楊珂凡，王志章，龔鈺涵

（1.上海財經(jīng)大學(xué) 財經(jīng)研究所，上海 200433；2.西南大學(xué) 經(jīng)濟管理學(xué)院，重慶 400716）

0 引言

我國已如期完成脫貧攻堅目標任務(wù)，但現(xiàn)行貧困標準下絕對貧困問題的解決并不代表扶貧工作的結(jié)束，而是意味著扶貧工作將從解決絕對貧困問題向緩解相對貧困狀況轉(zhuǎn)變。進入相對貧困治理階段，傳統(tǒng)的貧困評估模式已無法滿足評估任務(wù)的新需求，亟須新方法和新指標衡量摘帽后農(nóng)戶脫貧的穩(wěn)定性和保障水平。同時，政府長期實施的針對性轉(zhuǎn)移支付政策也面臨轉(zhuǎn)型調(diào)整，有必要對前期政府補助產(chǎn)生的具體效應(yīng)進行評估分析。

現(xiàn)階段的多維貧困識別主要基于Townsend（1979）[1]在資產(chǎn)貧困和多維剝奪方面的開創(chuàng)性工作進行，他認為收入無法反映家庭的綜合需求，應(yīng)通過多維剝奪來研究貧困。Alkire 和Foster（2007）[2]提出的A-F 方法進一步完善了多維貧困評估手段。即同時對各維度內(nèi)的特定指標和各維度間的組合設(shè)定閾值，按照指標—維度—多維貧困指數(shù)順序進行三級加總計算?；谥袊彝ソ】嫡{(diào)查（CHNS）和中國家庭動態(tài)跟蹤調(diào)查（CFPS）數(shù)據(jù)，我國學(xué)者運用A-F方法，對我國的多維貧困進行了大量分解研究[3，4]。其中，沈揚揚等（2018）[5]依據(jù)全球MPI 指數(shù)，發(fā)現(xiàn)中國的多維貧困正處于顯著下降階段。對于后小康時代的多維貧困評估標準和指數(shù)問題，汪三貴（2018）[6]認為應(yīng)根據(jù)社會經(jīng)濟發(fā)展水平直接提高絕對貧困標準線，也有部分學(xué)者認為應(yīng)學(xué)習(xí)OECD國家和歐盟的經(jīng)驗，將人均可支配收入中位數(shù)的40%～50%作為“相對貧困”的標準，并逐漸建立城鄉(xiāng)統(tǒng)籌的多元標準貧困體系[7]。

關(guān)于政府補助政策的減貧效應(yīng)研究主要集中在教育、醫(yī)療和住房補助三個方面。研究發(fā)現(xiàn)，教育補助政策在施行過程中發(fā)揮了顯著的財富再分配功能，通過影響貧困人口的人力資本來提升欠發(fā)達地區(qū)的經(jīng)濟增長效率[8]；住房補助政策實質(zhì)上是一種收入支持政策，能夠提升家庭的住房可支付力，進而促進家庭相對收入水平提升[9]；健康作為低收入農(nóng)戶獲取收入的主要資本，在不確定性因素增多的情況下，低收入群體更傾向于健康投資，醫(yī)療補助能夠降低醫(yī)療成本并對健康投資產(chǎn)生激勵作用[10]。在政府的實踐過程中，政府補助能直接增加農(nóng)戶收入，有效改善其生活狀況[11]，多種類的財政補助能提升農(nóng)戶保障水平，直接兜住可能返貧的已脫貧農(nóng)戶[12]。但部分地區(qū)過高的財政轉(zhuǎn)移支付也滋生出一系列問題。首先，直接補助容易挫傷農(nóng)戶的勞動積極性，造成家庭失業(yè)率上升，產(chǎn)生福利依賴問題[13]；其次，補助的識別過程容易出現(xiàn)瞄準偏差，導(dǎo)致逆向補助現(xiàn)象產(chǎn)生[14]；最后，財政補助會對不同收入組的農(nóng)戶產(chǎn)生顯著差異，研究發(fā)現(xiàn)，財政資金偏向于被中高收入組獲得，并增加中高收入農(nóng)戶的流動性，導(dǎo)致農(nóng)民間收入差距不斷擴大[15]。

已有研究對多維貧困指標體系的探索主要建立在西方學(xué)者的理論框架下，貧困評估的指數(shù)體系缺乏中國視角。本文認為，應(yīng)當結(jié)合我國減貧經(jīng)驗，多視角、多維度地評估農(nóng)戶生活狀態(tài)。其中，“兩不愁三保障”作為我國現(xiàn)行脫貧標準，在消除絕對貧困期間發(fā)揮了至關(guān)重要的作用，可以在此實踐經(jīng)驗的基礎(chǔ)上，形成有中國特色的農(nóng)戶收入保障指數(shù)。同時，雖然政府補助對不同收入組的差異性影響已被證實，但主要聚焦在收入差距與流動性方面，缺少對綜合指數(shù)的影響探討，對全面建成小康社會后的分析也少有涉及。

鑒于此，本文選取城鄉(xiāng)二元結(jié)構(gòu)突出、脫貧任務(wù)艱巨、西部唯一的直轄市重慶市為研究區(qū)域，圍繞“兩不愁三保障”對其所屬18 個區(qū)縣進行了實地調(diào)研，旨在集中解決如下問題：一是以“兩不愁三保障”目標為基礎(chǔ)，建立農(nóng)戶收入保障指數(shù)體系，測度微觀農(nóng)戶的收入保障水平，并進行區(qū)域異質(zhì)性分析；二是建立工具變量分位數(shù)回歸模型，探討有針對性的三大政府補助對農(nóng)戶收入保障指數(shù)的影響機制。本文的邊際貢獻主要有以下兩點：一是在研究視角上，延續(xù)“兩不愁三保障”框架，多維度刻畫農(nóng)戶收入保障狀態(tài)，有利于全方位把握農(nóng)戶生活水平狀況；二是在研究意義上，在我國進入相對貧困治理的新階段，有助于為政府補助調(diào)整提供現(xiàn)實參考，為欠發(fā)達地區(qū)做好鞏固拓展脫貧攻堅政策成果同鄉(xiāng)村振興有效銜接提供啟示。

1 研究設(shè)計

1.1 數(shù)據(jù)來源

本文數(shù)據(jù)來源于課題組在2020 年7 月至9 月的實地調(diào)研，采用結(jié)構(gòu)式訪談、問卷調(diào)查和座談會相結(jié)合的方式，深入重慶市涪陵區(qū)、巴南區(qū)、忠縣等18 個區(qū)縣，共獲得農(nóng)戶問卷1087 份，形成關(guān)于人口學(xué)特征、收入與支出、政府各項補助金額等關(guān)鍵指標的2019年截面數(shù)據(jù)。將樣本中戶主年齡范圍控制在18～85 歲，僅保留戶籍類型為“農(nóng)業(yè)戶口”的樣本，剔除變量缺失的樣本，經(jīng)復(fù)核后確定有效樣本946份，有效率為87.02%，樣本區(qū)域占比合理，能夠較好地反映重慶市微觀農(nóng)戶在進入新發(fā)展階段后的收入保障實際情況。

1.2 農(nóng)戶收入保障指數(shù)的測度

1.2.1 建立指標體系

在指標選取的過程中，本文延續(xù)“兩不愁三保障”框架建立農(nóng)戶收入保障指數(shù)綜合指標體系（見表1）。基于“兩不愁”的指標選取主要圍繞農(nóng)戶的物質(zhì)生活水平。農(nóng)戶家庭年收入和實際耕種面積能直接體現(xiàn)農(nóng)村家庭實際收入水平，衡量農(nóng)民擴大再生產(chǎn)的能力；恩格爾系數(shù)是食品支出總額占農(nóng)戶消費支出總額的比重，農(nóng)戶收入越低，購買食物的支出比例越大；物價敏感度是農(nóng)戶的主觀評分，物價敏感越高說明生活壓力越大?；凇叭Ｕ稀钡闹笜擞山逃健⒔】禉?quán)益、居住條件、政策評價四部分組成。教育水平指標直接由受教育年限、教育負擔(dān)決定；考慮到樣本地區(qū)已實現(xiàn)新型農(nóng)村合作醫(yī)療全覆蓋，故使用醫(yī)療負擔(dān)和看病便利度評價健康權(quán)益的指標；居住條件的主要指標為信息化程度、物流便利度和水電氣穩(wěn)定性；政策評價的指標包括政策了解度、主觀政策效用，涵蓋農(nóng)戶對政策的認知度以及主觀滿意度。上述涉及農(nóng)戶主觀評價的指標數(shù)據(jù)均采用李克特五點量表進行打分，正向指標越接近5表示越理想，負向指標反之。

表1 農(nóng)戶收入保障指數(shù)指標體系

1.2.2 確定權(quán)重系數(shù)

自從Shanon 引入“信息熵”概念之后，熵值在衡量信息量方面發(fā)揮了重要作用。一般地，熵值越大的指標其信息含量越多，對決策的作用就越大，可以有效避免指標賦權(quán)的主觀性，具有更高的可信度。因此，本文選取熵值法對指標體系進行賦權(quán)與評價，具體步驟如下所示：

（1）建立觀測矩陣

對m個樣本進行評價，建立包含n個指標的評價體系。這樣就可以得到觀測矩陣X=(xij)m×n（i=1，2，…，m代表樣本；j=1，2，…，n代表指標）。

（2）數(shù)據(jù)標準化

為消除數(shù)據(jù)量綱的影響，實現(xiàn)可比性，需要對原始調(diào)研數(shù)據(jù)進行標準化處理，本文選擇歸一化處理，并根據(jù)“正向指標”和“負向指標”分別進行計算，具體方法為：

其中，max(xj)、min(xj)分別表示樣本觀測值xj中的最大值、最小值；yij為歸一化后的樣本數(shù)據(jù)。

（3）計算權(quán)重

經(jīng)過式（1）和式（2）得到的各類指標值為yij，形成新的指標矩陣(yij)m×n，用m表示被調(diào)查農(nóng)戶個數(shù)，n表示評價指標的個數(shù)，計算第j項指標下第i個農(nóng)戶的指標值比重pij：

計算第j項指標的熵值ej：

計算各指標權(quán)重ωj：

1.3 政府補助對收入保障指數(shù)的影響

1.3.1 工具變量分位數(shù)模型

考慮到收入保障實現(xiàn)水平存在不同層級的差異性，可能引致結(jié)果變化，因此本文采用分位數(shù)回歸方法研究政府補助對收入保障指數(shù)的影響：

其中，Qτ(Y|T)表示在條件分布(Y|T)、τ分位數(shù)下的結(jié)果變量，i表示樣本,βτ、γτ表示在τ分位數(shù)下的回歸系數(shù)，Ti、Mi分別代表核心解釋變量和控制變量，?τ為常數(shù)項，ετ為隨機擾動項，模型需要滿足τ分位點下的加權(quán)誤差絕對值平方和最小。

由于模型可能存在的內(nèi)生性問題將使分位數(shù)回歸結(jié)果產(chǎn)生誤差，本文在式（7）的基礎(chǔ)上提出工具變量分位數(shù)回歸模型（IVQR）[16]：

其中，D'α(τ)+X'β(τ)是τ的嚴格遞增函數(shù)；Y為結(jié)果變量，在本文中為收入保障指數(shù)；X為控制變量，指影響結(jié)果變量的其他外生變量；D是由式（9）確定的內(nèi)生變量；U為隨機變量，聚集了影響方程結(jié)果的所有未觀察到的因素；V是一個未被觀測到的擾動變量，它與U相關(guān)并決定D；Z是工具變量，又獨立于擾動項U，但通過式（9）影響變量D。

1.3.2 變量選取和描述性統(tǒng)計

（1）被解釋變量：微觀農(nóng)戶的收入保障指數(shù)，指數(shù)的形成過程見前文，取值范圍為0～1。

第一個方面的根源在于，伊斯蘭教創(chuàng)立的時間比較晚，傳入中國的時間更晚。 這樣，伊斯蘭教在中國傳播時，中國的伊斯蘭“不但不攻擊中國的主流學(xué)說儒學(xué)，反而開始試圖以儒學(xué)解釋伊斯蘭教”[4]117，這其實是一種文化結(jié)構(gòu)與歷史傳承的反轉(zhuǎn)。 “三教合流”以前的中國傳統(tǒng)儒學(xué)還缺乏出世與逍遙的內(nèi)涵，而“三教合流”以后的中國主流傳統(tǒng)文化則已經(jīng)具有了出世與逍遙的特征。 “三教合流”之時的伊斯蘭教在中國的載體還非常微弱，而等到“元代回回遍天下”[4]126 以后，中國的“三教合流”已經(jīng)基本完成，伊斯蘭教的教義教理已經(jīng)從文化機理上喪失了與中國傳統(tǒng)儒學(xué)相融合的機會。

（2）核心解釋變量：教育補助、醫(yī)療補助和住房補助。即2019年度微觀農(nóng)戶分別獲得的三類財政補助金額。其中教育補助金額來自以下金額的加總：①學(xué)前教育保教費資助；②國家營養(yǎng)改善計劃；③寄宿生活補助；④助學(xué)金；⑤“雨露計劃”；⑥全日制高等教育補助。醫(yī)療補助來源于下列項加總：①新型農(nóng)村合作醫(yī)療保險；②慢性病定點醫(yī)院、醫(yī)藥優(yōu)惠；③重特大疾病門診救助；④免費健康體檢。住房補助來源于下列加總：①危房補助；②住房建設(shè)補助；③易地扶貧搬遷補助。

（3）控制變量：①農(nóng)戶職業(yè)培訓(xùn)次數(shù)。農(nóng)業(yè)技術(shù)培訓(xùn)是提升勞動力人力資本水平的主要方式之一，而人力資本又是提高農(nóng)戶收入能力的主要因素，因此農(nóng)戶職業(yè)培訓(xùn)次數(shù)是影響農(nóng)戶收入保障指數(shù)的因素之一。②是否成立地方農(nóng)民專業(yè)合作社。已有的研究發(fā)現(xiàn)，農(nóng)民專業(yè)合作社能降低農(nóng)戶交易成本，推動農(nóng)戶生產(chǎn)行為專業(yè)化并獲得規(guī)模經(jīng)濟，有利于農(nóng)戶的收入保障指數(shù)提升。③公共交通建設(shè)。擁有公共交通線路能直接提高教育、醫(yī)療便利度，從而有利于農(nóng)戶“三保障”的提升。④戶主特征。參照已有研究經(jīng)驗，個體特征與農(nóng)戶收入間存在關(guān)聯(lián)，包括年齡、性別、民族、婚姻情況、健康狀況和政治面貌。

（4）工具變量：是否進行過危房鑒定。本文主要考慮了住房補助的內(nèi)生性問題，一方面由于收入保障指數(shù)和住房補助可能互為因果，另一方面可能是因為數(shù)據(jù)收集過程中的測量誤差問題。為此，本文選取“是否接受危房鑒定”作為住房補助的工具變量以解決存在的內(nèi)生性問題。是否接受危房鑒定與農(nóng)戶收入保障指數(shù)的直接性關(guān)聯(lián)較低，同時接受過危房鑒定的農(nóng)戶獲得住房補助的可能性會顯著增加，進而對收入保障指數(shù)產(chǎn)生間接影響，因此將其作為工具變量是可行的，具體的有效性檢驗結(jié)果見后文。變量說明見下頁表2。

表2 變量的描述性統(tǒng)計

從表2 來看，本次調(diào)研中的戶主大部分為男性，平均年齡為55 歲，漢族為主，少數(shù)民族占總受訪者的31%，且有13%的受訪者為中共黨員。為實現(xiàn)“兩不愁三保障”，政府實施了大量轉(zhuǎn)移支付，其中醫(yī)療補助均值最高，均值達到2873元，和重慶市新農(nóng)合醫(yī)療保險的全覆蓋緊密相關(guān)；其次是住房補助，平均每戶受惠1877元，來源于重慶市近年來大量的危房改造和拆遷活動；三大補助中最低的為教育補助，平均對每戶轉(zhuǎn)移教育補助1058 元。重慶市各區(qū)縣的農(nóng)戶平均接受過兩次職業(yè)培訓(xùn)，農(nóng)戶平均僅有5.1%參加了地方農(nóng)村合作社，公共交通覆蓋率達57%。

2 研究結(jié)果及分析

2.1 農(nóng)戶收入保障指數(shù)的測度結(jié)果

2.1.1 權(quán)重貢獻差異

首先，根據(jù)指標的正負方向，分別依據(jù)式（1）、式（2）對原始調(diào)研數(shù)據(jù)進行歸一化處理，得到無量綱數(shù)據(jù)。再利用式（3）至式（5）計算熵值和權(quán)重（見表3），最終計算出各微觀農(nóng)戶的收入保障指數(shù)。

表3 指數(shù)權(quán)重

從表3 來看，物質(zhì)水平的權(quán)重系數(shù)最高，達到0.328，其次依次是居住條件（0.288）、教育水平（0.196）、健康權(quán)益（0.104）和政策評價（0.084）。這意味著物質(zhì)水平和居住條件在衡量農(nóng)戶收入保障水平中占有主要地位，教育水平其次，健康權(quán)益和政策評價的貢獻度較低。

物質(zhì)水平作為基本經(jīng)濟特征，包括家庭收入、實際耕種面積、物價敏感度和恩格爾系數(shù)，在綜合指數(shù)權(quán)重中均占比超過7%。居住條件貢獻度排名第二，說明伴隨智能手機和互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在農(nóng)村地區(qū)的發(fā)展，電力通信等基礎(chǔ)設(shè)施開始扮演關(guān)鍵角色。教育水平權(quán)重占比較大，其中受教育年限占比最高，說明農(nóng)村地區(qū)大量留守兒童的積壓、教育資源傾斜和農(nóng)村地區(qū)教育差距顯著等問題依然存在。指標權(quán)重較低的分別為健康權(quán)益和政策評價，一方面原因在于個體差異較小，由于新型農(nóng)村養(yǎng)老保險和新型農(nóng)村合作醫(yī)療的全覆蓋，農(nóng)戶普遍能享受的醫(yī)療健康條件相對平均；另一方面是受訪農(nóng)戶普遍對政策宣傳和施行具有較高滿意度，差異性較低。

2.1.2 收入保障指數(shù)的空間異質(zhì)性

按照表3的權(quán)重系數(shù)，依次計算出重慶市各區(qū)縣受訪農(nóng)戶的收入保障指數(shù)（見圖1）?？梢园l(fā)現(xiàn)，收入保障指數(shù)具有顯著的地區(qū)差異性。在本次調(diào)研的18 個區(qū)縣中，綜合指數(shù)最高的4 個區(qū)縣分別為合川區(qū)、潼南區(qū)、璧山區(qū)和巴南區(qū)，地理分布主要集中在重慶市主城區(qū)及周邊區(qū)域。指數(shù)排名較低的兩個地區(qū)為秀山縣和酉陽縣，地理位置均位于渝東南省界交界處，且人口結(jié)構(gòu)均以少數(shù)民族為主。

圖1 重慶各地區(qū)收入保障指數(shù)

這種指數(shù)差異的地理分布特征可以用空間區(qū)位理論解釋。一方面，由于空間溢出效應(yīng)的存在，經(jīng)濟發(fā)達的主城區(qū)能夠發(fā)揮中心面向外部的輻射作用，經(jīng)濟活動和要素流動會從高梯度地區(qū)向周邊低梯度地區(qū)轉(zhuǎn)移，從而拉動低梯度地區(qū)的經(jīng)濟發(fā)展水平。另一方面，貧困同樣具有空間外部性。除自然條件、氣候因素、資源稟賦等傳統(tǒng)地理資本會引致偏遠地區(qū)貧困加深外，諸如教育供給、人口結(jié)構(gòu)、文化差異、基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)等也蘊含在區(qū)位分布中。

2.2 財政補助效應(yīng)檢驗

根據(jù)計算出的農(nóng)戶收入保障指數(shù)，本文基于IVQR 模型，選取0.1、0.3、0.5、0.7、0.9五個分位點進行估計，以反映不同收入保障組的影響差異，同時使用2SLS 以提供參照。工具變量“是否進行危房鑒定”通過了弱工具變量和過度識別檢驗。

從結(jié)果來看（見表4），核心解釋變量教育補助、醫(yī)療補助、住房補助對農(nóng)戶收入保障指數(shù)均產(chǎn)生了促進作用，且在各個分位點都顯著。其他解釋變量農(nóng)戶職業(yè)培訓(xùn)次數(shù)、公共交通建設(shè)同樣對農(nóng)戶收入保障水平有改善作用，但農(nóng)村合作社變量在各個分位點均不顯著?？傮w而言，三類補助對提升農(nóng)戶收入保障水平產(chǎn)生了顯著且積極的影響。具體來說，教育補助和醫(yī)療補助對高收入保障組的正向作用遠高于中低收入保障組，呈現(xiàn)明顯的逆向補助特征；住房補助對中等收入保障組的農(nóng)戶促進更為明顯，作用效應(yīng)呈現(xiàn)兩邊低中間高的“倒U”型狀態(tài)；農(nóng)戶職業(yè)培訓(xùn)次數(shù)對低收入、低保障的農(nóng)戶影響顯著高于中高保障人群，作用效應(yīng)呈“U”型分布；農(nóng)業(yè)合作社在各分位點均沒有顯著的促進效應(yīng)。

表4 工具變量分位數(shù)回歸結(jié)果

2.3 穩(wěn)健性檢驗

為進一步驗證重慶市政府行為對微觀農(nóng)戶收入保障水平的影響，確保實證結(jié)果的穩(wěn)健性，將被解釋變量改為“是否曾被認定為貧困農(nóng)戶（建檔立卡）”的二值變量，改用IVProbit 模型進行計量分析。從下頁表5 的結(jié)果來看，在更換被解釋變量和估計方法后，核心解釋變量的影響方向和顯著性并沒有產(chǎn)生明顯變化。

表5 穩(wěn)健性檢驗結(jié)果

3 結(jié)論

本文基于重慶市2019 年數(shù)據(jù)的實證檢驗顯示：一是在組成收入保障指數(shù)的要素中，物質(zhì)水平所占權(quán)重最大，居住條件和教育水平其次，健康權(quán)益與政策評價占比較小。二是重慶市農(nóng)戶的收入保障指數(shù)呈現(xiàn)明顯的空間差異性，靠近城區(qū)的區(qū)縣顯著優(yōu)于偏遠區(qū)縣，渝東北區(qū)縣顯著高于渝東南區(qū)縣，秀山縣、酉陽縣和忠縣等偏遠民族區(qū)縣的保障水平最低。三是教育補助、醫(yī)療補助、住房補助和農(nóng)戶職業(yè)培訓(xùn)次數(shù)、公共交通建設(shè)均對農(nóng)戶的收入保障指數(shù)有顯著促進作用，其中住房補助的影響效應(yīng)最高，隨后依次為教育補助、醫(yī)療補助、農(nóng)戶職業(yè)培訓(xùn)次數(shù)和公共交通建設(shè)，但農(nóng)業(yè)合作社未能產(chǎn)生顯著影響。四是教育補助和醫(yī)療補助對高收入保障組的正向作用遠高于中低收入保障組，呈現(xiàn)明顯的逆向補助特征；住房補助對中等收入保障組的農(nóng)戶促進更為明顯，作用效應(yīng)呈現(xiàn)兩邊低中間高的“倒U”型狀態(tài)；農(nóng)戶職業(yè)培訓(xùn)次數(shù)對低收入、低保障的農(nóng)戶影響顯著高于中高保障人群，作用效應(yīng)呈“U”型分布。上述結(jié)果有助于深入了解新發(fā)展階段重慶市各地區(qū)農(nóng)戶的收入保障現(xiàn)狀，同時為后期政府補助轉(zhuǎn)型提供經(jīng)驗支持。