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    就業(yè)扶持對建檔立卡戶收入的影響研究

    2022-11-18 09:10:44江家輝
    市場周刊 2022年11期
    關(guān)鍵詞:人口數(shù)人均收入程度

    江家輝,孟 欣,張 晴

    (南昌航空大學(xué),江西 南昌 330063)

    一、 文獻回顧與問題提出

    十八大以來,習近平總書記從人民的利益和幸福出發(fā),提出了“精準扶貧”的戰(zhàn)略思想[1]。 在之后的十九大,黨中央提出了“堅決打贏脫貧攻堅戰(zhàn)”的總體要求和工作部署。 如今,我國取得了脫貧攻堅戰(zhàn)的偉大勝利,并且由消除“絕對貧困”的前扶貧時代進入了消除“相對貧困”的后扶貧時代。 但防止脫貧人口返貧的壓力依然存在,緊緊圍繞黨的十九屆四中全會提出的“實現(xiàn)更高質(zhì)量就業(yè)”[2]以更加充分更高質(zhì)量就業(yè)依舊是助力鞏固拓展脫貧攻堅成果同鄉(xiāng)村振興有效銜接的有效途徑。

    2018 年《中共中央國務(wù)院關(guān)于實施鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略的意見》[3]明確指出“鄉(xiāng)村振興,擺脫貧困是前提”。 當前,在鞏固拓展脫貧攻堅成果的基礎(chǔ)上,解決好農(nóng)民的增收問題、消除發(fā)展的不平衡問題,實現(xiàn)普惠式增長,是消除貧困、走向共同富裕的必經(jīng)之路。 譜寫好鄉(xiāng)村振興的新藍圖,推進脫貧人口生活持續(xù)改善已成為“后扶貧時代”的重要命題。 因此,對就業(yè)扶持政策進行研究具有重要的現(xiàn)實意義。

    當前我國就業(yè)扶貧“扶上馬”的工作已經(jīng)圓滿完成,但是后續(xù)的“送一程”還需要相應(yīng)的就業(yè)扶持政策予以配套和支持。 目前已有許多學(xué)者針對就業(yè)扶持政策展開了較多的研究,有學(xué)者認為就業(yè)扶貧能夠幫助有勞動能力的貧困人口獲得就業(yè)機會并給予就業(yè)保障,他們所獲得的穩(wěn)定就業(yè)收入會直接提高貧困家庭總收入,從而促使家庭收入超過貧困線,實現(xiàn)“全家脫貧”[4]。 另外,吳振華[5]的研究也發(fā)現(xiàn)農(nóng)民收入增長的根本來源于就業(yè)能力的提升,就業(yè)培訓(xùn)可以提高其人力資本水平以達到穩(wěn)定收入的作用。 進一步地,李長安[6]提出要鞏固就業(yè)扶貧成果,就必須繼續(xù)構(gòu)建完善的就業(yè)扶持政策體系。

    然而,就業(yè)扶持政策對農(nóng)戶實現(xiàn)增收的影響不一。 平衛(wèi)英等[7]的研究發(fā)現(xiàn)就業(yè)扶持政策對不同收入群體收入的增加效應(yīng)存在顯著差異。 當前我國農(nóng)村地區(qū)的內(nèi)部收入差距呈現(xiàn)進一步擴大的趨勢[8],必須有效帶動低收入農(nóng)戶尤其是建檔立卡戶致富增收,才能有效縮小農(nóng)村收入差距。 因此,在鄉(xiāng)村振興與共同富裕的背景下研究就業(yè)扶持政策對農(nóng)戶收入的影響具有重要的現(xiàn)實意義。

    近年來,已有許多學(xué)者針對就業(yè)扶持政策展開了詳細且全面的研究。 但主要是對弱勢群體的就業(yè)扶持效果進行研究并提出相應(yīng)的政策建議,鮮有學(xué)者對就業(yè)扶持政策對建檔立卡戶收入的影響進行研究。 鑒于此,本文可能的邊際貢獻有:第一,對就業(yè)扶持政策與建檔立卡戶收入之間的相關(guān)性進行研究并進行實證檢驗;第二,在對建檔立卡戶中的不同群體進行異質(zhì)性探討后,我們發(fā)現(xiàn)教育程度與家庭撫養(yǎng)比的高低會顯著影響就業(yè)扶持政策對建檔立卡戶收入的影響。

    二、 模型設(shè)定、變量與數(shù)據(jù)

    (一)就業(yè)扶持強度的測量

    通過調(diào)查問卷,詢問建檔立卡戶對自己家庭在2020 年中受到就業(yè)扶持政策(ES)幫扶的主觀感受。在該問題中,建檔立卡戶的主觀感受分成三檔:0 為沒有得到就業(yè)扶持政策的幫助,1 為得到較少的就業(yè)扶持政策的幫助,2 為得到了較多的就業(yè)扶持政策的幫助,并用該變量作為就業(yè)扶持政策強度的代理變量。

    (二)模型設(shè)定

    由于就業(yè)扶持政策與建檔立卡戶收入之間存在相關(guān)關(guān)系,我們構(gòu)建如下模型:

    式中,yi表示i建檔立卡家庭在2020 年的人均收入水平;y0為常數(shù)項;y1為本文核心解釋變量ES的估計系數(shù);εit是隨機擾動項;X為一組表示控制變量的向量;δ為它們的估計系數(shù)向量。

    (三)變量的選取與定義

    本文的解釋變量為就業(yè)扶持程度(ES),被解釋變量是建檔立卡戶收入(y)。 為了盡可能得到準確的結(jié)果,本文選取以下控制變量在實證檢驗中進行控制。

    家庭人口數(shù)(fpop):家庭人口數(shù)的多寡可以用來衡量建檔立卡戶家庭經(jīng)濟負擔。 有學(xué)者研究發(fā)現(xiàn),建檔立卡戶家庭人數(shù)的多寡會對建檔立卡戶的收入產(chǎn)生顯著影響[9]。

    戶主性別(gender):設(shè)定女性為0,男性為1。戶主的性別情況可以用來判斷該建檔立卡戶是否為單親、獨居等特殊的家庭結(jié)構(gòu)。 有研究指出,以女性為戶主的單親家庭通常更容易陷入貧困[10]。 另外,戶主性別的不同一般會導(dǎo)致家庭決策的差異。 這種差異一般分為喜好風險與規(guī)避風險,而選擇的不同進一步也會對建檔立卡戶收入產(chǎn)生影響[11]。

    家庭人均受教育程度(avedu):提高建檔立卡戶收入的根本在于提升建檔立卡戶的就業(yè)能力。 而有學(xué)者的研究表明家庭人均受教育程度越高,其勞動技能也就越成熟,進而收入也會更高[5]。

    家庭在讀學(xué)生數(shù)(stu):有研究表明家庭在讀學(xué)生人數(shù)的多寡會直接決定家庭教育負擔的輕重[12]。

    家庭健康人口占比(health):整體上來說,健康水平的提高能顯著提升家庭物質(zhì)產(chǎn)品的生產(chǎn)效率,對建檔立卡戶收入保持穩(wěn)定持續(xù)的增長具有積極作用[13]。

    上一年家庭人均收入(incl):上一年的家庭人均收入狀況會影響本年度家庭生產(chǎn)方式的決策以及對生產(chǎn)工具和勞動技能的改善[14]。

    人均土地/林地面積(lna):土地是我國建檔立卡戶從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)獲得經(jīng)濟收入的重要稟賦,人均土地/林地面積的多寡會顯著影響到建檔立卡戶的收入水平[15]。

    村居人口數(shù)(pop):村居人口數(shù)可以用來表征當?shù)亟?jīng)濟體量的大小。 在其他條件相同的情況下,一個地區(qū)的人口數(shù)越多,說明當?shù)氐慕?jīng)濟資源就越豐富,建檔立卡戶的收入水平也就可能越高。

    本文的數(shù)據(jù)來源于2020 年對贛南S 鎮(zhèn)所做的實地調(diào)查和走訪。 在實證分析中對家庭年人均收入、上一年家庭人均收入、人均土地/林地面積和村居人口數(shù)進行了對數(shù)化處理。 各變量的描述性統(tǒng)計如表1 所示。

    表1 描述性統(tǒng)計

    三、 實證分析

    (一)基準回歸結(jié)果與內(nèi)生性處理

    初步回歸分別考察了模型設(shè)定以及控制變量對回歸結(jié)果的影響。 如表2 所示,模型(1)和模型(2)均為普通最小二乘法(OLS)的回歸結(jié)果。 其中模型(1)沒有加入控制變量,我們從中可以看到就業(yè)扶持政策強度的估計系數(shù)為負且不顯著;模型(2)則加入了控制變量,從中我們可以看到就業(yè)扶持政策強度的估計系數(shù)轉(zhuǎn)變?yōu)檎?,結(jié)果依舊不顯著。

    表2 基準回歸結(jié)果與內(nèi)生性處理

    續(xù)表

    但是在模型(2)中的控制變量中我們發(fā)現(xiàn):戶主性別對建檔立卡戶收入的影響不顯著。 家庭人均受教育程度的估計系數(shù)為正,即家庭人均受教育程度越高,建檔立卡戶收入水平越高。 家庭在讀學(xué)生人數(shù)的估計系數(shù)為負,即家庭在讀學(xué)生數(shù)越多,建檔立卡戶收入水平越低。 這可能是因為家庭在讀學(xué)生人數(shù)越多,家庭中被分配去照顧在讀學(xué)生的勞動力越多。 村居人口數(shù)對數(shù)的待估計系數(shù)為負,即村居人口數(shù)越多,建檔立卡戶收入水平越低。 家庭人口數(shù)和家庭健康人口占比的估計系數(shù)均為負,且都在10%水平上顯著為負。 這說明家庭人口數(shù)越多、家庭健康人口占比越大,建檔立卡戶收入越低。 上一年家庭人均收入的估計系數(shù)為正,且在1%水平上顯著。 這可能是因為上一年的家庭人均收入越多,其為當年打下從事生產(chǎn)的物質(zhì)基礎(chǔ)也就越多。 另外,人均土地/林地面積的對數(shù)估計系數(shù)為負,且在5%水平上顯著,這說明人均土地/林地面積越大,建檔立卡戶收入越低。

    接下來,我們進行內(nèi)生性處理。 表 2 中模型(3)模型(4)為處理內(nèi)生性后的回歸結(jié)果。 在內(nèi)生性處理中,本文借鑒前人的研究[14],將“是否為貧困村”設(shè)為工具變量。 鑒于各地的稟賦條件存在不同程度的差異,曾經(jīng)是貧困村的村落又往往各方面的發(fā)展都比較落后,所以這類村落更加依賴就業(yè)扶持政策實現(xiàn)非農(nóng)就業(yè)的轉(zhuǎn)換,增加建檔立卡戶收入。另外,從政府相關(guān)部門來看,基于政績等諸多因素的考量,曾經(jīng)是貧困村的村落會更多地得到政府部門的關(guān)注與幫助。 因此,我們認為曾經(jīng)是否為貧困村會對就業(yè)扶持政策的效果產(chǎn)生影響。

    除此之外,在運用工具變量之前要先確定是否存在內(nèi)生的解釋變量。 為此,我們借鑒了其他學(xué)者的研究[14]。 首先,豪斯曼檢驗結(jié)果在1%的顯著性水平上拒絕了“所有解釋變量均為外生”的原假設(shè),故可以認為就業(yè)扶持政策強度(ES)為內(nèi)生變量。另外由于傳統(tǒng)的豪斯曼檢驗是建立在同方差的基礎(chǔ)之上,并且在回歸中沒有使用穩(wěn)健標準誤,但在異方差的情形下傳統(tǒng)的豪斯曼檢驗不成立,因此需要再進行異方差穩(wěn)健的DWH 檢驗。 由于在DWH 檢驗中,p值遠遠小于0.01,所以可以認為就業(yè)扶持政策強度(ES)為內(nèi)生解釋變量。 同時,Kleibergen-Paap rk Wald F 統(tǒng)計量大于10%顯著性水平的臨界值統(tǒng)計量(一般為15%顯著水平的臨界值),故可認為不存在弱工具變量問題。

    根據(jù)模型(3)模型(4)的工具變量回歸結(jié)果,無論是2SLS 回歸還是GMM 回歸,就業(yè)扶持政策強度的估計系數(shù)均在5%水平上顯著為正,且兩種回歸方法的估計系數(shù)沒有差異。 這表明就業(yè)扶持政策確實會增加建檔立卡戶的人均收入。 將以下結(jié)果和模型(2)進行比較可知,在處理了內(nèi)生性問題后,就業(yè)扶持政策強度對建檔立卡戶人均收入的經(jīng)濟顯著性大幅提升。 就業(yè)扶持政策強度每增加一個單位,建檔立卡戶人均收入就會增加0.293 個單位,即建檔立卡戶的收入會增長將近30%。 如果按照這一增長速度,該地區(qū)建檔立卡戶的人均收入能夠在4 年內(nèi)趕上全國居民人均收入水平。 因此,就業(yè)扶持政策的正確與否對該地區(qū)建檔立卡戶收入能否增收以及能否實現(xiàn)共同富裕至關(guān)重要。

    (二)異質(zhì)性探討

    由于基準回歸結(jié)果并不顯著,因此我們對其結(jié)果進行了內(nèi)生性處理,但不同家庭之間的稟賦水平差異也會對實證結(jié)果產(chǎn)生影響。 當前,就業(yè)扶持政策更多的是以目標行政村的整體情況為參照而制定的,無法與村落中不同群體的稟賦條件相契合,因此就業(yè)扶持政策可能對村落中不同的建檔立卡戶產(chǎn)生不同的作用效果。 所以本文進一步將樣本劃分為不同群體進行異質(zhì)性探討。 在選取劃分標準時,我們選擇將家庭撫養(yǎng)比的大小及家庭人均受教育程度的高低作為劃分樣本群體的依據(jù)。 其中撫養(yǎng)比越大,表明勞動力人均承擔的撫養(yǎng)人數(shù)就越多,即說明勞動力的撫養(yǎng)負擔就越嚴重。 表3 模型(1)是建檔立卡戶群體中家庭撫養(yǎng)比小于1 的回歸結(jié)果,其估計系數(shù)在5%水平上顯著為正。 而模型(2)是建檔立卡戶群體中家庭撫養(yǎng)比大于1 的回歸結(jié)果,其估計系數(shù)為正,但沒有顯著性。模型(1)和模型(2)的回歸結(jié)果表明,相對家庭撫養(yǎng)比越大的建檔立卡戶群體,就業(yè)扶持政策對家庭撫養(yǎng)比小的建檔立卡戶群體收入促進作用更為顯著。 并且與表2 中的模型(3)和模型(4)比較來看,表3 模型(1)中的估計系數(shù)有所上升,這更加說明了就業(yè)扶持政策對家庭撫養(yǎng)比更小的建檔立卡戶收入增加的促進效果更為有效。

    表3 異質(zhì)性探討

    另外模型(3)是建檔立卡戶群體中受教育程度為小學(xué)及以下的回歸結(jié)果,其估計系數(shù)為正,但沒有顯著性。 而模型(4)是建檔立卡戶群體中受教育程度為小學(xué)及以上的回歸結(jié)果,其估計系數(shù)在5%水平上顯著為正。 模型(3)和模型(4)的回歸結(jié)果表明,相對受教育程度低的建檔立卡戶群體,就業(yè)扶持政策對受教育程度高的建檔立卡戶群體收入的促進作用更加顯著。 并且與表2 中的模型(3)和模型(4)比較來看,表3 模型(4)中的估計系數(shù)同樣有所上升,這進一步說明受教育程度更高的建檔立卡戶在就業(yè)扶持政策的幫扶下能夠獲得更多的收入。 這可能是因為受教育程度更高的建檔立卡戶往往會具備更加先進的勞動技能,在就業(yè)扶持安排中能夠勝任收入相對更高的職位。

    四、 結(jié)論與建議

    (一)結(jié)論

    本文運用贛南S 鎮(zhèn)調(diào)查所得數(shù)據(jù)研究就業(yè)扶持政策對建檔立卡戶收入的影響。 在就業(yè)扶持政策方面?zhèn)戎鼐蜆I(yè)扶持強度,主要通過建檔立卡戶的主觀感受獲得。 根據(jù)理論得出就業(yè)扶持政策對建檔立卡戶收入具有顯著的正向作用。 在初步回歸結(jié)果中我們發(fā)現(xiàn):在控制變量的情況下,就業(yè)扶持政策對建檔立卡戶收入的增加具有促進作用,但作用效果不顯著。進一步地,為剔除內(nèi)生性問題,借鑒其他學(xué)者的研究,將“曾經(jīng)是否為貧困村”作為工具變量。 剔除內(nèi)生性問題之后,我們發(fā)現(xiàn)就業(yè)扶持政策對建檔立卡戶收入的增加具有顯著的促進作用。 除此之外,本文還探討了就業(yè)扶持政策對建檔立卡戶收入影響的群體異質(zhì)性。 群體異質(zhì)性的檢驗結(jié)果顯示:相較于受教育程度低與家庭撫養(yǎng)比大的建檔立卡戶群體,就業(yè)扶持政策對受教育程度高以及家庭撫養(yǎng)比小的建檔立卡戶群體收入增加的促進作用更為顯著。

    (二)建議

    第一,依據(jù)實際情況完善就業(yè)扶持政策。 對撫養(yǎng)負擔較重的建檔立卡戶家庭給予適當?shù)恼邇A斜,如:在產(chǎn)業(yè)扶持政策上進行傾斜,優(yōu)先安排公益性崗位,優(yōu)先安排就近就業(yè)等。

    第二,受教育程度較低的建檔立卡戶往往沒有成熟的勞動技能,因而難以實現(xiàn)非農(nóng)就業(yè)的轉(zhuǎn)變并提高收入。 因此當?shù)卣枰ㄟ^加強對建檔立卡戶勞動技能的培訓(xùn)進而提高建檔立卡戶整體的就業(yè)素養(yǎng),使得建檔立卡戶更好更快地適應(yīng)就業(yè)崗位。

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