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浏览摘 要
财政支农是提升农户家庭收入、改善农村发展条件的重要政策工具,不仅影响农户总收入水平,也重塑其收入来源结构。本文基于中国劳动力动态调查数据(CLDS)2012—2020年微观追踪样本,构建农户收入结构四分类指标体系(即:经营性收入、工资性收入、财产性收入与转移性收入),采用多分类Logit模型与工具变量回归法(IV-2SLS),探讨财政支农对农户家庭收入结构的影响效应与作用机制。研究结果表明:(1)财政支农显著提高农户总收入水平,尤其对中低收入农户影响更为显著;(2)财政支农对经营性收入与转移性收入提升作用最强,对工资性收入存在一定替代效应,对财产性收入无显著影响;(3)不同类型支农项目对收入结构的影响差异显著,农业基础设施和直接补贴促进经营性收入增长,教育与培训类支出提升工资性收入;(4)区域异质性明显,西部地区财政支农对收入结构调整的引导作用更强,东部地区政策边际效应递减;(5)制度信任水平、农业信贷可得性、农户非农就业能力在财政支农与收入结构变动间起显著中介作用。本文建议:优化支农项目结构,提升政策针对性,强化“支农—增收—结构优化”链条中的内在机制,推动农户收入来源多元与乡村振兴深度融合。
关键词 财政支农;农户收入结构;CLDS数据;多分类Logit;中介机制
目录框架
第1章 导论
1.1 研究背景与意义
1.1.1 农户收入结构变迁与乡村振兴战略需求
1.1.2 财政支农从“总量扩张”向“结构引导”转型
1.2 国内外文献综述
1.2.1 财政支农对农村收入的作用机制研究
1.2.2 农户收入结构相关研究进展
1.2.3 文献述评与研究创新点
1.3 研究思路与技术路线
1.4 数据来源与变量说明
1.5 研究方法与论文结构
第2章 理论基础与分析框架
2.1 财政支农的收入分配与再分配功能
2.2 农户收入结构构成及其影响因素
2.3 财政支农对农户收入结构的作用机制假设
2.4 中介机制路径假设(制度信任、金融可得性、非农能力)
2.5 本章小结
第3章 数据来源与变量构建
3.1 CLDS数据介绍与样本选择
3.2 核心解释变量:财政支农强度(县域或村级层面匹配)
3.3 被解释变量:农户收入结构分类
3.3.1 经营性收入
3.3.2 工资性收入
3.3.3 财产性收入
3.3.4 转移性收入
3.4 控制变量:农户人口结构、受教育年限、农地面积、户主年龄等
3.5 工具变量设定与匹配(地方财政预算安排、政策强度指数)
3.6 本章小结
第4章 财政支农对收入结构的整体效应分析
4.1 多分类Logit模型设定
4.2 基准回归结果分析
4.3 边际效应与显著性检验
4.4 异方差与多重共线性检验
4.5 本章小结
第5章 财政支农异质性与机制作用分析
5.1 按支农类别分项回归(基础设施、补贴、服务、培训)
5.2 收入层次分组回归分析(高、中、低收入农户)
5.3 区域异质性检验(东中西与主产区/非主产区)
5.4 中介效应模型:制度信任、金融可得性、非农就业能力
5.5 稳健性检验与工具变量法回归(IV-2SLS)
5.6 本章小结
第6章 案例补充与政策实践观察
6.1 湖南省农村基础设施财政投入对经营性收入影响案例
6.2 四川财政农业培训项目对非农就业提升作用分析
6.3 安徽村级财政转移支付对低收入农户保障性收入的带动作用
6.4 地方财政体制差异对政策传导的路径比较
6.5 本章小结
第7章 政策建议与实施路径
7.1 优化财政支农结构:突出直接增收与长期能力建设
7.2 完善基层财政激励机制与目标考核机制
7.3 推动农业财政与金融协同发力
7.4 强化农户能力提升与就业服务支撑
7.5 推动构建“收入结构合理化”导向的财政绩效体系
7.6 本章小结
第8章 研究结论与展望
8.1 主要研究结论
8.2 理论贡献与政策启示
8.3 研究局限与未来研究方向
参考文献
附录
A. 主要变量定义与说明
B. 模型估计结果汇总表
C. 工具变量设定逻辑说明
D. CLDS 样本平衡性与代表性检验