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生存状态跃迁与减贫项目满意度评价——基于海南省调查数据的实证分析

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石丹, 亓元, 王涛. 生存状态跃迁与减贫项目满意度评价——基于海南省调查数据的实证分析[J]. 西南大学学报（自然科学版）, 2021, 43(6): 129-138. doi: 10.13718/j.cnki.xdzk.2021.06.017
引用本文: 石丹, 亓元, 王涛. 生存状态跃迁与减贫项目满意度评价——基于海南省调查数据的实证分析[J]. 西南大学学报（自然科学版）, 2021, 43(6): 129-138. doi: 10.13718/j.cnki.xdzk.2021.06.017
shu
SHI Dan, QI Yuan, WANG Tao. Transition of Survival Status and Evaluation of the Satisfaction of Poverty Alleviation Projects——An Empirical Analysis Based on Survey Data of Hainan Province[J]. Journal of Southwest University Natural Science Edition, 2021, 43(6): 129-138. doi: 10.13718/j.cnki.xdzk.2021.06.017
Citation: SHI Dan, QI Yuan, WANG Tao. Transition of Survival Status and Evaluation of the Satisfaction of Poverty Alleviation Projects——An Empirical Analysis Based on Survey Data of Hainan Province[J]. Journal of Southwest University Natural Science Edition, 2021, 43(6): 129-138. doi: 10.13718/j.cnki.xdzk.2021.06.017
shu

生存状态跃迁与减贫项目满意度评价——基于海南省调查数据的实证分析

  • 1.

    三亚学院 财经学院，海南 三亚 572022

  • 2.

    三亚学院 海南旅游新业态研究中心，海南 三亚 572022

  • 3.

    三亚学院 盛宝金融科技商学院，海南 三亚 572022

  • 基金项目: 海南省哲学社会科学2020年规划课题(HNSK(YB)20-47)；海南省哲学社会科学2019年规划基地课题(HNSK(JD)19-29)
详细信息
    作者简介:

    石丹，副教授，主要从事乡村振兴、产业结构的研究 .

    通讯作者: 王涛，副教授

  • 中图分类号: F328

Transition of Survival Status and Evaluation of the Satisfaction of Poverty Alleviation Projects——An Empirical Analysis Based on Survey Data of Hainan Province

  • 1.

    School of Finance and Economics, Sanya University, Sanya Hainan 572022, China

  • 2.

    Hainan Tourism New Business Form Research Center, Sanya University, Sanya Hainan 572022, China

  • 3.

    Business School of SAXO Fin-tech, Sanya University; Sanya University, Sanya Hainan 572022, China

  • 摘要: 基于海南省18个县市的历史调查数据，采用广义精确匹配方法检验生存状态跃迁与减贫项目满意度之间的关系. 结果显示：首次接受帮扶或生存状态得到改善的受访者对于减贫项目的质量或收益评价比较乐观积极，从而对项目的满意度相对较高；反之，生存状态持续或恶化的受访者对项目的满意度相对较低. 进一步的分析表明，提高减贫项目满意度和实施效果，除了提高项目的质量和收益外，还需引导和重塑项目参与主体对自身生存状态及政府帮扶政策形成正确认知，从而有效激发主体致富的内生动力.
    Abstract: Based on the historical survey data in 18 counties and cities of Hainan Province, the relationship between transition of survival status and satisfaction of poverty alleviation projects is tested with the method of coarsened exact matching. The empirical analysis shows that the respondents who accept targeted assistance for the first time or whose survival status is improved give a relatively optimistic and positive evaluation of the quality of the poverty alleviation projects or of the benefits they bring about, indicting a relatively good satisfaction with the projects. In contrast, the respondents whose survival status remains unchanged or deteriorates have relatively low satisfaction with the projects. A further analysis shows that in addition to improving the quality and increasing the income of the poverty alleviation projects, it is necessary to help the project participants to form a correct understanding oftheir survival status and government assistance policies and to effectively stimulate their endogenous power so as to improvethe satisfaction and implementation effect of the projects.
  • 加载中

  • 表 1  生存状态的持续与转化情形

    t期状态(St) t+1期状态(St+1) 贫困状态变化(Δ S)
    非贫困户 非精准帮扶户 状态持续
    精准帮扶户 状态持续*
    精准帮扶户 非精准帮扶户 状态改善
    精准帮扶户 状态持续
    巩固提高户 状态改善
    巩固提高户 非精准帮扶户 状态改善
    精准帮扶户 状态恶化
    巩固提高户 状态持续
    注：表中t代表上一年度，t+1代表本年度，St代表上一年度生存状态，St+1代表本年度生存状态，ΔS代表生存状态变化情况.
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    表 2  生存状态及其跃迁情况统计(2016-2017年)

    生存状态 2016年 2017年 生存状态跃迁情况
    数量/个 比重/% 数量/个 比重/% 非精准帮扶户 精准帮扶户 巩固提高户
    非精准帮扶户 2 459 69.13 2 193 61.65 2 072 387 0
    精准帮扶户 904 25.41 837 23.53 100 426 378
    巩固提高户 194 5.45 527 14.82 21 24 149
    合计 3 557 100.00 3 557 100.00 2 193 837 527
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    表 3  生存状态跃迁与减贫项目的平均评价情况

    变量 jz2016=0 jz2016=1 jz2016=1 gg2016=1 gg2016=1
    jz2017=0 jz2017=1 jz2017=0 jz2017=1 jz2017=0 jz2017=1 jz2017=0 jz2017=1 jz2017=0 jz2017=1
    EV1 0.653 0.690 0.639 0.567 0.580 0.611 0.615 0.444 0.533 0.593
    EV2 0.665 0.714 0.683 0.653 0.660 0.664 0.795 0.611 0.767 0.704
    EV3 0.710 0.708 0.678 0.632 0.641 0.656 0.795 0.556 0.633 0.815
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    表 4  生存状态跃迁对减贫项目满意度评价的影响(平均处理效应估计)

    估计方法 平均处理效应 情形一 情形二 情形三 情形四 情形五
    logit方法
    (CEM匹配前)    		 全样本 0.168 3
    (0.230 4)    		 -0.298 0*
    (0.167 9)    		 0.126 3
    (0.195 5)    		 -0.693 1
    (0.582 5)    		 0.241 2
    (0.540 8)
    logit方法
    (CEM匹配后)    		 全样本 0.627 8*
    (0.379 2)    		 -0.463 6*
    (0.250 4)    		 0.406 9*
    (0.251 6)    		 -0.575 4
    (0.777 8)    		 -0.074 1
    (0.596 6)
    改进最近邻匹配方法
    (CEM_NN)    		 处理组 0.174 2*
    (0.089 7)    		 -0.088 2+
    (0.062 2)    		 0.108 5*
    (0.059 6)    		 -0.142 9
    (0.198 2)    		 -0.014 5
    (0.143 7)
    对照组 0.136 4+
    (0.089 9)    		 -0.083 2
    (0.061 4)    		 0.099 1*
    (0.059 9)    		 -0.261 9
    (0.185 0)    		 0.010 4
    (0.158 4)
    全样本 0.155 3*
    (0.085 3)    		 -0.085 7+
    (0.060 1)    		 0.103 8*
    (0.059 6)    		 -0.202 4
    (0.185 7)    		 -0.001 8
    (0.145 0)
    改进半径匹配方法
    (CEM_radius)    		 处理组 0.102 1
    (0.095 0)    		 -0.120 1*
    (0.066 8)    		 0.105 7*
    (0.060 5)    		 -0.121 5
    (0.206 6)    		 0.058 1
    (0.184 5)
    对照组 0.236 8***
    (0.086 1)    		 -0.130 8*
    (0.073 2)    		 0.115 1+
    (0.067 9)    		 -0.184 2
    (0.212 5)    		 0.033 3
    (0.167 1)
    全样本 0.171 0**
    (0.084 3)    		 -0.125 4**
    (0.063 8)    		 0.110 5*
    (0.062 3)    		 -0.152 9
    (0.197 2)    		 0.045 7
    (0.158 5)
    L1统计量(匹配前) 0.651 1 0.677 4 0.158 1 0.508 5 0.314 8
    L1统计量(CEM匹配后) 0.507 6 0.434 4 0.000 1 0.342 2 0.217 4
    L1统计量(CEM_K2K匹配后) 0.500 0 0.471 0 0.000 0 0.071 4 0.227 3
    注：表中情形一对应是否首次接受帮扶，情形二对应是否持续接受精准帮扶，情形三对应精准帮扶是否改善为巩固提高，情形四对应巩固提高是否恶化为精准帮扶，情形五对应是否持续巩固提高. 表 5、6中情形描述以及L1统计量与此处一致，限于篇幅省略. 括号内为标准误差；+，*，**，***分别表示15%，10%，5%，1%的显著性水平.
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    表 5  生存状态跃迁对减贫项目质量评价的影响(平均处理效应估计)

    估计方法 平均处理效应 情形一 情形二 情形三 情形四 情形五
    logit方法
    (CEM匹配前)    		 全样本 0.231 7
    (0.234 1)    		 -0.136 3
    (0.173 7)    		 0.019 3
    (0.202 1)    		 -0.902 6+
    (0.630 9)    		 -0.324 6
    (0.608 7)
    logit方法
    (CEM匹配后)    		 全样本 0.579 8+
    (0.386 1)    		 -0.202 9
    (0.260 9)    		 0.485 0*
    (0.256 2)    		 -1.011 6
    (0.861 6)    		 -0.060 6
    (0.644 9)
    改进最近邻匹配方法
    (CEM_NN)    		 处理组 0.113 6
    (0.085 1)    		 -0.061 6
    (0.058 4)    		 0.123 9**
    (0.060 7)    		 -0.166 7
    (0.201 7)    		 -0.043 5
    (0.136 1)
    对照组 0.090 9
    (0.086 1)    		 -0.040 6
    (0.059 3)    		 0.113 7*
    (0.060 4)    		 -0.285 7+
    (0.197 2)    		 -0.062 5
    (0.154 6)
    全样本 0.102 3
    (0.081 2)    		 -0.051 1
    (0.057 2)    		 0.118 8**
    (0.060 5)    		 -0.226 2
    (0.193 3)    		 -0.053 2
    (0.139 5)
    改进半径匹配方法
    (CEM_radius)    		 处理组 0.072 1
    (0.092 1)    		 -0.086 8
    (0.062 1)    		 0.106 5*
    (0.067 7)    		 -0.143 1
    (0.191 9)    		 -0.116 7
    (0.161 9)
    对照组 0.191 6**
    (0.086 5)    		 -0.074 9
    (0.070 9)    		 0.110 1*
    (0.070 1)    		 -0.196 1
    (0.195 8)    		 -0.021 6
    (0.155 7)
    全样本 0.133 3+
    (0.083 0)    		 -0.080 9
    (0.060 9)    		 0.108 4*
    (0.065 8)    		 -0.169 6
    (0.182 2)    		 -0.069 1
    (0.144 4)
    注：表中情形一对应是否首次接受帮扶，情形二对应是否持续接受精准帮扶，情形三对应精准帮扶是否改善为巩固提高，情形四对应巩固提高是否恶化为精准帮扶，情形五对应是否持续巩固提高. 表 5、6中情形描述以及L1统计量与此处一致，限于篇幅省略. 括号内为标准误差；+，*，**，***分别表示15%，10%，5%，1%的显著性水平.
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    表 6  生存状态跃迁对减贫项目收益评价的影响(平均处理效应估计)

    估计方法 平均处理效应 情形一 情形二 情形三 情形四 情形五
    logit方法
    (CEM匹配前)    		 全样本 -0.009 2
    (0.237 9)    		 -0.206 6
    (0.172 6)    		 0.069 5
    (0.200 7)    		 -1.131 4*
    (0.623 8)    		 0.935 1+
    (0.629 2)
    logit方法
    (CEM匹配后)    		 全样本 0.365 5
    (0.385 4)    		 -0.415 2*
    (0.254 3)    		 0.450 8*
    (0.255 5)    		 -1.791 8*
    (0.949 3)    		 1.221 7*
    (0.696 0)
    改进最近邻匹配方法
    (CEM_NN)    		 处理组 0.068 2
    (0.087 7)    		 -0.094 8+
    (0.060 1)    		 0.110 3*
    (0.060 9)    		 -0.381 0**
    (0.180 6)    		 0.246 4*
    (0.136 0)
    对照组 0.106 1
    (0.084 1)    		 -0.090 5+
    (0.059 6)    		 0.111 1*
    (0.061 0)    		 -0.452 4***
    (0.176 1)    		 0.343 8**
    (0.139 0)
    全样本 0.087 1
    (0.081 5)    		 -0.092 6+
    (0.058 1)    		 0.110 7*
    (0.060 8)    		 -0.416 7**
    (0.172 5)    		 0.296 1**
    (0.132 6)
    改进半径匹配方法
    (CEM_radius)    		 处理组 0.096 4
    (0.094 3)    		 -0.132 9**
    (0.063 8)    		 0.107 9**
    (0.053 2)    		 -0.369 4**
    (0.172 0)    		 0.324 1*
    (0.171 5)
    对照组 0.124 7
    (0.088 7)    		 -0.106 6+
    (0.072 4)    		 0.104 9*
    (0.062 6)    		 -0.385 2**
    (0.190 1)    		 0.283 6**
    (0.136 1)
    全样本 0.110 9
    (0.084 6)    		 -0.119 9*
    (0.062 4)    		 0.106 3**
    (0.052 4)    		 -0.377 3**
    (0.169 3)    		 0.303 9**
    (0.138 8)
    注：表中情形一对应是否首次接受帮扶，情形二对应是否持续接受精准帮扶，情形三对应精准帮扶是否改善为巩固提高，情形四对应巩固提高是否恶化为精准帮扶，情形五对应是否持续巩固提高. 表 5、6中情形描述以及L1统计量与此处一致，限于篇幅省略. 括号内为标准误差；+，*，**，***分别表示15%，10%，5%，1%的显著性水平.
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出版历程
  • 收稿日期:  2020-05-22
  • 刊出日期:  2021-06-20

生存状态跃迁与减贫项目满意度评价——基于海南省调查数据的实证分析

    通讯作者: 王涛，副教授
    作者简介: 石丹，副教授，主要从事乡村振兴、产业结构的研究
  • 1. 三亚学院 财经学院，海南 三亚 572022
  • 2. 三亚学院 海南旅游新业态研究中心，海南 三亚 572022
  • 3. 三亚学院 盛宝金融科技商学院，海南 三亚 572022
  • 收稿日期:  2020-05-22
基金项目:  海南省哲学社会科学2020年规划课题(HNSK(YB)20-47)；海南省哲学社会科学2019年规划基地课题(HNSK(JD)19-29)

摘要: 基于海南省18个县市的历史调查数据，采用广义精确匹配方法检验生存状态跃迁与减贫项目满意度之间的关系. 结果显示：首次接受帮扶或生存状态得到改善的受访者对于减贫项目的质量或收益评价比较乐观积极，从而对项目的满意度相对较高；反之，生存状态持续或恶化的受访者对项目的满意度相对较低. 进一步的分析表明，提高减贫项目满意度和实施效果，除了提高项目的质量和收益外，还需引导和重塑项目参与主体对自身生存状态及政府帮扶政策形成正确认知，从而有效激发主体致富的内生动力.

English Abstract

    全文HTML

  • 伴随中国反贫困事业取得的巨大成就，国内学者们对于贫困问题也展开了广泛的研究. 其中早期的研究[1-7]主要关注贫困的概念、测度和发生机制，随着更多减贫项目的实施，学者们开始针对特定方式或特定类型的减贫项目进行绩效评价. 如Skoufias等[8]研究发现，相较于实物形式的转移支付，现金形式的转移支付方式更能显著提高减贫绩效；Barrientos等[9]研究指出，现金形式的转移支付由于能够显著提高贫困人口劳动参与率，进而对减贫绩效的评价相对较高. 除此之外，有关围绕社会福利项目、公共卫生保健系统、涉贫小额信贷等特定类型的减贫项目绩效评价也在陆续展开[10-12]. 就国内研究而言，一是对减贫绩效的客观评价. 如贺立龙等[13]以贵州省50个国家级贫困县为例的实证分析发现，贵州省国家级贫困县仅在社会生产维度上取得了较好的减贫效果，其他维度上的贫困下降趋势不明显，而教育维度贫困却呈直线上升趋势；钱力等[14]运用改进的模糊数学评价法，对安徽省大别山连片特困区及12个县域减贫项目绩效进行多维评价，认为项目绩效存在空间差异和维度差异. 二是对减贫项目参与者的主观满意度评价，学者们往往基于第一手入户调查数据分析减贫政策的满意度及其影响因素. 如石靖等[15]基于陕西省2016年农村贫困居民调查数据的最优尺度回归分析发现，农村贫困群体对减贫政策的满意度相对较低，但代际支持、干群互动、政策理解及参与能显著提高政策满意度；郑烨等[16]利用陕南紫阳、商南、镇安3个国家级贫困县农户的问卷调查数据进行结构方程模型分析，结果表明减贫项目的精准性能提高农户脱贫预期，从而显著提高农户满意度，农户预期在项目精准性与农户满意度之间发挥着中介作用. 同时，有学者[17-20]基于调查数据分析受访者性别、年龄、婚姻、文化程度等人口特征、项目类型、项目知晓度、参与度和收益度与减贫项目满意度之间的相关关系.

    综上所述，基于农村实地调查数据支撑的减贫项目满意度调查研究取得不少成果，学者们的研究为巩固减贫成果提供了现实参考，但该领域的研究还存在一些不足，具体表现为对受访者人口特征的关注较多，而对受访者的认知风格鲜有涉及；对减贫项目认知和参与的影响关注较多，对受访者生存状态跃迁的影响研究几乎为空白. 另外，大多数满意度评价研究一般直接进行统计相关分析或logit回归分析方法，既难以摒弃混杂因素对于满意度评价的影响，也难以对真实的因果关系进行有效识别. 因此，本文采用2017年海南省18个县市自然村落的入户调查数据，基于归因理论构建了生存状态跃迁与减贫项目满意度之间基本的因果关系分析框架；对生存状态跃迁与减贫项目满意度之间存在的因果关系，采用广义精确匹配方法进行验证和识别，并结合Witkin的场理论进一步探讨满意度评价中项目参与者认知风格的影响.

1.   理论基础

  • 生存状态跃迁是指家庭户在不同时期的生存状态是否发生变化. 根据生存状态将家庭户分为非贫困户、精准帮扶户、巩固提高户3种情形，为探讨生存状态跃迁是否会影响家庭户对于所参与减贫项目的主观评价，根据不同时期的生存状态将家庭户生存状态跃迁是否发生变化归纳为以下几种情形(表 1).

    生存状态跃迁会影响家庭户对其所参与项目的评价. 根据弗罗姆[21]的期望理论，某种活动的效价或期望是由活动的最终结果价值和知觉到的发生概率共同决定. 应用到本文中，家庭户对于减贫项目的评价不仅取决于参与项目预期的奖励(生存状态改善)，还取决于家庭户对获得奖励可能性的判断. 同时，人类行为的一般模式(S-O-R)也适用于本文研究论题，该人类行为一般模式认为，在一定情境和目标定势下的有机体会对自身所受的刺激相应产生不同的反应，其中，S代表刺激，O代表有机体本身及其能量和经验等，R代表反应. 遵循人类行为的一般模式，Skinner[22]发现影响期望改变的最基本变量或因素就是先前活动的结果，即期望会因先前活动目标的实现(成功)而提高，因先前活动目标的未能实现(失败)而降低. 这种人们对随后目标的期望呈现出随成功而提高、随失败而降低的一般趋向，被Weiner[23]称为期望转换. 根据上述理论，本文将表 1中的生存状态改善(ΔS+)定义为减贫项目目标的实现，具体体现为由精准帮扶户变为巩固提高户、非精准帮扶户，或巩固提高户变为非精准帮扶户；反之，将生存状态的恶化(ΔS-)定义为减贫项目目标的落空，具体体现为由巩固提高户重新变为精准帮扶户；同样，生存状态的持续(ΔS0)表现为2种形式，即持续精准帮扶户、持续巩固提高户或首次接受精准帮扶的家庭户.

    设精准帮扶后上述3种生存状态(项目目标可能实现的结果)给家庭户带来的价值恒定，分别为V1(精准帮扶户)、V2(巩固提高户)、V3(非精准帮扶户)，则减贫项目带来的效价或期望值(V)等于：

    其中：Pi为状态可能性；V1≤V2≤V3，i=1，2，3，…，n.

    根据期望转换规律，生存状态跃迁可以强化家庭户对未来生存状态可能性的判断. 即项目参加者若本期生存状态得到改善(用ΔS+表示)，会强化其对项目的正面认知，进而调高未来生存状态改善的主观概率P3，调低未来生存状态恶化的主观概率P1. 因此，当生存状态改善后，项目参加者对减贫项目带来的效价或期望的判断会提高. 同理，当参加项目后生存状态恶化(用ΔS-表示)，会强化项目参与者对项目的负面认知，进而调低未来生存状态改善的主观概率P3，调高未来生存状态恶化的主观概率P1. 因此，当生存状态恶化后，项目参加者对减贫项目带来的效价或期望的判断会降低. 由此，提出以下假设：

    ① 接受精准帮扶后，若生存状态改善，则减贫项目给家庭户带来的效价或期望会越高，家庭户对于项目的评价(EV)相应较高；反之，接受精准帮扶后若生存状态发生恶化(首次接受精准帮扶的情况例外)，那么项目给家庭户带来的效价或期望会越低，对于项目的评价也相应较低.

    ② 在生存状态持续情形下(用ΔS0表示)，若接受精准帮扶后仍然持续为精准帮扶户，则P1会因生存状态固化而提高，即家庭户对未来脱贫缺乏信心，P2或P3降低，从而降低对减贫项目的评价；若持续为巩固提高户，P2提高，P1和P3都有可能降低，因此难以直接判断. 若对脱贫充满信心，则P1降低，家庭户会提高对减贫项目的评价；反之，若对脱贫缺乏信心，则P3降低，家庭户会降低对减贫项目的评价.

2.   模型设计

  • 为有效检验生存状态跃迁是否会显著影响家庭户对所参与减贫项目的评价，本文采用匹配后的对照组样本构造反事实. 其中，处理组(表现为生存状态的跃迁ΔS，处理组样本数量N=N1)的平均处理效用(ATT)为：

    其中：生存状态跃迁ΔS可由S′t+1=1，∀St表示，即在任意的初始状态St下，S′t+1=St表示状态持续，S′t+1≠St表示状态改善或恶化；X为用于匹配的协变量向量；E[EV0|S′t+1=0，∀St，e(X)]为匹配的对照组样本的平均评价，用以构造处理组样本的反事实E(EV0|S′t+1=1，∀St).

    同样，非处理组(假设样本数量N=N0)平均处理效用(ATU)可表示为：

    而整个样本(样本数量N=N0+N1)的平均处理效用(ATE)可表示为：

    传统的倾向值匹配方法往往采用logit回归模型估计倾向值，实现把多维的精确匹配简化成一维的倾向值匹配，从而将处理组和控制组协变量的分布限制在共同支持域上. 由于这类匹配方法对模型及所包含协变量的依赖程度较大，本文采用广义精确匹配(CEM)方法来确保每一层处理组和未处理组相匹配. 该方法是一种单调性不平衡边界(MIB)匹配方法，通过算法的自然结果将2组数据客观地限制在共同支持域上，从而避免传统的事后检验和重复评估过程[24]. 同时，本文采用广义精确匹配方法将数据限制在共同支持域后，可改进其他如最近邻匹配、半径匹配等匹配解决方案. 因此，采用广义精确匹配方法，既可以有效地识别生存状态跃迁和减贫项目满意度之间的因果关系，也可通过不同匹配解决方案之间的比较实现对处理效应的稳健性检验.

3.   变量、数据与样本描述

  • 本文数据来源于2017年对海南省18个县市自然村落贫困状况调研. 此次调研在海南省共青团省委支持下，由笔者所在单位组织18支调研队伍分赴海南省18个县市(除三沙市外)贫困村落共计3 614户家庭进行入户访谈调查. 其中，入户访谈调查名单由带队老师根据每个县市提供的具体村落情况进行系统抽样确定. 调查内容分为两大部分6个板块，分别为贫困瞄准、减贫项目、反贫困策略、社会态度、社会组织和社会支持. 根据研究需要，从问卷中选择的指标分为3类：第一类变量为结果变量，分别为受访者对减贫项目的满意度(EV1)、对减贫项目质量情况(EV2)的评价、对减贫项目收益情况(EV3)的评价. 由于每个受访者参与的项目种类和数量存在差异，本文根据参与项目数量将受访者的评价进行平均处理，处理后分别设置为0-1变量(1=满意，0=不满意). 第二类变量为家庭户连续2年(2016-2017年)的生存状态. 通过连续2年生存状态的比较可以界定状态是否保持不变或发生改变，并将状态的持续或改变作为处理变量进行效应估计；对应表 1中关于生存状态持续或转化的描述，本文选择的指标主要有：2016年是否为精准帮扶户(是=1，否=0，下同；jz2016)、2016年是否为巩固提高户(gg2016)、2017年是否为精准帮扶户(jz2017)、2017年是否为巩固提高户(gg2017). 第三类变量为用作匹配分析的协变量，其对应的指标有家庭最高学历是否为小学、家庭是否有常年看病的亲属(含残疾人和重病患者)、家庭是否有饮水困难、家庭住房是否为土坯房或危房、家庭是否为近年迁移至本村、家庭人口数量、家庭劳动人口占比、家庭土地面积、家庭是否有任村干部. 剔除第二类变量空白或未应答样本数量57个，共有3 557个有效样本，3 557个样本2016-2017年连续2年的生存状态及其跃迁情况统计如表 2所示.

    由表 2可知，2017年非精准帮扶户的数量相较于2016年减少了266户，精准帮扶户的数量减少了67户，而巩固提高户的数量增加了333户. 其中，2016年的非精准帮扶户中有387户2017年首次被识别为精准帮扶户；2016年904个精准帮扶户中有426户在2017年仍旧是精准帮扶对象，有478户生存状态改善，其中100户转为非精准帮扶户、378户转为巩固提高户. 根据表 1中有关状态持续或转化的说明，统计出2年间家庭户生存状态跃迁表现为状态持续、状态改善和状态恶化的比重分别为85.3%、14.03%和0.67%.

4.   实证分析

    4.1.   减贫项目满意度的匹配分析

  • 为比较家庭户在生存状态持续和转化情况下对所参与减贫项目的评价情况，对上述3 557个家庭户对减贫项目的满意度、质量和收益的平均评价，根据生存状态的持续或转化的情况进行分类统计，具体如表 3所示.

    由表 3可知，首次成为精准帮扶户的家庭对减贫项目的满意度评价(0.690)和质量评价(0.714)相对较高；持续为精准帮扶户的家庭对项目的满意度(0.567)、质量评价(0.653)和收益评价(0.632)都较低；由精准帮扶户改善为巩固提高户的家庭对项目的满意度(0.611)、质量评价(0.664)和收益评价(0.656)都较高；由巩固提高户恶化为精准帮扶户的家庭对项目的评价都相对较低，而持续巩固提高户对项目的满意度和收益评价较高，但对质量的评价较低. 以上各组均值的比较只能粗略地反映生存状态持续或转化对减贫项目评价的影响，其中可能包含了其他因素的干扰作用. 因此需要对样本进行匹配从而有效衡量生存状态的持续或转化对项目评价的影响.

    为较准确地衡量家庭生存状态跃迁对减贫项目评价的影响，本文采用CEM或CEM_K2K匹配方法对处理组和控制组的家庭基本特征进行匹配从而解决其他因素的干扰作用. 为了衡量匹配的效果，Lacus等[24]提出了L1测量方法(0≤L1≤1). 其中，L1=0说明处理组和控制组样本数据完全平衡；L1=1说明2组样本数据完全不平衡. 因此，L1越接近1则说明2组之间的不平衡程度越大. 同时，如果匹配后的L1值和匹配前的L1值相比有所下降的话，则说明匹配效果较好(选择L1值较小的匹配方法). 由表 4可以看出，进行CEM匹配后，L1值都有不同程度下降，说明匹配效果较好. 表 4、表 5和表 6分别报告了生存状态跃迁对于减贫项目满意度、质量和收益评价的影响. 其中，匹配前采用了logit方法进行处理效应估计，CEM匹配后使用CEM匹配过程中产生的权重进行logit分析(CEM_logit)，并利用该权重改进最近邻匹配(CEM_NN)和半径匹配(CEM_radius)分析结果. 同时，通过对不同方法估计出的处理效应进行比较亦可验证结论是否具有稳健性.

    由表 4可以看出，首次成为精准帮扶对象的家庭(jz2016=0，jz2017=1)对于减贫项目的满意度相对较高(CEM_logit估计结果为正，CEM_NN估计中处理组的结果SATT系数为正). 这类家庭虽然处于贫困状态之中，但会因为成为精准帮扶对象而可能对未来脱贫充满信心(P3提高)，因此，首次成为精准帮扶户的家庭，既使处于贫困状态中但鉴于对未来脱贫预期较高，从而对减贫项目的评价较高，与前文所述的期望转换规律并不相悖.

    从表中第二列可以看出，持续为精准帮扶户的家庭(jz2016=1，jz2017=1)对于减贫项目的满意度都为负(匹配后3种方法估计的结果分别为-0.463 6，-0.088 2，-0.120 1)，符合前文假设. 这说明持续接受帮扶的对象，因对前期参加减贫项目未能脱贫从而调整了将来脱贫可能性的预期，这类家庭对项目的满意度降低. 此种情形下，这类家庭可能会将部分原因归于减贫项目的质量或者收益不高. 表 4第三列报告了生存状态由精准帮扶户改善为巩固提高户后，这类家庭对项目的评价结果，结果显示，生存状态改善后的家庭对项目的评价都为正(匹配后3种方法估计的结果分别为0.406 9、0.108 5和0.105 7). 说明这类家庭会将生存状态改善归因于减贫项目，从而对项目持正面评价. 另外，从表 4中最后2列估计结果来看，由巩固提高户恶化成为精准帮扶户或持续为巩固提高户的家庭，会因生存状态恶化或持续为巩固提高户未能较快实现致富而对项目持一定的负面态度(结果并不显著).

    • 4.2.   减贫项目的质量和收益评价

  • 家庭生存状态跃迁对项目满意度的评价既有可能源于对项目质量的判断，也有可能源于对项目收益情况的切身体会. 为识别满意度的高低是源于项目质量还是项目收益，采取相同的匹配方案进行生存状态跃迁的处理效应估计，估计结果如表 5、表 6所示.

    由表 5可以看出，首次成为精准帮扶的对象(jz2016=0，jz2017=1)对项目质量的评价相对较高(CEM_logit估计结果显著为正). 如前所述，这类家庭首次成为精准帮扶对象(被认定为贫困户)对未来脱贫充满信心，这种信心部分来自对项目质量正面的显著评价. 表中第二列估计结果显示，持续为精准帮扶户的家庭(jz2016=1，jz2017=1)对项目质量的评价为负但并不显著. 表中第三列报告了帮扶对象生存状态由精准帮扶户改善为巩固提高户后对项目质量的评价结果，结果显示，这种生存状态改善后的家庭对项目质量的评价都为正(匹配后3种方法估计的结果分别为0.485 0、0.123 9和0.106 5)，说明这类家庭会将自身生存状态改善归因于项目质量，从而对项目质量评价较高. 另外，从表 5中最后2列估计结果来看，巩固提高户会因自身生存状态恶化或持续对项目质量持一定的负面态度(结果并不显著).

    表 6报告了生存状态跃迁对项目收益评价的影响. 除了情形一外，其他情形估计结果显示受访者生存状态跃迁对项目收益情况的评价都比较显著，且不同方法估计结果的符号一致，估计结果具有稳健性. 表 6显示持续为精准帮扶户(jz2016=1 & jz2017=1)或由巩固提高户生存状态恶化的受访者对于项目收益的评价都为负，而由精准帮扶户改善为巩固提高户或持续为巩固提高户的受访者对项目收益的评价都为正，这说明接受精准帮扶后，生存状态跃迁都会显著影响受访者对项目收益的评价.

    • 4.3.   对减贫项目评价差异性的进一步讨论

  • 本文使用CEM匹配过程中产生的权重，对生存状态跃迁与项目满意度之间的关系进行logit、最近邻匹配和半径匹配分析，研究表明，在CEM匹配前后，受访者对项目的满意度、质量和收益的评价在大小及其显著性特征方面并不一致. 说明事先未进行匹配的直接估计往往会导致对两者之间因果关系的误判. 另一方面，就匹配后3种估计方法的结果来看，处理组两者之间的关系在符号和显著性特征方面基本一致. 因此，可以认为匹配后估计的结果具有一定的稳健性. 结合前文受访者对项目的满意度、质量和收益的评价，发现问受访者面临类似的项目会持有不同的评价，这虽然与受访家庭所参与的项目类别有关，但在平均处理后仍然显现出显著的差异，其背后原因值得进一步探讨. 根据归因理论[23]，受访者会将生存状态的持续或转化归因为自身因素(内因)和外在因素(外因)，结合Witkin[25]的场理论，又可将内因和外因分为场依存型和场独立型，本文借鉴Witkin的场理论对减贫项目评价的不一致性进行说明. 该理论认为场独立型内因(如努力、态度、能力等)越明显，在对外部干预措施(引申为精准帮扶政策)进行认知判断时越倾向于内省，主观上可以对外部干预措施形成正面评价；而场依存型内因(如运气、迷信、习惯等)越明显，在对干预措施认知判断时容易受到外界环境干扰，对干预措施主观上难以形成正面的认知判断. 就场独立型外因(如家庭劳动人口、土地等)而言，受访者会将这类外因独立于外部干预措施(精准帮扶政策)对干预措施进行认知判断，因此场独立型外因不会对干预措施的认知判断产生显著影响；相应地，场依存型外因(如教育、疾病、饮水、住房等)由于会与对外部干预措施产生关联，从而对干预措施的认知判断有显著影响.

    首次成为帮扶对象或生存状态得到改善的受访者对项目的满意度相对较高，外因上会表现为对所参与项目的质量或收益比较乐观(场依存型外因)，从而对项目的认知判断形成了比较正面的评价. 而对于那些生存状态持续或恶化的受访者来说，外因会表现为对项目收益或质量比较悲观(场依存型外因)，但从内因上来说，一旦接受帮扶，这类受访者就不会将自身生存状态持续或恶化内省归于自身的努力程度不够、态度不够积极或能力欠缺等场独立型内因，反而会强化场依存性内因特征，使得难以对项目形成正面的、积极的认知判断. 因此，生存状态持续或转化对项目主观评价的影响，既决定于项目参与者对项目质量或收益的感知，也取决于项目参与者的认知风格. 内因场独立型认知风格的群体，易对项目形成积极的正面评价；但内因场依存型认知风格的群体，尤其是在自身生存状态持续或恶化的情形下，对外部的干预政策难以形成正确的评价.

5.   结论与启示

  • 本文利用2017年对海南省18个县市自然村落贫困状况调研数据，采用广义精确匹配方法检验生存状态跃迁是否会显著影响受访者对所参与减贫项目的评价. 实证分析表明首次接受帮扶的对象或生存状态得到改善的受访者对于对项目质量或收益情况的评价比较积极乐观，从而对项目的满意度相对较高；而接受帮扶后，自身生存状态仍然持续或恶化的受访者对项目的质量或收益情况评价比较消极悲观，从而对项目的满意度相对较低. Witkin场理论的分析发现，生存状态持续或转化对项目主观评价的影响，既决定于受访者对项目质量或收益的感知，也取决于项目参与者的认知风格.

    根据上述分析，巩固减贫项目实施效果，提高项目参与者满意度，直接取决于项目质量的高低以及项目是否能够切实缓解受帮扶对象的生存状态. 因此，巩固帮扶效果，既严防减贫项目中的“质量腐败”问题，完善项目监督管理制度，加强项目招投标、竣工验收等关键环节的监管，尽可能压缩项目承包人的寻租空间，同时，也要完善项目追责制度，提高违法违纪成本，倒逼基层干部认真履职，从而为提高项目质量提供制度层面的保障. 其次，提高项目参与者的满意度，还取决于受帮扶对象的生存状态是否较快得到改善. 因此，可优先提供一些“短、平、快”的项目，尽快让受帮扶对象改善生存状态. 除此以外，提高项目参与者的满意度，也不能忽视受帮扶对象认知方式的作用. 首先要提高帮扶与被帮扶对象认知方式的匹配度，只有将帮扶与被帮扶对象的认知方式很好地结合在一起，才能更有利于落实项目，提高项目参与度和被帮扶对象的获得感. 其次，针对不同认知方式的帮扶对象，要采取不同的方法区别对待. 由于场依存和场独立认知风格下的帮扶对象对项目质量和收益的评价以及自身生存状态持续或转化的归因差异较大，且认知方式会影响其是否愿意积极主动地参与到项目中去，这就要求帮扶者从多角度观察、分析家庭致贫的原因，有针对地进行帮扶. 对于场依存型认知风格的贫困群体来说，需根除思想上的贫困，帮扶者要通过教育、培训、宣传等手段根除转变这类群体“认命”、懒惰、依赖、功利等的错误思想，引导、重塑这类群体对自身生存状态及政府帮扶政策的正确认知，激发这类群体脱贫致富的内生动力.

参考文献 (25)

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