生计恢复力、抱负水平与农户风险投资行为

管 睿，余 劲

(西北农林科技大学 经济管理学院，陕西 杨凌 712100)

巩固拓展脱贫攻坚成果，实施乡村振兴是现阶段我国乡村发展的重要议题。脱贫地区农户面对各类型公共政策的响应程度不高，严重削弱了乡村振兴战略的实施效率。有研究表明，农户对投资风险较低且有一定收益回报的诸如高等教育、农业保险、技术培训等安全型公共政策的响应程度始终不高[1-3]，对有一定的投资风险且收益回报较高的类似正规借贷、土地流转、新型农业技术采纳等风险型公共政策的响应程度往往更低[4-6]。那么，是什么原因导致脱贫地区农户对公共政策的响应程度不高呢？有学者指出，缺乏应对风险冲击的能力及没有把握获得更好生活的机会是造成脱贫地区农户公共政策响应程度不足的重要原因[7]。一方面，农户家庭往往面临着诸如自然、社会、经济、生产及技术等多重风险冲击，而低收入人口受制于有限的收入与资产，其在遭遇严重的风险冲击后往往也更难摆脱贫困，进而使家庭表现出风险厌恶特征并降低投资水平[8]。另一方面，精神贫困问题是当前外部性扶贫模式难以解决的内生性困境，其不仅影响乡村振兴战略的顺利实施，也埋下了返贫及贫困代际传递的风险和隐患[9]。杭承政等指出，精神贫困的本质即为“抱负失灵”，并将其定义为低收入人口缺乏志向、信念消极和行为决策不理性的现象[10]。对于精神贫困人口而言，其缺乏有效的抱负水平指导，往往难以对公共政策做出有效响应并形成理性的经济行为，进而无法把握获得更好的机会实现生活富裕[11]。

因此，提高农户抗风险能力、激活农户内生动力是提高公共政策响应程度的重要举措，更是巩固拓展脱贫攻坚成果的应有之意。鉴于此，本文将生计恢复力及抱负水平纳入农户风险投资行为的理论研究框架中，并基于秦巴山集中连片脱贫地区的汉中、商洛及安康三市239户农户风险投资行为实验数据，构建结构方程模型以厘清生计恢复力、抱负水平与农户风险投资行为三者间的影响机理，以期从外部扶贫与内部扶志的双重视角剖析乡村振兴战略背景下农户公共政策响应程度不足的深刻原因。

一、理论分析与研究假设

1.生计恢复力及其对农户风险投资行为的影响——风险管理机制

恢复力概念起源于物理及工程领域，用来测度材料在冲击后反弹并恢复其原始状态的能力。Chambers等则最早将恢复力引入生计领域研究中，并将生计恢复力视作可持续生计分析框架的重要组成部分，其指出生计恢复力越强个体遭受风险冲击的影响越小[12]。在后续研究中，生计恢复力分析框架逐渐丰富成缓冲能力、自组织及学习能力三个维度，其概念也进一步引申为“在环境、经济、社会和政治等因素的冲击下，人类保持和改善其生计机会和福利的能力”[13]。在此基础上，生计恢复力框架逐渐受到中国学者的关注，陈佳等最早将生计恢复力的测度引入农村研究中，并从家庭人口结构视角探讨了生计恢复力的影响因素[14]。随后，李聪等将易地扶贫搬迁视作外部扰动项，对农户生计恢复力进行了科学测度[8]。而杜巍等则将生计恢复力作为农民市民化的影响因素并进一步指出，生计恢复力能帮助农业转移人口有效应对市民化的风险冲击，对其市民化意愿的产生形成推力[15]。

总体而言，生计恢复力将单一的生计研究与弹性思维(恢复力)联系在一起，可以更深刻的理解农户生计的动态性，进而更准确地预测农户的生计行为。具体来看，缓冲能力是指系统可承受的变化和干扰度并保持原有的功能和结构的属性，指的是农户利用自身资源禀赋应对风险冲击的能力，一般包括人力资本、物质资本、金融资本等。而自身资源禀赋作为促进风险决策的基础，诸多学者进行了相关研究。Azam以非洲农户为研究对象，指出相对富裕的农户往往具有更强的冒险精神[16]。Lu等通过比较个体的教育背景指出，人力资本的差异对形成不同的风险偏好有着重要影响[17]。自组织主要表示人类制度、权力和社会网络对恢复力的影响。Hsee 等通过对比中美两国的个体风险态度指出，中国这样的社会主义社会存在更多经济援助，故其风险规避程度比美国这样的资本主义国家更低[18]。学习能力是指社会系统的适应性管理，该系统将以前的经验和知识转化为当前的行动，并存储记忆。Ert的研究则指出，个体在不断决策中所获得的经验，将有效提高其未来风险决策的概率[19]。

据此，本文提出假设H1：生计恢复力越强的农户越有可能做出风险投资行为。

2.抱负水平及其对农户风险投资行为的影响——机会把握机制

机会缺失的本质是个体风险偏好的差异。而在有限理性的经济框架中，个体实际偏好的并非是风险本身，而是隐含在风险背后的预期收益。因此，个体对收益的预期将对其投资决策的具体实施产生重要影响，而预期收益的大小则取决于个体的抱负水平[20]。“抱负”的概念缘起于心理学科，指的是实现某一目标的愿望或志向，其隶属于个体认知维度的主观幸福感，超越了物质幸福感和生活水平[21]。而Ray则将 “抱负水平”的运行机制进行了经济学意义的阐述，指出当抱负水平过低时个体将会放弃抱负，且由此产生的抱负失灵将会进一步加剧贫困[11]。

在此基础上，学者们探究了抱负失灵与低风险投资水平的内在联系。Civita的研究表明，个体对子女教育的抱负水平较低会导致儿童学业水平下降甚至产生辍学[22]。Bernard等的研究也指出，较低的抱负水平会显著影响个体正规借贷的参与程度并显著降低长期投资水平[23]。究其原因，较低的抱负水平表现为维持现状和基本生存，其进一步造成低收入人口进行低质量的生计行为，最终导致其陷入持续性的贫困陷阱。而通过对抱负水平的引导，能促使个体形成有效的抱负水平及合理的抱负差距，进而能有效激发个体的生产投资行为。因此，将抱负水平纳入乡村振兴战略框架中，不仅可以有效挑战甚至改变低收入人口的生活状况，更能大大提高公共资源的利用效率及乡村振兴政策的杠杆效应，进而建立长效化的乡村发展机制。

据此，本文提出假设H2：抱负水平越高的农户越有可能做出风险投资行为。

3.生计恢复力与抱负水平对农户风险投资行为的影响

现有研究主要将抱负水平的形成归因于内生认知机制及外部约束机制。部分学者认为，个体的抱负水平由其认知能力的范围即抱负窗口所决定[11]。基于此，Dalton的研究则进一步指出，之所以穷人会选择限制其抱负窗口，正是由于其初始的家庭禀赋较低，进而导致抱负水平下降，做出风险决策的可能性更小[24]。也有部分学者认为，抱负水平的形成也受到社会性影响，即其来自个体对外部约束的适应，且由于地理、文化、环境等方面的劣势，其大大限制了贫困个体获取信息或投资未来的机会[25]。因此，从机会平等的视角来看，只有当外部约束机制得到验证且占据主导地位时，才能有效减少不平等的持续存在。

无论是内生认知机制还是外部约束机制，均与生计恢复力框架紧密契合。从缓冲能力及学习能力来看，前者与农户家庭禀赋紧密相关，而后者则与农户社会性经历近似，两者共同构成了农户的抱负窗口，并通过内生认知机制促进农户抱负水平形成。而从自组织能力来看，其主要与个体所受的制度影响及其社会网络结构相关，进而通过外部约束机制促进农户抱负水平形成。Janzen等的研究指出，个体的抱负水平受社会网络影响，与其在社会网络中地位较高的人有正相关关系[26]。

总的来说，生计恢复力及抱负水平均为指导农户风险决策的重要因素，且生计恢复力从内生认知机制与外部约束机制全面促进了农户抱负水平的形成。因此，生计恢复力对农户风险决策不仅存在直接影响，也会通过抱负水平进一步影响农户风险决策。抱负水平的中介效应也解释了为何现阶段精准扶贫工作中，高恢复力农户家庭其风险投资水平仍然较低的问题，其根源即为较低的抱负水平削弱了生计恢复力对农户风险投资行为的影响。

据此，本文提出假设H3：农户生计恢复力越强，其抱负水平也越高。

H4：农户生计恢复力通过影响抱负水平进一步影响农户风险投资行为。`

二、数据来源与模型构建

秦巴山区是我国最大的脱贫地区之一，也是乡村振兴战略实施的主战场之一。基于此，课题组于2018年8月，在秦巴山区区域范围内选择了陕西省贫困程度较深的汉中、商洛、安康三市进行了农户调研及受控激励实验，以期清晰描绘脱贫地区乡村振兴战略的实施现状和农户家庭基本情况、抱负水平及风险投资行为的全貌。采用随机抽样的方法，在样本市内随机抽取样本县，每个县抽取3～4个村，每村再随机抽取20～30户农户，采用问卷调查及受控激励实验等方式进行数据收集。但由于受控激励实验实施难度较大，即使在专业的团队及简化的规则下依旧有部分农户不能完全理解问卷内容，故在剔除无效样本后，本文最终使用了239户农户问卷调查数据及受控激励实验数据。

1.生计恢复力测度

本文参考李聪等及杜巍等研究，从缓冲能力、自组织、学习能力三个维度构建农户生计恢复力评价指标体系[8,15]，见表1。

表1 农户生计恢复力测度指标体系

2.风险投资行为模拟及抱负水平测度

随着Holt 和Laury于2015年将实验方法引入管理学科，开创了个体风险偏好测度的新方法，也拓宽了风险偏好的研究领域。基于此，本文利用Holt-Laury的实验机制，对样本农户进行受控激励实验。实验的基本规则为先让农户在一系列不同概率的货币选项中进行选择，然后采用抽奖的方式实际支付农户对应其选择结果的货币奖励。参考Chivers等的研究[27]，本文将实验分为两类情景，一类为安全投资型项目模拟，即期望收入中等，但没有任何风险；另一类为机会驱动型项目模拟，即期望收入较高，但也存在一定风险。以表2(安全投资型项目决策模拟)为例进行实验过程的说明，表2中的货币收入为正值，可用于风险厌恶系数的测量，其具体数值须符合选项A的期望收益逐渐低于选项B，且整体期望收益能有效激发农户对实验的重视程度。因为实验对象的教育水平较低，简化概率的定义为抽球游戏，例如，两个球中有一个黑球和一个白球，分别代表概率为50%，这项实验的直观目的是观察参与者偏好在哪一题的选择从A转向B，而每个实验情景中，前5以选项A与选项B的期望差均大于等于0，后5题则相反，但后5题的风险收益较高。因此，由农户风险决策的拐点判定农户是否做出了风险投资行为，即若农户所选的安全选项少于等于5个，则认为农户做出了风险投资行为，记为1，反之则没有做出风险投资行为，记为0。

具体流程如下：步骤1，由村干部将课题组在每村随机抽取的20～30户农户分成8～10人的小组，并由调研人员向受试人员讲述实验的基本规则。此处需重点强调本项实验的支付机制，以此提高农户对实验本身的重视程度，体现本项实验的激励特征。步骤2，让受试农户进行模拟实验，即让农户填好模拟情景的练习选项后进行两轮抽球，第一轮抽题目序号(如表2中的1～10)，第二轮抽具体选项，若抽中黑球，则表示选项A，并根据具体金额进行支付，若抽中白球则根据选项B的具体金额进行支付。同时，对于仍未理解游戏规则的农户将由调研人员进行单独讲解或直接剔除。步骤3，正式进入情景模拟环节，调研成员先将政策背景进行详细介绍，如在模拟安全投资型项目时，以农业保险为背景描述表2中具体选项；在模拟风险投资型项目时，以正规借贷为背景描述相关选项。通过选项金额的变化体现受试人员所面临的风险变化，以此观测不同风险条件下农户的风险投资行为变化，进而体现实验的受控特征。步骤4，重复执行步骤2中的具体流程，并在所有实验完成后在村干部的监督下兑现支付承诺，最终进行问卷回收并统计结果。

表2 农户安全投资型项目决策模拟

与国内已有其他相关研究相比，本研究有以下几点优势。第一，所用的受控激励实验方法，将实验结果与收益相联系，在一定程度上减少了数据偏误。第二，真实收益会激励农户如实汇报真实偏好，样本区域平均日工资约为100元，实验期望收益(39.81元)占日平均工资的39.81%。因此，就成本收益率来看农户会认真对待实验。第三，本实验采取抽球游戏替代彩票选择，在很大程度上降低了农户认知系统负担，进而使这一实验机制能在农民群体中顺利实施。第四，考虑到实验中存在的各种不可控因素，本研究每次实验的农户规模均不超过10人，且每2个样本农户即配置一位实验人员，以进行规则讲解及控制农户间相互交流，同时在此过程中不允许出现“你应该选择冒险”这类引导性语句。

而抱负水平的测度则是解决抱负失灵的核心问题。个体的抱负水平在不同的决策环境中是不一样的，其可以是离散也可以是连续的结果。Conradie 等的研究中就用个体期望的职业选择来测度抱负水平[28]。然而在农户调研中，大多数农户已形成固定的职业选择，若使用个体职业抱负会存在较大偏差。因此，本文选择大多数经济学研究中常用的李克特5级量表进行抱负水平测度，用1～5的连续型变量表明农户抱负水平的强烈程度，数字愈大则抱负水平愈高。

3.模型构建

基于变量的协方差矩阵，结构方程模型能有效分析不能直接观测的潜变量之间的结构关系，其逐渐成为经济学和管理学领域重要的研究方法之一。结构方程模型中的指标类型通常包括反映型与形成型两种，但若反映型与形成型指标误用，会导致参数估计出现偏差，变量之间的关系评价也会随之出现问题，进而导致研究内容的全面错误。Burke等列出了判断形成型测量模型的5项标准：一是测量变量充分反映潜变量的特征；二是测量变量的变化会影响潜变量；三是潜变量的变化不会影响测量变量；四是某一测量变量的改变并不会影响其他测量变量；五是删除某一测量变量可能会改变潜变量的概念。因此，参考上述标准，本文中测量变量与潜变量之间的关系更适用于形成型测量模型[29]。

首先，构建内部模型(结构模型)来描述各潜变量之间的因果关系。

η=α+Гξ+ζ

(1)

式(1)中，η为内生潜变量，即农户抱负水平及风险投资行为；ξ为外生潜变量，即农户缓冲能力、自组织及学习能力；α为常数项，Г为路径系数(直接影响效应)，ζ则为残差。

其次，构建外部模型(测量模型)来描述潜变量与各测量变量之间的关系。

η=Пyy+δy

(2)

ξ=Пxx+δx

(3)

其中，y是内生潜变量η的测量变量；x为外生潜变量ξ的测量变量；П为多元回归系数矩阵；δ为回归残差项。

同时，由于本文在Holt-Laury实验中设置了安全投资型项目模拟与机会驱动型项目模拟两种情景，两者在风险与收益方面存在较大差异，若将两种情景置于同一结构方程中，就无法准确量化并对比农户在面临不同风险收益时其投资行为的差异。因此，本文遵循实验规则，分别构建了在安全投资型项目与机会驱动型项目中农户生计恢复力对抱负水平及风险投资行为影响的结构方程模型。

三、实证结果分析

1.测量模型估计

信度与效度是评价结构方程模型的重要指标，而在形成型测量模型中，信度与评价结构方程模型质量并无太大关联，其核心在于保证效度。因此，本文主要从测量模型的权重显著性、测量变量间的多重共线性及模型适配度三个方面对两个模型进行效度评价。

首先，对从测量模型的权重进行显著性检验。由表3可知，除自然资本与缓冲能力潜变量呈显著负相关外，其他变量均对潜变量有正向影响。究其原因，随着市场经济的逐步发展，农户生计结构已呈现出鲜明的转型特征，即由农业部门就业逐步转向非农业部门就业，农业收入已不再是农户的主要收入来源。同时，自然资本已成为束缚农户劳动力转移的重要因素，自然资本越高则意味着农户需向收益较低的农业生产投入更多的人力资本，进而导致农户整体缓冲能力的下降。此外，社会参与指标并没有通过显著性检验，可能的解释是随着村民自治水平不断提高，在信息化程度不断提高的基层治理生态中，一事一议已成为村民日常政治生活的重要组成部分。因此，这种稳定的制度安排并没有对农户生计恢复力产生预期影响。

表3 测量模型的权重显著性检验结果

同时，在缓冲能力的测量变量中，人均收入所占权重(0.203)并不是最高的，反而是健康水平与人力资本所占比重较大，分别为0.279与0.245。这在一定程度上表明，影响农户缓冲能力的并不仅仅是农户的资本流量，更重要的是资本存量，其能在较长的时间内影响农户的持久性收入。在自组织的测量变量中，主要以资助机会及社会网络所占权重较高，分别为0.436与0.388。这表明，在中国农村的熟人社会中，非正式制度依旧对农户自组织能力产生了重要影响。在学习能力的测量变量中，务工时间所占比重最高(0.487)，这是由于随着务工时间的提高，农户所能接受的信息与知识也会进一步提高，进而有助于农户学习能力的积累。而信息交流则只会提高地方性知识的获取，教育水平又仅是农户自身学习能力的基本体现，两者对农户培育学习能力的促进作用均较为有限，故所占比重较小。

其次，方差膨胀系数(VIF)是检验不同测量变量间多重共线性的重要指标。由表4数据可知，各测量变量的VIF值均在10以下，表明测量变量之间不存在严重的多重共线性。最后，对模型的适配度进行检验。本文采用标准化残差均方根值(SRMR)及规范拟合优度指数(NFI)评价模型的适配度。结果表明，安全投资型模型中SRMR值为0.054，NFI值为0.908；机会驱动型模型中SRMR值为0.067，NFI值为0.883。因此，两个模型的拟合优度较好，表明结构方程模型能够在一定程度上反映各潜变量之间的关系。

表4 测量变量的多重共线性检验结果

2.结构模型估计

由于AMOS、LISREL等软件均适用于反映型指标且基于协方差进行模型估计，而本研究使用的是形成型指标，其需使用偏最小二乘法进行估计。因此，本文运用SmartPLS 3.0软件并执行“Bootstrapping”命令对结构方程模型进行实证估计，结果见表5及表6。

表5 内生潜变量测定系数结果

内生潜变量测定系数R2及调整系数R2adj反映了内生变量的被解释程度，其评判标准主要有两点。一是依据系数值评判，较好(0.67)、中等(0.33)和较差(0.19)；二是比较测定系数R2及调整系数R2adj的大小，两个值越接近则说明测定系数R2的估计偏差越小。由表4可知，内生潜变量的测定系数均在0.67附近且与调整系数偏差较小，这表明生计恢复力有效解释了抱负水平的形成机制及农户风险投资行为。

同时，路径调节系数可用于反映外生变量对内生变量的影响，中介变量对内生变量的影响及内生变量间的交互影响，其是检验模型解释力度的重要指标。一般来说，路径调节系数在0.02～0.15间则解释力度一般，在0.15～0.35间则解释力度适中，大于等于0.35则解释力度很强。由表6可知，无论是安全投资型项目还是机会驱动型项目，缓冲能力、自组织及学习能力对抱负水平影响的路径调节系数均较大，这表明生计恢复力对农户形成较高的抱负水平有重要作用。但除在机会驱动型项目中缓冲能力对投资行为影响的路径调节系数很大外，其他变量对农户投资行为影响的路径调节系数均较小，这可能是由于本文仅使用了农户风险投资行为这一个测量变量来表征农户投资行为，在一定程度上削弱了模型的解释力度，但其并不影响本文研究发现的农户生计恢复力通过影响抱负水平来影响其风险投资行为的客观规律。

表6 生计恢复力对抱负水平及农户风险投资行为的直接效应、间接效应及总效应

表6汇报了生计恢复力对抱负水平及农户风险投资行为的直接效应、间接效应及总效应，而图1与图2则清晰直观地展示了“生计恢复力→抱负水平→农户风险投资行为”的作用机理及参数估计结果。从农户生计恢复力对其投资行为的直接效应分析来看，在安全投资型项目中，缓冲能力的直接效应并不显著，但自组织能力与学习能力则均有显著正向影响，直接效应分别为0.173与0.227。而在机会驱动型项目中，缓冲能力对农户投资行为有显著正向影响，直接效应为0.275，但自组织能力与学习能力的影响则并不显著，H1部分得证。同时，在两种项目中，抱负水平对农户投资行为均表现出显著的正向影响，即抱负水平越高农户越容易做出风险投资行为，其直接效应分别为0.429与0.139，H2得证。

图1 安全投资型项目中生计恢复力、抱负水平对农户投资行为的估计结果

图2 机会驱动型项目中生计恢复力、抱负水平对农户投资行为的估计结果

从抱负水平的形成机制来看，缓冲能力、自组织及学习能力对抱负水平的直接效应均显著正向相关，其中以缓冲能力的影响最大，在两种项目中的影响分别为0.453与0.266，而自组织与学习能力在两种项目中的影响均近似，H3得证。这表明，农户的生计恢复能力是促进其形成抱负水平的重要因素，其中如何培育农户的缓冲能力则成为影响抱负水平高低的根本原因。而在农户生计恢复力对其投资行为影响的间接效应分解中，缓冲能力、自组织及学习能力均能通过影响抱负水平来显著影响农户投资行为，其中以缓冲能力的影响最大，且其在机会驱动型项目中影响更大，间接效应分别为0.163及0.173，H4得证。

总体来看，农户自组织与学习能力的培育能有效促进农户参与安全投资型项目，总效应分别为0.278与0.339；而缓冲能力的培育能有效促进农户参与机会驱动型项目，总效应为0.545。究其原因，在面对安全投资型项目时，由于不存在风险，故以农户资产为代表的缓冲能力并不能对其投资行为产生重要影响。而中国乡村具有强烈的“熟人社会”特征，农户间的社会互动效应频繁，因此以社会网络结构及制度安排为代表的自组织能力将充分影响农户的投资行为。同时，学习能力作为形成农户认知的基础，是影响农户投资行为预期收益的重要因素，故也会通过影响抱负水平来影响其投资行为。在面对机会驱动型项目时，由于风险较高，农户不得不慎重考虑其自身经济情况并判断其是否能在经历投资失败后仍维持一定生计能力，故缓冲能力成为影响农户风险投资行为的重要因素。此时，农户间的社会互动效应及对项目的预期收益将无法通过影响抱负水平来对其风险投资行为产生影响。这也表明，在面对风险与收益并存的机会驱动型项目时，受制于自身经济能力，脱贫地区农户往往更厌恶投资失败所带来的风险冲击，这也进一步解释了脱贫地区农户部分公共政策参与程度较低的原因。

四、结论与建议

本文基于陕西省汉中、商洛及安康三市239户农户的调研数据及Holt-Laury受控激励实验结果，通过结构方程模型实证检验了生计恢复力、抱负水平及农户投资行为间的作用机理，以此揭示脱贫地区农户风险投资水平较低的“逻辑黑箱”。研究结果表明：

第一，缓冲能力、自组织及学习能力是构成农户生计恢复力的重要维度。以人力资本及健康水平所影响的农户持久性及房屋资本、物质资本所影响的资本存量是培育缓冲能力的关键；同时，在以“熟人社会”为特征的中国乡村，以社会网络与资助机会所代表的非正式制度保障及交通可达性是培育自组织能力的核心；最后，随着农户生计空间的逐步转移，以技能培训与务工时间所影响的外部性信息获取则成为培育农户学习能力的重点。

第二，农户生计恢复力是其抱负水平形成的重要基础，其中尤以缓冲能力的影响最大，在安全投资型项目及机会驱动型项目中的直接效应分别为0.453与0.266，而自组织与学习能力的影响则较为近似。同时，抱负水平对农户做出风险投资行为也有显著的正向影响，在两个项目中的直接效应分别为0.429与0.139。

第三，在两种项目中，缓冲能力、自组织与学习能力均可通过影响抱负水平进一步影响农户风险投资行为。但具体到不同的项目，影响路径存在一定差异，即农户自组织与学习能力的培育能有效促进农户参与安全投资型项目，总效应分别为0.278与0.339；而缓冲能力的培育则能有效促进农户参与机会驱动型项目，总效应为0.545。

基于以上研究所得，为解决脱贫地区农户公共政策效应程度较低的现实困境，本文提出如下政策建议：

第一，实现对农户生计恢复力的长效性培育，并积极引导农户形成合理、有效的抱负水平。首先，将农村发展重点从短期收入的提高转向对农户持久性收入的提高和资本存量的积累，包括加大教育、医疗等公共服务供给，加强基础设施建设，进而补足乡村振兴战略实施的物质短板；其次，以“乡风文明”和“治理有效”为主要目标，充分发挥农村社区的非正式治理功能，并通过讲课、宣传等方式充分调动脱贫地区农户的主观能动性；最后，在了解农户基本需求的条件下有针对性地加强技术培训，积极鼓励并保障农户外出务工的稳定性。由此，通过构建外部扶贫、内部扶志的“双重造血”乡村长效发展模式，为农户积极响应公共政策提供有效的物质保障，进而为巩固拓展脱贫攻坚成果同乡村振兴的有效衔接打下重要的现实基础。

第二，乡村振兴战略中不同类型的公共政策在实施过程中要进行差异化的政策配套。针对风险较低且有一定收益的安全投资型项目，要充分利用中国乡村社会中的社会互动效应，通过政治精英、经济精英及社会精英的率先参与带动普通农户的广泛参与。同时，也要通过基层组织及村干部的积极走访与政策解读，保障公共政策的相关信息能有效、充分、公开、透明的传递到农户，进而通过削弱信息不平等来促进农户形成清晰正确的预期收益。针对存在一定风险但收益较高的机会驱动型项目，政策落实的核心在于风险管理。首先，需注重事前管理，即积极培育农户生计恢复力，降低由投资失败所带来的次生风险对农户生计的影响。其次，加强事中监管，在政策实施过程中，积极监测农户政策执行情况。如在“贴息贷款”政策中，当面临农户无力偿还贷款等不可控风险时，需及时止损。最后，要重视事后补救，积极为农户提供事后补偿。如在“易地扶贫搬迁”政策中，要重视低收入人口搬迁后的后续扶持工作，以避免农户因搬迁返贫。