留言板

尊敬的读者、作者、审稿人, 关于本刊的投稿、审稿、编辑和出版的任何问题, 您可以本页添加留言。我们将尽快给您答复。谢谢您的支持!

易地搬迁后续扶持政策效果评价与影响因素——基于西部10省1 297户的实地调查数据

上一篇

下一篇

王志章, 刘芮伶, 杨珂凡. 易地搬迁后续扶持政策效果评价与影响因素——基于西部10省1 297户的实地调查数据[J]. 西南大学学报(社会科学版), 2024, 50(3): 149-165. doi: 10.13718/j.cnki.xdsk.2024.03.012
引用本文: 王志章, 刘芮伶, 杨珂凡. 易地搬迁后续扶持政策效果评价与影响因素——基于西部10省1 297户的实地调查数据[J]. 西南大学学报(社会科学版), 2024, 50(3): 149-165. doi: 10.13718/j.cnki.xdsk.2024.03.012
WANG Zhizhang, LIU Ruiling, YANG Kefan. Effect and Factors of the Follow-up Support Policies for Relocation: Based on the Field Data of 1 297 Households in 10 Western Provinces[J]. Journal of Southwest University Social Science Edition, 2024, 50(3): 149-165. doi: 10.13718/j.cnki.xdsk.2024.03.012
Citation: WANG Zhizhang, LIU Ruiling, YANG Kefan. Effect and Factors of the Follow-up Support Policies for Relocation: Based on the Field Data of 1 297 Households in 10 Western Provinces[J]. Journal of Southwest University Social Science Edition, 2024, 50(3): 149-165. doi: 10.13718/j.cnki.xdsk.2024.03.012

易地搬迁后续扶持政策效果评价与影响因素——基于西部10省1 297户的实地调查数据

  • 基金项目: 国家社会科学基金重点项目“西部地区易地搬迁后续扶持的多元化路径设计与政策协同研究” (21ASH005),项目负责人:王志章;西南大学2035先导计划项目“乡村振兴中国道路之‘中国西部乡村振兴学’”(SWUPilotPlan027),项目负责人:王志章;伊犁师范大学提升学科综合实力专项项目“中国与‘一带一路’国家减贫合作10年效能评价与优化策略研究”(22XKSZ01),项目负责人:王志章
详细信息
    作者简介:

    王志章,西南大学经济管理学院、教育部人文社会科学重点研究基地西南大学西南民族教育与心理研究中心,教授,博士生导师;伊犁师范大学名誉教授 .

  • 中图分类号: F323.8;D632.4

Effect and Factors of the Follow-up Support Policies for Relocation: Based on the Field Data of 1 297 Households in 10 Western Provinces

  • 摘要:

    易地搬迁后续扶持工作既是助力搬迁群众稳定增收、加速社会融合、化解致贫返贫风险的关键,更是巩固拓展脱贫攻坚成果同乡村振兴有效衔接、推进实现共同富裕的核心要义。基于西部10省1 297户农户的微观调查数据,采用主成分分析法和工具变量分位数回归模型,综合评估后续扶持政策成效并进行区域优先序评价,进而剖析后续扶持政策效果的影响因素,并立足情景化的个体生存状态,从多维视角探寻政策实施效果的异质性及其成因。研究发现:第一,后续扶持政策效益存在显著地区差异,大致呈现“西北高西南低”的空间分布特征;第二,非农生计、社会资本和内生动力是政策效果得以跃升的关键;第三,进一步讨论得知,农户收入层级与政策效益呈正相关关系,且安置区类型、社会资本差异和性别差异均会影响后续扶持政策效益的稳定性。为此,各地后续扶持工作应完善升级安置区配套基础和公共服务设施;多管齐下加快发展主导产业,加快推进群众经济社会融入步伐;激活群众自我发展内生动力;出台和优化差异化的后续扶持政策,增加搬迁群众的主观福利。

  • 加载中
  • 图 1  易地搬迁后续扶持理论分析框架

    图 2  搬迁农户收入与政策效益得分的拟合图

    图 3  分位数系数变动图

    表 1  搬迁农户的基本特征

    样本特征 样本特征值
    性别 男(88.1%);女(11.9%)
    年龄 <45岁(28.7%);45~60岁(52.7%);>60岁(18.6%)
    民族 汉族(58.4%);少数民族(41.6%)
    受教育程度 小学及以下(41.7%);初中(50.8%);高中(5.1%);本科及以上(2.4%)
    职业类型 农业(17.3%);非农业(66.8%);兼业(15.9%)
    是否加入合作社 是(12.3%);否(87.7%)
    搬迁年份 2015年以前(35.3%);2016年(12.3%);2017年(13.1%);2018年(22.1%);2019年(12.8%);2020年(4.4%)
    搬迁意愿 非常不愿意(0.2%);比较不愿意(2.0%);一般(7.8%);比较愿意(38.8%);非常愿意(51.2%)
    安置区类型 依托小城镇或园区安置(4.2%);行政村内就近安置(17.6%);整村搬迁集中安置(27.5%);新建社区集中安置(28.6%);乡村旅游区安置(6.7%);分散安置(5.8%);集中供养安置(1.9%);自建房(7.7%)
    下载: 导出CSV

    表 2  西部地区易地搬迁后续扶持政策评价指标体系

    一级指标 二级指标 指标含义
    后续扶持评价 产业扶持得分X1 农户对安置区产业扶持政策落实评价得分1~10
    就业扶持得分X2 农户对安置区就业扶持政策落实评价得分1~10
    教育建设得分X3 农户对安置区教育建设政策落实评价得分1~10
    社区治理得分X4 农户对安置区社会治理政策落实评价得分1~10
    家庭生计 生活支出占比X5 衣食住行支出/家庭总支出
    职业类型X6 1.农业;2.非农业;3.兼业;4.赋闲
    生计来源渠道X7 1.农业;2.务工;3.财产性收入;4.转移性收入
    基本生活保障X8 1.无保障;2.基本无保障;3.有部分保障;4.保障力度较大;5.保障极大
    安置区建设 债务负担X9 债务(自筹成本)可负担性
    人均居住面积X10 安置房总面积/家庭总人口
    居住满意度
    (水电路网)X11
    1.非常不满意;2.比较不满意;3.一般;4.比较满意;5.非常满意
    信息公开程度X12 1.非常差;2.比较差;3.一般;4.比较好;5.非常好
    交通便捷程度X13 1.非常不方便;2.比较不方便;3.一般;4.比较方便;5.非常方便
    公共服务 教育条件X14 1.无提升;2.基本无提升;3.有部分提升;4.提升较大;5.提升极大
    文娱设施满意度X15 1.非常不满意;2.比较不满意;3.一般;4.比较满意;5.非常满意
    就医方便程度X16 1.非常不方便;2.比较不方便;3.一般;4.比较方便;5.非常方便
    医疗满意程度X17 1.非常不满意;2.比较不满意;3.一般;4.比较满意;5.非常满意
    购物环境改善程度X18 1.无改善;2.基本无改善;3.有部分改善;4.改善较大;5.改善极大
    社区治理 邻里关系X19 1.不和谐;2.比较不和谐;3.一般;4.比较和谐;5.非常和谐
    政治信任X20 1.没有信任;2.比较没信任;3.一般;4.比较信任;5.非常信任
    干部定期走访X21 1.没有;2.较少;3.一般;4.较多;5.经常
    社会治安X22 1.无保障;2.基本无保障;3.有部分保障;4.保障力度较大;5.保障极大
    休闲娱乐场所X23 1.非常差;2.比较差;3.一般;4.比较好;5.非常好
    居住环境 清洁能源推广程度X24 1.非常差;2.比较差;3.一般;4.比较好;5.非常好
    污水处理X25 是否有统一的垃圾处理场所:1.是;2.否
    垃圾处理X26 是否集中处理生活污水:1.是;2.否
    生态环境X27 1.非常差;2.比较差;3.一般;4.比较好;5.非常好
    厕所类型X28 1.公共厕所;2.传统旱厕;3.冲水厕所(未达到无害化要求);4.卫生厕所(达到无害化要求)
    农户认知 信息获取渠道X29 信息获取渠道种类
    政策了解程度X30 1.非常不了解;2.比较不了解;3.一般;4.比较了解;5.非常了解
    搬迁满意程度X31 1.非常不满意;2.比较不满意;3.一般;4.比较满意;5.非常满意
    生活幸福程度X32 1.非常不幸福;2.比较不幸福;3.一般;4.比较幸福;5.非常幸福
    下载: 导出CSV

    表 3  解释变量的含义与描述性统计

    类别 维度 变量 含义 均值 标准差
    被解释变量 后续扶持政策效果 F 主成分测算的后续扶持政策效果得分 -0.003 0.320
    解释变量 非农生计 非农化程度 非农收入占家庭纯收入的比重 0.789 0.617
    劳动力流动情况 1.本村不流动;2.村外县(区)内;3.县(区)外市内;4.市外 2.385 1.133
    生计策略 0.赋闲;1.纯农型;2.生计多样;3.非农型 1.891 0.675
    社会资本 亲戚中干部或公务员数 亲戚中在政府部门就职(包括村干部)的人数 0.554 1.669
    社会网络 礼金支出金额的对数 7.999 1.044
    内生动力 未来生活信心 1.没有信心;2.比较没信心;3.一般;4.比较有信心;5.非常有信心 4.019 0.645
    安置点特征 安置方式 新建社区集中安置 0.286 0.452
    分散安置 0.053 0.225
    集中供养安置 0.019 0.138
    控制变量 家庭特征 性别 户主性别:男=1;女=0 0.881 0.324
    年龄 户主年龄大小 50.818 19.212
    家庭负担率 家中14岁以下和65岁以上人口占劳动人口的比例 0.518 0.611
    受教育程度 家庭成员平均接受教育年限 5.778 3.540
    健康状况 1.非常差;2.比较差;3.一般;4.比较好;5.非常好 3.633 0.941
    风险冲击 是否有重大事故发生:1.是;2.否 0.212 0.409
    搬迁类型 是否为搬迁贫困户:1.是;2.否 0.870 0.336
    社区特征 交通可及性 家到村主要公路的距离:1=一里之内;2=二到五里;3=五里以外 2.737 0.547
    村务参与 是否参加本村集体事务(如村民会议):1.是;2.否 0.273 0.446
    下载: 导出CSV

    表 4  各省份后续扶持政策效果综合得分

    地点 F1 F2 F3 F4 F5 F6 F7 F 排名
    四川省 1.757 1.216 0.517 -1.154 1.069 1.583 0.111 1.525 1
    青海省 0.968 -1.566 1.762 -0.087 -2.370 -0.950 0.342 1.188 2
    贵州省 1.315 -0.544 -0.820 2.164 0.140 0.491 2.015 1.130 3
    宁夏回族自治区 -0.991 -1.363 1.096 -1.177 -0.887 1.750 0.871 0.092 4
    新疆维吾尔自治区 0.044 0.010 -0.118 -0.115 -0.006 -0.004 -0.104 -0.079 5
    陕西省 -0.618 0.363 -0.456 -0.007 0.848 -0.596 0.405 -0.349 6
    云南省 -0.198 1.157 -0.725 0.573 0.350 -0.588 -1.477 -0.467 7
    西藏自治区 -1.020 0.644 0.601 -0.789 0.368 -0.574 -0.423 -0.497 8
    甘肃省 -0.562 -0.675 -1.608 0.772 -0.169 -1.120 -0.834 -0.999 9
    重庆市 -0.695 0.758 -0.249 -0.181 0.656 0.009 -0.907 -1.544 10
    下载: 导出CSV

    表 5  不同安置区后续扶持政策效果综合得分

    安置区类型 F1 F2 F3 F4 F5 F6 F7 F 排名
    新建社区集中安置 -0.325 -0.486 -0.937 0.995 -0.919 -1.257 0.925 1.940 1
    分散安置(插花式) -2.151 0.981 -0.436 0.081 1.563 -1.542 -1.289 0.678 2
    集中供养安置 0.569 -0.591 -0.036 0.774 -0.740 -0.269 0.864 0.193 3
    依托小城镇或园区 1.108 1.194 1.578 -0.078 0.881 0.735 0.288 -0.118 4
    行政村内就近安置 0.714 0.095 -1.044 0.141 0.839 0.113 -0.015 -0.311 5
    乡村旅游区安置 0.383 0.110 -0.587 0.667 -0.521 0.023 0.177 -0.315 6
    整村搬迁集中安置 -0.235 0.605 0.047 -2.186 0.083 1.090 -1.734 -0.587 7
    自建房 -0.063 -1.907 1.415 -0.395 -1.185 1.108 0.785 -1.479 8
    下载: 导出CSV

    表 6  后续扶持政策效果的影响因素估计结果

    变量 模型1 模型2 模型3 模型4 模型5
    非农化程度 —— 0.073***
    (0.013)
    0.075***
    (0.013)
    0.077***
    (0.010)
    0.078***
    (0.010)
    劳动力流动情况 —— 0.012
    (0.007)
    0.014**
    (0.007)
    0.021***
    (0.006)
    0.022***
    (0.006)
    亲戚中干部或公务员数 —— —— 0.024***
    (0.005)
    0.017***
    (0.004)
    0.017***
    (0.004)
    社会网络 —— —— 0.000***
    (0.000)
    0.000***
    (0.000)
    0.000***
    (0.000)
    未来生活信心 —— —— —— 0.251***
    (0.010)
    0.249***
    (0.010)
    新建社区集中安置 —— —— —— —— 0.011
    (0.015)
    分散安置 —— —— —— —— 0.045
    (0.030)
    集中供养安置 —— —— —— —— 0.031
    (0.048)
    家庭特征 控制 控制 控制 控制 控制
    社区特征 控制 控制 控制 控制 控制
    常数项 -1.069***
    (0.068)
    -1.118***
    (0.068)
    -1.092***
    (0.067)
    -1.768***
    (0.062)
    -1.753***
    (0.063)
    Observations 1 297 1 297 1 297 1 297 1 297
    R-squared 0.234 0.255 0.289 0.471 0.513
    注:***、**、*分别表示回归系数在1%、5%、10%的显著性水平上显著,括号内数值为标准误。受篇幅限制,控制变量的估计结果不作展示,如有需要请向作者索取。下同
    下载: 导出CSV

    表 7  稳健性检验

    变量 模型6 模型7 模型8 模型9
    非农化程度 0.075***
    (0.013)
    0.072***
    (0.013)
    0.069***
    (0.012)
    0.070***
    (0.012)
    生计策略 0.040***
    (0.011)
    0.043***
    (0.011)
    0.040***
    (0.011)
    0.040***
    (0.011)
    社会网络 —— 0.000***
    (0.000)
    0.000***
    (0.000)
    0.000***
    (0.000)
    亲戚中从事非农就业的人数 —— 0.008***
    (0.001)
    0.007***
    (0.002)
    0.007***
    (0.002)
    家庭存款 —— —— 0.066***
    (0.016)
    0.063***
    (0.016)
    新建社区集中安置 —— —— —— 0.033*
    (0.018)
    分散安置 —— —— —— 0.096***
    (0.035)
    集中供养安置 —— —— —— 0.083
    (0.057)
    家庭特征 控制 控制 控制 控制
    社区特征 控制 控制 控制 控制
    常数项 -1.207***
    (0.074)
    -1.185***
    (0.073)
    -1.237***
    (0.073)
    -1.208***
    (0.074)
    Observations 1 297 1 297 1 297 1 297
    R-squared 0.260 0.293 0.302 0.308
    下载: 导出CSV

    表 8  分位数回归结果

    变量 (1) (2) (3) (4) (5) (6)
    OLS Q_10 Q_30 Q_50 Q_70 Q_90
    非农化程度 0.058*
    (0.031)
    0.069
    (0.071)
    0.107
    (0.076)
    0.098**
    (0.038)
    0.073*
    (0.040)
    0.022
    (0.050)
    劳动力流动情况 0.048***
    (0.015)
    0.032
    (0.030)
    0.056***
    (0.019)
    0.073***
    (0.018)
    0.072***
    (0.015)
    0.059**
    (0.023)
    亲戚中干部或公务员数 -0.033***
    (0.011)
    -0.027
    (0.017)
    -0.023
    (0.024)
    -0.036*
    (0.020)
    -0.004
    (0.013)
    -0.013
    (0.020)
    社会网络 -0.022
    (0.056)
    0.006
    (0.080)
    0.009
    (0.057)
    -0.007
    (0.074)
    0.018
    (0.070)
    -0.049
    (0.082)
    未来生活信心 0.020
    (0.030)
    -0.026
    (0.040)
    -0.011
    (0.044)
    0.020
    (0.031)
    0.050
    (0.033)
    0.065
    (0.048)
    新建社区集中安置 -0.050
    (0.041)
    -0.195***
    (0.054)
    -0.195***
    (0.044)
    -0.077***
    (0.043)
    0.032
    (0.047)
    0.182**
    (0.075)
    分散安置 -0.121
    (0.079)
    -0.465*
    (0.267)
    -0.166
    (0.119)
    -0.041
    (0.177)
    0.103***
    (0.038)
    0.080
    (0.191)
    集中供养安置 0.027
    (0.149)
    -0.140
    (0.518)
    0.041
    (0.176)
    0.063
    (0.192)
    0.081
    (0.211)
    0.637**
    (0.262)
    家庭特征 控制 控制 控制 控制 控制 控制
    社区特征 控制 控制 控制 控制 控制 控制
    常数项 9.264***
    (0.265)
    8.134***
    (0.337)
    9.302***
    (0.329)
    9.413***
    (0.377)
    9.739***
    (0.287)
    9.981***
    (0.386)
    Observations 962 962 962 962 962 962
    下载: 导出CSV

    表 9  安置区分组回归结果

    变量 政策效果得分
    集中安置 分散安置 集中供养安置
    非农化程度 0.090***
    (0.018)
    0.083
    (0.050)
    0.075**
    (0.030)
    劳动力流动情况 -0.008
    (0.010)
    0.093***
    (0.034)
    -0.015
    (0.047)
    社会网络 0.033***
    (0.008)
    0.077
    (0.048)
    -0.062
    (0.057)
    家庭特征 控制 控制 控制
    社区特征 控制 控制 控制
    常数项 -1.587***
    (0.201)
    -1.566*
    (0.847)
    -1.814**
    (0.654)
    Observations 292 53 39
    R-squared 0.635 0.836 0.839
    下载: 导出CSV

    表 10  不同社会资本组的回归结果

    变量 (1) (2)
    低社会资本组 高社会资本组
    非农化程度 0.079***
    (0.017)
    0.061***
    (0.020)
    劳动力流动情况 0.009
    (0.014)
    0.020***
    (0.007)
    家庭特征 控制 控制
    社区特征 控制 控制
    常数项 -2.325***
    (0.240)
    -1.670***
    (0.127)
    Observations 244 704
    R-squared 0.727 0.477
    下载: 导出CSV

    表 11  性别分组结果

    变量 (1) (2)
    男性样本 女性样本
    非农化程度 0.073***
    (0.013)
    0.116
    (0.129)
    劳动力流动情况 0.018***
    (0.007)
    0.026
    (0.026)
    社会网络 0.015***
    (0.005)
    -0.007
    (0.014)
    家庭特征 控制 控制
    社区特征 控制 控制
    常数项 -1.550***
    (0.185)
    -1.718**
    (0.732)
    Observations 859 859
    R-squared 0.574 0.730
    下载: 导出CSV
  • [1] 中共中央 国务院关于学习运用"千村示范、万村整治"工程经验有力有效推进乡村全面振兴的意见[EB/OL]. (2024-02-03)[2024-04-22]. https://www.gov.cn/gongbao/2024/issue_11186/202402/content_6934551.html.
    [2] 中华人民共和国中央人民政府. "十三五"易地扶贫搬迁任务全面完成960多万建档立卡贫困群众全部乔迁新居[EB/OL]. (2020-12-04)[2023-10-14]. https://www.gov.cn/xinwen/2020-12/04/content_5566914.htm.
    [3] LO K, XUE L Y, WANG M. Spatial restructuring through poverty alleviation resettlement in rural China[J]. Journal of Rural Studies, 2016(6): 496-505.
    [4] 陈绍军, 马明, 陶思吉. 共同富裕视域下易地扶贫搬迁移民生计资本、生计策略与生计选择行为的影响研究[J]. 河海大学学报(哲学社会科学版), 2023(1): 94-108. doi: https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-HHZX202301010.htm
    [5] PIGGOTT-MCKELLAR A E, PEARSON J, MCNAMARA K E, et al. A livelihood analysis of resettlement outcomes: Lessons for climate-induced relocations[J]. Ambio, 2020(9): 1474-1489.
    [6] RANDELL H. The short-term impacts of development-induced displacement on wealth and subjective well-being in the Brazilian Amazon[J]. World Development, 2016(11): 385-400.
    [7] LENG G X, FENG X L, QIU H G. Income effects of poverty alleviation relocation program on rural farmers in China[J]. Journal of Integrative Agriculture, 2021(4): 891-904.
    [8] QIU H G, LENG G X, FENG X L, et al. Effects of the poverty alleviation relocation program on diet quality among low-income households[J]. China Agricultural Economic Review, 2021(2): 397-417.
    [9] 宁静, 殷浩栋, 汪三贵, 等. 易地扶贫搬迁减少了贫困脆弱性吗?——基于8省16县易地扶贫搬迁准实验研究的PSM-DID分析[J]. 中国人口·资源与环境, 2018(11): 20-28. doi: https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-ZGRZ201811003.htm
    [10] LI C, LI S Z, FELDMAN M W, et al. The impact on rural livelihoods and ecosystem services of a major relocation and settlement program: A case in Shaanxi, China[J]. Ambio, 2018(2): 245-259.
    [11] 段小红, 魏瑞兄, 王明珠. 易地扶贫搬迁农户生计模式变迁及影响因素研究——基于六盘山区两县的调研[J]. 干旱区资源与环境, 2022(6): 25-33. doi: https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-GHZH202206004.htm
    [12] 刘升. 城镇集中安置型易地扶贫搬迁社区的社会稳定风险分析[J]. 华中农业大学学报(社会科学版), 2020(6): 94-100. doi: https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-HZND202006012.htm
    [13] 刘伟, 黎洁, 徐洁. 连片特困地区易地扶贫移民生计恢复力评估[J]. 干旱区地理, 2019(3): 673-680. doi: https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-GHDL201903025.htm
    [14] 王小华, 杨玉琪, 程露. 新发展阶段农村金融服务乡村振兴战略: 问题与解决方案[J]. 西南大学学报(社会科学版), 2021(6): 41-50. doi: http://xbgjxt.swu.edu.cn/article/doi/10.13718/j.cnki.xdsk.2021.06.005
    [15] 武汉大学易地扶贫搬迁后续扶持研究课题组. 易地扶贫搬迁的基本特征与后续扶持的路径选择[J]. 中国农村经济, 2020(12): 88-102. doi: https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-ZNJJ202012006.htm
    [16] 周丽, 黎红梅, 李培. 易地扶贫搬迁农户生计资本对生计策略选择的影响——基于湖南搬迁农户的调查[J]. 经济地理, 2020(11): 167-175. doi: https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-JJDL202011020.htm
    [17] 赵文杰, 于永达, 贾泽诚. 易地扶贫搬迁集中安置区转型发展的内在逻辑与实现路径[J]. 农村经济, 2023(7): 104-112. doi: https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-NCJJ202307012.htm
    [18] 吴嘉莘, 熊吉安, 杨红娟. 基于准自然实验的少数民族地区农户易地扶贫搬迁对生计的影响研究[J]. 中国软科学, 2022(4): 129-138. doi: 10.3969/j.issn.1002-9753.2022.04.013
    [19] 李聪, 王磊, 王金天, 等. 跨越贫困陷阱: 易地搬迁农户的收入流动及其影响因素[J]. 统计与信息论坛, 2022(5): 102-114. doi: https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-TJLT202205009.htm
    [20] MASLOW A H. A theory of human motivation[J]. Psychological Review, 1943(4): 370-396.
    [21] ZHANG J, GILES J, ROZELLE S. Does it pay to be a cadre? Estimating the returns to being a local official in rural China[J]. Journal of Comparative Economics, 2012(3): 337-356.
    [22] 刘明月, 冯晓龙, 张崇尚, 等. 易地扶贫搬迁的减贫效应与机制[J]. 中国农村观察, 2022(5): 61-79. doi: https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-ZNCG202205004.htm
    [23] 朱永甜, 余劲. 易地扶贫搬迁对农户收入及收入差距的影响——基于陕南三市1680份农户数据[J]. 资源科学, 2021(10): 2013-2025. doi: https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-ZRZY202110007.htm
    [24] 邬黎明, 朱子嫣, 罗桢, 等. 易地扶贫搬迁安置区后续扶持工作的综合评价研究——以湖北省为例[J]. 长江流域资源与环境, 2023(4): 721-728. doi: https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-CJLY202304004.htm
    [25] 时鹏, 任洪浩, 余劲. 易地扶贫搬迁农户主观幸福感模糊评价——基于1250个搬迁农户的实证分析[J]. 西北农林科技大学学报(社会科学版), 2021(5): 113-127. doi: https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-NLXS202105014.htm
    [26] 王伟军, 赵雪雁, 李花. 易地扶贫搬迁对贫困山区农户生计空间的影响机理——以陇南山区为例[J]. 经济地理, 2022(5): 165-174. doi: https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-JJDL202205017.htm
    [27] 申云, 贾晋, 洪程程, 等. 安置区空间重构对农户社区融入的影响及其效应[J]. 中国人口·资源与环境, 2022(5): 176-188. doi: https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-ZGRZ202205016.htm
    [28] 时鹏, 余劲. 易地扶贫搬迁对农户非农就业的影响——基于内生转换Probit模型[J]. 农业技术经济, 2023(4): 101-120. doi: https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-NYJS202304007.htm
    [29] 汪三贵, 郭建兵, 胡骏. 巩固拓展脱贫攻坚成果的若干思考[J]. 西北师大学报(社会科学版), 2021(3): 16-25. doi: https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-XBSD202103003.htm
  • 加载中
图( 3) 表( 11)
计量
  • 文章访问数:  8814
  • HTML全文浏览数:  8814
  • PDF下载数:  1273
  • 施引文献:  0
出版历程
  • 刊出日期:  2024-05-01

易地搬迁后续扶持政策效果评价与影响因素——基于西部10省1 297户的实地调查数据

    作者简介: 王志章,西南大学经济管理学院、教育部人文社会科学重点研究基地西南大学西南民族教育与心理研究中心,教授,博士生导师;伊犁师范大学名誉教授
  • 1. 西南大学 经济管理学院,重庆 400715
  • 2. 西南大学 西南民族教育与心理研究中心,重庆 400715
  • 3. 伊犁师范大学,新疆 伊宁 835000
  • 4. 上海财经大学 财经研究所,上海 200433
基金项目:  国家社会科学基金重点项目“西部地区易地搬迁后续扶持的多元化路径设计与政策协同研究” (21ASH005),项目负责人:王志章;西南大学2035先导计划项目“乡村振兴中国道路之‘中国西部乡村振兴学’”(SWUPilotPlan027),项目负责人:王志章;伊犁师范大学提升学科综合实力专项项目“中国与‘一带一路’国家减贫合作10年效能评价与优化策略研究”(22XKSZ01),项目负责人:王志章

摘要: 

易地搬迁后续扶持工作既是助力搬迁群众稳定增收、加速社会融合、化解致贫返贫风险的关键,更是巩固拓展脱贫攻坚成果同乡村振兴有效衔接、推进实现共同富裕的核心要义。基于西部10省1 297户农户的微观调查数据,采用主成分分析法和工具变量分位数回归模型,综合评估后续扶持政策成效并进行区域优先序评价,进而剖析后续扶持政策效果的影响因素,并立足情景化的个体生存状态,从多维视角探寻政策实施效果的异质性及其成因。研究发现:第一,后续扶持政策效益存在显著地区差异,大致呈现“西北高西南低”的空间分布特征;第二,非农生计、社会资本和内生动力是政策效果得以跃升的关键;第三,进一步讨论得知,农户收入层级与政策效益呈正相关关系,且安置区类型、社会资本差异和性别差异均会影响后续扶持政策效益的稳定性。为此,各地后续扶持工作应完善升级安置区配套基础和公共服务设施;多管齐下加快发展主导产业,加快推进群众经济社会融入步伐;激活群众自我发展内生动力;出台和优化差异化的后续扶持政策,增加搬迁群众的主观福利。

English Abstract

  • 易地搬迁后续扶持是进入巩固拓展脱贫攻坚成果同乡村振兴有效衔接阶段后的核心要义之一,是防止规模性返贫的重要政策抓手。2022年中央一号文件也要求“深化易地搬迁后续扶持,完善易地搬迁集中安置区配套设施和公共服务”。2024年中央一号文件进一步指出要“研究推动防止返贫帮扶政策和农村低收入人口常态化帮扶政策衔接并轨”。“支持易地扶贫搬迁安置区可持续发展。易地搬迁至城镇后因人口增长出现住房困难的家庭,符合条件的统筹纳入城镇住房保障范围。”[1]可以说,从生存环境恶劣地区迁向生产生活条件相对更好的区域只是第一步,搬得出的问题基本解决后,多层次、精准化的后续扶持和帮扶政策才是助力改善经济条件、推动更充分更稳定就业、加速社会融合、化解致贫返贫风险的关键所在,也是迈向新征程新起点确保脱贫群众在走向共同富裕的道路上不能掉队的工作重点。为此,继党中央、国务院发布系列文件后,承担易地搬迁任务的各省市自治区及地方政府也先后出台具体政策措施,压实后续扶持主体责任,精准施策,细化路线图,聚焦发力,不断取得新成效。

    西部地区聚集了375个国家扶贫开发重点县和9个集中连片特困区,分布了全国一半以上的贫困人口,承担了全国三分之二的易地搬迁任务,搬迁总人口达779万人,占全国移民搬迁总人口的81%[2],打赢脱贫攻坚战后易地搬迁后续扶持任务任重道远。因此,聚焦不发生规模性返贫底线,构建评价指标体系,利用调研数据,系统测度易地搬迁后续扶持政策成效,分析后续扶持政策效益的异质性,探究影响因素,不仅有助于激发群众自我发展的内生动力,实现共同富裕,也对讲好中国易地扶贫搬迁故事、分享中国特色脱贫经验,具有重要的理论价值和现实意义。

  • 搬迁移民作为重塑生存空间扭转贫困代际传递的根本性措施,不仅是中国精准扶贫的关键手段,也是许多发展中国家解决贫困问题的重要工具[3]。纵览党的十八大以来的学术史,国内外学术界聚焦易地搬迁的影响[4-5]、移民家庭生计[6]、后续扶持及政策等领域研究,形成了一批代表性的观点。

    一是易地搬迁实施效果研究。从关注的结果变量看,易地搬迁表现出显著的减贫效应和增收效应。搬迁政策实施后,家庭贫困发生率明显降低,农户收入结构更加优化[7],生产生活条件持续提升[8],自我发展“造血”功能增强,贫困脆弱性骤减[9],给未搬迁群众提供了很好的示范效应。同时,搬迁降低了农户对自然环境的依赖及资源的攫取[10],移民的生产和消费行为成为农村环境变化的直接驱动力,有利于生计策略调控与农户可持续生计能力提升。但正如测度贫困不应仅限于收入视角,易地扶贫搬迁作为一个复杂的系统工程,其实施效果也应从收入、教育、医疗、社会福利等多个维度来开展。

    二是搬迁政策效果的影响因素研究。从微观角度来看,村级公共服务、家庭禀赋、居住条件等对易地扶贫搬迁政策实施效果产生了较为显著的正向影响[11];再从宏观角度来看,搬迁方式、后续帮扶模式、政策环境等,同样影响政策实施效果以及搬迁群众的经济、社会适应。但由于搬迁群众无法较快实现生计能力的提高及生产生活方式、文明素质等的“能力城镇化”和“素质城镇化”,短期内可能会面临失业风险、生计风险、社会融合困境等多种社会稳定风险[12]

    三是搬迁后续扶持研究。由于易地搬迁后续扶持政策的实施时间不久,关于政策效果评估的学术研究相对薄弱,现有文献大多基于搬迁群众可持续发展的视角展开,从经济和社会两大层面大致划分为搬迁群众的生计恢复力、经济适应及社会适应问题。从实践来看,物质、社会资本积累水平以及环境卫生、健康服务可及性等均是搬迁户提升生计恢复力的前提和基础[13],尤其是农村普惠金融的多元化发展也有助于加速破解城乡发展不平衡和农村发展不充分问题[14]。鉴于此,后续扶持工作要重点关注搬迁群众原有的生产体系、经济策略、就业增收,以及生产生活方式的重建和社会关系的重塑[15],积极提供就业援助措施和具体技能培训,确保农户在取得非农收入同时还可获得稳定财产性收入[16],同时要重视开展社区建设项目,优化资源配置,以渐进式的社会互动带动安置区与周边社区的良性互动,方可真正实现乡村振兴与安置社区的可持续发展[17]。需要说明的是,受时间长短不一致的影响,易地搬迁对农户生计提升具有一定的滞后性,但随着后续扶持工作的扎实推进,搬迁对农户生计的正向促进作用将越发凸显[18]

    综上,当前学术界对于易地扶贫搬迁的研究,主要集中在梳理政策演变,评估搬迁带来的生态和经济效益,并从生计发展和社会融入的角度提出优化建议,这为本文提供了有益思路和启示。但由于各地搬迁后续扶持工作有先后,政策成效研究稀有,仅有的文献多围绕特定维度展开,在很大程度上脱离了搬迁户所处的真实场域,割裂了现实世界的整体性。鉴于政策实施绝非千篇一律,厘清实施效果有利于对各类安置区和搬迁农户精准分类,进而精准施策、精细管理,实现政策效用最大化。同时,在持续巩固脱贫成果同推进乡村全面振兴有效衔接的关键节点,新一轮的配套帮扶政策能否真正发挥效能仍需要深入探讨。

    基于此,本文基于西部地区10省区21县(市)1 297户易地搬迁农户的微观调查数据,结合已有理论基础、指标构建和评价方法,对易地搬迁后续扶持政策及农户生产生活实际情况进行定量研究,可能的研究贡献如下:一是基于学术史梳理科学构建易地搬迁后续扶持政策指标评价体系,综合评估西部10省区后续扶持政策成效并进行区域优先序评价;二是深入剖析后续扶持政策效果的影响因素,找准问题的症结;三是立足情景化的个体生存状态,从多维视角对政策的实施效果进行异质性分析,在此基础上提出相应对策,力求为提升搬迁农户幸福感、巩固拓展脱贫成果、防止规模性返贫和接续推进后续安置管理向实现共同富裕的目标转移提供启示。

  • 易地搬迁兼具减贫发展、生态保护与社会和谐等多重目标,通过改善贫困人口生存和发展的资源禀赋,实现迁入地在交通、医疗、文化教育等生产生活条件有明显改善,利于搬迁群众就业创业,提升家庭和个体可持续发展能力。为加速实现“搬得出”“稳得住”“能致富”的目标,需强化后续扶持政策干预,在新的生活环境中赋予搬迁群众应有的权利,增强其经济和社会适应能力,提高获得感与满意度。

    具体而言,搬迁后续扶持旨在提高搬迁群众经济收入、扭转其在收入分配中的不利地位[19],提升搬迁后在教育、健康、生产生活等维度的自我发展能力,提高搬迁农户获得感、幸福感、安全感,及时实现“稳得住”“能致富”的目标。这意味着,后续扶持的核心问题之一是促进搬迁农户生计的可持续发展。根据“基本需求理论”释义[20],一个家庭处于贫困状态主要是因为其收入不足以维持最低生计条件。易地搬迁改变了搬迁农户的生计资本存量和结构,后续扶持工作的扎实推进为农户创造了更充分、更有效运用其生计资本的机会和条件,农户基本的经济福利或生活水平得以提高。在此过程中,社会资本的作用不可或缺。社会资本理论认为,搬迁农户凭借政治身份优势、关系网络规模优势以及非农优势[21],显著提高农户收入水平,促成后续搬迁政策的有效实施。随着易地搬迁和后续扶持工作的有序推进,农户由区域位置偏远、基础设施条件落后、公共服务供给不足的弱势状态,转变为能够获得更优质的教育资源、更便捷的医疗服务、更安全的住房条件、更绿色的生活方式[22],搬迁家庭的可行能力随之提高。最终,经济、社会、政治、文化、生态等多个维度的生产生活质量有效改善,搬迁群众满意度和幸福感得到极大提高。基于上述理论逻辑,构建如图 1所示分析框架:

  • 本文所用数据来自国家社会科学基金重点项目课题组于2022年1—3月对甘肃、宁夏、青海、陕西、云南、贵州、四川、重庆、新疆、西藏等西部地区10省区开展的易地搬迁后续扶持专题调研。此次调查以结构化的入户问卷调查为主,以半结构化的个别访谈(村干部、驻村支部书记等)作为补充,采用分层随机抽样方法,每个省随机选取2~3个县,每个县随机抽取3~4个安置村(社区),每个安置村(社区)抽取20~40户农户,充分保证调研样本的代表性和科学性。问卷涉及四方面内容:家庭成员信息和农户个体基本情况、易地搬迁详细信息与搬迁前后的主观感知和家庭生计、搬迁安置区建设情况以及搬迁后续扶持情况。在对数据进行清洗和处理之后,剔除被访谈对象表述不清、全家外出务工、户口消亡等无效问卷,最终获取有效问卷1 297份,其中搬迁贫困户样本1 129个,占样本总数的87.05%。根据调研整体情况得知,西部地区大多省市着眼推动新时代特殊类型地区振兴发展,聚焦产业、就业、社会融入,扎实推进易地扶贫搬迁后续扶持工作,且已初见成效。但搬迁后的人口空间分布上表现为多民族人口混杂居住和互嵌式社会结构,后续帮扶措施和社区治理体系尚在完善之中。

    表 1为调研样本的人口学描述性统计结果。从受访搬迁家庭户主性别、年龄构成及民族构成来看,搬迁家庭的户主以男性(88.1%)为主,40~60岁是主要的年龄区间,多数搬迁家庭负担较重、负担率较高;汉族占比58.4%,与少数民族(41.6%)差距不大;92.5%的受访户主为小学和初中学历,高中及以上学历仅占7.5%;搬迁后非农就业成为主要的职业类型,但农户加入合作社的状况不容乐观,搬迁区域村级合作社规模偏小、结构单一,未能有效地带动搬迁户增收和发展现代农业;在政府政策扶持的条件下,90%的农户搬迁意愿较强,安置区类型主要包括新建社区集中安置(28.6%)、整村搬迁集中安置(27.5%)、行政村内就近安置(17.6%)等8种安置方式。

  • 构建一个能全面反映后续扶持政策的指标体系是衡量和评估政策效果的基础。首先,家庭生计资本存量和生计结构是农户谋生、获取收入的基础,是农户发展潜力和适应能力的直观反映[23],更是体现政策效果的最直接指标。其次,安置区具有较高质量的配套设施和公共服务为防止返贫、巩固拓展脱贫成果、推进乡村全面振兴营造良好的外部环境,亦是反映后续扶持成效的关键[24]。再次,良好的社区治理不仅有利于搬迁群众融入新社会,也有助于推动基础设施建设等一系列治理工作开展。最后,搬迁群众的心理认知和评价是政策效果的充分体现[25],需将其纳入评价指标体系中。遵循上述原则,结合国家发展和改革委员会等13部委印发的《关于印发2020年易地扶贫搬迁后续扶持若干政策措施的通知》,采用后续扶持评价、家庭生计、安置区建设、社区生活、生态环境、公共服务以及农户心理认知等7个维度32个二级指标刻画搬迁后续扶持政策效果,具体见表 2

  • 本文利用OLS模型识别易地搬迁后续扶持影响因素的影响,基于上述理论逻辑,结合王伟军[26]、申云[27]等学者的观点,选取非农生计、社会资本、内生动力、安置点特征作为解释变量,家庭特征、社区特征作为控制变量,构建如下计量模型:

    其中,F为被解释变量——后续扶持政策效果得分,AiBiCiDi为四类解释变量,分别代表非农生计(非农化程度、劳动力流动情况)、社会资本(亲戚中干部或公务员数、社会网络)、内生动力(未来生活信心)与安置点特征(新建社区集中安置、分散安置、集中供养安置)。β0β1β2β3β4β5为待估系数,CVi为控制变量,主要包括家庭特征(性别、年龄、家庭负担率、受教育程度等)与社区特征(交通可及性与村务参与),εi为随机扰动项。

  • 考虑到搬迁人口作为一个明显的异质性群体,接受政策干预存在差异,文章进一步采用分位数回归方法进行研究,以捕捉分布位置的结果差异、非中心位置的形状变化,从而获得更好的拟合效果和更加稳健的回归系数。借鉴Chernozhukov & Hansen在普通分位数回归模型基础上提出的工具变量分位数回归模型(IVQR),设定如下:

    其中,Y在本文中为结果变量后续扶持政策效果;D'α(τ)+X'β(τ)是τ的严格递增函数,αβ为待估系数,τ为条件分位数;U为随机变量,聚集了影响方程结果的所有未观察到的因素,服从(0, 1)上的均匀分布;D是由式(3)确定的内生变量向量,X表示外生变量,Z是工具变量的向量,既不属于式(2)中的控制变量,又独立于扰动项U,但通过(3)影响变量DV是一个未被观测到的扰动向量,它与U相关并决定D,而相应的系数则由δ来表示。

  • 本文采用主成分分析法对32个指标进行降维处理,将其转化为较少的、互不相关的综合指标,即为主成分,以此办法对西部10省区易地搬迁后续扶持政策成效进行定量评估与排序。运用SPSS 23.0软件分析得知,KMO值为0.805,Bartlett检验对应p值小于0.01,表明原有变量适合进行主成分分析,得到特征根和因子贡献率(篇幅受限,相关表格省略)。按照累计方差贡献率是否超过60%、特征根是否大于1,以及碎石图的走势,最终保留7个主成分,此时的累积方差贡献率为67.718%,因子分析结果较为可靠。进而基于主成分载荷系数矩阵对主成分得分系数进行计算,分别得出各省份及各安置区易地搬迁后续扶持政策效果综合得分,并对上述7个主成分的方差贡献率进行加权求和,最终得到易地搬迁后续扶持政策效果评价的综合得分。

  • 表 4可以看出,四川省综合得分为1.525,位列第一,说明四川省后续扶持工作取得了重要阶段性成果。2021年,四川省凉山彝族自治州、贵州省黔西南布依族苗族自治州获评后续扶持工作成效明显的区域,获得了国务院的督查激励,为后续工作争得更多的资金和项目支持。青海省、贵州省及宁夏回族自治区的综合得分次之,分别为1.188、1.130、0.092,显示出“高质量统揽‘十四五’易地扶贫搬迁后续扶持,全力做好易地扶贫搬迁‘后半篇’文章”的政策引领作用。值得注意的是,这四个省份的后续扶持评价(F1)、安置区建设(F2)、居住环境等其他主成分得分同样位居前列。综合得分较低的三个省份为西藏自治区(-0.497)、甘肃省(-0.999)和重庆市(-1.544),得分最高的省份与得分最低的省份之间差值高达3.069,可见西部地区各省份之间搬迁后续扶持政策实施效果存在差距,政策执行过程中“不平衡”问题较为突出。此外,各省份在社区治理因子(F4)和公共服务因子(F5)的得分呈现出明显的两极分化现象,“不充分”的短板愈发明显。

    综上,西部10省区易地搬迁后续扶持工作取得一定成效,社区治理、公共服务已成为未来后续扶持政策效果实现跃升的中坚力量,但政策落实情况各异,需多措并举推动后续扶持政策落地落细,确保搬迁群众稳得住、逐步能致富。

  • 表 5为西部地区不同类型易地安置区搬迁后续扶持政策效果得分及排名。从不同类型的安置区来看,新建社区集中安置式综合得分最高,为1.940,分散安置(插花式)和集中供养安置得分次之,分别为0.678和0.193,表明社区基础设施完善、拥有较强社会关系网络的搬迁地区后续扶持政策成效较为明显。总的来说,新建社区集中安置、分散安置(插花式)、集中供养安置类型的搬迁产业、就业增收、基层治理、公共服务等重点工作成效持续向好,相对均衡。但三种安置区的社区治理和搬迁家庭的农户生计扶持成效不显著,未来应完善社区治理机制,优化社区服务格局,补齐社区服务设施短板,促进搬迁农户持续增收。自建房、整村搬迁集中安置、行政村内就近安置的搬迁后续扶持政策评分不尽如人意,安置区环境治理仍有着相当大的提升和改革的空间,需在新能源推广、农村人居环境整治、灾害防治等卫生设施补短板或扩能升级项目上,优先安排相关专项资金予以支持。

  • 采用逐步回归的方法分析扶持政策的影响因素,结果如表 6所示,各模型回归结果整体显著,拟合程度较好。

    模型1体现了控制变量对后续扶持政策的影响程度。由于搬迁地区女性多处于弱势地位,缺乏对政策的认知与思考,因此性别对于政策成效影响并不显著甚至为负。户主年龄对政策成效有较为显著的正向影响,表明较为年长的户主在决策时往往更加细致全面且能积极响应政策。家庭负担率每提升1个单位,政策成效平均降低0.9%。受教育年限和健康状况对政策成效的影响均在1%的水平上显著,二者每增加1个单位,可分别使政策成效平均提升1.3%和9.2%。风险冲击对政策效果有显著的负向影响,平均影响程度为5.5%,影响系数在1%及以上水平显著。与非扶贫类搬迁相比,由政府主导的搬迁更能提高后续扶持政策成效,这表明政府对于易地搬迁的帮扶措施宣传更到位,能较快打破政策与搬迁户之间的信息壁垒,便于搬迁户充分把握和利用政策机会。就社区特征而言,村务参与对政策效果影响未通过显著性检验,交通可及性在1%的统计水平上通过了显著性检验,表明交通可及性显著提高了政策实施成效,更有助于政策落地实施。

    从模型2的回归结果看,非农化程度对政策实施效果呈现显著的正向影响,其每提升1个单位,会促进政策效果提高7.3%。易地搬迁存在空间位置的重置效应、培训机会的获得效应、发展环境的改善效应以及农户内生发展动力的提升效应[28],加快农户形成以非农生计活动为主体,多项生计兼业发展的生计模式,更能积极回应搬迁后续扶持的多元化配套政策。劳动力流动情况对政策效果的影响未通过显著性检验,究其原因,可能是大规模的劳动力流动导致搬迁地区青壮年人才流失,返乡创业、带动群众发展主导产业的人越来越少,阻碍政策落地实施。

    从模型3的回归结果看,在加入社会资本变量之后,非农生计劳动力流动情况对政策效果的影响在5%的水平上显著,且亲戚中干部或公务员数与礼金支出对政策效果的影响在1%的水平上通过了显著性检验。这说明,丰富的社会资本、有效的社会网络能增强家庭获取、处理、利用各类信息资源和社会关系资源能力,更有利于农户把握就业机会和非农经营途径等后续扶持政策。

    从模型4的回归结果看,在加入内生动力变量后,非农生计与社会资本对政策效果的影响程度无明显变化,均在1%的统计水平显著。搬迁农户内生动力对政策效果的影响显著为正,未来生活信心每提升1个单位,会促进政策效果提升25.1%,充分体现出易地搬迁不但丰富了农户所必备的物质基础,更通过能人效应、“传帮带”等举措激活了农户内生驱动力[29],推动农户充分利用搬迁后续扶持带来的政策机遇,实现可持续发展。

    从模型5的回归结果看,在加入安置点特征变量后,非农生计、社会资本内生动力对政策效果的影响系数为正,且通过了1%的显著性水平检验。而安置方式对政策效果影响并不显著,可能原因在于三种安置方式均在短期内对农户生产和生活造成一定冲击,导致农户面临人力资本失灵和生计转型的压力,其对政策效果的影响存在滞后性,需要较长一段时间才能明确。

  • 为进一步验证实证结果的稳健性与可靠性,本文通过更换核心解释变量的方法,在非农生计维度中以生计策略替代劳动力流动情况,在社会资本维度中以亲戚中从事非农就业人数替代亲戚中干部或公务员数,在内生动力维度中以家庭存款替代未来生活信心,对模型估计结果进行进一步检验。据表 7可知,通过替换核心解释变量测度方法,各变量的符号方向及显著性水平基本一致,证明实证结果较为稳健。

  • 易地搬迁后续扶持的政策效果是在综合各因素基础上表达的主观结果。但由于搬迁人口是一个明显的异质性群体,对特定政策的处理、干预或者刺激的反应方式不同,评估易地搬迁后续扶持政策效果,不仅需要考虑收入视角,更要从多维视角对政策效果进行异质性分析,这是评估政策是否成功的关键。

  • 为直观体现农户收入层级与易地搬迁后续扶持政策效益的相关关系,绘制搬迁农户对数收入与政策效益得分的散点图,并进行初步拟合。根据图 2可知,对于西部地区的受访搬迁农户,收入层级差异带来的政策效益变化是显著的,收入层级越高,获得的政策效益越高,对数收入每增加1个单位,政策效益得分上升0.074 84。

    进而选取0.1、0.3、0.5、0.7、0.9五个分位点进行收入异质性分析,具体回归结果见表 8

    表 8的结果来看,除内生动力外,非农生计、安置点类型以及家庭特征维度层面的核心解释变量,在不同收入层级搬迁农户产生的经济效益均存在差异。具体来讲:

    (1) 非农化程度越高,中低收入层级农户的搬迁政策效益越好。从OLS结果来看,非农化程度对搬迁后收入产生了显著的正向影响,说明提升农户非农收入占比有利于易地搬迁政策的效用发挥。图 3也表明,非农化程度的回归系数变化趋势为先上升后下降,且回归系数在0.1、0.3、0.5处的大小明显高于0.9分位,印证了非农收入对中低收入搬迁农户的重要性。一方面,受收入水平低下、家庭生活保障不足的影响,搬迁后的低收入层级农户离开原居住地后,丧失了以农业为主的收入来源,非农化程度较低的农户享受的政策效益也就越差。另一方面,收入层级较高的搬迁农户,收入来源多样性明显更高,对非农化程度的依赖度也就越低,导致高分位点的系数与显著性明显降低。

    (2) 劳动力流动范围越大,农户的搬迁后收入越高,并且这种政策效益对中高收入层级农户的促进作用更明显。从表 8分位数回归结果来看,劳动力流动水平在OLS模型和分位数模型中都对搬迁后收入产生了显著正向效应,并且正向系数随分位点呈现递增趋势,即收入水平更高的搬迁农户,劳动力流动的正向影响越大。原因主要来自于劳动力流动比例的收入层级差异,高收入层级的农户通常家庭成员中的劳动力比例越高,进而劳动力流动范围对这类农户的影响也更明显。

    (3) 易地搬迁政策效应受农户家庭特征的影响较大,且在不同收入层级呈现出明显的差异性。首先,家庭负担程度对搬迁效应产生了显著的消极影响,且各个分位点均通过了显著性检验。图 3表明,回归系数随着收入层级的提升而下降,即低收入搬迁农户对家庭负担更敏感,容易对搬迁政策效益产生不利影响。其次,搬迁效益也受限于农户的家庭规模,即家庭规模越大,搬迁效益越差,与家庭负担率产生了相似结果。最后,从图 3可知,易地搬迁的政策效益也受户主的教育程度影响,收入层级越高,受教育程度的正向影响就越大。其根源在于农户收入本身与教育年限呈正相关关系,高收入层级农户的教育年限普遍越高,因此得到的搬迁政策收益也越高。

    (4) 从其他解释变量来看,交通状况在各个分位段均未能对政策效益产生显著影响,甚至对于0.9分位区域的农户产生了负面影响。说明目前易地搬迁区域的交通基础设施建设仍然相对滞后,对搬迁政策产生的积极效果还有待商榷。而村务参与在两个模型中均显著提升了易地搬迁政策效益,回归系数在0.5分位数达到峰值,说明村务参与对中等收入农户的正向促进作用要高于两端经济水平的农户。原因可能在于中等收入人群在居住地区的村庄集体事务参与率更高,而低收入水平的搬迁农户对集体事务的参与率更低。

  • 在前文的易地搬迁后续扶持政策效果评估中,已经发现安置区类型对后续扶持政策具有差异性影响。那么,在政策综合评分的影响因素方面,安置区类型又将如何产生外部作用呢?本部分进一步通过分组回归模型,考察了不同安置区情况下政策综合得分的变动情况。

    表 9的结果来看,新建社区集中安置组别的回归系数和显著性明显高于其余两种搬迁方式。在集中安置模式下,非农生计系数上升到0.09,社会网络变量的系数上升到0.033,并且均在1%的置信水平上显著,意味着在新建社区集中安置的搬迁方式下,后续搬迁扶持政策效用更易受到非农生计和社会资本的影响。而在分散安置的模式下,仅有劳动力流动一项变量的系数显著为0.093,说明该类安置区的农户的综合生活水平依赖于家庭内部劳动力的流动水平,劳动力流动的人口越多,流动范围越大,后续扶持政策的效益也就越高。在集中供养安置的情况下,非农收入比例也成为对政策效用的显著正向变量,并且交通基础设施变量和风险冲击的显著性水平较高,说明在该类安置区,后续扶持政策效用依赖于基础设施的建设水平,并且对外部风险冲击的抵抗性较差。

    造成这种现象的原因可能在于,目前集中安置农户一般是无土安置,农业经营收入相对减少,即便是有土安置,由于农户土地数量的减少及种植的不方便性,农户的农业经营收入也在减少。其次,由于农户搬迁时政府给予农户一定的就业岗位,如进行搬迁时部分民族地区政府对每个安置的家庭至少提供一个非农就业公益性岗位,以此来保障农户搬迁后的生活保障,但这只是短期的数量上升,由于搬迁后农户的各项成本在上升,如水电费、物管费、煤气费及各种生活必需品的费用,导致收入虽然上升但农户的可支配收入却下降,更加依赖非农收入。而分散安置主要采取插花安置方式,由政府回购空置房、自主外出务工、投靠亲友等进行安置,在迁入地也更容易实现非农就业,对外部各项干扰因素的抵抗力更强,后续扶持政策也更易实施。

  • 上述研究发现,农户的社会资本积累与后续扶持政策效用呈正相关,那么不同社会资本存量农户的政策稳定性是否存在区别呢?为回答这一问题,在此延续前文的社会资本定义,即社会资本是指农户所拥有的社会资源及社会网络,这里主要指农户拥有的社会人脉关系等。按照社会资本的定义,将社会资本变量以5分位数为界,分为高社会资本和低社会资本两个组别进行回归。

    表 10显示,对于缺乏社会资本的农户,后续政策成效更易受到非农生计的影响,而高社会资本组劳动力流动的回归系数更大。与此同时,低社会资本组的搬迁农户更容易受到交通基础设施和教育的影响,在其余控制变量方面两组的系数与显著度基本一致。总的来看,低社会资本组的政策效益更易受到外部变量影响,体现出潜在的不稳定性。

    由于社会资本较差而造成的后续政策效益变化可能来自于搬迁农户的特殊性。从短期来看,一方面,大多数的搬迁农户来自于生存环境极其恶劣、经济发展落后的地区,对于拥有丰富社会网络的农户家庭来讲,在政府的合法范围内,自主搬迁应该早于集体搬迁,仍然留在原住地的都是遭受相对排斥和相对剥夺、信息资源匮乏、风险脆弱性较高,并且具有一定的“死板性”的农户,其生产生活的灵活性较差,因而其可能的社会资本存量也不足。另一方面,搬迁完成后,由于自身的“死板性”和地域文化差异,农户可行能力低下,能够直接灵活对接外界的可能性较小。从农户的心理层面来讲,搬迁农户很难直接融入到“新”的生活区域,其身上总是有着“搬迁户”及“外来人”的烙印,无法与外界直接接轨,导致其生活交际圈子变得更加窄小。但从长远来看,在政府的一系列后续扶持政策帮助下,搬迁农户对新事物接受程度不断增强,社会资本总值将会提升,出现一个质的飞跃。

  • 在前文的基准回归结果中,性别变量的系数与显著度并不明显。尽管没有统计学意义,但从回归系数为负的结果可以推断,造成该结果的原因在于搬迁地区女性受教育水平、社会地位普遍低于男性,在制定家庭生计策略、响应政策方面处于弱势地位。本部分的分组回归进一步证明了该结论的可靠性。从表 11的结果来看,男性样本的后续政策效益更易受到外部变量的影响。具体来讲,男性样本更受益于劳动力流动、非农收入比例和社会资本、人力资本变量,而女性样本该部分变量的回归系数均不显著。与之相对的,男性样本的家庭负担和外在冲击系数均为负且均在1%的置信水平上显著,女性样本该两项变量的回归并不显著,意味着男性样本的家庭负担与风险抗性相对较差。

    造成的这种现象主要在于,男性拥有相对丰富的社会资本与人力资本,对易地搬迁后续扶持政策的敏感度和响应度更强,有助于获得最大化政策效益,而女性样本在完成搬迁后,更倾向于减少劳动时间,从而有更多时间照顾家庭。从后续扶持政策的制定与实施倾向来看,政策资金也更便于增加搬迁男性的工作机会,从而提高政策利用率。

  • 本文分不同维度评价了西部地区易地搬迁后续扶持政策效果,并对政策效果进行异质性分析,进而探究政策效果的影响因素,得出以下结论。

    1. 不同省份易地搬迁后续扶持政策效果存在较大差异,大致呈现“西北高西南低”的空间分布特征;基础设施完善、社会关系网络健全的搬迁地区后续扶持政策成效普遍较好;社区治理、公共服务得分存在两极分化现象。

    2. 搬迁农户具备较高的非农化程度、充足的社会资本以及强劲的内生动力是后续扶持政策效果得以跃升的重要因素,但短期内,搬迁仍会对农户生产生活、社会融入等造成冲击。

    3. 进一步讨论得知,搬迁农户收入水平越高,获得的后续扶持政策效益越高,且安置区类型、社会资本差异和性别差异均会影响后续扶持政策效益。具体而言,新建社区集中安置、高社会资本的搬迁家庭,以及搬迁男性群体更有利于政策效益的发挥。

    基于上述结论,聚焦推进乡村全面振兴的战略目标,坚决守住不发生规模性返贫的底线,加快推动大型易地搬迁安置区融入新型城镇化,确保搬迁社区在共同富裕的道路上不能掉队,各地后续扶持工作需在以下几个方面着力:

    第一,完善升级安置区配套基础设施和公共服务设施。一是统筹城乡建设布局规划和公共服务资源配置,提档升级安置区基础设施,优先支持产业、教育、医疗等配套设施建设,重点补齐或扩能升级水电路信气、消防安全等环境设施,为各类安置群众共居共学、共建共享、共事共乐提供更加便利条件。二是加快推动防止返贫帮扶政策和农村低收入人口常态化帮扶政策并轨步伐,因地制宜出台细则,优化落实防止返贫监测帮扶机制,全面保障搬迁群众的养老保险、最低生活保障、新型合作医疗保险、义务教育公平等合法权益,实现公共保障资源有效配置和效率提升。三是实现安置区后续发展与推进新型城镇化建设相结合,加快推进大型城镇安置区及配套设施融入新型城镇化建设步伐,实现集约、高效、绿色、低碳、包容、可持续发展,协同推进城乡融合发展,促进共同富裕。

    第二,多管齐下加快发展特色主导产业,推进安置区经济社会智能化、绿色化转型发展。一是强化主导产业培育和就业扶持,夯实安置区生产生活与基层治理的经济基础,以此提高搬迁群众生活质量和品质,进一步优化“第一地理资本”,挖掘放大“第二地理资本”,实现自然、人力和物质等资本的优化组合,拓宽不同生计策略的生计资本优化路径。二是加快优化新社区制度环境,营造多元包容的文化气氛,借助各种民族文化活动、精神文明建设等促进搬迁群体中贫困家庭与非贫困家庭、搬迁人口与原住人口的融合,增强文化自信。引导搬迁家庭积极融入迁入地经济社会生活圈,加快推进各民族互嵌式社会结构建设,增强安置群众的归属感、获得感、幸福感和向心力,强化中华民族的共同性,铸牢中华民族共同体意识。尤其要从社会保障、生态改善等多个维度着力推进经济社会融入,进而真正实现安置社区的可持续发展。三是及时动态掌握易地搬迁农户的多样化需求,保障因时因地持续性的政策供给,将短期政策与中长期政策协同运用,高效、合理配置安置区转型发展的各类资源。

    第三,激活群众自我发展内生动力。一是注重内外部帮扶主体的有效对接,发挥政府、社会组织、市场、帮扶企业等多元主体的联动作用,同频共振提升搬迁群众的自我发展能力。二是做好农户多样化需求与后续扶持政策的匹配,提供系统化精准化的技能培训,增加政策性就业岗位,推动农户自身发展与外部帮扶相得益彰。三是塑造吸引投资和农户创业的良好外部环境,通过可选择的、培育性的、非强制性的扶持政策供给,赋予农户充足的表征性空间,增强非农就业的内生动力,提升搬迁群众的主观福利,强固迈向共同富裕的凝聚力。

    第四,动态调适出台差异化的后续扶持政策。一是结合乡村全面振兴实施进展适时调整安置区后续扶持政策,充分利用“过渡期”内“四个不摘”的政策和生计空间的“自我繁育”带来的非农就业机会,尽力避免“贫困空间集聚”对非农就业造成冲击,缓解因搬迁导致的人力资本失灵和生计转型压力。二是积极拓展安置区就业渠道,强化对安置区内脱贫家庭、政策兜底家庭、零就业家庭、残疾人等帮扶力度,引导分散安置和无土安置类型的群众实现劳动力转移,发挥非农生计和社会资本的溢出效应,充分释放后续扶持政策效益。三是加快补齐补足安置区内民生短板,提升非农就业市场对安置区小农、弱农劳动力的包容性,特别是周边和社区内部要将公益性岗位、社区用工等多向弱势群体倾斜,据实提高待遇,切实解决其生计困难,守住不发生规模性返贫底线,不断增进搬迁群众福祉,让各族群众实实在在感受到推进共同富裕在行动、在身边,迈向中国式的现代化有盼头、有奔头。

参考文献 (29)

目录

/

返回文章
返回