取值为0。在3483个农户样本中,523个农户为实验组,占比15.02%。

2.关键被解释变量——农业生产结构

该变量的定义为农户是否从事某类农业生产,具体包括粮食作物、经济作物、林业、畜牧业和渔业五类,若农户从事某类农业生产取值为1,否则取值为0,对应5个虚拟变量。根据样本是否包含没有从事农业生产的农户,可将农业生产结构的定义划分为广延边际和集约边际两种,前者包括所有农户,后者仅包括从事农业生产的农户。

表1同时报告了农业生产结构的广延边际和集约边际定义。从广延边际来看,两轮调查期间,从事种植业(粮食作物和经济作物)、渔业的比例下降,从事林业的比例变化不大,但从事畜牧业和未从事任何农业生产的农户比例增加。分样本来看具有如下规律:(1)两组农户从事粮食作物生产的比例均下降,但确权组下降得更多;(2)确权组种植经济作物的比例两年间变化不大,而未确权组下降得更多;(3)两组农户从事畜牧业的比例均增加,但确权组增加得更多;(4)两组农户从事渔业的比例变化完全相反,确权组增加,未确权组下降;(5)两组农户均具有非农化倾向,但确权组非农化倾向更强。

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从集约边际来看也具有相似规律,对于两轮调查时都从事农业生产的农户,从事粮食作物的比例增加1.19个百分点,且这一比例的增加主要来源于未确权农户,而确权农户从事粮食作物的比例反而下降2.1个百分点。从事经济作物的农户比例下降4.99个百分点,且这一比例的下降主要来源于未确权农户,其从事经济作物的比例下降6.4个百分点,而确权农户从事经济作物的比例反而上升了3.89个百分点。渔业的变动规律与经济作物相似,总体而言,从事渔业的农户比例是下降的,但确权组农户是上升的。对于畜牧业,两组农户从事畜牧业的比例均增加,但确权组增加8.08个百分点,比未确权组高出6.75个百分点。

从简单的描述统计可以看出,农地确权使得从事粮食作物的农户比例减少,但从事经济作物、畜牧业和渔业的农户比例增加,且使农户有非农化倾向。

3.其它控制变量

参照现有研究(李江一,2020),本文还控制了其它可能影响农户生产决策的变量,主要有两类。一是随时间变化的变量,包括家庭人口结构、土地是否被征收、农户信息获取能力以及受访者健康状况。其中,家庭人口结构会影响农业劳动力投入,本文选择家庭总人数、16岁(含)以下少年占比和60岁(含)以上老年占比三个变量衡量家庭人口结构;土地征收代表农户在土地投入上受到的冲击,本文以过去两年土地是否被征来度量该冲击,是取值为1,否则取值为0;信息获取能力可能影响农户农业生产决策的效率,本文以受访者是否关注经济信息来衡量,是取值为1,否则取值为0;健康是最重要的人力资本,本文根据受访者自评健康5级量化指标来度量健康资本,若自评健康为“好”“非常好”取值为1,否则取值为0。二是不随时间变化的变量,这类变量与时间固定效应交互可以控制不同特征农户的时间变动趋势,这可以进一步排除影响共同趋势假定成立的干扰因素,这类变量包括受访者的性别、年龄、受教育年限、受访者和配偶(除自己外)的兄弟姐妹数。其中,性别为男性取值为1,女性取值为0;年龄虽然随时间变化,但每个个体相对不变;受教育年限根据受访者回答的受教育程度换算而来,比如,文盲为0年,小学为6年,初中为9年,以此类推。表2报告了相关变量的描述性统计。数据显示,农地确权组和未确权组农户在各类特征上均比较接近,统计检验结果显示,确权农户与未确权农户之间仅在慢性病患病比例和兄弟姐妹数这两个特征上存在显著差异(数据未汇报,需要可向作者索取),而在其它特征上不具显著差异,这在一定程度上表明农地确权颁证对农户而言是比较外生的。

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实证结果分析

 

(一)基本模型的估计

表3展示了农地确权是否影响农业生产结构的估计结果。结果显示,农地确权显著降低了农户种植粮食作物的概率,但显著提高了农户种植经济作物以及从事畜牧业的概率,农地确权对农户从事渔业的概率具有不显著的正向影响。具体来讲,其它因素不变,农地确权后,农户种植粮食作物的概率下降了7.8个百分点,种植经济作物的概率提高了6.5个百分点,从事畜牧业的概率提高3.9个百分点,均在1%的统计水平上显著。表3模型(6)的估计结果还显示,农地确权使得农户不再务农的概率增加了3.7个百分点,在10%的统计水平上显著。

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由此可见,农地确权促进了农业生产结构从粮食作物向经济作物、畜牧业转变,并使农户有非农化倾向。这与Besley(1995)和Besleyet al.(2010)的理论结论一致。一方面,强化农地产权可减少农户从事农业生产时的短视行为,促进农业长期投资,比如激励农户从投资周期短但效益低的粮食作物转向投资周期长但效益高的经济作物。另一方面,农地确权使得农户不必亲自耕种土地而依然享有土地承包权,这有利于劳动力的重新优化配置,比如,农户可减少用于土地耕作上的劳动投入,而更多地将劳动投入到与土地关联较弱但收益更高的副业和渔业,甚至从事非农产业。本文的发现也与Do et al.(2008)的研究结果一致,即农地确权使得农户更愿意种植经济作物。

 

(二)稳健性检验

为确保基本模型(表3)的估计结果稳健可信,本文还做了如下拓展性分析。首先,前文提到政府可能并非随机选择试点村,这可能违背DID估计需要满足的共同趋势假定,假如这一假定不满足的原因是由于村庄异质性所致,那么,通过控制村庄特征可以缓解这一问题。为此,本文在基本模型的基础上加入如下村庄特征:(1)经济发达程度,经济越发达的地方越有能力为农地确权提供经济保障。本文采用访员对受访户所在村的经济发达程度的打分(1-10个等级,越高表示越发达)来度量该变量;(2)村干部个人能力,村干部个人能力可能影响确权进度。本文新增村支部书记或主任的年龄、受教育程度、是否是党员三个变量以控制村干部能力;(3)村庄地理位置及其它特征,这些特征可能影响村庄农地确权的难易程度。包括村庄2013年村庄党员人数、家庭总户数、村委会到乡或镇政府的路程距离(km)、村委会到区或县政府的路程距离(km)、村庄耕地面积(平方公里)、村庄地形(是否平原,是取值为1,否取值为0)以及村庄城乡属性哑变量。表4Panel A的结果显示,控制不同村庄特征后(村庄特征×年份虚拟变量),农地确权依然负向影响农户种植粮食作物的概率,正向影响农户种植经济作物和从事畜牧业的概率,均在1%的统计水平上显著,农地确权对农户退出农业生产的影响的显著性水平有所降低(p-value=0.115),但估计系数与表3模型(6)的结果几乎无差异。由此可见,控制村庄特征后,本文的估计结果依旧稳健。

其次,由于共同趋势假定成立的一个充分条件是实验组和控制组同质(实验组和控制组是随机划分的),尽管无法在政策实施前验证这一条件,但可采用倾向匹配法(Propensity Scoring Matching,PSM)来尽量保证实验组和控制组在政策发生前具有同质性,并在此基础上实施DID估计。具体实施步骤可表示如下:

第一,采用probit模型估计倾向得分函数P(Dj=1|Xjt),即利用基期(2013年)村庄特征Xj1预测村庄j在下一期(2015年)实施农地确权的概率。

第二,根据倾向得分在控制组中为实验组寻找最佳匹配对象。常见匹配法包括一对一匹配、一对多匹配、核匹配。本文选择较为严格的一对一匹配,最终获得897个匹配样本,其中,确权农户495个,未确权农户402个。匹配平衡性检验结果显示,匹配后的实验组与控制组在匹配变量上均不存在统计上的显著差异。总体而言,本文的匹配结果较理想。

第三,匹配平衡性检验通过后,再利用匹配样本进行DID估计。表4 Panel B的估计结果显示,农地确权降低了农户种植粮食作物的概率,提高了农户种植经济作物和从事畜牧业的概率,并促使农户不再从事农业生产,均至少在5%的统计水平上显著,结果十分稳健。

再次,前文提到CHFS2015年问卷相关问题的跳转设置在访问初期存在错误,尽管这一错误在访问中途发现并更正,仍造成部分从事农业生产的农户未询问其农业生产结构类型,为探究这部分样本损耗是否造成估计结果偏误,本文采用Heckman两步法来检验基本模型估计结果是否稳健。具体实施步骤如下:(1)将被解释变量和随时间变化的控制变量均作一阶差分处理;(2)基于差分后的变量做Heckman两步估计,Heckman两步法要求样本选择方程(是否损耗,损耗取值为0,未损耗取值为1)至少有一个解释变量与主回归方程的解释变量不同,因此,除了主回归方程里包括的解释变量,本文在样本选择方程中新增控制了地级市的固定效应。表4 Panel C报告了纠正样本损耗可能造成的偏误后的估计结果。可以发现,与基本模型的估计结果相比(表3),纠正样本损耗偏误后的估计系数大小和显著性均无明显变化。与此同时,所有模型的逆米尔斯比均不显著,即样本损耗并没有造成基本模型的估计结果产生偏误,基本模型的估计结果是稳健可信的。

最后,表3中被解释变量采用的是农业生产结构的广延边际定义,广延边际包括了农户在农业部门与非农业部门之间的转化,与广延边际相对应的是集约边际,即农户在农业部门内部不同生产结构之间的转化。表4 Panel D的结果显示,即使只考虑农业部门内部,农地确权对粮食作物从业农户比例仍具有显著负向影响,而对经济作物、畜牧业和渔业的从业农户比例仍具有显著正向影响。与表3的估计结果相对比,农地确权对粮食作物集约边际的影响(绝对值)小于广延边际的影响,但对经济作物、畜牧业、渔业集约边际的影响大于广延边际的影响,这表明农地确权所导致的退出农业生产部门的农户主要来源于种植粮食作物农户的减少。

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(三)影响机制

接下来,本文进一步考察农地确权影响农业生产结构的作用渠道。Besley etal.(2010)的理论研究表明,农地确权最直接的影响是确权可以通过强化地权稳定性和安全性而优化农户的土地和劳动力投入,比如,从种植短期农作物转向种植长期农作物,从土地依赖度高的农业生产活动转向土地依赖度低的农业生产活动,甚至转向非农业部门,进而改变农业生产结构。若这一作用渠道成立,那么,农地确权将对政策实施前农地产权稳定性或安全性较差的农户产生更大影响(Janvry et al.,2015)。为验证这一假设,本文参照以往研究,以农地调整度量地权稳定性和安全性(Jacoby et al.,2002;钟甫宁 等,2009)。囿于数据的可得性,本文将农地调整定义为村庄最近一次发生农地调整的时间距离调查访问时的年份间隔(2015减去最近一次农地调整年份),显然,间隔越久远,地权稳定性或安全性越好。进一步地,本文以年份间隔的中位数将样本划分为两组,样本中位数对应的年份为1998年,这恰好是第二轮土地承包开始的年份。

表5的结果显示,在第二轮土地承包之后仍有土地调整的村庄,农地确权显著降低了农户种植粮食作物的概率,并显著提高了农户种植经济作物、从事畜牧业以及不再从事农业生产的概率,这与基本模型的估计结果一致。然而,如果村庄在二轮土地承包之后没有再进行农地调整,农地确权可使农户种植粮食作物的概率降低7.8个百分点,比有农地调整情形下的估计系数低3.9个百分点(绝对值)。与此同时,农地确权对农户种植经济作物、从事畜牧业和不再从事农业生产的影响均不显著。这些发现表明,地权稳定性或安全性越差,确权所带来的农业生产结构调整效应越大,换句话讲,农地确权具有通过强化农地产权保护而促进农业生产结构重新优化调整的机制。

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(四)异质性分析分析

前文的研究发现,农地确权既促进了农户从种植粮食作物向种植经济作物、从事畜牧业和渔业调整,也促进了农户从种植粮食作物向非农业部门调整。那么,一个自然的问题便是,这些影响在不同地区是否有差异?对这一问题的回答有助于因地制宜、精准施策。从理论上讲,确权使得农户从种植粮食作物转向其它农业生产或非农业部门的本质是不同生产活动之间的比较收益,因此,不同地区各种生产活动之间的比较收益差异会导致农地确权具有差异化影响。一般来讲,平原地区土地流转市场发达、土地需求旺盛、土地租金更高,与此同时,非农就业机会也更多、非农业劳动工资水平更高,因此,平原地区农地确权可能会促使农户出租土地,进而参与非农业劳动市场。与平原地区相反,非平原地区土地流转市场不发达,非农就业机会相对更少,因此,非平原地区农地确权更可能会促进农户在农业部门内部不同产业之间转移。为检验上述理论假说,本文继续分析农地确权在平原和非平原地区之间的异质性。

表6报告了平原与非平原地区农地确权影响农业生产结构的异质性,其中,平原与非平原的划分来源于CHFS社区调查问卷中访员的观察。估计结果显示,在平原地区,农地确权使得种植粮食作物的农户比例下降了8.8个百分点,使得从事渔业的农户比例提高了1.9个百分点,并使退出农业生产的农户比例提高了6.5个百分点,均至少在5%的统计水平上显著,然而,农地确权对农户种植经济作物和从事畜牧业均无显著影响。与平原地区相比,在非平原地区,农地确权依然显著降低了种植粮食作物的农户比例,不同的是,农地确权并没有促进农户从事渔业,也没有使农户退出农业生产,反而提高了农户种植经济作物和从事畜牧业的可能性,这与非平原地区不适合渔业养殖,而适合种植经济作物和养殖鸡、牛、羊等牲畜有关。

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综上,无论是平原地区还是非平原地区,农地确权都会降低种植粮食作物的农户比例,但农户退出粮食作物生产后,在平原地区和非平原地区的流向各有不同。在平原地区,农地确权会促进农户从种植粮食作物转向渔业和非农业部门,且以转向非农业部门为主;而在非平原地区,退出粮食作物生产的农户则主要转向种植经济作物和从事畜牧业,且不会导致农户退出农业生产部门。

为进一步检验上述异质性影响的中介机制,即平原地区农地确权主要通过影响土地流转和非农业劳动参与而影响农业生产结构调整,而非平原地区则不具这样的影响机制。本文接着考察农地确权对中介变量——土地流转和非农业劳动参与的影响,并分析中介变量在确权所带来的政策效果中的中介效应。其中,土地流转分为农地出租和农地租入,均为哑变量,若农户有相应行为取值为1,否则取值为0。非农业劳动参与采用家庭中非农业劳动者比例来衡量,即家庭中非农业劳动者数量与家庭总人数的比值。

表7报告了平原地区农地确权影响农业生产结构的中介效应检验结果。可以发现,在平原地区,农地确权可使农户出租土地的概率显著提高5.2个百分点,使家庭中非农业劳动者比例显著提高4个百分点,但使农户租入土地的概率显著降低6.8个百分点,均至少在10%的统计水平上显著异于零。实际上,农地确权同时增加农户土地租出和减少农户土地租入并不矛盾,一个可能的解释是农地确权促进了农业规模化经营,从而使得土地向少部分农业生产能手集中。表7模型(4)进一步将农地出租、农地租入和家庭中非农业劳动者比例三个中介变量加入基础回归,结果显示,农地出租和家庭中非农业劳动者比例均显著降低了种植粮食作物的农户比例,而农地租入则显著提高了种植粮食作物的农户比例。与没加入中介变量的基础回归结果(表3模型(1))相比,农地确权这一核心变量不再显著,且估计系数大小也从-0.078变为-0.043。根据Baronet al.(1986)提出的验证中介效应的三个标准可知,在平原地区,土地流转和非农业劳动参与在农地确权降低种植粮食作物农户比例的影响渠道中具有完全的中介效应。

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表8报告的是非平原地区农地确权影响农业生产结构的中介效应检验结果。与平原地区相比,农地确权对三个中介变量的影响系数(绝对值)均变小且不再具有统计显著性。表8模型(4)的结果显示,加入中介变量后,农地出租和家庭中非农业劳动者比例两个中介变量显著负向影响农户种植粮食作物的比例,农地租入具有不显著的正向影响,但农地确权的显著性和系数大小与不加入中介变量时相比变化不大。根据中介效应判定方法可知,在非平原地区,土地流转和非农业劳动参与在农地确权降低种植粮食作物农户比例的影响渠道中不具有中介效应。

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综上所述,在平原地区,由于土地流转市场发达,非农就业机会多,农地确权会使农户增加土地出租、减少土地租入以及参与非农业劳动而退出粮食作物的生产,农户退出粮食作物生产后仅少部分转向渔业,绝大部分转向非农业生产部门,农户非农化倾向高。但在非平原地区,农地确权不会影响土地出租或租入,也会不使农户离开农业生产部门,农地确权会直接促进农户从种植粮食作物向种植经济作物和从事畜牧业调整。这些结果与平原地区和非平原地区所对应的最优生产活动是一致的。

 

结论与政策启示

 

基于中国家庭金融调查2013年和2015年面板数据,本文采用双重差分法识别了农地确权对农业生产结构的影响。主要研究结论如下:第一,农地确权促进了农业生产结构重新调整,具体来讲,农地确权使得农户种植粮食作物的概率显著降低了7.8个百分点,但使得农户种植经济作物和从事畜牧业的概率分别增加了6.5和3.9个百分点,并使农户退出农业生产部门的概率增加了3.7个百分点,确权提高了农户非农化倾向。第二,就影响机制而言,农地确权通过强化农地产权强度而促进了农业生产结构发生上述调整,其表现为农地确权之前的地权稳定性或安全性越差,确权所带来的农业生产结构调整效应越大。第三,不同地区各类经济活动的比较收益差异导致确权所带来的农业生产结构调整方向不同。研究结果表明,平原地区由于土地流转市场发达,非农就业机会多,出租土地或从事非农业劳动会带来更高的收入,因此,农地确权会使农户增加土地出租、减少土地租入并使农户退出粮食作物的生产而转向非农业生产部门,仅有少部分农户从种植粮食作物转向从事渔业生产。在非平原地区,农地确权则直接促进了农户从种植粮食作物向种植经济作物和从事畜牧业调整,而并不会使农户退出农业生产部门。

本文的研究结论具有如下启示。首先,农业生产结构是一个国家制定农业发展政策的参考依据,尤其是当前正在实施的农业供给侧结构性改革,理解农业生产结构会发生怎样的动态调整对于制定相关政策尤为重要。本文的研究结果表明,农业生产结构内生于农地产权制度,强化农地产权保护有助于重新优化配置农村土地和劳动力,进而促进农业生产结构调整,因此,未来应继续完善农地产权制度改革,以进一步激活农业、农村经济发展的活力,提高农户收入水平,逐步消除城乡之间以及农村内部之间人民对美好生活的向往与经济发展不平衡不充分的矛盾。其次,由于农地确权降低了种植粮食作物的农户比例,为防止农业生产过度非粮化,确保国家粮食安全,政府应进一步提高种粮补贴,提高种植粮食作物的比较收益。最后,农地确权后,平原地区和非平原地区应因地制宜、分类施策。平原地区应完善土地流转市场,建立统一的、标准化的土地流转平台,降低土地流转过程中的交易成本,推进农业生产规模化经营,并积极提供非农业劳动就业培训,促进退出农业生产部门的农户顺利再就业;非平原地区应积极为农户提供种植经济作物和从事畜牧业的技术指导,并为他们提供通畅的融资渠道,促进农业生产结构合理调整,培育特色农业产业,进而提高非平原地区农户收入水平。

 

 

*文章来源:财贸研究

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