1. 引言
贫困是一个兼具历史性和动态性的概念。随着社会发展贫困的含义不再只是单一经济方面，而是添加更多方面的意义，也就是说，贫困的概念从收入达不到一定数值转变到收入、权利、福利和心理感知等多方面维度达不到一定水平。随着社会的进步，人们对贫困的内涵有更加充分的理解，贫困不止代表收入贫困的含义，还代表着能力贫困、权利贫困和人道主义贫困。学者也将研究重点转向精神贫困，用复合性指标衡量贫困已代替用单一指标衡量贫困。虽然国家统计局仍将贫困定义为物质贫困，但我国已经采用多维贫困的观点，用贫困线、教育水平、健康状态、居住条件等多方面的指标来衡量贫困。
国际机构和全球各地组织都极为关注减贫这一重要议题。自1978年我国改革开放工作启动至今，7亿名贫困人口实现脱贫。2020年是我国消除绝对贫困的收官之年，脱贫攻坚已经进入决定性阶段，强大的扶贫工作机制与持续性扶贫动机正是取得成功的重要因素。在未来我们需要将重心放在减小贫富差距和不同地区的基础设施差距上，努力完善有利于贫困群体的社会保障制度，确保相对贫困的低保居民能够享受社会发展成果 [1] 。重庆位于我国西南部，作为长江上游的中心城市，经济体量庞大，地区生产总值常年位于我国前列。“大城市 + 大农村”，是重庆市区域发展的典型特征，城乡二元结构突出，区县经济发展不平衡。据统计，重庆市共有38个县要拆除贫困县的帽子，其中14个为国家扶贫开发工作重点区县。2015年10月中央政府提出“五个一批”，即通过发展生产、生态补偿、发展教育、异地搬迁和社会保障兜底来完成部分扶贫任务。2016年5月发布的《贫困地区发展特色产业促进精准脱贫指导意见》将农业产业化提升到一个新高度。在国家战略计划下，重庆市努力从精准扶贫的角度探讨农业产业化问题，在符合国家扶贫政策的基础上，提出相应的农业产业化扶贫对策，争取农业产业化脱贫致富的最大效益。
本文先通过描述性统计分析方法比较不同时期减贫政策对重庆市各县域经济发展的影响，定性分析精准扶贫政策前后的相同点和不同点。再选取重庆市38个区县2010~2020年的面板数据，构建双重差分模型，判断精准扶贫政策是否对贫困县经济发展和减贫产生影响，并评估精准扶贫政策的有效性。
2. 文献综述
至2020年底，我国消除绝对贫困的目标已经实现，过去30年在消除贫困方面取得巨大成就。李永友和沈坤荣(2007)指出无论经济发展处在任何水平，相对贫困的增长都会对经济发展产生负面影响 [2] 。夏庆杰等(2021)分析得出影响农村家庭脱贫的重要因素有人力资本、生产要素以及非农就业 [3] 。Muryani和Miguel (2020)在采用等分布当量(EDE)模型时发现区域融资能力、教育水平和医疗卫生水平影响贫困发生率 [4] 。Adeleye (2020)基于混合最小二乘、固定效应和系统GMM的多分析方法发现经济增长具有减贫属性，收入不平等是贫困的重要决定因素 [5] 。
国家政策在一定程度上直接或间接影响农村脱贫。王元和孔伟艳(2019)总结改革开放以来我国经济的快速发展和各项社会发展政策给中国社会带来的影响及未来30年中国社会发展趋势 [6] 。雷宇飞(2020)基于菲利普斯曲线、奥肯定律和弗里德曼的货币理论推导出经营性收入、财产性收入、转移性收入与货币政策之间的关系式，说明居民收入对货币政策反应弹性的大小可以作为衡量收入分配变化的基础 [7] 。徐舒等(2020)分析国家级贫困县扶贫政策缩小贫困县内部区域之间的收入差距，其中促进基础设施投资、提高农业全要素生产率和鼓励外出务工是实现脱贫的重要途径 [8] 。汪晨等(2020)将中国扶贫分为四个阶段，中国相对贫困率仍处在上升趋势当中，扶贫政策在未来仍会发挥非常重要的作用 [9] 。Fagbemi (2020)利用动态最小二乘、典型协整回归和向量误差修正机制揭示政府部门的不作为将提高贫困率 [10] 。Cheng和Xue (2020)认为经济增长对减贫的作用与经济增长速度和方式有关，具有局限性，精准扶贫机制有望提高扶贫效率，缩短扶贫进程，使社会经济协调可持续发展 [11] 。
综上所述，国内外有不少学者从贫困率的影响因素出发为减贫工作提出建议，也有不少学者从政策出发解读经济发展的变化，但较少学者从政策方面直接研究政策给脱贫减贫带来的影响。从理论上看分析精准扶贫政策对重庆市脱贫的影响，能为我国日后合理制定扶贫政策提供理论依据；从实践意义上看在我国相对贫困率仍上升的大背景下，回顾评估精准扶贫政策的影响，总结并推广重庆市的减贫成就和经验教训，对于西南部山区贫困城市减少或消除绝对贫困具有重要的借鉴意义。本文从重庆市精准扶贫政策出发，通过个案研究，为重庆这类西南部城市的脱贫工作提供理论和经验支撑。
3. 重庆市精准扶贫政策实施现状
2014年1月，中共中央提出建立可持续性精准扶贫工作机制，重庆市精准扶贫工作正式展开。2015年重庆市委、市政府出台《关于精准扶贫精准脱贫的实施意见》，在基础设施建设、产业带动、教育提升、转移就业、搬迁安置、医疗救助、低保“兜底”、金融服务、结对帮扶等方面精准发力、精准施策，强化组织保障，突出扶贫开发工作的针对性、实施性、可操作性。2017年重庆市委发布的《中共重庆市委重庆市人民政府关于深化脱贫攻坚的意见》强调始终把产业扶贫置于农业农村现代化的优先地位，把贫困群众脱贫作为农民增收的头等大事。通过产业帮扶、就业帮扶、科技帮扶和易地搬迁促进低收入农户增收，通过发展集体经济、生态旅游和电子商务来加快经济薄弱村的发展，增加基础设施资金投入来促进公共服务有效供给。重庆市扶贫办发布的《2020年重庆市脱贫攻坚工作要点》强调创新金融扶贫的重要性，精准扶贫政策的顺利实施需要落实财政专项扶贫资金和扶贫项目管理办法。地区生产总值是衡量精准扶贫政策效果的重要指标，本文选取2010~2020年重庆市38个县的数据，并通过贫困县名单将其分为贫困县与非贫困县。贫困县包含万州区、丰都县、巫山县、忠县、涪陵区、石柱县、秀山县、酉阳县、黔江区、城口县、巫溪县、奉节县、云阳县、开州区、彭水县、武隆区、南川区、潼南区共18个县(区)；非贫困县包含九龙坡区、北碚区、南岸区、合川区、垫江县、大渡口区、大足区、巴南区、梁平区、江北区、沙坪坝区、永川区、江津区、渝中区、渝北区、璧山区、綦江区、荣昌区、铜梁区、长寿区共20个县(区)。
3.1. 重庆市地区人均生产总值持续增长
图1展示2010年至2020年重庆市贫困县与非贫困县人均生产总值和贫困县人均生产总值的相对数。贫困县和非贫困县的人均生产总值呈上升趋势且贫困县的人均生产总值小于非贫困县，贫困县人均生产总值的相对数在上升，说明贫困县人均生产总值相对于非贫困县的差距在缩小。
Figure 1. Per capita GDP of Chongqing from 2010 to 2020
图1. 2010~2020年重庆市人均生产总值
3.2. 重庆市地区产业结构升级
除了地区生产总值之外，地区产业结构变动也是精准扶贫政策产生效果的表现之一。精准扶贫政策可以有效改善当地产业结构的发展。
无论是贫困县还是非贫困县第二产业占比均在逐年下降，第三产业占比均在逐年上升，总体上贫困县第二产业占比大于非贫困县，第三产业占比小于非贫困县(见表1)。重庆实施区域协调发展战略，形成“一区两群”发展格局。承担都市核心功能的主城都市区突出“强核提能级、扩容提品质”，统筹推进区域现代战新产业布局、传统制造提档升级、科技创新成果转化等，产业结构持续优化升级，服务业支撑作用增强。而渝东北三峡库区城镇群、渝东南武陵山区城镇群区域经济正处于向绿色低碳发展转型过程中，产业结构亟待升级。重庆市的18个贫困县，其中15个位于渝东北、渝东南地区，第三产业占比与非贫困县具有一定的差距，这与重庆市“一区两群”的区域结构是相符的。以2015年为时间点，在实施精准扶贫政策之前贫困县第二产业占比正在逐年上升，实施后占比逐年下降，与非贫困县相比第二产业结构在精准扶贫政策实施后发生明显变化；第三产业占比在实施精准扶贫政策后持续上升，并且增速有一定的加快。
3.3. 重庆市金融机构贷款余额持续增加
县域金融储蓄是县域经济造血能力的重要构成部分，为了体现县域的投资融资能力，本文选取人均金融机构贷款余额进行表征。资本形成的能力不仅加快县域经济发展，还能给县域经济发展提供造血能力 [12] 。科学有效精准到位地消除贫困的关键不仅在于政府，还在于人民。
从图2来看重庆市贫困县人均金融机构贷款少于非贫困县，且均呈现正增长，从总体上看精准扶贫政策实施后重庆市贫困县的人均金融机构贷款增长率超过了非贫困县，至2020年贫困县与非贫困县的增长率变化趋势大致相同。说明重庆市在金融扶贫工作上具有一定的力度。
Table 1. Changes in industrial structure of Chongqing from 2010 to 2020
表1. 2010~2020重庆市产业结构变化
Figure 2. Per capita financial institution loans in Chongqing from 2010 to 2020
图2. 2010~2020年重庆市人均金融机构贷款和增长率
3.4. 重庆市农村人均可支配收入增加
非贫困县农村人均可支配收入高于贫困县，其增长率均为正，在2015年开展精准扶贫政策后，全市农村人均可支配收入增长趋势逐渐稳定。贫困县人均可支配收入的增长率与赶上非贫困县的增长率，两者差距在不断缩小(见图3)。证明重庆市精准扶贫政策对农村居民增收有正向作用。即使实际地区人均生产总值、产业结构和农村居民人均可支配收入在精准扶贫政策出台前后对贫困县有显著影响，减小了贫困县与非贫困县的差距，但是贫困县与非贫困县的差距仍然巨大。
Figure 3. Per capita disposable income of rural residents in Chongqing from 2010 to 2020
图3. 2010~2020年重庆市农村居民人均可支配收入和增长率
4. 精准扶贫政策对重庆市脱贫影响的实证研究
4.1. 变量说明
本文选择各县实际地区生产总值作为因变量，验证精准扶贫政策对县域经济及农村脱贫的影响。选择与脱贫有关的指标作为控制变量：(1) 选择县内第二产业和第三产业生产总值以反映当地产业发展水平；(2) 选取金融机构贷款余额反应县域投资融资能力；(3) 选择政府支出表示政府对精准扶贫政策的投入力度；(4) 选取农村从业人员数量来反应精准扶贫中的农村人才因素。(5) 选取农村人均可支配收入来反应农村居民的生活水平。各变量含义以及使用的具体指标如表2所示。
Table 2. System resulting data of standard experiment
表2. 各变量含义
4.2. 脱贫指标对精准扶贫政策效用的影响
双重差分法作为一种政策评估方法可以很好的解决模型内生性问题。本文采用双重差分法研究精准扶贫政策对县域经济发展水平和农村脱贫的影响。设置虚拟变量poor为0和1时分别代表非贫困县和贫困县，虚拟变量year为0和1时分别代表政策实施前和实施后。为了更加精确估计精准扶贫政策效用，本文对影响实际地区生产总值的其他变量进行控制。根据以上设置，我们可以设定双重差分回归模型：
(1)
(1)中i表示县域，t表示年份，Z表示控制变量集，Y选取各县的GDP，其余参数含义如表3所示。
Table 3. The meaning of parameters in the double difference model
表3. 双重差分模型中参数含义
表4的第(1)列是未加控制变量的情况下，政策效应1%显著水平下显著。第(2)列和第(3)列分别是增加一定数量控制变量后的回归结果，可以看出在逐步增加控制变量的情况下政策效应仍然显著，说明重庆市精准扶贫政策具有一定成效 [13] 。第(4)列添加所有控制变量后显示政策效应的回归系数为0.145，十分显著，说明在控制其他影响因素后，贫困县的减贫效应比非贫困县高14.5%。从模型中得出的结果与现实相符，重庆市在2020年底消除“两不愁三保障”突出问题，重庆市18个国家级、4个市级扶贫开发工作重点区县全部实现脱贫摘帽，全市农村居民人均可支配收入超过全国平均水平。
Table 4. Double difference test results
表4. 双重差分检验结果
注：*、**、***分别表示10%、5%、1%的显著性水平；()以内为t值。
为了检验政策动态效应，本文引入year18至year20三个时间变量分别与虚拟变量poor交乘，然后将乘积结果作为自变量得出结果。定义虚拟变量year18，在2018年取1，其他年份取0，下文虚拟变量定义同上。从表5可以看出，pooryear的系数为正且显著，并且时间越接近现在系数就越大，说明农村脱贫的政策效应在逐年增加。
Table 5. Testing the effect of precision poverty alleviation on county economic growth
表5. 精准扶贫对县域经济增长的政策效应检验结果
4.3. 稳健性检验
双重差分法在消除模型存在内生性问题同时需要满足平行趋势假设，即精准扶贫政策实施前贫困县与非贫困县是否有相同发展趋势。为了证明结果的可靠性，本文引入pooryear12、pooryear13和pooryear14作为解释变量。精准扶贫政策出台前year12、year13和year14与虚拟变量poor的交乘项均不显著(见表6)，表明在实施精准扶贫政策前贫困县与非贫困县发展趋势没有很大差异。
4.4. 精准扶贫政策促进农村脱贫的机制分析
为进一步分析精准扶贫政策拉动县域经济增长以致达到脱贫效果的具体作用渠道和机制，我们设定如下模型：
(2)
式(2)的变量选取与上文一致，依次选择解释变量对poor*year进行面板OLS回归，考察精准扶贫政策帮助重庆市脱贫的具体路径，以验证当地产业结构发展、经济造血能力和人才因素是否推动贫困县经济发展和脱贫。回归结果见下页表7至表8。
Table 7. The impact of targeted poverty alleviation on industrial structure
表7. 精准扶贫政策对县域产业结构的影响结果
从回归结果来看，精准扶贫政策实施后显著提升了贫困县第二产业、第三产业发展水平(表7)。精准扶贫政策为了提高地区经济水平和减少贫困率，培育和发展模范帮扶产业合作社拉动贫困县经济发展。产业扶贫这一措施不仅可以消除贫困，还可以提高贫困县域“造血”功能、增强县域发展内生动力和建立长期有效扶贫机制。由于大量的资本投资、缓慢的项目成果和较高的运营风险，产业扶贫成为精准扶贫工作的重中之重。
Table 8. The impact of precision poverty alleviation on investment and capital accumulation
表8. 精准扶贫政策对投资、资本积累的影响结果
表8显示融资能力的系数显著为正，融资能力在精准扶贫政策实施后有了显著提升，从侧面表示精准扶贫政策实施以后贫困县拥有更多利于自身发展的资金，经济造血能力显著增强。从回归结果来看，精准扶贫对农村居民人均可支配收入有显著的提升作用，推动富民惠民与产业发展互促共进，农村居民生活迈向更高水平。农村从业人员在精准扶贫实施后有了显著提升。农村从业人员的系数为正数且显著，表明“人才”在政策实施后显著增加，而人才数量可以显著促进地方经济发展，减少地区贫困率，人才因素在精准扶贫政策中发挥十分重要的作用。在中国的减贫事业中选派扶贫干部来帮助贫困地区脱贫是最有特色的方法，自开展精准扶贫工作以来，我国每年都在增加扶贫干部人数和质量。拥有扶贫知识的专项人才将其所学知识投入到贫困县的经济发展中，并尝试一切手段打开产业链，以确保产业快速发展，帮助贫困地区走出困境。
5. 结论
本文以精准扶贫政策为切入点，从县域经济发展的视角出发，实证分析精准扶贫政策在重庆市的实施效果，探讨分析推动贫困县经济高质量发展的机制。研究结果表明，精准扶贫政策能够显著提升县域经济发展水平，贫困县的经济增长速度比非贫困县高出14.5%，随着时间的推移，精准扶贫政策的减贫效应越来越大。通过机制分析能够发现：精准扶贫政策的实施能够有效改善重庆市产业结构，显著拉动第二、三产业发展，这将为进一步促进增产增收、指导乡村振兴发展提供着力点；重庆市精准扶贫过程中融资能力和人力资本水平在精准扶贫政策之下显著提高，良好的金融供给服务能够为县域经济发展提供有力支撑，农村居民人力资本对提高农民增收能力具有至关重要的作用；农村居民人均可支配收入显著提升，农业农村建设以及脱贫减贫政策的持续推进，农村居民生活水平进一步得到保障。
以上分析结果表明，精准扶贫政策在重庆市取得了显著成效。至2020年，脱贫攻坚任务在全国范围内取得全面胜利，然而解决贫困问题是一场持久战。精准扶贫只是消除了绝对贫困问题，动态多维的相对贫困依旧存在。巩固脱贫攻坚成果，预防规模性返贫与代际贫困传递，做好乡村振兴战略衔接工作，才能实现城乡统筹发展和共同富裕的目标。基于此，本文提出如下政策建议：第一，做好同乡村振兴战略的有效衔接，产业振兴是实现这一环节的基础和关键。立足区域农业资源优势、科技资源禀赋和经济社会发展水平，因地制宜，采取差异化的产业发展思路。以科技创新持续推动农业农村现代化，以及特色农产品精细化、品牌化发展。第二，人才是扶贫的核心要素，专业技术人员的增加会促进贫困地区经济发展。做好农村地区职业培训工作，通过专项技能培训，有效提升当地农村劳动力质量 [14] 。同时引进的先进的农业生产科学技术，加大与高技术企业以及高水平技术人才的合作交流，为农村农业高质量发展注入新兴力量。第三，政府在完善扶贫机制，带领贫困居民走向富裕的同时，要坚持“以人为本”的援助概念，不仅重视物质上的援助，更要重视精神性援助；做好思想、心理和价值观的内生性帮扶，以进一步激发贫困居民的内在动力，扶贫既要扶志，以促进新时代农村生态文明建设。