新疆边远地区贫困农户土地流转决策及其福利水平差异分析

黄速建，刘美玉，王 季

(1.辽宁大学 商学院，辽宁 沈阳 110036；2.中国社会科学院 工业经济研究所，北京 100836)

一、引言

近年来，中国大量农村劳动力不断涌入城市，农户转出自有土地的意愿比较大[1-2]，而那些迫切希望通过转入土地以获土地规模经营效益的农户由于受各种条件的限制，往往无法获得所需的土地，大大降低了土地资源配置效率[3-4]。因此，有关农户土地流转的研究引起了众多学者们的关注和重视。

目前，已有大量学者对农户土地流转决策进行了详细的理论分析和实证研究[3-6]，但很少有学者针对贫困农户土地流转决策问题进行分析，更鲜有文献专门探讨有关贫困农户土地流转决策影响因素及土地流转决策对贫困农户福利水平影响的差异。学者们已经从微观市场主体禀赋特征(包括农户家庭禀赋、农户个人禀赋等因素)、中观市场发育和建设(包括基础设施建设、交易费用、劳动力转移等因素)、宏观政策体系和制度安排(包括农村社会保障制度、土地产权制度等因素)三个层面对农户土地流转决策影响因素进行了研究[7-9]，通过归纳总结，可以发现其所使用的研究方法主要有三种：一是建立单方程模型，运用 OLS 进行估计；二是构建转换回归模型，运用全信息极大似然估计法进行估计；三是构建面板双变量 Probit 模型，利用改进型极大似然估计法进行估计。但以上三种估计方法均存在着一定的缺陷，第一种估计方法不能有效解决农户土地流转的内生性问题；第二种估计方法虽然解决了第一种方法存在的问题，但存在显著的误设问题导致估计有偏；第三种估计方法十分有效地解决了内生问题，但对个体过于强调异质性假设，容易产生估计结果偏差问题。所以，需要对现有估计方法进行优化或者选取新的估计方法，以有效识别影响贫困农户土地流转决策的主要因素。

与此同时，大量国内外学者也对农户土地流转决策的影响进行了详细的分析和研究，譬如：Besley研究发现完善土地产权与鼓励土地转让是长时期缓解贫困较为有效的办法[10]；Jin和Deininger研究指出农地租赁市场可以将更多的闲置土地利用起来从而使得社会总的农业产出得到增加[8]；薛凤蕊等分析得出内蒙古鄂尔多斯市参与土地流转的农户要比不参与土地流转的农户人均纯收入高[11]；戚焦耳等研究发现流转户整体比无流转户生产效率高，转出土地和转入土地都有利于生产效率提高[12]；陈飞和翟伟娟研究发现转入和转出土地均有利于提升农户收入水平并降低贫困发生率[3]；冒佩华和徐骥分析得出土地流转能显著提高农户家庭的收入水平[13]。通过归纳既有文献发现，评估农户土地流转影响的计量方法主要有三种：一是建立多元回归模型，使用最小二乘法进行估计[8，10]；二是构建Probit模型/Tobit模型等进行估计[12，14]；三是运用DID模型/平均处理效应模型等进行估计[3]。但上述三种计量方法都不同程度上存在着缺陷，第一种估计方法不足之处在于没有很好地解决自选择性问题；第二种估计方法亦存在与第一种估计方法相同的缺陷；第三种估计方法，虽然能够有效解决样本自选择性问题，得到一致的估计量，但是，当解释变量并不是二元时，此时现有的处理效应模型便不再适用。

因此，本文将结合国内外学者相关研究成果，使用2017年中国典型集中连片深度贫困地区新疆南疆三地州地区农户家庭的微观调研数据，识别能够显著影响贫困农户土地流转决策的主要因素，分析和比较边远地区贫困农户土地流转决策的福利效果及其不同流转决策之间福利效果的差异。本文主要有以下几点边际贡献：一是能够有效解决贫困农户土地流转影响因素识别过程中的内生性问题；二是分析比较转入土地、转出土地两种流转决策对贫困农户福利效果的影响及其两种决策对福利效果影响的差异，有效解决最小二乘法的估计偏误问题和倾向匹配得分法(PSM)仅适用于解释变量为二元的情况等；三是南疆三地州地区是中国典型的集中连片深度贫困地区，本文所得主要结论与政策建议不仅能够为南疆三地州地区土地流转市场建设提供经验事实依据，而且还能够为同类省份(市、自治区)或地区土地流转市场发展提供参考和借鉴。

本文结构安排如下：第二部分为样本数据说明及其相关变量的描述性统计分析；第三部分构建了影响新疆边远地区贫困农户土地流转决策的计量模型及其结果分析；第四部分构建了新疆边远地区贫困农户土地流转决策福利效果的处理效应模型及其结果分析；第五部分是主要结论及相关的政策性建议。

二、数据说明及统计分析(一)数据说明

本调研数据于2017年春节前后获得。在调研的过程中，为了使本文调研数据具有典型性和代表性，第一，选取喀什地区、和田地区以及克孜勒苏柯尔克孜自治州进行抽样调研；第二，在每个地区的基础上，随机抽取4个县(市)进行调研，主要包括疏勒县、莎车县、岳普湖县、叶城县、墨玉县、皮山县、于田县、洛浦县、阿图什市、阿合奇县、阿克陶县以及乌恰县，且这12个县(市)均为国家级贫困县(市)，截止到2016年底尚未脱贫摘帽；第三，在每个县(市)基础上，随机抽取2个乡(镇)；第四，在每个乡(镇)基础上，随机抽取4个村庄，且每个村庄均为贫困村；第五，在每个贫困村的基础上，随机抽取25个样本农户进行实地调研，抽样农户家庭总计2 400户。由于新疆贫困农户的标准为家庭人均纯收入2 300元以下，故本文需要剔除部分样本(主要包括不符合贫困农户标准、样本数据缺失严重等农户)，仅保留1 426户贫困农户样本。

(二)主要变量

1.决策变量。决策变量为二元变量，主要包括：是否转入土地(是=1，否=0)，是否转出土地(是=1，否=0)。

2.核心变量。主要包括：①贫困农户户主相关的基本特征变量：户主年龄、受教育程度及其健康状况；②贫困农户相关的家庭基本特征变量：非农收入所占比重、年末生产性固定资产原值以及是否参与非农业培训等；③土地基本特征变量：年末实际经营土地面积、土地流转价格；④劳动力特征变量：拥有劳动力人数、外出务工时间；⑤借贷行为特征变量：遭受信贷约束与否；⑥社会网络特征变量：亲友之间发生土地流转与否、年均礼金支出总额；⑦村庄基本特征变量：所在村离车站的距离。

3.福利变量。主要包括家庭纯收入、生活消费支出以及农业经营投资。具体详见表1。

表1 本文变量的基本统计特征表

三、土地流转决策计量模型及其结果分析

(一)半参数排序选择模型

(1)

(2)

且式(2)可以进一步写成：

(3)

由式(3)我们可以得出式(4)：

I(di=0)ln[p(di=0)]+

I(di=1)ln[P(di=1)]}

(4)

通常情况下，εi～N(0，1)，则式(3)中F亦可以用标准正态分布函数Φ表示，由式(4)我们可以得到基于参数模型(β，a1，a2)的MLE。

与此同时，Stewart在其研究中给出了半参数排序选择模型的估计方法[15]。假设ε的密度函数为f，且f的近似函数为式(5)：

(5)

(6)

如此，我们可以根据K的增加，得到一系列半参数(SNP)分布函数，且式(5)可以改写为式(7)：

(7)

(8)

(9)

令IK(u)=ukΦ(u)-Ak(u)φ(u)，其中AK(u)=(k-1)Ak-2(u)+uk-1，A0(u)=0，A1(u)=1，则上述式(9)可改写为式(10)：

(10)

式(10)即为半参数模型的分布函数，代入上述式(4)，即可以得到半参数情形时参数的MLE。

(二)估计结果分析

为控制同一村庄内贫困农户行为之间的相互影响，如无特别指明，后文对于标准误均在村庄层面上进行“聚类”(cluster)，同时，我们将分别给出贫困农户土地流转决策影响因素半参数和参数模型下的参数估计值，并进行对比分析，具体见下表2。

表2 贫困农户土地流转决策影响因素的估计结果表

注：①***、**、*分别表示1%、5%和10%的显著性水平；②年末生产性固定资产原值(PRO-1)、年均礼金支出总额(LIJ-1)、土地流转价格(REN)的单位均为万元；③变量上一年的取值用变量下标表示。

由表2可见，户主年龄、上年是否有成员参与农业培训等变量分别在1%、5%或10%的显著性水平上正向影响贫困农户的土地流转决策，贫困农户由原来的转出土地决策进而改变为不参与任何土地流转决策，到最后倾向于转入土地决策。随着时间的推移贫困农户户主年龄不断增加，其从事非农生产活动成本也逐步增加，并且贫困农户没有足够的精力去从事非农生产活动，他们将会选择从事农业生产活动，此时贫困农户倾向于转入土地以增加其农业活动收益，但是这种趋势随着贫困农户户主年龄的继续增加，贫困农户的收益将会减少。上年有家庭成员参与农业培训的贫困农户会意识到，将农业培训知识运用到土地生产经营中会为其带来更多的报酬，因此贫困农户选择将土地转出的可能性降低，而越来越倾向于选择转入土地以增加其收益。贫困农户上半年拥有生产性固定资产原值越高，贫困农户倾向于选择转入土地，从事规模生产经营以减少贫困农户的农业生产经营成本，不断提高其收益水平。此外，农村地区亲友间关系存在稳定性，贫困农户能够对亲友间拥有的土地质量有较好的了解，其更愿意从亲友间转入土地。

户主受教育水平、上年非农收入所占比重等变量分别在1%、5%或10%的显著性水平上负向影响贫困农户的土地流转决策，贫困农户由之前的转入土地决策改变为不参与任何土地流转决策，到最后倾向于参与转出土地决策。在中国农村地区，受教育水平越高或越健康的贫困农户更容易受到雇主的青睐，雇主更愿意提供就业岗位，贫困农户获得就业机会尤其是非农就业的概率就高从而更愿意将自有土地转出。与上述贫困农户成员参与农业培训对土地流转决策的影响不同，贫困农户家庭成员中有人参与非农培训，那么其掌握和拥有的非农技术和知识就较丰富，从事非农生产经营活动的能力也会变得越来越强，其更偏向于不耕种自有土地，而愿意转出土地。通常情况下，贫困农户家庭成员中有人外出务工时间比较长，那么其非农收入也会比较高，非农收入所占比重也比较大，那么转出土地的意愿比较强。同时，信贷约束会对贫困农户土地流转决策产生影响，一旦贫困农户受到信贷约束的影响，贫困农户转入土地就会受到限制，意愿降低，从而更倾向于转出土地。此外，贫困农户在日常生产生活过程中亦需要礼金支出，且礼金支出越多，往往代表着贫困农户拥有的社会网络资源比较丰富，其更倾向于选择非农生产经营活动，因为非农生产活动为贫困农户带来更多的边际收益，其更倾向于转出土地以便有更多的时间和精力从事非农生产经营活动。

若以上所列因素不变，贫困农户上年年末实际经营的土地面积、上年家庭拥有的劳动力等变量不能显著影响贫困农户的土地流转决策。贫困农户上年年末经营的土地面积，一方面随着土地经营面积适度增加会实现土地规模经营优势，使得农业种植专业化，进而提高农村土地资源利用率，是现代化农业发展的必然之路；另一方面贫困农户年末经营土地面积的增加会降低贫困农户土地资源收益，因为经营土地面积的增加会伴随着更高的劳动机会成本及农业生产成本，使得贫困农户规模经营效益递减，进而降低了土地资源利用率，由此可见，贫困农户经营土地面积正负两方面的影响使得其无法对贫困农户土地流转决策产生真正的显著影响。贫困农户之间土地流转交易中“依法”成分较少，亲友之间发生土地流转是非常普遍的，亲友之间的土地交易行为不会重点考虑土地流转价格，因此土地流转价格不会成为影响土地流转决策的关键因素之一。家庭拥有劳动力的多少不会显著影响土地流转决策，所在村离车站的距离也不会显著影响贫困农户的土地流转决策，说明贫困农户的土地流转决策不会受家庭劳动力数量、所在村与车站距离的显著性影响。

同时，我们对半参数模型和参数模型的估计结果进行了对比发现：虽然估计参数存在显著的差异，但结果具有一致性，并且在无偏性方面，文中所使用的半参数模型进行估计的有效性显著大于参数模型。

四、土地流转决策福利效果的处理效应模型及其结果分析

(一)广义倾向得分匹配法模型(GPSM)

在土地流转市场上，农户相对应的产出有三种(Y-1，Y0，Y1)，三个取值代表贫困农户转出土地、不参与土地流转和转入土地处理时的各自产出，其中：-1、0、1分别表示受到转出处理、不参与处理、受到转入处理。我们对于任何一个贫困农户i，只能获得(Y-1，Y0，Y1)三个结果之一，个体的处理效应标记为S∈{-1，0，1}。我们把未参与土地流转的贫困农户作为基准组，把参与转入土地或转出土地贫困农户作为实验组，便可以得出实验组参与土地流转相对于基准组不参与土地流转时对贫困农户福利水平的影响，以及两个实验组即转入土地和转出土地之间贫困农户福利水平的差异。关于处理m和处理l(其中m，l≠0)的定义，我们参考了Lechner的做法[16]，如式(11-13)所示：

(11)

=E(Ym/S=m，l)-E(Yl/S=m，l)

(12)

=E(Ym/S=m)-E(Yl/S=m)

(13)

(14)

E(Yl/S=j)]P(S=j)

(15)

步骤2：处理m和处理l已知：

pl/ml(X)=P(S=l/S∈{m，l}，X=x)

(16)

(b)：删除参与处理m的子样本中的一个个体；

(d)：重复(b)和(c)；

(e)：根据上述(c)中得到匹配群体以及样本均值，算出条件期望值；

步骤3：重复上述步骤2，最终得到处理m和处理l的所有组合；

(17)

-var(Yl/S=l)

(18)

(19)

(20)

(21)

(22)

(二)估计结果分析

衡量农户福利水平的指标有很多，研究中普遍使用的有农户家庭收入(纯收入、生产性收入)水平、家庭消费(生活性消费支出)支出、生产性固定资产等，结合以往学者研究成果以及调研问卷中所能获得的数据，本文将贫困农户福利水平用农户家庭纯收入、家庭生活消费支出以及农业经营投资进行表示。由表3可知，土地流转能显著影响贫困农户的福利水平：第一，贫困农户转入土地可以使其家庭纯收入在5%的显著性水平上增加951.5元，占全体样本贫困农户家庭纯收入期望值的比重为9.10%，说明贫困农户转入土地对农户家庭纯收入的影响为正，即增加了贫困农户家庭的纯收入水平；转入土地使贫困农户的生活消费支出在10%的显著性水平上增加-498.7元，占全体样本贫困农户生活消费支出期望值的比重为-6.67%，说明贫困农户转入土地减少了农民生活消费支出，这主要是因为转入土地导致土地经营成本及劳动机会成本增加，在短期内抑制了贫困农户的生活消费支出水平；转入土地使贫困农户的农业经营投资在1%的显著性水平上增加321.6元，占全体样本贫困农户农业经营投资期望值的比重为5.8%，说明贫困农户转入土地后会增加农业经营投资以提高土地资源利用效率。第二，贫困农户转出土地使得贫困农户家庭纯收入在10%的显著性水平上增加了1027.8元，占全体样本贫困农户纯收入期望值的9.83%，说明转出土地有助于增加贫困农户家庭的的纯收入水平；转出土地使得贫困农户的生活性消费支出在10%的显著性水平上显著增加了751.4元，占全体样本贫困农户生活消费支出期望值的9.19%，说明转出土地导致贫困农户土地经营成本减少，在短期内增加了贫困农户的生活消费支出；转出土地使得贫困农户的农业经营投资在1%的显著性水平上增加了-459.4元，占全体样本贫困农户农业经营投资期望值的比重为-8.29%，说明转出土地的同时贫困农户减少了相关的农业经营投资。同时我们对转入土地和转出土地对全体样本贫困农户纯收入、生活消费支出及农业经营投资的影响效应进行比较发现，转出土地对贫困农户福利水平的影响大于转入土地。

表3 土地流转对于贫困农户福利水平的影响表

五、研究结论和政策建议

本文研究结果表明：第一，新疆边远地区贫困农户户主年龄、上年年末生产性固定资产原值等因素能够正向影响贫困农户土地流转决策，贫困农户从转出土地决策到不参与任何土地流转决策，到最后倾向于选择转入土地；新疆边远地区贫困农户户主受教育水平、上年非农收入所占比重、上年家庭成员外出务工时间等因素能够负向影响贫困农户土地流转决策，贫困农户从转入土地决策到不参与任何土地流转决策，到最后倾向于选择转出土地；而新疆边远地区所在村离车站的距离、上年年末实际经营土地面积等因素均不能显著影响贫困农户的土地流转决策。第二，新疆边远地区贫困农户的纯收入、生活消费支出以及农业经营投资均受土地流转的影响，转入土地使得以上三方面分别增加了951.5元、-498.7元以及321.6元，而转出土地对贫困农户的影响大于转入土地，使得以上三方面分别增加了1027.8元、751.4元以及-459.4元。

根据主要结论，本研究提出以下建议：第一，贫困农户土地流转由自然状态到规范状态转变，之前贫困农户之间土地流转大都属于私下转让，缺乏规范性协议，为后期土地经营留下矛盾隐患，这就需要政府在贫困农户土地流转过程中发挥引导作用，健全土地流转市场，规范土地流转，完全消除贫困农户的后顾之忧；第二，实现新疆边远地区贫困农户土地适度规模经营效益，土地要素市场化，将土地供给和土地需求两者有机结合，促进其农业工业化、标准化生产，与此同时促使农业向多元化方向发展，活跃土地流转交易，提高土地经营规模和经营效益，实现农村稳定、农业增效、农民增收；第三，提升新疆边远地区贫困农户素质是贫困农户脱贫的根本途径，因经济水平低、信息闭塞、知识缺乏、观念落后、小农意识严重，贫困农户宁肯自己“粗放”经营，也不会选择将土地流转。因此应对贫困农户进行职业技能培训，为新疆边远地区培养一支专业化、知识化、现代化的职业农民群体，提高农村劳动者素质和就业技能水平，引导贫困农户劳动力从体力型向技能型转变；第四，进一步加大对家庭农场、农民专业合作社、专业大户等新型农业经营主体培育，进而实现贫困农户转移就业，加快土地流转效率；第五，政府在大力发展农村金融市场基础建设的同时要进行有效干预，对于农村非正规金融进行正确的定位和有效监管，确保农村金融为土地流转提供资金支持。