劉曉偉，趙偉峰，劉宗飛

(安徽科技學(xué)院 管理學(xué)院，安徽 鳳陽 233100)

生態(tài)補償是人們?yōu)閼?yīng)對不斷惡化的生態(tài)退化和環(huán)境問題而采取的政策措施[1]。生態(tài)補償?shù)闹苯幽康氖歉纳坪捅Ｗo生態(tài)環(huán)境，但由于實施區(qū)域大多集中在生態(tài)脆弱且經(jīng)濟發(fā)展較為落后的中西部地區(qū)，所以，生態(tài)補償還兼具改善貧困的重任。2015年，習(xí)近平總書記在“減貧與發(fā)展高層論壇”上明確提出了“五個一批”的精準(zhǔn)脫貧措施，“生態(tài)補償脫貧一批”是其中的重要內(nèi)容。在此背景下，深入分析生態(tài)補償政策的減貧效果及其作用機理，對制定和完善生態(tài)扶貧的方針政策具有重要意義。

1 文獻綜述

在黃土高原地區(qū)，伴隨退耕還林工程、天然林保護工程、三北防護林工程等一系列林業(yè)重點保護工程的實施，國家對土地生產(chǎn)用途及農(nóng)戶生產(chǎn)方式進行了管制，為彌補區(qū)域生產(chǎn)生活行為的選擇性缺失，政府給予了農(nóng)戶一定數(shù)量的貨幣補償[2]，亦即生態(tài)補償。從實際效果來看，生態(tài)補償是政府轉(zhuǎn)移支付的一部分，具備調(diào)整農(nóng)戶生產(chǎn)生活行為的作用，是影響家庭貧困的重要因素。

當(dāng)前，眾多學(xué)者研究了生態(tài)補償與貧困的關(guān)系，但并未得出生態(tài)補償對貧困的確切影響。部分研究者認為生態(tài)補償可以緩解區(qū)域貧困，如尚海洋等利用2015年石羊河流域生態(tài)補償機制調(diào)查數(shù)據(jù)，測算了現(xiàn)金生態(tài)補償對FGT貧困指數(shù)的影響，結(jié)果顯示，生態(tài)補償?shù)默F(xiàn)金方式可以有效降低區(qū)域貧困[2]。朱冬亮等比較評估了貧困山區(qū)林業(yè)生態(tài)扶貧實踐模式，并認為生態(tài)補償扶貧模式是林業(yè)生態(tài)屬性帶來的資產(chǎn)性收入，是國家財政轉(zhuǎn)移支付的再分配，這種扶貧模式精準(zhǔn)度較高，短期內(nèi)扶貧成效也較為顯著[3]。杜洪燕等基于農(nóng)戶異質(zhì)性的視角，分析了不同生態(tài)補償項目對緩解貧困的影響，研究認為崗位型及現(xiàn)金型生態(tài)補償分別能夠在低分位數(shù)及中分位數(shù)上顯著提高農(nóng)戶家庭收入[4]。

也有部分學(xué)者得出生態(tài)補償并未有效緩解農(nóng)戶貧困的結(jié)論。如吳樂利用logit模型檢驗了生態(tài)補償政策戶對貴州省三貧困縣農(nóng)戶生計策略的影響，并認為政策戶的總體生計資本水平低于無政策戶[5]。李國平等從比較視角出發(fā)，分析了退耕還林補償對農(nóng)村的經(jīng)濟福利效應(yīng)，研究認為與非退耕區(qū)相比，退耕區(qū)農(nóng)村收入水平普遍更低，城鄉(xiāng)收入差距更大[6]。李欣等對武陵山區(qū)農(nóng)戶調(diào)查發(fā)現(xiàn)參與生態(tài)補償項目與農(nóng)戶收入存在負相關(guān)關(guān)系[1]。吳樂等研究發(fā)現(xiàn)參與生態(tài)管護崗位的多屬于貧困群體中貧困程度較輕的一部分人群，且崗位型補償?shù)臏p貧效果有限[7]。

針對生態(tài)補償對貧困影響方向不確定的問題，部分學(xué)者從不同視角進行了解讀，如劉璨利用多年面板數(shù)據(jù)進行了分析，并認為生態(tài)補償對貧困的影響具備區(qū)域異質(zhì)性，且不同的生態(tài)環(huán)保工程對貧困的影響存在顯著差異[8]。王丹，黃季焜則認為生態(tài)補償與貧困之間呈現(xiàn)倒U型關(guān)系，當(dāng)生態(tài)補償達到一定程度之后，會導(dǎo)致農(nóng)戶休閑需求的增長[9]。另外還有學(xué)者基于生態(tài)補償對貧困影響的時期效果[3]，生態(tài)補償對不同貧困程度群體的影響等視角進行了分析研究[4,10]。

上述研究深入分析了生態(tài)補償與貧困之間的關(guān)系，為探索生態(tài)補償?shù)拿撠毿Ч鞒隽司薮筘暙I，但是現(xiàn)有研究并未說明生態(tài)補償對農(nóng)村貧困的作用路徑。已有大量研究證實，家庭勞動力在非農(nóng)就業(yè)領(lǐng)域的配置是家庭擺脫貧困的重要途徑[11-12]，當(dāng)農(nóng)村家庭有1.5-2人非農(nóng)就業(yè)時，貧困發(fā)生率可以降低到4%左右，2人以上非農(nóng)就業(yè)可以完全實現(xiàn)脫貧[13]?；诖?，本研究將非農(nóng)就業(yè)引入生態(tài)補償對貧困的分析框架，重點關(guān)注以下兩個問題：一是生態(tài)補償通過何種路徑影響農(nóng)村貧困；二是在生態(tài)補償影響農(nóng)村貧困的過程中，非農(nóng)就業(yè)是否存在中介效應(yīng)。與既有研究相比，本文的主要貢獻在于，第一，利用陜西省吳起縣微觀調(diào)查數(shù)據(jù)，深入分析黃土高原地區(qū)相關(guān)補償政策對貧困的影響，檢驗生態(tài)補償緩解貧困的作用效果；第二，使用聯(lián)立方程模型將生態(tài)補償及非農(nóng)就業(yè)等變量納入模型，測算并分析生態(tài)補償對農(nóng)村貧困的直接效應(yīng)和間接效應(yīng)。

2 理論分析框架及模型建立

2.1 理論分析框架

2.1.1 生態(tài)補償與農(nóng)村貧困的關(guān)系

生態(tài)補償始于20世紀60年代的“庇古稅”，包括基于市場機制的科斯型生態(tài)補償和基于政府干預(yù)的庇古型生態(tài)補償兩種基本制度范式[14]；在我國，生態(tài)補償被定義為保護和可持續(xù)利用生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)為目的，以經(jīng)濟手段為主調(diào)節(jié)相關(guān)者利益關(guān)系的制度安排[15]。生態(tài)補償?shù)闹苯幽康氖菫榱颂嵘鷳B(tài)服務(wù)供給，但從社會福利再分配的角度來看，生態(tài)補償是政府轉(zhuǎn)移性支出的一部分，其對農(nóng)村貧困的影響主要體現(xiàn)為以下幾個層面：一是生態(tài)補償可以直接增加農(nóng)戶收入，與農(nóng)業(yè)收入相比，在黃土高原地區(qū)，以退耕還林政策為核心的畝均生態(tài)補償收入更高，且更加穩(wěn)健[8]，因此，生態(tài)補償整體提升了家庭收入，能夠直接降低農(nóng)戶陷入貧困的概率；二是生態(tài)補償政策的實施，降低了家庭的耕地生產(chǎn)數(shù)量，解放了家庭勞動力，在一定程度上促進了農(nóng)業(yè)勞動力向非農(nóng)部門的轉(zhuǎn)移，進而改善農(nóng)村貧困；三是生態(tài)補償具備一定的穩(wěn)定性，可以在較長時期內(nèi)緩解農(nóng)戶家庭面臨的消費約束，在非農(nóng)就業(yè)存在較高門檻的情況下，生態(tài)補償會提升農(nóng)戶的休閑需求，降低農(nóng)戶參與非農(nóng)就業(yè)的意愿，導(dǎo)致家庭整體收入下降。

2.1.2 非農(nóng)就業(yè)與農(nóng)村貧困的關(guān)系

勞動力過剩及有效配置不足是導(dǎo)致農(nóng)村貧困的重要原因[16]，提升農(nóng)村勞動力在農(nóng)業(yè)及非農(nóng)部門間的流動對緩解農(nóng)村居民貧困具有積極作用。整體來看，非農(nóng)就業(yè)可以從兩個方面增加農(nóng)戶收入：一方面，非農(nóng)部門邊際收益高于農(nóng)業(yè)部門，農(nóng)村勞動力參與非農(nóng)就業(yè)不僅可以獲得更高的勞動報酬，還有助于打破原有固化的社會階層，降低收入不平等，從而有效緩解農(nóng)村貧困；另一方面，農(nóng)村勞動力參與非農(nóng)就業(yè)可以緩解農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過密的問題，促使資本和技術(shù)實現(xiàn)對勞動力的替代，提升農(nóng)業(yè)勞動生產(chǎn)率，進而增加農(nóng)業(yè)收入，實現(xiàn)對農(nóng)村貧困的緩解[12]。

2.1.3 生態(tài)補償與非農(nóng)就業(yè)的關(guān)系

一般情況下，農(nóng)村家庭勞動力存在三種生產(chǎn)行為選擇，亦即農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、非農(nóng)就業(yè)和選擇休閑。在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)社會化服務(wù)日益提升的背景下，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營對勞動力的依賴逐漸減少，農(nóng)業(yè)部門難以吸收農(nóng)村剩余勞動力，因此，非農(nóng)就業(yè)和休閑是農(nóng)村家庭勞動力面臨的重要選擇。在家庭整體收益最大化的理性指引下，農(nóng)戶應(yīng)將剩余勞動力配置在非農(nóng)部門，然而，農(nóng)村勞動力從農(nóng)業(yè)生產(chǎn)向非農(nóng)就業(yè)部門轉(zhuǎn)移面臨三個方面的障礙：一是非農(nóng)就業(yè)對農(nóng)村勞動力質(zhì)量的選擇，具備一定技能的青壯年勞動力更容易在稀缺的非農(nóng)就業(yè)崗位中勝出；二是非農(nóng)就業(yè)崗位存在較高的搜尋成本，遠離非農(nóng)市場的地理區(qū)位差異增加了非農(nóng)就業(yè)的難度；三是非農(nóng)就業(yè)要求農(nóng)村居民做出生產(chǎn)生活行為的改變，大量非農(nóng)就業(yè)崗位需要遠離家鄉(xiāng)，使非農(nóng)就業(yè)勞動力必須承擔(dān)一定的感情負債。

家庭收入是影響勞動力行為選擇的重要因素，作為家庭收入的一部分，生態(tài)補償可以在兩個方面對農(nóng)戶非農(nóng)就業(yè)行為進行影響：一是生態(tài)補償可以提升農(nóng)戶家庭整體收益水平，緩解農(nóng)戶非農(nóng)就業(yè)過程中面臨的搜尋成本壓力；二是生態(tài)補償?shù)倪B續(xù)性會改變農(nóng)戶對未來收入的預(yù)期，降低收入對家庭消費的約束，進而誘發(fā)農(nóng)戶產(chǎn)生休閑選擇的惰性心理[9,17]。

基于以上分析，本文提出兩個關(guān)鍵假設(shè)：

假設(shè)一：生態(tài)補償對農(nóng)村貧困具有直接效應(yīng)。

假設(shè)二：生態(tài)補償通過影響非農(nóng)就業(yè)對農(nóng)村貧困產(chǎn)生中介效應(yīng)。

2.2 模型建立

為了研究生態(tài)補償對農(nóng)村貧困的作用路徑，實證分析非農(nóng)就業(yè)在生態(tài)補償對農(nóng)村貧困影響過程中是否存在中介效應(yīng)，本文借鑒溫忠麟提出的中介效應(yīng)檢驗方法及檢驗程序[18]。首先將模型中的變量標(biāo)準(zhǔn)化，同時考慮非農(nóng)就業(yè)的中介效應(yīng)大小及其顯著性，具體設(shè)定模型如下：

(1)

Ti=α2+β2ECi+γ2CTi+φi

(2)

Yi=α3+β3ECi+λ3Ti+γ3CTi+δi

(3)

其中，Yi表示第i個農(nóng)戶的貧困狀況；ECi表示第i個農(nóng)戶家庭的生態(tài)補償；CTi表示第i個農(nóng)戶的個體特征變量矩陣；Ti表示農(nóng)戶非農(nóng)就業(yè)狀況；γ1、γ3分別表示農(nóng)戶個體特征對家庭貧困影響的總效應(yīng)及直接效應(yīng)；γ2表示農(nóng)戶個體特征對非農(nóng)就業(yè)的影響效應(yīng)；εi,φi,δi分別為各個模型的隨機擾動項。

方程(1)通過檢驗生態(tài)補償對農(nóng)戶貧困的影響是否顯著，測算生態(tài)補償對農(nóng)戶貧困的總效應(yīng)；方程(2)用來測算生態(tài)補償對非農(nóng)就業(yè)的影響程度；方程(3)用于測算生態(tài)補償及非農(nóng)就業(yè)對農(nóng)戶貧困的直接效應(yīng)。該模型是一個統(tǒng)一體，若方程(1)中生態(tài)補償對農(nóng)戶貧困的影響成立，且方程(2)生態(tài)補償對中介變量非農(nóng)就業(yè)的影響顯著成立，此時，當(dāng)方程(3)中生態(tài)補償對農(nóng)戶貧困的影響不存在時，可以證明生態(tài)補償對貧困的影響全部由非農(nóng)就業(yè)這一中介變量傳遞實現(xiàn)，而當(dāng)生態(tài)補償對農(nóng)戶貧困的作用依然存在，但顯著弱于方程(1)時，可以認為生態(tài)補償對農(nóng)戶貧困的影響有一部分通過非農(nóng)就業(yè)實現(xiàn)。

3 數(shù)據(jù)來源及變量選擇

3.1 數(shù)據(jù)來源

吳起縣位于陜西省延安市西北部，屬黃土高原梁莊丘陵溝壑區(qū)，其生產(chǎn)經(jīng)營具備黃土高原地區(qū)的典型特征。吳起縣是中國最早實施退耕還林政策的試點地區(qū)，生態(tài)補償對農(nóng)戶的生產(chǎn)生活產(chǎn)生了巨大影響[8,10]。

退耕還林工程是我國實施的最大的生態(tài)補償服務(wù)項目，自1998年至今，已在全國25個省區(qū)開展，取得了舉世矚目的成果。2014年8月，國務(wù)院批準(zhǔn)實施《新一輪退耕還林還草總體方案》，標(biāo)志著我國退耕還林還草工作再啟征程，新一輪退耕還林工程主要用于鞏固和穩(wěn)定既有的退耕還林成果，新擴增的范圍有限，且補貼標(biāo)準(zhǔn)及方式發(fā)生了改變。由于新一輪退耕還林政策與原有政策存在交叉，難以在微觀樣本中分離出不同時期生態(tài)補償政策對農(nóng)戶脫貧的影響，因此，本研究主要調(diào)查了新一輪退耕還林工程實施之前農(nóng)戶生產(chǎn)生活的基本情況，以便于清晰地說明單一生態(tài)補償政策的實施效果。本文所用數(shù)據(jù)來源于西北農(nóng)林科技大學(xué)資源經(jīng)濟與環(huán)境管理研究中心。2016年8月，課題組采用入戶問卷調(diào)查的方式對陜西省吳起縣2013-2015年農(nóng)戶生產(chǎn)經(jīng)營狀況進行了調(diào)查。課題組隨機選擇了吳起鎮(zhèn)、周灣鎮(zhèn)、白豹鎮(zhèn)、五谷鎮(zhèn)、鐵邊城五個鄉(xiāng)鎮(zhèn)，每個鄉(xiāng)鎮(zhèn)隨機選擇三個村、每個村隨機走訪20-30戶。剔除無效問卷，本研究共獲取吳起縣有效樣本348個。

調(diào)查問卷內(nèi)容包括戶主特征、農(nóng)戶家庭特征、家庭資源特征、家庭獲得生態(tài)補償情況、分類型土地資源數(shù)量及地塊數(shù)量、土地生產(chǎn)投入及產(chǎn)出、家庭勞動力工時分配、家庭收入來源狀況、家庭消費狀況等信息，可以很好地滿足研究需要。

3.2 變量選取

3.2.1 農(nóng)村居民貧困

1.培養(yǎng)周期較長。根據(jù)對海洋采油廠2007～2011年新發(fā)展黨員情況進行統(tǒng)計，從被確定為入黨積極分子到發(fā)展為預(yù)備黨員，平均周期為4.1年，培養(yǎng)時間最長的達到12.2年。

確定貧困線是研究貧困問題的基礎(chǔ)，2010年，中國政府結(jié)合國內(nèi)居民基本生存所需的消費水平將國家貧困線基準(zhǔn)定為人均純收入2300元，以后每年按照購買力價格的變化進行調(diào)整?，F(xiàn)有農(nóng)村貧困研究中大多結(jié)合區(qū)域貧困標(biāo)準(zhǔn)將研究對象進行貧困和非貧困分類，但是隨著精準(zhǔn)扶貧的持續(xù)推進，農(nóng)村貧困農(nóng)戶數(shù)量逐年減少，樣本數(shù)據(jù)中貧困數(shù)量過低往往會影響模型擬合精度。鑒于此，本文直接選擇農(nóng)戶家庭人均收入近似代替貧困狀況。若各指標(biāo)變量正向作用于家庭人均收入則認為可以緩解農(nóng)村貧困，反之則認定為加重貧困狀況。

3.2.2 生態(tài)補償指標(biāo)

在黃土高原區(qū)，國家實施了一系列林業(yè)重點保護工程，對農(nóng)戶的土地生產(chǎn)用途及生產(chǎn)方式進行了管制。相比退耕還林工程，三北防護林工程、天然林保護工程等林業(yè)生態(tài)保護工程的生態(tài)補償金額較低，且部分林業(yè)重點保護工程的實施范圍有限，因此，本文選擇覆蓋面更廣、補貼額度更高的退耕還林工程近似代替區(qū)域所采取的生態(tài)保護工程，利用人均退耕還林補貼作為生態(tài)補償指標(biāo)。

3.2.3 非農(nóng)就業(yè)指標(biāo)

非農(nóng)就業(yè)是農(nóng)戶參與市場分工的主要表現(xiàn)，反映了家庭勞動力在非農(nóng)就業(yè)市場中的配置。本文主要選取非農(nóng)勞動時間比例來衡量農(nóng)戶非農(nóng)就業(yè)的程度。由于非農(nóng)產(chǎn)業(yè)的勞動邊際收益高于農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)，農(nóng)戶家庭配置于非農(nóng)產(chǎn)業(yè)的勞動時間越多，其家庭收益也越高，因此，預(yù)期非農(nóng)勞動時間比例與家庭收益成正比。

3.2.4 控制變量指標(biāo)

資產(chǎn)類指標(biāo)。土地資源是農(nóng)村家庭最重要的生產(chǎn)資料，結(jié)合吳起縣土地生產(chǎn)利用特點，本文選擇了對農(nóng)戶最為依賴的兩種土地亦即耕地和林地的數(shù)量及質(zhì)量來衡量家庭資產(chǎn)狀況。其中，耕地資源及林地資源規(guī)模用家庭承包經(jīng)營耕地及林地數(shù)量表示。由于家庭從事耕地及林地經(jīng)營目標(biāo)存在差異，耕地經(jīng)營以經(jīng)濟性目標(biāo)為主，而林地經(jīng)營則受政策限制，以生態(tài)目標(biāo)為主，因此，預(yù)期耕地資源數(shù)量與家庭收入成正比，而林地資源數(shù)量與家庭收入關(guān)系并不明確。不同土地類型的細碎化程度是土地資源質(zhì)量的重要體現(xiàn)，土地細碎化會增加農(nóng)業(yè)勞動的轉(zhuǎn)換時間并降低社會化服務(wù)的利用水平，進而導(dǎo)致土地經(jīng)營成本上升。文章主要選擇了農(nóng)戶家庭耕地及林地經(jīng)營塊數(shù)來衡量土地資源細碎化程度，預(yù)期耕地經(jīng)營塊數(shù)與家庭收益成反比，而林地經(jīng)營塊數(shù)與家庭收益關(guān)系不明確。

家庭特征類指標(biāo)。農(nóng)戶家庭收入受其生計環(huán)境的影響[19]，家庭尤其是戶主的特征會影響農(nóng)戶生產(chǎn)經(jīng)營行為的選擇，進而引起家庭收入的變化。參照前人研究，本文選取家庭規(guī)模來衡量家庭整體特征，一方面，家庭人口數(shù)量較多可以引致家庭生產(chǎn)及消費的規(guī)模效應(yīng)，更有利于家庭收益的增加；另一方面，家庭規(guī)模越大，勞動力承擔(dān)的撫養(yǎng)比就越高，不利于收入的增加，因此，家庭規(guī)模與收入的關(guān)系難以確定。戶主特征可以利用戶主年齡、戶主受教育年限、戶主健康狀況以及戶主社會關(guān)系等指標(biāo)進行表示。大多研究發(fā)現(xiàn)戶主越年輕、受教育程度越高、身體越健康以及社會地位越高，家庭收入也越高，因此，預(yù)期戶主特征與收入成正比。

地理區(qū)位指標(biāo)。區(qū)位條件會通過市場可達性、交通成本與技術(shù)擴散成本等對經(jīng)濟增長產(chǎn)生影響[20]。農(nóng)戶家庭區(qū)位的不同會導(dǎo)致收入的差異，距離市場越遠，信息的搜尋能力越差，市場參與成本也越高。本文選擇家庭居住地到最近縣城的距離來控制不同農(nóng)戶的區(qū)位因素，預(yù)期該指標(biāo)與收入成反比。

各變量定義及其描述性統(tǒng)計特征如表1所示。

表1 變量界定及描述性統(tǒng)計特征

4 實證分析結(jié)果

4.1 模型整體檢驗

參照前文設(shè)定的聯(lián)立方程模型，采用最小二乘估計法估計各項參數(shù)，表2從整體上檢驗了各方程的顯著性及變量間的共線性特征。結(jié)果顯示，聯(lián)立方程中各方程的F值均通過了1%的顯著性水平檢驗，說明線性回歸各方程擬合的效果較好。從方差膨脹因子來看，各模型中變量的方差膨脹因子最大值都接近1，遠小于10，說明各變量之間不存在嚴重的多重共線性問題。上述檢驗保證了由三個方程構(gòu)成的聯(lián)立模型的有效性。

表2 模型整體檢驗

注：***表示在1%的顯著性水平下通過統(tǒng)計檢驗

4.2 路徑分析

4.2.1 農(nóng)村貧困的一般影響因素分析

表3列出了生態(tài)補償及非農(nóng)就業(yè)對農(nóng)村貧困的估計結(jié)果。從中可以看出，家庭成員數(shù)量、戶主健康狀況及戶主是否為村干部等變量與家庭整體收入呈顯著負相關(guān)關(guān)系，說明農(nóng)村貧困更容易出現(xiàn)在規(guī)模較大、戶主身體不健康及非村干部家庭，這一結(jié)論與楊龍、汪三貴研究結(jié)果相似[19]。耕地數(shù)量、戶主受教育水平及家庭非農(nóng)勞動力就業(yè)比例是緩解農(nóng)村貧困的重要因素，印證了劉一偉2018年的研究結(jié)論[16]。

4.2.2 非農(nóng)就業(yè)的影響因素分析

從影響家庭非農(nóng)就業(yè)的影響因素來看，耕地面積越大，家庭所需的農(nóng)業(yè)勞動力也越高，非農(nóng)就業(yè)比例也就越低，且這一研究結(jié)果通過了1%的顯著性水平檢驗。從戶主特征來看，戶主年齡越大、健康程度越低的農(nóng)戶參與非農(nóng)就業(yè)的可能性越低；而戶主受教育程度越高，則家庭非農(nóng)就業(yè)比例越高，這一結(jié)論與實際情況相符合，非農(nóng)就業(yè)對家庭勞動力有著質(zhì)量上的篩選，大齡、非健康勞動力參與非農(nóng)就業(yè)機會面臨的障礙更大。家庭地理區(qū)位負向影響非農(nóng)就業(yè)，與現(xiàn)實相符，家庭距離縣城越遠，收集就業(yè)信息的難度越大，農(nóng)戶面臨的非農(nóng)就業(yè)機會也越少。

4.2.3 生態(tài)補償對農(nóng)村貧困的影響分析

表3檢驗結(jié)果顯示，生態(tài)補償并未起到緩解貧困的作用。從生態(tài)補償對農(nóng)村貧困的總效應(yīng)來看，在其他條件不變的情況下，生態(tài)補償每提升1%，農(nóng)村家庭收入平均降低3.5%，加重了農(nóng)村貧困；從直接效應(yīng)來看，生態(tài)補償負向作用于家庭收入，直接效應(yīng)約為-0.029，假說一成立。

表3 生態(tài)補償對農(nóng)村貧困中介效應(yīng)分析

注：1.表的左側(cè)是模型(2)和(3)的估計結(jié)果，右側(cè)是各變量對農(nóng)村貧困的直接效應(yīng)、中介效應(yīng)、中介效應(yīng)占比以及總效應(yīng)，總效應(yīng)即是模型(1)的估計值；2.“*，**，***，”分別表示在10%，5%，1%的顯著性水平通過統(tǒng)計檢驗。

生態(tài)補償對農(nóng)村非農(nóng)就業(yè)影響結(jié)果顯示，生態(tài)補償可以直接降低農(nóng)戶參與非農(nóng)就業(yè)的比例。生態(tài)補償每提升1個百分點，非農(nóng)就業(yè)比例將平均降低1%，且通過了5%的顯著性水平檢驗。說明生態(tài)補償提升了農(nóng)戶參與休閑的需求，在非農(nóng)就業(yè)機會稀缺的情況下，生態(tài)補償收入降低了農(nóng)戶面臨的流動性約束，家庭勞動力參與非農(nóng)就業(yè)的意愿受到了抑制。從中介效應(yīng)來看，生態(tài)補償通過弱化非農(nóng)就業(yè)對農(nóng)村貧困產(chǎn)生影響的中介效應(yīng)為0.0055，約占總效應(yīng)的15.6%，假說二成立。

4.3 生態(tài)補償對不同收入層次家庭的影響

生態(tài)補償政策對不同收入層次的農(nóng)戶存在差異化影響(王丹，黃季焜，2018)。為了進一步說明生態(tài)補償對不同收入家庭貧困狀況的整體效應(yīng)及中介效應(yīng)，利用分位數(shù)回歸模型對聯(lián)立模型中各個方程進行了檢驗，結(jié)果如表4所示。

表4 生態(tài)補償對不同收入層次家庭的影響

總效應(yīng)結(jié)果顯示，在0.25分位點上，生態(tài)補償對農(nóng)村家庭收入的影響總效應(yīng)為-0.0545，且通過了1%的顯著性水平檢驗，而在0.5和0.75分位點上也均通過了10%的顯著性水平檢驗。從總效應(yīng)大小來看，隨著農(nóng)戶家庭收入的提升，生態(tài)補償?shù)目傂?yīng)呈現(xiàn)下降趨勢，說明生態(tài)補償對中低收入家庭的影響更為顯著。而在高分位家庭中，生態(tài)補償依然對家庭收入呈現(xiàn)負向作用，但是并不顯著。這一結(jié)論與李樺的研究相似[10]，其原因是高收入家庭的收入來源為長期且穩(wěn)定的非農(nóng)收入，生態(tài)補償對此類家庭的影響效果有限。

在中低收入家庭，生態(tài)補償對農(nóng)戶收入的直接效應(yīng)與總效應(yīng)相似，均呈顯著負相關(guān)，從作用效果來看，隨著農(nóng)戶收入層次的提升，生態(tài)補償對家庭收入的直接效應(yīng)的絕對值由0.0218增加至0.0417，說明生態(tài)補償對中低收入家庭的負向直接效應(yīng)隨著收入的增加而逐漸增強。其原因是，相比貧困家庭，農(nóng)村低收入家庭面臨的現(xiàn)金約束更小，在獲得生態(tài)補償后，低收入家庭的休閑需求增長更為明顯。非農(nóng)就業(yè)是提升家庭整體收入的重要措施，且對低收入家庭的影響更為顯著。在0.25分位點上，非農(nóng)就業(yè)對家庭收入的直接效應(yīng)為1.0593，且通過了1%的顯著性水平檢驗，說明提升家庭非農(nóng)就業(yè)水平可以有效緩解農(nóng)村貧困。

中介效應(yīng)檢驗結(jié)果顯示，生態(tài)補償通過非農(nóng)就業(yè)對農(nóng)村家庭收入的中介效應(yīng)主要體現(xiàn)在對低收入家庭的影響上。從表4結(jié)果來看，在0.5分位數(shù)上，中介效應(yīng)最為明顯，大小約占總效應(yīng)的56.52%，進一步驗證了假說二，說明非農(nóng)就業(yè)是生態(tài)補償影響家庭收入的重要媒介。因此，合理調(diào)整生態(tài)補償政策結(jié)構(gòu)，創(chuàng)新生態(tài)補償形式，弱化生態(tài)補償對非農(nóng)收入的擠出效應(yīng)，對提升生態(tài)補償扶貧效果具有重要意義。

5 結(jié)論及政策建議

5.1 結(jié)論

生態(tài)補償是我國當(dāng)前扶貧的重要措施之一，衡量生態(tài)補償?shù)臏p貧作用對實現(xiàn)“精準(zhǔn)扶貧”具有重要意義?；陉兾魇瞧鹂h的微觀農(nóng)戶調(diào)查數(shù)據(jù)，利用聯(lián)立方程模型實證檢驗了生態(tài)補償、非農(nóng)就業(yè)及其對農(nóng)村貧困的影響，結(jié)果顯示，在其他條件不變的情況下，生態(tài)補償每提升1%，農(nóng)村家庭收入平均降低3.5%，加重了農(nóng)村貧困。其中，生態(tài)補償對家庭收入的直接效應(yīng)約為-0.029，通過弱化非農(nóng)就業(yè)對農(nóng)村貧困產(chǎn)生影響的中介效應(yīng)為0.0055，約占總效應(yīng)的15.6%。進一步分析生態(tài)補償對不同收入層次農(nóng)戶的影響可知，生態(tài)補償對農(nóng)村貧困的直接效應(yīng)及中介效應(yīng)在中低收入家庭中體現(xiàn)得更為明顯。

5.2 政策建議

生態(tài)補償是政府實施“精準(zhǔn)扶貧”的重要措施。理論上，生態(tài)補償具備提升家庭收入的作用，但是現(xiàn)實中，生態(tài)補償?shù)默F(xiàn)金補貼方式降低了家庭勞動力的非農(nóng)就業(yè)比例，進而導(dǎo)致家庭整體收入出現(xiàn)了下降，且這一效果對中低收入家庭的影響更為明顯。因此，如何提升生態(tài)補償?shù)木珳?zhǔn)性，弱化生態(tài)補償對農(nóng)戶參與市場的影響將是提升生態(tài)扶貧作用的重要舉措。

5.2.1 調(diào)整生態(tài)補償結(jié)構(gòu)

當(dāng)前，黃土高原區(qū)生態(tài)補償以針對農(nóng)戶的直接金錢補償為主，然而，這種補償方式會影響農(nóng)戶對未來生產(chǎn)生活的預(yù)期，降低農(nóng)戶市場參與程度，不利于家庭福利的增加。因此，可以通過調(diào)整生態(tài)補償結(jié)構(gòu)緩解這一現(xiàn)象：一是將一定比例的生態(tài)補償資金進行農(nóng)村勞動力培訓(xùn)，改善農(nóng)村勞動力就業(yè)技能，提升農(nóng)戶市場參與能力；二是依托區(qū)域產(chǎn)業(yè)發(fā)展，將農(nóng)戶生態(tài)補償資金入股地區(qū)特色產(chǎn)業(yè)實施“資金變股金”的改革，提升農(nóng)戶持續(xù)增收的能力。

5.2.2 高效利用生態(tài)補償資金的規(guī)模優(yōu)勢

針對微觀農(nóng)戶的生態(tài)補償發(fā)放降低了生態(tài)補償資金的規(guī)模優(yōu)勢，農(nóng)戶對生態(tài)補償資金的利用效率較低[21]。基于此，政府可以集中農(nóng)戶生態(tài)補償資金，用于提升土地資源整理、公共設(shè)施建設(shè)等公共物品投資，充分發(fā)揮生態(tài)補償資金的規(guī)模優(yōu)勢。同時，依托政府投資可充分吸收貧困農(nóng)戶參與就業(yè)，實現(xiàn)貧困的減緩。