经济增长减贫效应的区域差异研究

王恒 王征兵

摘   要：改革开放以来，中国经济的高速增长提高了农村居民人均收入，极大地改善了农村人口的生活条件，有效缓解了农村贫困。本文利用2010-2017年的省际面板数据，分区域和省份测算了贫困发生率对农村居民人均纯收入的弹性影响，同时对区域之间经济增长减贫效应的差异进行了比较分析，并提出了促进农村经济增长、注重区域差异及区域扶贫政策的政策建议。

关键词：经济增长;减贫效应;脱贫攻坚

中图分类号：F328                          文献标识码：A                        文章编号：1674-0017-2020（7）-0009-07

一、引言与文献综述

改革开放以来，我国经济保持快速增长，农村居民收入水平显著提高，生活水平和质量明显改善。据统计，1978-2018年，我国农村居民人均可支配收入从134元提高到14617元，人均消费支出从116元提高到12124元，农村居民的恩格尔系数从57.5%下降到30.1%（国家统计局，2019）。按照现行贫困标准，农村贫困人口从7.7亿减少到1660万，贫困发生率从97.5%降低到1.7%（人民网，2019），贫困人口大幅度减少，贫困发生率显著下降，脱贫攻坚工作取得了历史性成就。

现有研究表明，经济增长对贫困减缓起决定作用，良好的经济增长环境有助于减少贫困人口，降低贫困发生率（程振源等，2013）。但经济增长的同时也会扩大城乡和农村内部居民的收入差距，导致贫困人口和低收益群体无法从经济增长中获益，出现经济增长与贫困程度上升并存的状态，使经济增长的减贫效应出现明显下降现象（Benjamin et al.，2011;林伯强，2003），收入高度不平等也可能会损害集体经济的增长，使农村人口陷入贫困状态，对经济增长和减缓贫困都产生不利影响。由于城乡二元结构、公共服务及社会保障滞后、收入分配不均等原因，城乡居民收入差距不断拉大，经济增长的减贫效应在不断减弱，城乡之间相对贫困问题日益严重（陈飞等，2014），并且由于各地区经济发展情况不同，在不同地区和不同产业部门之间的经济增长减贫效应表现出了明显的差异性。如何保持经济增长和农户收入水平持续提高的同时，考虑收入差距及分配不均问题，注重益贫式增长和包容性增长，发挥经济增长的减贫效应，是值得关注的问题（程名望等，2014）。

现有研究认为经济增长对于贫困的减缓有着重要的促进作用，但收入分配差距的扩大对经济增长的减贫效应具有负向影响。为了有效实现我国的减贫目标，使中低收入群体和农村地区贫困人口共享经济发展红利，本文在国内外研究的基础上，利用中国2010-2017年的面板数据，分别选取农村贫困发生率和农村居民家庭人均纯收入来研究农村贫困现状与经济增长关系的区域性差异，从宏观层面考虑中国经济增长减贫效应的区域差异，从边际角度考虑不同区域经济增长减贫效应的差异，旨在对国家制定宏观经济政策和区域扶贫政策提供借鉴和参考，具有重要的理论意义和现实价值。

二、数据来源及模型构建

（一）数据来源及研究方法

本文选用全国各省（市、区）农村贫困发生率作为衡量农村贫困现状的指标，选用全国各省（市、区）农村居民家庭人均纯收入作为衡量农村经济增长的指标。选取的各省（市、区）不包括北京、天津和上海（基本已经脱贫），选取其余28个省（市、区）的面板数据。面板数据样本容量大，可以提高模型估计的有效性，有助于正确地分析经济变量之间的关系。由于国家贫困线（2300元）在2010年之后重新做了調整，所以本文将2010-2017年的面板数据（剔除价格因素）作为实证分析的原始数据。所用数据主要来源于《中国农村贫困监测报告（2016）》、《中国统计年鉴（2017）》及国家统计局网站，并采用描述性统计和实证研究相结合的方法。

通过对研究对象在地理空间上进行划区域分析，借鉴汤长安等（2018）学者的划分方法，将所选取的28个省（市、区）划分为主要7个地理区域，见表1。

（二）描述性统计

在对所收集数据的平滑性和完整性进行观测的基础上，对全国2010-2017年1的贫困发生率与农村居民家庭人均纯收入进行简单的描述性统计分析，主要分析农村贫困发生率与农村居民家庭人均纯收入的变动方向和相关系数等，两者的变动趋势如图1所示。

根据图1可知，农村人均纯收入与贫困发生率呈现反向变动趋势，并且随着时间的推移表现出线性变化特征，对这两组数据分区域加总与分省份观测，表现出相同的特征，但在变化的速度上有所差异。虽然贫困发生率与农村居民家庭人均纯收入之间有着密切联系，但二者之间的因果关系并不能从上述分析中得出明确结论，需要进一步建立计量模型对其做深层次分析。

（三）模型构建

本文在构建计量模型时，综合考虑了面板数据的特征及常用的三种面板数据模型，即无个体影响的不变系数模型、含个体影响的不变系数模型（变截距模型）和含个体影响的变系数模型（变系数模型）的各自优缺点，同时结合所研究对象在地理空间上的区域差异性，将这三种面板数据模型同时都应用于实证研究。具体形式如下：

式中，一般有N（K+1）个参数需要估计，并且要满足N>K+1，本文主要使用该模型分省（市、区）进行测量对农村经济增长的减贫效应进行测量。

三、实证结果分析

关于经济增长与贫困之间的关系，目前学术界多数认为经济增长是减缓贫困的主要动力。经济增长在为贫困人口提供更多就业与创业机会的同时，能够使政府的财政收入得到大幅度提升，进而通过转移性支出帮助贫困人群摆脱贫困，但是经济增长在多大程度上可以减少贫困，需要使用实证分析方法对其进行定量分析。本文在对上述计量模型讨论的基础上，使用EViews计量软件对全国2010-2017年农村居民家庭人居纯收入与贫困发生率的面板数据做了弹性回归分析。由于在回归中假设各省（市、区）无差别，即认为数据在截面上无个体影响和无结构变化的前提下将全国作为一个研究对象，所以选用联合回归模型作为对全国数据回归分析的基本模型。采用逐步回归法，通过使用加权最小二乘和广义差分法消除了截面异方差和自相关等计量分析的技术性问题，回归结果见表2。

式中，Poverty表示贫困发生率，Income表示农村居民家庭人均纯收入。系数1.6030表示贫困发生率对农村居民家庭人均纯收入的弹性，系数前面的负号表示变化方向，即农村居民家庭人均纯收入变化1%，贫困发生率将减少1.6030%，有效地佐证了前文关于全国农村居民家庭人均纯收入和贫困发生率之间的描述性统计所呈现的特征，并且定量显著地反映了农村地区经济增长的减贫效果，与胡鞍钢（2006）以及世界银行（2001）的研究结论一致。但本文最终的实证结果在数据上与李小云等（2010）实证分析结果存在差异，造成这种差异应该主要归因于指标选取的区别和数据使用年限的不同，这种差异表明虽然经济增长能够促进贫困的减缓，但农村地区的经济增长更有利于贫困的减少，益贫式经济增长方式能够显著降低贫困发生率。

经济增长在区域上存在区别，同样经济增长减贫效应在区域上也存在明显的差异。为了量化这种差异性，将所选取28个省（市、区）2010-2017年的数据按地理区域分成华北、华中、华东、华南、西南、西北和东北7个区域，分别对其经济增长的减贫效应分组进行实证分析。由于假设各个区域之间存在差别，即认为数据在截面上有个体影响、但无结构变化，所以此处选用个体均值修正回归模型进行计量回归，在消除自相关和异方差后，具体估计结果见表3。

从表3中各区域的贫困发生率对农村居民家庭人均纯收入的弹性中可以明显观察到，经济增长的减贫效应在各区域之间存在着显著的差异。在按地理划分的7个区域中，农村经济增长减贫效应由高到低依次为华东、东北、华北、华南、西南、华中和西北，其中华东、东北、华北及华南区域的增长减贫效应基本相同，但是西南、华中以及西北区域的增长减贫效应相对较低，差异较大。将这7个区域根据农村经济增长减贫效应的强弱进行分类，可以划分为四类，即华东、东北、华北和华南为一类，西南区域为一类，华中区域为一类，西北区域为一类;将增长减贫效应最大的华东区域与增长减贫效应最低的西北区域比较，可以发现华东区域高出西北区域0.34个百分点，这说明农村经济增长减贫效应在南北之间存在着较大差异。同时，为了剔除每个区域的极值对其增长整体减贫效应的影响，在应用变系数模型对28个省（市、区）各自的农村经济增长减贫效应测算的基础上，剔除了各个区域经济增长减贫效应的最大值省份，并重新对各个区域农村经济增长减贫效应做了测算。具体估计方程式见表4。

通过使用变系数模型估计，对7个区域各自所包括的省（市、区）按照贫困发生率对农村居民家庭人均纯收入的弹性大小由高到低排序，如表3所示，可以发现华北区域的河北、华中区域的河南、华东区域的福建和浙江3、华南区域的广东、西南区域的四川、西北区域的新疆和东北区域的吉林分别为对应区域的农村经济增长减贫效应最大值省份。另外，通过计算各个区域极值之间的差值发现，在这7个区域中华南区域的农村经济增长减贫效应的波动最大，西北区域的农村经济增长减贫效应波动最小，这说明在华南区域农村经济增长的减贫效应在不同省份之间的差异最大，西北区域不同省份之间农村经济增长减贫效应的差异最小。在测算各省份增长减贫效应的基础上，为了能更精确地对各个区域经济增长减贫效应差异进行估计，在剔除上述测算的各个区域最大值省份之后，应用修正回归模型对各个区域的弹性做了二次回归估计，具体估计结果见表5。

从表5中可以看出，在剔除了极值省份之后的第二次估计结果明显比未剔除极值省份的第一次估计结果要平滑。第二次估计结果的最值差距為0.19，明显小于第一次估计结果的最值差距0.34，说明各个区域中的经济增长减贫效应受到最大值省份的影响较大，在剔除了最大值省份之后的估计更能真实地反映各个区域的真实水平，同时也说明了最大值省份在各个区域的经济发展中扮演着至关重要的角色。为了能够更精确地甄别各个区域中最大值省份的增长减贫效应对区域整体的重要程度，本文对7个区域贫困发生率对农村居民家庭人均纯收入的两次估计结果由高到低进行排序，如表6所示。通过前后次序的变化识别各个区域中增长减贫效应的最大值省份对整体增长减贫效应的影响程度。

由表6可知，前后两次估计的结果存在明显差异。首先，华东区域在剔除最大值省份之后，其第二次估计结果的排名反而靠后，并且在整个过程中华东区域排序变化最大，表明浙江和福建两省对华东区域的整体经济发展有着举足轻重的作用，同时也说明了华东区域的农村经济增长减贫效应对上述两省的依赖程度非常强，并且表现出正外部效应。其次，西南区域、华南区域和东北区域在分别剔除了四川、广东和吉林后的排序反而靠前，这说明四川、广东和吉林在各自区域的经济增长减贫效应中具有负外部效应，也反映出了这三个区域的农村经济增长减贫效应与其他区域之间存在明显差异。第三，华北、华中和西北区域在各自剔除河北、河南和新疆之后的估计结果排名并无变化，这说明这三省在其各自区域中对其他省份的农村经济增长减贫效应的影响是中性的，同时也说明华北、华中和西北区域的经济增长减贫效应的差异不是很大。

四、结论及政策建议

本文通过对我国28个省（市、区）2010-2017年农村家庭居民人均纯收入与贫困发生率面板数据的研究，发现我国农村家庭居民人均纯收入与贫困发生率之间表现出负向相关关系，农村经济增长的减贫弹性显著地高达1.6，经济增长的减贫效应十分有效。同时，农村经济增长的减贫效应表现出明显的区域差异性，不同区域之间以及同一区域不同省份之间的减贫效应有着明显的区别，特别是在东北、华东、华南、西南四个区域内部省份之间的差异特别明显。基于上述结论，提出如下政策建议：

第一，促进农村地区经济增长。实施有利于穷人的经济发展政策，改善收入分配状况，缩小城乡收入差距，使农村地区的贫困人口享受到经济增长带来的益处，特别关注农村金融对农村经济增长的助推作用和农村服务业对农村经济增长的带动性，改善农村经济生态，完善金融政策服务体系，促进农村经济的发展。

第二，重视区域之间的差异。根据经济增长减贫效应的区域差异，实施宏观经济政策和区域发展政策，重视弱势群体参与机会的增加，制定相应的区域性反贫困策略，可以提高政策的适应性和有效性。对于农村经济增长减贫边际效应较低的区域需要深层次分析其边际效应较低的制约因素，有针对性地制定相应的反贫困路径，做到因地制宜，将反贫困路径选择与区域特征结合。针对区域在空间上的差异，确立其经济中心和核心产业，将经济中心的辐射作用和核心产业的增收带动作用有效发挥，并且要发挥区域特征在城镇化、流动就业、环境治理和生态补偿方面的优势作用。

第三，加強精准扶贫战略的实施。经济增长减贫涉及到宏观层面区域的整体式发展，而精准扶贫是对不同区域环境、不同农户家庭状况进行精准识别、精准帮扶和精确脱贫。在做到促进农村地区经济增长减贫效应的同时牢抓精准扶贫不放松，宏观层面与微观层面的扶贫策略能够双管齐下，早日实现贫困人口的全面脱贫。

参考文献

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责任编辑、校对：钱晓东