工商资本下乡流入农户土地的收入效应及异质性分析

2023-11-29付天琴张红霄

南京林业大学学报（自然科学版） 2023年6期

付天琴,吉星,张红霄

(南京林业大学经济管理学院,江苏南京 210037)

近年来,随着国家土地流转政策的推进和农村土地流转市场的发展,工商资本有机会下乡流转农户土地参与农村发展。且工商资本具备农村缺乏的先进技术、优秀的管理人才、资金等生产要素,因此工商资本下乡流入农户土地被作为发展农村产业、提高农户收入的有效途径。但现实情况与政策预期并不完全一致,部分实践证明工商资本下乡流入农户土地确实提高了农户收入,但也有实践得出相反结果。在全力探索如何实现共同富裕的现阶段,更应该明确,工商资本下乡流入农户土地是否有效提高农户收入,工商资本下乡对农户收入的影响是否具有地区异质性和收入水平异质性。

目前,对于工商资本下乡流入农户土地是否促进农户增收的研究大致分为两类:一类认为工商资本下乡流入农户土地能促进农户增收[1-2]。首先,工商资本下乡流入农户土地后释放部分农业劳动力,并提供大量就业岗位,促进农村劳动力非农就业,增加农户工资收入[3]。其次,工商资本下乡流入农户土地推动农村土地市场发育,加快土地向财产性质转变,提高农户家庭财产收入[4-5]。也有研究表明,工商资本下乡流入农户土地后,对本地农户具有带动作用,促进了部分农户的农业经营收入提高[6]。另一类则认为,工商资本下乡不一定促进农户增收,甚至可能损害农户权益。首先,工商资本下乡流入农户土地后,易与基层政府形成合谋,导致农户在土地流转中处于弱势地位,最终减少农户财产收入[7]。其次,工商资本下乡后由于其农业技术水平和管理水平高于本地农户,容易垄断农业高附加值环节,导致农户的农业收入受损[8]。再次,有研究表明,部分工商资本下乡进入土地市场后容易出现经营不善、中途“跑路”的现象,使农户财产性收入受到损失。且工商资本下乡后一般选择集中平整土地,如果出现中途“跑路”现象,土地需要重新划分,给农户带来额外成本,进一步减少农户收入[9-11]。

因此,本研究利用中国劳动力动态调查(CLDS)的2014、2016、2018年农村家庭微观面板数据,实证检验工商资本下乡流入农户土地是否可促进农户增收,并进行收入水平异质性和地区异质性分析。

1 研究假说

从生产要素理论角度分析,农村拥有土地、劳动力等资源,但缺乏发展经济需要的资金、技术、信息、企业家才能等要素。理论上,工商资本下乡流入农户土地满足了农业规模化、市场化需要的各种资源,具有显著的收入效应。具体表现为:工商资本下乡流入农户土地具有规模流转特征,且属于熟人社会之外的力量流入农户土地,又由于工商资本的资金优势和盈利能力为基础,使得工商资本有条件以高于本地流转价格流入农户土地。流出土地的农户由此获得土地租金、股金等财产收入。工商资本下乡的同时,先进的技术也随之下乡。根据技术溢出效应,农户通过学习工商资本下乡带去的先进技术,达到降本增效的目的,从而提高农户收入。工商资本下乡流入农户土地,导致农户家庭生产要素重新配置。当劳动力非农就业收入与土地流出价格之和高于原有收入时,农户将选择非农就业,以此提高农户收入[12-13]。且农户选择非农就业后,可能接受相关非农就业培训,提高劳动力素质,为农户持续增收提供条件。部分农村低素质劳动力无法获得城市非农就业机会,当工商资本下乡发展农业后,由于本地农户熟悉农业生产,且碍于农村熟人社会性质,工商资本下乡从事农业经营更愿意雇用本地农户,由此农户收入得到提高[14]。综上,提出第1个假说:

H1,工商资本下乡流入农户土地存在收入效应,对农户收入具有显著的正向影响。

为分析工商资本下乡流入农户土地对农户收入效应的农户收入水平异质性,分别讨论工商资本下乡对高收入水平和中低收入水平的农户收入的影响。根据已有研究,非农就业收入一般高于农业种植的收入[14],且根据国家统计局对于我国各行业就业人员的平均工资统计发现,近10年,农、林、牧、渔业就业人员的平均工资在7年中低于其他所有行业就业人员的平均工资,其余3年处于倒数第2的水平。所以,农户作为经济理性人,当存在非农就业机会时,更倾向于非农就业。由此,按照非农就业劳动力占比将农户分为高收入家庭(劳动力非农就业占比较高)、中低收入家庭(劳动力非农就业占比较低)。

对高收入家庭而言,大部分家庭劳动力选择非农就业,家庭对土地的依赖度低,流出土地的意愿较高。相对于流转土地给熟人,工商资本流入农户土地具备价格优势,极易成为农户的转出选择。但因高收入家庭主要从事非农就业,所以一般情况下,工商资本下乡流入农户土地仅提高高收入家庭的财产收入,而对高收入家庭其他收入影响不大。

而对中低收入家庭而言,工商资本下乡除了提高财产收入,还可能提高其农业收入、工资收入等。首先,中低收入家庭对土地依赖度高,农业经营收入占比较大,仅当流出土地后的收益高于农业种植的收入时,农户才愿意流出土地。而工商资本下乡流入农户土地除价格优势,还给本地带来就业岗位,这为不具备城市非农就业优势的中低收入农户提供了非农就业机会,从而在中低收入家庭财产性收入提高的同时,也提高其家庭工资收入[15-16]。其次,工商资本下乡流入农户土地发展农业后将先进的种植技术和管理经验带入农村,从而存在技术溢出效应[6]。具备农业种植优势的农户可以通过学习和借鉴,提高农业种植技术,达到降本增效、提高农户农业经营性收入的目的[17]。最后,工商资本下乡流入农户土地后将进行规模化经营,因此需要建设相应的基础设施,如灌溉系统、道路设施,或其他配套设施。由于低收入农户在本地就业,相比于高收入农户更有机会利用这些服务,并提高家庭收入。综上,提出第2个假说:

H2,工商资本下乡流入农户土地的收入效应会由于农户收入水平的不同而存在异质性,具体表现为,相比于高收入农户,对中低收入农户的增收效果更强。

我国东部与中西部经济发展进程存在显著差距,同时地形、人口和自然资源分布等也存在明显差异。因而导致工商资本下乡流入土地对农户收入的影响也可能存在地区异质性。具体表现为,东部地区家庭劳动力多部门就业的现象比较普遍,农户收入呈现多元化特征,且农业种植基本不属于其主要的生计方式[17]。因此,工商资本下乡流入农户土地仅对东部地区少部分农户收入带来影响,且由于东部地区农户收入原本较高,因此工商资本下乡后对其收入影响的空间较小。相比之下,中西部地区农户土地依赖程度较高,从事农业活动的农户较多,且农户收入相对较低[18]。因而工商资本下乡流入土地给较多中西部农户带来收入效应,促进其增收,且增收空间较大。综上,提出第3个假说:

H3,工商资本下乡流入农户土地的收入效应具有地区异质性,具体表现为工商资本下乡在中西部地区的收入促进作用大于东部地区。

2 数据来源与模型构建

2.1 数据来源

所用数据来源于中山大学社会科学调查中心组织的中国劳动力动态调查(CLDS),该数据自2012年展开全国基线调查后,每2年追访1次。根据研究需要,选取能获得的3期数据(2014、2016、2018年)进行研究。该调查数据包括农户个人层面、家庭层面以及村庄层面,且调查范围广,共覆盖全国29个省/市/自治区,因此具有较好的代表性。对数据做如下筛选:首先剔除城镇社区数据,仅留镇级以下的村庄数据;其次,选择村庄层面的变量,并与家庭层面的数据进行匹配,剔除关键变量缺失和存在极端值的样本;最后根据原始数据对变量进行简单运算和处理,得到最终样本。

根据筛选和处理,最终获得农户家庭观测值20 872个,覆盖26个省/市/自治区209个村庄。根据国家统计局的划分,样本域包括东部地区的北京、天津、河北、辽宁、江苏、浙江、福建、山东、广东等9个省(市),中部地区的山西、安徽、江西、河南、湖北、湖南、吉林、黑龙江等8个省,西部地区的内蒙古、广西、重庆、四川、贵州、云南、陕西、甘肃、宁夏等9个省/市/自治区。其中,东部地区共8 559个样本,中部地区共5 789个样本,西部地区共5 606个样本。由于控制变量的缺失,最后进入模型的样本量将进一步减少。

2.2 变量选取

1)被解释变量:选择农户家庭人均总收入和各分项收入作为被解释变量。为了更好反映工商资本下乡流入农户土地对农户家庭收入的影响,将家庭所有收入变量取对数处理。

2)解释变量:参照已有研究[14,19-20],以问卷中“去年该村是否有工商资本下乡租赁土地”作为核心解释变量工商资本下乡流入农户土地的代理变量。若是则赋值为1;否则赋值为0。然后匹配村庄数据和家庭数据。

3)控制变量:分别从个体层面、家庭层面和村庄层面选取控制变量。问卷中有 “谁是家庭主事者”这个问题,而主事者的信息相比于户主信息更能影响家庭收入情况,因此选择主事者特征变量代表个人特征。包括主事者的年龄[20]、受教育程度[21]、健康状况。主事者的年龄和受教育程度能在经验认识上决定家庭决策的方向。年龄越大,相关经验越丰富,所做决策越接近最优决策。受教育程度越高,越能根据现实情况做出最优选择,越有利于提高农户家庭收入。主事者的健康状况不仅直接影响家庭劳动力情况,还在一定程度上影响农户家庭社会资本存量,社会资本存量越大,家庭收入越高的可能性越大。对于家庭特征变量,主要选择家庭劳动力数、家庭负担[22]、土地经营面积等。家庭负担指农户家庭老人(>65岁)和小孩(<16岁)的人数之和与家庭劳动力之比。家庭负担越大,家庭经济收入受影响越大。土地经营面积,体现家庭务农情况,直接影响农户家庭收入。而劳动力数对农户家庭收入有正向影响,劳动力越多,家庭收入可能越高。此外,还选择了村庄层面的地区和劳动力特征,包括村庄地势、距县城距离、农业用地面积、居住户数、常住劳动力等作为控制变量。变量描述及统计分析见表1。

表1 变量说明及描述性统计

2.3 模型构建

1)固定效应回归模型。为了研究工商资本下乡流入农户土地是否存在收入效应和收入分配效应,基于CLDS的2014、2016、2018年3期面板数据进行研究。分析面板数据通常可以采用混合效应模型、固定效应模型或随机效应模型。参照已有研究[23-24],为了尽量缓解内生性偏差和消除不随时间变化的不可观测变量的影响,选用双向固定效应模型,用以控制个体和时间效应。具体模型如下:

(1)

式中:lnVit代表被解释变量,即家庭人均总收入的自然对数;t表示时间;i表示第i个农户样本;Mit表示解释变量工商资本下乡;Cit表示控制变量,包括户主特征、家庭特征和村庄特征;φj代表控制变量系数,J为控制变量数,δ1为解释变量系数,若δ1显著为正,则表明工商资本下乡流入农户土地具有收入效应,能显著提高农户收入;δ0为常数项;μi为控制个体效应;γt为控制时间效应;εit代表随机扰动项。

2)分位数回归模型。选用分位数模型进行稳健性检验[25]。选择采用分位数回归法具有以下优势:首先,分位数回归可以考察各收入水平的农户家庭在工商资本下乡流入土地的影响下不同的收入效应;其次,分位数回归不易受异常值的影响,可以得到更稳健的结果。因此,参照杨丹等[26]的研究,建立如下分位数回归模型。模型中个体固定效应和时间固定效应均采用双向固定效应模型进行回归。

Mτ(Y|X)=∂τ+ρτXi+γτCi+ετ。

(2)

式中:X为解释变量,即工商资本下乡;Y为被解释变量,即人均可支配收入的对数;Mτ(Y|X)为结果变量,代表农户家庭在τ分位数上的人均可支配收入的对数;Xi为工商资本下乡的具体观测值;Ci为控制变量;∂τ为时间固定效应,表示截距项;ρτ为解释变量工商资本下乡进行参数估计时在τ分位数上的系数;γτ为控制变量的系数,代表控制变量对被解释变量的影响;ετ代表随机扰动项。

3 结果与分析

3.1 描述性统计分析

分别按照地区和收入水平差异,将样本进行分组统计和整理,得到表2。由表2可知,农户人均年收入在不同地区呈现出明显的差异,具体表现为:总体上呈现东部地区的人均年收入依次高于中部地区和西部地区,数据特征符合现实情况和理论分析;按照工商资本是否下乡分组发现,无论东部、中部或西部地区均表现为有工商资本下乡的农户人均年收入高于没有工商资本下乡的农户人均年收入。且从各分组占比情况看,目前东部地区存在的工商资本下乡流入农户土地现象更明显,相比之下,中西部地区工商资本下乡流入农户土地的情况较少。最后,按农户收入水平分组后的数据显示,低收入组中,不存在工商资本下乡的样本占比高达63.78%,远高于中等收入组(51.24%)和高收入组(46.73%)。且同组内比较发现,无论低收入组、中等收入组或高收入组均表现为有工商资本下乡的样本人均年收入高于没有工商资本下乡的样本人均年收入。综上,从样本描述性统计可基本推测工商资本下乡能促进农户增收,且存在地区和收入水平的异质性。

表2 样本描述性统计

3.2 工商资本下乡流入农户土地对农户收入水平的影响

选用面板数据进行回归,首先,需根据数据选择合适的回归模型。利用Stata中xttes0命令检验得到P<0.001,结果显示选用随机效应模型优于传统混合普通最小二乘法(OLS)模型;进一步考虑选用固定效应模型或随机效应模型,进行Hausman检验后,发现结果显著拒绝原假设,证明选择固定效应模型最优。考虑到聚类标准误与普通标准误相差较大时,传统Hausman检验不适用,进一步采用自助法进行检验,结果仍表明应选用固定效应模型;最后,考虑到选用数据可能随着时间而变化,因此选用个体和时间双向固定效应模型进行研究。考虑到所用数据为短面板数据,为了更好地进行假设检验,采用稳健标准误进入回归模型。最后利用Stata16.0对数据进行模型回归,探究工商资本下乡流入农户土地对农户收入的影响。回归结果如表3所示,表3中已控制个体固定效应和时间固定效应。

由表3可知,工商资本下乡流入农户土地在1%显著水平下正向影响农户家庭人均总收入。具体表现为,加入控制变量后,工商资本下乡流入农户土地能促进农户家庭总收入提高18.2%。究其原因,工商资本下乡流入农户土地直接影响农户家庭要素的重新分配,可能带来家庭要素优化配置,进而提高农户家庭收入。至此,H1假说得到验证。按照国家统计局对农户收入的划分,将农户收入分为农业经营收入、非农经营收入、工资性收入、财产收入继续带入模型进行回归,进一步检验工商资本下乡流入农户土地对农户收入结构的影响。从回归结果看,工商资本下乡流入农户土地显著提高了农户各项收入。其中,工资性收入提高最明显,在1%的显著水平上提高了40%。这可能由于劳动力选择非农就业的成本较低,且风险较小。也因为非农部门就业的单位净效益高于农业种植。而工商资本下乡流入农户土地对家庭财产性收入提高的促进作用最小,农户财产收入仅提高14%。可能原因是工商资本下乡之前农户已经存在土地流出行为,因此工商资本下乡后,对部分农户财产性收入的影响仅限于工商资本转入土地高于原有土地流转价格部分。从工商资本下乡流入农户土地对农户各项收入的影响来看,农户收入结构得到优化,有助于农户收入结构向多元化方向转变。

进一步分析控制变量估计结果。个人层面,主事者的受教育程度和健康状况均显著正向影响农户家庭人均总收入。表明主事者受教育程度越高,农户家庭收入越可能得到提升,主要因为受教育程度可以影响主事者对于家庭重要决定的判断,从而影响家庭收入。而主事者健康状况不仅决定农户家庭的劳动力存量还影响农户家庭社会资本的积累,从而可能带来家庭收入的不同。家庭层面,农户家庭劳动力数和土地经营面积显著正向影响农户家庭人均总收入。可能由于劳动力和土地是农户家庭主要的生产要素,其存量直接影响家庭收入,而家庭负担显著负向影响家庭人均收入,这与已有研究结论一致[22]。此外,村庄地势和村庄距县城的距离也对农户家庭收入有着显著的影响,地处山区的农户家庭收入低于平原地势的农户家庭收入。而距县城距离的变量系数表明,离城区越远的地方,在工商资本下乡的情况下收入提高越多。这可能由于偏远地区农户家庭收入较低,在工商资本下乡后,收入提高净值高于距县城更近区域的农户。

表3 工商资本下乡流入农户土地与农户收入的回归分析

3.3 工商资本下乡流入农户土地的收入效应异质性分析

3.3.1 收入水平异质性分析

为了进一步研究工商资本下乡对不同收入水平的农户家庭人均收入的影响,参照已有研究[27],将家庭人均收入由低到高排序,等分成3组,依次得到低收入家庭、中等收入家庭和高收入家庭分组样本,并分别进行回归。工商资本下乡流入农户土地对不同收入水平的农户家庭的增收效应见表4。

表4 农户收入水平异质性回归结果

结果显示,工商资本下乡流入农户土地对不同收入组的农户家庭的增收效应呈现从低收入组到高收入依次下降的趋势。虽然系数均为正,但其显著性水平不同。具体表现为,对低收入组农户家庭的增收效应最强,在5%的显著水平下能促进农户收入提高39.9%,而仅在10%的显著水平下提高高收入组农户收入的1.3%。进一步比较中等收入组和高收入组发现,虽然中等收入组的收入提高效应低于低收入组的收入效应,但其远高于高收入组的收入效应,且在1%的显著水平上被提高。由此可见,工商资本下乡流入农户土地的收入效应具有显著的收入水平异质性,即工商资本下乡流入农户土地显著促进中低收入组农户的收入增加17.7%以上,而对高收入组农户的收入效应较弱,仅提高1.3%,显著低于中低收入组。基于以上估计结果,H2假说被证实。

3.3.2 地区异质性分析

考虑到我国地域宽广,且东西部地区发展不平衡,工商资本下乡后带来的收入变化可能存在差异。进一步按照国家统计局对全国省份的经济分区,按照东部地区、中部地区和西部地区对样本数据进行分组,重新对分组后的样本进行双向固定效应回归,其回归结果如表5所示。

表5 地区异质性回归结果

结果显示,工商资本下乡流入农户土地对不同地区的农户收入效应存在差异,工商资本下乡流入农户土地在1%的显著水平上促进西部地区农户收入提高31.6%,且在10%的显著水平上促进中部地区农户收入提高21.3%。虽然中部地区的收入效应比西部地区弱,但工商资本下乡流入农户土地总体促进了中西部地区农户收入。而工商资本下乡流入农户土地对东部地区农户收入没有显著的促进作用,虽然回归系数为正,但在统计学意义上表现为不显著。可能是由于东部地区农户收入来源多元化特征明显,家庭收入结构相对完善,且对土地的依赖程度较低。因此工商资本下乡流入土地带来的家庭收入影响较小。至此,H3假说被证实。

3.4 稳健性检验

为了检验回归结果的稳健性,选用分位数回归再次检验工商资本下乡的收入效应及收入水平异质性。根据已有研究[28],选择5个具代表性的分位点,分别为Q0.10、Q0.25、Q0.50、Q0.75、Q0.90分位点,代表不同的农户收入水平,从低到高依次表示低收入组、中低收入组、中等收入组、中高收入组和高收入组。回归结果如表6所示。

回归中已对控制变量进行控制,因此选择不展示控制变量的回归结果。从全样本回归系数看,所有系数均在1%的水平上显著,表明工商资本下乡流入农户土地能显著促进农户增收,进一步验证了H1假说成立。其次,从0.10～0.90分位数的所有系数均呈现顺次下降的趋势,证明工商资本下乡流入农户土地对低收入水平的农户家庭增收作用更明显,收入水平越高,受到的增收作用越小。证明了回归结果的稳健性。