农村土地流转的多维减贫效果及其异质性
作者: 张铃
摘 要:相对性与多维性是农村贫困的主要特征,而巩固脱贫攻坚成果、实现持续性减贫是后扶贫时代帮扶工作的重点。土地流转作为推进乡村振兴战略发展的重要路径,不仅有助于农户增收,还能激发农户脱贫内生动力。此研究基于CFPS2020的调查数据,通过倾向得分匹配法分析农村土地流转的多维减贫效果及其异质性。结果表明:农村土地流转具有显著的多维减贫效果,在不同维度上产生的减贫效果存在明显差异;土地流转对土地转出户的多维减贫效果优于土地转入户;土地流转对轻度相对贫困户和深度相对贫困户的多维减贫效果较显著,土地转出能够缓解轻度相对贫困户和深度相对贫困户的多维相对贫困状况。据此,政府要鼓励农户参与土地流转,培育新型农业主体,推动公共服务均等化发展,采取针对性的帮扶政策,实现持续性减贫。
关键词:多维相对贫困;农村土地流转;减贫效果;异质性
中图分类号:TG333 文献标志码:A 文章编号:1674-7909(2024)6-40-6
DOI:10.19345/j.cnki.1674-7909.2024.06.008
0 引言
2020年,我国完成消灭绝对贫困的艰巨任务,带领在贫困标准下的人口全部脱贫。这也标志着我国正式进入“后扶贫时代”。2023年中央一号文件指出,要坚决守住不发生规模性返贫底线,增强脱贫地区和脱贫群众内生发展动力,不断缩小收入差距、发展差距,稳定完善帮扶政策,研究农村低收入人口常态化帮扶机制。研究表明,土地流转能缓解土地细碎化问题[1]、提高农业生产效率[2]、优化土地资源配置[3],还能引导农户走出去,增加就业机会,从而获得更多收益[4]。
农村土地流转不仅是农村土地制度改革的重要内容,还是促进乡村振兴的重要手段。在推进土地流转的过程中,应该考虑社会环境、资源禀赋等因素变化对缓解农户多维相对贫困的影响程度。此研究在构建农户多维相对贫困指数的基础上,对农村土地流转的减贫效果及其异质性进行系统分析,为促进土地流转减贫效应持续发挥,提升土地流转政策和农村扶贫耦合性,构建全方位减贫策略和政策体系,防止规模性返贫提供决策参考。
1 农村土地流转缓解多维相对贫困的理论分析
人地矛盾是农村最为突出且复杂的问题。土地流转作为盘活农村土地资源、缓解土地细碎化程度和撂荒情况的有效举措,不仅有助于优化农户的收入结构、实现多渠道增收,还能通过提高农业生产效率、促进资源优化配置和推动土地规模化经营等方式降低农业生产成本,从而有效降低生产经营风险。同时,土地流转能够提高家庭非农就业质量,促进个体自由发展,实现农户生计决策多元化,间接降低农户的返贫风险,为促进农户减贫提供了新路径。土地流转政策和乡村振兴战略结合形成的有效合力能够直接作用于农户减贫的制度安排和文化环境,通过改变农村差序格局和价值规范,使农户在收入、就业、农业经营方式等方面发生变化,具有分担贫困责任的能力[5]。
对于土地转出户而言,将土地转让给他人或其他经济组织不仅能够缓解土地闲置或撂荒的情况,减少农业生产投入,使农户获得相对稳定且持续的土地租金,还能释放家庭剩余劳动力从事非农工作从而增加工资性收入,缓解收入水平低下问题。对于土地转入户而言,其通过土地重组实现了土地、技术、劳动力等生产要素的优化再配置,提高了土地产出率和单位面积产量,降低了农业劳动力成本[6],促进农业生产经营性收入的大幅提升。同时,政府出台了实际种粮补贴、农业保险保费补贴等一系列惠农政策,增加了农户的转移性收入,减缓了自然环境对农业生产的冲击,降低了农业经营的市场风险。
土地流转能有效发挥土地的资产性功能和农户的主观能动性,对农户的价值观念和个人发展提升产生不同程度的影响。参与土地流转的农户在拓宽生计渠道的过程中,多元化的收入结构促使其主动寻求教育、健康、生活水平等方面的提升。因此,农村土地流转具有多维减贫效应。具体作用过程如图1所示。
2 数据来源与研究方法
2.1 数据来源与验证
数据来源于2020年北京大学中国家庭追踪调查(China Family Panel Studies,CFPS)。考虑到数据的稳定性、研究主题的相关性和相关指标的可获得性,对个体、家庭和村庄等3个数据库样本进行横向合并与匹配,剔除了缺失值和极端值在内的无效样本,共获得了1 628份有效样本。
2.2 研究方法
2.2.1 多维相对贫困测度模型
借鉴A-F测算法计算农户在收入、教育、社会保障等方面的多维相对贫困指数,计算过程如下。
首先,构建多维相对贫困测度模型,测算农户在所有维度上的总剥夺得分,即农户家庭多维相对贫困指数(RMPI)。农户家庭多维相对贫困指数反映农户个体陷入多维相对贫困的概率。具体计算公式见式(1)。
[RMPI=j=1mFijWj] (1)
式(1)中:Fij为农户i在j指标上的取值:Wj为指标权重;RMPI为农户i的多维相对贫困指数。i=1,2,3,...,n;j=1,2,3,...,m;n表示样本总量,m表示指标总数。
其次,测算多维相对贫困发生率(H)和多维相对贫困强度(A),多维相对贫困指数是二者的乘积,具体计算公式见式(2)至式(4)。
[H=i=1nqi(k)n] (2)
[A=i=1nRMPIi(k)i=1nqi(k)] (3)
[RMPI=H×A] (4)
式(2)至式(4)中:k为多维相对贫困临界值,用来判断农户家庭是否陷入多维相对贫困;q表示当临界值为k时处于多维相对贫困状态的农户家庭数量。
最后,分解多维相对贫困指数,即计算第j个维度上的相对贫困程度对多维相对贫困指数的贡献率,具体计算公式见式(5)。
[Pj=i=1ngiji=1nj=1dgij] (5)
式(5)中:d为维度个数;Pj为贡献率;gij为农户i在第j个指标上处于被剥夺状态。
2.2.2 倾向得分匹配法
运用倾向得分匹配法(PSM)检验土地流转对农户多维相对贫困的缓解效果,以控制样本的自选择问题。该方法主要通过计算土地流转后农户多维贫困的平均处理效应(ATT)进行检验。平均处理效应计算公式见式(6)。
[ATT=][EY1-Y0D=1]=E[EY1-Y0D=1,P(X)=]
E[EY1D=1,P(X)-EY0D=0,P(X)D=1]
(6)
式(6)中:P(X)为倾向得分值(土地流转的条件概率);Y1和Y0分别为实验组与控制组农户的多维相对贫困指数;D为二分类变量,参与土地流转赋值为1,未参与土地流转赋值为0。
2.2.3 农户多维相对贫困的测度指标体系
此研究在参考联合国开发计划署与牛津大学共同推出的“多维贫穷指数”的基础上,结合A-F测算法和现有文献,综合选取了6个维度(收入、教育、健康、生活水平、社会保障、主观感知)共14个指标,构建出农户多维相对贫困指标体系,各指标权重采用等权重法进行赋值,具体见表1。
3 实证结果与分析
3.1 农户多维相对贫困的测度与分析
3.1.1 各维度贫困测算结果
农户家庭各指标相对贫困发生率见表2。在收入维度中,土地流转户和土地未流转户在该指标上的相对贫困发生率分别为13.40%、18.68%,土地流转户的相对贫困发生率低于土地未流转户,说明土地未流转户的相对贫困问题比土地流转户严重。在教育维度中,土地流转户在教育支出、最高学历和家庭藏书量指标上的相对贫困发生率均低于土地未流转户,说明土地未流转户的教育相对贫困问题比土地流转户严重。在健康维度中,健康状况指标的相对贫困发生率为24.63%,患病情况指标的相对贫困发生率为19.84%,说明农户在健康状况指标和患病情况指标上的相对贫困发生率都较高。在生活水平维度中,土地未流转户在做饭用水和做饭燃料指标上的相对贫困发生率高于土地流转户。在社会保障维度中,土地流转户在社会保险指标上的相对贫困发生率低于土地未流转户,说明土地未流转户的社会保障相对贫困问题比土地流转户严重。在主观感知维度中,土地流转户在生活满意度指标上的相对贫困发生率低于土地未流转户。整体来看,土地流转户在健康状况、患病情况、人均住房面积、恩格尔系数和未来自信心指标上的相对贫困发生率高于未流转户,其他指标上土地流转户的相对贫困发生率均低于未流转户,说明未流转户面临的相对贫困问题更严重。
3.1.2 多维相对贫困深度
由表3可以看出,多维相对贫困临界值k越大,多维相对贫困发生率(H)与多维相对贫困指数(RMPI)越低,多维相对贫困深度(A)越大,说明随着相对贫困维度的增加,多维相对贫困的覆盖面逐渐缩小,多维相对贫困深度在逐渐增加。以k=0.3为例,农户多维相对贫困发生率为23.00%,多维相对贫困强度为40.90%,总样本的多维相对贫困指数为0.094,说明全体样本中仍有较多农户处于多维相对贫困状态。同时,不论k取何值,土地流转户的多维相对贫困指数均低于未流转户,说明未流转户面临更严重的相对贫困问题。
3.1.3 多维相对贫困指数贡献率
不同临界值下各指标贡献率见4。无论k取何值,收入维度的相对贫困贡献率最大,教育支出指标的相对贫困贡献率最小。当k=0.3时,收入维度对农户家庭多维相对贫困状况的贡献率为22.50%。说明收入是影响农户多维相对贫困状况的最主要因素。主观感知维度的贡献率次之,其中生活满意度和未来自信心指标的贡献率分别为11.80%、10.70%,说明相对贫困治理阶段的农村扶贫工作更应重视农户精神层面的相对贫困,注重发挥农户的脱贫主动性。此外,教育支出、医疗支出、患病情况、做饭用水、做饭燃料和恩格尔系数指标对农户家庭多维相对贫困状况的贡献率均低于5%,说明农村公共基础设施日益完善。
3.2 农村土地流转的多维减贫效果分析
此研究依次使用近邻匹配、半径匹配和核匹配测算土地流转对农户多维相对贫困的影响效果。从表5可以看出,匹配前土地流转户和未流转户的平均处理效应为-0.015并在5%水平上显著。匹配后土地流转户和未流转户的平均处理效应为-0.015,并在5%的水平上显著,3种匹配方法获得的ATT值虽然有所不同,但都在5%水平上显著,平均降低了0.015,说明在控制样本偏差后,土地流转能够降低农户的多维相对贫困指数,具有较显著的多维减贫效果。