土地征收對(duì)農(nóng)戶收入的影響效應(yīng)分析
——基于傾向得分匹配模型的實(shí)證

曾慶敏，陳利根，龍開勝

（南京農(nóng)業(yè)大學(xué)公共管理學(xué)院，江蘇 南京 210095）

我國(guó)工業(yè)化和城市化的發(fā)展需要大量土地作為基礎(chǔ)支撐，而我國(guó)實(shí)施了最嚴(yán)格的耕地管制制度，農(nóng)村集體土地要轉(zhuǎn)為城市國(guó)有土地只能通過政府征收這一途徑。隨著城市的不斷擴(kuò)張大量的農(nóng)村集體土地被征收，產(chǎn)生了游離于市民和農(nóng)民之間的失地農(nóng)民群體，《中國(guó)城市發(fā)展報(bào)告》相關(guān)數(shù)據(jù)顯示[1]，截止到2011年中國(guó)有失地農(nóng)民約5 000萬人，劉彥隨和周揚(yáng)[2]預(yù)測(cè)，按照目前中國(guó)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展速度今后還會(huì)有更多的失地農(nóng)民。由于失地農(nóng)民問題關(guān)系到社會(huì)的穩(wěn)定與經(jīng)濟(jì)的健康發(fā)展，因此也引起了廣大學(xué)者對(duì)于其生計(jì)狀況的關(guān)注。

目前的征地制度主要采用一次性貨幣補(bǔ)償?shù)姆绞剑瑲W勝彬和陳利根[3]認(rèn)為現(xiàn)行的征地補(bǔ)償制度最大弊端在于僅考慮了土地的生產(chǎn)功能，而忽視了土地的財(cái)產(chǎn)和社會(huì)保障功能的補(bǔ)償，這就造成補(bǔ)償費(fèi)用偏低等問題。Li等[4]認(rèn)為被征地農(nóng)民在失去賴以生存的土地后，生產(chǎn)和生活方式也隨之發(fā)生變化，消費(fèi)結(jié)構(gòu)的變化造成日常生活消費(fèi)成本的增加。與此同時(shí)，Huang等[5]認(rèn)為失去土地的農(nóng)民無法享有與城市居民同等的教育、醫(yī)療和他公共服務(wù)資源，也變相增加了其生活負(fù)擔(dān)。劉魏[6]研究發(fā)現(xiàn)，被征地后農(nóng)民不得不面臨生計(jì)行為重新配置的問題，從事非農(nóng)就業(yè)會(huì)受到區(qū)位條件、教育水平、社會(huì)關(guān)系和專業(yè)技能等因素的限制，這就會(huì)造成征地以后農(nóng)戶收入變化呈現(xiàn)出較大差異性?？傮w而言，被征地前農(nóng)戶的收入來源從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)，而征地后的收入主要來源于非農(nóng)收入。非農(nóng)收入是否能彌補(bǔ)失去耕地的損失？這一問題關(guān)系到廣大被征地農(nóng)民的福祉。

土地征收會(huì)對(duì)被征地農(nóng)戶的收入產(chǎn)生何種影響？國(guó)內(nèi)學(xué)界并沒有達(dá)成共識(shí)性的觀點(diǎn)，目前主要有兩種觀點(diǎn)。第一種是認(rèn)為征地并不能提高農(nóng)戶收入狀況。譬如，高進(jìn)云等[7]通過對(duì)湖北省土地征收對(duì)農(nóng)戶福利的變化進(jìn)行實(shí)證分析，認(rèn)為由于貨幣補(bǔ)償可以使被征地農(nóng)戶總收入在短時(shí)間內(nèi)得到較大程度提高，但失地的農(nóng)民并不能在短期內(nèi)獲得非農(nóng)收入渠道，因此從長(zhǎng)期來看農(nóng)戶經(jīng)濟(jì)狀況仍然呈現(xiàn)變差的趨勢(shì)。湯奪先和高朋[8]認(rèn)為失地農(nóng)民喪失了土地這一賴以生存的生產(chǎn)和生活資料，而文化水平、專業(yè)技能等人力資本方面的劣勢(shì)以及城市中社會(huì)資本的不足，造成了失地農(nóng)民在就業(yè)市場(chǎng)中競(jìng)爭(zhēng)力不足和就業(yè)難等問題，可能造成部分農(nóng)戶的經(jīng)濟(jì)貧困。丁琳琳等[9]認(rèn)為由于征地補(bǔ)償標(biāo)準(zhǔn)偏低，難以彌補(bǔ)生活成本的增加，農(nóng)戶經(jīng)濟(jì)狀況可能呈現(xiàn)下降趨勢(shì)。丁士軍等[10]研究表明征地對(duì)于農(nóng)戶收入的影響主要體現(xiàn)在非農(nóng)收入水平和結(jié)構(gòu)的變動(dòng)，然而征地后農(nóng)戶總收入的增長(zhǎng)幅度并不明顯。

然而，另一種觀點(diǎn)則認(rèn)為土地征收能顯著提高農(nóng)戶收入水平。史清華等[11]認(rèn)為在沿海經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)的地區(qū)，由于就業(yè)渠道多元化、財(cái)產(chǎn)性收入占比大和相對(duì)完善的社會(huì)保障體系等原因，可以在一定程度上抵消了土地征收對(duì)農(nóng)業(yè)收入的負(fù)向影響，因此并不會(huì)造成收入水平的下降。而經(jīng)濟(jì)欠發(fā)達(dá)地區(qū)，土地是農(nóng)民生活的主要經(jīng)濟(jì)來源，由于征地補(bǔ)償標(biāo)準(zhǔn)低、征地后缺少更多的收入來源，造成農(nóng)戶收入的降低。鎮(zhèn)玲和孫麗麗[12]認(rèn)為在城市近郊地區(qū)的土地征收會(huì)造成農(nóng)戶收入來源、結(jié)構(gòu)、生活開支等方面的變化，隨著農(nóng)業(yè)收入和非農(nóng)收入的此消彼長(zhǎng)，總收入水平并不一定降低。崔寶玉等[13]采用計(jì)量方法對(duì)成都市土地征收調(diào)研數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，認(rèn)為從長(zhǎng)期來看土地征收對(duì)農(nóng)戶的總收入和非農(nóng)收入均具有正向的影響，征地面積比例和教育程度并不會(huì)產(chǎn)生明顯的收入分化效應(yīng)。汪險(xiǎn)生和郭忠興[14]的研究也認(rèn)為征地可以明顯提高被征地農(nóng)戶收入水平，但是征地收入效應(yīng)具有區(qū)域異質(zhì)性，經(jīng)濟(jì)欠發(fā)達(dá)地區(qū)的征地對(duì)于農(nóng)戶經(jīng)濟(jì)福利改善效果最為顯著，而經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)對(duì)農(nóng)戶經(jīng)濟(jì)福利的改善并不明顯。

可見已有的研究主要考慮的是征地與否所帶來的農(nóng)戶收入效應(yīng)，而較少考慮征地的時(shí)間周期與地域差異造成被征地農(nóng)戶長(zhǎng)期收入變動(dòng)的影響，難以客觀揭示土地征收對(duì)于農(nóng)戶收入的影響機(jī)理。為了解決上述問題，本文基于北京師范大學(xué)中國(guó)收入分配研究院、國(guó)家統(tǒng)計(jì)局及國(guó)內(nèi)外相關(guān)高校和研究機(jī)構(gòu)共同完成的2013年中國(guó)家庭收入調(diào)查數(shù)據(jù)（CHIP），采用Rosenbaum和Rubin[15]提出的傾向得分匹配模型（PSM）反事實(shí)估計(jì)不同時(shí)期被征地農(nóng)戶的收入效應(yīng)，一方面可以有效克服內(nèi)生的樣本選擇性偏差，從而得到土地征收對(duì)被征地農(nóng)戶收入的凈效應(yīng)。另一方面，可以通過檢驗(yàn)征地對(duì)于農(nóng)戶長(zhǎng)期的收入效應(yīng)，進(jìn)一步豐富相關(guān)的研究，揭示被征地農(nóng)戶收入在時(shí)間和空間上的變化機(jī)理，對(duì)于完善當(dāng)前的征地補(bǔ)償制度具有重要的啟示作用。

1 理論基礎(chǔ)

1.1 生計(jì)資本與被征地農(nóng)戶收入

根據(jù)英國(guó)國(guó)際發(fā)展機(jī)構(gòu)（DFID）提出的可持續(xù)性生計(jì)框架，可以將生計(jì)資本細(xì)分為自然資本、金融資金、人力資本、社會(huì)資本和物質(zhì)資本5種，反映了人類為了維持生計(jì)所需的能力、資產(chǎn)（包括物質(zhì)和社會(huì)的資源）和所從事的相關(guān)活動(dòng)[16]。一般而言，土地征收會(huì)對(duì)農(nóng)戶的生計(jì)資本水平和結(jié)構(gòu)造成不同程度的沖擊，被征地農(nóng)戶則會(huì)通過生計(jì)策略的改變調(diào)整原來賴以生存的生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)方式，從而達(dá)到預(yù)期的生活目標(biāo)（圖1）。

征地會(huì)直接造成農(nóng)戶的耕地這種自然資本的減少以及農(nóng)業(yè)生產(chǎn)資料和相關(guān)農(nóng)業(yè)配套基礎(chǔ)設(shè)施等物質(zhì)資本的閑置，被征地農(nóng)戶由于無法繼續(xù)耕種土地作為主要生活來源，相應(yīng)的農(nóng)業(yè)收入大幅降低。為了保障被征地農(nóng)戶的長(zhǎng)遠(yuǎn)生計(jì)，政府通過采取貨幣補(bǔ)償、實(shí)物補(bǔ)償、社保安置、就業(yè)培訓(xùn)等安置補(bǔ)償方式補(bǔ)償被征地農(nóng)戶，直接或者間接增加農(nóng)戶的金融資本和人力資本來彌補(bǔ)自然資本和物質(zhì)資本的損失，以最大程度降低自然資本喪失對(duì)農(nóng)戶生計(jì)可持續(xù)性帶來的影響[17]。采取貨幣補(bǔ)償安置方式可能會(huì)在短期內(nèi)增加農(nóng)戶購(gòu)買消費(fèi)品和生產(chǎn)資料的金融資本，直接增加了被征地農(nóng)戶的財(cái)產(chǎn)性收入。而采取安置補(bǔ)償、社保安置、就業(yè)培訓(xùn)等非貨幣補(bǔ)償方式則在長(zhǎng)期內(nèi)會(huì)逐漸增加被征地農(nóng)戶的居住環(huán)境、風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)對(duì)、就業(yè)技能等方面的物質(zhì)資本和人力資本[18-19]。換言之，隨著被征地農(nóng)戶非農(nóng)就業(yè)技能的提高和生產(chǎn)生活方式的轉(zhuǎn)變，逐漸完成家庭剩余勞動(dòng)力從農(nóng)業(yè)向非農(nóng)產(chǎn)業(yè)的轉(zhuǎn)移，工資性收入和經(jīng)營(yíng)性收入也會(huì)相應(yīng)的增加。

此外，勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移后會(huì)造成部分住房閑置，作為物質(zhì)資本的房屋則可以為被征地農(nóng)戶帶來相應(yīng)的財(cái)產(chǎn)性收入。蘇芳等[20]認(rèn)為社會(huì)資本越多的農(nóng)戶越容易從社會(huì)網(wǎng)絡(luò)中獲得更多的就業(yè)機(jī)會(huì)。征地農(nóng)戶原有封閉的熟人社會(huì)關(guān)系網(wǎng)絡(luò)被打破，在非農(nóng)化過程中擁有越多的社會(huì)關(guān)系網(wǎng)絡(luò)，則越可能獲取更多的信息增加就業(yè)機(jī)會(huì)和晉升的可能，間接增加經(jīng)營(yíng)性收入與工資性收入[21]。綜上，征地對(duì)被征地農(nóng)戶收入的影響效應(yīng)可以反映在短期和長(zhǎng)期兩個(gè)方面，尤其是長(zhǎng)期效應(yīng)具有一定的時(shí)間滯后性。

1.2 地區(qū)差異與被征地農(nóng)戶收入

在不同經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的地區(qū)，土地征收對(duì)于農(nóng)戶收入的影響大致可以分為三條路徑。

首先，經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)具有明顯的地理位置優(yōu)勢(shì)和便捷的交通條件，該地區(qū)被征地農(nóng)戶擁有比經(jīng)濟(jì)欠發(fā)達(dá)地區(qū)更多的就業(yè)機(jī)會(huì)，該地區(qū)的租賃房市場(chǎng)的需求量旺盛，因此被征地農(nóng)戶可以通過自身的區(qū)位優(yōu)勢(shì)獲得多余的安置住房或者閑置的住宅用以發(fā)展租賃經(jīng)濟(jì)，獲得較多的財(cái)產(chǎn)性收入。而經(jīng)濟(jì)欠發(fā)達(dá)地區(qū)受地域限制，被征地農(nóng)戶難以將這部分物質(zhì)資本轉(zhuǎn)化為財(cái)產(chǎn)性收入。

其次，在土地征收過程中政府通過土地補(bǔ)償費(fèi)、安置補(bǔ)助費(fèi)、地上附著物補(bǔ)償費(fèi)及青苗費(fèi)等形式的貨幣補(bǔ)償對(duì)被征地農(nóng)戶予以補(bǔ)償。在經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)由于所處的區(qū)位條件較好、土地價(jià)值較高和經(jīng)濟(jì)水平較高等原因，被征地農(nóng)戶可以從政府獲得較高的征地補(bǔ)償款，在短期內(nèi)提高農(nóng)戶家庭的財(cái)產(chǎn)性收入。反之，在欠發(fā)達(dá)地區(qū)，農(nóng)村集體土地變成國(guó)有建設(shè)用地所形成土地增值收益較低，被征地農(nóng)戶往往難以獲得較高的經(jīng)濟(jì)補(bǔ)償。丁士軍等[22]認(rèn)為其他實(shí)物補(bǔ)償、社保補(bǔ)償、就業(yè)培訓(xùn)等非貨幣補(bǔ)償方式在短期內(nèi)對(duì)農(nóng)戶收入增加并不明顯，但通過增強(qiáng)農(nóng)戶社會(huì)保障能力、改善人力資本狀況等可以在遠(yuǎn)期影響農(nóng)戶的收入狀況。

最后，征地后少地或者無地的農(nóng)戶難以再依靠土地進(jìn)行農(nóng)業(yè)生產(chǎn)維持生計(jì)，不得不從純農(nóng)戶變成兼業(yè)農(nóng)戶或者非農(nóng)戶，從事二三產(chǎn)業(yè)獲得一定的工資性收入。在經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)的農(nóng)戶兼業(yè)化程度較高，農(nóng)業(yè)收入在其家庭總收入中所占比重較小，所以征地對(duì)農(nóng)戶家庭收入所帶來的沖擊相對(duì)較弱。而經(jīng)濟(jì)欠發(fā)達(dá)地區(qū)的大多數(shù)農(nóng)戶主要以農(nóng)業(yè)為主要生活來源，受到年紀(jì)、文化程度和專業(yè)技能等個(gè)體特征的影響，部分農(nóng)戶一旦失去土地可能會(huì)面臨失地失業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)，對(duì)家庭收入的沖擊較為明顯[23]。

2 研究方法

2.1 數(shù)據(jù)來源

本文所采用的中國(guó)家庭收入調(diào)查數(shù)據(jù)（CHIP）是由北京師范大學(xué)中國(guó)收入分配研究院、國(guó)家統(tǒng)計(jì)局聯(lián)合國(guó)內(nèi)外相關(guān)高校和研究機(jī)構(gòu)于2014年7—8月份在全國(guó)范圍內(nèi)開展的實(shí)地調(diào)研，調(diào)研采取分層抽樣方法選取樣本點(diǎn)，其農(nóng)村部分?jǐn)?shù)據(jù)范圍覆蓋了全國(guó)東部、中部和西部15個(gè)省市的234個(gè)縣（區(qū)），共有11 013個(gè)農(nóng)村住戶樣本，在全國(guó)范圍內(nèi)具有較好的代表性。該數(shù)據(jù)內(nèi)容主要包括住戶成員的基本信息、教育程度、健康狀況、社會(huì)保障、收入與支出、債務(wù)、經(jīng)營(yíng)性資產(chǎn)、區(qū)域位置和土地征收情況等指標(biāo)變量，完全可以滿足本研究的數(shù)據(jù)需求。

本研究中的土地征收僅指農(nóng)戶耕地被征收，因此需要剔除宅基地和耕地都被征收、宅基地征收和其他用地被征收等不符合條件的樣本，并對(duì)樣本中的缺漏值、重復(fù)值和離群值進(jìn)行處理，對(duì)存在離群值的變量進(jìn)行1%分位和99%分位的縮尾處理，最后保留14個(gè)省市的9 740份樣本數(shù)據(jù)，被征地農(nóng)戶1 022份，未被征地農(nóng)戶8 718份（表1）。

在全國(guó)樣本中被征地農(nóng)戶的家庭總收入水平均明顯高于未被征地農(nóng)戶，被征地農(nóng)戶家庭總收入均值比未被征地農(nóng)戶高出8 314.73元（表1）。從征地的時(shí)序來看，完成征地的時(shí)間周期越長(zhǎng)農(nóng)戶的收入效應(yīng)更加明顯，尤其在非農(nóng)收入體現(xiàn)更為明顯。從數(shù)據(jù)特征可以初步反映出被征地農(nóng)戶的家庭資源稟賦變化或者社會(huì)身份的轉(zhuǎn)變，從而迫使其選擇多元化的生計(jì)策略，通過兼業(yè)從事非農(nóng)產(chǎn)業(yè)可以獲得比單純從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)更高的收入。從征地區(qū)域來看，東部地區(qū)被征地農(nóng)戶的家庭總收入的增收效應(yīng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于中西部地區(qū)。這初步反映出地區(qū)之間經(jīng)濟(jì)發(fā)展程度、區(qū)位優(yōu)勢(shì)會(huì)對(duì)農(nóng)戶的收入產(chǎn)生較大的影響。由于農(nóng)戶收入水平可能受到農(nóng)戶個(gè)體特征、家庭結(jié)構(gòu)和地區(qū)特征等混淆變量的影響[24]。若直接將被征地農(nóng)戶與未被征地的農(nóng)戶的平均收入進(jìn)行比較，可能會(huì)產(chǎn)生過高或者過低估計(jì)征地收入效應(yīng)的偏差，為了客觀真實(shí)反映被征地農(nóng)戶收入的實(shí)際凈效應(yīng)，選擇反事實(shí)估計(jì)的PSM模型近一步檢驗(yàn)。

2.2 匹配變量的選取

根據(jù)前文文獻(xiàn)梳理可知，國(guó)內(nèi)學(xué)者對(duì)于征地會(huì)造成農(nóng)戶農(nóng)業(yè)收入下降的觀點(diǎn)基本一致，而對(duì)總收入效應(yīng)變動(dòng)方向存在一定的分歧。因此本研究主要選擇農(nóng)戶家庭總收入作為被解釋變量，來表征農(nóng)戶家庭的收入水平。核心解釋變量為是否土地被征收，為了討論農(nóng)戶被征地時(shí)間與收入水平的之間的關(guān)系，按征地時(shí)間可以將被征地農(nóng)戶分為7個(gè)樣本組。依次分別為全部征地農(nóng)戶、征地時(shí)間在1年以上的農(nóng)戶、征地時(shí)間在2年以上的農(nóng)戶、征地時(shí)間在3年以上的農(nóng)戶、征地時(shí)間在4年以上的農(nóng)戶、征地時(shí)間在5年以上的農(nóng)戶、征地時(shí)間在6年以上的農(nóng)戶。匹配變量主要目的在于找到處理組和對(duì)照組之間具有相似特征的變量進(jìn)行匹配，進(jìn)而篩選對(duì)照組樣本。由于征地是政府決策行為而非農(nóng)戶個(gè)體行為，因此在模型中變量的顯著性僅僅作為反映該解釋變量的特征與是否征地之間存在某種可能發(fā)生的概率，對(duì)于匹配變量系數(shù)在此不作經(jīng)濟(jì)學(xué)上的解釋。因此，該模型的核心變量為是否征地，基于生計(jì)資本理論從人力資本、社會(huì)資本、物質(zhì)資本、金融資本和自然資本5個(gè)方面篩選能區(qū)分識(shí)別征地與非征地農(nóng)戶的匹配變量。采用逐步回歸法將其與核心解釋變量之間建立二元Logit模型，剔除在10%水平上不顯著的變量，最后保留戶主戶口類型、是否農(nóng)轉(zhuǎn)非、戶主文化程度、從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)時(shí)間、工作地點(diǎn)、家庭非農(nóng)人口占比、是否購(gòu)買農(nóng)村醫(yī)療保險(xiǎn)、是否購(gòu)買城鎮(zhèn)養(yǎng)老保險(xiǎn)、是否從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、金融資產(chǎn)余額（對(duì)數(shù)）10個(gè)顯著相關(guān)的指標(biāo)作為匹配變量（表2）。

表2 匹配變量描述性分析Table 2 Statistical analysis of matching variables

2.3 模型設(shè)定

傾向得分匹配模型（Propensity Score Matching，PSM）是由Rosenbaum和Rubin在1983 年提出的統(tǒng)計(jì)分析方法，主要通過構(gòu)建反事實(shí)框架解決非隨機(jī)樣本數(shù)據(jù)的選擇性偏差問題，目前已被廣泛運(yùn)用于如經(jīng)濟(jì)學(xué)、人口學(xué)、社會(huì)學(xué)等社會(huì)科學(xué)領(lǐng)域。該模型的基本思路是先以是否征地作為因變量，利用二值選擇模型篩選匹配變量，計(jì)算傾向得分值。其次，根據(jù)傾向得分值從對(duì)照組中篩選特征條件相同或者相似的樣本與處理組進(jìn)行匹配，以獲得兩組協(xié)變量趨于均衡可比的假設(shè)實(shí)驗(yàn)對(duì)照組，再將假設(shè)實(shí)驗(yàn)對(duì)照組與處理組進(jìn)行對(duì)比得到樣本平均處理效應(yīng)（average treatment effect on the treated，簡(jiǎn)稱ATT）。常用的匹配方法包括最近鄰匹配、半徑匹配、核匹配法等[25]。最近鄰匹配是根據(jù)設(shè)定的1∶N（N＞0）配對(duì)原則，在對(duì)照組中選擇傾向得分值最為接近的N個(gè)樣本農(nóng)戶進(jìn)行匹配。半徑匹配是通過設(shè)定半徑參數(shù)，將所有滿足對(duì)照組與處理組之間傾向得分值的差值小于半徑范圍的樣本作為匹配對(duì)象[26]。核匹配是以對(duì)照組與處理組傾向得分值之間的差距為權(quán)重，對(duì)對(duì)照組的樣本進(jìn)行加權(quán)平均組合成反事實(shí)的結(jié)果作為匹配對(duì)象。相比而言，最近鄰匹配和半徑匹配未充分利用所有樣本信息類型，而溫興祥等[27]認(rèn)為核匹配則可以更加全面利用所有樣本信息。因此，在本研究中采用核匹配的方法。此外，衡量模型匹配質(zhì)量的好壞需要檢驗(yàn)對(duì)照組和處理組的傾向得分是否有較大的重疊區(qū)間，以及匹配后處理組和對(duì)照組在各個(gè)維度上是否無明顯差別，即是否滿足共同支撐假設(shè)（Common Support Assumption）和平衡性假設(shè)（Balancing Assumption）。本文構(gòu)建傾向得分匹配模型模型，實(shí)施征地對(duì)于農(nóng)戶收入的影響效應(yīng)可表示為：

其中，是否有土地被征收用虛擬變量D來定義：D=1為處理組，被征地農(nóng)戶的收入水平表示為Y1；D=0為對(duì)照組，未被征地農(nóng)戶的收入水平表示為Y0。在處理組中E[Y0|D=1]表示現(xiàn)在被征地農(nóng)戶假設(shè)未被征地情況下的收入狀況，但這一組數(shù)據(jù)在現(xiàn)實(shí)中無法觀測(cè)，這就需要從對(duì)照組選擇相似樣本進(jìn)行匹配。為了達(dá)到多個(gè)匹配變量降低維度的目的，可以利用Logit模型估計(jì)在既定的特征條件下農(nóng)戶被征地的條件概率（即傾向得分值）記為P(X)，并據(jù)此作為匹配的依據(jù)。

在傾向得分值估計(jì)的基礎(chǔ)上，樣本平均處理效應(yīng)的計(jì)算公式可以進(jìn)一步改進(jìn)為：

式中：ATT為處理組在征地前后的凈效應(yīng)；P(X)為傾向得分值。

3 結(jié)果與分析

3.1 生計(jì)資本結(jié)構(gòu)變化分析

為了考察征地對(duì)于生計(jì)資本結(jié)構(gòu)的沖擊，本研究主要從生計(jì)資本的5個(gè)方面選擇指標(biāo)。鑒于中國(guó)家庭收入數(shù)據(jù)問卷設(shè)計(jì)并不能完全反映出生計(jì)資本的各個(gè)方面，故僅選擇非農(nóng)勞動(dòng)力占比、土地面積、金融資產(chǎn)余額、非農(nóng)業(yè)固定資產(chǎn)和親戚間幫工時(shí)間依次反映人力資本、自然資本、金融資本、物質(zhì)資本和社會(huì)資本狀況。

由表3可知，被征地后農(nóng)戶的人力資本顯著高于未被征地的農(nóng)戶，在中部和西部人力資本提升較為明顯，征地以后越來越多的農(nóng)戶不再依靠耕種土地，而是更多外出從事第二三產(chǎn)業(yè)，而東部地區(qū)的農(nóng)戶非農(nóng)化水平高，因此征地對(duì)其人力資本影響較小。在自然資本方面，征地顯著降低了農(nóng)戶的自然資本，農(nóng)戶的耕地被全部或者部分征收，因此耕地面積均值明顯小于未被征地的農(nóng)戶，此項(xiàng)在東西部之間并無太大差異。同樣，在金融資本方面，被征地農(nóng)戶的金融資產(chǎn)余額均值明顯大于未被征地農(nóng)戶，在東部地區(qū)農(nóng)戶擁有更多的非農(nóng)就業(yè)機(jī)會(huì)，并且可以獲得比中西部地區(qū)更高的征地補(bǔ)償款，因此金融資本狀況也明顯優(yōu)于中西部地區(qū)。在物質(zhì)資本，被征地農(nóng)戶和未被征地的農(nóng)戶差異并不明顯，但被征地農(nóng)戶的物質(zhì)資本狀況呈現(xiàn)隨時(shí)間增長(zhǎng)而越來越好的趨勢(shì)。此外，社會(huì)資本的變化狀況主要通過親戚間幫工天數(shù)來反映，但其主要反映的是農(nóng)戶在農(nóng)村熟人社會(huì)關(guān)系的變化，隨著征地時(shí)間周期變長(zhǎng)，親戚間幫工的天數(shù)越來越少，農(nóng)村親戚之間原有的熟人社會(huì)關(guān)系被打破，農(nóng)戶在從事非農(nóng)產(chǎn)業(yè)的過程中逐漸形成新的社會(huì)關(guān)系網(wǎng)絡(luò)。

3.2 共同支撐與平衡性假設(shè)檢驗(yàn)

為了檢驗(yàn)匹配效果，首先需要討論模型是否滿足共同支撐假設(shè)。如果對(duì)照組和處理組的匹配變量的重疊區(qū)間太窄，處于重疊區(qū)域外的農(nóng)戶樣本無法實(shí)現(xiàn)有效匹配，從而導(dǎo)致過多的農(nóng)戶樣本損失，會(huì)影響處理效應(yīng)的可靠性[28]。根據(jù)圖2可知，匹配后對(duì)照組的傾向得分值區(qū)間為[0.005，0.521]，處理組對(duì)照組的傾向得分值區(qū)間為[0.021，0.582]，兩者之間的傾向得分值重疊區(qū)間為[0.021，0.521]，具有較大范圍重疊，因此滿足模型的共同支撐假設(shè)。

表3 農(nóng)戶生計(jì)資本結(jié)構(gòu)的變化Table 3 Changes in the livelihood capital structure of farmers

圖2 處理組和對(duì)照組傾向得分密度函數(shù)分布圖Fig. 2 Density function of propensity scores in treatment and control groups

此外，傾向得分匹配模型還需要滿足平衡性假設(shè)。換言之，通過匹配需要使得處理組和對(duì)照組在各個(gè)維度上的變量特征上沒有顯著的差異。若完成匹配后的變量之間還存在顯著差異，則難以減小因?yàn)檗r(nóng)戶個(gè)體異質(zhì)性產(chǎn)生的偏差而得到凈效應(yīng)。因此，需要通過檢驗(yàn)?zāi)Ｐ褪欠駶M足平衡性假設(shè)而判斷匹配的效果。從匹配前后的pseudo-R2來看，Sianesi[29]認(rèn)為滿足平衡假設(shè)的匹配的pseudo-R2值應(yīng)該比較小。通過模型計(jì)算可知全部被征地農(nóng)戶和未被征地農(nóng)戶在匹配后的pseudo-R2從0.049下降到0.002，扣除部分征地樣本的被征地農(nóng)戶在匹配完成后pseudo-R2同樣有較大幅度下降，且均小于0.01（表4）。此外，均值偏差和中位數(shù)偏差均有大幅度降低。匹配后模型的標(biāo)準(zhǔn)化均值差異B值均降至25%以下，而Rubin[30]認(rèn)為B值小于25%的樣本匹配是滿足平衡假設(shè)的。而按照區(qū)域劃分的樣本經(jīng)過匹配處理組和對(duì)照組之間差異也足夠小，各項(xiàng)參數(shù)均符合平衡性假設(shè)檢驗(yàn)。綜上所述，該模型完全滿足平衡性假設(shè)檢驗(yàn)。

3.3 征地時(shí)間與農(nóng)戶收入

全部樣本中被征地農(nóng)戶的家庭總收入均大于未被征地農(nóng)戶，ATT估計(jì)值為3 151，對(duì)應(yīng)的T檢驗(yàn)值為2.04，大于1.96的臨界值（表5），故在5%的水平下顯著，進(jìn)而驗(yàn)證了征地對(duì)農(nóng)戶收入確實(shí)存在正向影響效應(yīng)。在未控制混淆變量的情形下，所有被征地農(nóng)戶比未征地的家庭總收入均值高出8 312元，而通過PSM模型處理得到被征地農(nóng)戶與其他農(nóng)戶家庭總收入的差值明顯降低，均值僅僅比其他農(nóng)戶高出3 151元，可見簡(jiǎn)單統(tǒng)計(jì)對(duì)比會(huì)過高估計(jì)征地對(duì)收入的影響效應(yīng)。此外，通過對(duì)征地時(shí)間考察可知，征地時(shí)間1年和2年以上的樣本，ATT估計(jì)值對(duì)應(yīng)的T檢驗(yàn)值大于1.65的臨界值，故在10%的水平下顯著。同理，征地時(shí)間在3年、4年、6年以上的樣本，ATT估計(jì)值對(duì)應(yīng)的T檢驗(yàn)值大于1.96的臨界值，在5%的水平下顯著；而征地時(shí)間在5年以上的樣本，ATT估計(jì)值對(duì)應(yīng)的T檢驗(yàn)值大于2.58的臨界值，在1%的水平下顯著?？梢娫诓煌鞯貢r(shí)間的樣本組中，通過控制混淆變量征地對(duì)農(nóng)戶收入依然有顯著的正向影響。

表4 模型的平衡性檢驗(yàn)Table 4 Balance test of the PSM model

表5 征地時(shí)間差異下被征地農(nóng)戶收入變化Table 5 Changes in income of land-lost farmers under different land acquisition time

隨著征地時(shí)間跨度的增加，征地農(nóng)戶的家庭總收入均值凈效應(yīng)先從3 151元降低到2 632元，又從2 632元逐漸提高到5 257元?？梢?，扣除征地時(shí)間在一年內(nèi)被征地農(nóng)戶的家庭總收入均值凈效應(yīng)最低，但隨著征地時(shí)間越長(zhǎng)農(nóng)戶家庭總收入的增長(zhǎng)效應(yīng)越明顯。這可能是由于當(dāng)年的征地補(bǔ)償款不僅抵消了同期農(nóng)業(yè)收入降低的影響，還為農(nóng)戶帶來一筆額外的財(cái)產(chǎn)性收入。土地征收加速了農(nóng)戶分化，失去土地的農(nóng)戶可以釋放部分剩余勞動(dòng)力向非農(nóng)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移，而在征地后第一年農(nóng)戶缺乏必要自然資本，而由于在人力、物質(zhì)和社會(huì)資本方面存在差異，部分被征地農(nóng)戶尚未在短期內(nèi)完成身份轉(zhuǎn)變、獲取新的謀生技能和融入新的環(huán)境均需要一定的時(shí)間周期，這就造成了農(nóng)戶家庭總收入的增長(zhǎng)出現(xiàn)了下降。隨著時(shí)間的推移，被征地農(nóng)戶家庭會(huì)逐漸完成剩余勞動(dòng)力從農(nóng)業(yè)向非農(nóng)產(chǎn)業(yè)的轉(zhuǎn)移，在人力、物質(zhì)和社會(huì)資本方面顯著增加，具體體現(xiàn)在非農(nóng)就業(yè)技能的提高、生產(chǎn)生活資料的增加和社會(huì)關(guān)系網(wǎng)絡(luò)的重構(gòu)。被征地農(nóng)戶根據(jù)自身生計(jì)資本結(jié)構(gòu)的變化，選擇相應(yīng)的生計(jì)策略形成穩(wěn)定的非農(nóng)收入渠道，從而獲得比單純從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)更多的收入。這就造成了征地對(duì)農(nóng)戶家庭總收入影響效應(yīng)呈現(xiàn)“先降后升”的趨勢(shì)。

3.4 征地區(qū)域位置與農(nóng)戶收入

為了驗(yàn)證在不同經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平區(qū)域下土地征收對(duì)與農(nóng)戶的收入的影響是否存在明顯差異，本研究將9 740份樣本數(shù)據(jù)按照東部、中部和西部地區(qū)進(jìn)行劃分，為了控制征地時(shí)間對(duì)農(nóng)戶長(zhǎng)期收入影響效應(yīng)造成的偏差，因此剔除當(dāng)年征地的31份樣本數(shù)據(jù)，進(jìn)一步考察地區(qū)差異下征地對(duì)于農(nóng)戶收入的影響。

根據(jù)模型估計(jì)結(jié)果，東部地區(qū)被征地農(nóng)戶的增收效應(yīng)最為明顯，ATT估計(jì)值為6 368，對(duì)應(yīng)的T檢驗(yàn)值為2.23，大于1.96的臨界值，故在5%的水平下顯著，中西部地區(qū)的被征地農(nóng)戶收入均值雖然數(shù)值上有所增加，但是ATT估計(jì)值所對(duì)應(yīng)的T檢驗(yàn)值均小于1.65的臨界值，在10%的水平上也并不顯著（表6）。由于東部地區(qū)具有經(jīng)濟(jì)發(fā)展快、區(qū)位條件好、交通條件便利等眾多優(yōu)勢(shì)條件，具有更多非農(nóng)就業(yè)機(jī)會(huì)，農(nóng)業(yè)收入在被征地農(nóng)戶家庭總收入中的比重較低，土地征收可以使農(nóng)戶擺脫土地和其他農(nóng)業(yè)生產(chǎn)資料的束縛，通過發(fā)展租賃經(jīng)濟(jì)和就地從事二三產(chǎn)業(yè)獲取更多的財(cái)產(chǎn)性收入和工資性收入[31]。而中西部地區(qū)由于地理區(qū)位的限制，被征地農(nóng)戶獲得的非農(nóng)就業(yè)機(jī)會(huì)相對(duì)較少。因此，被征地農(nóng)戶在職業(yè)選擇過程中形成分化，擁有良好人力資本、社會(huì)資本和物質(zhì)資本的農(nóng)戶可以更好融入城市從事非農(nóng)就業(yè)，而部分年紀(jì)偏大、文化程度較低、專業(yè)技能不足和有務(wù)農(nóng)偏好的農(nóng)戶，則只能選擇留守農(nóng)村從事與農(nóng)業(yè)相關(guān)的生產(chǎn)活動(dòng)，難以和東部地區(qū)農(nóng)戶一樣就地獲得更多非農(nóng)收入。此外，東部地區(qū)的集體土地在轉(zhuǎn)為國(guó)有土地的過程中會(huì)產(chǎn)生較大的土地增值收益，該地區(qū)的被征地農(nóng)戶可以享受更多土地價(jià)格上漲所帶來的收益，從而獲得比中西部地區(qū)更高的征地補(bǔ)償費(fèi)[32]。通過對(duì)比全國(guó)和分地區(qū)被征地農(nóng)戶收入影響效應(yīng)不難發(fā)現(xiàn)，雖然征地從總體上對(duì)于被征地農(nóng)戶具有一定的增收效應(yīng)，但是區(qū)域分異比較明顯。東部地區(qū)的征地在很大程度上影響了人們對(duì)于征地是否能增加農(nóng)戶收入的認(rèn)知，而容易忽視中西部地區(qū)被征地農(nóng)戶收入并未顯著增加的現(xiàn)象。

表6 地區(qū)差異下被征地農(nóng)戶的收入變化Table 6 Changes in income of land-lost farmers under regional differences

4 結(jié)論與啟示

4.1 結(jié)論

研究表明，從征地時(shí)間上看，就全國(guó)而言，土地征收對(duì)農(nóng)戶收入增加存在正向影響效應(yīng)，但被征地農(nóng)戶增收效應(yīng)隨時(shí)間推移呈現(xiàn)“先降后升”的趨勢(shì)，征地時(shí)間周期越長(zhǎng)農(nóng)戶增收效應(yīng)越明顯。被征地農(nóng)戶在從事非農(nóng)就業(yè)以后會(huì)獲得相比從事務(wù)農(nóng)更多的收入，但是這種增收效應(yīng)具有一定的時(shí)間滯后性。因此，征地補(bǔ)償制度的改革需要在征地初期給予被征地農(nóng)戶更多關(guān)注，尤其在征地補(bǔ)償標(biāo)準(zhǔn)和補(bǔ)償方式等方面。

在地域上，通過控制樣本的地區(qū)差異發(fā)現(xiàn)，東部地區(qū)被征地農(nóng)戶收入明顯有大幅提升，而值得關(guān)注的是中西部地區(qū)被征地農(nóng)戶收入的提高幅度并不顯著。中西部地區(qū)被征地農(nóng)戶之間在生計(jì)資本結(jié)構(gòu)和個(gè)人生產(chǎn)偏好方面存在差異，導(dǎo)致了這部分群體在職業(yè)選擇過程中形成分化，留守的被征地農(nóng)戶并不能獲得比外出就業(yè)農(nóng)戶更多的收入。

4.2 啟示

首先，由于中西部地區(qū)地理區(qū)位的限制、經(jīng)濟(jì)發(fā)展相對(duì)滯后、專業(yè)技能欠缺等原因造成部分被征地農(nóng)戶就業(yè)難的現(xiàn)象，對(duì)這部分“失地失業(yè)”的群體切實(shí)推動(dòng)精準(zhǔn)幫扶工作，針對(duì)具有較高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技能且不愿進(jìn)城務(wù)工的被征地農(nóng)民，地方政府應(yīng)進(jìn)一步完善農(nóng)地的“三權(quán)分置”制度，出臺(tái)相關(guān)政策支持與鼓勵(lì)閑置、撂荒的土地向這部分種地能手集中，促進(jìn)農(nóng)業(yè)規(guī)?；?jīng)營(yíng)，縮小農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)與從事非農(nóng)產(chǎn)業(yè)之間的收入差距。與此同時(shí)，還需要加強(qiáng)被征地農(nóng)戶就業(yè)培訓(xùn)、職業(yè)教育，鼓勵(lì)有能力的農(nóng)戶自主創(chuàng)業(yè)，進(jìn)一步提高其就業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力。

其次，著力創(chuàng)新和完善地方征地補(bǔ)償制度，結(jié)合地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平適當(dāng)提高征地的補(bǔ)償標(biāo)準(zhǔn)，完善征地農(nóng)戶的醫(yī)療、養(yǎng)老、低保等社會(huì)保障體系，實(shí)施貨幣補(bǔ)償與非貨幣補(bǔ)償組合的多元化補(bǔ)償安置方式，切實(shí)保障被征地農(nóng)戶長(zhǎng)期收入水平不下降。

致謝：感謝北京師范大學(xué)中國(guó)收入分配研究院、國(guó)家統(tǒng)計(jì)局等單位在數(shù)據(jù)方面的支持，感謝匿名評(píng)審對(duì)本文提出的寶貴意見與建議，當(dāng)然，文責(zé)自負(fù)。