倾向度匹配、救助依赖与瞄准机制——基于社会救助制度实施效应的经验分析，本文主要内容关键词为：倾向论文,效应论文,社会救助论文,机制论文,经验论文，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。
中图分类号：C913.7
文献标识码：A
文章编号：1672-6162(2012)02-0083-06
1 问题的提出
中国传统的社会救助制度是从新中国成立后建立起来的，是适应当时生产力极低状况而设，所以基本上属于计划经济的产物。从实施状况来看，其与中国目前的经济格局和政治架构产生了极大的冲突。从建立到目前的实施过程中，政府也实施了一系列的改革举措，在20世纪80年代中期开始实施“扶贫”计划，所面向的主要是有劳动能力或有部分劳动能力的贫困群体，瞄准的是贫困地区而非贫困者个人，所以，主要定位于贫困集中的农村地区的脱贫。
然而进入20世纪90年代中后期，由于中国实施企业改革，建立起适应现代化的企业的用人制度，导致大量的工人下岗和失业现象。再加上农村剩余劳动力大量涌入城镇，对城镇劳动力市场带来了巨大的冲击，对城镇贫困及救助体系产生了新的影响，这使得中国政府又一次把社会救助的重心转移到了城镇。部分抽样调查可了解当时中国城镇下岗失业的程度，据Giles等的估计[1]，部分城市的下岗失业率由7.2％(1996年)上升到12.9％(2001年)。从20世纪90年代到2007年间中国农村地区基本上处于停滞不前的状况。尽管2007年以后，政府通过转移支付，解决部分农村贫困群体生计问题，使得这种重心有所转移，但由于受长期存在的城乡二元经济和社会结构的影响，中国农村居民和城市居民不但在就业和收入等初次分配领域差距巨大，而且在教育、就业、卫生和社会保障等再分配领域也存在巨大的差异。仅仅依靠经济的发展并不能使农村贫困问题得到完全消除。因为社会救助群体中并非均具有劳动能力，还有一部分完全失去劳动能力的人员。所以，目前农村社会救助制度遇到的最大困难就是其救助对象的识别和制度效应的评估问题。
从已有研究来看，各学者对救助对象的识别结果各异，Coady对社会救助对象的识别问题做了国际比较[2]，研究发现，社会救助项目及其配套项目的瞄偏率非常高；而Chen和Martin结合国家统计局的相关数据分析了社会救助对象的识别问题[3]，其研究结果显示：43％的家庭属于不合格的“富翁”救助户，而72％的贫困群体成为“应保未保”家庭①；汪三贵和Albert Park在中国的农村扶贫从开发式扶贫为主转变为扶贫开发与最低生活保障并重的背景下[4]，认为中国需要建立统一的贫困人口识别机制，改善农村扶贫对象的选择和瞄准机制，以提高扶贫效果；刘畅、刘晨晖以辽宁省12个城市的问卷调查为依据，在对低收入群体的救助瞄准机制展开理论分析的基础上，分析了家庭情况及个体特征对救助获得概率的影响[5]，认为提高社会救助瞄准程度要从救助标准制定以及标准执行两个层面入手。通过上述研究结果所反映的事实，我们不得不承认，如果在社会救助标准较低的前提条件下，社会救助制度的瞄偏所产生的负面效应远远大于发达国家目前由于制度“过度救助”而产生的“救助依赖”所带来的负面效应。从这个意义上来说，在制度层面做好对社会救助家庭的准确识别机制，降低制度实施过程中的瞄偏问题显得更为重要。
目前的农村贫困人口是按照一定的收入标准和消费支出标准通过统计学方法制定的贫困线来识别的，它仅仅说明农村居民中还存在一定数量的贫困人口[6]。这样的识别方法在实际扶贫工作中难以确定应该扶持的农村贫困个体，致使扶持对象变得模糊，而导致社会救助家庭的瞄偏问题和农村低保制度的“政策微效”②。所以，笔者要就制度本身存在的问题去寻找低保对象的识别的方法，通过公平的识别机制制定出农村贫困对象的准入准则，从而把有限的社会救助资金投向最需要救助的目标群体。笔者将根据调查资料对社会救助家庭识别状况进行研究，并对瞄偏问题进行深层次的分析。
2 社会救助对象瞄准与识别的偏离问题
倾向评分匹配(Propensity Matching，PM)，是一种医学术语，它是对治疗有效性提供无偏估计的方法。因为治疗效果可能与研究选定的参与者有关或者与选定的治疗方式的特点有关，这样就会产生研究结果偏误。本文选择这一概念主要是来考察社会救助机制是否能够较为准确地识别贫困家庭，若现行制度不能够准确识别贫困家庭，我们将建立一套识别机制，来完善目前的社会救助制度的识别功能；若现行制度能够较为准确地识别，我们将分析被识别为受助家庭的成员是否存在救助依赖状况，若存在较为严重的救助依赖现象，本文将找出克服救助依赖的机制。
由于受助对象的瞄准与识别几乎无一例外地成为社会救助制度所面临的关键性问题。因此，笔者将分析现行中国社会救助对受助群体的瞄准和识别机制，考究其是否存在“瞄偏”的状况，若存在，进一步探寻社会救助群体瞄准机制的偏离由哪些因素所致。从受助家庭个体来看，若制度存在瞄偏现象，将会对一个贫困家庭成员的生存产生极大的负面影响。而且，在社会救助制度的运行过程中，由于受助群体家庭从社会救助制度中获取的不仅仅是直接的社会救助金收入，更多的是包括社会救助制度的配套项目收入(包括显性收入和隐性收入两部分；特别是隐性收入，如住房救助、医疗救助和教育救助等“暗补”项目)。从这个意义上来看，如果一个贫困家庭未被识别为社会救助家庭，其所失去的就不仅仅是直接的社会救助金收入，而是更多的隐性配套项目收入，而这些对社会救助家庭的脱贫又是最重要的。鉴于此，笔者先通过一个有关贫困家庭的二元Probit回归模型研究制度实施过程中识别贫困家庭的决定性因素，然后再分析制度实施过程中的“瞄偏性”问题。
3 数据及变量的描述性统计
本文所采用的数据来源于南京财经大学2010年和2011年中国20省市社会调查数据库，课题组对中国20多个省份调查研究的重点在于采集与社会救助家庭相关的指标，如收入、受教育程度等。采取了收集资料、分析文献、问卷调查、访问座谈等多种方式。并且在数据采集上，注意了被调查者在年龄、文化层次、收入水平等方面的大致均衡分布，按照“3个1/3原则”(即按照被调查户的经济状况分为好、中、差3个层次)使调查样本更具代表性。调查共发出问卷4000份，回收问卷3968份，有效问卷3245份，排除有缺损值的样本，筛选了有效问卷1463份。采用了如下的调查方法：
(1)入户调查。课题组走访了个别低保户和农村特困户家庭，了解了低保户和特困户生活及家庭状况。对贫困户和特困户的访谈，有助于了解救助对象的实际需要。在收集了大量第一手资料的基础上，笔者经过对资料的认真整理和分析，确立了分析框架。
(2)问卷调查。本文设计了有关农村住户的专门调查问卷，该问卷涉及与农村贫困群体相关的15个自身状况及其生活指标。分析过程中采用了 Probit回归模型和Logistic回归模型，二元Probit回归模型的统计结果如表1所示。
表1报告了受助家庭识别的二元Probit回归模型的统计结果。笔者在模型中加入了家庭特征变量、禀赋变量，以及地区虚拟变量。通常来说，在识别受助家庭时，最先需要考虑的因素有两个：一是家庭人均消费支出低于当地最低消费标准的家庭。但现实中，往往用收入指标作为衡量和识别贫困对象的依据③。因中国目前收入并非完全货币化，会存在隐性收入的问题，所以，采用了一些显形的指标；另一个需要考虑的因素就是家庭收入，本文采用了后者。表1的统计结果显示，随着家庭人均收入的提高，被识别为受助家庭的概率在逐步降低。受助家庭在受助前收入的二次项的统计结果是显著的。由于“收入×收入项”的Z值是7.68，是非负的，我们认为，这并非如同经济学上的个体逐利行为。
可以认为，在社会救助制度及配套项目的选择过程中会存在各取所需的自我选择动向。在社会救助家庭识别过程中，许多个体和家庭的指标也用于识别。在二元Probit回归模型中，部分个体和家庭统计变量对社会救助家庭选择有显著性的影响。如受教育程度高、家庭抚养比大、受雇比重高和健康状况好的家庭被识别为社会救助家庭的概率明显偏低。从就业的角度来看，就业市场冲击力度越大，则被识别为救助对象的概率就越高。很大一部分有关家庭禀赋特征的指标也会对社会救助家庭的选择产生显著性的影响④。从发达国家所实施的社会救助制度的效果来看，其对象的瞄偏问题很难彻底予以规避。
4 社会救助制度实施中的三种效应分析
在所选取的样本中，社会救助制度的瞄偏率为46.7％⑤，低于都阳、Albert Park的48.15％比重[7]。而且，笔者还发现有45.2％的社会救助家庭不具备受助资格，这高于都阳、Albert Park的41.7％标准。下面笔者将通过多元Logit模型对瞄偏率及遗漏率状况做进一步分析。我们将“高遗漏率家庭”定义为符合救助条件而未获救助的家庭。在MLM模型中，所选的对照组为家庭人均收入低于社会救助标准而且被识别为社会救助家庭及家庭人均收入高于社会救助标准而未被判定为受助对象的家庭。统计结果见表2，收入指标在符合条件而未获得社会救助家庭类型的MLM模型中是显著的；而在不符合条件而未获得社会救助家庭类型的MLM模型中则不显著。这说明完全没有收入来源的极端贫困家庭是能够通过家庭人均收入状况来对其进行判定。但随着家庭人均收入的逐步提高，如果仅仅通过人均家庭收入来进行识别则将会变得不可行。这时一个至关重要的变量(就业)会取代收入变量来判定社会救助家庭。但在社会科学中，往往会存在一个现象，那就是“新方案衍生新问题”的状况。在本文中会体现在由于使用就业变量来判定社会救助家庭而产生的新问题——“应保未保”的状况。
社会救助制度在实施过程中所产生的效应有三种：(1)社会救助制度的“利益转移”问题，制度会存在一个“利益转移”问题，即就效果而言，社会救助制度在多大程度上惠及到贫困家庭，而不产生“利益”瞄偏问题？(2)社会救助制度的“减贫”效果，社会救助制度实行了制度和水平覆盖后，贫困发生率是否降低了？(3)实施了社会救助制度后，该制度对受助家庭再就业行为的影响有多大，正向还是负向的?
4.1 制度的“利益转移”问题
社会救助资源是否真正地注入到了最贫困的家庭，而不是转移到富裕家庭中，为明确表达这个问题，笔者根据两轮调查数据，做出了类似洛伦兹线的图形(如图1及图2)，横轴是占所调查家庭比重，是按照所调查家庭收入从低到高的顺序依次从0到1。纵轴则表示所对应比重的人口获得的社会救助收入的数目占所有社会救助收入的比例。图中的不同区县分别代表不同的社会救助方式⑥。
2008年，三种不同的社会救助方式的收入分布大体上是趋同的，有一条与其余两条稍稍拉开差距，而另外两条如同线性回归曲线，几乎处于重合状态。图1显示，2008年所选取的样本中收入最低的20％贫困家庭得到了约45％的最低生活保障金，约37％的五保金和约41％的灾害救助金。这在很大程度上显示了2008年以前社会救助制度各项目所发挥的功能偏离了项目设计的初衷性目标，也就是说，各社会救助项目之间的替代性非常显著，而其贫困救助过程中所发挥的作用也就是相互替代的，而到了2010年，随着以最低生活保障制度为核心的社会救助制度——农村低保制度的建立和日益完善，其在社会救助中的核心地位也愈发明显，最低生活保障线更加凸向原点，而另外两条曲线则逐步远离远点。
图2显示，2010年，中国最贫困的20％家庭得到了约75％的五保金和约30％的灾害救助金，却得到了超过76％的最低生活保障金。这进一步显示了最低生活保障在社会救助制度中的核心作用。
4.2 社会救助制度的“减贫”效果
由于社会救助制度结构性的调整，对贫困结构的变动率变动也产生了深刻的影响，2008年农村五保金和灾害救助金是降低贫困发生率的关键因素，而2010年其关键性作用的项目是最低生活保障制度⑦。表3显示，2008年农村五保制度使得家庭贫困发生率下降了1.2个百分点，使以低保线衡量的家庭贫困发生率下降了0.9个百分点；随着社会救助制度的不断推进和深入，以低保标准衡量的家庭贫困发生率下降了2.51个百分点。
图1 受助群体获得收入所占比重分布曲线(模型1)
图2 受助家庭获得收入所占比重分布曲线(模型2)
随着社会救助标准的不断变化，不同的社会救助形式对于缓解贫困家庭的作用会产生较大的变化。所以，本文认为考察社会救助制度及其在收入层次不同的家庭间的分布将有助于政策制定者在制度运行中合理评估社会救助制度的减贫效果。
4.3 社会救助制度对家庭再就业人员影响效应
笔者采用倾向度匹配方法来比较社会救助群体和非社会救助群体的再就业行为选择的倾向度匹配值⑧。表4显示了统计性结果，利用表5的倾向度匹配值，笔者将社会救助家庭与其相对的控制组进行配对。通过配对可以分析社会救助家庭与匹配值相近的非社会救助家庭对再就业行为的反应， Kernel倾向度匹配方法及Nearest Neighbor倾向度匹配方法分析受助家庭的再就业行为。
(3)反映了社会救助家庭与非社会救助家庭的再就业行为，从SAE值可以看出，享受社会救助的家庭的再就业意愿及劳动供给行为有显著性的减少；从社会救助家庭的再就业人员比重及可接受的劳动报酬起付线占目前社会救助收入与社会救助收入的比重均可说明这一点。从另外一个角度来看，家庭的医疗支出和教育支出比重在享受社会救助时均有较大程度的提高。
这充分反映了在目前社会救助项目及配套项目不断完善和扩展的同时，受助群体一旦失去享受社会救助的资格，其所失去的就不仅仅是社会救助金本身带来的收入，更多的是与其相配套的隐性收入。这些配套项目对社会救助家庭来讲往往是更为需要的。所以，这也恰恰能够解释为什么获得社会救助金收入后，受助家庭的再就业行为会减弱。
5 讨论与建议
综合上述的理论和实证研究，从以最低生活保障制度为核心的社会救助制度在中国的实施状况来看，其在社会救助制度中的地位从“边缘”走向“核心”，而且目前发展的趋势是从“多轨”变为“双轨”或“单轨”运行。而且研究还发现，社会救助制度在实施过程中，存在着“应保未保”和“保不应保”并存的“遗漏”和“瞄偏”问题。但从2008年及2010年社会救助制度的实施状况及资源分布状况来看，项目之间的分配更加合理化，项目所发挥的功能也更多地吻合起初设计的目标。项目之间的替代性得到了很大程度上的缓解。但社会救助家庭的反应特别是其再就业意愿是降低的，再就业比重不断下降，出现了“救助依赖”现象。所以，社会救助促使了受助家庭劳动供给的减少。
笔者认为，实际上，“救助依赖”和“利益转移”是一种因果关系，之所以产生“利益转移”问题，很大一部分是由“救助依赖”所导致，因此本文认为，政府在下一步的扶贫工作中，应做到以下两点：
(1)政府应该制定更加有力的举措来阻止“救助依赖”现象的蔓延及通过再就业收入的大幅度提高来促使其再就业。在社会救助制度的实施过程中，应该坚持低水平、广覆盖的总原则，不应对社会救助家庭实施统一的救助标准和救助形式，而应该尽快实行分类施保。对有劳动能力的社会救助家庭成员，我们应该将保障的重心转移到鼓励其从事再就业上来，使其能够通过再就业而获得更多的福利，从而鼓励其脱离社会救助金收入，从而积极主动地脱离贫困。
(2)在社会救助制度实施过程中，政府应克服“瞄偏”状况和制度的“利益转移”问题。社会救助制度在实施过程中产生的“瞄偏”必定会产生“利益转移”现象。目前对社会救助家庭的识别和瞄准主要采用收入或消费这两个指标，然而这两个指标会存在很大的问题，因为中国目前居民的收入并没有完全货币化，如财产性收入、租赁收入等隐性收入均很难予以衡量。所以，本文提出了一套多指标识别和瞄准体系，该方法能够较为全面衡量一个家庭在多大程度上为贫困家庭，从而为阻止制度的“利益转移”问题提供了一个合理的规避方法。
注释：
①但他们均认为，社会救助作为一项制度其实施效果及瞄准的准确性远高于国际上其它公共项目，说明社会救助对象的识别的准确性还是相对较高的。
②所谓的“政策微效”是指政策实际执行效果与预期目标存在很大程度上的偏差。根据英国社会政策学家Michael Hill的观点，政策微效的产生主要有两方面的原因：一是政策本身问题；二是政策执行过程中负责实施的组织机构问题。
③由于消费支出的度量非常困难，而且，由于个人偏好的问题，消费支出低的群体并非完全属于贫困群体。
④如去年食品性支出越高，购买过耐用品的价值越大，被识别为社会救助家庭的概率就越高。
⑤不满足受助条件而享受社会救助待遇的家庭占所有满足受助条件家庭的比重。
⑥低保(包括配套救助项目：住房、教育、医疗)、五保补贴和灾害救助。
⑦由于目前各地在尝试社会救助制度的“单轨”运行还是“双轨”运行。
⑧利用一个简单的数学式子来估计分值，然后对估计值由小到大进行排序；其次，对所排列的从低到高的估计值进行分层。这种分层使得每一个区间所涵盖的社会救助家庭与其对照组的值尽量保持差距最小化。最后，在结果性检验中，每个分层区间内观察值与对照值是否有显著性的差别。