農戶貧困陷阱假說在中國的檢驗：來自面板門檻模型的新證據

袁 航，時衛平，劉景景

（1.中國人民大學 農業與農村發展學院，北京 100872；2.農業農村部 農村經濟研究中心，北京 100810）

0 引言

改革開放40年以來，中國大約有7億多人擺脫絕對貧困，但是現行貧困標準下，如何在2020年前全面消除貧困是一個急需回答的問題。這必然要求各級政府以及相關政策主體在相對有限的資源條件下準確研判脫貧攻堅戰的形式，精準識別農村貧困人口的經濟社會特征及地區差異性，并采取適宜高效的差異化政策工具以提高政府治理效率。準確分析中國貧困人口的社會經濟特征是政策制定的關鍵環節，將直接影響政府及相關主體的政策工具選擇及資金使用效率，上述已經成為當下中國脫貧攻堅實踐及理論的迫切需求。同時，在我國扶貧領域的經濟分析中存在兩個問題：（1）在中國，為什么一些農戶的貧困具有很強的持續性，實現脫貧十分困難？（2）為什么部分農戶在貧困線上下頻繁反復，脫貧與返貧之間不斷搖擺，并且暫時性貧困與持續性貧困現象并存[1]？

針對上述兩個問題，有的學者使用宿命論的觀點進行回答[2]，認為貧困的持續性以及反復性主要是由外部環境所決定，只有改變外部環境才有可能徹底擺脫貧困。其他學者則是基于貧困陷阱假說來回答上述兩個問題。不同于宿命論的觀點，貧困陷阱假說主要基于貧困家庭內因去解釋貧困的持續性以及反復性[3]。但是貧困陷阱假說成立嗎？可以利用貧困陷阱假說所提供的措施幫助扶貧實踐嗎？為了回答上述問題，學者們使用大樣本微觀數據進行實證驗證[4-11]，但是實證結果存在一定差異。關于中國貧困陷阱假說分析的文獻相對較少，同時實證結果也存在一定差異。一部分學者支持貧困陷阱假說[12]，其他學者則認為貧困陷阱假說不成立[13-16]。前人的研究皆基于傳統的參數、非參以及半參技術來檢驗貧困陷阱是否存在。不同于以往的研究，為捕捉貧困陷阱的高度非線性，本文使用Hansen提出的面板門檻模型來進行估計[17]。與傳統的參數、半參與非參技術相比，面板門檻模型將個體效應考慮在內，因此結果更加具有可信性。最終，本文將基于實證結果對貧困陷阱假說的爭議進行回答。

1 農戶貧困陷阱假說

在介紹貧困陷阱假說之前需要先介紹純物質扶貧的概念，純物質扶貧就是僅僅給予貧困戶物質上的幫助而缺乏其他方面的關懷，純物質扶貧在各國扶貧實踐中得到大量使用。

貧困陷阱假說是西方發展經濟學中的經典假說，貧困陷阱假說認為純物質扶持可以幫助貧困家庭形成收入持續增長的內在機制，能夠有效幫助貧困家庭擺脫貧困。上述是貧困陷阱假說的直接含義，其具體形式則如下頁圖1所示[18]。如果農戶的資產動態變化線如圖1所示，呈現S型的形式且與對角線相交于三點，同時低水平均衡點在靜態資產貧困線（資產指數等于1的點）的左側，門檻點和高水平均衡點在靜態資產貧困線的右側，那么就可以認為貧困陷阱假說成立。如果通過分析發現農戶的資產動態變化線不符合上述形式，那么就可以認為貧困陷阱假說不成立。本文將測度資產指數，然后基于全新的面板門檻模型擬合農戶的資產動態變化曲線，最后回答貧困陷阱假說是否成立。

圖1 農戶貧困陷阱假說

2 數據來源以及貧困線確定

2.1 數據來源

本文所采用的數據來自于中國健康營養調查數據庫（China Health and Nutrition Survey，CHNS），該數據庫由北卡教堂山分校人口研究中心負責維護。數據由專業化的隊伍負責收集，隊員具有營養、公共健康、經濟學、社會學、中國研究、人口統計學等專業學科背景。數據收集組采用多階段隨機聚類法，在中國15個省份中隨機抽取了7200戶家庭，個體樣本超過30000。所調查的樣本在地理、經濟發展、公共資源、健康等指標上存在一定差異，從而保證了樣本變量的變異性。此外在社區層面，調查團隊還調查了食品市場、衛生設施、計劃生育等相關指標數據，為本文的指標選取提供了非常豐富的選擇。通過上述分析可以發現，CHNS數據庫具有較高的可信度，是能夠有效反映中國農戶狀況的微觀大樣本數據。

2.2 樣本省份分布

本文首先對CHNS數據庫進行篩選，留下農戶樣本。其次，將CHNS數據進行橫向合并，將同一年份的變量合并到同一數據集。再次，將不同年份的樣本數據進行堆疊組成相應的面板數據。在調查的過程中存在農戶退出調查現象，因此合并后的面板數據是非平衡面板。最后從非平衡面板數據集中提取平衡面板數據，得到用于實證分析的農戶樣本的省際分布如表1所示。

表1 樣本農戶省際分布（樣本量：3325）

2.3 貧困線確定

為了確保實證結果的可信度，本文將利用三條不同的貧困線進行后續的實證分析。在我國的扶貧歷史中，一共有兩個貧困線：一個是低收入貧困線，又可以稱之為低收入貧困標準，本文將其簡稱為貧困線1；另外一個是絕對貧困線，又可以稱之為絕對貧困標準，本文將其簡稱為貧困線2。關于兩條貧困線更詳細的介紹可以參考已有研究[19]。貧困線1在1989年、1991年、1993年、1997年、2000年、2004年、2006年、2009年、2011年的值分別為259、304、379、640、865、924、958、1196、2300。貧困線2在1989年、1991年、1993年、1997年、2000年、2004年、2006年、2009年、2011年的值分別為259、304、379、640、625、668、693、1196、2300。通過觀察貧困線1和貧困線2可以發現，兩條貧困線在某些年份數值是相同的，這主要是因為兩條貧困線經歷了合并，獨立再合并的過程。

除了國內標準，國際也存在貧困標準，本文將其簡稱為貧困線3。貧困線3是以美元作為衡量標準，為了能夠與貧困線1和貧困線2直接對比，本文對其進行轉換。2005年，世界銀行的貧困標準為每人每天1.25美元，本文以1.25美元作為基準，通過購買力平價以及城鄉價格水平差異折算成以人民幣衡量的貧困線。此時的貧困線僅僅為2005年的貧困標準，因此本文再通過農村居民消費價格指數折算出其余年份的數值。1989年、1991年、1993年、1997年、2000年、2004年、2006年、2009年、2011年的值分別為 627、671、797、1279、1248、1336、1380、1549、1693。通過對比三條貧困線可以發現，貧困線3的標準最高，貧困線1次之，貧困線2的標準最低。

表2 貧困線相關數據

3 資產指數測度以及相關指標的描述性統計

3.1 資產指數測度

根據貧困陷阱假說可知，回答貧困陷阱假說的爭議必須首先測度資產指數，測度資產指數則需要先測度生計指數。生計指數是農戶家庭人均純收入與貧困線的比值，具體定義如下：

其中，pt代表某一年的貧困線，在本文則代表貧困線1、貧困線2以及貧困線3；lit是代指生計指數的變量；yit是農戶家庭年人均純收入。將貧困線1代入式（1）可以獲得生計指數1，將貧困線2代入式（1）可以獲得生計指數2，將貧困線3代入式（1）可以獲得生計指數3。獲得生計指數之后可以通過式（2）計算資產指數：

本文使用符號Ait代指資產指數，字母i代指不同的農戶，字母t代表不同的年份，這就說明資產指數隨不同年份和樣本而變化。資產指數Ait必須通過回歸計算，回歸分析的式子如式（2）所示。一般使用固定效應模型（Fixed Effects Model，FE）估計式（2）以獲得因變量的擬合值，資產指數Ait即因變量lit的回歸擬合值lit。使用生計指數1可以計算出資產指數1(A1it)，使用生計指數2可以計算出資產指數2(A2it)，使用生計指數3可以計算出資產指數3(A3it)。

除此之外，式（2）的最后一項為隨機擾動項，一般將其假設為服從正態分布。第一項ui是線性回歸的截距項，同時也代表了農戶家庭的異質性。式（2）核心就是要引入代表資產情況的指標Mijt。Mijt是一個指標簇，由幾十個指標組成。這幾十個衡量資產情況的指標大體上分為4類：房產價值、耕地面積、耐用品數量以及價值、生產性固定資產數量以及價值。指標的描述性統計具體如表3所示。

表3 相關指標的描述性統計

3.2 所涉及指標的描述性統計

表3中前三個變量是本文分析的因變量。三個變量分別對應的滯后二期則是本文的三個核心自變量。除此之外，基于數據可得性以及前人的相關研究[20，21]，本文選擇戶均經營耕地面積、人均受教育年限、戶主性別、戶主民族、人均年齡以及勞動力占比作為控制變量。由表3可知，樣本中，戶均經營耕地規模為5畝，標準誤為5.26。人均年齡為28.44歲，標準誤為9.94。戶主為漢族的家庭占比為85%，標準誤為0.36。戶主為男性的家庭占比為86%，標準誤為0.35。人均受教育年限為15.8年，相當于大學文化水平，標準誤為5.53。勞動力占比均值為0.78，標準誤為0.22。

4 門檻模型估計

為保證實證結果的穩健性，本文的實證分析將分別基于貧困線1、貧困線2以及貧困線3展開。由于實證結果一致，為了避免不必要的重復，本文僅列出基于貧困線1計算出的實證結果。

4.1 門檻模型設定

數據在擬合的過程中可能存在單一門檻、雙重門檻或者三重門檻，不同門檻數量對應的模型設定不同，本文在此僅列出單一門檻的模型設定。雙重門檻以及三重門檻的模型設定可以參考連玉君、程建的研究[22]。

其中，A1it為資產指數的當期值（因變量），A1it-2為資產指數滯后兩期的值（核心自變量），A1it-2同時也是門檻變量；γ為特定的門檻值；I(·)是一個指標函數；μi代表農戶的個體效應；εit～i.i.dN(0，σ2)為隨機擾動項；xit為一系列家庭人口統計學特征，包括勞動力平均年齡、戶主性別、戶主民族、勞動力占比、平均受教育年限。首先對式（3）進行組內去薪進而去除個體效應μi，然后進行組內疊值，再使用OLS進行估計。具體的步驟可以參考Hansen的相關研究[17]。

4.2 門檻模型估計結果

本文首先確定門檻的個數，進而確定采用何種模式的模型（單一門檻模型、雙重門檻模型或者三重門檻模型）。

圖2 第一個門檻的估計值和置信區間

圖3 第二個門檻的估計值和置信區間

圖4 第三個門檻的估計值和置信區間

上頁圖2顯示，尖點單突并且在置信區間（水平直線）下側，因此可以認為第一個門檻點顯著。同理，上頁圖3以及圖4也顯示，第二個門檻點以及第三個門檻點也非常顯著，因此可以認為存在三個門檻點。表4中，三重門檻檢驗的F值為19.54，P值為0.02，在5%顯著水平上顯著，這也說明存在三個門檻點。因此，后文的分析僅僅基于三重門檻模型進行。

表4 門檻效果自抽樣檢驗

在三重門檻的設定下，估計出的三個門檻點分別為4.41、5.76、4.51，與之相對應的置信區間（95%）分別為[1.75，7.27] 、[5.38，6.09] 、[4.51，4.58] 。三個門檻點都在置信區間之內并且置信區間的范圍較窄，這就說明選擇三重門檻模型是合理的，估計出的門檻點也相對精確（見表5）。

表5 門檻估計值和置信區間

三重門檻模型中存在三個門檻點，三個門檻點將一條高度非線性的曲線分成四段直線來捕捉高度非線性。由表6可知，這四段直線的斜率分別為0.526、0.319、0.483以及0.328。再根據截距項的數值，本文在圖5中還原該高度非線性曲線。由于該曲線的橫軸為A1it，縱軸為A1it-2，因此該曲線就是農戶的資產動態變化曲線。資產動態變化曲線與對角線的交點只有一個（均衡點）。因此，就可以認為不存在貧困陷阱，也即貧困陷阱假說不成立。

表6 三重門檻模型估計結果

圖5 農戶資產曲線動態變化圖

5 結論與建議

為了回答貧困陷阱假說存在的爭議，本文從CHNS數據庫中抽取農戶家庭平衡面板數據并使用面板門檻模型實證檢驗貧困陷阱是否存在。主要實證結果如下：（1）面板門檻模型估計結果顯示，農戶資產動態變化線為高度非線性曲線。該曲線共由四段直線構成，四段直線的斜率分別為0.526、0.319、0.483以及0.328。農戶資產動態變化線與對角線的交點只有一個，并且該交點在資產貧困線的右側；（2）未來長期內，在沒有外生負向沖擊的影響下，所有農戶的資產將匯聚至同一個均衡點。

根據上述實證結論，本文提出如下建議：

（1）雖然貧困陷阱假說在CHNS數據集中得不到印證，但是通過分析農戶的資產動態變化曲線可知，貧困農戶的資產增長過程緩慢。因此現階段立足于國情，有效識別貧困農戶并且幫助貧困農戶加快脫貧進程具有十分重要的現實意義。

（2）不同于以往使用收入以及支出的相關指標衡量貧困，本文使用資產指數衡量貧困。使用資產指數衡量貧困具有有效以及穩定等優良特性，因此可以借助資產貧困視角，通過測度資產指數來實現精準識別貧困農戶。

（3）通過檢驗發現，農戶的資產動態變化線與對角線只有一個交點，因此可以認為貧困陷阱假說在CHNS數據集中得不到印證。由于貧困陷阱假說得不到印證，可以認為純物質扶貧難以幫助貧困農戶徹底擺脫貧困，純物質扶持僅僅是一項短期扶貧方式[23]，不能夠激發貧困農戶收入長期增長的內在機制。因此，為了節約有限的扶貧資源，建議應該將扶智、扶志、社保精準兜底與純物質扶貧相結合形成更加精密的幫扶措施，幫助貧困農戶形成收入增長新動能，進而徹底擺脫貧困。