分类：论文范文 发表时间：2021-06-01 10:03
摘要：基于“劳动力动态调查”的农户数据，采用最小二乘法（ＯＬＳ）、处理效应模型（ＴＥＭ）和倾向得分匹配法（ＰＳＭ）实证分析地权对农业种植结构的影响。研究表明：（１）相对于没有领到承包经营权证书的农户，有承包经营权证书农户其实际种植的耕地面积多约２２．５％，果树种植面积多１．８％，而菜地经营面积不存在显著差异。（２）无论是否粮食主产区或者大中城市郊区，农地产权安全性的改善会诱导一般农户增加耕地经营面积，但对于种植大户则更多表现为激励水果种植；此外，地权对非粮食主产区果树的种植激励效果要强于粮食主产区。（３）农地产权对农户种植结构的影响会因灌溉条件变化而不同。因此，在小农经营依旧普遍存在的情况下，农地确权能够提升农户务农的积极性，改善农业基础设施则能够有效诱导农业种植结构呈现“趋粮化”。
关键词：农地产权；农地确权；种植结构；粮食主产区
产权是重要的［１］，它能够强化经济主体的行为预期［２］，促进生产要素流动，从而提高经济绩效，被认为是经济发展的重要基石［３－４］。然而，发展中国家却普遍存在产权模糊的现象［５］，导致农民投资预期不足，损害农业生产要素的配置效率［６］。
一、文献回顾与逻辑框架
同西方土地私有制不同，我国农村土地所有权归村集体所有，农户凭借着其成员身份从集体获得土地承包经营权。特殊的农地产权结构也导致农户面临农地产权安全的问题：因为农地的所有权归村集体所有，农户不具有农地的剩余控制权，这使得农户可能面临来自因集体决策而导致的产权不安全问题，如基于公平原则的农地定时或者不定时调整［２１］。农地产权不安全被认为是影响我国农业经营效率的制度原因［２２－２３］。
二、数据来源与变量选择
１．数据来源
数据来自中山大学社会科学调查中心公布的２０１４年“劳动力动态调查”，劳动力动态调查（Ｃｈｉｎａｌａｂｏｒ－ｆｏｒｃｅｄｙｎａｍｉｃｓｕｒｖｅｙ，ＣＬＤＳ）采用多阶段、多层次、与劳动力规模成比例的概率抽样方法，通过对城市和农村的村居进行的入户调查，建立了以劳动力为调查对象的综合性数据库。该项目同时对劳动力所在社区的政治、经济、社会发展，对劳动力所在家庭的人口结构、家庭财产与收入、家庭消费、家庭捐赠、农村家庭生产和土地等众多议题开展了调查，该数据覆盖２９个省市，４０１个社区，１４２１４户家庭，其中城市家庭为６１８３户，农村家庭为８０３１户。基于研究需要，本文只使用农村样本。
２．变量选择
（１）因变量。为了分析农户家庭农业种植结构的变化，本文以农户实际经营各种作物的面积进行衡量，包括耕地面积，果园面积，菜地面积。与以往的部分研究单纯以是否种植粮食作物，或是否种植粮食作物（经济作物）的测度方式不同，本文从农户不同类型作物的实际种植面积进行衡量，重点观察农户在领到承包经营权证书之后是否增加以及增加何种类型作物的种植面积，并以此观察种植结构的变化。
（２）核心自变量。核心自变量为产权安全性，借鉴黄季焜等［３５］的研究，以是否持有承包经营权证书进行衡量，是＝１，否则＝０。
（３）其他控制变量方面。①非农经济发展情况。非农经济的发展会吸引部分农村劳动力进行非农就业，强化务农的劳动力约束，从而影响到农户的种植结构［１６］，以所在村庄是否有非农产业进行衡量。②村庄务农条件，村庄的务农条件一方面能够影响农户种植成本，农户一般选择和务农条件相匹配种植结构以降低务农成本，本文以村庄是否有统一提供灌溉设施和机耕服务进行刻画。③除此之外，参考仇童伟等［３６－３７］的做法，本文进一步控制家庭层面的变量，包括家庭收入，打工人数，妇女劳动力，５０岁以上人数，学生人数。④考虑到各个县域存在的差异可能会引起估计偏差，本文在每一个模型中都控制县级虚拟变量。变量的基本情况见表１。
三、实证结果及其分析
１．描述性证据
表２比较了是否拥有承包经营权证书在作物种植面积上的差异。从表２可以看出，拥有承包经营权证书农户的平均耕地种植面积为１０．３２９亩。没有承包经营权证书的农户耕地平均种植面积为４．０６０亩，两者相差６．２６９亩，且在１％的水平上显著。拥有承包经营权证书的农户果园种植面积平均为０．４５８亩，比没有领到承包经营权证书的农户多０．２５８亩，在５％的水平上显著。而菜地相差０．０７２亩，在１０％的水平上显著。可以发现，拥有承包经营权证书的农户各种作物的实际种植面积都显著高于尚未领到承包经营权证书的农户。
２．计量结果及其分析
本文构造如下模型计量分析：ｌｎ（１＋ｐｌａｎｔａｒｅａｉ）＝α１＋β２ｔｉｌｔｉｎｇｉ＋∑χＤｉ＋εｉ（１）式（１）中ｐｌａｎｔａｒｅａ指各种类型农地的实际种植面积，取自然对数是为了方便将承包经营权证书的影响效应转化为百分比。由于在个别类型的农地上，部分农户种植面积为０，所以进行加１处理。ｔｉｌｔｉｎｇ是本文的核心自变量，指承包经营权证书，已经领取承包权经营证书赋值为１，否则赋值为０；Ｄ是其他控制变量。回归结果见表３。
四、稳健性讨论
１．遗漏重要变量问题
逻辑上，承包经营权证书是由村集体发放给农户的，对于农户种植行为是外生变量。然而，由于本文问卷询问的是农户是否领到承包经营权证书，对于个体农户而言，是否领到证书可能不是完全外生的。也就是说，可能尚未控制一些影响农户是否领到证书的变量。如果这些变量同时又影响农户对种植结构选择，则可能会导致因为遗漏重要变量而引起估计偏差。基于此，本文进一步利用处理效用模型（ｔｒｅａｔｍｅｎｔｅｆｆｅｃｔｓｍｏｄｅｌ，ＴＥＭ）对可能存在的遗漏重要变量问题进行处理［３８－３９］。处理效应模型一个关键的地方是为处理变量（也就是本文的承包经营权证书）寻找工具变量。
２．基于倾向得分匹配法的估计
为了保证结论的严谨性，进一步使用倾向得分匹配法，同样在模型中考虑县虚拟变量，目的在于为获得承包经营权农户在同一个县内寻找相似的农户进行匹配。此外，由于部分县的农户全部已经获得承包经营权证书或者全部没有获得承包经营权证书，会导致部分样本在估计过程中被剔除，降低样本量，影响估计效率。故本文在另一个模型中不控制县虚拟变量而是加入省级虚拟变量进行估计。并同时使用近邻匹配法，核匹配法和卡尺匹配法三种方法进行匹配。最终的匹配结果见表８，可知，匹配后的结果和前文基本一致，本文的结论是稳健的。
五、结论与讨论
本文利用中山大学ＧＬＤＳ２０１４的农户数据进行实证分析表明：（１）农地产权安全性的提高，会显著激励农户增加耕地、果园的种植，但是对蔬菜种植不存在显著影响。通过回归系数相对大小发现，承包经营权证书对耕地种植的正向激励效果相对水果种植大。（２）无论是否粮食主产区或者城郊，农地产权安全性的提高都表现为耕地经营面积的增加，但仅能促进一般农户增加耕地种植面积，而对于种粮大户则表现为促进水果种植面积的增加。对于非粮食主产区，产权安全性对果树的种植激励效果要强于粮食主产区。（３）进一步将耕地区分为水田和旱地，可以发现，灌溉条件较差的情况下，农地产权安全性的提高，农户更偏好于增加旱地的种植面积；而随着灌溉条件的改善，农地产权安全性对水田的种植激励会变大。此外，灌溉条件的改善，农地产权对果园种植的激励效果也会降低。利用处理效应模型回归（ＴＥＭ）、倾向得分匹配法（ＰＳＭ）等方法检验发现本文的结论是稳健的。
本研究表明，农地产权安全性的提高不仅会影响农业生产要素的流动，还会进一步影响到农户的种植结构。这意味着，新一轮农地确权有利于扩大农业的经营规模，并且提高总体种植结构中粮食作物的种植比例，诱导种植结构的“趋粮化”，有利于保障粮食安全。农业基础设施可能是影响农业种植结构的一个重要变量，在新一轮农地确权继续推进的同时，需要重视农业基础设施的改善。
参考文献
［１］ＡＬＣＨＩＡＮＡ，ＤＥＭＳＥＴＺＨ．Ｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎ，ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｃｏｓｔｓ，ａｎｄｅｃｏｎｏｍｉｃｏｒｇａｎｉｚａｔｉｏｎ［Ｊ］．ＩＥＥＥｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇｍａｎａｇｅｍｅｎｔｒｅ－ｖｉｅｗ，２００７，３（２）：２１－４１．
［２］ＦＵＲＵＢＯＴＮＥＧ，ＰＥＪＯＶＩＣＳ．Ｐｒｏｐｅｒｔｙｒｉｇｈｔｓａｎｄｅｃｏｎｏｍｉｃｔｈｅｏｒｙ：ａｓｕｒｖｅｙｏｆｒｅｃｅｎｔｌｉｔｅｒａｔｕｒｅ［Ｊ］．Ｊｏｕｒｎａｌｏｆｅｃｏｎｏｍｉｃｌｉｔｅｒａ－ｔｕｒｅ，１９７２，１０（４）：１１３７－１１６２．
［３］ＡＣＥＭＯＧＬＵＤ，ＪＯＨＮＳＯＮＳ，ＲＯＢＩＮＳＯＮＪＡ．Ｔｈｅｃｏｌｏｎｉａｌｏｒｉｇｉｎｓｏｆｃｏｍｐａｒａｔｉｖｅｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ：ａｎｅｍｐｉｒｉｃａｌｉｎｖｅｓｔｉｇａｔｉｏｎ［Ｊ］．Ａｍｅｒｉｃａｎｅｃｏｎｏｍｉｃｒｅｖｉｅｗ，２００１，９１（５）：１３６９－１４０１
洪炜杰，罗必良
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