编者按
本期推送发表在Politics & Society上的“Toward a Political Sociology of Dispossession: Explaining Opposition to Capital Projects in India”一文。作者利用印度所有重大资本项目支出的数据库，研究了项目特征和背景对因征地问题而导致的延误或取消的发生率的影响。通过数据分析初步表明哪些因素会导致群众反对土地剥夺，本文旨在刺激可以推进剥夺政治社会学的比较研究。
这是社论前沿第S3245次推送
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01
摘要
在全球南方大部分地区，为大型基建项目获取农村土地已成为一个有争议的政治问题。在农村人口众多的国家，经济的快速增长暴露出一个重大问题:在哪里进行大规模的公共和私人投资。虽然绿地资本项目往往需要获得农村土地，但依赖这些土地的农民往往不愿放弃这些土地。过去几十年，在亚洲、非洲和拉丁美洲的许多国家，反对强制征用土地(越来越多地被称为“抢地”)的抗议活动在数量和可见度上似乎都有所增加。
据估计，在中国，土地征用是农村抗议的最大单一来源。印度可以说是全球强占土地抗议活动的中心。本文以印度为例，通过提供第一批反对土地剥夺的定量分析之一，试图推进一种早期的剥夺政治社会学。在西方社会学中，土地剥夺一直是一个相对被忽视的话题——地理学和人类学的研究要密集得多——但在过去十年中，这种情况已经发生了变化。对全球南方经济混乱所产生的新形式的政治斗争的关注，开始引起社会学家对20世纪90年代和21世纪头十年的反全球化热潮的兴趣。大卫·哈维(David Harvey)的剥夺积累概念将各种各样的剥夺斗争与资本主义的当代动态重要地联系在一起(无论多么抽象)，并产生了重要的学术成果。此后，社会学家提出了他们自己的关于土地剥夺的经济驱动因素的理论。多个学科的学者将注意力转向了剥夺抗议活动的动态，以及抗议失败后对农村人民的后果。这种蓬勃发展的学术为土地剥夺政治提供了重要的见解，我们将在下面对此进行回顾。它也像社会运动研究一般倾向于关注实际动员的案例。
因此，我们仍然有有限的能力来回答这个问题，反对土地剥夺的动员案例与不动员的案例有多普遍?以及为什么我们会看到一些项目出现反对征地的抗议活动，而其他项目却没有?据我们所知，这篇文章代表了通过定量分析在印度或其他地方解决这些问题的第一次尝试。关于土地剥夺的定量研究一直受到这样一个事实的阻碍，即大多数政府没有跟踪他们剥夺的人口数量，更不用说由此导致的抗议数量了。我们通过使用印度资本项目的数据集克服了这一障碍，该数据集为我们提供了衡量此类争论的间接指标:因征地问题而停滞或停止的资本项目数量。“征地”在印度是国家强行征用私人土地的委婉说法，在其他地方被称为土地征用权，我们称之为土地剥夺。自20世纪90年代中期以来，印度经济监测中心(CMIE)，一家营利性商业研究公司，建立了印度最全面的资本项目数据库:资本支出数据库。资本支出跟踪该国所有主要资本项目的进展情况，注意到项目时间表中的重大事件，包括它们是否遇到获得土地的问题。在过去十年中，此类项目的数量已经变得相当可观。到目前为止，资本支出数据库一直被用于估计因征地而延迟的项目的总价值(我们更新了估计数据)，我们的分析更进一步，通过资本支出数据库可以告诉我们影响印度征地问题的最重要因素，包括成本、部门、所有权(公共或私人)、规模和位置(次国家)。此外，我们还利用政治、农业和发展背景下的次国家差异的其他数据，分析是什么导致了印度各邦土地征用问题的差异。
本文提出了几个主要发现。首先，它展示了当代印度抵抗土地剥夺的规模和意义。我们发现，在2007年至2015年期间，印度实施的所有资本项目中，有3%遇到了土地征用问题。这些项目的总成本达22万亿卢比(或3683亿美元)。出于下文所述的原因，我们认为这一数字可能低估了当代印度获得土地的难度。第二，也是最重要的一点，我们发现项目的部门会显著影响对其的反对。我们的发现证实了大坝和经济特区作为征地抗议的避雷针的定性印象:它们和铁路项目(一个我们没有预料到的部门)一起，是最容易在很大程度上遇到征地问题的。与采矿业、制造业和服务业相比，基础设施、房地产和建设项目也更容易被推迟或放弃。第三，我们发现私营基础设施项目比公共基础设施项目更容易遇到征地问题。最后，我们的研究结果证实，项目的国家所在地是征地冲突的重要决定因素，这与学术界和大众对“亲商”和“政治化”国家的认知只有部分一致。更具体地说，我们的分析表明，国家层面的政治竞争和农业社会结构的变化——尤其是土地保有权和平均持有规模——是土地征用冲突的重要决定因素。
02
印度的土地剥夺政治
土地剥夺政治在印度有着悠久而丰富的历史。历史学家记录了殖民时期对森林圈地和土地剥夺的重大抵抗。在独立后的几十年里，一些主要的发展项目也出现了局部的、基本上无效的抵抗，包括Hirakud大坝，Rourkela钢铁厂，昌迪加尔的建设。然而，直到20世纪70年代和80年代，才出现了更有组织的“人民运动”，以阻止公共部门发展项目，特别是大型大坝造成的流离失所。反对特赫里和纳尔马达大坝的运动受到紧急情况下出现的无党派左翼思潮的影响，尤其强大和有影响力。The Narmada Bachao Andolan(拯救纳尔马达运动，或称NBA)汇集了受水坝影响的山区土著居民(Adivasi)、平原上的印度教农民和城市支持者，发起了一场为期30年的运动，以阻止大约4万户家庭被淹。13NBA在甘地的非暴力抗议套路上进行了创新，包括绝食、静坐和拒绝从不断增长的水库中撤退。他们还精心策划了一场跨国运动，最终说服世界银行退出了这个项目。尽管NBA成功地将该项目拖延了许多年，萨达尔萨罗瓦尔大坝和大多数大型水坝一样，最终还是建成了，抗议的村民被迫流离失所。事实证明，发展主义时代的公共部门基础设施项目非常难以停止:它们被成功地合法化为国家发展的必要条件，抗议者(通常来自边缘群体)几乎没有得到政党或主流媒体的支持。
然而，在印度的新自由主义时代，剥夺政治发生了重大转变。这一点在2000年代中期变得明显，当时爆发了新的农民抗议浪潮，反对为反映印度后自由化经济的项目征用土地-私营工厂和矿山、经济特区(经济特区)、房地产开发，以及各种公共-私营伙伴关系建设的基础设施项目。在印度各地的许多村庄里，农民们固步自封，通过各种非暴力手段捍卫自己的土地——包括静坐、设置路障、人链、游行和法律诉讼，在某些情况下，还包括身体和武装对抗。一些农民，尤其是周边平原的农民，他们的目标是增加所提供的微不足道的次级市场补偿;另一些人则发誓要完全停止项目。与上一代的剥夺斗争明显不同的是，许多抗议活动开始吸引政党的支持。2007年，在西孟加拉邦南迪格拉姆(Nandigram)，14名农民因抗议为建立经济特区而被剥夺土地而遭到屠杀，这被证明是一个重要的转折点。地区反对党崔纳木大会(TMC)的领导人玛玛塔·班纳吉(MamataBanerjee)不仅支持南迪格拉姆的抗议农民，也支持辛格古尔的抗议农民，那里的村民正在为一家汽车厂而斗争。班纳吉的支持在阻止这两个项目以及让西孟加拉邦执政的左翼阵线政府付出政治代价方面发挥了重要作用。当TMC随后在执政30年后推翻左翼阵线时，它表明，土地征用在印度历史上首次成为选举中的突出问题。其他地方的反对党——包括他们目前没有掌权的各邦的主要政党——都收到了这个信号。从此以后，反对派政治家访问土地斗争现场并表达对抗议农民的支持成为了一件例行公事。在许多情况下，在这种新发现的(尽管是工具)支持的鼓舞下，农民的抗议活动越来越多地成功地阻止或拖延了重大的土地斗争。
因此，印度有争议的土地斗争暴露了其当前增长模式对土地的需求与农村人口对土地的依赖之间的矛盾。这一矛盾能否以及如何在印度的选举民主中得到解决，将对经济发展和社会不平等产生重大影响。这一矛盾在印度尤为尖锐，但全球土地掠夺在政治上的日益突出表明，印度并不是唯一面临这种困境的国家。
03
数据
资本支出数据库包括印度所有最低投资为1,000万印度卢比(约15万美元)的资本项目。我们的分析仅限于新的或绿地投资(而不是扩张)，因为它们最有可能需要土地收购。我们还将我们的分析限制在CMIE在2007年至2015年开始监测的项目上。44资本支出包括项目的部门、成本、所有权和位置的信息，并记录其生命周期中的重大事件(包括其公告、完成，以及最重要的是任何延迟及其原因)。该等资料由CMIE从多个不同来源收集，包括公共领域可获得的资料(例如公司年报;媒体公告;官方公司、政府或行业协会网站)，以及通过与项目发起人或实施公司的直接联系。CMIE尤其依赖后一种策略来收集或更新事件数据。作为一个主要为投资者和顾问设计的商业数据库，CMIE有强烈的动机保持其数据的更新和准确。资本支出数据库全面覆盖了所有大型资本项目，是迄今为止印度反对土地征用的最佳数据库。
04
结果
1.印度土地征用问题概述
如表1所示，2007年至2015年间，资本支出数据库中约3%的资本项目(23301个中的781个)在其生命周期的某个时刻遇到了土地征用问题。从这个角度来看，这些项目的总价值为22万亿卢比(或3683亿美元)。这相当于CapEx数据库中所有项目总价值的近20%(见表2)。
资本支出数据库中63%的项目为公有，其余为私有。如表1所示，在这些所有权类别中，遇到土地获取问题的项目只有适度的差异。不到3%的私营部门项目和4%的公共部门项目在其生命周期的某个阶段遇到了征地问题。
如表1最后一列所示，绝大多数资本项目集中在四个部门:制造业、建筑和房地产、服务业和基础设施矿业和采石业排在第五位，其次是经济特区和农业。制造业、服务业、采矿业等领域出现征地问题的项目比例均在3%左右;房地产和建筑业的税率为2%，农业项目为1%。基础设施是所有项目中规模最大的一类，也是遇到征地问题的项目中占比最大的(5%)。由于这一类别的多样性和规模，我们还将基础设施项目分为7个不同的类别，如表3所示。
在七类基础设施项目中，有六类比一般的资本项目更有可能出现征地问题。虽然灌溉和铁路项目各占基础设施项目的6%，但它们是问题最多的第一和第二，15%和12%的此类项目遇到征地问题。液化天然气(LNG)存储和分配紧随其后，7%的项目遇到土地征用问题，而航运(港口)项目的比例为6%，道路项目为5%。面临征地问题的灌溉项目绝大多数是公有的。例子包括北部喜马偕尔邦的雷努卡大坝项目，该项目旨在向德里供水，但遭到村民的反对，村民要求对土地给予更多补偿。遇到土地获取问题的铁路基础设施项目包括州际和区域高速铁路项目，如班加罗尔-迈索尔高铁项目或西部高速货运走廊项目。回到表1，经济特区不成比例地受到征地问题的困扰:近11%的项目遇到了跨越多个不同行业的问题，包括信息技术(IT)和IT支持的服务、服装和纺织制造业、塑料和塑料制品、工程和旅游业。绝大多数项目都发生在一个地点(93%)。然而，如表1所示，多址项目遇到征地问题的比例(6%)是单址项目(3%)的两倍。项目成本提供了另一个不完善的物理规模指标。如表2所示，有征地问题的项目的平均成本和中位数成本大约是没有征地问题的项目的六倍。民意和学术分析都表明，国家层面的政治和治理因素是反对征地动员的重要决定因素。图1显示了印度各邦资本项目在获取土地方面遇到问题的比例。图2显示了每个州征地问题的总数。前者表明了每个州在不遭到反对的情况下获得土地的相对能力(或能力)，后者表明了该州对土地征收的反对数量。
对比图1和图2，首先要注意的是它们是不同的:在剥夺农民土地方面相对成功的州，可能仍然存在许多土地征用问题，因为它们有许多资本项目;反之亦然。例如，在经济发达的马哈拉施特拉邦和卡纳塔克邦，相对较小比例的资本项目遇到了土地征用问题。然而，这些州在土地征用问题的总数上排名第一和第二。同样，古吉拉特邦和泰米尔纳德邦是避免征地问题“最好”的邦之一，但仍然是问题最多的邦的上半部分。相反，锡金和果阿这两个小邦遇到征地问题的项目比例很高，但总数相对较少。同样，比哈尔邦的土地征用问题发生率高，但数量少，这主要是因为它是一个经济低迷的邦，资本项目很少。还有像西孟加拉邦、北方邦和奥里萨邦这样的邦，这两个邦都有很多征地问题，而且这类问题的发生率很高。最后，拉贾斯坦邦是一个问题很少，问题比例非常低的邦。总而言之，尽管全国土地征用问题的分布在一定程度上反映了资本项目的分布，但有些州就是比其他州更善于分配土地。下面我们将讨论这一发现的一些原因。
2.回归结果
在本节中，我们利用logistic回归来估计所有权、部门、规模、成本、州所在地以及地方农业和政治背景对因变量的影响:项目在其生命周期中是否遇到征地问题。我们使用了三种不同的回归模型。在模型1和模型2(表4)中，我们分离了所有权和部门的影响，同时控制了项目规模和项目的状态位置。我们在州一级使用固定效应来控制所有不能直接测量或观察到的因素，但这些因素在州一级是恒定的，可能与土地征用有关。例如，我们不能直接衡量的因素可能包括国家的土地冲突历史或土地社会关系和国家政治的定性特征。模型3(表5)包括可以在国家以下层面观察和衡量的农业和政治经济背景特征，以便了解可能导致州一级土地征用变化的一些动态。
模型1和模型2的不同之处在于，后者侧重于单个部门，即基础设施，以便更好地了解在模型1中，哪些具体类型的项目推动了该部门的统计显著结果。模型二还使我们能够更好地控制土地需求，因为几乎所有的基础设施项目都需要政府征用土地这两个模型都是通过项目成本这一连续变量和二元变量多点来控制项目规模的。我们的所有权变量public也是一个二元变量，公共部门项目的值为1，私营部门项目的值为0。我们将这些自变量的估计影响以优势比表示。对于我们的分类变量，奇数比值告诉我们，在保持所有其他因素不变的情况下，在存在(或不存在)给定项目特征的情况下，一个项目在获取土地方面遇到问题的概率相对于它不会遇到问题的概率。参考类别如表4所示。在成本(我们唯一的连续变量)的情况下，优势比告诉我们，当项目成本增加一个单位(数百万卢比)时，面临土地征用问题的项目可能性的边际增加。我们选择比值比，因为它们提供了我们结果的实质性意义的更直观的感觉。
在模型1中，我们发现，除所有权外，所有项目特征对于确定项目遇到土地征用问题的可能性具有统计显著性。我们发现，在控制项目规模(以成本和是否有多个基地来衡量)的情况下，与制造业项目相比，基础设施和经济特区项目更有可能面临获取土地的问题。在其他条件不变的情况下，基础设施项目和经济特区项目在获取土地方面遇到问题的可能性分别是制造业项目的1.5倍和近4倍。
模型1还表明，特定的州位置在决定我们感兴趣的结果方面具有统计学意义。由于古吉拉特邦被挑选出来作为一个可以控制破坏性抗议活动的邦，我们使用古吉拉特邦作为我们的参考类别。我们发现，八个州对项目遇到土地征用问题的几率有显著影响。在其他条件不变的情况下，锡金、恰尔肯德邦和奥里萨邦的项目遇到土地征用问题的可能性至少是古吉拉特邦的三倍，而西孟加拉邦、比哈尔邦和恰蒂斯加尔邦的项目遇到土地征用问题的可能性是古吉拉特邦的两倍。另一方面，拉贾斯坦邦和泰米尔纳德邦都比古吉拉特邦更不可能遇到征地问题，拉贾斯坦邦是所有邦中最不可能遇到征地问题的。
当我们将回归分析局限于模型2中的基础设施项目时，我们发现所有权在统计上变得显著:公共部门项目现在比私营部门项目更不可能面临获得土地的问题。与电力项目(我们的参考类别)相比，除LNG存储和分配外，所有项目对我们的结果都有统计上的显著影响。灌溉项目是最有问题的——它们遇到土地征用问题的可能性是电力项目的11倍。铁路项目的问题也很大:与我们的参考类别相比，铁路项目在征地方面面临问题的可能性大约是前者的8倍。作为一类基础设施项目，经济特区的问题不像灌溉和铁路项目那么大，但在获取土地方面遇到问题的可能性是电力项目的四倍。在保持其他条件不变的情况下，航运和道路项目，以及水的储存和分配项目是最不可能遇到问题的。在模型2中，我们还发现了对土地征用问题有重大影响的州的轻微变化。马哈拉施特拉邦和喀拉拉邦的基础设施项目，在模型1中并不重要，现在比古吉拉特邦的基础设施项目更有可能遇到土地征用问题。与古吉拉特邦相比，泰米尔纳德邦和拉贾斯坦邦出现问题的可能性要小得多，但它们已不再重要。然而，专注于基础设施建设会大大增加成功的几率。
在模型3中，我们评估了农业条件的影响，包括土地保有权、平均持有规模、生产力和边缘群体的土地持有分布。我们还评估了州级政治竞争的影响，使用了我们的有效政党数量(以席位计算)和对州级经济和发展背景的控制。
表5给出了我们对模型3的分析结果。我们发现，在保持所有其他因素不变的情况下，拥有较大土地所有权的州的土地征用问题更少:平均土地持有面积每增加一公顷，土地征用冲突的可能性就会降低0.786倍(或21.4%)。相反，出租土地比例较高的州出现土地征用问题的可能性更大。一个州的租佃范围每增加一个百分点，土地征用问题就可能增加1.17倍(或17%)。被列入计划的部落所拥有的土地比例也很重要，而且是积极的，但其影响比我们的租赁估计要温和得多。灌溉土地面积和未开垦土地面积与土地征用问题的可能性均呈正相关，但均为适度相关。在模型3中，地方层面的政治竞争也是土地征用问题的有力预测因素。在某一特定州，活跃的有效参与方数量每增加一个单位，项目遇到土地征用问题的可能性就会增加1.75倍(或75%)最后，在模型3中，我们发现建筑和房地产项目与基础设施项目和经济特区相比，更有可能遇到相对于制造业项目的征地问题。
05
结论
在许多发展中国家，土地剥夺是最具争议的政治问题之一。越来越多的学术文献让我们更好地了解了新形式剥夺的经济驱动因素;被剥夺者的社会经济后果;在较小程度上，还有抵抗或默许的决定因素。针对最后一个问题，本文试图通过对印度土地征用问题的定量分析，推动这一新兴研究领域朝着更明确的比较方向发展。这表明，在印度这样的大型新兴经济体，反对剥夺土地是经济投资的一个重大政治障碍。更重要的是，我们的研究第一次定量地确定了某些类型的项目和项目地点比其他项目更容易引起反对。最大的发现是，一个项目的部门对它可能会引起对土地剥夺的反对非常重要。特别是对于基础设施部门的项目，它们是公有的还是私有的，对于确定土地征用问题的可能性非常重要。项目所在的地方也是一个关键因素。国家背景的具体特征，即政治竞争和农业政治经济学，是解释我们在印度这样一个庞大而多样化的国家中看到的土地剥夺政治的次国家差异的重要因素之一。
像这样的统计分析，基于一个全面但(就我们的目的而言)不完善的数据集，关于当地条件的信息很少，有助于定位，并防止从现有的案例研究中过度概括。它还有助于定性研究的重点，这对于理解为什么农民抗议在某些情况下比其他情况下更有可能发生是必要的。但从统计分析中，我们无法知道农民是如何理解上述因素的，也无法知道这些因素如何在村庄内部形成微观动态，从而导致动员或不动员反对土地剥夺。一个项目的部门是否重要，因为农民发现一些目的比其他目的更合理?还是动员的决定仅仅反映了对物质收益的直接计算?项目特征如何与国家层面政治和农业社会结构的差异相互作用?印度50万个村庄的经济基础差别很大(包括农业的类型和盈利能力、土地所有权和多样化程度);不平等的程度和模式(独特的种姓结构、殖民历史和非常不平等的土地改革的遗产);还有政治历史(一些地区有长期的农民叛乱历史，而另一些地区没有)。在不同的农业环境中，甚至在同一个州，类似的项目也可能引起不同的政治反应。我们可以设想一系列比较研究项目，这些项目将研究同一部门的公共和私人项目对土地剥夺的政治反应如何变化;在保持所有权不变的情况下，横跨不同行业;在不同州的类似项目中(特别是那些我们已经证明存在显著差异的项目)，或者在州内，当地的农业条件。我们已经证明的许多重要的农业因素——以及那些我们无法从数量上捕捉到的，如阶级和种姓结构的定性差异——在地区甚至街道层面上有很大差异，这表明需要在更小的尺度上进行比较。除了反对征地是否会出现的问题之外，还有同样有趣的问题，即反对征地采取什么形式——包括目标、意识形态和战术——以及它在阻止项目或改变国家政策方面的相对成功。
END
文献来源：
Levien Michael：Toward a Political Sociology of Dispossession: Explaining Opposition to Capital Projects in India [J]Politics & SocietyVolume 50, Issue 2. 2022. PP 279-310
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