精準扶貧的成效和可持續性考察*
——基于中國家庭大數據庫調查數據的分析

□ 林 卡 樊士帥 馬高明

作者林卡，浙江大學公共管理學院教授、博士生導師；樊士帥，浙江大學公共管理學院博士研究生；馬高明，浙江大學公共管理學院副研究員。（杭州 310058）

內容提要 基于2013-2019年間4期中國家庭大數據庫調查數據，運用雙重差分的方法研究精準扶貧政策對貧困戶收入的影響，考察開發性扶貧和保障性扶貧兩類扶貧政策的效應。研究發現，精準扶貧政策的實施顯著提高了貧困群體的總收入，增加了農戶的經營性收入和轉移性收入。進一步的研究顯示，精準扶貧政策通過采用由政府提供的保障性扶貧項目提高了農村貧困群體的收入，也通過農業生產經營補貼的方式幫助貧困群體實現農業生產經營收入的增加。特別是對有勞動能力貧困群體和無勞動能力貧困群體精準扶貧增收效果的異質性分析可以看到，無勞動能力貧困群體收入的提高主要由政府直接轉移性收入的增加實現脫貧。有勞動能力貧困群體在政府直接轉移收入增加之外，還通過農業生產經營實現增收，依靠家庭經濟的成長實現脫貧。上述研究為“后扶貧時代”完善農村反貧困政策的導向，防止規模性返貧，實現鄉村振興和可持續發展提供了政策分析基礎。

一、引言

為了實現全面小康的目標，中國政府自2014年以來在全國范圍內大力推進精準扶貧戰略，并在五年時間內基本實現了精準扶貧的目標。2020年，中國政府宣布各貧困地區已經全面脫貧，并按照國際日均1.9美元的國際赤貧標準消滅了赤貧現象。在隨之而來的后扶貧時代，中國社會將采取“提低擴中”戰略（即提高低收入群體的收入水平，擴張中等收入群體的規模），提升社會公平程度，并通過高質量發展實現現代化的目標①。要實踐這一戰略，如何通過社會政策手段來達成這些發展目標是需要探索的重要問題。特別是在反貧困和社會救助方面，如何在精準扶貧的基礎上繼續推進，使脫貧群體在經濟發展中能夠更上一層樓，并逐漸進入中等收入群體，是目前面臨的任務。

研究這些問題，既要考察近五年來精準扶貧實踐為下一步的發展提供政策分析的基礎，也要考察精準扶貧取得的成果的有效性和可持續性。這些考察一方面需要從宏觀經濟發展和社會政策的研究著手，比較不同的政策發展模式和理念，另一方面也需要從微觀的個體家庭生活入手，基于家計調查的數據，反映人們收入和生活消費的具體情況來體現。這兩方面的觀察是互補和相互作用的，從而構成了精準扶貧的總體效應考察。

在以往人們對精準扶貧成效的研究中，有的考察精準扶貧實踐對于處在絕對貧困群體中的個人和家庭在收入和消費方面的影響②，揭示扶貧政策對于降低貧困發生率的成效③；也有的關注相對貧困的狀況，考察不同社會群體的消費水平④及其對于縮小收入差距（特別是城鄉收入差距）的影響⑤。還有些研究探討經濟發展，社會保障和反貧困這些因素的相互關系，例如林萬龍和孫穎的研究展示了精準扶貧政策在促進產業發展和農村貧困家庭的經營性收入的增加方面的作用⑥，而尹志超等人的研究探討了農業信貸等政策扶持手段對于農戶信貸使用率效率和規模的影響⑦。

此外，一些研究也討論精準扶貧政策在不同的社會政策領域中的狀況，主要包括收入保障政策、住房改造補貼、醫療救助政策、就業服務政策、教育幫扶政策，以及在產業發展和金融幫扶等方面政策手段對于貧困群體幫扶起到的積極作用。例如彭妮亞強調教育扶貧政策在阻斷代際貧困方面發揮重要作用⑧；黃薇則強調精準扶貧政策的實施有助于防止剛脫貧的家庭因病致貧和因病返貧⑨。也有些研究從貧困戶的勞動能力、生活質量、教育水平和健康水平的測量反映精準扶貧政策在改善貧困家庭生活水平⑩和能力建設?的狀況，討論貧困戶生計的可持續性?，從貧困群體的可行能力出發評估精準扶貧政策對于貧困群體健康、教育等可行能力的影響?。

當這些研究從不同的方面探討精準扶貧和各種政策問題時，我們也需要展開綜合的分析。這種綜合性分析要超越對于各類具體的實踐問題的討論，對各種扶貧政策展開理論性的研究。從項目的內容看，這些扶貧政策項目在性質上可以分為兩類：一是保障性的扶貧政策，二是開發性的扶貧政策。前者通過各種社會保障項目和公共福利項目，使用公共財政資源為老弱病殘或喪失勞動能力的困境群體提供托底保障。后者則把扶貧與發展相關聯，采用社會政策和經濟政策的手段來鼓勵個人和家庭的經濟自立。其資源可以來自于國家津貼，也可以來自商業機構（如銀行的小額貸款）或民間資源。保障性扶貧的政策和項目能夠很好地體現政府轉移支付的功能，而開發性扶貧政策則具有很強的賦能作用。理解這一邏輯，有助于我們客觀的認識精準扶貧階段所取得的積極成果和各種社會政策的性質和特點，揭示政策設計與現實的執行情況中反映反貧困政策的特點和精準扶貧的成效從而為我們把反貧困實踐與推進共同富裕的要求相對接，探索農村發展的可能路徑提供有效的幫助。

二、研究設計

在上述理論基礎上，本研究將沿著家計調查和生活質量測量的路徑展開，討論精準扶貧的效應以及反貧困戰略的可持續發展。該研究采用浙江大學“中國家庭大數據庫”（Chinese Family Database，CFD）數據作為分析的基礎。數據庫由浙江大學和西南財經大學中國家庭金融調查與研究中心合作建立?。其數據庫包含四輪調查數據，前兩輪（2013年和2015年）的調查數據由西南財經大學獨自搜集，后兩輪（2017年和2019年）的調查數據由西南財經大學和浙江大學及其他科研機構共同搜集。調查對象的抽樣按照人均GDP和人口分布狀況，采用等距抽樣的方法抽取。在第一期（2013年）樣本中，調查員從全國29個省市區的267個區縣中抽取28141戶作為樣本。隨后在2015年、2017年、2019年的調查中，也從這些省份和區縣中抽取樣本，樣本量分別達到37289戶、40011戶和34643戶樣本。在這4期的研究數據中，2013年的樣本含有城市19209戶，農村8932戶；2015年含城市25635戶，農村11654戶；2017年含城市27279戶，農村12732戶；2019年含城市22307戶，農村12336戶。在剔除無效數據和關鍵變量缺失樣本后，共保留農村37070個家戶樣本作為研究對象（4期）。在這些研究樣本中，對于貧困戶的設定是根據調查問卷中設立的“是否建檔立卡戶”的回答來確定的。經過篩查，本研究所使用的數據包括3679戶貧困戶，33491戶非貧困戶。其中，貧困戶占總戶數的比重為9.92%。

采用上述的數據資料進行分析，我們將沿著以下設計展開。首先，基于家計調查的資料，考察在精準扶貧的五年中被調查對象家庭經濟狀況的改進情況；其次，考察這些家庭的經濟收入構成，以便反映在收入增長中哪些是來自于保障性的扶貧項目，哪些是來自于開發性扶貧項目，以便評估扶貧成效的內在邏輯和內容結構；第三，這一考察也進而探索脫貧家庭的收入結構來反映其可持續發展的潛力，為討論“提低擴中”策略提供基礎。由于本研究聚焦在家庭收入及其變化的比較，因而選取與收入相關的指標作為考察內容。這些指標包括家庭人均純收入、家庭人均工資性收入、家庭人均經營性收入，以及家庭人均政府轉移收入、家庭人均農業生產經營補貼、家庭人均養老金收入等指標。在這眾多的考察指標中，我們按照收入結構把被考察對象的收入指標劃分成四類，即工資性收入、經營性收入、財產性收入、轉移性收入，以便反應被調查農戶的收入整體狀況。在對于農戶收入類型的界定中，農戶的工資性收入是指家庭成員受雇于單位或個人靠勞動而獲得的收入；經營性收入包括農業生產經營收入和非農業生產經營收入，是以家庭的生產和管理扣除生產成本和稅金后所得的收入后計入；財產性收入是指金融資產或有形非生產性資產的所有者向其他機構單位提供資金或將有形非生產性資產供其支配而獲得的回報；轉移性收入是國家、單位、社會團體對居民家庭的各種轉移支付和居民家庭間的收入轉移，包括政府直接轉移收入、農業生產經營補貼、親屬間轉移收入和養老金收入等多種類型?。對于這些社會指標進行考察，可以反映出貧困家庭的生計發展可持續能力和國家支持貧困家庭的收入再分配方面的狀況?。

為了估計精準扶貧政策對農戶收入的影響，我們采用比較貧困戶在精準扶貧政策實施前后收入水平的差異的方式來達成。由于中央政府在推進精準扶貧方面的政策實踐在2016年后加大了力度，因此比較前兩期的數據（2013和2015）與扶貧后年份的數據（2017和2019），能夠在一定程度上彰顯出精準扶貧行動所取得的效果，以及貧困戶與非貧困戶的家庭收入改善情況。當然，這種差異也會受到經濟發展等隨時間變化的因素的影響。為了剔除各種內生性因素的干擾，本文參考Nunn和Qian、尹志超、黃薇等采用雙重差分（Difference-in-Differences，DID）的方法?，通過觀察貧困戶（實驗組）與非貧困戶（對照組）的收入在政策發生前后的變動，來檢驗精準扶貧政策對貧困戶收入的影響。在資料的比較中我們可以假設貧困戶的收入變化狀況受到了精準扶貧政策幫扶的影響，而非貧困戶的收入變化狀況未受到這種影響。在此，我們認為在獲取受到政策幫扶前后的貧困戶的收入變化的差異后，減去非貧困戶的收入變化，就可以反映出精準扶貧政策效果。為此，本文用于DID估計的面板固定效應模型設定如下：

式中下標i代表農戶，t代表時間。被解釋變量Yi，t，表示第i家庭在第t期人均收入水平的對數值，主要包括人均總收入、人均工資性收入、人均經營性收入、人均財產性收入和人均轉移性收入等方面。解釋變量Treati表示第i家庭在精準扶貧政策中是否被識別為貧困戶，Treati=1代表貧困戶（受到政策影響），否則為非貧困戶（不受到政策影響）；Postt為年份虛擬變量，Postt=1表示該年份處于精準扶貧政策實施后，Postt=0表示該年份處于精準扶貧政策前。Treati×Postt為虛擬變量的交叉項，對應的系數β代表本文所關心的精準扶貧政策對于貧困戶的幫扶效果；控制變量Xi，t反映了戶主和家庭特征變量的影響。ui代表家庭的固定效應，vt則是時間固定效應，εi，t為誤差項。由于同村農戶的收入具有較強的相關性，所以所有回歸分析的標準誤都選擇在村級層面聚類計算。

三、分析結果

表1列出了各項被考察變量的描述性統計結果。數據表明，在被考察的對象群體中貧困戶的人均家庭純收入水平低于普通農戶。在人均工資性收入、經營性收入、財產性收入和轉移性收入的各項考察中，貧困戶與普通農戶相比分別低2056元、2275元、75.7元、91元。在經營性收入相關的指標中，貧困戶的農業生產經營收入和非農業生產經營收入比普通農戶低1162元、1113.8元。在轉移性收入中，貧困戶的農業生產經營補貼、親屬間轉移收入和養老金收入也比普通農戶低，但在低保等政府直接轉移收入方面，貧困戶比普通農戶高380.8元。在家庭社會人口指標方面，相較于普通農戶，貧困戶家庭還具有戶主年齡偏大、家庭中老年人口比例和家庭中不健康人口比例較高，而戶主受教育水平、家庭規模、家庭中勞動力比例和家庭中村干部比例等要素普遍較低的特征。

表1 描述性統計結果

表2反映了運用公式（1）對數據進行分析檢測的DID結果。在表2中時間虛擬變量和“是否建檔立卡貧困戶”虛擬變量交叉項（Treat*Post）的系數估計值可以反映精準扶貧政策對貧困戶的幫扶效果。表中第（1）列估計結果顯示，在控制了家庭的個體固定效應和時間固定效應的前提下，精準扶貧政策的實施顯著提高了貧困戶的總收入18.18%（=100×e0.167-1）。此外，貧困戶中戶主年齡和家庭中身體不健康的成員的比例均會對貧困戶的人均家庭純收入產生負向影響。而戶主的受教育水平、家庭規模、家庭中勞動力比例、家庭中老年人比例等要素均會對貧困戶的人均家庭純收入產生正向影響。但是，與政府的扶貧政策相比，這些家庭人口和教育因素的作用對于這些貧困戶脫貧因素的影響力可能不是關鍵的。表中第（2）列至第（5）列探究了精準扶貧政策的實施對于農戶各項收入來源的影響。其中第（3）列和第（5）列的結果表明，精準扶貧政策的實施通過提高貧困戶的人均生產經營收入和人均轉移性收入，從而實現了家庭人均純收入的提升。但是，精準扶貧政策的實施對貧困戶工資性收入和財產性收入的增長方面并沒有顯著影響。

表2 基準回歸結果（1）

表3詳細展示了精準扶貧政策對貧困戶經營性收入和轉移性收入指標的影響。其中列（1）和列（2）反映了精準扶貧政策對貧困戶經營性收入兩種類別：農業生產經營收入和非農業生產經營收入的影響。列（3）和列（4）反映了精準扶貧政策對貧困戶政府直接轉移收入和農業生產經營補貼的影響。列（5）和列（6）反映了社會網絡（親戚朋友）和個人收入（養老金）對貧困戶收入的貢獻。由于列（5）和列（6）來源并非出自公共財政的各種扶貧政策的幫扶，因而與列（3）和列（4）有所區別。從分析結果看，列（1）的結果顯示，精準扶貧政策對貧困戶經營性收入的提高主要通過提高貧困戶的農業生產經營收入30.34%（=100×e0.265-1）來實現，而非農業生產經營活動增收效果并不顯著。列（3）和列（4）的研究結果表明，政府直接轉移收入161.17%（=100×e0.96-1）和農業生產經營補貼127.5%（=100×e0.822-1）兩項轉移性收入的顯著提高是精準扶貧政策提高貧困戶轉移性收入的主要方式，并且政府直接轉移收入的增加幅度遠高于農業政策經營補貼的增加幅度。

表3 基準回歸結果（2）

表4比較了精準扶貧政策對于具有勞動能力貧困群體（A組）和不具有勞動能力貧困群體（B組）的幫扶效果。結果顯示，精準扶貧政策顯著提高了人均家庭純收入19.72%（=100×e0.18-1）。在政府直接轉移收入和農業生產經營補貼方面，對于不具有勞動能力群體來說，政府直接轉移收入提高了561.93%（=100×e1.890-1），而對于有勞動能力群體政府直接轉移收入提高了42.9%（=100×e0.357-1）。對經營性收入來說，精準扶貧政策的實施顯著提高了有勞動能力群體經營性收入中的農業生產經營收入37.85%（=100×e0.321-1），而對不具有勞動能力的貧困群體而言，農業生產經營收入的提升并不顯著。

表4 不同貧困群體增收效果的區分考察

四、穩健性檢驗

基準模型報告的實證結果的可信度取決于雙重差分法估計的有效性。因此，本研究采取平行趨勢檢驗和安慰劑檢驗兩種方式對前文的分析結果進行檢驗。

（一）平行趨勢檢驗

在圖1中，我們能夠觀測到精準扶貧政策實施后的效果Y2-Y0，但是這一效應在邏輯上可以分解為Y2-Y1和Y1-Y0兩部分，其中Y1-Y0是經濟發展等內生性因素帶來的收入提升，不屬于政策效果，Y2-Y1是精準扶貧政策真正的政策效果。采用雙重差分方法可以排除由經濟發展等內生性因素帶來的影響。這一方法要求對照組和處理組滿足平行趨勢，即假設在政策事件發生前，處理組和對照組的變化趨勢應該是一致的，在沒有政策干預的情況下，二者變動的趨勢相同。具體地說，在沒有精準扶貧政策干預的情況下，農戶（貧困戶和非貧困戶）收入的自然增長情況應該相同，即Y4-Y3=Y1-Y0。但由于經濟發展對貧困戶和非貧困戶收入的影響是不同的，因而可以假設經濟增長對非貧困收入的提升效果高于貧困戶，即Y4-Y3>Y1-Y0。由此在雙重差分方法中（Y2-Y0）-（Y4-Y3）所獲得的政策效果評估可以體現精準扶貧政策對貧困戶收入的影響。如Pesko和Currie（2019）和Maclean（2019）所指出的，如果由選擇性偏差導致的雙重差分的最終結果被低估，而上述結果仍然顯著，則這一結果不僅不會遮掩因果效應，反而使得得出的因果效應更為突出?。因此，可以使用DID估計方法對精準扶貧政策的增收效果進行因果識別。

圖1 人均家庭純收入、工資性收入、經營性收入、財產性收入的平行趨勢檢驗

對于轉移性收入來說，如上所述，在沒有精準扶貧政策干預的情況下，貧困戶和非貧困戶的變動趨勢應該是一致的。借鑒Liu和Qiu（2016）和呂越等人的方法對處理組和對照組的變化趨勢進行考察?，圖2顯示出，在2015年政策時間點上的回歸結果均不顯著，表明在精準扶貧政策發生前，處理組和對照組的變化趨勢是一致的，不存在顯著差異。但在2016年政府大力推行精準扶貧政策后，處理組的轉移性收入的指標數據相比控制組出現了顯著上升。由此，通過雙重差分法的平行趨勢檢驗。

圖2 轉移性收入的平行趨勢檢驗

（二）安慰劑檢驗

導致估計結果偏誤的另一個可能原因是遺漏貧困戶隨時間變動的變量。借鑒Cai et al.（2016）、La Ferrara et al.（2012）等的研究?，本研究從樣本中隨機抽取貧困戶對本文的主要結果進行安慰劑檢驗。據此，我們從37070農戶中隨機選取3579個農戶為貧困戶，將其設定為“虛擬”貧困戶，受到精準扶貧政策的干預，將剩余的貧困戶設立為不受到精準扶貧政策的影響非貧困戶，據此構建一個安慰劑檢驗的虛擬變量TreatiFalse和安慰劑檢驗交叉項Treati×Postt。由于“虛擬”處理組是隨機生成的，因此安慰劑檢驗交叉項應該不會對模型因變量產生顯著影響（即βfalse = 0）。由此，如果βfalse的估計系數在統計上顯著偏離于零，則表明模型設定存在識別偏差。同時，為了避免其他小概率事件對估計結果的干擾，我們重復500次上述過程進行回歸分析。圖3反映了精準扶貧政策對人均家庭純收入影響情況500次隨機生成處理組的估計系數核密度以及對應p值的分布。檢驗結果表示得到回歸系數的均值接近于0（系數為0.0002），且絕大部分p值大于0.1。圖3中豎線代表的實際估計系數在安慰劑檢驗的估計系數中明顯屬于異常值，估計結果并沒有因為遺漏變量導致嚴重偏誤。基準回歸中較為顯著的經營性收入、轉移性收入、農業生產經營收入、政府直接轉移收入、農業生產經營補貼等收入來源的安慰劑檢驗與人均家庭純收入的安慰劑檢驗結果相差不大，均通過了安慰劑檢驗。

圖3 隨機分配處理組的估計系數和P值

五、結論

本文采用“中國家庭大數據庫”和“中國家庭金融調查”2013-2019年4期數據，運用雙重差分的方法對精準扶貧政策對于貧困戶的增收效果及其可持續性進行了分析。研究顯示，精準扶貧政策的實施對于貧困群體收入的提升具有顯著效果，但這些政策對于不同貧困群體的影響有顯著差異。由于精準扶貧政策提升貧困戶收入的主要渠道是轉移性收入和經營性收入，本研究檢驗了貧困戶的兩類收入來源，即政府直接轉移收入和農業生產經營補貼在收入結構中的比率的狀況。同時，本研究也將受益的貧困戶區分成兩類人群進行檢驗，即有勞動能力的貧困戶和沒有勞動能力的貧困戶。實證結果顯示，對于不具有勞動能力的貧困群體來說，政府直接轉移收入是其脫貧的唯一渠道；而對于有勞動能力的貧困群體來說，政府提供的直接轉移收入和農業生產經營補貼對其脫貧都起到重要作用。這些結果也通過了包括平行趨勢檢驗和安慰劑檢驗等多種穩健性檢驗。

基于這些研究結論可以認為，在保障性扶貧和開發性扶貧兩類政策的運用中，要針對不同人群采取不同的對策。對于無勞動能力的貧困群體，要加大社會保障的力度，強化保障性的扶貧政策以確保他們的生存權利；對于具有勞動能力的貧困群體則要把反貧困工作的著力點放在扶志扶智商，強化他們的工作動機，擺脫貧困文化的影響，為他們增權賦能。在實現“應保盡保”的目標后，加大對于農業發展的促進與開發，采取開發性扶貧戰略來提高他們的經濟自立能力，加大農業生產經營補貼力度這一扶貧發展路徑尤為重要。從本研究中可以看到，農業生產經營補貼項目提升了有勞動能力貧困群體的生計能力，幫助其通過農業生產經營實現脫貧增收。因此，在各種扶貧政策中要針對不同的貧困群體分類施策，并鼓勵農民通過可持續發展步入中產群體，為貧困戶從低收入走向脫貧致富的上升通道起到積極作用。由此，在反貧困戰略的設計中，如果說前五年的精準扶貧中提供保障性脫貧幫扶對于緩解城鄉居民的生活困境起到關鍵的作用，那么在“后扶貧時代”，強化賦能增權的開發性政策手段則是更為有效的手段。

注釋：

①李實、朱夢冰：《推進收入分配制度改革促進共同富裕實現》，《管理世界》2022年第1期。

②李芳華、張陽陽、鄭新業：《精準扶貧政策效果評估——基于貧困人口微觀追蹤數據》，《經濟研究》2020年第8期。

③羅良清、平衛英、單青松等：《中國貧困治理經驗總結：扶貧政策能夠實現有效增收嗎？》，《管理世界》2022年第2期。

④尹志超、郭沛瑤：《精準扶貧政策效果評估——家庭消費視角下的實證研究》，《管理世界》2021年第4期。

⑤劉夢航、李俊偉、李強：《精準扶貧政策對城鄉居民收入差距的影響研究——以山西省為例》，《中國農業資源與區劃》2020年第8期。

⑥林萬龍、孫穎：《精準到戶：產業精準扶貧政策評價及下一步改革思考》，《中國農業大學學報（社會科學版）》2020年第6期。

⑦尹志超、郭沛瑤、張琳琬：《“為有源頭活水來”：精準扶貧對農戶信貸的影響》，《管理世界》2020年第2期。

⑧彭妮婭：《教育扶貧成效如何?——基于全國省級面板數據的實證研究》，《清華大學教育研究》2019年第4期。

⑨黃薇：《醫保政策精準扶貧效果研究——基于URBMI試點評估入戶調查數據》，《經濟研究》2017年第9期。

⑩張全紅、周強：《精準扶貧政策效果評估——收入、消費、生活改善和外出務工》，《統計研究》2019年第10期。

?鄧大松、鐘悅、楊晶：《精準扶貧對農戶多維貧困的影響機制分析：外出務工的中介作用》，《經濟與管理評論》2020年第5期。

?王建洪、李伶俐、夏詩涵等：《制度性合作機制下脫貧戶生計可持續性評價與脫貧政策效應研究》，《西南大學學報（社會科學版）》2020年第5期。

?秦升澤、李谷成：《精準扶貧政策對農戶多維貧困的影響研究——來自準自然實驗的經驗證據》，《海南大學學報（人文社會科學版）》2022年第3期。

?甘犁、尹志超、賈男等：《中國家庭資產狀況及住房需求分析》，《金融研究》2013年第4期。

?羅楚亮、李實、岳希明：《中國居民收入差距變動分析（2013—2018）》，《中國社會科學》2021年第1期。

?張靜、周慧：《中國到戶扶貧資金政策效果——來自家庭層面的經驗證據》，《經濟學（季刊）》2022年第2期。

?Nunn N.，Qian N. The potato’s contribution to population and urbanization：evidence from a historical experiment[J]. The quarterly journal of economics，2011，126（2）：593~650.

黃薇、祝偉：《精準幫扶政策的多維評估：基于G省B市扶貧實踐的經驗分析》，《管理世界》2021年第10期。

?Nicholas L. H.，Maclean J. C. The effect of medical marijuana laws on the health and labor supply of older adults：Evidence from the health and retirement study [J].Journal of Policy Analysis and Management，2019，38（2）：455~480.

Pesko M. F.，Currie J. M. E-cigarette minimum legal sale age laws and traditional cigarette use among rural pregnant teenagers[J]. Journal of health economics，2019，66：71~90.

?Liu Q.，Qiu L. D. Intermediate input imports and innovations：Evidence from Chinese firms’patent filings [J].Journal of International Economics，2016，103：166~183.

呂越、陸毅、吳嵩博等：《“一帶一路”倡議的對外投資促進效應——基于2005—2016年中國企業綠地投資的雙重差分檢驗》，《經濟研究》2019年第9期。

?La Ferrara E.，Chong A.，Duryea S. Soap operas and fertility：Evidence from Brazil[J]. American Economic Journal：Applied Economics，2012，4（4）：1~31.

Cai X.，Lu Y.，Wu M. Does environmental regulation drive away inbound foreign direct investment? Evidence from a quasi-natural experiment in China[J]. Journal of Development Economics，2016，123：73~85.