財政支出分權、社會保障與多維相對貧困*

袁月

一、問題的提出

新中國成立以來，黨和國家一直高度關注貧困問題，扶貧政策隨扶貧工作的推進不斷更新與完善，中國減貧事業取得巨大成就，反貧困歷程先后經歷了恢復生產階段、保障生存階段、體制改革階段、解決溫飽階段、鞏固溫飽階段和全面小康階段六個主要階段（汪三貴和胡駿，2020）。黨的十八大以來，我國以“兩不愁三保障”為脫貧標準，在政策的指導下，2013年開始實施精準扶貧建檔立卡工作，采取了多維貧困指標和村民參與評議公示投票等組織方式，開展貧困識別工作，全國農村貧困人口累計減少9000萬人；2019年底全國農村貧困人口降至551萬人，農村貧困發生率降至0.6%；2020年，我國打贏脫貧攻堅戰，全面建成了小康社會，歷史性地解決了絕對貧困問題。如今，我國處于緩解相對貧困階段，將應對多方面發展的不平衡、不充分問題，采用多維相對貧困標準探索減貧緩貧之計，可以在繼實現全面小康之后更加全面地向共同富裕目標邁進。

從現有文獻來看，國外有關貧困問題的研究起步較早，研究也比較深入。多維貧困理論是基于Sen（1976）提出的能力貧困發展演變而來，他指出，貧困不僅是收入低下，更是人的基本可行能力（接受教育、免于疾病、免于饑餓等）被剝奪，他結合貧困發生率和收入缺口率指標，并考慮了貧困群體內部的收入分配狀況，提出了綜合的Sen貧困指數。Chambers and Robert（1995）從無助和孤立的角度對貧困人口進行了研究，認為貧困不單表現在收入和支出水平低下，同時還包括脆弱性、無話語權等。UNDP（1997）首次提出人類貧困指數（HPI），HPI指數是由壽命、讀寫能力和生活水平三個維度構成。Alkire and Foster（2011）構造了目前被廣為使用的A-F指數，即采用“雙臨界值法”測度多維貧困。Santos（2014）、Hyesun（2020）等學者也對不同國家多維貧困指數進行了創新性的研究。

與國外研究相比，我國學者對貧困問題的研究起步較晚，但進步非常快，成果豐富。對于多維相對貧困的測度，尚衛平和姚智謀（2005）最先利用多維貧困指數研究區域貧困問題，侯亞景（2017）、張昭等（2020）基于A-F方法測算多維貧困，王小林等（2020）、陳忠言等（2020）認為中國在制定相對貧困的標準時應輔以多維貧困識別方式，2020年后應采用多維相對貧困標準。關于社會保障對貧困的影響，黃清峰（2013）、鄧大松等（2019）研究得出社會保障支出與農村貧困呈顯著負相關，黃薇（2017）、萬里洋等（2020）得出醫療保險、養老保險、住房保障等社保政策有助于減貧緩貧，田子等（2018）發現新農保和城居保對農村老年人的影響均不顯著。關于財政分權對貧困的影響，劉建民等（2018）、段迎君（2020）研究表明，財政支出和收入分權對貧困減少的作用分別為正和負，張克中等（2010）發現財政支出分權不利于貧困減緩，王曉芳等（2018）通過中介效應檢驗財政支出分權對農村貧困的復雜影響。對于財政分權與城鄉收入差距研究，解堊（2007）等認為財政分權會通過影響公共品供給對縮小收入差距產生重要作用，郭平等（2016）、儲德銀等（2017）、關海玲等（2019）認為財政分權、地方政府支出對城鄉收入差距同時具有顯著影響，陳安平（2009）、李雪松等（2013）、賀俊等（2013）、李超等（2018）指出財政分權在促進政府支出增加或經濟增長的同時也加劇了城鄉收入差距。對于2020年后多維相對貧困的治理對策，何秀榮（2018）、李小云（2020）等認為未來扶貧工作將轉向更持久的緩解相對貧困階段，白增博（2019）、汪三貴（2020）等指出我國應建立城鄉一體化的扶貧體制，李曉園等（2020）建議推動脫貧攻堅與鄉村振興統籌銜接，唐任伍等（2020）、張楠等（2020）、楊力超等（2020）、王小林等（2021）提出構建多層次、相對貧困治理體系，實現貧困的最優化治理。

已有文獻為本文的后續研究提供了較為全面的視角，但仍存在進一步加強的空間：一是多維貧困指標并未得到統一且選取維度涵蓋不全，須相對全面地確立對多維貧困進行度量的維度和指標；二是對于財政分權、社會保障影響多維相對貧困的中間傳導機制分析較少，亟須在數據資料、樣本范圍和研究方法上進行拓展和創新，以建立符合本國貧困發展現狀的多維相對貧困體系，從而有針對性地構建財政分權影響多維相對貧困的作用機制。

基于上述研究背景和學術研究進展，本文立足于多維相對貧困視角研究我國貧困問題，以收入為標準界定我國相對貧困家庭，同時引入多維剝奪指標，嘗試根據貧困家庭在各維度上相對被剝奪的情況測算多維相對貧困指數，在此基礎上研究財政分權和社會保障支出效率對我國多維相對貧困的影響及其內在作用。

二、財政分權、社會保障影響多維相對貧困的邏輯推理

（一）中國財政分權與多維相對貧困

財政分權是中央政府將一部分財權、財力和支出責任轉移給地方政府的財政體制，學術界通常以財政支出分權、財政收入分權和財政自主度三種指標來衡量。在本文，由于財政支出與減貧工作更具有緊密性，故選取財政支出分權作為地方政府財政分權指標，考慮到中國式財政分權的雙重身份并剔除經濟與人口規模帶來的偏差，采用如下公式衡量財政支出分權：

其中，FD表示財政支出分權，FE表示本級預算支出，POP為人口規模，GDP為國內生產總值，其下標i、C和N分別代表第i省（i=1，2，…）、中央和全國，該指標值越大，財政支出分權度越高。

西方學者通常認同更高的財政支出分權有助于提升地方政府社會支出效率。在我國，由于各地經濟發展不均衡，支出責任逐漸下移，地方財政支出狀況分化，而當前我國官員選拔與考核標準仍然以經濟績效為主，唯GDP論會給地方政府不正確的導向，導致財政支出分權越高的地區，有更大的能力和激勵將財政支出投入到容易提升政績的經濟性公共物品，而對能改善人民生活水平、提高人民收入水平等的非經濟性公共物品財政投入不足，可能會對減緩相對貧困產生不利影響。

基于此，本文提出假設1：我國財政支出分權可能會加重多維相對貧困。

（二）地方財政社會保障支出效率與多維相對貧困

截至目前，我國社會保障持續發揮著防貧、減貧功能，保障對象、范圍、內容也在迅速擴大；而地方財政社會保障支出效率能夠評價社會保障支出產生的經濟效益與成果，是對其財政資金和資源配置合理性、有效性的綜合反映。雖然我國地方財政社會保障支出規模不斷擴大，但由于過高的財政支出分權促使地方政府加大對經濟增長領域的財政投入，而忽視社會保障資金投入及其利用效率，以及城鄉和地區經濟發展不平衡、資源分配不均衡等，導致支出效率依舊不高。

對于地方財政社會保障支出效率的測度，本文采用數據包絡分析法（DEA），將人均地方財政社會保障和就業支出、人均醫療衛生支出和人均住房保障支出作為投入指標，將養老保險覆蓋率、職工基本醫療保險參保率、生育保險覆蓋率、工傷保險覆蓋率、參加失業保險率和城鎮就業率作為產出指標，用Deap2.1軟件計算得出。

就社會保障領域來說，其投入的增長主要來自地方財政與居民個人，而不是中央財政；且地方財政社會保障支出一方面總量不足，另一方面作為持續投入且見效慢、難度大的民生領域，又存在極易被政府忽視的問題，導致地方政府社會保障投入產出效率低下，從而影響我國相對貧困的減緩進程。

基于此，本文提出假設2：地方財政社會保障支出效率的提高有利于減緩多維相對貧困。

（三）作用機理分析

根據公共經濟學理論，財政分權對相對貧困的影響主要有兩個渠道：一是直接影響貧困地區經濟和社會的發展。二是間接影響——財政分權體制改革后，財政責任向下釋放，地方財政社會保障支出并沒有被納入改革范圍，反之，地方政府為追求高經濟增長而增大基礎設施投入，致使其對社會保障等民生類公共品供給不足；然而，正如阿瑪蒂亞·森曾在《貧困與饑荒》中指出，社會保障之所以能夠避免饑荒，其中最重要的是通過社會保障支出來規避貧困狀況；社會保障支出作為最具有代表性的公共服務項目，對提高居民的收入水平與福利水平具有重要作用，承擔著典型的救助和減貧重任。最近幾年，財政支出效率日益為政府和社會所重視，我國各項財政支出必須與提高支出效率緊密結合，社會保障支出效率的提高必然更有利于公共產品資源的合理配置。因此，本文認為減緩多維相對貧困與民生類地方政府支出效率有著密切聯系，財政支出分權過高，可能會導致地方政府社會保障資源緊張、資金利用效率低下，而同時社會保障作為政府扶貧工作最有效的途徑之一，加之本身就有預防貧困和緩解貧困功能，其支出效率的降低必然對減緩多維相對貧困產生不利影響。

基于此，本文提出假設3：財政分權通過降低地方財政社會保障支出效率而導致相對貧困家庭陷入多維貧困的概率增大。

三、多維相對貧困測度

（一）數據來源

本研究用于測度多維相對貧困的數據來自北京大學中國社會科學調查中心開展的中國家庭追蹤調查（CFPS），采用2014年、2016年、2018年三年調查數據，選取個人和家庭數據庫加以匹配，進行數據清理，并剔除缺失值、異常值和重復樣本數據，獲得14931個完整家庭樣本。

（二）相對貧困家庭的界定

目前，我國學者對于是否按照城鄉一體劃分相對貧困線的問題，已基本持一致意見：由于現階段城鄉二元結構明顯，城鄉居民相對貧困的形成機理不盡相同，在當前乃至未來一段時間仍應分開劃線（沈揚揚和李實，2020；陳宗勝和黃云，2021）。對于相對收入貧困線界定，盡管國內學者還未形成統一觀點，但絕大多數學者建議將其定為人均收入中位數或均值的某一百分比，還有少數學者以城鄉最低生活保障標準為基礎設定為相對貧困線。鑒于2018年我國各地低保線就已高于國家絕對貧困線，而城鄉人均可支配收入存在很大差距，2018年城鎮居民人均可支配收入是農村的2.69倍，①數據來源：根據2019年《中國統計年鑒》計算得出。且平均數受極端值影響大，本文分別采用全部城市樣本和農村樣本按照人均家庭純收入中位數的40%（城市）和50%（農村）計算相對貧困收入線，從而篩選出農村相對貧困家庭和城市相對貧困家庭。最終得到有效樣本5292戶家庭的20750名成員，其中城市家庭樣本量為1429戶，農村家庭樣本量為3863戶。

（三）多維相對貧困的測度方法

結合以往學者的研究，在相對貧困家庭樣本中，本文利用目前被廣為使用的“A-F方法”測度多維貧困，主要步驟如下：

第一，確定貧困維度和指標，判斷個體在給定維度的剝奪情況。多維剝奪是將反映個體受剝奪的變量指標化，通過指標的獲得或剝奪情況判斷貧困狀態。假設數據矩陣Yngd表示n個相對貧困個體在d個維度下的狀態取值，則Yi, j表示個體i在給定維度j的剝奪情況，Zj表示個體在維度j的被剝奪臨界值。剝奪矩陣gi, j表示個體被剝奪的情況，若Yi, j＜Zj，則gi, j=1，若Yi, j≥Zj，則gi, j=0。

第二，判斷個體是否處于多維相對貧困狀態。令k表示維度臨界值，Ci表示個體i在維度臨界值為k時的加權剝奪得分，。若Ci≥k，則相對貧困個體陷入多維貧困狀態。

第三，貧困加總與分解。所有Ci≥k的個體數量q即為多維相對貧困人口數。多維相對貧困發生率表示為平均剝奪份額為多維剝奪指數M0=A×H。M0指數越高，多維相對貧困越嚴重。

（四）貧困維度和指標選取

1.多維貧困指標設計

多維相對貧困的維度與指標尚無統一標準。本文基于牛津貧困與人類發展中心于2020年7月發布的MPI多維貧困指數，參考國內外近兩年研究成果并考慮我國現階段基本國情，選取健康、教育、生活水平、資產、就業、幸福感共6個維度10個指標。其中，健康維度選用家庭災難性醫療支出指標，是因為考慮到家庭成員健康狀態是否良好對于不同收入層次的家庭影響不同，同時，根據世界衛生組織對災難性醫療支出的界定，本文將家庭醫療支出達到或超過家庭純收入的40%確定為家庭健康貧困的衡量標準。資產維度選用現住房面積和耐用消費品總價值兩個指標，由于CFPS數據庫將耐用消費品價值定義為“單位價格在1000元以上、自然使用壽命在2年以上的產品”，因此，遵從此定義將其作為資產維度的衡量指標之一。同時，本文選取家庭成員的幸福程度、對生活的滿意度以及對未來信心程度作為衡量家庭成員幸福感的指標，是因為2020年后我國已進入全面建成小康社會，人民不再僅僅滿足于對物質生活的需要，而更加激發了對美好生活的向往；羅必良等（2021）也指出，中國經濟的高速增長雖最終消除了絕對貧困，但并未帶來居民幸福感的明顯改善。同時，參考大多數學者對多維貧困各指標的權重設置方式，本文對各維度采取等權重法。具體指標及權重見表1。

表1 貧困維度、指標、賦值及權重

2.剝奪維度的有效性與相關性檢驗

理論上講，處于多維剝奪狀況的家庭收入較低，為檢測所選維度的有效性，本文將家庭人均純收入作為被解釋變量，將剝奪維度作為解釋變量進行顯著性檢驗，結果如表2所示。可以發現，6個剝奪維度對家庭人均純收入的影響均為負，且大多數維度都十分顯著，這表明所選維度較為合理、有效。

表2 剝奪維度有效性檢驗

（五）多維相對貧困測度分析

1.相對貧困家庭的單維貧困估計結果

表3報告了2014——2018年相對貧困家庭分別在每一維度的貧困發生率及其變化。總體來看，除就業維度的剝奪程度較低以外，相對貧困家庭在其他五個維度的貧困問題都比較突出。2014年除就業外各維度貧困狀況都較為嚴重，其中遭受生活水平和教育維度剝奪的相對貧困家庭均高達樣本總數的60%以上。到2018年，可以看出除就業指標的貧困發生率基本不變以外，其他維度的貧困發生率都有大幅下降，大多數維度貧困狀況均發生明顯改善。值得注意的是，2018年樣本中教育和生活水平維度的貧困發生率仍在50%左右，說明在相對貧困家庭中，有55.5%的家庭成人成員人均受教育年限未超過6年，有48.5%的家庭還沒有使用井水、純凈水和自來水或還在使用柴草、煤炭做飯，這些家庭有很大風險重返貧困，從城鄉來看，農村家庭在上述兩個維度的貧困發生率遠高于城市家庭，說明農村相對貧困家庭更容易遭受教育貧困和生活水平貧困，教育和物質資源傾斜的問題亟待解決。此外，盡管2016年全國遭受健康貧困的相對貧困家庭相較2014年驟減，但2018年保持不變，依舊高達25.4%，城市家庭的健康貧困發生率甚至高于2016年，這表明，當前醫療衛生資源配置問題依然嚴峻。最后，2014年有高達37.5%的家庭存在不幸福的成員，且該貧困發生率在2018年下降至24.6%，而存在就業貧困的相對貧困家庭很少，說明隨著產業幫扶、行業幫扶等鄉村振興戰略和減貧政策的實施，家庭基礎收支已得到滿足，國家就業率得到了提升，對身處相對貧困中的個體來說，對精神和自身滿足感與幸福感的追求對其生活產生極大影響。

表3 2014——2018 年中國相對貧困家庭的單維貧困發生率

2.相對貧困家庭的多維剝奪估計結果

受篇幅限制，本文僅列出2018年相對貧困家庭的多維剝奪估計結果，如表4所示，無論是單維貧困還是多維貧困，農村的貧困發生率大多都明顯高于城市，且農村相對貧困家庭的多維剝奪指數均高于城市相對貧困家庭。隨著剝奪臨界值的增大，樣本數遞減，多維剝奪指數逐漸降低，平均剝奪份額逐漸增大。當臨界值K為1/6時，全國貧困發生率H為88.11%，平均剝奪份額A為0.2619，多維剝奪指數M0為0.2308，表明在我國相對貧困家庭中至少在一個維度上貧困的占88.11%。K≤2/6時，H變化較小，多維相對貧困家庭占比較高，當K≥5/6時，H已不足1%。當K為1時，H為0，說明2018年以后我國即將打贏脫貧攻堅戰，多個方面的減貧工作取得顯著成效。以上情況也表明在所有考慮維度上，我國相對貧困家庭遭受嚴重的多維剝奪情況，且大多數集中在1——3個維度，沒有家庭遭受極端多維剝奪情況。因此，本文將多維相對貧困家庭定義為遭受至少任意2個維度剝奪（即K=2/6）的相對貧困家庭。根據這一定義，2014年、2016年和2018年我國多維相對貧困家庭的貧困發生率分別為71.47%、64.34%和59.71%，其中，2018年農村和城市貧困發生率分別為61.83%和53.55%，盡管貧困發生率逐年減少，但全國仍有一半以上的相對貧困家庭遭受著多維剝奪，在我國社會經濟發展不平衡不充分的背景下，要實現共同富裕，必須從多個維度著力解決相對貧困問題。

表4 2018 年中國相對貧困家庭的多維剝奪估計結果

四、數據、變量與模型選擇

（一）模型設定

為檢驗第二部分邏輯推理中提出的假設，本文采用Probit模型驗證我國財政支出分權和社會保障支出效率對多維相對貧困的影響，結合已有研究與本文研究目的，設置基準回歸模型如下：

其中，Povertyit表示第t年第i戶相對貧困家庭是否遭受多維剝奪的啞變量；FDit代表財政支出分權；TEit代表地方財政社會保障支出效率；Controlk,it為控制變量，包括家庭和政府層面；a、b和δk為待定系數；uit為隨機誤差項。

然后，為探討財政支出分權對社會保障支出效率影響多維相對貧困的調節效應，本文在（2）式的基礎上引入交互項（FD×TE）it，構建模型如下：

調節變量能系統地改變解釋變量與被解釋變量相關性的強度或方向，在上式中，財政支出分權FDit是調節變量。

（二）變量選取

本文的被解釋變量是多維相對貧困，將處于多維貧困狀態的相對貧困家庭賦值為1，單維或零維則賦值為0。多維相對貧困的定義前已述及，這里不再贅述。

核心解釋變量是財政支出分權和地方財政社會保障支出效率，選取原因及具體計算方法也已在上文述及。

至于控制變量的選取，為避免遺漏變量對研究結果產生的影響，且因本文是以家庭為研究對象的，故從家庭和政府層面對模型進行了控制，所有模型均控制了時間（年份）固定效應和地區（省份）固定效應。

各變量類型、名稱及描述性統計見表5。

表5 各變量描述性統計

（三）數據的中心化處理

由于在回歸模型中引入了交互項（FD×TE）it，其與核心解釋變量FDit和TEit可能引發嚴重的多重共線性問題，為避免此類問題的發生，在做調節效應分析之前，先對核心解釋變量和調節變量做中心化處理，即分別用FDit和TEit減去各自均值，得到離差dFDit和dTEit，將中心化處理后的交互項（dFD×dTE）it取代式（3）中的（FD×TE）it，以此來避免或減少引入交互項而產生的多重共線性問題。

（四）數據來源

多維相對貧困問題既是一個宏觀問題，又是一個微觀問題。一方面，對于國家來說，需要在各省市經濟發展不均衡貧困程度不一的情況下，統籌優化扶貧工作的實施，這個時候就需要利用宏觀分析方法分析我國整體政治與經濟運行對貧困狀況的影響，指導國家政策向重點領域傾斜；另一方面，要想讓一個普通的相對貧困家庭獲得扶貧政策的惠及，使國家減緩相對貧困工作“精準到戶”，則離不開微觀層面的分析。基于上述原因，本文使用2014——2018年CFPS微觀面板數據及與之相匹配的宏觀數據，構建一個宏觀和微觀相結合的新數據集，將家庭、個人因素等內部影響和財政制度等外部影響兩方面相結合，綜合考察財政分權體制對相對貧困家庭陷入多維貧困狀態的影響機制，微觀面板數據來源前已述及，宏觀面板數據來自于國家統計局以及2015年、2017年和2019年各省統計年鑒。

五、實證檢驗與分析

（一）基準檢驗結果分析

1.基準回歸結果

表6給出了財政分權、社會保障支出對多維相對貧困影響的Probit回歸結果。其中模型（1）只加入了核心解釋變量，模型（2）——（4）逐步加入家庭層面和政府層面的控制變量以及時間和地區固定效應，可以看出，在模型（1）——（4）中，財政支出分權和地方財政社會保障支出效率的系數均在1%的水平上顯著，說明更高的財政支出分權和更低的社會保障支出效率會加劇多維相對貧困，本文假設1、2得到了驗證。其中，模型（4）的回歸系數表明，在控制其他變量的情況下，財政支出分權的邊際效應為1.086，社保支出效率的邊際效應為-0.191，這表明財政支出分權度每增大0.01，相對貧困家庭就提高1.086%的概率陷入多維貧困；社會保障支出效率每提高0.01，相對貧困家庭陷入多維貧困的概率就下降0.191%。

表6 基準回歸結果

進一步觀察控制變量，家庭中老年成員以及文盲或半文盲成人的數量會明顯提高家庭陷入多維相對貧困的概率，而家庭純收入的增加顯然會減少多維相對貧困，以上結果均與事實相符。在政府層面，人均地方財政支出與地方財政社會保障類支出占財政總支出的比重明顯有利于減少多維相對貧困的發生，因此，加大地方財政支出尤其是民生類支出供給能夠為我國減緩相對貧困提供有力動力。

2.內生性檢驗

事實上，科學檢驗財政支出分權與社會保障對多維相對貧困影響的一個最大挑戰，在于如何較好地處理財政分權的內生性問題。從當前我國財政分權指標中并不能得到政府自主權信息，只能看到經濟數據的分權結果，而經濟系統可能存在遺漏變量，如難以量化的社會因素以及因果倒置，尤其越是多維貧困嚴重的地方，財政分權越是存在強化的逆向因果關系，必須加以考慮和處理。本文借鑒李森等（2021）的選取方法，以各省財政支出分權與當年所有省份財政支出分權均值之差的三次方作為工具變量，對基準模型重新進行估計，回歸結果見表7。

表7 內生性檢驗：工具變量的回歸結果

在表7中，第（1）列和第（2）列分別為IV Probit第一階段和第二階段的回歸，結果顯示，工具變量與財政支出分權變量均顯著為負。第（3）列報告了將工具變量作為自變量加入基準回歸模型中的回歸結果，可以看出，核心解釋變量的系數仍在1%的水平上顯著，但工具變量系數不顯著，也就是說，工具變量FD_IV與基準回歸方程擾動項不相關，即FD_IV除通過影響財政分權而對多維相對貧困產生影響之外，并不存在影響多維相對貧困的其他途徑。此外，本文還進行了弱工具變量檢驗，得到AR和Wald值均在5%水平上顯著，這也說明所選變量不是弱工具變量。

3.穩健性檢驗

（1）增加控制變量

雖然本文分別對城市與農村相對貧困家庭進行了界定，但并沒有分城鄉展開相關檢驗，因此，引入城鄉虛擬變量作為控制變量，驗證核心解釋變量對多維相對貧困的影響是否發生變化。通過表8不難發現，在控制變量中加入城鄉虛擬變量后，該虛擬變量系數非常顯著，且財政支出分權與社會保障支出效率對相對貧困的影響與基準回歸模型保持高度一致，證明本文使用的變量是科學穩健的。

表8 穩健性檢驗：增加控制變量的回歸結果

（2）剔除異常值

由于部分家庭的收入存在極端值，可能導致多維相對貧困狀況不具有代表性，故對家庭純收入最高和最低1%的樣本分別進行縮尾和截尾處理，以排除少量異常值帶給計量模型的干擾。由表9可以看出，對家庭純收入進行雙邊縮尾和雙邊截尾處理后，結果與表6相似，進一步支撐本文結論。

表9 穩健性檢驗：剔除異常值的回歸結果

（二）機制分析

1.機制檢驗

前文報告了財政支出分權和財政社會保障支出效率對相對貧困影響的回歸結果，驗證了財政分權會顯著加重多維相對貧困，而社會保障支出效率會顯著降低貧困。為進一步佐證假設3，即檢驗財政分權是否通過降低社會保障支出效率而加重多維相對貧困，本文在基準回歸模型的基礎上，引入中心化處理后的交互項（dFD×dFE）it，進一步驗證二者對相對貧困的作用機制。調節效應的回歸結果見表10。

表10 調節效應檢驗結果

表10的結果顯示，在加入控制變量以及時間和地區固定效應前后，財政分權和社會保障支出效率無論從方向還是顯著性上，均同基準回歸結果一致，且交互項的系數均在1%的水平上顯著為負。這說明財政分權不僅直接對多維相對貧困產生正向作用，還作為調節因素，通過抑制地方財政社會保障支出效率的提升而加重多維相對貧困。以上結果表明，財政支出分權和財政社會保障支出效率對相對貧困的影響并不是獨立事件。由于在我國，高度集權的財政體制一定程度上會導致地方財政支出責任加重，而地方政府受政績考核的激勵，會傾向于將更多財政支出投至短期內可提高當地GDP的經濟性公共物品傾斜，自然使得社會保障等民生類資金的投入及其資金利用效率不能受到應有重視，導致更多相對貧困家庭陷入多維貧困境地。

2.穩健性檢驗

表10的調節效應回歸結果，依然可能存在內生性問題導致測算結果不準確。本文延續基準回歸分析中的方法，首先采用IV Probit兩步法進行估計，發現財政支出分權、社會保障支出效率的系數分別在1%和5%的水平上顯著，且符號與基準回歸模型相同，其中心化處理后的交互項也在1%的水平上顯著為負，進一步進行弱工具變量檢驗后發現，AR和Wald的P值均小于0.01。接著本文采用增加變量、雙邊縮尾和雙邊截尾的方法重新進行調節效應檢驗，結果證明前文結論較為穩健，再次驗證了財政分權、社會保障支出效率對多維相對貧困的影響效應。①由于篇幅限制，沒有列示該部分結果，可向作者索取。

六、結論與政策建議

（一）研究結論

本文根據2014——2018年CFPS數據和與之相匹配的宏觀數據，分析了我國5292個相對貧困家庭的多維剝奪情況，然后運用二值選擇實證分析方法，在檢驗中國財政支出分權和社會保障對多維相對貧困影響的基礎上，進一步探討財政支出分權的調節效應。主要結論如下：

從相對貧困家庭的多維剝奪狀況來看：第一，在所考慮維度范圍內，同時遭受6個維度剝奪的相對貧困家庭為0，但相對貧困家庭在健康、教育、生活水平、資產和幸福感五個維度的貧困問題都比較突出；第二，盡管2014——2018年我國多維相對貧困發生率逐年減少，但全國仍有一半以上的相對貧困家庭遭受多個維度的剝奪，我國要想實現全面發展，應從不同維度改革這種不平等貧困剝奪狀況，防止相對貧困家庭出現“一邊脫貧、一邊返貧”現象。

從財政支出分權和社會保障對多維相對貧困的影響及其具體機制來看：一方面，財政支出分權會加重多維相對貧困，地方財政社會保障支出效率的提高會顯著減緩多維相對貧困，且更高的財政分權程度會降低社會保障支出效率從而加劇多維相對貧困；另一方面，財政支出分權和財政社會保障支出效率的交互項負向影響著多維相對貧困，增加控制變量和剔除異常值以后仍支持該調節效應，說明地方政府支出權力的加大會導致地方財政社會保障支出瞄準失效或政策失誤而呈低效運行趨勢，削弱了社會保障支出效率對減緩多維相對貧困的促進作用。

（二）政策建議

基于上述結論提出如下對策建議：

第一，建立可持續、常態化的防范返貧與精準幫扶機制。在黨的領導下，絕對貧困問題已全面消除，防控返貧進而扎實推進共同富裕進程成為新發展階段相對貧困治理的重要議題。為鞏固脫貧成效，需要采用多維視角，從健康、教育、生活水平、資產、幸福感、就業等多個致貧因素入手，由相關部門共同制定貧困維度和指標，并據此開展多維相對貧困的緩解工作。

第二，逐步建立城鄉統籌的相對貧困治理體系。2020年以前，反貧困治理以消除農村貧困為主并取得顯著成效，隨著減貧緩貧力度的增大，以及全國正大力推進城鄉融合發展，農村相對貧困發生率與城市的差距縮小，二元戶籍制度導致城鄉相對貧困不平等現狀消除指日可待，但目前由于一些制度性約束和資源分配失衡，相對貧困治理體系仍舊呈現出城鄉割裂態勢。此外，相對貧困是不平衡和不充分發展導致的結果，解決相對貧困需要同時從這兩個方面發力。因此，政府必須深化戶籍制度改革，重點解決充分性和平衡性問題，推進基本公共服務和辦事便利均等化，加大對農村基礎設施與民生領域的支持力度，整合城鄉資源，實現城鄉共治。

第三，降低財政支出分權程度，提高地方財政社會保障支出效率。一方面，適當加強中央事權，加強財政支出管理，清理規范重點支出同財政收支增幅或生產總值掛鉤事項。建立權責清晰、財力協調的中央與地方財政關系，完善地方政績考核體系，將“普惠性、基礎性、兜底性民生建設”重點列入考核機制，建立有利于社會保障等基本公共服務供給的財政支出分權體制，以此來規范財政支出管理。另一方面，精簡行政機構，合理壓縮行政管理支出和一般性開支，將更多的財政支出由生產建設領域轉向社會保障等公共領域。中央在下放支出權力的同時，要注意對地方政府生產性投資偏好進行約束，使更多的財政資金投入社會保障領域，提升社會保障服務的公平性和可及性，從而提升地方財政社會保障投入產出效率。

第四，引進更多的市場和社會力量，形成多方面減貧合力。根據實證研究結果，相對貧困家庭的致貧因素與家庭、政府都有關，新發展階段減緩相對貧困不僅需要政府提升對城鄉相對貧困人口在教育、醫療、住房、養老、文化等方面的財政支持，制定相關優惠政策引導市場主體投資以鼓勵相對貧困群體創業和就業，還需要相對貧困群體積極主動建立起實現自我發展的機制，努力提高自身知識儲備等文化素養，并提升追求更高水平美好生活的能力，激發共同富裕的內生動力。