赵 旭,陈寅岚
(三峡大学 经济与管理学院,湖北 宜昌 443002)
水库移民在强制搬迁过程中容易造成生计资本的损失而陷入贫困境地,并诱发诸多社会冲突[1]。对此,中央与各级地方政府积极制定并推行水库移民后期扶持计划,并投入巨额帮扶资金(1)截至2018年财政部累计投入水库移民后期资金高达2000亿元。,以提高水库移民搬迁后的收入水平和生活满意度。然而有调研发现,三峡库区移民的收入水平虽然获得显著提升,但生活满意度仍然偏低[2],存在“不穷但不满意”的困局。水库移民贫困是由水电工程外力冲击导致的,属于介入型贫困[3],其致贫机制较为特殊[4]。水库移民“不穷但不满意”的原因有两个方面:一是在国家安置政策由补偿性向开发性转移的背景下,该群体对搬迁后生活有较高的期望[5],一旦搬迁后未达到其心理预期,则极易诱发该群体的不满情绪[6];二是容易遭遇多方位的生计损失与剥夺,如时空转换中移民的实物资产、生计能力及社会资本等均受到损失等[7],在多个维度呈现出相对贫困的特征[8]。在巩固拓展脱贫攻坚成果的重要阶段,如何破解水库移民“不穷但不满意”的困局,真正实现“搬得出,稳得住”的关键是精准测度移民相对贫困状况,促进其生计的可持续发展。
关于水库移民介入型贫困的测度可分为两类:一是利用改进A-F双界线法[9],研判了自愿性生态移民[10]与扶贫移民[11]的多维贫困状态,从资产、教育和消费等维度,探寻了介入型贫困的致贫机理[8];二是基于原发性多维贫困的水平测度,从横向的生计风险[12]、安置区域[13]、劳动力存量[14]等关键因素入手,考察当下影响移民家庭减贫进程的核心变量,聚焦深度贫困地区,纵向分析了时空变迁[15]与老龄化[16]对多维贫困的影响路径。
现有研究仍存在以下不足。其一,以往文献尚未将贫困发生机制与各维度分析有效整合,缺乏对介入型贫困的多维测算研究。其二,多从固定时空节点入手,难以梳理移民搬迁前后多维贫困演化的机制和路径。基于此,本文以水库移民贫困的介入型和多维性为切入点,对国际通用的多维贫困指数(MPI)[17]进行拓展,将改进的A-F多维贫困测算方法[18]与搬迁前后移民贫困状态的变化相结合,构建了“多维-动态”的介入型贫困测度体系,利用三峡库区农村移民的生计跟踪监测数据,对移民多维贫困指数和致贫机制进行研究。
若水库移民家庭样本总量为N,i(i∈N)表示第i个移民户;d(d≥2)表示贫困的维度数,j(j∈d)表示第j个维度;gij表示移民户i在维度j的观测值,Zj表示第j个维度的贫困临界值。则移民户i在维度j的贫困状况pij在gij (1) 同时可得各维度平均被剥夺份额,即移民户的多维贫困强度A(k): (2) 移民户多维贫困指数M(k),即为样本总体的贫困剥夺份额的均值: (3) 进而结合式(1)~(3),可求得维度j的贫困指数贡献率θj: (4) 本文从物质资产和人力资本两个方面拓展搬迁移民的剥夺维度,并据此对经典MPI进行修正。物质资产主要体现搬迁过程中发生的摩擦性损失,包括移民户享有的生存资源和家庭资产存量两个维度[19]。前者涉及供水、供电、生活燃料及厕所类别,后者包括农村居民人均住房面积、户均耐用品拥有量。因为补偿的耕地细碎化程度高、产权不明晰,故土地情况不足以影响移民户后期发展[20]。人力资本损失源于外力干预下移民自身能力的“功能性中断”,涵盖教育、健康和技能三个维度[21]。其中教育程度代表移民户对人力资本的投资,通过义务教育普及情况与适龄儿童是否入学来进行研判[22]。健康状况是对移民身体素质及社会保障能力的衡量,选取医保参保比例和成员劳动力情形两个指标[23]。技能再造则关系到移民生产经验和技术的适应程度,采用参与度及培训周期衡量[24]。本文基于上述五个维度,采用等权重处理方式[25]。具体解释如表1所示。 表1 多维贫困的维度及临界值 在水库移民多维贫困指标构建的基础上,根据其搬迁前后贫困状态的转移,可将非自愿移民的“次生贫困”动态演变划分为四类,具体如式(5)所示。 (5) 本文数据来源于2014年与2018年两次对三峡库区移民户的生产生活水平监测,2014年除了采集当年数据之外,还对样本户1992年首迁期的情况进行了调查。涉及区域包括湖北库区的秭归县,重庆库区的万州、云阳及忠县三地。调查样本户均为既淹房又淹地的双淹户。在考虑地域经济发展差异的前提下,以4个区县安置人口数量为权重,采用分层随机抽样方式,将样本户逐级分解到乡镇及行政村,如表2所示。 表2 样本户抽样方案 调查基于搬迁前后的核心节点,访谈对象大多为户主或其配偶,内容涵盖移民户家庭禀赋、补偿安置情况、生产生活条件、生活设施配套、培训与从业、收入及消费等方面。最终完成样本户为610户,农业生产安置人口2651人,户均人口4.28人,男女比例为1.02∶1,人均耕地面积0.54亩。在安置方式上,农村居民点集中安置占72.3%,分散安置占27.7%。 1992年正值中国市场经济发展初期,库区四地收入分布无显著差异,上下四分位数均分布在当年全国农民人均纯收入784元附近。2018年移民收入中位数明显低于当年全国农村居民人均纯收入14617元,如图1所示。这验证了工程建设会对水库移民收入产生影响,且影响存在区域特征差异,例如万州人均GDP最高但移民收入相对偏低。表明安置区的经济发展水平不一定与移民安置效果正相关,后期扶持举措对缓解介入型贫困尤为重要。 (a)搬迁前各区县样本户 (b)搬迁后各区县样本户 绝对贫困线是认定贫困规模的标准,并随着社会发展阶段的不同而调整。1992年的扶贫线为农村人均纯收入317元,而现行贫困线则以2011年的不变价为基准,2018年以年人均纯收入低于3535元为限[26]。以湖北、重庆库区原居民作为对照组,从搬迁前后将移民样本进行分组比较,可全面评估工程外力对贫困状况的影响。据此可测算库区移民户与原住民的绝对贫困发生率,如图2所示。其中移民户搬迁前的贫困发生率9.4%要优于同期当地普通农户,表明水库移民原发贫困的可能性较低。这源于该群体的迁出地多为近水地带,在陆路交通不便的库区往往是转运枢纽和商贸集散地,拥有较好的工作机会和经营渠道。同时沿江低海拔区域以水田及平缓旱地为主,更适宜甜橙等经济作物生长。水库农村移民采用前期补偿加后期扶持的方式,享受期限20年的资金直补加项目帮扶。因此图2中虽然搬迁后移民贫困发生率大幅降至4.7%,但却远高于原住民,说明该群体呈典型的介入型贫困特征且减贫任务较为艰巨。 图2 搬迁前后库区移民户与农户贫困状况 用改进后的“多维-动态”贫困度量方法对移民贫困进行测算,结果如表3所示。当k=1、2时,移民户搬迁后多维贫困发生率仍处于75%以上的高水平。表明大多数移民家庭虽然脱离了收入贫困,但广泛陷入多维贫困。此时移民户的贫困剥夺份额A及多维贫困指数M均有30%左右降幅,证实了现行各项帮扶政策对移民多维贫困程度有所缓解。 表3 库区农村移民多维贫困测算结果 移民户的多维贫困状况还可由剥夺维度绝对数量v来表示(图3),搬迁前36.92%及33.21%的移民户普遍在3和4个维度上遭遇贫困剥夺。搬迁后移民收入虽受到冲击,然而在该群体中几乎不存在4到5个维度的全面贫困现象,其中有4.32%的移民户已完全脱离了多维贫困。在2个及以下维度受到贫困剥夺的比例仍超过50%,大量低维度数贫困尚需进一步帮扶。同时由表3可知,k=4时的贫困指数M仅为2.2%,k=5时减少至0,体现了现行补偿安置及后期扶持政策成效。当k≥3时贫困剥夺值A增至0.7以上,证明落入健康和技能维度贫困的移民户虽然不多,但大都处于极端境地。需实施针对非自愿移民的政策兜底工程,如低保、补充养老或医疗补贴等,作为特殊人群最后的保障。 图3 搬迁前后库区移民受贫困剥夺的维度比例 根据表3中移民户多维贫困的总体情形,可进一步细分出不同维度的贫困剥夺率,如表4所示。搬迁后水库移民在技能再造、家庭资产上最为缺乏,尤其是前者在搬迁后明显发生恶化,原因在于:自然资源、耕作方式和劳作半径的改变,让简单农技培训对生计能力不适的问题无效;同时水库移民规模较大,受安置地环境容量的限制,房屋土地等的补偿标准一般低于其他类型的工程移民[27]。然而在强制性迁移后的生计恢复中,技能培训不但关系到非自愿移民的农村增收,还显著提升了其参与非农就业的机会;家庭资产作为财富积累的体现,决定了家庭对抗返贫风险的水平。 表4 库区农村移民贫困各维度的剥夺率 % 与搬迁后情形相异,搬迁前移民贫困多集中于生存资源维度,生产生活条件相对落后,如表4所示。而迁入地的公共生活设施在按原规模、原标准、原功能复建的基础上,结合地方经济发展和移民脱贫致富的要求,复迁工程标准较迁出地有了较大提高。同时新农合的广泛覆盖实现了“大病统筹,小病防治”,有效遏制了因病致贫情形的发生。但是教育贫困有所反弹,移民家庭减少了对教育的投资力度,并可能让适龄入学成员中断学业选择务工。由此可见,“资金直补”等运动式扶贫只能缓解移民户当下的困境,若要实现生计恢复及家庭可持续发展,必须针对“收-支”以外的维度拟定产业、金融、教育等多元化扶贫举措。 结合式(5)可得移民户多维贫困各动态类型户数及比例,如表5所示。从总体上来看,各维度贫困户中属于冲击型贫困的群体比例较小,故以往认为水电工程大多重工程、轻移民,会造成大量贫困人口的观点可能有失偏颇。同时在高维度数处于持久型贫困的移民户已基本消失,证实水电投资能有效促进库区经济发展,有助于消除极端贫困。但在1到2个贫困维度上,移民生计水平没有明显改善,七成以上仍陷入持久型贫困中,暂时脱贫的户数不足五分之一。这从侧面反映了水电工程建设固然在一定程度上推动了移民减贫,却未完全实现此群体安稳致富的预期目标。所以现阶段一要客观评价水电工程的社会影响,不宜过分夸大开发性移民的成效;二要进一步提高补偿安置标准,与高铁、路桥等征地移民工程接轨;三要完善效益分配机制,让移民与工程业主共享水电开发红利。 表5 库区农村移民多维贫困的动态类型 因变量由两部分耦合而成:一是贫困的维度,k值需大于贫困总维度的1/3时才能界定为多维贫困[28]。且前述分析中在4或5个维度上同时处于贫困的移民户占比极小,故取k=2,k=3;二是贫困的动态类型,即持久型、冲击型、暂时脱贫型和从不贫困四类。自变量为致贫因素,一般包括发展资源和再造能力缺乏,两者对应的是家庭禀赋和从业模式。同时水库移民搬迁周期长、时间跨度大,前者主要与补偿安置相关,后者则需考虑经济社会变迁[29]。另外非自愿移民在安置地的选择上自主权较低,但区位差异很可能影响贫困阻断效应,因此将“迁出去向”作为控制变量。各变量采用搬迁后的数据,变量说明与赋值如表6所示。 表6 变量说明与赋值 多维贫困存在四种动态类型,相互间没有等级关系,故采用无序多分类 logistic模型进行考察分析。记因变量y有4个取值(y0=从不贫困、y1=持久型贫困、y2=冲击型贫困、y3=暂时脱贫),并设定y0为参照组,自变量Xi=(x1,x2,…,xp),那么y的条件概率为式(6): (6) 相应有p(y0)+p(y1)+p(y2)=1,则多分类logistic模型为式(7)所示: (7) 其中显然有Y0=0,αk是截距项,x、xc分别为自变量和控制变量,βmk、λnk为待估系数,εk为残差项。 基于多维贫困的动态类型分析,通过构建无序多分类的logistic模型,实证分析610户移民的致贫因素,其拟合信息及参数估计结果如表7所示。回归方程通过了显著性检验,模型整体拟合优度和预测准确性良好。 表7 库区移民“多维-动态”贫困的影响因素 当k=2和k=3时,各类贫困前因变量的显著性水平并不一致,边际效应也有所区别,因而不能采用相同的扶贫举措进行应对。由表7可知,家庭规模作为家庭禀赋的基础指标,将增加非自愿迁徙过程中移民户的贫困脆弱性风险,进而引发冲击型贫困。可能的解释是:搬迁前移民安置条例与《土地管理法》尚未对接,安置补助费标准偏低,加上实际常住人口一般多于户籍人口,导致人均补偿额无法满足移民后续发展的需要。户中的老人虽然可通过代际支持提升家庭收入,但在安置区农业生产中断,生活支出不能以实物消费自给自足,加上社保程度低,极易造成贫困的持久传导。足够的劳动力是扶助移民户摆脱原发性贫困的有效资源,不过由于城乡社区的协同发展,让区县内部也能为移民提供足够的社会资源。 在从业模式上,家庭成员非农就业比例的提高,明显有助于缓解安置区移民户的多维贫困状况。另外移民经营性收入减少,被雇佣模式的减贫效应反而更为突出。这一方面源于移民迁出地处于近水位置,多为商贸集散地,搬迁后受环境限制,难以达到原有的经营条件;另一方面也表明当前移民安置重在生产资料恢复和公共设施复建,尚缺乏特色产业的规划及配置。签订劳动合同及本地短期兼业对消除贫困影响不大,原因在于大规模的基础工程建设已逐步结束,而资源型的迁建企业又大量关停,在库区产业空心化背景下,移民仅能就近从事临时性的散杂工。与之相佐证的是3个月以上的稳定工作或成为本地企事业职工,才对持久型和冲击型贫困有明显的消减作用。 水库农村移民多推行“有土安置”政策,故一般认为迁入地的土地流转与补偿将决定安置工作的成败。但表7中人均耕地面积实际上对缓解贫困并无显著影响,同时获得更多补偿用地的外迁方式也没有体现出应有优势。原因在于搬迁后移民土地自种比例极低,农业收入占比缩水[30],茶叶、柑橘等经济作物通过品种改良,仅能产生一定的帮扶效果,而对高维度减贫作用并不明显。其中根源在于:一是未能融入安置地合作社,低效的个体种植使得单一家庭增收困难;二是地域转换使农技能力无法适应,且难以掌握市场信息。移民居住环境显著作用于冲击型贫困。农村移民存在借贷建房、打工还债的现象,盲目扩建住房挤占了发展生产所需资金,将导致生计恢复的滞后。 近年来后期扶持政策和精准扶贫的投入,虽然显著改善了冲击型贫困,但对暂时脱贫的边际效应却很小,说明减贫的效率仍有待提高。退耕还林的收益无法降低移民户的贫困率,说明个体离开土地后却因人力资本不足,家庭剩余劳动力尚难以转化为非农就业。k=2时新农保弱化了移民陷入介入型贫困的风险,但对彻底脱离贫困的作用有限,这源于新农保“广覆盖、低受益”的制度缺陷。二次征地能极大改善移民搬迁后的生存状况,证明当下耕地已转变为家庭主要的财产性收入来源。k=3时云阳移民发生持久型贫困的概率分别是秭归和万州的2.15倍与2.56倍,与地区人均GDP排序吻合。所以迁入地的经济基本面会明显促进移民个体资产、健康、技能等维度的发展。总体来看,社会变迁中的各项政策在移民介入型贫困上的效用不一,多种帮扶机制急需“统筹协调,多规合一”。 水电工程引发的非自愿搬迁多由政府主导,安置规划的设定区位可能会对移民生计恢复产生影响。从地域上来看,安置点有农村后靠与近城集镇两大类,需检验是否会影响前文表7中的基准回归结果。由于移民大都集中于低维贫困,故引入“安置区位”这一虚拟变量围绕多维贫困(k=2)进行估计(近城集镇=0;农村后靠=1),结果如表8所示。 总体来看,各核心变量对多维贫困的作用方向与基准估计结果不存在系统性偏差,致贫机制模型设计合理且估计结果稳健。其中外出从业人数、安置点环境和养老保险的减贫效应进一步提升,表明城镇户口附着福利的减少使得城乡差异缩小。如劳动力转移显著改善了农村移民家庭收入,乡村振兴战略带动了农村安置点的基础设施投入,新农保的广覆盖则实现了保基本的兜底作用。核心变量与安置区位的交互项缓解了持久型贫困,但未能完全消除搬迁给移民带来的冲击及损失。说明安置点选址虽能通过影响就业、社保及安居条件消除极端贫困,但尚不足以使该群体完全摆脱多维贫困风险,保障移民的可持续生计发展任重道远。 表8 不同安置区位下稳健性检验结果 以往多维贫困分析多关注于自愿性移民的原发性贫困,而本文将研究问题拓展至非自愿移民的介入型贫困领域。在物质资产和人力资本框架下提出了多维测度体系,从搬迁前后动态分析了非自愿移民多维贫困致贫因素。结果表明,水库农村移民贫困受工程外力介入影响,在现行贫困标准下已基本脱贫,但仍有七成以上移民户在非收入维度陷入贫困,并直接制约着生计恢复和可持续发展;水库移民介入型贫困在各贫困维度上均有体现,搬迁前后的维度存在差异。在贫困动态演变中,冲击型贫困少有显现且已基本消除了高维度贫困,但低维持久型贫困无明显改善;不同维度组合的动态贫困触发机理呈明显的异质性,致贫影响因素的控制效用也有所差异。 基于此,可得出以下政策启示: 第一,调整水库移民的扶贫思路,构建“多维-动态”贫困测度体系,完善贫困的识别与退出机制,并根据差异化的致贫原因编制移民扶贫工作方案。第二,科学区分各贫困维度,并根据移民动态贫困类型,针对性地拟定产业发展、技能培训等多元化举措。对于通过后期帮扶仍难以脱贫的深度贫困移民户,需纳入教育扶贫、医疗救助等国家扶贫政策内统筹解决。第三,创新农村移民安置理念,对移民补偿资金、地方财政资金和工程业主扶持基金进行有效整合,基于乡村振兴理念编制产业规划。同时建立社区治理长效机制,通过教育医疗支持、强化公共服务等方式促进社会融合。第四,统一移民安置目标与乡村振兴总要求,将移民后期扶持与防止返贫长效机制相结合,明确水电工程业主的责任不仅在于移民的补偿安置,还需确保该群体的可持续发展。2.维度构建与指标权重设定
3.多维贫困的动态类型划分
二、多维介入型贫困的动态测度分析
1.数据来源
2.多维介入型贫困状况分析
3.贫困维度分解及动态类型分析
三、库区移民“多维-动态”贫困的致贫因素
1.变量选取及模型设定
2.致贫影响因素及机制分析
3.稳健性检验
四、结论与启示