自主型乡村民宿对农户收入影响的研究<br/>——基于PSM倾向得分匹配模型的分析

自主型乡村民宿对农户收入影响的研究
——基于PSM倾向得分匹配模型的分析

2022-07-25殷小成赖庆奎

金华职业技术学院学报 2022年3期

殷小成，赖庆奎

（西南林业大学，云南昆明 650224）

乡村民宿一般指地处乡村内，利用村（居）民自有住宅、村集体房舍或其他设施，民宿主人参与接待，方便客群体验当地优美自然环境、特色文化与生产生活方式的小型住宿场所[1-2]。乡村民宿是乡村旅游发展的重要组成部分，其建设出发点在于推动乡村经济多元化，改变农民单一的收入结构，促进农民增收和农业功能拓展[3]。目前，乡村民宿产业发展与农户生计资本变化[4]、农民投资行为影响因素[5]已经成为学者们研究的热点问题。乡村民宿发展必须从本质上把握为“谁”发展，以“谁”的利益为主体的关键问题，谨防出现“乡村民宿产业地产化”的倾向。本文结合相关理论和文献资料，对乡村民宿的特点进行深入分析，基于课题组2021年7月至8月在云南省文山州和红河州两地的乡村民宿聚集区收集的397 份农户调查数据，通过采用PSM倾向性得分匹配法，分析乡村民宿发展对农户收入的影响及其作用路径，为进一步扩大乡村民宿发展规模，制定符合农户利益的法规政策提供理论依据和参考。

1 数据来源与样本描述

1.1 数据来源

本文数据来源于课题组2021年7月至8月在云南省文山、红河两州的实地调研。根据研究主题，分别对这两个州的乡村民宿聚集区普者黑村、仙人洞村、可邑小镇、普高老寨进行调查访谈，四个调查点共有乡村民宿662 家，其中，普者黑村有365 家，仙人洞村有201 家，可邑小镇有16 家，普高老寨有80 家。本次调研采取随机抽样与典型农户访谈相结合的方法，共发放410份问卷，样本选取根据各个乡村民宿聚集区的个体容量占总样本容量的比例进行抽取。比如普者黑村的乡村民宿数量占总样本容量的55%，因此在本地收集的样本数量就为410×55%=226份。依此类推，仙人洞村收集样本数量为124 份，可邑小镇为10 份，普高老寨为50 份。综上所述，共发放问卷410 份，收集有效问卷397份，问卷有效率为96.8%。其中，包含农户经营者205份，非经营者192份。图1为研究区域图。

图1 研究区域图

1.2 样本描述

由表1 可知，受访者男性稍多，比例为55.4%；年龄分布以中年农户居多，比例达到64%；受访农户的受教育程度普遍较低，小学文凭和文盲的总比例高达72%；58.9%的受访家庭的劳动力人数在3～4人，劳动力较为充沛。房间数量占比最多的是6～10间，比例达到50.1%；自主经营乡村民宿的农户为51.6%，其余农户未经营乡村民宿；农户家庭可支配收入比例最高的是20 万以上，占所有受访农户的27.8%。

表1 样本农户基本情况

1.3 样本农户各项收入变化分析

农户的可支配收入主要由经营性收入、工资性收入、财产性收入、转移性收入构成，研究自主型乡村民宿发展对农户收入的影响主要考虑这四项收入结构变化情况。但由于农户经营规模较小，各项补贴标准不高，以及受农户社会网络狭窄且农村社会保障缺失的限制[6]，农户可获得的转移性收入较少且差异化不明显，因此该研究主要考虑经营性收入、工资性收入、财产性收入的变化情况。

由表2可知，相对于未经营农户，自主经营农户的经营性收入较高，而工资性收入和财产性收入较低，且自主经营农户的收入主要以经营性收入为主，而未经营农户的收入主要以财产性收入和工资性收入为主，自主经营农户的收入是未经营农户的两倍有余。从表3 来看，自主经营农户在经营乡村民宿以后，收入变化较为明显的是工资性收入和财产性收入，其收入方式以外出务工为主转化为在家经营为主。

表2 样本农户家庭收入来源比重

表3 自主经营农户经营前后收入来源比重

上文只是对农户的收入来源进行简单对比，自主型乡村民宿对农户各项收入影响在消除农户禀赋异质性带来的选择偏差基础上是否呈现以上规律，有待进一步论证与分析。

2 变量设置与模型设定

2.1 PSM倾向得分匹配模型

本文探究的主要问题就是自主型乡村民宿对于农户收入效应的评估，主要探究乡村民宿发展对农户收入的影响及其作用路径。通过调研发现，对于是否经营乡村民宿，不同类型的农户就会出现“经营”与“不经营”两种态度的差异，即是否经营乡村民宿会存在样本自选择问题。由于经营者和非经营者的初始资源禀赋条件不完全相同，故存在选择偏差。如果我们在分析过程中，单纯地凭借经营者收入减去未经营者收入，或者经营者经营前后的收入之差来作为乡村民宿发展对于农户收入效应的评估依据显然是不够科学严谨的。因为所有的个体在同一时间内都只能处于“经营”和“不经营”两种状态之一，我们目前观测到的数据只有目前经营者的收入和未经营者的收入这两项，而相同时段内他们做出相反选择的收入数据我们无法观测得到，也就是出现了数据缺失的问题。对此，本文采用PSM 倾向性得分匹配法来尝试解决以上问题[7]。具体研究步骤有三步。

第一步，运用Logit模型估算农户经营乡村民宿的条件概率值。计算得到的倾向得分值PSi为：

其中，Di=1 表示农户经营乡村民宿，Di=0 表示农户未经营乡村民宿，Xi表示可观测到的农户特征（协变量）。

第二步，将实验组和对照组进行匹配。为保证匹配结果的稳健性，本文采取一对一匹配、K近邻匹配、卡尺匹配、核匹配、局部线性回归匹配、马氏匹配6种匹配方法[11]。

第三步，计算实验组和对照组的农户平均收入差异，分析农户经营乡村民宿的平均处理效应：

其中，y1i表示农户经营乡村民宿的收入，y0i为农户未经营乡村民宿的收入；E(y1i|Di=1)可以观测，但是E（y0i|Di=1)不可以观测，属于反事实推断结果，需要采用倾向性得分匹配法匹配构造其替代指标[8]。

2.2 变量设置

本研究的变量共有因变量、核心自变量、协变量三个变量。第一，本文选取的农户收入为因变量，包括经营性收入、工资性收入、财产性收入、农户可支配收入。其中，农户经营性收入是指农户在2020 年从事农业生产和非农经营的收入。工资性收入是指农户外出务工和在乡内从事非农经营的劳务收入；财产性收入是指农户出租房屋和土地的收入。农户可支配收入是指农户家庭总收入扣除各类相应支出以后，得到的初次分配和再分配后的收入[9]。第二，核心自变量。本文将农户是否经营乡村民宿作为核心自变量，包括“是=1，否=0”两种情况。第三，协变量。本文选取户主年龄、受教育程度、健康状况、家庭总人口、家庭劳动力数量、抚养人数、经商经历、是否有带头人、是否有存款、房间数量、房屋装修、景区距离共同作为协变量。具体变量取值情况如表4所示。

表4 数据样本变量及其取值情况

3 结果分析

3.1 倾向得分匹配的估计结果

为使数据匹配结果具有可靠性，增强结果的稳健性，本研究拟采用一对一匹配、K 近邻匹配、卡尺匹配、核匹配、局部线性回归匹配、马氏匹配六种匹配方法。由表5 可知，六种匹配结果显示自主型乡村民宿对农户收入的影响方向和程度都基本相同。

表5 自主型乡村民宿对农户收入的影响

（1）经营自主型乡村民宿对农户经营性收入具有正向影响作用，通过计算不同匹配方法估计的平均值可知，经营自主型乡村民宿可使其经营性收入每年增加32.82万元。

（2）经营自主型乡村民宿对农户的工资性收入具有负向影响作用，经营乡村民宿促使其工资性收入降低5.48万元。

（3）经营自主型乡村民宿对农户的财产性收入具有负向影响作用，经营乡村民宿促使其财产性收入降低7.1万元。

（4）经营自主型乡村民宿对农户的可支配收入具有正向影响作用，经营乡村民宿促使其可支配收入提高11.5万元。

3.2 倾向得分匹配的平衡性检验

为考察PSM匹配结果是否较好地平衡了数据，本研究对其进行了平衡性检验，验证匹配后实验组和对照组的匹配变量不存在显著的组间差异[10]，检验结果如表6 所示，在一对一匹配下变量的标准偏误多数在10%以下，所有变量匹配后的标准偏差都在20%这个红线内[11]。T值的绝对值都小于1.96，P值均大于0.05。因此，根据以上三个数据能较好的说明该匹配方式的结果可以作为本文实证分析的依据。

表6 倾向得分匹配结果的平衡性检验结果

4 结论及建议

4.1 结论

从农户的收入来看，经营自主型乡村民宿可有效提高农户的可支配收入水平。农户经营乡村民宿以后，经营性收入大幅提高，工资性收入和财产性收入会有所降低，但是经营性收入的增幅大于其余二者降幅之和；说明相对于外出打工，农户回乡经营乡村民宿的增收效果更为明显。此外，将农户自选择问题带来的选择偏差考虑以后，经营自主型乡村民宿对于农户的收入影响效应减少。