生態(tài)移民政策能否化解家庭多維貧困？以青海藏區(qū)為例

(1.西北農(nóng)林科技大學(xué) 經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，陜西 楊凌 712100; 2.青海大學(xué) 財(cái)經(jīng)學(xué)院，青海 西寧 810016)

1 引言

于非常之時(shí)，必以非常之舉，盡非常之功。貧困作為人類社會(huì)發(fā)展進(jìn)程中不可回避的難題，受到各國(guó)的持續(xù)關(guān)注。我國(guó)自改革開放以來，為全球減貧做出的貢獻(xiàn)超過70%。十九大報(bào)告指出，“過去五年我國(guó)脫貧攻堅(jiān)戰(zhàn)取得決定性進(jìn)展，6000多萬貧困人口穩(wěn)定脫貧，貧困發(fā)生率從10.2%下降到4%以下”。然而，脫貧攻堅(jiān)戰(zhàn)的關(guān)鍵是打好深度貧困地區(qū)脫貧攻堅(jiān)戰(zhàn)。當(dāng)前，深度貧困地區(qū)多集中在革命老區(qū)、民族地區(qū)、邊疆地區(qū)，這些區(qū)域基礎(chǔ)設(shè)施與社會(huì)事業(yè)發(fā)展滯后，生態(tài)環(huán)境脆弱，人均可支配收入低，集體經(jīng)濟(jì)薄弱，貧富差距正阻礙經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)欠發(fā)達(dá)地區(qū)的帶動(dòng)作用，已出現(xiàn)涓滴效應(yīng)，且我國(guó)區(qū)域貧困性質(zhì)發(fā)生了根本性變化，收入不是衡量貧困的唯一尺度[1]，從動(dòng)態(tài)發(fā)展角度而言，需要通過多個(gè)維度進(jìn)行考察[2]，貧困狀態(tài)從單一貧困演變?yōu)槎嗑S貧困[3]。

我國(guó)自進(jìn)入21世紀(jì)以來，實(shí)施的生態(tài)移民政策就是為了幫助相對(duì)貧困和生計(jì)困難人群改變現(xiàn)有的生活方式而制定的政策，尤其是西部貧困地區(qū)或生態(tài)環(huán)境脆弱區(qū)域。這一政策不僅為民族地區(qū)人口集中度創(chuàng)造了現(xiàn)實(shí)的可能性，而且對(duì)民族地區(qū)脫貧工作意義重大，為民族地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展提供了難得的契機(jī)。在國(guó)家推動(dòng)生態(tài)環(huán)境與社會(huì)經(jīng)濟(jì)可持續(xù)發(fā)展的大背景下，生態(tài)移民政策無疑成為了突破貧困人口居住區(qū)域自然與人力資源雙重困境，促進(jìn)家庭脫貧致富的重要舉措。2015年聯(lián)合國(guó)將消除極端貧困與確保環(huán)境可持續(xù)作為千年發(fā)展目標(biāo)的兩大核心，且國(guó)務(wù)院發(fā)布的《中共中央關(guān)于打贏脫貧攻堅(jiān)戰(zhàn)的決定》中明確要求堅(jiān)持扶貧開發(fā)與生態(tài)保護(hù)并重。生態(tài)移民政策是保護(hù)生態(tài)與緩解貧困的最關(guān)鍵渠道之一，一直以來成為學(xué)術(shù)界、政策界關(guān)注的焦點(diǎn)。青海藏區(qū)作為我國(guó)西部一個(gè)特殊的經(jīng)濟(jì)落后少數(shù)民族區(qū)域，貧困覆蓋面較大、貧困程度較深，生態(tài)環(huán)境較為脆弱，各級(jí)政府將生態(tài)移民視作實(shí)現(xiàn)生態(tài)環(huán)境可持續(xù)發(fā)展和農(nóng)牧民增收的重要舉措，藏區(qū)生態(tài)移民政策的典型性與重要性愈發(fā)凸顯。那么，該政策是否有效緩解家庭貧困狀況已引起國(guó)內(nèi)外學(xué)者們的高度關(guān)注，已有研究表明，生態(tài)移民具有改善生態(tài)環(huán)境和提高扶貧效率的作用，可通過協(xié)調(diào)平衡生態(tài)效率與經(jīng)濟(jì)效率，達(dá)到“移得出且穩(wěn)得住”的目標(biāo)[4～6]。也有部分學(xué)者認(rèn)為移民政策對(duì)家庭貧困并未產(chǎn)生影響，甚至由于政策與外來力量的介入會(huì)導(dǎo)致的失業(yè)、貧困等問題[7,8]，嚴(yán)重阻礙了移民后續(xù)生計(jì)。

為實(shí)現(xiàn)2020年建成小康社會(huì)的宏偉目標(biāo)，面對(duì)脫貧攻堅(jiān)已經(jīng)到了攻堅(jiān)拔寨的關(guān)鍵階段，如何做到生態(tài)保護(hù)與扶貧工作相輔相成、協(xié)調(diào)發(fā)展，為“三區(qū)三州”打好打贏脫貧攻堅(jiān)戰(zhàn)、實(shí)施鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略、全面建成小康社會(huì)提供可靠保障，需從多維角度來認(rèn)識(shí)貧困。那么，在生態(tài)移民政策的實(shí)施下，家庭的貧困狀況是否得以改善？是否能夠有效起到緩解家庭多維貧困的作用？生態(tài)移民政策影響家庭多維貧困的作用機(jī)制是怎樣的？在精準(zhǔn)扶貧脫貧的時(shí)代背景下，回答上述問題不僅有助于全面了解與評(píng)價(jià)生態(tài)移民政策的實(shí)施效益，而且有利于拓展與完善家庭多維貧困理論研究與作用機(jī)制，為我國(guó)實(shí)現(xiàn)青海藏區(qū)鄉(xiāng)村振興、牧民扶貧脫貧具有至關(guān)重要的理論與現(xiàn)實(shí)意義。

2 研究區(qū)概況與數(shù)據(jù)來源

2.1 研究區(qū)概況

本文數(shù)據(jù)來源于國(guó)家社科基金青年項(xiàng)目“公平視角下青海藏區(qū)農(nóng)牧民增收問題研究”課題組的調(diào)研數(shù)據(jù)。青海藏區(qū)是中國(guó)除西藏自治區(qū)之外最大的藏族聚居區(qū)，中國(guó)10個(gè)藏族自治州6個(gè)在青海境內(nèi)，全省藏區(qū)總?cè)丝谶_(dá)210萬人，占全省總?cè)丝诘?6%。作為長(zhǎng)江、黃河、瀾滄江的發(fā)源地，被稱為“江河源頭”，是我國(guó)重要的生態(tài)屏障之一，也是生態(tài)環(huán)境脆弱區(qū)域。同時(shí)，青海藏區(qū)屬于《中國(guó)農(nóng)村扶貧開發(fā)綱要(2011～2020年)》扶貧新戰(zhàn)略重點(diǎn)部署的14個(gè)特殊片區(qū)和“三區(qū)三州”的范疇，該區(qū)域受到整體貧困與民族地區(qū)發(fā)展滯后并存、經(jīng)濟(jì)建設(shè)落后與生態(tài)環(huán)境脆弱并存、人口素質(zhì)偏低與公共服務(wù)滯后并存“三重矛盾”的制約，一直是我國(guó)扶貧開發(fā)任務(wù)重、難度大的典型藏區(qū)省份之一。因此，以該區(qū)域進(jìn)行生態(tài)移民政策對(duì)家庭多維貧困的研究具有一定代表性。

2.2 數(shù)據(jù)來源

課題組于2017年、2018年多次深入青海藏區(qū)實(shí)地調(diào)查研究，覆蓋青海省黃南藏族自治州、果洛藏族自治州、玉樹藏族自治州、海南藏族自治州、海西蒙古族藏族自治州、海北藏族自治州的11個(gè)縣(市)，結(jié)合青海藏區(qū)家庭生活習(xí)慣、民族文化等特色，按照6個(gè)自治州覆蓋范圍進(jìn)行隨機(jī)抽樣，每個(gè)縣抽取1～3個(gè)自然村，每個(gè)自然村平均隨機(jī)抽取20戶家庭進(jìn)行問卷訪談，共發(fā)放問卷570份，最終獲取517個(gè)有效樣本。

3 模型構(gòu)建、研究方法與變量選擇

3.1 模型構(gòu)建

根據(jù)多維貧困理論，為了準(zhǔn)確識(shí)別青海藏區(qū)家庭貧困狀況，通過設(shè)定多維貧困各個(gè)維度及指標(biāo)體系，確定每個(gè)指標(biāo)臨界值，以此來測(cè)算多維貧困指數(shù)，青海藏區(qū)家庭多維貧困模型構(gòu)建具體有以下幾個(gè)步驟：

第一，維度與指標(biāo)體系構(gòu)建。在甄別家庭多維貧困狀況過程中，構(gòu)建多維貧困維度與指標(biāo)是非常重要的。在借鑒Sen[9]的多維貧困理論和Alkire和Foster[10]提出的MPI指數(shù)的基礎(chǔ)上，該方法適用于發(fā)展中國(guó)家，通過確定剝奪臨界值與貧困臨界值來測(cè)量多維貧困，由于具有一定權(quán)威性，被學(xué)者們普遍應(yīng)用[11～13]；同時(shí)，結(jié)合我國(guó)的《中國(guó)農(nóng)村扶貧開發(fā)綱要》中扶貧要求與青海藏區(qū)調(diào)研過程中的實(shí)際情況，構(gòu)建了以下維度與指標(biāo)來衡量青海藏區(qū)家庭多維貧困狀況。

第二，權(quán)重與指標(biāo)計(jì)算。借鑒已有文獻(xiàn)的研究[14,15]，在確定多維貧困維度和指標(biāo)的權(quán)重過程中，熵值法是被學(xué)者們普遍認(rèn)可的。這種方法是通過計(jì)算多維貧困各維度及指標(biāo)的貢獻(xiàn)率，對(duì)每一個(gè)維度中的指標(biāo)以不同的權(quán)重賦值。同時(shí)，已有學(xué)者研究表明，該方法研究得出的結(jié)論通過了穩(wěn)健性檢驗(yàn)[16]，說明熵值法還是具有一定的權(quán)威性。因此，本文采用等權(quán)重方法對(duì)10個(gè)多維貧困指標(biāo)的權(quán)重進(jìn)行計(jì)算，見表1。

表1 多維貧困指標(biāo)體系與指標(biāo)權(quán)重

第三，家庭多維貧困指數(shù)計(jì)算。先計(jì)算出多維貧困人口發(fā)生率H，然后計(jì)算出多維貧困強(qiáng)度指數(shù)A。最后多維貧困指數(shù)MPI是由多維貧困人口發(fā)生率乘以多維貧困強(qiáng)度指數(shù)獲得的。表達(dá)式如下

3.2 研究方法

政策效應(yīng)評(píng)估的本質(zhì)在于比較同一樣本參與和未參與某一項(xiàng)目的收益差，本文運(yùn)用政策評(píng)價(jià)中的平均處理效應(yīng)方法實(shí)證分析參與生態(tài)移民政策對(duì)青海藏區(qū)家庭多維貧困的影響。將樣本家庭分為實(shí)驗(yàn)組與對(duì)照組，其中實(shí)驗(yàn)組是參與生態(tài)移民政策的樣本家庭，對(duì)照組是未參與的樣本家庭。由于生態(tài)移民政策是以政府引導(dǎo)、自愿選擇為前提，既不是隨機(jī)產(chǎn)生的行為也不是隨機(jī)分配的結(jié)果，屬于自選擇的結(jié)果，農(nóng)牧民根據(jù)自身家庭各方面條件做出選擇，因此，家庭是否參與生態(tài)移民政策不是外生變量，而是屬于內(nèi)生變量范疇?？紤]到最小二乘法OLS估計(jì)參與生態(tài)移民政策對(duì)家庭多維貧困的影響會(huì)產(chǎn)生自選擇導(dǎo)致的估計(jì)偏差問題，同時(shí)，樣本家庭選擇參與生態(tài)移民政策也會(huì)受到戶主個(gè)人特征、家庭特征、環(huán)境特征等方面的因素影響，而這些因素也會(huì)同樣影響家庭多維貧困，這在分析生態(tài)移民政策對(duì)家庭多維貧困的影響時(shí)會(huì)存在內(nèi)生性問題，即家庭參與生態(tài)移民政策不僅與多維貧困有關(guān)，也與殘差項(xiàng)有關(guān)。

鑒于以上考慮，本文運(yùn)用傾向得分匹配方法(PSM)來解決家庭參與生態(tài)移民政策的自選擇問題。PSM方法既能夠避免不可觀測(cè)因素帶來的內(nèi)生性問題，又能夠控制一些可觀測(cè)的異質(zhì)性因素，消除自選擇帶來的內(nèi)生性問題[17]。假設(shè)處理變量為Di=(0,1)，表示家庭i是否參與生態(tài)移民政策，若參與，D=1，反之，D=0。家庭的多維貧困為Yi，參與生態(tài)移民政策的家庭多維貧困為Y0i，未參與為Y1i，探究Di對(duì)Yi的影響，表達(dá)式為

ATT=E[Y1i-Y0i]=E[Y1i-Y0i|D=1]

=E[Y1i|D=1]-E[Y0i|D=1]

(1)

其中ATT為參與生態(tài)移民政策家庭的平均處理效應(yīng)。具體而言，傾向得分匹法分為傾向得分(propensity score)與匹配(matching)兩個(gè)步驟：一是構(gòu)建一個(gè)家庭參與政策的概率模型，預(yù)測(cè)每個(gè)家庭的傾向分?jǐn)?shù)值，并根據(jù)該值檢驗(yàn)變量的平衡條件；二是進(jìn)行配對(duì)分析，運(yùn)用相應(yīng)的匹配方法為參與生態(tài)移民政策的家庭尋找匹配的未參與政策的家庭，為避免選擇性偏誤和混雜偏差進(jìn)行模擬隨機(jī)分組，同時(shí)，比較參與政策的實(shí)驗(yàn)組和未參與政策的對(duì)照組，對(duì)傾向得分相近的家庭計(jì)算生態(tài)移民政策對(duì)多維貧困的平均影響。

3.3 變量選擇

從已有研究發(fā)現(xiàn)，目前學(xué)界對(duì)是否處于多維貧困的劃分標(biāo)準(zhǔn)并不統(tǒng)一，結(jié)合楊慧敏等[13]與韓佳麗等[18]的研究，本文以二維貧困狀態(tài)作為劃分標(biāo)準(zhǔn)，處于二維及以上的多維貧困狀態(tài)的家庭，視為多維貧困，將其賦值為1；處于一維或非貧困狀態(tài)的家庭，視為非多維貧困，將其賦值為0。同時(shí)，將是否參與生態(tài)移民政策作為核心變量，由于家庭是否選擇參與生態(tài)移民政策會(huì)受到戶主個(gè)人特征、家庭特征、環(huán)境特征等方面因素的影響，因此，本文選取的主要變量有：家庭是否處于多維貧困狀態(tài)、是否參與生態(tài)移民政策、以及涵蓋個(gè)人、家庭和環(huán)境相關(guān)變量的控制變量。

4 青海藏區(qū)家庭多維貧困狀況

4.1 多維貧困各指標(biāo)貧困測(cè)度

為了更準(zhǔn)確分析多維貧困，首先對(duì)單一維度貧困進(jìn)行測(cè)度。根據(jù)分析發(fā)現(xiàn)，家庭受教育年限和做飯燃料的貧困問題凸顯，其中51.03%的樣本家庭受教育年限小于6年，65.02%的家庭沒有使用清潔能源，仍以木柴、牛糞等為主要燃料，而兒童入學(xué)的貧困發(fā)生率最低，在九年義務(wù)教育普遍推行的同時(shí)，家庭對(duì)子女教育的理念也悄然轉(zhuǎn)變，由以往的代際傳承傳統(tǒng)畜牧業(yè)變得越來越重視孩子的教育。比較生態(tài)移民與非生態(tài)移民群體差異發(fā)現(xiàn)，非生態(tài)移民的貧困發(fā)生率普遍高于生態(tài)移民的貧困發(fā)生率，尤其是家庭用電、飲用水、醫(yī)療保障等方面的差距尤其明顯，初步判斷與移民搬遷有一定關(guān)系，家庭由于以傳統(tǒng)畜牧業(yè)生產(chǎn)方式為主，每年游牧分為冬季與夏季草場(chǎng)，居無定所的日子給他們的基本生活帶來不便，而生態(tài)移民搬遷后，統(tǒng)一安置在政府修建的社區(qū)，基礎(chǔ)設(shè)施也相應(yīng)具備，水、電等生活保障基本到位，因此，這三個(gè)指標(biāo)的貧困發(fā)生率差距顯著；除了受教育年限與做飯燃料指標(biāo)外，非生態(tài)移民還在交通道路、家庭用電、健康水平、醫(yī)療保障等方面的貧困更為突出。

4.2 多維貧困測(cè)度與分解

從單一貧困的測(cè)度分析發(fā)現(xiàn)，青海藏區(qū)家庭存在著多維貧困的現(xiàn)象。為更準(zhǔn)確地識(shí)別家庭的多維貧困狀況，對(duì)多維貧困測(cè)度估計(jì)結(jié)果。結(jié)果顯示，臨界值K=0.1時(shí)，全樣本的貧困發(fā)生率最高為81.1%，說明81.1%的家庭至少存在著一維貧困的現(xiàn)象，且非生態(tài)移民高于生態(tài)移民群體。隨著K值升高，貧困維度逐步遞增，貧困發(fā)生率與多維貧困指數(shù)逐步遞減，值得關(guān)注的是，生態(tài)移民家庭的最高貧困發(fā)生率是在K值為0.6時(shí)，其多維貧困指數(shù)為0.012，非生態(tài)移民家庭在K值為0.8時(shí)，其多維貧困指數(shù)為0.013，說明發(fā)生多維貧困現(xiàn)象易出現(xiàn)在非生態(tài)移民家庭群體。從貢獻(xiàn)率來看，K=0.1和K=0.2時(shí)，生態(tài)移民家庭的貢獻(xiàn)率分別是62.2%與48.9%，而非生態(tài)移民家庭的貢獻(xiàn)率分別為34.8%與46.4%，說明非生態(tài)移民家庭在低維度貧困狀況的貢獻(xiàn)小于移民家庭，隨著貧困維度增加，非移民家庭的貢獻(xiàn)率大于移民家庭，說明非生態(tài)移民家庭的貧困狀況隨著臨界值升高也越嚴(yán)重，這與前文分析的結(jié)果也非常吻合。

5 生態(tài)移民政策對(duì)家庭多維貧困的影響

5.1 家庭參與生態(tài)移民政策的影響因素

傾向得分匹配的第一步需要估計(jì)家庭參與移民政策的傾向得分，根據(jù)得分進(jìn)行匹配，進(jìn)而分析實(shí)驗(yàn)組與對(duì)照組的處理效應(yīng)，關(guān)鍵是選擇匹配變量，PSM對(duì)家庭參與移民政策的影響因素的要求較高，即需要同時(shí)影響家庭參與移民政策的行為與家庭多維貧困，且選擇的變量不會(huì)因家庭參與生態(tài)移民而受到影響[19]?；谝延形墨I(xiàn)的基礎(chǔ)上，本文選取個(gè)人、家庭、環(huán)境特征的相關(guān)變量作為匹配變量，表2為家庭參與生態(tài)移民政策的傾向得分估計(jì)結(jié)果，可以看出，模型整體較顯著，通過了ROC檢驗(yàn)，且logit回歸系數(shù)與邊際效應(yīng)的符號(hào)均一致。

表2 參與生態(tài)移民政策傾向得分的logit估計(jì)結(jié)果

注:*、**、***分別表示通過顯著性水平為10%、5%、1%的統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)。下同。

由表2顯示，性別、年齡、家庭規(guī)模、家庭負(fù)擔(dān)比、家庭人均收入、家庭是否有村干部、家庭牛羊量、草場(chǎng)質(zhì)量、是否在生態(tài)脆弱區(qū)均對(duì)家庭參與生態(tài)移民政策產(chǎn)生顯著影響。男性戶主比女性戶主參與政策概率高11.1%，戶主年齡每增加1歲，其參與政策概率提升0.3%，家庭規(guī)模增加1人，其參與政策概率降低4.1%，家庭負(fù)擔(dān)每增加1%則會(huì)降低36.5%的參與率，家中有村干部的比沒有村干部的高出17.9%的參與率，牛羊總量每提高1個(gè)單位，參與政策的概率降低6.8%，草場(chǎng)質(zhì)量每提高1個(gè)單位，參與政策的概率下降8.5%，生活在生態(tài)脆弱區(qū)的家庭參與生態(tài)移民政策概率比非生態(tài)脆弱區(qū)的家庭高出17.7%。

5.2 假設(shè)檢驗(yàn)

PSM方法的前提條件有兩個(gè)，即共同支撐假設(shè)與平行假設(shè)，其中共同支撐假設(shè)是為了保證實(shí)驗(yàn)組與對(duì)照組的個(gè)體在綜合特征上相似，而平行假設(shè)是為了保證實(shí)驗(yàn)組與對(duì)照組的個(gè)體在每個(gè)指標(biāo)上相似。只有滿足這兩個(gè)假設(shè)才能保證匹配質(zhì)量。

一般而言，共同支撐假設(shè)的檢驗(yàn)方法有經(jīng)驗(yàn)密度函數(shù)圖、共同支撐域條形圖以及ROC曲線三類，本文選擇家庭傾向得分匹配后的密度函數(shù)圖，見圖1。從圖中可見，匹配之后生態(tài)移民政策參與家庭和對(duì)照組家庭的傾向得分區(qū)間具有較大范圍的共同區(qū)間，該區(qū)間即為共同支撐域，由此可知，本文的共同支撐域條件較理想，大多觀察值均在共同取值的范圍內(nèi)，運(yùn)用傾向得分匹配只有少量的損失樣本。

表3 匹配變量平衡檢驗(yàn)結(jié)果

注：采用一比四的K近鄰匹配方法。

對(duì)于平行假設(shè)而言，通過平衡性檢驗(yàn)可以分析，進(jìn)一步對(duì)比分析匹配前后主要匹配變量誤差消減結(jié)果，見表3，可以看出，匹配后絕大多數(shù)變量在實(shí)驗(yàn)組和對(duì)照組之間變量的標(biāo)準(zhǔn)化偏差均有不同程度的減少，除了婚姻和對(duì)生態(tài)移民政策了解程度標(biāo)準(zhǔn)偏差接近10%，其余變量均小于10%，且對(duì)比匹配前的結(jié)果，大多數(shù)變量的偏誤比例均大幅度降低，這意味著傾向得分匹配法的確能夠大幅度降低生態(tài)移民組與非生態(tài)移民組之間的差異。另外，T檢驗(yàn)值的絕對(duì)值明顯變小，結(jié)果表明匹配后實(shí)驗(yàn)組和對(duì)照組變量不存在系統(tǒng)性差異，意味著匹配后兩組之間在協(xié)變量上的差異進(jìn)一步降低，由于自選擇導(dǎo)致的估計(jì)偏誤也得以改善。由此可知，樣本經(jīng)過匹配后通過平衡性檢驗(yàn)，即兩個(gè)樣本組在協(xié)變量上不存在系統(tǒng)差異或差異很微小，基本可達(dá)到隨機(jī)試驗(yàn)的效果。

表4 模型匹配前后的總體擬合優(yōu)度

而模型總體擬合優(yōu)度統(tǒng)計(jì)量的結(jié)果顯示，見表4，Pseudo-R2值顯著降低，從匹配前的0.229下降到匹配后的0.010，LR統(tǒng)計(jì)量由匹配前的140.66下降到匹配后的8.30且不再顯著，檢驗(yàn)結(jié)果表明，匹配結(jié)果較好地平衡了實(shí)驗(yàn)組與對(duì)照組之間的解釋變量分布，平行假設(shè)得以驗(yàn)證。

5.3 生態(tài)移民政策對(duì)家庭多維貧困的影響

在匹配過程中，為保證匹配質(zhì)量，通常只保留傾向得分有重疊的樣本。根據(jù)陳強(qiáng)[20]的研究，本文選取K近鄰匹配、半徑匹配與核匹配方法估計(jì)生態(tài)移民政策對(duì)家庭多維貧困的處理效應(yīng)結(jié)果，見表5。

表5 對(duì)ATT 估計(jì)結(jié)果

由于不存在適用于一切情景的絕對(duì)好方法，只有根據(jù)具體數(shù)據(jù)來選擇匹配方法，雖然本文由于對(duì)照組個(gè)體并不多，但由于研究數(shù)據(jù)來自于實(shí)地調(diào)研，在采取科學(xué)的調(diào)研方法滿足了樣本代表性的前提下，實(shí)驗(yàn)組和對(duì)照組的樣本比反映了當(dāng)?shù)卣鎸?shí)的家庭參與生態(tài)移民政策的現(xiàn)狀；且樣本數(shù)量經(jīng)過共同支撐域檢驗(yàn)和平衡性檢驗(yàn)，因此，本文數(shù)據(jù)滿足了PSM模型的使用條件。由表5可以看出，通過K近鄰匹配、半徑匹配與核匹配得到的平均處理效應(yīng)ATT分別為-0.362、-0.351、-0.353，且分別在10%、5%、5%的水平上顯著，由此可見，不同的匹配方法得到的平均處理效應(yīng)估計(jì)值與其顯著性均相似，結(jié)果表明，模型估計(jì)結(jié)果是穩(wěn)健的，也說明三種匹配方法均較為合適，更嚴(yán)謹(jǐn)?shù)刂v，結(jié)合本文研究實(shí)情，在三類匹配方法中，有放回的K鄰匹配更為理想。對(duì)參與政策的家庭與未參與政策的家庭兩個(gè)樣本組在消除了可觀測(cè)異質(zhì)性導(dǎo)致的顯性偏差后，參與生態(tài)移民政策的家庭多維貧困比未參與的家庭低36.2%。這可能說明生態(tài)移民搬遷前后生活確實(shí)發(fā)生較大轉(zhuǎn)變，經(jīng)過搬遷后，移民生活不僅有了較大改善，而且住房、醫(yī)療、教育等有所保障，從而大大降低了家庭多維貧困狀況。

6 結(jié)論與建議

6.1 研究結(jié)論

基于青海藏區(qū)的微觀家庭調(diào)查數(shù)據(jù)，通過多維貧困測(cè)量方法與傾向得分匹配方法研究了家庭參與生態(tài)移民政策對(duì)多維貧困的影響，研究表明：(1)家庭多維貧困的單一維度中，最嚴(yán)重的問題是做飯燃料和受教育年限，且家庭的貧困狀況存在復(fù)雜性，單一因素并不能很好地表征貧困狀況的多維特性。(2)家庭貧困狀況不能夠僅以收入為衡量標(biāo)準(zhǔn)，還存在著多維貧困，且生態(tài)移民政策對(duì)其影響顯著。從家庭多維貧困狀況分析，隨著貧困維度提高，貧困發(fā)生率與指數(shù)均遞減，且生態(tài)移民組與非生態(tài)移民組存在差異；此外，多維貧困貢獻(xiàn)率中，移民組隨著維度提高逐漸減少，非移民組則正好相反。(3)生態(tài)敏感區(qū)參與生態(tài)移民政策的家庭受到性別、年齡、家庭規(guī)模、家庭負(fù)擔(dān)比、家庭人均收入、家庭是否有村干部、家庭牛羊總量、草場(chǎng)質(zhì)量、是否在生態(tài)脆弱區(qū)等因素的顯著影響，且生態(tài)移民政策的實(shí)施具有緩解家庭多維貧困的效果，參與生態(tài)移民政策的家庭多維貧困比未參與的家庭低36.2%。

6.2 建議與局限

首先，從貧困狀況特性看，需重視做飯燃料和受教育年限兩個(gè)最為嚴(yán)重的問題，且青海藏區(qū)家庭多維貧困涉及多個(gè)方面，家庭扶貧也應(yīng)從多個(gè)維度進(jìn)行考慮。各級(jí)相關(guān)部門應(yīng)側(cè)重提高藏區(qū)農(nóng)牧民生活質(zhì)量，加強(qiáng)自來水、清潔燃料、道路交通等基礎(chǔ)工程建設(shè)，加大公共衛(wèi)生醫(yī)療投入，改善家庭做飯燃料狀況。同時(shí)，繼續(xù)加大對(duì)青海藏區(qū)基礎(chǔ)教育投入力度，通過統(tǒng)一性、連續(xù)性、標(biāo)準(zhǔn)化和制度化的正規(guī)教育循序漸進(jìn)地提升移民整體的文化素質(zhì)，借助技能教育、成人教育提升農(nóng)牧民的生產(chǎn)、生存技能，進(jìn)而改善青海藏區(qū)家庭就業(yè)的邊緣處境，提升自我發(fā)展能力。

其次，多維貧困指標(biāo)體系為青海藏區(qū)生態(tài)移民政策實(shí)施效果提供了有理論價(jià)值和可操作的視角，基礎(chǔ)設(shè)施、公共服務(wù)等多維度的結(jié)構(gòu)性改善，是移民貧困人口所需，更是多維扶貧對(duì)移民綜合福利提升的體現(xiàn)。有關(guān)部門應(yīng)將全面提升青海藏區(qū)家庭福利水平作為一個(gè)長(zhǎng)遠(yuǎn)的政策目標(biāo)，從公共服務(wù)、社會(huì)保障等多維結(jié)構(gòu)角度改善，提高青海藏區(qū)扶貧資金與項(xiàng)目的瞄準(zhǔn)率，引導(dǎo)扶貧項(xiàng)目有序開展，以改善藏區(qū)家庭生產(chǎn)生活條件與基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，加強(qiáng)醫(yī)療保險(xiǎn)、家庭低保等公共服務(wù)項(xiàng)目，加大對(duì)其的財(cái)政轉(zhuǎn)移支付，使得青海藏區(qū)貧困家庭能夠有機(jī)會(huì)與能力參與經(jīng)濟(jì)發(fā)展成果，進(jìn)一步降低家庭多維貧困發(fā)生率。

最后，鑒于藏區(qū)家庭的群體差異性，只有實(shí)施差別化的群體扶貧政策，才能實(shí)現(xiàn)藏區(qū)精準(zhǔn)扶貧。對(duì)于參與生態(tài)移民政策的家庭，因地制宜地鼓勵(lì)優(yōu)勢(shì)產(chǎn)品相關(guān)企業(yè)在當(dāng)?shù)丶?，重點(diǎn)開發(fā)優(yōu)勢(shì)畜牧業(yè)產(chǎn)品和特色民族手工藝品等，促進(jìn)畜牧業(yè)產(chǎn)業(yè)、手工產(chǎn)業(yè)集群的形成，打通產(chǎn)業(yè)間的融合，提供更多就業(yè)崗位，拓寬增收渠道，加快藏區(qū)家庭脫貧速度。對(duì)于未參與生態(tài)移民政策的家庭，尤其是特殊狀況的貧困群體，應(yīng)實(shí)施綜合救助措施，考慮該地區(qū)生存環(huán)境惡劣，高原病、地方病問題突出，農(nóng)牧民子女上學(xué)不便，可通過開展醫(yī)療救助、教育救助等多方面救助，保障貧困家庭基本生存水平，最大限度避免出現(xiàn)貧困的代際傳遞效應(yīng)。

本文研究也存在一些研究局限。在研究變量方面，構(gòu)建的多維貧困指標(biāo)體系選取可能并不全面，未來將進(jìn)一步豐富與完善家庭多維貧困的指標(biāo)體系，如資產(chǎn)方面將綜合考慮草場(chǎng)面積與牛羊數(shù)量等；在研究?jī)?nèi)容方面，雖然彌補(bǔ)了少數(shù)民族生態(tài)脆弱地區(qū)，但鑒于數(shù)據(jù)可獲性，僅針對(duì)青海藏區(qū)地區(qū)的截面數(shù)據(jù)進(jìn)行研究，未來將基于時(shí)間序列逐步拓展到多省區(qū)域間的研究。