他刚用一篇TOP5为上交扳回一局, 多期DID, 农业TFP测算等为实证学习亮点！

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背景知识：1.2021年AER, JPE, QJE, ECM, RES五大刊物最新文章和内容一览！2.五大刊AER, JPE, QJE, ECM和RES的最新文章, 及将来浏览中英文顶刊最新文章通道！3.过去10年AER上关于中国主题的Articles专辑！4.2020年国人发表的Top5刊清单, 以及中国主题的Top5文章清单！5.发表Top5刊的500强名单出炉, 这几位中国人实至名归

正文

关于下方文字内容，作者：许诗蕾，华中科技大学经济学院（南开大学经济学院），通信邮箱：[e-mail]

作者之前的文章：1.太难了! 用天气做工具变量IV都被审稿人质疑! IV竟如此脆弱那有什么IV选取建议呢? 2.你所有回归结论可能都是错的, 只因外审说你少做了这个事情....., 太重要了! 3.开班了! 好控制变量or差控制变量: 速成班

最近，复旦大学陆续在TOP5期刊上发表2篇文章，1.复旦发AER了, 最新全文及解读都在这里, 时新计量方法不落下！2.继发AER之后, 2021年再发Top5, 这是什么神仙组合? DID, DDD方法在顶刊仍然耐打！。同在上海滩的上海交通大学不甘落后，最近也在TOP5期刊之一的RES发文了，标题为《中国的产权、土地错配和农业效率》。今天，我们就着手解读一番该篇文章，无论你想学习实证方法还是实证设计，通过阅读此文都能有不少收获。

Amalavoyal Chari, Elaine M Liu, Shing-Yi Wang, Yongxiang Wang, Property Rights, Land Misallocation, and Agricultural Efficiency in China, The Review of Economic Studies, Volume 88, Issue 4, July 2021, Pages 1831–1862, https://doi.org/10.1093/restud/rdaa072

This article examines the impact of a property rights reform in rural China that allowed farmers to lease out their land. We find the reform led to increases in land rental activity in rural households. Our results indicate that the formalization of leasing rights resulted in a redistribution of land toward more-productive farmers. Consequently, output and aggregate productivity increased by 8% and 10%, respectively. We also find that the reform increased the responsiveness of land allocation across crops to changes in crop prices.

中国的产权、土地错配和农业效率

目录

摘要

本文研究了中国农村产权改革的影响，这一改革赋予了农民租赁土地的权利。本文发现改革增加了农户的土地租赁活动。研究结果表明租赁权的形式化促使了土地的重新分配——土地流向了生产率高的农户，相应地，总产出和生产率分别提高了8%和10%。同时，本文发现改革提高了作物间土地分配对作物价格变化的反应能力。

1 引言

长期以来，农业效率增长一直是经济结构转型和经济增长的中心议题。但目前在多数发展中国家，农业效率显著较低，而这是富裕国家和贫穷国家劳动生产率存在较大差异的主要原因。最新研究表明，贫困国家的农业低效率或许是摩擦导致资源错配的结果。

在农业经济中，资源错配假设主要有两大事实支持：在发展中国家，小家庭式农场占据多数，表明农业部门内存在土地资源错配；农业部门中劳动力较多，说明存在部门间劳动力资源错配。因此，一个自然而重要的问题在于，通过降低农业土地市场的交易成本能否纠正资源错配问题。在缺少合适的政策实验的情况下，难以回答这一问题。本文通过研究中国《农村土地承包法》的影响，为回答这一问题提供了可靠支持。

本文在以下几方面做出了贡献：首先，本文发现改革后，总产出和生产率显著增加，这印证了土地租赁权利是产权的一个重要维度；其次，本文通过检验政策实验的影响，利用模型估计了资源错配产生的损失，弥补了相关文献的空白。

2 制度背景

1979年，中国建立了家庭联产承包责任制，农业集体生产得到解除，农户拥有了农地的私人使用权，但并不稳定，因为直到20世纪90年代，地方政府都可以重新分配土地。1998年，《土地管理法》（修订）允许农民与村委会签订30年期限的土地合同，为土地使用权提供了保障。2003年，中国政府颁布了《农村土地承包责任法》，重申了村委会和农民间30年期限的土地使用合同这一先行政策，并赋予了农民租赁土地的权利，并概述了承包、租约转让及处理土地承包纠纷的相关规则。2003年前，尽管存在非正式的土地承包协议；但2003年《农村土地承包法》为承包合同双方提供了法律保障。

《农村土地承包法》未对继承权进行声明，也未推翻先前禁止使用土地作为抵押品的相关规定。因此《农村土地承保法》与先前土地改革最大的区别仅在于，未租赁土地的农户提供了法律保障。

《农村土地承包法》第64条提到，“各省、自治区、直辖市人民代表大会常务委员会可以根据本法，结合本行政区域的实际情况，制定相应实施办法。” 根据2002年世界银行关于中国土地所有权的报告，地方政府是推行中央关于农业土地所有权政策的主要障碍。亦有报告指出，地方政府能力和合作是成功推行《农村土地承包法》的关键。因此，本文使用省份层面实行《农村土地承包法》的时间，作为农户可开始行使土地所有权的时间。2010年末，已有22个省级政府正式发布了实施《农村土地承包法》的相关公告，表A.1详细报告了各地公告的出台时间。

3 数据来源

3.1 农村固定观察点调查（NFP调查）

本文使用2003-2010年农村固定观察点调查数据（NFP调查），覆盖了32个省份399个村庄19000家农户，其中包含了农户农业生产、就业和收入等详细信息。

表1展示了主要结果变量的统计性描述。Panel A 对调查中农户年度数据进行了汇总。其中，家庭平均耕种土地面积为12.4亩。通过对比农户报告土地面积和政府分配所得土地，计算农户租用土地面积。可得，家庭平均租用土地面积为2.2亩，占总耕地面积的18%。

本文测度了农户家庭成员的劳动力供给情况。通过询问每个家庭成员1年（365天）内在本乡镇作为农民工和农场工人从事非农业工作的天数，加总到家庭层面，可得超过一半农户家庭中至少有一人外出工作，42%家庭从事非农业工作。农户平均外出工作日数为234天，平均从事当地非农业工作日数为126天。

为了检验改革的总体影响，本文亦将农户层面的数据加总到了村级层面。Panel B展示了农业总收入和每亩土地收入（后者用于衡量土地生产率）。本文通过以粮食产量为权重对粮食价格进行加权，消除价格在时间、空间和作物间的波动，使得回归结果得到的改革影响是真实而非名义的。

在农业产量方面，调查报告了农户对各类作物的投入和产出。Panel C对相关数据进行了汇总。各农户各类作物平均种植面积为4.7亩，每一种作物每年机械投入（仅包含机械运作费用，如石油燃料等）为86元，劳动量投入为68天。

3.2 土地质量数据

本文作者在2012年对NFP调查家庭进行了一项名为“农村企业和农户土地调查”（Rural Firm and Household Land Survey）的调查。本文将该项调查数据并入NFP调查数据中，得到来自20个省份247个村庄2326个农户数据。对土地质量的衡量来源于农户对耕种地块质量的报告，分为高、中、低三类，将其取均值后可得农户耕种土地的平均质量。

3.3 农作物价格数据

本文通过《中国农村统计年鉴》收集了2002-2009年省级农业价格指数数据。同时，本文收集了联合国粮农组织（FAO）相同时期的美国农产品价格指数。所有指数均以2001年为基期。图A. 3展示了不同粮食省份平均价格指数，其中图（a）为5种粮食作物，图（b）为4种经济作物。由图中可见，经济作物价格指数波动大于粮食作物价格指数波动，这主要是由于粮食作物价格受到政府调控，而经济作物价格易受到国际市场影响。

3.4 改革推行时间的确定

本文主要从北大法宝数据库收集了各省份有关《农村土地承包法》实施的政策文件，并利用其他法律数据库开展类似检索，进行补充。其次，本文删除了部门文件，仅保留直接由省政府发布的文件。最后，本文筛去了与《农村土地承包法》无关的文件，从而得到了各地法案实施时间。

4 实证估计

4.1 改革对农户土地租赁活动的影响

首先，本文估计了产权法推行对于土地租赁活动的影响。本文估计以下方程式：

（4.1）

方程（4.1）的估计结果如表2所示。第1列使用了NFP农户全样本。由第1列可见，改革使得租入土地面积增长了7%，且在10%的水平上显著。但考虑到样本中并非所有个体均耕种土地，这些个体也不会租入土地，那么全样本估计将会低估改革的政策影响。因此，第2列样本中仅包含了耕种土地的农户。与预测相符，较第1列，估计系数有所提升，同时显著性更高。为了避免农户组成变动对于估计产生影响，本文对平衡面板数据进行了估计，回归结果可见第3列。点估计结果稳定，由于样本量大幅减少，估计精度有所下降。

双重差分法的使用需要满足共同趋势假设。本文设定以下模型，以检验此假设：

（4.2）

图1展示了共同趋势检验的结果。可见在各省份在《农村土地承包法》推行前土地租赁活动不存在显著差异，满足共同趋势假设。

考虑到土地租赁交易双方可能并未全部进入调查样本中，本文进行了相应检验。首先，本文仅使用2009年和2010年调查中土地租出数据。表2第4列显示，改革使得租出土地面积增加了7%，这与第1列结果较为契合。其次，本文直接检验了改革对将土地租给农业企业和其他农户的影响。表2第5列和第6列显示，多数的租赁活动发生在农户间。最后，本文检验了改革对村庄层面总体土地租赁面积（采用对数变换）的影响，发现影响不显著。由此可见，农户样本可能引发的估计偏误不大。

4.2 改革对总产出和生产率的影响

本文中总产出以村庄层面总收入为代理变量，总生产率以村庄层面平均每亩收入为代理变量。本文设定以下模型：

（4.3）

表3展示了回归结果。第1列显示，土地改革使得总收入增加了8%，并在10% 水平上显著。第2显示，土地改革使得总生产率提高了10%，并在1%水平上显著。

本文亦对此模型进行了共同趋势假设检验。图2展示了相应结果，可见，改革实施前，总收入和总生产率不存在显著差异；而改革实施后，两者均出现显著增长。由此可得，满足共同趋势假设。

4.3 农业全要素生产率和土地边际产品的构建

为了检验模型在土地再分配方面的预测，本文使用了粮食层面的投入和产出数据构建了全要素生产率（TFP）和土地边际产品（MPL）。本文假设粮食层面的CD生产函数：

（4.4）

其中，表示。、、和分别表示土地、劳动天数、机械成本和其他投入成本。为TFP的对数形式。对生产函数参数的估计取决于我们对未观测到的TFP的假设，因为这可能与投入决策相关。本文假设TFP可分解为以下四个部分：（1）农民-粮食要素，用于反应农民生产给定粮食的能力；（2）农民-年份要素，用于表示时变冲击对于农民粮食种植的冲击；（3）时变要素，用于表示对村庄里所有种植作物的农民的影响；（4）特殊冲击，用于表示特定年份对农民和作物特定影响。具体模型表示如下：

（4.5）

因为在任意年份中，农户均种植多种作物，因此本文将、和以固定效应形式纳入模型（4.4）中，进而估计不同粮食的生产函数。假设农民做出投资决策过程中未观测到对TFP的特殊冲击（），通过纳入固定效应一定程度上解决了由依赖于可观测TFP部分的投入决策所引起的变量偏差问题。

根据生产函数的估计结果，本文通过如下两种方法构建总生产率。首先，本文计算农户-作物-年度层面的边际生产率。在CD假设下，边际生产率为土地平均生产率与土地产出弹性乘积，后者为生产函数回归中土地的系数。其次，本文通过从生产函数回归中得到估计的固定效应以构建农户-作物层面的TFP。

4.4 土地再分配的证据

土地租赁活动的增加，总收入和生产率的提高，均符合交易成本减小和资源流向更具效率生产者的假设。在本节中，我们将直接检验《农村土地承包法》对土地再分配的影响。

首先，本文对土地再分配进行了描述性检验。我们主要关注两大理论假设：倘若不存在资源错配，不同生产者的MPL相等；土地分配与TFP呈正相关性。图3（a）绘制了改革发生前2年和发生后2年，农户耕种面积与改革前土地边际产品间的关系。值得注意的是，改革前边际产品恒定，唯有土地分配变化。从图中可见，改革后边际产品更高的农民能够种植更多的土地，这与假设相符。图3（b）展示了土地再分配和农户TFP的关系。可见，改革前，农户耕种面积和农户TFP之间相关性较低；改革后，TFP高的农户耕种面积更大，而TFP低的农户耕种面积较小。可见，《农村土地承包法》的推行确实提高了土地再分配的效率。

基于以上，本文设定以下模型，以检验政策对村庄内土地再分配的影响：

（4.6）

图4展示了估计结果，可见改革后边际生产率处于底层1/4的农民耕地面积大幅度减少，而处于顶层1/2的农民耕种面积显著增加，这有力证明了《农村土地承包法》的推行确实提高了土地再分配的效率。

同时，本文绘制了不同生产率分位点农户改革前后耕种土地面积所受影响，如图5所示，结果与图4相近，并且可见《农村土地承包法》推行前土地的再分配较少。

4.5 改革对机械使用和劳动力的影响

本文检验了土地再分配是否伴随机械使用和劳动力的重新分配，表4展示了相关估计结果。第1列对模型4.6进行了估计，其中结果变量为总农业资产价值（经过IHS变化）。因为结果变量是农户层面的，因此回归中的分位数基于农户层面的边际产品。第2列中，结果变量为机械成本（经过IHS变化）。由于结果变量是作物层面的，因此回归中分位数的确定亦是基于作物层面的边际生产率。

本文未观测到改革对农业资本和机器投入的显著影响。表4第3列显示，对于高生产效率的农户而言，改革会增加劳动力的雇佣。本文第2章的相关证据表明，农民对劳动力需求的增加可能由增加低生产劳动率农民供应来满足。

另一个有趣的问题在于，当地非农人口和流动劳动力的增加是否贡献了部分低生产率的农民。表4中第4列和第5列分别将流动劳动力工作天数（经过IHS变换）和非农人口劳动天数（经过IHS变化）作为结果变量进行估计。结果发现，改革后，流动劳动力和非农人口的工作时间未发生显著变化。本文推测，产权改革后人口流动增加缺乏证据，一定程度上是中国的制度障碍导致的。

4.6 分解改革带来的生产率收益

由前文中可得，土地再分配可能是生产率收益的重要来源。本文将量化土地再分配造成总生产率提高的不同渠道贡献，通过两种方法来分解改革带来的生产率收益。

4.6.1 总生产效率的分解

首先，本文参考Olley and Pakes（1996）将总生产率进行如下分解：

（4.7）

其中，表示年村庄层面TFP，定义为TFP（经过对数变换）产出份额加权平均值。表示农民第种作物的实际产出份额。总指数可分解为以下两部分：一部分测度了平均农民-作物层面的生产率，即；另一部分为协方差项，衡量了规模（以产出为测度）与TFP的关联程度。正如Bartelsman et al.（2013）所示，Olley-Pakes协方差项是衡量资源配置效率的可靠指标，而资源配置效率常随经济体制的变化而发生系统性改变。我们期待看到的是，当土地在低生产率农民和高效率农民之间再分配时，Olley-Pakes协方差项增加。

以下本文估计改革对于总生产效率分解项的影响。表5展示了估计结果。第1列显示，改革使得TFP增加了7.6%，并在5%水平上显著，这与总产出的增加相近。第3列显示，OP协方差项的增长对总TFP增长贡献达到88%。而总TFP增长剩余部分归功于平均生产率的增加，尽管这部分的增长数值较小，并在统计上并不显著，如第2列所示。

为了更加清楚地说明土地再分配的流动，本文对OP协方差项进行了如下分解：

（4.8）

其中，表示农户-作物的数量。从中可见，OP协方差项可分解为作物内和作物间两个部分。

本文分别将OP分解部分作为结果变量对模型进行了估计。第4列和第5列分别展示了作物内和作物间两部分受到的影响。结果表明，作物间和作物内土地再分配所受影响相近，但只有后者在统计上是显著的。因此可见，改革提高生产率的一个重要来源是纠正了土地在作物内和作物间分配的扭曲。

4.6.2 总生产率增长的分解

本文参考Baily et al.（1992）设定以下模型，对总生产率增长进行分解：

（4.9）

其中，表示在到时段内存活的农场；表示时段新进入者；表示时段末的退出者。方程（4.9）中右侧第1项表示生产率增长的农场内部分，第2项表示农场市场份额的变动，反映生产率增长的农场间部分，后2项表示进入者和退出者对于生产率增长的贡献。

本文使用DID可得改革对于各个部分的影响，表5中第6-10列报告了相关回归结果。农场间更高的再分配率是总生产率增长的主要原因；在剩余的驱动力中，农场内部生产率提高的影响在数值上最大（但在统计上并不显著），进入和退出对整体生产率增长的贡献很小。农场间部分的重要性同前一节中使用OP法分解的结果一致，可见改革带来的再分配的重要性。

4.7 基准效应规模

本节中，我们试图将估计放在有关错配的现有文献背景下。区别在于，本文在资源错配有所缓解情况下，有效估计了效率增加；而现有文献考虑的是资源错配被完全纠正产生的效应。对此，本文提出两点建议。首先，在本文情境中，隐性边际效应巨大：我们观察到总效率增加了10%，土地租出数量增加了7%。这是一个巨大的效应，但是与改革前分散的边际生产率并不矛盾：比如，在改革前，位于9/10分位数的农户边际生产率是位于1/10分位数农户的6倍，这表明即使是小规模的土地再分配也能对总效率产生显著影响。

第二，本文的估计回避了一个问题，即完全纠正资源错配将得到多大的潜在效率收益。为了解决这个问题，本文参照Adamopoulos et al.（2017），对比了实际土地分配和有效土地分配。我们假设每个农民的生产技术给定如下：

           （4.10）

村长总产出可表示如下：

    （4.11）

。有效率的土地份额计算应该基于解决在TFP不同的农户之间分配土地总量的问题，以最大化总收入。有效率的配置可表示如下：

        （4.12）

其中，。

上述步骤中存在一个隐含假设，即个体的TPF恒定。但值得注意的是，这排除了土地重新分配本身可能造成农民TFP改变的情况。正如本文前文所述，这个假设确实是合理的。

5 对价格变化的反应

《农村土地承包法》的实施不仅在改善了土地错配问题，同时也增强了土地分配对于生产冲击的反应能力。在本节中，本文将价格变化作为特定类型的冲击，检验改革和作物价格的交互项如何影响不同作物土地间的再分配。

本文设定以下模型：

    （5.13）

以上回归一个关键问题在于，当地农业价格是否对于改革是外生的。因此，在回归中为滞后1期的美国作物c的价格指数。回归中也包含了作物-年份和农户-作物固定效应。结果变量均为调查中农户-作物-年份层面数据。

同时，本文还将美国作物价格作为中国省级作物价格的工具变量。表6展示了第一阶段回归结果，第1列和第2列的结果变量分别为中国经济作物价格和中国粮食作物价格。由第1列可见，中国经济作物价格随美国相应作物价格发生变动，这证实了经济作物受全球市场影响较大。由第2列可见，中国粮食作物与美国相应作物之间价格变动相关性较小。这也是分析中对于粮食作物关注的原因所在。首先，倘若中国政府对于价格进行调控，农作物生产决策一定程度上受市场变化和价格影响减弱。其次，省级层面改革的时机一定程度上与地方经济状况相关，而地方经济状况很大程度上取决于主要粮食作物的产量。最后，粮食作物的价格和改革之间可能存在反向因果关系。因此，本文基于经济作物子样本，对于模型（5.13）进行了估计。

表7展示了回归结果。第1列和第2列结果变量为不同作物的耕种面积（经过IHS变换），而第3列和第4列中结果变量为每种作物耕种土地的虚拟变量。由第1列和第2列可知，在改革推行后，若某一种作物价格上涨，那么下一年其种植面积会增加。由第3列可知，当作物价格上涨一个标准差，农户增加这种作物生产的概率会上升1.4%，这一结果在5%的水平上显著。第2列和第4列显示，当我们使用美国价格指数作为工具变量时，对价格变动的估计反应会更大，这一结果至少在10%的水平上显著。

6 结论

本文通过检验《农村土地承包法》对于土地分配和农业生产率的影响，探讨了产权改革的重要性。本文发现，改革增加了土地租赁交易，促使农业产出增加了8%。同时，本文发现农业产出的增加是由于土地从低生产率农民向高生产率农民的再分配造成的。

此外，许多发展中国家目前仍然关注土地公有制的土地结构上，或强调在农民间平等分配土地而非允许土地在市场上自由交换。本文强调，仅凭农户，是无法解决非正式合同问题的，交易权的合法保护对于资源（包含土地和劳动力）的有效分配至关重要。另外，本文存在一个待解决也很重要的问题，即伴随制度的改变效率和公平之间的平衡该如何达到。

尽管中国有着独特的历史和土地制度，但在农业生产方面中国仍是发展中国家中的典型，尤其是小农户占据主导地位。因此本文的结论对全球其他发展中国家解决土地市场摩擦问题提供了中国经验。

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关于汪甬祥教授（现为南加州大学副教授）及其学术分享：

之前以上海交通大学为署名单位的RES文章：

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双重差分法DID

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