農(nóng)村低保會引致負(fù)向就業(yè)激勵(lì)嗎？
——基于CFPS面板數(shù)據(jù)的實(shí)證檢驗(yàn)

韓華為

（北京師范大學(xué) 社會發(fā)展與公共政策學(xué)院，北京 100875）

一、引言及文獻(xiàn)回顧

農(nóng)村低保自2007年正式建立以來在財(cái)政投入和保障標(biāo)準(zhǔn)方面都呈現(xiàn)出快速增長的趨勢。2007-2018年全國各級財(cái)政支出農(nóng)村低保資金總額從109億元快速上升至1 057億元，全國農(nóng)村低保平均保障標(biāo)準(zhǔn)也從840元/人年持續(xù)提高至4 833元/人年。12年間全國農(nóng)村低保財(cái)政總投入和平均保障標(biāo)準(zhǔn)上升幅度分別高達(dá)8.70倍和4.75倍。與此同時(shí)，隨著農(nóng)村社會救助體系的不斷完善，農(nóng)村低保人口除了可以獲得穩(wěn)定的現(xiàn)金救助之外，如果遭遇教育、就醫(yī)、住房等方面的困難時(shí)，他們還可以獲得這些領(lǐng)域的專項(xiàng)救助。［1］眾多證據(jù)表明隨著保障標(biāo)準(zhǔn)的不斷提高，農(nóng)村低?？梢杂行Ы档褪苤后w的貧困發(fā)生率和貧困距指數(shù)，［2-5］顯著提升其在食品、住房、醫(yī)療和教育等基礎(chǔ)需求方面的消費(fèi)水平。［6-8］時(shí)至今日，作為農(nóng)村社會的兜底保障網(wǎng)，低保制度在削減貧困、促進(jìn)公平和維護(hù)社會穩(wěn)定方面發(fā)揮著日益重要的作用。

從官方文件來看，農(nóng)村低保采用家計(jì)調(diào)查方法來瞄準(zhǔn)目標(biāo)群體。這意味著只要家庭人均收入低于低保標(biāo)準(zhǔn)且符合低保戶財(cái)產(chǎn)狀況規(guī)定，即便是那些有勞動(dòng)能力的農(nóng)村個(gè)體也可以獲得低保。民政部統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)顯示2010年以來農(nóng)村低保群體中勞動(dòng)年齡人口的比例一直在50%左右。另外一些基于不同數(shù)據(jù)來源的統(tǒng)計(jì)分析也發(fā)現(xiàn)，在農(nóng)村低保群體中有相當(dāng)比例的個(gè)體具有勞動(dòng)能力。［2-4］那么，隨著救助水平的不斷提高，農(nóng)村低保是否會對有勞動(dòng)能力受助個(gè)體的就業(yè)行為產(chǎn)生負(fù)向激勵(lì)，以至于形成廣受詬病的“福利依賴”現(xiàn)象呢？本文將對此問題展開實(shí)證研究。

從理論層面來看，農(nóng)村低保可能通過多條路徑對受助個(gè)體的就業(yè)產(chǎn)生負(fù)向激勵(lì)。首先，在經(jīng)典的勞動(dòng)供給模型中，在閑暇是一種正常商品并且工作本身不具有直接效用的前提下，非勞動(dòng)收入提高所帶來的收入效應(yīng)會減少個(gè)體的勞動(dòng)供給水平。［9］作為公共轉(zhuǎn)移支付的低保救助金是一種典型的非勞動(dòng)收入，因此獲得低保會通過收入效應(yīng)機(jī)制對受助者就業(yè)產(chǎn)生負(fù)面影響。其次，依據(jù)政策規(guī)定，農(nóng)村低保使用家計(jì)調(diào)查瞄準(zhǔn)方法，在此基礎(chǔ)上按照家庭人均收入低于當(dāng)?shù)氐捅?biāo)準(zhǔn)的差額進(jìn)行補(bǔ)差式救助。這意味著受助者的邊際稅率為100%。此時(shí)，救助前的收入如果增加一定數(shù)額，受助者所獲得的低保金將會減少相同的數(shù)額。顯然，這種補(bǔ)差式救助很容易引致負(fù)向就業(yè)激勵(lì)。［3］再次，目前農(nóng)村低保實(shí)踐中存在廣泛的福利捆綁現(xiàn)象。［10］低保資格一旦被認(rèn)定，受助家庭不僅能夠得到低保金，而且在有需要的時(shí)候還能獲得各類專項(xiàng)救助。一方面，這意味著更高水平的收入效應(yīng)，從而導(dǎo)致對勞動(dòng)供給更大的負(fù)向沖擊。另一方面，在家計(jì)調(diào)查瞄準(zhǔn)機(jī)制下，如果通過就業(yè)將其收入提升至低保標(biāo)準(zhǔn)以上，受助者不僅會失去現(xiàn)金救助，而且還會喪失與之相捆綁的各類專項(xiàng)救助。這顯然會進(jìn)一步強(qiáng)化低保對受助個(gè)體就業(yè)的負(fù)向激勵(lì)。最后，農(nóng)村低保執(zhí)行過程中的污名化效應(yīng)會引致福利恥感，［11］這種福利恥感也可能對就業(yè)意愿和就業(yè)行為產(chǎn)生負(fù)面影響。

與此同時(shí)，農(nóng)村低保也可能通過一些潛在機(jī)制對受助者就業(yè)產(chǎn)生正向激勵(lì)。比如，獲得低保以及其他專項(xiàng)救助有助于改善受助個(gè)體的營養(yǎng)狀況、提升受助個(gè)體健康和教育方面的人力資本水平，［12-13］這些均能促進(jìn)受助個(gè)體的生產(chǎn)能力并對其就業(yè)產(chǎn)生正向影響。另外，低保救助還可以通過緩解農(nóng)村貧困家庭的信貸約束而對其成員就業(yè)行為產(chǎn)生正向影響，［14］比如通過幫助其獲得遷移費(fèi)用而促進(jìn)其外出打工就業(yè)?？紤]農(nóng)村低保對受助者就業(yè)具有正負(fù)兩方面的影響機(jī)制，因此其凈效應(yīng)的方向和大小有待于嚴(yán)格的實(shí)證檢驗(yàn)。

基于調(diào)查數(shù)據(jù)和嚴(yán)格的定量方法，國外已有不少文獻(xiàn)對發(fā)展中國家貧困瞄準(zhǔn)型公共救助項(xiàng)目的就業(yè)效應(yīng)展開實(shí)證考察。來自肯尼亞、馬拉維和吉爾吉斯斯坦公共現(xiàn)金救助項(xiàng)目的證據(jù)發(fā)現(xiàn)這些救助項(xiàng)目會對受助者就業(yè)產(chǎn)生顯著的負(fù)向激勵(lì)。［15-17］而來自巴西、洪都拉斯、印度尼西亞、菲律賓等國的研究卻發(fā)現(xiàn)公共救助項(xiàng)目并未對受助家庭成員的就業(yè)行為產(chǎn)生顯著影響。［18-20］其中，一些文獻(xiàn)還進(jìn)一步分析了這些救助項(xiàng)目未產(chǎn)生負(fù)向就業(yè)激勵(lì)的原因。一些學(xué)者認(rèn)為發(fā)展中國家救助項(xiàng)目的瞄準(zhǔn)過程很難嚴(yán)格按照家計(jì)調(diào)查方法來執(zhí)行，當(dāng)轉(zhuǎn)而采用其他變通的瞄準(zhǔn)方法時(shí)①比如社區(qū)瞄準(zhǔn)、分類瞄準(zhǔn)、代理家計(jì)調(diào)查瞄準(zhǔn)方法等。，由于瞄準(zhǔn)和收入的關(guān)聯(lián)度減弱，因此救助項(xiàng)目的邊際稅率顯著下降，最終削弱了救助項(xiàng)目引致的負(fù)向就業(yè)激勵(lì)。［21］另外，也有一些學(xué)者指出救助水平較低也是一些發(fā)展中國家救助項(xiàng)目未引發(fā)顯著負(fù)向就業(yè)激勵(lì)的重要原因。［20］

由于中國低保救助在城市地區(qū)建立時(shí)間較長，國內(nèi)學(xué)者對城市低保的就業(yè)效應(yīng)和福利依賴問題展開了較多的考察。［22-25］但受到方法和數(shù)據(jù)的限制，這些研究大多僅以有勞動(dòng)能力的城市低保人口作為研究對象，然后通過考察救助時(shí)間或救助水平對就業(yè)變量的影響來探討城市低保對低保對象產(chǎn)生的就業(yè)效應(yīng)。在此基礎(chǔ)上，其中一些研究發(fā)現(xiàn)城市低保會對低保對象的就業(yè)意愿和就業(yè)行為產(chǎn)生負(fù)面影響。［22］但也有不少研究發(fā)現(xiàn)城市低保并未對低保對象就業(yè)產(chǎn)生顯著的負(fù)向激勵(lì)。［23-25］從項(xiàng)目評估角度來看，對低保救助就業(yè)激勵(lì)效應(yīng)的實(shí)證檢驗(yàn)需要基于包括低保對象和非低保對象在內(nèi)的樣本數(shù)據(jù)，構(gòu)造合理的反事實(shí)框架來識別低保干預(yù)變量對就業(yè)變量的因果性影響。由此觀之，上述對城市低保就業(yè)效應(yīng)的評估存在較大的局限性，該領(lǐng)域的研究需要基于更全面的數(shù)據(jù)和更嚴(yán)格的計(jì)量方法來進(jìn)行深化。

盡管一些定性研究發(fā)現(xiàn)農(nóng)村低保對受助個(gè)體就業(yè)存在潛在的負(fù)向激勵(lì)風(fēng)險(xiǎn)，［26］但現(xiàn)有文獻(xiàn)對農(nóng)村低保就業(yè)效應(yīng)的定量考察卻非常稀少。一些研究測算了農(nóng)村低保的邊際稅率，發(fā)現(xiàn)該邊際稅率遠(yuǎn)低于誘發(fā)負(fù)向就業(yè)激勵(lì)的水平。［3-4］另外，通過分析農(nóng)村低保對受助者時(shí)間利用模式的影響，有文獻(xiàn)發(fā)現(xiàn)獲得低保與個(gè)體工作時(shí)間之間存在顯著的負(fù)向關(guān)聯(lián)，該結(jié)論意味著農(nóng)村低保存在引發(fā)負(fù)向就業(yè)激勵(lì)的可能性。［27］這些研究雖然在定量層面對該問題做出了初步的探索，但卻都未能在反事實(shí)因果識別框架下對農(nóng)村低保的就業(yè)激勵(lì)效應(yīng)做出嚴(yán)格評估?；趤碜灾袊彝プ粉櫿{(diào)查農(nóng)村樣本的面板數(shù)據(jù)，使用傾向值匹配和雙重差分相結(jié)合（PSM-DID）的實(shí)證策略，本研究試圖對農(nóng)村低保的就業(yè)激勵(lì)效應(yīng)做出嚴(yán)格的實(shí)證檢驗(yàn)。

本研究的貢獻(xiàn)體現(xiàn)在如下幾點(diǎn)。首先，研究主題方面，本文對農(nóng)村低保的就業(yè)激勵(lì)效應(yīng)展開了嚴(yán)格的實(shí)證檢驗(yàn)，同時(shí)還探討了這些效應(yīng)在不同群體中的異質(zhì)性，這在國內(nèi)尚屬首次。第二，數(shù)據(jù)方面，本研究所采用的CFPS面板數(shù)據(jù)具有全國代表性，樣本量大且包含了低保和非低保兩類群體，這使得我們能對農(nóng)村低保的就業(yè)效應(yīng)做出嚴(yán)格評估。第三，方法方面，本文使用PSM-DID方法構(gòu)造反事實(shí)因果識別框架，這有助于消除樣本選擇引致的內(nèi)生性問題，從而獲得更可靠的評估結(jié)果。

二、實(shí)證策略與計(jì)量模型

本文基于2012和2014年CFPS農(nóng)村樣本構(gòu)成的平衡面板數(shù)據(jù)構(gòu)造反事實(shí)框架來識別農(nóng)村低保對受助者就業(yè)狀況的影響效應(yīng)。我們將2012年設(shè)定為初始期并將研究樣本限定為2012年未獲得低保的有勞動(dòng)能力的農(nóng)村成年個(gè)體。因此，在本文所設(shè)置的反事實(shí)框架中，干預(yù)組為2012年未獲得低保但2014年獲得低保的樣本，而對照組則為2012年和2014年均未獲得低保的樣本。為了控制效果評估中普遍存在的樣本選擇偏誤，我們將使用傾向值匹配和雙重差分相結(jié)合（PSM-DID）的估計(jì)策略來識別政策效果。

PSM-DID方法最初由Heckman等提出并應(yīng)用于政策評估研究中。［28］該方法的基本思想體現(xiàn)為：通過傾向值匹配方法，在對照組樣本中，為每一個(gè)干預(yù)組樣本匹配出與其特征相似的樣本，將所有匹配樣本作為控制組代替原來的對照組來進(jìn)行DID估計(jì)①為了做出區(qū)分，本文將匹配前的非低保樣本稱為對照組，而將匹配后的非低保樣本稱為控制組。。與單純的DID策略相比，PSM-DID方法較好地滿足了干預(yù)組和控制組的共同趨勢假設(shè)①共同趨勢假設(shè)是采用DID方法識別政策效應(yīng)的重要前提。該假設(shè)指，如果沒有政策干預(yù)，干預(yù)組和對照組的結(jié)果變量在兩期之間的變化不存在顯著差異。PSM方法可以在一定程度上消除控制組與干預(yù)組之間除政策干預(yù)之外的系統(tǒng)性差異，因此能夠較好地滿足共同趨勢假設(shè)。。與單獨(dú)使用PSM方法相比，PSM-DID方法不僅能控制可觀測的特征，而且還能在一定程度上消除不可觀測異質(zhì)性的影響，從而有助于獲得較為可靠的政策效應(yīng)估計(jì)結(jié)果②PSM方法通過控制可觀測的特征來進(jìn)行匹配，但干預(yù)組和控制組之間還可能在不可觀測的特征方面存在差異，兩期之間的雙重差分（DID）有助于消除不隨時(shí)間改變的不可觀測異質(zhì)性的干擾。。

在本文的研究背景下，我們使用下述三個(gè)步驟來具體執(zhí)行PSM-DID方法。

第一步，考慮初始期（2012年）特征能夠刻畫樣本在未來期（2014年）陷入貧困并獲得低保的風(fēng)險(xiǎn)，我們基于Probit模型來建立2014年農(nóng)村低保獲得與2012年各類特征之間的關(guān)系，利用其估計(jì)系數(shù)來計(jì)算每個(gè)樣本在2014年獲得低保的傾向性分?jǐn)?shù)。該回歸模型表示如（1）式：

（1）式中，Di,14是一個(gè)虛擬變量，代表樣本i在2014年是否獲得低保（獲得=1；未獲得=0）。Xi,12代表樣本i來自個(gè)體、家庭和社區(qū)三個(gè)層面的特征在2012年的取值。此外，考慮農(nóng)村低保執(zhí)行在各省之間可能存在差異，我們在回歸模型中還進(jìn)一步控制了省份虛擬變量。

第二步，利用步驟一中得出的傾向性分?jǐn)?shù)，為干預(yù)組中的所有樣本在對照組中匹配出與其特征類似的樣本，我們使用這些匹配出的樣本構(gòu)建出控制組。我們以半徑匹配（caliper=0.01）作為主要的匹配方法。半徑匹配的優(yōu)勢在于，它能夠利用在半徑范圍內(nèi)盡可能多的對照組樣本進(jìn)行匹配，這有助于提高匹配的精確性。同時(shí)，為了檢驗(yàn)核心結(jié)論的穩(wěn)健性，我們還采用了其他兩種匹配方法：最近鄰匹配（k=10；caliper=0.01）和核匹配（核類型為normal；bwidth=0.01）。

第三步，PSM-DID得出的平均處理效應(yīng)如（2）式所示：

（2）式中，T代表干預(yù)組，C代表通過匹配獲得的控制組，Y12代表干預(yù)前的結(jié)果變量，Y14代表干預(yù)后的結(jié)果變量，D代表是否獲得農(nóng)村低保，X12代表匹配過程中所控制的2012年的各類特征變量和省份虛擬變量。

三、數(shù)據(jù)來源及變量說明

1.數(shù)據(jù)來源

本文使用的數(shù)據(jù)來自北京大學(xué)中國社會科學(xué)調(diào)查中心（ISSS）執(zhí)行的中國家庭追蹤調(diào)查（CFPS）。CFPS已經(jīng)公布了2016年輪次的調(diào)查數(shù)據(jù)，但是它卻沒有針對家庭是否獲得農(nóng)村低保進(jìn)行詢問。考慮低保獲得是本研究中最為關(guān)鍵的政策干預(yù)變量，我們只能利用CFPS在2012年和2014年兩輪調(diào)查中的農(nóng)村樣本，以此構(gòu)造兩期面板數(shù)據(jù)來展開實(shí)證分析。兩個(gè)方面的優(yōu)勢使得該數(shù)據(jù)能滿足我們的研究目的。第一，CFPS在上述兩輪調(diào)查中不僅詢問了農(nóng)村低保獲得狀況，而且還調(diào)查了受訪者的就業(yè)狀況及就業(yè)意愿。不同于以往調(diào)查僅依靠單一問題來判斷樣本的就業(yè)狀態(tài)③比如，不少調(diào)查僅僅通過“您現(xiàn)在有工作嗎？”一個(gè)問題來判斷樣本的就業(yè)狀態(tài)。，CFPS的就業(yè)板塊還考慮了個(gè)體臨時(shí)休假、生意淡季、農(nóng)閑季節(jié)等多方面的因素，因此能夠通過逐步篩查對樣本就業(yè)狀態(tài)做出更精確的判斷。第二，兩個(gè)年度的面板數(shù)據(jù)以及CFPS所提供的受訪者各個(gè)層面的豐富特征信息，使得我們可以使用PSM-DID 反事實(shí)因果識別框架，這有助于克服樣本選擇引致的內(nèi)生性問題，從而獲得更可靠的評估結(jié)果。

本文實(shí)證分析選擇16-65歲之間有勞動(dòng)能力的農(nóng)村個(gè)體作為研究對象，我們刪除了處于該年齡段的在校學(xué)生以及因病殘而喪失勞動(dòng)能力的樣本。為了構(gòu)建平衡面板數(shù)據(jù)，我們僅僅保留了2012年和2014年兩輪均接受調(diào)查的受訪者樣本。在刪除核心變量有缺失值的樣本后，我們最終獲得樣本量為12 170的兩期平衡面板數(shù)據(jù)。其中，干預(yù)組和對照組的樣本數(shù)量分別為610個(gè)和11 560個(gè)。

2.變量說明

本研究的被解釋變量為樣本個(gè)體的就業(yè)狀態(tài)，我們通過兩個(gè)變量來對其進(jìn)行刻畫。第一個(gè)就業(yè)變量（Work1）是度量樣本個(gè)體是否工作的虛擬變量（工作=1；未工作=0）。CFPS通過五個(gè)問題逐步篩查來判斷樣本個(gè)體是否工作（見圖1）。第二個(gè)就業(yè)變量（Work2）還進(jìn)一步納入樣本個(gè)體的工作意愿信息。CFPS 通過兩個(gè)問題來判斷樣本個(gè)體是否具有工作意愿：（1）您過去一個(gè)月是否找過工作？（2）如有工作機(jī)會，您能否在兩周之內(nèi)開始工作？當(dāng)兩個(gè)問題回答均為否時(shí)，我們設(shè)定該樣本無工作意愿。反之，我們設(shè)定該樣本具有工作意愿。在此基礎(chǔ)上，我們設(shè)定變量Work2包括三個(gè)取值：當(dāng)樣本個(gè)體未工作且無工作意愿時(shí)，該變量取值為0；當(dāng)樣本個(gè)體未工作但有工作意愿時(shí)，該變量取值為1；當(dāng)樣本個(gè)體實(shí)際參與工作時(shí)，則該變量取值為2。我們認(rèn)為該變量的數(shù)值越大，樣本個(gè)體的就業(yè)激勵(lì)越強(qiáng)。

本研究的解釋變量為樣本個(gè)體是否獲得農(nóng)村低保（獲得=1；未獲得=0）。CFPS 詢問受訪農(nóng)戶是否獲得低保，如果回復(fù)為獲得低保，我們就將該家庭內(nèi)的所有成員界定為低保個(gè)體。在Probit 模型（1）式中，我們控制了2012年來自個(gè)體、家庭、社區(qū)三個(gè)層面的特征變量和一組省份虛擬變量。其中，個(gè)體特征包括年齡、性別、受教育程度、是否在婚、是否少數(shù)民族、是否中共黨員以及自評健康水平。家庭特征變量有家庭規(guī)模、16 歲以下兒童人數(shù)、60 歲及以上老人人數(shù)、家庭人均收入對數(shù)、家庭人均凈資產(chǎn)的四等分①家庭人均凈資產(chǎn)來自靳永愛等的測算結(jié)果。［30］、家庭存在住房困難②家庭存在住房困難指因住房面積過小導(dǎo)致出現(xiàn)12歲以上的子女與父母同住一室、老少三代同住一室、12歲以上的異性子女同住一室、床晚上架起白天拆掉、客廳里也架起睡覺的床等情形。、家庭發(fā)生災(zāi)難性醫(yī)療支出①設(shè)M=家庭自付醫(yī)療支出/家庭非食品消費(fèi)支出。如果M＜40%，我們定義該家庭未發(fā)生災(zāi)難性醫(yī)療支出。如果40%≤M＜80%，我們定義該家庭發(fā)生輕度災(zāi)難性醫(yī)療支出。如果M ≥80%，我們定義該家庭發(fā)生重度災(zāi)難性醫(yī)療支出。。社區(qū)特征則包括村莊內(nèi)是否有衛(wèi)生站或診所、家族祠堂和宗教場所，村莊是否位于少數(shù)民族聚居區(qū)、礦產(chǎn)資源開發(fā)區(qū)和自然災(zāi)害頻發(fā)區(qū)，村莊是否已經(jīng)開展民主直選，村莊距本縣縣城是否超過20公里②考慮兩個(gè)年度內(nèi)社區(qū)特征變化的可能性較小，CFPS在2010年調(diào)查社區(qū)特征之后，CFPS2012并未對社區(qū)特征進(jìn)行調(diào)查。因此，本研究采用CFPS2010中的社區(qū)特征來度量初始期社區(qū)特征。。

圖1 CFPS中判斷就業(yè)狀態(tài)的流程圖

四、實(shí)證結(jié)果

1.樣本就業(yè)狀態(tài)描述性統(tǒng)計(jì)

表1 樣本就業(yè)狀態(tài)描述性統(tǒng)計(jì)（個(gè)、%）

表1給出了樣本就業(yè)狀態(tài)的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果。無論在哪個(gè)年度，總樣本中均有接近88%的個(gè)體參與工作。在未工作的樣本中，無工作意愿的個(gè)體比例（兩個(gè)年度分別為8.41%和8.82%）顯著高于有工作意愿的個(gè)體比例（兩個(gè)年度分別為3.93%和3.10%）。分性別來看，男性樣本的工作參與率顯著高于女性樣本。同時(shí)，與男性相比，女性樣本未工作且無工作意愿的比例要高得多。分年齡段來看，隨著年齡的增加，工作參與率呈現(xiàn)出先上升后下降的倒U形趨勢。其中，36-45歲樣本的工作參與率最高且無工作意愿比例最低，而16-25 歲和56-65 歲樣本的勞動(dòng)參與率最低且無工作意愿比例最高。按教育水平分組來看，各類教育水平組群在工作參與率方面差異不明顯，但教育水平為小學(xué)以下的個(gè)體未工作且無工作意愿的比例顯著高于教育水平更高的樣本個(gè)體。按健康水平分組來看，與自評健康好的個(gè)體相比，自評健康差的個(gè)體未工作且無工作意愿的比例更高。按地區(qū)分組來看，西部地區(qū)的工作參與率高于中東部地區(qū)，而東部地區(qū)未工作且無工作意愿的樣本比例高于中西部地區(qū)。最后，從低保干預(yù)前后的兩期比較來看，總樣本及各子樣本的工作參與率變化并不明顯。與低保干預(yù)前的2012年相比，2014年低保干預(yù)之后，56-65歲子樣本、自評健康差子樣本以及東部子樣本的未工作且無工作意愿的比例有較大幅度的上升，這說明農(nóng)村低?？赡軐@幾類群體產(chǎn)生負(fù)向就業(yè)激勵(lì)。

2.匹配前后的平衡性檢驗(yàn)

本文通過傾向值匹配方法（PSM）來構(gòu)造控制組。表2給出了用于計(jì)算傾向值分?jǐn)?shù)的Probit回歸估計(jì)結(jié)果。許多2012年的特征變量對樣本個(gè)體在2014年是否獲得低保表現(xiàn)出顯著的影響效應(yīng)。個(gè)體特征變量中，少數(shù)民族、自評健康差會顯著提高個(gè)體獲得農(nóng)村低保的概率，而在婚和教育水平較高的個(gè)體獲得農(nóng)村低保的可能性更低。家庭特征變量中，家庭規(guī)模越大、家中老人人數(shù)越多、家中發(fā)生重度災(zāi)難性醫(yī)療支出的個(gè)體獲得農(nóng)村低保的可能性更高，而家中兒童人數(shù)較多、家庭人均收入和人均凈資產(chǎn)更高則會顯著降低個(gè)體獲得農(nóng)村低保的概率。社區(qū)特征變量中，村內(nèi)有衛(wèi)生站或診所與個(gè)體獲得低保存在負(fù)向關(guān)系，而所在村莊位于少數(shù)民族聚居區(qū)、所在村莊位于自然災(zāi)害頻發(fā)區(qū)、村莊內(nèi)部有家族祠堂卻與個(gè)體獲得農(nóng)村低保呈現(xiàn)出正向關(guān)系。

表2 農(nóng)村低保獲得Probit模型回歸結(jié)果

表3 傾向值匹配前后的平衡性檢驗(yàn)

表3顯示了用于檢驗(yàn)傾向值匹配效果的平衡性檢驗(yàn)結(jié)果。匹配之前，非常多的特征變量在干預(yù)組和對照組之間存在顯著差異?？傮w來看，與未獲得低保的對照組樣本相比，獲得低保的干預(yù)組樣本在家庭經(jīng)濟(jì)狀況和人力資本水平方面均表現(xiàn)出明顯的劣勢，同時(shí)干預(yù)組樣本遭遇災(zāi)難性醫(yī)療支出沖擊的可能性更高。干預(yù)組和對照組之間存在系統(tǒng)性差異，這使得兩者共同趨勢假設(shè)很難成立?；谄ヅ浣Y(jié)果構(gòu)建控制組之后，所有的特征變量在干預(yù)組和控制組之間的差異不再顯著。這表明基于匹配結(jié)果構(gòu)建的控制組在各類特征變量方面與干預(yù)組非常相似，這保證了兩者共同趨勢假設(shè)的成立。因此，在傾向值匹配基礎(chǔ)上進(jìn)一步采用雙重差分方法能夠更好地處理樣本選擇問題，從而使得政策效果估計(jì)結(jié)果更為可靠。

3.總樣本中的PSM-DID估計(jì)結(jié)果

表4給出了在全部樣本中的PSM-DID估計(jì)結(jié)果。首先，我們考察了獲得農(nóng)村低保救助分別對兩個(gè)就業(yè)狀態(tài)變量的影響效應(yīng)。第一個(gè)就業(yè)狀態(tài)變量Work1 是度量樣本個(gè)體是否工作的虛擬變量。第二個(gè)就業(yè)狀態(tài)變量Work2則進(jìn)一步納入了工作意愿信息，當(dāng)樣本個(gè)體的就業(yè)狀態(tài)分別為未工作且無工作意愿、未工作但有工作意愿、實(shí)際參與工作時(shí)，Work2的取值分別為0、1、2。當(dāng)Work2數(shù)值越大時(shí)，樣本個(gè)體的就業(yè)激勵(lì)越強(qiáng)。使用半徑匹配的估計(jì)結(jié)果表明，獲得農(nóng)村低保會對有勞動(dòng)能力受助個(gè)體就業(yè)產(chǎn)生顯著的負(fù)向效應(yīng)。對Work1的估計(jì)結(jié)果表明獲得農(nóng)村低保會顯著降低樣本個(gè)體參與工作的概率。對Work2的估計(jì)結(jié)果表明獲得農(nóng)村低保會顯著降低考慮工作意愿之后的就業(yè)激勵(lì)。

表4 基于總樣本的PSM-DID估計(jì)結(jié)果

按照政策設(shè)置，農(nóng)村低保按照家庭人均收入低于低保標(biāo)準(zhǔn)的差額進(jìn)行補(bǔ)差式救助。在此背景下，來自不同家庭的受助者獲得的低保救助金額可能存在較大差異。因此，我們有必要進(jìn)一步探討不同額度的低保干預(yù)對個(gè)體就業(yè)的差異化影響。我們將家庭人均低保金低于其中位數(shù)（1 020元/人年）的個(gè)體定義為獲得較低低保救助金額的樣本（N=305），而將家庭人均低保金高于其中位數(shù)的個(gè)體定義為獲得較高低保救助金額的樣本（N=305）。參照Gao 等采用的方法，［13］我們通過有序Probit模型①有序Probit模型的自變量與表2中的自變量完全一致。限于篇幅，該結(jié)果未在文中呈現(xiàn)。來估計(jì)每個(gè)樣本未獲得低保、獲得較低低保救助金額、獲得較高低保救助金額的概率，然后分別為獲得較低低保救助金額和獲得較高低保救助金額的樣本匹配出與其特征相似的非低保樣本，最后基于匹配后的控制組和干預(yù)組來識別與其對應(yīng)的PSM-DID效應(yīng)。表4給出采用上述方法得出的估計(jì)結(jié)果。比較之后不難發(fā)現(xiàn)，當(dāng)使用半徑匹配方法時(shí)，獲得較低低保救助金額對受助個(gè)體的兩個(gè)就業(yè)狀態(tài)變量均未產(chǎn)生顯著影響，而獲得較高低保救助金額則顯著降低了兩個(gè)就業(yè)狀態(tài)變量。這說明較高的救助水平會對受助者產(chǎn)生較為嚴(yán)重的負(fù)向就業(yè)激勵(lì)。

為了檢驗(yàn)以上結(jié)論的穩(wěn)健性，表4還給出了基于k最近鄰匹配和核匹配的PSM-DID 估計(jì)結(jié)果。無論從影響方向來看，還是從影響效應(yīng)的顯著性水平來看，基于其他兩種匹配方法的估計(jì)結(jié)果與基于半徑匹配的估計(jì)結(jié)果大體一致，這說明表中結(jié)果較為穩(wěn)健。

4.異質(zhì)性分析

表5 基于不同子樣本的PSM-DID估計(jì)結(jié)果

農(nóng)村低保對個(gè)體就業(yè)的影響效應(yīng)在不同群體之間可能存在差異。同樣采用PSM-DID 識別策略，我們分別從性別、年齡、教育水平、健康狀況、所處地區(qū)五個(gè)角度檢驗(yàn)這種異質(zhì)性效應(yīng)。表5給出在不同組群中的PSM-DID 估計(jì)結(jié)果。在不同性別組群中的估計(jì)結(jié)果顯示，獲得農(nóng)村低保會對女性樣本的就業(yè)產(chǎn)生顯著的負(fù)向效應(yīng)，而該效應(yīng)在男性樣本中并不顯著。在農(nóng)村家庭內(nèi)部，女性更多地承擔(dān)料理家務(wù)和照顧老幼的責(zé)任。而貧困會迫使一些女性選擇參與生產(chǎn)活動(dòng)以緩解家庭經(jīng)濟(jì)壓力。獲得低保則可能降低女性的就業(yè)激勵(lì)，使其花更多的時(shí)間來承擔(dān)傳統(tǒng)的家庭責(zé)任。在不同年齡組群中的估計(jì)結(jié)果表明農(nóng)村低保僅對56-65歲樣本個(gè)體產(chǎn)生顯著的負(fù)向就業(yè)激勵(lì)。該年齡段的農(nóng)村個(gè)體大多從事勞動(dòng)密集型的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)，年齡較大導(dǎo)致其體力出現(xiàn)較嚴(yán)重的衰減。因此，當(dāng)獲得低保救助及其他專項(xiàng)救助之后，該年齡段的個(gè)體更傾向于降低其工作意愿和工作參與。按照教育水平和健康狀況分組估計(jì)結(jié)果表明農(nóng)村低保僅在教育水平為小學(xué)以下及自評健康差的子樣本中表現(xiàn)出顯著的負(fù)向激勵(lì)效應(yīng)。教育和健康是農(nóng)村個(gè)體最主要的兩類人力資本，較低的人力資本水平限制了個(gè)體的就業(yè)能力和就業(yè)機(jī)會。當(dāng)獲得保障其最低生活水平的救助之后，這些面臨就業(yè)困難的個(gè)體更容易對福利產(chǎn)生依賴而降低其工作積極性。

最后，在不同地區(qū)組群中的估計(jì)結(jié)果表明與中西部地區(qū)相比，農(nóng)村低保的負(fù)向就業(yè)激勵(lì)在東部地區(qū)更為顯著。相比中部和西部地區(qū)，東部地區(qū)農(nóng)村低保的保障標(biāo)準(zhǔn)和救助金額更高，同時(shí)與低保配套的各類專項(xiàng)救助制度也更加完善。因此，該地區(qū)較高的福利待遇更容易引致顯著的負(fù)向就業(yè)激勵(lì)。

五、結(jié)論與政策啟示

本文基于中國家庭追蹤調(diào)查2012和2014兩個(gè)年度構(gòu)成的面板數(shù)據(jù)，使用傾向值匹配和雙重差分相結(jié)合的因果識別策略，實(shí)證檢驗(yàn)了農(nóng)村低保對具有勞動(dòng)能力受助對象的就業(yè)激勵(lì)效應(yīng)并進(jìn)一步考察了該效應(yīng)在不同樣本群體中的異質(zhì)性。研究結(jié)果表明：獲得農(nóng)村低保會顯著降低有勞動(dòng)能力受助個(gè)體的就業(yè)激勵(lì)，當(dāng)就業(yè)狀態(tài)變量納入工作意愿信息之后，該結(jié)論仍然成立。不同的低保救助金額所產(chǎn)生的就業(yè)激勵(lì)效應(yīng)存在差異，其中，獲得較低救助金額對受助個(gè)體產(chǎn)生的就業(yè)效應(yīng)并不顯著，而獲得較高救助金額能夠?qū)κ苤鷤€(gè)體就業(yè)產(chǎn)生顯著的負(fù)向效應(yīng)。按照社會人口特征分組后的估計(jì)結(jié)果表明，農(nóng)村低保在女性、年齡較大、教育水平較低、健康狀況差的群體中表現(xiàn)出顯著的負(fù)向就業(yè)效應(yīng)。按照地區(qū)分組的估計(jì)結(jié)果顯示，農(nóng)村低保的負(fù)向就業(yè)激勵(lì)在東部地區(qū)更為突出。采用多種匹配方法的分析結(jié)果表明，本文上述結(jié)論具有較好的穩(wěn)健性。

本文實(shí)證結(jié)論支持農(nóng)村低保會對有勞動(dòng)能力受助個(gè)體產(chǎn)生負(fù)向就業(yè)激勵(lì)。結(jié)合我們在引言部分所展開的理論分析及已有的農(nóng)村低保研究文獻(xiàn)，本文實(shí)證結(jié)論可以從以下幾個(gè)角度來進(jìn)行理解。首先，農(nóng)村低保的負(fù)向就業(yè)激勵(lì)可能來源于該制度在瞄準(zhǔn)方面的政策設(shè)置。按照官方的政策文本，農(nóng)村低保應(yīng)該采用嚴(yán)格的家計(jì)調(diào)查瞄準(zhǔn)并且按照家庭人均收入與低保標(biāo)準(zhǔn)的差額來確定實(shí)際救助金額。這種政策設(shè)置意味著低保金會面臨很高的邊際稅率，從而會對受助者的就業(yè)產(chǎn)生負(fù)向激勵(lì)。一些文獻(xiàn)發(fā)現(xiàn)農(nóng)村低保在瞄準(zhǔn)實(shí)踐中對上述政策規(guī)定有所偏離，這可能會弱化瞄準(zhǔn)和家庭收入的關(guān)聯(lián)度，從而降低低保金的邊際稅率并削弱其可能導(dǎo)致的負(fù)向就業(yè)激勵(lì)。［31-33］但是，2012年以來，國家相關(guān)部門嚴(yán)格規(guī)范了農(nóng)村低保家庭經(jīng)濟(jì)狀況核查工作并且重新強(qiáng)調(diào)了家庭收入和財(cái)產(chǎn)是認(rèn)定低保對象和確定救助金額的基本依據(jù)。在此背景下，農(nóng)村低保在瞄準(zhǔn)方面的政策設(shè)置仍然可能是引致負(fù)向就業(yè)激勵(lì)的重要原因。其次，農(nóng)村低保所帶來的負(fù)向就業(yè)激勵(lì)也可能歸因于低保實(shí)踐中廣泛存在的福利捆綁現(xiàn)象?；诎咐芯康淖C據(jù)顯示，在現(xiàn)有的農(nóng)村低保政策下，低保戶不僅可以獲得越來越高的低保救助金，而且還可以獲得醫(yī)療救助、教育救助、危房補(bǔ)貼、過節(jié)補(bǔ)助等諸多的額外好處。［10］這甚至使得低保身份成了某種特權(quán)，造成一種“贏者通吃”的現(xiàn)象。很顯然，福利捆綁提高了低保的含金量，這意味著更高水平的收入效應(yīng)，從而導(dǎo)致對勞動(dòng)供給更大的負(fù)向沖擊。另外，在現(xiàn)有的瞄準(zhǔn)機(jī)制下，如果通過就業(yè)將其收入提升至低保標(biāo)準(zhǔn)以上，那么受助者不僅會失去現(xiàn)金救助，而且還會喪失與低保相捆綁的其他各類救助，這顯然會進(jìn)一步強(qiáng)化低保對受助個(gè)體就業(yè)的負(fù)向激勵(lì)。最后，針對農(nóng)村低保對象的就業(yè)扶持政策效果不佳，［34］這導(dǎo)致低保對其受助者，尤其是能力不足受助者的負(fù)向就業(yè)激勵(lì)難以得到有效緩解。

為了緩解負(fù)向就業(yè)激勵(lì)以及由此可能導(dǎo)致的福利依賴問題，未來農(nóng)村低?？梢試L試從以下幾個(gè)方面進(jìn)行政策優(yōu)化。首先，為了弱化農(nóng)村低保內(nèi)在的制度性負(fù)向就業(yè)激勵(lì)機(jī)制，可以嘗試設(shè)置就業(yè)收入豁免和救助漸退政策。在瞄準(zhǔn)過程中確定低保戶救助額度時(shí)，對其新增就業(yè)收入給予一定比例的豁免，從而使得對新增就業(yè)收入的邊際稅率低于100%。在低保動(dòng)態(tài)管理過程中，對于通過就業(yè)使其收入超過低保標(biāo)準(zhǔn)的家庭，應(yīng)該嘗試采取低保漸退政策，即允許該類家庭在一定期限內(nèi)仍然能夠繼續(xù)享受低保待遇，從而削弱福利懸崖效應(yīng)引致的負(fù)向就業(yè)激勵(lì)。其次，考慮福利捆綁可能強(qiáng)化農(nóng)村低保的負(fù)向就業(yè)激勵(lì)，農(nóng)村低保和其他專項(xiàng)救助應(yīng)該逐步建立相對獨(dú)立的保障對象識別機(jī)制。與農(nóng)村低保救助相比，醫(yī)療、教育、住房等領(lǐng)域的專項(xiàng)救助應(yīng)該設(shè)置稍高的收入識別標(biāo)準(zhǔn)。這樣，即使因?yàn)樵黾泳蜆I(yè)而使人均收入略高于低保標(biāo)準(zhǔn)，在發(fā)生特定領(lǐng)域的困難時(shí)，這些農(nóng)村困難家庭仍然有資格享受相應(yīng)領(lǐng)域的專項(xiàng)救助。在這樣的政策設(shè)置下，低保個(gè)體因?yàn)楹ε率ジ黝悓ｍ?xiàng)救助而減少工作的激勵(lì)才能隨之減弱。最后，積極的、有針對性的就業(yè)援助措施也有助于緩解農(nóng)村低保引致的負(fù)向就業(yè)激勵(lì)。對于女性、年齡較大、健康和教育人力資本水平較低的低保個(gè)體，受制于體力和技能方面的不足，其就業(yè)能力差而工作報(bào)酬低，因此低保對其產(chǎn)生的負(fù)向就業(yè)激勵(lì)尤其顯著。在當(dāng)前農(nóng)村地區(qū)脫貧攻堅(jiān)的時(shí)代背景下，通過整合民政系統(tǒng)的就業(yè)救助政策和扶貧系統(tǒng)的各類轉(zhuǎn)移就業(yè)項(xiàng)目，為這些弱勢群體提供有針對性的就業(yè)幫扶，這對于緩解農(nóng)村低保負(fù)向就業(yè)激勵(lì)、降低低保對象福利依賴具有重要作用。