胡建元 孫 悅

一、引言

鄉(xiāng)村要振興,人才是關(guān)鍵,農(nóng)民要增收,素質(zhì)提升是根本。扶貧先扶志,扶貧必扶智。扶志就是扶思想、扶觀念、扶信心;扶智就是扶知識、扶技術(shù)、扶方法。①扶志與扶智是農(nóng)村人力資本提升的重要內(nèi)容,要提升農(nóng)村人力資本就必須加大對農(nóng)民的教育力度,學(xué)校教育與社會教育并重,扶志與扶智常態(tài)化推進。但鄉(xiāng)村人才問題仍然嚴(yán)峻,專業(yè)技術(shù)人才缺乏,管理人才水平不高,農(nóng)民增收內(nèi)生動力不足,鄉(xiāng)村人才總體發(fā)展水平與鄉(xiāng)村振興要求不平衡、不協(xié)調(diào)。②鄉(xiāng)村人才的引、育、用、留和激活農(nóng)民增收的內(nèi)生動力仍是鄉(xiāng)村人才問題的重點。

《中華人民共和國農(nóng)業(yè)法》第五十六條規(guī)定:“國家采取措施鼓勵農(nóng)民采用先進的農(nóng)業(yè)技術(shù),支持農(nóng)民舉辦各種科技組織,開展農(nóng)業(yè)實用技術(shù)培訓(xùn)、農(nóng)民綠色證書培訓(xùn)和其他就業(yè)培訓(xùn),提高農(nóng)民的文化技術(shù)素質(zhì)。”《國務(wù)院關(guān)于進一步做好新形勢下就業(yè)創(chuàng)業(yè)工作的意見》中指出,“重點實施農(nóng)民工職業(yè)技能提升和失業(yè)人員轉(zhuǎn)業(yè)轉(zhuǎn)崗培訓(xùn),增強其就業(yè)創(chuàng)業(yè)和職業(yè)轉(zhuǎn)換能力。”農(nóng)民專業(yè)技能培訓(xùn)(以下簡稱農(nóng)民培訓(xùn))是農(nóng)戶增收的重要途徑,是全面推進鄉(xiāng)村振興、實現(xiàn)農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化和共同富裕的重要抓手。針對農(nóng)民培訓(xùn)促進農(nóng)戶增收問題的研究,學(xué)界已形成較為豐碩的成果。梳理發(fā)現(xiàn)結(jié)論主要有兩個方面:一是農(nóng)民培訓(xùn)對農(nóng)戶增收具有正向影響。這種觀點較為普遍,認(rèn)為農(nóng)民個體培訓(xùn)對增收的影響較大③,而政府培訓(xùn)的增收效應(yīng)相對較?、?主要原因在于政府培訓(xùn)更多考慮集體培訓(xùn)而非滿足個體就業(yè)需求⑤。從影響農(nóng)戶增收的因素來看,家庭勞動人口受教育水平、家庭可用土地面積、家庭確權(quán)資產(chǎn)價值、是否加入合作社、家中是否有村干部等因素對增收均具有較強的正向影響。⑥從培訓(xùn)的時間長短來看,無論是短期的臨時培訓(xùn)還是長期的正規(guī)培訓(xùn)⑦,對收入增長均有著正向的影響。⑧從培訓(xùn)的內(nèi)容來看,對于種植戶而言農(nóng)業(yè)技能培訓(xùn)的增收效應(yīng)⑨要大于非農(nóng)業(yè)技能培訓(xùn)⑩,而對于非農(nóng)就業(yè)的農(nóng)民而言,農(nóng)業(yè)技能培訓(xùn)的增收效應(yīng)明顯減弱。二是農(nóng)民培訓(xùn)對農(nóng)戶增收的影響較小,甚至呈現(xiàn)負相關(guān)。這類研究認(rèn)為不可觀測變量是影響受訓(xùn)者作出參加培訓(xùn)決定的重要因素,對農(nóng)民參加培訓(xùn)決策有著較大的影響。簡單培訓(xùn)對于農(nóng)民收入的影響并不顯著,非農(nóng)職業(yè)培訓(xùn)和農(nóng)業(yè)技術(shù)培訓(xùn)對家庭純收入的影響顯著性不同,在全樣本下對家庭純收入的影響均不顯著;政府培訓(xùn)對農(nóng)民收入水平的提升效應(yīng)不顯著,但在農(nóng)民就業(yè)和生活水平提升等方面發(fā)揮著積極作用。

鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略實施的重點是產(chǎn)業(yè)興旺,關(guān)鍵是人才振興,對農(nóng)民進行專業(yè)技能培訓(xùn)是鄉(xiāng)村人才振興的重要舉措,是農(nóng)戶增收的根本保障。由于種種原因,部分地區(qū)鄉(xiāng)村農(nóng)民培訓(xùn)流于形式,促進農(nóng)戶增收的效果沒有充分顯現(xiàn),這不僅浪費了國家推進鄉(xiāng)村振興的資源,還挫傷了農(nóng)民參加培訓(xùn)的積極性。如何有效提升農(nóng)民培訓(xùn)的效果,激發(fā)農(nóng)民增收的內(nèi)生動力和積極性,形成良好的發(fā)展環(huán)境和健康積極的生活氛圍,是當(dāng)前及今后亟待解決的難題與時代任務(wù)。為此,以南疆地區(qū)鞏固提升縣農(nóng)民為研究對象,就農(nóng)民培訓(xùn)對農(nóng)戶增收問題的影響展開研究,從不同類型農(nóng)戶是否參加農(nóng)民培訓(xùn)對農(nóng)戶增收的影響進行深入研究,旨在為南疆地區(qū)鞏固拓展脫貧攻堅成果,在五年過渡期內(nèi)順利完成鞏固脫貧攻堅成果向全面推進鄉(xiāng)村振興順利過渡提供理論支持。

本文擬突破的關(guān)鍵主要是以下三個方面。一是以全面推進鄉(xiāng)村振興為背景,從農(nóng)民分類管理的視角研究農(nóng)民培訓(xùn)的增收效應(yīng),不僅從范圍上拓寬研究視野,還從理論上還豐富研究成果。二是從當(dāng)前社會熱點問題切入研究,能夠提升研究的社會效應(yīng)和研究價值,尤其從貧困治理和鄉(xiāng)村振興入手對農(nóng)民進行分類管理的方法進行理論深化,既為當(dāng)前政策的實施提供了理論基礎(chǔ),又為政策的推進提供了實踐思路。三是以南疆地區(qū)鞏固提升縣為研究對象,開展深入細致的實地走訪調(diào)研,用微觀數(shù)據(jù)真實復(fù)刻原深度貧困區(qū)在鞏固脫貧攻堅成果與鄉(xiāng)村振興有效銜接的過渡期內(nèi)引導(dǎo)農(nóng)民增收的成效,能有效指導(dǎo)南疆地區(qū)的政策制定與政策調(diào)整,助推鄉(xiāng)村振興得以全面推進。

本文擬從農(nóng)民培訓(xùn)的增收效應(yīng)理論分析入手,探究農(nóng)民培訓(xùn)增收效應(yīng)的內(nèi)涵意蘊,理順農(nóng)民培訓(xùn)與農(nóng)戶增收的關(guān)系與邏輯,為深入推進研究靶向定位;在整理數(shù)據(jù)、指標(biāo)設(shè)定的基礎(chǔ)上構(gòu)建異質(zhì)性處理效應(yīng)模型,并厘清研究步驟和策略;從模型的構(gòu)建、各類處理效應(yīng)的分析到選擇效應(yīng)和選擇收益的比較展開實證研究,并提出結(jié)論和對策措施,以期為政策的制定和執(zhí)行提供參考。

二、理論分析

(一)農(nóng)民培訓(xùn)是促進農(nóng)民增收的重要手段

提高農(nóng)民專業(yè)技能水平能夠通過穩(wěn)定就業(yè)有效提高農(nóng)民家庭收入,相對學(xué)校教育,培訓(xùn)的增收效應(yīng)更為直接,效率更高。實踐證明,農(nóng)民參與培訓(xùn)的意愿決定了培訓(xùn)效果,直接影響了培訓(xùn)的增收效應(yīng)。積極主動且自愿參加專業(yè)技能培訓(xùn)的農(nóng)民,生產(chǎn)效率和經(jīng)營效率明顯高于未參加培訓(xùn)的農(nóng)民或非自愿參加培訓(xùn)的農(nóng)民。原因在于主動參加培訓(xùn)的農(nóng)民會更主動學(xué)習(xí)專業(yè)技能,學(xué)習(xí)的效率更高,同時在學(xué)習(xí)過程中有的放矢,通過培訓(xùn)能夠真正解決生產(chǎn)生活中的實際問題。另外,鄉(xiāng)村還存在著一部分失地農(nóng)民,他們增收的途徑主要依靠創(chuàng)業(yè)和就業(yè),要解決創(chuàng)業(yè)就業(yè)的難題,根本在于專業(yè)技能培訓(xùn),只有通過培訓(xùn)提升農(nóng)民的人力資本,使農(nóng)民在創(chuàng)業(yè)就業(yè)過程中有一技之長,在勞動素質(zhì)和人力資本方面能更好地適應(yīng)就業(yè)崗位的需求,切實實現(xiàn)就業(yè)的穩(wěn)定性。

(二)不同類型農(nóng)戶農(nóng)民培訓(xùn)的增收效應(yīng)

在此類研究中,有觀點將農(nóng)民分為生產(chǎn)經(jīng)營型農(nóng)民、專業(yè)技能型農(nóng)民和社會服務(wù)型農(nóng)民?？傮w來看,農(nóng)民培訓(xùn)具有顯著正向的收入效應(yīng),但從具體層面來看,生產(chǎn)經(jīng)營型農(nóng)民的培訓(xùn)收入效應(yīng)高于專業(yè)技能型和社會服務(wù)型農(nóng)民,不同類型培訓(xùn)的收入效應(yīng)在不同類型農(nóng)民之間存在一定差異。這一理論為本文后續(xù)研究提供了理論基礎(chǔ)。在實施精準(zhǔn)扶貧和脫貧攻堅過程中對農(nóng)戶進行分類管理、分類施策是各地區(qū)經(jīng)常采用的策略,也是理論研究與實踐中總結(jié)出來的成熟經(jīng)驗和方法。2020年我國全面決勝脫貧攻堅目標(biāo)任務(wù),各地區(qū)在防返貧動態(tài)監(jiān)測預(yù)警過程中,為了更準(zhǔn)確、更清晰地掌握脫貧農(nóng)戶的貧困狀態(tài)、綜合收入水平、家庭狀況及可預(yù)期的風(fēng)險等因素、進一步將農(nóng)戶進行分類,分為“一般戶、脫貧戶、脫貧不穩(wěn)定戶、邊緣易致貧戶和突發(fā)嚴(yán)重困難戶”,在全面推進鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略過程中,不同類型的農(nóng)戶面臨的首要任務(wù)和要解決的難題各不相同。因此,農(nóng)民在參加培訓(xùn)時的關(guān)注點和期望目標(biāo)各不相同,從而影響農(nóng)民培訓(xùn)的效果。

三、數(shù)據(jù)來源、指標(biāo)選擇及研究策略

(一)數(shù)據(jù)來源

本文研究數(shù)據(jù)來自“鞏固脫貧攻堅成果與鄉(xiāng)村振興有效銜接的機制與路徑研究”課題組的實地調(diào)研。南疆地區(qū)具有自然環(huán)境嚴(yán)酷、人口結(jié)構(gòu)復(fù)雜、原深度貧困區(qū)集中的特點,是鄉(xiāng)村振興的重點區(qū)域之一。研究其農(nóng)民培訓(xùn)對農(nóng)戶增收的影響,具有較為典型的代表性。南疆地區(qū)持續(xù)加大開展鞏固脫貧攻堅成果力度,全面推進鄉(xiāng)村振興,取得了較為顯著的成效。本次調(diào)查采取配額抽樣與實地訪談相結(jié)合的方法獲取數(shù)據(jù)。調(diào)查活動聚焦脫貧戶特別是脫貧不穩(wěn)定戶、邊緣易致貧戶、突發(fā)嚴(yán)重困難戶(以下簡稱“三類戶”)分布集中的重點地區(qū)和重點人群,從鞏固提升縣中共抽查5縣51個行政村和安置點(其中包含36個脫貧村,10個非貧困村、5個安置點),總計抽查農(nóng)戶1200戶,發(fā)放并回收問卷1200份。通過對問卷逐份核對篩查,剔除不規(guī)范、不完整等不合格的問卷,最終確定有效問卷1107份,其中脫貧監(jiān)測戶問卷429份(含脫貧不穩(wěn)定戶問卷143份,邊緣易致貧戶和突發(fā)嚴(yán)重困難戶問卷286份),脫貧戶問卷323份,非建檔立卡戶問卷355份。

(二)指標(biāo)選擇

1.因變量

農(nóng)戶增收(Linco)。該指標(biāo)是目前農(nóng)村鞏固脫貧攻堅成果成效考評中普遍采用的指標(biāo),主要通過農(nóng)戶家庭純收入來表示。由于農(nóng)戶家庭規(guī)模差異的影響,家庭純收入不能準(zhǔn)確展現(xiàn)農(nóng)民增收的質(zhì)量與效率,因此,本文用家庭年人均純收入的對數(shù)來表示農(nóng)民增收,以便更準(zhǔn)確地體現(xiàn)農(nóng)戶增收的效率水平。

2.自變量

農(nóng)民培訓(xùn)(Train)。是指農(nóng)民在農(nóng)村所參加的各類專業(yè)技能培訓(xùn)。為了數(shù)據(jù)處理的需要,將農(nóng)民參加專業(yè)技能培訓(xùn)記為1,未參加專業(yè)技能培訓(xùn)記為0;個體參加專業(yè)技能培訓(xùn)的樣本作為本文研究的處理組,未參加專業(yè)技能培訓(xùn)的為對照組。

3.控制變量

為了提高對解釋變量和被解釋變量估計的精度,經(jīng)對當(dāng)前農(nóng)民培訓(xùn)及農(nóng)戶增收的政策和做法進行梳理,將諸多可能對被解釋變量產(chǎn)生影響的因素進行歸納整理,根據(jù)實際情況,引入家庭實際人口(Popu)、家庭勞動力人數(shù)(Man)、接受人才服務(wù)(Serv)、基礎(chǔ)設(shè)施滿意度(Infra)、文化中心數(shù)量(Cult)和駐村干部人數(shù)(Cadre)等7個控制變量,以及培訓(xùn)滿意度(Not)和有無衛(wèi)星工廠就業(yè)(Sf)2個工具變量,工具變量的選擇依據(jù)自變量內(nèi)生性檢驗、工具變量的估計、弱工具變量檢驗逐步確定。變量代碼及主要設(shè)計見表1。

表1 主要變量說明

(三)研究策略

培訓(xùn)對收入的影響,基于經(jīng)濟視角的實證研究始于傳統(tǒng)的OLS模型。培訓(xùn)作為教育的一種模式,同樣具有教育的經(jīng)濟特征—回報異質(zhì)性,即不同的個體在接受培訓(xùn)后從中獲得的經(jīng)濟回報因人而異。研究發(fā)現(xiàn)無論使用OLS、Matching、IV等模型中任何一種均無法消除回報估計偏差問題。為此,Heckman and Vytlacil(1999、2000)、Carneiro et al.(2001)、Aakvik et al.(2005)、Heckman et al.(2006)等人構(gòu)建了異質(zhì)性模型和半?yún)?shù)模型,經(jīng)過國內(nèi)外學(xué)者的驗證證明這種模型能有效解決估計偏差問題。本文對所用變量進行內(nèi)生性檢驗,發(fā)現(xiàn)作為自變量的農(nóng)民培訓(xùn)受到可觀察變量和不可觀察變量的共同影響,因此文章借鑒王海港等(2009)在研究中的思路和方法為帶有異質(zhì)性處理效應(yīng)的工具變量模型,深入探究南疆地區(qū)農(nóng)民培訓(xùn)對農(nóng)戶增收的影響。

1.模型

根據(jù)一般OLS模型,農(nóng)民培訓(xùn)對農(nóng)戶增收的影響函數(shù)可以表示為:

Yi=γTi+βXi+Ui,E(Ui)=0

(1)

公式(1)中Yi為因變量和結(jié)果變量,表示每個樣本的人均純收入;Ti為虛擬變量,表示每個樣本是否參與農(nóng)民培訓(xùn),既是自變量又是處理變量和控制變量;Xi為其他協(xié)變量;Ui為期望值為0的擾動項。在處理變量中,Ti=1表示參加農(nóng)民培訓(xùn),Ti=0表示未參加農(nóng)民培訓(xùn),由此,Y1i-Y0i表示處理變量為1時的收入與處理變量為0時的收入之差,稱之為處理效應(yīng),函數(shù)表達式為:

Yi=TiY1i+(1-Ti)Y0i

(2)

假設(shè)Y0、Y1相互獨立,不存在交叉效應(yīng),則Y0、Y1與自變量X及隨機擾動項U1、U0的函數(shù)為:

Y1i=β0X1+U1i,Y0i=β0Xi+U0i

(3)

將(3)代入(2)可得:

Y=Y0+(Y1-Y0)T

=β0X+[(β1X-β0X)+(U1-U0)]T+U0

(4)

公式(4)中[(β1X-β0X)+(U1-U0)]T表示處理效應(yīng),記作Δ。如果T對于因變量Y而言具有外生性,則是否參與農(nóng)民培訓(xùn)對因變量的影響不大,任何樣本的處理效應(yīng)都相同。但在現(xiàn)實生活中U1≠U0,即使控制了樣本的其他變量Xi,但Δ對各個樣本的影響也存在著不同,且處理效應(yīng)不為常數(shù),此時Δ即為異質(zhì)性處理效應(yīng)。

2.各類處理效應(yīng)

邊際處理效應(yīng)(ΔMTE)表達式為:

ΔMTE(x,uT)=E(Y1-Y0|X=x,UT=uT)=E(Δ|X=x,UT=uT)

(5)

公式(5)中當(dāng)給定樣本的可觀測特征(X=x)以及不可觀測特征(UT=uT)是農(nóng)民參與培訓(xùn)的平均回報。這一回報應(yīng)該等于UT=uT時,對農(nóng)民培訓(xùn)是無差異的那些個體的平均回報。

平均處理效應(yīng)(ΔATE)。是指在所選定的樣本X中,從總樣本中隨機抽取一個參與培訓(xùn)的個體所獲得的收入與未參與培訓(xùn)的樣本所獲得的收入之間的平均差距,表達式為:

ΔATE(x)=E(Δ|X=x)=E(β1X-β0X)

(6)

同理可得:

T=1的樣本平均處理效應(yīng)為:

(ΔATT)∶ΔATT(x)=E(Δ|X=xT=1)=E(Δ|X=xUT≤zγD)

T=0的樣本平均處理效應(yīng)為:

(ΔATU)∶ΔATU(x)=E(Δ|X=xT=0)=E(Δ|X=xUT>zγD)

公式(6)中zγD表示個體參與培訓(xùn)的樣本的效用;UD表示個體在作出是否參與培訓(xùn)決策時隱藏的誤差和異質(zhì)性,即個體參與培訓(xùn)的凈成本。

3.選擇效應(yīng)與選擇收益

Heckman and Li(2004)針對選擇效應(yīng)(selection bias)和分類收益(sorting gain)提出解釋,結(jié)合本文實際,模型表示為:

plim(ΔOLS)=E(Y1|X,T=1)-E(Y0|X,T=0)=E(β1X-β0X)+[E(U1|T=1)-E(U0|T=0)]

(7)

公式(7)中,E(U1|T=1)-E(U0|T=0)表示為OLS的偏差,即OLS的估計值對平均處理效應(yīng)ΔATE的偏離。同樣,對是否參與培訓(xùn)的農(nóng)民的平均處理效應(yīng)的偏離即為它們的偏差。

[E(U1|T=1)-E(U0|T=0)]

=[plim(ΔOLS)-ΔATT]+[ΔATT-ΔATU]

=[E(U0|T=1-E(U0|T=0)]+E(U1-U0|T=1)

(8)

[E(U0|T=0)-E(U1|T=1]

=ΔATE-plim(ΔOLS)=[ΔATU-plim](ΔOLS)]+[ΔATE-ΔATU]

=[E(U1|T=0)-E(U1|T=1)]+E(U0-U1|T=0)

(9)

公式(8)中E(U0|T=1)-E(U0|T=0)為選擇偏差,即參加農(nóng)民培訓(xùn)的個體在作出不參與培訓(xùn)決策時不可觀測變量導(dǎo)致的收入與反事實情況導(dǎo)致的收入之差的均值,相當(dāng)于OLS估計值與ΔATT之差。E(U1-U0|T=1)是分類效應(yīng),即參加農(nóng)民培訓(xùn)的個體的不可觀察變量的平均收益,是個體作出是否參與培訓(xùn)決策時相比的不可觀察變量之差的均值,相當(dāng)于ΔATT-ΔATE的值。

公式(9)中E(U1|T=0)-E(U1|T=1)為選擇偏差,相當(dāng)于ΔATU與OLS估計值之差;E(U0-U1|T=0)是分類效應(yīng),相當(dāng)于ΔATE-ΔATU。

(四)主要變量描述性統(tǒng)計結(jié)果

根據(jù)表2可以看出參加培訓(xùn)和未參加培訓(xùn)相比存在較為明顯的差異特征。參加培訓(xùn)的農(nóng)戶家庭人均純收入略高于未參加培訓(xùn)農(nóng)戶的家庭人均純收入,約達4.7%;在家庭人口數(shù)方面,參加培訓(xùn)的家庭人數(shù)比未參加培訓(xùn)的家庭人數(shù)高出9.8%,家庭勞動力人數(shù)高出9.5%,但其接受專業(yè)技術(shù)人員的技術(shù)服務(wù)高出24%,對培訓(xùn)的滿意度也要高出68.8%,在鄉(xiāng)村衛(wèi)星工廠就業(yè)的比率要高出31.68%。從以上數(shù)據(jù)可以直觀地看出參加培訓(xùn)的農(nóng)民受益較為明顯,并且對培訓(xùn)的滿意度更高。

表 2 處理組與控制組主要變量統(tǒng)計描述

四、實證結(jié)果

(一)農(nóng)民培訓(xùn)對不同類型農(nóng)戶增收的影響

農(nóng)民培訓(xùn)是提高農(nóng)民就業(yè)機會的根本途徑,培訓(xùn)效果的高低取決于受訓(xùn)農(nóng)民主觀、客觀等諸多因素的影響,如農(nóng)民的農(nóng)戶類型、對培訓(xùn)帶來經(jīng)濟收益的預(yù)期、地區(qū)開展農(nóng)民培訓(xùn)的水平與形式等,本文主要研究是否參與專業(yè)技能培訓(xùn)與農(nóng)戶增收之間的關(guān)系。從表3可以直觀地看出,參加專業(yè)技能培訓(xùn)的農(nóng)戶家庭人均純收入平均值高于未參加專業(yè)技能培訓(xùn)的農(nóng)戶,農(nóng)戶類型對農(nóng)戶家庭增收的影響不明顯,但從增收的幅度來看則存在著較大的差異。一般戶中處理組比對照組家庭人均純收入均值高1001元,增幅達7.61%,同時分別高出總體樣本均值1256元、1616元;脫貧戶中處理組比對照組人均純收入平均值增加了1836元,增幅達16.5%,與總體樣本均值比較,處理組均值高于總體樣本均值且增長幅度較小;脫貧不穩(wěn)定戶中處理組比對照組人均純收入平均值增加了1557元,增幅達15.37%,但與總體樣本均值相比出現(xiàn)了明顯的下降;邊緣易致貧戶、突發(fā)嚴(yán)重困難戶中處理組與對照組人均純收入平均值增加了434元,增幅3.87%;總體樣本中處理組比對照組人均純收入平均值高出1361元,增幅達11.8%。脫貧戶和脫貧不穩(wěn)定戶的增加值均高于總體增加值,說明作為農(nóng)村人口占多數(shù)的脫貧戶和脫貧不穩(wěn)定戶均參加培訓(xùn)對農(nóng)戶增收的影響較為顯著。表4中,按照農(nóng)戶分類情況,每參加培訓(xùn)一次,家庭收入的增長程度有較大差異,其中脫貧戶尤為顯著,而邊緣易致貧戶、突發(fā)嚴(yán)重困難戶呈負增長趨勢;從總體樣本來看,參加培訓(xùn)能夠促進農(nóng)戶收入增加,這與表3中的情況是一致的。

(二)其他因素對農(nóng)戶增收的影響

將農(nóng)民是否參與培訓(xùn)作為分組變量,就其他因素對農(nóng)戶增收的影響進行OLS回歸,發(fā)現(xiàn)相同的自變量對因變量的影響不同(見表5)。

在未參加農(nóng)民培訓(xùn)的分組中,家庭實際人口、基礎(chǔ)設(shè)施滿意度、文化中心數(shù)量和駐村干部人數(shù)對一般戶的家庭收入增長影響較為顯著,其中家庭實際人口與農(nóng)戶增收呈負向關(guān)系,即家庭人口越多,農(nóng)民人均純收入越低;實際人口、家庭勞動力和文化中心數(shù)量對脫貧戶的增收影響較大,實際人口數(shù)對農(nóng)戶增收呈負向關(guān)系,家庭勞動力數(shù)量影響顯著;在“三類戶”中,實際人口呈負向影響,駐村干部人數(shù)對農(nóng)戶增收的影響有限。

表3 不同類型農(nóng)戶人均純收入情況

表4 不同類型農(nóng)戶農(nóng)民培訓(xùn)對農(nóng)戶增收的影響

表 5 農(nóng)民培訓(xùn)的相關(guān)變量對農(nóng)戶增收的影響

表 5 農(nóng)民培訓(xùn)的相關(guān)變量對農(nóng)戶增收的影響

變量未參加培訓(xùn)=0參加培訓(xùn)=1一般戶脫貧戶脫貧不穩(wěn)定戶邊緣易致貧戶、突發(fā)嚴(yán)重困難戶一般戶脫貧戶脫貧不穩(wěn)定戶邊緣易致貧戶、突發(fā)嚴(yán)重困難戶Popu-0.0400?-0.0726???-0.0648??-0.0764???-0.0904???-0.116???-0.0706???-0.0841???(0.0210)(0.0182)(0.0292)(0.0166)(0.0176)(0.0233)(0.0263)(0.0193)man0.01370.0810???0.04090.01040.0862???0.04060.02080.100???(0.0282)(0.0262)(0.0473)(0.0285)(0.0254)(0.0333)(0.0408)(0.0283)serv0.01800.0940?0.06570.0226-0.01170.05890.09500.125??(0.0575)(0.0517)(0.103)(0.0557)(0.0539)(0.0663)(0.0884)(0.0623)Infra0.169???0.05500.09460.06140.105??0.06240.03640.0536(0.0598)(0.0339)(0.0707)(0.0402)(0.0406)(0.0410)(0.0599)(0.0402)cult-0.0463???-0.0348??-0.0327-0.00923-0.0544???-0.00796-0.0442?-0.0409??(0.0162)(0.0148)(0.0321)(0.0159)(0.0154)(0.0171)(0.0263)(0.0171)cadre-0.333???-0.0506-0.0716-0.138??-0.210???-0.0730-0.0878-0.0539(0.0826)(0.0540)(0.116)(0.0599)(0.0630)(0.0609)(0.0919)(0.0716)Con.10.31???9.436???9.380???9.852???10.39???9.870???9.933???9.584???(0.276)(0.212)(0.341)(0.205)(0.192)(0.230)(0.353)(0.250)Obs.1291224815022620195136R20.1840.2190.1860.1900.2130.1430.1310.184

在參加農(nóng)民培訓(xùn)的分組中,家庭實際人口、家庭勞動力、基礎(chǔ)設(shè)施滿意度、文化中心數(shù)量和駐村干部人數(shù)對一般戶的家庭收入增長影響較為顯著,家庭實際人口對脫貧戶和脫貧不穩(wěn)定戶的影響較為顯著,家庭實際人口、家庭勞動力、人才服務(wù)、文化中心數(shù)量和駐村干部人數(shù)對邊緣易致貧戶、突發(fā)嚴(yán)重困難戶的影響較為顯著。

從處理組與對照組的比較來看,處理組對自變量的影響更為顯著,尤其是一般戶、脫貧戶更注重專業(yè)技能培訓(xùn),依靠科技知識創(chuàng)造財富的觀念逐漸加深,而“三類戶”則主要依托于駐村干部的幫扶政策傾斜等因素,對于專業(yè)技能培訓(xùn)要求不高,同時,依靠社會兜底增收的思想依然存在。

(三)農(nóng)民培訓(xùn)對不同類型農(nóng)戶收入的邊際影響

農(nóng)民培訓(xùn)對農(nóng)戶增收的邊際影響即為參加培訓(xùn)的農(nóng)民每增加一個單位而引起農(nóng)戶增收的變化。農(nóng)民參加培訓(xùn)的次數(shù)和農(nóng)村是否有衛(wèi)星工廠兩大因素對農(nóng)民培訓(xùn)產(chǎn)生較大影響(見表6)。影響一般戶中參加培訓(xùn)的農(nóng)民的邊際效應(yīng)分別為8.9%、19.4%和8.1%,影響脫貧戶的邊際效應(yīng)分別為-0.7%、28%、13.7%,影響脫貧不穩(wěn)定戶的邊際效應(yīng)分別為19.8%、1.7%和18.1%,影響邊緣易致貧戶和突發(fā)嚴(yán)重困難戶的邊際效應(yīng)分別為7.4%、27.3%和7.2%。培訓(xùn)次數(shù)對脫貧不穩(wěn)定戶的影響較大,衛(wèi)星工廠對農(nóng)民培訓(xùn)的影響均處于中等水平。貧困程度相對較輕的一般戶和脫貧戶更注重培訓(xùn)的內(nèi)容,原因在于一般戶和脫貧戶從增收思想和增收條件方面已徹底解決了不想干、不能干的問題,而如何提高增收效率、拓寬增收渠道成為其亟待解決的矛盾,因此,專業(yè)培訓(xùn)對一般戶和脫貧戶而言顯得更為重要,并直接影響他們作出參加培訓(xùn)的決策?！叭悜簟备幼⒅貐⒓优嘤?xùn)能否帶來就業(yè)機會,如果因參加培訓(xùn)提升了就業(yè)機會,則“三類戶”更愿意選擇參加培訓(xùn)。

農(nóng)戶家庭實際人口、家庭勞動力、科技人才服務(wù)、基礎(chǔ)設(shè)施滿意度、文化中心數(shù)量和駐村干部人數(shù)等因素均對農(nóng)戶家庭人均純收入有不同程度的影響。家庭實際人口對農(nóng)戶增收的影響不顯著,甚至可能會導(dǎo)致由于家庭人口的盲目增長而引起家庭人均收入的下降;家庭勞動力是家庭收入的主要來源,是影響家庭增收最為活躍的因素。從訪談資料和年報資料中可以發(fā)現(xiàn),農(nóng)戶家庭年收入的結(jié)構(gòu)中最主要部分是工資性收入,其源于勞動力外出務(wù)工的收入?；A(chǔ)設(shè)施滿意度、文化中心數(shù)量和駐村干部人數(shù)三大因素對農(nóng)戶增收的影響極為顯著,這三大因素分別從基礎(chǔ)、文化、智力支持、政策落實等方面為農(nóng)戶增收提供了支撐和保障。

表6 影響農(nóng)民培訓(xùn)決策和農(nóng)戶增收的因素及其邊際影響

表6 影響農(nóng)民培訓(xùn)決策和農(nóng)戶增收的因素及其邊際影響

變量農(nóng)民培訓(xùn)農(nóng)戶增收一般戶脫貧戶脫貧不穩(wěn)定戶邊緣易致貧戶、突發(fā)嚴(yán)重困難戶一般戶脫貧戶脫貧不穩(wěn)定戶邊緣易致貧戶、突發(fā)嚴(yán)重困難戶Popu0.0174-0.0757-0.0049-0.03090.121??0.0500.0720.035(0.0525)(0.0569)(0.0715)(0.0535)(0.049)(0.053)(0.068)(0.047)0.006-0.024-0.002-0.010man0.07560.164??0.1820.279???0.264???0.237???0.297???0.077(0.0732)(0.0825)(0.112)(0.0853)(0.070)(0.077)(0.105)(0.075)0.026 0.052 0.0570.091serv0.2470.678???0.3430.671???0.253?0.302??0.1460.152(0.152)(0.162)(0.244)(0.176)(0.146)(0.148)(0.235)(0.150)0.0860.215 0.1080.219Infra-0.1850.003310.0465-0.01590.335???0.401???0.300??0.214??(0.132)(0.105)(0.158)(0.111)(0.123)(0.096)(0.160)(0.107)-0.0640.001 0.015-0.005cult0.01390.05430.02150.01550.113???0.240???0.210???0.178???(0.0431)(0.0435)(0.0707)(0.0482)(0.041)(0.039)(0.066)(0.042)0.0050.017 0.0070.005

續(xù)表

利用probit模型分別對不同類型農(nóng)民培訓(xùn)進行估計并生成傾向值,根據(jù)傾向值繪制核密度分布圖(如圖1),從參加農(nóng)民培訓(xùn)的分布趨勢可以看出處理組傾向值要高于對照組,傾向值越高,說明參加培訓(xùn)的概率越大。圖1(a)在一般戶中由于未參加農(nóng)民培訓(xùn)的人數(shù)為87人,以此為臨界值,將355個樣本傾向值按升序排序后第87位估計值為0.5468,在前87個樣本中,參加農(nóng)民培訓(xùn)的有36人,未參加的51人,這說明由于不可測變量的影響,導(dǎo)致15人違背意愿作出不參加培訓(xùn)的決策;圖1(b)(c)(d)中同樣可以得出不可測因素對農(nóng)戶作出培訓(xùn)決策的影響。從不同類型農(nóng)戶培訓(xùn)傾向值分布情況看,處理組傾向值得分普遍高于對照組,并且高分值的密度較為集中,這充分說明農(nóng)戶作出是否參加培訓(xùn)決策時受到培訓(xùn)次數(shù)和衛(wèi)星工廠等因素的影響較為明顯,且不可預(yù)測因素的影響不容忽視。

(四)農(nóng)民培訓(xùn)處理效應(yīng)、偏差與收益分析

通過對農(nóng)民培訓(xùn)處理組與對照組影響下的人均純收入的均值取對數(shù),獲得人均純收入的變化率分別為7.34%、15.27%、14.3%、3.8%。在不考慮農(nóng)民培訓(xùn)異質(zhì)性的情況下分別利用OLS模型和Matching模型對農(nóng)民培訓(xùn)的收益進行估計,發(fā)現(xiàn)不管是OLS模型還是Matching模型的估計值,均出現(xiàn)高估或低估現(xiàn)象,但幅度差別不大。

從表7中OLS和Matching估計來看,均出現(xiàn)估計值不準(zhǔn)確的現(xiàn)象,即參數(shù)估計方法對邊際處理效應(yīng)的估計存在一定的局限性。為此,本文提出利用半?yún)?shù)局部工具變量法進行估計,這是Carneiro et al.(2011)提出的一種更加穩(wěn)健的半?yún)?shù)估計方法。相較于參數(shù)估計方法,半?yún)?shù)LIV方法被認(rèn)為是更加靈活、更加穩(wěn)健的估計方法。從目前有關(guān)MTE研究文獻來看,研究者普遍認(rèn)為半?yún)?shù)LIV方法在MTE估計上具有獨特的優(yōu)勢。上表中除OLS和Matching估計值外,其他估計均采用半?yún)?shù)LIV方法計算獲得。

圖1 農(nóng)民培訓(xùn)傾向值核密度分布圖

從一般戶是否參加培訓(xùn)來看,平均處理效應(yīng)為0.608,即參加專業(yè)技能培訓(xùn)的農(nóng)民每增加一個單位他們的收益會增加60.8%,而未參加專業(yè)技能培訓(xùn)的農(nóng)民收益增加49.1%,說明參加培訓(xùn)的農(nóng)民將會得到更大的收益,而不參加培訓(xùn)的農(nóng)民的收益則要小得多。另外,從總體樣本、處理組與對照組的平均處理效應(yīng)來看,ATT>ATE>ATU,說明農(nóng)民培訓(xùn)的邊際處理效應(yīng)隨著處理變量的不可測異質(zhì)性增強而遞減,農(nóng)民參加培訓(xùn)比不參加培訓(xùn)能夠獲得更多的回報和收益。偏差為考慮是否參加培訓(xùn)異質(zhì)性前后處理效應(yīng)之差,從上表中的數(shù)據(jù)可以看出不考慮參加培訓(xùn)異質(zhì)性后平均處理效應(yīng)被低估了46.5%,低估的幅度較大。如果考慮選擇因素但不考慮異質(zhì)性則平均處理效應(yīng)被低估了53.7%,低估的幅度較不參加選擇有所提高。這說明不可觀測因素和異質(zhì)性對農(nóng)民參與培訓(xùn)的影響較大。將OLS偏差進一步分解可得到選擇偏差和分類收益,且對參與培訓(xùn)的個體選擇偏差和分類收益分別為-0.537、0.072,對不參加培訓(xùn)的個體選擇偏差為0.348,分類收益為0.117,說明參加培訓(xùn)的個體對培訓(xùn)的選擇雖然受到一系列因素的影響,但最根本的還是依據(jù)自身感受所得,基本體現(xiàn)了專業(yè)培訓(xùn)對農(nóng)戶增收的促進作用。

表7 培訓(xùn)滿意度各類處理效應(yīng)、偏差及收益對比

從脫貧戶和脫貧不穩(wěn)定戶來看,OLS偏差均為負值,且脫貧戶的偏差系數(shù)較高,說明這兩類農(nóng)戶培訓(xùn)對農(nóng)戶增收的促進作用明顯被低估了,并且脫貧戶的低估幅度極大,而從分解后的選擇偏差和分類收益看,參加培訓(xùn)的個體基本都按照自己的意愿作出了選擇,而未參加培訓(xùn)的個體則顯示出受不可測異質(zhì)性因素影響較大,作出了“偽選擇”。再進一步對脫貧戶和脫貧不穩(wěn)定戶的個體進行分析,發(fā)現(xiàn)脫貧戶家庭認(rèn)為勞動力頻繁參加培訓(xùn)會相當(dāng)大程度影響其收入的持續(xù)性,從而影響該類型農(nóng)戶對參與培訓(xùn)的選擇;另外,脫貧戶和脫貧不穩(wěn)定戶是村委會組織開展專業(yè)技術(shù)培訓(xùn)的主要對象,在客觀上必然會存在培訓(xùn)次數(shù)頻繁、培訓(xùn)項目種類較多的現(xiàn)象,這也是影響該類型農(nóng)戶選擇不參加培訓(xùn)的因素。

從邊緣易致貧戶、突發(fā)嚴(yán)重困難戶來看,總體樣本、處理組和對照組的平均處理效應(yīng)均為負值,說明該類型農(nóng)戶只要參加培訓(xùn)就會對增收產(chǎn)生負向影響。從OLS偏差分解為選擇偏差和分類收益看,盡管農(nóng)戶參加培訓(xùn)較少,但在作出是否參加培訓(xùn)的抉擇時基本都受到幫扶政策的影響即更偏向于選擇參加而非放棄。

圖 2 農(nóng)民培訓(xùn)半?yún)?shù)LIV處理效應(yīng)曲線比較

圖2表示處理變量不可測異質(zhì)性對邊際處理效應(yīng)的影響,處理變量不可測異質(zhì)性即為影響農(nóng)民作出是否參加培訓(xùn)的因素,也可以看作是農(nóng)民為參加更多培訓(xùn)而付出的機會成本。從四類農(nóng)戶總的曲線走勢可以看出,農(nóng)民培訓(xùn)對農(nóng)戶增收的邊際處理效應(yīng)隨著處理變量的不可測異質(zhì)性的增強而減小。這與表7中平均處理效應(yīng)的對比(OLS

五、總結(jié)與對策建議

(一)總結(jié)

第一,農(nóng)民參加培訓(xùn)對農(nóng)戶增收具有較強的促進作用。在農(nóng)民培訓(xùn)對不同農(nóng)戶類型的增收影響中,參加培訓(xùn)的農(nóng)戶家庭收入明顯高于未參加培訓(xùn)的農(nóng)戶。因此,鼓勵農(nóng)民參加培訓(xùn)有助于農(nóng)戶增收,農(nóng)民培訓(xùn)是鄉(xiāng)村振興重點幫扶地區(qū)促進農(nóng)戶增收的正確途徑。

第二,不同類型的培訓(xùn)對增收的影響不同。通過三種模型深入分析并進行比較,發(fā)現(xiàn)農(nóng)民培訓(xùn)對不同類型農(nóng)戶增收的影響不同,農(nóng)民參加培訓(xùn)對脫貧戶和脫貧不穩(wěn)定戶的影響程度較大,對一般戶和邊緣易致貧戶、突發(fā)嚴(yán)重困難戶的影響程度相對較小。根本原因在于不同類型農(nóng)戶當(dāng)前所追求的目標(biāo)存在差異,一般戶更注重增收的途徑和技能,脫貧戶和脫貧不穩(wěn)定戶作為農(nóng)民培訓(xùn)的主要對象,得到各類幫扶政策的機會遠高于其他類型農(nóng)戶,而邊緣易致貧戶、突發(fā)嚴(yán)重困難戶則更注重于如何獲取社會幫扶,這與其致貧原因、家庭人口結(jié)構(gòu)有較大關(guān)系。

第三,農(nóng)民培訓(xùn)的次數(shù)對其產(chǎn)生直接影響。農(nóng)民是否參加培訓(xùn)容易受到受訓(xùn)主體主觀和客觀因素的影響。培訓(xùn)次數(shù)過于頻繁會降低農(nóng)民參加培訓(xùn)的意愿,這種影響對于一般戶和脫貧不穩(wěn)定戶尤為突出;培訓(xùn)內(nèi)容中增加契合農(nóng)戶需求的專業(yè)技術(shù)培訓(xùn)對一般戶、脫貧戶的影響更為明顯,其原因在于這兩類農(nóng)戶在收入水平上已遠超過貧困線,當(dāng)前亟待解決的矛盾是如何提升其人力資本和滿足對增收技能培訓(xùn)的需求。

(二)對策建議

在鞏固脫貧攻堅成果與鄉(xiāng)村振興有效銜接的五年過渡期內(nèi),既要提高鞏固脫貧攻堅成果的成效,又要把著眼點平穩(wěn)過渡到全面推進鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略上來。從農(nóng)戶類型的角度研究農(nóng)民培訓(xùn)對農(nóng)戶增收的影響,能有效促進地方政府制定切合實際、定位準(zhǔn)確的幫扶政策。

第一,加強培訓(xùn)宣傳,激發(fā)農(nóng)民培訓(xùn)的內(nèi)生動力。農(nóng)民培訓(xùn)對于鞏固脫貧攻堅成果和推進鄉(xiāng)村振興至關(guān)重要,無論是政府、社會組織還是廣大農(nóng)民群眾,都要深化認(rèn)識,增強責(zé)任感和使命感,各負其責(zé),各盡其能,統(tǒng)籌協(xié)調(diào),形成以政府為主導(dǎo)、部門協(xié)作、上下聯(lián)動、合力推進的工作格局。要利用多種形式、多種渠道深層次激發(fā)農(nóng)民參加專業(yè)技能培訓(xùn)的內(nèi)在動力。

第二,實施分類指導(dǎo),滿足農(nóng)民培訓(xùn)的真實需求。根據(jù)農(nóng)戶類型開展分類分層培訓(xùn)。要明確重點培訓(xùn)對象,重點開展實用型、技能型農(nóng)民培訓(xùn),讓農(nóng)民通過專業(yè)技能培訓(xùn)具備改善生活、增加經(jīng)濟收入的能力。加快構(gòu)建系統(tǒng)化、立體化的高質(zhì)量培訓(xùn)格局,為農(nóng)戶提供準(zhǔn)確高效的專業(yè)技能培訓(xùn),在培訓(xùn)過程中切忌走過場、完成任務(wù)等形式主義,尤其要杜絕以培訓(xùn)補貼等形式誘導(dǎo)農(nóng)民參加培訓(xùn)。

第三,開展農(nóng)業(yè)科技服務(wù),定向追蹤農(nóng)民培訓(xùn)成效。要充分發(fā)揮農(nóng)業(yè)科技特派員、農(nóng)業(yè)技術(shù)員、科研單位支農(nóng)科技人員的科技服務(wù)作用,形成長期跟蹤指導(dǎo)機制,縣、鄉(xiāng)、村相關(guān)管理部門要積極主動與科研單位對接,簽訂長期合作協(xié)議,為科技服務(wù)人員提供最好的服務(wù)環(huán)境和服務(wù)便利,要讓科技變?yōu)楫a(chǎn)出,使農(nóng)民培訓(xùn)見實效,真正實現(xiàn)產(chǎn)、學(xué)、研一體化的現(xiàn)代農(nóng)業(yè)發(fā)展新格局。

第四,拓展就業(yè)崗位,提高農(nóng)民培訓(xùn)意愿。就業(yè)增收是南疆地區(qū)農(nóng)民增收的重要途徑,鼓勵農(nóng)民就近就地就業(yè)是解決農(nóng)村空心化和鞏固脫貧攻堅成果的重要舉措。要為農(nóng)民提供就業(yè)崗位,尤其是縣鄉(xiāng)工業(yè)園區(qū)、衛(wèi)星工廠、護林員、護路員等公益性崗位,對解決南疆地區(qū)富余勞動力、女性勞動力、半勞動力就業(yè)起著不可替代的作用。同時,要通過就業(yè)崗位的專業(yè)技能要求引導(dǎo)農(nóng)民產(chǎn)生積極主動參加培訓(xùn)的意愿。

注 釋：

① 胡建元:《兵團貧困治理成效及長效機制研究》[J],《石河子大學(xué)學(xué)報(哲學(xué)社會科學(xué)版)》2022年第9期第1～7頁。

② 吳梅芳:《全面推進鄉(xiāng)村振興人才隊伍是關(guān)鍵》[N],《學(xué)習(xí)時報》,2022年5月4日,第7版。

③ 尹振宇,吳傳琦:《鄉(xiāng)村振興背景下農(nóng)村勞動者培訓(xùn)的收入效應(yīng)研究》[J],《調(diào)研世界》 2021年第3期,第16～21頁。

④李寶值,楊良山,黃河嘯,朱奇彪:《新型職業(yè)農(nóng)民培訓(xùn)的收入效應(yīng)及其差異分析》[J],《農(nóng)業(yè)技術(shù)經(jīng)濟》2019年第2期第135～144頁。

⑤王海港 黃少安 李琴等:《職業(yè)技能培訓(xùn)對農(nóng)村居民非農(nóng)收入的影響》[J],《經(jīng)濟研究》2009 年第9期,第128～139頁,第151頁。

⑥熊雪,聶鳳英,畢潔穎:《貧困地區(qū)農(nóng)戶培訓(xùn)的收入效應(yīng)——以云南、貴州和陜西為例的實證研究》[J], 農(nóng)業(yè)技術(shù)經(jīng)濟》 2017年第6期,第97～107頁。

⑦ 王德文,蔡昉,張國慶:《農(nóng)村遷移勞動力就業(yè)與工資決定:教育與培訓(xùn)的重要性》[J],《經(jīng)濟學(xué)》2008年第4期,第1131～1148頁。

⑧ 史新杰,方師樂,高敘文:《基礎(chǔ)教育、職業(yè)培訓(xùn)與農(nóng)民工外出收入——基于生命周期的視角》[J],《財經(jīng)研究》2021年第1期,第153～168頁。

⑨ 屈小博:《培訓(xùn)對農(nóng)民工人力資本收益貢獻的凈效應(yīng)——基于平均處理效應(yīng)的估計[J],《中國農(nóng)村經(jīng)濟》2013年第8期,第55～64頁。

⑩ 潘丹:《自選擇、農(nóng)業(yè)科技培訓(xùn)與農(nóng)村居民收入的關(guān)系》[J],《中國農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報》第2期,第244～250頁。