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贫困脆弱性研究——北大硕士论文

贫困脆弱性研究——北大硕士论文

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硕士研究生学位论文
题目: 贫困脆弱性研究

姓 学 院 专

名: 号: 系: 业:

陈永伟 10647008 深圳商学院 西方经济学 发展经济学 陈玉宇

研究方向: 导师姓名:

二 00 九 年 四 月
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贫困脆弱性研究

“我衷恳地希望经济学家们在构筑自己的理论大厦时不要忘记给贫困问题留点 地位?!?———1979 年诺贝尔经济学奖得主 Theodore W. Schultz “人类不是在尽力地维持自然界,而是在尽力地维持其自身。自然界的不稳定性 是我们的危险、我们的脆弱性?!?———1998年诺贝尔经济学奖得主 Amartya Sen

第一章 引言
1.1 问题的提出 反贫困一直是人类社会共同的主题,也是经济理论关注的热点。改革开放以 来,我国的经济取得了前所未有的高速增长,反贫困事业也取得了重大成就。如 图 1,1978 年,我国农村有 2.5 已贫困人口,贫困发生率高达 30.7%。到了 2007 年,农村贫困人口已经下降到了 1479 万,贫困发生率降低到了 1.5%。这个成绩 固然是可喜的, 但必须清醒地认识到随着贫困人口的减少,目前的反贫困斗争已 经进入了攻坚阶段,要继彻底消灭贫困并非易事。

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30000 25000 20000 15000

35 30 25 20 15

10000 5000 0

10 5 0

1978

1981

1983

1985

1987

1989

1991

1994

1997

1999

2001

2003

2005

贫困规模(万人)

贫困发生率(%)

图 1:我国历年贫困规模和贫困发生率的变动状况 数据来源:《2008 年中国农村住户调查年鉴》 。

目前阻碍我国最终根除的一个重要原因是脱贫人员的再次返贫。以 2003 年 为例,当年全国有 1460 万农村贫困人口收入超过了温饱线,脱离了贫困,但同 时却又有 1540 万人返贫,这造成当年贫困人口总量增加。 贫困人群不仅在收入方面比较微薄,而且其对风险的抵御能力也较弱。这导 致了其面临遭受风险时受到的打击较其他人群更大。 也正是因为这部分人群抵御 风险能力较弱,使得他们即使在脱贫后一旦受到风险冲击,就会立即返贫。据调 查,2003 年的返贫农户中,55%的农户当年遭遇了自然灾害,16.5%的农户当年 遭受减产 5 成以上的自然灾害, 42%的户连续 2 年遭受自然灾害, 在粮食主产区, 因灾返贫人口占 70%左右;2004 年扶贫开发重点县有 26%的农户因病致贫(国家 统计局,2004)。 正因为风险和应对风险的能力在贫困问题的分析中非常重要,因此 20 世纪 末以来众多经济学家开始倡导引入有关贫困人口风险应对的研究, 即贫困的脆弱 性研究。世界银行 2000-2001 年发展报告中指出,贫困除了指收入微簿外,还包 括各种外部不利冲击导致的脆弱性(World Bank 2001) 。研究表明,80%以上的
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2007

穷人并不是“总是穷(always poor)” ,而是“有时穷 (sometimes poor)” ,原因是他 们在面临各种风险冲击时难以抵挡,没有能力有效地应对冲击,从而陷入贫困的 境地,风险与脆弱性是贫困的核心根源。穷人总是将贫穷同不安全、不确定以及 容易受打击的脆弱性联系在一起(World Bank 1994, 1997, 1995,2001)。学者 们已经普遍认识到,贫困不仅是一种一无所有的状态,而且是一个人仅有的一点 点东西也很容易失去(迪帕·纳拉扬等,2003);生活稳定常常比多挣钱更重要, 人 们 对他们生活的理解与其说 与贫困有关,不如说与脆弱性有关 (world

Bank1994)。上述这些发现使人们对风险在致贫和返贫中的重要影响有了新的认 识(Dercon,2004),各国政策制定者逐渐意识到应该将社会风险管理作为反贫困 战略的一个重要组成部分 (Holzmann and Jorgensen,2001)。 目前, 世界上关于贫困脆弱性的研究已经比较丰富,而我国的相关研究则处 于起步阶段。 本文将在总结和借鉴国内外相关研究的基础上,对贫困的脆弱性进 行理论和经验上的探讨,力求能为我国在该领域的研究做出贡献。

1.2 研究意义 我国的扶贫事业已经进入攻坚阶段。 要取得反贫困斗争的最终胜利就必须了 解贫困产生的机理,其中一个重要方面就是要理解风险、脆弱性和贫困的关系。 目前我国关于贫困脆弱性的研究还较为缺乏,相关的理论和实证研究都不深入。 本文的理论和实证分析将很大程度上填补国内同类研究的空白, 具有相当的理论 价值。同时,本文分析的问题具有极强的现实性,在指导政策制定时也具有一定 的参考价值。

1.3 研究方法 本文将采用理论和实证相结合的分析方法。 首先本文将综述通行的几种脆弱 性指标,并评价它们在现实应用中的优缺点。然后,本文将利用 CHNS 数据, 考察我国农户的脆弱性,并分析其决定因素。最后,本文将在一个准一般均衡框 架中,把现在通行的一种脆弱性指标(VEU)进行推广,并讨论一些相关的政策 问题。

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1.4 论文的贡献和不足 本文的贡献主要有三个方面: 第一,对贫困脆弱性的几种相关概念进行了较为详细的总结和梳理。 第二, 应用 VEU 标准, 对我国农户脆弱性的构成及其决定因素进行了考察, 这是国内首次利用 VEU 标准进行的脆弱性分析。 第三, 在一个准动态一般均衡框架中,将 VEU 框架推广到了多期,并讨论 了相关政策问题。 本文的不足主要有两方面: 第一,限于手头数据的原因,未能讨论决定脆弱性的一些重要因素,如信贷 约束、家庭社会网络等的影响。 第二,在动态一般均衡模型中进行脆弱性分析时,使用了较为严格的假设, 可能导致结论不够稳健。

1.5 论文的结构 本文总共分五个部分。 第一部分是引言;第二部分是关于几种贫困脆弱性的 述评;第三部分利用 CHNS 数据,用实证的方法讨论了 VEU 意义下的脆弱性及 其决定因素;第四部分在一个准动态一般均衡框架中,推广了 VEU 概念,并以 此为依据讨论了政策性问题;最后一部分是结论。

第二章 脆弱性的概念和度量:综述和评论
2.1 脆弱性:基本的概念 脆弱性的概念是和风险联系在一起的。 根据世界银行 2000-2001 年发展报告, “脆弱性度量了对于冲击的应对能力,即冲击可能造成的福利程度下降的可能 性” 。 (World Bank 2001) 。虽然按照学术界的观点,世界银行关于脆弱性的这个 定义过于笼统,但它包含了关于“脆弱性”定义的两个要素:第一,它是一个和 风险和外生冲击密切相关的度量。其中风险指一切可能带来收入下降的因素,其
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来源可以是多样性的,即可以是疾病、灾害,也可以是市场波动、政治动荡等。 第二, 冲击带来的福利变化不仅取决于冲击的大小,还取决于人们对于冲击的暴 露程度,以及应对冲击的能力。很多因素,如教育水平、保险状况、政府的政策 等都会对人们应对风险的能力产生影响。目前关于脆弱性的研究,虽然定义各不 相同、度量多有差异,但是大都包含了这两个基本要素。 需要指出的是,脆弱性和贫困是两个相互联系,又彼此区别的概念。在政 策研究中,贫困一般是一个确定性的、静态的概念,它主要是描述观测对象当前 福利状况的缺乏。 而脆弱性研究中则包含着更多的不确定性和动态性,它关心的 主要是面对风险,造成贫困或效用降低的可能性及影响这种可能性的因素。

2.2 有关脆弱性的主要观点 在目前的文献中, “脆弱性”的概念和定义并不是统一的。总体来说,一共 有三种主要观点,即把脆弱性定义为期望的贫困(VEP) 、把脆弱性定义为期望 的低效用(VEU) ,以及将脆弱性定义为未被预防的风险暴露(VER) 。在这三种 观点中, VEP 和 VER 都是事前的预测指标, 考虑的都是风险可能带来的未来 “福 利状况下降” ,所不同的是对于“福利状况下降”的定义存在不同的理解。认同 VEP 的学者把“福利状况下降”定义为在未来的状况低于某一项福利指标(例 如,收入低于贫困线)的概率;而认同 VEU 的学者则把“福利状况下降”理解 为效用的下降。和 VEP、VEU 不同,VER 是一种事后的指标,它用来评价冲击 带来的实际福利下降的大小。 以下我们分别对 VEP、VEU 和 VER 进行介绍: 2.2.1.作为贫困期望的脆弱性(Vulnerability as Expected Poverty, VEP) Chaudhuri、Jalan 和 Suryahadi(2002)以及 Christiaensen 和 Subbarao(2001) 等文献将“脆弱性”定义为家庭户未来陷入贫困的可能性。在这些文献中,消费 被用来作为福利的度量,因此家庭户 h 在时间 t 的“脆弱性” Vht 就被定义为在时 间 t ? 1 ,家庭户 h 的消费 ch , t ?1 低于贫困线 z 的概率,即,

Vht ? P(ch ,t ?1 ? z ) 。

(2.1)

Pritchett、Suryahadi 和 Sumarto(2000)注意到,由于未来是不确定的,因

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此时间越长, “脆弱性”就应该越严重?;谝陨显?, Pritchett、Suryahadi 和 Sumarto(2000)把“脆弱性”定义为在未来 n 期中,至少有一期陷入贫困的概 率大于某一标准。我们很容易得到家庭户在未来 n 期内,至少有一期陷入贫困的 概率(称之为“风险” Rht ) :

Rht ? 1 ? [( P (ch ,t ?1 ? z ),..., ( P (ch , t ? n ? z ))] ? 1 ? [(1 ? P (ch , t ?1 ? z ),..., (1 ? P (ch , t ? n ? z ))]

。

(2.2)

并且给定一个基准值 p 。如果“风险”Rht 大于 p ,这家庭户被定义为“脆弱的” 。 如果应用指示函数 I (?) ,则:

Vht ? I ( Rht ? p) 。

(2.3)

我们很容易发现, (1)和(3)这两种脆弱性的度量都是存在着严重的问题 的,即它们只考虑了是否陷入贫困,而没有考虑贫困的程度,这可能给相关政策 的制定带来误导。 试想一种情况, 假设有两户家庭户, 在未来都必然会陷入贫困。 而如果政府采用政策, 将一户家庭户的收入转移给另一户,那么得到转移的那个 家庭户将摆脱贫困。按照以上的“脆弱性”定义,转出财富的那个家庭户“脆弱 性”没变,而转入财富的那个家庭户的“脆弱性”则降低了。很显然,这种以加 重另一户家庭的贫困为代价,来帮助一个家庭摆脱贫困的措施是不能被接受的。 而从理论上,它也反映出了以上两个“脆弱性”度量的问题,因此我们必须对以 上“脆弱性”度量进行修正。 定义 F (ch ,t ?1 ) 是家庭户 h 在 t ? 1 时刻的消费分布, p(?,?) 是度量贫困的某个指 标,则我们可以将“脆弱性”定义为:

Vh,t ? ? p(ch,t ?1, z)dF(ch,t ?1 ) 。
0

z

(2.4)

在实际应用中, 我们较常使用的度量贫困的指标是 Foster-Greer-Thorbecks (以 下简称 FGT)贫困度量:

(max( z ? c,0)) ? p ( c, z ) ? , z
风险和特殊的风险)以及他们对于风险的应对能力。

(2.5)

其中 ? 是非负的参数。 F 是给定的,它反映了家庭户所承受的风险(包括总体的

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显然,如果我们把 ? 取为 0(即使用贫困人数作为贫困指标) ,则从(2,4) , 我们可以得到(2,1) 。根据 FGT 贫困度量的性质,当 ? 为 1 的时候, p(c, z ) 就变 为了贫困差距(Poverty Gap) ;当 ? 为 2 的时候, p(c, z) 就变为了贫困的严重性 (Poverty Severity) 。这两个指标都可以被用来刻画贫困的严重程度,因此与此 相对应的“脆弱性”也就可以摆脱我们前面提到的理论困境。 类似的,如果把(2.4)代入(2,3) ,我们也可以推广 Pritchett、Suryahadi 和 Sumarto 的“脆弱性”指标,从而修正其理论上的不足。 需要指出的是,虽然我们前面提到的“脆弱性”指标都是在个体的基础上提 出的, 但是当我们采用了贫困贫困人数或贫困的严重性作为度量贫困的标准,那 么加总的“脆弱性”是很容易被定义的。 假设一个群体共有 N 户家庭, 家庭户 h 的 “脆弱性” 由 (2,4) 定义。 其中 p(c, z ) 是 FGT 贫困度量,并且 ? 为 0 或 2,则群体的“脆弱性”为:
Vt ? ?Vh , t 。
h ?1 N

(2.6)

Kamanou 和 Morduch(2002)提出了另外一种“脆弱性”的定义,即把“脆 弱性”定义为期望的贫困变动,而非期望的贫困。即定义一个贫困的度量,并计 算出其未来预期值和其当前的值,将它们的差定义为“脆弱性” 。 Kamanou 和 Morduch 的定义当然是一种新观点,但是其本质仍然是 VEP。

2.2.2 作为期望的低效用的脆弱性(Vulnerability as Low Expected Utility,VEU) 将“脆弱性”定义为期望的贫困会存在一些问题。第一,它可能会和家庭户 的风险倾向矛盾(Ligon和Schechter,2002) 。仍然以消费作为福利度量??悸橇?种情况:在第一种情况下,家庭户在下一期一定会陷入贫困,但贫困程度不太严 重。在第二种情况下,家庭户的期望消费和第一种情况下一样,所不同的是家庭 户承受的风险更大,消费有更大的波动性,这导致其有50%的可能会陷入贫困, 而50%的可能摆脱贫困。 如果根据VEP,那么在第一种情况,脆弱性会更为严重, 因此为了减少脆弱性, 相关的政策应该要增加家庭户的风险。这显然是和经济学 中通常假定的“风险回避”相矛盾的。第二,假设我们使用FGT贫困度量。我们

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希望在风险越大时,脆弱指数越高,则这要求FGT度量中的参数 ? ? 1。而这就 意味着假设消费水平越高的家庭户对于风险更为厌恶, 这和实证研究的结果是矛 盾的。 为了克服 VEP 在理论上的不足,Ligon 和 Schechter(2002、2003)等文献提 出了 VEU。 假设家庭户 i 面临着多种状态,在不同状态下获得的消费不同,设家庭户在 未来的期望消费是 ECi 。 假设消费者的效用函数 U i (?) 是凹的, 则对未来的期望效 用为 EU i (Ci ) 将小于由未来的期望效用带来的效用值 U i ( ECi ) 。给定一个贫困线

z ,处于贫困线上的家庭户的效用为 U i ( z ) 。这样,把脆弱家庭户 i 的脆弱就可以
定义为:
Vi ? U i ( z ) ? EU i (Ci ) 。

(2.7)

而整个经济的脆弱可以定义为经济中所有家庭户的脆弱性的加总。 很显然,由于 VEU 直接用效用度量福利状况,因此避免了很多 VEP 在理论 上的缺陷。此外,在政策指导性方面,VEU 的含义也要比 VEP 更为明确。例如, 根据(2.7) ,我们可以很容易算出用货币衡量的风险损失。如前所述,在面临风 险的情况下,家庭户的效用会降低,这就等价于在一个确定性的环境中,减少了 一笔收入。我们假设政府向家庭户提供一笔转移支付 T,使得在面临风险时家庭 户的效用不下降,即脆弱性为 0:
Vi ? U i ( z ? T ) ? EU i (Ci ) ? 0 ;

(2.8)

那么通过求解 T,就能得到政府需要的转移支付值,而这可以被视为风险带 来的损失值。 另外,VEU 的优点还在于,它可以比较清楚地考察脆弱的不同来源。 很显然,以上这个式子可以再分解为:

Vi ? [U i ( z ) ? U i ( ECi )] ? [U i ( ECi ) ? EU i (Ci )] , (2.9)
这样,脆弱就被分成了两个部分:第一部分来自于贫困;而第二部分则来自于风 险。这一点可以由图 2 直观地看到:VEU 脆弱性可以由线段 CF 的长度来表示, DF 就是来自于贫困的脆弱性,而 CD 则是来自于风险的脆弱性。

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U (Ci) U(z) U(ECi) EU (Ci) C F D E B

A

CL

EC

z

CH

Ci

图 2:VEU 脆弱性的分解

由于风险可以分为整个经济的总风险和家庭户面临的特殊风险,因此(2.9) 可以进一步分解为:
Vi ? [U i ( z ) ? U i ( ECi )] ? [U i ( ECi ) ? EU i (Ci | x)] ? [ EU i (Ci | x) ? EU i (Ci )]

(2.10) (2.10)中 x 表示总的风险,因此第二项表示总风险导致的脆弱的变动,第三项 表示特殊风险带来的脆弱的变动。

2.2.3. 作为未被预防的风险暴露的脆弱性( Vulnerability as Low Uninsured Exposure to Risk,VER) 无论是 VEP 还是 VEU,都是事前的预测指标,考虑的是“未来可能的福利 减少” 。而 VER 则是一种事后的评价指标,它考虑的是面对风险,家庭户的应对 能力怎么样。和 VEP、VEU 不同,VER 更多关心的是个体对于风险的应对,因 此并没有加总的定义。 Tesliuc 和 Lindert(2002)是较早采用 VER 观点进行研究的文献。这这篇论
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文中, Tesliuc 和 Lindert 使用的是截面数据。 考虑时间 t 的第 v 个村的第 h 户家庭, 在 Tesliuc 和 Lindert 的模型中, (对数化后的)消费 ln Chvt 由第 v 个村面临的共同 冲击(如自然灾害) S (i ) vt 、第 v 个村的第 h 户家庭面临的特殊冲击(如家庭成员 的疾?。?S (i) hvt ,以及家庭的一些特征(如家庭所处的位置、户主的年龄、性别、 受教育程度等)决定。即:

l nCh v t? ? ? ? ? Si i( )? ? S ii ( ) ?? X v? t hv t
i i

? ? h v。 t

hvt

(2.11)

而如果某个家庭没有遭受冲击,则其消费的预期值应该为:

ln Chvt ? ? ? ? X hvt ? ? hvt 。
就是 VER 意义上的“脆弱性” 。

(2.12)

则冲击对第 v 个村的第 h 户家庭造成的影响就是(2.11)和(2.12)的差值。这也

如果有面板数据, 则可以进一步考虑风险引起的消费变动,这相对于使用截 面数据,更能体现 VER 的含义。 考虑时间 t 的第 v 个村的第 h 户家庭。 定义 ? ln Chvt 为从时间 t 到时间 t ? 1 家庭 户消费对数值的变动。 S (i ) vt 和 S (i) hvt 仍然定义如前。设 Dv 是表示第 v 个村的虚 拟变量, X hvt 是时间 t 的第 v 个村的第 h 户家庭的特征。定义了以上变量后,我们 可以建立一个回归方程:

? ln Chvt ? ? ?i S (i)vt ? ? ?i S (i)h v ? (2.13) t ?? v Dv ? ?X h v ? t ?? h v 。 t
i i v

其中 ?? hvt 是误差项的变化,它可以表示在这段时间内家庭户偏好的变动。 在这个方程中,我们最关心的是系数 ?i 和 ? i ,它们分别表示“共同风险”和 “特殊风险”对消费变动的影响。通过检验 ?i 和 ? i 的显著性,我们可以对家庭户 以及整个人群应对风险的能力作出评价。例如,?i 不显著,则说明我们所考察的 群体对于共同风险 S (i ) vt 有很好的应对;而如果 ?i 显著,则说明说明群体没有能 完全化解共同风险 S (i ) vt 。同样的逻辑也适用于评价家庭户对“特殊风险”的应 对。
11

第(2.13)式的一个变型是,用群体平均收入的变化 ? (ln yvt ) 和个体收入的 变化 ?(ln yvt ) 来取代 ? ?i S (i)vt 和 ? ?i S (i)hvt ,这样方程(12)就变为:
i i

_________

? ln Chvt ? ? ? ??(ln yvt ) ? ?? (ln yvt )? ? X hvt ? ?? hvt 。 (2.14)
由于群体平均收入的变化、 个体收入的变化分别和对共同冲击的应对能力、对特 殊冲击的应对能力高度相关, 因此 ? 和 ? 分别被解释为对于特殊风险和对于共同 风险的分散能力。现有的文献中,关于发展中国家的 ? 的研究比较多,一个重要 的议题是检验完全风险分散( ? ? 0 )的假设(如Townsend 1994、 Mace 1991、 Jacoby和Skoufias 1998等)。尽管在研究中,完全风险分散的原假设通?;岜痪?绝,但是 ? 值一般都很小。 需要指出的是,我们并不能认为消费或收入增加较快的群体“脆弱性”程度 更低。因为消费或收入还和劳动力市场、信贷市场的运行状况密切相关。例如, Skoufias(1998)发现,印度的女性劳动力跨期替代弹性很小,因此在某一正冲 击下,收入会有一个较大的增加。而由于信贷市场的不发达,这将会导致消费的 一个较大增加。但这并不说明,这些女性劳动者在未来就更能抵御风险了,即仅 根据收入的变动,我们不能对她们的“脆弱性”作出评价。 另外,正如Ligon和Schechter(2002)指出的,VER观点中家庭户对于冲击 的“脆弱性”是独立于其收入水平的,这显然不符合现实状况。但是,这个问题 可以很容易被修正:我们只要仿照Hoddinott and Kinsey(2001)的做法,将收入 的变化和家庭户的特征项进行交互,将交互项放入回归,即可考察不同性质的家 庭户对于风险的应对能力了。

_________

2.3 对几种脆弱性指标的评价 上文所述的三种脆弱性指标,各有其理论基础和应用价值。 VEP是比较直接的概念。其优点在于可以直观地告诉政策研究者某一家庭户 未来某其陷入贫困的概率。 同时由于它还具有加总的意义,所以可以被用来预测 某一人群在特定时期的贫困发生率。 这些都可以为制定相关的政策提供有力的参 考。但VEP的缺陷也是很严重的,例如它不能提供对未来贫困严重程度的判断,
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其意义上的脆弱性和风险的关系比较模糊等。 VEU是基于效用定义的,相比VEP其理论基础更为扎实。和VEP一样,它可 以预测每一个家庭户的脆弱性程度,也可以预测一个群体的脆弱性分布。另外, 利用VEU定义, 可以将脆弱性根据来源进行区分, 这有利于政策制定者对症下药 地降低脆弱性。 VER和VEP、VEU不同,它不是一个事前的脆弱性判断,而是一个事后的脆 弱性评价。 它可以比较好地衡量各种因素对脆弱性的影响,其一些结论可以帮助 VEP和VEU的预测。 表1对各类脆弱性指标进行了归纳。

表1:三类脆弱性的比较

作为贫困期望的脆弱性 (Vulnerability as Expected Poverty, VEP)

作为期望的低效用的脆 弱性 (Vulnerability as Low Expected Utility,VEU)

作为未被预防的风险暴 露的脆弱性 ( Vulnerability as Low Uninsured Exposure to Risk,VER)

定义

“脆弱性”定义为家庭户

“脆弱性”被定义为未来

“脆弱性”被定义为对于 风险的一种应对能力。

未来陷入贫困的可能性。 期望的底效用。

Vht ? P(ch ,t ?1 ? z )

Vi ? U i ( z ) ? EU i (Ci )

Vi ? [U i ( z ) ? U i ( ECi )] ? [U i ( ECi ) ? EU i (C i )]
优点 1 可以给出每个家庭户 陷入贫困的预测,也可以 用来预测群体的贫困发 生率。 2 估计方法比较简单,甚 至只用截面数据就可以 1 克服了VEP的某些缺 陷,可以考察未来贫困的 严重程度。 2 同时具有家庭户和群 体预测的作用。 3 可以区分脆弱性的来 1 可以清晰地看出不同 因素在应对各类风险时 起到的作用。 2 可以考察风险对于不 同人群的影响。 3 便于估计。

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估计。 缺点 1 缺乏理论基础。 2 不能刻画未来贫困的 严重程度。 3 对于风险和脆弱的关 系可能产生误导。 相关文献 Chaudhuri、Jalan和 Suryahadi(2002) 、 Christiaensen和Subbarao (2001)

源。 1 估计比较困难。 2 效用函数的选择会影 响估计和分解的结果。 1 是一种事后的评价法, 不能和VEP、VEU一样进 行预测。 2 对于家庭户个体不具 有意义。 Ligon和Schechter(2002、 Tesliuc和Lindert(2002) 2003)

第三章 中国农村家庭户的脆弱性研究——基于 VEU 定义
在这一节,我们将利用 CHNS 数据对中国农村家庭户的贫困脆弱性进行分 析。目前,我国学术界关于贫困问题的实证研究是比较丰富的,但是关于脆弱性 的实证研究则相对较少,据笔者所知,目前的文献仅有章元和万广华(2008)和 Yan(2008) 。章元和万广华(2008)利用 1989-2000 的 CHNS 数据,考察了中国 农户的脆弱性,并分析了脆弱性和农户社会资本的关系。Yan(2008)使用的是 国家统计局的农村入户调查数据,考察了中国西南地区几个省农户脆弱性得决 定。但这两篇文献都是以 VEP 作为贫困的定义的,而用 VEU 进行研究的文献国 内还是空白。在前文中,我们已经指出,和 VEP 相比,VEU 具有很多的优点, 因此利用 VEU 来考察我国居民对于贫困的脆弱性, 无论从理论上还是实践上看, 都是极具价值的。

3.1 数据介绍 本文采用的数据来自于中国居民营养和健康调查数据(CHNS),该调查由 美国北卡罗来纳大学和中国预防医学科学院联合进行。 该调查到目前为止共进行
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了七轮,各轮的执行年份分别为1989、1991、1993、1997、2000、2004和2007 年,在每一轮中,分别对上一年的经济、人口、营养和健康状况进行调查。该调 查采用了分层随机抽样法,根据地理位置、经济发展程度、健康指数等指标,抽 取了中国东、中、西部的8~9个省份。在每个省,一举收入分层和一定的权重随 机抽取4个县, 每个县抽取县城镇和按收入随机分层抽取的3个村,每个村抽取20 户。 CHNS调查涉及的时间跨度较长,这样便造成了数据“磨损” (Attrition), 早期被调查的一些家庭户在随后的调查中没有出现, 而后来的几轮调查当中又有 大量的新家庭进入。为了防止数据磨损现象的过于数据“磨损”过于严重,本文 只选取了2000、2004和2006年这三轮调查的数据。出于研究的需要,只选取了在 这三年中都被调查的家庭户, 以构造平衡面板。CHNS中有城镇住户和农村住户的 数据, 但是由于我国具有明显的城乡二元结构,城乡居民面临的风险及对风险的 应对方法都有明显区别。 本文只把注意力集中在农村居民,因此删除了全部城镇 住户样本。在进行完数据的清理后,共得到了1747个观测值。 考虑到各年价格水平的差异,本文已经按照《中国统计年鉴》上的历年价 格水平,将收入和消费数据都按照2006年的价格水平进行了调整。 表1给出了本文所用数据的描述统计。其中带括号的数是标准差。

表2:基本变量的描述统计
2000 年 户主的人口统计特征 户主年龄 49.18 (11.74) 户主性别(男性比例) 低教育水平户主比例 中等教育水平户主比例 高等教育水平户主比例 家庭特征 家庭规模 5.08 4.96 4.41 0.92 0.64 0.12 0.00 53.24 (11.82) 0.92 0.66 0.14 0.00 55.28 (11.87) 0.93 0.56 0.15 0.00 2004 年 2006 年

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(1.46) 家庭负担比 0.30 (0.34) 房屋价格 13766.40 (41542.38) 经营土地数 4.61 (11.37) 家中患病人数 0.10 (0.40) 家庭收入状况 15274.94 (17731.58) 贫困线下家庭数 观测数: 266 1747

(1.59) 0.42 (0.37) 17917.23 (47250.23) 4.71 (9.79) 0.26 (0.65) 17888.25 (18435.79) 220 1747

(1.69) 0.39 (0.41) 18485.93 (50287.70) 4.43 (12.10) 0.23 (0.77) 20706.55 (28052.18) 231 1747

3.2 估计方法 本文将估计农村居民户的脆弱性。需要说明的是,虽然 2004 年的 CHNS 数据中提供了个人的收入数据, 但由于对风险的应对是脆弱性考察的重点,而家 庭是分散风险的一个重要机制,因此以家庭为基础来考虑脆弱性是更有意义的。 另外,和 Ligon 和 Schechter(2002)有所不同,本文考虑的效用将不是定义在消 费上,而是定义在收入上,这样处理有两个原因,一是考虑到 CHNS 数据搜集 的消费数据比较粗糙; 二是考虑到如果利用消费数据, 则贫困线将不容易定义 (当 然, 也有一些文献以消费为标准定义贫困,但在我国贫困与否还是主要按收入划 分的) 。 本文中将 3200 元定义为家庭贫困线。 (根据我国的标准,2006 年农村居民 的贫困线为每人每年 693 元。 本文考虑的是家庭的脆弱,而农户的家庭规模约为 4.5 人/户,按每人 693 元计算,家庭收入低于 3118 元为贫困??悸堑郊彝ツ诓?财富分配问题,即使家庭户收入高于 3118 元,家中仍可能有贫困人口。为避免 这种情况,本文将贫困标准抬高,到 3200 元。 ) 我们按照计算 VEU 的基本程序,
16

第一步:选择效用函数形式。 定义家庭户的效用函数为 CARA 型:

U i ( y) ? ( y ? ?1 ) /(? ? 1) ,
其中

(3.1)

y 是当期的家庭收入, ?

是风险回避系数。在一般的微观经济和金融学文

献中,? 的取值范围在 2-3 之间。 在本文中, 我们仿照 Ligon 和 Schechter (2002) 的做法,取 ? 为 2。 第二步:估计 E ( y ti ) 和 EU ( y t ) 。 用 表示时间,在收入数据是平稳的情况下,可以通过前面几期的平均数
i

t

1 1 T i 来近似: E ( y ) ? ? yti , EU ( yt ) ? T T t ?1
i t

?U ( y ) 。在本文的数据中,虽然收入
t ?1 i t

T

数据并不平稳, 但表现为整个分布向右移动。因此可以用前面各期收入的平均值 加上一个趋势项来近似估计 E ( yt ) 和 EU ( yt ) 。 第三步:估计 E ( yt
i
i

i

| x t , x it ) 和 E ( yti | x t ) 。

x i 表示家庭户 i 所面临的特殊风险向量, x 表示总体风险的向量。假设
E ( y ti | x t , x it ) ? ? i ? ? t ? x i' tβ,
其中 ? (3.2)

? (? i ,? t , β' ) 是待估计的参数, ? i 是家庭户的特殊效应, ? t 刻画时间
i

? ? (? ? ' ) 后,就可以 ? ,? ?t , β 的效应。以上方程可以用 OLS 进行估计。在估计得 ?
预测 E ( yt
i

| x t , x it ) 和 E ( yti | x t ) 。
i

第四步:计算脆弱性,并对其进行分解
i 在有了 E ( yt ) 、 EU ( yt ) 、 E ( yt | xt , xt ) 和 E ( yt | x t ) 的估计值后,就很

i

i

i

容易得到 VEU 脆弱性及其各组成部分的描述:

17

Vi ? {U i ( z ) ? U i ( Eyti )} ? {U i ( Eyti ) ? EU i [ E ( yti | xt )]} ? {EU i [ E ( yti | xt )] ? EU i [ E ( yti | xt , x it )]} ? [ EU [ E ( yti | xt , x it ) ? EU i ( yi )]
其中,第一部分的脆弱性来源于贫困,第二部分的脆弱性来源于总体风险,第三 部分的脆弱性来源与个体风险, 而第四部分的脆弱性则是由不可解释的风险导致 的。
i

(3.3)

3.3 估计结果 根据上述方法,本文对所有 1747 户农村居民的脆弱性进行了估计。各家庭 户的脆弱性分布如图 2 所示, 表 2 给出了所有家庭户脆弱性的描述统计,并对其 来源进行了分解。
2.5 Density 1.5 0 .5 1 2

-1

0

1 vulnerability

2

3

图 2:脆弱性的分布

表 3:脆弱性的估计结果
均值 脆弱性 贫困导致的脆弱性 -0.478 -0.627 标准差 0.463 0.292 最小值 -0.877 -0.884 最大值 3.032 2.430

18

总风险导致的脆弱性 个体风险导致的脆弱性 未预期风险导致的脆弱性 注:本结果用 Stata 9.2 计算。

0.003 0.004 0.142

0.002 0.015 0.209

0.000 0.000 -0.309

0.015 0.493 2.116

根据估计结果,样本中的 1747 户家庭中,脆弱性大于 0 的共有 319 户,占 样本总观测数的 18.3%。也就是说这部分居民在未来的一段时期内,很有可能遭 受到低于贫困线收入水平的效用。 但从平均意义上看,观测样本中的脆弱性值是负的。这是因为从样本数据 看,大部分农户的收入都比较高,大部分都远远超过了定义的 3200 元贫困线。 正因为有这样较高的收入, 这些农户在将来陷入贫困的可能也不大,因此脆弱性 从总体上看就会是负的。这一点从贫困导致的脆弱来看更为明显。由以上结论, 由贫困导致的脆弱性是负的,而且绝对值要大于总的脆弱性。由于 U i ( z ) 是固定 的,而 U i ( Eyti ) 较大,将导致 {U i ( z ) ? U i ( Eyti )} 这项的整体偏小。 值得注意的是,未来收入风险对于福利的负面影响是不容忽视的。在本文 的结果中, 收入风险是导致脆弱性向正向变动的主要原因。其中总体风险和个体 风险的这种作用都很小,但是未预期的风险影响却很大。这表明,尽管风险的影 响很大,但是如果风险能够被事先预期到,那么决策者就可以采取应对措施,因 此所造成的效用损失将并不会很大。但如果风险是不能预期的,那么这种风险对 决策者的效用损害将会很大, 这事实上是 Lucas 等人提出的理性预期理论的一个 推论。

3.4 脆弱性决定因素的回归分析 3.4.1 解释变量的选择 为了考察各种风险的决定因素,本文将脆弱性的各部分对一些因素进行了 回归。本文考虑的可能影响脆弱性的因素主要有三类: 第一类是户主的人口统计性质,包括户主的年龄、性别和受教育程度。一 般来说,家庭中户主年龄较大表明家庭中青壮年劳动力比较缺乏1,因此其期望
1

根据本数据的描述统计看,核心家庭是本套数据的主要构成部分,几代一起居住的现象很
19

的收入较低, 因此脆弱性更大。 户主的性别从某种程度上反映了家庭中劳动力的 构成——在我国农村, 一般习惯于由男子充当户主,只有在家中成年男性缺乏的 情况下女性才有机会担任户主。 因此,可以预测由女性充当户主的家庭的劳动力 条件较差,因此较为脆弱。受教育水平是人力资本的一个重要体现,一般而言户 主教育水平更高,则家庭越能应对风险,所以脆弱性更低??悸堑讲煌灾实慕?育对于人力资本的影响是不同的,本文没有直接采用受教育年限,而是采用了是 否受过初等教育和是否受过中等教育这两个虚拟变量。2 第二类是家庭特征,主要包括家庭人口数、家庭负担比(定义为家中六十 岁以上老人和十六岁以下儿童占家庭总人口的比例) 、在过去一年中家中患病的 人数、家庭住房价值,以及家庭经营的土地数。由于家庭人口更多,有利于家庭 成员之间的相互保险,以分散风险,所以预计家庭人口数越多,脆弱性就越低。 家庭负担比刻画了家中风险较高的群体占人口总数的比例——一般来说老年人 和儿童面临的风险(主要是健康风险)较大,而对于风险的应对能力又较弱,因 此可以预计负担比和脆弱性有着正的相关性。家中患病人数越多,家庭面临的风 险就较大,因此家庭的脆弱性也应该越高。家庭的房屋价值、家庭经营的土地数 是家庭经济条件和风险应对能力的代表,因此两者应该都和脆弱性有负相关性。 第三类是家庭所在省份的虚拟变量。加入这些变量是为了捕捉地区的特殊 条件对于当地家庭脆弱性的影响。

3.4.2 回归结果 表 3 给出了回归的结果:

表 3:脆弱性各组成部分的决定因素分析
脆弱性 年龄 性别 0.006*** (0.001) -0.038 贫困造成的 脆弱性 0.004*** (0.001) -0.055** 总体风险造成 的脆弱性 3.28E-05*** (4.61E-06) -9.10E-05 个体风险造成 的脆弱性 -4.95E-06 (3.45E-05) -0.001 未预期风险造 成的脆弱性 0.001** (0.001) 0.018

少,因此可以得出家庭中户主年龄较大表明家庭中青壮年劳动力比较缺乏的结论。 2 本文采用的样本中,没有户主受过高等教育,因此没有设“是否受过高等教育”这个虚拟变 量。
20

初等教育 中等教育 家庭规模 负担比 家中患病人数 住房价值 耕种土地面积 辽宁 黑龙江 江苏 山东 河南 湖北 常数项 调整后的 R 观测数
2

(0.043) -0.066 (0.028) -0.153*** (0.040) -0.056*** (0.008) 0.216*** (0.033) 0.028 (0.039) -5.38E-07** (2.41E-07) -0.001 (0.001) -0.073* (0.039) 0.072* (0.041) -0.207*** (0.037) -0.019 (0.037) 0.122*** (0.039) 0.027 (0.031) -0.414*** (0.087) 0.1603

(0.026) -0.041** (0.017) -0.094*** (0.024) -0.042 *** (0.005) 0.165*** (0.020) 0.020 (0.016) -4.22E-07 (1.46E-07) -4.36E-04 (0.001) -0.054** (0.023) 0.029 (0.025) -0.133*** (0.022) -0.038* (0.023) 0.062** (0.024) -0.001 (0.019) -0.560*** (0.053) 0.218

(1.85E-04) -3.49E-04*** (1.21E-04) -0.001*** (1.72E-04) -3.33E-04*** (3.28E-05) 0.001*** (1.43E-04) 1.37E-04 (1.14E-04) -3.76E-09*** (1.05E-09) -2.64E-06 (4.23E-06) -4.92E-04*** (1.68E-04) 2.55E-04 (1.80E-04) -0.001*** (1.59E-04) -2.90E-04* (1.62E-04) 0.001*** (1.72E-04) 2.82E-05 (1.35E-04) 0.003*** (3.79E-04 ) 0.2453 1747

(0.001) -0.001 (0.001) -0.002* (0.001) -2.75E-04 (2.46E-04) 0.005*** (0.001) 2.00E-04 (0.001) 5.79E-10 (7.84E-09) 0.001 (3.17E-05) 0.001 (0.001) -0.006 *** (0.001) -0.001 (0.001) 0.002 (0.001) 1.58E-04 (0.001) 0.001 (0.001) 0.003 (0.003) 0.1958

(0.020) -0.023* (0.013) -0.056*** (0.019) -0.013*** (0.004) 0.046 (0.016) 0.008 (0.013) -1.13E-07 (1.15E-07) -0.001* (4.64E-04) -0.019*** (0.018) 0.049** (0.020) -0.072 (0.017) 0.018 (0.018) 0.059*** (0.019) 0.027 (0.015) 0.140*** (0.042) 0.1585

注:回归用 Stata9.0 计算。表格中括号内数据代表标准误。***代表 1%显著性水平下 显著,**代表 5%显著性水平下显著,*代表 10%显著性水平下显著。

表 3 报告的结论和前文预期的结果大体是一致的,但有几点需要指出: 第一,从总体上看,户主的教育水平和脆弱性的负相关性比较明显,但是 从脆弱性的各组成部分来看, 户主的教育水平只能降低由贫困带来的脆弱性和由 总体风险带来的脆弱性,而不能减少由个体风险带来的脆弱性。 第二,家庭负担比对于脆弱性的影响较大,而家中患病人数带来的影响则 是不显著的。 家庭负担比越大, 由贫困、 总风险和个体风险造成的脆弱性都较高,
21

这是符合我们通常的预期的。 比较令人感到惊奇的是,家中患病人数对于脆弱性 各部分的影响都是不显著的。这表明“因病返贫”现象,在现实中可能并不是那 么突出。这两个结论启示我们,如果要降低农村居民的脆弱性,推广农村的社会 保障是比推广农村医疗更为迫切的。 第三,家庭的房屋价值、耕种的土地数这些刻画财富的变量对于降低脆弱 性的作用是不显著的。这可能是由于目前我国农村的居民拥有的财富还是较少, 因此家庭的收入还不足以帮助应对风险。 第四,脆弱性在各地区的分布有明显的特征。由表 3 可知,在江苏、山东 等经济比较发达的省份, 农户的脆弱性就比较低。 而在一些经济比较落后的省份, 农户的脆弱性, 尤其是贫困带来的脆弱性和总风险造成的脆弱性都较高。 这表明, 从长远看,发展地区经济是帮助当地农户提高应对风险能力的最根本出路。

第四章 基于个体最优决策的脆弱性
如前所述,目前流行的各种脆弱性概念都有一个共同的缺陷,即缺乏个体 决策基础。 而缺乏个体决策基础、仅仅依赖于回归的脆弱性分析不仅在理论上不 能令人满意,而且在实际意义上也有不足。例如,在实际中,人们为了应对潜在 的风险,会对自己拥有的资本存量进行必要的调整,这意味着,人们应对风险的 能力是内生的。因此,风险对于家庭户的消费调整有两方面的效应:一方面,它 直接通过收入影响每期的消费; 另一方面,它还通过每期资本存量的调整对消费 的变化产生影响。 由于现有的脆弱性指标是以静态决策为基础的,所以它不可能 反映出这种动态调整。并且,由于现有的脆弱性标准只考虑一期问题,所以不能 考虑风险带来的长期影响,而这可能恰恰是政策更应关心的问题。 为了弥补这一缺陷,我们有必要对脆弱性的概念进行扩展。本节将在一个跨 期准一般均衡模型中推广 Ligon 和 Schechter(2002)的 VEU 概念,并利用其进 行一些政策分析。

4.1 基本设定

22

考虑一个标准的 Ramsey 跨期决策问题:3
{ ct , k t ? 1 }

max E 0 ? ? t u (ct )
t ?0

?

s.t ct ? Af (k t ) ? (1 ? ? )k t ? k t ?1 对于t ? 0,1,2,3..., k 0 , A是给定的

(4.1)

其中 c 代表消费, ( ? 是贴现率) , u 代表效用,? ? 1 /(1 ? ? ) ? 1 代表贴现因子

? 是折旧率, A 是生产率水平。假设生产率水平是没有不确定的,那么我们很容
易解出均衡状态下资本存量 k * ( ? , ? ) ,它满足:

Af ' (k * ) ? ? ? ? ,
由此,我们可以进一步解出均衡的消费量 c * ( ? , ? ) 。

(4.2)

而如果生产率水平 A 有不确定性,它是一个随机变量 ? 的函数, f (? ) 是 ? 的 分布, 那么均衡的资本存量将不是一个给定的值, 而是一个分布, 它是 ? 的函数:

k * (? , ? , ? ) 。进一步地,均衡的消费量也是 ? 的函数 c * (? , ? , ? ) 。
相应地,如果生产率不存在不确定性,那么从初始状态到均衡状态的转移路 径上,所有时刻的消费 {c s }? s ?0 都是确定的。而一旦生产率存在不确定性,那么消 费路径将是不确定性的函数: {c s (? s )} s ?0 。
?

有了以上设定,我们可以很容易推广 Ligon 和 Schechter(2002)所倡导的 VEU 概念。我们可以定义家庭户在 s 时刻的脆弱性如下:

V u sl( A0 , k 0 ) ? E0 ? ? t ? s [u ( z ) ? u (c)]
t ?s

T ?s

(4.3)

其中 A0 表示初始的生产率水平, k 0 是初始资本存量水平。 T 表示时间跨度。这 样,VEU 概念就被推广到了多期。这个脆弱性概念不仅保持了原 VEU 的优点, 如便于分解、 容易导出由货币度量的风险价格等,而且能够被用来考虑原来不能 考虑的多期决策问题。

3

Ramsey 模型很好地刻画了一个自给自足经济体的运行,如果考虑传统的以家庭农场为主 要收入来源的农户决策问题,Ramsey 模型是个很好的框架。只要对模型稍加扩展,它也可 以用来考虑家中有人外出务工的情况。
23

4.2 一个简单的例子 遗憾的是,即使在如(13)这样最简单的 Ramsey 模型下,如果不设定效用 函数和生产函数的形式,我们仍然不能解出消费和资本存量变动路径的显式解。 在本节中,我们将利用特殊的函数形式设定,给出一个显示解,以增加内容的直 观性。 假设消费者的即期效用函数是对数形式的: 带有随机扰动的 Cobb-Douglas 形式: 布:ln(? )

u(c) ? ln(c) ,生产函数为

f (k ) ? A?k ? 。其中 ? 服从对数正态分

~ N (0, ? 2 ) 。 资本是完全折旧的, 即 ? ? 1。 那么 (4.1) 的 Ramsey
max E0 ? ? t ln(ct )
t ?0 ?

问题可以变为:

{ct ,kt ?1 }

s.t ct ? Af (kt ) ? kt ?1 对于t ? 0,1,2,3..., k 0 , A是 给 定 的

(4.4)

应用简单的动态规划,我们可以解得资本存量运动规律(law of motion) :

k t ?1 ? ?? A?k t? 。
进而我们可以计算出每期消费:

(4.5)

ct ? (1 ? ?? ) A? t k t?

(4.6)

这样,在给定初始资本存量 k o 的情况下,我们就可以计算出每期的期望效 用,并计算相应的脆弱性。 为简单起见,假设我们考虑的时间跨度为无限期: T 脆弱性就变为了

? ? ,则我们考虑的

V u sl( A0 , k 0 ) ? E 0 ? ? t ? s [u ( z ) ? u (c)]
t ?s

?

(4.7)

当然,根据(4.7)求出的 Vuls ( A0 , k 0 ) 带有系数

1 ,这样的几号比较繁 1? ?

琐, 并且不易于和传统的 VEU 进行比较。 可以将脆弱性定义 V 为 (4.7) 的 (1 ? ? ) 倍。由于 Vul 表示一个效用水平,而 V 是 Vul 的一个单调正变换,故 V 仍然保留

24

了 Vul 的基本性质。 利用对数正态分布的性质,我们很容易求得:

V s ?t ? u ( z ) ? [

ln A ? ln(?? ) ? (1 ? ?? )1?? ? ? 2 / 2 ? 1?? 。 1 ? ?? ? ? t (1 ? ? ) ? t (1 ? ? ) ? ln c 0 ] 1 ? ?? 1 ? ??
ln A ? ln(?? ) ? (1 ? ?? ) 1?? ? ? 2 / 2 1 ? ??

(4.8)

考察两种特殊情况:当 t ? 1 的时候, (20)就变为:

V s ?1 ? u ( z ) ? [

? t (1 ? ? ) ? ln c 0 ] 1 ? ??
当 t ? ? 的时候, (20)就变成了:

。

(4.9)

Vs ? ?

ln A ? l n ?? ( )? (1 ? ?? )1?? ? ? 2 / 2 ? u( z) ? [ ]。 1??

(4.10)

我们可以根据(4.8)-(4.10)来比较基于个体优化的脆弱性指标和传统的 VEU 之间的差别。 根据 Ligon 和 Schechter(2002) ,脆弱性(以下简称为 LS 脆弱性)被定义 为:

VsLS ( A, k 0 ) ? u ( z ) ? E0 u (c s ) 。
由(4.5) 、 (4.6) ,我们很容易计算出:

(4.11)

V

LS s ?t

ln A ? ln(?? )? (1 ? ?? )1?? ? ? 2 / 2 ? u( z) ? [ ? 1?? (1 ? ? t ) ? ? t ln c0 ]

(4.12)

当 t ? 1 的时候, (4.12)变为:
? 1?? VsLS ? ? 2 / 2 ? ? t ln c0 ] ?1 ? u ( z ) ? [ln A ? ln(?? ) (1 ? ?? )

(4.13)

当 t ? ? 的时候, (4.12)变为:

V

LS s ??

ln A ? l n ?? ( )? (1 ? ?? )1?? ? ? 2 / 2 ? u( z) ? [ ]。 1??

(4.14)

显然,只有 t ? ? ,本文的脆弱性指标才和 Ligon 和 Schechter(2002)的 VEU 指标是一致的。在其他情况下,本文的脆弱性指标给予了当期消费更小的

25

权重,因此是更加面向未来的。由于这个原因,采用本文的脆弱性指标和采用 LS 脆弱性有很大的不同, 例如采用 LS 脆弱性的话, 就更有可能采用能迅速提高 当期消费的扶贫政策, 而如果采用本文倡导的脆弱性概念,则会倾向于选择更具 长效机制的政策。这一点将在 4.3 中得到说明。

4.3 基于跨期脆弱性指标的政策评价 引入脆弱性指,不仅是为了理论上的需要,更重要的是为制定现实的政策 提供参考。 在当前的扶贫实践中,有三种重要的扶贫方式——救济式扶贫、开发式扶 贫和保险。 救济式扶贫就是通过政府的一次性转移支付, 直接为贫困人口进行 “输 血” ;开发式扶贫则注重于提高贫困人口的劳动能力,培养其“造血”能力;提 供保险的目的则在于降低贫困人口面临的风险。具体到目前考虑的脆弱性框架 中,救济式扶贫就等价于提高贫困户的初试财富禀赋 y 0 ,开发式扶贫就等价于 增加生产率 A ,而提供保险就相当于降低 ? 。

4.3.1 三种政策的效力分析 4.3.1.1 救济式扶贫 救济式扶贫相当于通过转移支付,提高贫困户的初始财富禀赋 y 0 。为考虑 这种扶贫方式的影响,在(4.8)中对 y 0 求导:

?Vs ?t ?Vs ?t ?c0 1 1 4 ? ? ?? t (1 ? ?? ) ? ?? t 。 ?y0 ?c0 ?y0 c0 y0

(4.15)

如果将政策的效力定义为脆弱性的降低程度,那么它取决于三个因素:初 试财富、生产方式( ? 可以表示生产中的资本密集使用度。? 越大,则生产中使 用的资本密集度越高)和时间。 由(4.15) ,容易发现以下事实: 第一, 对于初始财富禀赋越高的家庭, 救济式扶贫产生的效力就越小。 即 y0 越大, | ?Vs ?t
4

/ ?y0 | 越小。这也正是现实中对于贫困程度不太严重的人群不大

注意,脆弱性的降低等价于福利的提高。 26

采用救济式扶贫的原因。 第二,对于生产中资本密集度较高的家庭,救济式扶贫产生的效力较大。 即 ? 越大, | ?Vs ?t

/ ?y0 | 越大。这个结论似乎和直觉比较相悖,但在一个跨期

优化的框架中,它是合理的。在跨期优化决策下,家庭会把一部分的转移支付用 于消费,而将其余的用于生产,如果其生产方式对于资本的依赖性更大,那么这 对于其一生福利的改进也就越大。这是比较有启发性的:贫困人群的生产方式往 往是资本密集程度较低的,这限制了救济式扶贫的效力。 第三, 救济 式扶 贫的 效力是 暂时 性的 。由 于 0 ? ? ?1 ,当 t ? 0 时,

| ?Vs ?t / ?y0 | 最大;而当 t ? ? 时, | ?Vs ?t / ?y0 |? 0 。这表明,救济式扶贫
所能做的只是“救急” ,而不可能从根本上“救穷” 。

4.3.1.2 开发式扶贫 开发式扶贫主要通过教育贫困农户、向贫困农户推广先进技术,提高其生 产率。在本文的框架中,表现为 A 的提高。 在(4.8)中对 A 求导,可得:

?Vs ?t 1 ?t ?? (1 ? )。 ?A (1 ? ? ) A 1 ? ??
由(4.16) ,可以得到以下结论:

(4.16)

第一,开发式扶贫的效力和初始的生产率水平 A 负相关。即 A 越大,

?Vs ?t / ?A 越小。这从反面表明,对于生产率水平较为低下的地区,采用开发式
扶贫的效果将会较好。 第二,对于生产中资本密集度较高的家庭,开发式扶贫产生的效力较大。 即 ? 越大, | ?Vs ?t

/ ?A | 越大。这点的含义是直观的。

第三,开发式扶贫的效力在长期才能得到体现。由于 0 ? ? ? 1 ,当 t ? 0 时,

| ?Vs ?t / ?A | 最??;而当 t 增大时,| ?Vs ?t / ?y0 | 也不断增大。这说明,开发式
扶贫从长远来看可以 “救穷” , 但是其发生作用需要一段较长的时间, 在短期 “救 急”的效果并不明显。

27

4.3.1.3 保险 贫困农户的底效用用很大程度上来自于面对的风险,因此通过保险可以降 低其脆弱性,从而提高其福利水平。 在(4.8)中对 ?? 求导:

?Vs ?t ? ?t ?? (1 ? )。 ? (?? ) (1 ? ? ) 1 ? ??
由(4.17) ,可以有以下结论:

(4.17)

第一,对于面临风险越大的家庭,提供保险的效果越好。这一点的意义是 直观的,在此不再赘述。 第二,对于生产中资本密集度较高的家庭,保险产生的效力较大。即 ? 越 大, | ?Vs ?t

/ ?(?? ) | 越大。

第三,和开发式扶贫类似,保险产生的效果需要在长期才能体现出来。

4.3.2 政策目标和政策的选择 4.3.2.1 政策的成本-收益评价法:基本框架 上节中我们讨论了各种政策的效力及其决定因素,这是基于降低脆弱性的 标准作出的评价。 在现实中, 一种政策是否被选择往往不是通过这个标准决定的, 它要取决于政策目标、政策成本等因素。 我们这里只考虑两种政策目标:一种是所谓的长远目标,即政策制定者关 心的是政策对目标家庭终生福利的影响;另一种是所谓的短期目标,即政策制定 者关心的是目标家庭在最近的某一期的福利状况。事实上,前一种政策制定者依 据的标准大体相当于本文提出的脆弱性指标, 而后一种政策制定者依据的大体是 Ligon 和 Schechter(2002)所倡导的静态 VEU 指标。 政策的实施是要成本的,我们将实施救济式扶贫、开发式扶贫和提供保险 的单位成本分别定义为 p y , p A 和 p? 。 在有了政策效力和政策成本后,我们就可以很容易用成本—收益分析法来 对政策进行评价。 为避免混淆,我们可以定义(4.10)中脆弱性表达式的后半部分为 W (t ) ,

28





W (t ) ? [

ln A ? ln(?? ) ? (1 ? ?? )1?? ? ? 2 / 2 1 ? ?? ? ? t (1 ? ? ) ? t (1 ? ? ) ? ? ln c 0 ] 1?? 1 ? ?? 1 ? ??
(4.18)

这事实上也是家庭户从 t 期之后,一生期望效用的贴现和。 另外可以记(4.12)中 Ligon 和 Schechter 静态 VEU 表达式的后半部分为
W (t ) LS ,即:

W (t ) LS ? [

ln A ? ln(?? ) ? (1 ? ?? ) 1?? ? ? 2 / 2 ? (1 ? ? t ) ? ? t ln c 0 ] , 1??

(4.19)

这事实上也是家庭户在 t 期的当期效用的期望。 考虑救济式扶贫和开发式扶贫两种策略。 如果政策制定者的目标是长期的, 即考虑从 t 期开始家庭户的效用贴现和,那么如果

?W (t ) ?W (t ) / ? p y0 / p A , ?y 0 ?A
则应该采用开发式扶贫策略。而如果

(4.20)

?W (t ) ?W (t ) / ? p y0 / p A , ?y 0 ?A
则应当采取救济式扶贫。

(4.21)

如果政策制定者的目标是短期的,只考虑家庭户在 t 时刻的效用,则如果

?W (t ) LS ?W (t ) LS / ? p y0 / p A , ?y 0 ?A
就应该采用开发式扶贫策略。而如果

(4.22)

?W (t ) LS ?W (t ) LS / ? p y0 / p A , ?y 0 ?A
则应当采取救济式扶贫。

(4.23)

正如前面指出的, 只有当 t ? ? 的时候, (对 W (t ) 和 W (t ) LS 这两个指标才一致 应的, V (t ) 和 V (t ) LS 一致) ,而其他时间两者并不相同。因此

?W (t ) ?W (t ) / 和 ?y 0 ?A

29

?W (t ) LS ?W (t ) LS / 这两个比值也不相同。这就造成了长期决策和短期决策的矛 ?y 0 ?A
盾。例如 t 比较小时,

?W (t ) ?W (t ) / 会较大,因此以短期为目标的政策制定者 ?y 0 ?A

会倾向于选择救济式扶贫——尽管从长期目标来看,开发式扶贫或许更合适。 4.3.2.2 一个数值例子 设定如下参数: A ? 10 ,? ? 0.7 , ? ? 0.9 ,? ? 0,2 , y 0 ? 10 ??悸侨终?策: 第一种政策是给予贫困户直接的转移支付,使 y 0 提高 20%;第二种政策是 引入新技术,让 A 提高 20%;第三种政策是提供收入保险,使 ? 降低 20%。 图 1 和图 2 分别画出了各种政策状况下 W (t ) 和 W (t ) LS 的变动趋势。仍然比 较救济式扶贫和开发式扶贫这两种政策,即政策 1 和政策 2。如果考虑 W (t ) ,那 么很显然,政策 1 的效力一直高于政策 2。而如果考虑 W (t ) LS ,那么当 t 很小的 时候,政策 1 的效力低于政策 2。但随着 t 的变大,政策 1 的效力会迅速超越政 策 2。

2.3 2.25 2.2 2.15 2.1 2.05 2 1.95 1.9 1.85 0 5 原路径 10 政策1 15 20 政策2 25 政策3 30

图 3:各种政策下 W (t ) 的趋势
30

6 5 4 3 2 1 0 5 10 15 20 25 30

原路径

政策1
LS

政策2
的趋势

政策3

图 4:各种政策下 W (t )

当然,如果不考虑政策目标和政策成本,那么很难对两种政策的优劣进行评 价。假设我们考虑的是第五期的福利水平。 如果用 W (t ) LS 作为评价标准,采取政策 1 的期望收益为:4.856-4.826=0.031; 采取政策 2 的期望收益为 0.506,两种收益比为 16.5。假设政策 2 的成本是政策 1 的 20 倍,则政策 2 将不会被采用。 如果用 W (t ) 作为评价标准,采取政策 1 的期望收益为: 2.023-2.015=0.001; 采取政策 2 的期望收益为 0.215,两种收益比为 25.9。仍然假设政策 2 的成本是 政策 1 的 20 倍,则政策制定者会倾向于选择政策 1。 这个简单的数值例子有比较深刻的现实意义。如果从社会的角度出发,消灭 贫困,使全民的福利在长期内有提高会是主要的目的。但是对于政策制定者,其 关心的可能只是自身的政绩,因此会倾向于追求短期的绩效。就像这个例子中, 如果两种政策的成本比是 20,那么决策者就会选择救济式扶贫。但正如前面所 看到的, 救济式扶贫所产生的效力随时间衰减得非???,从长期看它根本不能提 高受助者抵御风险的能力,降低他们的脆弱性,帮助他们战胜贫困。因此,为了 防止官员处于自身利益的考虑,追求短期目标,就必须调整官员的评价方法,让 他们将短期的政绩和长期的社会效益结合起来。

31

第五章 结论
反贫困是中国,乃至世界发展进程中必须面对的重大议题。制约反贫困斗争 取得最终胜利的一个重要原因是贫困人口应对风险的能力较弱, 因此往往在脱贫 之后重新返贫。贫困的脆弱性考察人们在面对风险时的应对能力,它向人们提供 了一个评价政策对于未来贫困影响的视角。 本文首先对已有的脆弱性文献进行了综述,对各类脆弱性标准进行了比较。 然后本文利用 CHNS 数据,考察了中国农户的(VER 意义上的)脆弱性。 通过对脆弱性的分解和回归, 本文发现目前风险导致的脆弱性可能要比贫困导致 的脆弱性更需要引起人们的重视。在风险引起的脆弱性中,未能预期的风险引起 的脆弱性是最重要的组成部分。 研究发现,这部分脆弱性和农户的家庭负担必有 比较大的关联,而和家庭人口的健康状况关系不大。另外,研究还发现,目前我 国农户的财富在抵御未能预期的风险时,作用并不大,而教育等人力资本因素则 能较好地减轻这部分风险的影响。 最后,本文在一个准动态一般均衡框架当中,推广了 Ligon 和 Schechter (2002)所倡导的 VER 意义上的脆弱性。并在此框架下,讨论了三种扶贫政策 的效力, 并分析了现实中政策选择的原则。 本文发现, 开发式扶贫以及提供保险, 可以在长期帮助人们摆脱贫困, 而救济式扶贫的效力则是短暂的。但是如果政策 制定者只关注短期的效果,那么救济式扶贫措施就会得到偏好。因此,为保证反 贫困斗争的最终胜利, 就必须要充分发挥政策的长效机制,摈弃谋求短期效力的 政策。

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