土地流轉(zhuǎn)對(duì)農(nóng)戶貧困脆弱性的影響研究

彭繼權(quán)，吳海濤，秦小迪

（1.江西財(cái)經(jīng)大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院，江西 南昌 330013；2.中南財(cái)經(jīng)政法大學(xué)工商管理學(xué)院，湖北武漢 430073）

1 引言

消除貧困是人類的共同使命，是當(dāng)今世界面臨的最大全球性挑戰(zhàn)之一。中國(guó)政府歷來(lái)重視農(nóng)村貧困問(wèn)題，扶貧工作取得了舉世矚目的成就。截至2018年底，中國(guó)農(nóng)村貧困發(fā)生率下降至1.7%，貧困人口從2012年底的9 899萬(wàn)人減少到2018年底的1 660萬(wàn)人。中共十九大進(jìn)一步提出要打好防范化解重大風(fēng)險(xiǎn)、精準(zhǔn)脫貧和污染防治三大攻堅(jiān)戰(zhàn)，把精準(zhǔn)脫貧作為全面建成小康社會(huì)最具有決定性意義的一個(gè)攻堅(jiān)戰(zhàn)。而且，擺脫貧困是中國(guó)實(shí)現(xiàn)鄉(xiāng)村振興的前提條件，因此解決貧困問(wèn)題仍是重中之重。土地一直以來(lái)都是農(nóng)民賴以生存和發(fā)展的物質(zhì)基礎(chǔ)，對(duì)農(nóng)戶能夠起到基本的社會(huì)保障功能，有著一定的減貧作用[1]。隨著國(guó)家農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化建設(shè)步伐的加快，土地細(xì)碎化經(jīng)營(yíng)已經(jīng)不能滿足農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的發(fā)展需求，土地流轉(zhuǎn)勢(shì)在必行[2]。有學(xué)者就此提出，參與土地流轉(zhuǎn)后的農(nóng)戶是否會(huì)因?yàn)橥恋亟?jīng)營(yíng)權(quán)的喪失加重貧困的發(fā)生[3-4]。若土地流轉(zhuǎn)會(huì)加重貧困產(chǎn)生，土地政策制定前必然要權(quán)衡土地流轉(zhuǎn)效益和農(nóng)村貧困危害間的利弊。因此，探究土地流轉(zhuǎn)對(duì)農(nóng)戶貧困脆弱性的影響顯得尤為重要。

目前，已有學(xué)者就土地流轉(zhuǎn)與農(nóng)村貧困的關(guān)系進(jìn)行探討。ZHANG AND WAN[5]發(fā)現(xiàn)土地流轉(zhuǎn)通過(guò)保障低收入群體的租金收入和緩解異質(zhì)性農(nóng)戶的非農(nóng)收入差距來(lái)降低農(nóng)戶間的收入不均等。JIN AND DEININGER[6]和匡遠(yuǎn)配等[7]發(fā)現(xiàn)土地流轉(zhuǎn)能夠促進(jìn)農(nóng)民職業(yè)多元化，增加農(nóng)戶收入并減貧。KIMURA等[8]基于土地租賃交易決定因素的理論模型，發(fā)現(xiàn)土地流轉(zhuǎn)不僅有利于降低農(nóng)業(yè)成本，更能促進(jìn)部分農(nóng)民轉(zhuǎn)移到非農(nóng)業(yè)部門，增加農(nóng)戶非農(nóng)收入水平，提升農(nóng)戶整體福利。諸培新等[9]和錢忠好等[10]發(fā)現(xiàn)土地流轉(zhuǎn)有利于轉(zhuǎn)出戶經(jīng)營(yíng)性收入、工資性收入和轉(zhuǎn)移性收入的增加，從而有利于轉(zhuǎn)出戶家庭總收入的增加。趙春雨[11]發(fā)現(xiàn)以土地流轉(zhuǎn)入股，扶貧資金和村集體資產(chǎn)評(píng)估作為集體資本入股，重構(gòu)新農(nóng)村合作社集體經(jīng)濟(jì)組織，能夠產(chǎn)生“內(nèi)生性”扶貧效應(yīng)。夏玉蓮等[12]和蔡潔[13]對(duì)土地流轉(zhuǎn)的多維減貧效應(yīng)進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)土地流轉(zhuǎn)推動(dòng)農(nóng)村勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移到其他產(chǎn)業(yè)，通過(guò)接觸新產(chǎn)業(yè)提升人力資本，進(jìn)而緩解能力貧困。寧?kù)o和殷浩棟等[14]發(fā)現(xiàn)土地確權(quán)可以促進(jìn)土地轉(zhuǎn)出，提高貧困戶財(cái)產(chǎn)性收入，并通過(guò)勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移提高工資收入水平，進(jìn)而緩解貧困。

以上研究基本證實(shí)了土地流轉(zhuǎn)能夠有效緩解農(nóng)村貧困，但都忽略了一種重要問(wèn)題，即都只分析了土地轉(zhuǎn)出的短期效應(yīng)，沒(méi)有考慮長(zhǎng)期效應(yīng)。這是因?yàn)樨毨е笜?biāo)是一種事后測(cè)度，只能用來(lái)靜態(tài)度量某個(gè)時(shí)點(diǎn)個(gè)人或家庭的福利狀況，不能反映未來(lái)的福利狀況以及相關(guān)風(fēng)險(xiǎn)[15]。土地流轉(zhuǎn)對(duì)農(nóng)村家庭當(dāng)期福利的影響是短期效應(yīng)，但農(nóng)村家庭未來(lái)可能會(huì)因?yàn)楦鞣N負(fù)向沖擊而陷入貧困，因此，基于土地流轉(zhuǎn)短期效應(yīng)所制定的政策并不適用于那些在未來(lái)陷入貧困的家庭[16]。眾所周知，貧困的“預(yù)防”遠(yuǎn)比貧困的“治理”更為重要，而“預(yù)防”貧困就需要評(píng)估貧困脆弱性。貧困脆弱性是被世界銀行在2002年《世界發(fā)展報(bào)告》中提出，用來(lái)測(cè)度個(gè)體或家庭未來(lái)陷入貧困的可能性。貧困脆弱性測(cè)度是對(duì)農(nóng)戶貧困的事前預(yù)測(cè)，能夠前瞻性地衡量農(nóng)戶土地流轉(zhuǎn)后的長(zhǎng)期效應(yīng)，借此來(lái)準(zhǔn)確識(shí)別未來(lái)可能陷入貧困的家庭，從而制定相應(yīng)政策有效阻斷這些家庭在未來(lái)陷入貧困。

另外，以往學(xué)者在分析土地流轉(zhuǎn)對(duì)貧困的影響時(shí)，大多沒(méi)有考慮模型中樣本選擇偏誤問(wèn)題，但農(nóng)戶是否進(jìn)行土地流轉(zhuǎn)很可能是自我選擇的結(jié)果。這是因?yàn)檗r(nóng)戶的土地流轉(zhuǎn)決策會(huì)受家庭資源稟賦的影響，從而導(dǎo)致農(nóng)戶是否選擇土地流轉(zhuǎn)并非完全隨機(jī)，如果仍采用傳統(tǒng)計(jì)量方法進(jìn)行估計(jì)，必然會(huì)降低模型估計(jì)的準(zhǔn)確性和有效性。基于此，本文在測(cè)度農(nóng)戶貧困脆弱性的基礎(chǔ)上，采用傾向得分匹配法（PSM）估計(jì)土地是否轉(zhuǎn)出對(duì)農(nóng)戶貧困脆弱性的凈效應(yīng)，采用回歸方程的Shapley值分解法估計(jì)土地轉(zhuǎn)出面積對(duì)農(nóng)戶貧困脆弱性的貢獻(xiàn)率，這兩種方法都能有效解決樣本選擇偏誤問(wèn)題，保證模型估計(jì)的真實(shí)性。同時(shí)，本文把轉(zhuǎn)出土地分為水田和旱地，考察不同類型土地轉(zhuǎn)出對(duì)農(nóng)戶貧困脆弱性影響的差異，也能在一定程度上考察土地流轉(zhuǎn)對(duì)農(nóng)戶貧困脆弱性的作用機(jī)制。

2 研究方法

2.1 貧困脆弱性測(cè)度

貧困脆弱性是將風(fēng)險(xiǎn)沖擊與家庭福利水平聯(lián)系在一起，一般認(rèn)為貧困脆弱性是不可觀察的、動(dòng)態(tài)的、前瞻性的，強(qiáng)調(diào)貧困產(chǎn)生的預(yù)期。CHAUDHURI[17]、ZHANG and WAN[5]認(rèn)為貧困脆弱性是指家庭或者個(gè)人因?yàn)樵馐懿淮_定性風(fēng)險(xiǎn)沖擊而陷入貧困或者無(wú)法擺脫貧困的概率。貧困脆弱性的計(jì)算方法如下：

式（1）中：下標(biāo)i和t分別表示農(nóng)戶和時(shí)間；Y表示農(nóng)戶的福利水平（戶均收入）；Z表示貧困線，表示農(nóng)戶i在t時(shí)期的貧困脆弱性，即未來(lái)陷入貧困的概率；Yi,t+1表示農(nóng)戶i在t+ 1時(shí)期的福利水平。

可以采用AMEMIYA[18]提出的三階段可行廣義最小二乘法（FGLS）進(jìn)行估計(jì)，在收入對(duì)數(shù)服從正態(tài)分布的假設(shè)下，即可計(jì)算出貧困脆弱性：

式（2）中：Xi表示與農(nóng)戶或個(gè)體相關(guān)的特征變量，如性別、年齡和教育等；lnYi表示農(nóng)戶福利水平的對(duì)數(shù)；lnZ為貧困線的對(duì)數(shù)為對(duì)數(shù)收入的期望值；為對(duì)數(shù)收入的方差；為貧困脆弱性值。

2.2 計(jì)量模型構(gòu)建

本文運(yùn)用湖北省1 682個(gè)農(nóng)戶調(diào)查數(shù)據(jù)作為研究樣本，構(gòu)建如式（3）所示的計(jì)量回歸模型，以考察土地流轉(zhuǎn)對(duì)農(nóng)戶貧困脆弱性的影響：

式（3）中：i表示單個(gè)農(nóng)戶；Yi為農(nóng)戶貧困脆弱性值，有高、中、低三條標(biāo)準(zhǔn)貧困脆弱性值；xi為核心解釋變量，主要包括轉(zhuǎn)出土地面積、轉(zhuǎn)出旱地面積、轉(zhuǎn)出水田面積、有無(wú)土地轉(zhuǎn)出、有無(wú)旱地轉(zhuǎn)出和有無(wú)水田轉(zhuǎn)出；Z為其他控制變量，包括家庭人均外出務(wù)工時(shí)間、家庭受培訓(xùn)人員比例、人情往來(lái)支出、家庭社會(huì)網(wǎng)絡(luò)、家庭儲(chǔ)蓄、家庭負(fù)擔(dān)系數(shù)、農(nóng)戶市場(chǎng)化率和農(nóng)業(yè)物資資本；μi是隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)；α0、β0、γi為待估參數(shù)。

2.3 PSM估計(jì)法

PSM的基本思路為：首先，利用Logit模型計(jì)算每個(gè)樣本農(nóng)戶參與土地流轉(zhuǎn)的條件概率擬合值，此概率值即為傾向得分值（PS），PS值相近的參與土地流轉(zhuǎn)農(nóng)戶與未參與土地流轉(zhuǎn)農(nóng)戶構(gòu)成了共同支撐領(lǐng)域。

其次，將參與土地流轉(zhuǎn)的農(nóng)戶和未參與土地流轉(zhuǎn)的農(nóng)戶逐一匹配，確保控制組和處理組的主要特征盡可能相似；最后，利用控制組模擬處理組的反事實(shí)狀態(tài)（即未參與流轉(zhuǎn)情況），比較農(nóng)戶在參與和不參與土地流轉(zhuǎn)這兩種互斥事實(shí)下的貧困脆弱性差異，差值即為凈處理效應(yīng)。在計(jì)算得到農(nóng)戶土地流轉(zhuǎn)的傾向值后，農(nóng)戶貧困脆弱性的平均處理效應(yīng)（ATT）可以表示為：

式（5）中：Nt為土地流轉(zhuǎn)農(nóng)戶的樣本數(shù)；t為匹配后的實(shí)驗(yàn)組；c為匹配前的控制組為實(shí)驗(yàn)組中第i個(gè)參與土地流轉(zhuǎn)農(nóng)戶的觀測(cè)值為控制組中第j個(gè)沒(méi)有參與土地流轉(zhuǎn)農(nóng)戶的觀測(cè)值；pi為實(shí)驗(yàn)組農(nóng)戶i的預(yù)測(cè)概率值；pj為控制組農(nóng)戶j的預(yù)測(cè)概率值；λ（pi，pj）為權(quán)重函數(shù)，不同的匹配方法有不同的權(quán)重函數(shù)。

3 數(shù)據(jù)來(lái)源和描述統(tǒng)計(jì)

3.1 數(shù)據(jù)來(lái)源

本文數(shù)據(jù)來(lái)自于課題組2016年在湖北省的農(nóng)戶實(shí)地調(diào)查數(shù)據(jù)，此次調(diào)查的內(nèi)容涵蓋家庭人口基本信息、家庭物質(zhì)資產(chǎn)、家庭社會(huì)資產(chǎn)、借貸行為、家庭生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)情況、農(nóng)地流轉(zhuǎn)行為和農(nóng)業(yè)政策認(rèn)知情況等。為保證樣本選取具有代表性，調(diào)研地點(diǎn)選取了英山縣、蘄春縣、沙市、陽(yáng)新縣和老河口市5個(gè)縣市，在一定程度上能夠代表湖北省的東中西部。采用隨機(jī)抽樣的方法，在每個(gè)縣市抽取5個(gè)鄉(xiāng)鎮(zhèn)，每個(gè)鄉(xiāng)鎮(zhèn)抽取2個(gè)村，每個(gè)村抽取35戶農(nóng)戶，共調(diào)查1 750戶農(nóng)戶，剔除無(wú)效樣本68份，共獲得有效樣本1 682份。

3.2 變量說(shuō)明

本文選取家庭人均純收入來(lái)預(yù)測(cè)家庭貧困脆弱性，選取家庭人均非農(nóng)收入來(lái)檢驗(yàn)土地流轉(zhuǎn)對(duì)家庭分項(xiàng)收入的影響機(jī)制。貧困線的選擇會(huì)影響貧困脆弱性值，許多研究學(xué)者認(rèn)為中國(guó)國(guó)家貧困線相對(duì)于國(guó)際貧困線（1.9美元和3.1美元）而言較低，為了保證家庭貧困脆弱性衡量的準(zhǔn)確性和穩(wěn)健性，本文分別選取高、中、低三種不同層次標(biāo)準(zhǔn)的脆弱性臨界值，低標(biāo)準(zhǔn)脆弱性臨界值為2016年的國(guó)家貧困線年人均純收入2 800元，中標(biāo)準(zhǔn)脆弱性臨界值為世界銀行規(guī)定的國(guó)際貧困線標(biāo)準(zhǔn)每人每天1.9美元（年人均收入4 319元），高標(biāo)準(zhǔn)脆弱性臨界值為世界銀行推薦發(fā)展中國(guó)家每人每天3.1美元的貧困線（年人均收入7 047元）。本文的關(guān)鍵解釋變量為土地流轉(zhuǎn)面積和土地是否流轉(zhuǎn)，主要分為轉(zhuǎn)出土地面積、轉(zhuǎn)出水田面積、轉(zhuǎn)出旱地面積、土地有無(wú)流轉(zhuǎn)、水田有無(wú)轉(zhuǎn)出和旱地有無(wú)轉(zhuǎn)出。本文選取變量的計(jì)算方法及描述統(tǒng)計(jì)如表1。

表1 變量計(jì)算方法及描述統(tǒng)計(jì)Tab.1 Variable calculation method and description statistics

4 土地流轉(zhuǎn)對(duì)農(nóng)戶貧困脆弱性的基準(zhǔn)回歸

4.1 不同類型土地流轉(zhuǎn)面積對(duì)農(nóng)戶貧困脆弱性的影響

表2為不同類型土地流轉(zhuǎn)面積對(duì)貧困脆弱值的估計(jì)結(jié)果，采用國(guó)定線、1.9美元貧困線和3.1美元貧困線分別考察土地轉(zhuǎn)出面積、水田轉(zhuǎn)出面積和旱地轉(zhuǎn)出面積對(duì)其貧困脆弱性值的影響。模型（1）—（3）中的因變量為土地轉(zhuǎn)出戶的貧困脆弱性值，模型（4）—（6）中的因變量為水田轉(zhuǎn)出戶的貧困脆弱性值，模型（7）—（9）中的因變量為旱地轉(zhuǎn)出戶的貧困脆弱性值。由以下9個(gè)模型可知，不論采用何種貧困線和何種土地轉(zhuǎn)出面積，各變量對(duì)其貧困脆弱性值的影響方向和顯著性基本保持不變。隨著貧困線的提高，各變量對(duì)貧困脆弱性值的估計(jì)值只有微弱減少，其減少幅度基本可以忽略不計(jì)，說(shuō)明回歸模型具有較強(qiáng)的穩(wěn)健性和可靠性。無(wú)論轉(zhuǎn)出水田還是旱地，均不會(huì)導(dǎo)致農(nóng)戶收入降低，相反，還能降低農(nóng)戶陷入貧困的可能。此外，水田轉(zhuǎn)出對(duì)農(nóng)戶貧困脆弱性值降低的效果會(huì)更加明顯，即與旱地相比，水田在經(jīng)濟(jì)上對(duì)農(nóng)民的重要性較低。可能原因是，水田更多的是種植糧食作物，旱地更多是種植經(jīng)濟(jì)作物，糧食作物生長(zhǎng)所需的時(shí)間較長(zhǎng)、勞動(dòng)力投入較多和生產(chǎn)成本較高，但其收益較低。而經(jīng)濟(jì)作物的收益相對(duì)較高，因此，農(nóng)戶在面臨比較利益較高的生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)機(jī)會(huì)時(shí)，往往會(huì)放棄收益較低的水田，節(jié)省出更多的勞動(dòng)力和時(shí)間從事比較利益更高的非農(nóng)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)活動(dòng)[10]。

表2 不同類型土地轉(zhuǎn)出面積對(duì)貧困脆弱值的影響Tab.2 Impact of different types of land transfer areas on poverty vulnerability

4.2 不同類型土地是否流轉(zhuǎn)對(duì)農(nóng)戶貧困脆弱性的影響

表3是不同類型土地是否流轉(zhuǎn)對(duì)農(nóng)戶貧困脆弱性值的估計(jì)結(jié)果，依然選用三條貧困線來(lái)分別考察家庭土地有無(wú)轉(zhuǎn)出、水田有無(wú)轉(zhuǎn)出和旱地有無(wú)轉(zhuǎn)出對(duì)農(nóng)戶貧困脆弱性值的影響。回歸的結(jié)果顯示，隨著貧困線的提高，各自變量對(duì)農(nóng)戶貧困脆弱性值的影響在逐步減小，但減少幅度幾乎可以忽略不計(jì)，說(shuō)明貧困脆弱性影響因素的作用機(jī)制不會(huì)隨著貧困線的改變而改變，

也間接證明回歸模型具有較強(qiáng)的穩(wěn)健性。從土地流轉(zhuǎn)變量來(lái)看，土地有無(wú)轉(zhuǎn)出和旱地有無(wú)轉(zhuǎn)出對(duì)農(nóng)戶貧困脆弱性值盡管呈現(xiàn)負(fù)向關(guān)系，但回歸系數(shù)并不顯著，只有水田有無(wú)轉(zhuǎn)出變量的回歸系數(shù)呈現(xiàn)出顯著的負(fù)向影響。進(jìn)一步驗(yàn)證上文結(jié)果：轉(zhuǎn)出水田能夠幫助農(nóng)戶從事其他收益更高的非農(nóng)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)活動(dòng)，從而增加收入。

表3 不同類型土地有無(wú)轉(zhuǎn)出對(duì)農(nóng)戶貧困脆弱性值的影響Tab.3 Impacts of different types of land transfer on the poverty vulnerability of farmers

5 土地流轉(zhuǎn)對(duì)農(nóng)戶貧困脆弱性的PSM估計(jì)和Shapley值分解

5.1 樣本匹配前后核密度分布情況

在采用PSM估計(jì)法時(shí)，首先需要檢驗(yàn)樣本匹配是否合理和有效，經(jīng)常采用的檢驗(yàn)方法為查看處理組和控制組匹配前后的傾向得分核密度函數(shù)分布。圖1（a）和圖1（b）表示土地轉(zhuǎn)出農(nóng)戶匹配前后核密度分布圖，在沒(méi)有采用核密度匹配法前，控制組（土地轉(zhuǎn)出）和處理組的傾向得分匹配值的概率分布差異較大；當(dāng)采用核密度匹配法后，控制組（土地轉(zhuǎn)出）和處理組的傾向得分匹配值的概率分布差異下降很大，表明匹配法能夠有效降低處理組和控制組家庭特征的差異，說(shuō)明采用核密度匹配法的匹配效果較好。本文也嘗試采用其他方法進(jìn)行匹配，最后發(fā)現(xiàn)匹配的效果都不錯(cuò)。本文也驗(yàn)證了水田轉(zhuǎn)出農(nóng)戶和旱地轉(zhuǎn)出農(nóng)戶的匹配效果，其結(jié)果也較為理想，但考慮文章篇幅限制，不一一列出檢驗(yàn)結(jié)果。

5.2 匹配結(jié)果分析

為了保證研究結(jié)果的可信度，本文采用半徑卡尺匹配法、核密度匹配法和局部線性回歸匹配法分別估計(jì)國(guó)定貧困線、1.9美元貧困線和3.1美元貧困線下土地有無(wú)轉(zhuǎn)出、水田有無(wú)轉(zhuǎn)出和旱地有無(wú)轉(zhuǎn)出對(duì)農(nóng)戶貧困脆弱性的平均處理效應(yīng)。表4為土地是否轉(zhuǎn)出、水田是否轉(zhuǎn)出和旱地是否轉(zhuǎn)出對(duì)農(nóng)戶貧困脆弱性的PSM估計(jì)結(jié)果，為節(jié)省篇幅，本文只報(bào)告了半徑卡尺匹配結(jié)果。從不同貧困線的匹配估計(jì)值來(lái)看，隨著貧困線水平的提高，土地轉(zhuǎn)出對(duì)農(nóng)戶貧困脆弱值的影響有略微降低的影響，但是下降幅度較小。為了表達(dá)簡(jiǎn)潔性，下文主要解釋國(guó)定貧困線的匹配估計(jì)值。

在匹配前，土地轉(zhuǎn)出對(duì)農(nóng)戶貧困脆弱性有負(fù)向影響，且在1%水平上顯著，土地轉(zhuǎn)出會(huì)降低農(nóng)戶貧困脆弱性值的7.68%。當(dāng)采用匹配法消除了樣本控制組和處理組的差異后，凈效應(yīng)ATT的平均值為7.38%，也就是說(shuō)土地轉(zhuǎn)出使農(nóng)戶貧困脆弱性值會(huì)實(shí)際下降7.38%，相比沒(méi)有匹配前的回歸系數(shù)有所下降，說(shuō)明采用普通的OLS回歸會(huì)高估土地轉(zhuǎn)出對(duì)農(nóng)戶貧困脆弱性值的影響，采用PSM估計(jì)也進(jìn)一步證明了土地流轉(zhuǎn)確實(shí)會(huì)減少農(nóng)戶未來(lái)陷入貧困的概率。從水田轉(zhuǎn)出對(duì)農(nóng)戶貧困脆弱性值估計(jì)的平均處理效應(yīng)來(lái)看，匹配前水田轉(zhuǎn)出對(duì)農(nóng)戶貧困脆弱性值有顯著的正向影響，匹配后ATT值的平均值為8.28%，也就是說(shuō)水田轉(zhuǎn)出使農(nóng)戶貧困脆弱性值會(huì)實(shí)際下降8.28%，也比土地流轉(zhuǎn)的ATT平均值要大，進(jìn)一步說(shuō)明，水田有轉(zhuǎn)出的農(nóng)戶相比水田無(wú)轉(zhuǎn)出的農(nóng)戶，其未來(lái)陷入貧困的風(fēng)險(xiǎn)會(huì)降低很多。

圖1 匹配前后傾向得分核概率分布圖Fig.1 Probability score nuclear probability distribution before and after matching

表4 土地是否轉(zhuǎn)出對(duì)農(nóng)戶貧困脆弱性的PSM估計(jì)Tab.4 PSM estimates of the impacts of land transfer on the poor vulnerability of farmers

從旱地轉(zhuǎn)出對(duì)農(nóng)戶貧困脆弱性值估計(jì)的平均處理效應(yīng)來(lái)看，匹配后ATT值的平均值為7.91%，也就是說(shuō)旱地轉(zhuǎn)出使農(nóng)戶貧困脆弱性值會(huì)實(shí)際下降7.91%，這也進(jìn)一步證明農(nóng)戶不僅不會(huì)因?yàn)槭ズ档刂仑殻炊^失地前擁有更小的致貧風(fēng)險(xiǎn)。通過(guò)對(duì)不同類型土地有無(wú)轉(zhuǎn)出對(duì)農(nóng)戶貧困脆弱性值PSM估計(jì)可知，水田轉(zhuǎn)出對(duì)貧困緩解的效果最為明顯，亦即水田對(duì)農(nóng)戶生計(jì)的作用最小，再則就是土地，旱地的影響最大，因?yàn)橥恋剞D(zhuǎn)出是旱地轉(zhuǎn)出和水田轉(zhuǎn)出的加總，其ATT估計(jì)值理應(yīng)在其他兩類土地轉(zhuǎn)出ATT值的中間，實(shí)證結(jié)果也正好符合這一點(diǎn)。

5.3 基于回歸方程的Shapley值分解

為了排列出政策的優(yōu)先次序，有必要從變量對(duì)貧困脆弱性影響程度的角度將變量排序并解析貧困脆弱性的不平等。本文采用基于回歸方程的Shapley值分解方法[19]，該方法可以通過(guò)對(duì)貧困脆弱性值進(jìn)行分解，把貧困脆弱性分解成與每個(gè)基本決定因素相關(guān)的組成部分，計(jì)算各基本決定因素對(duì)貧困脆弱性的貢獻(xiàn)率。表5分別是土地轉(zhuǎn)出面積、水田轉(zhuǎn)出面積和旱地轉(zhuǎn)出面積樣本在三條貧困線下貧困脆弱性值的Shapley值分解結(jié)果。不同貧困線下各變量的貢獻(xiàn)率變動(dòng)基本不大，但各變量對(duì)不同轉(zhuǎn)出類型土地貧困脆弱性的貢獻(xiàn)率有差異，而各自變量貢獻(xiàn)率的次序基本不變。就土地轉(zhuǎn)出面積而言，土地轉(zhuǎn)出面積變量對(duì)貧困脆弱性的貢獻(xiàn)率達(dá)到了9.12%；就水田轉(zhuǎn)出和旱地轉(zhuǎn)出而言，其貢獻(xiàn)率分別為8.52%和4.01%。總體而言，土地轉(zhuǎn)出對(duì)農(nóng)戶貧困脆弱性的貢獻(xiàn)率不容忽視，水田轉(zhuǎn)出的貢獻(xiàn)率要明顯高于旱地轉(zhuǎn)出的貢獻(xiàn)率。

6 結(jié)論和建議

本文嘗試采用國(guó)定貧困線、1.9美元貧困線和3.1美元貧困線來(lái)分析不同類型土地有無(wú)轉(zhuǎn)出和轉(zhuǎn)出面積對(duì)農(nóng)戶貧困脆弱性的影響，使用PSM法估計(jì)出不同類型土地有無(wú)轉(zhuǎn)出對(duì)農(nóng)戶貧困脆弱性的真實(shí)平均處理效應(yīng)，運(yùn)用回歸方程的Shapley值分解方法求出不同類型土地各決定因素對(duì)貧困脆弱性的貢獻(xiàn)率，以求準(zhǔn)確厘清土地以及土地類型與農(nóng)戶貧困脆弱性的關(guān)系。從基準(zhǔn)模型回歸可知，土地轉(zhuǎn)出面積、水田轉(zhuǎn)出面積和旱地轉(zhuǎn)出面積對(duì)農(nóng)戶貧困脆弱性值有顯著的負(fù)向影響，水田轉(zhuǎn)出面積的影響最大，水田轉(zhuǎn)出面積每增加1個(gè)單位，農(nóng)戶的貧困脆弱性就減少0.015 3個(gè)單位。土地有無(wú)轉(zhuǎn)出、水田有無(wú)轉(zhuǎn)出和旱地有無(wú)轉(zhuǎn)出對(duì)農(nóng)戶貧困脆弱性值有顯著的負(fù)向影響，水田轉(zhuǎn)出的影響依然更大，水田有轉(zhuǎn)出的農(nóng)戶相比水田無(wú)轉(zhuǎn)出的農(nóng)戶，其貧困脆弱性值顯著低于0.040 3個(gè)單位。考慮到模型中樣本選擇偏誤問(wèn)題，為了進(jìn)一步準(zhǔn)確得出不同類型土地有無(wú)轉(zhuǎn)出對(duì)農(nóng)戶貧困脆弱性的影響，采用PSM方法進(jìn)行估計(jì)，發(fā)現(xiàn)三種土地轉(zhuǎn)出類型都對(duì)農(nóng)戶貧困脆弱性有顯著的負(fù)向影響，且水田轉(zhuǎn)出的影響最大，其匹配后ATT平均值為8.28%。為了估計(jì)各變量對(duì)農(nóng)戶貧困脆弱性的貢獻(xiàn)率，繼續(xù)采用回歸方程的Shapley值分解法計(jì)算了不同類型土地的農(nóng)戶貧困脆弱性的貢獻(xiàn)率，結(jié)果顯示水田轉(zhuǎn)出和旱地轉(zhuǎn)出的貢獻(xiàn)率分別為8.52%和4.01%。從控制變量來(lái)看，家庭平均外出務(wù)工時(shí)間、家庭受培訓(xùn)人員比例和家庭儲(chǔ)蓄對(duì)農(nóng)戶貧困脆弱性有顯著的負(fù)向影響，人情往來(lái)支出、家庭負(fù)擔(dān)系數(shù)和農(nóng)戶市場(chǎng)化程度對(duì)農(nóng)戶貧困脆弱性有顯著的正向影響。由上可知，土地流轉(zhuǎn)并不會(huì)增加農(nóng)戶未來(lái)陷入貧困的風(fēng)險(xiǎn)，以水田轉(zhuǎn)出的效果更為明顯，旱地轉(zhuǎn)出效果次之。這可能是因?yàn)橥恋亓鬓D(zhuǎn)后的農(nóng)戶不僅能夠獲得固定的土地租金，還有更多的剩余勞動(dòng)力和時(shí)間進(jìn)入比較利益較高的非農(nóng)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)領(lǐng)域，從而提高農(nóng)戶收入水平，降低農(nóng)戶未來(lái)貧困發(fā)生風(fēng)險(xiǎn)。

表5 基于回歸方程的土地流轉(zhuǎn)的Shapley值分解結(jié)果Tab.5 Shapley value decomposition results of land transfer based on regression equation (%)

因此，本文也基本證實(shí)了土地流轉(zhuǎn)會(huì)減緩農(nóng)戶的貧困脆弱性，那么，為了滿足國(guó)家農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的發(fā)展需求，更應(yīng)積極推動(dòng)土地流轉(zhuǎn)。中國(guó)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化需要不斷改變傳統(tǒng)小而全、分散低效的落后經(jīng)營(yíng)模式，農(nóng)戶土地細(xì)碎化是制約農(nóng)戶農(nóng)業(yè)技術(shù)采用和農(nóng)業(yè)標(biāo)準(zhǔn)化生產(chǎn)的重要因素[20]，如何把分散的土地和農(nóng)戶聯(lián)合起來(lái)，從而提高農(nóng)業(yè)的生產(chǎn)效率和實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)的規(guī)模經(jīng)濟(jì)？這不僅需要從農(nóng)業(yè)生產(chǎn)組織形式開(kāi)始著手，也需要從農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的源頭進(jìn)行改革。土地流轉(zhuǎn)是當(dāng)前中國(guó)農(nóng)業(yè)實(shí)現(xiàn)規(guī)模經(jīng)營(yíng)的必由之路，是現(xiàn)代農(nóng)業(yè)發(fā)展的前提條件。土地轉(zhuǎn)出戶的家庭剩余勞動(dòng)力進(jìn)入非農(nóng)勞動(dòng)市場(chǎng)所獲得的工資收入完全可以超過(guò)土地流轉(zhuǎn)損失的農(nóng)業(yè)收益，非農(nóng)市場(chǎng)的高價(jià)勞動(dòng)報(bào)酬完全可以抵消農(nóng)戶土地流轉(zhuǎn)后的風(fēng)險(xiǎn)顧慮。鼓勵(lì)農(nóng)戶土地流轉(zhuǎn)，不是讓農(nóng)戶放棄農(nóng)業(yè)生產(chǎn)，而是集中農(nóng)業(yè)資源更好地發(fā)揮農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的規(guī)模效應(yīng)，促進(jìn)農(nóng)戶生計(jì)多樣化從而增加農(nóng)戶的抗風(fēng)險(xiǎn)能力。為了降低農(nóng)戶未來(lái)陷入貧困的風(fēng)險(xiǎn)，還需要不斷提高農(nóng)村人力資本，促進(jìn)農(nóng)村剩余人口非農(nóng)就業(yè)，增加農(nóng)戶的生計(jì)多樣性，重點(diǎn)扶持家庭負(fù)擔(dān)系數(shù)過(guò)高的農(nóng)戶，引導(dǎo)農(nóng)村社會(huì)風(fēng)氣，提高農(nóng)戶節(jié)儉意識(shí)。當(dāng)然，本文也存在一定的局限性，由于本文使用的為橫截面數(shù)據(jù)，不能從多年份考察農(nóng)戶貧困脆弱性的變動(dòng)趨勢(shì)，但貧困脆弱性本身就有預(yù)測(cè)功能，在一定程度上能夠克服截面數(shù)據(jù)局限的問(wèn)題，用面板數(shù)據(jù)進(jìn)一步驗(yàn)證本文思想是未來(lái)值得深入研究的方向。