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188宝金博页面版: 试重构城镇化进程中农地转非的土地增值分配机制——基于权利贡献度视角

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内容提示: 城乡统筹【文章编号】 10 0 6—38 62( 20 11)0 2—0 0 4 8 一嘶试重构城镇化进程中农地转非的土地增值分配机制——基于权利贡献度视角高静1’ 2唐建2贺昌政1( 1. 四川大学工商管理学院, 四JlI成都, 610 0 64 ; 2. 西南大学经济管理学院, 重庆, 4 0 0 7 15)【摘要】 农地转非过程中产生的巨额增值空阎成为政府、 社会和农民三方博弈的焦点。 土地增值的分配机制构建也各有所见。在涨价公私兼得、 合理分配的前提下, 提出以各方权利贡献度作为农地增值的分配依据。 利用“表象一本质” 法纵横分析, 厘清各方贡献出的子权利和农地增值的驱动机制, 并给出各子权利价值的计算方法。 构建出了更为合理、 公正的农...

文档格式:PDF | 页数:6 | 浏览次数:133 | 上传日期:2015-04-09 17:23:46 | 文档星级:
城乡统筹【文章编号】 10 0 6—38 62( 20 11)0 2—0 0 4 8 一嘶试重构城镇化进程中农地转非的土地增值分配机制——基于权利贡献度视角高静1’ 2唐建2贺昌政1( 1. 四川大学工商管理学院, 四JlI成都, 610 0 64 ; 2. 西南大学经济管理学院, 重庆, 4 0 0 7 15)【摘要】 农地转非过程中产生的巨额增值空阎成为政府、 社会和农民三方博弈的焦点。 土地增值的分配机制构建也各有所见。在涨价公私兼得、 合理分配的前提下, 提出以各方权利贡献度作为农地增值的分配依据。 利用“表象一本质” 法纵横分析, 厘清各方贡献出的子权利和农地增值的驱动机制, 并给出各子权利价值的计算方法。 构建出了更为合理、 公正的农地增值分配体系, 兼顾了农地转非中的效率和公平。【关键词】 农地转非; 土地增值; 权利贡献度; 分配机制【中图分类号】 D 9 22. 39 ; T V 61【文献标识码】 A引言伴随着城镇化、 工业化进程的加速, 农地被征收为建设用地( 以下称“农地转非” )的比例在不断增加。 我国耕地面积已从19 9 6 年的19 . 56 亿亩减少到20 0 7 年的18 . 26 亿亩, 减少了1. 3亿亩…, 平均每年减少一千多万亩, 由此而产生的失地农民安置、 土地补偿以及农村群体性突发事件日益凸显。究其原因, 征地补偿费不尽合理, 农民无法分享农地转非后的增值收益。 因此, 亟待厘清土地增值分配中各利益主体的关系, 建立相对合理的分配体系。目前, 国内学者已从社会学、 经济学、 法律视角对该问题做出了初步的研究, 作者拟在现有研究成果上, 从动态角度结合产权和资产估价理论试构建更趋完善的土地增值分配机制。l有关土地增值的简要回顾威廉?配第“劳动是财富之父, 土地是财富之母” 的精辟论断深刻剖析了价值增长的源泉。 土地作为基本的生产要素, 它的财产属性已远超过其自然属性。 作为财富象征的土地增值是客观存在的。基金项目: 中央高校基本科研项目: 产权视角探究农地转非过程中的定价机制( 5W U 0 9 0 9 6 0 7 ); 188宝金博页面版部规期项目: 基于城乡统筹发展的耕地价值评估与使用权漉转研究( 0 9 Y JA 7 9 0 16 8 ); 国家重点杜科项目 : 新农村建设背景下中国农户创业理论与实证研究( 10 A G L 0 0 7 )。4 81. 1确定农地增值空间根据《土地管理法》 规定: 农地必须经过征收后才能转为建设用地。 具体包含两个过程: 农地征收和土地出让。 土地的出让价格远高于农地征收时的补偿价格, 这两者之差就是我们一般意义上的农地转非增值( 以下称土地增值)。目前国内学者主要从价格和价值角度分析土地增值。孙陶生、 张小华从价格角度分析土地增值。 他们认为: 土地的价格上涨引起土地效益的提高, 这是从土地增值的度量依据——价格来定义的。 这个定义的优点很直观, 易度量增值之量, 且从市场角度出发, 反映目前的土地交易市场化的趋势。 片面之处在于不能反映土地增值的内涵。陈征、 周诚、 高延娜等从价值角度分析土地增值。 他们认为: 土地增值是由于土地利用中土地收益的增加, 或者地租的上涨, 并不反映以价值为基础的价格关系嵋1。 这种定义反映了土地增值的内涵和机理, 并不以市场交易结果为导向, 具有客观性。作者比较倾向于第二种土地增值的观点。马克思指出: “必须牢牢记。 那些本身没有任何价值, 既不是劳动产品的东西( 如土地), 或者至少不能由劳动再生产的东西( 如古董、 艺术品)的价格, 可以由一些非常偶然的情况来决定po 。 ” 土地既是准商品, 又是特殊的商品, 不能简单地用价格的上涨反映土地的增值。 再者, 从土地的价值构成来城市发晨研究18 卷20 11年2期U r b a nS tu d ie s V 0 1. 18 N o . 2 2 0 11万方数据

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