張要要

(南京警察學(xué)院 治安學(xué)院,江蘇 南京 210023)

消除貧困是中國(guó)國(guó)家治理的重要目標(biāo)。黨的十八大以來(lái),我國(guó)減貧工作取得舉世矚目的成就,“現(xiàn)行標(biāo)準(zhǔn)下9 899萬(wàn)農(nóng)村貧困人口全部脫貧,832個(gè)貧困縣全部摘帽,12.8萬(wàn)個(gè)貧困村全部出列,區(qū)域性整體貧困得到解決”。脫貧攻堅(jiān)戰(zhàn)的全面勝利意味著現(xiàn)行標(biāo)準(zhǔn)下以生存問(wèn)題為主的絕對(duì)貧困不復(fù)存在,扶貧開(kāi)發(fā)戰(zhàn)略進(jìn)入“后2020”時(shí)代,貧困治理由絕對(duì)貧困轉(zhuǎn)向相對(duì)貧困,由關(guān)注單一的收入貧困轉(zhuǎn)向多維貧困。黨的十九屆四中全會(huì)明確提出,“堅(jiān)決打贏脫貧攻堅(jiān)戰(zhàn),鞏固脫貧攻堅(jiān)成果,建立解決相對(duì)貧困的長(zhǎng)效機(jī)制”。在下一階段扶貧工作從實(shí)現(xiàn)“兩不愁、三保障”變?yōu)榫徑舛嗑S相對(duì)貧困的背景下,“后2020”時(shí)代的多維相對(duì)貧困治理不僅是鞏固脫貧攻堅(jiān)成效,助力全體人民共同富裕目標(biāo)實(shí)現(xiàn)的關(guān)鍵依托,也是降低家庭貧困脆弱性和建立相對(duì)貧困長(zhǎng)效治理機(jī)制的重要舉措。

土地是農(nóng)戶(hù)家庭最為重要的生產(chǎn)要素,對(duì)經(jīng)濟(jì)收入、就業(yè)選擇和風(fēng)險(xiǎn)投資等家庭經(jīng)濟(jì)決策上產(chǎn)生廣泛而深刻的影響。隨著農(nóng)村土地制度改革的不斷深入,農(nóng)地流轉(zhuǎn)將土地要素進(jìn)行重新配置,成為貧困地區(qū)扶貧開(kāi)發(fā)工作的重要舉措。理論上,土地流轉(zhuǎn)不僅能夠通過(guò)提高農(nóng)地規(guī)模生產(chǎn)、經(jīng)營(yíng)效率直接發(fā)揮減貧效應(yīng),也能夠通過(guò)促進(jìn)非農(nóng)就業(yè)和改善農(nóng)戶(hù)收入結(jié)構(gòu)來(lái)間接減少貧困[1]。制度設(shè)計(jì)層面,2008年后的一號(hào)文件中著重強(qiáng)調(diào)了“賦予農(nóng)民長(zhǎng)久、穩(wěn)定的農(nóng)地承包權(quán)”的基本政策。黨的十八大以來(lái),“賦予農(nóng)民對(duì)承包地占有、使用、收益、流轉(zhuǎn)權(quán)能”的農(nóng)地管理理念得到貫徹實(shí)施。國(guó)務(wù)院頒布了《關(guān)于引導(dǎo)農(nóng)村土地經(jīng)營(yíng)權(quán)有序流轉(zhuǎn)發(fā)展農(nóng)業(yè)適度規(guī)模經(jīng)營(yíng)的意見(jiàn)》,強(qiáng)調(diào)不斷推動(dòng)土地流轉(zhuǎn),發(fā)展農(nóng)村規(guī)模經(jīng)營(yíng)等,提高土地資源的優(yōu)化配置[2]。然而,土地流轉(zhuǎn)受到自然地理?xiàng)l件的限制和農(nóng)地分配管理體制的約束,農(nóng)地流轉(zhuǎn)面臨著總體水平不高、自愿程度下降和農(nóng)地流轉(zhuǎn)簽訂合同比例不高等問(wèn)題[3]。就后果而言,不僅會(huì)提高農(nóng)地流轉(zhuǎn)的成本,不利于土地規(guī)模效應(yīng)的發(fā)揮[4-5],還會(huì)造成土地流轉(zhuǎn)農(nóng)戶(hù)的經(jīng)濟(jì)收益難以保證,進(jìn)而無(wú)法有效激勵(lì)農(nóng)戶(hù)土地流轉(zhuǎn)意愿,以至于現(xiàn)實(shí)中出現(xiàn)農(nóng)戶(hù)雇傭他人代耕或是撂荒土地的現(xiàn)象[6],農(nóng)戶(hù)土地流轉(zhuǎn)現(xiàn)狀與政策目標(biāo)之間還存在一定差距。那么,土地流轉(zhuǎn)究竟能否發(fā)揮減貧效應(yīng)?這需要通過(guò)嚴(yán)謹(jǐn)?shù)挠?jì)量方法和代表性數(shù)據(jù)予以評(píng)估和回應(yīng)。同時(shí),考慮到基于單一經(jīng)濟(jì)維度研究絕對(duì)貧困或相對(duì)貧困問(wèn)題,僅突出“貧”的經(jīng)濟(jì)維度,忽略了“困”的發(fā)展維度和環(huán)境維度的研究局限,本文將集中在反映綜合福利狀況的多維相對(duì)貧困進(jìn)行考察,以全面呈現(xiàn)新時(shí)代貧困治理的實(shí)質(zhì)內(nèi)涵。

基于上述思考,利用2018年中國(guó)家庭追蹤調(diào)查數(shù)據(jù),將土地轉(zhuǎn)出和土地轉(zhuǎn)入納入同一分析框架,實(shí)證考察土地轉(zhuǎn)出和土地轉(zhuǎn)入對(duì)農(nóng)戶(hù)多維相對(duì)貧困的影響以及土地流轉(zhuǎn)減貧效應(yīng)的微觀作用機(jī)制。本文可能的邊際貢獻(xiàn)體現(xiàn)在以下3個(gè)方面:第一,從土地流轉(zhuǎn)視角出發(fā),具體分析土地轉(zhuǎn)出和土地轉(zhuǎn)入對(duì)農(nóng)戶(hù)多維相對(duì)貧困的影響,全面地評(píng)估了土地流轉(zhuǎn)的減貧效應(yīng),這能夠補(bǔ)充土地流轉(zhuǎn)溢出效應(yīng)領(lǐng)域的文獻(xiàn)。第二,在厘清土地流轉(zhuǎn)對(duì)農(nóng)戶(hù)多維相對(duì)貧困影響的基礎(chǔ)上,從非農(nóng)就業(yè)和家庭創(chuàng)業(yè)視角,進(jìn)一步剖析土地流轉(zhuǎn)減貧的微觀作用機(jī)制。同時(shí),探討了土地流轉(zhuǎn)對(duì)不同程度農(nóng)戶(hù)多維相對(duì)貧困影響的差異性,豐富了相關(guān)研究。第三,本文的實(shí)證模型充分考慮了內(nèi)生性和樣本選擇偏差問(wèn)題造成的估計(jì)偏誤,并進(jìn)行了針對(duì)性處理,研究結(jié)論具備足夠的可靠性。

一、文獻(xiàn)回顧與理論分析

(一)文獻(xiàn)回顧

自上世紀(jì)五十年代以來(lái),學(xué)界對(duì)貧困內(nèi)涵的認(rèn)識(shí)不斷深化,開(kāi)始由關(guān)注絕對(duì)貧困到逐步重視相對(duì)貧困。Townsend認(rèn)為,相對(duì)貧困是在特定社會(huì)約束條件下,依靠個(gè)體或其家庭收入雖能夠滿(mǎn)足基本生存需求,但與參照群體相比較,個(gè)人或家庭參與社會(huì)活動(dòng)的發(fā)展資源和可行能力雙重被剝奪,進(jìn)而被正常的社會(huì)生產(chǎn)生活所孤立的一種持續(xù)性狀態(tài)[7]。更進(jìn)一步地,Sen提出“可行能力貧困”的觀點(diǎn)豐富貧困研究,使學(xué)術(shù)界對(duì)貧困問(wèn)題的研究逐漸轉(zhuǎn)向多維綜合福利視角,強(qiáng)調(diào)貧困問(wèn)題產(chǎn)生的根源不僅在于經(jīng)濟(jì)創(chuàng)收能力的剝奪,還涉及教育、健康和生活質(zhì)量等多方面可行能力的缺失[8]。比如,聯(lián)合國(guó)開(kāi)發(fā)計(jì)劃署(UNDP)在《1997年人類(lèi)發(fā)展報(bào)告》中提出的與之類(lèi)似的“人文貧困”的概念指出,貧困不僅包括人均國(guó)民收入等經(jīng)濟(jì)指標(biāo),也包括人均壽命、衛(wèi)生、教育和生活水平等社會(huì)文化因素。與傳統(tǒng)僅從收入維度識(shí)別絕對(duì)貧困或相對(duì)貧困相比,多維貧困能夠更為切實(shí)地反映家庭的貧困程度。也因此有研究者認(rèn)為,在“后2020”時(shí)代的脫貧工作,應(yīng)采用多維相對(duì)貧困標(biāo)準(zhǔn),從相對(duì)基本需要和基本能力2個(gè)維度全面呈現(xiàn)中國(guó)城鄉(xiāng)家庭貧困的客觀事實(shí)[9]。

圍繞著多維相對(duì)貧困這一主題,既有文獻(xiàn)主要集中在多維相對(duì)貧困的測(cè)量指標(biāo)和影響因素2個(gè)方面。在多維相對(duì)貧困的測(cè)量指標(biāo)上,相關(guān)研究已是較為豐富,形成了收入維度為主、福利維度為輔的指標(biāo)體系,如健康、教育、住房、生活水平、金融資產(chǎn)、城市融入和對(duì)外溝通等反映福利狀況的指標(biāo)被視為多維相對(duì)貧困的識(shí)別要素。在具體測(cè)量方法上,以Alkire和Foster提出的“雙閾值法”最具代表性和影響力,先是在每個(gè)維度內(nèi)的貧困指標(biāo)設(shè)定貧困閾值,再是跨維度設(shè)定多維度貧困的閾值,最后按照指標(biāo)—維度—多維相對(duì)貧困指數(shù)進(jìn)行三級(jí)加總計(jì)算,進(jìn)而得到多維相對(duì)貧困指數(shù)[10]。除此之外,還有大量的研究聚焦到多維相對(duì)貧困產(chǎn)生根源來(lái)考察,相關(guān)研究發(fā)現(xiàn),微觀個(gè)體層面金融使用行為[11]、教育程度[12]和非農(nóng)就業(yè)[13]等自我發(fā)展動(dòng)力和人力資本對(duì)相對(duì)貧困發(fā)生起到?jīng)Q定性作用。來(lái)自家庭內(nèi)部勞動(dòng)力供給[14]和地權(quán)安排[15]等經(jīng)濟(jì)行為在相對(duì)貧困治理中發(fā)揮不容忽視的影響。在個(gè)體與家庭層面雙重因素的交互作用下,多維相對(duì)貧困成為一種復(fù)雜的經(jīng)濟(jì)社會(huì)現(xiàn)象。值得注意的是,在與本文主題最為相關(guān)的文獻(xiàn)中,也有部分研究討論了農(nóng)地流轉(zhuǎn)的減貧增收效應(yīng)。比如,Jin和Javne認(rèn)為,農(nóng)地流轉(zhuǎn)為土地規(guī)?；?jīng)營(yíng)提供了契機(jī),通過(guò)發(fā)揮規(guī)模效應(yīng)提高土地利用效率和勞動(dòng)生產(chǎn)率,實(shí)現(xiàn)對(duì)農(nóng)戶(hù)收入水平的改善[16]。Chamberlin和Ricker-Gilbert也是指出,土地流轉(zhuǎn)將寶貴的農(nóng)地資源進(jìn)行重新配置,而農(nóng)地配置效率的提高和收入渠道的多元化有助于實(shí)現(xiàn)農(nóng)戶(hù)增收[17]。在國(guó)內(nèi)文獻(xiàn)中,王璇和王卓利用一般線性回歸模型的研究發(fā)現(xiàn),農(nóng)地流轉(zhuǎn)在一定程度上緩解了農(nóng)戶(hù)多維相對(duì)貧困[18]。類(lèi)似的,夏玉蓮等基于5省1 218戶(hù)農(nóng)戶(hù)的微觀調(diào)查數(shù)據(jù),農(nóng)地流轉(zhuǎn)在能力效應(yīng)和收入效應(yīng)的雙重作用下促進(jìn)了農(nóng)民減貧[19]。不過(guò),也有研究認(rèn)為農(nóng)地流轉(zhuǎn)在實(shí)際農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過(guò)程中并未帶來(lái)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率的提高,對(duì)緩解土地流轉(zhuǎn)農(nóng)戶(hù)貧困狀況的影響十分微弱[20]。

縱觀已有文獻(xiàn)可知,學(xué)界對(duì)多維相對(duì)貧困的影響因素進(jìn)行了多重解釋,極大地豐富了這一主題的研究成果。特別地,有一些研究聚焦到土地流轉(zhuǎn)對(duì)農(nóng)戶(hù)貧困的影響進(jìn)行考察,但相關(guān)研究還存在一定不足:第一,土地轉(zhuǎn)出和土地轉(zhuǎn)入是2種完全不同的土地流轉(zhuǎn)類(lèi)型,對(duì)農(nóng)戶(hù)家庭就業(yè)需求和經(jīng)濟(jì)收入結(jié)構(gòu)的影響存在顯著差異,可已有研究簡(jiǎn)單化地以農(nóng)戶(hù)家庭是否有出租或租用土地行為來(lái)指示土地流轉(zhuǎn)行為,將土地轉(zhuǎn)出和土地轉(zhuǎn)入二者混為一談,卻鮮有文獻(xiàn)區(qū)分土地轉(zhuǎn)出和土地轉(zhuǎn)入,并將二者納入同一分析框架實(shí)證考察土地流轉(zhuǎn)對(duì)農(nóng)戶(hù)貧困的影響;第二,盡管有部分文獻(xiàn)從多維貧困視角考察土地流轉(zhuǎn)對(duì)農(nóng)戶(hù)貧困的影響,但二者間關(guān)系作用機(jī)理的研究還比較匱乏,即未能夠深入地回答土地流轉(zhuǎn)究竟是如何作用于農(nóng)戶(hù)貧困這一關(guān)鍵性問(wèn)題;第三,多數(shù)研究集中于以絕對(duì)收入標(biāo)準(zhǔn)衡量的區(qū)域性整體貧困、家庭或個(gè)體貧困問(wèn)題,這不僅忽略了對(duì)相對(duì)貧困特征及規(guī)律的探索,也無(wú)法從個(gè)體及其家庭內(nèi)部其他可行能力來(lái)衡量貧困脆弱性;第四,既有研究多是應(yīng)用傾向得分匹配方法進(jìn)行,這固然可以在一定程度上緩解因樣本選擇偏差造成的估計(jì)偏誤,但由反向因果和遺漏變量導(dǎo)致內(nèi)生性問(wèn)題并未能得到妥善處理,進(jìn)而使得相關(guān)研究結(jié)論必須謹(jǐn)慎對(duì)待。

(二)理論分析

土地是農(nóng)戶(hù)家庭經(jīng)濟(jì)資源中的核心資產(chǎn),除承擔(dān)就業(yè)、增收等常規(guī)性功能外,也是農(nóng)戶(hù)家庭社會(huì)保障的重要依托。土地流轉(zhuǎn)在實(shí)質(zhì)上可以視為家庭經(jīng)濟(jì)生產(chǎn)要素的重新配置,是否參與土地流轉(zhuǎn)是農(nóng)戶(hù)家庭內(nèi)部基于理性考量后的結(jié)果。換言之,無(wú)論是土地轉(zhuǎn)出還是土地轉(zhuǎn)入的選擇都應(yīng)該服務(wù)于家庭經(jīng)濟(jì)福利的最大化效益。對(duì)于農(nóng)地轉(zhuǎn)出戶(hù)而言,選擇土地轉(zhuǎn)出往往是由于土地生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)上產(chǎn)生的經(jīng)濟(jì)效益難以同非農(nóng)工作收入相比。在這種情況下,土地轉(zhuǎn)出可以使農(nóng)戶(hù)合理配置農(nóng)業(yè)和非農(nóng)業(yè)生產(chǎn),通過(guò)土地轉(zhuǎn)出獲得相應(yīng)的租金收入,提高農(nóng)戶(hù)家庭的土地資產(chǎn)性收入[21]。而且,土地轉(zhuǎn)出后的農(nóng)戶(hù),將原先用于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的時(shí)間與精力投入到非農(nóng)部門(mén)的工作中,這將有助于提高土地轉(zhuǎn)出戶(hù)的工資性收入,對(duì)農(nóng)戶(hù)家庭整體收入的長(zhǎng)期增長(zhǎng)具有積極作用。特別是與從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)的經(jīng)濟(jì)收入相比,土地流出農(nóng)戶(hù)從事非農(nóng)務(wù)工收入和依靠土地租金獲取收入還具有較高的穩(wěn)定性和持續(xù)性,能夠避免自然災(zāi)害、肥料農(nóng)藥價(jià)格增長(zhǎng)等因素對(duì)土地經(jīng)營(yíng)收入帶來(lái)的負(fù)面沖擊。事實(shí)上,有直接的證據(jù)顯示,參與土地轉(zhuǎn)出農(nóng)戶(hù)的務(wù)工收入和農(nóng)地租金收入對(duì)其家庭人均純收入增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)率高達(dá) 76%[22]。

再?gòu)耐恋剞D(zhuǎn)入戶(hù)的視角來(lái)看,土地轉(zhuǎn)入戶(hù)在規(guī)模上有“大戶(hù)”與“小戶(hù)”之分。一般而言,土地轉(zhuǎn)入“大戶(hù)”主要是專(zhuān)業(yè)大戶(hù)、家庭農(nóng)場(chǎng)、農(nóng)民合作社、農(nóng)業(yè)企業(yè)等新型農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)主體,他們出于規(guī)模經(jīng)營(yíng)的需要有足夠的意愿和能力進(jìn)行土地轉(zhuǎn)入。理論上,土地轉(zhuǎn)入“大戶(hù)”通過(guò)土地流轉(zhuǎn),擴(kuò)充農(nóng)地規(guī)模,使用農(nóng)業(yè)機(jī)械化生產(chǎn)代替原有農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力,提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率,最終能夠帶動(dòng)農(nóng)業(yè)增收。但不應(yīng)忽視的是,土地轉(zhuǎn)入受到自然地理?xiàng)l件的限制和農(nóng)地分配管理體制的約束,不僅提高了土地轉(zhuǎn)入的成本,還深刻地制約土地經(jīng)營(yíng)的規(guī)模效應(yīng)[5]。再者,在中國(guó)農(nóng)村社會(huì)中,因外出務(wù)工產(chǎn)生土地閑置問(wèn)題時(shí),村莊內(nèi)部的親屬等往往會(huì)租借其土地,這便是所謂的土地轉(zhuǎn)入“小戶(hù)”。從實(shí)質(zhì)上看,土地轉(zhuǎn)入“小戶(hù)”在很大程度上是由于關(guān)系等非正式因素作用的結(jié)果。在農(nóng)藥、化肥等生產(chǎn)資料高漲和自然災(zāi)害沖擊等不利因素的作用,土地轉(zhuǎn)入“小戶(hù)”更是難以發(fā)揮土地經(jīng)營(yíng)的規(guī)模效應(yīng),進(jìn)而土地轉(zhuǎn)入的經(jīng)濟(jì)回報(bào)趨于不確定性。應(yīng)該說(shuō),無(wú)論是土地轉(zhuǎn)入“大戶(hù)”還是“小戶(hù)”,土地轉(zhuǎn)入增收的理論與現(xiàn)實(shí)之間還存在明顯差距。

綜上,本文認(rèn)為土地流轉(zhuǎn)對(duì)農(nóng)戶(hù)多維相對(duì)貧困有顯著影響,但具體到土地流轉(zhuǎn)的類(lèi)型比較上看,土地轉(zhuǎn)出對(duì)農(nóng)戶(hù)多維相對(duì)貧困的影響可能是負(fù)向的,土地轉(zhuǎn)入的作用方向并不明確,有待于實(shí)證層面的嚴(yán)謹(jǐn)回應(yīng)。為此,將土地轉(zhuǎn)出和土地轉(zhuǎn)入納入同一分析框架,從收入水平、發(fā)展能力和生活水平3個(gè)維度構(gòu)建多維相對(duì)貧困指數(shù),實(shí)證考察土地流轉(zhuǎn)對(duì)農(nóng)戶(hù)多維相對(duì)貧困的影響。同時(shí),本文也將嘗試對(duì)土地流轉(zhuǎn)影響農(nóng)戶(hù)多維相對(duì)貧困背后的微觀作用機(jī)理進(jìn)行分析,以期對(duì)既有研究做進(jìn)一步拓展。

二、研究設(shè)計(jì)

(一)數(shù)據(jù)說(shuō)明

本文所使用的農(nóng)戶(hù)數(shù)據(jù)來(lái)源于北京大學(xué)中國(guó)社會(huì)科學(xué)調(diào)查中心設(shè)計(jì)并實(shí)施的2018年中國(guó)家庭追蹤調(diào)查(China Family Panel Studies, CFPS)數(shù)據(jù)。CFPS數(shù)據(jù)從2010年開(kāi)始首輪調(diào)查,而后每2年進(jìn)行一次追蹤訪問(wèn),旨在從個(gè)體、家庭和村居3個(gè)層面了解當(dāng)下中國(guó)社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展和整體變遷,調(diào)查內(nèi)容涵蓋個(gè)體教育、子女成長(zhǎng)和家庭經(jīng)濟(jì)生活等多個(gè)主題。在抽樣方法上,CFPS數(shù)據(jù)采用三階段不等概率的整群抽樣,樣本范圍覆蓋了全國(guó)28個(gè)省級(jí)行政單位,覆蓋全國(guó)95%的總?cè)丝?具有較高的代表性。本文重點(diǎn)關(guān)注土地流轉(zhuǎn)對(duì)農(nóng)戶(hù)多維相對(duì)貧困的影響,CFPS2018對(duì)農(nóng)村土地流轉(zhuǎn)情況和家庭經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的詳實(shí)調(diào)查,且問(wèn)卷時(shí)效性更佳,故選用CFPS2018數(shù)據(jù)。出于研究的需要,將CFPS2018成人問(wèn)卷、家庭經(jīng)濟(jì)和家庭關(guān)系問(wèn)卷進(jìn)行合并后,經(jīng)過(guò)剔除城鎮(zhèn)地區(qū)樣本、關(guān)鍵變量缺失值的樣本和非戶(hù)主的樣本等處理后,最終得到用于本文分析的觀測(cè)值為7 248份。

為減少遺漏變量對(duì)估計(jì)結(jié)果的干擾,本文還控制住地區(qū)層面的人均GDP和數(shù)字普惠金融指數(shù),相關(guān)數(shù)據(jù)來(lái)自于2019年《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》和北京大學(xué)數(shù)字金融研究中心開(kāi)發(fā)的數(shù)字普惠金融指數(shù)(1)由北京大學(xué)數(shù)字金融研究中心開(kāi)發(fā)的數(shù)字普惠金融指數(shù)的指標(biāo)體系、計(jì)算方法和下載渠道,具體詳見(jiàn):https://idf.pku.edu.cn/yjcg/zsbg/513800.htm。。

(二)變量選取與描述性統(tǒng)計(jì)

1.被解釋變量:農(nóng)戶(hù)多維相對(duì)貧困。關(guān)于多維相對(duì)貧困的測(cè)量學(xué)界已經(jīng)積累了不少研究成果,結(jié)合多維相對(duì)貧困的實(shí)質(zhì)內(nèi)涵,充分借鑒國(guó)內(nèi)外研究中的指標(biāo)體系,特別是“后2020”時(shí)代中國(guó)多維相對(duì)貧困測(cè)度指標(biāo)[11],從收入能力、發(fā)展能力和生活水平3個(gè)維度構(gòu)建了衡量農(nóng)戶(hù)多維相對(duì)貧困的綜合指標(biāo)體系。

本文選擇的多維相對(duì)貧困指標(biāo)體系既涵蓋相對(duì)性指標(biāo),也包括絕對(duì)性指標(biāo),既側(cè)重客觀衡量,也強(qiáng)調(diào)主觀感知。如營(yíng)養(yǎng)不良、飲用水和生活燃料這3個(gè)指標(biāo)使用了絕對(duì)值,以體現(xiàn)家庭生活中的最低需求情況。生活水平維度則是納入了主觀幸福感,這有助于從整體上把握農(nóng)戶(hù)家庭的生活滿(mǎn)意度。通過(guò)絕對(duì)指標(biāo)和相對(duì)指標(biāo)、主觀指標(biāo)和客觀指標(biāo)的綜合衡量,能夠有效避免了多維相對(duì)貧困指數(shù)構(gòu)建陷入“不平等”的概念框架,更為切實(shí)地呈現(xiàn)出家庭內(nèi)部相對(duì)貧困的整體情況。具體而言,在收入能力維度上,與已有研究相一致,本文使用家庭人均純收入這一指標(biāo)來(lái)衡量。在發(fā)展能力維度上,不僅考慮常見(jiàn)的教育程度、健康(自評(píng)健康、營(yíng)養(yǎng)狀況和慢性疾病)和保險(xiǎn)覆蓋情況,還測(cè)量家庭的信息獲取能力。在生活水平維度上,除一般選用的飲用水和生活燃料之外,還考慮了人民生活幸福感指標(biāo),從整體上反映個(gè)體生活效用。

在確定測(cè)量指標(biāo)后,需要對(duì)相關(guān)指標(biāo)賦予相應(yīng)的權(quán)重。參考聯(lián)合國(guó)開(kāi)發(fā)計(jì)劃署、牛津大學(xué)貧困與人類(lèi)發(fā)展研究中心開(kāi)發(fā)的全球多維貧困指數(shù)中所使用的等權(quán)重法,將總的權(quán)重設(shè)置為1,3個(gè)維度的權(quán)重則為總權(quán)重的1/3,每個(gè)指標(biāo)的權(quán)重為指標(biāo)梳理占該指標(biāo)所在維度的比重,這也是當(dāng)前理論和實(shí)證研究中測(cè)量多維貧困的一種較為常用的處理方法。綜上,本文從收入能力、發(fā)展能力和生活水平3個(gè)維度構(gòu)建的衡量農(nóng)戶(hù)多維相對(duì)貧困的指標(biāo)體系及權(quán)重?cái)?shù)值,如表1所示。

表1 農(nóng)戶(hù)多維相對(duì)貧困的衡量維度、變量與計(jì)算方法

2.核心解釋變量:土地流轉(zhuǎn)。在衡量方法上,選取土地轉(zhuǎn)入與土地轉(zhuǎn)出2個(gè)維度來(lái)衡量農(nóng)戶(hù)家庭土地流轉(zhuǎn)情況。具體地,在CFPS2018中,若受訪者對(duì)“過(guò)去12個(gè)月,您家是否將集體分配的土地出租給了其他人?”這一問(wèn)題的回答為“是”,則表示有土地轉(zhuǎn)出,賦值為“1”;將回答為“否”的樣本賦值為“0”,表示該農(nóng)戶(hù)家庭沒(méi)有土地轉(zhuǎn)出。對(duì)于土地轉(zhuǎn)入的衡量是根據(jù)受訪者對(duì)“過(guò)去12個(gè)月,除去集體分配的土地,您家是否從別人或集體那里租用了土地”的回答來(lái)完成,若回答為“是”,賦值為“1”,表示該農(nóng)戶(hù)家庭有土地轉(zhuǎn)入,否則賦值為“0”,表示該農(nóng)戶(hù)家庭沒(méi)有土地轉(zhuǎn)入。

3.控制變量。為有效估計(jì),也參考既有研究成果,又選擇了來(lái)自戶(hù)主個(gè)體層面、家庭層面和區(qū)域?qū)用婵赡苡绊懲恋亓鬓D(zhuǎn)和農(nóng)戶(hù)多維相對(duì)貧困的變量作為控制變量。其中,戶(hù)主個(gè)體層面的控制變量有,性別、年齡、年齡的平方/100、婚姻狀態(tài)、教育程度、中共黨員和人緣得分。家庭層面的控制變量有家庭人口規(guī)模、資產(chǎn)水平、勞動(dòng)力數(shù)量、未成年人撫養(yǎng)比和老年人撫養(yǎng)比。考慮到地區(qū)層面不可觀測(cè)因素的影響,在區(qū)域?qū)用孢x擇的控制變量有經(jīng)濟(jì)發(fā)展和普惠金融發(fā)展水平,以緩解地區(qū)宏觀因素對(duì)估計(jì)結(jié)果的干擾。表2為具體變量的定義及描述統(tǒng)計(jì)結(jié)果。

表2 變量的定義及描述性統(tǒng)計(jì)

(三)模型設(shè)定

為檢驗(yàn)土地流轉(zhuǎn)對(duì)農(nóng)戶(hù)多維相對(duì)貧困的影響,建立計(jì)量模型如下:

Relative_Povertyij=α0+α1Outit+α2lnij+α3Xij+εij

(1)

在式(1)中,Relative_Povertyij為被解釋變量,表示第j省i農(nóng)戶(hù)家庭的多維相對(duì)貧困指數(shù);Outit和lnij分別為核心解釋變量土地轉(zhuǎn)出和土地轉(zhuǎn)入,α1和α2是對(duì)應(yīng)待估系數(shù),若α1和α2<0,則意味著土地流轉(zhuǎn)對(duì)農(nóng)戶(hù)家庭多維相對(duì)貧困產(chǎn)生了抑制效應(yīng);Xij為涵蓋戶(hù)主個(gè)體特征、家庭特征和區(qū)域特征的控制變量,α3為待估系數(shù);εij為隨機(jī)誤差項(xiàng),衡量影響農(nóng)戶(hù)家庭多維相對(duì)貧困的不可觀測(cè)因素。為估計(jì)土地流轉(zhuǎn)對(duì)農(nóng)戶(hù)不同維度相對(duì)貧困的影響,將式(1)中的被解釋變量依次替換為多維相對(duì)貧困下的收入能力、發(fā)展能力和生活水平貧困進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)?？紤]到隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)可能存在的相關(guān)性問(wèn)題,在正式的回歸模型中,本文使用了縣(區(qū))層面的Cluster聚類(lèi)標(biāo)準(zhǔn)誤進(jìn)行顯著性檢驗(yàn)。

三、實(shí)證結(jié)果及分析

(一)土地流轉(zhuǎn)對(duì)農(nóng)戶(hù)多維相對(duì)貧困的影響:基準(zhǔn)回歸

表3報(bào)告了應(yīng)用多元線性回歸模型檢驗(yàn)土地流轉(zhuǎn)對(duì)農(nóng)戶(hù)多維相對(duì)貧困影響的結(jié)果。其中,列(1)和(2)為土地轉(zhuǎn)出的估計(jì)結(jié)果,列(3)和(4)為土地轉(zhuǎn)入的回歸結(jié)果,列(5)則為將土地轉(zhuǎn)出和土地轉(zhuǎn)入一并納入回歸模型的檢驗(yàn)結(jié)果。從表3列(1)的回歸結(jié)果來(lái)看,核心解釋變量土地轉(zhuǎn)出在1%統(tǒng)計(jì)水平下顯著為負(fù),且估計(jì)系數(shù)值為-0.055 3。在列(1)的基礎(chǔ),列(2)再納入來(lái)自戶(hù)主個(gè)體特征、家庭特征和區(qū)域特征的控制變量,結(jié)果表明,土地轉(zhuǎn)出仍在1%統(tǒng)計(jì)水平下有顯著負(fù)向影響,這說(shuō)明土地轉(zhuǎn)出能夠有效緩解農(nóng)戶(hù)多維相對(duì)貧困。同理,為探究土地轉(zhuǎn)入對(duì)農(nóng)戶(hù)多維相對(duì)貧困的影響,列(3)納入核心解釋變量土地轉(zhuǎn)入,檢驗(yàn)結(jié)果顯示,土地轉(zhuǎn)入系數(shù)呈負(fù)向影響,但并未達(dá)到10%統(tǒng)計(jì)顯著性門(mén)檻。而后,列(4)在列(3)的基礎(chǔ)上引入相關(guān)控制變量,結(jié)果發(fā)現(xiàn),土地轉(zhuǎn)入系數(shù)由負(fù)向變?yōu)檎?但始終未達(dá)到10%統(tǒng)計(jì)顯著性門(mén)檻。這一回歸結(jié)果意味著,土地轉(zhuǎn)入對(duì)農(nóng)戶(hù)多維相對(duì)貧困的影響不具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義上的作用規(guī)律,二者間沒(méi)有顯著關(guān)系。列(5)將土地轉(zhuǎn)出和土地轉(zhuǎn)入一并納入模型進(jìn)行回歸分析,結(jié)果表明,土地轉(zhuǎn)出對(duì)農(nóng)戶(hù)多維相對(duì)貧困產(chǎn)生顯著負(fù)向影響,而土地轉(zhuǎn)入的作用系數(shù)仍不顯著,與前面的檢驗(yàn)結(jié)果保持一致。

表3 土地流轉(zhuǎn)對(duì)農(nóng)戶(hù)多維相對(duì)貧困的影響:基準(zhǔn)回歸

恰如前文所述,現(xiàn)階段土地轉(zhuǎn)入面臨流轉(zhuǎn)成本過(guò)高、規(guī)模效應(yīng)難以發(fā)揮等局限,制約著土地經(jīng)濟(jì)收益,土地轉(zhuǎn)入對(duì)緩解農(nóng)戶(hù)多維相對(duì)貧困并不具備顯著的積極效應(yīng)。與已有研究結(jié)論相比,本文的核心研究發(fā)現(xiàn)略有不同,即本文并未發(fā)現(xiàn)土地轉(zhuǎn)入對(duì)農(nóng)戶(hù)家庭經(jīng)濟(jì)收入的促進(jìn)作用或是能夠有效緩解貧困。究其原因,一是既有文獻(xiàn)將土地轉(zhuǎn)出和土地轉(zhuǎn)入混為一談,在理論邏輯上梳理土地流轉(zhuǎn)對(duì)農(nóng)戶(hù)經(jīng)濟(jì)收入或貧困的影響,實(shí)證上卻未對(duì)二者進(jìn)行有效區(qū)分有關(guān),進(jìn)而無(wú)法得出土地轉(zhuǎn)出和土地轉(zhuǎn)入影響農(nóng)戶(hù)貧困狀況的異質(zhì)性;二是本文關(guān)注的是農(nóng)戶(hù)多維相對(duì)貧困而非既有文獻(xiàn)強(qiáng)調(diào)的經(jīng)濟(jì)層面絕對(duì)收入,指標(biāo)衡量上的差異會(huì)對(duì)研究結(jié)果產(chǎn)生一定影響;三是樣本數(shù)據(jù)或分析模型上的差異也可能導(dǎo)致既有文獻(xiàn)與本研究發(fā)現(xiàn)有所不同。

在控制變量方面,以列(5)的簡(jiǎn)單估計(jì)結(jié)果來(lái)看,戶(hù)主個(gè)體特征中的性別在5%統(tǒng)計(jì)水平下顯著為正,婚姻狀態(tài)、教育程度、中共黨員身份和人緣得分等變量則是1%統(tǒng)計(jì)水平下有顯著負(fù)向影響,這與既有研究發(fā)現(xiàn)基本保持一致[11]。在家庭特征方面,家庭人口規(guī)模在1%統(tǒng)計(jì)水平下顯著為正,即農(nóng)戶(hù)家庭人口數(shù)量越高,所面臨的多維相對(duì)貧困問(wèn)題越為嚴(yán)重。一方面,家庭人口規(guī)模包含未成年人和老年人,農(nóng)戶(hù)家庭承擔(dān)著巨大的撫養(yǎng)負(fù)擔(dān),加劇了家庭內(nèi)部的多維相對(duì)貧困。另一方面,二者間關(guān)系可能是互為因果,貧困狀況以及觀念促使農(nóng)戶(hù)家庭承襲傳統(tǒng)的生育決策并產(chǎn)生代際累積。與之相反,家庭凈資產(chǎn)水平和勞動(dòng)力人口比2個(gè)變量在1%統(tǒng)計(jì)水平下顯著負(fù)向影響多維相對(duì)貧困,這與一般的經(jīng)驗(yàn)感知所吻合。在家庭內(nèi)部撫養(yǎng)負(fù)擔(dān)上,未成年人撫養(yǎng)比系數(shù)呈正向影響,但未達(dá)到10%統(tǒng)計(jì)顯著水平,而老年人撫養(yǎng)比在1%統(tǒng)計(jì)水平下顯著為正。究其原因,這可能是由于隨著義務(wù)教育階段免除學(xué)雜費(fèi)政策的實(shí)施,農(nóng)戶(hù)家庭內(nèi)部的教育負(fù)擔(dān)相對(duì)較輕,大大降低了因?qū)W致貧的概率。而且,農(nóng)村地區(qū)未成年人的課外補(bǔ)習(xí)機(jī)會(huì)、費(fèi)用明顯更低,難以在實(shí)質(zhì)上對(duì)農(nóng)戶(hù)家庭負(fù)擔(dān)帶來(lái)影響。不同于未成年人相對(duì)較低的花費(fèi),老年人養(yǎng)老則有著看病就醫(yī)、日常生活消費(fèi)和人情禮金往來(lái)等方面的剛性需求,對(duì)家庭供養(yǎng)資金提出了更高的要求,因此老年人撫養(yǎng)比對(duì)農(nóng)戶(hù)家庭多維相對(duì)貧困有顯著負(fù)向影響。在區(qū)域特征變量方面,經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和數(shù)字普惠金融兩個(gè)變量呈負(fù)向影響,但都沒(méi)有達(dá)到10%的統(tǒng)計(jì)顯著性門(mén)檻,簡(jiǎn)單的回歸估計(jì)未表現(xiàn)出一定的作用規(guī)律。

(二)穩(wěn)健性檢驗(yàn)

1.工具變量法。在基準(zhǔn)回歸模型中可能存在因遺漏變量和雙向因果導(dǎo)致的內(nèi)生性問(wèn)題。第一,在遺漏變量方面,本文基準(zhǔn)回歸模型中控制住來(lái)自戶(hù)主個(gè)體、家庭資源稟賦和區(qū)域?qū)用娴闹T多控制變量,能夠在很大程度上克服因遺漏變量造成的估計(jì)偏誤問(wèn)題。但現(xiàn)實(shí)世界的高度復(fù)雜性仍會(huì)存在特定變量難以觀測(cè)的問(wèn)題,比如戶(hù)主性格特質(zhì)、地區(qū)內(nèi)部的政策環(huán)境等。若是遺漏這些既與土地流轉(zhuǎn)選擇密切相關(guān)而又會(huì)影響農(nóng)戶(hù)家庭多維相對(duì)貧困的變量,便會(huì)沖擊基準(zhǔn)回歸結(jié)果的可靠性。第二,在雙向因果問(wèn)題上,土地流轉(zhuǎn)作為家庭內(nèi)部經(jīng)濟(jì)行為,土地轉(zhuǎn)出獲取租賃資金緩解家庭資源約束,可以對(duì)農(nóng)戶(hù)多維相對(duì)貧困產(chǎn)生直接影響。與此同時(shí),家庭經(jīng)濟(jì)水平的充?；蜣讚?jù)狀況也會(huì)影響到土地轉(zhuǎn)出或土地轉(zhuǎn)入的選擇。

為克服基準(zhǔn)回歸模型中的內(nèi)生性問(wèn)題,借鑒于趙潔和劉昌平的研究思路[23],以村莊內(nèi)其他樣本家庭平均土地轉(zhuǎn)出率和平均土地轉(zhuǎn)入率作為工具變量,進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。理論上,選擇村莊內(nèi)其他樣本家庭平均土地轉(zhuǎn)出率和平均土地轉(zhuǎn)入率作為工具變量是適宜的。一方面,村層面的平均土地轉(zhuǎn)出率和平均土地轉(zhuǎn)入率反映著地區(qū)土地流轉(zhuǎn)的整體情況,且村莊內(nèi)部的土地流轉(zhuǎn)具有“同群效應(yīng)”,即村內(nèi)其他家庭的土地流轉(zhuǎn)狀況會(huì)影響到樣本農(nóng)戶(hù)家庭的土地流轉(zhuǎn)選擇,進(jìn)而工具變量和內(nèi)生解釋變量之間有較強(qiáng)的相關(guān)性。另一方面,難以想象存在其他家庭的土地流轉(zhuǎn)選擇能夠?qū)υ撧r(nóng)戶(hù)家庭多維相對(duì)貧困產(chǎn)生實(shí)質(zhì)性作用,二者間關(guān)系更多的是間接的,具有相對(duì)外生性。

表4報(bào)告了應(yīng)用工具變量法的檢驗(yàn)結(jié)果。其中,列(1)和(2)為土地轉(zhuǎn)出的檢驗(yàn)結(jié)果,列(3)和(4)為土地轉(zhuǎn)入的檢驗(yàn)結(jié)果。從表4列(1)和(3)第一階段F值的檢驗(yàn)結(jié)果來(lái)看,遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于學(xué)界一般所認(rèn)為應(yīng)大于10的安全閥值[24],即說(shuō)明本文的工具變量和內(nèi)生變量之間有著較強(qiáng)的相關(guān)性,不存在弱工具變量問(wèn)題。同時(shí),Durbin-Wu-Hausman內(nèi)生檢驗(yàn)結(jié)果表明,能夠在1%的統(tǒng)計(jì)水平下拒絕“所有變量均為外生變量”的假設(shè)。因此,本文選擇的工具變量是合適的。列(2)和(4)的第二階段估計(jì)結(jié)果表明,土地轉(zhuǎn)出對(duì)農(nóng)戶(hù)多維相對(duì)貧困在1%統(tǒng)計(jì)水平下顯著為負(fù),而土地轉(zhuǎn)入對(duì)農(nóng)戶(hù)多維相對(duì)貧困雖有負(fù)向影響,但并不顯著。與基準(zhǔn)回歸結(jié)果相比,應(yīng)用工具變量法估計(jì)結(jié)果無(wú)論是在系數(shù)方向還是顯著性水平上都保持一致。利用工具變量法克服潛在的內(nèi)生性問(wèn)題后,土地轉(zhuǎn)出能夠緩解農(nóng)戶(hù)多維相對(duì)貧困,土地轉(zhuǎn)入的作用并不顯著,本文的基準(zhǔn)回歸結(jié)果得到支持。

表4 穩(wěn)健性檢驗(yàn):工具變量法估計(jì)結(jié)果

2.傾向得分匹配法。應(yīng)用工具變量法估計(jì)能夠有效緩解土地流轉(zhuǎn)與農(nóng)戶(hù)多維相對(duì)貧困二者關(guān)系中的遺漏變量和雙向因果問(wèn)題,但準(zhǔn)確識(shí)別土地流轉(zhuǎn)對(duì)農(nóng)戶(hù)多維相對(duì)貧困的影響還會(huì)受到樣本選擇偏差的干擾,即農(nóng)戶(hù)是否選擇土地轉(zhuǎn)出或土地轉(zhuǎn)入并不是隨機(jī)決定的,與戶(hù)主個(gè)體偏好、家庭資源稟賦等現(xiàn)實(shí)因素密切相關(guān),是“自選擇”的結(jié)果。在這種情況下,利用多元線性回歸模型的估計(jì)結(jié)果便不再可靠。為此,本文使用傾向得分匹配方法(Propensity Score Matching, PSM)以糾正樣本選擇偏差,保證基準(zhǔn)回歸結(jié)果的可靠性。PSM方法的基本邏輯是將受到核心解釋變量影響的樣本與那些沒(méi)有受到影響的樣本按照傾向值得分進(jìn)行配對(duì),即保證匹配而來(lái)的傾向值得分相等或者近似。再通過(guò)“控制”可觀測(cè)變量,解決基于可觀測(cè)變量樣本選擇偏差問(wèn)題后,處理組與控制組在農(nóng)戶(hù)多維相對(duì)貧困上的差異就歸因于是否有土地流轉(zhuǎn)行為,從而有效地增強(qiáng)估計(jì)結(jié)果準(zhǔn)確性。

基于上述邏輯,按以下步驟進(jìn)行PSM法估計(jì)。首先,利用Logit模型計(jì)算處理組樣本的條件概率,即傾向得分。其次,為檢驗(yàn)處理組和控制組中協(xié)變量和傾向得分是否存在系統(tǒng)性差異,通過(guò)單個(gè)協(xié)變量的雙t分布和比較匹配前后傾向得分值的核密度函數(shù)分布變化2種方法進(jìn)行匹配質(zhì)量檢驗(yàn)。單個(gè)協(xié)變量的雙t分布檢驗(yàn)結(jié)果表明,經(jīng)過(guò)傾向得分匹配后所有變量的標(biāo)準(zhǔn)化偏差小于10%,低于學(xué)界一般所認(rèn)為的標(biāo)準(zhǔn)偏差絕對(duì)值應(yīng)小于20%的條件[25],且所有變量在匹配后的P值均大于0.1,單個(gè)協(xié)變量的t檢驗(yàn)結(jié)果無(wú)法拒絕處理組和控制組之間匹配變量差異為零的原假設(shè),表明處理組和控制組樣本之間沒(méi)有顯著差異(2)限于篇幅,單個(gè)協(xié)變量的雙t分布檢驗(yàn)結(jié)果并為在正文中公布,留存?zhèn)淙　！?/p>

圖1為采用近鄰匹配(k=4)后處理組和控制組的傾向得分值在匹配前后的核密度函數(shù)變化情況。由圖1可知,在匹配前二者傾向得分值的概率分布存在明顯差異,這既可能是樣本資料本身便呈現(xiàn)這種形態(tài),也可能是因?yàn)榭刂平M包含了不適宜的混淆變量。經(jīng)過(guò)匹配后,處理組和控制組核密度方程曲線差距有了明顯的縮小,二者走勢(shì)也更趨一致。綜上,經(jīng)過(guò)單個(gè)協(xié)變量的雙t分布檢驗(yàn)和核密度函數(shù)分布變化的平衡性檢驗(yàn)結(jié)果說(shuō)明,使用PSM方法可以減少處理組和控制組在解釋變量上的差異,符合條件獨(dú)立假設(shè),能夠緩解由樣本選擇偏差對(duì)統(tǒng)計(jì)結(jié)果準(zhǔn)確性帶來(lái)的干擾。

寶寶咳嗽、喉中有痰和痰液黏稠不易咳出時(shí)，要適當(dāng)交換體位，呼吸困難者采取半臥位，并經(jīng)常更換體位，以減輕肺部淤血，有利于炎癥消散吸收。

圖1 匹配前與匹配后的核密度函數(shù)分布圖

為考察土地流轉(zhuǎn)對(duì)農(nóng)戶(hù)多維相對(duì)貧困的平均處理效應(yīng),表5報(bào)告了利用近鄰匹配(k=4)、半徑匹配(r=0.01)、核匹配(默認(rèn)核函數(shù)和帶寬)、局部線性回歸和樣條匹配等5種常見(jiàn)匹配方法的估計(jì)結(jié)果(3)在計(jì)算平均處理效應(yīng)的ATT的過(guò)程中,往往會(huì)面臨處理組觀測(cè)值少于控制觀測(cè)值的問(wèn)題,這會(huì)造成估計(jì)結(jié)果偏誤的風(fēng)險(xiǎn)。為此,本文采用Bootstrap(自舉法)統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)法獲得相關(guān)變量的穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤,從而解決了小樣本中統(tǒng)計(jì)量的標(biāo)準(zhǔn)誤估計(jì)問(wèn)題,提升研究結(jié)果的穩(wěn)健性和可靠性。為保證研究結(jié)果的穩(wěn)健可靠,表中數(shù)據(jù)均為利用Bootstrap方法重復(fù)運(yùn)行500次后得到結(jié)果。。表5土地轉(zhuǎn)出估計(jì)結(jié)果顯示,不論是采用何種匹配方法,土地轉(zhuǎn)出對(duì)農(nóng)戶(hù)多維相對(duì)貧困的影響始終在1%統(tǒng)計(jì)水平下顯著為負(fù),凈效應(yīng)為-5.12%到-4.28%,且與基準(zhǔn)回歸結(jié)果中系數(shù)估計(jì)值相似。再到土地轉(zhuǎn)入的估計(jì)結(jié)果來(lái)看,在5種匹配方法下,土地轉(zhuǎn)入對(duì)農(nóng)戶(hù)多維相對(duì)貧困呈負(fù)向影響,但均未達(dá)到10%統(tǒng)計(jì)顯著性門(mén)檻,系數(shù)估計(jì)值和作用方向與基準(zhǔn)回歸結(jié)果保持一致。由此,在考慮了土地流轉(zhuǎn)可能存在的“自選擇”問(wèn)題,應(yīng)用PSM法糾正樣本選擇偏差后,土地轉(zhuǎn)出能夠有效緩解農(nóng)戶(hù)多維相對(duì)貧困,而土地轉(zhuǎn)入并不存在這一顯著抑制效應(yīng),再次證實(shí)了本文研究結(jié)果的可靠性。

表5 穩(wěn)健性檢驗(yàn):PSM法估計(jì)

3.替換被解釋變量法。除農(nóng)戶(hù)多維相對(duì)貧困總和指數(shù)外,根據(jù)本文所構(gòu)建的指標(biāo)體系,農(nóng)戶(hù)多維相對(duì)貧困還可進(jìn)一步分解為收入能力、發(fā)展能力和生活水平3個(gè)維度。基于此,將表3列(5)中的農(nóng)戶(hù)多維相對(duì)貧困指數(shù)分別替換為收入能力、發(fā)展能力和生活水平3個(gè)相對(duì)貧困的分項(xiàng)維度進(jìn)行檢驗(yàn)。一方面,這有助于消除農(nóng)戶(hù)多維相對(duì)貧困指數(shù)衡量準(zhǔn)確性質(zhì)疑,提高研究結(jié)論的穩(wěn)健性。另一方面,也可以更為深入地呈現(xiàn)土地流轉(zhuǎn)對(duì)不同維度相對(duì)貧困的影響。表6匯報(bào)了替換被解釋變量的穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果,其中列(1)—(3)的被解釋變量依次為收入能力、發(fā)展能力和生活水平3個(gè)相對(duì)貧困指數(shù)。結(jié)果表明,土地轉(zhuǎn)出對(duì)農(nóng)戶(hù)收入能力、發(fā)展能力和生活水平相對(duì)貧困始終顯著為負(fù),這與前文應(yīng)用不同模型的估計(jì)結(jié)果保持一致,進(jìn)一步驗(yàn)證了土地轉(zhuǎn)出的多維減貧作用。具體到不同維度的回歸結(jié)果來(lái)看,土地轉(zhuǎn)出對(duì)收入能力和生活水平相對(duì)貧困的抑制效應(yīng)更高,在緩解發(fā)展能力貧困上的影響相對(duì)較弱。事實(shí)上,發(fā)展能力強(qiáng)調(diào)了家庭內(nèi)部教育程度、健康水平發(fā)展和信息渠道拓展能力,這些因素具有長(zhǎng)期累積性特點(diǎn),土地轉(zhuǎn)出的帶來(lái)的財(cái)富增收效應(yīng)和促進(jìn)就業(yè)創(chuàng)業(yè)能力的提高,可以在經(jīng)濟(jì)收入提高和生活水平變化上產(chǎn)生即時(shí)改善,但對(duì)于需要長(zhǎng)期投入的農(nóng)戶(hù)人力資本所發(fā)揮的影響則是較為薄弱。因此,土地轉(zhuǎn)出對(duì)農(nóng)戶(hù)發(fā)展能力的影響要明顯弱于對(duì)收入能力和生活水平的影響。在土地轉(zhuǎn)入變量回歸結(jié)果上,土地轉(zhuǎn)入對(duì)收入能力和發(fā)展能力相對(duì)貧困有負(fù)向影響,對(duì)生活水平相對(duì)貧困的影響則是正向,但均不顯著,未呈現(xiàn)明顯規(guī)律。

表6 穩(wěn)健性檢驗(yàn):替換被解釋變量法

(三)土地流轉(zhuǎn)對(duì)多維相對(duì)貧困程度不同的農(nóng)戶(hù)的影響

以上基準(zhǔn)回歸和穩(wěn)健性檢驗(yàn)利用的是均值回歸思想,可本文不僅關(guān)注土地流轉(zhuǎn)對(duì)農(nóng)戶(hù)多維相對(duì)貧困的整體影響,還致力于探究土地流轉(zhuǎn)對(duì)不同多維相對(duì)貧困程度農(nóng)戶(hù)的影響是否存在異質(zhì)性。為此,根據(jù)Koenker和Bassett提出分位數(shù)回歸模型進(jìn)行檢驗(yàn)[26]。表7報(bào)告了分位數(shù)回歸的檢驗(yàn)結(jié)果,列(1)—(5)分位點(diǎn)越高,意味著農(nóng)戶(hù)多維相對(duì)貧困程度越高。

表7 土地流轉(zhuǎn)對(duì)多維相對(duì)貧困程度不同的農(nóng)戶(hù)的影響

由表7可知,當(dāng)在第10分位點(diǎn)時(shí),土地轉(zhuǎn)出對(duì)農(nóng)戶(hù)多維相對(duì)貧困的影響呈負(fù)向作用,但并不顯著。隨著后面分位點(diǎn)的增加,土地轉(zhuǎn)出對(duì)農(nóng)戶(hù)多維相對(duì)貧困的影響不僅在1%統(tǒng)計(jì)水平下顯著為負(fù),且土地轉(zhuǎn)出的分位數(shù)回歸系數(shù)和標(biāo)準(zhǔn)誤呈上升趨勢(shì)。具體來(lái)看,土地轉(zhuǎn)出使處于第25分位點(diǎn)的農(nóng)戶(hù)多維相對(duì)貧困程度降低0.025 5,使處于第90分位數(shù)的農(nóng)戶(hù)多維相對(duì)貧困程度降低0.065 5,即隨著農(nóng)戶(hù)多維相對(duì)貧困程度的逐漸提高,土地轉(zhuǎn)出的減貧效果越為明顯。再者,無(wú)論是在整體層面,還是不同程度的農(nóng)戶(hù)多維相對(duì)貧困上,土地轉(zhuǎn)入的作用系數(shù)均不顯著,基準(zhǔn)回歸結(jié)果依然穩(wěn)健。

四、土地轉(zhuǎn)出影響農(nóng)戶(hù)多維相對(duì)貧困的機(jī)制檢驗(yàn)

前文證實(shí)了土地轉(zhuǎn)出在緩解農(nóng)戶(hù)多維相對(duì)貧困上的積極作用,那么,土地轉(zhuǎn)出又是如何影響農(nóng)戶(hù)多維相對(duì)貧困,二者間的作用機(jī)制是什么?這是已有研究鮮有回應(yīng)的關(guān)鍵問(wèn)題。本文認(rèn)為,從土地轉(zhuǎn)出的客觀現(xiàn)實(shí)來(lái)看,土地轉(zhuǎn)出可能通過(guò)促進(jìn)非農(nóng)就業(yè)和農(nóng)戶(hù)家庭創(chuàng)業(yè)決策來(lái)緩解多維相對(duì)貧困。

土地作為農(nóng)戶(hù)家庭最為關(guān)鍵的生產(chǎn)與發(fā)展要素,土地轉(zhuǎn)出意味著農(nóng)戶(hù)在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)上資金、時(shí)間投入的減少,釋放了原先圍繞土地而從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的那部分勞動(dòng)力,并激勵(lì)他們轉(zhuǎn)移到工業(yè)勞作或是商業(yè)經(jīng)營(yíng)等非農(nóng)工作上,最終土地的轉(zhuǎn)出能夠增加家庭勞動(dòng)力進(jìn)行非農(nóng)就業(yè)[27]。作為與農(nóng)業(yè)工作相對(duì)的一種就業(yè)形態(tài),非農(nóng)就業(yè)不僅能夠帶來(lái)更高的工資性收入,改善家庭經(jīng)濟(jì)收入,還可以在多元的社會(huì)互動(dòng)過(guò)程中,提升社會(huì)資本,學(xué)習(xí)并掌握專(zhuān)有技能,這是提高農(nóng)戶(hù)生計(jì)能力的重要支撐。從更廣泛意義上看,非農(nóng)就業(yè)有助于引導(dǎo)農(nóng)戶(hù)樹(shù)立正確的發(fā)展觀念,重視健康水平保護(hù)、投資風(fēng)險(xiǎn)偏好和子女教育投入等與貧困狀況緊密相關(guān)的內(nèi)生發(fā)展能力,進(jìn)而提高社會(huì)適應(yīng)性和競(jìng)爭(zhēng)力,從根本上緩解相對(duì)貧困。由此,本文認(rèn)為土地轉(zhuǎn)出能夠通過(guò)促進(jìn)非農(nóng)就業(yè)緩解農(nóng)戶(hù)家庭多維相對(duì)貧困。

為檢驗(yàn)上述2種可能渠道機(jī)制邏輯,根據(jù)溫忠麟和葉寶娟提出的中介效應(yīng)檢驗(yàn)程序[30],構(gòu)建了家庭創(chuàng)業(yè)和非農(nóng)就業(yè)的中介效應(yīng)模型。其中,非農(nóng)就業(yè)則是計(jì)算農(nóng)戶(hù)家庭勞動(dòng)力人口中從事非農(nóng)工作的比例。家庭創(chuàng)業(yè)是根據(jù)CFPS問(wèn)卷中“您家是否有家庭成員從事個(gè)體經(jīng)營(yíng)”來(lái)衡量,若農(nóng)戶(hù)回答“是”,則表示有家庭創(chuàng)業(yè),賦值為1,否則賦值為0。中介效應(yīng)檢驗(yàn)結(jié)果報(bào)告在表8。

表8 土地轉(zhuǎn)出對(duì)農(nóng)戶(hù)多維相對(duì)貧困的影響:機(jī)制檢驗(yàn)

表8列(1)和(2)為非農(nóng)就業(yè)中介模型的檢驗(yàn)結(jié)果,從列(1)的估計(jì)結(jié)果來(lái)看,土地轉(zhuǎn)出對(duì)非農(nóng)就業(yè)在5%統(tǒng)計(jì)水平下顯著為正,即相比于沒(méi)有土地轉(zhuǎn)出的農(nóng)戶(hù)家庭而言,有土地轉(zhuǎn)出家庭的非農(nóng)就業(yè)比例更高,意味著土地轉(zhuǎn)出的確造成農(nóng)戶(hù)家庭離開(kāi)務(wù)農(nóng)工作,選擇非農(nóng)工作的經(jīng)濟(jì)決策。列(2)將土地轉(zhuǎn)入和非農(nóng)就業(yè)同時(shí)納入中介效應(yīng)模型,結(jié)果顯示,非農(nóng)就業(yè)在1%統(tǒng)計(jì)水平下顯著為負(fù),說(shuō)明農(nóng)戶(hù)家庭內(nèi)部的非農(nóng)就業(yè)比例對(duì)于緩解多維相對(duì)貧困有顯著的促進(jìn)作用。與之同時(shí),土地轉(zhuǎn)出的回歸系數(shù)仍在1%統(tǒng)計(jì)水平下有顯著負(fù)向影響,與表3列(2)的基準(zhǔn)回歸結(jié)果比也是略有提高。因此,非農(nóng)就業(yè)也是一個(gè)部分中介變量,即土地轉(zhuǎn)出部分通過(guò)提高非農(nóng)就業(yè)比例幫助農(nóng)戶(hù)家庭緩解多維相對(duì)貧困。Sobel檢驗(yàn)也通過(guò)了中介效應(yīng)檢驗(yàn),中介效應(yīng)占比為1.04%。

同理,表8列(3)結(jié)果表明,與沒(méi)有土地轉(zhuǎn)出的農(nóng)戶(hù)家庭相比,土地轉(zhuǎn)出對(duì)農(nóng)戶(hù)家庭創(chuàng)業(yè)在1%統(tǒng)計(jì)水平下有顯著正向影響,說(shuō)明土地轉(zhuǎn)出促進(jìn)了家庭創(chuàng)業(yè)決策,土地轉(zhuǎn)出后,為農(nóng)戶(hù)家庭轉(zhuǎn)向自主經(jīng)營(yíng)的經(jīng)營(yíng)決策提供支持。列(4)共同納入核心解釋變量土地轉(zhuǎn)出和中介變量家庭創(chuàng)業(yè),結(jié)果顯示,家庭創(chuàng)業(yè)對(duì)農(nóng)戶(hù)多維相對(duì)貧困的回歸系數(shù)在1%統(tǒng)計(jì)水平下顯著為負(fù),說(shuō)明創(chuàng)業(yè)活動(dòng)可以有效緩解農(nóng)戶(hù)家庭面臨多維相對(duì)貧困。進(jìn)一步觀察列(3)土地轉(zhuǎn)出的回歸系數(shù)可以發(fā)現(xiàn),與表3列(2)的基準(zhǔn)回歸結(jié)果相比,土地轉(zhuǎn)出對(duì)農(nóng)戶(hù)多維相對(duì)貧困的抑制效應(yīng)仍1%統(tǒng)計(jì)水平下顯著為負(fù),且系數(shù)估計(jì)值有所提高。由此,根據(jù)中介效應(yīng)檢驗(yàn)原理,可以說(shuō)明家庭創(chuàng)業(yè)是一個(gè)部分中介效應(yīng),即土地轉(zhuǎn)出部分通過(guò)促進(jìn)農(nóng)戶(hù)家庭創(chuàng)業(yè)活動(dòng)緩解多維相對(duì)貧困。而且,Sobel檢驗(yàn)結(jié)果進(jìn)一步證實(shí)了家庭創(chuàng)業(yè)中介效應(yīng)的顯著性,中介效應(yīng)占比為4.49%。

五、研究結(jié)論與政策建議

緩解農(nóng)戶(hù)多維相對(duì)貧困不僅是“后2020”時(shí)代相對(duì)貧困治理的重要內(nèi)容,更是實(shí)施鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略的題中之義與必然要求。本文構(gòu)建了農(nóng)戶(hù)多維相對(duì)貧困指標(biāo)體系,并據(jù)此計(jì)算農(nóng)戶(hù)家庭多維相對(duì)貧困指數(shù),將土地流轉(zhuǎn)分為土地轉(zhuǎn)出和土地轉(zhuǎn)入2個(gè)維度,考察土地流轉(zhuǎn)對(duì)農(nóng)戶(hù)家庭多維相對(duì)貧困的影響及其機(jī)制?；?018年中國(guó)家庭追蹤調(diào)查數(shù)據(jù)的研究發(fā)現(xiàn),土地轉(zhuǎn)出能夠緩解農(nóng)戶(hù)家庭多維相對(duì)貧困,土地轉(zhuǎn)入對(duì)農(nóng)戶(hù)家庭多維相對(duì)貧困不具有顯著影響。利用工具變量法解決對(duì)內(nèi)生性問(wèn)題,傾向得分匹配方法對(duì)樣本選擇偏差進(jìn)行針對(duì)性處理,以及替換被解釋變量的分維度檢驗(yàn)結(jié)果依舊支持了上述研究結(jié)論。此外,分位數(shù)檢驗(yàn)結(jié)果表明,土地轉(zhuǎn)出對(duì)不同程度多維相對(duì)貧困農(nóng)戶(hù)的影響存在顯著差異,即隨著農(nóng)戶(hù)家庭多維相對(duì)貧困程度的提高,土地轉(zhuǎn)出的減貧效應(yīng)越為明顯。與之不同,無(wú)論是對(duì)于何種程度的農(nóng)戶(hù)家庭多維相對(duì)貧困程度,土地轉(zhuǎn)入均沒(méi)有顯著影響。進(jìn)一步地影響機(jī)制檢驗(yàn)結(jié)果顯示,土地轉(zhuǎn)出可以通過(guò)促進(jìn)非農(nóng)就業(yè)和家庭創(chuàng)業(yè)來(lái)緩解多維相對(duì)貧困。

鑒于上述結(jié)論,提出如下政策建議。

首先,土地轉(zhuǎn)出能夠有效緩解農(nóng)戶(hù)家庭多維相對(duì)貧困,因此各級(jí)政策實(shí)務(wù)部門(mén)應(yīng)著力完善土地轉(zhuǎn)出制度安排,優(yōu)化土地轉(zhuǎn)出程序,加快社會(huì)保障體系建設(shè),助力相對(duì)貧困治理。比如,在土地轉(zhuǎn)出程序辦理上,發(fā)展土地流轉(zhuǎn)中介服務(wù)機(jī)構(gòu),完善土地確權(quán)登記頒證成果等。加大土地轉(zhuǎn)出政策宣導(dǎo),提高農(nóng)民對(duì)土地轉(zhuǎn)出制度規(guī)定的清晰認(rèn)知。構(gòu)建涵蓋土地轉(zhuǎn)出信息發(fā)布、交易談判、交易執(zhí)行以及交易糾紛處理等功能為一體的農(nóng)村土地轉(zhuǎn)出市場(chǎng)化體系,切實(shí)降低土地轉(zhuǎn)出成本,使更多有意參與土地轉(zhuǎn)出的農(nóng)戶(hù)能夠真正參與到土地轉(zhuǎn)出過(guò)程中來(lái)。此外,土地作為農(nóng)戶(hù)家庭最為重要的生產(chǎn)生活資料之一,在實(shí)質(zhì)上承擔(dān)防范風(fēng)險(xiǎn)的功能,實(shí)務(wù)層面鼓勵(lì)農(nóng)戶(hù)土地轉(zhuǎn)出的同時(shí),也應(yīng)該健全土地轉(zhuǎn)出家庭和地區(qū)的社會(huì)保障體系,在養(yǎng)老保險(xiǎn)、醫(yī)療保險(xiǎn)、社會(huì)救濟(jì)和最低生活保障支持等方面,妥善處理好土地流轉(zhuǎn)和社會(huì)保障兩者之間的關(guān)系,借助于健全的社會(huì)保障體系促進(jìn)農(nóng)村土地轉(zhuǎn)出。

其次,土地轉(zhuǎn)出對(duì)農(nóng)戶(hù)家庭多維相對(duì)貧困的影響存在顯著異質(zhì)性,因而相關(guān)土地轉(zhuǎn)出的政策內(nèi)容設(shè)計(jì)應(yīng)有意識(shí)地向貧困地區(qū)和弱勢(shì)農(nóng)戶(hù)傾斜。通過(guò)加強(qiáng)土地轉(zhuǎn)出的信貸支持、社會(huì)保障力度等措施,降低低收入農(nóng)戶(hù)家庭土地轉(zhuǎn)出面臨的門(mén)檻阻礙,促使土地流轉(zhuǎn)的市場(chǎng)化程度,發(fā)揮出土地轉(zhuǎn)出在相對(duì)貧困治理上的積極效應(yīng)。

最后,非農(nóng)就業(yè)和家庭創(chuàng)業(yè)是土地流轉(zhuǎn)影響農(nóng)戶(hù)家庭多維相對(duì)貧困的關(guān)鍵渠道,這意味著地方政府部門(mén)應(yīng)該加強(qiáng)對(duì)于土地轉(zhuǎn)出農(nóng)戶(hù)的就業(yè)技能培訓(xùn),為土地轉(zhuǎn)出農(nóng)戶(hù)的就業(yè)創(chuàng)業(yè)活動(dòng)搭建溝通互助平臺(tái),從而促進(jìn)非農(nóng)就業(yè)。在創(chuàng)業(yè)活動(dòng)上,政策上鼓勵(lì)農(nóng)村剩余勞動(dòng)力的自主創(chuàng)業(yè),如通過(guò)金融信貸支持緩解農(nóng)戶(hù)家庭創(chuàng)業(yè)面臨的資金約束,在財(cái)稅征繳和土地供給等方面給予優(yōu)惠政策扶持,營(yíng)造積極的創(chuàng)業(yè)氛圍,激發(fā)農(nóng)村地區(qū)的創(chuàng)業(yè)潛力和活力。