孫小龍，郜亮亮，錢 龍，郭 沛

（1.江蘇省農(nóng)業(yè)科學(xué)院農(nóng)業(yè)經(jīng)濟與發(fā)展研究所，江蘇 南京 210014；2.中國社會科學(xué)院農(nóng)村發(fā)展研究所，北京 100732；3.南京財經(jīng)大學(xué)糧食安全與戰(zhàn)略研究中心，江蘇 南京 210003；4.中國農(nóng)業(yè)大學(xué)經(jīng)濟管理學(xué)院，北京 100083）

1 引言

民以食為天，糧食安全是一國經(jīng)濟發(fā)展、社會穩(wěn)定、國家自立的基礎(chǔ)。2004—2015年中國糧食生產(chǎn)實現(xiàn)了“十二連增”，到2016年產(chǎn)量雖略有下降，但依然維持在6.16億t的高產(chǎn)水平。盡管糧食產(chǎn)量連年豐收，但糧食生產(chǎn)的生態(tài)環(huán)境承載壓力不斷加大，其中對耕地質(zhì)量帶來的影響尤為突出。據(jù)原國土資源部和農(nóng)業(yè)部數(shù)據(jù)顯示，截至2016年末，全國耕地面積為20.24億畝，其中中等和低等地占全國耕地的比重高達(dá)70.5%；全國耕地土壤有機質(zhì)含量僅為2.08%，明顯低于發(fā)達(dá)國家2.5%～4.0%的水平。因此，穩(wěn)定耕地數(shù)量、提升耕地質(zhì)量成為未來中國確保糧食安全的必然選擇。

在這樣的現(xiàn)實背景下，要保持?jǐn)?shù)量不減、質(zhì)量不降的農(nóng)地存量，以滿足糧食生產(chǎn)的需求，不僅需要政府的宏觀調(diào)控，更需要農(nóng)戶的自身努力，尤其是有機肥使用、打井、修渠等農(nóng)地長期投資行為[1-2]。從宏觀政策來看，自2004年以來，中央多個“一號文件”都提出要加強耕地質(zhì)量保護，2017年中央“一號文件”更是強調(diào)要“持續(xù)加強農(nóng)田基本建設(shè)，實施耕地質(zhì)量保護和提升行動，開展有機肥替代化肥試點?！睆霓r(nóng)戶層面來看，產(chǎn)權(quán)穩(wěn)定性是影響農(nóng)戶進行農(nóng)地投資的重要政策手段之一。然而，由于研究地區(qū)與方法的差異，關(guān)于地權(quán)穩(wěn)定性與農(nóng)戶長期投資行為的關(guān)系至今仍無定論。多數(shù)學(xué)者認(rèn)為土地使用權(quán)的穩(wěn)定性對農(nóng)戶長期投資行為有促進作用[3-5]，而且使用權(quán)穩(wěn)定性越高，農(nóng)戶對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的長期投資越多[6-10]。但是，也有學(xué)者認(rèn)為地權(quán)穩(wěn)定性對農(nóng)戶長期投資行為并沒有顯著影響[11-12]，甚至對長期投資激勵有反向作用[13]。

已有研究探討了產(chǎn)權(quán)穩(wěn)定性與農(nóng)戶長期投資行為的關(guān)系，為農(nóng)地產(chǎn)權(quán)制度改革提供了重要的理論參考，但仍然存在一些可改進空間：第一，研究視角的改進。產(chǎn)權(quán)穩(wěn)定性包括法律、事實（實際）和感知三個層面的穩(wěn)定[14-15]，現(xiàn)有文獻(xiàn)主要選用法律穩(wěn)定或事實穩(wěn)定兩者之一作為衡量產(chǎn)權(quán)穩(wěn)定性的指標(biāo)，多數(shù)文獻(xiàn)沒有把產(chǎn)權(quán)的法律穩(wěn)定和事實穩(wěn)定放在同一個框架內(nèi)進行分析①因為產(chǎn)權(quán)感知穩(wěn)定是一種主觀判斷，會受到法律穩(wěn)定、事實穩(wěn)定及個人特征的影響，存在內(nèi)生和多重共線的問題，一般不和法律穩(wěn)定、事實穩(wěn)定放在一起分析。。第二，研究數(shù)據(jù)的改進。多數(shù)研究基于小樣本的農(nóng)戶數(shù)據(jù)，一方面可能會出現(xiàn)由于樣本量小、代表性不足而導(dǎo)致產(chǎn)權(quán)穩(wěn)定差異性不大的問題；另一方面忽視了地塊層面差異化的影響，受家庭聯(lián)產(chǎn)承包責(zé)任制農(nóng)地分配規(guī)則的影響，農(nóng)村每家每戶的承包地都是由多塊不同質(zhì)量的農(nóng)地構(gòu)成，不僅土地質(zhì)量有差異，地塊的面積、所處地理位置、離水源的距離等都不同，而地塊本身的客觀條件也會在一定程度上影響農(nóng)戶投資。鑒于此，本文利用全國8省地塊層面的數(shù)據(jù)，從農(nóng)地產(chǎn)權(quán)的“法律穩(wěn)定”和“事實穩(wěn)定”的角度，檢驗產(chǎn)權(quán)穩(wěn)定性對農(nóng)戶農(nóng)田基本建設(shè)投資行為的影響，為農(nóng)地產(chǎn)權(quán)制度改革提供針對性的政策建議。

2 理論分析

本文用一個兩階段農(nóng)戶決策模型作為檢驗產(chǎn)權(quán)穩(wěn)定性對農(nóng)戶農(nóng)田基本建設(shè)投資行為的實證研究基礎(chǔ)[16]。在任何時期，效用都被定義為消費，那么家庭的標(biāo)準(zhǔn)效用函數(shù)為U（C1，C2） = ln（C1）+θln（C2），這里的C1和C2是農(nóng)戶家庭在第一階段和第二階段的消費，θ是貼現(xiàn)率。本文假定農(nóng)戶每一階段的勞動力都是固定的，第一階段和第二階段的勞動力分別為和每個階段農(nóng)戶都可以分配勞動力從事農(nóng)業(yè)勞動（la）、非農(nóng)工作（lo）②第一階段從事非農(nóng)勞動的工資為w1，第二階段從事非農(nóng)勞動的工資為w2。和農(nóng)地投資（li），與土地有關(guān)的初始資本為K1。在第一階段，農(nóng)戶可以把初始資本K1和從事農(nóng)業(yè)勞動的勞動力la投入到農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中，那么第一階段農(nóng)戶家庭的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)函數(shù)為Y1=f（K1+同時，農(nóng)戶在第一階段還可以安排一定的勞動力（li）進行農(nóng)地投資，農(nóng)戶農(nóng)田基本建設(shè)投資行為屬于農(nóng)地投資一種，從而增加第二階段的資本存量，即為簡化起見，這里假定關(guān)于是非減的。另外，在第一階段結(jié)束后，村級層面有可能會對農(nóng)戶的農(nóng)地進行調(diào)整或重新分配。本文假設(shè)這種產(chǎn)權(quán)不穩(wěn)定的概率為δ∈[0，1］，S1和S2分別代表第一階段的產(chǎn)權(quán)穩(wěn)定和第二階段的產(chǎn)權(quán)穩(wěn)定，并假設(shè)是產(chǎn)權(quán)穩(wěn)定在第二階段（S2）的函數(shù)，而S2同樣是產(chǎn)權(quán)穩(wěn)定和進行農(nóng)地投資勞動力（li）在第一階段（S1）的函數(shù)，本文假設(shè)那么，第二階段的農(nóng)戶家庭的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)函數(shù)為此時，農(nóng)戶家庭效用最大化的問題可以表述如式（1）：

鑒于生產(chǎn)和消費的可分離性，進一步簡化：

這些一階條件的經(jīng)濟學(xué)含義是非常直觀的，比如式（4）和式（5）意味著無論在哪個階段，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中勞動力的邊際產(chǎn)量都等于非農(nóng)工資平均水平。式（1）—式（3）意味著在上述假設(shè)條件下，第一階段投資的邊際成本等于工資利率。這些一階條件，可以比較靜態(tài)分析農(nóng)地產(chǎn)權(quán)穩(wěn)定性對農(nóng)戶農(nóng)田基本建設(shè)投資行為的影響。

如果產(chǎn)權(quán)穩(wěn)定性是嚴(yán)格外生的，式（3）的第二部分將會被刪除，這里可以用S1來替代S2（S1，li1），式（1）—式（3）就可以轉(zhuǎn)化為：

把式（4）和式（5）帶入到式（6）中，得出：

假設(shè)e′（·）＞0，δ′（·）＞0，e″（·）＞0，那么：

式（9）表明：農(nóng)地產(chǎn)權(quán)越穩(wěn)定對農(nóng)戶農(nóng)田基本建設(shè)投資行為的效應(yīng)越強烈。

3 數(shù)據(jù)來源及描述性證據(jù)

3.1 數(shù)據(jù)來源

本文所用的數(shù)據(jù)來自中科院農(nóng)業(yè)政策研究中心（CCAP）于2013年在全國8個?。ㄉ綎|、陜西、吉林、浙江、河南、甘肅、湖南和四川）96個村進行的入戶實地調(diào)查①感謝中國人民大學(xué)農(nóng)業(yè)與農(nóng)村發(fā)展學(xué)院仇煥廣教授和西北農(nóng)林科技大學(xué)經(jīng)濟管理學(xué)院賈相平教授提供的數(shù)據(jù)。。在具體調(diào)查中，主要采用多階段分層隨機抽樣的方法。首先，確定樣本縣。在每個樣本省的內(nèi)部，按農(nóng)民人均純收入指標(biāo)將各省所轄縣分為高、中、低3類，從每類中隨機選取1個樣本縣，共選取24個樣本縣。其次，確定樣本鄉(xiāng)（鎮(zhèn)）。在選取的樣本縣內(nèi)，每個縣隨機選取2個鄉(xiāng)（鎮(zhèn)），1個經(jīng)濟發(fā)展水平較高，1個經(jīng)濟發(fā)展水平較低，共選取48個鄉(xiāng)（鎮(zhèn)）。最后，確定樣本村和樣本農(nóng)戶。在所選取的每個樣本鄉(xiāng)（鎮(zhèn)）中，隨機選取2個樣本村，每個樣本村內(nèi)按照等距抽樣原則，隨機抽取12個農(nóng)戶進行入戶調(diào)研。地塊層面，在農(nóng)戶所種植的地塊中再隨機抽取2個地塊（僅有1個地塊時，就調(diào)查1個）。

調(diào)查分為村級和農(nóng)戶兩類問卷，分別在村干部②村干部主要包括村支書、主任和會計等。和農(nóng)戶兩個群體中進行調(diào)研。村級問卷的內(nèi)容主要包括樣本村莊的社會經(jīng)濟和自然地理等基本情況，重點關(guān)注了農(nóng)地調(diào)整的相關(guān)信息，如調(diào)整的頻率③第二輪土地承包開展以來你們村共調(diào)整過幾次土地？、時間和依據(jù)等。農(nóng)戶問卷的內(nèi)容主要包括農(nóng)戶家庭的基本特征和所經(jīng)營地塊的有關(guān)信息。農(nóng)戶家庭的基本特征具體包括戶主的個人特征（性別、年齡、受教育年數(shù)和風(fēng)險規(guī)避程度等）和家庭的基本概況（農(nóng)地經(jīng)營面積和非農(nóng)就業(yè)人數(shù)等）。地塊相關(guān)信息包括該地塊有沒有使用憑證④使用憑證指土地承包合同或土地承包經(jīng)營權(quán)證書。、地塊離家距離、地塊面積、地塊質(zhì)量（高、中、低）、地塊類型（沙土、壤土、粘土）、能否灌溉以及是否平地等。將村級問卷的土地調(diào)整信息和農(nóng)戶問卷的家庭信息及地塊信息相匹配，剔除信息缺失、數(shù)據(jù)異常、編碼匹配不上等無效樣本后，就形成了本文所用的數(shù)據(jù)，共采集了8個省96個村962個農(nóng)戶2 308個地塊信息。

從抽樣分布（表1）可以看出，種植小麥的樣本地塊652塊，主要分布在山東（212塊）、陜西（87塊）、河南（203塊）、甘肅（125塊）和四川（25塊）5?。环N植玉米的樣本地塊1 118塊，所調(diào)查的8個省份都有涉及；種植水稻的樣本地塊538塊，主要分布在吉林（31塊）、浙江（109塊）、湖南（220塊）和四川（178塊）4省。

表1 地塊分布情況Tab.1 The distribution of farmland plots

3.2 描述性證據(jù)

3.2.1 農(nóng)地產(chǎn)權(quán)穩(wěn)定性與農(nóng)田基本建設(shè)投資⑤本文的農(nóng)田基本建設(shè)投資主要指農(nóng)戶在地塊上自費進行土地平整、打井、修水渠、修梯田、挖塘等。

為了研究產(chǎn)權(quán)穩(wěn)定性對農(nóng)戶農(nóng)田基本建設(shè)投資行為的影響，本文按照農(nóng)地產(chǎn)權(quán)法律穩(wěn)定和事實穩(wěn)定等特征對樣本地塊進行了分類，用來描述產(chǎn)權(quán)穩(wěn)定性與農(nóng)田基本建設(shè)投資之間的關(guān)系（表2）。

表2 產(chǎn)權(quán)穩(wěn)定性與農(nóng)田基本建設(shè)投資的關(guān)系Tab.2 The relationship between property rights stability and farmland infrastructure investment

描述性統(tǒng)計分析結(jié)果表明，樣本地塊中有6.20%的地塊進行了農(nóng)田基本建設(shè)投資。需要說明的是，這里的農(nóng)田基本建設(shè)投資特指農(nóng)戶出資自發(fā)產(chǎn)生的真實投資行為，不包括公共支出性質(zhì)的農(nóng)田基本建設(shè)投資。

從農(nóng)地產(chǎn)權(quán)法律穩(wěn)定的角度來看，農(nóng)戶在有使用憑證的地塊上更傾向于進行農(nóng)田基本建設(shè)投資。數(shù)據(jù)顯示，在有使用憑證的地塊中，有7.03%的地塊進行了農(nóng)田基本建設(shè)投資，比沒有使用憑證的地塊高出2.54個百分點。

從農(nóng)地產(chǎn)權(quán)事實穩(wěn)定的角度來看，農(nóng)地調(diào)整越頻繁，農(nóng)戶進行農(nóng)田基本建設(shè)投資的概率越小。沒有發(fā)生過農(nóng)地調(diào)整的農(nóng)戶地塊樣本中，有8.06%的地塊進行了農(nóng)田基本建設(shè)投資，這一比例比其他兩類農(nóng)戶分別高出3.85個百分點和8.06個百分點。

3.2.2 其他因素與農(nóng)田基本建設(shè)投資

基于現(xiàn)有文獻(xiàn)，在考察農(nóng)地產(chǎn)權(quán)穩(wěn)定性對農(nóng)戶農(nóng)田基本建設(shè)投資行為的影響時，還需考慮其他因素的影響，如農(nóng)戶特征和地塊特征等（表3）。從農(nóng)戶家庭特征來看，農(nóng)戶風(fēng)險規(guī)避程度越高，進行農(nóng)田基本建設(shè)投資的可能性越高。與風(fēng)險規(guī)避指數(shù)在0.7以下的兩類農(nóng)戶相比，風(fēng)險規(guī)避指數(shù)在0.7及以上的農(nóng)戶進行農(nóng)田基本建設(shè)投資的比例為7.62%，分別比其他兩類農(nóng)戶高4.45個百分點和0.41個百分點。從地塊特征來看，地塊離家距離越遠(yuǎn)，農(nóng)戶進行農(nóng)田基本建設(shè)投資的概率越大。當(dāng)?shù)貕K離家距離大于1 km時，農(nóng)戶在該類地塊上進行農(nóng)田基本建設(shè)投資的概率為8.39%，比離家距離在0.25～1 km之間的地塊低2.14個百分點，比離家距離在0.25 km以內(nèi)的地塊低3.17個百分點。類似，地塊的面積越大，農(nóng)戶進行農(nóng)田基本建設(shè)投資的可能性越大。當(dāng)?shù)貕K面積大于0.15 hm2時，農(nóng)戶在該類地塊上進行農(nóng)田基本建設(shè)投資的概率為9.19%，比面積在0.07～0.15 hm2之間的地塊高4.13個百分點，比面積在0.07 hm2以內(nèi)的地塊高4.47個百分點。此外，農(nóng)戶在不同類型、地形及灌溉條件地塊上進行農(nóng)田基本建設(shè)投資的情況也不同，相比而言農(nóng)戶更傾向于在沙土、平地、可灌溉的地塊上進行農(nóng)田基本建設(shè)投資。

表3 其他因素與農(nóng)田基本建設(shè)投資的關(guān)系Tab.3 The relationship between other factors and farmland infrastructure investment

上文的描述性統(tǒng)計分析結(jié)果表明，農(nóng)戶農(nóng)田基本建設(shè)投資行為可能與農(nóng)地產(chǎn)權(quán)穩(wěn)定性以及地塊特征有一定關(guān)系，但僅僅是單因素的分析，并沒有控制其他變量的影響，從而不能將某一因素對農(nóng)戶農(nóng)田基本建設(shè)投資行為的影響單獨分離出來。因此，為了深入探究農(nóng)地產(chǎn)權(quán)穩(wěn)定性的影響，需要借助計量模型對樣本數(shù)據(jù)進行分析。

4 計量模型檢驗與分析

4.1 模型設(shè)定

根據(jù)已有研究可知，農(nóng)戶農(nóng)田基本建設(shè)投資行為受多種因素的影響，除了農(nóng)地產(chǎn)權(quán)穩(wěn)定性外，農(nóng)戶家庭特征和地塊特征等也可能會影響農(nóng)戶的農(nóng)地投資行為。為了將農(nóng)地產(chǎn)權(quán)穩(wěn)定性對農(nóng)戶農(nóng)田基本建設(shè)投資行為的影響分離出來，本文建立如下計量模型：

式（10）中：因變量Oij為第i個農(nóng)戶第j個地塊的農(nóng)田基本建設(shè)投資情況①只要在地塊層面自費進行過土地平整、打井、修水渠、修梯田、挖塘等行為，就認(rèn)為是農(nóng)田基本建設(shè)投資。（1=投資，0=未投資）；T、H、L為一系列影響農(nóng)戶農(nóng)地投資行為的自變量。其中：Ti為關(guān)鍵自變量，表示第i個農(nóng)戶的農(nóng)地產(chǎn)權(quán)穩(wěn)定性情況，選用該塊地是否有相應(yīng)使用憑證和二輪承包以來村級土地調(diào)整頻率（次數(shù)）分別作為農(nóng)地產(chǎn)權(quán)法律穩(wěn)定和事實穩(wěn)定的識別變量；H為農(nóng)戶特征變量，包括戶主的年齡、受教育年數(shù)以及農(nóng)戶家庭非農(nóng)就業(yè)人數(shù)；L為地塊的特征變量，包括地塊離家的距離、地塊的面積、質(zhì)量、類型及灌溉條件等。此外，為控制作物品種差異以及區(qū)域差異對農(nóng)戶農(nóng)地投資行為的因素，本文在模型中添加了作物虛擬變量和省級虛擬變量，在模型估計時分別以小麥和山東省作為基準(zhǔn)值。εij表示隨機誤差項，a0為常數(shù)項，βs、δh和γl是待估參數(shù)為待估計系數(shù)。模型中有關(guān)變量的定義及描述性統(tǒng)計如表4。

4.2 估計結(jié)果

表5為產(chǎn)權(quán)穩(wěn)定性對農(nóng)田基本建設(shè)投資影響的估計結(jié)果。整體來看，模型運行結(jié)果較好，大多數(shù)自變量的系數(shù)符號與預(yù)期相一致且統(tǒng)計檢驗較為顯著。從產(chǎn)權(quán)穩(wěn)定性角度來看，產(chǎn)權(quán)穩(wěn)定性變量對農(nóng)田基本建設(shè)投資有顯著的影響。產(chǎn)權(quán)穩(wěn)定性越低，農(nóng)戶進行農(nóng)田基本建設(shè)投資行為的可能性越小。Logit模型估計結(jié)果顯示，在控制其他特征變量不變的情況下，與沒有使用憑證的地塊相比，農(nóng)戶在有使用憑證的地塊上進行農(nóng)田基本建設(shè)投資的概率將提高2.54個百分點；村級土地調(diào)整每增加1次，農(nóng)戶進行農(nóng)田基本建設(shè)投資的概率將下降1.70個百分點。這說明，地塊沒有使用憑證、農(nóng)戶所在村莊農(nóng)地調(diào)整越頻繁，其進行農(nóng)田基本建設(shè)投資的可能性越低?？赡艿脑蚴?，不穩(wěn)定的農(nóng)地產(chǎn)權(quán)意味著投資不確定性的增加，使得農(nóng)地投資者的回報缺乏保障，從而削弱農(nóng)戶對農(nóng)地的投資熱情。具體而言，地塊缺少使用憑證、農(nóng)地的頻繁調(diào)整提高了農(nóng)地政策變化的不可預(yù)期性，導(dǎo)致農(nóng)地產(chǎn)權(quán)在法律和事實上變得不穩(wěn)定，進而影響農(nóng)戶農(nóng)田基本建設(shè)投資。

表4 變量的定義及描述性統(tǒng)計Tab.4 Definitions and descriptive statistics of variables

農(nóng)戶特征變量中，戶主的年齡和家庭非農(nóng)就業(yè)人數(shù)變量都對農(nóng)田基本建設(shè)投資有顯著正向影響，即在保持其他因素不變的前提下，戶主年齡越大、家庭非農(nóng)就業(yè)人數(shù)越多，越有可能進行農(nóng)田基本建設(shè)投資?？赡苁且驗槟挲g大的戶主，其農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)驗較為豐富，也更加重視農(nóng)地土壤質(zhì)量的保護和提高，更有可能進行農(nóng)田基本建設(shè)投資；家庭非農(nóng)就業(yè)人數(shù)的農(nóng)戶家庭，其家庭收入較高，才有資金對進行農(nóng)田基本建設(shè)投資。地塊特征變量中，多數(shù)變量的系數(shù)符號和預(yù)期高度一致，且統(tǒng)計檢驗十分顯著。如地塊面積越大、地塊能灌溉，農(nóng)戶進行農(nóng)田基本建設(shè)投資的可能性越大。此外，模型中部分控制變量系數(shù)沒有達(dá)到顯著性水平，如風(fēng)險規(guī)避程度和地塊質(zhì)量等。與預(yù)期一致，風(fēng)險規(guī)避程度負(fù)向影響農(nóng)戶的農(nóng)田基本建設(shè)投資行為，但是并沒有通過顯著性檢驗，說明農(nóng)戶的風(fēng)險傾向?qū)@一類投資并不構(gòu)成實質(zhì)性影響。相對低質(zhì)量地塊，農(nóng)戶對中高質(zhì)量地塊的投資并無顯著差異。之所以如此，可能是因為地塊質(zhì)量越好，反而不需要進行農(nóng)田基本建設(shè)投資；而地塊質(zhì)量越差，進行農(nóng)田基本建設(shè)投資的成本較高。這導(dǎo)致農(nóng)戶并不明顯區(qū)分對待不同質(zhì)量的地塊，進而表現(xiàn)為地塊質(zhì)量對農(nóng)戶農(nóng)田基本建設(shè)投資影響不明顯。

表5 產(chǎn)權(quán)穩(wěn)定性對農(nóng)田基本建設(shè)投資影響的估計結(jié)果Tab.5 The estimation results of the relationship between property rights stability and farmland infrastructure investment

為了驗證本文結(jié)果的穩(wěn)健性，本文做了兩個穩(wěn)健性檢驗：第一，使用LPM計量模型檢驗產(chǎn)權(quán)穩(wěn)定性對農(nóng)田基本建設(shè)投資的影響；第二，由于農(nóng)戶的轉(zhuǎn)入地都沒有本研究所強調(diào)的使用憑證，會導(dǎo)致一定的選擇性偏誤的問題，鑒于此，選用農(nóng)地使用憑證比例作為農(nóng)地產(chǎn)權(quán)法律穩(wěn)定的代理變量，使用Logit模型重新檢驗產(chǎn)權(quán)穩(wěn)定性對農(nóng)田基本建設(shè)投資的影響。穩(wěn)健性檢驗結(jié)果如表明主要自變量系數(shù)的符號和前面相一致，且統(tǒng)計檢驗依舊十分顯著，這說明產(chǎn)權(quán)穩(wěn)定性對農(nóng)田基本建設(shè)投資確實有顯著的影響。

5 研究結(jié)論與政策含義

本文利用山東、陜西、吉林、浙江、河南、甘肅、湖南和四川8省2 308個地塊的數(shù)據(jù)，實證檢驗了農(nóng)地產(chǎn)權(quán)穩(wěn)定性對農(nóng)戶農(nóng)田基本建設(shè)投資行為的影響。實證中，選用農(nóng)戶擁有土地使用憑證的比例和二輪承包以來村級土地調(diào)整頻率（次數(shù)）分別作為農(nóng)地產(chǎn)權(quán)法律穩(wěn)定及事實穩(wěn)定的識別變量。計量模型估計結(jié)果表明，產(chǎn)權(quán)穩(wěn)定性對農(nóng)戶農(nóng)田基本建設(shè)投資行為有顯著影響。產(chǎn)權(quán)穩(wěn)定性越低，農(nóng)戶進行農(nóng)田基本建設(shè)投資行為的可能性越小。在保持其他條件不變的情況下，與沒有使用憑證的地塊相比，農(nóng)戶在有使用憑證的地塊上進行農(nóng)田基本建設(shè)投資的概率將提高2.54個百分點；村級土地調(diào)整每增加1次，農(nóng)戶進行農(nóng)田基本建設(shè)投資的概率將下降1.70個百分點。

基于本文的研究結(jié)論，可以得到重要的政策啟示：第一，進一步確保農(nóng)地確權(quán)政策的落實，加強確權(quán)工作實施指導(dǎo)和監(jiān)督工作，強化農(nóng)地產(chǎn)權(quán)的法律穩(wěn)定。地方政府可制定有效的確權(quán)操作實務(wù)指導(dǎo)文件，建立健全合法合規(guī)的產(chǎn)權(quán)交易平臺。第二，進一步深化農(nóng)地產(chǎn)權(quán)制度改革，嚴(yán)格限制農(nóng)村農(nóng)地調(diào)整的行為，保障農(nóng)地產(chǎn)權(quán)的事實穩(wěn)定。在厘清三權(quán)分置關(guān)系的基礎(chǔ)上，穩(wěn)定農(nóng)戶對農(nóng)地利用穩(wěn)定性的預(yù)期。第三，重視農(nóng)民產(chǎn)權(quán)主觀認(rèn)知與期望，加強法律知識的宣傳教育，提高農(nóng)戶對農(nóng)地產(chǎn)權(quán)的感知穩(wěn)定。引導(dǎo)正確的產(chǎn)權(quán)認(rèn)知行為，避免土地利用過程中產(chǎn)生矛盾。