暂时性贫困与慢性贫困的度量、分解和决定因素分析，本文主要内容关键词为：贫困论文,暂时性论文,度量论文,分解论文,因素论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
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一、引言
随着家计面板数据的增加，发展经济学界对贫困问题的研究在最近一二十年不断向前瞻性和动态性视角扩展，比如对贫困脆弱性的度量，以及对慢性贫困和暂时性贫困的分析。这些扩展不但加深了人们对于贫困不同维度的理解，而且有助于制定更加科学和更有针对性的反贫困政策。但遗憾的是，经济学家至今对如何定义和量化这些新概念远没有形成共识。本文试图从贫困动态的视角出发，基于中国农户面板数据对总贫困进行跨时加总，然后将其分解为暂时性贫困和慢性贫困成分，并实证分析不同贫困成分的决定因素。
本文的第二个写作动机是目前从动态视角探讨中国农村贫困的研究并不多，而且现有文献大多缺乏长时间面板数据对农村贫困动态进行跟踪，本文则利用来自中国东部5个省份1995-2005年这一难得的长时间面板数据对样本农户贫困展开研究。写作本文的第三个动机在于，大多数国内外文献仅仅按照家庭或个人经历贫困时间的长短来判断他是属于慢性贫困还是暂时性贫困，并得出大部分贫困为暂时性贫困的结论。例如Baulch & Hoddinott(2000)的综述发现，来自不同国家的研究表明暂时性贫困所占比例较高，包括中国(Gustafsson & Ding，2009)。后者使用2000-2002年中国22个省份的农户样本数据，将3年内皆为贫困的家庭定义为慢性贫困，这时慢性贫困家庭的比例低于暂时性贫困家庭的比例。岳希明等(2007)分析了1997-2001年中国592个国定贫困县16000个农户的面板数据，同样按照陷入贫困时间长短进行定义，也得出了暂时性贫困比例更高的结论。①但事实上，当我们改变观察的时间长度或贫困线时，这些结论未必成立。采用与他们相同的方法，在大多数情况下，慢性贫困的农户比例都超过了暂时性贫困的农户比例。但颇为重要的是，简单地按照经历贫困时间的长度来区分慢性贫困和暂时性贫困具有很多局限性，并会带来不准确或有误导性的结论及政策建议。本文则将修正现行方法度量和分解总贫困、暂时性贫困和慢性贫困的局限性。
二、文献综述
经济学家正式提出慢性贫困和暂时性贫困的概念还是最近二十年的事情，其主要目的是为了将时间维度纳入到贫困的度量中去，以便从动态或风险的视角去研究贫困。然而经济学界对相关定义和度量方法依然存在很大争议，本文将现有文献分为如下三类。
第一类研究直接根据个人或家庭在一段时间内经历贫困的时间长短来判断其属于慢性贫困或暂时性贫困。例如Ravallion(1988)将那些“在一定时间段内一直经历着贫困的家庭或个人”定义为持久性贫困(persistent poverty)，而将那些“在一定时间段内只有部分时间经历了贫困的家庭或个人”定义为暂时性贫困(transient poverty)。Hulme & Shepherd(2003)则将贫困进一步细分为永远贫困、经常贫困、胶着贫困、偶尔贫困和从未贫困。这类研究存在两大局限性：第一，它仅仅考虑了家庭或个人陷入贫困的时间长度而忽略了其陷入贫困的程度(Rodgers & Rodgers，1993；Jalan & Ravallion，1998)；第二，它还要求观察时间长度为奇数。比如，当观察到一个家庭在4年中有2年陷入贫困时，就难于判断该家庭是属于慢性贫困还是暂时性贫困。一个伴随的问题是，在使用3年或5年的面板数据时，需要分别取2/3或3/5等不同的标准来判定暂时性贫困或慢性贫困。
第二类方法则是对一定时间段内的贫困进行纵向加总，这就克服了第一类方法忽视陷入贫困程度的局限性。例如，Jalan & Ravallion(1998，2000)沿用Rodgers & Rodgers(1993)的方法，对慢性贫困与暂时性贫困给出了不同的定义：由于消费的跨期变动而导致的贫困为暂时性贫困，而由于平均消费持续低迷导致的贫困为慢性贫困。根据这一定义，Jalan & Ravallion(2000)将贫困划分为三类：在所有时间内都保持贫困的持久性贫困、慢性贫困兼暂时性贫困和暂时性贫困。他们利用如下公式度量暂时性贫困TP：
式(1)右边第一部分表示家庭或个人从时间1到T的跨时总贫困，第二部分表示慢性贫困成分，它由所有T期的平均消费水平y决定。在这一方法中，总贫困和慢性贫困的度量都采用了FGT(Foster et al.，1984)的SPG(squared poverty gap)指标。
上述方法仍然有局限性：第一，它违反了Sen(1976)的贫困加总核心公理：在对一段时间内的贫困进行纵向加总时，由于采用了SPG指标，所以非贫困年份的消费不进入总贫困的度量，但在加总慢性贫困时，非贫困时期的消费水平却随着y而进入。该方法在度量总贫困时不考虑非贫困时期的消费水平，而在度量总贫困的一个组成部分——慢性贫困时却又考虑了非贫困时期的消费水平，因而在逻辑上不一致；第二，由于式(1)中的永久性消费水平y还要取决于非贫困时间的消费水平，②所以非贫困时期的消费水平会直接影响暂时性贫困(尽管不影响总贫困)。例如，假设一个家庭在过去5年的消费为2、3、1、1、8，设贫困线为4，则总贫困、慢性贫困和暂时性贫困分别为23/80、5/80和18/80。接下来，假设该家庭第5年的消费上升到14，此时总贫困不会发生变化，但慢性贫困却下降为0，暂时性贫困等于总贫困。从这个例子可以看出第二类方法的一大缺陷：家庭或个人在非贫困时间内的消费水平不影响总贫困，但却影响慢性贫困，并进而影响暂时性贫困；第三，根据Jalan & Ravallion(2000)的定义，慢性贫困是由不随时间而变化的永久性消费水平y决定的，暂时性贫困是由于消费的波动性决定的，但是如果将式(1)展开则可得：
第三类度量方法由Foster(2007)提出。他也认为式(1)的缺陷在于它对家庭或个人所经历贫困的时间长度不敏感，所以他在纵向加总慢性贫困时使用了两条标准线：第一个是贫困线，用来判断家庭或个人在某个时点是否贫困；第二个是持续时间标准线(duration cutoff)，指一个人被划分为慢性贫困时必须达到的处于贫困线以下的最低时间比例。先将贫困家庭区分为慢性贫困和暂时性贫困之后，再对慢性贫困家庭所遭受的贫困进行纵向加总。该方法显然考虑了家庭或个人经历贫困的时间长度，但不能度量暂时性贫困，也不能把跨时加总的贫困分解为暂时性贫困和慢性贫困。
三、一个满足核心公理的度量方法
将式(6)代入式(4)有：
式(8)右边第一部分定义为慢性贫困CP，它由M年的永久性消费水平(用
度量)决定，第二部分定义为暂时性贫困TP，它由M年的消费水平的波动项(用度量)决定。
图1 本文度量暂时性贫困成分的图示
显然，修正后的方法与非贫困时期的消费水平无关，加总出来的是一个家庭或个人在过去一段时间内“实际经历过的”贫困，而按照RRJR的方法，把非贫困年份里的福利水平也加以考虑，得到的显然并非“实际经历过的”贫困。其次，修正后的方法所度量的慢性贫困只由消费的波动项决定，这一点与现有研究对于暂时性贫困的定义和理解是一致的。例如Jalan & Ravallion(1998)认为，如果度量家庭的福利指标在一定的时间段内保持不变，则暂时性贫困为0，而如果某个家庭或个人由于受到风险冲击而出现消费的波动，则暂时性贫困为正。最后，图1用两个波动性不同(但均值相同)的消费流直观地表明本文度量的暂时性贫困的经济学含义及其与消费波动之间的关系。图中两条曲线表示了两个家庭在6年的贫困状态，实线和虚线所代表的消费平均值相同，因而其慢性贫困相同，但是虚线代表的消费的波动性更强，即由所决定的暂时性贫困则更高。一般而言，收入或消费的波动性总是由于风险或者各种冲击所造成的，越大，说明该家庭遭受的风险或冲击越大，因而其所经历的暂时性贫困就越大，如果能够为他提供保险，则他可以平滑消费以降低暂时性贫困。最后需要指出，如果一个家庭在T年内都陷入了贫困，则本文的度量和分解结果与RRJR的度量和分解结果完全相同。另外，我们也可以给出类似于Jalan & Ravallion(2000)定义的三类贫困：只有慢性贫困(M=T，Y没有波动)、慢性贫困兼暂时性贫困(T＞M＞1，Y有波动)、只有暂时性贫困(M=1)。⑤进一步地，我们还可以将总贫困大于0的家庭划分为两类：慢性贫困成分占主导地位的家庭或暂时性贫困成分占主导地位的家庭。上述定义和类型划分有助于政策制定者瞄准不同类型的贫困家庭和个人并采取不同的对策。
四、基于中国数据的度量和比较分析
(一)数据来源
本文使用的数据来自中国农村固定观察点调查。调查详细地搜集了农户的收入、消费、金融资产、农业和非农业生产或经营活动等信息。这一调查始于1984年，按照随机原则抽取样本，每年进行跟踪调查。调查覆盖了中国30个省(区、市)的约300个村庄、24000个农户。本文将利用1999年到2005年来自江苏、浙江、山东、山西和上海的1832个面板农户展开研究。需要说明的是，本文使用的5省市样本不一定具有全国代表性，但是本文修正后的度量和分解方法具有重要的方法论意义；其次，时间跨度较长的面板数据使我们可以跟踪考察慢性贫困和暂时性贫困的变动趋势，现有文献在这一点上涉及甚少。
(二)样本农户贫困状况的描述
我们采用世界银行制定国际标准贫困线，并用人均消费度量家庭的福利水平。表1报告了1美元贫困线下的贫困状态，从中可以看出：无论连续观察3年还是5年，至少有1年陷入贫困的家庭和至少有2年及3年陷入贫困的农户数量都随着时间的推移而持续下降；这一结果与其他研究的结果保持一致(罗楚亮，2012；Chen & Ravallion，2004，2008)；第二，如果采用Ravallion(1988)和Morduch(1994)的定义，慢性贫困家庭在曾经经历过贫困的家庭中的比例在多数情况下都超过了一半，只有在采用低贫困线和连续观察5年时，他们定义的慢性贫困的比例才少于一半。这些结果与Jalan & Ravallion(1998)、Gustafsson & Ding(2009)和岳希明等(2007)的结论并不一致。⑥
表1的数字表明：即使采用陷入贫困的时间长度来区分慢性和暂时性贫困，中国农村的贫困也未必主要由暂时性贫困构成，这还要取决于贫困线的选择以及所采用的样本和观察的时间段。
(三)样本农户的慢性贫困与暂时性贫困
现在我们采用式(8)，对每个曾经历了贫困的农户(即至少有一年陷入了贫困)在T年内的总贫困进行度量并将其分解为暂时性贫困和慢性贫困成分。表2报告了T分别取3、4、5年、贫困线取1美元所得到结果。从表2中可以得出如下结论：第一，样本农户在1995-2005年的总贫困和慢性贫困基本上在波动中呈下降趋势，但各种贫困成分的下降并不稳定，特别是暂时性贫困的波动比较明显；第二，不论T值取多少，慢性贫困占总贫困的比例都非常高，这与现有研究采用其他定义方法得出的结论完全不同；第三，T值越大，即在更长时段内加总贫困时，总贫困和慢性贫困就越高，而暂时性贫困则未必越高。理解这一结果并不难：首先，总贫困和慢性贫困随着时间的增加而上升，是因为本文的度量方法对于T是敏感的，观察的时期越长，在观察期内观察到的贫困就更多，度量到的总贫困和慢性贫困就可能会更高。但是，由于暂时性贫困只由消费的波动项决定，所以观察期延长却未必导致暂时性贫困成分增加。
为了考察上述结果的稳健性，我们还采用2美元贫困线进行度量结果，结果发现：贫困线的提高使得度量出的总贫困、慢性贫困和暂时性贫困都明显上升，而且慢性贫困占总贫困的比例也明显上升。另外，从表1中得到的结论基本一致。
根据本文的修正后的方法，我们还可以把经历过贫困的家庭按照慢性贫困是否占主要成分对他们进行分类，表3首先报告了采用1美元贫困线时慢性贫困成分在总贫困中的比例超过50%的家庭在样本中的比例，从中可以得出如下结论：从1995年到2005年，慢性贫困成分在总贫困中超过一半的农户占样本农户的比例保持比较明显的下降趋势，而只有暂时性贫困成分的农户占样本农户的比例呈现比较明显的上升趋势。
表4则报告了采用2美元贫困线的度量结果，从中依然可以看出，慢性贫困成分在总贫困中超过一半的农户占样本农户的比例保持更为明显的下降趋势，而只有暂时性贫困成分的农户占样本农户的比例也呈现上升趋势，但趋势没有采用1美元贫困线时那么明显。
五、慢性贫困与暂时性贫困的影响因素分析
上一节我们利用修正后的度量方法对一个来自中国农村的农户样本在若干年内的总贫困进行了度量和分解，并获得一些全新的认识。在这一小节中我们则将进一步利用回归模型考察农户的总贫困、暂时性贫困和慢性贫困的决定因素。
表5给出了农户的总贫困、暂时性贫困和慢性贫困的影响因素的定义和统计描述，它们主要包括农户的人口学信息和人力资本的度量(农户的家庭成员数量、主要劳动力的年龄、劳动力的数量和劳动力的教育程度、有专业技术职称的家庭成员数等)、家庭耕种的土地面积、金融资产的数量、家庭成员是共产党员及村干部、乡镇干部的数量。
表6提供了上述变量的统计描述，限于篇幅，这里不再详细讨论这些变量的统计特征。
为了考察总贫困、慢性贫困和暂时性贫困的影响因素，本文下面利用截尾分位数回归(censored quantile regression)模型展开实证分析，这一方法由Koenker & Bassett(1978)首创。与Tobit模型不同的是，它对于误差项的分布误设也具有稳健性(Arabmazar & Schmidt，1982)，在扰动项为非正态分布的情况下，分位数估计量比OLS估计量更有效。同时，分位数回归估计量还不容易受到异常值的影响。在考察不同贫困的决定因素时，Jalan & Ravallion(2000)和Cruces & Wodon(2003)也都同样采用了这一回归模型。
表7报告了截尾分位数模型的回归结果，贫困线则取2美元(贫困线为1美元的回归结果类似)。被解释变量为连续5年内的总贫困、慢性贫困和暂时性贫困，解释变量为中间年份的家庭特征。模型回归后所进行的RESET(regression specification error test)检验表明我们无法拒绝条件均值被正确地设置的原假设；最后，我们也尝试加入其他一些变量，但是我们关心的变量的回归系数的符号和大小都没有发生显著改变。
从表7的回归结果中可以得到如下结论：第一，在所有的分位数上，家庭成员的数量几乎都会显著增加农户的总贫困、慢性贫困和暂时性贫困，而家庭拥有的劳动力数量并不会显著降低家庭的总贫困、慢性贫困和暂时性贫困，甚至在高分位数中，它还会增加农户的贫困；主要劳动力的年龄与农户的各种贫困都成U形关系，拐点大约在50岁左右，这说明在主要劳动力的年龄没有达到50岁之前，年龄的增加会降低贫困，但是超过50岁以后反而会增加贫困。第二，家庭主要劳动力中受过初中和初中以上教育的数量以及拥有专业技术的数量可以代表家庭人力资本，这三个变量都能显著降低家庭的各种贫困，第三，在任何分位数下，家庭拥有金融资产的数量几乎都能显著降低总贫困和慢性贫困，但是只有在观察期为5年和高分位数情况下，它才能显著降低暂时性贫困，其他大多数情况下都不能显著降低暂时性贫困，这一结果可能表明农村金融市场的不完善，从而使得农户无法很好地配置他们所拥有的金融资本以平滑消费。第四，家庭中党员、村干部和乡镇干部的数量通常被用来度量政治资本。共产党员的数量都能够显著降低总贫困、暂时性贫困和慢性贫困。但是，村干部和乡镇干部的数量并没有这样一致的表现，它们能够显著降低农户的总贫困和慢性贫困，但是在大部分分位数中都不能够显著降低暂时性贫困。第五，家庭耕种土地面积的回归系数非常有趣：它在任何分位数中都会显著降低农户的总贫困和慢性贫困，但是都会显著增加农户的暂时性贫困。本文给出的解释是：更多的耕地意味着农户更多地从事农业生产，而农业生产往往面临着更多的外部冲击、风险和不确定性，比如干旱、洪水、病虫害等的破坏，而这些负向冲击会对农户的暂时性收入或暂时性消费产生重大影响，所以我们的回归结果发现它会显著增加暂时性贫困。第六，我们将三种贫困的回归系数进行一下简单的对比可以发现一个重要的规律：慢性贫困对应的回归系数的绝对值几乎都大于暂时性贫困对应的回归系数的绝对值，这说明我们控制的解释变量主要通过影响慢性贫困而对总贫困产生影响，这一结果也与我们分解出来的慢性贫困成分的比例较高有关。
另外，我们也采用了Tobit模型对家庭的总贫困、慢性贫困和暂时性贫困进行回归，结果报告在表8中，从中得出的很多结论与表7中所得出的结论有所不同，由于截尾分位数具有更优良的属性，并且可以得出更加细致的结果，所以本文接受截尾分位数的回归结果。
六、结论与政策建议
基于中国5个省份1995-2005年的农户面板数据，本文从动态的角度对农村贫困进行T详细的度量和实证分析。我们修正了RRJR的纵向加总贫困的方法，并将纵向加总的贫困分解为慢性贫困和暂时性贫困，修正后的方法能够加深我们对贫困决定因素的理解，并有利于扶贫政策的制定和评价。本文的度量和分解结果以及实证分析表明：第一，根据本文的度量方法，样本农户的总贫困主要由慢性贫困而非暂时性贫困构成，这一点与简单地根据贫困持续时间长短分解贫困所得出的结论恰好相反；第二，采用不同的贫困线和不同的观察时间长度，从1995-2005年，样本农户的总贫困和暂时性贫困皆呈下降趋势，但是总贫困下降的贡献主要来自于慢性贫困的下降；第三，基于本文的度量方法，慢性贫困成分大于暂时性贫困成分的农户比例远远高于只有暂时性贫困成分而没有慢性贫困成分的农户比例，并且随着时间的推移，只有暂时性贫困成分的农户比例还保持着明显的上升趋势，而慢性贫困成分大于暂时性贫困成分的农户比例保持明显的下降趋势；第四，大部分家庭特征对于总贫困、慢性贫困和暂时性贫困都有显著影响，成员更多的农户往往面临着更高的总贫困、暂时性贫困和慢性贫困；家庭的人力资本、政治资本和金融资本都能够显著降低家庭的慢性贫困和总贫困，但是低水平的人力资本和金融资本往往并不能降低农户的暂时性贫困；特别地，更多的耕种土地和从事农业生产的农户往往面临多种外部冲击和风险。这会对他们的暂时性收入或暂时性消费产生重大影响，从而会显著增加农户的暂时性贫困。
Jalan & Ravallion(1998，2000)基于他们的度量方法给出政策建议，认为中国扶贫的重点应该放在消除暂时性贫困而不是慢性贫困上。如果本文使用的样本具有全国代表性，⑦则采用修正后的度量方法，本文得到的政策建议却恰恰相反：尽管按照持续贫困的时间长短所度量出来的暂时性贫困的家庭所占的比例较高，但是这并不表明它们所经历的贫困程度一定很严重。同时，由于慢性贫困成分所占比例较高，以及慢性贫困占主要成分的家庭的比例也非常高，所以中国农村扶贫的重点在今后相当长的时间里需要集中于降低慢性贫困而非暂时性贫困，而这就意味着中国农村的扶贫在帮助穷人培养和积累高层次的人力或物质资源方面需要做很多工作。同样道理，我们的研究结果还意味着，由于慢性贫困占主要地位，所以指望通过建立和改善农村社会保障体系来达到减贫的目标可能不是最佳政策选择。从长远着手，政府应该注重对贫困农户的教育或技能、健康和参与信贷市场方面的支持。最后，由于农业生产往往面临更多的风险或外部冲击，因而会增加农户的暂时性贫困，所以为更多地从事农业生产的农户提供保险或其他应对风险的措施将有助于降低他们的暂时性贫困。
JEL Classification:I32,O18,D31
注释：
①参见岳希明等(2007)：《透视中国农村贫困》，第115—116页。
②如果用家庭或个人的收入水平来度量其福利，则这里要使用其永久性收入和暂时性收入来度量慢性贫困和暂时性贫困。
③这里之所以令M大于1，主要原因是我们认同RRJR关于慢性贫困和暂时性贫困分别由永久性消费(或收入)和跨期消费(或收入)的波动所决定的观点，所以需要将家庭或个人的消费流(收入流)分解为永久性成分及其波动项。如果M=1，则无法分解。此时，我们定义这样的家庭为暂时性贫困，其总贫困等于暂时性贫困，而慢性贫困为0。这与现有研究将一段时间内只经历最短时间(1年)的贫困定义为暂时性贫困的做法一致，也符合常理。
④从这里开始，本文的处理方法与RRJR的方法就开始有了本质的区别，他们是计算过去T年内的永久性收入(或消费)，而我们则计算过去M年内的永久性收入(或消费)。
⑤事实上，由于消费或收入一般总是有波动的，所以第一类贫困在现实中几乎不存在。这一点也可以从本文使用的数据中看出。
⑥这里出现与国内其他实证研究不同的结果的可能原因有：使用的贫困线不同；农户样本来自的地区和覆盖的时间段不同；使用的度量方法不同；度量家庭福利水平的指标不同；因此，本文的结论只适用于本文所使用的农户样本，并不一定能推翻其他研究的结论。
⑦Jalan & Ravallion(1998)的研究也仅仅使用了来自广东、广西、贵州、云南四省的农户样本，因而也未必能够具有全国代表性。在这一点上，岳希明等(2007)所使用的数据较具全国代表性。