项目资助能有效提高异质性条件下农民收入吗?

张益丰 王晨

摘 要：促进农民增收，不仅关乎农户基本权益，更涉及“乡村振兴”战略的有序推进。利用4省774户农户调研数据，采用偏差调整倾向得分匹配法与分类检验，研究农户在经营业务与规模等异质性条件下资源禀赋条件、组织环境变迁因素对农户增收的影响。结果显示：政府资助项目确实与农户增收存在内在因果关联;无论获资助与否，资源禀赋条件对规模农户、蔬果种植农户的增收有益，但对小农户、养殖户的增收效果不显著;而粮食种植户一旦能获得政府项目资助，上述资源禀赋优势才会有利于其增收;参与合作社经营的带动小农发展与实现增收效果明显;办家庭农场、参与农村电商等形式对普通小农户、粮食种植户的增收效果不显著;规模农户、蔬果种植户增收可依靠发展农村电商、加入合作社与成立家庭农场的方式来实现。获得项目后，养殖业农户的收入与参加合作社、发展电商正相关显著程度会明显改善。

关键词：多元异质性条件;倾向得分匹配;政府资助项目;组织融合;农民收入

中图分类号：F328 文献标识码：A 文章编号：1009-9107（2020）05-0134-09

作者简介：张益丰（1973-），男，南京林业大学生态文明与乡村振兴研究中心研究员，博士，博士生导师，主要研究方向为农业产业组织创新。

项目资助对农户增收的理论及实证研究，有几个关键问题并未得到有效解答：（1）改革开放以来各地政府均出台各种惠农扶持政策，那些强势的产业助农政策项目的介入与农户持久性收入增长是否存在内在关联？（2）普通小农户的收入会因为获得政府资助而增长更显著吗？当政府资助强势介入时，普通小农户积极参与合作社，亦或是发展电商营销模式更能促进其增收吗？没有政府资助项目介入时，小农户又靠什么来实现增收呢？（3）当农户从事的产业存在异质性时，政府资助项目的强力介入会对从事不同产业的农户增收产生差异化的影响吗？有政府项目介入时，从事不同产业的农户通过改善哪些外在条件可以更有利于增收，没有获得政府资助的农户实施这些干预措施对其增收效果同样明显吗？这些问题的悬而未决将会影响到乡村振兴战略理论研究的进一步深化。本文使用4省18市（县）88个乡镇的774份农户调查数据进行实证检验，对上述问题进行解答。

一、文献综述

关于外部冲击对于农民增收的影响，有研究者曾使用双重差分方法证明1959-1961年饥荒严重影响了幸存者的劳动供给与收入状况[1]。刘穷志认为政府的转移支付下降将减少农村贫困家庭的劳动及投资状况，不利于农民脱贫[2]。Kassie等利用乌干达农村横截面数据来分析种植改良花生品种这一外生冲击对作物收入增产和减贫的事后影响[3]。有研究利用倾向得分匹配法，估计土地征用政策冲击对失地农户收入的影响[4]。当前中国的农业政策与国外农业发展迥异之处在于国外研究更强调市场化运行，反对政府过多的介入。而中国更注重政府对农业发展的政策介入和项目直接干预。这一措施在实践中既取得过巨大成功，同样也有失败的教训。因此，基于实证数据来验证政府项目强势介入对农户增收的影响，有助于检验产业政策扶持对我国农业产业化发展以及精准扶贫政策的实施效果。

农户增收的理论研究中主流研究将农民收入增长机制纳入两个分析维度：资源禀赋条件的影响、制度环境变迁的影响。首先，在资源禀赋影响维度中又细分为资本投入、人力资本投入、社会关系治理影响、企业家能力影响等研究方向。经典文献包括：资本投入方面，研究认为农户物质资本投入异质性是导致农户收入差距拉大的根本原因[5]。人力资本研究中，研究者关注农民职业技能能提高农民平均教育回报率来实现增收[6]。Nakano等研究证明关键农户（获得直接技术培训者）的种植产出率提升明显[7]。社会关系治理研究中，研究认为农民社会关系治理有助于其调动乡村资源，协调人们行动一致性，社会关系良性治理是农民增加收入的关键[8]。企业家能力研究中，研究者认为农户的企业家才能、抗御风险和捕捉商机能力成为农业经营者增收的关键因素[9]。

我们发现上述研究维度中存在两个尚待改进之处。首先，研究更多聚焦在分析人力资本、企业家能力对农户收入的影响，忽略了中国农业发展大环境中政策干预与项目驱动的作用。其次，研究者对农业经营者存在异质性条件（尤其是存在规模异质性和产业异质性条件），资源转化禀赋能力、初始禀赋能力对农户增收的影响研究有待加强。有研究运用中国苹果种植合作社数据，证明合作社成员收入增长是因为其参与合作社经营，从而以提高农户的生产效率来获得增收[9-10]。Khan等人证实农业合同契约对于从事不同种植品种经营农户的增收存在差异性[11]。曾亿武等认为电子商务将加剧农户收入的不平等[12]。纵观上述研究，我们认为未来在对涉农产业特点异质性、规模异质性等条件下制度环境变迁对农户增收的影响分析方面的研究有待加强。

通过上述研究维度的剖析，本文试图判断当获得政府资助项目是否与农户增收存在内在因果关联，进而在涉农产业异质性条件下、规模异质性条件下进行分类研究，分析农户禀赋条件、制度环境变迁对于农户收入的影响。借助文献梳理，本文提出三个研究假设，将通过后续研究进行验证。

假设1：政府资助项目的强势介入与农户增收存在正向因果关联。即如政府以产业资助项目形式给予规模农户以扶持有助于规模农户提高经营能力从而实现增收。政府对小农户实施精准惠农扶持项目（如脱贫项目）也能提升小农户收入。

假设2：无论获得政府資助项目与否，规模农户、蔬果种植户的企业家能力、社会资本拥有量、初始资源禀赋条件对其增收效果显著;但小农户、养殖户的企业家能力、社会资本以及初始资源禀赋条件对其增收效果不明显。一旦无法获得政府资助，粮食种植户的企业家能力、社会资本拥有量、初始资源禀赋条件将无法对其增收提供帮助。

假设3：参与合作社经营有助于普通小农户的增收;规模农户、蔬果种植户增收可依靠发展农村电商、加入合作社与成立形成家庭农场等方式来实现;但办家庭农场、参与农村电商等形式对普通小农户、粮食种植户的增收效果不显著;而养殖业发展依赖于项目的支持，一旦获得政府项目/资金的支持，养殖户发展家庭农场与从事农村电商销售对其收入的正向影响将显著加大。

二、计量模型设计与数据说明

（一）数据的采集与说明

本文采用的农户数据源于作者2018年1-2月、6月、10月、12月在湖南邵阳、山东东营、山东烟台、江苏盐城针对农业产业组织融合与政府政策干预进行的实地调研，相关数据采用分层抽样方法投放，保证数据无偏性。

选用邵阳、东营、烟台、盐城作为调研样本采集点，一方面考虑到这些地区均在2014年出台针对农户创业的扶持项目并实施至今，项目实施处理变量的一致性有助于本研究使用准自然实验方式进行分析。另一方面，采集点具有地域差异性（湖南邵阳为中部落后农（地）区、东营为东中部较落后地区、烟台为东部发达地区、盐城为东部欠发达地区），且其农业经营特点也具有差异性（邵阳以粮食作物种植为主，果蔬种植与养殖为辅;东营则是粮食作物种植、果蔬种植、养殖规模接近;烟台农业则以果蔬种植为主、养殖和粮食作物种植为辅;盐城以果蔬及粮食作物种植为主），因此分层抽样调查所获得的数据可信度较高。调研投放问卷990份，回收有效数据774份（有效率78.18%）。具体数据描述如表1指标设计中，研究考虑到积极参与公益活动的筹备与组织工作（如节日联欢、妇女广场舞等）的农户更能和其他农户进行交流，获得生活、生产方面有用的信息的机会较多。而作为农村社区公益活动的民间组织者不仅需要有较强的团队协调能力，更需要有能力和基础行政部门沟通获得基层政府支持，因此研究将是否积极参与公益活动作为社会关系的替代指标，而将组织领导公益活动作为企业家能力的替代指标。。

（二）计量模型构建

倾向得分法能有效对样本选择性偏误进行控制。本文通过将影响因变量的因素作为协变量，并以此进行模拟随机分组，控制分组后子样本在所有特征变量的显著性差异。

本文将偏差调整倾向得分匹配法（Bias-Adjusted PSM）作为实证检验的因果判断主要手段，具体步骤：以是否获得政府资助项目为因变量，以向量overrightarrow X （个人禀赋、关键变量、控制变量等）为协变量，构建影响参与政府项目的probit（公式简记为p）模型：

再根据Probit模型结果根据匹配原则形成处理组与控制组，满足平衡性假设。最后计算处理组与控制组的加权平均差，在PSM测试过程中对参与变量进行偏差调整，控制可测变量的影响，获得调整后的平均处理效应A。在此基础上观察协变量的相关系数，并验证其结果。

Yi 表示农户农业收入情况，X为核心变量、K为控制变量、L为个人禀赋变量。δi 为残差项。研究将进一步对数据进行分类回归，为突出分类对异质性问题的深入探讨并有效规避选择性偏差问题，研究采用Wilcoxon秩和检验来验证源数据和分类检验数据之间样本秩和是否存在显著性差异。

三、计量实证结果及分析

（一）前期回归检验

首先，本文对各变量进行相关性检验，报告显示各变量间Pearsons相关系数<0.2，说明自变量之间不存在明显相关性，可进行后续研究。模型A1为一元OLS回归;模型A2为聚类稳健标准误条件下的多元OLS回归;模型A3为GLS回归（用以克服异方差问题）。表2显示政府政策（treat）系数在模型A1-A3中表现为统计正显著，但电商（DS）、企业家能力指标1（leader）等系数指标均为统计非显著;企业家能力指标2（dancer_leader）、社会关系指标2（dancer）和资源禀赋要素报酬2（noagri_income）均显示为负统计显著，和预期结果有差距。究其原因可能是样本存在选择偏差所致。因此本文采用偏差校正倾向得分匹配法，来验证政府资助项目与农户增收之间的内在因果关系。

（二）偏差校正倾向得分匹配分析

使用近邻匹配和卡尺匹配，研究发现A估计值分别为3.107、2.546（t值为2.65、2.59），均显著。图1显示大多数变量的标准化偏差出现明显的缩小（除training、locate2）。同样图2显示大多数观测值均在倾向得分共同取值范围内（on support），进行倾向得分匹配仅损失少量样本。借助PSM方法，本文证实获得政府惠农/产业政策对农民收入存在正效应。假设1可证。

表3显示农户社会关系1（social_trelate）和企业家能力2（dancer_leader）的系數分别为0.769、0.654，z值均表现为在5%的统计水平上显著，表示农户良好的人际交往能力、广阔的人脉等社会关系有助于农户增收。社会关系2（dancer）、企业家能力1（leader）的p值虽然显示为统计不显著但系数为正，说明企业家能力与收入呈现弱的正相关。农户初始禀赋资源条件指标中固定资产投入量（input）和2013年收入（income2013）的系数均为统计显著，说明初始禀赋条件改善，有助于农户通过资产专用性投资和扩大生产规模来实现增收。假设2部分可证。

而电商销售（DS）系数、土地流入（land_transit）、成立家庭农场（farm）、参加合作社（coop_part）指标系数的z值均在1%的统计水平上正显著。假设3部分成立。

（三）规模化视角的分类检验

本文从规模化经营角度（成立家庭农场）对农户进行分类检验，涉农经营者65份，其中参与政府创业项目375份（成立家庭农场者219，未成立为156）;未参与政府创业项目275份（成立家庭农场者119，未成立为156）。分类数据通过Wilcoxon秩和检验，模型B1B2、B3B4所涉及数据与总数据形成Mann-Whitney-Wilcoxon分布z值为1.24、0.36、1.61、0.78，符合未有选择性偏差的零假设。实证采用稳健标准误条件下GLS回归来降低异方差干扰，详见表4。

表4的统计结果显示无论是否获得政府资助项目，规模农户的企业家能力、社会资本拥有量、初始资源禀赋条件有利于农户增收。普通小农无论获得政府资助与否，企业家能力、社会关系、初始资源禀赋并不能促进其增收。假设2部分可证。

（四）产业层面的分类检验

本文将农户细化为从事粮食种植、蔬果种植和养殖三部分，分析其增收影响因素。为防止选择性偏差问题，借助Wilcoxon秩和检验对分类数据Mann-Whitney-Wilcoxon分布z值进行检验，参与妇女创业项目下粮食种植、蔬果种植和养殖三部分农户的数据分别有81份、115份、89份;不参与妇女创业项目下粮食种植、蔬果种植和养殖三部分农户的数据分别有81份、137份、97份。Mann-Whitney-Wilcoxon分布z值分别为0.94、1.52、1.29、1.21、1.47、0.71（均满足分布相同零假设）。研究采用稳健标准误下的GLS方法分析影响农户增收的因素。

表5中企业家能力1指标在获得政府资助项目的粮食种植、蔬果种植业中表现为统计正相关。无论农业经营者是否获得政府项目资助，蔬果种植户收入均与企业家能力2指标正相关。说明无论获得政府资助与否，蔬果种植户的企业家能力与其收入正相关。当粮食种植户获得政府资助时，企业家才能与收入正相关。养殖户的企业家能力与收入不呈现统计相关。

社会关系指标1显示获得政府资助的农业生产者的社会资本拥有量对粮食、蔬果产业增收有效。对蔬果种植、粮食种植（尤其是获得政府资助）农户而言，社会资本拥有量高有助于降低交易成本与组织成本，从而实现增收。

在获得政府项目时，初始资本拥有量和固定资产投资额系数在模型C2、C3均通过统计显著性检验。在获得政府资助前提下，从事粮食种植业、蔬果产业以及养殖业生产时，农户初期资本投入量与专用性资产投资能力与农户的收入正相关。粮食种植业是劳动替代性产业，对资本投入的需求较高;而养殖业与蔬果产业为资本密集型农业、劳动与资本密集兼具型农业，获得政府资助将有助于农户利用政策优势，降低经营风险来获得增收效应。

在未获得政府资助项目中，农户从事粮食种植与蔬果产业时，初始资本拥有量（income2013）在蔬果产业（模型D2）系数10%统计显著。养殖业与粮食种植业中，未获政府资助时，前期资源禀赋条件与其收入提升并未呈现强烈的正相关。假设2得证。

电商销售（DS）系数显示蔬果产业、养殖业适合电商销售，通过电商销售降低市场搜寻与交易成本，有利于农户增收。同时粮食作物种植农户参与电商销售与其收益呈现弱的负向关联。

成立家庭农场指标（farm）系数显示无论获得政府资助与否，成立家庭农场（发展适度规模化经营）有利于蔬果、养殖产业经营者增收。获得项目资助后，养殖业经营者办家庭农场增收效应明显;粮食种植者无论获得项目与否，成立家庭农场均不会为其增收助力。

参加合作社（coop_part）系数显示无论获得政府资助与否，蔬果种植者参加合作社有利于其增收。有趣的是，获得资助时，种植类与养殖类从业者收入与加入合作社指标统计尽管不相关，但系数为正;而未获得资助情况下，尽管系数不显著，但粮食种植户与养殖农户参与合作社的系数均为负值。假设3得证。

四、结论及政策建议

本文研究得到以下结论：（1）政府提供的政策扶持，与农户实现增收存在内在因果关联。可以预见，规模农户在获得实质性产业项目资助后，增收效应显著。而精准扶贫与惠农项目资助对小农户增收也确实有利。（2）无论获资助与否，提高农户企业家能力、社会资本与初始资源禀赋拥有量，有利于规模农户与蔬果种植农户收入提升。对粮食种植户而言，仅有企业家能力、社会关系与其收入正相关，初始资源禀赋的增加与其收入增长的关系不显著。小农户的增收更依赖于制度环境的改善。（3）无论政府资助有无介入，发展农村电商、加入合作社与成立形成家庭农场等方式有助于蔬果种植户实现增收;参加合作社、办家庭农场、参与农村电商等形式对粮食种植户的增收效果均不显著;政府项目未介入时，养殖业从业者收入与参加合作社、发展电商无明显关联;但获得项目后，养殖业农户的收入与参加合作社、发展电商正相关显著程度会明显改善。

基于上述研究结论，本文有以下启示：（1）完善农业要素市场，提高农业经营政策的扶持精准度，加大政府农业综合服务强度。实施有效产业扶持政策促进适度规模农户的产业化发展，精准施策强化对弱势群体扶贫性质项目的扶持。鼓励规模经营农户通过培育企业家能力、改善社会关系治理环境、增加投资额等形式来增加农业专有性投资与专用性投资。（2）促进提升合作社社会化服务能力，促进農业经营主体通过提供规模化、系统化的农业社会化服务来形成融合发展，加快推进综合性生产服务体系建设。尤其是强化生产流程服务、销售服务、职业教育与技能培训。（3）根据产业特征对农村电商实现精准扶持，尤其激励规模农户（合作社、家庭农场）发展农产品电商，特别应该大力发展蔬果产业的电商销售。

参考文献：

[1] Chen Y，Zhou L.The Long-term Health and Economic Consequences of the 1959-1961 Famine in China[J].Journal of Health Economics，2007，26（4）：659-681.

[3] Kassie M，Shiferaw B，Muricho G.Agricultural Technology，Crop Income，and Poverty Alleviation in Uganda[J].World Development，2011，39（10）：1 784-1 795.

[4] 崔宝玉，谢煜，徐英婷.土地征用的农户收入效应——基于倾向得分匹配（PSM）的反事实估计[J].中国人口·资源与环境，2016（2）：111-118.

[5] Wan G，Zhou Z.Income Inequality in Rural China：Regression-based Decomposition Using Household Data[J].Review of Development Economics，2010，9（1）：107-120.

[6] 周亚虹，许玲丽，夏正青.从农村职业教育看人力资本对农村家庭的贡献——基于苏北农村家庭微观数据的实证分析[J].经济研究，2010（8）：55-65.

[7] Nakano Y，Tsusaka T W，Aida T，et al.Is Farmer-to-farmer Extension Effective？The Impact of Training on Technology Adoption and Rice Farming Productivity in Tanzania[J].World Development，2018，105：336-351.

[8] 衛龙宝，李静.农业产业集群内社会资本和人力资本对农民收入的影响——基于安徽省茶叶产业集群的微观数据[J].农业经济问题，2014（12）：41-47.

[9] Hao J，Bijman J，Gardebroek C，et al.Cooperative Membership and Farmers Choice of Marketing Channels——Evidence From Apple Farmers in Shaanxi and Shandong Provinces，China[J].Food Policy，2018，74：53-64.

[10] Kumar A，Saroj S，Joshi P K，et al.Does Cooperative Membership Improve Household Welfare？Evidence From A Panel Data Analysis of Smallholder Dairy Farmers in Bihar，India[J].Food Policy，2018，75：24-36.

[11] Khan M F，Nakano Y，Kurosaki T.Impact of Contract Farming on Land Productivity and Income of Maize and Potato Growers in Pakistan[J].Food Policy，2019，85：28-39.

[12] 曾亿武，郭红东，金松青.电子商务有益于农民增收吗？——来自江苏沭阳的证据[J].中国农村经济，2018（2）：49-64.

（责任编辑：马欣荣）