经济增长、农地资源保护与农地非农化最优规模

经济增长、农地资源保护与农地非农化最优规模

吴晓忠，倪志良

(南开大学 经济学院，天津 300071)

摘要：经济增长和农地资源保护是当前农地非农化过程中需要权衡的两大内容。文章基于我国1997-2012年省际土地数据和边际收益理论，运用动态面板和门限面板模型，实证分析了兼顾经济增长和农地资源保护的农地非农化最优规模。研究结果表明：依赖土地调节而提升经济增长的政策忽视了农地资源的生态和社会成本，致使我国农地过度非农化；农地非农化虽在短期内促进经济增长，但长期内由于资源约束效应而抑制经济增长，其最优规模应该不超过实际非农化的73.56%。因此，在保持经济稳定增长的新常态时期，为了减少农地过度非农化以及保护农地资源，应完善资源补偿机制以及建立城乡统一建设用地市场，减少对土地价格的行政干预。

关键词：经济增长；农地资源保护；农地非农化；最优征地规模；门限面板模型

中图分类号：F301文献标识码：A

收稿日期：2014-09-30

基金项目：教育部人文社会科学重点研究基地重大项目“我国经济社会协调发展与缩小收入分配差距研究”(11JJD790038)。

作者简介：吴晓忠(1986-)，男，江苏常州人，南开大学经济学院博士研究生；

倪志良(1966-)，男，内蒙古赤峰人，南开大学经济学院教授，博士生导师。

一、引言与文献综述

近年来，随着深化改革和城镇化进程的推进，土地调节对经济发展以及国家财政的影响越来越大，逐渐成为国家优化资源配置、调节宏观经济和形成政府收入的重要手段。由此产生了“农地非农化”过程和多级土地价格体系：(1)国家经济发展和城乡二元结构转型，必然推动城镇化进程；(2)伴随着城镇化进程，出现了土地需求增加和土地征收等问题；(3)农村土地被征用为国有土地后，地方政府代表国家以出让或划拨的方式将土地使用权转让给土地使用者，完成农业用地向建设用地的转变；(4)新的土地使用者在一定条件下将拥有的土地再转让到其他土地使用者手中，形成多级土地市场体系和相应的土地价格体系。

但在当前的财政分权模式下，农地非农化也引发了一系列矛盾：一方面，农地在农业部门和非农业部门之间存在边际报酬差异，外加地方政府追求当地经济增长的绩效目标，存在着农地资源向建设用地转变的情况；另一方面，农地非农化是农地资源消耗的过程，而伴随该过程的是生态环境的破坏、失地农民社会保障等亟须解决的问题。因此，农地非农化过程中的经济增长与农地资源保护之间需要权衡：是将更多的农地资源转变为建设用地，以此来促进经济增长，还是通过限制农地非农化，以此来保护人类社会最基本的生存环境。对此，党的十八届三中全会指出：“加快建立生态文明制度，健全国土空间开发、资源节约利用、生态环境保护的体制机制，推动形成人与自然和谐发展现代化建设新格局。”这对于“经济新常态”战略前提下保护农地生态资源、健全政府宏观调控体系具有重要意义。

对于农地非农化过程中经济增长和农地资源保护问题，国内外学者从宏观和微观两方面做了大量研究。宏观上主要是从环境库兹涅茨曲线入手，研究经济增长与耕地资源流失的关系，研究表明：随着农地非农化的推进，经济增长和耕地资源损失之间呈现倒U形关系(Suri和Chapman，1998；Gylfason，2001)，而Stijns(2005)、Papyrakis和Gerlagh(2007)则进一步研究了经济增长和资源流失的权衡关系，即在初期耕地资源损失与经济增长为正相关关系，但随着农地非农化的推进，两者呈负相关关系。国内学者主要在研究方法上进行了创新，如运用经验模态分解法(张衍广等，2007)、退耦法(郭琳和严金明，2007)和空间面板(许恒周等，2014)等方法来研究经济增长与农地资源损失的关系，其结论一致认为这两者之间存在一个阀值，超过该阀值农地资源的损失对经济增长起到抑制作用。微观上主要是从边际角度着手，特别是在Costanza等(1997)提出的资源生态收益核算方法的基础上，根据边际收益等于边际成本的原理来确定征地最优问题(Perman等，2003)。这一方面国内学者的研究文献较多，如谭荣和曲福田(2006)通过拟合农地非农化的边际收益和边际成本，核算出1989-2003年兼顾经济增长和生态保护的农地非农化程度不应超过实际非农化数量的78%；王良健等(2013)研究发现，由于耕地边际效益增长速度小于建设用地边际效益增长速度，使得帕累托最优耕地面积与保障粮食安全耕地面积之间的差额逐步增大，降低了耕地资源的配置效率。

为了更深入地了解农地非农化过程中如何在经济增长和资源保护之间达成平衡，本文在研究农地非农化过程中全面考虑了农地的生态价值、社会保障价值和粮食安全等因素，并在已有文献的静态角度基础上融入动态因素，通过动态面板和门限面板模型来研究农地非农化的最优规模。

二、经济增长与农地非农化的理论模型

(1)

(2)

(3)

(4)

对式(1)中生产函数取对数后关于t求导：

(5)

(6)

(7)

(8)

根据式(7)和式(8)可得到以下结论：(1)一国的总产出和人均产出增长率是技术进步率、农地资源消耗率以及人口增长综合作用的结果；(2)在α一定的情况下，农地资源对经济增长的影响取决于农地资源的消耗率b以及农地资源的产出份额β，因此国家经济过度依赖农地资源可能会抑制经济增长。

图1　农地非农化过程与福利损失

但在农地非农化过程中，划拨和协议价格一般是政府定价，其价格由于易受政府“以地引资”和官员“寻租”的影响而较低。因此，政府为了不使自身利益受损，易凭借自身垄断地位压低征地补偿、过度依赖土地资源进行宏观调控，这可由图1来分析。其中AD是地方政府农地需求曲线，MSC是征地的边际社会成本，MPC是征地的边际私人成本。从社会角度看，根据边际社会成本MSC与需求曲线AD的交点，最优征地数量为Q1，征地价格为P1，社会福利为AOE1。从市场角度看，政府征地时只考虑土地的经济收益，不考虑土地的非经济收益(谭荣和曲福田，2006)，相应的边际成本为MPC，征地数量为Q2，征地价格为P2，社会福利损失为FE1E2。如果政府为促进地方经济增长并形成地方财政收入而过度依赖土地财政，则可能导致农地的过度征收，如图1中E3位置，损失达到了E1E3G。

(9)

(10)

三、基于静态视角的农地非农化最优规模测算

(一)研究方法和数据来源

根据前文，非农业部门由于生产效率高于农业部门，其收益代表经济增长的效益，农业部门由于拥有丰富的农地资源，其收益代表农地资源的经济和非经济收益，因此静态角度研究农地非农化最优规模主要是从农地收益和成本角度考虑的。本文设定的农地收益包括农地生态收益、农地社会收益和农地经济收益，选取1997-2012年的耕地数据作为农地的代表来进行研究，*由于部分农地(如果园、草地等)数据的不易获得性，本文只分析耕地的情况。1997-1998年相关耕地数据没有汇编成册，对于这两年数据本文参考了彭开丽(2012)提供的数据；而《中国国土资源统计年鉴》没有公布各省份2008年以后的耕地数据，本文采用的做法是：如果相关省份年鉴公布该数据则采用该年鉴数据，如果未公布则采用农作物总播种面积与复种指数之比来计算。最后，为了保证前后数据的口径的一致性，本文使用了指数平滑等方法予以处理，并根据王良健等(2013)提供的耕地面积估算模型进行验证，发现大部分结果通过检验，说明数据前后口径保持了一致。相关其他变量数据来源于《中国人口和就业统计年鉴》、《中国统计年鉴》以及中国太平洋保险公司养老保险趸缴费率标准等资料。

1.农地生态收益的核算

谢高地等(2003)建立了中国陆地生态系统单位面积生态服务价值评估体系，该研究借鉴了Costanza等(1997)的核算方法，全面考虑了农地资源在供给(食物、原材料生产)、调节(大气调节、净化环境)、支持(土壤保持)等方面的价值，考虑因素较为全面。因此本文也采用该核算方法，并用价格修正指数修正到以2012年为可比较的历年单位面积耕地的生态服务价值。

2.农地社会收益的核算

本文认为农地的社会收益主要有两方面：一方面，农地吸纳了农村大量的农业劳动力，同时农地也是农民收入的主要保障，因此农地具有养老和就业保障的功能；另一方面，农地生产的粮食关系到国家经济安全和社会稳定，因此农地社会收益也包括粮食安全价值。

3.农业部门和非农业部门的经济收益核算

本文使用C-D生产函数来模拟两部门的生产过程：

(11)

(12)

其中，Y为部门总收益，K为资本投入，L为劳动投入，Land为土地资源的投入；A、B代表技术进步率；下标agr和nonagr分别为农业部门和非农业部门。农业部门的总收益采用第一产业GDP数值，资本投入为农林牧渔业固定资产投资，考虑到近年来第一产业劳动、土地投入产出弹性系数为负的情况，本文分别以人均农业机械总动力和农作物播种面积来表示。非农业部门的总收益采用第二产业和第三产业GDP之和，1997-2003年资本投入为国民经济各行业基本建设新增固定资产、更新改造新增固定资产和城镇集体各单位固定资产投资之和，2004-2012年的资本投入为各地区按行业区分的城镇新增固定资产，劳动力投入为第二产业和第三产业从业人员的数量，土地资源投入为建设用地的面积。

(二)农地非农化最优规模与福利测算

分别对式(11)和式(12)取对数，即lnYagr=lnA+α1lnKagr+β1lnLagr+γ1lnLandagr，lnYnonagr=lnB+α2lnKnonagr+β2lnLnonagr+γ2lnLandnonagr，建立双对数面板计量模型。为了消除异方差和内生性等影响，采取Cross-section SUR加权方式并运用广义GLS法进行估计，*考虑到各省份经济发展和农地非农化政策的不同，本文将其划分为东、中、西三个区域，其中东部地区包括北京、天津、河北、辽宁、上海、江苏、浙江、福建、山东、广东和海南；中部地区包括山西、吉林、黑龙江、安徽、江西、河南、湖北和湖南；西部地区包括重庆、四川、贵州、云南、广西、陕西、甘肃、青海、宁夏、西藏、新疆和内蒙古。相应结果见表1。

表1　1997-2012年农业部门与非农业部门C-D函数估计结果

注：括号内数据是相应统计检验的t值，***、**、*分别表示在1%、5%和10%的统计水平上显著，下同。

表2　1997-2012年农地过度流转量和社会福利损失　单位：公顷、万元

注：(1)过度流转量=(最优平均存量Ⅱ-实际平均存量)×年数；(2)最优流转量=实际流转量-过度流转量，实际流转量为审批建设用地占用耕地数量；(3)社会福利损失=过度流转量×(农地平均生态价值+农地平均社会价值)。

四、基于动态视角的农地非农化最优规模分析

对于动态视角下核算农地非农化最优规模的思路，首先使用动态面板数据研究农地非农化对经济增长的短期和长期影响，再利用门限面板模型研究农地非农化最优征收率。相关动态面板模型为：

git=αgit-1+β1nagrit+β2nagrit-1+…+βX+ηi+uit

(13)

其中，i为省份，t为年份，以我国31个省份1997-2012年的面板数据为基准；git为经济增长度量指标，nagrit为农地非农化指标，X为一组控制变量。农地非农化指标当期系数β1表示农地非农化对经济增长的短期影响，而滞后一期系数β2表示长期影响。相关变量定义见表3。

表3　变量定义及说明

为了消除量纲和异方差的影响，本文对带有量纲的变量取对数，并对各变量进行面板单位根检验，经检验所有变量都是平稳的。考虑到两步GMM估计对截面相关和有偏性有较好效果，本文使用两步系统GMM逐步估计农地非农化的长期和短期影响，相关回归结果见表4。表4显示，人口自然增长率、政府干预程度、城乡收入差距对经济增长的影响为负：(1)我国人口基数过于庞大，超过了社会和环境的承载能力；(2)我国相对于市场经济完善的国家还存在较大程度的政府干预，这不利于市场充分发挥资源配置机制；(3)城乡收入差距过大影响社会生产和资源配置，最终也会影响经济增长，而固定资产投资比例、人力资本投资、产业结构、技术创新水平、外商投资和通胀指数的系数为正；(4)我国经济增长是投资推动型的，固定投资、外商投资和人力资本投资对促进经济增长具有重要作用，同样，技术创新所带来的科技进步也是促进经济增长的重要源泉；(5)适度的通胀也会对我国经济增长有促进作用，这也体现了我国政府近年来宏观调控的效果；(6)根据刘易斯—费景汉—拉尼斯模型(Jorgenson，1961)，以农业为代表的传统部门生产率和工资率都低于以工业为代表的现代部门，这种差异造成人力资源流动和产业结构转移，优化资源配置并促进经济增长。

表4　动态面板估计结果

另外，表4中农地非农化对经济增长的当期系数为正，滞后一期系数为负，说明农地非农化对经济增长短期内有促进效应，而长期则为抑制效应。进一步可以推测：基于资源保护的农地非农化过程存在最优征收率，超过该最优征收率，农地非农化对经济增长将起抑制作用。可运用门限面板模型来进一步分析：

+…+βX+uit

(14)

其中，i为省份，t为年份；git为经济增长度量指标，nagrit为农地非农化变量，optit为农地的过度征收率(以 1减去耕地最优流转数量/审批建设用地占用耕地数量来表示)；X为控制变量，γ1和γ2为门限参数。对于模型(14)，本文根据Caner和Hansen(2004)处理内生性技术，采用二阶段合并最小二乘估计(Two-Stage Pooled Ordinary Least Square)来估计其门限值，估计结果见表5。

表5　门限面板估计结果

根据表5，模型存在两个门限值0.1558和0.2644，把农地非农化对经济增长的影响划分为三个区制：当农地过度征收率小于15.58%时，农地非农化对经济增长的系数为0.0057；介于15.55%和26.44%之间时，系数为0.0023，农地非农化对经济增长的促进作用有所减小；而大于26.44%时，系数为-0.0018，即农地非农化对经济增长起抑制作用。换言之，农地非农化初期，适度的农地非农化可以促进经济社会的发展；随着农地非农化进程的推进，环境和农地资源因素的影响越来越重要，导致农地非农化的促进作用有所减少；过度的农地非农化则会使社会环境恶化、农地资源流失而最终抑制经济的增长。

五、结论及政策建议

首先，农地非农化虽然提高了经济效益，但生态效益和社会效益损失巨大，导致整个社会福利的损失。这主要是因为农地的生态收益和社会收益虽被社会共享却不能体现在市场交易中，具有一定的外部性。因此需要加强实行土地资源的有偿使用制度和社会保障制度：一方面补偿要以土地市场价值为基础，充分考虑农地的机会成本和生态价值等；另一方面，为了减少征地的外部性，可通过建立多方资金支持和实现资金保值增值的商业保险模式，多元化、多层次实现农地的社会保障价值。

其次，适度合理的农地非农化数量是缓解农地资源保护和经济增长矛盾的一种方法，其分配原则是农地资源在农业和非农业部门的边际收益相等。因此鉴于当前城乡二元土地制度改革的难度，可以在符合国家规划和用途管制前提下，逐步建立城乡统一的建设用地市场：农地所有者以农地所有权作为股份，把土地资本投入到土地股份合作社或农业合作社，以此获得股份红利；待土地市场发育到一定程度时，再促使土地所有权、使用权遵循市场规律，实现横向自由转移。

最后，从动态角度看，农地过度征收率应该小于26.44%，即农地非农化最优规模不应超过实际非农化数量的73.56%。过度的农地非农化一方面会使征地价格下降，与土地的出让价格形成鲜明对比；另一方面，易造成农地资源的过度性损失，最终会抑制社会和经济发展。因此，在当前“经济新常态”下需要转变政府职能，使市场在资源配置中起决定性作用，即不断加大农地非农化市场化改革力度，引入竞争和谈判机制；土地补偿费、青苗及建筑物补偿费等应参照土地市场价格，逐步缩小征地价格与出让价格的差距。

参考文献：主要

[1]张衍广，林振山，李茂玲，等.基于EMD的山东省GDP增长与耕地变化的关系[J].地理研究，2007，(6).

[2]郭琳，严金明.中国建设占用耕地与经济增长的退耦研究[J].中国人口·资源与环境，2007，(5).

[3]许恒周，吴冠岑，郭玉燕.耕地非农化与中国经济增长质量的库兹涅茨曲线假说及验证[J].中国土地科学，2014，(1).

[4]谭荣，曲福田.中国农地非农化与农地资源保护：从两难到双赢[J].管理世界，2006，(12).

[5]王良健，李辉，禹诚，等.耕地征收最优规模的理论与实证研究[J].中国土地科学，2013，(1).

[6]谢高地，鲁春霞，冷允法，等.青藏高原生态资产的价值评估[J].自然资源学报，2003，(2).

[7]王仕菊，黄贤金，陈志刚，等.基于耕地价值的征地补偿标准[J].中国土地科学，2008，(11).

[8]陈江龙，曲福田.农地非农化与粮食安全：理论与实证分析[J].南京农业大学学报，2006，(2).

[9]彭开丽.农地城市流转的社会福利效应[M].北京：科学出版社，2012.

[10]Barro R. Inequality and Growth in a Panel of Counties[J]. Journal of Economic Growth, 2000, 5(1): 5-32.

[11]Caner M., Hansen B. Instrumental Variable Estimation of a Threshold Model[J]. Econometric Theory, 2004, 20(5): 813-843.

[12]Costanza R., D’Arge R., Groot R., et al. The Value of the World’s Ecosystem Services and Natural Capital[J]. Nature, 1997, 387(15): 253-260.

[13]Fleisher B., Li H.Z., Zhao M.Q. Human Capital, Economic Growth and Regional Inequality in China[J]. Journal of Development Economics, 2010, 92(2): 215-231.

[14]Fukuyama H., Weber W. A Directional Slacks-Based Measure of Technical Inefficiency[J]. Socio-Economic Planning Sciences, 2009, 43(4): 274-287.

[15]Gylfason T. Natural Resources, Education and Economic Development[J]. European Economic Review, 2001, 45(4): 847-859.

[16]Gylfason T., Zoega G. Natural Resources and Economic Growth:The Role of Investment[J]. World Economy, 2006, 29(8): 1091-1115.

[17]Jorgenson W. The Development of a Dual Economy[J]. The Economic Journal, 1961, 282(71): 309-334.

[18]Papyrakis E., Gerlagh R. Resource Abundance and Economic Growth in the United States[J].European Economic Review, 2007, 51(4): 1011-1039.

[19]Perman R., Ma Y., McGilvray J., et al. Natural Resource and Environmental Economics[M]. Addison Wesley, 2003.

[20]Shorrocks F. The Class of Additively Decomposable Inequality Measures[J]. Econometrica, 1980, 48(3): 613-626.

[21]Stijns J-P.C. Natural Resource Abundance and Economic Growth Revisited[J]. Resources Policy, 2005, 30(2): 107-130.

[22]Suri V., Chapman D. Economic Growth, Trade and Energy: Implication for the Environmental Kuznets Curve[J]. Ecological Economics, 1998, 25(2): 195-208.

Economic Growth, Farmland Resources Protection and

Optimal Non-agricultural Scale of Farmland

Wu Xiaozhong, Ni Zhiliang

(SchoolofEconomics,NankaiUniversity,Tianjin300071,China)

Abstract:Economic growth and farmland resources protection are two issues weighted by non-agricultural process of farmland. Based on provincial land data from 1997 to 2012 and marginal income theory, this paper uses dynamic and threshold panel models to empirically analyze the optimal non-agricultural scale of farmland taking consideration of economic growth and farmland resources protection. It comes to the following conclusions that: firstly, the policy of promoting economic growth through land regulation ignores ecological and social costs of farmland resources, resulting in excessive land expropriation; secondly, the non-agriculturalization of farmland promotes economic growth in the short run, but restricts economic growth in the long run owing to resources constraints; optimal non-agricultural scale of farmland should not exceed 73.56% of real non-agriculturalization of farmland. Therefore, besides the maintenance of stable economic growth, in order to reduce excessive non-agriculturalization of farmland and protect farmland resources, China should perfect resources complementation mechanism, establish untied urban-ruralconstruction land market and reduce administration intervention in land prices.

Key words:economic growth; farmland resources protection; non-agriculturalization of farmland; optimal land expropriation scale; threshold panel model

(责任编辑：喜雯)