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中图分类号：C913.7 文献标识码：A 文章编号：1672-6162(2016)01-0141-10 DOI:10.16149/j.cnki.23-1523.2016.01.013 1 引言 公共救助资源的分配是学术界、政策界乃至普通公众关注的焦点问题。这是因为社会救助是保障普通百姓生活的最后一道安全网，事关社会稳定和公平正义。中国农村于2007年全面正式推行农村最低生活保障制度，在保障贫困人口的基本生活方面起到了重要的兜底作用。但“始生之物，其形必丑”，一项制度必然要经历从粗糙到完善的过程，在此过程中，不可避免会出现一些不尽如人意的现象[1]。 汪三贵和Park A.对农村低保制度提出如下质疑：在享有农村低保救助的人口总量高于同期农村绝对贫困人口总量的情况下(比如：2008年享受低保救助的人数为4305.5万，绝对贫困人口为4007万)，如果低保的救助资源分配到真正需要的人手中，那么农村应该根除绝对贫困现象，但是事实上绝对贫困人口仅有少量的减少①。这不得不让人反思问题出在哪里。汪三贵和Park A.认为之所以出现这种情况是因为农村低保制度的瞄准机制存在失误，致使有相当部分低保对象的收入水平并不低于贫困线，同时也导致了一些学者得出“68.3％的农村低保资源分配给了非穷人”等诸如此类的结论[2,3]。如果说汪三贵和Park A.是从瞄准失误的角度来解释低保救助资源分配出现的问题，那么世界银行的社会保障专家Ravallion M.则提出了截然相反的解释。Ravallion M.认为现在有关救助资源分配结果评估出现的一些令人迷惑的现象是贫困测量方式不同导致。实践中，农村低保制度在界定受助对象时通常综合了申请家庭的劳动力状况、生活负担、社会支持、抗风险能力等多种因素，与低保政策所规定的“收入贫困”②有很大的差异。因此，政策表达的“收入贫困”和实际瞄准机制的贫困测量方式发生了错位[4]。 实际上，无论是归因于瞄准机制失误，还是归因于贫困测量方式都是对同一现象不同侧面的解释。本质原因是贫困是一个复杂多面的社会现象，除了收入低微外，贫困还指缺少基本的教育和医疗卫生服务、人力资本低下以及面对各种负面冲击时的脆弱性等[5]。因此，多种贫困测量方式是必要的，任何单项的贫困指标很难全面准确地反映穷人面对的整体贫困。 对政策制定者而言，如何高效准确地找到应该救助的贫困人口是制定有效政策的基础。不同的贫困测量方式不仅仅识别出具有不同人口特征的贫困群体，而且其背后暗含关于“谁是值得救助的穷人”的福利思想，这涉及到国家、社会、家庭和个人在社会救助方面义务和责任的划定等一系列根本性问题。故长期会对一个国家的社会政策乃至社会融合产生大的影响[6]。比如，单纯利用“收入贫困”方法不可避免地将相当一部分有劳动能力的人口识别为穷人[7]。而将有劳动能力的人长期列为社会救助对象是一件值得慎重考虑的事，“新右”和“第三条道路”理论流派都相信，为有劳动能力的人提供救助会滋生福利依赖，并培育出一种“依赖文化”[8]。因此，厘清谁在享有中国农村低保救助资源具有重要的政策实践意义。 本文基于9107份农村入户调查数据探讨如下两个问题：(1)低保救助资源在多大程度上分配给了穷人，分别是哪些类型的穷人。(2)为什么有些人口其收入低于贫困线但是没能够获得救助，与此同时一些收入高于贫困线的人却获得了救助。本文旨在基于多维贫困的视角，呈现农村低保制度瞄准效果的全面景象，同时探讨瞄准偏差产生的制度原因。除了具有较强的政策实践意义，本文也有助于学术界理解相同的瞄准机制在不同的社会经济文化背景中所产生的不同效果。 2 文献综述：中国农村低保制度的瞄准机制与效果 准确高效地识别出应该救助的穷人是低保制度顺利实施的关键。但是中国农村基层政府缺乏实施家计调查的人力和物力，因此在实践中家计调查很难真正实施。事实上，中国农村低保制度的瞄准机制主要采取的是社区排序方法，即将贫困家庭根据困难程度排序，按照配额从贫困人群中选拔最贫困的家庭给予救助，此种方法国际上也称为“社区瞄准”(Community-Based Targeting)[9,10]。 2.1 社区瞄准 所谓社区瞄准是指某项制度的政府主管部门和社区代理(Community Agents)之间签订一项契约，以授权社区代理来识别该制度的目标人群，核定具体救助额度，或者部分参与到服务的递送过程中。此处的社区代理可以是非政府组织，基层政府机构、宗教组织或者其他社会团体。一个社区代理是否合格取决于该组织在多大程度上了解贫困人群的真实生活状态。社区瞄准适合信息系统匮乏，家计调查难以实施的社会环境。比如，英国19世纪时期的济贫制度就是利用当地的教会来识别和救助穷人的[11]。 对于发展中国家的农村地区而言，社区瞄准主要有三方面优势。首先，社区代理(比如：村民代表小组)掌握着更多的关于本村村民的真实生活信息。社区代理比中央政府更清楚本村居民的实际生活水平和家庭抗风险能力。其次，比起建立专门的行政管理系统，社区瞄准的成本更为低廉[12]。最后，社区代理参与到社会政策的瞄准、递送甚至需求评估中可以有效地推动当地居民的公共参与，促进当地社会资本和社会组织的培育[13]。 从国际上来看，各国社会救助制度采用社区瞄准机制的案例不胜枚举。一项关于印度农村社会救助的研究发现，印度政府通过授权村委会来挑选受益人使得其救助项目具有较低的泄漏率，即较少的救助资源误用在非穷人身上[14]。乌兹别克政府从1994年开始利用一个半官方半宗教的社区团体来识别社会救助对象，该社会团体传统上扮演调解社区居民纠纷和矛盾的角色，对当地居民的实际生活非常了解。外部评估结果认为该机制具有较好的瞄准效果[15]。学术界关于社区瞄准机制的研究主要集中在社区瞄准是否具有额外信息和社区瞄准可能会出现的权利滥用(即：精英控制)两方面。Seabright P.从理论上论证了社区瞄准的优势之一是掌握了较多的政策目标人群的信息[16]。Alderman H.则利用阿尔巴尼亚的社会救助制度为例，从实证的角度证明了社区代理(无论是地方政府还是非政府组织)比中央政府掌握更多的社区信息[17]。Galasso E.和Ravallion M.研究发现对于发展中国家的社区瞄准实践而言，土地分配不平等程度较高以及所处地理位置偏远的村庄更容易出现精英控制现象[18]。Camacho A.和Conover E.认为即使在救助项目开始之初不存在精英控制，那么随着当地社区代理对救助项目的熟悉，社区代理会逐渐掌握和中央政府以及当地居民博弈的技巧，进而从中渔利[19]。与其他研究不同，Alatas V.和Banerjee A.等在印度尼西亚的640个村庄做的随机试验研究没有发现精英控制现象。该项实验研究同时发现，比起其他瞄准方法，社区瞄准具有更高的群众满意度[20]。总之，已有文献普遍表明社区瞄准机制的确具有信息方面的优势，至于是否存在“精英控制”则取决于当地社区的实际情况和具体的制度设计。 就中国农村社会救助而言，社区瞄准一直是一种重要的瞄准方式。这主要由当前中国农村的社会经济特征所决定。首先，中国农村现金经济、实物经济比较发达，没有完善的收入信息系统，这些都导致家计调查在现实中难以实施。其次，中国农村在很大程度上仍然是熟人社会，朝夕生活在一起使得村民比起政府和其他外部组织更清楚本村谁是穷人，谁是富人。我们田野调查得到某县低保对象的认定过程如下：在收到村民向村委会递交的救助申请后，村委会首先组织人员通过入户查验、邻里走访、跟踪消费等方式对申请家庭的生活水平进行调查，为下一步的社区瞄准提供基础材料。然后进入社区瞄准过程，即村民低保民主评议小组对所有申请家庭按照从贫困到富裕进行排序③，然后根据该村低保配额确定享有救助的家庭名单。社区瞄准结束后，结果报送乡镇农村低保管理部门进行复审，同时在村中公示。可以看出，尽管有入户调查、公示等程序，但是村民代表小组所进行的社区瞄准在救助对象的识别过程中发挥了决定性的作用。 2.2 中国农村低保制度的瞄准效果 农村低保制度全面实施以来，其瞄准效果成为众多学者关注的焦点。杨龙、李萌和汪三贵基于多个数据集测算出中国农村扶贫制度的“政策规定的贫困人口”和“实际识别的贫困人口”存在37％～50％的不一致，并从收入和消费核算的技术视角解释了不一致产生的原因[21]。易红梅和张林秀基于可持续生计框架，利用赤贫指数发现仅有25.5％的最贫困农户得到了低保救助[22]。李艳军通过对宁夏690户农户的调查研究发现：低保的泄露率和漏保率分为68.3％和60.7％。黄瑞芹对湖南省的农村低保进行调查研究后发现：由于缺乏可靠的收入和支出数据，村民委员会主要依据一些间接的贫困指标对低保申请人资格进行评议。家中有人“残疾”、“长期患病”以及因自然灾害暂时贫困的家庭最有可能获得低保，即使其中有些家庭从收入上来讲并不低于当地贫困线[23]。王增文和邓大松基于20个省市的微观住户调查数据发现：45.2％的社会救助享有家庭不具备救助资格。由此，作者提出在现阶段社会救助标准普遍偏低的情况下，由于瞄准偏差带来的负面影响要远远大于“过度救助”问题。 综观已有的关于农村低保瞄准效果的文献资料，可以发现虽然各个研究所用数据集和研究方法不同，但是都得出了一个相同的结论：农村低保制度的实际保障对象和政策规定的对象(家庭收入低于当地低保标准)之间存在着不可忽视的背离。低保制度规定的以“收入低于当地低保标准”来识别贫困人口存在诸多弊端：首先，现阶段中国农村居民的收入根本无法核算清楚；其次，“收入贫困”概念本身过于单一，无法反应现实中复杂而丰富的贫困现象。比如：一些家庭被纳入低保仅仅是由于当年经历自然灾害而导致收入暂时低于低保线，但是实际生活水平并未真正降低到低保水平。而有一些家庭虽然收入高于低保标准，但是由于医疗等支出较大，实际生活水平极低，却被排斥在低保制度之外。 3 研究设计 3.1 研究样本与数据来源 本项研究所用数据来自北京师范大学社会发展与公共政策学院在2010年8月～11月份间对5个省份共15个县进行的农村入户调查。5个省份分别是东部省份福建、中部省份安徽、江西和河南以及西部省份陕西。本次调查采用多阶段分层随机抽样。每个省按照经济发展水平将所有县分为高、中、低三层，每层各抽取一个县；每个被抽中的县再随机抽取6个乡镇，每个被抽中的镇随机抽取2～6个样本村；每个样本村随机抽取20～40户。经过上述抽样程序，本次调查共获得5个省、15个县的9107户农户和34，132位个人的有效样本。值得指出的是：为获得足够数量的低保户进行统计分析，本次调查对低保户采用了超比例抽样方法，从而样本包含了非低保户6937户，低保户2170户，低保户在全部样本中所占比例为23.83％，远远超过实际比例，因此文中所有数据分析结果皆为加权后的结果。 本项调查旨在对以最低生活保障制度为核心的农村社会救助的执行情况进行全面评估。主要调查内容包括：住户成员的人口统计学信息、劳动收入和消费支出情况、社会救助和其他社会保障享有情况、财产和土地拥有情况。本次研究培训当地的大学生为访谈员，入户面对面访谈采集数据。 3.2 瞄准效果测量 现有文献大都使用泄露率和漏保率这两个指标来测量低保制度的瞄准效果。所谓漏保率等于没有得到低保救助金的贫困人口数量除以全部的贫困人口数量，也称为瞄准机制的第一类误差；泄漏率等于接受低保救助金的非贫困人口数量除以接受低保救助金的全部人数，也称为瞄准机制的第二类误差。虽然这两个指标由于其含义直观、计算简单而得以在实践中经常使用，但是仅仅依靠这两个指标来评估一项制度的瞄准效果有时会得到片面，甚至是扭曲的结论[25]。因为这两个指标有如下三方面缺陷：(1)将救助资金用于富裕家庭和用于边缘贫困家庭其政策含义和社会影响都是不一样的。但是从泄漏率的计算方法我们可以看出，泄露率将所有高过贫困线的家庭同等对待，无法区分富裕家庭和边缘贫困家庭。(2)漏保率虽然能够反映有多大比例的穷人(收入贫困)没有被包含进项目，但是却无法反映这些被遗漏穷人的特征：他们的收入是刚刚低于贫困线，还是挣扎在生活的最底层?他们家庭的劳动力状况、支出负担等特征和低保人群是否有显著差异?(3)利用泄漏率和漏保率来测量瞄准效果的一个潜在前提是：将贫困等同为收入低下。将贫困等同为收入低下的观点实际上由来已久，而且在当前的贫困研究中仍然很流行。之所以会出现这样的情况，当然是因为收入对我们的生活的确非常重要，是我们各类能力被剥夺，生活陷入困顿的一个重要原因。但是贫困最终所指还是个体或者家庭所经历的真实的生活困顿，而不仅仅是收入低下。收入是我们脱离贫困的一个重要手段，但不是唯一因素。阿玛蒂亚·森提出贫困的“能力剥夺”视角(所谓贫困就是不具备享有自己所珍视的生活的能力)就是将人们关注的焦点从手段转向实际困顿的生活本身[26]。最后，在评估社会救助瞄准效果时值得注意的一个事实是：居民的实际生活水平是一个连续变量(比如，人均收入2000元的家庭和1990元的家庭在生活水平上并没有实质差异)，但是由于贫困线是一个单一的阈值，所以基于贫困线来识别救助对象必然会导致一部分实际生活水平差不多的家庭获得不同的资格待遇。 综上所述，本文提出用于评估低保制度瞄准效果的指标体系至少需要具备如下三点特征：(1)收入敏感性。即：能反映低保救助资源在不同收入群体中的分布。(2)多维性。除了“收入贫困”外，该指标体系还能反映低保救助资源在其他贫困类型中的分布，如：支出型贫困，急难型贫困。(3)指标体系需要具有直观的政策含义，形式简洁。基于以上三点特征和数据可得性的局限，本文使用如下四个指标来测量农村社会救助制度的瞄准效果。 (1)收入分布指标：将全部样本人口按收入水平由低到高分为十个等级，然后计算不同收入等级人口所占有的低保资源。 (2)多维贫困指标：基于多维贫困的视角，将全部人口划分为：收入贫困人口、支出型贫困人口、急难型贫困人口、人力资本贫困人口和普通人口。测量低保救助资源在这四类贫困人口以及普通人口中的分布。各类贫困人口的界定如下：收入贫困人口：家庭人均纯收入低于当地低保标准的人口。支出型贫困人口：如果一个家庭的医疗支出或者教育支出占非食品支出的比例超过40％，并且主观自评生活水平处于本村最低或偏低水平，则界定该家庭属于支出型贫困人口。之所以这样界定是参照了国际通行的界定灾难性医疗支出的标准：如果一个家庭的医疗支出占其非食品支出的比例高于40％，那么这个家庭就被称作有灾难性医疗支出(Catastrophic Health Expenditure)的家庭[27]。急难型贫困人口：过去一年(2009)农业生产遭受自然灾害或者配偶(孩子)去世，并且该家庭主观自评生活水平处于本村最低水平。人力资本贫困人口：家庭成员中有残疾人或者严重慢性病患者，并且主观自评生活水平处于本村最低水平。 (3)主观自评生活水平指标：除了客观测量外，本次调查请被访者对自家生活水平做出如下主观评价：与本村其他村民相比，您认为您家的生活水平属于：“[1]最高、[2]较高、[3]一般、[4]偏低、[5]最低”。本指标显示了低保救助资源沿“主观自评生活水平指标”的分布。 (4)国际比较指标：家庭人均纯收入属于收入最低20％的人口所获得的低保救助金比例除以0.2。之所以采用这个指标是为了便于国际比较，Coady，D.等在2004年采用此类指标对国际上100多个社会救助项目的瞄准效果进行了评估[28]。利用此指标我们可以将中国农村低保制度的瞄准效果与国际上类似项目进行比较。 3.3 低保救助资源分配影响因素的计量模型 “为什么有些收入低于贫困线的家庭没能享有低保救助，但与此同时有些收入高于贫困线的家庭却享有低保救助”。一个直观的解释是将这类现象归咎于制度执行不力，本文将利用多项logit模型来探索更为客观的解释。 多项logit模型的因变量为一个定类变量，共有四个类别：收入贫困且享有低保救助的家庭、收入贫困但未享有低保救助的家庭、非收入贫困但享有低保救助的家庭以及非收入贫困且未享有低保救助的家庭。其中收入贫困但未享有低保救助的家庭为参照类别。模型的自变量包括：家庭规模，家中劳动力数量，家中劳动力成员的最高教育水平，家中残疾人/患重病者数量，家中儿童数量，过去一年(2009)该家庭是否有灾难性医疗支出，过去一年(2009)是否遭遇负面冲击(配偶或者孩子去世，农业生产遭受自然灾害)，自评生活水平，家庭耐用消费品、生产性固定资产以及土地拥有情况，所居住房屋的建筑年代、地面主要材料、外墙主要材料等变量。表1给出了各个自变量的描述统计。
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