文献来源:
Chen, C., Restuccia, D., & Santaeulàlia-Llopis, R. (2023). Land misallocation and productivity. American Economic Journal: Macroeconomics, 15(2), 441-465.
原文链接:
https://doi.org/10.1257/mac.20170229
文章基于马拉维的农户调查数据估算了农场的全要素生产率,发现农场的全要素生产率与土地经营面积、资本投入基本无关,这意味着存在严重的资源错配问题。如资源错配问题完全得到解决,农业产出收益将会提升1.7~2.8倍。文章进而探究了土地市场对解决资源错配问题的有效性,发现土地租赁市场能有效促进资源有效配置,从而大幅缓减农业收入不平等和贫困问题。
01
引言
经济增长与发展领域存在一个基本问题:为什么有些国家富裕,而有些国家贫穷?相关文献提出了许多有用的观点,大致有两个方面:一方面,农业对经济发展十分重要,与富裕国家相比,贫穷国家的农业生产率要低得多,因此,贫穷国家将大部分劳动力分配给了农业(Gollin et al.,2002;Restuccia et al.,2008)。另一方面,异质生产单位间的资源错配是造成各国农业生产率差异的重要原因(Restuccia and Rogerson,2008;Hsieh and Klenow,2009)。文章利用马拉维的微观数据来衡量农场的全要素生产率(TFP),并对土地质量和短期冲击进行了控制。研究发现资源错配是马拉维农业生产率低下的重要原因。
马拉维之所以是一个值得研究的案例,原因如下:首先,马拉维是非洲的一个极度贫穷的国家,农业生产率极低,农业就业比例大,农场经营规模极小。其次,马拉维的土地市场发育不足。马拉维的大部分土地都为集体共有,其使用权由村长进行分配。这一现状自殖民时代以来一直保持稳定(Pachai,1973),《集体土地法》中赋予了地方领导人在土地交易和解决与土地限制相关的纠纷方面的权力(Kishindo,2011;Morris,2016)。在代表性样本中,超过84%的家庭农场没有经营任何市场化土地(购买或租赁入的土地)。第三,马拉维有详细且高质量的微观数据,能够用于估计家庭层面的农业生产率,以评估农业资源错配的情况。
文章主要数据来源是世界银行组织的马拉维第三次农业综合调查(ISA)。这是一个具有全国代表性的大型样本,包含12000多个农户家庭。文章研究发现,不论是在横截面样本或面板样本中,生产要素在不同农户之间的分布大致均匀,农户经营的土地规模和资本投入与农场生产率基本无关,这意味着马拉维存在严重的资源错配。文章提出,土地市场与农业资源错配存在紧密关联,当农场经营租入土地时,有效土地投入与实际土地投入的比率降低了 17%,资源错配大幅减少。关于资源错配研究的实证文献的局限性之一是对于资源错配与导致该结果的政策和制度之间的联系较弱(Hsieh and Klenow,2009;Adamopoulos and Restuccia,2014)。该文将资源错配与土地市场联系起来的证据激发了近期对特定背景下制度改革的实证和定量研究,包括菲律宾的土地上限改革(Adamopoulos and Restuccia,2020)、巴基斯坦的土地产权改革(Beg,2022)、中国的土地三权分置改革和土地确权改革(Chari et al.,2021;Adamopoulos et al.,2022)和埃塞俄比亚的土地确权改革(Chen et al.,2022)等,这些研究证实了资源错配对于农业部门发展的重要性。
文章进一步探讨了农业收入分配不当的后果。这一点十分重要,原因在于土地制度建立的目的之一是为了保障事前分配公平,然而,本文研究表明即使生产要素在农民之间是公平的,在农民要素使用效率存在巨大异质性的情况下,要素投入均等化也并不能保障收入均等化。而通过完全竞争市场将分散的要素进行有效分配后,可大幅减轻农业收入不平等,并显著减少贫困问题。在引入完全竞争市场后,最贫穷的五分之一农场(恰好是生产力最低的农场)的租金收入相比原来的农业生产收入增加了18倍以上,而最富裕的五分之一农场的收入只增加了1.6倍。
数据
02
文章使用了一个独特的农户家庭层面的面板数据集,结合了ISA调查的2010-2011年、2016-2017年和2019-2020年的农户数据以及马拉维2010-2013-2016-2019发布的国家层面的长面板数据,全面包含了农户家庭各类作物产出、要素投入、自然条件等情况。以2010-2011年的数据为例,原始样本包含了12,271个家庭,其中81%生活在农村地区。
农业产出和增加值。数据包含了地块层面每种作物的产量,作者将其汇总到家庭层面进行分析。文章基于投入要素和产出作物的中位数价格计算得到化肥、除草剂、杀虫剂和种子等中间投入成本以及农业产值,将农业产值减去中间投入品成本后得到农户层面的农业增加值。文章之所以使用上述计算方法与马拉维的现实情况密切相关,马拉维投入补贴计划是农户获得中间投入的重要来源,而补贴分配是基于农民的收入发放的,较贫穷的农民将获得更高的投入补贴,因此使用投入要素价格中位数来衡量其价值是必要的。
土地。文章以家庭所有耕地面积的总和(包括租入土地)来衡量农田投入。数据中98%的地块使用全球定位系统进行测算,这种计量方法相比农户报送或文件记录更为精确,而其余2%的地块的面积则通过估算得出。马拉维农场规模的平均值为0.81公顷,而美国的平均农场规模为187公顷,与马拉维人均土地禀赋接近的比利时的平均农场规模为16.公顷,由此可见,马拉维有着极小的农场规模。从分布来看,79.9%的家庭经营规模小于1公顷,96.7%的家庭经营规模小于2公顷,只有0.2%的家庭经营规模超过5公顷。表1总结了马拉维农场的规模分布,并将ISA调查与马拉维、比利时和美国的人口普查数据进行了比较。
土地质量和气候。数据中包含了农户家庭每块土地质量的详细信息。土地质量包括了海拔、坡度、侵蚀、土壤质量、养分供应、养分保持能力、根系条件、根系氧气供应、盐分过多、地表性和可耕性等11个方面的信息。数据还记录了年降水量等气候状况,从而能够更好地控制土地质量和短暂冲击。
资本。农场资本既包括机具和机械等农业设备,也包括与农业生产活动相关的建筑。农业设备包括手锄、割草机、斧头、喷雾器、刨刀、镰刀、脚踏泵和浇水器等,而农业建筑包括鸡舍、牲畜圈、家禽圈、储藏室、粮仓、谷仓和猪圈等。农业资本项目的销售价格有助于反映各农场资本质量和折旧进程方面的潜在差异,作者按当前估计售价对评估的资本价值进行调节并汇总。
劳动力。马拉维大部分家庭成员都从事农业劳动,平均家庭规模为 4.6人。数据提供了每块地以及每项活动中家庭劳动力人数、劳动周数、每周劳动天数和每天劳动小时数。数据还提供了以劳动天数计算的雇佣劳动和免费劳动(交换劳动)的信息。作者通过汇总所有地块以及活动中个人的劳动数来衡量农场层面的劳动力投入情况。汇总后发现家庭劳动力投入占总劳动投入的约99%。
地理特征。数据还包含了每个家庭所处的地理位置和当地的制度特征等信息,如管理家庭农场的传统权力机构(traditional authority)。由传统权力机构任命的领导人员往往是乡村各项事务的实际执行人。
03
农业全要素生产率的测度
文章使用微观数据测度了农场层面的生产率,这对于评估农业部门资源错配程度及其成本至关重要。在2010-2011年的横截面数据中,作者基于下文生产函数的残差来衡量了农场层面的全要素生产率:
其中是实际农业增加值,是资本,是实际经营的土地面积,是外生降雨冲击,是土地质量,是投入弹性。本文重点关注资本和土地在农场间的分配,而不考虑劳动力投入的差异。因此,作者计算了单位劳动实践的农业增加值、资本和土地投入量。作者定义了来代表资本和土地对农业产出的贡献。
样本中农场经营土地的特征存在很大差异。在全部样本中,超过32%的土地位于高海拔平原,约23%的土地位于中海拔高原,约20%的土地位于低海拔高原。其中中部地区主要是高海拔平原,而南部地区主要是低海拔高原,作者通过构建一个基准指数控制了农场的土地质量,将农场产出对数值作为因变量进行了回归,从而测度了农场生产率。由于农场投入与土地质量呈正相关,基准指数引入可能会高估土地质量的影响。尽管如此,作者还是采用了这一指数作为基准,因为这有助于其对于资源错配对生产率的影响进行保守估计。
各地区、各户间的土地质量存在极大差异,但农户间全要素生产率差异远高于其土地质量差异。在马拉维2010-2011年的横截面数据中,土地质量指数的离散度(对数方差)为0.61,各户土地数量的离散度为0.66,而产出的离散度为 1.80。如果按地理区域进行限制,土地质量的离散度会大幅下降;区域内的平均离散度为0.42,县内为0.20,辖区内为0.03。此外,计算所得的土地质量指数与农户报告的地价呈正相关关系,进一步证实了土地质量指数的可靠性。
作者还对降雨冲击进行了控制,因为马拉维缺乏有效的灌溉系统,绝99%农田都是靠雨水灌溉,所以降雨冲击是马拉维农业生产中最重要的短期冲击来源。作者利用年降水量信息来衡量降雨冲击,为了在估算农业生产率时排除降雨冲击,作者将农业增加值与降雨量十分位数的虚拟变量进行回归,然后在方程(1)中明确控制了降水量对农业增加值的影响。
表2基于上文产量函数,报告了每小时农业产出增加值的方差分解。结论表明在马拉维,农场全要素生产率的变异占产出总变异的78%,资本和经质量调整的土地投入的变异约占17%,而雨水和土地质量对于农业产出数量的影响较小。
基于估算的农场生产率,作者计算了不包括短暂降雨冲击和土地质量的农业产出:
作者接着使用该产出计算了资源有效配置下农业生产率的增加值。
定量分析
04
下文评估了农场间资源错配对农业生产率的定量影响,并进行了稳健性分析。
A. 效率和实际资源配置
作为基准参考,我们描述了资本和土地在一组固定的异质农户间的有效分配,这些农户的生产率。规划者选择在一组给定的生产率,农户间分配资本和土地,以便在资本总量和土地总量固定的情况下实现农业产出最大化:
其中
当资源有效配置时,农户间的资本和劳动的边际产出相等。定义,有效的资源配置比例如下:
我们还注意到,将资本和土地的有效配置代入农业总产出的定义中,就可以得到一个基于资本、土地投入,规模不变的农业总生产函数:
其中,为农场数量,为农场平均生产率。公式中的和与前文构建农场生产率衡量指标时使用的相一致。和分别为资本总量和土地总量。如前文所述,可以测算得到农场全要素生产率。
图1展示了样本资源错配程度,作者基于样本绘制了农场全要素生产率与要素投入之间的关系,并将其与有效配置情况下两者关系进行了对比。每个蓝色散点代表了数据中的一个家庭农场,而红色虚线代表有效配置下农业全要素生产率与投入要素间的理想关系。蓝色实线是对数据的最佳拟合。在有效分配中,土地和资本的经营规模随农场生产率的提高而增加,而各农场的要素生产率保持不变。将有效分配与实际分配进行比较后发现,农场的土地和资本运营规模与农场生产率无关,相关系数仅为0.17,图1面板A显示了这一结果(降雨冲击和土地质量已控制)。图1面板B显示了各农场单位土地的边际产出与农场全要素生产率密切正相关,相关系数为0.89。
图1面板C显示了农场资本投入与农场生产率之间的关系。与土地一样,各农场的资本投入与生产率基本无关,两者之间的相关系数为0.02;而面板D则显示单位资本的边际产出随农场全要素生产率的提高而增加,两者之间的相关性为0.89。虽然图中没有记录,但数据表明,资本与土地比率与农场生产率基本无关,两者之间存在轻微的负相关(相关系数为-0.13)。这一结果表明,规模较大的农场使用了更多的资本,但由于规模较大的农场平均生产率并不高,因此资本与土地比率与农场全要素生产率基本保持不变。
文章强调马拉维的土地市场高度欠发达。未经营市场化土地的农户占比高达84.5%,所经营土地全为市场化土地的农户占比仅为9.8%。据此,文章发现土地实际配置与农场生产率无关的根本原因在于制度设计,土地难以通过租赁或销售的方式在农户之间实现流转,因而高生产率的农户难以扩大土地经营规模。我们计算了土地分配和摩擦性再分配性质中隐含的扭曲的综合衡量标准。借鉴了Hsieh and Klenow(2009)的做法,作者通过计算产出与综合投入的比率定义了农场收入生产率(TFPR)指标:
该指标能够综合衡量要素配置的扭曲程度,原因是在有效资源配置之下各农场的收入生产率应是完全均等的。在马拉维,这一指标的离散度相当高,对数后的标准差为1.22。此外,马拉维的农场收入生产率与农场生产率高度相关,两者相关性为0.94。使用面板样本后,结论依旧保持稳健,这有力地证明了马拉维农场间存在严重的土地和资本错配问题。
B. 产出增加值加总
为了评估资源错配对农业生产率的影响,作者使用了总产出增值这一指标。具体衡量方法为有效总产出与实际总产出的比率:
其中是前文定义的有效农业总产出,是基于每个农场实际运营的资本和土地数量,通过方程(1b)生产函数汇总得到的实际农业产出。文章在计算农场实际产出时剔除了降雨冲击和土地质量的影响,而前文计算农业生产率时同样剔除了相关影响,因此实际产出和有效产出具有可比性。请注意,Hopenhayn(2014年)提出了一种衡量资源错配的方法,它代表了以加权的农业生产率为有效基准时要素配置的扭曲程度:
这一指标恰好是本文计算出的产出增值的倒数。表4面板A显示马拉维全部横截面样本的产出增值为2.82倍,说明如果资本和土地被重新有效配置,农场总产出和农业生产率将提高182%。
我们还计算了在更狭义的地理区域内重新分配资源所带来的产出增值。具体而言,我们计算每个地理区域内资源有效再分配的产出收益,并以每个区域的实际总产出作为权重,报告所有区域产出增值的加权平均值。此外,较窄的地理定义意味着对土地质量的进一步控制。结果如表4所示,在较窄的地理区域内限制要素再分配时,产出增益较低,但即使在最窄的地理区域(Enumeration Area)内进行资源重新配置,农场产出增益仍高达1.84倍,即农业产出将增加84%。
马拉维存在的要素错配问题可能来源于两个方面:一是要素投入在在生产率相似的农户之间的错配,二是要素投入在生产率不同的农户之间的错配。作者认为相似农业生产率农场间的的要素投入差异并不能全部归咎于测量误差,因为农场的要素投入(如土地)通过全球定位系统进行测量,这是相对精确测量的测度方式。作者将对数土地和对数资本分别与常数和对数农场生产率进行回归,从而尽可能地消除要素投入的内部差异,并利用估计的关系来构建消除剩余差异的要素投入衡量指标。表4最下方报告了农业生产率不同农户间要素错配的结果,发现在不同农业生产率的农场之间重新进行资源配置时,农场产出增值为2.38倍(而在所有农场之间进行资源重配为2.82倍)。这意味着总体产出收益的 84%(1og(2.38)/1og(2.82))是由于不同生产率农场之间的错误分配造成的,16%是由于生产率相似的农场之间的资源错配造成的。
作者利用面板数据进一步计算产出收益(上述结果为基于2010-2011截面数据得到的结论)。文章使用了四组横截面数据:2010-2011、2013、2016-2017和2019-2020,分别估算了四组数据中农户家庭层面的农场生产率,然后估算了家庭-农场固定效应。接着,作者利用这些农场生产率的固定效应估计值以及2010-2011年数据的资本和土地投入信息来评估资源重新配置带来的产出增益,结果如表4第二栏所示。与全国范围重新进行资源配置相关的产出增值为1.96倍,虽然低于横截面估计值,但仍然相当可观。
作者还利用面板数据估算了除农场生产率以外的农户家庭层面的固定效应,这种方法进一步减少了投入的变化,结果见表4第三列,结果显示此时全国范围内的资源重新分配带来的产出增益为1.67倍。相比之下,这一结果与中国在全国范围内进行资源重新配的产出增益(53%),两国在土地制度的设计上也高度相似(Adamopoulos et al.,2022)。
05
进一步讨论
A.土地市场的作用
本文发现了马拉维农业领域资本和土地资源配置不当的有力证据。文章发现了马拉维欠发达的土地市场是造成严重资源错配的重要原因之一。作者利用地块层面的信息,了解每块土地是如何被家庭获得的,并按照市场化经营的土地份额(即租入土地占比)对家庭农场进行分组。在2010-2011年的数据中,我们发现84.5%的家庭农场只经营非市场化土地,其余15.5%的家庭农场经营一些市场化土地。市场化土地约占马拉维耕地的22%。
文章分别计算了拥有市场化土地和没有市场化土地农民的产出增值,发现没有市场化土地的农民的产出增值为2.95倍,略高于2.82倍的基准收益,而拥有部分市场化土地的农民的产出增值为2.37倍,仅经营市场化土地的农民的产出收益甚至更低,仅为1.96倍。需要注意的是,各组产出增值的差异可能反映了资源错配或农场全要素生产率分布的差异。因此,作者构建了一个衡量农场资源错配的指标,即有效土地投入与经营性土地投入的比率,并将该比率(对数)与表示使用市场化土地(租入土地)的虚拟变量(控制农场全要素生产率)进行回归。结果发现,在土地市场化的情况下,农场资源错配(即有效土地与经营土地之比)会减少17%。
B.对收入不平等的影响
马拉维农业中不同农户的要素投入和农业生产率极为平均,而资源有效配置意味着经营规模的分散程度大幅增加。文章评估了有效经营规模对资源配置的影响。表5按生产率列示了要素、产出和收入在农户间的实际分布和有效分布。从实际情况来看,农场全要素生产率在不同土地规模的农场间的分布相当均匀,而资源有效配置则意味着农场全要素生产率最高的五分之一农场的经营规模几乎是平均规模的五倍,占总土地的97%。这意味着要实现更高水平的农业生产率,需要对农业生产要素进行大量的重新分配。文章注意到尽管马拉维各家庭农场的要素投入相对均衡,但农户实际收入分配却非常分散,事实上,其分散程度不亚于生产率的分散程度。例如,以农业产出作为农场收入的衡量标准收入时,收入最高的五分之一人口与收入最低的五分之一人口之间资本和土地投入的比率在1至2倍之间,但其农业收入比率是35倍。这表明均衡分布的农户投入并不能有效地均衡收入,在投入相近的情况下,农场的创收能力存在很大的差异。
为了衡量有效要素实际位置对农业收入分配的影响,本文采用了如下反事实分析方法,我们考虑实际分布情况,我们将要素作为禀赋,并允许通过完全竞争的租赁市场实现有效分配。考虑到资本和土地市场的竞争性租金,作者计算出与有效分配相关的收入,即农场的经营收入加上要素租金收入,计算公式为:
其中为有效产出,为资本和土地的实际分配额(文章将其视为禀赋),为有效要素配置,和为竞争性均衡下要素有效配置时的均衡价格。表5报告了这种反事实收入与实际农业产出相关收入不平等的比较结果。
就分析结果来看,处于生产率(和收入)分布低端的农民从要素回报的增加中获益最多,与此同时,当要素回报率上升时,农户整体总体不平等程度(农业收入对数方差)也下降了40%以上(反事实分析中的方差由1.7降至1.0)。最富裕家庭和最贫困家庭的收入变化更为显著。在实际分配中,最高和最低五分位数农户之间的收入比率是35倍,而在资源有效配置的反事实分析中,这一比率下降到5.9倍,也就是说,农户之间的收入不平等程度下降了至少6倍。此外,在资源有效配置之后,虽然所有家庭农场群体的有效收入与实际收入之比均有所增加,但最贫困农民的增幅更大,而且相当可观,最贫困的五分之一人口的农业收入增加了18.7倍,这表明这一假设改革具有减贫潜力。本文的结论是,运作良好的资本和土地租赁市场能够实现经营规模下的资源有效配置,从而大幅提高农业生产率,并显著减少收入不平等和贫困现象。
结论
06
马拉维有着欠发达的土地市场,导致要素在农户间流转不畅,因此农户间的要素分配相当均匀,但这种平均的要素分配模式造成了马拉维资源的严重错配。这种看似“均匀”且“平等”的禀赋分布并不能保障农户产出和收入的平等。事实上,马拉维农户间农业生产率、产出和收入均存在着巨大差异,造成了严重的不平等现象。文章评估了马拉维农户间资源错配程度,同时发现建立有效的土地市场可以有效缓解资源错配问题,提高农户的农业生产率并缓解收入不平等问题。
Abstract
Using detailed household-level data from Malawi on physical quantities of agricultural outputs and inputs, we measure farm total factor productivity (TFP), controlling for land quality, rain, and transitory shocks. We find that operated land size and capital are essentially unrelated to farm TFP, implying substantial factor misallocation. The agricultural output gain from a reallocation of factors to their efficient use among existing farmers is a factor between 1.7- and 2.8-fold. We provide suggestive evidence connecting misallocation with the extent of land markets and illustrate how an efficient allocation via rental markets can substantially reduce agricultural income inequality and poverty.
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