农地流转的阻碍因素及应对策略分析

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1、农地流转的阻碍因素及应对策略分析内容摘耍:我国作为转型中的发展国家,正处于城市化高速扩张的时期,需要农业的高速持续发展以便为工业化和城市化提供更多的农业剩余。本文在对河南省这个农业大省进行调研的基础之上,分析了影响土地流转的因素,进而得出消除影响土地流转因素的可行方法。关键词:农地流转家庭联产承包责任制二元结构产权制度农地流转实地调查结果及分析承包地互换形式的农地流转在家庭联产承包责任制实行初期就已经悄然出现,但是至今农地也没有发生大规模流转从而形成农业规模效益。从河南省整体情况看来,流转农地仅占总承包农地的10%左

2、右。这也是2007年至今,政策的大力鼓励和个别企业介入推动的结果。通过对河南省农地流转现状调查发现,河南省从2007年以来,农地流转有加快和规模加大趋势,但是各地区间农地流转速度和规模发展较不平衡。比如驻马店市是河南省耕地面积和农业大市,其土地流转速度偏低、规模在全省偏小。在对驻马店市平舆县东皇庙乡李庄大队小吕庄村、庙湾乡人杨村二队和遂平县瞿阳镇汤王庄村三个村的调查发现:三个村庄青壮年劳动力80%以上外出打工;承包地大多山老人代种或转让给口家兄弟或其他亲属耕种,此种情况均不收取转让费;转让给本村其他村民的每市地每年收

3、取100多元转让费;所有代耕和转让都是临时性和无合约的;主要农作物是小麦和玉米;丰年每亩耕地可以收入817-1344元,占家庭总收入的十分之一到五分之一左右;农民土地流转意愿极低。土地对于农户冇两种功能,其一是收入功能,但对大多数农户家庭,耕地已不再是主耍收入来源。流转收益占家庭总收入份额也低,从土地的收益功能上看土地流转对农户没有太大激励作用。耕地对农户的另外一个功能是其对农户的社会保障功能,也可以说是养老和失业风险保障功能,这一功能对大多数农户作用更为强大,也是农户不愿签订正式合同长期出租土地的主要原因。农民流转

4、意愿低的主要因素是更看重土地的保障功能而不是收益功能。农地流转的理论构建生产函数Y=AYF(N,L,K,II),显示了经济增长的不同方式:外延增长和内涵增长。表现在上述数学函数表达式上,外延增长『只能等于1,而内涵增长$冇可能大于1,生产函数就不止是一次线性齐次函数。内涵式增长在人类社会发展史上出现过三种增长模式:因分工和自由市场贸易带来的斯密式内涵增长;由于制度改革带来的诺斯式内涵增长;新技术的使用促进的普罗米修斯增长。发展经济学不同的二元经济发展模型,一是刘易斯理论,以劳动的边际生产率为基点,分析了传统农业部门与

5、现代工业尤其是制造业部门之间劳动力转移的现象。刘易斯的理论有三个不足:忽视了工业的发展对农业除劳动力供给以外的依赖;假定城市失业不存在;忽略工业产出是受总需求限制这一事实。兰尼斯-费景汉模型与刘易斯模型类似,在此基础上作了些补充和发展。乔根森二元经济理论首次提出了农业剩余,认为一个经济是陷入贫困的陷阱还是进入持续增长的状态,关键在于农业剩余是否存在和不断增加。还有哈里斯-托达罗模型理论修正了刘易斯“二元经济结构模型”的先验假设,指出农村的隐性失业人口,作为经济生活中的个体,必然也将以理性经济人的前提存在,作出是否向城

6、市迁移的抉择。这种移民抉择受两个基本因素的影响,一是城乡实际工资差异,二是移民可以在城市地区找到工作的概率。乔根森和哈里斯-托达罗模型中,增加农业剩余对可持续经济发展的贡献理论和农业移民作为理性经济人的移民选择影响因索符合当前中国经济状况。结合生产函数和乔根森与哈里斯一托达罗二元经济理论对土地流转进行理论分析,首先用(1)和(2)式來代表农业生产函数和非农业生产函数:Ya=AaYFa(Na,La,Ka,Ha)(1)Yn二AnYFn(Nn,Ln,Kn,Hn)(2)从农业生产函数表达式(1)可以看出,耕地几乎不变或者只能

7、变少变差、劳动力变少的情况下,要提高农业产出,就只能依赖其他三个因索:物质资本Ka、人力资本Ha和生产制度和技术Aa。其中前两者是生产要素增加属于外延式增长,后者通过改善组织生产的能力和技术属内涵式增长,也即是制度和技术的创新。哈里斯-托达罗模型告诉我们,作为理性经济人的农民工面临移民抉择时会受两个主要因素影响:城乡实际工资差异和在城市地区找到工作的概率。课题组成员认为,面対我国经济结构转型、城市化加速的局面,增加农业产出以创造更多农业剩余,输送到工业部门和满足全社会的食品供应,这才是可持续发展之路。为此,农业部门,

8、在劳动力持续减少的情况匚最需要内涵式的增长方式:制度改善和技术革新。产权制度的分析揭示了农业部门中作用最人的权利是排他、有保障、可兑现和可转移的所有权和经营权合一的土地私有权。唯有如此,拥有这些权利的农民才具有在上地上投资并高效工作的积极性,才有可能基于资产的增加变得富裕,并有能力成功移民到城市,最终使土地要素趋于适度集中、合理配置。结论与建议

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