“生不增、死不减”农地模式能兼顾公平吗——以贵州省调查数据为例，本文主要内容关键词为：贵州省论文,农地论文,为例论文,公平论文,模式论文，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。
一、引言
中国农村土地的权属关系十分复杂，分层次地属于不同的载体，其使用权属于农户，所有权属于集体，国家则保留了“公共利益”征用土地的特权(黄宗智，2010)。随之而来的，自发性的制度创新代替了原有的国家强制性制度安排，与这一变化相适应，产生了千差万别的农地模式①(田传浩等，2008)。本研究关注的是以贵州省湄潭县为代表的“生不增、死不减”农地模式，政策对人口结构变化引起的承包地悬殊问题实行稳定的方针，既不调进也不调出(何康宁，1988；温铁军，2009)。但是，随着农户人口结构的变化，村庄内出现了较为严重的人均耕地不平等现象。对这一现象研究的理论意义和现实意义体现在三点：有助于辩证理解“生不增、死不减”农地模式的局限；有助于了解“生不增、死不减”农地模式中人均耕地总体不平等状况；有助于确定影响人均耕地不平等的主要因素，为该农地模式的完善提供经验证据。
二、文献评述
本文试图评价“生不增、死不减”农地模式可能存在的局限，尽管这一农地制度的经验做法已经体现在2003年的《农村土地承包法》中。但是，经过多年的实践，这一农地模式在现实中面临着两难性的困境，那就是为了鼓励农民进行中长期的投资选择了较为稳定的农地使用权(郭敏等，2002；俞海等，2003；李敏，2007；钟甫宁等，2009)，但是，由于农户人口结构的变化需要调整土地以保持土地基本平均分配的局面。
我国的《农村土地承包法(2003)》第五条、第六条规定，土地承包人人平等。不过，乡土社会的宗教戒律或文化习俗在现实中又影响法律实施和推行的效果(Rose，2002；Chattopadhyay et al，2004；Doepke et al，2009)，甚至决定个人实际上能够获得的地权(Subramanian，1998；Yngstrom，2002)。在“生不增、死不减”农地模式中，以下的文化习俗会影响村社内人均耕地的不平等：首先，农村“从夫居”的习俗，女性出嫁后土地承包权并不伴随而去(Zongmin Li，2002；钱文荣等，2005)，而土地调整只存在理论上的机会，妇女从其出生地和夫家获得土地承包权十分困难(王竹青，2007)；其次，农村的传宗接代和养儿防老的观念，使得部分家庭的规模偏大、男女比例失衡，从而人口的自发调节失效、土地的不均等状况加剧；另外，家庭在村社内的宗族势力和政治资本禀赋，可以左右初始土地的分配格局及其后续的变化，进而影响农户的实际土地持有量。
国内外已经有很多关于中国农地分配过程中平等问题的研究(朱玲，2000；Zongming Li，2003；王景新，2003；钱文荣等，2005；张林秀等，2005；王竹青，2007；Linxiu Zhang et al，2008；田传浩等，2008)，这些研究使用了国家、省级和住户等不同层次的统计和调研数据，得出了很多有意义的结论和建议。总的来说，上述文献非常关注妇女的土地使用权，并令人信服地证明了农地分配中不存在性别歧视。这些文献采用的基本上是抽样调查数据，这类研究有助于了解整个农村土地分配的状况及其变化的趋势，但却无法提供调研地区村庄内部农地不平等状况的证据，而村庄内人均耕地的基本平等是非常重要的。因为，中国农村的土地分配是以村庄为基础的，而家庭是村庄内土地分配的基本单元(周其仁等，1988)，所以讨论农户人均耕地的规模差异限于村庄内更具有现实意义，这在以往的文献中没有得到足够的重视。
但是，要深入了解村庄内农户的土地总量和人均耕地的数量，这些需要详细的村庄内全住户调查资料。为此，国际食物政策研究所(IFPRI)、中国农业科学院(CAAS)和贵州大学2010年联合组织了对贵州省普定县3个行政村(17个自然村)的全住户调查。本文是基于该调研数据的分析，试图理解以下命题：(1)“生不增、死不减”农地模式中，村庄内人均耕地总体不平等状况。(2)实施该农地模式后，通过婚嫁、新生儿和迁移等引起家庭人口数量变化后农户人均耕地规模的差异。(3)家庭在村社内的宗族势力和政治资本对农户人均耕地的影响情况。
据笔者所知，目前以村级层面的全住户调查数据去研究村庄内人均耕地总体不平等状况的文献十分稀缺。尽管本次调查只能反映调研地区的情况，在全国层面上可能没有代表性，但是对以上三个问题的回答，也许可以为完善“生不增、死不减”农地模式的局限提供经验证据。
三、数据说明和描述分析
(一)数据说明
本研究的数据采集于贵州省普定县。贵州省是中国最贫穷的省份之一，普定县位于黔中偏西。2010年，贵州省农村居民人均纯收入只有3471.9元，普定县是592个国家级贫困县之一(农业部，2011)。1987年普定县实施“增人不增地、减人不减地”的土地政策。本文样本的信息容量涵盖了3个村级层面和872个家庭层面的横截面数据，主要包括农户家庭成员信息、家庭承包地和开荒地数量、收入的构成等详细情况。本研究的实证分析以家庭为单位，因此将村级数据和家庭数据进行了匹配。
(二)人均耕地的描述性分析
表1提供了样本村庄的人均耕地情况，可见调研地区耕地十分稀缺，人均不足1亩。
根据农户参与农业和非农业的生产性纯收益结构，把农户经营类型分为非农户、非农兼业户、农业兼业户和纯农户，以便于比较不同类型农户的人均耕地差异。表2给出了样本农户经营类型在村庄内的分布及其人均耕地的统计描述。
四、研究方法
为了回答引言部分提出的问题，我们需要知道人均耕地总体不均等状况和决定样本的人均耕地规模差异的因素。
(一)基尼系数(Gini)和广义熵指数(GE)
要全面考察“生不增、死不减”农地模式中人均耕地不平等状况，应当计算村级层面的土地不平等指数——基尼系数(Gini)和广义熵指数(GE)②。作为一种被广泛使用的不平等指数，基尼系数及其计算方法是意大利经济学家基尼(C·Gini，1912)在洛伦茨曲线的基础上提出的，其计算公式为：
Gini=1-2×洛伦茨曲线下的面积 (1)
本文，设定洛伦茨函数关系式为幂函数
，通过积分就可以求得所要的洛伦茨曲线下的面积。除了基尼系数，常用的相对指标还包括Shorrocks(1980，1982，1984)提出的广义熵指数(GE)。其计算公式为：
泰尔指数(GE)与基尼系数相比，除了可以分解外，它对样本的规模很敏感，因此，对比抽样数据，村庄内全住户调查数据恰好可以满足它的要求。
(二)实证分析的变量及其函数形式设定
本文对人均耕地规模差异的估计采用直接方法。具体而言，所要估计的方程如下：
这里，
表示人均耕地，是指农户非租入的人均耕地面积持有量。方程式右侧的前两个变量是性别变量③(
)和家庭规模(
)。除了上述两个变量，方程(5)也包含了一个变量向量
，它将进一步影响农户的人均耕地面积。有几组变量包含在其中：中的第一组变量是户主的个人特征，包括户主的婚姻状况和年龄；第二组变量是家庭信息，包括家庭整体的落户原因、家庭成员中的党员情况及其家庭成员在村组内的任职情况；第三组变量是农户经营类型和村庄区位特征，代表经济特征和地理环境，这些因素可能影响农户的人均耕地，也可能没有影响，但是对于计量学来说它们是不可观测的。
若方程(5)右侧的所有变量均可被视为外生或前定变量，那么需要估计的模型就是一个简单的多元线性回归模型。初步判断，影响人均耕地的因素中，中包含的变量要么是前定的(如户主年龄、婚姻状况、落户原因)，要么是外生的(性别变量、党员情况、村组干部、农户经营类型、农户区位)。不过方程(5)中，表示家庭规模的变量是否应该作为前定变量是不确定的，因为这个解释变量可能存在内生性问题④。检验的外生性，计量技术一般采用Wu-Hansman检验来证实(Wu，1973；Hausman，1978)。
表3列出了方程(5)中变量的定义、期望和标准差。
五、人均耕地不平等状况及其决定因素
(一)人均耕地的总体不平等状况
为了考察样本地区土地分配的总体不平等状况，依据农户的人均耕地规模进行分组，表4是2009年三个村庄人均耕地规模频率分布的统计结果。数据显示，样本地区土地分配格局呈金字塔结构，接近40%的农户人均耕地不足0.5亩，没有出现通常意义上的“中间大、两头小”的正态分布，并体现出“生不增、死不减”农地模式中土地不均等的典型特征——人丁兴旺且迁出人员比例低的农户人均耕地越来越少、土地越分越细，而人丁不兴旺或迁出人员比例高的农户则出现了明显的土地集聚趋势。
依据表4的统计结果，借鉴赵冈(2006)、刘正山(2007)等学者的方法，笔者计算了村级人均耕地不平等指数——基尼系数(Gini)和广义熵指数(GE)。表5是用Gini系数和GE指数⑤测度的村庄内人均耕地不平等结果。就人均耕地而言，三个村庄的Gini系数为0.52，GE指数为0.30。村庄1的Gini系数为0.53，村庄2为0.61，村庄3为0.41，村社之间的人均耕地Gini系数差异较大。但在总体上，“生不增、死不减”农地模式中人均耕地不平等指数均超过了0.4，表明该农地模式中人均耕地不平等状况较为严重。
(二)决定人均耕地规模差异的因素
人均耕地规模差异的实证研究分为三步：首先，利用Wu-Hansman方法确定家庭规模(FSi)究竟应该作为外生变量还是内生变量；其次，应用调研数据拟合方程(5)，以确定影响人均耕地规模差异的主要因素；最后，对之前提出命题的验证情况进行解释。
1.检验外生性、工具变量的有效性以及过度识别检验。要研究方程(5)中可能存在的内生性问题，需要建立起结构方程(6)和(7)：
另外，
是否为的有效工具变量必须进行有效性和过度识别检验⑥。表6总结了工具变量的有效性和过度识别检验结果。从结果可以看出，本文使用的工具变量通过了与内生性解释变量的相关性检验；根据卡方(
)分布，当自由度既定，对比1%的程度上拒绝零假设至少所需要的卡方值和工具变量过度识别检验的统计结果可以知道，模型通过了过度识别检验，表明它们满足作为工具变量的“与残差项不相关”的第二个条件。
2.实证结果。由于家庭规模()是内生变量，那么OLS的估计结果是有偏的，为了克服这一问题，本文使用2SLS方法进一步研究了人均耕地的影响因素，估计结果被总结在表7中。为便于比较，把OLS估计结果也放入表中。分析表7的2SLS估计结果，可以得到这样几个结论：
第一，性别变量即“1987年后农户中是否有女性嫁入”对人均耕地规模差异的影响在10%的统计水平下显著负相关。这验证了之前的命题：实施“生不增、死不减”农地模式后，如果农户中有女子嫁人，总体上家庭的人均耕地会偏低。也就是说，由于农村“从夫居”的习俗，女子出嫁后土地承包权并不随之流动，使通过婚嫁方式人口增加的家庭人均耕地减少这一现象得到证实。这也从侧面反映了该农地模式中女子嫁入后其土地承包权得不到保障。当然，这并非是对妇女的制度性歧视，而是由于文化习俗造成的，但是“生不增、死不减”农地制度在应对这一文化习俗上是失效的。
第二，家庭规模对农户人均耕地面积的影响是负面的。农户的家庭人口每增加1人，人均耕地面积约减少0.06亩。实践“生不增、死不减”农地模式的地区，农户原有的耕地持有总量基本不变，人口增加则人均耕地就会减少。由性别变量、家庭规模与人均耕地之间的统计检验知道，单纯依赖土地继承和农户自发的人口调节，“生不增、死不减”农地模式不能自动实现人均耕地基本平等的目标。因此可以断言，随着婚嫁妇女及其子女出生、人口死亡、人口迁移等农户人口数量的变化，既定的土地承包格局出于法律限制并没有做出相应的调整，“增人不增地”势必会降低人口增加农户的人均耕地，“减人不减地”则增加人口减少农户的人均耕地，从而导致了村庄内人均耕地总体上的不平等。
第三，通常，“党员情况”、“村组任职”等农户在村庄内的政治资本会影响家庭的耕地数量，回归结果显示正相关，且“党员情况”在10%统计水平下显著。这从侧面反映出，家庭在村庄内的宗族势力和政治资本可以左右村社内土地分配的初始格局及其后续的变化，进而影响农户的土地持有量。进一步讲，即使在农村政治资本的寻租效应也是存在的。一般认为，工程建设移民容易造成农户的地权无保障，本文的样本采集区在1993年左右因修建水电站整体迁入42户(占样本总量的4.82%)，笔者在模型中设置了“落户原因”这一变量，目的就是要检测整体搬迁对农户人均耕地的影响，回归结果显示负相关，但统计不显著。调研中，从当地驻村干部证实，因修建水电站迁入的村民均得到了土地补偿。
第四，其它因素既定，户主年龄在40～49岁、50～59岁、≥60岁，比基准对照组(30～39岁)的人均耕地高出0.02亩、0.08亩、0.20亩，而＜30岁则要低0.05亩，但只有≥60岁在统计上显著正相关，该组的人均耕地面积的均值也较高，人均耕地为1.01亩。可能的解释是，本文的样本采集区在1987年开始实施“生不增、死不减”农地模式，户主年龄在≥60岁组别的户主成婚以后，男女双方及其子女在村庄内均分得了土地；其次，对老农的访谈得知，这个组的核心家庭经历了代际分家，土地在农户内重新分配过或者部分土地继承给成年子女，二者的共同作用使得该组人均耕地面积有些偏高。
第五，对比基准组——非农兼业户，非农户的人均耕地要低0.15亩，而农业兼业户、纯农户的人均耕地则要高0.07亩和0.16亩。统计显示，“非农户”变量与人均耕地显著负相关、“纯农户”变量与人均耕地显著正相关。结果表明，涉农程度不同，不同类型农户的人均耕地规模存在显著差异。样本中，与纯农户相比，农业兼业户、非农兼业户和非农户的人均耕地相对较低。据此可以推断，涉农程度深的农户因外部机会缺乏必须从事农业生产，当然不会放弃土地承包权；更有不以农业生产为生存首选的农户也不愿意放弃土地承包权，因为当外部机会丧失时土地仍旧是生存的首要保障因素。
最后，农户区位因素对家庭人均耕地规模差异的影响是显著的。村庄间的区位优势、资源禀赋的初始差异、经济地理环境、村庄内部的决策程序等因素，多多少少会左右土地的初始分配及其后续的变化，设置村庄虚拟变量意图就是要包括这些难以完全分解的内容。
六、研究结论和政策效应
(一)研究结论
本文利用2010年对贵州省农村三个行政村所做的全住户调查数据，分析“生不增、死不减”农地模式中土地不平等状况、根源及其主要影响因素。与其他调研数据相比，本研究的全住户调查数据在测量村庄内农户人口数量的变化、农户的初始耕地持有量等信息上非常全面。利用这个优势，首先测算了“生不增、死不减”农地模式中人均耕地总体不平等状况，结果显示，村庄1、村庄2和村庄3的Gini系数分别为0.53、0.61和0.41，这三个村庄的土地Gini系数都超过了0.40，表明村庄内人均耕地不平等状况较为严重。其次，通过实证确定影响人均耕地的主要因素是，一是家庭规模越大而人均耕地就越少，表明人均耕地的基本平等仅仅依靠土地继承和农户自我的人口控制是无效的；二是实践“生不增、死不减”农地模式后，通过婚嫁方式人口增加的家庭人均耕地显著减少，这也从侧面反映在这一农地模式中女子嫁入后土地承包权没有保障；三是农户在村庄内的政治资本会影响到农户人均耕地的数量；四是户主特征、农户经营类型和农户区位等或多或少会影响人均耕地的多寡。
(二)政策效应
实施“生不增、死不减”农地政策的初衷，是在土地极为稀缺的情境下一次性将土地交给农民，这样可以降低土地调整的组织费用并防止土地细碎化，同时形成农户自发的人口控制机制，在这些方面的积极效应是非常明显的。当然，该农地模式实践中对局部的土地集中趋势、过密型农业生产、农地流转和农村分化等产生的影响同样值得关注。
第一，“生不增、死不减”农地模式中局部出现了土地集中的趋势。当前，我国正在经历一个由工业化和城市化为主导力量的发展过程，这一过程中有部分农民从农村转移到城市。在农村，那些人丁不兴旺且迁出人员比例高的农户就会出现明显的土地集中的趋势，这为农业生产经营规模化创造了基本条件。因为，进行适度的农业生产规模经营，效益和专业化水平都会得到提高。不过，我国农村的典型特征仍然是人口基数大、人均耕地少，土地高度集中的可能性不大。同时，应当警惕土地向户主高龄组集中的趋势。土地向户主高龄组集中对农业生产是不利的，因为年龄偏大的农民群体农耕能力不足，会带来农地利用率低下等问题。
第二，“生不增、死不减”农地模式为农地流转提供了良好的市场环境。现阶段，我国农村人多地少的基本局面没有改变，面临的关键问题是如何通过土地租赁市场来有效配置日益稀缺的农地资源。发展和完善农地租赁市场，是解决农户外出后如何处置其土地的具有效率的办法；同时，在保持农业生产的连续、应对农户的人口变化和维护农村的社会稳定方面具有重要意义。但是，大量劳动力从农村转移出去后，由于重新配置农地资源的市场还没有完全形成，一方面那些从事非农生产活动的农户没有时间耕种自己的承包地，另一方面那些农业生产效率高且想耕种更多土地的农户却得不到土地，我国农村地区甚至出现了有限的土地资源“撂荒”现象。
第三，“生不增、死不减”农地模式中过密型农业生产仍在延续。过密型生产是综合因素造成的，在特定的背景下农田总量基本确定，人口数量增加、外部机会欠缺或缺乏比较优势，农民迫不得已走向过密化，这是农民的最佳选择。在样本地区，人均耕地不足1亩也就是过密型农业生产的肇因。在该农地模式中以下的变化步骤仍会存续一段时间：农户诸子都有农地使用权的预期且放弃的意愿薄弱；农地使用权在“生不增、死不减”农地制度下加速分割，农地不断细化，农场规模日益缩小；家庭人口偏多、农地产出供应不足，农民竭尽全力从事家庭副业，以副助农，维持生计；尽量使用劳动力并以人力替代农机(畜力)，使用剩余劳动力没有成本底线，尽管面对外部的激励竞争，但是为了生存仍能延续下去。
第四，“生不增、死不减”农地模式的实践加速了农村社会阶层的分化。尽管“生不增、死不减”农地模式中不会出现如董仲舒所言的“富者田连阡陌、贫者无立锥之地”的境况，但是该模式如果继续延长或者保持现状不变，且不能有效解决因婚姻、出生等人口的耕地问题(或者说社会保障问题)，农村中就会逐渐出现一个无地人群，而且这一群体会越来越大。进而，可能导致一些人口多、耕地少、又没有能力取得非农收入的农户整体跌入贫困陷阱，并由此失去任何登上社会分层阶梯的能力(Fei，1983；姚洋，2000)。因此，以合适的方式保障贫弱农户的土地使用权十分重要。
注释：
①“生不增、死不减”完整的表述为“增人不增地、减人不减地”，但不意味土地规模没有变化，农户开荒、国家征地、分户析产(刘正山，2007)等都会引起农户土地实际持有量的变化。在农村以下六种农地模式具有代表性：农户经营加“大稳定、小调整”模式、山东省平度县首创的两田制、以机械化集体耕作的苏南模式、以贵州省湄潭县为代表的“生不增、死不减”农地模式、以浙南为代表的温州模式及其以广东南海为代表的土地股份制(姚洋，2000；罗必良，2008；万举，2010)。而贵州为研究“生不增、死不减”农地模式提供了绝好的实验条件
②基尼系数和广义熵指数之间具有一定的互补性。基尼系数对中等人均耕地水平的变化特别敏感。泰尔-T指数对上层人均耕地水平的变化明显，而泰尔-L指数对底层人均耕地水平的变化敏感
③这里，不采用以往文献中“女性占家庭人口比例”这一变量设置方法，而以“1987年后农户中是否有女子嫁入”作为性别变量。因为以“女性占家庭人口比例”作为解释变量并不能体现人均土地变化的原因。用一个简单例子就可以说明，假定农村中有两个家庭，初始人均耕地相同，一个家庭中有两个女孩子，另一个家庭则是两个男孩子，两个女孩子结婚后到男方居住，土地则不随之流动，婚后两个家庭男女比例相同，但是人均土地相差一倍多。从这一角度看，以往同类文献中关于性别变量的检验结果只能揭示统计差异，而不是体现人均土地变化的机制。当然，本文的性别变量设置是有时限的。因为，随着时间的推移，每个完整的家庭都会有新嫁入的女子，从而使这一变量的设置失去意义。这里，作者感谢中国农业大学经济管理学院田维明教授的宝贵建议
④内生性可能有多种来源，一是无法观测到的因素的影响，如果这些因素与解释变量密切相关，那么就具有了内生性；二是如果应该控制的变量由于数据缺乏而不能控制，而且这些被遗漏的变量与解释变量之间相关时内生性问题就会出现；另外，当解释变量(家庭规模)与被解释变量(人均耕地)之间相互影响，造成的“同时性”则是内生性问题的又一个来源(张车伟等，2002)
⑤土地分配不平等的指数取决于方程中参数的取值，本文只给出了C=1时的GE指数，当取值为其它参数的时候情况是类似的。当C=1时,GE指数对上层人均耕地水平的变化更明显
⑥工具变量的有效性必须符合的条件：(1)工具变量必须和内生性变量相关，也就是
；(2)工具变量必须是外生的，也就是
(伍德里奇，2007)