史清华 等：贫困问题的研究进展及未来方向(上)+(下)【转】

*编者前注：这两篇论文的参考文献也同样非常有价值，由于本推文省略了原文中的参考文献，建议对贫困感兴趣的读者下载原PDF，以方便阅读参考文献。

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摘    要：减少贫困作为人类发展的重大课题, 长期以来得到了中外学者的广泛关注。中国在减贫事业中取得了举世瞩目的成就, 大量文献基于中国减贫成就进行了深入研究。要进一步取得减贫工作的成功, 就要理顺贫困问题的总体逻辑, 回答问题四个:何为贫困, 即贫困的识别和测度;贫困如何发生, 即贫困的产生机制;为何扶贫, 即贫困的影响;以及如何减贫, 即寻找有效的扶贫策略等诸多重大问题。因此, 文章对贫困问题相关文献进行了系统性梳理, 以期明晰对贫困问题的研究进展和方向。

关键词：贫困问题; 贫困的识别与测度; 贫困产生机制; 扶贫减贫;

一、引言

贫困是人类社会面临的严峻挑战之一, 一直受到广泛关注。中国共产党和中国政府高度重视扶贫开发工作, 将消除贫困作为其社会经济发展的重要任务之一。除十五大首次提出、十八大重申“两个一百年”奋斗目标之外, 十八大报告中提出了中低阶层居民的“收入倍增计划”, 十九大报告进一步明确了到2020年消除现行标准下农村贫困的目标。当前, 扶贫攻坚已经成为全面建成小康社会的底线任务和标志性指标, 被纳入“五位一体”总体布局和“四个全面”战略布局。同时, 国际社会也极为重视贫困问题, 减贫是千禧年发展目标 (MDGs) 和2030年可持续发展议程 (SDGs) 里第一个也是最为重要的指标。另一方面, 目前的逆全球化浪潮几乎肯定影响国际扶贫开发, 甚至威胁SDGs的进程。

特别值得指出的是, 2016年7月《Science》创刊125周年之际, 杂志社总结并公布了科学界当前面临的125个最具挑战性问题, 其中第119个问题是“为什么改变撒哈拉地区贫困状态的努力几乎全部失败?”与此形成鲜明对比的是, 中国的减贫成就举世瞩目, 书写了人类反贫困斗争史上“最伟大的故事”。采用世界银行最新的每天1.9美元和3.2美元 (以2015年购买力平价计算) 的标准, 中国的贫困发生率分别从1981年的43.19%和63.43%下降到2013年的0.35%和2.13%。根据亚洲开发银行的报告 (ADB 2014) , 在千禧年发展目标执行期间 (2000-2015) , 全球贫困发生率减半的目标得以实现完全依赖于中国。换言之, 如果把中国排除在外, 这个指标就不会完成。事实上, 改革开放以来中国对全球减贫的贡献率高达80%, 而对全世界增长的贡献率大致在30%～50%之间。可见, 中国的减贫成就远超过其增长奇迹。这也是为什么国际社会包括联合国、世界银行以及亚洲开发银行等机构期待中国就减贫问题发出自己的声音, 贡献自己的智慧和方案。

长期以来, 对贫困问题的研究文献数量很多, 但缺乏系统性的文献回顾。本文从贫困的识别、致贫因素、减贫政策等方面, 对贫困的定义、起因、现状及应对进行了较为系统的整理, 以期从既往研究中对贫困问题做一详细梳理, 并发现贫困问题的未来研究方向。

二、贫困的识别

(一) 贫困的识别和度量

要确定个人或家庭是否处于贫困中, 就需要识别贫困, 就需要有一个识别贫困的度量标准, 因此, 贫困的度量是贫困问题研究的起点。相对而言, 收入或消费贫困的度量研究比较成熟。Sen[1]首先提出了度量贫困的公理化指标———S指数 (Sen index) , 之后学者相继提出了其他公理化指标, 如Ta指数 (Takyama index) 、T指数 (Thon index) 、K指数 (Kakwani index) 和SST指数 (SenShorrocks-Thon index) 。除了沿着公理化方向发展之外, 贫困指标还沿着其他方向发展, 如以FGT指数为代表的可分解贫困指数[2]和以Ha指数 (Hagenaars index) 为代表的道德贫困指标。

采用不同的贫困线标准就会计算出不同的贫困指标, 因而后续的实证结论也不相同。但贫困线设定问题一直没有一个统一的结论。例如, Bradshaw和Finch[3]采用三种不同贫困线 (绝对贫困线、主观贫困线和相对贫困线) 对英国同一时间段相同样本的贫困进行度量, 结果显示三种贫困线识别出的贫困人口基本不存在重合。陈立中和张建华[4]的研究结果显示, 1986-2000年期间中国城镇绝对贫困人口呈现上升趋势, 而夏庆杰等[5]的研究表明, 1998-2002年中国城镇绝对贫困人口呈现出下降的趋势。目前学术界关于贫困的确定标准主要有绝对贫困线、相对贫困线、多维贫困、福利贫困和幸福贫困等。Rowntree和Hunter[6]在对约克镇的研究中提出了绝对贫困概念, 即家庭总收入不足以维持其成员正常身体功能的最低数量的生活必需品的状态, 因此贫困状况就取决于维持基本生存所需要的消费水平。20世纪中期, 一些学者考虑到贫困者的社会需求, 若一个人使用的资源远远低于一般个人或者家庭支配的资源量, 那么他将不能正常参加社会活动和享受正常生活方式, 即处于被剥夺的状态, 也被称作相对贫困。陈宗胜等[7]利用历年《中国农村住户调查年鉴》20组分组数据, 详细分析了20世纪80年代以来中国农村贫困变动状况, 结果表明:虽然中国的绝对贫困在不断缓解, 然而相对贫困却在提高, 因此提出要通过设定相对贫困线来提高扶贫力度。

收入或消费指标往往不能全面反映贫困状态和精准识别贫困个体。所以, Sen[1]提出了可行能力理论, 通过评价功能性活动能力来界定贫困, 而不再根据收入或其他资源或标准。根据Sen的理论, 袁方和史清华[8]度量并分析了上海农民工的贫困问题, 研究发现: (1) 1在沪的农民工遭遇严峻的福利贫困问题, 高达26.76%的农民工处于贫困状态; (2) 2随着农民工教育程度的提高, 贫困情况逐渐改善; (3) 对贫困贡献率最大的三个可行能力指标分别是可支配收入、福利待遇和保险。

Alkire和Foster[9]提出了基于FGT指数的A-F多维贫困测量方法。目前多维贫困的测度成为学界主流。多维贫困意味着贫困不仅仅在于以货币衡量的满足基本生活需求的收入水平, 而是更注重教育、文化和卫生等各方面的福利变化。孙咏梅[10]运用A-F方法对全国五个不同省份的建筑行业农民工的福利贫困进行研究, 使用物质、权利、精神、能力和福利五个维度共32个指标作为整体多维贫困的衡量标准, 结果表明:福利贫困在多维贫困中占有重要地位, 收入水平不能涵盖个体幸福水平的各个因素。联合国开发计划署 (UNDP) 从2013年起发布的《人类发展报告》就采用了三个维度下10个指标构成的多维贫困指标体系作为衡量国家发展水平的指标体系之一。三个维度分别是健康、教育和生活水平, 其中健康和教育各包括2个指标, 生活水平包括6个指标。Labar和Bresson[11]利用CHNS数据从收入、教育、健康三个维度对中国中部和东部7个省份的贫困程度进行了探究, 结果表明:经济增长有效减少了贫困人口数量。张全红和周强[12]也利用CHNS 1991-2011年的调查数据, 在五个维度上 (共12个指标) 分析了中国多维贫困的广度、深度 (贫困缺口) 和强度 (不平等) , 并进行了城乡结果的分解和对比。结果表明:中国多维贫困的下降主要发生在2001-2011年, 相对于贫困广度而言, 贫困深度和贫困强度的改善程度更大, 同时城市和农村的多维贫困都明显下降, 但城乡不平衡仍然存在。刘艳华和徐勇[13]通过建立农村多维贫困测度指标体系和运用地理识别方法, 进行了中国农村县域尺度的贫困地理识别, 结果表明:有71.79%的国家重点贫困县与识别结果重合, 并且贫困地区空间分布集中连片特征显著, 青藏高原及其周边的南疆三地州、黄土高原西部、滇西—川西高山峡谷区为最大的连片贫困区。在微观层面, 丁冬等[14]利用2009年河南焦作、开封两地的农户入户调查数据, 从网络规模、公共参与、人际关系三个维度考察了社会资本、农家福利、农村贫困三者之间的相关关系。结果表明:社会资本较高的家庭, 更容易获得较高的经济福利, 同时也能在一定程度上帮助农户规避风险, 降低陷入贫困的概率。杨龙和汪三贵[15]利用2010年中国农村贫困监测调查数据分析了农村多维贫困, 结果显示:低收入农户的多维贫困更为严重, 低收入农户和中等偏下农户贫困状况对贫困线变动更为敏感, 同时贫困线的提高显著地增加了中等偏下组农户的贫困发生率。

也有学者研究了老人、儿童、大学生等特殊困难群体的贫困问题。王小林等[16]通过对2006年CHNS调查数据进行测算, 发现中国农村老年人收入贫困发生率为9.7%, 而农村老年人和城市老年人的主观福利贫困达到了16.2%和11.5%。家庭收入、子女的资源供给等家庭禀赋因素以及公共养老金、公共医疗服务可及性都会显著影响农村老年贫困的发生[17]。张克云[18]以四川、贵州和宁夏的三个国家级贫困县6个村所获取的访谈和问卷资料为基础, 探究了中西部贫困农村地区儿童福利的现状和需求。家庭贫困、社区政策等因素使得贫困区儿童福利需求多方面得不到满足, 贫困地区的儿童在基本生活、教育、医疗、心理健康等方面都面临巨大的困境。除了针对贫困地区学龄前儿童的福利研究之外, 一些学者也对高校贫困生的教育福利进行了探讨。王宇[19]基于某所高校的调查数据, 从学生个人、公平角度、制度层面分析了中国高等教育福利存在的问题, 结果显示:中国的高等教育福利存在区域、校际之间以及贫困生认定标准方面的不公平, 国家奖学金覆盖面较窄、国家助学金助贫力度有限、国家助学贷款供需结构不合理、勤工助学岗位有限等问题。家庭经济地位、自我接纳、被接纳感与外显自尊会独立影响大学生幸福感[20]。

近年来, 对贫困的识别完成了由收入和消费的单一维度到教育、文化、健康等多维度覆盖, 也由表及里, 对人类生活中的贫困问题进行了更为深入的挖掘。很多学者从生活满意度或幸福感入手, 进一步审视贫困问题。Knight等[21]利用2002年中国社会科学院经济研究所提供的涵盖22个省份的全国居民调查数据, 运用快乐程度、生活条件满意度、家庭收入满意度测量居民的主观幸福指数。结果表明:收入的提高能提升幸福感, 但二者相关度不高;从农村迁移到城市的居民可能由于身边参考群体的改变导致幸福感降低。与预期不同的是, 教育本身并不能提高幸福感, 可能由于教育程度的提高会激发人的欲望, 同时城乡交流的改善、媒体的报道传播等也有类似影响。陈前恒等[22]运用河北、山西、安徽等9个省份19个国家级贫困县152个贫困村和2254个农户的调查资料, 通过生活满意度法测度农户的幸福指数, 结果发现:农户到最近的小学和初中的距离对农户主观幸福感具有显著的负面影响。王晗等[23]以河北围场县两个贫困村为例, 从居住、就业和空间行为能力三个层面构建幸福指数探究农户幸福指数与生计活动的关系。结果显示:农户幸福指数的提升与其所从事的生计活动有着极为密切的关联, 因此提出扶贫帮扶应以深入调研分析农户家庭和社会经济特征为基础, 寻找低幸福指数农户生计活动转变的契机。基于资产所有权的生活水平 (Living standards) 指数越来越多地被用来描述发展中国家的贫困状况, 然而该指标很少采用有经济意义的权重指标来构建。Ngo[24]以边际效用为权重生活水平指标, 对马拉维 (2004, 2010, 2013) , 尼加拉瓜 (1998, 2001, 2005) 和保加利亚 (1995, 1997, 2001) 的数据进行估算, 结果发现:效用权重和大多数物品的价格正相关但非线性增长。

(二) 贫困的瞄准

贫困度量标准和指标确定后, 就要考虑如何识别和瞄准真正的贫困人口。Coady等[25]将瞄准方法分为三大类六种模式, 并比较了它们的优劣。第一类为个人/家庭评价法, 包括收入财富核算法 (Means Test) 和财富收入代理变量核算法 (Proxy Means Test) 两种;第二类为分类瞄准法, 包括社团瞄准法 (Community-Based Targeting) 、区域瞄准法 (Geographical Targeting) 和人口特征瞄准法 (Demographical Targeting) ;第三类为自我瞄准法 (Self-Targeting) 。在分析了48个中低收入国家1985-2002年间所实施的122个扶贫项目后, 发现其中有52个项目采用了区域瞄准法, 是被采用最广泛的瞄准模式。但不同国家瞄准的区域大小范围差异很大, 例如印度尼西亚瞄准村和省, 中国早期也采取区域瞄准法, 瞄准的却是县。区域瞄准是中国早期扶贫的主要特征之一, 2001年中央政府制定和发布了《中国农村扶贫开发纲要 (2001-2010) 》, 扶贫瞄准单位从贫困县变为贫困村以期提升扶贫精度, 但是瞄准偏差仍然存在, 比如, 汪三贵等[26]发现, 西部地区相比其他地区更为有效地实现了贫困瞄准, 而非西部地区和非贫困县在村级瞄准方面的表现不尽如人意。另外, Park和Wang[27]研究了中国贫困估算可能发生偏误的各种因素, 并综合不同的结果发现, 1990年代中国农村贫困发生率显著低于儿童营养不良率, 表明官方低估了真实的贫困状况。

近来中国推动的精准扶贫框架下的“两不愁三保障”, 可以说是个人/家庭瞄准法和人口特征瞄准法的结合, 瞄准主体为个人或家庭。究竟采用什么瞄准方式, 本质上需要在瞄准效率和瞄准成本之间进行权衡。

由于信息不对称以及数据不可得等原因, 贫困瞄准往往是个很大的挑战。现有文献发现中国的瞄准偏差问题较为突出。例如, 朱梦冰和李实[28]发现, 不论是依照收入还是多维贫困标准, 农村低保的瞄准率都偏低;根据刘凤芹和徐月宾[29]的研究, 使用社区瞄准机制是导致农村低保制度实际救助对象与政策规定目标人群相背离的一个主要原因, 真正需要扶助的贫困人口仅占低保人群的31.86%, 相当一部分救助资源分配给了非目标人群。在农村扶贫贴息制度改革后, 尽管扶贫贴息贷款规模有所增加, 金融机构寻租问题得到缓解, 但是贫困农户和农业产业受到排斥、贫困瞄准目标偏离等问题依然存在[30]。杨龙等[31]研究建档立卡政策的瞄准效果后发现, 中国农村扶贫制度的“政策规定的贫困人口”和“实际识别的贫困人口”存在37%～50%的偏差。

由此可见, 贫困瞄准问题仍将是未来贫困研究的一个重要问题。

三、慢性贫困与贫困的脆弱性:动态的视角

贫困问题的一个前沿领域是动态贫困分析, 这包括慢性贫困、暂时性贫困和贫困脆弱性研究。相对于静态地根据已经实现了的生活水平 (如收入、消费等) 去识别和展开救助, 动态贫困分析具有更高的科学性、针对性和主动性。家户可能在贫困与非贫困之间跨期转换或延续, 经历脱贫、陷贫、持续贫困和绝不贫困四种动态过程[32]。Bigsten和Shimeles[33]利用生存分析 (survival analysis) 方法研究了1994-2004年间埃塞俄比亚城市和农村贫困状态的转换和持续, 认为贫困作为一种状态, 具有很强的惯性。当面板数据缺乏时, 研究中常常采用让受访者回顾过去生活, 并与当前生活状况进行比较的定性研究方法, 例如:“进展阶段方法3” (Stages of progress method) [34][35]和生活史 (life-history) [36]。

在对贫困的动态研究中, 需要判断长期贫困和短期贫困, 以及家户在未来陷入贫困的可能性。前者是贫困的动态变化的结果, 是对贫困的事后的动态测度;而后者是将贫困观测由事后测度推进到事先预测, 并提出了贫困脆弱性概念及其测度方法。长期以来, 贫困理论把研究的焦点聚集在已经发生的、静态的贫困事实上, 不同程度地忽视了动态贫困问题[32]。

(一) 事后动态贫困的测度———暂时性贫困与持久性贫困

章元等[37]将研究慢性贫困和暂时性贫困的文献概括三类:第一类研究直接根据个人或家庭在一段时间内经历贫困的时间长短来判断其属于慢性贫困或暂时性贫困。第二类方法则是对一定时间段内的贫困进行纵向加总, 克服了第一类方法忽视陷入贫困程度的局限性。第三类度量方法由Foster[38]提出, 其在纵向加总慢性贫困时使用了两条标准线:第一个是贫困线, 用来判断家庭或个人在某个时点是否贫困;第二个是持续时间标准线 (duration cutoff) , 指一个人被划分为慢性贫困时必须达到的处于贫困线以下的最低时间比例。

Wan和Zhang[39]基于Rodgers和Rodgers[40]的研究构建了一个新方法, 可以加总家庭在一定时间段内的总贫困, 并将其分解为暂时性贫困和慢性贫困成分。将该方法运用于中国5省1995-2005年的农户面板数据后发现, 农户总贫困的下降主要来自于暂时性贫困成分而非慢性贫困成分;慢性贫困在总贫困中的比重远远高于暂时性贫困成分;家庭成员数量与总贫困、暂时性和慢性贫困正相关;人力资本、政治资本和金融资本都能显著降低总贫困和慢性贫困, 但低水平的人力资本 (拥有初中教育水平的劳动力数量) 和金融资本并不能降低暂时性贫困;特别地, 更多地经营耕地会显著增加暂时性贫困。

Jalan和Ravallion[41][42]利用广东等四省的面板数据, 讨论了农村贫困中的暂时性贫困与持久性贫困的构成以及影响因素差异, 发现四省暂时性贫困占总体贫困的49.39%;但省份之间具有较大的差异性, 如广东的农村贫困中84.21%是暂时性贫困, 而贵州则只有42.80%。王庶和岳希明[[43]利用1997-2001年中国592个贫困县16000个农户的面板数据, 发现暂时性收入贫困占总体贫困的比重达91.34% (贫困线为2000年人均年收入625元) 或76.86% (贫困线为2000年人均年收入874元) , 并讨论了各因素对这两类贫困的不同影响。Duclos等[44]对总体贫困分解为暂时性贫困与持久性贫困提供了一种新的分解方法, 发现中国农村暂时性贫困占总体贫困的比重达75%。总体而言, 在关于贫困动态的研究中, 大多认为农村贫困中暂时性贫困占主导, 大部分家庭陷入贫困是由于暂时性的外生冲击造成的。大多数国内外文献按照家庭或个人经历贫困时间的长短来判断其属于慢性贫困还是暂时性贫困, 并得出大部分贫困为暂时性贫困的结论[37][45]。

与长期贫困 (chronic poverty) 密切相关的是贫困代际传递, 这一概念是由美国经济学家在研究贫困阶层长期性贫困的过程中发现并于1960年提出。在国际上, 贫困的代际传递一般看成是长期贫困最具实质性的界定, 它不但被看作是长期贫困的特征, 还被看作是造成长期贫困的原因之一[46]。贫困代际传递是指贫困以及导致贫困的相关条件和因素在家庭内部由父母传递给子女, 使子女在成年后重复父母的境遇, 继承父母的贫困和不利因素并将贫困和不利因素传递给后代这样一种恶性遗传链;也指在一定的社区或阶层范围内, 贫困以及导致贫困的相关条件和因素在代际间延续, 使后代重复前代的贫困境遇[47]。

从现有文献来看, 绝大多数关于贫困代际传递的研究都以发达国家为研究对象, 且主要以美国为主[48]。在贫困代际传递的家庭内部因素的研究中, 已有成果广泛涉及收入、父母素质与父母受教育程度、性别与营养投资、基因遗传与疾病等方面[49,50,51,52]。在贫困代际传递的家庭外部因素的研究中, 已有成果广泛涉及种族与种族划分、社会等级制度、家族集团与家族荣誉、国籍与民族以及宗教和信仰等方面[53]。

2015年4月, 习近平总书记在中央全面深化改革领导小组会议上明确指出“要阻止贫困现象代际传递”;2014年3月, 李克强总理在政府工作报告中明确提出“要继续向贫困宣战, 决不让贫困代代相传”。这表明, 中国政府已将防止贫困代际传递作为扶贫战略的新目标, 中国扶贫事业由关注贫困本身进入到关注贫困代际传递的新阶段。

目前, 国内已有学者利用CHNS数据对中国农村贫困代际传递进行了分析, 基本结论包括:第一, 中国农村地区居民收入代际继承性强, 流动性弱, 子女容易受到上一代经济劣势的影响, 即存在明显的贫困代际传递现象[48][54][55], 并且绝大多数父辈贫困的子女在脱离贫困后并没有实现收入地位的实质性改善, 仍然有较大的可能性重新返回到贫困的境地之中[48]。第二, 人力资本积累[48][56,57,58]、非农就业[48]对于破除贫困代际传递具有重要的积极作用。邹薇和郑浩[59]构建了人力资本代际传递的模型, 并利用1989-2009年CHNS数据, 从教育投资的风险和决策的角度解释相比于高收入家庭, 为什么低收入家庭不愿意、或者无法选择让自己的子女继续接受教育。研究表明:相对于高收入家庭来说, 风险使得低收入家庭更容易放弃让孩子接受教育的机会, 即对于初始财富水平较低的家户来说, 在教育投资无风险时, 由于家贫导致的风险溢价会成为其投资中的一项额外成本, 削弱教育投资的吸引力;在教育投资有风险时, 教育的机会成本和未来收益的不确定性会影响教育投资的决策。

(二) 事前动态贫困的测度———脆弱性贫困

脆弱性与贫困的概念紧密联系但不完全相同。有些人并不贫困但脆弱, 有些人不脆弱但贫困[60]。贫困是一种事后的可观察到的状况, 脆弱性是未来陷入贫困的概率, 是对贫困的事前测度, 具有前瞻性。已有研究认为:在受到风险冲击时, 农户一般会就当期的消费需求与将来的福利进行动态决策以平滑其消费, 也可以通过信贷等措施来保持现有的福利水平, 而贫困人口往往会被迫减少食物摄入量或选择劣等食物来替代, 或出卖牲畜、家产, 甚至使子女辍学等来维持极低的生活水平, 这就进一步使他们丧失了在冲击过后很快恢复的可能[61]。世界银行 (2001) 在《世界发展报告2000/2001:与贫困作斗争》中正式提出了脆弱性 (vulnerability) 概念, 即“对冲击的复原性的测度, 冲击造成未来福利下降的可能性”。该报告还对风险、风险暴露、脆弱性等概念进行了区分:风险包括那些降低家户福利的不确定的事件, 例如生病的风险, 发生干旱的风险等;风险暴露测量某一特定风险发生的概率;而脆弱性是指外部冲击导致福利水平下降的可能性。近年来, 以脆弱性贫困为视角的研究迅速成为发展经济学的一个研究热点。

定义和测量脆弱性主要有以下三种思路:

第一, 预期的贫困脆弱性 (Vulnerability as Expected Poverty, VEP) 。该测量方法由Pritchett等[62];Hoddinott和Quisumbing[63];Chaudhuri[64,65]等提出, 由Dutta等[66]、Calvo和Dercon[67]等进行了拓展。传统的VEP是基于以消费测量的福利水平和给定的消费贫困线, 将家户在t期的脆弱性水平定义为该家户在t+1期的收入 (或消费) 水平可能低于贫困线的概率。其基本逻辑是, 用可观测到的变量和冲击因素对收入 (或消费) 进行回归以得到未来收入 (或消费) 的表达式, 进而假设收入 (或消费) 的对数服从正态分布或者Logistic分布, 由此得到未来收入 (或消费) 低于某一值 (通常是贫困线) 的概率, 这个概率就被称为脆弱线[62][64,65]。当然, 这个概率临界值不是由最优规划求解出来的, 而是根据研究对象所处的宏观经济环境、当地经济环境、平均个人禀赋以及资源状态决定的[68]。从测量结果可以看出, Pritchett等[62]只能对家户是否是贫困脆弱给出定性判断, 并不能反映每个家庭脆弱致贫的深度。因此, Hoddinott和Quisumbing[63]对以上模型进行了修正, 将贫困脆弱性定义为不同状态下损失程度的期望值, 而这种不同状态包括:家庭成员变化冲击、农作物收成冲击以及社会结构变化的冲击等。该定义使得不同家户的贫困脆弱性程度可以度量和比较, 显示出不同的家户陷入贫困的深度的差异, 有助于定位那些对扶贫政策需求最迫切的贫困人口, 有利于提高政策的针对性。另一种较有影响力的测量方法来自于Chaudhuri[64][65]。他提出了一种在面板数据期数有限、数量较少的情况下, 利用单期截面数据对下一期贫困脆弱性进行估计的方法。Chaudhuri等[65]提出的测度脆弱性框架, 被后来学者们大量使用[15][69]。如:杨龙和汪三贵[15]采用预期贫困的脆弱性测量方法, 首次利用中国农村贫困监测调查53271个农户微观数据测量贫困地区农户脆弱性, 结果表明:高度脆弱农户具有较大家庭规模、人力资本不足、病人数量多、抚养比高、资产价值少的家庭特征, 且更可能分布在山区、革命老区、陆地边境和少数民族聚居地等特殊类型贫困地区。不同类型地区农户脆弱性的影响因素存在差异, 但冲击性事件是主要影响因素。叶初升等[70]使用1996-2008年间5轮中国营养健康调查 (CHNS) 和俄罗斯纵列监测调查 (RLMS) 数据, 测量了中俄农村家户脆弱性水平及其长期变动趋势, 并在分解贫困脆弱性的基础上探寻了两国不同类型的经济转型对农村家户福利水平的长期影响。

进一步地, Dutta等[66]提出了考虑贫困线水平以及目前生活水平的一种复合的测量方法。在此基础上, 将贫困脆弱性程度定义为下一期生活水平相对于基准线的偏离程度, 基准线 (reference line) 是在结合了个人目前的生活水平和社会的标准贫困线而设定的复合标准。模型中用基准线代替贫困线的衡量方法强调了社会贫困线和家户当期的生活水平两个方面对未来贫困脆弱性程度的综合影响, 体现出福利状况的跨期自影响 (intertem-poral self-influence) , 使脆弱性的度量更具有动态性[71]。Calvo和Dercon[67]在测度贫困脆弱性时将人们面对未来贫困冲击的心理成本考虑进来, 认为脆弱性不仅指较低的预期福利水平, 还包含了不确定性所带来的心理成本, 即人们面对风险的态度是影响个体贫困脆弱性大小的关键因素, 因此把贫困脆弱性的研究引向了心理学领域。Celidoni[72]通过对相同的数据库使用不同的VEP测量方法进行比较, 结果发现:Calvo and Dercon[67]提出的绝对风险密度 (Absolute risk density) 的贫困脆弱性测量方法和Dutta等[66]提出的考虑当前生活水平的测量方法在预测贫困水平方面有更高的准确性。

Günther和Harttgen[73]利用分层线性模型研究了马达加斯加家户的脆弱性, 其将消费冲击分解成社区层面和家庭层面, 家庭层面的冲击构成了城市脆弱性的主因, 农村脆弱性更易受社区层面冲击。其他学者也比较了社区层面冲击和家庭层面冲击对脆弱性的差异[74]。最新的研究试图将资产贫困概念融入基于期望贫困的脆弱性测量。在Jacob等[75]对喀麦隆和尼日利亚渔民的研究中, 家户的期望收入由他们的资产存量决定, 当存在风险时, 该家户收入将会围绕该期望收入水平发生随机变动, 因而可以根据这个由资产决定的收入水平和收入波动的方差来预测家户未来陷入贫困的概率。

由于VEP方法是在充分考虑了可观测和不可观测特征后对未来贫困概率的估计, 同时对数据的要求相对较低, 因此在之后的研究中得到了较多的应用[70][71]。

第二, 低的期望效用脆弱性 (Vulnerability as Low Expected Utility, VEU) 。该测量方法由Ethan和Laura[76]提出, 这种脆弱性测量方法将反映个人偏好的效用函数引入贫困脆弱性测度中, 将贫困脆弱性定义为消费水平的期望效用低于确定性等值效用 (贫困线代表的消费水平) 的程度[71]。该方法需要计算出贫困线所代表的效用水平与人们消费的期望效用水平之差, 若家庭消费的期望效用水平位于贫困线效用水平之上, 则不存在贫困脆弱的问题;若家庭的期望消费效用水平低于贫困线所代表的期望效用水平, 则家庭此时陷入贫困, 二者之差为其脆弱性程度。Ethan和Laura[76]选取保加利亚1994年调查的面板数据, 基于家户效用测度处于风险环境中的家户脆弱性, 进而将家户脆弱性分解为贫困、协同性风险、异质性风险、未解释的风险及测量误差等四部分, 并评估每一部分对家户脆弱性的影响。在最近的研究中, Klasen和Waibel[68]对东南亚以及Grech[77]对欧洲的研究都得出了类似的结论。这一类研究方法的争论在于选择什么样的时间跨度和什么频率的数据。

第三, 风险暴露脆弱性 (Vulnerability as Low Uninsured Expected to Risk, VER) 。该测量方法由Dercon和Krishnan[78]提出, 其基本逻辑是家庭在面临风险时如何选择消费使得其效用最大化。他们运用埃塞俄比亚农村家庭连续三期的半年度数据研究表明, 除了种植风险和家畜的特殊性风险外, 季节因素对贫困脆弱性的影响很大, 由于家庭缺乏有效的风险管理措施, 因此在风险冲击造成家庭福利损失的时候, 家庭当期的消费水平会受到一定程度的影响。这种消费水平的变动一定程度上也是家户暴露在不确定性风险之下的后果, 被称为风险暴露的贫困脆弱性测量方法。

一方面, 与VEP和VEU不同的是, VER并不直接估计总的脆弱性水平, 而是通过反映消费水平对风险冲击下的收入变动水平的敏感程度来反映脆弱性程度, 实质上就是用消费变动来反映负向冲击下的福利变动, 是一种事后判断[79]。如果家户在遭受负面收入冲击时, 消费的降幅很大, 就认为这个家户是高脆弱的[60][80]。另一方面, 该方法对消费平滑的应用可能产生误导。消费对收入冲击的敏感度虽然能够反映家庭的脆弱性程度, 但是, 这种脆弱性程度的高低与家庭是否是贫困并非具有高度一致性。比如, 一个农村家庭获得大麦收成, 并还清麦青季节的债务, 其消费与收入高度相关, 然而如果大麦收成不好, 略小于均值水平, 这一家庭可能因为还不上债务而使当期消费大受影响[71]。

从上述研究过程可以看到, 贫困脆弱性的测度方法关注的方向不断增多, 由只关注消费、收入等单一维度, 扩展到关注人们的效用水平、风险偏好、抵御风险的能力、目前生活状态、健康水平等多个维度[75]。蒋丽丽[71]从理论和实证方面对国外最新研究进行梳理和归纳, 讨论了如下三个问题:如何测量贫困脆弱性、贫困脆弱性理论的公共政策含义以及未来的发展方向。其指出在公共政策含义方面, 经济学家针对暂时性贫困脆弱性提出了精准帮扶措施, 针对结构性贫困脆弱性问题提出了宏观经济管理系统完善措施。关于贫困脆弱性未来努力方向有:进一步丰富测算贫困人口福利的维度, 获得贫困人口福利的最佳分布函数;深入探索脆弱性贫困的发生机制和理论基础;对贫困脆弱性的实证研究方法进行比较, 以获得较为可靠的对贫困脆弱性的测度标准。

(三) 动态贫困的影响因素

在贫困的动态转换中, 还值得注意的是, 哪些因素可能有利于贫困家庭脱贫?哪些非贫困户又易于陷入贫困状态?罗楚亮[81]利用2007-2008年住户追踪调查数据, 考察中国农村贫困的变动特征, 即在相邻年份贫困状态的转换及其影响因素。结果表明:包括外出务工收入在内的工资性收入增长对于农户脱离贫困状态具有重要的贡献, 经营收入的波动是农户陷入贫困状态的重要因素, 另外, 身体健康程度较差的家庭成员人数及其变化对贫困发生率及其转换具有显著的影响。樊丽明和解垩[69]利用两轮微观调查面板数据实证检验中国公共转移支付对家庭贫困脆弱性的影响, 结果发现:无论贫困线划在何处, 公共转移支付对慢性贫困和暂时性贫困的脆弱性没有任何影响。但随着贫困线标准的提高, 贫困发生率与脆弱性之间的差异越来越小;教育程度、家庭规模、就业状态、工作性质及地区变量同时同方向地影响到贫困及脆弱性。Bourguignon和Goh[82]使用重复的截面数据构造了伪面板数据4并与实际的面板数据分析结果相对照, 表明这两类数据的实证结果基本相同, 失业是导致脆弱性最重要的因素。Jha等[83]分析了印度对工作补助和对食品补助两种公共政策在缓解贫困、营养不良、脆弱性中的作用, 倾向值匹配和处理效应模型方法得到的结论是, 加入两种公共政策的个体的贫困、营养不良和脆弱性均有显著降低。方迎风和邹薇[84]研究发现, 受到财富约束的个体在面临冲击以致收入下降时, 会偏重当期消费、能力投资不足;在面对健康冲击时, 个体的劳动所得下降, 非劳动所得则因转移收入增加而增加, 但面对社区总体冲击时, 非劳动所得与劳动所得都将显著下降。健康冲击会导致生产性支出与健康投资下降, 原因是健康冲击严重影响个体的收入和财富约束, 使得个体偏重当期消费;有医疗保险的个体面对健康冲击时收入或支出的波动相对较大, 但是贫困人群或地区具有医疗保险的比率更低, 健康冲击加剧了贫困的脆弱性。

(四) 动态贫困的预防与应对

贫困动态形式不同, 相应地要求实践中实施的反贫困策略也有所不同。一般而言, 家户可以通过储蓄、非正规的信贷交易[85]、出售更具有流动性的资产 (如谷物) [86][87]、甚至变卖像耕牛一类生产性资产[88]或者使子女辍学等方法来实现分险分担和跨期消费平滑。McCulloch和Baulch[89]通过观测1986-1991年间巴基斯坦农村家户收入发现, 80%的家户是暂时贫困。他们对反贫政策的评估结果表明:在短期可以通过增强家户跨期平滑收入的能力来降低总贫困, 而提高人力资本和物质资本的反贫政策能够有效地减缓长期贫困。Carter和Lybbert[90]指出经典的消费平滑假说并不总是成立。他们进一步用门槛模型的估计表明, 在经历恶劣气候冲击时, 那些位于资产门槛之上的家户能平滑消费, 而那些位于资产门槛之下的家户则不能。

由于缺乏正式的保险制度和完善的信用市场, 而非正式的风险分担和储蓄也仅仅能够实现部分消费平滑, 因而发展中国家的低收入家户无力应对较大的风险冲击。这时, 家户为了避免遭受持续的破坏, 往往会在冲击发生之前主动通过风险管理来平滑收入[32]。

一方面, 风险管理可以实现收入多元化。即那些暴露于农业风险的家户可以通过增加更多的非农劳动供给, 以免受到更大的损失[91][92]。有效的风险应对策略和风险管理策略能够降低家户的脆弱性水平、阻止家户频繁陷入贫困[93]。另一方面, 风险管理通过事先选择低风险的技术和资产组合来避免遭困, 而自发的平滑消费和平滑收入的机制并不能实现完全的保险功能, 尤其是那些面临贫困威胁的低收入家户。因而, 在政府的反贫行动中, 除了提高贫困人口的教育、健康和收入水平等传统的扶贫措施, 还需要通过社会安全网的建立来帮助家户防范风险, 比如, 在贫困地区建立并完善信贷市场和保险市场, 推广社会保障政策等[32]。

四、致贫因素

关于致贫因素的研究, 可以概括为两条主线:一是宏观视角, 从经济增长、收入差距、全球化、政府政策等来分析贫困成因;二是微观视角, 从如农户的人力资本、政治资本、社会资本、物质资本等方面来分析贫困成因。

基于宏观角度的文献, 主要着眼于经济增长和收入差距对贫困的影响, 一个基本的结论甚至共识:经济增长有助于减缓贫困, 而收入差距扩大对减贫起反作用。例如, 万广华和张茵[1]分析了1990年代收入增长和收入差距变化对中国贫困的影响。他们发现, 1990年代前半期农村减贫的成功主要归因于收入的增长和收入不平等的下降, 而1990年代后半期, 农村和城市由于收入不平等的快速上升和收入的缓慢增长, 导致这段时间的减贫速度下降, 甚至贫困有所增加。胡兵等[2]亦指出, 1985-2003年间中国的经济增长使农村居民收入增加, 大幅度减少了贫困, 但是农村居民的收入差距不断拉大, 收入不平等加剧部分地抵消了经济增长的减贫成效。杨颖[3]通过分析2002-2007年间中国的贫困情况, 发现收入分配恶化在不断抵消经济增长的减贫效应, 收入分配恶化不仅在城乡间存在, 在农村内部更为突出。罗楚亮[4]发现, 收入不均等对贫困减缓的不利影响正在逐渐上升, 并且贫困标准越低, 收入不均等的增加越不利于减贫。此外, 万广华和张藕香[5]分解了不同变量对中国农村贫困的贡献;张莹和万广华[6]解析了中国城镇的致贫因素;张茵和万广华[7]详细考察了全球化对贫困的影响。随着研究的深入, 研究者们进一步讨论了导致经济增长和收入不均的因素。在收入差距方面:宏观上的区域差异是造成收入差距的首要因素[8];而教育、在职培训、健康等人力资本方面的微观因素是拉大农户收入差距的主要原因[9][10], 其中健康的作用更为明显[11];而土地等物质资本、金融资产、家庭特征、制度与政策、政治与社会资本等因素对农户收入差距的影响有限[8][9]。在研究经济增长的影响因素时, 王弟海[12]验证了健康对经济增长的重大作用。在可行能力不平等的视角下, 袁方和史清华[13]发现, 总体而言, 可行能力和收入不平等对农民工福利水平存在负效应, 但两者的主要损害对象有所不同:可行能力不平等对高收入群体的福利存在显著影响, 而收入不平等则严重损害低收入低可行能力的农民工群体的福利。同时, 随着中国扶贫工作的进行, 社会救助型的扶贫政策已经逐渐凸显其局限性, 重构农村反贫困政策势在必行[14]。

基于微观角度的研究, 主要集中在农户的人力资本、政治资本、社会资本、物质资本、心理资本等方面。比如, 受教育程度、健康等人力资本对贫困有显著影响[15];而物质资源、户籍制度、农户家庭特征等都能在不同程度上解释贫困发生率[16]。章元等[17]发现人力资本、政治资本和金融资本都能显著降低总贫困和慢性贫困成分, 但低水平的人力资本 (拥有初中教育水平的劳动力数量) 和金融资本并不能降低暂时性贫困成分。而袁方等[18]发现在沪农民工遭遇严峻的福利贫困问题, 对福利贫困贡献率最大的三个可行能力指标分别是可支配收入、歧视、保险。若将微观致贫因素再分类, 可以看到, 传统的致贫因素如人力资本、社会资本、家庭特征等已不再是研究的主要内容, 随着社会的发展与研究的深入, 心理资本 (如歧视等) 、金融资本等因素也逐渐成为学者所关注的内容。

基于动态视角下的贫困问题主要包括脆弱性贫困、暂时性贫困和慢性贫困。罗楚亮[19]利用2007-2008年住户追踪调查数据, 考察了中国农村贫困的变动特征, 结果表明:包括外出务工收入在内的工资性收入增长对于农户脱贫具有重要贡献, 经营性收入的波动是农户陷入贫困的重要因素, 家庭不健康成员人数及其变化对贫困发生率具有显著的影响。方迎风和邹薇[20]发现, 受到财富约束的个体在面临冲击以致收入下降时会偏重当期消费;健康冲击会导致生产性支出与健康投资下降;贫困人群有医疗保险的比率更低, 因此健康冲击加剧了贫困脆弱性。

贫困的代际传递与慢性贫困密切相关, 消除贫困的代际传递也是减贫工作必经之路。故有大量文献对贫困代际传递的影响因素进行了深入研究, 包括收入、父母素质 (受教育程度) 、性别与营养投资、基因遗传与疾病等, 也有研究涉及种族与种族划分、社会等级制度、家族集团与家族荣誉、国籍与民族以及宗教和信仰等因素的影响。国内学者利用CHNS数据对中国农村贫困代际传递进行了分析, 结论包括:中国农村地区居民收入代际继承性强, 流动性弱, 子女容易受到上一代经济劣势的影响, 即存在明显的贫困代际传递现象[21][22]。还有研究发现, 人力资本积累、非农就业对于破除贫困代际传递具有积极作用[22,23,24]。

五、反贫政策

对贫困的定义、识别和瞄准以及对致贫因素的分析, 其最终目的都在于研究反贫政策, 减少甚至消除贫困。通过经济体制改革和专项扶贫开发, 中国贫困人口大规模减少, 取得举世瞩目的减贫成就。贫困人口从1978年的2.5亿, 下降到2015年的5575万, 贫困发生率从30.7%下降到5.7%。然而, 贫困问题依然是当前中国经济社会发展中最突出的“短板”, 截至2015年底, 中国仍有5630万农村建档立卡贫困人口, 主要分布在832个国家扶贫开发工作重点县、集中连片特困地区县和12.8万个建档立卡贫困村, 多数西部省份的贫困发生率在10%以上, 民族8省区贫困发生率达12.1%1。党的十八届五中全会明确到2020年中国现行标准下农村贫困人口实现脱贫, 贫困县全部摘帽, 解决区域性整体贫困。要实现习近平总书记提出的到2020年全面建成小康社会, 扶贫任务依然艰巨。

近年来, 中共中央办公厅、国务院办公厅逐步印发了《关于加大脱贫攻坚力度支持革命老区开发建设的指导意见》《关于进一步加强东西部扶贫协作工作的指导意见》《关于建立贫困退出机制的意见》《脱贫攻坚责任实施办法》等脱贫指导意见。2016年11月国务院印发《“十三五”脱贫攻坚规划》, 按照精准扶贫精准脱贫基本方略要求, 因地制宜, 分类施策, 从八个方面推出了扶贫政策:分别是产业发展脱贫、转移就业脱贫、异地搬迁脱贫、教育扶贫、健康扶贫、生态保护扶贫、兜底保障和社会扶贫。在脱贫路径和方法上, 现有文献的研究方向也基本围绕以上八个方面, 故本文借此对现有文献中关于脱贫方式的研究进行了梳理。

(一) 产业发展脱贫

对于产业的划分, 各国不尽相同, 中国将其分为以农业为主的第一产业, 以工业为主的第二产业以及以服务业为主的第三产业。产业发展与经济增长有着密不可分的联系, 产业的升级和转型亦被众多学者视作经济增长的动力所在。

以加工制造为主的第二产业在三大产业中占据绝对优势, 故大部分文献的研究重点多集中于工业部门的结构、布局以及相关政策, 而较少关注农业和服务业, 因此对产业发展的研究区域也多集中于城市。事实上, 产业发展对农村经济增长和农村脱贫同样具有重大意义。Ravallion和Datt[25]的研究表明, 农村的发展相较于城市发展而言, 对减贫的作用更大。利用产业发展带动农村脱贫的路径主要有农业生产、科技、农村金融、旅游、电商等。

农业发展对脱贫的作用也是众多学者关注的焦点。Dercon[26]认为, 农业生产率的提高能够贫困消费者的获得食物的成本, 从而对减贫有重要作用;但有些学者对此提出挑战, 认为非农业部门在减贫中的作用与日俱增, 如Christiaensen等[27]、Ivanic和Martin[28]研究了农业、工业和服务业的生产率进步对全球贫困的影响, 发现在贫穷国家, 农业生产率的提升对减贫的作用显著高于工业和服务业, 而随着人均收入的提高, 这一影响在减弱, 其中部分是由于随着收入提高, 农业占比下降, 部分由于农业生产率提高本身对脱贫的影响。他们也指出, 中国和印度作为人口大国, 在全球减贫中起着举足轻重的作用。张凤华和叶初升[29]采用跨越“八七扶贫攻坚”期间和新世纪“农村扶贫开发”两个发展时期的省级面板数据, 通过实证分析表明, 经济增长在农村减贫中具有重要作用, 第一产业在农村减贫中的地位有所下降, 而第二、三产业在减贫中的地位有所上升。

虽然有研究表明随着农业占比下降, 农业发展在农村脱贫中的作用式微, 但提高农业生产效率仍然是依靠农村自身发展潜力脱贫的重要方式。农业产业化实质上是使农业走上工业化道路, 即改变原有的自给自足的家庭经营模式, 实现专业化、规模化生产的现代化生产经营形式。2007年中央一号文件首次提出要发展“现代农业”, 包括推进农业科技创新, 健全现代农业的产业体系等, 在此后的中央一号文件中, 这一精神被不断加强。聂辉华[30]分析了中国农业产业化模式, 即“农户+市场”“龙头企业+农户”和“龙头企业+农场”, 并从不完全契约理论出发, 论证了在多起条件下, 若贴现率足够低, 则“龙头企业+农场”模式和“龙头企业+农场”模式均可以实现效率最优, 但在市场价格波动较大的情况下, 仅“龙头企业+农场”模式能够实现效率最优, 而“农户+市场”模式则在任何情况下都会造成效率损失。该研究从侧面论证了农业产业化在农业发展中的优势。蔡海龙[31]总结了中国农业产业化的经营组织形式, 认为应当进一步壮大经营主体的规模, 以降低交易费用, 因此其认为现代农业产业联合体是未来农业产业化经营组织形式的发展方向。

另外, 科技投入和资本支持对农业生产和农业企业发展也具有十分重要的意义。经典的索洛模型 (Solow growth model) 中, 技术进步是影响经济增长的重要变量, 这也为科技扶贫奠定了理论基础。在农业生产方面, 陆文聪和余新平[32]对中国“七五”至“十一五”期间农业科技进步与农民农业收入及非农业收入增长的关系, 发现农业科技进步对农民农业收入的增长在长期和短期内均存在正向效应, 且对非农业收入的增长也有一定促进作用。吴林海和彭宇文[33]利用1986-2011年中国农业科技投入与农业经济增长的相关数据进行实证检验, 建立了向量自回归模型, 发现相较于片面增加农业科技投入, 优化农业科技资源配置对农业经济增长意义更大。沈能和赵增耀[34]基于1998-2009年的省级面板数据, 综合采用空间面板回归和门槛面板回归, 对农业科研投资与农村减贫的非线性空间联系进行了检验, 发现农业科研投资的减贫效应明显。农业企业的发展方面, 严方超[35]从农业企业成长的视角探讨科技扶贫的作用, 以武陵山地区为对象。研究发现, 科技扶贫在实践过程中应该为从内部为农业企业的发展提供所需要的资金、技术、人才等资源, 同时, 通过科技扶贫的开展在外部为农业企业的发展构造良好的环境。另外, 通过科技的推广对贫困地区生产生活的诸多方面都能够产生重要影响, 形成脱贫的重要动力。靳拥军[36]以重庆石柱县科技扶贫取得的成效进行定量评价, 认为科技扶贫模式应重视脱贫与扫盲相结合, 特别是通过农业、教育、科研相结合的形式;不仅需要向贫困地区输送人才和技术, 还需要建立健全的农村网络教育, 针对贫困农民展开各种培训, 尤其是让贫困农民学习互联网以了解信息技术。聂培亮[37]以山西阳泉的科技扶贫模式创新实践为切入点, 通过对实际案例与实地调研, 发现农村科技扶贫模式创新主要面临资金、人才、市场以及农民思想等方面的障碍。郭学雨[38]通过以陕西扶风为对象, 结合“三区科技人才支持计划”扶贫项目进行科技扶贫推广模式的探索与实践发现, 通过政府主导、农户为基础、大学等专家为科技人才牵头的三方有效连接, 当地做到了精准扶贫、持续扶贫和有效扶贫, 最终从根本上摆脱贫困, 避免返贫。

农村经济的长期发展和农村脱贫离不开金融的支持, 现有文献的研究表明, 农村金融对农业技术的普及和农业生产, 以及中小企业的发展有重要作用, 进而促进了贫困的减少和经济的发展。肖干和徐鲲[39]研究了农村金融发展对农业科技进步的贡献率, 发现农村金融发展的结构、规模和效率与农业科技进步贡献率呈正相关。Abate等[40]的研究则发现, 获得金融支持会显著提高农户对农业技术的采用。信贷扶贫需要农业银行和农发行、农信社、村镇银行等的配合和合作, 针对农民的不同金融需求开发金融扶贫产品, 积极推进小额扶贫信贷模式。该模式是将组织制度创新和金融创新的信贷活动与扶贫到户项目有机结合成一体的活动, 也是一种具有经济发展和社会发展功能相融合的发展工具。在扶贫实践中, 信贷扶贫以其先进的理念和创新的模式为脱贫事业开辟了独特的路径。李罕[41]以甘肃的“政银合作”扶贫模式, 浙江的“丽水模式”以及贵州的“产金互促541”模式为例总结了扶贫小额信贷模式的成功原因, 主要有:以“政府协助, 银行主导”为原则, 建立风险补偿基金以及小额信贷保险来保住贫困农户增信分散银行经营风险;充分利用当地的优势产业, 为农户提供专项贷款增加抵押物。贵州的“产金互促541”项目国家“精扶贷”政策, 以村集体代表贫困户与当地企业签订入股协议, 结合当地产业发展和金融扶贫扩展企业的融资渠道, 以增加贫困户收入。信贷扶贫开发方式以市场为导向, 克服了财政扶贫政策的时滞性, 对弥补扶贫资金不足、发挥扶贫资金杠杆效应、促进农村扶贫事业的发展具有重要作用。

电商的发展与科技和金融的发展息息相关。近年来, 电商对农村发展和农村减贫的作用也得到了广泛重视。电商作为农业现代化和乡村振兴的重要措施, 亦被写入2017年《中央一号文件》中, 但有关涉农电商的文献仍较为匮乏。聂凤英和熊雪[42]对涉农电商的减贫机制进行了分析, 认为涉农电商在促进农民创业就业、倒逼产业转型升级和改善农村经济结构等方面具有颠覆性的作用。

1990年代后期, 中国开始将旅游业发展与农村扶贫联系起来, 提出了“旅游扶贫”的概念[43]。随着现代农业的发展趋势, 近年来乡村旅游的热度逐渐增加, 被纳入乡村振兴战略中 (2015-2018年《中央一号文件》) 。Zeng和Ryan[43]系统梳理了国内外“旅游扶贫” (Tourism-Assisting the Poor) 的相关文献, 并在此基础上分析了其政策含义、政府角色、地方参与度及农村、自然和文化资源在TAP中的贡献, 同时也指出, 已有文献在对TAP政策所针对的贫困人口的微观分析、案例分析、人类学分析以及数量分析等方面尚有欠缺。Su (2011) 对“农家乐”这一乡村旅游方式做了较为详尽的考察和表述, 并指出农家乐是促进农村经济多元化发展的有效方式, 但仍存在农户经验不足、教育水平低下等诸多问题。Gao和Wu[44]通过对陕西袁家村乡村旅游的案例分析, 并在此基础上提出了基于传统乡村振兴的乡村旅游模型, 研究表明:从物质、社交与精神三个层面出发的乡村旅游是乡村振兴的有效路径。邓小海等[45]则从精准扶贫出发, 阐述了旅游精准扶贫的概念, 并提出了旅游扶贫目标人群识别的市场甄别机制和“意愿—能力”识别模型及旅游扶贫识别项目的RHB框架。

(二) 转移就业脱贫

中国经济目前已进入工业化中后期, 中东部地区二元结构趋于城乡一体化, 劳动力市场正跨越了刘易斯转折点。但是, 中国农村贫困地区受自然和市场环境制约仍存在着较明显的二元经济结构, 农村依旧存在着大量剩余劳动力, 如何促进农村劳动力转移就业以提高农民的收入成为当下脱贫的重要政策之一。

中央政府对此高度重视, 先后出台了一系列新的政策措施。如《国务院关于进一步做好为农民工服务工作的意见》 (国发[2014]40号) 、《国务院关于进一步做好新形势下就业创业工作的意见》 (国发[2015]23号) 、《国务院办公厅关于支持农民工等人员返乡创业的意见》 (国办发[2015]47号) 、以及《关于大力推进大众创业万众创新若干政策措施的意见》 (国办发[2015]32号) 等, 促进农村劳动力转移就业的政策制度进一步健全。促进农村贫困人口转移就业, 需要充分发挥公共就业服务机构特别是基层平台的作用, 主动为建档立卡农村贫困劳动力提供政策咨询、岗位信息、职业指导和职业介绍等服务。依托东西扶贫协作等机制, 加强输出地与输入地的劳务协作, 完善“培训—就业—维权”三位一体的工作模式[46]。

农村劳动力转移就业成为增加农村家庭收入的重要途径。在理论研究方面, 学者们探讨了农村劳动力转移就业影响家庭收入的机理。一方面, 农村劳动力转移就业可以提高家庭成员的专业化水平, 进而提高他们的农业劳动生产率, 从而增加收入。另一方面, 通过家庭成员职业的多样化, 劳动力转移到边际生产率更高的职业领域, 进而增加家庭成员的收入[47][48]。

在实证研究方面, 传统的方法是基于数据的描述性统计, 即通过比较农户的非农业收入、工资性收入来反映劳动力转移就业的收入效应[49]。后来的学者们逐步使用计量实证方法来分析农村劳动力流动对农民收入 (包括农业经营收入、非农经营收入、工资收入和其他收入) 增长的影响[50][51]。蒲艳萍[52]利用西部地区289个自然村的调查数据及2000-2007年西部地区各省份的面板数据, 发现农村劳动力流动导致西部地区农民人均纯收入增长。向国成等[48]使用中国家庭收入项目 (CHIP) 调查数据, 运用匹配估计量方法, 考虑农村家庭异质性, 估计劳动力转移就业对农村家庭收入的影响。研究发现, 就全国平均水平来说, 农村家庭劳动力转移就业可使家庭人均收入提高10.6%;在东部、中部和西部三大区域中, 西部地区农村家庭劳动力转移就业的收入效应最大, 这与已有的研究结论正好相反。杨昕[53]探讨二元户籍制度下农村劳动力流动对劳动收入占比变动的影响, 结果表明:由于农村转移劳动力的价格大大低于正常的市场价格, 在控制其他变量后, 农村转移劳动力越多, 国民初次分配中劳动收入占比会越低。

学者们还探讨了劳动力转移影响贫困的机制。方迎风和张芬[54]采用中国健康与营养调查 (CHNS) 1991-2011年共8年的面板数据, 使用非线性的两阶段面板Probit模型, 研究邻里效应作用下的人口流动与中国农村贫困的动态变迁。研究发现, 邻里效应是一种通过影响贫困者行为进而影响贫困动态的传导机制之一, 邻里效应对个体的流动决策与贫困的动态变迁具有非常显著的作用力, 即村中人口流动状况对个体决定是否流动具有显著的影响, 只有当村中流动人口比例超过某个临界值时, 个体才会选择流出, 且人口流动会降低贫困发生的可能性。村级或家户的贫困程度越高, 个体流出的可能性越低。进而, 邻里效应传导作用下的低人口流动和高贫困之间的相互影响导致了地区贫困的持久性与贫困聚集现象。国外学者较早地开展了关于将邻里效应作为贫困聚集与否的传导途径的研究[55,56,57]。

学者们在关注农村剩余劳动力转移就业对脱贫的重要性以外, 对劳动力转移的原因和影响因素也做了大量分析。在理论研究方面, 包括刘易斯模型、费景汉—拉尼斯模型和乔根森模型, 以及基于新古典主义方法的托达罗模型和基于行为主义方法的斯塔克相对贫困理论[58]。在实证研究方面, 学者们发现有多种因素对农村劳动力转移决策有显著影响, 能够促进或制约农村劳动力转移, 包括个人特征、家庭特征[59];就业风险、就业环境、就业条件等就业状况[60];城镇生活适应性、技能型收益和精神收益等非经济因素[61];外出从业收入与费用、农业产出与投入等经济因素[61];城市适应性、进城农民工的生活满意度[62];制度因素[63,64,65];城镇歧视[66]。学者们探讨影响劳动力转移的各种因素, 有利于农村劳动力转移就业政策的制定。一些学者试图对劳动力转移的就业质量进行评价。如:谢小青和吕珊珊[67]以湖北鄂西为例, 构建贫困地区农村剩余劳动力转移就业质量评价指标体系, 检验了该地区农村剩余劳动力转移就业质量, 结果表明:当前贫困地区农村剩余劳动力转移就业质量评价总体水平较低, 主要反映在农村剩余劳动力转移就业整体工作条件差、劳动关系不和谐、薪酬福利水平较低、职业发展不理想、个人薪酬福利满意度低等方面。

(三) 异地搬迁脱贫

易地扶贫搬迁起源于1980年代, 主要是通过改变阻碍贫困人口脱贫的环境因素来推动扶贫工作, 解决了许多贫困户的生存问题, 被证明是在保护环境基础上解决贫困问题的有效途径之一。中国最早开始搬迁移民的是“三西” (甘肃定西及河西, 宁夏的西海固) 扶贫工程。地理性因素在空间贫困研究者看来, 早已超越贫困者个人及其家庭的因素[68], 由此形成了空间贫困理论、贫困地理学理论[69]、空间贫困陷阱理论等。搬迁移民扶贫在一定程度上是空间贫困理论的政策衍生, 而对照空间贫困的概念和理论, 就能够对当前的搬迁移民扶贫进行反思和评价[70]。邢成举[70]指出现阶段的搬迁扶贫工作仍面临多方面的困境, 主要表现为搬迁移民安置空间的困境、迁入地社会支持的困境和移民可持续生计的困境。充分发挥搬迁移民扶贫工作的价值, 需要对搬迁扶贫工作进行优化和升级, 重点是从经济、政治和社会空间等多元角度对移民迁入地进行重塑, 鼓励行政区域间进行扶贫移民的合作, 鼓励移民跨区域流动。

(四) 教育扶贫

教育属于人力资本的范畴, 它会影响受教育者的劳动生产率[71], 或通过扩展农户的非农就业机会[72], 作用于收入, 对消除贫困起着积极的作用[73][74];教育扶贫通过切断贫困的恶性循环链, 继而成为阻断贫困代际传递的重要手段[75][76]。

教育扶贫始于1960年代, 针对贫困地区的贫困人口进行教育投入和教育资助服务, 使贫困人口掌握脱贫致富的知识和技能, 通过提高当地人口的科学文化素质以促进当地的经济和文化发展, 并最终摆脱贫困的一种扶贫方式[77]。世界银行 (1980) 指出, 教育、医疗卫生和营养等方面的改善, 尤其是对人力资本的投资, 有助于铲除贫困之根源。

众多学者关注了人力资本对收入水平及增长的决定性作用, 积累了十分丰富的文献。首先, 学者们从理论角度论证了以基础教育为核心的人力资本对收入增长的作用机理, 最具代表性的是内生增长理论[78,79,80], 并提出了一些有益的分析视角或方法[81][82]。大量的实证研究表明教育投资具有较高的回报率。Mincer[83]的研究发现, 美国1959年收入差异的33%可由教育和工作经历给予解释;Psacharopoulos[84]对60多个国家教育收益率的估算表明, 发展中国家的低层级教育的收益率一般都在15%以上, 远高于物质资本投资的收益率, Schoellman[85]的研究也支持该结论。世界银行在1996年《世界发展报告》指出, 东亚国家的经济在过去几年中取得了飞速发展, 其中一个重要原因就是东亚国家进行了大量的物质资本和人力资本投资, 特别是在开发整个人口的人力资源上。

Cheng等[86]根据中国的数据对各种公共投资的扶贫效应进行了计量检验, 结果表明:在政府的各种投资中, 教育投资的扶贫效应是最显著的。徐舒[10]建立了一个技能偏向型的一般均衡模型, 表明教育回报率是引起中国农户收入水平变化的重要原因。高梦滔和姚洋[9]、王海港等[87]认为教育和在职培训体现出的人力资本是影响农户收入水平的核心因素, 其中以职业教育为核心的技能培训多为一些实用技能教育, 其对农户收入的报酬率高于基础教育。

然而也有相当一部分研究对教育反贫困的效果提出质疑。杨国涛等[88]的研究指出, 不能证明教育对经济发展的贡献是积极的。也有一些学者研究发现教育是致贫的主要因素[89][90]。毛伟等[91]研究发现, 教育质量对农村居民贫困的影响在统计上不显著, 教育数量能对农村居民贫困发生率、贫困深度和贫困强度产生显著影响, 并恶化农村贫困状态, 而非抑制贫困。对于教育益贫还是致贫尚未达成一致意见, 可能是由于研究对象、理论基础、数据来源及处理方法、样本范围和定量分析方法等方面的差异。

自2010年以来, 新一轮扶贫开发攻坚战聚焦“教育扶贫”问题, 指出教育扶贫是当前中国阻断贫困代际传递、摆脱贫困的根本之策[75]。不管是2010年制定的《中国农村扶贫开发纲要 (2011-2020) 》《国家中长期教育改革和发展规划纲要 (2010-2020) 》, 还是2015年通过的《关于打赢脱贫攻坚战的决定》, 再到2016年公布的《“十三五”脱贫攻坚规划的通知》, 都一致强调了实施教育扶贫工程、加强教育脱贫的重要性。习近平总书记提出了“精准扶贫”的指导思想, 强调“扶贫必扶智”。在这样的背景之下, 国家适时实施了三大专项招生计划2, 黄巨臣[92]指出三大专项招生计划的创新之处在于:理论转变———从制度转向个体;理念转变———从效率转向人本;对象转变———从普惠转向精准, 但也指出了其局限之处:缺乏扶贫立法保障, 教育扶贫的定位不明;强调高等教育入学, 忽视不同对象的需求;注重事后救济功能, 缺少贫困的事先预防。李延平和陈琪[93]从“互联网+”的思路出发, 探索出一种落实精准扶贫战略的西部农村职业教育制度, 即建立以职业教育统筹多元主体协同的网络扶贫运行和管理机制;开发独具西部农业特色的网络培训课程;打造一支专业化、本土化、信息化的教师队伍;建立健全基于大数据支持的农村职业教育精准扶贫评价机制。

张琦和史志乐[75]从四个方面对教育扶贫的实施效果做出了评价:第一, 贫困地区教育经费投入增多, 截至2014年, 中国财政性教育经费达2.64万亿元人民币, 中央财政教育转移支付资金90%用于支持中西部, 重点向农村地区、民族地区、连片特困地区倾斜, 涉及贫困家庭学生资助、国培计划、乡村劳动力技能培训等;第二, 贫困地区学生获资助的规模和受益人数明显扩大, 根据《教育规划纲要 (2010-2014) 》中期评估报告显示, 全国累计资助学前教育、义务教育、中职教育、普通高中、高等教育等各教育阶段学生 (幼儿) 达4.1亿人次 (不包括义务教育免费教科书项目) , 年均资助8201.26万人次;第三, 贫困地区教育水平得以快速提升, 截至2014年, 扶贫重点县劳动力中, 初中及以下教育程度占到89.5%3;第四, 教育提升对收入水平提高的作用开始显现。2014年中国贫困地区的农村常住居民人均可支配收入为6851.4元4, 高于中国贫困标准 (2014年根据物价水平调整后的贫困标准是2800元) 。

(五) 健康扶贫

提高贫困人口的人力资本有助于其摆脱贫困陷阱, 提高其获得收入的能力。人力资本的构成是多重维度的, 不仅包括教育, 还包括营养和健康等。对贫困人口健康方面的援助是政府减贫工作的重要内容。Mushkin[94]认为健康和教育同为重要的人力资本。按照Sen[95]基于生存能力的定义, 提高营养、健康状况以及教育水平是脱离贫困的应有之义。孟庆国和胡鞍钢[96]认为健康贫困作为一种机会丧失和能力剥夺, 是由于经济发展水平低下、支付能力不足所导致的参与医疗保障、卫生保健和享受基本公共卫生服务的机会丧失, 所造成的健康水平下降。健康水平的相对下降又导致收入水平的进一步下降, 以及由此带来的享受医疗服务机会的丧失。这种循环作用的结果最终加剧了健康贫困的发生。

从宏观视角来看, 部分研究[12][97][98]发现了营养和健康对降低贫困的重要性, 认为健康人力资本可以避免农户陷入贫困陷阱。从微观层面来看, 程名望等[8]研究发现, 健康和基础教育是影响农户收入的核心人力资本变量, 总贡献率为38.57%;并且单从收入差距缩小视角看, 健康对农村减贫的作用比教育更为显著[11]。张车伟[99]运用中国贫困农村的数据, 发现营养和健康对农村的劳动生产率有显著影响。

农村经济改革以来, 虽然大部分农村人口解决了温饱问题, 但农村居民的卫生保健情况令人担忧[100]。农村卫生保健存在政府投入不足、欠缺公平和服务水平低下等方面的问题。张天舒[101]以内蒙古9个国家级贫困旗县为例, 对当地基本公共卫生服务与扶贫开发进行了梳理, 进一步提出积极构建基本公共卫生服务体系、提升卫生人才素质与能力等建议, 以提高卫生扶贫开发效果。赵忠[102]发现农村人口的健康状况存在各方面的异质性, 比如居住地的不同、家庭规模大小等方面对健康有不同的影响。减贫工作更应该体现精准。

(六) 生态保护扶贫

作为中央提出脱贫“五个一批5”工程中的一项重要内容, 意味着在扶贫攻坚的大背景下, 生态补偿被赋予了新的使命。探索贫困地区现有生态补偿政策的扶贫效果, 对于进一步完善中国生态补偿的机制构建具有重要意义。

国内外学者对生态保护进行付费在一定程度上有助于缓解贫困已有共识。Richard[103]认为对于较为贫困及偏远的地区, 生态系统服务市场能够比产品市场提供更大的机会, 有助于地区的经济发展, 降低贫困程度。Pagiola等[104]通过分析来自拉丁美洲的相关文献数据, 发现向贫困的自然资源管理者付费可以减少贫穷, 从而生态保护和消除贫困的这两个目标就有可能得到协同实现。吴乐等[105]基于2016年7月贵州三个贫困县的实地调研数据, 运用均值回归和分位数回归方法对调研区域内生态补偿的现金直接补偿和公益岗位间接补偿方式的扶贫效果进行了实证分析。结果表明:在现金直接补偿项目中, 退耕还林项目对中高收入群体有显著的正向影响, 生态公益林项目对不同收入群体没有显著的影响;而公益岗位型间接补偿项目对低收入农户家庭收入有较大影响, 退耕还林补偿和公益岗位型补偿具有一定的互补性。这意味着只有基于农户的异质性特点对生态补偿机制进行精心设计, 发挥不同生态补偿项目的协同作用, 才能更好地实现生态保护和缓解贫困两个目标。刘慧和叶尔肯·吾扎提[106]从西部贫困地区与生态脆弱区和重要生态功能区空间分布的关联性以及地区贫困对生态环境的影响等方面深入解析了西部地区贫困和生态环境互为因果的耦合机理;分析了当前西部地区扶贫开发面临的生态环境、资金、人力资本、管理体制等方面的严峻挑战;提出了生态扶贫的概念和基本内涵, 即生态建设与扶贫开发同步进行, 生态恢复与脱贫致富相互协调;设计了原地扶贫和离地扶贫两大生态扶贫模式, 并提出了不同生态扶贫模式的特点、实施范围和基本内容。原地扶贫通过创造生态管护就业岗位, 发展当地特色生态绿色产业体系, 实现贫困人口在当地就业, 增加贫困人口的收入。同时, 通过拓展整村推进和本地教育工程, 改善贫困地区生产、生活条件, 提高贫困人口稳定脱贫能力。离地扶贫则以生态移民为主, 并结合城镇化战略, 引导贫困地区劳动力向城镇和东部沿海地区转移, 通过异地就业、生活实现脱贫。

另外, 一些实践案例也表明, 生态补偿项目在减贫方面取得了一些成果, 如退耕还林项目, 根据国家林业局国家林业重点工程社会经济效益评估组2014年的报告表明, 退耕监测农户累计获得的退耕补助平均占农户人均纯收入的14.36%, 退耕区贫困发生率从1998年的36.14%降低到2011年的6.65%。当然也有一些学者就生态补偿项目对缓解贫困持怀疑态度[107]。

(七) 兜底保障

在中国, 社会保障是包括社会保险、社会救助、社会福利和社会安抚在内的完整体系。其中, 社会保险又包括养老保险、医疗保险、失业保险和工伤保险等, 社会救助包括互助和对五保户、贫困户以及残疾人在内的社会救济。近年来, 中国各类社会保险的参保人数均有不同程度的上升, 其中医疗保险上升幅度较大。在社会救助方面, 截至2016年底, 全国有农村低保对象2635.3万户, 4586.5万人。全年各级财政共支出农村低保资金1014.5亿元。2016年全国农村低保平均标准3744.0元/人·年, 比上年增长17.8%。全国农村特困人员救助供养496.9万人, 比上年减少3.9%。全年各级财政共支出农村特困人员救助供养资金228.9亿元, 比上年增长9.0%6。

众多研究表明, 社会保障体系对促进收入再分配、改善贫困人口生活产生了深远影响。Schwarcz[108]研究了匈牙利农村社会保障中的贫困问题, 并对贫困的民族差异进行了探讨。Lowder等[109]分析了世界范围内的社会保障, 贫困与农业生产的数据, 认为相对于社会保险, 社会救济对减贫产生更为直接和重要的作用;以农业为主的农村地区, 贫困发生率显著高于城市, 而对农业生产进行补贴 (如对种子、化肥进行补贴等) 对减贫也有一定作用。Kunze[110]利用世代交叠模型 (overlapping generation model) 研究了社会保障基金与经济增长。王延中等[111]从社会保险入手, 利用城乡入户问卷调查数据对社会保障的收入再分配效应进行了宏观理论和实证分析, 发现中国社会保障在调节收入分配方面的作用较为显著, 社会保障制度总体趋向于缩小收入差距。穆怀中等[112]研究发现, 适度农村社会养老金及家庭养老年均提升全国养老保险和社会保障水平的幅度分别为4.78%和3.81%。农村养老保险适度水平的发展能够在一定程度上缩小城乡差距, 提高社会保障水平。除养老保险外, 农村医疗保险的建立和健全也深刻影响着农村贫困家庭的经济状况, 因病致贫是一部分农户陷入长期贫困的重要原因。根据国务院扶贫办的数据显示, 目前全国因病致贫、因病返贫贫困户有1256万户, 约占登记贫困户总数的42.4%。中国新型农村合作医疗制度的全面建立后, 大病救助制度覆盖面扩大, 贫困地区群众看病难、看不起病和地方病多发等问题正在得到进一步缓解[113]。但是边远地区由于经济发展水平、人才引进机制、就业环境等方面因素, 卫生人才的问题仍然制约当地卫生事业发展[114]。

社会保障对农村经济发展产生重大影响的同时, 也进一步影响了农村社会生活的诸多方面。郑风田等[115]的研究表明:新农合的开展能够有效地降低农村宗教信仰的增长速度, 即农村社会保障水平能够对信仰量变有显著影响, 这主要是由于社会保障水平能够有效降低农村家庭所面临的风险。王天宇和彭晓博[116]则研究了新农合对生育意愿的影响, 发现新农合的对生育意愿有挤出效应, 即参加新农合使居民想再要孩子的意愿下降了3%～10%。

(八) 社会扶贫

1984年中国出台了《帮助贫困地区改变面貌的通知》, 是国家开发式扶贫的开端, 社会组织开始参与农村扶贫。1990年代《国家八七扶贫攻坚计划》提出动员社会各界力量积极参与农村扶贫, 此后社会组织对农村扶贫的参与程度开始加深, 影响也逐步扩大。2011年颁布的《中国农村扶贫纲要 (2011-2020) 》进一步指出, 要加强定点扶贫, 推进东西部扶贫协作, 发挥军队和武警部队的作用, 动员企业和社会各界参与扶贫等。《纲要》进一步为社会组织参与扶贫明确了具体的操作空间。

国内外对社会扶贫的文献较少。黄林和卫兴华[117]对中国社会组织参与农村精准扶贫的历史发展和现状进行了系统梳理, 认为与市场和政府相比, 社会组织参与扶贫能够克服市场的偏好, 且在一定程度上弥补政府配置资源的效率损失。

六、反贫政策效果

评估中国扶贫政策效果往往面临两大数据难题:贫困率的面板数据缺失以及各种扶贫资金的投放和落实情况信息缺失。这严重制约了对中国扶贫政策效果的评价[118,119,120]。国外对于扶贫效果评估是随着社会影响评估的兴起、发展而逐步受到重视的。其中使用最广泛的贫困评价指标体系主要有以下几种:联合国社会经济发展与人类发展评价体系、世界银行反贫困监测和评价体系和亚洲银行反贫困监测和评价体系。近年来, 中国从中央到地方建立了完善的扶贫机制, 如“财政信贷扶贫”“教育卫生扶贫”“产业扶贫”等机制, 促进了贫困人口的减少和贫困区的发展。然而对于不同扶贫机制的有效性以及扶贫效果的评估, 国内并未形成统一理论体系。

扶贫政策的实施往往需要大量财政投入, 即主要通过向贫困地区增加转移支付, 以及建立财政专项扶贫资金进行。中国财政专项扶贫资金不断增加, 从1980年的刚成立时的5亿元到2016年1067亿元, 增长了212倍[121]。财政专项扶贫资金主要包括发展资金、以工代赈资金、少数民族发展资金、“三西”农业建设专项补助资金、国有贫困农场扶贫资金、国有贫困林场扶贫资金和扶贫贷款贴息资金七大类。财政扶贫的发展资金主要投向国家确定的连片特困地区和扶贫开发工作重点县、贫困村[122]。张迪[123]指出中国历年中央财政扶贫资金的增长主要体现在发展资金的上, 如以工代赈资金、少数民族发展资金、“三西”资金等。刘冬梅[124]通过对开发式扶贫资金投放效果进行实证研究发现, 扶贫资金的投入有助于改善贫困地区落后状况;信贷扶贫资金和以工代赈扶贫资金的投资效果要好于财政扶贫资金。曹洪民等[125]分析发现, 信贷扶贫资金和以工代赈扶贫资金的投资效果要好于财政扶贫资金, 而且扶贫贴息贷款所扶持的工业项目的扶贫效果较差, 投放到种植业的扶贫资金对促进贫困地区农户人均纯收入增长的效果明显优于其他方面。

在扶贫项目和政策的有效性方面, 李佳路[126]采用S省30个国家扶贫开发重点县2009年的农村贫困监测数据对扶贫开发项目减贫效果进行评估, 发现参加扶贫项目农户净收入平均增加55.7%, 并认为应通过多维贫困方法识别贫困户, 提高扶贫开发项目对扶贫户的瞄准度。刘洋和张波[127]选取河北39个国家级贫困县的面板数据, 利用合成控制法对连片开发扶贫试点政策的实施效果进行评估。结果表明:连片开发扶贫试点县政策实施总体有效, 农村居民人均纯收入增长幅度达21%。

但也有一些研究对扶贫政策的实际作用提出质疑。Rozelle等[128]运用四川和陕西的数据分析了贫困率降低的原因, 他们发现:贫困率的绝大部分变化能够用经济增长来解释, 而扶贫政策对缓解贫困几乎没有作用。且即便对同一扶贫政策的实施效果, 现有研究的评估结果也未能取得共识。王艺明和刘志红[129]基于面板数据的政策效应评估方法, 选取了1978-2012年的样本数据, 评估了“八七计划”对贵州等四省区各贫困县的政策效应, 结果发现, 各省区总体实施绩效均比较显著, 约有61%的贫困县的政策效应具有长期持续性。而Meng[119]采用断点回归方法评估了“八七计划”对170个贫困县区的影响, 发现在1994-2000年期间该计划使农民人均纯收入在短期内增长了38%, 但其长期政策效应并不显著。樊丽明和解垩[130]利用两轮微观调查面板数据检验中国公共转移支付对家庭贫困脆弱性的影响, 结果发现, 无论贫困线划在何处, 公共转移支付对慢性贫困和暂时性贫困的脆弱性没有任何影响。但随着贫困线的提高, 贫困发生率与脆弱性之间的差异越来越小;教育程度、家庭规模、就业状态、工作性质及地区变量都影响贫困及其脆弱性。就中国而言, 从政府层面看, 贫困资金投向的针对性较弱;从农户角度看, “输血式”的直接资金投入易产生依赖性[131]。

近年来还有文献从瞄准精度的角度展开政策评估, 大多得出扶贫投入精度不高的结论, 例如Park and Wang[118]利用1981-1995年的县级面板数据, 研究了1986年开始的国定贫困县制度的效果, 并利用瞄准缺口 (Targeting Gap) 和瞄准误差 (Targeting Error) 来评价该政策的精确性, 结果发现:政治因素 (是否为革命老区以及是否为少数民族地区) 对于一个县能否被列为贫困工作重点县具有非常重要的影响;在样本时间段内, 贫困政策的覆盖面上升了, 但是漏出率也上升了。同时, 在政府对贫困地区实施的贴息贷款、以工代赈、发展资金 (或者财政转移支付) 三项政策中, 只有发展资金明显具有累进性, 而瞄准的不精确性可能是导致该问题的重要原因。

此外, Golan等[132]利用CHIP 2007-2009数据和倾向得分法, 发现农村低保政策存在较大的瞄准误差。韩华为和高琴[133]利用2012年中国家庭追踪调查 (CFPS) 数据考察了农村低保的瞄准效果, 结果表明漏保率在70%以上。显然, 低保瞄准效率的低下严重弱化了该政策对低收入或贫困农户的减贫作用[134]。

七、贫困问题的研究方向

要取得减贫工作的成功, 就需要全面理顺贫困问题的总体逻辑, 就需要至少回答四个问题:何为贫困, 即贫困的识别和测度;贫困如何发生, 即贫困的产生机制;为何扶贫, 即贫困的影响;以及如何减贫, 即寻找有效的扶贫策略等诸多重大问题。

国内外关于贫困的研究皆高度聚焦在贫困的识别和测度 (包括贫困标准的确定) 、贫困瞄准以及减贫政策举措评估。现有的国内研究尚存在一些亟待解决的问题。其一, 对贫困标准的制定还没有达成共识, 不同视角下的贫困测量方法 (如绝对贫困、相对贫困、多维贫困和福利贫困等) 和不同的测量指标对贫困程度的估计存在较大差异;其二, 要精准扶贫, 贫困标准的确定和贫困的瞄准缺一不可, 而贫困的瞄准较为复杂, 现有文献也尚未有定论, 中国贫困瞄准偏差的问题仍较为突出;其三, 在扶贫政策的效果评估方面, 尽管中国长期以来制定了一系列扶贫政策, 然而扶贫政策对减贫的效果如何仍众说纷纭, 中国取得的巨大减贫成就, 是得益于经济增长还是扶贫政策, 颇有争议。在长达半个多世纪中, 尽管中国的扶贫道路艰难曲折, 先后从救济式扶贫到改革推动式扶贫;从 (县) 区域瞄准为主的开发式扶贫到扶贫对象向村级转移;从参与式扶贫到今天的精准扶贫, 做出了多种方式的扶贫探索, 扶贫也由注重收入水平保障转向到科技、文化、卫生全方位发展, 扶贫工作取得举世成就。

长期以来, 国内外的学术界对中国的减贫关注远远不如对中国的增长关注, 其后果之一是, 系统全面地解析中国扶贫开发的学术成果相对较少, 更没有形成相关的理论构建。概括而言, 归纳总结中国扶贫开发实践的经验与教训, 并将之上升到理论高度或层面的研究很少。对扶贫政策的效果评估, 不仅是中国制定扶贫政策的理论基础和有力背书, 更势必将成为这一领域的一个重要研究方向。要对扶贫政策的效果进行评估, 就需要对扶贫政策的作用机制进行探讨, 而现有文献在机制研究方面还较为薄弱。

在贫困所产生的影响方面, 现有文献尚存在两大重要缺口:第一, 关于贫困的政治社会经济 (如对人力资本积累、社会稳定、内需、吸引投资等) 影响的规范性成果较为鲜见。第二, 关于贫困对整个社会 (全球、某个国家或地区) 及其对其他国家或地区的福利影响的研究完全缺失。这两个缺口恰恰是扶贫开发理论不可或缺的重要组成部分。这也势必将成为这一领域的又一个重要研究方向。

除理论构建和探索更为严谨的实证研究方法外, 今后还亟须探讨扶贫政策的新方式, 也需要更深入挖掘能有效作用于贫困人口的传导机制和途径的政策。这不仅可以丰富发展经济学, 助力国内外反贫困和推进全球2030年可持续发展议程, 而且能够增强中国在国际上的话语权和影响力。

——END

编者注：

• 本文转自：史清华,魏霄云,万广华.贫困问题的研究进展及未来方向(上)[J].新疆农垦经济,2019(01):66-78；史清华,魏霄云,万广华.贫困问题的研究进展及未来方向(下)[J].新疆农垦经济,2019(02):78-93.

• 参考文献、注释、英文摘要略，格式稍有调整

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