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收入结构的视角下丹凤县脱贫农户防贫对策研究

2021-11-03雪王怡郭萌邢苗蕾

辽宁农业科学 2021年5期
关键词:财产性纯收入人均收入

张 雪王 怡郭 萌邢苗蕾

(商洛学院经济管理学院,陕西 商洛 726000)

2020年我们打赢了脱贫攻坚之战,巩固脱贫攻坚成果显得越来越重要。在新的形势下,应通过制度创新,防贫政策的导向,保持政策和机制的连续性、稳定性,使精准脱贫的成果不会因为精准扶贫任务的完成而减弱。已有文献表明,宏观层面收入增长和收入分配结构的调整以及微观层面农户家庭收入结构的变化均有利于解决贫困问题。学者们在宏观层面上关于收入增长和收入分配对脱贫的影响已基本达成共识,即收入增长效应有利于改善贫困状况,收入分配效应不利于缓解贫困状况,农户收入结构变动对减贫的重要作用,经济增长始终有利于减贫,而收入分配对减贫的影响呈阶段性特征(陈飞,2014;胡鞍钢,2006;李明桥,2016;张晓山,2018)。另外,学者们还分别从深度贫困地区、贫困农户的生计风险策略、致贫因素进行了实证分析,以及对深度贫困成因、再生逻辑、政策设计、治理路径进行定性研究(丁建军,2019;张明皓,2018;李俊杰,2018;毛安然,2018;李辉,2017;赵雪雁,2020)。以上研究对于解决深度贫困地区的脱贫效果评价及巩固问题研究提供了有益借鉴,对农户家庭收入结构、不同类型收入在减贫和巩固脱贫成果方面的研究仍不够深入,鲜有文献对政策导向视角研究精准扶贫政策对深度贫困地区农村居民收入增加的影响,以及后期应该如何巩固脱贫成果展开深入分析。

本文以秦巴山区陕南丹凤县为例从收入结构的视角对其脱贫农户防贫问题展开探讨。

1 分析框架

农户收入增加必然有利于农户减贫,收入差距扩大不利于减贫(万广华,张茵,2006;陈立中,2009)。本文在此研究基础上,结合陕西省丹凤县贫困农户的调研数据,运用双重差分分析方法来检验精准扶贫政策的实施对于贫困农户各项人均收入水平增长的影响程度,从而寻找出影响减贫效果的因素,提出防贫的对策建议。

双重差分方法别名又称倍差法,在现实生活中的运用主要是对政策、项目实施之后成效评价的一种方法,该方法原理简便,对于数据期的要求至少为两期,所有的样本被区分为两类:实验组和对照组,“实验组”是所谓的精准扶贫政策实施对象(扶贫户),“对照组”为不受精准扶贫政策实施的对象(非扶贫户),本文中我们将会通过控制变量,对比在精准扶贫项目实施前后扶贫农户和对非扶贫农户的各项人均收入情况,从而检验出精准扶贫政策对贫困农户各项人均收入的实际影响。

首先,将X和T作为样本分类虚拟变量和政策实施时间前后虚拟变量。

变量“管辖组(Xi)”是反映所研究的贫困户是否为扶贫户,当Xi=1时,代表该农户是受精准扶贫政策影响的贫困户,即为扶贫户,当Xi=0时,代表该农户是没有受到精准扶贫政策影响的对象,即为非扶贫户。变量“政策时间(Tt)”反应政策的改革时间。Tt=0和Tt=1 分别表示基期 (2017年) 和评估期(2019 年)。εit代表的是伴随着时间的变化从而能够影响Y的随即项,βi是待估参数。

我们先将样本划分为4组:扶贫政策实施前的实验组(Xi=1,Tt=0)、扶贫政策实施后的实验组(Xi=1,Tt=1)、扶贫政策实施前的对照组(Xi=0,Tt=0)、扶贫政策实施后的对照组(Xi=0,Tt=0)。双重差分的模型是:

Yit作为因变量,其代表了被调查的农户在t时期第i组的观测值。Dit是交互项,反映的是精准扶贫政策,他是“管辖组”和“政策时间”的交叉项。从而得到扶贫农户与非扶贫农户的收入变动情况分别为:

精准扶贫政策对于农户家庭收入的纯影响就是:

β3表示的是精准扶贫政策的项目实施对农户家庭收入的纯影响,它也是Dit的系数β3,其作为本文的重点研究变量,若实验组受精准扶贫政策的影响显示出具有正相关的效应,则的符号为正,反之则为负相关。本文将控制其他变量因素对贫困家庭的各项人均收入的影响,本文采用模型:Yit=β0+β1Xi+β2Tt+β3Dit+εit,其中Yit是一组可以观察到影响家庭收入的控制变量,包括家庭总人口数量、家庭主要劳动力人口数量、农户年龄、农户受教育程度等4大变量。

2 数据来源及变量描述性统计

丹凤县位于陕西省东南、秦岭以南部的商洛市,据统计,在2018年,全县总人口314 002人。丹凤县作为贫困地区也是由于自身地理位置、人文历史及社会的诸多方面因素的影响,大部分农户生活条件艰苦,基础设施以及社会文化事业建设严重滞后,使得社会经济发展水平总体低,加上贫困人口多且分布地区较为广散,导致贫穷原因多样化。

本文的研究年限选取了2017年和2019年,分别选取210户贫困农户作为抽样式调研对象。最终收回合理有效的问卷204份,其中非贫困户问卷82份,贫困户问卷122份,合计408份问卷。问卷内容分为两个部分:一部分是家庭的主要基本信息情况,主要包含了性别、年龄、家庭人口数量、家庭劳动力人口数量等,另一部分是有关收入的内容,分别包含了2017年和2019年的人均家庭纯收入、家庭人均种植收入、家庭人均养殖收入、人均外出打工收入、政府人均补贴收入以及家庭人均财产性收入等内容。

3 结果及分析

3.1 贫困农户收入变化分析

3.1.1 收入结构变化

(1)非扶贫户的收入结构变化情况分析

2017年与2019年,非扶贫户的家庭收入结构相对平稳,主要特征仍旧是以外出打工收入为主、种植业收入为辅的方式,其2017~2019年的务工收入由原先的57.44%增到62.44%,增长了5%,主要是因为之前的种植业、养殖业的经济效益低,年轻劳动力更愿意外出打工赚钱,不愿在家务农,所以外出打工的赚钱方式也就成为村内普通家庭的主要收入来源方式。

(2)扶贫户的收入结构变化情况分析

精准扶贫政策对于扶贫户的收入结构变化影响很大,主要表现在贫困户的家庭主要收入来源方式由传统单调的外出打工收入渠道向种植业、养殖业、外出打工多种多渠道收入来源方式有较大的转变。其中在2017年,扶贫户务工收入占家庭总收入的52.51%;自从国家精准扶贫政策项目在扶持落实之后,扶贫户家庭中种植业、养殖业和外出务工收入3种人均收入合计占家庭总收入82.73%,其中种植业收入比例和养殖业收入比例分别增加了2.18%和2.57%。扶贫户的外出务工收入比例从2017年的52.51%降低到2019年的44.94%,总体降低了7.57%。造成这种原因是由于地方政府加大了对丹凤县贫困户的养殖业、种植业资金投入,此举措促使大部分在外打工的农户积极回乡,刺激了贫困农户在家务农的积极性。所以也就出现了收入来源方式由单一务工渠道收入向种植业、养殖业、务工多种多渠道收入来源方式有较大的转变这种情况。

3.1.2 收入增长变化

扶贫户家庭的人均纯收入从2017年到2019年增长较为显著,各项人均收入都有不同程度的增加幅度,扶贫户与非扶贫户之间的各项人均收入差距也在慢慢缩小,甚至部分扶贫户的人均收入超过了非扶贫农户的人均收入。并且扶贫户家庭的人均纯收入涨幅要明显大于非扶贫户的人均纯收入,相比较2017年,2019年扶贫户的收入增加了4 317元,而非扶贫户只增加了2 967元。两者人均纯收入之间的差距也从2017年的3 764元降低到2019年的2 415元,总体差距缩小了1 350元。对于人均种植业来说,到2019年扶贫户与非扶贫户之间的差距已经缩小到仅为81元,这一迹象说明扶贫户在经过精准扶贫政策的大力支持下,扩大了原有种植面积或种植了经济效益较好的农作物,现存的农作物种植方式相比传统农业种植方式也较为方便,使得农作物的收入增加幅度较大。

2019年扶贫户人均种植业收入、养殖业收入、补贴收入、财产性收入分别增加了954元、598元、446元、291元,收入增加额都超过了非扶贫户,但扶贫户人均务工收入增加比较少,相比较种植业和养殖业收入,务工收入与非扶贫户的务工收入相比差距较大(表2),主要是扶贫户在精准扶贫政策的扶持下,当地政府增加了对种植业和养殖业的资金投入,鼓励贫困户返乡务农或创业,从而导致务工收入增长慢的情况。

表2 精准扶贫前后农户各项人均收入的组内均差和组间均差

从扶贫户的各项人均收入对其收入的增长贡献率来分析,外出务工收入和种植行业收入的贡献率最高,从而分别达到了39.20%和26.43%,合计达到65.63%;政府的人均贴补收入和财产性收入相比较来说增长贡献率较低,分别为12.24%、7.15%(图2)。虽然人均外出打工收入占家庭收入较高,为45.11%,但是外出务工收入的增长贡献率却只有39.20%,其主要原因是在政策实施前期,外出打工赚钱是扶贫户家庭中最主要的经济收入来源,在精准扶贫政策实施落实之后,当地政府加大了对种植业的政策支持和资金补贴,扶贫户的在家务农积极性也在随之增加,使得人均种植业收入有明显的提升,2019年扶贫户的外出务工收入增加了1 649元,但其在总家庭收入中的占比却下降,对扶贫户的收入增长贡献率也随之降低。

图2 2019年扶贫户各项人均收入的增长贡献率及在家庭收入中的比重

3.2 变量性结果分析

运用模型(1)对结果进行显著性结果检验。表3为检验结果,其中Ti代表了政策实施的时间,Ai代表是否受政策影响的贫困农户,通过检验表所得,影响贫困农户家庭人均收入的政策实施对象及实施时间都通过了显著性检验。

本文利用t检验去研究政策实施年份及政策目标实施对象对于人均各项纯收入、种植业收入、养殖业收入、外出务工收入、政府补贴收入和财产性收入共6项的差异性,从表3可以看出,不同政策实施年份及政策目标实施对象样本对于人均各项纯收入、种植业收入、养殖业收入、务工收入、补贴收入和财产性收入全部均呈现出P<0.1,则意味着不同政策实施年份及政策目标实施对象样本对于人均各项纯收入、种植业收入、养殖业收入、外出务工收入、政府补贴收入和财产性收入均显示着差异性,不同政策实施年份及政策目标实施对象样本人均各项纯收入、种植业收入、养殖业收入、务工收入、补贴收入和财产性收入全部均呈现出显著性差异。

根据表3结果可得出如下结论,人均种植业收入和人均养殖业收入的模型估计结果显示为正相关性,表明国家的精准扶贫政策对于贫困家庭的人均种植业和人均养殖业收入的影响较为明显,即在国家精准扶贫政策的影响支持下,贫困家庭的人均种植业收入和人均养殖业收入增长趋势较为明显。

表3 政策实施对象及政策实施时间检验

具体分析有如下两个层次方面原因:一是在精准扶贫之前贫困家庭中妇女及小孩占比较高,家庭中掌握农业技术能力的人数较少,青壮力外出打工的人数占比高,家庭的主要收入来源是靠务工收入支撑起来,经过精准扶贫政策的影响,政府对于农业技术知识的培育和农业实践指导,从而从根源处减少了外出打工的机率,家庭的收入来源逐渐向种植业和养殖业靠近,使其两者的收入增加;二是当地政府机关加大了对扶贫项目的支持,并提高了相关的资金补助。政府加大了对于农户家庭中养殖业和种植业的政策扶持与资金补助投入,致使各农户家庭中扩大了种植面积和养殖面积,同样也会使这两项人均收入增加。

人均各项补贴收入和财产性收入的模型估计结果显示为正相关影响。该结论说明政府颁布的精准扶贫政策对人均补贴收入与财产性收入同样具有明显显著影响,其原因有二:第一,随着国家颁布的精准扶贫政策,当地政府响应国家的号召,对当地的贫困户加大了农业补贴支持、相应出台的易地搬迁项目以及旧房危房改造工程补贴,随着各项扶贫资金的投入,让当地贫困人民直接获取补助资金;第二,扶贫政策项目的实施,不仅仅带动了当地的特色产业发展,更使得农户手中现有资金增加了流动性,更多的农户也会考虑到其余的资金带入。从而致使农户的政府人均补助收入和人均财产性收入增加。

3.3 引入控制变量的模型估计结果分析

本文通过引入其他控制变量对结果进行分析。结果见表4。

表4 引入控制变量估计模型

从分析结果可以得出:①被调查农户的性别对人均的纯收入、种植业和养殖业收入也有一定的负向影响,但都不显著,主要是由于在调查过程中贫困户家庭中妇孺占比较高,且存在许多得病的人口,家庭的主要劳动力数量偏低,从而出现了性别与这三项人均收入呈现出负相关的现象。②家庭人口年龄与人均各项纯收入、种植业收入、养殖业收入、外出务工收入和财产性收入影响呈现出显著效果且估计值为正相关,但对于人均补贴收入的影响呈现出为负相关影响且不显著,表明贫困农户家庭中青壮年比例越高,人均种植收入、养殖收入就越高,青年劳动力占比越高则相对应的人均补贴收入就低。③家庭劳动力人口数量与各项人均纯收入、种植业收入、养殖业收入、务工收入、补贴收入和财产性收入影响呈现出均为显著性影响且估计值为正相关,此现象说明家庭劳动力人口数量越多,劳动力就越充足,种植业、养殖业和纯收入就会增加,其主要原因是在本次调查问卷中被调查贫困农户家庭结构中,青壮年占比较大,这类人群也是主要劳动力,家庭中人均各项收入也在逐步提高。④人均受教育程度与养殖业收入影响呈现出显著影响且为负相关,主要原因来自:贫困农户家庭中的主要收入是依靠农作物的良好经济效益,从而提高家庭的经济收入。伴随着国家教育的普及和当地政府对贫困农户家庭的各种培训和指导,贫困农户虽然学习了养殖技术的相关理论知识,但内化为自身的技术本领尚待提高。

表1 描述性统计特征

图1 2017年和2019年扶贫户与非扶贫户各项收入结构变化

4 结论与讨论

国家的精准扶贫政策的实施对于丹凤县贫困农户各项人均收入的增加起到了很大的影响作用,就本文中扶贫户的家庭人均纯收入增长了4 317元,此政策对扶贫户的人均纯收入的增长贡献率高达至52%。扶贫政策的实施对于人均各项种植收入、养殖收入、外出务工收入、政府补助收入、财产性收入也均有不同程度的增长影响,其中种植业收入和人均务工收入增长最为明显,二者贡献率合计达到31.53%。从大致收入结构来看,扶贫户的家庭主要收入来源方式由单一的务工收入渠道向种植业、养殖业、务工多种多渠道收入来源方式有较大的转变。这种收入形式的转变更有利于贫困农户在实现脱贫后能够继续保证他们的收入增加,同时也可以降低他们返回贫困现象的风险。从其他变量因素方面对贫困农户收入增长来看,扶贫户的年龄、其家庭劳动力人数对家庭人均收入具有显著影响且呈现出正向相关影响,据实际调查是由于扶贫户家庭人口结构中,年轻人口多为青壮年,劳动力的增加从而会影响家庭人均收入的增长变化,并且从实际调查结果中也发现在扶贫户中,家庭中的病人、老人、妇孺占据人口总数较多,那就从另一方面说明在扶贫户家庭中所承担的教育资金和医疗费用负担较重,扶贫户家庭劳动力人口数量的多少和各项人均收入情况息息相关,因此,当地政府解决好贫困农户的医疗、教育问题也是对国家的脱贫攻坚战打好了重要基础。我们从精准扶贫政策的实施对扶贫户的脱贫增收效果来看,无非就是增加了他们的收入水平,打开了他们的收入渠道多样性,但是要使贫困户在脱贫的道路上稳步前进,至少要保证让他们有一个稳定的收入。因此,在未来的防贫中,如何使得农户收入可持续的增加,以巩固脱贫效果,防止返贫也是地方政府思考的问题。

5 返贫对策

5.1 农户经营性收入方面的防贫措施

经营性收入持续的增收不但可以让贫困家庭拜托生活经济压力,还有助于巩固脱贫效果,因此,提高农户经营性收入方面,继续结合产业扶贫这种重要方式持续的增加农户的经济收入,并提升其内生性的自我发展能力,结合当地产业发展现状及市场需求,挖掘本地的特色产业,动员农户积极参与到产业扶贫中来,以达到更好的减贫效果的可持续性,另外,产业扶贫过程中的生产经营条件的改善、基础设施的建设等方面的先行要素也应当引起足够的重视,以保证脱贫效果的巩固。

5.2 农户工资性收入方面防贫措施

减贫效果方面,由于工资性收入是仅次于经营性收入,因此,对农户而言,脱贫效果的巩固与预防返贫,也应当给予重点关注。提高农户的工资性收入方面,应在以缩小工资性收入差距作为切入点,来提升减贫效果。根据已有研究发现,就业扶贫是当前最为有效的脱贫方式之一,对于工资性收入潜能的农户,可以通过提升其人力资本,如开展有针对性的技能培训,多渠道提供就业机会等形式进一步提高工资性收入。另外,农户的社会劳动权益保障、教育机会均等化等措施也可以缩小工资性收入差距,起到巩固脱贫成果、防止返贫的作用和效果。

5.3 农户防贫能力方面的提升措施

以上经营性收入及工资性收入的增加有赖于农户家庭返贫能力的提升。因此,应进一步从农户家庭的教育、精神、技能防贫方面入手,保障农户收入增收的可持续性。充分认识“治贫先治愚,扶贫先扶智”,切实增强深度贫困地区脱贫农户家庭对教育的内在需求;充分发挥乡村中能人带动引领及示范的作用,挖掘利用好现有的扶贫数据平台,精准实施精神激励;提高乡村农户技能培训效率,根据农户的需求及兴趣在相同时间段内开展种类多样的技能培训班,增强培训效果,提升农户人力资本,增强家庭防贫能力。

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