宋經(jīng)翔，邊恕 2，孫雅娜

(1 遼寧大學(xué) 公共管理學(xué)院，遼寧 沈陽 110136；2 武漢大學(xué) 社會保障研究中心，湖北 武漢 430072；3 遼寧大學(xué) 新華國際商學(xué)院，遼寧 沈陽 110136)

1 引言

貧困問題是世界各國所關(guān)注的重要民生問題，是人類社會面臨的最嚴(yán)峻挑戰(zhàn)之一。我國政府始終將解決貧困問題列為重要的民生保障任務(wù)。改革開放40多年，幾代中央領(lǐng)導(dǎo)人把解決貧困問題作為國家戰(zhàn)略進(jìn)行部署，決心走出一條中國特色減貧道路。在2013-2019年脫貧攻堅(jiān)的七年里，我國農(nóng)村貧困發(fā)生率已經(jīng)從10.2%下降到0.6%，農(nóng)村貧困人口從2013年初的9899萬人減少到2019年底的551萬人，累計(jì)減少9348萬人，連續(xù)7年超額完成千萬減貧任務(wù)。中國扶貧取得了舉世矚目的成就，為世界減貧事業(yè)做出了重要貢獻(xiàn)。隨著精準(zhǔn)扶貧工作的順利推進(jìn)，打贏脫貧攻堅(jiān)戰(zhàn)指日可待，絕對貧困問題即將在我國得到徹底解決，此后我國將進(jìn)入重點(diǎn)和著力解決相對貧困的時(shí)代。相對貧困時(shí)代貧困的測度應(yīng)當(dāng)由靜態(tài)向動態(tài)跨期領(lǐng)域延伸，即貧困領(lǐng)域研究應(yīng)由目前傳統(tǒng)的貧困程度估計(jì)和評估減貧效果這一事后研究測量，延伸到針對貧困的前瞻性預(yù)測，也就是預(yù)估家庭在未來遭遇風(fēng)險(xiǎn)后陷入貧困的可能性，即貧困脆弱性。預(yù)測貧困脆弱性可以為政府部門制定反貧困政策提供預(yù)警，為2020年后政府設(shè)計(jì)可持續(xù)的相對貧困緩解策略提供實(shí)證依據(jù)。

當(dāng)下我國經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)正處于調(diào)整升級期，新就業(yè)形態(tài)在這一時(shí)期應(yīng)運(yùn)而生。在我國經(jīng)濟(jì)由高速增長階段向高質(zhì)量發(fā)展階段轉(zhuǎn)型過程中，共享經(jīng)濟(jì)與互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)濟(jì)等新就業(yè)形態(tài)正在成為新的經(jīng)濟(jì)增長點(diǎn)。根據(jù)國家統(tǒng)計(jì)局公布的數(shù)據(jù)資料，目前中國大約有超過3億人參與到新業(yè)態(tài)的就業(yè)當(dāng)中(1)根據(jù)《中國統(tǒng)計(jì)年鑒2019》和《中華人民共和國2019年國民經(jīng)濟(jì)和社會發(fā)展統(tǒng)計(jì)公報(bào)》相關(guān)數(shù)據(jù)估算得出。，新就業(yè)形態(tài)提供了大量就業(yè)崗位來滿足勞動力市場的供給。規(guī)范新就業(yè)形態(tài)生存環(huán)境，保障靈活就業(yè)人員勞動權(quán)益已被政府列為改善民生、促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長的重要任務(wù)。但與正規(guī)就業(yè)人員相比較而言，以靈活就業(yè)人員為核心的新就業(yè)形態(tài)工作群體，其勞動權(quán)益由于公共政策配套機(jī)制與新就業(yè)形態(tài)之間暫時(shí)存在的供需錯(cuò)位矛盾，導(dǎo)致收入不穩(wěn)定、未簽訂勞動合同、用人單位不履行勞動合同條款以及未繳納社會保險(xiǎn)等不規(guī)范現(xiàn)象層出不窮。在這一背景下，靈活就業(yè)人員遭遇風(fēng)險(xiǎn)侵襲時(shí)，沒有足夠的能力抵御風(fēng)險(xiǎn)，容易產(chǎn)生較大的家庭福利損失，從而陷入貧困狀態(tài)。而作為“?；?，兜底線”的政府轉(zhuǎn)移支付項(xiàng)目能否充分發(fā)揮“避風(fēng)港”作用從而減少外部風(fēng)險(xiǎn)沖擊目前尚無定論，針對政府轉(zhuǎn)移支付(2)本文關(guān)于政府轉(zhuǎn)移支付的具體定義為CFPS經(jīng)濟(jì)問卷中“您家收到哪些政府補(bǔ)助”。這里政府補(bǔ)助主要包括低保、退耕還林補(bǔ)助、農(nóng)業(yè)補(bǔ)助、五保戶補(bǔ)助、特困戶補(bǔ)助、工傷人員供養(yǎng)直系親屬撫恤金、救濟(jì)金、賑災(zāi)款以及其他政府補(bǔ)助等。當(dāng)調(diào)查對象收到任意一項(xiàng)政府補(bǔ)助時(shí)，我們設(shè)定其獲得政府轉(zhuǎn)移支付并賦值為1，否則為0。對靈活就業(yè)人員的影響研究更是鳳毛麟角。基于上述背景，本文以靈活就業(yè)人員(3)靈活就業(yè)人員是本文的主要研究對象。依據(jù)《社會保險(xiǎn)法》的相關(guān)內(nèi)容并結(jié)合已有文獻(xiàn)研究，本文關(guān)于靈活就業(yè)人員的定義主要指自我雇傭、靈活就業(yè)和其他非全日制從業(yè)人員。除此之外，在小微企業(yè)中工作，但企業(yè)沒有為其繳納保險(xiǎn)費(fèi)的勞動者，或者其他類型沒有繳納保險(xiǎn)費(fèi)的個(gè)人及家庭企業(yè)，這樣的情況本文也定義為靈活就業(yè)人員。為研究主體[1][2]，利用最新的中國家庭追蹤調(diào)查(CFPS)兩期數(shù)據(jù)研究政府轉(zhuǎn)移支付對貧困脆弱性的實(shí)際影響效應(yīng)及傳導(dǎo)機(jī)制。

2 文獻(xiàn)綜述

國內(nèi)學(xué)者近年來逐漸將測量貧困脆弱性作為研究重點(diǎn)，研究方向呈現(xiàn)多元化趨勢，已有研究成果主要集中在以下幾個(gè)方面：一是對貧困脆弱性的測度與分解。萬廣華、章元[3]運(yùn)用中國農(nóng)戶調(diào)查數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)，貧困脆弱性測度準(zhǔn)確性與未來收入計(jì)算方法以及貧困線和貧困脆弱線設(shè)置密不可分。聶榮、張志國[4]的研究結(jié)果顯示中國農(nóng)村家庭的貧困脆弱狀況總體呈現(xiàn)下降態(tài)勢，大多數(shù)農(nóng)村家庭處于長期貧困脆弱狀態(tài)，更多處于慢性貧困脆弱狀態(tài)。鄒薇、鄭浩[5]利用反向VEP貧困脆弱性測度方法發(fā)現(xiàn)家戶支出、家庭規(guī)模和家庭負(fù)擔(dān)是貧困脆弱性出現(xiàn)差距的原因。段志民[6]運(yùn)用資產(chǎn)指數(shù)和隊(duì)列分解法發(fā)現(xiàn)，西部地區(qū)農(nóng)村家庭貧困脆弱性較高，且受教育程度越低的家庭在未來更難以擺脫貧困。

二是貧困脆弱性的影響因素。李伯華、竇銀娣等[7]從社會變遷和社會關(guān)系變化等角度展開分析，認(rèn)為農(nóng)村家庭貧困脆弱性主要與社會交流交往、經(jīng)濟(jì)來源等方面有關(guān)，過大的貧富差距以及親屬朋友之間關(guān)系破裂會加深貧困脆弱性。楊龍和汪三貴[8]分析認(rèn)為外部風(fēng)險(xiǎn)、教育、老年人口撫養(yǎng)比和家庭資產(chǎn)等方面是貧困脆弱性的重要影響因素。黃瀟[9]發(fā)現(xiàn)健康狀況惡化是陷入貧困脆弱狀態(tài)的重要原因。高帥等[10]通過分析發(fā)現(xiàn)增能賦權(quán)能有效緩解貧困脆弱性。

三是扶貧措施的效果評估。高若晨、李實(shí)[11]深入分析勞動力外出務(wù)工對留守家庭貧困脆弱性影響程度，發(fā)現(xiàn)勞動力外出務(wù)工能顯著降低家庭貧困脆弱性程度。寧靜等[12]通過8省16個(gè)貧困縣的易地扶貧搬遷監(jiān)測的準(zhǔn)實(shí)驗(yàn)研究發(fā)現(xiàn)，易地扶貧搬遷能夠緩解農(nóng)村家庭的貧困脆弱性。斯麗娟[13]利用“中國家庭追蹤調(diào)查”(CFPS)2016的數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)，教育支出能夠明顯減少貧困脆弱性，而且對于貧困家庭的減緩程度高于正常家庭，增加人力資本投入是實(shí)現(xiàn)可持續(xù)脫貧的重要舉措。左孝凡和陸繼霞[14]從貧困脆弱性角度考察農(nóng)村土地流轉(zhuǎn)對貧困的影響效應(yīng)，研究發(fā)現(xiàn)西部地區(qū)的貧困情況依然嚴(yán)峻，農(nóng)村土地流轉(zhuǎn)可以減少貧困脆弱性，因此推動農(nóng)村土地有序流轉(zhuǎn)是實(shí)現(xiàn)可持續(xù)脫貧的重要途徑。

四是社會保障制度對貧困脆弱性的影響。受益于微觀調(diào)查數(shù)據(jù)庫的更新，現(xiàn)有研究從多角度探索了社會保障在解決貧困脆弱性方面的政策效果。李齊云、席華[15]研究了新農(nóng)保對貧困脆弱性的影響。徐超、李林木[16]從貧困脆弱性角度出發(fā)，探索了城鄉(xiāng)低保制度減貧效應(yīng)。劉子寧等[17]探索了醫(yī)療保險(xiǎn)對貧困脆弱性的實(shí)際影響。也有以低保、五保戶補(bǔ)助及各項(xiàng)補(bǔ)貼等轉(zhuǎn)移支付項(xiàng)目為目標(biāo)的研究，但學(xué)界對以上項(xiàng)目的實(shí)際減貧效應(yīng)存在不同認(rèn)識：郭勁光、孫浩[18]認(rèn)為政府補(bǔ)助能夠明顯降低貧困脆弱性，但樊麗明、解堊[19]分析認(rèn)為公共轉(zhuǎn)移支付對貧困脆弱性沒有任何減緩效果，孫伯馳、段志民等[20]發(fā)現(xiàn)低保甚至?xí)岣咴诋?dāng)期處于貧困狀態(tài)的家庭的貧困脆弱性。

綜上所述，關(guān)于轉(zhuǎn)移支付對貧困脆弱性的實(shí)際影響還需要進(jìn)一步研究分析，因此運(yùn)用最新公布的微觀調(diào)查數(shù)據(jù)，在實(shí)證的基礎(chǔ)上，探索政府轉(zhuǎn)移支付影響貧困脆弱性的傳導(dǎo)機(jī)理機(jī)制對于設(shè)計(jì)未來的可持續(xù)減貧策略具有現(xiàn)實(shí)意義。相較于已有文獻(xiàn)，本文的貢獻(xiàn)主要有以下幾點(diǎn)：一是研究靈活就業(yè)人員的貧困情況，設(shè)計(jì)貧困轉(zhuǎn)移矩陣，分析貧困動態(tài)變化；二是運(yùn)用分位數(shù)回歸和傾向得分匹配，實(shí)證研究政府轉(zhuǎn)移支付在不同年份對靈活就業(yè)人員貧困脆弱性的影響，采用最新公布的微觀調(diào)查數(shù)據(jù)并使用不同模型驗(yàn)證政策評估效果，保證研究的準(zhǔn)確性；三是利用中介效應(yīng)分析政府轉(zhuǎn)移支付對靈活就業(yè)人員貧困脆弱性的傳導(dǎo)機(jī)制，以期為相對貧困時(shí)代政府設(shè)計(jì)可持續(xù)減貧策略，解決公共政策配套機(jī)制與新就業(yè)形態(tài)之間的供需錯(cuò)位矛盾，從而減少風(fēng)險(xiǎn)造成的福利損失。

3 研究方法與數(shù)據(jù)說明

3.1 研究方法

3.1.1 貧困脆弱性測量方法

本文將利用Chaudhuri et al.[21]提出的三階段可行廣義最小二乘法(Feasible GLS，F(xiàn)GLS)計(jì)算貧困脆弱性(VEP)。VEP這一測量方法可以在充分考慮可觀測和不可觀測特征后對未來陷入貧困的概率進(jìn)行估計(jì)，截面數(shù)據(jù)亦可進(jìn)行測量，是目前國內(nèi)外學(xué)者應(yīng)用較為廣泛的選擇。具體的公式如下：

VULht=Pr(Yh,t+1≤poor)

(1)

在公式(1)中，VULht表示第h個(gè)家庭在t時(shí)期的貧困脆弱性，即家庭未來收入Yh在t+1時(shí)期低于貧困線的概率。家庭未來收入可以由現(xiàn)階段可觀測變量和包含沖擊因素的誤差項(xiàng)的函數(shù)f(Xh,βt,eh)呈現(xiàn)出來，結(jié)合公式(1)，可以得到公式(2)：

VULht=Pr(Yh,t+1=f(Xh,βt,eh)≤poor)

(2)

Xh表示可觀測變量組成的向量，βt為可觀測經(jīng)濟(jì)向量的參數(shù)向量，eh是包含沖擊因素的誤差項(xiàng)?，F(xiàn)在我們將引入三階段可行廣義最小二乘法FGLS進(jìn)行貧困脆弱性的測量。第一步我們將對家庭人均對數(shù)純收入進(jìn)行回歸估計(jì)，具體公式如下：

lnYh,t=Xh,tβh+eh

(3)

我們可以通過式(3)中的殘差平方代入公式(4)中再次進(jìn)入回歸估計(jì)，處理后得到Y(jié)h和殘差項(xiàng)σe估計(jì)值。

(4)

(5)

(6)

第三步，根據(jù)前述公式的設(shè)定，我們假設(shè)收入對數(shù)呈正態(tài)分布，根據(jù)對應(yīng)貧困線，計(jì)算各貧困線下的貧困脆弱性：

(7)

3.1.2 分位數(shù)回歸

傳統(tǒng)的多元線性回歸模型(Ordinary least square,OLS)的原理是使用樣本均值回歸求出最小化殘差平方和，回歸結(jié)果極易受到極端值的影響[22]。使用Koenker and Bassett[23]提出的分位數(shù)回歸(Quantile Regression,QR)使用加權(quán)平均后的殘差絕對值進(jìn)行回歸求出殘差最小化，避免極值影響的同時(shí)能夠保證研究結(jié)果的穩(wěn)健性，進(jìn)一步降低棄真錯(cuò)誤[24]。分位數(shù)回歸模型如下：

(8)

Qθ(Vuli|Xi)表示在給定解釋變量Xi的情況下，分位點(diǎn)θ所對應(yīng)的條件分位數(shù)；Vuli表示第i個(gè)樣本的貧困脆弱性，Xi代表本文選定的各個(gè)解釋變量，θ為具體分位點(diǎn)，βi(θ)為θ分位點(diǎn)的回歸系數(shù)。

3.1.3 傾向得分匹配

為了克服由于樣本選擇偏誤造成的選擇性偏差此類內(nèi)生性問題，我們選擇由統(tǒng)計(jì)學(xué)家Rosenbaum and Rubin[25]提出的傾向得分匹配(Propensity Score Matching ,PSM)來分析政府轉(zhuǎn)移支付對靈活就業(yè)人員的貧困脆弱性平均處理效應(yīng)(Average Treatment Effect on the Treated ,ATT)。在進(jìn)行傾向得分匹配之前，我們首先要選取相關(guān)的可能影響領(lǐng)取養(yǎng)老金的協(xié)變量，并使用二元logit模型估計(jì)傾向得分。logit模型如下：

(9)

公式(9)中的Di為虛擬變量，Di=1表示獲取政府轉(zhuǎn)移支付的靈活就業(yè)人員，我們將其列為處理組，沒有獲得政府轉(zhuǎn)移支付的靈活就業(yè)人員即Di=0，列為控制組。xi為其他匹配協(xié)變量，β為對應(yīng)的估計(jì)系數(shù)。我們根據(jù)logit模型估計(jì)所得到的傾向得分，將處理組和控制組的樣本進(jìn)行匹配，消除樣本的選擇偏誤，得到較為準(zhǔn)確的平均處理效應(yīng)(ATT)。平均處理效應(yīng)計(jì)算公式如下：

ATT=E(y1i|Di=1)-E(y0i|Di=1)=E(y1i-y0i|Di=1)

(10)

(11)

3.2 數(shù)據(jù)來源與變量說明

3.2.1 數(shù)據(jù)來源

本文使用的數(shù)據(jù)來源是“中國家庭動態(tài)跟蹤調(diào)查”項(xiàng)目(Chinese Family Panel Studies,CFPS)?！爸袊彝プ粉櫿{(diào)查”(CFPS)是北京大學(xué)中國社會科學(xué)調(diào)查中心(ISSS)開展的大規(guī)模追蹤調(diào)查，追蹤調(diào)查樣本規(guī)模覆蓋全國25個(gè)省(直轄市、自治區(qū))，近16000戶家庭，現(xiàn)已進(jìn)行2010、2012、2014、2016和2018五輪追蹤調(diào)查。根據(jù)本文選題、文章架構(gòu)和CFPS數(shù)據(jù)庫更新情況，我們選擇了CFPS2016和CFPS2018年兩輪追蹤調(diào)查數(shù)據(jù)作為本文的數(shù)據(jù)集。經(jīng)過數(shù)據(jù)預(yù)處理后，我們選取的數(shù)據(jù)樣本數(shù)量為2658，兩期共計(jì)5316個(gè)觀測樣本。

3.2.2 變量說明

(1)貧困線：貧困線是本文中重要的研究設(shè)計(jì)指標(biāo)，為了提升識別效果并開展比較研究，我們分別設(shè)計(jì)了二條貧困線進(jìn)行貧困識別，分別是絕對貧困線和社會貧困線。其中，絕對貧困線是世界銀行1.9美元國際貧困線，社會貧困線是根據(jù)2018年世界銀行報(bào)告《Poverty and Shared Prosperity 2018:Piecing Together the Poverty Puzzle》[26]提出衡量相對貧困的最新標(biāo)準(zhǔn)，社會貧困線能夠衡量相對貧困程度。本文的社會貧困線計(jì)算公式如下：

SPL=max(US＄1.90,US＄1.00 + 0.5 × median income)

(12)

公式(12)中，medianincome為收入中位數(shù)。公式的具體意義是指假設(shè)某一地區(qū)在某一時(shí)期的收入中位數(shù)為1.2美元/天，則根據(jù)該公式計(jì)算得到的最終社會貧困線為1.6美元，該收入水平低于1.9美元，所以可認(rèn)定其社會貧困線為1.9美元/天；反之，如果收入高于1.9美元/天，我們則將實(shí)際數(shù)值列為社會貧困線。本文中的貧困線設(shè)計(jì)均按照購買力平價(jià)(PPP)(4)購買力平價(jià)具體數(shù)據(jù)來源于世界銀行，2016年的購買力平價(jià)為3.46，2018年的購買力平價(jià)為3.55。進(jìn)行具體折算。具體數(shù)據(jù)請看表1。

表1 國際貧困線與社會貧困線標(biāo)準(zhǔn) (單位：元)

(2)脆弱線：為了更精準(zhǔn)地判斷靈活就業(yè)人員是否處于貧困脆弱狀態(tài)，在本文中，靈活就業(yè)人員未來收入低于貧困線的概率超過50%，我們將其視為貧困脆弱狀態(tài)，即本文的脆弱線。50%脆弱線的設(shè)計(jì)在國內(nèi)外多項(xiàng)研究中被廣泛使用，因此后文我們將以50%脆弱線來識別靈活就業(yè)人員是否陷入貧困脆弱狀態(tài)。

(3)其余變量：其余變量中需要具體說明的是以下幾個(gè)變量：關(guān)于私人轉(zhuǎn)移支付變量，我們這里選擇的是子女、親戚和朋友等給予的經(jīng)濟(jì)幫助，其中經(jīng)濟(jì)幫助包括財(cái)產(chǎn)(如房子、汽車等)、錢、物品方面的幫助，如果有子女、親戚和朋友等給予的經(jīng)濟(jì)幫助，我們賦值為1，反之則為0；風(fēng)險(xiǎn)沖擊變量的設(shè)置分為兩部分，一是遭受重大事件的支出，二是個(gè)人醫(yī)療費(fèi)用支出超過家庭人均純收入10%以上，兩類風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生其中一項(xiàng)我們便認(rèn)為樣本發(fā)生了風(fēng)險(xiǎn)沖擊。具體變量描述性分析見表2。

表2 模型變量解釋及描述性分析

4 實(shí)證結(jié)果分析

4.1 靈活就業(yè)人員貧困脆弱性測度

依照前文公式(1)到公式(7)的計(jì)算方法，本文計(jì)算出靈活就業(yè)人員貧困脆弱性，同時(shí)依據(jù)前文設(shè)計(jì)的兩條貧困線和脆弱線，識別靈活就業(yè)人員是否陷入貧困和貧困脆弱狀態(tài)，然后參照分類分別計(jì)算出靈活就業(yè)人員貧困發(fā)生率和貧困脆弱發(fā)生率，計(jì)算結(jié)果見表3。

表3 樣本陷入貧困及貧困脆弱狀態(tài)情況

根據(jù)表3的結(jié)果可以發(fā)現(xiàn)，靈活就業(yè)人員絕對貧困發(fā)生率維持在較低水平，并呈現(xiàn)逐年降低態(tài)勢，城鄉(xiāng)之間發(fā)展趨勢保持一致，脫貧攻堅(jiān)成效顯著；而社會貧困線所衡量的相對貧困發(fā)生率較高，全樣本中有超過20%的樣本陷入相對貧困狀態(tài)，具體到城鄉(xiāng)分類中，城鄉(xiāng)變化均呈現(xiàn)相對貧困加深趨勢，城鎮(zhèn)樣本2018年相對貧困較2016年提高了0.97%，這一數(shù)字在農(nóng)村樣本顯示為3.74%，而且農(nóng)村樣本相對貧困發(fā)生率超過30%。

貧困脆弱性方面，在不同的貧困標(biāo)準(zhǔn)下，全樣本的貧困脆弱發(fā)生率較為接近，變動幅度較小。而城鄉(xiāng)則出現(xiàn)了截然相反的情況，城鄉(xiāng)的貧困脆弱發(fā)生率呈現(xiàn)出逐年下降的趨勢，而農(nóng)村則出現(xiàn)大幅增長的情況，而且貧困脆弱發(fā)生率在2018年已經(jīng)超過了60%，這意味著未來有超過半數(shù)的農(nóng)村靈活就業(yè)人員有可能重新陷入貧困狀態(tài)。

表4的貧困動態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣表明，在絕對貧困線這一標(biāo)準(zhǔn)中，2016年陷入貧困狀態(tài)的靈活就業(yè)人員在2018年全部完成脫貧，可以說明這一階段，我國的扶貧政策起到了應(yīng)有的作用。但是當(dāng)貧困線上升到水平較高的相對貧困線時(shí)，貧困轉(zhuǎn)移矩陣數(shù)據(jù)較絕對貧困標(biāo)準(zhǔn)有了巨大的變化，全樣本中僅有44.98%的靈活就業(yè)人員可以成功脫離貧困，這一數(shù)字在城鎮(zhèn)樣本和農(nóng)村樣本分別為50.94%和40.29%，有超過半數(shù)的靈活就業(yè)人員陷入相對貧困中。從返貧的角度進(jìn)行考察，全樣本下有15.41%的靈活就業(yè)人員陷入了相對貧困狀態(tài)，具體到城鄉(xiāng)分類中，城鎮(zhèn)為11.76%，農(nóng)村則高達(dá)21.21%。說明目前我國政府解決絕對貧困問題是卓有成效的，但是如果以相對貧困標(biāo)準(zhǔn)衡量仍然有超過50%的靈活就業(yè)人員無法擺脫貧困狀態(tài)。以下繼續(xù)通過CFPS兩期數(shù)據(jù)，計(jì)算了2016年到2018年靈活就業(yè)人員貧困脆弱性動態(tài)變化情況。表5為2016年到2018年計(jì)算得出的靈活就業(yè)人員貧困脆弱性轉(zhuǎn)移矩陣。

表4 靈活就業(yè)人員貧困動態(tài)變化

表5 靈活就業(yè)人員貧困脆弱性動態(tài)變化

從表5的貧困脆弱性動態(tài)變化可以明顯發(fā)現(xiàn)，雖然兩條貧困線具體標(biāo)準(zhǔn)存在差異，但是貧困脆弱性動態(tài)變化情況在全樣本、城鎮(zhèn)樣本和農(nóng)村樣本中的表現(xiàn)極為相似。全樣本中2016年處于貧困脆弱性狀態(tài)下的靈活就業(yè)人員，在2018年的全樣本中仍有接近80%還處于貧困脆弱狀態(tài)，脫離貧困脆弱狀態(tài)的靈活就業(yè)人員僅為21%左右；城鎮(zhèn)樣本中，也有接近70%左右的靈活就業(yè)人員無法擺脫貧困脆弱狀態(tài)，約有30%的靈活就業(yè)人員可以擺脫貧困脆弱狀態(tài)；而農(nóng)村樣本中無法脫離貧困脆弱狀態(tài)的靈活就業(yè)人員已經(jīng)超過85%，絕對貧困線中這一數(shù)字更是逼近90%，只有不到15%的靈活就業(yè)人員可以成功擺脫貧困脆弱狀態(tài)。

通過表3、表4和表5的數(shù)據(jù)分析可知，目前絕對貧困問題已經(jīng)得到了極大的緩解，根除絕對貧困指日可待，但是當(dāng)貧困線水平提升至社會貧困線時(shí)，無論是貧困發(fā)生率還是脫貧比例都為我們提出了警示，農(nóng)村地區(qū)的貧困問題依然十分嚴(yán)峻。而貧困脆弱狀態(tài)發(fā)生率和貧困脆弱轉(zhuǎn)移矩陣數(shù)據(jù)，在一定程度上反映出我國貧困脆弱性問題比較突出，遭遇風(fēng)險(xiǎn)極易返貧。可見，在徹底解決絕對貧困的背景下，相對貧困問題將是我國政府在2020年后需要解決的重大民生問題，靈活就業(yè)人員擺脫風(fēng)險(xiǎn)的能力不足，如何擺脫風(fēng)險(xiǎn)，脫離貧困及貧困脆弱狀態(tài)則是政府與學(xué)界未來要重視的關(guān)鍵問題。

4.2 政府轉(zhuǎn)移支付對貧困脆弱性的影響效應(yīng)分析

4.2.1 靈活就業(yè)人員獲取政府轉(zhuǎn)移支付概況

首先分析靈活就業(yè)人員獲取政府轉(zhuǎn)移支付概況，我們將政府轉(zhuǎn)移支付設(shè)計(jì)為兩個(gè)變量，即用政府轉(zhuǎn)移支付比重和政府轉(zhuǎn)移支付金額兩個(gè)變量反映靈活就業(yè)人員獲取政府轉(zhuǎn)移支付概況。政府轉(zhuǎn)移支付比重是獲得政府轉(zhuǎn)移支付的靈活就業(yè)人員比例；政府轉(zhuǎn)移支付金額是靈活就業(yè)人員獲得政府轉(zhuǎn)移支付的平均金額。具體結(jié)果見表6。

表6 靈活就業(yè)人員政府轉(zhuǎn)移支付概況

表6的數(shù)據(jù)顯示，政府轉(zhuǎn)移支付比重?zé)o論在全樣本還是城鄉(xiāng)樣本之間均呈現(xiàn)逐年小幅下降趨勢，其中城鎮(zhèn)樣本政府轉(zhuǎn)移支付比重下降幅度最為明顯，從20.08%下降到25.82%，下降接近5%，農(nóng)村下降幅度不到2%。但是政府轉(zhuǎn)移支付金額呈現(xiàn)相反的發(fā)展方向，政府轉(zhuǎn)移支付金額從2016年平均1720元增加到2018年平均2349元，較2016年政府轉(zhuǎn)移支付金額增長超過600元，城鄉(xiāng)之間呈現(xiàn)相同增長趨勢，城鎮(zhèn)樣本從2016年度2284元增加至2897元，接近3000元大關(guān)，農(nóng)村樣本則從1294元漲至1925元，接近2000元。盡管有超過半數(shù)的農(nóng)村靈活就業(yè)人員獲得了政府轉(zhuǎn)移支付，但是政府轉(zhuǎn)移支付金額與城鎮(zhèn)的平均水平存在明顯差距，城鎮(zhèn)靈活就業(yè)人員政府轉(zhuǎn)移支付金額已經(jīng)是農(nóng)村靈活就業(yè)人員政府轉(zhuǎn)移支付金額的1.5倍，城鄉(xiāng)之間存在明顯的差異。

4.2.2 分位數(shù)回歸結(jié)果分析

表7是絕對貧困線下分位數(shù)回歸估計(jì)結(jié)果。結(jié)果顯示，獲取政府轉(zhuǎn)移支付在2016年能夠減少靈活就業(yè)人員貧困脆弱性，針對50%和75%分位點(diǎn)的貧困脆弱性有更為顯著的負(fù)向效應(yīng)，而在2018年并沒有對貧困脆弱性產(chǎn)生任何影響。年齡的增加會減緩貧困脆弱性，但是通過年齡平方項(xiàng)分析可發(fā)現(xiàn)年齡增長與貧困脆弱性間存在著“U”型關(guān)系，即年齡到達(dá)一定的節(jié)點(diǎn)后，隨著年齡的增加，貧困脆弱性會進(jìn)一步提高；同時(shí)我們發(fā)現(xiàn)靈活就業(yè)人員對未來越有信心、受教育程度越高以及擁有醫(yī)療保險(xiǎn)，都能夠減少貧困脆弱性，而性別為男性、處于在婚狀態(tài)以及遭遇風(fēng)險(xiǎn)沖擊的靈活就業(yè)人員貧困脆弱性更高。家庭人口數(shù)、健康狀況和城鄉(xiāng)分類在不同的分位點(diǎn)效果不一，我們會用社會貧困線的標(biāo)準(zhǔn)再次進(jìn)行分析，同時(shí)我們也發(fā)現(xiàn)獲取私人轉(zhuǎn)移支付會加深貧困脆弱性，這里也許存在著收入的“擠出”效應(yīng)。下文研究社會貧困線標(biāo)準(zhǔn)下政府轉(zhuǎn)移支付對貧困脆弱性的影響效應(yīng)。

本研究采用亞鐵氰化鉀為綠色氰源與鄰甲基苯甲酰氯通過一鍋兩步反應(yīng)來合成鄰甲基苯甲酸-1,1-二氰基鄰甲基苯甲酯。該反應(yīng)合理的條件：當(dāng) n(鄰甲基苯甲酰氯)∶n(亞鐵氰化鉀) =4∶1，反應(yīng)介質(zhì)為二氯甲烷，吡啶為催化劑，反應(yīng)溫度為25 ℃，反應(yīng)時(shí)間為40 min時(shí)，產(chǎn)率達(dá)到84.2%，該法具有環(huán)境友好、操作簡單、產(chǎn)率高、后處理方便等優(yōu)點(diǎn)。

表7 絕對貧困線標(biāo)準(zhǔn)下分位數(shù)回歸估計(jì)結(jié)果

表8 社會貧困線標(biāo)準(zhǔn)下分位數(shù)回歸估計(jì)結(jié)果

表8是社會貧困線下分位數(shù)回歸估計(jì)結(jié)果。測算結(jié)果與絕對貧困線的結(jié)果顯示基本一致(5)我們也使用了經(jīng)典的OLS回歸，回歸結(jié)果和分位數(shù)回歸保持一致，如有需要可以聯(lián)系獲取。，獲取政府轉(zhuǎn)移支付在2016年能夠減少靈活就業(yè)人員貧困脆弱性，針對75%分位點(diǎn)的貧困脆弱性有更為顯著的負(fù)向效應(yīng)，而在2018年并沒有對貧困脆弱性產(chǎn)生任何影響。城鎮(zhèn)地區(qū)的靈活就業(yè)人員貧困脆弱性低于農(nóng)村地區(qū)靈活就業(yè)人員，家庭人口數(shù)和性別在2016年和2018年分別展示出截然相反的影響效應(yīng)，而健康狀況呈現(xiàn)負(fù)向效應(yīng)，這與常識和其他研究存在一定的矛盾，這里本文認(rèn)為是健康狀況這一變量具體定義和自評價(jià)設(shè)計(jì)結(jié)果造成的，有接近40%的靈活就業(yè)人員選擇賦值3分的比較健康選項(xiàng)，20%選擇賦值4分的一般選項(xiàng)，因此這可能是造成存在負(fù)向效應(yīng)的原因。此外私人轉(zhuǎn)移支付在社會貧困線標(biāo)準(zhǔn)下對貧困脆弱性呈現(xiàn)負(fù)向影響，這里是否存在“擠出”效應(yīng)，將會在探索政府轉(zhuǎn)移支付的傳導(dǎo)機(jī)制時(shí)做進(jìn)一步分析。測算結(jié)果的其余大部分變量與絕對貧困線的實(shí)證結(jié)果保持一致。

4.3 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

為了糾正靈活就業(yè)人員存在的選擇偏差這一內(nèi)生性問題，我們構(gòu)建了反事實(shí)估計(jì)框架，利用傾向得分匹配(PSM)去估計(jì)政府轉(zhuǎn)移支付對貧困脆弱性的平均處理效應(yīng)，驗(yàn)證分位數(shù)回歸估計(jì)結(jié)果是否穩(wěn)健。

4.3.1 傾向得分估計(jì)

進(jìn)行傾向得分匹配的第一步是要對處理組和控制組估計(jì)傾向得分，我們選擇是否擁有政府轉(zhuǎn)移支付作為因變量，同時(shí)考慮過往文獻(xiàn)選擇變量情況和CFPS數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)情況，本文選擇城鄉(xiāng)分類、家庭人口數(shù)、年齡、年齡平方、性別、未來信心程度、健康狀況、受教育程度、醫(yī)療保險(xiǎn)、私人轉(zhuǎn)移支付、婚姻狀況和風(fēng)險(xiǎn)沖擊等變量作為自變量，隨后我們使用了logit模型進(jìn)行第一步估計(jì)傾向得分。估計(jì)得分結(jié)果見表9。

表9 logit模型傾向得分回歸結(jié)果

表9的logit模型估計(jì)傾向得分回歸結(jié)果顯示，城鄉(xiāng)分類這一變量呈現(xiàn)負(fù)向影響，擁有城市戶口會顯著降低獲得政府轉(zhuǎn)移支付的可能，這主要是由于擁有城鎮(zhèn)戶口的收入高于農(nóng)村戶口；家庭人口數(shù)對政府轉(zhuǎn)移支付呈現(xiàn)正向效應(yīng)，即家庭人口數(shù)量的增加，會提升獲得政府轉(zhuǎn)移支付的概率；在性別方面，性別對政府轉(zhuǎn)移支付是正向影響，獲取政府轉(zhuǎn)移支付會存在性別差異，男性會更容易獲得政府轉(zhuǎn)移支付，但是僅僅在2018年的樣本中通過了顯著性檢驗(yàn)；健康狀況惡化在2018年會提升獲得政府轉(zhuǎn)移支付的可能性；受教育程度這一變量對獲取政府轉(zhuǎn)移支付呈現(xiàn)負(fù)向效應(yīng)，也就是學(xué)歷越高的人獲得政府轉(zhuǎn)移支付的可能性越小，我們認(rèn)為高學(xué)歷意味著獲得更高的工資待遇，對政府轉(zhuǎn)移支付以及相關(guān)補(bǔ)貼的需求相對較??；醫(yī)療保險(xiǎn)對政府轉(zhuǎn)移支付呈現(xiàn)正向影響，擁有醫(yī)療保險(xiǎn)的靈活就業(yè)人員具有較高可能性獲得政府轉(zhuǎn)移支付；婚姻狀況方面，婚姻和諧的靈活就業(yè)人員家庭獲得政府轉(zhuǎn)移支付的概率會降低；私人轉(zhuǎn)移支付方面，僅僅在2016年對政府轉(zhuǎn)移支付呈現(xiàn)正向影響，私人經(jīng)濟(jì)支持的增加會提升獲取政府轉(zhuǎn)移支付的發(fā)生概率，但是這一變量在2018年并沒有任何顯著影響；年齡、年齡平方、未來信心程度這幾個(gè)變量對獲得政府轉(zhuǎn)移支付并沒有任何方向的顯著影響。

4.3.2 共同支撐假設(shè)與平衡性檢驗(yàn)

傾向得分匹配需要滿足共同支撐假設(shè)和條件獨(dú)立分布假設(shè)，為了保證研究結(jié)果更加穩(wěn)健，首先本節(jié)將進(jìn)行傾向得分的共同支撐假設(shè)進(jìn)行檢驗(yàn)，隨后對匹配后的樣本進(jìn)行平衡性檢驗(yàn)，即檢驗(yàn)匹配后的樣本是否滿足條件獨(dú)立分布假設(shè)，也就是要求匹配后樣本不存在系統(tǒng)性差異。我們首先進(jìn)行是否滿足共同支撐假設(shè)的檢驗(yàn)[27]。樣本滿足共同支撐假設(shè)可以保證樣本匹配的高質(zhì)量，同時(shí)提高了樣本在傾向得分匹配估計(jì)時(shí)的有效性，保證研究結(jié)果可信度和穩(wěn)健性。

圖1與圖2的核密度圖為2016年和2018年兩個(gè)模型的傾向得分共同取值結(jié)果范圍圖。從圖中我們可以很明顯地發(fā)現(xiàn)，在匹配前處理組和控制組傾向得分的共同支撐區(qū)域有限，重合的共同支撐區(qū)域較小，但是在匹配后，處理組和控制組樣本的傾向得分分布較為一致，絕大多數(shù)樣本均在共同取值范圍內(nèi)，重合的共同支撐區(qū)域較大， 2016年和2018年兩個(gè)調(diào)查年度樣本滿足共同支撐假設(shè)。接下來我們對2016年和2018年兩個(gè)調(diào)查年度匹配后的樣本進(jìn)行平衡性檢驗(yàn)，即檢驗(yàn)匹配后的樣本是否滿足條件獨(dú)立分布假設(shè)。

圖1 2016年處理組與控制組傾向得分核密度圖

平衡性的具體數(shù)據(jù)驗(yàn)證了這一檢驗(yàn)結(jié)果(6)限于篇幅，平衡性檢驗(yàn)結(jié)果并未匯報(bào)，如有需要可以聯(lián)系獲取。：首先，2016年和2018年樣本的平衡性檢驗(yàn)結(jié)果中，與匹配前相比，所有變量匹配后的標(biāo)準(zhǔn)偏差大幅度下降，匹配后的標(biāo)準(zhǔn)偏差均小于10%。t檢驗(yàn)結(jié)果發(fā)現(xiàn)匹配后的p值較大，匹配后的樣本變量均不存在顯著的組間差異，這表明協(xié)變量的分布是一致的。從整體平衡性檢驗(yàn)來看，匹配后樣本估計(jì)的logit模型的R2較匹配前小，LR統(tǒng)計(jì)量不顯著，表明匹配后兩組的分布差異較小，匹配的質(zhì)量較高?？梢哉J(rèn)為此時(shí)解釋變量對于靈活就業(yè)人員是否得到了政府轉(zhuǎn)移支付不具有很強(qiáng)的解釋性，也可以理解為是否擁有政府轉(zhuǎn)移支付的靈活就業(yè)人員對于匹配后的樣本是條件隨機(jī)的。我們可以認(rèn)為傾向得分匹配的結(jié)果是穩(wěn)健的。

4.3.3 平均處理效應(yīng)

表10為經(jīng)過傾向得分匹配后的ATT平均處理效應(yīng)結(jié)果，為了保證研究結(jié)果的穩(wěn)健性和準(zhǔn)確性，我們選擇了常見的近鄰匹配、卡尺匹配和核匹配三種方法計(jì)算政府轉(zhuǎn)移支付對靈活就業(yè)人員貧困脆弱性的平均處理效應(yīng)。與此同時(shí)我們還使用了bootstrap自助法進(jìn)行了500次自助抽樣，保證了研究結(jié)果穩(wěn)健性。

表11 政府轉(zhuǎn)移支付對不同貧困類型的平均處理效應(yīng)

根據(jù)表10的結(jié)果我們可以明顯地發(fā)現(xiàn)，獲得政府轉(zhuǎn)移支付在2016年任意一條貧困線中，可以降低約3%的貧困脆弱性，但在2018年獲得政府轉(zhuǎn)移支付對靈活就業(yè)人員貧困脆弱性幾乎沒有任何影響，而且三種匹配方法均沒有通過顯著性檢驗(yàn)。兩個(gè)年度的傾向得分匹配結(jié)果與前文分位數(shù)回歸估計(jì)結(jié)果是相一致的，綜合分析，我們認(rèn)為盡管2016年政府轉(zhuǎn)移支付能夠顯著減少約3%左右的貧困脆弱性發(fā)生比例，但是2018年政府轉(zhuǎn)移支付對貧困脆弱性的影響有限。

4.3.4 異質(zhì)性分析

貧困問題成因復(fù)雜多變，意外、自然災(zāi)害以及疾病等突發(fā)風(fēng)險(xiǎn)都是貧困現(xiàn)象產(chǎn)生的原因，貧困的時(shí)期動態(tài)變化也不盡相同。鑒于不同貧困狀態(tài)造成異質(zhì)性的存在，本文將對樣本分組討論分析異質(zhì)性問題。結(jié)合樊麗明、解堊[28]對于貧困類型的分組解釋，我們將兩個(gè)調(diào)查年份中最少有1次處于貧困狀態(tài)的樣本歸為暫時(shí)貧困，在兩個(gè)調(diào)查年份中均處于貧困狀態(tài)的樣本歸為慢性貧困(7)參照本文的研究主旨，我們將暫時(shí)貧困和慢性貧困的分類標(biāo)準(zhǔn)設(shè)計(jì)為社會貧困線。，進(jìn)一步分析政府轉(zhuǎn)移支付對不同貧困類型的實(shí)際影響效應(yīng)。

表11是2018年政府轉(zhuǎn)移支付對不同貧困類型的平均處理效應(yīng)，我們可以明顯發(fā)現(xiàn)政府轉(zhuǎn)移支付對靈活就業(yè)人員貧困脆弱性存在明顯的異質(zhì)性影響。政府轉(zhuǎn)移支付可以降低約7%的慢性貧困，但是對于暫時(shí)貧困的影響微乎其微。綜合前文分位數(shù)回歸的分析結(jié)果，總體來看政府轉(zhuǎn)移支付能夠減少靈活就業(yè)人員貧困脆弱性，但是這一影響效果是有限的。對于貧困程度較深、難以脫貧的靈活就業(yè)人員，政府轉(zhuǎn)移支付有顯著的減貧效應(yīng)，但是對于處于暫時(shí)貧困的靈活就業(yè)人員其影響效果甚微。

根據(jù)前文對政府轉(zhuǎn)移支付和貧困動態(tài)變化的綜合分析，我們認(rèn)為產(chǎn)生這樣的變化有以下幾點(diǎn)原因：

首先，政府轉(zhuǎn)移支付比重的下降是原因之一。政府轉(zhuǎn)移支付的覆蓋面在逐年降低，2016年有40%的靈活就業(yè)人員獲得了政府轉(zhuǎn)移支付，然而僅兩年不到，政府轉(zhuǎn)移支付比重下降到36%，一部分處于暫時(shí)貧困和貧困脆弱狀態(tài)的靈活就業(yè)人員失去了抵御風(fēng)險(xiǎn)的保障，政策補(bǔ)貼或政府補(bǔ)助等轉(zhuǎn)移支付的“避風(fēng)港”作用下降，無法幫助靈活就業(yè)人員擺脫貧困脆弱狀態(tài)。造成上述結(jié)果可能是由于公共政策瞄準(zhǔn)偏差以及瞄準(zhǔn)效率下降造成的。

其次，靈活就業(yè)人員自身的原因也是極為重要的一點(diǎn)。部分靈活就業(yè)人員存在“懶漢”現(xiàn)象，即政府轉(zhuǎn)移支付造成部分靈活就業(yè)人員懶惰怠工，靈活就業(yè)人員為能繼續(xù)獲得各類補(bǔ)助和補(bǔ)貼有意降低勞動積極性和工作效率，消極怠工以獲得長久的福利依賴，從而導(dǎo)致“懶漢”的現(xiàn)象發(fā)生。另一方面，靈活就業(yè)人員本身社會保障參保水平較低，與簽訂合同繳納社會保險(xiǎn)的勞動者相比其風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)對能力較差，并沒有足夠的能力抵御風(fēng)險(xiǎn)，遭遇意外后，他們往往要付出比常人多的收入去應(yīng)對風(fēng)險(xiǎn)。

再次，政府轉(zhuǎn)移支付存在一定的城鄉(xiāng)差異。表6的結(jié)果顯示2016年政府在城鄉(xiāng)之間的轉(zhuǎn)移支付力度存在倍數(shù)級的差距，而在2018年這一差距仍然存在，并且沒有縮小的態(tài)勢。大部分農(nóng)村靈活就業(yè)人員前往城市創(chuàng)業(yè)、就業(yè)等，城市較高的生活成本對其抵御風(fēng)險(xiǎn)的能力無異是一種削弱。

最后，靈活就業(yè)人員年齡的增長，其可能遭受的風(fēng)險(xiǎn)也在增加。根據(jù)前文的描述性分析我們發(fā)現(xiàn)調(diào)查對象的平均年齡從2016年的40歲增長到了2018年的42歲，年齡的增長使研究對象受到疾病等風(fēng)險(xiǎn)侵襲的可能性增加。

5 政府轉(zhuǎn)移支付對靈活就業(yè)人員貧困脆弱性的傳導(dǎo)機(jī)制分析

5.1 理論框架

由于異質(zhì)性問題的存在，我們將在前文分析的基礎(chǔ)上，進(jìn)一步分析政府轉(zhuǎn)移支付對影響靈活就業(yè)人員貧困脆弱性的傳導(dǎo)機(jī)理機(jī)制，并以此為未來可持續(xù)減貧的精準(zhǔn)施策提供借鑒。從現(xiàn)有理論及研究考察，本文認(rèn)為政府轉(zhuǎn)移支付的傳導(dǎo)路徑通過三種效應(yīng)進(jìn)行傳遞，即：政府轉(zhuǎn)移支付儲蓄效應(yīng)、私人轉(zhuǎn)移支付“擠入”效應(yīng)、以及信心“循環(huán)”效應(yīng)。

5.1.1 政府轉(zhuǎn)移支付儲蓄效應(yīng)

伴隨貧困理論的發(fā)展，貧困現(xiàn)象總是伴隨風(fēng)險(xiǎn)的出現(xiàn)進(jìn)而顯現(xiàn)，Ligon和Schecter[29]提出貧困脆弱性出現(xiàn)一個(gè)關(guān)鍵變化就是風(fēng)險(xiǎn)的沖擊。Beck[30]的風(fēng)險(xiǎn)社會理論強(qiáng)調(diào)不同時(shí)期的人類社會本質(zhì)是風(fēng)險(xiǎn)社會，在全球化時(shí)代，風(fēng)險(xiǎn)的全球傳遞將使人類社會遭受自然災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)、經(jīng)濟(jì)衰退的規(guī)模失業(yè)風(fēng)險(xiǎn)以及貧困差距擴(kuò)大的不平等等各類風(fēng)險(xiǎn)的連鎖反應(yīng)，因此風(fēng)險(xiǎn)社會的核心問題是對風(fēng)險(xiǎn)的化解與分配。對于風(fēng)險(xiǎn)的化解，王文略等[31]基于風(fēng)險(xiǎn)與機(jī)會的貧困分析框架提出針對貧困應(yīng)進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)管理，提高風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)對能力以化解靜態(tài)與動態(tài)風(fēng)險(xiǎn)，從而減少陷入貧困的可能性。結(jié)合上述理論框架，本文認(rèn)為，風(fēng)險(xiǎn)沖擊往往會造成靈活就業(yè)人員的福利損失，進(jìn)而降低其抵御風(fēng)險(xiǎn)的能力，從而陷入貧困狀態(tài)。而政府轉(zhuǎn)移支付的儲蓄效應(yīng)是風(fēng)險(xiǎn)管理的重要途徑，即政府轉(zhuǎn)移支付增加個(gè)人儲蓄以期提高風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)對能力進(jìn)而化解貧困脆弱性。

5.1.2 私人轉(zhuǎn)移支付“擠入”效應(yīng)

關(guān)于政府轉(zhuǎn)移支付與私人轉(zhuǎn)移支付之間的“擠入”或“擠出”效應(yīng)一直是國內(nèi)外學(xué)界的重點(diǎn)研究議題，根據(jù)現(xiàn)有理論框架分析，在政府轉(zhuǎn)移支付增加時(shí)，私人轉(zhuǎn)移支付的“擠入”與“擠出”效應(yīng)取決于“利他動機(jī)”和“交換動機(jī)”。Barro[32]和Becker[33]認(rèn)為在“利他動機(jī)”的驅(qū)使下，政府轉(zhuǎn)移支付將重新進(jìn)行資源分配，政府轉(zhuǎn)移支付增加同時(shí)私人轉(zhuǎn)移支付會進(jìn)一步減少，“擠出”效應(yīng)開始顯現(xiàn)；Bernheim[34]和Cox[35]認(rèn)為“交換動機(jī)”導(dǎo)致私人轉(zhuǎn)移支付的接受者要提供一定的回報(bào)作為交換，進(jìn)而增加提升私人轉(zhuǎn)移支付數(shù)量，國內(nèi)學(xué)者解堊[36]和朱炯[37]也印證了中國政府轉(zhuǎn)移支付對私人轉(zhuǎn)移支付存在出于交換動機(jī)的“擠入”效應(yīng)。結(jié)合本文研究，私人轉(zhuǎn)移支付在過去通常扮演了政府轉(zhuǎn)移支付的部分“兜底”角色，靈活就業(yè)人員本身收入不穩(wěn)定，如若“擠出”效應(yīng)真實(shí)存在則會讓其減少抵御風(fēng)險(xiǎn)的能力，因此本文認(rèn)為政府轉(zhuǎn)移支付會帶動存在“交換動機(jī)”私人轉(zhuǎn)移支付的“擠入”效應(yīng)，平滑風(fēng)險(xiǎn)侵襲進(jìn)而緩解貧困脆弱性。

5.1.3 信心“循環(huán)”效應(yīng)

轉(zhuǎn)移支付項(xiàng)目可以改善受助者的心里健康狀態(tài)已經(jīng)得到了諸多研究的支持[38]，大部分發(fā)展中國家的轉(zhuǎn)移支付項(xiàng)目改善了受助者的主觀福利水平[39]。轉(zhuǎn)移支付通過傳導(dǎo)機(jī)制實(shí)現(xiàn)了收入水平的提高和貧困發(fā)生概率的下降，從而提升了幸福感、滿意度以及信心等主觀福利水平[40]。結(jié)合本文研究，在前述傳導(dǎo)機(jī)制下，伴隨貧困現(xiàn)象的消失、未來信心程度等主觀福利水平的提升，會進(jìn)一步帶動家庭福利狀況的持續(xù)向好，進(jìn)而形成信心“循環(huán)”效應(yīng)。當(dāng)然上述三種傳導(dǎo)機(jī)制需要通過數(shù)據(jù)進(jìn)一步檢驗(yàn)，我們將利用傾向得分匹配和中介效應(yīng)來檢驗(yàn)政府轉(zhuǎn)移支付儲蓄效應(yīng)、私人轉(zhuǎn)移支付“擠入”效應(yīng)、以及信心“循環(huán)”效應(yīng)。

表12 傾向得分匹配檢驗(yàn)傳導(dǎo)機(jī)制結(jié)果

5.2 傳導(dǎo)機(jī)制檢驗(yàn)分析

我們引入私人轉(zhuǎn)移支付、個(gè)人儲蓄(8)私人轉(zhuǎn)移支付是家人、親戚和朋友給予的經(jīng)濟(jì)幫助，個(gè)人儲蓄是現(xiàn)金與存款總額，這里我們均進(jìn)行對數(shù)化處理并除以家庭人口數(shù)。以及未來信心程度三個(gè)變量來分析政府轉(zhuǎn)移支付的傳導(dǎo)機(jī)制，表12為三種效應(yīng)的傾向得分匹配結(jié)果，結(jié)果明顯發(fā)現(xiàn)政府轉(zhuǎn)移支付可以帶動私人轉(zhuǎn)移支付的“擠入”效應(yīng)，存在交換動機(jī)，信心“循環(huán)”效應(yīng)并沒有如理論預(yù)期一樣產(chǎn)生效果。從異質(zhì)性的視角出發(fā)，私人轉(zhuǎn)移支付的“擠入”效應(yīng)和信心“循環(huán)”效應(yīng)并沒有表現(xiàn)出異質(zhì)性的存在，而政府轉(zhuǎn)移支付儲蓄效應(yīng)對暫時(shí)貧困這一類人群中有明顯的作用，對其他分類人群效果一般。接下來我們將采用Bootstrap中介效應(yīng)檢驗(yàn)來驗(yàn)證政府轉(zhuǎn)移支付儲蓄效應(yīng)、私人轉(zhuǎn)移支付“擠入”效應(yīng)、以及信心“循環(huán)”效應(yīng)是否存在。

不同于部分研究選擇構(gòu)造交互項(xiàng)和逐步回歸法來分析內(nèi)在傳導(dǎo)機(jī)制，本文選擇系數(shù)乘積檢驗(yàn)法中Bootstrap中介效應(yīng)檢驗(yàn)來分析政府轉(zhuǎn)移支付對靈活就業(yè)人員貧困脆弱性的傳導(dǎo)機(jī)制。與其他中介效應(yīng)檢驗(yàn)方法相比，Bootstrap具有較高的統(tǒng)計(jì)效力，能夠準(zhǔn)確識別遮掩效應(yīng)和中介效應(yīng)，而且Bootstrap法是公認(rèn)的可以取代Sobel方法而直接檢驗(yàn)系數(shù)乘積的方法。圖3是中介效應(yīng)的回歸模型與路徑圖[41]。

圖3 中介效應(yīng)模型與路徑圖

表13為Bootstrap中介效應(yīng)檢驗(yàn)結(jié)果。通過中介效應(yīng)檢驗(yàn)我們可以確認(rèn)政府轉(zhuǎn)移支付儲蓄效應(yīng)和私人轉(zhuǎn)移支付的“擠入”效應(yīng)構(gòu)成了政府轉(zhuǎn)移支付對靈活就業(yè)人員貧困脆弱性的傳導(dǎo)機(jī)制，驗(yàn)證了本文提出的理論框架。政府轉(zhuǎn)移支付儲蓄效應(yīng)占總效應(yīng)的3.24%，私人轉(zhuǎn)移支付“擠入”效應(yīng)占總效應(yīng)的4.32%。但信心“循環(huán)”效應(yīng)沒有通過中介效應(yīng)檢驗(yàn)[42](9)溫忠麟提出如果置信區(qū)間不包含0,則系數(shù)乘積顯著，即存在中介效應(yīng)，反之則不存在中介效應(yīng)。，而且其間接效應(yīng)與直接效應(yīng)呈現(xiàn)相反的趨勢。

關(guān)于信心“循環(huán)”效應(yīng)理論并沒有得到實(shí)證檢驗(yàn)，我們認(rèn)為政府轉(zhuǎn)移支付的有限作用是造成這一現(xiàn)象的關(guān)鍵所在。不可否認(rèn)的是，政府轉(zhuǎn)移支付在近兩年存在明顯的減貧效果，一定程度上達(dá)到了政策設(shè)計(jì)“兜底”的初衷，但本文引入貧困脆弱性這一概念，并通過分位數(shù)回歸和傾向得分匹配也進(jìn)一步印證了政府轉(zhuǎn)移支付異質(zhì)性的存在以及其相對有限的作用，這可能也是信心“循環(huán)”效應(yīng)沒有實(shí)現(xiàn)的關(guān)鍵，也許這一效應(yīng)存在“門檻”，當(dāng)然我們也會在未來的研究中繼續(xù)關(guān)注這一問題。

表13 Bootstrap中介效應(yīng)檢驗(yàn)結(jié)果

6 結(jié)論與對策建議

我國目前處于經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型關(guān)鍵時(shí)期，新就業(yè)形態(tài)正在成為新的經(jīng)濟(jì)增長點(diǎn)，靈活就業(yè)人員作為新就業(yè)形態(tài)的主體，是經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型發(fā)展的重要?jiǎng)恿?。政府轉(zhuǎn)移支付作為靈活就業(yè)人員重要的“避風(fēng)港”，為新就業(yè)形態(tài)的發(fā)展保駕護(hù)航。本文以靈活就業(yè)人員為研究主體，利用中國家庭追蹤調(diào)查(CFPS)2016和2018年兩期最新數(shù)據(jù)，采用分位數(shù)回歸和傾向得分匹配，實(shí)證研究政府轉(zhuǎn)移支付在不同年份對靈活就業(yè)人員貧困脆弱性的影響，利用中介效應(yīng)檢驗(yàn)政府轉(zhuǎn)移支付的傳導(dǎo)機(jī)制。研究結(jié)果發(fā)現(xiàn)，第一、社會貧困線標(biāo)準(zhǔn)下靈活就業(yè)人員相對貧困現(xiàn)象較為嚴(yán)重，農(nóng)村地區(qū)相對貧困現(xiàn)象比較嚴(yán)峻；第二、靈活就業(yè)人員貧困脆弱狀況嚴(yán)重，大部分靈活就業(yè)人員無法擺脫貧困脆弱狀態(tài)；第三、政府轉(zhuǎn)移支付在2016年的任一貧困標(biāo)準(zhǔn)下，能夠顯著降低靈活就業(yè)人員的貧困脆弱性，但是2018年政府轉(zhuǎn)移支付對貧困脆弱性的影響效應(yīng)明顯減弱，而且對于不同類型的貧困人群存在明顯的異質(zhì)性，減貧效應(yīng)有限；第四、通過中介效應(yīng)檢驗(yàn)我們發(fā)現(xiàn)政府轉(zhuǎn)移支付通過儲蓄效應(yīng)和私人轉(zhuǎn)移支付的“擠入”效應(yīng)來進(jìn)一步減緩靈活就業(yè)人員貧困脆弱性。本文依據(jù)研究結(jié)果，結(jié)合目前新就業(yè)形態(tài)情況，為更好發(fā)揮政府轉(zhuǎn)移支付的減貧效果，提出以下建議：

第一，提高政府轉(zhuǎn)移支付對靈活就業(yè)人員群體的瞄準(zhǔn)效率和瞄準(zhǔn)精度。選擇代理家計(jì)調(diào)查、宣傳欄公示、政府通告和新媒體等多種手段相結(jié)合的措施，提高政府轉(zhuǎn)移支付的瞄準(zhǔn)效果，杜絕“尋租”、“關(guān)系戶”和“人情保”現(xiàn)象的發(fā)生，使政府轉(zhuǎn)移支付真正送達(dá)需要幫助的人群手中，從而提高政府轉(zhuǎn)移支付的政策效果，提高其抵御風(fēng)險(xiǎn)的能力。

第二，政府轉(zhuǎn)移支付應(yīng)確定兌現(xiàn)條件。各級政府明確貧困政策落實(shí)的同時(shí)，多樣化設(shè)計(jì)脫貧方案，避免形成福利依賴的“懶漢”行為。不應(yīng)僅局限于向靈活就業(yè)人員提供現(xiàn)金補(bǔ)助，應(yīng)通過培訓(xùn)補(bǔ)貼或教育補(bǔ)貼等提升其人力資本，提高應(yīng)對風(fēng)險(xiǎn)的可持續(xù)生計(jì)能力，進(jìn)而通過政府轉(zhuǎn)移支付的儲蓄效應(yīng)來降低靈活就業(yè)人員的貧困脆弱性，在提升抵御風(fēng)險(xiǎn)能力的同時(shí)提高生活水平。

第三，將貧困脆弱性納入貧困動態(tài)監(jiān)測機(jī)制，增設(shè)動態(tài)貧困脆弱線，以便更好地瞄準(zhǔn)貧困脆弱性較高的家庭并衡量其貧困程度，同時(shí)根據(jù)經(jīng)濟(jì)發(fā)展情況定期調(diào)整貧困脆弱線。緩解相對貧困的頂層設(shè)計(jì)中應(yīng)充分考慮貧困人口的異質(zhì)性，針對慢性貧困群體采用不同方式進(jìn)行幫扶。同時(shí)依托社區(qū)基層組織，因地制宜分析原因，按照“一人一案”原則制定個(gè)性化幫扶救助方案，時(shí)刻關(guān)注貧困人群心理健康狀態(tài)，加大政策宣傳力度，改善其主觀福利效應(yīng)，避免靈活就業(yè)人員在遭遇風(fēng)險(xiǎn)時(shí)因喪失信心而陷入貧困。