新农村建设中农户对公共物品的需求偏好及影响因素研究——以农田水利设施为例，本文主要内容关键词为：农田水利论文,为例论文,农户论文,新农村论文,设施论文，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。
农村税费是农村公共产品的总体补偿价格（吴朝阳、万方，2004）。目前，我国农村公共物品的供给主要是通过农民自愿或非自愿地自筹资金来实现的（孙立刚，2000）。虽然中央和省一级财政对县乡财政进行了转移支付，但有限的转移支付大多被基层财政支出刚性消耗掉，大多数基层财政仅仅能够维持自身的运转，根本谈不上能提供满足农村生产生活所需的公共物品。同时，“一事一议”作为农村公共物品供给的另一种政策安排，虽然可以为区域性农村公共物品提供资金，但实践表明，“一事一议”政策的可操作性并不强，作用的范围也很有限。在这种背景下，加大政府间转移支付力度，增加农村公共财政支出已经成为政府部门和理论界的共识（熊巍，2002；朱柏铭等，2002；高新军，2003；李秉龙等，2003；财政部农业司《公共财政覆盖农村问题研究》课题组，2004）。在政府财力仍然有限的情况下，对农民需求偏好的了解是政府有效提供公共物品的前提。
一、文献综述
估计家庭公共物品需求一直以来都是公共财政经济学家们关注的焦点(Daniel L.Rubinfeld,Perry Shapiro and Judith Roberts,1987)。近年来，通过或有估价法（Contingent Valuation Method，简称CV法）揭露偏好的方法在国外已得到广泛应用。CV法的核心思想是通过调查和问卷形式揭示出居民对公共物品的真实支付意愿，这种意愿代表了偏好或需求，因此可以用来估计居民对公共物品的需求函数，从而为公共物品决策或效率评估提供依据。Ciriacy-Wantrup最早提出了这种方法，但他并没有将其付诸实践。在实践应用方面，Bergstrom,Rubinfeld和Shapiro(1982)作了开创性研究。他们基于微观调查数据，利用单方程技术对地方公共教育支出的需求函数进行估计，纳入估计的因素主要有税收价格、居民收入、年龄、种族、性别、就业状态、是否乐观者、拥有小孩的个数等。随后，在Bergstrom等人的研究基础上，Rubinfeld,Shapiro和Roberts(1987)舍弃了单方程技术，利用改进的似然估计法对地方公共教育需求进行了估计，其研究也重点考察了税收价格、家庭收入对家庭需求的影响，但增加了一些政治变量，并试图排除蒂布特偏差(Tiebout bias)；Asa Ahlin和Eva Johansson(2001)采用类似Bergstrom等人的方法，利用瑞典数据分析了瑞典居民对地方公共教育的需求，他们将就业类型、性别、年龄、政治偏好、税收价格、拥有小孩个数等作为需求影响变量进行了显著性估计。总体而言，国外通过运用不同计量方法对公共物品需求影响因素进行识别的分析已经比较成熟，其主要争议体现在一些变量的选择和数据的处理上。但迄今为止，国外有关农村公共物品需求的定量研究仍比较少见。在国内，大部分有关农村公共物品的研究都是从供给角度展开的，对公共物品需求的研究文献很少见，有关公共物品需求因素识别的文献则更少，而且大多数研究只是停留在定性描述上（寿学军，2002；夏杰长2003；姚从容，2005，等），缺乏微观数据基础上的定量分析，对农村公共物品需求的定量研究还基本处于空白。本文以农业税取消作为研究的基本环境假定，在此基础上，借助实践调查资料，对影响农户农村公共物品（本文以农田水利基础设施为例）需求的各因素进行识别，以期为构建农村公共物品需求偏好表露机制提供依据。
二、理论框架
由式(2)可得：
根据相关研究和对需求影响因素的一般性认识，本文认为受访者个人特征、家庭特征以及所在村村庄特征都会对农户农田水利设施支出需求意愿产生影响，并对这些因素在回归函数中的系数符号做出假设（见表1）。
三、数据来源及描述性统计分析
本文使用的数据来源于2005年8月份笔者对江苏淮安的实地调查。调查依据典型抽样原则选择了淮阴区和盱眙县2个样本县，每个县选取4个乡镇，然后依据随机抽样原则在这8个乡镇共选择了12个村，在12个村中随机调查了117个农户，其中有效样本数为113个。
（一）受访者个人社会人口统计变量描述
国外相关研究表明，受访者社会人口统计变量（是否户主、年龄、受教育程度、经历等）会对农户需求偏好产生显著的影响。本文试图将农户个人特征变量纳入分析，并对受访者个人情况进行了调查，其中，受访者是户主的占88.5%，年龄主要集中在50～59岁，受教育程度初中文化程度的为38.9%，当前仍然务农的占到94.7%。
表1 自变量系数符号假设
在有效样本中，受教育年数在0年（不包括0）、6～9年（不包括6）、9～12年（不包括9）各组间的，认为需要增加支出的农户所占比例分别为55.56%、61.36%和68.97%。依据描述性分析可见，农户受教育程度越高，其希望增加农田水利设施建设支出的意愿就越强。再结合农户的经历看，曾经有特殊经历的农户希望增加支出的需求意愿更强烈。在113个受访者中，有特殊经历的占53.1%；有特殊经历的60个受访者中，认为需要增加支出的占到75%。
（二）农户家庭特征变量的描述性分析
从家庭劳动力②人数看，受访者所在家庭人数主要集中在2～4人，这部分受访者家庭所占的比重达到83.2%。问卷表明，农户家庭劳动力人数越多，需要增加支出的意愿越强。家庭人数为2～4人的样本户中，认为需要增加支出的农户占各样本组农户数的比例分别为68.29%、70.37%和73.08%。在113个有效样本中，家庭劳动力非农就业比率小于25%的占到47.8%，非农就业比率低于50%的样本占到70.8%。问卷表明，增加支出的意愿随着农户家庭非农就业比率的提高而逐步降低。
我们依据经验重点考察了耕地中可灌溉面积的大小对农户需求意愿的影响，将农户拥有的可灌溉耕地面积划分成0～3亩、3～6亩（不包括3亩）、6～9亩（不包括6亩）以及9亩以上4个等级，认为需要增加公共支出的人数占相应样本数的比例依次为62.86%、69.23%、84.21%和85.71%。可见，农户拥有的可灌溉耕地面积越大，其希望增加农田水利建设支出的意愿就越强烈。此外，农户水稻播种面积大小与农户需求意愿也呈正相关关系，水稻播种面积为0～3亩和3～6亩（不包括3亩）的农户中认为需要增加支出的农户所占比分别为64.44%和73.33%。
为了进一步分析家庭收入对农户需求意愿可能存在的影响，我们将样本农户按收入进行了分组，划分为10000元以下、10000～20000元、20000～30000元以及30000元以上4个等级。结合农户的需求意愿看，需要增加支出的人数在各组间总体上是递增的，但收入与需求意愿的变化方向并不总是一致的（见表2）。出现这种情况的原因可能是由于农户的兼业行为。在下面所做的计量分析中，我们按照经验对收入变量取了对数，以消除异常观测的敏感度。
表2 各收入组农户需求意愿分布状况（人、%）
相比收入的波动性而言，农户生产支出在年际间更加平稳。在考察土地、劳动力等生产要素投入的影响后，我们进一步考察了农业物资投入对农户需求意愿的影响。本文的物资投入只计算了2005年农户家庭用于水稻种植的化肥、农药支出。同收入一样，我们按投入量大小对调查户进行了分组，分组以支出的平均值588.66元为界分为两组。从分组的结果来看，投入量在平均值以下的农户占67.3%，这部分农户中有68.42%认为需要增加支出；平均值及以上的农户占32.7%，这部分农户中有72.97%认为需要增加支出。因此可以初步判断，农户农业生产相关投入量越大，农户希望增加农田水利设施支出的意愿就越强。同收入变量一样，我们在下面的计量分析中对农业物资投入变量也取了对数。
价格是影响物品需求的最基本的因素。对公共物品而言，由于不存在公共品市场，因此对其价格的考量是十分困难的。为了避免遗漏变量偏误，本文用农户家庭年交纳的灌溉费作为价格的代理变量进行了分析。从调查数据的统计结果看，农户年平均交纳的灌溉费为123.39元，最高交费达到800元。为了考察农户灌溉支出对需求意愿的影响，本文按灌溉支出低于100元、100～200元、200元以上的分类标准将农户划分为3个组，认为需要增加支出的农户所占的比例分别为66.13%、65.63%和78.95%。
（三）村庄特征变量的描述性分析
在当前商品经济条件下，农户的生产经营活动并不是封闭进行的。农户生产行为与外部环境的关联性决定农户的需求意愿必然受外界各种因素的影响。本文将农户置入村庄这个大环境，试图考察村亩均农田水利设施建设投入存量和户均水田面积大小等村庄特征对农户需求意愿的影响。
一般而言，农田水利设施建设投入存量较大的村，农户需要增加农田水利设施建设支出的意愿要更弱。由于农田水利设施建设投入的长效性，我们扩展了调查的时间区间，考察了被调查村自1995年以来有关农田水利设施建设的累积投入量。调查显示，被调查村在农田水利设施建设方面的投资普遍较少，且差异极大，并且没有发现亩均农田水利设施建设投入积累量大的村的村民需要增加支出的意愿更弱的证据。在下面的计量分析中，我们以各村自1995年来是否投资进行农田水利设施建设作为村亩均农田水利设施建设投入存量的工具变量进行分析，以考察村级投资行为对农户需求意愿可能产生的影响。此外，我们还考察了户均水田面积对农户需求意愿的影响。
四、计量分析
由于利用LPM拟合出来的概率可能小于0或大于1，而且任何一个以水平值形式出现的偏效应都是不变的(Wooldridge,2003)，所以我们选择了二值响应模型Iogit模型。采用逐步回归法，我们分别建立3种Logit模型对数据进行回归分析。模型1是将所有变量引入方程所得到的估计结果，模型3是剔除所有不显著变量后再次回归的结果。模型2是回归过程中的一个步骤，列出这个模型只是为了方便比较。表3显示了各模型中变量的估计系数、卡方统计量以及Cox & Snell R[2]和Nagelkerke R[2]统计量（见表3）。依据模型显著性检验标准，模型1在总体上是不显著的，模型3通过了总体方差检验，具有统计上的显著意义，所以我们主要解释模型3。但是，模型3的拟合优度显得比较低，其原因主要有：一是缺失值导致在研究中删除了一些重要变量，造成模型解释力下降；二是意愿调查中常见的“策略性偏误”导致变量调查数据不够准确，从而影响了估计的精度。
通过对逐步回归过程的考察可以发现，模型估计的结果和我们的假设基本是一致的。从模型3的估计结果看，在10%显著性水平下显著的变量有：受访者受教育年数，家庭可灌溉面积、家庭灌溉交费、户均水田面积。其中，家庭可灌溉面积在5%的显著性水平下显著。模型结果显示：
1.需求意愿在不同受教育程度受访者间存在显著差异。相比年龄导致的需求差异而言，因受教育程度不同而导致的需求差异在农户间更为明显。受访者受教育年限是显著变量，回归系数为正值，这说明农民受教育年数越多，其认为需要增加农田水利设施建设支出的意愿就越强烈。
2.家庭可灌溉面积对农户的需求意愿有显著影响。模型中该变量的估计系数为正值。这意味着拥有可灌溉面积越大的农户，其更倾向于认为需要增加支出。这是因为，农户自身的感受是决定其需求意愿的基础。目前，我国大部分地区农村农田水利设施建设投入不足，农田水利设施年久失修、配套不全。在这种情况下，拥有较大需灌溉面积的农户对这种不足现状更为敏感。某种投入量虽然可以满足灌溉面积小的农户的需求，但可能并不一定满足拥有较大需灌溉面积农户的需求。如果存在这种差异，农户的需求意愿存在差别就是显然的了。
3.家庭灌溉交费多少与农户的需求意愿是反向的。模型中该变量回归系数为负值。这说明，农户家庭年灌溉交费越多，其需要增加支出的意愿就更弱。这类似于一般商品价格的作用机理。作为社区性公共物品，如果没有外部投入或外部投入很少的情况下，农田水利基础设施建没投入增量更有可能以水费的形式分担，导致农户需交纳的水费增加，从而降低农户认为应增加支出的意愿。但是，由于农户的灌溉需求具有刚性，即一定的灌溉面积与一定的灌溉需求对应，如果现有的水利设施建设支出没有满足农户的需要，农户对水费变动的敏感度就会下降。模型中该变量的系数为-0.005，表明农户对水费并不是十分敏感，这正好说明我国目前农田水利设施建设支出是普遍不足的。
4.户均水田面积对农户需求意愿具有正向影响。实证结果表明，户均水田面积较大的村，村中认为需要增加支出的农户所占比例更高。这是由于对户均水田面积较大的村而言，农田水利设施投入不足所造成的后果显然要更严重。这些村民对这种不足现状的感知就更强烈，因此需要增加支出的意愿就更迫切；同时，农民的从众心理增强了这种结果。根据“阿希实验”原理，由于农户间交流的频繁性，个体农户容易受到群体影响而改变自己的观点和判断，以和他人保持一致。因此，如果村里认为需要增加支出的农户较多，其他村民最终认为需要增加支出的可能性就越大。也就是说，部分村民表露的意愿不是基于其个人的需求，而是周围人的意愿。
5.其他影响因素。从模型2变量系数看，对农户需求意愿存在较大影响的因素还有农户的经历、职业状态和家庭劳动力中非农就业比率。有过特殊经历的农户认为需要增加支出的意愿更强。这可以解释为，曾经有过特殊经历而目前在务农的农民，他们在知识和信息的拥有量上要超过没有过特殊经历的农民，因此更能形成对农田水利设施建设重要性的整体认识，这种认识并不仅仅是基于个人需求的判断。
表3 Logit模型估计结果
注：**和*分别表示该系数估计值在5%和10%的统计水平上是显著的
五、结语
本文以农田水利设施为例对农户农村公共物品需求的影响因素进行了初步分析。结果表明，农户的需求意愿受个人特征、家庭特征以及村庄特征的共同影响，但各变量的影响程度具有显著差异。总体而言，村庄特征对农户需求意愿的影响要大于家庭特征的影响，而家庭特征的影响又大于个人特征对农户需求意愿的影响。出现这种结果主要是因为，我国目前农村农田水利设施建设的投入普遍不足，但地区之间存在差异，因此，政府是否进行投入以及投入量的大小就成为影响农户决策的最主要因素。本文旨在进行理论上的分析，文章的主要意义在于为建立新的农户需求表达机制提供一种思路。因素选择是估计农户需求的基础。通过选择合适的因素，我们可以利用调查数据较准确计算出农户对某种公共物品的需求。
注释：
①农田水利设施具有很强的区位性，村庄内部不同区域的水利设施条件可能存在一定差异，而农民对现有支出状况的判断很可能是基于其耕地所处区位的水利设施状况作出的
②本文研究的劳动力为年龄在18～60岁间的健康人口