中国农村地区贫困陷阱研究--以“群体效应”为视角_外部性论文

中国农村区域性贫困陷阱研究——基于“群体效应”的视角，本文主要内容关键词为：区域性论文,视角论文,中国农村论文,贫困论文,陷阱论文，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。

一、引言

贫困一直是世界各经济体在发展进程中关注的重要议题之一。自从上世纪50、60年代以来，从贫困的识别与确定、贫困产生的原因到最优扶贫政策的选择以及扶贫政策效率的评估，有关研究文献一直层出不穷。目前，世界上的贫困人口相对于上世纪90年代初虽然已大幅度下降，但贫困问题依然很严重，贫困人口分布主要向一些经济落后的国家或地区集中。这些经济落后的国家或地区贫困下降缓慢，在遭遇外部冲击时，贫困可能反而上升。

改革开放30多年以来，我国从最初的由体制改革推动的扶贫到“输血式”的转移支付型扶贫，再到“造血式”的大规模扶贫开发和扶贫攻坚计划，取得了显著的减贫成效。但经济增长对贫困减少的贡献度不断下降，贫困当前处于一个平稳的水平震荡阶段，贫困人口分布则主要向西部、山区等连片特困地区集中，政府的扶贫效率亟待提高。《2010中国农村贫困监测报告》显示，2009年中国3597万贫困人口中有2372万集中在西部地区，占总贫困人口的65.9%，中部有1052万(占29.2%)；我国东、中、西部的贫困发生率分别为0.5%、3.3%和8.8%；就贫困人口的生活地域而言，总贫困人口的52.9%分布在山区，23.6%分布在丘陵地带，山区和丘陵地带的贫困发生率分别为6.5%和2.5%。可见，我国中西部一些农村地区仍然面临着持续贫困、增长和发展滞缓的“贫困陷阱”。

要推动这些地区走出“贫困陷阱”，提升个体的“能力”依然是关键，但仅通过教育、医疗改革还难以达到效果，因为教育、医疗改革可能因信息不畅而效果不佳。个体的“能力”投资(如教育)决策一方面受到传统行为经济理论中“能力”投资分析框架下的收益——成本的影响；另一方面则受到地区的基础设施(如学校、教师等)、父母的“能力”、相近年龄的群体行为的影响。

本文从“群体效应”的视角，探讨“贫困陷阱”产生的主要机制之一，利用增长中的“外部性”理论和多层次模型来分析群体效应与个体效应对个体生活水平的影响。结论显示，个体的生活水平高低、贫困状况不仅与个体的物质资本与人力资本等个体变量相关，还明显地受到群体(社区)层次因素(如群体平均教育水平、群体中农业从业人口占比等)的影响；在经济发展早期，某些个体因素，如信息可获得性(用是否拥有电话代表)对于个体收入的影响占主导地位，但是在长期，其影响有下降的趋势，而社区电话拥有率的影响则有增加的趋势；群体(社区)层次的某些因素(如平均教育水平、电视与交通工具的拥有率等)在经济发展早期发挥的作用要强于个体因素，但是随着时间的推移和社区资本的积累，越过某个临界点后，个体因素将重新成为决定个体收入水平和贫困状况的主导性因素。这表明，在经济发展早期阶段，普适性的扶贫政策(如基础设施的建设)能够提高社区资本的积累，通过群体效应推动区域经济增长和减少贫困；但由于个体能力与社区能力因素的互补性，随着经济发展的推进，收入水平差异将主要取决于个体能力的差异，扶贫开发政策也应更多地瞄准提升人力资本积累和个体能力开发。

本文余下的部分安排如下：第二部分就贫困陷阱和“群体效应”的相关文献进行理论综述，第三部分讨论所采用的CHNS数据特征和变量选择，并就我国农村是否存在“贫困陷阱”进行实证检测，第四部分建立多层次计量分析模型，第五部分讨论实证研究结果，最后是全文总结和政策建议。

二、文献综述

长期以来，各国学者围绕多重均衡、“增长陷阱”或低水平均衡陷阱等问题展开了广泛探讨，借此对世界各国收入水平的巨大差异，以及许多穷国长期处在贫困状态的事实提供理论阐释。所谓“贫困陷阱”理论，强调的是地区经济由于某种自我强化的机制而出现增长停滞或负增长，进而陷入低水平均衡(Azariadis，1996；Azariadis & Stachurski，2006)。自上世纪50年代以来，针对一些欠发达国家经济的停滞或增长缓慢，许多学者展开了大量研究。“贫困恶性循环”(vicious circle of poverty)理论从供给与需求两个方面强调低收入会导致低储蓄或低购买力，使得资本形成和消费需求不足，最终影响产出，进而影响收入(Nurkse,1953)。“低水平均衡陷阱”(low-level equilibrium trap)理论基于收入与人口增长的关系来讨论资本形成的路径(Nelson.1956)；而“临界最小努力”(critical minimum effort)理论则认为要跳出恶性循环，就必须要使投资达到临界水平，即投资要足以确保国民收入的增长超过人口的增长(Leibenstein，1957)。Rosenstein—Rodan(1943)提出的“大推进”(big push)理论，在20世纪80年代末再次引起关注，Murphy，Shleifer&Vishny(1989)对“大推进”理论进行了扩展，指出由于生产、储蓄及需求的不可分性和可能存在的协调失灵，要使经济跳出低水平的均衡，就必须实现基础设施投资、人力资本积累及消费市场扩展等总体推进。

关于贫困陷阱的自我强化机制的分析，大致可归纳为制度、文化、地理与运气等四个方面。Acemoglu et al(2002)和Acemoglu(2005)认为，制度因素是世界不同国家或地区经济发展存在巨大差异的根本原因，不好的制度(不完善的产权制度、混乱的管理体制等)会使一个国家陷入贫困陷阱。当我们研究个体或家庭处于持久性贫困状态，以及贫困的区域性聚集现象时，既要考虑宏观的制度因素，也要考虑到地理、文化、个体行为等因素。在我国，随着体制改革与开发式扶贫的推进，各项宏观经济增长政策和微观的瞄准性扶贫政策的效应逐渐下降，贫困呈现出总体零星分布、局部区域性聚集的特征，而贫困在空间上的聚集和连片分布，反过来又加大了扶贫的难度。

国外许多研究表明，“群体效应”①是导致贫困陷阱的一个关键原因。所谓“群体效应”，起初在社会学、人类学等领域中提出，此后沿用到经济学领域，是指个体行为会受到群体(社区)内其他个体行为的影响。例如，对个体选择产生影响的有父母的行为、社区内基础设施、社区生活环境和文化环境、同辈个体的相互作用等；导致不同社会群体差异的因素包括压力、社会变迁、群体一致性的程度等等。一方面，在贫困群体(社区或村)中的生活会对个体的经济自立、生活习惯、认知能力等产生影响(Wilson,1987; Brooks-Gunn et al,1997)；另一方面，社区的文化和结构会受到经济群集性和种族异质性等因素的影响(Sampson et al,2008; Bruhn,2009)。近年来，从群体效应的角度研究收入不平等和持久贫困问题，引起了经济学界日益增多的关注。

Galor&Tsiddon(1997)则指出，人力资本的分布通过两种路径影响经济增长的模式，一种是“局部家庭环境外部性”(local home environment externality)，即个体的人力资本水平是父母人力资本水平(类似于Benabou(1996)中的(hit)的一个增函数；另一种是“全局技术外部性”(global technological externality)，即技术进步与社会人力资本的平均水平是正相关的(即技术λ是Benabou(1996)中总体经济因素()的一个增函数)。如果前一种外部性是主导因素，则收入分布将会出现“极化”，这通常会出现在经济发展的早期阶段；而在经济发展的成熟阶段，全局技术外部性会占主导地位，致使收入水平出现收敛。因此，存在一个“门槛外部性”(threshold externality，由λ()决定)，即存在某个时间点，平均人力资本超过某一临界值，技术由低水平跳跃到某个高水平，随之收入分配的不平等将会降低。

Matsuyama(2005)将当前的大部分贫困陷阱理论研究的出发点归纳为以下几点：边干边学外部性、搜寻外部性、人力资本外部性、市场规模与分工、金融发展、低财富/低投资、人口陷阱、传播性的社会规范(Contagious Social Norms)和模式化的惰性(Modeling Inertia)。Manski(1993)研究了内生的社会效应如何对经济增长和收入分配产生影响；Brock & Durlauf(2001)和Durlauf(2001)探讨邻里效应(neighborhood effect)、成员身份(membership)是如何导致不同群体分隔、区域经济差距扩大、底层群体陷入“贫困陷阱”的，他们都认为在探讨贫困的发生和持续时，必须看到个体的收入水平、经济状况显著地受到其生活过的群体特征的影响，包括居住地及邻里关系、所在学校及企业等内生的群体因素和性别、民族等外生的群体因素。Hoff & Sen(2006)则认为个体会根据自己的偏好选择或组织社区，最终会导致出现“群体隔离”，富人定居在自己拥有住房的社区，而穷人则生活在混乱的租房区。Harper & Marcus(2003)指出贫困存在着代际传递问题，Sharkey & Elwert(2011)则从社会学角度研究得出，跨代的邻里效应对孩子的认知能力有显著的影响。Santiago，Wadsworth & Stump(2011)利用收集的数据进行分析得出，与贫困相关的压力和不良的邻里效应也有极大的关系。由于现代计量对社会相互作用中存在的内生性等问题的广泛研究(Kasy,2010; Lee,2007; Gelman,2005等)，使得我们从社会群体、外部性理论来研究区域性贫困聚集成为了可能。

在经验分析层面上，许多学者基于新增长理论来验证中国地区间的收入差异问题，尽管所采用的计量模式、数据结构和处理方法不同，但是他们都认为中国各地区间在增长和发展水平上存在明显差异，不存在绝对收敛趋势，但是存在条件收敛；同时，中国经济存在比较明显的俱乐部收敛特征，而人力资本(技能劳动)则是导致地区间收入差异的一个重要因素(沈坤荣、马俊，2002；林毅夫、刘培林，2003；邹薇、周浩，2007；姚先国、张海峰，2008；Zou &Zhou，2007，2008；Zou & Liu，2010等等)。以上研究使用的都是省级面板数据，没有具体探讨区域性贫困的形成机制。正如Jalan & Ravallion(2002)所指出的，加总的地理数据虽然可以检验贫困陷阱的存在，却难以区分增长和收入水平“大分叉”(great divergence)的原因究竟是来自个体财富的增长、还是来自地理上的外部性。Jalan & Ravallion(2002)在消费增长的微观模型基础上，使用微观家户面板数据，研究区域资本对个体自身资本的生产率的影响。其实证结果显示，地理上的贫困陷阱在中国农村地区是存在的，地理上的外部性以及个体财富的规模收益递增可能是导致地区间增长和收入水平大分叉的原因。Knight，Li & Deng(2010)则强调教育落后是造成中国农村形成贫困陷阱的原因。还有的研究者则通过建立多层次模型或空间计量模型，试图将邻里效应和群体异质性特征纳入实证考察中(Alexander，2011)。但是，目前还没有学者就群体效应对于我国区域性贫困陷阱的影响进行系统的实证分析。

三、我国农村区域性贫困陷阱：数据描述与实证检验

本文使用的是中国健康与营养调查(CHNS)中的成人数据与部分家户数据，该调查至今分别在1989、1991、1993、1997、2000、2004、2006、2009共8个年度进行了调查。1997年之前包括8个省份，辽宁、山东、江苏、河南、湖北、湖南、贵州和广西，在1997年用相邻的黑龙江代替未能参加调查的辽宁，从2000年开始对以上9个省份都进行调查，该9个省份就其地理位置与发展水平而言，分别具有一定的代表性。该调查采用的是多阶段的随机集群抽样(multi-stage random cluster sampling)方法，即将每个省份中的所有县按收入高中低分层，使用加权抽样在每个省份选6个县，在每个县再随机选择村、乡镇和郊区。数据中每年大约有4400个家户，共有19000左右的个体。但要注意的是，多阶段、随机集群抽样不满足数据间的独立性，不适用一般回归分析，这也是本文选用多层次模型进行实证分析的原因之一。本文使用CHNS纵向数据集，为了保持省份的完整性和样本可比性，选择2000、2004、2006、2009共四年的农村调查数据。

CHNS数据中存在很多缺失数据，容易导致分析存在偏差，虽然多层次模型能够应对一些缺失数据的问题，但本文依然对那些主要变量数据缺失较多的样本点进行滤除，最后剩余的农村样本点有19856个，其中，2000年和2004年各有143个社区、2006年和2009年各有145个社区，各年份的样本个体数依次为5648、4371、4533、4944个。本文的数据从社区层次和时间层次来看都是非平衡面板数据，因为在较长的时间跨度内，由于个体迁移、死亡或新产生的家户进入调查，数据可能存在缺失。非平衡面板数据对随机效应模型没有实质的影响，在固定效应模型中，非平衡面板数据也并不影响组内估计，因此，为了尽量保证大样本性质并避免因删除出现的随机性问题，本文并未将个体数据整理成平衡面板数据。

CHNS数据在分析中的一个优点是，它是省份、社区(村)、家户到个体的一个多年的分层次数据，该数据中包括了社区、家户和个体的调查。社区调查中调查了物质基础设施、公共环境等，家户调查中调查了家户的收入及收入构成、家户的结构、饮用水来源、卫生设施、家户拥有的耐用品等，个体调查则包括个体的收入、工作状况、教育以及个体的生活习惯等。在分析中，本文用电视、电话与汽车等的拥有状况来反映该地方获取外界信息和与外界交流的程度，因为如果一个地区获得的信息程度越高，则该地区突破低水平发展和贫困陷阱的可能性会越大。为了研究社区因素对个体行为的影响，本文不仅考虑了个体教育、个体是否拥有电话、电视、汽车等，而且考虑了社区中平均教育水平、社区中电话、电视、汽车等的平均拥有率和从事农业的人口比例等。本文对个体层面的变量作了处理，即用个体变量与其社区平均的离差代替个体变量，以消除内生性问题带来的估计偏差。分析中的个体收入则由经2009年CPI调整的家户收入除以家户规模得到，因而部分个体变量(尤其是性别因素)的效应有可能被削弱，但是后文的分析将显示，性别之间的差异并不显著。

在进行区域性贫困的致因分析之前，我们先要就我国农村是否存在区域性贫困陷阱进行检验。检验贫困陷阱存在的一种思路是利用收入的自回归分析，通过检验收入映射的非凸性，来说明多重均衡和贫困陷阱的存在性。Jalan & Ravallion(2004)和Antman & McKenzie(2007)都选用了如下的非线性形式：

其中，为第i个社区第t年的平均收入。在进行回归分析时，通常使用GMM估计，处理方法可以作差分以消除固定效应。但是如果要考虑到区域性要素对经济的内生影响，则可参考Jalan&Ravallion(2002)采用拟差分，或者在(1)式两边将各变量分别减去按某一类型组别划分计算的收入平均值。表2列出了使用随机效应广义OLS对收入自回归进行估计的结果。

因此，社区收入对数自回归的表达式如下：

(1a)和(1b)式中社区收入对数的滞后项的平方项系数为正，立方项系数为负，且各参数估计值都较显著，这表明我国农村社区收入的动态变化路径是非凸的，并且呈“S型”。我们采用CHNS(2000-2009)数据库，对我国农村社区收入对数与滞后一期的社区收入对数进行了散点和拟合分析(见图1)，从中也可以发现，二者之间的关系是非线性的、非凸的。理论上讲，收入映射的非凸性是存在低收入均衡(贫困陷阱)的前提。

图1 社区平均收入对数VS.滞后一期社区平均收入对数

另一种分析贫困陷阱存在性的思路是从验证地区间收入水平的收敛出发，建立收入增长率与收入的滞后项之间的回归(Barro & Sala-i-Martin,1992; Mankiw,Romer & Weil,1992)。分析的模型如下：

其中，表示人力资本等一些体现地区经济的控制变量。回归结果见表3，该表表明，当期社区收入对数与滞后社区收入对数之间存在显著的正相关关系而社区收入增长率则与滞后社区收入对数呈负相关，表明社区收入有收敛的趋势。在加入社区平均教育变量之后，可以发现社区收入增长率与滞后社区收入对数的负相关依然显著，表明社区之间存在条件收敛的趋势，而社区平均教育水平对社区收入的增长有显著作用。

根据CHNS(2000-2009)农村数据，我们绘制了相邻调查年度之间社区收入的散点分布(如图2(a)至图2(c)所示)。显然，相邻调查年度之间的社区收入呈现出正相关关系。图中两条实线分别代表各调查年度按社区收入分组中收入最低的40%的社区分界线，两条实线将平面分为了四个部分，假如一个社区位于左下部分，则表示该社区连续两个调查年度都处在最低40%组内。表4则对社区出现在最低40%组的频数进行了统计，结果显示147个②社区中有20个(占比13.61%)在连续4次调查中(跨期10年)一直处在收入最低40%组内，有29个社区(占比19.73%)在连续3次调查中一直处在收入最低40%组内。这也从一个侧面表明，我国农村的许多社区(村)的确存在着持久性、集聚分布的贫困陷阱。

根据CHNS数据，本文还测算了社区平均收入的基尼系数与个体收入的基尼系数，并计算了前者对后者的贡献度(如表5所示)。可以发现，各社区间的收入差异有扩大趋势，社区收入基尼系数由2000年的0.2302增加到2006年的0.2828，2009年略有下降(0.2604)；个体收入的不平等有逐年增加的趋势，由2000年的0.4097增加到2009年的0.4762。同时，社区收入的基尼系数对个体收入的基尼系数的贡献度随着时间延续而出现先上升、后下降的趋势。图3(a)、3(b)的核密度分布图，③同样也显示了社区收入与个体收入分布动态的不均等性。根据Galor & Tsiddon(1997)的结论，中国目前的经济发展可能还处在库兹涅茨“倒U型曲线”的左侧，个体的能力外部性是决定个体收入水平的主导因素，社区基础设施的水平则只是在早期起到大推进的作用，它为个体发展提供了一个门槛外部性：个体能力越强，则越会充分利用社区基础设施，即社区层次与个体层次的要素的互补性使得目前社区的经济增长并不能达到“益贫的”(pro—poor)和有效减少贫困的作用。下一部分的实证结果会进一步对该现象进行解释。

图2(a) 社区平均收入对数(2004 VS.2000)

图2(b) 社区平均收入对数(2006 VS.2004)

图2(c) 社区平均收入对数(2009 VS.2006)

四、多层次计量分析模型

在对群体效应的实证分析中，由于存在与解释变量相关的遗漏群体(社区)变量和测量误差，一般线性回归模型(OLS估计)不再适用。Mckenzie&Rapoport(2007)在分析群体中个体的迁移与收入不平等问题时，使用工具变量法来应对回归中存在的测量误差与遗漏变量问题。Manski(1993)认为一般的线性模型并不能识别影响个体决策的内生效应与群体效应；Brock & Durlauf(2001)进而指出，要识别这两种效应，需要一些个体变量的先验知识，并且它们的组平均值对个体无影响。Durlauf(2001)认为，如果不能明显地识别内生效应与群体效应，或不能证明所研究的数据中识别的统计条件是合理假设，则标准的二元选择与面板回归不能明确地表明群体与个体行为之间的关系；并且在分析群体效应时，自选择问题也会影响基于回归的实证分析的可靠性(陈云松和范晓光，2010)。

但是，多层次计量模型却可以用来研究群体效应对个体行为、收入水平和健康等的影响(Johnson，2009；Nguyen et al，2010)。多层次模型能对个体水平与群体水平的数据同时分析，在一个模型中同时检验个体变量与情境变量的效应，并且多层次模型不需要假设数据中的观测值相互独立，因而可以修正因观测值的非独立性而引起的参数标准误估计偏倚。在纵向数据的分析中，多层次模型更是以其广泛应用而被称为“发展模型”。发展模型不仅可以分析研究对象随时间推移的个体内变化和个体间差异，而且也能很好处理由于失访而造成的缺失值和非平衡数据，并且采用最大似然(Maximum likelihood，简称ML)或限制性最大似然(Restricted maximum likelihood，简称RML)方法，利用可使用的数据进行模型估计。

图3(a) 2000-2009年社区收入核密度图

图3(b) 2000-2009年个体收入核密度图

根据本文所使用数据的特征及分析的对象，我们构建一个三层次的发展模型。其中，第1层模型的单位是年份，它反映了个体的收入增长轨迹，受观测的次数所限，本文选用线性模型；第2层的单位是个体，它要分析不同个体特征对个体收入的影响；第3层的单位是群体(具体指社区或村)，它要分析的是不同群体特征对个体收入的影响。各层次的具体模型如下：

第1层模型(个体内模型)：

第2层模型(个体间模型)：

将第3层模型代入第2层的离差修正模型，再代入第1层模型得到如下简约模型：

为了应用多层次模型展开分析，必须检测因变量在组间是否有显著差异。④在实际应用中，一般使用组内相关系数(intra-class correlation coefficient，ICC)来衡量组间方差与组内方差的相对程度(用ρ表示)，它的宝义式如下：

其中，是方差分析中的组间方差，是方差分析中的组内方差。当ICC接近0时，意味着此种分层没有多大意义，当ICC接近1时，意味着组内个体完全没有差异。为了判断组间的差异是否可以忽略，本文参考以下的判断准则：若0.059＞ρ＞0.01，则为低度关联强度；若0.138＞ρ＞0.059，则为中度关联强度；若ρ＞0.138，则为高度关联强度(Cohen，1988；温福星，2009)。因此，当ρ＞0.059时，可以认为组间差异不可忽略，应当使用多层次模型。ρ的计算一般从空模型(Null model)开始，在本文的三层次增长模型中，空模型如下：

五、实证分析结果

我们对(7)式采用最大似然估计(ML)。⑤空模型的回归结果如表6所示，其中模型1计算了组内相关系数ICC，结果表明社区水平的差异可以解释对数收入方差的16.73%，在模型2中加入时间趋势项的随机系数时，社区水平的差异可以解释对数收入方差的30.81%，根据前文的判断准则，不能忽略组间的差异，因此，三层次模型的使用是合适的。从加入时间趋势的模型2结果中也可看出，所有个体收入对数的平均值为8.2273，收入随着时间有向上增长的趋势，平均增长率为0.0795，两者都很显著。根据各层次截距与时间的协方差可以发现，社区层次的截距与时间是负相关的，个体层次的截距与时间是正相关的，这说明社区层次效应随着时间而有减弱的趋势，而个体层次效应则有增强的趋势。经似然率检验(likelihood-ratio test)，模型2拟合要更好，且其各随机系数都是显著的，根据随机效应中社区和个体层次时间的方差，可计算出两层次的标准差为0.0476和0.0222，则对于某个社区来说，它的平均增长率为0.0795+0.0476=0.1271，而某个个体的平均增长率则为0.1271+0.0222=0.1493。

表7是2000、2004、2006和2009四个调查年度的两层次(个体与社区层次)空模型的回归结果。结果也显示，随着时间的流逝，个体平均收入不断增长。从四年的ICC中可以发现，ICC是逐年下降，即社区因素对个体收入变异的解释力在不断减弱，这与现实相符，因为在社区发展到一定水平，个体的能力将逐渐在个体的收入中占主导地位。

增长模型的回归结果如表8所示，被解释变量为对数收入。显然，对数收入随着时间而不断增长。在个体特征方面，对数收入关于年龄的平方项系数显著为负值，说明对数收入关于年龄是“倒U型”的，即随着年龄的增加，收入先上升而后转为下降。在表8的回归结果中，对数收入关于年龄的转折点为51.35，当然这只是参考点。因为本文基于CHNS数据，将纯粹的个体收入加上按照家庭平均后的个体收入，一并称为“个体收入”，后一部分的收入受家庭规模影响，因此，对数个体收入因此也会随着家户规模的增大而不断降低。至于家户规模增加的效应可用eπ-1来进行计算，如家户规模增加1单位，则个体收入会下降11.17%。就个体婚姻状况而言，在婚者比离婚者或丧偶者的收入要高；就是否就业而言，有工作的个体比没有工作的个体收入要高。

根据(7)式可得出个体变量的边际效应为：。表8的回归结果显示，个体教育、电话、电视、摩托和轿车拥有状况离差与个体收入是正相关的，并且随着时间的推移，个体自身拥有的能力与物质资本对个体收入的影响会加强，但是在分析结果中，电话、摩托拥有状况与年份的交互项系数为负、且很不显著，这可能是因为电话与摩托到后期已在农村家户中被广泛使用，并且耐用品拥有状况反映的是个体生活质量，用其拥有率来推测基础设施质量会存在偏差。

社区层次的状况与个体层次的结果形成了鲜明的对比。表8的结果显示，社区层次的变量如社区平均教育水平、社区的电视拥有率、摩托拥有率和轿车拥有率对个体的收入也产生积极的影响，并且产生的作用要比个体层次显著，这也说明社区网络效应对个体发展起到了重要作用。但是可以注意到，除电话与轿车拥有率外，社区层次的变量与年份的交互项系数都为负，说明随着时间的推移，社区层次的变量对个体的影响在不断削弱，而随机效应中社区层与时间的协方差为负也证实了这一点。随着时间延续和经济发展水平提高，个体效应不断增强，而社区效应趋于减弱，这意味着一旦突破某个临界点，个体的脱贫和收入增加将不再受社区网络的局限。

根据定义，的系数反映个体层次效应，的系数反映社区层次的效应，而两者的差则反映了不同社区间某变量对个体的影响(有的学者称之为环境效应)。从本文回归结果中，如果不考虑时间交互项，教育与电话、电视、轿车、摩托拥有状况都存在显著的环境效应；并且除电话拥有状况外，其它变量的社区层次效应比个体层次效应都要大，但电视与轿车社区拥有率两项显著性不高。如果考虑到时间的交互项，以教育为例，个体教育与社区教育水平各增加一个档次，10年后，社区的教育效应为0.3642-0.236=0.1282，而个体教育效应为0.056+0.031=0.087，即社区教育经过10年的发展后依然产生显著的影响。但电视与电话拥有情况不一样，10年后个体层次的作用将开始占主导地位。

在农户收入的地区差异方面，东部(江苏、山东)的收入水平最高，其次是东北(辽宁、黑龙江)。但西部(贵州、广西)比中部(河南、湖北、湖南)的收入要高，似乎不符合事实，经分析发现，这是由于CHNS数据中广西的样本农户平均收入较高导致的。在社区层次的变量中从事农业人口的比例对个体收入是负的影响，即农业人口比例越高，则个体收入越低，而它与时间的交互项的系数符号却为正，这说明随着时间的推移，社区内农业人口比例的增加会对个体收入产生积极的影响，但它与其对个体收入负的影响相比很微弱，这意味着，即使农业收入随着时间的推移不断增长，但与从事其它职业的人相比，农业给个体带来的收入仍是较差的。

本文多层次计量分析的结果表明，群体效应对于导致个体的持久性贫困是有显著影响的，那么，政府采取的扶贫政策是针对农户个体、还是针对贫困社区，在收益归属和扶贫效果上也是有差异的。进一步地，我们依据《中国农村扶贫监测报告2010》，对我国2002-2009年间实施的各项政策给农民带来的收益进行了归纳。这些政策可归为“多予少取”政策，其中“多予”政策包括：以支持农业生产为主要目标的支农政策，包括种粮补贴政策、良种补贴政策、农资综合补贴政策、大型农机具购置补贴政策；对特殊群体的收入补助政策，包括农村最低生活保障制度、农村合作医疗制度、退耕还林补贴政策、农村扶贫、临时救济政策和救灾补助政策。“少取”政策包括取消农业税和免除农村义务教育阶段学生费两项政策。“多予”政策更倾向于基于个体和社区的经济行为而进行“瞄准性”的扶贫，而“少取”政策则属于“普适性”的扶贫。

表9概括了我国2009年扶贫重点县“多予少取”政策受益分配。结果显示，将农户按收入分成10等分，“少取”政策在扶贫重点县不同收入的农户之间的收益差别不大，低收入的农户的收益相对略高；而“多予”政策则是高收入农户从中获取的收益较高。出现这种现象是因为收入较高者，通常个体能力也较高，种植的规模也较大，购买器具的可能性也较大，因此获得的补贴也较多。整体而言，目前“多予少取”政策比较典型地对于较富有的农户更有利，越是贫困的农户从中得到的收益越少，即扶贫政策的“益贫”特征并不明显。

表10中计算了2002-2009年间，“多予”和“少取”政策对于农村扶贫重点县不同收入组农户增长的贡献度。可以看出，“多予少取”各项政策在低收入组中对其收入增长的贡献率非常高，最低10分位的群体达到37.1%(23.3%+8.1%+5.7%=37.1%)，即他们收入中有37.1%来源于国家的补贴和其它政策，其中粮食直补、农业税减免、免除教育杂费、提供人均低保金等项政策的贡献较大。必须认识到，对于收入水平非常低的、连片集聚的贫困农户，群体效应对于减贫和改善收入状况具有十分突出的作用。因此，我国除了继续采用“少取”式的扶贫政策，还应该加强瞄准性的“多予”式的扶贫政策，使得政策的收益尽可能被最需要的人获得，提升贫困个体的“能力”，使贫穷者有能力利用政策进行生产和提高收入。

六、结语

本文构建多层次模型来分析群体(社区)因素对于我国农村出现区域性贫困陷阱的影响。我们的分析得到了如下结论：(1)群体层次的因素，特别是群体平均教育水平、电话和汽车的耐用品的平均拥有率，对于决定个体收入水平起着十分重要的作用。群体平均教育水平过低、通讯和交通等基础设施的低下是导致我国农村贫困陷阱的重要因素。(2)尽管农民的收入出现了增长，但是农业人口占比较高的群体(社区/村)更容易出现持久性贫困。(3)在经济发展水平较低时期，社区层次的因素对个体生活水平的影响要强于个体层次的因素，但是社区层次的作用力却随着时间延续而不断下降，当超过某一特定临界点，个体具有的能力与资本将转而成为决定个体收入水平的主导因素。在本文的分析中，在经济发展水平较低时期，通讯、交通基础设施等社区因素的作用都是很显著的，起到了“大推进”的作用，为个体脱贫和谋求发展提供了一个门槛外部性。但是，我国目前社区与个体层次要素的互补性有限，越有能力者越会充分地利用社区的基础设施，因而群体层次的经济增长对于减贫的作用比较有限。

基于本文的研究，我们认为消除持久性贫困的主要政策应立足于提供社会保障和“无空间差异的”公共服务。社会提供的保障和救助体系、税收减免、教育补贴等，可以使贫困人口逐步摆脱对狭隘的、局部的社会关系的依赖，更好地应对风险和把握经济机会。无空间差异的公共服务的主要领域是基础医疗保健、基本教育、通讯网络和道路交通等基础设施，这有助于打破贫困的代际传递，并对贫困家庭的收入和生活状况产生长期的效应。公共服务的提供还有助于贫困家庭积累财富(物质资本、社会资本、人力资本等)，积累的财富越多，贫困家庭就会在就业、交易等经济活动中，在正规的金融体系中拥有更大的杠杆，从而提高应对外部冲击的能力。可见，“益贫的”增长战略应该包括无空间差异的公共服务的提供，后者能够推进个体层次的能力开发。进一步地，在经济发展早期阶段，适宜采取普适性的减贫政策(比如实行整村推进、连片推进等以区域性扶贫为目标的措施)，更有效地为所有群体成员提供门槛外部性；而随着经济发展水平的提高，应更多地采用瞄准性的扶贫政策，尽可能地推进个体层次的、可持续的能力开发。

技术附录

本文所采用的估计方法：

在估计(7)式时，我们采用一般化的假设，允许是相关的，即它们的方差结构为：