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精准脱贫背景下建档立卡政策的增收效应测度:自我“造血”还是外部“输血”?
2020年07月09日 09:35 来源:《经济与管理研究》(京)2019年第9期 作者:乔慧 刘爽 郑风田 字号
关键词:建档立卡政策/精准脱贫/精准扶贫/“造血式”扶贫/增收效应/转移就业/转移支付/农业经营收入

内容摘要:

关键词:建档立卡政策/精准脱贫/精准扶贫/“造血式”扶贫/增收效应/转移就业/转移支付/农业经营收入

作者简介:

  内容提要:本文以甘肃、陕西、山西、江西、四川五个中西部省份农户与村级调研数据为样本,运用PSM-DID方法检验了建档立卡政策的增收效应。研究结果表明,建档立卡政策显著提高了贫困户的转移支付性收入,但是对贫困户的农业经营收入和转移就业收入的增收作用不明显。这一结论说明建档立卡政策虽然有助于国家扶贫资源向贫困户流动,但主要体现为直接的转移支付,并没有提升农户自身的发展能力,因而未能实现由“输血”向“造血”的转变。造成这一结果的原因在于:第一,扶贫资金主要被用于改善外部环境的普惠性项目,对促进贫困户内部积累、自我发展能力提升的特惠性项目具有一定的“挤出效应”;第二,贫困户对“造血式”扶贫项目参与度及效果评价都不高,且项目开展过程中存在非贫困户对贫困户的挤出效应,使得“造血式”扶贫项目效果打折;第三,扶贫开发催生了“福利依赖”现象,“等、靠、要”心态使得“输血式”扶贫项目更受贫困户的欢迎。最后,本文就如何进一步优化扶贫措施及扶贫激励机制给出了政策建议。

  关 键 词:建档立卡政策/精准脱贫/精准扶贫/“造血式”扶贫/增收效应/转移就业/转移支付/农业经营收入

  项目基金:研究阐释党的十九大精神国家社科基金专项课题“‘脱真贫’‘真脱贫’跟踪评估研究”(18VSJ099);北京市社会科学基金重大项目“新时代我国精准扶贫、精准脱贫的理论和实践研究”(18ZDL21)。

  作者简介:乔慧,中国人民大学农业与农村发展学院博士研究生,北京,100872; 刘爽,中国人民大学农业与农村发展学院硕士研究生; 郑风田,中国人民大学农业与农村发展学院教授,博士生导师。

  一、问题提出与文献综述

  中国正处于扶贫攻坚的关键期,扶贫事业的目标也在层层递进。在扶贫工作取得巨大成效的同时,如何实现由“扶贫”向“脱贫”的转变成为亟待解决的关键性问题[1]。习近平总书记在十九大报告中指出,“确保到2020年中国现行标准下农村贫困人口实现脱贫,贫困县全部摘帽,解决区域性整体贫困,做到脱真贫、真脱贫。”那么如何才能真脱贫?对此,习近平总书记在深度贫困地区脱贫攻坚座谈会上进一步强调,“要注重调动贫困群众的积极性、主动性、创造性,注重培育贫困群众发展生产和务工经商的基本技能,注重激发贫困地区和贫困群众脱贫致富的内在活力,注重提高贫困地区和贫困群众自我发展能力”,“要改进工作方式方法,改变简单给钱、给物、给牛羊的做法,多采用生产奖补、劳务补助、以工代赈等机制,不大包大揽,不包办代替,教育和引导广大群众用自己的辛勤劳动实现脱贫致富”。可见,“脱贫”不同于“扶贫”,脱贫侧重强调扶贫政策的持续作用与效果,是对扶贫工作提出的更具科学性的要求和战略转变,其核心在于提升扶贫主体的“内生动力”[2]。如果贫困地区仅仅依靠外部推动力,则很难实现扶贫的可持续性,也很难实现外部“输血”向自我“造血”的转变,最终扶贫开发将陷入“年年扶贫年年贫”的无限循环中。

  精准扶贫是中国扶贫开发的基本方略。在“大水漫灌”的扶贫模式过后,贫困人口的分布由区域性、整体性走向分散化、边缘化,致贫原因也更加复杂,促进区域经济发展的开发式扶贫手段的减贫效应也有所下降。在此背景下,中国提出精准扶贫方略,将扶贫开发的对象聚焦到户。为实现贫困户的精准识别,国务院扶贫开发领导小组办公室(国务院扶贫办)于2014年发布了《扶贫开发建档立卡工作方案》,要求年底前在全国范围内开展扶贫开发建档立卡工作,建档立卡成为中国农村地区识别贫困家庭的政策工具。此后以确定建档立卡贫困户(以下简称贫困户)的方式,使扶贫资源向贫困户倾斜成为中国精准扶贫事业的显著特征之一。

  在国家政策导向下,大量扶贫资源向作为贫困户的农村居民输入,对其收入增长模式产生冲击。作为扶贫开发的“排头兵”,建档立卡的政策效果直接关系中国“真脱贫”承诺的兑现,关系到决胜全面建成小康社会战略目标的实现。准确地评估建档立卡的政策效应,改进与完善扶贫措施,对于精准脱贫目标的实现具有重要意义。因此有必要总结建档立卡政策的成效,而总结该政策成效的第一步就是对政策的效果进行科学评价。虽然中国目前实施的各项精准扶贫政策并不直接或仅仅瞄准收入增长,但从长期来看,促进农民收入增长是扶贫方略应有之义[3]。建档立卡政策执行后,贫困户的经济指标是否有所改善?如果有所改善的话,这些改善是来源于自我“造血”还是外部“输血”?

  现有关于建档立卡政策的研究大致可分为三类。第一类文献围绕实践中贫困户的识别标准及方法展开。发达国家识别贫困人口通常采用的手段是全国基本收入计划,但是这种方法未考虑到不同贫困户的异质性[4]。另一种国际上常用的识别贫困的方法是贫困瞄准机制,包括代理资格审查法①、自我瞄准法②和社区瞄准法③,但是贫困瞄准机制所提供服务的普遍性和基础性难以触及贫困人群的深层需求,仅为目标群体提供必要的安全网[5-7]。以绝对贫困线作为识别贫困人口标准的方法遭到了国际上大部分学者的批判[5-7],森(Sen,1981、1985、2008)[8-10]和迪顿(Deaton,2011、2016)[11-12]倡导的多维贫困理论为贫困人口的识别提出了更加可行的思路。森(1981、1985、2008)将“可行能力”理念引入贫困分析,提出了“能力贫困”的概念[8-10]。迪顿(2011、2016)对全球贫困人口共同使用的全球贫困线(通常被称为每日一美元线)提出质疑,并提出基于贫困的PPPs(poverty-based PPPs,或者P4s)贫困加权购买力平价概念[11-12]。国内学者如汪三贵和郭子豪(2015)[13]、李小云(2014)[14]、陆汉文(2015)[15]等分别从理论与实践角度、国家宏观制度设计及基层工作推进角度进行了研究。学者普遍认为由于贫困的多维特性,贫困户的精准识别存在困难,完善的识别及考核机制对于精准识别贫困户、保障扶贫资源有效利用意义重大。第二类文献侧重贫困户对于建档立卡背景下扶贫政策的主观满意度分析,如孙前路等(2018)[16]、王春萍等(2018)[17]、石靖等(2018)[18]、刘裕和王璇(2018)[19]基于多个地区的实地调研数据对贫困户的满意度进行了检验,分析了贫困户对识别本身、帮扶措施的满意度及其影响因素。由于建档立卡政策为中国特色,因此国际上对于建档立卡政策满意度的研究并不多见,相关研究着眼于更宽泛的扶贫政策主观满意度分析。班纳吉等(Banerjee et al.,2011,2015)研究发现贫困人口对于政策的满意度与其自身的温饱、健康、教育、家庭规模、保险、信贷、储蓄、企业家精神等方面相关,因此他们认为针对全球普遍存在的扶贫效果不乐观的情况,要摒弃在传统贫困问题研究中就“大问题”侃侃而谈的研究方式,并指出满意度高的扶贫策略是从微小的实际问题出发且具备针对性的多维干预的扶贫策略[20-21]。第三类研究着眼于客观的政策效果评价,但是有关这一主题的研究文献并不多,研究结果也不一致。希金斯和勒斯蒂格(Higgins & Lustig,2016)从扶贫资金来源的角度指出,单纯使用税收和支付的扶贫政策使得相当大比例的穷人变得更穷[22]。博谢等(Bauchet et al.,2015)在南印度地区的反贫困试验中发现当地的经济环境会弱化反贫困政策对于贫困户可持续生计能力的促进效果[23]。国内学者刘祖军等(2018)基于2017年11省农户横截面数据,运用二元选择模型探讨了精准扶贫政策实施的增收效应,结果表明成为建档立卡贫困户对农民五年内的收入变动产生了显著的负向影响[3]。王立剑等(2018)基于陕西省贫困户调研数据,采用倾向得分匹配法分析了产业扶贫效果,结果表明产业扶贫的平均处理效应为1510.04元[24]。由于实验组与控制组存在系统性差异,因而运用一般回归方法将收入增加归结为政策的作用缺乏说服力。而运用倾向得分匹配法的前提是满足条件独立假设[25],即只有不存在不可观测因素的影响时,由匹配法得出的处理效应才是无偏的。如果不满足该假设,不可观测因素导致结果存在内生性,因而估计结果缺乏可信度。在建档立卡政策实施前,也有学者以区域为研究单位,分析扶贫政策对某特定区域内人均收入的影响,如张彬斌(2013)基于1998-2009年县级面板数据,发现在整体平均水平上国定贫困县农村居民人均纯收入受扶贫政策冲击不明显[26];李佳路(2010)基于2009年S省30个国家扶贫开发重点县农村贫困监测数据,运用倾向得分匹配法发现参加扶贫项目的农户净收入平均增加55.7%[27]。这类研究虽然在一定程度上识别了扶贫政策对农户收入的影响,但研究时间在建档立卡政策实施之前,因而缺乏时间效力。此外,进入21世纪以来,经济增长在一定程度上表现出“益贫困地区”大于“益贫困户”的特征[28],所以用基于特定区域计算的平均收入来度量扶贫开发的收入效应,并不能区分增收效应是来自于区域内的贫困户还是非贫困户。

  综上,本文将基于中国中西部五省两年期面板数据,在对实验组农户与控制组农户进行倾向得分匹配(propensity score matching,PSM)后,运用双重差分法(difference in difference,DID)克服不随时间变化的不可观测因素的影响,对建档立卡政策的增收效应进行识别,并且深入考察建档立卡政策的增收效应及其机制——自我“造血”还是外部“输血”,由此研判扶贫效果的可持续性。

  二、建档立卡政策背景与研究框架

  (一)政策背景

  扶贫瞄准机制一直是扶贫政策和实践关注的核心问题。20世纪80年代中期开始,中国的主要扶贫对象是国家或省级行政区域确定的贫困县,2001年开始以15万个贫困村为瞄准单元,2011年国家又确定了14个连片特困地区[29]。随着整个宏观经济环境的变化,特别是收入分配不平等程度的扩大,处于收入分配底端的贫困人口越来越难以享受经济增长的效益,以区域开发为重点的农村扶贫出现了偏离目标和扶贫效果下降的问题[4]。

  在区域经济增长减贫效应下降的背景下,为了实现农村贫困人口2020年全部脱贫的目标,国家将精准扶贫战略作为现阶段中国脱贫攻坚的基本方略,扶贫单元开始聚焦到户。2000年起***率先尝试对贫困户进行建档立卡,2011年《中国农村扶贫开发纲要(2011-2020年)》提出建立健全贫困户的建档立卡工作,2014年,国务院扶贫办发布了《扶贫开发建档立卡工作方案》,要求2014年年底前在全国范围内建立扶贫开发建档立卡工作。通过建档立卡对贫困户精准识别,可以摸清贫困户的贫困状况以及致贫原因,分析帮扶需求并落实有针对性的帮扶措施。

  建档立卡户的名额采取自上而下的方式逐级分配到行政村。建档立卡以2013年农民人均纯收入2736元(相当于2010年2300元不变价)的国家农村扶贫标准为标准。建档立卡的规模,原则上以国家统计局发布的2013年底全国农村贫困人口规模8249万人为基数。省级统计数大于国家发布数的,可在国家发布数基础上上浮10%左右;个别省级统计数与国家发布数差距较大的,上浮比例可适当提高;具体识别规模经省级扶贫开发领导小组研究确定后,由省扶贫办报国务院扶贫办核定。到市到县的规模分解则依据调查总队收集的市、县的乡村人口数及低收入人口发生率。到乡到村的规模分解由于缺乏统计抽样数据,则要求综合考虑乡、村行政中心到上级地区行政中心的距离、地势类型、基础设施状况、公共服务水平、农民人均纯收入、上年度贫困发生率和农村居民年末户籍人口数等指标计算各乡、村的拟定贫困发生率,或者依据本地实际情况,自行计算贫困发生率。最后根据上一级贫困人口规模总数,微调贫困人口规模控制数。

  名额分配到村后,建档立卡户的识别基于多维贫困指标进行。具体而言,采取以农户家庭收入为基本依据,综合考虑住房、教育、健康等情况,通过农户申请、民主评议、公示公告和逐级审核的方式,整户识别。《中国农村扶贫开发纲要(2011-2020年)》确定的贫困人口脱贫目标为实现“两不愁、三保障”,即“不愁吃、不愁穿,农村贫困人口义务教育、基本医疗、住房安全有保障”,可见实践中采用的贫困户识别方法与中国的脱贫目标衡量标准相一致,同时通过民主评议的方式借助“熟人社会”优势可以使得贫困户的识别更加准确。

  (二)研究框架

  建档立卡贫困户一旦确定,会有大量扶贫资源向其投入。针对贫困户的扶贫政策可以简单划分为开发式政策和补贴式政策两类,前者通过提高贫困人群分享经济成果的机会和能力,间接对收入格局产生影响,后者则直接增加特定贫困人群的收入,对收入分配产生影响[28]。本文结合中国扶贫政策与调研情况用农业经营收入、转移就业收入来衡量开发式扶贫政策的增收效应,这类政策有助于提升贫困户自我发展的能力;用直接转移支付来衡量补贴式扶贫政策的增收效应,这类政策属于一次性的福利分配,主要用于贫困户维持最基本的生计。

  1.农业经营收入

  发展产业是解决农村增收致富的一项根本性和长远性的重要举措,是“从短期效益到长期效益”“从输血到造血”的主要抓手和平台[30]。《中国农村扶贫开发纲要(2001-2010年)》指出要将发展种养业作为扶贫开发的重点,并指出要积极推进农业产业化经营,随后产业扶贫的方式在扶贫实践中的地位日益加强。《中国农村扶贫开发纲要(2011-2020)》中将产业扶贫列为国家专项扶贫内容之一。与传统产业扶贫停留在村一级或者大户层面不同,产业精准扶贫作用机制是通过利益相关方共同对土地、资本和劳动力等生产要素进行匹配的过程,凸显了贫困户的主体性作用,着重强调贫困户自身拥有的土地、劳动力要素的参与[31]。

  

  建档立卡贫困户

  造血 农业经营收入 转移就业收入 转移性支付收入 输血

  建档立卡贫困户脱贫

  图1 研究框架

  在贫困地区,绝大部分贫困户还是以农业生产维持生计,所以农业产业扶贫是产业扶贫的重中之重。农业产业扶贫主要通过资金支持或者其他主体带动贫困户解决贫困户独自生产能力弱的困境。在实践中,农业产业扶贫的方式主要为以下几类:(1)生产条件改善。农业生产条件的改善,直接提高农业部门从业人员的生产效率[26]。(2)产业调整。例如,国家级贫困县湖北秭归县的产业扶贫模式就是在缺少产业基础的村民和村落,激励农户进行产业结构调整,发展茶叶、核桃、柑橘等收益较大的经济作物[32]。(3)规模化经营。具有条件的贫困户,可以通过扶贫贴息贷款或财政发展资金等实现规模化经营,增加收入[26]。(4)新型农业经营主体带动。作为农业产业扶贫的重要载体,新型经营主体是推动贫困地区特色产业发展,实现产业发展与贫困户增收之间的重要桥梁[33]。新型农业经营主体可以组织带动贫困户生产、加工以及销售,为贫困户提供社会信息、技术支持,帮助贫困户拓宽产品销售渠道,增加贫困户的农业经营性收入。

  2.转移就业收入

  转移就业扶贫主要是通过为贫困人口提供就业岗位,以劳务工资收入来提高贫困人口的收入[34]。在一些极度贫困的地区,由于资源匮乏并不具备开发条件,加上人口大量外流,继续在农村的基础设施、公立教育与医疗设施等方面进行大规模投资,极易造成使用效率低下甚至浪费的问题。因此组织和引导劳动力健康有序流动,让沿海发达地区和大中城市积极吸纳贫困地区劳动力就业,并提供配套保障措施,也是一种主要的扶贫手段[35]。1994年国务院颁发的《国家八七扶贫攻坚计划(1994-2000)》针对转移就业扶贫指出,“劳动部门要为贫困地区的劳动力开拓外出就业门路,做好就业服务和技术培训工作,努力扩大合理有序的转移就业规模。”[36]《中国农村扶贫开发纲要(2001-2010年)》将“积极稳妥地扩大贫困地区转移就业”列入扶贫途径之一[37]。在实践中,多通过建立地区间的转移就业合作机制,将贫困地区的劳动力有组织地输送至发达地区,如广东和广西之间的东西劳动力转移合作[34]。

  3.转移支付收入

  由于资源禀赋、村集体以及农户能动性的差异,并不是所有的贫困村庄和贫困户都能够获得有效的产业发展项目,扶贫资金在一些村庄还是以现金的方式直接投放至农户[38]。在实践中,各地都依据当地实际情况设立针对贫困户的直接补助方法,维持贫困户最基本的生存。农业产业扶贫、转移就业扶贫是通过激发贫困户的内生发展动力,促进贫困户脱贫并实现可持续发展,属于“造血”式的扶贫方式。转移支付则属于一次性地福利分配,是“输血”式的扶贫方式。

  综上所述,本文主要通过分析建档立卡政策实施后贫困户的农业经营收入、转移就业收入和转移支付收入的变化情况衡量建档立卡政策的增收效应,并以此判断增收效应是来源于自我“造血”还是外部“输血”,研究框架如图1所示。

  三、研究设计

  (一)研究数据

  本文使用的数据来自2018年课题组组织的对甘肃、陕西、山西、江西以及四川五个中西部省份实施的实地调研。本次调研在农村、农户两个层面进行。每个省份随机抽取20个村,每个村随机抽取10户农户。村级、农户级调研均采用面对面问卷调查的方式。农户层面详细调研了农户家庭成员的基本情况、生活基本情况、收入与支出、扶贫项目参与、扶贫项目认知、扶贫政策评价、脱贫认知及信念等内容。村级调研内容包括村庄人口基本情况、村庄资源及基础设施、村庄组织及治理、村庄精准扶贫工作、扶贫措施开展情况、扶贫政策评价等信息。为进行对比分析,本次调研对部分内容同时调研了2014年、2017年的相关信息。最终获得的有效问卷包括836份农户问卷(贫困户问卷419份)和83份村级问卷(贫困村问卷32份)。

  本次调研样本省份的选择主要基于两方面的依据:一是要选择贫困人口多、贫困程度深、贫困面积大的国家扶贫重点区域。甘肃、陕西、山西、江西、四川2013年贫困人口数量分别为496万、410万、299万、328万、602万,占同时期全国贫困人口总量的26%。而且这五个省份包含多个集中连片特困地区、国家扶贫开发重点贫困县、革命老区县,是国家扶贫开发重点关注的区域。二是尽可能兼顾全国不同经济发展水平的省份。以GDP作为各省经济发展水平的参考标准,2017年四川GDP排名位列全国第6名,陕西为第15名,江西为第16名,山西为第24名,甘肃为第27名。因此,上述五省经济发展水平的分布涵盖了高、中、低三个层次,综合考虑了全国不同地区经济发展水平的异质性,具备全国代表性。

  调研样本中贫困户的建档立卡时间主要集中在2014年、2015年和2016年,鉴于政策效应的体现需要一定过程,为了延长政策估计的时间范围,本研究对建档立卡政策效应的评估主要基于在2014年建档立卡的贫困户。因此,为确保研究结果为2014年建档立卡政策的净效益,估计过程中剔除了在其他年份建档立卡的贫困户。然后根据研究内容需要及问卷完整性,最终本研究采用的是581份农户问卷(贫困户问卷186份),与83份村级问卷进行匹配后的有效样本。

  表1给出了样本中贫困户与非贫困户的家庭人均收入及其变化情况,为保证可比性,所有收入均根据农村居民消费价格指数调整为2010年可比价格。可以看出,2014年与2017年,贫困户农业经营收入和转移就业收入均低于非贫困户。2014年贫困户的转移支付收入略高于非贫困户,2017年贫困户的转移支付收入已经接近非贫困户的2倍,在一定程度上体现了建档立卡的政策效应。但是,从增长率来看,贫困户农业经营收入以及转移就业收入的增速远低于非贫困户。

  表1 贫困户及非贫困户收入情况

  

农户类型 年份 农业经营收入 转移就业收入 转移支付收入  
贫困户 2014 1973.290 2859.038 740.562  
  2017 2150.047 3531.854 1636.102  
  变化率 8.96% 23.53% 120.93%  
非贫困户 2014 2333.445 5342.513 726.684  
  2017 2705.796 7197.529 879.087  
  变化率 15.96% 34.72% 20.97%
  (二)估计方法

  2014年,国务院扶贫办发布《扶贫开发建档立卡工作方案》,指出当年年底前在全国范围内建立扶贫开发建档立卡工作,标志着建档立卡政策的正式执行。建档立卡贫困户一旦确定,特惠性的扶贫资源便向其输入,从而促进贫困户收入增加,本文将建档立卡政策的推进作为一次准自然实验,评估建档立卡政策的增收效应。为控制其他驱动因素的影响,学者多采用双重差分法(DID方法)评估政策的净效应。DID方法的基本思路是构建两组虚拟变量(一是实验组和控制组虚拟变量,在本文中,实验组为贫困户,赋值为1,对照组为非贫困户,赋值为0;二是政策时间虚拟变量,2017年赋值为1,2014年赋值为0),然后分别计算实验组政策前后的收入差异,控制组政策前后的收入差异,两者相减即得到政策的净效应。DID方法的优势在于避免了由不随时间变化的不可观测因素造成的内生性问题[39-41]。具体估计模型设定如下:

  Y[,it]=β[,0]+β[,1]du+β[,2]dt+β[,3](du×dt)+β[,4]X[,it]+ε[,it]

  (1)

  其中,i代表第i个农户个体,t代表年份。Y[,it]代表农户收入。du为实验组与控制组虚拟变量,dt为政策时间虚拟变量。X[,it]为其他控制变量,ε[,it]为随机扰动项。

  对于实验组,即du=1,在政策实施前后有:

  Y[,it]=

  β[,0]+β[,1]+β[,4]X[,it]+ε[,it],dt=0

  β[,0]+β[,1]+β[,2]+β[,3]+β[,4]X[,it]+ε[,it],dt=1

  (2)

  对于控制组,即du=0,在政策实施前后有:

  Y[,it]=

  β[,0]+β[,4]X[,it]+ε[,it],dt=0

  β[,0]+β[,2]+β[,4]X[,it]+ε[,it],dt=1

  (3)

  对于实验组,建档立卡政策实施前后收入的变化为ΔY[,1]=β[,2]+β[,3];对于控制组,建档立卡政策实施前后收入的变化为ΔY[,0]=β[,2]。ΔY[,1]-ΔY[,0]=β[,3]即为建档立卡政策对贫困户收入的净效应,如果β[,3]显著为正,则说明建档立卡政策的设立促进了建档立卡贫困户收入的提升。

  实验组和控制组满足平行趋势假设(parallel trends)是使用DID方法进行估计的重要前提,即要求控制组样本和实验组样本在政策实施前具有较小的异质性[42],从而保证政策干预后两者间的差异是由政策干预造成的。但是,贫困户与非贫困户具有明显的系统性差异,直接运用DID方法进行估计会产生选择性偏差,所以不能简单地将控制组的农户作为处理组的反事实状态。本研究基于初期特征,运用倾向得分匹配法为实验组匹配尽可能相似的非贫困户作为控制组,从而消除样本选择偏差。与其他非实验估计方法相比,匹配法具有两方面优势:一方面,匹配法不需要预设函数形式,避免函数形式的限制可以减少偏差[43-44];另一方面,匹配法可以设定共同支持(common support)条件,舍掉可比性差的样本,基于实验组和对照组的重叠(overlap)区域进行政策效应估计。运用倾向得分匹配法需要满足条件独立假设,即当不存在不可观测因素的影响时,由匹配法得出的处理效应是无偏的。所以,本研究最终采用PSM-DID方法评估建档立卡政策的增收效应,通过PSM方法克服了样本偏差问题,同时通过DID方法解决了由不随时间变化的不可观测因素造成的遗漏变量问题。本研究运用Logit模型进行倾向得分估计,基于倾向得分运用核匹配(kernel matching)方法实现实验组和控制组的匹配。

作者简介

姓名:乔慧 刘爽 郑风田 工作单位:中国人民大学农业与农村发展学院

转载请注明来源:中国社会科学网 (责编:赛音)
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