Page 55 - 《华中农业大学学报（社会科学版）》2020年第3期
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                                             华中农业大学学报( 社会科学版)                                   ( 总 １４７ 期)
                  四、 影响机制检验


                  为进一步考察农旅融合减缓农村贫困的机理, 在式( １７ ) 的基础上引入农村居民工资收入( ci ) 和
                                                                                                   p
               农村人均资本( ass ) 的中介效应模型.由机理分析可知, 本文有调节效应的中介效应模型属于一阶段
               调节效应模型, 核心变量农旅融合与调节变量经济发展水平对中介变量的影响可表述为:
                                                                    １２
                                                                          j                          ( １８ )
                                 M ＝γ ０＋γ １ S＋γ ２ P g d p＋γ M S pg d p＋ ∑γ j X it＋τ i＋υ t＋ε M
                                                                    j＝３
                   中介变量和核心变量农旅融合对农村贫困发生率的影响为:
                                   p
                                                        (
                                                ,
                            Prob ( Y it |S , M , P g d p X ) ＝ φ η ０＋ η １ S＋ η ２M ＋ η ３ P g d p＋ η ４ S pg d p＋
                                                 １２
                                                         j            )                              ( １９ )
                                                 ∑ η j＋１X it＋τ i＋υ t＋ε m
                                                 j＝３
                                                                       p
                   式( １８ ) 和式( １９ ) 的中介变量( M ) 包含农村居民工资收入( ci ) 和农村人均资本( ass ) 两个维度.
               借鉴温忠麟等的做法进行中介效应检验                   [ ３５ ] , 表 ８ 汇报了农村居民工资收入( ci ) 做中介变量的检验
                                                                                   p
               结果, 表 ９ 呈现了农村人均资本( ass ) 做中介变量的检验结果.
                   第一, 由表 ８ 可知, 农村居民工资收入做因变量时, 农旅融合的系数显著为正, 表明农旅融合能够
               提高农村居民工资收入水平, 所得结论与机理分析一致.从收入贫困角度分析, 在控制了中介变量农
               村居民工资收入的影响后, 农村收入贫困做因变量时, 农村居民工资收入对各种程度的收入贫困减缓
               作用显著, 结合表 ４ 结果农旅融合对农村各种程度收入贫困减缓作用显著, 表明农村居民工资收入是
               农旅融合减缓农村收入贫困的传导路径.
                                               表 ８  工资收入中介效应检验结果

                变量或指标        p ci      收入贫困 １      收入贫困 ２     收入贫困 ３      多维贫困 １     多维贫困 ２     多维贫困 ３
                               ∗∗          ∗∗∗         ∗∗∗         ∗∗∗
                           ０．０４０      －０．３６９      －０．３０７      －０．２４９       －０．０８１     －０．０５２     －０．０８０
                  S
                            ( ２．２７６ )  ( －５．０６５ )  ( －４．３００ )  ( －４．２８２ )  ( １．１６７ )  ( －１．０９９ )  ( －１．２７６ )
                                      －２．２７７ ∗∗∗  －２．３７１ ∗∗∗  －２．４３７ ∗∗∗  －０．２５９ ∗∗∗  －０．２５８ ∗∗∗  －０．３００ ∗∗∗
                  p ci
                                      ( －３７．５５９ )  ( －３８．１２１ )  ( －４２．５３２ )  ( －８．３３７ )  ( －９．２８２ )  ( －９．９２５ )
                  农村多维贫困做因变量时, 在控制了中介变量农村居民工资收入的影响后, 尽管其对各种程度的

               农村多维贫困减缓作用显著, 但表 ４ 结果显示农旅融合对农村各种程度的多维贫困减缓作用不显著,
               表明存在遮掩效应.这可能是因为农村多维贫困的多维性及农村居民工资收入增加对农村贫困减缓

               的时滞性, 致使农村工资收入增加对农村多维贫困减缓的作用较之对农村收入贫困减缓的作用更小,
               从而引致农旅融合通过影响农村居民工资收入, 进而影响农村多维贫困减缓的传导作用不显著.
                   第二, 从表 ９ 发现, 农村人均资本做因变量时, 农旅融合的系数显著为正, 表明农旅融合能够增加
               农村人均资本, 与机理分析结论相同.在控制了中介变量农村人均资本的影响后, 农村收入贫困做因
               变量时, 农村人均资本变量系数仍然显著, 结合表 ４ 结果分析得知, 通过发展农旅融合能够增加农村
               居民人均资本, 进而减缓农村收入贫困.但对农村多维贫困而言, 尽管农村人均资本对各种程度的多
               维贫困减缓效应是显著的, 但表 ４ 结果显示农旅融合对农村各种程度的多维贫困减缓作用不显著, 表
               明发展农旅融合虽增加农村人均资本, 但其减缓农村多维贫困的传导作用不显著.
                   综上分析, 假说 H ３ 得证.
                                                 表 ９  资产中介效应检验结果

                 变量或指标      ass    收入贫困 １      收入贫困 ２      收入贫困 ３      多维贫困 １      多维贫困 ２      多维贫困 ３
                          １．４６２ ∗  －０．２８８ ∗∗∗  －０．２４９ ∗∗∗  －０．２４７ ∗∗∗   －０．０７２      －０．０５２１     －０．０４６
                   S
                           ( １．７４５ )  ( －４．１７６ )  ( －３．７３２ )  ( －４．４０１ )  ( －１．００１ )  ( －０．９９４ )  ( －０．９９１ )
                                   －０．０４６ ∗∗∗  －０．０４２ ∗∗∗  －０．０２９ ∗∗∗  －０．００５ ∗∗∗  －０．００３ ∗∗∗  －０．００６ ∗∗∗
                  ass
                                   ( －１１．５６８ )  ( －１１．２２３ )  ( －１１．０５８ )  ( －４．７３８ )  ( －２．７４５ )  ( －３．１６９ )
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