魏 鑫 李星辰
1.中南財(cái)經(jīng)政法大學(xué)財(cái)政稅務(wù)學(xué)院,湖北 武漢 430000;2.國(guó)家發(fā)展改革委外經(jīng)所,湖北 武漢 430073
2008 年10 月,黨的十七屆三中全會(huì)通過(guò)的《中共中央關(guān)于推進(jìn)農(nóng)村改革發(fā)展若干重大問(wèn)題的決定》提出,要搞好農(nóng)村土地確權(quán)、登記、頒證工作,完善土地承包經(jīng)營(yíng)權(quán)權(quán)能,依法保障農(nóng)民對(duì)承包土地的占有、使用、收益等權(quán)利。2009—2011 年,新一輪農(nóng)地確權(quán)開(kāi)始試點(diǎn)。2013 年中央一號(hào)文件正式提出,用5 年時(shí)間在全國(guó)基本完成農(nóng)村土地承包經(jīng)營(yíng)權(quán)確權(quán)登記頒證工作。2014 年,農(nóng)村承包地確權(quán)登記頒證開(kāi)始整省試點(diǎn)并在全國(guó)范圍內(nèi)逐步推開(kāi)。新一輪農(nóng)地確權(quán)頒證工作有兩大特點(diǎn):一是固化村民集體成員的身份;二是明晰地塊空間邊界,即農(nóng)地使用證上的“四至”。確權(quán)是基礎(chǔ),流轉(zhuǎn)是核心。本輪確權(quán)的核心目的是促進(jìn)農(nóng)地流轉(zhuǎn),以?xún)?yōu)化資源配置。農(nóng)地確權(quán)是土地流轉(zhuǎn)的保障和基礎(chǔ),通過(guò)明確農(nóng)戶和農(nóng)地的權(quán)屬關(guān)系,保障農(nóng)戶合法的轉(zhuǎn)讓權(quán)。
相對(duì)貧困具有多維性,不僅指經(jīng)濟(jì)上的貧困,還涉及能力、健康、權(quán)利、制度等多維貧困。以阿馬蒂亞·森[1]的“可行能力”剝奪理論為基礎(chǔ),人們對(duì)貧困的認(rèn)識(shí)不應(yīng)局限于單一維度的經(jīng)濟(jì)貧困,還應(yīng)涉及教育、醫(yī)療、社會(huì)保障、權(quán)利機(jī)會(huì)等多個(gè)維度。對(duì)于相對(duì)貧困的認(rèn)識(shí)從單維拓展到多維,不僅豐富了相對(duì)貧困的內(nèi)涵,而且對(duì)相對(duì)貧困的測(cè)定標(biāo)準(zhǔn)制定提供了新思路、新方法。但是,既有研究?jī)H分析了土地流轉(zhuǎn)的減貧效應(yīng),未考慮農(nóng)戶家庭在農(nóng)地確權(quán)背景下農(nóng)地轉(zhuǎn)出的意愿和行為,不能全面評(píng)估農(nóng)地確權(quán)等土地制度改革政策在多維相對(duì)貧困治理中發(fā)揮的作用[2-4]。基于此,筆者基于新一輪農(nóng)地確權(quán)開(kāi)展實(shí)證研究,分析農(nóng)地轉(zhuǎn)出對(duì)農(nóng)村多維相對(duì)貧困的影響。
筆者使用中國(guó)家庭追蹤調(diào)查(Chinese Family Panel Studies,CFPS)2010 年、2012 年、2014 年、2016 年和2018 年5 期的微觀調(diào)查數(shù)據(jù),用個(gè)人和家庭兩個(gè)層面的數(shù)據(jù)庫(kù),保留戶籍為農(nóng)業(yè)戶口的樣本。根據(jù)研究需求對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行篩選和整理,保留連續(xù)追蹤5 期的樣本,有效樣本量為16 050。16 050 是測(cè)量多維相對(duì)貧困時(shí)的樣本數(shù)據(jù)量,后續(xù)的回歸和機(jī)制檢驗(yàn)由于新加入的變量存在部分缺失值,最終進(jìn)入回歸的樣本量可能會(huì)少于16 050。
筆者選擇雙重差分法進(jìn)行研究。雙重差分法是一種比較成熟的進(jìn)行政策研究的分析方法,將某項(xiàng)政策的實(shí)施看作是一項(xiàng)自然實(shí)驗(yàn),通過(guò)在樣本中加入一組未受政策影響的控制組,與原本受政策影響的樣本點(diǎn)構(gòu)成實(shí)驗(yàn)組進(jìn)行比較分析,考察政策實(shí)施對(duì)分析對(duì)象造成的凈影響。筆者將確權(quán)改革后的農(nóng)地轉(zhuǎn)出視作一項(xiàng)普惠性質(zhì)的政策,因此確權(quán)后發(fā)生農(nóng)地轉(zhuǎn)出的農(nóng)村家庭是實(shí)驗(yàn)組,而在農(nóng)地確權(quán)后未發(fā)生農(nóng)地轉(zhuǎn)出的農(nóng)村家庭是對(duì)照組。筆者通過(guò)對(duì)實(shí)驗(yàn)組和對(duì)照組進(jìn)行對(duì)比,分析農(nóng)地確權(quán)政策下是否進(jìn)行農(nóng)地轉(zhuǎn)出對(duì)農(nóng)村多維相對(duì)貧困的影響。筆者構(gòu)建了如式(1)所示的多維相對(duì)貧困狀態(tài)模型,為
式(1)中:MRPIit指家庭i的多維相對(duì)貧困狀態(tài),下標(biāo)i和t分別表示農(nóng)村家庭和年份;Treati×postit表示家庭i在t時(shí)期是否進(jìn)行農(nóng)地轉(zhuǎn)出的虛擬變量,Treati表示家庭i是否進(jìn)行農(nóng)地轉(zhuǎn)出,postit表示家庭所在省份當(dāng)年是否進(jìn)行農(nóng)地確權(quán)整省試點(diǎn)(如果觀察時(shí)間是政策實(shí)施后的一年,則postit=1,否則postit=0);Xjit是一系列控制變量,具體包括戶主特征變量和家庭特征變量;ε是隨機(jī)誤差項(xiàng);τt表示年份固定效應(yīng);σi表示縣級(jí)固定效應(yīng)。α1表示農(nóng)地轉(zhuǎn)出對(duì)農(nóng)村家庭多維相對(duì)貧困的影響;若α1>0,表明農(nóng)村家庭農(nóng)地轉(zhuǎn)出的決策會(huì)促使農(nóng)村家庭陷入多維相對(duì)貧困;若α1<0,則表明農(nóng)村家庭做出農(nóng)地轉(zhuǎn)出的決策對(duì)農(nóng)村家庭陷入多維相對(duì)貧困具有抑制作用。
1.3.1 因變量。筆者將多維相對(duì)貧困設(shè)定為因變量。在借鑒文獻(xiàn)[5-8]的基礎(chǔ)上,參考王小林等[9]提出的多維相對(duì)貧困理念,選取收入、健康、教育、生活水平和主觀感受等5 個(gè)維度12 個(gè)指標(biāo),構(gòu)建中國(guó)多維相對(duì)貧困評(píng)價(jià)指標(biāo)體系,如表1 所示。根據(jù)聯(lián)合國(guó)開(kāi)發(fā)計(jì)劃署(UNDP)的做法,賦予各維度指標(biāo)同等權(quán)重,計(jì)算得到多維相對(duì)貧困指數(shù)[計(jì)算公式如式(2)所示]。多維相對(duì)貧困指數(shù)取值在[0,1],數(shù)值越大表示農(nóng)戶多維相對(duì)貧困程度越深。貧困閾值為0.3時(shí),當(dāng)多維相對(duì)貧困指數(shù)大于0.3,表示家庭陷入多維相對(duì)貧困,賦值為1,否則賦值為0。
表1 中國(guó)多維相對(duì)貧困評(píng)價(jià)指標(biāo)體系
式(2)中:gij表示個(gè)體剝奪維度,如果第i個(gè)農(nóng)村家庭在第j個(gè)指標(biāo)被剝奪了,即該農(nóng)戶在該指標(biāo)下表現(xiàn)為貧困,gij取值為1,否則賦值為0;wj表示第j個(gè)指標(biāo)在多維相對(duì)貧困中的權(quán)重,wj>0 且表示農(nóng)戶i在多維相對(duì)被剝奪分?jǐn)?shù)越大則被剝奪的程度越深,反之則越小。通過(guò)維度臨界值k判斷農(nóng)戶是否處在多維相對(duì)貧困。ci<k,則第i個(gè)農(nóng)村家庭處于非貧困狀態(tài),MRPIi= 0;ci≥k,則第i個(gè)農(nóng)戶處于多維相對(duì)貧困狀態(tài),MRPIit= 1。因此,筆者選取第t年農(nóng)村家庭i的多維相對(duì)貧困狀態(tài)MRPIit作為基準(zhǔn)回歸的因變量,選取第t年農(nóng)村家庭i的多維相對(duì)貧困程度cit作為穩(wěn)健性檢驗(yàn)的因變量。
1.3.2 核心解釋變量——農(nóng)地轉(zhuǎn)出。在陳飛等[10]研究的基礎(chǔ)上,筆者選擇農(nóng)地轉(zhuǎn)出①作為核心變量,根據(jù)“去年您家是否出租土地?”來(lái)定義農(nóng)地轉(zhuǎn)出,并用treat表示。
1.3.3 整省確權(quán)試點(diǎn)時(shí)間變量。該輪農(nóng)地確權(quán)頒證工作從村組、鄉(xiāng)鎮(zhèn)、縣到省范圍內(nèi)逐步開(kāi)展,最后推廣到全國(guó)。2009—2010 年為整村推進(jìn)試點(diǎn)階段,從3個(gè)村開(kāi)始試點(diǎn),只以村組為單位。2011—2013 年為整縣推進(jìn)試點(diǎn)階段,以鄉(xiāng)鎮(zhèn)為單位進(jìn)行試點(diǎn)(在試點(diǎn)縣挑選一個(gè)以上的試點(diǎn)鄉(xiāng)鎮(zhèn),在試點(diǎn)鄉(xiāng)鎮(zhèn)挑選一個(gè)試點(diǎn)村)此時(shí)的試點(diǎn)規(guī)模并不大,一個(gè)試點(diǎn)縣只有幾個(gè)試點(diǎn)村參與。2014 年進(jìn)入整省推進(jìn)階段,以縣為單位開(kāi)始試點(diǎn),首次選擇在山東、安徽、四川3 個(gè)省份開(kāi)展整省試點(diǎn);2015 年新增江蘇、江西、湖北、湖南、甘肅、寧夏、吉林、貴州、河南等9個(gè)試點(diǎn)省(自治區(qū))。
控制變量主要包括戶主特征變量和家庭特征變量。其中,戶主特征變量主要包括戶主性別、年齡、健康狀況、婚姻狀況和受教育程度。CFPS 中未指定戶主,因此采用“最熟悉家庭財(cái)務(wù)的人”來(lái)識(shí)別每個(gè)家庭的戶主。性別方面,考慮我國(guó)長(zhǎng)期以來(lái)戶籍登記的傳統(tǒng),將男性記為1,女性記為0;在年齡變量處理上,筆者刪除了戶主年齡在65 歲以上的家庭;受教育程度以文盲為參照,分為小學(xué)、初中、高中及以上3 個(gè)層次。家庭特征變量主要包括家庭規(guī)模、家庭撫養(yǎng)比、家庭社會(huì)地位和土地資本,其中土地資本為家庭人均土地資產(chǎn)價(jià)值的對(duì)數(shù)。主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)如表2所示。
表2 主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)
表3 為農(nóng)地確權(quán)背景下農(nóng)地轉(zhuǎn)出對(duì)農(nóng)村多維相對(duì)貧困狀態(tài)和多維相對(duì)貧困程度的回歸結(jié)果。列(1)和列(2)為基準(zhǔn)回歸結(jié)果。第(1)列結(jié)果顯示,當(dāng)k=0.3時(shí),農(nóng)地確權(quán)背景下的農(nóng)地流轉(zhuǎn)在1%的顯著水平上負(fù)面影響農(nóng)戶多維相對(duì)貧困狀態(tài),表明農(nóng)地確權(quán)背景下農(nóng)地轉(zhuǎn)出可以顯著降低農(nóng)戶陷入多維相對(duì)貧困狀態(tài)的可能性,在農(nóng)地確權(quán)背景下確實(shí)發(fā)生農(nóng)地轉(zhuǎn)出的農(nóng)戶陷入多維相對(duì)貧困的概率比未發(fā)生農(nóng)地轉(zhuǎn)出的農(nóng)戶陷入多維相對(duì)貧困的概率低0.037 1。第(2)列結(jié)果顯示,當(dāng)k=0.3 時(shí),農(nóng)地確權(quán)背景下的農(nóng)地轉(zhuǎn)出在1%的顯著水平上會(huì)負(fù)面影響農(nóng)戶多維相對(duì)貧困程度,表明農(nóng)地確權(quán)背景下的農(nóng)地轉(zhuǎn)出能顯著降低農(nóng)村家庭多維相對(duì)貧困程度,在農(nóng)地確權(quán)背景下發(fā)生農(nóng)地轉(zhuǎn)出的農(nóng)戶多維相對(duì)貧困程度比未發(fā)生農(nóng)地轉(zhuǎn)出的農(nóng)戶多維相對(duì)貧困程度降低了0.013 8。列(3)和列(4)為穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果。筆者去掉主觀維度,重新測(cè)度多維相對(duì)貧困。第(3)列結(jié)果顯示,當(dāng)k=0.3時(shí),農(nóng)地確權(quán)背景下的農(nóng)地轉(zhuǎn)出在1%的顯著水平上負(fù)面影響農(nóng)戶多維相對(duì)貧困狀態(tài),表明在農(nóng)地確權(quán)背景下確實(shí)發(fā)生農(nóng)地轉(zhuǎn)出的農(nóng)戶陷入多維相對(duì)貧困的可能性比未發(fā)生農(nóng)地轉(zhuǎn)出的農(nóng)戶陷入多維相對(duì)貧困的可能性降低了0.044 5。第(4)列結(jié)果顯示,當(dāng)k=0.3時(shí),農(nóng)地確權(quán)背景下的農(nóng)地轉(zhuǎn)出在1%的顯著水平上也會(huì)負(fù)面影響農(nóng)戶多維相對(duì)貧困程度,表明農(nóng)地確權(quán)背景下確實(shí)發(fā)生農(nóng)地轉(zhuǎn)出的農(nóng)戶多維相對(duì)貧困程度比未發(fā)生農(nóng)地轉(zhuǎn)出的農(nóng)戶多維相對(duì)貧困程度低0.016 3。通過(guò)對(duì)比,說(shuō)明回歸的結(jié)果具備較強(qiáng)的穩(wěn)健性。
表3 農(nóng)地轉(zhuǎn)出對(duì)多維相對(duì)貧困的影響
利用雙重差分模型的一個(gè)前提條件是需要滿足平行趨勢(shì)假定,即在政策沖擊之前,實(shí)驗(yàn)組農(nóng)戶和非實(shí)驗(yàn)組農(nóng)戶的多維相對(duì)貧困變化趨勢(shì)應(yīng)保持一致。為了驗(yàn)證這一假定條件,筆者設(shè)置了一系列虛擬變量。虛擬變量Before2、Before4、After2、After4分別表示政策沖擊前2 年、前4 年、后2 年、后4 年。如果在政策實(shí)施前系數(shù)仍然顯著,則說(shuō)明農(nóng)村多維相對(duì)貧困受到其他因素的干擾,并不是農(nóng)地確權(quán)背景下農(nóng)地轉(zhuǎn)出使得多維相對(duì)貧困得到緩解;反之,如果在政策實(shí)施前系數(shù)不顯著,則說(shuō)明農(nóng)地確權(quán)背景下農(nóng)地轉(zhuǎn)出緩解了多維相對(duì)貧困。筆者構(gòu)建的模型如式(3)所示:
式(3)中:虛擬變量Beforen表示樣本農(nóng)戶在n年前入選為實(shí)驗(yàn)組;虛擬變量Current表示樣本農(nóng)戶在當(dāng)年進(jìn)入實(shí)驗(yàn)組;虛擬變量Aftern表示樣本農(nóng)戶在n年后成為實(shí)驗(yàn)組。筆者將n取值為-4,-2,2,4。
平行趨勢(shì)檢驗(yàn)結(jié)果如圖1所示。由圖1可知,在政策沖擊的前2年和前4年,農(nóng)地確權(quán)背景下農(nóng)地轉(zhuǎn)出對(duì)農(nóng)戶多維相對(duì)貧困的影響均不顯著;在政策沖擊的后2年和后4年,農(nóng)地確權(quán)背景下農(nóng)地轉(zhuǎn)出在實(shí)施之后對(duì)農(nóng)戶多維相對(duì)貧困的影響較為顯著?;貧w結(jié)果滿足了平行趨勢(shì)假設(shè),即政策實(shí)施前,農(nóng)地轉(zhuǎn)出戶和未轉(zhuǎn)出戶之間不存在顯著差異。此外,在農(nóng)地確權(quán)政策實(shí)施次年到第4 年,農(nóng)地轉(zhuǎn)出仍然能顯著緩解農(nóng)村的多維相對(duì)貧困,說(shuō)明農(nóng)地確權(quán)政策效應(yīng)具有一定的持久性。由此可見(jiàn),基準(zhǔn)模型所得結(jié)論是可信的。
圖1 平行趨勢(shì)檢驗(yàn)和動(dòng)態(tài)效應(yīng)
為了進(jìn)一步排除其他未知因素對(duì)農(nóng)村多維相對(duì)貧困的影響,明確農(nóng)戶多維相對(duì)貧困的緩解是由農(nóng)地確權(quán)背景下農(nóng)地轉(zhuǎn)出引起的,需要進(jìn)行安慰劑檢驗(yàn)。筆者將研究對(duì)象按隨機(jī)化的方法分為實(shí)驗(yàn)組與對(duì)照組,進(jìn)行500 次隨機(jī)模擬實(shí)驗(yàn)與真實(shí)回歸結(jié)果相比較,若隨機(jī)實(shí)驗(yàn)的模擬系數(shù)估計(jì)值與真實(shí)回歸系數(shù)值相差較大且多數(shù)模擬P值大于0.1,表明估計(jì)結(jié)果不顯著,評(píng)估結(jié)果并不是由偶然因素造成的,而是由政策造成的影響。安慰劑檢驗(yàn)結(jié)果如圖2所示。由圖2可知,此次研究的結(jié)果通過(guò)了安慰劑檢驗(yàn),即農(nóng)地確權(quán)背景下的農(nóng)地轉(zhuǎn)出對(duì)農(nóng)戶多維相對(duì)貧困的緩解效應(yīng)并不是偶然因素導(dǎo)致的。
圖2 安慰劑檢驗(yàn)結(jié)果
筆者將農(nóng)地確權(quán)背景下的農(nóng)地流轉(zhuǎn)視作一項(xiàng)惠農(nóng)政策,通過(guò)構(gòu)建“類(lèi)政策實(shí)驗(yàn)”的雙重差分模型,探討分析了2014 年開(kāi)始整省推進(jìn)的新一輪農(nóng)地確權(quán)政策下農(nóng)地轉(zhuǎn)出的農(nóng)村多維相對(duì)減貧效果。從基本回歸結(jié)果可以看出,無(wú)論是否包含主觀維度,農(nóng)地確權(quán)背景下的農(nóng)地轉(zhuǎn)出可以顯著降低農(nóng)戶陷入多維相對(duì)貧困狀態(tài)的可能性和程度?;鶞?zhǔn)模型還通過(guò)了雙重差分方法的平行趨勢(shì)檢驗(yàn)和安慰劑檢驗(yàn),進(jìn)一步佐證了基本回歸結(jié)果的穩(wěn)健性。
注釋?zhuān)?/p>
①本文主要探究在農(nóng)地流轉(zhuǎn)趨于市場(chǎng)化的背景下,農(nóng)地流轉(zhuǎn)對(duì)貧困農(nóng)戶職業(yè)選擇及其減貧的影響。本文所使用的“中國(guó)家庭追蹤調(diào)查”(CFPS)數(shù)據(jù)中,未包含轉(zhuǎn)包、轉(zhuǎn)讓、入股、合作、租賃、互換等具體流轉(zhuǎn)模式信息。鑒于數(shù)據(jù)可得性,本文側(cè)重從總體上探討農(nóng)地流轉(zhuǎn)帶來(lái)的影響,并基于此選取農(nóng)地轉(zhuǎn)出變量。