On Poverty Reduction Effect in Targeted Poverty Alleviation Through Differential Land Remediation
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摘要: 土地整治对区域贫困治理的影响, 不仅取决于土地整治的数量程度, 更取决于土地整治的差别化模式。在借鉴可持续生计理论的基础上, 构建以土地整理、土地复垦和土地开发为主线的差别化土地整治模式, 探究差别化土地整治助推精准扶贫的实现路径及其区域精准扶贫的减贫效应。研究表明:差别化土地整治减贫路径与土地整治模式类型紧密相关, 可以通过增加土地数量、提高土地质量和改善生态环境等多条路径得以实现。从影响效应来看, 全国层面上土地整理模式对贫困减缓的影响最大, 其次为土地开发模式和土地复垦模式; 区域层面上土地整理模式对东部地区减贫效应最大, 土地复垦模式对中部地区减贫效应最大, 土地开发模式对西部地区减贫效应最大。因此, 科学把握土地整治减贫效应及实现路径的区域差异特征, 制定区域差别化的土地扶贫政策和土地脱贫路径, 对于精准扶贫具有重要的现实意义。Abstract: The impact of land remediation on regional poverty control depends not only on the degree of land remediation, but also on the differentiated mode of land remediation. On the basis of sustainable livelihood theory, the differentiated land remediation model constructed on land consolidation, land reclamation and land development, the paper explores the realization path of differential land remediation to promote targeted poverty alleviation, further identifies the interpretation of poverty reduction effect and mechanism of regional targeted poverty alleviation. The results show that the way out of differential land remediation and poverty reduction is closely related to the type of land remediation mode, which can be achieved through improvement of the quantity of land, the quality of land and the ecological environment. As to the effect, the land consolidation model has the greatest impact on the poverty alleviation at the national level, followed by land development pattern and land reclamation pattern. At the sub-regional level, land consolidation has the greatest effect on poverty reduction in the eastern region, while land reclamation pattern has the greatest effect poverty reduction in the central region, and land development has the greatest effect on poverty reduction in the western region. Therefore, it is of great practical significance to scientifically grasp the regional discrepancies in land remediation, poverty reduction effect and their ways, to formulate differentiated land poverty alleviation policies and paths for targeted poverty alleviation.
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表 1 变量的描述性统计分析
变量 均值 最大值 最小值 标准差 数量 Log(Poverty) 2.428 4.009 -2.303 1.133 341 Log(Land) 10.659 18.689 3.424 2.358 341 Log(LC) 8.926 13.114 0.593 2.382 341 Log(LR) 5.566 9.590 -0.777 2.252 341 Log(LD) 7.736 10.621 1.319 1.872 341 Log(TRP) 6.538 9.369 4.262 0.910 341 Log(Income) 9.774 10.877 8.986 0.416 341 Log(Fixasset) -0.458 0.284 -1.375 0.339 341 Log(Infra) 0.084 0.237 0.004 0.052 341 Log(Labor) 0.099 0.086 0.330 0.019 341 Log(NAL) 8.625 10.950 3.902 1.319 341 Log(EIA) 7.161 8.618 4.923 1.032 341 Log(TSE) 7.538 9.441 2.721 1.456 341 
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表 2 土地整治的减贫效应
解释变量 模型1(FE) 模型2(FE) 模型3(FE) 模型4(FE) C 16.242*** (15.640) 16.154*** (15.590) 14.493*** (12.200) 15.036*** (12.870) Log(Land) -0.005*** (-0.980) Log (LC) -0.057*** (-2.889) -0.060*** (-2.949) -0.062*** (-3.033) Log (LR) -0.011* (-0.624) -0.009* (-0.500) Log (LD) -0.021* (-0.793) Log (TRP) -0.236*** (-4.700) -0.056* (-0.398) -0.047* (-0.331) -0.031* (-0.219) Log (Income) -1.130*** (-9.920) -1.114*** (-2.694) -1.114*** (-2.691) -1.174*** (-2.787) Log (Fixasset) 0.238 (2.210) 0.266 (0.766) 0.278 (0.798) 0.274 (0.787) Log (Labor) -0.117*** (-2.620) -0.059* (-0.348) -0.066* (-0.389) -0.057* (-0.337) Log (Infra) 0.504 (6.530) 1.402 (1.573) 1.414 (1.584) 1.380 (1.542) Hausman检验 91.380*** 85.050*** 78.960*** 74.210*** Adj.R2 0.531 0.535 0.505 0.616 注：C为常数项，括号中数字为t检验值，***、**、*分别表示1%、5%和10%的显著水平; FE代表固定效应模型，RE代表随机效应模型。表 3、表 6同。
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表 3 分区域回归结果
解释变量 全国(FE) 东部(RE) 中部(FE) 西部(FE) C 15.036***(12.870) 9.262*(1.483) 7.441***(3.810) 8.378***(4.075) Log(LC) -0.062***(-3.033) -0.087*(-1.901) -0.003*(-0.442) -0.005**(-0.604) Log(LR) -0.009*(-0.500) 0.041 (0.806) -0.008*(-1.450) -0.001* (-0.200) Log(LD) -0.021*(-0.793) 0.127*(1.777) 0.002(0.323) -0.010** (-1.300) Log(TRP) -0.031*(-0.219) -0.087*(-0.237) -0.021*(-0.685) -0.053 8**(-1.184) Log(Income) -1.174***(-2.787) -1.059*(-1.471) -0.583***(-4.015) -0.718***(-4.474) Log(Fixasset) 0.274(0.787) 0.185(0.549) 0.109(1.237) 0.252(2.441) Log(Labor) -0.057*(-0.337) -0.124*(-0.419) -0.156***(-3.650) -0.021**(-0.535) Log(Infra) 1.380(1.542) -0.639* (-1.557) -0.436*(-9.539) 0.003(0.018) Hausman检验 74.210*** 66.336 63.225*** 67.335*** Adj. R2 0.616 0.835 0.885 0.886
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表 4 土地整治的减贫传导机制检验
变量 Log(NAL) Log(EIA) Log(TSE) Log(Land) 1.016*** (11.710) 1.196*** (10.760) 0.690*** (10.660) 全部控制变量 是 是 是 地区与时间控制 是 是 是 Adj. R2 0.423 0.380 0.388 注：括号内为稳健标准误；***、**、*分别表示1%、5%和10%的显著水平。
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表 5 土地整治的减贫效应传导机制分解
解释变量 基准回归 机制1：土地资源数量保障 机制2：土地资源质量提升 机制3：土地生态效应发挥 Log(NAL) Log(EIA) Log(TSE) Log(Land) -0.005*** (-1.24) -0.024* (-1.390) -0.006* (-0.500) -0.017* (-1.400) Log(NAL) -0.007* (-1.53) Log(EIA) -0.008* (-0.590) Log(TSE) -0.006*(-0.190) $ 1 - \widehat \alpha /\widehat \varepsilon $ 29% 36% 16.667% 全部控制变量 是 是 是 是 地区与时间控制 是 是 是 是 Adj. R2 0.531 0.801 0.803 0.801
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表 6 稳健性检验结果
解释变量 模型1(FE) 模型2(FE) 模型3(FE) 模型4(FE) C 17.433*** (16.311) 18.256*** (16.556) 16.055*** (14.112) 17.012*** (13.756) Log(Land) -0.006*** (-0.993) Log (LC) -0.063*** (-2.995) -0.068*** (-3.115) -0.071*** (-3.543) Log (LR) -0.019* (-0.703) -0.011* (-0.811) Log (LD) -0.053* (-1.993) 全部控制变量 是 是 是 是 地区与时间控制 是 是 是 是 Hausman检验 93.011*** 88.102*** 79.880*** 76.411*** Adj. R2 0.631 0.575 0.555 0.566
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图(1) / 表(6)
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