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    土地轉(zhuǎn)入的防貧效應(yīng)
    ——貧困戶與非貧困戶的比較

    2021-03-05 00:57:52杜興端曹旭欣
    關(guān)鍵詞:效應(yīng)特征

    杜興端,曹旭欣

    (1.四川省農(nóng)業(yè)科學(xué)院農(nóng)業(yè)信息與農(nóng)村經(jīng)濟(jì)研究所,成都 610066;2.四川農(nóng)業(yè)大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院,成都 611130)

    黨的十九屆五中全會(huì)提出“健全防止返貧監(jiān)測(cè)和幫扶機(jī)制”,2020年我國(guó)全面消除絕對(duì)貧困之后,“預(yù)防”貧困的重要性將進(jìn)一步凸顯,農(nóng)村貧困的治理戰(zhàn)略需要由長(zhǎng)期以來的“扶貧戰(zhàn)略”轉(zhuǎn)向“以防貧為主”新的貧困治理戰(zhàn)略框架[1]。土地對(duì)我國(guó)農(nóng)民具有基本的社會(huì)保障功能,土地流轉(zhuǎn)是一場(chǎng)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)關(guān)系的深刻變革,涉及農(nóng)民的切身利益。土地流轉(zhuǎn)在改變農(nóng)村土地資源配置的同時(shí),直接或間接作用于農(nóng)戶致貧的制度安排和文化環(huán)境,深刻影響著農(nóng)村減貧進(jìn)程。作為土地流轉(zhuǎn)的重要方面,土地轉(zhuǎn)入是土地轉(zhuǎn)出實(shí)現(xiàn)的根本,相比由于土地租金獲得直接財(cái)富積累的土地轉(zhuǎn)出戶,轉(zhuǎn)入土地的農(nóng)戶其既可能因?yàn)榻?jīng)營(yíng)規(guī)模擴(kuò)大獲取更多收入,也會(huì)面臨轉(zhuǎn)入土地需要的直接資金流出、農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)增加等問題而增加其致貧風(fēng)險(xiǎn)。土地轉(zhuǎn)入帶來的防貧效應(yīng)如何?尤其是土地轉(zhuǎn)入帶來生產(chǎn)要素的重新配置,是否會(huì)帶來“精英俘獲”而益貧性不足?其在貧困戶和非貧困戶之間的效應(yīng)差異多大?深入研究土地轉(zhuǎn)入的防貧效應(yīng)及其在貧困戶和非貧困戶之間的差異,對(duì)于推動(dòng)農(nóng)村土地流轉(zhuǎn)、完善農(nóng)村土地流轉(zhuǎn)政策具有重要的實(shí)踐價(jià)值。

    貧困脆弱性是度量1個(gè)家庭或個(gè)人未來陷入貧困概率的指標(biāo),是對(duì)“貧困事前干預(yù)”的重要參考,被廣泛用作對(duì)防貧效應(yīng)的考量。左孝凡等[2]從貧困脆弱性視閾下研究了土地流轉(zhuǎn)的減貧效應(yīng),發(fā)現(xiàn)土地流轉(zhuǎn)具備顯著的防貧效應(yīng),能夠有效降低農(nóng)民未來陷入貧困的風(fēng)險(xiǎn)。Song Q.J.等[3]根據(jù)中國(guó)9個(gè)農(nóng)業(yè)強(qiáng)省的調(diào)研數(shù)據(jù),發(fā)現(xiàn)土地流轉(zhuǎn)能夠促進(jìn)農(nóng)村土地集中化耕種,從而提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率。夏玉蓮等[4]從多維貧困的角度對(duì)土地流轉(zhuǎn)的防貧效應(yīng)進(jìn)行分析,發(fā)現(xiàn)土地流轉(zhuǎn)可以從收入、教育等多個(gè)維度促進(jìn)農(nóng)戶增收減貧。相對(duì)多數(shù)學(xué)者在研究中沒有將土地轉(zhuǎn)出與土地轉(zhuǎn)入?yún)^(qū)分,部分學(xué)者對(duì)土地轉(zhuǎn)入的防貧效應(yīng)進(jìn)行了針對(duì)性研究??镞h(yuǎn)配、梁志會(huì)等[5-6]認(rèn)為土地轉(zhuǎn)入將有利于農(nóng)戶引進(jìn)先進(jìn)技術(shù),形成規(guī)模經(jīng)濟(jì),彌補(bǔ)傳統(tǒng)小農(nóng)經(jīng)濟(jì)低效率、低水平的缺陷,從而有利于貧困地區(qū)脫貧防貧。部分學(xué)者認(rèn)為土地轉(zhuǎn)入只能改變土地所有權(quán)和經(jīng)營(yíng)權(quán)在農(nóng)戶間的分配,本身并不能擴(kuò)大農(nóng)戶平均經(jīng)營(yíng)規(guī)模[7],并不是農(nóng)民提高生產(chǎn)效率、改善福利和減少貧困的必然原因[8],還可能具有“非對(duì)稱性”[9],加劇相對(duì)貧困[10]。

    綜上所述,現(xiàn)有文獻(xiàn)對(duì)土地轉(zhuǎn)入與防貧穩(wěn)定性之間進(jìn)行了較為深入的探索,但目前仍存在一些不足之處:①大多文獻(xiàn)集中于土地流轉(zhuǎn)行為,分析土地流轉(zhuǎn)的防貧效應(yīng),但卻并沒有將土地轉(zhuǎn)出與土地轉(zhuǎn)入分開考察其與貧困之間的關(guān)系,兩者的作用機(jī)制完全不同,不應(yīng)一概而論。②學(xué)界在土地轉(zhuǎn)入的防貧效應(yīng)上意見不一,仍存在較大分歧。③在分析土地轉(zhuǎn)入的防貧效應(yīng)時(shí),大多將貧困戶和非貧困戶混合分析,而對(duì)于土地轉(zhuǎn)入的實(shí)際防貧效應(yīng)仍有待進(jìn)一步探索。因此,為了彌補(bǔ)既有研究的不足,本文使用CLDS2016年數(shù)據(jù),使用貧困脆弱性作為防貧穩(wěn)定性的代理變量,實(shí)證檢驗(yàn)土地轉(zhuǎn)入對(duì)于防貧穩(wěn)定性的影響。

    1 模型設(shè)定與變量選取

    1.1 模型設(shè)定

    為考察土地轉(zhuǎn)入的防貧效應(yīng),考慮貧困脆弱性對(duì)農(nóng)戶貧困風(fēng)險(xiǎn)動(dòng)態(tài)衡量和前瞻預(yù)測(cè)的良好性能,本文選取貧困脆弱性作為防貧效應(yīng)的代理變量,設(shè)定如下計(jì)量方程:

    其中,veli表示第i個(gè)農(nóng)戶家庭的貧困脆弱性。核心解釋變量是農(nóng)戶家庭是否發(fā)生土地轉(zhuǎn)入landini。Xi是一系列控制變量,包括戶主個(gè)體特征、家庭特征以及社區(qū)特征。μ是不可觀測(cè)的誤差項(xiàng)。

    1.2 變量選取

    1.2.1 被解釋變量:貧困脆弱性

    本文使用農(nóng)戶家庭的貧困脆弱性作為衡量防貧效應(yīng)的代理變量。參照S.Chaudhuri等[11]提出的理論方法,選用期望貧困脆弱性(VEP)作為貧困脆弱性的測(cè)量方法。即采用消費(fèi)或收入,基于可行廣義最小二乘法(FGLS)來測(cè)量個(gè)體在未來陷入貧困的可能性,即貧困脆弱性。貧困脆弱性計(jì)算步驟如下:

    第1步:計(jì)算期望貧困脆弱性(VEP)。

    其中,VEPit代表第i個(gè)樣本農(nóng)戶在t時(shí)期的未來陷入貧困的概率,即貧困脆弱性。Pr代表陷入貧困的概率,Yi,t+1代表第t+1年的家庭人均純收入,Z為確定性等價(jià)指標(biāo),本文選用2 300元/年(2010年不變價(jià))的中國(guó)現(xiàn)行貧困線和3.1美元/日的世界銀行中低收入國(guó)家貧困線作為標(biāo)準(zhǔn)。

    第2步:基于FGLS構(gòu)建回歸方程,估計(jì)擬合值與殘差平方。公式如下:

    其中,lnYi代表樣本農(nóng)戶家庭人均純收入的對(duì)數(shù)值,Xri代表家庭特征變量與個(gè)體特征變量,β0代表常數(shù)項(xiàng),βr代表不同特征變量的待估計(jì)參數(shù),ε為殘差項(xiàng)。

    第3步:計(jì)算農(nóng)戶家庭未來人均純收入水平及方差。公式如下:

    式中:E(lnY|iXr)i代表樣本家庭人均純收入的對(duì)數(shù)值的期望值,D(lnYi| Xr)i代表樣本家庭人均純收入的對(duì)數(shù)值的方差,βFGLS和ρFGLS是分別由第1步獲取的擬合值。

    第4步:計(jì)算得出農(nóng)戶家庭的貧困脆弱性。

    將第2步和第3步計(jì)算結(jié)果帶入公式(2)中,計(jì)算結(jié)果如下:

    其中,lnZ表示貧困標(biāo)準(zhǔn)的對(duì)數(shù)值,Φ(·)表示將結(jié)果正態(tài)化。

    1.2.2 核心解釋變量:土地轉(zhuǎn)入

    本文選擇土地轉(zhuǎn)入作為核心解釋變量,若農(nóng)戶在過去1年進(jìn)行過土地的轉(zhuǎn)入,賦值為1,若在過去1年沒有進(jìn)行過土地的轉(zhuǎn)入,則賦值為0。整體農(nóng)戶樣本中有691個(gè)農(nóng)戶進(jìn)行過土地轉(zhuǎn)入,約占樣本總數(shù)的17.41%。

    1.2.3 控制變量

    本文從戶主個(gè)體特征、家庭特征和社區(qū)特征3個(gè)層面選取控制變量。個(gè)體特征方面,戶主是決策的執(zhí)行者,其特征作為人力資本變量對(duì)農(nóng)戶預(yù)防貧困起重要影響。本文選取戶主性別、受教育情況、健康情況和政治身份用來衡量個(gè)體特征。其中,有92.32%的農(nóng)戶家庭戶主為男性,且只有8.89%的戶主為黨員。本文采用李克特5分量表來衡量戶主的健康情況,可以發(fā)現(xiàn)戶主的健康狀況均值為2.547,處于很健康和比較健康區(qū)間內(nèi)。農(nóng)戶受教育情況采用是否上過高中來測(cè)量,從均值0.114來看,戶主受教育情況仍處在較低水平。家庭特征方面,農(nóng)戶家庭的貧困狀況受到自身稟賦差異影響,本文選取成員數(shù)量、人均農(nóng)地用來衡量家庭稟賦。飲用水和燃料可能是農(nóng)村家庭致貧的深層因素[12],本文選取生活用水和做飯燃料控制農(nóng)戶家庭生活居住環(huán)境。農(nóng)戶家庭成員數(shù)量均值為4.747,人均農(nóng)地面積均值為0.705。農(nóng)戶生活環(huán)境仍有較大改善空間,只有約55.98%農(nóng)戶家庭采用自來水作為日常生活用水,還有約27.06%農(nóng)戶仍選擇柴草或煤炭作為做飯燃料。社區(qū)特征方面,社區(qū)(村莊)人均年收入和離縣城的距離可以反映社區(qū)(村莊)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平??紤]到地形地勢(shì)可能對(duì)農(nóng)戶家庭農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和鞏固脫貧產(chǎn)生影響,因此增加地形地勢(shì)虛擬變量來控制社區(qū)特征。除此之外,為了避免地區(qū)差異所帶來的模型偏誤,本文還增加地區(qū)虛擬變量以控制地區(qū)差異。

    2 數(shù)據(jù)來源與描述統(tǒng)計(jì)

    本文使用由中山大學(xué)社會(huì)科學(xué)調(diào)查中心組織的中國(guó)勞動(dòng)力動(dòng)態(tài)調(diào)查(CLDS)的數(shù)據(jù)來探察土地轉(zhuǎn)入對(duì)農(nóng)戶貧困脆弱性的影響。CLDS采用多階段、多層次與勞動(dòng)力規(guī)模成比例的概率抽樣方法,包括社區(qū)、家庭和個(gè)人多個(gè)層面,基本可以反映我國(guó)當(dāng)前的社會(huì)情況。本文基于CLDS2016年家庭數(shù)據(jù),根據(jù)編碼對(duì)社區(qū)問卷和個(gè)體問卷進(jìn)行合并,并在研究所需變量基礎(chǔ)上,去除缺漏值和異常值,獲得了3 969個(gè)有效家庭樣本,樣本所在區(qū)域涵蓋了中國(guó)26個(gè)省、自治區(qū)和直轄市。(見表1)。

    表1 變量說明及統(tǒng)計(jì)性描述Table 1 Description of variables and statistical description

    3 實(shí)證分析

    3.1 貧困脆弱性的測(cè)度結(jié)果

    本文基于可行廣義最小二乘法(FGLS),以家庭為單位,并以個(gè)體特征、家庭特征、社區(qū)特征和地區(qū)控制等變量為特征變量建立回歸模型,分別采用2 300元/年(2010年不變價(jià))的中國(guó)現(xiàn)行貧困標(biāo)準(zhǔn)和3.1美元/日的世界銀行中低收入國(guó)家貧困標(biāo)準(zhǔn),對(duì)貧困脆弱性進(jìn)行測(cè)算。由于貧困問題需要與當(dāng)?shù)厣鐣?huì)經(jīng)濟(jì)問題結(jié)合分析,故本文主要采用以中國(guó)現(xiàn)行貧困標(biāo)準(zhǔn)計(jì)算得出的貧困脆弱性作為主要被解釋變量,而將以世界銀行中低收入國(guó)家貧困標(biāo)準(zhǔn)計(jì)算得到的貧困脆弱性用于穩(wěn)健性檢驗(yàn)。

    (見表2)在世界銀行貧困標(biāo)準(zhǔn)下,農(nóng)戶在未來時(shí)期陷入貧困的概率更大。從整體樣本來看,以中國(guó)貧困標(biāo)準(zhǔn)測(cè)度的貧困脆弱性均值為0.261;而以世界銀行貧困標(biāo)準(zhǔn)測(cè)度的貧困脆弱性均值為0.402。從地域分布來看,西部地區(qū)的貧困脆弱性均值無論是在中國(guó)貧困標(biāo)準(zhǔn)還是在世界銀行貧困標(biāo)準(zhǔn)下都相對(duì)較高,而東部地區(qū)的貧困脆弱性則相對(duì)較低,呈現(xiàn)出從東部、中部到西部遞增的趨勢(shì)。

    表2 脆弱性測(cè)度結(jié)果及其地區(qū)分布Table 2 Vulnerability measurement results and regional distribution

    進(jìn)一步地,從貧困與貧困脆弱性的關(guān)系中可以發(fā)現(xiàn)兩者雖然經(jīng)常伴隨發(fā)生,但其發(fā)生條件并不完全一致。本文參考Günther&Harttgen和Zhang&Wan[13-14],分別將脆弱性臨界值設(shè)置為0.29和0.5。(見表3)在非貧困戶中,仍有部分農(nóng)戶家庭具有較高的貧困脆弱性,即在未來有較高的概率陷入貧困。當(dāng)臨界值為0.29時(shí),在中國(guó)貧困標(biāo)準(zhǔn)下,非貧困戶中有20.36%的農(nóng)戶具有較高的貧困脆弱性;在國(guó)際貧困標(biāo)準(zhǔn)下,非貧困戶中有25.02%的農(nóng)戶具有較高的貧困脆弱性。

    表3 農(nóng)戶貧困脆弱性與貧困情況Table 3 Vulnerability and poverty of rural households

    3.2 基準(zhǔn)回歸結(jié)果

    土地轉(zhuǎn)入降低了農(nóng)戶的貧困脆弱性。表4匯報(bào)了土地轉(zhuǎn)入對(duì)農(nóng)戶貧困脆弱性的基準(zhǔn)回歸結(jié)果。模型(1)、模型(2)和模型(3)是在逐步控制個(gè)體特征、家庭特征和社區(qū)特征的結(jié)果。模型(4)和模型(5)進(jìn)一步地將農(nóng)戶細(xì)分為貧困戶和非貧困戶?;貧w結(jié)果顯示,在控制個(gè)體特征、家庭特征和社區(qū)特征前后,土地轉(zhuǎn)入均十分穩(wěn)健地降低了農(nóng)戶的貧困脆弱性。對(duì)于總體農(nóng)戶而言,相較于未進(jìn)行土地轉(zhuǎn)入的農(nóng)戶,土地轉(zhuǎn)入戶在未來陷入貧困的概率降低了4.08%,并且貧困戶的降低效果更加明顯,達(dá)到5.82%?;鶞?zhǔn)回歸結(jié)果表明土地轉(zhuǎn)入有利于降低農(nóng)戶貧困脆弱性,防貧效應(yīng)顯著。

    表4 基準(zhǔn)回歸結(jié)果Table 4 Baseline regression results

    個(gè)體特征方面,戶主的健康情況顯著正向影響貧困脆弱性。考慮到戶主是家庭決策的執(zhí)行者,也是家庭收入的主要來源,其健康情況越差,家庭在未來陷入貧困的概率就會(huì)越高。而戶主的政治身份則對(duì)貧困脆弱性有顯著負(fù)向作用,可能的原因是黨員在農(nóng)村可能意味著更多的社會(huì)資源獲取能力。家庭特征方面,家庭生活用水和生活燃料在1%水平下對(duì)農(nóng)戶貧困脆弱性發(fā)揮顯著負(fù)向影響。而家庭成員數(shù)量對(duì)貧困脆弱性的影響則顯著為正。家庭成員每增加1名,農(nóng)戶家庭在未來陷入貧困的概率會(huì)相應(yīng)地增加4.68%。社區(qū)特征方面,平原地區(qū)農(nóng)戶在未來陷入貧困的概率在1%水平上顯著低于其他地區(qū)。農(nóng)戶所在社區(qū)(村莊)的人均年收入對(duì)農(nóng)戶貧困脆弱性在1%的水平上起著顯著負(fù)向影響,表明社區(qū)(村莊)整體經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平對(duì)于農(nóng)戶預(yù)防貧困起著不可忽視的作用。

    3.3 內(nèi)生性問題處理

    盡管土地轉(zhuǎn)入對(duì)貧困脆弱性的回歸結(jié)果表明,土地轉(zhuǎn)入會(huì)顯著地降低農(nóng)戶貧困脆弱性,但是農(nóng)戶家庭在選擇是否進(jìn)行土地轉(zhuǎn)入時(shí)是非隨機(jī)“自選擇”的。土地經(jīng)營(yíng)能力更強(qiáng)、資本更充足的農(nóng)戶能從土地流轉(zhuǎn)中獲益更多,則更傾向于進(jìn)行土地流轉(zhuǎn)[10]。實(shí)際上,計(jì)算土地轉(zhuǎn)入對(duì)于農(nóng)戶貧困脆弱性影響的關(guān)鍵是要捕獲到同一農(nóng)戶在是否進(jìn)行土地轉(zhuǎn)入這兩種狀態(tài)下的貧困脆弱性,而這是不可能做到的。因此,本文選擇采用傾向得分匹配(PSM)的方法來構(gòu)建“反事實(shí)”框架,用以模擬已經(jīng)進(jìn)行土地轉(zhuǎn)入的農(nóng)戶若尚未進(jìn)行土地轉(zhuǎn)入時(shí)的貧困脆弱性,從而在一定程度上緩解農(nóng)戶由于自選擇行為而帶來的有偏估計(jì)問題。在運(yùn)用PSM方法獲得平均處理效應(yīng)之前,檢驗(yàn)結(jié)果表明各個(gè)解釋變量皆滿足共同支撐假設(shè)和平行假設(shè)。

    表5匯報(bào)了在3種匹配方法下測(cè)算的土地轉(zhuǎn)入對(duì)農(nóng)戶貧困脆弱性的平均處理效應(yīng)。雖然采用了3種不同的匹配方法,但模型模擬得到的結(jié)果具有較強(qiáng)的穩(wěn)健性,土地轉(zhuǎn)入對(duì)農(nóng)戶貧困脆弱性的平均處理效應(yīng)均通過了顯著性檢驗(yàn)。具體來說,貧困戶進(jìn)行土地轉(zhuǎn)入的平均處理效應(yīng)分別為-0.069、-0.060和-0.051,均為非貧困戶的近2倍,表明貧困戶的平均處理效應(yīng)要遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于非貧困戶。除此以外,將3種匹配方法得到的ATT平均值與基準(zhǔn)回歸結(jié)果相比較后發(fā)現(xiàn),OLS方法低估了土地轉(zhuǎn)入對(duì)貧困戶貧困脆弱性的影響,而高估了對(duì)非貧困戶貧困脆弱性的影響。在使用傾向得分匹配方法控制個(gè)體特征、家庭特征、社區(qū)特征相同或相似之后,可以測(cè)算得到僅僅因土地轉(zhuǎn)入所帶來的貧困脆弱性的變化,由此得到更為精確的估計(jì)結(jié)果。

    表5 土地轉(zhuǎn)入對(duì)農(nóng)戶貧困脆弱性的平均處理效應(yīng)Table 5 ATT of land inward transfer on the vulnerability of rural households

    3.4 異質(zhì)性分析

    分位數(shù)回歸采取加權(quán)殘值絕對(duì)值之和的方法估計(jì)參數(shù),對(duì)于數(shù)據(jù)中的異常點(diǎn)具有抗耐性,相較于OLS估計(jì)更不易受極端值的影響[15]。此外,分位數(shù)回歸還可以更全面地識(shí)別自變量對(duì)不同部分的因變量的影響,從而得到更全面的分析結(jié)果。由上文分析可知,土地轉(zhuǎn)入顯著地降低了貧困戶和非貧困戶的貧困脆弱性,但土地轉(zhuǎn)入可能對(duì)不同貧困脆弱性的農(nóng)戶家庭存在異質(zhì)性。因此,本文考察了土地轉(zhuǎn)入對(duì)貧困戶和非貧困戶貧困脆弱性分布的0.2分位點(diǎn)、0.4分位點(diǎn)、0.6分位點(diǎn)和0.8分位點(diǎn)產(chǎn)生的影響。

    表6中Panel A模型(6)為貧困戶的分位數(shù)回歸結(jié)果,Panel B模型(7)則為非貧困戶的分位數(shù)回歸結(jié)果。在貧困脆弱性的各個(gè)分位點(diǎn)處,土地轉(zhuǎn)入均對(duì)貧困戶和非貧困戶的貧困脆弱性產(chǎn)生了顯著的負(fù)向影響。進(jìn)一步對(duì)比后發(fā)現(xiàn),隨著農(nóng)戶貧困脆弱性分位點(diǎn)的增大,除Panel A的貧困脆弱性0.6分位點(diǎn)外,貧困戶和非貧困戶的土地轉(zhuǎn)入影響系數(shù)逐漸提高。以非貧困戶為例,土地轉(zhuǎn)入對(duì)貧困脆弱性0.8分位點(diǎn)處的影響達(dá)到最大,其系數(shù)為-0.040,約為0.2分位點(diǎn)處的2.85倍??梢?,土地轉(zhuǎn)入可能對(duì)貧困脆弱性較高的農(nóng)戶產(chǎn)生更大的影響。

    表6 分位數(shù)回歸結(jié)果Table 6 Quantile regression results

    3.5 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

    本文通過兩種方式來進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。第1種方式:考慮到OLS模型估計(jì)可能存在偏誤,本文采取更換模型的方法對(duì)結(jié)果重新進(jìn)行估計(jì)。由于貧困脆弱性反映農(nóng)戶家庭在未來陷入貧困的概率,僅在[0,1]中取值,采用OLS估計(jì)所得到的回歸擬合值可能超出這1區(qū)間,參考何欣等[16]的做法,采取Tobit模型進(jìn)行檢驗(yàn)。回歸結(jié)果列于表7的(1)列~(3)列。第2種方式:考慮到貧困脆弱性可能對(duì)貧困線十分敏感,本文采取更換貧困標(biāo)準(zhǔn)的方法重新估算貧困脆弱性。采用世界銀行中低收入國(guó)家3.1美元/日的貧困標(biāo)準(zhǔn)計(jì)算得到的貧困脆弱性對(duì)前文結(jié)論進(jìn)行檢驗(yàn),其結(jié)果分別列于表7的(4)列~(6)列??梢园l(fā)現(xiàn),更換估計(jì)模型和更換貧困標(biāo)準(zhǔn)所得到的各列回歸結(jié)果均十分穩(wěn)健地支持前文結(jié)論:土地轉(zhuǎn)入均顯著地降低了農(nóng)戶的貧困脆弱性,且對(duì)貧困戶的防貧效應(yīng)優(yōu)于非貧困戶。

    表7 穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果Table 7 Robustness test results

    4 結(jié)論與啟示

    本文利用CLDS2016年數(shù)據(jù),實(shí)證分析了土地轉(zhuǎn)入帶來的防貧效應(yīng),研究結(jié)論及相關(guān)政策啟示如下:

    第一,土地轉(zhuǎn)入有效抑制了農(nóng)戶貧困脆弱性,防貧效應(yīng)顯著。土地轉(zhuǎn)入的減貧效應(yīng)得到實(shí)證檢驗(yàn),再次驗(yàn)證了土地流轉(zhuǎn)是促進(jìn)農(nóng)業(yè)農(nóng)村發(fā)展的重要制度安排,對(duì)于促進(jìn)農(nóng)民增收減貧發(fā)揮重要作用。應(yīng)積極完善土地流轉(zhuǎn)市場(chǎng),推進(jìn)土地有序轉(zhuǎn)入,為農(nóng)戶降低農(nóng)業(yè)生產(chǎn)成本,實(shí)現(xiàn)適度規(guī)模經(jīng)營(yíng)創(chuàng)造條件。

    第二,土地轉(zhuǎn)入給貧困戶帶來的防貧效應(yīng)優(yōu)于非貧困戶。相較于非貧困戶,貧困戶轉(zhuǎn)入土地帶來的防貧效果更好,這對(duì)于土地流轉(zhuǎn)改善收入分配具有重要的啟示價(jià)值。進(jìn)一步地,對(duì)于有生產(chǎn)能力的貧困戶,通過扶持其流入土地發(fā)展產(chǎn)業(yè),不僅能夠解決絕對(duì)貧困,而且有助于緩解相對(duì)貧困,更加說明了產(chǎn)業(yè)扶貧的積極效應(yīng)。

    第三,異質(zhì)性分析顯示,土地轉(zhuǎn)入對(duì)貧困脆弱性較高的農(nóng)戶家庭產(chǎn)生了更大的影響。這意味著貧困脆弱性較高的農(nóng)戶選擇進(jìn)行土地轉(zhuǎn)入,擴(kuò)大農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)規(guī)模成為職業(yè)農(nóng)民。這不失為1種提高減貧穩(wěn)定性的有效途徑。

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