內容提要：本文基於農業農村部農村固定觀察點1986-2011年微觀面板數據，使用雙重差分方法評估國家級貧困縣設立的減貧效果及收入分配效應。研究發現：對國家級貧困縣的扶貧政策使貧困地區的貧困率平均下降了11個百分點；同時，扶貧政策存在顯著的正外部性，能改善國家級貧困縣內部收入分配情況。從靜態角度看，扶貧政策縮小了國家級貧困縣內部收入差距，貧困縣內部基尼係數平均降低了4.2%，尤其是縮小了國家級貧困縣低收入家庭與中等收入家庭的收入差距，下降幅度高達15.1%；從動態角度看，扶貧政策增加了國家級貧困縣低收入家庭向上流動的機會，長遠上有利於貧困家庭跳出「貧困陷阱」。進一步的分析表明，促進基礎設施投資、提高農業全要素生產率和鼓勵外出務工是扶貧政策起作用的重要途徑。
關 鍵 詞：國家級貧困縣；減貧效果；收入差距；收入流動性
項目基金：作者感謝國家自然科學基金項目(71773095，71973007)、教育部人文社會科學西部青年基金項目(16XJC790006)以及中央高校基本科研業務費專項基金(JBK1805007，JBK2007014)的資助。
作者簡介：徐舒，西南財經大學經濟學院；王貂（通訊作者），西南財經大學經濟學院博士研究生（成都611130）；楊汝岱，北京大學經濟學院（北京100871）。
2020年實現全面小康是我國「第一個百年目標」，農村貧困人口如期脫貧、貧困縣摘帽和解決區域性整體貧困是全面建成小康社會的底線任務。為實現脫貧攻堅目標，中國政府正集中力量在全國範圍內實施精準扶貧，加大財政對貧困地區和貧困家庭的支持力度，完善扶貧瞄準精準性。在精準扶貧政策實施之前，中國已經走過30年扶貧路。從1985年到2018年，中國的農村貧困人口從66101萬減少到1386萬，貧困發生率從78.3%降低到1.7%，反貧困事業取得令人矚目的成績。①
貧困率的下降得益於過去30年中國經濟的高速發展，居民收入普遍提高實現了大規模的脫貧。但是，對部分貧困地區和貧困人口而言，經濟增長並不能帶來貧困狀況的改善，扶貧政策是我國實施覆蓋範圍最廣的開發式扶貧項目。②雖然國家級貧困縣扶貧政策對中國減貧的重要貢獻已經形成共識(劉冬梅，2001；汪三貴，2008)，但由於國家級貧困縣缺乏有效的退出機制，加上研究數據的缺乏，現有研究很難有效區分扶貧政策與同時期經濟增長的減貧效果，也難以識別貧困縣扶貧政策起作用的主要機制。另一方面，扶貧政策實施帶來的貧困率下降必然伴隨著區縣內部收入分配狀況的改變。由於國家級貧困縣政策是縣級瞄準的開發式扶貧政策，主要通過改善貧困地區經濟發展條件來扶貧。這意味著國家級貧困縣政策不僅使貧困家庭從中受益，還會對貧困縣其他家庭產生積極影響。但是，如果政策實施過程中「精英俘獲」和扶貧瞄準目標偏移的情況較為普遍，那麼貧困縣的低收入家庭會成為扶貧政策中受益較少的一方，貧困縣內部收入分配格局會相應惡化。反之，如果扶貧政策的實施切實使貧困縣內低收入家庭更多受益，那麼扶貧政策的實施也會相應改善貧困縣內部的收入分配情況。
從上述扶貧中的現實出發，本文利用農業農村部農村固定觀察點長面板微觀家戶數據，採用雙重差分方法，考察了國家級貧困縣扶貧政策的減貧效果和收入分配效應。實證結果表明：國家級貧困縣扶貧政策使貧困縣的貧困率平均下降11個百分點；同時，扶貧政策有效縮小了貧困縣內部收入差距，使貧困縣的內部基尼係數降低了4.3%，並且在動態上增加了貧困縣低收入家庭向上流動的機會。這表明扶貧政策在長期能夠有效減少相對貧困，有利於貧困家庭跳出貧困陷阱。此外，研究發現，扶貧政策降低貧困率和改善收入差距的主要渠道是對貧困縣基礎設施投資、農業全要素生產率的提高和鼓勵勞動力外出務工帶來的收入增加，這與國家級貧困縣主要採取縣級瞄準的開發式扶貧政策的策略一致。本文的研究不僅關注扶貧政策的減貧效果和作用機制，還從靜態和動態兩方面考察了扶貧政策對貧困縣內部收入差距的影響，既豐富了現有扶貧相關的研究成果，也為精準扶貧政策的實施和建立解決相對貧困的長效機制提供了研究依據。同時，本文的研究也是對農村不平等文獻的補充。既有對中國收入差距的研究文獻大多關注城市收入不平等，而農村不平等的相關研究相對較少，但農村不平等對全國收入分配格局至關重要。
二、文獻綜述
大量研究貧困和不平等的相關文獻表明，經濟發展會擴大地理條件和人力資本欠發達地區與其他地區的差距(Azariadis & Drazen，1990；Krugman，1991)。處於不利地區的家庭更容易陷入貧困陷阱，因而政府應通過公共投資和轉移支付等方式幫助不利地區跳出貧困陷阱。Gentilini et al.(2014)的研究表明119個發展中國家實施至少一種針對貧困家庭的非條件現金轉移支付項目，53個國家實施有條件現金轉移支付。中國在經濟發展過程中，也出現了初始稟賦不同的地區差距逐漸拉大的現象(Jalan & Ravallion，2002)。雖然中國在20世紀80年代末就開始有針對性地實施各項扶貧政策，但對扶貧政策效果進行量化評估的文獻卻在近幾年才逐步湧現。早期對中國扶貧問題的研究更關注扶貧政策實施過程中可能出現的瞄準偏誤和扶貧效率不高問題(張新偉，1999；汪三貴，2008)。近期扶貧相關的研究開始從實證角度檢驗我國扶貧政策的效果。大部分文獻都發現，公共轉移支付能夠有效減少貧困，促進地區經濟發展。一方面，利用區域數據的研究表明中國的農村扶貧開發政策能夠推動地區經濟發展、增加貧困縣家庭收入水平(Meng，2013)以及減少貧困發生率(劉冬梅，2001；黃志平，2018)。同時，相較於一般轉移支付而言，國家扶貧專項轉移支付對地區經濟的促進作用更大(馬光榮等，2016)。另一方面，基於微觀數據的研究為考察扶貧政策的效果提供了更全面的視角。陳國強等(2018)採用CFPS數據，發現公共轉移支付降低了家庭陷入收入貧困和多維貧困概率。但樊麗明和解堊(2014)的研究表明，政府公共轉移能夠降低貧困率但不能減少貧困脆弱性。Park & Wang(2010)對扶貧效果提出了質疑，他們利用國家統計局農村住戶調查數據，發現中國貧困村政策沒有增加貧困家庭收入和消費，反而是鄉村中富裕家庭的收入和消費有所增加。
在我國貧困率下降的同時，收入不平等程度也不斷上升(王小魯和樊綱，2005；李實和朱夢冰，2018)，尤其是農村內部收入差距不斷拉大(程名望等，2015)。從收入差距的類型看，對中國收入不平等的研究多集中於地區間收入不平等(張文武和梁琦，2011；楊仁發，2013)、城鄉收入不平等(陳斌開和林毅夫，2013)和城鎮內部收入不平等(盧晶亮，2018)，但對農村內部收入差距的關注相對較少。隨著對收入不平等研究的逐漸深入，文獻在探討了收入不平等的測度和變化趨勢的基礎上(李實和羅楚亮，2011；李實和朱夢冰，2018)，也總結了影響中國收入差距的重要因素，如全球化(鄭新業等，2018)、城鄉一體化(歐陽志剛，2014)、農村勞動力流動(甄小鵬和凌晨，2017)、產業結構變遷(吳萬宗和劉玉博，2018)、人力資本(鄒薇和張芬，2006)、健康水平(封進和餘央央，2007)、社會關係(趙劍治和陸銘，2010)等。但是，直接將扶貧政策效果與地區內部收入差距聯繫起來，量化其影響和機制的文獻卻非常有限。
本文從微觀家戶的角度對國家級貧困縣政策對於減貧和收入分配的效果進行評估。與以往文獻多使用縣級數據或局部地區的調研數據相比，本文使用的農村固定觀察點數據覆蓋範圍廣、持續時間長，並且涵蓋家庭收入、生產、消費等多方面信息，能從微觀上更準確的評估扶貧政策的長期效果。同時，本文不僅從減貧角度評估國家級貧困縣政策的效果，還從靜態和動態兩方面考察扶貧政策對收入差距的影響，並進一步識別扶貧政策的作用渠道。
三、政策背景
自1978年農村改革以來，中國主要經歷了五個反貧困階段。第一階段是1978年至20世紀80年代中期，農村經濟改革使農村經濟迅速發展，貧困率下降。雖然經濟發展能夠有效降低貧困率，但是自然和經濟環境惡劣的貧困地區未能從經濟發展中充分獲益，即陷入「貧困陷阱」。因此政府通過小規模再分配的方式進行扶貧，如1982年開展的「三西」專線扶貧建設。第二階段是20世紀80年代中期到1994年，我國開始有組織、有計劃、大規模的開發式扶貧項目，以縣為瞄準目標，致力於解決農村生存貧困問題。第三階段是1994年到2000年，國務院制定並實施了《國家八七扶貧攻堅計劃》，標誌著中國進入了扶貧攻堅階段，實現了從「輸血式」扶貧到「造血式」扶貧的轉變。這一時期主要目標是解決貧困人口溫飽問題，扶貧攻堅的重點是以縣為基本單位的開發式扶貧。第四階段是2001年到2010年，《中國農村扶貧開發綱要(2001-2010年)》明確指出扶貧的目標轉變為解決少數人口溫飽問題，提高貧困人口的生活質量和綜合素質。這一階段以貧困縣為重點，並以貧困村為扶貧對象，實行整村推進的綜合開發。第五階段從2011年到2020年，中國進入扶貧開發和精準扶貧融合的新階段，扶貧工作重心轉移到精準扶貧。
本文聚焦於1994年實施的《國家八七扶貧攻堅計劃》(下稱《計劃》)。《計劃》重新確定了592個國家級貧困縣為主要扶持對象，並實施了一系列扶貧開發政策。該政策是中國覆蓋範圍最廣的開發式扶貧項目。根據1992年的農村人均純收入，《計劃》將農村人均純收入低於400元的縣劃分為國家級貧困縣，如果1994年之前是國家級貧困縣，並且1992年農村人均純收入不超過700元，仍保留其國家級貧困縣資格(張磊，2007)。同時，扶貧政策向革命老區、少數民族等經濟發展處於劣勢的地區傾斜。最終，共有592個縣被劃為國家級貧困縣，佔全國縣級單位的27%。
中國政府主要通過專項扶貧貸款、以工代賑和中央財政扶貧資金等方式對國家級貧困縣給予政策扶持。其中，專項扶貧貸款為貧困地區企業和農戶的生產活動提供非消費的信貸支持；以工代賑主要用於貧困地區的基礎設施，包括修建道路和水利設施；財政扶貧資金主要用於發展貧困地區生產性建設工程等社會項目。在不同時期，儘管扶貧資金的重心和結構有所變化，但是主要目的都是通過各種項目發展貧困地區經濟，增加貧困家庭收入。國家級貧困縣的具體扶貧項目包括教育扶貧、科技扶貧、勞動力轉移、移民搬遷等，並依據不同時期的貧困特徵不斷調整和完善，如勞動力轉移政策，從1994年的「有計劃有組織地發展勞務輸出，積極引導貧困地區勞動力合理、有序地轉移」到2001年「加強貧困地區勞動力的職業技能培訓，組織和引導勞動力健康有序流動」，並在2006年正式提出面向貧困地區勞動力轉移就業培訓項目「雨露計劃」，積極穩妥地擴大貧困地區的勞動力輸出。
國家級貧困縣政策的相關措施主要瞄準到縣層面，這與中國貧困人口的區域連片分布密切相關，但實施中由於貧困縣經濟環境的改善，受益者不僅局限在貧困家庭，同時也會改善其他家庭的收入，進而產生縣內扶貧項目的目標群體偏移和扶貧資源的誤配。上述現象一方面會影響扶貧工作的效果，另一方面也會影響貧困縣內部的收入分配結構。通過檢驗國家級貧困縣扶貧政策的收入分配效應，也能更全面反映我國扶貧政策的實施成效。
四、數據與描述統計
(一)數據介紹
本文主要使用了兩套數據。一是全國農村固定觀察點數據。全國農村固定觀察點數據是由中央政策研究室和農業部共同領導、農村固定觀察點辦公室組織實施的記帳式數據。從1986年開始實施，每年從各省抽取相同數量的不同收入水平的縣，在縣內部以相同的規則選取樣本村，並從村內部選取具有代表性的農戶進行跟蹤調查。除1992年與1994年外，至2011年農村固定觀察點共包括24期面板數據，樣本分布在全國除港澳臺外的31個省，共380個縣級單位，每年平均有2萬餘調查戶(朱詩娥等，2018)。數據包括兩個維度：2003年前主要是家庭問卷，包括家庭收入、資產、勞動力受教育情況等信息；在2003年後除家庭層面問卷外，還加入了個體問卷，調查的變量包括個人受教育年限、工作特徵和收入等。本文主要使用家庭層面變量。在2003年後由於問卷的調整，使用個體問卷中個人受教育年限和外出務工的信息加總計算了家庭勞動力受教育情況、外出務工人數佔比，以及外出務工收入佔比等變量。
第二套數據是1992年縣級農村人均純收入以及國家級貧困縣名錄。由於國家級貧困縣設定標準主要依據1992年縣級農村人均純收入，因此若遺漏這個變量，貧困縣設定可能的非隨機性問題會被放大，從而導致本文的基準模型存在內生性。本文從各個縣市統計年鑑收集了1992年縣級農村人均純收入信息，但是由於時間久遠，樣本中約有1/5的縣級農村人均純收入數據缺失。對於這些數據缺失地區，用市級農村人均純收入數據代替。由於1992年縣和市的農村人均收入差別較小，所以對實證結果影響不大。2002年中國政府對貧困縣進行了調整，變動的貧困縣名單佔總貧困縣的15%左右(張喜傑和董陽，2016)。對應到本文使用的農村固定觀察點樣本，僅有5個縣在調整名單中。為了保持估計的準確性，將這部分變動的樣本刪除。此外，還刪除了家庭收入上下1%的極端值，刪除了戶主年齡小於22歲、家庭規模在14人以上的異常樣本，最終樣本包括了282個縣，其中65個貧困縣，約38萬個家庭樣本。樣本中貧困縣的佔比為23%，與國家級貧困縣佔全國縣級單位27%的比例非常接近。
(二)主要變量描述統計
表1是本文主要變量的描述性統計，數據中所有名義變量均使用省級農村CPI平減到1986年。基於現行的官方農村貧困標準，③我們將家庭人均純收入小於貧困標準的家庭定義為貧困家庭。可以看到，貧困縣的貧困發生率為0.344，遠高於非貧困縣的0.098，這說明中國農村貧困人口主要集中在國家級貧困縣，即扶貧政策瞄準的地區。國家級貧困縣的家庭平均收入對數為7.895，非國家級貧困縣的家庭收入對數均值為8.405，貧困縣與非貧困縣的家庭收入水平差異顯著。國家級貧困縣的家庭人均生產性固定資產和人力資本(受教育水平和是否有專業技能)，也都低於其他地區。此外，貧困縣收入差距小於非貧困縣，基尼係數、對數收入的標準差以及收入分位數差等差異均是顯著為負。儘管貧困縣家戶實際耕種面積比非貧困縣略高，但是農業全要素生產率低於非貧困縣。④從基礎設施投資看，非貧困縣的基礎設施投資顯著高於貧困縣。描述性統計結果表明，貧困縣和非貧困縣存在較大差距，如果沒有扶貧政策的扶持，貧困縣家庭很難僅僅依靠人力資本積累，脫離貧困並縮小與非國家級貧困縣家庭的差距。
(三)貧困縣與非貧困縣的特徵事實
基礎設施建設和農業生產發展是扶貧開發的重要措施，我們將對比貧困縣和非貧困縣基礎設施投資、農業全要素生產率和家戶實際耕種面積的變化趨勢，初步判斷扶貧政策是否能夠在提高貧困縣基礎設施投資和促進農業生產等方面發揮作用。
基礎設施投資對地區經濟發展至關重要，能夠提高家庭收入水平和改善內部收入分配(張勳和萬廣華，2016)。我國基礎設施水平存在地區不平衡現象，貧困地區的基礎設施建設落後限制了其經濟發展。扶貧政策中的「以工代賑」旨在通過投資貧困地區的道路修建、水利設施等基礎設施，改善貧困地區經濟發展條件和增加非農就業，進而減少貧困。圖1是貧困縣和非貧困縣基礎設施投資的增長趨勢。由於難以獲取較早年份的縣級財政數據，作者整理了1994-2005年的縣級基礎設施投資數據。從圖1可以看到在貧困縣和非貧困縣基礎設施投資都呈現上升趨勢，總體上貧困縣的基礎設施投資小於非貧困縣，但1999年後貧困縣的增長更迅速，與非貧困縣差距在不斷縮小。
圖2展示了農業全要素生產率的時序變化。由於農業改革和農業生產技術的進步，貧困縣和非貧困縣的農業全要素生產率都在不斷提高，但貧困縣的農業全要素生產率始終低於非貧困縣。2000年後，貧困縣農業全要素生產率的增長速度加快，兩者的差距縮小。這與扶貧政策對貧困縣的農業支持政策密不可分。扶貧政策的主要扶貧資金流向農業部門，並實施了包括農田修整、良種補貼、農業技術推廣、農業技術培訓等一系列惠農政策。同時，貧困地區基礎設施的改善也會作用於農業發展，提高農業全要素生產率。由於農業收入是農村家庭的主要收入來源，因此貧困縣農業全要素生產率的提高能夠有效提高家庭收入，降低貧困率。
圖1 基礎設施投資的時序變化
圖2 農業全要素生產率的時序變化
最後，根據農村固定觀察點數據，本文整理了1986年到2011年貧困縣和非貧困縣家戶年末實際耕種土地面積。圖3顯示貧困縣家庭的家戶實際耕種面積大於非貧困縣，貧困縣和非貧困縣的農村家庭家戶實際耕種面積都呈下降趨勢，且貧困縣家戶實際耕種面積下降更快。同時期土地流轉政策、農村新型規模經營主體(家庭農場、農業合作社等)的快速發展和農村勞動力向外轉移一定程度能夠解釋家戶實際耕種面積的減少趨勢。此外，由於國家級貧困縣主要分布在高原山區、荒漠地帶，部分地區土地貧瘠，生態脆弱，並不適宜農業發展。因此，政府因地制宜實施了生態扶貧和異地扶貧搬遷等政策，並鼓勵貧困地區勞動力從事非農勞動，這些政策的實施與貧困縣家庭家戶實際耕種面積減少的趨勢一致。
從基礎設施投資、農業全要素生產率、耕種土地面積等指標來看，貧困縣和非貧困縣的差異非常明顯，貧困縣基礎設施投資更少、農業全要素生產率更低、家戶實際耕種面積更高。尤為重要的是，這種差異在20世紀90年代中期前後更為明顯，後文將進行更規範的檢驗。
圖3 家戶實際耕種面積時序變化
五、實證方法
本文利用1994年制定實施的《國家八七扶貧攻堅計劃》中國家級貧困縣劃分標準，採用雙重差分(difference in difference，DID)方法估計扶貧政策的減貧效果和收入分配效應。此外，在考察扶貧政策的收入分配動態效果時，採用了ordered probit模型下的DID設定，評估扶貧政策對家庭收入跨期流動性的作用。雙重差分模型的基本假設有兩點：一是政策外生，二是政策組和控制組要滿足平行發展趨勢。在本文中，扶貧政策的外生性取決於特定地區成為國家級貧困縣這一事件是否隨機。根據Meng(2013)，國家級貧困縣的劃分主要依據1992年農村人均純收入，而與該地區的其他經濟指標相關性不強。換言之，在控制了1992年各樣本縣農村人均純收入後，可以認為特定地區成為貧困縣是外生的。另一方面，貧困縣和非貧困縣可能處在不同經濟發展階段，其產業結構、人力資本等要素存在顯著差異。經濟發展的「馬太效應」會在一定程度上造成不同地區家庭收入等關鍵變量不滿足平行趨勢假設。為克服該影響，本文在模型設定中加入了1992年縣級農村人均純收入與時間固定效應的交互項，控制了各縣的初始稟賦和隨時間變化的不可觀測趨勢，使得模型設定儘可能滿足雙重差分模型的平行趨勢假設。1994年是否被確定為國家級貧困縣是本文的政策變量(pov94)，處理組是國家級貧困縣，參照組是除國家級貧困縣外的其他縣；時間變量為標識1994年政策實施前後的虛擬變量(post94)。檢驗國家級貧困縣扶貧政策效果的估計方程如下：
Y[，ijt]=α+γpov94*post94+βX[，ijt]+δ[，i]inc92*year+a[，i]+λ[，t]+p*λ[，t]+ε[，ijt] (1)
其中，i表示家庭，j表示縣，t表示年份，Y[，ijt]表示t時期j縣i家庭是否為貧困家庭的二值變量。政策變量和時間變量的交互項係數γ是本文關注的，表示扶貧政策在國家級貧困縣的平均效應。a[，i]為第i個家庭的固定效應，λ[，t]表示時間固定效應，p是省份固定效應。X[，ijt]是隨時間變化的控制變量，包括(1)家庭層面的特徵變量：外出務工收入佔比(Ratiout)、外出務工率(Outwork)、是否村幹部家庭(Officer)、是否黨員家庭(Communist)；(2)家庭生產資料相關變量：人均生產性固定資產(Lnfcapital)；(3)家庭人力資本相關變量：家庭勞動力佔比(Labor)、初中受教育程度人數佔比(Junior)、高中及以上受教育程度人數佔比(Highsch)以及是否有勞動力受過專業技能培訓(Skilled)。同時，本文還控制了村平均收入、政府直接轉移支付佔比、時間固定效應與省份固定效應的交互項p×λ[，t]。此外，與方程(1)略有不同，本文估計扶貧政策對貧困縣內部收入不平等的回歸方程如下：
y[，ct]=α+γpov94*post94+δ[，t]inc92*year+a[，c]+λ[，t]+p*λ[，t]+ε[，ct] (2)
其中，Y[，ct]是衡量c縣收入不平等的相關指標，包括刻畫整體收入分配的縣內部基尼係數、收入對數標準差以及對數收入分位數差。上述收入不平等指標是文獻中常用的收入不平等衡量標準。基尼係數、對數收入的標準差衡量家庭整體收入分布的離散程度，對數收入分位數差更細緻反映不同收入水平家庭的收入差距。控制變量包括時間固定效應和縣固定效應，時間固定效應與1992年縣級農村人均純收入交互項以及時間固定效應與省份固定效應的交互項。
六、扶貧政策的減貧效果
(一)扶貧政策的減貧效果
表2是基於(1)式估計的國家級貧困縣政策減貧效果的基準結果。關注變量為DID交互項，係數即貧困縣政策的減貧效果。第(1)列的回歸結果顯示，在控制了家庭的特徵變量、村平均收入、時間固定效應和省份與時間的交互項，以及1992年縣農村人均純收入隨時間的變化趨勢後，DID交互項係數顯著為負。係數表明國家級貧困縣扶貧政策實施後，貧困縣的貧困率平均下降了11個百分點。回歸(2)—(5)分別在第(1)列檢驗的基礎上依次加入政府直接轉移支付佔比、人均生產性固定資產、人力資本變量和外出務工變量後，DID交互項的係數依舊顯著為負且係數變化不大，表明估計結果在不同模型設定下十分穩健。
(二)扶貧政策的減貧渠道
扶貧政策主要通過兩個渠道影響貧困率：一是救濟式扶貧，政府通過直接的轉移支付增加貧困戶的收入水平，使其收入超過貧困標準；二是開發式扶貧，通過改善貧困地區的經濟環境，提高貧困戶的脫貧能力，比如通過信貸優惠、基礎設施建設、教育和技能培訓等方式增加貧困戶的脫貧能力，使貧困戶脫離貧困。本文檢驗了上述兩個渠道在改善農村貧困中的作用，發現政府直接轉移支付、人力資本積累以及信貸優惠並非扶貧的主要作用渠道；⑤而鼓勵外出務工、基礎設施投資以及農業生產發展是扶貧政策減貧的主要機制。
1.鼓勵外出務工政策
鼓勵勞動力向外轉移是國家級貧困縣的重要扶貧政策之一，政府依據不同時期的貧困特徵在不同階段對勞動力向外轉移政策的實施方式和強度有所不同。從1994年「八七計劃」中提出「有計劃有組織地發展勞務輸出，積極引導貧困地區勞動力合理、有序地轉移」到2001年扶貧綱要強調「加強貧困地區勞動力的職業技能培訓，組織和引導勞動力健康有序流動」，並在2006年正式提出「雨露計劃」，積極穩妥地擴大貧困地區的勞動力輸出。這反映了勞動力向外轉移政策動態變化的特徵。為更加清晰識別勞動力轉移政策的作用機制，採用如下四次交互項的設定，分別考察在2001年和2006年兩個重要政策節點，勞動力轉移政策變動對扶貧政策減貧的影響。
方程(3)中，post2001是虛擬變量，若時間大於2001年則取值為1，否則為0；變量post2006的定義類似。migrant是標識家庭勞動力流動的變量，分別使用是否外出務工、外出務工收入佔比和外出務工率三個指標作為勞動力流動的代理變量。參數衡量了2001年和2006年鼓勵勞動力流動的政策對扶貧效果的影響。估計結果如表3。可以看到，勞動力流動的三個代理變量與DID三次交互項的係數均顯著為負，表明扶貧政策能夠通過鼓勵勞動力向外轉移減少貧困率。同時，衡量鼓勵外出務工政策效果的參數符號也都為負，但在統計上不顯著。這表明2001年和2006年鼓勵勞動力轉移的政策雖然在一定程度上強化了外出務工的減貧效果，但其作用還不明顯。
2.基礎設施建設與農業生產
從圖1可以看到，貧困縣的基礎設施投資在1994-1998年增長平穩，1999年後才顯著增長。由於基礎設施建設本身受國家貧困縣政策的影響，在現有數據結構下，為了儘可能緩解內生性問題，取樣本中各縣1994-1998年基礎設施投資的平均值，作為各縣基礎設施建設初始水平的代理變量。將此變量與檢驗方程(1)中的DID二次交互項進行三次交互，考察基礎設施投資在扶貧中的作用。表4第(1)列是基礎設施投資三次交互項的回歸結果，可以看到三次交互項係數為-0.02，並在5%的統計水平上顯著，表明對貧困縣的基礎設施投資有利於強化「八七計劃」的脫貧效果。結合圖1中貧困縣基礎設施投資在1999年後的快速增長，可以認為貧困縣基礎設施的加強是減貧的作用渠道之一。
遵循同樣的邏輯，本文考察了國家級貧困縣政策通過農業生產渠道對貧困率的影響。表4第(2)列是農業全要素生產率三次交互項的回歸結果，表明在農業生產率高的地區，扶貧政策能帶來更好的脫貧效果。結合圖2中1994年後貧困縣農業全要素生產率上升更快的趨勢，可能表明扶貧政策通過農田改造、良種補貼等方式有效提高貧困縣農業全要素生產率，進而降低了貧困率。同時，圖3顯示樣本期間貧困縣的家戶實際耕種面積總體呈不斷下降趨勢，這與期間內國家針對生態脆弱的貧困地區實施的鼓勵勞動力從事非農產業(勞動力轉移、以工代賑)、生態扶貧和異地扶貧搬遷等政策密不可分。表4的第(3)列為家戶實際耕種面積與DID三次交互項的估計係數。估計係數顯著為正，表明家戶實際耕種面積減少的貧困縣減貧更快，即扶貧政策可能通過鼓勵貧困地區勞動力從事非農產業、發展新型農業規模經營主體等使減貧效果更顯著。這也與貧困縣家戶耕地面積減少更迅速的趨勢一致。
(三)穩健性檢驗
1.平行趨勢假設檢驗
由於本文的數據是政策前後都有多期的面板結構，如果把模型中DID交互項的時間變量替換為年份虛擬變量，便能估計在不同年份的動態政策效果，同時能檢驗平行趨勢假設是否滿足，估計結果如圖4。可以看出，1994年政策實施前，基本不能拒絕原假設為0的假設，即在政策實施前，國家級貧困縣與非貧困縣在時間上的趨勢是一致，滿足雙重差分模型中的平行趨勢假設。1994年政策實施後，1995年到1998年間係數不顯著，說明扶貧政策存在滯後效應。政策實施後，係數為負並且總體呈下降的趨勢，說明扶貧政策能夠降低國家級貧困縣的貧困率，並隨著時間推移政策的減貧效果越來越顯著。
圖4 平行趨勢假設檢驗
2.其他穩健性檢驗
首先，1994年是農村發展改革重要的一年，在國家八七扶貧攻堅計劃實施的同時，中央也提出進一步深化農村改革，如允許土地使用權有償轉讓、深化供銷合作社改革等。在不同經濟發展水平的地區政策力度也許不同，有可能會對扶貧政策的估計造成不可觀測的影響。因此，本文使用傾向得分匹配雙重差分法(PSM-DID)進一步加強貧困縣與非貧困縣樣本的可比性，對扶貧政策的基準結果進行穩健性檢驗。表5第(1)列是PSM-DID估計結果，可以看到DID交互項係數顯著為負，且係數與表2的基準檢驗結果差別很小，表明前文對扶貧政策減貧效果的估計非常穩健。其次，本文的模型是基於「八七計劃」中國家級貧困縣劃分標準，即以1992年縣級農村人均純收入為標準進行劃分。由於時間久遠，部分縣級農村人均純收入未能收集完整，因此基準模型中用市級農村人均純收入替代。出於對準確性的考慮，本文僅保留了可獲得的1992年縣級農村人均純收入的縣樣本進行檢驗方程(1)的回歸，結果如表5第(2)列所示。可以看到，交互項係數仍顯著，為-0.111，表明使用市級農村人均純收入替代縣級農村人均純收入並不會影響回歸結果。再次，本文對國家級貧困縣政策的估計跨越了兩個扶貧政策時期，兩個時期的國家級貧困縣名單有所變化。在基準檢驗中，為保持估計的一致性，刪除了在2001年新進入和退出的縣樣本。為檢驗樣本選擇是否會帶來估計偏誤，表5的第(3)列保留這部分樣本重新回歸。第(3)列的交互項係數表明由於新進入和退出的樣本縣較少，並不會對估計結果造成影響。最後，隨著貧困率的下降，國家級貧困縣政策扶貧的重心有所變化。2001年後，政府對國家級貧困縣支持政策不變，但扶貧重心轉移到了扶貧重點村，實行「整村推進」。扶貧重點村在貧困縣和非貧困縣都有分布，這可能會影響到國家級貧困縣政策的估計結果。因此，為剔除政策重疊的影響，使用1986年到2001年的數據，估計國家級貧困縣政策在「八七計劃」期間的扶貧效果。從表5第(4)列估計結果可以看到政策與時間交互項的係數都顯著為負，即表明國家級貧困縣政策的減貧效果非常穩健。同時，雖然相比表2交互項係數的絕對值有所下降，但結合圖4可以看出，交互項係數在2001年前後未發生明顯的跳躍。這表明扶貧政策效果需要在較長時間才能得以體現，可以解釋表2和表5第(4)列係數的大小差異。
七、扶貧政策的收入分配效應
在上述穩健性的基礎上，進一步考察國家級貧困縣扶貧政策的收入分配效應。如前文所述，國家級貧困縣扶貧政策措施包括扶貧專項貸款、以工代賑和專項財政扶持。這些政策在提高貧困縣貧困人群的增收能力和發展機會的同時，也會對貧困地區其他收入群體產生外部性。通過考察扶貧政策的收入分配效應，不僅可以反映扶貧政策的「瞄準性」與實施中的目標偏離程度，也能更全面反映扶貧政策的效果。
(一)縣級收入不平等
首先通過方程(2)考察貧困縣扶貧政策的收入分配效應。表6是控制了縣級固定效應、年份固定效應以及時間固定效應與1992年收入的交互項後，基於縣層面的DID模型估計結果。在第(1)列和第(2)列中分別使用基尼係數和對數收入標準差作為收入不平等衡量指標進行回歸。第(1)列DID交互項係數顯著為負，回歸係數為-0.012，政策實施前貧困縣內部平均基尼係數為0.284，表明扶貧政策使貧困縣內部收入差距平均下降了4.2%。第(2)列中對數收入標準差回歸的結果也表明扶貧政策確實能夠有效縮小貧困縣內部收入差距。第(3)一(5)列分別是被解釋變量為對數收入95-5分位數差(q95-q5)、對數收入50-5分位數差(q50-q5)、對數收入95—50分位數差(q95-q50)的回歸結果。從第(3)列結果可以看到交互項回歸係數顯著為負，與第(1)列和第(2)列的結果一致，說明扶貧政策整體上縮小了貧困縣內部的收入差距。第(4)列中，政策交互項對q50-q5的回歸係數為-0.135，扶貧政策實施前貧困縣的q50-q5為0.89，意味著扶貧政策使貧困縣內低收入組的收入差距縮小了15.1%。第(5)列結果表明DID交互項對q95-q50回歸係數雖然也為負，但數值非常小，且在統計上不顯著。這表明扶貧政策主要減少了低收入組和中等收入組的收入差距，對中高收入組的收入差距沒有顯著影響，政策的受益者主要集中在中低收入家庭。
表6 扶貧政策對收入分配的影響
| 因變量 | (1)Gini | (2)SD | (3)q95-q5 | (4)q50-q5 | (5)q95-q50 | |
| pov94*post94 | -0.012**(0.005) | -0.036***(0.008) | -0.148***(0.031) | -0.135***(0.021) | -0.013(0.020) | |
| 樣本量 | 5249 | 5249 | 5249 | 5249 | 5249 |
註：所有檢驗均控制了檢驗方程(2)中的控制變量和固定效應，括號裡是穩健標準差。
為進一步考察扶貧政策影響收入分配的作用渠道，採用與表4同樣的做法，分別加入期初縣級層面的平均基礎設施投資、平均農業生產全要素生產率和平均家戶實際耕種面積與DID變量的三次交互項，對縣級基尼係數進行回歸分析，估計結果見表7。第(1)列結果顯示基礎設施投資的三次交互項係數顯著為負，結合圖1中貧困縣基礎設施投資在1999年的增長趨勢，表明扶貧政策能夠通過基礎設施投資縮小貧困縣內部收入差距。遵循同樣邏輯，第(2)列為農業全要素生產率的結果，可以看到三次交互項係數為負，但在統計上並不顯著，即農業全要素生產率的提高對扶貧政策減少貧困縣內部收入差距的效果不明顯。第(3)列是家戶實際耕種面積三次交互項的估計係數，其顯著為正，表明家戶實際耕種面積減少的縣，扶貧政策對收入分配改善更加顯著。
表7 扶貧政策對收入分配的作用渠道
| 因變量：基尼係數 | (1)基礎設施投資 | (2)農業全要素生產率 | (3)家戶實際耕種面積 | |
| pov94*post94*Infrastructure | -0.005***(0.002) | |||
| pov94*post94*TFP | -0.005(0.015) | |||
| pov94*post94*Land | 0.001**(0.000) | |||
| 樣本量 | 5249 | 5249 | 5249 |
(二)收入流動性
上文實證分析表明，扶貧政策能夠改善貧困縣內部的收入不平等。但基尼係數、分位數差等指標衡量的都是特定時點的收入差距情況，是收入差距的靜態指標。我們更關心的是，扶貧政策是否能在動態上改善貧困縣內部的收入不平等，提高低收入者向上流動的概率從而跳出「貧困陷阱」。接下來使用ordered probit模型回答上述問題。具體做法為，將家庭收入按照從低到高分為4個組：低收入組、次低收入組、較高收入組、高收入組，分析扶貧政策實施後，t-1期家庭的收入排序在t期的變化，即收入的流動性如何受扶貧政策影響。如方程(4)式，order[，ijt]表示j縣的家庭i第t期的收入排序，時間與政策和家庭上期收入排序的三次交互項(係數)δ是我們關注的變量，表明扶貧政策對貧困縣家庭收入排序變動概率的效果，X[，ijt]包括了與檢驗方程(1)相同的控制變量。
order[，ijt]=δorder[，ijt-1]*pov94*post94+λ[，1]pov94*post94+λ[，2]order[，ijt-1]*pov94+λ[，3]order[，ijt-1]*post94+βX[，ijt]+ε[，ijt] (4)
以上期最低收入組為參照組，表8匯報了扶貧政策對貧困縣內部家庭收入排序變動概率的平均邊際效應。第(1)列是扶貧政策對貧困縣內部上期較高收入組向最低收入組流動的平均邊際效應。上期較高收入組與DID變量三次交互項的邊際效應為正，表明相對於最低收入組，扶貧政策增加了貧困縣其他收入組變動到收入排序最低組的概率(即高收入組收入向下流動的概率)。第(2)列為不同收入水平流動到次低收入組的概率，估計得到的邊際效應符號與第(1)列相同，但作用有所下降，表明扶貧政策仍然增加了貧困縣較高收入組變動到收入排序次低組的概率。第(3)列和第(4)列中，較高收入排序的三次交互項的邊際效應都為負，意味著相對於最低收入組，扶貧政策減少了貧困縣較高收入排序組進入高收入組或者保持較高收入排序的概率。綜上，扶貧政策增加了最低收入組向上流動的機會，對提高低收入人群的收入增長能力和跳出「貧困陷阱」有積極作用。
表8 收入排序變動的平均邊際效應
| (1)order[，it]=1 | (2)order[，it]=2 | (3)order[，it]=3 | (4)order[，it]=5 | ||
| pov94*post94*(order[，it-1]=1) | 參照組 | 參照組 | 參照組 | 參照組 | |
| pov94*post94*(order[，it-1]=2) | 0.022*(0.011) | 0.005*(0.002) | -0.005*(0.002) | -0.022*(0.011) | |
| pov94*post94*(order[，it-1]=3) | 0.049***(0.012) | 0.010***(0.003) | -0.010***(-0.003) | -0.049***(0.012) | |
| pov94*post94*(order[，it-1]=4) | 0.087***(0.020) | 0.018***(0.004) | -0.018***(-0.004) | -0.086***(0.020) |
註：所有檢驗均控制了表2第(5)列中的控制變量和固定效應，括號裡是縣級層面的聚類穩健標準差。
本文使用1986-2011年農村固定觀察點長面板微觀數據，檢驗了國家級貧困縣扶貧政策的減貧效果和收入分配效應。研究表明，國家級貧困縣扶貧政策能夠有效降低貧困縣的貧困率，在政策實施後，貧困縣的貧困率較非貧困縣顯著下降了11個百分點。本文的結果顯示扶貧政策主要通過鼓勵外出務工、增加基礎設施投資和提高農業全要素生產率三個渠道降低貧困縣的貧困率。此外，國家級貧困縣政策不僅能夠有效減少貧困，並且對降低貧困地區內部收入分配有積極作用。國家級貧困縣政策一方面在靜態上縮小了貧困縣內部收入差距，使得縣級內部基尼係數下降了4.2%，並且主要縮小了低收入家庭和中等收入家庭的收入差距。另一方面，扶貧政策在動態上增加了低收入家庭向上流動的可能性，在長期增加了低收入家庭跳出「貧困陷阱」的概率。進一步討論發現扶貧政策通過基礎設施投資是貧困縣收入差距減少的重要渠道。值得注意的是，與以往文獻探討的扶貧政策可能存在瞄準偏誤和精英俘獲問題不同，本文結果發現扶貧政策的主要受益者是貧困縣中低收入家庭，這與政府扶貧政策的初衷一致。
作為一項扶貧政策評估，本文重點對「國家級貧困縣」這一較為寬泛的政策衝擊做了較為詳細的討論，得到了一些有意義的結論。但由於政策衝擊選擇的約束、數據限制等原因，研究還存在很多不足，有待後續更深入的討論。第一，數據的代表性問題。固定觀察點數據是一個非常難得的長期跟蹤面板數據，其最有價值之處是長期跟蹤，而最大的問題也在於長期跟蹤。長期面板數據是否具有全國層面的代表性，如何從樣本流失、樣本補充、規範抽樣等角度儘量提高樣本的代表性，並對這個問題做更詳細的評估和討論，這是後續研究需要引起重視的問題。第二，一般均衡分析思路問題。就本文而言，資源配置的維度至少包括城市與農村之間、農戶與規模經營主體之間、家戶不同成員之間，雖然作者已經儘量採用規範的方法希望得到政策衝擊的真實影響，但受限制於不同維度數據(如家庭農場、農業合作社等規模經營主體的發展)的可獲得性等原因，有可能得到在經濟顯著程度上有偏誤的結果。為了提高政策含義的準確性，有必要補充更詳細的研究。第三，更詳細的機制檢驗。比如，國家級貧困縣政策是一攬子的綜合政策，不同時期政策有不同的側重，使得政策具體作用機制較為複雜。本文僅初步討論了扶貧政策起作用的部分渠道，為了探明扶貧政策作用的完整機制，需要對具體的扶貧項目做更細緻的分析並量化動態效果。再比如，由於農村固定觀察點數據在2003年才開始收集個體層面的信息，本文尚無法直接考察國家級貧困縣政策對貧困地區人力資本積累的影響，這無疑是衡量扶貧政策長期作用的重要指標。
感謝匿名審稿專家的寶貴意見和建議，文責自負。
①數據來源：國家統計局2018年《中國農村貧困檢測報告》。
②1994年《八七扶貧攻堅計劃(1994-2001)》重新確立592個貧困縣並且針對貧困縣制訂了一系列扶貧政策，2001《農村扶貧開發綱要(2001-2002)》中對貧困縣名單做了微小調整。為了保持一致，本文將政府在不同扶貧時期針對國家級貧困縣的扶貧優惠政策，統稱為國家級貧困縣政策。
③官方農村貧困標準來源於國家統計局歷年《中國農村貧困檢測報告》。
④需要特別說明的是，本文使用的農業全要素生產率指標是以家戶數據為基礎計算的(王璐等，2020)，這只能反映小農生產方式的農業生產效率，而沒有考慮到農村新型規模經營主體(如家庭農場、農業合作社、農業企業等)對縣級農業全要素生產率的貢獻。一般來說，非貧困縣的土地流轉率更高，規模經營主體發展越好，農業全要素生產率更高。因此，以農戶數據為基礎計算的農業全要素生產率會低估貧困縣和非貧困縣的農業生產效率差異，對於本文的研究目的而言，這種處理方式應該不會影響基本結論。
⑤由於篇幅限制，具體檢驗結果未在文中列出，感興趣的讀者可來信向作者索取。
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