遵循同样的逻辑，本文考察了国家级贫困县政策通过农业生产渠道对贫困率的影响。表4第(2)列是农业全要素生产率三次交互项的回归结果，表明在农业生产率高的地区，扶贫政策能带来更好的脱贫效果。结合图2中1994年后贫困县农业全要素生产率上升更快的趋势，可能表明扶贫政策通过农田改造、良种补贴等方式有效提高贫困县农业全要素生产率，进而降低了贫困率。同时，图3显示样本期间贫困县的家户实际耕种面积总体呈不断下降趋势，这与期间内国家针对生态脆弱的贫困地区实施的鼓励劳动力从事非农产业(劳动力转移、以工代赈)、生态扶贫和异地扶贫搬迁等政策密不可分。表4的第(3)列为家户实际耕种面积与DID三次交互项的估计系数。估计系数显著为正，表明家户实际耕种面积减少的贫困县减贫更快，即扶贫政策可能通过鼓励贫困地区劳动力从事非农产业、发展新型农业规模经营主体等使减贫效果更显著。这也与贫困县家户耕地面积减少更迅速的趋势一致。

　　[9]刘冬梅，2001：《中国政府开发式扶贫资金投放效果的实证研究》，《管理世界》第6期。

pov94*post94*Land     0.001**(0.000)  

　　图2展示了农业全要素生产率的时序变化。由于农业改革和农业生产技术的进步，贫困县和非贫困县的农业全要素生产率都在不断提高，但贫困县的农业全要素生产率始终低于非贫困县。2000年后，贫困县农业全要素生产率的增长速度加快，两者的差距缩小。这与扶贫政策对贫困县的农业支持政策密不可分。扶贫政策的主要扶贫资金流向农业部门，并实施了包括农田修整、良种补贴、农业技术推广、农业技术培训等一系列惠农政策。同时，贫困地区基础设施的改善也会作用于农业发展，提高农业全要素生产率。由于农业收入是农村家庭的主要收入来源，因此贫困县农业全要素生产率的提高能够有效提高家庭收入，降低贫困率。

　　图2 农业全要素生产率的时序变化

　　国家级贫困县政策的相关措施主要瞄准到县层面，这与中国贫困人口的区域连片分布密切相关，但实施中由于贫困县经济环境的改善，受益者不仅局限在贫困家庭，同时也会改善其他家庭的收入，进而产生县内扶贫项目的目标群体偏移和扶贫资源的误配。上述现象一方面会影响扶贫工作的效果，另一方面也会影响贫困县内部的收入分配结构。通过检验国家级贫困县扶贫政策的收入分配效应，也能更全面反映我国扶贫政策的实施成效。

　　

pov94*post94*Infrastructure -0.005***(0.002)      

衡量了2001年和2006年鼓励劳动力流动的政策对扶贫效果的影响。估计结果如表3。可以看到，劳动力流动的三个代理变量与DID三次交互项的系数均显著为负，表明扶贫政策能够通过鼓励劳动力向外转移减少贫困率。同时，衡量鼓励外出务工政策效果的参数

　　

　　三、政策背景

　　

　　在我国贫困率下降的同时，收入不平等程度也不断上升(王小鲁和樊纲，2005；李实和朱梦冰，2018)，尤其是农村内部收入差距不断拉大(程名望等，2015)。从收入差距的类型看，对中国收入不平等的研究多集中于地区间收入不平等(张文武和梁琦，2011；杨仁发，2013)、城乡收入不平等(陈斌开和林毅夫，2013)和城镇内部收入不平等(卢晶亮，2018)，但对农村内部收入差距的关注相对较少。随着对收入不平等研究的逐渐深入，文献在探讨了收入不平等的测度和变化趋势的基础上(李实和罗楚亮，2011；李实和朱梦冰，2018)，也总结了影响中国收入差距的重要因素，如全球化(郑新业等，2018)、城乡一体化(欧阳志刚，2014)、农村劳动力流动(甄小鹏和凌晨，2017)、产业结构变迁(吴万宗和刘玉博，2018)、人力资本(邹薇和张芬，2006)、健康水平(封进和余央央，2007)、社会关系(赵剑治和陆铭，2010)等。但是，直接将扶贫政策效果与地区内部收入差距联系起来，量化其影响和机制的文献却非常有限。

　　(一)扶贫政策的减贫效果

　　其中，Y[，ct]是衡量c县收入不平等的相关指标，包括刻画整体收入分配的县内部基尼系数、收入对数标准差以及对数收入分位数差。上述收入不平等指标是文献中常用的收入不平等衡量标准。基尼系数、对数收入的标准差衡量家庭整体收入分布的离散程度，对数收入分位数差更细致反映不同收入水平家庭的收入差距。控制变量包括时间固定效应和县固定效应，时间固定效应与1992年县级农村人均纯收入交互项以及时间固定效应与省份固定效应的交互项。

　　[28]Azariadis,C.,and A.Drazen,1990,"Threshold Externalities in Economic Development",Quarterly Journal of Economics,Vol.105,No.2,501—526.

　　[12]欧阳志刚，2014：《中国城乡经济一体化的推进是否阻滞了城乡收入差距的扩大？》，《世界经济》第2期。

　　[5]封进、余央央，2007：《中国农村的收入差距与健康》，《经济研究》第1期。

　　[17]杨仁发，2013：《产业集聚与地区工资差距——基于我国269个城市的实证研究》，《管理世界》第8期。

　　③官方农村贫困标准来源于国家统计局历年《中国农村贫困检测报告》。

　　五、实证方法

　　[29]Gentilini,U.,M.Honorati,and R.Yemtsov,2014,The State of Social Safety Nets,Washington,DC:World Bank.

　　基础设施建设和农业生产发展是扶贫开发的重要措施，我们将对比贫困县和非贫困县基础设施投资、农业全要素生产率和家户实际耕种面积的变化趋势，初步判断扶贫政策是否能够在提高贫困县基础设施投资和促进农业生产等方面发挥作用。

pov94*post94*(order[，it-1]=4) 0.087***(0.020) 0.018***(0.004) -0.018***(-0.004) -0.086***(0.020)

符号也都为负，但在统计上不显著。这表明2001年和2006年鼓励劳动力转移的政策虽然在一定程度上强化了外出务工的减贫效果，但其作用还不明显。

　　表2是基于(1)式估计的国家级贫困县政策减贫效果的基准结果。关注变量为DID交互项，系数即贫困县政策的减贫效果。第(1)列的回归结果显示，在控制了家庭的特征变量、村平均收入、时间固定效应和省份与时间的交互项，以及1992年县农村人均纯收入随时间的变化趋势后，DID交互项系数显著为负。系数表明国家级贫困县扶贫政策实施后，贫困县的贫困率平均下降了11个百分点。回归(2)—(5)分别在第(1)列检验的基础上依次加入政府直接转移支付占比、人均生产性固定资产、人力资本变量和外出务工变量后，DID交互项的系数依旧显著为负且系数变化不大，表明估计结果在不同模型设定下十分稳健。

　　贫困率的下降得益于过去30年中国经济的高速发展，居民收入普遍提高实现了大规模的脱贫。但是，对部分贫困地区和贫困人口而言，经济增长并不能带来贫困状况的改善，扶贫政策是我国实施覆盖范围最广的开发式扶贫项目。②虽然国家级贫困县扶贫政策对中国减贫的重要贡献已经形成共识(刘冬梅，2001；汪三贵，2008)，但由于国家级贫困县缺乏有效的退出机制，加上研究数据的缺乏，现有研究很难有效区分扶贫政策与同时期经济增长的减贫效果，也难以识别贫困县扶贫政策起作用的主要机制。另一方面，扶贫政策实施带来的贫困率下降必然伴随着区县内部收入分配状况的改变。由于国家级贫困县政策是县级瞄准的开发式扶贫政策，主要通过改善贫困地区经济发展条件来扶贫。这意味着国家级贫困县政策不仅使贫困家庭从中受益，还会对贫困县其他家庭产生积极影响。但是，如果政策实施过程中“精英俘获”和扶贫瞄准目标偏移的情况较为普遍，那么贫困县的低收入家庭会成为扶贫政策中受益较少的一方，贫困县内部收入分配格局会相应恶化。反之，如果扶贫政策的实施切实使贫困县内低收入家庭更多受益，那么扶贫政策的实施也会相应改善贫困县内部的收入分配情况。

　　

　　(二)收入流动性

　　

　　⑤由于篇幅限制，具体检验结果未在文中列出，感兴趣的读者可来信向作者索取。

pov94*post94*(order[，it-1]=1) 参照组 参照组 参照组 参照组  

样本量 5249 5249 5249 5249 5249

　　2.基础设施建设与农业生产

　　首先通过方程(2)考察贫困县扶贫政策的收入分配效应。表6是控制了县级固定效应、年份固定效应以及时间固定效应与1992年收入的交互项后，基于县层面的DID模型估计结果。在第(1)列和第(2)列中分别使用基尼系数和对数收入标准差作为收入不平等衡量指标进行回归。第(1)列DID交互项系数显著为负，回归系数为-0.012，政策实施前贫困县内部平均基尼系数为0.284，表明扶贫政策使贫困县内部收入差距平均下降了4.2%。第(2)列中对数收入标准差回归的结果也表明扶贫政策确实能够有效缩小贫困县内部收入差距。第(3)一(5)列分别是被解释变量为对数收入95-5分位数差(q95-q5)、对数收入50-5分位数差(q50-q5)、对数收入95—50分位数差(q95-q50)的回归结果。从第(3)列结果可以看到交互项回归系数显著为负，与第(1)列和第(2)列的结果一致，说明扶贫政策整体上缩小了贫困县内部的收入差距。第(4)列中，政策交互项对q50-q5的回归系数为-0.135，扶贫政策实施前贫困县的q50-q5为0.89，意味着扶贫政策使贫困县内低收入组的收入差距缩小了15.1%。第(5)列结果表明DID交互项对q95-q50回归系数虽然也为负，但数值非常小，且在统计上不显著。这表明扶贫政策主要减少了低收入组和中等收入组的收入差距，对中高收入组的收入差距没有显著影响，政策的受益者主要集中在中低收入家庭。

pov94*post94*(order[，it-1]=2) 0.022*(0.011) 0.005*(0.002) -0.005*(0.002) -0.022*(0.011)  

　　内容提要：本文基于农业农村部农村固定观察点1986-2011年微观面板数据，使用双重差分方法评估国家级贫困县设立的减贫效果及收入分配效应。研究发现：对国家级贫困县的扶贫政策使贫困地区的贫困率平均下降了11个百分点；同时，扶贫政策存在显著的正外部性，能改善国家级贫困县内部收入分配情况。从静态角度看，扶贫政策缩小了国家级贫困县内部收入差距，贫困县内部基尼系数平均降低了4.2%，尤其是缩小了国家级贫困县低收入家庭与中等收入家庭的收入差距，下降幅度高达15.1%；从动态角度看，扶贫政策增加了国家级贫困县低收入家庭向上流动的机会，长远上有利于贫困家庭跳出“贫困陷阱”。进一步的分析表明，促进基础设施投资、提高农业全要素生产率和鼓励外出务工是扶贫政策起作用的重要途径。

　　从基础设施投资、农业全要素生产率、耕种土地面积等指标来看，贫困县和非贫困县的差异非常明显，贫困县基础设施投资更少、农业全要素生产率更低、家户实际耕种面积更高。尤为重要的是，这种差异在20世纪90年代中期前后更为明显，后文将进行更规范的检验。

　　(二)主要变量描述统计

　　

　　[25]郑新业、张阳阳、马本、张莉，2018：《全球化与收入不平等：新机制与新证据》，《经济研究》第8期。

　　[10]卢晶亮，2018：《城镇劳动者工资不平等的演化：1995-2013》，《经济学(季刊)》第4期。

　　[11]马光荣、郭庆旺、刘畅，2016：《财政转移支付结构与地区经济增长》，《中国社会科学》第9期。

　　基础设施投资对地区经济发展至关重要，能够提高家庭收入水平和改善内部收入分配(张勋和万广华，2016)。我国基础设施水平存在地区不平衡现象，贫困地区的基础设施建设落后限制了其经济发展。扶贫政策中的“以工代赈”旨在通过投资贫困地区的道路修建、水利设施等基础设施，改善贫困地区经济发展条件和增加非农就业，进而减少贫困。图1是贫困县和非贫困县基础设施投资的增长趋势。由于难以获取较早年份的县级财政数据，作者整理了1994-2005年的县级基础设施投资数据。从图1可以看到在贫困县和非贫困县基础设施投资都呈现上升趋势，总体上贫困县的基础设施投资小于非贫困县，但1999年后贫困县的增长更迅速，与非贫困县差距在不断缩小。

　　[32]Krugman,P.,1991,"Increasing Returns and Economic Geography",Journal of Political Economy,Vol.99,No.3，483—499.

　　②1994年《八七扶贫攻坚计划(1994-2001)》重新确立592个贫困县并且针对贫困县制订了一系列扶贫政策，2001《农村扶贫开发纲要(2001-2002)》中对贫困县名单做了微小调整。为了保持一致，本文将政府在不同扶贫时期针对国家级贫困县的扶贫优惠政策，统称为国家级贫困县政策。

　　由于本文的数据是政策前后都有多期的面板结构，如果把模型中DID交互项的时间变量替换为年份虚拟变量，便能估计在不同年份的动态政策效果，同时能检验平行趋势假设是否满足，估计结果如图4。可以看出，1994年政策实施前，基本不能拒绝原假设为0的假设，即在政策实施前，国家级贫困县与非贫困县在时间上的趋势是一致，满足双重差分模型中的平行趋势假设。1994年政策实施后，1995年到1998年间系数不显著，说明扶贫政策存在滞后效应。政策实施后，系数为负并且总体呈下降的趋势，说明扶贫政策能够降低国家级贫困县的贫困率，并随着时间推移政策的减贫效果越来越显著。

　　①数据来源：国家统计局2018年《中国农村贫困检测报告》。

　　[27]邹薇、张芬，2006：《农村地区收入差异与人力资本积累》，《中国社会科学》第2期。

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