收入差距變動(dòng)的農(nóng)村減貧杠桿效應(yīng)
——基于分位數(shù)回歸方法

張 楠，江 鑫

收入差距變動(dòng)的農(nóng)村減貧杠桿效應(yīng)
——基于分位數(shù)回歸方法

張 楠，江 鑫

(湖南科技大學(xué) 商學(xué)院，湖南 湘潭 411201)

近年來，中國正不斷強(qiáng)化農(nóng)村減貧力度，但是持續(xù)擴(kuò)大的農(nóng)村居民收入差距可能抑制了減貧政策的正向效應(yīng)?；诖?，在控制農(nóng)村收入差距變動(dòng)和其他一系列影響農(nóng)村脫貧因素的基礎(chǔ)上，運(yùn)用OLS回歸方法，發(fā)現(xiàn)農(nóng)村減貧政策的條件均值正向減貧杠桿效應(yīng)較明顯，其彈性回歸系數(shù)達(dá)到-0.8。運(yùn)用分位數(shù)回歸方法，進(jìn)一步細(xì)致地刻畫農(nóng)村不同貧困度分位點(diǎn)的減貧政策的效應(yīng)，結(jié)果表明：農(nóng)村貧困程度較低和較高時(shí)，減貧的正向杠桿效應(yīng)較弱，而處于農(nóng)村貧困中間程度的年份，減貧杠桿效應(yīng)最明顯。因此文章認(rèn)為，單純的財(cái)政“輸血式”扶貧并不真正有效，應(yīng)該將貧困地區(qū)農(nóng)民納入更大范圍的分工體系中，打造一個(gè)內(nèi)生就業(yè)、長效推進(jìn)的分工就業(yè)鏈，才能實(shí)現(xiàn)真正的農(nóng)村減貧、城鄉(xiāng)共同發(fā)展。

收入差距變動(dòng)；農(nóng)村減貧；杠桿效應(yīng)；分位數(shù)回歸

一、 引言及文獻(xiàn)綜述

共同富裕是我國社會(huì)主義的本質(zhì)規(guī)定和奮斗目標(biāo)，消除貧困是實(shí)現(xiàn)共同富裕目標(biāo)的客觀要求。由于城鄉(xiāng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展和居民收入的巨大差距，貧困問題在中國廣大農(nóng)村地區(qū)尤為嚴(yán)重，消除農(nóng)村貧困尤顯任重道遠(yuǎn)。據(jù)測算，按當(dāng)年價(jià)現(xiàn)行農(nóng)村貧困標(biāo)準(zhǔn)衡量，1978年農(nóng)村居民貧困發(fā)生率為97.5%，農(nóng)村貧困人口規(guī)模近7.7億。盡管農(nóng)村貧困問題較為嚴(yán)重，但是隨著中國政府農(nóng)村減貧工作的不斷深入，我國農(nóng)村減貧工作取得了很大進(jìn)展。2014年農(nóng)村貧困人口規(guī)模減少至7017萬，貧困發(fā)生率降至7.2%。從1978年到2014年，農(nóng)村貧困人口減少近7億，年均減貧人口規(guī)模近1945萬人，貧困發(fā)生率下降約90.3個(gè)百分點(diǎn)，貧困人口年均減少6.4%。但是，伴隨著中國農(nóng)村扶貧工作取得巨大成就的同時(shí)，農(nóng)村居民內(nèi)部收入差距卻與日俱增。據(jù)統(tǒng)計(jì)，中國農(nóng)村基尼系數(shù)由1978年的0.2124，遞增到2011年的0.38972①。對中國的這種經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象，學(xué)界早已高度關(guān)注。Sen(1999)[1]及張偉賓和汪三貴(2013)[2]認(rèn)為，農(nóng)村居民內(nèi)部逐漸擴(kuò)大的收入差距，會(huì)對農(nóng)村減貧工作產(chǎn)生負(fù)面影響，故政府有必要加大農(nóng)村減貧工作力度。但是，在不斷擴(kuò)大的農(nóng)村基尼系數(shù)對農(nóng)村減貧工作產(chǎn)生負(fù)面影響的同時(shí)，政府的農(nóng)村減貧工作是否真的能夠抑制甚至消除農(nóng)村貧困？這種抑制或消除貧困的減貧舉措是否具有杠桿效應(yīng)？此杠桿效應(yīng)究竟有多大？這就是本文關(guān)注的焦點(diǎn)。

中國的農(nóng)村貧困和減貧問題早已受到國內(nèi)外學(xué)者的高度關(guān)注，其研究主要基于貧困的度量及界定、貧困的影響因素以及如何消除貧困三個(gè)方面。其中，針對貧困的影響因素方面，現(xiàn)有研究主要從兩方面展開：一是以宏觀視角出發(fā)，研究經(jīng)濟(jì)增長及國家政策等對農(nóng)村貧困的影響；二是從微觀視角出發(fā)，研究農(nóng)民個(gè)體素質(zhì)、行為及特征如何影響農(nóng)村貧困。具體來說，從宏觀視角出發(fā)的研究，主要聚焦于經(jīng)濟(jì)增長、收入分配差異及國家政策對貧困的影響上。Dollar和Kraay(2002)[3]、林伯強(qiáng)(2003)[4]及夏慶杰(2011)[5]等認(rèn)為，經(jīng)濟(jì)增長和收入水平的提高能夠降低貧困程度，這與華盛頓共識(shí)所堅(jiān)信的滴漏經(jīng)濟(jì)增長觀點(diǎn)類似②。但是，萬廣華和張茵(2006)[6]、Benjamin等(2011)[7]及羅楚亮(2012)[8]認(rèn)為，在滴漏式增長中，經(jīng)濟(jì)增長和收入增加能夠減少農(nóng)村貧困人數(shù)，但是農(nóng)村居民內(nèi)部收入差距擴(kuò)大會(huì)對農(nóng)村減貧產(chǎn)生負(fù)面影響，故經(jīng)濟(jì)增長并不能自發(fā)消除貧困，反而可能因農(nóng)村居民內(nèi)部收入差距的擴(kuò)大而引致農(nóng)村貧困人數(shù)的增加。相較宏觀視角的研究，微觀視角的研究較少。王弟海(2012)[9]認(rèn)為，營養(yǎng)和健康對消除貧困至關(guān)重要，這可以防止農(nóng)村居民陷入“貧困陷阱”。王海港等(2009)[10]和章元等(2012)[11]更多關(guān)注的是基礎(chǔ)教育、工作經(jīng)驗(yàn)和職業(yè)教育等人力資本因素對貧困消除的影響，認(rèn)為農(nóng)村居民基礎(chǔ)教育水平的高低是影響農(nóng)村貧困的關(guān)鍵因素。還有些學(xué)者，如徐月賓等(2007)[12]認(rèn)為，人口負(fù)擔(dān)越重且更多的從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的農(nóng)民更難脫貧，而如Du等(2005)[13]認(rèn)為，由于農(nóng)村貧困居民不大傾向于外出務(wù)工，所以農(nóng)民工進(jìn)城務(wù)工對農(nóng)村貧困消除的作用有限。

但是，上述既有研究對農(nóng)村脫貧影響因素的經(jīng)驗(yàn)論證，主要研究的是影響因素x(譬如經(jīng)濟(jì)增長、收入分配或國家扶貧政策)作為自變量，如何影響因變量y(農(nóng)村減貧效果)的條件均值E(y|x)，即大多采用均值回歸。然而，條件均值回歸存在如下諸多問題：(1)如果條件均值回歸采用的是普通最小二乘法，則要求最小二乘法的擾動(dòng)項(xiàng)必須滿足球形擾動(dòng)項(xiàng)的假定，并且要求變量不僅具有平穩(wěn)性特征還要滿足正態(tài)分布假定；(2)均值回歸方法易受數(shù)據(jù)異常值的影響，而且難以捕捉不同變化階段的因變量y如何受自變量影響的現(xiàn)象。當(dāng)前中國農(nóng)村居民收入差距較大是不爭的事實(shí)，但自1978年改革開放以來，農(nóng)村減貧工作取得了很大進(jìn)展。所以，如何在農(nóng)村居民收入差距較大的現(xiàn)實(shí)條件下，在農(nóng)村不同的貧困階段，考察農(nóng)村減貧工作的杠桿效應(yīng)變化應(yīng)該引起足夠重視。分位數(shù)回歸方法打破了傳統(tǒng)的回歸模型只注重研究農(nóng)村減貧平均效果的局限性，能夠使我們從因變量不同分位數(shù)上考慮實(shí)際問題，特別適合分析中國農(nóng)村不同貧困階段的減貧效果影響因素的作用大小。在中國農(nóng)村不同的貧困階段，在中國農(nóng)村收入差距不斷擴(kuò)大的現(xiàn)實(shí)條件下，明確農(nóng)村減貧工作對消除農(nóng)村貧困的不同作用，對于消除農(nóng)村貧困進(jìn)而實(shí)現(xiàn)共同富裕具有顯著的現(xiàn)實(shí)意義。

本文從宏觀研究視角入手，首先運(yùn)用OLS回歸方法分析農(nóng)村貧困的若干影響因素，重點(diǎn)考察控制了收入差距變動(dòng)等其他控制變量后，農(nóng)村減貧工作對農(nóng)村貧困的影響。其次基于OLS條件均值回歸的局限性，本文進(jìn)一步運(yùn)用分位數(shù)回歸方法，研究在控制農(nóng)村居民收入差距變動(dòng)的影響后，在不同的農(nóng)村貧困度分位點(diǎn)上，政府實(shí)施的農(nóng)村扶貧政策如何影響農(nóng)村貧困的變化，并刻畫不同分位點(diǎn)上農(nóng)村扶貧的彈性回歸系數(shù)杠桿效應(yīng)的變化情況。

二、 計(jì)量變量選取及模型構(gòu)建

1.變量的選取

本文選取農(nóng)村貧困度(RPKD)來衡量農(nóng)村當(dāng)前的貧困程度，因?yàn)殡S著農(nóng)村扶貧工作的持續(xù)進(jìn)展，農(nóng)村貧困度逐年下降。根據(jù)吳碧英(1996)[14]觀點(diǎn)，選擇以農(nóng)村貧困人口總數(shù)與農(nóng)村總?cè)丝跀?shù)之比來反映貧困程度(RPKD)③，農(nóng)村貧困度越低，表明農(nóng)村減貧工作的成效越好。

農(nóng)村減貧的杠桿效應(yīng)是本文研究的焦點(diǎn)，所以選取國家財(cái)政扶貧投入(CZFP)作為核心解釋變量。中國政府實(shí)施的扶貧戰(zhàn)略包括補(bǔ)貼式扶貧和開發(fā)式扶貧兩類，前者可對農(nóng)村脫貧產(chǎn)生直接效果，后者則通過農(nóng)村公共基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)投資，拉動(dòng)農(nóng)民就業(yè)來間接消除農(nóng)村貧困。但是根據(jù)張偉賓和汪三貴(2013)[2]的研究，因?yàn)殚L期擴(kuò)大的農(nóng)村收入差距，間接式扶貧可能并不必然有效地消除農(nóng)村貧困，因?yàn)檗r(nóng)村貧困人口在就業(yè)參與等方面的能力偏弱。所以，在研究農(nóng)村扶貧效果時(shí)，應(yīng)該先控制農(nóng)村收入差距擴(kuò)大對農(nóng)村減貧工作的負(fù)面影響，本文以農(nóng)村基尼系數(shù)(RGINI)作為第一控制變量來代理農(nóng)村收入差距變動(dòng)。

關(guān)于影響農(nóng)村貧困的其他控制變量，本文做如下選取。根據(jù)程名望等人(2014)[15]觀點(diǎn)，農(nóng)村居民受教育程度是影響農(nóng)村貧困度的重要因素，故參照Psacharopoulos和Arriagada(1986)[16]的研究方法，以人均受教育年限(REDUYEAR)衡量農(nóng)村居民受教育水平。根據(jù)李長生和張文棋(2015)[17]觀點(diǎn)，良好的農(nóng)村金融信貸市場是促進(jìn)農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展，擺脫貧困約束的重要因素，故本文選取農(nóng)業(yè)貸款總額(RLOAN)代理農(nóng)村金融信貸發(fā)展水平。根據(jù)沈能和趙增耀(2012)[18]觀點(diǎn)，農(nóng)業(yè)科技進(jìn)步的減貧效應(yīng)明顯，因此本文選取農(nóng)村人均機(jī)械總動(dòng)力(RMECHA)代理農(nóng)村技術(shù)進(jìn)步。根據(jù)Lewis(1954)[19]的二元經(jīng)濟(jì)理論觀點(diǎn)，以二、三產(chǎn)業(yè)為主要支撐的城市經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展能夠有效吸收農(nóng)村剩余勞動(dòng)力，提高農(nóng)村邊際勞動(dòng)生產(chǎn)率，進(jìn)而提高農(nóng)村居民收入水平，所以本文選用第二、三產(chǎn)業(yè)增加值占GDP比重(RSYRATIO)來衡量城市經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，其比值越高，農(nóng)村貧困程度越低。

本文選取的變量指標(biāo)及其描述性統(tǒng)計(jì)，如表1所示：

表1 變量含義及描述性統(tǒng)計(jì)

2.數(shù)據(jù)來源及處理

本文選用1980～2014年的數(shù)據(jù)進(jìn)行時(shí)間序列計(jì)量分析，不同的計(jì)量指標(biāo)數(shù)據(jù)來源不同。關(guān)于因變量農(nóng)村貧困度的相關(guān)數(shù)據(jù)來源于《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》及《中國農(nóng)村住戶調(diào)查年鑒》，核心解釋變量農(nóng)村扶貧政策的相關(guān)數(shù)據(jù)源自《新中國六十年統(tǒng)計(jì)資料匯編》及《中國農(nóng)村統(tǒng)計(jì)年鑒》，首要控制變量農(nóng)村基尼系數(shù)值來源于《中國居民收入分配年度報(bào)告》，其他控制變量，諸如人均受教育年限、農(nóng)業(yè)科技水平、農(nóng)村金融信貸規(guī)模及二三產(chǎn)業(yè)增加值占比的數(shù)據(jù)，主要來自于《中國教育統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國農(nóng)村金融服務(wù)報(bào)告》及《中國金融統(tǒng)計(jì)年鑒》等。

關(guān)于數(shù)據(jù)的處理，第一，計(jì)算出以1980年為基期的中國農(nóng)村CPI價(jià)格變動(dòng)指數(shù)，進(jìn)而剔除通貨膨脹對農(nóng)村財(cái)政扶貧支出總額的影響；第二，農(nóng)村貧困度用上文闡述的方法進(jìn)行估算；第三，所有的數(shù)據(jù)均取對數(shù)處理，這樣既能消除時(shí)間序列數(shù)據(jù)中潛在的異方差問題，也能表示自變量對因變量的彈性概念，并吻合我們杠桿效應(yīng)的研究焦點(diǎn)。

3.分位數(shù)回歸模型的構(gòu)建

分位數(shù)回歸方法是由Koenker和Bassett(1978)[20]提出的，是對傳統(tǒng)普通最小二乘均值回歸方法的一種擴(kuò)展，提供了一種對自變量x與因變量y的不同分位數(shù)之間線性關(guān)系進(jìn)行估計(jì)的方法。相對于普通最小二乘法，分位數(shù)回歸具有以下四方面優(yōu)點(diǎn)：(1)分位數(shù)回歸模型尤其適合具有異方差特性的數(shù)據(jù)分析；(2)能夠更加細(xì)致地刻畫不同階段的因變量y受自變量x的影響幅度，而普通最小二乘法只能估計(jì)自變量x對因變量條件均值E(y|x)的影響；(3)分位數(shù)回歸并不要求很強(qiáng)的擾動(dòng)項(xiàng)正態(tài)分布的假設(shè)，而普通最小二乘法回歸則對擾動(dòng)項(xiàng)正態(tài)分布具有嚴(yán)格的假定；(4)普通最小二乘法對參數(shù)的估計(jì)是以誤差的平方和最小為依據(jù)，而分位數(shù)回歸則以加權(quán)誤差絕對值之和最小來得到參數(shù)估計(jì)，因此分位數(shù)回歸的參數(shù)估計(jì)不易受異常值的影響，估計(jì)結(jié)果更加穩(wěn)健。分位數(shù)回歸原理如下所示：

對于連續(xù)型隨機(jī)變量Y，其條件分布y|x的累計(jì)分布函數(shù)為Fy|x(·)，則條件分布y|x的總體q分位數(shù)(0

假設(shè)條件分布y|x的總體q分位數(shù)yq(x)是x的線性函數(shù)，即：

yq(xi)=x'iβq

(1)

(2)

對此，本文構(gòu)建的OLS和分位數(shù)回歸模型分別如公式(3)和(4)所示：

lnPPKDt=C+β1lnCZEPt+β2lnRGINTt+β3lnREDUYEARt+β4lnRMECHAt+β5lnRLOANt+β6lnRCYt+β7lnSCYt+εt

(3)

(4)

三、 計(jì)量檢驗(yàn)

本文計(jì)量數(shù)據(jù)為1980～2014年的時(shí)間序列數(shù)據(jù)，故各個(gè)統(tǒng)計(jì)變量數(shù)據(jù)必須滿足平穩(wěn)性的假設(shè)，以避免偽回歸現(xiàn)象的出現(xiàn)。所以，需要通過ADF單位根檢驗(yàn)來判別其平穩(wěn)性，如表2所示。檢驗(yàn)結(jié)果表明，這些取對數(shù)后的時(shí)間原序列數(shù)據(jù)均不平穩(wěn)，但它們的一階差分序列除lnx6在5%置信水平下平穩(wěn)外，其他均在1%的置信水平下非常平穩(wěn)，所以本文使用的計(jì)量指標(biāo)都是一階單整序列。

表2 各變量ADF平穩(wěn)性檢驗(yàn)結(jié)果

注：檢驗(yàn)類型中的C、T分別表示常數(shù)項(xiàng)、時(shí)間趨勢項(xiàng)；符號(hào)***、**、*分別表示在1%、5%、10%的置信水平上顯著.

根據(jù)OLS回歸模型(3)，對上述變量控制異方差后，進(jìn)行穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤最小二乘回歸，得到表3中的OLS回歸模型。其中l(wèi)nx1和lnx2的彈性回歸系數(shù)分別為-0.8和0.186，表明在控制了農(nóng)村居民收入差距(lnx2)變動(dòng)對農(nóng)村脫貧效果的影響后，農(nóng)村減貧財(cái)政投入(lnx1)增加1%，農(nóng)村貧困度(lny)則降低0.8%。同時(shí)，值得強(qiáng)調(diào)的是，農(nóng)村居民收入差距(lnx2)變動(dòng)對農(nóng)村減貧效果的負(fù)面影響相對較小，農(nóng)村收入差距(lnx2)擴(kuò)大1%，農(nóng)村貧困度(lny)只上升0.186%，限于篇幅，本文不對其他控制變量回歸系數(shù)進(jìn)行細(xì)致解析，盡管它們的回歸結(jié)果良好。然而，利用普通最小二乘法進(jìn)行計(jì)量回歸的結(jié)論比較籠統(tǒng)，無法更深入細(xì)致地刻畫各個(gè)解釋變量對不同貧困程度下農(nóng)村減貧效果的影響，因此在確立了基本的分位數(shù)回歸模型后，本文采用bootstrap方法對農(nóng)村貧困度進(jìn)行分位數(shù)回歸。受篇幅所限，表3僅匯報(bào)了農(nóng)村貧困度第20、第40、第60和第80分位點(diǎn)的回歸結(jié)果。

表3 計(jì)量回歸結(jié)果

注：估計(jì)值通過bootstrap方法迭代400次得到;符號(hào)***、**、*分別表示在1%、5%、10%的置信水平上顯著.

根據(jù)表3中分位數(shù)回歸結(jié)果可以看出，不同變量對不同分位點(diǎn)的農(nóng)村貧困度的影響并不一致，具體表現(xiàn)為以下幾個(gè)方面：第一，隨著分位點(diǎn)的增大，農(nóng)村居民收入差距(lnx2)的分位數(shù)回歸系數(shù)呈現(xiàn)先升后降的正值變化趨勢，表明農(nóng)村居民收入差距(lnx2)對農(nóng)村貧困度(lny)的條件分布的兩端之同方向影響小于對其中間部分的影響。也就是說，農(nóng)村居民收入差距(lnx2)擴(kuò)大對處于中間程度的減貧工作效果負(fù)面影響最大。對于農(nóng)村貧困度較低的年份，收入差距擴(kuò)大并不能有效地刺激貧困增加，而對于農(nóng)村貧困度較大或處于赤貧狀態(tài)下的年份，農(nóng)村收入差距擴(kuò)大刺激貧困激增的空間往往比較有限。這是為什么呢？我們認(rèn)為，赤貧狀態(tài)下，居民普遍貧苦，收入差距擴(kuò)大對農(nóng)村貧困擴(kuò)大的負(fù)面影響反而有限；在貧困稍有改善至較低貧困之際，農(nóng)村居民綜合素質(zhì)(諸如知識(shí)、勞動(dòng)技能等)的差距開始凸顯，收入差距擴(kuò)大，進(jìn)而惡化農(nóng)村貧苦度；但是這種惡化并不會(huì)無限持續(xù)下去，先富帶后富、先富居民的示范帶動(dòng)效應(yīng)等發(fā)揮作用后，農(nóng)村居民收入差距得到改善，貧困度自然得到有效遏制。

第二，在控制了農(nóng)村居民收入差距對農(nóng)村貧困度的影響后，隨著分位點(diǎn)的增大，農(nóng)村減貧財(cái)政支出(lnx1)的分位數(shù)回歸系數(shù)呈現(xiàn)先降后升的負(fù)值變化趨勢，表明農(nóng)村減貧財(cái)政支出(lnx1)對農(nóng)村貧困度(lny)的條件分布的兩端之反方向影響小于對其中間部分的影響。呈現(xiàn)此變化影響，主要可從以下幾點(diǎn)解釋：首先，農(nóng)村貧困度較高或者說近乎赤貧的年份，一方面，農(nóng)村基礎(chǔ)設(shè)施各方面建設(shè)并不完善，財(cái)政間接開發(fā)式減貧措施帶來的農(nóng)村經(jīng)濟(jì)建設(shè)的交易效率較低，同時(shí)，直接補(bǔ)貼式減貧資金很大程度上會(huì)被農(nóng)民的赤貧情況所吞噬，補(bǔ)貼資金不能及時(shí)地運(yùn)用到自身文化技能的培訓(xùn)上；其次，農(nóng)村貧困度較低或者說相對富足的年份，農(nóng)村財(cái)政減貧措施的邊際減貧效應(yīng)相對很小，因?yàn)樨毨舯旧聿⒉槐厝恍枰闹苯邮截?cái)政補(bǔ)貼，而且在面對城市經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展的巨大吸引力時(shí)，他們往往選擇進(jìn)城務(wù)工以擺脫貧困狀態(tài)。最后，農(nóng)村貧困中間程度的年份，農(nóng)村財(cái)政減貧措施才能發(fā)揮最大作用，達(dá)到相應(yīng)的最大杠桿效應(yīng)，如表3所示，在第60分位點(diǎn)上，農(nóng)村減貧財(cái)政支出的彈性系數(shù)每增加1%，農(nóng)村貧困度就下降1.1629%，農(nóng)村減貧的杠桿效應(yīng)較為明顯。

四、結(jié)論和政策建議

本文根據(jù)OLS回歸，基本判定農(nóng)村減貧措施對消除農(nóng)村貧困具有正向作用，但是這種作用是均值回歸，不能準(zhǔn)確地刻畫農(nóng)村貧困程度不同的分位點(diǎn)下，農(nóng)村減貧工作對消除農(nóng)村貧困的分段影響。因此，本文進(jìn)一步使用分位數(shù)回歸方法，更加細(xì)致地刻畫了農(nóng)村貧困度受其他變量的影響趨勢。結(jié)果表明，農(nóng)村貧困程度較低和較高階段，減貧的正向杠桿效應(yīng)較小，而在農(nóng)村貧困中間程度的年份，減貧的效果最好，杠桿效應(yīng)也最明顯。

基于此，本文總體思路是單純地農(nóng)村財(cái)政“輸血式”扶貧并不真正有效，應(yīng)該是將廣大農(nóng)村貧困區(qū)的農(nóng)民納入更大范圍內(nèi)的生產(chǎn)、交易、物流、消費(fèi)及外貿(mào)出口等一體化的分工體系中去，建立一個(gè)內(nèi)生就業(yè)、長效推進(jìn)、可持續(xù)致富的分工就業(yè)鏈，最終實(shí)現(xiàn)真正的農(nóng)村脫貧、城鄉(xiāng)協(xié)同發(fā)展和共同富裕的“中國夢”社會(huì)。對此，具體提出如下政策建議：(1)對中國貧困程度最高或處于赤貧狀態(tài)下的農(nóng)村區(qū)域，單純的財(cái)政“輸血”式扶貧并不一定能取得較大效果，應(yīng)該更傾向于建立一支清正廉潔、辦事高效的行政村官體系。行政高效的村干部體系是組織廣大貧困區(qū)農(nóng)民自發(fā)勞動(dòng)、協(xié)調(diào)分工、內(nèi)生就業(yè)的領(lǐng)頭羊，是帶領(lǐng)農(nóng)村貧困區(qū)農(nóng)民脫貧的前提和基礎(chǔ)；(2)對廣大貧困程度較低或處于相對富裕狀態(tài)下的農(nóng)村貧困區(qū)域，應(yīng)該以引導(dǎo)和鼓勵(lì)當(dāng)?shù)刎毨罕姷淖灾鲓^斗意識(shí)，真正改造他們的落后思想。為此，首先要宣傳苦干致富、進(jìn)取自強(qiáng)的脫貧求富思想，要多創(chuàng)造條件，鼓勵(lì)貧困居民外出進(jìn)城務(wù)工，同時(shí)建立順暢的用人單位和農(nóng)村勞動(dòng)力城市就業(yè)的雙向聯(lián)動(dòng)機(jī)制，減少農(nóng)村貧民進(jìn)城務(wù)工的工作搜尋成本，并適時(shí)發(fā)展當(dāng)?shù)爻鞘忻駹I經(jīng)濟(jì)，實(shí)行農(nóng)村貧困群眾就地就近就業(yè)；(3)對廣大貧困中間程度的農(nóng)村區(qū)域，因?yàn)檗r(nóng)村減貧的杠桿效應(yīng)最為明顯，故政府應(yīng)該加大財(cái)政綜合扶貧力度，積極投資建設(shè)公共基礎(chǔ)設(shè)施，為其進(jìn)一步脫貧打下堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)，同時(shí)也要積極招商引資，增加當(dāng)?shù)鼐蜆I(yè)渠道，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)全面脫貧。

注 釋：

①數(shù)據(jù)主要來源于國家統(tǒng)計(jì)局住戶調(diào)查辦公室、中國統(tǒng)計(jì)年鑒及中國農(nóng)村貧困住戶調(diào)查報(bào)告.

②20世紀(jì)80年代，以華盛頓為基地的國際貨幣基金組織、世界銀行等機(jī)構(gòu)，堅(jiān)信滴漏經(jīng)濟(jì)學(xué)，即經(jīng)濟(jì)增長所帶來的經(jīng)濟(jì)利益會(huì)自動(dòng)在社會(huì)各階層擴(kuò)散開來，從而自動(dòng)消除貧困.

③根據(jù)國家統(tǒng)計(jì)局報(bào)告數(shù)據(jù)，以1986年206元的絕對貧困標(biāo)準(zhǔn)為參照物，并剔除貧困線標(biāo)準(zhǔn)的CPI價(jià)格變動(dòng)比率，分析2008及2010年不同貧困線標(biāo)準(zhǔn)下三大重疊貧困人口數(shù)據(jù)內(nèi)在的變換比例，估算出1980～2014各年的中國農(nóng)村貧困人口數(shù).

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責(zé)任編校：裴媛慧，孫詠梅

Study on Rural Poverty Reduction Leverage Effect with Rural Income Gap Changing

ZHANG Nan,JIANG Xin

(Business School, Hunan University of Science and Technology, Xiangtan 411201,China)

In recent years, along with the continuous widening of rural income gap, the rural poverty reduction efforts are always continuing to improve, but the poverty reduction effects could be affected negatively by the widening income gap in rural areas. So based on the control of rural income gap and a host of other factors affecting rural poverty alleviation, the paper uses OLS regression method,discovering the conditioning average leverage effect of rural poverty reduction much apparent, of which the elastic regression coefficient reaches -0.8. Then, using quantile regression method, the paper further detailedly depicts the rural poverty reduction effect of different poverty quantiles. Quantile regression results show that the year of lower and higher rural poverty level, poverty reduction leverage effect is weaker, while in the year of intermediate rural poverty level, poverty reduction leverage effect is more obvious. Lastly, according to econometrical discovery, the paper puts forward some policy suggestions.

rural income gap changing;rural poverty alleviation;leverage effect;quantile regression method

10．19327/j．cnki．zuaxb．1007?9734．2017．04．004

2017-04-25

張 楠，女，湖南懷化人，碩士研究生，主要研究方向?yàn)檗r(nóng)村貧困與經(jīng)濟(jì)發(fā)展。

F321

A

1007-9734(2017)04-0034-09