中国农村低保制度的实施效果评估——基于老年人口的实证分析

汪 然

一、引言

我国农村低保制度发轫于20世纪90年代初，至今已走过近30年的历程。2007年以来，随着农村低保制度在全国范围内的建立，我国的减贫事业进入了一个新阶段。之后，农村低保制经历了在实践中不断发展完善的过程，并且在减贫进程中扮演了重要角色。作为一项兜底性制度安排，农村低保制度在改善贫困人口福祉水平、维护社会公平等方面都发挥着重要作用。然而，农村低保制度在实施过程中也遇到了一些问题，如瞄准效果较差，功能定位不明确等，这些问题使得低保制度的初始目标发生了一定程度的偏离。因此，在后小康社会和老龄化社会，如何进一步优化农村低保制度，提高农村低保的政策效果，使农村低保制度的实施更具有针对性是一个不容忽视的问题。农村低保制度不仅关系着脱贫攻坚成果的巩固和乡村振兴战略的有效实施，也关系着大多数高贫困风险群体福祉水平的改善。在此背景下，农村低保制度的瞄准效果如何，对老年人福祉产生怎样的影响，便是本文的研究重点。

有关农村低保制度实施效果的研究在精准扶贫政策实施后急剧增长，也是近年来的热点研究问题，相关研究主要从瞄准效果和福祉效应两个维度展开。从瞄准效果来看，已有研究表明，无论采用何种标准进行测量，农村低保都存在较高的瞄准偏误，①韩华为、徐月宾：《农村最低生活保障制度的瞄准效果研究——来自河南、陕西省的调查》，《中国人口科学》2013年第4期；刘凤芹、徐月宾：《谁在享有公共救助资源?——中国农村低保制度的瞄准效果研究》，《公共管理学报》2016年第1期。较高的瞄准偏误主要源于不恰当的贫困识别标准以及精英俘获效应。②韩华为、高琴：《中国农村低保政策效果评估——研究述评与展望》，《劳动经济研究》2020年第1期。福祉效应方面，农村低保对受助对象的经济状况产生了显著的正向影响，低保不仅降低了受助对象的收入贫困和多维贫困发生率，而且对其消费水平的提升效应也比较明显。③姚明明、王磊：《基于双重差分法的农村最低生活保障制度减贫效果研究》，《辽宁大学学报（哲学社会科学版）》2018年第3期；王盈怡、涂罡：《低保与城乡反贫困:一个多维贫困和多维不平等的视角》，《公共财政研究》2018年第6期；吴敏：《低收入家庭现金转移支付的消费刺激作用——来自城乡居民最低生活保障项目的经验证据》，《财政研究》2020年第8期。考虑到新型社会救助制度在功能方面的调整，学者们开始逐渐关注农村低保的主观福祉效应，但相关研究结论存在较大分歧。一部分研究认为农村低保能够显著提升贫困人口的生活满意度和主观幸福感。④梁土坤：《低保政策、家庭结构与贫困人口幸福感》，《现代经济探讨》2019年第5期；Huawei Han, Qin Gao,"Does Welfare Participation Improve Life Satisfaction? Evidence from Panel Data in Rural China,"Journal of Happiness Studies, 2020, 21(5).另外一些学者的研究却发现，低保对受助者的主观福祉有负向影响，其中很重要的一个原因是农村低保救助的污名化所引致的福利耻感。⑤Jian Chen, Lichao Yang, "Poverty and Shame: Interactional Impacts on Claimants of Chinese Dibao," The International Journal of Social Quality, 2016, 6(2); Di Qi, Yichao Wu,"Does Welfare Stigma Exist in China? Policy Evaluation of the Minimum Living Security System on Recipients' Psychological Health and Wellbeing," Social Science & Medicine,2018, 205(c).

已有文献为本文提供了很好的基础，但仍然存在拓展的空间。第一，从精准扶贫的视角出发分析农村低保制度的瞄准效果。现有研究在低保瞄准指标的测量方面已经比较成熟，但是，鲜有研究从精准扶贫战略出发评估农村低保瞄准的精准性和公平性。第二，福祉测量的拓展。例如，在物质福祉方面，已有研究考察了低保制度对当期物质福祉的影响，但对未来福祉的研究较少。第三，作用机制的拓展。在主观福祉方面，已有研究分析了农村低保对受助对象主观福祉的影响，但缺少对作用机制的讨论，农村低保制度如何影响受助对象的主观福祉仍然需要进一步深化。第四，对群体异质性的关注。农村低保制度对不同群体福祉效应的影响可能存在异质性，针对老年群体的研究还不够深入。随着我国脱贫攻坚战取得全面胜利，农村的贫困问题将呈现出更明显的结构性特征，老年人将是农村相对贫困群体中最为突出的主体之一。如何精准地通过低保等兜底性的制度安排改善农村贫困老年人的多维福祉水平仍然是需要重点考虑的问题。

本文旨在分析我国农村低保制度的瞄准效果及其影响因素，探究低保对农村老年人多维福祉的影响效应，为进一步完善我国农村低保制度提供理论依据和政策建议。具体研究问题如下：（1）农村低保制度的瞄准效果如何？哪些因素影响农村低保的瞄准效果？精准扶贫政策在其中起了怎样的作用？（2）农村低保制度对老年人物质福祉、主观福祉和关系福祉产生了怎样的影响？其中的作用机制是什么？

二、理论基础与分析框架

（一）理论基础

第一，现金转移支付减贫机制理论。Drèze和Sen认为，现金转移支付项目具有两大减贫机制：保护性机制和促进性机制。①Jean Drèze, Amartya Sen, Hunger and Public Action, Oxford University Press, 1989, pp.65-67.其中，保护性减贫机制强调对弱势群体的保护，通过救助的方式帮助贫困人口提高收入水平，以保障其基本生活水平。促进性减贫机制则更加强调现金支持对贫困人口造成的长期影响，即现金转移在长期是否帮助贫困人口摆脱了贫困陷阱。在促进性减贫机制下，理想的减贫路径是提升受助对象的个人能力，通过帮助其积累人力资本和物质资本的方式实现能力脱贫。②Armando Barrientos, "Social Transfers and Growth, What Do We Know? What Do We Need to Find Out?" World Development, 2012, 40(1).但是，现实情况下的减贫路径也存在偏离的可能，即存在目标偏离的路径。如果一项现金转移支付项目越远离理想路径，越靠近目标偏离的路径，则其包含更少的促进性减贫机制。

第二，罗尔斯公平理论。罗尔斯认为，公平的本质是要实现弱势群体的福利最大化。③约翰·罗尔斯著，何怀宏、何包钢、廖申白译：《正义论》，中国社会科学出版社，1988年，第7-10页。罗尔斯公平理论所坚持的社会正义原则包括两点：一是自由原则，即每个人都享有基本的自由权；二是平等原则。从罗尔斯公平理论出发，农村低保制度作为一种兜底性保障制度，其公平性首先要体现为“底线公平”，并将此作为最根本的价值追求。④仇叶、贺雪峰：《泛福利化：农村低保制度的政策目标偏移及其解释》，《政治学研究》2017年第3期。在低保制度的根本价值准则下，其保障的对象是那些真正需要得到救助的弱势群体，只有在锁定保障对象的前提下，政府的救助资源才能达到最高效的利用，进而实现其基本目标。倘若违背这一准则，那么就会产生潜在的低保制度参与者对该制度产生的不公平感。⑤何植民：《农村最低生活保障政策的公共性问题研究》，《中国行政管理》2014年第11期。农村低保制度作为一种兜底性政策安排，其公平性需要在实践中得到检验。

第三，精准扶贫理论。精准扶贫是一个具有中国本土特色的贫困应对概念，其产生发展过程带有明显的政策取向，是我国多年扶贫开发经验的总结。首先，精准扶贫是一个基于实践的思考过程，其重要特征是对以往扶贫工作的成败得失进行反思，通过反思构建出新的扶贫机制。⑥葛志军、邢成举：《精准扶贫：内涵、实践困境及其原因阐释——基于宁夏银川两个村庄的调查》，《贵州社会科学》2015年第5期。精准扶贫要求在厘清致贫因素的前提下，通过制定更加具有针对性的扶贫方案，使扶贫资源瞄准真正的贫困人口，进而达到持续脱贫的目标。⑦汪三贵、郭子豪：《论中国的精准扶贫》，《贵州社会科学》2015年第5期。其次，精准扶贫是一个理论的再生产。精准扶贫不是凭空产生的，而是在相关理论的基础上衍生出来的。精准扶贫吸收了赋权理论、参与式发展理论、合作型反贫理论等多种减贫理论的精髓。⑧黄承伟、覃志敏：《论精准扶贫与国家扶贫治理体系建构》，《中国延安干部学院学报》2015年第1期。最后，精准扶贫理论还需要在实践中不断完善。在精准扶贫战略下，低保制度兜底作用的发挥在很大程度上依赖于其瞄准效果。⑨朱梦冰、李实：《精准扶贫重在精准识别贫困人口——农村低保政策的瞄准效果分析》，《中国社会科学》2017年第9期。

（二）分析框架

本文基于现金转移支付减贫机制理论、罗尔斯公平理论和精准扶贫理论，结合3-D福祉视角，构建理解我国农村低保制度实施效果的分析框架（图1），将低保制度的实施效果分为瞄准效果和福祉效应两大类。其中，瞄准效果由具体的指标进行度量，分为SHARE值（贫困老年人所获得低保金额占总金额的比例）、CGH指数（标准化SHARE指标）、①该指标最初由Coady等人构建，文献中一般简称为CGH指标，具体定义见后文的方法介绍部分。错保率和漏保率等；瞄准偏误的影响因素包括贫困的识别方法、社会资本的干扰和精准扶贫政策的实施。按照3-D福祉框架（Three Dimensions of Well-being），福祉效应分为物质福祉效应、主观福祉效应和关系福祉效应等三类。②McGregor J.Allister, Pouw Nicky, "Towards an Economics of Well-being," Cambridge Journal of Economics, 2017,41(4).其中，物质福祉刻画了个体在物质需求方面所得到的满足程度；主观福祉反映了个体在精神层面所感受到的意义；关系福祉反映了人在与其他主体的互动关系中社会需求的满足程度。③韩华为、高琴：《中国农村低保政策效果评估——研究述评与展望》，《劳动经济研究》2020年第1期。从3-D福祉框架出发，对减贫政策福祉效应的评估不应当仅仅局限于物质福祉，而应当将非物质福祉放在更加重要的位置。本文以老年人为主体分析农村低保制度的实施效果，侧重于分析农村低保对老年贫困人口的瞄准效果，以及农村低保对老年人的多维福祉产生的影响，探讨其中的作用机制。

图1 农村低保制度实施效果分析框架

三、方法、数据与变量

（一）实证方法

1.瞄准效果测量方法

本文使用以下两类指标对农村低保瞄准效果展开测量：（1）低保名额瞄准指标；（2）低保金额瞄准指标。低保名额瞄准指标用以反映农村低保名额分配过程中的覆盖情况和漏出情况，包括错保率（IE）和漏保率（EE）。其中，错保率衡量所有获得低保的农村老年家庭中非贫困家庭所占比例；漏保率衡量所有贫困的农村老年家庭中未获得低保的家庭所占比例。①David Coady, et al., Targeting Transfers in Developing Countries:Review of Lessons and Experience, Washington DC,The World Bank, 2004, pp.25-26.SHARE值指的是低保总金额中流向贫困家庭的比例；CGH指数用以反映与平均分配方法相比，实际的低保救助金额瞄准效果的相对大小。

上述几类低保瞄准指标可以通过分类矩阵得到更直观的体现。如表1所示，每个矩阵单元包含了获得低保条件和享受低保补助的交叉信息。我们可以将样本家庭分为如下几类：第一类是同时符合获得低保条件且享受低保补助的农村老年家庭，数量为A（救助金额为TA）；第二类是不符合获得低保条件但享受低保补助的农村老年家庭，数量为B（救助金额为TB）；第三类是符合获得低保条件但不享受低保补助的农村老年家庭，数量为C；第四类是既不符合获得低保条件也不享受低保补助的农村老年家庭，数量为D。因而，错保率的公式为：IE=B/(A+B)，漏保率的公式为：EE=C/(A+C)，SHARE值的公式则可以表述为SHARE=TA/TAB，CGH指数的公式为：CGH=SHARE/H，其中，H为贫困率。

表1 基于低保标准定义的分类矩阵

2.福祉测量方法

（1）物质福祉测量。本文使用预期贫困脆弱性（VEP）方法和三阶段广义最小二乘法测量了农村老年家庭的贫困脆弱性，②Takeshi Amemiya, "The Maximum Likelihood and the Nonlinear Three-Stage Least Squares Estimator in the General Nonlinear Simultaneous Equation Model," Econometrica, 1977, 45(4).将贫困脆弱性作为老年物质福祉的代理变量。由于预期贫困脆弱性（VEP）既能考虑到家庭的不同特征偏好，又具有较强的前瞻性，因而将其用于测量物质福祉具有一定的合理性。③解垩：《中国老年家庭的经济脆弱性与贫困》，《人口与发展》2014年第2期。具体计算过程如下：

第一步，估计消费方程，并将回归结果的残差平方再次进行OLS估计。即：

其中，Ci是农村老年人家庭的人均年消费额，Xi是影响老年家庭消费的相关解释变量，参考相关文献的做法，主要引入了农村老年家庭户主的社会人口学特征，如性别、年龄、婚姻状况、健康状况、受教育程度等，以及家庭层面的相关特征，如家庭户人口规模、家庭收入状况等，①樊丽明、解垩：《公共转移支付减少了贫困脆弱性吗?》，《经济研究》2014年第8期。最后还控制了地区变量。

第三步，选择贫困线，计算家庭i的贫困脆弱性：

假设消费对数服从正态分布，lnpoor为贫困标准的对数值，使用不同的贫困标准线计算得到的贫困脆弱性也不一样。

（2）关系福祉测量。本文使用潜在类别模型（LCA）测量农村老年人的关系福祉。潜在类别模型（LCA）是一种建立在概率论基础上的分析方法，其基本思想是使用外显变量之间的联合概率对潜变量进行参数估计。②Paul F.Lazarsfeld, Neil W.Henry, "Latent Structure Analysis," American Sociological Review, 1968, 34(2).潜在类别模型（LCA）的分析过程包括模型参数化、参数估计、模型识别、拟合优度评价、潜在分类等几个方面，③曾宪华等：《潜在类别分析原理及实例分析》，《中国卫生统计》2013年第6期。常见的拟合指标包括似然比卡方检验（L2）、信息评价指标（AIC）、贝叶斯信息指标（BIC）、熵指数（Entropy）等。一般来说，当BIC值越小或Entropy值越大，则模型的拟合优度和精度越高。在通过拟合指标确定最佳模型后，再根据外显变量的条件概率来判断各类别的倾向，并最终确定该类别的名称。

3.回归模型

（1）面板二值选择模型。使用面板二值选择模型实证分析农村低保瞄准效果的影响因素，计量模型如下：

其中，Yit为第i个农村老年家庭户在第t期是否得到低保救助的虚拟变量，Povertyit为不同的贫困状态，Scapit为社会资本变量，Zit为控制变量，rt为年份效应，θi为个体效应，εit为随机误差项。虽然农村低保瞄准偏误在实践过程中不可避免，但如果低保救助资源更多地向贫困群体倾向，那么其整体的瞄准效果至少是次优的。

（2）倾向得分匹配法。农村低保家庭的确定并非随机，而是根据家庭的经济状况等相关特征进行评定。获得农村低保的家庭和未获得农村低保的家庭在社会经济的诸多方面存在显著差异，如收入的差异、财产的差异、健康状况的差异等。因此，为了更大程度地减少估计的偏误，本文使用倾向得分匹配法（PSM）来估计低保对农村老年家庭贫困脆弱性的影响。该方法的主要特点是运用准随机实验的方法计算处理组和控制组之间福祉差异来估计出平均处理效应。①Paul R.Rosenbaum, Donald B.Rubin, "The Central Role of the Propensity Score in Observational Studies for Causal Effects," Biometrika, 1983, 70(1).具体来说，在控制相关特征的前提下，采用Logit回归模型预测农村老年家庭获得低保的倾向得分，根据倾向得分对样本进行匹配，最后计算出平均处理效应。

（3）工具变量法。传统的多元线性回归模型可能存在反向因果或遗漏变量等内生性问题。因此，本文使用工具变量法以更好地处理可能存在的内生性问题，选择的工具变量为“村级层面低保覆盖率”。工具变量满足两个条件：第一，相关性，村级低保覆盖率和老年人获得低保的概率高度相关；第二，外生性，村级层面的低保覆盖率作为一个地区的整体指标，通常不会对个体的福祉产生直接影响。

（4）其他实证模型。在福祉效应的评估中，我们还使用了其他实证模型进行分析。使用分位数回归模型估计低保的物质福祉效应，以检验低保的物质福祉效应如何随着贫困脆弱程度的提高而改变；使用广义倾向得分匹配法（GPSM）分析不同低保补助额度对物质福祉的影响，以更加准确地估计出不同低保补助强度下的处理效应。②Keisuke Hirano, Guido W.Imbens, "The Propensity Score with Continuous Treatment," UC Berkeley and NBER, 2004.同时，为了更加稳健地估计低保对农村老年人主观福祉的影响，本文还使用双重差分倾向得分匹配法（PSM-DID）进行分析。最后，由于代际关系（家庭关系福祉）反映的是农村老年人与多个子女之间的关系，此种数据结构具有家庭分层的特征。为了避免同一家庭内部的某些共同特征而产生的相关性，本文使用分层线性模型（HLM）分析低保对老年人家庭代际关系的影响，③曾旭晖、李奕丰：《变迁与延续：中国家庭代际关系的类型学研究》，《社会》2020年第5期。该模型的优点是可以将家庭特征的差异用组内相关系数（ICC）反映出来。

（二）数据来源

本文综合使用中国健康与养老追踪调查（CHARLS）数据和中国老年社会追踪调查（CLASS）数据进行分析。CHARLS迄今已经完成了四轮全国调查，其中2011年的调查有10257个家庭样本，2013 年有10629个家庭样本，2015年有11797个家庭样本，2018年有10524个家庭样本。根据研究的目的和需要，本文使用了2013年、2015年和2018年三轮CHARLS数据。剔除不相关和缺失的变量，最终选择样本量13182个农村老年家庭户，其中2013年有3954个家庭户，2015年有4316个家庭户，2018年有4912个家庭户。本文还使用由中国人民大学开展的中国老年社会追踪调查（CLASS）2016年的调查数据。CLASS是一项专门针对中国老年人的全国性、连续性社会追踪调查项目。CLASS2016年数据调查对象为年满60周岁的中国老年人，调查地区涵盖了中国大多数省份，能够较好地代表现阶段我国城乡老年人经济和社会等方面的基本状况，有效样本为11511份，其中农村户籍样本6356个。

（三）变量设置

本文综合使用中国健康与养老追踪调查（CHARLS）数据（描述见表2）和中国老年社会追踪调查（CLASS）数据（描述见表3）进行分析。其中，CHARLS调查描述的是三期的综合情况，CLASS描述的是2016年的情况。

表2 CHARLS样本描述

表3 CLASS样本描述

四、实证分析

（一）瞄准效果分析

1.基于收入贫困的估算

表4给出了在国家贫困线标准下基于各指标测算的农村低保实际瞄准效果。总体来看，这些指标结果表明农村低保的瞄准效果较差，存在比较严重的瞄准偏误。根据2015年CHARLS全样本的测算结果表明，超过70%的农村老年低保应保家庭未能获得低保救助，在所有的农村低保老年家庭中有近25%为不应该获得低保的非贫困家庭；从SHARE指标来看，应保家庭获得了62.94%的低保救助总金额，这意味着低保金额的漏损率较高；CGH指标结果表明，与总样本平均分配低保金相比，实际低保瞄准机制下农村贫困老年家庭获得的低保补助金份额仅高出5%。通过东、中、西部比较发现，中西部地区在漏保率、错保率和SHARE值等三个指标上明显好于东部，相比较而言，中西部地区低保的瞄准效果更好，有更多的低保补助金额流向了应保家庭；分地区的CGH指标结果表明，东部的CGH值高于中西部地区。

就不同年份的比较来看，无论是在全国层面还是在区域层面，2015年农村低保的瞄准效率比2013年有所提升，这突出地体现在SHARE值和错保率两个指标上，相比较而言，2015年有更多的低保金额流向了贫困家庭，错保率也明显下降。但与此同时，2015年农村低保的漏保率较2013年有所提升，即有更多的贫困老年家庭被排除在低保之外。在CGH指标上，各地区的变化趋势有所不同，除东部地区以外，其他两个地区的CGH值都随着时间的发展而降低，即低保金的分配朝着普惠化的趋势发展。

2.基于多维贫困的估算

采用A-F法对多维贫困进行测量，该方法是当前学界普遍使用的多维贫困测量方法，最早由Alkire和Foster提出，经过不断完善逐渐成为分析贫困问题的重要工具。①Sabina Alkire, James Foster, "Counting and Multidimensional Poverty Measurement," Journal of Public Economics,2011, 95(7-8).本节结合相关研究和CHARLS调查数据所提供的相关信息，从4个维度界定老年多维贫困，如果农村老年家庭在超过2个指标上处于缺失状态，则定义为贫困户。各指标的界定标准如下。

（1）收入维度。 将农村老年人家庭人均年收入低于2300元（2010年不变价）记为1，否则为0。

（2）教育维度。一是受访者和配偶受教育状况：将受访者或者配偶未上过小学（包含文盲）记为1，否则为0；二是子女受教育状况：家受访者成年子女中未完成初中教育记为1，否则为0。

（3）健康维度。一是身体功能：将受访者或者配偶存在ADL任何一方面的问题记为1，否则为0；二是残疾状况：将受访者或者配偶存在残疾问题记为1，否则为0。

（4）生活状况维度。一是住房结构：将受访者家庭住房结构为非钢筋混凝土、砖木和混合结构记为1，否则为0；二是饮用水：将受访者家中没有自来水记为1，否则为0；三是做饭燃料：将受访者家庭常用的做饭燃料为秸秆或柴火记为1，否则为0。

表5体现了多维贫困标准下，2013年、2015年农村低保瞄准指标的变动情况。全国层面来看，与收入贫困标准下的瞄准效果类似，多维贫困标准下农村低保的瞄准效果并不佳，存在较为严重的对象瞄准偏误。首先，从错保率和漏保率来看，农村老年应保家庭中至少有70%未能享有低保救助，在所有的农村老年低保家庭中至少有12%为不应该享受低保的非贫困家庭；其次，从SHARE指标来看，近80%的低保金流向了贫困家庭；再次，CGH指标显示，在与总样本中平均分配到的低保救助名额相比，实际低保瞄准机制下应保贫困家庭获得的低保救助名额最多高出14%，农村低保的普惠化倾向比较明显。就不同年份的比较来看，无论是在全国层面还是在区域层面，2015年农村低保的瞄准效率比2013年有所下降，这反映在所有指标上。例如，2013年全国层面的低保错保率和漏保率分别为12.26%和71.97%，到2015年这两个指标分别上升到14.82%和74.07%；2013年全国层面的SHARE值和CGH指数分别为83.78%和1.14，到2015年该指标下降到79.12%和1.11。

通过东、中、西部比较发现，中西部地区农村低保制度在漏保率、错保率和SHARE值等三个指标上明显好于东部，相比较而言，中西部地区低保的瞄准效果更好，有更多的低保金额流向了应保家庭，这与收入贫困标准下农村低保瞄准效果的地区差异情况类似。例如，2015年东部地区低保漏保率和错保率分别高达79.73%和20.89%，西部地区低保瞄准在这两个指标上较东部地区分别低了近10个百分点。在CGH指标上，不同地区的差异相对较小，总体而言，各地区低保救助的普惠化倾向比较明显。

表5 基于多维贫困标准的农村低保瞄准效果

就不同贫困识别标准下低保瞄准效果比较发现，多维贫困标准下低保瞄准的效果更好。这突出地体现在错保率和SHARE值两个指标上，即以多维贫困作为低保识别的标准，一方面可以更有效地将非贫困家庭排除在低保制度之外，另一方面又可以更加有效地将低保救助金额分配给贫困家庭。

3.瞄准效果的影响因素分析

为了进一步探究农村低保瞄准效果的影响因素，本文基于CHARLS调查数据，使用面板二值选择模型进行分析。首先对模型进行了随机效应估计，LR检验结果拒绝原假设，故采用随机效应模型比采用混合回归模型合适。其次，由于本文使用的是短面板数据，具有“小T大N”的特征，样本可以视为对总体的推断，采用随机效应估计可以提高估计的效率。①刘晓光等：《杠杆率、经济增长与衰退》，《中国社会科学》2018年第6期。

实证结果表明，在控制老年人个人特征（年龄、性别、婚姻状况、民族）、家庭特征（家庭人口规模、土地规模、资产禀赋）、村庄特征（村庄到火车站距离、地形）和区域特征的前提下，农村贫困老年人家庭比非贫困家庭获得低保的可能性更大。这说明，以多维贫困状态作为农村低保的瞄准指标具有一定的合理性。同时，农村老年人的社会资本越高，其获得低保的概率越大，这表明，社会资本对农村低保瞄准效果带来了一定程度的干扰。另外，本文控制了年份效应，其系数显著为负，这与以往的研究结论一致。②马小勇、吴晓：《农村地区的扶贫更精准了吗?——基于CFPS数据的经验研究》，《财政研究》2019年第1期。随着精准扶贫战略的实施，扶贫的方式更加多样化，使得真正需要低保救助的农村家庭相对减少。通过采用平衡面板数据发现研究结论依然保持稳健。

表6 面板二值选择模型回归结果

为了验证精准扶贫战略的效果，本文使用分年份的子样本进行回归检验。不同年份代表了精准扶贫战略的不同阶段，2013年、2015年和2018年分别代表了未实施阶段、初步实施阶段和完全实施阶段。回归结果表明，不同阶段核心解释变量贫困状况的回归系数在1%水平下显著为正，比较系数大小可知，完全实施阶段的回归系数最大，未实施阶段次之，初步实施阶段最低，这说明以贫困状态进行低保瞄准在精准扶贫不同阶段存在差异，在精准扶贫战略完全实施阶段低保瞄准的效果最好，这说明精准扶贫政策的实施提高了农村低保的瞄准效果。同时，社会资本变量的回归系数在精准扶贫战略的不同阶段存在差异，未实施阶段和初步实施阶段社会资本的系数在1%水平下显著为正，完全实施阶段社会资本的系数不显著，回归系数的大小随着精准扶贫战略的推进而不断减小。这表明精准扶贫战略的实施在一定程度上降低了社会资本对农村低保瞄准效果的干扰，进而提升了农村低保的公平性。

表7 精准扶贫战略的作用机制

（二）物质福祉效应

1.倾向得分匹配结果

使用贫困脆弱性作为老年人物质福祉的代理变量，基于CHARLS2018调查数据分析农村低保对老年人物质福祉的影响。表8呈现了倾向得分匹配法（PSM）的估计结果。①样本通过了平衡性检验，限于文章篇幅，详尽的结果可向作者索取。以国家贫困线标准为例，在匹配前，平均处理效应的系数为正，处理组家庭贫困脆弱性高于控制组家庭贫困脆弱性；在各控制变量匹配后，平均处理效应的回归系数在1%的水平上显著为负，处理组家庭贫困脆弱性显著低于控制组家庭贫困脆弱性，说明低保在一定程度上降低了农村老年人家庭贫困脆弱性。用世界银行1.9美元标准下的贫困脆弱性做进一步分析，发现本文的结论依然稳健。

表8 低保对农村老年人家庭贫困脆弱性的平均处理效应

注：***p<0.01, **p<0.05, *p<0.1。

2.广义倾向得分匹配结果

接下来，本文进一步使用广义倾向得分匹配法（GPSM）估计不同低保补助强度下的平均处理效应。首先利用Fractional Logit模型估计农村老年家庭获得低保的倾向得分，控制变量与前文的分析保持一致，其中，处理变量是标准化后的低保补助强度，位于0和1之间。将上述模型的估计结果进一步估计出处理变量的广义倾向得分，然后再计算出既定的贫困标准下农村老年家庭贫困脆弱性的条件期望值。接下来估计出在不同低保补助强度下农村老年家庭贫困脆弱性的条件均值，最后估计出不同低保补助强度对农村老年家庭贫困脆弱性影响的净效应，即比较不同低保补助强度与没有获得低保补助家庭的贫困脆弱性的平均差异。

通过广义倾向得分匹配之后的处理效应分析可以看出，不同低保补助强度对农村老年家庭贫困脆弱性的影响存在差异。在国家贫困线之下，农村老年家庭贫困脆弱性与低保补助强度之间始终是“U”型关系，即随着低保补助强度的提升，贫困脆弱性呈先下降后上升的趋势。例如，当低保补助强度为0.1时，获得低保使得其家庭贫困脆弱性降低1.89个百分点，且这种影响在1%水平下显著；当低保补助强度为0.4时，得到低保救助使得其家庭贫困脆弱性降低4.65个百分点，同样，这种影响在1%水平下显著。在国家贫困线标准之下，本文可以估计出“U”形拐点的低保补助强度大约为0.419，在此低保补助强度下，样本家庭的贫困脆弱性最低，此时，处理效应为-4.67个百分点。事实上，在本文考察的家庭样本中，超过97%的农村老年家庭得到的低保额度都低于该阈值，因而，样本中大多数家庭得到低保后期贫困脆弱性都显著下降。

表9 不同低保补助强度对贫困脆弱性的影响

3.分位数回归结果

为进一步考察农村低保的物质福祉效应，本文使用分位数模型进行估计。以低保样本为分析对象，将低保样本贫困脆弱性分成5个分位数水平。表10展示了低保补助金额与家庭贫困脆弱性的分位数回归结果。结果显示，无论农村老年人家庭的贫困脆弱程度如何，低保补助金额与家庭贫困脆弱性之间均存在负相关关系。其中，在家庭贫困脆弱性的底端（0.1分位数处）低保补助金额的回归系数为负，但其结果并不显著；在家庭贫困脆弱性的顶端（0.9分位数处），低保补助金额的回归系数为负，显示存在显著的负向相关关系。从系数大小来看，随着贫困脆弱程度的提高，低保的物质福祉效应逐渐增强。一个原因是边际效用递减规律普遍存在，低保对低收入老年群体的边际贡献更明显。另一个原因是高贫困脆弱性的农村老年家庭更容易在精准扶贫过程中被识别出来，并且获得包括食品、医疗、住房等多维度的专项救助，随着捆绑救助层次的提升，低保的物质福祉效应将会逐渐显现。低保与贫困脆弱性之间的这种规律性关系意味着，在公共资源相对有限的情况下，如果低保金能够精准投放，那么“雪中送炭”比“锦上添花”所产生的边际效应更大。

表10 低保补助金额和农村老年家庭贫困脆弱性的分位数回归结果

（三）主观福祉效应

1.倾向得分匹配结果

使用生活满意度作为老年人主观福祉的代理变量，基于CLASS2016数据分析农村低保对老年人主观福祉的影响。①本部分PSM-DID估计使用的是CHARLS调查数据。表11呈现了运用倾向得分匹配法（PSM）评估低保对农村老年人主观福祉平均处理效应的计量结果。在各控制变量匹配后，平均处理效应在1%的水平上显著为负，说明低保对农村老年人主观福祉具有显著的负向影响。②基准回归结果（probit模型）与PSM估计一致。

表11 低保对农村老年人主观福祉的处理效应

注：***p<0.01, **p<0.05, *p<0.1。

2.工具变量法回归结果

使用村级层面的低保覆盖率作为工具变量，由于被解析变量与核心解释变量皆为二值离散变量，故使用eprobit估计和条件混合过程估计法（CMP）进行回归。工具变量估计结果见表12，第（2）列中两个方程残差的相关性为0.137，显著为负，第（3）列中内生性辅助参数atanhrho_12的估计系数为0.138且在1%的水平上显著，这表明模型确实存在内生性问题，忽略内生性问题可能导致估计的结果有偏。估计结果显示，低保的回归系数显著为负，说明在引入工具变量控制内生性以后，农村老年人领取低保仍然降低了其主观福祉。

表12 工具变量回归结果

3.PSM-DID估计结果

前文采用倾向得分匹配方法（PSM）来控制样本选择偏误，但PSM方法也存在一定的局限，其无法应对由于不可观测的异质性带来的样本选择偏误问题。故本文进一步使用双重差分倾向得分匹配法（PSM-DID）进行估计。使用CHARLS2015和2018年两期数据，将2015年视为基期，且仅保留基期没有获得低保的样本，将2018年视为干预期，保留在两期都参与调查的农村老年群体。在本文的分析中，处理组（基期没有获得低保，但干预期获得低保）的样本量为251，对照组（基期和干预期都没有获得低保）的样本量为4135。倾向得分匹配的可靠性取决于“条件独立性假设”是否满足，即要求处理组与对照组在获得低保前，相关可观测变量无显著差异。采用核匹配方法，针对样本中农村老年人的相关特征进行倾向得分匹配，匹配前不同样本间存在较大偏差，除少数变量的偏差不显著外，其他变量的偏差都在5%显著性水平显著。通过倾向得分匹配后样本间的差异减小，在5%显著性水平下偏差均不再显著。

表13给出了基于PSM-DID的估计结果。基期的处理组样本对主观福祉的评价得分比对照组样本低0.078，干预期处理组样本对主观福祉的评价得分比对照组样本低0.196。最后，PSM-DID估计结果发现，农村低保对主观福祉的影响效应为-0.118，该效应在1%显著性水平下显著。因此，通过替换数据和方法进一步证实了本文结论的稳健性，低保确实降低了农村老年人的主观福祉。

表13 PSM-DID的估计结果

4.影响机制分析

一是降低自我效能。众多研究表明，自我效能较高的老年人生活质量通常较高，这主要是因为较强的自我效能感能够帮助其提升对生活的控制感和把握感，并以积极的态度对待生活，因而生活满意度就越高。①Jack Rejeski, Shannon L.Mihalko,"Physical Activity and Quality of Life in Older Adults," The Journals of Gerontology:Series A, 2001, 56 (s2).农村低保的张榜公示环节将一些个人隐私的内容公之于众，这可能产生福利污名效应，带来自我效能的降低，从而对老年人生活满意度产生潜在影响。基于此，本文使用“老年人是否感觉自己不中用”来表征自我效能。结果显示，和未获得低保的农村老年人相比，获得低保的农村老年人“感觉自己不中用”的概率更高，说明低保降低了农村老年人的自我效能，从而对其主观福祉产生影响。

表14 低保对老年人自我效能的影响

二是挤出社会支持网络。社会支持网络是老年人积极老龄化的重要因子，随着年龄的增加，老年人的身体心理功能逐渐退化，社会支持网络在老年人生活中起着越来越重要的作用。如果针对老年人的特殊福利政策对其社会支持网络产出挤出效应，那么，这无疑会使该项福利政策的效果大打折扣。以往研究证实，低保会挤出农村老年人从子女那里获得的经济支持。②韩华为：《农村低保会挤出子女对老年父母的代际转移吗？——来自中国健康与养老追踪调查的证据》，《社会保障评论》2020年第2期。从广义的角度来看，对老年人的福祉而言，经济支持、情感慰藉都是不可或缺的，相比较而言，情感支持对老年人幸福感的意义更为重大。①邢占军、张羽：《社会支持与主观幸福感关系研究》，《社会科学研究》2007年第6期。本文使用Lubben社会网络量表来衡量老年人的社会支持网络强度。②James Lubben, et al., "Performance of an Abbreviated Version of the Lubben Social Network Scale Among Three European Community-Dwelling Older Adult Populations," Gerontologist, 2006, 46(4).

使用KHB中介效应模型分析低保对农村老年人主观福祉的影响机制。③Richard Breen, et al.,"Total, Direct, and Indirect Effects in Logit and Probit Models," Sociological Methods & Research,2013, 42(2).该模型最大的优点是它能够将中介变量的影响从众多混杂因素中分离出来，从而使得模型的估计更加准确。结果显示，低保对农村老年人主观福祉的总效应和直接效应为负，经由社会支持网络、家庭支持网络和朋友支持网络发挥的间接效应为负，间接效应占比分别为22.37%、14.54%和21.03%。这表明中介变量社会支持网络具有部分中介效应，即低保通过挤出农村老年人的社会支持网络对其主观福祉产生间接的负向影响。

表15 KHB中介效应模型的分解结果（N=6337）

（四）关系福祉效应

利用中国老年社会追踪调查（CLASS）2016年的数据，使用潜在类别模型（LCA）测量农村老年人的关系福祉，并实证分析低保对农村老年人关系福祉的影响。将老年人的关系福祉划分为两类：一类是老年人与家庭成员之间的关系，主要通过代际关系进行表示；另一类是老年人与家庭外部主体间的关系，主要通过社会参与进行表示。

1.对家庭代际关系的影响

从居住安排、经济支持、生活照料、亲近程度、探望频率等5个维度测量代际关系类型，发现农村老年人的代际关系类型可以分为疏离型（14.1%）、紧密型（28.6%）和亲密有距型（57.3%）等三种类型。线性分层模型回归结果表明，低保对疏离型代际关系和亲密有距型代际关系的影响为正，但并不显著，其对紧密型代际关系的影响显著为负。也就是说，低保在一定程度上推动了农村老年人家庭代际关系的去紧密化。进一步，我们将养老金变量纳入到了模型的分析当中，并与低保变量进行对比。结果表明，拥有养老金显著提高了农村老年人与子女之间形成亲密有距型代际关系的可能性，并显著降低了紧密型关系和疏离型关系的可能性，也就是说拥有养老金的农村老年人更有可能独居且与子女的联系较少，但他们获得子女经济支持的可能性非常大，而且与子女之间的情感较亲近。两种社保制度的共同之处在于二者都显著降低了老年人与子女之间构成紧密型代际关系的可能性；区别之处在于低保带来的代际关系分化并不明确，而养老金则加速了家庭代际关系朝着亲密有距型方向发展，同时也显著降低了代际关系疏离化的可能性。

表16 低保与农村老年人家庭代际关系（N=17602）

2.对社会参与模式的影响

从经济参与、政治参与、公益参与和体育参与等4个维度测量社会参与模式，发现农村老年人的社会参与模式可以分为高参与型（13.6%）和低参与型（86.4%）等两种模式。实证结果表明，低保与农村老年人社会参与模式之间并无显著关系，低保并没有显著降低农村老年人的社会参与水平，运用倾向得分匹配法（PSM）进行稳健性检验发现，本文的结论依然稳健。进一步考察低保对农村老年人社会参与各维度的影响，结果表明，低保对社会参与的影响存在结构效应，其对老年人社会活动参与的抑制作用主要体现在经济活动和政治活动上，促进作用主要体现在公益活动和体育锻炼上，这可能源于低保制度本身所附加的条件。譬如，浙江省早在2003年就建立了针对城乡低保对象的公益劳动制度，对农村低保对象参加公益活动做出了非常具体的规定。2017年，广州市也出台了新规，要求有劳动能力的低保受助对象需要每月参加不小于60小时的公益活动。①李刚：《为社会添砖加瓦，也有我一个》，《人民日报》，2017年2月13日第4版。

表17 低保对农村老年人社会参与的处理效应

注： ***p<0.01, **p<0.05, *p<0.1。

五、结论与政策建议

本文基于减贫理论和3-D福祉框架，构建了评估我国农村低保制度实施效果的框架，将农村低保实施效果分为瞄准效果和福祉效应两类，并利用中国健康与养老追踪调查（CHARLS）数据和中国老年社会追踪调查（CLASS）数据进行了实证分析。

与既有研究相比，本文以老年人为对象实证分析了农村低保制度的实施效果，得出如下结论。1.不论采用何种贫困识别标准，农村低保制度的瞄准效果均欠佳；低保瞄准效果受到贫困识别标准、社会资本等一系列因素的影响，处于多维贫困状态、拥有较高社会资本的农村老年人更有可能获得低保；同时，精准扶贫战略的实施在一定程度上降低了农村低保瞄准的偏误，提升了低保瞄准的公平性和精准性。2.农村低保对老年人物质福祉具有显著的促进作用，低保著降低了农村老年人家庭的贫困脆弱性，且低保补助强度与贫困脆弱性之间呈现“U”型关系；农村低保的“雪中送炭”效应比较明显，其对相对脆弱老年人的物质福祉改善程度更高。3.农村低保对老年人主观福祉具有显著的抑制作用，低保不仅显著降低了农村老年人的主观福祉，还通过降低自我效能、挤出社会支持网络对其主观福祉产生间接的负向影响。4.农村低保对老年人在家庭层面的关系福祉具有负向影响，其在一定程度上带来了老年人家庭代际关系的去紧密化；低保对社会层面的关系福祉具有异质性，低保降低了农村老年人参与经济活动和政治活动的可能性，但在一定程度上提高了其参与公益活动和体育锻炼的概率。基于此，本文提出如下政策建议。

第一，改进识别方法，矫正低保瞄准偏差。精准扶贫的关键在于精准识别贫困人口，低保救助的首要前提是精准识别出潜在的低保救助群体。在后小康社会，以多维相对贫困取代单一的收入相对贫困作为低保的识别标准，建立多维相对贫困的指标体系和动态监测系统，根据不同的发展阶段及时调整各指标的权重与临界值，以更精准地识别出潜在的低保老年人救助群体。同时，及时总结精准扶贫时代的经验，建立一套可操作性强、成本低廉、指标客观、公平性强的家计调查法，①韩华为、高琴：《代理家计调查与农村低保瞄准效果——基于CHIP数据的分析》，《中国人口科学》2018年第3期。以有效破解农村低保瞄准偏误。

第二，确立适度的农村低保标准。农村低保待遇标准的制定需要遵循科学客观、公平的原则，在此前提下通过低保救助实现低保对象福祉水平的最大化。由于农村低保补助强度与老年人贫困脆弱性之间的“U”型关系，以及低保对老年人社会支持网络的挤出效应，低保补助强度不宜过高。地方政府可以结合当地的实际制定与其经济社会发展水平相适应的低保标准，在技术层面则可以依托大数据云计算实现。

第三，调整农村低保功能定位，发挥其多维福祉改善效应。一方面，进一步优化农村低保的张榜公示环节，避免在救助过程中忽视对受助者人格尊严的保护给其带来福利污名效应。另一方面，建立农村低保老年人参与公益活动的长效机制，针对低保老年人的禀赋状况设计出一些适合其参与的公益活动项目，增强低保老年人的自我效能感和幸福感，帮助其建构积极的社会认同。