程娜 李疆接 龍志富
摘要:筆者通過實地調(diào)研,采用Logit模型,實證分析湘西自治州典型貧困村貧困農(nóng)戶產(chǎn)業(yè)選擇的影響因素。研究發(fā)現(xiàn):貧困農(nóng)戶家庭收入受到自然災害等不可抗力的影響程度越小、家庭收入受價格變化和市場需求等市場環(huán)境的影響程度越小、家庭收入水平的穩(wěn)定程度越低以及家庭年齡結(jié)構(gòu)越分散,貧困農(nóng)戶參與產(chǎn)業(yè)扶貧的意愿度會更高;此外,貧困農(nóng)戶被征地意愿度越高,參與產(chǎn)業(yè)扶貧的積極性就相對越低。
關(guān)鍵詞:貧困農(nóng)戶;產(chǎn)業(yè)選擇;產(chǎn)業(yè)扶貧;Logit模型
2018年2月12日,習近平總書記在打好精準脫貧攻堅戰(zhàn)座談會上指出“產(chǎn)業(yè)扶貧是穩(wěn)定脫貧的根本之策”[1]。目前精準扶貧已經(jīng)進入“最吃勁”的時候,要實現(xiàn)全面脫貧的目標,鞏固脫貧成效,就更需要發(fā)揮產(chǎn)業(yè)扶貧的作用,而如何精準選擇產(chǎn)業(yè),則是擺在扶貧干部和貧困農(nóng)戶面前的關(guān)鍵問題。在此背景下,本文通過實地調(diào)研,采用Logit模型對貧困農(nóng)戶產(chǎn)業(yè)選擇的影響因素進行實證研究,以期為貧困農(nóng)戶的產(chǎn)業(yè)選擇提供參考和借鑒。
一、數(shù)據(jù)來源與研究方法
(一)數(shù)據(jù)來源
基于可行性、代表性和數(shù)據(jù)的可獲得性等原則,選取湖南省湘西自治州典型貧困村的貧困戶作為調(diào)查對象,共收集有效問卷120份。此外,調(diào)查人員還與第一書記或扶貧專家進行了深入訪談,以充分了解被調(diào)查村實施產(chǎn)業(yè)扶貧的情況,并獲得全面的研究數(shù)據(jù)。
(二)變量設(shè)定
被解釋變量
根據(jù)相關(guān)文獻,被解釋變量為貧困農(nóng)戶參與產(chǎn)業(yè)扶貧意愿并按照意愿程度劃分為5個等級(“完全不愿意”“基本不愿意”“不知道”“基本愿意”和“完全愿意”)。
被解釋變量包括貧困農(nóng)戶的家庭特征、環(huán)境特征、社會市場影響及扶貧發(fā)展狀況,具體指標見表1。
(三)模型構(gòu)建
問卷調(diào)查的結(jié)果顯示,Y的結(jié)果集中于“基本愿意”和“完全愿意”,故將其轉(zhuǎn)化為0和1來考察不同因素對Y的影響。因此本文選用計量經(jīng)濟學中的Logit模型實證影響農(nóng)戶產(chǎn)業(yè)選擇的因素,模型具體形式如下:
Logit (p)=ln(Pp)=β0+∑βiXi+ε
(1)
在式(1)中,p表示貧困農(nóng)戶基本同意參與產(chǎn)業(yè)扶貧的概率,p/(1 -p)表示貧困農(nóng)戶基本同意和完全同意參加產(chǎn)業(yè)扶貧的概率之比,定義為貧困農(nóng)戶參與產(chǎn)業(yè)扶貧意愿的機會比率[2]。解釋變量Xi的含義為貧困農(nóng)戶產(chǎn)業(yè)選擇意愿的影響因素,具體的解釋變量設(shè)定見表3。對上式兩邊取e的指數(shù)得:
在式(2)中,eβi為發(fā)生比率(odds ratio)[3],它提供了解釋變量變動一個單位時,發(fā)生比變動的倍數(shù),即解釋變量的單位變化引起發(fā)生比的變化為(eβi-1)xl00%。
二、實證分析
(一)變量篩選
根據(jù)表2可知,若干變量X與被解釋變量Y的相關(guān)程度很低,加入模型會使得其標準誤增大,讓本來可能表現(xiàn)顯著的變量變得不顯著。因此,為了對變量進行篩選,本文通過AIC信息準則來判斷變量是否應留在模型中,得到AIC最低的模型如表3所示。
(二)擬合優(yōu)度檢驗
Logit模型雖然輸出了McFadden R-squared,其功能與普通線性回歸中的R-squared類似,但其效用在此處有一定的局限性。因此為了進一步考察模型的擬合優(yōu)劣程度,此處使用Hosmer-Lemeshow檢驗,檢驗后得到其伴隨概率為0.258 1>0.05(見表4),因此不能拒絕原假設(shè),即模型的擬合程度較好,可以進行后續(xù)分析。
(三)模型表達式
根據(jù)上述分析,即可得出模型的表達式為:
1n(p/1-p)=y*i=15.78384+2.001261·x1-1.231735·x3+4.999855·X6 - 4.531978·X12 - 2.528243·X13 - 6.094564·X16+ei
三、實證分析結(jié)果
模型的R2為0.395 842,表示模型最后保留的變量組解釋了被解釋變量約39.5 8%的變化過程。此時的AIC值為0.385 344,不管往模型中再增加或再減少何種變量都會使得AIC增加,因此根據(jù)AIC準則,此時建立的模型代表了給定樣本數(shù)據(jù)和變量下建立的最優(yōu)模型。其中,x1和X6的系數(shù)為正,X3、X12、X13、X16的系數(shù)均為負,且X3、X6、X12、X13、X16都通過了t檢驗,表現(xiàn)出這些解釋變量對Y有顯著性影響。
第一,X3代表的是受訪者的家庭年齡結(jié)構(gòu),隨著受訪者對該問題的分值越低,其提早參與扶貧產(chǎn)業(yè)的積極性越強。這表明,對于農(nóng)村居民而言,當家中同時有尚待培養(yǎng)的14歲以下的孩童和60歲以上的老人時,其更愿意加入到扶貧產(chǎn)業(yè)中從而緩解經(jīng)濟上的窘境。
第二,X6代表的是受訪者家庭收入受到自然災害等不可抗力的影響程度。這反映了家庭經(jīng)濟的脆弱程度,模型得到的結(jié)果顯示,受訪者家庭的脆弱性越低,其對于扶貧計劃的熱情度越高。通過整理問卷結(jié)果可知,受訪者對于該問題的回答都分布在4分和5分,認為家庭經(jīng)濟受自然災害等不可抗力的影響程度較小,即受訪的村民對于家庭經(jīng)濟脆弱性都持樂觀的態(tài)度,而盡早地加入扶貧計劃,能保持當前家庭經(jīng)濟的穩(wěn)定性,從而維持整個家庭的持續(xù)生存。
第三,X12代表的是家庭收入與市場的聯(lián)系,反映了農(nóng)村經(jīng)濟的市場化程度。模型結(jié)果顯示,農(nóng)村經(jīng)濟市場化程度越高,其對于參加扶貧產(chǎn)業(yè)的積極性相對較低。這表明,農(nóng)村經(jīng)濟的市場化能增強村民家庭單位抵御自然災害的能力,農(nóng)村與城鎮(zhèn)經(jīng)濟的溝通渠道暢通,交易頻繁,農(nóng)村獨立的風險在這樣的溝通下能部分轉(zhuǎn)移到城鎮(zhèn)并在城鎮(zhèn)的高流動性下被消化。
第四,X13代表的是受訪者的家庭收入是否在穩(wěn)步增長,與X6有部分聯(lián)系但多了一層提高的含義。模型結(jié)果顯示,當農(nóng)村家庭的收入能實現(xiàn)穩(wěn)步增長時,其對于參與扶貧計劃的積極性會相對較低。
第五,X16代表的是在扶貧產(chǎn)業(yè)發(fā)展中受訪者是否有意愿征用、租借或轉(zhuǎn)讓自己的土地,體現(xiàn)了其被征地意愿。模型結(jié)果顯示,被征地意愿越高,其參與扶貧計劃的積極性相對較低??赡茉蛟谟?,表現(xiàn)出被征地意愿的村民在經(jīng)濟實力上相對較好,其家庭收入呈現(xiàn)穩(wěn)步增長,抵御自然災害能力較強,并且與城鎮(zhèn)之間發(fā)生著穩(wěn)固的經(jīng)濟往來,因而雖然其被征地意愿高,但參與扶貧計劃的積極性會相對較低。
四、結(jié)語
基于對湖南省湘西自治州的實地調(diào)查問卷結(jié)果,實證分析貧困農(nóng)戶產(chǎn)業(yè)選擇的影響因素,得到以下結(jié)論:貧困農(nóng)戶家庭收入受到自然災害等不可抗力的影響程度越小、家庭收入受價格變化和市場需求等市場環(huán)境的影響程度越小、家庭收入水平的穩(wěn)定程度越低以及家庭年齡結(jié)構(gòu)越分散,貧困農(nóng)戶參與產(chǎn)業(yè)扶貧的意愿度會更高;此外,貧困農(nóng)戶被征地意愿度越高,參與扶貧計劃的積極性就相對越低。在本文的研究中,其他變量對被解釋變量的影響表現(xiàn)為不顯著。
參考文獻:
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基金項目:2019年湖南省大學生研究性學習和創(chuàng)新性實驗計劃項目“生態(tài)文明視角下武陵山片區(qū)精準扶貧的產(chǎn)業(yè)選擇研究”(編號:S201910531023)湘教通[2019] 219號。
感謝吉首大學商學院殷強老師在本文撰寫過程中提供的幫助和建設(shè)性的修改意見。
作者簡介:程娜(1996-),女,土家族,湖北利川人,吉首大學商學院會計學專業(yè)2016級在讀;李疆接(1998-),男,湖南懷化人,吉首大學商學院工商管理專業(yè)2017級在讀;龍志富(1996-),男,苗族,湖南湘西人,吉首大學商學院會計學專業(yè)2017級在讀。