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    農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)扶貧的多維貧困瞄準研究

    2019-03-21 00:34:52楊龍李寶儀趙陽
    中國人口·資源與環(huán)境 2019年2期

    楊龍 李寶儀 趙陽

    摘要農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)扶貧是激發(fā)貧困地區(qū)農(nóng)戶內(nèi)生發(fā)展動力、實現(xiàn)農(nóng)戶穩(wěn)定脫貧與可持續(xù)發(fā)展的重要舉措?;诙嗑S貧困分析,建立一個“精準識別-農(nóng)戶參與-影響效果”的多維貧困瞄準分析框架,并提出多維貧困瞄準數(shù)量缺口的概念和測量方法。在此框架下,可首先使用多維貧困方法進行貧困農(nóng)戶識別,在多維貧困農(nóng)戶分組基礎(chǔ)上分析農(nóng)戶參與狀況,并分析參與層面的多維貧困瞄準數(shù)量缺口。然后基于多維貧困農(nóng)戶分組,使用內(nèi)生轉(zhuǎn)換回歸(ESR)模型評估扶貧政策或項目對不同組農(nóng)戶的影響效果差異。在分析框架應(yīng)用中,使用湖南、湖北、重慶和貴州四?。ㄖ陛犑校┴毨У貐^(qū)989個農(nóng)戶調(diào)研數(shù)據(jù)分析農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)扶貧的多維貧困瞄準效果。研究發(fā)現(xiàn):①在農(nóng)戶參與層面,多維貧困農(nóng)戶與非多維貧困農(nóng)戶參與農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)扶貧的比例相近,但非多維貧困農(nóng)戶戶均獲得補貼金額總體上高于多維貧困農(nóng)戶;②隨著維度臨界值逐漸增大,農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)扶貧的一類瞄準數(shù)量缺口逐漸變小,二類瞄準數(shù)量缺口逐漸增大,多維貧困瞄準數(shù)量缺口總體呈現(xiàn)下降趨勢;③在影響效果層面,農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)扶貧總體上顯著促進了農(nóng)戶種植業(yè)投入和收入的增加,但其影響仍存在異質(zhì)性,深度貧困戶參加農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)扶貧并沒有明顯促進其種植業(yè)總收入和種植業(yè)純收入的增加。為提升農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)扶貧的效果,針對貧困維度數(shù)量較少農(nóng)戶,應(yīng)加強農(nóng)業(yè)技術(shù)服務(wù),提供農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)扶貧貸款,合理選擇產(chǎn)業(yè),發(fā)展農(nóng)業(yè)保險。針對深度貧困農(nóng)戶,應(yīng)探索建立利益聯(lián)結(jié)機制,發(fā)揮農(nóng)村集體的組織聯(lián)系作用,探索要素入股方式,改善農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)扶貧的多維貧困瞄準效果。

    關(guān)鍵詞多維貧困瞄準;瞄準數(shù)量缺口;農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)扶貧;深度貧困戶

    中圖分類號F323.8

    文獻標識碼A文章編號1002-2104(2019)02-0134-11DOI:10.12062/cpre.20180927

    十八大以來,中國脫貧攻堅取得了決定性的進展,6 800多萬貧困人口實現(xiàn)脫貧。但由于中國人口基數(shù)大,剩余貧困人口數(shù)量依然龐大,脫貧攻堅仍是社會經(jīng)濟發(fā)展中的重要工作。近年來,中國探索出一系列有自身特色的扶貧政策和措施。農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)扶貧作為一種造血式的扶貧方式,能夠激發(fā)貧困地區(qū)農(nóng)戶內(nèi)生動力、實現(xiàn)穩(wěn)定脫貧和可持續(xù)發(fā)展。在精準扶貧戰(zhàn)略下,研究農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)扶貧的貧困瞄準效果至關(guān)重要。本文將建立一個“精準識別—農(nóng)戶參與—影響效果”的多維貧困瞄準分析框架,并提出多維貧困瞄準數(shù)量缺口的概念和方法。通過多維貧困農(nóng)戶分組,使用內(nèi)生轉(zhuǎn)換回歸(Endogenous Switching Regression, ESR)模型評估農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)扶貧對不同組農(nóng)戶的影響效果差異。

    1文獻綜述

    雖然已有大量研究關(guān)注農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)扶貧,但在農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)扶貧的效果上還沒有形成一致的觀點。一類研究認為,農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)扶貧對農(nóng)戶脫貧產(chǎn)生了積極的影響。這類研究認為,農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)扶貧能夠改變農(nóng)戶生計策略選擇,顯著增加貧困戶的收入[1]。在對農(nóng)戶消費和貧困發(fā)生率影響方面,農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)扶貧中多支持發(fā)展特色經(jīng)濟作物種植,而經(jīng)濟作物能夠?qū)r(nóng)戶消費增加和貧困發(fā)生率降低有顯著的影響[2]。另一類研究認為,農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)扶貧并未發(fā)揮良好的減貧效果,出現(xiàn)了瞄準偏離的問題。許漢澤等[3]研究發(fā)現(xiàn),農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)扶貧在地方實踐中,出現(xiàn)了農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)扶貧實施前“精英捕獲”和“弱者吸納”、實施中“政策性負擔”和“規(guī)模經(jīng)營不善”、實施后“后續(xù)維護不足”和“農(nóng)戶生計破壞”等問題。也有研究認為,政府主導(dǎo)的產(chǎn)業(yè)扶貧以行政路徑為依賴,各主體間的利益聯(lián)結(jié)關(guān)系不緊密,使得扶貧開發(fā)缺乏社會基礎(chǔ),往往導(dǎo)致目標偏移、貧富差距拉大[4]。

    在多維貧困研究方面,相關(guān)研究主要可以分為兩類。第一類,在理論方面,近期文獻重點探討對多維貧困方法的改進:①將多維貧困方法與時間變化結(jié)合起來,在多維貧困指數(shù)基礎(chǔ)上提出多維貧困的年度絕對變化率和年度相對變化率[5]。②將多維貧困方法與其他指數(shù)或測量方法相結(jié)合,例如將多維貧困方法與長期貧困測量相結(jié)合,構(gòu)建長期和暫時多維貧困指數(shù)[6]。③在多維貧困指數(shù)的權(quán)重設(shè)置方面,使用多重對應(yīng)分析方法、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法改進權(quán)重設(shè)置[7-8]。④在多維貧困的識別階段,提出不同的識別標準,用于識別特殊群體。例如Nowak等[9]改進了識別標準,使多維貧困方法包含了極端貧困戶。

    多維貧困的第二類研究是在應(yīng)用方面,最近研究趨向是:①將多維貧困方法應(yīng)用到不同地區(qū)或國家的貧困測量中,例如歐洲地區(qū)[10]、印度[11]、澳大利亞[12]、德國[9]、老撾[13]等。②將多維貧困方法應(yīng)用到不同群體的貧困分析中,例如Chzhen等[14]分析了兒童的多維貧困狀況,其他群體還包括民族群體[15]、老年人群體[16]、農(nóng)民工群體[17]等。③將多維貧困方法應(yīng)用于公共政策或項目評估的研究中,例如Azevedo等[18]評估了有條件現(xiàn)金轉(zhuǎn)移支付項目的受益者瞄準狀況,解堊[16]分析了公共轉(zhuǎn)移支付對老年人多維貧困的影響。

    現(xiàn)有關(guān)于農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)扶貧和多維貧困的研究雖然已經(jīng)十分豐富,但仍存在以下不足之處:①缺少對扶貧政策或項目精準扶貧效果評估分析框架的總結(jié),尤其是缺少基于多維貧困分析提出精準扶貧評估分析框架??偨Y(jié)精準扶貧效果評估分析框架,基于多維貧困分析進行貧困戶精準識別和扶貧瞄準,將對分析包括農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)扶貧在內(nèi)的多種扶貧政策或項目精準扶貧瞄準度提供可行思路。②較少研究基于多維貧困分析進行農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)扶貧的效果評估,王立劍等[19]雖然分析了產(chǎn)業(yè)扶貧對農(nóng)戶多維貧困的影響,但沒有關(guān)注農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)扶貧的多維貧困瞄準狀況。③鮮有研究關(guān)注基于多維貧困分析的貧困瞄準概念與方法的推進。貧困瞄準與精準扶貧緊密相關(guān),但當前文獻中少有研究將多維貧困分析與貧困瞄準結(jié)合。

    針對現(xiàn)有研究的不足,本文將利用湖南、湖北、重慶和貴州四?。ㄖ陛犑校┑?89個農(nóng)戶調(diào)研數(shù)據(jù),基于多維貧困分析,探討農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)扶貧的精準扶貧瞄準效果。本文貢獻在于以下幾方面:①嘗試建立了一個基于多維貧困分析的“精準識別—農(nóng)戶參與—影響效果”的多維貧困瞄準分析框架。此框架首先基于收入、教育、健康和公共服務(wù)等維度進行多維貧困農(nóng)戶識別,然后基于多維貧困農(nóng)戶分組,分析農(nóng)戶參與狀況,最后分析農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)扶貧影響效果的差異。②提出多維貧困瞄準數(shù)量缺口的概念?;谝延醒芯恐胸毨闇蕯?shù)量缺口的概念,本文將多維貧困分析和貧困瞄準數(shù)量缺口結(jié)合,提出多維貧困瞄準數(shù)量缺口的概念。③將多維貧困瞄準分析框架和多維貧困瞄準缺口應(yīng)用于農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)扶貧分析,探討農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)扶貧的瞄準效果,且根據(jù)中國扶貧政策重心變化,關(guān)注農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)扶貧對深度貧困戶的瞄準狀況。

    2多維貧困瞄準分析框架

    2.1基于多維貧困分析的貧困戶精準識別

    貧困戶的精準識別是精準扶貧效果評估的基礎(chǔ)。目前,中國采取建檔立卡的方式進行貧困戶的精準識別。但在建檔立卡政策的實施中,出現(xiàn)了“表達與實踐的背離”[20],即在國家統(tǒng)計局從宏觀層面測算貧困人口數(shù)量、分配貧困人口指標時采取的是經(jīng)濟福利指標,而在村級實踐操作中,卻采取民主評議的方式,綜合農(nóng)戶收入和消費、受教育子女數(shù)量、病人狀況、勞動力狀況等多個方面進行評選。從理論上講,村級民主評議所采取的貧困識別標準與目前學(xué)界使用的多維貧困測量方法有較大相似之處?;谪毨Ю碚撗葸M與實踐的需求,可將多維貧困方法逐步應(yīng)用于貧困戶的精準識別中。在多維貧困方法相關(guān)研究中,由Alkire等[21]提出的基于雙臨界值的A-F方法得到了最為廣泛的應(yīng)用。本文將A-F方法用于多維貧困農(nóng)戶識別,根據(jù)Alkire等[21]研究,A-F方法的主要步驟為:

    4多維貧困農(nóng)戶的識別

    4.1多維貧困維度和指標的選取

    多維貧困雖然已被廣泛地用于理論分析與應(yīng)用研究,但目前對貧困維度和指標的選取并沒有形成統(tǒng)一標準。根據(jù)在精準扶貧、建檔立卡政策實踐中村級民主評議時采取的考量指標,結(jié)合調(diào)研數(shù)據(jù)可得性等現(xiàn)實約束,本文選取了收入、教育、健康、公共服務(wù)4個維度和4個指標。維度、指標和權(quán)重選取情況如表1所示。

    4.2多維貧困測量結(jié)果與農(nóng)戶識別

    根據(jù)多維貧困方法的應(yīng)用步驟,識別了在不同維度臨界值下的多維貧困農(nóng)戶。當維度臨界值K分別取值為1,2,3和4時,多維貧困農(nóng)戶的占比及樣本農(nóng)戶的多維貧困指數(shù)如表2所示。當K=1時,多維貧困農(nóng)戶占比為81.70%,即81.70%的農(nóng)戶存在四個維度中至少一個維度的貧困。多維貧困指數(shù)M0為42.77%,其含義是所有多維貧困農(nóng)戶被剝奪維度數(shù)量占總體維度數(shù)量的42.77%。當K=3時,多維貧困農(nóng)戶占比為26.39%,表明有26.39%的農(nóng)戶存在至少三個維度的貧困。隨K值增大,多維貧困農(nóng)戶占比和多維貧困指數(shù)均下降。分析還發(fā)現(xiàn),6.37%的農(nóng)戶存在全部四個維度的貧困。根據(jù)前文界定,存在四個維度貧困的農(nóng)戶可視為深度貧困戶,他們面臨的脫貧難度更大,是目前扶貧政策關(guān)注的重點群體。

    5農(nóng)戶參與分析和多維貧困瞄準數(shù)量缺口

    農(nóng)戶參與是從農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)扶貧中受益的重要環(huán)節(jié)。在實地調(diào)查開展之時,因所調(diào)研的四縣均為國家級或省級貧困縣,所有農(nóng)戶均有資格參與農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)扶貧。雖然如此,農(nóng)戶是否選擇參與、采用何種形式參與、其自身要素怎樣融入到農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)扶貧中,這些均是農(nóng)戶根據(jù)自身的勞動力、土地、資金、能力以及風險態(tài)度等特征做出的選擇,是一個自選擇(Self-select)的過程。不同地區(qū)結(jié)合區(qū)域具體情況實施農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)扶貧,沒有統(tǒng)一的補貼方式。評價農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)扶貧的主要標準是貧困戶的參與受益狀況以及增收減貧效果。因此,本節(jié)分析農(nóng)戶在農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)扶貧中的參與受益狀況,在第6節(jié)分析農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)扶貧對不同農(nóng)戶增收減貧的影響。

    5.1農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)扶貧中的農(nóng)戶參與狀況

    從農(nóng)戶參與農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)扶貧的分析發(fā)現(xiàn),多維貧困農(nóng)戶與非多維貧困農(nóng)戶參與比例相近,而非多維貧困農(nóng)戶戶均獲得補貼金額總體上高于多維貧困農(nóng)戶。如表3所示,當維度臨界值K=1時,多維貧困農(nóng)戶中有41.83%參加了農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)扶貧,僅比非多維貧困農(nóng)戶高3.16個百分點。多維貧困農(nóng)戶戶均獲得補貼比非多維貧困農(nóng)戶低520.12元。當維度臨界值K等于2、3和4時,多維貧困農(nóng)戶和非多維貧困農(nóng)戶均有41%左右參加了農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)扶貧,兩組農(nóng)戶在參與比例上十分接近。而在戶均獲得補貼方面,在K等于2和3時,多維貧困農(nóng)戶分別比非多維貧困農(nóng)戶平均少獲得補貼164.74元、135.7元。只有在K等于4時,即農(nóng)戶為深度貧困戶時,多維貧困農(nóng)戶戶均獲得的補貼高于非多維貧困農(nóng)戶。因此,綜合不同維度臨界值下的分析結(jié)果看,多維貧困農(nóng)戶并未從農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)扶貧中更多地受益。

    5.2農(nóng)戶參與的多維貧困瞄準數(shù)量缺口

    在不同維度臨界值下,隨著維度臨界值K逐漸變大,一類瞄準數(shù)量缺口逐漸變小,二類瞄準數(shù)量缺口逐漸增大,多維貧困瞄準數(shù)量缺口總體呈現(xiàn)下降趨勢。如表4所示,當維度臨界值K等于1時,多維貧困瞄準數(shù)量缺口為54.60%。一類瞄準數(shù)量缺口為47.52%,表明在總體樣本農(nóng)戶中有47.52%的農(nóng)戶是多維貧困農(nóng)戶,但他們卻沒有參加農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)扶貧。二類數(shù)量缺口為7.08%,其含義是總體樣本農(nóng)戶中有7.08%的農(nóng)戶是非多維貧困農(nóng)戶,但他們參加了農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)扶貧。當K等于3時,多維貧困瞄準數(shù)量缺口下降到45.60%,其中一類瞄準數(shù)量缺口降低為15.37%,但二類瞄準數(shù)量缺口增加至30.23%,表明隨著維度臨界值增加和多維貧困農(nóng)戶占比降低,農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)扶貧在農(nóng)戶參與層面的多維貧困瞄準偏差總體降低,對多維貧困農(nóng)戶覆蓋不完全的問題減少,但農(nóng)戶是非多維貧困農(nóng)戶但卻參加了農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)扶貧的比例增加。當維度臨界值K等于4時,即多維貧困農(nóng)戶僅占樣本總量的6.37%、識別出的貧困戶為深度貧困戶時,農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)扶貧的一類瞄準數(shù)量缺口僅為3.74%,說明農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)扶貧對深度貧困戶的覆蓋不完全問題比較小。雖然如此,當K等于4時,多維貧困瞄準數(shù)量缺口雖然與其他維度臨界值下的多維貧困瞄準數(shù)量缺口相比最低,但仍為42.37%,說明農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)扶貧總體的多維貧困瞄準效果仍需要進一步改善。

    6農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)扶貧對不同農(nóng)戶的影響效果差異分析

    在農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)扶貧的影響效果方面,多維貧困農(nóng)戶能否明顯獲益,或者是否獲益比非多維貧困農(nóng)戶更多,也是衡量多維貧困瞄準的重要內(nèi)容。因本次調(diào)查涉及的農(nóng)業(yè)扶貧產(chǎn)業(yè)主要是經(jīng)濟作物,因此本節(jié)主要分析農(nóng)戶參加農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)扶貧對農(nóng)戶種植業(yè)投入、種植業(yè)總收入和種植業(yè)純收入的影響。在農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)扶貧實施中,所有農(nóng)戶均有機會參加,但不同農(nóng)戶參加的傾向并不相同。從理論上看,家庭中勞動力數(shù)量多、戶主受教育程度高、戶主年齡較小、耕種土地多的農(nóng)戶更有可能參加農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)扶貧并從中受益,這就產(chǎn)生了政策或項目評估中常遇到的內(nèi)生性問題,本節(jié)將使用內(nèi)生轉(zhuǎn)換回歸模型控制內(nèi)生性問題。

    6.1描述分析

    通過描述分析發(fā)現(xiàn),不管是在何種維度臨界值分組之下,參加農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)扶貧的農(nóng)戶平均的種植業(yè)投入和收入高于沒有參加項目的農(nóng)戶,但非多維貧困農(nóng)戶的投入和收入增量高于多維貧困農(nóng)戶。如表5所示,當維度臨界值K等于1時,在多維貧困農(nóng)戶中,參加農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)扶貧的農(nóng)戶比未參加農(nóng)戶的種植業(yè)投入多608.55元,而非多維貧困農(nóng)戶中參加農(nóng)戶比未參加農(nóng)戶的投入多1 621.61元,這一差值比多維貧困農(nóng)戶中參加與未參加農(nóng)戶的差值高1 013.06元。在種植業(yè)總收入上,雖然多維貧困農(nóng)戶中參加農(nóng)戶比未參加農(nóng)戶高1 490.69元,但這一差值比非多維貧困農(nóng)戶的差值低2 135.03元。在種植業(yè)純收入方面,多維貧困農(nóng)戶中參加農(nóng)戶比未參加農(nóng)戶高882.14元,但比非多維貧困農(nóng)戶的這一差值低1 121.97元。當維度臨界值K分別等于2、3和4時,分析結(jié)果與K等于1時相似。這些描述分析的結(jié)果表明,參加農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)扶貧的農(nóng)戶比未參加農(nóng)戶有更多的種植業(yè)投入和收入,但多維貧困農(nóng)戶從農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)扶貧中的受益增量比非多維貧困農(nóng)戶少。雖然如此,但由于內(nèi)生性問題的存在,農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)扶貧的影響效果和多維貧困瞄準評估還需要使用內(nèi)生轉(zhuǎn)換回歸模型進一步分析。

    6.2內(nèi)生轉(zhuǎn)換回歸模型分析過程和結(jié)果

    根據(jù)內(nèi)生轉(zhuǎn)換回歸模型的分析步驟,首先選取行為方程和結(jié)果方程的變量。本文在行為方程中選取的因變量為農(nóng)戶是否參加農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)扶貧,結(jié)果方程的因變量為農(nóng)戶的種植業(yè)投入的對數(shù)、種植業(yè)總收入的對數(shù)和種植業(yè)純收入的對數(shù)。本文選取的自變量包括戶主特征變量、家庭特征變量和村級特征變量。在戶主特征變量中,選取了戶主受教育年限、戶主年齡、戶主年齡的平方、戶主打工或經(jīng)商年數(shù)。在家庭特征變量中選取了家庭規(guī)模、勞動力數(shù)量、家庭耕種土地數(shù)量以及是否參加了合作經(jīng)濟組織。在村級特征變量中,選取了村里是否組織技術(shù)培訓(xùn)、村里是否組織外出務(wù)工。除了以上特征變量外,根據(jù)前文行為方程自變量選擇的要求,選取了村莊當年基礎(chǔ)設(shè)施投資的對數(shù)這一變量加入行為方程中,但不加入處理組或控制組的結(jié)果方程中。選取這一變量的原因在于,農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)發(fā)展與村莊基礎(chǔ)設(shè)施緊密相關(guān),如果村莊基礎(chǔ)設(shè)施更加完善,農(nóng)戶選擇參加農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)扶貧的可能性會增大。但村莊當年基礎(chǔ)設(shè)施的投資對農(nóng)戶種植業(yè)投入和收入在短時間內(nèi)不會產(chǎn)生影響。為驗證選取變量合適與否,文章還分別將農(nóng)戶是否參加農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)扶貧、農(nóng)戶種植業(yè)投入和收入對村莊當年基礎(chǔ)設(shè)施投資的變量進行回歸。結(jié)果表明,村莊當年基礎(chǔ)設(shè)施投資顯著影響了農(nóng)戶是否參加農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)扶貧,但對農(nóng)戶種植業(yè)投入和收入沒有產(chǎn)生顯著的影響,這說明選取的變量是適宜的。本節(jié)分析選取的變量及其描述統(tǒng)計見表6。

    使用內(nèi)生轉(zhuǎn)換模型,對農(nóng)戶是否參加農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)扶貧以及處理組(即參加了農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)扶貧的農(nóng)戶)、控制組(即沒有參加農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)扶貧的農(nóng)戶)的結(jié)果方程進行回歸分析,結(jié)果如表7所示。行為方程分析結(jié)果表明,除了戶主年齡、村里是否組織技術(shù)培訓(xùn)和村里是否組織外出務(wù)工外,其余變量對農(nóng)戶參與農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)扶貧產(chǎn)生了顯著的影響。其中,村莊當年基礎(chǔ)設(shè)施投資對農(nóng)戶是否參加農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)扶貧具有顯著的正向影響,這表明,村莊基礎(chǔ)設(shè)施的改善有助于提高農(nóng)戶參加農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)扶貧的可能性。

    在農(nóng)戶種植業(yè)投入、種植業(yè)總收入和種植業(yè)純收入的回歸結(jié)果中,模型2、4、5和6的逆米爾比率對因變量有顯著的影響,這表明,在分析農(nóng)戶是否參加農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)扶貧對種植業(yè)投入和收入的影響時,同時受到了農(nóng)戶可觀測變量和不可觀測變量的影響。若不考慮內(nèi)生性問題,在評估農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)扶貧的影響效果時,結(jié)果會存在偏差。處理組和控制組結(jié)果方程的分析顯示,影響處理組和控制組種植業(yè)投入和收入的因素存在差異。對農(nóng)戶種植業(yè)投入的回歸結(jié)果分析顯示,農(nóng)戶是否參加合作經(jīng)濟組織、村里是否組織技術(shù)培訓(xùn)對處理組的種植業(yè)投入有顯著影響,但對控制組農(nóng)戶沒有顯著影響。戶主的受教育年限、戶主年齡和家庭耕種土地數(shù)量對控制組農(nóng)戶的種植業(yè)投入有顯著影響,但對處理組的影響不顯著。農(nóng)戶種植業(yè)總收入的回歸結(jié)果表明,村里是否組織技術(shù)培訓(xùn)、村里是否組織外出務(wù)工對處理組農(nóng)戶有顯著的影響,但對控制組的影響并不顯著。種植業(yè)純收入的回歸結(jié)果也顯示出,處理組和控制組農(nóng)戶種植業(yè)純收入的影響因素存在差異這些因素中,勞動力數(shù)量對處理組農(nóng)戶的種植業(yè)收入產(chǎn)生了負向影響,其原因是在貧困地區(qū),若把過多勞動力投入在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中,其邊際收益較低,因此勞動力較多的農(nóng)戶更傾向于把勞動力配置于非農(nóng)活動,這導(dǎo)致勞動力較多農(nóng)戶的種植業(yè)收入低于勞動力少的農(nóng)戶。參加合作經(jīng)濟組織對處理組農(nóng)戶的種植業(yè)投入和收入產(chǎn)生了負向影響,其原因是在本研究所調(diào)查的貧困地區(qū)中,合作經(jīng)濟組織發(fā)展時間較短,參加合作經(jīng)濟組織的農(nóng)戶多為小農(nóng)戶,大農(nóng)戶因能力較強,較少選擇加入合作經(jīng)濟組織,小農(nóng)戶的種植業(yè)投入和收入低于大農(nóng)戶,因此參加合作經(jīng)濟組織對農(nóng)戶種植業(yè)投入和收入呈現(xiàn)出了負向影響。。這些結(jié)果均表明,處理組和控制組農(nóng)戶在特征變量上可能存在顯著差異,以致對農(nóng)戶福利產(chǎn)生顯著影響的因素存在差異,這也間接表明了評估農(nóng)戶參加農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)扶貧影響效果時,控制內(nèi)生性的必要性。同時,處理組和控制組農(nóng)戶特征存在差異,也表明了使用內(nèi)生轉(zhuǎn)換回歸模型分別對兩組農(nóng)戶進行回歸分析,更加符合實際情況,這進一步顯明了使用內(nèi)生轉(zhuǎn)換回歸模型的合理性。

    通過計算農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)扶貧的平均處理效果發(fā)現(xiàn),農(nóng)戶參加農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)扶貧總體上能夠促進種植業(yè)投入、種植業(yè)總收入和種植業(yè)純收入的增加,這與描述分析結(jié)果總體一致。但是農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)扶貧的影響仍存在異質(zhì)性,當維度臨界值等于4時,即農(nóng)戶為深度貧困戶時,參加農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)扶貧并未對農(nóng)戶種植業(yè)總收入和種植業(yè)純收入產(chǎn)生顯著的正向影響,農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)扶貧的多維貧困瞄準效果仍存在需要改善之處。具體來講,如表8所示,當維度臨界值等于1、2或3時,不管是多維貧困農(nóng)戶還是非多維貧困農(nóng)戶,處理組農(nóng)戶在種植業(yè)投入、種植業(yè)總收入和種植業(yè)純收入平均處理效應(yīng)總體上顯著高于其反事實(即處理組若不參加農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)扶貧)下的表現(xiàn)。但當維度臨界值等于4、農(nóng)戶是深度貧困戶時,雖然參加農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)扶貧能夠促進其種植業(yè)投入,但是并未顯著提高其種植業(yè)總收入,這導(dǎo)致的結(jié)果是,參加農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)扶貧顯著降低了深度貧困戶的種植業(yè)純收入。造成這種結(jié)果的原因在于,深度貧困戶往往面臨著戶主受教育水平有限、病人數(shù)量較多、享受的公共服務(wù)有限、增收能力較弱等因素的制約。他們參加農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)扶貧,雖然增加了種植業(yè)投入,但受到多種因素的制約,難以獲得產(chǎn)業(yè)投入的正常回報。在農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)扶貧未來發(fā)展中,需要更多地關(guān)注深度貧困戶。

    7結(jié)論與政策建議

    本文嘗試總結(jié)了一個扶貧政策或項目多維貧困瞄準的分析框架,并提出了多維貧困瞄準數(shù)量缺口的概念。在湖南、湖北、重慶和貴州四?。ㄖ陛犑校?89個農(nóng)戶調(diào)研的基礎(chǔ)上,使用多維貧困瞄準分析框架,分析了農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)扶貧的多維貧困瞄準狀況。本文主要結(jié)論如下。

    第一,扶貧政策或項目瞄準可以基于多維貧困方法、利用“精準識別—農(nóng)戶參與—影響效果”的扶貧瞄準框架進行分析??墒紫仁褂枚嗑S貧困方法進行貧困農(nóng)戶識別,在多維貧困農(nóng)戶分組基礎(chǔ)上分析農(nóng)戶參與狀況,并分析參與層面的多維貧困瞄準數(shù)量缺口。最后基于多維貧困農(nóng)戶分組,使用計量分析方法評估扶貧政策或項目對不同組農(nóng)戶的影響效果差異。

    第二,在農(nóng)戶參與層面,多維貧困農(nóng)戶與非多維貧困

    農(nóng)戶參與農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)扶貧比例相近,但非多維貧困農(nóng)戶戶均獲得補貼金額總體上高于多維貧困農(nóng)戶。隨著維度臨界值逐漸增大,一類瞄準數(shù)量缺口逐漸變小,二類瞄準數(shù)量缺口逐漸增大,多維貧困瞄準數(shù)量缺口總體呈現(xiàn)下降趨勢。

    第三,在影響效果層面,農(nóng)戶參加農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)扶貧總體上顯著促進了種植業(yè)投入與收入的增加。但農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)扶貧的影響效果存在異質(zhì)性,對貧困維度數(shù)量較少的農(nóng)戶,參加農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)扶貧能夠顯著促進其種植業(yè)投入和收入,對深度貧困戶而言,雖然參加農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)扶貧顯著促進了其種植業(yè)投入的增加,但并沒有顯著促進其種植業(yè)總收入和純收入的增加。農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)扶貧對深度貧困戶的多維貧困瞄準效果還需要進一步改善。

    在農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)扶貧未來發(fā)展中,應(yīng)針對不同貧困程度的農(nóng)戶采取不同舉措,具體如下。

    第一,針對貧困維度數(shù)量較少的農(nóng)戶,要提升農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)扶貧的效果,可從以下方面入手:①加強農(nóng)業(yè)技術(shù)指導(dǎo)服務(wù)。在貧困地區(qū),農(nóng)業(yè)技術(shù)服務(wù)發(fā)展相對滯后,限制了農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)扶貧的發(fā)展和貧困戶參與熱情。另外,農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)扶貧雖然大多推廣的是優(yōu)良特色品種,但如果缺少配套農(nóng)業(yè)技術(shù)服務(wù)指導(dǎo),可能會大大影響扶貧產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。應(yīng)借助科研單位、高等院校的力量結(jié)對幫扶貧困地區(qū),加強對貧困地區(qū)農(nóng)業(yè)特色產(chǎn)業(yè)發(fā)展的農(nóng)業(yè)技術(shù)服務(wù)指導(dǎo)。②提供農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)扶貧貸款。貧困地區(qū)農(nóng)戶的生產(chǎn)性信貸需求通常難以得到滿足,面臨信貸約束或信貸配給。應(yīng)將發(fā)展農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)扶貧與扶貧小額貸款結(jié)合起來,通過增加農(nóng)村信用社、商業(yè)銀行等正規(guī)金融機構(gòu)的小微貸款,或者發(fā)展貧困村互助資金、社區(qū)基金等微型金融組織,滿足有能力發(fā)展扶貧產(chǎn)業(yè)但缺少資金的農(nóng)戶信貸需求。③合理選擇產(chǎn)業(yè)。應(yīng)該根據(jù)貧困地區(qū)不同的氣候條件、地形條件、土壤條件等情況,結(jié)合考慮市場需求狀況,因地制宜推廣差異化的扶貧產(chǎn)業(yè),避免“跟風式”發(fā)展某個扶貧產(chǎn)業(yè)可能帶來的價格下跌、產(chǎn)業(yè)失敗風險。④發(fā)展農(nóng)業(yè)保險。試點農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)扶貧與農(nóng)業(yè)保險相結(jié)合,對農(nóng)戶提供農(nóng)業(yè)保險的保費補貼,擴大農(nóng)業(yè)保險對不同地區(qū)特色經(jīng)濟作物的保障范圍,改變貧困戶對參與扶貧產(chǎn)業(yè)的風險預(yù)期。

    第二,針對深度貧困戶,要提升農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)扶貧的效果,可從以下方面入手:①建立利益聯(lián)結(jié)機制。當前扶貧工作雖然特別強調(diào)扶貧資源要瞄準深度貧困戶,但發(fā)展農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)扶貧需要農(nóng)戶勞動力、農(nóng)業(yè)技能等要素的投入,而深度貧困戶往往在這些要素上存在一定劣勢。需要根據(jù)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)的特點,建立種養(yǎng)大戶、家庭農(nóng)場等具有優(yōu)勢生產(chǎn)要素的主體帶動深度貧困戶共同發(fā)展的機制。②發(fā)揮農(nóng)村集體的組織聯(lián)系作用。深度貧困戶因自身能力較差,即使參加農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)扶貧,種植或養(yǎng)殖規(guī)模通常較小,而且深度貧困戶大多缺少市場信息和銷售渠道。需要發(fā)揮農(nóng)村集體或經(jīng)濟合作組織的中介作用,可借鑒“巢狀市場”形式,幫助深度貧困戶與城市消費者連接,擴大其銷售渠道。③探索要素入股方式。在農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)扶貧中可探索深度貧困戶的土地入股、扶貧資金入股方式,借鑒資產(chǎn)收益扶貧的模式解決缺少勞動力的深度貧困戶受益問題。

    (編輯:于杰)

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