扶贫模式的理论逻辑和实证分析

尹训东 欧阳远芬 刘乐峥 乔宝云

一、引言和文献综述

如何消除贫困一直是各国政府以及世界扶贫组织冀望攻克的难题，而国际经验显示政府如何选择符合自身发展条件的扶贫模式至关重要。中华人民共和国成立之时，中国人均国内生产总值(GDP)只有27美元，是世界上最贫穷的国家之一，但是改革开放40年以来，中国经济快速增长，2018年中国人均GDP高达9 770美元，早已成为世界银行所认定的中等偏上收入国家。(1)根据2010年世界银行最新公布的1.9美元(每天)国际贫困线标准，中国在1981年的贫困发生率高达88.32%，占世界总量的43.19%，其中农村人口的贫困发生率超过95%。2015年贫困发生率已下降至0.7%。为了实现2020年全面脱贫,迈入小康社会的工作目标，中国政府所实行的精准扶贫政策成功使7亿人脱离贫困，对全球减贫的贡献率超过70%。而中国的扶贫模式是否也能在其他国家取得相同的成果呢?从扶贫的国际实践来看，扶贫模式的选择从来都没有标准答案。比如，在我国改革开放初期，国际社会非政府组织便开始向中国提供援助，引进国际理论、经验和资金来帮助中国扶贫，后来我国又先后与世界银行、亚洲开发银行、联合国开发计划署等专业国际扶贫机构开展一系列的扶贫项目合作，近期更是在世界银行的“三支柱”减贫理论(扩大机会、推动赋权和增强安全)基础上提出精准扶贫框架，是世界银行这一减贫战略最成功的实践案例。虽然世界银行等国际扶贫机构在中国取得重大成果，但类似的国际援助和减贫战略在印度、部分拉美国家和非洲地区却收效甚微，甚至出现贫困人口不减反增的现象(Chen和Ravallion，2008[1]；Ravallion，2010[2])。笔者认为这可能跟每个国家所选择的扶贫模式与该国特征不匹配相关，只有选择了适合该国特征的扶贫模式，减贫才能取得显著效果。因此，本文根据不同的扶贫项目管理方式将扶贫分为“专业式扶贫”和“开发式扶贫”，从理论上分析两种模式背后的激励逻辑，并且比较两种模式的优劣。同时，我们还根据多边和双边国际援助的不同特性来模拟这两种扶贫模式，验证理论结果。

部分经济学家认为贫困人口之所以长期存在的原因是因为“最低财富门槛”的限制。无论是国家、家庭、还是个人，如果其财富低于这个门槛，那么未来财富将无法持续增长而陷入所谓的“贫困陷阱”当中(Bowles等，2015[3])。(2)除了财富门槛效应外，制度失灵和邻里效应也会带来贫困陷阱。2019年诺贝尔经济学奖得主阿比吉特·班纳吉和埃丝特·迪弗洛利用随机实地实验方法(Randomized field experiment)发现落入“贫困陷阱”的原因很多，有可能是因为贫困人口的健康和营养状态达不到工作最低需求，或者是家庭贫困无法支持下一代的教育来累积人力资本，又或是财富不足以支撑生产所需的资本和技术。即使政府提高贫困人口的工资或生产品价格，其脆弱的收入结构又容易受到市场变化的冲击，轻易就能使贫困人口再次返贫(Banerjee等，2011[4])。经济学家对于如何摆脱“贫困陷阱”的看法大不相同。支持自由市场经济模式的经济学家反对政府或国际组织以补贴或赠予的方式进行输血式扶贫，他们认为这种扶贫模式会导致资源分配无效率，甚至引发道德危机，使贫困人口丧失工作意愿。比如，自由市场经济模式的支持者认为国际援助无异于是一种外部补贴，将财力物力送给没有能力或没有意愿执行减贫政策的政府手上，而大量的贫困人口就是这些政府先前制定的“坏”政策所导致的。他们还认为国际援助可能会恶化受助国贪污腐败的道德风险，即使国际援助有附加条件，也不会改变受助国原有的“坏”政策(Feyzioglu等，1998[5]；Burnside和Dollar，2000[6])。相反地，另一派经济学家认为部分贫困人口不是因为懒惰而致贫，而是因为仅凭自身的条件很难跨越“最低财富门槛”，此时就需要政府或国际组织能够协助他们跨过门槛，实现脱贫。他们认为发展中国家的减贫是一种国际公共品，发达国家向发展中国家进行转移支付是国际收入间的再分配，可以给予发展中国家人民更多的机会，从而能够更好地维护共同利益。国际扶贫机构也可以利用国际援助为条件，要求受助国进行政策改革，推行有助于经济增长和减贫的“好”政策(Sachs，2005[7]；Ythier，1998[8]；Azam和Laffont，2003[9])。许多研究也针对以上两种观点进行实证分析，发现不论是政府主导还是市场主导的扶贫模式各具优缺点。政府主导的扶贫模式虽然减贫能力强、工具较多，可以选择项目并且统筹一切扶贫资源的分配，但缺点是容易受到政府失灵、资源错配和其他政治因素干扰(Meng，2013[10]；阎坤和于树一，2008[11])。而市场主导的扶贫模式虽然强调以贫困社区为主体，让市场自己发挥作用，并由社区自主开发和选择扶贫项目以提高项目的效率和精准度，但缺点是在信息严重不对称以及监督机制不够健全的国家，可能存在协调成本过高或是扶贫资金被精英阶层捕获等问题(Park和Wang，2010[12]；Galasso和Ravall-ion，2005[13])。由于两种模式各具优缺点,也有人认为应根据具体情况结合两种扶贫模式才能达到最佳的减贫效果(贾俊雪等，2017[14])。

从减贫的国际实践来看，自由市场经济模式下的减贫成效不一定优于政府主导下的扶贫模式。在市场模式下，减贫取决于经济增长的方式和贫困人口利用经济增长所创造出来的机会的能力。如果经济不再增长，或是增长速度变慢，那么减贫只能通过福利制度的再分配或扶贫政策来实现。但是自由市场经济模式往往遵循市场机制，根据生产要素的边际生产率分配资源以达到效率最优，但贫困人口不管是人力资本还是物质资本的边际生产率都相对较低，经济增长红利往往向富人倾向，容易造成贫困人群边缘化，贫困人口的财富累积很难跨越“最低财富门槛”。同时，自由市场经济模式反对政府强力干预市场，认为政府的行政干预常常是无效且缺乏效率的，不仅容易形成贫困人口对福利的依赖，还无法产生除了促进贫困人群的消费外其他更积极的经济影响。在缺乏强有力的政府大力支持下，贫困人群大多无法摆脱贫困陷阱。欧美等经济发达国家尚且无法完全消除贫困人口，经济上还面临转轨风险的发展中国家更是如此。比如，采用自由市场经济模式的多个非洲国家由于政府功能过小，政权不稳定，缺乏行政能力去征足够的税收，也没有天然资源来补贴财政收入，政府不仅无法扶贫，还要跟穷人课税来维持政府运作，使其丧失生产意愿，扶贫完全依赖国际组织的援助。又比如受到华盛顿共识影响而改行自由市场经济模式的部分拉美国家，其自身的经济和社会条件不足以支撑快速的市场自由化。一旦经济遭受外在冲击，本国经济容易崩溃，反而造成大量的贫困人口。因此，盲目采用自由经济市场模式来减贫不一定能达到很好的成效。

中国的减贫成就与政府主导的扶贫模式是分不开的。虽然中国经济的快速发展为扶贫事业提供了坚实的基础，但是部分贫困人口很难，甚至无法享受经济快速发展的红利，主要原因就在于参与市场交易，进而分享经济发展的好处是需要成本的。主流经济理论基于交易成本为零的假设，证明市场配置资源的有效性。相对于充分竞争市场，贫困是外生的，是负担和负债，减贫与市场有效之间实际上存在矛盾，政府干预减贫会产生市场扭曲，破坏市场效率。放松交易成本为零的假设，不仅没有从理论上否定市场的有效性，而且为政府、社会与市场同时存在提供了理论空间，更加符合现实情况。交易成本大于零，把贫困人群排斥在市场之外，在这个框架下，贫困不再是外生因素，而是交易成本的函数。提高贫困人群的人力资本，降低贫困人群进入市场的门槛，能够有效提高市场效率，实现减贫与人的发展的一致性。在这个理论基础上，中国构建了精准扶贫政策框架，是中国根据自己独特的政治和制度优势，创新性地设计、组织和实施具有中国特色的目标瞄准扶贫模式。强调以政府为主导，协同企业和社会共同发力的减贫模式。对于能够参与劳动的贫困人口，帮助他们获得参与市场的交易成本，以产业扶贫、就业扶贫和教育扶贫的方式提高贫困人口的人力和物质资本，协助他们参与市场活动，分享发展红利；对于不具备工作能力的贫困人口，政府以社会保障和其他创新性的扶贫方式，如光伏扶贫、资产收益扶贫和以股权为主的产业扶贫等，使无法工作的贫困人口能够获得持续稳定的收入。而对于地理环境恶劣、不利于发展经济的地区，政府以生态扶贫或易地搬迁的方式使贫困人口脱离极端贫困。(3)我国先后发布《国家八七扶贫攻坚计划(1994—2000年)》，《中国农村扶贫开发纲要(2001—2010年)》《中国农村扶贫开发纲要(2011—2020年)》等一系列中长期扶贫规划，并在“十三五”规划中将消灭贫困提高为一个必须完成的政治目标，要在2020年实现农村贫困人口全部脱贫，贫困县全部摘帽。

在这个理论基础上，本文主要比较分析政府主导下的两种扶贫模式：“专业式扶贫”和“开发式扶贫”。总体而言，贫困地区要施行具体的项目来产生效益、摆脱贫困，但不同的国家发展情况不同，需要采用和国家本身的条件特征相匹配的扶贫模式才能达到最优的减贫效果。我们从官员激励机制的角度出发，采用一个两期的委托代理模型来阐明这两种扶贫模式的特点。在“专业式扶贫”下，扶贫官员是经过挑选专业培训过的，能力较强，能够比较准确的发展符合本地区比较优势的产业。与此同时，上级政府也重视扶贫项目的挑选和管理，在项目运行过程中深度跟踪参与。因此上级政府可以从第一期项目的运行中了解到影响项目成功的外生冲击的信息，从而在下一期减轻委托代理理论中的信息不对称问题，并对扶贫官员下一期的表现提出更高的要求。在这种动态考核体系下，容易出现棘轮效应(Ratchet Effect)，也就是扶贫官员知道如果第一期认真履行职责，第二期的考核标准会更高，从而削弱官员在第一期的激励效果，增加扶贫官员在第一期的道德风险，导致较低的努力水平；相反地，“开发式扶贫”一般是指对扶贫项目实行“漫灌”式管理，不会派遣或者培训专业的扶贫官员去运作扶贫项目，一般从本地挑选官员。上级政府不会深入参与项目的运行，上级政府激励官员的方式是根据项目的最终收益决定官员去留。当扶贫项目取得好的收益时，该官员可被证明是有能力管理扶贫项目的，继续留任；而当项目未能产生效果时，通常会被换掉。由于上级完全按照第一期的扶贫结果决定官员去留，因此对于官员在第一期的激励效果很强。我们的结果表明，两种扶贫模式的优劣取决于具体的参数，如果一个贫困地区本地的扶贫官员是高能力的概率足够低，那么在开发式扶贫下能选到有能力的官员概率很低，开发式扶贫没有相对优势；如果这个概率足够高，官员的能力不是问题，棘轮效应的负面作用更大，开发式扶贫更为有效。另外，扶贫官员的道德风险水平和扶贫潜在收益也会影响这两种模式的优劣。我们的模型表明在道德风险较小和扶贫收益较大的情况下，专业式扶贫更为有效。

“专业式扶贫”和“开发式扶贫”的理论基础不仅适用于政府所选择的扶贫方式，还可用来解释采取不同扶贫模式的国际援助项目为何效果不同。本文使用经济合作与发展组织(Organization for Economic Co-operation and Development，OECD)“国际发展统计”数据库的国际援助数据来验证理论模型的结论，并根据多边和双边国际援助的特征，将其分别作为专业式扶贫和开发式扶贫的代理变量。国际援助的捐赠者可被视为是理论模型中的委托人(上级政府)，受助国政府可被视为是代理人(扶贫官员)。实证结果发现，若受助国的官僚体系质量足够低，也就是选到有能力的官员概率很低，专业式扶贫更为有效；反之，则开发式扶贫更有效。我们也将受助国的贪污程度和劳动参与率分别作为该国官员的道德风险和扶贫潜在收益的代理变量，贪污程度低代表扶贫官员的道德风险低，劳动参与率高代表扶贫潜在收益高。以这两个指标的平均值为基准对样本进行分组，分别进行回归分析，实证结果与理论推论还是一致的：专业式扶贫在道德风险较小和扶贫收益较大的情况下更为有效。

本文的创新之处是从一个新的视角来探讨两种扶贫模式有效性的问题。我们首先从激励机制的角度来详细说明专业式扶贫和开发式扶贫的优劣。专业式扶贫模式下，上级政府的控制更为严格，而在开发式扶贫模式中，上级政府的控制比较弱。我们的模型表明这两种模式各有优劣，必须根据贫困地区的特点选取与之相适应的扶贫模式。本文的实证研究验证了国际援助对减贫的有效性取决于具体的扶贫模式，证实了理论模型的结论。

余文的结构安排如下：第二部分构建了一个委托代理的理论模型，就不同扶贫模式进行理论分析；第三部分为实证模型和结果分析，利用国际援助数据来验证理论模型结果；第四部分为本文的结论和政策建议。

二、理论模型

本模型基于Crémer(1995)[15]的研究，从委托代理理论的角度出发来阐明“专业式扶贫”和“开发式扶贫”的特点，并比较这两种扶贫模式的优劣。本文的不同之处在于，我们在动态模型中引入了“棘轮效应”，并把扶贫官员的能力和扶贫模式联系起来。

在开发式扶贫方式下，上级政府直接把扶贫任务代理给当地扶贫官员，当地扶贫官员有一定的概率是低能力的。如果扶贫官员是低能力的，无论官员如何努力，项目的收益为零。扶贫官员也有一定的概率是高能力的，此时项目的收益就取决于扶贫官员的努力水平和外生的冲击，高能力官员运行项目的收益可能为B>0，也可能为0，为简单起见，我们假定努力水平为0或者1，分别代表付出努力或者不付出努力。如果付出努力，收益为B的概率就高，收益为0的概率低。如果高能力官员不付出努力，收益为B的概率就低，收益为0的概率就高。所以，如果第一期扶贫项目的收益为0，那么就有两种可能，一种可能是扶贫官员的能力低，另外一种可能是官员的能力高，但由于努力水平和外生冲击的共同作用，使得收益有可能为0。在开发式扶贫中，上级政府由于不了解扶贫官员的能力，在第一期末只能观察到第一期项目的结果，所以当发现第一期收益为0时，就会认为扶贫官员是高能力的概率更小(4)上级政府事先知道官员是高能力的概率，如果第一期收益为0，上级政府会更新官员是高能力的概率，此更新后的概率会小于事先的概率。，从而在下一期撤掉该官员，重新选择一个扶贫官员进行扶贫。反之，如果第一期项目出现一个好的结果(收益为B>0)，则会确定官员是高能力的，那么下一期就会留任该官员。

在专业式扶贫下，扶贫官员是经过专业培训过的，能够比较准确地发展符合本地区比较优势的产业。比如世界银行对很多发展中国家的扶贫计划中，都有包括针对扶贫人员的培训，提升他们的人力资本。因此，在专业式扶贫下我们认为所选取的官员都是高能力的。(5)或者我们可以假设在专业式扶贫下，扶贫官员是高能力的概率小于1，但比在开发式扶贫下高能力的概率要高，我们最后得到的定性结论仍然成立。与此同时，我们假设在专业式扶贫中，上级政府深度参与或者跟踪项目的进行(6)世界银行的扶贫项目中都要求受援地区定期向其汇报项目的进度、影响项目的新因素等实时情况。，当该项目在第一期成功时，上级能从第一期项目的运行中了解到外生冲击的信息。在第二期上级考虑合同的时候，由于有了外生冲击的信息，上级政府和扶贫官员之间的信息不对称问题得以减轻，道德风险减少，因此上级政府往往会在下一期定下更高的目标，从而导致对扶贫官员的考核标准不断提升的情景。在这种动态考核体系下，就会出现棘轮效应：扶贫官员意识到如果在第一期因为努力而提高扶贫收益概率时，上级政府更容易获取外生冲击的信息，从而在第二期用更少的信息租金成本要求扶贫官员的高努力水平。这种棘轮效应会削弱第一期对官员的激励效果，恶化扶贫官员在第一期的道德风险，导致较低的努力水平。

(一)单期模型

为了更好地理解开发式和专业式扶贫，我们采用一个两期的委托代理模型来进行研究。在进行两期的模型之前，我们先来分析一下单期模型。

在开发式扶贫下，上级政府不提供扶贫官员的培训，任用当地的官员，其中高能力官员的概率是p∈(0,1)，低能力的概率是(1-p)。我们假设不论低能力官员的努力程度如何，低能力官员所从事的项目收益始终为0。高能力官员的项目收益取决于其努力水平和外生冲击。我们假设努力水平是二元变量：付出努力或者不付出努力。付出努力的话，项目产生收益为B的概率是qh，产生收益为0的概率是(1-qh)。不努力的话，项目产生收益为B的概率是ql，产生收益为0的概率是(1-ql)。我们假设qh>ql，B>0，即付出努力会提高产生正收益的概率。值得注意的是，如果qh=1，ql=0，那么就不存在信息不对称问题了。反之，如果qh只是略大于ql，并且qh越接近ql，那么信息不对称就越严重，上级政府更难从观察到的收益水平来推断扶贫官员的努力水平。在专业式扶贫下，扶贫官员是高能力的，即p=1。

为了简便起见，假设努力的成本为C(e)=1。和经典的道德风险模型的假设一样，上级政府无法观察到官员的努力水平，但能观察到扶贫项目的收益。通过将扶贫官员的报酬和扶贫项目的收益联系起来，上级政府来激励官员付出努力。当收益为B时，扶贫官员的报酬为w，我们可以将w理解为官员晋级所带来的收益(或者上级奖励和荣誉带来的收益)。当收益为0时，官员的报酬标准化为0。

引理1：单期模型中，上级政府在专业式扶贫模式下的期望收益为S′=qhB-qh/δ，在开发式扶贫下的收益为S=pqhB-qh/δ，其中δ=qh-ql。因此，上级政府更偏好专业式扶贫(证明见附录)。

即在单期模型下，专业式扶贫好于开发式扶贫，其原因很直观：专业式扶贫下官员都是高能力的，而开发式扶贫下，官员只有一定的概率是高能力的。

(二)两期模型

在我们考察的两期模型中，上级政府只能承诺一期的激励合同。上级政府在第一期期初制定第一期的激励合同，在第二期期初，上级会根据新的信息重新制定第二期的合同，这使得扶贫官员在第一期决定是否努力的时候，会理性预期到他第一期的行为对第二期合同的影响。因此，在本文中，我们用逆向归纳法来求解最优的激励合同。

1.两期模型下的专业式扶贫。

在专业式扶贫下，我们假设上级政府能挑选到高能力的扶贫官员，即p=1(该假设可以放松，只要专业式扶贫下选择到高能力官员的概率高于开发式扶贫即可)。官员在每期可以决定付出努力与否，努力的成本为1，如果付出努力，收益为B的概率是qh，收益为0的概率是(1-qh)。不付出努力时，收益为B的概率是ql，为0的概率是(1-ql)，且qh>ql。在专业式扶贫下，上级政府不光参与选择项目，也更深度地参与项目的运行，对项目的监督、审计以及进展的跟踪都更细化。因此，如果第一期项目成功，那么通过第一期的项目的运行经验，上级政府可以在第二期项目进行的过程中得到新的信息。具体地，如果第一期项目成功，我们假设在第二期，上级政府能够获取一个官员在第二期是否努力的信号。(7)我们也可以从另外一个角度来理解在第二期有新的信息。在我们的模型中，第一期项目的收益取决于官员的努力程度和外在冲击，第二期的收益也取决于第二期的努力程度和第二期的冲击。如果这两期的外在冲击具有相关性的话，我们同样能在第二期就能得到第二期外在冲击的信息，因此，这相当于我们文章中假设在第二期上级政府能观察到一个努力的信号。这种有信息含量的信号有助于上级政府缓解在第二期道德风险所带来的效率损失，但是扶贫官员会预计到如果第一期项目成功，那么上级政府在第二期就会得到有价值的信号，这会使得官员在第二期的信息租金减少。因此，在第一期阶段，官员付出努力的激励会减弱。这种第一期的成功会带来新的信息，从而导致第二期的考核的标准更严格的话，就会出现棘轮效应。(8)世界银行和国际货币基金组织等专业的扶贫机构对受助国减贫的考核标准确实存在逐年提高的现象，见Milgrom和Roberts(1992)[16]。

我们用逆向归纳法来求解：

(1)先求解如果第一期项目成功时第二期的最优合同。

(2)再求解第一期项目收益为0时第二期的最优合同。

(3)最后求解第一期的最优合同以及上级政府在专业式扶贫下的收益。

2.两期模型下的开发式扶贫。

在开发式扶贫中，上级政府不参与具体的扶贫项目，全权交给扶贫官员来挑选和实施扶贫项目。在每一期的期初，上级政府都可以从许多同质的官员里面选择一个扶贫官员来扶贫，从事前来看，每个扶贫官员是高能力的概率是p。

当项目第一期产出为0时，上级政府会撤掉原有的扶贫官员，在第二期挑选新的官员来重新选择扶贫项目。第一期产出为0，有两个原因，要么是官员能力低(所选择的项目和该地情况不匹配)，要么是官员能力高，但由于外在冲击使得产出为0。运用贝叶斯法则更新对于官员能力的信念，可以得到如果第一期产出为零，那么官员能力低的概率大于先验概率(1-p)，因而上级政府会撤掉扶贫官员，重新选择一个官员，新官员是高能力的概率仍然为p∈(0,1)。

类似地，如果当第一期的收益为B时，那么可以推出一定是高能力的官员。因此，第二期就没有必要替换官员，而是使用相应的最优激励合同继续激励该官员付出努力。如果扶贫官员继续留任，那么扶贫官员的报酬取决于第二期的产出水平，如果不留任，那么在第一期末按照第一期的合同规定获取相应的报酬。在这种开发式扶贫下，只有在第一期的收益是B时，上级政府才会留任该官员继续该项目。因此，在第一期结束后，有两种情况：

如果第一期的产出为零，那么官员被撤换掉，获取的报酬为W(0)。

如果第一期的产出为B，官员留任，根据第二期项目的收益是否为B，其报酬记为W(BB)或者W(B0)。

我们同样运用逆向归纳法来求解两期模型下的最优开发式扶贫激励合同。

3.开发式扶贫和专业式扶贫的比较。

我们从上面的分析中，得到中央政府比较上面所得到的UZ和UK，可以得到：

引理2：如果p=1，那么开发式扶贫会好于专业式扶贫。

引理3：存在唯一的0UZ。

比较开发式扶贫和专业式扶贫，就要看两种效应的大小。在开发式扶贫下，上级政府在选择有能力的官员方面有劣势，会有一定的概率选取能力低的官员从而不能产生任何收益。在专业式扶贫下，由于上级政府深度介入项目的运行，当第一期项目成功的时候，容易在第二期获取关于扶贫官员努力的信号，从而在第二期会利用这种信息，导致扶贫官员在第一期的努力激励减弱。比较两种扶贫方式的优劣，就是比较这两种效应的相对大小。如果p足够小，在开发式扶贫下能选到有能力的官员概率很低，那么官员的能力就很重要。如果p足够大，官员的能力问题不大，棘轮效应的负面作用更大，导致专业式扶贫处于劣势。

从上边的分析可以看出，在p=p*时，我们有UK=UZ。下边的定理，我们求解p*和其他参数的关系。

证明：令UK=UZ，可以得到：

(1)

下来我们来求解p*和δ的关系，从式(1)，我们得到：

(2)

三、实证模型和结果分析

本文区分的两种扶贫模式都是上级政府主导下的扶贫模式，其中，在“专业式扶贫”下上级政府把控得更紧，从培训官员到参与项目管理都积极参与，这种做法的好处是能够任用高水平的官员，但坏处是很难保持政策上的动态一致性，上级政府倾向于不断提高对扶贫官员的要求。而在“开发式扶贫”下，上级政府不主导扶贫官员的选拔和培训，也不具体参与项目的运行，仅仅依靠事后项目的成败来激励官员，政府控制力不强，这样做的坏处是上级政府无法保证官员的质量(或者项目的质量)，但可以保持政策的动态一致性，对激励官员更有效。

(一)实证模型

由于微观项目数据的不易取得性，本文采用较为宏观的国际援助数据对“专业式扶贫”和“开发式扶贫”的理论基础进行验证。根据援助来源，可以将国际援助分为多边援助和双边援助。前者是多边国际机构，如世界银行或国际货币基金组织，利用成员国捐款、认缴股本或国际借款等资金向发展中国家或地区所提供的援助，而后者是援助国直接向发展中国家或地区提供的援助。多数学者认为多边援助是由世界银行和国际货币基金组织等专业的扶贫机构所管理，集中了该领域的扶贫专家，经常性地在开发中国家进行扶贫项目与人员培训，再加上它们是政治立场相对中立的国际组织，对于受助国的信息获取和项目监督具有相对优势。因此，在我们的实证模型中将多边国际援助视为“专业式扶贫”。而双边国际援助是援助国和受助国之间独自进行的双边援助项目，扶贫往往不是唯一目的，扶贫人员的人数和专业性也相对不足，而且由于政治立场不够中立，往往无法对援助项目进行全过程的管理和监督，只能以项目最终结果为导向。因此，我们将其视为“开发式扶贫”(Askarov和Doucouliagos，2015[17]；Rodrik，1995[18]；OECD，2013[19])。

本文在Alvi和Senbeta(2012)[20]的实证模型基础上进行拓展，加入用来模拟官员能力的官僚体系质量指标，并将其和两种扶贫模式进行交叉项处理，模型如下：

(3)

为了验证专业式扶贫是否在道德风险较小的国家更为有效，本文使用ICRG数据库中的贪污程度指标代表扶贫官员的道德风险，数值越大代表贪污程度越低，道德风险也越低。以贪污程度指标的样本平均数为基准，将样本分为高道德风险和低道德风险样本。同样地，为了验证专业式扶贫是否在扶贫潜在收益较大的国家更为有效，我们用受助国的劳动参与率当作扶贫的潜在收益，劳动参与率越高，扶贫潜在收益越高。同样以样本的平均劳动参与率为基准，将样本分为高潜在收益和低潜在收益样本，直接验证两种扶贫模式在两组样本中的有效性。

(二)数据

本文样本包括84个发展中国家(见表1)，样本期间从1979年到2017年，除了官僚体系质量指标以外，其他所有变量的观测值均为三年平均数据，如第一个观测值是1979—1981年的平均值；第二个观测值是1982—1984年的平均值，以此类推。由于官僚体系质量有可能因为接受国际援助而发生质量变化，因此采用每三年期间的期初数据来避免内生性问题，如第一个观测值取的是1979年的官僚体系质量数据。

本文使用的四个绝对贫困指数均是取自世界银行的PovcalNet数据库，该数据库包含100多个发展中国家和地区的微观抽样家庭调查数据，在1981—2008年期间每隔三年估计一次贫困指数，之后又加入2010—2013年和2015年的数据(Chen和Ravall-ion，2007[21])。另外，用来代表扶贫官员能力和其道德风险的官僚体系质量指标以及贪污程度指标均取自国际国家风险数据库。官僚体系质量指标的原始数据介于0～4分，贪污程度介于0～6分，分数越高，该风险越小。为了更好地比较制度质量，本文将两个指标分别除以自身的最大值，使其数值介于0～1之间。也就是说当官僚体系质量指标越接近于1时，官僚体系质量越好，官员能力普遍较高；贪污程度指标越接近于1时，贪污程度越小，官员道德风险越低。同时，用来代表扶贫潜在收益的劳动参与力是国际劳工组织估计的15～64岁的劳动力占总人口比例，取自世界银行世界发展指标(World Development Index，WDI)数据库。最后，由于国际援助净值在各国的差异很大，为了避免极端值对估计结果产生影响，我们以国际援助总净值的样本平均数为基准，将总净值大于和小于样本平均数五个标准差的数据剔除出样本。(10)国际援助总净值是多边援助和双边援助净值的加总。国际援助总净值占GDP比值在原始样本中介于-0.21到120.12之间，差异很大。剔除极端值后，国际援助总净值占GDP比值介于-0.21到46.56之间。减少的7个样本分别为几内亚1985—1987、1988—1990、1994—1996年以及利比里亚1991—1993、1994—1996、2006—2008、2009—2011年的数据。

表184个开发中国家——按道德风险和劳动参与率的样本平均值分类

(三)实证结果分析

本文采用系统性GMM的两步估计法来克服贫困数据的时间持续性问题，以及贫困和国际援助可能存在的内生性问题，如越贫困的国家可能得到更多的国际援助。在模型中我们引入贫困数据的一期滞后项，将贫困和国际援助视为内生变量，并使用稳健标准误方法处理异方差问题。本文列出Arellano-Bond的一阶和二阶序列相关检验以及Hansen J过度识别约束检验结果，所有估计结果均通过检验。除此之后，本文报告了弱工具变量法的检验结果，在原假设为内生变量和工具变量的回归系数均为零的基础上，Wald检验均显著拒绝原假设，说明工具变量具有一定的解释能力，不是弱工具变量。最后，本文还报告了回归结果的F统计值，说明整体回归结果的显著性。(11)本文没有报告R平方统计量。由于本文采取两阶段最小二乘法对参数进行估计，部分自变量作为工具变量进入回归估计当中，但是在估计R平方统计量时使用的是实际数值，而不是使用工具变量估计后的数值，因此R平方统计量在两阶段最小二乘法估计中没有太大的意义，甚至有可能为负。

表2“专业式扶贫”和“开发式扶贫”对于减贫的有效性分析

为了验证扶贫官员的道德风险是不是会影响专业式扶贫和开发式扶贫的相对有效性，我们以受助国的贪污程度指数来表示官员的道德风险，并假设受助国的贪污程度越高，其官员的道德风险越高。我们以样本平均数(等于0.4)为基准，将样本分为低道德风险和高道德风险样本，估计结果列于表3。由于经过样本分割后观测值太少，本文直接估计多边和双边援助在两组样本中的有效性，忽略交叉项。结果发现，在低道德风险的样本中，专业式扶贫较为有效；而在高道德风险的样本中，开发式扶贫更为有效。另外，本文还验证扶贫的潜在收益是不是也会影响两种扶贫模式的相对有效性，我们根据受助国的劳动参与率来表示扶贫的潜在收益，并假设受助国的劳动参与率越高，接受国际援助后的潜在收益，也就是潜在减贫效果会更好。以样本平均数(等于0.66)为基准，将样本分为高劳动参与率和低劳动参与率样本。表4的结果显示对于高劳动参与率的样本而言，专业式扶贫的减贫效果更佳，而开发式扶贫的效果不显著；在低劳动参与率的样本，两种扶贫模式的效果皆不显著。分组实证结果跟我们的理论推论也一致：专业式扶贫在道德风险较小和扶贫收益较大的情况下更为有效。(13)本文还用每人每天3.2美元和5.5美元国际贫困线标准所计算的贫困指标去进行稳定性检验，结果大致稳健。

以中国为例，中国官僚体系质量的平均值为0.51，大于估计出的专业式扶贫阈值，说明中国的扶贫模式应该逐步从传统的“专业式扶贫”转向“开发式扶贫”会更有减贫成效，而中国在减贫事业中取得了显著成就也印证了这个理论。在我国改革开放初期，官僚体系质量普遍较低，需要借助上级政府或是专业的国际扶贫组织对官员进行专业培训，并且采用深度跟踪项目进行、对扶贫项目进行每期评估的“专业式扶贫”，加上我国的劳动参与率相对较高，道德风险相对较低，两者均提高了专业式扶贫在中国的有效性。但是，随着官僚体系质量的大幅提升，我国上级政府又适当的改变扶贫模式，选择自主模式较高的“开发式扶贫”。在此模式下，扶贫官员可以自行决定扶贫项目，而上级政府只考察扶贫项目的最终成果，并将扶贫成效纳入官员晋升的考核之中。我国减贫事业的巨大成功恰好印证了我国精准扶贫的逻辑，那就是因时制宜地选择与本国官员质量和经济增长潜力等特征相匹配的扶贫模式才能发挥最大的减贫成效。中国扶贫模式的成功选择对于其他国家特别是发展中国家的扶贫事业有不可或缺的借鉴作用。

表3“专业式扶贫”和“开发式扶贫”对于减贫的有效性分析——根据道德风险程度分类

表4“专业式扶贫”和“开发式扶贫”对于减贫的有效性分析——根据扶贫潜在收益分类

四、结论

各国政府以及世界组织在实践中积累了可贵的减贫经验和知识。改革开放以来，中国的减贫事业取得了举世瞩目的伟大成就,中国政府不但发挥了传统的“专业式扶贫”优势，而且通过艰难探索，创造性地实践了“开发式扶贫”，实现精准扶贫，不仅有效地解决了中国的贫困问题，而且为人类减贫事业贡献了全新的知识。中国目前所实行的精准扶贫是一种以人民为中心的政府主导模式，政府以外力介入式手段提升贫困人口的生活水平和发展能力，使其能够跨越“最低财富门槛”，逃脱贫困陷阱。中国的扶贫模式虽然也强调要提升扶贫对象的内生动力，但并不全然按照自由市场经济模式所强调的以贫困人口自我发展为中心的扶贫体系来发展。中国的精准扶贫指的是通过相应的制度安排、政策支持和官员激励机制，将扶贫资源以一定的方式准确传递给符合条件的目标人群，帮助他们通过合适的形式，改善自己的条件和提高自己的能力，进而摆脱贫困的一种全过程精准的特殊目标瞄准扶贫方式。

中国的减贫理论和减贫模式也在实践中不断地摸索创新，在全世界除了贡献减贫人口的成就以外，也贡献了以政府主导大规模减贫的经验，可以为其他国家共享。但减贫不仅仅是靠简单的政府或世界组织的经济援助就可以达成，更应该注意减贫过程中的激励机制问题。本文从理论和实证两部分验证两种政府主导下的扶贫模式，也就是“专业式扶贫”和“开发式扶贫”对减贫的影响，我们认为只有选择了符合本国扶贫官员的能力、道德风险水平和扶贫潜在收益等特征的扶贫模式下，扶贫项目才能达到显著的减贫效果。理论上，本文采用一个动态委托代理模型阐明两种扶贫模式背后的激励机制。我们发现两种扶贫模式各具优势，减贫的具体模式应该与扶贫官员的教育水平、政府治理水平和经济增长潜力等特征相匹配才能更有效地发挥作用。本文的理论模型推导出，当扶贫官员的能力相对较低时，专业式扶贫比开发式扶贫更为有效；同时，官员的道德风险越小或者扶贫收益越大都会增加专业式扶贫更为有效的概率。

实证上，本文采用多边和双边国际援助数据来代表两种扶贫模式，结合PovcalNet数据库的贫困数据对理论模型的各个结论进行检验。实证研究表明，理论预测和两种扶贫模式的现实表现相一致。国际专业扶贫机构主导的“专业式扶贫模式”对那些官员道德风险程度高、扶贫潜在收益大以及官员质量需要专业协助的国家更有效果。我们发现由于“专业式扶贫模式”能够为减贫官员提供专业性的指导，当贫困国家的官员素质比较低，从而缺乏减少贫困所需的必备知识时，专业式减贫能有效提高官员的水平。但同时，国际专业扶贫机构往往对受助国有严格的考核标准，当贫困地区取得一定的减贫效果时，这些专业扶贫机构会提出更高的标准，这种动态考核机制会削弱受助国的减贫激励，形成棘轮效应。另外，我们也证实了当受助国的政府治理中存在较高的道德风险时，这种棘轮效应所带来的激励损失会使得专业式扶贫的效果大打折扣。两种扶贫模式的优劣还取决于受助国的经济增长潜力，对某些贫困国家来说，如果减贫能释放出来巨大的经济增长潜力，那么专业式扶贫效果会更好。

“专业式扶贫”和“开发式扶贫”的理论基础和激励机制不仅适用于国际间的减贫实践，同时对于政府选择的扶贫方式也具有重要的指导意义。我国“精准扶贫”的一个重要环节就是脱贫治理中的激励机制问题，如何有效地提高扶贫官员精准扶贫的能力、理顺权责的激励问题，本文的理论和实证研究将对此提供有益的视角。

附录

(一)引理1的证明

因为只有取得收益B时，上级政府才支付报酬，所以上级政府的期望效用是S=pqh(B-w′)=pqhB-qh/δ。如果上级政府不使用该激励合同，则扶贫官员的努力水平为零。此时上级政府的期望效用为pqlB。

当上级政府实行专业式扶贫时，会详细考察官员的能力，对扶贫项目进行仔细的论证，挑选匹配的官员来执行项目。我们可以认为在专业式扶贫下，官员和项目完全匹配，即官员全是高能力的。此时p=1，上级的期望收益变为S′=qhB-qh/δ>S。

证毕。

(二)定理1的证明

我们用逆向归纳法来求解：

1.先求解如果第一期项目成功时，第二期的最优合同。

为了让官员在第二期努力，必须满足的激励相容条件是：

(A1)

不等式的左边是官员努力的报酬，右边是不努力所得的报酬。

此时扶贫官员得到的期望收益是：

(A2)

此处的E(B)表示当第一期项目成功获取收益B之后，第二期的期望收益。

2.再求解第一期项目收益为0时，第二期的最优合同。

如果第一期收益为0，那么第一期工资为0；如果第二期收益为B，那么工资为W2。此时，为了让官员在第二期付出努力，必须满足如下激励工资：qhW2-1≥qlW2。不等式的左边是官员付出努力的报酬，而右边是不努力的报酬。因此我们得到W2≥1/δ，其中δ=qh-ql。

此时扶贫官员得到的期望收益是：

E(0)=qhW2-1=(qh/δ)-1

(A3)

此处的E(0)表示当第一期项目收益为0时，第二期的期望收益。

继续按照逆向归纳法的程序，现在来求第一期的最优合同。扶贫官员预计到这种棘轮效应，就会有动机在第一期不愿意付出努力。从上面第二期的分析可以得出，如果第一期项目成功，第二期官员的期望收益是(θqh/δ′)-1；如果第一期项目失败，第二期官员的期望收益是(qh/δ)-1。现在设第一期收益为B时，扶贫官员的收益为W(B)；第一期收益为0时，官员的收益为W(0)=0。

如果上级政府希望激励官员在第一期也付出努力，那么需要满足的激励约束条件是：

qh[W(B)+E(B)]+(1-qh)[W(0)+E(0)]-1≥ql[W(B)+E(B)]+(1-ql)[W(0)+E(0)]

不等式的左边表示付出努力时官员的期望收益，右边表示不付出努力时官员的期望收益，将E(B)、E(0)、W(0)代入到上式，化简可得：

W(B)≥(1/δ)+E(0)-E(B)

(A4)

最优的时候该不等式取等号。

由此，我们可以得到在专业式扶贫下，中央政府的期望收益是：

UZ=qh[B-W(B)+qhB-(θqh/δ′)]+(1-qh)[qhB-(qh/δ)]

证毕。

(三)定理2的证明

在第二期，如果第一期的产出为B，那么为了激励官员在第二期付出努力，第二期的激励工资取决于第二期的收益。如果第二期的收益为B，扶贫官员得到工资W(B,B)；如果第二期的收益为0，工资为W(B,0)。

报酬W(B,B)和W(B,0)必须满足激励相容条件：

qhW(BB)+(1-qh)W(B0)-1≥qlW(BB)+(1-ql)W(B0)

(A5)

此不等式的左边是官员在第二期选择努力情况下的期望净收益，即努力的收益减去努力的成本1。不等式的右边是官员选择不努力情况下的期望收益。

将上式化简后，我们得到：

W(BB)≥W(B0)+1/δ

(A6)

我们还要激励官员在第一期也要付出努力：

pqh[qhW(BB)+(1-qh)W(B0)-1]+(1-pqh)W(0)-1≥pql[qhW(BB)+(1-qh)W(B0)-1]+(1-pql)W(0)

(A7)

不等式的左边表示官员选择努力的期望净收益，右边表示不努力时的期望收益。具体地，不等式左边表示官员付出努力的情况下的收益，其中pqh表示第一期努力时收益为B的概率，(1-pqh)表示第一期收益为0的概率。不等式的右边表示官员不付出努力的情况下的收益，其中pql表示第一期不努力时收益为B的概率，(1-pql)表示不努力时收益为0的概率。[qhW(BB)+(1-qh)W(B0)-1]表示官员在第二期被续聘的情况下(只有第一期收益为B时才会被续聘)，第二期付出努力时的期望收益。W(0)表示官员在第二期被调离的情况下(第一期的收益为0就会被调走)的收益。

将式(A7)化简，我们可以得到：

qhW(BB)+(1-qh)W(B0)-1≥1/(pδ)+W(0)

(A8)

上级政府的目标函数是最大化自己的收益：

MaxW(·)pqh[qh(2B-W(BB))+(1-qh)×(B-W(B0))]+(1-pqh)(S-W(0))

约束条件为式(A6)、式(A8)，以及W(0)≥0,W(B0)≥0,W(BB)≥0。

从目标函数可以看出，W(0)越小越好。而在约束式中，W(0)只出现在式(A8)的右边，所以W(0)也是越小越好(在式(A8)中，W(0)越小就使得该约束越容易满足)。因此，最优的情况下W(0)=0。

并且，我们在最优的时候必然有式(A8)取等号，因为如果式(A8)不取等号，那么我们可以一直减少W(B0)并且保持式(A6)成立，即：

qhW(BB)+(1-qh)W(B0)-1=1/(pδ)

(A9)

将式(A9)代入式(A6)中，我们可以得到：

W(B0)≤1+(1-pqh)/(pδ)

(A10)

因此，我们不妨令W(B0)=0，将其代入到式(A9)中，我们得到W(BB)=1/qh+1/(pδqh)。将上述问题的解代入中央政府的目标函数，我们可以得到中央政府最大的期望收益为：

证毕。