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    西部地區(qū)財政干預(yù)的多維減貧效應(yīng)研究

    2024-01-23 07:55:28李佳殊馬長發(fā)
    青海金融 2023年12期
    關(guān)鍵詞:省份財政維度

    ■ 李佳殊 馬長發(fā)

    (新疆財經(jīng)大學(xué) 新疆烏魯木齊 830012)

    一、文獻(xiàn)綜述

    截至2020 年底,我國區(qū)域整體貧困問題已得到解決,消滅絕對貧困的使命圓滿完成。但是,這并不意味著扶貧工作已經(jīng)結(jié)束,它標(biāo)志著我國扶貧工作進(jìn)入到一個新的階段,即相對貧困的治理。我國的扶貧工作已由“消滅絕對貧困”轉(zhuǎn)向“減輕相對貧困”,西部地區(qū)多維相對貧困問題制約著扶貧工作的穩(wěn)定性與可持續(xù)性。

    Townsend 最早開始相對貧困領(lǐng)域的研究。相對貧困是指個人或家庭與一定的參照群體相比所面臨的相對剝奪,他們的選擇空間受到限制,收入來源變少,生活水平降低。相對貧困不僅僅是經(jīng)濟(jì)上的貧困,它還包含更深層次的內(nèi)容,例如脆弱性、社會存在感弱、社會排斥等精神層面的內(nèi)容,且它更側(cè)重社會層面上的“相對剝奪感”。相對貧困表現(xiàn)為收入不足,進(jìn)而導(dǎo)致其在教育及生活質(zhì)量等方面的投入不能達(dá)到社會期望水平,從而陷入了多維相對貧困。

    我國關(guān)于多維相對貧困的研究仍處于萌芽期,學(xué)術(shù)界對于相對貧困的關(guān)注度在2020 年后才明顯上升。王小林(2009)估計了中國城鄉(xiāng)居民的相對貧困維度,結(jié)果顯示:各個維度對于居民貧困指數(shù)的貢獻(xiàn)比較突出,但是收入維度除外。后來,鄒薇等人(2011)利用AF 多維貧困測度,分析了城鄉(xiāng)多維相對貧困人群的內(nèi)在差異,這一研究豐富了多維相對貧困理論在中國扶貧領(lǐng)域的應(yīng)用。邢成舉等(2019)指出相對貧困有相對性、發(fā)展性及多維性等顯著特征,因此,應(yīng)當(dāng)制定新的多維度標(biāo)準(zhǔn)和扶貧治理策略。姜安印等人(2021)認(rèn)為相對貧困具有基于群體、主觀效能及區(qū)域差異的相對性,包含收入、發(fā)展機(jī)會、社會參與權(quán)以及社會剝奪感等維度的多維性。

    國內(nèi)外學(xué)者對相對貧困進(jìn)行了長期的研究,為后續(xù)研究者進(jìn)一步深入研究奠定了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ),也為本文開展研究提供了重要的理論參考,但同時以往研究也存在一定的局限性。首先,在研究相對貧困問題時,許多學(xué)者通常只關(guān)注經(jīng)濟(jì)相對貧困,并使用單一的統(tǒng)計指標(biāo)來衡量相對貧困。然而,這種方法未能全面分析或探討相對貧困問題,相對貧困不僅僅包括經(jīng)濟(jì)困難,還包括住房不足、缺乏清潔水源、健康狀況差和教育機(jī)會有限等方面。其次,盡管有一些學(xué)者已經(jīng)開始從多維度的角度研究中國當(dāng)前的相對貧困狀況,但很少具體涉及到特定地區(qū)或區(qū)域,有針對性地研究西部地區(qū)的多維相對貧困情況就更少。

    基于以上兩點(diǎn),本文采用西部地區(qū)十二省份2011~2021年多維相對貧困的相關(guān)數(shù)據(jù),構(gòu)建包含收入與福利在內(nèi)的多維相對貧困指標(biāo)體系,使用AF 雙臨界值法對現(xiàn)階段西部地區(qū)多維相對貧困進(jìn)行測度,并探究西部地區(qū)財政干預(yù)對多維相對貧困的作用機(jī)制和效應(yīng)。

    二、數(shù)據(jù)指標(biāo)與模型構(gòu)建

    (一)數(shù)據(jù)來源

    本文的數(shù)據(jù)來源于《中國統(tǒng)計年鑒》《中國社會統(tǒng)計年鑒》《中國衛(wèi)生統(tǒng)計年鑒》《中國農(nóng)村統(tǒng)計年鑒》等統(tǒng)計年鑒,對缺失數(shù)據(jù)采用插值法以及ARIMA 法予以補(bǔ)齊。

    (二)西部地區(qū)多維相對貧困的指數(shù)構(gòu)建

    1.西部地區(qū)多維相對貧困指標(biāo)體系的構(gòu)建。學(xué)術(shù)界至今尚未就相對貧困指標(biāo)建立一致的標(biāo)準(zhǔn),目前主流的指標(biāo)為多維貧困指數(shù)(MPI)。例如,Alkire and Foster 從健康、教育和生活水平3 個維度對多維相對貧困指數(shù)進(jìn)行測度,Guo Xibao 和Zhou Qiang 從收入、教育、健康、醫(yī)療服務(wù)、就業(yè)、生活質(zhì)量6 個維度進(jìn)行測度。本文從經(jīng)濟(jì)發(fā)展、社會發(fā)展、生態(tài)環(huán)境這三個維度中選取24 個指標(biāo),構(gòu)建西部地區(qū)多維相對貧困指數(shù)體系,具體如表1 所示。

    表1 西部地區(qū)多維相對貧困指標(biāo)體系各維度權(quán)重

    2.BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)評價模型。BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有自適應(yīng)性強(qiáng)、學(xué)習(xí)能力強(qiáng)、處理效率高等優(yōu)點(diǎn),因此在眾多評價模型中應(yīng)用廣泛。該模型主要分為三個部分:輸入層、隱藏層和輸出層。在實(shí)際應(yīng)用中,BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)評價模型對于提高決策的科學(xué)性和精準(zhǔn)性具有重要的作用。因此,本文利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對24 個三級指標(biāo)的權(quán)重進(jìn)行測度。在處理非線性問題時,BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以更好地減小主觀偏誤,具體的計算步驟如下:

    其中,k 表示隱含單元,k=1,…,K;fnm代表相關(guān)系數(shù);Fnm為相關(guān)指數(shù);Wkn表示輸入層神經(jīng)元n 以及隱含層神經(jīng)元k 之間的權(quán)系數(shù);Wmk是輸出層神經(jīng)元m 和隱含層神經(jīng)元k 之間的權(quán)系數(shù),Cnm表示絕對影響系數(shù),即24 個相對貧困評價指標(biāo)的權(quán)重(見表1)。

    3.多維相對貧困的識別。根據(jù)Amartya Sen 的可行能力剝奪理論,本文使用Alkire 和Foster 開發(fā)的貧困指數(shù)作為衡量多維貧困的基本分析框架,主要分為以下四個步驟:單指標(biāo)相對剝奪識別、多指標(biāo)相對剝奪識別、多維相對貧困的加總、多維相對貧困的分解。

    (1)單指標(biāo)相對剝奪識別(第一重剝奪)。假定社會中有n 個獨(dú)立個體,任取其中一個個體i,i 的社會福利狀況由經(jīng)濟(jì)社會機(jī)會、政治等共d 個指標(biāo)度量(d ≥2)設(shè)定,是維矩陣,表達(dá)式如下:

    其中,Xij表示家庭(個體)i 在指標(biāo)j 上的水平值,其中,使用指標(biāo)臨界值建立剝奪矩陣,g0的表示如下:

    指標(biāo)j 被剝奪的臨界值用Zj(Zj>0)代表,是各指標(biāo)的臨界值。如果Xij>Zj,g0=0,表示該家庭(個體)i在指標(biāo)j 上未被剝奪;而g0=1,表示該家庭(個體)i 在指標(biāo)j 上被剝奪。

    (2)多指標(biāo)相對剝奪識別(第二重剝奪)。考慮多維時,要計算每個家庭被剝奪的指標(biāo),和臨界值(k)對比,判斷其是否為多維相對貧困。具體分為三個步驟:首先,對每個指標(biāo)賦予權(quán)重,令wj()表示各指標(biāo)的權(quán)重,加權(quán)剝奪矩陣構(gòu)建如下:

    其次,計算個體i 在所有維度上的剝奪總分?jǐn)?shù),令ci為家庭i 被剝奪的指標(biāo)數(shù)值,加總可得家庭i 被剝奪的指標(biāo)總數(shù)值。

    最后,設(shè)剝奪臨界值(k)判定家戶是否多維相對貧困準(zhǔn)則,如果被剝奪的指標(biāo)數(shù)比臨界值大,表明是多維相對貧困,否則不是。調(diào)整后的剝奪矩陣g0(k),其表達(dá)式如下:

    (3)多維相對貧困的加總雙臨界值方法。參考FGT 指數(shù)關(guān)于貧困發(fā)生率的概念。q 為多維相對貧困家庭數(shù),總家庭數(shù)s,多維相對貧困發(fā)生率為H,則:

    修正的多維貧困指數(shù)M0,以解決多維貧困發(fā)生率H 對剝奪的深度不敏感問題。H 乘以平均剝奪份額(剝奪強(qiáng)度)A 得到M0。

    令多維貧困指數(shù)為M0,則:

    (4)多維相對貧困的分解。βj所表示的指標(biāo)(維度)的貢獻(xiàn)率如下:

    (三)計量模型

    本文的被解釋變量為西部地區(qū)十二個省份的多維相對貧困指數(shù),核心解釋變量為政府財政干預(yù),通過熵值法對政府財政干預(yù)評價指標(biāo)體系進(jìn)行綜合評價而得,具體評價體系如表2 所示。另外,本文還選取了市場化、科技創(chuàng)新水平、農(nóng)業(yè)發(fā)展、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、城鎮(zhèn)化、人均消費(fèi)水平、對外開放水平作為控制變量,本文設(shè)定的模型為:

    表2 政府財政干預(yù)評價指標(biāo)體系

    在模型中,i 和t 分別表示省份和時間,MPIit表示西部地區(qū)多維相對貧困指數(shù),GOVit表示政府財政干預(yù)水平,CONTROLit表示一系列控制變量,和分別代表省份和年份固定效應(yīng),為隨機(jī)干擾項(xiàng)。

    三、鄉(xiāng)村振興背景下西部地區(qū)多維相對貧困的測度

    本文采用AF 法對西部地區(qū)多維相對貧困指數(shù)進(jìn)行測算,并借鑒汪三貴等(2021)的研究成果,采用比例法將第一重臨界剝奪值設(shè)置為2021 年各項(xiàng)指標(biāo)中位數(shù)的70%,若數(shù)值高于該臨界值,表示該數(shù)值對應(yīng)的個體在某指標(biāo)上未被剝奪,賦值為零;反之賦值為1,表示該個體在某指標(biāo)上被剝奪。

    第二重剝奪臨界值k 的選擇在多維相對貧困指數(shù)的計算中非常重要。k 的值沒有統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn),大多數(shù)學(xué)者根據(jù)經(jīng)驗(yàn)將k 值視為約1/3,本文將臨界值k 定義為0.3,并以k 為0.2、0.4、0.5、0.6、0.7 和0.8 作為參照來測量西部地區(qū)多維相對貧困指數(shù),以描述西部地區(qū)多維相對貧困狀況的變化,測算結(jié)果如表3、表4、表5、圖1 所示。

    圖1 2011-2021 年西部地區(qū)多維相對貧困指數(shù)熱力圖

    表3 西部地區(qū)多維相對貧困指數(shù)下降幅度

    表4 2011~2021 年西部地區(qū)多維相對貧困識別結(jié)果

    表5 變量說明

    通過AF 法計算得到我國西部地區(qū)十二個省份的多維相對貧困指數(shù),根據(jù)貧困指數(shù)得分,可將這十二個省份的多維相對貧困指數(shù)分為5 個等級,多維貧困相對指數(shù)屬于(0.0795,0.3104)區(qū)間時為輕度多維相對貧困類型,屬于(0.3104,0.6899)時為中度多維相對貧困類型,屬于(0.6899,0.8425)為重度多維相對貧困類型。本文利用ArcGIS10.2 軟件繪制的西部地區(qū)各省份多維相對貧困指數(shù)熱力圖如圖1 所示,顏色越深表示貧困程度越深。

    由圖1 可知,在2011~2021 年間,從整體來看西部地區(qū)的多維相對貧困指數(shù)逐年遞減,表明西部地區(qū)的多維相對貧困狀態(tài)有了極大的改善,尤其是自2017 年起,重度多維相對貧困省份已消失,并且至2021 年都未再次出現(xiàn)。出現(xiàn)這種情況一定程度上表明鄉(xiāng)村振興對于緩解多維相對貧困狀況起到了一定的作用。其中值得關(guān)注的是雖然大部分省份都已呈現(xiàn)輕度多維相對貧困狀況,但是西藏、云南和甘肅這三個省份仍處于中度多維相對貧困狀況。

    從表3 可知,從多維相對貧困指數(shù)下降幅度來看,四川、廣西、陜西這三個省份的多維相對貧困指數(shù)下降幅度最大,青海、甘肅、西藏這三個省份的下降幅度最小。

    西部地區(qū)整體的多維貧困測算結(jié)果如表4 所示,從總體來看,我國西部地區(qū)的多維相對貧困有以下幾個特點(diǎn):一是西部地區(qū)的多維相對貧困指數(shù)、貧困發(fā)生率以及平均缺失份額都在逐年下降,說明西部地區(qū)的多維相對貧困在貧困廣度和貧困深度方面都有所緩解;二是當(dāng)k=0.2 時,在2017 年實(shí)施鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略之后,貧困發(fā)生率從100%下降到75%,并且呈現(xiàn)逐年遞減的趨勢;三是隨著多維貧困k值的增加,多維相對貧困指數(shù)逐漸減小。當(dāng)k 在0.2–0.6范圍內(nèi)時,多維相對貧困指數(shù)的下降幅度最大,且超過0.6之后,三個指標(biāo)的值都較低,但是仍存在一定波動,說明隨著貧困標(biāo)準(zhǔn)的提高,西部地區(qū)的多維相對貧困的問題也逐漸突出。

    四、鄉(xiāng)村振興背景下政府財政干預(yù)減緩西部地區(qū)多維相對貧困的實(shí)證研究

    (一)變量選擇

    本文基于2011~2021 年間西部地區(qū)十二個省份的面板數(shù)據(jù)構(gòu)造實(shí)證模型,在研究相關(guān)文獻(xiàn)的基礎(chǔ)上,選擇以下幾個變量展開實(shí)證分析,具體選取的變量如表5 所示:

    (二)基準(zhǔn)回歸分析

    通常,對面板數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證分析時,可以選擇固定效應(yīng)、隨機(jī)效應(yīng)或混合效應(yīng)等模型。模型的適用性可以通過豪斯曼檢驗(yàn)來確定。當(dāng)豪斯曼檢驗(yàn)的p 值小于0.05 時,表明固定效應(yīng)模型是合適的選擇。因此,本研究使用雙向固定效應(yīng)模型(FEM)來對面板數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,具體結(jié)果如表6 所示。

    表6 基準(zhǔn)回歸實(shí)證結(jié)果

    實(shí)證結(jié)果表明,政府財政干預(yù)通過了顯著性檢驗(yàn),并且其影響系數(shù)顯著為負(fù),當(dāng)政府財政干預(yù)水平提高1%時,西部地區(qū)多維相對貧困指數(shù)可下降0.415%,這充分證明政府財政干預(yù)對于推進(jìn)西部地區(qū)的減貧工作有良好的促進(jìn)作用。

    (三)穩(wěn)健性檢驗(yàn)

    在進(jìn)行基準(zhǔn)回歸時,加入對實(shí)際情況的考慮可能會對估計結(jié)果產(chǎn)生不確定性影響,本文為了進(jìn)一步檢驗(yàn)上述結(jié)論的可靠性,對該固定效應(yīng)模型進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn),結(jié)果如表7 所示。

    表7 穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果

    1.改變核心解釋變量。結(jié)合文獻(xiàn)與前文中關(guān)于多維相對貧困指數(shù)的測算,加入生態(tài)環(huán)境支出來測度生態(tài)環(huán)境投入水平。新加入生態(tài)環(huán)境支出后,政府財政干預(yù)的系數(shù)變化較小,說明教育支出、社會保障支出、醫(yī)療健康支出和財政分權(quán)這四個變量基本可以涵蓋政府財政干預(yù)對于減貧的影響路徑。

    2.改變樣本容量。根據(jù)AF 法的測算,重慶在西部地區(qū)的多維貧困指數(shù)最低,且相對于其他西部省份,重慶的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較高。因此,在進(jìn)行雙向固定效應(yīng)回歸時,刪除了重慶的樣本。根據(jù)表7 的穩(wěn)健性結(jié)果顯示,政府財政干預(yù)對多維相對貧困的減緩仍然有效,并且顯著性水平變化較小。綜上所述,本文的基準(zhǔn)回歸結(jié)果相對穩(wěn)健,即本文的計量模型得出的結(jié)論較為可信。

    (四)中介效應(yīng)分析

    學(xué)者的研究發(fā)現(xiàn)在后扶貧時代,政府財政可以通過促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長、縮小收入差距這兩個途徑間接發(fā)揮緩解相對貧困程度的作用。結(jié)合現(xiàn)有研究,本文引入收入差距作為中介變量進(jìn)行中介效應(yīng)分析,結(jié)果如表8 所示。

    表8 中介效應(yīng)檢驗(yàn)結(jié)果

    公式(14)和公式(15)表示泰爾指數(shù)。

    表8 的中介效應(yīng)檢驗(yàn)結(jié)果表明,式(14)中政府財政干預(yù)的回歸系數(shù)通過了10%水平下的顯著性檢驗(yàn),證明財政干預(yù)水平能夠縮小收入差距,式(15)中政府財政干預(yù)與泰爾指數(shù)的回歸系數(shù)都通過了顯著性檢驗(yàn),表明政府財政干預(yù)能夠通過縮小城鄉(xiāng)差距緩解貧困。

    五、結(jié)論與建議

    (一)結(jié)論

    本文采用AF 法對2011~2021 年的西部地區(qū)多維相對貧困指數(shù)進(jìn)行測算,得到我國西部省份的多維相對貧困指數(shù),根據(jù)貧困指數(shù)得分,將西部十二省份的多維相對貧困指數(shù)分為五個貧困等級。主要結(jié)論如下:

    第一, 根據(jù)ArcGIS10.2 繪制的西部十二省份2011~2021 年多維相對貧困指數(shù)熱力圖顯示,從整體來看西部地區(qū)的多維相對貧困指數(shù)逐年遞減。西部的多維相對貧困狀態(tài)顯著改善,自2017 年消除了重度多維相對貧困省份,直至2021 年未出現(xiàn),說明鄉(xiāng)村振興可以有效緩解多維相對貧困,但是西藏、云南和甘肅這三個省份仍屬于中度多維相對貧困地區(qū)。

    第二,從西部地區(qū)整體的多維貧困測算結(jié)果來看,總體來說,我國西部地區(qū)的多維相對貧困表現(xiàn)出以下特征:一是西部地區(qū)的多維相對貧困在貧困廣度和貧困深度方面都有所緩解;二是施行鄉(xiāng)村振興政策之后,貧困發(fā)生率從100%下降到75%,并且呈現(xiàn)逐年遞減的趨勢;三是隨著多維貧困k 值的增加,多維相對貧困指數(shù)逐漸減小。隨著貧困標(biāo)準(zhǔn)的提高,西部地區(qū)的多維相對貧困的問題變得突出。

    第三,政府財政干預(yù)和城鎮(zhèn)化對于推進(jìn)西部地區(qū)的減貧工作具有良好的促進(jìn)作用,但是西部地區(qū)的市場化和農(nóng)業(yè)發(fā)展對相對貧困的促進(jìn)作用較弱,從中介效應(yīng)的結(jié)果來看,政府財政干預(yù)能夠通過縮小城鄉(xiāng)差距緩解相對貧困。

    (二)建議

    1.加大西部省份社會保障力度。建議對西部省份的醫(yī)療保險和養(yǎng)老保險適當(dāng)調(diào)低繳費(fèi)標(biāo)準(zhǔn),進(jìn)一步提高老百姓醫(yī)療保險報銷比例,切實(shí)解決“不敢生病、生不起病”的現(xiàn)象。城市街道社區(qū)及行政村醫(yī)療合作社,可以安排每3個月為居民提供免費(fèi)測血壓、血糖等基礎(chǔ)性疾病的義診。

    2.致力產(chǎn)業(yè)發(fā)展,助力減貧治理。從經(jīng)濟(jì)維度分析,解決多維相對貧困難題,促進(jìn)經(jīng)濟(jì)的增長,使得百姓“錢包鼓起來”才是破解之道??梢钥紤]政企合作,引進(jìn)中部、東部的先進(jìn)產(chǎn)業(yè),帶動西部地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展。

    3.堅(jiān)持保護(hù)生態(tài),綠色發(fā)展。改變“先污染再治理”的落后思維,本著綠色發(fā)展、有效減貧的原則發(fā)展經(jīng)濟(jì),有效緩解發(fā)展不平衡、不充分問題,助力西部省份高質(zhì)量發(fā)展,推進(jìn)全體人民的共同富裕。

    4.堅(jiān)持政府引導(dǎo),鞏固脫貧成果。在鞏固脫貧攻堅(jiān)成果的階段,要繼續(xù)發(fā)揮政府財政干預(yù)對西部地區(qū)減貧工作的促進(jìn)作用,為西部地區(qū)多維相對貧困的減緩提供更多支持。

    5.完善市場化機(jī)制。加強(qiáng)西部地區(qū)市場化建設(shè),保持穩(wěn)定的經(jīng)濟(jì)形勢和就業(yè)環(huán)境,充分挖掘內(nèi)需潛力,為西部地區(qū)相對貧困的減緩工作提供良好的環(huán)境。

    6.縮小地區(qū)間、城鄉(xiāng)間的收入差距。關(guān)注低收入群體的收入提高問題,把握鄉(xiāng)村振興的發(fā)展機(jī)遇,積極發(fā)展當(dāng)?shù)靥厣a(chǎn)業(yè)。比如,新疆、甘肅和青海等地區(qū)具有豐富的旅游資源,這些地區(qū)可通過打造特色旅游產(chǎn)業(yè)吸引游客,從而提供更多就業(yè)機(jī)會,提高當(dāng)?shù)鼐用袷杖搿?/p>

    7.持續(xù)加大教育投入。西部多維相對貧困地區(qū)的教育與人才問題不容忽視,應(yīng)該加大對西部地區(qū)基礎(chǔ)教育與高等教育的投入,重視技術(shù)培訓(xùn),提升人力資本水平。

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