农地征收、农地流转与农民人均收入——基于空间滞后模型估计

钟国辉

(中共江西省委党校 公共管理学教研部，江西 南昌 330003)



农地征收、农地流转与农民人均收入
——基于空间滞后模型估计

钟国辉

(中共江西省委党校 公共管理学教研部，江西 南昌 330003)

通过考虑空间溢出性，构建固定效应空间滞后模型，并利用2009—2014年省级面板数据研究农地征收、农地流转对农民人均收入的影响。研究发现:农地征收面积每提高1%，农民人均收入将会降低0.039%，表明农地征收会降低农民人均收入；农地流转面积每提高1%，农民人均收入将会提高0.011%，表明农地流转有利于农民收入的提高。因此农地在征收过程中，应提高土地补偿费及农民就业能力，保障农民利益不受损，同时积极稳妥推进农地有序流转，形成规模经营。

农民人均收入；农地征收；农地流转；空间滞后模型

三农问题的核心是农民收入问题[1]，而农村土地制度是解决三农问题的关键所在[2]。农地征收、农地流转作为农村土地问题中重要的两个方面，研究农地征收、农地流转对农民收入的影响就具有一定的现实指导意义。镇玲等认为土地被征收之后，不一定会减少农户总收入[3]。沈立威认为土地征收对收入的影响因人而异，同意征地的农民，对其收入的影响为正，而不同意征地的农民，对其收入的影响为负[4]。邵绘春研究发现，农村土地征收后，近郊农民的家庭经济收入普遍下降，农民对征地后的生活状况满意程度评价也明显下降[5]，导致农民失地后生活水平普遍呈下降趋势[6]。李中，王象永等认为农村土地流转对农民收入增长存在显著影响[7-8]，而许恒周等则认为，在早期土地流转对农民收入影响较弱[9]。

不同学者研究农地征收、农地流转对农民收入的影响出现差异，主要是由两方面原因造成：①研究区域的不同，不同区域的研究结果不具有一般代表性，导致研究结果存在一定的差异，因此本文将采用全国的数据进行研究；②研究方法的原因，在定量研究农地征收、农地流转对农民收入影响的过程中均没有考虑到空间溢出性，Pan Wenqing研究发现，中国的空间集聚特征越来越明显，空间溢出效应是中国地区经济发展不可忽视的重要影响因素[10]。由于已有在农地征收、农地流转对农民人均收入影响的相关研究中，没有考虑到相邻区域的空间溢出效应，因此，本文将通过考虑空间溢出性，构建固定效应空间滞后模型，以省级面板数据为研究样本，研究农地征收、农地流转对农民人均收入的影响。

1 理论分析

农地征收，农地被征收之后，农民将会获得土地补偿费、安置费和青苗及地上附着物等相关补偿费用，短时期内，农地征收会提高农民收入，但农地征收补偿一般是一次性补偿，一旦农地征收结束，并不会对农民进行补偿，因此长期来看，农民一旦失去土地，将可能永久失去土地所带来的收益。为稳定农民收益不受损，部分地区采取通过将一部分土地征收费用用来给农民缴社保，以保障农民未来的长期收益，但这会减少农民在征地时的土地补偿费用。在2003年之后，随着几千年的农业税在全国取消，农民种地还会获得各项补贴，农地被征收之后，农民的上述收益也将随之消失。但一般而言，在政府帮助以及农民致富的自身需求下，农民会将劳动力转移到城镇，从而获得工资性收入。因此，农地征收一般在短期内会快速提高农民收入，但这种收入提高是一次性的，一旦农民失去土地，将会导致农民永久失去土地带来的收入，如果农民未来没有找到好工作或者后期各项收入降低，又会影响农民的长期收入。因此从定性的角度，并不能确定农地征收对农民收入会产生正的或负的影响。

农地流转，在我国，农地分为耕地、园地、林地、草地以及其他农用地，而农地流转的类型包含转包、合作、转让、互换入股以及租赁。随着我国经济的发展，农民对新生活的向往也愈加强烈，一般而言，农民在农村的劳动力边际收益会低于其在城市工作的劳动力边际收益，因此越来越多的农村劳动力将向城镇转移。但在农村劳动力转移的过程中，农村土地又面临谁去耕种的问题，因此从劳动力转移的角度看，农民虽然可以因在城镇工作而获得收入，但也会在一定程度上减少农业收入获取。从理性经济人的角度看，既然农民选择外出工作，那么农民在外工作的收入一般会高于其在农村务农的收入。另一方面，传统上我国农地耕种主要是小农生产，规模经营相对较低，农业现代化水平较弱，因此从农业规模经营的角度看，农地流转将有利于农业生产技术水平的提高，有助于农业经营规模发展，农地流转之后，农民不仅可以获得一定租金或分红，同时通过再就业又可以再次获得一定收入。因此本文假设农地流转将有利于农民人均收入的提高。

2 研究方法

本文将通过构建计量模型定量研究农地征收、农地流转对农民人均收入的影响。传统的计量模型是不考虑空间溢出性的，它假定的是各观测值之间是独立的，但在实际生活中，尤其是空间数据，在各区域之间，各观测数据并非是毫无影响、完全独立，因此利用传统的回归模型进行定量研究，其结果将是有偏差、不准确的。而空间计量模型是承认各观测之间是有影响的，个体之间也并非完全独立，区域之间存在空间相关性。因此，本文将利用空间计量模型进行实证研究。在空间计量模型中，体现空间相关性主要有两类模型：①空间误差模型(SEM)，空间误差模型是反映一区域的相邻区域的因变量的误差冲击，对该区域因变量的影响；②空间滞后模型(SAR)，空间滞后模型是研究相邻区域之间是否存在扩散现象，即空间溢出效应。因此，两类模型的空间相关性分别体现在误差项和因变量的滞后项。而Fingleton等研究表明，相邻区域之间的空间溢出性主要来源于所投入的生产要素的外部性，或者是生产技术水平的对外扩散，对因变量的误差冲击所产生的作用相对较小[11]。因此，本文采用空间滞后模型研究农地征收、农地流转对农民人均收入的影响。

面板数据相对于截面数据与时间数据而言，包含了更多样本信息，提高了模型估计和检验的自由度，有利于反映我国经济的结构特征，因此本文采用面板数据模型进行估计，同时，本文的样本为我国大陆的31个省、市、区，为整个母体。因此本文构建固定效应空间滞后模型进行估计。

(1)

式中：因变量为农民人均收入R，自变量为农地征收面积M，农地流转面积F，控制变量为X；β1,β2、γ分别为农地征收、农地流转的弹性系数和控制变量系数；αi，δt分别表示地区固定效应与时间固定效应；ρ为空间滞后项系数，表示农民人均收入的空间溢出效应，指相邻省份农民人均收入提高1%，则该省份农民人均收入提高ρ%；W为空间权重，空间权重是空间计量经济学的一项重要内容，是与相邻省份被解释变量相联系的矩阵，属于外生信息，n×n维的空间权重可表示为：

(2)

本文采用二进制邻近空间权重作为固定效应空间滞后模型的空间权重，即相邻省份空间权重为1，不相邻为0，二进制邻近空间权重：

(3)

3 实证研究

3.1 指标选取

因变量：农民人均收入，农民人均收入数据来源于《中国统计年鉴》，考虑到数据的合理性及可比性，本文利用农村居民消费价格指数将农民人均收入折现到基期年(本文研究范围为2009—2014年，2009年为基期年)，农村居民消费价格指数来源于《中国统计年鉴》。

自变量：农地征收，农地征收面积来自于《中国国土资源统计年鉴》。农地流转，农地流转面积的数据来源于土流网。

控制变量：关于农民人均收入，并非只受到农地征收与农地流转的影响，还会受到其他因素的影响，为防止偏差，本文将选取其他指标作为控制变量。①农民人均收入的高低，将会受到来自于农业收益的影响，因此本文首先采取第一产业增加值作为控制变量，第一产业增加值数据来源于《中国统计年鉴》，并利用农村居民消费价格指数将第一产业增加值折现到基期年；②任何行业的经济发展，都离不开资本的投入，农村发展、农民收入提高，也离不开对农村基础设施等的资本投入，因此本文利用第一产业固定资产投资作为控制变量，第一产业固定资产投资数据来源于《中国统计年鉴》，并利用固定资产投资价格指数将第一产业固定资产投资折现到基期年，固定资产投资价格指数来源于《中国统计年鉴》；③一般而言，一区域的技术水平越高，越有利于该区域发展，对于农村发展、农民收入亦是如此，一区域技术越高，将有利于该区域农民人均收入提高，因此，本文采用国内三种专利申请授权数反映某省份技术水平，国内三种专利申请授权数据来源于《中国统计年鉴》；④农民身体越健康，越有利于工作，而医疗保障的高低将会直接影响到某区域农民身体健康，因此本文采用每千农业人口乡镇卫生院床位数反映某省份的农村医疗保障情况，每千农业人口乡镇卫生院床位数来源于《中国统计年鉴》。同时，为研究方便以及依据数据特征，本文在模型回归过程中对第一产业增加值、第一产业固定资产投资和国内三种专利申请授权数分别取自然对数。

3.2 固定效应空间滞后模型估计

最小二乘法来不适合在空间计量经济模型中使用，因为OLS估计法将导致模型估计结果有偏，并且非一致，因此在空间计量模型中一般采用最大似然法估计(ML)[12]。但在空间计量模型中，ML一般不在面板数据回归中使用[13]，而如需使用ML方法，就必须利用蒙特卡罗的方法来近似对数似然函数中雅克比行列式的自然对数[14]。模型估计结果见表1，双向固定效应系指同时固定时间和地区。

表1 固定效应空间滞后模型估计结果

注：*表示在10%的显著性水平上显著；**表示在5%的显著性水平上显著；***表示在1%的显著性水平上显著，小括号中的数据为T统计量。

从空间滞后模型估计结果可知，时间固定效应、地区固定效应和双向固定效应的模型估计均表明农用地征收对农民人均收入具有负作用，但农地流转对农民人均收入具有积极作用。从RobustLM-lag、LM-lag和Moran指数的空间相关性检验可知，农民人均收入存在空间溢出性，回归模型有必要考虑空间相关性，也反映传统回归模型的估计结果是不准确的，同时从RobustLM-lag和LM-lag显著性情况也表明空间滞后模型选取的准确性。从空间滞后项系数可知，模型均在1%的水平下显著，农民人均收入是存在正的空间溢出性，一省份的农民收入会对相邻省份产生积极作用。评价模型优劣的另一项指标就是拟合优度，在传统模型中一般采用R2来衡量模型拟合情况，但传统R2不适合在空间计量模型中使用，而一般使用Corr2表示拟合优度，即拟合值与实际值的相关系数的平方[15]。从模型的拟合优度来看，时间固定效应模型与地区固定效应模型分别达到0.802和0.981，但双向固定效应的拟合优度仅为0.248，拟合优度较低，自变量对因变量的解释程度较差，因此，双向固定效应空间滞后模型不适合对本文进行解释。

从农用地征收面积和农地流转的弹性系数可知，地区固定效应模型中系数估计结果均不显著，因此，本文利用时间固定效应空间滞后模型的估计结果进行解释。从回归结果可知，一省份的相邻省份的农民人均收入提高1%，则该省份的农民人均收入将提高0.595%，表明我国农民人均收入存在较强的空间溢出性，相邻省份之间应加强农业人口流动，促进相邻省份之间农民的学习和交流，对农民人均收入提高将会起到积极作用。农用地征收面积提高1%，农民人均收入将会降低0.039%，表明征收农地，并不会提高农民收入，反而会降低农民收入，可能是由以下几方面造成：①补偿过低，农地非农化的的过程中，土地所有权性质发生改变，虽然土地价格发生巨大改变，但对农民的补偿依据主要是按照年均农业收入的倍数进行补偿，即使2015中央一号文件对农地征收补偿数额作出了新的规定，当相对于土地增值后的价格，补偿依然较低；②失地农民并没有获得更好工作，失地农民为了生计，就必然需重新寻找工作，但以农民所具有的学历、知识想在城市获得一份不错工作并非易事，尤其是农村的老、弱、妇，重新寻找工作更难；③土地减少，造成农业收入降低。农用地流转面积每提高1%，农民人均收入将会提高0.011%，这也验证了本文的假设，农地流转有利于农民收入的提高。

从控制变量来看，第一产业增加值每增加1%，农民人均收入将增加0.141%，即第一产业增加的提高对农民收入将产生正影响。第一产业固定资产投资每增加1%，农民人均收入将增加0.032%，表明目前在农村，加大固定资产投资，对农民收入提高有积极作用。国内三种专利申请授权数每增加1%，农民人均收入将增加0.165%，专利申请授权数增加，反映区域的科学技术水平较高，表明科学技术的进步，能够促进农民收入的增加。每千农业人口乡镇卫生院床位增加1张，农民人均收入将增加0.009%，乡镇卫生院床位数增加，表明该区域对农民的医疗保障水平较高，相对而言，将会降低该区域农民的患病概率，意味着农民具有良好的健康素质，将对自身人均收入的增加会起到积极作用。

4 结论与政策建议

本文通过考虑空间溢出性，构建固定效应空间滞后模型，并利用2009—2014年省级面板数据进行实证研究得到：①一省份的相邻省份的农民人均收入每提高1%，则该省份的农民人均收入将提高0.595%，在相邻省份之间我国农民人均收入存在较强的空间溢出性，如果在构建模型和估计过程中没有考虑相邻省份之间的空间溢出性，那么模型的估计结果将是不准确的；②农用地征收面积每提高1%，农民人均收入将会降低0.039%，意味着农地征收，会降低农民人均收入；③农用地流转面积每提高1%，农民人均收入将会提高0.011%，表明农地流转有利于农民收入的提高。从本文的研究结论得出的政策建议有：

(1)考虑到我国农民人均收入存在正的空间溢出性，应完善相关的法律法规，减少各区域间的地方保护主义行为，加强各省份间的交流与融合，加快建设相邻省份间的交通基础设施，促进人流往来，提高正的空间溢出效应，同时农地在征收或流转后，还涉及农民的再次就业，而农民在再次就业的地点选择上并不会仅局限在本地，还会在相邻省份尤其是经济发达地区的省份，因此要打通行政区域之间的用工壁垒，保护农民权益，加快农村劳动力在各省份之间的流动，促进农民人均收入的提高。

(2)农地征收会降低农民人均收入，意味着农民在土地征收之后获得的土地补偿费、安置费和青苗及地上附着物等相关补偿费用可能过低，尤其是在失去土地之后，农民再就业情况不乐观，出现再就业工资过低甚至永久失业(主要是年龄较高且没有一技之长的人)，考虑到目前的土地征收补偿主要依据的是农地前3年年均产值计算，并对补偿倍数做出了限制，但农地一旦转为了建设用地，其价值将会迅速提高，农民获得的收益有限，这也是矛盾所在，因此政府可以出台相关政策，提高农地征收的补偿费，或者将其中的一部分由土地用途性质改变所产生的收益用于帮助失地农民进行缴纳社保等。另一方面，在农地征收之后，应增加农民的技能培训渠道，加大对农民的技能培训力度，提高农民的再就业能力，同时应及时发布相关用工信息，使得农民可以及时地进入新的工作岗位，保障农民在失去土地之后，人均收入不下降，生活水准不降低。

(3)农地流转有利于农民人均收入的提高，因此可考虑出台相关土地政策，积极推进农村土地有序流转，提高农民收入。农地流转过程中，农民可以获得一定租金或分红，但为防止出现违约或短期行为，政府应规范农地流转的参与方所制定的农地流转合同，防止农地流转违约而损害农民利益，同时也要引导农地流转行为，防止为了眼前利益而发生流转，损害农民长远利益。另一方面，应加快建立农村土地流转交易市场，在我国，农村土地大部分是细碎化的，每家每户所拥有的农地相对并不多，由于存在信息不对称，导致在流转过程中所产生的交易费用较高，为降低农地流转过程中的交易费用，政府可牵头建立农村土地流转交易市场，利用互联网技术，将农地流转信息在网上公布，降低企业或种田大户的信息搜寻成本，促进农地流转，形成农地规模经营，提高农民人均收入，增加粮食产出，保障粮食安全。

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The Relationship between Expropriation and Transfer of Farmland and Farmers’ per Capita Income：Based on the Estimated Spatial Lag Model

ZHONGGuo-hui

(Department of Public Administration,Jiangxi Provincial Committee Party School of CPC,Nanchang 330003,China)

By studying the overflow space,this paper built spatial lag fixed effects model,with 2009-2014 provincial panel data,aiming to study on the relationship between expropriation and transfer of farmland and farmers’ per capita income.The study found that：(1)With farmland expropriation increase of 1%,farmers’ per capita income will be reduced 0.039%,which indicating farmland expropriation will reduce the per capita income of farmers;(2)With farmland transfer increase of 1%,farmers’ per capita income will be increased 0.011%,which indicating farmland transfer will increase the per capita income of farmers.Therefore,in the process of farmland expropriation,the government should improve land compensation and farmers employability,to protect the interests of farmers is not damaged,and simultaneously,actively and steadily promote farmland transfer,to promote scale of farmland.

farmers’ per capita income;farmland expropriation;farmland transfer;spatial lag model

10.3969/j.issn.1009-4210.2016.05.007

2016-03-28；改回日期：2016-05-25

江西省社会科学规划青年项目(15GL42)

钟国辉(1984—)，男，博士，讲师，从事土地经济与管理方向研究。E-mail:zguohui25@126.com

F323.8；F323.4

A

1009-4210-(2016)05-044-06