資本下鄉(xiāng)對農(nóng)村家庭收入影響的異質(zhì)性研究

■余發(fā)英

（重慶大學(xué)公共管理學(xué)院，重慶 400044）

在城鎮(zhèn)化進(jìn)程的推進(jìn)下，許多農(nóng)村勞動力選擇進(jìn)入城市謀生。勞動力的大量轉(zhuǎn)移，使農(nóng)村土地出現(xiàn)了撂荒的情況，農(nóng)業(yè)在缺乏人力資本和物質(zhì)資本的現(xiàn)狀下發(fā)展緩慢。2019年中央一號文件明確提出要推進(jìn)鄉(xiāng)村建設(shè)，鼓勵城鎮(zhèn)的資本流向農(nóng)村地區(qū)，落實農(nóng)村地區(qū)的發(fā)展。農(nóng)村家庭收入問題一直倍受關(guān)注，資本下鄉(xiāng)后為農(nóng)民帶來的影響成為大家關(guān)注的焦點。自國家提倡推進(jìn)城鎮(zhèn)化進(jìn)程以來，越來越多的農(nóng)村土地被釋放出來，預(yù)計在未來一段時間內(nèi)會產(chǎn)生更多因資本下鄉(xiāng)而失去土地的農(nóng)村家庭[1]。資本下鄉(xiāng)的過程中，農(nóng)民家庭關(guān)注的不僅是短暫的收益，還有收入的可持續(xù)性增長[2]。從已有的研究來看，資本下鄉(xiāng)對于農(nóng)村家庭的影響還存在爭議。

一方面，資本下鄉(xiāng)后可能對被征地家庭造成一定風(fēng)險，企業(yè)能夠提供的工作崗位有限，大量的土地流轉(zhuǎn)會造成農(nóng)戶隱性失業(yè)[3]。此外，資本下鄉(xiāng)通常會得到地方政府的鼓勵，而在農(nóng)業(yè)的生產(chǎn)中企業(yè)比當(dāng)?shù)氐霓r(nóng)戶有更多的話語權(quán)，有可能將風(fēng)險轉(zhuǎn)嫁給農(nóng)民[4]，還可能因為其對不同家庭影響的途徑差異，進(jìn)而引發(fā)收入分配效應(yīng)，導(dǎo)致貧富差距擴(kuò)大[5]。另一方面，土地被征用后，將有助于實現(xiàn)適度規(guī)模經(jīng)營，顯著提高糧食作物的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率[6],還能夠產(chǎn)生更多的就業(yè)機(jī)會，使傳統(tǒng)農(nóng)民向新型職業(yè)農(nóng)民轉(zhuǎn)化[7]。通過內(nèi)生轉(zhuǎn)換實證模型對八個省市的微觀數(shù)據(jù)進(jìn)行實證，證明了資本下鄉(xiāng)可以促進(jìn)農(nóng)村經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，使家庭總收入增長27.3%以及人均收入提高33.3%[8]。

通過梳理發(fā)現(xiàn)，已有的相關(guān)研究還存在以下問題：一是現(xiàn)有的研究集中在探究資本下鄉(xiāng)對農(nóng)村家庭收入影響時，忽略了農(nóng)村家庭自身存在的異質(zhì)性；個別學(xué)者基于某些地方做出的研究，由于地方之間存在特征差異，其結(jié)果可能不具有代表性。二是是否參與資本下鄉(xiāng)可能是反向選擇的結(jié)果而非自然實驗，直接將參與資本下鄉(xiāng)的家庭與未參與資本下鄉(xiāng)的家庭收入差距進(jìn)行對比，得出的結(jié)果可能會存在偏誤。三是以往的研究由于數(shù)據(jù)未得到及時更新，以及其中有些研究采用數(shù)據(jù)覆蓋范圍不夠廣泛，研究得出的結(jié)果與現(xiàn)狀可能有差異。因此，本文基于中國勞動力動態(tài)調(diào)查（CLDS）數(shù)據(jù)進(jìn)行實證，試圖從家庭和地區(qū)的異質(zhì)性角度討論資本下鄉(xiāng)對農(nóng)村家庭收入的影響，并提出有效的措施和建議。本文的創(chuàng)新點如下：一是基于農(nóng)村家庭異質(zhì)性的視角探討資本下鄉(xiāng)對農(nóng)村家庭收入的影響，采用分位數(shù)回歸方法驗證了資本下鄉(xiāng)對不同家庭收入促進(jìn)作用的不同；二是采用傾向得分匹配方法，降低資本下鄉(xiāng)的非隨機(jī)行為導(dǎo)致的偏誤；三是基于不同地區(qū)進(jìn)行劃分，采用中國勞動力動態(tài)調(diào)查數(shù)據(jù)進(jìn)行大樣本回歸，得到的結(jié)果更具有代表性。

一、數(shù)據(jù)與變量

（一）數(shù)據(jù)來源

本研究選取的是中山大學(xué)2014年中國勞動力動態(tài)調(diào)查（CLDS）的訪問數(shù)據(jù)，CLDS通過定期追蹤的方式收集全國勞動力相關(guān)數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)每兩年進(jìn)行一次追蹤，訪問對象為14到65周歲的農(nóng)村勞動力。訪問覆蓋范圍廣，數(shù)據(jù)包含了全國除港澳臺、海南、西藏以外所有省市勞動力動態(tài)的相關(guān)信息。本研究對數(shù)據(jù)進(jìn)行了相應(yīng)的處理，刪除掉其中的錯誤值和不合理的極端值，并將家庭層面和村級層面的數(shù)據(jù)利用Stata16進(jìn)行了數(shù)據(jù)接駁合并。

（二）變量設(shè)定

被解釋變量：農(nóng)村家庭收入。本研究將被訪問者的家庭總收入作為農(nóng)村家庭收入的標(biāo)準(zhǔn)，在模型回歸過程中為了縮小農(nóng)村家庭收入的絕對值和誤差，在數(shù)據(jù)回歸時將農(nóng)村家庭收入取對數(shù)計算。

核心解釋變量：本文研究的核心自變量為資本下鄉(xiāng)。通過閱讀資料證實了資本下鄉(xiāng)大多數(shù)是通過農(nóng)村土地的流轉(zhuǎn)來實現(xiàn)。因此，將其界定為本村是否被企業(yè)或政府征用土地。

控制變量：家庭特征變量和村級特征變量?？紤]到家庭之間的情況不同，將家庭成員的年齡、教育、健康、家庭中勞動力人口、擁有的耕地面積、是否農(nóng)地確權(quán)作為家庭層面的控制變量。農(nóng)村家庭的收入同樣受村級層面特征的影響，例如村里實際居住人口、村農(nóng)業(yè)用地面積、是否有非農(nóng)業(yè)（二、三產(chǎn)業(yè)）經(jīng)濟(jì)、村里的主要地形、村所處的地理位置（見附表1）。

二、計量模型

（一）OLS回歸模型設(shè)定

農(nóng)村家庭收入是由家庭主要勞動力的收入加總而來，其主要取決于家庭勞動力人口、年齡、健康狀況等因素。此外，農(nóng)村家庭收入除了受家庭層面因素的影響，還與村基礎(chǔ)設(shè)施和環(huán)境等相關(guān)。因此，基于此構(gòu)建的方程模型如下：

其中，incomei表示第i戶被訪的農(nóng)村家庭全年的總收入的對數(shù)；capita1i代表村莊i是否有資本下鄉(xiāng)；Fi和Ci分別表示家庭和各村的特征變量；Pi表示被訪的農(nóng)村家庭所處地區(qū)的虛擬變量；εi為擾動項。

（二）反事實匹配模型（PSM）

首先，以上采用OLS回歸方法構(gòu)建了資本下鄉(xiāng)對農(nóng)村家庭收入影響的方程，但是否參與“資本下鄉(xiāng)”可能是反向選擇的結(jié)果，使用傳統(tǒng)的OLS模型無法解決上述問題；其次，回歸結(jié)果的準(zhǔn)確性會因為變量的遺漏而受到影響。為了解決上述問題，本研究還采用PSM（傾向得分匹配）進(jìn)行實證分析。主要通過以下步驟來計算平均處理效應(yīng)：

一是選擇協(xié)變量。將家庭層面和村級層面能夠影響農(nóng)村家庭收入的特征包括進(jìn)來，例如家庭成員年齡、健康、教育以及勞動力數(shù)量等因素，以及村級層面村的地形、位置以及是否存在非農(nóng)產(chǎn)業(yè)等因素。二是估計傾向得分。使用Logit回歸模型計算樣本i是否被征用土地的傾向得分值。三是進(jìn)行傾向得分匹配。使用多種匹配方法分別進(jìn)行匹配，目的是為了測算在不同匹配方法下得到的結(jié)果是否穩(wěn)健[9]。四是根據(jù)匹配結(jié)果計算平均處理效應(yīng)（ATT）。使用其估計的一般表達(dá)式為：

其中，N1表示參與資本下鄉(xiāng)家庭的數(shù)量，∑i:Di=1表示參與資本下鄉(xiāng)家庭加總的數(shù)量，yi表示參與資本下鄉(xiāng)家庭i的收入，y0i表示被參與資本下鄉(xiāng)家庭在資本下鄉(xiāng)前收入的估計值。

三、實證結(jié)果

（一）OLS基本回歸結(jié)果

資本下鄉(xiāng)對農(nóng)村家庭收入的影響見附表2，表中的結(jié)果證實了從整體上來說資本下鄉(xiāng)對農(nóng)村家庭收入 具有顯著的正向影響，從而證實了假設(shè)1。模型1在沒有添加控制變量的結(jié)果中表示資本下鄉(xiāng)在1%水平上正向影響農(nóng)村家庭收入。模型2和模型3是在模型1的基礎(chǔ)上分別加入家庭、村級控制變量。對比其二者的結(jié)果可以看出，在加入控制變量后資本下鄉(xiāng)對農(nóng)村家庭收入的影響依然顯著。從模型2到模型3系數(shù)明顯變小，說明農(nóng)村家庭收入受村級層面的影響會出現(xiàn)一定程度的波動。模型2中增加了家庭層面的控制變量，回歸結(jié)果顯示，農(nóng)村家庭收入受家庭成員年齡、健康狀況、文化教育的顯著影響，家庭勞動力多的家庭，對其收入的增長作用明顯，家庭擁有的耕地面積也有正向促進(jìn)作用，但農(nóng)地確權(quán)對農(nóng)村家庭收入的影響不顯著。這可能是因為擁有更多耕地的家庭可以得到更多的補償款，而農(nóng)地確權(quán)本質(zhì)來講是對于土地權(quán)屬的確認(rèn)，而并不能因此在資本下鄉(xiāng)時得到更多的補償款或安置。模型3加入了村級層面的因素，實證結(jié)果顯示，村級層面的村農(nóng)業(yè)用地面積、村是否有非農(nóng)經(jīng)濟(jì)（第二三產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)）、村所處的地形以及村所處的位置是否在大中型城市的郊區(qū)對農(nóng)村家庭收入具有顯著影響。因為村中存在的非農(nóng)產(chǎn)業(yè)能夠帶動當(dāng)?shù)厝司蜆I(yè)，帶動經(jīng)濟(jì)發(fā)展。此外，地勢越平坦的村，被流轉(zhuǎn)的土地就越能發(fā)揮更多的優(yōu)勢。模型4是加入地區(qū)效應(yīng)的結(jié)果，核心解釋變量系數(shù)發(fā)生變化，體現(xiàn)了地區(qū)效應(yīng)產(chǎn)生了一定的影響，后面會針對地區(qū)差異詳細(xì)分析。

（二）PSM傾向得分匹配結(jié)果估計

接下來采用傾向得分匹配對以上結(jié)果進(jìn)行進(jìn)一步優(yōu)化，以解決其回歸結(jié)果偏誤性問題，同時也為以上結(jié)果的穩(wěn)健性提供相應(yīng)的證據(jù)。

利用上述建立的資本下鄉(xiāng)方程估計結(jié)果計算農(nóng)村家庭被征用土地的傾向值得分，并在計算出傾向值得分后繪制密度函數(shù)圖，以確保樣本數(shù)據(jù)得到了良好的匹配。根據(jù)圖1所示，處理組和控制匹配后大面積重疊，大量的觀測值存在于共同取值范圍內(nèi)。比較幾種匹配結(jié)果（見表1），選擇樣本損失量最小的匹配方法。最終損失121個樣本后取得4694個有效樣本，匹配結(jié)果良好。

圖1 傾向得分匹配前后的密度函數(shù)

表1 PSM匹配結(jié)果

為了保證匹配結(jié)果的平衡性，本文分別利用五種不同的匹配方法來驗證。表2所示為傾向得分匹配前后解釋變量平衡性檢驗結(jié)果。由表2可以看出，匹配前的偽R2是0.103，匹配后為R2降低在0.004～0.010，其次是LR統(tǒng)計量從匹配前的688.29降低到39.71～63.23，以及標(biāo)準(zhǔn)化偏差從匹配前的17.9%降低到4.4%～4.6%。以上可以看出，傾向得分匹配可以有效降低處理組和對照組之間的差異，減少觀測數(shù)據(jù)的偏差。

表3所示為五種傾向得分匹配方法測算的資本下鄉(xiāng)對農(nóng)村家庭收入的影響。由表3可以看出在不同傾向得分匹配方法下得出的結(jié)果是一致的，并且結(jié)果與OLS回歸結(jié)果一致。表明在解決農(nóng)村家庭解釋變量的偏誤后，資本下鄉(xiāng)確實能夠?qū)r(nóng)村家庭的收入增加起到促進(jìn)的作用。但采用OLS估計的系數(shù)要明顯小于傾向的得分估計的結(jié)果，表明采用OLS回歸方程估計時，低估了資本下鄉(xiāng)對農(nóng)村家庭收入的影響。

表2 傾向得分匹配前后解釋變量平衡性檢驗結(jié)果

表3 傾向得分匹配處理效應(yīng)

（三）對農(nóng)村家庭收入的分位數(shù)回歸檢驗

雖然本研究已經(jīng)采用平均處理效應(yīng)（ATT）測算了資本下鄉(xiāng)對農(nóng)村家庭收入影響的凈效應(yīng)，但其反映的僅僅是收入變化的平均值。接下來進(jìn)一步探索資本下鄉(xiāng)對不同家庭收入水平下的收入影響作用。在這個階段采用分位數(shù)回歸，分別測算在25%、50%、75%及95%家庭收入水平下，資本下鄉(xiāng)對其農(nóng)村家庭收入的影響。從附表3回歸結(jié)果可以看出，資本下鄉(xiāng)對農(nóng)村家庭收入的影響，隨著家庭收入水平的上升逐漸降低，假設(shè)2得以驗證。資本下鄉(xiāng)對95%收入水平下的農(nóng)村家庭收入影響并不顯著，對于25%收入水平下的家庭其回歸系數(shù)最大，可見資本下鄉(xiāng)對中低收入家庭的收入促進(jìn)作用最大。這可能是因為收入高的家庭，并非僅簡單從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)，更可能經(jīng)營家庭農(nóng)場或者合作社等，企業(yè)資本下鄉(xiāng)后，會推動了現(xiàn)代化技術(shù)的發(fā)展以及村基礎(chǔ)設(shè)施的改進(jìn)，但流轉(zhuǎn)大量的土地，可能會阻礙這些機(jī)構(gòu)的擴(kuò)張。反之，收入越低的家庭，無論是被雇傭進(jìn)入企業(yè)成為新型職業(yè)農(nóng)民還是轉(zhuǎn)移到城市，都會產(chǎn)生收入的增長。因此，資本下鄉(xiāng)對于收入較低的農(nóng)村家庭增收作用就越顯著。

（四）基于地區(qū)異質(zhì)性

本研究將樣本劃分為三個地區(qū)，分別是東部地區(qū)、中部地區(qū)、西部地區(qū)。表4中的模型1、2和3分別是針對其計算的結(jié)果。從表4可以看出，資本下鄉(xiāng)對于農(nóng)村家庭收入來說具有明顯的地區(qū)差異性，假設(shè)3得以驗證。模型1中表現(xiàn)出在東部地區(qū)資本下鄉(xiāng)對于農(nóng)村家庭收入在1%顯著性水平上具有正向影響；模型2中顯示中部地區(qū)資本下鄉(xiāng)對農(nóng)村家庭收入的影響不顯著；模型3表明資本下鄉(xiāng)對于西部農(nóng)村家庭收入在10%顯著性水平上具有正向影響。產(chǎn)生上述差異的原因可能是東部地區(qū)由于其經(jīng)濟(jì)環(huán)境和地理環(huán)境的特征，除了發(fā)展農(nóng)業(yè)以外還同步發(fā)展林業(yè)、種植業(yè)及其他非農(nóng)產(chǎn)業(yè)，而西部地區(qū)對比東部而言發(fā)展的產(chǎn)業(yè)就較為單一，主要是以農(nóng)業(yè)為主。而農(nóng)業(yè)生產(chǎn)本身面臨的風(fēng)險就相對較高，收益也存在不穩(wěn)定因素。因此，資本下鄉(xiāng)對東部地區(qū)的影響更顯著。中部地區(qū)發(fā)達(dá)程度介于兩者之間，資本下鄉(xiāng)對其家庭收入的作用不顯著。

表4 地區(qū)異質(zhì)性

四、結(jié)論與建議

通過對中國勞動力動態(tài)調(diào)查數(shù)據(jù)（CLDS）探討資本下鄉(xiāng)對農(nóng)村家庭收入的影響，得出以下結(jié)論：第一，資本下鄉(xiāng)整體上對農(nóng)村家庭收入的影響是正向顯著的，但OLS模型低估了影響系數(shù)的大小；第二，家庭勞動力成員的平均年齡對于農(nóng)村家庭收入產(chǎn)生負(fù)面的影響；農(nóng)村家庭收入受家庭教育水平、健康水平和勞動力數(shù)量的正向積極影響；第三，農(nóng)村家庭收入還受到村級層面上非農(nóng)經(jīng)濟(jì)、村地形等因素的影響，這說明村經(jīng)濟(jì)和村基礎(chǔ)設(shè)施條件對農(nóng)村家庭收入有一定程度的影響；第四，基于分位數(shù)回歸方法下的實證表明，資本下鄉(xiāng)對農(nóng)村家庭收入的影響隨收入水平的上升而減??；第五，通過對東部、中部、西部地區(qū)分別回歸，顯示在資本下鄉(xiāng)對農(nóng)村家庭收入的影響上東部比西部更顯著，而對中部則不顯著。

根據(jù)以上結(jié)論提出建議：第一，完善相應(yīng)的補償制度。保障被征地主體的權(quán)益能夠依法獲取合理公平的補償。第二，健全相應(yīng)的社會保障機(jī)制，推行安置多元化。政府應(yīng)該考慮資本下鄉(xiāng)后農(nóng)民收入的持續(xù)性增長問題，根據(jù)不同家庭、不同地區(qū)的特征推行不同的安置措施。例如：針對地區(qū)相對落后，家庭勞動力年紀(jì)較大、非農(nóng)就業(yè)能力較差的家庭，應(yīng)該更多提供貨幣性補貼或者醫(yī)療、教育、養(yǎng)老等社會保障政策；而針對東部等較發(fā)達(dá)的地區(qū)，家庭素質(zhì)高、非農(nóng)就業(yè)能力較強(qiáng)的家庭，更多的提供長期就業(yè)安置。第三，補償對象差別對待，加大對低收入群體的保護(hù)。在征地過程中，要尤為關(guān)注那些身體狀況差、教育水平低的被征地對象，由于其短期內(nèi)很難完成就業(yè)轉(zhuǎn)化，應(yīng)加強(qiáng)對這些弱勢群體的保護(hù)，并針對他們各自的情況制定相應(yīng)的保護(hù)政策。

附表1 變量定義及描述性統(tǒng)計

附表2 OLS回歸結(jié)果

附表3 分位數(shù)回歸結(jié)果