失地農(nóng)民年齡生產(chǎn)率和持續(xù)生存能力基于調查數(shù)據(jù)的實證分析

1、最新【精品】范文 參考文獻 專業(yè)論文失地農(nóng)民年齡、生產(chǎn)率和持續(xù)生存能力：基于調查數(shù)據(jù)的實證分析失地農(nóng)民年齡、生產(chǎn)率和持續(xù)生存能力：基于調查數(shù)據(jù)的實證分析摘要：城市化進程需要城市建設規(guī)模的增大，因此政府層面的征地就成 為城市化建設的重要舉措。農(nóng)地產(chǎn)權的二元屬性、區(qū)域政府的尋租動 機和經(jīng)濟發(fā)展政績的內生性等因素催生了大批“失地農(nóng)民”群體。 失 地后的農(nóng)民僅僅依靠征地補償款不能維持日后的生活，政府必須認真研究保障“失地農(nóng)民”群體的利益、權利、安置、穩(wěn)定。研究失地后 農(nóng)民的生產(chǎn)率能為相關政策制定提供一定的理論依據(jù)。筆者從失地前的農(nóng)民生產(chǎn)率影響因素分析入手，在技術進步水平一致的情況下，結 合所在地域和年

2、齡等要素研究其生產(chǎn)率的增長或者下降趨勢，為其失地后的持續(xù)生存能力保障提供建設性建議。關鍵詞：失地農(nóng)民；生產(chǎn)率；年齡；持續(xù)生存能力作者簡介：王曾(1980-)，男，湖北襄陽人，武漢大學社會保障 研究中心博士研究生，深圳大學中國經(jīng)濟特區(qū)研究中心講師，主要從事公共經(jīng)濟管理、城市管理、城市化研究。中圖分類號：F323.89文獻標識碼：A文章編號：1006-1096 (2014) 02-0044-06 收稿日期：2012-02-28引言農(nóng)民個體作為一個獨立“理性人”，其邊際勞動生產(chǎn)率會隨著年 齡和生產(chǎn)經(jīng)驗的增加而上升，但在其生命后期(中年以后)生產(chǎn)率也 會逐漸下降。在失去土地之前，農(nóng)民從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的投入

3、與產(chǎn)出、年 齡和農(nóng)地的規(guī)模之間存在一種循環(huán)關系(Loomis, 1936)。而且當農(nóng) 民從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)時，他們的生產(chǎn)效率的變動趨勢是先上升后下降，他們的收入也隨著先增加后減少，理性的他們會在增長階段大量增加投 入獲得高收益，以便在下降或者退出農(nóng)業(yè)生產(chǎn)時生活質量不下降。因 此，在保障后期收益和生活質量的要求下，個體農(nóng)民在失地前的年齡要素是非常重要的影響變量，有研究顯示農(nóng)民個體3544周歲的階段勞動生產(chǎn)率最高，之前或者之后都會下降(Tauer ,1984)。事實上，我國農(nóng)民的一個重要特征就是大批量的小農(nóng)戶居多，在家庭中從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的是年齡較大的個體，年輕個體都從事勞務性工 作，因此征地后年齡大的群體

4、無法從事非農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)， 收入來源將減少， 生活保障的風險亦因此增大(劉鵬凌等，2005)。那么如何保障征地后“年齡大”的群體的生活質量不下降呢？筆者將從理論和實證兩 個方面來闡述這個問題，以期為政策制定者提供借鑒。以往對失地前的農(nóng)民農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率的研究都是用年齡要素來估計 失地前的農(nóng)民生產(chǎn)率(Tauer)，是對不同的年齡組使用統(tǒng)一估計函數(shù)。 筆者則采用不同于Tauer的研究方法，對不同年齡組的估計使用不同 的估計模型，并且假定不同地區(qū)的技術進步系數(shù)相同，致使個體特征不同時同一技術進步的效率具有異質性。 在對失地前農(nóng)民的農(nóng)業(yè)生產(chǎn) 率進行分析之后，轉而對失地后農(nóng)民生活保障影響要素進行研究。年齡和技術進步

5、仍然是影響失地后農(nóng)民的收入和生活質量的要素。兩個階段的生產(chǎn)率如何銜接，筆者也將進行一定程度的探討。一、理論模型的框架構建(一) 失地前農(nóng)民生產(chǎn)率影響要素模型某區(qū)域內兩個不同年齡組的農(nóng)民的生產(chǎn)函數(shù)關系可以表示為其中，fs (Xi)表示特定地區(qū)s的農(nóng)民的生產(chǎn)函數(shù)，Xi表示年 齡組0和1的生產(chǎn)投入數(shù)量，且yi表示農(nóng)業(yè)生產(chǎn)投入結果，A( 0 i ) 表示年齡組i的效率因素(Chambers 1988)。式(1)假設特定地區(qū)所有年齡組的生產(chǎn)技術是相同的，但不同 年齡組的農(nóng)民可能投入的數(shù)量不同，導致不同效率水平的生產(chǎn)結果。 此假設比假定年齡群體不同時技術水平不同更合理，且在區(qū)域生產(chǎn)技術的差異性方面表現(xiàn)更為

6、明顯。群體1相對于群體0的相關系數(shù)為A ( 0 1) A ( 0 0) =y1fs (X0) y0fs (X1) (2)對式(2)兩邊取自然對數(shù)，得Ln A ( 0 1) -L nA ( 0 0)=Lny1-Lny0+Lnfs (X0) -LnFs (X1) (3)若B可以通過轉換成自然對數(shù)形式，并且可以用衡量企業(yè)成本 最低化的Tronquist投入指標替代，則替代LnFs (X)的公式為& 刀jWjXjCLn (Xj) (4)其中，是規(guī)模彈性，Wj是投入要素j的價格，Xj表示投入要 素j的數(shù)量，且C表示投入總成本且為刀 jWjXj (5)Tronquist生產(chǎn)率指標一般情況下是用于測量高水平

7、的生產(chǎn)率 的。既定生產(chǎn)率技術的自然對數(shù)是近似于任何水平生產(chǎn)技術的二階導 數(shù)，因此稱為靈活性方法(Diewert , 1976)。將Tronquist生產(chǎn)率指標代入式(3),得T=Lny1-LnyO- 刀j12vj1+vj0LnXj1-LnXj0 (6)其中，Vjt表示企業(yè)i投入要素j的成本比例。給定y、X和W的數(shù)據(jù)值，式(6)中未知要素為T和。特例 是，假定 =1表示產(chǎn)生規(guī)模效應，則T可以計算出來。若3個或者 更多年齡群體的數(shù)據(jù)可得到，假定 T和為常量，則其都可以被估 計出來：Ln y1-L ny0=T+ Ej12 (Vj1+Vj0 ) (LnXj1-LnXj0 ) +叮 (7)其中，T是干擾

8、變量，是在殘差口1下的線性回歸的斜率(Macneil , 2000)。式(7)可以通過數(shù)據(jù)進行估計，使用對稱性的生產(chǎn)效率模型， 年輕群體到中年、中年到老年群體的生產(chǎn)效率增長和下降保持統(tǒng)一速 率。年齡組的數(shù)據(jù)分為4組：D(2, 1)、D(3, 2)、D(3, 4)和D (4, 5),其中15表示5個年齡組(25周歲以下、2534周歲、 3544周歲、4554周歲和5564周歲)。(二) 失地后農(nóng)民收入的影響要素模型失地后，個體能得到一筆征地補償款，事實上此補償款與實際需 求之間差異較大。由于中間商和政府尋租行為，失地農(nóng)民是無法從征 地過程中獲得高收益的，征地后開發(fā)商、政府收益都是農(nóng)民收益的 10

9、倍以上。農(nóng)民如何在征地后保障自己的生活質量？筆者構建了 一個失地農(nóng)民收入的要素模型。征地后農(nóng)民的收入為y=pf (X) -d (N+ ) 1-K (Z) -PXX-PZZ-B (8)其中，y是指征地的收入，X是指征地前對農(nóng)地的投入，Z指的 是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)輔助性要素投資(種子、農(nóng)藥和機械等)，P表示農(nóng)業(yè)生 產(chǎn)產(chǎn)出市場需求價格，B為固定投入。在失地前的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中非技術 性投入與當?shù)厝丝谒刭|有一定程度的負效用函數(shù)關系，用d表示，人口數(shù)量為N,隨機影響因素為e。對式(8)進行一階求導，說明在一定的技術進步水平下，失地 后農(nóng)民的收入與失地前的生產(chǎn)性投入的關系為S yCES X二Pf( X) -PX=O (9

10、)其中，yCE二E(y)-入2S 2y,入表示風險厭惡參數(shù)。此情況下失地后的農(nóng)民的收入效用最大化是失地前農(nóng)產(chǎn)品市場 需求價格、技術進步、區(qū)域人口數(shù)、農(nóng)田設施和個體風險厭惡系數(shù)和 隨機因素的函數(shù)，具體形式可以通過式(10)求得。S yCEdz二pdNk (z) -pz+ 入(pd) 21-k (z) k(z) S 2 e =0 (10)在取消農(nóng)業(yè)稅之后，國家給予農(nóng)產(chǎn)品銷售一定程度的補貼，用G表示，補貼的規(guī)模主要由產(chǎn)量和征地的規(guī)模fg而定，且失地農(nóng)民的農(nóng)業(yè)層面的收入主要由市場價格和預期目標價格決定(因為國家對某些農(nóng)產(chǎn)品有保護價格)。即G=pgfg S yCES z= (p+pg) dNk (z)

11、-pz+1 (pd) 21-k (z) k (z) S 2e ( 11)綜上所述，失地后農(nóng)民效用最大化取決于失地前的農(nóng)地生產(chǎn)性投 入收益和失地后國家的補貼水平以及儲蓄的農(nóng)產(chǎn)品的收入。效用最大化公式為MaxU藝jE (Cj) Xj-b2?刀i 刀 j S ijXiXj (12)因此，結合失地前和失地后收入影響要素模型， 基于農(nóng)民個體理 性決策行為，為了滿足其效用最大化要求，為了保證征地后收入效用 的存在和生活質量，政府必須從補償方面、個體必須從產(chǎn)品供給和技 術進步方面著手改進。(三) 計量回歸模型界定為了讓后續(xù)分析結果更為清晰，筆者自此從數(shù)學角度分析本文使 用的Logistic模型構建過程。設定

12、 Logistic 函數(shù)的形式為：logit(x) =log (x/ (1-x ),以此為中間溝通工具，對二分虛擬變量進行構建廣義的線性模型即稱 Logistic 模型。經(jīng)典的線性回歸模型為y= B 0+ B 1x1 +B 2x2+,+ 3 pxp+ 其中，y為被解釋變量，x為解釋變量，為隨機殘差項。被解 釋變量是取值空間0到1的隨機變量，呈二項分析，即yB( 1, n), 其概率分布為P (yi=1 ) =n i , P (yi=0 ) =1- n i。其中yi的期望值 和方差分別是E (yi ) = n ivar (yi ) = Z 2 ( n i ) =n i (1- n i )根據(jù)數(shù)據(jù)

13、構建的Logistic模型為log n i1- n i= 3 0+3 1xi1+.+3 pxipn i1- n i=exp (3 0+3 1x1i+.+3 pxip )n i=exp ( 3 0+3 1xi1+.+3 pxip ) 1+exp(3 0+ 3 1xi1+.+3 pxip )其中n i/1- n i表示被解釋變量y取值為1的概率與取值為0的 概率之比值。由此可知，在其他自變量不變的情況下，xim (m=1p)的變動與被解釋變量的變動之間的關系是：自變量變動1個單位，因變量變動exp ( 3 m)個單位，3 m的正負性和程度直接決定被解釋變 量的波動程度和性質。二、實證研究一一基于對

14、8省失地農(nóng)民調查的數(shù)據(jù)實證研究是在上文理論模型的基礎上進行的。將式(7)和式(12 )作為這部分數(shù)據(jù)估計的模型，分別代表征地前后農(nóng)民收入效用變動的 影響要素：主要是年齡組別、技術進步等；而“收入效用”或者“生 活質量”用勞動生產(chǎn)率變量來替代。(一 )數(shù)據(jù)來源及變量設置1.數(shù)據(jù)來源筆者的研究數(shù)據(jù)主要來源于一手數(shù)據(jù)，采取隨機抽樣的方法在安 徽、湖北、廣東、廣西、海南、湖南、江西和山東等 8個省份進行抽 樣調查。選樣依據(jù)主要有：勞動力大?。粍趧恿敵龃笫?。整個問卷 分為個體人口統(tǒng)計特征調查、征地及賠償情況調查、安置就業(yè)情況調 查和社會保障情況調查等四大部分。筆者主要選取其中的個體特征情 況部分和安置

15、就業(yè)兩個方面的數(shù)據(jù)，其他部分數(shù)據(jù)作為參考依據(jù)。調查樣本中，農(nóng)民大多數(shù)是以農(nóng)業(yè)生產(chǎn)為職業(yè)， 因此排除那些兼 職從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的群體，但技術上無法將這些數(shù)據(jù)從多重的樣本中剔 除。數(shù)據(jù)假定以個體邊際決策為基礎劃分年齡組類別。 在有父母和子 女的組中，尤其是在有小孩的家庭中，父母層面往往決定著從事農(nóng)業(yè) 生產(chǎn)。調查數(shù)據(jù)具有以下特征：第一，產(chǎn)出變量是農(nóng)業(yè)產(chǎn)品的市場價值的總和， 加上機械工作的 收入、定制的工作和其他農(nóng)業(yè)服務，再加上政府的直接補貼。產(chǎn)出變 量反應的是調查年份的規(guī)模，而并非是均衡的收益規(guī)模。由于數(shù)據(jù)是 一個年齡組所有農(nóng)民的平均值，此數(shù)值將會在大多數(shù)農(nóng)民的增長或者 償付時發(fā)生改變，最有可能發(fā)生在

16、65周歲以后的群體中。此群體的 投入產(chǎn)出比任何一個年齡組都要高，且他們可能慢慢清算他們的農(nóng)業(yè) 資產(chǎn)以便退出農(nóng)業(yè)生產(chǎn)市場和保證退休后的收入。 此年齡組被排除在 筆者的分析之外，因為要防止任何偏差以便估計生產(chǎn)率。第二，調查還包含了各年齡組擁有土地規(guī)模的平均值和建筑規(guī)模（自有或者租賃）。關于這些資產(chǎn)的時間持續(xù)性和質量等沒有任何信 息，從而把它們轉換成為年齡服務價值的不同趨勢，因此資產(chǎn)值將會以10%勺比例進行折扣，以反映農(nóng)業(yè)的一個平均租金。同樣，只有機 械和設備的價值是可知的，此部分以 20%勺比例進行折扣，20%勺比 例由15%勺折舊率和5%勺利率組成。若年輕的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)者的機械設備 比平均水平更新，

17、年老群體的機械設備比平均水平更舊， 那么年輕群 體的機械設備產(chǎn)生的相關價值就會較小，而年老者的設備服務價值將 會更大。事實上，很多年輕群體會向年老群體借取一定數(shù)量的機械服 務，或者免費，或者以一定勞動力作為交換。第三，以購買農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的花費分組，主要支出為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)原料的購買，加上飼養(yǎng)、肥 料等支出，包括肥料、化學制品、石灰、植物種子、燈泡、植物和樹 的購買。能量和石油的支出被看作是能量的投入要素。以投入的勞動力要素分組，主要是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)勞動力的雇用、 合同工和定制性工作雇 用。所有其他的支出項主要是混雜不可分的支出。第四，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)從事者并沒有包含在投入要素中是構建此變量固 有的問題。養(yǎng)殖業(yè)資本投入

18、相關性測度需要更多類似的信息支撐，與機械的信息類似，但在年齡組的信息范圍內并不可得。 但對機械設備 而言，投資者的價值是可以累積的，且可以反映機械設備本身的質量 和數(shù)量的變動。農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中，只有生產(chǎn)數(shù)量被收集，價值要素并未得 到累積，每種農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的投資價值和服務價值流假定為從事養(yǎng)殖的農(nóng) 民的年齡和養(yǎng)殖質量在不同的年齡組是均勻的。但更多的是不確定問題，事實上農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的購買支出變量結合了養(yǎng)殖和喂養(yǎng)的購買要素， 在數(shù)據(jù)調查中卻排除了喂養(yǎng)性種類的投資，同時也排除了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中的雙倍投資和購買要素。農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中購買是作為投資沒有收益流的變 量。由于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的花費應該包括其他支出項目，投入要素成本上升 也隱含著

19、要素，即使有些支出發(fā)生在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)早期。2.變量設置本文的研究變量相對較少，因為研究重點集中在技術進步水平保 持一致條件下的地區(qū)和年齡組對勞動生產(chǎn)率的影響。變量設置如下。因變量為勞動生產(chǎn)率水平，自變量為年齡組和區(qū)域位置。其中年 齡組分為：25周歲以下、2534周歲、3544周歲、4554周歲和 5564周歲5組（此年齡分組以理想中從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的最佳年齡為 參考，而并非是事實上從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的年齡）；區(qū)域位置分為： Provincel、Province2,Province8 。（二）回歸結果分析借助課題研究的便利性，筆者得到 8個地區(qū)的征地情況的數(shù)據(jù)， 并使用Spss19.0對其進行剔除、整合和分析

20、。依據(jù)本文的研究目的 來選擇相關的變量分析結果作為展示內容，具體見表1和表2?；貧w結果顯示征地前農(nóng)民的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率一般情況下隨著年齡增 長而增加，再隨著年齡的增加而下降。很多地區(qū)的數(shù)據(jù)顯示農(nóng)民的生 產(chǎn)率上升和下降是對稱性的，平均每 10年上升5%10%可以看出，失地前農(nóng)民在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中投入的要素與年齡、 生產(chǎn)率 之間存在密切聯(lián)系，一旦失去賴以生存的土地，他們的生產(chǎn)率會急劇 下降，對其失地后的生產(chǎn)和生活造成較大的影響。對于征地后的Model2的數(shù)據(jù)回歸結果見表2。從表1和表2的對比中可以發(fā)現(xiàn)，征地后的回歸系數(shù)的變化較大， 且出現(xiàn)了負值，表示征地后農(nóng)民年齡的增加并不能給其農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)驗 帶來增長，反而帶

21、來較大的經(jīng)濟負擔和壓力。對于Age (虛擬)變量的回歸與Age變量的回歸之間存在較大的差異性，由于Age (虛擬)變量是根據(jù)一定的年齡組劃分的，按照一定規(guī)律對目前的農(nóng)民的年齡 組進行一定的預測即假定其達到另一個年齡組時的生產(chǎn)率或者收入 效用如何變化等，因此預測的結果與實際年齡的效用之間存在較大的 差異性，表明征地后農(nóng)民的年齡效用不能很好地在生產(chǎn)率指標上表現(xiàn) 出來。農(nóng)民個體效用最大化可能就是尋求新的工作渠道，保證退出農(nóng)業(yè)生產(chǎn)市場后的生活有所保障。對于征地的最大爭議是農(nóng)民在征地過程中的收益是否合理？據(jù) 上述的理論分析可知，征地后農(nóng)民的效用最大化函數(shù)為MaxU藝jE (Cj) Xj-b2?刀i 刀

22、j S ijXiXj(13)對式(13)進行一定的轉換，求出一般性產(chǎn)出的人口數(shù)量的協(xié)方 差為Var=M2 ( n ?s) (2 (s-1 ) (14)其中，M是調查對象收益均值，s表示樣本規(guī)模，n =22/7，則估 計的標準差為Std.Dev二M ( n ?s) (2 (s-1 ) (15)結合式(13)、式(14)和式(15)得出征地后農(nóng)民個體收益最 大化的特征函數(shù)為Ma nj=1CjXj -q?a?sM (16)從式(16)可以看出，征地后農(nóng)民最大的收益就是征地前的投入 收益(CjXj )和補償款收益，可以減少征地后的成本支出(q?a)和 減少征地規(guī)模(sM)。因此征地后的補償款至少不小于

23、式(16)的值(Swgars, 1997)。三、研究啟示(一)征地對象的選擇應考慮多重要素根據(jù)上述分析，征地前農(nóng)民可能從農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中獲得較大的收益， 一旦失去土地他們的生活質量將會下降。 尤其是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)是相對競爭 性產(chǎn)業(yè)，在競爭過程中只有生產(chǎn)效率達到一定水平才能生存，對于我 國大部分農(nóng)民都是一樣。年齡和生產(chǎn)經(jīng)驗增加其生產(chǎn)效率。 數(shù)據(jù)證明 3544周歲的農(nóng)民的生產(chǎn)效率最高，他們在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中取得的收益比征地后的補償收益要 高。據(jù)此，筆者認為政府在選擇征地對象時要考慮對象的年齡組，對于年輕或者年老者的比例可以相應地增多，而對于 3544周歲仍然 從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的對象要有針對性地征地， 或者給予一定的保護

24、。此舉 是在源頭上保證失地農(nóng)民的后期生產(chǎn)性投資的效益，尤其是當區(qū)域性經(jīng)濟發(fā)展水平相對較低時，相關部門的征地要與個體實際性需求保持 動態(tài)的關聯(lián)性。（二）區(qū)域性特征、生產(chǎn)效率與征地之間的關系根據(jù)上述回歸分析的結果可知，8個地區(qū)的農(nóng)民在征地前的生產(chǎn) 效率具有差異性，主要是受各地區(qū)的技術進步水平不一致、各地的地 理環(huán)境等要素的影響。因此，農(nóng)民所處地理區(qū)域亦是重要的征地考慮 因素之一。區(qū)域位置差異導致農(nóng)民的生產(chǎn)率低， 他們從土地中的收益 與征地后的補償相比差距較大，他們愿意政府的政策性征地。筆者在 調研中發(fā)現(xiàn)：在靠近城市（大小都有）地區(qū)的農(nóng)村地區(qū)更傾向于政府 的政策性征地，他們往往用征地款新建住宅或者商鋪，從事商業(yè)經(jīng)營。 這點與區(qū)域位置的特點有點相悖，但可以解釋，雖然靠近城市的農(nóng)村 地區(qū)位置好，但農(nóng)業(yè)生產(chǎn)條件相對較差，因為城市發(fā)展帶來很多對農(nóng) 業(yè)發(fā)展的阻礙因素。如上所述，政府在考慮征地事宜時，對于個體的再生產(chǎn)能力、失 地前的生產(chǎn)效率和當?shù)氐慕?jīng)濟發(fā)展水平要進行評估，在獲取征地資源之后要確保補償?shù)脑偕a(chǎn)功效，即能夠維持被征地群體的生活水平不 降低以及在后期的生活中能夠