不同模式农地整治的收入分配效应及其区域差异

张超正，杨钢桥*，陈丹玲，文高辉

（1. 华中农业大学公共管理学院，湖北 武汉 430070；2. 华中科技大学公共管理学院，湖北 武汉 430074；3. 湖南师范大学资源与环境科学学院，湖南 长沙 410081）

改革开放以来，中国农村经济增长取得了举世瞩目的成绩，农村居民收入水平稳步提高，但农村居民收入分配不平等的现象却在持续恶化[1-2]。根据国家统计局的数据，农村居民收入的基尼系数从1978年的0.21增加到2011年的0.39，33年间增长超过了85%；农村居民中20%的高收入群体和20%的低收入群体间的收入差距也从2000年的6.47倍扩大到2017年的9.48倍，17年间扩大了3.01倍[3-4]。收入分配恶化将引致农村贫困问题的加剧和抑制农村居民收入的增长[5-6]。研究表明，自然资本、人力资本、物资资本、金融资本、社会资本等生计资本是影响农户收入差距的微观基础。如：在自然资本方面，土地细碎化和小规模经营是影响农户农业收入不平等的原因[7-8]；在人力资本方面，健康体现出的人力资本可使农户避免陷入贫困陷阱，而教育和技能体现出的人力资本则会拉大农户收入差距[9-10]；在物质资本方面，由于农户既是生产单位也是消费单位，基于小农经济特征的家庭收入依赖物资设备和基础设施[10-11]；在金融资本方面，农户金融资产和借贷已经成为影响农户收入水平及差距的显著因素[9,12]；在社会资本方面，由于低收入农户社会资本的拥有量和回报率低于高收入农户，从而社会资本成为形成农户收入差距的关键因素[13-14]。也有研究表明，农业生产和非农就业等生计策略是导致农户收入分配格局扭曲的直接原因。如：通过向非农产业转移获得非农收入已经成为农户收入的主要来源，非农就业收入增加能从总体上增加农户收入，但由于非农就业收入分布并不均匀，非农就业对农户收入分配不均程度的贡献不断提高[15-16]。

上述研究为本文提供了重要的理论参考和方法借鉴，但仍有如下不足：一是尚未分析不同模式农地整治的收入分配效应。地方政府主导模式和新型农业经营主体主导模式的农地整治通过增加农户生计资本[17]和改善农户生计策略[18]，已被证明是增加农户收入的有效途径[19-20]。从这个角度来看，上述两种模式的农地整治也必然是影响农户收入分配的重要因素。二是倍差法逐渐为国内外学者所接受或青睐，众多学者运用倍差法来评估不同模式农地整治项目的实施绩效，但其重点关注的是不同模式农地整治对结果变量的平均处理效应。倍差法旨在考察解释变量X对被解释变量Y的条件期望E(Y|X)的影响，无法揭示解释变量X对整个条件分布Y|X的影响，条件期望E(Y|X)只是刻画条件分布Y|X集中趋势的一个指标而已，若条件分布Y|X不是对称分布的，则条件期望E(Y|X)很难反映整个条件分布的全貌，但分位数回归可提供条件分布Y|X的全部信息[21]。因此，本文基于湖北省江汉平原天门市和潜江市、武陵山区宣恩县和咸丰县483份农户调查数据，采用分位数倍差法评价不同模式农地整治的农户收入分配效应及其区域差异，以期为农地整治机制体制创新和改善农村居民收入分配提供参考。

1 研究区域和数据来源

1.1 研究区域

结合湖北省的实践，按照实施主体的不同，可将农地整治项目的实施模式划分为地方政府主导模式和新型农业经营主体主导模式[17-18,20]。地方政府主导模式是由地方政府组织，自然资源部门牵头，农业、水利等相关部门联合实施的“自上而下”的实施模式；新型农业经营主体主导模式是指家庭农场、农业龙头企业和农民专业合作社等因农业产业发展需要而自发组织和投资，地方政府给予一定奖补的“自下而上”的实施模式[18,20,22-23]。这两种模式农地整治的比较详见张超正等[20]的研究成果。由于目前新型农业经营主体主导模式的农地整治项目数量较少，本文的新型农业经营主体主导模式仅包括农业龙头企业主导模式和农民专业合作社主导模式。

根据研究目的，研究区域的选择主要基于以下三点考虑：首先，包含上述两种模式的农地整治项目，以评价不同模式农地整治的收入分配效应；其次，项目交付使用时间在2年及以上，以保证农地整治后农户的收入效应已趋于正常化；最后，涵盖不同的地貌类型，以检验本文研究结论在不同区域的普适性或差异性。因此，本文最终选择湖北省江汉平原的天门市和潜江市、武陵山区的宣恩县和咸丰县作为研究区域。天门市和潜江市位于武汉都市圈和汉江经济带，主要地貌类型是平原，经济社会发展水平较高。天门市2017年地区生产总值为528.25亿元，农村常住居民人均可支配收入为15367元，常住人口城镇化率为53.20%；潜江市2017年地区生产总值为671.86亿元，农村常住居民人均可支配收入为16397元，常住人口城镇化率为59.30%[24]。宣恩县和咸丰县位于国家连片特困地区武陵山片区和鄂西生态文化旅游圈，主要的地貌类型是山地，经济社会发展水平较低。宣恩县2017年地区生产总值为66.16亿元，农村常住居民人均可支配收入为9408元，常住人口城镇化率为36.70%；咸丰县2017年地区生产总值为79.23亿元，农村常住居民人均可支配收入为9475元，常住人口城镇化率为41.35%[24]。

1.2 数据来源

选定研究区域之后，在湖北省自然资源厅网站、上述市（县）自然资源和规划局网站选择符合要求的农地整治项目。选定农地整治项目之后，在项目区随机选择2-3个行政村，作为待调查的整治区；并在其周边随机选择2-3个行政村，作为待调查的未整治区。本文最终选取7个整治区及其周边未整治区作为调查区域，其中，天门市横林镇高标准基本农田土地整治项目、天门市黄潭镇南水北调汉江沿线土地开发整理重大工程项目、天门市佛子山镇高标准基本农田土地整治项目、咸丰县黄金洞高标准基本农田土地整治项目为政府主导模式，天门市石河镇华丰农机专业合作社高标准基本农田土地整治项目、潜江市熊口镇“四化同步”示范乡镇土地整治项目、宣恩县万寨乡伍家台土地整治项目为新型农业经营主体主导模式。

课题组分别于2018年1月和3月组织研究生13人深入上述项目区，采取随机抽样和面对面访谈式问卷调查，调查对象为户主或其配偶。问卷内容包括农地整治实施情况及农户生计资本、生计策略和生计结果情况。剔除因数据缺失严重、回答前后矛盾等无效样本27份，调查最终得到有效样本483份，有效率为94.71%。其中，江汉平原地方政府主导模式整治区样本132份，其周边未整治区样本80份；新型农业经营主体主导模式整治区样本95份，其周边未整治区样本89份。武陵山区地方政府主导模式整治区样本28份，其周边未整治区样本18份；新型农业经营主体主导模式整治区样本27份，其周边未整治区样本14份。本文以2014年的数据反映整治前的情况，以2017年的数据来反映整治后的情况，其中2014年的数据是调研时通过农户自我追述回忆收集得到。虽然武陵山区调查样本较少，但由于农户生计状况相似，且通过与统计资料进行对比，发现此次调查样本能较好地反映该区农户的普遍情况。

2 模型构建和变量选取

2.1 模型构建

倍差法（DID）可利用农地整治项目实施所带来的横向单位和时间序列的双重差异，来识别其对农户收入的异质效应[25]。分位数回归法（quantile regression）利用解释变量和被解释变量的条件分位数进行建模，试图揭示解释变量对被解释变量分布的位置、刻度和形状的影响[21]。Quantile DID模型的具体步骤为：①根据倍差法的基本思路分别将两种模式整治区的样本分为整治前和整治后的处理组，将其周边未整治区的样本分为2014年和2017年的控制组。②运用分位数回归估计两种模式的农地整治对不同收入组别农户收入的边际贡献。如果某一变量对低收入组农户的边际贡献大于中等收入组农户和高收入组农户，则该变量具有的作用就是改善农户收入分配，反之则是恶化农户收入分配[12,26]。将分位数倍差法的基准模型设定为[27]：

式中：Yitτ为农户人均年纯收入，其中i为农户，t为年份，τ为分位数；dTit为时间虚拟变量，dTit=0为整治前，dTit=1为整治后；dBit为组别虚拟变量，dBit=0为对照组，dBit=1为处理组；dTit·dBit为时间虚拟变量和组别虚拟变量的交互项；CVit为可观测的影响Yit的控制变量；εit为未观测且无法控制的影响Yit的其他变量 ；β0τ、β1τ、β2τ、β3τ、βkτ为待估参数的估计量。β3τ反映两种模式的农地整治对农户收入分配的影响，为本文重点关注的系数。

在具体的计量分析中：①运用DID模型需要满足同质性假设和随机性假设[25]，由于地方政府和新型农业经营主体对项目区的选择并非“抓阄式”的随机抽取，而是有针对性的选择，从而导致处理组和对照组很有可能缺少一定的可比性，最终导致估计量有偏且不一致。为此，可以采用固定效应或一阶差分模型[28-29]。对于两期面板数据，固定效应模型和一阶差分模型的估计参数和效率是完全一样的[28]。参照学者们常用的计量经济模型[17,20,29]，本文选择一阶差分模型。②运用依赖给定观测信息、无需其他的假设或增加新的观测的自助抽样法，进行400次重复抽样求得标准误，以削弱分位数倍差法中误差项的未知干扰，增强估计、推断效能[30]。③利用全分位数回归和winsorize缩尾处理进行稳健性检验。为较全面地分析不同模式农地整治对农户收入分配的影响，本文参照已有研究成果[30-31]，选择0.10、0.25、0.50、0.75、0.90五个经典分位点，分别对应农户最低收入组、中低收入组、中等收入组、中高收入组、最高收入组。尽管这五个分位点的回归分析能够较好地代表不同收入组别农户之间的收入差距比较，但并不能全面描述解释变量在全部分位点上的边际贡献变化情况，本文通过全分位数回归将解释变量在全部分位点上对农户收入的边际贡献及其变化趋势用直观的图形表示。运用winsorize缩尾处理法对连续变量上下2%分位数进行缩尾处理，以削弱极端值对结果的影响。限于篇幅，winsorize缩尾处理检验结果未在文中列示。

2.2 变量选取

农户收入决定方程是实证研究农户收入差距决定因素的重要依据[32]。按照收入来源划分，农户收入分为农业收入和非农收入[30]，本文选取家庭人均总收入及其分项收入作为被解释变量；选取地方政府主导模式的农地整治、新型农业经营主体主导模式的农地整治作为解释变量；人力资本和自然资本是农户获取收入的前提[27,33]，本文选取劳动力比例、劳均年龄、劳均受教育年限和人均耕地经营面积作为控制变量。

表1 变量类型与变量选取Table 1 Variable selection and types

3 实证结果与分析

3.1 江汉平原不同模式农地整治的收入分配效应

分位点由小至大反应农户收入水平由低向高演变，通过对比地方政府主导模式和新型农业经营主体主导模式的农地整治的系数变化，可观测到这两种模式的农地整治对不同收入组别农户收入的边际贡献及其变化趋势。

1）计量结果。对于人均总收入，地方政府主导模式在0.10分位点不显著外（表2），在其他分位点均通过显著性检验，且系数随着条件分布从低向高递增（图1）；对于人均农业收入，地方政府主导模式仅在0.25、0.50、0.75分位点通过显著性检验，但系数随着条件分布从低向高缓慢递减；对于人均非农收入，地方政府主导模式在0.10分位点不显著外，在其他分位点均通过显著性检验，且系数随着条件分布从低向高递增。

对于人均总收入，新型农业经营主体主导模式在5个经典分位点均通过显著性检验，且系数随着条件分布从低向高递增；对于人均农业收入，新型农业经营主体主导模式仅在0.75、0.90分位点上显著，且系数随着条件分布从低向高递增；对于人均非农收入，新型农业经营主体主导模式在5个经典分位点均通过显著性检验，且系数随着条件分布从低向高递增。

通过上述分析可以得到江汉平原地方政府主导模式通过增加农户非农收入，进而恶化收入分配状况；而新型农业经营主体主导模式通过增加农户农业和非农收入，进而恶化收入分配状况。

2）结果分析。江汉平原两种模式的农地整治因显著改善了农业生产条件，促进了农地流转，提升了农业机械化、规模化水平，部分农业劳动力得以解放，通过本地就业或外出务工进而拥有更多的非农收入[18,20]，且农户家庭总收入的增加主要通过非农收入的提高来实现，但由于非农就业收入分布并不均匀，非农就业对农户收入分配不平等的贡献不断提高。

地方政府主导模式主要以改善农地耕作条件为主，一般不改变原有的一家一户的分散耕作方式，对促进规模化现代农业发展、提高农业生产效率的作用不明显[20,23]，因而对提升农户农业收入的作用有限。新型农业经营主体主导模式以发展规模化现代农业为目标，对降低现代农业发展的前期投入成本的作用也比较明显[23]。相比较于地方政府主导模式，新型农业经营主体主导模式更能加速农业生产结构调整和农业经营方式转型[19-20,23]，中高和最高收入组农户通过返租倒包从新型农业经营主体手中转入农地，开展稻虾、稻鳅、稻蛙等绿色种养产业，由于不打农药、不施化肥，致使水稻产量低但品质好、龙虾品质好且产量高，农户农业收入增加显著；而最低和中低收入组农户在获得农地租金收入的同时，也减少了种植业收入，但单纯的农地租金收入对最低和中低收入组农户总收入的影响并不显著。由新型农业经营主体开展项目建设的，必须保证项目区内农地经营权先行流转面积达到较高的比例，即先流转后整治[23]，因而也更能促进农地大规模流转和提升农业机械化、规模化水平，更多的农业劳动力向非农产业转移[19-20,23]，进而促使项目区农户非农收入显著增加，最终导致农户间的非农收入差距不断扩大。

表2 解释变量的分位数倍差法估计结果Table 2 Estimation results of explanatory variables with the quantile DID model

图1 解释变量全分位数回归系数变化Fig. 1 Coef fi cient changes of explanatory variables with the full-quantile model

3.2 武陵山区不同模式农地整治的收入分配效应

本文利用江汉平原调查数据分析不同模式农地整治的收入分配效应并得到相关研究结论，但这一结论在不同地貌类型区域是具有普适性还是差异性？接下来将利用武陵山区调查数据进一步检验。

1）计量结果。对于人均总收入，地方政府主导模式在0.10分位点不显著外（表3），在其他分位点均通过显著性检验，且系数随着条件分布从低向高波动递增（图2）；对于人均农业收入，地方政府主导模式在5个经典分位点均未通过显著性检验；对于人均非农收入，地方政府主导模式在0.10分位点不显著外，在其他分位点均通过显著性检验，且系数随着条件分布从低向高波动递增。

对于人均总收入，新型农业经营主体主导模式在5个经典分位点均通过显著性检验，且系数随着条件分布从低向高波动递增；对于人均农业收入，新型农业经营主体主导模式在5个经典分位点均未通过显著性检验；对于人均非农收入，新型农业经营主体主导模式在5个经典分位点均通过显著性检验，且系数随着条件分布从低向高波动递增。通过上述分析可以得到武陵山区两种模式的农地整治均通过增加农户非农收入，进而恶化收入分配状况。

表3 解释变量的分位数倍差法回归结果Table 3 Estimation results of explanatory variables with the quantile DID model

图2 解释变量全分位数回归系数变化Fig. 2 Coef fi cient changes of explanatory variables with the full-quantile model

2）结果分析。武陵山区近年来大力促进旅游业由“景点旅游”向“全域旅游”发展模式转变，两种模式的整治区均依托本地茶叶资源优势，积极推动茶叶产业与旅游休闲产业融合发展，扩大了本地务工需求，增加了本地就业机会，降低了农民务工成本；农地整治后，生态环境条件和旅游基础设施得到进一步改善，游客增加，部分农户利用自家宅基地及其院落开展“农家乐”、“民宿”、“小卖部”等非农经营活动[20,34]，进而促使大部分农户非农收入显著增加，但农户间的非农收入差距也在不断扩大。由于农户普遍在整治后的园地上种植生态有机茶，茶叶品质得到进一步提升，但也降低了茶叶产量，加之生态有机茶的市场推广不力，价格优势不明显，导致绝大部分农户农业收入略有减少。

4 结论与建议

4.1 结论

1）地方政府主导模式和新型农业经营主体主导模式的农地整治主要通过增加农户非农收入，进而恶化收入分配状况，且新型农业经营主体主导模式的收入分配恶化效应大于地方政府主导模式。两种模式的农地整治可以促进农户生计策略由纯农型向兼业型和非农型转化、兼业型向非农型转变，且相比较于地方政府主导模式，新型农业经营主体主导模式对促进农户上述生计策略转变的作用更加明显。

2）地方政府主导模式的农地整治对农业收入分配的影响不受地貌类型的制约，新型农业经营主体主导模式的农地整治对农业收入分配的影响受到地貌类型的制约。其中，新型农业经营主体主导模式会显著增加平原中高和最高收入组农户农业收入，而对山区不同收入组别农户农业收入均没有显著影响。新型农业经营主体主导模式的农地整治更能促进平原农业生产由细碎化、分散化经营向规模化、产业化经营转变，而更能促进山区农村产业由单一性向复合型转变。

4.2 建议

1）继续大力实施地方政府主导模式和新型农业经营主体主导模式的农地整治项目。由于农地整治项目实施缺乏从微观层面关注对农户收入分配和发展能力的影响，在农户资源禀赋差异等因素的中介作用下，导致出现农地整治恶化农户收入分配的现象，考虑到农地整治对绝大部分农户具有显著的增收效应，今后仍应继续大力实施农地整治，但同时也要以农地整治为抓手，做好对贫困户和边缘户的帮扶工作、脱贫攻坚与乡村振兴的衔接工作。相比较于地方政府主导模式，新型农业经营主体主导模式更能增加农户收入。然而，当前大规模推进的农地整治仍以地方政府主导模式为主，新型农业经营主体主导模式的项目实施数量还非常有限。建议在适合发展现代农业的区域逐渐缩减地方政府主导模式的农地整治项目，通过给予财政和政策支持，积极引导和推广种粮大户、家庭农场、农业龙头企业和农民专业合作社等新型农业经营主体主导模式的农地整治项目。

2）重视非农就业对于缩小农户收入差距的重要作用。非农收入已经成为农户收入的主要来源，也是形成收入差距的主要原因。因此，应多渠道扩大低收入农民非农就业机会,提高其非农就业能力，如新型农业经营主体可以通过吸收入社、股份合作、就业带动、结对帮扶等方式，带动当地低收入农民增收致富；鼓励农村资金互助社等新型农村金融机构的发展，降低农村小额贷款准入门款和贷款成本，为低收入农民从事非农经营活动提供资金支持。

3）调整农业产业结构是缩小农户收入差距的现实选择。农业收入是农户的基础性收入，而农业比较收益低下是导致农户收入分配格局扭曲的关键因素。为打破这一瓶颈，除改善农业生产条件和提高农业生产效率外，还应立足资源禀赋和市场需求，加快推进农业产业结构调整，从而增加农户农业收入成为比较务实的选择。如平原可以农地整治为平台，依托丰富的水资源，抓住绿色农产品市场需求旺盛的机遇，发展稻—虾、稻—鳅、茭—虾等绿色种养；山区可以农地整治为平台，依托茶园、果园、菜园等农业产业资源和农村特色民居与民俗文化，发展生态旅游观光、农业休闲体验、民俗文化鉴赏等乡村第三产业。