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中國農地制度績效分析與創新

2010-01-01 00:00:00梁穗東
農村農業農民·A版 2010年5期

一、選題的目的和意義

“食以農為本,農以地為根”,土地是人類賴以生存和發展的基礎,是最根本的生產要素。在中國,人地關系的緊張和結構性失調造成了封建社會周期性爭奪農地產權的斗爭,形成了農地集中和均田交替進行的歷史斗爭軌跡。而制度性因素始終都是解決“三農”問題的關鍵,而農地制度更是關鍵中的關鍵。

正是基于這方面的原因,我采取了通過剖析中國農地制度的改革和創新,欲以反映農村經濟制度改革深化的情況。可以肯定地說,要回顧中國經濟改革三十年的制度建設情況,就必須要從農村經濟制度入手,進而深入探討農村經濟制度變革進程,這就要求必須進一步了解中國農地制度,所以本文的選題角度具有一定的代表性和現實意義。

二、家庭承包制的制度績效分析

幾乎所有的事實和文獻資料都表明,農地家庭承包制度確立后,大大推動了中國經濟的發展,無論是政府,社區和農民甚至是城市居民,通過這一個制度的創建都獲得了不少收益。總體看來,表現在三個方面。

第一是經濟績效。自從實施了家庭承包制以來,農業的產量水平得到了很大提高,1982年和1984年甚至超過了10%,這與農地實行人民公社制度下的2.9%形成了鮮明的對比,農業也結束了長期停滯不前甚至是倒退的局面。

第二是政治績效。同中國的傳統的自上而下的經濟改革不同,這次實行的家庭承包制本質上是自下而上,最初是地方開始實施,最后是得到中央以憲法的形式確立下來加以保護。這說明家庭承包制這一制度的創新沒有給需求和供給的雙方帶來根本的利益沖突,而最終得到保護,這種自下而上的制度創新在中國十分少見。

第三是理論績效。自從家庭承包制實施以來,中國的經濟得到長足的進步,這就表明成功的制度安排,可以引起巨大的經濟效益,這也是新產業經濟學存在和發展的強大背后動力之一。

應該說,由于交易費用的存在,制度的變換總是需要成本的,從舊制度的廢除到新制度的確立,總會或多或少的影響到以前的利益格局。家庭承包制在保持農地集體所有制不變的基礎上實行,沒有改變社會主義的性質,但是從生產的組織形式與經營方式上進行重新的再安排,它令每個當事人的利益都或多或少的有所增加,是難得的經濟學意義上的“帕累托改進”,堪稱需求誘致性制度安排的經典。

然而,家庭承包制并非中國農地制度的完美終結者。它也有不少缺點,這里著重講述家庭承包制下農地轉讓中,政府的影響力太大的問題。下面用計量模型進行實證分析。

我們用Y=Xb+建立多元回歸模型,以表示各種因素對農地流轉的影響和依存關系。式中

X是n*(k+1)階解釋變量觀測矩陣,X={1,x11,x12,……x1n;1,x21,x22,……x2n;1,xk1,xk2,……xkn}

ε是n階隨機變量,ε={ε1,ε2……εn}

b是(k+1)階總體回歸參數向量,b={b0,b1,……bk}

Y是農地內部流轉率

由于是被調研是橫截面面板數據,而非時間序列數據,所以不需要進行平穩性檢驗。我們通過經濟意義分析,確定了以下的備選自變量分別是:Rw:非農就業率;Prl為土地租金;Tr:政府主導因素;Ia:單位面積農業純收入;Ai:人均承包農地面積;E:家庭受教育最高水平;Rs:非農收入占總家庭收入比例;Rc現有農地中非耕地面積比例。

這里在考察政府在農地流轉的影響力度時,要引入虛擬變量,理由是Tr無法被直接量化,為了在模型中反映這些屬性因素對因變量的影響,以提高模型精度,我們把Tr設成虛擬變量,Tr=1(政府主導)/0(非政府主導),根據《基于農戶行為的農地流轉實證研究》得到的南京市農戶數據進行回歸,我們先進行第一次8個自變量進行OLS,剔出沒有經過t檢驗的3個自變量,對余下的自變量進行再回歸。(如下圖)

F檢驗,t檢驗和D.W檢驗,作為一個實際調研而非統計年鑒的采集原始數據,Adjusted R-squared能達到0.821,其實是相當不錯的。

當前農地流轉主要是政府統一組織的形式,政府集中成片地將土地從農民手中租回后再轉交給種田大戶或投資單位,這就是“反租轉包”。農地集體所有中的“集體”界定是模糊的,一些地方政府以“反租轉包”的名義強行將土地從農戶手中收回,這從一定程度上剝奪了農民應該擁有的土地使用權,從而引發了很多不穩定因素,這應該引起相關部門的高度重視,對家庭承包制的所有權和使用權進行更精細的定義,否則將可能導致中國農村的“圈地運動”,引起農村經濟的倒退。

(作者單位:華南農業大學經濟管理學院)

Y=219.35-2.03*RS-54.85*Ai+0.77*Ia-38.38*Tr+48.85*Ε+ε(1)

Prob.(0)(0)(0.0003)(0)(0.0226)(0.0411)

Adjusted R-squared:0.820924Durbin-Watson stat:2.638274F-statistic:57.844

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