楊 洋， 喬家君， 王 偉， 張二申

（1.河南大學(xué)地理與環(huán)境學(xué)院，河南 開封 475004；2.河南大學(xué)文化產(chǎn)業(yè)與旅游管理學(xué)院，河南 開封 475001）

2020 年底，中國(guó)如期完成新時(shí)代脫貧攻堅(jiān)任務(wù)，脫貧攻堅(jiān)工作取得決定性勝利［1］，農(nóng)村發(fā)展已步入相對(duì)貧困為特點(diǎn)的新階段［2］。由于我國(guó)農(nóng)村底子薄、人口基數(shù)大、區(qū)域發(fā)展不平衡，鞏固脫貧攻堅(jiān)成果、促進(jìn)脫貧攻堅(jiān)成果與鄉(xiāng)村振興銜接仍然是未來一段時(shí)期我國(guó)農(nóng)業(yè)農(nóng)村發(fā)展的核心任務(wù)之一［3］。鄉(xiāng)村振興作為實(shí)現(xiàn)農(nóng)民生活富裕的重大任務(wù)，其發(fā)展建設(shè)程度很大程度上受制于農(nóng)村人口收入水平的高低［4］，而低收入農(nóng)戶的收入與扶貧資源配置是高度相關(guān)的［5］。扶貧資源配置是指對(duì)扶貧資源（主要指資金等）進(jìn)行分配的一種方式［5］。農(nóng)戶是脫貧攻堅(jiān)時(shí)期瞄準(zhǔn)的最小單位，面臨著較高的經(jīng)濟(jì)風(fēng)險(xiǎn)或沖擊，致貧或返貧風(fēng)險(xiǎn)較高，對(duì)脫貧攻堅(jiān)成果的可持續(xù)性和穩(wěn)定性構(gòu)成嚴(yán)重威脅［6］。在這個(gè)鞏固拓展脫貧攻堅(jiān)成果同鄉(xiāng)村振興有效銜接的特殊時(shí)期［7］，對(duì)扶貧資源配置的增收績(jī)效進(jìn)行定量分析與政策效果評(píng)估顯得十分重要［8］，同時(shí)視角要在宏觀區(qū)域統(tǒng)籌的同時(shí)聚焦到微觀農(nóng)戶，讓低收入農(nóng)戶切實(shí)享受到國(guó)家政策和國(guó)家經(jīng)濟(jì)發(fā)展的成果［9］。實(shí)施精準(zhǔn)扶貧政策以來，享受各類幫扶政策的農(nóng)戶，其家庭收入以及收入結(jié)構(gòu)發(fā)生了很大的變化［10］，因此定量測(cè)算與評(píng)估扶貧資源配置對(duì)低收入農(nóng)戶收入增長(zhǎng)和收入結(jié)構(gòu)的影響力具有很重要的顯示意義。

低收入群體的收入情況一直是國(guó)內(nèi)外學(xué)者研究的重點(diǎn)。自2013 年習(xí)近平總書記提出“精準(zhǔn)扶貧”重要思想以來，學(xué)術(shù)界關(guān)于農(nóng)村低收入群體的研究也迅速增多?？梢愿爬槿缦聨讉€(gè)方面：一是對(duì)農(nóng)戶收入結(jié)構(gòu)差異及影響因素的分析［4,11-13］。如Koen 等［14］研究表明社會(huì)轉(zhuǎn)移性收入對(duì)低收入家庭的經(jīng)濟(jì)收入水平有較為明顯的提高。二是研究國(guó)家扶貧政策對(duì)低收入農(nóng)戶總收入的影響［9,15-16］。如蔡進(jìn)等［9］通過雙重差分模型驗(yàn)證得到精準(zhǔn)扶貧政策對(duì)貧困地區(qū)農(nóng)戶的收入增長(zhǎng)起到巨大作用，對(duì)低收入農(nóng)戶家庭人均純收入有較明顯的提升。三是從人文地理的視角對(duì)農(nóng)戶的貧困脆弱性、情感重構(gòu)等進(jìn)行實(shí)證研究［6,17-19］。如劉倩等［6］通過實(shí)地調(diào)研數(shù)據(jù)對(duì)農(nóng)戶貧困脆弱性進(jìn)行測(cè)度并對(duì)影響因子進(jìn)行分析?；谝陨衔墨I(xiàn)分析，可以發(fā)現(xiàn)目前尚缺乏扶貧資源配置對(duì)低收入農(nóng)戶收入影響的定量研究。本文以青海省國(guó)定貧困縣為例，通過實(shí)地調(diào)查農(nóng)戶實(shí)際收入情況與多種政策要素，構(gòu)建扶貧資源配置對(duì)低收入農(nóng)戶收入影響的指標(biāo)體系，借助地理探測(cè)器探測(cè)出影響農(nóng)戶收入的扶貧資源配置因素，并利用Tobit 模型比較各因素對(duì)不同類型收入的影響力。最后，將兩種模型的定量化分析結(jié)果聯(lián)系起來，確定各要素在收入增長(zhǎng)及收入結(jié)構(gòu)優(yōu)化過程中的優(yōu)先順序，且給出相應(yīng)的資源配置參考建議，以期為鞏固拓展脫貧攻堅(jiān)成果及鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略的實(shí)施提供決策參考。

1 數(shù)據(jù)與方法

1.1 研究區(qū)概況

青海省地處青藏高原，是一個(gè)自然資源豐富但經(jīng)濟(jì)欠發(fā)達(dá)的特殊區(qū)域。雖然人口基數(shù)不大，但是青海省最初貧困發(fā)生率卻高出中國(guó)平均水平近一倍。2011 年青海全省貧困發(fā)生率高達(dá)36.6%，該省一直是中國(guó)扶貧開發(fā)任務(wù)重、難度大的省份之一，截至2019年年底，青海省所有貧困人口全部脫貧退出，實(shí)際減貧53.9×104人。2021 年青海省農(nóng)村居民人均可支配收入為1.36×104元，中國(guó)農(nóng)村居民人均可支配收入為1.89×104元，農(nóng)村居民收入明顯低于全國(guó)平均水平。青海省農(nóng)村人口的相對(duì)貧困仍是值得關(guān)注的問題。本研究的調(diào)查對(duì)象為青海省國(guó)定貧困縣中貧困村的低收入農(nóng)戶，研究區(qū)域主要為國(guó)家級(jí)貧困縣，所抽取的調(diào)查村分別為：大通縣俄博圖村、東至溝村、邊麻溝村、田家溝村、鐵家莊村和全家灣村，平安區(qū)李家村、木場(chǎng)村、宜麻村、莊科村、大寨子村和桑昂村，化隆縣東臺(tái)村、雪什藏村、本康溝村、甘都街村、工二村和清泉村（圖1）。

圖1 研究區(qū)示意圖Fig.1 Diagram of study areas

1.2 數(shù)據(jù)來源與處理

本研究按照隨機(jī)抽樣方法，為了防止采樣影響研究的科學(xué)性和普遍性，分別抽取2018—2020年退出貧困縣序列的脫貧縣各1 個(gè)，平均每縣各抽取6個(gè)村，其中包括4～5 個(gè)出列村、1～2 個(gè)非貧困村（共計(jì)18 個(gè)村），預(yù)期平均每村抽取30 戶脫貧戶進(jìn)行調(diào)查，但由于實(shí)際情況，部分非貧困村脫貧戶數(shù)量較少，因此從抽取的脫貧戶較多的脫貧村補(bǔ)充樣本量。其目的在于全面反映低收入農(nóng)戶的收入情況和扶貧資源配置對(duì)低收入農(nóng)戶的影響。2021年3—4 月調(diào)研小組在研究區(qū)域內(nèi)采取入戶訪談的形式進(jìn)行問卷調(diào)查，最終獲得總樣本量566戶，其中有效樣本512 戶。調(diào)查數(shù)據(jù)涵蓋2015 年及2020 年受訪家庭構(gòu)成基本信息、勞動(dòng)生產(chǎn)情況、扶貧政策享受情況、收入結(jié)構(gòu)等。其中收入結(jié)構(gòu)根據(jù)已有研究劃分為4種類型：經(jīng)營(yíng)性收入、工資性收入、財(cái)產(chǎn)性收入、轉(zhuǎn)移性收入［4,20-22］。青海省區(qū)域范圍、高程數(shù)據(jù)來源于地理空間數(shù)據(jù)云和中科院資源與環(huán)境數(shù)據(jù)中心。

1.3 研究方法

1.3.1 地理探測(cè)器地理探測(cè)器是一種可以探測(cè)地理現(xiàn)象空間分布及其驅(qū)動(dòng)因素的有效工具［23］。與其他傳統(tǒng)模型相比，地理探測(cè)器模型具有多重共線性免疫、避免自變量與因變量互為因果等優(yōu)點(diǎn)［24］?？紤]到影響因素中存在部分賦值型自變量，地理探測(cè)器可有效降低誤差且避免共線性問題，因此選擇運(yùn)用地理探測(cè)器中的因子探測(cè)模塊，對(duì)低收入農(nóng)戶家庭總收入的影響因素進(jìn)行探測(cè)分析，計(jì)算公式如下：

式中：q為驅(qū)動(dòng)因子的解釋力，值域處于［0,1］，值越大表示影響作用越大；L為變量因子的分層數(shù)；N和Nh分別為農(nóng)戶樣本總數(shù)和層h內(nèi)樣本數(shù)；σ2和σ2h分別為研究區(qū)整體的方差和層h的方差。

1.3.2Tobit回歸模型Tobit 模型是運(yùn)用極大似然估計(jì)對(duì)因變量在連續(xù)但受到某種限制情況下取值進(jìn)行分析的模型，常被學(xué)者用于分析收入結(jié)構(gòu)問題［25］。由于部分樣本存在某類收入為0 的情況，若采用地理探測(cè)器進(jìn)行全局探測(cè)易導(dǎo)致結(jié)果出現(xiàn)誤差。借鑒國(guó)內(nèi)外研究中探測(cè)居民收入影響因子的方法［26］，運(yùn)用Tobit 回歸模型對(duì)青海省農(nóng)戶4 種不同類型收入的影響因素進(jìn)行探測(cè)分析，回歸結(jié)果僅對(duì)同類型影響因子貢獻(xiàn)度比較，不進(jìn)行交互分析。計(jì)算公式如下：

式中:ρ為樣本中特定類型收入（經(jīng)營(yíng)性收入、工資性收入、財(cái)產(chǎn)性收入、轉(zhuǎn)移性收入）；λ0、λ1分別為截距向量和回歸參數(shù)向量；Fn為指標(biāo)變量（x1～x16）；θn為誤差項(xiàng)。

2 結(jié)果與分析

2.1 收入增長(zhǎng)變化

從數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)來看（表1），2015—2020 年低收入農(nóng)戶的家庭總收入增長(zhǎng)明顯，其中經(jīng)營(yíng)性收入、工資性收入、財(cái)產(chǎn)性收入、轉(zhuǎn)移性收入均在不同程度上獲得提升。與2015年相比，2020年農(nóng)戶家庭總收入增長(zhǎng)了4.058×104元，增長(zhǎng)率為345.36%，可見農(nóng)戶獲得扶貧資源后整體提升幅度較大。從經(jīng)營(yíng)性收入來看，2015 年平均值為0.263×104元，2020 年增長(zhǎng)至1.131×104元，增長(zhǎng)率為330.04%，農(nóng)戶經(jīng)營(yíng)性收入極 差 在2015 年 為1.906×104元，2020 年 增 長(zhǎng) 至6.400×104元。由于地方政府積極組織合作社等，為低收入群體創(chuàng)造了擴(kuò)大經(jīng)營(yíng)規(guī)模的機(jī)會(huì)，在扶貧資源的支持下，農(nóng)戶充分利用自身勞動(dòng)力資源與土地資源，部分貧困農(nóng)戶返鄉(xiāng)務(wù)農(nóng)或創(chuàng)業(yè)，增加了對(duì)傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)或其他行業(yè)的投入，形成一定的規(guī)模，獲得了較好的效果，收益提升明顯。而部分老人戶等由于自身缺乏勞動(dòng)力，無法參與農(nóng)業(yè)勞動(dòng)等，因此經(jīng)營(yíng)性收入無法獲得提升。從工資性收入看，2015 年平均值為0.437×104元，2020 年增長(zhǎng)至2.662×104元，增長(zhǎng)率為509.15%，農(nóng)戶工資性收入極差在2015 年為5.700×104元，2020 年增長(zhǎng)至16.800×104元。2015年部分有勞動(dòng)力的低收入農(nóng)戶由于缺乏就業(yè)技能且無就業(yè)渠道，多參與扶貧車間工作或公益性崗位，工資收入較低，但在地方政府組織就業(yè)培訓(xùn)以及整體介紹外出務(wù)工后，通過城市對(duì)多余勞動(dòng)力的吸納，將這部分農(nóng)戶培訓(xùn)為技術(shù)工種外出務(wù)工，收入得到大幅度提升，對(duì)其家庭工資性收入起到顯著的正向作用。而同樣，由于部分老人戶、殘疾戶等無勞動(dòng)能力，因此無法獲得工資性收入。從財(cái)產(chǎn)性收入來看，2015 年平均值為0.029×104元，2020 年為0.371×104元，增長(zhǎng)率為1179.31%，農(nóng)戶財(cái)產(chǎn)性收入極 差 在2015 年 為7.000×104元，2020 年 增 長(zhǎng) 至11.000×104元。由于農(nóng)戶自身脫貧意愿強(qiáng)烈，不斷積極參與到政府組織的合作社、扶貧企業(yè)中，通過入股等形式獲得分紅收益，此外部分農(nóng)戶將自身耕地流轉(zhuǎn)，獲得租金收入。但財(cái)產(chǎn)性收入始終不是農(nóng)戶的主要收入來源，考慮農(nóng)戶入股金額普遍較低，因此獲得分紅較少，低收入農(nóng)戶普遍擁有耕地面積較少，且多數(shù)流轉(zhuǎn)給親屬，因此獲得收入不高。從轉(zhuǎn)移性收入來看，2015 年平均值為0.446×104元，2020 年為1.069×104元，增長(zhǎng)率為139.69%，農(nóng)戶轉(zhuǎn)移性收入極差在2015 年為0.900×104元，2020 年增長(zhǎng)至6.320×104元。轉(zhuǎn)移性收入主要是政府對(duì)農(nóng)戶進(jìn)行的兜底政策，由于部分農(nóng)戶出現(xiàn)重病、大病等特殊情況，地方政府對(duì)其采用“整戶保”的形式保障其基本生活，此外農(nóng)戶親戚、朋友、分戶的子女等考慮其生活困難，對(duì)其進(jìn)行經(jīng)濟(jì)上的贈(zèng)與保證其基本生活。因此農(nóng)戶整體轉(zhuǎn)移性收入提升不大，但極差變化較大。

表1 低收入農(nóng)戶收入增長(zhǎng)變化Tab.1 Changes in income growth of low-income farmer households /104元

2.2 收入結(jié)構(gòu)變化

2015—2020 年低收入農(nóng)戶家庭在享受到扶貧資源配置后收入結(jié)構(gòu)變化很大，但多渠道共同收入結(jié)構(gòu)較為穩(wěn)定（表2）。從經(jīng)營(yíng)性收入占比看，2015、2020 年收入占比分別為22.38%和21.61%，表示農(nóng)戶整體還保持對(duì)土地的有效利用。2015 年青海省制定了《青海省農(nóng)村牧區(qū)扶貧開發(fā)條例》，大力扶持了發(fā)展種植養(yǎng)殖業(yè)、農(nóng)副產(chǎn)品加工業(yè)、鄉(xiāng)村旅游業(yè)、民族傳統(tǒng)手工業(yè)等特色優(yōu)勢(shì)產(chǎn)業(yè)，很大程度保證了農(nóng)戶的種植養(yǎng)殖業(yè)收入。此外，地方政府還通過種子站等對(duì)農(nóng)戶啟動(dòng)幫扶工作，對(duì)農(nóng)戶進(jìn)行種畜、種子等農(nóng)耕必需品的免費(fèi)發(fā)放，有效調(diào)動(dòng)了農(nóng)戶務(wù)農(nóng)的積極性。從工資性收入占比來看，由2015 年的37.19%提升至2020 年的50.87%，收入占比提升明顯。由于傳統(tǒng)的農(nóng)業(yè)收益較低，有勞動(dòng)力的農(nóng)戶不愿務(wù)農(nóng)，通過就業(yè)技術(shù)培訓(xùn)與地方政府組織外出務(wù)工，該類勞動(dòng)力因此獲得更多務(wù)工技能與機(jī)會(huì)，使得工資性收入逐漸成為主要收入來源，這與當(dāng)前全國(guó)農(nóng)村家庭收入形式基本一致。從財(cái)產(chǎn)性收入占比來看，由2015 年的2.47% 提升至2020 年的7.09%，但占比始終較低。由于部分有勞動(dòng)力的農(nóng)戶外出務(wù)工導(dǎo)致務(wù)農(nóng)勞動(dòng)力的缺失，該類家庭選擇將土地流轉(zhuǎn)獲得財(cái)產(chǎn)性收入。此外政府有序出臺(tái)光伏扶貧政策和合作社入股分紅政策等，使多數(shù)農(nóng)戶收益但不依賴于此類分紅，因此財(cái)產(chǎn)性收入占比得到提升但占比不高。從轉(zhuǎn)移性收入來看，2015、2020 年分別為37.96%和20.43%，占比下降明顯，在2015 年轉(zhuǎn)移性收入還是低收入農(nóng)戶家庭最主要的收入來源，到2020年已經(jīng)低于經(jīng)營(yíng)性收入和工資性收入。轉(zhuǎn)移性收入主要來源是低保、五保等兜底政策，主要目的是支撐農(nóng)戶基本生活。雖然農(nóng)戶享受到的政策數(shù)量與收入均有提升，但占比下降明顯，這反映出政府在“扶貧不扶懶”的原則上堅(jiān)持較好?？傮w來看，經(jīng)營(yíng)性收入、財(cái)產(chǎn)行收入占農(nóng)戶總收入比重變化不大，而工資性收入占農(nóng)戶總收入比重提升明顯，轉(zhuǎn)移性收入比重明顯降低。2015—2020 年中央財(cái)政和地方財(cái)政通過對(duì)農(nóng)村地區(qū)長(zhǎng)期的大力投入，扶貧資源配置越來越具有針對(duì)性，明顯改善了農(nóng)戶自身脫貧的積極性，在保障農(nóng)戶基本生活的同時(shí)使得農(nóng)戶自身的造血能力得到明顯提升。

表2 低收入農(nóng)戶收入結(jié)構(gòu)變化Tab.2 Changes in income structure of low-income farmer households

2.3 農(nóng)戶總收入影響因子探測(cè)

扶貧資源配置主要包括扶貧資源配置渠道和扶貧資源配置方式［19］。結(jié)合國(guó)內(nèi)外研究文獻(xiàn)與扶貧資源配置實(shí)際情況，對(duì)指標(biāo)進(jìn)行設(shè)計(jì)。其中扶貧資源配置渠道主要包括中央財(cái)政資金（x1）、省級(jí)財(cái)政資金（x2）、市級(jí)財(cái)政資金（x3）、縣級(jí)財(cái)政資金（x4）和其他涉農(nóng)資金［16］（x5）5項(xiàng)具體指標(biāo)，主要采用虛擬變量的方式來表示，虛擬變量的設(shè)置方式是1 為獲得，0 為未獲得。扶貧資源配置方式中設(shè)計(jì)了提供技能培訓(xùn)［27］（x6）、直接補(bǔ)助資金［28］（x7）、提供產(chǎn)業(yè)幫扶［16］（x8）、資金入股分紅［21］（x9）、提供公益崗位［29］（x10）、提供教育補(bǔ)貼［30］（x11）、提供小額信貸［31］（x12）和提供醫(yī)療保障［32］（x13）8 項(xiàng)具體指標(biāo)。同時(shí)在探測(cè)扶貧資源配置對(duì)農(nóng)戶的影響時(shí)也應(yīng)考慮農(nóng)戶自身家庭特征，因此在個(gè)體特征變量中設(shè)置勞動(dòng)力人數(shù)［33］（x14）、所在村屬性［34］（x15）和建檔立卡人數(shù)［35］（x16）3個(gè)具體指標(biāo)（表3）。

表3 指標(biāo)變量及其說明Tab.3 Indicator variables and their descriptions

利用地理探測(cè)器風(fēng)險(xiǎn)探測(cè)（圖2）發(fā)現(xiàn)，共7個(gè)因子在0.01 水平上顯著，分別為x1、x4、x7、x10、x11、x14和x16；共4 個(gè)因子在0.05 水平上顯著，分別為x2、x3、x5和x9；僅x6在0.1 水平上顯著；其他因子雖然具有解釋力但顯著性不明顯。通過顯著性檢驗(yàn)的影響因子 解 釋 力 （q） 由 高 到 低 為x16>x14>x7>x10>x9>x4>x1>x6>x11>x5>x3>x2。

圖2 影響農(nóng)戶收入的單因子解釋力Fig.2 Single factor explanatory power affecting farmers households’income

從公共性扶貧資源配置渠道來看，各種渠道的扶貧資源均對(duì)農(nóng)戶收入具有較強(qiáng)的解釋力，且均通過顯著性水平檢驗(yàn)，說明我國(guó)的扶貧資源無論選擇哪種配置渠道，均可提升低收入農(nóng)戶的收入水平，這一結(jié)果也符合我國(guó)扶貧實(shí)際情況。q由高到低為x4>x1>x5>x3>x2，分 別 為 0.0308、0.0274、0.0120、0.0098 和0.0083，說明扶貧資源通過中央財(cái)政資金和縣級(jí)財(cái)政資金渠道的效果明顯好于省級(jí)、市級(jí)財(cái)政資金和其他涉農(nóng)資金。由于扶貧制度具有行政強(qiáng)制性，難免會(huì)使得扶貧資源在配置渠道上產(chǎn)生依賴性，這就制約了扶貧資源配置的方式，進(jìn)而影響到農(nóng)村低收入群體的收入情況。

從公共性扶貧資源配置方式來看，除x8、x12和x133 個(gè)因子外，其余因子均通過顯著性檢驗(yàn)，q由高到低為x7>x10>x9>x6>x11>x12>x8>x13。說明因子x7、x10、x9、x6和x11等不同程度地提升農(nóng)村低收入人口的經(jīng)濟(jì)收入。因子x7對(duì)農(nóng)戶收入的影響最直接，但實(shí)際這種直接補(bǔ)助資金的“輸血式”扶貧極容易形成依賴，如果低收入人口過度依賴政府直接補(bǔ)貼，將導(dǎo)致農(nóng)戶缺乏內(nèi)生性動(dòng)力，限制其內(nèi)源性發(fā)展。因子x10對(duì)農(nóng)戶收入也有很強(qiáng)的解釋力，通過提供公益崗位的方式能夠有效地激發(fā)農(nóng)戶的內(nèi)生動(dòng)力，部分具有半勞力或者弱勞力的農(nóng)戶很少有其他就業(yè)機(jī)會(huì)，增收難度很大。成為專崗工作人員后，獲得了穩(wěn)定的工作機(jī)會(huì)，每月實(shí)現(xiàn)穩(wěn)定增收。此類工作具有勞動(dòng)時(shí)間短、勞動(dòng)強(qiáng)度低等特點(diǎn)，契合了此類人員半勞動(dòng)力、弱勞動(dòng)力的特征。x9是指政府引導(dǎo)龍頭企業(yè)、合作社等和農(nóng)戶之間按照自愿互利原則，通過股份合作、勞動(dòng)合作等進(jìn)行利益聯(lián)結(jié)的模式，這種資金入股分紅的模式可以有效提升價(jià)值鏈，完善利益鏈，促進(jìn)不同形式農(nóng)民家庭收入水平提高。x6是指政府構(gòu)建多種形式的職業(yè)技能培訓(xùn)體系，針對(duì)農(nóng)戶產(chǎn)業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀對(duì)其進(jìn)行務(wù)工、務(wù)農(nóng)技能培訓(xùn)，通過提供技能培訓(xùn)增強(qiáng)農(nóng)戶自身造血功能。x11能夠有效減輕農(nóng)戶家庭教育方面負(fù)擔(dān)，通過提供教育補(bǔ)助在一定程度上解放勞動(dòng)力，減少勞動(dòng)力就業(yè)的機(jī)會(huì)成本，從而提高家庭經(jīng)濟(jì)收入。

從農(nóng)戶個(gè)體特征變量來看，x16和x142 個(gè)因子q分別為0.2142 和0.1589，且均在0.01 水平上顯著。建檔立卡人數(shù)與政府補(bǔ)貼收入間存在明顯的相關(guān)性，農(nóng)戶家庭建檔立卡人數(shù)越多，說明其家庭存在越明顯的致貧或返貧風(fēng)險(xiǎn)，其享受的針對(duì)性幫扶政策就越豐富。而通過我國(guó)脫貧攻堅(jiān)期的努力，使該類農(nóng)戶的收入有明顯的提升，這一現(xiàn)象符合實(shí)際情況。勞動(dòng)力數(shù)量一直是決定農(nóng)村貧困家庭收入的關(guān)鍵因素，勞動(dòng)力數(shù)量所代表的人力資本水平也是造成低收入家庭收入差距的首要因素，2020 年青海省出臺(tái)7 條政策措施支持貧困勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移就業(yè)，創(chuàng)造了大量的就業(yè)機(jī)會(huì)，使勞動(dòng)力人數(shù)較多的家庭增收明顯。精準(zhǔn)扶貧政策通過各種路徑增加了貧困家庭勞動(dòng)力供給與主要?jiǎng)趧?dòng)力的生產(chǎn)效率，從而提高了貧困家庭收入。

在單因子解釋力探測(cè)結(jié)果的基礎(chǔ)上，將影響力顯著的因子進(jìn)行交互探測(cè)，得到探測(cè)結(jié)果（表4），任意2個(gè)自變量同時(shí)作用于收入結(jié)構(gòu)時(shí)的綜合解釋力都高于單一變量，均呈現(xiàn)出非線性增強(qiáng)與雙因子增強(qiáng)，不存在減弱或獨(dú)立作用類型。相比于單因子作用，雙因子交互作用的q值均有一定程度的提高，其中x14?x16（0.319）的影響力居首。x16對(duì)其他因子的影響最強(qiáng)，一般來說家庭建檔立卡人數(shù)多，農(nóng)戶享受扶貧資源配置也更多，且該類農(nóng)戶貧困程度較深，地方政府給與其扶貧資源配置也更有針對(duì)性，幫扶性更強(qiáng)，因此x14?x16（0.319）的影響力最高。而x6、x7和x10等影響因子之間相互作用與單因子作用相比均有所提升，呈現(xiàn)為非線性增強(qiáng)。結(jié)果表示：（1）受多種因素綜合影響，雙因子交互作用的探測(cè)結(jié)果可以更好地解釋影響因子對(duì)農(nóng)戶總收入的影響。（2）探測(cè)因子經(jīng)交互作用之后均增強(qiáng)了對(duì)于農(nóng)戶收入的解釋程度，說明低收入群體農(nóng)戶的收入情況是多種驅(qū)動(dòng)因子共同作用的結(jié)果。（3）較大部分影響因子交互后，呈現(xiàn)出交互作用值大于雙因子單獨(dú)作用值之和的非線性增強(qiáng)關(guān)系，另一部分影響因子交互后，呈現(xiàn)出交互作用值小于雙因子單獨(dú)作用值之和、大于單因子作用的雙因子增強(qiáng)的關(guān)系，總體來看，雙因子交互增強(qiáng)效果明顯。

表4 單因子、雙因子交互探測(cè)結(jié)果Tab.4 Iinteraction detection results between single-factor and double-factor

2.4 農(nóng)戶各類型收入回歸結(jié)果分析

運(yùn)用Stata 16.0 軟件中Tobit 回歸模型對(duì)農(nóng)戶的各類收入進(jìn)行因子分析（表5），可以看出經(jīng)營(yíng)性收入分析整體通過了0.01 的顯著性檢驗(yàn)，在其主要影響因素中，x8、x12通過了0.01的顯著性檢驗(yàn)，x7、x9、x13和x16通過了0.05 的顯著性檢驗(yàn)，x6和x14通過了0.1的顯著性檢驗(yàn)。其中x8對(duì)經(jīng)營(yíng)性收入的影響明顯高于其他因子，說明通過政府提供的產(chǎn)業(yè)幫扶政策，如青海省農(nóng)業(yè)農(nóng)村部門2020年“抓特色優(yōu)勢(shì)、強(qiáng)利益聯(lián)結(jié)、強(qiáng)科技服務(wù)、美人居環(huán)境、借協(xié)作助力”五大措施等，在提升農(nóng)戶積極性、推動(dòng)生產(chǎn)營(yíng)銷收益的同時(shí)降低其成本支出。此外，部分農(nóng)戶為了拓展收入來源渠道，通過產(chǎn)業(yè)幫扶政策嘗試規(guī)?；N植經(jīng)濟(jì)作物或飼養(yǎng)肉牛肉羊等牲畜或雞鴨等家禽，農(nóng)產(chǎn)品種植與畜禽養(yǎng)殖收入都有明顯的提升。

表5 農(nóng)戶收入類型的影響因子分析結(jié)果Tab.5 Analysis results of influencing factors of farmer households’income types

工資性收入整體通過了0.01 的顯著性檢驗(yàn)，在其主要影響因素中，x2、x7、x10和x14通過了0.01 的顯著性檢驗(yàn)，x15通過了0.05 的顯著性檢驗(yàn)，x16通過了0.1的顯著性檢驗(yàn)。其中x10和x14對(duì)工資性收入呈現(xiàn)明顯的正相關(guān)。對(duì)于弱勞動(dòng)力農(nóng)戶來說，通過市場(chǎng)來獲取工作機(jī)會(huì)難度很大，地方政府通過不斷開發(fā)公益崗位，使得該類勞動(dòng)力實(shí)現(xiàn)就業(yè)。在獲得公益崗位后，通過基本服務(wù)技能培訓(xùn)和簡(jiǎn)單勞動(dòng)，激勵(lì)他們通過自己的工作來增加家庭收入。勞動(dòng)力作為農(nóng)村地區(qū)重要的生產(chǎn)性資本，通過政府組織技能培訓(xùn)和務(wù)工介紹后增加其非農(nóng)就業(yè)機(jī)會(huì)和非農(nóng)就業(yè)的機(jī)會(huì)，因此增加了其工資性收入。x2對(duì)于工資性收入呈現(xiàn)負(fù)向影響，通過財(cái)政資金的幫扶措施，農(nóng)戶的基本生活得到了保障，進(jìn)而選擇就近務(wù)工、務(wù)農(nóng)替代外出務(wù)工，較低收益的務(wù)工、農(nóng)業(yè)活動(dòng)占用了家庭勞動(dòng)力的時(shí)間，導(dǎo)致工資性收入降低。

財(cái)產(chǎn)性收入整體未通過顯著性檢驗(yàn)，但x7和x9對(duì)財(cái)產(chǎn)性收入有顯著影響。財(cái)產(chǎn)性收入主要是指通過向他人提供金融性資產(chǎn)或其他有形非生產(chǎn)性資產(chǎn)的控制權(quán)獲得的收入［36］，因此在資源配置方式中，主要與x7和x9相關(guān)，且影響力較大。

轉(zhuǎn)移性收入整體通過0.01 的顯著性檢驗(yàn)，在其主要影響因素中，除x3、x4、x5、x11和x16影響不顯著外，其余因子均通過顯著性檢驗(yàn)。農(nóng)戶轉(zhuǎn)移性收入主要由救濟(jì)金、養(yǎng)老金、糧食直補(bǔ)費(fèi)等政府補(bǔ)助資金構(gòu)成，因此受到的影響因素較多。其中x2和x7的影響力明顯高于其他扶貧資源配置方式因子，青海省及時(shí)落實(shí)各項(xiàng)農(nóng)牧業(yè)轉(zhuǎn)移支付補(bǔ)助、農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)、助學(xué)貸款、農(nóng)村低保、公益崗位補(bǔ)貼、殘疾人補(bǔ)貼等政策，使得農(nóng)戶切實(shí)獲得了各類直接補(bǔ)助資金，提高了農(nóng)牧民轉(zhuǎn)移性收入。

總體來看，公共性扶貧資源配置對(duì)低收入農(nóng)戶收入結(jié)構(gòu)有顯著影響，不同收入的影響因素也各不相同。從村莊角度出發(fā)，應(yīng)因戶施策，以發(fā)展規(guī)劃為目標(biāo)引導(dǎo)農(nóng)民改變其收入結(jié)構(gòu)從而增加農(nóng)戶收入，為鄉(xiāng)村振興夯實(shí)基礎(chǔ)。從農(nóng)民的角度來看，在收入改善階段應(yīng)更多地關(guān)注貢獻(xiàn)程度較高的影響因素，從而盡快提高收入水平、優(yōu)化收入結(jié)構(gòu)。

3 結(jié)論與建議

3.1 結(jié)論

（1）低收入農(nóng)戶的家庭總收入增長(zhǎng)明顯，4種類型收入均在不同程度上獲得提升。農(nóng)戶家庭平均收 入 由2015 年 的1.175×104元 提 升 至2020 年 的5.233×104元，增收效果明顯，脫貧攻堅(jiān)成效顯著。

（2）通過扶貧資源配置，農(nóng)戶增收意愿與內(nèi)生動(dòng)力明顯提升。2015 年低收入農(nóng)戶收入主要依靠政府扶持的轉(zhuǎn)移性收入，占比高達(dá)37.96%。2020年農(nóng)戶主要依靠勞動(dòng)獲取收入，工資性收入占比高達(dá)50.87%，而轉(zhuǎn)移性收入占比降至20.43%。農(nóng)戶內(nèi)生動(dòng)力提升明顯。

（3）影響農(nóng)戶收入的單因子解釋力由高到低為x16>x14>x7>x10>x9>x4>x1>x6>x11>x5>x3>x2，且任意兩因子交互后對(duì)農(nóng)戶收入的解釋力加強(qiáng)，表現(xiàn)為雙因子增強(qiáng)或非線性增強(qiáng)，其中x14?x16（0.319）的影響力居首，且x16對(duì)其他因子的影響最強(qiáng)。

（4）公共性扶貧資源配置對(duì)農(nóng)戶的收入結(jié)構(gòu)影響顯著，不同的收入渠道影響因子各不相同。在收入提升階段應(yīng)重點(diǎn)關(guān)注貢獻(xiàn)程度較高的影響因子。對(duì)經(jīng)營(yíng)性收入的貢獻(xiàn)度，影響因子依次為x8>x12>x9>x16>x7>x13>x6>x14；對(duì) 工 資 性 收入 的 貢 獻(xiàn) 度 ， 影 響 因 子 依 次 為x7>x10>x2>x14>x15>x16；對(duì)轉(zhuǎn)移性收入的貢獻(xiàn)度 ， 影 響 因 子 依 次 為x7>x10>x13>x2>x15>x14>x9>x8>x12>x1>x6。

3.2 建議

根據(jù)上述研究結(jié)論得出，扶貧資源配置對(duì)于低收入農(nóng)戶總收入增長(zhǎng)、農(nóng)戶自身造血能力提升明顯，這與其他相關(guān)研究基本一致。此外，本研究通過地理探測(cè)器模型與Tobit模型發(fā)現(xiàn)，影響農(nóng)戶收入水平的因素是多元而復(fù)雜的，既有制度和政策等宏觀因素，也有人力資本積累、物質(zhì)資本投資、金融資產(chǎn)和農(nóng)戶特征等微觀因素，且不同因素對(duì)于農(nóng)戶收入結(jié)構(gòu)的影響也存在差異。全面脫貧后，中國(guó)進(jìn)入一個(gè)以次生貧困與相對(duì)貧困為主的新階段，扶貧的目標(biāo)群體將轉(zhuǎn)變?yōu)檗D(zhuǎn)型貧困群與潛在貧困群［37］。在后脫貧時(shí)代，提高脫貧農(nóng)戶的收入可持續(xù)性、防止返貧，不僅是新時(shí)期農(nóng)村扶貧的現(xiàn)實(shí)需求，更是推動(dòng)鄉(xiāng)村振興的客觀要求［38］?；趯?shí)證結(jié)果，要提升低收入農(nóng)戶的收入水平，需要采取具有綜合性、針對(duì)性政策措施。為鞏固提升脫貧攻堅(jiān)成果，提出政策建議如下：

（1）在兜底政策的基礎(chǔ)上，加大就業(yè)培訓(xùn)、產(chǎn)業(yè)培訓(xùn)、公益崗位開發(fā)力度，增強(qiáng)農(nóng)戶自身的“造血”能力。部分農(nóng)戶由于大量的享受政策，部分基本生活得到了保障，出現(xiàn)自身發(fā)展動(dòng)力不足情況，導(dǎo)致家庭收入主要依靠政府補(bǔ)貼，收入結(jié)構(gòu)不合理。因此，對(duì)于具有一定勞動(dòng)力能力的低收入農(nóng)戶的后續(xù)發(fā)展，有必要避免對(duì)農(nóng)戶底線的政策過度依賴。堅(jiān)持“扶貧不助懶”的原則，通過就業(yè)援助、技能培訓(xùn)等手段，增強(qiáng)農(nóng)戶的造血功能。

（2）工資性收入已在農(nóng)戶的收入結(jié)構(gòu)中占據(jù)較高的比重，勞動(dòng)力作為農(nóng)村較為重要的生產(chǎn)性資本，對(duì)農(nóng)戶收入產(chǎn)生了顯著的正向影響。因此對(duì)于部分勞動(dòng)充足的農(nóng)戶家庭來說，過度發(fā)展第一產(chǎn)業(yè)極有可能占據(jù)農(nóng)戶外出務(wù)工的時(shí)間，減少農(nóng)戶家庭收入。因此，政府在為勞動(dòng)力條件較好的農(nóng)戶介紹務(wù)工機(jī)會(huì)，同時(shí)應(yīng)積極招商引資，為農(nóng)戶本地就業(yè)創(chuàng)造條件，避免出現(xiàn)空心村現(xiàn)象，鼓勵(lì)耕地林地進(jìn)行集體流轉(zhuǎn)，在充分利用農(nóng)村土地資源的同時(shí)以期達(dá)到勞動(dòng)力的最優(yōu)化分配。

（3）充分發(fā)揮農(nóng)村產(chǎn)業(yè)融合，增加農(nóng)戶經(jīng)營(yíng)性收入。發(fā)揮專業(yè)種養(yǎng)大戶、家庭農(nóng)場(chǎng)、農(nóng)民專業(yè)合作社等新型農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)主體的示范帶動(dòng)作用，將分散的農(nóng)戶聯(lián)合起來，形成規(guī)模效應(yīng)。同時(shí)鼓勵(lì)合作社等將產(chǎn)品范圍擴(kuò)展至農(nóng)產(chǎn)品加工、銷售等環(huán)節(jié)，延長(zhǎng)其產(chǎn)業(yè)鏈條，提高商品化和規(guī)?；潭?，通過提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率進(jìn)而提高農(nóng)戶的收入。

（4）實(shí)施“一戶一策”有效提升農(nóng)戶收入。對(duì)于不同的低收入農(nóng)戶家庭，其所享有的生產(chǎn)資源、社會(huì)資源均存在一定差異。對(duì)于生產(chǎn)資源相對(duì)充足、社會(huì)資源相對(duì)較差的農(nóng)戶家庭，應(yīng)著重對(duì)其經(jīng)營(yíng)性收入進(jìn)行優(yōu)化提升，適當(dāng)在產(chǎn)業(yè)幫扶、資金入股分紅、提供小額貸款等方面給與一定的政策性幫助。對(duì)于社會(huì)資源相對(duì)充足、生產(chǎn)資源相對(duì)較差的農(nóng)戶家庭，應(yīng)盡量?jī)?yōu)化提升其轉(zhuǎn)移性收入，此類家庭生產(chǎn)資料較少，勞動(dòng)力較為薄弱，多數(shù)依靠轉(zhuǎn)移性收入保障其基本生活。對(duì)于此類農(nóng)戶，應(yīng)在可享受范圍內(nèi)讓其盡可能多的享受扶貧資源配置帶來的政策補(bǔ)助，保障其家庭生活需求。此外，在村莊整體規(guī)劃來看，不同發(fā)展?fàn)顩r的村莊應(yīng)著重于提升不同類型收入。村級(jí)政府應(yīng)在不同規(guī)劃階段將扶貧資源配置傾斜于提升農(nóng)戶某一項(xiàng)收入，充分其主要影響因素，在保障農(nóng)戶基本生活的同時(shí)，有效提升農(nóng)戶整體收入水平。