不同模式農(nóng)地整治的減貧增收效應(yīng)研究
——基于匹配倍差法估計

汪文雄，馮彥飛，張東麗，陳思瑾

（華中農(nóng)業(yè)大學(xué)公共管理學(xué)院，湖北 武漢 430070）

1 引言

中國貧困人口的90%在農(nóng)村從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)①數(shù)據(jù)來源：https: //openknowledge.worldbank.org/handle/10986/3199。，農(nóng)地是農(nóng)民賴以生存的寶貴資源，如果不從根本上提高農(nóng)地的利用效率，貧困農(nóng)戶就無法獲得穩(wěn)定的可持續(xù)生計來源，而要提高農(nóng)地的利用效率，就必須加強農(nóng)地整治?！度珖恋卣我?guī)劃（2016—2020年）》中也指出：大力推進貧困地區(qū)土地整治，加大政策、項目、資金支持，助力脫貧攻堅。由此可知，中國政府已將農(nóng)地整治扶貧納入脫貧攻堅支撐體系。近年來，在政策引導(dǎo)下中國各地積極探索農(nóng)地整治扶貧模式，除了利用傳統(tǒng)的政府主導(dǎo)模式農(nóng)地整治來扶貧外，更是出現(xiàn)了龍頭企業(yè)或農(nóng)業(yè)合作社主導(dǎo)的農(nóng)地整治PPP模式。那么不同模式農(nóng)地整治扶貧的增收效應(yīng)如何呢？

近年來，學(xué)者們圍繞農(nóng)地整治助推區(qū)域脫貧的作用路徑及農(nóng)戶增收效應(yīng)進行了廣泛研究。主要包括三個方面：一是結(jié)合理論分析與實踐探討了農(nóng)地整治助推區(qū)域脫貧的實現(xiàn)路徑。如嚴(yán)金明指出土地整治能夠促進耕地增量提質(zhì)、提升機械化水平、抵御自然災(zāi)害，進而改變土地貧瘠現(xiàn)狀、增加貧困戶要素稟賦，提高貧困戶收入[1]；臧玉珠等探索了農(nóng)地整治扶貧路徑，指出通過土地開發(fā)、平整及復(fù)墾能夠為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)創(chuàng)造良好的生產(chǎn)條件，增加農(nóng)戶生產(chǎn)性收入[2]；ZHOU等通過典型案例探究了土地整治、土地使用權(quán)改革、土地政策創(chuàng)新三者相結(jié)合能夠打破制度壁壘，解決貧困地區(qū)發(fā)展缺乏土地、技術(shù)和資金的困境，促進農(nóng)民資產(chǎn)和收入增加[3]。二是探究了農(nóng)地整治對農(nóng)戶農(nóng)業(yè)收入的影響。HIIRONEN等采用成本收益分析法研究表明土地整治通過對產(chǎn)權(quán)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化，使平均農(nóng)業(yè)生產(chǎn)成本下降15%，從而增加了農(nóng)戶的農(nóng)業(yè)收入[4]；張琦和石超運用調(diào)研數(shù)據(jù)研究了貧困地區(qū)土地整治的收入效應(yīng)，指出土地整治對項目區(qū)農(nóng)戶家庭的農(nóng)戶收入及總收入有顯著正向影響[5]。三是結(jié)合典型案例定性分析農(nóng)地整治對農(nóng)戶收入結(jié)構(gòu)的影響。CHENG等通過典型案列分析了農(nóng)地整治對農(nóng)業(yè)收入的影響具有雙重性，一方面通過改善農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施條件促進農(nóng)業(yè)規(guī)?；?jīng)營和作物種植結(jié)構(gòu)優(yōu)化，以增加農(nóng)業(yè)收入；另一方面農(nóng)地整治促進農(nóng)地經(jīng)營權(quán)流轉(zhuǎn)使得農(nóng)戶經(jīng)營耕地面積減少，農(nóng)戶從傳統(tǒng)“小農(nóng)”經(jīng)營轉(zhuǎn)為農(nóng)業(yè)雇工和二三產(chǎn)業(yè)工人，從而導(dǎo)致農(nóng)業(yè)收入降低、增加其工資性收入和非農(nóng)經(jīng)營性收入[6]。現(xiàn)有文獻(xiàn)對農(nóng)地整治的減貧增收效應(yīng)進行了有益探索，但存在以下不足：雖然關(guān)注到農(nóng)地整治的減貧增收效應(yīng)，但并未深入研究不同模式農(nóng)地整治的減貧增收效應(yīng)；現(xiàn)有研究都將農(nóng)戶作為一個相對均質(zhì)整體，而農(nóng)地整治對不同類型農(nóng)戶（建檔立卡戶和非建檔立卡戶）增收效應(yīng)的差異并未被關(guān)注；增收效應(yīng)的評價方法不夠科學(xué)，通常只簡單比較農(nóng)地整治扶貧前后農(nóng)戶的收入變化，無法識別出隨時間變化的變量對農(nóng)戶收入的影響，未能準(zhǔn)確評估農(nóng)地整治扶貧對農(nóng)戶增收的凈效應(yīng)。基于此，本文運用湖北省和貴州省調(diào)研數(shù)據(jù)，采用匹配倍差法實證研究不同模式農(nóng)地整治對不同類型農(nóng)戶（建檔立卡戶和非建檔立卡戶）的減貧增收效應(yīng)及差異，對推動貧困地區(qū)實施農(nóng)地整治扶貧攻堅具有重要意義，也為農(nóng)地整治扶貧政策的制定提供借鑒。

2 理論分析

英國國際發(fā)展署（DFID）提出的可持續(xù)生計分析框架（SLA）由脆弱性背景、生計資本、結(jié)構(gòu)與過程轉(zhuǎn)換、生計策略和生計輸出5個部分組成，描述了農(nóng)戶生計資本、生計策略和生計輸出之間相互作用的動態(tài)路徑[7]，分析了農(nóng)戶在脆弱性環(huán)境沖擊下，如何根據(jù)其擁有的生計資本狀況，利用結(jié)構(gòu)與過程轉(zhuǎn)換中有利的政策等因素，采取更優(yōu)生計策略并產(chǎn)生預(yù)期生計輸出的過程。

政府主導(dǎo)模式農(nóng)地整治是一種以行政管理為主的“自上而下”的實施模式，政府自然資源部門既是農(nóng)地整治項目的投資者和實施者，也是項目的監(jiān)管者，農(nóng)戶是項目的參與者和農(nóng)地的經(jīng)營者[8]。該模式農(nóng)地整治包括土地平整、農(nóng)田水利設(shè)施、田間道路及防護林等建設(shè)內(nèi)容，其目標(biāo)是“上”層制定的，農(nóng)地整治項目直接受益人——農(nóng)戶的參與較有限，難以充分反映其生產(chǎn)需求[8-9]，受政府財力限制其投資標(biāo)準(zhǔn)相對偏低，是著眼于農(nóng)田基礎(chǔ)設(shè)施扶貧的單一扶貧手段。PPP模式農(nóng)地整治是指龍頭企業(yè)或農(nóng)業(yè)生產(chǎn)合作社根據(jù)現(xiàn)代農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)發(fā)展需求先投資實施農(nóng)地整治，項目竣工驗收合格后再由政府給予部分費用補助的“自下而上”的實施模式[10-11]。該模式農(nóng)地整治是包含了農(nóng)田基礎(chǔ)設(shè)施扶貧、企業(yè)扶貧、科技扶貧及產(chǎn)業(yè)扶貧的綜合扶貧手段。農(nóng)地整治可在一定程度上降低環(huán)境脆弱性、改善農(nóng)戶生計資本稟賦，使其獲得可持續(xù)生計來源，屬于SLA中的政策、結(jié)構(gòu)與過程轉(zhuǎn)換范疇。本文運用SLA分析不同模式農(nóng)地整治減貧增收路徑以及減貧增收效應(yīng)的差異。

政府主導(dǎo)模式農(nóng)地整治通過改善農(nóng)田灌排設(shè)施、提高道路通達(dá)性、降低土地細(xì)碎化程度、增加耕地數(shù)量及提高耕地質(zhì)量等手段，增加農(nóng)戶生計資本中的自然資本和物質(zhì)資本；農(nóng)戶進而做出相應(yīng)的生計策略調(diào)整，由政策實施前的傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)種植以及本地零星打工等調(diào)整為規(guī)?；r(nóng)業(yè)種植及本地短期務(wù)工等，從而提高農(nóng)戶農(nóng)業(yè)收入、工資性收入及總收入等。PPP模式農(nóng)地整治通過高標(biāo)準(zhǔn)農(nóng)田基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)大大提高農(nóng)戶的自然資本和物質(zhì)資本；龍頭企業(yè)或合作社投入資金組織農(nóng)戶發(fā)展現(xiàn)代農(nóng)業(yè)，并利用其社會資源和掌握的市場信息實現(xiàn)生產(chǎn)和市場需求的對接，可提高農(nóng)戶的金融資本和社會資本；通過對農(nóng)戶進行新技術(shù)教育培訓(xùn)可改善其人力資本；農(nóng)戶的生計資本稟賦得以大大改善，進而調(diào)整生計策略，一部分農(nóng)戶選擇將土地入股或流轉(zhuǎn)后在本地或外地長期務(wù)工，另一部分農(nóng)戶則從龍頭企業(yè)或合作社返租土地以發(fā)展現(xiàn)代化農(nóng)業(yè)、標(biāo)準(zhǔn)化養(yǎng)殖業(yè)等，從而大大提高其家庭收入。

3 研究方法

倍差法（DID）主要用于評估政策實施的凈效應(yīng)，該模型將調(diào)查樣本分為受政策影響的“處理組”和不受政策影響的“對照組”。由于農(nóng)地整治項目選址時在地形地貌等自然條件一致的條件下更偏向于選擇農(nóng)戶對實施整治政策支持程度高的地區(qū)，使得農(nóng)地整治區(qū)的處理組農(nóng)戶和未實施農(nóng)地整治的對照組農(nóng)戶在其平均水平上存在著顯著差異，若直接采用DID模型評估其政策效應(yīng)則存在著選擇性偏誤。而傾向得分匹配法（Propensity Score Matching, PSM）可以有效減弱選擇性偏誤，因此，本文采用PSM-DID模型以有效地解決上述問題，控制不同群體農(nóng)戶之間不隨時間變化的組間差異。PSM-DID模型先將處理組和對照組的樣本進行匹配，即按傾向得分值相近的原則從對照組樣本中選擇與處理組匹配的樣本，使處理組和對照組滿足共同支撐域假設(shè)，然后再運用DID模型分析，以確保政策效應(yīng)評估結(jié)果的準(zhǔn)確性。其具體步驟如下：

（1）估計傾向得分值。運用Logit模型估計出由村莊和農(nóng)戶的一系列特征變量X決定的該村莊的農(nóng)戶獲得農(nóng)地整治政策支持的概率P（X）。按照是否獲得農(nóng)地整治政策支持將樣本農(nóng)戶分為處理組和對照組，R1為處理組的集合，R0為對照組的集合。

（2）匹配處理組與對照組。估計出傾向得分值后需選擇匹配方法，本文選取k值最近鄰匹配、半徑匹配及核匹配三種匹配方法。k值最近鄰匹配是在對照組中尋找傾向得分與處理組最近的k個不同樣本進行匹配，本文k值取10；半徑匹配是取與傾向得分的絕對距離在ε范圍內(nèi)樣本進行匹配，一般取值小于0.25，本文取0.05；核匹配屬整體匹配法，本文使用二次核與0.01的帶寬。通過比較三種方法的平均處理效應(yīng)，以確保匹配結(jié)果的穩(wěn)健性。

（3）計算處理組的平均處理效應(yīng)。

（4）計算匹配的對照組的平均處理效應(yīng)。采用上述三種傾向得分匹配法分別計算對照組的平均處理效應(yīng)（ATE）。

式（1）—式（3）中：t0、t1分別表示農(nóng)地整治實施前和實施后的年份；分別為農(nóng)地整治區(qū)樣本農(nóng)戶i在t0、t1時期的結(jié)果變量分別為未整治區(qū)樣本農(nóng)戶j在t0、t1時期的結(jié)果變量；w（i，j）為權(quán)重；F（·）是核密度函數(shù)；Pi是對照組樣本i的傾向得分；Pj是處理組樣本j的傾向得分；D為帶寬。

4 數(shù)據(jù)來源與變量設(shè)置

4.1 數(shù)據(jù)來源

本文選取湖北省恩施州利川市、貴州省畢節(jié)市的赫章縣和金沙縣作為研究區(qū)域，分析不同模式農(nóng)地整治的減貧增收效應(yīng)。湖北省恩施州和貴州省畢節(jié)市兩個地區(qū)的農(nóng)村貧困人口規(guī)模大，具有很好的代表性，且在經(jīng)濟發(fā)展水平、自然地理條件等方面的差異較小；鑒于農(nóng)地整治PPP模式在貧困地區(qū)出現(xiàn)的時間較晚、數(shù)量相對較少，需選取實施時間相對較早的項目，因此滿足上述條件的項目數(shù)量有限，最終在恩施州和畢節(jié)市選擇了滿足項目要求的利川市、赫章縣和金沙縣。課題組于2018年7—8月在上述縣（市）的PPP模式農(nóng)地整治區(qū)、政府主導(dǎo)模式農(nóng)地整治區(qū)和未整治區(qū)進行了深入調(diào)查，選取的農(nóng)地整治項目均為2014年開工和竣工并取得一定成效。調(diào)研采用隨機抽樣的方法對抽取農(nóng)戶進行訪談式問卷調(diào)查，收集得到2013年和2017年的數(shù)據(jù)，2013年數(shù)據(jù)為農(nóng)地整治政策實施前的基期數(shù)據(jù)，而2017年的數(shù)據(jù)用來反映農(nóng)地整治政策實施后的數(shù)據(jù)。面對面訪談式的問卷調(diào)查確保了問卷質(zhì)量，共發(fā)放629份問卷，回收有效問卷562份，有效率89.3%。其中建檔立卡戶253份，非建檔立卡戶309份；政府主導(dǎo)模式農(nóng)地整治區(qū)117份，PPP模式農(nóng)地整治區(qū)276份，未整治區(qū)169份。受訪家庭中男性戶主居多，占85.2%；戶主年齡40～55歲占52.5%，65歲以上占19.9%；戶主受教育程度集中在小學(xué)和初中，占80.8%；家庭人口數(shù)集中在3～6人，占70.5%；家庭經(jīng)營耕地面積5畝及以下占67.4%，5～10畝占25.4%。

4.2 變量設(shè)置及描述性統(tǒng)計

為了全面揭示不同模式農(nóng)地整治的減貧增收效應(yīng)，除了考察農(nóng)戶家庭的總收入外，還分析各類收入的變化情況，因此，選擇了農(nóng)戶家庭的總收入、農(nóng)業(yè)收入、工資性收入、財產(chǎn)性收入及其他收入共5個指標(biāo)為因變量。在農(nóng)地整治實施后，農(nóng)戶收入還受戶主特征、家庭特征、村莊特征及公共政策等一系列控制變量的影響，由于選取的調(diào)研村的村莊特征及其他公共政策（除農(nóng)地整治之外）基本一致，因此，后文中不考慮村莊特征和其他公共政策的差異對農(nóng)戶收入的影響。參考現(xiàn)有研究，本文選取了戶主特征和家庭特征共9個控制變量，包括戶主年齡（X1）、戶主受教育程度（X2）、家庭人口數(shù)（X3）、家庭勞動力人口數(shù)（X4）、家庭農(nóng)業(yè)勞動力人口數(shù)（X5）、15歲以下兒童數(shù)量（X6）、65歲以上老人數(shù)量（X7）、是否有人擔(dān)任村干部（X8）和家庭承包耕地面積（X9），變量含義及賦值規(guī)則如表1。

不同模式農(nóng)地整治前后各類收入的描述性統(tǒng)計如表2。從建檔立卡戶來看：2017年與2013年相比，農(nóng)地整治PPP模式區(qū)、政府主導(dǎo)模式區(qū)和未整治區(qū)農(nóng)戶的總收入、財產(chǎn)性收入和工資性收入均有所增加，其中PPP模式區(qū)農(nóng)戶增幅最大，政府主導(dǎo)模式區(qū)次之，未整治區(qū)最??；而農(nóng)業(yè)收入增減情況存在一定差異，政府主導(dǎo)模式區(qū)農(nóng)戶增幅最大，PPP模式區(qū)減少最多，未整治區(qū)有所增加；其他收入在不同模式間均有增加但差異較小。從非建檔立卡戶來看，2017年與2013年相比，農(nóng)地整治區(qū)與未整治區(qū)農(nóng)戶的各類收入變化與建檔立卡戶基本一致，但非建檔立卡戶的總收入、財產(chǎn)性收入、工資性收入及其他收入的增幅均高于建檔立卡戶。

表1 控制變量含義及賦值規(guī)則Tab.1 Meanings and assignment rules of variables

表2 不同模式農(nóng)地整治前后農(nóng)戶各類收入描述性統(tǒng)計Tab.2 Descriptive statistics of rural households’ income before and after rural land consolidation in different modes (元)

5 模型估計與研究結(jié)果

5.1 傾向得分估計與匹配質(zhì)量檢驗

傾向得分匹配法的第一步是計算農(nóng)戶的傾向得分，而選擇匹配變量是最關(guān)鍵的步驟[12]，選取的變量需同時滿足兩個條件：一是對農(nóng)戶所在村莊是否實施農(nóng)地整治政策有影響；二是對農(nóng)戶收入有影響?；诖嗽瓌t，本文選取戶主年齡、戶主受教育程度、家庭人口數(shù)、家庭勞動力人口數(shù)、家庭農(nóng)業(yè)勞動力人口數(shù)、15歲以下兒童數(shù)量、65歲以上老人數(shù)量、是否有人擔(dān)任村干部和家庭承包耕地面積共計9個控制變量作為匹配變量，采用Logit模型進行回歸，分別針對不同模式整治區(qū)與未整治區(qū)、不同模式整治區(qū)之間的兩類樣本農(nóng)戶計算其傾向得分，具體如下：從政府主導(dǎo)模式農(nóng)地整治區(qū)與未整治區(qū)估計結(jié)果來看，家庭農(nóng)業(yè)勞動力人口數(shù)和家庭承包耕地面積對兩類農(nóng)戶均有顯著影響，同時建檔立卡戶還受到戶主年齡和戶主受教育程度的影響，非建檔立卡戶還受到15歲以下兒童數(shù)量的影響；從PPP模式農(nóng)地整治區(qū)與未整治區(qū)估計結(jié)果來看，戶主受教育程度和家庭承包耕地面積對兩類農(nóng)戶均有顯著影響，同時建檔立卡戶還受到15歲以下兒童數(shù)量的影響，非建檔立卡戶還受到家庭農(nóng)業(yè)勞動力人口數(shù)和65歲以上老人數(shù)量的影響；從PPP模式區(qū)與政府主導(dǎo)模式區(qū)估計結(jié)果來看，戶主受教育程度、家庭農(nóng)業(yè)勞動力人口數(shù)和家庭承包耕地面積對兩類農(nóng)戶均有顯著影響，同時建檔立卡戶還受到65歲以上老人數(shù)量的影響，非建檔立卡戶還受到戶主年齡的影響。

在估計出傾向得分后，為了保證傾向得分匹配結(jié)果的準(zhǔn)確性，需要進行平衡性檢驗，即檢驗處理組和對照組在控制變量上是否存在顯著差異。在進行傾向得分匹配時，常用的匹配方法有k值最近鄰匹配法、半徑匹配法和核匹配法，實際應(yīng)用中到底哪種方法最優(yōu)學(xué)術(shù)界尚沒有明確規(guī)定，為了確保結(jié)果的穩(wěn)健性本文采用上述三種匹配法，分別對政府主導(dǎo)模式農(nóng)地整治區(qū)和未整治區(qū)、PPP模式農(nóng)地整治區(qū)和未整治區(qū)、PPP模式農(nóng)地整治區(qū)和政府主導(dǎo)模式農(nóng)地整治區(qū)的兩類農(nóng)戶共6個分組的控制變量進行匹配，匹配質(zhì)量檢驗結(jié)果如表3。從政府主導(dǎo)模式農(nóng)地整治區(qū)和未整治區(qū)農(nóng)戶匹配后特征變量標(biāo)準(zhǔn)化偏差來看，大部分變量的標(biāo)準(zhǔn)化偏差小于10%，在近鄰匹配法中，建檔立卡戶有4個變量標(biāo)準(zhǔn)化偏差大于10%，非建檔立卡戶均小于10%；在半徑匹配法中，建檔立卡戶有6個變量標(biāo)準(zhǔn)化偏差大于10%，非建檔立卡戶均小于10%；在核匹配法中，建檔立卡戶有9個變量標(biāo)準(zhǔn)化偏差大于10%，非建檔立卡戶有4個大于10%。PPP模式農(nóng)地整治區(qū)和未整治區(qū)、PPP模式農(nóng)地整治區(qū)和政府主導(dǎo)模式農(nóng)地整治區(qū)兩類農(nóng)戶匹配后控制變量的標(biāo)準(zhǔn)化偏差與政府主導(dǎo)模式農(nóng)地整治區(qū)和未整治區(qū)類似?？傮w而言，雖然部分變量的標(biāo)準(zhǔn)化偏差大于10%，但滿足小于20%的要求，匹配估計結(jié)果可靠。聯(lián)合檢驗如表4所示，各組匹配后的Pseudo R2顯著減少，p值顯著增大，說明匹配后控制變量在處理組和對照組的分布沒有系統(tǒng)差異，符合可比性要求，可用于后續(xù)匹配分析。

5.2 匹配倍差結(jié)果分析

采用近鄰匹配倍差法、半徑匹配倍差法和核匹配倍差法估計不同模式農(nóng)地整治的實施對兩類農(nóng)戶總收入及各分項收入的影響，結(jié)果如表5—表7。

從總收入來看，由表5可知，政府主導(dǎo)模式農(nóng)地整治的實施對建檔立卡戶和非建檔立卡戶的戶均總收入有顯著的正向影響，三種匹配倍差法計算的ATT平均值分別是是2 200.6元、2 832.6元，表明政府主導(dǎo)模式農(nóng)地整治的實施能使非建檔立卡戶增收2 832.6元，比建檔立卡戶高632元。由表6可知，PPP模式農(nóng)地整治的實施對建檔立卡戶和非建檔立卡戶的戶均總收入有顯著正向影響，三種匹配倍差法計算的ATT平均值分別是7 104.8元、12 870.6元，表明PPP模式農(nóng)地整治的實施能使非建檔立卡戶增收12 870.6元，比建檔立卡戶高5 765.8元。由表7可知，PPP模式農(nóng)地整治的實施對建檔立卡戶和非建檔立卡戶的增收效應(yīng)比政府主導(dǎo)模式分別高5 172.1元、11 167.1元。由此可見，兩種模式農(nóng)地整治的實施對非建檔立卡戶減貧增收效應(yīng)高于建檔立卡戶，其原因是非建檔立卡戶在人力資本、物質(zhì)資本及社會資本等方面優(yōu)于建檔立卡戶，從農(nóng)地整治中更易于受益；PPP模式下農(nóng)地整治的減貧增收效應(yīng)遠(yuǎn)大于政府主導(dǎo)模式，其原因是PPP模式下農(nóng)地整治項目的投資標(biāo)準(zhǔn)高于政府主導(dǎo)模式，而且還是一種具有產(chǎn)業(yè)扶貧、科技扶貧及企業(yè)扶貧等功能的綜合性扶貧方式。

表3 特征變量匹配質(zhì)量檢驗Tab.3 Matching test of variables (%)

表4 特征變量聯(lián)合檢驗Tab.4 Joint test of variables (%)

表5 政府主導(dǎo)模式農(nóng)地整治區(qū)與未整治區(qū)各類收入的處理效應(yīng)Tab.5 Treatment effects of RLC in government-led mode area and non-consolidated area

表6 PPP模式農(nóng)地整治區(qū)與未整治區(qū)各類收入的處理效應(yīng)Tab.6 Treatment effects of RLC in PPP mode area and non-consolidated area

表7 PPP模式農(nóng)地整治區(qū)與政府主導(dǎo)模式農(nóng)地整治區(qū)各類收入的處理效應(yīng)Tab.7 Treatment effects of RLC in PPP mode area and government-led mode area

從農(nóng)業(yè)收入來看，由表5可知，政府主導(dǎo)模式農(nóng)地整治的實施對建檔立卡戶和非建檔立卡戶戶均農(nóng)業(yè)收入有顯著的正向影響，三種匹配倍差法計算的ATT平均值分別是801.2元、1 183.3元，表明政府主導(dǎo)模式農(nóng)地整治的實施能使非建檔立卡戶農(nóng)業(yè)收入增加程度比建檔立卡戶高382.1元。由表6可知，PPP模式農(nóng)地整治的實施對建檔立卡戶和非建檔立卡戶戶均農(nóng)業(yè)收入有顯著負(fù)向影響，三種匹配倍差法計算的ATT平均值分別是-809.2元、-544.4元，表明PPP模式農(nóng)地整治的實施使建檔立卡戶農(nóng)業(yè)收入降低比非建檔立卡戶多264.8元。由表7可知，政府主導(dǎo)模式農(nóng)地整治的實施對建檔立卡戶和非建檔立卡戶的農(nóng)業(yè)收入的增長比PPP模式分別高1 682元、1 604元。由此可見，政府主導(dǎo)模式農(nóng)地整治的實施對非建檔立卡戶農(nóng)業(yè)收入增長的促進作用高于建檔立卡戶，其原因是政府主導(dǎo)模式農(nóng)地整治通過簡單土地平整和田間基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)在一定程度上降低生產(chǎn)成本及提高生產(chǎn)效率從而增加農(nóng)業(yè)收入，且非建檔立卡戶擁有更好的人力資本和物質(zhì)資本所以農(nóng)業(yè)收入增長幅度更大；PPP模式農(nóng)地整治的實施會導(dǎo)致農(nóng)戶農(nóng)業(yè)收入降低且對建檔立卡戶影響更大，其原因是PPP模式農(nóng)地整治會促使農(nóng)地從農(nóng)戶流轉(zhuǎn)到企業(yè)從而降低農(nóng)民農(nóng)業(yè)收入，且建檔立卡戶因缺乏科學(xué)種植技術(shù)導(dǎo)致農(nóng)地流轉(zhuǎn)比例更高農(nóng)業(yè)收入受影響更大。

從財產(chǎn)性收入來看，由表5可知，政府主導(dǎo)模式農(nóng)地整治的實施對建檔立卡戶戶均財產(chǎn)性收入無顯著影響，但對非建檔立卡戶有顯著正向影響，兩類農(nóng)戶ATT的平均值分別是64.6元、27.5元，表明政府主導(dǎo)模式農(nóng)地整治的實施對兩類農(nóng)戶財產(chǎn)性收入影響不大。由表6可知，PPP模式農(nóng)地整治的實施對建檔立卡戶和非建檔立卡戶戶均財產(chǎn)性收入有顯著正向影響，三種匹配倍差法計算的ATT平均值分別是1 326.4元、1 735.6元，表明PPP模式農(nóng)地整治的實施使得非建檔立卡戶財產(chǎn)性收入增加幅度比建檔立卡戶高409.2元。由表7可知，PPP模式農(nóng)地整治的實施對建檔立卡戶和非建檔立卡戶的財產(chǎn)性收入增長比政府主導(dǎo)模式分別高1 313.4元、1 696.6元。由此可見，PPP模式農(nóng)地整治的實施能顯著促進農(nóng)戶財產(chǎn)性收入的增加且對非建檔立卡戶的促進作用高于建檔立卡戶，而政府主導(dǎo)模式對兩類農(nóng)戶財產(chǎn)性收入的影響非常小，其原因是農(nóng)戶將農(nóng)地出租或者入股以獲得相應(yīng)的租金或紅利，財產(chǎn)性收入增加。此外，非建檔立卡戶的耕地資源更豐富，流轉(zhuǎn)面積也更大，其獲得的財產(chǎn)性收入比建檔立卡戶多。

從工資性收入來看，由表5可知，政府主導(dǎo)模式農(nóng)地整治的實施對建檔立卡戶戶均工資性收入影響不顯著，但對非建檔立卡戶有顯著正向影響，三種匹配倍差法計算的ATT平均值分別是1 122.2元、1 614.1元，表明政府主導(dǎo)模式農(nóng)地整治的實施對非建檔立卡戶財產(chǎn)性收入的提升明顯優(yōu)于建檔立卡戶。由表6可知，PPP模式農(nóng)地整治的實施對建檔立卡戶和非建檔立卡戶戶均工資性收入有顯著正向影響，三種匹配倍差法計算的ATT值平均值分別是6 446.9元、11 755元，表明PPP模式農(nóng)地整治的實施能使兩類農(nóng)戶工資性收入增加，但非建檔立卡戶比建檔立卡戶高5 308.1元。由表7可知，PPP模式農(nóng)地整治的實施能夠顯著促進建檔立卡戶和非建檔立卡戶工資性收入的增長，且比政府主導(dǎo)模式分別高5 540.8元、11 008.8元。由此可見，PPP模式農(nóng)地整治的實施能顯著促進農(nóng)戶工資性收入的增加且對非建檔立卡戶的促進作用高于建檔立卡戶，而政府主導(dǎo)模式僅能促進非建檔立卡戶工資性收入的增加且促進作用較小。其原因是PPP模式農(nóng)地整治一方面通過土地流轉(zhuǎn)釋放了勞動力，另一方面整治實施后龍頭企業(yè)發(fā)展現(xiàn)代農(nóng)業(yè)為農(nóng)戶提供了就業(yè)崗位；同時，兩類農(nóng)戶在人力資本等多方面均存在較大差異，建檔立卡戶非農(nóng)就業(yè)渠道的拓展更困難，因此其工資性收入的提高更少。

此外，兩種模式農(nóng)地整治的實施對兩類農(nóng)戶的其他收入并無顯著影響。

6 結(jié)論與啟示

本文在湖北省利川市、貴州省赫章縣和金沙縣農(nóng)戶問卷調(diào)研基礎(chǔ)上，運用三種匹配倍差法探索了不同模式農(nóng)地整治對建檔立卡戶和非建檔立卡戶減貧增收效應(yīng)的差異，主要結(jié)論：

（1）兩種模式農(nóng)地整治的實施對兩類農(nóng)戶的總收入均具有顯著正向影響，PPP模式農(nóng)地整治的實施使兩類農(nóng)戶總收入增加程度遠(yuǎn)大于政府主導(dǎo)模式農(nóng)地整治，且兩種模式農(nóng)地整治對非建檔立卡戶的增收效應(yīng)強于建檔立卡戶。

（2）政府主導(dǎo)模式農(nóng)地整治的實施對兩類農(nóng)戶的農(nóng)業(yè)收入有顯著正向影響，對非建檔立卡戶影響更大；PPP模式農(nóng)地整治的實施會顯著降低兩類農(nóng)戶的農(nóng)業(yè)收入，對建檔立卡戶影響更大。

（3）政府主導(dǎo)模式農(nóng)地整治的實施對建檔立卡戶財產(chǎn)性收入影響不顯著，對非建檔立卡戶有顯著影響但增加值較??；PPP模式農(nóng)地整治的實施對兩類農(nóng)戶財產(chǎn)性收入均有顯著正向影響，且對非建檔立卡戶影響更大；PPP模式對農(nóng)戶財產(chǎn)性收入增長的促進作用遠(yuǎn)大于政府主導(dǎo)模式。

（4）政府主導(dǎo)模式農(nóng)地整治僅能顯著增加非建檔立卡戶工資性收入，但增加值較?。籔PP模式農(nóng)地整治能顯著增加兩類農(nóng)戶的工資性收入，且對非建檔立卡戶影響更大；PPP模式對農(nóng)戶工資性收入增長的促進作用遠(yuǎn)大于政府主導(dǎo)模式。

基于上述結(jié)論，本文得到以下政策啟示。

（1）政府應(yīng)重視農(nóng)地整治對扶貧的促進作用，進一步提高PPP模式農(nóng)地整治的比例。在扶貧工作中，PPP模式農(nóng)地整治具有政府主導(dǎo)模式無法比擬的優(yōu)越性：一方面，該模式拓展了資金來源，提高了資金使用效率；另一方面，該模式是一種具有基礎(chǔ)設(shè)施扶貧、產(chǎn)業(yè)扶貧、科技扶貧及企業(yè)扶貧等功能的綜合性扶貧方式。因此，相比政府主導(dǎo)模式，PPP模式農(nóng)地整治能更好地增加農(nóng)戶生計資本，優(yōu)化農(nóng)戶生計策略，達(dá)到持續(xù)增收的目的。

（2）完善PPP模式農(nóng)地整治的相關(guān)政策，引導(dǎo)龍頭企業(yè)等社會資本積極參與農(nóng)地整治扶貧項目。目前在推廣PPP模式農(nóng)地整治過程中，有些地區(qū)存在著社會資本難參與、參與之后難管理的現(xiàn)象，要總結(jié)PPP模式農(nóng)地整治的實踐經(jīng)驗，加快制定社會資本參與農(nóng)地整治扶貧的相關(guān)法律法規(guī)、政策制度及各項標(biāo)準(zhǔn)，讓社會資本的參與有據(jù)可依，從而加大PPP模式農(nóng)地整治的推廣力度。

（3）加強農(nóng)地整治扶貧與其他精準(zhǔn)扶貧手段相結(jié)合，以促進農(nóng)地整治項目區(qū)內(nèi)農(nóng)戶全部脫貧。在扶貧工作中農(nóng)地整治對建檔立卡戶的脫貧能起到助推作用，但因農(nóng)戶生計資本稟賦不同農(nóng)地整治并不能使項目區(qū)農(nóng)戶做到全部脫貧，為了實現(xiàn)全部脫貧的目標(biāo)，需要針對特定建檔立卡戶設(shè)計其他精準(zhǔn)扶貧的干預(yù)政策，并與農(nóng)地整治扶貧政策相結(jié)合，以實現(xiàn)項目區(qū)內(nèi)農(nóng)戶全部脫貧。