中國減貧實踐
——農村“光伏扶貧”政策的社會經濟效益評價

李 娜 張廣來* 周應恒 武文杰

(1.江西財經大學 經濟學院，南昌 330013；2.暨南大學 經濟學院，廣州 510632)

貧困問題是制約社會經濟發展的重要因素，實現減貧目標已成為各國長期以來的重點關注任務。自黨的十八大以來，中國深入推進脫貧攻堅工作并取得巨大進展，根據世界銀行每日人均支出1.9美元的國際貧困標準計算，中國貧困人口占世界比重已由1981年的近50%下降至2016年(1)因世界銀行的數據只更新至2016年，故此處最后統計數據為2016年數據。的近1%，累計脫貧人口超過8億人。截止于2021年2月，中國脫貧攻堅戰取得全面勝利，歷經8年的時間，在現行標準下全國832個貧困縣全部摘帽，區域性整體貧困得到解決，絕對貧困得以消除(2)資料來源：2021年2月25日“脫貧攻堅總結表彰大會”。。可見，中國脫貧攻堅取得了歷史性的巨大成就。為實現上述脫貧成果，中共中央在2015年正式發出《國務院關于打贏脫貧攻堅戰的決定》并相繼出臺多項政策措施保障脫貧攻堅工作的順利推進。其中，“光伏扶貧”在內的“十大精準扶貧工程”即為全國層面重要的減貧戰略之一。

與此同時，伴隨著減貧工作的平穩推進，“三農”工作的重心已由“全面建成小康社會”轉移到了“以鄉村發展為中心的全面改革”道路上，而減貧實踐證明要實現鄉村振興，應重點關注產業發展[1]。2015年國務院印發的《“十三五”脫貧攻堅規劃的通知》中也曾將產業扶貧設置為首要脫貧攻堅工程，強調要立足貧困地區資源稟賦，建設貧困縣區的特色產業，進而提升減貧內生動力并使之成為鞏固脫貧攻堅成果的長效機制。因此，充分利用貧困地區優質太陽能資源、以發展光伏發電產業為核心的農村光伏能源建設工程即為將產業發展、鄉村振興與精準扶貧三者有機結合的創新型扶貧工程，且有利于促進鄉村的綠色發展。可見，將“光伏扶貧”作為評估農村扶貧政策的研究對象具有顯著可靠性與現實意義。但是，此項需依托資源優勢而開展的扶貧政策，對于實施地區究竟能產生多大的積極效益？在不同的區域實施是否又有所差異呢？

為探索此問題，不同于以往研究多聚焦于具體地區的經驗討論，本研究嘗試通過全國層面的縣域統計數據與已在因果識別實證中使用較為成熟的雙重差分法(DID)，從社會、經濟效益兩方面對光伏扶貧縣的政策實施效果進行科學估計，并對產生效果的影響機理進行討論，以及通過異質性分析關注會獲得更好效益地區的特征。同時立足于基準分析結果，進一步對實施“光伏扶貧”政策的成本效益進行測算，以期為此政策持續性推廣提供更多的經驗證據，并為未來探索減緩相對貧困的扶貧模式提供實踐參考與實證基礎。

1 文獻綜述

1.1 關于“光伏扶貧”的研究

作為中國精準扶貧工程之一，受實施時間較短的制約，目前國內以“光伏扶貧”為主題的研究還相對較少。通過對已有文獻的分析，本研究發現在探討“光伏扶貧”時，現有文獻主要聚焦于以下3個方面：

一是通過對已建成光伏扶貧項目的回顧，討論其現存問題、實施成效，如張銅會[2]以內蒙古庫倫旗光伏項目為例，簡要介紹了光伏扶貧建設情況與預期成效，并強調該地致貧原因及光伏扶貧發展必要性；鄒樂樂等[3]基于對安徽阜陽及山西左權具體光伏案例的分析，發現了中國目前光伏項目實施中存在政府補貼依賴程度高、扶貧對象選取有待完善、項目招投標體制存在缺陷等問題并提出具體優化建議；二是基于特定項目具體測算由光伏扶貧所產生的實施成效，如昌敦虎等[4]采用平準化度電成本、凈現值模型對湖北宜昌農村地區光伏扶貧電站的經濟效益進行計算，發現該電站能夠創造經濟效益，但是否可確定能否實現長期效益還需進一步討論；黃圓圓等[5]通過超效率模型和Malmquist全要素生產率指數對寧夏回族自治區光伏扶貧項目的實施成效進行測算，結果表明該地光伏扶貧項目具有持續性穩定收益，可實現顯著性扶貧。三是立足當下，對未來光伏扶貧項目建設方案進行分析并提出相關創新性思考，如劉淵[6]結合精準扶貧背景與光伏發電特點，從實行依據、建設條件和貧困地區現有條件等3方面為光伏扶貧項目建設構建指標體系，用于對建設可行性評估提供參考；吳素華[7]基于光伏扶貧建設目前所面臨的挑戰，從精準施策、投資管理、規劃動能、考核問責等方面提出促進其高質量建設與發展的對策建議。

綜上，目前國內對光伏扶貧的研究多依托于調研案例，并以定性分析為主，定量分析為輔，即使存在效益測算，也主要是采用案例參數所完成的具體計算，而缺少從全國層面對“光伏扶貧”政策的考慮，以定量方法對其展開政策效益分析也可對現有文獻形成一個較好的補充。

1.2 關于扶貧效果分析方法的研究

在對扶貧效果的研究中，雙重差分法(DID)和斷點回歸法(RD)為較為主流的實證方法，如張國建等[8]將扶貧改革試驗區的設立作為準自然實驗背景，基于雙重差分法對該政策實施所產生的經濟增長效應進行估計；葉林等[9]也通過雙重差分法分析了貴州“農民畫”文化產業扶貧政策的增收與減貧效應；張全紅等[10]在CFPS兩期面板數據的支撐下，將貧困線設置為斷點，重點討論了農村貧困人口受精準扶貧政策的影響情況；李芳華等[11]則采用模糊斷點回歸法，通過貧困人口微觀追蹤數據，檢驗了精準扶貧政策對貧困人口短期收入、勞動供給產生的影響。此外，也存在諸多通過其它定量分析展開的扶貧效果評價研究，如章貴軍等[12]結合傾向得分匹配(PSM)與分位數線性回歸模型，重點探討了政策性金融扶貧項目對農村貧困居民收入效果改進的結果；李京棟等[13]通過構建復利效應函數模型，研究了全國馬鈴薯主產區產業扶貧效果。

盡管在進行扶貧效果評價時定量分析更受推崇，但在現有研究中也不乏采用定性分析的研究成果，如汪三貴[14]依據中國改革開放以來的減貧成就，多維度對中國的減貧經驗進行總結，并提出所面臨的挑戰與努力的方向；洪業應等[15]在公共價值的視角下，通過由經濟、社會、生態、心理等4個角度構建的指標體系評價精準扶貧績效，并對其運行機制進行研究；馬曉河等[16]根據所選取的貧困縣A與非貧困縣B的描述性對比結果，思考與評價了脫貧減貧政策效果。

由此可知，各學者已采用多種實證、描述性方式對扶貧效果予以評價，但從上述整理中我們可以發現，當所評價對象為某項扶貧政策時，采用的研究方法則以雙重差分法見常。因此，本研究在進行“光伏扶貧”政策的社會、效益評價時采用該方法，可進一步增強研究結果的合理性與可靠性。

2 政策背景與影響機理分析

2.1 “光伏扶貧”的政策背景

“光伏”為太陽能光伏發電系統的簡稱。作為新興的可再生能源發電技術，光伏發電具有綠色清潔環保、技術可靠及收益穩定的特點，既可應用于小型、集中式大規模電站的建設，也可結合農業、林業因地制宜地實施多元化光伏應用。在農村地區推行光伏能源建設，有利于進一步推動國家清潔低碳能源發展及落實國家精準脫貧戰略。2014年，在國家能源局、國務院扶貧辦印發的《關于實施光伏扶貧工程工作方案的通知》中，即首次提出要利用6年時間，通過開展分布式光伏扶貧、片區縣和貧困縣光伏農業扶貧等方式，以縣為單位在具備條件的地區組織開展光伏發電產業扶貧工程。隨后，2016年在由國家多部門聯合印發的《關于實施光伏發電扶貧工作的意見》中，再次強調要充分認識實施光伏扶貧的重要意義，并明確2020年之前重點在全國16個省的417個縣，約3.5萬個貧困村中實施光伏扶貧計劃，以整村推進的方式保障200萬建檔立卡貧困戶每年每戶增收3 000元以上。

2017年國家能源局會同國務院扶貧辦正式下達《“十三五”第一批光伏扶貧項目計劃的通知》(以下簡稱《通知》)，通知公布了第一批總裝機規模419萬kW的光伏扶貧項目計劃表。其中，村級電站8 689個，共涉及全國14個省(自治區)、236個光伏扶貧重點縣，扶持對象包括1.5萬個貧困村中71萬建檔立卡貧困戶。《通知》要求各省級能源主管部分和扶貧部門要建立健全光伏扶貧項目管理機制，爭取早日發揮項目扶貧效益；銀行等金融機構應按照相關政策和工作機制落實貸款優惠條件、做好融資保障；電網公司對光伏扶貧電站要盡快接入系統方案，按照綠色通道辦理接網手續，確保接網工程與光伏扶貧項目同期投入運行。同時，通過國家可再生能源發電項目信息管理平臺對工程建設進度、運行、收益分配等相關信息進行監督管理。其后，2019年國家下達涉及15個省(自治區)、165個縣的第二批計劃表，進一步拓寬“光伏扶貧”項目在中國的建設區域。對此，結合全國縣域在實施“光伏扶貧”項目計劃上的時間差異，考慮到第一批“光伏扶貧”項目已實施一定周期，本研究選擇將2017年正式出臺《通知》下達第一批“光伏扶貧”項目計劃這一清潔能源扶貧政策視為一項準自然實驗，利用雙重差分法(DID)分析在農村實施光伏能源建設的社會經濟“凈效應”，明確在農村實施清潔能源的扶貧方式是否能為農村人口帶來社會、經濟效益。

2.2 “光伏扶貧”政策對農村社會經濟效益的影響機理分析

《關于實施光伏扶貧工程工作方案的通知》指出，光伏扶貧作為脫貧攻堅時期國家“十大精準扶貧工程”之一，是扶貧工作的新途徑。總體目標為通過開展光伏發電產業增加貧困人口基本生活收入，從根本上讓貧困人口獲得可持續性穩定收益，具有明顯的產業帶動和社會效益。《通知》中則進一步表明要落實光伏扶貧政策，需要各部門做好工作銜接，提供與項目相關的聯合保障。可見，相關通知的出臺有利于推動第一批光伏扶貧項目實施，并勢必進一步助推“總體目標”的實現，最終或表現為縣域社會、經濟的協同發展。具體來說：

在經濟效益方面：首先，國家通過轉移性補貼方式為光伏扶貧投入的資金支持，從初期建設與后期運維兩方面，為試點縣區帶來直接的經濟減貧效應。其次，試點縣區光伏扶貧項目的建設可以為農戶帶來收益：1)通過自發自用電的使用獲得對其它商品用能的替代性收益；2)通過自發自用余電獲得國家電網回收電力資源的上網基礎電價及補貼的全部收益；3)因村級電站產權確權至村集體，村集體可將大部分收益分配給符合條件的貧困農戶，并將少部分收益投入村級公益事業，使貧困農戶間接獲利；4)合資建設的光伏扶貧電站則通過折股量化的方式定期向貧困農戶分配收益，為農戶帶來穩定的經濟收入。最后，“企業+合作社+園區+農戶”等多位一體的市場化光伏產業發展模式的構建，也能夠在一定程度上喚醒沉睡資源，為建設縣區帶來長期穩定的經濟來源。同時，該項綠色產業的發展也有利于污染排放的減少，實施區域可借助于本地良好光照資源為自身“就地取材”地提供高效電力，在提升經濟效益的同時為當地注入持續性社會效益。

在社會效益方面，在農村地區實行“光伏扶貧”可以為不能通過市場獲得就業機會的貧困地區農民脫貧創造條件，起到“造血式”扶貧效果。這主要體現在：一方面，在建立村級光伏電站、農業光伏大棚及“光伏+產業”等項目時，貧困農戶可通過務工就業、創業的形式直接參與到光伏扶貧產業鏈中，拓寬非農就業渠道，提高貧困農戶收入；另一方面，基于國務院扶貧辦2017年印發的《村級光伏扶貧電站收益分配管理辦法》，村級光伏扶貧電站的發電收益需應用于開展公益崗位扶貧，為支持與鼓勵當地貧困農戶就地就近就業創造機會，進一步減少貧困人口并帶來正向社會收益，促進地方社會經濟和諧發展。

綜上，在農村地區實施“光伏扶貧”政策可通過國家財政資金投入、貧困農戶穩定收益分配、產業發展模式創新與綠色化發展及農民非農務工機會增加等方式為光伏扶貧縣的社會、經濟提供發展機遇，這不僅符合民生需求，也有利于各縣區走向可持續發展道路。因此，本研究提出以下兩個研究假設：

假設1：“光伏扶貧”政策的實施能夠提升農戶經濟收入，縮小農戶間的貧富差距，為光伏扶貧縣的經濟發展帶來正向效益；

假設2：“光伏扶貧”政策的實施能夠為農戶提供更多的非農就業機會，提高農戶非農就業人數，正向促進光伏扶貧縣的社會發展。

3 模型構建、數據說明與變量選擇

3.1 模型構建

考慮到除“光伏扶貧”政策本身外，光伏扶貧縣的社會、經濟效益還會受到資源稟賦、地理位置、氣候環境等特定個體因素，以及經濟增長速度、產業結構系數等隨時間變化而變化的可觀測、不可觀測因素的影響，若采用普通最小二乘法(OLS)進行因果識別，則可能會因為遺漏關鍵變量而導致估計結果出現偏誤。因此，本研究參考已有文獻的做法，將全國第一批“光伏扶貧”政策的下達作為一項準自然實驗，使用雙重差分法(DID)緩解上述問題的干擾并解決由于反向因果帶來的內生性問題[17-18]，從而更為準確地估計“光伏扶貧”政策的實施對社會經濟效益的影響。基本思路是通過對政策實施前后實驗組和控制組之間差異的比較構造出反映政策效果的雙重差分統計量。具體來說，本研究將2017年開始第一批實施“光伏扶貧”政策的縣區作為實驗組，同期未實施的縣區則屬于控制組。控制組的社會經濟效益變化代表在未進行光伏能源建設時其它因素的作用效果，而光伏扶貧縣政策實施前后的社會經濟效益變化量與控制組變化量的差值，即等于在農村進行光伏能源建設所產生社會經濟效益的政策凈效應。因此，可以設定以下模型形式：

Yit=β0+β1didit+β2Xit+ci+yeart+εit

(1)

didit=Di×Tt

(2)

式中：Yit代表本研究的被解釋變量，即縣區i的社會經濟效益(通過“第二產業從業人數”、“居民儲蓄存款余額”兩個變量分別代表縣區i中農戶的社會、經濟效益狀況)；Di代表縣區i是否實施“光伏扶貧”政策的虛擬變量(Di=1指實施“光伏扶貧”政策，反之取值0)，Ti代表時間(Ti=1代表政策實施后的2017、2018年；反之取值0)，由此didit即代表政策虛擬變量，用以表示在第t年縣區i是否實施“光伏扶貧”政策；Xit代表對縣區社會經濟效益存在潛在影響的系列控制變量；ci代表個體固定效應；yeart代表時間固定效應；εit代表隨機誤差項；β1代表估計的處理效應，即本研究所探討的農村“光伏扶貧”政策對社會經濟效益的處理效應，是本研究重點關注的核心參數，若兩個被解釋變量的參數估計值均顯著為正，則可證明前文假設成立，說明在農村進行光伏能源建設確實能對地方社會經濟帶來積極影響。

需要特別說明的是，雖然中國分別于2017和2019年分兩批下達“十三五”光伏扶貧項目計劃并明確實施縣區，但受樣本數據的限制(現有數據為2011—2018年縣域數據)，對第二批“光伏扶貧”縣區社會經濟效益的分析存在實質性困難，因此本研究選擇僅對2017年第一批“光伏扶貧”縣區進行討論。同時，鑒于兩輪名單中無重疊縣區且第二批實施年份(2019年)距本研究較短的前提，認為僅對第一批縣區進行分析既不存在同一縣區連續兩次受到政策影響而產生疊加效益的情況，也可有效避免第二批縣區政策效果存在時滯性可能而帶來分析偏誤的風險，所以本研究對政策背景的選擇具有一定的合理性。

3.2 數據說明

本研究通過選擇2011—2018年全國31個省市自治區(統計數據未含港、澳、臺地區，下同)2 292個縣區的非平衡面板數據對農村“光伏扶貧”政策的社會經濟效益進行評價，數據由《“十三五”第一批光伏扶貧項目計劃表》及《中國縣域統計年鑒》[19]整理所得。其中，對于存在缺失的部分數據，為避免由缺失值帶來的估計偏誤，考慮在無特殊情況的前提下同一縣區前后兩年的時間序列數據不會發生較大幅度的變化，本研究利用非空前(后)值分兩次對缺失的觀測值進行填充。最后，根據《通知》中的計劃項目所屬區縣進行實驗組與控制組的分組：實驗組縣區樣本量1 835個，占比11.03%；控制組縣區樣本量14 798個，占比88.97%(3)說明：實驗組與控制組縣區樣本來自于2011—2018年數據(非平衡面板)；《通知》中第一批236個光伏扶貧縣與原數據匹配后，進入實驗組縣區為232個，其中4個縣區在原始數據中存在缺失情況。。

3.3 變量選擇

3.3.1解釋變量

didit(didit=Di×Tt)是本研究的關鍵解釋變量，主要用于反映縣區i是否在年份t實施了“光伏扶貧”政策。根據前文對交互項中Di與Tt的賦值，以及實驗組與控制組的分組情況，可知如果縣區i在第t年進行了農村光伏能源建設，則該縣區處于實驗組且賦值為1，否則賦值為0。

3.3.2被解釋變量

本研究參考黃志平[20]、李紹平等[21]的做法，將“居民儲蓄存款余額”作為被解釋變量用于度量地區經濟效益。需要特別說明的是：此處未具體到“農村居民儲蓄存款余額”而選擇“居民儲蓄存款余額”的原因：一方面，本研究研究數據來源于縣域統計年鑒，在縣域統計年鑒中并未直接區分出農村居民儲蓄、城鎮居民儲蓄余額，而是統稱為居民儲蓄存款余額，因此數據本身存在指標約束；另一方面，盡管主要受光伏扶貧政策影響的是農村貧困居民，但考慮到政策所帶來的就業創造以及其它相關產業的發展，同樣可能會在一定程度上對城鎮居民造成影響，故基于以上兩方面原因，本研究最終選擇使用“居民儲蓄存款余額”指標作為被解釋變量衡量“光伏扶貧”政策的經濟效益。

同時，本研究將與光伏產業密切相關的“第二產業從業人員”數量作為另一個關鍵被解釋變量，對樣本縣區經政策實施后所產生的社會效益進行討論。由于兩個被解釋變量的樣本數值均較大，為避免政策實施對二者的基準回歸結果被夸大，本研究在進行基準回歸前對其均進行了取對數處理，即本研究的被解釋變量其實為“居民儲蓄存款余額”的對數值、“第二產業從業人員”的對數值。

3.3.3控制變量

除“光伏扶貧”政策的實施會影響縣區i的社會經濟效益外，還可能存在其它對被解釋變量產生影響的因素。因此，本研究進一步對以下因素進行控制，以減少其對模型估計結果的干擾。首先，本研究選用第一、第二產業增加值與地區生產總值的比值、規模以上企業單位數3個指標反映縣區產業結構變化、產業規模化程度；其次，本研究選擇“普通中學在校學生數”、“小學在校學生數”度量當地的基礎教育普及情況；再次，本研究選擇“醫療機構床位數”作為分析當地社會效益的控制指標，并選擇“設施農業占地面積”、“機收面積”兩項指標來控制農村第一產業發展對經濟效益的作用。最后，本研究還控制了“固定電話用戶數”用于降低農村經濟性公共投資對模型估計結果的影響。上述控制變量含義及描述性統計特征如下表所示：

表1 控制變量含義及描述性統計特征Table 1 Meaning and descriptive statistical characteristics of the control variables

4 實證分析

4.1 DID基準回歸結果

為驗證假設1和2，本研究通過雙重差分法(DID)對式(1)中農村光伏能源建設所產生的社會經濟凈效應進行估計，估計后的回歸結果見表2。結果顯示，無論是否在回歸中添加控制變量，在縣區i實施“光伏扶貧”政策對“第二產業從業人數”、“居民儲蓄存款余額”均存在正向積極影響，且至少在10%的水平上具有顯著性，這說明農村光伏能源的建設有利于提高其社會、經濟效益，促進光伏扶貧縣的社會與經濟發展。具體來看，在沒有對其它影響因素進行控制時，政策實施后實驗組的“第二產業從業人數”提升了7.97%，“居民儲蓄存款余額”獲得3.11%的增加；而對其它影響因素進行控制后，農村光伏能源建設所產生的社會與經濟效益進一步增強，實驗組的“第二產業從業人數”與“居民儲蓄存款余額”分別較控制組增長10.37%、6.04%。可見，假設1與2成立，農村“光伏扶貧”政策是一項在社會、經濟層面具有實際惠農、支農作用的有利政策。

表2 農村光伏能源建設的社會、經濟效益研究基準回歸結果Table 2 Return basic results of social and economic benefit in rural photovoltaic energy construction

4.2 穩健性檢驗

4.2.1平行趨勢檢驗及其動態效應

由于DID基準回歸結果是在準自然實驗的背景下所發生的，因此為保證該結果成立的合理性，本研究首先進行平行趨勢檢驗，驗證當“光伏扶貧”政策這一外部沖擊不存在時，實驗組與控制組的社會經濟效益是否具有同質的變化趨勢。具體來說，本研究參考Jacobson 等[22]、張國建等[8]等學者的研究方法，設立公式(3)檢驗在農村進行光伏能源建設前，實驗組與控制組樣本是否符合平行趨勢假定。

(3)

式中：postt下標t代表光伏扶貧縣政策實施的第t年(設定t屬于2016年時為基期，t代表0，其余年份取值則按照數值1依次遞增或遞減，如2017年時t代表1，2015年時t代表-1)；postt為二元虛擬變量，當t與年份一致時，則取值為1，如當年份為2011年時(t代表-5)，僅post-5=1其它postt均取值0；其它變量設置與式(1)和(2)一致。圖1和2中分別顯示了對于被解釋變量“第二產業從業人數(Y1)”、“居民儲蓄存款余額(Y2)”而言，系數βt(t∈[-5,2])的估計值及其對應的95%水平的置信區間。從圖中可以看出，政策實施前Y1與Y2的回歸系數βt不存在顯著的正向影響效應，而當2017年“光伏扶貧”政策實施后兩組系數都迅速由負值顯著變為正值，且2017—2018年呈現上揚趨勢，說明本研究DID模型通過平行趨勢檢驗，并認為農村實施光伏能源的建設不僅有利于緩解當地社會經濟發展下行壓力，還為其社會經濟效益的提高提供了持續性動力。

4.2.2縮短研究周期(2014—2017年)

考慮到“光伏扶貧”政策的實施時間為2017年，而本研究在進行DID基準回歸時，采用的是從2011—2018年的縣區全樣本數據，這可能會由于對政策實施前年份選擇范圍過長而導致回歸結果的偏誤。因此，為保證回歸結果的穩健性，并進一步考慮政策實施的短期處理凈效應，本研究將樣本選取時間縮短為4年期(2014—2017年)進行分析，主要回歸結果如表3所示。研究發現，當控制了影響被解釋變量“第二產業從業人數”、“居民儲蓄存款余額”的其它因素以及時間與個體固定效應后，實施“光伏扶貧”政策時回歸系數依然顯著為正，但短期內產生的社會、經濟效益小于基準回歸結果，這說明在農村推行光伏能源建設對當地社會經濟的發展確實具有較強的正向政策效益，且側面證明隨著時間的增長，由政策實施所帶來的積極效果會隨之增強。同時，由表3與表2回歸結果基本保持一致，可進一步證明本研究基準回歸結果的穩健性，即“光伏扶貧”政策的實施顯著增加農戶非農就業的機會并提升其經濟收入，促進光伏扶貧縣社會與經濟發展。

表3 縮短研究周期(2014—2017年)的穩健性檢驗結果Table 3 Robustness test results for the short research period from 2014 to 2017

4.2.3安慰劑檢驗

由于“光伏扶貧”政策中對光伏能源采集的特殊性要求，此政策實施地多為自然光照條件較好的貧困地區，因此實驗組與控制組之間可能存在自然與人文環境的差異性，進而導致實驗結果中所呈現的積極社會、經濟效益可能是由于不確定因素所引發的隨機性結果。為驗證此問題是否存在，本研究在穩健性檢驗中進一步引入“安慰劑檢驗”，通過“隨機設定政策實施時間”與“隨機選擇政策實施縣區”等兩種隨機性實驗方法的測試，排除農村光伏能源建設的社會、經濟效益受到遺漏變量干擾的可能。

1)隨機設定政策實施時間

本研究依舊使用2011—2018年的樣本數據作為實驗數據，但將政策實際實施年份2017年分3次隨機調整為2012、2013和2014年，作為虛擬的政策實施時間用于安慰劑檢驗。由此，如果在虛擬時間中進行光伏能源建設與農村“第二產業從業人數”、“居民儲蓄存款余額”的檢驗結果不存在與前面類似的因果關系，則表明虛擬政策的實施不能使實驗組相對于控制組在同時期發生顯著變化，從而說明使用DID所估計的社會、經濟效益正向基準結果確實是由于“光伏扶貧”政策實施所產生的。表4是分別隨機設定虛擬政策實施時間的安慰劑檢驗結果，從表中可以看出，無論是否加入其它控制因素，交互項didyear,year∈[2012,2014]的系數即使在10%的顯著性水平下也不顯著，這表明此部分“隨機設定政策實施時間”的安慰劑檢驗通過，由此可進一步確認“光伏扶貧”政策的實施對農村社會、經濟發展有積極影響。

表4 隨機設定政策實施時間的安慰劑檢驗結果Table 4 Placebo test results for random setting of policy implementation time

2)隨機選擇政策實施縣區

將2017年所有的縣區樣本打亂后，本研究隨機選了與第一批光伏扶貧試點縣相同數量(236個)的縣區作為虛擬實驗組，然后使用式(1)～(2)的DID模型重復隨機模擬，獲得了在“光伏扶貧”政策下虛擬實驗組回歸系數的分布結果。可以知道，如果虛擬實驗組隨機模擬數次的回歸系數集中分布于0值附近，則認為隨機選擇的政策實施縣區并不會因為“光伏扶貧”政策的實施而對當地社會、經濟效益造成顯著影響，即可反證本研究基準回歸中所得到的估計結果不是由于不可觀測因素產生的隨機結果，而確實是由于光伏扶貧的試點所獲得，即進一步證實基準回歸結果的可靠性。

(4)

圖3和4分別是針對“第二產業從業人數”、“居民儲蓄存款余額”兩個被解釋變量進行的500次安慰劑檢驗結果。結果顯示，不僅隨機選擇的虛擬實驗組所估計的回歸系數均分布在0值附近，具體的回歸均值(0.001 08、0.001 52)也都遠離本研究兩個被解釋變量的基準結果0.103 7、0.060 4(參見圖中垂線)，圖中所示結果幾乎都分布在基準回歸結果之外。可見，“隨機選擇政策實施縣區”的安慰劑檢驗也能夠通過，人為選擇的虛擬實驗組并不能夠對被解釋變量產生顯著影響，說明文中的基準回歸結果并非其它不可觀測因素所導致。

圖3 隨機選擇政策實施縣區的安慰劑檢驗結果(Y1)Fig.3 Placebo test results for random selection policy implementation in counties (Y1)

圖4 隨機選擇政策實施縣區的安慰劑檢驗結果(Y2)Fig.4 Placebo test results for random selection policy implementation in counties (Y2)

4.2.4剔除全國連片特困地區貧困縣、國家貧困開發重點縣

為堅決打贏脫貧攻堅戰，根據《中國農村扶貧開發綱要(2011—2020年)》精神，考慮對革命老區、民族地區、邊疆地區加大扶持力度的要求，2012年國家扶貧辦發布《關于公布全國連片特困地區分縣名單的說明》，明確在全國共劃分了14個片區(680個縣)作為新階段扶貧攻堅的主戰場。隨后，2016年國家扶貧辦發布《國家扶貧開發工作重點縣名單》(下文簡稱《名單》)，《名單》包含全國592個貧困縣。根據國務院于2016年印發的《“十三五”脫貧攻堅規劃的通知》，上述兩類貧困縣均處于國家“十三五”脫貧攻堅規劃范圍內，且該《通知》提出貧困問題是中國社會經濟發展的“短板”，要求通過不斷創新機制體制，大力推進脫貧攻堅工程，并立足貧困地區資源稟賦全力推動產業扶貧項目。可見，這些經過“精心挑選”的貧困縣本身就享有更多的發展機會，而2017年試點的光伏扶貧縣又與之存在縣區重疊，由此考慮各類產業扶貧措施的同期進行可能會導致本研究基準回歸結果中混雜其它“產業扶貧政策”的影響。因此，為排除全國連片特困地區貧困縣、國家貧困開發重點縣中其它產業扶貧政策所產生的社會、經濟效益，凈化“光伏扶貧”政策的實施效果，本研究分3次(4)第1次：剔除全國連片特困地區貧困縣；第2次：剔除國家貧困開發重點縣；第3次：同時剔除全國連片特困地區貧困縣、國家貧困開發重點縣。對實驗組和控制組中屬于全國連片特困地區貧困縣、國家貧困開發重點縣的樣本進行剔除。若剔除后式(1)中估計的處理效應β1仍顯著為正，則說明可以排除全國連片特困地區貧困縣、國家貧困開發重點縣中其他產業扶貧政策對社會、經濟效益的影響，說明光伏扶貧縣社會、經濟效益的提高確實是源于光伏能源的建設。

從表5的估計結果可以看出，無論在樣本中是僅剔除全國連片特困地區貧困縣、國家貧困開發重點縣，還是同時剔除二者，did*的系數β1都至少在10%的顯著性水平上仍然顯著為正。可見，模型通過了此方式的穩健性檢驗，“光伏扶貧”政策的實施對于樣本縣區而言確為“外生”政策，即表2中的模型結果是能夠反映光伏能源建設與農村社會、經濟發展因果關系的合理估計。需要特別說明的是，無論經過哪一種剔除操作，本研究的被解釋變量Y1(第二產業從業人數)所對應的處理效應都得到了顯著提高，對此嘗試進行以下解釋：不同于常規“產業+就業”(在產業中設置扶貧崗位招收貧困人員就業)的脫貧經驗，“光伏扶貧”政策的實施不僅帶來自身產業鏈中的就業、創業機會，也同時利用其收益支持公益扶貧崗位，這就相當于為當地農戶帶來了雙倍的非農就業機會。因此，當剔除了其它扶貧政策的影響后，光伏扶貧“造血式”的社會效益則得到了更為明顯的體現。而從剔除兩類貧困縣后所呈現的回歸結果也可獲知，經過“凈化”處理后的光伏扶貧政策能夠反映顯著的經濟效益，是一項具有實際經濟意義的脫貧政策。

表5 剔除全國連片特困地區貧困縣、國家貧困開發重點縣的穩健性檢驗結果Table 5 The robustness test results of excluding the poverty-stricken counties in contiguous poverty-stricken areas,the key national poverty development counties

4.3 異質性分析

4.3.1西部、非西部縣的異質性分析

根據《通知》所公布的第一批光伏扶貧項目名單，此次名單中屬于西部縣區的數量為86個，樣本量占比59.75%。同時，考慮到中國西部地區在經濟及社會化水平上都存在相對落后的發展特殊性，本研究將樣本縣區分為西部、非西部進行政策效益的估計。結果顯示(表6)，光伏扶貧政策的實施對于西部地區的社會發展具有顯著作用，而對非西部地區作用不明顯。具體地說，進行光伏能源建設后非西部地區社會效益未獲得顯著提高，而產生了無統計學意義的降低；西部地區的社會效益則會在1%的顯著性水平下提高19.93%。對此，本研究嘗試做如下解釋：非西部縣區(特別是東部沿海地區)因經濟發展條件較好，本身就具有多樣化的就業機會，所以由光伏建設帶來的社會效益被相應削弱甚至替代；對于具有光照稟賦優勢的西部縣區而言，光伏扶貧政策的實施能為當地帶來更多直接的就業機會，改善西部地區以勞動輸出為主、產業薄弱的就業局面，進而其社會效益得到顯著提高。同時，由結果可知，光伏能源的建設對西部、非西部地區的經濟發展均具有顯著效果，其經濟效益分別提高5.10%和6.16%，該結果在1%的顯著性水平下顯著。不同于西部地區的預期結果，光伏能源建設對非西部地區經濟層面的積極影響是處于預期之外的。對此，本研究嘗試做出如下解釋：相較于西部地區，中部和東部地區是我國主要能源負荷區，這些地區普遍存在人口密度高、能源消耗強度大，但化石能源稟賦不足的能源使用困境。而研究表明，一方面，在改善能源使用困境時，“西電東送”等傳統模式下的遠距離能源輸送會降低能源使用效率、增加使用成本；另一方面，中部和東部地區的可再生能源開發利用量僅占可開發資源量的百分之幾，具有巨大的開發潛力[23]。因此，若能在上述非西部地區進行光伏能源建設，或可從優化本地能源使用格局的角度降低當地用能成本，為非西部地區帶來更高的經濟效益。

表6 西部、非西部縣異質性分析結果Table 6 Analysis results of heterogeneity in western and non-western counties

4.3.2自治縣、非自治縣的異質性分析

作為中國政治制度的創新，民族區域自治制度的實施有利于加快推進民族地區社會、經濟發展，實現各族人民生活水平的提高。可見，關乎民族發展、人民福祉的民族區域自治制度為民族問題的解決與發展提供了有力的制度保障。因此，為探究政策傾斜下“光伏扶貧”政策的社會、經濟效益差異，本研究進一步將樣本縣區分為自治縣、非自治縣進行異質性分析。從結果中可以發現，政策對自治縣就業的促進作用顯著高于非自治縣，這可能是源于多民族地區本身就存在由于地理、文化和語言習慣等帶來的就業障礙，該障礙易導致自治縣地區存在充分就業保障問題，而在此基礎上實施可以提供雙倍非農就業機會的“光伏扶貧”政策，或許能為自治縣帶來就業機會的翻番，進而顯著提升當地社會效益。同時，相較于非自治縣，在自然環境更加惡劣的民族地區發展光伏扶貧并提供就業扶貧崗位，或也有利于從推進區域產業結構生態化發展，增強自治縣減貧能力的角度進一步放大其社會效益。由結果可以看出，盡管二者都會受到政策的正向影響，但自治縣的經濟效益在統計學意義上不顯著，可能的原因是：自治縣自身經濟水平低于全國縣域平均水平，而恩格爾系數高于全國縣域平均水平[24]，存在經濟發展明顯偏弱的情況，可能還處于“以收定支”的消費階段，而本研究的第2個被解釋變量為“居民儲蓄存款余額”，故反映經濟效益的儲蓄余額可能被增加的日常消費所稀釋，表現在政策作用上就沒有經濟狀況更好的非自治縣那么強烈。同時，因自治縣多分布在欠發達的西部地區，故程度較低的金融市場化水平和居民更低的風險感知能力也可能是制約居民儲蓄行為的重要因素，進而導致自治縣政策經濟效益顯現的弱化。

表7 自治縣、非自治縣異質性分析結果Table 7 Analysis results of heterogeneity of autonomous and non-autonomous counties

4.3.3深度貧困區、非深度貧困區的異質性分析

“三區三州”是中國貧困人口最為集中的地區，也是脫貧攻堅戰中“短板的短板”，補齊這些短板牽涉到全面建設小康社會的方方面面。由于本研究所研究的光伏扶貧縣中有52.63%(5)數據計算說明：“三州三區”共包含133個縣區，其中有70個屬于第一批光伏扶貧縣。屬于“三區三州”中的深度貧困區，因此，在異質性分析中進一步補充對深度貧困區、非深度貧困區樣本的討論。結果表明，當“光伏扶貧”政策被實施時，深度貧困區比非深度貧困區在社會效益高出約21%，此結果可能是由于深度貧困區本身較差的基礎條件，造成就業的供需不平衡，而光伏產業的發展恰為其帶來更多的就業供給，使其獲得顯著而積極的社會效益，此結果也進一步佐證西部、自治縣可獲得更多社會效益的結果，證明“光伏扶貧”政策的社會性優勢。與此同時，結果也反映出非深度貧困區可從“光伏扶貧”政策的實施中獲得顯著的正向經濟效益，而深度貧困區的經濟效益并不顯著。對此，本研究認為此結果出現的原因可能是：雖然“三區三州”經濟基礎薄弱且貧困程度深，但為啃下這塊“硬骨頭”，國家先后采取了旅游扶貧、產業扶貧、易地搬遷、銀行保險業扶貧等多項特殊的幫扶政策，故力度更大的惠民扶貧政策存在稀釋“光伏扶貧”政策經濟效益的可能，且不排除由于各地資源稟賦的差異及支持政策多樣化，光伏扶貧縣會因地制宜地調整自身的產業發展策略，進而使其從光伏產業中獲得的經濟效益降低。

特別地，為保證研究結論的可靠性，本研究在研究中進一步引入樣本縣年度“光照時間”作為控制變量，以避免因深度貧困縣、非深度貧困縣光照資源稟賦的差異而造成分析結果的偏誤。分析結果(表8)顯示“光照時間”控制變量的加入并未改變初始結果，由此認為深度貧困區、非深度貧困區異質性分析結果是穩健的。

表8 深度貧困區、非深度貧困區異質性分析結果Table 8 Analysis results of heterogeneity in deep and non -deep poverty areas

4.4 進一步討論：成本-效益測算

為量化光伏能源建設能為農村地區帶來多少社會、經濟凈收益，本研究進一步使用前文所估計的基準回歸結果進行成本-效益測算。測算的基本思路為將“光伏扶貧”政策實施所產生的社會、經濟收益與政府建設投入的差值作為凈收益的代表。具體來說：

效益測算：首先，由表2可知光伏能源建設對“第二產業從業人數、居民儲蓄存款余額”的積極影響分別是10.37%、6.04%；其次，上述兩個指標在非光伏扶貧縣2017—2018年對應均值分別為80 488人(6)數據處理說明：不足1人時采取取整處理，后續涉及人數的計算也為同樣的處理方式。、1 659 323萬元。同時，國家統計局曾公布2017和2018年“電力、熱力、燃氣及水生產和供應業”全部就業人員全部工資為90 339和100 404元(平均95 371.5元)。因此，可認為實施“光伏扶貧”政策能為縣區第二產業增加8 290人的勞動量，產生79 062.97萬元收益，使居民儲蓄存款增加100 233.11萬元，為光伏扶貧縣合計創收179 296.98萬元。成本測算：本研究主要從光伏扶貧項目的初期投入角度考慮光伏能源建設所需支付的成本：基于國家能源局對光伏發電系統安裝每kW成本8～9元計算，2017年總裝機規模4 186 237.852 kW的建設成本即為35 583 021.74元(每kW取均值8.5元)。

因此，可發現開展光伏能源建設每年能夠為貧困縣區產生凈收益175 738.68萬元，若以光伏扶貧政策實施年(2017年)縣域平均GDP 2 098 867.78萬元(7)計算方法：《中國縣域統計年鑒》中“地區生產總值”與“縣個數”求和后所得比值。為基準計算，該項目建設的創收比例高達各縣GDP均值的8.37%。誠然，由于未能詳盡地考慮到光伏扶貧項目眾多其它的建設和運行成本，故本處計算得到的光伏扶貧對當地社會經濟發展8.37%的貢獻度會由于無法完全排除其他因素的干擾而存在高估的可能性，但結果或可進一步佐證“光伏扶貧”政策實施對于農村社會、經濟效益而言具有顯著的積極作用。

5 結論與政策建議

在中國仍以“化石能源為主、清潔能源為輔”的能源應用背景下，伴隨著農村社會經濟發展多付出生態環境惡化的代價，作為中國扶貧工作的新途徑，“光伏扶貧”政策的實施不僅為鞏固拓展脫貧成果注入強大動能，更通過綠色、清潔的能源模式改變光伏扶貧縣生態環境，真正踐行“綠水青山就是金山銀山”的發展理念。為此，本研究采用雙重差分法(DID)，基于2011—2018年中國縣域統計數據具體分析了在農村進行光伏能源建設是否有利于當地社會、經濟效益的問題。研究結果表明：1)農村光伏能源的建設有助于提高社會、經濟效益，具體來說，相較于非光伏扶貧縣，光伏扶貧縣的第二產業從業人數、居民儲蓄存款余額分別顯著提高約10%、6%，且結果已通過多項穩健性檢驗；2)“光伏扶貧”政策對西部縣、自治縣與深度貧困區就業的影響比非西部縣、非自治縣與深度貧困區更大，表明缺乏就業選擇與存在就業困難的地區更易從光伏能源的建設中獲得社會效益；3)在機理分析中，本研究還得出“自有崗位+公益崗位”雙重就業機會、政府財政補貼、發電上網收益、村集體定期分紅以及“光伏+產業”發展模式等是提高光伏扶貧縣社會、經濟效益的重要途徑。

可見，本研究的研究結論從縣域層面實證證實了“光伏扶貧”政策為社會、經濟發展所做出的貢獻，但此項兼具生態、民生的持續性脫貧攻堅工程，其后續發展或許仍將面臨許多艱巨挑戰。因此，結合本研究研究成果，對農村光伏能源建設提出以下政策建議：

第一，多渠道保障光伏扶貧項目運行可持續性。首先，需各級政府與電力主管部門協同合作，出臺、規范相關制度實現對光伏電站有效的運維管理，并引入具有專業資質的企業、技術人員參與到日常維護工作中。其次，電網企業應按標桿電價及時、足額結算光伏電站上網費用，并按政策申請國家專項補貼。對于存在融資困難的光伏項目，可考慮由地方政府背書向金融機構申請集體性貸款。最后，重要能源管理部門應定期組織對已建成項目的實地調研，加強隱患排查治理和安全風險管控，切實保證光伏項目的長期持續性運行。

第二，雙向加強光伏扶貧項目宣教工作，著力調動建設積極性。一方面，通過印發規劃、制度等政策性文件，結合地方各政府部門宣傳，從理論層面率先提高各縣區對光伏扶貧項目的認知水平；另一方面，加強對光伏能源知識的普及與培訓，并定期組織專人參觀各地區已建成項目，讓各縣區從實踐層面更直觀地感受光伏能源建設益處。特別地，對于具備光伏稟賦優勢與可獲得更高效益的西部縣、自治縣及深度貧困區則更需落實光伏項目宣教工作，使其不僅了解“光伏扶貧”政策，還能充分應用政策紅利為民生發展謀福祉，真正做到“授人以魚不如授人以漁”。

第三，因地制宜落實光伏扶貧項目建設，強化規模化建設應對能力。為解決未來光伏扶貧項目大面積推廣后可能產生的電網安全問題，本研究建議各地應成立光伏扶貧委員會，在對本地區實際情況進行充分調研后，由扶貧委員會聯合各政府部門合理選擇適宜的光伏電站項目并完成驗收。同時，針對光伏電站電力上網事宜，應由國家電網及相關部門協同規劃、制定上網方案，并設立線上或線下專門窗口用于處理各類光伏發電上網問題，保證電能質量與電網網架安全運行，推動貧困地區穩步收獲由光伏能源所帶來的“陽光收益”。