提升“三区三州”农牧民素质与巩固拓展脱贫成果——基于甘南藏族自治州和天祝县3471个农牧民样本的实证研究

刘巍文

(兰州大学 经济学院，甘肃 兰州 730030)

2020年12月16日，中共中央 国务院出台《关于实现巩固拓展脱贫攻坚成果同乡村振兴有效衔接的意见》指出，脱贫攻坚目标任务完成后，设立5年过渡期，要从集中资源支持脱贫攻坚转向巩固拓展脱贫攻坚成果和全面推进乡村振兴；要坚持扶志扶智相结合，防止政策养懒汉和泛福利化倾向，发挥奋进致富典型示范引领作用，激励有劳动能力的低收入人口勤劳致富[1]。“三区三州”(1)“三区三州”：“三区”指西藏自治区和青海、四川、甘肃、云南四省涉藏州县及南疆四地州，“三州”指四川凉山州、云南怒江州、甘肃临夏州。曾是国家层面上的低收入地方，在2020年底全面脱贫后，该区域仍将是继续巩固拓展脱贫攻坚成果和推进乡村振兴的重点监测区域。“三区三州”在甘肃的范围涉及甘肃藏族自治甘南州和天祝县以及临夏州，覆盖全省21个民族县(市)中的17个，这17个县(市)中本文案例区域占9个。从经济发展的因素看，人力资本是经济增长不可或缺的因素之一[2，3]，同样，人力资本不足也是造成低收入的重要因素之一，美国经济学家舒尔茨曾断言：改善穷人福利的决定性生产要素不是空间、能源和耕地，而是人口质量的改善和知识的增加[4]。有许多证据表明，人力资本缺乏是发展中国家经济发展的最大障碍，是瓶颈中的瓶颈[5]。虽然人力资本、人口素质、劳动力素质等概念表述不同，但核心内容一致。人力资本指的是凝聚在劳动者身上的能够创造个人社会和经济福祉的知识、技能、能力等各种特质[6]。劳动者素质是指劳动者在先天禀赋的基础上通过后天学习、实践和锻炼所获得的体质、品德、知识、技能水平的总和[7]4。可见两者均主要指健康、知识、技能等综合素质状况以及与之对应的收益和回报。目前，已有一定数量的有关农牧民素质、农村人力资本相关研究可作参考，大致可概括为三类：第一类，关于农牧民素质的概念探讨。辛贤、毛学峰认为，农牧民素质指在农村从事农业生产的劳动者的基本性质和基本素养，包括身体素质、教育素质、科技素质、经营管理素质和现代意识等[7]4。第二类，关于农牧民素质定量评价及区域差异的研究。林美卿、代金平选取农牧民平均预期寿命、农牧民劳动力的比率、三口以下家庭占总户数的比率、出生率、受初中以上教育人数的百分率等5个指标构建了农牧民素质评价指标体系，对农牧民素质进行了评价[8]。辛贤、毛学峰从身体素质、教育素质和科技素质三个维度，对中国农牧民素质及区域差异进行了评价，认为中国农牧民素质整体上仍处于较低水平，并呈现较强的非均衡性[7]5。熊会兵、肖文韬通过多指标综合评价方法构建了中国农村人力资本评价体系，提出提升我国农村人力资本水平、消除区域差异的政策建议[9]。这类研究主要构建了定量评价农牧民素质综合水平的各种指标体系，并对我国各省(市、区)农牧民素质的排名及区域差异作了分析。第三类，关于农牧民素质与农村经济发展关系的研究。孔德议、陈佑成通过建立PVAR模型，采用格兰杰方法及面板数据模型进行检验，得出人力资本构成农牧民增收因果关系，对其增收产生显著影响等[10]。以上研究成果，集定性研究与定量评价为一体，对农村劳动力素质的内涵、现状及测度方法等均有探讨，具有理论指导意义。但在农村劳动力素质评价基础上，进一步对“三区三州”等地区劳动力素质与持续提升收入以此巩固拓展脱贫攻坚成果和推进乡村振兴之间的深层学理关系的计量研究相对较少。

本文拟以2019年底甘肃甘南藏族自治州和天祝县3 471个成年农牧民样本为例，对“三区三州”农牧民素质进行麻雀解剖式分析，并根据卢卡斯和罗默尔的人力资本理论及模型扩展，进一步运用Logistic回归分析方法，检验农牧民素质与收入之间关系的维度和强度，揭示劳动力先天素质、身体素质、劳动素养、教育素质及区域差异等因素同持续提升收入以此巩固拓展脱贫攻坚成果的深层学理关系，并从提升“三区三州”农牧民素质的角度探讨在全面脱贫之后，如何进一步增强劳动力创收能力及以此巩固拓展脱贫攻坚成果和推进乡村振兴。

一、理论模型与方法

(一)理论预期

卢卡斯和罗默尔是新经济增长理论的代表人物，他们的研究将人力资本内生化、细致化、具体化、数量化，并在索洛模型基础上建立了新的经济增长模型，认为人力资本才是增长的源泉[11]。一些学者在该理论及原模型基础上，结合具体研究问题，进行了模型变形及自变量扩展[12]。根据以上理论框架及思路，结合研究农牧民素质与巩固拓展脱贫攻坚实际问题考量，拟以农牧民家庭年人均纯收入为因变量，根据劳动者素质主要由先天因素，后天知识、技能、健康状况等构成的理论依据，拟分别以农牧民先天因素、身体素质、劳动素质、教育素质以及家庭状况、区域差异等6个方面为一级指标，构建具体由7个二级指标构成的全面反映农牧民素质及不同家庭状况、不同区域的收入差异等的自变量(见表1)。以上7个自变量的性质各有不同，通过相关系数等检验，不存在共线性问题。

2019年全国农牧民年人均纯收入达1.5万元左右。甘肃达1万元左右，根据调研统计数据，研究区域这3 471个样本的人均收入平均值为7 988元，低于甘肃及全国平均水平，较符合“三区三州”的实际。从收入水平分布看，呈现“两头小、中间大”的特点，人均纯收入在0.4万-1万元之间的占了绝大部分，低收入段0.4万元以下即在贫困线以下的占少数，高收入段2万元以上的也占少数。

1.样本家庭人数、年龄构成和健康状况

从3 471个劳动力样本的家庭人口分布看，3-6人的家庭占了绝大多数，2人以下的小户、单身家庭及7人以上的大户家庭占极少数。在以简单劳动为主的农村农业生产中，家庭人数的多寡往往直接决定家庭劳动力的充裕程度，人口和劳动力较多的家庭收入也相对较高，预期家庭人口数D与人均纯收入RI正相关。在3 471个样本中，中青年人占了绝大多数，70岁以上的老年人占8.5%，依据国际上判断老龄化的通行标准(2)依据国际上一般标准，当一个地区60岁以上老年人口占人口总数的10%，或65岁以上老年人口占人口总数的7%，意味着这个地区进入老龄化社会。，研究区域也已显现出老龄化问题。在劳动力的整个生命周期内，青壮年是劳动的生力军，相应劳动创收能力也相对较高，之后随着年龄增长进入中老年，劳动能力及创收能力大体会出现下降趋势，但随着老龄化问题的出现，情况也并不绝对，故年龄O与人均纯收入RI之间的关系较为复杂，二者之间的关系有待进一步计量检验。健康方面，从3 471个劳动力样本的健康分布看，绝大多数处于健康状况，但残疾、患大病及慢性病的比重也较高，达到20%左右，预期健康状况H与人均纯收入RI负相关，毋庸置疑，疾病缠绕的家庭收入会较低。

表1 劳动力素质等预期因素及数据

2.样本文化程度及劳动技能

我国农村人口文化程度普遍较低，据第七次人口普查数据，我国文盲率为2.67%，甘肃文盲率为6.72%，从3 471个成年人样本的受教育程度看，文盲半文盲率较高于全省平均水平，小学、初中受教育水平的人数占样本总量的60%以上，本科及以上人数仅占少数，农牧民受教育层次水平总体较低。大量研究及实践均证明受教育程度和收入显著正相关，预期样本农牧民受教育程度E与家庭人均收入RI正相关。从劳动力素质看，样本劳动力以普通劳动力为主，技能劳动力仅占极少数，一般而言，劳动技术含量越高相应收入也越高，即预期S与RI正相关。

3.家庭类型及区域差异

家庭类型指的是根据家庭经济状况进行的分类，包括特困供养户，低保户和一般贫困户。从样本的家庭类型看，一般户占大多数，低保户约占五分之一，特困供养户占极少数。由于收入水平是划分家庭类型的主要依据，预期家庭类型P与人均纯收入RI负相关，即一般户收入要高于低保户和特困户。此外，“三区三州”涉及较大地域，区域性差异会广泛存在于经济社会发展的方方面面，各地由于自然条件、基础设施、生产方式等差异，农牧民素质及收入状况也必然存在差异，如研究中的3 471个样本分别分布在甘肃河西走廊的天祝县半农半牧区和甘肃东南部的甘南牧区等，预期农牧民素质及收入的区域性差异也较明显。

(二)模型方法

根据序数回归分析基本原理，因变量农牧民家庭年人均收入为5分类变量，且呈现由低到高的有序递进关系，符合序数回归分析要求，拟初步运用序数回归分析法检验农牧民素质对其收入的影响。经序数回归中选择不同连接函数，其平行检验均通不过P≥0.05的标准，根据如果因变量为有序分类，但存在Test of parallel lines检验P<0.05的情况时，也应该用无序多分类logistic回归分析[13]的有关理论依据，进一步选择无序多分类Logistic回归方法进行分析，具体模型为：

式(1)中P(RI=i)表示因变量农牧民年人均纯收入的i种分类，P(RI=j)表示以因变量的j种分类作为基线类(i≠j)，D、……、A等字母为自变量，i为下标表示不同样本。

表2 变量描述性统计

3471个成年人口样本均来源于“三区三州”地区的甘肃甘南藏族自治州XX县XX乡和XX县XX乡及天祝县XX镇、XX乡共4个农牧业乡镇2019年底官方统计数据(见表2)。拟运用spss14.0统计软件进行回归分析。

二、结果与讨论

(一)计量结果

无序多分类logistic回归分析中以RI的第一种分类农牧民年人纯收入“在0.4万元以下”为基线类进行升序排列，将家庭人数D和文化程度E作为数据变量，其余5个变量作为分类变量进行分析。结果显示方程似然比χ2卡方检验结果为303.21，P<0.01，说明至少有一个自变量系数不为零，模型有意义。预期的主要反映农村劳动力素质等的7个自变量家庭人数D、文化程度E、健康状况H、劳动技能S、年龄O、家庭类型P和区域差异A的似然比χ2卡方检验结果均具有显著性，表明这7个自变量对模型的作用具有统计意义(见表3)。

表3 变量似然比检验

从计量结果看(见表4)，第一，农村劳动力素质先天因素，包括家庭人数D、年龄O共2个自变量，其中，家庭人数与人均纯收入显著负相关，与理论预期并不相符；年龄因素与人均纯收入正相关，且第1分类(47-69岁)的显著性最强，结合不同年龄段对应的收入分布，可进一步看出年龄和收入之间大致呈现一种倒“U”型关系，即在18-46岁年龄段，随着年龄增长，收入也相应增长，当年龄在47-69岁年龄段时，收入相对较高，之后在70岁及以上年龄段，收入开始持续下降。第二，农村劳动力健康、技能及教育因素，包括健康状况H、劳动技能S和文化程度E共3个自变量，其中健康状况与人均收入显著负相关，与预期相符，尤其是长期慢性病最具显著性，长期慢性病对应的收入最低；劳动技能虽与人均收入正相关，但总体显著性并不高，尤其在较高收入区间的劳动技能并无显著性，这与预期并不相符；从计量结果看，教育和收入显著正相关，这完全与理论预期相符。第三，从计量结果看，家庭类型P与收入RI总体负相关，这与预期相符，即特困户、低保户的收入水平要低于一般户，尤其在收入的第4分类(1.5万-2万元)这种关系最为显著。但同预期不符的是，家庭类型与收入的第5分类(2万元以上)显著正相关，即表明在较高收入区间，特困户、低保户的收入反而要比一般户高。第四，从区域差异计量结果，区域性收入差距明显存在，这与预期相符。为进一步分析问题，结合logistic回归分析结果看，选择以家庭规模、年龄等6个自变量各分类(数量)为横坐标，以对应因变量(收入)的均值为纵坐标绘制出线图分布(见图1)，可更加直观反映出因变量(收入)和自变量(劳动力素质等)之间存在的上述分布规律和特点。

图1 相关自变量各分类对应因变量(收入)均值的线图分布

根据卢卡斯和罗默尔等的人力资本理论及相关研究，人力资本是带动增长及创新的源泉，同时人力资本匮乏也是导致贫困落后的根源。构成人力资本的知识、技术、技能水平及健康状况等具体要素同样与经济发展或收入直接相关，但各自影响程度不同，本文计量结果符合以上理论，同时因研究问题及区域差异，也体现出具体问题的特点。从logistic回归分析具体结果看(见表4)，这7个自变量对因变量均具有显著性，其中有些自变量的维度和强度完全符合预期，而有些则部分符合或不符合预期，需要进一步讨论。

(二)讨论

1.农村劳动力素质先天因素

首先，家庭规模和收入总体呈反比分布，这与以往形成的人多即是优势的认识并不相同。进一步分析其原因，一方面，当前农牧区存在大量剩余劳动力，家庭人口虽较多，但实际参与劳动的并不一定多，如果较多剩余劳动力被挤出，且难以实现就业转移，则必然会拉低家庭人均收入水平；另一方面，随着农村老龄化问题的出现，人口较多的家庭中往往未成年的孩子和丧失劳动力的老年人居多，从而使家庭抚养和赡养负担较重，也影响家庭收入的提高。其次，年龄和收入的关系既相对复杂，也存在规律性分布，这种分布及趋势符合劳动能力的生命周期规律。有所不同的是，案例区域农牧民收入较高水平出现在47-69岁年龄段，这是由于随着老龄化问题及农牧区青壮年劳动力的外流，60岁以上的群众参与打工及农牧业生产较为常见，60岁并不等于“退休”养老，但随着年龄的进一步增长，其劳动能力势必会明显减弱甚至完全丧失。

2.农村劳动力健康、技能及教育因素

首先，由于我国医疗等公共服务城乡“二元”结构等的影响，案例区域的医疗服务总体水平较差，加之农牧民对健康状况的自身投入不足等原因，长期慢性病、亚健康状况人口比重仍较高，尤其长期慢性病缠绕的家庭增收的难度较大，疾病仍是影响劳动力素质的主要因素。其次，在劳动技能上，结合研究区域经济社会发展实际水平作进一步分析，当前“三区三州”等地的生产力水平总体仍较落后，主要从事传统农牧业及简单机械化生产，这些生产对劳动技能的要求并不高，与此同时，现代化农牧业、服务业发展仍十分有限，对技能劳动的吸纳能力也不明显，这种较低的生产力决定了较低劳动技能的实际市场需求。此外，在当前我国各类扶持政策力度空前加大的叠加效应下，农村无劳动力或丧失劳动力的弱势群体相对能够得到更多政策关怀和救助，从而使这部分人群的收入有所提升且相对稳定，进一步表明各类扶持政策对低收入群体具有更为明显的“低收入拉高”效应，这也是从计量结果看无劳动力和弱劳动力的收入反而较高的主要原因。再次，在教育方面，在当前“三区三州”产业结构相对落后、就业机会相对较少等先天条件不足的情况下，教育是后天提升劳动力素质、提高农牧区孩子进入机关事业单位体制内就业及城镇现代化行业部门就业、“跳出农门”机会的最公平、最有效的途径，这一结论与其他相关研究完全一致。

3.家庭类型及区域差异因素

首先，家庭类型方面，在较高收入区间，特困户、低保户的收入反而要比一般户高，其实这与农牧区帮扶工作中的两种不正常现象有关。第一，与当前农村特困户和低保户的识别有关，特困户由于收入较低往往很容易识别出来，一般低保户的识别则具有一定的复杂性，农牧民收入既包括货币收入也包括实物收入，还包括一些难以掌握和统计的临时性收入，由于“信息不对称性”等其他因素，容易把一些不符合条件的较高收入的群体纳入到低保范围，这种现象是存在的。第二，由于各类扶持政策在低收入地区具有更为明显的“低收入拉高”效应，因而也被一些群众当作是一种应该想办法去争取的个人和家庭“福利”，从而陷入“福利陷阱”，甚至有人以“被扶持”“吃低保”为荣而不愿意退出，从而违背了帮扶的本意，这也进一步说明劳动力素质不高、人力资源匮乏是导致“输血式”发展的深层原因。第三，虽同属“三区三州”，但发展程度并不相同，不同区域收入差距也较明显，“三区三州”广泛涉及西藏、四省涉藏州县、南疆四地州和四川凉山州、云南怒江州、甘肃临夏州的广大区域，因各地资源禀赋、发展环境差异等原因，区域经济社会发展的差异性在所难免，进而会造成劳动力素质及收入的区内、区际差异性。

三、结论

以甘肃甘南藏族自治州和天祝县为例，通过对劳动力素质与持续提高收入以此巩固拓展脱贫成果和推进乡村振兴之间的深层联系的实证研究，主要得出以下结论。

(1)长期以来，由于我国区域资源禀赋、发展条件等的不同，区域发展的“非均衡”性及城乡“二元结构”客观存在，在劳动力素质方面也呈现出区域“非均衡”性。在甘肃甘南藏族自治州及天祝县等地，农牧民劳动力素质整体还较低，表现为受教育水平较低、劳动技能较简单、身体疾病较多等问题，以往形成的“低收入—劳动力素质低—低收入”的循环导致内生发展动力不足，且在今后一段时期内仍会继续存在，并影响巩固拓展脱贫攻坚成果和乡村振兴的进程。在“三区三州”等地，今后须将劳动力素质提升作为关键措施，在改善该区域劳动力素质方面作长期规划，绵绵用力、久久为功，持久性培育、开发及改善这些区域的劳动力素质，以逐渐形成新的“劳动力素质提升—收入持续增长—巩固拓展脱贫成果和乡村振兴”的良性循环。

(2)针对甘肃甘南、天祝等“三区三州”劳动力素质低的问题更加突出的实际，在巩固脱贫成果和乡村振兴阶段，须因地施策，开展以提升农牧民劳动力素质为主的政策支持，重点支持发展教育事业和提升医疗服务水平。在教育方面，须着重确保学龄儿童入学率，持续改善基层教学基础设施，提升乡村教师待遇，探索实施12年义务教育，提高基础教育质量，通过政策宣传引导，不断营造家庭及社会广泛重视支持教育的良好氛围，借助有效的家庭引导、学前教育、义务教育，以促进高等教育入学率，进一步拓宽“三区三州”群众学习深造、实现多渠道就业的通道，以后天有效的智力开发为巩固拓展脱贫攻坚成果和乡村振兴积累人力资源。在医疗卫生方面，进一步改善医疗设施及服务水平、健全完善农牧区医疗服务体系、新农合制度、大病救助制度，简化跨区就医结算流程，不断降低群众的医疗负担，以提升劳动力总体健康状况，为巩固拓展脱贫攻坚成果及乡村振兴提供健康优质的劳动力。

(3)进一步激发“三区三州”等地的内生发展动力，从“输血式”扶持逐步转变为“造血式”发展。在扶贫的初期，“输血式”扶持是必要的，如果没有强有力的外力干预以打破“寂静的贫困”、按下脱贫攻坚的启动键，完全依靠自身的薄基础和弱积累来实现脱贫，其进程必然是相当缓慢的。在这方面，我国各类扶持措施在改善基础设施，解决“两不愁三保障”等方面发挥了强有力的外力助推作用。但与此同时，如果在脱贫以后仍长期依赖外部的支援以维持有限的发展，形成“依赖性发展”以及滋生出“等靠要”惯性思维，则必然会严重影响巩固拓展脱贫攻坚成果及乡村振兴进程。因此，不断培育挖掘自我造血功能和内生发展动力就极为重要。劳动力素质提升是有效“造血”的关键，因此，还须在开发和提升农牧区劳动力素质上下工夫，有效促进劳动力素质改善和提升，确保这些地区在巩固拓展脱贫攻坚成果和推进乡村振兴中实现可持续发展。