精準扶貧政策的減貧長效性作用分析

黃杏子 沈揚揚 周云波

摘要：貧困家庭穩定脫貧是中國邁向共同富裕的重點?；诒本┐髮W中國家庭追蹤調查2012—2018年數據，使用雙重差分法分析精準扶貧政策對貧困家庭的貧困脆弱性的影響，進而對政策的減貧長效性作用進行評估，并探討政策發揮減貧長效性的作用機制。研究發現，精準扶貧政策能夠顯著降低貧困家庭9.8%的貧困脆弱性。進一步分析發現，政策對于貧困脆弱性程度較高，因老致貧、因學致貧及因病致貧家庭的貧困脆弱性降低作用更加顯著，體現了政策關注慢性、深度貧困家庭的目標，成效顯著。機制分析發現，精準扶貧政策能夠通過發揮良好的收入分配效應、資金支持效應與“扶志”效應，降低貧困家庭的脆弱性，發揮減貧長效性作用。因此，新時代背景下扶貧政策的制定需充分重視發揮政策的長效性作用，通過為貧困群體提供良好的發展環境及發展條件，提高貧困群體自主脫貧、致富的志向，進而降低其返貧及陷入貧困陷阱的風險，實現穩定脫貧。

關鍵詞：精準扶貧政策；
穩定脫貧；
減貧長效性；
貧困脆弱性；
收入分配效應；
“扶志”效應

文獻標識碼：A文章編號：100228482023（04）009714

一、問題提出

脫貧攻堅、全面解決絕對貧困問題是中國實現共同富裕的底線任務。黨的十八大以來，中國政府創新性地提出了具有中國特色的、創新性的“精準扶貧”思想，將扶貧政策瞄準對象精確到貧困戶本身，進而對其實施針對性幫扶措施。在政府的全力推動下，2020年底，中國脫貧攻堅戰取得了全面勝利，完成了消除絕對貧困的艱巨任務。脫貧攻堅戰的勝利標志著中國在實現共同富裕的道路上邁進了堅實的一大步，也意味著中國進入了以逐步實現共同富裕為重點的“后扶貧時代”?！吨泄仓醒腙P于制定國民經濟和社會發展第十四個五年規劃和二○三五年遠景目標的建議》中指出“推進共同富裕的前提是實現穩定脫貧”，因此，從長遠來看，貧困家庭穩定地脫貧是中國邁向共同富裕的重點。那么，貧困家庭在脫離精準扶貧政策的幫扶后，是否能夠持續保持脫貧狀態，進而實現穩定脫貧？深入考察精準扶貧政策的長效作用及其機制具有必要性，這不僅涉及對精準扶貧政策減貧成效的全面評估，也能夠為未來實現可持續脫貧遠期目標相關政策、脫貧攻堅與鄉村振興的銜接過渡期扶貧政策的制定提供參考，為中國逐步實現共同富裕的目標做出貢獻。

已有文獻充分證明了精準扶貧政策能夠顯著改善農村貧困家庭現階段的物質生活條件，發揮了良好的短期減貧作用。關于政策對貧困家庭穩定脫貧的影響，即政策減貧長效性作用的分析還較少，且尚未得到一致結論?；诖?，本文重點對精準扶貧政策的減貧長效性作用及其機制進行分析。事實上，研究精準扶貧政策對貧困家庭的貧困脆弱性的影響，能夠在一定程度上反映家庭是否能夠實現穩定脫貧，進而評估政策的減貧長效性作用。一方面，不同于以即期消費或收入測度的貧困發生率等度量“事后”貧困的靜態的、當期貧困指標，貧困脆弱性屬于貧困的“事前”度量，是使用未來消費或收入對家庭在未來陷入貧困的概率進行的測度，具有前瞻性意義。從這個角度來看，分析精準扶貧政策對貧困家庭的貧困脆弱性的影響，反映了政策對于家庭未來貧困狀態的作用，能夠直觀地看出政策是否能夠促進貧困家庭實現穩定脫貧。另一方面，貧困脆弱性可以較好地衡量家庭的內生發展能力以及在面臨潛在風險沖擊時的風險抵御能力，而家庭實現穩定脫貧的關鍵就在于這兩大能力的增強。因此，貧困脆弱性的降低與否也間接反映了貧困家庭在政策的作用下是否能夠實現穩定脫貧。此外，已有研究使用貧困脆弱性指標對其他政策的減貧長效性作用進行了分析［1］，這也從現實的角度支撐了本文以農村貧困家庭的貧困脆弱性作為分析精準扶貧政策減貧長效性作用研究視角的合理性?；诖?，本文通過引入貧困脆弱性指標，使用北京大學中國家庭追蹤調查（CFPS）2012、2014、2016和2018年的農村家庭平衡面板數據，利用雙重差分法，將精準扶貧政策作為“一攬子”政策沖擊納入分析框架中，評估政策對貧困家庭減貧的長效性作用，分析政策對不同貧困家庭的異質性影響，并探討長效性作用的具體作用機制。

本文的邊際貢獻包括四個方面。第一，在理論方面，在綜合考慮貧困家庭面臨的宏觀和微觀環境的基礎上，分別分析了精準扶貧政策發揮的收入分配效應、資金支持效應以及“扶志”效應對貧困家庭穩定脫貧的影響路徑，擴展了既有文獻對扶貧政策長效性的相關分析。第二，在研究視角方面，引入貧困脆弱性指標，通過分析精準扶貧政策是否能夠降低農村貧困家庭的貧困脆弱性，評估政策的減貧長效性作用。第三，在實證研究方面，基于具有全國代表性的農村家庭面板數據，彌補了部分文獻面臨的分析結果不具有全國代表性、無法控制不隨時間變化的個體異質性等數據局限問題。使用雙重差分法實證檢驗了政策對貧困家庭貧困脆弱性的作用以及理論部分的三大機制。本文還實證分析了精準扶貧政策對不同貧困脆弱程度、不同特征貧困家庭的異質性作用。第四，在政策含義方面，充分總結了精準扶貧政策促進貧困家庭實現穩定脫貧的經驗，可以為中國扶貧政策的制定與實施、逐步實現共同富裕的目標提供有益參考。

二、文獻綜述

（一）精準扶貧政策短期減貧成效

精準扶貧政策良好的短期減貧效應是其發揮減貧長效性作用的基礎。已有大量研究對精準扶貧政策發揮的短期減貧成效進行了評估，大致可以分為兩類。

一是聚焦精準扶貧政策中某種分項幫扶措施的短期減貧效應。在金融扶貧政策方面，申云等［2］發現鏈式融資模式對于貧困農戶的短期減貧作用較好。在產業扶貧政策方面，寧靜等［3］分析表明，產業扶貧政策能夠顯著地增加貧困農戶人均財產性收入和轉移性收入。在易地扶貧搬遷政策方面，Leng等［4］研究發現，不同的扶貧搬遷計劃類型具有異質性收入效應，對農村和城市安置家庭的農業和工資收入分別有顯著的正向影響。此外，在光伏扶貧政策方面，Liao等［5］以青海省大規模的光伏發展干預項目為例，分析發現當地的光伏扶貧項目在提高貧困人口收入方面的效果還有待改善。

二是將精準扶貧政策作為“一攬子”政策進行分析，不對具體幫扶措施做區分，進而考察“一攬子”扶貧政策的短期減貧效應。例如，王立勇等［6］將精準扶貧政策的實施作為政策沖擊納入分析框架中，發現政策顯著地增加了農村貧困群體的總體收入水平，降低了貧困發生率。進一步從政策對貧困戶分項收入的影響來看，張全紅等［7］發現政策顯著提高了貧困戶轉移支付收入水平；
而李芳華等［8］研究發現政策能夠顯著提高貧困戶的勞動收入；
黃薇等［9］則從多維貧困的角度出發，發現政策能夠明顯緩解貧困家庭的收入和勞動能力方面的貧困。在生活改善效應方面，尹志超等［10］進一步發現了政策能夠同時提高貧困家庭的生存型和發展型消費支出。

（二）精準扶貧政策減貧長效性作用

目前，在“精準扶貧政策的減貧長效性作用”這一主題下的文獻主要是對產業扶貧政策、易地扶貧搬遷政策等具體分項政策進行的分析。已有文獻較少將精準扶貧政策作為“一攬子”政策，對政策的減貧長效性作用做整體分析。部分研究發現，精準扶貧政策不具有明顯的減貧長效性作用。王振振等［11］使用陜西省70個縣（區）貧困戶微觀調查截面數據研究發現，精準扶貧政策對于貧困戶可持續生計能力的提升效果并不十分顯著。劉釗等［12］使用中國家庭追蹤調查數據，以農村家庭的農用機械擁有率作為評估精準扶貧政策長效性作用的指標，發現政策并未充分發揮減貧長效性作用。另一部分研究則認為，精準扶貧政策具有良好的減貧長效性作用。李玉山等［13］使用湖南、湖北、重慶、貴州鄰接民族地區脫貧農戶微觀調查截面數據，發現多元精準扶貧政策對脫貧農戶的生計脆弱性具有負向影響。李晗等［14］使用中國家庭金融調查（CHFS）數據，分析得到精準扶貧政策能夠顯著增加貧困家庭的復原力，減貧長效性作用良好。秦升澤等［15］利用中國家庭追蹤調查數據研究發現，精準扶貧政策對貧困家庭的貧困脆弱性具有顯著的降低作用，能夠使貧困家庭實現穩定脫貧。

（三）文獻述評

現有文獻大多聚焦精準扶貧政策的短期減貧效應，對于減貧長效性作用的分析仍不夠充分。在精準扶貧政策減貧長效性作用這一主題下，現有的研究并未得到一致結論，可能的原因包括以下幾方面。一是已有研究對精準扶貧政策的減貧長效性作用機制的系統理論分析尚不足?，F有文獻或缺少相關理論分析，或僅從貧困家庭自身的微觀角度對作用機制進行研究，缺少同時從貧困家庭面臨的宏觀與微觀環境出發，對精準扶貧政策減貧長效性的作用機制進行的全面理論分析。這可能是這一主題下現有文獻未得到一致性結論的根本原因。二是衡量長效性作用使用的指標存在差異?，F有研究較少從貧困家庭風險抵御能力、未來陷入貧困的風險等“事前”貧困的角度，通過分析貧困家庭的貧困脆弱性變動情況，對精準扶貧政策的減貧長效性作用進行分析。而根據前文，貧困脆弱性能夠準確衡量貧困家庭脫離絕對貧困的穩定性。三是已有研究使用的數據存在差異，一些研究使用的是某個地區或省份的截面數據，得到的結論可能在一定程度上缺乏代表性，且使用截面數據無法控制不隨時間變動的個體異質性，所得的結論可能不夠準確。四是已有文獻使用的研究方法不同。部分研究尚未使用雙重差分法進行分析，無法充分控制政策以外的其他因素?；诖?，精準扶貧政策到底是否具有減貧長效性作用？其中的減貧長效性機制是什么？這些仍是有待本文進一步探討的問題。

三、理論分析

本文將建立精準扶貧政策的“收入分配效應—資金支持效應—‘扶志效應”的理論分析框架，研究政策為貧困家庭帶去的良好發展環境、必要發展條件以及促進家庭做出有利于自身發展的決策，進而探討政策的減貧長效性作用的具體影響路徑。

（一）精準扶貧政策的收入分配效應

良好的社會發展環境是貧困家庭實現穩定脫貧的重要因素。然而，中國社會發展長期存在著一些不平衡、不充分的問題，收入分配領域問題的存在即是重要體現，中國收入差距總體依舊處于高位水平。國家統計局數據顯示，2020年中國居民人均可支配收入基尼系數仍有0.468。已有文獻表明，較大的收入差距將會抑制減貧效果［16］。事實上，收入差距問題的存在是低收入群體缺乏分享經濟增長成果的機會和能力的表現。在這種情況下，隨著經濟的發展，財富并不會從高收入群體向低收入群體擴散，這將導致低收入群體，尤其是貧困群體由于無法充分分享經濟成果，進而難以實現長期、穩定地脫貧。具體地，在教育方面，較大的收入差距將導致教育不平等程度不斷擴大，影響貧困家庭人力資本的積累，引發家庭嚴重的代際貧困問題，增加家庭陷入“貧困陷阱”的可能性。同時，教育不平等也會加大收入差距，這將進一步影響貧困家庭的貧困狀態。在醫療方面，收入差距的存在使得貧困家庭面臨著醫療資源不平等的問題，加劇了“因病致貧”的風險，增加了其陷入貧困的可能性。因此，即使貧困家庭能夠在短時間內實現脫貧，但若其仍處于收入差距較大的發展環境中，無法改變自身在收入分配格局中的不利地位，其仍會在未來再次陷入貧困。

而精準扶貧政策具有良好的收入分配效應，能夠為貧困家庭創造益貧式的社會發展環境。精準扶貧政策的特點在于“精準”，能夠瞄準貧困人口，為他們提供公平的發展與分享經濟增長成果的機會，進而在一定程度上改變其在收入分配格局中的不利地位，減少他們在未來再次陷入貧困的可能性。同時，已有文獻實證檢驗了精準扶貧政策能夠為貧困家庭提供益貧式的社會發展環境，改善其在收入分配格局中的不利地位。周強［17］發現精準扶貧政策能夠促進貧困家庭收入的向上流動，同時降低貧困家庭的收入相對剝奪指數?；诖?，精準扶貧政策能夠通過發揮收入分配效應，減小收入差距，為貧困家庭提供良好的發展環境，從而促進貧困家庭穩定地脫貧，實現減貧長效性目標。

（二）精準扶貧政策的資金支持效應

除良好的發展環境以外，精準扶貧政策為貧困家庭提供的有利發展條件也與其實現穩定脫貧密切相關。實踐表明，個體的可持續發展需要依靠資金的支持，因此，資金的有效、持續獲取是提高貧困家庭內生發展能力、實現穩定脫貧的關鍵。然而，高度的信息不對稱以及農村信貸市場發展的落后使得農村家庭普遍受到較為嚴重的信貸約束［18］，且相對于非貧困家庭，貧困家庭受到的約束更強。在較強的信貸約束下，一方面，因缺少資金支持，貧困家庭無法擴大生產規模、融入更高價值鏈的活動中去，如難以從事創業等與脫貧積極相關的生產性活動，無法擴寬收入渠道。同時，信貸可得性的缺失也會使得貧困家庭的風險管理能力較差，在面對意外風險事件時易產生經濟損傷而陷入貧困［19］。另一方面，在信貸約束下，貧困家庭為了獲取生產、生活和經營所需要的資金，通常會借助非正規信貸，這使得非正規信貸成為貧困家庭借款的主要來源。然而，非正規信貸大多價格高昂，且風險較大。因此，非正規信貸資金的使用不僅無法增強貧困家庭的風險抵御能力，反而會加劇貧困家庭的脆弱性，不利于其持續性脫貧的實現。

而精準扶貧政策的實施能夠為貧困家庭提供充分的資金支持，緩解貧困家庭面臨的融資困境，為貧困家庭的發展提供有利的資金條件。在“精準扶貧”期間，政府先后出臺了《關于全面做好扶貧開發金融服務工作指導意見》《關于金融助推脫貧攻堅的實施意見》等具體政策，扶貧貸款得以精準瞄準到貧困家庭，為其提供了充分的正規信貸支持。此外，已有研究表明，精準扶貧政策能夠有效增強貧困家庭的正規信貸可得性，相當于為貧困家庭注入了“活水”［20］。同時，由于正規信貸與非正規信貸之間存在相互替代的關系，精準扶貧政策的實施也使得貧困家庭非正規信貸規模減少，降低了家庭在信貸資金方面面臨的風險?；诖?，精準扶貧政策能夠通過發揮資金支持效應，為貧困家庭提供有利的發展條件，從而促進家庭實現穩定脫貧，發揮減貧長效性作用。

（三）精準扶貧政策的“扶志”效應

在具備良好的發展環境、有利的發展條件的基礎上，貧困家庭是否有動力去利用精準扶貧政策帶給他們的發展便利，進一步探索提升自身風險抵御能力、實現穩定脫貧的途徑？一般來說，個體的內生源動力是產生個體行為的前提［21］，只有具有“要發展”“要致富”的主觀想法，貧困家庭才會有相應的行動，做出利于自身可持續發展的決策。然而，貧困群體常具有“等、靠、要”的消極思想，缺乏依靠自身的努力進而脫貧致富的積極性。這種思想甚至會傳遞給下一代，制約了家庭長遠發展動力與能力的培養。因此，在這種“懶漢”思想下，即使受到了精準扶貧政策的幫扶，貧困家庭實現了脫貧，但由于內生發展動力的缺乏，家庭成員并沒有激勵去從事促進自身長遠發展的經濟活動，僅僅依靠政府補助及幫扶而生活，家庭仍會在未來出現返貧的情況，無法實現持續性脫貧。

事實上，精準扶貧政策充分關注了貧困群體可能存在的這種缺乏發展動力的情況，強調扶貧與“扶志”充分結合，培養貧困家庭主動脫貧、主動致富的志氣，進而促進家庭成員做出利于自身長遠發展的決策。在精準扶貧政策采取的具體“扶志”措施方面，根據各地政府“扶志”的行動方案，在精準扶貧政策實施期間，政府會定期組織穩定就業及加強技能培訓的講座，加強“扶志”的宣傳教育工作。同時，政府也加大了對貧困家庭的監督力度，對“等、靠、要”家庭的不良行為予以及時的懲戒，在極端情況下，政府甚至會取消其受幫扶的資格

參見http：//www.gov.cn/xinwen/201910/10/content_5437815.htm。。此外，政府也從心理方面對貧困家庭進行了專業的“扶志”。通過走訪、調查的形式，政府精準地把握了貧困家庭的心理、行為及認知特點，舉辦了相應的心理講座，并組織扶貧干部與貧困家庭進行定期座談，破除其貧困思想，激發其內生動力，取得了良好的成效

參見http：//news.cctv.com/2020/11/13/ARTIUyeEsn6AQMGrtSLhr45l201113.shtml。。相關研究同樣表明，精準扶貧政策具有良好的“扶志”效應，如提升了家庭成員的生活滿意度、對未來的信心、致富動能、就業積極性等［22］。因此，精準扶貧政策能夠通過發揮“扶志”效應，激發貧困家庭的內生發展動力，促進貧困家庭做出利于自身發展的決策，進而降低其貧困脆弱性，發揮減貧長效性作用。

四、實證研究設計

（一）數據來源及處理方法

本文使用北京大學家庭追蹤調查數據進行實證分析。該數據不僅涵蓋了中國居民家庭成員結構及經濟狀況信息，同時也包含了居民個體教育、醫療健康、就業等方面的內容，現公布的數據包括2010、2012、2014、2016及2018年5年，樣本覆蓋全國25個省份

未涉及的地區包括海南、新疆、西藏、青海、內蒙古、寧夏、香港、澳門和臺灣。。具體地，本文使用CFPS?2012、2014、2016及2018年數據，樣本區間涵蓋了精準扶貧政策實施前后的相關年份，為評估精準扶貧政策以及政策的減貧長效性作用提供了可能

值得說明的是，本文未使用CFPS?2010年的數據?？紤]到2010年家庭收入相關變量的口徑與后續年份有所不同，雖然CFPS項目組在后續年份的數據中生成了與2010年收入口徑可比的相關綜合變量，但在這一口徑下，農村家庭收入并不包含非農經營等部分，可能會造成結論的偏差。而CFPS?2012—2018年的家庭收入數據口徑完全可比，且基本涵蓋了家庭收入的各個方面，使用時更為合理。?；谘芯恐黝}，本文對初始數據進行了如下處理：第一，將各年家庭財務管理人視為戶主，保留戶主年齡在16周歲及以上的家庭，并匹配家庭特征與戶主特征數據；
第二，保留4年均有信息的家庭樣本，并剔除了城鎮家庭樣本；
第三，剔除了關鍵變量缺失的樣本。經過上述數據處理，本文最終獲得了包含2?896個農村家庭、11?584個觀測值的4年平衡面板數據。

（二）模型設計

精準扶貧政策包含系列扶貧措施，本文不區分具體措施，而是將其作為“一攬子”政策進行處理。為準確評估精準扶貧政策減貧的長效性作用，本文采用雙重差分法進行分析，將精準扶貧政策作為政策沖擊納入分析框架中。具體地，雙重差分法的原理是將政策實施前后處理組與對照組的被解釋變量，即貧困脆弱性的變動相減，從而得到政策對處理組的凈影響。因此，雙重差分法的使用涉及對處理組和對照組的劃分，即識別出樣本中的貧困與非貧困家庭，同時也需要確定政策沖擊發生的時間點。

1.貧困家庭的識別方法

參考王立勇等［67，?17］的研究及各省份貧困人口的具體識別方法，本文使用精準扶貧政策實施前家庭人均收入是否低于2?300元/（年·人）（2010年價格）的國家官方扶貧標準，并結合家庭是否收到低保、五保戶以及特困戶等政府補助，是否滿足“兩不愁，三保障”，以及家庭資產狀況、家庭成員工作情況等因素對貧困家庭進行識別。具體地，根據數據的可得性，本文首先將在政策實施前家庭人均收入處于2?300元/（年·人）（2010年價格）的國家官方貧困標準以下，且不存在家庭中有價值在3萬元以上的車輛或大型農機具，家庭中有成員在國家機關或企事業單位工作、擔任職務，家庭中有成員高費擇校讀書、在高費私立學校讀書或自費出國留學的家庭納入貧困家庭

參考河北省及內蒙古自治區貧困人口識別標準.http：//hbzgw.hebnews.cn/hbzg/201803/30/content_6829338.htm，http：//fpb.wulanchabu.gov.cn/information/wlcb_fpb11607/msg3241558037790.html。。其次，將政策實施前家庭人均收入在國家官方貧困標準以上，但收到低保、五保戶以及特困戶等政府補助，家庭有兒童在義務教育階段輟學，家庭存在用電用水安全問題，家庭存在住房問題，家庭中存在成員住院或患有慢性病但未受到社會基本醫療保險保障的家庭納入貧困家庭

參考“兩不愁，三保障”的具體內涵，http：//www.gov.cn/xinwen/201908/15/content_5421432.htm。。最后，考慮到上述識別方式可能會將一些收入很高的家庭誤識別為貧困家庭，本文進一步將政策實施前人均收入高于各省最高貧困標準的家庭從識別出的貧困家庭中剔除

事實上，在精準扶貧政策實施過程中，部分省份會結合自身實際情況，提出比全國官方貧困標準更高的扶貧標準。其中，浙江省提出的扶貧標準為全國最高，為4?600元/（年·人）（2010年不變價）。因此，本文將識別出的家庭人均收入高于4?600元/（年·人）的家庭從貧困家庭中剔除。。上述識別方法最大限度地減少了將“收入低于國家官方貧困標準，但在實際生活中并不存在貧困問題”的家庭誤評為貧困戶，或者將“收入高于國家官方貧困標準，但在實際生活中尚未達到‘兩不愁，三保障”的家庭漏評為貧困戶的情況。經過上述處理，最終識別出的貧困家庭為1?656個，非貧困家庭為9?928個。若家庭為貧困戶，則為處理組，否則為對照組。

2.政策沖擊時間點的選取

本文認為2015年是合宜的精準扶貧政策沖擊時間點。第一，中央雖在2013—2014年就提出要實施精準扶貧政策

精準扶貧思想最早是由習近平總書記于2013年底在湖南湘西考察時提出的，中央于2014年先后印發了《關于創新機制扎實推進農村扶貧開發工作的意見》《建立精準扶貧工作機制實施方案》等工作方案。，但從政策提出到實際落地執行仍需要一定時間。根據原國務院扶貧開發領導小組辦公室印發的《建立精準扶貧工作機制實施方案》，2014年各省份的主要任務是對貧困戶進行建檔立卡，即完成對貧困戶的識別工作。而建檔立卡政策是精準扶貧具體幫扶政策實施的前提，只有實現對貧困戶的精準識別，才能使得精準扶貧的相關幫扶措施在后續的扶貧項目安排、資金使用、幫扶措施、幫扶責任人和脫貧考核過程中發揮精準的作用。因此，在建檔立卡政策完成前，具體幫扶工作大多尚未全面啟動。第二，進一步從建檔立卡政策的實施歷程來看，首輪建檔立卡和扶貧對象基礎信息采集工作于2014年10月底完成

參見http：//www.nrra.gov.cn/art/2014/9/30/art_624_13617.html。。然而，政策實施初期面臨著包括識別不精準、扶持不精準等在內的諸多困難，實施效果并不完善。因此，在首輪建檔立卡政策實施的基礎上，原國務院扶貧開發領導小組辦公室在2015年部署了建檔立卡“回頭看”工作，進一步提高了貧困戶識別的精準度

參見http：//www.nrra.gov.cn/art/2015/9/25/art_624_22586.html。，也使得精準扶貧政策因人施策的準確性得到了大幅度提升。同時，選取2015年作為政策沖擊時間點也獲得了已有相關文獻的支撐［8，10］。

3.基本模型設定

為剔除其他因素的影響，本文使用雙重差分法對精準扶貧政策的減貧長效性作用進行評估。由于本文使用的是面板數據，具有不可忽視的個體效應，因此，本文主要使用面板雙向固定效應模型進行估計，模型設定為

Vulit=α0+α1TPAi×Tt+α2Xit+ηi+γt+εit（1）

其中，被解釋變量Vulit表示家庭i在t年的貧困脆弱性。核心解釋變量為政策效應項（TPAi×Tt），TPAi衡量家庭是否為貧困戶，若為貧困戶則TPAi=1，否則TPAi=0；
Tt衡量樣本區間是否屬于政策沖擊時間后，若樣本區間為2015年以后則Tt=1，否則Tt=0。Xit為影響家庭貧困脆弱性且隨i和t變動的一系列戶主特征和家庭特征變量。ηi為個體固定效應，γt為時間固定效應，εit為隨機誤差項。模型的關鍵估計系數為α1，衡量了精準扶貧政策對農村貧困家庭的貧困脆弱性的影響，若政策具有減貧長效性作用，則α1應顯著為負。

（三）變量定義與描述性統計

本文使用Chaudhuri等［23］提出的期望貧困方法（VEP）對被解釋變量——貧困脆弱性進行定義與測度

VEP方法能夠充分體現貧困脆弱性的前瞻性思想，可實現性較強，且適用于諸如本文使用的CFPS之類的國內微觀住戶調查短面板數據，已得到學界的廣泛應用。。在VEP方法的框架下，本文將家庭t期的貧困脆弱性定義為家庭在t+1期陷入貧困的概率，使用家庭消費變量，并使用世界銀行1.9美元/（天·人）（2011年購買力平價）

由世界銀行根據全球15個最窮國家的國家貧困標準均值制定，屬于基本物質生活水平未得到滿足的絕對貧困標準，與中國精準扶貧政策解決絕對貧困問題的目標相一致。的極端貧困標準，估算家庭未來消費低于貧困標準的概率，進而測度家庭的貧困脆弱性。具體地，在假設家庭人均消費服從對數正態分布的基礎上

對數正態分布更適合描述低收入群體的消費分布，本文的重點研究對象是貧困家庭，因此，假設家庭未來消費分布服從對數正態分布具有合理性。，使用三階段可行廣義最小二乘法對貧困脆弱性進行測度，家庭i在時間t的貧困脆弱性由下式測度：

Vul︿it=problnCit+1≤lnz=Φlnz-Xiβ︿FGLS／???Xiθ︿FGLS（2）

其中，Vul︿it是家庭i在時間t的貧困脆弱性，Cit+1為家庭未來的人均消費分布，

Φ為累積分布函數，

Xi為一系列戶主及家庭特征變量，Xiβ︿FGLS為家庭消費期望的一致估計，Xiθ︿FGLS為家庭消費方差的一致估計。z為貧困標準，即1.9美元/（天·人）

由于篇幅限制，貧困脆弱性具體的測度方法及三階段最小二乘法的估計結果此處省略，歡迎感興趣的讀者索要具體結果。。

此外，在基準模型中，本文進一步控制了與家庭貧困脆弱性相關的戶主及家庭特征變量［24］。在戶主特征層面，本文控制了戶主性別、年齡、年齡平方項、婚姻狀況、受教育年限、健康狀況等人口統計學特征變量，同時控制了戶主工作狀況變量。在家庭特征層面，本文控制了家庭規模、家庭成員醫療保險參與狀況、家庭未就業人口占比、家庭住院成員占比、家庭撫養比等家庭人口結構特征變量，以及家庭人均凈資產、家庭人均收入等家庭經濟特征變量。

具體的變量定義及描述性統計結果如表1所示

表1的結果使用了CFPS官方發布的面板權重進行加權，數據中所有名義變量均使用省級農村CPI進行了平減。。貧困戶的貧困脆弱性相對于非貧困戶來說較高。且相對于非貧困家庭，貧困家庭的戶主具有年齡較大、受教育年限較低、健康狀況較差的特征，貧困家庭戶主未就業的比例更高。同時，貧困家庭未就業人口占比較高，家庭人均凈資產及家庭人均收入較低。

五、實證結果與分析

（一）基準回歸分析

對精準扶貧政策影響貧困家庭的貧困脆弱性的基準估計結果見表2。第（1）列是未控制個體效應的混合截面估計結果，為剔除其他因素的干擾，第（3）列在第（1）列的基礎上進一步控制了戶主和家庭特征變量?？梢园l現，政策效應項（TPAi×Tt）的估計系數顯著為負，即精準扶貧政策能夠顯著降低貧困家庭的貧困脆弱性，政策具有一定的減貧長效性。第（2）（4）列是在第（1）（3）列基礎上進一步控制家庭固定效應，即面板雙向固定效應的估計結果，政策效應項的估計系數依舊顯著為負，且系數大小并未發生較大變化。因此，無論使用何種模型，估計結果均具有一致性。重點分析第（4）列控制了所有控制變量以及家

庭固定效應的結果可知，政策效應項的估計系數為-0.022，且在1%的水平上顯著。而在精準扶貧政策實施前，貧困家庭的貧困脆弱性為0.224，因此，政策使得貧困家庭的貧困脆弱性下降了9.8%。這說明，在精準扶貧政策的作用下，貧困家庭在未來陷入貧困的可能性顯著降低，能夠在一定程度上實現穩定脫貧，政策具有較好的減貧長效性作用。

（二）穩健性檢驗

1.平行趨勢假設檢驗

雙重差分法（DID）使用的重要假設為處理組和對照組滿足平行趨勢，即若未受到精準扶貧政策的作用，貧困家庭和非貧困家庭的貧困脆弱性變動將具有相同趨勢。若平行趨勢假設不滿足，DID估計的結果將會存在平行趨勢偏誤。因此，為檢驗基準結果的穩健性，以2012年的樣本作為基期，分別構建2014、2016和2018年的時間虛擬變量，將其與政策分組變量（是否為貧困家庭）交乘。建立如下模型：

Vulit=β0+β1∑1814TPAi×Tt+β2Xit+ηi+γt+εit（3）

此時，核心解釋變量為∑1814TPAi×Tt，分別代表以2012年為基期，兩類家庭在2014、2016和2018年貧困脆弱性的差異。

估計結果如表3第（1）列所示，政策實施前TPAi×T14的估計系數不顯著，而政策實施后TPAi×T16和TPAi×T18的估計系數均顯著為負，說明在政策實施前，貧困與非貧困家庭的貧困脆弱性具有相同的變動趨勢，政策的實施使得貧困家庭的貧困脆弱性顯著下降。同時，由估計結果可知，TPAi×T18系數的絕對值相對于TPAi×T16更大，即隨著時間的推移，精準扶貧政策對貧困家庭貧困脆弱性的降低作用逐步增強，說明政策對貧困家庭的幫扶力度不斷深化，減貧長效性作用逐漸凸顯。

此外，政策實施時間的選擇具有隨機性也能夠支撐平行趨勢假設的成立［25］。因此，本文通過設置虛擬的政策沖擊時間，對2015年以前個體是否對精準扶貧政策具有預期效應進行檢驗，進一步驗證平行趨勢假設。具體地，使用實際政策沖擊前的樣本進行分析，令2013年為虛擬的政策沖擊時間點，并將2012年樣本的虛擬政策時間變量設為0，2014年的樣本設為1。將以此虛擬設置的政策時間變量與政策分組變量交乘，形成虛擬的政策效應項進行估計。估計結果如表3第（2）列所示，政策效應項（TPAi×Tt）估計系數不顯著，即在政策實施前，家庭不存在顯著的預期效應。

2.貧困識別標準的穩健性檢驗

在基準回歸部分，本文使用精準扶貧政策實施前家庭的收入、資產，并結合“兩不愁，三保障”對貧困家庭進行識別。為了檢驗基準結果的穩健性，進一步使用不同的貧困識別標準對貧困家庭進行識別。

第一，結合2016年全國貧困標準進行識別。貧困家庭的建檔立卡工作并不是從一開始就十分完善的，而是經歷了一系列貧困家庭瞄準的糾偏過程?；诖?，2015—2016年中央開啟了“精準扶貧回頭看”以及建檔立卡戶重新識別工作，2016年中央進一步印發了《省級黨委和政府扶貧開發工作成效考核辦法》，這也使得2014年未被精準識別的貧困群體在2016年被識別出來，進一步增加了貧困家庭識別的準確性。因此，使用2016年的全國貧困標準

2016年全國貧困標準為2?952元/（年·人）。，并結合家庭收入、資產以及“兩不愁，三保障”對貧困家庭進行再次識別。具體地，保留2014年識別出的貧困家庭，并將在2014年不屬于貧困家庭，但使用2016年標準能夠識別出來的貧困家庭納入處理組中

貧困家庭的狀態具有動態性，部分在2014年識別出的貧困家庭的收入在2016年已經超過貧困標準，但考慮到貧困家庭退出驗收標準為“戶年人均收入穩定超過國家扶貧標準且吃穿不愁、義務教育、基本醫療、住房安全有保障”，若直接將這部分家庭剔除，可能會存在脫貧人口“錯退”的現象，仍應將他們繼續納入建檔立卡系統中。實際上，建檔立卡系統中貧困人口的狀態被標識為三類：未脫貧、已脫貧仍享受政策和已脫貧不再享受政策，在建檔立卡動態管理系統中，有相當部分的人口收入已超過國家貧困標準，但仍享有扶貧政策［8］。此時，本文將2014年識別出的貧困家庭依舊納入處理組中能夠防止貧困人口“假脫貧”，具有合理性。。以此標準識別出的貧困家庭共1?748個，非貧困家庭為9?836個，回歸結果見表3第（3）列。由估計結果可知，在結合2016年貧困標準識別后，TPAi×Tt的估計系數依舊顯著為負，且系數絕對值與顯著性相對于基準結果無明顯變動，驗證了基準回歸結果的可靠性。

第二，使用中國家庭金融調查數據（CHFS）進行識別。為進一步檢驗貧困識別標準的穩健性，本文換用西南財經大學中國家庭金融調查2013、2015、2017和2019年數據進行分析

CHFS調查的是調查年份前一年的家庭情況，即CHFS?2013調查的是家戶2012年的情況，其他年份以此類推。因此，本文使用CHFS?2013、2015、2017、2019年數據進行分析，與基準回歸中的年份保持一致。。具體的數據處理方法為：保留受訪人年齡在16周歲及以上的農村家庭樣本，并剔除主要變量缺失的樣本，處理后共得到包含2?147個農村家庭，共8?588個樣本的三年平衡面板數據。CHFS問卷中具體詢問了家庭是否為貧困戶

此處的貧困戶是指按照國家規定，且家庭人均收入低于一定水平，填寫了貧困手冊，經過村委、社區民主評議、公示后，由鄉鎮、街道政府審核認定的貧困戶。，本文將2015年這一問題回答“是”的家庭納入處理組進行分析，由此識別出的貧困家庭為1?492個，非

為排除遺漏重要變量對基準回歸結果的影響，本文進一步采用將精準扶貧政策隨機分配給農村家庭的方法進行安慰劑檢驗［10］。具體地，本文使用2014年的樣本進行1?000次隨機分組

即若2014年某家庭被隨機分組后屬于處理組，則在其他年份其也屬于處理組。，形成1?000個虛擬的政策效應項（TPAi×Tt）。虛擬政策效應項估計系數的分布如表4和圖1所示。結果顯示，虛擬政策效應項的估計系數集中于0附近，且絕對值大于基準估計系數的概率為0，能夠充分排除重要遺漏變量對基準結果造成的偏誤，基準結果穩健。

第一，使用雙重差分傾向得分匹配（PSMDID）方法進行估計。為最大程度地消除貧困和非貧困家庭在可觀測特征上的偏差，本文進一步使用傾向得分匹配法（PSM），對貧困家庭和非貧困家庭政策實施前的戶主及家庭特征進行匹配，而后再使用雙重差分法進行估計

此處匯報的是采用卡尺內k近鄰匹配法對樣本進行匹配的結果，其中，k取6，卡尺取0.05。本文同時使用了不同的匹配方法，結果不存在顯著差異，且均通過了平衡性檢驗和共同支撐檢驗。。第二，改變測度貧困脆弱性的貧困標準。本文進一步使用2?300元/（年·人）（2010年不變價）的中國2011年官方貧困標準以及3.1美元/（天·人）（2011年購買力平價）的世界銀行發展中國家貧困標準

世界銀行根據全球發展中國家官方貧困線的中位數制定。對貧困脆弱性進行測度。第三，改變貧困脆弱性的定義方式。本文選擇0.29作為“脆弱線”，生成“是否為貧困脆弱家庭”變量

已有研究將“脆弱線”設置為0.5，但0.5的脆弱線只能識別出長期貧困的家庭，而對短期貧困家庭有所遺漏。根據Günther等［26］的研究，通過設定家庭在未來兩年內可能陷入貧困，將0.5的脆弱線折算為了0.29。因此，“脆弱線”取0.29也可以較好地識別出短期貧困家庭。具體地，若家庭的貧困脆弱性高于0.29，則其屬于貧困脆弱家庭，相關變量賦值1，否則賦值0。作為被解釋變量進行檢驗。檢驗結果見表3第（5）～（8）列，結果均穩健。

（三）異質性分析

1.不同貧困脆弱性水平

前文驗證了精準扶貧政策能夠顯著降低農村貧困家庭的貧困脆弱性，減貧效果具有長期性。但這一效應是否在不同貧困脆弱程度的家庭間存在差異？為此，本文使用分位數回歸模型，進一步分析政策對不同貧困脆弱程度家庭影響的強度差異，具體估計結果如表5所示?？梢园l現，精準扶貧政策對貧困脆弱性程度較高的農村貧困家庭的減貧長效性作用更強。已有研究表明，貧困多具有長期性，貧困脆弱性越高說明家庭在未來陷入貧困的概率越大，越屬于慢性貧困家庭。政策對貧困脆弱性程度較高的貧困家庭發揮的減貧長效性作用更強，證明了政策關注慢性、深度貧困家庭的目標，成效顯著。

精準扶貧政策將可能會對不同特征的家庭產生差異性的實施效果，為此，本文使用三重差分模型，進一步分析政策對不同家庭的異質性作用?？紤]到因老致貧、因學致貧與因病致貧是中國農村家庭的主要致貧因素，主要分析精準扶貧政策對這三類貧困家庭的作用，分別引入家庭老年人口數、家庭上學人口數、

家庭住院人口數與政策處理項（TPAi×Tt）的交乘項進行估計。具體估計結果如表6所示，精準扶

貧政策對老年人口較多、上學人口較多貧困家庭的貧困脆弱性降低作用更為顯著，對于住院人口數較多貧困家庭的作用雖不顯著，但估計系數依舊為負。這一結果再次表明，精準扶貧政策充分聚焦了因老致貧、因學致貧、因病殘致貧的深度貧困家庭，這些家庭屬于扶貧過程中難啃的“硬骨頭”，政府對其的幫扶力度更大，相關扶貧資源也在一定程度上向這部分家庭傾斜，精準扶貧政策的長效性作用相應地得到了更加充分的發揮。

六、精準扶貧政策發揮減貧長效性作用的機制檢驗

（一）精準扶貧政策的收入分配效應

根據前文理論分析，精準扶貧政策具有良好的收入分配效應，能夠通過縮小貧困家庭面對的收入差距水平，改善貧困家庭面臨的發展環境，從而降低家庭的貧困脆弱性。進一步地，本文引入家庭收入相對剝奪指數，對家庭的收入不平等情況進行測度，進而對理論部分精準扶貧政策的收入分配效應進行檢驗［17］。收入相對剝奪指數是家庭通過將自身的收入與參照群體的收入進行比較，反映自身收入水平處于劣勢地位的程度，精準地衡量了家庭收入變動背后面臨的不平等問題，能夠充分體現家庭層面的收入差距。具體地，本文使用的收入相對剝奪指數是Kakwani指數［27］，根據家庭人均收入，選取各年的全部農村家庭作為參照群，將家庭與參照群中其他收入比自身高的家庭進行比較而得到的。測度得到的這一指數取值在0～1范圍內，取值越高則說明家庭面臨的收入不平等水平越高。以測度出的家庭收入相對剝奪指數作為被解釋變量，控制所有變量的估計結果見表7第（1）列，政策處理項（TPAi×Tt）系數顯著為負，即精準扶貧政策確實能夠顯著降低貧困家庭的收入相對剝奪指數，政策通過收入分配效應降低家庭貧困脆弱性的機制得到了驗證。

（二）精準扶貧政策的資金支持效應

如前文所分析，精準扶貧政策能夠給貧困家庭提供資金支持，增加了貧困家庭的正規信貸規模，相應地減少了非正規信貸規模，為貧困家庭提供了有利的發展條件，從而具有降低貧困脆弱性的作用?；诖?，引入家庭是否有正規信貸、是否有非正規信貸變量作為被解釋變量，對這一機制進行具體檢驗。結果見表7第（2）（3）列，在正規信貸下，政策處理項（TPAi×Tt）顯著為正；
在非正規信貸下，政策處理項雖不顯著，但系數為負。這一結果說明，精準扶貧政策確實能夠向貧困家庭提供資金支持，增加了其正規信貸規模，家庭面臨的資金約束減少，家庭能夠獲得持續性的資金支持用以自身發展，相應地，脆弱性程度降低

本文同時使用了家庭待還正規信貸和非正規信貸規模作為被解釋變量，結果均穩健。。

（三）精準扶貧政策的“扶志”效應

本文分別從客觀與主觀兩個角度衡量農村家庭的內生發展動力，進而檢驗精準扶貧政策是否真正發揮了“扶志”效應。在客觀維度方面，本文引入了家庭參與勞動人數

家庭參與勞動人數為：家庭中處于勞動年齡（15周歲及以上，64周歲及以下），且自評健康不為“差”的成員中，有工作的成員總數。作為被解釋變量進行分析。家庭參與勞動人數能夠衡量家庭具有勞動能力的成員在接受精準扶貧政策的幫扶后，是否從空閑在家、不工作、對政府補助存在依賴心理的生活狀態，轉變為就業狀態，能夠充分反映家庭成員的就業積極性。家庭參與勞動人數越少，說明家庭的“懶漢”思想越嚴重，越缺乏內生發展動力［22］。若精準扶貧政策能夠充分發揮“扶志”效應，家庭參與勞動人數將顯著增加。在主觀維度方面，本文進一步使用了家庭戶主對未來的信心

家庭戶主對未來的信心變量來自CFPS調查問題“您對自己未來的信心程度？1表示很沒信心，2表示沒信心，3表示一般，4表示有信心，5表示很有信心”。變量作為被解釋變量進行分析。戶主對未來的信心程度能夠反映家庭對自身未來生活、發展狀況的積極預期，能夠充分反映家庭的志向水平［28］。若精準扶貧政策能夠發揮“扶志”效應，家庭戶主對未來的信心水平將顯著提高。具體的實證結果見表7第（4）（5）列，政策處理項（TPAi×Tt）的估計系數均顯著為正，即證明了精準扶貧政策具有良好的“扶志”效應。

至此，前文理論分析部分對于精準扶貧政策減貧長效性作用的影響機制均通過了實證檢驗，即政策能夠通過發揮收入分配效應、資金支持效應以及“扶志”效應，有效地降低貧困家庭的貧困脆弱性，促進其實現穩定脫貧，充分發揮減貧長效性作用。

七、結論與政策含義

本文基于北京大學中國家庭追蹤調查2012、2014、2016和2018年的農村家庭平衡面板數據，利用雙重差分法，將精準扶貧政策作為政策沖擊納入分析框架，分析政策對貧困家庭貧困脆弱性的影響，檢驗政策的減貧長效性作用，并揭示了長效性作用的具體機制。研究發現：第一，精準扶貧政策能夠顯著降低貧困家庭9.8%的貧困脆弱性，降低了貧困家庭在未來陷入貧困的概率，進而實現穩定脫貧，精準扶貧政策的減貧長效性作用得到了驗證。第二，相對于較低程度貧困脆弱性的家庭來說，精準扶貧政策對于貧困脆弱性程度較高的貧困家庭的減貧長效性作用更強。同時，政策對因老致貧、因學致貧、因病致貧等深度貧困家庭的長效性減貧作用更為顯著，充分實現了政策聚焦深度貧困群體、精準發力的目標。第三，機制分析發現，精準扶貧政策能夠通過發揮良好的收入分配效應，為貧困家庭發展提供益貧式的社會發展環境；
發揮資金支持效應，為貧困家庭發展提供有利的發展條件；
發揮“扶志”效應，促進貧困家庭做出有利于自身脫貧、致富的發展決策，從而降低貧困家庭的貧困脆弱性，有效發揮減貧長效性作用。

本文的結論具有重要的政策含義。第一，貧困群體多具有脆弱性，脫貧后仍面臨著較大的返貧風險。因此，中國在制定新時代背景下的扶貧政策時，除了重點關注現階段的減貧狀況外，還需要充分重視政策的長效性作用，以確保貧困群體在政策的作用下返貧或陷入貧困陷阱的風險降低，實現穩定脫貧。第二，在制定扶貧政策時，政府一方面需要在宏觀層面為貧困群體提供良好的發展環境及發展條件，另一方面也要注意在微觀層面提高貧困群體自主脫貧、致富的志向，增強其內生發展動力，促使其做出利于自身發展的相關決策。第三，貧困脆弱性較好地反映了家庭或個人在未來陷入貧困的狀況，能夠充分衡量扶貧政策的長效性作用。因此，在評估扶貧政策的長效性作用時，可以充分利用貧困脆弱性等度量貧困的事前指標進行測算。并且，考慮到今后的扶貧目標為解決相對貧困問題，而相對貧困多具有多維性，僅使用收入指標進行測算會面臨一定的局限性，因此，可以進一步探索多維的貧困脆弱性指標，以對今后扶貧政策的減貧長效性作用進行更加全面的評估。

參考文獻：

［1］張棟浩，蔣佳融.普惠保險如何作用于農村反貧困長效機制建設：基于貧困脆弱性的研究［J］.?保險研究，?2021（4）：?2442.

［2］申云，彭小兵.?鏈式融資模式與精準扶貧效果：基于準實驗研究［J］.?財經研究，?2016（9）：?415.

［3］寧靜，殷浩棟，汪三貴，等.?產業扶貧對農戶收入的影響機制及效果：基于烏蒙山和六盤山片區產業扶貧試點項目的準實驗研究［J］.?中南財經政法大學學報，?2019（4）：?5866.

［4］LENG?G，FENG?X，QIU?H.?Income?effects?of?poverty?alleviation?relocation?program?on?rural?farmers?in?China［J］.?Journal?of?Integrative?Agriculture，?2021，?20（4）：?891904.

［5］LIAO?C，FEI?D，HUANG?Q，et?al.?Targeted?Poverty?Alleviation?through?photovoltaicbased?intervention：?rhetoric?and?reality?in?Qinghai，?China［J］.?World?Development，?2021，?137：?105117.

［6］王立勇，許明.?中國精準扶貧政策的減貧效應研究：來自準自然實驗的經驗證據［J］.?統計研究，?2019（12）：?1526.

［7］張全紅，周強.?精準扶貧政策效果評估：收入、消費、生活改善和外出務工［J］.?統計研究，?2019（10）：?1729.

［8］李芳華，張陽陽，鄭新業.?精準扶貧政策效果評估：基于貧困人口微觀追蹤數據［J］.?經濟研究，?2020（8）：?171187.

［9］黃薇，祝偉.?精準幫扶政策的多維評估：基于G省B市扶貧實踐的經驗分析［J］.?管理世界，?2021（10）：?111128.

［10］尹志超，郭沛瑤.?精準扶貧政策效果評估：家庭消費視角下的實證研究［J］.?管理世界，?2021（4）：?6483.

［11］王振振，王立劍.?精準扶貧可以提升農村貧困戶可持續生計嗎：基于陜西省70個縣（區）的調查［J］.?農業經濟問題，?2019（4）：?7187.

［12］劉釗，王作功.?基于雙重差分模型的精準扶貧政策評估與長效性研究：來自中國家庭追蹤調查（CFPS）的證據［J］.?江淮論壇，?2020（3）：?1217.

［13］李玉山，盧敏，朱冰潔.?多元精準扶貧政策實施與脫貧農戶生計脆弱性：基于湘鄂渝黔毗鄰民族地區的經驗分析［J］.?中國農村經濟，?2021（5）：?6082.

［14］李晗，陸遷.?精準扶貧與貧困家庭復原力：基于CHFS微觀數據的分析［J］.?中國農村觀察，?2021（2）：?2841.

［15］秦升澤，李谷成.?精準扶貧政策對農戶貧困脆弱性的影響研究：來自準自然實驗的經驗證據［J］.中國農業資源與區劃，2022（9）：230239.

［16］王中華，岳希明.?收入增長、收入差距與農村減貧［J］.?中國工業經濟，?2021（9）：?2542.

［17］周強.?精準扶貧政策的減貧績效與收入分配效應研究［J］.?中國農村經濟，?2021（5）：?3859.

［18］BARSLUND?M，TARP?F.?Formal?and?informal?rural?credit?in?four?provinces?of?Vietnam［J］.?Journal?of?Development?Studies，?2008，?44（4）：?485503.

［19］尹志超，張棟浩.?金融普惠、家庭貧困及脆弱性［J］.?經濟學（季刊），?2020（5）：?153172.

［20］尹志超，郭沛瑤，張琳琬.?“為有源頭活水來”：?精準扶貧對農戶信貸的影響［J］.?管理世界，?2020（2）：?5971.

［21］AJZEN?I.?The?theory?of?planned?behavior［J］.?Organizational?Behavior?and?Human?Decision?Processes，?1991，?50：?179211.

［22］周強，趙清云，王愛君.?“志智雙扶”：精準扶貧政策對農村居民努力程度的影響［J］.?財貿研究，?2021（12）：?3749.

［23］CHAUDHURI?S，JALAN?J，SURYAHADI?A.?Assessing?household?vulnerability?to?poverty?from?crosssectional?data：?a?methodology?and?estimates?from?Indonesia［R］.?Department?of?Economics?Discussion?Paper?Series，?No.0102，?2002.

［24］任天馳，楊汭華.?農業保險、保障水平與農戶貧困脆弱性［J］.?當代經濟科學，?2022（2）：?2435.

［25］阮榮平，劉爽，劉力，等.?玉米收儲制度改革對家庭農場經營決策的影響：基于全國1942家家庭農場兩期跟蹤調查數據［J］.?中國農村觀察，?2020（4）：?109128.

［26］GUNTHER?I，HARTTGEN?K.?Estimating?households?vulnerability?to?idiosyncratic?and?covariate?shocks：?a?novel?method?applied?in?Madagascar［J］.?World?Development，?2009，?37（7）：?12221234.

［27］KAKWANI?N.?The?relative?deprivation?curve?and?its?applications［J］.?Journal?of?Business?&?Economic?Statistics，?1984，?2（4）：?384394.

［28］解堊，李敏.?政府公共轉移支付的扶志效應［J］.?中國人口科學，?2022（1）：?99112.

編輯：李再揚，高原