農村耕地分布不均等性的變化：1988—2013＊

羅楚亮，梁曉慧

（1.中國人民大學勞動人事學院，北京100872；2.北京師范大學經濟與工商管理學院，北京100875）

一、引 言

土地分布對于經濟發展、社會穩定都具有至關重要的意義，對于農業發展、農村穩定和農民增收可能具有先決性的影響。土地分配往往與時代環境相契合，傳統社會中，土地是財富積累的重要手段，在遭遇不利的外部沖擊時也可能成為一項重要的避險資產，這也決定了人們可能會具有較強的土地持有傾向，從而使得土地交易活躍，導致土地可能集中在少數人手中。現階段基于農村土地集體所有制的分配方式，一方面強調土地在村集體內部成員之間“公平”①在實踐中，對于何種分配形式是“公平”的，通常會具有不同的理解。這也導致了集體所有制這一總體原則下，不同地區土地分配的不均等程度也將會有所差異。如一些研究發現土地分配中存在比較嚴重的性別不平等現象。朱玲基于山西農村抽樣調查發現，由于土地分配中的制度漏洞導致離婚婦女、錯過土地調整的婚嫁遷移婦女及子女會出現暫時無地現象；范建國等發現貴州“生不增、死不減”的土地分配模式導致嫁入女子土地權益難以保障；田傳浩和陳佳發現禁止土地調整的村莊，女性擁有更少的土地；張同龍和張林秀發現女性無地者的比例高于男性11個百分點。分配，另一方面對于土地流轉做出相應限定，目的在于防止由于流轉而造成土地的過度集中②然而，一些研究發現，禁止土地流轉并不會縮小農地分配中的不平等現象，如范建國等、田傳浩和陳佳等。以及用途改變而危及國家糧食安全③出于糧食安全的考慮，根據糧食產量和糧食需求，確定了18億畝的耕地“紅線”。。

20世紀80年代左右，國家開始實行的家庭聯產承包責任制采用分包到戶的方式，即在土地集體所有制的前提下實現了由集體經營土地轉為以家庭為主經營土地的形式，這一方式極大的激發了農村勞動力耕種的積極性，促進了80年代農業經濟的快速增長［1-3］。但這一土地分配政策并未導致“人地不均”現象，之后國家又先后出臺了“土地承包期三十年不變”“二輪承包后再延長三十年”等相關政策。但這一政策隨著時間的變動似乎也逐漸露出弊端。從形式上看，該政策出發點可能是為了促進農民做出對土地長期投資的決策，然而在土地歸集體所有的前提下，所有農民都有權力均分土地，這必然面臨著土地不斷調整再分配的過程［4］。隨著城鎮化、城鄉大規模流動等因素的影響，農村家庭中逐漸出現了“人地不均”現象。這種不均等現象更多是由于最初分產到戶的臨時性土地承包方案被固定并長期實踐，土地并未隨著土地養活人口數量變化而相應調整，導致在實施的過程中出現了一系列問題。土地流轉的低效率也會導致分配后的不均等現象。農村耕地在市場機制下更容易由低效率家戶流轉到高效率家戶中［5-6］，這可能會導致土地分布的不均等。進一步的，土地流轉后土地經營模式的變化有一定的社會效應和經濟效應［7］。黨的十九大提出土地確權問題，但這一政策的有效實施首先需要了解現階段土地分布現狀，如果僅僅以微小調整后的土地二輪承包政策作為土地確權中公平分配的基準，那么可能會隱藏一些潛在的矛盾。因此，隨著“十四五”規劃再次強調土地確權，有必要對土地分布現狀以及相關影響因素加以考慮，這可能會為國家實施相關土地政策提供一些重要的客觀事實。然而，關于我國土地分布狀況的相關研究卻并不多見。布倫納［8］根據中國居民收入分配課題組（CHIP）1988年和1995年的調查數據發現，土地基尼系數從0.599下降至0.431，他認為這種下降是由于土地分配調整、人口結構變動以及人口流動所導致的?？傮w而言，對于我國土地分布狀況及其變化特征的研究相對較為缺乏。本文將基于中國居民收入分配課題組歷次農村住戶調查，討論相應時期農村土地分布狀況。

二、土地分布不均等性的總體變化

（一）數據說明

中國居民收入分配課題組（CHIP）在1988年、1995年、2002年和2013年進行了四次農村住戶調查④CHIP2007年農村數據中，只有8個農村省份從國家統計局過錄了住戶耕地信息，因而沒有采用這一年的數據。，各年樣本量分別為10 258、7 998、9 200、9 282、個人樣本量分別為51 352、34 739、37 969、37 837。樣本覆蓋的家庭數量在8 000到10 000萬左右，這四次調查一共涵蓋13個相同的省份⑤相同省份為北京、山西、遼寧、江蘇、安徽、山東、河南、湖北、湖南、廣東、四川、云南、甘肅。，其中1988年和1995年數據中的四川包含重慶，在后兩次調查中重慶被單列⑥為了不同年份的統一性，將2007和2013年的重慶歸并到四川中，四次調查都不包括西藏。。整體而言，所覆蓋的省份數量在1988年以后年份的有所減少，但所包含的省份都覆蓋了我國經濟發展程度不同的區域。

歷次調查關于土地的具體詢問方式可見表1，根據這些信息可以分別構造出耕地擁有面積和耕地使用面積來反映家庭土地狀況，其中擁有面積是指家庭所承包的面積，而使用面積則指實際耕種的面積。兩者的關系可以表示為：“家庭使用（耕地）面積=家庭擁有（耕地）面積+租入面積-租出面積”。2013年的土地問題沒有明確限定為“耕地”，為簡便將它們也推定為“耕地”，這與之前年份可能存有一些差異。

表1 歷年CHIP數據中關于土地問題的詢問方式

（二）耕地分布總體狀況

表2給出了四次調查中農村人均耕地面積的基本信息。從耕地均值來看，1988年到1995年期間，人均耕地面積出現了一定程度的下降，人均使用面積下降了0.42畝，人均擁有面積下降了0.22畝；這種下降傾向也表現在1995年至2002年期間，這一時期出現了較大幅度下降，人均使用和人均擁有分別下降0.55畝和0.75畝。從2002年到2013年期間，人均耕地面積略有上升，這可能與農村耕地保護的加強以及城鎮化所導致的農村人口減少有關①對于我國人均耕地面積的總體狀況及其變動特征，相應的描述在文獻中并不多見；通過對比CFPS、CGSS以及中國農村統計年鑒中的耕地信息，發現大體上CHIP中耕地面積介于統計年鑒和其他兩個微觀數據庫之間。限于篇幅，沒有呈現相關圖表。。

表2 人均耕地面積的描述性統計

表2還給出了人均耕地的不均等狀況，分別采用了變異系數、基尼系數、Theil指數和MLD指數等常用不均等指數，這些不均等指所反應的趨勢比較相似。從1988年到1995年期間，無論是使用面積還是擁有面積，人均耕地面積不均等程度都有較大程度的下降，基尼系數分別下降了9.4個和6個百分點。布倫納認為這種特征是由于這一期間出現了土地分配的重新調整、人口結構變化以及農村勞動力流動等現象［8］，但這些解釋并不是建立在針對不平等指數分析的基礎上，因而具有某種程度上的猜測性質。值得注意的是，此后年份中人均耕地面積的不均等程度逐漸上升。這種上升主要發生在1995年至2002年期間，2002年不均等程度已經超過1988年。此外，表2中還匯報了經過調整后的變異系數和基尼系數②這里的調整是根據有租入或租出每畝土地的價格信息，在不同省份價格指數進行調整?；诖诵畔?，計算出有租借信息家戶在縣層面的平均租借價格，以此作為整個縣的土地質量。以平均租借價格*人均土地面積得到的數據來測算不平等指數。，以此反映考慮耕地質量后的不均等狀況?？梢园l現，考慮土地質量后的分布更不均等，1995年調整前后的結果差異更大，2002年和2013年的結果比較接近。這可能意味著有些地區在人均耕地面積絕對數量上占劣勢的同時，較低的耕地質量導致了低效率。由于缺少1988年的土地質量信息，后文分析中仍以調整前結果為基準。無論是按照使用面積還是擁有面積，歷年人均耕地不均等程度都要高于相應年份農村人均收入的不均等程度③④。

從耕地分布的各分位點變動來看，低分位點的人均耕地數量總體上都有下降的傾向。耕地數量為0的人群比重也在逐漸上升，2002年耕地數量為0的人群比重達到20%。而耕地分布高分位點的人均耕地數量，從1988年到2002年之間出現了大幅度下降，但2002—2013年則呈上升趨勢。因此，耕地分布不均等上升過程中，既有人均耕地分布高端不均等的上升也有低端不均等的擴大。

由于這四次調查數據所涉及具體省份有所差異，圖1比較了全部省份和四次調查相同省份所得到的人均耕地面積均值以及相應的基尼系數。從中可以看到，基于相同省份計算得到的人均耕地面積要略低于全部省份，但不同年份之間的變動特征在兩個計算口徑之間沒有差異。兩種省份口徑下的人均耕地面積基尼系數也具有類似特征。因此，后文對于耕地分布的討論以全部省份為基礎。

圖1 不同省份口徑的人均耕地面積及其基尼系數比較

三、耕地分布與家庭收入

（一）耕地分布與農業收入的關系

根據表2，耕地分布不均等性相對較高，高于相應年份的農村人均收入不均等程度。耕地分布與農業收入密切相關，兩者的關系可以反映農業規模化經營程度，這反應了耕地分布相對于農業收入的集中程度。由于不同地區收入水平以及耕地分配規則存在差異，因此采用每個縣的農業絕對收入和農業人均收入/縣平均收入兩個指標分析。對于絕對收入水平分組，首先將每個縣分為五個不同絕對收入水平組，再根據每個縣分組將整體歸并為五個絕對收入水平組；對于相對農業收入水平組，基于家庭人均農業收入與縣人均農業收入占比這一指標將整體分為五個組。表3呈現了不同農業收入組的人均耕地面積分布情況。

表3 各農業收入組的人均耕地面積（畝）

根據表3，按絕對收入水平分年份來看，人均使用面積和人均擁有面積在不同分組中變動趨勢保持一致。其中，人均使用面積在1988年隨收入組水平的提高呈現先下降后上升的趨勢，最高20%收入組的人均使用面積最高（2.63畝），次低20%收入組的人均使用面積最低（1.93畝），這兩組人均耕地面積差值為0.7畝。1995、2002和2013年表現出農業絕對收入水平越高人均使用面積越大的特征。1995年、2002年和2013年分別從1.54畝、0.89畝和1.07畝上升到2.28畝、1.96畝和2.25畝，意味著家庭農業收入高的家庭更可能規?；洜I。這三年的組間極差分別為0.74畝、1.07畝和1.18畝，表明隨時間變化土地在不同農業收入組的分布極差程度也在加大，這也與表2中不平等指數的趨勢一致。人均擁有耕地面積與人均使用耕地面積分布特征基本一致，整體上呈現出高農業收入家庭中人均擁有或使用的耕地面積數量都有逐漸上升的趨勢。

地區（縣）的農業相對收入分組結果與絕對收入組的特征基本一致。但可以發現，除2002年最高收入20%的人均使用面積組別，農業相對收入最高20%組的人均耕地面積均要高于絕對收入水平最高20%組。相對收入下的最高收入組別相對于絕對收入下的最高收入組別，可能對地區間差異性的考慮不足①如在某縣城內可能相對于均值的收入水平較高，但在全國范圍內該地區相對農業收入可能屬于中等水平。由于相對收入分組下的高收入組代表離均值較遠的組，這可能集中在某些貧富差距較大的地區。，這一方面反映了農業收入越高越可能會集中利用土地進行生產活動；另一方面也可能反映了在農業收入差距更大的地區，土地可能集中在高農業收入家庭中。

表3最后給出了耕地分布相對于農業收入的集中程度。需要說明的是，這里的絕對農業收入是人均農業收入水平的絕對值。從不同年份集中率的比較來看，無論是人均使用面積還是人均擁有面積，無論是以絕對農業收入還是相對農業收入為排序的基礎，相應的集中率都在逐漸上升。這意味著，耕地向農業經營戶集中的趨勢在逐漸增強，盡管這種集中率水平總體上仍然較低。

（二）耕地分布與收入的關系

耕地分布與農業收入的關系某種程度上可以反映土地規模經營，但不能準確刻畫不同財富水平人群的耕地配置情況。因為農業收入與總收入可能不相關，由于有更多高收入的非農就業渠道存在，總收入高的人群也可能農業收入更低。表4呈現了不同收入組的人均耕地面積，整體上與農業收入結果比較相似，但也有幾點差異。首先，收入最高20%和最低20%組的人均耕地面積分別要低于和高于表3中相對應的組，這說明耕地分布相對于農業收入的集中程度更高。其次，2013年收入最低20%組的人均耕地面積并非最低。最后，2013年相對于絕對收入的集中率指數均為負值，意味著收入越高的人群人均耕地面積越小，這可能是由于高收入人群在增加其他非農就業渠道時更容易將土地流轉出去。

表4 各收入組的人均耕地面積（畝）

整體上講，不論按何種分組方式①注意這里的絕對收入水平是考慮了不同縣的差異性，而計算集中率中的絕對收入水平未考慮。，收入更高的組別相對人均耕地面積也越大，耕地分布更多的集中在富人群體中，而相對貧窮的人則對耕地的使用和擁有水平均較低。需要注意的是，這一結果可能更側重于反映富人利用土地的財富屬性。

四、農村住戶耕地面積的回歸分析

人均耕地面積與個體、家戶及所在地特征可能具有一定的關聯性，為試圖揭示其中的關系，回歸方程考慮了戶主、家庭、鄉村、縣四個層面，模型設定如下：

其中，i代表個體，f代表家庭，v代表鄉村，c代表縣，t代表時間。Yifvct是個體層面的人均耕地面積，包括人均使用耕地面積和人均擁有耕地面積。各變量定義為：戶主性別（Genderit），戶主受教育水平（Educit），家庭規模（Sizeft），家庭年齡結構（AgeStruft），家戶中是否有黨員（Partyft），家戶中是否有干部（Cadreft），人均收入與縣人均收入比率（Ratio_fft），是否住在郊區（Suburbsvt），所在地地勢（Terrainvt），縣農業收入與總收入比率（Ratio_c1ct），縣外出人口占比（Ratio_c2ct），Rr和εifvct分別表示區域固定效應和隨機誤差項。

由表5可以看出，相對于戶主為男性，女性戶主的人均耕地使用面積和人均擁有面積分別低0.25—0.76畝和0.25—0.74畝。相對于文盲戶主，其他受教育程度戶主的人均耕地面積在2013年往往更低，這可能因為受教育程度高的人群選擇非農就業的比例更高，因此在土地流轉政策下會將土地流轉出去。受教育水平對人均擁有面積的影響與使用面積的影響趨勢基本一致，值得說明的是，盡管有些系數并不顯著，但隨時間變化戶主受教育水平高的家庭人均耕地面積通常更低。家庭人口規模越大其人均耕地面積會越小，且隨時間系數變得更小?！巴恋?0年不變”政策制度下難以調整婚嫁婦女及其子女的耕地，因此隨時間人均耕地面積更低［9］。家庭年齡結構與人均耕地的關系在不同年份并不相同，家庭中年長人群占比高的家戶其人均擁有面積會更高。這一結果與范建國等［10］的結論類似，這可能是因為這一年齡段的人群及其子女均可以分享到土地政策調整的紅利，同時在代際分家中獲得了家戶內重新分配的土地，使得人均耕地面積更高。1988年有黨員的家戶其人均使用面積和人均擁有面積通常會高0.294畝和0.298畝，其余年份是否有這一家庭背景與人均耕地面積沒有顯著關系。而有鄉村干部的家戶其人均使用面積和人均擁有面積在1988年相對更低，但隨時間推移，到2013年相對高0.419畝和0.22畝。1988—2013年，家庭人均收入相對于縣平均人均收入水平與人均耕地面積①人均耕地面積包括人均使用耕地面積和人均擁有耕地面積。的關系呈現倒U型關系，在2002年達到最高。土地在市場機制作用下會趨向于集中［11］，相對收入水平越高，越可能集中土地開展規模化經營。

表5 耕地面積的回歸分析

1988和1995年所在地為郊區人均耕地面積通常更高，但2002年和2013年卻更低。相對于山區而言，平原地區在1988和1995年人均耕地面積更高，但2002和2013年卻較低。丘陵地區在2002年和2013年均有著更低的人均耕地面積?？h農業收入占總收入比重與人均耕地面積呈正相關關系，這一關系在2002和2013年較為明顯。相對于中部來說，東部地區在1988—2002年人均耕地面積相對較低，但2013年反而更高；西部地區在1988年的人均耕地面積更高，之后年份表現更低直至2013年不再有顯著差異。當地縣外出人口占比對人均耕地面積僅在2002產生了顯著正向影響。

五、農村住戶耕地面積及不均等變動的分解

（一）Oaxaca-Blinder分解

不同年份間土地變化受某些特征的影響可能存在差異，為進一步探討這些差異的來源及其貢獻程度，我們采用了Oaxaca-Blinder的分解方法［12-13］。根據Oaxaca的方法［12］，按照年份分為三個組別分別探討各因素對年份間土地分布差異的貢獻程度。那么不同年份的土地分布差異為：

（2）式中Yt代表t年人均耕地面積，Yr代表r年人均耕地面積，和分別表示各自的估計系數。(-)是由于個體特征引起的稟賦差異，即可以用本身屬性不同造成的組間差異進行解釋；(-)是由于歧視造成的差異，即由于不同組的回報不同帶來的差異。具體分解結果如表6所示。

表6 Oaxaca-Blinder分解

根據表6上部分總體分解結果來看，人均使用面積在1988—1995、1995—2002及2002—2013的差異分別為-0.416畝、0.557畝和0.191畝，而人均擁有面積不同年份間差異分別為-0.219畝、-0.753畝和0.153畝②當兩年間差異為負數時，負向百分比貢獻的因素對組間差異有擴大作用。因此，下文中1988-1995、1995-2002負向貢獻百分比變量均解釋為擴大差異的因素。。人均耕地面積的改變大部分是由系數差異解釋的。其中稟賦差異對人均使用面積在三個時期分別解釋了135.82%、77.2%及680.1%，這說明差異主要是由于不同年份的回報不同帶來的。人均擁有面積與使用面積的結果類似，在三個時期系數差異分別貢獻了91.32%、87.92%及747.71%。

表6的中部分報告了稟賦差異的貢獻。對人均使用面積而言，1988—1995年家庭規模、縣特征和家庭年齡性別結構是影響耕地使用面積變化的重要因素，貢獻分別為-21.63%、-14.66%和-6.01%。之后兩個時期盡管家庭規模和家庭年齡結構仍是人均使用面積的擴大因素，但縣特征卻成為縮小差異的重要因素。人均擁有面積的分解結果與使用面積結果基本一致，不同之處在于1988—1995年縣特征會縮小人均擁有面積差異，貢獻為40.18%。

表6的下部分是系數差異的貢獻。對人均使用面積而言，1988—1995年間對人均面積擴大貢獻最大的因素是家庭年齡性別結構（-57.69%），這一因素在后兩個時期盡管貢獻程度有所下降，分別為-21.36%和31.41%，但仍是擴大人均使用面積相對重要的因素。這可能是因為不同年份對不同年齡結構的土地政策有所不同，如“土地30年不變”政策就可能導致新生兒及婚嫁婦女難以獲得相應的土地?？h特征在三個時期也是組間差異的重要因素，從縮小組間差異過渡到擴大組間差異，分別貢獻了51.92%、-319.39和102.62%。然而，村地形和家庭規模卻成為縮小組間差異的因素，且這一貢獻呈增大的趨勢。2002—2013年縣特征成為擴大組間差異的最大因素。對于人均擁有面積而言，1988—1995年家庭規模、家庭年齡性別結構是擴大人均擁有面積的重要因素，分別貢獻-224.2%和-177.17%。對于1995—2002年和2002—2013年，縣特征和區域成為擴大人均擁有面積的重要因素，而家庭規模對縮小差異有較大的貢獻。

（二）G·Fields分解

不論是基于OLS回歸還是采用Oaxaca-Blinder分解，其結果都是在水平值上進行的分析，難以刻畫不平等程度的主要來源及其貢獻程度。G·Fields分解能夠刻畫不同解釋變量的組間差異對人均耕地面積分布不均等的貢獻程度，首先估計出方程的系數，進而將回歸系數作為權重估計各因素對不平等的貢獻程度。在線性模型中，函數形式表示為y=∑kxkβk，其中y是人均耕地面積，xk和βk表示為第k個變量和對應的系數。G·Fields分解中各因素對總體不平等的解釋份額為rk(y)=。各解釋變量對不同時期人均耕地面積差異變動的解釋可以由式πk=給出，其中rk1和rk0分別表示第1期和第0期各因素對總體不平等的解釋份額，G1和G0分別表示第1期和第0期的基尼系數。

表7報告了G·Fields分解結果，分別從戶主、家庭、村、縣和地區層面報告了各自對總體不平等及其變動的解釋程度。表的上半部分是各因素對總體不平等的貢獻份額，從各因素對當期基尼系數的解釋程度來看，可以發現不論是人均使用還是人均擁有耕地面積，1988和1995年各因素的貢獻非常有限，而2002和2013年縣特征解釋份額相對較高，其次是包含家庭規模、家庭年齡結構的家庭特征變量?？h特征對人均使用面積不平等的解釋份額一直高于人均擁有面積，份額分別為13.21%、5.88%和12.8%、4.91%，這也說明縣層面以及家庭屬性對耕地分布集中程度的決定變得更重要。但同時也注意到，盡管縣特征相對于家庭特征的解釋份額更大，但這一解釋份額在2013年有所下降。相對而言，其他因素的貢獻仍較小。

表7 G·Fields分解（%）

表7的下部分內容報告了各因素對不同時期基尼系數變動的解釋力度。從人均使用面積視角看，1988—1995年期間各因素對不平等變化的解釋仍舊非常有限，但1995—2002年縣特征和家庭特征成為擴大人均耕地使用面積不平等的主要因素，解釋份額分別達到了66.56%和12.27%。但這兩個特征在2002—2013卻成為縮小土地使用面積不平等的因素，尤其是縣特征因素，這一變化可能是由于不同縣實施不同的耕地保護政策。其他因素對不平等變動的貢獻相對較小，其中隨時間變動戶主特征的解釋程度有所增加，村地形由縮小不平等變為擴大不平等，而區域因素則由擴大不平等變為縮小不平等。對于人均耕地面積而言，其結果與人均使用面積結果趨勢基本一致。其中縣特征在1995—2002年對人均擁有面積不平等擴大的貢獻更大，這可能與不同時期各縣對待人口變動實施差異化土地調整政策有關。但家庭特征卻在2002—2013年變為擴大不平等的重要因素，其解釋份額為60.84%。

六、總 結

土地分布問題一直是學者們關注的熱點問題，這不僅關乎土地政策實施的效果，更與農村人民的生活息息相關，甚至會影響到國家的穩定和長期目標的實現。但采用具體的微觀數據研究農村土地分布的不平等程度及其變化特征，現有的文獻還相對有限。采用CHIP1988、1995、2002和2013年數據研究不同時期不平等的變化，主要結論如下：

首先，不論是人均使用耕地面積還是人均擁有耕地面積，其水平值及不平等指數均呈相似的變化趨勢。其中，人均耕地面積從1988—2002年均呈下降的趨勢，而2002—2013年略有上升。而基尼系數則在1995年發生了一定程度的下降后開始持續上升，且人均擁有耕地面積不平等程度在2002年之后開始大于人均使用耕地面積。這一變化特征與城鎮化帶動的人口流動以及耕地保護等政策有關。此外，我們發現不論是從事農業的高收入人群還是農村整體高收入人群，其人均耕地面積均相對較高。

其次，在人均耕地面積決定因素的回歸分析中，結果表明戶主為女性、家中有干部、家庭規模越大以及人均收入與縣人均收入均值的比率越高則人均耕地面積越小，而縣農業收入占總收入比重越大則人均耕地面積越大。

最后，在Oaxaca-Blinder對土地均值變化的分解中，顯示不同年份間家庭規模和家庭年齡性別結構是解釋年份間人均耕地面積差異的重要因素。系數差異對年份間耕地面積擴大的貢獻在三個時期分別主要由家庭年齡性別結構、縣特征和區域因素貢獻的，但整體上家庭年齡性別結構對人均耕地面積擴大有正向貢獻。從G·Fields分解結果中可以看到，縣特征在1995—2002年對土地不平等的擴大有重要貢獻，但在2002—2013年則成為土地不均等縮小的主要因素。總體而言，可觀測特征對不均等變化的解釋力度都比較低，這可能也間接地表明宏觀層面的制度變動或者農民個體的心理等不可觀測因素在其中有著更重要的作用。