退耕還林的經(jīng)濟(jì)效益研究

王 庶 鄧澤林

一、引言

1998年長江、嫩江以及松花江流域發(fā)生特大洪災(zāi)，引發(fā)政府和社會各界對生態(tài)環(huán)境問題與經(jīng)濟(jì)發(fā)展模式的深刻反思。同年10月，中央頒布 《關(guān)于災(zāi)后重建、整治江湖、興修水利的若干意見》，將 “封山植樹、退耕還林”置于32字指導(dǎo)原則的首位，就此拉開退耕還林工程的序幕。1999年退耕還林工程率先在四川、陜西、甘肅三省試點運行，2000年推廣至13個省份的174個縣，并于2002年正式在全國范圍內(nèi)實施，覆蓋中西部25個省份和新疆生產(chǎn)建設(shè)兵團(tuán)。

退耕還林工程實施的最初目的是有效遏制水土流失，將易造成水土流失的坡耕地有計劃、有步驟地停止耕種，并按照適地適樹原則，因地制宜植樹造林的一項環(huán)境保護(hù)工程。退耕還林工程啟動至今，生態(tài)環(huán)境領(lǐng)域成果豐碩，不僅在提高長江上游植被覆蓋、控制水土流失、減少泥沙入江、調(diào)節(jié)地表徑流、減輕洪旱災(zāi)等方面發(fā)揮了重要作用（陳國階，2001［1］）， 還成為長江上游生態(tài)屏障的重要組成部分（劉照光和潘開文，2001［2］）。

但退耕還林工程的實踐意義并不局限于解決生態(tài)問題。鑒于20世紀(jì)90年代以來我國農(nóng)村居民收入增長緩慢、城鄉(xiāng)間收入差距不斷拉大的事實，尋求促進(jìn)農(nóng)民增收之良策，改善收入分配之格局迫在眉睫。由于退耕還林工程直接作用于農(nóng)民生產(chǎn)領(lǐng)域，因此調(diào)整農(nóng)村產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、轉(zhuǎn)變農(nóng)民生產(chǎn)方式、提高農(nóng)民收入也成為政策實施中所要兼顧的重要內(nèi)容。倘若退耕還林工程在改善生態(tài)環(huán)境之余，又能實現(xiàn)轉(zhuǎn)變農(nóng)村生產(chǎn)模式、促進(jìn)農(nóng)民增收、扶貧開發(fā)等目標(biāo)，即可實現(xiàn) “雙贏”的局面，由此退耕還林的經(jīng)濟(jì)效益日益引發(fā)政府的關(guān)注?！锻烁€林條例》中明確指出 “退耕還林必須堅持生態(tài)優(yōu)先”，并要與 “調(diào)整農(nóng)村產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、發(fā)展農(nóng)村經(jīng)濟(jì)”相結(jié)合； 《國務(wù)院關(guān)于進(jìn)一步完善退耕還林政策實施的若干意見》格外強(qiáng)調(diào)要 “增加農(nóng)民收入”；《國家林業(yè)局關(guān)于進(jìn)一步做好退耕還林成果鞏固工作的通知》又將 “扶貧開發(fā)”納入到退耕還林工作的經(jīng)濟(jì)目標(biāo)當(dāng)中。因此，退耕還林的經(jīng)濟(jì)效益成為評價政策實施效果的重要組成部分，現(xiàn)實意義重大。

退耕還林對經(jīng)濟(jì)的影響最終體現(xiàn)為農(nóng)民收入的變化，而內(nèi)在影響機(jī)制主要有兩條：一是以現(xiàn)金及糧食的形式直接給予農(nóng)戶退耕補(bǔ)貼；二是在發(fā)放補(bǔ)貼款之余，引導(dǎo)農(nóng)戶外出打工或從事經(jīng)營活動。前者意在確保退耕后農(nóng)戶短期內(nèi)不至于減收，充分調(diào)動農(nóng)戶的參與積極性，方便退耕還林工程的開展與推行；后者意在轉(zhuǎn)變農(nóng)民就業(yè)方式，通過從事附加值更高的生產(chǎn)活動來間接提高農(nóng)戶的創(chuàng)收能力，這是退耕還林在經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域的長期目標(biāo)。因此，實施退耕還林后農(nóng)戶能否實現(xiàn)增收成為項目評估的核心，而農(nóng)戶收入結(jié)構(gòu)的變化則是項目評估的重點。

退耕還林工程涉及內(nèi)容龐雜、研究領(lǐng)域廣泛，不少文獻(xiàn)涉及該問題的研究，取得了一些研究成果。其中，一些學(xué)者致力于理論層面的研究，例如，王小龍（2004）［3］在委托-代理框架下研究了私人承包與政府規(guī)制間的激勵不相容問題；李彧揮和孫娟（2006）［4］、邵傳林和何磊（2010）［5］試圖從博弈論的視角解釋退耕還林工程的可持續(xù)性問題。多數(shù)學(xué)者選擇用實證分析的方法來檢驗工程的實施效果，具體包括生態(tài)環(huán)境問題（Cao等，2009［6］； 韓洪云和喻永紅，2012［7］）、糧食安全問題（國家統(tǒng)計局課題調(diào)研組， 2004［8］； Xu 等， 2006［9］）、運行機(jī)制（Bennett，2007［10］）、成本有效性問題（徐晉濤等， 2004［11］；陶然等，2004［12］）等，但多數(shù)實證研究仍圍繞在工程的經(jīng)濟(jì)效果，有關(guān)實施退耕還林后農(nóng)民收入規(guī)模、收入結(jié)構(gòu)、就業(yè)方式等問題的討論尤為集中，當(dāng)中不乏彼此對立的觀點和結(jié)論。

關(guān)于退耕還林在促進(jìn)農(nóng)民增收的作用方面，許多文獻(xiàn)給予積極評價（彭浩，2005［13］；劉璨和張巍，2006［14］； Uchida 等， 2005［15］、2007［16］）。 但當(dāng)深入探究農(nóng)民的增收原因時，眾學(xué)者的觀點開始出現(xiàn)明顯的分歧。 Uchida等（2005）［15］認(rèn)為， 即使退耕還林能夠增加農(nóng)戶的實際純收入，收入增加的主要原因仍要歸因于政府的項目補(bǔ)貼，在目前還沒有培育有效的收入增長點的情況下，退耕后農(nóng)戶收入的可持續(xù)性值得懷疑，這意味著一旦補(bǔ)貼停止，極易出現(xiàn) “復(fù)耕”的可能。對此，王愛民（2005）［17］運用統(tǒng)計的方法定量分析河北省壩上地區(qū)退耕還林的實施效果，發(fā)現(xiàn)退耕還林工程對區(qū)域經(jīng)濟(jì)和退耕農(nóng)戶的家庭收入存在明顯的區(qū)域差異性，部分地區(qū)實行退耕還林工程后，非農(nóng)收入比重變化不大，退耕農(nóng)戶主要收入來源轉(zhuǎn)為政府的糧款補(bǔ)助，這意味著退耕補(bǔ)貼一旦停止，退耕農(nóng)戶收入將會明顯下降。也有一部分學(xué)者將農(nóng)民收入的提高歸因于勞動力轉(zhuǎn)移及農(nóng)民收入結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)變的結(jié)果。其中，王秋菊和王立群（2009）［18］結(jié)合河北省平泉縣的情況，認(rèn)為農(nóng)戶退耕后農(nóng)業(yè)勞動力向其他產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移，從而實現(xiàn)農(nóng)民收入結(jié)構(gòu)調(diào)整，在一定程度上幫助農(nóng)民增收。Groom（2009）［19］也認(rèn)同這一觀點， 并進(jìn)一步補(bǔ)充，退耕還林工程在促使農(nóng)村剩余勞動力向非農(nóng)部門轉(zhuǎn)移的同時，還顯著地增加了非農(nóng)部門的勞動力供給。胡霞（2005）［20］認(rèn)為退耕還林工程雖然促使了剩余勞動力的轉(zhuǎn)移，但農(nóng)村轉(zhuǎn)移出去的勞動力大多流向非正

二、文獻(xiàn)綜述

規(guī)部門從事簡單勞動，而非以工業(yè)和商業(yè)為主的現(xiàn)代部門。隨著外出從事簡單體力勞動的農(nóng)民數(shù)量的增加，其預(yù)期收入將會下降，難以解決長期生計。還有不少學(xué)者從退耕農(nóng)戶的內(nèi)在差異入手研究退耕還林對不同人群的影響。Uchida等（2009）［21］利用陜西、甘肅、四川三個省份退耕還林調(diào)查數(shù)據(jù)，運用雙重差分法對此進(jìn)行實證研究，發(fā)現(xiàn)低收入農(nóng)戶和受教育程度高的年輕農(nóng)戶退耕后非農(nóng)就業(yè)的增加效果更明顯。而楊小軍和徐晉濤（2009）［22］利用相同的數(shù)據(jù)，卻認(rèn)為退耕還林工程沒有對以種植業(yè)收入為主的農(nóng)戶的勞動力轉(zhuǎn)移產(chǎn)生明顯的促進(jìn)作用，特別是對以種植業(yè)收入為主的低收入農(nóng)戶而言影響極弱，反而對高收入農(nóng)戶的勞動力轉(zhuǎn)移幫助較大。除此之外，易福金和陳志穎（2006）［23］同樣利用陜西、甘肅、四川三省份的退耕還林調(diào)查數(shù)據(jù)，認(rèn)為非農(nóng)收入的提高主要歸因于外出務(wù)工人員勞動時間的增加，而各農(nóng)戶的外出務(wù)工人數(shù)并沒有發(fā)生顯著的變化。

部分學(xué)者對退耕還林工程的實施效果持否定的態(tài)度，理由主要集中于兩點。首先，退耕還林工程是扶貧措施中的一種，但在實踐中項目本身對扶貧的關(guān)注力度不夠，表現(xiàn)為退耕對象的選擇上沒有優(yōu)先照顧貧困人口（劉璨和張巍， 2006［14］； Uchida 等， 2007［16］；楊小軍和徐晉濤，2009［22］）。更為嚴(yán)重的是，在退耕戶中低收入家庭得到的補(bǔ)貼少，高收入家庭得到的補(bǔ)貼反而更多（Liu和 Wu，2010［24］）， 嚴(yán)重減弱了退耕還林在縮小居民間收入差距上的效果。其次，也有學(xué)者認(rèn)為退耕還林工程在促進(jìn)農(nóng)民增收方面作用甚微（徐晉濤等， 2004［11］； 易福金等， 2006［25］； 謝旭軒等， 2010［26］）。 其中， 謝旭軒等（2010）［26］利用寧夏和貴州的調(diào)研數(shù)據(jù)，認(rèn)為退耕后林業(yè)和養(yǎng)殖業(yè)短期內(nèi)難以成為替代收入來源，外出務(wù)工收入雖增加明顯，但退耕還林在其中發(fā)揮的直接促進(jìn)作用不顯著。

因此，首先退耕還林工程究竟能否實現(xiàn)農(nóng)民增收，農(nóng)民增收原因如何，諸多問題目前仍舊存在爭論，亟需給出嚴(yán)謹(jǐn)?shù)恼摂嗪秃粚嵱辛Φ淖C明。其次，在數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上，以往研究多數(shù)是基于兩三個省份的樣本，缺乏大數(shù)據(jù)的支持，在評價全國層面的政策效果時，難免以偏概全。再次，目前幾乎所有有關(guān)退耕還林工程的微觀樣本都是采取問卷調(diào)查的方式收集的，這類一次性回憶數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確度欠佳，可能會干擾研究結(jié)論，倘若通過使用記賬式數(shù)據(jù)來進(jìn)行實證分析，結(jié)果將會更加準(zhǔn)確，結(jié)論也更具說服力。最后，在論證方法上，部分文獻(xiàn)偏重描述性統(tǒng)計分析，只是單純從數(shù)據(jù)上描述實施退耕還林與農(nóng)民增收之間的相關(guān)關(guān)系，沒能排除掉其他因素的干擾，在刻畫因果性上解釋力度不強(qiáng)。以上原因成為激發(fā)本文研究的主要動機(jī)。

三、數(shù)據(jù)來源

本文的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)是2013年中國家庭收入調(diào)查數(shù)據(jù)（China Household Income Projects 2013， 以下簡稱CHIP 2013）。CHIP 2013是一項在全國范圍內(nèi)展開的、截面式的研究數(shù)據(jù)庫。研究樣本從國家統(tǒng)計局的大樣本中按照多階段分層抽樣法獲取，覆蓋北京、山西、遼寧、江蘇、安徽、山東、河南、湖北、湖南、廣東、重慶、四川、云南、甘肅、新疆15個省份，具有全國代表性，其中實施退耕還林工程的樣本省份有山西、安徽、河南、湖北、湖南、重慶、四川、云南、甘肅和新疆，囊括了退耕還林工程的大多數(shù)參與省份。

CHIP 2013數(shù)據(jù)收集工作于2014年開展，系統(tǒng)記錄了2013年各家庭住戶的生產(chǎn)經(jīng)營情況。CHIP 2013數(shù)據(jù)由兩部分組成：一部分是反映個人、家庭層面的基本信息和生產(chǎn)經(jīng)營活動的相關(guān)指標(biāo)，通過委托國家統(tǒng)計局調(diào)查隊以問卷調(diào)查的方式采集；另一部分是反映個人、家庭層面2013年全年收入、支出規(guī)模和結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)，從國家統(tǒng)計局的數(shù)據(jù)庫中直接過錄。由于國家統(tǒng)計局的收入、支出數(shù)據(jù)采用記賬式的收集方法，相比于普通問卷調(diào)查一次性回憶得到的數(shù)據(jù)更加準(zhǔn)確細(xì)致，數(shù)據(jù)質(zhì)量更高。這也是本文相比于已有研究在數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上的進(jìn)步。

CHIP 2013總調(diào)查包括城鎮(zhèn)住戶、農(nóng)村住戶和外來務(wù)工住戶三種住戶類型，本文致力于研究退耕還林問題，首先將城鎮(zhèn)樣本排除在外。又由于農(nóng)村住戶問卷與外來務(wù)工住戶問卷在結(jié)構(gòu)上存在差異，諸多指標(biāo)難以吻合，遂又將外來務(wù)工樣本刪除，由此導(dǎo)致的結(jié)果可能會低估退耕還林工程對勞動力轉(zhuǎn)移、非農(nóng)就業(yè)的影響。再加之新疆住戶數(shù)據(jù)缺失嚴(yán)重，因此新疆也不在本文研究的范圍之內(nèi)。由此，得到一份覆蓋10 070戶37 428人的農(nóng)村住戶樣本，其中退耕戶650戶，占樣本總數(shù)的6.45%，構(gòu)成本文的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

CHIP 2013分別從家庭和個人兩種統(tǒng)計口徑下收集了收入和支出的數(shù)據(jù)。其中，個人數(shù)據(jù)在家庭數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上被拆分為歸屬于各成員的部分和難以在家庭成員間細(xì)分的部分。正是由于這部分難以在家庭成員間準(zhǔn)確劃分的收入的存在，倘若以個人為單位進(jìn)行研究，容易低估家庭成員的收入狀況，特別是家庭的財產(chǎn)收入部分。又鑒于中國農(nóng)村普遍是以家庭作為生產(chǎn)經(jīng)營決策單位，因此本文將研究單位鎖定在戶級層面。

四、實證方法

項目評估的實證方法較為豐富，鑒于本文的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，CHIP 2013為截面數(shù)據(jù)，缺乏時間維度的延伸，因此選用傾向得分匹配（Propensity Score Matching，PSM）的方法。

項目評估的關(guān)鍵是能否構(gòu)造出一組合適的反事實，即我們希望知道某一退耕戶假使沒有參與退耕情況下的收入狀況，通常此類數(shù)據(jù)無法直接觀測獲得。但通過數(shù)學(xué)推導(dǎo)，可以將觀測到的項目效果分解為平均處理效應(yīng)和選擇性偏差，當(dāng)選擇性偏差趨近于零時，便可將觀測的項目效果近似為平均處理效應(yīng)，即項目的真實效果。具體而言，按照農(nóng)戶是否參與退耕還林工程設(shè)定虛擬變量TGHLi＝｛0，1｝。TGHLi＝1表示該農(nóng)戶參與退耕還林工程，其收入為Y1i；TGHLi＝0表示該農(nóng)戶沒有參與退耕還林，收入記為Y0i?？捎^測到的收入表示為

退耕農(nóng)戶與非退耕農(nóng)戶之間的收入差距表示為

式（2）等號左側(cè)表示通過數(shù)據(jù)觀測到的項目效果，右側(cè)表示平均處理效應(yīng)和選擇性偏差的和。選擇性偏差為零，意味著退耕戶與非退耕戶之間除是否接受項目處理外的其他情況完全相同，通常這一假設(shè)無法滿足，能否成為退耕戶與農(nóng)戶自身屬性之間存在關(guān)聯(lián)，因此需要借助匹配的方法來確保處理組與對照組樣本之間的同質(zhì)性。

匹配的方法為沒有采用隨機(jī)實驗方法區(qū)分處理組和對照組的觀測數(shù)據(jù)提供了一種近似于隨機(jī)實驗的方法。如果接受或不接受處理的兩組樣本的差異能夠被一組協(xié)變量所解釋，那么就可以利用這些協(xié)變量進(jìn)行分層配對，使得兩組樣本中唯一的不同即為是否接受過處理。再通過觀察兩組樣本在結(jié)果上的差異，便可得出較好的平均處理效應(yīng)。但普通的匹配方法存在潛在的難題，假設(shè)有k個控制變量，那么普通的匹配要求在k維上尋找最接近的匹配對象，當(dāng)k很大時，對具有k維控制變量的個體進(jìn)行匹配變得非常復(fù)雜。為了解決普通匹配方法的弊端，Rosenbaum和Rubin（1983）［27］提出了傾向得分匹配的方法，其優(yōu)點是將k維信息綜合成一維數(shù)值，即傾向得分（指在一系列可觀察到的協(xié)變量條件下，任意一個研究對象被分配到處理組或者對照組的概率），傾向得分越接近的樣本表示同質(zhì)性越強(qiáng)，因此只需在這個一維變量上尋找最接近的匹配對象。

五、實證結(jié)果

本文旨在評估退耕還林工程的經(jīng)濟(jì)效益，選用農(nóng)民的收入指標(biāo)作為分析問題的切入點，分別討論退耕還林工程在農(nóng)民收入增長、就業(yè)方式轉(zhuǎn)變、扶貧開發(fā)上的效果。

表1詳細(xì)對比了退耕戶與非退耕戶在各項收入上的關(guān)系。首先，從總量的層面看，無論是否包括退耕還林補(bǔ)貼，退耕戶的人均收入對數(shù)值均小于非退耕戶的人均收入對數(shù)值，說明工程實施過程中退耕戶的選取上有意向低收入農(nóng)戶傾斜，希望通過引導(dǎo)低收入農(nóng)戶轉(zhuǎn)變生產(chǎn)方式從而實現(xiàn)增收，這符合政府相關(guān)文件中所強(qiáng)調(diào)的退耕還林經(jīng)濟(jì)效應(yīng)的政策意圖。其次，即使包括退耕補(bǔ)貼，退耕戶的人均收入對數(shù)值提高不大，說明補(bǔ)貼規(guī)模相對于收入水平而言仍然較小。再次，從收入結(jié)構(gòu)的層面看，退耕戶的人均工資收入對數(shù)值為5.78，低于非退耕戶；但退耕戶的人均經(jīng)營收入對數(shù)值為7.77，高于非退耕戶；在人均非農(nóng)收入對數(shù)值上，非退耕戶略高，相差不大。

表1 退耕戶與非退耕戶的人均收入情況描述性統(tǒng)計

表2報告了最近鄰匹配下計算的退耕還林對人均收入的影響。為方便閱讀，同時給出了匹配前樣本和匹配后樣本的差分結(jié)果，其中，匹配后樣本表示通過計算傾向得分而篩選出一組除是否參與退耕外，其他情況近似于同質(zhì)的樣本，此時差分的含義即為平均處理效應(yīng)。首先，前4行的結(jié)果顯示，盡管如前所述，描述性統(tǒng)計分析顯示，退耕戶與非退耕戶在人均收入對數(shù)值（含退耕補(bǔ)貼以及不含退耕補(bǔ)貼）上存在些許差異，但當(dāng)控制相關(guān)因素的干擾后，二者在統(tǒng)計意義上并沒有顯著差別，表明退耕還林工程不能構(gòu)成影響農(nóng)民收入規(guī)模的因素。這其中包含了兩層含義：一是由于退耕活動改變了農(nóng)戶的生產(chǎn)經(jīng)營方式，農(nóng)戶賴以維持生計的農(nóng)業(yè)收入大幅度下降，退耕存在減收的可能，但實證結(jié)果否定了這一判斷，意味著農(nóng)戶參與退耕后的收入狀況不會有明顯的改變，特別是考慮到不含退耕補(bǔ)貼的人均收入，表明即使取消退耕補(bǔ)貼農(nóng)戶也不會因經(jīng)濟(jì)利益的驅(qū)使選擇 “復(fù)耕”，退耕成果具備可持續(xù)性。二是退耕活動也并沒能顯著改善農(nóng)戶的收入狀況，工程在實施過程中的經(jīng)濟(jì)效應(yīng)不明顯。其次，農(nóng)戶參與退耕還林工程后人均非農(nóng)收入實現(xiàn)了顯著的增長，退耕戶相較于未參與退耕的同質(zhì)非退耕戶而言，人均非農(nóng)收入高出8.53%，該數(shù)據(jù)在5%的水平下顯著，說明退耕農(nóng)戶正在通過非農(nóng)生產(chǎn)的途徑來彌補(bǔ)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)上的損失，退耕還林使得農(nóng)戶生產(chǎn)方式和收入結(jié)構(gòu)發(fā)生了明顯的改變。再將人均非農(nóng)收入拆解為兩個部分：人均工資收入和人均經(jīng)營收入，匹配后的樣本回歸結(jié)果顯示，非農(nóng)收入增長的原因主要源自于經(jīng)營收入的提高（18.21%），農(nóng)戶退耕后主要通過個體經(jīng)營活動來獲得新的收入來源。與此同時，退耕戶的人均工資收入雖要高于非退耕戶，但在統(tǒng)計上并不顯著。最后，匹配后樣本與匹配前樣本在回歸結(jié)果上存在明顯的差異，匹配前樣本的以上五項指標(biāo)均呈現(xiàn)出顯著的統(tǒng)計結(jié)果，而匹配后樣本的結(jié)果不同程度地將之弱化，兩組樣本回歸結(jié)果的差異即可以解釋為樣本選擇性偏差的干擾。

表2 退耕還林對收入的影響（一）

本文進(jìn)一步對傾向得分匹配的結(jié)果進(jìn)行了共同支撐（Common Support）和 平 衡 性 檢 驗（Balance Test）。滿足共同支撐的樣本數(shù)共計9 050戶，其中退耕戶1 367戶，非退耕戶7 983戶。匹配前后的傾向得分密度分布圖如圖1所示，表明匹配后退耕戶與非退耕戶在傾向得分密度分布上具備極高的相似度。平衡性檢驗①鑒于篇幅有限，平衡性檢驗表格在文中省略，如有需要請與作者或編輯部聯(lián)系。結(jié)果顯示，除樣本所處省份的地理方位外，其他變量均通過了平衡性檢驗，即在5%的顯著性水平下無法區(qū)分樣本屬于處理組還是對照組，整體上似然比等于23.35，對應(yīng)的P值為0.949，可以認(rèn)為處理組與對照組間沒有明顯的差異。

圖1 最近鄰匹配前、后的傾向得分密度分布圖

傾向得分匹配的結(jié)果容易受到匹配方法和參數(shù)的干擾，為了獲得穩(wěn)健的結(jié)果，本文選擇分別用半徑匹配、核匹配和馬氏距離匹配對上文最近鄰匹配的結(jié)果進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗?；貧w結(jié)果如表3所示，三種方法下的結(jié)論與之前的最近鄰匹配結(jié)果大體一致，即退耕還林工程不能顯著增加農(nóng)民總收入，但可以通過引導(dǎo)農(nóng)戶從事非農(nóng)生產(chǎn)，進(jìn)而改變農(nóng)戶收入結(jié)構(gòu)。農(nóng)戶退耕后非農(nóng)收入的增長主要得益于經(jīng)營收入的提高，而工資收入變化不大。

表3 退耕還林對收入的影響（二）

進(jìn)行項目評估時，不僅僅要檢驗項目的總體效果，探究不同群體間的影響差異性甚至更為重要，特別是涉及農(nóng)村問題時，相對貧困的群體能否從項目中得到實惠成為評價項目效果的重中之重。因此本文將退耕戶按收入從低到高進(jìn)行排序并將其四等分組，再對四組樣本分別進(jìn)行匹配計算平均處理效應(yīng)，結(jié)果如表4所示。第一列表示收入水平最低的25%的退耕戶參與退耕還林工程后各項收入的變化，無論是包含退耕補(bǔ)貼還是剔除掉退耕補(bǔ)貼，退耕戶的人均收入均呈現(xiàn)大幅度下降，約為49.65%和52.39%。除此之外，人均非農(nóng)收入、人均工資收入、人均經(jīng)營收入等指標(biāo)的下降幅度同樣巨大且顯著。而且四種匹配方法的結(jié)論大體相同，表明退耕還林工程惡化了貧困農(nóng)戶的收入狀況。與此相反，高收入農(nóng)戶收入狀況的改善較為明顯，而且收入水平越高增收幅度越大，這一點可以通過第三組和第四組的對比看出。

為何貧困農(nóng)戶退耕后收入狀況難以改善，本文進(jìn)一步通過對比四組樣本的基本屬性予以探究。首先，村級層面對比發(fā)現(xiàn)，相對富裕的農(nóng)戶大多居住在平原地區(qū)，貧困農(nóng)戶多數(shù)居住在山區(qū)，地理環(huán)境影響了農(nóng)戶從事非農(nóng)生產(chǎn)的難易程度。其次，戶級層面對比發(fā)現(xiàn)，低收入農(nóng)戶在常住人口、文盲比例、有無殘疾人、生病天數(shù)等指標(biāo)上明顯偏高，而在平均受教育年限、黨員比例、有無村干部、能否上互聯(lián)網(wǎng)等指標(biāo)上明顯偏低①鑒于篇幅有限，具體數(shù)字不予列示，如有需要請與作者或編輯部聯(lián)系。，這表明低收入農(nóng)戶相比于高收入農(nóng)戶而言，受教育水平偏低、健康狀況偏差、獲取資源和信息的能力偏弱，以上三點因素正是收入中的主要貢獻(xiàn)因素。因此，倘若沒有退耕，低收入農(nóng)戶可以依靠低技能的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)維持生計，反而退耕后難以適應(yīng)高技能的非農(nóng)生產(chǎn)的工作要求，收入下降。

表4 退耕還林對不同人群收入的影響

六、基本結(jié)論與政策建議

本文研究發(fā)現(xiàn)，從總體上看，退耕還林工程沒能改善農(nóng)民收入水平，但通過引導(dǎo)農(nóng)戶從事非農(nóng)就業(yè)，改變了農(nóng)戶收入結(jié)構(gòu)，尤其是經(jīng)營收入增加明顯。而且，退耕戶內(nèi)部呈現(xiàn)出明顯的差異性，表現(xiàn)為低收入農(nóng)戶退耕后收入大幅下降，高收入農(nóng)戶增收效果明顯。因此，鑒于以上結(jié)論，對退耕還林工程的進(jìn)一步實施與完善提出如下政策建議：

一是實行差異化補(bǔ)貼。非農(nóng)生產(chǎn)活動對勞動力素質(zhì)要求偏高，考慮到農(nóng)戶自身的生產(chǎn)能力的差異，部分退耕戶難以適應(yīng)新工作而出現(xiàn)減收。補(bǔ)貼的目的在于維持原有收入水平，從而保證農(nóng)民有意愿從事退耕活動，因此補(bǔ)貼額的發(fā)放應(yīng)該將退耕戶的生產(chǎn)能力納入考慮范圍，因人而異，對生產(chǎn)能力弱的群體給予更多的財力資助。

二是加大技術(shù)培訓(xùn)和就業(yè)指導(dǎo)等輔助措施的力度。無論農(nóng)戶退耕后是選擇從事生產(chǎn)經(jīng)營活動還是外出打工，都需要較強(qiáng)的專業(yè)技術(shù)水平和較高的理財能力，因此建議政府在推行退耕還林工程時，不單要給予農(nóng)戶財力支持，更重要的是提高農(nóng)戶勞動技能以適應(yīng)新的生產(chǎn)需要。

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