赵宗胤，黄世伟，詹天悦，任 月，刘知遥，傅 钰，余 静

（东北林业大学经济管理学院，哈尔滨150040）

1 引言

社会转型发展中的变迁直接且深远地影响着个体生活历程，而社会变迁中的移民搬迁势必对人民的福祉产生影响（杨云彦等，2008；李惠梅等，2014）[1]。2015 年 2 月，中共中央、国务院印发《国有林区改革指导意见》，其中将“加快深山远山林区职工搬迁”纳入国有林区改革的政策支持体系中并结合林区改革和林场撤并整合，实行积极地推进深山远山职工搬迁到山下的政策，是满足林区经济社会可持续发展和森林持续经营需要的必然要求，也是国有林区转型背景下寻求林区民生福祉最大化的必然选择，同时这样的生态移民必将对这个超过百万人口的林区社会体系产生深刻的影响（张建国，2003；朱震锋，2016）[2]。现阶段，如何科学和综合地评价职工家庭搬迁移民？山上职工搬迁到山下是否有利于林区职工家庭福祉的增进？又如何推进重点国有林区推动城乡一体化建设，通过职工搬迁提高林区民生发展水平？分析搬迁职工家庭的福祉状况不仅对于评价重点国有林区生态搬迁工程及推进城镇化相关政策的制定或调整具有重要现实意义，还对研究重点国有林区经济和社会转型有重要研究意义。

生态移民政策实施的效果一直是政府和学者关注的焦点问题，特别对于社会转型发展阶段，学者们的研究也主要针对于中国中西部各省典型移民工程（贾耀锋，2016）[3]，鲜有研究我国重点国有林区的搬迁移民工程。井月等（2011）[4]认为撤并林场并将山上职工家庭搬迁到山下是可行的且能够实现帕累托改进；朱洪革等（2014）[5]从生计的角度对比山上山下职工家庭生计策略的不同，发现山上职工家庭在人均收入方面高于山下职工家庭，搬迁存在着现实的矛盾；常丽博等（2015）[6]认为国有林区林场撤并后职工家庭的福利状况没有得到明显改善。

规范的福祉分析是决策部门制定公共政策和检验改革成效的基础（聂鑫等，2013）[7]，本文将通过福祉这一综合性评价指标评估国有林区生态搬迁工程的效果。国内外学术界较为认同福祉（well-being）是指一个人的生活对其本人来说好的程度，或者个人生命存在的质量或良好程度（Sen，1993；Crisp，2013），但是对于福祉的内涵界定无统一定论，而多数学者更认可福祉是由主观福祉和多个维度的客观福祉构成的（Crisp，2013）[8]，本文也将进行福祉评价。从福祉的角度出发，学者们常对移民搬迁问题的研究以土地流转、生态工程等移民工程为研究对象，通过测度和评估搬迁户的福祉状况来反映其民生福利水平的变化及所面临的问题（聂鑫等，2013；刘秀丽等，2014）[9]，但是目前并无专门针对搬迁影响职工家庭福祉的研究。对比以往研究，本文的贡献在于：第一，相对比较国有林区山上山下职工家庭的生计、收入状况，试图从福祉的角度，结合主客观等多个维度综合性评价国有林区生态移民工程对林区微观主体的影响。第二，试图利用反事实理论框架，处理样本内生性的选择偏差，即搬迁主体的异质性影响其搬迁行为。例如家庭条件较好的职工家庭，更倾向搬迁到山上城镇，而家庭条件较好的职工家庭，可能本身的福祉状况就较高。因此将福祉增进的原因完全归功于搬迁行动会导致有偏估计。为了解决反向因果或变量遗漏造成的选择偏差问题，采用倾向得分匹配(Propensity Score Matching，PSM)的方法，控制和消除山上山下职工由于不同社会经济条件造成的选择偏差以及不可观测的组间差异所产生的影响，科学地研究搬迁政策对其福祉状况真实产生的影响

2 数据与方法

2.1 数据来源

研究数据来源于2016年7～8月对东北、内蒙古重点国有林区民生状况进行的实地调查。采用多段抽样的抽样方法和问卷调查法收集资料，按照调查方案，先通过典型抽样，黑龙江省、吉林省、内蒙古自治区选择34个森工林业局，分别隶属于黑龙江省大兴安岭林业集团、龙江森工集团、吉林森工集团、长白山森工集团和内蒙古森工集团；然后，采用典型抽样的方法在每个林业局分别选择3～4个林场；最后，每个林场，通过随机抽样抽取10户职工家庭作为样本户，剔除在某些变量上存在缺失值的部分样本，共获得有效样本1 004个，其中山下搬迁职工家庭和山上未搬迁职工家庭样本数分别为722和282户，分别占总体样本数的71.91%和28.09%。

2.2 倾向得分匹配：消除样本中存在的选择偏差

根据是否参与项目即是否受到政策干预划为实验组和对照组，选用某个变量计算估计处理效应，这是政策评价或评估某项目实施效应的通常思路（翟黎明等，2017）[10]。越来越多的学者们选择使用倾向得分匹配的方法，测量项目参与者或政策干预对象的已有结果与自身反事实结果两者的差异，消除样本中存在的选择偏差，以达到政策评价或项目估计的目的。将样本职工家庭分为实验组和对照组。实验组是参与搬迁到山下的职工家庭，对照组是未参与搬迁的山上职工家庭。处理变量为Di={0，1}，表示职工家庭i是否参与搬迁。若职工家庭参与，D=1；反之，D=0。职工家庭福祉为 Yi，未参与搬迁的职工家庭福祉为Y0i，参与搬迁的职工家庭福祉为Y1i。探究Di对Yi的影响，如下式所示：

上式中，结果ATT为参与搬迁山上职工家庭的平均处理效应。

现实生活中，职工家庭只能存在一种搬迁状态，即从山上搬迁或者未搬迁仍在山上，而搬迁的职工家庭假如没有搬迁或未搬迁的职工家庭假如参与搬迁状态下的福祉状况是难以直接观测。匹配估计量的思想即通过寻找与实验组林区职工家庭拥有相似特征的对照组林区职工家庭状况，估计匹配成功的实验组职工家庭的反事实，平均处理效应由实验组职工家庭的实际状况与反事实状况的差距可以估计出来。

对“相似特征”的把握程度决定了实验组与对照组之间匹配质量的优劣程度。Rosenbaum和Rubin（2012）[11]根据运用 logit回归模型计算倾向得分，对实验组个体的反事实结果进行样本匹配。假设确定特征变量X(X由多维指标构成，包括家庭规模、家庭负担系数、户主年龄、户主受教育年限、是否从事农业生产、是否外出打工、住房满意度、房屋建造年份得分、硬化公路可达性得分等9个观测变量)，则职工家庭福祉独立于搬迁的参与选择，以满足可忽略性假定的前提。

在计算PSM模型的倾向得分时，选用Logit回归模型计算。该方法对控制变量X的选取有一定要求，需要同时对处理变量D(是否参与搬迁)和输出变量Y(职工福祉)有影响。国有林区职工家庭的部分禀赋变量被选作模型的匹配变量，同时参考该领域多位学者的文献得出以下倾向得分的控制变量，并考虑到可能存在的遗漏变量，加入户主年龄的平方项稳定回归方程。

2.3 国有林区职工福祉测量

2.3.1 福祉变化测度方法的选择

在福祉测量方面，著名经济学家阿马蒂亚?森(Amartya Sen)最早提出可行能力方法(Capability Approach)，认为可通过测量居民能够获得不同组合的生活内容的能力(Capabilities)来反映居民的主观福祉，为福祉经济的研究做出了重要的贡献。国外学者构建了一个多维指数并考虑主观及客观指标两方面分析了社会资本及生态资本对居民主观福社的影响（Chambers，1992）[12]。国内对于福祉内涵的界定常用主观福祉和客观福祉作为评价标准（范如国等，2012；刘秀丽等，2014；乔旭宁等，2017）[13]。在农户福祉计量指标的选择及计算方面，范如国（2012）使用统计数据从客观的角度设计民生福祉的指标评价体系并进行测算与验证；刘秀丽等（2014）则使用调查数据从微观的角度选取主观和客观相结合的指标并构建农户福祉的度量指标体系。综合利用森行为能力的方法，通过测算山上职工家庭的福祉这一综合指标，来评价搬迁对林区职工家庭的影响。

2.3.2 林区职工搬迁前后福祉指标选择

由于森行为能力框架需要根据实际情况选择合适的评价指标，结合了马斯洛需求层次理论与森行为能力框架确定林区职工家庭的福祉指标体系，同时询问相关领域专家并根据国有林区实际情况，综合主观指标与客观指标，选择将以下五个方面纳入林区职工从山上林场搬迁至山下局址的福祉测量体系中：

2.3.3 模型的构建

福祉的测度具有一定的模糊性，因而在建立模型时，应当利用模糊综合评价模型去近似的拟合所得数据，将定性的问题定量分析。

按照上述具体指标，设林区职工福祉为模糊集X，第n个林区职工的福祉函数表示为Wn={x,μ(x)}，μ(x)是x的隶属度。一般认为隶属度为1则表示福祉最好，隶属度为0则表示福祉最差，隶属度为0.5时出于模糊状态，隶属度越大则表示林区职工的福祉越大。

根据不同的变量类型和不同指标的变动方向反映的福祉高低的不同，将模型设定为以下三种情况：

其中，家庭人均可支配收入人均居住面积、家庭人均娱乐文化教育支出、养老保险、医疗保险人数等指标适用于连续型变量的以上隶属度公式。

其中，恩格尔系数、医疗费用等连续型变量适用于上公式。特别的，指标中的离散变量家庭健康差的人数与医疗机构的可达性分数也同样适用于该式计算其隶属度。

③当指标值为类别变量时，那么其隶属度函数模型为

其中，有关房屋结构、房屋设施、做饭能源、住房位置、林业局是否有医院以及有关满意度和信心的测度指标可以利用式（3）计算。

从隶属度到最终福祉的测算一定需要相应的合理的权重。权重的确定方法有主观和客观两大类。在林区职工的调研工作中，得出很难通过主观方法得出一个普遍的反映各福祉指标的权重。此外，在众多的实际福祉的度量实验中，发现更应该关注隶属度较低的指标而非较高的指标。因此，应当给予隶属度低的指标以更高的权重。基于这样的定性分析结果和高进云对福祉测度公式进行改进

3 结果与分析

3.1 国有林区职工福祉模糊综合评价

采用模糊综合评价法，测算国有林区总体职工福祉、未搬迁的山上职工以及搬迁的山下职工家庭福祉状况，如表3所示，总体上，山下职工家庭福祉高于山上职工家庭福祉，但山上职工家庭在基本物质福祉方面明显高于山下职工家庭，而除精神福祉外，其他方面福祉山下职工家庭均显著高于山上职工家庭。但是直接通过模糊综合评价的方法，无法消除职工家庭自身对于搬迁的选择偏差，结果不能令人完全信服，使用PSM法对样本进行处理。

3.2 职工家庭倾向得分估计

3.2.1 假设检验

倾向得分匹配法有两个重要的前提条件，即两组个体满足共同支撑假设和平行假设，分别保证两组个体在综合特征和单独指标方面的相似性，从而直接影响匹配的质量。选用共同支撑域条形图检验该方法的共同支撑假设前提(见图1)，图1显示大多数观测值均处在样本共同取值范围内，只存在少量样本损失的情况。

PSM的另一重要的假设条件则是需要对倾向得分匹配模型进行平衡性检验，以满足样本平行假设。从表中平衡性检验结果来看，匹配后控制变量中各维指标的标准化偏差有显著的减小，各维指标经匹配后均已低于10%（除了家庭负担系数和是否参加农业生产略大于10%，也在接受的范围内）。表4中，t检验的结果表明经过匹配后，样本实验组和对照组选取的控制变量之间不存在明显的系统性差异，难以再通过X判断国有林区职工家庭是否参与搬迁。而从表5中的统计量可以看出，匹配前后，模型总体拟合优度统计量满足平行假设的前提条件，表明经过匹配的结果能较好地平衡分布实验组和对照组之间的控制变量。

4 重点国有林区山上职工家庭搬迁对其福祉的平均处理效应

应用Stata15.0软件，通过Logit回归估计倾向得分，计算出搬迁职工家庭的平均处理效应(ATT)，并选用三种最常使用的匹配方法检验结果的稳定性，从而估计出配对后山上职工家庭搬迁对其总福祉以及各个方面福祉的影响(见表6)。

国有林区职工家庭在参与搬迁的决策上，山上职工家庭搬迁的平均处理效应结果显示十分显著，说明从山上搬迁的政策对职工家庭福祉的增进有显著的影响，以最近邻匹配的结果为例，搬迁在1%的显著性水平上提高职工家庭福祉，提高了0.038个单位，也印证了移民搬迁有利于职工家庭福祉增进的观点。搬迁对职工家庭健康福祉、安全福祉和社会福祉有显著的、正向的影响，分别在10%、1%和5%的显著性水平上提高0.026、0.093和0.047个单位，而对基本物质福祉和精神福祉影响不显著，其原因可能为以下两个方面：收入方面，林区职工收入多为工资性收入，而停伐后生产任务以森林管护、抚育任务为主，具有季节性和时期性，因此住址位置对职工家庭生产活动的影响减弱；消费方面，随着交通的发展和城镇的辐射带动作用，加之山上林场基础设施不完善，居住在山上林场的职工家庭的物价水平与山下职工家庭也无明显差异。

其中匹配后的ATT总体小于匹配前的样本估计值和描述性统计分析，该方法较好地消除存在的内生性选择偏差，降低了传统方法高估的部分。此外，不同匹配方法可能会使匹配结果间产生差异，据表6可知，采用三种不同的匹配方法未对福祉的估计产生本质影响，也检验了结果的稳定性。

5 结论与建议

本文利用2016年东北、内蒙古重点国有林区民生监测截面数据，采用倾向得分匹配的方法消除职工家庭内生的选择偏差，科学地估计了山上职工家庭搬迁对其福祉的影响，综合地评估了国有林区生态移民工程的效果。结果表明，搬迁的决策行为对山上职工家庭福祉的增进有稳健的正向促进作用，推进深山远山职工搬迁到山下的政策取得一定成效，移民搬迁工程使得林区职工家庭的福祉增进。其中搬迁对基本物质福祉、精神福祉的影响不显著说明了现如今山上与山下的职工家庭在这两方面无显著差别，搬迁或是家庭位置不是影响基本物质福祉、精神福祉的主要因素。而健康福祉、安全福祉和社会福祉有显著的、正向的影响，证明了生态移民工程的必要性。

研究结论有如下建议：其一，遵循“以人为本、以林为主”的基本原则，稳步推进《国有林区改革指导意见》有关“加快深山远山林区职工搬迁”的政策，妥善安置因林场撤并和生态移民产生的富裕职工，最大化增进林区职工福祉，确保林区社会稳定。以上结论在一定程度上验证了搬迁政策和措施,特别是政府所关注的林区健康、安全和社会等方面福祉的增进在实现“民生发展”目标中所起到的正向作用,也为之后政策的调整和改进提供了依据。其二，因地制宜推进山上职工家庭搬迁，对于可能存在搬迁难、条件差的职工家庭住户，尊重其意愿，最大程度帮助其从偏远、贫困的山上林场搬迁到山下来。同时根据机构精简和规模经营的原则撤并林场（所）或者推进生态脆弱地的职工家庭就近搬迁到小城镇，推动生态移民。其三，加大中央及地方的补助支持力度，进一步完善林场撤并搬迁安置区配套基础设施和公共服务设施建设，加快国有林区棚户区和国有林场危旧房改造力度，切实落实棚户区和危旧房改造住房税费减免政策，一定程度上消除林区职工家庭移民搬迁的后顾之忧。