從絕對貧困到相對貧困：土地要素對貧困影響分異識別研究

夏方舟，黃 晶

（中國人民大學公共管理學院，北京 100872）

1 引言

消除貧困是人類的共同使命，更是當今世界面臨的最大全球性挑戰之一[1-2]。經過8年的精準扶貧，中國832個貧困縣于2020年11月23日全部脫貧摘帽，9 899萬貧困人口全部脫貧①新華社.全國脫貧攻堅總結表彰大會隆重舉行 習近平向全國脫貧攻堅楷模榮譽稱號獲得者等頒獎并發表重要講話[EB/OL].(2021-02-25) [2021-04-28]. http://www.gov.cn/xinwen/2021-02/25/content_5588866.htm#1。，消除了絕對貧困和區域性整體貧困，取得了舉世矚目的減貧成就。然而，現行標準下絕對貧困問題的有效解決并不意味著中國貧困問題就此終結，而是由絕對貧困向相對貧困轉變[3]，從“缺乏生活最低需求”轉向“低于中等生活水平”[4]，從而逐步走向共同富裕。對此，中共十九屆四中全會明確指出要“鞏固脫貧攻堅成果，建立解決相對貧困的長效機制”，提綱挈領地為今后中國的減貧事業指明了方向。

實際上，中國對于絕對貧困治理所取得的突出成就，得益于以精準扶貧戰略思想為代表的中國特色反貧困理論的指引，其中精準識別作為精準扶貧戰略思想的基礎和前提[5]，其內涵不僅包括識別出真正的貧困群體，更要識別出導致群體發生貧困的關鍵因素[6]，從而有力促進了扶貧對象從“區域”到“個體”、扶貧方式從“大水漫灌”轉變為“精準滴灌”[7]，全面保障了扶貧攻堅的精準落地。相較于絕對貧困，相對貧困的內涵更為多維、類型更為復雜、分布更為碎片、標準更為動態[3]，導致相對貧困群體更難甄別、貧困影響因素更難識別、幫扶方式更難選擇、長效機制更難建立[8]。因此，要充分實現相對貧困的精準治理，首當其沖地應當探討如何提升精準識別水平，更為清晰地洞察各類關鍵貧困影響因素的具體影響。

耕地、林地、草原、宅基地等土地要素是貧困地區農民最基本和賴以生存的生產和生活資料[9]，是貧困群體擁有的最重要的資源和資本集合體。諸多研究已然表明，貧困地區的土地要素往往面臨著資源約束突出、土地價值難以顯化等問題[10]，使其成了“沉睡”的資源和資產[11]，其要素稟賦的優劣在很大程度上影響了貧困發生率的高低[12]。然而，當前諸多學者多關注于土地要素貧困治理，探討土地要素通過資源稟賦提升[13]、建設用地指標供應、綜合整治易地搬遷[14]、土地流轉增加收入[15-16]等扶貧路徑，試圖解答“土地如何扶貧”等問題，但是“土地如何影響貧困”這一基礎問題仍然有待進一步解答，更缺乏土地對于絕對貧困和相對貧困影響的比較研究。實際上，要切實實現土地要素的“精準”扶貧，首要回答的問題是相較于其他要素，土地要素對絕對貧困和相對貧困的影響程度如何？土地要素對于絕對貧困幫扶效果究竟如何？土地要素內部是否會由于資源和資本屬性分異而形成對貧困的差異性影響？然而，當前仍鮮有研究細致量化分析土地要素貧困影響、內部分異及其變化，實際上使得土地要素精準扶貧戰略的實施缺少了最為關鍵的基礎前提，相對影響了土地要素精準扶貧的效率和效果。此外，國內相關研究也多以省級范圍內的調查樣本或統計數據進行分析，缺乏全國范圍內貧困個體的微觀數據分析，也未能綜合考慮縣級層面和個體層面的系統影響。

基于此，本文試圖進一步厘清土地要素對貧困的差異化影響機理，基于2017年和2019年國家級貧困縣的微觀調研數據，綜合區域和個體層面構建自然要素、經濟要素、社會要素全面耦合的土地要素貧困影響精準識別模型，運用廣義多層線性模型（GHLM）測度不同土地要素對絕對貧困和相對貧困的影響分異及其變化，識別當前亟待解決的土地貧困影響“痛點”，以期為總結中國前一階段的開發式精準扶貧經驗提供參考，并為未來相對貧困的進一步精準治理提供借鑒。

2 理論框架與研究假說

2.1 土地要素對于絕對貧困的影響機理分析

在絕對貧困治理時期，土地要素相較于其他要素體現出了突出的重要性、不可替代性和稀缺性，因而對貧困具有重要影響。長期以來，土地要素是絕大多數經濟基礎薄弱貧困群體賴以生存的核心生計來源，再加上資金、技術等其他要素的缺乏，土地要素對于貧困群體的生活保障、生產支撐以及財產轉化功能得以進一步凸顯。與此同時，具備如此多功能的土地要素極為缺乏同質替代品，而不盡完善的土地產權制度實際上造成了貧困群體的土地權利貧困，制約了土地要素向其他要素的轉換可能，進一步增強了土地要素之于貧困群體的不可替代性。此外，土地要素總量的有限性以及人多地少的現實國情使得土地要素自然供給缺乏彈性，而農業機械化水平不斷提升、農村產業多元化發展等原因導致絕對貧困群體的生產和生活空間訴求日益提升，兩者形成了突出的供需矛盾，從而進一步強化了土地要素在貧困群體生存、生活和生產中的核心地位。

具體而言，土地要素對絕對貧困的影響可以分別從土地資源和資本的二元視角進行探討：土地資源是農村絕對貧困群體可支配收入的重要來源，但土地資源數量不足、質量低下、生態環境惡劣、地理區位偏遠等問題易使其生產生活受到諸多制約，從而產生較為顯著的貧困影響。首先，可投入生產的土地資源數量的有限性從根本上限制了農業生產力的提高，土地資源質量低下會制約產品產出和生產效率的提升。其次，貧困與生態環境退化的惡性循環以及地質災害的頻繁發生，不僅增加了絕對貧困群體因災因病致貧風險，也降低了農村對資本、人才、技術的吸引力，繼而阻礙了絕對貧困群體通過發展綠色生態及其他產業脫貧致富。此外，絕對貧困群體多為先天性的“區位受害者”[17]，落后的地理區位不僅阻礙了農產品的流通和市場化配置，也邊緣化了絕對貧困群體的外部經濟聯系和經濟增長紅利，降低了其對于公共產品和公共服務的可得性，從而可能使其陷入更為惡性的貧困陷阱。

此外，土地資本價值的顯化需要配套完善的土地產權制度以及健全的市場機制，但現階段存在著土地產權界限不清、年期不定、權能殘缺以及平臺中介缺位、配套機制不完善等頗多阻礙，致使絕對貧困群體土地財產性收入長期偏低。首先，土地產權界限模糊不清使得交易主體間權責利難以清晰劃分，由此造成高額的糾紛成本和流轉交易成本；可使用年限不定、續期方式不明等不穩定的土地產權設置使得絕對貧困群體的土地財產權利安全性無以保障，造成交易成本和交易風險上升；處分權、抵押權以及集體經營性建設用地入市等土地產權權能的缺失使得土地的交易范圍和使用用途十分受限，由此導致絕對貧困群體土地資本價值的直接下降、貸款可獲得性的降低以及未來增值等附加價值的損失。其次，土地市場機制的不盡完善同樣阻礙了土地資本價值的顯化。土地交易平臺以及信息中介的缺乏會導致供需雙方信息的匹配失衡以及交易成本的大幅提升，市場競爭機制、金融配套機制、監管配套機制的缺位則會導致絕對貧困群體土地價值難以增值、利用土地進行融資變現受阻、土地資本價值顯化面臨更大風險[18]，以上諸多問題阻礙了絕對貧困群體土地財產權利的實現，由此增加了貧困發生的可能性。

基于以上分析，本文提出假說1：土地要素對于絕對貧困具有顯著影響。

實際上，在治理絕對貧困的過程中，一系列土地要素扶貧政策已然基于土地資源和資本屬性不同的貧困影響機理，有的放矢地展開了精準幫扶：首先，針對土地數量不足、質量低下、生態環境惡劣、地理區位偏遠等資源型致貧原因，土地要素扶貧政策通過增加貧困區域新增建設用地計劃、優先支持建設高標準農田以及其他土地整治工程等措施，不斷提升貧困區域土地資源數量、改善土地資源質量、完善基礎設施和公共服務設施建設；實施“山水林田湖草”生態保護修復工程以提升生態水平、減少災害威脅、打造以綠色為發展底色的“金山銀山”；通過易地扶貧搬遷工程提升人居環境質量、改善貧困群體居住地的區位條件。其次，針對土地產權界限不清、年期不定、權能殘缺等資本型致貧原因，土地要素扶貧政策則通過推進落實農地確權頒證等措施，明晰化貧困群體土地產權界限；通過明確土地承包到期后再延長30年、開展“三權分置”改革，穩定貧困群體權利預期和財產安全認知；探索農村集體經營性建設用地流轉、耕地保護和增減掛鉤結余指標流轉以及土地抵押、擔保等資本活化運作，進一步推進貧困群體土地權能完整化和財產屬性顯化[19]。

據此本文提出假說2：土地要素對于絕對貧困的治理效果顯著，土地要素的資源稟賦和資本稟賦均得到改善。

2.2 土地要素對于相對貧困的影響機理探討

伴隨著絕對貧困轉化為相對貧困階段，貧困群體體現出了更為鮮明的碎片化、復雜化和動態化等特征。由于相對貧困源于對更高生活水平的追求，因此其貧困主體更為碎片化地零散分布在各個空間區域，更為隱蔽難以識別。同時，相對貧困的標準也更為多元，貧困類型將更為多維和復雜，貧困群體除了貧困農民外，還可能包括部分農民工群體。然而，無論其分布地如何碎片化、群體類別如何復雜化，都需要土地要素提供最基本的、不可替代的空間支撐、生產平臺和增收融資功能。此外，對于具有返貧風險的群體和外出務工的農民工群體而言，其相對貧困狀態隨時可能動態波動，土地作為農村社會保障的具體物化形式仍能為其提供可依賴的“最后退路”福利保障，再加上傳統的“故土難離”等鄉土依戀情懷以及“寸土必爭”等傳統稟賦意識，土地對于相對貧困群體而言仍然存在非同一般的深刻影響。

具體而言，相對貧困群體可能包含“無勞動能力”、“易返貧”或“貧困邊緣游走”的農村相對貧困群體以及未能納入現行城鄉反貧困體系的“半城半鄉”、“返鄉”或“市民化”農民工等群體。由于不同相對貧困群體具有不同的福利保障、生產平臺或融資工具等土地功能需求，土地要素的資源和資本稟賦可能在不同程度上對其相對貧困水平產生影響。在土地資源稟賦視角下，由于農村相對貧困群體容易返貧或在貧困邊緣游走，因而需要一定數量的高質量土地提供基礎生產和生活支撐保障，一旦土地的數量和質量不足則可能難以提供有效穩固的脫貧效果和返貧風險抵御作用；對于“半城半鄉”或是“返鄉”的“非市民化”農民工相對貧困群體而言，土地要素區位落后、交通不便和生態破壞等問題將會影響留守家庭的生活質量，而資源不足則難以支撐其“回鄉致富”的空間要求；對于低收入的“市民化”進城農民工而言，土地資源稟賦的不足體現在城市居住區位偏遠、基礎設施落后和住房條件偏低，將會影響相對貧困群體的生活條件、居住質量和幸福水平，更可能由于空間隔離形成“貧困循環”[20]。在土地資本稟賦視角下，充足的土地流轉收入能夠為無勞動能力的農村相對貧困群體提供福利保障，是維系其相對貧困水平不降低的核心支撐之一；無論是易返貧的農村相對貧困群體、“半城半鄉”或“返鄉”的農民工相對貧困群體，均需要利用土地的流轉、抵押等功能拓寬增收渠道、融通資金需求，從而不斷縮小與他人的貧富差距；進城農民工則可以通過農村土地的退出或是長期流轉，支撐其實現就近城鎮化或異地城鎮化。值得注意的是，迥異于土地對于絕對貧困群體相對明確的資源和資本稟賦影響，土地對于不同相對貧困群體而言，其重要性、不可替代性和稀缺性產生較大差異，很大程度上也不再是賴以生存的最關鍵要素，因而土地資源和資本稟賦的貧困影響可能均有所下降。

因此，本文提出假說3：土地要素對于相對貧困也具有顯著影響，但相較于絕對貧困的影響有所減弱。

需要進一步指出的是，無論是對絕對貧困還是對相對貧困，土地資源和資本稟賦的貧困影響均可能存在較大分異。首先，與單純利用土地資源進行簡單再生產相比，土地資本可以經過要素轉化和土地流轉顯化資本價值，通過土地投入實現增值、借助杠桿實現乘數收益，由此能幫助貧困群體實現土地財產收益的最大化[21]。其次，資源稟賦的改善往往意味著細碎地塊得到整理得以集中經營，然而資本稟賦的提升不僅能實現規模化經營，更能進一步將貧困群體勞動力從土地經營中釋放，促進勞動力資源的流動和產業結構的優化，進而減少社會必要勞動時間、優化社會內部分工。因此，土地資本稟賦相較于土地資源稟賦顯化價值更高、增值空間更大、配置效率更高，因而可能對貧困具有更為顯著的影響（圖1）。

圖1 土地要素貧困影響分異識別理論框架Fig.1 Theoretical framework for identifying the divergent effects of land elements on poverty

最后，本文提出假說4：無論是絕對貧困時期還是相對貧困時期，土地資源和資本稟賦均對貧困具有差異化的影響。

3 樣本數據、變量選擇及模型設定

3.1 調查方法與樣本數據

本文計量檢驗所使用的微觀數據來自中國人民大學土地管理系于2017年12月—2018年1月以及2021年1—2月在17省（直轄市、自治區）①分別為四川省、重慶市、貴州省、云南省、廣西壯族自治區、河南省、陜西省、山西省、江西省、河北省、湖南省、湖北省、安徽省、黑龍江省、青海省、甘肅省、西藏自治區。的原國家級貧困縣開展的農村精準扶貧問卷調研。調研均采用分層抽樣的方法進行抽樣，每個訪員負責1～2個縣，每個縣（市、區）中選取2個鄉，每個鄉選取2個村，每個村隨機抽樣6～8個農戶，進行無告知入戶訪問。通過調研得知，2017年所有樣本所在縣均為國家級貧困縣，2019年15個縣級樣本中的12縣均在2019年末之前“脫貧摘帽”，因而據此將2017年和2019年劃分為絕對貧困時期和相對貧困時期。經整理、剔除異常值后，分別得到有效樣本628份、356份，問卷有效率分別為95.4%、94.1%。

3.2 變量設定及描述性分析

3.2.1 因變量

參考已有研究，本文采用“是否為貧困戶”作為被解釋變量，貧困戶包括農村絕對貧困和農村相對貧困群體。其中，農村絕對貧困群體即為當年的農村建檔立卡群體，屬于農村絕對貧困群體則絕對貧困發生率計為“1”，否則計為“0”[22]。限于數據約束，本文僅測度在農村的相對貧困群體，包括返鄉農民工和調研期間在農村的“半城半鄉”及進城“市民化”農民工群體；根據《國務院扶貧開發領導小組關于建立防止返貧監測和幫扶機制的指導意見》，本文將農村相對貧困群體界定為當年的農村建檔立卡群體以及人均收入低于當年1.5倍建檔立卡貧困線的農村貧困邊緣群體[23]，屬于農村相對貧困群體則相對貧困發生率計為“1”，否則計為“0”。

3.2.2 自變量

結合土地要素內涵、已有研究成果和理論框架，本文將土地要素分為土地資源和資本稟賦，分別從土地資源的數量、質量、生態水平和區位以及土地資本的顯化水平選取相應的指標，并將上述指標數據進行離差標準化處理后運用熵值法確定各指標權重[24]，以得到較為科學、綜合的土地資源和資本稟賦值。為避免遺漏變量造成估計偏誤，參考實際情況和已有研究，加入受訪對象特征變量、家庭特征變量和縣域特征變量作為控制變量。縣域層面自然要素的數據來自地理空間數據云平臺和OAKLEAF等[25]的研究，經濟要素和社會要素的數據來自《中國縣域統計年鑒》以及各縣市統計年鑒，處理方式同土地要素稟賦。熵值法公式如下所示。

式（1）—式（5）中：i為個體，i=1，2，…，n；j為指標，j=1，2，…，k；n為個體的總數；k為指標的總數；Xij為觀測值；Yij為標準化結果；pij為指標體系的比重矩陣；Ej為第j個指標的熵值；Wj為第j個指標的權重。

3.2.3 描述性分析

研究所用變量的名稱、說明及樣本均值如表1所示。2017年和2019年的絕對貧困發生率均值分別為0.525和0.334，2019年的相對貧困發生率均值為0.624。描述性統計結果表明，主要自變量土地資源稟賦和資本稟賦均值均較低，表明樣本的土地要素稟賦相對偏低，可能是貧困的重要影響因素。

表1 變量名稱、說明及截面數據樣本均值Tab.1 Variable names, descriptions and sample mean of cross-sectional data

3.3 模型設定

根據數據分層嵌套的特征，本文采用以Logit為鏈接函數的廣義多層線性模型（GHLM）進行分析，以縣域單位分層度量土地資源和資本稟賦對貧困的影響程度及其差異。

式（6）—式（11）中：層-1和層-2分別表示農戶個體和縣域層面，i和j分別表示農戶和縣的編號。prij為貧困的發生對數比，分別為2017年絕對貧困發生率、2019年絕對貧困發生率和2019年相對貧困發生率，β0j表示第j個縣農戶貧困情況的均值，γ00表示固定效應；LRij、LCij和Xij分別表示土地資源稟賦、土地資本稟賦和農戶層面的控制變量，γ10、γ20和γ30為相應變量的主效應，β1j、β2j和β3j分別為相應變量主效應與隨機效應之和；nat、eco和soc分別為縣域層面的自然、經濟和社會要素，γ01、γ02和γ03分別表示其主效應；εij和μ0j分別為農戶層面和縣域層面的隨機截距，μ1j、μ2j和μ3j均為隨機系數。

4 計量檢驗結果及分析

4.1 零模型估計結果

零模型是廣義多層線性模型中用于檢驗模型適用性和穩定性的前置模型，其估計結果如表2所示。2017年截面適用于隨機截距模型，2019年截面適用于隨機系數模型，農戶貧困發生率的差異分別有31.0%、39.1%和13.3%來自于縣域層面的差異。因此，忽視縣域差異得到的回歸結果將存在較大偏差，有必要運用分層模型進行估計[26-27]，似然比檢驗結果進一步證明了運用GHLM進行分析的必要性。

表2 零模型估計結果Tab.2 Null model estimation results

4.2 計量模型估計結果

4.2.1 土地要素貧困影響分析

GHLM模型的估計結果如表3所示，其中模型（1）、模型（2）測度2017年絕對貧困的影響因素，模型（3）、模型（4）測度2019年絕對貧困的影響因素，模型（5）、模型（6）測度2019年相對貧困的影響因素。模型（1）、模型（3）、模型（5）為隨機截距模型，模型（2）、模型（4）、模型（6）為隨機系數模型。根據模型（1）、模型（2）的估計結果，土地資源和資本稟賦的系數均顯著為負，土地資源和資本稟賦的系數絕對值分別為（4.770，4.374）和（6.097，7.768），相較于其他要素的系數重要性較為凸顯。由此驗證了假說1，土地要素對于絕對貧困具有顯著影響。其次，在2019年相對貧困模型（5）、模型（6）的估計結果中，土地資源稟賦系數（-3.430，-2.944）和土地資本稟賦系數（-3.775，-4.181）仍顯著為負，且無論是土地資源還是資本稟賦的系數絕對值均小于2017年絕對貧困模型中的系數絕對值，由此驗證了假說3，表明土地要素對于相對貧困也具有顯著影響，但相較于絕對貧困的影響有所減弱。

表3 GHLM模型估計結果Tab.3 The estimation results of generalized hierarchical linear model

從表1可見，2019年的土地資源稟賦均值（0.308）和資本稟賦均值（0.056）大于2017年（0.296和0.044）。進而對比2017年和2019年以絕對貧困發生率為因變量的模型結果，模型（1）和模型（2）的土地資源（-4.770，-4.374）和資本稟賦系數（-6.097，-7.768）均顯著為負值，模型（3）和模型（4）的土地資源稟賦系數均不顯著，土地資本稟賦系數仍顯著為負（-4.582，-4.329），且無論是土地資源還是資本稟賦系數絕對值均小于模型（1）和模型（2）。由此表明，土地資源和資本稟賦在土地要素扶貧政策實施后得到了顯著的改善，無論是土地資源還是土地資本稟賦對貧困的影響均有所降低，土地資源稟賦對絕對貧困不再造成顯著影響，從而驗證了假說2。

此外，實證結果顯示土地要素扶貧政策對于土地資源稟賦的改善優于資本稟賦改善，土地資本對絕對貧困的影響仍然顯著。其原因可能在于，前一階段絕對貧困治理主要依賴集中式、運動式的大規模資源投入，土地資源稟賦得到了大量人力物力的涌入從而得到有效而廣泛的改善。然而，盡管土地資本型扶貧政策效果同樣突出，但相對而言，土地資本型扶貧政策還未能充分挖掘和釋放土地資本財產轉化以及價值顯化增值等潛能。自然資源部數據顯示，“十三五”期間，僅推動增減掛鉤節余指標流轉、盤活區域和城鄉間部分土地價值差異紅利，即在省域范圍內調劑資金超過2 600億元、跨省域調劑資金1 800多億元，合計超過4 400億元①人民日報.用好土地政策 產業更加紅火[EB/OL]. (2021-02-20) [2021-05-05]. http://www.gov.cn/xinwen/2021-02/20/content_5587806.htm。。然而，經營性建設用地、宅基地等諸多土地要素的資本價值仍然亟待進一步盤活和顯化，而相關改革卻面臨著頗多制約和挑戰，亟需協調多方的權力、責任和利益，再三審慎探討重建各類信息中介、市場競爭、金融配套、監督管理等制度。因此，盡管因類施策的土地要素扶貧政策在不同程度上均緩解了土地資源和資本稟賦約束，但在依賴大量資源供給的集中式減貧治理背景下，土地資源稟賦的改善潛力得到了更為充分的挖掘，而土地資本稟賦的未來改善潛力將會更為突出。

土地要素對貧困發生率的邊際效應如表4所示。在其他條件不變的情況下，2017年的土地資源和資本稟賦每降低0.1，模型（1）顯示發生絕對貧困的風險分別上升8.025%和10.258%；2019年的土地資源和資本稟賦每降低0.1，模型（6）顯示發生相對貧困的風險分別上升3.135%和5.574%。對比表4中模型（1）—模型（6）的土地要素資源和資本稟賦對貧困發生率的邊際效應可以發現，土地資本相較于資源稟賦對于貧困發生率的邊際效應均具有更強的影響，由此驗證了假說4。結果表明，無論是對于絕對貧困還是相對貧困，土地資本相較于土地資源顯化價值更高、增值空間更大、配置效率更高，具有更為顯著的貧困影響，亟需在未來進一步提高重視，著力推動土地要素的資本稟賦活化。

表4 土地要素貧困影響邊際效應Tab.4 Marginal effects of land element on poverty （%）

4.2.2 控制變量貧困影響分析

總體而言，控制變量的估計結果基本符合預期，且與前人研究成果一致[28-29]。在農戶層面上，受訪對象的受教育程度、家庭人均收入、勞動力數量、家庭兼業情況對于貧困發生率均具有顯著的負向影響，患重病人數對于貧困發生率具有顯著的正向影響，貧困發生率與受訪對象年齡成“U”形關系，非中共黨員發生貧困的可能性更高。在區域層面上，預期縣域層面要素稟賦對貧困發生率具有顯著的負向影響，而表3模型（2）中的縣級經濟要素對貧困發生率呈現出顯著的正向影響，這可能是由于在經濟滴漏式增長模式下，收入差距擴大造成貧困發生率增加的效應強于收入增長帶來的貧困率降低的效應[30-31]。

4.3 穩健性檢驗

本文通過替換自變量、換用Logit模型等方式開展了穩健性檢驗，結果如表5所示。總體而言，穩健性檢驗結果與基線結果一致，運用CRITIC賦值法和均等權重賦值法得到的土地資源和資本稟賦對貧困影響的估計結果仍能穩健驗證所有假說。比較Logit模型和GHLM模型估計結果可知，土地資源稟賦和土地資本稟賦在GHLM模型估計結果中的標準誤均大于Logit模型中的相應值。原因可能在于， Logit模型并未考慮到縣級因素的調節作用，因而在估計土地要素貧困影響時是有偏的，并導致不準確的置信區間、t統計量和p值[32]，而GHLM則考慮了組間變異，從而提高了對土地要素貧困影響估計的準確性。

表5 土地要素貧困影響穩健性檢驗Tab.5 Robustness tests for the effects of land element on poverty

5 結論與討論

本文在梳理土地要素對于貧困的影響分異機理的基礎上，基于2017年和2019年農村微觀調研數據，綜合農戶個體層面和區域層面影響，運用廣義多層線性模型量化分析不同土地要素對絕對貧困和相對貧困的影響分異及其變化。研究發現，無論是對于絕對貧困還是相對貧困，土地要素均具有較為突出的貧困影響；隨著土地要素扶貧政策的全面開展，土地要素的資源和資本稟賦得到了有效改善，然而對比而言資源稟賦的改善潛力相較于資本稟賦得到了更為充分的挖掘，而土地資本稟賦的未來改善潛力將會更為突出；此外，土地資源和資本稟賦的降低均會促進貧困發生率的上升，而土地資本相較于資源稟賦在各個時期均具有更強的貧困影響。由此可見，土地要素已然在對絕對貧困的脫貧攻堅戰役中發揮了巨大作用，未來在相對貧困的治理中，也應尤為重視土地要素的關鍵影響，在提升土地要素資源稟賦的同時，重點優化提高土地要素資本化水平，以期有的放矢地推進更為精準的長效化相對貧困治理。

當然，考慮到樣本分布廣泛且流動范圍大，開展連續多年的追蹤調查具有相當的挑戰性，本文并未搜集完成同樣樣本的長期面板數據，而是利用了2017年和2019年的截面數據探討土地要素對于絕對貧困和相對貧困的不同影響及其分異。實際上，如果以更長期的時間跨度、更深入地追蹤挖掘同一貧困群體的動態變化，可能會得到更為有趣的結論和更具針對性的政策啟示。同時，本文選擇了部分指標，運用熵值法從多個維度分別測算了土地要素的資源稟賦和資本稟賦，然而土地資本稟賦還可能體現于兩權抵押等諸多方面，因而土地要素稟賦的測算仍有待進一步討論和優化。此外，相對貧困群體可能包括農村相對貧困群體、農民工群體以及城市相對貧困群體，體現出了更為強烈的碎片化、復雜性和動態性。不同群體的土地資源和資本稟賦在不同時間階段、不同活動區域、不同收入水平可能具有鮮明的差異性特征，限于數據制約本文在實證當中仍然多關注的是農村相對貧困群體，使用的相對貧困標準可能未能精準將“非市民化”農民工相對貧困群體納入度量，更未充分考量城市相對貧困群體和“市民化”進城農民工群體的特殊土地要素訴求。未來，研究將深入探討不同相對貧困群體的土地要素影響差異，以期進一步以土地要素為視角拓展豐富中國特色精準扶貧理論體系，為切實落實土地要素治理相對貧困、推進共同富裕的實現提供更為系統的理論支撐和實施建議。