张  鹏  徐志刚/重庆大学

内容提要：脱贫攻坚任务到了“要啃硬骨头”的阶段，作为传统减贫手段之一的公共转移支付还能否有效发挥城乡家庭多维贫困减缓效果成为了必须回答的问题。本文就财政支出中的公共转移支付能否减缓城乡家庭多维贫困状况及其作用机制进行了实证分析，使用2010年至2016年间的四期CFPS数据，基于A-F双临界值法识别出城乡多维贫困家庭，控制了户主和家庭特征变量，以政府补助额作为解释变量，建立基于面板数据的Logit模型，通过实证分析发现公共转移支付能够通过增加家庭医疗、教育支出和现金存款的方式有效减缓农村家庭多维贫困，但是对于城市贫困家庭却不尽理想。为了减缓城乡家庭的多维贫困状况，本文提出了增加公共转移支付额度、公共转移支付政策的实施重点应该偏向农村贫困家庭、增加农村贫困家庭的子女教育补助等对策，以更好地发挥公共转移支付的减贫作用。

关键词：公共转移支付  多维贫困  家庭支出

一、引言

贫困问题不仅事关2020年全面建成小康社会目标的实现，更是制约我国区域协调发展的关键。在脱贫攻坚任务取得巨大成就同时，也出现了许多新的挑战和难点，在此背景下，十九大报告提出了“坚持精准扶贫、精准脱贫”的要求，党和政府也适时推出了从多维贫困角度出发的贫困人口、家庭退出标准[1]。多维贫困概念相对于传统的收入贫困来说，主要区别在于前者不仅考察家庭收入维度的贫困状况，同时还考察家庭在教育、健康等维度方面的发展水平，通过多个维度对家庭的可行能力进行综合判断，以此确定家庭贫困状况。多维贫困家庭主要表现为家庭成员受教育水平低下、缺乏劳动技能、家庭成员健康状况不佳、家庭卫生环境恶劣等，教育健康状况直接影响家庭收入水平的提高，而收入水平的低下又进一步加深家庭多维贫困状况。面对贫困的恶性循环，这些贫困家庭想要依靠自身的力量挣脱出来显得困难重重，此时只有外部力量介入才有可能发生改变，而面向城乡贫困家庭的公共转移支付恰恰发挥了这样的作用。公共转移支付可以分为全福利性质和半福利性质两大类，其中前者以低保、五保补助等为代表，后者以城乡居民养老保险补助和医疗保险补助为代表（田勇、殷俊，2019），这些公共转移支付都有效地改善了贫困家庭的生活状况。

伴随着理论和实践对于贫困概念理解的深化，贫困人口识别方式也逐渐向着多维概念演进。在20世纪70年代以前，国际贫困测量的常用方法都是通过收入贫困线对贫困人口进行认定，Amartya Sen（1981）称其为“收入法”。随着国际扶贫实践的发展，关于贫困的多维属性逐渐得到认可，在识别贫困人口过程中，基于多维贫困理论的计数法在实证研究中开始得到广泛应用。计数法（a Counting Approach）是多维贫困测量中认定贫困人口的方法之一，它要求计算人们遭受剥夺，也即是低于临界值的维数（Atkinson,2003）。目前学界普遍沿用的多维贫困测量方法——“双临界值法”（即A-F法）就是由Alkire和Foster（2011）在计数法基础上开发的，它通过构建多维贫困指数（MPI）的方式来识别贫困个体（邹薇、方迎风，2011；高艳云、马瑜，2013）并基于多维贫困指数的分解来识别关键致贫因素（Ravallion，2011；张全红、周强2015；杨龙、汪三贵，2015），在此基础上开展相关分析（解垩，2015；郭熙保、周强，2017）。

与传统依靠收入（消费）单一维度识别贫困个体的方式相比，多维贫困识别的优势主要体现为三点：第一，多维贫困更符合现代理念，Amartya Sen（1976）提出的“可行能力理论”认为人的贫困并不能仅仅采用收入标准进行衡量，而是需要从个体以及家庭的可行能力和自由等多个维度进行考察，Alkire 开发的多维贫困指数（MPI）正是基于该理念，共选取三个维度（10 个指标）来测量贫困；第二，多维贫困更接近贫困的本质，收入低下仅是贫困的表象，教育和健康的缺失也是贫困的一部分，因而将健康、教育和生活环境等维度纳入贫困的度量则更接近现实情况；第三，多维贫困能够提高贫困家庭识别的精准度，在传统的仅依靠家庭收入作为识别标准的模式下，农民存在为获得而倾向于低报家庭收入的动机（韩华为、徐月宾，2013）。无法准确瞄准贫困家庭势必会造成实践过程中扶贫效果的下降，而借助于多维贫困指数识别贫困家庭，能够在一定程度上克服扶贫过程中信息不对称造成的贫困户识别偏离（陆汉文、李文君，2016），从而提高扶贫资源的利用效率。

目前，国内外学者对公共转移支付的减贫效果存在争议。一部分学者认同公共转移支付减缓贫困的作用。他们认为公共转移支付中的低保、特困补助、退耕还林补助具有较好的贫困瞄准率，可以有效地缩小农村收入不平等同时减缓贫困（Skoufias和Maro,2008；苏春红、解垩，2015；王庶、岳希明，2017）；我国公共转移支付的转移力度大，可以直接增加农村居民收入，降低农村收入贫困发生概率（李实等，2016；陈国强、罗楚亮等，2018）；另外公共转移支付还具有良好的溢出效应，比如养老金收入在增加农村老人收入同时还增进了农村老人的主观幸福感、消费和劳动供给（张川川等，2015；田勇、殷俊，2019）。还有一部分学者对公共转移支付的减贫效果提出了质疑，这些学者认为公共转移支付对帮助家庭脱离贫困几乎不起作用。虽然公共转移支付能够改善贫困家庭生活水平但是会减少贫困家庭的劳动供给和投资，最终起到“负向”激励作用（Darity和Myers，1987；刘穷志，2010；Ravallion和Chen，2015）；相比较来说，私人转移支付能够有效减少贫困，但是公共转移支付对私人转移支付具有“挤出效应”，因此公共转移支付不能发挥减贫效果（Walle，2004；解垩，2010；卢盛峰、卢洪友，2013）。

通过对国内外公共转移支付减贫研究领域的文献梳理可以发现，国内外学者从多个方面对公共转移支付的减贫效应进行了较为丰富的研究，但是仍然存在进一步改进和扩展的空间。首先，已有的研究大部分是基于传统的收入贫困概念，从多维贫困视角出发的研究相对较少。其次，现有文献中对公共转移支付的减贫效应路径分析研究比较欠缺，基于家庭支出视角对公共转移支付减缓多维贫困的影响路径进行研究更是少见。公共转移支付直接增加家庭现期的可支配收入，面对增加的可支配收入，贫困家庭是选择用于储蓄以备不时之需，还是增加当期的医疗、教育、食品支出，贫困家庭消费决策上差异将会影响公共转移支付的减贫效果。储蓄虽然可以降低家庭贫困脆弱性，但是对于亟需改善家庭可行能力的贫困家庭来说，直接增加教育医疗等方面的支出可能更加合理。最后，现有家庭多维贫困的研究大部分是基于农村家庭或未区分城乡户籍的总体研究，而城乡家庭对比研究相对较少；另外，公共转移支付作为一种重要扶贫手段在城乡家庭之间是否有效果差异？如果存在这种差异的话应该如何改进？对这些问题的回答有利于公共转移支付继续发挥重要的减贫作用，而通过城乡家庭对比分析可以更加清楚地考察公共转移支付在城市和农村家庭之间多维减贫方面的效果异同，为公共转移支付政策的精准实施提供理论支持。

因此，本文从多维贫困视角，通过城乡家庭对比研究，探究公共转移支付在城乡家庭教育、医疗等方面的不同影响，进而试图解释公共转移支付减贫效果的城乡差异。考虑到测量家庭多维贫困和家庭支出视角的机制分析需要微观层面数据的支持，同时为了克服公共转移支付与多维贫困之间存在的内生性，本文选择使用四期的中国家庭追踪调查数据（CFPS）进行分析。具体来说，本文将识别出多维贫困家庭，进而分析公共转移支付是否能够发挥减贫作用，最后通过考察公共转移支付对家庭支出项目的影响识别出公共转移支付的减贫路径。

二、数据说明和变量选取

（一）数据说明

本文的数据来自北京大学中国家庭追踪调查（CFPS）数据库中的2010、2012、2014、2016四期入户调查数据。选取四期调查都参与的家庭，剔除儿童户（家庭年龄最大者年龄小于16岁）和重要变量缺失家庭样本后，得到9263个城乡家庭样本，其中城市家庭2544户，农村家庭6719户（按照2010年户籍状况划分）。

（二）贫困识别

本文采用A-F双临界值法对多维贫困家庭进行识别。A-F双临界值法的运用首先需要构建评价家庭福利剥夺情况的矩阵，对福利矩阵中的每个指标设定剥夺临界值，若某户家庭在某项福利指标上遭受剥夺，则该指标赋值为1，否则为0，然后依据每项指标的权重，计算出家庭剥夺得分，最后如果家庭剥夺得分大于设定的家庭多维贫困临界值k，则该家庭判定为多维贫困家庭，赋值为1。

参考联合国开发计划署和牛津大学人类发展中心联合开发的“全球多维贫困指数”（GMPI）和借鉴现有研究成果（郭熙宝、周强，2016；陈国强、罗楚亮等，2018；李博、张全红等，2018）基础上，本文构建了包含健康、教育、生活水平、工作剥夺四个维度的多维贫困福利剥夺矩阵，并且以k值取35%对多维贫困家庭进行识别，在该临界值下收入贫困与多维贫困的贫困发生率最为接近。贫困维度、指标、权重和临界值见表1。

表1  多维贫困维度、指标、权重和剥夺临界值

注：维度和指标中（）内数值为权重.

（三）变量选取

由于CFPS四期数据中包含是否收到政府补助及政府补助金额大小，因此本文将收到政府补助金额大于零的家庭识别为收到公共转移支付，具体地将收到政府补助的家庭标记为1，未收到政府补助的家庭标记为0，以该变量为解释变量之一，另外对政府补助金额取对数作为另一个解释变量。本文根据CFPS提供的关于家庭收入、教育、健康、生活水平的信息测量了城乡家庭多维贫困状况，并对家庭支出项目中的食品、教育培训、医疗、文化娱乐、家具耐用品支出和家庭存款额取对数，以此作为本文的被解释变量。另外基于个人和家庭数据，本文还构建了户主^[3]特征和家庭特征变量作为控制变量，具体见表2。

表2  基期（2010年）户主和家庭基本特征

（四）模型构建

为了评估公共转移支付对城乡家庭贫困状况的影响，本文构建以下计量模型：

Poor_i=α₀+α₁GTP_i+α_xX_i+μ                                               (1)

模型(1)中Poor_i表示第i个家庭的贫困状况，GTP_i表示第i个家庭是否收到公共转移支付，X_i表示一系列的控制变量，α为回归方程系数，μ为随机误差项。

为了探究公共转移支付对城乡家庭支出状况的影响，本文构建以下计量模型：

Expense_in=β₀+β_iGTP_i+β_xX_i+μ                                           （2）

模型（2）中Expense_in表示第i个家庭的第n项支出金额，GTP_i表示第i个家庭收到的公共转移支付金额，X_i表示一系列的控制变量，β为回归方程系数，μ为随机误差项。

三、公共转移支付对城乡家庭的减贫效应估计

基于多维贫困家庭识别结果，本文首先通过实证模型检验对比公共转移支付对城乡家庭多维贫困状况的影响。由于被解释变量是二分类变量，因此选用Logit模型进行回归分析。依次放入控制变量，回归结果见表3。

表3  公共转移支付对城乡家庭贫困的回归结果

注：括号中是稳健标准误，^*、^**、^***分别表示p<0.1、p<0.05、p<0.01。

表3列出了公共转移支付分别对城乡家庭的多维贫困状况进行回归的结果。其中方程（1）-（3）表示未加入控制变量、加入户主特征控制变量、加入户主和家庭特征控制变量时公共转移支付对城市家庭多维贫困的回归结果，方程（4）-（6）表示依次加入户主特征和家庭特征控制变量时公共转移支付对农村家庭多维贫困的回归结果。由方程（1）-（6）的回归结果可知，公共转移支付对城乡家庭的作用存在明显差异，对于城市家庭来说，收到公共转移支付反而使得家庭多维贫困状况恶化，而对于农村家庭收到公共转移支付能够显著改善家庭多维贫困状况。对于这一结果可能的解释是，公共转移对城市家庭来说存在显著的“负向激励”效应，为了验证该猜想，本文将公共转移支付数额对城乡家庭人均可支配收入分别进行回归，结果见表4。回归结果表明，对城市家庭来说这种“负向激励”确实存在，城市家庭收到公共转移支付降低了家庭工作的动力，结果家庭总收入反而下降，而对于农村家庭公共转移支付发挥了正向激励作用，因而能够显著改善家庭多维贫困。

表4  公共转移支付对城乡家庭人均可支配收入回归结果

从表3的回归结果还可以发现，家庭成员教育水平和户主是否失业对城乡居民家庭多维贫困状况都有显著影响，家庭成员教育水平越高，陷入多维贫困的概率越低，而户主拥有一份工作能够显著降低家庭的多维贫困概率。对于农村家庭来说家庭中儿童人口占家庭总人口越高，家庭陷入多维贫困的概率明显提高，而对于城市家庭来说影响却不显著。

四、公共转移支付影响家庭多维贫困的路径分析               

本文实证检验了公共转移支付对城乡家庭的多维贫困减缓效应，得出的结果证明公共转移支付对农村家庭多维贫困具有显著的减缓效应，而城市家庭由于存在“负向激励”效应，使得公共转移支付的减贫效应不理想。为了进一步探究公共转移支付是如何发挥减贫作用的，本文从家庭消费支出的视角出发，通过探究公共转移支付对家庭支出的影响来解释公共转移支付的减贫路径。本文将构建家庭收到的公共转移支付金额对家庭各项重要支出的固定效应模型。家庭各项支出中教育、医疗、食品、服装等支出对于家庭成员人力资本的积累和生活水平的影响最为直接，因此本文选择CFPS家庭支出模块中可获得的家庭教育培训、医疗保健、食品、衣着、文化娱乐、家具耐用品支出作为被解释变量，同时作为对比，对家庭存款额也进行回归。具体结果见表5。

表5  公共转移支付额对家庭主要支出项目的回归结果

由表5可知，对于城乡家庭来说，公共转移支付对家庭医疗保健支出、食品支出和现金存款都具有显著正向作用。具体来看，在公共转移支付额每增加一个百分点时，城市家庭的医疗保健支出、食品支出和现金存款额都分别增加0.044%、0.023%、0.07%，农村家庭分别增加0.082%、0.039%、0.313%。相比较而言，公共转移支付对农村家庭这三项支出的增长效果更强，特别是在家庭的现金及存款方面，城乡家庭差距明显。对于城市家庭来说，公共转移支付只对上述三个项目存在显著影响，而对农村家庭来说，公共转移支付还对家庭教育培训支出、服装衣着支出具有显著影响。具体来说，公共转移支付每增加一个百分点，教育培训、服装衣着支出就分别增加0.033%、0.094%。对这一现象可能的解释是，城市地区由于公共服务设施更为完善，在教育、医疗卫生等领域对贫困家庭的支持力度更大，因此城市贫困家庭在获得公共转移支付时家庭教育支出增幅不明显。

综合来看，公共转移支付不仅能够促进城乡家庭医疗保健、食品支出和现金存款的增长，而且还可以促进农村家庭的教育培训和服装衣着支出的增加。这说明，对于城市和农村家庭来说，收到的公共转移支付除了优先用于增加家庭的医疗保健、食品支出，还会被储蓄起来以备不时之需，而且储蓄额的增幅最大。结合上一章的结论可以推论，对于农村家庭来说，公共转移支付能够通过增加家庭教育培训、医疗保健、食品支出和储蓄存款的方式促进成员人力资本积累，改善家庭福利状况，降低贫困脆弱性，进而减缓多维贫困程度。对于城市家庭来说，公共转移支付对城市家庭多维贫困的减缓效果不甚理想是由两方面原因造成的。一方面，由于公共转移支付存在显著的“负向激励”作用，家庭总收入水平反而趋于下降；另一方面，由于城市地区公共服务对贫困家庭的支持力度更大，因此城市贫困家庭在医疗、教育福利等方面的受剥夺程度远小于农村贫困家庭。这也意味着当前扶贫攻坚战的主战场在广大农村地区，只有在农村地区，公共转移支付才能够有效发挥减缓贫困的作用。

五、结论与政策建议

本文使用四期家庭入户调查数据（CFPS）构建面板模型，实证检验了公共转移支付与城乡家庭多维贫困之间的关系，并从家庭支出视角确认了其影响路径。本文的研究发现：（1）公共转移支付能够显著降低农村家庭陷入多维贫困的概率，但是对于城市家庭来说，由于存在“负向激励”效应，公共转移支付反而增加家庭陷入多维贫困概率；（2）公共转移支付能够通过增加农村家庭教育培训、医疗、食品支出和存款的方式有效减缓多维贫困状况，而对城市家庭来说，公共转移支付支出却收效甚微。

本文的研究结论说明公共转移支付政策作为重要扶贫手段需要及时调整，以便更好地适应扶贫攻坚新形势。因此，本文针对性提出如下建议：(1)针对城乡贫困家庭间的不同减贫效果，应该实施有差别的公共转移支付政策。对农村公共转移支付政策来说，应该充分利用当前公共转移支付较强的减贫效应继续加大扶贫资金支持和补助力度；而对城市公共转移支付政策，在保持补助水平合理稳定增长的前提下，应该重点关注转移支付结构和方式的调整上，从而有效规避“负向激励效应”。(2)当前我国城乡之间存在的教育、医疗资源上的不均衡可能是导致本文结论二的原因之一，即由于农村贫困家庭享受的教育、医疗资源的相对欠缺，导致农村贫困家庭更倾向于将收到的转移补助用于教育、医疗支出。这启发我们在农村公共转移支付政策实施中应该重点关注贫困家庭教育、医疗方面的补助，逐步缩小城乡公共服务差距。

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