土地禀赋、支持政策与农户经营规模的扩大
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摘要：土地流转是农户实现规模经营的重要途径，而现有土地流转支持政策能否基于农户的资源禀赋和经营行为来推进其有序流转就显得尤为重要。基于此，利用黑龙江、河南、四川、浙江4省1 040户粮食种植户2011-2015年的调查数据进行了实证分析，考察了农户土地禀赋、支持政策对土地经营规模扩大路径的影响。结果表明：（1）5年间有40.48%农户是持续扩大经营规模;（2）土地禀赋并不直接影响农户经营规模的扩大，但会影响农户经营规模扩大的速度，且与农户经营规模扩大速度呈稳健的正U型关系;（3）支持政策对农户经营规模扩大的影响为负，但其并不影响农户经营规模扩大速度;支持政策与土地禀赋的交互项表明，在有支持政策的条件下，土地禀赋将会阻碍农户经营规模的扩大。为此，未来要加快建立农业适度规模经营主体信息管理系统，调整和完善相关支持政策方式，增强中小规模农户持续经营能力。
关键词：土地禀赋;支持政策;经营规模扩大;路径选择;多元LOGIT模型;半参数估计模型
中图分类号：F325.2文献标识码：A 文章编号：1009-9107（2019）02-0142-10
一、问题提出
当前，中国农业依然是“四化同步”的“短腿”。小农户是农业农村现代化发展不充分的长期表现，这主要由于在相当长的时期内，小规模的兼业农户占大多数且长期存在，而且仍将是我国农业生产经营的主要组织形式[1]。据农业农村部统计，截至2016年底，我国经营耕地规模在50亩以下的农户有近2.6亿户，占农户总数的97%左右，经营耕地面积占全国耕地总面积的82%左右，户均耕地面积仅5亩左右[2]。小规模分散经营格局已经无法适应以市场化、规模化、信息化为主要特征的现代农业发展[3]。现阶段，促进土地流转与集中，发展农业适度规模經营，成为我国农业基本的政策选择[4]。
为此，各地纷纷出台一系列土地流转支持政策，通过政策支持来引导农户扩大经营规模。然而，从大多数基层实施情况来看，均存在支持对象和方式较为单一，仅对转入方达到一定规模、一定期限的土地流转项目按照流转面积进行支持[5-6]，并没有考虑到转入方农户土地禀赋不同，即初始土地规模。从短期来看，土地流转支持政策的实施可能会促进规模经营水平的迅速提升，但从长期来看，随着支持政策的持续实施，一些偏离政策初衷的弊端和问题可能会逐渐暴露[7]。因此，当前亟需研究：农户初始土地禀赋和支持政策是否会影响农户经营规模扩大以及两者间影响差异。
目前学者已从多角度对农业规模经营展开了深入研究，如农户土地流转的决定因素[8-9]、适度规模经营的效率[10]、农户最优土地经营规模测算[11-13]等。但由于不同学者研究区域及相关变量选择存在一定差异，导致学者间的结论不一致。部分学者认为，土地禀赋是农户规模经营意愿的基本影响因素[14]，农户拥有的土地禀赋越多，其扩大经营意愿越强[15-19]。而有的学者研究发现，土地禀赋对农户规模经营意愿没有影响[20-21]，政策激励才是影响农户扩大规模意愿的深层次因素[22]。也有学者认为农户拥有的土地禀赋越多，其规模意愿会越低[23-24]。此外，还有学者从土地流转角度研究土地禀赋与转入土地的关系，认为土地禀赋多的农户更愿意转入土地，继续扩大规模[25-26]。
综上所述，目前对农户经营规模扩大的研究还集中在意愿层面，虽然有部分学者关注农户土地禀赋对农户经营规模扩大意愿的影响，但又缺乏对支持政策的研究农户规模经营意愿与实际扩大经营规模决策行为并非同一个概念，且是否转入土地仅能反映农户某一时点的经营行为，只有农户历史经营规模变化数据才能真正客观反映农户连续性经营决策行为。。本文利用黑龙江、河南、四川、浙江等4省1 040户粮食种植户2011-2015年年度土地经营规模数据，重点研究土地禀赋、支持政策与农户经营规模扩大路径选择的关系。
二、理论逻辑与研究假说
从经济学角度，当农户扩大经营规模超出最优规模，生产成本上升速度大于收益增加速度，边际效益递减，并造成规模不经济时，农户继续扩大规模可能性就会降低;经营规模较小的农户可以通过进一步扩大规模达到最优，从而实现规模经济[24]。因此，土地禀赋对农户经营规模的扩大存在影响。然而，当前土地流转是农户扩大经营规模的重要途径[27]，且土地流转补贴也更倾向于大规模农户[5]，因此土地禀赋也可能对农户扩大经营规模不产生直接的影响，而主要是在有政策支持的情形下才会产生影响。关于农户经营规模扩大速度，主要取决于农户生产要素投入的结构性转换能力，而这种转换能力又主要与农户的土地禀赋有直接地关系[4]。因此，土地禀赋对农户经营规模扩大速度存在影响。基于上述分析，提出本文第一个需要实证检验的研究假说1。
H1：土地禀赋对农户经营规模的扩大不产生直接影响，但会影响经营规模扩大速度。
虽然土地流转补贴支持政策产生了短期的正效应，但不会给农业规模化经营带来长远的促进作用[28]。换句话说，从长期来看，支持政策可能制约了农户经营规模的扩大。关于农户扩大经营规模速度，主要取决于农户生产要素投入的结构性转换能力[4]，因而支持政策与农户经营规模扩大速度关联性不大。从对不同土地禀赋农户的作用效果来看，土地流转补贴政策可能降低大规模经营者转入土地的成本，同时增加小规模经营者转入土地的成本，从而产生大规模经营者对小规模经营者的“挤出效应”[5]。尚旭东等的研究结论也证实了土地流转补贴形成对中小规模经营主体的挤出效应，但同时还发现大规模经营主体流转交易的自我挤占，最终蜕变为惠及少数主体的“俱乐部产品”，造成一定程度的社会福利损失，很难形成公共政策的最大公约数[7]。因此，虽然不能确定支持政策对不同土地禀赋农户经营规模的扩大影响的具体方向，但会存在一定的影响。基于上述分析，提出本文第二个需要实证检验的研究假说2。 H2：支持政策制约了农户经营规模的扩大，但与农户扩大经营规模速度关联性不大，对不同土地禀赋农户经营规模的扩大影响存在差异。
三、数据来源与描述性证据
（一）数据来源
为了深入了解在当前土地流转背景下各地区粮食规模化生产经营的情况，中国农业科学院农业经济与发展研究所联合中国人民大学、中国农业大学、南京农业大学，于2015年8月对黑龙江、浙江、四川、河南等4个粮食生产典型省份开展调研。调研采用多阶段抽样方法，在综合考虑地域分布、经济社会发展水平及粮食生产等情况的基础上，每个省份随机选取4个粮食主产县作为样本县;除四川省雁江区选取4个乡镇外，其他省份每个县选取2个乡镇;每个乡镇选取若干个村，每个村选取16户左右的粮食种植户，此次调研共获得有效农户样本1 040个，样本分布情况如表1所示。其中，农户问卷涉及内容包括农户家庭基本情况、家庭土地信息、投入产出、技术选择、保险与信贷等信息;村庄问卷涉及内容主要包括村地理特征、人口特征、经济特征、规模经营支持政策、土地确权等信息。农户问卷中针对2011-2015年年度农户家庭经营土地面积进行追叙式调查，获得农户家庭经营土地面积的连续时间序列数据。
（二）描述性证据
1.土地禀赋与农户经营规模扩大。根据农户在2011-2015年年度土地经营规模变化特征，将农户经营规模变化分为6种类型，即规模保持不变、扩大、缩小、先扩大后缩小、先缩小后扩大、波动不定这里的“规模扩大”“规模缩小”是指在2011-2015年5年间农户土地经营规模只增不减或只减不增。。其中，经营规模扩大的样本农户最多，共421户，占样本农户总数的40.48%;其次为规模保持不变，共395户，占样本农户总数的37.98%;规模缩小的样本农户100户，占样本农户总数的9.62%;规模先扩大后缩小、规模先缩小后扩大、規模波动不定3种类型等样本农户分别有80、20和24户，合计占样本农户总数的11.92%。
以2011年农户土地经营规模（即土地禀赋）为基础，将农户划分为小规模、中规模、大规模3种类型的农户（见表2）。从不同规模组农户扩大经营规模的比例来看，土地禀赋与农户扩大经营规模比例没有明显的关系。
为了进一步分析样本中经营规模扩大农户的扩大速度，将421个规模扩大的农户样本筛选出来。利用农户2011-2015年土地经营规模的标准差及平均增长率两个指标来衡量农户土地经营规模扩大的速度，标准差、年均增长率越大的农户其土地经营规模扩大速度越快，反之亦然由于421个农户经营规模均为扩大，而经营规模标准差反映2011-2015年农户经营规模的波动性，因此可以利用标准差来反映5年间扩大速度，农户经营规模波动性越大，说明规模扩大速度越快。此外，为了对照，采用较为常见的测度扩大速度指标——平均增长率={（S2015/S2011）^（1/4）-1}×100%，平均增长率越大说明规模扩大的越快。。
按照不同规模组进行分类（见表3），从平均标准差指标可以看出，小规模农户经营规模扩大的速度最快，中等规模农户经营规模扩大速度最慢，大规模农户规模扩大速度比中等规模农户扩大速度快，但慢于小规模农户。在没有控制影响规模扩大速度其他因素的情况下，平均标准差与土地禀赋之间大致呈现正“U”型形状。从户均平均增长率指标来看，虽然与土地禀赋之间不存在明显的正“U”型关系，但呈现正“U”型走势。因此，以上描述性统计结论初步验证了研究假说1。
2.支持政策与农户经营规模扩大。关于土地流转支持政策情况，如表4所示，有295个样本农户所在的村有土地流转支持政策，745个样本农户所在村没有该项政策。对于村级有土地流转支持政策的农户组，规模逐步扩大农户所占比重仅为12.20%，明显低于村级没有土地流转支持政策农户组的43.76%，而规模保持不变农户所占的比重明显高于没有土地流转支持政策的农户组。
从421个规模扩大农户的扩大速度来看，村级有支持政策的农户组的平均标准差和平均增长率分别为20.59和41.08%，村级没有补贴支持政策的农户组的平均标准差和平均增长率分别为64.09和44.34%。仅从描述性统计分析来看，并没有直接验证研究假说2的后部分，但是具体关系还需要通过下面的实证部分作进一步检验。
四、模型构建与变量选择
（一）模型构建
1.多元Logit模型。运用多元Logit模型来考察土地禀赋、支持政策对农户经营规模扩大的影响。选取农户土地经营规模变化类型为因变量，即规模保持不变、扩大、缩小、先扩大后缩小、先缩小后扩大、波动不定。对农户选择土地经营规模第j种变化类型的概率为：
式中：yi代表农户选择第j种土地经营规模变化类型;xi代表影响农户土地经营规模变化类型的因素，包括户主特征、家庭特征、自然地形特征、技术政策环境等变量;βj是待估计参数。
本文选择第一种变化类型作为对照组，即经营规模保持不变;将其他5种模式与其进行对比，从而建立n-1个（n为变化的类型）Logit模型。假设选择规模扩大、缩小、先扩大后缩小、先缩小后扩大、波动不定类型的概率分别为P1、P2、P3、P4、P5，对于m个自变量拟合5个模型如下：
logit（pip5）=αi+βi1x1…+βim xm（2）其中i=1，2，3，4，5。
2.半参数估计。OLS回归的前提假设是因变量和自变量关系是线性的，但在考察土地禀赋、支持政策对农户土地经营规模扩大速度影响时，土地禀赋、支持政策与规模扩大速度也有可能存在非线性的关系。因此，本文选择半参数估计方法，同时运用OLS方法进一步验证半参数估计结果。非参数回归假设对回归函数一无所知，然而经济理论可能对回归函数的具体形式有所限制，这些信息应该而且可以被纳入非参数回归的框架中，以提高估计效率。此外，当解释变量较多时，完全的非参数方法可能面临“维度的诅咒”，并要求很大的样本量。此时选择同时包含“参数部分”与非参数部分的“半参数模型”。 最常见的半参数模型为“部分线性模型”（PL）：
yi=xi ′β+g（zi）+εi（3）
式中：参数部分xi′ β为线性函数，而非参数部分g（zi）为未知函数，并假设随机扰动向εi 均值独立于xi，zi，即E（εi |xi，zi）=0，Robinson提出了以下“罗宾逊差分估计量”。给定zi，对方程（3）两边取条件期望可得：
（二）变量选择
考察土地禀赋、支持政策对农户经营规模扩大的影响时，因变量为农户经营规模变化类型，1、2、3、4、5、6分别表示2011-2015年农户经营规模保持不变、扩大、缩小、先扩大后缩小、先缩小后扩大、波动不定。考察农户经营规模扩大速度时，因变量为2011-2015年农户经营规模的标准差和年均增长速度。核心变量为土地禀赋、支持政策，其他相关控制变量主要有户主特征、家庭特征、自然地形特征、技术政策环境和地区虚拟等5种类型变量，相关变量定义及描述性统计如表5所示。
变量中地形、细碎化和支持政策3个变量为村级层面数据支持政策为农户所在村2012-2014年土地流转是否有补贴，村级问卷中是分年度是否有补贴政策，在进行数据统计时，只要村级在2012-2014年间某一年有补贴，则赋值为“1”，其他的为“0”，128个村问卷中有41个村赋“1”，其中，只有4个村仅有一年有补贴政策，其余37个村均连续3年都有补贴。，其余变量为户层面数据。
这里需要说明的是，本文重点关注支持政策对经营规模扩大路径的影响。农户经营规模基期为2011年，要研究在2012-2014年有支持政策后2011-2015年农户经营规模扩大路径，因此，这里采用2012-2014年支持政策数据。其他非核心自变量中，由于数据可获得性，利用农户家庭2014年劳动力比重、2012-2014年收入、2014年机械价值存量、2011-2013年参加培训（讲座）次数等来反映农户劳动力禀赋状况、收入水平、机械化水平和接受培训情况，未作说明自变量均采用2014年数据，仅用来代表农户相关属性或反映农户某一方面水平，并不是本文关注的重点。
五、实证结果及分析
（一）土地禀赋、支持政策与农户经营规模的扩大
土地禀赋、支持政策对农户经营规模变动的影响如表6所示。根据本文关注重点是农户经营规模的扩大，因此，这里主要分析农户经营规模扩大模型。以规模保持不变的农户为对照组，在农户经营规模扩大模型中，土地禀赋对农户经营规模扩大的影响不显著，这也暗示农户土地禀赋并不直接影响农户经营规模扩大。在调研过程中发现，当前很多农户在扩大经营规模时更多考虑经济状况和流转土地来源，对自身原有土地禀赋顾及不多。由于农业自身的高风险性，大部分情况下只有资金实力比较雄厚的农户才愿意和有能力扩大规模，模型中收入对经营规模扩大的影响为正也可以说明这一点。农户考虑流转土地来源，主要是基层流转土地存在协调众多农户难、不集中连片等问题。
支持政策系数显著为负，且土地禀赋与支持政策的交互项系数也显著为负。总体来看，支持政策制约了农户扩大经营规模，对于村级有支持政策的农户，随着土地禀赋的增加农户扩大经营规模的概率会降低。这可能是由于：支持政策会激励中小规模农户选择扩大经营规模，从而挤占了部分流转市场土地供给，从而导致大规模农户选择扩大规模的概率降低。以上实证结果进一步验证了假说1和假说2。
模型中其他变量也对农户经营规模扩大产生显著影响，这些验证了经营规模的扩大并不取决于土地禀赋，而取决于农户年龄、经历、收入水平和非农收入占比等其他因素。其中，年龄越大扩大经营规模的概率会越低，这是由于随着年龄的增长，身体素质会下降，劳动能力也就会下降，扩大经营规模的可能性就减小。如果外出打过工，则更有可能会经营扩大规模，由于外出打过工有一定的资金和人脉积累，加上接触新的经营理念，因而更有可能扩大经营规模。年均收入越高越有可能经营规模扩大，而非农收入占比越高则越不可能经营规模扩大。这是由于收入越高越能满足开展规模经营需要投入的大量资金，因而可能扩大经营规模;而非农收入占比越高，说明家庭以非农为主，因而越不可能扩大经营规模。如果是村里最大的姓氏则扩大经营规模的可能性越大。主要可能由于农户如果是村里的大姓，其在农村的家族势力更大，社会网络可能更加丰富，更容易流转土地，因而扩大经营规模的可能性越大。
（二）土地禀赋、支持政策与农户经营规模扩大的速度
利用半参数回归研究土地禀赋、支持政策与农户经营规模扩大的速度关系，并用OLS方法作进一步验证，结果表明经营规模标准差、平均增长率的半参数估计和OLS估计结果基本一致，说明结果总体较为稳健。如表7所示，土地禀赋和土地禀赋平方对农户经营规模扩大速度的影响为负，而支持政策、土地禀赋与支持政策交互项系数不显著。农户土地禀赋与经营规模标准差和平均增长速度均呈稳健的正U型关系，即随着土地禀赋的增加，农户经营规模扩大的速度先增加后降低，但支持政策并不影响农户规模扩大的速度，以上实证结果进一步验证了假说1、假说2。
此外，受教育水平、收入对数、机械投入水平对经营规模标准差和平均增长速度均有正向影响。受教育水平越高，接受农业新知识、新技能越快，因而扩大经营规模的速度也会越快。收入越高能够满足农户开展规模经营需要投入大量的资金，因而，扩大经营规模的速度也会越快。家庭机械投资水平越高，其农业经营机械化水平相对较高，因而，经营规模扩大速度越快。非农收入对经营规模标准差和平均增长速度均有负向影响，非农收入越高，说明家庭以非农为主，因而，对扩大速度有负向影响。但是，风险偏好仅对经营规模标准差有负影响，地形对经营规模标准差有正向影响;务农年限对经营规模平均增长速度有负向影响。
图1为被解释变量规模标准差和平均增长率对非参变量土地禀赋的核回归图，总体均呈现正U型的趋势，与OLS估计结果没有显著差异。参数估计经营规模标准差模型中极值点约为200亩，平均增长速度模型中极值点约为230畝;非参数估计中2个模型极值点大致在100～200亩，2种估计似乎并不存在相同的极值点。但是，从图中可以发现在100～200亩趋势线近似于平整，可能是在此规模区域农户经营规模扩大速度几乎趋于一致，因此，两种估计方法的结论认为基本一致。 六、结论与启示
本文在理论分析的基础上，利用黑龙江、河南、四川、浙江4省1 040户粮食种植户2011-2015年的调查数据进行实证分析，考察了农户土地禀赋、支持政策与土地经营规模扩大之间的关系。结果表明：5年间有40.48%的农户持续扩大经营规模，37.98%的农户经营规模保持不变，9.62%的农户经营规模持续缩小。总体上，土地禀赋并不直接影响农户经营规模的扩大，但会影响规模扩大速度，且与扩大速度呈稳健的正U型关系;支持政策虽然不利于农户规模的扩大，但并不影响规模扩大速度;支持政策与土地禀赋的交互项表明，在有支持政策的条件下，土地禀赋也会阻碍农户经营规模的扩大。这说明当前不同土地禀赋的农户经营规模扩大路径存在差异，支持政策对不同土地禀赋农户经营规模扩大路径的影响也存在差异。因此，在制定促进适度规模相关支持政策时，应当考虑不同土地禀赋农户的差异性。
本文研究结论对于未来引导农户积极发展适度规模经营具有很强的政策启示：（1）加快建立农业适度规模经营主体信息管理系统。通过信息系统能够动态监测并分析经营主体的发展态势，在政府制定相关支持政策时，应当充分考虑不同规模的农户异质性，使政策制定更具有针对性和指向性。还可以进一步通过对农业社会化服务、金融、保险等主体进行直连、信息直报、服务直通、共享共用，为新型经营主体全方位、点对点服务。（2）调整和完善相关支持政策方式。调整目前各级“激进式”推进规模经营的政策导向，各类奖励政策不应当以流转土地速度和连片规模化作为标准。针对适度规模经营农户，由直接补贴转变为间接补贴，如完善其周边农业基础设施建设，对设施用地、农业保险等方面给予优惠政策。（3）增强中小规模农户持续经营能力。现阶段，我国不可能短时间内实现所有农户的土地大规模扩张，只可能是部分具有经营能力的农户实现土地的适度规模经营。在鼓励引导小规模农户走向中规模农户的同时，对于目前已经处于中等规模的农户重点给予关注与支持。即促进小农户适度扩大规模，增强中等规模农户持续经营能力，防止大规模农户继续盲目扩大规模。
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Land Endowment， Support Policy and Farmers Operating Scale Expansion Path
——An Empirical Analysis Based on Survey Data of 1 040 Households in Four Provinces
SHI Haibo1， LYU Kaiyu2*， LUAN Jingdong1
（1. College of Economics and Management， Anhui Agricultural University， Hefei230036;
2. Institute of Agricultural Economics and Development， Chinese Academy of Agricultural Sciences， Beijing100081， China）
Abstract：Land circulation is an important way for farmers to realize scale management， and whether the existing land circulation support policy can promote orderly land circulation based on farmers’ resource endowment and management behavior is very important. Based on this， an empirical analysis was carried out using the survey data of 1 040 grain farmers in Heilongjiang， Henan， Sichuan and Zhejiang provinces from 2011 to 2015， and the effects of land endowment and supporting policies for farmers on the expansion path of land operation scale were investigated. The results showed that： （1） 40.48% of the farmers continued to expand their business scale in 5 years; （2） land endowment does not directly affect the expansion of farmers’ business scale， but will affect the expansion speed， and has a stable positive u-shaped relationship with the expansion speed. （3） the support policy has a negative impact on the expansion of farmers’ business scale， but it does not affect the expansion speed. The interaction between supporting policy and land endowment indicates that under the condition of supporting policy， land endowment will hinder the expansion of farmers’ operation scale. Therefore， in the future， we should speed up the establishment of an information management system for agricultural moderate scale operators， adjust and improve relevant policy support methods， and enhance the sustainable operation ability of small- and medium-sized farmers.
Key words：land endowments; support policy; operating scale expansion; path selection; multivariate LOGIT model; semi-parametric estimation model
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