曾永明 张利国
摘要:作为人类一次大规模的准自然实验,中国脱贫攻坚取得全面胜利之后,其政策效应和历史经验需要深入总结。跳出仅聚焦精准扶贫政策效应“显性价值”的传统视角,从更广阔的视域来审视其可能带来的“隐性价值”,评估其“看不见的效应”。基于对脱贫县非贫困户外出流动人口这一非政策群体可能是外溢对象的观察,利用全国流动人口动态监测调查数据,运用双重差分方法评估精准扶贫政策对其收入的外溢效应。研究发现,精准扶贫政策对外流人口具有显著的正向收入溢出效应。群体异质性研究发现,这种外溢存在“马太效应”,高收入流动人口的溢出效应显著高于低收入群体;流入地空间异质性研究结果显示,西部地区获得的外溢效应最小;流出地空间异质性研究结果显示,老家处于村庄或乡镇的人口具有显著的收入溢出效应,而县城及以上区域不显著。机制分析发现,外溢效应可以通过同群影响、东西部地区协作、公共服务完善等渠道产生作用。因此,未来乡村振兴过程中应继续优化传承精神扶贫、区域协作、基础设施建设等农村贫困治理方略。
关键词:精准扶贫;溢出效应;流动人口;政策评估;乡村振兴
文献标识码:A 文章编号:100228482024(01)006014
一、问题提出
脱贫攻坚与乡村振兴是两个不同的宏观战略,但同时又有着彼此衔接、一气贯通的社会机制[1],局部地区脱贫攻坚之后,与之衔接的是全面全局的乡村振兴,前者的历史实践构成后者的历史经验。因此,脱贫攻坚的结束意味着该政策评估的发端,作为人类一次大规模的准自然实验,鉴于中国脱贫奇迹的伟大成就,需要更全面更深入的后评估研究来总结和发展精准扶贫的政策意义和历史经验。
既有研究的靶心主要是精准扶贫政策的直接效应,包括脱贫县①的经济增长效应[2]和脱贫户的收入增长效应[3],显然这仅是其“显性价值”部分,是不完整的。作为投入巨大的国家工程,复杂扶贫系统及其所产生的间接效应可能超越了贫困户脱贫本身的意义,对其间接效应的评估也急需拓展,以挖潜“未看见”的效应,这就需要跳出仅从政策群体看精准扶贫的单维视角,从更广阔视域来审视其可能带来的“隐性价值”,以更加全面总结该政策为中国农村发展所带来的宏大意义,进而有效推进乡村振兴战略传承中国农村贫困治理方略。2021年8月,中央农村工作领导小组批准确定西部160个国家乡村振兴重点帮扶县,其目的是实现巩固拓展脱贫攻坚成果同乡村振兴有效衔接,部分脱贫攻坚的政策延续到乡村振兴中,表明既有成功经验对乡村振兴具有启示意义。
经过脱贫攻坚期的7年精准滴灌,加之过渡期的持续介入和巩固,中国精准扶贫政策已形成了系统性的政策体系、组织结构和联动网络等,比如“六个精准”“五个一批”等创新方略为扶贫工作提供了精准的政策支持和工作导向,精准扶贫政策发挥出了“对症下药,靶向治疗”的作用[4],在脱贫攻坚战略中扮演重要角色,它不仅有短期、直接的影响,还将产生长期、间接的影响[5]。比如,精准扶贫时期贫困村基础设施的改造升级,不仅对建档立卡的贫困户产生影响,作为公共设施显然对非建档立卡户也同样产生影响,非贫困户也因脱贫攻坚政策显著提升了生活满意度[6]。不过,仅瞄准脱贫户和脱贫户邻近的非贫困户依然不能涵盖整个农村人口群体,脱贫县还有一部分重要的外出流动群体需要关注[7]。外出流动人口是所有脱贫县在内的重要劳动力组成部分,由于身处贫困地区,发展机会有限,外出寻求发展空间成为更好选择。该群体虽不是扶贫政策的直接覆盖者,但可能因为他们来自脱贫县而同样会间接受到政策外溢的影响。鉴于此,跳出脱贫户及其周边邻近的非贫困户,将视野放大到前两类群体之外的流动人口,分析非政策群体外出流动人口的精准扶贫政策溢出效应便是本文主要边际贡献。
除了在探索流动人口政策溢出效应的研究视角上进行创新,本文还充分利用流动人口独特的空间特性,发挥其连接流出地与流入地“双重空间”的特有研究价值。当“双重空间”属性与脱贫县相结合时,就会衍生出四种流动路径:脱贫县到非贫困县、脱贫县到脱贫县、非贫困县到脱贫县、非贫困县到非贫困县。本文的另一个创新点是从流动人口的流出地和流入地不同空间剖析政策效果的异质性,这也是既有研究在精准扶贫政策评估领域鲜少涉及的有益探索。
二、文獻回顾
(一)扶贫政策的直接效应研究:显性成效
从绝对贫困角度来说,收入是关键衡量标准,扶贫政策的收入增长效应是最直接的反映,中国近1亿贫困人口脱贫,收入增长并达标是首先必须满足的条件,因此精准扶贫政策显然直接提升了原贫困家庭或低收入群体的收入水平[3]。直接比较脱贫户和非贫困户收入变化的方式比较简单但可能有偏误,传统的线性回归模型分析精准扶贫政策的增收效应同样可能存在估计偏差[8]。因此。更为严格的评估策略加入到了精准扶贫政策研究中,比如罗永明[9]通过断点回归方法等评估精准扶贫的直接增收效应,研究发现精准扶贫政策显著提高了脱贫户收入水平。精准扶贫政策的关键在“精准”和策略的多样性,不同类型的策略可能对收入效应影响不一。Copestake等[10]发现信贷扶贫对贫困户的瞄准是低效甚至无效的,较富裕的穷人往往比绝对的穷人得到更多的好处。因此,建档立卡户的精准识别是脱贫攻坚重中之重。王貂等[11]证实精准扶贫政策能够提高脱贫县农村家庭对持久性收入冲击的消费保险能力。另外,贫困家庭收入增长效应的机制解释也非常重要。李芳华等[12]发现精准扶贫政策显著提高了贫困户的劳动收入,其收入效应主要来源由劳动时间增加转向劳动生产率提升。随着经济的发展,交通网络和信息网络越来越发达,原贫困户走出“大山”变得容易,外出劳动成为原贫困户收入增加的主要渠道,劳动力流动既改善了农村家庭绝对收入状况,又降低了陷入贫困的相对概率。
(二)扶贫政策的间接效应研究:隐性成效
与直接效应研究相比,扶贫政策的间接效应研究较为稀缺但视角比较新颖。宏观层面,扶贫改革试验区不仅显著促进县域经济发展,而且具有正向溢出效应,能带动周边邻近地区经济发展[2]。颜红霞等[13]采用空间杜宾模型发现扶贫资金也具有空间溢出效应。类似的研究是对“空间贫困陷阱”的反向思考,即脱贫也存在空间外溢效应。微观层面,总体上脱贫攻坚政策显著提升了非贫困户的生活满意度[6],不过不同学者研究视角不一。陈永进等[5]从基本经济生活水平、社会公平感水平和公共服务水平这三个方面分析精准扶贫效益对政府公信力的影响,研究发现精準扶贫效益与政府公信力之间呈显著正相关关系,说明精准扶贫间接带来了基层政府公信力的提升。李晗等[14]基于非线性动力学理论测算贫困家庭复原力,运用双重差分法检验发现精准扶贫政策有效提高了贫困家庭复原力,而且稳定地促进了原贫困家庭向上流动。另外,王丽惠[15]发现实施精准扶贫政策后,重构山区村治体系的溢出效应改变了长期以来山区乡村与国家、市场的关系,通过资源下乡和工作队派驻为村治重构提供了机制和动力,由此奠定了乡村振兴的治理基础。精准扶贫政策鼓励贫困地区农户就业创业,丰富了农户收入来源并降低了返贫的风险。
(三)非贫困户外出流动人口:脱贫县重要而可能被忽视的政策外溢群体
在新中国成立早期,户籍制度严重限制人口的自由流动,改革开放以来,人口流动的规模和范围不断扩大,农业劳动力转移使城乡劳动力配置效率得到提升,进而推动中国经济增长。第七次全国人口普查数据显示,2020年中国流动人口达到前所未有的3.76亿人,相比于“六普”超预期增长近70%。城乡收入差距是人口流动的动力机制和原因,即贫困地区流向富裕地区、农村流向城市,而贫困地区农村劳动力流动会显著地降低农户的贫困发生率[16]。人口流动的目的是寻求更好的工作和更优质的教育,发达地区提供给劳动力的劳动报酬大于劳动力流出的成本,优质的教育资源也集聚在大城市。由于中国城市内部二元结构特征明显,流动人口和城市户籍人口的福利差异显著,两个群体收入差距在扩大[17],流动人口贫困问题也引起关注。除了脱贫户外出劳动力直接受到精准扶贫政策的覆盖,非贫困户外出流动人口并没有特殊的政策支持。幸运的是,中国的经济增长总体上无论对城市户籍人口还是流动人口都是“亲贫的”,即经济增长福利受益于所有群体[16]。尽管如此,精准扶贫政策是否外溢和惠及流动人口群体还未有相关讨论,既有关于精准扶贫间接效应的研究对流动人口群体有所忽视。事实上,外出流动人口是脱贫县的重要组成部分,精准扶贫政策尽管不直接覆盖该群体,但精准扶贫战略所构建的网络体系和脱贫意识可能会通过一种文化传播形式影响贫困户以外的关联群体。因此,本文以脱贫县非贫困户外出流动人口为研究对象,通过全国大规模的个人微观数据拓展评估精准扶贫政策的溢出效应,是对精准扶贫政策评估研究的补充和创新。
综上所述,既有文献在精准扶贫政策评估上做了有益探索,以脱贫户收入增长或脱贫县经济增长为核心的直接效应检验证明了政策减贫的显性成效。但是,仅聚焦精准扶贫政策效应“显性价值”的传统视角并不能全面反映精准扶贫价值体系,尤其是其所产生的间接效应存在较大拓展研究空间。尽管有部分文献开始挖掘并证实精准扶贫策略所带来的间接效应,不过显然还不全面,对精准扶贫政策的评估也不完整。本文从既有研究中鲜有涉及的流动人口收入溢出的视角对精准扶贫政策进行评估,是对精准扶贫政策评估研究有效而独特的补充。
三、研究设计
(一)理论框架:脱贫县非贫困户外出流动人口收入外溢的机制分析
如图1所示,在脱贫地区分别有脱贫户及其非贫困户邻里两种家庭类型,两类家庭均有留守本地的人口,也有外出劳动的人口。其中,精准扶贫政策直接覆盖脱贫户,其收入增长效应毋庸置疑,非贫困户的本地邻里也因直接政策外溢作用而获益的事实已有大量文献证实。本文的关键问题是精准扶贫政策对非贫困户外出流动人口收入增长的外溢效应,其因果关系的生成机制可以从同群效应、东西部地区协作中的劳务支持和部分具有公共属性的精准扶贫政策落实等方面解释。
第一,同群效应机制。从社会心理学的角度来看,人的行为倾向或思维方式容易受到群体中其他个体的影响,同一个群体之间这种行为或思想倾向表现相似,学术界将个人的行为决策受到周边群体影响的现象称为同群效应[18]。许多国内外相关实证研究的基本结论表明,在排除了个人和家庭层面的因素之后,群体行为特征和邻里环境特征能对居民的态度、行为和健康状况产生独立影响 [19]。非贫困户外出劳动人口离开所在脱贫县,大多数时间切断了户籍地扶贫政策的直接关联,并不像留守本地的非贫困户那样直接受到政策的外溢影响。不过,该群体“候鸟式”迁徙行为不是永久离开,并没有完全斩断与原居地的联系,与户籍地贫困户的联系依然频繁。其中,扶贫过程中各类“扶智与扶志”行动、多样化脱贫思维、增收致富技能、乡贤能人示范、干部带动助推等外部动力将形成“脱贫意识”“奋斗精神”等内生动力和软文化,该文化将持续传承和传播。在同群效应的作用下,外流人口亦会共享该文化的影响,并转化为可行能力和发展能力。精准扶贫所带来的贫困户甚至全村群众精神面貌的变化将激励外流人口做出努力,作为同村人、同辈人,见证留守本地脱贫人口或外流的脱贫人口收入增长明显,非贫困户外流劳动力会因“同群比较”产生激励作用,进而通过改善职业技能、增加教育或努力来提升其收入水平。
图1 脱贫县外出流动人口的精准扶贫政策外溢机制
第二,东西部地区协作机制。农村剩余劳动力转移或劳务输出即外出务工是实现农村人口增收的重要途径,其中“东西部地区协作”中的劳务协作是中国就业扶贫的重要形式和阶段[20]。东西部地区协作是中国跨域治理的制度性集体行动,也是中国特色对口支援机制的典型模式[21],协作目的是建立发达地区与欠发达地区的帮扶关系,通过区域间产业合作、劳务协作、人才交流、社会帮扶等形式实现区域均衡发展[22]。尽管东西部地区协作最初瞄准的主要是脱贫群体,但随着协作形式由政府主导演化成政府、市场和社会的全方位协作,推进协作内容的维度扩散、领域深化[23],非贫困群体外出务工就业也因东西部地区协作受益。事实上,协作关系一旦建立,则作为一种结构关系嵌入区域内部科层组织结构中,通过协作实现系统化全方位横向带动[24],西部地区农村劳动力强化了东部地区协作方的“情感认同”,特别是协作过程中西部地区劳务输出和东部地区就业岗位的无缝对接,增加了西部地区农村劳动力跨区流动到东部地区务工的意愿和可能性。具体来看,有两种表现机制影响脱贫县外流人口收入:一是空间维度上,人口在区域间自由流动条件下,东西部地区协作显然提升了农村劳动力从西部地区流向东部发达地区的概率,通过对口支持下的外出务工增加收入;二是时间维度上,农村劳动力可能受政策影响而提高外出务工时长,即他们可能更早、更及时外出务工,而早进城务工能提高其非认知能力并促进收入增长[25]。
第三,公共服务完善机制。从政府公共服务供给角度看,虽然各类精准扶贫政策主要瞄准建档立卡脱贫户,但诸如基础设施建设、健康扶贫、教育扶贫等策略本身带有公共服务政策属性,其政策外部性非常明显,各项政策落实后显然会促进区域公共服务完善并外溢到非贫困群体,政策区域的所有人口均能享受到公共服务完善带来的政策红利。具体来看,精准扶贫期间全面推进农村基础设施改造升级,各类交通、网络等公共基础设施和服务不断完善,不仅让建档立卡的脫贫户产生直接收益,显然对其他群体也同样产生政策外溢效应[5],能够降低地理距离和信息成本。医疗和健康扶贫政策的实施,推进了行政村或社区医疗卫生室医疗设施的完善,不仅为贫困户织就安全保障线[26],还为非贫困人口提供就医便利,有效改善农户健康脆弱性并提升区域整体的健康水平,促进健康资本积累。实施教育扶贫政策,完善乡村教育条件、提升师资力量,不仅可以阻断贫困在代际之间传递[23],还能提升整个地区学生受教育水平。以上研究表明,精准扶贫政策具有明显的公共服务性质,各项政策落实后能够显著促进区域公共服务完善并惠及区域内所有人口,外出流动人口显然也是获益群体,进而推进其收入增长。
(二)模型设计
脱贫户收入增长或者说中国大规模减贫的主要推动力量是经济增长,而经济增长又是在一系列的改革开放措施、持续的人力和物质资本积累和不断的技术进步下取得的[27],因此容易混淆中国经济增长和精准扶贫政策的减贫效应,传统的线性回归模型分析精准扶贫政策的增收效应也存在估计偏差[12],需要更为严格的因果识别方法来评估精准扶贫政策效应,其中双重差分法能克服以上内生性问题。与Aaronson等[28]研究类似,本文采用截面数据双重差分法(DID)。截面数据双重差分法需要识别“精准扶贫政策的溢出效应”获益人员所在地区,以此界定处理组和对照组。由此,本文将精准扶贫时期的832个脱贫县(原国定贫困县)名单与全国流动人口动态监测调查户流出地所在县名单进行匹配,得到个体是否属于从脱贫县流出(out)这一虚拟变量。
截面数据双重差分法还需要构建类似于普通双重差分法政策实施前后的虚拟变量。个体能否受益于精准扶贫政策影响取决于个体流出的时间节点。设置政策实施前后虚拟变量aft,如果个体在精准扶贫政策之前的2014年就已经从户籍地流出赋值0,如果个体在2014年政策实施之后流出则赋值1。截面数据双重差分模型如下:
Yij=β0+β1outj×afti+β2Xij+λj+μt+εij(1)
其中,Yij表示户口所在地为j县的个体i的月收入;out、aft分别是个体是否从脱贫县流出、是否政策实施后流出的虚拟变量,此时,两个虚拟变量交互项系数β1是本文所关注精准扶贫政策的溢出效应;Xij为个体特征变量;为控制影响个体收入不可知地区因素和不可知时间因素,式(1)中控制区域固定效应λj和个体流出时间效应μt,εij为误差项。
(三)数据来源与描述
本文使用的数据是2017年全国流动人口动态监测调查(CMDS)数据。2017年CMDS数据距离精准扶贫政策实施年份2013年底已有4年,满足评估的需要。该监测调查规模庞大,覆盖全国除港澳台外的所有省份,具有较好代表性。数据调查采用与规模成比例的概率抽样方法(PPS),在中国31个省份(不包括香港、澳门和台湾)流动人口较为集中的流入地抽取15岁以上的微观样本点。更为重要的是,2017年CMDS样本同步公开了流出地和流入地县级行政区划代码,在此之前和之后年份仅有流入地的县域公开,但流出地仅公开到省级层面,无法有效进行本议题研究,这也是本文仅选择2017年数据进行实证分析的原因。具体操作中,将流入地与流出地县域名单与脱贫县名单相结合,便能识别哪些个体属于政策覆盖对象,同时为后续基于双重空间的分类识别奠定基础。
考虑到本文被解释变量为收入水平,本文依据调查前一周“是否做过一小时以上有收入的工作”作为样本筛选依据,并在此基础上剔除工作收入为0的样本,确保样本为处于工作状态并有收入的群体。同时,部分流动人口为老年人,其流动目的可能是带孩子而随迁,因此也排除老年群体,因而本文的研究对象流动人口具体界定为15~60岁能劳动、在工作和有收入的跨县流动劳动力。进一步剔除数据缺失严重样本、极端异常值等样本后,实证模型样本为136 347个。如表1所示,本文选取流动人口月收入作为因变量估计精准扶贫政策的溢出效应。对于核心解释变量,脱贫县流出是最基本情形,考虑到流动人口流入地、流出地双重空间属性时,情况将变得复杂多样。解释变量为多情形的交互项DIDij(为1时),可能表示的情况包括:一种基准情形,即2014年后流动人口从脱贫县流出;四种衍生情形,即2014年后流动人口从脱贫县流到非贫困县、从脱贫县流到脱贫县、从非贫困县流到脱贫县和从非贫困县流到非贫困县的劳动力。
除了政策溢出效应会影响流动人口的收入外,还有其他因素会对其产生影响,因此,还需要控制这些特征变量,包括性别、年龄、年龄二次方、户籍、健康状况、受教育年限、职业类型、性格特征等人口学特征变量,具体变量含义和赋值见表1。从统计结果可知,样本流动人口平均月收入为4 417元;有29.3%的外出人口从脱贫县流出,其中脱贫县流到非贫困县和脱贫县流到脱贫县的比例分别为25.6%和3.6%。尽管本文主要关注脱贫县外出流动人口,但为了比较,也给出从非贫困县流动到非贫困县和从非贫困县到脱贫县的比例,分别为66.2%和4.5%。
四、基本结果分析
(一)基准回归:“隐性价值”是否存在
根据流动人口的流出地和流入地信息,把交互项划分为“流动人口从脱贫县流出”“流动人口从脱贫县流到非贫困县”“流动人口从脱贫县流到脱贫县”三种情形,再分别估计精准扶贫政策的溢出效应对流动人口的增收作用。考虑到流动人口在流入地获取收入,模型均控制了流入地县级层面固定效应,以控制流入地区域间差异对估计结果的影响。结果报告如表2所示,当只考虑流动人口从脱贫县流出的基本情况时,交互项的系数显著为正,表明在溢出效应作用下从脱贫县流出的劳动力收入比从非贫困县流出的劳动力平均多134元。根据《中国流动人口发展报告》数据,中国2017年流动人口规模为2.44亿人,跨县流动人口比例为68.9%,本文统计的脱贫县流出比例为29.3%,粗略估计精准扶贫政策平均一年为脱贫县外出流动人口贡献792亿元“未看见”的收益。本文结果说明,跳出贫困户看精准扶贫确实有必要,精准扶贫政策不仅促进了贫困户脱贫增收,还显著提升了从脱贫县外出流动人口的收入,溢出效应明显。到此,基准回归结果已证明本文主题,精准扶贫政策的实际效果可能远比初始设计和聚焦的目标要大,影响范畴也更广,更意味着确实需要加强后脱贫时期对精准扶贫政策的多维评估、全面总结和经验推广。
当研究范围从脱贫县流出进一步细化到从脱贫县流出到非贫困县的流动路径时,结果同样发现劳动力在此流动过程中受到了政策溢出效应的正向影响,即月收入平均高于其他流动路径87元。当聚焦脱贫县到脱贫县路径上的流动人口时,交互项的系数依然显著为正,且数值达到347元,远高于前两者,低收入区域间流动人口(“穷到穷”)的增长水平大于低收入到高收入区域间(“穷到富”)的增长水平,似乎与现实相悖。其原因也许是由于样本偏差,因为从脱贫县到脱贫县的样本比重仅有3.6%,从理性选择的角度来说,一般从落后地区流动到另一个落后地区的情形较少,如果发生该行为则表明该部分群体应该能获得相对较高的收益,这就可能存在样本选择性偏差。不过该结果是能够合理解释的,可能并不完全
是“样本偏差”的结果。本文关注的是精准扶贫的溢出效应,脱贫县到脱贫县的路径说明流出地和流入地均能受到精准扶贫溢出的影响,双重溢出或许是进一步提升流动人口收入的原因。
既有理论指出,脱贫县到脱贫县路径的特殊性在于“穷到穷”的空间流动过程,Nord [29]研究发现某一县域的穷人有迁徙到另外长期脱贫县域的低均衡流动趋势,形成“穷县到穷县”的贫困流动现象,其中的内生机制可能是流动人口异质性对特定区域“机会结构(opportunity structure)”的反应。这种“从穷到穷”流动现象的深层次原因可以借鉴可行能力理论做机制阐释,具体包括适应和选择机制、剥夺和排斥机制[30]。在有限的生计资本和可行能力条件下,贫困人口只能选择和适应相对传统、落后的生计方式,“精英外逃”机制优先选择可行能力较高的群体,他们流动到发达的非贫困地区,形成“高水平流动”,而可行能力低的群体则进一步被排斥和被剥夺,成为贫困的主力军,形成贫困区之间的“低水平流动”均衡,因此该路径上的流动人口就不能受到或受到更低的外溢作用影响。而本文的结论不同于既有理论,“穷到穷”的低水平流动均衡可能存在,但其中的双重外溢效应或将超越“穷到穷”流动带来的负效应,从而提升流动人口的收入。这进一步说明中国现实不能简单照搬国外理论来解释,也说明中国精准扶贫政策或已经打破固有的“穷到穷”流动必然还是“穷”的思维局限。
(二)平行趋势检验
利用事件分析法更为直观地分析事前的平行趋势,构建回归方程如下:
其中,Dk代表相对于精准扶贫政策实施初始年份的时间虚拟变量。具体而言,i代表个体,t代表年份时间;k取-3、-2、-1和1、2、3分别代表政策实施前3、2、1年和实施后1、2、3年,D0是脱贫县政策实施当年的虚拟变量。因此,本文主要关注的参数βk反映了精准扶贫政策实施k年后对流动人口收入增长的影响。如图2所示,政策实施前3年时点政策变量和时间变量的交互项系数都不显著(95%的置信区间包含0在内,说明系数不显著异于0),而从实施后的时点交互项可以发现,政策实施后呈现显著的正向作用,说明政策的溢出效应具有持续性。
通过随机生成实验组的方式进行安慰剂检验,以判断精准扶贫的溢出效应是不是由其他随机性因素引起的。利用这一方法进行安慰剂检验的主要目的是排除由其他随机因素造成的经济后果,以得到更加可信的因果识别效应。通过随机抽取处理组样本,重复500次并提取安慰剂结果系数,然后将其绘制在核密度图中,并观察真实的政策效应与安慰剂结果。当真实的政策效应与安慰剂
检验结果显著不同时,可排除其他随机因素对结果的干扰。本文安慰剂检验结果如图3所示,可以发现,安慰剂检验系数分布在0附近,即大多数结果不显著,而实际估计值系数显著异于安慰剂检验中得到的系数平均值,可排除其他随机因素的干扰,这说明精准扶贫政策对流动人口收入外溢作用比较稳健。
(四)稳健性检验
首先是PSMDID检验。如表3所示,分别采用近邻匹配和半径匹配两种匹配方法进行回归,再对比基准回归结果,估计结果与基本结论一致,说明政策的溢出效应对从脱贫县流出的流动人口,收入外溢效应是显著且稳健的,本文的结论是可靠的。
其次,尽管本文已经排除了月收入为负等异常值,但考虑到可能极值对结果产生影响,本文对因变量进行缩尾处理并重新估计,得到表3第(4)列结果,结论依然显著。
同时考虑逆向检验。本文关注的是脱贫县人口流出,包括脱贫县流到非贫困县、脱贫县流到脱贫县均显示结果存在外溢效应。与之相反,如果把流动人口从非贫困县流到非贫困縣作为处理组,由于流出地和流入地均未直接与脱贫县有交集,也即均不能受到外溢效应,那么此时交互项的系数应该不会显著为正,而应该不显著或显著为负,如此也能逆向检验脱贫县流出存在外溢效应。表3第(5)列为逆向检验结果,结果显著为负,说明没有受到精准扶贫政策溢出效应影响的流动人口与受到影响群体相比,月收入平均低151元,通过反向对比恰好进一步证明政策存在显著的正向溢出效应,与前面的结论一致。
另外,前文所有结果均是基于精准扶贫时期全国832个脱贫县的回归,而其中部分县是在2013年后的脱贫攻坚期于原定592个国家扶贫开发工作重点县基础上增加连片特困地区等构成的,为此,本文考虑基于原定592个国家扶贫开发工作重点县重新匹配并再得到脱贫县流出的正向检验和非贫困县到非贫困县的逆向检验,分别得到表3第(6)(7)列结果,依然与前文结论一致。
五、异质性分析
(一)群体异质性:分位数回归下的不同主体获溢差异
利用分位数回归方法分别估计精准扶贫政策对各分位点收入人群的溢出效应,结果如表4所示。随着分位点数值的提高,交互项的系数呈增加的趋势,说明溢出效应的增收效果在低收入到高等收入的流动人群中逐步增强。具体比较来看,溢出效应最小的为10%收入分位点,最高的为90%分位点,即对最低收入人群溢出效应最低,而对最高收入人群溢出效应最高。原因可能是,收入水平低的流动人员受自身人力资本限制在劳动力市场上处于劣势地位,不能像高知识、高技能劳动力一样,在市场机制作用下挑选出最合乎理性的工作职位。由于各行业准入条件参差不齐,低人力资本劳动力在岗位变动或行业跳动中承载着高失业风险,以至于没有过多的可选择性而被迫降低劳动报酬。此外,社会资本也是影响收入的重要因素,高收入群体有着丰富的人际交往圈,更热衷于参加老乡会、同学会和商会等活动,在人际关系和邻里效应的作用下他们所处的劳动力市场的信息具有完全对称性,又能优先得到好的就业岗位。这一结果显示政策效应存在群体异质性,而且存在穷者愈穷、富者愈富的“马太效应”,这与扶贫政策所追求的瞄准低收入群体目标并不一致,需要引起注意,但侧面证实了贫困的传递性、累积性和聚集性,在一定程度上解釋了扶贫开发工作在最后为何剩下的都是深度贫困群体和重度贫困地区。
(二)空间异质性:流入地空间与流出地空间的双重差异
流动人口最为典型的特征是连接了流入地(现居地)和流出地(户籍地或老家)双重空间,而对于空间的认知和划分,一般是从地理空间出发,比如南北方、东西部等。因此,本文从流动人口涉及的流入地和流出地双重地理空间异质性进行分析。首先,根据中国东中西部区域划分标准,分析政策溢出效应对不同区域流动人口收入的影响。需要说明的是,东中西部地区既可以是流入地,也可以是流出地,但由于东部地区脱贫县很少,以流出地划分异质性使得样本极不均衡,因此本文以流入地代表分析东中西部形式划分后的空间异质性,即分析流动人口从脱贫县流出到东、中、西部地区的影响差异。结果如表5第(1)~(3)列所示,系数均显著为正,表明只要从脱贫县流出,流入到东中西部所有地区均能受到外溢效应的影响。同时,西部地区的外溢效应最小,可能的原因是西部地区本身务工收入水平相对更低。最大外溢效应不在东部地区而是中部地区,可能是因为从脱贫县流出的人口个人综合能力相对更低,在就业市场上匹配的岗位可能并不在最发达的东部而是在中部,能力与岗位匹配时反而能获得更大收益。
其次,流出地空间异质性。前文指出了以东中西部地区作为流出地来分析不合适,因此,本文以流动人口户籍地老家所处的地理位置讨论流出地空间异质性。CMDS问卷中设计了六个调查对象的老家地理位置选项:村庄(农村)、乡镇、县城、地级市、省会城市、直辖市,本文将其合并为两种情形,以农村为主的村庄或乡镇为一组,以城市为主的县城或地级市以上区域为一组。结果如表5第(4)(5)列所示,流动人口老家所处地理位置为村庄或乡镇时,交互项的系数为正且通过5%的显著性检验,而老家地理位置在县城或地级市以上区域时所获溢出效应并不明显,可能的原因是精准扶贫政策针对的是乡村地区,其外溢效应也主要覆盖乡村地区,城市地区效应还不明显。
六、影响机制分析
前文在理论框架中阐释了脱贫县外出流动人口收入外溢效应可能的机制包括同群效应、东西部地区协作(包含时间和空间两个维度)和公共服务完善。因此,下面围绕三个机制进行实证检验。
对于同群效应机制,主要验证与外出流动人口有“同群关系”的老乡、同学、家乡商会等对其收入的影响,基于问卷数据可获得性,实证指标基于流动人口“是否参加过老乡会的活动”“是否参加过同学会的活动”“是否参加过家乡商会的活动”“是否参加过工会的活动”“是否参加过志愿者活动”等回答来测量,如果参与其中一种或以上则设为1,否则为0。对于东西部地区协作机制,空间维度以流动人口是否从西部地区流出到东部地区来测量,是则设为1,否则为0,以检验东西部地区协作增加了流动人口从西部流向东部的概率。从人口流动方向来看,东中西部地区之间各区域间均存在流动,而精准扶贫后的东西部地区劳务协作主要促进西部地区劳动力流向东部地区,因此检验是否东西部地区协作增加了流动人口从西部地区流向东部地区的概率具有可行性。时间维度则以流动人口的外出流动务工时长来测量,是连续变量,以检验东西部地区协作是否促进了流动人口更早进城务工。
对于公共服务完善机制,根据理论部分阐释发现,具有公共服务属性的扶贫政策包含多类项目,比如产业扶贫、医疗和健康扶贫、教育扶贫、生态扶贫等,从公共服务角度来看,这些专项政策落实后推进了公共服务完善并均能产生外溢效应,但囿于本文微观调查数据的限制,不能像宏观层面研究那样逐个加以检验。鉴于本文数据来源于CMDS,其问卷中涉及上述政策的是公共卫生和健康服务,因此本文仅能以公共卫生和健康服务作为代表性公共服务进行机制分析。考虑到公共服务涉及政府服务供给和居民服务可及性两个层面的特征,本文以“您居住地到最近的医疗服务机构(包括社区卫生服务中心、村居医务室、医院等)需要多长时间(以自身最易获得的交通方式)”来表征公共卫生和健康服务。从政府服务供给角度看,流动人口的医疗时间距离越短,说明医疗服务供给越充分;从居民服务可及性来讲,流动人口的医疗时间距离越短,服务可及性越好。因此,该问题能够很好地从供给和可及性两个角度指代公共服务完善水平。对该问题的回答为15分钟以内、15~30分钟、30~60分钟、1小时以上,分别赋值3、2、1、0,即距离越短,公共服务水平越高。
另外,考虑到公共卫生和健康服务的目标是促进居民健康,而对于流动人口而言,其健康水平很大程度上受到生活地或现居地医疗服务的影响,但健康扶贫政策提供的公共服务更多的是在其户籍地,因此本文从另一个思路来讨论公共服务完善机制:在控制现居地公共卫生和健康服务影响的基础上,估计政策对流动人口健康的影响,便可以最大程度排除现居地影响而得到健康扶贫政策实施地即户籍地的公共服务影响,进而可以证明公共服务完善机制。具体变量设计上,被解释变量为流动人口的自评健康,其回答健康状况为健康或基本健康设为1,否则为0。而作为控制变量的公共卫生和健康服务包括“医疗服务时间距离”。为进一步减少现居地影响,本文还将“您是否听说过国家基本公共卫生服务项目”和现居地“是否给您建立了居民健康档案”两个指标纳入控制变量中,以更准确识别户籍地精准扶贫下的公共卫生服务完善所产生的健康溢出效应,进而同样可以证明公共服务完善机制。
为了检验以上机制,本文运用中介效应分析理论,验证自变量对因变量的影响通过中介变量来实现,不过操作过程不采用传统的逐步法检验,而是直接识别自变量对中介变量的因果关系,构建以下方程:
其中,Zij为中介变量,分别表示同群效应、东西部地区协作(空间维度)、东西部地区协作(时间维度)、公共服务完善(医疗服务)。实证结果如表6所示,交互项对三个机制中的五种渠道回归的系数均显著为正,说明精准扶贫可以提高流动人员与同辈群体的交往强度、从西部地区流动到东部地区概率、务工时长和医疗服务,进而证明了精准扶贫政策可以通过同群效应、东西部地区协作、公共服务完善机制对脱贫县外出流动人口收入增长帶来外溢效应。
七、结论与启示
中国脱贫攻坚取得全面胜利之后,其政策效应和历史经验需要深入总结。本文跳出仅聚焦精准扶贫政策效应“显性价值”的传统视角,从更广阔的视域来审视其可能带来的“隐性价值”,评估其“看不见的效应”。实证中以非贫困户外出流动人口这一非政策群体来展开论证,拓展了精准扶贫政策评估范畴,尝试对精准扶贫政策“隐性价值”进行创新研究,也为下一步更好推进乡村振兴提供更多经验证据。
本文研究得到以下主要结论:(1)精准扶贫政策对脱贫县非贫困户外流人口具有显著的正向收入溢出效应,不管是脱贫县流出、脱贫县到非贫困县、脱贫县到脱贫县路径的正向证据,还是非贫困县到非贫困县的逆向证据,均存在外溢效应,平行趋势检验、安慰剂检验、PSMDID检验、国定脱贫县设定检验等稳健性检验均证实结论稳健可靠。估计精准扶贫政策平均一年为脱贫县外出流动人口贡献792亿元“未看见”的收益。(2)脱贫县流到脱贫县的外溢效应最大,该结果可能挑战了既有结论,既有理论关于“穷到穷”的低水平流动均衡可能存在,但其中的双重外溢效应或将超越“穷到穷”流动带来的负效应,从而提升流动人口的收入,说明中国的现实不能简单照搬国外理论来解释,也说明中国精准扶贫政策或已经打破固有的“穷到穷”流动必然还是“穷”的思维局限。(3)群体异质性研究发现,外溢成效存在“马太效应”,高收入流动人口的溢出效应显著高于低收入群体;流入地空间异质性研究表明,西部地区外溢效应最小,流出地空间异质性研究显示,老家在村庄或乡镇具有显著的收入溢出效应,而老家在县城或地级市以上的则不显著。(4)精准扶贫政策可以通过同群效应、东西部地区协作(空间维度、时间维度)、公共服务完善(医疗服务)等机制对脱贫县外出流动人口收入增长带来外溢效应。
鉴于研究结论,本文得到的政策启示如下:第一,中国卓有成效的减贫行动,为处于贫困的发展中国家提供了正确的理论指导以及鲜明的实践经验,也为中国未来乡村振兴奠定了基础。因此,在回顾中国政府致力于消除绝对贫困的历程中,需要全面评估和总结脱贫攻坚的历史经验。不仅要深入落实好该政策直接效应的评估,为过渡期脱贫人口持续的政策支持提供更加有效的帮扶,还需要有效评估该政策带来的“外部性”或溢出效应,挖潜“隐性价值”。第二,流动人口作为特殊的群体,其受到显著的政策外溢作用,有必要拓展政策评估范畴。“迁徙中国”背景下,流动人口是未来乡村治理和相对贫困治理中需要重点识别的群体,应该有更多的相关研究聚焦这类人群,以包括流动人口在内的人口高质量发展支撑中国式现代化。第三,流动人口群体连接流入地和流出地双重空间,这对于理论研究和政策实践既是挑战,又是突破点。脱贫县流到脱贫县的外溢效应最大,中国精准扶贫政策或许已经打破固有的思维局限,说明中国现实不能简单照搬国外理论来解释,需要创新理论和政策实践。第四,完善东西部地区协作机制,提升乡村振兴帮扶合力,发挥东西部地区之间比较优势,实现更加精准的区域协作和优势互补,尤其进一步提升人口跨区流动和劳务协作。重视各项乡村振兴政策落实,尤其要发挥具有公共服务属性专项政策的外溢作用,比如医疗卫生和健康服务等,以公共服务形式使更多群体获益,提升乡村振兴的政策效应。
参考文献:
[1] 周飞舟.从脱贫攻坚到乡村振兴:迈向“家国一体”的国家与农民关系[J].社会学研究,2021(6):122.
[2] 张国建,佟孟华,李慧,等.扶贫改革试验区的经济增长效应及政策有效性评估[J].中国工业经济,2019(8):136154.
[3] 周强.精准扶贫政策的减贫绩效与收入分配效应研究[J].中国农村经济,2021(5):3859.
[4] 尹志超,郭沛瑶.精准扶贫政策效果评估:家庭消费视角下的实证研究[J].管理世界,2021(4):6483.
[5] 陈永进,张攀.精准扶贫效益对政府公信力的影响:基于CGSS 2015和CSS 2019数据的实证研究[J].湖北民族大学学报(哲学社会科学版),2021(4):119130.
[6] 蔡宇涵,黄滢,郑新业.脱贫攻坚政策的溢出效应:基于对非贫困户生活满意度的影响研究[J].中国工业经济,2021(11):2443.
[7] 檀学文,谭清香.面向2035年的中国反贫困战略研究[J].农业经济问题,2021(12):126136.
[8] 刘祖军,王晶,王磊.精准扶贫政策实施的农民增收效应分析[J].兰州大学学报(社会科学版),2018(5):6372.
[9] 罗永明.建档立卡促进贫困户增收了吗:基于模糊断点回归设计[J].产业经济评论,2020(2):99111.
[10]COPESTAKE J, DAWSON P, FANNING J P, et al.Monitoring the diversity of the poverty outreach and impact of microfinance: a comparison of methods using data from Peru[J]. Development Policy Review,2005,23(6):703723.
[11]王貂,徐舒,杨汝岱.消费保险视角下农村扶贫政策的福利效应分析[J].中国工业经济,2021(2):6179.
[12]李芳华,张阳阳,郑新业.精准扶贫政策效果评估:基于贫困人口微观追踪数据[J].经济研究,2020(8):171187.
[13]颜红霞,姜会明.贫困地区扶贫资金的空间溢出效应:以贵州省为例[J].贵州社会科学,2019(12):161168.
[14]李晗,陆迁.精准扶贫与贫困家庭复原力:基于CHFS微观数据的分析[J].中国农村观察,2021(2):2841.
[15]王丽惠.连片山区乡村的发展式治理:精准扶贫溢出效应及对村治体系的重构[J].学术交流,2018(12):6978.
[16]韩佳丽,王志章,王汉杰.新形势下贫困地区农村劳动力流动的减贫效应研究:基于连片特困地区的经验分析[J].人口学刊,2018(5):100113.
[17]于涛.中国的经济增长、收入差别变动与城市贫困:基于城市内部二元结构的分析[J].财贸研究,2019(5):112.
[18]DAHL G B, LOKEN K V, MOGSTAD M. Peer effects in program participation[J].American Economic Review, 2014,104(7):20492074.
[19]BURSZTYN L, EGOROV G, JENSEN R. Cool to be smart or smart to be cool? Understanding peer pressure in education[J]. Review of Economic Studies, 2019(86):14871526.
[20]平衛英,罗良清,张波.我国就业扶贫的现实基础、理论逻辑与实践经验[J].管理世界,2021(7):3243.
[21]王禹澔.中国特色对口支援机制:成就、经验与价值[J].管理世界,2022(6):7185.
[22]梁琴.由点到网:共同富裕视域下东西部协作的结对关系变迁[J].公共行政评论,2022(2):133153.
[23]谢治菊.教育五层级阻断贫困代际传递:理论建构、中国实践与政策设计[J].湖南师范大学教育科学学报,2020(1):91102.
[24]韩文龙,祝顺莲.地区间横向带动:实现共同富裕的重要途径:制度优势的体现与国家治理的现代化[J].西部论坛,2020(1):1930.
[25]魏东霞,陆铭.早进城的回报:农村移民的城市经历和就业表现[J].经济研究,2021(12):168186.
[26]李傲,杨志勇,赵元凤.精准扶贫视角下医疗保险对农牧户家庭消费的影响研究:基于内蒙古自治区730份农牧户的问卷调查数据[J].中国农村经济,2020(2):118133.
[27]汪三贵.在发展中战胜贫困:对中国30年大规模减贫经验的总结与评价[J].管理世界,2008(11):7888.
[28]AARONSON D, MAZUMDER B. The impact of Rosenwald schools on black achievement[J]. Journal of Political
Economy,2011, 119(5):821888.
[29]NORD M. Poor people on the move: county to county migration and the spatial concentration of poverty[J]. Journal of Regional Science, 1998, 38(2):329351.
[30]丁建军,冷志明.区域贫困的地理学分析[J].地理学报,2018(2):232247.
[本刊相关文献链接]
[1] 吴宸梓,白永秀.数字技术赋能城乡融合发展的作用机理研究;基于马克思社会再生产理论视角[J].当代经济科学,2023(6):123134.
[2] 黄杏子,沈扬扬,周云波.精准扶贫政策的减贫长效性作用分析:基于贫困脆弱性视角[J].当代经济科学,2023(4):97110.
[3] 宋林,何洋.数字金融对农村流动人口创业收入的影响[J].当代经济科学,2022(3):8396.
[4] 趙建国,王净净.身份认同如何影响流动人口的就业质量?[J].当代经济科学,2022(2):93108.
[5] 陈宗胜,黄云.中国相对贫困治理及其对策研究[J].当代经济科学,2021(5):119.
[6] 张慧芳,徐子媖,朱雅玲.劳动者技能溢价对居民消费的影响研究[J].当代经济科学,2020(6):120134.
[7] 王梦晨,周密.中国城镇化发展的动力选择:是人口容纳器还是创新集中地?[J].当代经济科学,2020(4):116.
[8] 邓睿.工会会员身份提高了农民工的就业质量吗:来自流动人口专题调查的证据[J].当代经济科学,2020(3):117128.
[9] 宋颜群,解垩.政府转移支付的扶贫效率、减贫效应及减贫方案选择[J].当代经济科学,2020(2):115.
[10]李聪,王颖文,刘杰,等.易地扶贫搬迁家庭劳动力外出务工对多维贫困的影响[J].当代经济科学,2020(2):3244.
[11]廖朴,贺晔平.基于前景理论的农村小额保险减贫效应研究[J].当代经济科学,2019(6):6074.
[12]姚树洁,王洁菲,汪锋.新时代习近平关于扶贫工作重要论述的学理机制及文献分析[J].当代经济科学,2019(1):719.
编辑:郑雅妮,高原