宋 亮，汤家慧

（安徽农业大学经济管理学院，安徽合肥 230036）

一、引言

自2013年习近平总书记首次提出“精准扶贫”重要思想以来，到2020年底我国现行标准下农村贫困人口已经实现全面脱贫，贫困县全部摘帽。但是，近年来我国相对贫困问题愈加严重，其中农村地区收入不平等增大是相对贫困问题的主要体现之一[1]。2021年后，我国将进入以相对贫困治理为核心的扶贫工作新阶段[2]，在此背景下，需要实现精准扶贫与相对贫困治理的有效衔接。

精准扶贫，即在精确识别贫困人口前提下，准确分析致贫原因，通过有针对性的政策安排来实现减贫目标。在精准扶贫战略实施中，各地遵循《中共中央国务院关于打赢脱贫攻坚战的决定》所提出的“五个一批”原则，根据发展生产脱贫一批、易地搬迁脱贫一批、生态补偿脱贫一批、发展教育脱贫一批及社会兜底脱贫一批[3]，结合地区的资源禀赋条件采取各种具有针对性的扶贫措施，确保了在2020年实现全国范围内贫困县和贫困户的全部脱贫。概括扶贫模式可以分为两类：一是通过收入再分配手段提高贫困人口的收入水平，即“输血”式扶贫，包括社会兜底扶贫和生态补偿扶贫；二是通过提高贫困人口的发展能力，实现贫困人口收入增长的内生性动力，即“造血”式扶贫，包括发展生产扶贫、异地搬迁扶贫和发展教育扶贫等[4]。

精准扶贫的政策目标主体是贫困人口，因此政策评价的主要方向是精准扶贫对贫困人口的增收效应。精准扶贫对贫困人口具有显著的增收效应，相关文献都得以验证：收入再分配手段使得贫困户获取更多的转移性收入，显著缩小了贫困人口与低收入人口、中等偏下收入人口的收入差距[5-7]；产业扶贫等“造血”式扶贫手段，使得贫困人口的人力资本与物质资本、社会资本有效融合，增强了扶贫人口的自我发展能力、生计可持续性和增收能力[8-10]。

此外，产业扶贫等“造血”式扶贫从逻辑上而言，除了能够提高贫困户的收入水平，还能够提高区域内基础建设水平、产业发展水平和教育水平等，从而对社会经济各层面具有显著的“漏出效应”和“溢出效应”[4]。由此相关文献也从地区经济发展、城乡收入不平等、产业结构优化和农业高质量发展等维度对精准扶贫的溢出效应进行了评价。李翔和李学军（2020）[11]基于新疆的研究显示，精准扶贫战略实施以后，南疆四地州贫困县的区域经济发展水平显著提高；张淑惠和刘敬（2018）[12]研究显示，精准扶贫战略能够有效缩小城乡收入差距，同时对邻省也能产生显著的空间效应；徐灿和高洪波（2021）[13]研究显示，精准扶贫显著改善了当地的融资环境，优化了区域产业结构；张曾莲和董志愿（2020）[14]研究显示，精准扶贫对参与企业的绩效也具有显著的正向促进效应；姜安印和杨志良（2021）[15]研究显示，精准扶贫战略对农业产业结构和农业技术效率并未产生显著影响，由此未能有效推动农业经济高质量增长。整体而言，对精准扶贫溢出效应的研究视角相对较为丰富，但是却鲜有文献从精准扶贫对农村地区收入不平等影响的视角进行分析。

由此，本文基于全国县域面板数据，分析精准扶贫战略实施以来，国家级贫困县（下文简称“贫困县”）与非贫困县之间的农村地区收入不平等是否显著降低，从而检验精准扶贫战略对农村地区收入不平等的影响，并明晰背后的影响机制。采用县域面板数据作为分析对象，一是贫困县可以有效作为精准扶贫战略实施中获得倾斜性扶持政策的识别变量，即贫困县在精准扶贫战略中获得更多的政策支持；二是贫困县与非贫困县的农村收入水平差异大，对体现国内农村地区收入不平等具有典型的代表性。

二、研究设计

本文分析精准扶贫战略实施以来贫困县与非贫困县之间的农村收入不平等是否显著降低，具体思路是对精准扶贫战略实施前后贫困县与非贫困县的收入增长水平进行比较，如果贫困县的收入增长水平显著大于非贫困县，即贫困县与非贫困县之间的农村收入不平等显著降低，反之则增加。

（一）研究方法

1.基准模型

为了检验精准扶贫战略实施后，贫困县的农村收入增长水平是否显著高于非贫困县，在具体实证分析时，引入时间虚拟变量、组间虚拟变量，将精准扶贫战略实施前的时间虚拟变量界定为0，精准扶贫战略实施后界定为1；将贫困县界定为1，将非贫困县界定为0。观察精准扶贫战略实施后，贫困县与非贫困县农村收入水平的相对变化，从而对贫困县与非贫困县的收入增长水平进行比较。具体回归模型如下：

其中Income代表农村收入水平，Time和Country分别表示时间虚拟变量和组间虚拟变量，Time*Country代表交互项；X为其他控制变量，ε代表随机变量。研究主要关注的是交互项Time*Country的系数，如果估计系数正向显著，则表明精准扶贫战略实施后贫困县的农村收入增长水平显著大于非贫困县，即精准扶贫战略降低了农村地区收入不平等；如果估计系数为负向显著，则表明精准扶贫战略实施后贫困县的农村收入增长水平显著小于非贫困县，即精准扶贫战略并没有降低农村地区收入不平等。

考虑到各地区都是在2014年开始对贫困户进行精准识别和建档立卡工作，为了能够在众多的政策效应中分离出精准扶贫战略对农村收入带来的“净效应”，文中将2014年精准扶贫战略开始实施作为外部政策冲击的起点，选择精准扶贫战略实施前六年和后四年的数据展开分析，即2008—2018年。控制变量方面，文中对一些影响农村收入水平的因素进行了控制，这些变量主要包括：中部地区和西部地区的虚拟变量、县域的地区生产总值、财政支持水平、融资水平、社会抚养水平、医疗水平、福利水平和农用机械总动力，此外还涉及县域产业结构的相关控制变量，包括二产比重、三产比重和产业结构高级化。

2.PSM方法

精准扶贫战略是否能够降低农村地区收入不平等，前述基准模型的思路是将贫困县作为处理组，所有非贫困县作为对照组，然后对精准扶贫战略实施前后贫困县与非贫困的收入增长水平进行比较。该思路可能存在的问题是贫困县与非贫困县具有明显的异质性，即能够被认定为贫困县，本身在经济发展水平、产业结构或者区域资源禀赋等方面与非贫困县就存在一定的差异，由此，基准模型很难完美地反映出精准扶贫战略对农村地区收入水平的处理效应，导致模型的结果可能是有偏的。优化思路是尽量保持对照组样本与处理组样本的同质性，即选择非贫困县中与贫困县相对接近的样本作为对照组进行比较，能够使研究结果更为稳健。由此，本文引入Rosenbaum&Rubin提出的倾向得分匹配法（PSM）重新匹配对照组，在非贫困县中选择与贫困县相对较为同质的样本进行比较，能够反映精准扶贫对农村收入不平等的真实处理效应[16]。

倾向匹配的思路是首先估计出所有样本县的倾向得分PS值，然后选择与贫困县的PS值接近的样本，即在特征变量X的约束下，用Logit进行估计被认定为贫困县的预测概率P（Xi），如（2）式所示，然后将非贫困县与贫困县的样本进行匹配，将综合特征最相近的非贫困县作为对照组。

非贫困县与贫困县进行匹配后，本文继续采用公式（1）进行估计，采用匹配后的数据分析精准扶贫战略对农村地区收入不平等的影响相对更为准确。

（二）数据来源

本文主要数据来自于县域统计年鉴、中国区域数据库，收集的数据包括2008—2018年全国除港澳台外的所有省、自治区、直辖市的县级（包括县级市）单位面板数据，删除主要变量不全的县域，最终包括1 856个县级单位，其中561个贫困县、1 295个非贫困县。

表1 描述性统计

三、实证分析

（一）基准回归结果

首先采用所有贫困县与非贫困县的数据对模型（1）进行估计，研究结果如表2所示：时间虚拟变量的回归系数正向显著，表明精准扶贫战略实施后，包括贫困县与非贫困县的整体农村居民人均可支配收入水平显著提高；组间虚拟变量的回归系数负向显著，表明贫困县的农村居民人均可支配收入显著低于非贫困县，这与现实情况一致，即被认定为贫困县的县域农村居民人均可支配收入显著低于非贫困县；本文重点关注的时间虚拟变量与组间虚拟变量的交互项负向显著，在加入控制变量后，交互项依然负向显著，表明精准扶贫战略实施后，贫困县的农村居民人均可支配收入增长水平依然显著低于非贫困县。概括而言，基于现有数据评估，精准扶贫战略的实施并没有缓解贫困县与非贫困县之间农村地区收入不平等，反而进一步加剧，表明未来相对贫困治理的任务依然艰巨。

表2 基准回归结果

其他控制变量的结论如下：中部地区和西部地区虚拟变量的回归系数为负向显著，表明相比东部地区，中部地区和西部地区的农村居民人均可支配收入相对较低；地区融资水平的回归系数正向显著，表明地区融资水平越高，县域农村居民人均可支配收入越高；地区生产总值的回归系数正向显著，表明区域经济发展水平越高，县域农村居民人均可支配收入越高；社会抚养比重负向显著，表明社会抚养水平越高，县域农村居民人均可支配收入越低；区域医疗水平和社会福利保障能力都正向影响县域农村收入水平。

（二）倾向匹配回归结果

如前文所述，基准模型（1）中将所有非贫困县设置为对照组可能会导致模型估计有偏，为尽可能减少误差，使估计结果更为稳健，本文引入了倾向得分匹配方法重新匹配对照组，使对照组（非贫困县）与处理组（贫困县）匹配后再进行检验，以求得真正的政策处理效应。

具体的匹配方法是采用一对一临近匹配法对贫困县和非贫困县进行匹配，匹配后非贫困县的数量从1 259减少到683，然后删除与贫困县异质性较高的非贫困县对照组。倾向匹配的协变量平衡性检验结果如表3所示：匹配之前处置组和对照组大部分协变量之间都存在显著的组间差异，匹配之后除了平均财政支持水平差异增大外，其他协变量的均值偏差大部分都得到了显著修正，从而提高了贫困县样本与非贫困县样本的同质性。

表3 协变量平衡性检验结果

采用倾向得分匹配法完成贫困县与非贫困县的匹配后，运用匹配后的数据重新进行了基准回归，回归结果如表4所示：时间虚拟变量的回归系数正向显著，表明精准扶贫提高了包括贫困县与非贫困县在内所有地区的农村居民人均可支配收入；组间虚拟变量的回归系数负向显著，表明贫困县的农村居民人均可支配收入依然显著低于匹配后的非贫困县。交互项的回归系数依然负向显著，但是回归系数绝对值相比匹配前有一定的降低，表明贫困县的农村居民人均可支配收入增长水平依然显著低于匹配后的非贫困县，但是收入增长水平差异要显著小于未匹配前的所有非贫困县。

表4 倾向得分匹配后的回归结果

（三）模型动态效果检验

前文介绍在精准扶贫战略实施过程中，扶贫模式概括为两类：一是通过收入再分配的“输血”式扶贫，二是通过产业扶贫等提高贫困户内生性发展动力的“造血”式扶贫。通过收入转移促进贫困人口收入增长效应是及时的，而通过产业扶贫、基础设施建设和教育扶贫等方式，对贫困人口收入增长效应是滞后和长期的。同时产业扶贫等“造血”式扶贫在实施过程中恰恰具有显著的“漏出效应”和“溢出效应”，能提高域内整体农村收入水平，这种效应的溢出是需要时间积累的。由此，需要从时间积累的角度分析精准扶贫战略对农村地区收入不平等的影响。

基于倾向匹配后的贫困县与非贫困县样本数据，观测了2014—2018年共5年的政策影响效应，结果如表5所示：2014—2017年与组虚拟变量的交互项的回归系数负向显著，但是回归系数绝对值是逐步减小的，表明自2014年精准扶贫战略实施后，贫困县农村居民人均可支配收入增长水平仍小于非贫困县，但是随着精准扶贫战略的持续推进，农村居民人均可支配收入增长水平差距是不断缩小的。特别是2018年与组虚拟变量的交互项的回归系数为正（但不显著），表明贫困县的农村居民人均可支配收入增长水平开始与非贫困县保持一致。从趋势上看，如果有最新的2019年和2020年的数据，精准扶贫战略实施对贫困县的收入增长效应可能已经显著高于匹配后的非贫困县，但由于数据不足，还有待于进一步检验。

表5 动态效果检验

整体研究结论显示自2014年精准扶贫战略实施以来，贫困县与非贫困县的农村居民人均可支配收入差距进一步扩大，动态效果检验显示随着精准扶贫战略的持续推进，国家级贫困县与非贫困县的农村居民人均可支配收入增长水平差距逐步缩小。由此可以判断，由于地区发展不平衡，在精准扶贫战略实施之前，农村地区收入不平等程度不断加剧，但是随着精准扶贫持续推进，贫困县与非贫困县之间收入不平等加速增大的趋势得到抑制和缓解。

（四）政策效果机制检验

前文的检验结果表明：基于2014—2018年的总体情况，精准扶贫战略并没有显著降低贫困县与非贫困县之间的农村收入不平等，但是从变化趋势来看，贫困县与非贫困县之间的农村居民人均可支配收入增长水平差距不断缩小，但是基于现有数据受限和效应时间积累不足，进一步的效果还有待于观察。本文认为产生上述结果的原因可能是通过产业扶贫、基础设施和教育培训等“造血”式手段提高农村收入水平的效应具有滞后性所致。由此，本文从机制层次对上述观点进行检验。

结果如表6所示：精准扶贫战略实施后，贫困县相比非贫困县在财政支出方面显著增加，这也体现了精准扶贫战略对贫困县的政策倾斜；从基础设施水平来看，贫困县相比非贫困县的农业机械总动力显著增加，表明精准扶贫战略实施后贫困县的基础设施水平是显著提高的；从产业结构视角，精准扶贫战略实施后，贫困县相比非贫困县的二产比重显著提高，但是三产比重显著降低，整体产业结构高级化水平没有显著变化。由此，推测精准扶贫对县域内农村居民人均可支配收入的影响机制为：精准扶贫增加了贫困县的财政支持力度，提高了县域内的基础设施建设水平，增加了域内资源禀赋相结合的产业项目，但是产业优化不是短期内一蹴而就的，需要持续培育和积累，更高水平的产业结构才能促进农村收入水平提高。

表6 中介模型：机制检验

四、研究结论与启示

本文基于全国2008—2018年1 856个县域面板数据，研究精准扶贫战略是否降低了农村地区收入不平等，研究结论如下：

1.整体检验结果显示2014年精准扶贫战略实施后国家级贫困县的农村居民人均可支配收入增长水平依然显著低于非贫困县，农村地区收入不平等继续增大。

2.动态效应检验显示随着精准扶贫战略的持续推进，国家级贫困县与非贫困县的农村居民人均可支配收入增长水平差距逐步缩小，收入不平等加速增大的趋势得到抑制和缓解。

3.机制分析显示收入再分配手段难以显著提高县域内农村整体收入水平，而产业扶贫等“造血”式扶贫手段，短期增收效应不显著，长期能够优化产业结构，进而促进县域内农村整体收入水平提高。

本文的研究结论对于相对贫困治理如何有效衔接精准扶贫战略具有一定的启示意义。通过收入再分配手段可以解决绝对贫困问题，但是基于精准脱贫人口的收入再分配手段对解决相对贫困问题的效应有限，而扩大收入再分配手段的实施范围，会导致经济效率下降和社会公平问题。贫困地区经济发展和产业升级是解决农村地区收入不平等的主导路径，在下一步相对贫困治理中要坚持产业扶贫之路，继续优化升级精准扶贫战略实施中找准的优势产业。

1.继续关注建档立卡户。在精准扶贫战略实施期间重点关注的建档立卡户，即使脱离了绝对贫困，也是最为相对贫困的群体，为防止由自身发展动力不足而出现返贫的现象，实施相对贫困治理后，应继续将其视为重点关注对象，才能缩小农村收入差距，使农村经济均衡稳定发展。

2.坚持和强化产业扶贫方式。农村相对贫困问题主要体现在农村地区收入不平等，只有通过促进地区产业升级和经济发展才能使区域内相对贫困人口受益。贫困县产业基础薄弱，单纯依靠县域自身力量很难实现产业发展，需要外部的扶贫项目和投资来推动产业发展。产业发展作为精准扶贫与相对贫困治理最直接有效的衔接点，应持续摆在核心位置，通过“造血式”产业发展模式，促进相对贫困人口收入稳定增长。

3.坚持城乡结合的发展方式。未来的相对贫困治理必须让农村部门与城市部门的发展战略相结合，国内外的发展经验无不证明城市化是带动农村产业发展和提高农民收入的主导途径，未来的相对贫困问题解决不仅在农村，同时在城市和城乡产业相融中，城乡充分结合才能够有效促进产业升级。