劉 浩 陳思焜 張敏新 劉 璨

(1.國家林業(yè)局經(jīng)濟發(fā)展研究中心 北京 100714； 2.南京林業(yè)大學經(jīng)濟管理學院 南京 210037)

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退耕還林工程對農(nóng)戶收入不平等影響的測度與分析*
——基于總收入決定方程的Shapley值分解

劉 浩1陳思焜2張敏新2劉 璨1

(1.國家林業(yè)局經(jīng)濟發(fā)展研究中心 北京 100714； 2.南京林業(yè)大學經(jīng)濟管理學院 南京 210037)

【目的】 研究退耕還林工程對農(nóng)戶收入不平等的影響，以檢驗退耕還林工程目標的實現(xiàn)情況，為政府相關部門調(diào)整退耕還林工程后續(xù)政策及實施其他生態(tài)恢復項目提供決策依據(jù)?！痉椒ā?基于四川、河北、陜西等6省(區(qū))15個案例縣1 158個樣本農(nóng)戶1995—2012年的平衡面板數(shù)據(jù)，考慮參與退耕還林工程的總體影響和邊際影響，建立樣本農(nóng)戶總收入決定方程； 以基尼系數(shù)、泰爾-L指數(shù)和泰爾-T指數(shù)作為衡量收入不平等的指標，采用Shapley值分解法對樣本農(nóng)戶的總收入決定方程進行分解，全面系統(tǒng)評估退耕還林工程對農(nóng)戶收入不平等的影響?！窘Y(jié)果】 經(jīng)驗性結(jié)果顯示，樣本農(nóng)戶是否參加退耕還林工程和參加退耕還林工程面積對總收入的影響均為正且在1%水平上顯著。1999—2012年，樣本農(nóng)戶是否參加退耕還林工程和參加退耕還林工程面積對總收入基尼系數(shù)的貢獻率呈先升后降的趨勢，貢獻率最高為2008年，是否參加退耕還林工程和參加退耕還林工程面積的貢獻率分別為3.04%和4.55%； 在變化趨勢上，退耕還林工程對樣本農(nóng)戶總收入泰爾-L指數(shù)和泰爾-T指數(shù)的貢獻與對基尼系數(shù)的貢獻基本一致?！窘Y(jié)論】 實施退耕還林工程增加了樣本農(nóng)戶的總收入，但拉大了樣本農(nóng)戶的總收入不平等。因此，就生態(tài)恢復工程對農(nóng)戶收入不平等可能產(chǎn)生的影響而言，有必要引起高度關注， 實現(xiàn)生態(tài)恢復、農(nóng)民增收與分配公平的多贏。

退耕還林工程； 收入不平等； 總收入決定方程； Shapley值分解

收入分配是經(jīng)濟學和相關政策分析的熱點之一。目前，世界主要經(jīng)濟體均面臨收入不平等拉大的格局，我國亦存在類似情形。據(jù)統(tǒng)計，我國農(nóng)村居民收入基尼系數(shù)從1978年的0.21上升到2002年的0.38，到2010年進一步提升至0.41。學者們深入研究了收入不平等的原因及其影響(Krugman， 2007； Stiglitz， 2012； Piketty， 2014； Gusafssonetal., 2008)，結(jié)果發(fā)現(xiàn)， 收入不平等拉大在很大程度上是由政策和制度設計不完善所導致的； 一些研究亦關注了財政、稅收等相關政策對城鎮(zhèn)居民收入不平等的影響(Rozelle， 1996； 李實等， 1998； Bourguignonetal.， 2008； 中國發(fā)展研究基金會， 2012)。

林業(yè)是農(nóng)村居民維持生計的重要手段之一，就森林資源管理與當?shù)鼐用裆嬛g的關系而言，Wunder(2001)、Angelsen(2003)及Chomitz(2007)開展了相關研究。為了改變生態(tài)環(huán)境，一些發(fā)達國家陸續(xù)啟動了生態(tài)恢復工程，如美國的土地休耕項目(CRP)和加拿大的永久覆蓋計劃(PCP)等。 1999年，我國開始了退耕還林工程試點工作，并于2002年正式實施。截至2015年底，退耕還林工程完成退耕地造林面積950.93萬hm2，匹配荒山荒地造林面積1 675.70萬hm2，新封山育林面積294.69萬hm2，完成投資2 378.42億元(1994年不變價)(國家林業(yè)局， 2016)。

退耕還林工程是世界范圍內(nèi)實施規(guī)模最大、涉及人口最多的林業(yè)生態(tài)恢復項目，其主要目標在于恢復生態(tài)環(huán)境，改善農(nóng)戶生計。學者們研究了實施退耕還林工程對農(nóng)戶收入產(chǎn)生的影響(支玲等， 2001； 劉璨等， 2006； Uchidaetal.， 2007； Liuetal.， 2010； Yinetal.， 2014； 陶然等， 2004)，結(jié)果發(fā)現(xiàn)，絕大部分退耕地塊的機會成本低于國家補貼標準。Liu等(2014b)研究認為， 由退耕還林工程引起的土地利用模式變化可促使農(nóng)戶調(diào)整其生產(chǎn)要素配置，進而改變其收入水平及結(jié)構(gòu)； 徐晉濤等(2004a； 2004b)、Weyerhaeuser等(2005)研究認為，實施退耕還林工程對農(nóng)戶收入的正面影響甚微，在某些情況下甚至會導致農(nóng)戶收入下降。筆者認為， 實施退耕還林工程是否增加農(nóng)戶收入是問題的一個方面，而對農(nóng)戶收入不平等產(chǎn)生了什么影響是問題的另一方面，開展此方面研究有助于更加系統(tǒng)地檢驗退耕還林工程目標的實現(xiàn)情況，并為政府相關部門調(diào)整退耕還林工程后續(xù)政策及實施其他生態(tài)恢復項目(如農(nóng)地休耕項目)提供科學決策依據(jù)。

一些學者已分析了退耕還林工程對農(nóng)戶收入不平等產(chǎn)生的影響： 劉璨(2010)分解了退耕還林工程對縣內(nèi)與縣際收入不平等的貢獻； Liu等(2014a)發(fā)現(xiàn)退耕還林工程對農(nóng)戶收入不平等的非補助貢獻為負，在考慮退耕補助貢獻后，退耕還林工程拉大了農(nóng)戶的收入不平等。需要認識到， 農(nóng)戶收入是其生產(chǎn)要素稟賦配置的結(jié)果，基于收入結(jié)構(gòu)測分不平等僅能從表面上反映退耕還林工程對農(nóng)戶收入不平等產(chǎn)生的影響。收入與貧困問題是由人的能力造成的(Sen， 1973)，構(gòu)成人的能力的重要因素在于其所擁有的生產(chǎn)要素稟賦。因此，為了更為清晰地認識、理解退耕還林工程對農(nóng)戶收入不平等產(chǎn)生的影響，需要從其生產(chǎn)要素稟賦角度進行測度與分析。

Shapley值分解是基于生產(chǎn)投入要素的不平等分解方法(Shorrocks， 1999)，已廣泛應用于收入不平等相關研究(Fieldsetal.， 2000； Morduchetal.， 2002； Obayelu， 2014； Mouteetal.， 2015； 萬廣華，2006; 許慶等,2008)，但尚未見其應用于退耕還林工程等生態(tài)恢復項目對農(nóng)戶收入不平等影響的報道。鑒于此，本研究基于四川、河北、陜西等6省(區(qū))15個案例縣1 158個樣本農(nóng)戶1995—2012年的平衡面板數(shù)據(jù)，考慮參與退耕還林工程的總體影響和邊際影響，建立樣本農(nóng)戶總收入決定方程，在此基礎上，利用Shapley值分解法測度與分析實施退耕還林工程對農(nóng)戶收入不平等的影響。

1 研究方法

選擇適當?shù)母拍钚钥蚣芘c計量經(jīng)濟學估計技術是利用Shapley值分解法分析農(nóng)戶收入不平等的前提與基礎，因此，本研究根據(jù)概念性框架建立樣本農(nóng)戶的總收入決定方程， 采用基尼指數(shù)和泰爾指數(shù)等指標測度與分析退耕還林工程對樣本農(nóng)戶收入不平等的貢獻度。

1.1 樣本農(nóng)戶總收入決定方程

本研究選取樣本農(nóng)戶總收入作為衡量其收入狀況的指標。一般情況下，樣本農(nóng)戶的土地、勞動力和生產(chǎn)費用等投入量直接影響其總收入。家庭特征也可能影響樣本農(nóng)戶總收入，如作為人力資本的重要組成部分，農(nóng)戶受教育程度常被視為影響樣本農(nóng)戶產(chǎn)出的重要家庭特征之一(Schultz， 1964)。同時，農(nóng)戶開展生產(chǎn)活動受到其所在村層面物理和社會經(jīng)濟等環(huán)境的影響，村落道路情況等會影響農(nóng)戶生產(chǎn)運輸?shù)谋憷?。因此，在選擇影響樣本農(nóng)戶總收入的因素時，需要全面考慮。

實施退耕還林工程后，參與工程的樣本農(nóng)戶將坡耕地和沙化土地轉(zhuǎn)化為林地，政府給予其相應補助。此外，樣本農(nóng)戶參與退耕還林工程改變了土地利用模式，會影響到樣本農(nóng)戶勞動力和生產(chǎn)費用投入等。作為理性經(jīng)濟主體，在生產(chǎn)要素稟賦給定的情況下，為實現(xiàn)利潤最大化，樣本農(nóng)戶通常會做出反應并調(diào)整其生產(chǎn)行為。因此，參與退耕還林工程對樣本農(nóng)戶總收入的影響機制可以概括為： 1) 樣本農(nóng)戶獲得退耕還林工程補助； 2) 樣本農(nóng)戶生產(chǎn)要素配置調(diào)整對其總收入的影響(劉浩等， 2012)。綜上分析，本研究建立樣本農(nóng)戶總收入決定方程為：

lnRit=c+α1ln farmlandit+α2ln forelandit+

α3ln landbaselaborit+α4ln offfarmlaborit+

α5ln productionfeeit+α6cadreifit+α7eduifit+

α8roadifit+α9SLCP_ifit+α10t+φit。

(1)

式中：R為樣本農(nóng)戶的總收入(元)；c為截距； farmland為耕地面積(hm2)；foreland為林地面積(hm2)； landbaselabor為以土地為基礎生產(chǎn)活動(包括種植業(yè)、林業(yè)、畜牧業(yè)和漁業(yè)等與土地有關的生產(chǎn)活動)的勞動力投入(人天)； offfarmlabor為非農(nóng)勞動力投入(人天)； productionfee為以土地為基礎生產(chǎn)活動的生產(chǎn)費用(元)； cadreif為干部變量(戶主是干部=1； 否則=0)； eduif為教育變量(戶主受過初中及以上教育=1； 否則=0)； roadif為道路變量(硬化=1； 否則=0)； SLCP_if為退耕還林工程虛擬變量(參加=1； 否則=0)；α1,α2…α10為待估參數(shù)；i為第個i農(nóng)戶；t為時間變量；φ為iid的殘差。

樣本農(nóng)戶是否參與退耕還林工程反映了退耕還林工程對其收入產(chǎn)生的總體影響。為更加全面地測度實施退耕還林工程對樣本農(nóng)戶收入產(chǎn)生的影響，在式(1)中考察樣本農(nóng)戶參與退耕還林工程的面積(hm2)(lnSLCP_area)，從而得到退耕還林工程對樣本農(nóng)戶收入產(chǎn)生的邊際影響。

1.2 樣本農(nóng)戶總收入不平等指標的選取及Shapley值分解法

本研究選取樣本農(nóng)戶第t年的基尼系數(shù)(GINI)、泰爾平均對數(shù)離差(GE-L)和泰爾第一指數(shù)(GE-T)作為衡量其總收入不平等的指標，計算公式如下：

(2)

(3)

(4)

Shorrocks(1999)提出了Shapley值分解法，其包含繁雜的迭代計算過程。Wan(2004)將Shapley值分解法與Blackorby等(1981)、Jenkins等(1995)及Cancian等(1998)的思路結(jié)合起來，提出基于收入決定方程的Shapley值分解法，該方法具有受限制條件少和易增加控制變量等優(yōu)點(Wanetal.， 2007； Zhangetal., 2006)。萬廣華(2006)、田士超等(2007)和許慶等(2008)利用基于收入決定方程的Shapley值分解法開展了收入不平等研究，本文亦采用此方法分解樣本農(nóng)戶的總收入不平等。

根據(jù)經(jīng)驗性結(jié)果，式(1)可變?yōu)椋?/p>

Rit=exp(c)×exp(α1ln farmlandit+

α2ln forelandit+α3ln landbaselaborit+

α4ln offfarmlaborit+α5ln productionfeeit+

α6cadreifit+α7eduifit+

α8roadifit+α9SLCP_ifit+α10t)×exp(φit)。

(5)

對式(5)進行Shapley值分解可得到各影響因素對樣本農(nóng)戶總收入基尼系數(shù)、泰爾平均對數(shù)離差和泰爾第一指數(shù)的貢獻。從Shapley值分解思路來看，影響因素對樣本農(nóng)戶總收入不平等的貢獻主要取決于： 一是影響因素與總收入不平等的相關系數(shù)，即影響因素對總收入的偏效應，在給定因素分布下，相關系數(shù)越大，對總收入不平等的貢獻越大； 二是影響因素自身的分布狀況，在給定影響因素對總收入的相關系數(shù)不變的情況下，其分布越不平均，那么該影響因素對總收入不平等的貢獻也更大。反之亦然。

2 數(shù)據(jù)

本研究采用分層隨機抽樣技術抽取農(nóng)戶樣本。根據(jù)全國退耕還林工程任務分布和農(nóng)民收入狀況，首先選取四川、江西、河北、陜西、山東和廣西6省(區(qū))。在向6省(區(qū))有關專家與政府官員咨詢后，選取四川省馬邊、沐川、南部和南江，江西省修水、遂川和興國，河北省易縣、張北和平泉，陜西省鎮(zhèn)安和延長，山東省平邑，廣西壯族自治區(qū)平果和環(huán)江15個縣為案例縣，馬邊、南部、南江、修水、遂川、興國、張北、平泉、鎮(zhèn)安和延長等案例縣選取6個鄉(xiāng)鎮(zhèn)，其余案例縣選取3個鄉(xiāng)鎮(zhèn)，每個鄉(xiāng)鎮(zhèn)隨機選取3個行政村，每個行政村隨機選取15個樣本農(nóng)戶。2004年開始第1輪樣本農(nóng)戶調(diào)研，以后每年或每2年進行1次跟蹤調(diào)研。為了保障樣本農(nóng)戶的數(shù)據(jù)質(zhì)量，根據(jù)Hakim(2000)和Devereux等(1993)的思路設計了詳盡的調(diào)查表，邀請樣本農(nóng)戶家庭多位成員及村干部等相關人員參與調(diào)研，對參與調(diào)研人員進行認真培訓，盡可能保證樣本農(nóng)戶回憶數(shù)據(jù)的可靠性和有效性。由于采用跟蹤調(diào)查，難以保證每次調(diào)查都能訪談到所有農(nóng)戶，加之存在一些調(diào)查誤差，并考慮到研究樣本農(nóng)戶收入分配采用平衡面板數(shù)據(jù)較為理想，最終選用了1 158個樣本農(nóng)戶。采用方差分析方法，對1 158個樣本農(nóng)戶的平衡面板數(shù)據(jù)和全部樣本農(nóng)戶的非平衡面板數(shù)據(jù)的主要經(jīng)濟指標進行比對分析，結(jié)果發(fā)現(xiàn)這2類農(nóng)戶樣本并不存在顯著差異。

從選擇的案例點來看，既包括最早實施退耕還林工程的陜西省和四川省，還包括后續(xù)啟動退耕還林工程的河北、江西和廣西等省(區(qū))，亦包括未實施退耕還林工程的山東省平邑縣。從樣本農(nóng)戶總收入水平來看，各案例縣的樣本農(nóng)戶總收入水平存在一定差異，既有農(nóng)戶收入高于全國平均水平的南部縣，也有低于全國平均水平的環(huán)江縣?？傊瑥膶嵤┩烁€林工程和農(nóng)戶總收入水平的角度來看，本研究選擇的樣本在全國來說具有一定代表性。在樣本農(nóng)戶數(shù)據(jù)中，與價值有關的數(shù)據(jù)均根據(jù)全國農(nóng)村居民消費價格指數(shù)或農(nóng)業(yè)生產(chǎn)資料價格指數(shù)折合成1994年不變價(國家統(tǒng)計局， 2014)。

樣本農(nóng)戶關鍵變量的描述性統(tǒng)計見表1。1999年，僅有8%的樣本農(nóng)戶參與退耕還林工程，戶均退耕還林面積為0.03hm2； 此后逐年上升，到2007年參與退耕還林工程的樣本農(nóng)戶比重和戶均退耕還林面積均達到最大值。2012年，參與退耕還林工程的樣本農(nóng)戶比重和戶均退耕還林面積小幅下降，這可能與樣本農(nóng)戶之間林地流轉(zhuǎn)或部分退耕地造林未達標而被取消等因素有關。與此相應，戶均耕地面積從1999年的0.50hm2逐年下降到2012年的0.34hm2，1995—1999年戶均耕地面積變化甚小； 1995—2012年樣本農(nóng)戶戶均林地面積呈現(xiàn)出明顯上升態(tài)勢，這與啟動退耕還林工程有關，也與2003年啟動的新一輪集體林產(chǎn)權(quán)制度改革有關。

1995—2012年，樣本農(nóng)戶總收入水平顯著提高，戶均總收入從4 498.18元增長至18 284.54元。同期生產(chǎn)要素投入也有較大變化，其中，樣本農(nóng)戶戶均以土地為基礎生產(chǎn)活動的勞動力投入從260.27人天減少到228.42人天，下降了12.24%； 戶均非農(nóng)勞動力投入從95.57人天大幅增加到260.31人天，約增長了172.38%； 樣本農(nóng)戶戶均以土地為基礎生產(chǎn)活動的生產(chǎn)費用年均增長率6.77%。樣本農(nóng)戶戶主受教育程度在研究期內(nèi)變化不大，村莊道路狀況得到明顯改善。

3 經(jīng)驗性結(jié)果

在對總收入決定方程(1)進行估計之前，需要確認樣本農(nóng)戶參與退耕還林工程是否具有內(nèi)生性。本研究采用Hausman檢驗，結(jié)果拒絕了樣本農(nóng)戶參與退耕還林工程具有內(nèi)生性的假設，與劉璨等(2006)和Liu等(2010)的結(jié)論吻合，原因在于樣本農(nóng)戶能否參與退耕還林工程主要取決于其耕地是否被納入政府的規(guī)劃范圍(徐晉濤等， 2004b；Uchidaetal.， 2005)。此外，利用Hausman檢驗判定總收入決定方程(1)是選擇固定效應模型還是隨機效應模型，結(jié)果顯示應采用固定效應模型。

3.1 樣本農(nóng)戶總收入決定方程經(jīng)驗性結(jié)果

樣本農(nóng)戶總收入決定方程的經(jīng)驗性結(jié)果見表2。除戶主是否為干部對樣本農(nóng)戶總收入的影響不顯著以外，其他變量的影響均在1%水平上顯著。以土地為基礎生產(chǎn)活動的勞動力投入、非農(nóng)勞動力投入、以土地為基礎生產(chǎn)活動的生產(chǎn)費用、戶主的受教育程度、道路狀況等變量以及時間變量等具有穩(wěn)健性。若樣本農(nóng)戶參與退耕還林工程，則其收入可以增加5.38%； 樣本農(nóng)戶參與退耕還林工程面積的總收入彈性為0.006 7。需要說明的是，2個方程的擬優(yōu)度均為0.258。一般情況下，在面板數(shù)據(jù)的計量經(jīng)濟學經(jīng)驗性結(jié)果中，擬優(yōu)度都比較低(Wooldridge， 1999)。

3.2 樣本農(nóng)戶收入不平等指標

根據(jù)式(2)～(4)計算樣本農(nóng)戶1995—2012年的GINI、GE-L和GE-T,結(jié)果發(fā)現(xiàn)樣本農(nóng)戶總收入的GINI、GE-L和GE-T呈現(xiàn)相似趨勢，即1995—2005年呈現(xiàn)下降態(tài)勢， 2005年后則呈現(xiàn)明顯上升態(tài)勢(圖1)。

表1 所選年度樣本農(nóng)戶關鍵變量的描述性統(tǒng)計Tab.1 Summary statistics for the key sample household data in the selected years

表2 樣本農(nóng)戶總收入決定方程的經(jīng)驗性結(jié)果①Tab.2 Empirical results of sample households’ income equation

① *** 表示在1%水平上顯著。*** means significant at the 0.01 level.

圖1 1995—2012年樣本農(nóng)戶總收入的GINI、GE-L和GE-TFig.1 GINI，GE-L and GE-T of total income of sample households from 1995 to 2012

3.3 退耕還林工程對農(nóng)戶總收入不平等的貢獻

利用Shapley值分解法分解樣本農(nóng)戶總收入決定方程，得出各因素對總收入不平等的貢獻并進行歸一化處理，得到各因素對樣本農(nóng)戶總收入不平等的貢獻率。由于本研究重點關注實施退耕還林工程對樣本農(nóng)戶總收入不平等的貢獻，因此，限于篇幅，此處只給出實施退耕還林工程對樣本農(nóng)戶總收入不平等的貢獻率，見表3。

表3 退耕還林工程對樣本農(nóng)戶收入不平等的貢獻Tab.3 Contribution of the SLCP to income inequality of the sample households %

由表3可知，實施退耕還林工程對樣本農(nóng)戶總收入不平等的貢獻率趨勢基本一致，僅個別年度存在細微差別。 1999—2008年，參與退耕還林工程對樣本農(nóng)戶總收入不平等的貢獻率呈現(xiàn)上升態(tài)勢， 2008年達到最大值； 2008—2012年，參與退耕還林工程對樣本農(nóng)戶總收入不平等的貢獻率呈現(xiàn)下降態(tài)勢，但有所波動。按照GINI計算出的參與退耕還林工程對樣本農(nóng)戶總收入不平等的貢獻率高于按照GE-L和GE-T計算出的貢獻率，這與GINI、GE-L和GE-T的計算方法有關。

4 討論

1999年，我國政府啟動退耕還林工程的初衷在于恢復生態(tài)環(huán)境，在此前提下改善農(nóng)戶生計。樣本農(nóng)戶的坡耕地或沙化土地能否納入到退耕還林工程中取決于其經(jīng)營的農(nóng)田是否在退耕還林工程規(guī)劃區(qū)域內(nèi)，若在退耕還林工程規(guī)劃區(qū)域，則農(nóng)戶有可能參與退耕還林工程； 否則不能參與退耕還林工程。參加退耕還林工程的農(nóng)戶可以獲得政府發(fā)放的退耕還林工程補助。退耕還林工程第1輪補助明顯高于退耕地的機會成本(Liuetal.， 2010)，參與退耕還林工程的農(nóng)戶比繼續(xù)經(jīng)營耕地的農(nóng)戶獲得更高的收入(表2)。同時，在退耕還林工程影響既定的情況下，樣本農(nóng)戶參與退耕還林工程的可能性和退耕地面積的分布越不均，退耕還林工程對樣本農(nóng)戶總收入不平等的貢獻越大。在退耕還林工程實施過程中，相關政策強調(diào)大戶和集中成片，這種不均拉大了樣本農(nóng)戶總收入的差距。2007年，政府開始推行的延長期補助標準減半，加之減免農(nóng)業(yè)稅和實施農(nóng)業(yè)補貼等，導致農(nóng)戶參與退耕還林工程的溢價減少甚至對其收入形成負面影響，在一定程度上，該影響反映于退耕還林工程對樣本農(nóng)戶總收入不平等的貢獻在2008年后的減小態(tài)勢上。

對于樣本農(nóng)戶而言，同樣被列入退耕還林工程規(guī)劃區(qū)域，但實施優(yōu)先秩序上存在一定差異。以2006年為例，按人均收入分別將實施退耕還林工程最早和退耕地造林強度最大的四川和陜西2省的樣本農(nóng)戶進行5等分，四川省最高收入層次的樣本農(nóng)戶參加退耕還林工程的比重最大，最低收入層次的樣本農(nóng)戶參加退耕還林工程的比重最小(表4)， 四川省和陜西省參加退耕還林工程面積最大、獲得退耕還林工程補貼最多的均為較高收入層次的樣本農(nóng)戶；陜西省較高收入層次的樣本農(nóng)戶參加退耕還林工程面積及獲得的工程補貼約為最低收入層次樣本農(nóng)戶的2倍。低收入層次樣本農(nóng)戶對退耕還林工程的響應也同樣低于高收入層次樣本農(nóng)戶。高收入層次樣本農(nóng)戶的非農(nóng)勞動力投入比重遠高于低收入層次樣本農(nóng)戶，這便于其將勞動力從種植業(yè)轉(zhuǎn)移至非農(nóng)行業(yè)上。此外，高收入層次樣本農(nóng)戶可將更多資本投入到以土地為基礎的生產(chǎn)活動中，進而實現(xiàn)集約化經(jīng)營。

表4 不同收入層次樣本農(nóng)戶參加退耕還林工程的情況Tab.4 The sample households participated in SLCP by income levels

2015年，在一些土地退化嚴重且有條件的地區(qū)，我國啟動了新一輪退耕還林工程。鑒于本研究對退耕還林工程與農(nóng)戶總收入不平等之間相互關系的結(jié)果，在實施后續(xù)退耕還林工程和相關生態(tài)恢復工程中，有必要高度關注生態(tài)恢復工程對農(nóng)戶總收入不平等可能產(chǎn)生的影響。在保障生態(tài)優(yōu)先的前提下，考慮生態(tài)恢復工程對農(nóng)戶收入公平的影響，如適當向低收入農(nóng)戶傾斜和強化后續(xù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展，側(cè)重低收入農(nóng)戶群體，提高其增加收入的能力，實現(xiàn)生態(tài)恢復、農(nóng)民增收與分配公平的多贏。

5 結(jié)論

本研究基于6省(區(qū))15個案例縣1 158個樣本農(nóng)戶18年的平衡面板數(shù)據(jù)，采用Shapley值分解法，以GINI、GE-L和GE-T作為收入不平等衡量指標，分析了退耕還林工程對樣本農(nóng)戶總收入不平等產(chǎn)生的影響。經(jīng)驗性結(jié)果顯示： 退耕還林工程對樣本農(nóng)戶總收入不平等產(chǎn)生了正向影響，表明實施退耕還林工程拉大了樣本農(nóng)戶總收入的差距，對樣本農(nóng)戶總收入不平等的貢獻率呈現(xiàn)先增后降的趨勢。按照要素分解出的退耕還林工程對樣本農(nóng)戶總收入不平等的經(jīng)驗性結(jié)果，與劉璨(2010)和Liu等(2014)的研究結(jié)論基本吻合，但從要素出發(fā)測度退耕還林工程對樣本農(nóng)戶總收入不平等的影響，能夠更為直接地理解退耕還林工程對樣本農(nóng)戶總收入不平等的影響，而非已有研究從收入結(jié)構(gòu)變化上間接地理解實施退耕還林工程對樣本農(nóng)戶總收入不平等所產(chǎn)生的影響。

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(責任編輯 石紅青)

Measuring and Analyzing the Impact of Sloping Land Conversion Program on Rural Households’ Income Inequality——Shapley Value Decomposition Approach for Total Income Decision Equation

Liu Hao1Chen Sikun2Zhang Minxin2Liu Can1

(1.Economics and Development Research Center，State Forestry Administration Beijing 100714； 2.College of Economics and Management, Nanjing Forestry University Nanjing 210037)

【Objective】 The objective of investigating the effect of the sloping land conversion program (SLCP) on rural households’ income inequality is to verify the process of the SLCP, and some policy implications are considered for the next stage of the SLCP. 【Method】Total income decision equations were built using unique panel dataset of 1 158 sample rural households from 15 counties in 5 provinces and 1 region to consider the marginal and the overall effects. The effect of the SLCP on rural households’ total income was estimated with Shapley value decomposition approach by GINI coefficient, Theil-L coefficient and Theil-T coefficient. 【Result】The empirical results indicated that the overall effect and marginal effect of the SLCP on rural households’ total income were positive and significant at 0.01 statistical level. The contribution of the SLCP to GINI coefficients of both the overall effect and marginal effect of rural households’ income inequality had been rising, and then declining from 1999 to 2012. The contributions in 2008 of both the overall effect and marginal effect were the highest with 3.04% and 4.55%, respectively. Both Theil-L coefficient and Theil-T coefficient informed us the similar consequences.【Conclusion】 The implementation of the SLCP increased the sample rural households’ income, and also caused their income disparity. Therefore, attentions should be paid to the impact of the ecological restoration programs on the income inequality of rural households. Multi-win policies should be designed to tackle the matter for ecological restoration to raise rural households’ income and reduce income equality.

the sloping land conversion program; income inequality; total income decision equation; the Shapley value decomposition

10.11707/j.1001-7488.20170515

2015-12-22；

2016-05-13。

國家自然科學基金面上項目“林業(yè)重點工程對農(nóng)戶收入與消除貧困影響實證研究與分析——基于長期大農(nóng)戶樣本收入增長，分配和流動等視角”(71273071)。

F307.2

A

1001-7488(2017)05-0125-09

*劉璨為通訊作者。