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2019 , Vol. 39 >Issue 8: 168 - 176

DOI: https://doi.org/10.15957/j.cnki.jjdl.2019.08.020

三农、土地与生态

产业帮扶对农户脱贫及减贫效果稳定性的影响——来自贵州毕节烟草种植计划调减的经验证据

  • 李雨 , 1 ,
  • 王全忠 2 ,
  • 周宏 , 1, ※
展开
  • 1.南京农业大学 经济管理学院，江苏 南京 210095
  • 2.安庆师范大学 经济与管理学院，安徽 安庆 246133
※周宏（1965—），男，江苏扬州人，教授，博士生导师。主要研究方向为农业技术经济。E-mail：。

李雨（1987—），男，山东临沂人，博士研究生。主要研究方向为农业经济管理。E-mail：。

收稿日期: 2018-12-25

  修回日期: 2019-06-03

  网络出版日期: 2025-04-24

基金资助

国家社会科学基金重大项目(13&ZD160)

安徽省哲学社会科学基金项目(AHSKF2018D23)

江苏省高校优势学科建设工程资助项目(PAPD)

收起

The Effect of Industry Support on Households' Poverty Alleviation and Stability: An Empirical Evidence from the Reduction of Tobacco Planting Plan in Bijie, Guizhou

  • LI Yu , 1 ,
  • WANG Quanzhong 2 ,
  • ZHOU Hong , 1, ※
Expand
  • 1. College of Economics and Management，Nanjing Agricultural University，Nanjing 210095，Jiangsu，China
  • 2. College of Economics and Management，Anqing Normal University，Anqing 246133，Anhui，China

Received date: 2018-12-25

  Revised date: 2019-06-03

  Online published: 2025-04-24

Fold

摘要

文章使用2016—2017年贵州省毕节市286个烟农调研数据，以烟草种植计划调减为例，分析区域产业帮扶对不同贫困类型烟农脱贫及减贫效果稳定性的影响。结果表明：烟农的烟叶种植面积增加能够显著降低烟农贫困发生，烟叶种植面积每增加1亩，烟农陷入收入贫困的风险将减少23.7%，烟叶资源更多地被非贫困烟农俘获，暂时性贫困烟农和持久性贫困烟农种植面积相对较少；烟叶种植面积减少会显著降低选择性贫困和持久性贫困烟农的户均纯收入，尤其是持久性贫困烟农，可能带来的致贫、返贫问题。因此，需要有效甄别不同贫困类型烟农，有选择、有预期地逐步执行缩减计划，并继续挖掘烟叶基础设施的增收能力和拓展产业帮扶措施，松绑贫困户对烟叶种植的依赖。研究表明，我国在落实精准扶贫和产业帮扶措施时，需因人施策和多措并举，规避产业帮扶措施调整对农户脱贫效果的不利影响。

关键词： 区域产业帮扶; 烟农; 多维贫困; 减贫稳定性; 返贫; 精准扶贫; 烟叶产区

本文引用格式

李雨 , 王全忠 , 周宏 . 产业帮扶对农户脱贫及减贫效果稳定性的影响——来自贵州毕节烟草种植计划调减的经验证据[J]. 经济地理, 2019 , 39(8) : 168 -176 . DOI: 10.15957/j.cnki.jjdl.2019.08.020

Abstract

This paper uses the survey data of 286 tobacco growers in Bijie City, Guizhou Province from 2016 to 2017, taking the reduction of tobacco planting plan as an example to analyze the impact of regional industrial assistance on poverty alleviation and stability of different poverty-type tobacco growers. The results show that the increase of tobacco planting area of tobacco growers can significantly reduce the poverty of tobacco growers. For every 1 mu increase in tobacco planting area, the risk of tobacco growers falling into income poverty will be reduced by 23.7%. Tobacco leaf resources are more captured by non-poor tobacco growers, while temporary poverty tobacco growers and persistent poverty-stricken tobacco growers have relatively small planting areas. The reduction of tobacco planting area will significantly reduce the per capita net income of selective poverty and persistent poverty-stricken tobacco growers, especially persistent poverty-stricken tobacco growers, which means that the reduction of tobacco planting area may lead to poverty and return to poverty. Therefore, in the process of reducing the tobacco planting plan, it is necessary to effectively identify different types of poor tobacco growers, selectively and prospectively implement the reduction plan, and continue to tap the capacity of tobacco leaf infrastructure to increase income and expand industrial support measures, so as to loosen the dependence of poor households on tobacco planting. The above empirical evidence shows that when implementing precise poverty alleviation and industrial assistance measures, we need to formulate different policies for different people and think out counter-measures in many ways to avoid the adverse effects of the adjustment of industrial assistance measures.

Key words： regional industry assistance; tobacco growers; multidimensional poverty; the stability of poverty reduction; returning to poverty; targeted poverty alleviation; tobacco producing areas

1 问题的提出

在党中央的坚强领导下，我国的脱贫攻坚工作成效显著，2018年末农村贫困发生率降为1.7%，较2016年降低2.8个百分点，剩余贫困人口1 660万人[1]。但从微观角度来看，减贫效果不仅要看数量规模，更要看持续质量，扶贫的切实成效往往需要跟进若干年，并非简单地“一脱了事”。一般而言，贫困户由于生计资本和生计能力较为脆弱，帮扶政策一旦抽离或扶持力度减弱，往往极易造成贫困户的返贫或再度陷入生活困难[2]。所以，政府在实施精准扶贫的过程中，不仅要规避贫困户识别偏离问题[3]，还需要借助产业发挥贫困户自身的“造血”功能，陈志等研究发现，实施可持续性的帮扶措施（发展教育、发展生产和提供就业机会）会对贫困户的帮扶更有效果[4]。在我国一系列减贫的实践经验中，产业帮扶的政策及措施对贫困户家庭收入增长发挥出重要的促进作用，尤其是在连片特困地区、老少边穷区等特定地区，产业扶贫与地区特色、资源禀赋有机地衔接在一起，例如大棚蔬菜、茶叶种植、特色农产品电商、光伏产业、区域旅游等[5-9]。可以说，多样化的产业帮扶措施遵循了地区差异、适用对象和发展阶段等现实规律，并且通过创新农业经营方式[10]，解决了小农户与大市场之间的供需矛盾，有效地促进了贫困人口脱贫致富[11-12]。陈全功指出[13]，对武陵山区农民脱贫效果稳定性贡献最大的是农业生产，外出务工的减贫效应相对短期化和快速化，山区地方政府不必过分强调发展“劳务型经济”。然而，我们应清醒地认识到，产业帮扶实施过程中是否真正使贫困户受益，其措施一旦受到外在冲击或调整，对已实现的减贫效果会产生何种影响，是否会造成农户返贫?这个问题有待进一步探讨。
贵州省是我国扶贫的重要省份，其优良的烟叶种植气候和土壤条件，形成烟叶生产独有的自然和区域优势，使得该省成为全国代表性的烟草种植区。严峻的脱贫攻坚任务和当地优良的资源禀赋及种植传统，致使烟草产业扶贫一度成为贵州省乃至全国烟区产业帮扶的首选措施之一[14]。值得指出的是，不同于其它农作物品种，烟草具有较强的特殊性[15]，主要表现为：一是烟草的经济属性与社会属性之间存在矛盾，烟草是政府税收和烟农收入的重要来源之一，烟草对于传统种植区的劳动力就业和社会稳定具有直接影响，而烟草消费对社会公众的健康危害则有目共睹[16]；二是长期以来，国家加大贫困地区基建投资，铺设交通网络，拓宽农户增收渠道，贫困地区受地理环境约束得到缓解，虽然一定程度上松绑了农户对烟叶种植的依赖，但是在当前“烟农+公司+基地”的订单种植模式下，基于比较收益和稳定的销售渠道，以及成熟的烟叶种植经验，现阶段低技能型农户的种烟积极性仍然相对较高，收入被烟叶捆绑的事实并没有完全改变[17-18]，烟叶资源依然是烟区推动产业扶贫的重要载体。然而，随着2006年我国开始履行《烟草控制框架公约》以来，持续高涨的禁烟运动和呼声，使得烟草作为合法经济作物的种植资格正在遭受前所未有的置疑和抨击[19-20]。同时，受宏观经济下行压力的影响，卷烟销量冲高之后持续滑落，加之供给侧结构性改革持续发力，导致卷烟生产商大幅削减烟叶购买计划。国家烟草专卖局应时调控烟叶生产政策，一方面大幅调减烟叶种植面积；另一方面，推进烟草农业现代化建设，降低烟叶生产成本，稳定烟叶收购价格，保障烟农利益[21]。从烟农烟叶收入构成来看，在其收购价格相对稳定的情况下，调减烟叶种植面积，对烟农尤其贫困烟农而言，也就意味着烟草产业帮扶措施的调整，势必带来烟叶收入的降低，从而影响烟农家庭收入，进而影响烟农家庭贫困状况。
在上述背景下，我们关注两个问题，一是从烟叶资源益贫性的角度出发，烟叶资源当下能否实现助农增收摆脱贫困并且在资源配置上更多地向贫困户倾斜?二是从产业帮扶减贫效果稳定性的角度出发，即烟叶种植计划大幅调减，是否会导致全国100多万户烟农家庭出现致贫、返贫现象?上述问题的探讨旨在分析产业帮扶措施的精准性和外部调整对减贫效果的影响程度，为发挥产业扶贫的区域优势提供参考依据。

2 研究方法与数据来源

2.1 研究区域及特点

毕节市位于贵州省西北部，东临遵义和贵阳市，下辖7县2区1个管委会共250个乡（镇、街道办事处），总面积2.69万km2，总人口880.79万。毕节市处于滇东高原向黔中山原丘陵过渡的倾斜地带，境内高原山地占93%，地势高差起伏较大，平均海拔1 400 m，是典型的喀斯特地形地貌，土壤类型以棕壤、黄壤和石灰岩土为主。毕节市属北亚热带季风湿润气候，常年平均温度在10℃~15℃之间，降雨量充沛，年日照数充足；因常受西南准静止锋天气系统控制，阴雨天气较多，空气湿度大。特殊的经济、地理特征（交通落后、资源匮乏、信息闭塞）决定了毕节农业生产的发展条件，加之优良的烟叶种植气候、土壤条件和稳定的比较收益，形成烟叶生产独有的自然和区域优势，使得毕节市成为贵州省乃至全国重要的烟叶产区之一。
限于地理环境、历史条件和经济基础等多方面原因，毕节市是贵州省最为贫困的地区之一，所辖县（区）中有5个是国家级贫困县，2014年农村贫困人口138.99万，居贵州省首位，农村贫困发生率达到19.75%，高于全省18%的平均水平，到2015年，农村贫困发生率为16.5%，仍高于贵州省平均水平。同时，毕节又作为我国代表性烟区之一，在实施烟草产业扶贫的过程中，烟叶种植计划调整对全市烟草产量的影响明显，2015年毕节生产烤烟7.85万t，占贵州烤烟产量的23.84%，较2013年减少10.29%（表1）。
表1 2013、2015年烤烟种植面积、产量对比

Tab.1 Comparison of planting area and yield of flue-cured tobacco in 2013 and 2015

区域 面积（104 hm2） 产量（万t）
2013 2015 年增长率/% 2013 2015 年增长率/%
全国 152.70 122.20 -19.97 314.90 260.60 -17.24
贵州 25.49 18.21 -28.56 41.79 32.93 -21.20
毕节 5.60 3.84 -31.52 8.75 7.85 -10.29

注：表中年增长率是2015年相比于2013年；资料来源于《中国烟草年鉴》。

2.2 数据来源

本文使用数据来自《农户烟叶种植与精准扶贫》研究课题的抽样调查数据库，相关抽样结合统计学抽样原则和现实情况，从毕节市10个种烟乡（镇）中，随机选择30个贫困村，采用入户调查的方式采访320个2015—2016年连续种植烟叶的农户家庭，剔除无效样本后，实际得到286个有效样本。
此项调查工作在2016年7~8月进行，该时间段是烟叶烘烤阶段，大部分家庭都在家进行烟草生产作业，能够很好区分烟叶种植和非种植家庭，从而保证了抽样的随机性和有效性。调查问卷内容涵盖家庭及行政村的人口特征、地理环境、贫困状况、经济状况、烟基设施利用及烟叶种植情况等。
另外，课题组在2017年7月份对286户烟农在2016年的烟叶种植面积、家庭人均纯收入、脱贫和返贫情况进行进一步跟踪调研，并获得相关样本观测数据。

2.3 研究方法

2.3.1 贫困的界定

本文贫困界定分为两步：第一步界定多维贫困，第二步根据人均纯收入标准界定收入贫困，并进一步结合多维贫困标准，定义农户的贫困类型。
多维贫困界定参照具有较强权威性和广泛应用的联合国开发计划署提供的UNDP-MPI指标定义 ① ，并借鉴郭建宇等对多维贫困指标权重的调整优化[22]，测定维度包括教育、健康和生活水平3个维度，各维度权重均为1/3，其中，教育维度使用家庭成员受教育程度1个指标，健康维度使用家庭成员健康状况1个指标，生活水平维度包括用电、饮水、炊事燃料、卫生条件、住房和家庭财产6个指标，生活水平各自的权重都为1/18[23-24]。各指标的权重与定义见表2。
表2 多维贫困指标临界值及权重

Tab.2 Critical values and weights of multidimensional poverty indexes

指标 定义 权重
受教育程度 家庭成员最高受教育程度为“小学”或“文盲、半文盲”，赋值1 1/3
健康状况 家庭至少有一名成员残疾、患慢性病或体弱多病，赋值1 1/3
生活水平 财产 家中没有汽车、拖拉机，并最多拥有自行车、摩托车、收音机、冰箱、电话、电视中的一种，赋值1 1/18
住房 家中住房为“土坯”结构，赋值1 1/18
电消费 家中不通电，赋值1 1/18
清洁饮用水 家庭饮用水源非“深井水”、“浅井水”、“自来水”，赋值1 1/18
卫生设施 家中无独立厕所，赋值1 1/18
生活燃料 家庭以“柴草”、“秸秆”为生活燃料，赋值1 1/18
根据表2确定的各测量指标的临界值和权重，计算各家庭的多维贫困剥夺分值。当一个家庭的多维贫困剥夺分值大于1/3时，即确定其为多维贫困家庭。从表2容易发现，多维贫困的界定实质上侧重于农户家庭的消费情况，在一定程度上丰富了仅以收入为贫困鉴定标准的现实内涵，给予了我们更多视角去理解贫困的含义[25]，也给我国扶贫开发由粗放式扶贫到精准扶贫提供了更多视角。本文以2018年国家扶贫标准2 800元/年作为收入贫困的划分标准，高于此标准为非收入贫困，低于此标准则被认定为收入贫困。进一步，将收入贫困标准与多维贫困定义进行交叉联立，并定义如下4个贫困类型：
当收入贫困发生时，根据多维贫困发生与不发生，分别定义为持久性贫困与暂时性贫困 ② ，其中，持久性贫困是指收入和消费同时处于贫困状态，也称为慢性贫困，指在某个时点观察到的由于长期较低的福利水平产生的贫困[26]，而暂时性贫困是指农户家庭遭受负向的经济、健康和自然灾害冲击时，对收入来源产生较大的影响而陷入收入贫困，一般来说，如果社会资本能够提供基本、及时的社会保障或救助，将使其免于因病、因灾而致贫或返贫，可在很大程度上避免陷入暂时性贫困[27]。当收入贫困不发生时，根据多维贫困是否发生，则分别定义为选择性贫困和非贫困。
从扶贫工作的实践来看，以收入贫困和多维贫困的角度重新定义各种贫困类型，这种定义针对性较强，既考虑了贫困现状，又考虑了脱贫的能力，有利于准确、动态识别扶贫对象。

2.3.2 计量模型与变量指标

①烟草种植情况对烟农脱贫的影响。从烟叶种植助农脱贫的角度出发，构建二值选择模型分析外部环境特征、烟农家庭特征和烟草资源利用特征对烟农脱贫的影响，重点关注烟草种植面积对烟农脱贫的影响，并进一步分析不同贫困类型烟农烟叶种植面积差异的显著性。具体计量模型如下：
p o v t y j = α + ∑ β i j X i j + ∑ γ i j C o n t r o l i j + u j
式中：被解释变量 p o v t y j表示第 j个烟农收入贫困状态界定， p o v t y j = 0和 p o v t y j = 1分别表示非收入贫困和收入贫困；解释变量中 X表示影响烟农家庭贫困的烟草种植情况核心变量簇； C o n t r o l表示影响烟农家庭贫困的控制变量簇，包括烟农家庭特征变量和外部环境特征变量，具体见表3。
表3 变量指标定义与统计

Tab.3 Definition and statistics of variable indexes

变量名称 定义（单位） 均值 标准差 最小值 最大值
是否收入贫困户 否=0，是=1 0.294 0.456 0 1
外部环境变量 离最近市集的距离 （km） 6.680 3.305 5 16
机耕道 没有=0，有=1 0.850 0.358 0 1
地形 山区=0，坝区=1 0.269 0.444 0 1
家庭特征变量 年龄 户主年龄（周岁） 49.483 9.043 28 75
家庭人口数 人 4.409 1.685 1 10
劳动力人数 人 2.084 0.858 0 6
正在受教育人数 人 1.206 1.410 0 6
是否有外出务工人员 否=0，是=1 0.535 0.500 0 1
受教育程度 赋值见表2 0.224 0.417 0 1
健康状况 赋值见表2 0.318 0.467 0 1
生活水平 包括财产、住房、电消费、清洁饮用水、卫生设施、生活燃料六项，赋值见表2 0.566 0.605 0 4
烟草资源特征变量 烟叶种植年限 年 20.850 9.305 3 46
2015年烟叶种植面积 亩 10.261 8.593 2 86
亩均现金收益 元 1 627.035 339.000 550 2 317
亩均用工量 天 21.252 2.345 16 27
是否利用烟叶基础设施 是=1，否=0 0.203 0.403 0 1
2016与2015年户人均纯收入比值 2016年户人均纯收入/2015年户人均纯收入 1.193 0.216 0.81 2.5
2016与2015年户烟叶种植面积比值 2016年户烟叶种植面积/2015年户烟叶种植面积 0.991 0.196 0.45 2
是否收入贫困与2016、2015年户烟叶种植面积比值的交互项 是否收入贫困×（2016年/2015年户烟叶种植面积） 0.322 0.518 0 2

注：亩均现金收益等于销售收入扣除物质与服务费、雇工费用和流转地租金；家庭耕地面积包括植烟面积和非烟作物面积（主要指玉米）；家庭受教育人数是指无收入来源正在接受各阶段学历教育的学生；烟叶基础设施是指育苗工场和烘烤工场等可用作农业生产的烟叶设施配套；机耕道指从烟田到烟站是否有机耕道到达。

②烟叶种植面积调整对烟农收入稳定性的影响。在诸多产业扶贫实践中，产业扶贫措施的调整是否带来返贫或贫困深化问题必须高度重视。因此，从产业帮扶减贫成效稳定性的角度出发，构建具体计量模型如下：
I n r a t i o j = δ + δ 1 j Δ t o a r e a j + δ 2 j p o v t y j + δ 3 j Δ t o a r e a j × p o v t y j + v j
式中:以烟农2016与2015年户人均纯收入的比值（ I n r a t i o j）作为被解释变量，该比值大于1，表明2016年烟农户人均纯收入同2015年相比是增长的；该比值等于1或小于1 ① ，表明2016年烟农户人均纯收入同2015年相比降低了。
本文定义收入降低为收入不稳定，即烟叶计划调整有可能出现返贫现象。为突出研究目标，选择3个关键解释变量（表3）： Δ t o a r e a j、 p o v t y j和以 Δ t o a r e a j × p o v t y j。 Δ t o a r e a j表示2016年户烟叶种植面积/2015年户烟叶种植面积， Δ t o a r e a j × p o v t y j表示 Δ t o a r e a j和 p o v t y j的交互项，是模型中最核心的解释变量，主要用于刻画烟叶种植面积调整对烟农持续增收稳定性的影响。另外，在上述研究的基础上，利用烟叶种植面积变化作解释变量，进一步回归分析烟叶种植面积调整对不同贫困类型烟农脱贫稳定性的影响。

3 样本统计性描述

样本观测的烟农中（表3），烟农距离最近市集的平均距离为6.68 km，说明烟农居住环境比较偏远。烟叶收购站点作为烟农交售烟叶的唯一有形市场，85%的烟地都有通往收购站点的机耕道，而73%的烟叶种植在山区，说明机耕道在一定程度上能够降低烟叶交通成本和其他交易成本，为山区种植烟叶提供了便利。
烟叶平均种植年限为20.85年，大部分在20~30年左右，2015年户均种植烟叶10.26亩，每户烟农烟叶亩均现金收益1 627.04元，家庭差异相对较小，表明外部技术服务保障，内部植烟经验使得烟农整体烟叶生产水平相当。另外，育苗工场和烘烤工场作为烟叶生产的基础配套，用作育苗和烘烤的时间较短，闲置期育苗大棚一般在5月到8月可用来生产草菇，烤房一般在9月初至次年元月上旬可用来生产双孢菇，从调研的样本来看，上述基础设施利用率为20.3%，利用率较低，说明还可充分挖掘和利用烟叶基础设施辅以促进烟农增收。
从烟农烟叶种植面积和户均收入的动态变化来看，2016年较2015年户人均纯收入增长19.3%，高于毕节全市平均水平10.4%，可能是在政府对贫困村的扶持下，农户增收渠道增多。2016年较2015年户均烟叶种植面积降低0.9%，低于毕节全市平均水平5.3%，可能有两个方面的原因：一是在“烟农+公司+基地”的订单种植模式下，烟草公司首先会考虑稳定基地内烟农的种植规模；二是贫困村烟农对种烟依赖性较高，政府给予了一定政策保护。
在整个观测样本中（表4），烟农家庭人均纯收入偏低，以2011年国家扶贫标准2 300元/年计算，样本贫困发生率是13.6%，若以2015年国家扶贫标准2 800元/年计算，样本贫困发生率是29.4%，高于毕节全市平均水平，说明样本区域属于深度贫困区。在烟农家庭中有外出务工人员的比例仅占53.5%，表明样本观测地区烟农的生计能力较弱，这一点也可从烟农烤烟现金收益中得以反映。2015年，样本观测的烟农烤烟现金收益主要集中在1万元以下，占比约46.2%，而能够达到2万元及以上的烟叶种植户，比例尚不到1/3。
表4 调查样本中2015年烟农贫困与收入统计

Tab.4 Poverty and income statistics of the survey tobacco from tobacco growers sample in 2015

相关指标 样本特征 频数（百分比） 相关指标 样本特征 频数（百分比）
烟农家庭人均纯收入 2 300元以下 39（13.6%） 家庭烤烟现金收益 1万元以下 132（46.2%）
2 300~2 800元 45（15.7%） 1~2万元 77（26.9%）
2 800元及以上 202（70.6%） 2万元以上 77（26.9%）
不同维度贫困 饮水贫困 146（51.0%） 贫困类型 非贫困 103（36.0%）
教育贫困 65（22.7%） 暂时性贫困 35（12.2%）
健康贫困 91（31.8%） 选择性贫困 99（34.6%）
多维贫困 148（51.7%） 持久性贫困 49（17.1%）

注：相关指标的百分百计算，样本总数为286。

从不同维度来看，表4显示样本中有51%的家庭还没有实现清洁饮水，多饮用泉水或收集雨水等，家庭中最高学历在小学及以下的约占到22.7%，整体受教育水平偏低。另外，31.8%的烟农家庭存在患病成员，多维贫困家庭占51.7%，说明整体烟农家庭脱贫能力较弱。进一步，综合多维贫困、收入贫困划分的贫困类型来看，非贫困烟农家庭占样本总数的36.0%，暂时性贫困、选择性贫困和持久性贫困烟农家庭的占比依次为12.2%、34.6%和17.1%。
表5对比描述不同贫困类型烟农家庭的主要变量指标发现，对持久性贫困烟农来说，致贫的关键因素是户主年龄偏大和烟叶种植面积较少两个方面，同时外出务工家庭较少，表明持久性贫困烟农对烟叶种植具有较强的依赖性。
表5 不同贫困类型烟农家庭主要变量指标描述性分析

Tab.5 Descriptive analysis of major variable indexes of different poverty-type tobacco growers

变量名称（单位） 持久性贫困 暂时性贫困 选择性贫困 非贫困
家庭人口（人） 3.9 5.1 4.0 4.8
劳动力（人） 1.8 2.0 1.9 2.4
户主年龄（岁） 55.6 47.3 49.1 47.7
正在受教育人数（人） 0.8 2.1 1.0 1.3
户均植烟面积（亩） 6.0 8.3 11.2 12.0
烟基设施利用率（%） 12.2 5.7 21.2 30.0
烟叶亩均用工量（天） 21.4 20.8 21.4 21.3
烟叶亩均现金收益（元） 1 572.9 1 531.2 1 666.2 1 647.7
有人员外出务工农户比率（%） 42.9 68.6 38.4 68.0
对暂时性贫困烟农来说，致贫的关键因素是家庭人口偏多和教育支出偏大。而对选择性贫困烟农来说，能够摆脱收入贫困的关键因素是家庭人口较少，烟叶种植面积较多，户均烟叶种植面积超过11亩，但受自身脱贫能力所限，对烟草种植也存在一定程度的依赖，只有38.4%的家庭能够找到外出务工机会。
为了进一步了解产业帮扶措施调整（烟叶种植面积调整）对烟农脱贫效果稳定性的影响，课题组对不同贫困类型烟农2016年的种烟面积、户均纯收入及贫困动态进行了跟踪调研。表6显示，不同贫困类型烟农中，2016年的户人均纯收入较2015年均有不同程度的提高，持久性贫困烟农增收最明显，涨幅达41%，高于非贫困烟农涨幅，可能与政府帮扶有关。
表6 不同贫困类型烟农家庭关键指标动态统计

Tab.6 Dynamic statistics of key indicators of different poverty-type tobacco growers

变量名称 持久性贫困 暂时性贫困 选择性贫困 非贫困
2016与2015年户人均纯收入比值 1.41 1.21 1.06 1.22
2016与2015年户烟叶种植面积比值 1.15 1.02 0.99 0.91
2015年是否收入贫困与2016、2015年
户烟叶种植面积比值的交互项		 1.15 1.02 0.00 0.00
2016年种烟面积增加农户数（户） 18（36.7%） 12（34.3%） 18（18.2%） 10（9.7%）
2016年种烟面积不变农户数（户） 27（55.1%） 11（31.4%） 57（57.6%） 39（37.9%）
2016年种烟面积减少农户数（户） 4（8.2%） 12（34.3%） 24（24.2%） 54（52.4%）
种烟面积增加农户中脱贫户数（户） 7 8 - -
种烟面积减少农户中返贫户数（户） - - 2 0

注：括号内数值表示面积变化农户占所属贫困类型户的百分比。

另外，持久性贫困烟农和暂时性贫困烟农2016年户均烟叶种植面积较2015年均有所增加，且前者的增幅大于后者，烟叶种植面积增加的烟农中，持久性贫困烟农脱贫7户，暂时性贫困烟农脱贫8户。相反，选择性贫困和非贫困烟农2016年户均烟叶种植面积均有所减少，且前者的减幅小于后者，但种烟面积减少的选择性贫困烟农中有两户烟农返贫，而非贫困户则没有出现返贫现象，进一步说明非多维贫困烟农脱贫能力较强，对烟草的依赖性较弱，而多维贫困烟农正好相反，烟叶种植面积减少可能出现返贫问题。

4 实证结果及分析

本文利用Stata 12.0统计分析软件，基于调研样本数据对上述所设的计量模型进行拟合检验和估计。

4.1 烟草产业帮扶对烟农脱贫的影响

表7中模型是基于2015年国家设定的农村扶贫标准，对烟农收入贫困的影响因素分析，使用模型为Logit二值选择模型，模型稳健标准误与普通标准误非常接近，说明模型设定合理。具体的计量结果如下：
表7 烟农收入贫困影响因素的回归分析结果

Tab.7 Regression analysis results of influencing factors on tobacco growers' income poverty

变量名称 模型1：β（标准误） 模型1：Exp（β）
常数项 -2.251（2.571） -
离最近市集的距离 -0.013（0.059） 0.988
机耕道 -0.381（0.456） 0.683
地形 -0.816*（0.477） 0.442
年龄 0.159***（0.049） 1.172
家庭人口数 0.450**（0.201） 1.569
劳动力人数 -0.895***（0.288） 0.408
正在受教育人数 0.195（0.196） 1.215
是否有外出务工人员 -0.698*（0.394） 0.498
受教育程度 -0.695（0.435） 0.499
健康状况 0.510（0.365） 1.665
生活水平 -0.106（0.296） 0.899
亩均现金收益 -0.003***（0.009） 0.997
2015年烟叶种植面积 -0.270***（0.054） 0.763
亩均用工量 0.200*（0.117） 1.222
烟叶种植年限 -0.108**（0.044） 0.898
是否利用烟叶基础设施 -1.324***（0.514） 0.266
Log likelihood -116.474 -
Prob>chi2 0.000 -
Pseudo R2 0.327 -
样本数 286 -

注：*、**和***分别表示在10%、5%和1%水平下显著，括号中的数字是标准误。表8~表9同。

①在外部环境变量中，离最近市集的距离、烟田是否有直达烟站的机耕道未对贫困产生显著的统计学影响，但从参数方向来看，距离最近市集越远越容易引起贫困；铺设烟田到烟站的机耕道有利于降低烟农贫困的发生；地形对贫困的影响呈显著水平，坝区的烟农更容易摆脱贫困。说明限制性的自然地理环境仍然是导致贫困的重要影响因素之一[28]。
②在家庭特征变量组中，家庭人口数对烟农发生贫困的风险具有显著的正向影响，模型（1）显示，在其它因素不变的情况下，家庭中每增加1人，烟农陷入收入贫困的风险将增加56.9%。家庭劳动力人数对烟农发生贫困的风险具有显著的负向影响，在其它因素不变的情况下，烟农家庭中每增加1位劳动力，其陷入收入贫困的风险将减少59.2%。同时，外出务工能显著降低烟农家庭陷入贫困的风险。然而，健康状况、受教育程度对烟农脱贫的影响不显著，可能是因为烟农具有丰富的烟叶种植经验降低了烟叶生产门槛，从而弱化了健康状况、受教育程度对烟农贫困状况的影响。
③在烟草资源特征变量中，烟叶种植面积和烟基设施利用均对烟农贫困发生具有显著的负向影响，模型（1）的计量结果显示，在其它因素保持不变的情况下，烟叶种植面积每增加1亩，烟农陷入收入贫困的风险将减少23.7%，烟叶基础设施利用率每增加1个百分点，陷入收入贫困的风险将显著减少73.4%。
在表5和模型（1）的基础上，从产业帮扶资源益贫性的视角，对不同贫困类型烟农烟叶种植面积这一关键烟草产业扶贫特征变量做差异性检验 ① 。结果显示，持久性贫困烟农烟叶种植面积在1%水平下显著少于其他类型烟农，暂时性贫困烟农烟叶种植面积分别在10%、5%水平下显著少于选择性贫困烟农和非贫困烟农，而选择性贫困烟农与非贫困烟农烟叶种植面积差异不显著，说明产业帮扶资源在不同贫困类型烟农中分布不均，且烟叶资源更多地被非贫困烟农俘获，而暂时性贫困烟农和持久性贫困烟农烟叶种植面积相对较少。

4.2 烟叶种植面积调整对烟农收入稳定性的影响

以上研究证实增加烟叶种植面积对烟农脱贫有明显效果，但如果由于外部因素导致农户烟叶种植面积调减的过程中是否带来返贫现象，即产业帮扶措施调整是否影响农户减贫效果的稳定性，在前文描述性分析的基础上，值得进一步深入研究。因此，本文设置模型（2）~模型（6），从不同视角逐步研究烟叶种植面积调整对烟农收入的稳定性的影响。
表8 烟农收入稳定性的回归分析结果

Tab.8 Regression analysis results of income stability of tobacco growers

变量名称 模型2：β（标准误） 模型2：标准化β
是否为收入贫困烟农 -0.602***（0.121） -1.275
2016年户烟叶种植面积/2015年户烟叶种植面积 -0.124（0.085） -0.113
是否收入贫困×（2016年/2015年户烟叶种植面积） 0.735***（0.116） 1.767
常数项 1.2562（0.082） -
调整R2 0.297 -
模型2的估计结果显示，对于全样本烟农而言，非收入贫困烟农的脱贫能力强，收入效应更加明显。另外，本文的核心变量交互项，即是否收入贫困×（2016年/2015年户烟叶种植面积）表明，收入贫困烟农烟叶种植面积调减会显著加重其贫困程度，但仅从面积调减来看，烟叶种植面积减少反而促进了烟农增收，虽然统计上不显著，但说明在攻坚脱贫的大背景下现阶段烟农增收渠道增多，一部分烟农对烟叶种植的依赖性有所减弱。
进一步从农户脱贫能力差异的视角探究烟叶种植面积调整对不同贫困类型烟农收入稳定性的影响。模型（3）、（5）显示烟叶种植面积调减会显著降低持久性贫困烟农和选择性贫困烟农的收入，且持久性贫困烟农表现更加突出，说明持久性贫困烟农和选择性贫困烟农的家庭收入被烟叶种植收入捆绑的事实没有发生完全改变，烟叶种植面积减少可能带来选择性贫困烟农的返贫问题，加深持久性贫困烟农的贫困程度。模型（4）、（6）显示烟叶种植面积调减对暂时性贫困烟农和非贫困烟农收入的影响不显著，而且，在一定程度上减少非贫困烟农的烟叶种植面积反而会促进其增收。说明政府在实施产业帮扶的过程中，不能搞一刀切，既要关注农户脱贫，又要关注其减贫的稳定性。
表9 不同贫困类型烟农收入稳定性的回归分析结果

Tab.9 Regression analysis results of income stability of different poverty-type tobacco growers

变量名称 β（标准误）
模型3（持久性贫困） 模型4（暂时性贫困） 模型5（选择性贫困） 模型6（非贫困）
2016年户烟叶种植面积/2015年户烟叶种植面积 0.690*** 0.151 0.270*** -0.155
-0.148 -0.097 -0.050 -0.112
常数项 0.612 1.053 0.793 1.354
-0.175 -0.100 -0.050 -0.103
调整R2 0.302 0.040 0.223 0.009

5 结论及启示

本文使用2016—2017年贵州省毕节市286个烟叶种植户调研数据，以烟草种植计划调减为例，分析产业帮扶对不同贫困类型农户脱贫及减贫效果稳定性的影响。研究结果表明：烟农烟叶种植面积增加能够显著降低贫困发生，烟叶种植面积每增加1亩，烟农陷入收入贫困的风险将减少23.7%，烟叶资源更多地被非贫困烟农俘获，暂时性贫困烟农和持久性贫困烟农种植相对较少；另外，烟叶基础设施的利用率偏低，资源闲置无法有效拓宽烟农的收入来源，烟叶基础设施利用率每增加1个百分点，烟农陷入收入贫困风险将减少73.4%。
烟草产业帮扶措施调整对烟农减贫效果稳定性的影响结果显示，对于全样本烟农而言，非收入贫困烟农的脱贫能力强，收入效应更加明显。核心变量交互项，即是否收入贫困×（2016年/2015年户烟叶种植面积）表明，收入贫困烟农烟叶种植面积调减会显著加重其贫困程度。具体来看，在一定程度上减少非贫困烟农的烟叶种植面积会促进其增收，然而烟叶种植面积调减会显著降低持久性贫困烟农和选择性贫困烟农的收入，且持久性贫困烟农表现更加突出。综上所述，对于不同贫困类型烟农而言脱贫能力和脱贫稳定性存在差异。非贫困烟农脱贫能力强，增收渠道多，对烟叶种植没有形成依赖；暂时性贫困烟农由于家庭人口多、教育支出大，短期内对烟叶种植还存在较强的依赖性；选择性贫困和持久性贫困烟农致贫的关键因素集中于户主年龄偏大，脱贫能力弱，外出务工机会少，其收入来源对烟叶种植过于依赖，尤其是持久性贫困烟农，在烟叶种植计划调减的冲击下，需格外注意这一部分贫困群体的返贫及贫困程度加深现象。
根据以上结论，本文认为烟草产业扶贫还存在三方面的改进空间：第一，从烟农脱贫能力差异的视角，在烟叶计划调减的执行过程中，应该优先考虑调减非贫困家庭的烟叶种植规模，稳定选择性贫困家庭的烟叶种植规模，短期内适度增加暂时性贫困家庭的烟叶种植规模，一定时间内稳定增加持久性贫困家庭的烟叶种植规模，尽可能避免因烟叶种植面积调减所造成的返贫或贫困程度加深问题；第二，在烟叶基础设施利用上，继续探索“公司+合作社+烟农”的合作模式，资源利用向暂时性和持久性贫困烟农家庭倾斜，充分挖掘基础设施的增收能力；第三，烟草作为特殊的管控作物和“争议性”经济作物，地方政府、烟草公司和帮扶组织应当适度引导非贫困烟农进行产业转型，释放烟叶资源。而从整个产业扶贫体系来看，在落实精准扶贫和产业帮扶措施时，一要精准识别农户的贫困类型和贫困程度，因人施策；二要创新农业经营方式，协调解决好小农户和大市场之间的矛盾；三要构建多元帮扶主体，挖掘地方资源禀赋，拓宽农户增收渠道，多措并举，在扶真贫、真扶贫的同时，严防产业帮扶措施调整对农户脱贫效果的不利影响。

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