“第一书记”驻村的贫困农户增收效应研究——基于华东某扶贫重点市的实证检验

黄娟娟，王国成，尚 华

(1.中国社会科学院 a.研究生院;b.数量经济与技术经济研究所，北京100732；2.华北科技学院 理学院，河北 廊坊 065201)

一、引言

党的十九大报告指出要“坚决打赢脱贫攻坚战”，并明确提出了“确保到二○二○年我国现行标准下农村贫困人口实现脱贫”的目标。“干部驻村”和“结对帮扶”分别是我国农村工作和扶贫工作长期以来特有的有效方式，随着精准扶贫的深入展开，很多帮扶单位通过派员驻村任“第一书记”帮助贫困农户脱贫致富。那么，“第一书记”驻村扶贫的效果如何？是否能够真正有效提高扶贫效率？是值得深入研究的具有重大现实意义的课题。

近年来，国内学者关于“第一书记”驻村扶贫的研究不断深入。杨芳(2016)对派驻“第一书记”的政策历史、工作开展及现实状况进行了描述，认为其促进了城乡一体化发展和人与自然和谐发展[1]。王晓毅(2016)基于精准扶贫背景认为，驻村帮扶干部面临新任务，要更好地融入贫困乡村，发挥扶贫引领作用[2]。蒋永甫等(2016)分析了“第一书记产业联盟”推动贫困村农业产业扶贫的运作机制，探索政府主导型农业产业化扶贫路径的改善[3]。覃志敏等通过案例分析认为，促进驻村帮扶资源供给制度化和强化贫困村内源发展是提升驻村帮扶减贫成效的两个重要方向[4]。陈志等(2017)研究表明，帮扶主体层级的高低、帮扶措施是否具有可持续性等对帮扶效果具有重要影响[5]。当然，也有研究分析了“第一书记”驻村扶贫中存在的问题。王文龙(2015)认为，包村机制注重短期效益，形式主义严重，效率低，且容易造成扶贫依赖性和加剧政绩竞赛[6]。许汉泽等(2017)认为，“第一书记”扶贫工作的开展受到目标设置权责不匹配与原单位有限资源的条件限制以及乡村闭合关系的排斥，不仅影响“第一书记”扶贫工作的本身, 还导致驻村帮扶制度的变迁[7]。

上述文献对“第一书记”驻村的扶贫效果评价大多基于定性分析和对案例简单的数据描述，很少采用扶贫部门的统计数据进行计量分析。有鉴于此，本文采用全国扶贫开发信息系统子系统中建档立卡的贫困农户的数据，从贫困农户收入角度分析“第一书记”驻村扶贫的效果。值得注意的是，“第一书记”自身存在个体异质性(如来源层次、身份地位、部门属性、自身能力等)，影响贫困农户收入增长的因素也是多方面的[8-10]，客观评估“第一书记”驻村带来的贫困农户收入增长效应需要排除相关因素的影响。具体来讲，本文采用2016年和2017年华东某扶贫重点市建档立卡贫困农户的数据，运用倾向得分匹配法和双重差分法评估“第一书记”驻村对贫困农户收入的影响以及派驻层级差异是否带来不同的效果。

二、研究样本与数据描述

表1 样本特征描述

注：(1)健康状况、脱贫类型和贫困农户种类以全国扶贫开发信息系统的数据分类为依据；健康状况以“健康”为基础类，包括“残疾”“长期慢性病”“大病”(也存在两种情况都有的身体状况)；脱贫类型以“脱贫(不享受政策)”为基础类，包括“脱贫(享受政策)”和“未脱贫”；贫困农户种类以“一般农户”为基础类，包括“低保户”和“五保户”。(2)是否有“第一书记”、是否有省派“第一书记”、是否有市派“第一书记”和是否有县区派“第一书记”变量赋值为：是=1，否=0。

本文研究样本为华东某扶贫重点市的建档立卡贫困农户，涉及115个扶贫插花村(有贫困农户分布，且贫困农户占总体农户数量比例较少的村)、6 544户贫困农户、12 516人，其中，34个村属于省定贫困村，有省、市、县三级派驻的68名“第一书记”驻村指导精准扶贫。表1比较了派驻“第一书记”村和非派驻“第一书记”村的贫困农户的收入和个体特征。纵向来看，两类村庄的贫困农户人均收入2017年都高于2016年；横向来看，派驻“第一书记”村的贫困农户人均收入要高于非派驻“第一书记”村。贫困家庭人口平均不到两人，户主年龄平均为65岁左右，说明相当多贫困农户户主年龄偏大且与子女分户；户主受教育程度偏低，平均3年多。此外，派驻“第一书记”村的比例在某些地区很高(本文的全样本村中有30%多，在某些乡镇甚至达到三分之二)。

表2 收入方程的OLS估计结果

注：***、**、*分别表示在1%、5%、10%水平上显著，取三位有效数字(数值小则显示为0)，回归方程中控制了“镇”的虚拟变量，下表同。

采用收入方程初步考察“第一书记”驻村对贫困农户收入增长的影响，以2017年收入为被解释变量，2016年收入看作贫困农户的初始禀赋(作为解释变量)，两年收入均取对数。表2汇报了OLS估计结果。派驻“第一书记”村的贫困农户的收入比非派驻“第一书记”村高出5.7%，且在统计上显著。此外，贫困农户的初始收入对其收入增长有显著正向影响，且因病致贫的可能性很大(残疾、长期慢性病、大病与收入显著负相关)。

表3 贫困农户对派驻“第一书记”决策的影响(Logit)

三、实证分析结果

1.倾向得分匹配估计结果

在我国的扶贫实践中，贫困农户所在村是否有“第一书记”驻村并非一个随机行为或随机的分配结果，村庄整体发展状况、地理位置、社会关系等都会影响到派驻决策，也就是说派驻行为是人为选择的结果，一般为省定贫困村。因此，是否有“第一书记”驻村并非纯粹的外生变量，而是一个内生虚拟变量，如果用OLS 来估计“第一书记”驻村对贫困农户收入的影响会导致估计偏差。用来修正选择偏差的方法有很多，各有优缺点，其中倾向得分匹配法(Propensity Score Matching，PSM)得到广泛运用。PSM是典型的反事实因果关系推断方法，由Rosenbaum和Rubin(1983)提出[11]。根据倾向得分匹配法的原理[12-13]，首先运用Logit 模型计算贫困农户个体影响派驻决策的倾向得分，估计结果见表3。

贫困户的初始收入对派驻第一书记决策的影响为正，且在统计上显著；年龄的影响先为正而后为负，性别、受教育年限和家庭人口等变量有显著影响，表明在派驻“第一书记”决策中考虑了贫困农户的特点；健康状况、脱贫类型、贫困户种类的影响为负，这些因素都不利于贫困户通过内生动力主动脱贫致富。综合来看，贫困农户的个体特征会影响派驻“第一书记”决策，其中贫困农户的自主脱贫能力具有正向影响。

为确保匹配质量，在获得贫困农户属于派驻“第一书记”村的倾向得分后，对其匹配的共同支撑区域进行分析。图1是贫困农户倾向得分匹配前后的密度函数图，与匹配前概率分布相比，匹配后派驻“第一书记”村的贫困农户与对照组贫困农户的倾向得分区间具有基本一致的重叠，表明匹配效果较好，大多数观察值在共同取值范围内，满足倾向得分匹配所需要的平衡条件(省、市、县派驻“第一书记”匹配前后的密度函数图效果相似，基于篇幅省略)。表4是平衡性检验结果，可以看出，各种匹配方法显著降低了处理组与对照组间解释变量分布的差异，从而降低了样本选择偏误，倾向得分估计和样本匹配有效。

倾向得分匹配后处理组的平均处理效应(Average Treatment Effect on the Treated，ATT)为：

ATT=E{E[yi1∣Di=1,P(xi)]-E[yi0∣Di=0,P(xi)]∣Di=1}

其中，Di为处理变量(取1 时表示贫困农户在派驻“第一书记”村，取0时表示贫困农户不在派驻“第一书记”村)，yi1表示贫困农户在派驻“第一书记”村的收入水平，yi0表示贫困农户不在派驻“第一书记”村的收入水平。倾向性得分匹配法有很多种，这里给出最小近邻匹配(Nearest Neighbor Matching)、半径匹配(Radius Matching)、核匹配(Kernel Matching)和偏差校正匹配的估计结果(见表5)[14-15]。综合来看，派驻“第一书记”确实能够有效提高贫困农户收入，贫困农户在派驻“第一书记”村比不在派驻“第一书记村”的收入大约高出6%～10%左右，且在1%的水平上显著，显示出干部驻村制度的扶贫优越性。

表4 倾向得分匹配前后解释变量平衡性检验结果

图1 贫困农户倾向得分匹配前后的密度函数图

匹配方法处理组ATT标准差T值最小近邻匹配0.0760.0193.94半径匹配0.1000.0156.61核匹配0.0990.0156.43偏差校正匹配0.0590.0163.71

评估帮扶主体(派驻“第一书记”的单位)的层级对帮扶效果的影响较为复杂，本文从收入增长的角度进行量化分析。陈志等(2017)认为，帮扶主体的层级越高，其帮扶措施越有力，进而对贫困农户的帮扶效果越好，并通过两个假说进行了验证[5]。而本文的OLS回归和倾向得分匹配分析结果显示，帮扶主体的层级对贫困农户收入增长的影响具有不确定性。根据表6，省、市、县区派“第一书记”对贫困农户收入增长均具有显著正向影响，其中市级帮扶带来的收入增长效应最强。采用倾向得分匹配的回归结果(见表7)也显示，各层级帮扶主体派驻“第一书记”均有利于贫困农户的收入增长，其中市派“第一书记”的效果最为显著。综上所述，派驻“第一书记”驻村对于提高贫困农户收入是有效率的，值得继续推行这一制度。

表6 考虑帮扶层级的收入方程OS估计结果

表7 帮扶层级的ATT 估计结果

2.双重差分估计结果

虽然倾向得分匹配法纠正了OLS估计的选择性偏差，但还需要进一步采用双重差分方法过滤不可观测因素的作用。在扶贫实践中，派驻“第一书记”村的贫困农户收入增长不仅受到派驻行为的影响，也可能受到其他因素的影响。可使用双重差分来控制不可观测但不随时间变化的组间差异。对两期数据，记实验前的时期为t′，实验后的时期为t；在时期t′，实验还未发生，所有个体的潜在结果均记为y0t′；在时期t实验已经发生，故可能有两种潜在结果，分别记为y1t(参与实验，即在派驻“第一书记”村)和y0t(未参与实验，即不在派驻“第一书记”村)。若E(y0t-y0t′∣x,D=1)= E(y0t-y0t′∣x,D=0)成立，则可一致地估计ATT：

其中，Sp为共同取值范围的集合，I1={i：Di=1}，I0={i：Di=0},N1为集体I1∩Sp所包含的处理组个体数，ω(i,j)为对应配对(i,j)的权重，通过核匹配方法确定[16]。

表8 双重差分倾向得分匹配回归结果

注：圆括号内为标准差。

相比表5的估计结果，表8的估计结果明显变小，其是排除了不可测因素影响后的结果，更加符合实际情况。省、市派“第一书记”对贫困农户收入增长具有显著正向影响，且市派“第一书记”的促进作用更大；而县区派驻“第一书记”对贫困农户收入增长的影响显著为负。县区派驻“第一书记”对贫困农户的收入增长具有负向影响，值得重视，需要进一步深入分析其原因，但这并不能全面否定县区派驻“第一书记”的扶贫绩效，因为扶贫效率需要从多角度考察。

四、结论与启示

本文采用全国扶贫开发信息系统子系统2016年和2017年华东某扶贫重点市的建档立卡贫困农户数据，运用倾向得分匹配法和双重差分法评估“第一书记”驻村对贫困农户收入的影响，结果表明：派驻“第一书记”确实能促进所驻村贫困农户的收入增长，派驻“第一书记”制度能够有效推进农村扶贫工作；市派“第一书记”对贫困农户增收的促进作用显著大于省派和县区派“第一书记”，其中在双重差分估计中县区派“第一书记村”对贫困农户增收的影响甚至为负，因此“帮扶主体的层级越高对贫困农户的帮扶越有效”的结论不具有普遍性，不能一概而论。总体上看，还需要“第一书记”进一步发挥作用，更好地引导和帮助贫困农户脱贫致富。为此，提出以下政策建议：

第一，进一步推广和完善派驻“第一书记”制度。实证分析表明，作为干部驻村的重要形式之一，派驻“第一书记”确实能够有效促进所驻村贫困农户的收入增长，扶贫成效显著。因此，应该进一步鼓励更多的“第一书记”到扶贫一线村驻村，指导和帮助贫困农户脱贫致富；同时，应完善对“第一书记”人选(尤其是县区级派驻人员)的考察、监督和考核制度，选择有能力、有责任心的优秀干部，进一步提高驻村帮扶的扶贫效率。

第二，要对贫困农户特征进行精准识别，合理分配扶贫资源，激发贫困农户的内生脱贫动力。派驻的“第一书记”要深入了解贫困村和贫困农户情况，制定精准帮扶措施，避免扶贫资源的浪费和分配不公，尤其应防止出现扶贫资源被“精英”捕获的现象。要特别关注具有劳动能力的贫困农户，实施能够支持其可持续生计的发展型帮扶措施，避免为了“凑够”扶贫目标而实施单纯的阶段性的现金直接支持；同时，也要做好兜底扶贫工作，不让一个贫困人口落下。

第三，积极挖掘和培养被帮扶村的内源发展力量，在帮助贫困农户的脱贫致富的同时实现整体可持续发展。“第一书记”责任重大，既要在帮扶期间取得实效，又要保障离任后被帮扶村的可持续发展。派驻“第一书记”制度不但要与扶贫工作紧密衔接，而且要促进被帮扶村的高质量持续发展。一方面，驻村干部要融入乡村社会，整合村庄力量，推进基础设施改造和公共服务提升，营造良好的乡村生活和创业的环境，促进村落经济社会的全面发展；另一方面，要积极培育乡村治理“能人”并推动社区组织化，为村庄持续健康发展提供内生动力。