靳財，惠寶航，李坦

（安徽農(nóng)業(yè)大學(xué)經(jīng)濟管理學(xué)院，合肥 230036）

退耕還林工程是全球投資規(guī)模最大、農(nóng)村人口參與度最高的一項重大生態(tài)修復(fù)保護工程[1]。該工程旨在通過將陡坡或其他生態(tài)敏感區(qū)域的農(nóng)田轉(zhuǎn)換為森林或草地，并根據(jù)轉(zhuǎn)換的農(nóng)田面積補償農(nóng)民，從而實現(xiàn)水土保持[2]。作為一項公共政策，改善與提高農(nóng)戶福祉是退耕還林工程的重要任務(wù)之一。在退耕還林過程中，農(nóng)戶的資源稟賦會重新配置，如土地、勞動力利用方式的轉(zhuǎn)變等，進(jìn)而調(diào)整農(nóng)戶的經(jīng)營結(jié)構(gòu)。因此，退耕還林工程在促進(jìn)和改善農(nóng)戶福祉方面發(fā)揮重要作用。已有文獻(xiàn)通常關(guān)注的農(nóng)戶福祉有兩方面，一方面為退耕還林工程對農(nóng)戶收入變化的直接或間接影響。一些研究發(fā)現(xiàn)參與退耕還林工程不能提高農(nóng)戶收入[3-4]。但也有學(xué)者認(rèn)為工程對農(nóng)戶有增收作用[5-7]。隨研究深入，一些學(xué)者從工程對各類收入的影響進(jìn)行分析[8-11]。另一方面，關(guān)于退耕還林工程與農(nóng)戶土地利用決策之間關(guān)系的已有研究主要關(guān)注糧食生產(chǎn)，包括糧食播種面積、農(nóng)業(yè)投入和產(chǎn)出的變化[12-15]。

可見，已有研究大多單獨分析退耕還林工程對農(nóng)戶收入變化或農(nóng)戶土地利用決策變化。因此，研究試圖將土地利用決策作為農(nóng)戶主動改變收入結(jié)構(gòu)的必要環(huán)節(jié)，討論農(nóng)戶會通過轉(zhuǎn)入土地精耕細(xì)作，提高生產(chǎn)率以獲取農(nóng)業(yè)收入，或通過轉(zhuǎn)出退耕后剩余耕地以尋求收入結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型，以了解農(nóng)戶在參與工程后的土地利用決策及對其收入的影響。鑒于此，基于陜西、四川、江西三省2017 年問卷調(diào)研數(shù)據(jù)，利用內(nèi)生轉(zhuǎn)換模型（Endogenous switching regression model，ESR）構(gòu)建“反事實”分析框架，探究退耕農(nóng)戶土地利用決策對其家庭收入的影響，并在此基礎(chǔ)上測算不同類型收入的平均處理效應(yīng)，為探索建立退耕還林工程的長效增收機制及鞏固脫貧成果提供依據(jù)。

1 理論分析及模型構(gòu)建

1.1 理論分析與研究假說

退耕還林工程由政府引導(dǎo)促進(jìn)農(nóng)戶家庭農(nóng)業(yè)資源重新配置，土地利用決策和勞動力利用決策隨之改變農(nóng)戶生產(chǎn)結(jié)構(gòu)，進(jìn)而促進(jìn)農(nóng)戶收入結(jié)構(gòu)改變。退耕農(nóng)戶生產(chǎn)結(jié)構(gòu)由單一的種植業(yè)轉(zhuǎn)向種植業(yè)、養(yǎng)殖業(yè)和非農(nóng)就業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整，這也會拓展退耕后的收入來源和收入結(jié)構(gòu)變化。退耕還林工程還減少了農(nóng)業(yè)勞動時間，為實現(xiàn)家庭福利最大化，農(nóng)戶將剩余勞動時間轉(zhuǎn)向外出務(wù)工或非農(nóng)業(yè)經(jīng)營，實現(xiàn)了勞動力混合配置。研究確定以下兩種家庭土地利用決策：

（1）擴張或不變：轉(zhuǎn)入耕地≥轉(zhuǎn)出耕地+廢棄耕地；如果退耕農(nóng)戶家庭勞動力人數(shù)較多或土地質(zhì)量好、棄耕荒地較少，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)力較高，且因流入土地與農(nóng)業(yè)生產(chǎn)力間存在正向關(guān)系[16]，那么農(nóng)戶會有更大的動力去投資更多的土地，可能會選擇流入土地以彌補退耕后的耕地面積不足或?qū)崿F(xiàn)規(guī)模經(jīng)營，從而提高農(nóng)業(yè)收入，此時現(xiàn)有耕地面積和原有耕地面積相比擴大。另一種情況為：退耕農(nóng)戶更愿意流入土地恢復(fù)至退耕前的耕地面積，以抵消參與退耕還林工程造成的耕地?fù)p失，此時現(xiàn)有耕地面積和原有耕地面積相比不變。

（2）縮?。恨D(zhuǎn)入耕地＜轉(zhuǎn)出耕地+拋荒耕地。如果做出土地收縮決定，如何縮小使用中的耕地面積，這涉及（i）轉(zhuǎn)出土地＞拋荒土地；或（ii）凈廢棄：轉(zhuǎn)出土地≤拋荒土地。一般來說，退耕農(nóng)戶如果家庭人力資本較好，如年齡較小、受教育程度高或外出務(wù)工人數(shù)較多，可能會把剩余耕地拋荒或流出從事非農(nóng)就業(yè)、向外遷移以提高非農(nóng)收入。把上述（1）中兩種土地利用決策統(tǒng)稱為“非土地縮小決策”；把（2）中土地利用決策稱為“土地縮小決策”，其對收入效應(yīng)的影響是文章所要研究的重點。理論分析框架如圖所示（見圖1）。

圖1 理論分析框架Fig.1 Theoretical analysis framework

在農(nóng)戶“理性”的前提下，當(dāng)某一生產(chǎn)要素發(fā)生改變時，農(nóng)戶會調(diào)整其勞動力、資本等生產(chǎn)要素配置，以求獲得經(jīng)濟利益最大化[17]，彌補退耕產(chǎn)生的損失。這種調(diào)整可能對農(nóng)戶的收入產(chǎn)生影響。退耕農(nóng)戶做出土地利用決策，使得現(xiàn)有耕地面積相比原有耕地面積擴大、不變或縮小，可能會對農(nóng)戶的收入造成直接影響。如果農(nóng)戶流入土地，耕地面積擴大，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)活動可能會轉(zhuǎn)向集約化、規(guī)?；?，從而增加農(nóng)戶的農(nóng)業(yè)收入；如果耕地面積縮小，退耕農(nóng)戶可能會把釋放出來的勞動力投入到剩余土地勞作中，或者有時間參與副業(yè)或者外出務(wù)工從事非農(nóng)就業(yè)，進(jìn)而增加農(nóng)戶的農(nóng)業(yè)及非農(nóng)收入。

因此，提出第一個研究假設(shè)：

H1：土地利用決策通過改變農(nóng)戶耕地面積，直接影響退耕農(nóng)戶的收入水平，但這一影響效應(yīng)對不同類型收入存在異質(zhì)性。

傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)部門擁有數(shù)量極為豐富的剩余勞動力且生產(chǎn)率較低，而城市工業(yè)部門需要更多的工人，其工資水平也比傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)部門工資要高，會吸引勞動力從農(nóng)村流動至城市工作。退耕農(nóng)戶做出土地利用決策，土地利用結(jié)構(gòu)改變，釋放出大量剩余勞動力，增加了農(nóng)戶外出務(wù)工等非農(nóng)就業(yè)機會，非農(nóng)產(chǎn)業(yè)在農(nóng)戶產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)中的占比逐漸上升，緩解了農(nóng)村的流動性約束，促進(jìn)了生產(chǎn)效率。

因此，提出第二個研究假設(shè)：

H2：土地利用決策通過促進(jìn)農(nóng)村勞動力轉(zhuǎn)移，引起農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整，間接改變退耕農(nóng)戶的收入結(jié)構(gòu)，但這一影響效應(yīng)對不同決策的家庭存在差異。

1.2 模型構(gòu)建

因為農(nóng)戶在做出土地利用決策時，并非隨機的，而是考慮到自身家庭的發(fā)展，通過權(quán)衡收益決定是否進(jìn)行土地流轉(zhuǎn)，具有“自選擇”特征，需要糾正，且存在不可觀測因素。因此，研究選擇使用內(nèi)生轉(zhuǎn)換模型對農(nóng)戶土地利用決策的收入效應(yīng)進(jìn)行因果推斷。

采用內(nèi)生轉(zhuǎn)換模型，構(gòu)建農(nóng)戶收入決定方程：

式中，Yi為退耕農(nóng)戶i 的家庭收入及不同類型收入水平，包括農(nóng)業(yè)收入與非農(nóng)收入水平，并對各項收入取對數(shù)；Ci為退耕農(nóng)戶做出的土地利用決策，C=1表示退耕農(nóng)戶做出土地縮小決策，稱為“土地縮小農(nóng)戶”，C=0 表示退耕農(nóng)戶沒有做出土地縮小決策，稱為“非土地縮小農(nóng)戶”。Xi為影響退耕農(nóng)戶家庭收入的因素，包括退耕農(nóng)戶的家庭特征、對退耕還林工程的了解、參加退耕還林情況等因素。模型（1）中另外設(shè)置了一個省份虛擬變量，從而控制省份差異對退耕農(nóng)戶收入水平的影響；α 和β 分別為對應(yīng)的待估參數(shù)，μi為殘差項。

首先利用Logit 或Probit 模型估計退耕農(nóng)戶土地利用決策的選擇方程，其次構(gòu)建農(nóng)戶家庭收入的決定方程，估計退耕農(nóng)戶做出土地利用決策引起的收入變化。方程如下：

選擇方程（土地利用決策）：

結(jié)果方程1（處理組，即土地縮小農(nóng)戶的收入方程）：

結(jié)果方程2（控制組，即非土地縮小農(nóng)戶的收入方程）：

方程中Ci是二元選擇變量，Zi表示影響退耕農(nóng)戶家庭收入的因素，μi是誤差項；Yit表示土地縮小農(nóng)戶家庭收入水平，Yiu表示非土地縮小農(nóng)戶家庭收入水平，Xit與Xiu是影響農(nóng)戶家庭收入的因素，εit與εiu是誤差項；δ、βt與βu是待估參數(shù)。ESR 模型要求Zi中至少有一個變量從Xi中省略，作為模型的識別變量[18]。

更進(jìn)一步得到退耕農(nóng)戶在做出土地縮小決策時的收入期望值與退耕農(nóng)戶在沒有做出土地縮小決策時的收入期望值：

由于在現(xiàn)實中觀測到土地縮小農(nóng)戶的家庭收入，就不能再觀測其未做出土地縮小決策的家庭收入。ESR 模型通過構(gòu)建“反事實”分析框架，可以解決這一問題，得到處理組和控制組在實際情況和“反事實”情況下的家庭收入期望值。

土地縮小農(nóng)戶若未做出土地縮小決策時的家庭收入期望值：

非土地縮小農(nóng)戶若做出土地縮小決策時的家庭收入期望值：

以上方程中：λit與λiu表示由不可觀測變量帶來的樣本選擇性偏誤，σt與σu為待估參數(shù)。比較（5）～（8）式不同收入水平之間的差異，可以得到不同類型收入處理組和控制組的平均處理效應(yīng)，分別表示為ATT 和ATU。其中：

其中：ATT 表示對于土地縮小農(nóng)戶如果沒有做出土地縮小決策時對收入的平均處理效應(yīng)，ATU 表示對于非土地縮小農(nóng)戶如果沒有做出非土地縮小決策時對收入的平均處理效應(yīng)。

2 研究設(shè)計

2.1 數(shù)據(jù)來源

該文數(shù)據(jù)來源課題組于2017 年在陜西、四川、江西三省的實地調(diào)查數(shù)據(jù)。調(diào)查問卷內(nèi)容包括個體特征、家庭特征及農(nóng)戶滿意度等指標(biāo)。調(diào)查對象為當(dāng)?shù)貐⑴c退耕還林工程的農(nóng)戶。由于江西省實施退耕還林工程時間晚于其他兩省，且實施退耕地面積少于其他兩省，因此江西省樣本略少。研究共獲取問卷516 份，剔除缺失值數(shù)據(jù)后，共436 份。其中江西省126 份，四川省150 份，陜西省160 份。有效問卷率為84.5%。

2.2 變量設(shè)置

因變量設(shè)置為農(nóng)戶家庭人均收入水平，按照收入結(jié)構(gòu)的不同，將收入劃分為人均農(nóng)業(yè)收入與人均非農(nóng)收入。農(nóng)業(yè)收入包括農(nóng)戶家庭的種植業(yè)、林業(yè)和養(yǎng)殖業(yè)收入；非農(nóng)收入指農(nóng)戶外出務(wù)工獲得的薪資報酬。

核心自變量設(shè)置為農(nóng)戶土地是否縮小，用這一變量反映退耕農(nóng)戶的土地利用決策?？刂谱兞堪ㄞr(nóng)戶個人和家庭特征、健康狀況以及參與退耕還林情況。識別變量設(shè)置為達(dá)標(biāo)信心。表2 將達(dá)標(biāo)信心與其他控制變量一起對農(nóng)戶的決策方程、結(jié)果方程進(jìn)行回歸，發(fā)現(xiàn)農(nóng)戶達(dá)標(biāo)信心顯著影響了農(nóng)戶的選擇，而對收入沒有顯著影響，表明該變量的選取是合適的。

2.3 描述性統(tǒng)計

表1 展示了各變量的描述性統(tǒng)計結(jié)果，第二列為各變量含義，后面兩組數(shù)據(jù)分別報告了非土地縮小農(nóng)戶和土地縮小農(nóng)戶的均值以及標(biāo)準(zhǔn)差，最后一列是對兩組均值的差異檢驗?？傮w而言，全樣本中共有108 位退耕農(nóng)戶土地縮小，約占全部樣本的25%，其他328 位農(nóng)戶農(nóng)地沒有縮小，約占75%。從表1 中可以發(fā)現(xiàn)，土地縮小農(nóng)戶與非土地縮小農(nóng)戶在年齡和社保醫(yī)保支出占比的差異值均顯著，這說明農(nóng)戶存在樣本自選擇問題。因此，需要采用內(nèi)生轉(zhuǎn)換模型獲取更精確的估計。

表1 變量含義和描述性統(tǒng)計Table 1 Meaning of variables and descriptive statistics

3 結(jié)果與分析

3.1 退耕農(nóng)戶土地利用決策與家庭人均總收入模型聯(lián)立估計

已有研究表明退耕補貼對農(nóng)戶具有明顯的增收效應(yīng)[19]，為了得到更為準(zhǔn)確的土地利用決策對農(nóng)戶收入的影響，在家庭人均總收入中剔除其中的人均轉(zhuǎn)移性收入。表2 展示了退耕農(nóng)戶的土地利用決策對人均總收入（剔除人均轉(zhuǎn)移性收入）的影響。第一列報告了選擇方程的結(jié)果。對識別變量有效性的簡單檢驗驗證了選取是合適的，即達(dá)標(biāo)信心顯著影響退耕農(nóng)戶的土地利用決策。另外，戶主年齡對于農(nóng)戶的土地縮小決策也有顯著的正向影響，戶主年齡越大，越傾向于選擇土地縮小決策。從樣本模型的結(jié)果方程中可以看出，戶主年齡對于兩組農(nóng)戶的家庭人均總收入（剔除人均轉(zhuǎn)移性收入）均具有顯著影響，且對非土地縮小農(nóng)戶是正向影響，對土地縮小農(nóng)戶是負(fù)向影響。學(xué)歷對兩組農(nóng)戶均具有正向影響，且在5%水平顯著。勞動力人數(shù)對于土地縮小農(nóng)戶的家庭收入（剔除轉(zhuǎn)移性收入）具有積極影響，且在1%水平上顯著，對于土地縮小農(nóng)戶來說，勞動力人數(shù)越多，會加強單位耕地面積的勞動力投如，提高剩余耕地的產(chǎn)出，或者剩余勞動力選擇外出就業(yè)，從而提高農(nóng)戶收入。人均現(xiàn)有農(nóng)地面積對非土地縮小農(nóng)戶的人均總收入（剔除人均轉(zhuǎn)移收入）具有正向影響，且在5%水平顯著，可能是因為非土地縮小農(nóng)戶的耕地面積多，會提高農(nóng)戶家庭的農(nóng)業(yè)收入，從而促進(jìn)家庭總收入的提高。

表2 退耕農(nóng)戶人均總收入-人均轉(zhuǎn)移性收入的ESR 回歸結(jié)果Table 2 ESR regression results of total income per capita minus transfer income per capita

3.2 退耕農(nóng)戶各類型收入影響因素的模型結(jié)果及分析

上文分析了退耕農(nóng)戶的土地利用決策對農(nóng)戶家庭人均總收入的影響，而分析土地利用決策對不同類型收入的影響將有助于把握收入效應(yīng)的傳導(dǎo)路徑。表3 報告了退耕農(nóng)戶的土地利用決策對其家庭不同類型收入水平的影響效應(yīng)方程的估計結(jié)果。

表3 不同收入類型的ESR 回歸結(jié)果Table 3 ESR regression results for different income types

首先，從樣本選擇方程的回歸結(jié)果來看，對于人均農(nóng)業(yè)收入模型和人均非農(nóng)收入模型的退耕農(nóng)戶來說，戶主年齡對于農(nóng)戶的土地縮小決策均具有顯著的正向影響。對于人均非農(nóng)收入模型，勞動力人數(shù)對農(nóng)戶做出土地縮小決策具有顯著的負(fù)向影響，即家庭勞動力人數(shù)越多，越傾向于做出非土地縮小決策，流入土地。

其次，不同模型的結(jié)果方程表明，影響兩組農(nóng)戶不同收入的變量有明顯差異。其中，戶主年齡只對非土地縮小農(nóng)戶的人均非農(nóng)收入具有正向影響。學(xué)歷對于土地縮小農(nóng)戶家庭的人均農(nóng)業(yè)收入和非農(nóng)收入都有顯著的正向影響，可見教育對于農(nóng)村地區(qū)居民的重要性。此外，勞動力人數(shù)對于土地縮小農(nóng)戶的人均農(nóng)業(yè)收入和人均非農(nóng)收入皆具有正向作用且在5%水平上顯著。而勞動力人數(shù)對非土地縮小農(nóng)戶家庭人均非農(nóng)收入具有顯著的負(fù)面影響。外出務(wù)工人數(shù)對兩組農(nóng)戶的人均農(nóng)業(yè)收入皆為負(fù)向影響，且在1%水平上顯著；而對非土地縮小農(nóng)戶的人均非農(nóng)收入具有顯著的正向影響，即農(nóng)戶家庭外出務(wù)工人數(shù)越多，其人均農(nóng)業(yè)收入越低、人均非農(nóng)收入越高?？赡苁且驗榉寝r(nóng)就業(yè)通常會吸引體力更強、受過更好教育的勞動力離開農(nóng)村[20]，但由于農(nóng)村勞動力市場不完善，不能被當(dāng)?shù)剞r(nóng)村同等質(zhì)量的勞動力所取代。

3.3 處理效應(yīng)

文章的主要目標(biāo)是評估土地利用決策對家庭收入的平均處理效應(yīng)。表4 顯示了實際和反事實情景下土地縮小農(nóng)戶和非土地縮小農(nóng)戶的預(yù)期家庭人均農(nóng)業(yè)收入與人均非農(nóng)收入?；贓SR 模型的ATT 估計考慮了由可觀察和不可觀察特征而導(dǎo)致的選擇偏差。

表4 不同收入類型處理效應(yīng)的測算結(jié)果Table 4 Measurement results of treatment effects for different income types

從對人均農(nóng)業(yè)收入的影響來看，處理組的平均處理效應(yīng)（ATT）為-0.081，表明對于已經(jīng)選擇土地縮小決策的農(nóng)戶而言，如果沒有選擇土地縮小決策，其家庭人均農(nóng)業(yè)收入水平將提高8.1%；控制組的平均處理效應(yīng)（ATU）為-1.047，說明對于未選擇土地縮小決策的農(nóng)戶而言，如果選擇土地縮小決策，其家庭人均農(nóng)業(yè)收入將降低104.7%。

從對人均非農(nóng)收入的影響來看，處理組的平均處理效應(yīng)（ATT）為-2.045，表明對于已經(jīng)選擇土地縮小決策的農(nóng)戶而言，如果沒有選擇土地縮小決策，其家庭人均非農(nóng)收入將提高204.5%；控制組的平均處理效應(yīng)（ATU）為2.409，表明對于未選擇土地縮小決策的農(nóng)戶而言，如果選擇土地縮小決策，其家庭人均非農(nóng)收入將提高240.9%。

以上結(jié)果驗證了假設(shè)1：即土地利用決策通過改變農(nóng)戶耕地面積，直接影響退耕農(nóng)戶的收入水平，且對人均農(nóng)業(yè)收入有負(fù)向影響，對人均非農(nóng)收入均有正向影響；也驗證了假設(shè)2，即土地利用決策通過促進(jìn)農(nóng)村勞動力轉(zhuǎn)移，引起農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整，間接改變退耕農(nóng)戶的收入結(jié)構(gòu)，提高了土地縮小農(nóng)戶的非農(nóng)收入。

4 研究結(jié)論和政策建議

基于課題組于2017 年在陜西、四川、江西三省的實地調(diào)查數(shù)據(jù)，利用內(nèi)生轉(zhuǎn)換模型估計退耕農(nóng)戶的土地利用決策對家庭收入的影響，并構(gòu)建“反事實”分析框架測算不同類型收入的平均處理效應(yīng)。研究表明：第一，戶主學(xué)歷、勞動力人數(shù)對于土地縮小農(nóng)戶的收入具有顯著的正向影響；第二，人均現(xiàn)有農(nóng)地面積、退耕地間作面積對于非土地縮小農(nóng)戶的農(nóng)業(yè)收入具有顯著的促進(jìn)作用；第三，對于未選擇土地縮小決策的農(nóng)戶而言，如果選擇土地縮小決策，其家庭人均農(nóng)業(yè)收入將降低104.7%；第四，對于未選擇土地縮小決策的農(nóng)戶而言，如果選擇土地縮小決策，其家庭人均非農(nóng)收入將提高240.9%。

基于結(jié)論，提出如下政策建議：

第一，加快建立就業(yè)培訓(xùn)與勞動力轉(zhuǎn)移銜接機制，健全非農(nóng)就業(yè)市場。首先要建立配套的勞務(wù)輸出服務(wù)長效機制，積極探索職業(yè)培訓(xùn)與勞動力轉(zhuǎn)移的銜接機制，組織和引導(dǎo)農(nóng)村剩余勞動力有序流動。其次應(yīng)出臺帶有激勵性的勞動力流動舉措和政策，如提高進(jìn)城農(nóng)民的社會保障標(biāo)準(zhǔn)，享受與城鎮(zhèn)居民同等的公共資源和服務(wù)。

第二，加強退耕農(nóng)戶的產(chǎn)業(yè)技能培訓(xùn)，實施農(nóng)業(yè)規(guī)?；?jīng)營。對于留在當(dāng)?shù)貜氖罗r(nóng)業(yè)生產(chǎn)的非土地縮小農(nóng)戶，首先要給予其土地與政策支持，在農(nóng)戶自愿的前提下采取土地互換方式，把細(xì)碎零散的土地集中連片，實現(xiàn)土地規(guī)?；a(chǎn)；其次要組織專業(yè)人員向農(nóng)戶提供一定的農(nóng)業(yè)技術(shù)支持，如實施作物間作或經(jīng)濟林種植技術(shù)等培訓(xùn)。

第三，建立健全公平合理的分配機制，發(fā)揮財政轉(zhuǎn)移支付作用。對低收入退耕農(nóng)戶實施精準(zhǔn)就業(yè)幫扶，引導(dǎo)低收入退耕農(nóng)戶就近就業(yè)或進(jìn)城實現(xiàn)長期穩(wěn)定就業(yè)，實現(xiàn)退耕還林工程地區(qū)生態(tài)環(huán)境改善、農(nóng)戶收入增加和防止返貧發(fā)生的共贏。