扶貧政策的減貧效應及其可持續(xù)性

佟大建　應瑞瑤

內(nèi)容提要：扶貧政策的實施能否減貧及其減貧效應是否具有可持續(xù)性是政策制定者和學術(shù)界共同關(guān)注的問題。利用2005～2016年縣級面板數(shù)據(jù)，基于2012年貧困縣名單調(diào)整的準自然試驗，通過實證分析退出貧困縣對農(nóng)民人均純收入及其增長率的影響，分析扶貧政策的減貧效應及其可持續(xù)性，研究發(fā)現(xiàn)：退出貧困縣對農(nóng)民人均純收入具有負向影響，使農(nóng)民人均純收入下降8.2%;隨著退出貧困縣時間的延長，退出貧困縣對農(nóng)民人均純收入的負向影響逐漸增大;政府支出降低和工業(yè)化進程減緩是退出貧困縣對農(nóng)民人均純收入產(chǎn)生負向影響的重要原因;退出貧困縣使農(nóng)民人均純收入增長率下降1.6%。扶貧政策的實施有助于減貧，但應注重其減貧效應的可持續(xù)性，在進入后脫貧攻堅時代扶貧政策的實施仍有其必要性。

關(guān)鍵詞：扶貧政策;減貧效應;可持續(xù)性

中圖分類號：F323.8? ? 文獻標識碼：A? ? 文章編號：1003-7543（2019）11-0126-10

在經(jīng)濟發(fā)展的涓滴效應以及一系列扶貧政策的推動下，盡管扶貧標準不斷提高，我國農(nóng)村貧困人口數(shù)量和貧困發(fā)生率仍呈持續(xù)下降趨勢。1994年底，我國農(nóng)村貧困人口數(shù)量為55 486萬，貧困發(fā)生率為60.5%（2010年標準）①;截至2018年底，我國農(nóng)村貧困人口數(shù)量減少到1660萬，貧困發(fā)生率下降到1.7%②。隨著扶貧政策的實施，扶貧政策的減貧效應問題引起了學術(shù)界的廣泛關(guān)注[1-5]。除了判斷在扶貧政策實施期間扶貧政策的減貧效應外，還需要進一步回答的問題是，在扶貧政策實施力度減弱乃至退出后，扶貧政策的減貧效應是否具有可持續(xù)性？這一問題之所以重要，是因為從學術(shù)研究的角度看，既有研究表明，政策的實施短期內(nèi)有效但長期可能無效[3，6]。此外，政府開發(fā)式扶貧政策實施的目標不僅是促使貧困人口擺脫絕對貧困，而且要通過一定時期內(nèi)扶貧政策的實施，提高貧困人口的自我發(fā)展能力，推動其收入可持續(xù)增長，從而實現(xiàn)長期減貧。本文旨在通過實證分析退出貧困縣對農(nóng)民人均純收入及其增長率的影響，探討扶貧政策的減貧效應及其可持續(xù)性。

一、相關(guān)文獻綜述

目前已有文獻對扶貧政策的減貧效應進行研究，但所得出的結(jié)論并不一致。一些學者研究發(fā)現(xiàn)，扶貧政策的減貧效應明顯。Park et al.研究發(fā)現(xiàn)，扶貧政策使得貧困縣農(nóng)村居民人均純收入增長率1985～1992年年均提高2.28%，1992～1995年年均提高0.91%。Meng研究發(fā)現(xiàn)，“八七計劃”使得貧困縣農(nóng)民人均純收入1994～2000年增長38%[1]。李紹平等通過實證分析發(fā)現(xiàn)，集中連片特困地區(qū)減貧政策提高了片區(qū)縣人均縣域國內(nèi)生產(chǎn)總值和居民存款余額的增速[2]。Chen et al.評估了“八七計劃”實施期間世界銀行資助的農(nóng)村發(fā)展項目的實施績效，結(jié)果表明，該項目短期內(nèi)提升了農(nóng)戶人均純收入，但其影響在4年后消失[3]。另外一些學者研究發(fā)現(xiàn)，扶貧政策的減貧效應不明顯。周敏慧、陶然評估了“八七計劃”政府扶貧投入對國定貧困縣經(jīng)濟的影響，結(jié)果發(fā)現(xiàn)，雖然國定貧困縣得到了更多的轉(zhuǎn)移支付，但“八七計劃”未提高其農(nóng)民人均純收入增長率[4]。江帆、吳海濤用2005～2013年湖北省省級面板數(shù)據(jù)評估了扶貧開發(fā)重點縣政策的減貧效應，結(jié)果發(fā)現(xiàn)，扶貧開發(fā)重點縣政策未降低貧困發(fā)生率和減少貧困人口[5]。

相較于既有文獻，本文可能的貢獻在于：第一，實證分析退出貧困縣對農(nóng)民人均純收入的影響，考察了近年來扶貧政策的減貧效應。目前多數(shù)文獻關(guān)注的是“八七計劃”實施期間扶貧政策的減貧效應，對近年來扶貧政策的減貧效應關(guān)注相對較少，且其結(jié)論具有一定的爭議。本文則從2012年退出貧困縣對農(nóng)民人均純收入的影響的視角考察近年來扶貧政策的減貧效應，并進一步分析了其影響因素，研究內(nèi)容更加豐富。第二，實證分析退出貧困縣對農(nóng)民人均純收入增長率的影響，考察了扶貧政策的減貧效應的可持續(xù)性。目前既有文獻主要關(guān)注扶貧政策實施期間扶貧政策的減貧效應，但在扶貧政策退出后，扶貧政策的減貧效應是否具有可持續(xù)性關(guān)注較少。本文的研究是對扶貧政策減貧效應這一研究領(lǐng)域既有相關(guān)文獻的有益補充，同時也有助于扶貧政策的調(diào)整優(yōu)化。

二、制度背景與分析框架

（一）制度背景

1986～2012年，國家對貧困縣（國家級貧困縣或國家扶貧開發(fā)工作重點縣）名單進行了多次調(diào)整。1986年國務院貧困地區(qū)經(jīng)濟開發(fā)領(lǐng)導小組（1993年更名為“國務院扶貧開發(fā)領(lǐng)導小組”）最初設立了258個國家級貧困縣。隨著1987年和1988年革命老區(qū)縣、牧區(qū)縣和“三西”①縣的加入，國家級貧困縣數(shù)量由1986年的258個上升為328個。1994年國家開始實施《國家八七扶貧攻堅計劃（1994—2000年）》，按照“進四退七”②的原則重新確定國家級貧困縣，經(jīng)過調(diào)整后國家級貧困縣數(shù)量上升為592個[7]。2001年國家開始實施《中國農(nóng)村扶貧開發(fā)綱要（2001—2010年）》，此次調(diào)整取消了沿海發(fā)達地區(qū)的所有國家級貧困縣，增加了中西部地區(qū)的國家級貧困縣數(shù)量，總數(shù)保持592個不變，同時以國家扶貧開發(fā)工作重點縣替換原國家級貧困縣的稱謂[2]。2001～2012年，貧困縣名單未作出調(diào)整。經(jīng)過這十多年扶貧政策的實施，一些貧困縣如廣西的平果縣、陜西的府谷縣和吳起縣等憑借扶貧政策以及自身的資源優(yōu)勢，其經(jīng)濟發(fā)展水平已進入中西部甚至全國百強縣（市）行列，但仍然擁有貧困縣身份、享受各種扶貧政策;然而，其他一些經(jīng)濟發(fā)展水平較為落后的縣未被納入貧困縣。為了打破貧困縣身份固化現(xiàn)象以及合理分配扶貧資源，國務院扶貧開發(fā)領(lǐng)導小組于2012年3月對國家扶貧開發(fā)工作重點縣名單進行了調(diào)整，此次調(diào)整調(diào)出38個貧困縣，同時調(diào)入38個縣作為貧困縣，總數(shù)保持592個不變、各省份名額不變。

（二）分析框架

在現(xiàn)行政府主導的扶貧體系下，中央及省級政府每年以財政專項扶貧資金、扶貧貼息貸款以及以工代賑等方式向貧困縣投入了大量扶貧資金[8];此外，貧困縣在財稅以及經(jīng)濟開發(fā)等方面也享有優(yōu)惠政策③。外部扶貧資金投入以及相關(guān)政策紅利有利于推動貧困縣實施基礎(chǔ)設施建設、增加公共服務供給、改善農(nóng)戶生產(chǎn)生活條件等減貧措施，提高貧困縣農(nóng)業(yè)與非農(nóng)產(chǎn)業(yè)的生產(chǎn)效率，從而不斷增加農(nóng)戶就業(yè)機會和家庭收入[9]。既有研究發(fā)現(xiàn)，在扶貧政策實施期間，貧困縣農(nóng)民人均純收入增長率高于非貧困縣[10]，表明通過扶貧政策的實施，貧困縣農(nóng)民自我發(fā)展能力正在不斷提高。因此，退出貧困縣對農(nóng)民人均純收入可能不會產(chǎn)生負向影響。

然而，以下三方面原因可能會導致退出貧困縣對農(nóng)民人均純收入產(chǎn)生負向影響：一是扶貧資金減少。在退出貧困縣后，退出貧困縣的縣（以下簡稱“退出縣”）從中央及省級政府獲取的扶貧資金會大幅度下降，盡管退出縣已經(jīng)脫貧，但其自身財力可能仍較為薄弱，在從中央及省級政府獲取的扶貧資金大幅下降的情況下，退出縣繼續(xù)增加政府支出采取減貧措施提高農(nóng)民收入的能力下降，從而對農(nóng)民人均純收入可能會產(chǎn)生負向影響。二是政策紅利消失。在退出貧困縣后，退出縣無法在財稅以及經(jīng)濟開發(fā)等方面繼續(xù)享有政策紅利。既有研究表明，稅收以及經(jīng)濟開發(fā)等方面政策的變化對企業(yè)生產(chǎn)、選址、跨區(qū)投資活動會產(chǎn)生直接影響[11]。政策紅利的消失可能會使得企業(yè)在退出縣的投資回報率下降，追逐利潤的企業(yè)可能會縮減其在退出縣的投資或者將以往的投資轉(zhuǎn)移到能夠為其帶來更高投資回報率的其他地區(qū)，導致退出縣的工業(yè)化水平下降，農(nóng)民的非農(nóng)就業(yè)機會減少，從而對農(nóng)民人均純收入產(chǎn)生負向影響。三是激勵機制轉(zhuǎn)變。在以往貧困縣狀態(tài)下，縣級政府將公共支出更多用于減貧領(lǐng)域，但在退出貧困縣后，減貧不再是縣級政府政績考核的主要指標，面對激勵機制的轉(zhuǎn)變，縣級政府可能會將公共支出更多用于能夠為其帶來政績的其他領(lǐng)域，這也會對農(nóng)民人均純收入產(chǎn)生負向影響。

退出貧困縣對農(nóng)民人均純收入具有負向影響意味著扶貧政策的實施有助于提高農(nóng)民收入，即扶貧政策的實施能夠減貧，但并不意味著扶貧政策的減貧效應不具有可持續(xù)性。如果以退出貧困縣之前退出縣與非貧困縣農(nóng)民人均純收入增長率的差異作為參照，那么扶貧政策的減貧效應是否具有可持續(xù)性的較為合理的判斷標準是比較退出貧困縣前后退出縣與非貧困縣農(nóng)民人均純收入增長率的差異的變化：如果退出貧困縣后退出縣與非貧困縣農(nóng)民人均純收入增長率的差異與退出貧困縣前退出縣與非貧困縣農(nóng)民人均純收入增長率的差異之差大于或等于零，說明扶貧政策的實施能夠減貧，并且其減貧效應具有可持續(xù)性;反之，如果退出貧困縣后退出縣與非貧困縣農(nóng)民人均純收入增長率的差異與退出貧困縣前退出縣與非貧困縣農(nóng)民人均純收入增長率的差異之差小于零，則表明盡管扶貧政策的實施能夠減貧，但其減貧效應不具有可持續(xù)性。

三、計量模型設定與變量選擇

（一）計量模型設定

1.退出貧困縣對農(nóng)民人均純收入的影響

國務院扶貧開發(fā)領(lǐng)導小組于2012年對河北、黑龍江、陜西、海南、安徽、四川、青海、廣西、內(nèi)蒙古九?。▍^(qū)）國家扶貧開發(fā)工作重點縣（以下簡稱“貧困縣”）名單進行了調(diào)整，從九?。▍^(qū)）調(diào)出38個貧困縣，同時調(diào)入38個貧困縣，總數(shù)保持592個不變。從政策評估的角度看，可以將2012年貧困縣名單調(diào)整看作一次準自然試驗：退出縣作為處理組，退出縣所在省份中非退出縣以及新加入的貧困縣作為對照組。為了分析扶貧政策的減貧效應，本文采用政策評估中常用的雙重差分法來分析退出貧困縣對農(nóng)民人均純收入的影響，計量模型如下：

（1）式中，lnincomeit為農(nóng)民人均純收入，取對數(shù);policyit為退出貧困縣虛擬變量，當某縣退出貧困縣并且在退出貧困縣當年及該年之后（2012年及之后）取值為1，否則取值為0;Zit為影響農(nóng)民人均純收入的控制變量;δi為縣固定效應;？漬t為年份固定效應;εit為隨機擾動項;下標i代表縣; t代表年份。因此，（1）式中β1衡量了退出貧困縣對農(nóng)民人均純收入的影響，如果其系數(shù)顯著為負，則表明退出貧困縣對農(nóng)民人均純收入具有負向影響，即扶貧政策的實施有助于減貧。

2.平行趨勢檢驗與退出貧困縣對農(nóng)民人均純收入的動態(tài)影響

雙重差分法用于政策評估的重要前提是處理組與對照組中用于政策評估的結(jié)果變量在受到政策沖擊之前應滿足平行趨勢。此外，退出貧困縣的政策效應在短期內(nèi)可能無法顯現(xiàn)，因此，有必要分析退出貧困縣對農(nóng)民人均純收入的動態(tài)影響。為檢驗平行趨勢假設是否得到滿足以及分析退出貧困縣對農(nóng)民人均純收入的動態(tài)影響，構(gòu)建如下計量模型：

3.扶貧政策減貧效應的可持續(xù)性

為了分析扶貧政策減貧效應的可持續(xù)性，構(gòu)建如下計量模型：

（3）式中，T為時間趨勢，Di為退出縣與非貧困縣虛擬變量，退出縣取值為1，非貧困縣取值為0;其余變量含義與（1）式相同。（3）式中，β1衡量了非貧困縣農(nóng)民人均純收入增長率，β2衡量了退出縣與非貧困縣農(nóng)民人均純收入增長率的差異。如果退出貧困縣后與退出貧困縣前β2之差大于或者等于零，則表明扶貧政策的減貧效應具有可持續(xù)性;如果退出貧困縣后與退出貧困縣前β2之差小于零，則表明扶貧政策的減貧效應不具有可持續(xù)性。

（二）變量選擇

1.被解釋變量

本文被解釋變量為農(nóng)民人均純收入（lnincome）。

2.解釋變量

本文解釋變量有兩個：解釋變量policyit用于衡量退出貧困縣對農(nóng)民人均純收入的影響;解釋變量Di*T用于衡量退出縣與非貧困縣農(nóng)民人均純收入增長率的差異。

3.控制變量

為了控制其他因素對農(nóng)民人均純收入的影響，參考既有相關(guān)文獻，本文中控制變量分別選擇產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)（structure）、工業(yè)化（second）、政府支出（expend）、儲蓄率（saving）、貸款率（loan）以及固定資產(chǎn)投資（invest）。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變遷和工業(yè)化通過影響農(nóng)業(yè)勞動力轉(zhuǎn)移和非農(nóng)就業(yè)對農(nóng)民人均純收入產(chǎn)生影響[12-13]，本文以第三產(chǎn)業(yè)增加值與第二產(chǎn)業(yè)增加值的比值衡量產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，用第二產(chǎn)業(yè)增加值占地區(qū)生產(chǎn)總值的比重來衡量工業(yè)化水平;政府支出在促進農(nóng)民收入增長及減貧中扮演重要角色[14]，本文用地方財政預算支出占地區(qū)生產(chǎn)總值的比重來衡量;農(nóng)村金融的發(fā)展可通過促進農(nóng)民非農(nóng)就業(yè)、增加人力資本投資等途徑對農(nóng)民人均純收入產(chǎn)生影響[15-16]，本文分別以居民儲蓄存款余額占地區(qū)生產(chǎn)總值的比重（儲蓄率）和年末金融機構(gòu)各項貸款余額占地區(qū)生產(chǎn)總值的比重（貸款率）衡量;固定資產(chǎn)投資有助于增加地區(qū)非農(nóng)就業(yè)機會和提高農(nóng)業(yè)綜合生產(chǎn)能力，從而對農(nóng)民人均純收入產(chǎn)生影響[17]，本文用固定資產(chǎn)投資額占地區(qū)生產(chǎn)總值的比重衡量;特定年份與縣所發(fā)生的制度變遷和改革政策也可能對農(nóng)民人均純收入產(chǎn)生影響，為了控制上述因素，本文將年份和縣虛擬變量也作為控制變量。

四、數(shù)據(jù)來源與描述性統(tǒng)計

（一）數(shù)據(jù)來源

本文2005～2010年數(shù)據(jù)來源于歷年《中國區(qū)域經(jīng)濟統(tǒng)計年鑒》，2011～2016年數(shù)據(jù)來源于歷年《中國縣域統(tǒng)計年鑒》以及各省份統(tǒng)計年鑒，上述統(tǒng)計年鑒中部分缺失數(shù)據(jù)通過查找各縣國民經(jīng)濟和社會發(fā)展統(tǒng)計公報進行補充。由于《青海統(tǒng)計年鑒》未收錄2015～2016年農(nóng)民人均純收入數(shù)據(jù)、《四川統(tǒng)計年鑒》未收錄2011～2016年農(nóng)民人均純收入數(shù)據(jù)，因此本文未包含上述兩個省份數(shù)據(jù)。去掉數(shù)據(jù)缺失較為嚴重的縣后，本文數(shù)據(jù)共涉及483個縣、5796個觀測值①。

（二）描述性統(tǒng)計

表1為相關(guān)變量說明及其描述性統(tǒng)計結(jié)果。

五、實證結(jié)果及分析

（一）基準回歸：退出貧困縣對農(nóng)民人均純收入的影響

表2（下頁）為退出貧困縣對農(nóng)民人均純收入的影響的估計結(jié)果。其中，列（1）為僅控制縣以及年份固定效應的估計結(jié)果，此時policy的系數(shù)為-0.093，且在5%的水平下顯著;列（2）為在列（1）的基礎(chǔ)上進一步包含其他控制變量的估計結(jié)果，此時policy的系數(shù)為-0.082，且在5%的水平下顯著，這一估計結(jié)果表明退出貧困縣使農(nóng)民人均純收入下降8.2%。

此外，工業(yè)化對農(nóng)民人均純收入增加具有顯著正向影響，表明工業(yè)化是當前貧困縣減貧的重要驅(qū)動力。政府支出對農(nóng)民人均純收入增加具有顯著正向影響，表明貧困縣政府支出增加對減貧發(fā)揮著重要作用。儲蓄率和貸款率對農(nóng)民人均純收入增加具有顯著負向影響，表明貧困縣金融發(fā)展水平的提升未能減貧，這與既有研究即金融發(fā)展抑制了農(nóng)民收入增長的結(jié)論一致[18]。

（二）平行趨勢檢驗與退出貧困縣對農(nóng)民人均純收入的動態(tài)影響

表3（下頁）為平行趨勢檢驗與退出貧困縣對農(nóng)民人均純收入的動態(tài)影響的估計結(jié)果。從表3可以看出，除了policy和policy的系數(shù)分別在10%和5%水平下顯著外，其余policy的系數(shù)均不顯著，這表明除了在退出貧困縣前2年（2010年）和前3年（2009年）外，在退出貧困縣之前的其余年份退出縣與貧困縣之間農(nóng)民人均純收入的變化趨勢不存在顯著差異。出現(xiàn)這一現(xiàn)象的原因可能是，雖然貧困縣名單調(diào)整的時間是2012年，但國務院扶貧開發(fā)領(lǐng)導小組參考的是貧困縣過去三年農(nóng)民人均純收入增長狀況進而作出調(diào)整貧困縣名單的決策。退出縣在退出貧困縣前三年中農(nóng)民人均純收入增長速度較快，因而于2012年被調(diào)出貧困縣，以上結(jié)果可以認為在退出貧困縣之前退出縣與貧困縣之間農(nóng)民人均純收入的變化滿足平行趨勢。此外，表3的估計結(jié)果還表明， policy的系數(shù)均在1%水平下顯著為負，且其系數(shù)的絕對值逐漸增大，這表明隨著退出貧困縣時間的延長，退出貧困縣對農(nóng)民人均純收入的負向影響逐漸增大。原因可能是，在退出貧困縣初期，出于鞏固脫貧攻堅成果的考慮，退出縣從中央及省級政府獲取的扶貧資金下降幅度較小，或者以往一些扶貧資金投入到了長期項目上，退出縣在退出貧困縣后短期內(nèi)仍能享受以往投入的扶貧資金的益處，從而使得短期內(nèi)退出貧困縣對農(nóng)民人均純收入的負向影響較小;但是在退出貧困縣后期，一方面，退出縣從中央及省級政府獲取的扶貧資金可能大幅下降;另一方面，以往投入的扶貧資金的益處逐漸減少，從而使得隨著退出貧困縣時間的延長，退出貧困縣對農(nóng)民人均純收入的負向影響逐漸增大。

（三）穩(wěn)健性檢驗

本文采用傾向得分匹配雙重差分和安慰劑檢驗對基準回歸的估計結(jié)果進行穩(wěn)健性檢驗。

1.傾向得分匹配雙重差分檢驗

在基準回歸中，本文采用雙重差分法估計了退出貧困縣對農(nóng)民人均純收入的影響，但貧困縣名單調(diào)整并非真正意義上的“自然試驗”，即退出縣和貧困縣在可觀測變量上可能存在較大差異，這可能會使得估計結(jié)果發(fā)生偏誤。為了解決這一問題，本文采用基于傾向得分匹配的雙重差分法重新估計退出貧困縣對農(nóng)民人均純收入的影響：首先采用Logit模型、核匹配法（帶寬0.06）對退出縣和貧困縣進行傾向得分匹配以盡量消除二者在可觀測協(xié)變量上的差異;然后根據(jù)傾向得分的共同支撐區(qū)域進行雙重差分回歸，估計結(jié)果如表4列（1）所示①。從列（1）可以看出， Policyit的系數(shù)為-0.071，雖然與表2中基準回歸結(jié)果相比有所減小，但仍在5%水平下顯著，這表明退出貧困縣對農(nóng)民人均純收入具有負向影響。

2.處理組變換的安慰劑檢驗

研究結(jié)果發(fā)現(xiàn)，退出貧困縣對農(nóng)民人均純收入具有負向影響，如果這一結(jié)論成立，則意味著貧困縣農(nóng)民人均純收入不會受到退出貧困縣政策的負向沖擊，否則退出貧困縣對農(nóng)民人均純收入具有負向影響的結(jié)論值得懷疑。對此，本文進行處理組變換的安慰劑檢驗：假設在2012年退出貧困縣的不是退出縣而是貧困縣，由于事實上貧困縣在2012年并未退出貧困縣，因而理論上貧困縣農(nóng)民人均純收入的變化不應該受到虛假退出貧困縣政策的負向沖擊。為了對此進行驗證，本文根據(jù)縣代碼將貧困縣樣本進行分類，假設其中縣代碼為偶數(shù)的縣退出，同樣采用雙重差分法估計這一虛假的退出貧困縣政策對農(nóng)民人均純收入的影響，估計結(jié)果如表4列（2）所示。從列（2）可以看出，policyit的系數(shù)并不顯著，這從側(cè)面證明了退出貧困縣對農(nóng)民人均純收入具有負向影響。

3.虛置退出年份的安慰劑檢驗

退出貧困縣使得退出縣農(nóng)民人均純收入在2012年之后下降，但這也可能是與退出貧困縣無關(guān)的其他不可觀測的隨機因素所導致，這種情形會使得本文估計結(jié)果發(fā)生偏誤。為了排除不可觀測的隨機因素對估計結(jié)果造成的影響，本文進行虛置貧困縣退出年份的安慰劑檢驗：假設退出貧困縣的時間不是發(fā)生在2012年，而是發(fā)生在2012年之前的某一年，同樣采用雙重差分法估計發(fā)生在這一虛假年份的退出貧困縣對農(nóng)民人均純收入的影響，如果此時發(fā)現(xiàn)其對農(nóng)民人均純收入無影響，則表明不存在可觀測的隨機因素對本文估計結(jié)果造成干擾，即本文的估計結(jié)果是可信的;相反，則表明可能存在不可觀測的隨機因素對農(nóng)民人均純收入產(chǎn)生影響，而這一不可觀測的隨機因素可能會在貧困縣退出后仍然對農(nóng)民人均純收入產(chǎn)生影響，從而導致本文的估計結(jié)果不可信。本文假設貧困縣退出的時間發(fā)生在2009年，估計結(jié)果如表4列（3）所示①。從列（3）可以看出， policyit的系數(shù)并不顯著，這表明不存在不可觀測的隨機因素對本文估計結(jié)果造成干擾，即退出貧困縣對農(nóng)民人均純收入具有負向影響的研究結(jié)論是可信的。

（四）影響因素分析

本文基準回歸估計結(jié)果表明，退出貧困縣對農(nóng)民人均純收入具有負向影響，那么其影響因素是什么呢？參考劉瑞明、趙仁杰的研究方法[19]，本文通過分析退出貧困縣對決定農(nóng)民人均純收入的因素的影響進一步識別退出貧困縣對農(nóng)民人均純收入產(chǎn)生負向影響的因素。表5的估計結(jié)果表明，退出貧困縣對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)具有顯著正向影響，對工業(yè)化、政府支出、儲蓄率、貸款率以及固定資產(chǎn)投資具有顯著負向影響。表2估計結(jié)果表明，工業(yè)化和政府支出對農(nóng)民人均純收入增加具有促進作用，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和固定資產(chǎn)投資對農(nóng)民人均純收入無影響，儲蓄率和貸款率對農(nóng)民人均純收入增加具有負向影響。結(jié)合表2估計結(jié)果可知，退出貧困縣通過減緩退出縣工業(yè)化進程和降低退出縣政府支出對農(nóng)民人均純收入產(chǎn)生了負向影響。

（五）扶貧政策減貧效應的可持續(xù)性

為了分析扶貧政策減貧效應的可持續(xù)性，本文分別估計退出貧困縣前后退出縣與非貧困縣農(nóng)民人均純收入增長率的差異，估計結(jié)果如表6（下頁）所示。其中，列（1）為退出貧困縣之前即扶貧政策實施期間退出縣與非貧困縣農(nóng)民人均純收入增長率差異的估計結(jié)果，列（2）為退出貧困縣之后即扶貧政策退出后退出縣與非貧困縣農(nóng)民人均純收入增長率差異的估計結(jié)果。從列（1）可以看出，退出貧困縣之前非貧困縣農(nóng)民人均純收入增長率為14.1%，衡量退出縣與非貧困縣農(nóng)民人均純收入增長率差異的D*T的系數(shù)不顯著，表明在退出貧困縣之前，退出縣與非貧困縣農(nóng)民人均純收入增長率趨于一致。從列（2）可以看出，退出貧困縣后非貧困縣農(nóng)民人均純收入增長率為10.2%，衡量退出縣與非貧困縣農(nóng)民人均純收入增長率差異的D*T的系數(shù)為-0.016，并在5%水平下顯著，表明退出貧困縣之后，退出縣農(nóng)民人均純收入增長率比非貧困縣低1.6%。通過比較退出貧困縣前后退出縣與非貧困縣農(nóng)民人均純收入增長率的差異的變化可知，退出貧困縣約使農(nóng)民人均純收入增長率下降1.6%。

結(jié)合退出貧困縣對農(nóng)民人均純收入的影響可知，扶貧政策實施期間扶貧政策能夠促進農(nóng)民人均純收入增長，且使得退出縣農(nóng)民人均純收入增長率趨于非貧困縣農(nóng)民人均純收入增長率;然而，扶貧政策退出后，退出縣農(nóng)民人均純收入增長率低于非貧困縣農(nóng)民人均純收入增長率，這意味著扶貧政策的實施有助于減貧，但其減貧效應不具有可持續(xù)性。

六、結(jié)論與政策啟示

基于2012年貧困縣名單調(diào)整的準自然試驗，利用2005～2016年縣級面板數(shù)據(jù)，本文實證分析了退出貧困縣對農(nóng)民人均純收入及其增長率的影響。結(jié)果表明：退出貧困縣對農(nóng)民人均純收入具有負向影響，使農(nóng)民人均純收入下降8.2%;隨著退出貧困縣時間的延長，退出貧困縣對農(nóng)民人均純收入的負向影響逐漸增大;影響因素分析表明，退出貧困縣主要通過降低貧困縣政府支出和減緩貧困縣工業(yè)化進程兩條途徑對農(nóng)民人均純收入產(chǎn)生負向影響;退出貧困縣使農(nóng)民人均純收入增長率下降1.6%。

從上述研究結(jié)論可知，當前扶貧政策的實施有助于減貧。隨著今后兩年扶貧開發(fā)工作的推進，中國將于2020年實現(xiàn)在現(xiàn)行標準下農(nóng)村貧困人口脫貧，屆時中國將進入后減貧時代。然而，貧困人口自我發(fā)展能力的形成需要較長時間，如何保持貧困地區(qū)貧困人口在擺脫絕對貧困之后收入的持續(xù)增長仍將是后減貧時代中國減貧面臨的核心問題。因此，從減貧實踐的角度看，目前扶貧政策的實施應更加注重其減貧效應的可持續(xù)性。此外，中國過去經(jīng)濟發(fā)展的經(jīng)驗表明，經(jīng)濟發(fā)展的涓滴效應存在著較大的地域差異，對于減小地區(qū)差距以及相對貧困而言，在未來一段時期內(nèi)扶貧政策的實施仍有其必要性。

具體而言，應從如下方面著手：一是建立鞏固脫貧成效防止返貧的工作機制。充分發(fā)揮政治優(yōu)勢和制度優(yōu)勢，強化縣級政府的主體責任，建立健全脫貧攻堅幫扶長效機制，聚焦脫貧不穩(wěn)定因素和返貧因素，探索多渠道、多樣化的幫扶路徑，集中力量鞏固脫貧成果防止返貧。二是建立返貧預警和低收入人口動態(tài)管理機制。建立跟蹤回訪制度，實行預警分級管理。制定低收入人口認定標準、認定機制和動態(tài)管理辦法，將低保對象等人員納入低收入人口動態(tài)管理系統(tǒng)，全面對接脫貧攻堅大數(shù)據(jù)管理平臺和社會救助管理信息系統(tǒng)，實現(xiàn)信息互聯(lián)互通、動態(tài)調(diào)整。三是著力解決發(fā)展不平衡不充分的問題。在鞏固脫貧攻堅成效、防范返貧的基礎(chǔ)上，更加注重政策的公平性，由特惠導向向普惠導向轉(zhuǎn)變，促進貧困縣、貧困村更加均衡協(xié)調(diào)發(fā)展。四是充分發(fā)揮市場決定性作用。在發(fā)揮好政府作用的基礎(chǔ)上，更加注重發(fā)揮市場的力量，尊重市場規(guī)律，以市場需求為導向，科學有序支持相關(guān)產(chǎn)業(yè)發(fā)展，在政策支持上做到引導而不主導。

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Abstract： Whether poverty alleviation policy reduces poverty and whether its effect is sustainable is an important issue that both policy maker and scholar focus on. This article analyzes empirically the impacts of quitting poor county on farmer’s net income per capita and its growth rate using 2005～2016 county level panel data by viewing poor county list adjusting in 2012 as a quasi-natural experiment. The results show that quitting poor county has negative impact on farmer’s net income per capita， it decreases? farmer’s net income per capita by 8.2%， and the negative impact increases gradually over time. Government expenditure decreasing and industrialization process declining are the two important causes. Quitting poor county decreases farmer’s net income growth rate per capita by 1.6% generally. The article holds that poverty alleviation policy contributes to poverty reduction， but it should pay more attention to its sustainability， the implementation of poverty alleviation policy is still necessary in the post-poverty alleviation age.

Key words： poverty alleviation policy;poverty reduction effect;sustainability