我国公共转移支付的减贫效应研究

（安徽财经大学，安徽 蚌埠 233030）

引言

贫困作为人类社会的“公敌”，一直以来都是各个国家高度重视的问题，如何减贫脱贫更是发展中国家亟待解决的重要难题。十九大报告指出，我国脱贫攻坚战在过去五年里赢得关键性进展，实现贫困发生率从10.2%下降到4%以下，带动六千多万贫困人口稳定脱贫。5年年均减贫1 300万人，相当于一个欧洲中等国家人口规模，创造了世界减贫史上的奇迹。

关于我国贫困减少的原因，世界银行做出以下两点解释：一是经济增长能够促使就业和收入增长。二是公共转移支付能够为贫困人群带来社会保护。转移支付作为再分配环节中调节收入差距、缩小贫富差距的重要手段，历来都是减缓贫困和分配不平等的潜在有效工具，从20世纪80年代中期开始，我国政府实行一系列针对性扶贫投资和减贫政策使扶贫工作取得很大成效。但同时不能忽视“返贫跟着脱贫走”的现实，相关数据表明，近些年来我国返贫率呈现不断走高趋势，部分西部省份年均返贫率超过20%，我国政府转移支付是否有利于政府实施减贫尚存在较大争议。因此，本文着重研究公共转移支付能否真正让穷人脱离贫困，公共转移支付引起的行为反应，以及公共转移支付减贫效果。

一、文献综述

国内社会福利制度建立较晚，研究转移支付对贫困影响的文献较少，国外学者研究转移支付与贫困之间关系相对较早也较为成熟。例如Darity和Myers很早就提出政府转移支付无法促使穷人脱离贫困[1]，相反由于转移支付引起的相关反应还会导致穷人更穷。随后，Pushkar和Ray以及Emmanuel和Maro通过对国别数据研究分析，认为政府转移支付能够有效缓解贫困[2-3]。Deepak研究得出公共转移支付并不能带来收入水平显著增加，公共转移支付增加相反会在一定程度上“挤出”私人转移支付结论[4]。我国公共转移支付与贫困关系重要研究包括：刘穷志通过研究CHNS的农户数据，发现我国公共转移支付减贫效应并不理想，公共转移支付一定程度上还会使穷人更加贫困[5]。储德银、赵飞通过构建面板门限回归模型研究转移支付与贫困之间的非线性关系，结果表明在一定门限值之内，政府转移支付增加能够在一定程度上减少农村贫困；超过这一门限值反而会加剧农村贫困[6]。王曦璟、高艳云基于多维贫困分析框架，研究发现就多维贫困而言，地区公共服务供给能力高的地区转移支付减贫效应有加强效果；转移支付改善收入贫困则不受地区公共服务水平制约[7]。

综合国内外学者研究现状可得出以下结论：第一，现有研究存在相互矛盾，我国公共转移支付是否有利于政府实施减贫尚存在较大争议。第二，在国内有关研究中，大多数学者主要从经济增长，收入分配角度研究贫困减少问题，但是对于转移支付与贫困减少之间关系研究较少，对其中可能存在的非线性联系的研究更少。第三，由于各地区经济、转移支付水平各异，传统空间同质性假说不适用于公共转移支付与贫困减少之间的关系研究。因此，借鉴相关学者的做法，本文将构建空间面板回归模型和面板门线回归模型研究我国公共转移支付减贫效应，力图为深入探究公共转移支付减贫效应提供相关依据。

二、研究设计

（一）模型构建

本文以农村贫困（POV）作为被解释变量，公共转移支付（TR）作为解释变量研究我国公共转移支付减贫效应，但影响农村贫困因素还有很多，在如下计量模型中引入农村经济增长（RGDP）、收入分配（IG）、农村居民受教育水平（REDU）、政府财政支农力度（GOV）以及农村人口比重（RP）五个重要解释变量。

（二）变量和数据

基于我国1996—2015年省际面板数据实证分析我国公共转移支付的减贫效应，相关变量选取和数据说明如下。

1.被解释变量。农村贫困（POV）：通过借鉴张克中等的研究，采用各省农村贫困发生率数据测度各省贫困状况[8]。鉴于本文研究时间区间较大，相关数据缺失严重，农村贫困水平指标以农村居民家庭恩格尔系数替代更为合理。恩格尔系数代表一个家庭的富裕程度，其值越大意味着家庭越贫困。

2.解释变量。公共转移支付（TR）：采用储德银、赵飞做法，用如下公式处理公共转移支付指标。公共转移支付=各省获得的中央转移支付资金/（地方财政一般预算收入+中央转移支付资金）[6]。

3.控制变量。选取如下五个主要解释变量作为控制变量：（1）经济增长（RGDP），江曙霞指出反贫困必要条件是要有一定的经济增长水平[9]。经济快速增长能为贫困人口创造更多更好的就业和增收机会，使得大量农村居民摆脱贫困状况。以人均GDP表示经济增长水平。（2）收入分配（IG），借鉴崔艳娟、孙刚的研究，采用城镇人均收入与农村人均收入比表示[10]。（3）农村居民受教育水平（REDU），以农村居民人均受教育年限衡量。（4）政府财政支农力度（GOV），采用各省各年财政用于农林水事务总支出/总支出表示。（5）农村人口比重（RP），即各省农村人口占总人口的比重。

（三）数据来源与变量统计特征

本文样本空间为我国30个省、市、自治区（西藏地区相关数据缺失严重，故未列入统计）1996—2015年的相关数据。相应基础数据均来自《中国统计年鉴》、中经网数据库以及历年各省统计年鉴。为进一步增加数据平稳性，各省人均GDP和居民人均纯收入价格平减后取其自然对数。各变量描述性统计见表1。

三、估计结果及分析

（一）我国公共转移支付减贫效应的空间特征

1.空间相关性检验。在建立空间计量模型之前，需要根据空间自相关检验识别空间相关性，一般采用莫兰指数（Moran’s I）法确定变量是否存在空间相关性，计算公式如下：

表2为1996—2015年我国公共转移支付和农村贫困的空间相关性检验结果。结果显示，公共转移支付和农村贫困Moran’s I指数在1%的显著水平上通过检验，说明公共转移支付和农村贫困存在空间相关性，适宜采用空间计量分析方法。

2.空间面板模型设定。结合以上选取变量，以我国农村贫困发生率指标作为被解释变量，以转移支付指标作为解释变量，以经济增长、收入分配、农村居民受教育水平、财政支农力度、农村人口比重作为控制变量。设置如下三种形式的空间面板模型。

表1 各变量的描述性统计

表2 1996—2015年公共转移支付和农村贫困的莫兰指数

3.空间计量模型的选择。通过学习借鉴Elhorst的做法[11]，以两个阶段检验模型并确定选用SAR面板模型还是SEM面板模型，或是SDM面板模型。第一阶段在不考虑任何空间相关性的基础上，利用LM检验或者稳健的LM检验判断因变量或残差项是否存在空间自相关；第二阶段对SDM面板模型的两个假设H0：γ=0和H0：γ+δβ=0，进行Wald检验和LR检验。若第一个假设无法被拒绝，且被解释变量具有空间相关性，则应选择SAR面板模型；如果第二个假设未被拒绝，且残差项存在空间自相关，则应选择SEM面板模型；若两个假设均被拒绝，则选择SDM面板模型。

第一阶段检验结果见表3。首先对于“没有因变量空间效应”的原假设，四个模型的LM检验和稳健的LM检验均在1%水平下显著拒绝。关于“没有残差项空间效应”的假设检验，普通混合模型、空间固定效应以及时间固定效应，LM检验和稳健的LM检验均在1%水平拒绝该假设。而在空间固定模型中，稳健的LM检验在1%水平显著拒绝，但LM检验无法拒绝。根据第一阶段检验结果可认定模型应包含空间滞后项（Spatiallag）。

表3 无空间效应面板模型的LM检验和稳健LM检验

除此之外，还需检验空间固定效应和时间固定效应显著度。时间固定效应LR检验结果为278.770（P＜0.0000），显著拒绝无时间固定效应的假设；空间固定效应的LR检验结果为633.690（P＜0.0000），显著拒绝无空间固定效应的假设。因此在后续模型选择中必须包含时间效应和空间效应。

在第二阶段，使用Wald检验和LR检验判断SDM面板模型是否可以简化为SAR面板模型或SEM面板模型，检验结果见表4。

表4 空间面板模型的Wald检验和稳健LR检验

由表4可知，针对SDM面板模型是否可以简化为SAR面板模型或SEM面板模型的Wald检验和LR检验p值均远小于1%，即两个假设检验均被显著拒绝，无法简化，因此均选择SDM面板模型较为合理。

4.空间计量模型的估计结果。根据以上分析可知，本文模型选择范围可缩小到空间固定SDM、时间固定SDM、双固定SDM三种模型分别检验即可（通过MATLAB R2014b软件实现），见表5。为研究公共转移支付水平与农村贫困之间的非线性关系，在模型中加入公共转移支付水平的二次项（TR2）。首先，由于含有空间滞后因变量面板数据模型中Corrected R2比R2指标更合理，空间固定SDM模型中R2为0.929，Corrected R2为0.836，时间固定SDM模型中R2为0.880，Corrected R2仅为0.697，而双固定SDM模型中R2为0.941，Corrected R2仅为0.435，表明双固定SDM模型设定较不合理，无法较好解释本文研究问题。其次进一步比较时间固定SDM模型和空间固定SDM模型似然函数值可以看出，空间固定SDM模型似然函数值较大，因此在统计检验上选择空间固定SDM模型更为合理。

从关键变量回归系数来看，公共转移支付水平一次项（TR）系数为-0.088，且在1%水平上显著，其二次项（TR2）系数为0.002，且在5%水平上显著。表明公共转移水平与农村贫困之间存在“U”型关系，在短期内，公共转移支付水平提高在一定程度上有效减缓农村贫困，但在长期内，转移支付增加并没有带来贫困减缓，相反贫困率有轻微上升，与卢现祥、徐俊武的研究结论一致[12]。依据传统理论可知，转移支付是缩小地区贫富差距协调地区发展的一项重要手段。因我国转移支付制度设计不合理、不规范，即使各省每年获得的转移支付比重较大，也并未实现良好减贫效果。贫困人口并未因转移支付而脱贫，反之却进一步陷入贫困，这不仅与转移支付引起的行为反应有关，也是不同地区转移支付水平存在较大差异所致，统计资料表明中西部地区家庭获得转移支付比重远低于东部发达地区家庭，即地区间转移支付差异在一定程度上掩盖我国转移支付增长。

表5 空间计量模型的估计结果

从其他控制变量回归系数来看，经济增长（RGDP）的系数为-0.066，且通过显著性水平检验，意味着经济发展水平与农村贫困减缓成正相关关系，经济发展水平提高有利于减少贫困。经济增长能增加劳动力需求，带动就业水平，提高人民生活水平，减缓贫困。农村居民受教育水平（REDU）的系数为-0.150，通过1%显著性水平检验。表明农村贫困程度会随着农村人均受教育水平提高而降低。这是因为受教育水平提升不仅能给农村居民带来更多外出就业机会还能提高其就业能力，进而改善其生活水平。此外还有三个重要控制变量即收入分配（IG）、政府财政支农支出（GOV）以及农村人口比重（RP）均与农村贫困水平呈负相关，但并没有通过显著性检验。

5.直接影响和空间溢出效应分析。为判定公共转移支付是否存在相关空间溢出效应，根据效应分解进一步分析。公共转移支付对农村贫困的直接影响和溢出效应检验结果见表6。从公共转移支付对农村贫困的直接影响来看，公共转移支付的一次项（TR）和二次项（TR2）的直接效应回归系数分别为-0.109和0.001，且在5%显著性水平下通过检验；从间接效应看，公共转移支付的一次项（TR)和二次项（TR2）的间接效应回归系数分别为-0.228和0.001，且均在5%水平上显著。分解总效应结果表明，公共转移支付对于贫困减缓具有空间溢出效应，由于转移支付接受者会用这笔资金投资或放贷，给整个经济或其他家庭带来间接影响。同时表明公共转移支付对农村贫困影响存在非线性空间效应，在短期内相邻地区公共转移支付的增加有助于减缓本地区农村贫困程度，但长期而言，反而会对本地区农村贫困减缓具有抑制作用。

表6 公共转移支付对农村贫困的直接影响和溢出效应检验

（二）我国公共转移支付减贫效应的门槛特征

1.面板门线回归方法及模型构建。基于以上空间面板模型分析结果，通过构建门槛面板回归模型分析公共转移支付和农村贫困减缓之间可能存在的非线性关系。设单一门槛模型为：

其中，下标i为地区，t为时间，POVit表示农村贫困，TRit表示公共转移支付，αit反映个体未观测特征，xit表示一组对农村贫困有重要影响的控制变量，θ为相应系数向量，qit为门槛变量。卢现祥、徐俊武指出，在不同经济发展水平下，公共转移支付减贫效应存在差异[12]，因此本文选取经济发展水平作为门槛变量。γ代表特定的门槛值，I（·）为一指标函数。εit为随机扰动项。面板门限回归模型要解决的问题之一是估计门槛值γ和参数β，二是检验门槛效应显著性。首先需要消除个体效应αi，将每一个观察值减去其组内平均值如：

（7）式变换后的模型为：

对所有观测值累叠，采用矩阵形式将（8）式表示为：

对于给定的门槛值γ，可采用OLS估计得到β的估计值：

相应的残差平方和为：

通过逐步搜索法最小化S1（γ）求得γ的估计值：

在得到参数估计值后，采用汉森提出的“自抽样法”构建渐进分布和似然比统计量LR，检验门槛效应的显著性和门槛估计值真实性。对于存在多重门槛值的情况只需重复上述步骤以获得第二个门槛等。考虑到本文研究所选取的门槛变量可能会存在多个门槛值，进而在（1）式基础上，构建如下以农村经济增长（RGDP）为门槛变量的面板门线回归模型：

（9）式中，RGDPit为门槛变量，γ1、γ2……γn为待估计的经济增长（RGDP）的门槛值，β11、β12、……β1(n-1)和β1n为不同门槛区间下的估计系数，I（·）、μi和εit的含义与上文相同。

2.门槛效应检验。表7是对模型门槛效应的检验结果，结果表明单一门槛、双重门槛以及三重门槛效应均显著。门槛值估计结果见表8，在三重门槛模型中，门槛估计值分别为8.461、9.687、10.406。表明在不同经济发展水平下，公共转移支付与农村贫困之间存在非线性关系。

表7 门槛效应检验

表8 门槛值估计结果

从表9模型估计结果可知，当经济发展水平（RGDP）低于第一门槛值8.461时，公共转移支付系数估计值为0.014，表明公共转移支付增加并不能有效减缓农村贫困，这可能是各地区转移支付水平差异过大所致；当经济发展水平（RGDP）介于8.461和9.687之间时，系数估计值为-0.070，表明随着经济发展水平的提高，公共转移支付会在一定程度上减缓贫困；当经济发展水平（RGDP）介于9.687和10.406之间时，系数估计值为-1.222，也即公共转移支付减贫效应随着经济发展水平提高而加强；当经济发展水平（RGDP）大于10.406这一门槛值时，系数估计值为-2.042，再次表明公共转移支付能够减缓贫困。从面板门限回归模型估计结果可见，在不同经济发展水平下，公共转移支付的减贫效应存在差异。转移支付作为我国政府长期采用的重要扶贫手段，确实为贫困人口提供暂时救助，但从长期来看，公共转移支付反而会破坏经济增长，贫困并不能因此降低。

表9 门槛面板回归模型估计结果

四、结论与启示

本文在现有研究基础上，利用我国30个省份1996—2015年相关数据，构建空间面板模型和门限面板回归模型，依次检验我国公共转移支付水平与农村贫困之间的空间关系和非线性联系。研究主要结论如下：

第一，我国公共转移支付对于贫困减缓具有显著空间效应并呈现非线性特征。短期来看，公共转移支付救助能够使贫困地区减缓贫困，但长期而言，公共转移支付并不能使贫困地区脱离贫困，反而会破坏经济增长。这可能是因为公共转移支付并没有给贫困人口带来应有的激励作用，又或公共转移支付会使贫困家庭的经济行为发生变化甚至扭曲，进而无法实现理想的减贫成效。第二，公共转移支付水平对于贫困减缓具有明显的门槛效应。本文以经济发展水平作为门槛变量研究发现，在一定的门槛区间内公共转移支付的增加并不能有效减缓农村贫困。这可能是各地区转移支付水平差异过大所致，在一些落后地区符合救助条件的贫困线设定过低，公共转移支付不充分，无法切实保证贫困人口的基本生活需要。此外，经济发展水平提高和农村居民受教育水平提高均可在一定程度上减缓农村贫困。基于以上实证研究结果，得出以下启示：

一是，对于我国公共转移支付水平的区域不平衡特征，首要任务是缩小地区间转移支付水平差异，并加大对农村困难群体转移支付力度，使得贫困人口基本生活需要得到保障；其次还要加强公共政府转移支付对地方政府的激励和约束作用，充分发挥公共转移支付在地方政府间的财力均等化作用，实现地方政府职能转变。二是，加快农村经济发展，保持农村居民收入持续较快增长，但是要想真正解决农村贫困问题，依靠政府加大转移支付力度“治标不治本”，各级政府的农村扶贫工作始终要以“授之以鱼不如授之以渔”为目标，对于生产条件较好的贫困家庭要给予更多关注，通过政策激发其生产潜力，进而实现永久脱贫。三是，关注公共转移支付水平与贫困减缓之间“门槛效应”，在发展农村经济的同时更要关注收入分配，政府必须加快法律、法规和政策等相应制度供给，在公平和效率之间建立起联结纽带和有效的社会保障机制，使得贫困人口参与经济发展，并且不断获得经济增长收益，使贫困者脱离贫困实现减贫目标。四是，各级政府还应加快推进新型城镇化建设。一方面新型城镇化建设能够降低农村居民人口比重，在一定程度上可以助推农村贫困减缓；另一方面新型城镇化可使城乡之间实现基本公共服务均等化，提升农村扶贫工作成效。