張歆雨 王韻秋
[摘要]本文根據(jù)山東省聊城市茌平區(qū)的實地調(diào)研取得的問卷數(shù)據(jù),基于多元線性回歸模型探究土地轉(zhuǎn)入對農(nóng)戶家庭收入的影響,并將分位數(shù)回歸模型用于估計農(nóng)戶轉(zhuǎn)入土地的規(guī)模對不同收入水平農(nóng)戶的影響,通過比較系數(shù)驗證收入分配效應(yīng)。最后基于促進(jìn)農(nóng)民增收的角度,提出促進(jìn)土地流轉(zhuǎn)并支持合作社發(fā)展的相關(guān)建議。
[關(guān)鍵詞]土地流入;收入分配;分位數(shù)回歸
中圖分類號:F301.2;323.8 文獻(xiàn)標(biāo)識碼:A DOI:10.16465/j.gste.cn431252ts.202006
社會的不斷進(jìn)步使得人們意識到家庭聯(lián)產(chǎn)承包責(zé)任制已經(jīng)不能適應(yīng)我國現(xiàn)今的農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化要求,一部分農(nóng)戶逐漸脫離土地,尋求其他就業(yè)機會。2008年我國首次提出允許農(nóng)民以轉(zhuǎn)包、出租、互換、轉(zhuǎn)讓、股份合作等形式流轉(zhuǎn)土地承包經(jīng)營權(quán)[1],通過土地流轉(zhuǎn)來促進(jìn)農(nóng)村土地資源的優(yōu)化配置[2]。經(jīng)濟較發(fā)達(dá)地區(qū)由于快速城鎮(zhèn)化的契機,大規(guī)模的土地流轉(zhuǎn)較為普遍,合作社的數(shù)量呈現(xiàn)指數(shù)型增長并取得了良好的經(jīng)濟收益;而土地流轉(zhuǎn)在經(jīng)濟較不發(fā)達(dá)的地區(qū)仍處于無組織的自發(fā)狀態(tài),土地相比而言更多地流向了農(nóng)戶、種糧大戶和家庭農(nóng)場,農(nóng)戶在增加了務(wù)農(nóng)收入的同時也放棄了一定的務(wù)工機會,同時不同農(nóng)戶的增收程度也有所差別。因此有必要對土地流轉(zhuǎn)的增收效應(yīng)和收入分配效應(yīng)進(jìn)行深入研究。
1 文獻(xiàn)綜述
在土地流轉(zhuǎn)的收入效應(yīng)方面:吳世德[3]基于雙重差分模型證明土地流轉(zhuǎn)對于轉(zhuǎn)出戶和轉(zhuǎn)入戶家庭的收入均有增加效應(yīng)。冒佩華等[4]通過平均處理效應(yīng)和受處理的平均處理效應(yīng)分析并證明土地流轉(zhuǎn)能顯著提高農(nóng)戶家庭的收入水平。龔曉紅[5]根據(jù)多元線性回歸模型證明只有適度的土地流轉(zhuǎn)才會促進(jìn)農(nóng)戶收入的增加。劉遠(yuǎn)風(fēng)[6]通過對比回歸分析和傾向得分匹配分析證明,土地流轉(zhuǎn)的增收作用是得益于土地財產(chǎn)實現(xiàn)機制及勞動分工優(yōu)化機制。秦山平等[7]通過皮爾遜系數(shù)等方法證明了農(nóng)戶的農(nóng)業(yè)收入基本不影響土地流轉(zhuǎn)的決策,而土地流轉(zhuǎn)卻顯著地促進(jìn)農(nóng)戶的增收。
在土地流轉(zhuǎn)的收入分配效應(yīng)方面:許彩華等[8]通過PSM模型和基尼系數(shù),綜合分析出土地流轉(zhuǎn)提高了農(nóng)民的總體收入水平,同時測算得出土地流轉(zhuǎn)加劇了農(nóng)戶內(nèi)部收入的差距。韓菡等[9]以Tobit模型和收入分配基尼系數(shù)指出在經(jīng)濟發(fā)達(dá)地區(qū),土地更可能流轉(zhuǎn)到高收入農(nóng)戶手中進(jìn)而擴大收入差距。李成明等[10]利用貝葉斯估計方法和PSM匹配法檢驗顯示,農(nóng)地流轉(zhuǎn)顯著提高了農(nóng)戶的收入并擴大了農(nóng)村收入差距。郭君平等[11]采用分位數(shù)回歸模型證明農(nóng)地轉(zhuǎn)入促進(jìn)了農(nóng)戶增收,具有縮小收入差距的作用。
通過梳理以上文獻(xiàn)可知,學(xué)術(shù)界對于農(nóng)村土地流轉(zhuǎn)的收入效應(yīng)、收入分配效應(yīng)進(jìn)行了諸多探討。在流轉(zhuǎn)的增收效應(yīng)方面,土地流入戶通過增加適度規(guī)模的土地面積實現(xiàn)了增收,流出戶通過流轉(zhuǎn)土地獲得了穩(wěn)定的租金及可觀的非農(nóng)就業(yè)收入。但值得注意的是,出租農(nóng)田獲得的租金在流出后的總收入中占比較低,農(nóng)戶經(jīng)濟地位的上升與出租土地不存在相關(guān)性或相關(guān)性很少[12]。因此,土地流入戶與流出戶的增收機制并不相同,應(yīng)當(dāng)分開討論。在收入分配效應(yīng)方面多采用比較流轉(zhuǎn)前后的基尼系數(shù),得出流轉(zhuǎn)過后收入差距的結(jié)果,不能很好地突出轉(zhuǎn)入規(guī)模所帶來的邊際影響;加之我國各地經(jīng)濟發(fā)展并不相同,采取宏觀的研究方法并不能準(zhǔn)確地體現(xiàn)中小城市土地流轉(zhuǎn)的收入效益。因此,本文以山東省聊城市茌平區(qū)種糧大戶和家庭農(nóng)場等土地流入方的農(nóng)戶家庭總收入為研究對象,選用多元線性回歸模型和分位數(shù)回歸模型探究土地流入戶的收入效應(yīng)及收入分配效應(yīng),以期為茌平區(qū)等類似經(jīng)濟欠發(fā)達(dá)地區(qū)的土地流轉(zhuǎn)政策的完善提供現(xiàn)實依據(jù)。
2 理論分析
我國東部地區(qū)經(jīng)濟的迅速發(fā)展帶動了農(nóng)村勞動力逐漸向非農(nóng)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移,剩余的土地流入市場得以重新分配。當(dāng)放棄土地的機會成本小于職業(yè)轉(zhuǎn)變帶來的預(yù)期收入,農(nóng)民會選擇出讓土地。農(nóng)戶轉(zhuǎn)入土地,一方面增加了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中土地要素的投入,另一方面通過實現(xiàn)農(nóng)業(yè)集約化經(jīng)營增加了單位收益。土地經(jīng)營規(guī)模在一定程度上決定了農(nóng)戶的收入。
相比于合作社的經(jīng)營模式,種糧大戶和家庭農(nóng)場由于缺乏必要的技術(shù)支撐及產(chǎn)品銷售平臺,因此轉(zhuǎn)來的土地多用來種植糧食作物,而不是選擇單位經(jīng)濟價值更高的大棚、養(yǎng)殖等經(jīng)營類型。加之從全區(qū)域而言,人均務(wù)工收入要明顯高于人均務(wù)農(nóng)收入,農(nóng)戶為了經(jīng)營土地,所放棄的機會成本過高,與為了充分利用剩余勞動力而增加一定種植面積的小農(nóng)戶相比,擴大土地規(guī)模對于大戶而言帶來的增收效果或許并不理想。
基于以上分析,本文提出兩點假說。
假說1:轉(zhuǎn)入土地提高了農(nóng)戶的總體收入水平。
假說2:土地流入對于資源稟賦較高的大農(nóng)戶而言發(fā)揮的效益有限,可能會導(dǎo)致農(nóng)戶間的收入差距縮小。
3 數(shù)據(jù)來源與模型設(shè)定
3.1 調(diào)查方法與數(shù)據(jù)來源
基于數(shù)據(jù)的可獲得性及統(tǒng)計的有效性考慮,依次進(jìn)行村莊調(diào)查和農(nóng)戶調(diào)查。在對村干部或村會計進(jìn)行采訪的基礎(chǔ)上進(jìn)行農(nóng)戶調(diào)查,對種植大戶、家庭農(nóng)場等承包方采取基于問卷調(diào)查形式的入戶調(diào)查,內(nèi)容主要包括農(nóng)戶家庭人口組成、收入結(jié)構(gòu)、經(jīng)濟狀況、土地承包情況、流轉(zhuǎn)規(guī)模等。調(diào)研地區(qū)為山東省聊城市茌平區(qū),總面積為1 003.36km2,轄10個鎮(zhèn)和1個鄉(xiāng),980個自然村。目前全區(qū)內(nèi)已經(jīng)有16.9%(0.98hm2)的耕地參與了土地流轉(zhuǎn)。調(diào)研組調(diào)研時間為2019年2月,調(diào)查內(nèi)容為農(nóng)戶的土地流轉(zhuǎn)和2018年的家庭收入狀況。在具體調(diào)查過程中依據(jù)分層隨機抽樣的原則,從11個鄉(xiāng)(鎮(zhèn))中隨機選取4個鄉(xiāng)鎮(zhèn),進(jìn)而選取19個行政村,在村內(nèi)隨機走訪130余人,剔除問題問卷18份后,回收有效問卷113份,并對數(shù)據(jù)進(jìn)行初步分析。
3.2 研究方法與模型設(shè)定
由于通常農(nóng)戶收入的對數(shù)符合正態(tài)分布,因此在C-D生產(chǎn)函數(shù)模型的基礎(chǔ)上,依據(jù)韋惠蘭等[13]的研究成果,建立收入效應(yīng)和收入分配效應(yīng)的半對數(shù)收入回歸模型,分別如下:
Inmoney=β0+β1 landin+Σαi OV+ε ? ? ? ? ? ?(1)
線性回歸模型是一種基于最小二乘法的均值回歸,體現(xiàn)的是自變量對因變量條件期望的影響,故可用于探究土地轉(zhuǎn)入規(guī)模對農(nóng)戶家庭人均收入的整體影響,分析土地流入的收入效應(yīng)。
模型(1)中,lnmoney為農(nóng)戶年純收入的對數(shù);β0為常數(shù)項;土地流入規(guī)模landin為核心自變量;OV是結(jié)合其他學(xué)者的研究最終選取的其他控制變量,包括laborate,workrate,age,techrate,prearea(見表1);β1、αi分別為核心自變量和控制變量的系數(shù);ε為隨機擾動項。
Quantθ [lnmoney|X]=β0,θ+β1,θ landin
+Σαi,θ OV+εθ ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?(2)
分位數(shù)回歸法用多個分位函數(shù)估計總體模型,從而起到對普通最小二乘法的擴展作用。因分位數(shù)可以更為詳細(xì)地刻畫回歸的條件分布形態(tài),故適用于探究土地轉(zhuǎn)入規(guī)模對不同收入層次農(nóng)戶的邊際影響,分析土地流轉(zhuǎn)的收入分配效應(yīng)。
模型(2)中,Quantθ[lnmoney|X]代指農(nóng)戶在θ(0<θ<1)分位點上,農(nóng)戶年純收入的對數(shù);β0為在θ分位點上的常數(shù)項;土地流入規(guī)模landin為核心自變量;OV為其他控制變量,變量設(shè)定同模型(1);β1、αi分別為對核心自變量和控制變量在θ分位點上進(jìn)行參數(shù)估計求得的系數(shù);ε為在θ分位數(shù)上隨機擾動項。
具體變量描述及統(tǒng)計性分析見表1。
4 實證過程與結(jié)果分析
4.1 樣本特征描述
數(shù)據(jù)初步分析顯示被訪戶主年齡多為30~50歲,受訪者大部分受教育程度不高???cè)丝跀?shù)為3或4人的家庭居多,家庭成員中務(wù)工人數(shù)在1人及以下的占77.68%,大部分家庭仍以務(wù)農(nóng)為主。務(wù)工收入占總收入中的比例在10%以下的為44.14%,主要原因是農(nóng)村的中老年男性勞動力多在農(nóng)閑時才會外出務(wù)工,因此務(wù)工收入不能完全代替務(wù)農(nóng)收入成為總收入的支柱。具體情況見表2。
土地流入情況還處于低水平初級階段,多是村民通過村集體自發(fā)進(jìn)行,面積多集中于0.67hm2以下(56.25%),主要原因是國家取消了農(nóng)業(yè)稅后,種地的收益有了較大提高,在沒有其他可靠的就業(yè)機會的前提下,適當(dāng)擴大種植面積便成為不二之選。有的農(nóng)戶是為了防止親朋的土地撂荒而轉(zhuǎn)入土地來耕種[14],這一部分農(nóng)戶流入的面積相對較小。少數(shù)農(nóng)戶可以通過流入較大規(guī)模的土地(多為0.67hm2以上)實現(xiàn)經(jīng)濟作物種植和養(yǎng)殖等非糧食作物種植模式,以實現(xiàn)較好的經(jīng)濟收益。具體情況見表3。對樣本的簡單描述不能檢驗內(nèi)部的潛在規(guī)律,需要借助模型予以佐證。
4.2 多元線性回歸結(jié)果分析
在state軟件中對多元回歸模型的參數(shù)進(jìn)行估計并對結(jié)果的平穩(wěn)性進(jìn)行檢驗,由于數(shù)據(jù)存在異方差,故在回歸時使用穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤,從而使顯著性結(jié)果更加穩(wěn)健,列舉的標(biāo)準(zhǔn)誤為穩(wěn)健性標(biāo)準(zhǔn)誤(見表4)。從調(diào)整后的R2看出模型擬合效果較好,F(xiàn)值、P值分別為19.82、0.000 0,能有效證明土地流入的收入效應(yīng)。
核心變量土地轉(zhuǎn)入規(guī)模的系數(shù)為正,表明多轉(zhuǎn)入1hm2的土地,總收入增加17.6%,證明了假設(shè)1,轉(zhuǎn)入土地有效地提高了農(nóng)戶的總收入水平??刂谱兞繎糁髂挲g對農(nóng)戶收入是負(fù)面影響,其余控制變量為正向影響且在不同水平上通過了顯著性檢驗,具有較強的說服性,有利于在不同分位點上開展深入研究。
4.3 分位數(shù)回歸結(jié)果分析
在state軟件中對分位數(shù)回歸模型的參數(shù)進(jìn)行估計并對結(jié)果的平穩(wěn)性進(jìn)行檢驗,選取農(nóng)戶家庭總收入的0.1、0.3、0.5、0.7、0.9個分位點進(jìn)行分位數(shù)回歸,依次考察各要素對低收入的農(nóng)戶、較低收入的農(nóng)戶、中等收入的農(nóng)戶、較高收入的農(nóng)戶和高收入的農(nóng)戶家庭收入邊際影響的變化情況,進(jìn)而依據(jù)高夢滔等[15]的研究成果(土地轉(zhuǎn)入對于低收入農(nóng)戶的影響大于較高收入的農(nóng)戶則意味著縮小收入差距,反之則是擴大收入差距)探究土地流入的收入分配效應(yīng)。為削弱分位數(shù)回歸模型誤差項的未知干擾,表2中列舉的標(biāo)準(zhǔn)誤是用bootstrap技術(shù)得到的自助標(biāo)準(zhǔn)誤。
結(jié)果顯示,核心變量農(nóng)地轉(zhuǎn)入規(guī)模除在0.1、0.3、0.5、0.7分位點均通過顯著性檢驗,且顯著性較高。系數(shù)隨著分位數(shù)由小到大而逐漸降低的規(guī)律表明了農(nóng)地轉(zhuǎn)入規(guī)模會縮小轉(zhuǎn)入戶之間的收入差距,用state軟件畫出的土地流入規(guī)模系數(shù)隨分位數(shù)的變化情況圖(見圖1)直觀地展示了系數(shù)遞減的趨勢,證明了假說2。根據(jù)實際調(diào)研情況分析,主要原因是農(nóng)戶更多地選擇了保守經(jīng)營,將流轉(zhuǎn)來的土地種植糧食作物除外,種植技術(shù)和農(nóng)產(chǎn)品銷售平臺的缺失也是土地流轉(zhuǎn)未能充分發(fā)揮增收效應(yīng)的原因。總的來說,增大種植面積對于收入較低的農(nóng)戶而言,能有效提高他們的收入,可以起到很好的扶貧作用,但是對于高收入水平的農(nóng)戶而言,擴大種植規(guī)模所能起到的增收效果并未達(dá)到預(yù)期。
控制變量中,務(wù)工人數(shù)占比在各分位數(shù)點均具有較高的顯著性且系數(shù)為正,可見城鎮(zhèn)化帶來的務(wù)工非農(nóng)就業(yè)機會具有顯著的增收效果,這一點符合我國當(dāng)前的社會情況。戶主年齡除了高收入組未通過檢驗,其余均為負(fù)向影響。其余變量在各分位點的顯著性程度不高,且非研究重點,因此本文不對其進(jìn)行深入的探討。
5 結(jié)論與建議
本文基于山東省聊城市茌平區(qū)的實地調(diào)研數(shù)據(jù),探究轉(zhuǎn)入土地的收入影響效應(yīng)和收入分配效應(yīng),得出了以下結(jié)論。
(1)轉(zhuǎn)入土地顯著地提高了農(nóng)戶的總體收入水平,因此應(yīng)當(dāng)有序推動土地流轉(zhuǎn)。但目前土地流轉(zhuǎn)尚存在問題:轉(zhuǎn)出與轉(zhuǎn)入信息不對稱,轉(zhuǎn)出戶難以尋找流轉(zhuǎn)下方,而轉(zhuǎn)入方苦于一家一戶地談判;流轉(zhuǎn)合同簽訂的日期較短且租金往往多年不變,不利于農(nóng)戶擴大對土地的投資進(jìn)而獲取更高收益;土地流入方缺少對其農(nóng)業(yè)經(jīng)營能力的評估,盲目擴大規(guī)模面臨較大的經(jīng)營風(fēng)險。為了有效推動土地流轉(zhuǎn),鄉(xiāng)鎮(zhèn)級相關(guān)部門應(yīng)當(dāng)提供專業(yè)的信息匯總及農(nóng)戶對接的流轉(zhuǎn)服務(wù)組織,完善流轉(zhuǎn)機制。在財政方面加大財政支出,使得到城市從事第二產(chǎn)業(yè)和第三產(chǎn)業(yè)并穩(wěn)定下來的農(nóng)戶享有當(dāng)?shù)鼐用竦幕颈U戏?wù)。同時,為參與土地流轉(zhuǎn)的農(nóng)戶提供貸款資金支持,大幅度提高金融服務(wù)的可得性。
(2)土地轉(zhuǎn)入對低收入組農(nóng)戶的扶貧效果良好,有效地縮小了轉(zhuǎn)入戶之間的收入差距。但土地轉(zhuǎn)入對于高收入水平的農(nóng)戶而言發(fā)展?jié)摿Σ蛔?,原因是種糧大戶和家庭農(nóng)場的經(jīng)營模式缺少農(nóng)業(yè)技術(shù)支持與可靠的銷售平臺。而合作社不僅通過減少采購物資過程中的信息不對稱降低了生產(chǎn)成本,還為技術(shù)培訓(xùn)和技術(shù)示范活動的定期舉辦提供了平臺。農(nóng)業(yè)科學(xué)技術(shù)的推廣有效地增加了農(nóng)民收入,因此應(yīng)該加強農(nóng)民的合作意識,推動農(nóng)戶紛紛加入合作社。就本區(qū)域而言,有必要加快建立“合作社+家庭農(nóng)場+農(nóng)戶”的經(jīng)營模系,打造具有鄉(xiāng)村特色的高質(zhì)量農(nóng)產(chǎn)品品牌。
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Impact of Land Transfer Scale on Farmers' Income Gap
Zhang Xinyu,Wang Yunqiu
(School of Land Science and Technology,China University of Geosciences(Beijing), Beijing 100083)
Abstract:According to the questionnaire data obtained from field survey in Chiping District,Liaocheng City, Shandong Province,the impact of land transfer on farmer household income was investigated based on a multiple linear regression model,and a quantile regression model was used to estimate the scale of farmer transfer land The effect of income level on rural households is verified by comparing coefficients.The results show that the transfer of land can significantly increase farmers' income,but as the income level increases,the marginal benefit of land transfer gradually decreases,which leads to a reduction in the income gap between transfers.Finally, from the perspective of promoting farmers' income increase,relevant suggestions are proposed to promote land transfer and support the development of cooperatives.
Key Words:land inflow,income distribution,quantile regression