我国农地非农化对碳排放的影响及区域差异——基于省际面板数据的实证分析

本文通过构建农地非农化与碳排放之间的计量经济模型,利用我国31省(市、区)1998-2008年的面板数据,运用三阶段最小二乘法估算农地非农化对碳排放的影响及其区域差异。实证结果表明:从全国整体而言,农地非农化水平的提高将会增加碳排放量,但也存在区域差异,从样本考察期来看,中、西部农地非农化现象显著地增加了碳排放。但对东部地区来讲,从整个样本期来看,农地非农化对碳排放的影响显著,但是近年来该地区农地非农化增加碳排放的趋势却逐渐减缓。在此基础上,得出相应的政策启示。     

城市化进程中农地非农化的政府驱动——基于中国地级以上城市面板数据的分析

本文利用中国地级以上264个城市面板数据,采用固定效应模型对城市化进程中农地非农化的需求因素进行了分析.在控制城市人口规模变量的基础上发现各地房地产开发、以经济发展和公共产品提供为内容的城市竞争形成了农地非农化的压力;高校园区扩张、开发区热和土地出让收入不仅是城市化土地需求的重要因素,而且在一定时期内具有递增作用.这表明我国城市化进程中农地非农化具有明显的政府驱动.分地区计量结果显示,东部地区经济发展的驱动作用明显,中部地区土地出让收入显著,西部地区表现出房产开发和高校园区的扩张驱动.     

农地流转的经济效应及其空间溢出——基于“三化”发展的视角

利用2005—2010年中国31个省(自治区、直辖市)的农地流转、"三化"发展与经济发展数据,构建了考虑空间因素的计量模型,验证了农地流转的经济效应及其空间溢出。主要研究结论如下:农地流转通过影响工业化、农业现代化和农村劳动力转移间接促进地区经济增长,并且跨期内存在空间效应、本期内没有空间效应;本地区的经济发展对周边地区的农地流转强度存在较强的空间依赖;农地流转对粮食主产区、粮食主销区的经济增长具有不同的空间效应,在粮食主产区的农地流转对地区经济增长具有更强的直接和间接拉动效应,而粮食主销区农地流转的影响则相对较弱。     

中国东、中、西部地区农地非农化进程的影响因素

将农地非农化过程带给地方政府的效用划分为制度收益和发展收益,通过比较制度收益与发展收益对东、中、西部地区农地非农化进程的影响,以判别驱动地方政府推进农地非农化进程的主要因素。研究结果表明,东、西部地区农地非农化进程表现为制度驱动型,制度收益对农地非农化进程的影响大于发展收益,而中部地区农地非农化进程则表现为发展驱动型,发展收益对农地非农化进程的影响大于制度收益。中央政府要达到控管农地非农化进程的目标,必须进行制度创新以经济管理手段来约束东、西部地区地方政府违规谋取制度收益的行为,引导中部地区地方政府节约与集约利用非农用地。     

我国城镇化和土地利用非农化关系分析及协调发展策略

我国人均农村居民点用地量远大于人均总建设用地量,存在“两栖占地”现象.文章构建了土地利用非农化指数(LUNI)和土地与人口城镇化协调度(LPUH)两个指标,刻画我国人口城镇化和土地利用非农化的关系;采用2000和2009年各省人口数据和土地利用数据,测算省际人口城镇化率(PUI)和土地利用非农化指数(LUNI);利用SPSS软件分析LUNI和PUI之间的相关性,对省际2009年PUI、LUNI、LPUH数据进行了多因素快速聚类分析;运用全局莫兰指数和局部莫兰系数进行各省土地与人口城镇化协调度(LPUH)空间自相关分析.结果显示:2000年和2009年LUNI与PUI的相关系数分别为0.758和0.686,相关性下降;5个聚类类型在空间上具有明显的差异性,形成5个地域类型区;空间自相关分析也显示LPUH热点区的存在.进一步讨论了导致城镇化和土地利用协调度在空间上存在显著差异的因素,提出了以健康城镇化为导向的协调发展策略.     

耕地非农化的社会经济驱动因素异质性研究——基于STIRPAT和GWR模型的实证分析

以“STIRPAT”模型为基础,采用地理加权回归模型(GWR)分析人口数量、富裕度、产业结构和城市化水平等社会经济因素对我国31省市的耕地非农化的影响.结果表明,2003-2008年,东、中、西部地区耕地非农化占全国比重由2003年的55.75％、25.62％、18.64％转变为2008年的48.42％、25.95％、25.63％,可见,空间格局由东部向西部扩散.人口数量对耕地非农化的影响均呈现正效应,而富裕度、第三产业比重和城市化水平对耕地非农化的影响既有 正效应,也有负效应.在东部沿海地区,随人口数量和富裕度的增加会进一步促进耕地非农化,而随第三产业比重和城市化水平的提高又会在一定程度上减缓耕地非农化;但是在中西部地区,人口数量的正效应和富裕度的正负效应的作用相对较弱,而第三产业比重和城市化水平的正效应作用明显强于东部地区.因此,要通过转变经济发展方式,优化产业结构、严格控制人口数量和土地城市化等措施,以协调东部和中西部发展中的用地矛盾.     

中国农地确权政策演变、内涵与作用机制的梳理与思考——改革开放40年来的经验总结

新一轮农地确权是适应我国农地产权制度改革,推进农业经营模式由传统农业向现代农业转型的重要环节。文章以农地确权与现代农业的关系为切入点,在回顾改革开放以来农地确权历程的基础上,结合现有文献研究成果,对农地确权的内涵、意义及影响因素进行归纳总结;然后,从激励效应、交易效应、要素效应、技术效应四个方面对农地确权如何推进现代农业发展的作用机制进行分析;最后,针对当前农地确权存在的历史遗留问题解决不彻底、确权进程存在单兵突进、农户确权认知水平有待提高等问题,提出坚持正式制度与非正式制度相结合的原则、注重农户的政策认同、遵循现代农业发展路径,推进乡村振兴战略。     

中国城市消费的空间分布与空间相关关系研究

运用空间相关性检验的莫兰指数分析和空间面板计量的SDM模型,讨论了中国城市消费的空间分布特征,并从跨区域空间效应的视角分析了影响城市消费的经济、交通、政策等因素.研究发现,中国人均消费较高的“热点”城市较少,邻近城市的收入、客运交通等因素对本地城市消费呈现显著的负相关作用,城市空间消费市场结构更多地表现为区隔效应而非集聚效应,我国区域经济和市场一体化程度有待提升.     

中国二氧化碳EKC曲线扩展模型的空间计量分析

本文以1999—2010年中国30个省、市、区为研究对象,基于空间动态面板数据,将能源强度、空间相关性引入二氧化碳的EKC曲线当中,构建了中国二氧化碳EKC曲线的空间计量模型,实证分析了中国二氧化碳EKC曲线的存在性及空间溢出效应。研究结果显示:(1)中国人均二氧化碳排放与经济增长之间基本满足EKC曲线假定的倒U型关系。(2)一个地区的人均二氧化碳排放不仅取决于自身的经济发展水平与能源利用效率等内因,还受到邻近区域人均二氧化碳排放的影响以及周围地区经济发展中不可观测因素的影响。(3)空间滞后模型的总体拟合效果优于空间误差模型,相对于经济距离,地理距离对地区经济活动的空间相关性影响更大。地区间的不可观测因素对空间相关性的影响起了主导作用。(4)能源强度越低,能源消费的二氧化碳排放水平越低。人均二氧化碳的经济拐点为101276元,中国目前正处于二氧化碳EKC曲线的左端。     

环境规制与经济增长——以我国东部地区为例

文章在新增长理论和空间经济学框架下,构建环境规制与区域经济增长的空间面板计量模型,运用1995—2014年中国东部10个省份的面板数据,研究环境规制与区域经济增长之间的空间效应。研究发现,环境规制通过影响其他因素而对经济增长作用,本身直接影响经济增长作用甚微。由于产业结构调整,环境规制对于东部人力结构、人均固定资产短期有负向影响,对于人均国民收入、R&D支出有着正向影响。政府在决定环境规制强度时不仅需要考虑所在省份的各个经济变量的综合影响,还要考虑周边区域政策、人力以及其他相关因素的空间溢出效应。     

Structural Change and Economic Growth

This paper presents a model in which a country's measured average propensity to save endogenously rises when its economy industrializes. The model has agricultural and manufacturing sectors. Only agriculture uses land. If at early dates income per capita is low, agricultural consumption is important, land is valuable, and capital gains on land may constitute most wealth accumulation, leaving the country's NIPA APS low. If exogenous technological progress raises incomes over time, Engel's law shifts demand to manufactured goods. Then land's portfolio importance relative to reproducible capital diminishes and the national income and products account saving rate can rise.     

扩大中国农业保险有效需求的对策研究

农业保险是农民转移农业风险的重要手段。农民人均收入过低、农业土地分散经营、保险费率过高、农业风险管理手段多样化和农民保险意识淡薄等是影响农业保险有效需求的重要因素,为此应采取提高中国农业用地集中程度、切实提高农民收入水平、开发农业保险新险种、提高对农业保险的宣传力度以及政府加大对农业保险支持力度等相应对策。     

中国农业现代化的一个途径： 基于人-地关系的现代小农经济模式

渐趋完成的人口转变与快速工业化、城市化进程两大趋势的结合为缓解近代以来一直制约中国农业发展的人地关系紧张局面提供了可能，从而使得中国劳均耕地（播种）面积有可能摆脱长期以来的下降趋势。通过对2006-2030年间中国人口转变和快速工业化、城市化影响下的农业劳动人口进行分析和预测，并结合耕地面积和播种面积的变化趋势，预测在2020年左右，中国劳均播种面积将大于11亩，而到2030年将进一步上升到145亩。因此，有理由认为在兼业化的农业产业结构下，这些条件已经可以确保在农业劳动力处于充分就业状态并获得相对高的农业收入的情况下，形成中国现代小农经济模式。     

Disentangling the Poverty Effects of Sectoral Output,Prices, and Policies in India

This paper attempts to disentangle the poverty effects of key policy variables that directly affect the poor (namely the government‐led channel of development spending and financing) in both agricultural and non‐agricultural sectors after accounting for the effect of respective sectoral per capita income and prices, using data from India over five decades. The paper emphasizes the sectoral composition of income and prices as mechanisms influencing the level of poverty and establishes empirically that it is the rise in non‐agricultural per capita income that reduces rural poverty via the channel of internal migration, after having controlled for the variation in key components of fiscal spending and monetary/financial policy via the availability of credit. Uneven sectoral growth pattern explains why urban poverty becomes a spill‐over of persistent rural poverty when the agricultural sector shrinks. While checking for robustness, there is evidence that the rise in non‐agricultural income alone may not reduce rural poverty, when measured in terms of rural infant mortality rate as a non‐income indicator of well‐being.     

人力资本在农民增收中的作用分析

笔者采用一个农业大省的农户调查资料,分析了农村人力资本在农民收入增长中的作用。结论表明,家庭劳动力平均受教育年限显著增加农民人均纯收入;有劳动力接受过相关技术培训的家庭,人均纯收入显著高于没有劳动力接受过技术培训的家庭;家庭接受过技术培训的劳动力数量增加可以显著提高农民人均纯收入水平。     

农户对农业基础设施需求的影响因素分析——以山西省为例

本文在对山西省300位农户的农业基础设施需求进行调研的基础上,建立了多项Logistic回归模型,分析了影响农户对农业基础设施需求的主要因素。研究表明,文化程度、农户人均净收入、收入来源、人均耕地面积和农户对农业基础设施现状的满意度是影响其需求的主要因素。     

影响我国农村居民收入差距的主要因素:从收入构成角度的分解分析

This paper attempts to explore the causes behind the change of the inequality in China rural areas at the very beginning of this century by decomposing the inequality of the total per capita income into the contributions from different income components. Furthermore, we develop the decomposition method of Gini coefficients from the income components and use it not only in the static analysis but also in comparative static analysis. Namely it can be used to explore the change of the overall inequality by decomposing the change of Gini Coefficient from income components. The empirical results show that the wage from local employment, the income from agricultural household business and the incomes from non-agricultural household business are the three income components that made the largest contributions to the inequality of the total per capita income. The total contribution to the overall inequality of non-agricultural incomes was much more than that of agricultural incomes. The incomes from agricultural household business, the incomes from non-agricultural household business and the wages from migration made the positive impact on the increase of the overall inequality. The incomes donated by relatives and friends made the most important negative impact on the increase of the overall inequality.     

The stork, the plow, rural social structure and tropical deforestation in poor countries?

This study is an exploration of the relationships between income, demographic pressure, technological change in agriculture, and the structure of political economies in light of cross-country differences in deforestation. The study focuses on small farmers and shifting cultivation. The analysis is based on a model developed by Larson (1994) that accounts for rural poverty, rootlessness, and distribution of landholdings. Regression equations model the average annual rate of deforestation, the relative area under forests, and a recursive model that includes both the deforestation rate and the forested area. Deforestation was reasonably well explained by a dummy variable for Asia, a rank order variable of the amount of forested area in 1980, the gross domestic product per capita in 1990, the average annual population growth rate during 1981-90, and the percentage increase in value added to agriculture during 1981-90 in 1990 dollars. Findings indicate that a 10% increase in the population growth rate increased the rate of deforestation by 10.6%. A 10% increase in income per capita increased deforestation by 49.5%. The influence of income on deforestation followed Kuznet's U-shaped curve. The turning point for reduced deforestation was income of $3500 per capita. Only Central and South America are near this income level. An increase in 1 agricultural worker per household increased deforestation by 50%. A 10% increase in smallholders' share of agricultural land reduced deforestation by 3.4%. Countries with high rural rootlessness had 23.6% less relative area under forests, suggesting that rural rootlessness rather than poverty per se leads to deforestation. The recursive model shows that demographic pressures led to deforestation and were mediated by technological change. Political economy theories of deforestation received strong empirical support.     

A Spatial Investigation of σ-convergence for County Economy——Taking the 136 Counties of Hebei Province as An Example

增强县域经济活力是解决＂三农＂问题的重要突破口,准确判断县域经济的发展差距是制定发展规划的科学依据。以河北省为例,使用17年实际农民人均纯收入数据研究该省136个县域经济发展的σ-趋同情况。研究结果表明,考虑县域间地理相关性特别是经济相关性后,σ值发生了显著变化。经典方法在σ-趋同计算结果中存在严重偏误,会导致对发展差距的误断。空间计量经济方法,特别是经济相关性矩阵的运用,可以显著矫正经济发展差距经典测度方法的不足。     

Air Pollution and ‘Dirty’ Industries: How and Why Does the Composition of Manufacturing Output Change with Economic Development?

This paper examines the impact on air pollution ofchanges in the composition of manufacturing output indeveloped and developing countries. Pollutionemissions from manufacturing output are estimated ina manner which holds constant the effect of technologyand regulations allowing the impact of compositional changes alone on pollution to beestimated. The paper has three main findings; (1) theinverted-U estimated between per capita income and thepollution intensity of GDP arises due to both thecomposition of manufacturing becoming cleaner and theshare of manufacturing output in GDP falling.Compositional changes alone are not responsible forthe inverted-U between per capita income and percapita emissions; (2) changes to the composition ofmanufacturing output are consistent with the pollutionhaven hypothesis, however there is clear evidence thatrising per capita incomes are associated with afalling income elasticity of demand for `dirty'products. This fact may explain the compositionalchanges that occur with development; (3) in additionto the income elasticity effect, the analysis suggeststhat land prices and to a lesser extent the prices oflabour and capital, determine the proportion of dirtyindustry within a country's manufacturing sector.