王湛晨 劉富華

摘要：基于斷點(diǎn)回歸對(duì)后靠式移民政策的收入效應(yīng)進(jìn)行實(shí)證研究。研究結(jié)果顯示移民政策對(duì)于涉及群體存在顯著的負(fù)收入效應(yīng)，移民使得涉及家庭收入減少超過(guò)3000元；相對(duì)于從事農(nóng)業(yè)生計(jì)家庭超過(guò)4000元的收入損失，從事非農(nóng)業(yè)生計(jì)策略的家庭具有更高的抗政策波動(dòng)能力，損失1800元左右遠(yuǎn)小于農(nóng)業(yè)生計(jì)策略；移民對(duì)于不同收入水平家庭影響不盡相同，整體上呈現(xiàn)為倒U型。

關(guān)鍵詞：工程移民；后靠式移民；收入效應(yīng)；斷點(diǎn)回歸

文章編號(hào)：2095-5960（2018）06-0091-10；中圖分類(lèi)號(hào)：D632.4；F323.8；文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

一、引言

我國(guó)西南地區(qū)水利資源豐富，境內(nèi)怒江、瀾滄江、金沙江、漢江、雅礱江、岷江、嘉陵江等都適宜修建水電站。然而西南地區(qū)相對(duì)于內(nèi)地經(jīng)濟(jì)尚不發(fā)達(dá)，貧困率本身就比較高，再加上地理環(huán)境的特點(diǎn)，需要修建水利設(shè)施以解決生活、生產(chǎn)，而豐富的水資源又適宜修建水電站從而提高經(jīng)濟(jì)發(fā)展的動(dòng)力，這一切都會(huì)牽扯到工程移民。關(guān)于移民導(dǎo)致貧困這一社會(huì)問(wèn)題，世界大壩委員會(huì)曾在發(fā)展報(bào)告中指出全球范圍內(nèi)因水庫(kù)建設(shè)而直接受影響的人規(guī)模在4000—8000萬(wàn)之間，并呈現(xiàn)出逐年增加的趨勢(shì)。報(bào)告指出了印度在近40年共有2000萬(wàn)人因國(guó)家發(fā)展需要被迫移民，但近乎四分之三的移民未得到合理的安置以及生計(jì)重建。

隨著水利水電建設(shè)的持續(xù)發(fā)展，移民無(wú)形之中承擔(dān)了水利工程建設(shè)的大部分外部成本，雖然一部分外部成本由于移民補(bǔ)償?shù)玫搅艘欢ń?jīng)濟(jì)補(bǔ)償，但仍有部分成本無(wú)法由貨幣衡量，從而不能求償。移民受不可抗性與強(qiáng)制性政策影響背井離鄉(xiāng)，對(duì)于未來(lái)生計(jì)發(fā)展充滿(mǎn)了不確定，移民的重新就業(yè)和移民對(duì)社會(huì)的融合不夠使得移民在這一過(guò)程中生計(jì)狀態(tài)茫然混亂，加劇了移民群體的貧困程度。

目前我國(guó)安置方式多為兩種，一是對(duì)庫(kù)區(qū)涉及家庭進(jìn)行遠(yuǎn)距離搬遷異地安置，即外遷式移民安置。二是對(duì)庫(kù)區(qū)涉及家庭進(jìn)行近距離搬遷，周邊安置，也叫后靠式移民安置。調(diào)查結(jié)果表明，絕大部分庫(kù)區(qū)移民以后靠安置為主。相比遠(yuǎn)距離遷移難度大、返遷率高等特點(diǎn)，采取后靠式安置不易受“安土重遷”思想及安置區(qū)經(jīng)濟(jì)社會(huì)與環(huán)境條件等復(fù)雜因素的制約，移民工作展開(kāi)順利，進(jìn)展迅速，又有政府統(tǒng)一調(diào)控，對(duì)于失地工程移民統(tǒng)一調(diào)撥分配耕地，完善基礎(chǔ)設(shè)施，推行長(zhǎng)效補(bǔ)償機(jī)制，以保移民家庭生計(jì)可持續(xù)。后靠安置作為庫(kù)區(qū)移民安置的主體形式，一定程度上簡(jiǎn)化政府部門(mén)工作環(huán)節(jié)，減輕了移民的難度和強(qiáng)度，更照顧了庫(kù)區(qū)移民傳統(tǒng)習(xí)慣及社會(huì)關(guān)系。但應(yīng)注意到，水庫(kù)周邊本身耕地緊張且資源貧乏，加之山地及丘陵坡地交通閉塞。庫(kù)區(qū)大部分人口主要從事農(nóng)業(yè)，人口超載，人均耕地大幅減少。單一農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)方式使得后靠安置直接導(dǎo)致庫(kù)區(qū)人地矛盾加劇。一方面，庫(kù)區(qū)移民盲目墾荒、砍伐林木和破壞植被，生態(tài)環(huán)境不斷惡化。另一方面，涉及地區(qū)短期人口增加，庫(kù)區(qū)人地關(guān)系的矛盾尖銳，生活水平明顯下降。

隨著我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展，有關(guān)移民補(bǔ)償政策首先從制度層面進(jìn)行了調(diào)整，國(guó)家對(duì)此頒布了一系列政策法規(guī)，對(duì)于水庫(kù)建設(shè)造成的非自愿移民的安置與重建工作進(jìn)行了規(guī)范。開(kāi)發(fā)性移民政策逐步實(shí)現(xiàn)了法制化、規(guī)范化和系列化。工程移民不僅要面對(duì)我國(guó)宏觀社會(huì)經(jīng)濟(jì)環(huán)境的漸進(jìn)性變遷，也要面對(duì)生存環(huán)境的強(qiáng)制性變遷。這一特殊的約束條件使得該群體的行為和其他群體存在很大的差別，因而其收入的決定機(jī)制也明顯和其他群體不同。本文以此為出發(fā)點(diǎn)，基于實(shí)地調(diào)研數(shù)據(jù)實(shí)證分析后靠式移民具體政策實(shí)施效果。

二、文獻(xiàn)綜述

（一）工程移民問(wèn)題

世界范圍的研究表明，工程移民的貧困問(wèn)題是一個(gè)普遍性問(wèn)題（DFID，1996）[1]。無(wú)論是宏觀統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)還是微觀定量研究都指出了工程移民的貧困發(fā)生率確實(shí)很高。為了不增加、降低或是杜絕工程移民的貧困率，必須對(duì)水利水電建設(shè)中的工程移民收入問(wèn)題進(jìn)行研究。在印度，研究人員發(fā)現(xiàn)國(guó)家發(fā)展計(jì)劃所導(dǎo)致的2000萬(wàn)工程移民中約有75%經(jīng)濟(jì)收入和生活水平?jīng)]能恢復(fù)到原先的水平（Esther，2007）[2]。我國(guó)1200萬(wàn)因水庫(kù)建設(shè)而產(chǎn)生的工程移民中，生活較好、一般和較差大約各占三分之一（辜勝阻，1994）[3]。周曉春（2002）[4]發(fā)現(xiàn)在短期內(nèi)移民都普遍面臨在新的社區(qū)不適應(yīng)的困境。楊云彥（2008）[5]通過(guò)對(duì)丹江口庫(kù)區(qū)移民的大規(guī)模問(wèn)卷調(diào)查發(fā)現(xiàn)，工程移民的貧困發(fā)生率遠(yuǎn)高于非移民。Li Heming（2001）[6]根據(jù)三峽大壩的移民研究認(rèn)為，人們更多的是關(guān)注水電建設(shè)的發(fā)電、防洪問(wèn)題而對(duì)所涉及移民問(wèn)題鮮有關(guān)注。

Cernea（2000）[7]認(rèn)為，水電建設(shè)造成移民福利的喪失屬于外溢成本，必須考慮將其納入工程建設(shè)的內(nèi)部成本，否則投資和政策選擇將是缺乏效率的。相應(yīng)的，國(guó)內(nèi)學(xué)者張曉（2004）[8]也重點(diǎn)分析了大壩的外部性問(wèn)題，主要涉及水利水電建設(shè)的社會(huì)外部性和生態(tài)環(huán)境外部性，指出完整的水電工程的成本-效益分析應(yīng)該將外部性成本和效益納入其中。

另外，移民政策的制定受到了國(guó)內(nèi)外學(xué)者的重視。Chris de Wet（1994）[9]以非洲工程移民為例，從政策約束的視角研究了改善移民安置不良后果的有效政策。Russell（2007）[10]對(duì)印尼工程移民的研究發(fā)現(xiàn)，政府的管理政策和相關(guān)法律制度對(duì)于移民的發(fā)展具有極為重要的作用。Menon（2007）[11]研究了不確定性的政府移民政策對(duì)沿海區(qū)域工程移民的生活影響。Esther（2007）[2]利用工具變量法研究了大壩建設(shè)對(duì)移民生產(chǎn)生活的影響。他們發(fā)現(xiàn)大壩下游地區(qū)的農(nóng)村貧困發(fā)生率明顯下降，而大壩所在地區(qū)的農(nóng)村貧困發(fā)生率卻明顯上升，政府政策和市場(chǎng)都沒(méi)有解決大壩建設(shè)所帶來(lái)的這一極不均衡的影響后果。

國(guó)內(nèi)方面，陶傳進(jìn)（2003）[12]認(rèn)為讓移民參與決策過(guò)程會(huì)增進(jìn)移民安置及后期扶持政策的公正和效率。安虎森（2005） [13]認(rèn)為通過(guò)土地的“產(chǎn)權(quán)置換”既能避免政府的短期行為，又能滿(mǎn)足庫(kù)區(qū)移民要求。蘇秀華（2011）[14]認(rèn)為我國(guó)大中型水利水電工程建設(shè)征地由“長(zhǎng)期補(bǔ)償”向“長(zhǎng)期安置”轉(zhuǎn)化，其較契合途徑是“長(zhǎng)期補(bǔ)償”向“一次性補(bǔ)償、借貸付息型長(zhǎng)期安置”轉(zhuǎn)化。王沛沛（2015）[15]則從后期扶持政策方面，分析國(guó)家應(yīng)如何對(duì)做出犧牲的移民進(jìn)行補(bǔ)償。

（二）政策效應(yīng)評(píng)估

在20世紀(jì)7O年代末，西方經(jīng)濟(jì)學(xué)界從自然科學(xué)界引入自然實(shí)驗(yàn)（Ashenfelter，1978）[16]。這種將制度變遷和新政策視為一次外生于經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)的“自然實(shí)驗(yàn)”的研究方法，源于自然科學(xué)且思路簡(jiǎn)潔，估計(jì)方法日趨成熟，被西方學(xué)界廣泛應(yīng)用于諸多領(lǐng)域之中（陳林，2015）[17]。在因果關(guān)系分析的實(shí)證方法中，最優(yōu)的選擇應(yīng)當(dāng)為隨機(jī)實(shí)驗(yàn)，但是隨機(jī)實(shí)驗(yàn)的時(shí)間成本和經(jīng)濟(jì)成本都比較高，而在隨機(jī)實(shí)驗(yàn)不可得的情況下，需要考慮使用其他方法。斷點(diǎn)回歸（RD）便是僅次于隨機(jī)實(shí)驗(yàn)的、能夠有效利用現(xiàn)實(shí)約束條件分析變量之間因果關(guān)系的實(shí)證方法（Lee & Lemieux，2010）[18]。

Thistlethwaite & Campbell（1960）[19]正式發(fā)表了第一篇關(guān)于斷點(diǎn)回歸的論文。自從教育領(lǐng)域運(yùn)用斷點(diǎn)回歸分析逐漸成熟后，進(jìn)而涌現(xiàn)一大批運(yùn)用此方法研究各種問(wèn)題的文獻(xiàn)（Hahn，2001）[20]。Wilbert（2001）借鑒教育機(jī)構(gòu)的臨界值規(guī)則評(píng)估了助學(xué)金和班級(jí)規(guī)模分別對(duì)于教育成果的影響。Black（1999）[21]從地理上間斷的角度出發(fā)（校區(qū)分割）評(píng)估人們對(duì)于好學(xué)校的支付意愿。比如，福利、失業(yè)保障和殘疾人救助計(jì)劃對(duì)于勞動(dòng)供給的刺激效應(yīng)；醫(yī)保政策效應(yīng)評(píng)估；補(bǔ)習(xí)班效果評(píng)估；中間選民的實(shí)證分析；公會(huì)對(duì)于工資和就業(yè)的影響。

隨后Campbell & Stanley（1963）[22]為斷點(diǎn)回歸提供了更加清晰化的概念，并被Rubin（1977）[23]，Sacks & Ylvisaker（1978）[24]，Trochim（1984）[25]，Lalonde（1986）[26]，Hahn（2001）[20]，Lee（2008）[27]，Lee & Lemieux（2010）[18]等學(xué)者所完善。其中Hahn（2001）[20]詳細(xì)的分析了政策或者試驗(yàn)異質(zhì)性處置效應(yīng)（treatment effects）并給出了斷點(diǎn)回歸設(shè)計(jì)估計(jì)結(jié)果的經(jīng)濟(jì)解釋。此后，斷點(diǎn)回歸分析方法被廣泛應(yīng)用于經(jīng)濟(jì)學(xué)領(lǐng)域。比如勞動(dòng)和教育經(jīng)濟(jì)學(xué)（Black，1999[21]；Hoxby，2000[28]；Lalive，2007[29]；2008[30]；Chiang，2009[31]）。Hahn（2001）[21]為斷點(diǎn)回歸的使用建立了規(guī)范，并且他們認(rèn)為斷點(diǎn)回歸分析相比于其他準(zhǔn)實(shí)驗(yàn)的分析構(gòu)想所需要的假設(shè)更為寬泛。間斷點(diǎn)回歸分析興起的另一個(gè)原因在于它不僅僅是關(guān)于“處理效應(yīng)”評(píng)估的方法，基于斷點(diǎn)回歸分析的因果推論也比其他傳統(tǒng)的自然實(shí)驗(yàn)（雙重差分法和工具變量法）更為可信，因此被更多的應(yīng)用在應(yīng)用研究領(lǐng)域。

斷點(diǎn)回歸分析能隔離處理偏差使得其和隨機(jī)實(shí)驗(yàn)一樣好（David SLee，2008）[27]。隨機(jī)的波動(dòng)也是所研究對(duì)象在臨界點(diǎn)附近不能精準(zhǔn)確定賦值變量的結(jié)果。因此，斷點(diǎn)回歸分析不失為一個(gè)具有高可信度和透明度的對(duì)“處理效應(yīng)”評(píng)估的方法。斷點(diǎn)回歸方法尤其被Esther Duflo（2005[32]；2011[33]）廣泛應(yīng)用于發(fā)展經(jīng)濟(jì)學(xué)中，以解釋各行政區(qū)劃分與經(jīng)濟(jì)發(fā)展的相互關(guān)系。Dell（2008）[34]的研究分析了歷史制度影響當(dāng)前區(qū)域經(jīng)濟(jì)的持久性。

國(guó)內(nèi)方面，基于斷點(diǎn)回歸設(shè)計(jì)，學(xué)術(shù)重點(diǎn)圍繞政策處理效應(yīng)進(jìn)行研究并涌現(xiàn)出許多分析宏觀政策的處理效應(yīng)的文獻(xiàn)。比如，教育政策的處理效應(yīng)（王駿，2015[35]；萬(wàn)相昱，2017[36]），大學(xué)擴(kuò)招的政策效應(yīng)（候玉娜，2017[37]；張雅楠，2017[38]；黃斌，2017[39]；初帥，2017[40]；劉生龍，2017[41]）；環(huán)保政策的處理效應(yīng)（石慶玲，2017[42]；孫坤鑫，2017[43]；陳強(qiáng)，2017[44]；楊小聰，2017[45]；儲(chǔ)德銀，2017[46]；何文劍，2016[47]；席鵬輝，2015[48]；席鵬輝、梁若冰，2015[49]），社保政策的處理效應(yīng)（王翌秋2017[50]；解堊2017[51]；劉西國(guó)、劉曉慧，2017[52]），財(cái)政政策（王麗艷，2017[53]），土地政策（王家庭，2017[54]；張建同，2015[55]），區(qū)域發(fā)展政策（席建成、孫早2017[56]；黃新飛，2017[57]；）等。

國(guó)內(nèi)外已有研究為本研究的分析提供了理論和實(shí)證基礎(chǔ)，也為本文留下了空間。工程移民的搬遷涉及一系列經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展的重大問(wèn)題，國(guó)內(nèi)外很多學(xué)者對(duì)此進(jìn)行了深入的研究。以往對(duì)于移民政策的研究基本上是定性研究，缺乏實(shí)證數(shù)據(jù)的支持，只有少部分利用微觀數(shù)據(jù)對(duì)移民貧困問(wèn)題進(jìn)行了實(shí)證分析。隨著我國(guó)水利水電建設(shè)的發(fā)展，工程移民也越來(lái)越多。不同領(lǐng)域逐漸聚焦移民的可持續(xù)發(fā)展，逐步脫離定性的依賴(lài)經(jīng)驗(yàn)案例的研究方式，走向數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的抽樣和經(jīng)驗(yàn)案例相結(jié)合的動(dòng)態(tài)定量分析，更加注重移民的可持續(xù)發(fā)展。

對(duì)此，本文從新的視角來(lái)探討水利水電工程影響移民收入的機(jī)理及程度。選擇金沙江流域水電站建設(shè)所涉及移民作為研究對(duì)象，通過(guò)實(shí)地調(diào)研的方式對(duì)于金沙江流域水電建設(shè)若干地區(qū)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，然后通過(guò)構(gòu)建空間間斷點(diǎn)回歸的準(zhǔn)實(shí)驗(yàn)對(duì)該地區(qū)移民政策的處理效應(yīng)進(jìn)行評(píng)估。

三、基于空間間斷點(diǎn)回歸的金沙江工程移民處理效應(yīng)分析

（一）數(shù)據(jù)來(lái)源及說(shuō)明

本文使用的數(shù)據(jù)來(lái)自2016年12月對(duì)于金沙江中游電站涉及移民地區(qū)進(jìn)行實(shí)地調(diào)研的數(shù)據(jù)。通過(guò)抽樣調(diào)查的方式，以入戶(hù)訪(fǎng)談與問(wèn)卷發(fā)放直接從農(nóng)戶(hù)獲取資料、數(shù)據(jù)與信息。調(diào)查對(duì)象涵蓋大理州賓川縣、鶴慶縣與麗江市永勝縣下共計(jì)9個(gè)涉及工程移民安置自然村。其中，粑粑坪、濤源鄉(xiāng)鎮(zhèn)、朵美鄉(xiāng)鎮(zhèn)均有樣本位于安置邊界中未移民區(qū)域一側(cè)。本文旨在研究移民收入問(wèn)題，為了實(shí)施斷點(diǎn)回歸，根據(jù)空間間斷點(diǎn)回歸構(gòu)建原則，選擇距離邊界1公里內(nèi)樣本作為研究對(duì)象。問(wèn)卷發(fā)放依據(jù)人口比例進(jìn)行，問(wèn)卷共計(jì)發(fā)放470份，收回有效問(wèn)卷453份，涉及人口共985人。

從空間位置來(lái)看，兩側(cè)樣本差異不大。從實(shí)際調(diào)研結(jié)果來(lái)看，兩側(cè)樣本家庭的收入來(lái)源基本保持一致，種植作物均為玉米，移民前后收入變化決定因素除是否移民之外均保持一致。對(duì)此，兩側(cè)樣本關(guān)于影響收入因素的不可觀測(cè)的差異在移民前可以視為是無(wú)差異的。

（二）計(jì)量模型

本文涉及研究地區(qū)無(wú)論是原住民戶(hù)還是移民戶(hù)，在從事農(nóng)業(yè)與非農(nóng)業(yè)生計(jì)策略之間進(jìn)行選擇，家庭收入受自身?yè)碛蟹A賦所影響。為分析移民家庭收入水平，需要檢驗(yàn)移民家庭收入與土地、勞動(dòng)力、教育水平等要素投入的關(guān)系以及移民政策對(duì)于移民家庭的“處理效應(yīng)”。具體來(lái)說(shuō)，計(jì)量方程設(shè)定如下：

Y=τIM+βX+ε（1）

其中，因?yàn)橐泼耖L(zhǎng)效補(bǔ)貼所得補(bǔ)助與投入的要素?zé)o關(guān)，Y為調(diào)查地區(qū)移民扣除長(zhǎng)效補(bǔ)貼后的凈收入。X表示調(diào)查地區(qū)生計(jì)資本特征向量。具體來(lái)說(shuō)，包含了各項(xiàng)投入要素。本文借鑒可持續(xù)生計(jì)資本分析框架對(duì)于移民擁有稟賦進(jìn)行劃分進(jìn)而選擇合適變量分析工程移民收入問(wèn)題。

因此，變量選取家庭規(guī)模、受教育年限等作為人力資本投入；耕地（人均擁有土地）為自然資本投入；農(nóng)機(jī)擁有數(shù)量與基礎(chǔ)設(shè)施狀況作為物質(zhì)資本投入；由于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)同樣需要一定技術(shù)支持，因此將社會(huì)資本中，合作組織、村內(nèi)與對(duì)外聯(lián)系等社會(huì)資本作為技術(shù)投入分析。IM為虛擬變量，如果樣本來(lái)自移民家庭則IM=1，否則IM=0。

根據(jù)空間間斷點(diǎn)回歸設(shè)計(jì)規(guī)則，借鑒相關(guān)文獻(xiàn)選取最優(yōu)葉寬的原則（Black，1999[21]；Lavy，2006[58]等；Lalive，2008[30]；Imbens，2012[59]），選擇移民區(qū)域邊界1公里以?xún)?nèi)的樣本。統(tǒng)計(jì)描述如下表1所示。

（三）結(jié)果分析

表2第2至4欄報(bào)告了對(duì)收入影響的OLS估計(jì)結(jié)果。其中模型（1）為全樣本下各項(xiàng)要素對(duì)于收入的影響，模型（2）和（3）則依不同生計(jì)策略劃分人群分析各項(xiàng)要素對(duì)于收入的影響。根據(jù)結(jié)果我們發(fā)現(xiàn)，三個(gè)模型下，絕大多數(shù)變量至少在5%的顯著性水平上通過(guò)檢驗(yàn)。各要素對(duì)于收入影響均顯著且模型總體顯著，即模型中所有解釋變量對(duì)移民家庭純收入的聯(lián)合影響顯著。總的來(lái)看，調(diào)研區(qū)域多為農(nóng)業(yè)區(qū)域，耕地?cái)?shù)量無(wú)疑對(duì)收入有著最大的影響，每增加一畝耕地會(huì)帶來(lái)收入增加700元左右。其次是基礎(chǔ)設(shè)施完善程度以及掌握特殊技能。再次是對(duì)外聯(lián)系頻率以及擁有農(nóng)業(yè)機(jī)具數(shù)量。代表人力資本的家庭規(guī)模、健康程度以及教育程度對(duì)于收入影響雖然顯著但遠(yuǎn)不及其他要素。但應(yīng)注意到，各項(xiàng)要素對(duì)于收入影響也根據(jù)生計(jì)策略不同而表現(xiàn)出不同的態(tài)勢(shì)。分生計(jì)策略來(lái)看，要素影響差異較大的為教育、農(nóng)機(jī)局擁有數(shù)量、合作組織、對(duì)內(nèi)以及對(duì)外聯(lián)系。對(duì)于從事非農(nóng)業(yè)生計(jì)的家庭來(lái)看，教育、對(duì)外聯(lián)系對(duì)于收入的影響更大，而從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的家庭更加看重農(nóng)機(jī)局以及村內(nèi)的人情往來(lái)?？梢钥闯?，不同生計(jì)策略對(duì)于要素投入有著不同的要求，這也制約了從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的家庭在因移民而失地后很難進(jìn)行勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移。

基于移民區(qū)域?qū)嶋H情況來(lái)看，該區(qū)域農(nóng)業(yè)生產(chǎn)仍以粗放型耕種為主。沿江耕地多為免灌溉田，旱澇保收進(jìn)而不需要額外的勞動(dòng)以及資金投入。從種植品種來(lái)看，調(diào)研區(qū)域以玉米種植為主，對(duì)于技術(shù)要求不高。而擁有額外的生產(chǎn)技能（養(yǎng)殖等）對(duì)于提高收入有著顯著的影響。從社會(huì)資本角度來(lái)看，從事農(nóng)業(yè)生計(jì)的家庭更傾向村內(nèi)關(guān)系的維系與使用。對(duì)于非農(nóng)業(yè)生產(chǎn)來(lái)看，調(diào)研地區(qū)主要以從事服務(wù)業(yè)為主（零售業(yè)、運(yùn)輸），相比農(nóng)業(yè)生產(chǎn)教育回報(bào)更高。另外，非農(nóng)業(yè)生計(jì)家庭對(duì)外界聯(lián)系的回報(bào)也高于農(nóng)業(yè)生計(jì)家庭。上述結(jié)果與實(shí)地調(diào)研所反映的真實(shí)情況也基本吻合。

模型4至6展示了基于空間間斷的準(zhǔn)自然實(shí)驗(yàn)回歸結(jié)果。其中模型（4）為全樣本下各項(xiàng)要素對(duì)于收入的影響，模型（5）和（6）則以不同生計(jì)策略劃分人群進(jìn)行分析。從三個(gè)模型的結(jié)果來(lái)看，處理效應(yīng)均在1%的顯著性水平上通過(guò)檢驗(yàn)，即移民對(duì)于涉及家庭存在顯著的負(fù)效應(yīng)。全樣本下，移民對(duì)于涉及家庭產(chǎn)生了超過(guò)3000元收入減少。分生計(jì)分析結(jié)果表明從事非農(nóng)業(yè)生計(jì)相比農(nóng)業(yè)生計(jì)具有更好的適應(yīng)性。相比從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)家庭超過(guò)4000元負(fù)收入效應(yīng)，工程移民對(duì)從事非農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的處理效應(yīng)不足前者一半，約1800元。

基于分位數(shù)回歸進(jìn)一步對(duì)工程移民收入效應(yīng)進(jìn)行分析。根據(jù)報(bào)告可以看出，所有分位數(shù)下，處理效應(yīng)至少在5%的顯著性水平上通過(guò)檢驗(yàn)。從結(jié)果來(lái)看，工程移民對(duì)于家庭收入影響大致呈現(xiàn)倒U型。工程移民對(duì)于高收入和低收入家庭影響較小而對(duì)于中等收入家庭影響最大。對(duì)此解釋如下，對(duì)于低收入家庭收入影響較小的原因在于其本身?yè)碛蟹A賦存量匱乏。據(jù)調(diào)研數(shù)據(jù)顯示，超過(guò)半數(shù)家庭在移民失去土地后失去全部收入來(lái)源，僅能依靠長(zhǎng)效補(bǔ)貼收入維持生計(jì)；對(duì)于高收入家庭而言，能夠在完成移民后重新構(gòu)建可持續(xù)生計(jì)。但對(duì)于絕大部分家庭而言，如結(jié)果所反映，受工程移民影響最大，很難順利重新構(gòu)建生計(jì)獲得發(fā)展，致使陷入補(bǔ)償陷阱，僅依靠補(bǔ)貼維持生計(jì)。分生計(jì)策略的報(bào)告與總體保持一致，即不論從事何種生計(jì)策略，收入受移民影響均呈現(xiàn)倒U型。其拐點(diǎn)相比農(nóng)業(yè)生計(jì)家庭更早。

實(shí)證結(jié)果表明，移民涉及地區(qū)本身多位于偏遠(yuǎn)地區(qū)，移民家庭在移民之前生計(jì)資本就存在一定的脆弱性，該脆弱性經(jīng)由非自愿移民失去耕地進(jìn)而失去主要收入來(lái)源。移民后，由于受教育程度、資本存量不足，加之對(duì)外信息閉塞，多數(shù)家庭不足以重新構(gòu)建可持續(xù)生計(jì)，僅依靠補(bǔ)助度日，收入銳減。從收入分布結(jié)構(gòu)來(lái)看，移民家庭在遷移前的生計(jì)資本結(jié)構(gòu)對(duì)于日后影響遵循倒U型規(guī)則，即除去高收入家庭群體能夠很好應(yīng)對(duì)外部環(huán)境變化外，多數(shù)家庭對(duì)于工程移民仍表現(xiàn)出不同程度的脆弱性。依生計(jì)策略結(jié)果來(lái)看，非農(nóng)業(yè)生計(jì)策略相比農(nóng)業(yè)生計(jì)具有更好的適應(yīng)性。

（四）有效性檢驗(yàn)

根據(jù)Lee和Lemieux （2010）[18]對(duì)于評(píng)估研究設(shè)計(jì)的內(nèi)部有效性給出的建議，構(gòu)建空間斷點(diǎn)回歸應(yīng)認(rèn)真考慮的問(wèn)題便是，邊界產(chǎn)生是什么過(guò)程，以及如何區(qū)分邊界兩側(cè)處理的收益。對(duì)于地理上的間斷回歸分析，目前文獻(xiàn)中并未形成制式的建議，因此需依據(jù)研究需要構(gòu)建特殊的模型以及分析框架。

首先對(duì)于間斷原則進(jìn)行檢驗(yàn)。從移民區(qū)域來(lái)看，本文所采用的間斷規(guī)則為搬遷安置邊界，所有處理對(duì)象均先于間斷邊界產(chǎn)生。因此，處理對(duì)象不能夠?qū)τ陂g斷規(guī)則進(jìn)行影響，即家庭不能夠因水電建設(shè)造成移民的潛在收益“額外補(bǔ)償”而選擇移民或是為了避免“受到損失”而拒絕移民。另外，水電建設(shè)使得庫(kù)區(qū)水位上升，造成被淹沒(méi)區(qū)域家庭被迫移民。從自然角度來(lái)看，淹沒(méi)區(qū)域的設(shè)定同樣不能夠被處理對(duì)象所影響，水位漲幅對(duì)于當(dāng)?shù)鼐用穸允俏粗摹?shí)地調(diào)查結(jié)果顯示，受水位上升而淹沒(méi)的土地、村落不能以人的意志為轉(zhuǎn)移。本文所構(gòu)建的空間間斷點(diǎn)回歸實(shí)驗(yàn)分析的觀測(cè)對(duì)象不能對(duì)于間斷規(guī)則進(jìn)行控制。

其次，驅(qū)動(dòng)變量本身不受人為操縱。應(yīng)注意到，淹沒(méi)地區(qū)以及周?chē)幢谎蜎](méi)的地區(qū)同屬于一個(gè)行政區(qū)域，移民地區(qū)與周?chē)且泼竦貐^(qū)從諸多經(jīng)濟(jì)指標(biāo)以及結(jié)構(gòu)上來(lái)看是無(wú)差異的。根據(jù)前文統(tǒng)計(jì)描述來(lái)看，在本文選擇間斷規(guī)則下，家庭特征分布在邊界附近是連續(xù)的。家庭特征的分布在間斷點(diǎn)附近并沒(méi)有出現(xiàn)明顯的斷點(diǎn)，驅(qū)動(dòng)變量服從隨機(jī)分布，滿(mǎn)足非隨機(jī)排序的要求，即滿(mǎn)足不受人為操縱的要求。

因此，我們可以將此空間間斷為原則，對(duì)安置邊界附近的斷點(diǎn)回歸分析視為一次局部隨機(jī)試驗(yàn)，進(jìn)而完成對(duì)于工程移民的處理效應(yīng)的有效評(píng)估。

（五）穩(wěn)健性檢驗(yàn)

由于本文間斷點(diǎn)回歸設(shè)計(jì)是根據(jù)位置來(lái)進(jìn)行的，以劃分的邊界為間斷規(guī)則進(jìn)行處理效應(yīng)的分析。在此我們將對(duì)于本文所構(gòu)建的空間間斷點(diǎn)回歸實(shí)驗(yàn)進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)，根據(jù)國(guó)內(nèi)外權(quán)威文獻(xiàn)提供的參考，對(duì)結(jié)果的穩(wěn)定性進(jìn)行檢驗(yàn)。

當(dāng)前的國(guó)際權(quán)威文獻(xiàn)已經(jīng)對(duì)間斷點(diǎn)回歸估計(jì)的最優(yōu)窗寬進(jìn)行了探討，其中Imbens & Kalyanaraman（2012）[59]提出的最優(yōu)窗寬估計(jì)方法對(duì)明顯間斷點(diǎn)和模糊間斷點(diǎn)均適用。由于本文采用的是空間間斷規(guī)則屬于明顯間斷點(diǎn)估計(jì)方法，因此文章采用Deke J（2012）[60]提出的最優(yōu)窗寬估計(jì)方法對(duì)最優(yōu)窗寬進(jìn)行估計(jì)。由于本文樣本的最優(yōu)窗寬是移民區(qū)域邊界1公里，為了驗(yàn)證估計(jì)結(jié)果的可信度，我們對(duì)回歸結(jié)果進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。其具體做法是增加窗寬，分別對(duì)于最優(yōu)窗寬的一半和最優(yōu)窗寬的兩倍進(jìn)行回歸檢驗(yàn)穩(wěn)定性。具體結(jié)果如下表所示。

（六）小結(jié)

盡管移民搬遷一定程度上促進(jìn)了遷入地基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)并改善了移民家庭生活質(zhì)量，但調(diào)研以及實(shí)證結(jié)果均表明，后靠式移民安置方式對(duì)于移民家庭產(chǎn)生了不同程度的負(fù)收入影響。在現(xiàn)行的長(zhǎng)效補(bǔ)償移民政策下，移民家庭雖能夠維持生計(jì)，但受自身生計(jì)脆弱性影響，多數(shù)家庭移民后重新構(gòu)建生計(jì)困難，收入銳減。

從移民角度來(lái)看，移民家庭在移民前所表現(xiàn)的脆弱性是導(dǎo)致其在移民后收入減少的主要原因。對(duì)于移民群體而言，人力資本缺失以及對(duì)自然資本高度依賴(lài)致使移民群體本身十分脆弱，不利于應(yīng)對(duì)外部沖擊。對(duì)于人力資本積累而言，客觀方面移民區(qū)域多位于偏遠(yuǎn)山區(qū)，教育資源本身比較缺失。主觀方面，從回歸結(jié)果來(lái)看，教育投資回報(bào)在移民區(qū)域并不突出。對(duì)于大多數(shù)從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的家庭而言，教育投資回報(bào)不足百元且在生計(jì)策略間差異顯著①①依據(jù)表2分生計(jì)估計(jì)結(jié)果顯示，教育對(duì)于從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)以及非農(nóng)業(yè)生產(chǎn)帶來(lái)回報(bào)分別為30元以及510元，相差甚遠(yuǎn)。 。

移民對(duì)于不同生計(jì)策略家庭影響存在差異的原因同樣可以基于該脆弱性進(jìn)行分析。對(duì)于從事農(nóng)業(yè)生計(jì)的家庭而言，移民后耕地面積減少直接造成了其收入銳減②②調(diào)研結(jié)果顯示，多數(shù)移民家庭搬遷后擁有耕地不論是數(shù)量或是質(zhì)量均大打折扣。移民前，調(diào)研地區(qū)移民家庭人均耕地面積為52畝，且超過(guò)60%的面積為沿江免灌溉田。移民后人均耕地面積為22畝，且超過(guò)40%的耕地缺乏農(nóng)業(yè)生產(chǎn)必要的水利設(shè)施。（作為參考，2016年我國(guó)農(nóng)村居民人均耕地面積為34312畝，云南省農(nóng)村居民人均耕地面積為4355畝。） 。教育、職業(yè)技能缺失使得自身人力資本欠缺③③調(diào)研結(jié)果顯示，移民家庭平均受教育年限不足7年，換算為文化程度僅為小學(xué)水平。從職業(yè)技能方面來(lái)看，每百人擁有職業(yè)技能的人數(shù)僅為29人。人力資本缺失直接造成了從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的勞動(dòng)力“失業(yè)”而不是向非農(nóng)業(yè)生產(chǎn)轉(zhuǎn)移。 ，使得移民家庭很難在失去耕地后完成生計(jì)策略轉(zhuǎn)型，轉(zhuǎn)向非農(nóng)業(yè)生產(chǎn)勞動(dòng)。另外，移民區(qū)域社會(huì)資本薄弱同樣制約了移民后生計(jì)構(gòu)建的可能④④調(diào)研結(jié)果顯示，移民區(qū)域自發(fā)形成的生產(chǎn)合作組織效果甚微。移民后，多數(shù)家庭失地使得農(nóng)業(yè)互助小組“名存實(shí)亡”。另外，對(duì)外聯(lián)系不足，外部信息閉塞，阻礙了外部社會(huì)資本對(duì)移民家庭生計(jì)構(gòu)建的幫助。 。相比而言，從事非農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的家庭更加注重人力資本的積累，對(duì)于土地的依賴(lài)程度也大大降低，并且善于利用自身社會(huì)資本完成移民后生計(jì)構(gòu)建。

分位數(shù)回歸結(jié)果則進(jìn)一步驗(yàn)證移民家庭脆弱性致使移民后收入減少這一觀點(diǎn)。一方面，高收入家庭群體能夠很好應(yīng)對(duì)外部環(huán)境變化，在移民后提升生活質(zhì)量同時(shí)完全恢復(fù)生產(chǎn)。但應(yīng)注意到，工程移民對(duì)于大多中等收入的家庭打擊是巨大的。由于強(qiáng)制搬遷，大多數(shù)家庭很難恢復(fù)生產(chǎn)，收入減少甚至陷入貧困，僅能依靠補(bǔ)助維持生計(jì)。

從政策角度來(lái)看，移民政策對(duì)于移民家庭在搬遷后穩(wěn)定生活方面功不可沒(méi)。一方面，國(guó)家對(duì)于遷入地安置房屋及周邊基礎(chǔ)設(shè)施的完善大大改善了移民家庭生活水平。另一方面，長(zhǎng)效補(bǔ)償機(jī)制保障了移民家庭移民后維持基本生活的可能。但是補(bǔ)償政策對(duì)于移民家庭生計(jì)構(gòu)建以及移民發(fā)展而言幫助有限，移民家庭在移民后依舊表現(xiàn)出明顯的脆弱性特征。生計(jì)資本結(jié)構(gòu)不合理使得移民難以依靠自身構(gòu)建可持續(xù)生計(jì)。有必要在移民后期增加職業(yè)技能培訓(xùn)等鞏固移民群體人力資本，結(jié)合移民地區(qū)城鎮(zhèn)化進(jìn)程，保證勞動(dòng)力向非農(nóng)業(yè)生產(chǎn)轉(zhuǎn)移。

四、研究結(jié)論及政策建議

本文利用間斷點(diǎn)回歸方法，基于可持續(xù)生計(jì)資本分析框架，通過(guò)構(gòu)建以移民邊界為間斷規(guī)則的準(zhǔn)自然實(shí)驗(yàn)，研究后靠式移民政策對(duì)于涉及家庭的收入影響。文章實(shí)證研究得出以下幾點(diǎn)主要結(jié)論：第一，工程移民對(duì)于涉及群體存在顯著的負(fù)收入效應(yīng)。由于對(duì)耕地的高度依賴(lài)，絕大多數(shù)移民家庭失地后喪失全部收入來(lái)源，僅依靠政府補(bǔ)貼維持生活，收入水平顯著下降。實(shí)證結(jié)果表明，移民使得涉及家庭相比非移民家庭收入減少超過(guò)3000元。依據(jù)當(dāng)?shù)厝司杖雭?lái)看，3000元并不是一筆小數(shù)目。第二，分生計(jì)策略對(duì)于移民政策效應(yīng)進(jìn)行分析的結(jié)果表明，對(duì)于從事非農(nóng)業(yè)生計(jì)策略的家庭而言，具有更高的抗政策波動(dòng)能力。移民對(duì)于非農(nóng)業(yè)生計(jì)策略家庭造成的損失普遍小于農(nóng)業(yè)生計(jì)策略。第三，根據(jù)收入分布來(lái)看，移民的政策效應(yīng)類(lèi)似于馬太效應(yīng)。移民對(duì)于不同收入規(guī)模家庭影響不盡相同，整體表現(xiàn)出倒U型，使得移民后收入差距擴(kuò)大。

水利水電建設(shè)對(duì)國(guó)家層面的社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展作出突出貢獻(xiàn)的同時(shí)造成了大量工程移民。對(duì)于云南省而言，省內(nèi)豐富的水利資源和周邊普遍貧困的移民村落使得這一矛盾更加尖銳。對(duì)于水利工程移民而言，地理位置多位于山區(qū)，可耕地儲(chǔ)備不足，水利設(shè)施薄弱。后靠式移民對(duì)于遷入地的人地矛盾也帶來(lái)影響。移民家庭自身?yè)碛蟹A賦匱乏，致使在失地后不能依據(jù)自身力量重新構(gòu)建可持續(xù)生計(jì)。首先，移民后，家庭擁有的土地不論是數(shù)量還是質(zhì)量均大打折扣，生計(jì)對(duì)于土地的高依賴(lài)性使得失地造成移民收入銳減。其次，由于移民家庭受教育水平程度普遍不高，除了耕種以外幾乎沒(méi)有其他技能，制約了其在移民后向非農(nóng)業(yè)生計(jì)策略轉(zhuǎn)移。

從國(guó)家層面來(lái)看，日益完善的賠償原則和長(zhǎng)效補(bǔ)償機(jī)制在理論方面能夠保證工程移民在完成移民后的可持續(xù)生計(jì)的構(gòu)建。但結(jié)果顯示，后靠式移民政策使得工程移民家庭相比非移民庭而言，生活水平雖有所提高，但是從生產(chǎn)角度來(lái)看仍受到了嚴(yán)重破壞。對(duì)此，在政策制定方面，政府在長(zhǎng)效補(bǔ)償機(jī)制之外還應(yīng)注意職業(yè)技能培訓(xùn)，確保移民家庭順利實(shí)現(xiàn)勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移。

參考文獻(xiàn)：

[1]DFID.Sustainable Livelihoods Guidance Sheet[J].London：DFID，1999：51-64.

[2]Esther Duflo，Rohini Pande.Dams[J].The Quarterly Journal of Economics，2007（2）：601-646.

[3]辜勝阻，李珍.三峽庫(kù)區(qū)開(kāi)發(fā)性移民的思路與對(duì)策[J].武漢大學(xué)學(xué)報(bào)（哲學(xué)社會(huì)科學(xué)版），1994（5）：58 -68.

[4]周曉春，風(fēng)笑天.三峽農(nóng)村移民的潛在貧困風(fēng)險(xiǎn)[J].統(tǒng)計(jì)與決策，2002（2）：31-32.

[5]楊云彥，石智雷.南水北調(diào)工程水源區(qū)與受水區(qū)地方政府行為博弈分析——基于利益補(bǔ)償機(jī)制的建立[J].貴州社會(huì)科學(xué)，2008（1）：102-107.

[6]Li Heming，Paul Waley and Phil Rees.Reservoir Resettlement in China： Past Experience and the Three Gorges Dam[J].The Geographical Journal，2001（3）：195-212.

[7]Cernea M M. Risks， Safeguards and Reconstruction： A Model for Population Displacement And Resettlement.[J].Economic & Political Weekly，2000，35（41）：3659-3678.

[8]張曉.大型水電工程設(shè)施（大壩）的經(jīng)濟(jì)學(xué)思考[J].數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)，2004（7）：66-75.

[9]Chris de Wet.Resettlement and Land Reform in South Africa[J].Review of African Political Economy， 1994（21）：359-373.

[10]Russell-Smith，Jeremy et al. Rural Livelihoods and Burning Practices in Savanna Landscapes of Nusa Tenggara Timur，Eastern Indonesia[J].Human Ecology，2007（3）：345-359.

[11]Menon，Manju，Sudarshan Rodriguez，and Aarthi Sridhar. Coastal Zone Management： Better or Bitter Fare[J].Economic and Political Weekly， 2007（38）：3838-3840.

[12]陶傳進(jìn).制度創(chuàng)新的社會(huì)現(xiàn)實(shí)制約——以農(nóng)業(yè)灌溉用水管理為例[J].學(xué)海，2003（4）：62-66.

[13]安虎森，鄒旋.產(chǎn)權(quán)置換與大型工程移民安置問(wèn)題——以三峽庫(kù)區(qū)移民為例[J].管理世界，2005（11）：93-100.

[14]蘇秀華.論長(zhǎng)期補(bǔ)償向長(zhǎng)期安置的轉(zhuǎn)化——我國(guó)大中型水利水電工程建設(shè)征地長(zhǎng)期補(bǔ)償合法規(guī)避途徑初探[J].貴州社會(huì)科學(xué)，2011（2）：116-119.

[15]王沛沛.后期扶持對(duì)水庫(kù)移民生計(jì)資本的影響[J].生態(tài)經(jīng)濟(jì)，2015（5）：170-174.

[16]Ashenfelter，Orley C.Estimating the Effect of Training Programs on Earnings[J].Review of Economics and Statistics，1978（1）：47-57.

[17]陳林，伍海軍.國(guó)內(nèi)雙重差分法的研究現(xiàn)狀與潛在問(wèn)題[J].數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究，2015，32（7）：133-1 48.

[18]Lee，Lemieux.Regression Discontinuity Designs in Economics[J].Journal of Economic Literature， 2010（2）：281-355.

[19]Thistlethwaite，Campbell.Regression Discontinuity analysis：An Alternative to the Ex Post Facto Experiment[J].Journal of Educational Psychology，1960（6）：309-317.

[20]Hahn，Todd，van.der Klaauw.Identification and Estimation of Treatment Effects With a Regression Discontinuity Design[J].Econometrical，2001（1）：201-209.

[21]Black，S.E. Do Better Schools Matter？ Parental Valuation of Elementary Education[J].Quarterly Journal of Economics，1999（2）：577-599.

[22]Campbell，D.T.，Stanley，J.C. Experimental and Quasi-Experimental Design for Research on Teaching[J].In N.L.Cage（ED），Handbook of Research on Teaching Chicago：Rand McNally，1963：171-246.

[23]Rubin，D.B.Assignment to Treatment Group on The Basis of a Covariate[J].Journal of Educational Statistics，1977（1）：1-26.

[24]Sacks，Ylvisaker.Linear Estimates for Approximately Linear Models[J].Annals of Statistics， 1978（3）：1122-1138.

[25]Trochim W.M.K. Research Design for Program Evaluation： The Regression Discontinuity Approach[J].Philosophy Social Science Theory，New Delhi Sage，1984，page：272-274.

[26]Lalonde，R. Evaluating the Econometric Evaluations of Training With Experimental Data[J].American Ecnomic Review， 1986（4）：604-620.

[27]Lee.Randomized Experiments from Non-Random Selection in US House Elections[J].Journal of Econometrics，2008（2）：675-697.

[28]Hoxby，C.M. The Effects of Class Size on Student Achievement：New Evidence from Population Variation[J].Quarterly Journal of Economics，2000（4）：1239-1285.

[29]Lalive.Unemployment Benefits，Unemployment Duration，and Post-Unemployment jobs：A Regression Discontinuity Approach[J].American Economic Review，2007（2）：108-112.

[30]Lalive.How Do Extended Benefits Affect Unemployment Duration？ A Regression Discontinuity Approach[J].Journal of Econometrics，2008（2）：785-806.

[31]Chiang，H.How Account Ability Pressure on Failing Schools Affects Student Achievement[J].Journal of Public Economics， 2009（9）：1045-1O57.

[32]Duflo E. Growth Theory through the Lens of Development Economics[J]. Ssrn Electronic Journal， 2005，1（05）：473-552.

[33]Duflo，Esther，Pascaline Dupas，Michael Kremer.Peer Effects，Teacher Incentives，and the Impact of Tracking：Evidence from a Randomized Evaluation in Kenya[J].The American Economic Review，2011（5）：1739-1774.

[34]Dell，M..The Mining Mita Explaining Institutional Persistence[J].Manuscript，Department of Economics，Working Paper，MIT，2008.

[35]王駿，孫志軍.重點(diǎn)高中能否提高學(xué)生的學(xué)業(yè)成績(jī)——基于F縣普通高中的一個(gè)斷點(diǎn)回歸設(shè)計(jì)研究[J].北京大學(xué)教育評(píng)論，2015，13（4）：82-109+186.

[36]萬(wàn)相昱，唐亮，張晨.家庭收入和教育支出的關(guān)聯(lián)分析——基于中國(guó)城鎮(zhèn)住戶(hù)調(diào)查數(shù)據(jù)的研究[J].勞動(dòng)經(jīng)濟(jì)研究，2017，5（3）：85-99.

[37]候玉娜.教育與收入關(guān)系的實(shí)證研究——基于中國(guó)高等教育擴(kuò)張沖擊的視角[J].教育學(xué)報(bào)，2017，13（6）：49-59.

[38]張雅楠，杜屏.教育擴(kuò)張對(duì)大學(xué)畢業(yè)生收入的影響——基于斷點(diǎn)回歸設(shè)計(jì)分析[J].南方人口，2017，32（4）：68-80.

[39]黃斌，方超，汪棟.教育研究中的因果關(guān)系推斷——相關(guān)方法原理與實(shí)例應(yīng)用[J].華東師范大學(xué)學(xué)報(bào)（教育科學(xué)版），2017，35（4）：1-14，134.

[40]初帥，孟凡強(qiáng).高校擴(kuò)招與教育回報(bào)率的城鄉(xiāng)差異——基于斷點(diǎn)回歸的設(shè)計(jì)[J].南方經(jīng)濟(jì)，2017（10）：16-35.

[41]劉生龍.教育對(duì)老年健康的影響：來(lái)自斷點(diǎn)回歸模型的實(shí)證證據(jù)[J].學(xué)術(shù)研究，2017（11）：88-100，178.

[42]石慶玲，陳詩(shī)一，郭峰.環(huán)保部約談與環(huán)境治理：以空氣污染為例[J].統(tǒng)計(jì)研究，2017，34（10）：88-97.

[43]孫坤鑫.機(jī)動(dòng)車(chē)排放標(biāo)準(zhǔn)的霧霾治理效果研究——基于斷點(diǎn)回歸設(shè)計(jì)的分析[J].軟科學(xué)，2017，31（11）：93-97.

[44]陳強(qiáng)，孫豐凱，徐艷嫻.冬季供暖導(dǎo)致霧霾？來(lái)自華北城市面板的證據(jù)[J].南開(kāi)經(jīng)濟(jì)研究，2017（4）：25-40.

[45]楊小聰，彭飛，康麗麗.綠色地鐵：軌道交通對(duì)空氣污染的凈化效果評(píng)估——基于南京地鐵3號(hào)線(xiàn)的實(shí)證研究[J].甘肅行政學(xué)院學(xué)報(bào)，2017（4）：82-94+129-130.

[46]儲(chǔ)德銀，何鵬飛，梁若冰.主觀空氣污染與居民幸福感——基于斷點(diǎn)回歸設(shè)計(jì)下的微觀數(shù)據(jù)驗(yàn)證[J].經(jīng)濟(jì)學(xué)動(dòng)態(tài)，2017（2）：88-101.

[47]何文劍，徐靜文，張紅霄.森林采伐限額管理制度能否起到保護(hù)森林資源的作用[J].中國(guó)人口·資源與環(huán)境，2016，26（7）：128-136.

[48]席鵬輝，梁若冰.空氣污染對(duì)地方環(huán)保投入的影響——基于多斷點(diǎn)回歸設(shè)計(jì)[J].統(tǒng)計(jì)研究，2015，32（9）：76-83.

[49]席鵬輝，梁若冰.城市空氣質(zhì)量與環(huán)境移民——基于模糊斷點(diǎn)模型的經(jīng)驗(yàn)研究[J].經(jīng)濟(jì)科學(xué)，2015（4）：30-43.

[50]王翌秋，陳青霞.養(yǎng)老金收入對(duì)農(nóng)村家庭代際轉(zhuǎn)移的影響[J].金融經(jīng)濟(jì)學(xué)研究，2017，32（5）：117-128.

[51]解堊.養(yǎng)老金與老年人口多維貧困和不平等研究——基于非強(qiáng)制養(yǎng)老保險(xiǎn)城鄉(xiāng)比較的視角[J].中國(guó)人口科學(xué)，2017（5）：62-73，127.

[52]劉西國(guó)，劉曉慧.基于斷點(diǎn)回歸法的“新農(nóng)?！敝饔^福利效應(yīng)檢驗(yàn)[J].統(tǒng)計(jì)與信息論壇，2017，32（5）：90-95.

[53]王麗艷，馬光榮.帆隨風(fēng)動(dòng)、人隨財(cái)走？——財(cái)政轉(zhuǎn)移支付對(duì)人口流動(dòng)的影響[J].金融研究，2017（10）：18-34.

[54]王家庭，毛文峰，臧家新，盧星辰.節(jié)約集約用地政策對(duì)城市蔓延的遏制效應(yīng)[J].城市問(wèn)題，2017（5）：9-16.

[55]張建同，方陳承，何芳.上海市房地產(chǎn)限購(gòu)限貸政策評(píng)估：基于斷點(diǎn)回歸設(shè)計(jì)的研究[J].科學(xué)決策，2015（7）：1-23.

[56]席建成，孫早.勞動(dòng)力成本上升是否推動(dòng)了產(chǎn)業(yè)升級(jí)——基于中國(guó)工業(yè)斷點(diǎn)回歸設(shè)計(jì)的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)[J].山西財(cái)經(jīng)大學(xué)學(xué)報(bào)，2017，39（5）：39-53.

[57]黃新飛，楊丹.產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移促進(jìn)區(qū)域經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展了嗎——基于廣東省縣域數(shù)據(jù)的斷點(diǎn)回歸分析[J].國(guó)際經(jīng)貿(mào)探索，2017，33（2）：101-112.

[58]Angrist J D， Lavy V. Using Maimonides' Rule to Estimate the Effect of Class Size on Scholastic Achievement[J].The Quarterly Journal of Economics，1999（2）：114.

[59]Imbens G，Kalyanaraman K. Optimal Bandwidth Choice for the Regression Discontinuity Estimator[J].Review of Economic Studies， 2009，79（3）：933-959.

[60]Deke J，Dragoset L. Statistical Power for Regression Discontinuity Designs in Education： Empirical Estimates of Design Effects Relative to Randomized Controlled Trials. Princeton， NJ： Mathematica Policy Research[J].Mathematica Policy Research Inc，2012：24.

Study on the Effect of Backward Immigration Policy：Based on Regression Discontinuities

WANG Zhanchen1，LIU Fuhua2

（1.Xi'an Jiao Tong University， School of economics and finance， Xi'an， Shanxi 710061， China；

2.Yunnan University of Finance and Economics， School of economics， Kunming， Yunnan 650221， China）

Abstract：Based on the framework of sustainable livelihood capital analysis， this paper empirically studies the income effect of post-migration policy based on Regression discontinuities（RD）.The empirical results of this article has the following three main findings： first， the immigration policy for involving the group there were significant negative income effect， immigration has involved family than non-migrant family income less than 3000 yuan. Second， relative to engage in more than 4000 yuan in agricultural livelihood family income loss， engaged in non-agricultural livelihood strategies of family has higher adaptability for policy， loss 1800 yuan is far less than the agricultural livelihoods strategy. Third， the immigrants to different income scale families should not be the same.

Key words：engineering migration； backward immigration； regression discontinuities design； income effect

責(zé)任編輯：吳錦丹吳錦丹蕭敏娜常明明張士斌