农地整治何以促进农户收入增加——基于整治模式和地貌类型的异质分析

doi:10.31497/zrzyxb.20211208

摘要/Abstract

摘要：

首先基于可持续生计框架构建农地整治对农户收入的影响机制,并进一步揭示其作用效果的整治模式与地貌类型差异;然后利用湖北省地处江汉平原的天门市和潜江市、武陵山区的宣恩县和咸丰市483户农户的两期面板数据,采用双重差分模型检验同一地貌是否实施农地整治、同一地貌不同农地整治模式和不同地貌同一农地整治模式对农户收入的影响。结果表明：（1）地方政府主导模式和新型农业经营主体主导模式均能显著增加农户收入。（2）新型农业经营主体模式的增收效应远远大于地方政府主导模式,但即使同一地貌类型,不同农地整治模式对农户分项收入的影响程度、大小和显著性存在较大差异。（3）平原农地整治的增收效应明显高出山区农地整治,但即使同一整治模式,不同地貌农地整治对农户分项收入的影响程度、大小和显著性存在明显差异。因此,农地整治的农户收入效应受到整治模式和地貌类型的共同制约。

关键词: 农地整治, 收入效应, 整治模式, 地貌类型, 双重差分模型

Abstract:

Based on the theoretical foundations underpinning the Department for International Development's sustainable livelihood framework, this paper constructed an influence mechanism of rural land consolidation projects (RLCP) on farmers' income, and further conducted the heterogeneous analysis of its consolidation modes and geomorphic types. Based on the survey data collected from 483 farmers of Tianmen city and Qianjiang city in Jianghan Plain area, Xuan'en and Xianfeng counties in Wuling Mountainous Area, difference-in-differences (DID) model was employed to examine whether the implementation of land consolidation affects farmers' income, the impact of different RLCP modes of the same geomorphic type on farmers' income, and the impact of the same RLCP mode of different geomorphic types on farmers' income. The results indicate that: (1) Both the local government-dominant mode and new agricultural business entity-dominant mode RLCP can significantly increase farmers' income. (2) The income-increasing effect of the new agricultural business entity dominant RLCP is far greater than that of the local government-dominant mode RLCP, and even if in the same geomorphic types, there are significant differences in the degree, direction, and significance of the impact of different RLCP modes on farmers' income. (3) The income-increasing effect of plain RLCP is evidently higher than that of the mountain RLCP, but even if in the same consolidation mode, there are significant differences in the degree, direction, and significance of the impact of different geomorphic RLCP types on farmers' income. Therefore, the income effect of RLCP is affected by the consolidation modes and geomorphic types.

Key words: rural land consolidation, income effect, consolidation mode, geomorphic type, DID model

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图/表 9

图1

图2

表1

表2

表3

表4

表5

表6

表7

参考文献 37

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变量类型	变量名词	代码	含义
被解释变量	人均纯收入	Y₁_it	家庭总收入/总人口/元
	人均种植业纯收入	Y₂_it	家庭种植业收入/总人口/元
	人均养殖业纯收入	Y₃_it	家庭养殖业（如畜禽和水产养殖）收入/总人口/元
	人均农地租金收入	Y₄_it	家庭农地租金收入/总人口/元
	人均本地务工收入	Y₅_it	家庭本地务工收入/总人口/元
	人均外地务工收入	Y₆_it	家庭外地务工收入/总人口/元
	人均本地经商收入	Y₇_it	家庭本地经商收入（如民宿、小卖部和农家乐收入）/总人口/元
	人均其他非农收入	Y₈_it	家庭其他非农收入（如外地经商和农机租赁收入）/总人口/元
解释变量	组别虚拟变量	dB_it	对照组=0;处理组=1
	时间虚拟变量	dT_it	整治前=0;整治后=1
	交互项	dB_it×dT_it	组别虚拟变量与时间虚拟变量的交互项
控制变量	劳动力比例	X₁_it	家庭主要劳动力数量/总人口
	劳均年龄	X₂_it	家庭主要劳动力平均年龄/岁
	劳均受教育年限	X₃_it	家庭主要劳动力平均受教育年限/年
	人均土地经营面积	X₄_it	家庭实际经营的耕地和园地面积之和/总人口/hm²

比较组别	比较项目	处理组			对照组			双重差分值
比较组别	比较项目	2014年	2017年	变化量	2014年	2017年	变化量	双重差分值
处理组1 vs 对照组1	人均纯收入	17679	22205	4526	16383	19488	3105	1420
	人均种植业纯收入	2362	2372	10	2622	2695	74	-64
	人均养殖业纯收入	21	182	161	9	42	32	129
	人均农地租金收入	9	86	77	13	28	15	61
	人均本地务工收入	2356	3217	861	1759	2238	480	381
	人均外地务工收入	11819	14773	2954	10608	12732	2124	830
	人均本地经商收入	72	92	20	396	486	89	-70
	人均其他非农收入	1040	1484	444	976	1267	291	153
处理组2 vs 对照组2	人均纯收入	20508	28659	8151	19192	24405	5213	2938
	人均种植业纯收入	3608	1130	-2478	2589	2559	-30	-2448
	人均养殖业纯收入	241	3952	3710	1237	2444	1206	2504
	人均农地租金收入	46	1998	1952	15	68	53	1899
	人均本地务工收入	2505	4352	1847	2367	3011	644	1203
	人均外地务工收入	11410	13253	1842	11880	14857	2977	-1135
	人均本地经商收入	544	667	123	67	82	15	108
	人均其他非农收入	2154	3309	1155	1036	1384	348	807
处理组3 vs 对照组3	人均纯收入	20508	28659	8151	17679	22205	4526	3626
	人均种植业纯收入	3608	1130	-2478	2362	2372	10	-2488
	人均养殖业纯收入	241	3952	3710	21	182	161	3549
	人均农地租金收入	46	1998	1952	9	86	77	1875
	人均本地务工收入	2505	4352	1847	2356	3217	861	986
	人均外地务工收入	11410	13253	1842	11819	14773	2954	-1111
	人均本地经商收入	544	667	123	72	92	20	103
	人均其他非农收入	2154	3309	1155	1040	1484	444	711

比较组别	变量	Y₁_it	Y₂_it	Y₃_it	Y₄_it	Y₅_it	Y₆_it	Y₇_it	Y₈_it
处理组1 vs 对照组1	dB_it×dT_it	1309.22^***	-139.35^***	68.08	66.65^**	397.54^**	842.58^***	-71.62	145.35
处理组1 vs 对照组1	dB_it×dT_it	（4.05）	（-2.70）	（0.74）	（2.49）	（1.98）	（3.03）	（-1.52）	（0.90）
处理组2 vs 对照组2	dB_it×dT_it	5115.22^***	-1226.88^***	4870.27^***	1598.64^***	689.75^*	-1771.50^***	116.61	838.33^*
处理组2 vs 对照组2	dB_it×dT_it	（5.92）	（-6.12）	（4.56）	（12.86）	（1.73）	（-2.67）	（0.99）	（1.82）
处理组3 vs 对照组3	dB_it×dT_it	5311.90^***	-1321.42^***	5489.07^***	1591.88^***	507.51	-1801.08^***	112.35	733.60^*
处理组3 vs 对照组3	dB_it×dT_it	（6.80）	（-6.88）	（5.34）	（13.02）	（1.33）	（-2.88）	（0.96）	（1.67）

比较组别	比较项目	处理组			对照组			双重差分值
比较组别	比较项目	2014年	2017年	变化量	2014年	2017年	变化量	双重差分值
处理组1 vs 对照组1	人均纯收入	16980	20640	3660	14328	16148	1820	1840
	人均种植业纯收入	260	2714	110	3907	4002	95	15
	人均养殖业纯收入	0	0	0	0	0	0	0
	人均农地租金收入	7	87	80	0	19	19	61
	人均本地务工收入	1908	2591	683	370	444	74	609
	人均外地务工收入	10281	12618	2338	9648	11121	1473	865
	人均本地经商收入	250	432	182	0	0	0	182
	人均其他非农收入	1930	2198	268	403	562	159	109
处理组2 vs 对照组2	人均纯收入	17843	23797	5955	16583	18472	1889	4066
	人均种植业纯收入	3399	208	-1315	4221	4423	202	-1516
	人均养殖业纯收入	63	68	5	0	0	0	5
	人均农地租金收入	66	821	755	0	0	0	755
	人均本地务工收入	3710	6592	2882	7912	8820	908	1974
	人均外地务工收入	869	11760	3063	4119	4774	655	2408
	人均本地经商收入	988	1293	305	0	0	0	305
	人均其他非农收入	920	1179	259	331	455	124	135
处理组3 vs 对照组3	人均纯收入	17843	23797	5955	16980	20640	3660	2295
	人均种植业纯收入	3399	2084	-1315	2604	2714	110	-1425
	人均养殖业纯收入	63	68	5	0	0	0	5
	人均农地租金收入	66	821	755	7	87	80	675
	人均本地务工收入	3710	6592.41	2882	1908	2591	683	2199
	人均外地务工收入	8697	11760	3063	10281	12618	2338	725
	人均本地经商收入	988	1293	305	250	432	182	123
	人均其他非农收入	920	1179	259	1930	2198	268	-9

比较组别	变量	Y₁_it	Y₂_it	Y₃_it	Y₄_it	Y₅_it	Y₆_it	Y₇_it	Y₈_it
处理组1 vs 对照组1	dB_it×dT_it	1896.85^***	58.51	—	29.19	701.06^**	768.62	200.83	138.65
处理组1 vs 对照组1	dB_it×dT_it	（3.86）	（0.47）	—	（0.84)	（2.33）	（1.43）	（1.42）	（0.71）
处理组2 vs 对照组2	dB_it×dT_it	4167.93^***	-85.58	6.36	223.52^***	1221.46^**	2456.27^***	257.03^**	109.31
处理组2 vs 对照组2	dB_it×dT_it	（4.98）	（-1.06）	（0.97）	（2.91)	（2.16）	（3.05）	（2.38）	（0.96）
处理组3vs 对照组3	dB_it×dT_it	2021.39^**	-717.41^*	5.79	375.07^***	1803.57^***	492.27^***	91.27	-29.17
处理组3vs 对照组3	dB_it×dT_it	（2.46）	（-1.94）	（0.98）	（2.88)	（3.11）	（0.59）	（0.43）	（-0.14）