脱贫户对乡村振兴建设有更高满意度吗？

韦 锋，李亭颖，江紫薇

（四川农业大学 经济学院，四川 成都 611130）

一、引言与文献综述

自党的十八大，特别是党的十九大提出乡村振兴战略以来，中国不仅在消除绝对贫困上取得了全面胜利，也逐步完成了脱贫攻坚与乡村振兴的有效衔接。党的二十大报告则进一步提出，要全面推进乡村振兴，促进农业全面升级、农村全面进步、农民全面发展。全面推进乡村振兴，其本质是在全面建成小康社会的基础上，持续巩固人民群众各项权益保障成果，不断增强人民群众在乡村振兴建设中的获得感、幸福感和满意度。鉴于巩固拓展脱贫攻坚成果是全面推进乡村振兴的底线任务，同时全面推进乡村振兴能够接续推动脱贫地区发展并增进全体人民福祉，故在后脱贫时代提升脱贫人口对乡村振兴建设的获得感与满意度至关重要。然而，相较于无脱贫经历的农户，脱贫户虽具有较强政策获得感与较高政府信任度，但受人力资本匮乏与福利依赖心理等因素的制约，其在乡村振兴建设中的参与动力、信心与能力也可能受到影响。因此，亟需探究脱贫户身份对乡村振兴建设满意度的影响效应与作用机理。

具体而言，脱贫攻坚已取得显著减贫成效，但要想提升脱贫人口在乡村振兴建设中的获得感与满意度仍面临一些挑战与阻碍。其一，脱贫户参与乡村振兴建设的动力匮乏。已有研究指出，短期政绩观下的物质投入型扶贫方式易使贫困户对政策帮扶产生依赖心理，进而导致脱贫后增收动力匮乏［1-3］。如贺立龙等［4］发现相比于自主型生计农户，政策依赖型生计农户的扶贫产业参与意愿更低。此外，豆书龙等［5］从农户异质性视角出发，认为兼业化生计模式的日益普及，不仅会削弱务工农户与村庄的社会关联，也会加剧包括脱贫户在内的留守村民原子化程度［6］，增加各类乡建活动的动员难度与组织成本，进一步加重脱贫户的福利依赖倾向。其二，脱贫户参与乡村振兴建设的信心不足。胡原等［2］指出由于贫困户对身份认知的自我强化与外界对其的标签固化，促使部分贫困户在脱贫后仍缺乏增收致富的信心。同时，邓睿［7］和何毅等［8］认为相比于乡村经济能人，脱贫户受经济基础和社会资本所限，不仅容易丧失村庄治理话语权，也无法平等参与项目资源利益分配。其三，脱贫户参与乡村振兴建设的能力欠缺。一方面，落后思想观念与贫乏人力资本积累，在客观上制约脱贫户在乡村振兴战略实施中的生计策略选择［2，9］；另一方面，由以解决温饱为核心的“保护型”治理向借助市场化手段的“发展型”治理的过渡，进一步暴露了脱贫户在应对市场风险上的能力“短板”，从而影响其在乡村振兴建设中的受益程度［2，10］。另外，自然灾害频发、产业基础薄弱与政府扶持力度降低等外部因素也显著制约脱贫户实现长效增收的能力［10］，进而可能对其在乡村振兴建设中的参与度和获得感造成影响。然而，也有文献为脱贫户可能存在相对较高的乡村振兴建设满意度提供支撑。曹军会等［11］和刘小珉［12］认为作为扶贫政策的受益者，相较于非贫困户，贫困户尤其是建档立卡户，具有更高的扶贫政策满意度。进一步地，肖唐镖等［13］和Godefdoidt 等［14］发现较高的政策获益度将增进民众对政府的政治信任与价值认同，且陈哲等［15］指出政治信任将通过节约政策推行成本与激发公众参与动力显著提升农户的政策满意度。因此，受政府帮扶而得以脱贫的农户可能对乡村振兴建设具有相对更高的满意度。

梳理现有文献可知，脱贫农户是否比非脱贫农户具有更高的乡村振兴满意度尚无定论，且两者之间的作用机理也有待探寻。因此，本文从农户参与视角出发，利用2020年中国土地经济调查（CLES）对江苏省农户的微观调研数据，实证考察脱贫户身份对乡村振兴建设满意度的影响效应和作用机制，以期丰富脱贫户视域下乡村振兴战略实施成效评估的实证研究，并为后脱贫时代精准制定后续帮扶措施提供经验支撑与决策参考。

二、理论分析

在脱贫攻坚实践中，各地政府往往以农户（家庭）人均纯收入为基本依据，确定贫困标准并以此开展贫困户的建档立卡工作。在此意义上，贫困户与非贫困户最突出的差别在于人均收入的差距。诚然，得益于易地搬迁、产业扶贫等精准帮扶措施，贫困户的人均劳动收入与劳动生产率得到显著提高［16］。然而多数研究发现，贫困户即使脱贫后，仍然与非贫困户在人力资本、社会资源与物资资产等方面存在显著差距［17-20］。鉴于此，本文基于农户参与视角，揭示脱贫户身份影响乡村振兴建设满意度的内在机理。

首先，为助力脱贫人口实现长效增收，政府出台以“摘帽不摘政策”为主的后续帮扶措施。然而，胡原等［2］指出贫困人口在脱贫后，将面临明显的帮扶政策不确定性，具体表现为扶贫政策含金量降低、上级监管放松与地方懈怠心理所引致的帮扶政策中断或力度递减。一方面，从分配决策维度而言，转移性收入与产业扶持等帮扶资源的骤减或降低，将提高脱贫人口的流动性风险［3］，促使其转向稳定且保守的生计策略选择；另一方面，从资本积累维度而言，帮扶政策可持续性的减弱，将抑制脱贫人口储蓄水平的提高，对其金融资本与物质资本的积累形成阻碍。进一步而言，上述两方面分别引致的收入风险感知与资金约束趋紧，将对脱贫户在乡村振兴建设中的参与动力与能力造成如下影响。其一，基于前景理论，当脱贫户对未来收入风险感知较强时，将赋予“预期损失”相对“预期收益”更高的心理价值，导致其行为动机更易遵循“避免风险”和“安于现状”原则而非利润最大化，由此衍生出的理性低效经济往往致使脱贫户发展主观能动性不足［21-22］；其二，多数乡村振兴项目涉及“先建后补”模式，促使资金约束程度较高的脱贫户被排斥在项目承担候选者范围之外［8］。同时，即使脱贫户获得项目机会，也常常因配套资金不足而无法满足乡村振兴项目的发展需求。

其次，除参与动力与能力外，脱贫户在乡村振兴建设中的参与信心也尤为关键。具体而言，由于脱贫户先前长期处于经济贫困与物质匮乏状态，加之对“贫困户”身份的自我认知惯性，易致使其产生负面的自我心理排斥［2］，造成较低的主观经济地位认同。一方面，脱贫户主观认为其在经济资源竞争中处于劣势，进而对各类乡村振兴建设活动“望而却步”；另一方面，以乡镇企业管理者、私营业主及专业大户为主要代表的经济能人，其社会地位在改革开放后得到迅速提升，并逐渐形成以经济实力强弱为标准的村庄权利秩序［7］，进而促使脱贫户主观认为落后的经济地位等同于生产决策与需求表达话语权的丧失。以上两方面因素都将挫伤脱贫户参与乡村振兴建设的内在信念。

综合上述分析，笔者认为脱贫户身份主要通过增强收入风险感知、提高资金约束程度与降低主观经济地位认同，分别抑制其参与乡村振兴建设的动力、能力与信心，进而导致相对较低的乡村振兴建设满意度。基于此，农户参与视角下脱贫户身份影响乡村振兴建设满意度的理论机制如图1所示。

图1 农户参与视角下脱贫户身份影响乡村振兴建设满意度的理论机制

三、数据来源、变量选取与模型选择

（一）数据来源

本文数据来源于南京农业大学人文社科处所负责的中国土地经济调查（China Land Economic Survey，简称CLES）于2020年在江苏省的实地调研数据。该调查涵盖土地市场、农业生产、乡村治理、脱贫攻坚、人居环境等方面。通过概率比例规模（PPS）抽样的方式，在江苏省13 个地级市中抽取26 个调研县（区），在每个县（区）抽取2个样本乡镇，每个乡镇抽取1个行政村，每个村随机抽取50户农户，共计得到52个行政村中2 628户农户数据。由于本文重点考察脱贫户与非脱贫户对乡村振兴建设的满意度差异，因此剔除原数据库中未脱贫的样本，对异常值、错误值进行有效处理后，最终保留2 547份有效问卷。

（二）变量选取

1.被解释变量 选取农户对乡村振兴建设总体满意度及其五个维度，即产业兴旺、生态宜居、乡风文明、治理有效与生活富裕的满意度作为被解释变量。其中，“乡村振兴建设总体满意度评价”由“乡村振兴建设总体满意度评分”按李克特5级量表转化而得；“产业兴旺满意度”主要包含农户对所在村产业布局、产业发展活力与带动农村居民就业的满意度评价；“生态宜居满意度”主要包含农户对所在村村容村貌、生活便利、污水垃圾治理与空气质量的满意度评价；“乡风文明满意度”主要包含农户对所在村思想道德建设、义务教育质量与村综合文化服务中心服务质量的满意度评价；“治理有效满意度”主要包含农户对所在村村领导能力、村内治安管理与村务公开的满意度评价；“生活富裕满意度”主要包含农户对家庭住房面积与可支配收入的满意度评价。同时，本文以乡村振兴建设总体满意度评分作为替代变量用于稳健性检验。

2.核心解释变量 选取脱贫户身份作为核心解释变量。2014年，中国减贫事业进入精准扶贫阶段［23］，政府对建档立卡贫困户实施精准帮扶，并于2020年底彻底消除绝对贫困，取得脱贫攻坚战全面胜利。因此，剔除截止2020年进行入户调查时尚未脱贫的贫困户样本后，将建档立卡贫困户中已顺利脱贫的农户定义为脱贫户，其他非建档立卡农户定义为非脱贫户。当农户为脱贫户身份时，赋值为1，否则为0。

3.机制变量 选取收入风险感知、资金约束程度与主观经济地位认同作为机制变量。①收入风险感知。作为个体对自身家庭未来收入的主观判断与心理反馈，预期收入增长态度可反映农户对未来收入不确定性的感知状况［24］。因此，以未来1～2 年收入增长态度来表征农户的收入风险感知。②资金约束程度。以农户当年是否存在农业经营或日常消费资金短缺来度量农户的资金约束程度。③主观经济地位认同。参考汪俊雯等［25］的做法，以农户对本地经济地位的自我评定来反映其在乡村振兴战略实施期间的主观经济地位认同。

4.控制变量 借鉴已有研究［26-27］，选取包含户主个人特征、家庭特征及村庄特征在内的14个控制变量。各变量具体说明与描述性统计如表1所示。

表1 各变量说明和描述性统计

（三）模型选择

考虑到被解释变量为有序离散型变量，构建Oprobit模型以验证脱贫户身份对乡村振兴建设满意度的影响，基准回归模型设定如下：

式（1）中：Satisfactioni*为不可观测的连续变量，由可观测的i农户乡村振兴满意度转化而得；Out_of_povertyi为核心解释变量，即i农户的脱贫户身份；Xi表示个人特征、家庭特征及村庄特征在内的一系列控制变量；β0、β1、γ为待估参数；λi为县（区）哑变量，以控制不同县（区）在地理、文化及经济发展水平等方面的差异；εi为随机扰动项。同时，定义Satisfactioni与Satisfactioni*的对应关系如下：

式（2）中：α1、α2、α3、α4为4个未知临界值（满足α1＜α2＜α3＜α4）。上述模型为非线性模型，采取极大似然估计法（MLE）予以估计。

四、结果与分析

（一）基准回归结果分析

表2 报告了基准回归模型的估计结果。如表2 结果显示，在添加所有控制变量并纳入县（区）哑变量后，脱贫户身份对乡村振兴总体满意度具有显著的抑制作用，即当保持其他变量不变时，相比于无脱贫经历的农户，脱贫户具有显著较低的乡村振兴满意度。同时，在逐步分类加入控制变量的过程中，核心解释变量估计系数均显著为负，证明了上述模型设定的可靠性。

表2 基准回归检验结果

模型（5）汇报了各控制变量的估计结果。①个人特征方面，性别为男性与较高文化程度均显著增进农户对乡村振兴建设的总体满意度。这是因为，一方面，受传统观念与宗教旧俗的影响，相较于女性，男性在乡村治理中往往占据主导地位［28］，更具政策信息获取优势；另一方面，较高文化程度也意味着对国家战略方针拥有较强的理解与接受能力［12］。②家庭特征方面，家庭村干部和党员状况也显著提升农户对乡村振兴建设的总体满意度，这是由于在中国社会，村干部和党员不仅是一种荣誉象征，也在一定程度上体现着较高的社会资本与较强的政策洞悉力［27］。同时，家庭耕地资源禀赋呈现显著的正向影响，这是因为当农户的家庭人均承包地面积越高时，其所享受的乡村振兴战略中农业生产相关的政策红利也越多，进而有利于满意度的提高。③村庄特征方面，村庄乡村产业状况的回归系数显著为正，这是由于推进产业兴旺已然成为乡村振兴战略实施的重要着力点，较好的乡村产业状况将为所在村的农户提供更多参与产业的便利，进而助力其从产业增值中获益。

（二）稳健性检验

1.替换关键变量与更换估计模型 ①以乡村振兴建设总体满意度评分替换原被解释变量，并基于OLS模型估计。②原模型更换为有序Logit模型。由表3可知，上述实证结果均与基准结果保持一致，进一步验证研究结论的可靠性。

表3 稳健性检验1 n=2 274

2.排除不可观测遗漏变量的影响 为避免不可观测遗漏变量对估计结果造成较大影响，借鉴已有研究基于可观测变量对不可观测变量风险的评估方法［29-30］，构建计量模型如下：

式（3）定义为受约束控制变量组，即在不加入任何控制变量的情况下，核心解释变量的估计系数为βR；式（4）则定义为控制变量组，即将控制变量纳入模型时，核心解释变量的估计系数为βF。在此基础上，构建比率计算公式如下：

该方法的原理在于：假如存在使估计结果产生较大偏误的不可观测变量，那么这部分不可观测变量的影响应当远大于模型中已控制的可观测变量的影响。因此，当不可观测变量对因果识别造成较大偏误的概率较小时，式（5）中βR与βF的差值应当较小，其所计算而得的Ratio 数值应该较大，且Nunn等［30］指出该数值至少应当大于1。

遵循上述思路，将表2 与表3 中相应的估计模型代入式（5）进行计算，具体结果如表4 所示。其中，最小值4.34，最大值5.89，平均值4.88，结果均大于所给出的参考值1。该结果意味着，不可观测变量至少应当是已控制的可观测变量的4.34 倍，平均为4.88 倍，才能对核心解释变量的估计系数造成偏误。这为排除不可观测变量对因果识别可能造成的较大影响提供间接证明。

表4 稳健性检验2

（三）作用机制识别

由于在基准回归与稳健性检验中，已验证脱贫户身份对乡村振兴建设满意度具有显著的负向影响。同时，前文理论机制也指出较强收入风险感知、较高资金约束程度与较低主观经济地位认同将分别抑制脱贫户参与乡村振兴建设的动力、能力与信心，最终引致较低的满意度。因此，为识别上述作用机制，借鉴郑淋议等［27］的思路，将核心解释变量直接对各机制变量进行回归，结果如表5 所示。由表5可知，收入风险感知、资金约束程度与主观经济地位认同的估计系数符号和显著性均同预期保持一致，进而为识别前文的理论内在机理提供实证支撑。

表5 作用机制识别结果

（四）异质性分析

围绕作用机制，定义如下4个调节变量。①参见：2020年12月发布的《关于实现巩固拓展脱贫攻坚成果同乡村振兴有效衔接的意见》。较短脱贫年限。脱贫攻坚目标任务完成后，应当设立5年的过渡期①，因此若脱贫户的脱贫年份在2016 年及以后，该指标数值取1，否则为0。②较低收入水平。当农户家庭年人均可支配收入低于脱贫户收入下四分位数时，该指标数值取1，否则为0。③较低家庭抚养系数。当农户家庭抚养系数低于中位数时，该指标数值取1，否则为0。④较好个人健康状况。当农户户主自我认定的健康状况为“一般”或“好”时，该指标数值取1，否则为0。

表6 报告了各交互项回归的实证结果。①较短脱贫年限、较低收入水平与核心解释变量的交乘项估计系数均显著为负，这表明脱贫年限较短且收入水平较低的脱贫户具有更低的乡村振兴建设满意度。可能的原因在于，进入建档立卡名单的农户初始贫困程度更高，即使未形成自主生计，受益于国家的政策保障，也能产生稳定的脱贫效果［4］。然而，在扶贫政绩压力下，如简单物质供给等“输血式”帮扶催生脱贫户“等靠要”的思想观念。因此，即使完成脱贫，对于尚在过渡期且人均收入较低的脱贫户而言，仍缺乏维持自身可持续性生计的内生动力［2］，对各类乡村振兴项目“望而生畏”，进而存在更低的满意度。②较低家庭抚养系数具有显著的正向调节效应。这可能是因为，对于家中有较多未成年子女或老人的脱贫户而言，留村务农有助于其进行更为便利的照顾，进而制约劳动成员的外出务工行为［4］。外出务工不仅能够实现家庭增收，也能拓宽脱贫户获取外界信息的渠道。因此，除弱化收入风险感知与资金约束程度外，较低家庭抚养系数也能够提升脱贫户对国家政策信息的洞察能力，进而增进其对乡村振兴建设的满意度。③较好个人健康状况发挥显著正向调节作用。可能的原因在于：一方面，脱贫户对体力劳动的依赖性更强，较好健康状况在节省医疗开支的同时，也能够提升家庭收入水平［17］，进而通过降低收入风险感知和资金约束程度，增进其对乡村振兴建设的参与动力和能力；另一方面，良好健康状况是脱贫户实现生计转型的必要条件，也能在一定程度提升脱贫户参与技能学习和乡村振兴建设活动的内在信念。

表6 异质性分析 n=2 274

（五）对乡村振兴建设满意度的进一步讨论

为深入考察脱贫户身份对乡村振兴建设满意度的影响，以五个维度的满意度替换基准回归模型中的被解释变量进行回归（表7）。表7结果显示，当乡村振兴建设满意度细化为五个维度后，脱贫户相对较低的满意度主要体现在生活富裕维度。

表7 各维度满意度情况

依据理论机制分析与作用机制检验结果，脱贫户存在相对较低的满意度，主要是因为其较强收入风险感知、较高资金约束程度与较低主观经济地位认同，分别抑制其参与乡村振兴建设的动力、能力与信心。表7 的实证结果则为脱贫户因参与动力匮乏、参与能力不足和参与信心欠缺而引致较低满意度提供了具体的诠释。一方面，受主观致富信念与客观资金约束的牵制，脱贫户对未来是否能实现长效增收仍存有忧虑；另一方面，精英农户对经济资源的俘获与截留将损害脱贫户的应得利益，且由此引发的贫富分化，也将进一步增强其在乡村振兴战略实施期间的“相对剥夺感”［8，31］。以上两方面因素叠加显著降低脱贫户对生活富裕的满意度评价，促使其较低的乡村振兴建设满意度主要表现在生活富裕维度。

五、主要结论与政策建议

基于农户参与视角，利用2020年中国土地经济调查（CLES）数据，构建Oprobit模型实证检验脱贫户身份对乡村振兴建设满意度的影响及其作用机制，主要得到如下研究结论。第一，相比于无脱贫经历的农户，脱贫户的乡村振兴建设满意度显著较低，且该结论在一系列稳健性检验后仍成立。同时，脱贫户相对较低的满意度主要体现在生活富裕维度。第二，机制分析结果表明，脱贫户身份主要通过增强收入风险感知、提高资金约束程度与降低主观经济地位认同，分别抑制其参与乡村振兴建设的动力、能力与信心，进而引致较低的满意度。第三，异质性分析结果显示，脱贫户身份对乡村振兴建设满意度的影响存在群体异质性。具体表现为：脱贫年限短、年人均可支配收入少的脱贫户乡村振兴建设满意度较低，而家庭抚养系数小、个人健康状况好的脱贫户满意度相对较高。

基于上述研究结论，提出如下政策建议。其一，稳定和完善脱贫后续帮扶政策，巩固拓展脱贫攻坚成果。在保障脱贫户基本生存发展需求的基础上，健全精准化帮扶长效机制，对尚在脱贫过渡期、收入水平较低与非劳动力及病残人口比例过高等面临生计困难的家庭予以强化监测。其二，推动农村普惠金融发展，着力缓解脱贫户资金短缺困境。持续完善金融基础设施建设，鼓励数字普惠金融服务下沉，并通过发展合作金融机构，利用其人缘、地缘与业缘优势适度加大对脱贫人口小额信贷等产品的投放力度。其三，增强脱贫地区产业帮扶，促进产业提档升级与经济持续发展。立足地方资源优势，以市场为导向发展现代高效特色种养殖业。培育新型经营主体，完善联农带农机制，并通过调整股份比例和改进集体收益分配，赋予脱贫户更为充分的产业增值收益，使其更多更好地共享乡村振兴建设成果。