政府減貧行為的動態效應
——中國農村減貧問題的SVAR模型實證分析(1990－2008)

葉初升 張鳳華

(武漢大學經濟發展研究中心/經濟與管理學院，湖北武漢430072)

政府減貧行為的動態效應
——中國農村減貧問題的SVAR模型實證分析(1990－2008)

葉初升 張鳳華

(武漢大學經濟發展研究中心/經濟與管理學院，湖北武漢430072)

脫貧人口返貧率偏高是中國農村貧困問題的一個顯著特征。這種客觀現實要求我們，應該仔細考察農村貧困發生率、貧困深度和貧困強度對政府干預行為的跨期響應，從而動態地而不是靜態地評價政府減貧行為績效。本文將普惠式的農村農業發展政策與扶貧政策一起納入減貧分析框架，構建一個結構向量自回歸模型(SVAR)模型，以彌補現有文獻用多變量時間序列數據通過單方程模型回歸分析的局限，從SVAR模型中獲得結構沖擊響應函數，動態地評價政府行為的減貧效應。實證分析表明，目前的政府行為，無論是普惠式的農村農業發展政策，還是瞄準貧困人口的扶貧政策，對農村貧困的政策干預都沒有形成持久的影響，沖擊響應衰減很快。為了降低脫貧人口返貧率，政府減貧政策的目標應定位于提升貧困人口的自身發展能力，擴展貧困人口參與經濟增長的機會，使經濟增長成為他們獲取穩定收益的源泉。

政府干預;農村貧困;扶貧開發;政策績效;減貧

根據《中國農村貧困監測報告》(2009)，按照人均年純收入1 196元的低收入貧困線標準，從2001－2008年，中國農村貧困人口從9 030萬人下降到4 007萬人，貧困發生率從2001年的9．8%下降到2008年的4．2%，平均每年下降0．8%。相對于世界其他地區同期貧困人口居高不下而言，這無疑是個巨大的成就，但是，我國農村減貧工作還存在許多不容忽視的問題。當我們把貧困人口看作是陷貧與脫貧兩種不同類型的貧困人口的動態變化過程，而不是簡單地比較靜態兩個不同時點整體貧困人口的數量變化，就不難發現，脫貧人口返貧率偏高是我國農村貧困問題的一個顯著特征。國家統計局和國務院扶貧辦的相關資料表明，在2001年的貧困人口中，有66．4%在2002年脫貧，而2002年的貧困人口中有61．4%是當年的返貧人口;在2005年的貧困人口中，有68．8%在2006年脫貧，而在2006年的貧困人口中有68%是當年的返貧人口;在2007年的貧困人口中，有69．1%在2008年脫貧，而在2008年的貧困人口中有66．6%是當年的返貧人口［1］;在2008年的貧困人口中有66．2%在2009年脫貧，而2009年3 597萬貧困人口中，則有62．3%是返貧人口［2］。這就是說，從2001－2009年，我國貧困人口脫貧率大致在67．6%上下波動，而脫貧人口返貧率也一直徘徊于64．6%，并沒有太大的變化。由此，客觀現實啟示我們，評價政府減貧行為績效不能僅僅局限或者滿足于當期貧困發生率的下降，而必須著眼于長期考察其動態的減貧績效。也就是說，我們應該仔細考察農村貧困發生率、貧困深度和貧困強度對政府干預行為的跨期響應。

基于這種認識，本文與大多數現有相關文獻把研究焦點聚集于當期貧困發生率這種靜態的貧困事實不同，我們將普惠式的農村農業發展政策與扶貧政策一起納入減貧分析框架，構建一個結構向量自回歸模型(SVAR)模型，而不是像大多數現有文獻那樣的多變量時間序列數據單方程模型，試圖從SVAR模型中獲得結構沖擊響應函數，以動態地評價政府行為的減貧效應，并根據結構沖擊響應曲線分析政策沖擊影響農村減貧的動態機制。

本文余下結構的安排是:第二部分是文獻述評;第三部分建立SVAR模型，選取相應的變量指標，并根據實證分析的需要進行數據處理和變量的平穩性檢驗;第四部分是關于SVAR同期影響關系和脈沖反應函數的實證分析;第五部分是結論及其政策涵義。

1 文獻綜述

一般而言，影響減貧的因素來自四個方面:①經濟增長的自然分潤;②收入分配狀況的變化;③普惠式的農村農業發展政策;④政府扶貧政策。其中，第二項收入分配狀況一方面由增長過程的初次分配決定，另一方面也取決于政府干預的再分配過程，因此，歸根到底，推動減貧的最終動力源是經濟增長與政府行為。對于減貧而言，經濟增長是一種自然的市場力量。由于發展中國家的經濟結構和市場不完善等特殊性，經濟增長產生的自然向下的涓滴效應(trickle-down)有限，甚至會產生有利于中產階級和富人的向上聚斂效應(trickle-up)［3］，因此，在發展中國家，政府應該在扶貧中發揮巨大作用。

根據本文的研究目的，我們特別關注包括發展政策和扶貧政策在內的政府干預在農村的減貧績效。沿著不同的減貧路徑，國外文獻關于政府減貧行為的研究主要集中在四個方面:①旨在改善生產生活條件的政策;②旨在促進生產投入的政策;③旨在完善農村市場、促進農業產業化的政策;④旨在抵御風險、降低不確定性的社會保障政策;⑤旨在改善收入分配狀況的政策。比如，Khandker、Bakht和Koolwal［4］根據孟加拉的農戶面板數據研究發現，農村道路投資可以帶來顯著的減貧效應，其平均6%的減貧效應主要是通過以下幾個路徑實現的:農村公路可以降低交通成本，使農戶更容易獲取技術，參與市場;提高農業生產力，提高工資收入;增加農村人口的非農就業機會;提高 兒 童 的 入 學 率。Dercon、Gilligan、Hoddinott和Woldehanna［5］的研究表明，埃塞俄比亞政府在貧困地區道路的投資使貧困發生率降低6．9個百分點，同時令消費增長 16．3 個百分點。Fan、Gulati和 Thorat［6］在印度的實證研究表明，長期公共資本積累、農業研究和推廣、教育和農村基礎設施，是促進農業增長和減貧最有效的三種政府支出。Fan和 Zhang［7］認為，政府政策是促進增長、改善收入分配減貧的影響具有協同作用。政府支出通過促進經濟增長、提高人力資本水平，來增加個人的經濟機會，改善不平等狀況［8］，Kenworthy［9］的研究表明，政府可以通過調節再分配來實現減貧。Fan和Zhang［7］的實證研究發現，烏干達政府各項投資的減貧效應大小依次為農業研發、公路、教育和醫療。

國內關于政府行為對中國農村減貧績效的研究文獻可分為兩類:一類是以簡單的統計性描述方式分析農村扶貧開發資金的瞄準、分配和利用效率［10－15］;另一類則是利用單方程計量模型考察扶貧資金的投向對農村居民收入和減貧的影響［16－21］，估計了財政扶貧開發資金的投向對農民人均收入的影響，結果表明，改善基礎設施和生產生活條件、種養業和提高農民素質的財政扶貧開發資金的投入產出彈性分別為0．43、0．09 和0．35。

這些實證研究在估計政府干預行為的減貧效應、刻畫政府扶貧路徑等方面的確取得了進展，但也存在一些局限性:①絕大多數文獻關注的是已經發生的、靜態的貧困事實，而鮮有研究者考察脫貧與返貧這種動態的貧困人口結構變化。這種研究狀態直到最近幾年才有所改觀，一些學者開始用動態的眼光去研究貧困人口的動態結構［22－24］。②由于許多影響農村貧困的因素與農村貧困本身都要受到某些共同因素的影響，在這種情況下，運用單方程模型估計容易產生偏誤。③在研究政府行為的減貧績效時，只注重開發式扶貧開發資金的減貧效應，忽略了普惠式的農村農業發展政策對包括貧困人口在內的農村整體發展的影響。這也是估計偏誤的一個重要原因。

本文試圖在以下三個方面克服現有文獻之局限:第一，將普惠式的農村農業發展政策納入到減貧分析框架之中，以增強模型的解釋力;第二，利用SVAR模型不僅彌補了現有文獻用多變量時間序列數據通過單方程模型回歸分析的局限，而且能夠基于經濟理論施加短期或者長期約束，分析系統中變量之間的同期影響，從而更方便解釋實證結果的經濟意義;第三，從SVAR模型中獲得結構沖擊響應函數，根據結構沖擊響應曲線，分析政策沖擊影響農村減貧的動態機制。

2 數據和模型

如前所述，影響農村減貧的因素來自四個方面:①經濟增長的自然分潤;②收入分配狀況的變化;③普惠式的農村農業發展政策;④政府扶貧政策。本文將普惠式的農村發展政策與扶貧政策一起視作政府對農村貧困的干預行為，選取政府支出(表征政府干預行為，包括財政惠農支出和農村扶貧開發資金兩類)、農村居民收入、收入不平等、農村貧困率五個指標，通過構建一個結構向量自回歸模型(SVAR)模型，分析中國政府行為在1990－2008年期間的農村減貧績效。利用SVAR模型，不僅可以彌補現有文獻用多變量時間序列數據以單方程模型回歸研究農村減貧的缺陷，而且還能基于經濟理論施加短期或者長期約束，分析系統中變量之間的同期影響;更重要的是，我們期望從SVAR模型中獲得結構沖擊響應函數，并根據結構沖擊響應曲線分析政策沖擊影響農村減貧的動態機制。

2．1 數據處理和變量說明

由于缺少1990年以前扶貧開發資金數據，本文以1990－2008年作為考察的時間區間，從《中國統計年鑒》選取相關年份的農村居民純收入、農村基尼系數和國家財政的農業支出數據，從《中國農村貧困監測報告》選取相關年份的農村扶貧開發投入總額等數據。為了得到計量分析所需要的農村貧困率、農村居民純收入、農村收入不平等程度、農村扶貧開發資金和財政惠農支出五個數據指標，我們對這些原始數據進行了以下處理:

第一，為了消除價格因素的影響，以1990年不變價格調整農村居民人均收入、扶貧開發資金額和財政惠農支出。

第二，根據每年的農村貧困人口規模，將扶貧開發資金投入總額進行人均換算;根據每年全國農業人口規模，對國家財政農業支出總額進行人均換算。

第三，從國家財政農業支出數據中剔除它所包含的政府扶貧開發資金，稱之為財政惠農支出，以表征普惠式農村發展政策。

第四，采用來自《中國統計年鑒 》相關年份的農村居民純收入分組數據，運用世界銀行提供的PovCalNET①工具估計中國農村FGT貧困指數(1990年至2008年)。由于PovCalNET是根據收入分組數據估計收入分布函數繼而度量貧困的，因此，本文FGT指數表達式是連續型的:

其中x是個人收入，f(x)是收入分布密度函數，z是貧困線，α是不平等厭惡指數(parameter of inequality aversion)，反映了窮人受剝奪的程度。當α=0時，該指標就變成了貧困發生率(Head-count Ratio)，記作h;當α=1，該指標就是貧困缺口率(Poverty Gap)，記作pg;當α=2時，該指標就是貧困強度(Severity of Poverty)，記作fgt2。

第五，為了消除貧困線變動帶來的影響，本文以中國政府2008年公布的人均年收入1 196元貧困線為標準，根據價格指數依次消脹得出1990年至2008年各年的貧困線。

2．2 變量的平穩性檢驗

結構向量自回歸模型(SVAR)要求系統中的變量必須都是平穩的，因此，在利用SVAR進行實證分析之前首先要對各個時間序列變量(見表1)進行單位根檢驗。ADF(Augmented Dickey-Fuller test for unit root)檢驗采取放入變量的多個差分滯后項來控制序列相關問題，會損失很多變量觀測值，特別是在小樣本下，對變量做單位根檢驗容易產生過度確認的問題;而PP檢驗法(Phillips-Perronunitroot test)則采用Newey-West(1987)穩健標準誤來控制序列相關問題，更適合于小樣本時間序列變量的單位根檢驗。本文研究的是19年時間序列，適宜于采用PP單位根檢驗法，而不是ADF檢驗。

表2列舉了每個數據指標的對數和對數差分的單位根檢驗結果。其中，每個序列的隨機游走類型檢驗包括三個選項:c(constant)表示序列是否存在常數項，c=0表示不存在常數項;t(trend)表示序列是否存在趨勢性，t=0表示不存在趨勢性;p表示滯后階數。檢驗結果表明，各變量取對數后的一階差分均是平穩的，分別在不同的顯著性水平上拒絕了有一個單位根的原假設。

表1 變量說明Tab．1 Variable declaration

表2 時間序列的單位根檢驗Tab．2 The unit-root test of time series

2．3 模型

SVAR模型結構設定如下，

其中:Yt= ［dlpt，dlyt，dlginit，dlfundt，dlfinat］，Yt－1=［dlpt－1，dlyt－1，dlginit－1，dlfundt－1，dlfinat－1］，dlp 表示貧困變化率，dly是收入增長率，dlgini收入不平等程度的變化率，dlfund扶貧開發資金投入增長率，dlfina財政惠農支出增長率;下標t和t－1分別表示當期和上一期。

令各要素之間的同期影響關系矩陣為

根據SVAR模型的識別條件，如果方程中有n個變量，則必須對短期關系矩陣施加至少n(n－1)/2個條件，才能保證方程可識別。該模型中共有5個變量，因此必須對矩陣B施加至少10個約束，才能保證方程能夠被識別。該模型設定11個約束條件。

根據政府干預農村貧困的行為機制，本文對5個變量的SVAR模型做出以下假定:第一，農村居民純收入y、農村基尼系數gini、財政惠農支出fina和扶貧開發資金fund四個變量對當期農村貧困狀況(貧困發生率、貧困強度與深度)均有影響;第二，當期農村貧困狀況、農村居民純收入和農村收入不平等程度都受到扶貧開發資金和財政惠農支出的影響;第三，當期收入不平等作為初次分配和再分配的結果，要受到經濟增長和政策因素的雙重影響。第四，由于扶貧開發資金和財政惠農支出的政策目標、作用路徑都不一樣，其當期投入互不影響;第五，短期來看，當期扶貧開發資金和財政惠農支出不受當期的農村居民收入、農村收入不平等和農村貧困狀況的約束。

考慮到國家統計局發布的農村貧困數據統計特征——當期的農村貧困發生率是在上一期年末的統計結果，而同期的農村居民收入水平是本期末的收入，結合以上五個變量之間的同期影響關系假設，我們對同期影響關系矩陣B設置如下的短期約束條件:

(1)b21=b23=0，即當期農村貧困變化率和農村收入不平等變化率對當期農村居民收入增長率沒有影響，農村居民收入增長率只受滯后期農村貧困變化率和農村不平等變化率的制約。

(2)b31=0，即當期農村貧困變化率對當期農村收入不平等變化率沒有影響，農村收入不平等變化率受滯后一期農村貧困變化率的制約。

(3)b41=b42=b43=b45=0，即扶貧開發資金是當期外生因素，不受當期農村貧困、農村居民收入、農村收入不平等和財政惠農支出的影響。

(4)b51=b52=b53=b55=0，即財政惠農支出是當期外生因素，不受當期其他四個變量的影響。

3 回歸分析結果

3．1 政府行為的同期趨勢效應

我們首先大致了解這幾個變量變化的基本趨勢。從1990－2008年，農村貧困指數的變化率基本上都位于縱軸0參照線以下(見圖1)，總體上是負值，說明農村貧困除個別年份有反彈之外，整體上是下降的。而農村居民人均純收，農村基尼系數，扶貧開發資金和財政惠農支出的變化率基本上都位于縱軸0參照線之上(見圖2)，說明這些變量在1990至2008年期間整體上都是上升的。

需要說明的是，在本文中，由于估計變量都是原始變量的對數差分，一方面，圖1告訴我們，取對數后的貧困指數(負)增長率即為緩解貧困或減貧過程;另一方面，回歸方程中變量關系的經濟意義為一個變量增長率(減少率)的變化對另一個變量的增長率(減少率)變化的影響。因此，本文SVAR系統中要素之間的同期影響既不是分析一個變量對另一個變量的邊際影響，也不是一個變量對另一個變量的彈性，而是一個變量的變化率對另一個變量的變化率的邊際影響。也就是說，本文的實證分析是關于政府行為影響農村貧困變化的動態趨勢性分析。

圖1 1990－2008年中國農村貧困變化趨勢Fig．1 The trend of poverty reduction in rural China from 1990 to 2008

由于反映農村貧困變化的變量有三個:貧困發生率、貧困深度指數、貧困強度指數，下面，我們將這三個反映農村貧困狀況的變量分別加入回歸模型進行分析。由于使用的時間序列較短，估計結果采取小樣本條件下穩健性回歸，進行校正。

表3(SVAR01)估計了農村貧困發生率的變化率(dlh)，農村居民人均純收入的增長率，農村基尼系數的變化率，扶貧開發資金的增長率和財政惠農支出的增長率之間的同期影響。識別約束的 LR檢驗表明，P值等于0．259，接受原假設，說明模型的短期約束是合理的。

表3告訴我們，若從貧困發生率變化(dlh)的角度看，第一，扶貧開發資金(dlfund)和財政惠農支出(dlfina)對農村減貧的影響在統計上都不顯著，說明政府干預行為對農村貧困的影響在短期內存在較大的不確定性。第二，短期內扶貧開發資金有抑制農村收入差距擴大的作用，而財政惠農支出有擴大農村收入差距的作用，這應該與這兩種政府行為的政策目標和瞄準對象有很大關系。第三，農村居民收入增長與收入分配狀況的改善(基尼系數下降)，對農村減貧有積極的促進作用。

圖2 中國農村居民人均純收入、農村基尼系數、農村扶貧開發資金和財政惠農支出的變化趨勢(1990－2008)Fig．2 The evolution of income per capita，Gini coefficient，fund for poverty alleviation and fiscal spending for rural development from 1990 to 2008

表 3 SVAR01—dlh、dly、dlgini、dlfund 和 dlfinaTab．3 Regression result of SVAR01

表4(SVAR02)給出了貧困深度指數的變化率(dlpg)，農村居民人均純收入的增長率，農村基尼系數的變化，扶貧開發資金的投入增長率和財政惠農支出的增長率之間的同期影響。識別約束的LR檢驗表明，P值等于0．128，接受原假設，說明模型的短期約束是合理的。比較表4(SVAR02)和表3(SVAR01)，我們注意到，如果模型中的農村貧困狀況采用貧困深度指數pg而不是貧困發生率h度量，即FGT指數中不平等厭惡指數α由0增大到1，加大不平等影響的權重，那么，第一，扶貧開發資金和財政惠農支出對農村減貧的影響在統計上仍然都不顯著。第二，扶貧開發資金對農村不平等的影響程度下降(從－0．086到－0．053)，而財政惠農支出對農村不平等的影響程度上升了(從0．057到0．157)。第三，農村居民收入增長對農村減貧的影響程度下降了(從3．89降到2．92)，而收入不平等狀況改善或基尼系數下降對農村減貧的影響程度上升(2．20 上升到2．86)。

表5(SVAR03)估計了貧困強度指數的變化率(dlfgt2)，農村居民人均純收入的增長率、農村基尼系數的變化率、扶貧開發資金的投入增長率和財政惠農支出的增長率之間的同期影響。與SVAR01和SVAR02不同的是，扶貧開發資金在SVAR03中對農村貧困強度指數的減少率有顯著的積極影響。扶貧開發資金增長率每提升一個百分點，農村貧困強度指數的下降速度就會提高0．601。但是，財政惠農支出對農村貧困強度的影響仍然在統計上不顯著。扶貧開發資金的增長還抑制同期農村收入差距擴大，dlfund每提高一個百分點，dlgini就下降0．041。財政惠農支出的增長有利于提高農村居民的收入水平，dlfina每提高一個百分點，dly就上升0．142%。當然，財政惠農支出的增長也有拉大同期農村收入差距的趨勢，dlfina每提高一個百分點，dlgini就上升0．108。這大概是因為具有生產能力的農村居民更容易從財政惠農支出中獲得較高收益的緣故。

表 4 SVAR02—dlpg、dly、dlgini、dlfund 和 dlfinaTab．4 Regression result of SVAR02

總體而言，SVAR01，SVAR02和SVAR03三個模型的估計結果表明，扶貧開發資金在短期只是對農村貧困強度的下降速度具有積極影響，并能夠抑制農村收入不平等的上升，但對農村貧困發生率、貧困深度以及農村居民收入的影響都不顯著;財政惠農支出能積極影響農村居民收入的提高，但也有加速農村收入不平等上升的負作用，對農村減貧的抑制性作用在統計上并不顯著。

表 5 SVAR03-dlfgt2，dly，dlgini，dlfund 和 dlfinaTab．5 Regression result of SVAR03

3．2 政府行為的長期動態效應

為了考察政府行為的長期動態效應，我們根據估計的SVAR01、SVAR02和 SVAR03，選取為期10年的響應期，在三個SVAR系統中分別考察政府政策——扶貧開發資金和財政惠農支出——對不同系統內的農村貧困發生率、貧困深度和貧困強度的結構性脈沖響應曲線(stata11中輸出)，描述其沖擊的長期響應態勢，如圖3、圖4和圖5所示。

由圖3可以看出，農村貧困發生率的變化(減貧)(dlh)對扶貧開發資金增長率的變化(dlfund)非常敏感，且由于政策因素的滯后性，其響應在政策沖擊發生的后一期達到最大。dlh對扶貧開發資金增長率變化dlfund的一次性沖擊當期為負響應，響應值－0．021 8，由于政策效應的滯后性，滯后一期響應達到最大值0．071，且在統計上顯著①;第二期響應值 －0．016 9，第三期響應值為0．042 3，并從第五期開始迅速衰減。農村貧困發生率dlh對財政惠農支出增長率變化dlfina的沖擊響應在統計上不顯著，95%的置信區間上界和下界分別分布在參照線兩側，因而在經濟學意義上不確定。

在圖4中，農村貧困深度變化dlpg對扶貧開發資金增長率變化dlfund的當期沖擊響應、滯后一期響應分別為－0．063和0．097 8，在統計上都是顯著的，但第二期后迅速衰減，且沖擊響應都不顯著。第二，農村貧困深度變化dlpg對財政惠農支出增長率變化dlfina的當期沖擊響應是顯著的，其響應值為0．047 7。

圖3 農村貧困發生率對政府行為的結構沖擊響應曲線Fig．3 The curve of response of rural poverty incidence to the impulse of government actions

從圖5可以看出，農村貧困強度變化dlfgt2對扶貧開發資金增長率變化dlfund的當期沖擊響應和滯后一期的沖擊響應也都顯著的，響應值分別為 －0．109 5和0．122 2。從第二期這種沖擊響應迅速衰減，且都不顯著。農村貧困強度變化dlfgt2對財政惠農支出增長率變化dlfina的當期沖擊響應是顯著的，響應值為0．057 1，其余各期的沖擊響應都不顯著。

綜合比較圖3、圖4和圖5可知，農村貧困發生率、貧困深度和貧困強度的對扶貧開發資金和財政惠農支出的一次性沖擊響應曲線的變化趨勢是相同的，且一般在第3期后快速衰減。區別在于，從農村貧困發生率，到貧困深度和貧困強度，隨著不平等厭惡指數α增大，系統內的各要素對政府行為沖擊響應曲線的波幅越來越小，即政府對農村貧困的干預效果表層優于深層，同時也間接表明距離貧困線越遠的貧困人口對政府干預行為的依賴性越強。

圖4 農村貧困深度對政府行為的結構沖擊響應曲線Fig．4 The curve of the response of rural poverty gap to the impulse of government actions

4 結論及其政策涵義

脫貧人口返貧率偏高已經成為我國農村貧困問題的一個顯著特征。統計數據表明，進入新世紀以來，我國貧困人口脫貧率大致在67．6%上下波動，而脫貧人口返貧率也一直都在64．6%上下波動。這種客觀現實要求我們，應該仔細考察農村貧困發生率、貧困深度和貧困強度對政府干預行為的跨期響應，從而動態地而不是靜態地評價政府減貧行為績效。據此，與大多數現有相關文獻把研究焦點聚集于當期貧困發生率這種靜態的貧困事實不同，本文將普惠式的農村農業發展政策與扶貧政策一起納入減貧分析框架，構建一個結構向量自回歸模型(SVAR)模型，以彌補現有文獻用多變量時間序列數據通過單方程模型回歸分析的局限，從SVAR模型中獲得結構沖擊響應函數，以動態地評價政府行為的減貧效應。

圖5 農村貧困強度對政府行為的結構沖擊響應曲線Fig．5 The curve of the response of rural poverty severity to the impulse of government actions

本文的SVAR模型實證結果表明:

第一，在短期內，扶貧開發資金只是對農村貧困強度的下降速度具有積極影響，并能夠抑制農村收入不平等的上升，但對農村貧困發生率、貧困深度以及農村居民收入的影響都不顯著;從跨期動態看，扶貧開發資金增長率的一次性沖擊對農村減貧的影響很有限，其顯著響應期基本上都止于沖擊發生后一期。

第二，在短期內，財政惠農支出能積極影響農村居民收入的提高，但也有加速農村收入不平等上升的負作用，而且，對農村減貧的抑制性作用在統計上并不顯著;從跨期動態看，財政惠農支出只是對當期農村貧困深度和貧困強度存在統計上顯著的積極影響，而且其余各期的沖擊影響都不顯著，對各期農村貧困發生率都不存在統計上顯著的影響。

第三，隨著不平等厭惡指數α增大，從農村貧困發生率，到貧困深度和貧困強度，對政府行為沖擊響應曲線的波幅越來越小，即政府對農村貧困的干預效果表層優于深層;就兩類政府行為而言，扶貧開發資金沖擊的響應曲線波幅明顯大于財政惠農支出沖擊響應曲線，說明前者的減貧效果要強于后者。

此外，本文的SVAR模型實證分析還表明，經濟增長與收入不平等是影響農村減貧方向相反的兩個因素。經濟增長有利于農村減貧，但是，如果經濟增長的過程導致了收入不平等程度惡化，則會對農村減貧產生不利的影響。這與大多數關于經濟增長的減貧效應的研究結論相一致。

總體而言，目前的政府行為，無論是普惠式的農村農業發展政策，還是瞄準貧困人口的扶貧政策，對農村貧困的政策干預都沒有形成持久的影響，沖擊響應衰減很快，這是導致農村脫貧人口返貧率偏高的一個重要原因。或許政府政策行為的導向、作用方式、作用機制存在偏差，或許是貧困人口特別是深度貧困人口的生活已經形成對政府減貧行為的客觀或主觀上的依賴，無論是什么具體原因(當有另文分析)，政府減貧行動在促成貧困人口形成自身發展能力方面存在不足，應該是一個客觀的結果。只要形成了沖出貧困陷阱的自身發展能力，即使離開了政府政策支持，那些已經脫貧的農民是不可能重新再次陷入貧困的，除非遇到不可抗住的較大的外部沖擊。

因此，本文實證分析結論的政策涵義是，為了降低脫貧人口返貧率，政府減貧政策的目標應定位于貧困人口自身發展能力的形成:其一，盡可能維持扶貧項目的持續性，并為缺乏勞動能力的貧困人口提供基本生活保障;其二，改善基礎設施，提高農村教育和醫療對農村貧困人口的可及性;其三，擴展貧困人口參與經濟增長的機會，使經濟增長成為他們獲取穩定收益的源泉。

References)

［1］王萍萍，閆芳．農村貧困的影響面、持續性和返貧情況［J］．調研世界，2010，(3):5 － 6．［Wang Pingping，Yan Fang．The Influence，Persistence and the Return to Poverty of Rural Poverty［J］．Diao Yan Shi Jie，2010，(3):5 －6．］

［2］范小建．在減貧與發展高層論壇上的主旨發言［EBOL］．2010－10 －17．http://www．iprcc．org．cn/userfiles/file/1_Keynote%20by%20Fan_LGOP_EN．pdf．［Fan Xiaojian．Keynote Speech at the Poverty Reduction and Development Forum［EBOL］．2010－10－17．http://www．iprcc．org．cn/userfiles/file/1_Keynote%20by%20Fan_LGOP_EN．pdf．］

［3］Irma A．Development Economics:A Reassessmentof Goals［J］．The American Economic Review，1975，65(2):302－309．

［4］Khandker R S，Bakht Z，Koolwal G B．The Poverty Impact of Rural Roads:Evidence from Bangladesh［M］．World Bank Policy Research Working Paper，2006:3875．

［5］Dercon S，Gilligan D O，Hoddinott J，et al．The Impact of Agricultural Extension and Roads on Poverty and Consumption Growth in Fifteen Ethiopian Villages［M］．IFPRI:International Food Policy Research Institute Discussion Paper，2008:00840．

［6］Fan S，Gulati A，Thorat S K．Investment，Subsidies，and Pro-poor Growth in Rural India［J］．Agricultural Economics，2008，39(2):163 －170．

［7］Fan S，Zhang X．Public Expenditure，Growth and Poverty Reduction in Rural Uganda［J］．Afican Development Review，2008，20(3):466－496．

［8］DouglasH，Hasan B R，Jong-W L，et al．Closing Development Gaps:Challenges and Policy Options［M］．ADB:Asian Development Bank，EconomicsWorking Paper，2010:209．

［9］Kenworthy L．Do Social-Welfare Policies Reduce Poverty?A Cross-National Assessment［J］．Social Forces，1999，77(3):1119 －1139．

［10］蔡昉，陳凡，張車偉．政府開發式扶貧資金政策與投資效率［J］．中國青年政治學院學報，2001，20(2):60 －66．［Cai Fang，Chen Fan， Zhang Chewei． The Fund Policy of Government’s Developmental Poor-aid and Investing Efficiency［J］．Journal of China Youth College for Political Sciences，2001，20(2):60 －66．］

［11］帥傳敏，梁尚昆，劉松．國家扶貧開發重點縣投入績效的實證分析［J］．經濟問題，2008，(6):84 －86．［Shuai Chuanmin，Liang Shangkun，Liu Song．An Empirical Analysis of the Performances of Poverty Reduction Input in China’s National Level Key Counties［J］．On Economic Problems，2008，(6):84 －86．］

［12］李小云，張雪梅，唐麗霞．我國中央財政扶貧資金的瞄準分析［J］．中國農業大學學報:社會科學版，2005，60(3):1 －6．［Li Xiaoyun，Zhang Xuemei，Tang Lixia．Poverty Alleviation Funds:Targeting＆ Deviation［J］．Journal of China Agricultural University:Social Sciences Edition，2005，60(3):1 －6．］

［13］李小云，唐麗霞，張雪梅．我國財政扶貧資金投入機制分析［J］．農業經濟問題，2007，28(10):77 －82，112．［Li Xiaoyun，Tang Lixia，Zhang Xuemei．Mechanism Analysis on the Financial Inputof Aid-the-poor Fund in China［J］．Issues in Agricultural Economy，2007，28(10):77 －82，112．］

［14］陳杰．我國政府農村扶貧資金投向評價與建議［J］．宏觀經濟管理，2007，(5):25－27．［Chen Jie．The Evaluation and Advice on the Input Structure of Aid-the-poor Fund in China ［J］．Macroeconomic Management，2007，(5):25 －27．］

［15］姜愛華．我國政府開發式扶貧資金使用績效的評估與思考［J］．宏觀經濟研究，2007，(6):21-25．［Jiang Aihua．The Assessment and Reflection of the Performance of the Oriented-development Poverty Reduction Fund in China［J］．Macroeconomics，2007，(6):21 －25．］

［16］蔡昉，都陽，陳凡．論中國西部開發戰略的投資導向:國家扶貧資金使用效果的啟示［J］．世界經濟，2000，(11):14 －19．［Cai Fang，Du Yang，Chen Fan．Argumentof the Investment Direction of the West Development in China:Lessons from the Performance of Aid-the-poor Fund［J］．The Journal of World Economy，2000，(11):14 －19．］

［17］劉冬梅．中國政府開發式扶貧開發資金投放效果的實證研究［J］．管理世界，2001，(6):123 － 131．［Liu Dongmei．An Empirical Study of the Oriented-development Poverty Alleviation Fund in China［J］．ManagementWorld，2001，(6):123 －131．］

［18］朱乾宇．政府扶貧開發資金方式與扶貧績效的多元回歸分析［J］．中央財經大學學報，2004，(7):11－15．［Zhu Qianyu．Multiregression Analysis on the Way of Using the China’Government’Anti-poverty Funds and Its Performance［J］．Journal of Central University of Finance ＆ Economics，2004，(7):11 －15．］

［19］王碧玉，李樹吉，李成紅．財政扶貧開發資金效益評價模型的構造極其應用研究［J］．東北農業大學學報:社會科學版，2007，5(4):75 －77．［Wang Biyu，Li Shuji，Li Chenghong．The Study on the Construction of the Model to Appraise the Efficiency of Financial Poverty Alleviation Capital and Its Application［J］．Journal of Northeast Agricultural University:Social Sciences Edition，2007，5(4):75 －77．］

［20］劉窮志．增長、不平等與貧困:政府支出均衡激勵路徑［J］．財貿經濟，2008，(12):58 － 62．［Liu Qiongzhi．Growth，Inequality and Poverty:The Balanced Incentive Path of Government Spending［J］．Finance ＆ Trade Economics，2008，(12):58 －62．］

［21］喬召旗．扶貧政策、經濟增長對中國扶貧工作的影響［J］．云南社會科學，2009，(2):106 － 108．［Qiao Zhaoqi．The Impact on Poverty Reduction of Poverty-alleviated Policy and Economic Growth［J］．Social Sciences in Yunnan，2009，(2):106－108．］

［22］Carter M，Barrett C．The Economicsof Poverty Trapsand Persistent Poverty:An Asset-based Approach［J］．Journal of Development Studies，2006，42(2):178 –199．

［23］Krishna A．For Reducing Poverty Faster:Target Reasons before People［J］．World Development，2007，35(11):1947 – 1960．

［24］Krishna A，Lumonya D，MarkiewiczM，etal．Escaping Poverty and Becoming Poor in 36 Villages of Central and Western Uganda［J］．Journal of Development Studies，2006，42(2):346 – 370．

The Dynam ic Effects of Government Policies of Poverty Reduction

YE Chu-sheng ZHANG Feng-hua
(Center of Economic Development Research/School of Economics and Management，Wuhan University，Wuhan Hubei430072，China)

It is a prominent feature of poverty reduction that the poverty-returning rate of the population out of poverty is high in rural China．This objective reality requires us to investigate the cross-phase response of poverty incidence，poverty depth and poverty intensity to government intervention，which is intended to evaluate the performance of government intervention in poverty reduction dynamically rather than statically．This paper builds a structural vector autoregression model consisting of broad-based rural development policy and oriented-development aid policy，to complement the limitations of the existing literatures using single-equation model which was constructed bymultivariate time series．Through structural impulse response function，this paper dynamically assesses the effect of government action on poverty reduction in rural China．The results show that neither broad-based rural developing policy nor poverty-oriented poverty reduction policy has formed persisting impact．In order to reduce the poverty-returning rate of the population out of poverty，government policies of poverty reduction should aim to enhance the self-development ability of the poor and expand the opportunities of the poor participating in economic growth，and finally to achieve stable income from economic growth．

government intervention;rural poverty;development-oriented poverty alleviation;policy performance;poverty reduction

F325

A

1002－2104(2011)09－0123－09

10．3969/j．issn．1002－2104．2011．09．021

2011－03－15

葉初升，教授，博導，主要研究方向為發展經濟學。

張鳳華，博士生，主要研究方向為發展經濟學。

國家自然科學基金項目(編號:70873088);教育部人文社會科學重點研究基地重大課題(編號:07JJD790141);教育部新世紀優秀人才支持計劃項目(編號:NCET－07－0644)。

(編輯:于 杰)