(College of Management, Xinjiang Agricultural University, Urumqi 850025, China)
farmland transfer; multidimensional poverty; propensity score matching; Emin County
经过长期的实践证明,农地流转作为农户土地资源配置的重要方式,能促进农村经济发展[1-2]。十七届三中全会以来,国家就开始以农村土地经营权流转为核心推动土地规模经营,2015年《中共中央国务院关于打赢脱贫攻坚战的决定》明确要求,将加强土地流转,作为提高贫困户增收的脱贫路径[3]。2017年中央农村工作会议明确指出要把促进规模经营与脱贫攻坚和带动一般农户增收结合起来,政府也把“土地清理再分配扶持一批”作为脱贫攻坚“7个一批”里的一项重大举措,可以看出国家把土地流转作为减贫的手段,但如何有效地落地这些政策,农户的贫困是否能通过土地流转真正得到缓解,这些问题值得讨论。
大量研究表明,农地流转在增加农民收入、降低耕地细碎化、改善经营规模、促进非农就业、保障国家粮食安全、改善农户家庭化流动等方面意义重大[4-6],近几年研究把土地流转与贫困结合,提出不管是土地转出还是土地转入,均能降低农户的贫困发生率[7-9]。但是,也有学者认为土地流转并没有很好地缓解贫困,并起着阻碍作用[10]。不难发现,理论界对于农地流转是否真正能缓解贫困还没有统一的定论,且已有的文献大多侧重于农地流转对农户增收的影响[11-13],并没有较好地与农户的教育、健康、生活水平等可行能力剥夺问题联系起来。
因此,本文借鉴已有思路,将在测算脱贫户多维贫困指数的基础上,重点研究调研区域的贫困状态如何,农地转出能否真正缓解精准脱贫户的多维贫困。以期为调研区域的脱贫攻坚之路提供参考。
额敏县位于新疆维吾尔自治区西北部,地理坐标为东经83°63'11″—84°40'13″,北纬46°47'41″—47°07'28″,辖区面积9 532 km2。辖13个乡(镇)场、196个村(社),有25个民族在这里相融共生,区域总人口22万人。全县被识别的自治区贫困村有15个、非贫困村124个,目前贫困村已全部退出、贫困户已全部脱贫。县内的农业资源丰富,土地肥沃,现有耕地10.67万hm2、天然草场70万hm2,素有“粮仓、肉库、油缸、糖罐”之称。虽然全县已脱贫摘帽,但大部分都是实现了“两个不愁,三保障”,实现人均年收入达到3 700元(2019年脱贫线)单一维度而实现的脱贫摘帽,但在教育、健康、生活等多维度上仍有一些人处于贫困状态。经过长期的实践证明,农地流转能促进农村经济发展,带动非农就业,通过分析额敏县贫困户农地转出对多维贫困的缓解效应,对进一步推进额敏县农地流转、促进贫困户减贫具有现实意义。
本研究选取额敏县的郊区乡北郊村、霍吉尔特蒙古民族乡阔克萨依村、玛热勒苏镇牧业村以及上户镇吾巴勒二村4个村为调研区域,这4个村耕地资源较丰富,且有两个村为自治区级贫困村。采用面对面的问卷调查法。调研共发放318份问卷,收回有效问卷308份。在问卷录入、生成数据后,剔除了样本中部分存在变量缺失和数据失真的家庭后,共获得305个有效样本。因为参与农地流转的人中,仅有20户为农地转入,所以,本次调研是把参与农地转出农户和未流转农户作为研究对象,其中参与农地转出的脱贫户有163户,未参与农地转出的脱贫户有123户,共计285户,实证分析在脱贫户处于多维贫困状态时,农地转出对其有无缓解效应。
Sen[14]提出贫困不仅仅表现为收入低下,更表现为可行能力的被剥夺。可行能力理论把注意力从以收入为标准判定贫困到包含了收入、教育、医疗、个人能力等多个维度判定是否贫困的转变,拓展了对贫困的理解,为贫困的识别和测度提供了新视角。基于对可行能力理论的理解,研究农地转出是否缓解贫困,不能单看对农户的收入是否缓解,因为收入不是衡量农户家庭是否贫困唯一因素,还要考虑农户的多维可行能力贫困在农地转出后是否得到缓解,本文对多维能力贫因的缓解主要通过教育、健康、生活水平和压力这4个维度来体现。由于多维贫困指数是通过在实地构建多维贫困指标获得,因此,本文基于A-F方法构建多维贫困指数,主要包括以下3个步骤:
(1)农户多维贫困的识别。通过总调查样本N,剥夺指标S,构建一个N×S的矩阵Y,令yij为矩阵Y的元素,设定Xj作为每个维度贫困标准。首先,判定农户在单维度上是否贫困。若yij<Xj,则gij=1,表示家庭i在j维度上贫困,相反gij=0。于是样本转换成剥夺矩阵G; 然后,判定农户是否存在多维贫困。确定权重wj,计算总剥夺得分,即ci=∑Dj=1wjgij,设定k为多维贫困临界值,如果ci≥k,则表示该家庭处于多维贫困状态,否则不处于多维贫困状态。
(2)多维贫困的测算。基于上述步骤可以算出贫困人口发生率(H)、多维贫困强度指数(A),多维贫困指数(MPI):
(3)多维贫困指数的维度与指标选取。由于2019年该县已实现贫困摘帽,人均年纯收入都已达到2019年贫困线的最低标准(3 700元),因此本文没将人均年纯收入作为测算脱贫户多维贫困指数的指标,选取了除收入维度外的其他维度来测算当地的多维贫困指数,选取依据为:一是国内外学者常用的变量; 二是为“两不愁,三保障”需要确保完成的指标; 三是结合调研农户家庭状况及区域经济发展程度,兼具数据的可得性,最终确定多维贫困指标体系从4维度构建,即,教育、健康、生活、压力,包含10个指标。
权重确定上,现有文献大多采用等权重法[15-17],也有学者采用主成分分析法、熵值法进行非等权重赋值[18],虽避免了权重设置过程中主观性过强的问题,但其根据数据推导的指标权重解释能力有限且难以反映权重设置中的价值观。因此,本研究仍选取常用的等权重方法确定权重,构建了农户多维贫困指标体系(表1)。
表1 多维贫困指标体系与权重
农户参与农地转出是农户根据自身情况做出的选择,是自选择的结果。因此,对土地的依赖程度、自身的状况、政策了解度等都将决定农户是否将农地转出,而这些因素同时也会对多维贫困指数产生影响,这就导致在估计农地转出对农户多维贫困影响时存在内生性问题,即家庭参与农地转出的行为不仅与多维贫困指数相关,也与误差项相关。
鉴于此,本文对由于自选择导致的偏差问题采用倾向得分匹配法解决。将参加农地转出的设为试验组,未参加农地转出的视为控制组,进行分析,我们实际关心的是试验组如果不参加农地转出,是否比参加农地转出对农户多维贫困缓解效应小,但一个个体只能处于其中一种状态,无法同时观测到Y0i(参与农地转出)和Y1i(不参与农地转出)的值,也就无法得到处理效应,即,一个农户参加农地转出对缓解多维贫困效应减去假设农户没有参加农地流转对缓解多维贫困的效应。而Rubin Causal Model(1974年)提出的倾向得分匹配模型是人为假设这个已经参与土地流转的农户没有参与土地流转对缓解多维贫困的的效应是多少,也就是反事实框架,用Y1i-Y0i就是试验本身的结果,其基本思想就是找到与试验组(农地转出户)相似的控制组(农地未转出户),再去比较参与农地转出对农户多维贫困是否有影响,也降低样本自选择偏误,得到ATT,即农地转出后农户多维贫困的平均处理效应。
ATT=E(MPI1|TDLZ=1)-E(MPI0|TDLZ=0) (4)
MPI1表示农户农地转出后的多维贫困状况,MPI0表示农户农地转出之前的多维贫困状况,为获得反事实结果主要有两个步骤:一是采用Logit模型计算出每个家庭的倾向得分,二是检验匹配效果。
表2为10个指标的贫困发生率。首先,应重点关注的是调研区域仍然有70.17%的家庭做饭用的燃料是煤或者木柴,有66.31%的家庭没有冲水厕所,有59.29%家庭劳动力最高文化程度初中及以下,有53.33%的家庭中家庭成员患慢性病,可以看出有一半以上的农户在这4个指标处于被剥夺状态。表明大部分家庭仍使用煤炭做燃料,长期使用煤炭不仅污染空气还对人的身体有较大的危害,没修建冲水厕所不仅容易滋生细菌,而且不利于人的身体健康,教育水平低等这都在一定程度上加大了农户的可行能力贫困。其次,应关注有49.82%的家庭有抚养压力,有28.42%的家庭不会听说写汉语,表明部分农户家庭的抚养压力大,劳动力水平较低,加之汉语水平程度不高,不利于获得就业机会。最后,在饮水来源、家庭成员有残疾人、家里有65岁以上老人、家里有重大疾病这几个剥夺指标的贫困发生率分别为16.84%,15.08%,11.92%,11.28%,经调查发现在调研区域中主要是上户镇吾巴勒二村有一部分农户饮水来源还是井水,水质一般,主要原因是这部分农户所住的地方地势比较高,自来水目前供应不上,不过村里正在解决该问题,虽然在这几个方面的贫困发生率不高,但仍应予以重视。
表2 单维贫困指标发生率%
从是否参与农地转出来看,在受教育年限、患慢性病、卫生设施、做饭燃料这4个指标上转出户和未转出忘掉的贫困发生率都较高,面临较严重的贫困问题,两者相比,未转出农户在很多指标上面临的问题更为严重,贫困发生率高于农地转出户。
K的取值目前尚未统一,通过阅读文献[19-20],大部分学者采用K取0.3左右研究。由表3可以看出,通过整理数据,本文计算多维贫困指数时将K的取值范围划分为0.1～0.6,当K=0.3时,多维贫困发生率为63.2%,即,有63.2%农户至少在3个指标上处于贫困状态,相应,A为0.477,MPI为0.311。如果以某一单一维度来衡量农户贫困,如收入,因为该县已实现贫困摘帽,说明人均纯收入都已达标,在面对面调研时,所调研的农户确实不存在收入维度上的贫困,若把农户是否贫困用收入来衡量,将有很多可行能力被剥夺,处于多维贫困状态的农户被忽略。或者从单维贫困分析来看,70.17%的农户在做饭燃料上仍使用煤,不能片面说该调研区域70.17%的农户都处于贫困状态。因此,把多维贫困指数作为衡量农户是否贫困的依据更具有真实性。由表3还可以看出,参与农地转出的农户的多维贫困指数除了K=4是高于未参与农地转出的农户,其余无论K取何值,农地转出户的多维贫困指数相较于农地未转出户都偏低,说明在面临多维贫困这个问题上,农地未转出户比农地转出户更严重。
表3 不同剥夺临界值下的多维贫困指数
本文运用stata 14.2软件进行倾向得分匹配分析,分析农地转出的多维贫困的缓解效应。首先,估计倾向得分,选择协变量,即匹配变量是关键,协变量要选择能对控制组和试验组同时影响的混在因素,不能忽略重要协变量,不然将会形成显著的误差,也要满足独立样本假设。本文对于协变量的选择,参考了相关学者对减贫效应的研究[21-22],也结合本次研究区域实际情况,考虑各种因素的综合影响,最终选择以家庭外出务工人员数、家庭劳动力数量、户主的文化程度、家庭结构、与亲戚朋友联系情况、能否技能培训机会、家中有无村干部、村庄到县城距离这8个变量作为匹配变量,进行倾向得分匹配分析,找到合适的匹配变量组。由表4可知,家庭外出务工人员数、家庭劳动力数量、家庭结构、是否为村干部、村庄到县城距离对农户是否参与农地转出有显著影响。其中家庭外出务工人员多的农户家庭比其他农户家庭参与概率高25.9%,说明外出打工的人多了,就更愿意将农地转出去,在收入来源上,不但有稳定的工资性收入还有收取的土地租金,使自身收入水平提高。家庭劳动力数量多的农户家庭比其他农户家庭参与流转概率低15.3%,家庭成员有担任村干部的家庭比其他农户家庭流转概率13.1%,村干部对政策的了解程度比普通农户多,思想也较开放,因此,乐于将自家农地转出,家庭结构趋向老年的农户家庭比其他农户家庭的参与流转概率高6.2%。
表4 参与农地转出倾向得分的Logit估计结果
本文以K=1/3作为临界值算的多维贫困指数作为被解释变量,以农地是否转出作为解释变量,以家庭外出务工人员数、家庭劳动力数量、户主的文化程度、家庭结构、与亲戚朋友联系情况、能否技能培训机会情况如何、村庄到县城距离等8个变量作为匹配变量。用logit估计倾向得分后,选择最近邻匹配、半径匹配或核匹配等方法找到属于控制组(农地未转出农户)的某个个体使其与属于试验组(农地转出农户)的个体的协变量取值尽可能相似的样本,进而计算平均处理效应(ATT)(表5)。
表5 农地转出对农户多维贫困影响效应估计
由表5可知,在未控制任何协变量的情况下,平均处理效应(ATT)为-0.113 9,即参加农地转出的农户与没有参加农地转出的农户相比,更能缓解农户的多维贫困。加入协变量,经过倾向匹配控制样本的选择偏误后,采用3种匹配方法进行匹配,结果显示,ATT分别为2.22,2.67,2.50,两者的平均处理效应差值分别为-0.168 3,-0.209 5,-0.186 0,且t值均在0.05统计水平上显著。可以看出,农地转出的多维减贫效应都有所提高。3个倾向得分匹配方法的测算结果虽有所差异,但得到了基本一致的结论。
倾向得分匹配模型需要满足平衡性假设。即通过匹配,处理组和对照组降低了农户因个体异质性产生的偏差。由表6可以看出,运用不同方法匹配后,相比匹配前估计多维贫困指数的Pseudo R2值、标准偏差均值与中位数值都大幅度降低,在B值上,K近邻匹配和半径卡尺匹配估计多维贫困指数的B值小于25%。综上所述,匹配后的变量之间已无显著差异,减小了农户个体的异质性偏差,可以说明匹配样本的协变量比较平衡,通过了平衡性检验。
表6 不同方法下的平衡性检验
(1)在单维贫困上,有一半以上的农户在做饭燃料、卫生设施、教育水平、患慢性病这4个指标方面存在剥夺,且未转出农地户贫困发生率高于农地转出户。(2)在多维贫困上,测算出不论是哪种匹配方法,未转出农地户的多维贫困指数都高于转出农地户的多维贫困指数。(3)家庭外出务工人员数、家庭劳动力数量、家庭结构、是否为村干部、村庄到县城距离对农户是否参与农地转出有显著影响。(4)农地转出能够显著缓解农户多维贫困,基于倾向得分的3种不同匹配法得出一致结论,即农地转出具有很好的减贫效应。
基于研究结论,结合中国脱贫攻坚实际和乡村振兴的迫切要求,本文提出以下政策建议:一是加大基础设施建设,降低单维贫困。加快天然气惠民工程进度,使更多农户用上天然气,把好农户健康关,加大医疗负担重家庭的家庭医生来访频次; 重视农村改厕,防止细菌滋生; 针对一些受教育年限低、汉语水平差的家庭应针对性的定期组织汉语培训班提高汉语的读说写能力,定期组织职业技能培训,加强沟通能力、提升少数民族外出就业人数。二是加大扶贫政策宣传力度。通过实证分析得到是否为村干部对农户是否参与农地转出有显著影响,村干部对一些土地政策和扶贫政策相比普通的农户了解的更多,如郊区乡郊区村协调土地对外承包提价,使得参与农地转出的农户每公顷地能提升11元,上户镇吾巴勒二村为了促进农户将农地转出还成立了土地流转合作社,流转后土地每公顷承包价达20元这些都是很好的脱贫、减贫、促进非农就业的政策,但一些农户对这些政策的了解程度不高或者不重视。因此,应加大政策宣传力度,加强农户参与农地转出意识,摆脱小农思想的束缚。三是重视脱贫户土地流转及其配套政策优化。在今后工作应加快落实土地清理再分配扶持一批政策,合理调整流转价格,为更多的农户提供土地红利机会,同时,应该继续加大转移就业扶持一批,使得参与土地转出的农户获得更稳定的收入来源。
