我国农村精准扶贫资金效率的研究

This study tries to evaluate the ultilization efficiency of the funds for targeted poverty alleviation in rural China. Firstly, we set up the theoretical frameworks and estimation methods. Secondly, we use the large sample data of the households of rural China to estimate out the impact of the financial and credit funds for targeted poverty alleviation on the Household Scorecard index (HSI), net income, investment and consumption of Chinese rural poor households respectively. Thirdly, we use a panel data model to estimate out the short- and long-term impact of the production funds, education funds and consumption funds for targeted poverty alleviation on Chinese rural poor households respectively. Fourthly, we use a dynamic panel quantile regression model to estimate out the impact of the funds for targeted poverty alleviation on the poor households in different quantiles. Fifthly, we use the large sample data to estimate out the overflow effect of the funds for targeted poverty alleviation. Finally, based on our results, we put forward the policy suggestions.

本项研究旨在构建估计我国农村精准扶贫资金效率的理论框架和研究方法体系；采用农户大样本数据，构建面板数据模型，分别估计出精准扶贫的财政和信贷资金对农户贫困指数、消费支出、纯收入和投资的影响，估计出生产性扶贫资金、消费性扶贫资金和教育性扶贫资金的短期和长期效果，并对估计结果作出理论解释；运用动态面板分位数模型，估计扶贫资金对不同贫困程度的农户的贫困指数的影响；采用农户大样本追踪调查数据，估计出精准扶贫资金的溢出效应，即对同村非贫困农户的消费支出、纯收入和投资的影响；最终，在比较分析国内外扶贫资金管理模式的基础上，结合前面回归的结果，提出旨在提高我国精准扶贫资金效率的管理模式和制度安排。

本项目在综述了有关农村贫困的理论和研究方法的基础上，对目前评估有关贫困政策和资金效果的4类方法的优缺点进行了剖析；基于机器学习的算法，提出了识别多维贫困家庭的新方法，解决了困扰已久的权重设置的主观性性问题。采用2010-2018年中国家庭追踪调查数据 (CFPS)和项目组成员2019年预调查的数据，首先构建多维贫困指数模型，对我国农村家庭的多维贫困指数和被剥夺得分进行了测算和分解，识别出了影响我国农村居民多维贫困的主要因素。然后，构建加权平行趋势双重差分模型，估计和分析了我国精准扶贫政策和资金的多维减贫效果，并讨论了效果的异质性问题；结合经典的眀瑟收入决定函数，构建半对数的面板分位数模型，估计出了教育扶贫资金和医疗扶贫资金对农村贫困家庭和非贫困家庭的影响。最后，采用期望贫困脆弱性方法（VEP），对农村居民的贫困脆弱率进行了测度，并构建面板logistic模型，识别出了影响农村家庭贫困脆弱性的主要影响因素。研究结果显示：我国2014年以来的农村精准扶贫政策和资金的减贫效果非常显著，其中西部地区的减贫效果最为显著；对多维贫困指数贡献率最高的是受教育年限，其次是疾病和心理因素，住房的贡献率在精准扶贫政策实施后下降的幅度最大，但总抚养比的贡献率几乎逐年上升；医疗扶贫资金和教育扶贫资金的减贫效果都很显著，但在短期内教育扶贫资金缩小贫困户和非贫困户之间差距的效果不显著；精准扶贫政策和资金的减贫效果具有显著的异质性；农村多维贫困脆弱性和收入贫困脆弱性均呈明显下降的趋势，多维贫困脆弱率要高于收入贫困脆弱率；家庭特征对贫困脆弱性具有显著性影响，其中家庭人口结构特征因素对多维贫困脆弱性的影响程度最大，家庭经营特征因素对收入贫困脆弱性的影响程度最大。我们的研究结论具有重大的政策含义和现实意义。