中国政府开发式扶贫资金投放效果的实证研究

《管理世界》双月刊

2001年第6期

中国政府开发式扶贫资金

*

投放效果的实证研究

◆刘冬梅

中国贫困地区投资和积累水平低、基础设施薄弱, 资金注入对促进其发展起着不可替代的“启动器”的作用。中央政府作为我国扶贫的主体, 从1986年开始大规模的开发式扶贫至今, 已经累计投放扶贫专项资金1378. 1亿元, 其中, 财政资金273. 6亿元, 以工代赈资金349亿元, 信贷扶贫资金755. 5亿元。这些扶贫资金的投放效果究竟如何呢?

一、中央扶贫资金投入对贫困地区发展效应的初步分析

(一) 衡量中央扶贫投资效果指标体系的建立

1. 指标体系建立的依据。这套指标体系建立的依据主要是扶贫资金的投资结构。按投放结构来分, 中央扶贫资金可以分为3部分, 即:财政发展资金、信贷资金和以工代赈资金。其中, 财政发展资金和以工代赈资金, 主要用于水、电、公路等基础设施建设和文教卫生等公益事业; 信贷资金主要用于生产性项目, 特别是种植业、养殖业和劳动密集性产业。由此可以看出:中央扶贫资金效果的评价指标应涉及到经济、社会、生态、收入、消费、储蓄、教育、卫生和生育等诸多方面。

2. 指标体系建立的原则。首先, 要考虑指标的代表性, 即选择最能代表反映某领域扶贫投资效果的指标; 其次, 指标的独立性, 指标要简练, 尽量排除那些相关程度高、独立性不强的指标; 最后, 指标的可操作性, 力求指标名称、含义和计算口径与统计标准相统一, 易于得到数据和计算。

3. 指标体系的建立。Ⅰ. 经济指标组:(1) 人均GNP 及其增长率; (2) 人均财政收入及其增长率; (3) 农业总产值占GNP 的比重; (4) 农户人均粮食占有量。Ⅱ.社会指标组:(1) 未解决饮水困难人数占乡村总人数的比重; (2) 通电村数占总村数的比重; (3) 通公路乡镇数占乡镇总数的比重; (4) 未解决温饱人口占乡村总人口的比重。Ⅲ.生态指标组:(1) 有效灌溉面积占耕地面积的比重; (2) 粮食单产。Ⅳ.收入指标组:农户人均纯收入及其增长率。Ⅴ.消费指标组:(1) 农户人均社会消费品零售总额; (2) 年末城乡居民人均贷款余额。Ⅵ. 储蓄指标组:年末城乡居民人均存款余额。Ⅶ. 教育指标组:(1) 每名教师负担学生数; (2) 适龄儿童失学率; (3) 小学毕业生升学率; (4) 农村劳动力文盲率。Ⅷ. 卫生指标组:(1) 每千人拥有医生数; (2) 每千人拥有病床数; (3) 人口平均预期寿命。Ⅸ. 生育指标组。人口自然增长率。

(二) 简单统计分析

1. 从不同时间贫困地区的发展变化来看, 政府扶贫投入对贫困地区发展的效应。整体

*本文是国务院扶贫办课题《邓小平发展战略理论和东中西部区域经济社会协调发展与逐步缩小地区差距研究》研究报告的部分内容。

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县人力资源的状况。教育水平在一定意义上就代表着贫困地区今后的发展潜力, 通过政府多年来的扶持, 贫困地区农村劳动力文盲率和适龄儿童失学率分别从1990年的47. 9%和6. 7%下降到1997年的17. 6%和4. 1%; 小学毕业生升学率在1997年达到了87. 7%,比1990年提高4. 5个百分点; 但每名教师负担的学生数基本上没有发生什么变化, 90年代以来始终维持在每名教师负担200名以上学生的水平, 由此可以看出, 国定贫困县的教育状况总体上虽有改善, 但在师资力量上仍有待加强。此外, 反映卫生条件变化的每千人拥有医生数、每千人拥有病床数和人口预期寿命都有提高; 反映生育状况的指标人口自然增长率也比90年代初下降了2. 5个千分点。

2. 从国定贫困县与全国发展速度对比来看, 政府扶贫投入对贫困地区发展的效应。我们期望通过1990～1997年间国定贫困县与全国同期各项发展指标年均增长速度的比较, 来考察政

表11990～1997年国定贫困县发展状况

年份[1**********]7经济人均GNP (元) 572. 51243. 52288. 8

人均财政收入(元) 44. 873. 9134. 6农业总产值占G N P 的比重(%) 77. 467. 160. 5农户人均粮食占有量(公斤/人368. 9369. 8386. 3社会末解决饮水困难人数占乡村总人数的比重(%) 27. 320. 1312. 5

通电村数占总村数的比重(%) 65. 576. 284. 0通公路乡镇数占乡镇总数的比重(%) 91. 596. 797. 1未解决温饱人口占乡村总人口的比重(%) 40. 230. 415. 2生态有效灌溉面积占耕地面积的比重(%) 21. 824. 125. 1

粮食单产(公斤/亩) 182. 1208. 9207. 1收入农户人均纯收入(元/人) 359. 2646. 51177. 1消费农户人均社会消费品零售总额(元360. 9432. 5733. 5

年末城乡居民人均贷款余额(元467. 8931. 61692. 5储蓄年末城乡居民人均存款余额(元199. 8556. 61151. 2教育每名教师负担学生数(人) 204. 1205. 9204. 4

适龄儿童失学率(%) 6. 75. 34. 1小学毕业生升学率(%) 73. 282. 787. 7农村劳动力文盲率(%) 47. 928. 017. 6卫生每千人拥有医生数(人) 0. 640. 740. 8

每千人拥有病床数(张) 0. 530. 560. 58人口平均预期寿命(岁) 65. 767. 568. 6生育人口自然增长率(%o ) 24. 724. 422. 2

资料来源:国务院扶贫办592个贫困县调查数据(1990～1997年) , 《中国统计年鉴》(1991～1998) , 《中国农村经济统计年鉴》(1991～1998年) 。

来看, 90年代以来, 国定贫困县的经济不断发展, 社会生态条件得到了一定程度的改善, 贫困人口的物质文化生活水平逐渐提高。

具体到经济、社会、生态、收入、消费、储蓄、教育、卫生、生育各指标组来看:反映经济发展程度的人均GNP 、人均财政收入、农户人均粮食占有量、农业总产值占GN P 的比重等指标都得到了不同程度的改善, 其中, 人均GN P 从1990年的572. 5元上升到1994年的1243. 5元, 到1997年, 其值则达到了2288. 8元; 人均财政收入1997年为134. 6元, 比1990年和1994年分别增长了110元和61元; 农户人均粮食占有量则从1990年的368. 9公斤, 增加到1997年的386. 3公斤; 农业总产值占GNP 的比重也从1990年的75%以上, 迅速下降到1997年的60%左右。

社会指标组中的通电村数占总村数的比重和通公路乡镇数占乡镇总数的比重分别由90年代初的65. 5%和91. 5%上升到1997年的84%和97. 1%,而未解决饮水困难人数占乡村总人数的比重与未解决温饱人口占乡村总人口的比重到1997年分别为12. 5%和15. 2%,分别比90年代初下降了14. 8个和25个百分点。

调查数据中反映生态环境的两个指标———有效灌溉面积占耕地面积比重和粮食单产水平都有一定幅度的提高。1990～1997年8年间, 贫困县有效灌溉面积占耕地面积比重提高了3个以上百分点, 同时, 粮食单位面积产量每亩也增加了25公斤。

从收入角度来看, 国定贫困县的农民人均纯收入已经由1990年的359. 2元增加到1997年的1177. 1元; 农户人均社会消费品零售总额和年末城乡居民人均贷款余额则分别由1990年的360. 9元和467. 8元上升到1997年的733. 5元和1692. 5元, 在一定程度上反映出贫困地区居民消费状况的好转; 年末城乡居民人均储蓄存款余额也由1990年末的199. 8元增加到1997年末的1151. 2元。

教育、卫生、生育指标的变化情况反映了贫困-124-

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表21990～1997年国定贫困县与全国各项指标年均增长速度比较指标组及指标国定贫困县全国经济人均GNP 21. 920. 6

人均财政收入17. 015. 4农业总产值占GNP 的比重-2. 4-1. 3农户人均粮食占有量0. 70. 4社会末解决饮水困难人数占乡村总人数比重-2. 1

通电村数占总村数的比重2. 6通公路乡镇数占乡镇总数的比重0. 8未解决温饱人口占乡村总人口的比重-3. 6生态有效灌溉面积占耕地面积的比重0. 50. 4

粮食单产1. 91. 5收入农户人均纯收入18. 517. 2消费农户人均社会消费品零售总额10. 717. 2

年末城乡居民人均贷款余额20. 2储蓄年末城乡居民人均存款余额28. 429. 4教育每名教师负担学生数0. 01. 4

适龄儿童失学率-0. 4-0. 2小学毕业生升学率2. 12. 7农村劳动力文盲率-4. 3-1. 5卫生每千人拥有医生数3. 20. 9

每千人拥有病床数1. 30. 6人口平均预期寿命0. 60. 7生育人口自然增长率-0. 4-0. 8

资料来源:国务院扶贫办592个贫困县调查数据(1990～1997年) , 《中国统计年鉴》(1991～1998年) , 《中国农村经济统计年鉴》(1991～1998年) 。

从经济指标看, 1990～1997年, 国定贫困县的人均GN P 、人均财政收入和农户人均粮食占有量的年均增长速度分别高出全国平均水平1. 3个、1. 6个和0. 3个百分点, 农业总产值占GNP 比重的增长速度年均下降2. 4个百分点, 远远超过全国的平均水平。反映生态状况的两个指标———贫困县的有效灌溉面积占耕地面积的比重和粮食单产的年均增长速度都略高于全国水平, 达到0. 5%和1. 9%; 同时, 农户人均纯收入的年均增长速度也是贫困地区高出全国平均水平1. 3个百分点。

但是, 在具有可比性的储蓄和消费指标中, 贫困地区的农户人均社会消费品零售总额和年末城乡居民人均贷款余额的年均增长速度均低于全国该项指标的年均增长速度各7. 5个和1个百分点。

在教育指标组中, 国定贫困县适龄儿童失学率和农村劳动力文盲率的年均下降速度分别高出全国水平0. 2个和2. 8个百分点, 而每名教师负担学生数和小学毕业生升学率的年均增长率低于全国水平1. 4和0. 6个百分点, 表明贫困地区在基础教育得到改善的同时, 在师资力量和贯彻国家九年义务教育的力度上仍和其他地区存在着一定的差距。

在反映卫生状况的指标组中, 每千人拥有医生数和每千人拥有病床数的年均增长速度都是国定贫困县明显高于全国, 人口平均预期寿命的年均增长速度则基本与全国持平。

此外, 贫困地区人口自然增长率的年均下降速度为0. 4%,低于全国平均0. 8%的水平。

(三) 从不同区域发展速度对比来看, 政府扶贫投入对缩小区域差异的作用分析

考虑资料的可得性, 我们选取表3中所列的7项指标进行比较。由表3可以看出, “八七”扶贫县各项指标的发展速度在

各区域中均居于前列, 其中:农村人均农业机械动力的年均增长速度高达6. 29%,仅次于农业发达的黄淮海地区; 人均有效灌溉面积的年均增长速度为1. 19%,在11个区中居第二位; 每亩化肥使用量的年均增长速度在各区中几乎是最高的; 人均居民人均用电量的增长速度也高于各区的平均水平; 人均粮食占有量的增长速度为2. 57%,居于前三位, 与民族地区的增长速度非常接近; 人均第一产业增加值的增长速度为2. 56%,仍高于黄淮海地区、长江中下游地区、黄土高原地区、山区县、平原地区和国家商品粮基地县; 人均社会消费品零

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府的扶贫投入能否促使贫困地区的发展速度赶上或超过全国平均水平。因为贫困地区的发展基础较差, 只有以高于全国平均水平的增长速度发展, 才能最终摆脱在全国的落后地位。

农村人均农业机械动力

表31990～1998年区域农村发展速度比较(%)

人均有效每亩化肥农村居民人人均粮食人均第一产人均社会消费灌溉面积

使用量

均用电量

占有量

业增加值

品零售总额

黄淮海地区

7. 93长江中下游地区4. 16黄土高原地区3. 99民族地区5. 45“八七”扶贫县6. 29丘陵地区4. 63山区县5. 64平原地区6. 08陆地边境县4. 07沿海开放县4. 10国家商品粮基地县6. 120. 61

-1. 26-1. 030. 921. 19-0. 35-0. 10-0. 033. 54-1. 590. 216. 63

4. 866. 706. 736. 704. 745. 345. 856. 044. 455. 2210. 732. 090. 62

11. 16-0. 292. 207. 411. 011. 576. 312. 773. 519. 562. 572. 5610. 651. 662. 828. 591. 471. 9711. 781. 102. 354. 484. 924. 0314. 40-0. 213. 409. 851. 442. 215. 81

14. 7617. 505. 4611. 5212. 808. 3612. 603. 2913. 0812. 39

资料来源:《中国农村经济统计年鉴》(1991～1999) 。

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以工代赈资金和信贷资金3种。由于我们主要研究的是扶贫投资尤其是不同类型扶贫资金对农民人均纯收入的影响, 为此, 将理论模型具体化为模型1A 和模型1B 两种形式(见表4) 。

2. 估计结果及分析。运用SPSS 软件, 采用最小二乘法进行模型估计, 对估计结果分析如下(估计结果见附表1和附表2) :

(1) 统计分析。模型1A 和模型1B 调整的R

2

售总额年均增长率全国居于前列。

将以上7个指标进行简单平均就可发现, “八七”扶贫县所得均值最高, 这也就在一定程度上表明贫困县的综合发展速度领先于其它各区, 扶贫资金的注入对于促进落后地区发展, 缩小区域差异是具有一定作用的。

二、扶贫资金投入对贫困地区发展效应的经济计量模型分析

模型所用数据主要来自于国务院扶贫办592个贫困县调查数据(1990～1997年) , 部分数据来自《中国统计年鉴》(1991～1998年) 、《中国农村经济统计年鉴》(1991～1998年) 、《中国农业发展银行统计年鉴》(1996年, 1997年) , 《国家重点扶持贫困县统计资料》(1992～1995年) 。选取的是序列和截面混合数据, 时间跨度为8年(1990～1997年) 。其中, 所有的价值指标都采用的是以1990年为基期的不变价。模型形式采取分段生产函数。

(一) 扶贫投资对贫困地区农民纯收入的影响1. 理论模型。农村居民人均纯收入=F (农户人均扶贫投资, 农户人均非扶贫投资, 农户人均自筹资金投入, 户均劳动力投入, 农户人均土地投入, 基础设施条件) 。

扶贫资金如果按照投向来分, 包括投放到种养业的扶贫资金、投放到加工业的扶贫资金、投放到工业的扶贫资金和投放到其他方向的扶贫资金4类; 如果按其构成来分, 则包括财政发展资金、

系数都在0. 34以上, 表明上述模型的拟合优度较高。两模型的F 检验值都极显著, 说明因变量和自变量之间有显著的线性关系, 也就是说, 由农户人均扶贫投资, 农户人均非扶贫投资, 农户人均自筹资金投入, 户均劳动力投入, 农户人均土地投入, 基础设施条件等因素能很好地解释农户人均纯收入的变化。

回归系数表还显示, 除了农户人均工业扶贫资金、农户人均财政扶贫资金以及省定贫困县虚变量分别与农户人均种养业扶贫资金、农户人均加工业扶贫资金、农户人均工业扶贫投资和农户人均其他方面扶贫资金的交叉项回归系数在α=0. 05的显著水平下不显著外, 其他解释变量的回归系数均在α=0. 01的显著水平下显著。这表明:一方面, 农户人均工业扶贫资金、农户人均财政扶贫资金对于提高农户收入的效果不明显; 另一方面, 在种养业、加工业、工业和其他方面的扶贫投资对于增加农户纯收入的效果方面, 国定贫困县与省定贫困县差异不显著。

(2) 经济分析。从标准化回归系数Be ta 值来

看, 农户人均自筹资金投入、投放到种养业的扶贫资金、信贷扶贫资金、户均第三产业劳动力(户均其他劳动力) 、省定贫困县虚变量和通电村数占村数的百分比对农户人均纯收入的影响较大。这说明了以下几个问题:第

表4模型1A :ln (income it ) =α0+α1D it +α2ln (+α3D i t ln (+α4ln (+α5D i t ln (+α6ln (p a i t ) p a it ) p w i t ) p w i t ) p i i t )

+α7D i t ln (+α8ln (+α9D i t ln (+α10ln (n p it ) +α11ln (farmer i t )+α12p i i t ) p o i t ) p o it ) ln (iland i t ) +α13ln (labor1it ) +α14ln (labor2it ) +α15ln (labor3i t ) +α16ln (elect ric it ) +U i t

模型1B :

ln (income it ) =α0+α1D i t +α2ln (+α3D it ln (+α4ln (+α5D it ln (+α6ln (p f i t ) p f i t ) p c it ) p c i t ) pp i t )

+α7D it ln (+α8ln (n p i t ) +α9ln (farmer i t ) +α10ln (iland it ) +α11ln (labor1i t ) pp i t ) +α12ln (labor2it ) +α13ln (labor3it ) +α14ln (electric it ) +U it

注:incom e :农户人均纯收入(元) ; pa :农户人均种养业扶贫资金(元) ; p w :农户人均加工业扶贫资金

(元) ; pi :农户人均工业扶贫资金(元) ; po :农户人均其他方面的扶贫资金(元) ; pf :农户人均财政扶贫资金(元) ; pc :农户人均信贷扶贫资金(元) ; pp :农户人均以工代赈扶贫资金(元) ; np :农户人均政府非扶贫资金(元) ; farm er :农户人均自资金投入(元) ; iland :农户人均有效灌溉面积(亩) ; labor1:户均农林牧渔业劳动力(人) ; labor 2:户均工业劳动力(人) ; labo r3:户均其他劳动力(人) ; electric :通电村数占村数的百分比(%) ; D :省定贫困县虚变量(D =1为省定贫困县) ; U :随机项; t =1990-1997, I =1, 2, 3. . . . . . 767。

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一, 虽然国家对国定贫困县的扶贫投资力度要高于省定贫困县, 国定贫困县的农户纯收入增长速度很快, 但是国定贫困县的农户纯收入绝对水平还是低于省定贫困县。第二, 无论是国定贫困县还是省定贫困县, 资金还是生产要素中的较短缺性要素。第三, 在贫困地区加强电力基础设施的建设, 对贫困地区农户增加收入影响很大。第四, 在贫困地区, 农村剩余劳动力的合理转移对于促进农民纯收入的提高作用明显。

从非标准化回归系数B 值(弹性值) 来看:首先, 中央扶贫资金对促进农户人均纯收入增长的作用一般要高于非扶贫资金; 其次, 按扶贫资金的投向来分, 投放到种养业的扶贫资金对农户人均纯收入增长的作用又高于投放到加工业、工业和其他方面的扶贫资金, 在其他投入条件不变的情况下, 农户人均种养业扶贫资金每增加1%,农户人均纯收入就会增长0. 081%; 按扶贫投资的构成来分, 信贷扶贫资金和以工代赈扶贫资金的投资效果要好于财政扶贫资金———农户人均信贷扶贫资金和以工代赈扶贫资金每增加1%,农户人均纯收入分别增长0. 094%和0. 033%; 最后, 国定贫困县和省定贫困县作比较可以看出:国定贫困县的农户人均信贷扶贫资金和人均以工代赈扶贫资金的产出弹性均显著高于省定贫困县, 农户人均信贷扶贫资金和人均以工代赈扶贫资金每增加1%,国定贫困县的农户人均纯收入比省定贫困县分别多增长0. 025和0. 056个百分点; 而省定贫困县的农户人均财政扶贫资金的产出弹性却显著高于国定贫困县, 农户人均财政扶贫资金每增加1%,省定贫困县的农户人均纯收入比国定贫困县多增长0. 055个百分点。此外, 在其他投入条件不变的情况下, 贫困地区农户人均自筹资金投入每增加1%, 农村居民人均纯收入增加0. 119%～0. 124%; 通电村数占总村数的百分比每增加1%,农户人均纯收入增加0. 410%～0. 420%; 农户人均有效灌溉面积每增加1%,农户人均纯收入增加0. 030%～0. 037%; 户均工业劳动力和户均其他劳动力每增加1%, 农户人均纯收入分别增加

0. 053%～0. 055%和0. 096%～0. 1%,而户均农林牧渔业劳动力每增加1%,农户人均纯收入减少0. 075%～0. 079%,说明贫困地区的农业劳动力就业机会有限, 剩余现象比较严重。

边际分析:由于我们研究的主要目的是扶贫投资对贫困地区的影响, 因此, 在这里仅对扶贫投资做边际分析。1990～1997年间, 在其他投入条件不变的情况下, 农户人均国家种养业扶贫资金和加工业扶贫资金的投入每增加1元, 农户人均纯收入分别增加2. 58元和1. 85元; 农户人均国家信贷扶贫资金和以工代赈扶贫资金的投入每增加1元, 农户人均纯收入分别增加1. 83元和0. 95元; 农户人均国家财政扶贫资金每增加1元, 农户人均纯收入省定贫困县比国定贫困县多增加4. 74元。

但从不同时间, 不同扶贫投资结构来看, 1990～1995年农户人均国家种养业扶贫资金的边际收益基本维持在3. 1元左右, 到1996年降低到2. 6元, 1997年又降到1. 6元, 开始出现递减趋势, 同时, 农户人均国家加工业扶贫资金和信贷资金的边际收益, 也在1996年、1997年开始递减, 这一方面与1994年“八七”扶贫工作会议以后, 国家为了保证本世纪末实现脱贫目标, 多方位的筹措资金, 加大了扶贫投资力度, 扶贫投资的增加量剧增有关; 另一方面, 也与1995年以来我国整个经济增长迟缓, 市场需求不旺有关。然而, 自1990年以来, 农户人均国家以工代赈扶贫资金的边际收益呈现出上升趋势, 对此最有可能的解释是, 以工代赈扶贫资金主要用于公路、桥梁以及大江、大河的治理和梯田改造等项目, 这些项目对贫困地区农户人均纯收入具有很强的滞后作用。其他类型扶贫资金由于不显著, 因此, 不做边际分析。

(二) 扶贫投资对贫困地区农业经济和国民经济增长的作用

1. 理论模型。农业总产值=F (政府扶贫投资, 政府非扶贫投资, 农户自筹资金投入, 劳动力投入, 土地投入, 基础设施条件) 。国民生产总值=F (农业总产值, 工业总产值, 服务业总产值) 。

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信贷扶贫资金、政府以工代赈扶贫资金、政府非扶贫投资、农户自筹资金投入、省定贫困县虚变量分别与财政、信贷、以工代赈扶贫资金的交叉项、农林牧渔业劳动力、有效灌溉面积和通电村数占村数的百分比能很好地解释农林牧渔业总产值的变化; 在方程2中, 国民生产总值能很好地被农业总产值、工业总产值和服务业总产值解释。

模型2B 中, 除政府财政扶贫资金以及省定贫困县虚变量分别与政府信贷扶贫资金、政府以工代赈扶贫资金的交叉项回归系数在α=0. 05的显著水平下不显著外, 其他解释变量回归系数均在α=0. 01的显著水平下显著。这表明:一方面, 政府财政扶贫资金对于提高农林牧渔业总产值的效果不明显; 另一方面, 在政府信贷扶贫资金和政府以工代赈扶贫资金对于增加农林牧渔业总产值的效果方面, 国定贫困县与省定贫困县差异不显著。

(2) 经济分析。从标准化回归系数Beta 值来看, 农户自筹资金投入、政府投放到种养业的扶贫资金、政府信贷扶贫资金以及农林牧渔业劳动力和有效灌溉面积对农林牧渔业总产值的正影响较大; 而农林牧渔业总产值又对国民生产总值的正影响较大。

弹性分析和溢出系数分析:从非标准化回归系数B 值来看, 扶贫资金对促进农业总产值和国民生产总值增长的作用一般要高于非扶贫资金,

根据理论模型以及扶贫投资的投向和构成, 同样可将理论模型具体化为模型2A 和模型2B 两种形式(见表5) 。

2. 估计结果及分析。运用SPSS 软件, 采用两阶段最小二乘法(TSLS ) 对上述联立方程组进行估计, 对估计结果分析如下(估计结果见附表3和附表4) :

(1) 统计分析。模型2A 中方程1和方程2调整的R 系数值都在0. 64以上, 表明模型的拟合优度较高。两方程的F 检验值都极显著, 说明两方程的因变量和自变量之间都有显著的线性关系———在方程1中, 由政府投放到种养业的扶贫资金、政府投放到加工业的扶贫资金、政府投放到工业的扶贫资金、政府投放到其他方面的扶贫资金、政府非扶贫投资、农户自筹资金投入、省定贫困县虚变量分别与上述四项扶贫资金的交叉项、有效灌溉面积、农林牧渔业劳动力和通电村数占村数的百分比能很好地解释农林牧渔业总产值的变化; 在方程2中, 国民生产总值能很好地被农业总产值、工业总产值和服务业总产值解释。

模型2A 中除了省定贫困县虚变量分别与政府投放到种养业扶贫资金、工业扶贫投资和其它扶贫资金的交叉项回归系数在α=0. 05的显著水平下不显著外, 其他解释变量回归系数均在α=0. 05的显著水平下显著。这表明:政府在种养业、工业和其他方面的扶贫投资对于增加农林牧渔业总产值的效果方面, 国定贫困县与省定贫困县差异不显著。

模型2B 中方程1和方程2调整的R 系数值也在0. 64以上, 模型的拟合优度较高。

由方程1、2的F 检验值都极显著, 说明两方程的因变量和自变量之间都有显著的线性关系———在方程1中, 由政府财政扶贫资金、政府-128-2

2

表5

模型2A :方程1:ln (ft it ) =α0+α1D it +α2ln (t p a it ) +α3D it ln (t p a i t ) +α4ln (t p w i t ) +α5D i t ln (t p w it )

+α6ln (t p i i t ) +α7D i t ln (t p i i t ) +α8ln (t p o it ) +α9D it ln (t p o it ) +α10ln (tn p i t ) +α11ln (tfarmer i t ) +α12ln (tiland i t ) +α13ln (tlabor i t ) +α14ln (elect ric it ) +U i t

15+16ln (17ln (18ln (方程2:ln (GNP i t ) =ααft i t ) +αw t it ) +αst i t ) +V it

模型2B :方程1:ln (ft it ) =α0+α1D it +α2ln (tpf it ) +α3D it ln (tpf it ) +α4ln (tpc it ) +α5D it ln (tpc i t )

+α6ln (tpp i t ) +α7D it ln (tpp it ) +α8ln (tnp it ) +α9D i t ln (tf arm er it ) +α10ln (tiland i t ) +α11ln (tlabor it ) +α12ln (electric i t ) +U i t

方程2:ln (GNP i t ) =α13+α14ln (ft i t ) +α15ln (w t it ) +α16ln (st i t ) +V it

注:GNP :国民生产总值(万元) ; ft :农林牧渔业总产值(万元) ; w t :工业总产值(万元) ; st :服务业总产值(万元) t p a :投放到种养业扶贫资金(万元) ; t p w :投放到加工业扶贫资金(万元) ; t p i :投放到工业扶贫资金(万元) ; t p o :投放到其他方面的扶贫资金(万元) ; t p f :财政扶贫资金(万元) ; t p c :信贷扶贫资金(万元) ; t pp :以工代赈扶贫资金(万元) ; tn p :政府非扶贫资金总额(万元) ; tfarm er :农户自筹资金投入(万元) ; tilan d :有效灌溉面积(万亩) ; tlabor :农林牧渔业劳动力(万人) ; electric :通电村数占村数的百分比(%) ; D :省定贫困县虚变量(D =1为省定贫困县) ; U :随机项; V :随机项; t =1990-1997, I =1, 2, 3. . . . . . 767。

《管理世界》双月刊

2001年第6期

其中, 按扶贫资金的投向来分, 投放到种养业的扶贫资金对农业总产值和国民生产总值增长的作用又高于投放到加工业、工业和其他方面的扶贫资金, 在其他条件不变的情况下, 投放到种养业的扶贫资金每增加1%,农林牧渔业总产值就会增长0. 074%, 国民生产总值间接增长0. 048%(0. 074×0. 65) ; 按扶贫投资的构成来分, 信贷扶贫资金和以工代赈扶贫资金的投资效果要好于财政扶贫资金———信贷扶贫资金和以工代赈扶贫资金每增加1%, 农林牧渔业总产值分别增长0. 086%和0. 046%,分别使国民生产总值间接增长0. 057%(0. 08×0. 6564) 和0. 03%(0. 046×0. 6564) ; 由国定贫困县和省定贫困县作比较可以看出:省定贫困县投放到加工业扶贫资金以及财政扶贫资金的产出弹性却显著高于国定贫困县, 投放到加工业扶贫资金每增加1%,省定贫困县的农林牧渔业总产值比国定贫困县多增长0. 021个百分点, 国民生产总值比国定贫困县间接多增长0. 014(0. 65×0. 021) 个百分点; 财政扶贫资金每增加1%,省定贫困县的农林牧渔业总产值比国定贫困县多增长0. 025个百分点, 国民生产总值比国定贫困县间接多增长0. 016(0. 025×0. 656) 个百分点。此外, 在其他条件不变的情况下, 农户自筹资金投入每增加1%,农林牧渔业总产值增加0. 289%～0. 290%; 贫困地区通电村数占总村数的百分比每增加1%,农林牧渔业总产值增加0. 241%～0. 246%; 有效灌溉面积每增加1%,农林牧渔业总产值增加0. 114%～0. 117%; 农林牧渔业劳动力每增加1%,农林牧渔业总产值增加0. 440%～0. 444%。

边际分析:同理, 由于我们研究的主要目的是扶贫投资对贫困地区的影响, 因此, 在这里也仅对扶贫投资做边际分析。1990～1997年间, 在其他投入条件不变的情况下, 投放到种养业扶贫资金、投放到加工业扶贫资金、投放到工业扶贫资金和投放到其他方面的扶贫资金每增加1元, 引起农林牧渔业总产值分别增加5. 62元、3. 57元、2. 15元和1. 36元; 信贷扶贫资金和以工代赈扶贫资金

的投入每增加1元, 引起农林牧渔业总产值分别增加4. 01元和3. 22元; 投放到加工业扶贫资金和国家财政扶贫资金的投入每增加1元, 农林牧渔业总产值省定贫困县比国定贫困县分别多增加5. 66元和4. 57元。

但从不同时间, 不同扶贫投资结构来看, 1990～1995年国家投放到种养业扶贫资金的边际收益基本维持在7. 1元左右, 到1996年降低到5. 8元, 1997年又降到3. 5元, 开始出现递减趋势, 同时, 农户人均国家投放到加工业扶贫资金、工业扶贫资金和信贷资金的边际收益, 也在1996年、1997年开始递减; 而自1990年以来, 国家以工代赈扶贫资金的边际收益呈现出上升趋势, 从1990年的1. 8元上升到1997年的3. 8元, 对于出现该问题的可能解释, 在上文已做了阐述。关于其他类型扶贫资金由于不显著, 不予做边际分析。

三、结论及政策建议

(一) 结论

1. 10余年来, 国定贫困县的经济不断发展, 社会生态条件得到了一定程度的改善, 贫困人口的物质文化生活水平逐渐提高, 地区发展速度赶上甚至超过了全国平均水平, 在这个过程中, 扶贫资金对促进农户人均纯收入、农业总产值和国民生产总值增长的作用一般要高于非扶贫资金, 这表明中国政府十余年来的扶贫资金投入在改善贫困地区落后状况, 缩小贫困地区和发达地区的差距方面, 确实起到了积极的作用。

2. 从扶贫资金的投向来看, 投放到种养业的扶贫资金对促进贫困地区农户人均纯收入的增长及农业总产值和国民生产总值增加的效果明显优于投向加工业、工业和其它方面的扶贫资金———在其他投入条件不变的情况下, 农户人均种养业扶贫资金每增加1%,农户人均纯收入就会增长0. 081%; 投放到种养业扶贫资金总量每增加1%,农林牧渔业总产值就会增长0. 074%,国民生产总值则间接增长0. 048%。

3. 按扶贫资金的构成来分, 信贷扶贫资金

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MANAGEMENT WORLD

No . 62001

正的穷人身上。

而自1990年以来, 农户人均国家以工代赈扶贫资金的边际收益呈现出上升趋势的最有可能的解释是, 以工代赈扶贫资金主要用于公路、桥梁以及大江、大河的治理和梯田改造等项目, 这些项目对贫困地区农户人均纯收入有很强的滞后作用。

(二) 对策建议

1. 在扶贫资金的投向上, 要继续加大对种养业的扶贫资金投入力度, 以促进农民收入的增长和区域经济的发展, 这也正是基于中国长期二元结构状况的一种现实的选择。政府应积极帮助贫困地区开发当地的农业主导产品, 把资源优势转化为商品优势, 通过商品这一载体将贫苦农民和市场联系起来, 使贫困地区的劳动力资源得到充分的利用, 最终使贫困农民在市场经济中得到好处。此外, 由于目前中国的贫困人口主要集中于西部, 发展农业生产也将对改善西部贫困地区的生态条件, 解决农业劳动力过剩等问题, 配合国家西部大开发的战略产生积极的影响。

2. 继续完善信贷扶贫资金和以工代赈资金的使用机制。对于信贷扶贫资金而言, 重要的是提高它的还贷率和回收率, 降低逾期率和呆帐率。以工代赈资金需提高瞄准精度, 改善管理体制。财政资金的投放则需要进行大的改革, 以避免挤占挪用现象的发生, 减少寻租行为, 同时在今后财政资金的使用上, 应侧重贫困地区人力资源的培养, 在扶贫开发的过程中, 政府应重视“扶贫先扶人”的方针, 从身体素质和智力水平两方面来提高人的素质, 才能从根本上改变贫困地区的面貌。

3. 因地制宜, 调整反贫困的目标瞄准机制, 以达到既降低资金管理成本又提高瞄准精度的目的, 减少扶贫资金的漏出量, 提高资金的使用效率。政府应首先测定低于国家规定的贫困线标准以下的乡镇个数, 对于那些贫困乡镇个数占该县全部乡镇个数达到一定比例(例如50%以上) 的县, 仍以县作为扶贫资金投放的瞄准目标, 而不必增加乡镇的扶贫人员编制; 对那些贫困乡镇个数占该县全部乡镇个数比例比较低的县, 实行将瞄

和以工代赈扶贫资金的投资效果要好于财政扶贫资金———在其他投入条件不变的情况下, 农户人均信贷扶贫资金每增加1%,农户人均纯收入将增长0. 094%,信贷扶贫资金总量每增加1%,农林牧渔业总产值就会增长0. 086%,使国民生产总值则间接增长0. 057%; 农户人均以工代赈扶贫资金每增加1%, 农户人均纯收入将增长0. 033%,以工代赈扶贫资金总量每增加1%,农林牧渔业总产值就会增长0. 046%,使国民生产总值则间接增长0. 03%。

4. 从国定和省定贫困县的比较可以看出:国定贫困县的农户人均信贷扶贫资金和人均以工代赈扶贫资金的产出弹性均显著高于省定贫困县, 农户人均信贷扶贫资金和人均以工代赈扶贫资金每增加1%,国定贫困县的农户人均纯收入比省定贫困县分别多增长0. 025和0. 056个百分点; 而省定贫困县的财政扶贫资金以及投放到加工业方面扶贫资金的产出弹性显著高于国定贫困县———农户人均财政扶贫资金每增加1%,省定贫困县的农户人均纯收入比国定贫困县多增长0. 055个百分点, 财政扶贫资金总量每增加1%,省定贫困县农林牧渔业总产值比国定贫困县多增长0. 025个百分点, 国民生产总值比国定贫困县间接多增长0. 016个百分点; 投放到加工业扶贫资金总量每增加1%,省定贫困县的农林牧渔业总产值比国定贫困县多增长0. 021个百分点, 国民生产总值比国定贫困县间接多增长0. 014个百分点。

5. 近年来, 除了以工代赈扶贫资金的边际收益表现出逐步上升趋势外, 其他各项扶贫投资的边际收益均表现出有所下降的趋势, 这一方面与1994年“八七”扶贫工作会议以后, 国家加大扶贫投资力度以及1995年以来的整体经济增长迟缓, 市场需求不旺有关; 另一方面, 可能是由于随着贫困人口数量的减少, 贫困分布状况已经发生了根本的改变, 而现有扶贫机制还没有作出相应的调整, 致使扶贫资金的“漏出量”增加, 扶贫资金的使用效率降低, 有限的资源无法最大限度地用于真-130-

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准目标直接定位于乡的机制, 同时还可从县里抽调部分工作人员到县内有限的几个乡去充实乡一级扶贫工作的力量, 以降低工资成本, 提高扶贫工作人员的素质; 对于那些不在一个县的地域范围内, 又恰恰在地理位置上相临分布的比较集中的几个乡镇, 可以采取类似于过去“三西地区”的扶

附表1模型1A 回归系数表

非标准化系数

贫模式, 以该地区为扶贫的瞄准目标, 打破地域界限, 集中几个县的现有扶贫力量, 组织领导该地区的扶贫工作, 而不增设新的扶贫人员。

(作者单位:中国人民大学农业经济系; 责任编辑:程漱兰)

附表2模型1B 回归系数表

非标准化系数标准化系数B 标准差Beta t

常数项5. 150. 05790. 748D . 289. 020. 22514. 090LN (农户人均财政扶贫资金) . 006. 006. 0141. 078*

D LN (农户人均财政扶贫资金) . 055. 010. 0755. 458LN (农户人均信贷资金) . 094. 007. 16713. 236*

D LN (农户人均信贷扶贫资金) -. 020. 010-. 038-2. 422LN (农户人均以工代赈扶贫资金. 033. 007. 0644. 945*

D LN (农户人均以工代赈扶贫资金) -. 060. 011-. 078-5. 045LN (农户人均政府非扶贫资金) . 009. 004. 0262. 406LN (农户人均自筹资金投入) . 119. 007. 20317. 723LN (农户人均有效灌溉面积) . 029. 006. 0575. 328LN (户均农林牧渔劳动力) -. 080. 013-. 064-5. 978LN (户均工业劳动力) . 053. 007. 0928. 053LN (户均其它劳动力) . 096. 007. 16114. 545通电村数占村数的百分比. 005. 000. 24421. 862

2

调整R . 347F 234. 320

注:被解释变量:LN (农户人均纯收入) ; D 表示省定贫困县虚变量。

附表4模型2B 回归系数表

非标准化系数

标准差

常数项5. 216. 057D . 311. 020LN (农户人均种养业扶贫资金) . 081. 006D LN (农户人均种养业扶贫资金) -. 016. 012LN (农户人均加工业扶贫资金) . 022. 006*

D L N (农户人均加工业扶贫资金-. 020. 015LN (农户人均工业扶贫资金. 001. 006*

D LN (农户人均工业扶贫资金) -. 017. 014LN (农户人均其他方面扶贫资金) . 020. 006D LN (农户人均其他方面扶贫资金) -. 029. 010LN (农户人均政府非扶贫资金) . 015. 004LN (农户人均自筹资金投入) . 124. 007LN (农户人均有效灌溉面积) . 037. 006LN (户均农林牧渔劳动力) -. 075. 013LN (户均工业劳动力) . 055. 007LN (户均其它劳动力) . 100. 007通电村数占村数的百分比. 005. 000

2

调整R . 343F 201. 325

注:被解释变量:LN (农户人均纯收入) ; D 表示省定贫困县虚变量。

**

标准化系数92. 300. 24215. 904. 18013. 017-. 023-1. 325. 0433. 493-. 018-1. 390. 001. 085-. 017-1. 217. 0483. 573-. 042-2. 829. 0423. 954. 21118. 537. 0726. 736-. 062-5. 702. 0978. 390. 16815. 163. 23921. 316

附表3模型2A 回归系数表

非标准化系数标准化系数

B 标准差Beta t

方程1常数项3. 877. 09242. 130

D . 126. 035. 0543. 624LN (投放到种养业扶贫资金. 074. 008. 0859. 322*

D L N (投放到种养业扶贫资金) . 004. 011. 007. 373LN (投放到加工业扶贫资金. 023. 008. 0252. 973*

D L N (投放到加工业扶贫资金) . 021. 010. 0282. 135LN (投放到工业扶贫资金) . 020. 008. 0192. 317D *LN (投放到工业扶贫资金) -. 007. 009-. 010-. 790LN (投放到其他方面扶贫资金. 026. 007. 0333. 697*

D LN (投放到其他方面扶贫资金) -. 001. 009-. 001-. 078LN (政府非扶贫资金总额) . 028. 005. 0435. 519LN (农户自筹资金投入) . 290. 009. 31734. 050LN (有效灌溉面积) . 117. 007. 15416. 730LN (农林牧渔劳动力) . 440. 010. 41844. 520通电村数占村数的百分比. 003. 000. 0799. 829

2

调整R . 644F 794. 109

方程2常数项1. 904. 12315. 540

LN (农林牧渔业总产值) . 650. 021. 65830. 560LN (工业总产值) . 187. 011. 28817. 400LN (服务业总产值) . 025. 007. 0363. 824

2

调整R . 671F 3232. 673注:方程1的被解释变量:LN (农林牧渔业总产值) ; 方程2的被解释变量:LN (国民生产总值) ; D 表示省定贫困县虚变量。

方程1常数项

D LN (财政扶贫资金) *

D LN (财政扶贫资金) LN (信贷扶贫资金) *

D LN (信贷扶贫资金)

B

3. 881. 124. 004. 025. 086. 009

标准差

. 095

. 038. 007. 009. 009. 007

标准化系数

Beta t

40. 833. 0533. 263. 004. 497. 0422. 769. 0819. 132. 0161. 237

LN (以工代赈扶贫资金) . 046. 009. 0445. 096

*

D LN (以工代赈扶贫资金. 005. 008. 008. 600LN (政府非扶贫资金总额. 026. 005. 0405. 017LN (农户自筹资金投入) . 289. 009. 31633. 690LN (有效灌溉面积) . 114. 007. 15116. 232LN (农林牧渔劳动力) . 444. 010. 42244. 439通电村数占村数的百分比. 003. 000. 0789. 605

调整R . 642F 919. 160

方程2常数项1. 870. 12415. 090

LN (农林牧渔业总产值) . 656. 022. 66430. 430LN (工业总产值) . 184. 011. 28416. 950LN (服务业总产值) . 024. 007. 0353. 713

2

调整R . 670F 3217. 856注:方程1的被解释变量:LN (农林牧渔业总产值) ; 方程2的被解释变量:LN (国民生产总值) ; D 表示省定贫困县虚变量。

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