農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)扶貧的多維貧困瞄準(zhǔn)研究

　　摘要：農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)扶貧是激發(fā)貧困地區(qū)農(nóng)戶內(nèi)生發(fā)展動(dòng)力、實(shí)現(xiàn)農(nóng)戶穩(wěn)定脫貧與可持續(xù)發(fā)展的重要舉措。基于多維貧困分析，建立一個(gè)“精準(zhǔn)識(shí)別－農(nóng)戶參與－影響效果”的多維貧困瞄準(zhǔn)分析框架，并提出多維貧困瞄準(zhǔn)數(shù)量缺口的概念和測(cè)量方法。在此框架下，可首先使用多維貧困方法進(jìn)行貧困農(nóng)戶識(shí)別，在多維貧困農(nóng)戶分組基礎(chǔ)上分析農(nóng)戶參與狀況，并分析參與層面的多維貧困瞄準(zhǔn)數(shù)量缺口。然后基于多維貧困農(nóng)戶分組，使用內(nèi)生轉(zhuǎn)換回歸(ESＲ)模型評(píng)估扶貧政策或項(xiàng)目對(duì)不同組農(nóng)戶的影響效果差異。在分析框架應(yīng)用中，使用湖南、湖北、重慶和貴州四省(直轄市)貧困地區(qū)989個(gè)農(nóng)戶調(diào)研數(shù)據(jù)分析農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)扶貧的多維貧困瞄準(zhǔn)效果。研究發(fā)現(xiàn):①在農(nóng)戶參與層面，多維貧困農(nóng)戶與非多維貧困農(nóng)戶參與農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)扶貧的比例相近，但非多維貧困農(nóng)戶戶均獲得補(bǔ)貼金額總體上高于多維貧困農(nóng)戶;②隨著維度臨界值逐漸增大，農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)扶貧的一類(lèi)瞄準(zhǔn)數(shù)量缺口逐漸變小，二類(lèi)瞄準(zhǔn)數(shù)量缺口逐漸增大，多維貧困瞄準(zhǔn)數(shù)量缺口總體呈現(xiàn)下降趨勢(shì);③在影響效果層面，農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)扶貧總體上顯著促進(jìn)了農(nóng)戶種植業(yè)投入和收入的增加，但其影響仍存在異質(zhì)性，深度貧困戶參加農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)扶貧并沒(méi)有明顯促進(jìn)其種植業(yè)總收入和種植業(yè)純收入的增加。為提升農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)扶貧的效果，針對(duì)貧困維度數(shù)量較少農(nóng)戶，應(yīng)加強(qiáng)農(nóng)業(yè)技術(shù)服務(wù)，提供農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)扶貧貸款，合理選擇產(chǎn)業(yè)，發(fā)展農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)。針對(duì)深度貧困農(nóng)戶，應(yīng)探索建立利益聯(lián)結(jié)機(jī)制，發(fā)揮農(nóng)村集體的組織聯(lián)系作用，探索要素入股方式，改善農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)扶貧的多維貧困瞄準(zhǔn)效果。

　　關(guān)鍵詞：多維貧困瞄準(zhǔn);瞄準(zhǔn)數(shù)量缺口;農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)扶貧;深度貧困戶

　　十八大以來(lái)，脫貧攻堅(jiān)取得了決定性的進(jìn)展，6800多萬(wàn)貧困人口實(shí)現(xiàn)脫貧。但由于人口基數(shù)大，剩余貧困人口數(shù)量依然龐大，脫貧攻堅(jiān)仍是社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展中的重要工作。近年來(lái)，探索出一系列有自身特色的扶貧政策和措施。農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)扶貧作為一種造血式的扶貧方式，能夠激發(fā)貧困地區(qū)農(nóng)戶內(nèi)生動(dòng)力、實(shí)現(xiàn)穩(wěn)定脫貧和可持續(xù)發(fā)展。在精準(zhǔn)扶貧戰(zhàn)略下，研究農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)扶貧的貧困瞄準(zhǔn)效果至關(guān)重要。本文將建立一個(gè)“精準(zhǔn)識(shí)別—農(nóng)戶參與—影響效果”的多維貧困瞄準(zhǔn)分析框架，并提出多維貧困瞄準(zhǔn)數(shù)量缺口的概念和方法。通過(guò)多維貧困農(nóng)戶分組，使用內(nèi)生轉(zhuǎn)換回歸(EndogenousSwitchingＲegression，ESＲ)模型評(píng)估農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)扶貧對(duì)不同組農(nóng)戶的影響效果差異。

　　1.文獻(xiàn)綜述

　　雖然已有大量研究關(guān)注農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)扶貧，但在農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)扶貧的效果上還沒(méi)有形成一致的觀點(diǎn)。一類(lèi)研究認(rèn)為，農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)扶貧對(duì)農(nóng)戶脫貧產(chǎn)生了積極的影響。這類(lèi)研究認(rèn)為，農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)扶貧能夠改變農(nóng)戶生計(jì)策略選擇，顯著增加貧困戶的收入［1］。在對(duì)農(nóng)戶消費(fèi)和貧困發(fā)生率影響方面，農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)扶貧中多支持發(fā)展特色經(jīng)濟(jì)作物種植，而經(jīng)濟(jì)作物能夠?qū)r(nóng)戶消費(fèi)增加和貧困發(fā)生率降低有顯著的影響［2］。另一類(lèi)研究認(rèn)為，農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)扶貧并未發(fā)揮良好的減貧效果，出現(xiàn)了瞄準(zhǔn)偏離的問(wèn)題。許漢澤等［3］研究發(fā)現(xiàn)，農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)扶貧在地方實(shí)踐中，出現(xiàn)了農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)扶貧實(shí)施前“精英捕獲”和“弱者吸納”、實(shí)施中“政策性負(fù)擔(dān)”和“規(guī)模經(jīng)營(yíng)不善”、實(shí)施后“后續(xù)維護(hù)不足”和“農(nóng)戶生計(jì)破壞”等問(wèn)題。也有研究認(rèn)為，政府主導(dǎo)的產(chǎn)業(yè)扶貧以行政路徑為依賴，各主體間的利益聯(lián)結(jié)關(guān)系不緊密，使得扶貧開(kāi)發(fā)缺乏社會(huì)基礎(chǔ)，往往導(dǎo)致目標(biāo)偏移、貧富差距拉大［4］

　　2.多維貧困瞄準(zhǔn)分析框架

　　2．1基于多維貧困分析的貧困戶精準(zhǔn)識(shí)別

　　貧困戶的精準(zhǔn)識(shí)別是精準(zhǔn)扶貧效果評(píng)估的基礎(chǔ)。目前，采取建檔立卡的方式進(jìn)行貧困戶的精準(zhǔn)識(shí)別。但在建檔立卡政策的實(shí)施中，出現(xiàn)了“表達(dá)與實(shí)踐的背離”［20］，即在統(tǒng)計(jì)局從宏觀層面測(cè)算貧困人口數(shù)量、分配貧困人口指標(biāo)時(shí)采取的是經(jīng)濟(jì)福利指標(biāo)，而在村級(jí)實(shí)踐操作中，卻采取民主評(píng)議的方式，綜合農(nóng)戶收入和消費(fèi)、受教育子女?dāng)?shù)量、病人狀況、勞動(dòng)力狀況等多個(gè)方面進(jìn)行評(píng)選。從理論上講，村級(jí)民主評(píng)議所采取的貧困識(shí)別標(biāo)準(zhǔn)與目前學(xué)界使用的多維貧困測(cè)量方法有較大相似之處?；谪毨Ю碚撗葸M(jìn)與實(shí)踐的需求，可將多維貧困方法逐步應(yīng)用于貧困戶的精準(zhǔn)識(shí)別中。在多維貧困方法相關(guān)研究中，由Alkire等［21］提出的基于雙臨界值的A－F方法得到了最為廣泛的應(yīng)用。本文將A－F方法用于多維貧困農(nóng)戶識(shí)別，根據(jù)Alkire等［21］研究，A－F方法的主要步驟為:

　　第一，選擇和確定多維貧困方法的維度和具體指標(biāo)。

　　第二，定義一個(gè)n×d矩陣Mn，d，其中，n為農(nóng)戶樣本總數(shù)量，d為測(cè)量維度的數(shù)量。令yij∈Mn，d，其中，yij代表第i個(gè)農(nóng)戶在j維度上的取值。

　　2．2農(nóng)戶參與分析與多維貧困瞄準(zhǔn)數(shù)量缺口

　　在多維貧困農(nóng)戶識(shí)別的基礎(chǔ)上，農(nóng)戶能否從扶貧政策或項(xiàng)目實(shí)施中受益，其基礎(chǔ)是參與到政策或項(xiàng)目實(shí)施中。只有參與到扶貧政策或項(xiàng)目實(shí)施中，才可能從中獲得扶貧補(bǔ)貼或者其它扶貧資源。在多維貧困瞄準(zhǔn)評(píng)估中，可以對(duì)比多維貧困農(nóng)戶與非多維貧困農(nóng)戶在政策或項(xiàng)目實(shí)施中的參與比例。如果有扶貧補(bǔ)貼等信息，可以對(duì)比多維貧困農(nóng)戶與非多維貧困農(nóng)戶獲得補(bǔ)貼額度的差異。

　　3.數(shù)據(jù)本文所用數(shù)據(jù)

　　來(lái)自扶貧辦和課題組合作在湖南、湖北、重慶和貴州四省(直轄市)的調(diào)研，調(diào)研于2013年6月進(jìn)行。調(diào)研首先在四省(直轄市)中各選取一個(gè)縣。在湖南選取了芷江縣、湖北選取了利川市(湖北省利川市為縣級(jí)市)、重慶選取了石柱縣、貴州選取了印江縣，這四個(gè)縣(市)均為級(jí)或省級(jí)扶貧開(kāi)發(fā)重點(diǎn)縣。在縣(市)層面，收集了調(diào)研地區(qū)主要發(fā)展的農(nóng)業(yè)扶貧產(chǎn)業(yè)。湖南省芷江縣的主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)為水果、畜禽、蔬菜、烤煙，湖北省利川市主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)是茶葉和藥材，重慶市石柱縣主要發(fā)展黃連和莼菜，貴州省印江縣大力發(fā)展茶葉、核桃、食用菌以及烤煙。其次，每縣選擇10個(gè)調(diào)查村莊，對(duì)村莊的人口數(shù)量及結(jié)構(gòu)、勞動(dòng)力、基礎(chǔ)設(shè)施、土地、村莊扶貧項(xiàng)目投入等信息進(jìn)行問(wèn)卷調(diào)查。第三，采取隨機(jī)起點(diǎn)、等距抽樣的方式在每村選取25個(gè)農(nóng)戶進(jìn)行問(wèn)卷調(diào)查，調(diào)查內(nèi)容包括農(nóng)戶的家庭人口特征、基礎(chǔ)設(shè)施和公共服務(wù)、土地狀況、家庭收入、參與農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)扶貧、家庭借貸等情況。最終獲得有效問(wèn)卷989份。

　　4.多維貧困農(nóng)戶的識(shí)別

　　4．1多維貧困維度和指標(biāo)的選取

　　多維貧困雖然已被廣泛地用于理論分析與應(yīng)用研究，但目前對(duì)貧困維度和指標(biāo)的選取并沒(méi)有形成統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)。根據(jù)在精準(zhǔn)扶貧、建檔立卡政策實(shí)踐中村級(jí)民主評(píng)議時(shí)采取的考量指標(biāo)，結(jié)合調(diào)研數(shù)據(jù)可得性等現(xiàn)實(shí)約束，本文選取了收入、教育、健康、公共服務(wù)4個(gè)維度和4個(gè)指標(biāo)。維度、指標(biāo)和權(quán)重選取情況如表1所示。

　　4．2多維貧困測(cè)量結(jié)果與農(nóng)戶識(shí)別

　　根據(jù)多維貧困方法的應(yīng)用步驟，識(shí)別了在不同維度臨界值下的多維貧困農(nóng)戶。當(dāng)維度臨界值K分別取值為1，2，3和4時(shí)，多維貧困農(nóng)戶的占比及樣本農(nóng)戶的多維貧困指數(shù)如表2所示。當(dāng)K=1時(shí)，多維貧困農(nóng)戶占比為81．70%，即81．70%的農(nóng)戶存在四個(gè)維度中至少一個(gè)維度的貧困。多維貧困指數(shù)M0為42．77%，其含義是所有多維貧困農(nóng)戶被剝奪維度數(shù)量占總體維度數(shù)量的42．77%。當(dāng)K=3時(shí)，多維貧困農(nóng)戶占比為26．39%，表明有26．39%的農(nóng)戶存在至少三個(gè)維度的貧困。隨K值增大，多維貧困農(nóng)戶占比和多維貧困指數(shù)均下降。分析還發(fā)現(xiàn)，6．37%的農(nóng)戶存在全部四個(gè)維度的貧困。根據(jù)前文界定，存在四個(gè)維度貧困的農(nóng)戶可視為深度貧困戶，他們面臨的脫貧難度更大，是目前扶貧政策關(guān)注的重點(diǎn)群體。

　　參考文獻(xiàn):

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　　［3］許漢澤，李小云．精準(zhǔn)扶貧背景下農(nóng)村產(chǎn)業(yè)扶貧的實(shí)踐困境———對(duì)華北李村產(chǎn)業(yè)扶貧項(xiàng)目的考察［J］．西北農(nóng)林科技大學(xué)學(xué)報(bào)(社會(huì)科學(xué)版)，2017，17(1):9－16

　　楊龍1李寶儀1趙陽(yáng)1汪三貴2

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