退耕还林工程经济影响结构性分析，本文主要内容关键词为：结构性论文,退耕还林论文,工程论文,经济论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
退耕还林作为国家的一项大型公共政策，自1999年实施以来，截至2006年底，国家共安排退耕还林任务0.24亿hm[2]，其中退耕地造林0.09亿hm[2]、宜林荒山荒地造林0.14亿hm[2]、封山育林0.01亿hm[2]，国家累计投入工程的建设资金达1300.1亿元。同时，根据规划，“十一五”期间国家将安排退耕指标233万hm[2]，并安排退耕还林补助317亿元，钱粮补助资金1060亿元[1]。工程范围涉及25个省、自治区、直辖市和新疆生产建设兵团的3200多万农户、1.25亿农民。如此大规模的国家投入，是否能最终实现农民增收与生态环境改善，将直接关系到国家政策实施的效果，以及工程自身的长期可持续性。
退耕还林工程的顺利开展，在很大程度上得益于国家所提供的优惠补助政策。而农户作为该项政策的直接参与者与政策结果的重要维护者，其在工程期满后的行为选择将直接影响工程本身的可持续性，一旦退耕之后农户无法获得其他较稳定的替代收入来源，则很可能为了维持生计而返耕[2]，而这将影响国家预期政策目标能否顺利实现。随着工程的推进，关于其可持续性及后续发展的问题更加引起社会的广泛关注，如何巩固成果、完善政策是当前面临的一个重要问题。在退耕还林工程面临政策调整的关键时期，国务院做出了《关于完善退耕还林政策的通知》，其中延长对退耕农户的补助期限成为一项重要的政策内容，即在现行退耕还林工程粮食和生活费补助期满后，中央财政安排资金，继续对退耕农户给予适当的现金补助，解决退耕农户的当前生活困难。但补助标准为原来的一半，即长江流域及南方地区每亩退耕地每年补助现金105元；黄河流域及北方地区每亩退耕地每年补助现金70元。
工程实施后，国内对工程的经济评价，基本上都集中于工程对农民增收、剩余劳动力转移、农村经济结构调整等方面的影响。一部分学者的研究认为工程增加了农民的收入[3，4]，促进了农村剩余劳动力的转移，以及农村经济结构的调整[5，6]。然而，徐晋涛、甘翠峰、易福金、Uchida等则认为工程对农民收入增加以及农村经济结构调整没有产生显著的促进作用[7～10]。上述学者是以所有参加退耕的农户为研究对象，然而在国家相同的退耕政策下，工程可能对不同收入水平、不同收入结构的农户产生不同的影响。本文正是以此为出发点，对退耕还林工程实施后所产生的经济影响进行结构性分析，并提出相关的政策建议，以期提高国家后续政策的有效性。
本文将在第一部分对项目评价的理论方法进行简单的介绍，第二部分是实证模型的设定与数据来源说明，第三部分是对样本数据的描述统计分析，第四部分是对模型估计结果的统计与分析，并对工程的经济影响进行相关评价，第五部分是结论与相关的政策建议。
一、项目评价理论方法介绍
（4）式意味着实际参与项目的个体i如果没有参与项目所达到的结果水平（或收入水平）与实际没有参与项目的个体i所达到的结果水平（或收入水平）是相同的。而这一强假设只有在完全随机试验或项目的参与是随机确定的条件下才成立。即个体i参与或不参与项目完全是随机的，进而将参与项目与不参与项目的个体分别作为处理组与控制组，等项目结束后计算他们之间的结果水平（或收入水平）差异。但由于其要求构造出未参加项目的、与参加项目的其他条件完全一样的控制组，进而使对社会工程的评价像自然试验一样受到控制。这一强条件在现实中很难实现，而且具有很高的实施成本，因此其应用受到很大的限制[12]。
而在现实中对社会工程项目的评价广泛采用准试验法或自然试验法，这种方法是将政策或项目本身视为一项试验，同时寻找可比的对照组。这种研究方法主要是考虑到项目在开始实施时，个体是否参与项目并不是随机的，而且参与项目的个体与不参与项目的个体之间存在着某些系统性的差异，即非纯试验数据的样本选择偏差问题[13，14]，而对社会试验数据ATET的估计一般采用以下两种方法[12，13]：
1）假设存在可观察的影响因素X。一方面，X影响个体参与项目的概率；另一方面，X与个体在不参与项目时的结果水平（或收入水平）相互独立，即个体参与项目与不参与项目之间的结果水平（或收入水平）差异完全由X解释，用公式表达如下：
对模型（17）进行一致估计的前提假设是其不存在自选择问题，而徐晋涛等[7]的研究表明，由于退耕还林是一个自上而下、在很大程度上带有强制意义的工程，农户是否参与工程基本上不是取决于其自身选择，而主要取决于其地块是否被纳入地方政府规划的退耕还林范围内。因此，对模型（17）的估计基本上可以忽略自选择问题。
（二）数据说明
本论文所使用的数据是基于中科院农业政策研究中心分别于2005年和2003年组织的对陕西、甘肃和四川3个1999年开始退耕还林的试点省份的跟踪调查数据。调查涉及的所有样本县、乡、村和户都按照随机抽样的原则选取，共涵盖6个样本县、18个样本乡、36个样本村。调查在每个样本县随机抽取3个样本乡，在确定样本乡的基础上，调查队在每个样本乡分别选取两个样本村，在每个样本村，调查队又分别抽取了10个农户进行了详细的住户信息访问。访问的信息包括农户2004年和1999年的家庭基本特征和种植业生产、畜牧业生产、非农工作等各种收入来源情况，及其家庭所拥有的固定资产信息，并重点对农户参与退耕还林情况、家庭所拥有的地块特征、退耕地利用等情况进行了调查。最终构成两期纵列数据，为利用计量模型进行评价分析奠定了丰富的数据基础。
为了研究工程对不同收入水平、不同收入结构农户的经济影响，本文首先将样本农户划分为低收入农户与高收入农户两种类型。由于农户在各样本县的收入分布不符合正态均匀分布的特征，因此，本文以1999年各个样本县的农户家庭平均总收入分布的中位数作为划分高、低收入农户的依据。分类结果表明，样本农户基本上均匀分布在各样本县。
三、样本数据的描述统计分析
（一）样本农户家庭基本特征
表1列出了不同收入水平下退耕户与非退耕户的家庭基本特征及其特征差异t检验，并列出了所有低收入农户与高收入农户的家庭特征差异t检验，以及两组样本的方差F检验。由表1可知，除了高收入退耕户的劳动力比例在10％的水平下显著高于非退耕户外，两种收入水平下非退耕户与退耕户的家庭特征差异不大，都没有达到显著水平。其中，高、低收入退耕户的人均耕地面积都略大于非退耕户，而在人均15°以上的坡耕地面积方面，高收入非退耕户略大于退耕户，但两种收入水平下退耕户的人均25°以上的坡耕地面积都大于非退耕户，这与国家的退耕政策基本上是相符合的。对于所有低收入农户与高收入农户来说，他们在家庭人口规模、劳动力人数、劳动力比例、户主性别、户主年龄、户主受教育年限等方面都存在显著的差异，这种差异也说明了将农户分为两种类型进行研究的必要性。相对于低收入农户来说，高收入农户拥有比较丰富的家庭人力资源禀赋优势，而且高收入农户户主是村干部的比例、人均15°以上的坡耕地面积、人均25°以上的坡耕地面积等都大于低收入农户，但低收入农户的人均耕地面积略大于高收入农户。从后面的分析可知，低收入农户的退耕补助（退耕面积）大于高收入农户，说明低收入农户可能将更大比例的低于15°的耕地进行了退耕。
（二）样本农户家庭人均收入
1.低收入农户
通过对低收入非退耕户与退耕户1999年与2004年的家庭收入结构情况的描述统计，并由其收入差异t检验可知，首先，退耕户与非退耕户的总收入都有所增加。虽然在1999年退耕户的总收入显著高于非退耕户，但到2004年，不管是否考虑补贴，退耕户的总收入都低于非退耕户，但这种差异并不显著。其次，在种植业纯收入方面，相对于非退耕户，2004年退耕户的种植业纯收入减少了49％，即便包含补贴，其种植业纯收入仍相对减少16％。最后，在非农收入方面，1999年非退耕户的非农收入略大于退耕户，但到2004年，退耕户的非农收入却明显大于非退耕户。而与徐晋涛、Uchida等[7，10]用2003年的调查数据所分析的结果有所不同的是，退耕户与非退耕户的畜牧业净收入都有所下降，这可能与国家的禁牧政策，以及2004年开始实施现金补助与粮食价格的上升有关。
2.高收入农户
通过对高收入非退耕户与退耕户1999年与2004年的家庭收入结构情况的描述统计，并由其收入差异t检验可知，首先，与低收入农户有所不同的是，如果不含补贴，非退耕户与退耕户的总收入都有所下降。而如果考虑补贴，则退耕户的总收入有所增加，但与非退耕户相比，退耕户的总收入仍下降了7％。其次，退耕户的种植业纯收入比退耕前减少了29％，而相对于非退耕户，其种植业纯收入减少了47％。即便将补贴计人种植业纯收入，则退耕户的种植业纯收入仍比非退耕户减少33％。最后，在非农收入方面，虽然1999年非退耕户的非农收入显著高于退耕户，但到2004年退耕户的非农收入增加了25％，而且相对于非退耕户，其非农收入增加了74％。而同低收入农户相似的是，2004年退耕户与非退耕户的畜牧业净收入都有所下降。
四、模型估计结果与分析
表2列出了低收入农户、高收入农户，以及所有农户的非观测效应模型一阶差分估计结果，为了检验模型参数的稳定性，表2还列出了不同收入水平农户退耕还林工程净效应的chow检验结果。由chow检验结果可知，退耕还林在种植业纯收入方面对低收入农户和高收入农户的影响存在着显著不同。因此，本文又以各个样本县种植业纯收入在家庭总收入中所占比例的中位数（43％）为依据，对以种植业收入为主的农户进行了非观测效应一阶差分估计，模型估计结果见表3。
模型估计结果与描述统计结果基本一致。首先，在总收入方面，不管是否考虑补贴，退耕都没有对农户的总收入产生明显的促进作用。虽然在不考虑补贴的情况下，工程对低收入农户的总收入产生负向的影响，但与预期结果不相一致的是，工程并没有在总收入方面对高、低收入退耕户产生明显的不同影响。但由估计结果可知，一方面，相对于高收入农户，退耕补助在低收入农户的家庭总收入中所占的比例较大，其可能对工程补助存在更大程度的依赖性；另一方面，虽然工程已经实施6年，但在促进农户增收方面所发挥的作用甚微。而由表3可知，退耕也没有对以种植业收入为主的农户的总收入产生预期的显著影响，更没有显示出对高、低收入农户所产生的显著不同影响。但从工程对以种植业收入为主的农户的总收入所产生的负向影响结果来看，可能预示了以种植业收入为主的农户在工程中受到了较大的损失①。
另外，工程的实施确实在很大程度上减少了退耕户的种植业纯收入，而与本文的假设所不同的是，工程对收入水平不同的农户的种植业纯收入所产生的负影响都在1％的水平上达到显著，而并没有在更大程度上对低收入农户的种植业纯收入产生负影响。但由表3可知，相对于高收入农户，工程却在更大程度上对以种植业收入为主的低收入农户产生更加显著的负影响。而由调查数据的统计结果可知，种植业纯收入在1999年低收入农户的家庭总收入所占的比例达到了69％。因此，不难理解工程的实施将会对以种植业收入为主的低收入农户产生更加不利的影响。
同时，退耕并没有显著地促进高、低收入农户的畜牧业收入增加，而且工程显著降低了农户的农业纯收入，由表2、3可知，相对于高收入农户，退耕对低收入农户的农业纯收入产生了更加显著的负向影响。
最后，与徐晋涛、易福金、Uchida等[7，9，10]的研究结果所不同的是，工程实施6年来，确实对退耕户的非农收入产生了显著的促进作用，但与本文的假设所不同的是，工程并没有在更大的程度上促进高收入农户的劳动力转移，而是对高、低收入农户的非农收入所产生的正影响在相同的水平上达到显著。可能的解释是，虽然高收入农户拥有更加丰富的人力资源优势，但由于退耕区特殊的地理位置、交通等自然条件的限制，退耕之后，高、低收入农户可能面临着相似的市场环境与就业条件。另一方面的解释是，如果考虑退耕的时间效应，由统计数据可知，截至2004年，低收入农户的平均退耕年限是3.52年，而高收入农户是3.46年，低收入农户参与退耕的年限相对较长，但工程对其劳动力转移的影响却与高收入农户一样，这也从另一方面说明了退耕对低收入农户的劳动力转移相对滞后于高收入农户。同时，这也在一定程度上解释了虽然退耕对高、低收入农户的种植业纯收入产生相同程度的负影响，但如果考虑时间效应，则相对于高收入农户，工程对低收入农户的种植业纯收入产生更加严重的负影响。由表3可知，工程并没有对以种植业收入为主的农户的非农收入产生显著的正向影响。这在一定程度上反映了退耕对促进以种植业收入为主的农户的劳动力转移相对滞后，而以种植业收入为主的农户也可能对土地存在更大的依赖性，不易将从土地中解放出来的劳动力转移出去。
五、结论与政策建议
由以上的分析可知，退耕还林工程实施6年来，并没有对退耕户的总收入产生明显的促进作用，而且其在很大程度上降低了农民的种植业收入，但工程却显著地促进了农村劳动力的转移。如果不考虑退耕的时间效应，与Uchida等[15]的结论相一致的是，工程并没有在总收入、种植业纯收入、非农收入等方面对不同收入水平的农户产生明显的不同影响，也就是说工程并没有瞄准相对贫穷或富裕的农户。但如果考虑退耕的时间效应，相对于高收入农户，工程对低收入农户产生相对不利的影响。而且值得一提的是，相对于高收入农户，国家的补助对低收入农户的退耕效应具有更加明显的促进作用，低收入农户对国家补助的依赖程度更大。另外，工程对以种植业收入为主的农户产生更加不利的影响，工程实施6年来，其对以种植业收入为主的农户的总收入仍然产生负的影响。退耕也没有对以种植业收入为主的农户的劳动力转移产生明显的促进作用，特别是对于以种植业收入为主的低收入农户。由于退耕对其种植业收入产生了更大的冲击，而他们的劳动力又没有得到有效的转移，如果国家在后续政策的制定中不能更加关注这一部分农户的长远生计问题，则他们在工程期结束后为了维持生计而复耕的可能性会很大。而对于高收入农户来说，由于其对国家补助的依赖性较小，再加上其相对丰富的人力资源优势，其更倾向于以退耕为契机而将他们的坡耕地退掉，以使其劳动力在将来实现更大程度的转移②。总之，退耕还林工程对低收入农户，尤其是以种植业收入为主的低收入农户产生了更加不利的影响。由于他们对国家的退耕补助存在更大程度的依赖性，一旦国家的补助期结束，将会对他们的生活造成更大程度的冲击和影响，而他们也极有可能会为了生计而做出与国家的政策目标相违背的选择。因此，国家在后续政策的制定中，应适当向这一部分农户倾斜。特别是在国家的后续发展资金受限制的情况下，更应该优先考虑低收入农户，特别是以种植业收入为主的低收入农户的生计问题。
因此，国家下一步工作的重点应放在配套措施的制定与实施上。应加大对退耕区基本农田建设的投入力度，提高当地的科技扶持体系；通过逐渐完善的劳动力市场，为退耕区农民提供更多稳定的就业机会。同时，建议成立专门的后续产业发展资金，鼓励当地后续产业的发展，以增强当地农民的自我生存与自我发展能力，从根本上实现退耕还林工程的长期持续发展。
收稿日期：2009-06-20
注释：
① 由表3可知，引起以种植业收入为主的高收入农户总收入减少的主要原因是其在其他收入方面的显著减少，而其他收入具有较大的不稳定性。由下面的分析可知，最为关键的是相对于低收入农户，退耕对高收入农户在种植业收入方面的负向影响程度小于低收入农户。
② 由描述统计结果可知，退耕后，即便是包含补贴，高收入农户的种植业收入也比退耕前有所减少，而低收入退耕户的种植业收入却有所增加。由此可以预测，工程实施6年来，由于低收入农户的劳动力转移相对滞后，其对土地仍存在较强的依赖性。而高收入农户却可能以退耕为契机，更加减少对土地的经营。因此，相对于低收入农户，他们可能会在将来更易于实现劳动力的彻底转移，进而减少对当地生态环境的压力。
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