论文讨论Timothy Besley，1995 JPE - 第2页 - 经管之家

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论文讨论Timothy Besley，1995 JPE

2010-7-25 23:37:41

实证部分
可以对这些理论进行检验。先看数据。由两个地区的数据组成，Wassa，样本中217户占有1074块土地（这也是作者为何要区分基于地块的产权与基于农户的产权），而当地基于土地的主要投资为种树，该地区正处于。另一个地区，Anloga，117户人家拥有494块地，这里有多种投资数据。

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2010-7-25 23:37:49

看关键的产权数据，作者主要关注产权转移，作者询问了每户人家对每块土地的转移权，可以分解为出售、出租、遗赠、质押，质押权，转赠（sell,rent,bequeath,pledge,mortage ,gift）等六项权力，外加这种权力是否需要通过家族同意，

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2010-7-25 23:38:00

因而可以有12种组合。由于是各种分解权利（更细的数据结构），这可以给作者更大的试验空间，作者将这些权利进行加总，也可以分别回归，即假定这些权力是具有层级（hierarchy）结构。

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2010-7-25 23:38:23

而关于每个地块，都有相关的特征记录，如它的历史、土质、获得方式，与农户家的距离，是否具有交换契约（deed）等，以刻画土地的个体特征。再看投资数据，在Wassa，主要考察农户的植树行为，在Anloga，主要包括排水，连续施肥，挖掘土地，灌溉，地膜覆盖，使用葱床（draining ,continuous manuring,excavating land,irrigating,mulching,making shallot beds）等。

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2010-7-25 23:38:32

可以看出，植树是一项长期投资，即它的收益期较远，而Wassa地区的投资回收期限较短，但一些投资，如连续施肥，灌溉等对于土质有长期的影响，也可算作长期投资。另外，有些投资具有外部性，如灌溉，、排水等，

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2010-7-25 23:38:44

因而需要进行更细致的处理（可以将问题做得很精细，微观的模型也是一个很宏观的问题，如果你具有细致的习惯）。由于一些投资在受访问已经做出，而对产权的判断是调查时的反应，因而，作者所获利的数据结构为。

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2010-7-25 23:39:04

可以进入计量方法的讨论。理论模型所指示的计量设定为，其中z为土地特征，x为农户特征。而如果考虑到R的内生性，即，。

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2010-7-25 23:39:18

因此这两个回归式构成了整个回归的基本框架。另外一个问题是，R可能存在测量误差，而作者证明了，如果存在测量误差，估算出来的结论是有偏的。并且内生性的误差会高估产权的回归参数，测量误差会低估产权的回归参数。

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2010-7-25 23:39:50

而同时解决内生性与测量误差问题的一个方法是为提供一个工具变量，一石二鸟。此工具变量需要满足相关性，即与相关，又要不为投资（被解释变量）所决定，

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2010-7-25 23:40:07

以避免内生性（或相互因果关系），作者找到的变量包括（在计量论文中，最精妙的地方还在于寻找合适的工具变量）：地块是否个有转移契约，土地是否发生法律纠纷，土地的获取方式，土地拥有的年限。这里可以作为第一阶段的回归。

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2010-7-25 23:40:18

以避免内生性（或相互因果关系），作者找到的变量包括（在计量论文中，最精妙的地方还在于寻找合适的工具变量）：地块是否个有转移契约，土地是否发生法律纠纷，土地的获取方式，土地拥有的年限。这里可以作为第一阶段的回归。

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2010-7-25 23:40:31

饱读论文，你才能够写出具有深厚功力的论文。

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2010-7-25 23:40:41

另外一个问题是，论文中所收集到的数据是离散结构，为二元变量。因而需要找到合适方法。此外，还可能存在样本选择，即，即进行投资的农户肯定存在正的净收益（如果符合经济理性的话，但现实中，也存在大量的亏损）。

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2010-7-25 23:40:59

注意，这是基础每个地块的讨论！作者在这里采用的是线性回归方法，而非传统的probit或logit模型，给出的原因为：线性方法可以考虑农户的个体异质性。而一些改进的传统方法，如有条件的logit方法（conditional logit）使用起来较为繁琐，作者为了使生活容易，选用线性回归。

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2010-7-25 23:41:15

注意，这是基础每个地块的讨论！作者在这里采用的是线性回归方法，而非传统的probit或logit模型，给出的原因为：线性方法可以考虑农户的个体异质性。而一些改进的传统方法，如有条件的logit方法（conditional logit）使用起来较为繁琐，作者为了使生活容易，选用线性回归。

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2010-7-25 23:43:25

而线性回归存在一个弱点是，一些预测值会越过[0,1]防线，但作者发现这种现象并不严重，而当被解释变量平均值不接近于0与1时，线性回归在理论上还是可取的（Maddala ,1983）。

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2010-7-25 23:43:39

另外，回头对比没有引入农户异质性的probit与logit模型，可以发现关键参数的回归结果差异产不大（杀个回马枪，是一种常用的策略）。所以，作者有信心使用线性回归模型。但必须说明的是，引入农户异质性是有必要的（还待观察）。

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2010-7-25 23:43:49

于是模型变为：，z为农户的个人特征。但还有一个问题，即R可能与一些不可观察的变量相关，如投资的能力与知识，即存在内生性问题，作者干脆将农户特征用一个虚拟变量来代替，以内涵所有的农户特征，显然，这种方法不能使我们看到农户特征的结构影响。

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2010-7-25 23:44:37

回归式变为，a为农户的虚拟变量。加入这个虚拟变量所带来的成本是，如果只是平均的农户产权对投资有影响（一农户拥有多块土地），那么土块产权对于投资没有影响。这与土地抵押合同制的结论一致。最后，一些土地的特征也会影响投资，作者对此也进行了控制。

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2010-7-25 23:44:49

实证结果
因此作者的回归方程分为两个，一个是包含农户特征结构，一个用一个虚拟变量来刻画农户的个体特征。产权变量同时包括需要或不需要通过允许转移的产权，并采用工具变量回归，与非工具变量回归进行对比。

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2010-7-25 23:44:59

最后，通过引入不同的产权构成，对提到的三种机制进行测试。由于两地在宏观经济面上存在较大差异，且在样本上不具有可比性，作者对两个地区分别进行回归，由于方法以及统计口径是一致的，因而，回归的结果具有可比性。

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2010-7-25 23:45:13

Wassa
这里仅介绍一下主要结论，以及一些计量细节。作者主要考察种植情况。且主要为最近一个种树的决定。而在些之前，已经有树了，或为现有主人所种，或为以前主人所种，因此，作者将以前种的树进行加总，以刻画地块特征。回归结果表明，自报的产权对植树有正向激励，

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2010-7-25 23:45:30

且通过家族允许的产权作用显著，而无须允许的产权作用效果不显著。其它变量符合直觉。

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2010-7-25 23:45:39

再看工具变量的回归。选用的工具变量包括：土地获取方式、所有者是否有授衔（title）、该地块是否有法律纠纷、在土地得到时是否有树。作者给出了过度识别的检验方法：用第二阶段的回归残差，对工具变量及其它外生变量回归，考察其整体显著水平F值。

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2010-7-25 23:45:56

可以通过过度识别检验（即F所对应的P值很大，接受原假设），且产权的回归结果相对于非工具变量的情形更大，一方面表明原来的结果很稳健，另一方面，工具变量将产权的功能进行了修正。再看第一阶段回归，即对工具变量相关性的检验，抑或产权的内生决定。

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2010-7-25 23:46:07

可以发现选定的工具变量具有很好的解释力（显著），且整体F统计值通过了显著性检验。

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2010-7-25 23:46:28

一个稳健性检验是考察“完整的”农户异质性，即引入虚拟变量。发现，只有自报的产权对植树有正向激励，且通过家族允许的产权作用显著，而无须允许的产权作用效果不显著。与前述结论一致。

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2010-7-25 23:46:41

在工具变量回归中，结果发生变化，即只有无须许可的产权对投资有显著影响！作者的解释是，可能存在测量误差，或名义的产权与真实产权存在差异，特别是对投资会产生明显作用的产权部分（学会自圆其说，是学术的生存本领）。工具变量可以通过过度识别检验，同时，作者在第一阶段的回归中发现了产权内生性的证据，如土地获取方式、土地特征等，均符合直觉地解释了各种产权（是否需要允许）的变动。

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2010-7-25 23:46:49

总之，从这个数据的回归结果可以看出，产权与投资存在较明显的促进关系。但它并不完全稳健，如未须授权的产权在工具变量方法中明显增大且具有显著性。

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2010-7-25 23:46:59

但工具变量在两个回归式中均能通过，证明其有效性，因而有必要挖掘其内在的决定机制，以解决内生性。作者将结论不一致归结为测量误差，即无论是工具变量预测，或上报产权数据，都与农户所关心的，与投资紧密相关的产权数据有一段距离，存在测量误差。

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