王 昕,曹 夢,李 帥
(天津商業(yè)大學經(jīng)濟學院,天津 300134)
小型水利設施是指為解決耕地灌溉而修建的田間灌排工程、水窖、水井、引水工程等建筑物,其是我國干旱區(qū)和半干旱區(qū)解決農(nóng)業(yè)發(fā)展用水的基礎設施“細胞”,也是當前制約我國農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展的瓶頸所在。小型水利設施具有典型的“俱樂部產(chǎn)品”屬性,傳統(tǒng)意義上小型水利設施建設通常由自上而下的政府管理體制來落實與推進,但由于部分配權分布不均,在推進過程中,普遍存在較為嚴重的水利設施閑置浪費、農(nóng)戶靠天吃飯等問題; 而自下而上的農(nóng)戶自發(fā)合作供給模式由于需求農(nóng)戶尚未意識到合作供給的重要意義,加上小型水利設施“俱樂部產(chǎn)品”屬性的影響,使得農(nóng)戶自發(fā)合作供給缺乏熱情,積極性不高。這給我國特別是干旱半干旱地區(qū)的糧食安全和正常的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)帶來了極大的威脅。如何推動農(nóng)戶自發(fā)合作供給水利設施、充分調動農(nóng)戶自身參與決策的積極性、改善小型水利設施的管護狀態(tài)和保障農(nóng)戶用水及時性,從而提高灌溉績效,已成為當前農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展研究中擬解決的一個關鍵性科學問題[1-4]。
學術界為此展開了廣泛的討論與研究:部分學者對農(nóng)戶自發(fā)合作供給的影響要素展開了分析,如朱紅根[5]、賀雪峰[6]等學者認為農(nóng)戶自發(fā)合作供給受到農(nóng)戶文化程度、認知水平、政策支持、社會資本、社區(qū)環(huán)境等因素的影響; 而孔祥智等[7]、張兵等[8]、蔡榮[9]等學者認為影響農(nóng)戶參與行為的因素主要包括水稀缺、水沖突、水利基礎設施的財政、農(nóng)戶戶主的文化程度、家庭農(nóng)業(yè)收入比重、非農(nóng)就業(yè)勞動力比重、對現(xiàn)有小型農(nóng)田水利設施狀況滿意度、對灌溉管理改革的認知度、農(nóng)戶社會資本以及政府支持力度等; 也有部分學者從農(nóng)戶協(xié)會角度測度參與式灌溉管理的政策效果和運行績效,如孟德鋒等[2]以淮河流域為例,采用Probit模型和多元線性回歸模型,實證分析參與式管理能夠對水稻產(chǎn)量和農(nóng)戶收入產(chǎn)生影響; 張陸彪等的研究表明通過成立用水者協(xié)會在解決水事糾紛水戶的水費開支、節(jié)約農(nóng)業(yè)勞動力、提高單產(chǎn)、改善渠道管理和提高弱勢群體灌溉水的獲得能力、提高用水效率等方面取得了很好的成效,最終實現(xiàn)農(nóng)業(yè)灌溉用水的可持續(xù)發(fā)展[2-3, 10-12]; 但王金霞等[13]通過對黃河流域灌區(qū)用水協(xié)會的實證分析卻認為參與式灌溉管理對農(nóng)戶節(jié)水的激勵效果不大; 其他方面如Ostrom[14]等通過用水者自主參與灌溉水資源管理的成功案例得出,對于共有資源管理模式而言,用水者能夠通過有效的合作和信息溝通,突破傳統(tǒng)的政府管理方式,實現(xiàn)灌溉水資源管理方式的成功。但正如楊帥等[15]學者所言,農(nóng)戶自發(fā)合作供給小型水利設施的基本問題在于如何產(chǎn)生穩(wěn)定的福利以維持合作的持續(xù),農(nóng)戶決策是在衡量其福利獲取結果基礎上做出的。因此,農(nóng)戶自發(fā)合作供給小型水利設施對農(nóng)戶福利效應產(chǎn)生何種影響,也是文章擬回答的一個關鍵性科學問題。
縱觀現(xiàn)有文獻可以發(fā)現(xiàn):目前基于系統(tǒng)性農(nóng)戶福利指標構建測度合作供給效果的研究基本起于初始階段,較為缺乏; 多采用二元選擇或者線性回歸模型等傳統(tǒng)的研究方法對農(nóng)戶生產(chǎn)和收入的影響進行測度,但現(xiàn)實中農(nóng)戶是否參與合作供給方式是自我選擇的結果,其選擇的初始條件不完全相同,從而導致樣本選擇存在偏差,而一般回歸模型難以識別不同樣本組間的選擇性偏差問題,且研究對象主要集中在用水協(xié)會上,對自發(fā)合作供給小型水利設施的農(nóng)戶關注不高。傾向得分匹配方法(Propensity Score Matching,PSM)是基于“反事實推斷模型”而使用非實驗數(shù)據(jù)或觀測數(shù)據(jù)進行干預效應分析的一類統(tǒng)計方法,其能夠有效克服選擇性偏差,使估計更具有可靠性。該文基于對農(nóng)戶福利的理解(通常被解釋為“農(nóng)戶效用”和“偏好”,一般以經(jīng)濟收入作為福利的測度指標,被學術界普遍接受和認可的指標主要有農(nóng)業(yè)收入、非農(nóng)業(yè)收入、家庭純收入、產(chǎn)量以及家庭消費支出等),以干旱半干旱地區(qū)甘肅省為調研區(qū)域,選取農(nóng)戶種植業(yè)收入、有效灌溉面積、小麥玉米產(chǎn)量和灌溉用水支出作為衡量農(nóng)戶福利的指標,采用傾向得分匹配方法的反事實估計,量化測度農(nóng)戶自發(fā)合作供給小型水利設施對農(nóng)戶福利的影響。首先采用Logit模型考察合作供給意愿的影響因素,其次根據(jù)Logit模型進行傾向得分匹配的平均效應估計,最終考察合作供給方式對農(nóng)戶福利的影響,為國家推進合作供給決策提供可靠的信息和實證依據(jù)。
該文所使用的數(shù)據(jù)均來源于2014年3月、2014年7月兩次對我國西北干旱半干旱區(qū):甘肅省的平?jīng)?、武威和張?個區(qū)域共900戶農(nóng)戶展開入戶調研統(tǒng)計。該區(qū)域常年干旱少雨、年均降水量少于600mm,是我國西北地區(qū)極具典型代表的旱作農(nóng)業(yè)區(qū)之一。由于長年的水資源短缺,小型水利設施匱乏,限制農(nóng)戶的灌溉用水,制約了當?shù)剞r(nóng)業(yè)的可持續(xù)發(fā)展。因此該文以其為樣本單元開展農(nóng)戶自發(fā)合作供給小型水利設施對農(nóng)戶福利效應的影響研究具有典型的代表性和現(xiàn)實意義。具體調研采取鄉(xiāng)縣村的隨機抽樣方法進行:根據(jù)小型水利設施(特指為解決耕地灌溉而修建的田間灌排工程、水窖、水井、引水工程等建筑物的統(tǒng)稱)灌溉合作供給、經(jīng)濟發(fā)展及農(nóng)業(yè)生產(chǎn)情況,調查組分別在平?jīng)銮f浪縣、武威民勤縣、張掖山丹縣隨機抽取3個村,每個村隨機抽取100戶農(nóng)戶進行入戶調查; 調查對象為16歲以上的完全行為能力當事人。本次調查收回問卷900份,剔除無效數(shù)據(jù),納入該研究的有效問卷為676份,有效率為75.11%。根據(jù)調查樣本分布情況可知,其中所處區(qū)域已經(jīng)參與合作供給的農(nóng)村居民樣本為300戶(44.37%),尚未參與合作供給的農(nóng)村居民樣本為376 戶(55.63%),樣本具體區(qū)域分布情況見表1。
該文參考朱紅根、賀雪峰、孔祥智、張兵、蔡榮等學者的研究成果[6-9]設置具體調研變量,按照被解釋變量、虛擬變量和匹配變量3部分進行設置,描述性統(tǒng)計見表2。
(1)被解釋變量。即農(nóng)戶的福利水平,如同前文所述,通常被解釋為“農(nóng)戶效用”和“偏好”,一般以經(jīng)濟收入作為福利的測度指標,被學術界普遍接受和認可的指標主要有農(nóng)業(yè)收入、非農(nóng)業(yè)收入、家庭純收入、產(chǎn)量以及家庭消費支出等,為此該文選取種植業(yè)收入、有效灌溉面積、玉米產(chǎn)量、小麥產(chǎn)量、水費開支這5個指標表征。
(2)虛擬變量。參加自主合作供給小型水利設施與否。
(3)匹配變量,又稱協(xié)變量。農(nóng)戶選擇自主供給小型水利設施是基于個人屬性和社會需求的心理決策過程,該文結合已有研究成果,選取性別、年齡、務農(nóng)期限、受教育程度、現(xiàn)有小型農(nóng)田水利設施狀況(用水頻率和設施損耗程度)、水利認知、社會參與等來表達。
表1 樣本區(qū)域分布
類型武威民勤縣張掖山丹縣平?jīng)銮f浪縣小新村二分村孫指揮村西湖村朱灣村郇莊村張家溝下王村高莊村合計參與372530652825294120300未參與484050353839423846376合計8565801006664717966676
表2 變量設置及其描述性統(tǒng)計
類型變量變量定義樣本個數(shù)全部農(nóng)戶均值標準差被解釋變量種植業(yè)收入家庭種植業(yè)收入(元)6768 488.826 752.88有效灌溉面積實際調查數(shù)據(jù)(hm2)6760.2880.157玉米產(chǎn)量實際年產(chǎn)量(kg/hm2)6765 975.421 918.15小麥產(chǎn)量實際年產(chǎn)量(kg/hm2)6765 996.622 527.78水費開支家年均灌溉開支(元)676939.53671.05虛擬變量是否參與您是否參與合作供給小型水利設施6760.440.50匹配變量性別男=1,女=06760.480.50年齡實際調查數(shù)據(jù)(年)6769.7215.91務農(nóng)期限實際務農(nóng)年限(年)67624.9411.54受教育程度實際調查數(shù)據(jù)(年)6767.613.45用水頻率非常不頻繁=1,比較不頻繁=2,一般=3,比較頻繁=4,非常頻繁=56762.911.00設施損耗程度無損壞=1,一般=2,比較差=3,非常差=46762.820.88水利認知非常不重要=1,比較不重要=2,一般=3,比較重要=4,非常重要=56763.480.67社會參與是否參加村中的集體活動?從不=1,偶爾=2,一般=3,比較頻繁=4,非常頻繁=56762.891.05
如前所述,現(xiàn)實中農(nóng)戶是否選擇參與合作供給小型水利設施是自我選擇的結果,存在選擇初始條件的差異性,單純選擇Probit模型或OLS模型來回歸分析難以識別不同樣本組間的選擇性偏差問題。傾向性得分匹配法將多維度信息濃縮為一個傾向得分,并使用PSM“反事實”的估計來模擬自然實驗狀態(tài)的一種統(tǒng)計分析方法,于1983年首次被Rosenbaum & Rubin學者[16]所提出,能有效避免樣本選擇偏差問題,現(xiàn)已被廣泛用于政策效應評估當中。該文首先構建處理組(農(nóng)戶自發(fā)合作供給小型水利設施)和控制組(尚未自發(fā)合作供給小型水利設施),并以控制組的結果作為處理組的“反事實”結果,進而通過計算得出農(nóng)戶自發(fā)合作供給小型水利設施的農(nóng)戶福利效應,即平均處理效應(ATT),具體計算公式如下。
ATT=E{E(y1i-y0i|Di=1,P(Xi))-E(y1i-y0i|Di=0,P(Xi))}
(1)
式(1)中,D為自發(fā)合作供給小型水利設施的虛擬變量,自主合作供給(處理組)則賦值1,否則(控制組)賦值為0,y1i、y0i分別表示自發(fā)合作供給小型水利設施與尚未自發(fā)合作供給小型水利設施的結果變量(即農(nóng)戶福利指標),P(Xi)為基于給定的匹配變量(協(xié)變量Xi),運用Logit模型估算出每個農(nóng)戶選擇自主合作供給小型水利設施的預測概率,即傾向性得分,具體公式為:
P(Xi)=Pr{Di=1|Xi}
(2)
表3 匹配變量對農(nóng)戶選擇自主合作供給小型水利設施的影響
變量系數(shù)標準誤邊際影響性別-0.347???0.115-0.138年齡0.059???0.0110.024務農(nóng)年限-0.0080.005-0.003受教育程度0.0140.0160.006用水頻率0.170???0.0580.068設施損耗程度-0.0660.068-0.026水利認知0.0980.0830.039社會參與0.602???0.0620.240常數(shù)項-2.692???0.483— 注:“?”,“??”,“???”分別表示顯著性處于10%,5%和1%水平。其中,極大似然值(Log likelihood)=-316.949 58; 偽R2(Pseudo R2)=0.317 3
具體步驟:(1)根據(jù)Logit模型估算農(nóng)戶選擇自主合作供給小型水利設施的預測概率,并據(jù)此進行匹配; (2)檢驗樣本匹配質量,進行平衡性檢驗; (3)估計農(nóng)戶選擇自主合作供給小型水利設施對農(nóng)戶福利(種植業(yè)收入、有效灌溉面積、玉米產(chǎn)量、小麥產(chǎn)量和水費開支)的平均處理效應。
式(3)農(nóng)戶是否選擇自主供給小型水利設施的Logit模型,并據(jù)此進行傾向得分匹配。
Logit(treatedDi=1)=a0+aiXi
(3)
式(3)中,treatedDi為農(nóng)戶是否自主合作供給小型水利設施的虛擬變量,自主合作則賦值1,否則賦值0,Xi為匹配變量。并據(jù)此得到回歸結果,如表3所示。
從表3可以看出:(1)性別對農(nóng)戶合作供給方式有顯著的負向影響,年齡、用水頻率和社會參與對農(nóng)戶合作供給有顯著正向影響,其他因素影響效果并不顯著; (2)女性較男性更愿意進行合作供給,年齡越大,農(nóng)戶越愿意合作供給小型水利設施,年齡大的農(nóng)戶對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和灌溉用水的依賴度較強,且因其資源獲取能力有限,愿意通過合作供給的方式來滿足自身的用水需求; (3)用水頻率越高,越愿意進行合作供給,用水頻率表征的是農(nóng)戶對灌溉水資源的利用程度和依賴水平,用水頻率越高表明其對灌溉水的依賴性越強,為了保障正常的水資源補給,愿意合作供給水利設施[17]; (4)社會參與感越強,也越愿意參與合作供給,社會參與感強的農(nóng)戶其對合作的認可程度高,愿意通過合作的方式供給小型水利設施[18]; (5)Pseudo R2表明模型擬合度較好,這樣可以得到農(nóng)戶自主合作供給小型水利設施的預測概率,并據(jù)此對處理組和控制組進行匹配[19]。
通過匹配后,為了克服樣本選擇的偏差性問題,文中對此進行了平衡性檢驗,結果見表4。
表4 合作供給前后樣本組的平衡性檢驗結果
變量樣本均值標準偏誤(%)標準誤絕對值減少(%)T值P值處理組控制組性別匹配前0.360.57-44.796.2-5.72???0匹配后0.430.44-1.7-0.170.868年齡匹配前17.403.5391.298.212.50???0匹配后3.283.53-1.7-0.940.345務農(nóng)期限匹配前24.7525.13-3.3-57.4-0.420.672匹配后24.3024.90-5.2-0.520.605受教育程度匹配前7.877.4013.979.71.78?0.076匹配后7.437.332.80.260.795用水頻率匹配前3.072.7828.558.23.70???0匹配后3.012.8911.91.190.235設施損耗程度匹配前2.772.87-11.591.4-1.480.140匹配后2.702.72-1.0-0.110.916水利認知匹配前3.523.459.178.21.170.244匹配后3.493.482.00.180.854社會參與匹配前3.432.46104.398.813.37???0匹配后3.303.32-1.2-0.140.891 注:“?”,“??”,“???”分別表示顯著性處于10%,5%和1%水平
表5 近鄰匹配方法下農(nóng)戶福利的平均處理效應
福利效應處理組控制組差距標準誤T檢驗值種植業(yè)收入9 334.546 698.912 635.631 001.852.63???有效灌溉面積0.2970.2950.0020.3050.07玉米產(chǎn)量672 0.575 606.861 113.71335.3443.32 ???小麥產(chǎn)量673 4.155 760.28973.87316.873.07???水費開支982.621 334.00-315.38141.59-2.48?? 注:“?”,“??”,“???”分別表示顯著性處于10%,5%和1%水平
表6 半徑匹配方法下農(nóng)戶福利的平均處理效應
表7 核匹配方法下農(nóng)戶福利的平均處理效應
匹配后處理組和控制組的標準化誤差的絕對值都小于20的基準,并且t檢驗結果都不拒絕處理組與控制組無系統(tǒng)差異的原假設,滿足單個匹配變量的平衡性檢驗。換句話說,基于傾向得分匹配的方法糾正了樣本的選擇性偏誤問題,根據(jù)偏誤降低比例,可以看出不同樣本的偏誤比例均有很大程度的降低(降幅在50%以上)。由此可知,選取的匹配變量是適合的,且匹配方法選擇恰當,匹配結果滿足了匹配平衡的要求。
Logit模型有3種比較常用的匹配方法,其一是近鄰匹配方法(nearest-neighbor matching):針對單個個體選擇最近個體的匹配,也是最常用的一種方法,其二是半徑匹配(radius matching):通過設置門檻值來避免農(nóng)戶屬性最接近的處理組和對照組的傾向得分過大的差異性問題,其三是核匹配(kernel matching):基于個體距離確定權重的平均處理效應[17]。該文基于比較考察運用3種方法進行了計算,結果如表5-7所示。
總體上來看,(1)種植業(yè)收入、有效灌溉面積、玉米產(chǎn)量、小麥產(chǎn)量經(jīng)過傾向匹配后的平均效應明顯高于匹配前,即選擇自主合作供給小型水利設施的農(nóng)戶福利效應明顯要高于尚未展開合作的農(nóng)戶,這是由于參與合作的農(nóng)戶可以根據(jù)合作農(nóng)戶內(nèi)部的充分協(xié)商,對水權進行合理的分配及安排,從而保障了農(nóng)戶在灌溉高峰期的用水有效性和及時性,且通過組織的定期維護與管理,可以保證水利設施的正常供給,增加了農(nóng)戶獲取足量水源的確定性和穩(wěn)定性,通過有序的安排和有效的管理,可以緩解不同農(nóng)戶的用水沖突,滿足農(nóng)戶的灌溉用水需求,從而提高農(nóng)村居民的種植業(yè)產(chǎn)量,進而增加其收入。這驗證了孟德峰等[2]的研究結論。(2)對于作物產(chǎn)量而言,合作供給方式對小麥產(chǎn)量增加的效果更為明顯,可能是由于小麥相較于玉米來說,其生長期在旱季,對灌溉用水的需求程度更大一些。(3)在灌溉用水費用方面,未參與合作供給農(nóng)戶的費用顯著高于參與合作供給農(nóng)戶的費用,這可能是由于在合作供給方式下,農(nóng)戶提高了水資源利用效率,降低灌溉成本。(4)根據(jù)不同的樣本匹配方法估計的結果基本一致,表明了估計的穩(wěn)健性和可靠性。
為了更直觀表達是否選擇自主合作供給小型水利設施對農(nóng)戶福利效應的影響,文中將采用成本—效應估算法對其終極效應進行計算(具體以近鄰匹配結果為樣本展開分析)。
盈余收益=種植業(yè)收入+平均農(nóng)田有效灌溉面積×多余產(chǎn)量×價格+多余有效灌溉面積×產(chǎn)量×價格-多支出灌溉水費。
同時設定玉米和小麥在有效灌溉面積種植的面積各一半,小麥和玉米的價格按照市場平均價設定為3元/kg,而小麥和玉米的產(chǎn)量取二者的平均產(chǎn)量計算。則:
盈余收益=2 635.63元+0.288hm2×(1 113.71kg/hm2+973.87kg/hm2)/2×3元/kg+0.002 hm2×[(5 975.42+1 113.71)kg/ hm2+(5 996.62+973.87)kg/ hm2)]/2×3元/kg +315.38元= 2 635.63元(種植收入)+901.83元(平均灌溉面積多產(chǎn)收入)+42.18元(多余灌溉面積收入)+315.38元(節(jié)約的灌溉水費)= 3 895.02元。
也就是說參與自主灌溉的農(nóng)戶比未參與的農(nóng)戶戶均年收入多3 895.02元,其占所有農(nóng)戶年收入[8 488.82+0.288×(5 975.42+5 996.62)/2×3-939.53=12 721.21]的30.62%,換句話說,自主合作參與小型水利設施灌溉對其農(nóng)戶福利總體收益平均水平提高了30.62%,效益顯著。
小型水利設施是我國干旱區(qū)和半干旱區(qū)解決農(nóng)業(yè)發(fā)展用水“瓶頸”的關鍵性基礎構筑物,但由于具有典型“俱樂部產(chǎn)品”屬性,導致其供給形式通常由自上而下的政府管理體制來落實與推進,也由于部分配權分布不均,致使水利設施閑置浪費、農(nóng)戶靠天吃飯的弊端與不足,嚴重威脅糧食安全和農(nóng)業(yè)可持續(xù)生產(chǎn)。如何推進農(nóng)戶自發(fā)合作供給小型水利設施也由此成為學術界關注的焦點和熱點問題。該文立足于農(nóng)戶自發(fā)合作供給小型水利設施能否帶來相對穩(wěn)定的福利效應是解決該問題的關鍵所在,并針對當前研究相對缺乏對這一視角的關注和傳統(tǒng)研究方法因自身局限而導致樣本選擇存在偏差等問題,選取傾向得分匹配法,通過對甘肅省3個典型干旱半干旱地區(qū)的問卷調研,就該科學問題展開了實證研究。結果如下。
(1)從樣本單元匹配前后農(nóng)戶居民福利效應的變化可以看出,基于傾向得分匹配法估算農(nóng)戶是否選擇自主合作供給小型水利設施對其福利效應的影響,較傳統(tǒng)基于問卷調查,單純選擇Probit模型或OLS模型回歸分析更為科學準確,其在某種程度上克服了不同樣本組間的選擇性偏差問題; 基于這個實證案例分析,可以得出:傾向得分匹配法適用于衡量一個國家和地區(qū)、乃至企業(yè)內(nèi)部實施新的政策措施效應的評估等,但是否準確還有待今后進一步的驗證與推廣。
(2)樣本單元實證分析結果表明,農(nóng)戶自發(fā)參與合作供給小型水利設施方式后,其種植業(yè)收入、有效灌溉面積、玉米產(chǎn)量、小麥產(chǎn)量等福利效應得到了明顯的提高,以近鄰匹配結果為例,每戶福利效應分別增加了2 635.63元、0.002hm2、1 113.71kg/hm2和973.87kg/hm2;按照市場價格計算,自主合作供給小型水利設施的農(nóng)戶福利較未參與合作供給農(nóng)戶多3 895.02元,占所有農(nóng)戶年收入的30.62%,換句話說,自主參與提供小型水利設施灌溉的農(nóng)戶收益水平平均提高了30.62%,效益非常顯著。
(3)農(nóng)戶自發(fā)合作供給小型水利設施的影響因素呈現(xiàn)如下特征:性別對農(nóng)戶合作供給方式有顯著負向影響,其中女性較男性更愿意進行合作供給; 年齡、用水頻率和社會參與對農(nóng)戶合作供給有顯著正向影響,其中年齡大的農(nóng)戶因其對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和灌溉用水的依賴度較強,合作意愿明顯; 用水頻率越高,越愿意進行合作供給; 參與感越強,也越愿意參與合作供給,而其他因素影響效果并不顯著。
(4)為緩解灌溉用水短缺的壓力,國家鼓勵農(nóng)戶通過自發(fā)合作供給小型水利設施的方式,緩解水利設施短缺,改善農(nóng)村居民灌溉用水行為,提高灌溉用水效率。政府應該更加關注農(nóng)戶主體的福利效應,加大對合作供給的宣傳和推進力度,通過多種形式的宣傳,讓農(nóng)戶切實了解到合作供給方式能夠為農(nóng)村居民帶來福利,激發(fā)農(nóng)戶參與合作供給的熱情。