乡村振兴视角下公共服务对农村多维贫困减贫效应研究

郝晓薇，黄念兵，庄 颖

(1.西南财经大学 财政税务学院，四川 成都 611130；2.中央财经大学 中国财政发展协同创新中心，北京 100081)

一、引言

2018年9月27日，中共中央、国务院印发了《乡村振兴战略规划(2018-2022)》，其中数次提到强化公共服务的内容，例如强化农村公共基层服务、养老服务、金融服务及文化服务等。而且随着改革开放进入到全面深化改革的攻坚期和经济发展理念的转变，我国经济增速降至中高速增长区间，资源约束日益凸显，经济战略转入均衡发展，农村脱贫工作随之进入到了瓶颈期。虽然农村大面积的普遍贫困已经解决，但相对贫困依旧突出。同时，农村贫困率降低速度越来越慢，开发式扶贫的效益不断下降。依赖经济增长拉动的减贫模式偏重提高贫困人口的收入水平，忽略基本公共服务的供给，短时期减贫的成效显著，但长远来看，却没有解决贫困人口在教育、医疗、社会保障、住房等领域权利缺失的多维“能力贫困”。这对于实现乡村振兴，有效完成精准扶贫的目标，显然十分不利。

政府也意识到新阶段中国农村减贫战略思路，工作方向和政策措施都已经到了战略调整的窗口期。十八届五中全会提出了要坚持共享发展，实施脱贫攻坚工程，要求实施精准扶贫，精准脱贫，因人因地施策，提高扶贫实效。十九大报告将扶贫提高到新的战略高度，要坚持大扶贫格局，注重扶贫同扶志、扶智相结合，确保到2020年实现农村贫困人口全部脱贫，贫困县全部摘帽的重要目标。

贫困问题是一个人类发展进程中长期存在的历史问题，也一直受到每个国家的关注。改革开放以来，我国通过实施一系列扶贫政策，减贫成效显著。要坚决打赢脱贫攻坚战和彻底解决农村贫困问题，实现乡村振兴的目标，就必须要转换贫困观念，转变扶贫方式。本文以多维贫困为视角，通过实证研究分析了基本公共服务对农村多维贫困的减贫效应，受限于数据可获得性，虽然使用的是2011年之前的数据，但研究不同阶段的贫困问题，探究历史发展过程中的问题和经验，可以为了解和解决现阶段贫困问题提供参考和对比，依然具有十分重要的研究价值与实践意义。

二、文献回顾

国外关于多维贫困度量的实证研究兴起于Alkire和 Foster[1]在2007年提出的一种AF计数测量法，可以进行贫困识别、加总和分解，该方法具有较强的可操作性和广泛适用性，而且也满足了测量公理性的要求，被提出以后就获得了广泛的采用和认可，世界各国相关领域的学者都纷纷效仿。国内关于多维贫困的研究起步较晚，早期的研究大多是理论探讨分析，利用历史数据进行测量和实证检验的研究则集中于近十年内。受制于全国地区贫困指标数据的可获得性，早期的实证研究一般是以某一特定地区为例进行分析。2012年，陈琦[2]以武夷山区为研究对象，对连片特困地区农村贫困进行了多维测量，发现特困地区的贫困指数明显比较高。同年，郭建宇和吴国宝[3]以山西省多个贫困县为研究对象，并选取了多个影响因素作为指标进行检验，进一步发现多维贫困测量过程中指标和权重的选择会对测量结果产生重大影响。随着研究技术的优化和数据的积累，2018年高明和唐丽霞[4]利用修正的 FGT 多维贫困测量方法测算了贫困村庄建档立卡户与非贫困户的多维贫困指数，通过对不同指标的检验发现卫生设施、日常使用燃料和生产性资产是贫困发生率最高的指标，而且着重分析了收入因素和非收入因素对农户贫困的不同影响。国内外学术界目前对多维贫困的研究主要是在计数测量法基础上(以AF度量方法为典型代表)的实证分析为主。

三、农村多维贫困指数的测算

(一)AF多维贫困指数测算方法

Alkire和Foster[1]双重临界值方法是在多维贫困实际构建和计算时最被认可的方法，其具体测算原理如下：

1.构建维度矩阵

设定一个N×D矩阵End如图1，令矩阵元素Y∈End表示N个个体在D个维度上的取值范围。Y中的yij表示个体i在维度j上的取值 (i=1,2…，n;j=1,2,…,d)。行向量yi,=(yi1.yi2.…,yid.)包括了个体i在D个维度上的所有取值，而列向量y,j=(y1j.y2j.……ynj)包代表j维度上n个个体的不同取值分布。

图1 N×D矩阵End

具体而言，比如贫困维度设置为健康、教育、生活状况三个维度，d即为3，健康编号为1，教育和生活状况分别为2、3。测量100个个体的贫困状况，n即为100，衡量编号为3的个体在健康贫困维度的取值即可以用y31来表示。以此类推，得出一个100×3的矩阵，每个行向量代表一个个体在各个维度上的贫困状态，每个列向量代表这一维度上每个个体的贫困状态。

2.各维度贫困识别

(1)每一个维度贫困的识别

(2)多个维度贫困的识别

例如设定健康、教育、医疗和生活状况等4个维度，如果设定k=3，则需要考虑个体在这4个维度上任意3个维度是否同时贫困。当存在3或4个维度同时贫困时，这个个体就定义为多维贫困个体。

(3)多维贫困指数的计算

M=H×A

(二)农村多维贫困指数的具体测算

1.构建指标框架

根据王小林和Sabina Alkire[5]、王素霞和王小林[6]以及郭熙保和周强[7]等的研究成果和《“十三五”推进基本公服务均等化规划》相关发展目标，结合数据的可获得性，本文确定了农村多维贫困指数框架及各指标临界值如表1所示。

表1 农村多维贫困指数框架与临界值

注：国家对于人均最低住房面积没有统一的规定。而根据各地住房保障政策的规定有不同要求，大致在10～15平方米，因而本文取中间值12平方米。

(二)多维贫困指数测算及结果分析

1.数据来源及处理

CHNS数据库是由中国疾病预防和控制中心的营养和食品安全局和美国北卡罗来纳大学的卡罗莱纳人口中心对个体层面的生活情况的联合调查所得的微观数据库。数据调查涉及了中国的辽宁、江苏、河南、黑龙江、山东、湖北、湖南、广西、贵州等9个具有代表性的省份，涵盖4400个家庭和2万人。目前已经完成10轮调查。由于CHNS目前只公开到了2011年，其他年份公开的较为混乱，不容易整理，甚至要通过调查问卷进行再次核查，才能确定数据的真实性。因而本文选择了数据较为清晰和完整的几个年份，尽管本文选择的数据略显滞后，但相信本文分析的结果依然会对当前推行的乡村振兴和精准扶贫战略，产生具有指导作用。

本文分别以家户为分析单位，选择上述9个省份中年份为 2000年、2004年、2006年、2009年、2011年共5年的农村家庭数据作为研究对象，这9个省份涵盖了中国的东中西部，调查选择的农村家庭分布也比较均衡，用这个数据来衡量中国总体农村多维贫困状况代表性较强。

同时，对CHNS横向和纵向数据库进行数据处理，首先按照省份和年份条件筛选数据，再按照家庭编号和个人编号一一比对合并，再按照该户家庭调查数据中是否含有上述多维贫困指数所涉及的维度方面数据进行筛选，最终得到的可用样本总数9459户，如表2所示。

表2 各省市调查年份样本分布

*单位：户

2.测算结果分析

(1)单维度贫困发生率结果分析

根据上述Alkire和Foster多维贫困测算方法对样本进行估算，首先得到各调查省份各年的总体的农村单维度贫困发生率见表3。纵向来看，我国农村各维度贫困情况总体趋势是一直持续减少的，而且减少幅度很大，说明中国近年来扶贫成效显著。横向来看，2006年之前农村贫困最严重的两个领域在于教育和医疗，这两个领域的贫困发生率远远高于收入和生活水平贫困。但2009年和2011年，最严重的两个领域是教育和生活水平，说明政府在农村医疗问题的扶贫成效很好，但是教育和生活水平的贫困问题的解决依然有所欠缺。在单个维度上，贫困减少情况不尽相同，其中医疗贫困和收入贫困下降幅度较大，生活水平下降平缓，而教育贫困则有加重的趋势。

表3 农村单维度贫困发生率

在医疗维度上，贫困发生率变化比较明显。2004年较2000年下降了7%左右，幅度还算正常。2006年则较2004年下降一半左右，而2009年更较2006年下降了43%，减少了近九成。这主要得益于我国从2002年开始推行的新型农村合作医疗制度。新农合是我国独创的以大病统筹、小病理赔为主的农村居民医疗互助共济制度。新农合采取的是个人缴费与政府资助相结合的方式为农民筹集医疗资金，政府资助占大部分，在住院费用支付比例上能达到70%左右。“新农合”不仅仅是医疗保险，还有多项配套措施同时推行，如基层医疗设施建设、医疗队伍培训等，这些都极大的提升了农村居民的医疗卫生水平。2003年开始，政府开始在部分省市试行新农合，到2004年底共有310个县总计1945万户参与新农合试点。2006年卫生部下发《关于加快推进新型农村合作医疗试点工作的通知》在全国范围内推进新型农村合作医疗试点工作，因而2006年医疗贫困下降幅度很大。2009年国务院正式确立新农合为农村基本医疗保障制度的地位，新农合在全国范围内迅速铺开，截至 2001年年底，新农合的参保率已经达到70%以上，这解释了2009年医疗贫困率下降近九成的现象。2010年新农合已经基本覆盖农村居民，因而2011年贫困下降趋势也回归正常。

收入维度上的贫困降幅也比较明显。收入作为最普遍的衡量贫困的手段，一直是国家扶贫工作的重点，各项扶贫政策的目标也都在于提升农民收入水平。2009年收入贫困较2006年下降了近一半。2011年，收入贫困发生率基本保持不变，这说明了国家现行的农村扶贫政策已经陷入瓶颈区，依靠制度变革释放的减贫空间已经消失，农村扶贫急需变革观念和方式。

生活水平维度贫困减少的速度一直比较恒定，维持在每3年6%左右的下降速度，属于正常下降范围，这说明生活水平的贫困一直没有得到应有的重视，国家对于农民生活用气、用电、卫生设施和住房的改善虽然一直都在推进，但是并没有出台正式的总括性的战略方针，因而生活水平贫困减少速度一直比较平缓。

教育维度上，农村教育贫困维持着缓慢上升的趋势，贫困状况改善情况不佳。虽然国家一直大力推进农村义务教育的普及，但由于市场化带来的功利性思维以及农村教育资源的缺乏，缺乏父母监管的农村留守儿童大多数没接受完义务教育便外出务工。基层教育人才的缺乏也导致了“有校舍无老师”现象的发生。因此，农村教育贫困近年来反而更加恶劣。

(2)多维贫困指数结果分析

表4、表5和表6是根据AF方法在Stata中测算的K=1、K=2和K=3维度下贫困户数q、贫困总维度数ck、农村多维度贫困发生率H、平均被剥夺份额A和最终的多维贫困指数M(K=4维度下农村贫困户数只有1户故没有列入考虑)。图2显示了一个各维度下农村多维贫困指数的变化趋势。

由表4可以看出，K=1维度下多维贫困指数M下降明显，2011年相较2000年已经下降了2/3，且每年下降幅度基本一致。具体分析来看，平均剥夺份额下降明显，2011年相较2000年下降了近一半。但贫困发生率都在80%左右，降低幅度不大，除2004年几乎没变化外，其余每3年几乎都维持在6%的下降幅度。这说明虽然农村贫困主体总的贫困维度数在下降，总体贫困深度改善效果明显。但是贫困主体总还存在着某一维度的贫困，并没有实现彻底脱贫。

表4 K=1维度下农村多维贫困指数

由表5可以看出，K=2维度下贫困状况较K=1维度下有了大幅度缓解，每年贫困发生率和平均剥夺份额下降幅度也很明显。多维贫困指数下降幅度也比较显著，多维贫困指数由2000年的0.51993下降到2011年的0.087773，降幅达到84%。其中在2006年到2009年下降最为剧烈，从2006年的0.337528迅速下降为0.09。这主要得益于上文单维度中医疗和收入维度在这三年中贫困发生率的大幅度下降。说明以两个维度同时来看，农村贫困的减贫成效较佳。这也与K=1维度下农村贫困主体贫困深度改善明显结果一致，贫困维度数一直在下降。

表5 K=2维度下农村多维贫困指数

由表5可以看出，K=3维度下农村多维贫困指数较低，2000年指数值为0.284只有K=1维度下同年1/3。2011年K=3维度的多维贫困发生率只有0.73%，多维贫困指数也只有0.02，这说明农村大面积深度贫困问题已经基本解决，普遍不存在3个及以上维度的多维贫困。在变化趋势上，跟K=2维度下一样，得益于“新农合”实施和社会保障制度的完善，2009年下降最为剧烈，由0.149下降为0.01，下降近94%。而2011年却不降反升，由0.011升为0.025，虽然幅度不大，但是说明农村存在一定程度的返贫现象，值得重视。

表6 K=3维度下农村多维贫困指数

四、实证研究

(一)数据说明及描述性统计

1.被解释变量

通过对各省分别测算各年份的多维贫困指数发现，K=2时多维贫困指数变化明显，且数值较佳，故选择K=2维度的多维贫困指数作为被解释变量。表7是根据A-F方法测算出的各省K=2维度下的各年份多维贫困指数。

表7 K=2维度各省各年农村多维贫困指数

2.解释变量

(1)指标选择及框架体系

借鉴安体富和任强[8]和鲍曙光[9]的研究成果以及统计数据的可得性，构建出农村基本公共服务指标框架体系如表8所示，表中共有四个一级基本公共服务指标，分别为义务教育、医疗卫生、社会保障和基础设施。四个一级指标各辖两个代表性单项指标，分别为农村小学班数(万个)、农村小学生师生比、每万农业人口村卫生室数、每万农业人口乡卫生技术人员数、乡用水普及率、农村人均公路面积(平方米)、农村人均救济费(元)和农村社会救助覆盖率。

表8 农村基本公共服务因子

(2)数据来源及描述性统计

九个省份的各项基本公共服务单项指标数据来源于《中国统计年鉴》《中国农村统计年鉴》《中国国土资源统计年鉴》《中国财政统计年鉴》和《中国农村住户调查年鉴》。为了实证检验的稳健性，本文在可获得数据的基础上，选取了数据齐全的几个零散年份的数据，分别为2000年、2004年、2006年、2009年和2011年。

(二)实证回归

1.计量方法

本文采用因子分析法来进行实证回归。因子分析法可以根据各原始变量矩阵内部的依赖关系，将一些关联密切的变量综合为几个基本变量，不仅保留了原始变量的大部分信息，还可以简化数据，减少变量相关性并且通过旋转使得因子变量解释性和代表性更强。具体实证运行中，首先根据表9中8个单项指标得出中各省各年义务教育、医疗卫生、基础设施和社会保障等基本公共服务因子的值，再进一步多元回归实证检验基本公共服务和多维贫困指数的关系。模型如下：

Yit=β0+β1*Xit+υit

贫困指数it=β0+β1*教育it+β2*医疗it+β3*基础设施it+β4*社保it+υit

2.实证结果

以上面测算出来的多维贫困指数为被解释变量，四个基本公共服务综合因子为解释变量进行多元回归，结果如表10所示。

通过表10可知，系数全为负值，结果呈现负相关关系，而且都能在一定的统计水平上显著，回归结果与理论分析假设结果相符合，说明四类基本公共服务都对农村多维贫困起到了减贫效应。

在具体各项公共服务的效益上，实证结果显示，医疗卫生的减贫效果最好，系数为-0.2，最高而且显著水平在1%。其次为义务教育，义务教育因子的系数为-0.184，也在1%的水平上面显著。这两个基本公共服务因子是通过培养贫困人口自我生存发展的能力来促进贫困主体脱贫，能对多维贫困的各个维度同时减贫。内在“造血”的赋能化扶贫效果更为明显。基础设施和社会保障基本公共服务的系数值略低，而且显著性水平也不高，仅在10%的统计水平上显著。其减贫效果不如前两个基本公共服务效益好。其中社会保障系数为-0.0673，减贫效果为医疗卫生的1/3。基础设施系数为-0.110，基础设施可以直接促进农民收入增加和改善生活状况，主要能改善两个维度上的贫困。而社会保障作为一种保障措施，是对于贫困农户的政策性资金救助，所以在其他维度贫困改善上效果不佳。因此从回归结果上看，义务教育和医疗卫生作为赋能化的扶贫措施，对农村多维贫困的减贫效应效果更好更长效。

表9 数据描述性统计

表10 模型回归结果

注：括号里为稳健性标准误；*、**、***分别表示在10%、5%和1%的显著性水平。

(三)稳健性检验

考虑到不同指标选取可能会造成实证结果的不稳健，尤其是各类基本公共服务涵盖的范围广、衡量标准不集中。如基础设施公共服务不仅仅包含农村用水、道路交通，还包含沼气与天然气等用气指标和电力、网络建设等等。因而，本文借鉴以往文献研究经验，在原始的各个基本公共服务二级指标上，替换一个二级指标，进行稳健性检验，稳健性检验替换变量后的公共服务因子框架如表11所示，每项基本公共服务因子第一个单项指标为替换的变量。

稳健性检验的实证结果如表12所示。

结果显示，各类基本公共服务与农村多维贫困成负相关关系不变，减贫效果更明显的依旧是医疗卫生和义务教育基本公共服务，与前文实证回归结果一致，稳健性较好。但在具体指标系数和显著水平上有差异，医疗卫生和义务教育都在1%水平上显著，但是医疗卫生的系数值是义务教育的近两倍。而社会保障虽然有负效应，但是没有显著性，替换指标后社会保障的减贫效应不佳，进一步说明了只注重农民短期收入水平而不从长久来培养农民自我生存发展能力的扶贫政策存在问题。基本公共服务的扶贫投入不能以短期或者直接效益为衡量标准，而应有长远意识，全局意识。

表11 农村基本公共服务因子

表12 替换解释变量后稳健性检验结果

注：括号里为稳健性标准误；*、**、***分别表示在10%、5%和1%的显著性水平。

此外，本文还通过替换K=1维度的多维贫困指数来进行稳健性检验。在K=1维度上得出的结果，与K=2基本一致，再次印证了本文的基本判断。限于篇幅，结果不再显示。

(四)实证结论

通过对实证结果分析，可以得出各项公共服务都能够显著对农村多维贫困起到减贫作用。同时由于各项基本公共服务减贫的作用机理不同，减贫的效益也不同。基础设施的投入是最直接与减贫相关的，它通过直接增加农民收入改善农民生存状况，见效快成果好。社会保障作为一种“保障”手段，通过直接给予贫苦人群直接生活保障和各类救助，对贫困主体增收和生活状况改善作用也比较直接快速。但这两种基本公共服务的“赋能”作用不大，因而可能在短期脱贫效果好，但没有真正从内在赋予农民自主脱贫的能力。而义务教育和医疗卫生是通过“赋能”的方式赋予贫困人口自我生存发展的能力，实质减贫效果更好，长效性更佳。

五、政策建议

(一)促进基本公共服务对农村多维贫困减贫效应的总体原则

1.将多维贫困作为农村贫困识别的标准

多维贫困分析和多维减贫应成为减贫实践的主要发展趋势。随着社会经济发展阶段的推进，农村贫困问题的致贫原因越发复杂，贫困的内涵也越发扩大，单一的货币性收入贫困线已经不再适用，虽然我国已有部分地区在积极探索和实施多维贫困视角的减贫实践，但在全国范围内仍未铺开。国家应该出台相应政策文件，转变扶贫观念，在全国上下提倡将多维贫困作为农村贫困识别的标准和扶贫项目绩效评价的主体。并且像现行的国家收入贫困线标准一样，通过数据的调查和计算，设立一个国家范围上各维度最低标准，并鼓励各省市针对自身发展情况再确定更高级别的贫困标准。

2.与乡村振兴战略有机结合，将基本公共服务纳入反贫困框架。

改革开放40年来的扶贫实践虽然取得了重大的成果。但是，政府必须针对新的贫困现状，改变贫困观念，转变扶贫方式，并由以往的单一化的开发式扶贫政策、专项化扶贫政策向“赋能化”综合能力反贫困改进。政府应该以多维贫困识别为基础，将基本公共服务纳入反贫困框架，利用基本公共服务的长效“赋能”的减贫作用机制，充分发挥社会保障、医疗保险，义务教育等基本公共服务的全面的赋能化扶贫作用，打造集发展、保障、支撑、防范、赋能为一体的贯穿生命全周期的全方位扶贫网络[10]。

(二)促进基本公共服务对农村多维贫困减贫效应的机制建设

1.建立农村农户多维贫困动态监测机制

在目前的精准扶贫建档立卡的过程中，就可以建立以户为单位的农户多维贫困指标框架和动态监测机制，实地了解记录贫困农户基本生活信息，并与其不动产登记、医疗保险、银行资产情况等信息相衔接，全面准确把握农户贫困状况。在具体的实践过程中应重视以下问题：一是多维贫困指数中维度和指标选择，要科学全面因地制宜。多维贫困测算不能一刀切，不能按照一成不变的标准的进行测算，而应该与各地实际情况和贫困环境相适应，选择不同的指标和维度[11]；二是注重多维贫困测度的可持续性，在一定阶段和空间下，应保证方法方式的稳定和一致性，方便对比核算，来确保扶贫方式的效率[12]。

2.分地区建立不同的农村基本公共服务标准体系

国务院最新的出台的《“十三五”推进基本公服务均等化规划》虽然确立国家公共服务标准体系，拟定了一整套国家基本公共服务清单，并且分类确定了各类基本公共服务领域的建设标准、设备规模、人才队伍、资金保障、服务标准和方式流程等。但是由于二元化经济体制以及各地区发展规模的差异，国家整体标准适用性不强，细化程度也不高。

在最低标准的基础上，各级政府可以根据各地实情进行动态调整，但是服务标准应该不小于国家标准。地方政府尤其是基层政府要根据本地农村贫困地区的不足和短板制定相应的农村基本公共服务清单和发展规划。要结合实际，按照各地实际贫困情况和发展水平分阶段、分地区、有重点地进行某项或多项基本公共服务的差异化标准制定。

3.建立基本公共服务和农村多维贫困的衔接机制

各地基本公共服务反贫困制度框架上都要以当地农村多维贫困的状况等作为衡量标准。政府在扶贫项目的选择，资金的配比以及后续的成效上都要着重关注对应的农户多维贫困动态监测数据。相应的负责部门要做好数据共享和信息公开，确定一整套的多维贫困数据采集与管理，针对性项目选择、项目管理、项目绩效评价等全周期的一个调查—制定—执行—反馈的衔接机制。要依据相关政策要求和扶贫战略体系的目标，做到贫困地区基本公共服务不留缺口，通过发达地区和欠发达之间的对口帮扶，加大基本公共服务建设经费、项目和人员的公平配置。