后靠式移民對收入影響的研究：基于斷點回歸的估計

王湛晨 劉富華

摘要：基于斷點回歸對后靠式移民政策的收入效應進行實證研究。研究結果顯示移民政策對于涉及群體存在顯著的負收入效應，移民使得涉及家庭收入減少超過3000元；相對于從事農(nóng)業(yè)生計家庭超過4000元的收入損失，從事非農(nóng)業(yè)生計策略的家庭具有更高的抗政策波動能力，損失1800元左右遠小于農(nóng)業(yè)生計策略；移民對于不同收入水平家庭影響不盡相同，整體上呈現(xiàn)為倒U型。

關鍵詞：工程移民；后靠式移民；收入效應；斷點回歸

文章編號：2095-5960（2018）06-0091-10；中圖分類號：D632.4；F323.8；文獻標識碼：A

一、引言

我國西南地區(qū)水利資源豐富，境內怒江、瀾滄江、金沙江、漢江、雅礱江、岷江、嘉陵江等都適宜修建水電站。然而西南地區(qū)相對于內地經(jīng)濟尚不發(fā)達，貧困率本身就比較高，再加上地理環(huán)境的特點，需要修建水利設施以解決生活、生產(chǎn)，而豐富的水資源又適宜修建水電站從而提高經(jīng)濟發(fā)展的動力，這一切都會牽扯到工程移民。關于移民導致貧困這一社會問題，世界大壩委員會曾在發(fā)展報告中指出全球范圍內因水庫建設而直接受影響的人規(guī)模在4000—8000萬之間，并呈現(xiàn)出逐年增加的趨勢。報告指出了印度在近40年共有2000萬人因國家發(fā)展需要被迫移民，但近乎四分之三的移民未得到合理的安置以及生計重建。

隨著水利水電建設的持續(xù)發(fā)展，移民無形之中承擔了水利工程建設的大部分外部成本，雖然一部分外部成本由于移民補償?shù)玫搅艘欢ń?jīng)濟補償，但仍有部分成本無法由貨幣衡量，從而不能求償。移民受不可抗性與強制性政策影響背井離鄉(xiāng)，對于未來生計發(fā)展充滿了不確定，移民的重新就業(yè)和移民對社會的融合不夠使得移民在這一過程中生計狀態(tài)茫然混亂，加劇了移民群體的貧困程度。

目前我國安置方式多為兩種，一是對庫區(qū)涉及家庭進行遠距離搬遷異地安置，即外遷式移民安置。二是對庫區(qū)涉及家庭進行近距離搬遷，周邊安置，也叫后靠式移民安置。調查結果表明，絕大部分庫區(qū)移民以后靠安置為主。相比遠距離遷移難度大、返遷率高等特點，采取后靠式安置不易受“安土重遷”思想及安置區(qū)經(jīng)濟社會與環(huán)境條件等復雜因素的制約，移民工作展開順利，進展迅速，又有政府統(tǒng)一調控，對于失地工程移民統(tǒng)一調撥分配耕地，完善基礎設施，推行長效補償機制，以保移民家庭生計可持續(xù)。后靠安置作為庫區(qū)移民安置的主體形式，一定程度上簡化政府部門工作環(huán)節(jié)，減輕了移民的難度和強度，更照顧了庫區(qū)移民傳統(tǒng)習慣及社會關系。但應注意到，水庫周邊本身耕地緊張且資源貧乏，加之山地及丘陵坡地交通閉塞。庫區(qū)大部分人口主要從事農(nóng)業(yè)，人口超載，人均耕地大幅減少。單一農(nóng)業(yè)經(jīng)濟方式使得后靠安置直接導致庫區(qū)人地矛盾加劇。一方面，庫區(qū)移民盲目墾荒、砍伐林木和破壞植被，生態(tài)環(huán)境不斷惡化。另一方面，涉及地區(qū)短期人口增加，庫區(qū)人地關系的矛盾尖銳，生活水平明顯下降。

隨著我國經(jīng)濟發(fā)展，有關移民補償政策首先從制度層面進行了調整，國家對此頒布了一系列政策法規(guī)，對于水庫建設造成的非自愿移民的安置與重建工作進行了規(guī)范。開發(fā)性移民政策逐步實現(xiàn)了法制化、規(guī)范化和系列化。工程移民不僅要面對我國宏觀社會經(jīng)濟環(huán)境的漸進性變遷，也要面對生存環(huán)境的強制性變遷。這一特殊的約束條件使得該群體的行為和其他群體存在很大的差別，因而其收入的決定機制也明顯和其他群體不同。本文以此為出發(fā)點，基于實地調研數(shù)據(jù)實證分析后靠式移民具體政策實施效果。

二、文獻綜述

（一）工程移民問題

世界范圍的研究表明，工程移民的貧困問題是一個普遍性問題（DFID，1996）[1]。無論是宏觀統(tǒng)計數(shù)據(jù)還是微觀定量研究都指出了工程移民的貧困發(fā)生率確實很高。為了不增加、降低或是杜絕工程移民的貧困率，必須對水利水電建設中的工程移民收入問題進行研究。在印度，研究人員發(fā)現(xiàn)國家發(fā)展計劃所導致的2000萬工程移民中約有75%經(jīng)濟收入和生活水平?jīng)]能恢復到原先的水平（Esther，2007）[2]。我國1200萬因水庫建設而產(chǎn)生的工程移民中，生活較好、一般和較差大約各占三分之一（辜勝阻，1994）[3]。周曉春（2002）[4]發(fā)現(xiàn)在短期內移民都普遍面臨在新的社區(qū)不適應的困境。楊云彥（2008）[5]通過對丹江口庫區(qū)移民的大規(guī)模問卷調查發(fā)現(xiàn)，工程移民的貧困發(fā)生率遠高于非移民。Li Heming（2001）[6]根據(jù)三峽大壩的移民研究認為，人們更多的是關注水電建設的發(fā)電、防洪問題而對所涉及移民問題鮮有關注。

Cernea（2000）[7]認為，水電建設造成移民福利的喪失屬于外溢成本，必須考慮將其納入工程建設的內部成本，否則投資和政策選擇將是缺乏效率的。相應的，國內學者張曉（2004）[8]也重點分析了大壩的外部性問題，主要涉及水利水電建設的社會外部性和生態(tài)環(huán)境外部性，指出完整的水電工程的成本-效益分析應該將外部性成本和效益納入其中。

另外，移民政策的制定受到了國內外學者的重視。Chris de Wet（1994）[9]以非洲工程移民為例，從政策約束的視角研究了改善移民安置不良后果的有效政策。Russell（2007）[10]對印尼工程移民的研究發(fā)現(xiàn)，政府的管理政策和相關法律制度對于移民的發(fā)展具有極為重要的作用。Menon（2007）[11]研究了不確定性的政府移民政策對沿海區(qū)域工程移民的生活影響。Esther（2007）[2]利用工具變量法研究了大壩建設對移民生產(chǎn)生活的影響。他們發(fā)現(xiàn)大壩下游地區(qū)的農(nóng)村貧困發(fā)生率明顯下降，而大壩所在地區(qū)的農(nóng)村貧困發(fā)生率卻明顯上升，政府政策和市場都沒有解決大壩建設所帶來的這一極不均衡的影響后果。

國內方面，陶傳進（2003）[12]認為讓移民參與決策過程會增進移民安置及后期扶持政策的公正和效率。安虎森（2005） [13]認為通過土地的“產(chǎn)權置換”既能避免政府的短期行為，又能滿足庫區(qū)移民要求。蘇秀華（2011）[14]認為我國大中型水利水電工程建設征地由“長期補償”向“長期安置”轉化，其較契合途徑是“長期補償”向“一次性補償、借貸付息型長期安置”轉化。王沛沛（2015）[15]則從后期扶持政策方面，分析國家應如何對做出犧牲的移民進行補償。

（二）政策效應評估

在20世紀7O年代末，西方經(jīng)濟學界從自然科學界引入自然實驗（Ashenfelter，1978）[16]。這種將制度變遷和新政策視為一次外生于經(jīng)濟系統(tǒng)的“自然實驗”的研究方法，源于自然科學且思路簡潔，估計方法日趨成熟，被西方學界廣泛應用于諸多領域之中（陳林，2015）[17]。在因果關系分析的實證方法中，最優(yōu)的選擇應當為隨機實驗，但是隨機實驗的時間成本和經(jīng)濟成本都比較高，而在隨機實驗不可得的情況下，需要考慮使用其他方法。斷點回歸（RD）便是僅次于隨機實驗的、能夠有效利用現(xiàn)實約束條件分析變量之間因果關系的實證方法（Lee & Lemieux，2010）[18]。

Thistlethwaite & Campbell（1960）[19]正式發(fā)表了第一篇關于斷點回歸的論文。自從教育領域運用斷點回歸分析逐漸成熟后，進而涌現(xiàn)一大批運用此方法研究各種問題的文獻（Hahn，2001）[20]。Wilbert（2001）借鑒教育機構的臨界值規(guī)則評估了助學金和班級規(guī)模分別對于教育成果的影響。Black（1999）[21]從地理上間斷的角度出發(fā)（校區(qū)分割）評估人們對于好學校的支付意愿。比如，福利、失業(yè)保障和殘疾人救助計劃對于勞動供給的刺激效應；醫(yī)保政策效應評估；補習班效果評估；中間選民的實證分析；公會對于工資和就業(yè)的影響。

隨后Campbell & Stanley（1963）[22]為斷點回歸提供了更加清晰化的概念，并被Rubin（1977）[23]，Sacks & Ylvisaker（1978）[24]，Trochim（1984）[25]，Lalonde（1986）[26]，Hahn（2001）[20]，Lee（2008）[27]，Lee & Lemieux（2010）[18]等學者所完善。其中Hahn（2001）[20]詳細的分析了政策或者試驗異質性處置效應（treatment effects）并給出了斷點回歸設計估計結果的經(jīng)濟解釋。此后，斷點回歸分析方法被廣泛應用于經(jīng)濟學領域。比如勞動和教育經(jīng)濟學（Black，1999[21]；Hoxby，2000[28]；Lalive，2007[29]；2008[30]；Chiang，2009[31]）。Hahn（2001）[21]為斷點回歸的使用建立了規(guī)范，并且他們認為斷點回歸分析相比于其他準實驗的分析構想所需要的假設更為寬泛。間斷點回歸分析興起的另一個原因在于它不僅僅是關于“處理效應”評估的方法，基于斷點回歸分析的因果推論也比其他傳統(tǒng)的自然實驗（雙重差分法和工具變量法）更為可信，因此被更多的應用在應用研究領域。

斷點回歸分析能隔離處理偏差使得其和隨機實驗一樣好（David SLee，2008）[27]。隨機的波動也是所研究對象在臨界點附近不能精準確定賦值變量的結果。因此，斷點回歸分析不失為一個具有高可信度和透明度的對“處理效應”評估的方法。斷點回歸方法尤其被Esther Duflo（2005[32]；2011[33]）廣泛應用于發(fā)展經(jīng)濟學中，以解釋各行政區(qū)劃分與經(jīng)濟發(fā)展的相互關系。Dell（2008）[34]的研究分析了歷史制度影響當前區(qū)域經(jīng)濟的持久性。

國內方面，基于斷點回歸設計，學術重點圍繞政策處理效應進行研究并涌現(xiàn)出許多分析宏觀政策的處理效應的文獻。比如，教育政策的處理效應（王駿，2015[35]；萬相昱，2017[36]），大學擴招的政策效應（候玉娜，2017[37]；張雅楠，2017[38]；黃斌，2017[39]；初帥，2017[40]；劉生龍，2017[41]）；環(huán)保政策的處理效應（石慶玲，2017[42]；孫坤鑫，2017[43]；陳強，2017[44]；楊小聰，2017[45]；儲德銀，2017[46]；何文劍，2016[47]；席鵬輝，2015[48]；席鵬輝、梁若冰，2015[49]），社保政策的處理效應（王翌秋2017[50]；解堊2017[51]；劉西國、劉曉慧，2017[52]），財政政策（王麗艷，2017[53]），土地政策（王家庭，2017[54]；張建同，2015[55]），區(qū)域發(fā)展政策（席建成、孫早2017[56]；黃新飛，2017[57]；）等。

國內外已有研究為本研究的分析提供了理論和實證基礎，也為本文留下了空間。工程移民的搬遷涉及一系列經(jīng)濟社會發(fā)展的重大問題，國內外很多學者對此進行了深入的研究。以往對于移民政策的研究基本上是定性研究，缺乏實證數(shù)據(jù)的支持，只有少部分利用微觀數(shù)據(jù)對移民貧困問題進行了實證分析。隨著我國水利水電建設的發(fā)展，工程移民也越來越多。不同領域逐漸聚焦移民的可持續(xù)發(fā)展，逐步脫離定性的依賴經(jīng)驗案例的研究方式，走向數(shù)據(jù)驅動的抽樣和經(jīng)驗案例相結合的動態(tài)定量分析，更加注重移民的可持續(xù)發(fā)展。

對此，本文從新的視角來探討水利水電工程影響移民收入的機理及程度。選擇金沙江流域水電站建設所涉及移民作為研究對象，通過實地調研的方式對于金沙江流域水電建設若干地區(qū)進行統(tǒng)計，然后通過構建空間間斷點回歸的準實驗對該地區(qū)移民政策的處理效應進行評估。

三、基于空間間斷點回歸的金沙江工程移民處理效應分析

（一）數(shù)據(jù)來源及說明

本文使用的數(shù)據(jù)來自2016年12月對于金沙江中游電站涉及移民地區(qū)進行實地調研的數(shù)據(jù)。通過抽樣調查的方式，以入戶訪談與問卷發(fā)放直接從農(nóng)戶獲取資料、數(shù)據(jù)與信息。調查對象涵蓋大理州賓川縣、鶴慶縣與麗江市永勝縣下共計9個涉及工程移民安置自然村。其中，粑粑坪、濤源鄉(xiāng)鎮(zhèn)、朵美鄉(xiāng)鎮(zhèn)均有樣本位于安置邊界中未移民區(qū)域一側。本文旨在研究移民收入問題，為了實施斷點回歸，根據(jù)空間間斷點回歸構建原則，選擇距離邊界1公里內樣本作為研究對象。問卷發(fā)放依據(jù)人口比例進行，問卷共計發(fā)放470份，收回有效問卷453份，涉及人口共985人。

從空間位置來看，兩側樣本差異不大。從實際調研結果來看，兩側樣本家庭的收入來源基本保持一致，種植作物均為玉米，移民前后收入變化決定因素除是否移民之外均保持一致。對此，兩側樣本關于影響收入因素的不可觀測的差異在移民前可以視為是無差異的。

（二）計量模型

本文涉及研究地區(qū)無論是原住民戶還是移民戶，在從事農(nóng)業(yè)與非農(nóng)業(yè)生計策略之間進行選擇，家庭收入受自身擁有稟賦所影響。為分析移民家庭收入水平，需要檢驗移民家庭收入與土地、勞動力、教育水平等要素投入的關系以及移民政策對于移民家庭的“處理效應”。具體來說，計量方程設定如下：

Y=τIM+βX+ε（1）

其中，因為移民長效補貼所得補助與投入的要素無關，Y為調查地區(qū)移民扣除長效補貼后的凈收入。X表示調查地區(qū)生計資本特征向量。具體來說，包含了各項投入要素。本文借鑒可持續(xù)生計資本分析框架對于移民擁有稟賦進行劃分進而選擇合適變量分析工程移民收入問題。

因此，變量選取家庭規(guī)模、受教育年限等作為人力資本投入；耕地（人均擁有土地）為自然資本投入；農(nóng)機擁有數(shù)量與基礎設施狀況作為物質資本投入；由于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)同樣需要一定技術支持，因此將社會資本中，合作組織、村內與對外聯(lián)系等社會資本作為技術投入分析。IM為虛擬變量，如果樣本來自移民家庭則IM=1，否則IM=0。

根據(jù)空間間斷點回歸設計規(guī)則，借鑒相關文獻選取最優(yōu)葉寬的原則（Black，1999[21]；Lavy，2006[58]等；Lalive，2008[30]；Imbens，2012[59]），選擇移民區(qū)域邊界1公里以內的樣本。統(tǒng)計描述如下表1所示。

（三）結果分析

表2第2至4欄報告了對收入影響的OLS估計結果。其中模型（1）為全樣本下各項要素對于收入的影響，模型（2）和（3）則依不同生計策略劃分人群分析各項要素對于收入的影響。根據(jù)結果我們發(fā)現(xiàn)，三個模型下，絕大多數(shù)變量至少在5%的顯著性水平上通過檢驗。各要素對于收入影響均顯著且模型總體顯著，即模型中所有解釋變量對移民家庭純收入的聯(lián)合影響顯著?？偟膩砜矗{研區(qū)域多為農(nóng)業(yè)區(qū)域，耕地數(shù)量無疑對收入有著最大的影響，每增加一畝耕地會帶來收入增加700元左右。其次是基礎設施完善程度以及掌握特殊技能。再次是對外聯(lián)系頻率以及擁有農(nóng)業(yè)機具數(shù)量。代表人力資本的家庭規(guī)模、健康程度以及教育程度對于收入影響雖然顯著但遠不及其他要素。但應注意到，各項要素對于收入影響也根據(jù)生計策略不同而表現(xiàn)出不同的態(tài)勢。分生計策略來看，要素影響差異較大的為教育、農(nóng)機局擁有數(shù)量、合作組織、對內以及對外聯(lián)系。對于從事非農(nóng)業(yè)生計的家庭來看，教育、對外聯(lián)系對于收入的影響更大，而從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的家庭更加看重農(nóng)機局以及村內的人情往來?？梢钥闯?，不同生計策略對于要素投入有著不同的要求，這也制約了從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的家庭在因移民而失地后很難進行勞動力轉移。

基于移民區(qū)域實際情況來看，該區(qū)域農(nóng)業(yè)生產(chǎn)仍以粗放型耕種為主。沿江耕地多為免灌溉田，旱澇保收進而不需要額外的勞動以及資金投入。從種植品種來看，調研區(qū)域以玉米種植為主，對于技術要求不高。而擁有額外的生產(chǎn)技能（養(yǎng)殖等）對于提高收入有著顯著的影響。從社會資本角度來看，從事農(nóng)業(yè)生計的家庭更傾向村內關系的維系與使用。對于非農(nóng)業(yè)生產(chǎn)來看，調研地區(qū)主要以從事服務業(yè)為主（零售業(yè)、運輸），相比農(nóng)業(yè)生產(chǎn)教育回報更高。另外，非農(nóng)業(yè)生計家庭對外界聯(lián)系的回報也高于農(nóng)業(yè)生計家庭。上述結果與實地調研所反映的真實情況也基本吻合。

模型4至6展示了基于空間間斷的準自然實驗回歸結果。其中模型（4）為全樣本下各項要素對于收入的影響，模型（5）和（6）則以不同生計策略劃分人群進行分析。從三個模型的結果來看，處理效應均在1%的顯著性水平上通過檢驗，即移民對于涉及家庭存在顯著的負效應。全樣本下，移民對于涉及家庭產(chǎn)生了超過3000元收入減少。分生計分析結果表明從事非農(nóng)業(yè)生計相比農(nóng)業(yè)生計具有更好的適應性。相比從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)家庭超過4000元負收入效應，工程移民對從事非農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的處理效應不足前者一半，約1800元。

基于分位數(shù)回歸進一步對工程移民收入效應進行分析。根據(jù)報告可以看出，所有分位數(shù)下，處理效應至少在5%的顯著性水平上通過檢驗。從結果來看，工程移民對于家庭收入影響大致呈現(xiàn)倒U型。工程移民對于高收入和低收入家庭影響較小而對于中等收入家庭影響最大。對此解釋如下，對于低收入家庭收入影響較小的原因在于其本身擁有稟賦存量匱乏。據(jù)調研數(shù)據(jù)顯示，超過半數(shù)家庭在移民失去土地后失去全部收入來源，僅能依靠長效補貼收入維持生計；對于高收入家庭而言，能夠在完成移民后重新構建可持續(xù)生計。但對于絕大部分家庭而言，如結果所反映，受工程移民影響最大，很難順利重新構建生計獲得發(fā)展，致使陷入補償陷阱，僅依靠補貼維持生計。分生計策略的報告與總體保持一致，即不論從事何種生計策略，收入受移民影響均呈現(xiàn)倒U型。其拐點相比農(nóng)業(yè)生計家庭更早。

實證結果表明，移民涉及地區(qū)本身多位于偏遠地區(qū)，移民家庭在移民之前生計資本就存在一定的脆弱性，該脆弱性經(jīng)由非自愿移民失去耕地進而失去主要收入來源。移民后，由于受教育程度、資本存量不足，加之對外信息閉塞，多數(shù)家庭不足以重新構建可持續(xù)生計，僅依靠補助度日，收入銳減。從收入分布結構來看，移民家庭在遷移前的生計資本結構對于日后影響遵循倒U型規(guī)則，即除去高收入家庭群體能夠很好應對外部環(huán)境變化外，多數(shù)家庭對于工程移民仍表現(xiàn)出不同程度的脆弱性。依生計策略結果來看，非農(nóng)業(yè)生計策略相比農(nóng)業(yè)生計具有更好的適應性。

（四）有效性檢驗

根據(jù)Lee和Lemieux （2010）[18]對于評估研究設計的內部有效性給出的建議，構建空間斷點回歸應認真考慮的問題便是，邊界產(chǎn)生是什么過程，以及如何區(qū)分邊界兩側處理的收益。對于地理上的間斷回歸分析，目前文獻中并未形成制式的建議，因此需依據(jù)研究需要構建特殊的模型以及分析框架。

首先對于間斷原則進行檢驗。從移民區(qū)域來看，本文所采用的間斷規(guī)則為搬遷安置邊界，所有處理對象均先于間斷邊界產(chǎn)生。因此，處理對象不能夠對于間斷規(guī)則進行影響，即家庭不能夠因水電建設造成移民的潛在收益“額外補償”而選擇移民或是為了避免“受到損失”而拒絕移民。另外，水電建設使得庫區(qū)水位上升，造成被淹沒區(qū)域家庭被迫移民。從自然角度來看，淹沒區(qū)域的設定同樣不能夠被處理對象所影響，水位漲幅對于當?shù)鼐用穸允俏粗?。實地調查結果顯示，受水位上升而淹沒的土地、村落不能以人的意志為轉移。本文所構建的空間間斷點回歸實驗分析的觀測對象不能對于間斷規(guī)則進行控制。

其次，驅動變量本身不受人為操縱。應注意到，淹沒地區(qū)以及周圍未被淹沒的地區(qū)同屬于一個行政區(qū)域，移民地區(qū)與周圍非移民地區(qū)從諸多經(jīng)濟指標以及結構上來看是無差異的。根據(jù)前文統(tǒng)計描述來看，在本文選擇間斷規(guī)則下，家庭特征分布在邊界附近是連續(xù)的。家庭特征的分布在間斷點附近并沒有出現(xiàn)明顯的斷點，驅動變量服從隨機分布，滿足非隨機排序的要求，即滿足不受人為操縱的要求。

因此，我們可以將此空間間斷為原則，對安置邊界附近的斷點回歸分析視為一次局部隨機試驗，進而完成對于工程移民的處理效應的有效評估。

（五）穩(wěn)健性檢驗

由于本文間斷點回歸設計是根據(jù)位置來進行的，以劃分的邊界為間斷規(guī)則進行處理效應的分析。在此我們將對于本文所構建的空間間斷點回歸實驗進行穩(wěn)健性檢驗，根據(jù)國內外權威文獻提供的參考，對結果的穩(wěn)定性進行檢驗。

當前的國際權威文獻已經(jīng)對間斷點回歸估計的最優(yōu)窗寬進行了探討，其中Imbens & Kalyanaraman（2012）[59]提出的最優(yōu)窗寬估計方法對明顯間斷點和模糊間斷點均適用。由于本文采用的是空間間斷規(guī)則屬于明顯間斷點估計方法，因此文章采用Deke J（2012）[60]提出的最優(yōu)窗寬估計方法對最優(yōu)窗寬進行估計。由于本文樣本的最優(yōu)窗寬是移民區(qū)域邊界1公里，為了驗證估計結果的可信度，我們對回歸結果進行穩(wěn)健性檢驗。其具體做法是增加窗寬，分別對于最優(yōu)窗寬的一半和最優(yōu)窗寬的兩倍進行回歸檢驗穩(wěn)定性。具體結果如下表所示。

（六）小結

盡管移民搬遷一定程度上促進了遷入地基礎設施建設并改善了移民家庭生活質量，但調研以及實證結果均表明，后靠式移民安置方式對于移民家庭產(chǎn)生了不同程度的負收入影響。在現(xiàn)行的長效補償移民政策下，移民家庭雖能夠維持生計，但受自身生計脆弱性影響，多數(shù)家庭移民后重新構建生計困難，收入銳減。

從移民角度來看，移民家庭在移民前所表現(xiàn)的脆弱性是導致其在移民后收入減少的主要原因。對于移民群體而言，人力資本缺失以及對自然資本高度依賴致使移民群體本身十分脆弱，不利于應對外部沖擊。對于人力資本積累而言，客觀方面移民區(qū)域多位于偏遠山區(qū)，教育資源本身比較缺失。主觀方面，從回歸結果來看，教育投資回報在移民區(qū)域并不突出。對于大多數(shù)從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的家庭而言，教育投資回報不足百元且在生計策略間差異顯著①①依據(jù)表2分生計估計結果顯示，教育對于從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)以及非農(nóng)業(yè)生產(chǎn)帶來回報分別為30元以及510元，相差甚遠。 。

移民對于不同生計策略家庭影響存在差異的原因同樣可以基于該脆弱性進行分析。對于從事農(nóng)業(yè)生計的家庭而言，移民后耕地面積減少直接造成了其收入銳減②②調研結果顯示，多數(shù)移民家庭搬遷后擁有耕地不論是數(shù)量或是質量均大打折扣。移民前，調研地區(qū)移民家庭人均耕地面積為52畝，且超過60%的面積為沿江免灌溉田。移民后人均耕地面積為22畝，且超過40%的耕地缺乏農(nóng)業(yè)生產(chǎn)必要的水利設施。（作為參考，2016年我國農(nóng)村居民人均耕地面積為34312畝，云南省農(nóng)村居民人均耕地面積為4355畝。） 。教育、職業(yè)技能缺失使得自身人力資本欠缺③③調研結果顯示，移民家庭平均受教育年限不足7年，換算為文化程度僅為小學水平。從職業(yè)技能方面來看，每百人擁有職業(yè)技能的人數(shù)僅為29人。人力資本缺失直接造成了從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的勞動力“失業(yè)”而不是向非農(nóng)業(yè)生產(chǎn)轉移。 ，使得移民家庭很難在失去耕地后完成生計策略轉型，轉向非農(nóng)業(yè)生產(chǎn)勞動。另外，移民區(qū)域社會資本薄弱同樣制約了移民后生計構建的可能④④調研結果顯示，移民區(qū)域自發(fā)形成的生產(chǎn)合作組織效果甚微。移民后，多數(shù)家庭失地使得農(nóng)業(yè)互助小組“名存實亡”。另外，對外聯(lián)系不足，外部信息閉塞，阻礙了外部社會資本對移民家庭生計構建的幫助。 。相比而言，從事非農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的家庭更加注重人力資本的積累，對于土地的依賴程度也大大降低，并且善于利用自身社會資本完成移民后生計構建。

分位數(shù)回歸結果則進一步驗證移民家庭脆弱性致使移民后收入減少這一觀點。一方面，高收入家庭群體能夠很好應對外部環(huán)境變化，在移民后提升生活質量同時完全恢復生產(chǎn)。但應注意到，工程移民對于大多中等收入的家庭打擊是巨大的。由于強制搬遷，大多數(shù)家庭很難恢復生產(chǎn)，收入減少甚至陷入貧困，僅能依靠補助維持生計。

從政策角度來看，移民政策對于移民家庭在搬遷后穩(wěn)定生活方面功不可沒。一方面，國家對于遷入地安置房屋及周邊基礎設施的完善大大改善了移民家庭生活水平。另一方面，長效補償機制保障了移民家庭移民后維持基本生活的可能。但是補償政策對于移民家庭生計構建以及移民發(fā)展而言幫助有限，移民家庭在移民后依舊表現(xiàn)出明顯的脆弱性特征。生計資本結構不合理使得移民難以依靠自身構建可持續(xù)生計。有必要在移民后期增加職業(yè)技能培訓等鞏固移民群體人力資本，結合移民地區(qū)城鎮(zhèn)化進程，保證勞動力向非農(nóng)業(yè)生產(chǎn)轉移。

四、研究結論及政策建議

本文利用間斷點回歸方法，基于可持續(xù)生計資本分析框架，通過構建以移民邊界為間斷規(guī)則的準自然實驗，研究后靠式移民政策對于涉及家庭的收入影響。文章實證研究得出以下幾點主要結論：第一，工程移民對于涉及群體存在顯著的負收入效應。由于對耕地的高度依賴，絕大多數(shù)移民家庭失地后喪失全部收入來源，僅依靠政府補貼維持生活，收入水平顯著下降。實證結果表明，移民使得涉及家庭相比非移民家庭收入減少超過3000元。依據(jù)當?shù)厝司杖雭砜矗?000元并不是一筆小數(shù)目。第二，分生計策略對于移民政策效應進行分析的結果表明，對于從事非農(nóng)業(yè)生計策略的家庭而言，具有更高的抗政策波動能力。移民對于非農(nóng)業(yè)生計策略家庭造成的損失普遍小于農(nóng)業(yè)生計策略。第三，根據(jù)收入分布來看，移民的政策效應類似于馬太效應。移民對于不同收入規(guī)模家庭影響不盡相同，整體表現(xiàn)出倒U型，使得移民后收入差距擴大。

水利水電建設對國家層面的社會經(jīng)濟發(fā)展作出突出貢獻的同時造成了大量工程移民。對于云南省而言，省內豐富的水利資源和周邊普遍貧困的移民村落使得這一矛盾更加尖銳。對于水利工程移民而言，地理位置多位于山區(qū)，可耕地儲備不足，水利設施薄弱。后靠式移民對于遷入地的人地矛盾也帶來影響。移民家庭自身擁有稟賦匱乏，致使在失地后不能依據(jù)自身力量重新構建可持續(xù)生計。首先，移民后，家庭擁有的土地不論是數(shù)量還是質量均大打折扣，生計對于土地的高依賴性使得失地造成移民收入銳減。其次，由于移民家庭受教育水平程度普遍不高，除了耕種以外幾乎沒有其他技能，制約了其在移民后向非農(nóng)業(yè)生計策略轉移。

從國家層面來看，日益完善的賠償原則和長效補償機制在理論方面能夠保證工程移民在完成移民后的可持續(xù)生計的構建。但結果顯示，后靠式移民政策使得工程移民家庭相比非移民庭而言，生活水平雖有所提高，但是從生產(chǎn)角度來看仍受到了嚴重破壞。對此，在政策制定方面，政府在長效補償機制之外還應注意職業(yè)技能培訓，確保移民家庭順利實現(xiàn)勞動力轉移。

參考文獻：

[1]DFID.Sustainable Livelihoods Guidance Sheet[J].London：DFID，1999：51-64.

[2]Esther Duflo，Rohini Pande.Dams[J].The Quarterly Journal of Economics，2007（2）：601-646.

[3]辜勝阻，李珍.三峽庫區(qū)開發(fā)性移民的思路與對策[J].武漢大學學報（哲學社會科學版），1994（5）：58 -68.

[4]周曉春，風笑天.三峽農(nóng)村移民的潛在貧困風險[J].統(tǒng)計與決策，2002（2）：31-32.

[5]楊云彥，石智雷.南水北調工程水源區(qū)與受水區(qū)地方政府行為博弈分析——基于利益補償機制的建立[J].貴州社會科學，2008（1）：102-107.

[6]Li Heming，Paul Waley and Phil Rees.Reservoir Resettlement in China： Past Experience and the Three Gorges Dam[J].The Geographical Journal，2001（3）：195-212.

[7]Cernea M M. Risks， Safeguards and Reconstruction： A Model for Population Displacement And Resettlement.[J].Economic & Political Weekly，2000，35（41）：3659-3678.

[8]張曉.大型水電工程設施（大壩）的經(jīng)濟學思考[J].數(shù)量經(jīng)濟技術經(jīng)濟，2004（7）：66-75.

[9]Chris de Wet.Resettlement and Land Reform in South Africa[J].Review of African Political Economy， 1994（21）：359-373.

[10]Russell-Smith，Jeremy et al. Rural Livelihoods and Burning Practices in Savanna Landscapes of Nusa Tenggara Timur，Eastern Indonesia[J].Human Ecology，2007（3）：345-359.

[11]Menon，Manju，Sudarshan Rodriguez，and Aarthi Sridhar. Coastal Zone Management： Better or Bitter Fare[J].Economic and Political Weekly， 2007（38）：3838-3840.

[12]陶傳進.制度創(chuàng)新的社會現(xiàn)實制約——以農(nóng)業(yè)灌溉用水管理為例[J].學海，2003（4）：62-66.

[13]安虎森，鄒旋.產(chǎn)權置換與大型工程移民安置問題——以三峽庫區(qū)移民為例[J].管理世界，2005（11）：93-100.

[14]蘇秀華.論長期補償向長期安置的轉化——我國大中型水利水電工程建設征地長期補償合法規(guī)避途徑初探[J].貴州社會科學，2011（2）：116-119.

[15]王沛沛.后期扶持對水庫移民生計資本的影響[J].生態(tài)經(jīng)濟，2015（5）：170-174.

[16]Ashenfelter，Orley C.Estimating the Effect of Training Programs on Earnings[J].Review of Economics and Statistics，1978（1）：47-57.

[17]陳林，伍海軍.國內雙重差分法的研究現(xiàn)狀與潛在問題[J].數(shù)量經(jīng)濟技術經(jīng)濟研究，2015，32（7）：133-1 48.

[18]Lee，Lemieux.Regression Discontinuity Designs in Economics[J].Journal of Economic Literature， 2010（2）：281-355.

[19]Thistlethwaite，Campbell.Regression Discontinuity analysis：An Alternative to the Ex Post Facto Experiment[J].Journal of Educational Psychology，1960（6）：309-317.

[20]Hahn，Todd，van.der Klaauw.Identification and Estimation of Treatment Effects With a Regression Discontinuity Design[J].Econometrical，2001（1）：201-209.

[21]Black，S.E. Do Better Schools Matter？ Parental Valuation of Elementary Education[J].Quarterly Journal of Economics，1999（2）：577-599.

[22]Campbell，D.T.，Stanley，J.C. Experimental and Quasi-Experimental Design for Research on Teaching[J].In N.L.Cage（ED），Handbook of Research on Teaching Chicago：Rand McNally，1963：171-246.

[23]Rubin，D.B.Assignment to Treatment Group on The Basis of a Covariate[J].Journal of Educational Statistics，1977（1）：1-26.

[24]Sacks，Ylvisaker.Linear Estimates for Approximately Linear Models[J].Annals of Statistics， 1978（3）：1122-1138.

[25]Trochim W.M.K. Research Design for Program Evaluation： The Regression Discontinuity Approach[J].Philosophy Social Science Theory，New Delhi Sage，1984，page：272-274.

[26]Lalonde，R. Evaluating the Econometric Evaluations of Training With Experimental Data[J].American Ecnomic Review， 1986（4）：604-620.

[27]Lee.Randomized Experiments from Non-Random Selection in US House Elections[J].Journal of Econometrics，2008（2）：675-697.

[28]Hoxby，C.M. The Effects of Class Size on Student Achievement：New Evidence from Population Variation[J].Quarterly Journal of Economics，2000（4）：1239-1285.

[29]Lalive.Unemployment Benefits，Unemployment Duration，and Post-Unemployment jobs：A Regression Discontinuity Approach[J].American Economic Review，2007（2）：108-112.

[30]Lalive.How Do Extended Benefits Affect Unemployment Duration？ A Regression Discontinuity Approach[J].Journal of Econometrics，2008（2）：785-806.

[31]Chiang，H.How Account Ability Pressure on Failing Schools Affects Student Achievement[J].Journal of Public Economics， 2009（9）：1045-1O57.

[32]Duflo E. Growth Theory through the Lens of Development Economics[J]. Ssrn Electronic Journal， 2005，1（05）：473-552.

[33]Duflo，Esther，Pascaline Dupas，Michael Kremer.Peer Effects，Teacher Incentives，and the Impact of Tracking：Evidence from a Randomized Evaluation in Kenya[J].The American Economic Review，2011（5）：1739-1774.

[34]Dell，M..The Mining Mita Explaining Institutional Persistence[J].Manuscript，Department of Economics，Working Paper，MIT，2008.

[35]王駿，孫志軍.重點高中能否提高學生的學業(yè)成績——基于F縣普通高中的一個斷點回歸設計研究[J].北京大學教育評論，2015，13（4）：82-109+186.

[36]萬相昱，唐亮，張晨.家庭收入和教育支出的關聯(lián)分析——基于中國城鎮(zhèn)住戶調查數(shù)據(jù)的研究[J].勞動經(jīng)濟研究，2017，5（3）：85-99.

[37]候玉娜.教育與收入關系的實證研究——基于中國高等教育擴張沖擊的視角[J].教育學報，2017，13（6）：49-59.

[38]張雅楠，杜屏.教育擴張對大學畢業(yè)生收入的影響——基于斷點回歸設計分析[J].南方人口，2017，32（4）：68-80.

[39]黃斌，方超，汪棟.教育研究中的因果關系推斷——相關方法原理與實例應用[J].華東師范大學學報（教育科學版），2017，35（4）：1-14，134.

[40]初帥，孟凡強.高校擴招與教育回報率的城鄉(xiāng)差異——基于斷點回歸的設計[J].南方經(jīng)濟，2017（10）：16-35.

[41]劉生龍.教育對老年健康的影響：來自斷點回歸模型的實證證據(jù)[J].學術研究，2017（11）：88-100，178.

[42]石慶玲，陳詩一，郭峰.環(huán)保部約談與環(huán)境治理：以空氣污染為例[J].統(tǒng)計研究，2017，34（10）：88-97.

[43]孫坤鑫.機動車排放標準的霧霾治理效果研究——基于斷點回歸設計的分析[J].軟科學，2017，31（11）：93-97.

[44]陳強，孫豐凱，徐艷嫻.冬季供暖導致霧霾？來自華北城市面板的證據(jù)[J].南開經(jīng)濟研究，2017（4）：25-40.

[45]楊小聰，彭飛，康麗麗.綠色地鐵：軌道交通對空氣污染的凈化效果評估——基于南京地鐵3號線的實證研究[J].甘肅行政學院學報，2017（4）：82-94+129-130.

[46]儲德銀，何鵬飛，梁若冰.主觀空氣污染與居民幸福感——基于斷點回歸設計下的微觀數(shù)據(jù)驗證[J].經(jīng)濟學動態(tài)，2017（2）：88-101.

[47]何文劍，徐靜文，張紅霄.森林采伐限額管理制度能否起到保護森林資源的作用[J].中國人口·資源與環(huán)境，2016，26（7）：128-136.

[48]席鵬輝，梁若冰.空氣污染對地方環(huán)保投入的影響——基于多斷點回歸設計[J].統(tǒng)計研究，2015，32（9）：76-83.

[49]席鵬輝，梁若冰.城市空氣質量與環(huán)境移民——基于模糊斷點模型的經(jīng)驗研究[J].經(jīng)濟科學，2015（4）：30-43.

[50]王翌秋，陳青霞.養(yǎng)老金收入對農(nóng)村家庭代際轉移的影響[J].金融經(jīng)濟學研究，2017，32（5）：117-128.

[51]解堊.養(yǎng)老金與老年人口多維貧困和不平等研究——基于非強制養(yǎng)老保險城鄉(xiāng)比較的視角[J].中國人口科學，2017（5）：62-73，127.

[52]劉西國，劉曉慧.基于斷點回歸法的“新農(nóng)?！敝饔^福利效應檢驗[J].統(tǒng)計與信息論壇，2017，32（5）：90-95.

[53]王麗艷，馬光榮.帆隨風動、人隨財走？——財政轉移支付對人口流動的影響[J].金融研究，2017（10）：18-34.

[54]王家庭，毛文峰，臧家新，盧星辰.節(jié)約集約用地政策對城市蔓延的遏制效應[J].城市問題，2017（5）：9-16.

[55]張建同，方陳承，何芳.上海市房地產(chǎn)限購限貸政策評估：基于斷點回歸設計的研究[J].科學決策，2015（7）：1-23.

[56]席建成，孫早.勞動力成本上升是否推動了產(chǎn)業(yè)升級——基于中國工業(yè)斷點回歸設計的經(jīng)驗證據(jù)[J].山西財經(jīng)大學學報，2017，39（5）：39-53.

[57]黃新飛，楊丹.產(chǎn)業(yè)轉移促進區(qū)域經(jīng)濟協(xié)調發(fā)展了嗎——基于廣東省縣域數(shù)據(jù)的斷點回歸分析[J].國際經(jīng)貿探索，2017，33（2）：101-112.

[58]Angrist J D， Lavy V. Using Maimonides' Rule to Estimate the Effect of Class Size on Scholastic Achievement[J].The Quarterly Journal of Economics，1999（2）：114.

[59]Imbens G，Kalyanaraman K. Optimal Bandwidth Choice for the Regression Discontinuity Estimator[J].Review of Economic Studies， 2009，79（3）：933-959.

[60]Deke J，Dragoset L. Statistical Power for Regression Discontinuity Designs in Education： Empirical Estimates of Design Effects Relative to Randomized Controlled Trials. Princeton， NJ： Mathematica Policy Research[J].Mathematica Policy Research Inc，2012：24.

Study on the Effect of Backward Immigration Policy：Based on Regression Discontinuities

WANG Zhanchen1，LIU Fuhua2

（1.Xi'an Jiao Tong University， School of economics and finance， Xi'an， Shanxi 710061， China；

2.Yunnan University of Finance and Economics， School of economics， Kunming， Yunnan 650221， China）

Abstract：Based on the framework of sustainable livelihood capital analysis， this paper empirically studies the income effect of post-migration policy based on Regression discontinuities（RD）.The empirical results of this article has the following three main findings： first， the immigration policy for involving the group there were significant negative income effect， immigration has involved family than non-migrant family income less than 3000 yuan. Second， relative to engage in more than 4000 yuan in agricultural livelihood family income loss， engaged in non-agricultural livelihood strategies of family has higher adaptability for policy， loss 1800 yuan is far less than the agricultural livelihoods strategy. Third， the immigrants to different income scale families should not be the same.

Key words：engineering migration； backward immigration； regression discontinuities design； income effect

責任編輯：吳錦丹吳錦丹蕭敏娜常明明張士斌