牛飞亮， 黄庆华，陈彦希

(1.喀什大学 经济与管理学院， 新疆 喀什 844006；2.云南大学 经济学院， 云南 昆明 650500；3.昆明理工大学 管理与经济学院， 云南 昆明 650093)

2001年我国颁布了《中国农村扶贫开发纲要(2001—2010)》，将我国14个集中连片特困地区作为了扶贫攻坚的主战场。云南一共有73个扶贫开发重点县，是我国贫困重点县最多的省份，再加上地理环境复杂和少数民族多等原因，使得扶贫工作障碍较多。

国内外对于贫困问题的研究很多[1]，但关于扶贫政策的研究主要是针对单个政策或扶贫项目，研究扶贫开发重点县整体政策效应的文献非常少[2]。双重差分法在贫困研究领域的运用比较广泛，主要应用于评估政策效应。通过采用双重差分法研究扶贫开发重点县整体政策在云南省的实施效果，以及分析扶贫重点县政策在不同贫困群体中发挥的作用和存在的问题，能够为云南省乃至全国的扶贫研究提供一定的参考价值[3-4]。

一、云南省国定扶贫开发重点县状况

云南国定扶贫开发重点县居民的收入水平，无论是从人均可支配收入状况，还是从人均消费支出状况来看，均低于云南省的平均水平。但是，经过数年精准扶贫后，扶贫开发重点县的各个方面都有较大进步[5-7]。

从整体上看，云南省贫困重点县的贫困发生率从2014—2017年均有下降，且贫困发生率较高的地区下降的最快，这说明国家扶贫政策效果明显。但随着扶贫工作的深入，剩下的贫困人口的脱贫问题变得复杂。对比2014年和2017年的分组情况可以看出，2014年的整体贫困发生率还比较高，尤其是贫困发生率在30%以上的贫困重点县就有19个；到2017年，30%以上贫困发生率的贫困重点县降到了10个，但是因此也导致贫困发生率在25%～30%的组的数量有明显增加。贫困发生率在15%～20%和20%～25%这两个组的贫困重点县数量较2014年均有减少，使得2017年有37个贫困重点县的贫困发生率低于15%，贫困发生率低于10%的贫困重点县就有17个，较2014年增加了10个县。

表1 云南省贫困重点县按贫困发生率分组情况

资料来源：国家统计局云南调查总队《云南调查年鉴(2018)》，中国统计出版社，2018年6月，所有数据由该年鉴相关数据整理而得

二、云南省国定扶贫开发重点县政策效应分析的模型选择

(一)模型及变量说明

选择双重差分模型来分析政策效应。在模型中，将云南省73个国定贫困县作为处理组、75个非贫困县作为对照组。

根据双重差分相关理论模型和云南省县级面板数据特点，将计量模型设为：

Yit=α0+α1Di+α2Ti+βDi×Ti+α3Xit+εit

其中，Yit表示第个个体在时间的被解释变量值，Xit为i个体在时间点表示个体差异的值，Ci表示分组虚拟变量，若为扶贫开发重点县，则Ci=1，若为非重点县，则Ci=0。Ti为时间虚拟变量，在2001年我国扶贫重心做出了调整，将国家级贫困县全部调整到了中西部地区[7]。2001年作为政策实施的时间节点。在2001年之前，Ti=0，2001年之后，Ti=1，Ci×Ti表示政策和时间的交互项，εit为随机扰动项，β0、β1、β2、β3、λ为回归系数，β3表示政策效应。

研究减贫效果最直观的数据就是直接反映贫困状况的数据。参考多个文献，最终主要选择农民人均纯收入、地区生产总值和人均生产总值3个具有代表性的经济指标作为被解释变量。

在选择控制变量时，借鉴Montalvo[8]、李小云[9]、蒋辉[4]等学者的相关研究，主要选择以第二产业、第三产业、财政支出和固定资产投资相关数据作为控制变量。

将农民人均纯收入(Y1)、地区生产总值(Y2)、人均生产总值(Y3)的对数形式作为被解释变量，控制变量第二产业、第三产业、财政支出、固定资产投资相关数据均采用比例形式。

表2 变量选择及说明

(二)数据来源与分析方法

本文采用的数据来自WIND和EPS数据库，收集整理了作为处理组的云南省73个省级贫困县的面板数据和75个作为对照组的非贫困县的面板数据。时间范围自1995—2017年。估计方法最终选择了固定效应面板差分—差分计量模型[10]。

由于本研究使用双重差分模型，引入了实验组虚拟变量(C)，该虚拟变量不随时间变动，若使用组内估计(FE)，则无法得到该变量的估计量，因此，采用最小二乘虚拟变量模型(LSDV)与随机效应模型进行豪斯曼检验，从而选择最优模型。通过引入控制变量，对模型进行了检验。豪斯曼检验结果可以看出，P值均都为0，表明拒绝原假设，应当选择固定效应模型。

表3 固定效应、随机效应的选择：豪斯曼检验

数据来源：Stata14.0统计结果绘制而得，表4，表5，表6同，LSDV模型仅控制了个体固定效应

(三)主要变量描述统计

云南148个县农村人均纯收入(Y1)在1995—2017年，最低的只有278元，最高有10 149.05元。地区生产总值(Y2)增长较快，最小值为5 610万元，最大值为5 810 661万元，相差了大约1 036倍。

表4 主要变量描述性统计

三、云南省国定扶贫开发重点县政策效应实证分析

(一)扶贫重点县政策效应分析

模型1、模型2、模型3是未加入控制变量的回归模型，模型4、模型5、模型6则加入了控制变量。当不加入控制变量时，从t统计值看，重点县政策对改善农村居民收入和促进经济增长方面均有显著的促进作用，且对农村人均纯收入和人均地区生产总值的促进作用达到1%的显著性水平，对地区生产总值的促进作用也达到了10%的显著性水平。但当加入控制变量以后，重点县政策对增加农村居民收入方面的政策效应变小了，且显著性下降，说明云南重点县扶贫政策的实施存在不足，在增加农村居民收入方面的作用不稳定，但扶贫重点县政策对经济的促进作用比较显著。

表5 贫困重点县整体政策效应(双重差分结果)

注：(1)*、**、***分别表示10%、5%、1%以上的水平显著，括号内为t统计量(以下相同)；(2)所有回归都使用了聚类稳健标准误，并控制了年份固定效应和个体固定效应

(二)扶贫重点县政策效应的滞后动态检验

模型7至模型12的检验是在一一对应的模型1至模型6 的基础上，分析扶贫开发重点县政策实施之后若干年的政策滞后效果。动态模型以2002年为政策实施第1年。模型7(对应模型1)、模型8(对应模型2)、模型9(对应模型3)未加入控制变量，模型10(对应模型4)、模型11(对应模型5)、模型12(对应模型6)在模型7、模型8、模型9的基础上加入了控制变量。无论是否加入控制变量，从6个模型中均可以看出扶贫重点县政策效应存在滞后性，当政策效应逐渐显现，政策效应系数基本呈逐渐增大的趋势。未加入控制变量时，政策对农村人均纯收入的促进作用从政策实施后的第8年开始显著；对地区生产总值的促进作用在政策实施后的每一年均不显著，但各年政策效应系数均为正；而从对人均地区生产总值的政策效应来看，政策效应在政策实施后的每一年均为正，并且从政策实施后的第4年开始显著。加入控制变量后，模型10相较于模型7来看，加入控制变量后政策效应系数有所减少，并且重点县政策效应从政策实施后的第10年开始在5%的水平下显著为正；从模型11和模型8来看，差别较大，模型8中政策效应为正但均不显著，模型11加入了控制变量，在政策实施后的第8年，政策效应在5%的水平下显著，在第8年之后的每一年都只在5%或10%的水平下显著，到2016年，即政策实施后的第15年，政策效应系数变小且不显著，但系数依然为正；模型12和模型9的差别不大，模型9在政策实施后的第4年政策效应开始在1%的水平下显著，模型12的政策效应在政策实施后的第2年变得显著，这时的政策效应还不稳定，直到政策实施后的第4年对人均地区生产总值产生了持续显著的正效应。

扶贫重点县政策存在一定的滞后性，但随着重点县政策的逐年推进和深入，其减贫效果也逐渐显现，且政策效应总体上呈逐年增大的趋势。同时，扶贫重点县政策更容易促进地区经济的发展，尤其是显著而稳定的促进了人均地区生产总值的增加，而对农村人均纯收入的促进作用要相对滞后。

表6 扶贫重点县整体政策效应的动态滞后检验

(续表5)

Variable模型7模型8模型9模型10模型11模型12lnY1lnY2lnY3lnY1lnY2lnY3C·T100.1111***0.02770.1220***0.0497**0.0430*0.1448***(5.58)(1.32)(5.53)(2.44)(1.90)(6.62)C·T110.1200***0.03000.1257***0.0520**0.0493**0.1540***(5.88)(1.39)(5.44)(2.45)(2.06)(6.61)C·T120.1273***0.03170.1286***0.0567***0.0453*0.1505***(6.12)(1.38)(5.28)(2.62)(1.80)(6.22)C·T130.2295***0.03540.1340***0.1555***0.0472*0.1538***(8.36)(1.42)(5.13)(5.69)(1.79)(6.14)C·T140.2513***0.03230.1331***0.1749***0.0521*0.1619***(8.46)(1.26)(4.93)(5.99)(1.92)(6.29)C·T150.2540*** 0.03200.1358***0.1868*** 0.01990.1318***(8.35)( 1.22 )( 4.92)(5.75)(0.57)(4.30)X10.0033***0.0061***0.0070***(5.70)(9.71)(10.44)X20.0039***-0.0019-0.0034***(3.74)(-1.52)(-2.69)X30.0013***-0.0031***-0.0032***(3.45)(-4.12)(-5.38)X40.0003***0.0003*** -0.0001(3.39)(2.59)(-0.61)聚类稳健是是是是是是标准误F-statistic698.313899.401600.34760.515051.982291.57prob>F0.00000.00000.00000.00000.00000.0000R-squared0.96930.98910.98110.97070.99190.9869Number275027502750275027502750

注释：所有回归都使用了聚类稳健标准误，并控制了个体固定效应和年份固定效应

四、结论及对策建议

(一)结论

通过运用双重差分法评估了扶贫开发重点县整体政策效应，并进行了动态检验，研究结果表明，我国扶贫开发重点县政策在云南省发挥了一定的减贫作用，对经济增长方面的促进作用明显，但对提高农村人口收入的正向作用并不稳定。同时国家扶贫开发重点县政策效应存在严重的滞后性，但随着重点县政策的逐年推进和国家扶贫战略的调整，扶贫重点县政策效应变得越来越明显。这说明扶贫是一场持久战。

(二)对策建议

结合国内外已有的贫困研究成果和相关贫困理论，基于对云南省多维度的贫困现状统计分析和计量检验，笔者认为云南省的扶贫工作可以从以下几个方面进行完善。

第一，加强沟通合作机制，整合扶贫资源，持续推进扶贫工作。中央政府在宏观上是以片区划分标准来进行扶贫资源划分，而地方州市则是以所管辖的范围作为扶贫范围，这不可避免地存在部分州市跨越两个集中连片特困区，形成管理范围的交叉现象，容易造成国家扶贫工作和地方扶贫工作之间的冲突和扶贫资源浪费。因此，应当加强地方政府之间、上下级政府之间的沟通合作机制，整合扶贫资源，促进扶贫资源的有效分配和地区间的合理流动。

第二，坚持农业特色化，规模化经营，保护生态环境，加强自然灾害预测和保障。谷树忠指出生态红利是欠发达地区发展最大的红利[4]。有特色的规模化的农业所带来的减贫效应比其他产业带来的减贫作用都要显著和持久。在笔者的研究中也发现，云南省扶贫重点县政策对农村人口收入的促进作用不明显，说明对农业的投入不足。贫困户仅依靠个体力量难以摆脱贫困，同时也会对自然环境造成过度破坏。因此，如何借助政府和各种社会组织的力量，带领贫困人口合理有效的利用生态红利，发展有特色和有一定规模的农业及配套服务供给，成为当下重点关注且行之有效的减贫方法。

第三，再分配政策与人力资本培育相结合。若直接向贫困人口提供生活补贴改善贫困状况，这并不是可持续的扶贫措施，同时还会养成贫困人口对政府救济的依赖性。因此，政府的再分配政策应当有效结合人力资本培养，既要注重贫困人口的营养、健康、卫生问题，还要注重对贫困人口技能的培养，这种技能的培养不仅应当包括具体的生产技术培养，还应当包括贫困人口社交参与能力的培养。因为贫困人口多处于偏远山区，市场参与率低，接触人群结构单一，其社交参与能力难以适应目前的市场经济。同时生产技术的培训还应当结合当地生产、生活特点和条件开展。