農業保險、保障水平與農戶貧困脆弱性

任天馳，楊汭華

中國農業大學經濟管理學院，北京 100083

一、問題提出

因災致（返）貧一直是脫貧攻堅及其成果鞏固的巨大挑戰。自然災害直接作用于農作物生產，進而威脅農戶生活經濟來源，極易導致非貧困農戶陷貧、脫貧農戶返貧。農戶因規避自然風險往往傾向于采用傳統的生產方式，不僅降低了走出貧困陷阱的內生動力，更不利于銜接現代農業生產。自然災害散發的特點降低了轉移支付等扶貧方式對受災農戶的瞄準效率，而在控制因災致（返）貧風險方面具有獨特屬性優勢的農業保險政策成為脫貧攻堅成果鞏固的重要工具和客觀選擇。從實踐層面來看，中國農業保險廣覆蓋、低保障的失衡特征使得當下政策改革重點正由解決從無到有的覆蓋問題向完善保障水平從低到高的支付能力轉化。客觀現實的變化使農業保險減貧效應的研究向兩方面演進：其一，減貧效應檢驗從可觀察的當下貧困向可預測的未來貧困演進；其二，農業保險的主體效應研究從廣延邊際（是否參保）影響向集約邊際（保障水平）影響的范式演進。基于此，本文就農業保險及保障水平如何影響農戶貧困脆弱性（未來貧困概率）進行討論，探究未來實踐中可能的新問題并提供相關建議。

從已有研究來看，對農業保險減貧效應的研究大致可分為三類：其一，通過理論與數值模擬驗證農業保險減貧效應。既有研究還特別關注了保障水平的影響，認為提高保障水平可以有效強化農業保險的減貧效應。其二，基于宏觀統計數據，通過保費收入、是否試點等量化方式進行政策評估研究。其三，基于微觀調研數據，通過“是否參保”等量化方式進行微觀實證研究。雖然理論與數值模擬大多認可農業保險可以有效減貧，但基于宏微觀數據的實證研究卻存在明顯分歧：部分學者證實農業保險具有顯著的增收或減貧作用，部分學者卻認為農業保險對農戶收入提高或貧困減少存在顯著負向影響。

從以上研究可以看到，首先，農業保險減貧效應的實證經驗仍存爭議，其分歧的原因不僅在于數據來源或條件假設等存在差異，農業保險的主體異質性可能是更關鍵的原因。已有研究通常以“是否參保”等刻畫農業保險的影響，忽視了保障水平差異帶來的農業保險主體異質性影響，從而得出差異的減貧效應。鑒于此，本文將保障水平納入分析框架，驗證并測定了農業保險減貧效應中保障水平失效區間的存在和范圍，為已有分歧提供了基于保障水平視角的一致解釋，這是本文第一個可能的邊際貢獻。

其次，既有文獻集中于使用當期收入等指標反映貧困狀況，對農業保險的長期減貧效應研究不足，而有效減貧政策的制定卻更依賴對長期或未來貧困的關注。相比之下，貧困脆弱性刻畫了農戶未來陷入貧困的概率，是反映農戶貧困動態變化的前瞻性指標，不僅有助于制定長期預警性的減貧政策，更加契合中國后脫貧時代的現實基礎。既有研究分析了金融普惠、醫療保險等對貧困脆弱性的影響，但關于農業保險影響貧困脆弱性的研究還不多見。鑒于此，本文估計了農業保險對貧困脆弱性的影響，這是本文第二個可能的邊際貢獻。

最后，貧困脆弱性影響機制的完整框架體系仍有待進一步補充。結合Ligon 等對貧困脆弱性的分解方法，本文驗證了包括收入水平、消費水平、收入波動、消費波動四條作用路徑的機制框架，在此基礎上，結合農業保險的作用特點，通過鏈式中介效應對農業收入（分解為技術投入、勞動投入和勞動生產率）以及收入波動（分解為賠款收入和貸款獲取）的作用路徑做了進一步完善，豐富了貧困脆弱性影響機制的框架體系。此外，本文利用2019—2020年兩期數據對基于貧困脆弱性定義的貧困狀態進行動態擴展，考察農業保險對“脫貧戶、陷貧戶、持續貧困戶以及持續非貧戶”貧困脆弱性的異質性影響。

二、研究框架

（一）測算、統計與研究線索

已有文獻對貧困脆弱性大致存在三種定義，即預期貧困的脆弱性（VEP）、低效用水平的脆弱性（VEU）以及風險暴露貧困的脆弱性（VER）。其中VEU 使用單一效用函數進行測算，與實際情況存在出入，VER 則屬于事后福利測度，無法預測和識別未來貧困家庭，因此近年來多以VEP 為主要研究對象。在具體測算方法上，本文選擇以消費貧困線為基準的VEP 方法，即未來消費低于消費貧困線的概率，相比于使用收入標準衡量貧困程度，可以避免無法在估計模型中控制收入變量導致的內生性問題。

首先，估計人均消費方程：

其中，c為農戶家庭在期的人均消費支出；e為殘差項；X為農戶特征變量，包括年齡、性別、受教育程度和健康狀況等戶主特征，以及家庭規模、勞動力占比、耕地面積、人均純收入和固定資產等家庭特征。

其次，通過可行廣義最小二乘法（FGLS）估計下期人均消費對數：

從而估計出下期人均消費對數的期望：

最后，計算貧困脆弱性：

其中，為消費貧困線，本文沿用已有研究通常采用的世界銀行人均日消費1.9美元和3.1美元兩個設定標準，并進一步根據購買力平價和消費者物價指數（CPI）進行調整。VEP為農戶在時期的貧困脆弱性值，表示農戶未來陷入貧困的概率。根據上述測算方法，本文統計參保戶、未參保戶的貧困脆弱性均值如圖1所示，各保障水平區間的農戶貧困脆弱性均值如圖2所示。

圖1 農業保險與貧困脆弱性

圖2 保障水平與貧困脆弱性

農戶參保與貧困脆弱性關系有兩個主要特征：其一，參保戶與未參保戶的貧困脆弱性均值差異較小，意味著農業保險整體上對農戶貧困脆弱性影響不大；其二，貧困線為1.9 美元時參保戶與未參保戶的貧困脆弱性均值差異（0.005）大于貧困線為3.1 美元時的二者差異（0.002），換言之貧困標準線越高，農業保險的作用越弱。圖2保障水平與貧困脆弱性的關系為圖1提供了解釋：其一，農業保險保障水平存在失效區間，在越過這一區間后，農戶貧困脆弱性才出現明顯下降，這可能是整體上農業保險效果不明顯的主要原因；其二，貧困標準線為3.1 美元時的保障水平失效區間比之1.9 美元時明顯擴大，可能是貧困標準線越高，農業保險作用越弱的主要原因。基于上述關系線索，本文提出如下假說：

H1：保障水平是農業保險能否有效減貧的關鍵因素，在保障水平越過失效區間后，農業保險才可以有效降低農戶貧困脆弱性。

H2：保障水平的失效區間隨貧困標準線提高而擴大。

（二）作用機制

貧困脆弱性估計方程本身即包含了對未來陷貧機制的思考。其邏輯框架可以分解為貧困引發的脆弱性以及風險引發的脆弱性兩類。其中，貧困引發的脆弱性主要原因在于收入和消費的絕對水平過低，而風險引發的脆弱性主要原因在于收入和消費出現負向波動。上述作用機制的邏輯結構如圖3所示。

圖3 貧困脆弱性機制的邏輯結構

三、研究設計

（一）數據來源

（二）實證策略

1.“是否參保”對貧困脆弱性的影響

在一個理想的自然實驗中，農戶參與農業保險是隨機的，直接比較參保農戶與未參保農戶的貧困脆弱性狀況，可得到理想的因果推斷結果。但在現實中，農戶參保行為是非隨機的，例如保險產品的供給、農戶自身特征等都會影響其參保行為，因而直接比較參保農戶與未參保農戶的貧困脆弱性差異會存在嚴重的內生性問題。理論上，傾向得分匹配（PSM）方法可以消除可觀測的異質性導致的樣本選擇偏誤，而雙重差分（DID）方法能夠消除不可觀測且不隨時間改變的異質性導致的樣本選擇偏誤，結合本文的兩期面板數據形態，選擇傾向得分匹配基礎上的雙重差分法（PSM-DID），最終獲得接近自然實驗的處理效應。

本文PSM-DID的估計策略如下：第一，通過Logit模型以2019年數據為基期測算每個農戶的傾向得分。第二，由于對照組（未參保農戶）較少，因而主要采用核匹配方法，通過核函數構建的權重進行加權得到一個虛擬對象來匹配處理組的每個農戶，同時也使用K 近鄰匹配（K 值設定為4）、卡尺匹配（卡尺設定為0.020）進行穩健性檢驗。第三，檢驗平衡性以及共同支撐性假設。第四，估計每個農戶跨期的貧困脆弱性變化，再對處理組中農戶和對照組與其匹配的農戶的跨期貧困脆弱性變化進行差分，對所有差分結果取均值，最終得到農業保險對農戶貧困脆弱性的處理效應。

其中，表示農業保險對農戶貧困脆弱性的處理效應；Y 和Y 分別表示參保戶在2020年和2019年時的貧困脆弱性值；Y 和Y 分別表示未參保戶在2020和2019年時的貧困脆弱性值；表示以2019年數據為基期測算每個農戶的傾向得分值；=1表示該組農戶參保，=0表示該組農戶未參保。

2.“保障水平”對貧困脆弱性的影響

為進一步考察保障水平對農戶貧困脆弱性的影響，設雙向固定效應模型如下：

其中，VEP為農戶貧困脆弱性；S為農業保險保障水平；X為控制變量組；λ為時間固定效應，反映個體經歷的時間趨勢；μ為個體固定效應，控制不可觀測、不隨時間變化的遺漏變量問題；、和α為待估系數；為隨機誤差。固定效應模型將標準誤聚類到村級層面。為考察不同階段的保障水平對農戶貧困脆弱性的影響，本文選擇門限模型，并以殘差平方和最小化為原則確定門限值。假設僅有單一門限值，則模型可以表示為

其中，門限值為，≤表示保障水平小于門限值的情況，＞表示保障水平大于門限值的情況，兩類情況下對應的待估系數分別為和。雖然門限模型也固定了個體和時間效應，但仍可能面臨內生性問題的干擾，可能的原因如下：一是互為因果關系，農戶可能根據其收入和貧困程度選擇不同保障水平的農業保險；二是隨時間變化且因個體而異的遺漏變量，如工作類型、流動性約束等。因此，本文進一步通過工具變量控制可能的內生性問題，參考Caner 等提出的包含內生自變量的門限模型處理方法，采用兩階段方法進行估計。

首先，通過工具變量進行一階段估計：

將S的預測值?，帶入第二階段即可得到一致的估計結果：

3.作用機制的估計方法

為研究農業保險（是否參保）對農戶貧困脆弱性的影響機制，采用因果逐步回歸法對影響機制進行驗證，逐步回歸方程均固定了時間效應以及個體效應。

第一步：驗證農業保險對農戶貧困脆弱性的總效應。

其中，、和φ為待估計系數，B表示農戶是否參保。第二步：驗證農業保險對中介變量的影響。

其中，、和v為待估計系數，Z為中介變量，包括收入水平、收入波動、消費水平和消費波動四項。

第三步：驗證中介變量農業保險對農戶貧困脆弱性影響的作用機制。

其中，、、和ρ為待估計系數。

（三）變量設定與描述

1.被解釋變量

基于VEP 方法量化的農戶貧困脆弱性。其中，消費貧困線采用世界銀行人均日消費1.9美元和3.1美元兩個設定標準。消費估計方程包括年齡、性別、受教育程度和健康狀況等戶主特征，以及家庭規模、勞動力占比、耕地面積、人均純收入和固定資產等家庭特征。其回歸后的擬合值即為持久性消費水平，通過殘差的平方估計出家庭消費的方差，使用FGLS 處理后的標準差作為權重估計家庭預期消費期望，最終獲得消除異質性的預期期望和方差，從而計算出農戶貧困脆弱性值。本文直接使用VEP 方法計算結果的具體值作為因變量，避免了劃分“貧困—非貧困”（設定為“0-1”二元變量形式）的信息損失。

2.核心解釋變量

本文從廣延邊際（是否參保）和集約邊際（保障水平）兩個方面進行分析，從而設定兩個核心解釋變量，“是否參保”設定為“參保=1，未參保=0”的虛擬變量形式。對于保障水平的量化方式，學界尚無統一標準：一是認為保額即保障水平，由農戶參保時選擇的保障比例決定；二是認為保障水平可以分為宏觀、微觀兩個層面，宏觀層面的保障水平即農業保險為農業生產所能提供的風險保障，由農業保險總保額與農業生產總值的比值確定，而微觀層面的保障水平又可以分為保障廣度與保障深度兩個方面，前者體現農業保險的覆蓋范圍，由承保面積與總播種面積的比值確定，后者體現農業保險的單位保障能力，由保險標的的單位保額與單位產值的比值確定。結合本文的研究目的，保障水平應為農業保險為農戶提供的風險保障能力，從而使用上述微觀層面保障深度的概念，設定為畝保額與畝產值的比值。

3.工具變量

本文選擇“縣級農業保險財政補貼”作為估計農業保險保障水平影響農戶儲蓄率的工具變量。一方面，與其他類型的保險產品不同，農業保險的保障水平很大程度上由政府部門（主要是中央財政和地方財政）根據“低保障、廣覆蓋”的原則和自身財力決定，而作為供給方的農業保險公司僅能在政府部門的約束下進行調整，這使得農業保險保障水平與地方農業保險財政補貼存在密切關系，滿足了工具變量的相關性原則；另一方面，目前并無證據表明，宏觀層面的“縣級農業保險財政補貼”會直接對農戶微觀決策產生影響，即滿足工具變量的外生性原則。本文通過查詢所調查縣級單位的公共財政預算支出表，得到農業保險保費補貼數據。

4.中介變量

5.控制變量

本文選取四類控制變量：戶主特征變量（年齡、性別、受教育程度和健康狀況）、家庭特征變量（家庭總人數、勞動力占比、資本擁有量和兼業化水平）、生產狀況變量（人均耕地面積、農地細碎化程度、農地地形條件和作物類型）和村級特征（地權穩定性、村級經濟狀況和村莊位置）。此外，本文還根據保險標的控制了農業保險的類型（保產量、保產值以及保收入）以及保費。另外，控制四個省份的地區變量。

變量的定義及描述性統計結果見表1。

表1 變量定義及描述性統計結果

續表1

四、實證分析

（一）基準回歸

表2 的估計結果表明，在“貧困線=1.9 美元”的情況下，使用PSM-DID 估計參保行為對農戶貧困脆弱性的影響其結果并不顯著。進一步使用FE 估計保障水平對農戶貧困脆弱性的影響，其結果仍不顯著。進一步使用門限模型進行估計，發現保障水平在（0，0.44）階段不存在顯著影響，但（0.44，1）階段對農戶貧困脆弱性的影響在1%的水平上顯著為負，并且在通過工具變量法控制內生性問題后，門限模型的估計結果依然穩健。在“貧困線=3.1 美元”的情況下，直接估計農戶參與農業保險、農業保險保障水平對農戶貧困脆弱性的影響依然不顯著，門限模型卻獲得了顯著的估計結果，保障水平對農戶貧困脆弱性的影響在（0，0.59）階段并不顯著，在（0.59，1）階段的影響則在1%的水平上顯著為負，在經工具變量處理后，門限模型的估計結果穩健存在。

表2 基準回歸估計結果

然而，門限模型的估計結果僅能反映保障水平的變化對已參保農戶貧困脆弱性的影響，在樣本層面即存在自選擇偏誤，在實際中農戶僅能選擇“參保—不參保”，保障水平為農業保險制式合同客觀給定，從而驗證農戶參與不同保障水平的農業保險對其貧困脆弱性的干預效應，是使模型更貼近現實的關鍵。基于門限模型對保障水平區間的估計結果，本文得以實現對上述問題的驗證：在“貧困線=1.9 美元”的情況下，分別設定參保且保障水平≤0.44和參保且保障水平＞0.44 為處理組，未參保為對照組；在“貧困線=3.1 美元”的情況下，分別設定參保且保障水平≤0.59 和參保且保障水平＞0.59 為處理組，未參保為對照組。具體估計結果見表3。

表3 分段回歸估計結果

表3 的估計結果表明，當貧困線設定為1.9 美元時，參與農業保險對農戶貧困脆弱性的處理效果在“保障水平≤0.44”的情況下不顯著，而在“保障水平＞0.44”的情況下顯著為負，這初步證實了本文關于農業保險存在失效區間的猜測，即此時的失效區間為“保障水平≤0.44”，在保障水平越過這一區間后（即保障水平＞0.44），農戶參保的處理效應開始顯著，假說H1 得證。而當貧困線由1.9 美元上升至3.1 美元時，參與農業保險對農戶貧困脆弱性的處理效應同樣存在因保障水平差異而產生的異質性結果，更為關鍵的是，農業保險的失效區間進一步由（0，0.44）擴大至（0，0.59），即農業保險對農戶貧困脆弱性發揮顯著緩解作用的保障水平臨界值激增了15%，這不僅證實了本文提出的假說H2，即保障水平的失效區間會隨貧困標準線提高而擴大，也具有明顯的政策含義，即隨著中國未來貧困標準線的提高，必須相應提高保障水平才能滿足保險扶貧政策的有效性。

（二）機制分析

1.影響路徑

在越過失效區間后，農業保險如何緩解農戶貧困脆弱性？基于“農業保險—收入/消費水平—貧困脆弱性”以及“農業保險—收入/消費波動—貧困脆弱性”的機制框架，通過中介效應模型，在“貧困線=1.9美元”的設定下，本文驗證了農戶參保且保障水平＞0.44時收入水平、消費水平、收入波動以及消費波動的中介作用。為檢驗中介效應的穩健性，本文進一步給出了基于Sobel方法的中介效應檢驗結果（值），見表4。此外，本文也在“貧困線=3.1美元”的設定下重復了上述驗證步驟，其結果基本一致。

表4 “農業保險—農戶貧困脆弱性”作用路徑

中介效應估計結果表明，在越過失效區間后，農業保險一方面顯著提高了農戶收入水平和消費水平，另一方面顯著降低了農戶收入波動，從而有效緩解農戶貧困脆弱性。并且，Sobel檢驗的結果表明，上述中介效應是穩健的。具體的，本文對收入結構進行分解，發現農業保險主要通過提高農業收入的方式緩解貧困脆弱性，對工資收入不存在顯著影響，并不支持農業保險促進非農就業從而提高非農收入的已有經驗。同時，收入波動以及消費水平兩條路徑也分別在1%以及5%的水平上顯著緩解了農戶貧困脆弱性，這與理論推理一致，收入水平的增長可以提高農戶消費能力，而降低收入負向波動又會進一步提高農戶消費傾向，從而本文中介效應中農業收入增長、收入波動降低以及消費水平提高三條路徑在邏輯上是吻合的。

2.路徑分解

完整回答農業保險影響貧困脆弱性的作用機制仍需進一步探討其中隱含的更深層問題，即回答農業保險為何能通過上述三條路徑影響貧困脆弱性。這一問題的討論對尋找農業保險降低貧困脆弱性的內在源泉具有重要意義。因此，本文對上述中介路徑進一步分解。由于消費取決于收入，因而本文將重點放在收入端。首先，對農業收入的增長路徑進行分解。基于“農業收入=農業勞動投入×農業勞動生產率”的理論邏輯，將“農業保險→農業收入”分解為“農業勞動力投入、農業技術投入以及農業勞動生產率”進行驗證。其次，對收入波動的作用路徑進行分解。理論上來說，農業保險一方面通過賠付農戶受災經濟損失直接緩解收入波動，另一方面農戶面臨資金約束時可以借由其農業保險獲取貸款，間接平滑收入波動，從而將“農業保險→收入波動”的原因分解為“保險賠付、貸款獲取”進行驗證。本文通過自助抽樣分析估計上述鏈式中介效應，并且每一個鏈式中介效應系數及顯著性均在控制了其他路徑的條件下得到，結果見表5。

表5 路徑分解回歸估計結果

首先，對農業收入的增長路徑進行分解，發現農業保險可以通過“農業保險→技術投入→農業收入→貧困脆弱性”以及“農業保險→勞動生產率→農業收入→貧困脆弱性”兩條鏈式中介效應顯著降低農戶貧困脆弱性，而通過勞動投入實現作用的鏈式中介效應卻并不顯著，這說明農業保險導致農業收入的增長源自技術投入、農業勞動生產率提高引致的技術密集式農業經濟內生增長，而非增加農業勞動投入帶來的勞動密集擴張所致。其次，對收入波動的緩解路徑進行分解，發現“農業保險→保險賠付→收入波動→貧困脆弱性”以及“農業保險→貸款獲取→收入波動→貧困脆弱性”兩條鏈式中介效應均顯著，這與理論分析一致，證實了農業保險可以通過賠付經濟損失以及提高融資能力的方式降低農戶收入波動從而緩解其貧困脆弱性。

（三）異質性分析

貧困是一個廣義概念，其內涵包括多種貧困狀態，這使得農業保險減貧效應存在異質性。已有研究通常基于貧困脆弱性判斷農戶是否處于貧困狀態，即將貧困脆弱性超過50%門檻值的農戶識別為貧困戶，低于50%則識別為非貧困戶，在此基礎上，本文利用兩期數據的特點對貧困狀態進行動態擴展：在“貧困線=1.9美元”的設定下，定義“2019年貧困→2020年非貧困”為脫貧戶，與之對應的“2019年非貧困→2020年貧困”為陷貧戶；定義2019 和2020年均為貧困的農戶為持續貧困戶，與之對應的2019 和2020年均為非貧困的農戶為持續非貧戶。根據上述定義對樣本進行分組，討論農業保險及保障水平對脫貧戶、陷貧戶、持續貧困戶以及持續非貧戶貧困脆弱性的影響，具體估計結果見表6。

表6 異質性分析回歸估計結果

表6的估計結果表明，農業保險對脫貧戶、陷貧戶、持續貧困戶以及持續非貧戶的貧困脆弱性的影響在形式上是同質的，保障水平均存在失效區間，且在越過這一區間后，農業保險對農戶貧困脆弱性均存在顯著的緩解作用。但從失效區間的范圍來看，不同貧困狀態的農戶存在差異，依次排序結果為持續貧困戶、陷貧戶、脫貧戶和持續非貧困戶，即貧困狀態越深，保障水平的失效區間越小，也即農業保險發揮顯著作用所要求的保障水平臨界值越小，充分體現了農業保險在扶貧方面的政策屬性優勢。此外，值得注意的是，持續貧困戶、陷貧戶與脫貧戶三者較為接近，即對于農業保險扶貧來說，脫貧戶仍然脆弱，在政策上應給予和貧困戶類似的傾斜。

五、結論與啟示

本文基于山東、湖北、江西、四川以及云南五省2019—2020年兩期農戶調查數據，研究了農業保險參保行為及保障水平變化對農戶貧困脆弱性的影響，主要結論如下：首先，保障水平是農業保險能否有效減貧的關鍵因素，當保障水平處于失效區間時，農業保險的減貧效應失靈，只有保障水平越過失效區間后，參加農業保險才可以顯著降低農戶貧困脆弱性。保障水平的失效區間會隨貧困標準線的提高而擴大，當貧困線由1.9美元上升至3.1美元時，失效區間由（0，0.44）擴大至（0，0.59）。其次，農業保險主要通過促進農業收入增長、降低收入波動以及提高消費水平三條路徑緩解農戶貧困脆弱性。在此基礎上，通過鏈式中介效應對農業收入、收入波動路徑進行再分解，發現農業保險通過增加技術投入、提高勞動生產率的方式促進農業收入增長從而降低貧困脆弱性，即農業收入的增長路徑源自技術密集式的農業經濟內生增長。對后者的分解發現，農業保險可以通過賠付受災損失以及提高融資能力的方式降低農戶收入波動從而緩解其貧困脆弱性。最后，通過對脫貧戶、陷貧戶、持續貧困戶以及持續非貧戶進行異質性研究，發現貧困狀態越深，保障水平的失效區間越小，也即農業保險發揮顯著作用所要求的保障水平臨界值越小。

另一方面，可以逐步探索借助農業保險推動脫貧攻堅與鄉村振興的銜接。扶貧的本質在于賦予農戶走出貧困陷阱的能力，農戶需要“農戶+”的外在帶動，更需要農業經濟增長的內生動力。農業保險可以通過增加技術投入、提高勞動生產率的方式促進農業收入增長從而降低貧困脆弱性，這與脫貧攻堅銜接鄉村振興的基本內涵一致，從而可以緊抓脫貧攻堅的五年過渡期，轉換思路，由輸血式扶貧轉向更加注重農戶內生增長動力的增能式扶貧，借助農業保險強化農戶農業技術的主動接納和投入，從內生動力的層面銜接現代農業，通過賦能農戶這一基本生產單元實現鄉村振興。