黃乾 晉曉飛

引言

2020年12月，中國政府宣布如期完成脫貧攻堅目標(biāo)任務(wù)，按現(xiàn)行標(biāo)準(zhǔn)實現(xiàn)了徹底消除絕對貧困。絕對貧困的解決完成了階段性基礎(chǔ)工作，標(biāo)志著新時期的貧困治理由解決絕對貧困轉(zhuǎn)變?yōu)榫徑庀鄬ω毨?。與絕對貧困相比，相對貧困強(qiáng)調(diào)家庭收入水平遠(yuǎn)低于當(dāng)?shù)厣鐣骄杖胨剑改骋患彝ナ杖胫荒軌驖M足基本生存需求，難以維持當(dāng)?shù)貤l件所認(rèn)可的其他生活需求的狀態(tài)。①Stark O.,Taylor J.E.“Migration Incentives,Migration Types.The Role of Relative Deprivation.”The Economic Journal,vol.101,no.408,1991,pp.1163-1178.

界定相對貧困人口的方法有多種，如社會指標(biāo)法、預(yù)算標(biāo)準(zhǔn)法、收入分布法、收入比例法、基尼系數(shù)法以及擴(kuò)展線性支出系統(tǒng)法等。①James F.,Joel G.,Erik T.“The Foster Greer Thorbecke(FGT)Poverty Measures:25 Years Later.”The Journal of Economic Inequality,vol.8,no.4,2010,pp.491-524；Townsend P.International analysis poverty.London:Routledge,2014；Khaled N.,Besma B.“Multidimensional Poverty Measurement in Tunisia:Distribution of Deprivations Across Regions.”The Journal of North African Studies,vol.22,no.5,2017,pp.841-859；Aaberge R.,Peluso E.,Sigstad H.“The Dual Approach for Measuring Multidimensional Deprivation:Theory and Empirical Evidence.”Journal of Public Economics,vol.177,no.9,2019,pp.104-136.其中，收入比例法最為常用，即將一個國家或地區(qū)收入的平均值或中位數(shù)乘以某個比例作為相對貧困線，使用中位數(shù)會更為穩(wěn)健。②Madden,D.“Relative or Absolute Poverty Lines:A New Approach.”Review of Income and Wealth,vol.46,no.2,2000,pp.181-199.歐盟將收入中位數(shù)的60%作為相對貧困線，同時將收入中位數(shù)的50%作為參考標(biāo)準(zhǔn)。③Van V.,Wang,C.“Social Investment and Poverty Reduction:A Comparative Analysis Across Fifteen European Countries.”Journal of Social Policy,vol.44,no.3,2015,pp.611-638.中國學(xué)術(shù)界自90年代展開了關(guān)于相對貧困的研究，④周彬彬：《向貧困挑戰(zhàn)：國外緩解貧困的理論與實踐》，北京：人民出版社，1991年；李強(qiáng)：《絕對貧困與相對貧困》，《中國社會工作》1996年第5期。陳宗勝等（2013）認(rèn)為將上一年農(nóng)村居民人均純收入均值的40-50%作為相對貧困的標(biāo)準(zhǔn)；⑤陳宗勝、沈揚揚、周云波：《中國農(nóng)村貧困狀況的絕對與相對變動——兼論相對貧困線的設(shè)定》，《管理世界》2013年第1期。沈揚揚和李實（2020）認(rèn)為中短期內(nèi)先分城鄉(xiāng)制定相對貧困標(biāo)準(zhǔn)，即分別以城鎮(zhèn)、農(nóng)村居民可支配收入中位數(shù)的40%作為相對貧困線，并進(jìn)行周期性調(diào)整，最終將相對貧困線設(shè)定在收入中位數(shù)的50%；⑥沈揚揚、李實：《如何確定相對貧困標(biāo)準(zhǔn)：兼論——城鄉(xiāng)統(tǒng)籌相對貧困的可行方案》，《華南師范大學(xué)學(xué)報（社會科學(xué)版）》2020年第2期。汪晨等（2020）建議短期內(nèi)分城鄉(xiāng)、分省使用收入中位數(shù)的50%作為相對貧困標(biāo)準(zhǔn)，中期采用城鄉(xiāng)一體、全國統(tǒng)一的收入中位數(shù)的50%作為相對貧困線，最后把相對貧困線上調(diào)至收入中位數(shù)的60%。⑦汪晨、萬廣華、吳萬宗：《中國減貧戰(zhàn)略轉(zhuǎn)型及其面臨的挑戰(zhàn)》，《中國工業(yè)經(jīng)濟(jì)》2020年第1期。

本文關(guān)注的是人口遷移背景下農(nóng)村老齡人口相對貧困問題。自改革開放以來，中國經(jīng)歷了規(guī)模巨大的快速的人口遷移，城市化率從1978年的17.9%提升至2020年的63.89%。第七次全國人口普查數(shù)據(jù)顯示，2020年全國流動人口規(guī)模3.76億人，約占總?cè)丝诘?6%。根據(jù)聯(lián)合國預(yù)測，到2030年中國城市化率將達(dá)到71%左右，對應(yīng)城鎮(zhèn)人口為10.3億，比2020年增加約1.3億，其中約0.7億來自于鄉(xiāng)城遷移。農(nóng)村勞動力仍將持續(xù)流出，這表明子女外出流動是農(nóng)村老齡人口面臨的生活常態(tài)。

經(jīng)典人口遷移理論起源于推拉理論，后來發(fā)展出劉易斯兩部門人口流動模型、托達(dá)羅模型等，認(rèn)為人口遷移是個體為達(dá)到收益最大化而做出的理性選擇。從農(nóng)村到城市，從第一產(chǎn)業(yè)到第二、三產(chǎn)業(yè)的轉(zhuǎn)變有助于農(nóng)村勞動力提高人力資本回報率，獲得更高收入。20世紀(jì)80年代，新遷移經(jīng)濟(jì)學(xué)對經(jīng)典人口遷移理論發(fā)起挑戰(zhàn)，與經(jīng)典理論假設(shè)個人為決策主體不同，新遷移經(jīng)濟(jì)理論強(qiáng)調(diào)家庭作為決策主體，人們以家庭預(yù)期收入最大化和風(fēng)險最小化的原則做出遷移決策。成年子女外出務(wù)工有利于家庭分散經(jīng)濟(jì)風(fēng)險，是基于家庭自身情況做出的理性選擇。①Stark O,Bloom D E.“The new economics of labor migration.”The American Economic Review,vol.75,no.2,1985,pp.173-178.有學(xué)者認(rèn)為，農(nóng)村勞動力在非農(nóng)部門獲得工資有助于提高家庭的絕對收入，改善家庭的生活水平，降低了陷入貧困的相對概率。②Bertoli,S.and Marchetta,F.“Migration,Remittances and Poverty in Ecuador.”Journal Development Studies,vol.50,no.8,2014,pp.1067-1089；都陽、萬廣華：《城市勞動力市場上的非正規(guī)就業(yè)及其在減貧中的作用》，《經(jīng)濟(jì)學(xué)動態(tài)》2014年第9期；樊士德、江克忠：《中國農(nóng)村家庭勞動力流動的減貧效應(yīng)研究—基于CFPS數(shù)據(jù)的微觀證據(jù)》，《中國人口科學(xué)》2016年第5期。也有學(xué)者認(rèn)為勞動力流動容易造成農(nóng)村老齡人口在經(jīng)濟(jì)上、健康上、情感上的多維貧困。③陳柏峰:《代際關(guān)系變動與老年人自殺—對湖北京山農(nóng)村的實證研究》，《社會學(xué)研究》2009年第4期；宋月萍：《精神贍養(yǎng)還是經(jīng)濟(jì)支持:外出務(wù)工子女養(yǎng)老行為對農(nóng)村留守老人健康影響探析》，《人口與發(fā)展》2014年第4期；高翔、王三秀：《勞動力外流、養(yǎng)老保險與農(nóng)村老年多維貧困》，《現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)探討》2018年第5期。勞動力外流可以消除農(nóng)村貧困，在某種情況下也會加劇貧困，具體到不同農(nóng)戶減貧效果更是不同。④楊靳：《人口遷移如何影響農(nóng)村貧困》，《中國人口科學(xué)》2006年第4期；Marre A.W.Rural Out-Migration,“Income and Poverty:Are Those Who Move Truly Better Off?”Agricultural and Applied Economics Association 2009 AAEA&CCI Joint Annual Meeting.Milwaukee,Wisconsin,2009,July 26-29；李翠錦：《貧困地區(qū)勞動力遷移、農(nóng)戶收入與貧困的緩解—基于新疆農(nóng)戶面板數(shù)據(jù)的實證分析》，《西北人口》2014年第1期；Guriev.S.Vakulenko,E.“Breaking out of Poverty Traps:Internal Migration and Interregional Convergence in Russia.”Journal of Comparative Economic,2015,43(3).實際上，老年貧困在發(fā)展中國家普遍存在且日益嚴(yán)峻，已成為發(fā)展中國家共同面臨的社會困境。⑤Barrientos,A.,M.Gorman,and A.Heslop.“Old Age Poverty in Developing Countries:Contributions and Dependence in Later Life.”World Development,vol.31,no.3,2003,pp.555-570.中國經(jīng)濟(jì)發(fā)展不平衡、城鄉(xiāng)收入差距明顯，特別是在當(dāng)前老齡化明顯加速、收入差距不斷擴(kuò)大、城鎮(zhèn)化持續(xù)推進(jìn)的背景下，中國農(nóng)村老齡人口貧困問題令人擔(dān)憂：老齡化使農(nóng)村老齡人口數(shù)量不斷增加，計劃生育政策下的少子化使農(nóng)村家庭結(jié)構(gòu)急劇改變，人口遷移使農(nóng)村勞動力結(jié)構(gòu)惡化，農(nóng)村老齡群體經(jīng)濟(jì)來源單一，極大依賴子女贍養(yǎng)，容易陷入貧困狀態(tài)。中國農(nóng)村貧困老人規(guī)模巨大，老齡人口貧困率一直高于非老齡人口，且遠(yuǎn)高于同期的城鎮(zhèn)老齡人口，⑥楊立雄：《中國老年貧困人口規(guī)模研究》，《人口學(xué)刊》2011年第4期；何欣、黃心波、周宇紅：《農(nóng)村老齡人口居住模式、收入結(jié)構(gòu)與貧困脆弱性》，《中國農(nóng)村經(jīng)濟(jì)》2020年第6期。在擺脫絕對貧困之后，農(nóng)村地區(qū)的老齡人口仍然是經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)十分薄弱、對抗風(fēng)險能力極差的弱勢群體。

本文著重研究了子女流動對農(nóng)村老齡人口相對貧困的影響，可能從以下幾個方面對該領(lǐng)域作出邊際貢獻(xiàn)：第一，研究對象上，聚焦農(nóng)村老齡人口相對貧困問題。目前，既有相關(guān)文獻(xiàn)針對農(nóng)村老齡人口相對貧困的研究較為缺乏，實證分析更為欠缺，并且不同于多數(shù)人口流動的研究，本文強(qiáng)調(diào)了子代勞動力流動對父代的影響。第二，研究設(shè)計上，使用不同的計量模型嘗試解決內(nèi)生性問題。老齡家庭子女外出流動是樣本自選擇的結(jié)果，忽視該問題會導(dǎo)致嚴(yán)重的選擇性偏誤，使實證結(jié)論不可靠。本文充分考慮了模型的內(nèi)生性問題，使用雙向固定效應(yīng)模型、雙重差分模型等不同的研究方法力爭研究結(jié)論更加準(zhǔn)確穩(wěn)健。第三，研究廣度上，本文考察了流動子女的數(shù)量、年齡、流動范圍對農(nóng)村老齡人口相對貧困影響的異質(zhì)性，同時子女流動產(chǎn)生的減貧效應(yīng)呈現(xiàn)出下降趨勢。

一、數(shù)據(jù)來源和變量選擇

本文使用2014年和2018年的中國家庭追蹤調(diào)查數(shù)據(jù)（China Family Panel Studies，CFPS），該項目自2010年由北京大學(xué)中國社會科學(xué)調(diào)查中心開始實施，采樣范圍覆蓋全國25個省（市、區(qū)），涵蓋全國95%以上的人口，具有全國代表性。

無論外出與否，多數(shù)成年子女婚嫁之后與老人分開居住，本文的研究對象僅限定為居住在農(nóng)村且年齡均在60歲以上（含60歲）的老齡人口組成的家庭，并分為兩類：有子女流動（包括外出打工或務(wù)農(nóng)）的老齡家庭和無子女流動的老齡家庭。剔除無效樣本后，本文最終獲得6408戶樣本，其中，2014年受訪家庭2969戶，2018年3439戶。

對所選取的變量做出簡要說明：

第一，被解釋變量：是否相對貧困。本文選擇以全國一體的農(nóng)村家庭人均可支配收入中位數(shù)的50%作為衡量相對貧困的標(biāo)準(zhǔn)，并以中位數(shù)的40%為參考，用于穩(wěn)健性檢驗。借助CFPS農(nóng)村樣本，測算出2014年與2018年農(nóng)村家庭人均可支配收入的中位數(shù)分別為7213.33元和11111.11元，故中位數(shù)的50%分別為3606.67元和5555.56元。老齡人口家庭人均可支配收入低于該標(biāo)準(zhǔn)時，取值為1，即陷入相對貧困；高于該標(biāo)準(zhǔn)時，取值為0。

第二，核心解釋變量：子女流動。本文關(guān)注的變量是子女是否外出流動。當(dāng)取值為1時，表示該農(nóng)村家庭的成年子女已發(fā)生流動；當(dāng)取值為0時，表示子女未發(fā)生流動。2014年有子女流動的老齡家庭占比為40.73%，2018年占比42.02%，即子女外出流動的比例略有上升。

第三，控制變量：老齡家庭的相對貧困狀況受自身稟賦和外在環(huán)境的綜合影響。家庭自身稟賦主要包括戶主的年齡、性別、婚姻狀況、受教育程度，以及老齡家庭的人口規(guī)模、平均受教育程度、健康狀況等人力資本。老齡家庭中的戶主是指家庭中最熟悉財務(wù)狀況的人或經(jīng)濟(jì)決策者，若沒有明確分工，則以男性為戶主。影響家庭經(jīng)濟(jì)狀況的其他因素包括社會保障福利、政府轉(zhuǎn)移支付、宏觀經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平，選取以家庭戶為單位參與社會養(yǎng)老保險和醫(yī)療保險的情況反映社保福利水平，以是否收到政府補(bǔ)貼反映轉(zhuǎn)移支付情況，考慮到中國區(qū)域性發(fā)展不平衡的現(xiàn)狀，選取所在地當(dāng)年的GDP增長率和城鎮(zhèn)化率作為地區(qū)宏觀環(huán)境的特征變量。表1列出了本文實證分析中變量的描述性統(tǒng)計。

表1 變量描述性統(tǒng)計

（接上表）

二、經(jīng)驗研究設(shè)計

評估子女流動對老齡人口相對貧困的影響時，選擇性偏誤（Selection Bias）和遺漏變量等內(nèi)生性問題可能導(dǎo)致估計結(jié)果不一致。為此，本文分別采用面板Logit雙向固定效應(yīng)模型和Logit雙重差分模型加以克服。

（一）面板Logit雙向固定效應(yīng)模型

面板Logit雙向固定效應(yīng)模型在一定程度上可以控制不隨時間變化的遺漏變量，包括個人、家庭、地區(qū)層面的異質(zhì)性因素，以及不隨之變化的宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境等因素，模型如下：

（1）式中，下標(biāo)i,t分別表示家庭、年份；Povertyit為虛擬變量，表示老齡家庭i在t年是否陷入相對貧困；Ldit是本文的核心解釋變量，用來表示家庭i在t年是否有成年子女外出打工或務(wù)農(nóng)；Xit表示包括戶主特征、家庭特征和地區(qū)特征的控制變量，θi為家庭固定效應(yīng)，rt為年份固定效應(yīng)，εit為隨機(jī)擾動項。

（二）Logit雙重差分模型

雙向固定效應(yīng)模型雖然可以消除誤差項中不隨時間變化的異質(zhì)性，但可能由于方差偏大而喪失部分估計精度，有鑒于此，我們采用雙重差分模型（Difference-in-Difference）再次估計，提高量化評估的準(zhǔn)確性。①Angrist J D,Pischke J S.Mostly Harmless Econometrics:An Empiricist’s Companion.Princeton,NJ：Princeton University Press,2008.模型如下：

（2）式中，Ti為實驗期虛擬變量，即取2014年樣本時，Ti=0，取2018年樣本時，Ti=1；Treati為處理組虛擬變量，當(dāng)老齡家庭的子女流動情況發(fā)生了變化時，樣本屬于處理組，Treati=1，當(dāng)家庭的子女流動情況未發(fā)生變化時，樣本屬于控制組，Treati=0時；Ti*Treati為雙重差分項，估計了子女流動對老齡人口是否陷入相對貧困的影響效應(yīng)。

首先，重新界定樣本。在雙向固定效應(yīng)模型樣本的基礎(chǔ)上剔除了2014年和2018年僅被訪問過一次的樣本，因為無法利用這些樣本進(jìn)行雙重差分的估算，刪除之后，得到已接受兩次訪問的家庭共2173戶。再次，由于子女流動發(fā)生變化的情況有兩種，即2014年未流動但2018年發(fā)生流動以及2014年流動但2018年未流動，相應(yīng)構(gòu)建了兩類DID模型：（1）第一類，處理組為子女于2014年未流動而2018年外出流動的家庭，控制組為子女一直未流動的家庭，此模型估計了子女由在家轉(zhuǎn)變?yōu)榱鲃訉淆g家庭相對貧困產(chǎn)生的影響；（2）第二類，處理組為子女由流動轉(zhuǎn)變?yōu)榉橇鲃拥募彝?，控制組為子女2014年和2018年均外出流動的家庭，估計了子女由外出轉(zhuǎn)變?yōu)椴涣鲃訉淆g人口相對貧困的影響。根據(jù)設(shè)定，兩類模型的雙重差分項符號上應(yīng)該相反。

三、子女流動對老齡人口相對貧困的影響

（一）實證結(jié)果

表2 （1）列給出了雙向固定效應(yīng)模型的幾率比（Odds Ratio），用于反映解釋變量對被解釋變量的影響程度。子女流動的幾率比小于1，表明在控制其他因素的情況下，子女流動與老齡人口的相對貧困呈負(fù)向關(guān)系，有外出子女的老齡人口陷入相對貧困的幾率僅為無外出子女的老人陷入相對貧困的23.63%，且在1%的水平上顯著。

表2 子女流動對農(nóng)村老齡人口相對貧困的影響

控制變量中，老齡家庭的大多數(shù)人力資本特征未對相對貧困產(chǎn)生顯著影響，家庭參與社會養(yǎng)老保險可以明顯降低陷入貧困的幾率，而醫(yī)療保險則加劇了相對貧困的風(fēng)險，可能的原因是身體狀況不佳的老齡人群更傾向參與醫(yī)療保險，而身體不健康增加了因病致貧風(fēng)險。

第（2）、（3）列給出了雙重差分模型回歸結(jié)果。第（2）列雙重差分項的幾率比小于1，表明在控制其他因素的情況下，子女由未流動轉(zhuǎn)變?yōu)榱鲃咏档土死淆g人口相對貧困的幾率，僅為子女一直未流動家庭的43.79%，在1%的水平上顯著。第（3）列雙重差分項的幾率比大于1，表明子女由流動轉(zhuǎn)變?yōu)椴煌獬隽鲃訒觿±淆g人口的相對貧困，幾率為子女一直流動的老齡人口的2.085倍，且在1%的水平上顯著。

控制變量中，戶主年齡與相對貧困呈倒“U”形關(guān)系，身體不健康成員的比例與相對貧困呈正相關(guān)關(guān)系，受教育程度和城鎮(zhèn)化率顯著緩解了發(fā)生相對貧困的風(fēng)險，養(yǎng)老保險和醫(yī)療保險的影響同上。

（接上表）

（二）穩(wěn)健性檢驗

本文通過兩種方式進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗。

第一，改變界定相對貧困的標(biāo)準(zhǔn)。標(biāo)準(zhǔn)一，采用全國一體的農(nóng)村人均可支配收入中位數(shù)的40%進(jìn)行劃分，利用雙向固定效應(yīng)、雙重差分模型再次估計，幾率比列于表3（1）～（3）列。標(biāo)準(zhǔn)二，考慮到中國區(qū)域發(fā)展不平衡的現(xiàn)實情況，根據(jù)2011年國家統(tǒng)計局的劃分標(biāo)準(zhǔn)，按中、東、西、東北四個區(qū)域分別計算相應(yīng)的農(nóng)村人均可支配收入，再以中位數(shù)的50%作為標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行估計，幾率比列于表3（4）～（6）列。

第二，利用PSM-DID模型進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗。首先，將戶主年齡、婚姻狀況、性別、受教育程度、人口規(guī)模、家庭成員平均受教育程度、身體不健康成員占比、養(yǎng)老保險參與情況、醫(yī)療保險參與情況、是否受到政府補(bǔ)助、GDP增長率、城鎮(zhèn)化率作為協(xié)變量，采用1：4最近鄰傾向得分匹配法（PSM）進(jìn)行匹配，匹配后處理組和對照組樣本特征變量的P值均大于10%，①限于篇幅，平衡性檢驗結(jié)果未在本文列示，留存?zhèn)渌?。即兩組控制變量不存在顯著特征差異，排除了相關(guān)的研究干擾。然后利用DID模型分別進(jìn)行估計，幾率比列于表3（7）、（8）列。

表3 穩(wěn)健性檢驗

兩種檢驗均支持前文結(jié)論：子女是否流動顯著影響農(nóng)村老齡人口陷入相對貧困的幾率，有外出子女的老人陷入相對貧困的風(fēng)險更小，即本文的基準(zhǔn)模型穩(wěn)健。

四、進(jìn)一步分析

本文采用2014年和2018年數(shù)據(jù)，通過實證研究表明子女流動會顯著降低老齡人口陷入相對貧困的風(fēng)險。那么，流動子女的數(shù)量、年齡以及流動范圍不同是否使這一影響有明顯差異？不同年份影響程度是否會有所不同？本文對此做出進(jìn)一步探討。

（一）影響的異質(zhì)性分析

本文定義的子女除兒子、女兒還包括兒媳和女婿，數(shù)量指所有外出流動的子女的數(shù)量之和；年齡指外出子女的平均年齡，并分為16歲至30歲（含16歲），30歲至40歲（含30歲），40歲至50歲（含40歲），50歲及以上四個年齡段；流動范圍分為：市內(nèi)流動（包括本市/區(qū)的其他縣/市、本縣/市的其他鄉(xiāng)/鎮(zhèn)/街道、本鄉(xiāng)/鎮(zhèn)/街道的其他村/居）、省內(nèi)跨市流動、跨省流動?；鶞?zhǔn)回歸中加入相應(yīng)變量與子女流動的交互項，考察影響的異質(zhì)性，模型為：

Zit表示家庭i在t年的流動子女?dāng)?shù)量、平均年齡和流動范圍（年齡和范圍為虛擬變量）。表4（1）～（3）列報告了估計結(jié)果。可以看到，流動子女的數(shù)量對降低農(nóng)村老齡人口的相對貧困作用顯著，即外出子女越多，農(nóng)村老人陷入相對貧困的幾率越小。流動子女平均年齡超過40歲后加大了老人陷入貧困的相對風(fēng)險，可能的原因有：（1）40歲以上的農(nóng)村勞動力普遍受教育程度較低、勞動技能簡單，就業(yè)轉(zhuǎn)移困難，市場競爭力差，容易被閑置和遭遇非正常淘汰；（2）該年齡段的外出勞動力體能開始下降且自身患病風(fēng)險上升，從事體力勞動獲得的收入會下降；（3）撫育后代的壓力增大，從而削弱了對農(nóng)村老齡人口的支持力度。從流動范圍看，距離流出地越遠(yuǎn)，減貧效應(yīng)越強(qiáng)，省內(nèi)跨市流動和跨省流動對降低農(nóng)村老齡人口相對貧困的作用更為明顯，即與市內(nèi)流動相比，子女跨市流動和跨省流動更有助于緩解老齡人口的相對貧困。

（二）影響的變化趨勢

對2014年和2018年的截面數(shù)據(jù)使用Logit模型分別估計，考察不同年份子女流動對農(nóng)村老齡人口相對貧困的影響是否存在差異，幾率比如表4（4）、（5）列所示?？梢钥闯觯?014年有外出流動子女的老齡人口陷入相對貧困的幾率僅為沒有外出子女的17.07%，相對風(fēng)險不足五分之一，而2018年該風(fēng)險上升至27.33%。由此表明，相比2014年，2018年子女是否外出打工對農(nóng)村老人相對貧困的影響明顯下降?？赡艿脑蚴?，2013年11月，習(xí)近平總書記首次提出了“精準(zhǔn)扶貧”的重要思想，具體工作于2016年在全國范圍內(nèi)鋪開，該政策瞄準(zhǔn)全國8249萬農(nóng)村貧困居民，重點實施包括改善基礎(chǔ)設(shè)施、產(chǎn)業(yè)扶持、調(diào)整農(nóng)村經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)、構(gòu)建貧困鄉(xiāng)村集體經(jīng)濟(jì)分紅機(jī)制等一系列措施，并通過實物、現(xiàn)金、股份合作等方式直補(bǔ)到戶，直補(bǔ)到人，兜底貧困戶的基本生活保障，以機(jī)制促扶貧，切實改善了農(nóng)村人口尤其是農(nóng)村老齡人口的貧困狀況。

表4 子女流動對農(nóng)村老齡人口相對貧困影響的異質(zhì)性分析和變化趨勢

五、結(jié)論與政策啟示

我國農(nóng)村人口的大規(guī)模流動已經(jīng)持續(xù)了40余年，對經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展產(chǎn)生了深遠(yuǎn)影響?！吨泄仓醒腙P(guān)于制定國民經(jīng)濟(jì)和社會發(fā)展第十四個五年規(guī)劃和二〇三五年遠(yuǎn)景目標(biāo)的建議》指出，到2035年“基本實現(xiàn)新型工業(yè)化、信息化、城鎮(zhèn)化、農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化”，這表明農(nóng)村人口流動仍將長期持續(xù)，在絕對貧困已經(jīng)解決的背景下，應(yīng)高度關(guān)注人口流動對農(nóng)村相對貧困特別是農(nóng)村老齡人口相對貧困的影響。本文利用2014年和2018年CFPS數(shù)據(jù)，采用面板Logit雙向固定效應(yīng)模型和雙重差分模型，實證考察了子女流動對農(nóng)村老齡人口相對貧困的影響。結(jié)果表明，子女外出流動顯著緩解了農(nóng)村老齡人口陷入相對貧困的風(fēng)險。外出子女?dāng)?shù)量越多、越年輕對老齡人口的減貧效果越明顯；相對于市內(nèi)流動，省內(nèi)跨市流動和跨省流動的子女更有助于緩解老人的相對貧困。另外，相比2014年，2018年子女流動對農(nóng)村老人相對貧困的影響程度明顯下降。

本文的研究結(jié)論表明，要有效減少農(nóng)村老齡人口的相對貧困，充分發(fā)揮農(nóng)村勞動力流動對老齡人口相對貧困的積極作用，需要做到：（1）進(jìn)一步促進(jìn)農(nóng)村人口流動，提高新型城鎮(zhèn)化質(zhì)量。近年來，中國經(jīng)濟(jì)進(jìn)入新常態(tài)，技術(shù)進(jìn)步、產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級、勞動力成本上升、經(jīng)濟(jì)增速下降，農(nóng)村勞動力流動速度明顯放緩。應(yīng)切實放開放寬以超大城市為主的城市落戶限制，進(jìn)一步消除勞動力流動障礙，促進(jìn)勞動力跨區(qū)域自由流動。同時，加快推動居民基本公共服務(wù)均等化，實現(xiàn)流動人口和城鎮(zhèn)本地人口“一視同仁、應(yīng)有盡有”；健全流動人口市民化長效機(jī)制和政策，加快推進(jìn)流動人口市民化進(jìn)程。（2）通過培訓(xùn)和就業(yè)指導(dǎo)提升大齡流動務(wù)工人員的勞動技能水平。隨著我國人口結(jié)構(gòu)的改變，18～35歲黃金年齡段的農(nóng)民工數(shù)量相對減少，供不應(yīng)求，而規(guī)模龐大的40歲以上大齡農(nóng)民工由于缺乏相應(yīng)的勞動技能而被閑置，造成極大的人力資源浪費，應(yīng)加大培訓(xùn)力度，強(qiáng)化其在勞動力市場的競爭力，有助于破解農(nóng)民工就業(yè)難和結(jié)構(gòu)性用工荒共存的雙重困境。（3）通過鄉(xiāng)村振興切實提高老齡人口收入水平和養(yǎng)老服務(wù)水平。一方面要加大對農(nóng)村老齡人口的轉(zhuǎn)移支付力度，健全集體經(jīng)濟(jì)分紅機(jī)制，改善老齡人口收入單一的現(xiàn)狀，減少對子女流動的過度依賴；另一方面要加快完善農(nóng)村社會保障政策，加大農(nóng)村養(yǎng)老服務(wù)設(shè)施建設(shè)力度，填補(bǔ)由于子女外出對老人日常照料上的空白，從而形成子女流動和鄉(xiāng)村振興協(xié)同解決農(nóng)村老齡人口相對貧困的格局。