高标准农田建设如何影响农地流转_钱龙.pdf
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1、第37卷 第2期2023年2月Vol.37 No.2Feb.,2023中 国 土 地 科 学China Land Science在人多地少、地块分散的国情、农情约束下,推进农地流转和实现适度规模经营一直是中国农业政策的优先导向。进入新世纪以来,在各级政府的大力推动下,农村土地流转市场规模快速扩大。全国农地流转率由2002年的1.44%上升到2020年的约34%,截至2020年底,全国已有1 239个县(市、区)、18 731个乡镇建立了农地流转服务中心,全国家庭承包耕地流转面积超过5.55亿亩,涉及农户数达到22 040.98万户。尽管如此,实现中国农业的适度规模经营仍然任重而道远。截至202
2、2年上半年,通过农地流转达到经营面积30亩及以上的农户仅占全国农户总数的5%1。可见,在稳定小农基础性地位的同时,进一步繁荣农地流转市场和加快规模经营主体培育仍然是中国农业现代化进程中绕不开的关口。农地流转问题因农业基础性地位和土地基要性作用而得到学界广泛关注,已有研究从产权与交易费用2、土地禀赋3、劳动力数量与结构特征4-5、技术进步6等宏微观视角进行了较为丰富的探索,这为理解农地流转市场繁荣发展提供了多维角度。近年来,政府政策对农地流转的影响愈发得到关注,比如确权颁证7、农业支持政策8-9。然而,纵观已有文献,尚有一类重要的农业政策没有得到应有重视,即高标准农田建设政策。事实上,高标准农田
3、建设作为涉农领域规模最大的单体财政支出项目,具有显著的政策外溢效应。一些学者发现,高标准农田建设对化肥施用10、农用薄膜循环利用11与农业生态效率12、节水灌溉技术采纳13与粮食生产14、农村减贫与振兴15有显著影响。那么,作为实现规模经营重要路径的农地流转,高标准农田建设对其是否产生影响,以及如何影响,相关研究还很鲜见,只有陈江华等16从农户微观视角进行了初步探讨。有效改善耕地质量和实现耕地可持续利用是党和政府工作的重中之重,早在1998年中央层面就开始布局高标准农田建设。2011年,国务院正式批准全国土地整治规划(20112015),明确提出高标准农田的全国建设目标。截至2020年底,全国
4、累计建成高标准农田8亿亩。2021年,国务院进一步出台了 全国高标准农田建设规划(20212030),从doi:10.11994/zgtdkx.20230213.090744高标准农田建设如何影响农地流转钱 龙1,刘 聪1,郑淋议2,钱文荣2(1.南京财经大学粮食和物资学院,江苏 南京 210003;2.浙江大学公共管理学院,浙江 杭州 310058)摘要:研究目的:基于28个省(市、自治区)的面板数据,探索高标准农田建设对农地流转的影响及其可能机制。研究方法:描述性分析、双向固定效应面板模型。研究结果:(1)高标准农田建设能显著促进农地流转,稳健性检验也证实上述研究结果可信;(2)机制验证表
5、明,高标准农田建设会通过提升农业经营效益、降低农业经营风险和匹配农业技术进步促进农地流转;(3)基于自然地理、生产定位和经济发展的异质性分析发现,高标准农田建设对地形起伏度相对较小区域、粮食主产区和经济较发达地区的农地流转促进效果更好。研究结论:为有效激活农地流转,应稳步推进新一轮高标准农田建设并根据区域差异进行精准施策,同时重视提升经营收益、防控风险和技术进步在实现规模经营中的积极作用。关键词:高标准农田建设;农地流转;规模经营中图分类号:F301.3 文献标志码:A 文章编号:1001-8158(2023)02-0062-09收稿日期:2022-10-02;修稿日期:2023-02-10基
6、金项目:国家社会科学基金重大项目(19ZDA088);国家自然科学基金项目(72273061,71803077)。第一作者:钱龙(1988-),男,安徽枞阳人,博士,副教授,硕士生导师。主要研究方向为土地经济管理、粮食产业经济。E-mail:通讯作者:钱文荣(1966-),男,浙江桐乡人,博士,教授,博士生导师,长江学者,特聘教授。主要研究方向为土地经济管理。E-mail:数据来源:http:/ 理论分析与研究假说实现适度规模经营是推进中国式农业现代化的必然要求,而激活和推进农地流转是获取规模经济的关键所在。在微观层面来看,农地流转是农户个体决策的结果。关于农户行为的理论颇多,比如利润追逐型的
7、理性农户18、风险规避的生存农户19、劳苦规避型农户20,马克思主义的剥削小农21等,均对农户行为作出阐释。第三次农业普查数据显示,中国小农户数量占到农业经营主体的98%以上,“大国小农”的格局仍然存在。考虑到中国现实情境,本文认为分析中国农户农地流转行为应秉持“综合小农”的思路22,统筹考虑几类经典的农户模型。即中国农户并不是模式化的理性小农、生存小农或劳苦规避小农,而是会同时追求经济利润最大化、尽可能的降低农业经营风险,以及拥有劳苦规避型倾向。这与弗兰克艾利思的最优化农户理论也是相切合的23。基于上述判断,对应地,本文构建了高标准农田建设通过提高农业经营效益(利润追求)、降低农业经营风险(
8、风险规避)和匹配农业技术进步(劳动替代)影响农地流转的理论分析框架(图1)。第一,高标准农田建设有助于提升农业经营收益促进农地流转。根据舒尔茨的理性小农理论,农户在追求利润最大化方面与资本主义企业无异24。POPKIN进一步发展了这一理论,在 理性的小农中系统阐述了小农户的理性计算和经济逐利行为18。中国农户普遍规模不大,是典型的小农,因此预期经济效益更高时,追求利润最大化的农户扩大规模和流转更多土地的积极性会更高17,这有助于进一步激活农地流转市场。高标准农田建设包含土壤改良和田块整治建设内容,会产生节约成本和增加产出两个方面的效果,从而有效提升单位面积经营收益。具体说来,在节约成本方面,高
9、标准农田建设中的土壤改良,旨在改善土壤通透性和保水保肥能力以提升耕地质量,这有助于降低单位耕地面积的要素投入以节约生产成 本10;在增加收入方面,高标准农田建设通过田块整治还可以有效缓解土地细碎化,实现集中连片经营,这有助于获取规模经济,提升单位面积经营收益25和农业经营绩效26。因此,预计高标准农田建设会通过提升农业经营收益来促进农地流转。第二,高标准农田建设有助于降低农业经营风险促进农地流转。根据生产小农理论,小农经济行为的主导动机是“避免风险”和“安全第一”19,即农户决策和行为驱动力并不完全是理性计算和经济逐利的,而是更关注生存和安全问题。中国是典型的“大国小农”格局,且农业生产遭遇自
10、然灾害的频率颇高,这使得大多数农户有很强的风险规避倾向,是典型的风险厌恶者27。考虑各类自然灾害频繁发生,尤其图1 高标准农田建设影响农地流转的机理Fig.1 The mechanism of high-standard farmland construction on farmland transfera数据来源:http:/ 2023年2月 第2期64是水旱灾害频发给农业经营带来的巨大威胁,政府开展高标准农田中相关配套设施建设,其目标就是实现旱涝保收和高产稳产。具体而言,加强水利设施建设以实现旱涝保收,做好林网岸坡建设以提高防御风沙灾害等,这些都能降低农业生产遭受自然灾害的可能性。已有文献
11、表明,自然灾害频发会降低经营主体从事农业经营的热情;相反,旱涝保收和高产稳产会鼓励经营主体更多转入土地,扩大经营规模以谋取更高收入28。因此,预计高标准农田建设会通过降低农业经营风险,尤其是自然灾害带来的危害,进而增强经营主体风险抵抗能力来鼓励农户更多参与农地流转。第三,高标准农田建设有助于匹配农业技术进步促进农地流转。按照恰亚诺夫的劳苦规避型小农理论,农户既是生产者又是消费者20。除了从事农业生产获得收入,农户也有增加闲暇时间的需求,如何权衡取决于劳动力机会成本,以及工作和闲暇各自的边际效用。因此,在技术不变前提下,当家庭劳动力资源有限时,会限制其扩大土地经营规模。但是,现代农户能通过合理运
12、用农业新技术来改变外在约束,在扩大生产规模的同时却不增加农户的劳作负 担24。高标准农田建设就能为先进技术的引入提供便利,其建设内容就包括促进地块集中连片,优化田间机耕路布局以提升机耕率,正好匹配农业技术进步。同时,在经验层面,确有学者证实高标准农田建设显著提升了农机应用率16。此时,以农业机械为代表的技术性进步可以有效实现劳动替代,并对农业产生深刻影响。正如一些研究所揭示,机械化水平提升可以有效缓解劳动力短缺,不增加甚至减少了劳动力要素投入,通过有效减轻劳作负担,从而鼓励经营主体转入农地扩大生产规模,起到了有效激活农地流转市场的目标29。因此,预计高标准农田建设会通过匹配农业机械化水平为代表
13、的技术进步来促进农地流转。根据以上分析,本文提出如下假说:高标准农田建设能够有效促进农地流转。2 研究设计2.1 模型设定参考已有文献30,本文构建双向固定效应模型探究高标准农田建设对农地流转的影响:lnYHSFXititititit=+a(1)式(1)中:i表示省(市、自治区);t表示年份;Yit表示农地流转;lnHSFit表示高标准农田建设;Xit表示一系列控制变量;i表示地区固定效应;t表示时间固定效应;it为随机误差项;、为待估计参数。2.2 变量选取(1)农地流转。参考匡远配等31的研究,本文使用家庭承包耕地流转总面积与家庭承包经营的耕地面积之比表示各地区的农地流转水平。(2)高标准
14、农田建设。农业综合开发投入是测度高标准农田建设的主要依据,参考梁志会等10研究成果,本文以单位播种面积的农业综合开发投入表示高标准农田建设。(3)控制变量。考虑数据可得性并参考已有研 究32-33,选取以下控制变量。一是投入要素类:农业劳动力数量,以第一产业从业人口数表示;人力资本水平,以农村劳动力的平均受教育年限表示,根据不同学习阶段的受教育年限加权计算所得;人口老龄化,以农村地区65岁及以上人口占比表示。二是种植特征类:经营习惯,以各省份上期农作物播种面积表示;种植结构,以粮食作物播种面积比农作物播种面积表示。三是外部条件类:农作物受灾率,以农作物受灾面积比农作物总播种面积表示;财政支农水
15、平,以地区财政支农支出与地区财政一般预算支出的比值表示,因其影响具有滞后性,此处采用一期滞后值;市场化程度,以王小鲁等34测算的市场化指数表示当地的市场化水平。2.3 数据来源本文选择20052017年全国28个省市区的面板数据,来验证高标准农田建设对农地流转的影响。之所以选择这一样本区间,主要原因有两点:一是农地流转数据最早只能追溯到2005年;二是2017年后高标准农田建设数据无法获得。因此,这是当前能够获得的、最完整的样本范围。本文数据主要来自历年中国农村经营管理统计年报中国统计年鉴中国农村统计年鉴中国财政年鉴中国国土资源统计年鉴。此外,为避免异常值带来的不利影响,所有数据均在1%和99
16、%分位进行缩尾处理。变量描述性统计见表1。a其中,西藏、香港、澳门、台湾等数据缺失严重,而北京和上海两地农业生产规模非常小,均未包括。65钱龙等:高标准农田建设如何影响农地流转农地流转。以列(3)为例,表明在其他条件不变前提下,高标准农田建设水平每上升1单位,农地流转率会提升7.68个百分点,高标准农田建设繁荣农地流转市场效果显著,研究假说得到证实。3.2 稳健性检验为验证基准回归是否可信,本文开展下述两类稳健性检验做进一步核实。(1)替换变量。借鉴已有文献10,本文以土地整治面积占比,即改造中低产田与高标准农田面积占耕地总面积的比值来测度高标准农田建设,对核心解释变量进行替换;以家庭承包耕地
17、流转总面积与耕地面积比值来测度农地流转,替换被解释变量。结果显示(表3),无论是单独替换核心解释变量或者被解释变量,还是同时替换这两个变量,高标准农田建设始终正向显著影响农地流转,表明基准回归的发现稳健。(2)考虑内生性。从逻辑上来看,高标准农田建设政策是外在的,基准模型的内生性问题并不严重。但为了避免可能的偏差,本文依然将核心解释变量的表1 变量描述性统计Tab.1 Descriptive analysis of variables变量类型变量名称单位均值标准差被解释变量农地流转%18.3914.06核心解释变量高标准农田建设元/hm2,取对数440.46386.83控制变量农业劳动力数量1
18、04人,取对数1 020.96660.76人力资本水平年,取对数7.390.62人口老龄化%10.202.74经营习惯千hm2,取对数5 643.35 3 571.27种植结构%67.1613.25农作物受灾率%23.2915.20财政支农水平%21.1825.57市场化程度取对数1.800.302.4 描述性分析高标准农田建设和农地流转的变化趋势如图2所示,不难发现两者均呈现上升态势。其中,2013年之前,二者均持续上升,而农地流转的增长速度更快;但2013年之后,高标准农田建设先上升后平缓,农地流转的上升态势也趋于放缓。统计检验表明,高标准农田建设与农地流转的Person相关系数达到0.3
19、2,且在1%水平上显著。因此,描述性分析提供了高标准农田建设正向影响农地流转的初步证据。图2 20052017年全国高标准农田建设和农地流转情况Fig.2 National high-standard farmland construction and farmland transfer from 2005 to 20173 实证结果与分析3.1 基准回归根据式(1)并按照逐步回归法,依次加入投入要素类、种植特征类和外部条件类控制变量,表2列(1)列(3)呈现了高标准农田建设影响农地流转的基准回归。Hausman检验证实,双向固定效应面板模型更加合适。结果显示,作为核心解释变量的高标准农田建设
20、,对农地流转的影响始终为正,且均通过显著性1%水平检验,说明高标准农田建设能有效促进表2 基准回归Tab.2 Benchmark regression变量(1)(2)(3)高标准农田建设9.297*8.258*7.680*(2.145)(2.140)(2.219)农业劳动力数量-9.985-17.538*-17.112*(8.461)(8.151)(8.057)人力资本水平45.507*45.280*41.090*(10.552)(9.991)(8.530)人口老龄化4.269*3.787*3.619*(0.559)(0.508)(0.518)经营习惯19.448*19.126*(9.536)
21、(9.057)种植结构0.347*0.375*(0.183)(0.191)农作物受灾率-0.065*(0.024)财政支农力度-0.013(0.018)市场化程度1.573(2.703)地区固定效应YESYESYES时间固定效应YESYESYESR20.8000.8190.824样本量364364364注:*、*、*分别表示1%、5%和10%的显著性水平;括号内数字为标准误。下同。中国土地科学 2023年2月 第2期66负担减轻而愿意扩大经营规模。因此,只要验证高标准农田如何影响农业经营收益、农业经营风险和农业技术进步,就可以断定三者是否为高标准农田建设影响土地流转的重要渠道。表4显示,在其他
22、变量不变的前提下,高标准农田建设始终在1%显著性水平正向提升农业经营效益、显著降低农业经营风险,并有效促进了农业技术进步。因此,三大影响机制均得到验证。这表明高标准农田建设涉及的耕地质量提升,降低土地细碎化和实现土地连片经营,以及水、电、路等配套设施的完善,确实为促进农地流转市场繁荣做出了贡献。表3 稳健性检验Tab.3 Robustness test变量替换核心解释变量替换被解释变量同时替换系统GMM土地整治面积0.464*0.356*占比(0.183)(0.155)高标准农田建设5.904*(1.569)高标准农田建设一阶滞后项9.558*(2.391)控制变量YESYESYESYES地区
23、效应YESYESYESYES时间效应YESYESYESYESR20.8280.8180.8220.824样本量364364364336注:控制变量同表2,估计结果省略。下同。a方法更新会带来疑虑,为此,采用了逐步回归法验证了三大机制,发现上升机制推断依然成立,因篇幅有限,相关结果可向笔者索取。地形起伏度是指在一个特定的区域内,最高点海拔高度与最低点海拔高度的差值。表4 作用机制检验Tab.4 Mechanism test变量农业经营效益农业经营风险农业技术进步高标准农田建设0.402*2.535*0.159*(0.071)(0.953)(0.050)控制变量YESYESYES地区效应YESYE
24、SYES时间效应YESYESYESR20.8370.1460.526样本量364364364一阶滞后项作为工具变量,通过系统GMM模型来开展稳健性检验。结果显示(表3),高标准农田建设的影响系数依然为正,且在1%水平上显著,再次证实研究假说成立。3.3 机制检验前述理论分析表明,高标准农田建设可能通过农业经营收益、农业经营风险和农业技术进步三个渠道来影响农地流转,下面分别予以验证。根据已有文 献35并考虑数据可获性,以单位面积农业产值来指示农业经营收益,即采纳农业总产值比耕地面积(元/亩,取对数)作为机制1的被解释变量。对于机制2,考虑到中国农业经营面临的最普遍风险是旱涝类灾害,而灌溉设施建设
25、会有效降低经营风险32。因此,使用农业灌溉普及情况,即以有效灌溉面积比耕地面积(%)这一反向指标作为机制2的被解释变量。此外,由于高标准农田带来的地块合并,机耕路等配套设施建设有助于农业机械等先进农业技术普及。因此,以农业机械化水平作为农业技术进步匹配的指示变量,即以农业机械总动力比耕地面积(瓦/亩,取对数)作为机制3的被解释变量。根据江艇36的研究,传统的三步法中介效应模型存在难以规避的缺陷,可直接检验高标准农田建设对三个机制变量的影响,反而更加可信。理论分析可知,农户基于理性逻辑和追求利润最大化会扩大经营规模;基于生存和安全思维,会因生产风险降低而转入更多土地;劳苦规避倾向也因技术改进带来
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