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家庭收入结构、资产存量和社会救助瞄准效度一兼论村民评议实践效果
李鹏
（武汉大学社会保障研究中心, 湖北武汉430072）
眼摘 要演利用2011 年中国健康与营养调查（CHNS） 数据, 把农村家庭获取社会救助情况和家庭人均纯收入对数作为因变量, 分别构建二值Logistic 模型和多元线性回归模型.实证研究发现, 家庭人均纯收入显著影响家庭获取社会救助的概率, 家庭人均收入越高, 获取社会救助的概率越低.通过“合情合理” 的村民评议获取社会救助, 同时也符合家庭人均纯收入的政策瞄准条件.进一步研究发现, 诸如家庭资产状况、收入结构类型以及文化程度等指标, 作为村民评议的关注焦点和评议依据, 对家庭人均纯收入存在显著影响.因此, 研究建议, 在现阶段情况下, 应该积极评价农村社会救助的村民评议效果, 同时完善村民评议相关程序, 加强评议过程管理, 科学设置评议指标体系并赋予不同权重.
[关键词]农村； 社会救助； 瞄准机制； 家庭人均纯收入； 村民评议
[中图分类号] C913.7 [文献标识码] A [文章编号] 1673-0461（2017）08-0０33-08
一、问题提出
社会救助不仅是学术界、政策界的研究讨论热点, 也是普通公众关注的焦点民生问题.随着全面建成小康社会和国家精准脱贫战略推进, 社会救助在维护社会公平正义, 筑牢最后一道安全网, 兜底保障困难群众最低生活方面发挥着重要作用.反贫困不是一个简单的使用公共资源对不幸者施以救助的过程, 而是在其背后有理论和技术的支撑.[1] 世界银行描述社会政策的瞄准机制时提到： “瞄准机制的主要目标是将更多的资源分配给人口中最贫困的群体” .[2] 扶贫或社会救助资源分配中的瞄准偏差是一个全球性“顽疾”.无论是在福利体系相对成熟的发达国家还是在社会政策正在推进的发展中国家, 瞄准偏差都是困扰社会政策的重要因素.[3] 精准识别救助对象, 降低漏保、错保等现象, 是实现政策目标的首要任务,关键是建立规范科学的制度瞄准机制.这种机制既要有社会救助政策明确规定, 同时需要考虑复杂的经济社会文化情景因素, 规避精英控制和道德风险问题, 二者直接影响着制度的瞄准精度和实施效果.针对瞄准机制失误问题, 当前不少学者做了深入研究, 提出了诸多意见建议, 主要归纳概括为两个方面：
一方面是认为政策规定没有得到很好执行.社会救助资源未能完全分配到真正需要的人手中, 一部分收入低于贫困线的人口没有得到救助, 有相当部分的社会救助对象的收入水平不低于贫困线.有学者研究得出“68.3%的农村低保资源分配给非穷人” 等诸如此类的结论.[4] 其次是实践执行的贫困标准与政策规定不尽一致.低保政策规定低保对象为“家庭人均纯收入低于当地低保标准”, 主要是一种“收入贫困”, 而制度实际运行过程中, 农村家庭收入构成复杂, 收入形态多样, 收入来源较广等问题, 导致难以准确核算, 农村社会救助在实际执行标准上通过综合申请家庭的劳动力状况、生活负担、抗风险能力、社会支持等多种因素, 同时依靠村民、集中评议、公示等程序界定受助对象.政策规定以“收入贫困” 为依据的瞄准机制和实践操作口径发生了错位, “收入贫困” 人口仅获得31.86%的低保救助资源.[5]
事实上, 将制度瞄准失误无论归结于制度执行不到位, 还是认为执行情景复杂难以操作, 各方对贫困的定义和认知也不尽相同, 根本在于目前农村家庭纯收入难以准确计算.因此在具体执行中, 除家庭人均纯收入指标外, 综合运用多种贫困识别方法, 利用评议、公示程序等配套措施提高瞄准效度.对政策制定者而言, 如何农村家庭纯收入计算难、执行难, 是政策公平公正实施的基础.
国家统计局将农村家庭纯收入来源分为四个方面, 包括工资性收入、家庭经营纯收入、财产性纯收入和转移性纯收入.
社会救助需要以严格的家计调查为前提, 但是这项前提在发展中国家的语境中难以满足.[6]在发展中国家的农村, 绝大多数居民的收入来源是农业生产的不确定性产出和非正规就业的不稳定收入, 这两方面收入往往很难被社会救助执行部门准确检测.[7] 农村家庭纯收入核算难主要体现在以下方面： 首先, 工资性收入主要依靠家庭申报, 外出务工收入受跨地域限制难以核实, 各地区家庭经济状况核对系统与银行系统对接尚不完善, 财产性收入核查比较困难.其次, 家庭经营纯收入由于种植养殖品种多样性、农业季节周期性、生产技能异质性以及市场不确定性等因素难以核定, 而且计算扣除的直接生产经营成本也是种类多, 差异性和不确定性大.转移性收入对于赡养费、抚养费、扶养费等, 如无法律执行文书以及强制执行的标准外, 一方面是相关责任人收入难核实, 不能准确核算应承担的费用； 另一方面赡养、抚养方式可以是支付、实物给付、服务供给等多种方式, 只考虑支付能力计算赡养等费用与实际情况不太相符.此外, 由于法律本身并无明确规定赡养具体费用和支付方式,民政部门的计算标准由于缺乏强制力, 对责任人是否支付到位也无执行监管权限, 将其纳入到申请社会救助的家庭收入里面, 一定程度上只会增加其名义收入而难以准确衡量其实际获得收入.
对政策制定者来说, 如何高效准确核定家庭人均纯收入是发挥政策兜底作用的基础.实现制度公平正义需要解决“谁是真正需要救助的穷人”的问题.因为家庭人均纯收入核算不能及时准确,就会把真正需要救助的穷人挡在制度保护之外,出现漏保导致政策微效甚至失灵, 而一些不应获得救助的人则“浑水摸鱼”, 造成公共救助资源浪费, 容易滋生福利依赖思想.因此, 探讨家庭人均纯收入对社会救助瞄准效果的影响, 需要进一步从家庭收入结构、家庭资产以及家庭基本情况等细分变量入手, 可以更深入地分析阐述这一问题以及背后的作用机理.本文基于2011 年中国健康与营养调查（CHNS） 数据, 探讨如下两个问题： ①家庭人均纯收入对实践中社会救助资源分配的作用程度； ②实践中主要的家庭人均纯收入代理指标对社会救助瞄准效果有无影响.
二、文献回顾
(一) 农村社会救助瞄准机制
高效准确地识别出应该救助的穷人是农村社会救助制度有效实施的关键.由于存在农村家庭收入核算难的问题, 实践中农村社会救助采取的是混合型瞄准机制.除制度规定的家计调查外,还采取了社区排序方法,[5] 通过集体的方式,按照配额从贫困人群中按照得票数选出大家认为最困难的家庭给予救助, 也就是在国际上被称为“社区瞄准” （Community-Based Targeting） .[8-9]社区瞄准的作用机制是政府主管部门授权社区识别制度的目标人群、救助额度, 或部分参与到服务递送过程中.它适合于信息系统匮乏或不健全, 家庭信息获取困难的特殊情形, 机制作用成效取决于代理方在多大程度上了解贫困人群的真实生活状态.有学者认为, 当前中国农村并不具备家计调查的经济和社会条件, 如何核查收入一直是困扰低保制度实施的一个问题, 致使大量的工作用以对贫困农民进行分类.[1]
《社会救助暂行办法》规定农村社会救助归乡镇、街道一级政府负责, 具体操作中入户调查、邻里走访等程序仍主要由村、社区完成.因为社区更清楚本地居民的实际生活水平, 而且成本也更为低廉.有学者通过田野调查得到某县低保对象的认定过程如下： 在收到村民向村委会递交的救助申请后, 村委会组织人员通过邻里走访、入户查看等方式准备基础资料, 根据该村低保配额,依照村民低保评议小组对所有申请家庭从贫困到富裕进行排序, 最终确定可以获得救助的家庭名单.[5] 世界上很多国家的社会救助制度采用社区瞄准机制.一种研究结论认为社区瞄准具有较低的泄漏率,[10] 外部评估认为该机制具有较好的瞄准效果,[11] 比起其他方法, 社区瞄准具有更高的群众满意度.[12] 但也有学者认为随着当地社区代理对救助项目的熟悉, 进而从中渔利, 产生所谓的“精英控制” .[13] 是否存在“精英控制” 取决于当地社区的实际情况和具体的制度设计.
《社会救助暂行办法》规定, 乡镇、街道一级政府应当通过入户调查、邻里访问、信函索证、群众评议、信息核查等方式, 对申请人的家庭收入状况、财产状况进行调查核实, 提出初审意见,在申请人所在村、社区公示后报县级人民政府民政部门审批.家庭人均纯收入具有制度正当性,也是作为瞄准机制的“标靶”, 评议只是了解掌握家庭经济状况的一步程序, 而非影响社会救助资源分配的决定因素.由于家庭纯收入难以准确掌握计算, 村民评议充分利用社区瞄准的信息获取便利、成本低廉的优势.但实践中基层村委会经常面临三重压力, 即同时受到地方资源、官员绩效评价及政策工具制约, 在财政以及人力、信息等资源约束条件下, 为避免漏保、错保提升绩效评价, 克服制度瞄准的配套机制尚不完善等难题, 将评议作为主要瞄准手段, 把评议结果作为判断申请家庭经济状况的替代性指标.
因此, 从政策规定和实践执行两个维度看,当前农村社会救助是一种混合瞄准机制, 在其瞄准过程中家庭人均纯收入是法定尺度但不是唯一标准, 村民评议小组对所有申请家庭贫富的判断, 成为决定谁享有社会救助资源的重要因素.
尽管这种评议的目的和依据是确认和评价申请家庭的人均纯收入, 但焦点依据可能并不是申请家庭纯收入的绝对额.因为在熟人社会的朝夕相处下, 村民的优势在于他们对申请家庭的信息掌握的更全面, 相比较难以衡量、不能够直观反映的家庭人均纯收入, 对贫困和富裕的判断会更多地从申请家庭的基本情况考虑.但评议受到个人异质性和主观偏好影响, 不同人分析能力和比较能力可能不同, 评议结果会受到评议人的性别、年龄以及教育程度等因素影响.另外, 村民在评议时把持的贫穷标准“合情合理”, 但可能和制度规定的家庭人均纯收入标准不一致,家庭规模、家中需要抚养的孩子数、家庭成员教育程度以及家庭劳动力数量等, 都会是村民评议评价申请家庭经济状况的主要指标.[14] 有学者研究调查得出, 收入贫困仅占农村低保人口数量的33.72%, 支出型贫困、人力资本贫困以及急难型贫困占到53.16%.[5]
(二) 农村社会救助制度的瞄准效果
按照现有政策规定, 评估农村社会救助瞄准效果, 就是看社会救助资源在多大程度上分配给收入贫困的穷人.但贫困是多维度的, 个人对贫困的感知和理解也不尽相同, 利用混合瞄准法（Hybrid Method） 会将识别出支出型贫困等其他类型的贫困, 同时一些收入贫困的家庭则容易漏保,一些家庭人均纯收入不符合制度规定而因其他因素获取救助, 造成制度层面的错保.基于多个数据集测算, 中国农村扶贫制度的“政策规定贫困人口” 和“实际识别的贫困人口” 存在37%~50%的不一致, 并从消费核算和收入的技术视角对不一致的原因做了解释.[15] 通过对宁夏690 户农户的调查发现, 低保的泄露率和漏保率分别为68.3%和60.7%.[16] 有研究在可持续框架内, 采用赤贫指数得出仅有25.5%的贫困农户得到了低保救助.[17] 需要指出的是, 在一个比较低的低保线和比较低的人均给付标准下, “应保未保” 造成的负面影响要大于过度覆盖的影响, 因此降低遗漏率是政策干预的重点.针对农村低保对湖南省的调查研究发现, 长期患病、家中有人残疾和因自然灾害暂时贫困的家庭最可能获得救助, 这其中一些家庭的收入并不低于当地贫困线.[18] 也有研究通过调查发现, 采用国际比较指标考察中国农村低保瞄准效果, 平均而言, 我国农村低保的瞄准效果可以和国际上绝大多数社会救助项目相媲美.[5]
纵观已有研究发现, 农村社会救助瞄准取得了积极成效.实现应保尽保、避免漏保错保的政策目标, 在瞄准机制完善和建立执行配套制度等方面仍需要加强.不可忽视的是, 当前农村社会救助的实际保障对象与制度规定的对象有所出入,制度规定的瞄准机制与实践执行的操作方法并不一致, 普通民众对贫困的理解和度量基于约定俗成的习惯和认识, 也影响到对收入贫困家庭的准确识别.在评议中, 村民通常会根据家庭劳动力数量、家庭支出、家庭成员文化程度、家庭房屋等不动产等作为家庭收入的替代性指标, 以此考察申请家庭的经济状况.
这些指标同时可以视作为体现家庭收入的间接性指标, 会直接影响甚至决定家庭的收入总量和收入结构.譬如, 家庭拥有一定数量的劳动力,而且受教育程度相对较高, 那么其家庭收入来源除土地经营收入外, 诸如外出打工等获取收入的途径相对较多, 其家庭收入结构更加多元, 抗风险能力相对较强.因此, 选取家庭收入结构、资产存量两个变量指标, 尝试讨论其与社会救助瞄准效度的关系, 并借此评估和探讨村民评议在农村社会救助瞄准机制中的定位和作用.
三、研究设计
(一) 数据来源与样本选择
本文数据来源于2011 年中国健康与营养调查（CHNS）, 该调查以经济发展状况、资源、地理位置以及健康状况差异较大的广西、贵州、江苏、湖南、湖北、河南、山东、辽宁、黑龙江等地区作为调研区域, 基本覆盖我国东、中、西部较具代表性的省份, 可以较好反映我国当前的基本状况.该调查分为居民户调查数据和居民个人调查数据, 在居民户调查数据中包含了户主、家庭收入、家庭财产等数据； 在个人数据中则包含了个人健康、教育、个人医保、个人工作和总收入等有关数据.通过调查年份、居民户编号和户主编号把两个子系统结合在一起, 将居民户和户主特征因素纳入到分析系统中.从样本数据分布来看, 基本平衡分布在12 个省市, 并覆盖东、中、西部地区, 意味着样本具有广泛代表性.
(二) 变量选择（见表1）
1. 被解释变量
社会救助获取情况.主要从住户调查问卷中关于家庭收入项目中“2010 年你家是否得到过困难补助、残疾补助或福利金” 这一问题进行确认, 回答为“否” 和“不知道” 意味着该家庭没有享有社会救助； 回答为“是” 则说明该家庭获得社会救助.
2. 主要解释变量
主要包括家庭人均纯收入、家庭收入结构和家庭资产存量指标.家庭收入结构根据国家统计局公布的农村家庭人均纯收入来源①, 将家庭纯收入划分为资本型、传统型以及转移型, 其中, 资本型指家庭成员受雇于单位和个人, 靠出卖劳动而获得的工资性收入, 也包括家庭利用金融资产或有形非生产性资产向其他机构单位提供资金或将有形非生产性资产供其支配, 作为回报而从中获得的财产性收入； 传统型指无雇工家庭亲自从事农林牧副渔生产活动所获得的收入, 包括家庭果菜园、农业、家庭养殖、家庭渔业等获得家庭纯收入； 转移型指家庭接受亲属（非家庭成员）、政府以及社会无偿性的赠予和支持.三种家庭收入结构类型划分, 以2010 年中国农村居民家庭人均纯收入的各组成部分比重为标准, ②超过对应收入结构的平均占比, 即将其归到相应的家庭收入结构类型.
家庭资产存量主要是考察家庭生产生活条件,能够较好地区分和反映农村实际情况.因此, 从家庭生产性资产、家庭房产、家用电器以及家庭主要交通工具四个维度选取代表性指标.家庭生产性资产选取（大、中、小） 型拖拉机、手扶拖拉机、灌溉设备三种农业机械反映； 家庭房产条件主要采用家庭住房使用面积指标； 家用电器指标根据家庭有无彩色电视机、洗衣机、空调作为代理变量； 家庭主要交通工具分别看有无摩托车（包括三轮摩托） 和汽车.
3. 控制变量
就当前制度而言, 农村家庭人均纯收入直接决定着是否可以获取社会救助资源, 但首先需要家庭提出救助申请, 并提供有关的家庭收入财产证明.因此, 家庭成员的教育程度和职业背景会对社会救助效度产生影响, 家庭成员文化水平较高, 阅历较为丰富, 视野相对开阔, 有助于及时知晓和更好理解政策规定, 获取救助的可及性门槛随之降低.另外, 目前农村社会救助以市县级统筹为主, 东中西部不同区域之间因经济社会发展情况各异, 农村社会救助会存在区域异质性效应.因此, 本文控制了家庭成员获得的最高学历、所在区域、户主年龄等四个因素.
(三) 模型设定
本文实证分析分为两个部分.首先, 考察家庭人均纯收入这一制度瞄准机制对获取社会救助的影响, 由于社会救助获取是二值分类变量, 因此本文进行了平行线检验, 采用Logistic 模型来拟合； 其次, 由于实践中家庭人均纯收入的难以准确掌握, 村民评议替代家庭人均纯收入成为主要的瞄准机制, 所以本文选取村民评议重点关注的代理指标, 进一步考察其瞄准效果, 采用因变量为家庭人均纯收入的最小二乘法模型（OLS） 回归.考虑到宏观结构变量和个体因素嵌入在特定地域空间的特点, 本文报告均为基于省份簇的稳健标准误.为避免异方差问题, 对家庭人均纯收入为负数定义为1 进行处理, 在此基础上取自然对数纳入模型.
四、实证结果
（一） Logistic 模型回归结果
本文建立了家庭人均纯收入对数对其家庭获取社会救助资源的二值Logistic 回归模型, 并用SPSS17.0 软件对其结果进行了估计, 结果见表2.
由于预测模型中因变量家庭获取社会救助资源为“没有” （0） 到“有” （1） 的升序排列, 因而回归系数越大, 则表明家庭获取社会救助的可能性越高, 回归系数越小, 表明家庭获取社会救助的可能性越低, 回归系数为负, 说明相关变量与家庭获取社会救助呈负相关.
表2 汇报了模型1 在控制了地区、家庭和户主特征后, 家庭人均纯收入对数影响家庭获取社会救助资源的估计值.家庭人均纯收入对数回归系数为负, 其每提高一个单位, 家庭获取社会救助的概率会降低1.1% （e-0.011-1）.这说明, 以家庭人均纯收入为依据的瞄准机制在实践中产生一定作用, 家庭人均纯收入水平会影响家庭获取社会救助资源.不过, 这种影响程度相对其他变量来说比较小, 在实践中仍存在其他影响家庭社会救助资源获取的因素, 家庭人均纯收入指标发挥作用较为有限, 收入贫困家庭获取社会救助资源的比例并不高.
以控制变量家庭所在地区为例, 在不考虑其他因素的情况下, 中部地区获取社会救助的概率是西部地区的1.86 倍（e0.618）.此外, 户主年龄每提高1 岁, 家庭获取社会救助的概率会减少1.2%（e-0.012-1）, 家庭每增加一位成员, 获取社会救助资源的概率会降低6.2% （e-0.064-1）.这也验证了前文所述, 村民评议中以家庭规模作为代理变量衡量申请家庭是否具有救助资格.
为进一步检验家庭其他因素是否对社会救助资格获取产生影响, 引入了家庭资产情况、家庭收入类型以及家庭其他信息等变量, 构建模型2.结果见表3.
在加入其他家庭信息变量后, 模型的拟合优度明显改善, 作为制度规定的瞄准依据, 家庭人均纯收入对数对家庭获取社会救助概率的影响程度有所增强, 其每增加一个单位, 家庭获取社会救助的概率会降低42% （e-0.544-1）.在模型1 中,只控制家庭所在地区、家庭人数、户主性别以及年龄因素, 家庭人均纯收入需要增加38.18 倍,才能和模型2 中家庭人均纯收入的影响力相当.家庭收入类型变量中, 传统型相比转移型获取社会救助的概率低82.78% （e-0.189）, 但这种影响并不显著.资本型收入结构的家庭相比转移型家庭,获取社会救助的概率要低83.61% （e-0.179）.在其他因素不变的情况下, 家庭收入结构多元化, 通过务工获取工资性收入, 或从事小手工业、商业等市场活动, 降低了其家庭获取社会救助的概率.这说明村民评议会关注家庭收入结构, 并通过家庭是否有人从事商业活动或务工来判断家庭收入水平, 进而判断家庭可否具备社会救助资格.在家庭生活资产中, 家庭房屋总面积每提高一个单位, 家庭获取社会救助的概率会降低0.3%（e-0.003-1）.与之相反的是, 家庭人均住房面积每提高一个单位, 家庭能够得到社会救助的概率则提高0.8% （e0.008-1）.合理的解释是, 农村家庭因为主要是自建房屋, 习惯上从房屋结构和总面积判断家庭经济实力, 而人均住房面积一方面不易衡量, 而且更多地反映居住舒适度.而在家庭住房总面积相同的情况下, 家庭人均住房面积越小,反映出该家庭人口相对较多, 村民在评议时容易将其识别为贫困家庭.其他家庭生活资产方面, 家庭拥有汽车获取社会救助的概率比没有汽车的家庭低36.35% （e-1.012）, 家庭拥有空调比没有空调的家庭获取社会救助的概率低59.04%（e-0.527）, 摩托车等其他生活资产尽管系数为负, 但并不显著.
在家庭生产资产方面, 从整体上看, 家庭拥有大型拖拉机、手扶拖拉机或灌溉设备都会降低其获取社会救助的概率.家庭拥有手扶拖拉机相比获取社会救助的概率低16.2% （e-1.82）, 其他家庭生产资产尽管影响力相比更强, 但并不显著.家庭基本信息方面, 总体上家庭成员的学历越高,获取社会救助的概率越低, 但系数并不显著.户主为男性以及增加家庭成员都可以提高获取社会救助概率, 但这种影响同样也不显著, 户主年龄与上文分析基本一致.
(二) 多元线性模型回归结果
当前农村社会救助对象主要是收入贫困家庭,以家庭人均纯收入界定收入贫困是维护制度公平正义的关键.由于目前中国农村缺乏进行严格收入核查的条件和基础, 但无论是村民评议还是混合瞄准方法, 仍需要尽可能地从家庭人均纯收入角度来切入, 也就是寻求可以反映家庭人均纯收入的代理变量.
通过模型2 的回归结果发现, 在其他家庭基本情况变量作用下, 家庭人均纯收入对家庭获取社会救助资源的影响力更强.所以, 进一步探究家庭基本情况对家庭人均纯收入的因果关系, 对于更准确地选取家庭人均纯收入的代理变量, 更好地识别收入贫困家庭具有重要意义.基于此,本文以家庭人均纯收入对数为因变量, 采用最小二乘法（OLS） 构建多元线性回归模型.所有变量VIF 值均小于10, DW 值为1.56, 可以认为通过共线性诊断.另外, 为避免内生性对回归结果的冲击, 模型尽可能地减少遗漏变量.具体回归结果见表4.
从表4 可以看出, 模型整体拟合优度表现较好, 具有较强的解释力.具体看, 在其他因素不变的情况下, 相比没有获取社会救助的家庭, 获取社会救助的家庭人均纯收入对数相比要少0.124个单位, 说明家庭人均纯收入在实践中起到了识别收入贫困的瞄准作用.但如前文所讲, 准确掌握家庭人均纯收入十分困难, 因此家庭人均纯收入的瞄准效应主要是通过村民评议根据一些代理指标来实现.从家庭生活资产看, 拥有摩托车、汽车或其他资产的家庭, 其人均纯收入对数都要高于没有相关生活资产的家庭.除摩托车、洗衣机变量系数不显著外, 其他均高度显著.家庭房屋总面积与家庭人均纯收入显著正相关, 家庭房屋面积每提高一个单位, 家庭人均纯收入对数则提高0.48, 和家庭其他资产带来的收入边际效应相比, 家庭房屋面积对家庭纯收入的关联更密切.
因此, 在家庭人均纯收入难以准确掌握的情况下, 诸如家庭房屋面积、汽车、彩电、冰箱、空调等家庭资产都可作为家庭人均纯收入的代理指标.同样, 拥有家庭生产性资产具有正的家庭收入边际效应.而家庭拥有大型拖拉机, 相比家庭人均纯收入对数要高0.132 个单位.
家庭收入结构方面, 相比转移型收入结构家庭, 传统型收入结构、资本型收入结构家庭的人均纯收入对数分别要高于其0.12 和0.48 个单位,而且两者的边际效应相差4 倍, 说明资本型收入结构对家庭人均纯收入对数的边际贡献更突出.家庭基本情况方面, 与未受过任何教育相比, 家庭成员最高学历水平对家庭人均纯收入有积极促进作用.因此, 村民评议把家庭收入结构以及家庭最高教育程度作为家庭人均纯收入的代理指标,通过实证分析也证明了有其合理性和说服力.区域变量方面, 相比西部地区, 处于中部和东部地区的家庭都对其家庭人均纯收入提高有积极意义.
五、结论与启示
社会救助瞄准问题是比较复杂的技术难题,提高瞄准效度仅依靠某一种机制非常困难.我国农村地区由于家庭本身收入核算面临统计口径难以统一、掌握信息不全面等问题, 不容易通过核算家庭收入来准确掌握家庭经济状况, 进而确定收入贫困家庭.实践中比较常见的是依靠村民评议评选出收入最低的贫困家庭.通过建立Logistic模型发现, 仅有家庭人均纯收入一项, 那么其对家庭能否获取社会救助的影响有限.再加入家庭基本情况变量后, 家庭人均纯收入指标明显提升了其对家庭可否获取救助资格的影响力.而且发现, 家庭房屋面积、拥有汽车、空调等家庭电器或生产设备相比获得社会救助的概率更低.同时,以家庭人均收入对数为因变量的多元线性模型回归结果发现, 家庭收入类型以及家庭主要资产情况都会对家庭人均纯收入产生影响.因此将二者结合起来得出以下结论： 当前村民评议对准确识别收入贫困家庭具有积极作用, 参评人员关注的家庭规模等指标可以一定程度上反映出家庭人均纯收入水平.
尽管制定和执行任何社会政策都会考虑成本和效率的关系, 但是要将社会政策毫无偏差地分配给真正有需要的人往往很难实现, 因此瞄准偏差在社会政策中是普遍存在的现象.[19] 而中国农村社会救助这种村民评议瞄准机制, 既适应了中国农村的客观实际, 又较好地处理了瞄准机制的简约性要求和社会环境的复杂性现实, 其瞄准效果在国际上也获得了很高评价.国外研究学者在印度尼西亚的实验研究也发现,村民评议能更好地识别穷人, 也比较符合村民观念和喜好, 成本更低.[14] 相比其他瞄准机制具有更高的群众满意度.[20]
因此, 提高现阶段农村社会救助的瞄准精度,主要是把这种混合瞄准机制进行有效整合和协同.首先, 对评议程序予以规范和优化, 确保公平公正, 避免因个人异质性影响评议的科学性.细化村民评议的依据和内容, 引导参评人员重点关注可以较好地反映家庭人均纯收入水平的代理指标.其次, 可以在以家庭人均纯收入为靶向的基础上, 兼顾家庭收入类型、进一步明确和细化家庭财产限制, 具体可以包括家庭生产性资产以及生活资产的种类、型号和.第三, 进一步完善家庭经济状况比对系统, 有效实现家庭相关信息的互联互通, 完善农村基层治理和监督机制, 防止精英控制.
[注释]
① 对获取社会救助收入的家庭, 在计算人均纯收入时予以扣除.
② 2010 年中国统计年鉴, 农村居民家庭人均纯收入中, 工资性收入占40.9%, 家庭经营纯收入占47.9%, 财产性收入和转移性收入分别占3.4%和7.8%.对无劳动能力或其他原因只有转移性收入的家庭, 本文将其纳入转移型收入家庭范畴.
③ 特别说明的是, 当两种收入结构均超出定义的标准时, 以超出部分较多的类型为准； 另一种情况是三种收入结构均未超过类型定义标准, 则参照最接近的类型进行定义.
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（责任编辑： 张丹郁）
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