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王征兵博客

拥有一世的良知 探索一生的真理

 
 
 

日志

 
 
关于我

西北农林科技大学经管学院教授,博士生导师。国务院学位委员会第六届学科评议组成员。教育部新世纪优秀人才。长江学者评审专家。曾任中国人民大学《农业经济研究》顾问。美国《现代管理》、《世界经济探索》编委、审稿专家。中央电视台特约嘉宾。陕西广播电视台特约评论员。曾出访新西兰、韩国、新加坡、荷兰、奥地利、越南、蒙古、台湾。提出了“精细密集农业”、“不在意资金”等新观点。出版专著2部,发表论文300余篇,被SSCI、CSSCI收录64篇,作报告1000余场,在中央电视台、陕西广播电视台做节目400多次。

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王征兵等:退耕还林对经济社会影响评价的研究【农业经济与管理】  

2012-11-01 10:54:35|  分类: 学术论文 |  标签: |举报 |字号 订阅

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           退耕还林对经济社会影响评价的研究

  

                             王征兵 郭斌 姚顺波 朱文清 刘璨 Runsheng Yin

 

摘要:退耕还林推行10年以来,关于项目的经济社会影响评价,学术界、政界的讨论及争论越来越激烈。基于对整个领域研究最近进展了解的基础上,重点介绍了三篇代表性文献,即Yao(2010),Liu(2010)以及Uchita(2009),并分别从数据、方法及结论等方面对上述3篇文献进行了简要述评。最后指出非农就业、农户增收不能对于退耕还林本身寄以厚望,而研究这一问题要从思路上和技术上跳出仅仅围绕退耕户或者退耕地来讨论项目经济社会影响的局限,并指出了未来可能的研究方向及政策建议。

关键词:退耕还林 经济社会影响 劳动力转移 非农就业 收入增长 双重差分法

中图分类号:F062.2

                         Study Frontier of Socio-economic Impacts of SLCP and A Short Review

Abstract: While the SLCP has been implementing for 10 years, academic field and the government have talked about this topic and debated hotly. Base on the understanding of the frontier of this field, we introduced three reprehensive paper, Yao(2010),Liu(2010)and Uchita(2009) and did a short review on them from data,methodology and conclusion. Finally, we argue that the off-farm employment and income increase for the households can not count on the SLCP. We need to go beyond the limit of participate households or converted land and analysis the socio-economical effect of SLCP,and pointed out the directions of our study in the future and political suggestions.

Keyword: Sloping Land Conversion Program(SLCP),Socio-economic impacts, labor transfer, off-farm employment,income improvement, Difference in Difference method

 

一、引  言

退耕还林(草)工程于1999年在陕西省、甘肃省和四川省试点,2001年在全国广泛推广。这场以追求减少、防止土壤侵蚀为环境目标,以引导经济结构调整、转移农村劳动力并提高农户收入为经济目标的巨型生态工程在我国推行已有10年了。截止2006年底,国家已经在2200多个县向农户生态补偿(补贴)了3250万元。据国家林业局统计研究(2007),退耕还林工程的实施非常显著地对农村环境、农户生产及生活产生了正的影响。据估算,到2010年底,国家对退耕还林的专项投资将达220亿元,最终实现退耕还林还草1470万公顷的目标。

2002年国务院第66次常务会议通过了《退耕还林条例》,2003年1月20日实施。《退耕还林条例》第四条规定:“退耕还林必须坚持生态优先。退耕还林应当与调整农村产业结构、发展农村经济、防治水土流失、保护和建设基本农田、提高粮食单产,加强农村能源建设、实施生态移民相结合。”此时退耕还林工程目标中并没有明确提出消除贫困的目标。2005年颁发了《国务院办公厅关于切实搞好“五个结合”进一步巩固退耕还林成果的通知》(国办发[2005]25号),该通知明确提出:“退耕还林工程要‘实现农民脱贫致富’和‘增加农民收入’的目标”。因此,分析退耕还林对农村经济结构调整、劳动力转移、农户收入增长的影响有多大以及如何实现增加农民收入的目标等,这些问题非常值得研究。

二、前沿动态

退耕伊始,项目的目标定位在退耕还林的生态效益上,现在项目实施已逾十年之久,如何评价项目实施的成本效果(cost-effectiveness)、效率(efficiency)及可持续性问题(sustainability)显得十分必要。围绕着这三个主题即项目的效率、效果及可持续性问题许多学者进行了较为深入的探讨,其中,国内主要的代表人物有,北京大学的徐晋涛(2004,2006)、国家林业局政策研究中心的刘璨(2006,2010)及西北农林科技大学的姚顺波(2007,2010),此外还有浙江省林学院徐志刚(2004)、南京农业大学易福金(2006)、西南林学院支玲(2004)等同志也对退耕还林的经济收入影响及项目的可持续性做了一定的研究。在国外,主要以澳大利亚国立大学的Xuehong Wang& Jeff Bennett(2006、2008)为代表,美国学者主要以密歇根州立大学的Runsheng Yin(尹润生)(2009,2010),罗德岛大学Emi Uchida与斯坦福大学Scott Roselle (2005,2007,2009)为主要代表,另外还有不少著名学者,如美国加州大学Pauline Grosjean以及英国剑桥大学的学者Andreas Kontoleon(2008)。这些学者紧紧围绕退耕还林项目的经济影响及其可持续性问题,见仁见智,报告了不少优秀的研究成果。其中,从思路的创新性、数据的可靠性和方法的缜密性综合考量,要以Emi Uchida,Scott Rozelle,Jintao Xu(2009)、Shunbo Yao、Yajun Guo,XuexiHuo(2010)、Can Liu、Jinzhi Lu、Runsheng Yin(2010)(以下简称为Uchita(2009)、Liu(2010)、Yao(2010))三篇文章为该领域的最新进展之代表作。

政府部门称退耕还林促进了农户的非农就业,项目对农户的生产和生活以及环境都产生了非常显著地正的影响(国家林业局,2007)。理由是,退耕后,农户有更多的时间和精力投入于打工或自就业(如创业、畜牧养殖、小本生意等),进而增加了收入。政府的论调引起了学界关于项目对农户收入及其劳动力转移的影响效果的激烈的讨论。Wang(2003)通过对示范基地陕西省吴起县的调查研究,认为,退耕还林促进了生产效率,增加了农户收入,促进了非农就业。Zhi(2004)基于甘肃和其他省份的统计分析,认为退耕还林促进了劳动力向非农行业转移,并增加了农户收入。李若凝(2004)研究发现,在许多地区,退耕还林引致了农业结构调整,进而促进了农户增收。刘璨、张巍(2006)利用1998年到2003年从河北省、山西省和内蒙古调查获得的农户面板数据,评价京津风沙源治理工程的实施对当地农户收入的短期影响。其研究认为,工程参与对农户收入的影响为正向关系;如果在村级早一年实施工程, 则人均年收入提高17.137 %。Yao(2010)通过对陕西省吴起县、定边县和甘肃华池县的调查,研究发现,退耕还林的推动既显著地促进了农户总收入的增长也促进了农户各项收入(种植业、畜牧养殖业、非农业),同时,显著地促进了劳动力转移。

也有人提出了针对“退耕还林促进劳动力转移、农户增收以及可持续性发展” 效果的质疑或反对。例如,徐晋涛、陶然和徐志刚(2004)基于陕西、甘肃和四川的数据,研究发现:截止2002年,退耕还林并没有显著地促进生产结构调整、劳动力转移及农户收入。随后,易金福、徐晋涛和徐志刚(2006)进一步研究,发现退耕还林对农村就业、生产调整及农户收入增长的作用或影响依然不显著。此外,郭晓鸣、甘庭宇、李晟之、罗虹(2005)利用四川省的案例分析,结果认为:由于畜牧养殖业受到了项目的严重挫伤,参与退耕项目农户的生活水平下降了。

当然也有一些人保持“中庸”之调。例如,Uchida (2009)研究认为,退耕还林的效用可能需要较长时间显示出来,前面的研究之所以认为退耕的效果不显著,主要是因为时间比较短。他们的研究基于DID方法分析了2003年和2005年的panel data,结果认为:参与农户正在增加农业劳动力向非农劳动力的转移。不过,劳动力转移的效果取决于农户起初的人力资本和物质资本。该研究还认为,参与户之所以会比以前更容易实现非农就业,主要是因为,项目的实施释放了农户的流动性约束。

但是,引起农户收入增长的因素很多,这包括地区经济因素,如地区经济发展状况等,也包括农户自身的财富禀赋、人力资本等可观测以及偏好、兴趣等不可观测因素。退耕还林工程只是客观上增加了参与户增加非农劳动及提高收入的可能性。研究者们却很少有人从退耕的视野圈里跳出来看问题。北京大学朱山涛、张世秋等(2005)从可持续收入能力视角,识别和分析了影响退耕还林农户返耕决策的因素,认为影响西部贫困地区退耕还林农户返耕决策的关键因素为农户可持续收入能力,而农户可持续收入能力受制于自身资本积累,当地自然条件和经济条件三方面。并从如何实现退耕农户可持续性收入增长的角度,探讨了如何避免退耕户返耕的问题,从退耕本身跳出来并以可持续性收入如何实现为切入点和落脚点,来分析退耕成果的如何巩固问题。这是基于可持续性的视角范畴。不过,该文为我们审视和评估退耕还林项目的经济社会影响提供了新的视角。我们可以把影响退耕还林发生作用的内外部因素都考虑到模型中来,即既要考虑退耕还林参与状况、参与强度,还要考虑到农户自身的人力资本、物质禀赋,同时还要考虑外部经济环境、自然条件等变量。

据我们所知,虽然在退耕还林对非农就业、农民收入的影响方面,已经开展了一些计量经济学分析,但经得起推敲的研究尚不多见,且没有充分考虑到影响农民收入之外的其他诸多因素。

本文主要是针对退耕还林的经济社会影响——到底有没有促进劳动力转移及其农户增收以及劳动力转移进行理论综述。尽管,前面有不少学者已经做出了之得肯定的研究,如徐晋涛(2004)、刘璨(2006)等。但是,处于对最新进展的考虑,并基于数据、方法、结论三个方面综合考量,本文从已有文献中关于退耕还林的经济社会影响方面选取三篇代表性文章介绍、评述:即Yao(2010)的“中国退耕还林项目对农户的收入增长和劳动力转移影响的实证分析”; Uchida(2009)的“环保支付、流动性约束和非农劳动力:中国退耕还林对农户的影响”、及Liu(2010)的“中国生态修复项目的整体评价”。

从总体上看,这三篇文章都是在研究生态修复工程的经济社会影响评价,都探讨了退耕还林项目对农户的影响(不过,刘璨不仅评价了退耕还林项目,还涉及其他几个生态修复项目的评估)。采用的数据都是panel data,且都是来自真实、可靠调研获取的数据,研究结果都一定程度上肯定了退耕还林的积极效果。在方法上,都采用了比较缜密的计量模型,得到了比较中肯的计量结果。

三、研究述评

(一)研究方法的区别

Yao (2010) 主要是采用了2007年在黄土高原地区的陕西省定边县、吴起县和甘肃的华池县调查得到的第一手面板数据或纵列数据(panel data),随机调查的样本有600多个农户,考察了农户1999年和2006年生产、生活、打工及农户个性特征等相当详尽的信息,建立了比较完备的数据库,并于2009年进行了回访与更加完善的调研,这套数据是现存最完备的数据之一。Uchida(2009)采用的数据来源于中国国家林业局关于评估退耕还林项目做的调研,起初是于2003年采用随机抽样的办法359户的panel data, 收集到1999年和2002年农户的相关数据,内容也非常庞大、详尽。随后,于2005年该调研组又进行收集了2004年的数据,回访了270户。这套数据也是目前最完整、最可信的数据之一。Liu(2010)采用的数据是对陕西省、四川省、河北省和江西省的生态修复项目进行全面调查的面板数据,数据的一个最大特色是收集了连续10年的数据,涉及了2700多个农户,这套数据是目前退耕还林相关最有价值、最可靠的数据之一。

从方法上看,Yao(2010)和Uchida(2009)都采用的是Difference in differences(国内叫倍差法,或从双重差分法),估计了退耕还林工程的影响。该方法的一个特色是,能非常有效地评价项目实施效果。而Liu(2010)采用的是固定效用模型。以下从方法论上比较三篇文章的特色及可能值得讨论的问题。

Yao(2010)采用差分模型,不仅分析了退耕还林项目参与对农户总收入的影响,还从各项收入,种植业收入、畜牧养殖业、打工等非农项目收入分析了退耕还林的影响。此外,该文除了分析常规的解释变量如:农户基本特征(如户主的年龄、受教育程度、家庭规模、家庭劳动力人数、非农劳动力人数、人均耕地面积等)及项目参与状况对收入的影响,还增加了变量:地区经济变量(GDP)、项目参与的强度(退耕面积占总土地面积的比重)及是否有强有力的政治推动。因为,在陕西试点县吴起县有着强有力的政治推动(基层政府及村干部的积极推动)的作用,所以,项目的参与强度、农户的收入水平都与另外两个县——定边和华池县有所不同,因此,考虑政治推动因素的影响非常必要。

Liu(2010)一文,另辟蹊径,采用了固定效用模型,测度了退耕还林参与对农户收入的影响。文章不仅考虑了户主的受教育程度、家庭规模、是否是共产党员、是否是村干部等户主的基本特征,还考察了不同用地类型、不同的劳动力类型对收入的影响。模型及其数据上的几个特色:一是,非农劳动力(及其他劳动力类型)采用的是具体的非农劳动天数,这个数据要比简单的非农劳动力人数更确切,估计的效果可能会更显著,还考察了不同土地利用类型对收入的影响;二是文章考虑了地区变量的异方差性,通过一系列虚拟变量来考虑解决这个问题。如:从地理上考察了是否有小山(坡)、是否有大山、路面情况如何等虚拟变量;三是,文章增加了对技术进步和制度变迁的考虑。因为是连续十年的数据,所以,作者增加了虚拟变量T,考察存在的技术进步和制度变迁。

尽管前两位学者在处理面板数据时,一个采用了一介差分法估计了项目的效果,一个采用了固定效用估计。不过,对于短期面板数据,这两种方法均能得到比较一致的估计效果:均可以消除时不变效应(time invariant effect)或同时平行变化的效应(paralleling time variant effect),并在一定程度上消除数据的序列相关性以及数据本身存在的recall bias(回顾性偏误,例如多年以前的回顾性的收入信息存在较严重的偏误)(徐晋涛等,2004; Xu et al.,2006;Uchita,2009;Yao,2010)。对于两期面板数据而言,采用一阶差分估计和固定效用估计的效果是相同的(Wooldrige,2002)。

Uchida(2009)则通过非农劳动力转移的视角分析了退耕还林对农户收入的可能影响及其作用机理。众所周知,现阶段,农户的收入大部分来源于非农收入。因此,从这个视角分析退耕还林的影响可能更切中要害或更能把握实质。剥离其他因素的影响,如果退耕还林确实显著增加参与农户非农就业,那么,退耕还林从长远看,必然能促进农户增收,实现农户创收方式的转变,最终使该项目实现可持续性发展。这个视角可以从更深层次上解释退耕还林的收入影响。在计量分析中,除了分析退耕参与状况及农户的基本特征等常规分析变量之外,文章具有以下三大特色:一是对比考察了农户的资产禀赋(文章称之为流动性约束——Fluid Constraint,内容包括:畜产品资产、消费耐用品、固定生产资本、用于生产的贷款、用于消费的贷款及银行存款)对农户劳动力转移的影响,并将资产(流动性约束)分为四种:资产非常贫穷、较贫穷、较富裕、很富裕进行了估计;二是,从人力资本的角度,考察了不同年龄段和不同受教育水平的人力资本对农户是否从事非农就业的行为决策之影响。文章将农户年龄分为四组:最年轻的、较年轻的、较年长的、非常年长的四组,也将受教育程度由低到高分为四组。这些技术性的处理工作比以前的研究更深入了一步;第三个特色是,嫁接倾向得分匹配法(PSM,Propensity Score Matching)等Matching Method和DID Method,采用了DD Matching(双重差分匹配法),做了进一步的敏感性分析(Sensitive Analysis)。这是较以前的方法来说,最大的一个进步。我们为什么要对DID模型的结果这么充满信任呢?虽然,从理论上讲,DID模型可以剥离其他因素的影响,在一定程度上差分掉不变的观测因素或同等变化趋势的因素之影响,能够估计出退耕项目本身对农户收入的可能影响。但是,项目实施是自上而下推动的,但是,现实中,农户仍然存在有自选择问题,即模型设定可能存在的内生性问题而不能够完全忽视的,并受到了DD模型的严格假设的限制。所以,该文中,作者采用了DD Matching方法,增强了对照组和参与组的可比性,弥补了以前研究的不足。

此外,Uchida在测度项目参与强度时,考虑到了三个方面,并设置了交叉项即:人均退耕面积占总土地拥有面积的比重*退耕时间长短(年)*是否参与退耕(2004)。

(二)研究结论的比较

从结论上看,三篇文章在不同程度上都肯定了退耕还林对农户收入的积极作用。Yao(2010)和Liu(2010)都认为退耕还林对农户的收入增长有显著地正的影响,并肯定了退耕还林对农户向非农劳动力转移的积极作用。Uchida(2009)研究表明了退耕还林对农户劳动力转移行为的积极作用,认为:退耕还林使得参与户增加了劳动力向非农劳动市场转移。这也意味着退耕还林在较长时间以后可能增加参与户的收入,实现收入方式的转变。但是文章最后又指出,这种效应的差异取决于劳动力初始的人力资本和物质禀赋。文章证明了退耕还林释放了农户的流动性约束(换言之,农户可以将更多的资金和精力投入到非农活动),使参与户更容易找到非农工作。

(三)商榷之处

三篇文章存在可商榷的地方或值得进一步研究的问题有:

一是数据都是回顾性面板数据。因此,在农户回顾时会有一定程度上的偏误性(recall Bias)。尤其是,回忆长时间以前的数据时,如1999年的收入信息,这种偏误就非常大了。

二是调查采用的是事后调查法,并非随机试验,仍存在不可忽视的自选择问题。还有另一种情况,使得“自然试验”失效的可能性,即“试验”本身可能引起一些内生性的反应,使得对政策效果的估计产生偏差。现实中往往存在“用脚选择”的问题。例如,某地区推行一项公共政策,导致一些居民或企业迁入、迁出,使得处理组和对照组的个体分配,事后内生于这项公共政策的“处理”。此时,估计出来的政策效应是无效的。这一问题在大多数现实环境中受到了研究者的高度重视(如张娟,2006)。在退耕还林实施过程中,有很多人从村中迁徙出去(有的是出嫁、有的是搬迁、有的是出去做生意等),这些是退耕还林推动引起的结果吗,还是经济模型系统本身存在的现象吗?在分析退耕还林影响效应时,几乎没有人考虑到这类“迁徙人”。用脚选择(即迁徙)就是项目存在的内生性问题例子。不过,由于项目实行的“仓促性”,当大家(社会学研究者)都还没来得及反应之时,项目已经开始试行了。所以,难以回去规避以上存在的由于recall(回顾)和sampling(抽样)造成的种种偏误。可能,在日后的调查中,我们会严格采取随机抽样来获取一些实验数据(experiment data)或采用准实验数据(quasi-experiment data)来可规避内生性问题,并在调查之前精心设计以减少农户的回顾时造成的偏误。

三是缺少计量分析的缜密性:相关关系(Correlativity)还是缜密的因果效应(Causal effect)?基于对国内外退耕还林项目研究成果的了解,我们发现:已有的研究报告往往通过比较一个或多个地区农民人均收入在项目实施前后的变化来说明简单退耕还林的效果。这样的研究,即使撇开小样本问题不说,单从严格的实证角度看,仅仅比较退耕前后的收入变化最多只能说明项目的实施与农民收入变动之间的相关性,而无法形成关于项目效应的因果推断,因为退耕项目推动的同时,可能还有其他一些政策、项目也在进行着(如天然林保护项目、京津风沙防护治理项目),或经济系统内部的变化(如农产品价格的波动),这些因素也可能引起农民收入变化。忽略这些因素的后果将导致得出欠准确的甚至是错误的结论:退耕还林与农民收入变化之间的“伪相关”。特别需要指出的是,对于是否存在其他项目以及经济系统性的结构调整或周期变化,在前面三篇文章中也均没有得到控制。此外,这种简单的比较也常常未能控制地区间(经济的、政治的)的诸多差异,进而影响对项目实施效果的准确判断。另一方面,以往的研究,有不少人往往仅从退耕补贴的角度上,比较农户的机会损益。因此,这些研究认为,国家补助大于农户放弃中天的机会成本,因此,退耕还林项目促进了农户收入的显著性增长。正如上文所述,这中分析经不起计量经济学理论的推敲,即容易导致将“伪相关”视为因果关系,虚增退耕项目的真实效应。

此外,关于退耕还林对农户收入、劳动力转移影响的作用机理或者驱动力机制的研究还不多见。缺少深入分析项目发生作用的依赖路径及其作用结果。

以上三篇文章均都在试图采用计量方法,来估计退耕还林对农户收入或者非农劳动力转移所产生的净的效应的有意思的尝试。我们能得到的最大启示应该是,国内研究者应该尽快从退耕还林本身的格局中跳出来,不能就退耕说事——农户收入增长或劳动力转移。作为学者,我们不能对于这样一个宏伟的生态项目的寄予太多的“担忧”或者“希望过重”。农户增收和劳动力转移的问题就交给项目之外,交给农业之外了。其实,正如经济学家早就为我们点明了出路那样,农业的出路在于农业之外,而退耕还林地区农村经济发展、农户收入增长、劳动力转移问题也应该在退耕之外(徐晋涛,2004)。我们只有从退耕还林项目本身跳出来去审视,才能发现退耕还林本身对农户实现增收方式的转变、地区产业结构的调整乃至整个农村地区经济增长方式的转变之作用。也只有在这样的视野里,我们才能给项目的经济社会效应给予一个比较准确的评判,也只有这样,才能真正回归到我们所追求的目标(Destination)上来——实现农业劳动力向非农方向转移并实现农户增收的经济愿景。

四、后续研究方向及政策建议

(一)后续性研究方向

从前人的研究,我们可以得到以下启示:针对退耕还林的政策效果评价,我们需要从项目之外审视这一问题,并将外部变量,如当地经济发展状况、自然条件、当地政府政治领导力、各要素的市场机制完善程度等制度变量,农户自身条件如人力资本、家庭物质禀赋、土地规模等,以及与退耕还林相关的一系列变量,如是否退耕、退耕的时间长短、退耕的力度大小(退耕面积比重)等综合考虑进来。

从项目评价的方法论角度来看,我们首先需要明白一个简单的理论问题。即退耕还林产生作用机制或者路径是什么。针对政策制定者及不少学者的良好希望(Rosy expectation)——退耕还林的推动将释放农户更多的时间和精力,农户可能在种植业上可以实现精耕细作或资本密集(精细密集型农业生产方式),或从事非农劳动。但是,这仅仅只是一种可能性,既不必要,也不必然(Yao,2010)。农户完全也可能在不改变或无力改变以前的生产方式和增收方式下,继续粗放式经营农业和继续选择在家而不出去打工。农户劳动力非农化转移的驱动因素可能很多种,但无非两种,一种是不愿意,一种是很无奈。

所以,退耕后,农户是否增收、是否能实现非农就业,项目本身起到只是间接的引致性作用。如果要对农户非农就业和收入增长负责任的话,那么,政府应该负责一部分,市场和制度负责一部分,农民自己负责一部分。

理清了这个头绪,在研究退耕还林的经济影响时,思路就清楚了。我们要回答三个不同的问题:首先,如何实现量化退耕还林的推动对非农就业和农户增收的影响;其次,从管理的角度看,退耕后如何继续保护环境及管理好、巩固好前期成果;再次,从经济的角度讲,如何实现增加农户非农就业机会和增加农民收入。所以,我们应主张将第一个和后两个问题严格分开来谈,混为一谈很容易陷入就退耕说退耕的陷阱。

关于量化退耕还林的经济社会影响,目前,主要采用的方法有机会成本法、成本效用法、双重差分法(Difference in Difference Method)等。在计量模型选择上,主要以非观测效用纵列数据模型和双重差分模型为主。方法上的差异,主要取决于研究思想(idea)和数据结构。一般地讲,在评价政策效果时,收集两期或两期以上的平行面板数据,显得尤为重要。此外,需要说明的是,我们既要收集项目参与组(或称为作用组,treatment group)的数据,也要收集没有对照组(或称控制组,control group)的数据。鉴于文献中常常出现的自选择(self selection)等缺陷,这样,功能强劲的DD模型,并辅之以DD Matching 模型,将会收到良好的计量效果。由于篇幅限制,本文无法详细介绍这些模型,后面会以专题文章介绍、探讨其在实证分析中的具体应用。

在思路上,前面的研究,很少有人突破退耕相关变量而站在退耕之外审视和分析退耕还林项目发生作用的机理及其可能产生的效果,所以常常有很多学者研究时仅仅陷入退耕户本身的局限,不能通过比较项目发生的对照组(因为只有参与项目的农户单缺少对照组样本农户的数据),要么陷入基于国家补助带来的直接“补血”效用的怪圈。因此,要从仅仅分析退耕户或退耕地的局限中跳出来,既要比较退耕户收入组内变化,也要比较未参与户退耕前后收入的变化,最终比较两组变化中的差异。这就是DID(Difference in Differences)的思路。

从数据的角度看,前面研究退耕还林项目对农民收入的影响,往往其数据存在着严重的偏误(recall bias)。这样就需要增加样本,并严格根据随机抽样的原理重新科学地设计调查计划,也可以采取实验性调查的方法获取数据。

从时间间隔上看,退耕收入效应等相关研究多属于短期效果分析,缺少对项目较长时间的效用评估。而且,目前发表的文章的所采用的数据多以2007年以前收集的为主。因此,需要通过长期的观察,采用较新的数据做更新性的政策分析。

从方法上看,主要的缺陷有三:(1)对潜在自选择问题和回顾性偏误目前学者们主要采取忽略的处理方法,这可能需要依赖进一步的校正或敏感性分析,以及未来调查设计上加以改进;(2)对于项目的混合效应需要加以细入分析,例如,要控制是否有其他一些政策或项目的影响,(如天然林保护项目、京津风沙源治理工程等)或宏观经济变化的影响(如农产品价格的波动)也可能引起农民收入、行为预期等的变化,避免将 “伪相关”视为因果效应,以免虚增项目的实际效果;(3)对于项目对农户劳动力转移、收入增长的发生机理需要进一步深化分析。需要将外部的当地经济环境、政治领导力条件、宏观经济周期,项目内部差异化(如项目参与的强度差异),参与主体的内部差异化(如家庭物质禀赋,家庭财务负担——流动性约束,个人人力资本——教育程度、个人技能及年龄等,家庭社会性负担或责任——老人与小孩的数量,家庭农活的强度大小——耕地/劳动力人数,等等),这些因素综合考虑以来,分析项目发生作用的依赖路径,并估计其影响效果大小。

总之,无论是从思路上(idea)还是从数据(data)、方法(methodology)上,均有很大的创新空间(Bin Guo, 2010)。

(二)政策建议

1、明确目标 巩固成果

退耕地区农户要实现非农就业、持续性增收,需要通过退耕还林的引致作用,逐渐促进当地经济结构调整、提高基础设施水平、增加就业机会,从根本上实现农户创收渠道、增收方式的根本性转变。其次,农户人力资本的进一步提高将有助于拓宽农户的就业空间和创收方式的选择;各地方需要拓宽自主发展的空间和能力,充分利用自己的资源禀赋,自主发展。

政府应确定退耕还林项目的目标为两个目标:一个就是:初始目标——保护环境,另一个就是:运行目标——巩固环保成果。

对政府而言,如何巩固环保成果?主要可以交给市场去管理,相信市场会做得更好。林地、草地的维护与管理交与社区管理或民间企业,主要是要做好产权制度安排和确立合理的利益分配机制。

2、创新机制 增加农民收入

实现农户增收、农村劳动力转移依赖于非农产业的发展,在于农村教育的发展,在于市场经济制度创新。政府应尽快完善市场经济制度,建立、健全农村资本市场、劳动力市场、土地市场,为农户创业、非农就业、农业增收创造条件。此外,还需要进一步发展乡村职业教育和农村义务教育,不断提高农村人力资本。

总体来看,基于科学发展观与可持续性发展的视角,以退耕还林工程的推行为契机,要想实现缓解、减少落后地区水土流失,同时促进产业结构调整、农民生产方式转变、劳动力转移、农民致富增收,最终促进人与自然的和谐发展,需要依赖以下的效用发生机制。

市场: 主要通过依靠市场制度完善和制度创新,使农村劳动力市场、资本信用市场、土地市场、退耕林木产权等制度安排,为农村劳动力顺利转移减少交易费用,并增加农户非农就业的机会。

农户: 农村人力资本的提高,在非农就业及农户增收中起着决定作用。未来经济、社会的发展对居住在农村的农民提出个更高的要求。因此,如何提高农民自身素质的提高、拓展技能是一切发展目标得以实现的根本所在。

政府: 政府的主要职能之一就是要努力实现充分就业。九亿农民的安家乐业就是党的执政基础,国家富强的基础。积极为农村剩余劳动力提供更多各种非农就业机会,这是政府保持稳定的最重要的保障。以前,曾有人说农民工抢大学生的饭碗。现在看来,经济危机到了,人们就业意识也转变较快,倒是有很多大学生从事以前农民工们所做的工作(如卖猪肉、下煤矿、建筑等等)。谁抢了谁的饭碗呢?政府面对前所未有的就业压力,而对于老百姓来说,面对着难以忍受的生存压力。随着在城市化不断发展、人地矛盾不断加强,农村的就业压力和城市的就业压力以及处于社会链条低端的老百姓所面临的生存压力和精神压力,将会更加沉重。政府应在积极里有自己有限的财政力量去积极拓展农村市场,增加农村生产投资,增加农村公共投资的同时,积极实现各种资源合理的配置,激发农村内部自主发展的力量,鼓励社会力量的竞相参与,并给予地方更多的发展空间和权利,促进中国经济的内生性增长。

针对退耕还林地区,政府应做好2件事情:一是补助金的按时兑现、直接兑现。按照退耕还林政策的相关安排,关于直接给农民提供的补助标准、数量以及总额,需要定期公示,并采用一卡通的方式,从县级财政直接打给农民账户。对于潜在的政府官员寻租行为,应建立起来严格的财务公开机制、发放机制、监督机制和处罚机制;二是产权制度的完善及经济制度的创新。针对退耕还林相关的间接性收益,包括因退耕还林产生的生态效益或林地经济收入等,需要尽快建立起来产权制度及其相关的社区管理制度以及相关配套制度,如土地流转制度、农村信贷制度、利益分配制度。稳定的产权制度安排以及更灵活的、规范的土地流转可以刺激农民对土地的长期投资或者保障从事外出打工的稳定性。农村信贷市场、劳动力就业市场的建设将对生产力的刺激作用更加明显。因此,农村资本、信贷、劳动力就业相关的制度创新,有助于提高经济效率,大大降低农户包括整个社会的交易成本;三是处理好地方与中央的经济利益关系。地方经济的发展水平决定着当地农民的收入水平。因此,国家应给予地方自主开发资源的权力。在国家与地方之间寻求一个新的利益均衡点,避免富了国家,穷了地方。适度减少国家垄断,使地方因地制宜,利用当地资源优势,促进地方产业发展。经济发展了,也将必然再次带动起相关制度创新,促进劳动力市场、资本信用市场、土地市场等的不断活跃。而这些市场机制的完善,必将促进农民就业、增收,促进乡村经济再次蓬勃发展,并大大降低社会经济的交易成本,提高效率,最终受益的将是整个国家。

 

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                                     刊于《农业经济与管理》2012(5)P60-69

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