基于内生转换模型的退耕农户土地利用决策与收入分析

靳财，惠宝航，李坦

（安徽农业大学经济管理学院，合肥 230036）

退耕还林工程是全球投资规模最大、农村人口参与度最高的一项重大生态修复保护工程[1]。该工程旨在通过将陡坡或其他生态敏感区域的农田转换为森林或草地，并根据转换的农田面积补偿农民，从而实现水土保持[2]。作为一项公共政策，改善与提高农户福祉是退耕还林工程的重要任务之一。在退耕还林过程中，农户的资源禀赋会重新配置，如土地、劳动力利用方式的转变等，进而调整农户的经营结构。因此，退耕还林工程在促进和改善农户福祉方面发挥重要作用。已有文献通常关注的农户福祉有两方面，一方面为退耕还林工程对农户收入变化的直接或间接影响。一些研究发现参与退耕还林工程不能提高农户收入[3-4]。但也有学者认为工程对农户有增收作用[5-7]。随研究深入，一些学者从工程对各类收入的影响进行分析[8-11]。另一方面，关于退耕还林工程与农户土地利用决策之间关系的已有研究主要关注粮食生产，包括粮食播种面积、农业投入和产出的变化[12-15]。

可见，已有研究大多单独分析退耕还林工程对农户收入变化或农户土地利用决策变化。因此，研究试图将土地利用决策作为农户主动改变收入结构的必要环节，讨论农户会通过转入土地精耕细作，提高生产率以获取农业收入，或通过转出退耕后剩余耕地以寻求收入结构转型，以了解农户在参与工程后的土地利用决策及对其收入的影响。鉴于此，基于陕西、四川、江西三省2017 年问卷调研数据，利用内生转换模型（Endogenous switching regression model，ESR）构建“反事实”分析框架，探究退耕农户土地利用决策对其家庭收入的影响，并在此基础上测算不同类型收入的平均处理效应，为探索建立退耕还林工程的长效增收机制及巩固脱贫成果提供依据。

1 理论分析及模型构建

1.1 理论分析与研究假说

退耕还林工程由政府引导促进农户家庭农业资源重新配置，土地利用决策和劳动力利用决策随之改变农户生产结构，进而促进农户收入结构改变。退耕农户生产结构由单一的种植业转向种植业、养殖业和非农就业结构调整，这也会拓展退耕后的收入来源和收入结构变化。退耕还林工程还减少了农业劳动时间，为实现家庭福利最大化，农户将剩余劳动时间转向外出务工或非农业经营，实现了劳动力混合配置。研究确定以下两种家庭土地利用决策：

（1）扩张或不变：转入耕地≥转出耕地+废弃耕地；如果退耕农户家庭劳动力人数较多或土地质量好、弃耕荒地较少，农业生产力较高，且因流入土地与农业生产力间存在正向关系[16]，那么农户会有更大的动力去投资更多的土地，可能会选择流入土地以弥补退耕后的耕地面积不足或实现规模经营，从而提高农业收入，此时现有耕地面积和原有耕地面积相比扩大。另一种情况为：退耕农户更愿意流入土地恢复至退耕前的耕地面积，以抵消参与退耕还林工程造成的耕地损失，此时现有耕地面积和原有耕地面积相比不变。

（2）缩小：转入耕地＜转出耕地+抛荒耕地。如果做出土地收缩决定，如何缩小使用中的耕地面积，这涉及（i）转出土地＞抛荒土地；或（ii）净废弃：转出土地≤抛荒土地。一般来说，退耕农户如果家庭人力资本较好，如年龄较小、受教育程度高或外出务工人数较多，可能会把剩余耕地抛荒或流出从事非农就业、向外迁移以提高非农收入。把上述（1）中两种土地利用决策统称为“非土地缩小决策”；把（2）中土地利用决策称为“土地缩小决策”，其对收入效应的影响是文章所要研究的重点。理论分析框架如图所示（见图1）。

图1 理论分析框架Fig.1 Theoretical analysis framework

在农户“理性”的前提下，当某一生产要素发生改变时，农户会调整其劳动力、资本等生产要素配置，以求获得经济利益最大化[17]，弥补退耕产生的损失。这种调整可能对农户的收入产生影响。退耕农户做出土地利用决策，使得现有耕地面积相比原有耕地面积扩大、不变或缩小，可能会对农户的收入造成直接影响。如果农户流入土地，耕地面积扩大，农业生产活动可能会转向集约化、规模化，从而增加农户的农业收入；如果耕地面积缩小，退耕农户可能会把释放出来的劳动力投入到剩余土地劳作中，或者有时间参与副业或者外出务工从事非农就业，进而增加农户的农业及非农收入。

因此，提出第一个研究假设：

H1：土地利用决策通过改变农户耕地面积，直接影响退耕农户的收入水平，但这一影响效应对不同类型收入存在异质性。

传统农业部门拥有数量极为丰富的剩余劳动力且生产率较低，而城市工业部门需要更多的工人，其工资水平也比传统农业部门工资要高，会吸引劳动力从农村流动至城市工作。退耕农户做出土地利用决策，土地利用结构改变，释放出大量剩余劳动力，增加了农户外出务工等非农就业机会，非农产业在农户产业结构中的占比逐渐上升，缓解了农村的流动性约束，促进了生产效率。

因此，提出第二个研究假设：

H2：土地利用决策通过促进农村劳动力转移，引起农业产业结构调整，间接改变退耕农户的收入结构，但这一影响效应对不同决策的家庭存在差异。

1.2 模型构建

因为农户在做出土地利用决策时，并非随机的，而是考虑到自身家庭的发展，通过权衡收益决定是否进行土地流转，具有“自选择”特征，需要纠正，且存在不可观测因素。因此，研究选择使用内生转换模型对农户土地利用决策的收入效应进行因果推断。

采用内生转换模型，构建农户收入决定方程：

式中，Yi为退耕农户i 的家庭收入及不同类型收入水平，包括农业收入与非农收入水平，并对各项收入取对数；Ci为退耕农户做出的土地利用决策，C=1表示退耕农户做出土地缩小决策，称为“土地缩小农户”，C=0 表示退耕农户没有做出土地缩小决策，称为“非土地缩小农户”。Xi为影响退耕农户家庭收入的因素，包括退耕农户的家庭特征、对退耕还林工程的了解、参加退耕还林情况等因素。模型（1）中另外设置了一个省份虚拟变量，从而控制省份差异对退耕农户收入水平的影响；α 和β 分别为对应的待估参数，μi为残差项。

首先利用Logit 或Probit 模型估计退耕农户土地利用决策的选择方程，其次构建农户家庭收入的决定方程，估计退耕农户做出土地利用决策引起的收入变化。方程如下：

选择方程（土地利用决策）：

结果方程1（处理组，即土地缩小农户的收入方程）：

结果方程2（控制组，即非土地缩小农户的收入方程）：

方程中Ci是二元选择变量，Zi表示影响退耕农户家庭收入的因素，μi是误差项；Yit表示土地缩小农户家庭收入水平，Yiu表示非土地缩小农户家庭收入水平，Xit与Xiu是影响农户家庭收入的因素，εit与εiu是误差项；δ、βt与βu是待估参数。ESR 模型要求Zi中至少有一个变量从Xi中省略，作为模型的识别变量[18]。

更进一步得到退耕农户在做出土地缩小决策时的收入期望值与退耕农户在没有做出土地缩小决策时的收入期望值：

由于在现实中观测到土地缩小农户的家庭收入，就不能再观测其未做出土地缩小决策的家庭收入。ESR 模型通过构建“反事实”分析框架，可以解决这一问题，得到处理组和控制组在实际情况和“反事实”情况下的家庭收入期望值。

土地缩小农户若未做出土地缩小决策时的家庭收入期望值：

非土地缩小农户若做出土地缩小决策时的家庭收入期望值：

以上方程中：λit与λiu表示由不可观测变量带来的样本选择性偏误，σt与σu为待估参数。比较（5）～（8）式不同收入水平之间的差异，可以得到不同类型收入处理组和控制组的平均处理效应，分别表示为ATT 和ATU。其中：

其中：ATT 表示对于土地缩小农户如果没有做出土地缩小决策时对收入的平均处理效应，ATU 表示对于非土地缩小农户如果没有做出非土地缩小决策时对收入的平均处理效应。

2 研究设计

2.1 数据来源

该文数据来源课题组于2017 年在陕西、四川、江西三省的实地调查数据。调查问卷内容包括个体特征、家庭特征及农户满意度等指标。调查对象为当地参与退耕还林工程的农户。由于江西省实施退耕还林工程时间晚于其他两省，且实施退耕地面积少于其他两省，因此江西省样本略少。研究共获取问卷516 份，剔除缺失值数据后，共436 份。其中江西省126 份，四川省150 份，陕西省160 份。有效问卷率为84.5%。

2.2 变量设置

因变量设置为农户家庭人均收入水平，按照收入结构的不同，将收入划分为人均农业收入与人均非农收入。农业收入包括农户家庭的种植业、林业和养殖业收入；非农收入指农户外出务工获得的薪资报酬。

核心自变量设置为农户土地是否缩小，用这一变量反映退耕农户的土地利用决策。控制变量包括农户个人和家庭特征、健康状况以及参与退耕还林情况。识别变量设置为达标信心。表2 将达标信心与其他控制变量一起对农户的决策方程、结果方程进行回归，发现农户达标信心显著影响了农户的选择，而对收入没有显著影响，表明该变量的选取是合适的。

2.3 描述性统计

表1 展示了各变量的描述性统计结果，第二列为各变量含义，后面两组数据分别报告了非土地缩小农户和土地缩小农户的均值以及标准差，最后一列是对两组均值的差异检验。总体而言，全样本中共有108 位退耕农户土地缩小，约占全部样本的25%，其他328 位农户农地没有缩小，约占75%。从表1 中可以发现，土地缩小农户与非土地缩小农户在年龄和社保医保支出占比的差异值均显著，这说明农户存在样本自选择问题。因此，需要采用内生转换模型获取更精确的估计。

表1 变量含义和描述性统计Table 1 Meaning of variables and descriptive statistics

3 结果与分析

3.1 退耕农户土地利用决策与家庭人均总收入模型联立估计

已有研究表明退耕补贴对农户具有明显的增收效应[19]，为了得到更为准确的土地利用决策对农户收入的影响，在家庭人均总收入中剔除其中的人均转移性收入。表2 展示了退耕农户的土地利用决策对人均总收入（剔除人均转移性收入）的影响。第一列报告了选择方程的结果。对识别变量有效性的简单检验验证了选取是合适的，即达标信心显著影响退耕农户的土地利用决策。另外，户主年龄对于农户的土地缩小决策也有显著的正向影响，户主年龄越大，越倾向于选择土地缩小决策。从样本模型的结果方程中可以看出，户主年龄对于两组农户的家庭人均总收入（剔除人均转移性收入）均具有显著影响，且对非土地缩小农户是正向影响，对土地缩小农户是负向影响。学历对两组农户均具有正向影响，且在5%水平显著。劳动力人数对于土地缩小农户的家庭收入（剔除转移性收入）具有积极影响，且在1%水平上显著，对于土地缩小农户来说，劳动力人数越多，会加强单位耕地面积的劳动力投如，提高剩余耕地的产出，或者剩余劳动力选择外出就业，从而提高农户收入。人均现有农地面积对非土地缩小农户的人均总收入（剔除人均转移收入）具有正向影响，且在5%水平显著，可能是因为非土地缩小农户的耕地面积多，会提高农户家庭的农业收入，从而促进家庭总收入的提高。

表2 退耕农户人均总收入-人均转移性收入的ESR 回归结果Table 2 ESR regression results of total income per capita minus transfer income per capita

3.2 退耕农户各类型收入影响因素的模型结果及分析

上文分析了退耕农户的土地利用决策对农户家庭人均总收入的影响，而分析土地利用决策对不同类型收入的影响将有助于把握收入效应的传导路径。表3 报告了退耕农户的土地利用决策对其家庭不同类型收入水平的影响效应方程的估计结果。

表3 不同收入类型的ESR 回归结果Table 3 ESR regression results for different income types

首先，从样本选择方程的回归结果来看，对于人均农业收入模型和人均非农收入模型的退耕农户来说，户主年龄对于农户的土地缩小决策均具有显著的正向影响。对于人均非农收入模型，劳动力人数对农户做出土地缩小决策具有显著的负向影响，即家庭劳动力人数越多，越倾向于做出非土地缩小决策，流入土地。

其次，不同模型的结果方程表明，影响两组农户不同收入的变量有明显差异。其中，户主年龄只对非土地缩小农户的人均非农收入具有正向影响。学历对于土地缩小农户家庭的人均农业收入和非农收入都有显著的正向影响，可见教育对于农村地区居民的重要性。此外，劳动力人数对于土地缩小农户的人均农业收入和人均非农收入皆具有正向作用且在5%水平上显著。而劳动力人数对非土地缩小农户家庭人均非农收入具有显著的负面影响。外出务工人数对两组农户的人均农业收入皆为负向影响，且在1%水平上显著；而对非土地缩小农户的人均非农收入具有显著的正向影响，即农户家庭外出务工人数越多，其人均农业收入越低、人均非农收入越高。可能是因为非农就业通常会吸引体力更强、受过更好教育的劳动力离开农村[20]，但由于农村劳动力市场不完善，不能被当地农村同等质量的劳动力所取代。

3.3 处理效应

文章的主要目标是评估土地利用决策对家庭收入的平均处理效应。表4 显示了实际和反事实情景下土地缩小农户和非土地缩小农户的预期家庭人均农业收入与人均非农收入。基于ESR 模型的ATT 估计考虑了由可观察和不可观察特征而导致的选择偏差。

表4 不同收入类型处理效应的测算结果Table 4 Measurement results of treatment effects for different income types

从对人均农业收入的影响来看，处理组的平均处理效应（ATT）为-0.081，表明对于已经选择土地缩小决策的农户而言，如果没有选择土地缩小决策，其家庭人均农业收入水平将提高8.1%；控制组的平均处理效应（ATU）为-1.047，说明对于未选择土地缩小决策的农户而言，如果选择土地缩小决策，其家庭人均农业收入将降低104.7%。

从对人均非农收入的影响来看，处理组的平均处理效应（ATT）为-2.045，表明对于已经选择土地缩小决策的农户而言，如果没有选择土地缩小决策，其家庭人均非农收入将提高204.5%；控制组的平均处理效应（ATU）为2.409，表明对于未选择土地缩小决策的农户而言，如果选择土地缩小决策，其家庭人均非农收入将提高240.9%。

以上结果验证了假设1：即土地利用决策通过改变农户耕地面积，直接影响退耕农户的收入水平，且对人均农业收入有负向影响，对人均非农收入均有正向影响；也验证了假设2，即土地利用决策通过促进农村劳动力转移，引起农业产业结构调整，间接改变退耕农户的收入结构，提高了土地缩小农户的非农收入。

4 研究结论和政策建议

基于课题组于2017 年在陕西、四川、江西三省的实地调查数据，利用内生转换模型估计退耕农户的土地利用决策对家庭收入的影响，并构建“反事实”分析框架测算不同类型收入的平均处理效应。研究表明：第一，户主学历、劳动力人数对于土地缩小农户的收入具有显著的正向影响；第二，人均现有农地面积、退耕地间作面积对于非土地缩小农户的农业收入具有显著的促进作用；第三，对于未选择土地缩小决策的农户而言，如果选择土地缩小决策，其家庭人均农业收入将降低104.7%；第四，对于未选择土地缩小决策的农户而言，如果选择土地缩小决策，其家庭人均非农收入将提高240.9%。

基于结论，提出如下政策建议：

第一，加快建立就业培训与劳动力转移衔接机制，健全非农就业市场。首先要建立配套的劳务输出服务长效机制，积极探索职业培训与劳动力转移的衔接机制，组织和引导农村剩余劳动力有序流动。其次应出台带有激励性的劳动力流动举措和政策，如提高进城农民的社会保障标准，享受与城镇居民同等的公共资源和服务。

第二，加强退耕农户的产业技能培训，实施农业规模化经营。对于留在当地从事农业生产的非土地缩小农户，首先要给予其土地与政策支持，在农户自愿的前提下采取土地互换方式，把细碎零散的土地集中连片，实现土地规模化生产；其次要组织专业人员向农户提供一定的农业技术支持，如实施作物间作或经济林种植技术等培训。

第三，建立健全公平合理的分配机制，发挥财政转移支付作用。对低收入退耕农户实施精准就业帮扶，引导低收入退耕农户就近就业或进城实现长期稳定就业，实现退耕还林工程地区生态环境改善、农户收入增加和防止返贫发生的共赢。