基于Meta分析的旅游補(bǔ)貼政策對(duì)農(nóng)民收入的影響評(píng)價(jià)
——以山東省為例

□ 遲雯萍

（山東工程職業(yè)技術(shù)大學(xué)，山東 濟(jì)南 150200）

一、研究背景

從2020年下半年到2021年上半年，我國(guó)的旅游業(yè)復(fù)蘇明顯。但是根據(jù)《2020年旅游經(jīng)濟(jì)運(yùn)行分析與2021年發(fā)展預(yù)測(cè)》研究報(bào)告，國(guó)內(nèi)旅游雖然穩(wěn)步回升，但主要是近程、自駕等短途旅游恢復(fù)較好。其中，近程、自駕等短途旅游目的地，較多分布于城市周圍的鄉(xiāng)村，鄉(xiāng)村旅游分擔(dān)了一些原來想?yún)⒓訃?guó)外旅游的游覽人次。這對(duì)鄉(xiāng)村旅游尤其是對(duì)農(nóng)民的收入是大有裨益的。但是從我國(guó)的數(shù)據(jù)來看，我國(guó)的基尼系數(shù)一直處在高位，從2015年至今，基尼系數(shù)一直徘徊于0.7上下，而且受疫情影響，我國(guó)的基尼系數(shù)從2019年的0.697直接升到了2020年的0.704。

二、研究綜述及理論基礎(chǔ)

（一）研究綜述

國(guó)外的相關(guān)資料中，目前更多的政策討論傾向是用可持續(xù)旅游減貧的政策，去替代旅游補(bǔ)貼政策，將旅游業(yè)可持續(xù)發(fā)展下去，以此來逐漸減緩貧困。

Wineaster Anderson（2018）主要研究了地方的農(nóng)業(yè)對(duì)旅游業(yè)的價(jià)值鏈整合作用，他探討了旅游政策對(duì)農(nóng)業(yè)減貧的作用。他運(yùn)用價(jià)值鏈方法來度量旅游政策和農(nóng)業(yè)的關(guān)系。他在坦桑尼亞的盧紹托進(jìn)行調(diào)研，分析了當(dāng)?shù)氐哪軌虼龠M(jìn)包容式增長(zhǎng)的經(jīng)濟(jì)資源。他發(fā)現(xiàn)，當(dāng)?shù)厣鐣?huì)分區(qū)是旅游業(yè)的基礎(chǔ)，要發(fā)展當(dāng)?shù)氐霓r(nóng)村旅游業(yè)，需要搞好農(nóng)村社區(qū)建設(shè)。

Vincenzo Giaccio，（2018）分析了意大利農(nóng)業(yè)旅游企業(yè)的收入來源，他們研究了代表內(nèi)部業(yè)務(wù)因素的經(jīng)濟(jì)、社會(huì)和環(huán)境變量以及這些變量對(duì)這一收入的發(fā)展的貢獻(xiàn)。他們的研究結(jié)果顯示政府補(bǔ)貼這一經(jīng)濟(jì)變量決定了農(nóng)業(yè)收入的增加，而家庭雇員數(shù)量的增加則可能會(huì)對(duì)農(nóng)業(yè)收入產(chǎn)生負(fù)面影響。

在我國(guó)國(guó)內(nèi)的旅游補(bǔ)貼相關(guān)研究資料較多，各學(xué)者也從自己的角度去衡量旅游補(bǔ)貼的效果、滿意度。各學(xué)者通過實(shí)證研究，比如自己構(gòu)建模型來衡量旅游補(bǔ)貼的效果，也有的學(xué)者專注于研究精準(zhǔn)旅游補(bǔ)貼的措施。

汪俠（2017）構(gòu)建了一個(gè)貧困居民旅游補(bǔ)貼滿意度模糊綜合評(píng)價(jià)的指標(biāo)體系，這個(gè)體系涵蓋的內(nèi)容不僅限于經(jīng)濟(jì)，還有社會(huì)、生活教育等方面，從多維度來評(píng)價(jià)旅游補(bǔ)貼的滿意度。

雷碩（2020）認(rèn)為，對(duì)農(nóng)戶進(jìn)行補(bǔ)償和激勵(lì)，提升資金補(bǔ)貼金額是農(nóng)戶的偏好，也是農(nóng)戶的激勵(lì)需求。他認(rèn)為農(nóng)戶具有典型的“經(jīng)濟(jì)人”特征，會(huì)為了增加自身收入而更傾向于選擇有利于自己的補(bǔ)貼政策。

（二）理論基礎(chǔ)

Meta分析是在前人研究的基礎(chǔ)上，綜合前人的研究成果，將前人研究的數(shù)據(jù)和自己的一手?jǐn)?shù)據(jù)相結(jié)合，減弱前人研究的不同模型之間的重大差異問題，從而得出一個(gè)更容易被接受的研究成果。

相關(guān)度是研究聯(lián)系的理論，它主要用來度量?jī)蓚€(gè)變量之間相互聯(lián)系的百分比。

三、樣本數(shù)據(jù)選取及處理

受制于本文的篇幅，文中數(shù)據(jù)樣本以中國(guó)知網(wǎng)為主要數(shù)據(jù)來源。選取論文樣本時(shí)使用的關(guān)鍵詞為“鄉(xiāng)村旅游”“旅游補(bǔ)貼”“山東旅游”“農(nóng)民收入”“扶貧村”等關(guān)鍵詞相結(jié)合，一共篩選出相關(guān)文獻(xiàn)531篇。

為了研究的嚴(yán)謹(jǐn)性和結(jié)果的有效性，剔除掉質(zhì)性研究的論文，選擇具有經(jīng)過調(diào)查研究產(chǎn)生的一手?jǐn)?shù)據(jù)，且研究結(jié)果具有可計(jì)算的收入影響相關(guān)分析的論文。經(jīng)過詳細(xì)的篩選，最終選中了6篇的論文數(shù)據(jù)，作為Meta分析的數(shù)據(jù)來源。見表1。

因?yàn)檠芯繑?shù)值觀測(cè)其相互關(guān)聯(lián)程度，所以本文以相關(guān)度作為效應(yīng)量，對(duì)效用量進(jìn)行合并之后得出Meta分析森林圖，顯示旅游補(bǔ)貼對(duì)農(nóng)民收入的影響固定效應(yīng)即效應(yīng)值為0.169，95%置信區(qū)間為［-0.001，0.296］，P值0.063，這說明山東省的旅游補(bǔ)貼對(duì)農(nóng)民的收入有一定的正向影響。之后，我們對(duì)6個(gè)樣本文獻(xiàn)進(jìn)行敏感性分析，敏感性分析表明，去除任何一個(gè)樣本，對(duì)整體的效應(yīng)量置信區(qū)間影響不太大，Meta分析較為可靠。

進(jìn)行調(diào)節(jié)效應(yīng)的分析時(shí)，就六個(gè)文獻(xiàn)的選取各不相同。比如馬可心認(rèn)為，人力投入水平、污染控制水平、投資規(guī)模等，都會(huì)影響旅游補(bǔ)貼的效率；周慧選取了人均地區(qū)生產(chǎn)總值、農(nóng)民居民人均可支配收入和就業(yè)人數(shù)等為旅游補(bǔ)貼的績(jī)效指標(biāo)；喬忠奎選取了固定投資比重、人均特色旅游鄉(xiāng)鎮(zhèn)數(shù)以及人均旅行社等作為研究的指標(biāo)；蔡婷的研究更加細(xì)致，偏向于研究旅游品牌、旅游項(xiàng)目和旅游市場(chǎng)等旅游精準(zhǔn)扶貧效果；李欣研究?jī)A向于收益分配制度、產(chǎn)業(yè)扶貧項(xiàng)目貧困戶的承接產(chǎn)業(yè)能力等扶貧效果；周建華和沈國(guó)琪的研究偏向于就業(yè)、基礎(chǔ)設(shè)施、村莊保潔等效率。為了綜合分析各個(gè)文獻(xiàn)對(duì)于旅游補(bǔ)貼政策的農(nóng)民收入效應(yīng)影響，本文選取就業(yè)人數(shù)、旅游從業(yè)人數(shù)、農(nóng)民年齡這個(gè)變量進(jìn)行薈萃分析。這些調(diào)節(jié)變量的分析結(jié)果是其效應(yīng)值全部大于0，所以這幾個(gè)調(diào)節(jié)變量對(duì)農(nóng)民收入是有正向影響的，但P值均大于0.05，顯著性水平較低。

然后進(jìn)行Meta回歸分析。本文以旅游補(bǔ)貼的變量效應(yīng)值作為因變量，調(diào)節(jié)變量作為自變量，設(shè)定回歸模型：

y=α0+αixi+ε

式中，αi是第xi個(gè)調(diào)節(jié)變量前的參數(shù)，α0是縱截距，ε是殘差。把調(diào)節(jié)變量依次輸入Meta回歸分析方程，將論文發(fā)表年份作為x1，數(shù)據(jù)研究和處理方法作為x2，文獻(xiàn)主要研究的不同地級(jí)市作為x3。最后得出的結(jié)果是論文發(fā)表年份、數(shù)據(jù)研究方法和處理方法能夠解釋96.12%的異質(zhì)性。當(dāng)然，ε所代表的其他因素異質(zhì)性29.27%，說明有其他因素對(duì)結(jié)果的異質(zhì)性有一定影響，但不明顯。

四、Meta數(shù)據(jù)結(jié)果分析

本文是用Meta分析來初步觀測(cè)旅游補(bǔ)貼對(duì)山東省農(nóng)民收入的影響。從我們Meta分析的結(jié)果來看，旅游補(bǔ)貼對(duì)山東省農(nóng)民的收入是有正向的影響，但是具體的影響水平，受到論文樣本量數(shù)量的影響，存在一定的發(fā)表偏移。

五、補(bǔ)充研究

因?yàn)榇嬖谝欢ǖ陌l(fā)表偏移，故本文作補(bǔ)充研究。補(bǔ)充研究從山東省16個(gè)地級(jí)市400個(gè)建檔立卡的旅游補(bǔ)貼貧困村中，分層抽樣了31個(gè)村。從2020年9月至2021年5月，在這31個(gè)村發(fā)放問卷307份，回收的有效問卷為251份，問卷的有效率為81.76%。

經(jīng)過對(duì)樣本的整理，梳理了幾個(gè)變量的均值和標(biāo)準(zhǔn)誤。見表2。

表2 山東省旅游補(bǔ)貼相關(guān)變量均值與標(biāo)準(zhǔn)誤

接下來我們構(gòu)建多元線性回歸模型，模型如下：

Y=β0+β1Χ1+β2Χ2+β3Χ3+β4Χ4+β5Χ5+β6Χ6+β6Χ6

式中，β0表示常數(shù)項(xiàng)，β1～β9表示各個(gè)自變量的系數(shù)，Χ1表示旅游補(bǔ)貼補(bǔ)貼，Χ2表示農(nóng)民年齡，Χ3表示農(nóng)戶勞動(dòng)力數(shù)量，Χ4表示農(nóng)戶旅游從業(yè)人數(shù)，Χ5表示旅游業(yè)生產(chǎn)投入，Χ6表示外出務(wù)工收入。經(jīng)過Stata16處理后，得出回歸方程系數(shù)和常數(shù)項(xiàng)，其中，這些自變量的P值均小于0.05，則模型為：

Y=6.875+0.191Χ1+0.003Χ2+0.070Χ3+0.083Χ4+0.092Χ5+0.315Χ6

從回歸方程，我們得出如下結(jié)論：旅游補(bǔ)貼對(duì)農(nóng)民的收入增加有正向的影響作用；但是同等情況下，旅游補(bǔ)貼對(duì)農(nóng)民總收入的增加量不如外出務(wù)工收入的增加量多；農(nóng)民的年齡及農(nóng)民的經(jīng)驗(yàn)會(huì)幫助農(nóng)民對(duì)旅游補(bǔ)貼的認(rèn)識(shí)，從而通過旅游補(bǔ)貼更易致富；農(nóng)戶的旅游業(yè)生產(chǎn)投入包括開設(shè)旅游商品實(shí)體店、開辦旅行社等的費(fèi)用確實(shí)對(duì)農(nóng)民的收入有正向的影響作用；農(nóng)戶勞動(dòng)力數(shù)量和旅游從業(yè)人數(shù)也對(duì)農(nóng)民的收入產(chǎn)生正向的影響，說明不論是農(nóng)民從事旅游業(yè)還是其他行業(yè)，通過農(nóng)民的勞動(dòng)，能夠增加收入。

六、政策建議

由Meta分析和補(bǔ)充研究得出的政策建議如下：雖然現(xiàn)在已轉(zhuǎn)入鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略，希望旅游補(bǔ)貼也能夠轉(zhuǎn)化為鄉(xiāng)村旅游振興，從而能繼續(xù)提升農(nóng)民的收入；農(nóng)民外出務(wù)工收入在農(nóng)民的收入中占比重較大，而通過旅游補(bǔ)貼來發(fā)展鄉(xiāng)村旅游業(yè)，不僅能夠恢復(fù)當(dāng)?shù)氐牡谝划a(chǎn)業(yè)發(fā)展，也能夠與第一產(chǎn)業(yè)結(jié)合，產(chǎn)生康養(yǎng)旅游、采摘旅游等項(xiàng)目，為鄉(xiāng)村振興帶來可持續(xù)發(fā)展的動(dòng)力；農(nóng)村的勞動(dòng)力愿意投入旅游業(yè)的人數(shù)占比不高，需要政府在發(fā)展旅游基礎(chǔ)設(shè)施的同時(shí)，出臺(tái)更多的旅游從業(yè)人員就業(yè)的保障措施和培訓(xùn)補(bǔ)貼獎(jiǎng)勵(lì)措施。