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Land titling, human capital misallocation, and agricultural productivity in China

原文链接:

https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0304387823001219

封面摘要:

以往量化土地所有权与农业生产率之间关系的研究并未探讨人力资本重新配置的作用。本文通过研究土地确权对具有异质性人力资本禀赋的劳动力在农业和非农业部门之间重新配置的影响,对现有文献进行了补充。针对中国逐县推出的土地确权项目,本文采用差分法(DID)框架,发现人力资本较高的农民更有可能在确权项目完成后迁出村庄,进而造成农业部门的 "人才流失"。农业生产率和产出随之下降。以往的研究并未对这种生产力损失进行深入讨论,也未在政策制定过程中加以考虑。我们的研究结果表明,未来的土地改革应考虑土地确权计划对人力资本跨部门重新分配的影响。

01

引言

资源错配是各国生产率差异的一个重要原因,现有的关于土地产权和农业生产率的研究主要集中在通过调查确保交易权的政策来解决农业部门内的土地分配不当的问题;本文主要分析土地确权对具有异质性人力资本禀赋的劳动力在农业和非农业部门之间重新配置的影响,对现有文献进行补充。

本文的研究在土地确权实施的背景下,使用全国定点调查(NFPS)的家庭水平数据记录的农村家庭的农业实践和各部门的劳动力分配数据。采用DID策略,对政策效果进行实证评价。文章发现土地确权的实施会导致农业生产率的下降。其主要机制是人力资本在农业部门的重新分配。为了进一步阐明土地确权影响农业生产率的机制,文章通过土地产权保障和移民机会来估计该计划对农业生产率的异质影响。发现土地产权计划通过提高所有权安全性来影响农业全要素生产率,并且对于具有更多迁移机会的村庄中土地产权计划产生的效应更大。

第二部分介绍了我国土地产权规划的制度背景,第三部分提出了理论模型,解释土地所有权、人力资本和迁移,第四部分讨论了农业TFP的数据来源和措施,第五部分进行了实证分析,第六部分报告了实证结果,最后一部分是总结。

02 

实证策略

对于t年s县i家庭,文章使用公式(1)来探讨土地产权计划是否会影响农业生产率。

 

(1)

上式PostReformst是一个虚拟变量,表示在完成产权计划(包括完成年份)后的的县,将其作为实验组。如果s县在t时已完成土地产权计划,则PostReformst取值为1;否则取值为0;γi和γpt分别表示家庭固定效应和省年度固定效应。

为了检验处理县和对照县之间的平行前趋势,文章还使用完成产权授予计划前后的滞后期来估计:

(2)

PostReformst,k是一组虚拟变量,表示与s县的计划完成年份相对的时期。例如,PostReformst,- 3 指的是s县计划完成年份之前的三年,PostReformst,3指的是s县计划完成年份之后的三年。

关于土地产权计划的影响,文章提出了以下4个基本假设,将会在后文的实证部分进行验证。

假设1:土地确权将提高家庭迁移水平。

假设2:在土地权实施之前,农业人力资本较高的家庭的流动迁移增加更为显著。

假设3:土地权将降低农业劳动力的平均人力资本。

假设4:土地权将减少传统的农业TFP。

03 

实证分析部分

(一)土地所有权对农业生产率的影响

表1 土地所有权对农业生产率的影响

从表1可以看出,无论采用哪种模型规格,土地确权都会对农业生产率产生显著负向的影响。土地产权计划后使农地单位面积的收入减少了约 8%,全要素生产率减少约9%。

(二)土地产权计划对农村人口向城市迁移和人力资本转移的影响

(1)土地确权对劳动力分配的影响

从表2的第(1)至(4)列可以看出,拥有土地所有权的农村家庭的农业劳动天数减少了约18%,但从农村到城市的迁移天数增加了约14%。此外,非农转移与所有农业劳动天数的比率增加了约1.8个百分点。从第(5)至(7)列可以看出,迁移的拓展边际、迁移成本和流动迁移收入都得到显著增加,表明移民工人可以通过支付更高的迁移成本来探索更多的迁移机会。从以上可知分析,土地确权提高了家庭劳动力迁移水平。

表2 土地确权对劳动力分配的影响

(2)土地所有权对农业人力资本迁移的影响

从图1的左列可以看出,非农转移劳动天数的增加主要是由农业人力资本较高的家庭驱动。从右列可以看出,农业人力资本分配的较高四分位数的家庭是导致参与农业劳动天数的减少的主要原因。由此可知,在土地确权之前,农业人力资本较高的家庭在土地确权后会投入更多时间进行非农劳动转移。

图1 土地所有权对农业人力资本迁移的影响

(3)土地所有权对农业劳动力人力资本的影响

从表3中的结果可以看出,政策对于接受教育以及劳动者的健康状况和最佳工作年龄都产生了显著负向影响。政策对所有人力资本指标的影响都是显著为负的,因此认为土地确权将减少农业劳动力的平均人力资本。

表3土地所有权对农业劳动力人力资本的影响

(4)农业TFP和人力资本

大量文献表明,人力资本与农业生产率呈正相关,传统TFP的减少可以用人力资本的减少来解释。表4显示了农业全要素生产率(传统全要素生产率,不控制人力资本)、迁移和人力资本的三个衡量指标:教育(受教育年限)、健康(良好健康状况)和年龄(良好工作年龄)之间的相关性。

通过表4可以知道,人力资本与传统农业全要素生产率和迁移天数都有很强的正相关性。这两项观察结果都验证了文中模型的基本假设,即人力资本既能提高农业生产率,也能增加非农转移人数。

表4农业TFP和人力资本

(三)检验平行前趋势假设以及对处理异质性的敏感性

图2中的结果可以看出,处理组和对照组之间的差异在土地确权完成前并没有表现出不同的趋势。因此,在大多数情况下,都满足平行前趋势假设。

图2平行前趋势检验

文中采用了四种方法分别检验主要估计结果是否对交错DID设计中的处理异质性引起偏差敏感。从表5和表6的结果可以看出,对于所有主要的因变量,包括传统的农业TFP、迁移和农业劳动力的人力资本,大多数估计结果都具有相同的符号,并且在规模上与基线OLS估计相似。因此,可以认为交错DID设计的不受处理异质性的影响。

表5 使用替代方法评估交错DID方法(1)

表6 使用替代方法评估交错DID方法(2)

(四)进一步研究

(1)土地所有权对农业投入的影响

此外,文中还进一步研究了土地确权如何影响产业结构,具体结果如表7所示,从表7 可以看出,土地确权对耕地面积和雇佣劳动力投入量没有显著影响,但土地确权减少了额外投入的支出。

表7 土地所有权对农业投入的影响

(2)土地确权对土地持有量和土地租金的影响

从图3可以看出,土地确权实施前农业人力资本较低的家庭在计划实施后往往拥有更多的土地。在人力资本的三个衡量指标中,人力资本分布最低四分位数家庭的土地持有量增加,而其他家庭的土地持有量减少。而农业人力资本对土地持有量的影响主要来自土地租金的变化。人力资本分布中最低四分位数的家庭往往在土地确权计划后租入更多的土地。由此可知,土地租赁活动是促使土地向农业人力资本较低的家庭集中的主要机制。

图3 土地确权对土地持有量和土地租金的影响

 

(3)土地确权的异质性效应

文章估算了土地权保障程度较低的村庄(低于分布中位数,以土地相关纠纷较多、土地征用风险较高和可调整土地较多衡量)和计划实施前土地权保障程度较高的村庄的土地确权对农业全要素生产率的影响。从表 8 的面板 A 中可以看出,在计划实施前土地权保障程度较低的情况下,政策对农业全要素生产率的影响才会显著为负。因此,土地确权计划主要通过加强土地权保障降低了农业全要素生产率。

并且从表 8 面板 B 可以看出,土地确权对农业全要素生产率的负面影响主要来自那些拥有较少土地的家庭、离迁移目的地较近的村庄以及迁移与农业工资比率较高的村庄。这一发现意味着,当迁移回流和机会较多时,政策效应会更加突出,因此认为非农转移是推动农业全要素生产率下降的渠道。

表8土地所有权对农业生产率的异质性影响

04 

结论

本文以中国作为研究背景,探讨了土地产权对人力资本在农业和非农业部门间分配的重要性。利用中国逐县推出的土地产权计划,通过DID 估计结果可以得出,当土地所有权确认后,拥有较高人力资本禀赋的农民会流出农业部门,从而造成农业生产率降低约 8-9%。但是,实际情况中,许多国家土地所有权的确认会导致农业生产率的升高,文章认为这可能是由于中国特有的两个特征造成与其他国家的不同,由此该研究结果为未来提供了两个潜在的研究方向:1、农业生产率的下降反映了实际土地所有权政策的影响,该政策只释放了跨部门人力资本重新分配的某种障碍,当整套体制障碍被解除后,或许可以实现农业和非农业部门人力资本的最佳分配。2、人力资本重新分配的最终目标是提高整体经济效率,所以可以探索人力资本的重新分配对制造业和整体生产力的影响。

此外,该研究结果对广大发展中国家的土地所有权政策的制定有一定的借鉴意义。与之前的规则不同,土地所有权的确定不一定会提高农业生产率,这与国家的政策、文化、地理等因素有关,需要根据具体国情进行政策的制定。

Abstract 

Previous studies quantifying the relationship between land titles and agricultural productivity have not explored the role of human capital reallocation. This paper enhances existing literature by examining the effects of land titling on the reallocation of labor with heterogenous human capital endowments between agricultural and nonagricultural sectors. In reference to China’s county-by-county rollout of the land titling program, this paper applies a difference-in-differences (DID) framework and finds that farmers with higher human capital are more likely to migrate out of villages following the completion of the titling program, which in turn causes a “brain drain” from the agricultural sector. There is a subsequent decrease in agricultural productivity and output. This productivity loss has not been thoroughly discussed in previous studies and nor considered in the policy making process. Our results indicate that future land reforms should consider the impact of land titling programs on the reallocation of human capital across sectors.

推文作者:马朵 冯笑

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