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2019 , Vol. 39 >Issue 11: 175 - 182

DOI: https://doi.org/10.15957/j.cnki.jjdl.2019.11.021

The Impact of Industrial Poverty Alleviation on Livelihood Strategies and Income Levels of Poor Farmers in Ethnic Areas

  • LIU Weibai , 1 ,
  • YU Xiaoyuan , ※, 2 ,
  • YUAN Pengju 1
Expand
  • 1. School of Economics / Rural Revitalization Research Institute in Karst Region of China，Guizhou University，Guiyang 550025，Guizhou，China
  • 2. Shanxi Provincial Party School Theory Research Office of the Communist Party of China / Shanxi Administration College Administration Research Office，Taiyuan 030006，Shanxi，China

Received date: 2019-04-23

  Revised date: 2019-09-17

  Online published: 2025-04-17

Fold

Abstract

This paper studies the impact of industrial poverty alleviation on the livelihood strategies and income levels of poor farmers in ethnic areas with the survey data of 341 poverty-stricken farmers in three Ethnic autonomous poverty counties in Guizhou Province by means of the econometric analysis model Probit and with the method of generalized exact matching. The study has found that industrial poverty alleviation has increased the proportion of poverty-stricken farmers in ethnic areas participating in the cultivation of special agricultural products and characteristic livestock and poultry breeding by 13% and 15% respectively, whereas it has little effect on the non-agricultural work and business activities poor farmers in ethnic areas go out for. In the meanwhile, the implementation of industrial poverty alleviation projects has significantly improved the income of special agricultural products planted by poor farmers in ethnic areas, the income of special livestock and poultry farming and the total income level, and reduced the income of non-agricultural workers who go out to work, However, the impact of industrial poverty alleviation on the income of business activities and the per capita income of poor farmers is not obvious. Therefore, the implementation of industrial poverty alleviation projects is more effective in improving the income-increasing capacity of poor farmers in ethnic areas and achieving the goal of getting rid of poverty. Under the guidance of industrial poverty alleviation projects, poor farmers in ethnic areas have more time and energy to allocate to agricultural production activities such as special agricultural products cultivation and characteristic livestock and poultry breeding, and reduce the time spent on non-agricultural activities, thus realizing the transfer of the livelihood mode of poor farmers in ethnic areas to characteristic agricultural production.

Key words： industrial poverty alleviation; ethnic areas; poor farmers; livelihood strategies; income levels

Cite this article

LIU Weibai , YU Xiaoyuan , YUAN Pengju . The Impact of Industrial Poverty Alleviation on Livelihood Strategies and Income Levels of Poor Farmers in Ethnic Areas[J]. Economic geography, 2019 , 39(11) : 175 -182 . DOI: 10.15957/j.cnki.jjdl.2019.11.021

党的十九大报告指出，要坚决打赢脱贫攻坚战，确保到2020年我国现行标准下农村贫困人口实现脱贫、贫困县全部摘帽、解决区域性整体贫困[1]。2019年，中央一号文件提出聚力精准施策，决战决胜脱贫攻坚，着力解决突出问题，注重发展长效扶贫产业[2]。脱贫攻坚进入最后决战决胜阶段，扶贫对象主要是那些处于自然资源禀赋较差、生态环境恶劣、生存条件不好的连片特困地区的贫困农户，这些地区往往又属于民族地区。面对十分严峻的脱贫环境和原因各异的贫困对象，党中央、国务院始终把产业扶贫作为破解民族地区贫困农户贫困问题的一个重要手段。
产业扶贫采取市场方式，坚持效益导向，通过提供农与非农就业机会与创业机会，影响贫困农户的生产方式、生活方式与资本积累，以此改变贫困农户的生计策略、提高贫困农户收入水平、促进贫困地区经济发展。2011年，中共中央、国务院印发《中国农村扶贫开发纲要（2011—2020）》[3]，把产业扶贫作为专项扶贫的重要内容。2014年，中共中央办公厅、国务院办公厅印发《关于创新机制扎实推进农村扶贫开发工作的意见》[4]，把特色产业增收工作作为扎实解决突出问题的十项重点工作之一。2016年，农业农村部（原农业部）、财政部、国务院扶贫办等九部委联合印发《贫困地区发展特色产业促进精准脱贫指导意见》[5]，从特色产业确定、一二三产融合、金融保险支持等八大方面推进产业扶贫。政府部门通过加大投入为发展产业提供资金支持，但在产业扶贫实施过程中仍然存在贫困农户参与度不高、受益面不宽，不能契合当地客观实际及项目周期太短等诸多问题，导致贫困农户对产业扶贫的满意度评价不高。而民族地区由于语言、文化、自然条件等因素限制，产业扶贫实施面临更艰巨的挑战。伴随生活与生存方式变化，民族地区有劳动力的贫困农户家庭需要调整现有生计策略实现脱贫致富目标。因此，民族地区贫困农户有哪些生计选择实现脱贫致富?政府的产业扶贫政策如何影响民族地区贫困农户的生计模式?政府的产业扶贫政策可否切实提升民族地区贫困农户的收入水平?
自2013年习近平总书记提出“精准扶贫”重要思想以来，学术界关于精准扶贫尤其是产业扶贫的研究迅速增多。可以概括为如下几个方面：一是产业扶贫方式研究，通过强化内源发展，开发扶贫，实现开发扶贫与扶贫到户的完美结合，依托扶贫实体，为贫困农户提供产前、产中与产后服务[6-7]，变政府主导变为政府引导[8]。二是产业扶贫模式研究，陈忠言基于云南深度贫困地区产业扶贫实践分析发现，龙头企业、农民专业合作社、能人带动与基层党支部等不同主体组合是目前产业扶贫的典型模型模式[9]；林万龙等在总结湖南、湖北、广西、河南四省区若干贫困县调研后认为产业扶贫主要存在瞄准型产业帮扶、产业发展带动扶贫和救济式产业帮扶三种类型[10]。三是产业扶贫实践困境研究，主要有：精准识别脱靶[11]、产业扶贫原则认定固化、产销失衡[12]，种养类型单一与风险规避矛盾[13]，出现精英捕获与弱者吸纳[14]，违背当地客观实际情况等[15]。四是产业扶贫成效评价研究，主要涉及减贫效果[16]，扶贫效率[17-18]，目标完成比例[19]及综合完成效益[20]等。
已有研究针对产业扶贫影响民族地区贫困农户生计策略和收入水平的研究关注不多，缺乏实地调查的实证分析，以及测度产业扶贫政策对民族地区贫困农户收入水平的提升状况分析。本研究拟在借鉴可持续生计策略分析模型基础上，建构产业扶贫影响民族地区贫困农户生计策略变化的逻辑框架，运用广义精确匹配方法研究产业扶贫影响民族地区贫困农户收入水平的程度，并深度剖析分析模型估计结果。

1 民族地区贫困农户生计策略分析模型的建构

Department for International Development（DFID）的可持续生计框架由脆弱性背景、生计资本、制度与政策、生计策略与结果五个部分构成，其中生计资本又分成自然、物质、社会、人力和金融资本[21]，这一分析框架可以用来分析贫困原因、体系摆脱贫困与再度返贫变化，关注从可持续发展视角提供方案解决思路。其中：自然资本主要包括土地、山林等生产和环境、地理等生态资本。在产业扶贫作用下，自然资本对脱贫致富难度与重新致贫风险产生根本性影响；物质资本主要包括农业生产机械、水利灌溉设施、乡间道路等生产资料和公共基础设施，反映贫困农户生产能力提高水平；社会资本主要包括因贫困农户身份带来的信任、互惠及能够使用熟人网络等社会资源；人力资本主要包括贫困农户的健康状况、智力水平和劳动能力等，用来测度贫困农户对各类资本的利用水平；金融资本主要包括贫困农户的储蓄水平及通过农村信用社、商业银行等金融机构等正规渠道或亲戚、朋友等非正式渠道获取的信贷能力或资金额度等。
产业扶贫通过乡村旅游发展或特色农林产业发展，提高民族地区贫困农户的收入水平，增强民族地区贫困农户的内生发展能力，实现民族地区贫困农户与贫困区域协同发展的目标。产业扶贫依托技能培训、扶贫贷款、项目带动、新建基础设施等方式，改善民族地区贫困农户生产、生活环境，提升贫困农户抵抗风险能力、增加资本积累、实现资本组合优化，提高民族地区贫困农户的收入水平，实现脱贫致富目标（图1）。
图1 民族地区贫困农户可持续生计分析框架

Fig.1 Analysis framework of sustainable livelihoods of poor farmers in ethnic areas

倘若民族地区农户的生计资本过低或者生计资本获取能力欠缺，生计资本值低于贫困标准，则农户成为民族地区贫困农户，陷入贫困境地；倘若民族地区贫困农户收入水平提高，生计资本值高于贫困标准，则民族地区贫困农户实现脱贫；倘若生计资本与外界处于平衡状态，民族地区贫困农户就达到生计可持续水平。在产业扶贫影响下，自然资本等5类资本变化并不一致和同步，当一类或某几类资本比较突出时，民族地区贫困农户会选择最符合其利益的生计模式，实现资本利用最大化。譬如，当自然资本较少，而人类、社会资本较多，民族地区贫困农户会通过亲戚朋友介绍从事非农务工活动，获取非农务工收入有效弥补农村生产收入不足，也能较好解释民族地区贫困农户外出务工较多的事实。5类资本获取能力和生计资本总体水平，会受自然资源、地形地貌、乡镇距离、教育医疗资源等因素影响，倘若出现大病、婚丧嫁娶等大额刚性支出事件，会显著影响民族地区贫困农户的生计资本水平，破坏生计资本组合的平衡。

2 研究方法、数据与变量选择

2.1 研究方法

2.1.1 Probit计量分析模型

文中民族地区贫困农户对各类生计策略的选择都是二分类响应分析变量，运用Probit计量分析模型比较合适：
P i y i = 1 X i = F β 0 + β 1 χ 1 + β 2 χ 2 + … + β n χ n
式中： P i指代民族地区贫困农户第 i种生计策略的选择概率； χ 1 , χ 2 , … , χ n指代解释变量，亦即产业扶贫、生计资本、自然地理条件等变量； β 0指代常数项； β 1 , β 2 , ⋯ , β n指代系数。

2.1.2 广义精确匹配方法

政府部门通常更加关注产业扶贫政策的正效应，但是，由于民族地区产业扶贫覆盖贫困农户群体和未覆盖贫困农户群体存在不同，往往又与其他扶贫政策交叉，相互渗透，相互影响，单一政策效果评估容易产生偏误。产业扶贫政策对民族地区贫困农户不具有强制性，贫困农户是否参与受户主年龄大小、承包耕地面积、劳动力数量等特征影响而存在不同。与此同时，精准扶贫是全面小康和现代化建设的一场攻坚战，是一项系统工程，民族地区贫困农户可能同时享受医疗教育、异地搬迁、民政扶持、产业立项等多项扶持政策，因产业扶贫带来的收入增加还会受其他扶贫措施影响。为了克服贫困农户间的内生性，精准识别产业扶贫产生的净效应，文中采用广义精确匹配方法估计产业扶贫对民族地区贫困农户收入的影响程度。倘若D=0指代民族地区没有参与产业扶贫的贫困农户，D=1指代民族地区参与产业扶贫的贫困农户， Y 0指代民族地区贫困农户没有参与产业扶贫的效果， Y 1指代民族地区贫困农户参与产业扶贫的实施效果，那么产业扶贫平均干预效果（ATT）为：
A T T = Y 1 D = 1 - E Y 0 D = 1

2.2 研究数据来源及说明

2018年，贵州省有雷山县、晴隆县、大方县等50个贫困县，分布在黔东南等7州（市、地区），是典型的多民族地区。统计数据显示，截至2017年底，贵州省贫困人口约280万人。这些贫困农户基本分布在自然条件恶劣、资源贫乏、生态环境脆弱、基础设施薄弱，以山地、丘陵为主的雷公山、乌蒙山和武陵山等地域，具有典型区域性、民族性特征。因此，研究贵州省民族地区产业扶贫效应具有较强的现实意义和代表性。
文中研究数据来自课题组2017年暑期对贵州省民族地区贫困农户的实地调查。为了确保调研样本体现贵州省的地形地貌、自然条件和民族特征，在黔东南、黔西南、铜仁地区各自选取1个贫困民族自治县，分别用A、B、C指代，然后在每个县各选取2个镇，每个镇选取2个村展开实地调查，每个村发放问卷30份。入选调研镇、村的基本条件是已经实施产业扶贫项目，且村建档立卡贫困户在50户以上。调查内容主要为贫困农户基本特征、生计资本状况、产业扶贫实施效果等，并对问卷数值展开逻辑和数值检验。本次调查共发放问卷360份，回收有效问卷341份，问卷有效率为94.7%。其中，受访户主为男性的有279户，占有效调查样本81.8%；受访户主的教育平均年限为6.46年，平均年龄为56岁，其中，参与产业扶贫的民族地区受访贫困农户年龄均值为53岁，未参与产业扶贫的民族地区受访贫困农户年龄均值为58岁；有174户民族地区贫困农户参与产业扶贫项目，占有效调查样本的51.1%。另外，为了准确把握产业扶贫项目实施现状及实施过程中存在的困难和问题，调研组还对产业扶贫实施项目中涉及的政府部门、镇政府、村委会相关人员进行访谈，并对访谈记录进行汇总、整理，为本研究进行提供了更详尽的资料。

2.3 研究变量选择

研究所属调查地区A、B、C三个民族自治县分别通过羊肚菌、辣椒等特色农产品种植，茶叶、中药材等经济作物种植，肉牛畜禽养殖方式实施产业扶贫。采取政府引导、园区助力、企业扶持等方式，帮助民族地区贫困农户发展特色产业，为贫困农户提供就业岗位，搭建农产品销售平台，提高民族地区贫困农户的收入能力和收入水平。从实地调查来看，民族地区贫困农户主要从事特色农产品种植、经济作物种植、畜禽养殖，非农务工和经商等农与非农生计活动。农产品特色种植包括羊肚菌、大球盖菇、辣椒，经济作物种植包括天麻、灵芝、杜仲等中药材和茶叶等，畜禽养殖包括肉牛、肉羊、鸡鸭等；非农务工活动既包括就近务工，又包括进城去外地从事非农务工活动取得打工收入的活动；经商是贫困农户从事商业活动的统称，包括农家乐、农产品收购、农产品销售、农产品运输等等。文中Probit计量分析模型确定的因变量为是否从事特色农产品种植事务、是否从事畜禽养殖事务、是否从事非农务工活动、是否从事经商活动，如果回答是取值为1，回答否取值为0。广义精确匹配分析模型因此确定的因变量为特色农业种植收入、特色畜禽养殖收入、非农务工收入和经商收入。
借鉴已有研究[22]，文中计量分析模型自变量主要包括生计资本和地域特征两类。生计资本中自然资本采用民族地区贫困农户人均承包耕地面积测度，物质资本采用电视机等家庭生活电器和农用拖拉机等农业生产机械等选项，贫困农户回答选项数占总选项数的比率；社会资本采用民族地区贫困农户是否有成员是中共党员测度，用以反映民族地区贫困农户社会关系的强度状况；人力资本采用民族地区贫困农户户主年龄大小、户主文化程度、户主健康水平和劳动人口比率测度，体现民族地区贫困农户家庭拥有劳动力的数量状况和质量水平；金融资本采用民族地区贫困农户是否存在债务测度。地域特征也会在一定程度影响民族地区贫困农户的生计策略，地域特征采用民族地区贫困农户家庭至乡镇距离、村内公路是否通畅体现贫困农户到乡镇的便利程度，通常来说，交通便利有利于增强贫困农户的生计能力。最近三年是否发生自然灾害体现自然因素对贫困农户生产、生活和生计模式选择产生的影响（表1）。从表1可以发现，虽然参与产业扶贫的民族地区贫困农户与未参与民族地区贫困农户在人均承包土地面积无明显区别，但是，参与产业扶贫的民族地区贫困农户的劳动人口比率、资产比率明显超出未参与产业扶贫民族地区贫困农户水平。此外，相对而言，参与产业扶贫的民族地区贫困农户较未参与产业扶贫的民族地区贫困农户而言，户主年龄相对较低、户主健康状况较好、家庭至乡镇距离更近、更便利。
表1 自变量的描述性统计

Tab.1 Descriptive statistics of independent variables

变量 变量解释 未参与贫困农户 参与贫困农户 P值
X - σ X - σ
人均承包耕地面积 承包耕地面积/家庭人口（亩） 1.66 9.51 1.68 1.75 0.94
人均资产 资产/家庭人口 0.22 0.15 0.33 0.17 0.00
是否有债务 是=1，否=0 0.44 0.51 0.45 0.51 0.52
是否有中共党员 是=1，否=0 0.06 0.28 0.14 0.36 0.06
户主年龄 实际年龄（岁） 57.3 12.6 52.5 10.6 0.00
户主文化水平 受教育年份数（年） 5.32 3.71 6.82 3.25 0.00
户主健康水平 大病=3、慢性病=2、残疾=1、健康=0 1.18 1.02 0.88 1.04 0.00
劳动人口比率 劳动力数/家庭人口 0.55 0.36 0.64 0.28 0.00
家庭至乡镇距离 公路里程（km） 4.71 3.57 4.18 2.58 0.03
村内公路是否通畅 是=1，否=0 0.83 0.39 0.87 0.36 0.13
最近是否发生自然灾害 是=1，否=0 0.58 0.48 0.54 0.51 0.08

注：P值指代参与产业扶贫的民族地区贫困农户与未参与民族地区贫困农户间的差异，对虚拟变量采用卡方检验，对连续型变量采用单因素方差检验，下同。

3 研究结果与分析

3.1 产业扶贫中民族地区贫困农户生计策略与收入水平

从表2可发现，参与产业扶贫的民族地区贫困农户选取特色农产品种植、特色畜禽养殖与从事非农务工生计策略的比率明显超出未参与产业扶贫的民族地区贫困农户，在经商活动的生计策略决策上，两类民族地区贫困农户差异不显著。非农务工高达68.95%的比重成为民族地区贫困农户占主体的生计活动，也就是近七成的民族地区贫困农户存在半工半农的生计策略。民族地区贫困农户主要靠非农务工取得收入，主要是民族地区贫困农户地处山地、丘陵地区，农业基础设施薄弱，农业生产对天气、气候、自然地理存在较强依赖，在自然灾害面前缺乏抵御能力。为了应对这种不确定性，民族地区贫困农户家庭子女大多选择外出从事非农务工活动，年老父辈往往利用农闲就近寻找非农务工机会赚取务工收入以贴补家庭支出不足，仅有少数农业种养大户选择纯粹务农的生计方式。特色农产品种植高达68.32%的比重成为民族地区贫困农户生计方式的第二选项，对民族地区贫困农户而言，土地凸显就业与保障价值。由于退耕还林等生态保护措施的实施，受访民族地区贫困农户人均承包耕地面积仅1.67亩，为了拓展收入来源渠道，有些贫困农户尝试规模化饲养肉牛肉羊等牲畜或鸡鸭等家禽，但由于资金限制、风险规避等因素，特色畜禽养殖所占比重低于非农务工和特色农产品种植，所占比重仅为27.34%。贫困农户选择经商活动的比重最低，并且参与产业扶贫的民族地区贫困农户与未参与民族地区贫困农户不存在明显区别。通常来说，民族地区贫困农户居住地毗邻自然风景区或产业发展成熟地区才有条件从事农家乐或交通运输，此时，民族地区贫困农户选择经商活动生计模式才成为可能。
表2 2017年民族地区贫困农户生计策略与收入水平

Tab.2 Livelihood strategies and income levels of poor farmers in ethnic areas in 2017

生计策略与收入水平 产业扶贫 P值
未参与 参与
生计模式 特色农产品种植（%） 45.65 68.32 0.00
特色畜禽养殖（%） 12.78 27.34 0.00
非农务工（%） 54.38 68.95 0.14
经商活动（%） 2.64 4.57 0.00
特色农产品种植收入（元）
所占比重（%）		 5 012
10.38		 8 916
15.87		 0.00
-
特色畜禽养殖收入（元）
所占比重（%）		 1 625
3.46		 6 572
11.72		 0.02
-
非农务工收入（元）
所占比重（%）		 26 572
58.64		 24 866
43.67		 0.16
-
经商活动收入（元）
所占比重（%）		 13 418
27.52		 15 745
28.74		 0.58
-
总收入（元）
人均收入（元）		 25 335
8 253		 33 162
8 784		 0.00
0.38
从表2可以明显看出，参与产业扶贫的民族地区贫困农户的特色农产品种植收入、特色畜禽养殖收入、收入净额明显超出未参与产业扶贫的民族地区贫困农户，而在经商活动收入、非农务工收入和人均收入指标方面，参与产业扶贫的民族地区贫困农户和未参与产业扶贫的民族地区贫困农户并不存在明显区别。其中，民族地区贫困农户依靠非农务工获取的收入最多，但参与产业扶贫的民族地区贫困农户和未参与民族地区贫困农户并不存在明显区别，并且未参与产业扶贫的民族地区贫困农户的非农收入水平反而更好，表明在产业扶贫项目实施前的非农务工活动便是民族地区贫困农户最重要的生计渠道。其次是经商活动收入，虽然经商活动对民族地区贫困农户的要求相对较高，民族地区贫困农户整体参与比重不高，但获取的收入不可忽视。参与产业扶贫的民族地区贫困农户特色农产品种植收入和特色畜禽养殖收入都明显超出未参与产业扶贫的民族地区贫困农户。

3.2 产业扶贫对民族地区贫困农户生计策略的影响分析

表3是产业扶贫影响民族地区贫困农户生计策略的Probit计量分析模型估计值。产业扶贫实施是民族地区贫困农户选取特色农产品种植的概率显著提升了13%，这主要是由于地方政府通过技能培训、免费供种、贷款贴息等措施引导民族地区贫困农户参与产业扶贫项目。民族地区贫困农户户主年龄、户主健康水平、人均资产和人均承包耕地面积是民族地区贫困农户选取特色农产品种植生计策略的主要影响因素，人均资产总额越大，人均承包耕地面积越多，民族地区贫困农户选择特色农产品种植生计策略的可能性越高；而是否是中共党员影响并不显著，可能的解释是民族地区贫困农户由于经济能力欠缺影响其政治参与意愿，总体比例不高。我们在实地调查访谈中发现，55~70岁的身体状况良好的民族地区中老年贫困农户有强烈从事特色农产品种植的意愿，相对而言年轻农户更愿意选择外出从事非农务工活动。产业扶贫实施使民族地区贫困农户选取特色畜禽养殖的概率显著提升了15%。为了确保民族地区贫困农户在短期内快速达到脱贫摘帽的标准，各地一般鼓励民族地区贫困农户发展肉牛、肉羊、生猪、土鸡等时间短、见效快的传统畜禽产业化项目。课题组调查的Y镇有28户贫困农户因为发展特色畜禽养殖月均增收1 000元以上，不到1年就迅速达到了脱贫摘帽的标准。民族地区贫困农户身体状况是否健康存在残疾、村内公路是否通畅、劳动人口比率、家庭至乡镇距离、最近是否发生自然灾害是影响民族地区贫困农户选取特色畜禽养殖的关键因素。民族地区贫困农户劳动力人口越多、家庭离乡镇距离越近，其选取特色畜禽养殖生计策略的可能性越大；而自然灾害经常发生的地区，民族地区贫困农户选取特色畜禽养殖生计策略的可能性越小。另外，为了充分提高土地利用效率，地方政府或对口扶贫帮扶单位往往鼓励民族地区贫困农户充分利用山沟、山坡、林地等不适宜发展特色农产品种植的地段发展特色畜禽养殖，因此在交通不便的区域，民族地区贫困农户从事特色畜禽养殖概率反而较大。
表3 产业扶贫影响民族地区贫困农户生计策略的模型估计值

Tab.3 Model estimation of the impact of industrial poverty alleviation on the livelihood strategies of poor farmers in ethnic areas

特色农产品种植 特色畜禽养殖 非农务工 经商活动
是否参与产业扶贫 0.13***
（0.04）		 0.15***
（0.03）		 0.03
（0.04）		 0.02
（0.02）
人均承包耕地面积 0.04***
（0.02）		 -0.01
（0.01）		 0.01
（0.01）		 -0.01
（0.01）
人均资产 0.87***
（0.05）		 0.22*
（0.12）		 -0.06
（0.15）		 0.05
（0.03）
是否有债务 -0.04
（0.05）		 -0.04
（0.04）		 0.16***
（0.06）		 -0.03*
（0.02）
是否有中共党员 -0.12
（0.08）		 -0.02
（0.06）		 -0.06
（0.08）		 -0.01
（0.01）
村内公路是否通畅 0.05
（0.07）		 -0.11***
（0.06）		 0.08
（0.07）		 0.01
（0.01）
户主年龄 0.05***
（0.02）		 0.02
（0.02）		 -0.01
（0.01）		 0.01
（0.01）
户主文化水平 0.01
（0.01）		 -0.01
（0.01）		 0.01
（0.01）		 0.00
（0.00）
大病 -0.16**
（0.06）		 -0.03
（0.05）		 -0.08
（0.07）		 0.01
（0.01）
慢性病 -0.06
（0.05）		 -0.04
（0.02）		 -0.01
（0.04）		 0.01
（0.01）
残疾 -0.11
（0.06）		 -0.08*
（0.04）		 -0.05
（0.05）		 0.01
（0.02）
劳动人口比率 0.05
（0.08）		 0.18***
（0.06）		 0.44***
（0.08）		 -0.01
（0.02）
家庭至乡镇距离 0.00
（0.01）		 0.01*
（0.00）		 -0.01
（0.01）		 -0.01
（0.01）
最近是否发生自然灾害 -0.05
（0.03）		 -0.04*
（0.02）		 -0.03
（0.04）		 -0.01
（0.01）
R2 0.16 0.12 0.18 0.13

注：*、**、***分别指代估计值在10%、5%、1%水平上显著。

产业扶贫对民族地区贫困农户是否外出从事非农务工活动影响不显著。从模型估计值可以发现，有债务、劳动力充足的民族地区贫困农户更愿意外出从事非农务工活动。实地调查发现，各地人社部门不同程度进行了劳务输出的劳动技能培训，或者就近安排就业岗位便利民族地区贫困农户家庭成员就业。但是，这些便利措施并未显现明显效果，可能的解释是劳动技能培训组织、内容同民族地区贫困农户实际需求不吻合，政府部门提供的就业岗位待遇不高缺乏吸引力，部分民族地区贫困农户惰性较强、脱贫意愿不强，“等靠要”思想强烈等。产业扶贫对民族地区贫困农户是否选取经商活动影响不显著。其可能的解释是产业扶贫主要侧重于通过技能培训、新建基础设施、小额信贷等方式帮扶民族地区贫困农户，较少提供经商活动机会，且民族地区贫困农户在资金、技术与经验方面也非常欠缺；另外，民族地区贫困农户普遍地处交通不便、自然环境恶劣的区域，从事农家乐或交通运输的机会很少、概率很低，往往距离风景名胜区较远，配套基础设施严重不足，民族地区贫困农户即使有从事经商活动的意愿，可能也会因客观条件限制而放弃其想法。

3.3 产业扶贫对民族地区贫困农户收入水平的影响分析

采用广义精确匹配方法对产业扶贫对民族地区贫困农户收入水平影响时，倘若研究变量在参与产业扶贫的民族地区贫困农户与未参与民族地区贫困农户群体间并不存在明显差别，那么，可以直接对参与的民族地区贫困农户和未参与的民族地区贫困农户群体的收入水平展开对比分析。但是，表1自变量描述性统计结果显示，参与产业扶贫的民族地区贫困农户与未参与产业扶贫的民族地区贫困农户的人均资产、是否有中共党员、户主年龄、户主文化水平、户主健康水平、劳动人口比率及家庭至乡镇距离等指标存在明显差异。为使两个群体具备可比性，需要对两个群体进行广义精确匹配。广义精确匹配后的检验值见表4。从P值可以发现，广义匹配效果较好，参与产业扶贫的民族地区贫困农户和未参与产业扶贫的民族地区贫困农户的广义精确匹配数各自为75和87。
表4 广义精确匹配检验值

Tab.4 Test values for generalized exact matching

变量 未参与贫困农户 参与贫困农户 P值
X - σ X - σ
人均承包耕地面积 1.02 1.21 1.05 1.12 0.88
人均资产 0.22 0.13 0.27 0.14 0.89
是否有债务 0.44 0.51 0.49 0.51 0.84
是否有中共党员 0.06 0.28 0.14 0.36 0.79
户主年龄 54.9 12.7 51.4 11.7 0.42
户主文化水平 5.59 3.12 6.78 2.68 0.97
户主健康水平 1.11 1.07 1.05 1.08 0.91
劳动人口比率 0.58 0.31 0.63 0.27 0.92
家庭至乡镇距离 4.41 2.88 3.95 2.59 0.73
村内公路是否通畅 0.81 0.42 0.89 0.33 0.21
最近是否发生自然灾害 0.48 0.51 0.47 0.51 0.26
匹配观测数 87 75 -
从表5产业扶贫对民族地区贫困农户家庭收入水平的净效应可以发现，产业扶贫项目实施可以有效增加民族地区贫困农户的收入水平。比较参与产业扶贫的民族地区贫困农户与未参与的民族地区贫困农户收入可知：首先，产业扶贫项目实施使民族地区贫困农户的特色农产品种植收入提高了2 795元，接近贵州省2018年3 535元的脱贫标准。这同先进种植技术推广和优质良种的应用密不可分，使民族地区贫困农户由原来的广种薄收变为如今的精耕细作，显著提升了特色农产品的市场竞争能力。其次，产业扶贫项目实施使民族地区贫困农户的特色畜禽养殖收入增加了2 224元。这可能是因为帮扶单位和部门鼓励民族地区贫困农户充分利用山沟、山坡地发展肉牛、肉羊、土鸡等特色畜禽养殖，突出生态、安全，同时加强疾病防控，密切市场联系，有效减少了养殖的市场风险和疾病风险，提升了特色养殖收入水平。再次，产业扶贫项目实施时民族地区贫困农户外出从事非农务工活动收入降低了6 021元。另外，民族地区贫困农户经商活动增长速度虽然较大，但不显著，可能的解释是经商活动相对而言要求较高，并不是所有民族地区贫困农户都适用，民族地区贫困农户参与度不高。课题组访谈调查发现，民族地区贫困农户总体劳动技能水平不高，普遍从事中低端的非农务工工作，工作不稳定，受经济形势影响较大，这些因素影响了民族地区贫困农户外出从事非农务工活动的时长与次数。最后，未参与产业扶贫项目的民族地区贫困农户外出非农务工活动水平收入超出家庭总收入，这主要是因为外出务工非农活动收入中包括家庭劳动力数量多的贫困农户家庭收入，而贫困农户家庭总收入中还包括政府救助、民政兜底等劳动能力低下等弱势贫困农户的收入。因此，产业扶贫对民族地区贫困农户不同生计收入水平的影响程度不同，表明产业扶贫属于一类竞争性举措，更侧重于鼓励民族地区贫困农户充分利用土地要素，从事特色农产品种植稳定提升收入水平。就整体而言，产业扶贫项目实施使民族地区贫困农户总收入增加3 919元。因此，在既定期限完成脱贫攻坚的目标可以如期甚至提前完成。
表5 产业扶贫对民族地区贫困农户家庭收入水平的净效应（单位：元）

Tab.5 Net effect of industrial poverty alleviation on the income level of poor households in ethnic areas（unit：yuan）

变量 未参与贫困农户 参与贫困农户 差值 P值
X - σ X - σ
特色农产品种植收入 4 791 984 7 586 765 2 795 0.02
特色畜禽养殖收入 1 169 0.15 3 393 812 2 224 0.03
非农务工活动收入 28 973 2 169 22 952 1 632 -6 021 0.01
经商活动收入 4 526 0.51 14 718 3 986 10 192 0.26
总收入 28 578 1 786 32 497 1 858 3 919 0.09
人均收入 8 214 497 8 678 482 464 0.74

4 结论与政策建议

本文通过分析产业扶贫对民族地区贫困农户生计策略和收入水平的影响发现，产业扶贫项目实施显著提升了民族地区贫困农户参与特色农产品种植、特色畜禽养殖的可能性。虽然该措施实施对民族地区贫困农户外出非农务工和经商活动也有促推作用，但影响并不显著。产业扶贫项目实施显著提升了民族地区贫困农户的特色农产品种植收入、特色畜禽养殖收入和总收入，但却降低了民族地区贫困农户的外出非农务工收入。对经商活动收入水平提升幅度最大，稍微提升民族地区贫困农户的人均收入水平，但影响并不显著。总体而言，无论特色农产品种植，还是特色畜禽养殖，面临的安全生产和市场风险较大，促进民族地区贫困农户增收要尽量生产和市场的不确定性因素影响。
因此，在后续产业扶贫政策继续实施过程中需要注意：一是加快提升民族贫困地区抵御自然灾害的能力，增大农业基础设施建设投入，提高农业生产设施抗灾的能力和水平，降低农业生产受不确定性自然因素的影响程度。二是加快民族贫困地区的特色农产品品牌培育进程，提升特色农产品附加值。通过对参与产业扶贫贫困农户的技能培训，注重特色农产品生产的生态、安全、健康要素，满足社会公众生活水平提高对食品健康、安全的需求，充分利用互联网技术和信息技术的迅速普及的有利条件，多创特色农产品品牌，提升特色农产品市场占有率，提高贫困农户的收入能力和水平；三是充分发挥专业种养大户、家庭农场、农民专业合作社等新型农业经营主体的示范带动作用[23]，培育新型职业农民。四是推进农村一二三产业融合发展，发展特色农产品、畜禽加工业，发展民俗体验、乡村旅游，实现特色农村品、畜禽产品就地销售和消费，拓展民族地区贫困农户增收渠道。产业扶贫项目实施后有效降低了民族地区贫困农户对外出从事非农务工活动的依赖程度。实施乡村振兴战略，助推农业生产的现代化、规模化、生态化，提高现代农业生产的科技含量，需要充分发挥新型农业经营主体的关键作用，确保到2020年所有贫困地区和贫困人口一道迈入全面小康社会。

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