财政支出分权、社会保障与多维相对贫困*

袁月

一、问题的提出

新中国成立以来，党和国家一直高度关注贫困问题，扶贫政策随扶贫工作的推进不断更新与完善，中国减贫事业取得巨大成就，反贫困历程先后经历了恢复生产阶段、保障生存阶段、体制改革阶段、解决温饱阶段、巩固温饱阶段和全面小康阶段六个主要阶段（汪三贵和胡骏，2020）。党的十八大以来，我国以“两不愁三保障”为脱贫标准，在政策的指导下，2013年开始实施精准扶贫建档立卡工作，采取了多维贫困指标和村民参与评议公示投票等组织方式，开展贫困识别工作，全国农村贫困人口累计减少9000万人；2019年底全国农村贫困人口降至551万人，农村贫困发生率降至0.6%；2020年，我国打赢脱贫攻坚战，全面建成了小康社会，历史性地解决了绝对贫困问题。如今，我国处于缓解相对贫困阶段，将应对多方面发展的不平衡、不充分问题，采用多维相对贫困标准探索减贫缓贫之计，可以在继实现全面小康之后更加全面地向共同富裕目标迈进。

从现有文献来看，国外有关贫困问题的研究起步较早，研究也比较深入。多维贫困理论是基于Sen（1976）提出的能力贫困发展演变而来，他指出，贫困不仅是收入低下，更是人的基本可行能力（接受教育、免于疾病、免于饥饿等）被剥夺，他结合贫困发生率和收入缺口率指标，并考虑了贫困群体内部的收入分配状况，提出了综合的Sen贫困指数。Chambers and Robert（1995）从无助和孤立的角度对贫困人口进行了研究，认为贫困不单表现在收入和支出水平低下，同时还包括脆弱性、无话语权等。UNDP（1997）首次提出人类贫困指数（HPI），HPI指数是由寿命、读写能力和生活水平三个维度构成。Alkire and Foster（2011）构造了目前被广为使用的A-F指数，即采用“双临界值法”测度多维贫困。Santos（2014）、Hyesun（2020）等学者也对不同国家多维贫困指数进行了创新性的研究。

与国外研究相比，我国学者对贫困问题的研究起步较晚，但进步非常快，成果丰富。对于多维相对贫困的测度，尚卫平和姚智谋（2005）最先利用多维贫困指数研究区域贫困问题，侯亚景（2017）、张昭等（2020）基于A-F方法测算多维贫困，王小林等（2020）、陈忠言等（2020）认为中国在制定相对贫困的标准时应辅以多维贫困识别方式，2020年后应采用多维相对贫困标准。关于社会保障对贫困的影响，黄清峰（2013）、邓大松等（2019）研究得出社会保障支出与农村贫困呈显著负相关，黄薇（2017）、万里洋等（2020）得出医疗保险、养老保险、住房保障等社保政策有助于减贫缓贫，田子等（2018）发现新农保和城居保对农村老年人的影响均不显著。关于财政分权对贫困的影响，刘建民等（2018）、段迎君（2020）研究表明，财政支出和收入分权对贫困减少的作用分别为正和负，张克中等（2010）发现财政支出分权不利于贫困减缓，王晓芳等（2018）通过中介效应检验财政支出分权对农村贫困的复杂影响。对于财政分权与城乡收入差距研究，解垩（2007）等认为财政分权会通过影响公共品供给对缩小收入差距产生重要作用，郭平等（2016）、储德银等（2017）、关海玲等（2019）认为财政分权、地方政府支出对城乡收入差距同时具有显著影响，陈安平（2009）、李雪松等（2013）、贺俊等（2013）、李超等（2018）指出财政分权在促进政府支出增加或经济增长的同时也加剧了城乡收入差距。对于2020年后多维相对贫困的治理对策，何秀荣（2018）、李小云（2020）等认为未来扶贫工作将转向更持久的缓解相对贫困阶段，白增博（2019）、汪三贵（2020）等指出我国应建立城乡一体化的扶贫体制，李晓园等（2020）建议推动脱贫攻坚与乡村振兴统筹衔接，唐任伍等（2020）、张楠等（2020）、杨力超等（2020）、王小林等（2021）提出构建多层次、相对贫困治理体系，实现贫困的最优化治理。

已有文献为本文的后续研究提供了较为全面的视角，但仍存在进一步加强的空间：一是多维贫困指标并未得到统一且选取维度涵盖不全，须相对全面地确立对多维贫困进行度量的维度和指标；二是对于财政分权、社会保障影响多维相对贫困的中间传导机制分析较少，亟须在数据资料、样本范围和研究方法上进行拓展和创新，以建立符合本国贫困发展现状的多维相对贫困体系，从而有针对性地构建财政分权影响多维相对贫困的作用机制。

基于上述研究背景和学术研究进展，本文立足于多维相对贫困视角研究我国贫困问题，以收入为标准界定我国相对贫困家庭，同时引入多维剥夺指标，尝试根据贫困家庭在各维度上相对被剥夺的情况测算多维相对贫困指数，在此基础上研究财政分权和社会保障支出效率对我国多维相对贫困的影响及其内在作用。

二、财政分权、社会保障影响多维相对贫困的逻辑推理

（一）中国财政分权与多维相对贫困

财政分权是中央政府将一部分财权、财力和支出责任转移给地方政府的财政体制，学术界通常以财政支出分权、财政收入分权和财政自主度三种指标来衡量。在本文，由于财政支出与减贫工作更具有紧密性，故选取财政支出分权作为地方政府财政分权指标，考虑到中国式财政分权的双重身份并剔除经济与人口规模带来的偏差，采用如下公式衡量财政支出分权：

其中，FD表示财政支出分权，FE表示本级预算支出，POP为人口规模，GDP为国内生产总值，其下标i、C和N分别代表第i省（i=1，2，…）、中央和全国，该指标值越大，财政支出分权度越高。

西方学者通常认同更高的财政支出分权有助于提升地方政府社会支出效率。在我国，由于各地经济发展不均衡，支出责任逐渐下移，地方财政支出状况分化，而当前我国官员选拔与考核标准仍然以经济绩效为主，唯GDP论会给地方政府不正确的导向，导致财政支出分权越高的地区，有更大的能力和激励将财政支出投入到容易提升政绩的经济性公共物品，而对能改善人民生活水平、提高人民收入水平等的非经济性公共物品财政投入不足，可能会对减缓相对贫困产生不利影响。

基于此，本文提出假设1：我国财政支出分权可能会加重多维相对贫困。

（二）地方财政社会保障支出效率与多维相对贫困

截至目前，我国社会保障持续发挥着防贫、减贫功能，保障对象、范围、内容也在迅速扩大；而地方财政社会保障支出效率能够评价社会保障支出产生的经济效益与成果，是对其财政资金和资源配置合理性、有效性的综合反映。虽然我国地方财政社会保障支出规模不断扩大，但由于过高的财政支出分权促使地方政府加大对经济增长领域的财政投入，而忽视社会保障资金投入及其利用效率，以及城乡和地区经济发展不平衡、资源分配不均衡等，导致支出效率依旧不高。

对于地方财政社会保障支出效率的测度，本文采用数据包络分析法（DEA），将人均地方财政社会保障和就业支出、人均医疗卫生支出和人均住房保障支出作为投入指标，将养老保险覆盖率、职工基本医疗保险参保率、生育保险覆盖率、工伤保险覆盖率、参加失业保险率和城镇就业率作为产出指标，用Deap2.1软件计算得出。

就社会保障领域来说，其投入的增长主要来自地方财政与居民个人，而不是中央财政；且地方财政社会保障支出一方面总量不足，另一方面作为持续投入且见效慢、难度大的民生领域，又存在极易被政府忽视的问题，导致地方政府社会保障投入产出效率低下，从而影响我国相对贫困的减缓进程。

基于此，本文提出假设2：地方财政社会保障支出效率的提高有利于减缓多维相对贫困。

（三）作用机理分析

根据公共经济学理论，财政分权对相对贫困的影响主要有两个渠道：一是直接影响贫困地区经济和社会的发展。二是间接影响——财政分权体制改革后，财政责任向下释放，地方财政社会保障支出并没有被纳入改革范围，反之，地方政府为追求高经济增长而增大基础设施投入，致使其对社会保障等民生类公共品供给不足；然而，正如阿玛蒂亚·森曾在《贫困与饥荒》中指出，社会保障之所以能够避免饥荒，其中最重要的是通过社会保障支出来规避贫困状况；社会保障支出作为最具有代表性的公共服务项目，对提高居民的收入水平与福利水平具有重要作用，承担着典型的救助和减贫重任。最近几年，财政支出效率日益为政府和社会所重视，我国各项财政支出必须与提高支出效率紧密结合，社会保障支出效率的提高必然更有利于公共产品资源的合理配置。因此，本文认为减缓多维相对贫困与民生类地方政府支出效率有着密切联系，财政支出分权过高，可能会导致地方政府社会保障资源紧张、资金利用效率低下，而同时社会保障作为政府扶贫工作最有效的途径之一，加之本身就有预防贫困和缓解贫困功能，其支出效率的降低必然对减缓多维相对贫困产生不利影响。

基于此，本文提出假设3：财政分权通过降低地方财政社会保障支出效率而导致相对贫困家庭陷入多维贫困的概率增大。

三、多维相对贫困测度

（一）数据来源

本研究用于测度多维相对贫困的数据来自北京大学中国社会科学调查中心开展的中国家庭追踪调查（CFPS），采用2014年、2016年、2018年三年调查数据，选取个人和家庭数据库加以匹配，进行数据清理，并剔除缺失值、异常值和重复样本数据，获得14931个完整家庭样本。

（二）相对贫困家庭的界定

目前，我国学者对于是否按照城乡一体划分相对贫困线的问题，已基本持一致意见：由于现阶段城乡二元结构明显，城乡居民相对贫困的形成机理不尽相同，在当前乃至未来一段时间仍应分开划线（沈扬扬和李实，2020；陈宗胜和黄云，2021）。对于相对收入贫困线界定，尽管国内学者还未形成统一观点，但绝大多数学者建议将其定为人均收入中位数或均值的某一百分比，还有少数学者以城乡最低生活保障标准为基础设定为相对贫困线。鉴于2018年我国各地低保线就已高于国家绝对贫困线，而城乡人均可支配收入存在很大差距，2018年城镇居民人均可支配收入是农村的2.69倍，①数据来源：根据2019年《中国统计年鉴》计算得出。且平均数受极端值影响大，本文分别采用全部城市样本和农村样本按照人均家庭纯收入中位数的40%（城市）和50%（农村）计算相对贫困收入线，从而筛选出农村相对贫困家庭和城市相对贫困家庭。最终得到有效样本5292户家庭的20750名成员，其中城市家庭样本量为1429户，农村家庭样本量为3863户。

（三）多维相对贫困的测度方法

结合以往学者的研究，在相对贫困家庭样本中，本文利用目前被广为使用的“A-F方法”测度多维贫困，主要步骤如下：

第一，确定贫困维度和指标，判断个体在给定维度的剥夺情况。多维剥夺是将反映个体受剥夺的变量指标化，通过指标的获得或剥夺情况判断贫困状态。假设数据矩阵Yngd表示n个相对贫困个体在d个维度下的状态取值，则Yi, j表示个体i在给定维度j的剥夺情况，Zj表示个体在维度j的被剥夺临界值。剥夺矩阵gi, j表示个体被剥夺的情况，若Yi, j＜Zj，则gi, j=1，若Yi, j≥Zj，则gi, j=0。

第二，判断个体是否处于多维相对贫困状态。令k表示维度临界值，Ci表示个体i在维度临界值为k时的加权剥夺得分，。若Ci≥k，则相对贫困个体陷入多维贫困状态。

第三，贫困加总与分解。所有Ci≥k的个体数量q即为多维相对贫困人口数。多维相对贫困发生率表示为平均剥夺份额为多维剥夺指数M0=A×H。M0指数越高，多维相对贫困越严重。

（四）贫困维度和指标选取

1.多维贫困指标设计

多维相对贫困的维度与指标尚无统一标准。本文基于牛津贫困与人类发展中心于2020年7月发布的MPI多维贫困指数，参考国内外近两年研究成果并考虑我国现阶段基本国情，选取健康、教育、生活水平、资产、就业、幸福感共6个维度10个指标。其中，健康维度选用家庭灾难性医疗支出指标，是因为考虑到家庭成员健康状态是否良好对于不同收入层次的家庭影响不同，同时，根据世界卫生组织对灾难性医疗支出的界定，本文将家庭医疗支出达到或超过家庭纯收入的40%确定为家庭健康贫困的衡量标准。资产维度选用现住房面积和耐用消费品总价值两个指标，由于CFPS数据库将耐用消费品价值定义为“单位价格在1000元以上、自然使用寿命在2年以上的产品”，因此，遵从此定义将其作为资产维度的衡量指标之一。同时，本文选取家庭成员的幸福程度、对生活的满意度以及对未来信心程度作为衡量家庭成员幸福感的指标，是因为2020年后我国已进入全面建成小康社会，人民不再仅仅满足于对物质生活的需要，而更加激发了对美好生活的向往；罗必良等（2021）也指出，中国经济的高速增长虽最终消除了绝对贫困，但并未带来居民幸福感的明显改善。同时，参考大多数学者对多维贫困各指标的权重设置方式，本文对各维度采取等权重法。具体指标及权重见表1。

表1 贫困维度、指标、赋值及权重

2.剥夺维度的有效性与相关性检验

理论上讲，处于多维剥夺状况的家庭收入较低，为检测所选维度的有效性，本文将家庭人均纯收入作为被解释变量，将剥夺维度作为解释变量进行显著性检验，结果如表2所示。可以发现，6个剥夺维度对家庭人均纯收入的影响均为负，且大多数维度都十分显著，这表明所选维度较为合理、有效。

表2 剥夺维度有效性检验

（五）多维相对贫困测度分析

1.相对贫困家庭的单维贫困估计结果

表3报告了2014——2018年相对贫困家庭分别在每一维度的贫困发生率及其变化。总体来看，除就业维度的剥夺程度较低以外，相对贫困家庭在其他五个维度的贫困问题都比较突出。2014年除就业外各维度贫困状况都较为严重，其中遭受生活水平和教育维度剥夺的相对贫困家庭均高达样本总数的60%以上。到2018年，可以看出除就业指标的贫困发生率基本不变以外，其他维度的贫困发生率都有大幅下降，大多数维度贫困状况均发生明显改善。值得注意的是，2018年样本中教育和生活水平维度的贫困发生率仍在50%左右，说明在相对贫困家庭中，有55.5%的家庭成人成员人均受教育年限未超过6年，有48.5%的家庭还没有使用井水、纯净水和自来水或还在使用柴草、煤炭做饭，这些家庭有很大风险重返贫困，从城乡来看，农村家庭在上述两个维度的贫困发生率远高于城市家庭，说明农村相对贫困家庭更容易遭受教育贫困和生活水平贫困，教育和物质资源倾斜的问题亟待解决。此外，尽管2016年全国遭受健康贫困的相对贫困家庭相较2014年骤减，但2018年保持不变，依旧高达25.4%，城市家庭的健康贫困发生率甚至高于2016年，这表明，当前医疗卫生资源配置问题依然严峻。最后，2014年有高达37.5%的家庭存在不幸福的成员，且该贫困发生率在2018年下降至24.6%，而存在就业贫困的相对贫困家庭很少，说明随着产业帮扶、行业帮扶等乡村振兴战略和减贫政策的实施，家庭基础收支已得到满足，国家就业率得到了提升，对身处相对贫困中的个体来说，对精神和自身满足感与幸福感的追求对其生活产生极大影响。

表3 2014——2018 年中国相对贫困家庭的单维贫困发生率

2.相对贫困家庭的多维剥夺估计结果

受篇幅限制，本文仅列出2018年相对贫困家庭的多维剥夺估计结果，如表4所示，无论是单维贫困还是多维贫困，农村的贫困发生率大多都明显高于城市，且农村相对贫困家庭的多维剥夺指数均高于城市相对贫困家庭。随着剥夺临界值的增大，样本数递减，多维剥夺指数逐渐降低，平均剥夺份额逐渐增大。当临界值K为1/6时，全国贫困发生率H为88.11%，平均剥夺份额A为0.2619，多维剥夺指数M0为0.2308，表明在我国相对贫困家庭中至少在一个维度上贫困的占88.11%。K≤2/6时，H变化较小，多维相对贫困家庭占比较高，当K≥5/6时，H已不足1%。当K为1时，H为0，说明2018年以后我国即将打赢脱贫攻坚战，多个方面的减贫工作取得显著成效。以上情况也表明在所有考虑维度上，我国相对贫困家庭遭受严重的多维剥夺情况，且大多数集中在1——3个维度，没有家庭遭受极端多维剥夺情况。因此，本文将多维相对贫困家庭定义为遭受至少任意2个维度剥夺（即K=2/6）的相对贫困家庭。根据这一定义，2014年、2016年和2018年我国多维相对贫困家庭的贫困发生率分别为71.47%、64.34%和59.71%，其中，2018年农村和城市贫困发生率分别为61.83%和53.55%，尽管贫困发生率逐年减少，但全国仍有一半以上的相对贫困家庭遭受着多维剥夺，在我国社会经济发展不平衡不充分的背景下，要实现共同富裕，必须从多个维度着力解决相对贫困问题。

表4 2018 年中国相对贫困家庭的多维剥夺估计结果

四、数据、变量与模型选择

（一）模型设定

为检验第二部分逻辑推理中提出的假设，本文采用Probit模型验证我国财政支出分权和社会保障支出效率对多维相对贫困的影响，结合已有研究与本文研究目的，设置基准回归模型如下：

其中，Povertyit表示第t年第i户相对贫困家庭是否遭受多维剥夺的哑变量；FDit代表财政支出分权；TEit代表地方财政社会保障支出效率；Controlk,it为控制变量，包括家庭和政府层面；a、b和δk为待定系数；uit为随机误差项。

然后，为探讨财政支出分权对社会保障支出效率影响多维相对贫困的调节效应，本文在（2）式的基础上引入交互项（FD×TE）it，构建模型如下：

调节变量能系统地改变解释变量与被解释变量相关性的强度或方向，在上式中，财政支出分权FDit是调节变量。

（二）变量选取

本文的被解释变量是多维相对贫困，将处于多维贫困状态的相对贫困家庭赋值为1，单维或零维则赋值为0。多维相对贫困的定义前已述及，这里不再赘述。

核心解释变量是财政支出分权和地方财政社会保障支出效率，选取原因及具体计算方法也已在上文述及。

至于控制变量的选取，为避免遗漏变量对研究结果产生的影响，且因本文是以家庭为研究对象的，故从家庭和政府层面对模型进行了控制，所有模型均控制了时间（年份）固定效应和地区（省份）固定效应。

各变量类型、名称及描述性统计见表5。

表5 各变量描述性统计

（三）数据的中心化处理

由于在回归模型中引入了交互项（FD×TE）it，其与核心解释变量FDit和TEit可能引发严重的多重共线性问题，为避免此类问题的发生，在做调节效应分析之前，先对核心解释变量和调节变量做中心化处理，即分别用FDit和TEit减去各自均值，得到离差dFDit和dTEit，将中心化处理后的交互项（dFD×dTE）it取代式（3）中的（FD×TE）it，以此来避免或减少引入交互项而产生的多重共线性问题。

（四）数据来源

多维相对贫困问题既是一个宏观问题，又是一个微观问题。一方面，对于国家来说，需要在各省市经济发展不均衡贫困程度不一的情况下，统筹优化扶贫工作的实施，这个时候就需要利用宏观分析方法分析我国整体政治与经济运行对贫困状况的影响，指导国家政策向重点领域倾斜；另一方面，要想让一个普通的相对贫困家庭获得扶贫政策的惠及，使国家减缓相对贫困工作“精准到户”，则离不开微观层面的分析。基于上述原因，本文使用2014——2018年CFPS微观面板数据及与之相匹配的宏观数据，构建一个宏观和微观相结合的新数据集，将家庭、个人因素等内部影响和财政制度等外部影响两方面相结合，综合考察财政分权体制对相对贫困家庭陷入多维贫困状态的影响机制，微观面板数据来源前已述及，宏观面板数据来自于国家统计局以及2015年、2017年和2019年各省统计年鉴。

五、实证检验与分析

（一）基准检验结果分析

1.基准回归结果

表6给出了财政分权、社会保障支出对多维相对贫困影响的Probit回归结果。其中模型（1）只加入了核心解释变量，模型（2）——（4）逐步加入家庭层面和政府层面的控制变量以及时间和地区固定效应，可以看出，在模型（1）——（4）中，财政支出分权和地方财政社会保障支出效率的系数均在1%的水平上显著，说明更高的财政支出分权和更低的社会保障支出效率会加剧多维相对贫困，本文假设1、2得到了验证。其中，模型（4）的回归系数表明，在控制其他变量的情况下，财政支出分权的边际效应为1.086，社保支出效率的边际效应为-0.191，这表明财政支出分权度每增大0.01，相对贫困家庭就提高1.086%的概率陷入多维贫困；社会保障支出效率每提高0.01，相对贫困家庭陷入多维贫困的概率就下降0.191%。

表6 基准回归结果

进一步观察控制变量，家庭中老年成员以及文盲或半文盲成人的数量会明显提高家庭陷入多维相对贫困的概率，而家庭纯收入的增加显然会减少多维相对贫困，以上结果均与事实相符。在政府层面，人均地方财政支出与地方财政社会保障类支出占财政总支出的比重明显有利于减少多维相对贫困的发生，因此，加大地方财政支出尤其是民生类支出供给能够为我国减缓相对贫困提供有力动力。

2.内生性检验

事实上，科学检验财政支出分权与社会保障对多维相对贫困影响的一个最大挑战，在于如何较好地处理财政分权的内生性问题。从当前我国财政分权指标中并不能得到政府自主权信息，只能看到经济数据的分权结果，而经济系统可能存在遗漏变量，如难以量化的社会因素以及因果倒置，尤其越是多维贫困严重的地方，财政分权越是存在强化的逆向因果关系，必须加以考虑和处理。本文借鉴李森等（2021）的选取方法，以各省财政支出分权与当年所有省份财政支出分权均值之差的三次方作为工具变量，对基准模型重新进行估计，回归结果见表7。

表7 内生性检验：工具变量的回归结果

在表7中，第（1）列和第（2）列分别为IV Probit第一阶段和第二阶段的回归，结果显示，工具变量与财政支出分权变量均显著为负。第（3）列报告了将工具变量作为自变量加入基准回归模型中的回归结果，可以看出，核心解释变量的系数仍在1%的水平上显著，但工具变量系数不显著，也就是说，工具变量FD_IV与基准回归方程扰动项不相关，即FD_IV除通过影响财政分权而对多维相对贫困产生影响之外，并不存在影响多维相对贫困的其他途径。此外，本文还进行了弱工具变量检验，得到AR和Wald值均在5%水平上显著，这也说明所选变量不是弱工具变量。

3.稳健性检验

（1）增加控制变量

虽然本文分别对城市与农村相对贫困家庭进行了界定，但并没有分城乡展开相关检验，因此，引入城乡虚拟变量作为控制变量，验证核心解释变量对多维相对贫困的影响是否发生变化。通过表8不难发现，在控制变量中加入城乡虚拟变量后，该虚拟变量系数非常显著，且财政支出分权与社会保障支出效率对相对贫困的影响与基准回归模型保持高度一致，证明本文使用的变量是科学稳健的。

表8 稳健性检验：增加控制变量的回归结果

（2）剔除异常值

由于部分家庭的收入存在极端值，可能导致多维相对贫困状况不具有代表性，故对家庭纯收入最高和最低1%的样本分别进行缩尾和截尾处理，以排除少量异常值带给计量模型的干扰。由表9可以看出，对家庭纯收入进行双边缩尾和双边截尾处理后，结果与表6相似，进一步支撑本文结论。

表9 稳健性检验：剔除异常值的回归结果

（二）机制分析

1.机制检验

前文报告了财政支出分权和财政社会保障支出效率对相对贫困影响的回归结果，验证了财政分权会显著加重多维相对贫困，而社会保障支出效率会显著降低贫困。为进一步佐证假设3，即检验财政分权是否通过降低社会保障支出效率而加重多维相对贫困，本文在基准回归模型的基础上，引入中心化处理后的交互项（dFD×dFE）it，进一步验证二者对相对贫困的作用机制。调节效应的回归结果见表10。

表10 调节效应检验结果

表10的结果显示，在加入控制变量以及时间和地区固定效应前后，财政分权和社会保障支出效率无论从方向还是显著性上，均同基准回归结果一致，且交互项的系数均在1%的水平上显著为负。这说明财政分权不仅直接对多维相对贫困产生正向作用，还作为调节因素，通过抑制地方财政社会保障支出效率的提升而加重多维相对贫困。以上结果表明，财政支出分权和财政社会保障支出效率对相对贫困的影响并不是独立事件。由于在我国，高度集权的财政体制一定程度上会导致地方财政支出责任加重，而地方政府受政绩考核的激励，会倾向于将更多财政支出投至短期内可提高当地GDP的经济性公共物品倾斜，自然使得社会保障等民生类资金的投入及其资金利用效率不能受到应有重视，导致更多相对贫困家庭陷入多维贫困境地。

2.稳健性检验

表10的调节效应回归结果，依然可能存在内生性问题导致测算结果不准确。本文延续基准回归分析中的方法，首先采用IV Probit两步法进行估计，发现财政支出分权、社会保障支出效率的系数分别在1%和5%的水平上显著，且符号与基准回归模型相同，其中心化处理后的交互项也在1%的水平上显著为负，进一步进行弱工具变量检验后发现，AR和Wald的P值均小于0.01。接着本文采用增加变量、双边缩尾和双边截尾的方法重新进行调节效应检验，结果证明前文结论较为稳健，再次验证了财政分权、社会保障支出效率对多维相对贫困的影响效应。①由于篇幅限制，没有列示该部分结果，可向作者索取。

六、结论与政策建议

（一）研究结论

本文根据2014——2018年CFPS数据和与之相匹配的宏观数据，分析了我国5292个相对贫困家庭的多维剥夺情况，然后运用二值选择实证分析方法，在检验中国财政支出分权和社会保障对多维相对贫困影响的基础上，进一步探讨财政支出分权的调节效应。主要结论如下：

从相对贫困家庭的多维剥夺状况来看：第一，在所考虑维度范围内，同时遭受6个维度剥夺的相对贫困家庭为0，但相对贫困家庭在健康、教育、生活水平、资产和幸福感五个维度的贫困问题都比较突出；第二，尽管2014——2018年我国多维相对贫困发生率逐年减少，但全国仍有一半以上的相对贫困家庭遭受多个维度的剥夺，我国要想实现全面发展，应从不同维度改革这种不平等贫困剥夺状况，防止相对贫困家庭出现“一边脱贫、一边返贫”现象。

从财政支出分权和社会保障对多维相对贫困的影响及其具体机制来看：一方面，财政支出分权会加重多维相对贫困，地方财政社会保障支出效率的提高会显著减缓多维相对贫困，且更高的财政分权程度会降低社会保障支出效率从而加剧多维相对贫困；另一方面，财政支出分权和财政社会保障支出效率的交互项负向影响着多维相对贫困，增加控制变量和剔除异常值以后仍支持该调节效应，说明地方政府支出权力的加大会导致地方财政社会保障支出瞄准失效或政策失误而呈低效运行趋势，削弱了社会保障支出效率对减缓多维相对贫困的促进作用。

（二）政策建议

基于上述结论提出如下对策建议：

第一，建立可持续、常态化的防范返贫与精准帮扶机制。在党的领导下，绝对贫困问题已全面消除，防控返贫进而扎实推进共同富裕进程成为新发展阶段相对贫困治理的重要议题。为巩固脱贫成效，需要采用多维视角，从健康、教育、生活水平、资产、幸福感、就业等多个致贫因素入手，由相关部门共同制定贫困维度和指标，并据此开展多维相对贫困的缓解工作。

第二，逐步建立城乡统筹的相对贫困治理体系。2020年以前，反贫困治理以消除农村贫困为主并取得显著成效，随着减贫缓贫力度的增大，以及全国正大力推进城乡融合发展，农村相对贫困发生率与城市的差距缩小，二元户籍制度导致城乡相对贫困不平等现状消除指日可待，但目前由于一些制度性约束和资源分配失衡，相对贫困治理体系仍旧呈现出城乡割裂态势。此外，相对贫困是不平衡和不充分发展导致的结果，解决相对贫困需要同时从这两个方面发力。因此，政府必须深化户籍制度改革，重点解决充分性和平衡性问题，推进基本公共服务和办事便利均等化，加大对农村基础设施与民生领域的支持力度，整合城乡资源，实现城乡共治。

第三，降低财政支出分权程度，提高地方财政社会保障支出效率。一方面，适当加强中央事权，加强财政支出管理，清理规范重点支出同财政收支增幅或生产总值挂钩事项。建立权责清晰、财力协调的中央与地方财政关系，完善地方政绩考核体系，将“普惠性、基础性、兜底性民生建设”重点列入考核机制，建立有利于社会保障等基本公共服务供给的财政支出分权体制，以此来规范财政支出管理。另一方面，精简行政机构，合理压缩行政管理支出和一般性开支，将更多的财政支出由生产建设领域转向社会保障等公共领域。中央在下放支出权力的同时，要注意对地方政府生产性投资偏好进行约束，使更多的财政资金投入社会保障领域，提升社会保障服务的公平性和可及性，从而提升地方财政社会保障投入产出效率。

第四，引进更多的市场和社会力量，形成多方面减贫合力。根据实证研究结果，相对贫困家庭的致贫因素与家庭、政府都有关，新发展阶段减缓相对贫困不仅需要政府提升对城乡相对贫困人口在教育、医疗、住房、养老、文化等方面的财政支持，制定相关优惠政策引导市场主体投资以鼓励相对贫困群体创业和就业，还需要相对贫困群体积极主动建立起实现自我发展的机制，努力提高自身知识储备等文化素养，并提升追求更高水平美好生活的能力，激发共同富裕的内生动力。