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        農(nóng)地轉(zhuǎn)出對(duì)精準(zhǔn)脫貧戶多維貧困的緩解效應(yīng)
        ——基于傾向得分匹配的實(shí)證分析

        2021-06-17 11:15:00張明珠
        水土保持研究 2021年4期
        關(guān)鍵詞:效應(yīng)

        張明珠, 孟 梅

        (新疆農(nóng)業(yè)大學(xué) 管理學(xué)院, 烏魯木齊 850025)

        經(jīng)過長期的實(shí)踐證明,農(nóng)地流轉(zhuǎn)作為農(nóng)戶土地資源配置的重要方式,能促進(jìn)農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展[1-2]。十七屆三中全會(huì)以來,國家就開始以農(nóng)村土地經(jīng)營權(quán)流轉(zhuǎn)為核心推動(dòng)土地規(guī)模經(jīng)營,2015年《中共中央國務(wù)院關(guān)于打贏脫貧攻堅(jiān)戰(zhàn)的決定》明確要求,將加強(qiáng)土地流轉(zhuǎn),作為提高貧困戶增收的脫貧路徑[3]。2017年中央農(nóng)村工作會(huì)議明確指出要把促進(jìn)規(guī)模經(jīng)營與脫貧攻堅(jiān)和帶動(dòng)一般農(nóng)戶增收結(jié)合起來,政府也把“土地清理再分配扶持一批”作為脫貧攻堅(jiān)“7個(gè)一批”里的一項(xiàng)重大舉措,可以看出國家把土地流轉(zhuǎn)作為減貧的手段,但如何有效地落地這些政策,農(nóng)戶的貧困是否能通過土地流轉(zhuǎn)真正得到緩解,這些問題值得討論。

        大量研究表明,農(nóng)地流轉(zhuǎn)在增加農(nóng)民收入、降低耕地細(xì)碎化、改善經(jīng)營規(guī)模、促進(jìn)非農(nóng)就業(yè)、保障國家糧食安全、改善農(nóng)戶家庭化流動(dòng)等方面意義重大[4-6],近幾年研究把土地流轉(zhuǎn)與貧困結(jié)合,提出不管是土地轉(zhuǎn)出還是土地轉(zhuǎn)入,均能降低農(nóng)戶的貧困發(fā)生率[7-9]。但是,也有學(xué)者認(rèn)為土地流轉(zhuǎn)并沒有很好地緩解貧困,并起著阻礙作用[10]。不難發(fā)現(xiàn),理論界對(duì)于農(nóng)地流轉(zhuǎn)是否真正能緩解貧困還沒有統(tǒng)一的定論,且已有的文獻(xiàn)大多側(cè)重于農(nóng)地流轉(zhuǎn)對(duì)農(nóng)戶增收的影響[11-13],并沒有較好地與農(nóng)戶的教育、健康、生活水平等可行能力剝奪問題聯(lián)系起來。

        因此,本文借鑒已有思路,將在測(cè)算脫貧戶多維貧困指數(shù)的基礎(chǔ)上,重點(diǎn)研究調(diào)研區(qū)域的貧困狀態(tài)如何,農(nóng)地轉(zhuǎn)出能否真正緩解精準(zhǔn)脫貧戶的多維貧困。以期為調(diào)研區(qū)域的脫貧攻堅(jiān)之路提供參考。

        1 研究區(qū)概況

        額敏縣位于新疆維吾爾自治區(qū)西北部,地理坐標(biāo)為東經(jīng)83°63′11″—84°40′13″,北緯46°47′41″—47°07′28″,轄區(qū)面積9 532 km2。轄13個(gè)鄉(xiāng)(鎮(zhèn))場、196個(gè)村(社),有25個(gè)民族在這里相融共生,區(qū)域總?cè)丝?2萬人。全縣被識(shí)別的自治區(qū)貧困村有15個(gè)、非貧困村124個(gè),目前貧困村已全部退出、貧困戶已全部脫貧??h內(nèi)的農(nóng)業(yè)資源豐富,土地肥沃,現(xiàn)有耕地10.67萬hm2、天然草場70萬hm2,素有“糧倉、肉庫、油缸、糖罐”之稱。雖然全縣已脫貧摘帽,但大部分都是實(shí)現(xiàn)了“兩個(gè)不愁,三保障”,實(shí)現(xiàn)人均年收入達(dá)到3 700元(2019年脫貧線)單一維度而實(shí)現(xiàn)的脫貧摘帽,但在教育、健康、生活等多維度上仍有一些人處于貧困狀態(tài)。經(jīng)過長期的實(shí)踐證明,農(nóng)地流轉(zhuǎn)能促進(jìn)農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展,帶動(dòng)非農(nóng)就業(yè),通過分析額敏縣貧困戶農(nóng)地轉(zhuǎn)出對(duì)多維貧困的緩解效應(yīng),對(duì)進(jìn)一步推進(jìn)額敏縣農(nóng)地流轉(zhuǎn)、促進(jìn)貧困戶減貧具有現(xiàn)實(shí)意義。

        2 數(shù)據(jù)來源與研究方法

        2.1 數(shù)據(jù)來源

        本研究選取額敏縣的郊區(qū)鄉(xiāng)北郊村、霍吉爾特蒙古民族鄉(xiāng)闊克薩依村、瑪熱勒蘇鎮(zhèn)牧業(yè)村以及上戶鎮(zhèn)吾巴勒二村4個(gè)村為調(diào)研區(qū)域,這4個(gè)村耕地資源較豐富,且有兩個(gè)村為自治區(qū)級(jí)貧困村。采用面對(duì)面的問卷調(diào)查法。調(diào)研共發(fā)放318份問卷,收回有效問卷308份。在問卷錄入、生成數(shù)據(jù)后,剔除了樣本中部分存在變量缺失和數(shù)據(jù)失真的家庭后,共獲得305個(gè)有效樣本。因?yàn)閰⑴c農(nóng)地流轉(zhuǎn)的人中,僅有20戶為農(nóng)地轉(zhuǎn)入,所以,本次調(diào)研是把參與農(nóng)地轉(zhuǎn)出農(nóng)戶和未流轉(zhuǎn)農(nóng)戶作為研究對(duì)象,其中參與農(nóng)地轉(zhuǎn)出的脫貧戶有163戶,未參與農(nóng)地轉(zhuǎn)出的脫貧戶有123戶,共計(jì)285戶,實(shí)證分析在脫貧戶處于多維貧困狀態(tài)時(shí),農(nóng)地轉(zhuǎn)出對(duì)其有無緩解效應(yīng)。

        2.2 研究方法

        2.2.1 多維貧困指數(shù)測(cè)算 Sen[14]提出貧困不僅僅表現(xiàn)為收入低下,更表現(xiàn)為可行能力的被剝奪??尚心芰碚摪炎⒁饬囊允杖霝闃?biāo)準(zhǔn)判定貧困到包含了收入、教育、醫(yī)療、個(gè)人能力等多個(gè)維度判定是否貧困的轉(zhuǎn)變,拓展了對(duì)貧困的理解,為貧困的識(shí)別和測(cè)度提供了新視角?;趯?duì)可行能力理論的理解,研究農(nóng)地轉(zhuǎn)出是否緩解貧困,不能單看對(duì)農(nóng)戶的收入是否緩解,因?yàn)槭杖氩皇呛饬哭r(nóng)戶家庭是否貧困唯一因素,還要考慮農(nóng)戶的多維可行能力貧困在農(nóng)地轉(zhuǎn)出后是否得到緩解,本文對(duì)多維能力貧因的緩解主要通過教育、健康、生活水平和壓力這4個(gè)維度來體現(xiàn)。由于多維貧困指數(shù)是通過在實(shí)地構(gòu)建多維貧困指標(biāo)獲得,因此,本文基于A-F方法構(gòu)建多維貧困指數(shù),主要包括以下3個(gè)步驟:

        (2) 多維貧困的測(cè)算?;谏鲜霾襟E可以算出貧困人口發(fā)生率(H)、多維貧困強(qiáng)度指數(shù)(A),多維貧困指數(shù)(MPI):

        (1)

        (2)

        MPI=H×A

        (3)

        (3) 多維貧困指數(shù)的維度與指標(biāo)選取。由于2019年該縣已實(shí)現(xiàn)貧困摘帽,人均年純收入都已達(dá)到2019年貧困線的最低標(biāo)準(zhǔn)(3 700元),因此本文沒將人均年純收入作為測(cè)算脫貧戶多維貧困指數(shù)的指標(biāo),選取了除收入維度外的其他維度來測(cè)算當(dāng)?shù)氐亩嗑S貧困指數(shù),選取依據(jù)為:一是國內(nèi)外學(xué)者常用的變量;二是為“兩不愁,三保障”需要確保完成的指標(biāo);三是結(jié)合調(diào)研農(nóng)戶家庭狀況及區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展程度,兼具數(shù)據(jù)的可得性,最終確定多維貧困指標(biāo)體系從4維度構(gòu)建,即,教育、健康、生活、壓力,包含10個(gè)指標(biāo)。

        權(quán)重確定上,現(xiàn)有文獻(xiàn)大多采用等權(quán)重法[15-17],也有學(xué)者采用主成分分析法、熵值法進(jìn)行非等權(quán)重賦值[18],雖避免了權(quán)重設(shè)置過程中主觀性過強(qiáng)的問題,但其根據(jù)數(shù)據(jù)推導(dǎo)的指標(biāo)權(quán)重解釋能力有限且難以反映權(quán)重設(shè)置中的價(jià)值觀。因此,本研究仍選取常用的等權(quán)重方法確定權(quán)重,構(gòu)建了農(nóng)戶多維貧困指標(biāo)體系(表1)。

        表1 多維貧困指標(biāo)體系與權(quán)重

        2.2.2 傾向得分匹配法 農(nóng)戶參與農(nóng)地轉(zhuǎn)出是農(nóng)戶根據(jù)自身情況做出的選擇,是自選擇的結(jié)果。因此,對(duì)土地的依賴程度、自身的狀況、政策了解度等都將決定農(nóng)戶是否將農(nóng)地轉(zhuǎn)出,而這些因素同時(shí)也會(huì)對(duì)多維貧困指數(shù)產(chǎn)生影響,這就導(dǎo)致在估計(jì)農(nóng)地轉(zhuǎn)出對(duì)農(nóng)戶多維貧困影響時(shí)存在內(nèi)生性問題,即家庭參與農(nóng)地轉(zhuǎn)出的行為不僅與多維貧困指數(shù)相關(guān),也與誤差項(xiàng)相關(guān)。

        鑒于此,本文對(duì)由于自選擇導(dǎo)致的偏差問題采用傾向得分匹配法解決。將參加農(nóng)地轉(zhuǎn)出的設(shè)為試驗(yàn)組,未參加農(nóng)地轉(zhuǎn)出的視為控制組,進(jìn)行分析,我們實(shí)際關(guān)心的是試驗(yàn)組如果不參加農(nóng)地轉(zhuǎn)出,是否比參加農(nóng)地轉(zhuǎn)出對(duì)農(nóng)戶多維貧困緩解效應(yīng)小,但一個(gè)個(gè)體只能處于其中一種狀態(tài),無法同時(shí)觀測(cè)到Y(jié)0i(參與農(nóng)地轉(zhuǎn)出)和Y1i(不參與農(nóng)地轉(zhuǎn)出)的值,也就無法得到處理效應(yīng),即,一個(gè)農(nóng)戶參加農(nóng)地轉(zhuǎn)出對(duì)緩解多維貧困效應(yīng)減去假設(shè)農(nóng)戶沒有參加農(nóng)地流轉(zhuǎn)對(duì)緩解多維貧困的效應(yīng)。而Rubin Causal Model(1974年)提出的傾向得分匹配模型是人為假設(shè)這個(gè)已經(jīng)參與土地流轉(zhuǎn)的農(nóng)戶沒有參與土地流轉(zhuǎn)對(duì)緩解多維貧困的的效應(yīng)是多少,也就是反事實(shí)框架,用Y1i-Y0i就是試驗(yàn)本身的結(jié)果,其基本思想就是找到與試驗(yàn)組(農(nóng)地轉(zhuǎn)出戶)相似的控制組(農(nóng)地未轉(zhuǎn)出戶),再去比較參與農(nóng)地轉(zhuǎn)出對(duì)農(nóng)戶多維貧困是否有影響,也降低樣本自選擇偏誤,得到ATT,即農(nóng)地轉(zhuǎn)出后農(nóng)戶多維貧困的平均處理效應(yīng)。

        ATT=E(MPI1|TDLZ=1)-E(MPI0|TDLZ=0)

        (4)

        MPI1表示農(nóng)戶農(nóng)地轉(zhuǎn)出后的多維貧困狀況,MPI0表示農(nóng)戶農(nóng)地轉(zhuǎn)出之前的多維貧困狀況,為獲得反事實(shí)結(jié)果主要有兩個(gè)步驟:一是采用Logit模型計(jì)算出每個(gè)家庭的傾向得分,二是檢驗(yàn)匹配效果。

        3 結(jié)果與分析

        3.1 農(nóng)戶多維貧困的測(cè)度

        3.1.1 單維貧困狀態(tài)分析 表2為10個(gè)指標(biāo)的貧困發(fā)生率。首先,應(yīng)重點(diǎn)關(guān)注的是調(diào)研區(qū)域仍然有70.17%的家庭做飯用的燃料是煤或者木柴,有66.31%的家庭沒有沖水廁所,有59.29%家庭勞動(dòng)力最高文化程度初中及以下,有53.33%的家庭中家庭成員患慢性病,可以看出有一半以上的農(nóng)戶在這4個(gè)指標(biāo)處于被剝奪狀態(tài)。表明大部分家庭仍使用煤炭做燃料,長期使用煤炭不僅污染空氣還對(duì)人的身體有較大的危害,沒修建沖水廁所不僅容易滋生細(xì)菌,而且不利于人的身體健康,教育水平低等這都在一定程度上加大了農(nóng)戶的可行能力貧困。其次,應(yīng)關(guān)注有49.82%的家庭有撫養(yǎng)壓力,有28.42%的家庭不會(huì)聽說寫漢語,表明部分農(nóng)戶家庭的撫養(yǎng)壓力大,勞動(dòng)力水平較低,加之漢語水平程度不高,不利于獲得就業(yè)機(jī)會(huì)。最后,在飲水來源、家庭成員有殘疾人、家里有65歲以上老人、家里有重大疾病這幾個(gè)剝奪指標(biāo)的貧困發(fā)生率分別為16.84%,15.08%,11.92%,11.28%,經(jīng)調(diào)查發(fā)現(xiàn)在調(diào)研區(qū)域中主要是上戶鎮(zhèn)吾巴勒二村有一部分農(nóng)戶飲水來源還是井水,水質(zhì)一般,主要原因是這部分農(nóng)戶所住的地方地勢(shì)比較高,自來水目前供應(yīng)不上,不過村里正在解決該問題,雖然在這幾個(gè)方面的貧困發(fā)生率不高,但仍應(yīng)予以重視。

        表2 單維貧困指標(biāo)發(fā)生率 %

        從是否參與農(nóng)地轉(zhuǎn)出來看,在受教育年限、患慢性病、衛(wèi)生設(shè)施、做飯燃料這4個(gè)指標(biāo)上轉(zhuǎn)出戶和未轉(zhuǎn)出忘掉的貧困發(fā)生率都較高,面臨較嚴(yán)重的貧困問題,兩者相比,未轉(zhuǎn)出農(nóng)戶在很多指標(biāo)上面臨的問題更為嚴(yán)重,貧困發(fā)生率高于農(nóng)地轉(zhuǎn)出戶。

        3.1.2 不同剝奪臨界值下的多維貧困指數(shù)K的取值目前尚未統(tǒng)一,通過閱讀文獻(xiàn)[19-20],大部分學(xué)者采用K取0.3左右研究。由表3可以看出,通過整理數(shù)據(jù),本文計(jì)算多維貧困指數(shù)時(shí)將K的取值范圍劃分為0.1~0.6,當(dāng)K=0.3時(shí),多維貧困發(fā)生率為63.2%,即,有63.2%農(nóng)戶至少在3個(gè)指標(biāo)上處于貧困狀態(tài),相應(yīng),A為0.477,MPI為0.311。如果以某一單一維度來衡量農(nóng)戶貧困,如收入,因?yàn)樵摽h已實(shí)現(xiàn)貧困摘帽,說明人均純收入都已達(dá)標(biāo),在面對(duì)面調(diào)研時(shí),所調(diào)研的農(nóng)戶確實(shí)不存在收入維度上的貧困,若把農(nóng)戶是否貧困用收入來衡量,將有很多可行能力被剝奪,處于多維貧困狀態(tài)的農(nóng)戶被忽略?;蛘邚膯尉S貧困分析來看,70.17%的農(nóng)戶在做飯燃料上仍使用煤,不能片面說該調(diào)研區(qū)域70.17%的農(nóng)戶都處于貧困狀態(tài)。因此,把多維貧困指數(shù)作為衡量農(nóng)戶是否貧困的依據(jù)更具有真實(shí)性。由表3還可以看出,參與農(nóng)地轉(zhuǎn)出的農(nóng)戶的多維貧困指數(shù)除了K=4是高于未參與農(nóng)地轉(zhuǎn)出的農(nóng)戶,其余無論K取何值,農(nóng)地轉(zhuǎn)出戶的多維貧困指數(shù)相較于農(nóng)地未轉(zhuǎn)出戶都偏低,說明在面臨多維貧困這個(gè)問題上,農(nóng)地未轉(zhuǎn)出戶比農(nóng)地轉(zhuǎn)出戶更嚴(yán)重。

        表3 不同剝奪臨界值下的多維貧困指數(shù)

        3.2 基于傾向得分匹配的實(shí)證分析

        3.2.1 農(nóng)戶參與農(nóng)地轉(zhuǎn)出的影響因素 本文運(yùn)用stata 14.2軟件進(jìn)行傾向得分匹配分析,分析農(nóng)地轉(zhuǎn)出的多維貧困的緩解效應(yīng)。首先,估計(jì)傾向得分,選擇協(xié)變量,即匹配變量是關(guān)鍵,協(xié)變量要選擇能對(duì)控制組和試驗(yàn)組同時(shí)影響的混在因素,不能忽略重要協(xié)變量,不然將會(huì)形成顯著的誤差,也要滿足獨(dú)立樣本假設(shè)。本文對(duì)于協(xié)變量的選擇,參考了相關(guān)學(xué)者對(duì)減貧效應(yīng)的研究[21-22],也結(jié)合本次研究區(qū)域?qū)嶋H情況,考慮各種因素的綜合影響,最終選擇以家庭外出務(wù)工人員數(shù)、家庭勞動(dòng)力數(shù)量、戶主的文化程度、家庭結(jié)構(gòu)、與親戚朋友聯(lián)系情況、能否技能培訓(xùn)機(jī)會(huì)、家中有無村干部、村莊到縣城距離這8個(gè)變量作為匹配變量,進(jìn)行傾向得分匹配分析,找到合適的匹配變量組。由表4可知,家庭外出務(wù)工人員數(shù)、家庭勞動(dòng)力數(shù)量、家庭結(jié)構(gòu)、是否為村干部、村莊到縣城距離對(duì)農(nóng)戶是否參與農(nóng)地轉(zhuǎn)出有顯著影響。其中家庭外出務(wù)工人員多的農(nóng)戶家庭比其他農(nóng)戶家庭參與概率高25.9%,說明外出打工的人多了,就更愿意將農(nóng)地轉(zhuǎn)出去,在收入來源上,不但有穩(wěn)定的工資性收入還有收取的土地租金,使自身收入水平提高。家庭勞動(dòng)力數(shù)量多的農(nóng)戶家庭比其他農(nóng)戶家庭參與流轉(zhuǎn)概率低15.3%,家庭成員有擔(dān)任村干部的家庭比其他農(nóng)戶家庭流轉(zhuǎn)概率13.1%,村干部對(duì)政策的了解程度比普通農(nóng)戶多,思想也較開放,因此,樂于將自家農(nóng)地轉(zhuǎn)出,家庭結(jié)構(gòu)趨向老年的農(nóng)戶家庭比其他農(nóng)戶家庭的參與流轉(zhuǎn)概率高6.2%。

        表4 參與農(nóng)地轉(zhuǎn)出傾向得分的Logit估計(jì)結(jié)果

        3.2.2 農(nóng)地轉(zhuǎn)出對(duì)農(nóng)戶家庭多維貧困的影響 本文以K=1/3作為臨界值算的多維貧困指數(shù)作為被解釋變量,以農(nóng)地是否轉(zhuǎn)出作為解釋變量,以家庭外出務(wù)工人員數(shù)、家庭勞動(dòng)力數(shù)量、戶主的文化程度、家庭結(jié)構(gòu)、與親戚朋友聯(lián)系情況、能否技能培訓(xùn)機(jī)會(huì)情況如何、村莊到縣城距離等8個(gè)變量作為匹配變量。用logit估計(jì)傾向得分后,選擇最近鄰匹配、半徑匹配或核匹配等方法找到屬于控制組(農(nóng)地未轉(zhuǎn)出農(nóng)戶)的某個(gè)個(gè)體使其與屬于試驗(yàn)組(農(nóng)地轉(zhuǎn)出農(nóng)戶)的個(gè)體的協(xié)變量取值盡可能相似的樣本,進(jìn)而計(jì)算平均處理效應(yīng)(ATT)(表5)。

        表5 農(nóng)地轉(zhuǎn)出對(duì)農(nóng)戶多維貧困影響效應(yīng)估計(jì)

        由表5可知,在未控制任何協(xié)變量的情況下,平均處理效應(yīng)(ATT)為-0.113 9,即參加農(nóng)地轉(zhuǎn)出的農(nóng)戶與沒有參加農(nóng)地轉(zhuǎn)出的農(nóng)戶相比,更能緩解農(nóng)戶的多維貧困。加入?yún)f(xié)變量,經(jīng)過傾向匹配控制樣本的選擇偏誤后,采用3種匹配方法進(jìn)行匹配,結(jié)果顯示,ATT分別為2.22,2.67,2.50,兩者的平均處理效應(yīng)差值分別為-0.168 3,-0.209 5,-0.186 0,且t值均在0.05統(tǒng)計(jì)水平上顯著??梢钥闯?,農(nóng)地轉(zhuǎn)出的多維減貧效應(yīng)都有所提高。3個(gè)傾向得分匹配方法的測(cè)算結(jié)果雖有所差異,但得到了基本一致的結(jié)論。

        3.2.3 匹配的平衡性檢驗(yàn) 傾向得分匹配模型需要滿足平衡性假設(shè)。即通過匹配,處理組和對(duì)照組降低了農(nóng)戶因個(gè)體異質(zhì)性產(chǎn)生的偏差。由表6可以看出,運(yùn)用不同方法匹配后,相比匹配前估計(jì)多維貧困指數(shù)的Pseudo R2值、標(biāo)準(zhǔn)偏差均值與中位數(shù)值都大幅度降低,在B值上,K近鄰匹配和半徑卡尺匹配估計(jì)多維貧困指數(shù)的B值小于25%。綜上所述,匹配后的變量之間已無顯著差異,減小了農(nóng)戶個(gè)體的異質(zhì)性偏差,可以說明匹配樣本的協(xié)變量比較平衡,通過了平衡性檢驗(yàn)。

        表6 不同方法下的平衡性檢驗(yàn)

        4 結(jié)論與建議

        4.1 結(jié) 論

        (1) 在單維貧困上,有一半以上的農(nóng)戶在做飯燃料、衛(wèi)生設(shè)施、教育水平、患慢性病這4個(gè)指標(biāo)方面存在剝奪,且未轉(zhuǎn)出農(nóng)地戶貧困發(fā)生率高于農(nóng)地轉(zhuǎn)出戶。(2) 在多維貧困上,測(cè)算出不論是哪種匹配方法,未轉(zhuǎn)出農(nóng)地戶的多維貧困指數(shù)都高于轉(zhuǎn)出農(nóng)地戶的多維貧困指數(shù)。(3) 家庭外出務(wù)工人員數(shù)、家庭勞動(dòng)力數(shù)量、家庭結(jié)構(gòu)、是否為村干部、村莊到縣城距離對(duì)農(nóng)戶是否參與農(nóng)地轉(zhuǎn)出有顯著影響。(4) 農(nóng)地轉(zhuǎn)出能夠顯著緩解農(nóng)戶多維貧困,基于傾向得分的3種不同匹配法得出一致結(jié)論,即農(nóng)地轉(zhuǎn)出具有很好的減貧效應(yīng)。

        4.2 建 議

        基于研究結(jié)論,結(jié)合中國脫貧攻堅(jiān)實(shí)際和鄉(xiāng)村振興的迫切要求,本文提出以下政策建議:一是加大基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè),降低單維貧困。加快天然氣惠民工程進(jìn)度,使更多農(nóng)戶用上天然氣,把好農(nóng)戶健康關(guān),加大醫(yī)療負(fù)擔(dān)重家庭的家庭醫(yī)生來訪頻次;重視農(nóng)村改廁,防止細(xì)菌滋生;針對(duì)一些受教育年限低、漢語水平差的家庭應(yīng)針對(duì)性的定期組織漢語培訓(xùn)班提高漢語的讀說寫能力,定期組織職業(yè)技能培訓(xùn),加強(qiáng)溝通能力、提升少數(shù)民族外出就業(yè)人數(shù)。二是加大扶貧政策宣傳力度。通過實(shí)證分析得到是否為村干部對(duì)農(nóng)戶是否參與農(nóng)地轉(zhuǎn)出有顯著影響,村干部對(duì)一些土地政策和扶貧政策相比普通的農(nóng)戶了解的更多,如郊區(qū)鄉(xiāng)郊區(qū)村協(xié)調(diào)土地對(duì)外承包提價(jià),使得參與農(nóng)地轉(zhuǎn)出的農(nóng)戶每公頃地能提升11元,上戶鎮(zhèn)吾巴勒二村為了促進(jìn)農(nóng)戶將農(nóng)地轉(zhuǎn)出還成立了土地流轉(zhuǎn)合作社,流轉(zhuǎn)后土地每公頃承包價(jià)達(dá)20元這些都是很好的脫貧、減貧、促進(jìn)非農(nóng)就業(yè)的政策,但一些農(nóng)戶對(duì)這些政策的了解程度不高或者不重視。因此,應(yīng)加大政策宣傳力度,加強(qiáng)農(nóng)戶參與農(nóng)地轉(zhuǎn)出意識(shí),擺脫小農(nóng)思想的束縛。三是重視脫貧戶土地流轉(zhuǎn)及其配套政策優(yōu)化。在今后工作應(yīng)加快落實(shí)土地清理再分配扶持一批政策,合理調(diào)整流轉(zhuǎn)價(jià)格,為更多的農(nóng)戶提供土地紅利機(jī)會(huì),同時(shí),應(yīng)該繼續(xù)加大轉(zhuǎn)移就業(yè)扶持一批,使得參與土地轉(zhuǎn)出的農(nóng)戶獲得更穩(wěn)定的收入來源。

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