退耕还林对非农就业的影响分析

决策焦点退耕还林对非农就业的影响分析　退耕还林对非农就业的影响分析　易福金　，陈志颖　（１．南京农业大学经济管理学院，江苏　南京２１００９５；　２．中国科学院地理科学与资源研究所农业政策研究中心，北京１００１０１；　３．中国农业大学　经济管理学院，北京　１０００９４）　

摘　要：本文利用２００３年调查和２００５年跟踪调查数据，对退耕还林工程在陕西、甘肃和四川三省促进非农就业　的效果进行了评价。研究发现退耕还林对每户劳动力的外出务工人数没有显著的影响，但是该工程对非农就业　的收入有显著的促进作用，进一步分析表明该效果与工程增加了已外出务工人员的劳动时间有关。总体上看，　退耕还林工程促进非农就业的效果并不乐观。　关键词：退耕还林；非农就业；剩余劳动力　中图分类号：Ｆ３２６．２３文献标识码：Ａ文章编号：１００２—９７５３（２００６）０８—００３１—１０　

Ｉｍｐａｃｔ　ｏｆ　ＳＬＣＰ　ｏｎ　Ｏｆｆ—ｆａｒｍ　Ｊｏｂ　ＹＩ　Ｆｕ—ｊｉｎ　，ＣＨＥＮ　Ｚｈｉ—ｙｉｎｇ　（１．Ｃｏｌｌｅｇｅ　ｏｆＥｃｏｎｏｍｉｃｓ　ａｎｄ　Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ，Ｎａ　ｎｇ　Ａｇｒｉｃｕｌｔｕｒａｌ　Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｎａｎｊｉｎｇ　２１００９５，Ｃｈｉｎａ　２．Ｃｅｎｔｅｒ　ｆｏｒ　Ｃｈｉｎｅｓｅ　Ａｇｒｉｃｕｌｔｕｒａｌ　Ｐ０ｆ　，Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ　ｏｆ　Ｇｅｏｇｒａｐｈｉｃａｌ　Ｓｃｉｅｎｃｅｓ　ａｎｄ　Ｎａｔｕｒａｌ　Ｒｅｓｏｕｒｃｅｓ　Ｒｅｓｅａｒｃｈ，Ｃｈｉｎｅｓｅ　Ａｃａｄｅｍｙ　ｏｆＳｃｉｅｎｃｅ，Ｂｅ　ｎｇ　１００１０１，Ｃｈｉｎａ；　２．Ｃｏｌｌｅｇｅ　ｏｆＥｃｏｎｏｍｉｃｓ　ａｎｄ　Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ，Ｃｈｉｎａ　Ａｇｒｉｃｕｌｔｕｒａｌ　Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｂｅｉｊｉｎｇ　１０００９４，Ｃｈｉｎａ）　

Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｈｅ　ｄａｔａ　ｆｒｏｍ　ｔｈｅ　ｓｕｒｖｅｙ　ｏｆ　Ｓｌｏｐｅｄ　Ｌａｎｄ　Ｃｏｎｖｅｒｓｉｏｎ　Ｐｒｏｇｒａｍ（ＳＬＣＰ）ｉｎ　２００３　ａｎｄ　２００５　ＷａＳ　ｕｓｅｄ　ｔｏ　ｅｖａｌｕａｔｅ　ｔｈｅ　ｅｆｆｅｃｔ　ｏｎ　ｏｆｆ—ｆａｒｍ　ｊｏｂ　ｉｎ　Ｓｈａａｎｘｉ，Ｇａｎｓｕ　ａｎｄ　Ｓｉｃｈｕａｎ　ｐｒｏｖｉｎｃｅ．Ｔｈｉｓ　ｐａｐｅｒ　ｃｏｎｃｌｕｄｅｓ　ｔｈａｔ　ＳＬＣＰ　ｃａｒｌ　ｎｏｔ　ｐｒｏｍｏｔｅ　ｔｒａｎｓｆｅｒｒｉｎｇ　ｏｆ　ｓｕｒｐｌｕｓ　ｒｕｒａｌ　ｌａｂｏｒ，ｈｏｗｅｖｅｒ，ＳＬＣＰ　ｃａｎ　ｉｍｐｒｏｖｅ　ｔｈｅ　ｏｆｆ—ｆａｒｍ　ｉｎｃｏｍｅ　ｔｈｒｏｕｇｈ　ｉｎｃｒｅａＳｉｎｇ　ｗｏｒｋ　ｔｉｍｅ　ｏｆ　ｆａｒｍｅｒｓ　ｗｈｏ　ａｌｒｅａｄｙ　ｈａｖｅ　ｏｆｆ—ｆａｒｍ　ｊｏｂ，Ｓｏ　ｔｈｅ　ｅｆｆｅｃｔ　ｔｏ　ｏｆｆ—ｆａｒｍ　ｊｏｂ　ｏｆ　ＳＬＣＰ　ｉｓ　ｎｏｔ　ｐｏｓｉｔｉｖｅ　ｅｎｏｕｇｈ，ｅｓｐｅｃｉａｌｌｙ　ｉｎ　ｔｈｅ　ｆｉｅｌｄ　ｏｆ　ｓｔｉｍｕｌａｔｉｎｇ　ｔｈｅ￣ａｎｓｆｅｒｒｉｎｇ　ｏｆ　ｒｕｒａｌ　ｌａｂｏｒ，　Ｋｅｙ　ｗｏｒｄｓ：ＳＬＣＰ；ｏｆｆ—ｆａｒｍ　Ｊｏｂ；ｓｕｒｐｌｕｓ　ｒｕｒａｌ　ｌａｂｏｒ　

一、

引言　

退耕还林主要在中西部地区实施，而这些地　区整体经济发展水平不高，农村非农产业不发达，　为农民提供的非农就业机会较少，农村剩余劳动　力多。如果剩余劳动力能够借退耕还林实施的契　机而转移到其他行业，不但有利于当地农业发展，　还有利于减轻人口对耕地的压力。一旦新的经济　结构形成，农业的份额下降，走出去的农民在农业　之外有了稳定的谋生手段，不再依赖原有的耕地　来维持生活，那么政府也就不用担心他们退回到　退耕还林前的农业生产方式　。总而言之，退耕　还林的粮食和现金补贴政策在一定程度上解决了　剩余劳动力转移的后顾之忧，可能会促使劳动力　的转移。　

收稿日期：２００６—０５—１２修回日期：２００６—０７—２６　作者简介：易福金（１９８１一），男，江苏南京人，南京农业大学和中国科学院地理科学与资源研究所农业政策研究中心联合培养硕士研究生。　

３ｌ　

维普资讯 http://www.cqvip.com 中国软科学２００６年第８期　２００２年起，政府部门和相关学者开始对退耕　还林的效果进行评价，包括对非农就业的影响。　部分学者认为该工程对当地非农就业有显著的促　进作用。杨德福等（２００３）根据调查的数据发现，　退耕还林后，退耕户中９５％的男劳动力都外出打　工　；Ｕｃｈｉｄａ等（２００５）和胡霞（２００５）认为，从农民　的收入结构和就业结构来看，退耕还林已经促使　剩余劳动力向非农部门转移，这些变化将有助于　退耕还林的持续发展¨　Ｊ。而与之相反的观点认　为，到２００２年为止，该工程对非农就业促进效果不　尽理想　Ｊ。目前，退耕还林对非农就业的影响评　价还处于初始阶段，大部分文献运用的是简单的　统计方法，至今没有专门针对退耕还林和非农就　业关系进行系统的研究。本文将从非农就业的人　数与收入角度探讨该工程对农民外出务工的促进　效果，这将有利于政策制定者重新审视工程目标　的合理性，并在该工程放缓的这一阶段里理性地　对其目标进行重新定位，以及致力于后续政策的　制定。　本文使用的数据来自于中国科学院农业政策　研究中心２００３年的退耕还林调查和２００５年的跟　踪调查。调查对象是在陕西、甘肃和四川三省随　机抽取的农户，涉及的所有样本县、乡、村和户都　按照随机原则，采用问卷调查了农民的社会经济　状况。２００３年的调查涵盖６个样本县、１８个样本　乡。调查组在每个样本乡分别选取２个样本村，对　共计３６个样本村进行了村基本情况的调查。在每　个样本村，调查组又分别抽取１０个农户进行了详　细的住户信息访问。访问的信息不仅包括当时　（２００２年）的家庭、生产、收入和资产等信息，对于　所有指标，调查员也询问了他们在退耕还林工程　实施前一年（１９９９年）的情况。２００５年的跟踪调　查是调查组回到２００３年调查的陕西、甘肃和四川　三省，对相同的农户作了回访，同时调查所设计问　题也是相同的。两次调查共获得２７０户三年有效　样本，包括１９９９年、２００２年以及２００４年。其中，　有２３０户退耕农户和４０户非退耕农户作为参照　组。　根据上述提出的问题，本文分以下几个部分：　３２　第二部分是工程实施效果的研究方法和选用模型　的介绍，第三部分对退耕还林调查数据做进一步　描述分析，第四部分是计量结果和相关讨论，最后　一部分是结论和政策建议。　二、研究方法和实证模型　（一）工程项目评价方法　在项目评估中，一般关心工程项目实施对参　与者的影响（ＡＴＥＴ：Ａｖｅｒａｇｅ　Ｔｒｅａｔｍｅｎｔ　Ｅｆｆｅｃｔ　ｏｎ　ｔｈｅ　Ｔｒｅａｔｅｄ）　Ｊ。假设　｛０，１｝表示项目实施时期，　

＝１表示项目实施后，Ｔ＝０表示项目实施前；Ｄ　｛０，１｝表示个体ｉ实际参与项目的情况，Ｄ　＝１表　示个体ｉ实际参与了项目，Ｄ。：０表示个体　实际　没有参与项目，在项目实施前，所有个体都没有参　加项目，此后有一部分个体参与了项目；Ｙ１　表示个　体ｉ在项目实施后能被观察到的收入水平，　表　示个体ｉ在项目实施后不能被观察到的收入水平　（比如实际参与项目个体如果不参与项目情况下　的收入；或者非参与项目个体如果参加项目情况　下的收入），ｙ０　表示个体ｉ在项目实施前能被观察　到的收入水平；再假设ｚ是一组影响是否参与工　程的个体特征变量。　这样，ＡＴＥＴ即是项目的实际参与者在参与项　目情况下的收入Ｅ（】，　ｌ　Ｄ　＝１）与他们如果不参与　项目情况下的收入Ｅ（　ｌ　Ｄ　＝１）之差：　ＡＴＥＴ＝Ｅ（Ｙ１　ｌＤ　＝１）一Ｅ（】，　ｌＤ　＝１）　＝Ｅ｛（Ｙ１　—Ｙｌｉ）ｌ　Ｄ　＝１｝　（１）　从理论上讲，（１）式是合理的，但客观上不存　在这样的事实，因为观测者不能观察到项目实际　参与者如果不参与项目的收入。换句话说，如果　能构造出Ｅ（　ｌ　Ｄ　＝１），就能计算出工程对参与　者的影响。　对于本文采用的非试验数据来说，估计ＡＴＥＴ　常用的方法是倍差法（ＤＩＤ：Ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅ　ｉｎ　Ｄｉｆｅｒ－　ｅｎｃｅｓ），它假设影响参与的因素ｚ有不可观察的且　满足“同趋势”假定。这一方法要求数据来自所研　究总体至少两个时期的随机抽样数据，这样我们　可以观察到参与项目个体项目实施前的收入　Ｅ（　ＩＤ　＝１）和项目实施后的收入Ｅ（１，　ＩＤ　＝１），　非参与项目个体项目实施前的收入Ｅ（ｙ０　ｌ　Ｄ　＝１）　

维普资讯 http://www.cqvip.com 决策焦点退耕还林对非农就业的影响分析　和项目实施后的收入Ｅ（１，。　ＩＤ　＝０）。　假设影响项目参与的因素ｚ都是可观测的，　是不可观测的，并且是不随时间变化的。“同趋　势”假设参与项目组个体与非参与项目组个体的　收入差异完全可以由ｚ和　来解释，即在控制这　些因素和特征的情况下，个体没有参与项目时的　收入与参加项目相互独立：　上ＤｉＩＺ，　（２）　所以，在控制Ｚ和　变化（　不随时间变化）　的情况下，项目参与者的收入变化与参加项目也　相互独立。　（１，。　—ｙ０　）上Ｄ　Ｉ△Ｚ　（３）　即：Ｅ｛（１，　—ｙ０　）Ｉ△ｚ，Ｄ　＝ｌ｝　＝Ｅ｛（１，。　一　）Ｉ△Ｚ，Ｄ　＝０｝　（４）　也就是如果没有项目的实施，项目实际参与　个体在项目实施前后的收入变化与项目非参与者　在项目实施前后的收入变化相等。　考虑项目实施前的收入，由公式（１）可得：　ＡＴＥＴ＝Ｅ（Ｙｌ　ＩＤ　＝１）一Ｅ（　ＩＤ　＝１）　＝｛Ｅ（１，。　ＩＤ　＝１）一　（ｙ０　ＩＤ　＝１）｝一｛Ｅ（１，　ＩＤ　＝　１）一Ｅ（ｙ０　ＩＤ　＝１）｝　＝Ｅ｛（ｙ。　—ｙ０　）ＩＤ　：ｌ｝一Ｅ｛（１，　—ｙｎ　）ＩＤ　＝ｌ｝　（５）　即ＡＴＥＴ等于项目实际参与者项目实施前后　的收入变化与他们如果不参与项目情况下的收入　变化之差。与公式（１）计算ＡＴＥＴ的问题类似，由　于我们无法观察到项目的实际参与者如果不参与　项目在项目实施后的收入Ｅ（１，　ＩＤ　＝１），我们也　就无法知道项目实际参与者如果不参与项目在项　目实施前后的收入变化Ｅ｛（１，　—ｙｎ。）Ｉ　Ｄ　＝ｌ｝，因　此，公式（７）客观上也无法计算。根据假设（４）公　式（５）可变为：　ＡＴＥＴ＝Ｅ｛（ｙｌ　—ｙ０　）ＩＤ　＝ｌ｝一Ｅ｛（１，。　—ｙ０　）　ＩＤ　＝０｝　（６）　即参与项目个体项目实施前后收入变化和非　参与项目个体项目实施前后收入变化的差异就等　于项目对参加个体的影响ＡＴＥＴ。　（二）样本处理与估计方法选择　ＤＩＤ的估计方法有２　２方格分析法、混合截　面数据模型估计（ＯＬＳ和一阶差分）、非观测效应　综列数据模型估计（固定效应、一阶差分和随机效　应）等。本研究调查了所有退耕农户和非退耕农　户１９９９年、２００２年和２００４年的家庭特征、生产和　收入等信息，构成了一个三年的综列数据（ｐａｎｅｌ　ｄａｔａ），因此，在此基础上将采用固定效应估计法来　测算退耕还林对非农就业的影响。但是，仅仅用　固定效应法估计会忽视样本选择可能带来的估计　有偏问题。　事实上，虽然我们的调查遵循了随机抽样的　原则，但是只能观测到总体中被解释变量的一个　子集。例如，对于退耕还林工程调查，我们假定非　农就业收入是可观测的，调查能获得一个确实在　从事非农工作农民的务工收入，但是对于那些没　有非农工作的人，我们就不能获得这样的信息。　因此，获得收入的信息是断尾信息，而且是偶然　的　。通常处理偶然断尾问题的方法是在考虑总　体模型中添加一个明确的选择方程以确定个体是　否从事过非农工作。　因此，本文拟采用以下步骤测算退耕还林对　非农就业的影响：第一步是通过Ｐｒｏｂｉｔ模型确定非　农就业的决定性因素，并以此对非农就业劳动力　人数和收入方程进行纠偏；第二步是用固定效应　法估计ＤＩＤ模型，估计退耕还林对劳动力转移的　影响。　除了截断数据可能造成的估计有偏问题以　外，我们还需要考虑自选择问题对模型估计的影　响。不过，根据徐晋涛等（２００４）的讨论，自选择问　题基本可以被忽略　Ｊ。　（三）模型设定　１．模型一：非农就业人数　在Ｈｅｃｋｍａｎ两阶段估计中，首先用Ｐｒｏｂｉｔ模　型估计农户是否会有劳动力从事非农就业，第二　步用固定效应法估计参加退耕还林对每户非农就　业人数的影响程度。　Ｙ＝ａＸｌ＋ｂＸ２＋￡　３＋ｄＸ４＋ｅ　５＋占　（７）　在（７）式中，ｌ，表示农户家庭里是否有人外出　务工的二值因变量，当Ｙ＝ｌ时表示该农户有非农　就业的劳动力，当它等于０时则表示没有。　３３