朱 青, 盧 成

一、引 言

由于城鄉(xiāng)二元體制的存在，農(nóng)村居民收入水平一直較城鎮(zhèn)居民有較大差距。雖然越來越多的農(nóng)村居民從純農(nóng)戶向非農(nóng)戶和兼業(yè)戶轉(zhuǎn)變，(1)張琛、彭超、孔祥智：《農(nóng)戶分化的演化邏輯、歷史演變與未來發(fā)展》，《改革》2019年第2期。但城鎮(zhèn)居民和農(nóng)村居民的收入差距并未從根本上得到改善。2018年，城鎮(zhèn)居民和農(nóng)村居民的收入比仍然高達(dá)2.68倍。(2)數(shù)據(jù)來源：國家統(tǒng)計(jì)局《2018年國民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展統(tǒng)計(jì)公報(bào)》。為了保障和提高農(nóng)民收入，進(jìn)而間接保持農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的穩(wěn)定，國家一直把保障農(nóng)民收入作為財(cái)政支農(nóng)政策的一個(gè)重要目標(biāo)。作為農(nóng)民轉(zhuǎn)移性收入的重要來源之一，財(cái)政支農(nóng)投入直接和間接影響著農(nóng)村居民的收入水平，引起了眾多學(xué)者的關(guān)注，他們從不同角度對(duì)此進(jìn)行研究。Clark(2008)(3)J.R. Clark & Dwight R. Lee, “Government Transfers and Inequality: An Anatomy of Political Failure”， Public Finance and Management, Vol.8,2008,pp.265-301.從范圍更廣的公共轉(zhuǎn)移支付入手，認(rèn)為公共轉(zhuǎn)移支付會(huì)降低個(gè)體提高收入的努力程度，尤其是不合理的制度設(shè)計(jì)會(huì)形成過高的邊際稅率，即個(gè)體其他收入的增加可能會(huì)讓其丟失獲得公共轉(zhuǎn)移支付的機(jī)會(huì)，從而形成公共轉(zhuǎn)移支付養(yǎng)懶人的激勵(lì)機(jī)制。國內(nèi)學(xué)者從財(cái)政支農(nóng)政策這一具體領(lǐng)域入手，研究其對(duì)農(nóng)民收入分配狀況的影響。張玉梅等(2015)(4)張玉梅、陳志鋼：《惠農(nóng)政策對(duì)貧困地區(qū)農(nóng)村居民收入流動(dòng)的影響——基于貴州3個(gè)行政村農(nóng)戶的追蹤調(diào)查分析》，《中國農(nóng)村經(jīng)濟(jì)》2015年第7期。通過對(duì)貴州3個(gè)貧困村的跟蹤調(diào)查研究發(fā)現(xiàn)，財(cái)政支農(nóng)政策對(duì)低收入組農(nóng)民向中高收入組流動(dòng)具有重要作用，但主要表現(xiàn)為直接增加轉(zhuǎn)移性收入，對(duì)改善農(nóng)民生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)狀況進(jìn)而長(zhǎng)遠(yuǎn)增加農(nóng)民收入的作用不明顯，導(dǎo)致流向中高收入組的農(nóng)民有著較高返貧的可能。程名望等(2015)(5)程名望、史清華、Jin Yanhong、蓋慶恩：《農(nóng)戶收入差距及其根源：模型與實(shí)證》，《管理世界》2015年第7期。利用Koenker 和Passett(1978)提出的分位數(shù)回歸模型，研究得出了財(cái)政支農(nóng)政策對(duì)高收入組農(nóng)民的正面影響大于低收入組農(nóng)民的結(jié)論，進(jìn)而認(rèn)為財(cái)政支農(nóng)政策雖然有助于提高農(nóng)民的絕對(duì)收入水平，但不利于縮小農(nóng)民間的收入差距。萬海遠(yuǎn)等(2015)(6)萬海遠(yuǎn)、田志磊、徐琰超：《中國農(nóng)村財(cái)政與村莊收入分配》，《管理世界》2015年第11期。認(rèn)為，財(cái)政資金偏向于被富裕村莊和高收入農(nóng)民獲得，由此擴(kuò)大了村莊間和農(nóng)村內(nèi)部的收入差距，基礎(chǔ)設(shè)施類資金對(duì)富裕農(nóng)民的影響更明顯，而福利類資金的收入分配效應(yīng)則不明顯。張琛等(2019)(7)張琛、彭超、孔祥智：《中國農(nóng)戶收入極化的趨勢(shì)與分解——來自全國農(nóng)村固定觀察點(diǎn)的證據(jù)》，《勞動(dòng)經(jīng)濟(jì)研究》2019年第2期。則采用Shapley值分解法按照收入來源對(duì)農(nóng)戶收入極化指標(biāo)進(jìn)行分解，結(jié)果表明轉(zhuǎn)移性收入對(duì)緩解農(nóng)戶收入極化具有穩(wěn)健的正向影響。嚴(yán)斌劍等(2014)(8)嚴(yán)斌劍、周應(yīng)恒、于曉華：《中國農(nóng)村人均家庭收入流動(dòng)性研究：1986—2010年》，《經(jīng)濟(jì)學(xué)》(季刊)2014年第3期。則從農(nóng)民人均家庭收入流動(dòng)的角度分析了財(cái)政支農(nóng)政策的影響，基于Shorrocks(1984)和Fields(2001)提出的收入流動(dòng)矩陣及其分析框架，研究提出雖然總體上中低收入階層的農(nóng)民有收入固化的趨勢(shì)，但財(cái)政支農(nóng)政策仍然可以降低農(nóng)民收入位置下降的概率。郭慶旺等(2016)(9)郭慶旺、陳志剛、溫新新、呂冰洋：《中國政府轉(zhuǎn)移性支出的收入再分配效應(yīng)》，《世界經(jīng)濟(jì)》2016年第8期。則系統(tǒng)論述了中國政府轉(zhuǎn)移性支出對(duì)居民收入分配的影響，其中政府轉(zhuǎn)移性支出可降低農(nóng)村居民收入不平等程度2個(gè)百分點(diǎn)以上。解堊(2010)(10)解堊：《公共轉(zhuǎn)移支付和私人轉(zhuǎn)移支付對(duì)農(nóng)村貧困、不平等的影響:反事實(shí)分析》，《財(cái)貿(mào)經(jīng)濟(jì)》2010年第12期。的研究結(jié)論則恰恰相反，他認(rèn)為私人轉(zhuǎn)移支付對(duì)緩解農(nóng)村居民收入不平等有用，但公共轉(zhuǎn)移支付則沒有任何作用，原因主要在于公共轉(zhuǎn)移支付的覆蓋面有限，且瞄準(zhǔn)機(jī)制上有較大問題。

除了關(guān)注財(cái)政支農(nóng)政策對(duì)收入分配的影響，一些學(xué)者也就其對(duì)絕對(duì)貧困的影響展開了研究。程名望等(2018)(11)程名望、張帥、史清華：《農(nóng)戶貧困及其決定因素——基于精準(zhǔn)扶貧視角的實(shí)證分析》，《公共管理學(xué)報(bào)》2018年第1期。使用2003—2010年的農(nóng)村固定觀察點(diǎn)數(shù)據(jù)，利用Probit模型對(duì)農(nóng)戶貧困問題的影響因素進(jìn)行了分析，認(rèn)為惠農(nóng)政策對(duì)農(nóng)民貧困沒有直接影響，主要是因?yàn)榛蒉r(nóng)政策是生產(chǎn)導(dǎo)向的，而絕對(duì)貧困戶普遍缺少物質(zhì)和人力資本積累，不能較好地從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)。崔景華等(2018)(12)崔景華、李萬甫、謝遠(yuǎn)濤：《基層財(cái)政支出配置模式有利于農(nóng)戶脫貧嗎——來自中國農(nóng)村家庭追蹤調(diào)查的證據(jù)》，《財(cái)貿(mào)經(jīng)濟(jì)》2018年第2期。使用Probit模型，利用中國家庭追蹤調(diào)查(CFPS)2010年和2014年的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，認(rèn)為直接撥付的轉(zhuǎn)移支付對(duì)貧困減輕沒有作用，長(zhǎng)期來看甚至有加劇作用，正面作用最大的是教育和農(nóng)業(yè)水利生產(chǎn)投資。但崔景華等(2018)使用的CFPS數(shù)據(jù)有一個(gè)缺陷，即樣本數(shù)據(jù)本身不包含自身獲得財(cái)政補(bǔ)助的情況，模型中的人均財(cái)政補(bǔ)助實(shí)際上是所在村獲得的財(cái)政補(bǔ)助除以村常住人口得到的，這就可能對(duì)模型估計(jì)結(jié)果產(chǎn)生重要影響。龔維進(jìn)等(2018)(13)龔維進(jìn)、覃成林、李超：《中國財(cái)政支出的減貧效應(yīng)——基于結(jié)構(gòu)與空間視角》，《經(jīng)濟(jì)與管理研究》2018年第5期。利用2007—2013年地市級(jí)面板數(shù)據(jù)研究了財(cái)政支出的減貧效應(yīng)，認(rèn)為財(cái)政支出中的農(nóng)林水利事務(wù)支出在中西部地區(qū)減貧效應(yīng)非常顯著。但其模型中減貧效應(yīng)以人均收入水平代替，實(shí)際上沒有涉及絕對(duì)貧困問題。王娟(2012)(14)王娟、張克中：《公共支出結(jié)構(gòu)與農(nóng)村減貧——基于省級(jí)面板數(shù)據(jù)的證據(jù)》，《中國農(nóng)村經(jīng)濟(jì)》2012年第1期。利用1994—2004年的省際面板數(shù)據(jù)分析財(cái)政支出對(duì)絕對(duì)貧困的影響，認(rèn)為農(nóng)業(yè)公共支出對(duì)農(nóng)村貧困發(fā)生率的影響不顯著，但社會(huì)救濟(jì)支出可以顯著降低農(nóng)村貧困發(fā)生率。

通過上述文獻(xiàn)回顧不難發(fā)現(xiàn)，大多數(shù)學(xué)者的研究主要集中于財(cái)政支農(nóng)政策與農(nóng)戶收入不平等，關(guān)于財(cái)政支農(nóng)政策對(duì)絕對(duì)貧困影響的研究則少有涉及。即使有此類研究，也沒有將財(cái)政支農(nóng)政策放在整個(gè)農(nóng)村現(xiàn)行的民生保障政策中進(jìn)行系統(tǒng)分析，而且多數(shù)研究采用的數(shù)據(jù)都是2010年以前的中國住戶收入調(diào)查數(shù)據(jù)(CHIP)或者農(nóng)村固定觀察點(diǎn)數(shù)據(jù)，沒有反映近幾年財(cái)政支農(nóng)政策快速調(diào)整和支農(nóng)支出大幅增加的背景。為此，本文采用2009—2015年農(nóng)業(yè)部農(nóng)村固定觀察點(diǎn)數(shù)據(jù)，通過收入流動(dòng)性矩陣和面板分位數(shù)回歸的方法著重考察了財(cái)政支農(nóng)政策尤其是農(nóng)業(yè)補(bǔ)貼政策對(duì)收入不平等和絕對(duì)貧困群體的影響。

二、農(nóng)民收入和農(nóng)業(yè)補(bǔ)貼的基本情況——來自固定觀察點(diǎn)數(shù)據(jù)的描述性統(tǒng)計(jì)分析

(一)數(shù)據(jù)基本說明

本文在借鑒以往研究(15)張?jiān)迫A、彭超、張琛：《氮元素施用與農(nóng)戶糧食生產(chǎn)效率：來自全國農(nóng)村固定觀察點(diǎn)數(shù)據(jù)的證據(jù)》，《管理世界》2019年第4期。的基礎(chǔ)上對(duì)固定觀察點(diǎn)數(shù)據(jù)存在的不平衡問題進(jìn)行了處理，共分為兩步進(jìn)行處理。其中，第一步篩選方法是利用歐式距離調(diào)整法盡量篩選出相對(duì)平衡的面板數(shù)據(jù)，確保剩余的樣本在不同年度間出現(xiàn)的頻率基本一致。假設(shè)連續(xù)年度間樣本家庭的房屋建筑面積、土地面積、地塊數(shù)量變化很小，此步驟刪除了家庭識(shí)別碼相同的家庭中，連續(xù)兩年觀測(cè)值之間平方差之和的平方根大于0的樣本，樣本清洗到了83 697個(gè)，累計(jì)刪除比例41%。第二步，詳細(xì)考察各個(gè)類別農(nóng)民收入，將農(nóng)戶家庭全年總收入缺失、0值、極端值(如超過100萬)的樣本刪除，并刪除了各分項(xiàng)收入之和(家庭經(jīng)營(yíng)收入、工資性收入、財(cái)產(chǎn)性收入、轉(zhuǎn)移性收入)與農(nóng)戶家庭全年總收入差異較大的樣本，最終將數(shù)據(jù)清洗至47 752個(gè)，形成研究的基礎(chǔ)樣本集。兩次累計(jì)刪除比例為66.46%。

表1 2009—2015年固定觀察點(diǎn)樣本數(shù)量及分布 單位：戶

(二)農(nóng)民收入情況

2009—2015年，樣本農(nóng)戶人均收入水平(16)人均收入=家庭全年總收入/家庭常住人口數(shù)。從8 302元增長(zhǎng)到15 637元，年均增長(zhǎng)11.1%。分年看，人均收入的增速不斷降低，從2010年的17.9%下降到2015年的5.6%，反映出農(nóng)民收入增長(zhǎng)的動(dòng)能正在減弱。需要說明的是，樣本農(nóng)戶的人均收入水平高于國家統(tǒng)計(jì)局同期公布的農(nóng)村居民人均可支配收入，主要是因?yàn)楣潭ㄓ^察點(diǎn)數(shù)據(jù)反映的人均收入沒有扣除家庭經(jīng)營(yíng)費(fèi)用和稅費(fèi)等，因此得出的數(shù)值偏大。從地區(qū)看，東部地區(qū)收入最高，達(dá)到16 895元，其次是中部和東北地區(qū)，最低的是西部地區(qū)，為12 070元。東部地區(qū)人均收入是西部地區(qū)人均收入的1.4倍。調(diào)查期間，東部和西部的收入差距從1.45倍縮小到1.13倍，反映出地區(qū)間的收入差距正在不斷縮小。收入增速方面，西部地區(qū)收入增速最高，達(dá)到12.7%，東部其次，最低的是東北地區(qū)，年均收入增速為10.1%。

圖1 2009—2015年樣本農(nóng)戶人均收入構(gòu)成及增長(zhǎng)率變化

從收入結(jié)構(gòu)看，家庭經(jīng)營(yíng)收入仍然是農(nóng)民最重要的收入來源，收入占比達(dá)到52.2%。工資性收入位居次席，占比達(dá)到37.5%。程名望等(2015)(17)程名望、Jin Yanhong、蓋慶恩、史清華: 《農(nóng)村減貧應(yīng)該更關(guān)注教育還是健康?——基于收入增長(zhǎng)和差距縮小雙重視角的實(shí)證》，《經(jīng)濟(jì)研究》2014年第11期。利用2003—2010年固定觀察點(diǎn)數(shù)據(jù)研究農(nóng)戶收入構(gòu)成時(shí)，占比最高的同樣是家庭經(jīng)營(yíng)收入，比重達(dá)到57.8%，而同期工資性收入比重為27.2%。兩組數(shù)據(jù)對(duì)比，說明近年來農(nóng)戶收入中經(jīng)營(yíng)收入處于下降趨勢(shì)，越來越多的農(nóng)民通過外出務(wù)工獲得工資性收入，且工資性收入占比增幅很快。除此以外，本文計(jì)算的財(cái)產(chǎn)性收入和轉(zhuǎn)移性收入占比分別為3.5%和6.7%，而程名望此前計(jì)算的為6.3%和8.7%。與之相比可以看出，財(cái)產(chǎn)性收入雖然絕對(duì)規(guī)模有所增加，從2009年的229元增加到2015年的595元，但占比下降了約3個(gè)百分點(diǎn)，說明財(cái)產(chǎn)性收入沒有與總體收入增速保持同步，占比正在被稀釋。轉(zhuǎn)移性收入雖然從528元增加到1 118元，絕對(duì)規(guī)模增長(zhǎng)了一倍以上，但占比也下降了約2個(gè)百分點(diǎn)，同樣說明來自私人和政府的轉(zhuǎn)移性收入增速?zèng)]有和收入呈現(xiàn)同步增長(zhǎng)的趨勢(shì)。

(三)農(nóng)業(yè)補(bǔ)貼概況

2009—2015年，農(nóng)民的人均轉(zhuǎn)移性收入為836元。其中，政府補(bǔ)貼收入達(dá)到321.9元，占轉(zhuǎn)移性收入的比重為38.5%，是轉(zhuǎn)移性收入重要的組成部分。來自家庭非常住人口的匯款以及城市親友的贈(zèng)送有142.1元，占到轉(zhuǎn)移性收入的17%。需要說明的是，來自保險(xiǎn)年金和醫(yī)療報(bào)銷的收入雖然也占到了17.8%，且這類收入通常也以政府補(bǔ)助的形式發(fā)放，但多是基于已經(jīng)發(fā)生的支出或者是歷史繳費(fèi)給予的補(bǔ)償，嚴(yán)格意義上說不是真正的轉(zhuǎn)移性收入。

農(nóng)業(yè)補(bǔ)貼是財(cái)政支農(nóng)政策中的重要組成部分。在政府補(bǔ)貼收入中，農(nóng)業(yè)補(bǔ)貼達(dá)到255.6元，合計(jì)占比達(dá)到79.4%，其次是各類救濟(jì)救災(zāi)款，金額為63.4元，占到19.7%。全部47 752個(gè)樣本農(nóng)戶中，2009—2015年間獲得過農(nóng)業(yè)補(bǔ)貼的農(nóng)戶有46 462個(gè)，占比為97.3%。其中，每年均獲得過農(nóng)業(yè)補(bǔ)貼的農(nóng)戶有39 018個(gè)，占比為81.7%，這說明農(nóng)業(yè)補(bǔ)貼政策具有一定的穩(wěn)定性，獲得農(nóng)業(yè)補(bǔ)貼的人群在年度間變化不大。農(nóng)業(yè)補(bǔ)貼中，農(nóng)機(jī)具購置補(bǔ)貼和退耕還林還草補(bǔ)貼都有特定的補(bǔ)貼對(duì)象和任務(wù)目標(biāo)，并不是普惠制的。一般農(nóng)戶均可獲得的補(bǔ)貼主要是糧食直接補(bǔ)貼、農(nóng)資綜合補(bǔ)貼、良種補(bǔ)貼(以下簡(jiǎn)稱“三項(xiàng)補(bǔ)貼”)，“三項(xiàng)補(bǔ)貼”人均達(dá)到232.3元，占人均收入的1.9%。其中，最高的人均補(bǔ)貼8.5萬元。按調(diào)查的全部樣本平均每戶有3.8人和7.3畝耕地計(jì)算，戶均可獲得補(bǔ)貼882.4元，畝均可獲得補(bǔ)貼約120.9元。

雖然固定觀察點(diǎn)的調(diào)查表區(qū)分了農(nóng)業(yè)補(bǔ)貼的具體類型，包括退耕還林還草、直接補(bǔ)貼、農(nóng)資綜合補(bǔ)貼、良種補(bǔ)貼以及農(nóng)機(jī)具購置補(bǔ)貼等，但在各地的實(shí)際發(fā)放過程中，通常都是在每年的6月30日前，由當(dāng)?shù)刎?cái)政部門通過惠農(nóng)“一卡通”直接將補(bǔ)貼發(fā)放給農(nóng)戶的，絕大多數(shù)農(nóng)戶并不知曉發(fā)放的補(bǔ)貼具體項(xiàng)目和構(gòu)成是多少。2016年“三項(xiàng)補(bǔ)貼”合并成為耕地地力保護(hù)補(bǔ)貼后，更沒有區(qū)分具體補(bǔ)貼類別的必要了。本文側(cè)重研究農(nóng)業(yè)補(bǔ)貼作為一個(gè)整體對(duì)農(nóng)民收入的影響，因此接下來不再區(qū)分具體的補(bǔ)貼類型。

三、財(cái)政支農(nóng)政策與收入不平等

(一)財(cái)政支出與收入分配公平程度

基尼系數(shù)是經(jīng)濟(jì)學(xué)上綜合考察居民內(nèi)部收入分配差異狀況的一個(gè)重要分析指標(biāo)，由于其對(duì)通貨膨脹不敏感，因而能較好地反映收入分配的公平程度。(18)李丹、馬彪、陳曦、薩密等：《國家自然科學(xué)基金分配中的“馬太效應(yīng)”及其變化分析》，《科技進(jìn)步與對(duì)策》2017年第16期。直觀來看，2009—2015年樣本農(nóng)戶人均收入的基尼系數(shù)年平均為0.333 1。分年看逐年降低，從0.351 7下降到0.311 9，下降了11.3%，顯示出農(nóng)戶間的收入差距不斷縮小。結(jié)合收入變化來看，2009—2015年間農(nóng)戶總體上呈現(xiàn)出收入不斷增長(zhǎng)、收入差距不斷縮小的狀態(tài)。朱詩娥等(2018)(19)朱詩娥、楊汝岱、吳比：《中國農(nóng)村家庭收入流動(dòng)：1986—2017年》，《管理世界》2018年第10期?；谵r(nóng)村固定觀察點(diǎn)數(shù)據(jù)測(cè)算2015年的基尼系數(shù)大約為0.33，與之相比本文測(cè)算的結(jié)果略低，可能是因?yàn)楸疚臄?shù)據(jù)篩選的標(biāo)準(zhǔn)更嚴(yán)，刪除了更多的極端值。根據(jù)國家統(tǒng)計(jì)局公布的基尼系數(shù)，2010—2015年全國居民可支配收入的基尼系數(shù)從0.490下降到0.462，同樣呈現(xiàn)出穩(wěn)步降低的趨勢(shì)。與全國數(shù)據(jù)對(duì)比，可以看出農(nóng)村居民的收入差距要遠(yuǎn)低于總體的收入差距。這一方面說明農(nóng)村內(nèi)部的收入分配狀況相對(duì)合理，另一方面也說明城鄉(xiāng)差距是造成全國收入差距較大的主要原因。(20)郭慶旺等(2016)利用中國家庭收入調(diào)查數(shù)據(jù)庫(CHIPs)測(cè)算的2007年城鎮(zhèn)居民可支配收入基尼系數(shù)為0.4256，也大幅低于全國居民收入的基尼系數(shù)。從長(zhǎng)期看，如果將2009—2015年作為一個(gè)完整的時(shí)間段，則農(nóng)村居民人均收入的基尼系數(shù)為0.323，比分年計(jì)算的基尼系數(shù)平均低0.01，反映出年度間農(nóng)戶收入有波動(dòng)，從更長(zhǎng)跨度上看收入分配狀況會(huì)更均等。

為了直觀判斷財(cái)政支農(nóng)支出對(duì)收入分配的影響，我們將家庭人均收入中的農(nóng)業(yè)補(bǔ)貼收入扣除，分析剩余收入的分配情況。如圖2所示，2009—2015年，扣除農(nóng)業(yè)補(bǔ)貼后的人均收入基尼系數(shù)也呈現(xiàn)出穩(wěn)步下降的趨勢(shì)，從0.342 7下降到0.292 2，下降了14.7%，降幅高于全口徑農(nóng)民人均收入的基尼系數(shù)下降比例。分年看，窄口徑收入每一年的基尼系數(shù)也都低于全口徑收入的基尼系數(shù)，說明農(nóng)業(yè)補(bǔ)貼對(duì)改善收入分配狀況具有反作用。以下我們從村莊和農(nóng)戶兩個(gè)維度，分析農(nóng)業(yè)補(bǔ)貼的投向與村莊、農(nóng)戶特征的關(guān)系。

圖2 2009—2015年樣本農(nóng)戶收入基尼系數(shù)變化圖

在比較農(nóng)戶特征前，本文按照人均每年獲得農(nóng)業(yè)補(bǔ)貼金額對(duì)農(nóng)戶進(jìn)行了歸類和劃分。其中，每年獲得補(bǔ)貼金額在均值以上的農(nóng)戶定義為該戶獲得了農(nóng)業(yè)補(bǔ)貼的有效支持，反之則沒有得到有效支持。我們比較了獲得有效支持農(nóng)戶和沒有獲得有效支持農(nóng)戶的部分特征。具體而言，獲得有效支持農(nóng)戶的人均耕地面積為6.35畝/人，年初戶均耕地面積為22.89畝；沒有獲得有效支持農(nóng)戶的人均耕地面積為1.47畝/人，年初戶均耕地面積為5.32畝。鄉(xiāng)村干部擔(dān)任情況沒有明顯差異，獲得有效支持的農(nóng)戶為1.963，沒有獲得有效支持的農(nóng)戶為1.967?？偟膩砜矗瑩碛型恋剌^多的農(nóng)戶獲得的補(bǔ)貼也較多，同時(shí)這一群體的收入也相應(yīng)較高。從這點(diǎn)看，驗(yàn)證了前文分析的農(nóng)業(yè)補(bǔ)貼對(duì)個(gè)體無均等化效應(yīng)的判斷，收入越高、耕地越多的農(nóng)戶獲得了更多農(nóng)業(yè)補(bǔ)貼。

除農(nóng)戶外，固定觀察點(diǎn)還開展了村莊層面的調(diào)查。從村莊看，如果當(dāng)年全村獲得的政府補(bǔ)貼剔除直接發(fā)給農(nóng)戶個(gè)人的補(bǔ)貼后大于等于1萬元，則定義該村獲得了有效的財(cái)政支農(nóng)資金支持，反之則沒有得到有效支持。我們比較了獲得有效支持村莊和沒有獲得有效支持村莊的部分特征。其中，經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)程度居所在縣水平(21)根據(jù)《全國農(nóng)村固定觀察點(diǎn)村調(diào)查制度》，如果樣本村經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)程度居所在縣水平為上等，則定義為1。中上等為2，中等為3，中下等為4，下等為5。沒有明顯差異，獲得有效支持的村為2.83，沒有獲得有效支持的村為2.87，均處于中等到中上等之間。但全村人均純收入有明顯差異，獲得補(bǔ)貼的村人均純收入為6 880元，而沒有獲得補(bǔ)貼的村達(dá)到了8 601元，比前者高出25%。村干部的數(shù)量也有一定差異，獲得補(bǔ)貼的村干部數(shù)量平均為5.71個(gè)，而沒有補(bǔ)貼的村干部數(shù)量平均為6.17個(gè)，比前者高出8.1%。常住人口的土地面積差異較大，獲得補(bǔ)貼的村常住人口人均土地面積為7.42畝，而沒有獲得補(bǔ)貼的村人均土地面積為5.68畝(22)由于外出務(wù)工現(xiàn)象較為普遍，農(nóng)村常住人口數(shù)小于實(shí)際戶籍人口數(shù)，故算出的人均土地面積偏大。，前者比后者高出30.6%。綜合來看，獲得補(bǔ)貼較多的村更多是人均收入相對(duì)偏低、人均耕地面積更多且鄉(xiāng)村治理偏弱的村莊。從村莊層面看，財(cái)政補(bǔ)貼(不包括直接發(fā)放給農(nóng)戶個(gè)人的補(bǔ)貼)具有一定的再分配功能。

(二)財(cái)政支出與收入流動(dòng)性

基尼系數(shù)可以折射居民收入差距，但由于它反映的是收入分配的靜態(tài)狀況，所以只要居民收入在一定時(shí)間跨度內(nèi)存在顯著的流動(dòng)性，從長(zhǎng)期看收入分配狀況也會(huì)趨于平穩(wěn)。因?yàn)槿说姆A賦有差異，所以不同人的收入水平就有差異。如果在初次分配環(huán)節(jié)就只強(qiáng)調(diào)公平，通常會(huì)以損失經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的效率為代價(jià)。但如果社會(huì)收入分配狀況一直保持極度不平等的狀態(tài)，長(zhǎng)期看也不利于經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，更不能讓多數(shù)人分享經(jīng)濟(jì)發(fā)展的成果。所以，收入流動(dòng)性是兼顧經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)效率與保持社會(huì)相對(duì)公平很重要的工具。收入流動(dòng)包括兩個(gè)層面的含義，一是收入絕對(duì)值的流動(dòng)，二是收入排序的流動(dòng)。前者主要是指收入并不是一成不變的，但其并不直接影響收入分配的狀況。如果高收入群體的收入變動(dòng)速度高于低收入群體，則收入分配狀況還可能出現(xiàn)惡化。后者才是本文所定義的流動(dòng)。以某個(gè)居民為例，主要是指其收入增速高于其他居民，從而導(dǎo)致該居民在整個(gè)社會(huì)收入分配中的相對(duì)位置發(fā)生變化。

由于收入流動(dòng)源于收入增減，所以影響收入流動(dòng)的因素本質(zhì)上是收入影響因素的放大?？紤]到農(nóng)民的收入主要包括生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)收入、財(cái)產(chǎn)類收入、轉(zhuǎn)移類收入等，因此影響收入流動(dòng)的因素通常有以下幾類。第一類是生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)要素，包括勞動(dòng)力數(shù)量、土地規(guī)模、教育水平變化以及非農(nóng)就業(yè)的機(jī)會(huì)。第二類是財(cái)產(chǎn)價(jià)值變動(dòng)，包括征地補(bǔ)償、村集體或合作社分紅等。第三類是外部轉(zhuǎn)移收入，包括農(nóng)業(yè)補(bǔ)貼等財(cái)政補(bǔ)貼、他人贈(zèng)予收入等。從短期來看，如果想加速農(nóng)村居民的收入流動(dòng)，很難通過改變要素的數(shù)量和質(zhì)量來增加收入，而征地補(bǔ)償、他人贈(zèng)予等也屬于不可控的外部因素。真正可由農(nóng)戶自我決策或可由政府控制的主要是兩個(gè)途徑：一是通過參與非農(nóng)就業(yè)增加收入；二是增強(qiáng)政府補(bǔ)貼特別是農(nóng)業(yè)補(bǔ)貼的再分配功能，將補(bǔ)貼更多投向貧困家庭，通過削峰填谷的制度設(shè)計(jì)影響收入分配。但由于政府補(bǔ)貼在收入中占比不高，所以其對(duì)收入流動(dòng)的影響不會(huì)是決定性的。

收入流動(dòng)性的測(cè)量方式有很多種，嚴(yán)斌劍等(2014)詳細(xì)介紹了常見的流動(dòng)性指標(biāo)，本文就不再具體論述?？偟恼f來，第一類是基于基尼系數(shù)設(shè)計(jì)的流動(dòng)性測(cè)量指標(biāo)，它是將特定周期內(nèi)總的基尼系數(shù)與各期基尼系數(shù)的加權(quán)平均數(shù)相比較，但該指標(biāo)的缺點(diǎn)是不能反映個(gè)體的收入變動(dòng)信息，極端的情況是如果兩個(gè)個(gè)體的收入顛倒，則從基尼系數(shù)看沒有變化，但實(shí)際上收入流動(dòng)性可能很強(qiáng)。第二類是收入變動(dòng)衡量指標(biāo)，主要是度量全部樣本收入絕對(duì)或相對(duì)變化的平均程度，但這類指標(biāo)只能看到絕對(duì)收入水平的變化，看不到收入分配狀況的變化。第三類是反映收入位置移動(dòng)的指標(biāo)，主要是基于收入矩陣這一工具，看樣本調(diào)查期內(nèi)在不同收入分組中位置移動(dòng)的情況。但這種方法容易受分組數(shù)量限制，如果組數(shù)不夠多，往往一些不明顯的收入流動(dòng)容易被過濾，不能全面反映收入的移動(dòng)情況。以下用兩種常見的方法度量收入的流動(dòng)性以及補(bǔ)貼對(duì)流動(dòng)性的影響。

1.收入矩陣法

表2 2009—2010年樣本農(nóng)戶家庭收入轉(zhuǎn)換矩陣

為了分析不同年度間樣本農(nóng)戶收入流動(dòng)變化，我們用Shorrocks指數(shù)和加權(quán)平均流動(dòng)率(WAMR)研究了2009—2015年逐年的收入變動(dòng)趨勢(shì)，并且區(qū)分了含農(nóng)業(yè)補(bǔ)貼和不含農(nóng)業(yè)補(bǔ)貼收入兩個(gè)口徑。從圖3可以看出，不管是用Shorrocks指數(shù)還是用加權(quán)平均流動(dòng)率(WAMR)，樣本農(nóng)戶家庭收入的變動(dòng)趨勢(shì)基本是一致的，即從2009年開始收入流動(dòng)性基本保持下降或穩(wěn)定的態(tài)勢(shì)，但2015年的收入流動(dòng)性明顯上升。含有農(nóng)業(yè)補(bǔ)貼和不含農(nóng)業(yè)補(bǔ)貼的家庭收入在流動(dòng)趨勢(shì)上沒有差異，且除個(gè)別年份外，不含農(nóng)業(yè)補(bǔ)貼的家庭收入流動(dòng)性均高于含有農(nóng)業(yè)補(bǔ)貼的家庭收入流動(dòng)程度，意味著農(nóng)業(yè)補(bǔ)貼對(duì)改善農(nóng)民家庭收入流動(dòng)性沒有幫助，相反可能還會(huì)有一定的負(fù)面影響。不同收入分組的收入流動(dòng)性變化特征也不一樣。從表2可以看出，低收入群體的收入流動(dòng)性最低。隨著收入的提高，收入流動(dòng)性逐步增強(qiáng)。以10*10的收入矩陣為例，通常第6分組的收入流動(dòng)性最強(qiáng)。此后，隨著收入的提高流動(dòng)性又會(huì)重新進(jìn)入下降通道。從總體上看，收入流動(dòng)性隨著收入增長(zhǎng)呈現(xiàn)出倒U形，且極高收入分組的流動(dòng)程度要高于極低收入分組的，這意味著窮者恒貧的現(xiàn)象在農(nóng)村地區(qū)還較為突出。

圖3 2009—2015年樣本農(nóng)戶收入基尼系數(shù)變化圖

2.分位數(shù)回歸法

收入矩陣的方法雖然可以直觀看出農(nóng)業(yè)補(bǔ)貼對(duì)農(nóng)戶收入流動(dòng)性的影響，但有兩個(gè)弊端。一是收入矩陣對(duì)收入流動(dòng)性的描述是分散的，精確性取決于收入分組的數(shù)量。如果分組過粗，即使存在收入流動(dòng)，仍可能被歸為同一分組，體現(xiàn)不出流動(dòng)性。另一方面，通過對(duì)比包含農(nóng)業(yè)補(bǔ)貼和不包含農(nóng)業(yè)補(bǔ)貼的收入矩陣，可以看出補(bǔ)貼對(duì)收入流動(dòng)性的影響，但這種方法只能度量出直接影響，補(bǔ)貼通過其他渠道進(jìn)而影響收入的間接機(jī)制無法通過收入矩陣度量出來。為了解決這一問題，更多學(xué)者采用分位數(shù)回歸法，即將樣本農(nóng)戶依照收入水平進(jìn)行分組，在控制了其他變量的影響后，度量農(nóng)業(yè)補(bǔ)貼對(duì)不同收入分組樣本的邊際影響程度。如果農(nóng)業(yè)補(bǔ)貼對(duì)低收入群體的收入呈更為顯著的正向影響，則這項(xiàng)政策就具有均等化效應(yīng)。反之，則不具備。此外，采用分位數(shù)回歸的方法還可以有效地反映出農(nóng)業(yè)補(bǔ)貼政策對(duì)中低收入群體即絕對(duì)貧困群體的影響。結(jié)合前文分析，構(gòu)建如下計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型：

LnYit=αLnA+βi∑LnXit+μi+θt+εit

(1)

(1)式中，Yit表示樣本農(nóng)戶的人均收入。Xit表示影響農(nóng)戶收入的變量。除了農(nóng)業(yè)補(bǔ)貼外，主要包括三類變量。第一類變量是反映生產(chǎn)要素?cái)?shù)量或質(zhì)量的指標(biāo)，包括勞動(dòng)力數(shù)量、勞動(dòng)力平均年齡、勞動(dòng)力平均受教育年限、勞動(dòng)力占家庭人口比重、人均耕地面積。第二類變量是反映勞動(dòng)強(qiáng)度的指標(biāo)，包括農(nóng)業(yè)勞動(dòng)時(shí)間、非農(nóng)時(shí)間占比等。此外，還添加了反映手機(jī)和互聯(lián)網(wǎng)使用的指標(biāo)，目的是度量農(nóng)戶接觸外部致富信息的便捷程度。第三類是反映農(nóng)戶身份的指標(biāo)，包括是否為村干部戶，是否為黨員戶。LnA為常數(shù)項(xiàng)，μi為農(nóng)戶層面的個(gè)人固定效應(yīng)，θt為時(shí)間固定效應(yīng)，εit為估計(jì)誤差。α和βi為待估參數(shù)。模型采用Galiani et al.(2005)(23)Galiani, S., Gertler, P., & Schargrodsky, E., “Water for Life: The Impact of the Privatization of Water Services on Child Mortality”，Journal of Political Economy,Vol.113,No.1,2005,pp.83-120.和張琛等(2017)(24)張琛、周振、孔祥智：《撤縣(市)設(shè)區(qū)與農(nóng)村勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移——來自江蘇省的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)》，《農(nóng)業(yè)技術(shù)經(jīng)濟(jì)》2017年第7期。的方法，選擇聚類穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤進(jìn)行參數(shù)估計(jì)，通過STATA獲得估計(jì)結(jié)果。

本文將全部樣本按收入進(jìn)行了五等份，選擇了20%、40%、60%和80%四個(gè)分位點(diǎn)進(jìn)行回歸。分位數(shù)回歸的結(jié)果如表4所示。首先，從不同分位點(diǎn)的回歸結(jié)果看，生產(chǎn)要素對(duì)農(nóng)戶人均收

表3 模型變量設(shè)置和描述性統(tǒng)計(jì)分析

表4 分位數(shù)回歸—農(nóng)戶收入與農(nóng)業(yè)補(bǔ)貼的關(guān)系

(續(xù)上表)

省份虛擬變量已控制已控制已控制已控制已控制年份虛擬變量已控制已控制已控制已控制已控制_cons8.635???(-66.65)R20.52N35 696

注：括號(hào)中報(bào)告的是穩(wěn)健t值，*、**、***分別表示回歸系數(shù)在10%、5%以及1%的置位水平下顯著(下表中同)。

表5 分位數(shù)回歸—農(nóng)戶收入與財(cái)政轉(zhuǎn)移性收入的關(guān)系

入的影響均是非常顯著的，如勞動(dòng)力平均受教育年限、人均耕地面積、勞動(dòng)力數(shù)量、勞動(dòng)力占家庭人口比重都幾乎在1%的水平上顯著，但勞動(dòng)力平均年齡指標(biāo)在各分位點(diǎn)處均不顯著，說明不同年齡階層的勞動(dòng)力沒有明顯的收入差異。勞動(dòng)強(qiáng)度類變量對(duì)收入影響差異較大，農(nóng)業(yè)勞動(dòng)時(shí)間占比和非農(nóng)時(shí)間占比的影響分別顯著為負(fù)和正，說明現(xiàn)階段非農(nóng)就業(yè)的涉入程度直接影響著農(nóng)民的收入水平，從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的農(nóng)民遠(yuǎn)沒有從事非農(nóng)生產(chǎn)的農(nóng)民收入高。農(nóng)戶個(gè)體特征對(duì)收入的影響不大，是否為村干部和是否為黨員的身份差異對(duì)收入沒有影響。人均手機(jī)數(shù)量和互聯(lián)網(wǎng)開通情況對(duì)收入的影響也非常顯著，擁有更多手機(jī)數(shù)量和開通互聯(lián)網(wǎng)程度越好(數(shù)值越接近1)，則收入水平越高。

以下再來分析農(nóng)業(yè)補(bǔ)貼對(duì)農(nóng)戶收入的影響。從表中可以看出，農(nóng)業(yè)補(bǔ)貼從總體上對(duì)農(nóng)戶收入的影響不顯著。從分位點(diǎn)來看，雖然四個(gè)分位點(diǎn)的估計(jì)系數(shù)呈不斷下降的趨勢(shì)，也就意味著農(nóng)業(yè)補(bǔ)貼對(duì)中低收入群體的正面影響要大于中高收入群體，但60%和80%分位點(diǎn)的系數(shù)不顯著，只有20%和40%的分位點(diǎn)在1%的水平上顯著。這說明農(nóng)業(yè)補(bǔ)貼對(duì)最低和中低收入兩類群體有一定的收入再分配效應(yīng)，但對(duì)中高和高收入群體影響不顯著。這一結(jié)論與利用收入矩陣方法分析得出的結(jié)論是基本一致的，即農(nóng)業(yè)補(bǔ)貼不會(huì)明顯改變農(nóng)戶收入分配狀況。

進(jìn)一步拓展財(cái)政補(bǔ)貼對(duì)農(nóng)戶收入影響的分析，將因變量中的農(nóng)業(yè)補(bǔ)貼拓展到全口徑的財(cái)政補(bǔ)貼，來分析財(cái)政轉(zhuǎn)移性收入是否具有再分配效應(yīng)。其他因變量的估計(jì)結(jié)果與表4基本一致，但財(cái)政轉(zhuǎn)移性收入的估計(jì)結(jié)果發(fā)生了變化，在四個(gè)分位點(diǎn)上財(cái)政轉(zhuǎn)移性收入對(duì)農(nóng)戶收入的影響均在1%的水平上顯著，且估計(jì)系數(shù)在不同分位點(diǎn)上逐步降低，說明財(cái)政轉(zhuǎn)移支付對(duì)低收入群體的影響更大，總體上具有再分配效應(yīng)。對(duì)比模型一和模型二，農(nóng)業(yè)補(bǔ)貼對(duì)中高收入群體的再分配效應(yīng)不明顯，其中一個(gè)原因可能是現(xiàn)行的農(nóng)業(yè)補(bǔ)貼額度計(jì)算與耕地面積高度相關(guān)，而耕地面積又與收入水平呈正相關(guān)，所以農(nóng)業(yè)補(bǔ)貼沒有其他財(cái)政轉(zhuǎn)移性收入的再分配效應(yīng)強(qiáng)。

四、財(cái)政支農(nóng)政策與絕對(duì)貧困

(一)絕對(duì)貧困的標(biāo)準(zhǔn)

絕對(duì)貧困表示低于最低生活保障水平，通常是指沒有足夠的收入來維持基本生活所必須消費(fèi)的食物和非食物支出。國際上廣為人知的絕對(duì)貧困標(biāo)準(zhǔn)是世界銀行《1990年世界發(fā)展報(bào)告》中提出的“1天1美元”標(biāo)準(zhǔn)，它是按購買力平價(jià)計(jì)算全球最窮的15個(gè)國家貧困標(biāo)準(zhǔn)的平均值，基期是1985年的價(jià)格水平。此后，世界銀行定期更新此標(biāo)準(zhǔn)，目前適用的標(biāo)準(zhǔn)發(fā)布于2015年，為每人每天1.9美元，價(jià)格基期為2011年。同時(shí)，世界銀行還發(fā)布了另一個(gè)更高的貧困標(biāo)準(zhǔn)，為每人每天3.1美元，價(jià)格基期同樣為2011年，該標(biāo)準(zhǔn)采用的是發(fā)展中國家貧困標(biāo)準(zhǔn)的中位數(shù)。發(fā)達(dá)國家由于居民收入水平較高，普遍沒有嚴(yán)格意義上的絕對(duì)貧困標(biāo)準(zhǔn)，多數(shù)采用相對(duì)貧困的概念。如美國健康和人類服務(wù)部設(shè)定的貧困線為居民收入中位數(shù)的30%左右，英國和澳大利亞則將貧困線設(shè)定為居民收入的50%～60%左右。

我國在1978年正式建立貧困標(biāo)準(zhǔn)，為每人每年100元，這一標(biāo)準(zhǔn)的基礎(chǔ)是每人每天要有2 100大卡的熱量攝入和最基本的非實(shí)物需求。此后，我國在2008年和2010年兩次調(diào)整貧困標(biāo)準(zhǔn)，2 100大卡的熱量攝入標(biāo)準(zhǔn)沒有變化，只是相應(yīng)調(diào)高了非食物需求的內(nèi)容和占比。現(xiàn)行的貧困標(biāo)準(zhǔn)是2011年召開的中央扶貧開發(fā)會(huì)議上發(fā)布的2 300元(以2010年為不變價(jià))，這個(gè)標(biāo)準(zhǔn)包括食物支出和非食物支出兩部分，其中食物部分對(duì)應(yīng)的是2 100大卡的熱量和60克蛋白質(zhì)，食物支出占總支出的比重約為50%。此后，國家統(tǒng)計(jì)局每年根據(jù)價(jià)格水平變動(dòng)相應(yīng)調(diào)整當(dāng)年的貧困標(biāo)準(zhǔn)，2018年的貧困標(biāo)準(zhǔn)為2 995元，相當(dāng)于同期農(nóng)村居民可支配收入的20.5%。截至2018年，我國農(nóng)村貧困人口發(fā)生率已經(jīng)從2010年的17.2%下降到1.7%。需要說明的是，按照目前我國脫貧攻堅(jiān)中提出的“兩不愁，三保障”標(biāo)準(zhǔn)，這一貧困標(biāo)準(zhǔn)主要對(duì)應(yīng)的是“兩不愁”的內(nèi)容，還不包括基本醫(yī)療、義務(wù)教育、基本住房支出。如果把這三類支出折算成現(xiàn)金支出，則我國的貧困標(biāo)準(zhǔn)將會(huì)進(jìn)一步提高。

如果按不變價(jià)格計(jì)算，2008年、2010年貧困標(biāo)準(zhǔn)分別相當(dāng)于1978年的203元和366元，是1978年標(biāo)準(zhǔn)的2倍和3.7倍，說明除價(jià)格因素外，我國的貧困標(biāo)準(zhǔn)也在逐步提高，這其中主要源于非食物需求占比的變化，從1978年的15%左右增長(zhǎng)到2010年的約50%。從橫向比較來看，1978年貧困標(biāo)準(zhǔn)折算成1985年的價(jià)格水平且以美元計(jì)價(jià)為64.4美元，僅相當(dāng)于世界銀行標(biāo)準(zhǔn)的17.6%。2017年我國的貧困標(biāo)準(zhǔn)折算成美元為437美元，相當(dāng)于世界銀行標(biāo)準(zhǔn)的63%。如果以1∶3.5的購買力平價(jià)計(jì)算，則現(xiàn)行貧困標(biāo)準(zhǔn)可能相當(dāng)于世界銀行較低貧困標(biāo)準(zhǔn)的1.2倍。

(二)農(nóng)業(yè)補(bǔ)貼與絕對(duì)貧困

本文在利用固定觀察點(diǎn)數(shù)據(jù)研究絕對(duì)貧困問題時(shí)，也需要確定貧困標(biāo)準(zhǔn)。國家統(tǒng)計(jì)局公布的貧困標(biāo)準(zhǔn)是以農(nóng)村居民人均可支配收入為基礎(chǔ)的，而固定觀察點(diǎn)人均收入的口徑更大，包含了家庭經(jīng)營(yíng)費(fèi)用，所以在使用國家統(tǒng)計(jì)局公布的貧困標(biāo)準(zhǔn)前，必須把每個(gè)樣本的人均收入扣除相應(yīng)的家庭經(jīng)營(yíng)費(fèi)用。由表6可以看出，扣除經(jīng)營(yíng)費(fèi)用后，2009—2015年人均收入為10 343元，是大口徑人均收入12 402元的83.4%。其中，人均收入在2009—2015年間的任意一年低于國家統(tǒng)計(jì)局貧困標(biāo)準(zhǔn)的樣本，即定義為絕對(duì)貧困戶，6年間共有3 580個(gè)樣本。從貧困發(fā)生率的動(dòng)態(tài)變化看，貧困發(fā)生率由2009年的7.7%下降到2015年的5.5%。與國家公布的貧困發(fā)生率相比，固定觀察點(diǎn)反映的貧困發(fā)生率在前期偏低，以后逐步趨同。(25)根據(jù)《中國統(tǒng)計(jì)年鑒2018》，按照2010年確定的貧困標(biāo)準(zhǔn)，國家公布的貧困發(fā)生率2010年約為17.2%，以后迅速下降，到2015年下降到5.5%，基本與固定觀察點(diǎn)的數(shù)據(jù)一致。本文在研究絕對(duì)貧困和農(nóng)業(yè)補(bǔ)貼的關(guān)系時(shí)，即采用篩選后的3 580個(gè)樣本，由于多數(shù)樣本在調(diào)查期間內(nèi)均出現(xiàn)了6次，所以能夠保證面板數(shù)據(jù)的相對(duì)平衡。

表6 絕對(duì)貧困群體數(shù)量和收入變化情況表

為了研究農(nóng)業(yè)補(bǔ)貼是否有助于農(nóng)戶走出絕對(duì)貧困的狀態(tài)，本文引入了logit模型，其中自變量為分類變量，代表樣本是否為絕對(duì)貧困狀態(tài)。如果“是”則定義為1，反之則為0。因變量除了農(nóng)業(yè)補(bǔ)貼以外仍然參考前文的分析框架，包括生產(chǎn)要素、勞動(dòng)強(qiáng)度、農(nóng)戶屬性等類別，具體有農(nóng)業(yè)補(bǔ)貼、勞動(dòng)力數(shù)量、勞動(dòng)力平均年齡、勞動(dòng)力平均受教育年限、勞動(dòng)力平均身體狀況、勞動(dòng)力占家庭人口比重、人均耕地面積、農(nóng)業(yè)勞動(dòng)時(shí)間、所在村是否為城市郊區(qū)等指標(biāo)。表7反映了這些指標(biāo)的描述性統(tǒng)計(jì)情況。與表3反映的普通居民有關(guān)指標(biāo)相比，可以看出絕對(duì)貧困群體的各項(xiàng)指標(biāo)基本都偏弱。如勞動(dòng)力平均年齡較普通農(nóng)戶大3.8歲，受教育年限少1.1年，人均耕地面積少0.3畝，家庭擁有的勞動(dòng)力數(shù)量少0.3人，勞動(dòng)力占比較普通農(nóng)戶低6個(gè)百分點(diǎn)，農(nóng)業(yè)勞動(dòng)時(shí)間占比較普通農(nóng)戶高28個(gè)百分點(diǎn)。從以上特征的對(duì)比可以看出，絕對(duì)貧困群體主要是缺少耕地和勞動(dòng)力等生產(chǎn)要素，且家庭收入主要依靠農(nóng)業(yè)收入的群體。

具體模型為：logitYit=αA+βi∑LnXit+εit

(2)

A為常數(shù)項(xiàng)，Xit表示影響農(nóng)戶收入的變量，εit為估計(jì)誤差，logit模型中εit。符合邏輯分布，α和βi為待估參數(shù)?？紤]到模型存在的內(nèi)生性問題，在回歸方法上使用了兩步法進(jìn)行回歸，即先用最小二乘法估計(jì)農(nóng)業(yè)補(bǔ)貼的擬合值，再用該擬合值作為解釋變量重新回歸。同時(shí)，采用bootstrap反復(fù)抽樣的方法，對(duì)內(nèi)生性問題進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)，檢驗(yàn)結(jié)果表明兩步法擬合的結(jié)果是可靠的。

表7 絕對(duì)貧困群體收入影響因素描述性統(tǒng)計(jì)表

注：身體狀況優(yōu)、良、中、差、喪失勞動(dòng)能力分別用1、2、3、4、5代表。

表8列出了模型的估計(jì)結(jié)果。從表中可以看出，對(duì)于農(nóng)業(yè)補(bǔ)貼而言，人均農(nóng)業(yè)補(bǔ)貼的對(duì)數(shù)每增加1則成為絕對(duì)貧困戶的概率將下降30.6%，且在1%的水平上顯著，說明農(nóng)業(yè)補(bǔ)貼對(duì)緩解農(nóng)戶陷入絕對(duì)貧困是有效的。這一估計(jì)結(jié)果也從側(cè)面印證了表4的估計(jì)結(jié)果，即農(nóng)業(yè)補(bǔ)貼有助于增加低收入群體的收入。繼續(xù)將農(nóng)業(yè)補(bǔ)貼擴(kuò)展到全口徑的轉(zhuǎn)移性收入進(jìn)行分析，可以看出全口徑轉(zhuǎn)移性收入對(duì)于降低陷入絕對(duì)貧困的風(fēng)險(xiǎn)更加明顯，轉(zhuǎn)移性收入的對(duì)數(shù)每增加1則成為絕對(duì)貧困戶的概率將下降36.1%，高于農(nóng)業(yè)補(bǔ)貼5.5個(gè)百分點(diǎn)。這可能源于其他轉(zhuǎn)移性收入對(duì)貧困特征的瞄準(zhǔn)更加精準(zhǔn)，而農(nóng)業(yè)補(bǔ)貼則過多基于生產(chǎn)要素的現(xiàn)狀來分配。如有些耕地面積較大的農(nóng)戶，容易獲得較多的農(nóng)業(yè)補(bǔ)貼，本身不容易陷入絕對(duì)貧困的境地。

其余控制變量的估計(jì)結(jié)果基本符合預(yù)期。勞動(dòng)力年齡、身體狀況、農(nóng)業(yè)勞動(dòng)時(shí)間占比等因素的系數(shù)均為正值，且均在1%的水平上顯著，說明隨著年齡的增加、身體狀況的惡化、農(nóng)業(yè)勞動(dòng)時(shí)間占比的增加，陷入絕對(duì)貧困的風(fēng)險(xiǎn)也相應(yīng)增加。而受教育年限、人均耕地面積和勞動(dòng)力占家庭人口占比的估計(jì)系數(shù)為負(fù)值，且分別在1%、10%、1%的水平上顯著，說明教育水平提高、耕地面積增加和勞動(dòng)力占比高都有助于緩解陷入絕對(duì)貧困的風(fēng)險(xiǎn)。農(nóng)戶所在村莊是否為郊區(qū)對(duì)其本身的絕對(duì)貧困狀況沒有顯著影響。需要說明的是，對(duì)于絕對(duì)貧困群體，勞動(dòng)力數(shù)量越多反而會(huì)增加陷入絕對(duì)貧困的風(fēng)險(xiǎn)，這與表4分析的結(jié)果是恰恰相反的。對(duì)于整個(gè)樣本農(nóng)戶，勞動(dòng)力作為重要的生產(chǎn)要素，其數(shù)量會(huì)顯著增加收入是不難理解的。絕對(duì)貧困家庭勞動(dòng)力越多越貧困的合理解釋是：對(duì)于絕對(duì)貧困群體，勞動(dòng)力很可能處于失業(yè)狀態(tài)的多。受其他要素的制約，更多的勞動(dòng)力并不能帶來產(chǎn)出和收入的增加，反而可能會(huì)增加相應(yīng)的支出，從而引起絕對(duì)貧困。

表8 絕對(duì)貧困農(nóng)戶與農(nóng)業(yè)補(bǔ)貼及轉(zhuǎn)移性收入的關(guān)系

五、研究結(jié)論

從前文收入不平等和絕對(duì)貧困群體收入情況的實(shí)證分析結(jié)果來看，目前中國的農(nóng)業(yè)補(bǔ)貼制度，雖然能少量增加農(nóng)戶的家庭收入，但基本不能起到調(diào)節(jié)農(nóng)村收入分配狀況的作用。

雖然農(nóng)業(yè)補(bǔ)貼有助于緩解絕對(duì)貧困群體的生存狀況，但相比于其他類別的轉(zhuǎn)移性收入，農(nóng)業(yè)補(bǔ)貼發(fā)揮的減貧作用并不具有優(yōu)勢(shì)。綜合來看，農(nóng)業(yè)補(bǔ)貼保收入的政策目標(biāo)并沒有得到很好的落實(shí)。具體原因主要包括以下三個(gè)方面：

一是真正發(fā)放給農(nóng)民家庭或個(gè)體的補(bǔ)貼占比不多。以中央財(cái)政為例，2016年中央財(cái)政支農(nóng)政策體系中直接發(fā)放到農(nóng)戶個(gè)人的金額大約有3 000億元，算上地方財(cái)政補(bǔ)充的部分，直接補(bǔ)貼占到全口徑財(cái)政支農(nóng)支出基本在20%左右。出現(xiàn)這一局面有著深刻的制度原因。一方面，我國實(shí)行統(tǒng)分結(jié)合的雙層經(jīng)營(yíng)體制。在家庭聯(lián)產(chǎn)承包責(zé)任制的背景下，小農(nóng)耕作和適度規(guī)模經(jīng)營(yíng)是主體，這些小規(guī)模經(jīng)營(yíng)主體不太可能承擔(dān)起農(nóng)村生產(chǎn)性基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)和維護(hù)責(zé)任，建設(shè)和維護(hù)的主體責(zé)任集中在國家和村集體，這就意味著國家必須將大量投入用于這方面的支出。另一方面，現(xiàn)階段我國農(nóng)業(yè)領(lǐng)域政府和市場(chǎng)的各自定位還不明確，導(dǎo)致財(cái)政支農(nóng)投入的邊界也不清晰，相當(dāng)一部分財(cái)政支農(nóng)投入被用到了農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化龍頭企業(yè)等競(jìng)爭(zhēng)性領(lǐng)域。如果缺少利益聯(lián)結(jié)機(jī)制，也會(huì)導(dǎo)致真正落到農(nóng)民手上的補(bǔ)貼比例十分有限。反觀歐美發(fā)達(dá)國家，在土地私有化基礎(chǔ)上的家庭農(nóng)場(chǎng)經(jīng)營(yíng)體制下，政府和市場(chǎng)的行為邊界十分清晰，且農(nóng)場(chǎng)主是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)生活基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)和運(yùn)行維護(hù)的主體，所以農(nóng)業(yè)補(bǔ)貼可以以直接補(bǔ)貼為主要的存在形式。

二是直接補(bǔ)貼覆蓋面過廣，影響了補(bǔ)貼的精準(zhǔn)度。雖然總規(guī)模有近3 000億元，但覆蓋了林地、草地、耕地等多種土地類型，實(shí)行大而全、廣覆蓋的普惠制。以糧食種植補(bǔ)貼為例，3 000億元中補(bǔ)助普通糧食生產(chǎn)的主要是農(nóng)業(yè)支持保護(hù)補(bǔ)貼、目標(biāo)價(jià)格補(bǔ)貼和生產(chǎn)者補(bǔ)貼，補(bǔ)貼規(guī)模約2 000億元左右。其中，全國近20億畝的耕地都可以參與農(nóng)業(yè)支持保護(hù)補(bǔ)貼的分配，每畝平均約70元。只有實(shí)施目標(biāo)價(jià)格補(bǔ)貼和生產(chǎn)者補(bǔ)貼的東北和新疆地區(qū)畝均補(bǔ)貼略高，疊加農(nóng)業(yè)支持保護(hù)補(bǔ)貼后每畝約有150元。目前，全國絕大多數(shù)地區(qū)土地耕作細(xì)碎化程度高，多數(shù)地區(qū)人均耕地不足3畝，如此計(jì)算人均補(bǔ)貼只有200元，不足人均收入的2%。全國只有東北和西北部分地區(qū)人均耕地面積較大。特別是東北地區(qū)，人均耕地面積超過20畝，補(bǔ)貼標(biāo)準(zhǔn)也較高，人均獲得的補(bǔ)貼規(guī)?？蛇_(dá)3 000元，補(bǔ)貼收入占人均收入可達(dá)到30%。

三是直接補(bǔ)貼的發(fā)放簡(jiǎn)單與土地掛鉤，弱化了再分配效應(yīng)。我國農(nóng)業(yè)耕作的特點(diǎn)決定了普惠制的農(nóng)業(yè)補(bǔ)貼發(fā)放成本極高。如果要增加農(nóng)業(yè)補(bǔ)貼的瞄準(zhǔn)性，就必須要和家庭狀況以及實(shí)際耕作情況相掛鉤，但這一方面可能會(huì)被歸結(jié)為黃箱補(bǔ)貼，存在是否符合入世承諾的問題，另一方面不可避免地要以大規(guī)模的家計(jì)調(diào)查或生產(chǎn)調(diào)查為基礎(chǔ)，由此帶來的操作成本極高。以在新疆地區(qū)實(shí)施的棉花目標(biāo)價(jià)格補(bǔ)貼為例，由于和當(dāng)期生產(chǎn)直接掛鉤，政府不得不動(dòng)用衛(wèi)星遙感監(jiān)測(cè)等手段，并借助龐大的基層干部隊(duì)伍逐戶監(jiān)測(cè)其棉花產(chǎn)量以確定補(bǔ)貼金額。為了避免這些問題，目前多數(shù)農(nóng)業(yè)補(bǔ)貼的發(fā)放都僅與歷史種植面積或土地承包面積直接掛鉤。由于土地是農(nóng)村重要的生產(chǎn)要素，土地充裕的家庭往往收入也較高，所以這種分配方法恰恰弱化了補(bǔ)貼的再分配效應(yīng)。

為了更好突出農(nóng)業(yè)補(bǔ)貼的收入保障功能，提高補(bǔ)貼政策的精準(zhǔn)度，必須對(duì)現(xiàn)有補(bǔ)貼的瞄準(zhǔn)機(jī)制做兩個(gè)調(diào)整。一是人群上不能搞普惠制，而是要把有限的直接補(bǔ)貼向低收入群體傾斜?？梢韵葟闹苯友a(bǔ)貼中最具普惠制特征的農(nóng)業(yè)支持保護(hù)補(bǔ)貼入手，逐步將其調(diào)整為針對(duì)弱勢(shì)群體的收入補(bǔ)貼，先期可拿出一半約700億元，并將其與現(xiàn)有的困難群眾救助補(bǔ)助資金中用于農(nóng)村低保的部分整合(估算也有700億元)，專門補(bǔ)助相對(duì)貧困的農(nóng)村弱勢(shì)群體。以農(nóng)村建檔立卡貧困戶為基礎(chǔ)，再適當(dāng)考慮邊緣人口，按1億人計(jì)算，人均每年可補(bǔ)助1 400元，約占到人均可支配收入的40%。二是發(fā)放方式上不能簡(jiǎn)單與土地面積掛鉤。這部分農(nóng)業(yè)支持保護(hù)補(bǔ)貼調(diào)整為單純的收入補(bǔ)貼后，性質(zhì)上沒有必要再和土地掛鉤。操作上可以以目前的農(nóng)村低保發(fā)放范圍為基礎(chǔ)，兼顧目前未納入低保范圍的建檔立卡貧困戶以及邊緣人群，具體發(fā)放時(shí)可根據(jù)貧困程度設(shè)置一定的極差。由于近年來大規(guī)模的建檔立卡貧困戶識(shí)別確認(rèn)，基層政府對(duì)農(nóng)民的家計(jì)情況有了深入的了解，因此采用這種發(fā)放方式的操作成本并不會(huì)太高。將來隨著農(nóng)村低保制度和建檔立卡貧困戶管理制度的逐步統(tǒng)一，可完全納入到農(nóng)村低保的制度框架中進(jìn)行動(dòng)態(tài)管理。

需要說明的是，扣除調(diào)整為收入補(bǔ)貼的700億元以及林草等補(bǔ)貼后，直接發(fā)放農(nóng)民的農(nóng)業(yè)補(bǔ)貼約有2 000億元，這部分補(bǔ)貼的政策定位主要是促進(jìn)糧食生產(chǎn)，畝均補(bǔ)貼標(biāo)準(zhǔn)約100元。在直接補(bǔ)貼總量增長(zhǎng)有限的背景下，這一補(bǔ)貼強(qiáng)度對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的刺激有限，必須進(jìn)一步提高補(bǔ)貼的瞄準(zhǔn)度和集中度。如可考慮重點(diǎn)圍繞“一大一小”兩個(gè)方向，“大”即重點(diǎn)鼓勵(lì)規(guī)模經(jīng)營(yíng)主體和家庭農(nóng)場(chǎng)，主要采用信貸和保險(xiǎn)的支持方式；“小”即重點(diǎn)鼓勵(lì)小農(nóng)戶與社會(huì)化服務(wù)體系的連接，降低農(nóng)業(yè)耕作的操作成本。兩者都必須以具體的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)為獲得補(bǔ)貼的前提，不再簡(jiǎn)單與土地承包面積掛鉤。對(duì)于仍然從事個(gè)體耕作和自給自足的小農(nóng)戶，直接補(bǔ)貼要逐步退出。考慮到現(xiàn)有的補(bǔ)貼僅占到農(nóng)民收入的2%左右，因此取消這部分補(bǔ)貼后對(duì)農(nóng)民的實(shí)際影響較為有限。