生態(tài)補(bǔ)償對(duì)農(nóng)村脫貧的影響路徑研究
——基于陜西省吳起縣的農(nóng)戶調(diào)查

劉曉偉，趙偉峰，劉宗飛

(安徽科技學(xué)院 管理學(xué)院，安徽 鳳陽(yáng) 233100)

生態(tài)補(bǔ)償是人們?yōu)閼?yīng)對(duì)不斷惡化的生態(tài)退化和環(huán)境問(wèn)題而采取的政策措施[1]。生態(tài)補(bǔ)償?shù)闹苯幽康氖歉纳坪捅Ｗo(hù)生態(tài)環(huán)境，但由于實(shí)施區(qū)域大多集中在生態(tài)脆弱且經(jīng)濟(jì)發(fā)展較為落后的中西部地區(qū)，所以，生態(tài)補(bǔ)償還兼具改善貧困的重任。2015年，習(xí)近平總書記在“減貧與發(fā)展高層論壇”上明確提出了“五個(gè)一批”的精準(zhǔn)脫貧措施，“生態(tài)補(bǔ)償脫貧一批”是其中的重要內(nèi)容。在此背景下，深入分析生態(tài)補(bǔ)償政策的減貧效果及其作用機(jī)理，對(duì)制定和完善生態(tài)扶貧的方針政策具有重要意義。

1 文獻(xiàn)綜述

在黃土高原地區(qū)，伴隨退耕還林工程、天然林保護(hù)工程、三北防護(hù)林工程等一系列林業(yè)重點(diǎn)保護(hù)工程的實(shí)施，國(guó)家對(duì)土地生產(chǎn)用途及農(nóng)戶生產(chǎn)方式進(jìn)行了管制，為彌補(bǔ)區(qū)域生產(chǎn)生活行為的選擇性缺失，政府給予了農(nóng)戶一定數(shù)量的貨幣補(bǔ)償[2]，亦即生態(tài)補(bǔ)償。從實(shí)際效果來(lái)看，生態(tài)補(bǔ)償是政府轉(zhuǎn)移支付的一部分，具備調(diào)整農(nóng)戶生產(chǎn)生活行為的作用，是影響家庭貧困的重要因素。

當(dāng)前，眾多學(xué)者研究了生態(tài)補(bǔ)償與貧困的關(guān)系，但并未得出生態(tài)補(bǔ)償對(duì)貧困的確切影響。部分研究者認(rèn)為生態(tài)補(bǔ)償可以緩解區(qū)域貧困，如尚海洋等利用2015年石羊河流域生態(tài)補(bǔ)償機(jī)制調(diào)查數(shù)據(jù)，測(cè)算了現(xiàn)金生態(tài)補(bǔ)償對(duì)FGT貧困指數(shù)的影響，結(jié)果顯示，生態(tài)補(bǔ)償?shù)默F(xiàn)金方式可以有效降低區(qū)域貧困[2]。朱冬亮等比較評(píng)估了貧困山區(qū)林業(yè)生態(tài)扶貧實(shí)踐模式，并認(rèn)為生態(tài)補(bǔ)償扶貧模式是林業(yè)生態(tài)屬性帶來(lái)的資產(chǎn)性收入，是國(guó)家財(cái)政轉(zhuǎn)移支付的再分配，這種扶貧模式精準(zhǔn)度較高，短期內(nèi)扶貧成效也較為顯著[3]。杜洪燕等基于農(nóng)戶異質(zhì)性的視角，分析了不同生態(tài)補(bǔ)償項(xiàng)目對(duì)緩解貧困的影響，研究認(rèn)為崗位型及現(xiàn)金型生態(tài)補(bǔ)償分別能夠在低分位數(shù)及中分位數(shù)上顯著提高農(nóng)戶家庭收入[4]。

也有部分學(xué)者得出生態(tài)補(bǔ)償并未有效緩解農(nóng)戶貧困的結(jié)論。如吳樂(lè)利用logit模型檢驗(yàn)了生態(tài)補(bǔ)償政策戶對(duì)貴州省三貧困縣農(nóng)戶生計(jì)策略的影響，并認(rèn)為政策戶的總體生計(jì)資本水平低于無(wú)政策戶[5]。李國(guó)平等從比較視角出發(fā)，分析了退耕還林補(bǔ)償對(duì)農(nóng)村的經(jīng)濟(jì)福利效應(yīng)，研究認(rèn)為與非退耕區(qū)相比，退耕區(qū)農(nóng)村收入水平普遍更低，城鄉(xiāng)收入差距更大[6]。李欣等對(duì)武陵山區(qū)農(nóng)戶調(diào)查發(fā)現(xiàn)參與生態(tài)補(bǔ)償項(xiàng)目與農(nóng)戶收入存在負(fù)相關(guān)關(guān)系[1]。吳樂(lè)等研究發(fā)現(xiàn)參與生態(tài)管護(hù)崗位的多屬于貧困群體中貧困程度較輕的一部分人群，且崗位型補(bǔ)償?shù)臏p貧效果有限[7]。

針對(duì)生態(tài)補(bǔ)償對(duì)貧困影響方向不確定的問(wèn)題，部分學(xué)者從不同視角進(jìn)行了解讀，如劉璨利用多年面板數(shù)據(jù)進(jìn)行了分析，并認(rèn)為生態(tài)補(bǔ)償對(duì)貧困的影響具備區(qū)域異質(zhì)性，且不同的生態(tài)環(huán)保工程對(duì)貧困的影響存在顯著差異[8]。王丹，黃季焜則認(rèn)為生態(tài)補(bǔ)償與貧困之間呈現(xiàn)倒U型關(guān)系，當(dāng)生態(tài)補(bǔ)償達(dá)到一定程度之后，會(huì)導(dǎo)致農(nóng)戶休閑需求的增長(zhǎng)[9]。另外還有學(xué)者基于生態(tài)補(bǔ)償對(duì)貧困影響的時(shí)期效果[3]，生態(tài)補(bǔ)償對(duì)不同貧困程度群體的影響等視角進(jìn)行了分析研究[4,10]。

上述研究深入分析了生態(tài)補(bǔ)償與貧困之間的關(guān)系，為探索生態(tài)補(bǔ)償?shù)拿撠毿Ч鞒隽司薮筘暙I(xiàn)，但是現(xiàn)有研究并未說(shuō)明生態(tài)補(bǔ)償對(duì)農(nóng)村貧困的作用路徑。已有大量研究證實(shí)，家庭勞動(dòng)力在非農(nóng)就業(yè)領(lǐng)域的配置是家庭擺脫貧困的重要途徑[11-12]，當(dāng)農(nóng)村家庭有1.5-2人非農(nóng)就業(yè)時(shí)，貧困發(fā)生率可以降低到4%左右，2人以上非農(nóng)就業(yè)可以完全實(shí)現(xiàn)脫貧[13]?；诖?，本研究將非農(nóng)就業(yè)引入生態(tài)補(bǔ)償對(duì)貧困的分析框架，重點(diǎn)關(guān)注以下兩個(gè)問(wèn)題：一是生態(tài)補(bǔ)償通過(guò)何種路徑影響農(nóng)村貧困；二是在生態(tài)補(bǔ)償影響農(nóng)村貧困的過(guò)程中，非農(nóng)就業(yè)是否存在中介效應(yīng)。與既有研究相比，本文的主要貢獻(xiàn)在于，第一，利用陜西省吳起縣微觀調(diào)查數(shù)據(jù)，深入分析黃土高原地區(qū)相關(guān)補(bǔ)償政策對(duì)貧困的影響，檢驗(yàn)生態(tài)補(bǔ)償緩解貧困的作用效果；第二，使用聯(lián)立方程模型將生態(tài)補(bǔ)償及非農(nóng)就業(yè)等變量納入模型，測(cè)算并分析生態(tài)補(bǔ)償對(duì)農(nóng)村貧困的直接效應(yīng)和間接效應(yīng)。

2 理論分析框架及模型建立

2.1 理論分析框架

2.1.1 生態(tài)補(bǔ)償與農(nóng)村貧困的關(guān)系

生態(tài)補(bǔ)償始于20世紀(jì)60年代的“庇古稅”，包括基于市場(chǎng)機(jī)制的科斯型生態(tài)補(bǔ)償和基于政府干預(yù)的庇古型生態(tài)補(bǔ)償兩種基本制度范式[14]；在我國(guó)，生態(tài)補(bǔ)償被定義為保護(hù)和可持續(xù)利用生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)為目的，以經(jīng)濟(jì)手段為主調(diào)節(jié)相關(guān)者利益關(guān)系的制度安排[15]。生態(tài)補(bǔ)償?shù)闹苯幽康氖菫榱颂嵘鷳B(tài)服務(wù)供給，但從社會(huì)福利再分配的角度來(lái)看，生態(tài)補(bǔ)償是政府轉(zhuǎn)移性支出的一部分，其對(duì)農(nóng)村貧困的影響主要體現(xiàn)為以下幾個(gè)層面：一是生態(tài)補(bǔ)償可以直接增加農(nóng)戶收入，與農(nóng)業(yè)收入相比，在黃土高原地區(qū)，以退耕還林政策為核心的畝均生態(tài)補(bǔ)償收入更高，且更加穩(wěn)健[8]，因此，生態(tài)補(bǔ)償整體提升了家庭收入，能夠直接降低農(nóng)戶陷入貧困的概率；二是生態(tài)補(bǔ)償政策的實(shí)施，降低了家庭的耕地生產(chǎn)數(shù)量，解放了家庭勞動(dòng)力，在一定程度上促進(jìn)了農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力向非農(nóng)部門的轉(zhuǎn)移，進(jìn)而改善農(nóng)村貧困；三是生態(tài)補(bǔ)償具備一定的穩(wěn)定性，可以在較長(zhǎng)時(shí)期內(nèi)緩解農(nóng)戶家庭面臨的消費(fèi)約束，在非農(nóng)就業(yè)存在較高門檻的情況下，生態(tài)補(bǔ)償會(huì)提升農(nóng)戶的休閑需求，降低農(nóng)戶參與非農(nóng)就業(yè)的意愿，導(dǎo)致家庭整體收入下降。

2.1.2 非農(nóng)就業(yè)與農(nóng)村貧困的關(guān)系

勞動(dòng)力過(guò)剩及有效配置不足是導(dǎo)致農(nóng)村貧困的重要原因[16]，提升農(nóng)村勞動(dòng)力在農(nóng)業(yè)及非農(nóng)部門間的流動(dòng)對(duì)緩解農(nóng)村居民貧困具有積極作用。整體來(lái)看，非農(nóng)就業(yè)可以從兩個(gè)方面增加農(nóng)戶收入：一方面，非農(nóng)部門邊際收益高于農(nóng)業(yè)部門，農(nóng)村勞動(dòng)力參與非農(nóng)就業(yè)不僅可以獲得更高的勞動(dòng)報(bào)酬，還有助于打破原有固化的社會(huì)階層，降低收入不平等，從而有效緩解農(nóng)村貧困；另一方面，農(nóng)村勞動(dòng)力參與非農(nóng)就業(yè)可以緩解農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過(guò)密的問(wèn)題，促使資本和技術(shù)實(shí)現(xiàn)對(duì)勞動(dòng)力的替代，提升農(nóng)業(yè)勞動(dòng)生產(chǎn)率，進(jìn)而增加農(nóng)業(yè)收入，實(shí)現(xiàn)對(duì)農(nóng)村貧困的緩解[12]。

2.1.3 生態(tài)補(bǔ)償與非農(nóng)就業(yè)的關(guān)系

一般情況下，農(nóng)村家庭勞動(dòng)力存在三種生產(chǎn)行為選擇，亦即農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、非農(nóng)就業(yè)和選擇休閑。在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)社會(huì)化服務(wù)日益提升的背景下，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)對(duì)勞動(dòng)力的依賴逐漸減少，農(nóng)業(yè)部門難以吸收農(nóng)村剩余勞動(dòng)力，因此，非農(nóng)就業(yè)和休閑是農(nóng)村家庭勞動(dòng)力面臨的重要選擇。在家庭整體收益最大化的理性指引下，農(nóng)戶應(yīng)將剩余勞動(dòng)力配置在非農(nóng)部門，然而，農(nóng)村勞動(dòng)力從農(nóng)業(yè)生產(chǎn)向非農(nóng)就業(yè)部門轉(zhuǎn)移面臨三個(gè)方面的障礙：一是非農(nóng)就業(yè)對(duì)農(nóng)村勞動(dòng)力質(zhì)量的選擇，具備一定技能的青壯年勞動(dòng)力更容易在稀缺的非農(nóng)就業(yè)崗位中勝出；二是非農(nóng)就業(yè)崗位存在較高的搜尋成本，遠(yuǎn)離非農(nóng)市場(chǎng)的地理區(qū)位差異增加了非農(nóng)就業(yè)的難度；三是非農(nóng)就業(yè)要求農(nóng)村居民做出生產(chǎn)生活行為的改變，大量非農(nóng)就業(yè)崗位需要遠(yuǎn)離家鄉(xiāng)，使非農(nóng)就業(yè)勞動(dòng)力必須承擔(dān)一定的感情負(fù)債。

家庭收入是影響勞動(dòng)力行為選擇的重要因素，作為家庭收入的一部分，生態(tài)補(bǔ)償可以在兩個(gè)方面對(duì)農(nóng)戶非農(nóng)就業(yè)行為進(jìn)行影響：一是生態(tài)補(bǔ)償可以提升農(nóng)戶家庭整體收益水平，緩解農(nóng)戶非農(nóng)就業(yè)過(guò)程中面臨的搜尋成本壓力；二是生態(tài)補(bǔ)償?shù)倪B續(xù)性會(huì)改變農(nóng)戶對(duì)未來(lái)收入的預(yù)期，降低收入對(duì)家庭消費(fèi)的約束，進(jìn)而誘發(fā)農(nóng)戶產(chǎn)生休閑選擇的惰性心理[9,17]。

基于以上分析，本文提出兩個(gè)關(guān)鍵假設(shè)：

假設(shè)一：生態(tài)補(bǔ)償對(duì)農(nóng)村貧困具有直接效應(yīng)。

假設(shè)二：生態(tài)補(bǔ)償通過(guò)影響非農(nóng)就業(yè)對(duì)農(nóng)村貧困產(chǎn)生中介效應(yīng)。

2.2 模型建立

為了研究生態(tài)補(bǔ)償對(duì)農(nóng)村貧困的作用路徑，實(shí)證分析非農(nóng)就業(yè)在生態(tài)補(bǔ)償對(duì)農(nóng)村貧困影響過(guò)程中是否存在中介效應(yīng)，本文借鑒溫忠麟提出的中介效應(yīng)檢驗(yàn)方法及檢驗(yàn)程序[18]。首先將模型中的變量標(biāo)準(zhǔn)化，同時(shí)考慮非農(nóng)就業(yè)的中介效應(yīng)大小及其顯著性，具體設(shè)定模型如下：

(1)

Ti=α2+β2ECi+γ2CTi+φi

(2)

Yi=α3+β3ECi+λ3Ti+γ3CTi+δi

(3)

其中，Yi表示第i個(gè)農(nóng)戶的貧困狀況；ECi表示第i個(gè)農(nóng)戶家庭的生態(tài)補(bǔ)償；CTi表示第i個(gè)農(nóng)戶的個(gè)體特征變量矩陣；Ti表示農(nóng)戶非農(nóng)就業(yè)狀況；γ1、γ3分別表示農(nóng)戶個(gè)體特征對(duì)家庭貧困影響的總效應(yīng)及直接效應(yīng)；γ2表示農(nóng)戶個(gè)體特征對(duì)非農(nóng)就業(yè)的影響效應(yīng)；εi,φi,δi分別為各個(gè)模型的隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。

方程(1)通過(guò)檢驗(yàn)生態(tài)補(bǔ)償對(duì)農(nóng)戶貧困的影響是否顯著，測(cè)算生態(tài)補(bǔ)償對(duì)農(nóng)戶貧困的總效應(yīng)；方程(2)用來(lái)測(cè)算生態(tài)補(bǔ)償對(duì)非農(nóng)就業(yè)的影響程度；方程(3)用于測(cè)算生態(tài)補(bǔ)償及非農(nóng)就業(yè)對(duì)農(nóng)戶貧困的直接效應(yīng)。該模型是一個(gè)統(tǒng)一體，若方程(1)中生態(tài)補(bǔ)償對(duì)農(nóng)戶貧困的影響成立，且方程(2)生態(tài)補(bǔ)償對(duì)中介變量非農(nóng)就業(yè)的影響顯著成立，此時(shí)，當(dāng)方程(3)中生態(tài)補(bǔ)償對(duì)農(nóng)戶貧困的影響不存在時(shí)，可以證明生態(tài)補(bǔ)償對(duì)貧困的影響全部由非農(nóng)就業(yè)這一中介變量傳遞實(shí)現(xiàn)，而當(dāng)生態(tài)補(bǔ)償對(duì)農(nóng)戶貧困的作用依然存在，但顯著弱于方程(1)時(shí)，可以認(rèn)為生態(tài)補(bǔ)償對(duì)農(nóng)戶貧困的影響有一部分通過(guò)非農(nóng)就業(yè)實(shí)現(xiàn)。

3 數(shù)據(jù)來(lái)源及變量選擇

3.1 數(shù)據(jù)來(lái)源

吳起縣位于陜西省延安市西北部，屬黃土高原梁莊丘陵溝壑區(qū)，其生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)具備黃土高原地區(qū)的典型特征。吳起縣是中國(guó)最早實(shí)施退耕還林政策的試點(diǎn)地區(qū)，生態(tài)補(bǔ)償對(duì)農(nóng)戶的生產(chǎn)生活產(chǎn)生了巨大影響[8,10]。

退耕還林工程是我國(guó)實(shí)施的最大的生態(tài)補(bǔ)償服務(wù)項(xiàng)目，自1998年至今，已在全國(guó)25個(gè)省區(qū)開展，取得了舉世矚目的成果。2014年8月，國(guó)務(wù)院批準(zhǔn)實(shí)施《新一輪退耕還林還草總體方案》，標(biāo)志著我國(guó)退耕還林還草工作再啟征程，新一輪退耕還林工程主要用于鞏固和穩(wěn)定既有的退耕還林成果，新擴(kuò)增的范圍有限，且補(bǔ)貼標(biāo)準(zhǔn)及方式發(fā)生了改變。由于新一輪退耕還林政策與原有政策存在交叉，難以在微觀樣本中分離出不同時(shí)期生態(tài)補(bǔ)償政策對(duì)農(nóng)戶脫貧的影響，因此，本研究主要調(diào)查了新一輪退耕還林工程實(shí)施之前農(nóng)戶生產(chǎn)生活的基本情況，以便于清晰地說(shuō)明單一生態(tài)補(bǔ)償政策的實(shí)施效果。本文所用數(shù)據(jù)來(lái)源于西北農(nóng)林科技大學(xué)資源經(jīng)濟(jì)與環(huán)境管理研究中心。2016年8月，課題組采用入戶問(wèn)卷調(diào)查的方式對(duì)陜西省吳起縣2013-2015年農(nóng)戶生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)狀況進(jìn)行了調(diào)查。課題組隨機(jī)選擇了吳起鎮(zhèn)、周灣鎮(zhèn)、白豹鎮(zhèn)、五谷鎮(zhèn)、鐵邊城五個(gè)鄉(xiāng)鎮(zhèn)，每個(gè)鄉(xiāng)鎮(zhèn)隨機(jī)選擇三個(gè)村、每個(gè)村隨機(jī)走訪20-30戶。剔除無(wú)效問(wèn)卷，本研究共獲取吳起縣有效樣本348個(gè)。

調(diào)查問(wèn)卷內(nèi)容包括戶主特征、農(nóng)戶家庭特征、家庭資源特征、家庭獲得生態(tài)補(bǔ)償情況、分類型土地資源數(shù)量及地塊數(shù)量、土地生產(chǎn)投入及產(chǎn)出、家庭勞動(dòng)力工時(shí)分配、家庭收入來(lái)源狀況、家庭消費(fèi)狀況等信息，可以很好地滿足研究需要。

3.2 變量選取

3.2.1 農(nóng)村居民貧困

1.培養(yǎng)周期較長(zhǎng)。根據(jù)對(duì)海洋采油廠2007～2011年新發(fā)展黨員情況進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，從被確定為入黨積極分子到發(fā)展為預(yù)備黨員，平均周期為4.1年，培養(yǎng)時(shí)間最長(zhǎng)的達(dá)到12.2年。

確定貧困線是研究貧困問(wèn)題的基礎(chǔ)，2010年，中國(guó)政府結(jié)合國(guó)內(nèi)居民基本生存所需的消費(fèi)水平將國(guó)家貧困線基準(zhǔn)定為人均純收入2300元，以后每年按照購(gòu)買力價(jià)格的變化進(jìn)行調(diào)整?，F(xiàn)有農(nóng)村貧困研究中大多結(jié)合區(qū)域貧困標(biāo)準(zhǔn)將研究對(duì)象進(jìn)行貧困和非貧困分類，但是隨著精準(zhǔn)扶貧的持續(xù)推進(jìn)，農(nóng)村貧困農(nóng)戶數(shù)量逐年減少，樣本數(shù)據(jù)中貧困數(shù)量過(guò)低往往會(huì)影響模型擬合精度。鑒于此，本文直接選擇農(nóng)戶家庭人均收入近似代替貧困狀況。若各指標(biāo)變量正向作用于家庭人均收入則認(rèn)為可以緩解農(nóng)村貧困，反之則認(rèn)定為加重貧困狀況。

3.2.2 生態(tài)補(bǔ)償指標(biāo)

在黃土高原區(qū)，國(guó)家實(shí)施了一系列林業(yè)重點(diǎn)保護(hù)工程，對(duì)農(nóng)戶的土地生產(chǎn)用途及生產(chǎn)方式進(jìn)行了管制。相比退耕還林工程，三北防護(hù)林工程、天然林保護(hù)工程等林業(yè)生態(tài)保護(hù)工程的生態(tài)補(bǔ)償金額較低，且部分林業(yè)重點(diǎn)保護(hù)工程的實(shí)施范圍有限，因此，本文選擇覆蓋面更廣、補(bǔ)貼額度更高的退耕還林工程近似代替區(qū)域所采取的生態(tài)保護(hù)工程，利用人均退耕還林補(bǔ)貼作為生態(tài)補(bǔ)償指標(biāo)。

3.2.3 非農(nóng)就業(yè)指標(biāo)

非農(nóng)就業(yè)是農(nóng)戶參與市場(chǎng)分工的主要表現(xiàn)，反映了家庭勞動(dòng)力在非農(nóng)就業(yè)市場(chǎng)中的配置。本文主要選取非農(nóng)勞動(dòng)時(shí)間比例來(lái)衡量農(nóng)戶非農(nóng)就業(yè)的程度。由于非農(nóng)產(chǎn)業(yè)的勞動(dòng)邊際收益高于農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)，農(nóng)戶家庭配置于非農(nóng)產(chǎn)業(yè)的勞動(dòng)時(shí)間越多，其家庭收益也越高，因此，預(yù)期非農(nóng)勞動(dòng)時(shí)間比例與家庭收益成正比。

3.2.4 控制變量指標(biāo)

資產(chǎn)類指標(biāo)。土地資源是農(nóng)村家庭最重要的生產(chǎn)資料，結(jié)合吳起縣土地生產(chǎn)利用特點(diǎn)，本文選擇了對(duì)農(nóng)戶最為依賴的兩種土地亦即耕地和林地的數(shù)量及質(zhì)量來(lái)衡量家庭資產(chǎn)狀況。其中，耕地資源及林地資源規(guī)模用家庭承包經(jīng)營(yíng)耕地及林地?cái)?shù)量表示。由于家庭從事耕地及林地經(jīng)營(yíng)目標(biāo)存在差異，耕地經(jīng)營(yíng)以經(jīng)濟(jì)性目標(biāo)為主，而林地經(jīng)營(yíng)則受政策限制，以生態(tài)目標(biāo)為主，因此，預(yù)期耕地資源數(shù)量與家庭收入成正比，而林地資源數(shù)量與家庭收入關(guān)系并不明確。不同土地類型的細(xì)碎化程度是土地資源質(zhì)量的重要體現(xiàn)，土地細(xì)碎化會(huì)增加農(nóng)業(yè)勞動(dòng)的轉(zhuǎn)換時(shí)間并降低社會(huì)化服務(wù)的利用水平，進(jìn)而導(dǎo)致土地經(jīng)營(yíng)成本上升。文章主要選擇了農(nóng)戶家庭耕地及林地經(jīng)營(yíng)塊數(shù)來(lái)衡量土地資源細(xì)碎化程度，預(yù)期耕地經(jīng)營(yíng)塊數(shù)與家庭收益成反比，而林地經(jīng)營(yíng)塊數(shù)與家庭收益關(guān)系不明確。

家庭特征類指標(biāo)。農(nóng)戶家庭收入受其生計(jì)環(huán)境的影響[19]，家庭尤其是戶主的特征會(huì)影響農(nóng)戶生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)行為的選擇，進(jìn)而引起家庭收入的變化。參照前人研究，本文選取家庭規(guī)模來(lái)衡量家庭整體特征，一方面，家庭人口數(shù)量較多可以引致家庭生產(chǎn)及消費(fèi)的規(guī)模效應(yīng)，更有利于家庭收益的增加；另一方面，家庭規(guī)模越大，勞動(dòng)力承擔(dān)的撫養(yǎng)比就越高，不利于收入的增加，因此，家庭規(guī)模與收入的關(guān)系難以確定。戶主特征可以利用戶主年齡、戶主受教育年限、戶主健康狀況以及戶主社會(huì)關(guān)系等指標(biāo)進(jìn)行表示。大多研究發(fā)現(xiàn)戶主越年輕、受教育程度越高、身體越健康以及社會(huì)地位越高，家庭收入也越高，因此，預(yù)期戶主特征與收入成正比。

地理區(qū)位指標(biāo)。區(qū)位條件會(huì)通過(guò)市場(chǎng)可達(dá)性、交通成本與技術(shù)擴(kuò)散成本等對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)產(chǎn)生影響[20]。農(nóng)戶家庭區(qū)位的不同會(huì)導(dǎo)致收入的差異，距離市場(chǎng)越遠(yuǎn)，信息的搜尋能力越差，市場(chǎng)參與成本也越高。本文選擇家庭居住地到最近縣城的距離來(lái)控制不同農(nóng)戶的區(qū)位因素，預(yù)期該指標(biāo)與收入成反比。

各變量定義及其描述性統(tǒng)計(jì)特征如表1所示。

表1 變量界定及描述性統(tǒng)計(jì)特征

4 實(shí)證分析結(jié)果

4.1 模型整體檢驗(yàn)

參照前文設(shè)定的聯(lián)立方程模型，采用最小二乘估計(jì)法估計(jì)各項(xiàng)參數(shù)，表2從整體上檢驗(yàn)了各方程的顯著性及變量間的共線性特征。結(jié)果顯示，聯(lián)立方程中各方程的F值均通過(guò)了1%的顯著性水平檢驗(yàn)，說(shuō)明線性回歸各方程擬合的效果較好。從方差膨脹因子來(lái)看，各模型中變量的方差膨脹因子最大值都接近1，遠(yuǎn)小于10，說(shuō)明各變量之間不存在嚴(yán)重的多重共線性問(wèn)題。上述檢驗(yàn)保證了由三個(gè)方程構(gòu)成的聯(lián)立模型的有效性。

表2 模型整體檢驗(yàn)

注：***表示在1%的顯著性水平下通過(guò)統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)

4.2 路徑分析

4.2.1 農(nóng)村貧困的一般影響因素分析

表3列出了生態(tài)補(bǔ)償及非農(nóng)就業(yè)對(duì)農(nóng)村貧困的估計(jì)結(jié)果。從中可以看出，家庭成員數(shù)量、戶主健康狀況及戶主是否為村干部等變量與家庭整體收入呈顯著負(fù)相關(guān)關(guān)系，說(shuō)明農(nóng)村貧困更容易出現(xiàn)在規(guī)模較大、戶主身體不健康及非村干部家庭，這一結(jié)論與楊龍、汪三貴研究結(jié)果相似[19]。耕地?cái)?shù)量、戶主受教育水平及家庭非農(nóng)勞動(dòng)力就業(yè)比例是緩解農(nóng)村貧困的重要因素，印證了劉一偉2018年的研究結(jié)論[16]。

4.2.2 非農(nóng)就業(yè)的影響因素分析

從影響家庭非農(nóng)就業(yè)的影響因素來(lái)看，耕地面積越大，家庭所需的農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力也越高，非農(nóng)就業(yè)比例也就越低，且這一研究結(jié)果通過(guò)了1%的顯著性水平檢驗(yàn)。從戶主特征來(lái)看，戶主年齡越大、健康程度越低的農(nóng)戶參與非農(nóng)就業(yè)的可能性越低；而戶主受教育程度越高，則家庭非農(nóng)就業(yè)比例越高，這一結(jié)論與實(shí)際情況相符合，非農(nóng)就業(yè)對(duì)家庭勞動(dòng)力有著質(zhì)量上的篩選，大齡、非健康勞動(dòng)力參與非農(nóng)就業(yè)機(jī)會(huì)面臨的障礙更大。家庭地理區(qū)位負(fù)向影響非農(nóng)就業(yè)，與現(xiàn)實(shí)相符，家庭距離縣城越遠(yuǎn)，收集就業(yè)信息的難度越大，農(nóng)戶面臨的非農(nóng)就業(yè)機(jī)會(huì)也越少。

4.2.3 生態(tài)補(bǔ)償對(duì)農(nóng)村貧困的影響分析

表3檢驗(yàn)結(jié)果顯示，生態(tài)補(bǔ)償并未起到緩解貧困的作用。從生態(tài)補(bǔ)償對(duì)農(nóng)村貧困的總效應(yīng)來(lái)看，在其他條件不變的情況下，生態(tài)補(bǔ)償每提升1%，農(nóng)村家庭收入平均降低3.5%，加重了農(nóng)村貧困；從直接效應(yīng)來(lái)看，生態(tài)補(bǔ)償負(fù)向作用于家庭收入，直接效應(yīng)約為-0.029，假說(shuō)一成立。

表3 生態(tài)補(bǔ)償對(duì)農(nóng)村貧困中介效應(yīng)分析

注：1.表的左側(cè)是模型(2)和(3)的估計(jì)結(jié)果，右側(cè)是各變量對(duì)農(nóng)村貧困的直接效應(yīng)、中介效應(yīng)、中介效應(yīng)占比以及總效應(yīng)，總效應(yīng)即是模型(1)的估計(jì)值；2.“*，**，***，”分別表示在10%，5%，1%的顯著性水平通過(guò)統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)。

生態(tài)補(bǔ)償對(duì)農(nóng)村非農(nóng)就業(yè)影響結(jié)果顯示，生態(tài)補(bǔ)償可以直接降低農(nóng)戶參與非農(nóng)就業(yè)的比例。生態(tài)補(bǔ)償每提升1個(gè)百分點(diǎn)，非農(nóng)就業(yè)比例將平均降低1%，且通過(guò)了5%的顯著性水平檢驗(yàn)。說(shuō)明生態(tài)補(bǔ)償提升了農(nóng)戶參與休閑的需求，在非農(nóng)就業(yè)機(jī)會(huì)稀缺的情況下，生態(tài)補(bǔ)償收入降低了農(nóng)戶面臨的流動(dòng)性約束，家庭勞動(dòng)力參與非農(nóng)就業(yè)的意愿受到了抑制。從中介效應(yīng)來(lái)看，生態(tài)補(bǔ)償通過(guò)弱化非農(nóng)就業(yè)對(duì)農(nóng)村貧困產(chǎn)生影響的中介效應(yīng)為0.0055，約占總效應(yīng)的15.6%，假說(shuō)二成立。

4.3 生態(tài)補(bǔ)償對(duì)不同收入層次家庭的影響

生態(tài)補(bǔ)償政策對(duì)不同收入層次的農(nóng)戶存在差異化影響(王丹，黃季焜，2018)。為了進(jìn)一步說(shuō)明生態(tài)補(bǔ)償對(duì)不同收入家庭貧困狀況的整體效應(yīng)及中介效應(yīng)，利用分位數(shù)回歸模型對(duì)聯(lián)立模型中各個(gè)方程進(jìn)行了檢驗(yàn)，結(jié)果如表4所示。

表4 生態(tài)補(bǔ)償對(duì)不同收入層次家庭的影響

總效應(yīng)結(jié)果顯示，在0.25分位點(diǎn)上，生態(tài)補(bǔ)償對(duì)農(nóng)村家庭收入的影響總效應(yīng)為-0.0545，且通過(guò)了1%的顯著性水平檢驗(yàn)，而在0.5和0.75分位點(diǎn)上也均通過(guò)了10%的顯著性水平檢驗(yàn)。從總效應(yīng)大小來(lái)看，隨著農(nóng)戶家庭收入的提升，生態(tài)補(bǔ)償?shù)目傂?yīng)呈現(xiàn)下降趨勢(shì)，說(shuō)明生態(tài)補(bǔ)償對(duì)中低收入家庭的影響更為顯著。而在高分位家庭中，生態(tài)補(bǔ)償依然對(duì)家庭收入呈現(xiàn)負(fù)向作用，但是并不顯著。這一結(jié)論與李樺的研究相似[10]，其原因是高收入家庭的收入來(lái)源為長(zhǎng)期且穩(wěn)定的非農(nóng)收入，生態(tài)補(bǔ)償對(duì)此類家庭的影響效果有限。

在中低收入家庭，生態(tài)補(bǔ)償對(duì)農(nóng)戶收入的直接效應(yīng)與總效應(yīng)相似，均呈顯著負(fù)相關(guān)，從作用效果來(lái)看，隨著農(nóng)戶收入層次的提升，生態(tài)補(bǔ)償對(duì)家庭收入的直接效應(yīng)的絕對(duì)值由0.0218增加至0.0417，說(shuō)明生態(tài)補(bǔ)償對(duì)中低收入家庭的負(fù)向直接效應(yīng)隨著收入的增加而逐漸增強(qiáng)。其原因是，相比貧困家庭，農(nóng)村低收入家庭面臨的現(xiàn)金約束更小，在獲得生態(tài)補(bǔ)償后，低收入家庭的休閑需求增長(zhǎng)更為明顯。非農(nóng)就業(yè)是提升家庭整體收入的重要措施，且對(duì)低收入家庭的影響更為顯著。在0.25分位點(diǎn)上，非農(nóng)就業(yè)對(duì)家庭收入的直接效應(yīng)為1.0593，且通過(guò)了1%的顯著性水平檢驗(yàn)，說(shuō)明提升家庭非農(nóng)就業(yè)水平可以有效緩解農(nóng)村貧困。

中介效應(yīng)檢驗(yàn)結(jié)果顯示，生態(tài)補(bǔ)償通過(guò)非農(nóng)就業(yè)對(duì)農(nóng)村家庭收入的中介效應(yīng)主要體現(xiàn)在對(duì)低收入家庭的影響上。從表4結(jié)果來(lái)看，在0.5分位數(shù)上，中介效應(yīng)最為明顯，大小約占總效應(yīng)的56.52%，進(jìn)一步驗(yàn)證了假說(shuō)二，說(shuō)明非農(nóng)就業(yè)是生態(tài)補(bǔ)償影響家庭收入的重要媒介。因此，合理調(diào)整生態(tài)補(bǔ)償政策結(jié)構(gòu)，創(chuàng)新生態(tài)補(bǔ)償形式，弱化生態(tài)補(bǔ)償對(duì)非農(nóng)收入的擠出效應(yīng)，對(duì)提升生態(tài)補(bǔ)償扶貧效果具有重要意義。

5 結(jié)論及政策建議

5.1 結(jié)論

生態(tài)補(bǔ)償是我國(guó)當(dāng)前扶貧的重要措施之一，衡量生態(tài)補(bǔ)償?shù)臏p貧作用對(duì)實(shí)現(xiàn)“精準(zhǔn)扶貧”具有重要意義?；陉兾魇瞧鹂h的微觀農(nóng)戶調(diào)查數(shù)據(jù)，利用聯(lián)立方程模型實(shí)證檢驗(yàn)了生態(tài)補(bǔ)償、非農(nóng)就業(yè)及其對(duì)農(nóng)村貧困的影響，結(jié)果顯示，在其他條件不變的情況下，生態(tài)補(bǔ)償每提升1%，農(nóng)村家庭收入平均降低3.5%，加重了農(nóng)村貧困。其中，生態(tài)補(bǔ)償對(duì)家庭收入的直接效應(yīng)約為-0.029，通過(guò)弱化非農(nóng)就業(yè)對(duì)農(nóng)村貧困產(chǎn)生影響的中介效應(yīng)為0.0055，約占總效應(yīng)的15.6%。進(jìn)一步分析生態(tài)補(bǔ)償對(duì)不同收入層次農(nóng)戶的影響可知，生態(tài)補(bǔ)償對(duì)農(nóng)村貧困的直接效應(yīng)及中介效應(yīng)在中低收入家庭中體現(xiàn)得更為明顯。

5.2 政策建議

生態(tài)補(bǔ)償是政府實(shí)施“精準(zhǔn)扶貧”的重要措施。理論上，生態(tài)補(bǔ)償具備提升家庭收入的作用，但是現(xiàn)實(shí)中，生態(tài)補(bǔ)償?shù)默F(xiàn)金補(bǔ)貼方式降低了家庭勞動(dòng)力的非農(nóng)就業(yè)比例，進(jìn)而導(dǎo)致家庭整體收入出現(xiàn)了下降，且這一效果對(duì)中低收入家庭的影響更為明顯。因此，如何提升生態(tài)補(bǔ)償?shù)木珳?zhǔn)性，弱化生態(tài)補(bǔ)償對(duì)農(nóng)戶參與市場(chǎng)的影響將是提升生態(tài)扶貧作用的重要舉措。

5.2.1 調(diào)整生態(tài)補(bǔ)償結(jié)構(gòu)

當(dāng)前，黃土高原區(qū)生態(tài)補(bǔ)償以針對(duì)農(nóng)戶的直接金錢補(bǔ)償為主，然而，這種補(bǔ)償方式會(huì)影響農(nóng)戶對(duì)未來(lái)生產(chǎn)生活的預(yù)期，降低農(nóng)戶市場(chǎng)參與程度，不利于家庭福利的增加。因此，可以通過(guò)調(diào)整生態(tài)補(bǔ)償結(jié)構(gòu)緩解這一現(xiàn)象：一是將一定比例的生態(tài)補(bǔ)償資金進(jìn)行農(nóng)村勞動(dòng)力培訓(xùn)，改善農(nóng)村勞動(dòng)力就業(yè)技能，提升農(nóng)戶市場(chǎng)參與能力；二是依托區(qū)域產(chǎn)業(yè)發(fā)展，將農(nóng)戶生態(tài)補(bǔ)償資金入股地區(qū)特色產(chǎn)業(yè)實(shí)施“資金變股金”的改革，提升農(nóng)戶持續(xù)增收的能力。

5.2.2 高效利用生態(tài)補(bǔ)償資金的規(guī)模優(yōu)勢(shì)

針對(duì)微觀農(nóng)戶的生態(tài)補(bǔ)償發(fā)放降低了生態(tài)補(bǔ)償資金的規(guī)模優(yōu)勢(shì)，農(nóng)戶對(duì)生態(tài)補(bǔ)償資金的利用效率較低[21]。基于此，政府可以集中農(nóng)戶生態(tài)補(bǔ)償資金，用于提升土地資源整理、公共設(shè)施建設(shè)等公共物品投資，充分發(fā)揮生態(tài)補(bǔ)償資金的規(guī)模優(yōu)勢(shì)。同時(shí)，依托政府投資可充分吸收貧困農(nóng)戶參與就業(yè)，實(shí)現(xiàn)貧困的減緩。