城乡居民保能降低农村低收入家庭贫困脆弱性吗？——基于PSM-DID的实证分析

李盛基，商明贺，周十同

（长春工业大学公共管理学院，吉林 长春 130051）

一、引 言

2020年中国取得脱贫攻坚战全面胜利，历史性地解决了农村绝对贫困问题和区域性整体贫困问题。然而，消除农村绝对贫困并不意味着贫困问题消失，农村低收入家庭仍然面临着疾病、自然灾害、突发事故等外部风险冲击，极易出现返贫现象。因此，防范农村低收入家庭返贫是巩固拓展脱贫攻坚成果，实现持续、稳定脱贫的关键环节和重要命题。城乡居民社会养老保险制度（简称“城乡居民保”）是社会保障体系的重要组成部分，是城乡居民抵御养老风险冲击的重要社会保险制度。农村居民参加城乡居民保在降低贫困发生率、减少贫困人口、解决贫困问题等方面发挥着积极作用。在巩固脱贫攻坚成果的背景下，不仅需要关注农村低收入家庭防止返贫，更应关注农村低收入家庭未来陷入贫困脆弱性的风险。

本文从贫困脆弱性和城乡居民保的减贫效应两方面来梳理国内外学者的相关观点，为检验城乡居民保对农村低收入家庭贫困脆弱性的影响提供理论基础。

第一，贫困脆弱性的概念及测算方法。Pritchett认为贫困脆弱性是家庭在未来某一时段内至少一次陷入贫困陷阱的可能性。［1］Chaudhuri等、Kuhl、Calvo等认为贫困脆弱性是指当遭受到风险冲击之后，家庭在未来陷入贫困的可能性，或其福利水平降至最低标准的概率，［2-4］李小云等认为贫困脆弱性是农户遭受打击时承受风险或抵御风险能力的状况。［5］贫困脆弱性是判断个体或家庭未来陷入贫困的可能性，具有前瞻性特点，能够预判个体或家庭遭受冲击时贫困发生的概率。贫困脆弱性主要包括风险暴露脆弱性（VER）、期望效用脆弱性（VEU）和期望贫困脆弱性（VEP）等三种测度方法。［2，6-7］VEP通过测算个体或家庭期望福利水平在未来一段时期低于贫困线的概率来测度贫困脆弱性，可以对贫困进行事前识别与预判，有效弥补传统的事后确定贫困的缺陷，具有前瞻性，因而得到了广泛应用。［8］

第二，城乡居民保的减贫效应。一种观点是城乡居民保作为公共转移支付的手段能够缓解农村家庭贫困脆弱性。李齐云和席华认为城乡居民保在农村参保家庭中发挥着抵御收入风险的作用，并且可以降低农村家庭的贫困脆弱性。［9］沈冰清和郭忠兴、张召华等、王建英等认为城乡居民保制度具有降低农村家庭贫困脆弱性的效果。［10-12］另一种观点是城乡居民保作为社会保障政策并未降低农村家庭贫困脆弱性。樊丽明和解垩认为新型农村社会养老保险对农村家庭贫困脆弱性没有任何影响。［14］朱火云认为城乡居民保有助于减少农村家庭收入贫困，但对农村家庭贫困脆弱性的影响不显著，［15］而田子和解垩、王增文和胡国恒通过研究发现，城乡居民保对农村家庭贫困脆弱性的影响较弱。［16-17］

综上，学者们从贫困脆弱性角度研究了城乡居民保对农村家庭贫困脆弱性的作用，然而，城乡居民保是否可以减少农村家庭未来陷入贫困的脆弱性仍存在争议。在研究方法方面，现有文献多使用固定效应模型、双重差分法及倾向得分匹配法等单一的方法估计城乡居民保的减贫效应；在研究对象方面，现有文献主要以农村家庭作为研究对象，分析城乡居民保的减贫效应，忽视了家庭特征因素的减贫效应。因此，本文以农村低收入家庭为研究对象，利用中国家庭追踪调査（CFPS）2014～2018年的数据，使用期望贫困脆弱性方法对农村低收入家庭的贫困脆弱性进行测算，运用固定效应模型和双重差分倾向得分匹配法，考察农村居民人均可支配收入中位数40%、50%和60%三种贫困标准下，城乡居民保对农村低收入家庭贫困脆弱性的影响，期望能为持续推进乡村振兴提供理论支持和政策依据。

二、理论分析与模型构建

城乡居民保作为社会保险制度的重要组成部分，不仅是保障农村家庭基本福利的一项重要制度，还是提高农村家庭抵御风险冲击的重要措施。城乡居民保通过物质资本、可行能力、家庭特征、社会资本等多种因素影响着农村低收入家庭抵御风险冲击的能力。在物质资本方面，城乡居民保在一定程度上改善了农村居民收入来源单一、收入不确定等风险，成为平滑农村居民终身收入与消费的支撑点，使其家庭在遭受风险冲击时，由于获得了一定的转移支付补助，不至于在短时间内陷入极端贫困状态，从而防止返贫现象发生。在可行能力方面，农村低收入者通过获得的养老金补助，可以增加医疗保健消费支出，提高健康人力资本投资水平，从而降低疾病带来的风险冲击，进而降低农村低收入家庭的贫困脆弱性。在家庭特征方面，家庭中有多位丧失劳动能力者或者老年人时，城乡居民保可以为其家庭提供一定的养老金补助，有利于减轻农村低收入家庭的经济负担，有助于降低农村低收入家庭贫困脆弱性。［12］在社会资本方面，人情礼金支出具有缓解结构型贫困脆弱性的作用，社会声望越高，可以从某种意义上说明该农户的经济成就或者其职业地位越高，其所能掌控的社会资源质量会更好，因此当这类农户面对不确定事件时，其可获得的帮助力度就会越大。

基于此，本文假设城乡居民保有降低农村低收入家庭贫困脆弱性的作用，具有显著的减贫效应。

本文以期望贫困脆弱性（VEP）方法，选取户主受教育年限、人情礼金支出、家庭人均消费、家庭规模、家庭中患慢性病人数、家庭中劳动力人数、家庭负担比、生活满意度等特征变量测度农村低收入家庭贫困脆弱性。［2］贫困脆弱线常用的设定方法为国家贫困线、50%脆弱线标准、29%脆弱线标准。［10，18-19］本文选择50%这一脆弱线标准，也就是说一个家庭将来陷入贫困的概率大于或者等于50%这一脆弱线标准时，认为该家庭具有贫困脆弱性。

由于受到内外部因素的影响，导致农户是否参加城乡居民保存在“自选择”问题，这使得回归模型会出现遗漏因素，造成回归结果出现内生性，若不能解决好内生性所带来的估计偏差，回归结果可能会出现有偏估计。为了得到城乡居民保对农村低收入家庭贫困脆弱性影响的无偏估计，本文采用双重差分倾向得分匹配法检验城乡居民保的净减贫效应。为了考察城乡居民保对农村低收入家庭贫困脆弱性的影响，构建固定效应模型：

模型（1）中，Vit是第i个农村低收入家庭在第t期的贫困脆弱性，Eit是第i个农村低收入家庭在第t期参加城乡居民保的情况。Xit是一系列随时间和家庭变动的控制变量，μi为个体固定效应，λt为时间固定效应，εit为随机扰动项。系数β1为参加城乡居民保对农村低收入家庭贫困脆弱性的净效应，这也是本文最重要的估计量。

三、数据来源与变量定义

（一）数据来源

本文使用中国家庭追踪调查数据（CFPS）。CFPS现已开展了五轮全国性、大规模、多学科的社会跟踪调查，目前已开放的数据分别为2010、2012、2014、2016和2018年五年的数据。本文选用中国家庭追踪调查（CFPS）2014、2016、2018三年的数据，对数据进行预处理，具体过程如下：

首先，数据匹配与整合。本文使用CFPS2014、2016、2018三年的家庭经济数据库、成人数据库和少儿数据库。由于CFPS没有定义家庭户主，将最熟悉家庭财务的成员“财务回答人（RESP1PID）”作为家庭户主，运用STATA15.1软件，以家庭样本编码（FID）和财务回答人（RESP1PID）为唯一识别变量，将家庭经济数据库、成人数据库和少儿数据库进行匹配与整合，删除家庭样本编码和财务回答缺失的样本。由于本文要进行三年数据的追踪，因此，保留在2014、2016和2018三年都参与调查的家庭。其次，样本筛选。剔除问卷选项为“不知道”和“拒绝回答”的样本并保留农村样本。之后，采用相对收入标准，以收入水平最低的40%农村家庭作为农村低收入家庭样本，保留并追踪2014年人均家庭收入处于当年农村收入最低40%①2014年中国农村家庭人均收入最低40%界限为6604.4元。范围内的农村家庭样本。［20］最后，处理缺失值和异常值。对于数据中是否参加城乡居民保、人均家庭纯收入、受教育年限等重要变量存在缺失值的样本直接剔除。同时剔除存在异常值的部分指标。通过上述数据处理过程，最终形成了包括3408个农村低收入家庭的三年平衡面板数据，每年的样本量为1136个。

（二）变量定义

1.被解释变量。被解释变量是期望贫困脆弱性（VEP）方法测度的农村低收入家庭陷入贫困脆弱性的概率，即农村低收入家庭贫困脆弱性程度。

2.解释变量。解释变量是参加城乡居民保，即农户参加城乡居民保赋值为1，反之，农户未参加城乡居民保则赋值为0。

3.控制变量。控制变量选择影响农村低收入家庭贫困脆弱性的变量，主要包括物质资本、可行能力、家庭特征和社会资本四个层面的变量。如表1所示。

表1 变量定义及描述性统计

四、估计结果分析

（一）贫困脆弱性测算结果

本文选取农村居民人均可支配收入中位数40%、50%和60%三条贫困线标准测算农村低收入家庭贫困脆弱性。同时，选取50%脆弱线标准，认定农村低收入家庭若贫困脆弱性高于50%脆弱线时，该农村低收入家庭视为贫困脆弱家庭。

如表2所示，从总体来看，随着贫困线标准的提高，贫困脆弱家庭的占比也在增加，这表明脱贫攻坚已经取得历史性成效，但贫困线标准仍有很大调整空间，可以考虑适度调整贫困线标准。在不同贫困线标准下，农村贫困脆弱家庭占比呈现出逐期下降的趋势，尤其是在农村居民人均可支配收入中位数40%贫困线标准下，2014年农村贫困脆弱家庭的占比由2014年的100%，下降至2018年的27%，这进一步表明我国脱贫攻坚成效显著，同时，农村脱贫家庭防止返贫的能力有所增强。在农村居民人均可支配收入中位数60%贫困线标准下，农村贫困脆弱家庭的占比也明显下降，但是仍然保持在一个相对较高的水平。

表2 不同贫困线标准下农村低收入家庭贫困脆弱性测算结果

（二）固定效应估计结果

通过豪斯曼检验判断，本文的面板数据适用于固定效应模型进行估计。结果如表3所示，在不同贫困线标准下，城乡居民保呈现出显著的减贫效应，这表明农村低收入家庭参加城乡居民保可以降低其贫困脆弱性水平。

表3 城乡居民保对农村低收入家庭贫困脆弱性的固定效应估计结果

由表3可知，家庭人均收入和家庭人均消费对农村低收入家庭贫困脆弱性均具有显著的负向影响。家庭人均收入和家庭人均消费在一定程度上反映家庭经济状况，家庭经济状况越好，抵御风险冲击的能力越强，家庭的贫困脆弱性就越低。［8］农户受教育程度对农村低收入家庭贫困脆弱性具有显著的负向影响。教育带来了人力资本的积累，提高了个体的竞争力，因此，农户受教育程度越高，家庭的风险控制能力也越高，家庭的贫困脆弱性就会越低。

（三）PSM-DID估计结果

为确保PSM-DID模型估计结果的可靠性，本文以半径为0.01的半径匹配法，匹配实验组和控制组间的样本。检验结果如表4所示，经过倾向得分匹配后，实验组与控制组的样本不存在显著特征差异，匹配达到预期效果，这说明数据适合PSM-DID模型且估计结果具有较好的可靠性。

表4 平衡性检验结果

如表5所示，以农村居民人均可支配收入中位数50%贫困线标准为例，农村低收入家庭参加城乡居民保，其贫困脆弱性比未参加的农村低收入家庭降低了0.174，且通过了显著性检验，这表明农村低收入家庭参加城乡居民保可以改善其生活条件，同时增强其抵御风险冲击的能力，从而降低农村低收入家庭的贫困脆弱性，对于持续脱贫具有积极作用。

（四）稳健性检验结果

1.基于匹配方法的稳健性检验

为了检验PSM-DID模型估计结果的稳健性，本文按照1：1最大距离为0.05的邻近匹配法和默认带宽的核匹配法对三种贫困线标准下的初始样本重新进行匹配并再次进行PSM-DID估计。如图1所示，从近邻匹配前后倾向得分的共同支撑范围可以看出，样本匹配后共同支撑范围较为重合，满足共同支撑假设。如图2和图3所示，实验组和控制组样本的倾向得分在匹配前差异较大，经过核匹配后，实验组和控制组样本的差异减小，这表明样本通过平衡性假设检验。

图1 倾向得分的共同支撑范围

图2 匹配前核密度

图3 匹配后核密度

如表6所示，在更换匹配方式后，PSM-DID结果相差不大，且具有一致性，城乡居民保仍对农村低收入家庭贫困脆弱性具有显著的负向影响，验证了实证结果的稳健性。

表6 基于更换匹配方法的稳健性检验：近邻匹配与核匹配PSM-DID估计结果

2.基于被解释变量的稳健性检验。为了检验固定效应估计结果的稳健性，本文采取国家贫困线2300元标准下的贫困脆弱性作为新的被解释变量，重新进行固定效应模型估计，验证回归结果的稳健性。检验结果如表7所示，将被解释变量替换为国家贫困线2300元标准下的贫困脆弱性之后，城乡居民保对农村低收入家庭贫困脆弱性仍具有显著的负向影响，进一步验证了本文实证结果的稳健性。

表7 更换贫困线的稳健性检验：国家贫困线的固定效应估计结果

五、结论与建议

本文立足于2020年后我国防止返贫动态监测和精准帮扶的现实需要，利用中国家庭追踪调查（CFPS）2014～2018年三期平衡面板数据，采用双向固定效应模型和双重差分倾向得分匹配模型，定量分析了城乡居民保对农村低收入家庭贫困脆弱性的影响。研究结果发现：

第一，农村地区在巩固脱贫成果和防止返贫方面取得了显著成效。在农村人均可支配收入中位数40%、50%和60%三种贫困线标准下，农村低收入贫困脆弱家庭的占比都在逐期下降。

第二，参加城乡居民保具有有效降低农村低收入家庭贫困脆弱性，降低农村低收入家庭未来陷入贫困概率的作用。农村人均可支配收入中位数40%、50%和60%三种贫困线标准下，参加城乡居民保使得农村低收入家庭陷入贫困的概率分别显著下降13.6%、17.4%和16.6%，城乡居民保具有良好的减贫效应。

第三，家庭人均纯收入、家庭人均消费、受教育年限对农村低收入家庭贫困脆弱性均具有显著的负向影响，家庭经济资本、人力资本越高，贫困脆弱性越低。

基于以上研究结果，本文提出如下建议：

第一，利用贫困脆弱性等事前概念构建脱贫质量的监测预警体系。在防止返贫动态监测工作开展过程中，不应仅关注当前贫困，更应该以前瞻性视角考虑家庭未来的发展趋势，建立包括物质资本、人力资本、家庭特征、社会资本的脱贫质量监测预警体系，提升脱贫质量。

第二，采取城乡居民保保费减免补贴措施，鼓励农村低收入家庭应保尽保、提高缴费水平。应通过大力宣传参保重要性以及实施保费减免政策来切实提高农村低收入家庭参保的积极性，提高参保率；提高缴费水平能够提高个人账户养老金积累水平，进而提高城乡居民保平滑收入风险的能力，反过来促进城乡居民保缓解家庭贫困脆弱性的作用，加快推进全体人民共同富裕的进程。

第三，重视商业养老保险，形成多支柱养老保障格局。由于城乡居民保作为基础养老金其保障水平有限，无法充分满足农村低收入家庭的养老需求，应通过商业保险发展个体养老保险计划，形成多支柱养老保障格局，从而充分发挥养老保险的减贫效应，进而降低农村低收入家庭未来陷入贫困的可能性。