張杰飛

（太原科技大學(xué) 經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院，山西 太原 030024）

一、引言

貧困是人類無法回避的客觀現(xiàn)實(shí)，人類社會發(fā)展的歷史就是一部反貧困的歷史，貧困和反貧困是全球面臨的共同難題。中國是世界上最大的發(fā)展中國家，中國的貧困人口曾經(jīng)占世界貧困人口總數(shù)的20%。改革開放以來，經(jīng)過30 多年國民經(jīng)濟(jì)的持續(xù)發(fā)展和大規(guī)模的扶貧運(yùn)動(dòng)，我國農(nóng)村貧困人口減少7.1 億，貧困發(fā)生率下降近92 個(gè)百分點(diǎn)。但是據(jù)《2016 中國農(nóng)村貧困監(jiān)測報(bào)告》，按照現(xiàn)行農(nóng)村貧困標(biāo)準(zhǔn)每人每年2300 元(2010年不變價(jià))測算，2015年全國農(nóng)村貧困人口仍然有5575 萬，貧困發(fā)生率5.7%，農(nóng)村相對貧困、非收入貧困現(xiàn)象依然嚴(yán)重。全面建成小康社會是“十三五”規(guī)劃綱要的首要目標(biāo)，而實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)最艱巨的任務(wù)在于農(nóng)村貧困人口脫貧。[1]《中共中央關(guān)于制定國民經(jīng)濟(jì)和社會發(fā)展第十三個(gè)五年規(guī)劃的建議》明確指出：“十三五”時(shí)期我國“消除貧困任務(wù)艱巨”，要“實(shí)施脫貧攻堅(jiān)工程”。

同時(shí)，隨著工業(yè)化的快速發(fā)展，中國也出現(xiàn)了大規(guī)模的農(nóng)村勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移。從20世紀(jì)80年代農(nóng)村勞動(dòng)力開始少量出現(xiàn)“離土不離鄉(xiāng)”的非農(nóng)轉(zhuǎn)移，再到后來大規(guī)模的“離土又離鄉(xiāng)”非農(nóng)轉(zhuǎn)移。[2]2011年，我國農(nóng)民工總量達(dá)2.5 億多，其中外出務(wù)工農(nóng)民工占62.75%。2014年農(nóng)民工總數(shù)約2.74 億，其中外出農(nóng)民工數(shù)量達(dá)1.68 億。[3]2016年，我國農(nóng)民工數(shù)量則超過了2.8 億，占非農(nóng)部門就業(yè)總量的50%以上。[4]

對勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移減貧效應(yīng)的看法，國內(nèi)外學(xué)者們大致有以下兩種觀點(diǎn)：一是貧困緩解論。這一觀點(diǎn)普遍認(rèn)為，勞動(dòng)力流動(dòng)通過資源合理配置、資金和技術(shù)的流轉(zhuǎn)進(jìn)而有利于貧困減少。Adams 和Page(2005)[5]通過構(gòu)建和分析71 個(gè)發(fā)展中國家有關(guān)國際移徙、匯款、不平等和貧困的數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)，國際移民和匯款都顯著降低了發(fā)展中國家貧困的水平、深度和嚴(yán)重程度。Adams(2006)[6]基于115 個(gè)發(fā)展中國家數(shù)據(jù)集的計(jì)量估計(jì)結(jié)果表明，對于有幸接受匯款的國家來說，匯款資源流動(dòng)確實(shí)傾向于減少貧困的程度。Sabates-Wheeler 等(2008)[7]利用加納和埃及的移民及非移民的數(shù)據(jù)實(shí)證顯示，移民對人們主觀貧困的選擇性，以及移民對幫助人們改善生活有重大影響。Acosta 等(2008)[8]使用跨國面板數(shù)據(jù)研究發(fā)現(xiàn)，拉丁美洲和加勒比（拉美）國家的匯款增加，不平等和貧困減少。Gupta 等(2009)[9]評估流向撒哈拉以南非洲的匯款影響認(rèn)為，匯款是一種穩(wěn)定的私人轉(zhuǎn)賬，具有直接的減貧作用。delaFuente(2010)[10]使用1998年10月至2000年11月墨西哥的一組農(nóng)村家庭數(shù)據(jù)研究發(fā)現(xiàn)，匯款支付與農(nóng)戶未來貧困發(fā)生概率之間存在顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系。Adams 和Cuecuecha(2013)[11]分析來自加納的內(nèi)部匯款和來自非洲以及其他國家的國際匯款發(fā)現(xiàn)，匯款大大減少了家庭貧困可能性。Christiaensen 和Todo(2014)[12]從城市化的角度出發(fā)，利用1980-2004年間發(fā)展中國家的跨國數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)，勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移帶來了更多的包容性收入增長和更快的減貧。Bertoli 和Marchetta(2014)[13]以厄瓜多爾移民潮為切入點(diǎn)，分析了移民潮對厄瓜多爾留守者貧窮發(fā)生率的影響認(rèn)為，移民對移民家庭的貧困有顯著的負(fù)向影響，且能改善農(nóng)村地區(qū)的貧困狀況。Nguyen 等(2015)[14]使用涵蓋2007-2010年間越南農(nóng)村的2200 戶家庭的面板數(shù)據(jù)，通過probit 和傾向得分匹配估計(jì)表明，移民不僅有助于移民家庭擺脫貧困，而且還能改善所在農(nóng)村的貧困狀況，且這些影響在就業(yè)機(jī)會較少的省份更為明顯。Bang 等(2016)[15]利用肯尼亞移民家庭調(diào)查數(shù)據(jù)，采用工具變量分位數(shù)回歸模型研究發(fā)現(xiàn)，遷移所帶來的匯款能緩解貧困。Arouri 等(2017)[16]利用家庭調(diào)查數(shù)據(jù)評估發(fā)現(xiàn)，城市化進(jìn)程刺激了農(nóng)村從農(nóng)業(yè)向非農(nóng)業(yè)的轉(zhuǎn)移，降低了農(nóng)業(yè)收入，但增加農(nóng)村工資和非農(nóng)收入，有助于降低農(nóng)村家庭貧困率。

國內(nèi)部分學(xué)者的研究也得出了類似結(jié)論。都陽和樸之水(2003)[17]利用中國西部貧困地區(qū)的農(nóng)戶調(diào)查資料，對遷移收入轉(zhuǎn)移及其對貧困狀態(tài)的影響進(jìn)行實(shí)證研究表明，中國貧困地區(qū)的勞動(dòng)力遷移行為與“利他性”假說相吻合，勞動(dòng)力遷移的確成為緩解貧困的重要因素。這表明貧困地區(qū)的勞動(dòng)力遷移可以視作一種積極的反貧困行為。都陽和樸之水(2003)[18]使用對中國西部地區(qū)4 個(gè)貧困縣所做的兩輪（1997年、2000年）農(nóng)戶調(diào)查數(shù)據(jù)，通過非參數(shù)分析發(fā)現(xiàn)，遷移從總體上改善了貧困地區(qū)的貧困程度，勞動(dòng)力遷移所帶來的收入已成為農(nóng)戶家庭收入的重要來源，并成為脫貧的最重要手段。王德文等(2009)[19]對兩個(gè)貧困縣的調(diào)研數(shù)據(jù)也表明，勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移對于貧困地區(qū)農(nóng)民的增收、脫貧具有舉足輕重的作用。羅楚亮(2010)[20]根據(jù)搜集到的相鄰年份(2007年和2008年)的面板數(shù)據(jù)考察發(fā)現(xiàn)，包括外出務(wù)工收入在內(nèi)的工資性收入增長對于農(nóng)戶脫貧具有重要貢獻(xiàn)，外出務(wù)工顯著降低了農(nóng)戶陷入貧困的可能性，貧困標(biāo)準(zhǔn)越低，外出的貧困減緩效應(yīng)越明顯。蒲艷萍(2010)[21]運(yùn)用國家社科基金課題組2010年初在西部地區(qū)289 個(gè)自然村有無外出務(wù)工戶的問卷調(diào)查及2000-2007年西部各省際單位的面板數(shù)據(jù)為研究樣本,就勞動(dòng)力流動(dòng)對農(nóng)村居民收入的影響效應(yīng)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)與實(shí)證分析發(fā)現(xiàn)，農(nóng)村勞動(dòng)力流動(dòng)對增加農(nóng)村居民收入、緩解農(nóng)民家庭貧困、改善農(nóng)民家庭福利狀況具有積極效應(yīng)。章元等(2012)[22]認(rèn)為，中國首先通過城市傾向政策推動(dòng)工業(yè)化，創(chuàng)造出了新的經(jīng)濟(jì)增長點(diǎn)，并創(chuàng)造大量非農(nóng)就業(yè)崗位吸收農(nóng)村剩余勞動(dòng)力，而貧困農(nóng)戶能夠進(jìn)入勞動(dòng)力密集型的工業(yè)部門就業(yè)并獲得更高收入，這是他們分享工業(yè)化所帶來的經(jīng)濟(jì)增長“蛋糕”并脫離貧困陷阱的關(guān)鍵渠道。樊士德和江克忠(2016)[23]利用2010年中國家庭追蹤調(diào)查(CFPS)數(shù)據(jù),采用線性回歸模型和Probit 模型實(shí)證分析了勞動(dòng)力流動(dòng)對全國和不同地區(qū)、地貌農(nóng)村家庭的減貧效應(yīng)。結(jié)果表明，從全國范圍的全樣本看，勞動(dòng)力流動(dòng)既改善了農(nóng)村家庭絕對收入狀況,又降低了陷入貧困的相對概率；但從分地區(qū)實(shí)證結(jié)果看，發(fā)達(dá)地區(qū)勞動(dòng)力流動(dòng)對降低家庭貧困發(fā)生概率的效果更為顯著，并在提升家庭絕對收入上呈現(xiàn)邊際效率遞減特征，而欠發(fā)達(dá)地區(qū)的邊際貢獻(xiàn)更高。何春和崔萬田(2018)[24]使用中國25 個(gè)省份、2000-2014年的面板數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)：農(nóng)村勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移能緩解貧困；且西部地區(qū)農(nóng)村勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移對貧困減少的作用最大，東部地區(qū)最小。陳光金(2008)[25]發(fā)現(xiàn)：非農(nóng)從業(yè)收入比重能顯著減少貧困發(fā)生風(fēng)險(xiǎn)，純農(nóng)業(yè)戶成為貧困戶比例最高的社會階層。

二是貧困不確定論。該觀點(diǎn)認(rèn)為勞動(dòng)力遷移行為能否改善貧困家庭的福利并減貧，取決于遷移動(dòng)機(jī)的類型[26]、遷移類型、時(shí)間[27]和地點(diǎn)[28]、遷移人口的人力資本和社會資本水平[29]，因而結(jié)果并不確定。另一些研究指出，勞動(dòng)力城鄉(xiāng)間遷移與貧困的關(guān)系是混合型的，而不是單調(diào)關(guān)系。Guriev 和Vakulenko(2015)[30]利用1996-2010年俄羅斯面板數(shù)據(jù)使用參數(shù)和半?yún)?shù)方法，控制了區(qū)域之間的固定效應(yīng)后發(fā)現(xiàn)，收入和遷移之間存在非單調(diào)關(guān)系。在較富裕的地區(qū)，收入增加導(dǎo)致移民流出量減少；而在最貧困的地區(qū)，收入的增加導(dǎo)致更高的移民。楊靳(2006)[31]從理論分析和經(jīng)驗(yàn)研究兩個(gè)方面得出結(jié)論認(rèn)為，人口遷移能消除農(nóng)村貧困，但在某種情況下，也會加劇農(nóng)村貧困。當(dāng)遷移人口向農(nóng)村的人均匯款大于遷移人口在農(nóng)村的邊際產(chǎn)出時(shí)，人口遷移將消除或改善農(nóng)村貧困；相反,當(dāng)遷移人口的人均匯款小于遷移人口在農(nóng)村的邊際產(chǎn)出時(shí),人口遷移惡化農(nóng)村貧困。當(dāng)前中國農(nóng)村的人口遷移在整體上是在消除農(nóng)村貧困,但局部地區(qū)開始出現(xiàn)人口遷移惡化農(nóng)村貧困的現(xiàn)象。李石新和高嘉蔚(2011)[32]研究表明,農(nóng)村勞動(dòng)力流動(dòng)通過非農(nóng)收入增加、農(nóng)業(yè)資源重組和資金技術(shù)回流推動(dòng)了農(nóng)村貧困減少,而高素質(zhì)勞動(dòng)力的流失則使農(nóng)業(yè)發(fā)展乏力且阻礙了農(nóng)村貧困減少進(jìn)程,1992 至2008年中國農(nóng)村勞動(dòng)力流動(dòng)是有利于農(nóng)村貧困減少的。而基于ADL 模型的統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)更是得出明確的結(jié)論:1994 至2008年農(nóng)村勞動(dòng)力流動(dòng)所降低的農(nóng)村貧困發(fā)生率占總農(nóng)村貧困發(fā)生率下降的30.17%。李翠錦(2014)[33]基于新疆30 個(gè)貧困縣、3000 個(gè)農(nóng)戶、2008-2010年的微觀面板數(shù)據(jù)，在控制了家庭規(guī)模、勞動(dòng)力數(shù)量等家庭特征變量和糧食播種面積等村莊特征變量的前提下，運(yùn)用固定效應(yīng)法與工具變量法分別考察了勞動(dòng)力遷移規(guī)模、遷移方式與遷移區(qū)位對家庭收入的影響，并進(jìn)一步分析了勞動(dòng)力遷移對貧困的緩解效應(yīng)。回歸結(jié)果表明，勞動(dòng)力遷移規(guī)模提高了中等收入農(nóng)戶的收入水平，但對貧困戶的貧困無緩解效應(yīng)，也不影響富裕戶的收入水平。

由上可知，農(nóng)村勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移對農(nóng)村減貧并沒有得出一致結(jié)論。同時(shí)，中國農(nóng)村貧困也存在很大的區(qū)域差異性。據(jù)《2016 中國農(nóng)村貧困監(jiān)測報(bào)告》，2015年，按現(xiàn)行國家農(nóng)村貧困標(biāo)準(zhǔn)測算，一半以上的農(nóng)村貧困人口仍集中在西部地區(qū)。2015年，東部地區(qū)農(nóng)村貧困人口653 萬，貧困發(fā)生率為1.8%，貧困人口占全國農(nóng)村貧困人口的比重為11.7%；中部地區(qū)農(nóng)村貧困人口2007 萬，貧困發(fā)生率為6.2%，貧困人口占全國農(nóng)村貧困人口的比重為36%；西部地區(qū)農(nóng)村貧困人口2914 萬，貧困發(fā)生率為10%，貧困人口占全國農(nóng)村貧困人口的比重為52.3%。在國家《中國農(nóng)村扶貧開發(fā)綱要(2011－2020)》中新確定的14 個(gè)集中連片貧困地區(qū)中，西部地區(qū)就有9 個(gè)。[34]本文將參考相關(guān)文獻(xiàn)，使用中國家庭追蹤調(diào)查（ChinaFamilyPanelStudies，簡稱CFPS）2010、2012 兩期數(shù)據(jù)，就農(nóng)村勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移對農(nóng)村減貧進(jìn)行經(jīng)驗(yàn)分析。余下部分結(jié)構(gòu)安排如下：第二部分是數(shù)據(jù)說明與研究設(shè)計(jì)；第三部分是回歸結(jié)果與穩(wěn)健性檢驗(yàn)；最后是結(jié)論及政策建議。

二、數(shù)據(jù)說明與研究設(shè)計(jì)

（一）數(shù)據(jù)說明

本部分采用中國家庭追蹤調(diào)查（ChinaFamilyPanelStudies，簡稱CFPS）2010、2012 兩期數(shù)據(jù)①CFPS 項(xiàng)目每兩年進(jìn)行一次跟蹤調(diào)查，目前僅有2010、2012、2014、2016 四期數(shù)據(jù)。但由于其2014年的數(shù)據(jù)中缺失本文所需的關(guān)鍵解釋變量MIG（去年，您家是否有勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移），2016年數(shù)據(jù)則還在持續(xù)更新中，缺少本文所需的被解釋變量INC（家庭人均純收入），故本文只選取了CFPS2010、2012年的數(shù)據(jù)。，該數(shù)據(jù)旨在通過跟蹤收集個(gè)體、家庭、社區(qū)三個(gè)層次的數(shù)據(jù)，反映中國社會、經(jīng)濟(jì)、人口、教育和健康的變遷，且重點(diǎn)關(guān)注中國居民的經(jīng)濟(jì)與非經(jīng)濟(jì)福利，以及包括經(jīng)濟(jì)活動(dòng)、教育成果、家庭關(guān)系與家庭動(dòng)態(tài)、人口遷移、健康等在內(nèi)的諸多研究主題，是一項(xiàng)全國性、大規(guī)模、多學(xué)科的社會跟蹤調(diào)查項(xiàng)目。調(diào)查對象為全國25 個(gè)省份中滿足項(xiàng)目訪問條件的家戶和樣本家戶中滿足項(xiàng)目訪問條件的家庭成員。2010年的全國代表性樣本涵蓋了25 個(gè)省份、635 個(gè)社區(qū)、14798 戶家庭②調(diào)查對象所涉及的全國25 個(gè)省份分別為北京、天津、河北、遼寧、上海、江蘇、浙江、福建、山東、廣東、山西、吉林、黑龍江、安徽、江西、河南、湖北、湖南、廣西、重慶、四川、貴州、云南、陜西、甘肅。。2012年涵蓋了25 個(gè)省份、635 個(gè)社區(qū)、13315 戶家庭，其成功追訪率達(dá)到84.8%。由于本文研究對象為農(nóng)村家庭，因此，僅保留農(nóng)村社區(qū)內(nèi)的家庭樣本。

（二）模型設(shè)定與變量選取

被解釋變量為虛擬變量的面板數(shù)據(jù)，通常可考慮面板Logit 模型或面板Probit 模型，但面板Probit 模型無法估計(jì)固定效應(yīng)模型（因?yàn)樯星覠o法解決伴生參數(shù)問題，找不到充分統(tǒng)計(jì)量），故本文選擇以下面板固定效應(yīng)Logit 模型。

其中，被解釋變量POVit為家庭是否貧困的虛擬變量，如家庭人均收入INC<2300 元，則為貧困家庭，POVit=1，如果家庭人均收入INC≥2300 元，則為非貧困家庭，POVit=0；家庭人均收入INC 分別使用INC1it（為家庭人均純收入）、INC2it（INC2it=INC1it-家庭人均轉(zhuǎn)移性收入）、INC3it（INC3it=INC1it-家庭人均轉(zhuǎn)移性收入+家庭人均轉(zhuǎn)移性支出①因?yàn)檗D(zhuǎn)移性收入和支出是無償獲得的政府補(bǔ)助補(bǔ)貼、社會或私人捐贈等，剔除后更能真實(shí)地反映家庭的有償性收入。，從而得到對應(yīng)的三個(gè)虛擬被解釋變量POV1it、POV2it、POV3it。Xit包括了以下變量。1.家庭是否有勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移虛擬變量（“是”取1，“否”取0）；2.家庭隨時(shí)間變化的相關(guān)控制變量，根據(jù)相關(guān)研究，選取了以下變量：家庭總?cè)丝赑OP、家庭兒童數(shù)占比CHI、家庭老人數(shù)占比OLD、家庭是否非農(nóng)經(jīng)營NAG（“是”取1，“否”取0）、家庭是否從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn) fk1（“是”取 1，“否”取 0）、家庭成員中是否有黨員 party（“是”取 1，“否”取 0）、去年家庭成員是否有人住過院HOS（“是”取1，“否”取0）；3.家庭戶主隨時(shí)間變化的相關(guān)控制變量X2it，根據(jù)相關(guān)研究，選取了以下變量：戶主性別 GEN（“男”取 1，“女”取 0）、戶主自評健康狀況 HEA（“健康”取 1，“一般”取 2，“不太健康”取 3，“不健康”取 4，“非常不健康”取 5）、戶主是否在婚且配偶在世 MARRY（“是”取 1，“否”取 0）；4.MIGit分別與東部、西部地區(qū)虛擬變量的交互項(xiàng)MIGDit、MIGXit、（以考察MIGit在各地區(qū)之間的異質(zhì)性）；ut為家庭個(gè)體固定效應(yīng)。

（三）變量統(tǒng)計(jì)特征

各變量基本統(tǒng)計(jì)特征如表1所示，在剔除價(jià)格變化影響后，農(nóng)村家庭人均純收入兩年間呈增長趨勢，反映農(nóng)村居民生活水平不斷提高；有勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移的農(nóng)村家庭比例明顯下降，2010年均值為0.344，2012年降低為0.314；貧困家庭比例小幅上升，2010年均值為0.222，2012年則是0.238；家庭控制變量中，兩年間家庭人口以及家庭老年人比例都有所增加，這也符合常識；從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的農(nóng)村家庭更是穩(wěn)中有進(jìn)，均值由2010年0.759增長為0.768；戶主控制變量中，兩年間戶主的自評健康狀況有了極大的改善，均值由1.907 增長為3.297。

表1 變量基本統(tǒng)計(jì)特征

三、回歸結(jié)果與穩(wěn)健性檢驗(yàn)

（一）回歸結(jié)果及分析

表2匯報(bào)了面板數(shù)據(jù)固定效應(yīng)LOGIT模型的回歸結(jié)果。其中，第（1）列為只加入核心變量農(nóng)村勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移的回歸結(jié)果，第（2）列為在第（1）列基礎(chǔ)上加入家庭控制變量的回歸結(jié)果，第（3）列為在第（2）列基礎(chǔ)上加入戶主控制變量的回歸結(jié)果，第（4）列則為在第（3）列基礎(chǔ)上進(jìn)一步加入勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移分別與東部、西部交互項(xiàng)（以中部為參考區(qū)域）的回歸結(jié)果①其中，東部地區(qū)包括北京、天津、河北、遼寧、上海、江蘇、浙江、福建、山東、廣東共10 個(gè)省市；中部地區(qū)包括山西、吉林、黑龍江、安徽、江西、河南、湖北和湖南共8 個(gè)?。欢鞑康貐^(qū)則包括廣西、重慶、四川、貴州、云南、陜西、甘肅共7 個(gè)省區(qū)。。對比該四列回歸結(jié)果可以看出，核心變量系數(shù)的顯著性和大小是比較穩(wěn)定的。

下面我們主要根據(jù)第（4）列的回歸結(jié)果來解釋農(nóng)村家庭貧困的影響因素。首先，MIG 的系數(shù)估計(jì)為-1.059，且系數(shù)估計(jì)值的t 統(tǒng)計(jì)值為-3.748。意味著在1%的顯著性水平下，我們可以認(rèn)為中部地區(qū)農(nóng)村勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移對農(nóng)村家庭陷入貧困概率有顯著的負(fù)向影響，在其他條件不變的情況下，中部地區(qū)存在勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移的農(nóng)村家庭陷入貧困概率將平均下降約11.952%（通過Logit 模型的非線性轉(zhuǎn)換計(jì)算得到），同時(shí)，MIGX 的系數(shù)估計(jì)為0.559，且其系數(shù)估計(jì)值的t 統(tǒng)計(jì)值為1.674。意味著在10%的顯著性水平下，我們可以認(rèn)為相對于中部而言，西部農(nóng)村勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移對農(nóng)村家庭陷入貧困概率有顯著的正向影響，在其他條件不變的情況下，存在勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移的西部家庭比中部家庭陷入貧困概率將平均增加約6.308%（其計(jì)量類似于中部地區(qū)）。因此，在西部地區(qū)，農(nóng)村勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移對農(nóng)村貧困發(fā)生概率的影響系數(shù)為-0.5 且顯著。這意味著，在其他條件不變的情況下，西部地區(qū)存在勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移的農(nóng)村家庭陷入貧困概率將平均下降約5.644%(不到中部的50%)。而在東部地區(qū)，農(nóng)村勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移對家庭陷入貧困概率的影響與中部地區(qū)沒有顯著差異。

表2 農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移對農(nóng)村家庭是否貧困POV1的影響

其次，也進(jìn)一步支持了相關(guān)論文所得出的結(jié)論：在家庭控制變量方面，家庭總?cè)丝跀?shù)POP、家庭從事非農(nóng)經(jīng)營NAG、家庭從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)fk1 都有顯著的負(fù)向影響，而家庭兒童數(shù)占比CHI 有顯著的正向影響；在戶主控制變量方面，戶主為女性、戶主更健康自評等都對家庭陷入貧困概率產(chǎn)生顯著的負(fù)向作用，而戶主在婚且配偶在世MARRY 對家庭陷入貧困概率有著顯著的正向影響。

（二）穩(wěn)健性檢驗(yàn)

為了進(jìn)一步檢驗(yàn)上述結(jié)果的穩(wěn)健性，我們分別使用POV2it、POV3it代替POV1it就農(nóng)村勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移對家庭貧困發(fā)生概率的影響進(jìn)行回歸分析。

表3 農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移對農(nóng)村家庭是否貧困POV2的影響

表3、表4分別匯報(bào)了以POV2it、POV3it代替POV1it的面板數(shù)據(jù)固定效應(yīng)LOGIT 模型的回歸結(jié)果。其中，第（1）列為只加入核心變量農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移的回歸結(jié)果，第（2）列為在第（1）列基礎(chǔ)上加入家庭控制變量的回歸結(jié)果，第（3）列為在第（2）列基礎(chǔ)上加入戶主控制變量的回歸結(jié)果，第（4）列則為在第（3）列基礎(chǔ)上進(jìn)一步加入勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移分別與東部、西部交互項(xiàng)（以中部為參考區(qū)域）的回歸結(jié)果。對比該四列回歸結(jié)果可以看出，核心變量系數(shù)的顯著性和大小也是比較穩(wěn)定的。同時(shí)對比表2、表3、表4，我們可以得出以下結(jié)論。

第一，農(nóng)村勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移能顯著降低家庭貧困概率，且東、中部之間沒有顯著差異，而對西部地區(qū)的減貧效應(yīng)則顯著低于東中部地區(qū)。

第二，也得出了與許多相關(guān)研究一致的結(jié)論：家庭總?cè)丝跀?shù)POP、家庭從事非農(nóng)經(jīng)營NAG、家庭從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)fk1、戶主為女性、戶主更健康自評等能顯著降低家庭貧困概率，而家庭兒童數(shù)占比CHI、家庭老人數(shù)占比OLD、戶主在婚且配偶在世MARRY 則顯著增加貧困概率。

表4 農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移對農(nóng)村家庭是否貧困POV3的影響

四、結(jié)論及政策建議

本文利用CFPS 面板數(shù)據(jù)，使用面板固定效應(yīng)Logit 模型，研究了中國農(nóng)村勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移對農(nóng)村貧困的影響，得出了以下兩點(diǎn)主要結(jié)論。首先，農(nóng)村勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移能顯著降低家庭貧困概率，且東、中部地區(qū)之間沒有顯著差異，而對西部地區(qū)的減貧效應(yīng)則顯著低于東中部地區(qū)。這與我國現(xiàn)實(shí)也比較符合。改革開放以來，雖然西部貧困地區(qū)也得到了一定的發(fā)展，但與東中部地區(qū)的收入差距卻在不斷擴(kuò)大，貧困人口的分布進(jìn)一步向西部地區(qū)集中，西部地區(qū)貧困人口占全國貧困人口總數(shù)的比重由1998年48%上升到2010年65.9%。[34]據(jù)《中國農(nóng)村2011貧困監(jiān)測報(bào)告》，2010年全國農(nóng)村貧困人口2688 萬，其中，東部地區(qū)124 萬、中部地區(qū)813 萬、西部地區(qū)1751萬，貧困發(fā)生率分別為0.4%、2.5%、6.1%，占全國農(nóng)村貧困人口比重分別為4.6%、30.3%、65.1%，西部遠(yuǎn)高于東中部。

其次，也得出了與許多相關(guān)研究一致的結(jié)論：家庭總?cè)丝跀?shù)POP、家庭從事非農(nóng)經(jīng)營NAG、家庭從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)fk1、戶主為女性、戶主更健康自評等能顯著降低家庭貧困概率，而家庭兒童數(shù)占比CHI、家庭老人數(shù)占比OLD、戶主在婚且配偶在世MARRY 則顯著增加家庭貧困概率。由此提出以下兩點(diǎn)政策建議。

第一，大力轉(zhuǎn)移農(nóng)村剩余勞動(dòng)力。中國第一產(chǎn)業(yè)從業(yè)人員數(shù)由1978年的28318 萬下降到2016年的21496萬，第一產(chǎn)業(yè)就業(yè)人員占總就業(yè)人員的比重則由1978年的70.53%大幅下降到2016年的27.67%；鄉(xiāng)村人口由1978年的79014 萬下降到2016年的58973 萬，鄉(xiāng)村人口占總?cè)丝诘谋戎貏t由1978年的82.08%大幅下降到2016年的42.65%。①根據(jù)國家統(tǒng)計(jì)局網(wǎng)站相關(guān)數(shù)據(jù)計(jì)算得出?？梢姡覈牡谝划a(chǎn)業(yè)就業(yè)人數(shù)和農(nóng)村人口無論是總量還是比重上都實(shí)現(xiàn)了大幅下降。但當(dāng)前中國農(nóng)村仍然存在大量剩余勞動(dòng)力，著名經(jīng)濟(jì)學(xué)家萬廣華在“清華三農(nóng)論壇2014”上預(yù)計(jì)，2030年中國的農(nóng)村人口為1.2 億，占那時(shí)全國人口的9%以下。這意味著未來12年，仍將有數(shù)億農(nóng)村人口將轉(zhuǎn)移到城市就業(yè)。本文計(jì)量分析發(fā)現(xiàn)，農(nóng)村勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移能顯著降低農(nóng)村家庭貧困發(fā)生率。因此，我們應(yīng)加大農(nóng)村剩余勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移力度，進(jìn)一步降低農(nóng)村家庭貧困概率。

第二，實(shí)施家庭生育鼓勵(lì)政策。由于以往計(jì)劃生育政策的影響，我國人口年齡結(jié)構(gòu)呈現(xiàn)出“少子化”與“老齡化”并存局面。盡管2016年實(shí)施了全面二孩政策，但預(yù)計(jì)難以根本上改變未來老年撫養(yǎng)比不斷加重的趨勢，并成為我國社會矛盾的一個(gè)重要根源。[35]對CFPS 兩期（2010、2012）數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)發(fā)現(xiàn)，西部地區(qū)的家庭兒童數(shù)占比高于東中部地區(qū)（其中西部地區(qū)家庭兒童數(shù)占比均值為0.19，而東、中部地區(qū)家庭兒童數(shù)占比的均值分別為0.134、0.182）。而本文計(jì)量分析也發(fā)現(xiàn)，家庭兒童數(shù)占比會顯著提高家庭貧困概率。因此，我國政府應(yīng)積極實(shí)施生育補(bǔ)貼、子女補(bǔ)貼、兒童看護(hù)和教育、稅收減免等家庭生育鼓勵(lì)政策。[36]這不僅可緩解未來老年撫養(yǎng)比不斷加重趨勢，而且可顯著降低家庭貧困概率，尤其是西部地區(qū)的家庭貧困概率。

致 謝：感謝劉偉在論文研究中所做的數(shù)據(jù)處理、計(jì)量分析等工作以及中國家庭追蹤調(diào)查（CFPS）項(xiàng)目辦公室人員所提供的相關(guān)數(shù)據(jù)與解答！