就業扶持對建檔立卡戶收入的影響研究

江家輝，孟 欣，張 晴

(南昌航空大學，江西 南昌 330063)

一、 文獻回顧與問題提出

十八大以來，習近平總書記從人民的利益和幸福出發，提出了“精準扶貧”的戰略思想[1]。 在之后的十九大，黨中央提出了“堅決打贏脫貧攻堅戰”的總體要求和工作部署。 如今，我國取得了脫貧攻堅戰的偉大勝利，并且由消除“絕對貧困”的前扶貧時代進入了消除“相對貧困”的后扶貧時代。 但防止脫貧人口返貧的壓力依然存在，緊緊圍繞黨的十九屆四中全會提出的“實現更高質量就業”[2]以更加充分更高質量就業依舊是助力鞏固拓展脫貧攻堅成果同鄉村振興有效銜接的有效途徑。

2018 年《中共中央國務院關于實施鄉村振興戰略的意見》[3]明確指出“鄉村振興，擺脫貧困是前提”。 當前，在鞏固拓展脫貧攻堅成果的基礎上，解決好農民的增收問題、消除發展的不平衡問題，實現普惠式增長，是消除貧困、走向共同富裕的必經之路。 譜寫好鄉村振興的新藍圖，推進脫貧人口生活持續改善已成為“后扶貧時代”的重要命題。 因此，對就業扶持政策進行研究具有重要的現實意義。

當前我國就業扶貧“扶上馬”的工作已經圓滿完成，但是后續的“送一程”還需要相應的就業扶持政策予以配套和支持。 目前已有許多學者針對就業扶持政策展開了較多的研究，有學者認為就業扶貧能夠幫助有勞動能力的貧困人口獲得就業機會并給予就業保障，他們所獲得的穩定就業收入會直接提高貧困家庭總收入，從而促使家庭收入超過貧困線，實現“全家脫貧”[4]。 另外，吳振華[5]的研究也發現農民收入增長的根本來源于就業能力的提升，就業培訓可以提高其人力資本水平以達到穩定收入的作用。 進一步地，李長安[6]提出要鞏固就業扶貧成果，就必須繼續構建完善的就業扶持政策體系。

然而，就業扶持政策對農戶實現增收的影響不一。 平衛英等[7]的研究發現就業扶持政策對不同收入群體收入的增加效應存在顯著差異。 當前我國農村地區的內部收入差距呈現進一步擴大的趨勢[8]，必須有效帶動低收入農戶尤其是建檔立卡戶致富增收，才能有效縮小農村收入差距。 因此，在鄉村振興與共同富裕的背景下研究就業扶持政策對農戶收入的影響具有重要的現實意義。

近年來，已有許多學者針對就業扶持政策展開了詳細且全面的研究。 但主要是對弱勢群體的就業扶持效果進行研究并提出相應的政策建議，鮮有學者對就業扶持政策對建檔立卡戶收入的影響進行研究。 鑒于此，本文可能的邊際貢獻有:第一，對就業扶持政策與建檔立卡戶收入之間的相關性進行研究并進行實證檢驗；第二，在對建檔立卡戶中的不同群體進行異質性探討后，我們發現教育程度與家庭撫養比的高低會顯著影響就業扶持政策對建檔立卡戶收入的影響。

二、 模型設定、變量與數據

(一)就業扶持強度的測量

通過調查問卷，詢問建檔立卡戶對自己家庭在2020 年中受到就業扶持政策(ES)幫扶的主觀感受。在該問題中，建檔立卡戶的主觀感受分成三檔:0 為沒有得到就業扶持政策的幫助，1 為得到較少的就業扶持政策的幫助，2 為得到了較多的就業扶持政策的幫助，并用該變量作為就業扶持政策強度的代理變量。

(二)模型設定

由于就業扶持政策與建檔立卡戶收入之間存在相關關系，我們構建如下模型:

式中，yi表示i建檔立卡家庭在2020 年的人均收入水平；y0為常數項；y1為本文核心解釋變量ES的估計系數；εit是隨機擾動項；X為一組表示控制變量的向量；δ為它們的估計系數向量。

(三)變量的選取與定義

本文的解釋變量為就業扶持程度(ES)，被解釋變量是建檔立卡戶收入(y)。 為了盡可能得到準確的結果，本文選取以下控制變量在實證檢驗中進行控制。

家庭人口數(fpop):家庭人口數的多寡可以用來衡量建檔立卡戶家庭經濟負擔。 有學者研究發現，建檔立卡戶家庭人數的多寡會對建檔立卡戶的收入產生顯著影響[9]。

戶主性別(gender):設定女性為0，男性為1。戶主的性別情況可以用來判斷該建檔立卡戶是否為單親、獨居等特殊的家庭結構。 有研究指出，以女性為戶主的單親家庭通常更容易陷入貧困[10]。 另外，戶主性別的不同一般會導致家庭決策的差異。 這種差異一般分為喜好風險與規避風險，而選擇的不同進一步也會對建檔立卡戶收入產生影響[11]。

家庭人均受教育程度(avedu):提高建檔立卡戶收入的根本在于提升建檔立卡戶的就業能力。 而有學者的研究表明家庭人均受教育程度越高，其勞動技能也就越成熟，進而收入也會更高[5]。

家庭在讀學生數(stu):有研究表明家庭在讀學生人數的多寡會直接決定家庭教育負擔的輕重[12]。

家庭健康人口占比(health):整體上來說，健康水平的提高能顯著提升家庭物質產品的生產效率，對建檔立卡戶收入保持穩定持續的增長具有積極作用[13]。

上一年家庭人均收入(incl):上一年的家庭人均收入狀況會影響本年度家庭生產方式的決策以及對生產工具和勞動技能的改善[14]。

人均土地/林地面積(lna):土地是我國建檔立卡戶從事農業生產獲得經濟收入的重要稟賦，人均土地/林地面積的多寡會顯著影響到建檔立卡戶的收入水平[15]。

村居人口數(pop):村居人口數可以用來表征當地經濟體量的大小。 在其他條件相同的情況下，一個地區的人口數越多，說明當地的經濟資源就越豐富，建檔立卡戶的收入水平也就可能越高。

本文的數據來源于2020 年對贛南S 鎮所做的實地調查和走訪。 在實證分析中對家庭年人均收入、上一年家庭人均收入、人均土地/林地面積和村居人口數進行了對數化處理。 各變量的描述性統計如表1 所示。

表1 描述性統計

三、 實證分析

(一)基準回歸結果與內生性處理

初步回歸分別考察了模型設定以及控制變量對回歸結果的影響。 如表2 所示，模型(1)和模型(2)均為普通最小二乘法(OLS)的回歸結果。 其中模型(1)沒有加入控制變量，我們從中可以看到就業扶持政策強度的估計系數為負且不顯著；模型(2)則加入了控制變量，從中我們可以看到就業扶持政策強度的估計系數轉變為正，結果依舊不顯著。

表2 基準回歸結果與內生性處理

續表

但是在模型(2)中的控制變量中我們發現:戶主性別對建檔立卡戶收入的影響不顯著。 家庭人均受教育程度的估計系數為正，即家庭人均受教育程度越高，建檔立卡戶收入水平越高。 家庭在讀學生人數的估計系數為負，即家庭在讀學生數越多，建檔立卡戶收入水平越低。 這可能是因為家庭在讀學生人數越多，家庭中被分配去照顧在讀學生的勞動力越多。 村居人口數對數的待估計系數為負，即村居人口數越多，建檔立卡戶收入水平越低。 家庭人口數和家庭健康人口占比的估計系數均為負，且都在10%水平上顯著為負。 這說明家庭人口數越多、家庭健康人口占比越大，建檔立卡戶收入越低。 上一年家庭人均收入的估計系數為正，且在1%水平上顯著。 這可能是因為上一年的家庭人均收入越多，其為當年打下從事生產的物質基礎也就越多。 另外，人均土地/林地面積的對數估計系數為負，且在5%水平上顯著，這說明人均土地/林地面積越大，建檔立卡戶收入越低。

接下來，我們進行內生性處理。 表 2 中模型(3)模型(4)為處理內生性后的回歸結果。 在內生性處理中，本文借鑒前人的研究[14]，將“是否為貧困村”設為工具變量。 鑒于各地的稟賦條件存在不同程度的差異，曾經是貧困村的村落又往往各方面的發展都比較落后，所以這類村落更加依賴就業扶持政策實現非農就業的轉換，增加建檔立卡戶收入。另外，從政府相關部門來看，基于政績等諸多因素的考量，曾經是貧困村的村落會更多地得到政府部門的關注與幫助。 因此，我們認為曾經是否為貧困村會對就業扶持政策的效果產生影響。

除此之外，在運用工具變量之前要先確定是否存在內生的解釋變量。 為此，我們借鑒了其他學者的研究[14]。 首先，豪斯曼檢驗結果在1%的顯著性水平上拒絕了“所有解釋變量均為外生”的原假設，故可以認為就業扶持政策強度(ES)為內生變量。另外由于傳統的豪斯曼檢驗是建立在同方差的基礎之上，并且在回歸中沒有使用穩健標準誤，但在異方差的情形下傳統的豪斯曼檢驗不成立，因此需要再進行異方差穩健的DWH 檢驗。 由于在DWH 檢驗中，p值遠遠小于0.01，所以可以認為就業扶持政策強度(ES)為內生解釋變量。 同時，Kleibergen-Paap rk Wald F 統計量大于10%顯著性水平的臨界值統計量(一般為15%顯著水平的臨界值)，故可認為不存在弱工具變量問題。

根據模型(3)模型(4)的工具變量回歸結果，無論是2SLS 回歸還是GMM 回歸，就業扶持政策強度的估計系數均在5%水平上顯著為正，且兩種回歸方法的估計系數沒有差異。 這表明就業扶持政策確實會增加建檔立卡戶的人均收入。 將以下結果和模型(2)進行比較可知，在處理了內生性問題后，就業扶持政策強度對建檔立卡戶人均收入的經濟顯著性大幅提升。 就業扶持政策強度每增加一個單位，建檔立卡戶人均收入就會增加0.293 個單位，即建檔立卡戶的收入會增長將近30%。 如果按照這一增長速度，該地區建檔立卡戶的人均收入能夠在4 年內趕上全國居民人均收入水平。 因此，就業扶持政策的正確與否對該地區建檔立卡戶收入能否增收以及能否實現共同富裕至關重要。

(二)異質性探討

由于基準回歸結果并不顯著，因此我們對其結果進行了內生性處理，但不同家庭之間的稟賦水平差異也會對實證結果產生影響。 當前，就業扶持政策更多的是以目標行政村的整體情況為參照而制定的，無法與村落中不同群體的稟賦條件相契合，因此就業扶持政策可能對村落中不同的建檔立卡戶產生不同的作用效果。 所以本文進一步將樣本劃分為不同群體進行異質性探討。 在選取劃分標準時，我們選擇將家庭撫養比的大小及家庭人均受教育程度的高低作為劃分樣本群體的依據。 其中撫養比越大，表明勞動力人均承擔的撫養人數就越多，即說明勞動力的撫養負擔就越嚴重。 表3 模型(1)是建檔立卡戶群體中家庭撫養比小于1 的回歸結果，其估計系數在5%水平上顯著為正。 而模型(2)是建檔立卡戶群體中家庭撫養比大于1 的回歸結果，其估計系數為正，但沒有顯著性。模型(1)和模型(2)的回歸結果表明，相對家庭撫養比越大的建檔立卡戶群體，就業扶持政策對家庭撫養比小的建檔立卡戶群體收入促進作用更為顯著。 并且與表2 中的模型(3)和模型(4)比較來看，表3 模型(1)中的估計系數有所上升，這更加說明了就業扶持政策對家庭撫養比更小的建檔立卡戶收入增加的促進效果更為有效。

表3 異質性探討

另外模型(3)是建檔立卡戶群體中受教育程度為小學及以下的回歸結果，其估計系數為正，但沒有顯著性。 而模型(4)是建檔立卡戶群體中受教育程度為小學及以上的回歸結果，其估計系數在5%水平上顯著為正。 模型(3)和模型(4)的回歸結果表明，相對受教育程度低的建檔立卡戶群體，就業扶持政策對受教育程度高的建檔立卡戶群體收入的促進作用更加顯著。 并且與表2 中的模型(3)和模型(4)比較來看，表3 模型(4)中的估計系數同樣有所上升，這進一步說明受教育程度更高的建檔立卡戶在就業扶持政策的幫扶下能夠獲得更多的收入。 這可能是因為受教育程度更高的建檔立卡戶往往會具備更加先進的勞動技能，在就業扶持安排中能夠勝任收入相對更高的職位。

四、 結論與建議

(一)結論

本文運用贛南S 鎮調查所得數據研究就業扶持政策對建檔立卡戶收入的影響。 在就業扶持政策方面側重就業扶持強度，主要通過建檔立卡戶的主觀感受獲得。 根據理論得出就業扶持政策對建檔立卡戶收入具有顯著的正向作用。 在初步回歸結果中我們發現:在控制變量的情況下，就業扶持政策對建檔立卡戶收入的增加具有促進作用，但作用效果不顯著。進一步地，為剔除內生性問題，借鑒其他學者的研究，將“曾經是否為貧困村”作為工具變量。 剔除內生性問題之后，我們發現就業扶持政策對建檔立卡戶收入的增加具有顯著的促進作用。 除此之外，本文還探討了就業扶持政策對建檔立卡戶收入影響的群體異質性。 群體異質性的檢驗結果顯示:相較于受教育程度低與家庭撫養比大的建檔立卡戶群體，就業扶持政策對受教育程度高以及家庭撫養比小的建檔立卡戶群體收入增加的促進作用更為顯著。

(二)建議

第一，依據實際情況完善就業扶持政策。 對撫養負擔較重的建檔立卡戶家庭給予適當的政策傾斜，如:在產業扶持政策上進行傾斜，優先安排公益性崗位，優先安排就近就業等。

第二，受教育程度較低的建檔立卡戶往往沒有成熟的勞動技能，因而難以實現非農就業的轉變并提高收入。 因此當地政府需要通過加強對建檔立卡戶勞動技能的培訓進而提高建檔立卡戶整體的就業素養，使得建檔立卡戶更好更快地適應就業崗位。