郭勁光，于澤乾

(東北財(cái)經(jīng)大學(xué) 公共管理學(xué)院，遼寧 大連 116025)

隨著扶貧攻堅(jiān)的決定性勝利，我國(guó)的扶貧工作重點(diǎn)轉(zhuǎn)向了相對(duì)貧困救助和防貧方面，作為貧困干預(yù)的重要手段之一，政府補(bǔ)助是否還應(yīng)繼續(xù)被采用？該問(wèn)題的回答有待對(duì)該項(xiàng)政策工具進(jìn)行系統(tǒng)性的效果評(píng)價(jià)。所謂政府補(bǔ)助，是政府無(wú)償?shù)叵蚴苤咛峁┮幌盗械难a(bǔ)貼，從而對(duì)接受補(bǔ)助的農(nóng)戶(hù)生活起到托底作用。黨的十九大后，我國(guó)又制定了“鄉(xiāng)村振興”戰(zhàn)略，積極促進(jìn)農(nóng)戶(hù)增產(chǎn)增收。那么，面向農(nóng)戶(hù)的政府補(bǔ)助是否能夠促進(jìn)農(nóng)戶(hù)增產(chǎn)增收？政府補(bǔ)助是否也能夠在推動(dòng)農(nóng)戶(hù)增產(chǎn)、增收的過(guò)程中，進(jìn)一步提升防貧減貧效果？

本文采用中國(guó)家庭追蹤調(diào)查數(shù)據(jù)(CFPS2016)，擬從以下幾個(gè)方面進(jìn)行探究：分別采用貧困線(xiàn)與預(yù)期貧困的脆弱性法(VEP)來(lái)評(píng)估農(nóng)民當(dāng)前貧困狀況及未來(lái)陷入貧困的可能性；從收入、支出以及脆弱性概率值三個(gè)角度來(lái)評(píng)估貧困瞄準(zhǔn)的效果，從而得到更為精確、可靠的結(jié)果；對(duì)貧困及其脆弱性進(jìn)行分解，探究政府補(bǔ)助的“扶貧”與“防貧”效應(yīng)；分析政府補(bǔ)助是否能通過(guò)增收(生產(chǎn)收入與工資性收入)達(dá)到減貧的效果，即政府補(bǔ)助對(duì)減貧是否存在“造血”效應(yīng)。

一、數(shù)據(jù)、變量與模型選擇

(一)數(shù)據(jù)來(lái)源

本文數(shù)據(jù)均來(lái)自于2016年中國(guó)家庭追蹤調(diào)查(CFPS)中的成人與家庭問(wèn)卷。根據(jù)探究政府補(bǔ)助與反貧困間的研究需要，以及農(nóng)戶(hù)農(nóng)業(yè)收入與工資性收入在其中是否發(fā)揮作用，剔除了年齡高于80周歲、存在缺失值及不適用的樣本，從而得到符合要求的11411名農(nóng)戶(hù)數(shù)據(jù)。

(二) 變量選取與說(shuō)明

1.被解釋變量：農(nóng)戶(hù)貧困及其脆弱性。從農(nóng)戶(hù)當(dāng)前貧困狀況以及其脆弱性?xún)蓚€(gè)方面來(lái)綜合考慮。對(duì)于當(dāng)前貧困，從國(guó)內(nèi)與國(guó)際兩個(gè)角度考慮，將人均純收入2300元作為“國(guó)家貧困線(xiàn)”(poor(1))，人均每日消費(fèi)2美元作為“國(guó)際貧困線(xiàn)”(poor(2))。對(duì)于脆弱性，采用預(yù)期貧困的脆弱性法(VEP)進(jìn)行度量。其中，最主要是對(duì)貧困線(xiàn)與脆弱線(xiàn)進(jìn)行設(shè)定。對(duì)于貧困線(xiàn)，采用上文提到的國(guó)際貧困線(xiàn)(poor(2))；對(duì)于脆弱線(xiàn)，采用50%作為判斷依據(jù)，即如果某一個(gè)體或者家庭未來(lái)發(fā)生貧困的可能性高于50%，則其具有貧困脆弱性。無(wú)論是農(nóng)戶(hù)當(dāng)前貧困還是其脆弱性，本文均將低于貧困線(xiàn)、脆弱性高于50%賦值為1，其他賦值為0。

2.核心變量：政府補(bǔ)助。根據(jù)問(wèn)卷中的“是否收到政府補(bǔ)助”來(lái)獲取。農(nóng)業(yè)收入，采用問(wèn)卷中“自家消費(fèi)和賣(mài)出去的農(nóng)產(chǎn)品總值”，使用該數(shù)據(jù)可以直接反映出過(guò)去一年農(nóng)戶(hù)務(wù)農(nóng)所創(chuàng)造的價(jià)值。工資性收入，采用問(wèn)卷中“農(nóng)戶(hù)外出打工所掙得錢(qián)”與“領(lǐng)工資的人的稅后工資收入”之和作為農(nóng)戶(hù)的工資性收入，反映出農(nóng)戶(hù)在一年內(nèi)所獲得的工資性勞動(dòng)報(bào)酬。

3.控制變量：個(gè)人、家庭以及社會(huì)特征。參考張棟浩與尹志超以及鄧大松與卜芳在度量貧困脆弱性時(shí)所選取的指標(biāo)[1-2]，個(gè)人特征方面選取年齡、性別、健康狀況、婚姻狀況以及學(xué)歷等，家庭特征方面選取人均收入、個(gè)體經(jīng)營(yíng)、重大事件、家庭人口數(shù)，社會(huì)特征方面選取農(nóng)村養(yǎng)老保險(xiǎn)以及合作醫(yī)療。

各變量具體描述見(jiàn)表1，根據(jù)表1變量，計(jì)算出農(nóng)戶(hù)的貧困脆弱性，具體見(jiàn)表2。

表1 變量的描述性統(tǒng)計(jì)

表2 貧困及脆弱性分解

(三)模型選擇

為探究政府補(bǔ)助與農(nóng)民貧困及其脆弱性的關(guān)系，首先在農(nóng)戶(hù)當(dāng)前貧困狀況與政府補(bǔ)助方面，建立如下回歸方程：

Yj=α0+α1PTPj+α2AGRIj+α3WAGEj+βXj+ε

(1)

其中，Yj為0-1變量，表示在“國(guó)家貧困線(xiàn)”與“國(guó)際貧困線(xiàn)”下農(nóng)戶(hù)當(dāng)前貧困狀況；PTPj為受訪(fǎng)農(nóng)戶(hù)所接受的政府補(bǔ)助的狀況；AGRIj與WAGEj分別表示受訪(fǎng)農(nóng)戶(hù)的農(nóng)業(yè)收入與務(wù)工收入；Xj分別表示受訪(fǎng)農(nóng)戶(hù)的個(gè)體、家庭以及社會(huì)特征。

其次，對(duì)于農(nóng)戶(hù)貧困脆弱性與政府補(bǔ)助，由于貧困并不是一種相對(duì)靜止的現(xiàn)象，而是在受到外部沖擊時(shí)，產(chǎn)生與之相對(duì)應(yīng)的變動(dòng)；而且僅僅采用靜態(tài)的標(biāo)準(zhǔn)來(lái)測(cè)度個(gè)人或者家庭的貧困程度具有明顯的局限性。因此，建立如下方程：

(2)

而對(duì)于農(nóng)戶(hù)貧困脆弱性的度量，參考張召華等、單德朋及劉子寧的研究，在假設(shè)所有農(nóng)戶(hù)人均收入呈對(duì)數(shù)正態(tài)分布的情況下，采用三階段可行廣義最小二乘法(FGLS)度量農(nóng)戶(hù)貧困脆弱性[3-5]。具體模型如下：

VULj=prob(lncj≤lnpoor2|Xj)=

(3)

最后，為進(jìn)一步探究政府補(bǔ)助與農(nóng)戶(hù)農(nóng)業(yè)收入、務(wù)工收入的關(guān)系，以及政府補(bǔ)助是否會(huì)通過(guò)農(nóng)戶(hù)農(nóng)業(yè)收入與務(wù)工收入的渠道，來(lái)加強(qiáng)對(duì)農(nóng)戶(hù)貧困及其脆弱性的作用效果，構(gòu)建如下模型：

(4)

(5)

其中POORj表示農(nóng)戶(hù)的貧困及其脆弱性，而AGRIj×PTPj、WAGEj×PTPj則分別表示農(nóng)戶(hù)農(nóng)業(yè)收入、務(wù)工收入與政府補(bǔ)助的交叉項(xiàng)。

此外，采用傾向匹配法(PSM)對(duì)組內(nèi)得分因子進(jìn)行匹配，得出政府補(bǔ)助對(duì)農(nóng)戶(hù)貧困及其脆弱性的凈效應(yīng)，即平均處理效應(yīng)(ATT)。具體公式如下(Xj代表控制變量)：

ATT=E(Y1j|POORj=1)-E(Y0j|

POORj=1)

=E{[(Yij|Xj,POORj=1)]||POORj=1}-E{[(Y0j|Xj,POORJ=0)]||POORj=1)}

(6)

二、貧困脆弱性與政府補(bǔ)助的反貧困效應(yīng)

(一)貧困及其脆弱性分解

為進(jìn)一步了解貧困及其脆弱的分布狀況，筆者根據(jù)家庭人均純收入(incomej)、貧困線(xiàn)(poor(i),i=1表示國(guó)家貧困線(xiàn);i=2表示國(guó)際貧困線(xiàn))以及脆弱性(VULj)的大小分組。將incomej

根據(jù)分組條件，對(duì)樣本進(jìn)行分解，具體結(jié)果見(jiàn)表2。在表2中，在國(guó)家線(xiàn)(poor(1))與國(guó)際線(xiàn)(poor(2))下，農(nóng)戶(hù)整體貧困發(fā)生率分別為11.45%與42.15%；而且無(wú)論是poor(1)還是poor(2)下，處于長(zhǎng)期貧困的農(nóng)戶(hù)所占比重(分別為4.7%、17.5%)低于暫時(shí)貧困的比例(分別為6.68%、24.65%)。從脆弱性來(lái)看，農(nóng)戶(hù)中貧困脆弱性高于0.5的個(gè)體占28.04%，即在不發(fā)生突發(fā)事件的情況下，有近1/3的農(nóng)戶(hù)會(huì)在未來(lái)陷入貧困。其中，在poor(1)與poor(2)下具有高脆弱性的農(nóng)戶(hù)所占比例分別達(dá)到23.28%與10.54%。因此，政府補(bǔ)助要更多地瞄準(zhǔn)處于暫時(shí)貧困與具有高脆弱性的農(nóng)戶(hù)。

(二)政府補(bǔ)助對(duì)農(nóng)戶(hù)貧困及其脆弱性的影響

利用STATA14. 0軟件，對(duì)收集的數(shù)據(jù)采用Logit模型，分別針對(duì)農(nóng)戶(hù)貧困及其脆弱性探究政府補(bǔ)助對(duì)貧困的作用效果，具體結(jié)果見(jiàn)表3。

表3 政府補(bǔ)助對(duì)貧困及其脆弱性的影響

從核心變量來(lái)看，三個(gè)模型中政府補(bǔ)助均表現(xiàn)出降低貧困的作用效果，表明對(duì)于收入水平較低的農(nóng)戶(hù)，政府補(bǔ)助能夠顯著增加其可支配收入，從而降低了農(nóng)戶(hù)的貧困以及未來(lái)陷入貧困的可能性。通過(guò)對(duì)比模型(2)與(3)發(fā)現(xiàn)，政府補(bǔ)助在更高的貧困線(xiàn)下對(duì)降低農(nóng)戶(hù)貧困的作用更顯著。從農(nóng)業(yè)收入與務(wù)工收入來(lái)看，二者均顯著降低農(nóng)戶(hù)貧困以及脆弱性，且對(duì)比模型(1)(2)(3)中的回歸系數(shù)可以發(fā)現(xiàn)，農(nóng)戶(hù)的農(nóng)業(yè)收入與務(wù)工收入的增加在降低未來(lái)陷入貧困的可能性中效應(yīng)更大。

從個(gè)體特征來(lái)看，農(nóng)戶(hù)的健康狀況在模型(1)與(2)中顯著為負(fù)，表明良好的健康能夠有效的降低農(nóng)戶(hù)貧困。隨著年齡的增長(zhǎng)，農(nóng)戶(hù)貧困概率也不斷增加。主要因?yàn)殡S著年齡的增長(zhǎng)，居民的收入減少，抗風(fēng)險(xiǎn)能力卻在減弱。而已婚農(nóng)戶(hù)所承受的各種壓力也相對(duì)增大，使得其陷入貧困的概率也相對(duì)較高。學(xué)歷對(duì)農(nóng)戶(hù)貧困及其脆弱性均表現(xiàn)出顯著的抑制效果，主要是因?yàn)閷W(xué)歷越高，能夠得到的收入也越多，所具備的認(rèn)知風(fēng)險(xiǎn)、降低社會(huì)風(fēng)險(xiǎn)的能力也在不斷越強(qiáng)，從而陷入貧困的可能性也就越小。

從家庭特征來(lái)看，個(gè)體經(jīng)營(yíng)、存款額以及突發(fā)事件的回歸系數(shù)均顯著為負(fù)，表明三者均能夠有效地直接增加家庭收入，降低農(nóng)戶(hù)陷入貧困的概率。而家庭人口數(shù)卻顯著為正，表明人口的增加一定程度上增加了家庭各類(lèi)負(fù)擔(dān)，提高了農(nóng)戶(hù)陷入貧困的可能性。

從社會(huì)特征來(lái)看，養(yǎng)老保險(xiǎn)在回歸中并不顯著，表明養(yǎng)老保險(xiǎn)在抑制農(nóng)戶(hù)貧困及其脆弱性方面并未占據(jù)主動(dòng)地位。而農(nóng)戶(hù)參與醫(yī)療保險(xiǎn)都能夠顯著降低自身貧困及其脆弱性。這主要是因?yàn)檗r(nóng)戶(hù)參與醫(yī)療保險(xiǎn)，可以促使家庭低收入農(nóng)戶(hù)在生病時(shí)及時(shí)就診，能夠有效地降低未來(lái)可能支付更高額的醫(yī)療費(fèi)用的可能性，在一定程度上也能夠緩解農(nóng)戶(hù)家庭收入的下降，進(jìn)而降低了農(nóng)戶(hù)陷入貧困的可能性。

(三)政府補(bǔ)助的瞄準(zhǔn)效果

通過(guò)采用上述VEP法，得到每個(gè)農(nóng)戶(hù)的貧困脆弱性概率值，以此為基礎(chǔ)，分別按照人均純收入、人均消費(fèi)支出從低到高的順序，以及農(nóng)戶(hù)脆弱性從大到小的順序，將農(nóng)戶(hù)劃分為10個(gè)組，并計(jì)算出各組農(nóng)戶(hù)所得到的政府補(bǔ)助占總額的比重，以此判斷政府補(bǔ)助的瞄準(zhǔn)效果，結(jié)果見(jiàn)表4。

表4 三種劃分下政府補(bǔ)助額分布狀況

從表4人均純收入來(lái)看，政府補(bǔ)助額會(huì)隨著收入的提升呈現(xiàn)遞減趨勢(shì)，其中，收入水平較低的農(nóng)戶(hù)(前2個(gè)組)所得到政府補(bǔ)助資金僅占總體的30.73%，而收入較高的農(nóng)戶(hù)(7-10組)所獲得金額占總體的16.72%。從農(nóng)戶(hù)人均消費(fèi)支出來(lái)看，家庭人均支出水平較低的農(nóng)戶(hù)(1與2組)所得到政府補(bǔ)助額卻僅占總體的18.43%，但支出水平最高的農(nóng)戶(hù)(9與10組)所獲得的政府補(bǔ)助金額達(dá)到總體的14.32%。從農(nóng)戶(hù)脆弱性來(lái)看，具有較高脆弱性的農(nóng)戶(hù)(1與2組)得到的政府補(bǔ)助金額僅為總體的14.59%，而脆弱性高于0.5的農(nóng)戶(hù)所得到的金額僅占總體的44.93%。綜上所述，雖然從收入與支出看，政府補(bǔ)助的瞄準(zhǔn)效果較好，但仍有較大比例的政府補(bǔ)助金額被家庭收入相對(duì)較高的農(nóng)戶(hù)獲得，且該現(xiàn)象在脆弱性分組中尤為顯著，表明政府補(bǔ)助還存在一定的瞄準(zhǔn)偏差。

為了更準(zhǔn)確的識(shí)別政府補(bǔ)助在“扶貧”與“防貧”中的作用，根據(jù)上文中對(duì)貧困的分類(lèi)，進(jìn)行分類(lèi)型回歸，具體結(jié)果見(jiàn)表5。

表5 政府補(bǔ)助對(duì)農(nóng)戶(hù)收入、支出以及脆弱性影響的群體差異

從表5人均消費(fèi)支出來(lái)看，政府補(bǔ)助僅對(duì)非貧困農(nóng)戶(hù)有顯著的作用。從人均純收入來(lái)看，政府補(bǔ)助對(duì)農(nóng)戶(hù)的長(zhǎng)期貧困、暫時(shí)貧困以及非貧困均具有顯著的作用，也就是說(shuō)，政府補(bǔ)助提高了處于長(zhǎng)期貧困、暫時(shí)貧困以及非貧困狀況下農(nóng)戶(hù)的家庭人均純收入，且對(duì)長(zhǎng)期與暫時(shí)貧困的作用效果要大于非貧困農(nóng)戶(hù)；從而進(jìn)一步表明我國(guó)政府補(bǔ)助的“扶貧”效果較為明顯。而從脆弱性來(lái)看，政府補(bǔ)助在四種樣本中的系數(shù)均為負(fù)值，且多數(shù)顯著。但在國(guó)家線(xiàn)與脆弱性中，在長(zhǎng)期、暫時(shí)以及非貧困農(nóng)戶(hù)樣本中的回歸系數(shù)絕對(duì)值要大于高脆弱性農(nóng)戶(hù)；而在國(guó)際線(xiàn)與脆弱性結(jié)果中，長(zhǎng)期以及非貧困農(nóng)戶(hù)樣本中的回歸系數(shù)絕對(duì)值要遠(yuǎn)大于暫時(shí)貧困以及高脆弱性農(nóng)戶(hù)；表明我國(guó)政府補(bǔ)助雖具有一定的“防貧”效應(yīng)，但也存在著錯(cuò)位現(xiàn)象，且該現(xiàn)象在高脆弱性農(nóng)戶(hù)中尤為突出。

(四)穩(wěn)健性檢驗(yàn)

為進(jìn)一步提高結(jié)果的可靠性，使用CFPS(2014)問(wèn)卷中被調(diào)查者給社會(huì)保障服務(wù)滿(mǎn)意度打分作為社會(huì)保障的替代變量，并使用OLS與Probit模型進(jìn)行回歸，具體見(jiàn)表6。結(jié)果顯示，無(wú)論是采用Probit模型，還是采用OLS模型，所得到的結(jié)果均與表3基本一致，即政府補(bǔ)助具有顯著降低農(nóng)戶(hù)貧困及其脆弱性的作用效果。采用工具變量的Logit模型估計(jì)結(jié)果中也顯示，隨著農(nóng)戶(hù)對(duì)社會(huì)保障服務(wù)滿(mǎn)意度的提高，其貧困及脆弱性也相應(yīng)降低，表明本研究具有一定的穩(wěn)健性。

表6 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

此外，通過(guò)傾向得分匹配法(PSM)探究政府補(bǔ)助對(duì)農(nóng)戶(hù)貧困及其脆弱性的平均處理效應(yīng)，具體結(jié)果見(jiàn)表7。此為四種匹配方法下的ATT值，通過(guò)匹配前后對(duì)比可看出，在使用貧困脆弱性、國(guó)家貧困線(xiàn)以及國(guó)際貧困線(xiàn)作為判斷貧困標(biāo)準(zhǔn)時(shí)，政府補(bǔ)助的ATT值無(wú)論是匹配前還是匹配后均小于0，且對(duì)應(yīng)的ATT值在四種匹配方法下也多數(shù)顯著，表明政府補(bǔ)助對(duì)降低農(nóng)戶(hù)貧困以及其脆弱性方面作用顯著，也進(jìn)一步提高本文研究穩(wěn)健性。

表7 政府補(bǔ)助對(duì)農(nóng)戶(hù)貧困及其脆弱性的ATT值

三、政府補(bǔ)助對(duì)農(nóng)戶(hù)貧困及其脆弱性的影響機(jī)制

在上述研究的基礎(chǔ)上，以下進(jìn)一步分析政府補(bǔ)助是否能從增加農(nóng)戶(hù)農(nóng)業(yè)收入和務(wù)工收入兩個(gè)渠道來(lái)提升自身的反貧困作用。為此，首先分析政府補(bǔ)助對(duì)農(nóng)業(yè)收入以及務(wù)工收入的影響，然后探究政府補(bǔ)助能否通過(guò)這兩條路徑來(lái)提升反貧困效果。

(一)政府補(bǔ)助對(duì)農(nóng)業(yè)收入以及工資性收入的作用效果

采用逐步添加控制變量的方法分析政府補(bǔ)助及金額對(duì)農(nóng)戶(hù)農(nóng)業(yè)收入與務(wù)工收入的影響，具體見(jiàn)表8。在政府補(bǔ)助與農(nóng)業(yè)收入方面，無(wú)論是加入各種特征變量前還是加入后，政府補(bǔ)助在1%水平下顯著為正，說(shuō)明政府補(bǔ)助政策對(duì)于增加農(nóng)戶(hù)的農(nóng)業(yè)收入具有顯著的促進(jìn)效果。在補(bǔ)助額與農(nóng)業(yè)收入方面，加入各種特征變量前后，政府補(bǔ)助額的回歸系數(shù)也均顯著為正，表明隨著農(nóng)戶(hù)所獲得的政府補(bǔ)助額的增長(zhǎng)，其所創(chuàng)造的農(nóng)業(yè)收入也隨之增加，即它在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中發(fā)揮著激勵(lì)作用。

表8 政府補(bǔ)助及金額對(duì)農(nóng)業(yè)收入與務(wù)工收入的影響

在政府補(bǔ)助與務(wù)工收入方面，政府補(bǔ)助的回歸系數(shù)值均在1%的水平下顯著為正，說(shuō)明政府補(bǔ)助政策對(duì)于增加農(nóng)戶(hù)的工資性收入具有顯著的促進(jìn)作用。但在補(bǔ)助額與務(wù)工收入方面，政府補(bǔ)助額的回歸系數(shù)均小于0且不顯著，表明政府補(bǔ)助額的增長(zhǎng)并未明顯增加農(nóng)戶(hù)務(wù)工收入，這也與Darity和Myers、Walle的觀點(diǎn)一致。出現(xiàn)該現(xiàn)象的原因，可能是因?yàn)殡S著政府補(bǔ)助額的不斷增長(zhǎng)，對(duì)農(nóng)戶(hù)的影響出現(xiàn)反激勵(lì)效果。

(二)政府補(bǔ)助對(duì)農(nóng)戶(hù)貧困及其脆弱性的傳導(dǎo)

以下進(jìn)一步分析政府補(bǔ)助能否通過(guò)農(nóng)業(yè)收入與務(wù)工收入的途徑來(lái)增強(qiáng)減貧效果，將交叉項(xiàng)加入模型中，并進(jìn)行去中心化處理。

在個(gè)體、家庭以及社會(huì)特征一定的情況下，逐步添加農(nóng)業(yè)收入、工資性收入以及其與政府補(bǔ)助交叉項(xiàng)，來(lái)探究對(duì)農(nóng)戶(hù)貧困及其脆弱性的影響。從回歸結(jié)果中可看出，在三種貧困線(xiàn)下，政府補(bǔ)助、農(nóng)業(yè)收入以及二者的交叉項(xiàng)均顯著為負(fù)，表明政府補(bǔ)助與農(nóng)業(yè)收入不僅能夠通過(guò)直接作用來(lái)增強(qiáng)對(duì)農(nóng)戶(hù)的減貧效果，二者的交互作用也具有明顯的減貧效應(yīng)，進(jìn)一步表明政府補(bǔ)助也能夠通過(guò)增加農(nóng)戶(hù)農(nóng)業(yè)收入的間接渠道來(lái)提升減貧效應(yīng)。此外，從回歸系數(shù)的大小來(lái)看，未加入農(nóng)業(yè)收入以及交叉項(xiàng)前，政府補(bǔ)助在國(guó)家線(xiàn)、國(guó)際線(xiàn)以及脆弱性下每提高1%，能使農(nóng)戶(hù)貧困發(fā)生率以及未來(lái)脆弱性降低的數(shù)值低于加入農(nóng)業(yè)收入與交叉項(xiàng)后，表明政府補(bǔ)助通過(guò)提高農(nóng)業(yè)收入，更能夠顯著降低農(nóng)戶(hù)的貧困發(fā)生率以及脆弱性。而在添加政府補(bǔ)助與務(wù)工收入交叉項(xiàng)前后，政府補(bǔ)助與務(wù)工收入的回歸系數(shù)均顯著為負(fù)，表明二者均對(duì)降低農(nóng)戶(hù)貧困具有顯著效果。政府補(bǔ)助與務(wù)工收入的交叉項(xiàng)在三種貧困線(xiàn)下均顯著為負(fù)，表明政府補(bǔ)助通過(guò)增加農(nóng)戶(hù)務(wù)工收入從而提高減貧效應(yīng)超出一定范圍時(shí)，不僅達(dá)不到強(qiáng)化減貧的效果，還會(huì)對(duì)農(nóng)戶(hù)產(chǎn)生反向激勵(lì)，增加農(nóng)戶(hù)陷入貧困的可能性。

綜上所述，政府補(bǔ)助通過(guò)增加農(nóng)戶(hù)農(nóng)業(yè)收入的間接方式進(jìn)行“造血”式扶貧、防貧的效果要高于 “輸血”的效果；而增加農(nóng)戶(hù)務(wù)工收入，雖然政府補(bǔ)助的“造血”式扶貧、防貧效果要高于“輸血”效果，但卻存在著一定的閾值，一旦超出該閾值，政府補(bǔ)助不僅無(wú)法達(dá)到減貧、防貧的效果，反而會(huì)提升農(nóng)戶(hù)陷入貧困的概率。

四、結(jié)論與建議

研究發(fā)現(xiàn)，三種貧困標(biāo)準(zhǔn)下，政府補(bǔ)助均表現(xiàn)出降低農(nóng)戶(hù)貧困以及未來(lái)陷入貧困的可能性；而且農(nóng)戶(hù)的學(xué)歷、是否個(gè)體經(jīng)營(yíng)、存款額、突發(fā)事件、家庭人口數(shù)以及是否加入合作醫(yī)療，均對(duì)其貧困及其脆弱性產(chǎn)生顯著影響。以人均純收入與人均消費(fèi)支出的劃分看，政府補(bǔ)助對(duì)于貧困農(nóng)戶(hù)瞄準(zhǔn)效果較好，但仍有較大比例的政府補(bǔ)助被家庭收入狀況較高的農(nóng)戶(hù)獲得，且該現(xiàn)象在以脆弱性劃分中尤為突出，表明我國(guó)政府補(bǔ)助還是存在著明顯的瞄準(zhǔn)偏差。從人均消費(fèi)支出來(lái)看，政府補(bǔ)助僅對(duì)非貧困農(nóng)戶(hù)有顯著的作用；從人均純收入來(lái)看，政府補(bǔ)助的“扶貧”效果較為顯著；而從脆弱性看，政府補(bǔ)助雖然具有一定的“防貧”效應(yīng)，但存在著錯(cuò)位現(xiàn)象，且該錯(cuò)位現(xiàn)象在高脆弱性農(nóng)戶(hù)中尤為突出。政府補(bǔ)助對(duì)于增加農(nóng)戶(hù)的農(nóng)業(yè)收入具有顯著的激勵(lì)效果；而政府補(bǔ)助與農(nóng)戶(hù)工資性收入呈現(xiàn)“倒U”型關(guān)系，即隨著政府補(bǔ)助額的增加，其對(duì)增加農(nóng)戶(hù)務(wù)工收入具有顯著的激勵(lì)效果，但當(dāng)政府補(bǔ)助額超出某一閾值時(shí)，該作用效果卻變?yōu)榉醇?lì)。政府補(bǔ)助通過(guò)增加農(nóng)戶(hù)農(nóng)業(yè)收入的間接方式進(jìn)行“造血”式扶貧、防貧的效果要高于政府補(bǔ)助的“輸血”效果；而在通過(guò)增加農(nóng)戶(hù)工資性收入方面，雖然政府補(bǔ)助的“造血”式扶貧、防貧效果要高于“輸血”效果，但該作用效果卻存在著臨界值，一旦補(bǔ)助額超出該臨界值，政府補(bǔ)助不僅無(wú)法達(dá)到減貧、防貧的效果，反而會(huì)進(jìn)一步增加農(nóng)戶(hù)貧困概率以及脆弱性。

政府需要進(jìn)一步完善補(bǔ)助體系，在加大補(bǔ)助投入的同時(shí)，也要注重資金的合理配置，將其分配到真正需要的農(nóng)戶(hù)(處于長(zhǎng)期貧困及高脆弱人群)手中，對(duì)貧困人口做到精準(zhǔn)識(shí)別、準(zhǔn)確定位。政府補(bǔ)助與農(nóng)戶(hù)貧困間關(guān)系的研究也要求我們將脆弱性納入判斷標(biāo)準(zhǔn)中，政府扶貧不能單考慮農(nóng)戶(hù)當(dāng)前是否貧困，也應(yīng)該考慮貧困脆弱性，對(duì)處于高脆弱性的農(nóng)戶(hù)可提前給予幫助，提高其應(yīng)對(duì)未來(lái)風(fēng)險(xiǎn)的能力，從而有效降低貧困的發(fā)生。政府補(bǔ)助的“輸血”與“造血”扶貧、防貧效果研究表明，在幫助農(nóng)戶(hù)減貧的過(guò)程中，需要“輸血”向“造血”轉(zhuǎn)變，通過(guò)政府補(bǔ)助將扶貧、防貧與增加農(nóng)業(yè)收入、激發(fā)農(nóng)民外出務(wù)工的積極性相結(jié)合。而且對(duì)于具有不同勞動(dòng)能力的農(nóng)戶(hù)，應(yīng)該給予不同扶持政策，如，對(duì)于“老弱病殘”的農(nóng)戶(hù)應(yīng)該給予“輸血”式扶貧政策，而對(duì)于有勞動(dòng)能力的農(nóng)戶(hù)，更多采用“造血”式扶貧，激發(fā)其勞動(dòng)積極性。

(因篇幅限制，本文“文獻(xiàn)回顧”未呈現(xiàn))