村莊人才引進對村級集體經濟經營性收入的影響

劉亭，廖和平，洪惠坤，蔡智聰，謝傳峰，周婷婷

1.西南大學 地理科學學院，重慶 400715；2.西南大學 精準扶貧與區域發展評估研究中心，重慶 400715

中國是一個農業大國,村級集體經濟是我國農村經濟的重要組成部分,發展壯大村級集體經濟是實現鄉村振興戰略總體要求的重要途徑[1-4].黨的二十大報告明確提出,“全面推進鄉村振興”,“鞏固和完善農村基本經營制度,發展新型農村集體經濟”; 2023年中央一號文件指出,“探索資源發包、物業出租、居間服務、資產參股等多樣化途徑發展新型農村集體經濟”.村級集體經濟經營性收入是村級集體經濟組織的“內源性收入”,是衡量村集體經濟創收與可持續發展能力的重要指標[5].已有許多學者提出精英或人才是村級集體經濟有效發展的必要條件[6-8].但當前鄉村發展不充分導致大量農村勞動力外流,直接制約了鄉村產業發展進程[9-10].為解決農村發展的人才匱乏難題和加強基層組織建設,2008年中共中央組織部等有關部門決定,選聘高校畢業生到村任職工作;《鄉村振興戰略規劃(2018-2022年)》提出要加強“三農”領域人才隊伍建設,鼓勵社會人才服務鄉村建設.由此可見,探索人才引進對村級集體經濟經營性收入的影響及其作用機制具有重要的理論與現實意義.

當前有關村集體經濟發展影響因素的實證研究主要集中在村級集體經濟總收入,對于村級集體經濟經營性收入影響因素的實證研究仍較少.吳海江[11]研究發現浙江省有197個村人口數量對村集體總收入呈負向作用,村物質資本、村整體人力資本為正向影響因素.雒柏臣[12]以四川省廣安市前鋒區94個貧困村為例,發現新型農業經營主體是提高村集體經濟收入的重要因素,外出務工勞動力比例、村縣距離和貧困發生率是制約因素.樓宇杰等[13]提出浙江省金華市有114個村的黨員人數、政府財政補貼均對村級集體經濟經營性收入有顯著正向作用.王海英等[14]基于北京大興區、山東東平縣、寧夏紅寺堡區及隆德縣的12個村調研數據,發現集體資產利用效率、村莊精英、政府資金與政策支持、農戶對于村集體經濟組織的認知均對村級集體經濟發展有正向影響.有學者針對政府財政扶持、大學生村官、賦權對村集體經濟發展的影響作了細致研究,但基于人才引進視角的村級集體經濟經營性收入影響因素的研究有待進一步探討.徐冠清等[15]研究指出中國多數省份的政府財政扶持對村級集體經濟經營性收入具有正向影響,且財政扶持的影響存在區域異質性.張洪振等[16]研究發現大學生村官對村集體經濟總收入增長有顯著正向作用,且在地處平原丘陵、人口規模較少或村支書受教育程度較高的村,大學生村官促進村集體增收的作用更顯著.Yue等[17]基于CRHPS 2017農戶調查數據,依據主成分分析法和社區社會組織總數、參與社區農戶數、社區培訓機構數及參與志愿服務人數構建了農村賦權水平綜合變量,發現賦權實踐會顯著提高村集體總收入、資產總值和資產收入.

貴州省位于我國西南地區,山地丘陵面積占全省面積92.5%,喀斯特地貌廣布,生態環境脆弱.2021年貴州省農村居民人均可支配收入12 856元,在各省排名中僅高于甘肅省,是中國典型的貧困地區[18].鑒于此,本文基于貴州省獨山縣69個村2022年問卷數據,定量解析人才引進對村級集體經濟經營性收入的影響及其空間異質性和作用機制,以期為促進以獨山縣為代表的脫貧縣發揮人才引進在村級集體經濟經營性收入增長中的作用、及制定村級集體經濟發展策略提供參考依據.

1 研究區、數據與研究方法

1.1 研究區概況

獨山縣(25°04′-25°31′N,107°41′-107°55′E)是貴州省黔南布依族苗族自治州(簡稱黔南州)下轄縣,地處云貴高原,位于黔南州最南端(圖1),南與廣西壯族自治區接壤,北與都勻市、三都水族自治縣相鄰,東與荔波縣交界,西與平塘縣毗鄰,屬于國家級脫貧縣[19-20].全縣總面積2 442 km2,下轄8鎮1街道,65個行政村、20個社區,地形以山地、丘陵為主,地勢北高南低,屬亞熱帶濕潤季風性氣候.獨山縣城鄉發展差距大,2021年該縣農村居民人均可支配收入為14 072元,為城鎮居民人均可支配收入的37.28%.2020年中國第七次人口普查數據顯示,獨山縣常住人口26.42萬人,其中鄉村人口13.75萬人,城鎮化率為47.96%,少數民族人口占80%.考慮到獨山縣個別社區數據缺失,本文以該縣69個行政村(社區)為研究區域.

該圖基于國家測繪地理信息服務局標準地圖服務網站下載的審圖號為GS(2023)2763號標準地圖制作,底圖邊界無修改.下同.

1.2 數據來源

本文所用數據主要包括:① 2022年村級調查數據.村級調查數據來源于村級調研問卷,研究團隊于2023年3-4月開展村級調研,問卷內容主要包括村集體經濟收入,如村級集體經濟總收入、經營性收入和純收入; 人口方面包括引進的人才數、勞動力人口、不同區位務工人口; 產業方面包括參加合作社的農戶數、村得到的政府幫扶資金、村集體組織是否購買農業政策性保險和村主要發展產業等.② 空間數據.30 m分辨率的土地利用數據來源于GlobeLand 30(globallandcover.com),采用ArcGIS 10.7中“分區統計”工具獲取各村耕地面積; 運用高德地圖網站分別測算各村到鎮政府、縣政府的距離; 30 m分辨率的高程、村行政區邊界數據均來源于中國科學院資源環境科學與數據中心,結合政府官網信息對個別村進行合并處理.

1.3 指標選取

被解釋變量.選取“村級集體經濟經營性收入”作為核心被解釋變量.村級集體經濟經營性收入最大值、最小值分別為120萬元、5萬元,說明各村集體經濟經營性收入差異較明顯.

解釋變量.選取“人才引進”作為核心解釋變量.人才引進數最大值為7人,最小值為0人(37.68%村沒有引進人才),表明各村人才引進數存在較大差異.

中介變量.農民專業合作社作為一種重要的新型農業經營主體,將零散的小農戶組織起來發展規?；?、機械化的現代農業,有助于推動農民增收[21].同時,合作社生產經營性收入是村集體經營性收入的重要來源,通過土地流轉、資金入股等方式加入村集體組織領辦的農民專業合作社的農戶越多,則村集體組織領辦的合作社所得到的土地等要素的支持力度就越大,從而推進村級集體經濟經營性收入提高[22-25].因此本文提出假設:村引進的人才能夠通過組織更多農戶參與村合作社促進村級集體經濟經營性收入增長.

控制變量.本文選取的控制變量集中在人力資源、財政補貼、資源稟賦和產業基礎等方面.第一,農村人口是村集體經濟發展主體,農村勞動力大量向城鎮轉移可能導致村級集體經濟發展主體缺失,故選取勞動力資源和外出務工農戶比例作為人力資源層面的控制變量[26].第二,借鑒相關研究[15],結合本文研究區特點,選取政府幫扶資金作為財政補貼層面的控制變量.第三,村距縣政府、鎮政府越近,交通通達度越高,村集體經濟發展受縣、鎮帶動作用更強[27]; 村人均耕地和村莊面積越廣,村集體生產經營性項目發展空間可能更充足,故資源稟賦層面的控制變量包括村縣距離、村鎮距離、村人均耕地面積和村莊面積4個變量.第四,如果某村發展非農產業,該村集體經濟基礎一般較好[28-29]; 村集體經濟組織購買政策性農業保險,可以降低自然災害對村集體經濟帶來的損失,從而對村集體經濟發展可能具有正向影響,故產業基礎層面的控制變量包括村產業結構高級程度和村集體組織有無購買農業保險.為了避免異方差,本文模型中對連續型變量取對數,各變量描述性分析見表1.

表1 變量定義和描述性統計

1.4 模型方法

1.4.1 基準回歸模型

為檢驗人才引進對村級集體經濟經營性收入的影響,本文構建如下的線性回歸模型:

(1)

其中,lnCJTi表示i村的村級集體經濟經營性收入的對數; lnDeci表示人才引進數的對數;α0表示截距項;a1表示核心解釋變量回歸系數;xi為影響村級集體經濟經營性收入的控制變量;bi表示控制變量回歸系數;εi表示隨機誤差項;μi表示地區固定效應.

1.4.2 中介效應檢驗法

本文借鑒因果逐步回歸法進一步考察人才引進對村級集體經濟經營性收入的影響機制[30].首先,檢驗人才引進對村級集體經濟經營性收入的影響; 其次,檢驗人才引進對村入社農戶比例的影響; 最后,驗證入社農戶比例是人才引進影響村級集體經濟經營性收入的重要影響機制.模型設定如下[31]:

(2)

(3)

(4)

其中,lnWilli表示村入社農戶比例的對數,為中介變量;β0、θ0、γ0為截距項;β1為人才引進對村級集體經濟經營性收入影響的總效應系數;θ1為人才引進對村入社農戶比例影響的間接效應系數;γ1為人才引進對村級集體經濟經營性收入影響的直接效應系數;γ2為村入社農戶比例對村級集體經濟經營性收入影響的間接效應系數.當系數β1、γ1、θ1均顯著,且系數γ1<β1時,則村入社農戶比例在人才引進對村級集體經濟經營性收入的影響中存在中介效應,中介效應由(β1-γ1)=(θ1*γ2)計算可得.

1.4.3 地理加權回歸模型

傳統多元線性回歸模型是對變量均值進行估計,地理加權回歸(Geographically Weighted Regression,GWR)則考慮了參數的空間分異性,對每一個觀測的空間單元都進行局部回歸,使自變量與因變量之間的關系能夠隨著空間位置變化而變化,模型公式為[32-34]:

(5)

其中,yi為i村的因變量; (μi,vi)為i村的地理坐標;β0(μi,vi)為i村的回歸常數;βk(μi,vi)為i村的第k個變量的回歸參數,xik為自變量,k為村莊數量;δi為隨機誤差.

2 村級集體經濟經營性收入及人才引進空間特征分析

本文使用全局莫蘭指數(全局Moran’s I)分析地理要素在區域中總體的空間關聯性,采用局部莫蘭指數(local Moran’s I)探究要素在局部空間的關聯程度,Moran’s I取值范圍在正負1之間[35-36].結果表明,村級集體經濟經營性收入的全局Moran’s I指數在1%的水平上顯著為正,表明村級集體經濟經營性收入存在較強的空間正相關性.獨山縣村級集體經濟經營性收入具有明顯的地域差異性,整體呈“中低南北高”格局特征(圖2).村級集體經濟經營性收入較高的村主要分布在下司鎮、麻尾鎮和影山鎮,3個鎮高于10萬元村的分別為6個(100.00%)、10個(76.92%)、4個(66.67%),高高集聚區分布在獨山縣南部; 低低集聚區分布在中部,其中基長鎮、玉水鎮、上司鎮、麻萬鎮和百泉鎮均有超過55%村集體經濟經營性收入低于10萬元; 高低集聚區位于中部上司鎮,低高集聚區分布在麻尾鎮.

圖2 2022年獨山縣69個行政村集體經濟經營性收入空間格局及LISA分布圖

人才引進的全局Moran’s I指數在1%的水平上顯著為正,即獨山縣69個村人才引進在空間分布上具有集聚性,總體呈“南高北低、局部突出”特征(圖3),人才引進的高高集聚區分布在上司鎮和下司鎮,且零散分布在南北部的麻尾鎮、基長鎮和影山鎮.較低值的村主要分布在獨山縣北部,其中麻萬鎮、百泉鎮和基長鎮均超過63%的村無人才引進.高低集聚區分布在百泉鎮、影山鎮,低高集聚區分布在基長鎮.對比圖2、圖3可知,人才引進與村級集體經濟經營性收入空間分布上存在一定的重合性,因此本文進一步檢驗人才引進對村級集體經濟經營性收入的影響.

圖3 2022年獨山縣69個行政村人才引進空間格局及LISA分布圖

3 實證分析

3.1 基準回歸

表2報告了人才引進對村級集體經濟經營性收入影響的基準回歸結果,回歸結果中各自變量方差膨脹因子(VIF)均小于5,說明自變量之間不存在多重共線性關系.表2列(1)未加入控制變量,人才引進的回歸系數為0.469,在1%的水平上差異具有統計學意義,說明人才引進推動了村級集體經濟經營性收入的提高.納入村縣距離、村鎮距離等10個控制變量后,人才引進(X1)對村級集體經濟經營性收入在1%的水平上有顯著正向作用〔表2列(2)〕,即人才引進人數越多越有助于提高村級集體經濟經營性收入.為檢驗脫貧村和一般村的人才引進對村級集體經濟經營性收入的作用是否存在異質性,本文將樣本村進行分組回歸.由表2列(3)和列(4)可看出,人才引進對脫貧村集體經濟經營性收入的提高作用顯著,但對一般村正向作用不顯著.一方面,可能是本文研究區一般村數量少,另一方面是脫貧攻堅和鄉村振興戰略實施以來,國家對脫貧村的產業幫扶和資金幫扶等投入力度相對更大,故人才在脫貧村中發揮作用更明顯.控制變量中,產業結構高級程度(X3)、村莊面積(X9)對村級集體經濟經營性收入具有顯著正向影響,村鎮距離(X7)和外出務工農戶比例(X11)存在顯著負向影響; 政府幫扶資金(X5)、村縣距離(X6)、人均耕地面積(X8)、勞動力資源(X10)和購買農業保險(X4)未通過顯著性檢驗〔表2列(2)〕.

表2 基準回歸結果

3.2 穩健性檢驗

3.2.1 替換被解釋變量與模型

為檢驗基準回歸結果的穩健性,首先基于公式(1),分別選取村集體經濟純收入(村純收入)、經營性結構收入(結構性營收)作為代理變量,替換被解釋變量,結果顯示〔表3列(1)和(2)〕,人才引進對村集體經濟純收入和經營性結構收入均在1%的水平上顯著為正,驗證了村人才引進有助于提高村級集體經濟經營性收入.其次,以村級集體經濟經營性收入均值為分界值,對大于、小于分界值的樣本村分別賦值1、0,采用二元Logit模型估算人才引進對村級集體經濟經營性收入的影響,結果表明〔列(3)〕,人才引進在1%的水平上提高村級集體經濟經營性收入.第三,根據均值聚類法將人才引進數分為3類,運用地理探測器模型估計人才引進對村級集體經濟經營性收入的影響,結果顯示人才引進的q值為0.161(p<0.05),證明以上結論的可靠性.

表3 穩健性檢驗

3.2.2 傾向得分匹配方法(PSM)

為排除可能存在的模型設定偏差等問題對估計結果的影響[37-38],本文使用傾向得分匹配方法[39]檢驗村有無人才引進對村級集體經濟經營性收入的影響,檢驗前需對變量人才引進進行二值化處理,即引進了人才賦值為1,無人才引進賦值為0.并選用半徑匹配、一對一匹配和核匹配方法估計人才引進的作用,結果均顯示人才引進對村級集體經濟經營性收入提高具有促進作用(表4).對比匹配前的平均處理效應值,在匹配之后,人才引進對村級集體經濟經營性收入的平均處理效應值由0.535下降至0.367、0.347、0.378,意味著傾向得分匹配消除了其他因素的干擾,計算可知人才引進對村級集體經濟經營性收入的平均效應值為0.364,且平均處理效應值對應的t值均大于1.96,故人才引進對村級集體經濟經營性收入增長有顯著正向影響,表明模型估計結果較穩健.

表4 傾向得分匹配估計結果

3.3 機制檢驗

鄉村人才是實現鄉村振興的重要支撐[40],在促進村級集體經濟經營性收入增長中作用顯著.為檢驗人才引進對村級集體經濟經營性收入增長效應內在機制,本文采用中介效應檢驗法分析人才是否通過影響農戶參與村合作社行為促進村級集體經濟經營性收入增長,中介效應檢驗結果如表5所示.

表5 影響機制檢驗結果

表5列(1)首先檢驗了人才引進對村級集體經濟經營性收入的直接作用,結果顯示人才引進顯著提高了村級集體經濟經營性收入; 列(2)檢驗了人才引進對入社農戶比例的影響,結果表明人才引進對入社農戶比例有顯著的促進作用,影響系數為0.082且在1%的水平上差異具有統計學意義; 列(3)為第三步檢驗結果,結果表明人才引進和入社農戶比例同時納入回歸方程后,人才引進和入社農戶比例依然顯著,但人才引進的影響系數明顯降低了(由0.392降至0.224),在總效應中占比42.87%,說明中介效應存在,這表明人才引進能夠通過影響農戶參與合作社行為促進村級集體經濟經營性收入提高.

3.4 制約因素分析

為檢驗人才引進對村級集體經濟經營性收入發揮正向作用的制約因素,本文根據村莊面積、村鎮距離和外出務工農戶比例均值對69個村分組,通過分組回歸法考察人才引進對村級集體經濟經營性收入影響的異質性.由表6可知,在轄區面積大、村鎮距離遠的村,人才引進顯著提高了村級集體經濟經營性收入; 當村轄區面積較小、距鄉鎮較近時,人才引進對村級集體經濟經營性收入的促進作用不顯著.究其原因,村域越廣闊,村生產經營性空間越大,越有利于人才通過發展規模性生產經營項目提高村級集體經濟經營性收入; 村莊面積較小時,產業發展空間受限,不利于引進人才作用的發揮,由此可知,村莊面積較小是制約人才引進提高村級集體經濟經營性收入的重要因素.同時,距鄉鎮較遠的村中83.78%為脫貧村,故其影響機制與脫貧村較類似.從勞動力轉移來看,在人口外出務工比例大的村,人才引進對村級集體經濟經營性收入的支撐作用更明顯.可能的解釋是,村外出務工人口占比大時,人才發揮促進村級集體經濟經營性收入增長空間更大; 外出務工人口比例小的村數量偏少也可能導致人才作用不顯著,勞動力轉移結果異質性值得未來進一步探討.

表6 制約因素分析結果

3.5 人才引進對村級集體經濟經營性收入影響的空間異質性

以上分析表明村級集體經濟經營性收入在空間分布上具有集聚性,因此有必要進一步使用GWR模型揭示人才引進影響的空間差異.本文使用自然斷裂法將人才引進對村級集體經濟經營性收入影響的回歸系數進行分類和可視化(圖4),發現各村的人才引進對村級集體經濟經營性收入的影響均為正向; 并且人才引進對村級集體經濟經營性收入的影響存在顯著的空間異質特征,回歸系數總體呈現出由中部向南北層級遞增的態勢,即人才引進對中部玉水鎮、基長鎮、上司鎮和百泉鎮的村莊影響偏弱,對南北部地區的村莊影響整體較強.

圖4 人才引進對村級集體經濟經營性收入回歸系數分布

具體來看,百泉鎮西北部的擺羅村和巴臺村回歸系數較大,其他8個村回歸系數較小.百泉鎮是縣城駐地,受縣城輻射帶動作用明顯,鄉鎮規模以上企業有15家,村一、二、三產業融合發展較好.擺羅村和巴臺村均未引進人才,村級集體經濟經營性收入均低于9.35萬元(總樣本均值12.04萬元).擺羅村入社農戶比例為9.20%(總樣本均值為13.19%).巴臺村入社農戶比例為22.32%,但外出務工農戶比例為93.16%.其次,百泉鎮3個引進人才的村中,村級集體經濟經營性收入分別為100.00,10.50和8.30萬元,3個村入社農戶比例均高于23.00%,但外出務工農戶比例均大于93.60%,回歸系數小.麻萬鎮各村均未引進人才,村級集體經濟經營性收入均低于11.90萬元,回歸系數較高,該鎮各村入社農戶比例均低于8.10%,主要發展產業為農業.玉水鎮各村均引進1位人才,但村級集體經濟經營性收入均低于10.05萬元,回歸系數小,該鎮地理區位偏遠,經濟社會基礎較薄弱,規模以上企業為5家,各村主要發展產業為農業,83.33%(5個)村人口外出務工比例均高于89.40%(總樣本均值為87.46%),且50.00%村入社農戶比例低于9.39%.上司鎮各村均引進了3位人才,上司村、墨寨村、峰洞村的集體經濟經營性收入均高于25.00萬元,回歸系數較高; 上司村為鎮政府所在地,產業融合發展好,外出務工人數比例偏低,為82.93%,墨寨村、峰洞村面積較大,入社農戶比例均高于13.60%; 北部打羊村、學莊村和籌洞村的集體經濟經營性收入均低于9.10萬元,回歸系數小,3個村外出務工人數占比均高于90.00%,主要產業為第一產業.基長鎮36.36%(4個)村引進人才,但各村集體經濟經營性收入均低于9.10萬元,標準差為1.44,回歸系數小,引進人才的4個村集體經濟經營性收入并不明顯較高,且其外出務工人口比例較高,均大于88.14%,除了江寨村產業融合情況較好,其他各村均主要發展第一產業.下司鎮和影山鎮各村均引進了人才,83.33%(10個)村的集體經濟經營性收入高于17.90萬元,回歸系數高,村入社農戶比例較高.入社農戶比例低于均值的村,其外出務工人口比例低于均值.同時,下司鎮各村面積較大,村距鎮中心距離10 km以內,地理區位條件好.麻尾鎮各村回歸系數高,53.85%(7個)村引進人才,其中42.86%(3個)村的集體經濟經營性收入高于15.00萬元,57.14%村的入社農戶比例大于20.64%,入社比例較低的3個村面積較大,而未引進人才的村莊中,83.33%村入社農戶比例低于2.00%,村級集體經濟經營性收入明顯較低.

4 結論與討論

4.1 結論

1) 獨山縣人才引進能夠促進村級集體經濟經營性收入的提高,將村級集體經濟經營性收入替換為村集體經濟純收入和村集體經濟結構性經營收入后結果依然穩健; 將OLS模型替換為二元Logit回歸、地理探測器模型以及使用傾向得分匹配方法(PSM)進行分析,均證實以上結論的穩健性.村級集體經濟經營性收入同時受產業結構高級程度(X3)、村莊面積(X9)的正向作用,且受村鎮距離(X7)和外出務工農戶比例(X11)的負向影響.

2) 中介效應檢驗發現,人才引進可以通過提高入社農戶比例促進村級集體經濟經營性收入提升,中介效應占比為42.87%,表明人才直接作用于村級集體經濟經營性收入仍占主導.在轄區面積較大、外出務工人口比例較大、距鄉鎮較遠的村或者脫貧村,人才引進發揮村級集體經濟經營性收入增長效應更顯著.

3) GWR回歸結果表明69個村人才引進對村級集體經濟經營性收入均起到顯著促進作用,且不同地域人才支撐作用具有空間異質性.

4.2 討論

推進人才振興是鄉村振興的關鍵所在,發展壯大村級集體經濟是促進我國農村產業振興的重要路徑[41].本文探討2022年獨山縣人才引進對村級集體經濟經營性收入的影響及其作用機制,對獨山縣及類似地區未來完善人才引進政策、推進村級集體經濟經營性收入增長提供了詳細的科學參考.根據研究結論,可以得到以下啟示:

第一,現階段獨山縣部分村莊集體經濟經營性收入較薄弱或尚未引進人才,各村應抓住國家實施鄉村振興戰略機遇,吸引人才到鄉、能人回鄉、農民工返鄉服務鄉村建設,加強農村人才隊伍建設,充分發揮人才引進對村級集體經濟經營性收入增長的作用.同時農村基層干部應積極向農戶宣傳村級集體經濟及其作用,增強農戶對農村專業合作社的認知和參與意愿,從而推進村級集體經濟經營性收入提高.第二,正確認識制約人才引進和村集體經濟發展的因素,政府也應多關注非脫貧村或轄區面積較小、距鄉鎮較近、人口外出務工比例較小的村,因地制宜地為其制定人才引進等相關政策,促進這類村莊集體經濟的可持續發展和產業振興.

本研究結論與張洪振等[16]學者結論較一致,不同之處是本文“人才引進”的概念更廣,且被解釋變量“村級集體經濟經營性收入”也不同于“村集體經濟總收入”.與已有研究相比,本文的邊際貢獻在于:① 豐富了西南丘陵山區村域集體經濟經營性收入影響因素的實證分析; ② 聚焦村域人才引進對村級集體經濟經營性收入的影響,研究結果一定程度上真實反映了人才引進對村級集體經濟經營性收入的增長效應及其作用機制.本文也存在一些局限,選擇的研究案例為獨山縣69個村,在樣本量代表性上可能存在不足; 受數據獲取限制,本文未展開多時序研究.后續研究中有必要擴大研究區和樣本量,注意跟蹤收集多個年份村級集體經濟經營性收入相關數據,增強研究結論的普適性.