退耕還林工程對(duì)農(nóng)戶收入的影響研究
——基于地區(qū)與農(nóng)戶異質(zhì)性的視角

吉雨欣，宋敏，朱明迪

（中南財(cái)經(jīng)政法大學(xué)工商管理學(xué)院，湖北 武漢 430073）

0 引言

我國(guó)“十四五”規(guī)劃中明確指出，實(shí)現(xiàn)生態(tài)文明是我國(guó)新發(fā)展階段的重要戰(zhàn)略目標(biāo)。面對(duì)我國(guó)缺林少綠、生態(tài)脆弱的基本國(guó)情，國(guó)家將“六大林業(yè)重點(diǎn)工程”作為保護(hù)和促進(jìn)生態(tài)改善的一項(xiàng)重要舉措。其中，退耕還林工程因具有覆蓋范圍廣，農(nóng)戶參與度高，通過(guò)公共財(cái)政投入購(gòu)買環(huán)境公共物品等特征，被視為我國(guó)規(guī)模最大的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)付費(fèi)項(xiàng)目（PES），并在世界范圍內(nèi)產(chǎn)生了深遠(yuǎn)影響［1，2］。該工程旨在通過(guò)經(jīng)濟(jì)激勵(lì)手段，將農(nóng)戶原有的坡耕地進(jìn)行用途轉(zhuǎn)換，因地制宜地植樹(shù)造林，從而達(dá)到改善生態(tài)環(huán)境的效果［3，4］。截至2020 年，我國(guó)退耕還林還草面積達(dá)到3480 萬(wàn)hm2，涉及4100 萬(wàn)戶農(nóng)戶，取得了舉世矚目的成就。2021 年2 月，中共中央、國(guó)務(wù)院進(jìn)一步提出深入實(shí)施及完善退耕還林等生態(tài)修復(fù)工程的綠色發(fā)展要求。由此可見(jiàn)，穩(wěn)步推進(jìn)退耕還林工程是持續(xù)改善我國(guó)生態(tài)環(huán)境，建設(shè)美麗中國(guó)的必然選擇。

農(nóng)戶作為退耕還林工程實(shí)施過(guò)程中的關(guān)鍵主體和最終執(zhí)行者，參與退耕后其收入能否得到有效提升是衡量退耕還林工程實(shí)施效果的重要依據(jù)之一［5］?，F(xiàn)有研究關(guān)于退耕還林工程與農(nóng)戶收入關(guān)系的探討存在兩種主要觀點(diǎn)：一是退耕還林工程對(duì)增加農(nóng)戶收入具有積極作用，認(rèn)為參與退耕還林工程對(duì)農(nóng)戶家庭收入水平的影響為“正向”［6，7］，退耕還林補(bǔ)助［8］與生產(chǎn)要素調(diào)整［9］是退耕還林工程實(shí)現(xiàn)農(nóng)戶增收的主要原因；二是參與退耕還林工程并不總是對(duì)農(nóng)戶收入產(chǎn)生積極影響，甚至有負(fù)向影響或影響不顯著，認(rèn)為農(nóng)戶原有家庭收入水平在參與退耕還林工程后并未得到有效提升，僅能維持現(xiàn)狀或呈現(xiàn)下降趨勢(shì)［10，11］，退耕還林工程參與主體農(nóng)戶的自身特征［12］和執(zhí)行主體地方政府補(bǔ)助發(fā)放不合理等行為［13］是造成退耕還林工程增收效果不顯著的重要原因。此外，地方政府對(duì)退耕還林工程后續(xù)產(chǎn)業(yè)的扶持措施尚不完善等問(wèn)題都將成為退耕還林工程未能促進(jìn)農(nóng)戶收入增長(zhǎng)的潛在因素。

總體而言，已有研究圍繞退耕還林工程對(duì)農(nóng)戶收入的影響這一問(wèn)題開(kāi)展了較多理論和實(shí)證研究，但研究結(jié)論與觀點(diǎn)仍未統(tǒng)一。同時(shí)，已有文獻(xiàn)在探討上述問(wèn)題時(shí)常常將農(nóng)戶視為個(gè)體特征相同的整體進(jìn)行均質(zhì)研究。雖然有部分文獻(xiàn)嘗試從異質(zhì)性視角展開(kāi)分析，但是以此為出發(fā)點(diǎn)的相關(guān)研究尚不充分。鑒于此，本文以地區(qū)和農(nóng)戶異質(zhì)性視角為切入點(diǎn)，試圖回答兩個(gè)問(wèn)題：一是已實(shí)施20 余年的退耕還林工程對(duì)農(nóng)戶家庭總收入的影響狀況如何；二是這一影響是否存在地區(qū)和農(nóng)戶異質(zhì)性的結(jié)果。本文希望為各級(jí)政府調(diào)整和優(yōu)化退耕還林補(bǔ)助標(biāo)準(zhǔn)，制定結(jié)合地域和農(nóng)戶特征的差別化生態(tài)補(bǔ)償政策提供理論與實(shí)證支持。

1 理論分析與研究假設(shè)

針對(duì)退耕還林工程如何影響農(nóng)戶家庭總收入這一問(wèn)題，本文首先對(duì)相關(guān)理論進(jìn)行了探討，主要包括農(nóng)戶行為理論，其中理性假設(shè)為重要組成部分［19］。學(xué)者們將其表述為農(nóng)戶在面對(duì)多種既定條件的約束時(shí)，將會(huì)最大限度地利用生產(chǎn)機(jī)會(huì)和資源，從中選擇最優(yōu)的生產(chǎn)方式，實(shí)現(xiàn)家庭利益最大化的目標(biāo)［20］。對(duì)本文而言，參與退耕還林工程后農(nóng)戶的部分或全部耕地資源將會(huì)發(fā)生變動(dòng)，在面臨耕地面積下降的狀況時(shí)，如何對(duì)剩余生產(chǎn)要素進(jìn)行重新組合將成為農(nóng)戶未來(lái)收益多少的關(guān)鍵。作為理性經(jīng)濟(jì)人，在既有條件下為了實(shí)現(xiàn)家庭收入最大化的目標(biāo)，農(nóng)戶必將會(huì)做出對(duì)自身最有利的決策。

退耕還林工程對(duì)農(nóng)戶家庭總收入的影響主要通過(guò)退耕還林補(bǔ)助、調(diào)整生產(chǎn)要素配置來(lái)實(shí)現(xiàn)［21，22］，包括直接和間接兩種影響機(jī)制（圖1）。①直接影響方面，農(nóng)戶作為退耕還林工程的關(guān)鍵利益主體，為彌補(bǔ)其喪失的機(jī)會(huì)成本和提高參與退耕還林工程的積極性，國(guó)家相應(yīng)地采取經(jīng)濟(jì)激勵(lì)措施，在一定時(shí)期內(nèi)為退耕農(nóng)戶發(fā)放退耕還林補(bǔ)助［23］。與此同時(shí)，由于農(nóng)戶參與退耕還林工程的土地大多為敏感性耕地，相較之優(yōu)質(zhì)耕地，此類地塊開(kāi)展種植業(yè)生產(chǎn)的基礎(chǔ)條件相對(duì)較差，種植業(yè)產(chǎn)出相對(duì)不高，這就為退耕還林補(bǔ)助起到補(bǔ)充農(nóng)戶家庭總收入的作用創(chuàng)造了條件。②間接影響方面，退耕還林工程導(dǎo)致農(nóng)戶家庭可支配的耕地?cái)?shù)量下降，原本投入到退耕地中的其他生產(chǎn)要素特別是勞動(dòng)力得到釋放，因此如何合理分配勞動(dòng)力成為了農(nóng)戶提高家庭總收入的重要途徑。當(dāng)非農(nóng)邊際收益大于農(nóng)業(yè)邊際收益時(shí)，農(nóng)戶就會(huì)優(yōu)先將原本投入到退耕地中的勞動(dòng)力和資本轉(zhuǎn)移到非農(nóng)產(chǎn)業(yè)，進(jìn)而促進(jìn)非農(nóng)收入的增加［24，25］。此外，農(nóng)戶也有可能通過(guò)加強(qiáng)田間管理等措施對(duì)剩余耕地進(jìn)行更充分的利用，從而實(shí)現(xiàn)集約化經(jīng)營(yíng)，促進(jìn)種植業(yè)收入的增加，最終影響家庭總收入［26］?；诖耍疚奶岢黾僭O(shè)H1：退耕還林工程有利于提升農(nóng)戶家庭總收入水平。

圖1 退耕還林工程對(duì)農(nóng)戶家庭總收入的作用機(jī)制Figure 1 Mechanism of SLCP on the total income of rural households

進(jìn)一步考慮到退耕還林工程的實(shí)施范圍，自退耕還林工程啟動(dòng)試點(diǎn)到全面實(shí)施以來(lái)，共覆蓋我國(guó)25個(gè)省份，分別屬于東部、中部、西部和東北地區(qū)。部分學(xué)者研究發(fā)現(xiàn)，退耕還林工程對(duì)農(nóng)戶收入的影響在寧夏和貴州兩地具有明顯差異［27］，原因是兩地農(nóng)戶的畝均收入與退耕還林補(bǔ)助之間存在著差距。而實(shí)施退耕還林工程的25 個(gè)省份經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r各不相同，農(nóng)戶間也存在個(gè)體差異，特別是在農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)方式、收入結(jié)構(gòu)等方面。例如，西部地區(qū)的發(fā)展模式主要為單一的粗放式農(nóng)業(yè)，機(jī)械化程度相對(duì)較低，同時(shí)二、三產(chǎn)業(yè)的發(fā)展優(yōu)勢(shì)相對(duì)不足，這將在一定程度上限制退耕農(nóng)戶家庭中的勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移，從而影響其家庭總收入水平的提升?；诖耍疚奶岢黾僭O(shè)H2：退耕還林工程對(duì)農(nóng)戶家庭總收入的影響在不同地區(qū)農(nóng)戶間存在差異。

隨著我國(guó)城市化進(jìn)程的不斷推進(jìn)，農(nóng)戶的生產(chǎn)生活方式同已往相比發(fā)生了較大的變化，逐漸形成了“農(nóng)忙務(wù)農(nóng)、農(nóng)閑務(wù)工”的生產(chǎn)模式［28］。就純農(nóng)戶而言，耕種土地獲得的收入幾乎是其家庭收入的全部來(lái)源。相較之純農(nóng)戶，兼業(yè)戶的收入不限于以土地為基礎(chǔ)的種植業(yè)收入，還包括以工資性收入為代表的非農(nóng)收入。同時(shí)，隨著農(nóng)戶兼業(yè)化水平的提高，農(nóng)戶家庭對(duì)種植業(yè)收入的重視程度也會(huì)相應(yīng)降低，這也體現(xiàn)了農(nóng)戶對(duì)家庭收入最大化的追求。已有研究表明，農(nóng)戶參與退耕還林工程后，在重新配置生產(chǎn)要素方面的能力、方向方面存在著一定的差異［9］。一般來(lái)說(shuō)，兼業(yè)戶因?yàn)殚L(zhǎng)期參與非農(nóng)生產(chǎn)而具有一定的信息渠道優(yōu)勢(shì)，這使其更容易將家庭中的剩余勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移至非農(nóng)行業(yè)，獲得更高的家庭收入；相反，缺少非農(nóng)技能的純農(nóng)戶則在尋找新的替代收入來(lái)源時(shí)存在一定難度，進(jìn)而不利于其優(yōu)化配置剩余生產(chǎn)要素?；诖?，本文提出假設(shè)H3：退耕還林工程對(duì)農(nóng)戶家庭總收入的影響在不同兼業(yè)化水平農(nóng)戶間存在差異。

2 研究方法與數(shù)據(jù)來(lái)源

2.1 研究方法與變量定義

對(duì)于農(nóng)戶來(lái)說(shuō)，實(shí)際情形中無(wú)法同時(shí)識(shí)別其參與退耕還林工程和未參與時(shí)的家庭總收入。具體而言，僅能獲得公式（1）中的E（Y1i│Di＝1），而無(wú)法同時(shí)觀測(cè)到E（Y0i│Di＝1）?；诖?，本文嘗試借助“反事實(shí)框架”的思路構(gòu)建一個(gè)樣本集合，該樣本集合與退耕農(nóng)戶僅在是否參與退耕還林工程這一變量上不同，而在其他方面具有相似特征。具體而言，本文將全部樣本劃分為以下兩個(gè)類別，分別為退耕農(nóng)戶（處理組）和非退耕農(nóng)戶（控制組），在此基礎(chǔ)上，構(gòu)建農(nóng)戶參與退耕還林工程的決策方程，并采用K近鄰匹配、核匹配等4 種方式對(duì)退耕農(nóng)戶和非退耕農(nóng)戶進(jìn)行匹配，從而計(jì)算退耕農(nóng)戶和非退耕農(nóng)戶家庭總收入的差異大小，即平均處理效應(yīng)（ATT）。

式中：Y1i表示農(nóng)戶參與退耕還林工程時(shí)的家庭總收入；Y0i表示實(shí)際參與退耕還林工程的農(nóng)戶如果未參與時(shí)的家庭總收入；Di表示農(nóng)戶i 是否參與了退耕還林工程。Di＝1，視為參與退耕還林工程，反之為0。

針對(duì)退耕還林工程與農(nóng)戶家庭總收入之間的關(guān)系，本文共設(shè)置了3 個(gè)方面的變量：一是被解釋變量，即農(nóng)戶家庭總收入。在參考已有分類方法的基礎(chǔ)上，本文將農(nóng)戶家庭總收入定義為家庭經(jīng)營(yíng)性收入（不含自家消費(fèi)部分）、工資性收入、財(cái)產(chǎn)性收入、轉(zhuǎn)移性收入4 項(xiàng)之和，并進(jìn)行對(duì)數(shù)化處理。二是核心解釋變量，即是否參與退耕還林工程。如果回答“您家過(guò)去一年有收到退耕還林補(bǔ)助則”取值為1，視為參與退耕還林工程；反之，取值為0，視為未參與退耕還林工程。三是控制變量，結(jié)合已有文獻(xiàn)［29］和數(shù)據(jù)的可獲得性，本文設(shè)置了3 個(gè)層面共計(jì)7 個(gè)控制變量，分別為：反映農(nóng)戶個(gè)體特征的變量，主要包括年齡、受教育年限、健康狀況，此處的農(nóng)戶為CHARLS 2018 調(diào)查中的主要受訪者；反映農(nóng)戶家庭特征的變量，主要包括家庭勞動(dòng)力數(shù)量、耕地面積；其他控制變量，主要包括非農(nóng)工作、農(nóng)村醫(yī)療保險(xiǎn)參與情況。

對(duì)于副詞的詞類屬性，可以從述有關(guān)副詞的定義中看出，有點(diǎn)學(xué)者認(rèn)為其應(yīng)當(dāng)劃歸到實(shí)詞，有的認(rèn)為副詞屬于虛詞的范疇，也有的學(xué)者認(rèn)為副詞介于實(shí)詞和虛詞之間。對(duì)于上述三種觀點(diǎn)，都有其合理之外，認(rèn)為副詞是實(shí)詞的一種，主要是從副詞能夠單獨(dú)做句子成分這一角度判斷的；認(rèn)為副詞是虛詞的一種，則是從副詞的意義上界定的，該觀點(diǎn)認(rèn)為虛詞如同代詞和語(yǔ)氣詞一樣，都沒(méi)有實(shí)質(zhì)的意義；認(rèn)為副詞介于實(shí)詞和虛詞之間的這種觀點(diǎn)，則是從虛詞在不同的語(yǔ)言環(huán)境下所起的作用闡述的。筆者認(rèn)為在界定副詞的詞類屬性的過(guò)程中，不能以概而論，應(yīng)當(dāng)將副詞看作一種開(kāi)放性的詞類，將其放在具體的語(yǔ)境中進(jìn)行分析。

樣本各變量及定義如表1 所示。

表1 樣本各變量及定義Table 1 Definition of each variable

2.2 樣本數(shù)據(jù)與描述性統(tǒng)計(jì)

本文所采用的微觀數(shù)據(jù)來(lái)源于2018 年中國(guó)健康與養(yǎng)老追蹤調(diào)查（China Health and Retirement Longitudinal Study，CHARLS）中的9291 個(gè)農(nóng)村地區(qū)樣本。相較之CFPS、CGSS、CHIP等與農(nóng)戶經(jīng)濟(jì)活動(dòng)聯(lián)系密切的微觀數(shù)據(jù)庫(kù)，CHARLS 能夠通過(guò)問(wèn)卷設(shè)置準(zhǔn)確識(shí)別農(nóng)戶是否參與退耕還林工程這一核心問(wèn)題，同時(shí)該數(shù)據(jù)庫(kù)覆蓋了絕大多數(shù)退耕還林工程的參與省份，調(diào)查結(jié)果具有較好的代表性。此外，采用2018年CHARLS微觀數(shù)據(jù)與本文研究目的相符合，即分析退耕還林工程對(duì)農(nóng)戶家庭總收入的影響在不同區(qū)域、不同兼業(yè)化水平農(nóng)戶群體間的差異，故使用截面數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)?；谏鲜龇治觯疚倪M(jìn)一步根據(jù)研究需要剔除了未實(shí)施退耕還林工程的省份，大量缺失和回答明顯與事實(shí)不符的樣本。對(duì)于變量中的個(gè)別缺失數(shù)據(jù)，采用該變量的最大值和最小值加和取平均值的方法進(jìn)行填充，最終使用的有效樣本為來(lái)自19 個(gè)省份（云南省、內(nèi)蒙古自治區(qū)、吉林省、四川省、安徽省、山西省、廣西壯族自治區(qū)、江西省、河北省、河南省、湖北省、湖南省、甘肅省、貴州省、遼寧省、重慶市、陜西省、青海省、新疆維吾爾自治區(qū)）的退耕農(nóng)戶587 戶、非退耕農(nóng)戶2423 戶。

從所選樣本農(nóng)戶的描述性統(tǒng)計(jì)中可以看出，退耕農(nóng)戶的年齡相對(duì)較大，受教育年限也相對(duì)更低。不僅如此，退耕農(nóng)戶與非退耕農(nóng)戶在家庭勞動(dòng)力數(shù)量、從事非農(nóng)工作方面是具有差異的。此外，與非退耕農(nóng)戶相比，退耕農(nóng)戶還擁有更多的耕地面積（表2）。由此可見(jiàn)，退耕農(nóng)戶與非退耕農(nóng)戶存在個(gè)體和家庭特征方面的差異性，如果直接將二者的家庭總收入進(jìn)行簡(jiǎn)單對(duì)比不能準(zhǔn)確反映出退耕還林工程對(duì)農(nóng)戶家庭總收入產(chǎn)生的影響，反而會(huì)造成結(jié)果有偏，這也為本文使用傾向得分匹配法開(kāi)展實(shí)證分析提供了依據(jù)。

表2 樣本農(nóng)戶的描述性統(tǒng)計(jì)Table 2 Descriptive statistics of sample rural households

3 結(jié)果及分析

3.1 決策方程構(gòu)建

由于采用的微觀數(shù)據(jù)為截面數(shù)據(jù)，因此本文引入方差膨脹因子（VIF）進(jìn)行驗(yàn)證。結(jié)果顯示，研究變量間的VIF值均不超過(guò)10。在此基礎(chǔ)上，本文利用Logit 模型估計(jì)了農(nóng)戶參與退耕還林工程的條件概率（表3）。從表3 可見(jiàn)，本文所選的控制變量總體上對(duì)農(nóng)戶參與退耕還林工程的行為具有顯著影響，具體表現(xiàn)為：①農(nóng)戶個(gè)體特征方面，受教育年限對(duì)參與退耕還林工程具有顯著負(fù)向影響，即農(nóng)戶的受教育年限越低，就越傾向于參與退耕還林工程。同時(shí)，年齡也顯著影響農(nóng)戶參與退耕還林工程的行為。②農(nóng)戶家庭特征方面，耕地面積對(duì)參與退耕還林工程具有顯著正向影響，即農(nóng)戶家庭擁有的耕地面積越多，其參與退耕還林工程的可能性就越大。③其他控制變量方面，從事非農(nóng)工作與農(nóng)戶參與退耕還林工程的負(fù)相關(guān)關(guān)系在10%的水平上顯著，即從事非農(nóng)工作在一定程度上會(huì)降低農(nóng)戶參與退耕還林工程的意愿。

表3 基于Logit模型的估計(jì)結(jié)果Table 3 Estimation results of logit model

3.2 匹配效果檢驗(yàn)

在對(duì)退耕農(nóng)戶（處理組）和非退耕農(nóng)戶（控制組）進(jìn)行匹配時(shí)，本文主要采用了4 種匹配方式。同時(shí)，本文對(duì)兩組樣本間是否滿足共同支撐假設(shè)進(jìn)行了檢驗(yàn)。結(jié)果表明，匹配后的兩組樣本在傾向得分值上差異相對(duì)較小，且在密度分布上呈現(xiàn)出高度相似的特征（圖2）。此外，大多數(shù)觀測(cè)值都位于共同取值范圍內(nèi)（圖3），這些都表明樣本的匹配質(zhì)量較高。

圖2 傾向得分密度分布Figure 2 Propensity score density distribution

（續(xù)圖2 傾向得分密度分析）

圖3 傾向得分的共同取值范圍Figure 3 Common range of propensity score

為了進(jìn)一步保證處理組和控制組匹配的精準(zhǔn)性，本文對(duì)所用匹配方式進(jìn)行了平衡性檢驗(yàn)。依據(jù)檢驗(yàn)結(jié)果可知（表4），Pseudo - R2值在匹配后呈現(xiàn)大幅下降的趨勢(shì)；同時(shí)，B 值下降十分顯著，從匹配前的30.0%下降至25%以下。LR 統(tǒng)計(jì)量從匹配前的43.61 下降至1.36—4.74 之間。以上結(jié)果均表明各變量的擬合程度較好，匹配結(jié)果可以通過(guò)平衡性檢驗(yàn)。

表4 樣本匹配質(zhì)量平衡性檢驗(yàn)Table 4 Results of balance test

3.3 影響估計(jì)

在匹配效果檢驗(yàn)的基礎(chǔ)上，本文運(yùn)用4 種匹配方式評(píng)估了退耕還林工程對(duì)農(nóng)戶家庭總收入的平均處理效應(yīng)（ATT）。具體來(lái)看，雖然4 種匹配方式的ATT大小有所不同，但是均在5%的水平上顯著且為正值（表5），說(shuō)明參與退耕還林工程對(duì)農(nóng)戶家庭總收入具有正向的處理效應(yīng)，且這一估計(jì)結(jié)果具有較強(qiáng)的穩(wěn)健性。此外，退耕還林工程對(duì)農(nóng)戶家庭總收入的平均處理效應(yīng)為0.169—0.222，說(shuō)明參與退耕還林工程后農(nóng)戶家庭總收入顯著提高了16.9%—22.2%。由此驗(yàn)證了研究假設(shè)H1，即退耕還林工程有利于提升農(nóng)戶家庭總收入水平。

表5 退耕還林工程對(duì)農(nóng)戶家庭總收入的影響Table 5 Impact of SLCP on the total income of rural households

3.4 影響機(jī)制的總體分析

根據(jù)上述研究結(jié)果可知，退耕還林工程有益于農(nóng)戶增收，但退耕還林工程產(chǎn)生的增收效應(yīng)具體來(lái)源于哪部分收入沒(méi)有得到進(jìn)一步的說(shuō)明。為此，本部分將探究退耕還林工程實(shí)現(xiàn)農(nóng)戶增收的作用機(jī)制，并從農(nóng)戶收入結(jié)構(gòu)的角度進(jìn)行考察。這與前文概括的兩種影響機(jī)制相對(duì)應(yīng)，其中轉(zhuǎn)移性收入和經(jīng)營(yíng)性收入能夠體現(xiàn)直接影響，類似可以體現(xiàn)間接影響的是財(cái)產(chǎn)性收入和工資性收入［15］。結(jié)果表明，退耕還林工程對(duì)4 類收入的平均處理效應(yīng)并不一致，其中，退耕還林工程對(duì)轉(zhuǎn)移性收入的影響顯著為正（表6），表明退耕還林工程可以通過(guò)發(fā)放退耕還林補(bǔ)助的方式對(duì)農(nóng)戶家庭總收入產(chǎn)生直接影響，且農(nóng)戶增收的主要來(lái)源為轉(zhuǎn)移性收入。此外，退耕還林工程對(duì)非農(nóng)收入的主要來(lái)源工資性收入的平均處理效應(yīng)為正，表明農(nóng)戶在參與退耕還林工程后其工資性收入也將有一定程度的增加，但這一間接影響的表現(xiàn)并不顯著。

表6 退耕還林工程對(duì)農(nóng)戶家庭不同收入的影響Table 6 Impact of SLCP on the different types ofrural households′ income

3.5 影響機(jī)制的異質(zhì)性

不同地區(qū)農(nóng)戶：為進(jìn)一步了解退耕還林工程產(chǎn)生的增收效應(yīng)是否存在地區(qū)異質(zhì)性，本文依據(jù)國(guó)家統(tǒng)計(jì)局的區(qū)域劃分方法，將全部樣本劃分為東部、中部、西部3 個(gè)子樣本。為保證各子樣本中省份數(shù)量的相對(duì)平衡，本文將吉林省、遼寧省納入東部地區(qū)進(jìn)行計(jì)算。由于各區(qū)域樣本量相應(yīng)減少，繼續(xù)采用PSM 模型可能會(huì)導(dǎo)致匹配效果不理想，因此本文參考張煒等［18］的方法，選擇OLS 模型進(jìn)行分析，并設(shè)置兩個(gè)虛擬變量east 和mid。不僅如此，本文在進(jìn)行回歸分析前還對(duì)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)是否發(fā)生變化進(jìn)行判斷，可以看出經(jīng)過(guò)檢驗(yàn)得到的p 值均遠(yuǎn)遠(yuǎn)小于F 統(tǒng)計(jì)量，這表明考慮退耕還林工程對(duì)農(nóng)戶家庭總收入的影響存在地區(qū)異質(zhì)性是合適的（表7）。

表7 Chow檢驗(yàn)結(jié)果Table 7 Results of Chow test

從回歸結(jié)果可知（表8），east 的估計(jì)系數(shù)通過(guò)1%的顯著性水平檢驗(yàn)，而 mid 的估計(jì)系數(shù)為0.087，在統(tǒng)計(jì)上并不顯著，進(jìn)一步說(shuō)明退耕還林工程對(duì)東部地區(qū)農(nóng)戶家庭產(chǎn)生的收入增長(zhǎng)效應(yīng)顯著高于中西部地區(qū)。上述異質(zhì)性結(jié)果的出現(xiàn)驗(yàn)證了研究假設(shè)H2，即退耕還林工程對(duì)農(nóng)戶家庭總收入的影響在不同地區(qū)農(nóng)戶間存在差異?？赡艿慕忉屖牵瑬|部地區(qū)的沿海地理優(yōu)勢(shì)促進(jìn)了城鎮(zhèn)化水平的提升，能夠?yàn)橥烁r(nóng)戶提供更多的非農(nóng)就業(yè)機(jī)會(huì)和更高的工資水平，進(jìn)一步吸引了勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移，從而為增加農(nóng)戶家庭總收入創(chuàng)造了條件。

表8 退耕還林工程對(duì)不同地區(qū)農(nóng)戶家庭總收入的影響Table 8 Impact of SLCP on the total income of rural households in different regions

不同兼業(yè)化水平農(nóng)戶：由于已有研究中關(guān)于農(nóng)戶異質(zhì)性的界定還沒(méi)有統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)，因此本文根據(jù)需要，采用兼業(yè)化水平來(lái)表征農(nóng)戶異質(zhì)性。使用這一劃分方式的原因主要是，兼業(yè)化水平能夠較好地體現(xiàn)農(nóng)戶對(duì)土地的依賴程度，同時(shí)還能夠反映農(nóng)戶家庭收入來(lái)源的不同。參考已有的劃分方式［30，31］，本文將農(nóng)業(yè)收入占家庭總收入比重為0—20%、20%—50%、50%—80%、80%—100%的農(nóng)戶分別定義為非農(nóng)戶、非農(nóng)兼業(yè)戶、農(nóng)業(yè)兼業(yè)戶、純農(nóng)戶。為了研究方便，將前兩類統(tǒng)稱為高兼業(yè)水平農(nóng)戶，與后兩類低兼業(yè)水平農(nóng)戶相對(duì)應(yīng)，在此基礎(chǔ)上進(jìn)行OLS回歸。

從不同兼業(yè)化水平農(nóng)戶的估計(jì)系數(shù)來(lái)看，退耕還林工程顯著促進(jìn)了高兼業(yè)水平農(nóng)戶家庭總收入的增長(zhǎng)，而低兼業(yè)水平農(nóng)戶估計(jì)系數(shù)僅為0.056，且在統(tǒng)計(jì)上不顯著，表明退耕還林工程對(duì)低兼業(yè)水平農(nóng)戶的家庭總收入并沒(méi)有表現(xiàn)出明顯的促進(jìn)作用（表9）。由此驗(yàn)證了研究假設(shè)H3，即退耕還林工程對(duì)農(nóng)戶家庭總收入的影響在不同兼業(yè)化水平農(nóng)戶間存在差異。可能的解釋是：低兼業(yè)水平農(nóng)戶家庭中的青中年勞動(dòng)力多數(shù)選擇外出務(wù)工，從退耕地中釋放出的剩余勞動(dòng)力一般為年齡層次相對(duì)較高的家庭成員，他們大多不具備從事非農(nóng)生產(chǎn)的經(jīng)驗(yàn)和技能，不容易在短期內(nèi)找到替代生計(jì)。同時(shí)，低兼業(yè)水平農(nóng)戶在失去土地后還面臨著生活成本更高的考驗(yàn)。而高兼業(yè)水平農(nóng)戶一般具有較高的人力資本質(zhì)量、非農(nóng)就業(yè)技能和廣闊的用工信息渠道，一旦其選擇參與退耕，則有可能更具效率地實(shí)現(xiàn)勞動(dòng)力從農(nóng)業(yè)向非農(nóng)業(yè)的轉(zhuǎn)移，進(jìn)而依靠提高非農(nóng)收入實(shí)現(xiàn)家庭總收入的增加，因此高兼業(yè)水平農(nóng)戶家庭從中獲的收益更大。

表9 退耕還林工程對(duì)不同兼業(yè)化水平農(nóng)戶家庭總收入的影響Table 9 Impact of SLCP on the total income of rural households at different levels of concurrent farming

3.6 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

為了進(jìn)一步檢驗(yàn)退耕還林工程的增收效應(yīng)在不同地區(qū)、不同兼業(yè)化水平農(nóng)戶中表現(xiàn)出的異質(zhì)性結(jié)果，根據(jù)本文特點(diǎn)選擇變換計(jì)量模型的方法，具體應(yīng)用加權(quán)最小二乘法（WLS）。通過(guò)OLS 模型（表8、表9）和WLS 模型（表10）的對(duì)比分析可知，各變量的估計(jì)系數(shù)符號(hào)和顯著性水平是基本一致的。可以看出，研究結(jié)果不會(huì)因?yàn)橛?jì)量模型的改變而形成較大的差異，說(shuō)明退耕還林工程對(duì)農(nóng)戶家庭總收入所表現(xiàn)出的地區(qū)和農(nóng)戶異質(zhì)性結(jié)果是具有較高的穩(wěn)健性的。

表10 退耕還林工程對(duì)農(nóng)戶家庭總收入影響的WLS估計(jì)結(jié)果Table 10 WLS estimation results of the impact of SLCP on the total income of rural households

4 結(jié)論、討論與建議

4.1 結(jié)論與討論

本文基于2018 年CHARLS 全國(guó)追蹤調(diào)查微觀數(shù)據(jù)，采用PSM模型分析了退耕還林工程對(duì)農(nóng)戶家庭總收入的影響，實(shí)證檢驗(yàn)了該影響是否存在地區(qū)和農(nóng)戶異質(zhì)性，結(jié)論如下：①總體上看，退耕還林工程在樣本區(qū)域內(nèi)產(chǎn)生了良好的增收效果，顯著增加了樣本農(nóng)戶的家庭總收入。通過(guò)分析影響機(jī)制可知，退耕農(nóng)戶增收主要通過(guò)增加轉(zhuǎn)移性收入這一途徑來(lái)實(shí)現(xiàn)。與非退耕農(nóng)戶相比，參加退耕還林工程后農(nóng)戶家庭總收入水平提升了16.9%—22.2%。②從地區(qū)分樣本估計(jì)結(jié)果來(lái)看，退耕還林工程對(duì)東部、中部、西部地區(qū)的農(nóng)戶家庭總收入均具有促進(jìn)作用。與中西部地區(qū)相比，退耕還林工程在東部地區(qū)的增收效應(yīng)顯著高29.9%，即退耕還林工程對(duì)農(nóng)戶家庭總收入的影響表現(xiàn)出地區(qū)異質(zhì)性。③從不同兼業(yè)化水平農(nóng)戶來(lái)看，退耕還林工程顯著正向影響高兼業(yè)水平農(nóng)戶的家庭總收入，而這一影響在低兼業(yè)水平農(nóng)戶群體中并不顯著。同時(shí)，退耕還林工程的增收效應(yīng)存在地區(qū)、農(nóng)戶異質(zhì)性的結(jié)果在經(jīng)過(guò)WLS 模型檢驗(yàn)后仍具有穩(wěn)健性。

此外，本文所采用的CHARLS 數(shù)據(jù)庫(kù)中樣本農(nóng)戶的年齡層次相對(duì)較高，因此得出的結(jié)論更多解釋的是年齡較大的農(nóng)戶群體在參與退耕還林工程后家庭總收入的變化狀況。同時(shí)，CHARLS 數(shù)據(jù)庫(kù)并不特定針對(duì)退耕還林工程，因此在退耕還林工程相關(guān)變量的設(shè)置上也較為單一。且本文更多地是從靜態(tài)視角關(guān)注退耕還林工程對(duì)農(nóng)戶家庭總收入的影響，并未對(duì)其變化趨勢(shì)進(jìn)行詳細(xì)的闡述。在后續(xù)研究中，可嘗試采用實(shí)地調(diào)研數(shù)據(jù)，在豐富樣本農(nóng)戶年齡層次的同時(shí)獲取有關(guān)農(nóng)戶退耕面積、參與退耕程度高低、選擇不同林種等方面的詳細(xì)數(shù)據(jù)和資料，并從動(dòng)態(tài)視角關(guān)注退耕還林工程帶來(lái)的農(nóng)戶收入增長(zhǎng)效應(yīng)。

4.2 建議

上述研究結(jié)論表明，退耕還林工程在實(shí)現(xiàn)農(nóng)戶增收這一目標(biāo)上取得了一定成效，但對(duì)不同地區(qū)、不同兼業(yè)化水平農(nóng)戶的影響程度是有所不同的?；诖耍疚奶岢鲆韵聝牲c(diǎn)建議：①完善退耕還林補(bǔ)助體系，發(fā)揮退耕還林工程在增加農(nóng)戶收入方面的持續(xù)性作用。研究發(fā)現(xiàn)，退耕還林補(bǔ)助為增加退耕農(nóng)戶家庭總收入的最主要來(lái)源，因此需針對(duì)不同區(qū)域和農(nóng)戶類型特征適時(shí)調(diào)整和優(yōu)化退耕還林補(bǔ)助標(biāo)準(zhǔn)，制定差別化的補(bǔ)償政策。同時(shí)，將補(bǔ)償資金優(yōu)先向中西部地區(qū)農(nóng)戶、純農(nóng)戶和農(nóng)業(yè)兼業(yè)戶家庭傾斜，幫助他們改善現(xiàn)有的生產(chǎn)和生活水平。②優(yōu)化退耕地區(qū)剩余農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力配置，提升非農(nóng)就業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力。一般來(lái)說(shuō)，擁有高質(zhì)量人力資本和掌握非農(nóng)技能的農(nóng)戶群體更容易獲得非農(nóng)就業(yè)機(jī)會(huì)。因此，政府首先應(yīng)高度重視農(nóng)村居民受教育水平和認(rèn)知能力的提升，增加對(duì)農(nóng)村教育事業(yè)的資金投入力度，幫助退耕農(nóng)戶彌補(bǔ)其在生計(jì)能力方面存在的短板。其次，農(nóng)村基層組織應(yīng)面向在尋找替代生計(jì)方面存在困難的農(nóng)戶家庭定期開(kāi)展職業(yè)教育培訓(xùn)和就業(yè)幫扶指導(dǎo)，為退耕農(nóng)戶提供更多的非農(nóng)就業(yè)信息，幫助退耕農(nóng)戶由農(nóng)業(yè)就業(yè)轉(zhuǎn)向非農(nóng)就業(yè)。第三，拓寬退耕農(nóng)戶的非農(nóng)就業(yè)渠道，實(shí)現(xiàn)退耕地區(qū)農(nóng)戶生計(jì)多樣化發(fā)展。一方面，地方政府應(yīng)積極探索退耕地區(qū)后續(xù)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展方向，把握退耕地區(qū)的發(fā)展契機(jī)，結(jié)合當(dāng)?shù)剞r(nóng)業(yè)資源稟賦因地制宜地發(fā)展特色經(jīng)濟(jì)林產(chǎn)業(yè)、挖掘生態(tài)旅游資源等，相應(yīng)進(jìn)行配套基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，為退耕后的農(nóng)業(yè)剩余勞動(dòng)力在當(dāng)?shù)貜氖路寝r(nóng)經(jīng)營(yíng)活動(dòng)創(chuàng)造條件；另一方面，鼓勵(lì)退耕地區(qū)有條件的農(nóng)戶進(jìn)行自主創(chuàng)業(yè)，例如發(fā)展采摘觀光、農(nóng)家樂(lè)等，從而實(shí)現(xiàn)退耕農(nóng)戶家庭收入來(lái)源的多元化。