○馬麗婭 陳英 謝保鵬
(甘肅農(nóng)業(yè)大學(xué)管理學(xué)院,甘肅 蘭州 730070)
貧困治理是人類發(fā)展的永恒主題,中國的脫貧攻堅取得了舉世矚目的成就。2021 年2 月全國脫貧攻堅總結(jié)表彰大會的召開,標(biāo)志著我國脫貧攻堅戰(zhàn)役取得了全面勝利。但是絕對貧困在統(tǒng)計意義上的消除并不意味著反貧困事業(yè)的終結(jié)。后扶貧時代,中國農(nóng)村地區(qū)的貧困將迎來以轉(zhuǎn)型性的次生貧困和相對貧困為特點的新階段。如何從根本上提升農(nóng)民的可行能力,綜合改善農(nóng)村地區(qū)教育、醫(yī)療和生活水平成為新時期的重大挑戰(zhàn)[1]。
近年來,隨著我國土地制度的不斷發(fā)展完善,土地作為農(nóng)民重要的資源、資產(chǎn),實現(xiàn)了從實物形態(tài)到價值形態(tài)的轉(zhuǎn)變,為農(nóng)地的規(guī)模有償流轉(zhuǎn)提供了有效的制度保障[2],越來越多的學(xué)者開始將目光聚焦于農(nóng)地流轉(zhuǎn)與農(nóng)戶減貧之間的聯(lián)系。部分研究指出,農(nóng)地流轉(zhuǎn)作為優(yōu)化農(nóng)地資源配置的重要方式,為農(nóng)戶減貧提供了一種新思路。無論是農(nóng)地轉(zhuǎn)入還是轉(zhuǎn)出,均可以通過優(yōu)化農(nóng)戶的收入結(jié)構(gòu)直接降低農(nóng)戶陷入福利貧困的風(fēng)險[3]。同時,農(nóng)地流轉(zhuǎn)還可以通過提升農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率[4]、促進(jìn)勞動力資源優(yōu)化配置[5]、推動土地規(guī)?;?jīng)營[6]等方式,降低農(nóng)業(yè)生產(chǎn)成本,提升家庭非農(nóng)就業(yè)比率,間接改善農(nóng)戶的貧困脆弱性。但也有學(xué)者對這一觀點提出了質(zhì)疑,認(rèn)為農(nóng)戶分得的農(nóng)地大多不連片且細(xì)碎化程度較高,很難真正實現(xiàn)農(nóng)業(yè)規(guī)?;?jīng)營[7]。并且農(nóng)地短時間流轉(zhuǎn)對剩余勞動力的非農(nóng)轉(zhuǎn)移影響較小[8],無法改善農(nóng)戶的收入結(jié)構(gòu),而農(nóng)地長時間流轉(zhuǎn)又會造成了農(nóng)戶社會保障的缺失和風(fēng)險規(guī)避機制的阻斷,在一定程度上影響了貧困階層和潛在中間階層的利益[9],最終導(dǎo)致農(nóng)戶因為經(jīng)營權(quán)喪失,陷入新的貧困。部分學(xué)者還從農(nóng)地經(jīng)營成本[10]、農(nóng)地流轉(zhuǎn)形式[11]、農(nóng)戶利益[12]和家庭福利狀況[13]等角度分析了農(nóng)地流轉(zhuǎn)對農(nóng)戶貧困緩解產(chǎn)生的抑制作用,進(jìn)一步證實農(nóng)地流轉(zhuǎn)對于農(nóng)戶減貧效應(yīng)影響的不確定性。綜上,目前學(xué)界對于農(nóng)地流轉(zhuǎn)和減貧的研究成果頗豐,但仍存在進(jìn)一步研究的空間。首先,當(dāng)前學(xué)者對農(nóng)地流轉(zhuǎn)減貧效應(yīng)的研究多側(cè)重于從收入視角判斷流轉(zhuǎn)前后農(nóng)戶個人福利的變化情況,忽視了與農(nóng)戶貧困密切相關(guān)的教育、健康、生活水平和主觀感知等能力維度的波動變化[14],并不能客觀反映農(nóng)戶真實的貧困狀況;其次,已有文獻(xiàn)還未系統(tǒng)全面地分析農(nóng)地流轉(zhuǎn)的減貧效應(yīng)是否存在行為決策和區(qū)域?qū)用娴牟町愋浴?/p>
基于此,本文利用2018 年中國家庭追蹤調(diào)查(CFPS)數(shù)據(jù)庫處理獲得的4 251 戶有效農(nóng)戶追蹤調(diào)查數(shù)據(jù),從多維視角出發(fā),探究農(nóng)地流轉(zhuǎn)行為對農(nóng)戶家庭貧困狀況的影響作用及其區(qū)域異質(zhì)性,以期為今后在鄉(xiāng)村治理過程中實行差異化的農(nóng)地流轉(zhuǎn)政策,從而促進(jìn)農(nóng)戶科學(xué)減貧提供實證支持。
貧困作為一種物質(zhì)和精神狀況的結(jié)合體本身具有綜合性與復(fù)雜性。長期以來,人們習(xí)慣于以國際貧困線、國家貧困線[15]或各省低保線[16],作為識別農(nóng)戶個人貧困剝奪狀況或收入福利水平的標(biāo)準(zhǔn)。隨著Sen 的“可行能力剝奪”理論和聯(lián)合國開發(fā)署的多維貧困概念的提出,學(xué)者們認(rèn)識到,單一的收入維度或福利水平的變化情況并不能科學(xué)地反映個體的貧困狀況,對貧困的研究應(yīng)更加注重實現(xiàn)人的自由全面發(fā)展,對貧困測度也要從單一的收入維度延伸到教育、健康、生活水平等可行能力維度[17]。自此,越來越多的研究開始將多維貧困的相關(guān)理論引入農(nóng)村土地研究中。學(xué)者們分別從地權(quán)穩(wěn)定[18]、土地整治[19]和農(nóng)地流轉(zhuǎn)[20]等方面對其多維減貧的理論機理和影響路徑進(jìn)行了實證分析。其中,農(nóng)地流轉(zhuǎn)作為資源優(yōu)化配置的有效途徑,在提升土地利用效率的同時,也會對個體的價值觀念、區(qū)域的社會環(huán)境產(chǎn)生不同程度的影響。一方面,土地要素在空間轉(zhuǎn)移的過程中,其資產(chǎn)性功能被有效盤活,農(nóng)戶生計策略的選擇渠道被拓寬,總體上推動了區(qū)域生產(chǎn)和就業(yè)結(jié)構(gòu)的調(diào)整,表現(xiàn)在個體層面,就是農(nóng)戶收入結(jié)構(gòu)實現(xiàn)了優(yōu)化重組[3],農(nóng)戶的貧困抵御能力增強。另一方面,農(nóng)地流轉(zhuǎn)還對農(nóng)戶個人發(fā)展能力的提升發(fā)揮重要作用。農(nóng)地流轉(zhuǎn)的實質(zhì)是資本與信息交換的過程,農(nóng)戶為了在拓寬信息渠道的過程中,更好地發(fā)揮自身主觀能動性,會主動尋求教育、健康、生活水平和主觀感等方面的提升。但教育和生活水平作為一種相對穩(wěn)定狀態(tài),其影響結(jié)果的呈現(xiàn)具有滯后性,短期內(nèi)很難準(zhǔn)確反映其效應(yīng)的變化趨勢。而健康和主觀感知等維度,易受到社會經(jīng)濟、環(huán)境文化等潛在因素的影響[21],從而在某一時間段內(nèi)發(fā)生實質(zhì)性改變。根據(jù)上述觀點推斷,農(nóng)地流轉(zhuǎn)的減貧效應(yīng)具有多維性,由此提出如下假設(shè):
假設(shè)1:農(nóng)地流轉(zhuǎn)有利于緩解農(nóng)戶的多維貧困狀況。
假設(shè)2:農(nóng)地流轉(zhuǎn)在不同維度的減貧效應(yīng)存在差異性,尤其在收入、健康和主觀感知等受短期沖擊明顯的維度上具有更加顯著的減貧效應(yīng)。
自2014 年農(nóng)地“三權(quán)分置”制度改革提出以來,農(nóng)地產(chǎn)權(quán)結(jié)構(gòu)實現(xiàn)了從“兩權(quán)”向“三權(quán)”演化的新格局,結(jié)合近年來農(nóng)村地區(qū)“三變”改革政策的實施,農(nóng)地流轉(zhuǎn)的合理性、合法性進(jìn)一步增強,這為鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略的實施和農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展打下了堅實的基礎(chǔ)。以此為背景,許多學(xué)者對農(nóng)地流轉(zhuǎn)與農(nóng)戶個體狀況變化趨勢進(jìn)行了量化研究,并將其與農(nóng)戶減貧相聯(lián)系起來。但農(nóng)地轉(zhuǎn)入和轉(zhuǎn)出作為兩種完全不同的決策結(jié)果,對農(nóng)戶生活福利等方面的作用路徑是具有差異的,籠統(tǒng)的闡述具有一定的片面性。對于轉(zhuǎn)出戶而言,隨著農(nóng)地產(chǎn)權(quán)“被鎖定”以及城市現(xiàn)代化發(fā)展的需要,土地不再是農(nóng)戶經(jīng)濟收入和社會保障的唯一來源,農(nóng)民與土地的黏度關(guān)系發(fā)生了突破性轉(zhuǎn)變[22],農(nóng)地轉(zhuǎn)出成為農(nóng)戶實現(xiàn)個體自由化發(fā)展的重要選擇。通過農(nóng)地轉(zhuǎn)出,農(nóng)戶一方面能夠增加家庭的財產(chǎn)性收入和外出務(wù)工收入,緩解家庭的經(jīng)濟問題;另一方面還能改善農(nóng)戶可持續(xù)生計的選擇,拓寬農(nóng)戶信息獲取的渠道,使農(nóng)戶的個人能力得到有效提升[23]。對于轉(zhuǎn)入戶而言,在當(dāng)前提倡農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)型升級和“去小農(nóng)化”發(fā)展的趨勢下,農(nóng)業(yè)回報率呈現(xiàn)出上升態(tài)勢,農(nóng)民對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的經(jīng)營預(yù)期開始向好。借助國家助農(nóng)政策的支持作用,農(nóng)戶進(jìn)行農(nóng)地轉(zhuǎn)入不僅可以產(chǎn)生規(guī)模經(jīng)濟效應(yīng),減少農(nóng)業(yè)生產(chǎn)成本和勞動力成本[5],而且可以通過特色種植業(yè)的規(guī)模化發(fā)展,形成區(qū)域品牌效應(yīng),增強農(nóng)戶自主生產(chǎn)的積極性,使農(nóng)業(yè)生產(chǎn)實現(xiàn)職業(yè)化,從根本上促進(jìn)個體發(fā)展的可持續(xù)性,改善農(nóng)戶的生產(chǎn)生活條件。通過上述分析可以發(fā)現(xiàn),不同流轉(zhuǎn)行為的作用路徑和影響結(jié)果均存在本質(zhì)上的不同,因此,農(nóng)地轉(zhuǎn)入和轉(zhuǎn)出的減貧效應(yīng)也是有區(qū)別的,由此提出本文的第三個研究假設(shè):
假設(shè)3:不同流轉(zhuǎn)行為的減貧效應(yīng)具有不對稱性,且農(nóng)地轉(zhuǎn)出對農(nóng)戶多維減貧效應(yīng)的作用更加顯著。
地理位置的不同也會對農(nóng)戶農(nóng)地流轉(zhuǎn)決策產(chǎn)生系統(tǒng)性影響[24]?,F(xiàn)階段我國農(nóng)地流轉(zhuǎn)存在明顯的區(qū)域異質(zhì)性。這種異質(zhì)性一方面通過土地質(zhì)量、交易費用、農(nóng)戶的個人認(rèn)知等微觀因素體現(xiàn)[25],另一方面與經(jīng)濟發(fā)展?fàn)顩r、國家實施的政策方針、地形條件等宏觀因素密切相關(guān)。就全國范圍來看,隨著“東部率先發(fā)展”“優(yōu)先發(fā)展工業(yè),以農(nóng)養(yǎng)工”等戰(zhàn)略的提出,我國經(jīng)濟建設(shè)取得巨大成就,但也人為造成了區(qū)域分割的社會經(jīng)濟結(jié)構(gòu),從而導(dǎo)致中西部發(fā)展落后于東部、農(nóng)業(yè)發(fā)展落后于工業(yè)。這種差別在“西部大開發(fā)”“中部崛起”等戰(zhàn)略的提出和城市化步伐的加快后有縮小的趨勢,但區(qū)域發(fā)展不協(xié)調(diào)的矛盾依舊十分突出。同時,中國作為傳統(tǒng)型農(nóng)業(yè)生產(chǎn)大國,農(nóng)戶的流轉(zhuǎn)決策與區(qū)域地形狀況也有十分密切的關(guān)系。我國東部地區(qū)地形平坦,多以平原、丘陵為主,農(nóng)業(yè)生產(chǎn)優(yōu)勢明顯,而中部和西部地區(qū)主要為高原、盆地或山地,地表起伏較大,加上氣候的不適宜,農(nóng)業(yè)生產(chǎn)成本較高、生產(chǎn)條件較差,導(dǎo)致農(nóng)地流轉(zhuǎn)率呈現(xiàn)出東中西部依次遞減的趨勢[26]。由計劃行為理論[27]可知,在經(jīng)濟發(fā)展較好的東部地區(qū),農(nóng)戶就業(yè)機會較多,家庭貧困的緩解可以通過勞動力的優(yōu)化配置實現(xiàn),從而農(nóng)戶對土地的安全感知較弱,農(nóng)地對貧困緩解的影響作用可能較小;而在經(jīng)濟發(fā)展水平較差的西部地區(qū),農(nóng)戶思維更為保守,風(fēng)險規(guī)避意識更強,對農(nóng)地的重視程度也越高,因此,農(nóng)地流轉(zhuǎn)在農(nóng)戶貧困緩解的過程中扮演著更為重要的角色[28]。根據(jù)上述觀點推斷,區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展?fàn)顩r可能與農(nóng)地流轉(zhuǎn)所產(chǎn)生的減貧效應(yīng)呈反向相關(guān)關(guān)系,由此提出如下假設(shè):
假設(shè)4:農(nóng)地流轉(zhuǎn)的減貧效應(yīng)存在區(qū)域異質(zhì)性,且在空間上呈現(xiàn)出從西部到東部依次遞減趨勢。
本研究樣本數(shù)據(jù)來源于北京大學(xué)中國社會調(diào)查中心(ISSS)發(fā)布的2018 年中國家庭追蹤調(diào)查(CFPS)數(shù)據(jù),樣本通過對全國25 個省、市、自治區(qū)(不包含港澳臺、新疆、西藏、青海、內(nèi)蒙古、寧夏和海南等地區(qū))滿足訪問條件的家庭及其成員進(jìn)行多階段等概率的分層抽樣獲取。CFPS 數(shù)據(jù)自2010年開展基線調(diào)查至今已發(fā)布5期追蹤調(diào)查數(shù)據(jù),本文選取了最新發(fā)布的CFPS2018年數(shù)據(jù)進(jìn)行實證分析,以保證文章的時效性。此外,由于該期樣本缺少村莊層面的數(shù)據(jù),在預(yù)處理過程中,將2018年個體、家庭層面數(shù)據(jù)與2014 年社區(qū)層面的數(shù)據(jù)通過村居樣本代碼屬性進(jìn)行跟蹤匹配,在剔除無效樣本,缺失和異常樣本后,最終獲得的有效農(nóng)戶家庭樣本共4 251戶。所得樣本中參與農(nóng)地流轉(zhuǎn)的樣本為1 227 戶,占樣本總數(shù)的28.86%。其中,農(nóng)地轉(zhuǎn)入家庭522戶,轉(zhuǎn)出家庭705戶,戶主性別為男性的家庭占比56.32%。為了分析農(nóng)地流轉(zhuǎn)對農(nóng)戶貧困狀況影響的空間異質(zhì)性,本文還將25 個省市自治區(qū)按照統(tǒng)計年鑒的劃分標(biāo)準(zhǔn)分為3個地區(qū),分別為東部、中部、西部地區(qū),其中,東部地區(qū)1 531戶、中部地區(qū)1 252 戶、西部地區(qū)1 468 戶,各區(qū)域家庭樣本的分布較為均勻。
1.測度方法
本文采用2007年由牛津貧困與人類發(fā)展中心(OPHI)提出的多維貧困測量方法,即雙重臨界值方法,對農(nóng)戶的多維貧困狀況進(jìn)行測度。該方法首先需要對農(nóng)戶單一維度的貧困情況進(jìn)行識別。通過設(shè)定不同維度的貧困剝奪值,判斷農(nóng)戶在各項指標(biāo)上的被剝奪情況,當(dāng)個體指標(biāo)被剝奪時,賦值為1,反之則賦值為0。具體公式如下:
式中,n表示樣本家庭總數(shù),gij是第i個家庭在第j項指標(biāo)上的貧困狀況,xij表示第i個樣本家庭在第j項指標(biāo)的觀測值,zj表示第j項指標(biāo)的剝奪臨界值。
其次,通過計算農(nóng)戶家庭在各個維度上的加權(quán)剝奪得分對農(nóng)戶的多維貧困狀況進(jìn)行識別。若cj大于等于k值,則將個體界定為多維貧困,反之則認(rèn)為個體是非貧困的。具體公式如下:
式中,ci為第i個家庭在各項指標(biāo)上的剝奪得分的總和,k為多維貧困臨界值,wj表示第j項指標(biāo)的權(quán)重。
再次,計算多維貧困指數(shù)。
式中,MPI為多維貧困指數(shù),H為多維貧困發(fā)生率,A為多維貧困強度指數(shù),q為多維貧困農(nóng)戶戶數(shù),n為樣本總量。
最后,由于多維貧困指數(shù)具有可分解性,還需對各維度貧困進(jìn)行加總與分解,測算多維貧困貢獻(xiàn)率Φj。具體公式如下:
式中,Φj為j指標(biāo)在多維臨界值k下的貧困貢獻(xiàn)率。
2.維度與指標(biāo)選取
貧困指標(biāo)的選取綜合參考了聯(lián)合國開發(fā)計劃署(UNDP)2010年提出的多維貧困指數(shù)(MPI)評價體系[29]和已有研究成果[30-31],同時結(jié)合我國農(nóng)村地區(qū)貧困現(xiàn)狀和調(diào)查數(shù)據(jù)的可獲取性,從收入、健康、教育、生活水平和主觀感知5個維度選擇8項指標(biāo),構(gòu)建多維貧困指標(biāo)體系。各指標(biāo)權(quán)重的確定,采用目前國內(nèi)學(xué)者較常使用的雙重等權(quán)重賦值方法,將5個維度的權(quán)重分別賦值為1/5,各維度的二級指標(biāo)依次等權(quán)重賦權(quán)。具體指標(biāo)的選取及賦權(quán)情況如表1所示。
表1 農(nóng)戶多維貧困指標(biāo)體系
1.傾向得分匹配法
為了緩解觀測樣本自選擇帶來的內(nèi)生性影響,本文選擇以“反事實推斷模型”為理論框架的傾向得分匹配法[32],測算農(nóng)地流轉(zhuǎn)對農(nóng)戶多維減貧的凈效應(yīng)。為保證實驗的可行性,首先需要對樣本進(jìn)行分類,把參與農(nóng)地流轉(zhuǎn)的農(nóng)戶劃分為處理組,未參與的農(nóng)戶劃分為控制組,利用Logit 模型計算農(nóng)戶流轉(zhuǎn)的條件概率擬合值,即傾向得分值(PS)。其次是選擇合適的方法將傾向得分作為距離函數(shù)對處理組和控制組進(jìn)行匹配,即在未流轉(zhuǎn)農(nóng)戶中選取與流轉(zhuǎn)農(nóng)戶內(nèi)生條件基本一致的農(nóng)戶作為反事實情況的虛擬對照。最后通過計算參與者的平均處理效應(yīng)(ATT)來反映農(nóng)地流轉(zhuǎn)對農(nóng)戶減貧的處理效應(yīng),計算方法如下:
式中,MPIa和MPIb分別為參與流轉(zhuǎn)和未參與流轉(zhuǎn)農(nóng)戶的多維減貧狀況;trans為農(nóng)地流轉(zhuǎn)的二分變量,當(dāng)值為1時表示農(nóng)戶參與農(nóng)地流轉(zhuǎn),為0時表示農(nóng)戶未參與農(nóng)地流轉(zhuǎn);P(X)為傾向得分值。
2.變量選取
被解釋變量為農(nóng)戶的多維貧困指數(shù)。根據(jù)多維貧困測度方法,本文采用農(nóng)戶多維貧困剝奪得分的加權(quán)和反映農(nóng)戶個體的多維貧困狀況。
核心解釋變量為農(nóng)地流轉(zhuǎn)。參考FENG S等[33]和李長生等[34]學(xué)者的研究,將農(nóng)地流轉(zhuǎn)設(shè)置為二元離散變量,參與流轉(zhuǎn)賦值為1,不參與流轉(zhuǎn)賦值為0。同時,為了實證農(nóng)地轉(zhuǎn)入和轉(zhuǎn)出之間減貧效應(yīng)的差異性,本文還分別選取了農(nóng)地轉(zhuǎn)出和農(nóng)地轉(zhuǎn)入作為解釋變量,賦值方法同上。
控制變量主要從戶主特征、家庭特征、村莊特征三個層面進(jìn)行考慮。戶主在農(nóng)地流轉(zhuǎn)行為決策中常常發(fā)揮著重要的的作用。本文將數(shù)據(jù)庫中家庭成員問卷的主要回答人作為虛擬戶主,具體特征通過戶主年齡、戶主是否為黨員、戶主受教育年限進(jìn)行表征。在家庭特征層面,選擇家庭勞動力數(shù)量、非農(nóng)就業(yè)人數(shù)、家庭規(guī)模、撫養(yǎng)負(fù)擔(dān)、農(nóng)用機械總價值等指標(biāo)進(jìn)行控制。由于村莊特征也會對農(nóng)地流轉(zhuǎn)決策產(chǎn)生影響,因此,本文選擇村莊到縣城距離和村莊地貌表征樣本所在村莊的綜合狀況。同時,考慮到不同地區(qū)間社會經(jīng)濟發(fā)展?fàn)顩r的差異,本研究還將樣本中涉及的25 個省市自治區(qū)劃分為東中西部作為地區(qū)虛擬變量。主要變量及描述性統(tǒng)計如表2所示。
表2 變量含義及描述性統(tǒng)計
根據(jù)上文提到的多維貧困測度方法,將多維貧困臨界值k 的取值范圍設(shè)置為1~8,通過對樣本數(shù)據(jù)的整理分析,得到表3關(guān)于農(nóng)戶多維貧困現(xiàn)狀的測算結(jié)果。觀察其結(jié)果可以發(fā)現(xiàn),隨著k 值的增大,多維貧困農(nóng)戶數(shù)q、多維貧困發(fā)生率H 和多維貧困指數(shù)MPI均呈現(xiàn)顯著減少趨勢,而貧困強度指數(shù)A,則呈現(xiàn)相反趨勢。當(dāng)k取值為1~2時,農(nóng)戶多維貧困發(fā)生率高達(dá)77%以上,表明大部分農(nóng)戶都在1~2個指標(biāo)上處于被剝奪狀態(tài),僅有7.65%的農(nóng)戶實現(xiàn)了完全脫貧。當(dāng)k 取值為3 時,多維貧困發(fā)生率下降到了46.25%,可以看出我國大部分農(nóng)村地區(qū)多維貧困形式仍較為嚴(yán)峻,有近一半農(nóng)戶在3個指標(biāo)維度上處于貧困狀態(tài)。當(dāng)k≥6時,農(nóng)戶貧困發(fā)生率下降到4%以下,表明當(dāng)前農(nóng)戶的貧困狀態(tài)大多數(shù)表現(xiàn)在低維度貧困,其中,所有指標(biāo)均實現(xiàn)被剝奪的農(nóng)戶僅有1戶。
表3 農(nóng)戶多維貧困現(xiàn)狀
上述分析主要是從總體上對農(nóng)戶的多維貧困現(xiàn)狀進(jìn)行了闡述,但是個體的多維貧困在很大程度上取決于不同維度的貢獻(xiàn)情況,為了明確各指標(biāo)的影響程度,本文分別對8個指標(biāo)的多維貧困貢獻(xiàn)率進(jìn)行了測算,結(jié)果如表4 所示。觀察表格可以發(fā)現(xiàn),首先,隨著k 值的增加,人均年純收入、身體質(zhì)量指數(shù)、住房、生活滿意度等指標(biāo)對多維貧困的貢獻(xiàn)率均呈現(xiàn)較為明顯的增長趨勢。其中,人均年純收入的貢獻(xiàn)率變化最明顯,其貢獻(xiàn)率隨著k值的增加從14.13%增加到了21.21%,這表明貧困程度越深的農(nóng)戶其陷入收入貧困程度越深,由此可以判斷,從收入維度減貧是擺脫農(nóng)戶貧困最基礎(chǔ)的途徑之一。其次,k 值越大,受教育程度、健康狀況、生活燃料和飲用水等指標(biāo)的貢獻(xiàn)率均呈現(xiàn)出不同程度的減小趨勢。其中,受教育程度和生活燃料維度的多維貧困貢獻(xiàn)率變化較小,減小幅度分別為2.74%和1.63%,未產(chǎn)生較大的波動,對多維貧困指數(shù)的影響較為穩(wěn)定;健康狀況和飲用水貢獻(xiàn)率減小幅度較大,分別為6.02%和9.61%,表明隨著農(nóng)戶多維貧困程度加深,健康狀況和飲用水對貧困影響的貢獻(xiàn)程度顯著下降,該指標(biāo)缺失的農(nóng)戶數(shù)量明顯少于低維度貧困狀態(tài)農(nóng)戶。
表4 各指標(biāo)多維貧困貢獻(xiàn)率
為了提高匹配質(zhì)量,在匹配前需要對樣本進(jìn)行共同支撐域假設(shè)和平衡性假設(shè)。本文運用Stata15.0 軟件,以半徑卡尺匹配結(jié)果為例,對匹配后的數(shù)據(jù)進(jìn)行了檢驗。首先,通過繪制處理組和控制組的核密度曲線,對比匹配前后重疊區(qū)域變化情況,判斷共同支撐域假設(shè)是否成立。如圖1 所示,匹配后處理組與控制組核密度曲線重合度增強,共同支撐域范圍增大,表明實驗組和控制組的可測變量在一定程度上控制了樣本的自選擇問題,共同域支撐假設(shè)得到滿足。其次,為了防止控制變量受到單位不同的影響,需要對處理組和控制組的匹配值進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理。表5 展示了匹配前后各變量標(biāo)準(zhǔn)化偏差的變化情況,可以看出變量匹配后的標(biāo)準(zhǔn)化偏差明顯縮小,且總體平均偏差小于10%,較大程度降低了樣本總體偏誤;同時,Ps-R2與R值均下降明顯,檢驗結(jié)果接受處理組與控制組無系統(tǒng)差異的原假設(shè),匹配結(jié)果較好地平衡了數(shù)據(jù),平行假設(shè)得到滿足。
表5 平行假設(shè)結(jié)果分析
圖1 流轉(zhuǎn)前后傾向得分匹配核密度曲線
在獲得有效匹配樣本后,本文選取3種不同的匹配方法,即k 近鄰匹配(k=4)、半徑卡尺匹配、局部線性回歸匹配,測算農(nóng)戶農(nóng)地流轉(zhuǎn)的多維減貧凈效應(yīng)。如表6所示,三種匹配方法測算結(jié)果存在差異,但總體趨勢基本一致,表明研究結(jié)果較為穩(wěn)健。匹配前流轉(zhuǎn)戶多維貧困指數(shù)為0.3226,比未流轉(zhuǎn)戶的多維貧困指數(shù)低0.0192,減小幅度為5.62%。匹配后流轉(zhuǎn)戶的多維貧困指數(shù)仍低于未流轉(zhuǎn)戶,且三種匹配結(jié)果均在1%或5%水平上顯著。以半徑卡尺匹配為例,流轉(zhuǎn)戶的多維貧困指數(shù)為0.3204,相比于未流轉(zhuǎn)戶,減少了0.0167,平均處理效應(yīng)在1%的水平上顯著??傮w上看,雖然不同匹配方式的平均ATT 值相較于匹配前有所下降,降低了0.0167,但農(nóng)戶的多維貧困現(xiàn)狀得到了改善,表明農(nóng)地流轉(zhuǎn)能夠?qū)r(nóng)戶的多維貧困狀況起到緩解作用,假設(shè)1得到論證。
表6 傾向得分匹配結(jié)果
對于農(nóng)地流轉(zhuǎn)的多維減貧效應(yīng)已經(jīng)得到論證,但這種減貧效應(yīng)是否會在不同維度下存在差異,仍需進(jìn)一步研究。為了剖析農(nóng)地流轉(zhuǎn)對不同維度減貧的差異性,本文運用上述提到的三種匹配方法分別估計農(nóng)地流轉(zhuǎn)在收入、教育、健康、生活水平和主觀感知維度的平均處理效應(yīng),探究農(nóng)地流轉(zhuǎn)對不同維度貧困狀況的影響。表7 和圖2是樣本匹配后的估計結(jié)果,可以觀察到農(nóng)地流轉(zhuǎn)在不同維度上產(chǎn)生的減貧效應(yīng)存在明顯差異,各維度處理凈效應(yīng)大小依次為:主觀感知、收入、健康、生活水平和教育。
表7 各維度傾向得分匹配結(jié)果
圖2 各維度平均剝奪程度及平均處理效應(yīng)
其中,收入維度具有十分顯著的減貧效應(yīng)。以半徑卡尺匹配為例,流轉(zhuǎn)戶的收入貧困指數(shù)為0.0283,相比于未流轉(zhuǎn)戶,減少了0.0304,平均處理效應(yīng)在1%的水平上顯著。其原因可能是,根據(jù)“理性人”假設(shè),農(nóng)地流轉(zhuǎn)前后農(nóng)戶收入的變化情況是農(nóng)戶進(jìn)行流轉(zhuǎn)決策的主要影響因素之一。農(nóng)地流轉(zhuǎn)通過擴大農(nóng)地規(guī)模經(jīng)營、優(yōu)化農(nóng)作物種植結(jié)構(gòu)來增加農(nóng)戶的經(jīng)營性收入或通過釋放剩余勞動力,調(diào)整勞動力結(jié)構(gòu)提高農(nóng)戶的工資性收入和財產(chǎn)性收入,從而對農(nóng)戶收入結(jié)構(gòu)的優(yōu)化產(chǎn)生積極影響,表現(xiàn)出較為明顯的減貧效應(yīng)。
教育維度下使用不同匹配方法測算得到的農(nóng)地流轉(zhuǎn)減貧效應(yīng)結(jié)果均不顯著,但在一定程度上仍對農(nóng)戶的貧困狀況具有緩解作用。其原因可能是長期以來,在城鄉(xiāng)發(fā)展過程中各項資源要素的分配并不均衡,教育資源在農(nóng)村地區(qū)尤為短缺,這直接導(dǎo)致了農(nóng)民受教育程度普遍較低。根據(jù)2017年農(nóng)業(yè)普查數(shù)據(jù)顯示,我國受教育程度低于6年的農(nóng)戶占比到達(dá)了43.4%。雖然近年來鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略和教師下鄉(xiāng)扶貧政策的提出,在一定程度上改善了這一狀況,但由于教育本身的滯后性以及農(nóng)戶再教育意識的缺乏,無法準(zhǔn)確衡量農(nóng)地流轉(zhuǎn)行為的教育貧困代際改善情況,因此,農(nóng)地流轉(zhuǎn)并未在短期內(nèi)產(chǎn)生教育的溢出效應(yīng)。
健康維度農(nóng)地流轉(zhuǎn)的減貧效應(yīng)較為顯著。以半徑卡尺匹配為例,流轉(zhuǎn)戶的健康貧困指數(shù)為0.4490,而未流轉(zhuǎn)戶為0.4743,貧困指數(shù)總體下降了5.33%,平均處理效應(yīng)在1%的水平上高度顯著。其原因可能是,對于農(nóng)戶個體而言,人力資本的積累是防止因病致貧、因病返貧的重要內(nèi)生動力,進(jìn)行農(nóng)地流轉(zhuǎn)或是為了釋放家庭勞動力非農(nóng)就業(yè),或是為了擴大經(jīng)營獲得更高的收入,無論何種方式都將促使農(nóng)戶提高對個體健康的投入,從而改善農(nóng)戶家庭的人力資本狀況,提升家庭平均健康水平。
生活水平維度的流轉(zhuǎn)戶貧困指數(shù)明顯低于未流轉(zhuǎn)戶,但三種匹配方法下的減貧效應(yīng)均不顯著。其原因可能是近年來隨著農(nóng)村飲水安全工程和舊房改造工程等開發(fā)式扶貧項目的穩(wěn)步推進(jìn),以及各類專項規(guī)劃和村莊規(guī)劃的編撰完善,農(nóng)村居民住房條件、飲用水安全和清潔能源使用情況均得到明顯改善,導(dǎo)致該維度的貧困程度本身較低,可提升空間較小,因此流轉(zhuǎn)戶與未流轉(zhuǎn)戶在生活水平維度上的差異并不顯著。
主觀感知維度農(nóng)地流轉(zhuǎn)的減貧效應(yīng)最為顯著。以半徑卡尺匹配為例,流轉(zhuǎn)戶的主觀感知貧困指數(shù)為0.3695,比未流轉(zhuǎn)戶減少了0.0543,平均處理效應(yīng)在1%的水平上高度顯著。其原因可能是自2015 年脫貧攻堅目標(biāo)提出,中央政策和地區(qū)財政進(jìn)一步向農(nóng)村地區(qū)傾斜,土地補貼、糧食補貼不斷增加,社會保障體系不斷完善,尤其是流轉(zhuǎn)農(nóng)戶受到的政策扶持越來越多,家庭生計的多樣性得到明顯改善,個人獲得感明顯提升,農(nóng)戶的主觀感知發(fā)生了變化。
綜上,通過對多維貧困指數(shù)的分解,可以發(fā)現(xiàn)與未流轉(zhuǎn)戶相比,流轉(zhuǎn)戶各維度的貧困指數(shù)均產(chǎn)生了不同程度的降低,但減貧效應(yīng)的顯著性卻存在明顯差異。農(nóng)地流轉(zhuǎn)在收入、健康、主觀感知等維度的減貧效應(yīng)較為顯著,但在生活水平和教育維度并不具有顯著性。假設(shè)2得到驗證。
由于農(nóng)地轉(zhuǎn)入和農(nóng)地轉(zhuǎn)出對農(nóng)戶多維貧困狀況的影響途徑存在差異,本文進(jìn)一步實證了二者對農(nóng)戶多維貧困影響的不對稱性,運用三種匹配方法分別估計不同流轉(zhuǎn)行為在各個維度的平均處理效應(yīng),表8是對不同方法匹配值進(jìn)行平均處理后的結(jié)果。由表8可以發(fā)現(xiàn),不同流轉(zhuǎn)行為的多維減貧效應(yīng)具有異質(zhì)性。從總體上看,土地轉(zhuǎn)入與轉(zhuǎn)出均能緩解農(nóng)戶的多維貧困狀況。匹配前轉(zhuǎn)入戶多維貧困指數(shù)為0.3202,比未流轉(zhuǎn)戶的多維貧困指數(shù)低0.0144,匹配后轉(zhuǎn)入戶的多維貧困指數(shù)比未轉(zhuǎn)入戶低0.0158,整體減小幅度高于未流轉(zhuǎn)戶,為4.68%,而轉(zhuǎn)出戶匹配前平均處理效應(yīng)為0.0288,匹配后下降為0.0271,但其減小幅度卻高于轉(zhuǎn)入戶,為7.59%,不同流轉(zhuǎn)行為的多維貧困指數(shù)匹配結(jié)果均在1%水平上顯著。這表明農(nóng)地轉(zhuǎn)入和轉(zhuǎn)出均能緩解農(nóng)戶的多維貧困狀況。分維度來看,農(nóng)地轉(zhuǎn)入能夠?qū)r(nóng)戶在收入維度和健康維度的貧困狀況進(jìn)行緩解,而農(nóng)地轉(zhuǎn)出在此基礎(chǔ)上,進(jìn)一步改善了農(nóng)戶的主觀感知貧困,表明不同流轉(zhuǎn)行為的多維減貧路徑是具有差異的,相比于農(nóng)地轉(zhuǎn)入,農(nóng)地轉(zhuǎn)出對農(nóng)戶的多維減貧現(xiàn)狀的影響程度更深、范圍更廣,更能夠從多維度緩解農(nóng)戶的貧困狀況。其原因可能是,兩種行為決策結(jié)果的作用方式和預(yù)期回報具有不對稱性。對于轉(zhuǎn)出戶而言,農(nóng)地流轉(zhuǎn)后不僅可以將家中勞動力擇優(yōu)配置到收入更穩(wěn)定的二、三產(chǎn)業(yè),獲得務(wù)工收入和租金收入的雙重保障,而且隨著我國社會保障相關(guān)法律法規(guī)的不斷完善,農(nóng)地轉(zhuǎn)出后并不會使個人權(quán)益受損,農(nóng)戶陷入貧困的風(fēng)險被分擔(dān)。而對于轉(zhuǎn)入戶而言,農(nóng)戶主要是通過農(nóng)業(yè)規(guī)模化種植,縮減生產(chǎn)成本,從而改善其生計狀況。但農(nóng)業(yè)經(jīng)營生產(chǎn)本身具有較強的風(fēng)險性,農(nóng)戶從前期對土地的整理、農(nóng)作物的培育養(yǎng)護,到后期自然災(zāi)害造成的損失、農(nóng)產(chǎn)品銷售時面臨的市場供求和價格波動,都可能導(dǎo)致農(nóng)戶陷入新的貧困,多重成本抑制了農(nóng)地轉(zhuǎn)出對農(nóng)戶多維貧困狀況的緩解。
表8 不同流轉(zhuǎn)行為在各維度的傾向得分匹配結(jié)果
綜上,不同流轉(zhuǎn)行為均具有顯著的減貧效應(yīng),但多維減貧的路徑存在差異,且農(nóng)地轉(zhuǎn)出對農(nóng)戶貧困狀況的緩解效果更顯著。假設(shè)3得到驗證。
區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展、社會文化的差異性導(dǎo)致不同區(qū)域農(nóng)戶整體的多維貧困狀況可能存在較大差異。為了探究區(qū)域因素對農(nóng)戶多維貧困的影響,本研究將樣本中包含的25個省按照經(jīng)濟發(fā)展水平劃分為東部、中部和西部地區(qū),以觀察農(nóng)地流轉(zhuǎn)的減貧效應(yīng)在區(qū)域上的異質(zhì)性。結(jié)果如圖3、表9所示,農(nóng)地流轉(zhuǎn)對不同地區(qū)農(nóng)戶的多維貧困狀況均具有緩解作用,但減貧效應(yīng)的顯著性具有較大差異。第一,中西部地區(qū)對農(nóng)地流轉(zhuǎn)的減貧效果較為敏感,尤其西部地區(qū)更加明顯,但東部地區(qū)的平均處理效應(yīng)并不顯著。以半徑卡尺匹配為例,西部地區(qū)進(jìn)行農(nóng)地流轉(zhuǎn)農(nóng)戶的貧困指數(shù)下降了0.0398,而中部地區(qū)僅減少了0.0353。第二,雖然東部地區(qū)農(nóng)地流轉(zhuǎn)不具有顯著的減貧效應(yīng),但農(nóng)戶總體的多維貧困指數(shù)較低,而西部地區(qū)雖然減貧效應(yīng)明顯,但多維貧困的形勢依然嚴(yán)峻。以半徑卡尺匹配為例,東部和中部地區(qū)流轉(zhuǎn)農(nóng)戶和未流轉(zhuǎn)農(nóng)戶的平均多維貧困指數(shù)分別為0.3110、0.3390、0.3045、0.3413,均明顯低于西部地區(qū),表明西部地區(qū)農(nóng)戶的多維貧困狀況較東部和中部地區(qū)更嚴(yán)重。其原因可能是東部地區(qū)作為我國經(jīng)濟發(fā)展的核心區(qū),二、三產(chǎn)業(yè)發(fā)達(dá),集聚各類生產(chǎn)生活要素,無論是自然條件還是社會資本都優(yōu)于欠發(fā)達(dá)地區(qū),農(nóng)戶面臨更多的選擇與機遇,因此,應(yīng)對風(fēng)險的能力也更強,導(dǎo)致對土地的依賴性較弱;中部地區(qū)地處內(nèi)陸,基于地緣優(yōu)勢,土地可利用率高,具有良好的農(nóng)業(yè)發(fā)展條件,因此,依托農(nóng)地流轉(zhuǎn)能夠?qū)崿F(xiàn)規(guī)模化集約化的經(jīng)營,從而能夠較大程度上改善農(nóng)戶的多維貧困狀況;相比于發(fā)達(dá)地區(qū),西部地區(qū)的多維貧困程度更深,且自然條件和社會經(jīng)濟發(fā)展水平較差,土地的社會保障功能更為凸顯,需要通過資源優(yōu)化配置促進(jìn)經(jīng)濟效益的最大化,因此,農(nóng)地流轉(zhuǎn)對經(jīng)濟欠發(fā)達(dá)地區(qū)的貧困狀況改善效果更加明顯。
圖3 不同地區(qū)平均剝奪程度及平均處理效應(yīng)
表9 不同地區(qū)傾向得分匹配結(jié)果
綜上,農(nóng)地流轉(zhuǎn)的減貧效應(yīng)在空間上存在顯著的異質(zhì)性。相較于東部地區(qū),中部、西部地區(qū)農(nóng)地流轉(zhuǎn)的減貧效應(yīng)更為顯著,但西部地區(qū)貧困深度遠(yuǎn)高于東部、中部地區(qū),對土地的依賴性也更強。假說4得到驗證。
本文基于CFPS2018 年數(shù)據(jù),運用傾向得分匹配法(PSM),從收入、教育、健康、生活水平、主觀感知等多維視角,對農(nóng)地流轉(zhuǎn)的減貧效應(yīng)及其區(qū)域異質(zhì)性進(jìn)行了實證分析,主要結(jié)論如下:
1.農(nóng)地流轉(zhuǎn)從整體上改善了農(nóng)戶的多維貧困狀況,但在不同維度存在不完全減貧效應(yīng)。從總體上看,農(nóng)地流轉(zhuǎn)后農(nóng)戶的多維貧困狀況比流轉(zhuǎn)前下降了4.93%,且結(jié)果較為顯著。從單一維度上看,流轉(zhuǎn)戶各維度的貧困指數(shù)均發(fā)生了不同程度的降低,但在收入、健康和主觀感知維度上的減貧效應(yīng)較為顯著,在教育和生活水平維度并不顯著。
2.農(nóng)地轉(zhuǎn)入與轉(zhuǎn)出的減貧效應(yīng)存在不對稱性,相比于農(nóng)地轉(zhuǎn)入,農(nóng)地轉(zhuǎn)出對個體貧困的影響更加顯著。從總體上看,不同流轉(zhuǎn)行為均能夠緩解農(nóng)戶的多維貧困現(xiàn)狀,但匹配后農(nóng)地轉(zhuǎn)出的平均處理效應(yīng)比農(nóng)地轉(zhuǎn)入的減小幅度更大,為7.59%。從單一維度來看,農(nóng)地轉(zhuǎn)入主要在收入和健康維度具有顯著的減貧效應(yīng),而農(nóng)地轉(zhuǎn)出在此基礎(chǔ)上,還能夠顯著緩解農(nóng)戶的主觀感知貧困,減貧的作用范圍更廣。
3.農(nóng)地流轉(zhuǎn)的多維減貧效應(yīng)具有顯著的空間異質(zhì)性,呈現(xiàn)出從西部到東部依次遞減規(guī)律。西部和中部地區(qū)農(nóng)地流轉(zhuǎn)在1%的顯著水平上存在多維減貧效應(yīng),東部地區(qū)的減貧效應(yīng)不顯著,其中西部地區(qū)的平均處理效應(yīng)是東部地區(qū)的1.5 倍左右,但西部地區(qū)農(nóng)戶的多維貧困現(xiàn)狀也比其他地區(qū)更為嚴(yán)峻。
上述研究結(jié)果驗證了農(nóng)地流轉(zhuǎn)能夠?qū)r(nóng)戶的多維貧困狀況產(chǎn)生緩解作用,這為今后在鄉(xiāng)村治理過程中科學(xué)解決農(nóng)戶相對貧困狀況和貧困代際傳遞等問題提供了新的路徑:一方面,可以利用農(nóng)地流轉(zhuǎn)在不同維度的減貧效應(yīng),適度配合地方政策,引導(dǎo)農(nóng)戶根據(jù)自身需求選擇不同流轉(zhuǎn)行為,以實現(xiàn)農(nóng)戶自身發(fā)展能力的提升,降低個體重新陷入貧困的可能。另一方面,應(yīng)針對不同區(qū)域減貧效應(yīng)的異質(zhì)性,實行差異化的引導(dǎo)措施。對貧困深度較大且依賴農(nóng)地流轉(zhuǎn)實現(xiàn)減貧較明顯的西部地區(qū),應(yīng)逐步完善城鄉(xiāng)社會保障體制、定期開展農(nóng)業(yè)知識教育培訓(xùn),從根本上提升農(nóng)戶貧困風(fēng)險的防御能力和農(nóng)地流轉(zhuǎn)的自主性,而對于自然條件優(yōu)越且貧困深度較小的中部和東部地區(qū),應(yīng)改變現(xiàn)有傳統(tǒng)低效的經(jīng)營模式,鼓勵農(nóng)地流轉(zhuǎn)與農(nóng)戶分化,加快農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展步伐。