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摘要 脱贫人口返贫率偏高是中国农村贫困问题的一个显著特征。这种客观现实要求我们，应该仔细考察农村贫困发生率、贫困深度和贫困强度对政府干预行为的跨期响应，从而动态地而不是静态地评价政府减贫行为绩效。本文将普惠式的农村农业发展政策与扶贫政策一起纳入减贫分析框架，构建一个结构向量自回归模型（SVAR）模型，以弥补现有文献用多变量时间序列数据通过单方程模型回归分析的局限，从SVAR模型中获得结构冲击响应函数，动态地评价政府行为的减贫效应。实证分析表明，目前的政府行为，无论是普惠式的农村农业发展政策，还是瞄准贫困人口的扶贫政策，对农村贫困的政策干预都没有形成持久的影响，冲击响应衰减很快。为了降低脱贫人口返贫率，政府减贫政策的目标应定位于提升贫困人口的自身发展能力，扩展贫困人口参与经济增长的机会，使经济增长成为他们获取稳定收益的源泉。
关键词 政府干预；农村贫困；扶贫开发；政策绩效；减贫
中图分类号 F325文献标识码 A文章编号 1002-2104（2011）09-0123-09doi:10.3969/j.issn.1002-2104.2011.09.021
根据《中国农村贫困监测报告》（2009），按照人均年纯收入1 196元的低收入贫困线标准，从2001-2008年，中国农村贫困人口从9 030万人下降到4 007万人，贫困发生率从2001年的9.8%下降到2008年的4.2%，平均每年下降0.8%。相对于世界其他地区同期贫困人口居高不下而言，这无疑是个巨大的成就，但是，我国农村减贫工作还存在许多不容忽视的问题。当我们把贫困人口看作是陷贫与脱贫两种不同类型的贫困人口的动态变化过程，而不是简单地比较静态两个不同时点整体贫困人口的数量变化，就不难发现，脱贫人口返贫率偏高是我国农村贫困问题的一个显著特征。国家统计局和国务院扶贫办的相关资料表明，在2001年的贫困人口中，有66.4%在2002年脱贫，而2002年的贫困人口中有61.4%是当年的返贫人口；在2005年的贫困人口中，有68.8%在2006年脱贫，而在2006年的贫困人口中有68%是当年的返贫人口；在2007年的贫困人口中，有69.1%在2008年脱贫，而在2008年的贫困人口中有66.6%是当年的返贫人口［1］；在2008年的贫困人口中有66.2%在2009年脱贫，而2009年3597万贫困人口中，则有62.3%是返贫人口［2］。这就是说，从2001-2009年，我国贫困人口脱贫率大致在67.6%上下波动，而脱贫人口返贫率也一直徘徊于64.6%，并没有太大的变化。由此，客观现实启示我们，评价政府减贫行为绩效不能仅仅局限或者满足于当期贫困发生率的下降，而必须着眼于长期考察其动态的减贫绩效。也就是说，我们应该仔细考察农村贫困发生率、贫困深度和贫困强度对政府干预行为的跨期响应。
基于这种认识，本文与大多数现有相关文献把研究焦点聚集于当期贫困发生率这种静态的贫困事实不同，我们将普惠式的农村农业发展政策与扶贫政策一起纳入减贫分析框架，构建一个结构向量自回归模型（SVAR）模型，而不是像大多数现有文献那样的多变量时间序列数据单方程模型，试图从SVAR模型中获得结构冲击响应函数，以动态地评价政府行为的减贫效应，并根据结构冲击响应曲线分析政策冲击影响农村减贫的动态机制。
本文余下结构的安排是：第二部分是文献述评；第三部分建立SVAR模型，选取相应的变量指标，并根据实证分析的需要进行数据处理和变量的平稳性检验；第四部分是关于SVAR同期影响关系和脉冲反应函数的实证分析；第五部分是结论及其政策涵义。
1 文献综述
一般而言，影响减贫的因素来自四个方面：①经济增长的自然分润；②收入分配状况的变化；③普惠式的农村农业发展政策；④政府扶贫政策。其中，第二项收入分配状况一方面由增长过程的初次分配决定，另一方面也取决于政府干预的再分配过程，因此，归根到底，推动减贫的最终动力源是经济增长与政府行为。对于减贫而言，经济增长是一种自然的市场力量。由于发展中国家的经济结构和市场不完善等特殊性，经济增长产生的自然向下的涓滴效应（trickledown）有限，甚至会产生有利于中产阶级和富人的向上聚敛效应(trickleup)［3］，因此，在发展中国家，政府应该在扶贫中发挥巨大作用。
根据本文的研究目的，我们特别关注包括发展政策和扶贫政策在内的政府干预在农村的减贫绩效。沿着不同的减贫路径，国外文献关于政府减贫行为的研究主要集中在四个方面：①旨在改善生产生活条件的政策；②旨在促进生产投入的政策；③旨在完善农村市场、促进农业产业化的政策；④旨在抵御风险、降低不确定性的社会保障政策；⑤旨在改善收入分配状况的政策。比如，Khandker、Bakht 和Koolwal［4］根据孟加拉的农户面板数据研究发现，农村道路投资可以带来显著的减贫效应，其平均6%的减贫效应主要是通过以下几个路径实现的：农村公路可以降低交通成本，使农户更容易获取技术，参与市场；提高农业生产力，提高工资收入；增加农村人口的非农就业机会；提高儿童的入学率。Dercon、Gilligan、Hoddinott和Woldehanna［5］的研究表明，埃塞俄比亚政府在贫困地区道路的投资使贫困发生率降低6.9个百分点，同时令消费增长16.3个百分点。Fan、Gulati和Thorat［6］在印度的实证研究表明，长期公共资本积累、农业研究和推广、教育和农村基础设施，是促进农业增长和减贫最有效的三种政府支出。Fan 和 Zhang［7］认为，政府政策是促进增长、改善收入分配减贫的影响具有协同作用。政府支出通过促进经济增长、提高人力资本水平，来增加个人的经济机会，改善不平等状况［8］，Kenworthy［9］的研究表明，政府可以通过调节再分配来实现减贫。Fan和Zhang［7］ 的实证研究发现，乌干达政府各项投资的减贫效应大小依次为农业研发、公路、教育和医疗。
国内关于政府行为对中国农村减贫绩效的研究文献可分为两类：一类是以简单的统计性描述方式分析农村扶贫开发资金的瞄准、分配和利用效率［10-15］；另一类则是利用单方程计量模型考察扶贫资金的投向对农村居民收入和减贫的影响［16-21］,估计了财政扶贫开发资金的投向对农民人均收入的影响，结果表明，改善基础设施和生产生活条件、种养业和提高农民素质的财政扶贫开发资金的投入产出弹性分别为0.43、0.09和0.35。
这些实证研究在估计政府干预行为的减贫效应、刻画政府扶贫路径等方面的确取得了进展，但也存在一些局限性：①绝大多数文献关注的是已经发生的、静态的贫困事实，而鲜有研究者考察脱贫与返贫这种动态的贫困人口结构变化。这种研究状态直到最近几年才有所改观，一些学者开始用动态的眼光去研究贫困人口的动态结构［22-24］。②由于许多影响农村贫困的因素与农村贫困本身都要受到某些共同因素的影响，在这种情况下，运用单方程模型估计容易产生偏误。③在研究政府行为的减贫绩效时，只注重开发式扶贫开发资金的减贫效应，忽略了普惠式的农村农业发展政策对包括贫困人口在内的农村整体发展的影响。这也是估计偏误的一个重要原因。
本文试图在以下三个方面克服现有文献之局限：第一，将普惠式的农村农业发展政策纳入到减贫分析框架之中，以增强模型的解释力；第二，利用SVAR模型不仅弥补了现有文献用多变量时间序列数据通过单方程模型回归分析的局限，而且能够基于经济理论施加短期或者长期约束，分析系统中变量之间的同期影响，从而更方便解释实证结果的经济意义；第三，从SVAR模型中获得结构冲击响应函数，根据结构冲击响应曲线，分析政策冲击影响农村减贫的动态机制。
（2）b31=0，即当期农村贫困变化率对当期农村收入不平等变化率没有影响，农村收入不平等变化率受滞后一期农村贫困变化率的制约。
（3）b41=b42=b43=b45=0，即扶贫开发资金是当期外生因素，不受当期农村贫困、农村居民收入、农村收入不平等和财政惠农支出的影响。
（4）b51=b52=b53=b55=0，即财政惠农支出是当期外生因素，不受当期其他四个变量的影响。
3 回归分析结果
3.1 政府行为的同期趋势效应
我们首先大致了解这几个变量变化的基本趋势。从1990-2008年，农村贫困指数的变化率基本上都位于纵轴0参照线以下(见图1)，总体上是负值，说明农村贫困除个别年份有反弹之外，整体上是下降的。而农村居民人均纯收，农村基尼系数，扶贫开发资金和财政惠农支出的变化率基本上都位于纵轴0参照线之上(见图2)，说明这些变量在1990至2008年期间整体上都是上升的。
需要说明的是，在本文中，由于估计变量都是原始变量的对数差分，一方面，图1告诉我们，取对数后的贫困指数（负）增长率即为缓解贫困或减贫过程；另一方面，回归方程中变量关系的经济意义为一个变量增长率（减少率）的变化对另一个变量的增长率（减少率）变化的影响。因此，本文SVAR系统中要素之间的同期影响既不是分析一个变量对另一个变量的边际影响，也不是一个变量对另一个变量的弹性，而是一个变量的变化率对另一个变量的变化率的边际影响。也就是说，本文的实证分析是关于政府行为影响农村贫困变化的动态趋势性分析。
由于反映农村贫困变化的变量有三个：贫困发生率、贫困深度指数、贫困强度指数，下面，我们将这三个反映农村贫困状况的变量分别加入回归模型进行分析。由于使用的时间序列较短，估计结果采取小样本条件下稳健性回归，进行校正。
表3（SVAR01）估计了农村贫困发生率的变化率（dlh），农村居民人均纯收入的增长率，农村基尼系数的变化率，扶贫开发资金的增长率和财政惠农支出的增长率之间的同期影响。识别约束的LR检验表明，P值等于0.259，接受原假设，说明模型的短期约束是合理的。
表3告诉我们，若从贫困发生率变化（dlh）的角度看，第一，扶贫开发资金（dlfund）和财政惠农支出（dlfina）对农村减贫的影响在统计上都不显著，说明政府干预行为对农村贫困的影响在短期内存在较大的不确定性。第二，短期注：括号中为t统计量，*表示10%的显著性水平，* *表示5%的显著性水平，* * *表示1%的显著性水平。内扶贫开发资金有抑制农村收入差距扩大的作用，而财政惠农支出有扩大农村收入差距的作用，这应该与这两种政府行为的政策目标和瞄准对象有很大关系。第三，农村居民收入增长与收入分配状况的改善（基尼系数下降），对农村减贫有积极的促进作用。
表4（SVAR02）给出了贫困深度指数的变化率（dlpg），农村居民人均纯收入的增长率，农村基尼系数的变化，扶贫开发资金的投入增长率和财政惠农支出的增长率之间的同期影响。识别约束的LR检验表明，P值等于0.128，接受原假设，说明模型的短期约束是合理的。比较表4（SVAR02）和表3（SVAR01），我们注意到，如果模型中的农村贫困状况采用贫困深度指数pg而不是贫困发生率h度量，即FGT指数中不平等厌恶指数α由0增大到1，加大不平等影响的权重，那么，第一，扶贫开发资金和财政惠农支出对农村减贫的影响在统计上仍然都不显著。第二，扶贫开发资金对农村不平等的影响程度下降（从-0.086到-0.053），而财政惠农支出对农村不平等的影响程度上升了（从0.057到0.157）。第三，农村居民收入增长对农村减贫的影响程度下降了（从3.89降到2.92），而收入不平等状况改善或基尼系数下降对农村减贫的影响程度上升（2.20上升到2.86）。
表5 （SVAR03）估计了贫困强度指数的变化率（dlfgt2），农村居民人均纯收入的增长率、农村基尼系数的变化率、扶贫开发资金的投入增长率和财政惠农支出的增长率之间的同期影响。与SVAR01和SVAR02不同的是，扶贫开发资金在SVAR03中对农村贫困强度指数的减少率有显著的积极影响。扶贫开发资金增长率每提升一个百分点，农村贫困强度指数的下降速度就会提高0.601。但是，财政惠农支出对农村贫困强度的影响仍然在统计上不显著。扶贫开发资金的增长还抑制同期农村收入差距扩大，dlfund每提高一个百分点，dlgini就下降0.041。财政惠农支出的增长有利于提高农村居民的收入水平，dlfina每提高一个百分点，dly就上升0.142%。当然，财政惠农支出的增长也有拉大同期农村收入差距的趋势，dlfina每提高一个百分点，dlgini就上升0.108。这大概是因为具有生产能力的农村居民更容易从财政惠农支出中获得较高收益的缘故。
总体而言，SVAR01,SVAR02和SVAR03三个模型的估计结果表明，扶贫开发资金在短期只是对农村贫困强度的下降速度具有积极影响，并能够抑制农村收入不平等的上升，但对农村贫困发生率、贫困深度以及农村居民收入的影响都不显著；财政惠农支出能积极影响农村居民收入的提高，但也有加速农村收入不平等上升的负作用，对农村减贫的抑制性作用在统计上并不显著。
3.2 政府行为的长期动态效应
为了考察政府行为的长期动态效应，我们根据估计的SVAR01、 SVAR02和 SVAR03，选取为期10年的响应期，在三个SVAR系统中分别考察政府政策——扶贫开发资金和财政惠农支出——对不同系统内的农村贫困发生率、贫困深度和贫困强度的结构性脉冲响应曲线（stata11中输出），描述其冲击的长期响应态势，如图3、图4和图5所示。
由图3可以看出，农村贫困发生率的变化（减贫）（dlh）对扶贫开发资金增长率的变化（dlfund）非常敏感，且由于政策因素的滞后性，其响应在政策冲击发生的后一期达到最大。dlh对扶贫开发资金增长率变化dlfund的一次性冲击当期为负响应，响应值-0.0218，由于政策效应的滞后性，滞后一期响应达到最大值0.071，且在统计上显著①；第二期响应值-0.016 9，第三期响应值为0.042 3，并从第五期开始迅速衰减。农村贫困发生率dlh对财政惠农支出增长率变化dlfina的冲击响应在统计上不显著，95%的置信区间上界和下界分别分布在参照线两侧，因而在经济学意义上不确定。
在图4中，农村贫困深度变化dlpg对扶贫开发资金增长率变化dlfund的当期冲击响应、滞后一期响应分别为-0.063和0.097 8，在统计上都是显著的，但第二期后迅速衰减，且冲击响应都不显著。第二，农村贫困深度变化dlpg对财政惠农支出增长率变化dlfina的当期冲击响应是显著的，其响应值为0.047 7。
从图5可以看出，农村贫困强度变化dlfgt2对扶贫开发资金增长率变化dlfund的当期冲击响应和滞后一期的冲击响应也都显著的，响应值分别为-0.109 5和 0.122 2。从第二期这种冲击响应迅速衰减，且都不显著。农村贫困强度变化dlfgt2对财政惠农支出增长率变化dlfina的当期冲击响应是显著的，响应值为0.057 1，其余各期的冲击响应都不显著。
综合比较图3、图4和图5可知，农村贫困发生率、贫困深度和贫困强度的对扶贫开发资金和财政惠农支出的一次性冲击响应曲线的变化趋势是相同的，且一般在第3期后快速衰减。区别在于，从农村贫困发生率，到贫困深度和贫困强度，随着不平等厌恶指数α增大，系统内的各要素对政府行为冲击响应曲线的波幅越来越小，即政府对农村贫困的干预效果表层优于深层，同时也间接表明距离贫困线越远的贫困人口对政府干预行为的依赖性越强。
4 结论及其政策涵义
脱贫人口返贫率偏高已经成为我国农村贫困问题的一个显著特征。统计数据表明，进入新世纪以来，我国贫困人口脱贫率大致在67.6%上下波动，而脱贫人口返贫率也一直都在64.6%上下波动。这种客观现实要求我们，应该仔细考察农村贫困发生率、贫困深度和贫困强度对政府干预行为的跨期响应，从而动态地而不是静态地评价政府减贫行为绩效。据此，与大多数现有相关文献把研究焦点聚集于当期贫困发生率这种静态的贫困事实不同，本文将普惠式的农村农业发展政策与扶贫政策一起纳入减贫分析框架，构建一个结构向量自回归模型（SVAR）模型，以弥补现有文献用多变量时间序列数据通过单方程模型回归分析的局限，从SVAR模型中获得结构冲击响应函数，以动态地评价政府行为的减贫效应。
本文的SVAR模型实证结果表明：
第一，在短期内，扶贫开发资金只是对农村贫困强度的下降速度具有积极影响，并能够抑制农村收入不平等的上升，但对农村贫困发生率、贫困深度以及农村居民收入的影响都不显著；从跨期动态看，扶贫开发资金增长率的一次性冲击对农村减贫的影响很有限，其显著响应期基本上都止于冲击发生后一期。
第二，在短期内，财政惠农支出能积极影响农村居民收入的提高，但也有加速农村收入不平等上升的负作用，而且，对农村减贫的抑制性作用在统计上并不显著；从跨期动态看，财政惠农支出只是对当期农村贫困深度和贫困强度存在统计上显著的积极影响，而且其余各期的冲击影响都不显著，对各期农村贫困发生率都不存在统计上显著的影响。
第三，随着不平等厌恶指数α增大，从农村贫困发生率，到贫困深度和贫困强度，对政府行为冲击响应曲线的波幅越来越小，即政府对农村贫困的干预效果表层优于深层；就两类政府行为而言，扶贫开发资金冲击的响应曲线波幅明显大于财政惠农支出冲击响应曲线，说明前者的减贫效果要强于后者。
此外，本文的SVAR模型实证分析还表明，经济增长与收入不平等是影响农村减贫方向相反的两个因素。经济增长有利于农村减贫，但是，如果经济增长的过程导致了收入不平等程度恶化，则会对农村减贫产生不利的影响。这与大多数关于经济增长的减贫效应的研究结论相一致。
总体而言，目前的政府行为，无论是普惠式的农村农业发展政策，还是瞄准贫困人口的扶贫政策，对农村贫困的政策干预都没有形成持久的影响，冲击响应衰减很快，这是导致农村脱贫人口返贫率偏高的一个重要原因。或许政府政策行为的导向、作用方式、作用机制存在偏差，或许是贫困人口特别是深度贫困人口的生活已经形成对政府减贫行为的客观或主观上的依赖，无论是什么具体原因（当有另文分析），政府减贫行动在促成贫困人口形成自身发展能力方面存在不足，应该是一个客观的结果。只要形成了冲出贫困陷阱的自身发展能力，即使离开了政府政策支持，那些已经脱贫的农民是不可能重新再次陷入贫困的，除非遇到不可抗住的较大的外部冲击。
因此，本文实证分析结论的政策涵义是，为了降低脱贫人口返贫率，政府减贫政策的目标应定位于贫困人口自身发展能力的形成：其一，尽可能维持扶贫项目的持续性，并为缺乏劳动能力的贫困人口提供基本生活保障；其二，改善基础设施，提高农村教育和医疗对农村贫困人口的可及性；其三，扩展贫困人口参与经济增长的机会，使经济增长成为他们获取稳定收益的源泉。
(编辑：于 杰)
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The Dynamic Effects of Government Policies of Poverty Reduction
YE Chusheng ZHANG Fenghua
(Center of Economic Development Research/School of Economics and Management,
Wuhan University, Wuhan Hubei 430072, China)
Abstract It is a prominent feature of poverty reduction that the povertyreturning rate of the population out of poverty is high in rural China. This objective reality requires us to investigate the crossphase response of poverty incidence, poverty depth and poverty intensity to government intervention, which is intended to evaluate the performance of government intervention in poverty reduction dynamically rather than statically. This paper builds a structural vector autoregression model consisting of broadbased rural development policy and orienteddevelopment aid policy, to complement the limitations of the existing literatures using singleequation model which was constructed by multivariate time series. Through structural impulse response function, this paper dynamically assesses the effect of government action on poverty reduction in rural China. The results show that neither broadbased rural developing policy nor povertyoriented poverty reduction policy has formed persisting impact. In order to reduce the povertyreturning rate of the population out of poverty, government policies of poverty reduction should aim to enhance the selfdevelopment ability of the poor and expand the opportunities of the poor participating in economic growth, and finally to achieve stable income from economic growth.
Key words government intervention; rural poverty; developmentoriented poverty alleviation; policy performance; poverty reduction
关键词 政府干预；农村贫困；扶贫开发；政策绩效；减贫
中图分类号 F325文献标识码 A文章编号 1002-2104（2011）09-0123-09doi:10.3969/j.issn.1002-2104.2011.09.021
根据《中国农村贫困监测报告》（2009），按照人均年纯收入1 196元的低收入贫困线标准，从2001-2008年，中国农村贫困人口从9 030万人下降到4 007万人，贫困发生率从2001年的9.8%下降到2008年的4.2%，平均每年下降0.8%。相对于世界其他地区同期贫困人口居高不下而言，这无疑是个巨大的成就，但是，我国农村减贫工作还存在许多不容忽视的问题。当我们把贫困人口看作是陷贫与脱贫两种不同类型的贫困人口的动态变化过程，而不是简单地比较静态两个不同时点整体贫困人口的数量变化，就不难发现，脱贫人口返贫率偏高是我国农村贫困问题的一个显著特征。国家统计局和国务院扶贫办的相关资料表明，在2001年的贫困人口中，有66.4%在2002年脱贫，而2002年的贫困人口中有61.4%是当年的返贫人口；在2005年的贫困人口中，有68.8%在2006年脱贫，而在2006年的贫困人口中有68%是当年的返贫人口；在2007年的贫困人口中，有69.1%在2008年脱贫，而在2008年的贫困人口中有66.6%是当年的返贫人口［1］；在2008年的贫困人口中有66.2%在2009年脱贫，而2009年3597万贫困人口中，则有62.3%是返贫人口［2］。这就是说，从2001-2009年，我国贫困人口脱贫率大致在67.6%上下波动，而脱贫人口返贫率也一直徘徊于64.6%，并没有太大的变化。由此，客观现实启示我们，评价政府减贫行为绩效不能仅仅局限或者满足于当期贫困发生率的下降，而必须着眼于长期考察其动态的减贫绩效。也就是说，我们应该仔细考察农村贫困发生率、贫困深度和贫困强度对政府干预行为的跨期响应。
基于这种认识，本文与大多数现有相关文献把研究焦点聚集于当期贫困发生率这种静态的贫困事实不同，我们将普惠式的农村农业发展政策与扶贫政策一起纳入减贫分析框架，构建一个结构向量自回归模型（SVAR）模型，而不是像大多数现有文献那样的多变量时间序列数据单方程模型，试图从SVAR模型中获得结构冲击响应函数，以动态地评价政府行为的减贫效应，并根据结构冲击响应曲线分析政策冲击影响农村减贫的动态机制。
本文余下结构的安排是：第二部分是文献述评；第三部分建立SVAR模型，选取相应的变量指标，并根据实证分析的需要进行数据处理和变量的平稳性检验；第四部分是关于SVAR同期影响关系和脉冲反应函数的实证分析；第五部分是结论及其政策涵义。
1 文献综述
一般而言，影响减贫的因素来自四个方面：①经济增长的自然分润；②收入分配状况的变化；③普惠式的农村农业发展政策；④政府扶贫政策。其中，第二项收入分配状况一方面由增长过程的初次分配决定，另一方面也取决于政府干预的再分配过程，因此，归根到底，推动减贫的最终动力源是经济增长与政府行为。对于减贫而言，经济增长是一种自然的市场力量。由于发展中国家的经济结构和市场不完善等特殊性，经济增长产生的自然向下的涓滴效应（trickledown）有限，甚至会产生有利于中产阶级和富人的向上聚敛效应(trickleup)［3］，因此，在发展中国家，政府应该在扶贫中发挥巨大作用。
根据本文的研究目的，我们特别关注包括发展政策和扶贫政策在内的政府干预在农村的减贫绩效。沿着不同的减贫路径，国外文献关于政府减贫行为的研究主要集中在四个方面：①旨在改善生产生活条件的政策；②旨在促进生产投入的政策；③旨在完善农村市场、促进农业产业化的政策；④旨在抵御风险、降低不确定性的社会保障政策；⑤旨在改善收入分配状况的政策。比如，Khandker、Bakht 和Koolwal［4］根据孟加拉的农户面板数据研究发现，农村道路投资可以带来显著的减贫效应，其平均6%的减贫效应主要是通过以下几个路径实现的：农村公路可以降低交通成本，使农户更容易获取技术，参与市场；提高农业生产力，提高工资收入；增加农村人口的非农就业机会；提高儿童的入学率。Dercon、Gilligan、Hoddinott和Woldehanna［5］的研究表明，埃塞俄比亚政府在贫困地区道路的投资使贫困发生率降低6.9个百分点，同时令消费增长16.3个百分点。Fan、Gulati和Thorat［6］在印度的实证研究表明，长期公共资本积累、农业研究和推广、教育和农村基础设施，是促进农业增长和减贫最有效的三种政府支出。Fan 和 Zhang［7］认为，政府政策是促进增长、改善收入分配减贫的影响具有协同作用。政府支出通过促进经济增长、提高人力资本水平，来增加个人的经济机会，改善不平等状况［8］，Kenworthy［9］的研究表明，政府可以通过调节再分配来实现减贫。Fan和Zhang［7］ 的实证研究发现，乌干达政府各项投资的减贫效应大小依次为农业研发、公路、教育和医疗。
国内关于政府行为对中国农村减贫绩效的研究文献可分为两类：一类是以简单的统计性描述方式分析农村扶贫开发资金的瞄准、分配和利用效率［10-15］；另一类则是利用单方程计量模型考察扶贫资金的投向对农村居民收入和减贫的影响［16-21］,估计了财政扶贫开发资金的投向对农民人均收入的影响，结果表明，改善基础设施和生产生活条件、种养业和提高农民素质的财政扶贫开发资金的投入产出弹性分别为0.43、0.09和0.35。
这些实证研究在估计政府干预行为的减贫效应、刻画政府扶贫路径等方面的确取得了进展，但也存在一些局限性：①绝大多数文献关注的是已经发生的、静态的贫困事实，而鲜有研究者考察脱贫与返贫这种动态的贫困人口结构变化。这种研究状态直到最近几年才有所改观，一些学者开始用动态的眼光去研究贫困人口的动态结构［22-24］。②由于许多影响农村贫困的因素与农村贫困本身都要受到某些共同因素的影响，在这种情况下，运用单方程模型估计容易产生偏误。③在研究政府行为的减贫绩效时，只注重开发式扶贫开发资金的减贫效应，忽略了普惠式的农村农业发展政策对包括贫困人口在内的农村整体发展的影响。这也是估计偏误的一个重要原因。
本文试图在以下三个方面克服现有文献之局限：第一，将普惠式的农村农业发展政策纳入到减贫分析框架之中，以增强模型的解释力；第二，利用SVAR模型不仅弥补了现有文献用多变量时间序列数据通过单方程模型回归分析的局限，而且能够基于经济理论施加短期或者长期约束，分析系统中变量之间的同期影响，从而更方便解释实证结果的经济意义；第三，从SVAR模型中获得结构冲击响应函数，根据结构冲击响应曲线，分析政策冲击影响农村减贫的动态机制。
（2）b31=0，即当期农村贫困变化率对当期农村收入不平等变化率没有影响，农村收入不平等变化率受滞后一期农村贫困变化率的制约。
（3）b41=b42=b43=b45=0，即扶贫开发资金是当期外生因素，不受当期农村贫困、农村居民收入、农村收入不平等和财政惠农支出的影响。
（4）b51=b52=b53=b55=0，即财政惠农支出是当期外生因素，不受当期其他四个变量的影响。
3 回归分析结果
3.1 政府行为的同期趋势效应
我们首先大致了解这几个变量变化的基本趋势。从1990-2008年，农村贫困指数的变化率基本上都位于纵轴0参照线以下(见图1)，总体上是负值，说明农村贫困除个别年份有反弹之外，整体上是下降的。而农村居民人均纯收，农村基尼系数，扶贫开发资金和财政惠农支出的变化率基本上都位于纵轴0参照线之上(见图2)，说明这些变量在1990至2008年期间整体上都是上升的。
需要说明的是，在本文中，由于估计变量都是原始变量的对数差分，一方面，图1告诉我们，取对数后的贫困指数（负）增长率即为缓解贫困或减贫过程；另一方面，回归方程中变量关系的经济意义为一个变量增长率（减少率）的变化对另一个变量的增长率（减少率）变化的影响。因此，本文SVAR系统中要素之间的同期影响既不是分析一个变量对另一个变量的边际影响，也不是一个变量对另一个变量的弹性，而是一个变量的变化率对另一个变量的变化率的边际影响。也就是说，本文的实证分析是关于政府行为影响农村贫困变化的动态趋势性分析。
由于反映农村贫困变化的变量有三个：贫困发生率、贫困深度指数、贫困强度指数，下面，我们将这三个反映农村贫困状况的变量分别加入回归模型进行分析。由于使用的时间序列较短，估计结果采取小样本条件下稳健性回归，进行校正。
表3（SVAR01）估计了农村贫困发生率的变化率（dlh），农村居民人均纯收入的增长率，农村基尼系数的变化率，扶贫开发资金的增长率和财政惠农支出的增长率之间的同期影响。识别约束的LR检验表明，P值等于0.259，接受原假设，说明模型的短期约束是合理的。
表3告诉我们，若从贫困发生率变化（dlh）的角度看，第一，扶贫开发资金（dlfund）和财政惠农支出（dlfina）对农村减贫的影响在统计上都不显著，说明政府干预行为对农村贫困的影响在短期内存在较大的不确定性。第二，短期注：括号中为t统计量，*表示10%的显著性水平，* *表示5%的显著性水平，* * *表示1%的显著性水平。内扶贫开发资金有抑制农村收入差距扩大的作用，而财政惠农支出有扩大农村收入差距的作用，这应该与这两种政府行为的政策目标和瞄准对象有很大关系。第三，农村居民收入增长与收入分配状况的改善（基尼系数下降），对农村减贫有积极的促进作用。
表4（SVAR02）给出了贫困深度指数的变化率（dlpg），农村居民人均纯收入的增长率，农村基尼系数的变化，扶贫开发资金的投入增长率和财政惠农支出的增长率之间的同期影响。识别约束的LR检验表明，P值等于0.128，接受原假设，说明模型的短期约束是合理的。比较表4（SVAR02）和表3（SVAR01），我们注意到，如果模型中的农村贫困状况采用贫困深度指数pg而不是贫困发生率h度量，即FGT指数中不平等厌恶指数α由0增大到1，加大不平等影响的权重，那么，第一，扶贫开发资金和财政惠农支出对农村减贫的影响在统计上仍然都不显著。第二，扶贫开发资金对农村不平等的影响程度下降（从-0.086到-0.053），而财政惠农支出对农村不平等的影响程度上升了（从0.057到0.157）。第三，农村居民收入增长对农村减贫的影响程度下降了（从3.89降到2.92），而收入不平等状况改善或基尼系数下降对农村减贫的影响程度上升（2.20上升到2.86）。
表5 （SVAR03）估计了贫困强度指数的变化率（dlfgt2），农村居民人均纯收入的增长率、农村基尼系数的变化率、扶贫开发资金的投入增长率和财政惠农支出的增长率之间的同期影响。与SVAR01和SVAR02不同的是，扶贫开发资金在SVAR03中对农村贫困强度指数的减少率有显著的积极影响。扶贫开发资金增长率每提升一个百分点，农村贫困强度指数的下降速度就会提高0.601。但是，财政惠农支出对农村贫困强度的影响仍然在统计上不显著。扶贫开发资金的增长还抑制同期农村收入差距扩大，dlfund每提高一个百分点，dlgini就下降0.041。财政惠农支出的增长有利于提高农村居民的收入水平，dlfina每提高一个百分点，dly就上升0.142%。当然，财政惠农支出的增长也有拉大同期农村收入差距的趋势，dlfina每提高一个百分点，dlgini就上升0.108。这大概是因为具有生产能力的农村居民更容易从财政惠农支出中获得较高收益的缘故。
总体而言，SVAR01,SVAR02和SVAR03三个模型的估计结果表明，扶贫开发资金在短期只是对农村贫困强度的下降速度具有积极影响，并能够抑制农村收入不平等的上升，但对农村贫困发生率、贫困深度以及农村居民收入的影响都不显著；财政惠农支出能积极影响农村居民收入的提高，但也有加速农村收入不平等上升的负作用，对农村减贫的抑制性作用在统计上并不显著。
3.2 政府行为的长期动态效应
为了考察政府行为的长期动态效应，我们根据估计的SVAR01、 SVAR02和 SVAR03，选取为期10年的响应期，在三个SVAR系统中分别考察政府政策——扶贫开发资金和财政惠农支出——对不同系统内的农村贫困发生率、贫困深度和贫困强度的结构性脉冲响应曲线（stata11中输出），描述其冲击的长期响应态势，如图3、图4和图5所示。
由图3可以看出，农村贫困发生率的变化（减贫）（dlh）对扶贫开发资金增长率的变化（dlfund）非常敏感，且由于政策因素的滞后性，其响应在政策冲击发生的后一期达到最大。dlh对扶贫开发资金增长率变化dlfund的一次性冲击当期为负响应，响应值-0.0218，由于政策效应的滞后性，滞后一期响应达到最大值0.071，且在统计上显著①；第二期响应值-0.016 9，第三期响应值为0.042 3，并从第五期开始迅速衰减。农村贫困发生率dlh对财政惠农支出增长率变化dlfina的冲击响应在统计上不显著，95%的置信区间上界和下界分别分布在参照线两侧，因而在经济学意义上不确定。
在图4中，农村贫困深度变化dlpg对扶贫开发资金增长率变化dlfund的当期冲击响应、滞后一期响应分别为-0.063和0.097 8，在统计上都是显著的，但第二期后迅速衰减，且冲击响应都不显著。第二，农村贫困深度变化dlpg对财政惠农支出增长率变化dlfina的当期冲击响应是显著的，其响应值为0.047 7。
从图5可以看出，农村贫困强度变化dlfgt2对扶贫开发资金增长率变化dlfund的当期冲击响应和滞后一期的冲击响应也都显著的，响应值分别为-0.109 5和 0.122 2。从第二期这种冲击响应迅速衰减，且都不显著。农村贫困强度变化dlfgt2对财政惠农支出增长率变化dlfina的当期冲击响应是显著的，响应值为0.057 1，其余各期的冲击响应都不显著。
综合比较图3、图4和图5可知，农村贫困发生率、贫困深度和贫困强度的对扶贫开发资金和财政惠农支出的一次性冲击响应曲线的变化趋势是相同的，且一般在第3期后快速衰减。区别在于，从农村贫困发生率，到贫困深度和贫困强度，随着不平等厌恶指数α增大，系统内的各要素对政府行为冲击响应曲线的波幅越来越小，即政府对农村贫困的干预效果表层优于深层，同时也间接表明距离贫困线越远的贫困人口对政府干预行为的依赖性越强。
4 结论及其政策涵义
脱贫人口返贫率偏高已经成为我国农村贫困问题的一个显著特征。统计数据表明，进入新世纪以来，我国贫困人口脱贫率大致在67.6%上下波动，而脱贫人口返贫率也一直都在64.6%上下波动。这种客观现实要求我们，应该仔细考察农村贫困发生率、贫困深度和贫困强度对政府干预行为的跨期响应，从而动态地而不是静态地评价政府减贫行为绩效。据此，与大多数现有相关文献把研究焦点聚集于当期贫困发生率这种静态的贫困事实不同，本文将普惠式的农村农业发展政策与扶贫政策一起纳入减贫分析框架，构建一个结构向量自回归模型（SVAR）模型，以弥补现有文献用多变量时间序列数据通过单方程模型回归分析的局限，从SVAR模型中获得结构冲击响应函数，以动态地评价政府行为的减贫效应。
本文的SVAR模型实证结果表明：
第一，在短期内，扶贫开发资金只是对农村贫困强度的下降速度具有积极影响，并能够抑制农村收入不平等的上升，但对农村贫困发生率、贫困深度以及农村居民收入的影响都不显著；从跨期动态看，扶贫开发资金增长率的一次性冲击对农村减贫的影响很有限，其显著响应期基本上都止于冲击发生后一期。
第二，在短期内，财政惠农支出能积极影响农村居民收入的提高，但也有加速农村收入不平等上升的负作用，而且，对农村减贫的抑制性作用在统计上并不显著；从跨期动态看，财政惠农支出只是对当期农村贫困深度和贫困强度存在统计上显著的积极影响，而且其余各期的冲击影响都不显著，对各期农村贫困发生率都不存在统计上显著的影响。
第三，随着不平等厌恶指数α增大，从农村贫困发生率，到贫困深度和贫困强度，对政府行为冲击响应曲线的波幅越来越小，即政府对农村贫困的干预效果表层优于深层；就两类政府行为而言，扶贫开发资金冲击的响应曲线波幅明显大于财政惠农支出冲击响应曲线，说明前者的减贫效果要强于后者。
此外，本文的SVAR模型实证分析还表明，经济增长与收入不平等是影响农村减贫方向相反的两个因素。经济增长有利于农村减贫，但是，如果经济增长的过程导致了收入不平等程度恶化，则会对农村减贫产生不利的影响。这与大多数关于经济增长的减贫效应的研究结论相一致。
总体而言，目前的政府行为，无论是普惠式的农村农业发展政策，还是瞄准贫困人口的扶贫政策，对农村贫困的政策干预都没有形成持久的影响，冲击响应衰减很快，这是导致农村脱贫人口返贫率偏高的一个重要原因。或许政府政策行为的导向、作用方式、作用机制存在偏差，或许是贫困人口特别是深度贫困人口的生活已经形成对政府减贫行为的客观或主观上的依赖，无论是什么具体原因（当有另文分析），政府减贫行动在促成贫困人口形成自身发展能力方面存在不足，应该是一个客观的结果。只要形成了冲出贫困陷阱的自身发展能力，即使离开了政府政策支持，那些已经脱贫的农民是不可能重新再次陷入贫困的，除非遇到不可抗住的较大的外部冲击。
因此，本文实证分析结论的政策涵义是，为了降低脱贫人口返贫率，政府减贫政策的目标应定位于贫困人口自身发展能力的形成：其一，尽可能维持扶贫项目的持续性，并为缺乏劳动能力的贫困人口提供基本生活保障；其二，改善基础设施，提高农村教育和医疗对农村贫困人口的可及性；其三，扩展贫困人口参与经济增长的机会，使经济增长成为他们获取稳定收益的源泉。
(编辑：于 杰)
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The Dynamic Effects of Government Policies of Poverty Reduction
YE Chusheng ZHANG Fenghua
(Center of Economic Development Research/School of Economics and Management,
Wuhan University, Wuhan Hubei 430072, China)
Abstract It is a prominent feature of poverty reduction that the povertyreturning rate of the population out of poverty is high in rural China. This objective reality requires us to investigate the crossphase response of poverty incidence, poverty depth and poverty intensity to government intervention, which is intended to evaluate the performance of government intervention in poverty reduction dynamically rather than statically. This paper builds a structural vector autoregression model consisting of broadbased rural development policy and orienteddevelopment aid policy, to complement the limitations of the existing literatures using singleequation model which was constructed by multivariate time series. Through structural impulse response function, this paper dynamically assesses the effect of government action on poverty reduction in rural China. The results show that neither broadbased rural developing policy nor povertyoriented poverty reduction policy has formed persisting impact. In order to reduce the povertyreturning rate of the population out of poverty, government policies of poverty reduction should aim to enhance the selfdevelopment ability of the poor and expand the opportunities of the poor participating in economic growth, and finally to achieve stable income from economic growth.
Key words government intervention; rural poverty; developmentoriented poverty alleviation; policy performance; poverty reduction