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user: 3. 数据来源与实证分析 3.1. 数据来源与样本分布 本文选择2018年中国健康与养老追踪调查(China Health and Retirement Longitudinal Study， CHARLS)项目的全国基线调查截面数据，以保证样本的时效性和代表性 [ 11 ]。在排除无参保资格和相关信息缺失的样本个体后，以“是否参与新农保”的行为依据划分为已参保的处理组和未参保的控制组。处理后的样本数据一共包括4128个受访者，其中参与新农保的处理组个体为3239人，未参保的控制组个体为889位。 3.2. 多维贫困指标测算分析 本文根据多维贫困测量方法，计算了样本在不同维度k下的相对贫困程度。结果如表2显示，样本的贫困发生率和多维贫困指数随着贫困维度k值限制而增加。当控制贫困维度k = 3时，处理组的贫困发生率、贫困剥夺指数和多维贫困指数都大于控制组，两组多维贫困指数的差距为0.098，小于调整后的贫 Table 2 The result of Multidimensional Poverty Inde 维度(k) 1 2 3 4 5 6 贫困发生率 控制组 0.950 0.802 0.554 0.315 0.171 0.074 处理组 0.976 0.870 0.660 0.414 0.206 0.084 贫困剥夺份额 控制组 0.339 0.381 0.452 0.543 0.625 0.673 处理组 0.482 0.497 0.528 0.588 0.667 0.763 多维贫困指数 控制组 0.322 0.306 0.250 0.171 0.107 0.050 处理组 0.470 0.432 0.348 0.244 0.138 0.064 表2. 多维贫困测量结果 困发生率的组别差额0.109，可见处理组的贫困广度对样本贫困程度的影响更大。通过对比分析，当贫困维度控制在3时，贫困剥夺和分布的敏感度更高，相对更为科学客观。 测算结果中处理组的多维贫困指数始终高于控制组，这与新农保政策能带来扶贫效用的预期和假设不符。由于“是否参与新农保”这一行为很大程度上是农村老年人的自主性行为，加之存在遗漏变量和反向因果问题，上述结果则很可能是由有偏估计和选择性偏误等内生性问题导致。因此，下文将运用得分倾向匹配方法(PSM)以解决样本数据存在的内生性问题。 3.3. 新农保政策对扶贫效果的评估测算 3.3.1. PSM匹配结果分布 在处理组和控制组样本个体匹配得分的基础上，PSM利用样本个体参与新农保的倾向性的差值作为距离来对样本进行匹配，结果分布的如表3所示。在五种主流匹配方法的测算下，最大损失为67个样本，保留了3786个匹配样本，损失比为1:56.51。 Table 3 The observation result of propensity score matchin 未匹配样本 匹配样本 总计 控制组 1 357 358 处理组 66 3429 3495 总计 67 3786 3853 表3. 得分倾向匹配(PSM)观测结果 同时，结合倾向得分的共同取值范围图1所示，可以直观地看出大部分观测值都在共同取值范围内(On Support)，即确保了处理组和控制组的倾向得分取值分布存在重叠，使得测算中样本损失小，匹配效果良好。 图1. 得分倾向的共同取值范围 3.3.2. 平衡性检验 为了保证PSM匹配结果的稳健性，应对解释变量的平衡性进行检验。解释变量的平衡性要求在经过匹配后，控制组和处理组在协变量上不存在显著性差异。在倾向得分匹配之后，平衡性检验结果如下表4， P s   R 2 从0.054下降到0.001~0.009，LR统计量由匹配前的129.59下降到10.500~87.670，标准化偏差在匹配前后也有不同程度地减小。由指标分析可知，样本在倾向得分匹配法下有效地减少了变量自选择带来的偏误，使得样本分析结果更具有可信度。纵向对比五种匹配方法，发现近邻匹配、近邻卡尺匹配、核匹配和马氏匹配的平衡性检验指标相近，半径匹配与平均水平偏离程度较高。因此，在测算新农保政策影响效应时，选择近邻匹配、近邻卡尺匹配和马氏匹配方法更为有说服力。 Table 4 The balance test results of variable 样本匹配 Ps R 2 LR chi 2 p > chi 2 MeanBias MedBias 近邻匹配 (n = 4) 匹配前 0.054 129.590 0.000 14.500 10.300 匹配后 0.008 75.940 0.000 4.800 4.300 近邻卡尺匹配 (n = 4， cal = 0.01) 匹配前 0.054 129.590 0.000 14.500 10.300 匹配后 0.008 77.130 0.000 4.800 4.200 半径匹配 (cal = 0.01) 匹配前 0.054 129.590 0.000 14.500 10.300 匹配后 0.001 10.500 0.486 1.900 2.100 核匹配 匹配前 0.054 129.590 0.000 14.500 10.300 匹配后 0.005 51.990 0.000 4.400 2.700 马氏匹配 匹配前 0.054 129.590 0.000 12.700 6.200 匹配后 0.009 87.670 0.000 4.700 4.200 表4. 解释变量平衡性检验结果 3.3.3. 参加新农保政策对农户贫困程度的影响效应 1) 平均处理效应测算。一般来说，利用倾向得分匹配后的数据测算平均处理效应，即项目效用评估，可以更准确地估计新农保政策对农户的效益。处理组和控制组的平均处理效应估计，如表5所示。从表格中可以直观地看出，近邻匹配、近邻卡尺匹配、核匹配和马氏匹配四种方法的估计结果相差不大，表明样本数据以及测算结果具有良好的可靠性和稳健性。 Table 5 The average treatment effect of PS 匹配方法 ATT S.E. T-stat 近邻匹配(n = 4) 0.040 0.117 0.340 近邻卡尺匹配(n = 4， cal = 0.01) 0.038 0.116 0.330 核匹配 0.148 * 0.103 1.430 马氏匹配 0.078 ** 0.034 2.300 平均值 0.052 表5. PSM的平均处理效应 注： * ， ** ， *** 分别代表估计结果在1%，5%，10%的水平上显著。 从表5可以看出，平均处理效应(ATT)均值为0.052，说明在消除一定程度的自选择问题和内生性问题后，参与新农保政策的农户个体比不参与时的效益提高了5.2%。通过对核匹配的结果的进一步分析，获得控制组和处理组的箱线图和核密度图。结果显示，参保的处理组在效益的平均水平高和波动幅度较小，对比控制组具有较为明显的优势，说明新农保政策不仅能够提高农户生活的平均效益水平，也能保证为农户退休生活提供稳定的保障。总的来说，新农保政策对农户所得效益即缓解贫困程度有着积极作用，但是从实际出发，新农保政策的正向作用仍然有限，效益提升幅度普遍不高。 2) 多维度效用差异分析。事实上，新农保政策对于处于不同贫困维度的人群也存在着不同的作用。本文首先利用多维贫困测度方法对新农保政策的扶贫效用进行分析，发现贫困维度k越大时，贫困发生率和被剥削率也随之越高。综合数据对比，选择贫困维度来测算农户参保对整体样本贫困程度的影响效应更加科学：当贫困维度小于3 (k < 3)时，整体样本处于相对不贫困状态；当贫困维度大于且等于3 (k ≥ 3)时，整体样本处于相对贫困状态。 本文依据多维贫困指标体系，分析了在整体状况和具体不同维度下政策的平均处理效应(如表6)。从整体情况来看，新农保政策对两个群体都具有正向的效益，分别能为其日常生活带来平均4.5%和5.7%的增益。其中，参保的相对贫困群体受益更大，说明新农保政策的积极作用对相对贫困群体更加显著且有效。分解到具体维度来分析，除了卫生厕所维度，新农保政策都能为相对贫困群体带来积极效用，对处于非健康状态和需要医疗保险的相对贫困人群效用更大。例如，在控制其他变量影响的情况下，参保农户(处理组)的健康状况比不参与时改善了16.1%，医疗保险维度的贫困减少了103.8%。相比相对不贫困状态，在生活水平(食品消费与耐用消费品)、教育水平和住房水平(燃料与卫生厕所)等贫困维度下，新农保政策对为相对贫困农户能带来的效用较低。这可能是因为在养老保险金有限的情况下，参保农户的健康维度支出对其他维度支出产生了“挤出效应”，同时由于思想观念和节俭习惯，许多农村老人通常对大笔的、“非必要”的支出产生排斥心理，少有对生活质量提升的意识和诉求。 Table 6 The average treatment effect of multidimensional povert 贫困维度 整体状况 患病状况 医疗保险 食品消费 耐用消费品 相对不贫困 0.045 * 0.136 *** 0.058 * 0.371 *** 0.189 ** 相对贫困 0.057 * 0.161 *** 1.038 *** 0.071 * 0.089 贫困维度 整体状况 患病状况 医疗保险 食品消费 耐用消费品 相对不贫困 0.065 * 0.047 * 0.074 ** 0.170 *** 0.197 *** 相对贫困 0.138 ** 0.170 ** 0.033 0.048 -0.005 表6. 多维度平均处理效应 注： * ， ** ， *** 分别代表估计结果在1%，5%，10%的水平上显著。