国际减贫动态第十三期
本期导读
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					 研究前沿  | 
				
					 社会融入、贫困消除和2030年可持续发展议程 ——2015年后发展议程的国别经验 
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					 工作福利是一种有效的减贫方式 ——基于印度国家农村就业保障计划的案例分析 
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					 论点摘编  | 
				
					 南亚的极端贫困有所改善,但挑战仍在 
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·机构内刊·
·研究前沿·
社会融入、贫困消除和2030年可持续发展议程
——2015年后发展议程的国别经验
Esuna Dugarova
摘要
社会融入,也被称为社会融合或社会凝聚力,代表一种“所有人的社会”的愿景。在这样的社会中,每个有权利和义务的人都起到积极的作用(社会发展世界峰会报告,1995)。虽然人们形成了各种定义来描述社会融入这个概念,但是这些概念界定一直根植于促进一个规范性的社会愿景。在这样的社会中,个人、群体或机构在一个更广泛的社会系统中相互联系,而且他们之间的关系以一种和谐的方式得到维持和增强。
本文将社会融入作为一个目标、过程和结果。作为一个普遍的目标,其目的是实现一个融入性的社会,它意味着人权的尊重、文化的多样性和民主治理,并坚持平等和公平的原则。作为一个过程,它使公民参与决策活动,影响他们的生活,让所有群体参与这个过程,特别是边缘群体。作为一个结果,它确保减少不平等,消除任何形式的排斥和歧视,实现社会公正和团结。
社会融入的概念在1995年哥本哈根举行的社会发展世界峰会后逐步受到重视,自此以后就形成以下倾向:(1)把它拓展到“经济”包容层面;(2)确认基于种族、民族或性别排斥某些边缘化的个人或群体的现象;(3)强调用个人福祉来分析和衡量社会融入度。然而,随着时间的推移,它已经变得很明显,与其他社会弊病如贫困和不平等一样,社会排斥有多种原因并以多样形式表现出来,其中包括年龄、残疾和地区等等。因此,采取更全面的方式来实现社会融入是非常重要的。
此外,随着一些政策和方案在世界各地执行,社会融入概念有了新的内涵,它强调同步提高生产力、减少贫穷和实现更高的融入性的必要性。世界千年发展目标中的认知界限促使了更多呼吁的产生,希望有更多的变革和普适的政策,使得能在更连贯的发展框架内实现更好的跨越社会、经济和环境领域的融合。联合国第二个十年贫困消除计划(2008—2017年)进一步重申需要解决社会排斥,呼吁更具融入性的方法去克服多维贫困。
在一些国家,社会发展计划正在逐步演变为一个社会融入框架,其中包括:
(1)获得基本服务,特别是健康和教育,要求相关项目受益者的积极参与;
(2)获得融入劳动力市场的经济机会,首要目标是减少贫困和脆弱性,尤其是对最弱势的群体而言。
本文认为,主要有三个相互关联的领域对于消除贫困和融入性发展是至关重要的,其中包括:
(1)普遍的社会保护;
(2)切实的参与;
(3)社会与团结经济。
文章讨论了涉及这些领域的主要问题,并提供了联合国几十年在贫困消除计划中所实施的国家层面的最佳范例。
本文认为,非融入性的发展是不可能的。因此,2030年可持续发展议程必须是一个融入性的行动计划,追求的目标是不让任何人落下,而且不损害下一代参与影响他们生活进程的能力。促进基于普遍权利的权利,平等和有意义地参与,以及实现团结和互惠规范,同时充分尊重多样性和环境社会政策,这些可能更有利于社会融入。因此,有必要利用社会融入计划作为一种补救行动,以使它们能成为更广泛和连贯的发展战略的内在组成部分。通过政府干预以提高生产力,获得优质社会服务,提供充足的社会保障和得体的工作,是实现社会融入、基础广泛和可持续发展的关键。
在上述方式下,社会政策不仅要关注个人的福利和权利,也要关注社会关系、制度和结构,使家庭、社区和国家福利得以持续和改善,同时也应认识到社会层面分析的重要性,而不是简单的经济或个人指标。
社会融入概念
社会融入,也被称为社会融合或社会凝聚力,代表一种“所有人的社会”的愿景。在这样的社会中,每个有权利和义务的人都起到积极的作用(联合国,1995)。社会融入已被界定为一个在有贫困和社会排斥风险的社会,人们能够获得机会和资源并充分参与社会活动的进程(Frazer和Marlier,2013)。
在实现社会融入的进程中,足够的收入和充分的就业已被作为是解决社会排斥、贫穷和不平等问题的主要手段。社会融入已被视作共同繁荣的基石,是一个通过开放市场、服务和空间进而提高和增加弱势群体的能力、机会和个人尊严的进程(世界银行,2013)。社会融入的空间概念已经经受住了考验——非洲大陆,这是一个地区差距被视作结构性转变主要障碍的地区(非洲开发银行,2013;非洲开发银行等,2015)。空间融入在这里被界定为实现人们与财富和资产相关联的目标,这个目标与人们所处位置无关。此外,这个目标还被视作该地区消除贫困和全面增长的关键(非洲开发银行等,2015)。社会融入也关系到社会排斥的解决,社会排斥具有以下特征:“将个人或群体无意识排斥在社会政治、经济和社会进程之外,这导致了他们无法充分参与社会活动”(联合国经济和社会发展部,2010)。
“社会融入”、“社会融合”和“社会凝聚力”这些概念是可以交替使用的,但彼此之间并非完全等同。社会融合既是一个目标,即为人们创造更为稳定、安全和公正的社会,又是一个进程,即需要利益相关者做出关于影响人们生活的决定(联合国,1995)。有些人也用“社会资本”这一概念来讨论社会融入,即用有助于群体合作的共同标准、价值观和理解力,来形容这种关系网络(经济合作与发展组织,2007)。与社会融入相比,社会资本被视作达到目的的手段,而非根本目标。而社会道德标准有时候也会被用于这些概念,以强调社会价值观和社会团结的重要性(比如联合国拉丁美洲经济委员会,2007)。
与社会凝聚力相关的概念,传统意义上包含着共同价值观或归属感,但随着时间的推移已经向社会中多样的环境、利益和身份的整体化方向发展(Rawls,2002)。例如,有一些人已经将这个概念界定为,通过向人们提供向社会上层发展的机会去提升整个社会的发展水平(经济合作与发展组织,2012)。对其他人来说,这确保了所有公民都能拥有最基本的社会和经济权利(欧洲委员会,2001)。在社会凝聚力的区域性解决方案上,联合国拉丁美洲经济委员会(2007;2010)通过分析指出,已将主观性的信息具体化——既分析了包含公正、政治合法性、制度因素和价值观的融入机制与社会排斥之间的关系,还分析了公民对这个机制运行的反应和察觉。
虽然这些概念的视角不尽相同,但是都根植于去促进一个规范性的社会愿景。在这样的社会中,个人、群体或机构在一个更广泛的社会系统中相互联系,而且它们的关系通过一种和谐的方式得到维持和增强。
在探讨社会融入时,我们应该了解“社会融入”的多重特性:融入谁(比如社会团体或群体),融入什么(商品、服务、资源),融入成什么(劳动力市场、福利体系或空间,物质上的、政治上、社会上或文化上的),如何融入(公正、平等,自愿或非自愿),出于何种目的和在何种条件下。涉及到社会融入的实施条件时,谨慎是必需的。事实上,许多贫穷、受剥削的人们是被包含在其中的,并处于极为不利的条件下。在这样的情形下,社会融入的益处可能并不会自主地对穷人产生,也不会被穷人所需求(Hospes和Clancy,2011)。比如,合同农业方案可能会包含价值链的融入,而这可能不利于农民,并产生“不利渗入”(Hickey和DuToit,2007;McCarthy,2010)。此外,这样的社会融入模式会促进经济上、政治上剥削性的、压迫性的或生态上不可持续性的融入(Wolfe,1994),或者会导致不必要的均匀性(Hewitt de Alcántara,1994),而这可能会逐渐削弱本地民族、少数民族和其他社会群体的生存状态,并抑制文化多样性。
如果社会融入的目标是为了实现一个所有人的社会,那么它可以被视作一个绝对现象。同时,融入也与处境艰难的人有关,他们都能参与到一个社会关系更为广阔的的网络中来。这样的话,就不会产生那么多问题,因为他们并没有融入到更广阔的社会系统中,也因为现有的融入模式在某些情形下助长了不公正并产生了毁灭性的结果(Ghai和Hewitt de Alcántara,1994)。那么,政策上所面临的挑战是确保社会中人们的关系模式能够有公平的机会,确保对所有人都公正的结果。在本文中,我把社会融入作为一个目标、进程和结果。作为一个普遍意义上的目标,它的目的是达成一个融入性的社会——一个尊重人权、文化多样性和民主治理和坚持平等公正原则的社会。作为一个进程,它使公民能参与到影响他们生活的决策中来,使所有的群体都能参与其中,尤其是边缘化的群体。作为一个结果,它确保不公正事件的减少,任何形式的排外和歧视行为的消除,以及社会公正和凝聚力的达成。
社会融入的概念在1995年哥本哈根举行的社会发展世界峰会后逐步受到重视,从那以后就有下述倾向:(1)把它拓展到“经济”包容层面;(2)确认基于种族、民族或性别排斥某些边缘化的个人或群体的现象;(3)强调用个人福祉来分析和衡量社会融入度。
这些倾向随着一个特殊的经济框架呈现出来,这个框架把优先考虑市场主导的高效率性作为结果——主要使穷人参与发展进程的目的是为了经济效率而服务。人们经常假设,就社会权利而言,融入会随着参与劳动力市场和充足收入而产生。排外者通常缺少的机会,曾被多数人定义为关于工作或收入赤字。与此一致的是,尽管社会发展世界峰会对贫困的多重特性作出了解释,但贫困依然被狭义地看作是由收入差距导致的。在这样的情形下,经济活动优先于政治、社会、环境或文化活动,社会排斥被视作是贫困的结果。如此一来,旨在融合的政策会把排斥在外的人们带回到经济效益中来,狭义上致力于提高个人幸福和减少贫困的方面,而非看重社会关系——这会使排斥的程度更深,并且加深了关乎到安全和社会保障、适当的生存标准和多样的生活参与的权利观念。在这样的背景下,分析和测量社会融入的努力基本上受限于反映个人获取服务或资源的变量或指标,这样几乎不能给关于社会关系或机构的特质提供解释。此外,这样的项目设计和实施方案主要是通过目标制定和方法测试完成的,它有逐渐削弱社会关系而非创造融合的趋势。
随着时间的推移,很明显的事实是,像其它社会问题比如贫穷和不平等,排斥的问题是多方面的;社会排斥由多种原因引起,并随着时代、能力和地理位置的不同而呈现出不同的形式。因此这个问题并不能主要通过经济方式解决。当然,有偿工作和收入是必要条件,但对于达成融入性社会而言,仅有这些是不够的。此外,贫困的减少并不会自动达成融入性社会。有数据显示,一些新兴大国比如印度和中国,近些年贫困人口已经极大减少,但不公正和某些群体的排外现象却增加了(例如Ghosh,2010)。社会包含着个人,个人的教育或健康并不一定会形成一个有凝聚力的社会,并且在某些政治和社会条件下实施良好的政策在别的地方可能并不会得到同样好的结果,也不会帮助他们解决不公正和不平等的权力关系。这样的话,采取一个更为广泛的方式来达成融入是很重要的,即在团结和互惠的基础上实施政策,提升机会和结果的平等性,并确保以权利为基础获取社会服务。同时,也应该使社会群体全部都能参与到社会中来——要考虑到经济、社会、文化、宗教或性别等因素(Dugarova和Lavers2014)。在这种方式下,社会政策不仅要关注个人的福利和权利,也要关注社会关系、制度和结构,使家庭、社区和国家福利得以持续和改善,同时也应认识到社会层面分析的重要性,而不是简单的经济或个人指标。
从社会发展世界峰会到2030年可持续发展议程
作为社会发展世界峰会行动纲领的执行部分,联合国大会宣布了第一个十年贫困消除计划(1997-2006年),消除贫穷被认为对于人类的伦理、社会、政治和经济极其必要。十年的期限是广泛和包容的,并且在实现以人为本的可持续发展(联合国,1997)的基础上,建立了以世界峰会消除贫穷的综合办法。与消除贫穷和充分就业一道,促进社会融合也成为世界峰会关于发展的一个重要目标。
社会发展世界峰会行动纲领警告说,如果未能实现社会融合将会导致社会分裂和对立,扩大社会差距和不平等,并由于社会变革、经济活动的加速和多数人口的混乱,造成个人、家庭、社区和机构的关系紧张,特别是地区冲突(联合国,1995)。需要强调的是,消除贫困、缩小差距和消除社会排斥的政策需要通过创造就业机会、消除歧视和促进参与以及协调群体与国家之间的和谐关系加以解决。
尽管社会发展世界峰会呼吁融入性的发展战略,但是从2000年世界峰会上制定的千年发展目标(MDGs)来看,融入性的问题在很大程度上却被忽视了。虽然千年发展目标在解决贫困问题的紧迫性方面产生了共识,而且这一贡献得到了广泛的认可,但是8个主要目标或18个次要目标没有被明确提及和纳入,从而破坏了其在实现可持续发展方面的意义。这些目标的重点一直是在弱势群体的确定上,而不是更广泛的经济和社会变革,政治和社会关系也被排除在外。
世界千年发展目标中的认知界限促使了更多呼吁的产生,希望有更多的变革和普遍的政策,使得能在更连贯的发展框架内实现更好的跨越社会、经济和环境领域的融合(联合国,2005;联合国社会发展研究所,2010)。联合国第二个十年贫困消除计划(2008—2017年)进一步重申,需要解决社会排斥,呼吁更具融入性的方法去克服多维贫困(联合国,2012)。贫困的成功根除需要变革性的社会契约,这个契约包括能够获得广泛社会支持的机构、人们参与经济、社会和政治生活必不可少的系统性的结构和程序(联合国,2013)。
此外,2012年在里约举行的第20届可持续发展大会上通过的决议,2030年可持续发展议程中承诺将创建一个服务于可持续发展的全面的综合机构,并以平衡的方式整合三个维度(联合国,2012)。议程的成果文件已明确呼吁融入性的社会、制度和决策(可持续发展目标/SDG 16),并鼓励将融入社会、经济和政治作为目标来减少国家之间的不平等(SDG 10)。此外,新的议程已经承认需要融入性的经济增长(SDG 8)和工业化(SDG 9),也强调以更加包容的方法促进素质教育(SDG 4)和安全的人居环境(SDG 11)。很显然,2030年可持续发展议程与千年发展目标相比,在协商进程和成果文件方面都迈出了重大的一步。与千年发展目标相比,2030年议程是涉及范围广泛的利益相关者通过公开参与全球协商制定出来的,同时在其成果文件中已经认识到建立一个融入性社会的重要性。然而,它仍然留下一些疑问——这些目标将如何转化为行动;在实际执行过程中社会融入将会成为什么样的;它是否能够产生新议程所渴望达到的、融入性和可持续性的成果。
回顾进展和挑战:国家经验
过去几十年,发展中国家经济增长的表现有了大幅的改善,实际生产总值增长率从1991-2002年的4.7%增长到2003-2007年的7%,到后经济危机时期2008-2012年的5.3%(联合国贸易与发展会议,2014)。与上世纪90年代相比,最近的增长导致了发展中国家的贫困减少。每天消费水平低于1.25美元的人口比例从1990年的47%下降到2005年的27%和2010年的22%(联合国,2013)。民主的传播有了进步,尊重权利和多样性的要求得到更广泛地认同,越来越多地包容了这些社会群体,包括土著民族、妇女和残疾人,并扩大了其经济和教育机会。一些国家已经实施了全民医保计划,并完善了针对全体人口的社会保障制度。
尽管有这样的进展情况,但是今天我们已然发现自己处在一个面临多重危机、诸多不确定和不稳定的世界中。不平等的增多、失业和劳动力持续信息化加剧了生活的不安全感,加剧了世界许多地方的社会排斥,从而破坏了已有的进步,并威胁到社会凝聚力。此外,尽管许多国家的减贫有积极的成效,但贫困人口的绝对数量已增长了6%。
例如,在撒哈拉以南非洲,贫困人口的数量从1990年的2.897亿人上升到2010年的4.138亿人(联合国贸易与发展会议,2014)。这一事实让学者和从业者们认为,经济增长并不会自动的消除贫困,也不一定会产生融入性发展的结果。伴随着城市化,技术进步,人口结构的变化和人口老龄化,人口流动增加所带来的挑战和变化,以及增长的环境灾害和冲突等,引发了对社会融入的重新关注。与此同时,在世界各地实施了一些政策和方案,这些政策和方案强调在提升生产力的同时,同样需要减少贫困和扩大的融入性。
在一些国家,社会发展计划正在逐步演变为一个社会融入框架,其中包括:(1)获得基本服务,特别是健康和教育,要求相关项目受益者的积极参与;(2)获得融入劳动力市场的经济机会,首要目标是减少贫困和脆弱性,尤其是对最弱势的群体而言(国际劳工组织,2014)。相关的例子包括2003年在巴西推行的家庭补助金计划,2006年卢旺达出台的girinka方案,以及2005年埃塞俄比亚制定的发展和生产安全网计划。如巴西的家庭补助金计划,促成了那些被极端贫困所困扰的家庭的社会融合,极大改善了他们的教育和健康,同时也减少了收入分配中的不平等,促进了经济发展(Campello和Neri,2014)。卢旺达的girinka(每个家庭一头牛)计划通过农业生产向贫困家庭提供更好的营养和稳定的收入来提高农村的生活水平(国际农业发展基金,2011),同时也有助于社区内社会关系的重建。埃塞俄比亚生产安全网计划通过让健全的成年人从事劳动密集型的公共工作和直接对家庭中包括孤儿,残疾人和老年人在内的弱势群体提供资助来减少大规模的贫困和增强食品安全(Subbarao等,2012)。然而,挑战仍在,即如何确保这些政策和方案实现真正的社会融入,使穷人不再陷入贫困和社会排斥的恶性循环之中。
本文认为,主要有三个相互关联的领域对于消除贫困和融入性发展是至关重要的,其中包括:(1)普遍的社会保护;(2)切实的参与;(3)社会与团结经济。文章讨论了一些涉及这些领域的主要问题,并提供了联合国几十年在贫困消除计划中所实施的国家层面的最佳范例。
普遍的社会保护
社会保护与妨害人们安定生活的预防、管理和克服不利情形有关(联合国社会发展研究所,2010)。它包含了获取诸如医疗和教育这些基本社会服务的政策和程序,并确保了在失业人群、老弱病残人群中各种意外情况得到妥善安置。社会保护机制对减轻贫困非常重要,并且是形成社会融入的有力工具,因为这不仅帮助他们防止了个人和家庭的崩溃和贫穷,还使得他们能够实现个人权利并确保其积极参与社会进程。
社会保护在国际国内的政策界经常被忽视,而现在它对于创建融入性社会和社会稳定发展的作用得到了广泛的关注,数据表明各类社会保护的倡议已经在世界范围内展开。一些干预措施已经实现了从狭隘的方法转变为提供社会保护的方式,使特殊弱势群体通过现金转移到更加全面的社会政策,如普遍的服务和法律权利,或者是收入转变,如社会养老金或儿童津贴。例如,泰国2001年引进的全民医保计划在15年内实现了充足的健康保障覆盖,这样有益于更好的健康结果、不公正的减少和贫穷的大幅度减少。卢旺达的融入性健康保障系统提供了另一个通过普遍的和融入性的方法去构建社会保护的有趣例子。
在某些国家,作为社会保护安排的一部分,同时也出现了专注于积极劳动力市场的政策和以权利为基础实现社会安全和社会保护的方法。例如,印度2005年的国家农村就业保障法,被视为世界上最大的、基于权利的综合就业和社会保护的举措,这对融入性增长是一个强大的助力——通过其在印度农村地区对社会保护和民主治理的影响,从而减少脆弱性并且有助于人们尤其是妇女权利提升的资源建设。在莫桑比克,社会保护已被视为促进融入性发展和社会公正的一项重要战略,而且在公民获得健康和教育方面的平等和普遍性方面取得了显著进展。例如,莫桑比克在2009年通过的基本社会保护条例,保证了弱势群体的社会保护权利,促进生活在贫困中的人(通过建设公共工程来实现)在社会上和经济上的融入。墨西哥的经验提供了通过一个综合方法来实现公民权利保护的很好的例子。
这些和其他方面的经验表明,全面的社会保护计划不仅能提高工作效率,还可以通过提供收入和社会服务提高人力资本;他们还可以在各方面减少贫困和不平等,并更多、更快的社会实现融入性社会。在这些领域扩大和巩固成果仍是2030年可持续发展议程的关键。尽管社会保护方案具有重要作用,发展中国家的很多人仍然缺乏,或者很少有机会被纳入社会保护计划和获得相关的社会服务。据估计,全球近73%的人口没有获得足够的社会保护,这将使人们追求体面生活(国际劳工组织,2014)。因此,应对这一挑战应该是政府的优先议程,如果他们想在将来建立融入性社会。
切实的参与
参与可以被界定为:“在特定的社会背景下,通过有组织的努力去增进迄今为止排斥控制的群体和运动对资源和调节机构的掌控”(Pearse和Stiefel,197)。它包括生活中的社会、文化、经济、政治以及社会成员基于权利和机会平等的各个方面。因此,切实的参与不仅是给予弱势的个人或群体话语权;它还关涉加强其影响决策过程和行使其对影响他们生活的外部参与者和机构要求的能力。在这个意义上说,参与是融入性发展的先决条件。
虽然参与这个术语已广泛融入了过去三十年发展的主流话语,但它经常被降低到与具有选择性的利益相关者或处于权力位置的其他人进行磋商这个层次(Dugarova和Utting,2013)。其结果是,尽管更多的合作和参与过程可以促进资源的调动、才能的汇集并产生协同效应,但是这种过程通常却使有组织的努力付诸东流。因此,这里的一个关键问题是需要超越狭义视角的参与,并扩大视野以倾听更多的意见。
有三种形式的参与和融入性发展尤其相关:(1)地方或社区一级的资源调动;(2)参与和影响决策与管理过程;(3)倡导通过民间社会网络来实现对发展重点和途径的政策讨论(Dugarova和Lavers,2014)。有权参与这样的过程可能会挑战现有的结构和权力关系,但这对公平的决策和公正的结果至关重要,因此这是实现社会融入和可持续的发展道路的中心议题(联合国社会发展研究所,2014)。
巴西和印度通过宪法提供了制度化的公民参与,这为人们参与制定、管理和监督政策开辟了空间,使他们能更好地反映公民需求。许多国家的政府也采用积极政策,以促进弱势群体或未被充分代表的群体在公共机构的话语权,并确保所有阶层的代表权。例如,配额制度通常被视为在政治过程中确保弱势群体比例代表性的最有效的方法。在智利,残疾人申请公共补贴或住房项目时可以得到额外的10分,而巴西为进入大学的黑人和土著人留有配额,此外一些拉美国家通过在国家立法层面提供一些席位来保障性别、种族或少数民族的政治代表(Dani和de Haan,2008)。其他的增强边缘化群体的好例子有,如在印度地方一级的喀拉拉邦为参与提供空间,以及津巴布韦中马绍纳兰省马佐埃区通过农民组织培育社会资本。
以上的例子说明了边缘化的群体是如何参与的,被排斥群体的参与有助于消除贫困,促进更公平和融入性的成果。促进参与的公共政策应关注尽可能多的公民权利和政治自由(如言论和集体谈判权),与非政府组织一起增强弱势群体在民间社会和当地民众的决策过程中的组织和动员能力(联合国社会发展研究所,2010)。
社会与团结经济
社会与团结经济(SSE)是指,组织和企业生产的产品和提供的服务总是将社会或环境目标看得比利润更重要,包括合作和联合关系与民主管理方式以及拥护团结、分享与关怀的价值取向(联合国社会发展研究所,2014)。与金融、粮食、贫穷和社会排斥有关的危机导致了各种自下而上的主动行动,其基础是建立在不同社会群体之间的团结,并试图解决他们自己的问题(Favreau和Fréchette,2002)。在发展界的不同的行动者随后开始认识到需要转变方式,专注于协助穷人,并通过生产活动和社会组织赋予他们权利。这助长了社会和团结经济在最近几年的扩展(国际劳工组织,2011,2014)。
同社会与团结经济有关的概念,如美好生活,甚至幸福——这些都能在国际社会发展的讨论上得以传播(例如Gudynas,2011;Helliwell等,2015)。这样的观点赞成非炫耀性消费,人们与自然和谐相处,增强人们的目标意识和归属感。这些举措都植根于社会,在本质上是具有融入性的,它通过其成员互动的方式产生积极的公民关系。妇女解放、宗教和种族平等、尊重多样性是这些过程的组成部分。这种方法保留并包含了土著和传统文化,创造了适宜的工作、社区内的房屋所有权和再投资(RIPESS,2014)。
近年来,一系列与社会与团结经济相关的法律已经在法国、墨西哥、西班牙和加拿大魁北克省得到实施,在巴西、喀麦隆和意大利也有一些相关的发展。在玻利维亚、厄瓜多尔和委内瑞拉,社会与团结经济被看作是一个体制框架的一部分。社会与团结经济在全球范围内得到立法活动和公共机构的认可,是由于其努力构建能带来经济活力和社会创新的公共政策,并以此促进更强的凝聚力和融入性(国际劳工组织,2014c)。这些要素在厄瓜多尔的国家发展框架中都非常重要。
支持这种形式的经济和社会组织,可以提供显著的机会促进社会融入、环境可持续性和经济生产力,这是可持续发展的关键。一些国家的政府已开始采取旨在支持社会与团结经济的政策和法律,但他们往往认为这只是一个扶贫工具,而不是一种可以促进公正的社会环境和社会凝聚力的方式(Utting,2015)。因此,这种方法需要得到政府和国际组织更多的关注。
结语
只有融入性的发展才能持续,2030年可持续发展议程需要一个融入性的行动计划,这个行动计划追求的目标是满足当代每一个人的需要,并且不以牺牲下一代参加影响他们生活的议程为前提。一些社会政策有利于使社会具有融入性,这些政策包括促进维权的实践、平等和有意义参与的实践、和谐和互惠的社会规范、同样给予环境的多样性尊重。因此,社会融入性方案不能成为弥补性行动,而应使社会融入性方案成为更广泛和持久的发展战略的一部分。以增强生产能力形式的政府干预,降低获得优质服务的门槛,完善的社会保障和体面的工作对获得融入性、全面可持续发展的社会至关重要。同时,需要注意的是,这些干预措施单独实施将不会达到预期的结果,在经济与社会大背景下观察社会关系的作用是必要的。
社会融入性政策的实现是所有社会角色的责任,包括政府、公民、私营企业和社会上的其它角色。促进和鼓励不同角色和部门之间的合作关系一起来实施这些政策非常关键。但是,国家有义务建立机制为在国家层面和地方层面重要角色之间的合作提供便利。综合的社会政策是促进可持续发展的一种机制,在这种机制下所有人都有体面生活的权利,并且能够在程序平等的前提下参与社会事务的决策。
同时,必须认识到,社会融入的进程总是具有必然性和偶然性。每个国家在制定政策时应该根据它特定的环境、资源基础和文化制度去设置。这项任务并不仅是去扩大社会融入本身,而应是通过推动这种融入性来建立一个更加公平的社会。
最后,还应该厘清社会融入与贫困消除之间的关系。当然,实现政策的连贯性同样也很重要,这就要求认识到用更综合的的方法来满足政策的设计和实施的需要,以此促进政策之间的互补性和协调性。同时,还应权衡以便对核心发展目标的进程的可能破坏最小化(Cook和Dugarova,2014)。这是实现2030年议程中这个全球行动——可持续发展目标的核心。
稿件来源:联合国社会发展研究所(UNRISD)。
		
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工作福利是一种有效的减贫方式
——基于印度国家农村就业保障计划的案例分析
Shamika Ravi Monika Engler
布鲁金斯学会印度研究中心 瑞士圣加伦大学
摘要
本文分析了印度国家农村就业保障计划(NREGS)对贫困农户的影响。特别值得一提的是,我们所探讨的是该项目对于食品安全、储蓄和健康结果的影响。我们有一个来自印度安得拉邦的198个村庄1064户家庭超过两年的固定样本数据。在项目的早期阶段,由于缺少工作机会,一些家庭的工作申请被拒绝了。我们利用这个外在的变化计算三重差分来预估该项目的影响。我们的研究结果表明,国家农村就业保障计划显著地增加每月人均食品支出和非食品类消费。项目还通过显著地减少有些家庭过去每个星期的用餐量而改善了食品安全。项目提高了农村家庭储蓄的可能性,减少了抑郁症的发病率。
简介
本文评估了国家农村就业保障计划(NREGS)对于所参与家庭的工作福利的影响。在这一过程中,它的目标是为证实相关文献中工作福利计划在低收入国家的影响(Devereux&Solomon,2006年Subbarao,1997年,2003提供良好的概述)。我们有一个来自印度安得拉邦的198个村庄1064户家庭超过两年的固定样板数据。我们特别关注,随着时间的推移,对两种情况下家庭平均收入的差异进行比较研究:申请并在国家农村就业保障计划帮助下找到工作的家庭平均收入;申请了但并没有获得工作的家庭。据称,申请人被拒绝的主要原因是缺乏可用的工作场所或现有的工作现场没有多余的工作可提供。在国家农村就业保障计划提出的早期,拒绝的情况发生率比较高。在随后的几年里,这种情况大大减少了,低于项目预计的规模和范围。我们利用这个外在的变化来计算三重差分,预估国家农村就业保障计划项目对于极端贫困家庭的影响。我们特别分两个步骤来进行。第一步,我们估计了随着时间的推移,不同的平均收入对于两种家庭的差异:申请工作并在保障计划的帮助下获得工作的家庭,申请工作但由于工作短缺而被拒绝的家庭。第二步,我们完善这个通过计算的三重差分评估,通过这两个组家庭的进一步区分,匹配的家庭平均收入是基于倾向分数。
不同于传统“双重差分模型”的建立,在2007年当收集第一个调查(基线)数据时,我们分析的国家农村就业保障计划已经在实施了。这意味着该项目对于所参与家庭长期影响的评估,不是由于项目的实施影响而是后干预数据。换句话说,有了双重差分的评估者,我们不能估计通过介绍项目收入在第一阶段的可能的转变,但我们可以追踪之后收入的增长比例差异。因此,我们的策略是比较两个家庭的差异:申请并得到工作的家庭和申请但由于岗位缺乏而被拒绝的家庭。
而发达国家越来越多地依靠工作福利项目,并以此为手段,通过他们未触及到的社会保障系统来减少工作障碍,在欠发达国家,现金薪酬的概念同样变得越来越重要。
回顾经济低迷时期以工代赈方案的悠久历史,发展中国家越来越多的开始实施公共工程项目,这不仅针对穷人的更好的利益目的,而且也使新兴劳动力建立起农村经济基础设施。在这种发展中脱颖而出是印度,印度于2006年开始雄心勃勃地推行国家农村就业保障计划。自那时以来,每个农村家庭每年有100天的非技能工作的就业保障。
作为一种方案,福利计划的基本价值在于对最需要帮助的目标受益人进行直接财政转移。人们普遍认为贫困者可能接受低工资和繁重的劳动来获得报酬(Dev,1995;Haddad&Adato,2001;Mujeri,2002;Webb,1995)。他们最近的研究发现了国家农村就业保障计划项目对于不同的收入有不同的影响。Azam(2012)探讨了项目对于农业工资的积极影响。ImbertandPapp(2013)研究表明,项目的间接效益是以更高的私人收入来体现的,这与国家农村就业保障计划工资的直接效益形式几乎是一样的。Afridiet等人(2013)研究表明,参与国家农村就业保障计划女性的增加提高了儿童的教育成果。我们最近得到的研究成果来自Liu和Deininger(2010),他们的研究表明,国家农村就业保障计划对于消费支出、摄入的能量和蛋白质、资产积累产生了重要的积极影响。
我们的研究有别于现有文献,我们评估在极端贫困的条件下,国家农村就业保障计划对于食品安全、金融包容性和健康结果的影响。食品安全对于穷人来说是一个基本问题,我们试图通过以每个家庭作为一个整体,来衡量他们每月的人均消费支出和饭菜的数量来作为成员的标准的水平。以前有关食品安全的研究文献(Folke Larsen和Bie Lilleør,2014)是 “饥饿家庭规模”,“饥饿家庭模式”是对于是否由于家里任何一个人缺乏资源而被提问的多个问题:(1)饿着去睡觉;(2)没有任何食物在家里;(3)走一天,晚上没有东西吃。除了每月的人均消费支出,我们使用类似的指标来衡量家庭成员的食品安全。
通过从金融福利的角度评估极端贫困,我们分析了一个贫穷的家庭持有任何储蓄的可能性以及可查到的储蓄数目。第三组收入的兴趣在于卫生措施,包括身体和心理健康。虽然身体健康与贫困之间的关系已在相关研究文献(Banerjee & Duflo,2011)阐述,但是心理健康与贫困之间的联系是最近才提出的,其依据的研究文献包括Banerjee(2000)、Bertrand、Mullainathan、Shar(2004)、Mullainathan和Shar(2010)。这些研究文献探讨了贫困与精神紧张之间的联系,这一联系影响行为决策,包括绝望、创业能力和表现力。
我们的主要研究结果表明,国家农村就业保障计划对极端贫困在最初实施的集奶牛有着重要的影响。福利计划参与者的生活在最初几年大幅改善,我们的分析显示,每月人均支出显著增加,其中食品消费增加了25.8卢比(9.6%),非食品类消费品增加了11.17卢比(23%)。该项目同时通过显著减少每周吃不上饭的家庭来改善了食品安全。项目对于一个贫困家庭储蓄的可能性增加了21%,人均金额增加了18.6卢比。受该项目影响的健康状况包括报道中的抑郁症发病率大幅度减少12%。心理健康的其他指标也随着时间推移发生了显著的改善。我们测量该项目对身体健康结果没有明显影响。
印度的贫困状况和国家农村就业保障计划的理论基础
Tendulkar委员会的报告(2009年)是印度政府委托进行的一项研究,该报告建立了城乡家庭的贫困线,农村家庭的贫困线为每月人均消费支出446卢比(9.7美元),城市家庭的贫困线为每月人均消费支出578卢比(12.5美元)。依据这个官方贫困线,37.2%的印度家庭都在贫困线以下,41.8%的农村居民和25.7%的城市家庭都在贫困线以下。这一数字并不少于30年前,然而,总人口所占的份额却在二十世纪七十年代早期从55%逐年下降。但是,没有发生改变的是农村地区的根深蒂固的贫穷,而且四分之三的穷人生活在农村地区(规划委员会,2008)。广阔的农村贫困地区产生的主要原因在于农村主要的还是农业经济。41%的农村穷人是非正式的农业劳动者,22%的农村穷人是个体农民。片面取向对农业意味着依赖行业生产率下降,越来越多的地区的经济发展水平落后于世界其他地区。目前,印度农业吸收了52%的劳动力,但不到五分之一对国家的GDP有贡献。尽管近期行业的增长速度与过去相比有利得多,但是在1994-2005年间,工人人均GDP增长2.2%,明显落后于同期经济系统的4.4%增长率(规划委员会,2008)。
农业生产力低下的主要原因之一在于(失业)农业劳动力的过剩。人们不得不依靠农业工作,因为尤其是面对劳动密集型、低收入和半熟练的制造业的生产模式,人们别无选择。尽管近年来制造业以前所未有的速度增长近9%,但制造业没有产生足够的就业机会来吸收未充分就业的过剩的劳动力,使得就业总人数仍然没有达到20%(财政部,2008)。与此同时,农业部门的招聘也快速下降,从1983-1994期间每年的1.8%到1994–2005期间的0.4%(规划委员会,2008)。
劳动力继续增长,这不仅仅对于没有土地的人而言收入情形越来越不乐观,因为没有土地的人总是缺少自给农业的可能性,同时,对于有土地的人其收入也越来越不乐观。可用的土地一代一代的减少,拥有土地的农民持有的比例小于1公顷的土地已经从1982年的56%上升到2007年的70%(规划委员会,2008)。因此,为了补充收入,土地所有者越来越多的加入无土地者寻求雇佣劳动的行列中。自从正规部门(仅占就业总人数的14%)广泛禁止聘用低技能的劳动者以来,非正规就业的竞争增加了,从而使得没有稳定可靠收入或基本劳动保护的人群削弱了就业者的议价能力并诱导了不稳定的就业。
在上述背景下,国家农村就业保障计划被认为是一种很有前途的政策,印度议会在2005年通过了《国家农村就业保障法案》(NREGA),并于2006年2月启动该法案。依照《国家农村就业保障法案》,每个农村家庭有权得到每年100天的非技术性工作。该工作应在申请提出的15天内提供,并且工作地点在所在家庭的5公里以内。工作完成后15天内要支付最低保障工资。自2006年2月法案在印度200个最贫穷的地区逐渐实施,到2007年4月扩大到120个地区,在2008年4月覆盖印度的其它农村地区。在我们的研究中,家庭层面的数据来自安得拉邦的梅德格地区。梅德格地区是最贫困的200个区之一,属于国家农村就业保障计划实施的第一阶段。
该计划后来不断扩大,到2008-2009年间,它包括所有的印度618个农村地区。在2009–2010财政年度,国家农村就业保障计划为5260万个农村家庭创造了工作机会。通过提供现成的就业,在两周内提出工作申请,该计划旨在当家庭没有其他的收入来源时,将家庭放在一个更好的位置来维持一个基本的收入水平。鉴于许多家庭十分贫困,这种直接的支持可能常被归结为仅仅是生存援助(参见表1)。
因为每户的工作保证限制在一年100天,但是,国家农村就业保障计划的目的不是提供充分就业,而是在劳动需求较低的时期,如在农业欠收的季节或在干旱、洪水和其他自然灾害的时候,提供临时的赚钱机会。表1显示了在公共支出项目方面,国家农村就业保障计划项目下家庭每个月工作时间领先于国家水平。而参与者似乎并没有跟随北方邦的季节性模式,同时还包括中央邦、安得拉邦和其他邦。虽然在新的财政年度,由于国家农村就业保障计划报告调整峰值膨胀而出现在4月,参与者在3月明显开始上升并且居高不下,直到6月恰逢农业欠收季节。
表1 国家农村就业保障计划的扩大(2006-2007财政年度至2009-2010财政年度)
| 
				 
  | 
			
				 2006-07  | 
			
				 2007-08  | 
			
				 2008-09  | 
			
				 2009-10  | 
		
| 
				 总支出(百万美元)  | 
			
				 2146  | 
			
				 3946  | 
			
				 6813  | 
			
				 9493  | 
		
| 
				 工作时间(百万)  | 
			
				 884  | 
			
				 1431  | 
			
				 2163  | 
			
				 2833  | 
		
| 
				 平均每天收入(美元)  | 
			
				 1.6  | 
			
				 1.9  | 
			
				 2.2  | 
			
				 2.3  | 
		
| 
				 自NREGA开始后完成的项目个数(百万)  | 
			
				 0.38  | 
			
				 0.82  | 
			
				 1.21  | 
			
				 2.10  | 
		
| 
				 水的收集和保护  | 
			
				 72.1%  | 
			
				 50.8%  | 
			
				 28.1%  | 
			
				 36%  | 
		
| 
				 农村衔接点  | 
			
				 16.6%  | 
			
				 26.4%  | 
			
				 18.5%  | 
			
				 15.9%  | 
		
| 
				 抗旱防洪灌溉  | 
			
				 4.9%  | 
			
				 11.2%  | 
			
				 36.4%  | 
			
				 31%  | 
		
| 
				 土地开发  | 
			
				 1.8%  | 
			
				 6.9%  | 
			
				 15.6%  | 
			
				 14.9%  | 
		
| 
				 其他  | 
			
				 4.5%  | 
			
				 4.7%  | 
			
				 1.4%  | 
			
				 1.7%  | 
		
备注:1美元=40卢比。
数据来源:就业和经济状况报告。
那么,国家农村就业保障计划是印度贫困的解决方案吗?考虑到几种过渡机制,其中之一是倾向于肯定的答复。然而,早期的劳动福利计划的经验告诫我们不要过于乐观,作为福利没有达到一定水平,而是超过了临时救济,让参与者长期脱离贫困。马哈拉施特拉邦作为在二十世纪七十年代实施国家农村就业保障计划的先行者,贫困的下降速度并不比印度其他地区快(Dev,1995;Hirway,2004)。
毫无疑问,国家农村就业保障计划理论上的美好遭遇了实际实施过程中的复杂性这一对手。除了提供充分的挪用基金(Dreze,Reetika&Siddhartha,2008),国家农村就业保障计划提出了管理快速和可靠的采购工作之间平衡的挑战,并建立相关和可持续的资产。由于项目可用的工人数量是需求驱动的,所以项目的选择和计划方式不仅要满足最紧急的基础设施需求,同时也满足了特定地区和特定季节对劳动力的需求。这使得项目实施需要很高的计划和组织能力。事实上,正如Chakraborty(2007)第一次评估国家农村就业保障计划时指出的,低收入国家有限的组织能力往往使项目的实施滞后。
另一个担忧是授予足够多的利益而有效缓解参与者的贫困和避免私人劳动力市场扭曲之间的冲突。因此,国家农村就业保障计划的决心是精妙而有争议的,这导致了不同的邦有很大的差异。如下表2a,二十个邦中有十个的各自数据是可用的,支付国家农村就业保障计划的工资高于非技术男性和女性劳动力的市场工资。在另外三个邦,国家农村就业保障计划支付的工资仍然超过女性的市场工资,虽然他们在其余邦完全低于市场水平。由于工资高于市场工资,公共工程对于有私营部门工作的家庭有利可图,追求普通就业的激励减少。此外,该项目还可以吸引之前找工作不活跃的人加入该项目。虽然工作的调换促进私营部门的劳动力短缺,但是一般想挣钱的人和参与者的增加而增加了项目成本,考虑到专门用于公众创造就业机会的资金有限,最终可能危及整个项目的开展。事实上,工作分配在马哈拉施特拉邦就业保障计划中实现,并且之后1988年法定最小限度的工资率翻了一番(Ravallion,Datt & Chaudhuri,1993)。
表2a 农村工资比较(2007-2008财政年度)
| 
				 
 
 国家  | 
			
				 国家农业保障计划工资  | 
			
				 
  | 
			
				 非农业非技术性市场劳动力工资  | 
		|||
| 
				 最小值  | 
			
				 年增长率  | 
			
				 男性  | 
			
				 年增长率  | 
			
				 女性  | 
			
				 年增长率  | 
		|
| 
				 安得拉邦  | 
			
				 80.00  | 
			
				 0.0%  | 
			
				 60.4  | 
			
				 12.1%  | 
			
				 44.6  | 
			
				 13.9%  | 
		
| 
				 阿萨姆  | 
			
				 73.76  | 
			
				 14.1%  | 
			
				 73.7  | 
			
				 12.3%  | 
			
				 52.4  | 
			
				 17.8%  | 
		
| 
				 比哈尔邦  | 
			
				 80.00  | 
			
				 17.6%  | 
			
				 58.3  | 
			
				 4.1%  | 
			
				 51.4  | 
			
				 0.8%  | 
		
| 
				 古吉拉特  | 
			
				 50.00  | 
			
				 0.0%  | 
			
				 56.2  | 
			
				 9.0%  | 
			
				 53.7  | 
			
				 8.7%  | 
		
| 
				 哈里亚纳邦  | 
			
				 126.05  | 
			
				 30.1%  | 
			
				 100.2  | 
			
				 4.7%  | 
			
				 93.4  | 
			
				 1.3%  | 
		
| 
				 喜马偕尔邦  | 
			
				 75.00  | 
			
				 5.3%  | 
			
				 113.6  | 
			
				 1.6%  | 
			
				 na  | 
			
				 na  | 
		
| 
				 查谟-克什米尔邦  | 
			
				 70.00  | 
			
				 0.0%  | 
			
				 109.0  | 
			
				 2.5%  | 
			
				 na  | 
			
				 na  | 
		
| 
				 卡纳塔克邦  | 
			
				 74.00  | 
			
				 10.7%  | 
			
				 49.9  | 
			
				 3.1%  | 
			
				 37.3  | 
			
				 10.3%  | 
		
| 
				 喀拉拉邦  | 
			
				 125.00  | 
			
				 0.0%  | 
			
				 168.9  | 
			
				 11.1%  | 
			
				 129.6  | 
			
				 9.5%  | 
		
| 
				 中央邦  | 
			
				 67.00  | 
			
				 7.7%  | 
			
				 40.9  | 
			
				 2.9%  | 
			
				 35.4  | 
			
				 4.9%  | 
		
| 
				 马哈拉施特拉邦  | 
			
				 69.00  | 
			
				 0.0%  | 
			
				 57.4  | 
			
				 9.1%  | 
			
				 36.2  | 
			
				 7.5%  | 
		
| 
				 曼尼普尔邦  | 
			
				 81.40  | 
			
				 12.4%  | 
			
				 52.8  | 
			
				 0.0%  | 
			
				 48.1  | 
			
				 0.0%  | 
		
| 
				 梅加拉亚邦  | 
			
				 70.00  | 
			
				 0.0%  | 
			
				 78.3  | 
			
				 12.9%  | 
			
				 47.5  | 
			
				 -10.4%  | 
		
| 
				 奥里萨邦  | 
			
				 68.75  | 
			
				 25.0%  | 
			
				 56.7  | 
			
				 8.9%  | 
			
				 46.3  | 
			
				 6.2%  | 
		
| 
				 旁遮普邦  | 
			
				 97.76  | 
			
				 0.3%  | 
			
				 103.7  | 
			
				 22.4%  | 
			
				 na  | 
			
				 na  | 
		
| 
				 拉贾斯坦邦  | 
			
				 75.25  | 
			
				 3.1%  | 
			
				 78.3  | 
			
				 9.0%  | 
			
				 71.6  | 
			
				 10.8%  | 
		
| 
				 泰米尔纳德邦  | 
			
				 80.00  | 
			
				 0.0%  | 
			
				 85.7  | 
			
				 9.1%  | 
			
				 63.5  | 
			
				 17.6%  | 
		
| 
				 特里普拉邦  | 
			
				 70.83  | 
			
				 18.1%  | 
			
				 90.0  | 
			
				 11.7%  | 
			
				 na  | 
			
				 na  | 
		
| 
				 北方邦  | 
			
				 89.67  | 
			
				 54.6%  | 
			
				 67.1  | 
			
				 8.0%  | 
			
				 56.1  | 
			
				 10.8%  | 
		
| 
				 孟加拉邦  | 
			
				 71.20  | 
			
				 3.8%  | 
			
				 61.1  | 
			
				 7.7%  | 
			
				 53.7  | 
			
				 7.0%  | 
		
表2b 妇女占总国家农业保障计划下就业人数比例
| 
				 邦名  | 
			
				 2006-07  | 
			
				 2007-08  | 
			
				 2008-09  | 
			
				 2009-10  | 
			
				 2010-11  | 
		
| 
				 安得拉邦  | 
			
				 55  | 
			
				 58  | 
			
				 58  | 
			
				 58  | 
			
				 57  | 
		
| 
				 阿萨姆邦  | 
			
				 32  | 
			
				 31  | 
			
				 27  | 
			
				 28  | 
			
				 27  | 
		
| 
				 比哈尔邦  | 
			
				 17  | 
			
				 28  | 
			
				 30  | 
			
				 30  | 
			
				 28  | 
		
| 
				 切蒂斯格尔邦  | 
			
				 39  | 
			
				 42  | 
			
				 47  | 
			
				 49  | 
			
				 49  | 
		
| 
				 古吉拉特  | 
			
				 50  | 
			
				 47  | 
			
				 43  | 
			
				 48  | 
			
				 44  | 
		
| 
				 哈里亚纳邦  | 
			
				 31  | 
			
				 34  | 
			
				 31  | 
			
				 35  | 
			
				 36  | 
		
| 
				 喜马偕尔邦  | 
			
				 12  | 
			
				 30  | 
			
				 39  | 
			
				 46  | 
			
				 48  | 
		
| 
				 查谟-克什米尔邦  | 
			
				 4  | 
			
				 1  | 
			
				 6  | 
			
				 7  | 
			
				 7  | 
		
| 
				 恰尔肯德邦  | 
			
				 39  | 
			
				 27  | 
			
				 29  | 
			
				 34  | 
			
				 33  | 
		
| 
				 卡纳塔克邦  | 
			
				 51  | 
			
				 50  | 
			
				 50  | 
			
				 37  | 
			
				 46  | 
		
| 
				 喀拉拉邦  | 
			
				 66  | 
			
				 71  | 
			
				 85  | 
			
				 88  | 
			
				 90  | 
		
| 
				 中央邦  | 
			
				 43  | 
			
				 42  | 
			
				 43  | 
			
				 44  | 
			
				 44  | 
		
| 
				 马哈拉施特拉邦  | 
			
				 37  | 
			
				 40  | 
			
				 46  | 
			
				 40  | 
			
				 46  | 
		
| 
				 奥里萨邦  | 
			
				 36  | 
			
				 36  | 
			
				 38  | 
			
				 36  | 
			
				 39  | 
		
| 
				 旁遮普邦  | 
			
				 38  | 
			
				 16  | 
			
				 25  | 
			
				 26  | 
			
				 34  | 
		
| 
				 拉贾斯坦邦  | 
			
				 67  | 
			
				 69  | 
			
				 67  | 
			
				 67  | 
			
				 68  | 
		
| 
				 泰米尔纳德邦  | 
			
				 81  | 
			
				 82  | 
			
				 80  | 
			
				 83  | 
			
				 83  | 
		
| 
				 北方邦  | 
			
				 17  | 
			
				 15  | 
			
				 18  | 
			
				 22  | 
			
				 21  | 
		
| 
				 北阿坎德邦  | 
			
				 30  | 
			
				 43  | 
			
				 37  | 
			
				 40  | 
			
				 40  | 
		
| 
				 孟加拉邦  | 
			
				 18  | 
			
				 17  | 
			
				 27  | 
			
				 33  | 
			
				 34  | 
		
| 
				 全印度  | 
			
				 40  | 
			
				 43  | 
			
				 48  | 
			
				 48  | 
			
				 48  | 
		
重要的是要注意,虽然国家农村就业保障计划规定的是男女工人的工资比例是一样的,但是,在该方案下,跨邦提供就业机会的情况还是有显著差异的。如果我们比较就业天数和女性工作者的份额,我们注意到在项目开始时女性得到了40%的工作。在2008年至2009年,这一比例提高了近一半。然而,最令人震惊的是跨邦的变化。比哈尔邦、北方邦、孟加拉邦、恰尔肯德邦、阿萨姆邦和哈里亚纳邦参与项目的女性很少,喀拉拉邦、拉贾斯坦邦、安得拉邦和泰米尔纳德邦在国家农村就业保障计划项目下一直给女性提供更大的工作份额。在全国平均每人参加工作的天数中,参加工作的女性仍保持在前几年的48%的水平上。
表2c 国家农村就业保障计划在梅德格地区的扩展
| 
				 
  | 
			
				 
 县名  | 
			
				 注册申请(自成立以来) 
  | 
			
				 
 家庭  | 
			
				 
 支出(卢比)  | 
		|||
| 
				 
  | 
			
				 2007-08年  | 
			
				 2009-10年  | 
			
				 2007-08年  | 
			
				 2009-10年  | 
			
				 2007-08年  | 
			
				 2009-10年  | 
		|
| 
				 
  | 
			
				 Alladurg  | 
			
				 5,697  | 
			
				 8,613  | 
			
				 3,316  | 
			
				 4,028  | 
			
				 142.85  | 
			
				 139.57  | 
		
| 
				 
  | 
			
				 Andole  | 
			
				 6,462  | 
			
				 9,810  | 
			
				 3,727  | 
			
				 6,285  | 
			
				 127.88  | 
			
				 374.43  | 
		
| 
				 
  | 
			
				 Chengunta  | 
			
				 8,334  | 
			
				 9,958  | 
			
				 6,350  | 
			
				 8,719  | 
			
				 215.84  | 
			
				 407.99  | 
		
| 
				 
  | 
			
				 Chinnakodur  | 
			
				 7,495  | 
			
				 11,103  | 
			
				 4,377  | 
			
				 5,117  | 
			
				 209.85  | 
			
				 184.37  | 
		
| 
				 
  | 
			
				 Doulthabad  | 
			
				 7,202  | 
			
				 10,840  | 
			
				 4,181  | 
			
				 7,540  | 
			
				 119.17  | 
			
				 591.45  | 
		
| 
				 
  | 
			
				 Dubbak  | 
			
				 9,042  | 
			
				 12,305  | 
			
				 5,969  | 
			
				 8,941  | 
			
				 179.17  | 
			
				 452.11  | 
		
| 
				 
  | 
			
				 Gajwel  | 
			
				 4,660  | 
			
				 8,388  | 
			
				 3,550  | 
			
				 7,395  | 
			
				 87.58  | 
			
				 335.73  | 
		
| 
				 
  | 
			
				 Hathnoora  | 
			
				 6,225  | 
			
				 8,294  | 
			
				 4,671  | 
			
				 6,047  | 
			
				 270.7  | 
			
				 357.41  | 
		
| 
				 
  | 
			
				 Jagdevpur  | 
			
				 5,074  | 
			
				 8,260  | 
			
				 3,916  | 
			
				 5,237  | 
			
				 159.83  | 
			
				 322.97  | 
		
| 
				 
  | 
			
				 Jharasangam  | 
			
				 5,052  | 
			
				 9,213  | 
			
				 1,969  | 
			
				 3,403  | 
			
				 114.59  | 
			
				 312.4  | 
		
| 
				 
  | 
			
				 Jinnaram  | 
			
				 1,095  | 
			
				 1,303  | 
			
				 392  | 
			
				 0  | 
			
				 17.78  | 
			
				 0  | 
		
| 
				 
  | 
			
				 Kalher  | 
			
				 7,814  | 
			
				 15,647  | 
			
				 5,163  | 
			
				 8,002  | 
			
				 174.69  | 
			
				 297.62  | 
		
| 
				 
  | 
			
				 Kangti  | 
			
				 7,050  | 
			
				 10,407  | 
			
				 4,639  | 
			
				 4,723  | 
			
				 253.62  | 
			
				 203.36  | 
		
| 
				 
  | 
			
				 Kohir  | 
			
				 5,042  | 
			
				 10,577  | 
			
				 3,545  | 
			
				 5,951  | 
			
				 351.68  | 
			
				 455.49  | 
		
| 
				 
  | 
			
				 Kondapak  | 
			
				 5,773  | 
			
				 10,019  | 
			
				 3,540  | 
			
				 5,653  | 
			
				 133.06  | 
			
				 335.18  | 
		
| 
				 
  | 
			
				 Kondapur  | 
			
				 4,929  | 
			
				 7,713  | 
			
				 2,412  | 
			
				 5,066  | 
			
				 163.11  | 
			
				 374.99  | 
		
| 
				 
  | 
			
				 Kowdipalli  | 
			
				 7,731  | 
			
				 8,277  | 
			
				 5,362  | 
			
				 5,813  | 
			
				 184.45  | 
			
				 392.54  | 
		
| 
				 
  | 
			
				 Kulcharam  | 
			
				 4,765  | 
			
				 6,313  | 
			
				 3,188  | 
			
				 4,648  | 
			
				 76.66  | 
			
				 295.16  | 
		
| 
				 
  | 
			
				 Manoor  | 
			
				 6,250  | 
			
				 11,293  | 
			
				 3,259  | 
			
				 5,743  | 
			
				 170.84  | 
			
				 371.03  | 
		
| 
				 
  | 
			
				 Medak  | 
			
				 11,293  | 
			
				 14,507  | 
			
				 7,391  | 
			
				 10,111  | 
			
				 210.98  | 
			
				 364.48  | 
		
| 
				 
  | 
			
				 Mirdoddi  | 
			
				 7,733  | 
			
				 9,019  | 
			
				 3,889  | 
			
				 5,837  | 
			
				 98.71  | 
			
				 290.69  | 
		
| 
				 
  | 
			
				 Mulugu  | 
			
				 5,785  | 
			
				 8,836  | 
			
				 4,609  | 
			
				 6,264  | 
			
				 300.52  | 
			
				 520.47  | 
		
| 
				 
  | 
			
				 Munipalli  | 
			
				 2,921  | 
			
				 6,343  | 
			
				 1,729  | 
			
				 2,707  | 
			
				 113.17  | 
			
				 196.23  | 
		
| 
				 
  | 
			
				 Nangnur  | 
			
				 4,679  | 
			
				 8,388  | 
			
				 2,787  | 
			
				 5,263  | 
			
				 118.7  | 
			
				 410.85  | 
		
| 
				 
  | 
			
				 Narayankhed  | 
			
				 11,783  | 
			
				 24,283  | 
			
				 4,864  | 
			
				 10,660  | 
			
				 269.72  | 
			
				 479.01  | 
		
| 
				 
  | 
			
				 Narsaour  | 
			
				 5,441  | 
			
				 8,548  | 
			
				 4,528  | 
			
				 5,422  | 
			
				 178.86  | 
			
				 393.89  | 
		
| 
				 
  | 
			
				 Nyalkal  | 
			
				 4,671  | 
			
				 11,409  | 
			
				 2,876  | 
			
				 4,262  | 
			
				 110.17  | 
			
				 303.56  | 
		
| 
				 
  | 
			
				 Papannapet  | 
			
				 10,065  | 
			
				 12,751  | 
			
				 4,805  | 
			
				 5,732  | 
			
				 145.72  | 
			
				 157.22  | 
		
| 
				 
  | 
			
				 Patancheru  | 
			
				 1,231  | 
			
				 1,448  | 
			
				 426  | 
			
				 0  | 
			
				 17.72  | 
			
				 0  | 
		
| 
				 
  | 
			
				 Pulkal  | 
			
				 5,670  | 
			
				 10,346  | 
			
				 4,938  | 
			
				 5,420  | 
			
				 215.68  | 
			
				 320.96  | 
		
| 
				 
  | 
			
				 Raikode  | 
			
				 4,281  | 
			
				 12,012  | 
			
				 2,890  | 
			
				 4,111  | 
			
				 164.55  | 
			
				 402.64  | 
		
| 
				 
  | 
			
				 Ramachandrapuram  | 
			
				 123  | 
			
				 123  | 
			
				 33  | 
			
				 0  | 
			
				 1.95  | 
			
				 0  | 
		
| 
				 
  | 
			
				 Ramayampet  | 
			
				 9,531  | 
			
				 11,216  | 
			
				 6,817  | 
			
				 8,720  | 
			
				 219.7  | 
			
				 515.34  | 
		
| 
				 
  | 
			
				 Regode  | 
			
				 5,092  | 
			
				 6,950  | 
			
				 3,360  | 
			
				 4,339  | 
			
				 239.77  | 
			
				 352.34  | 
		
| 
				 
  | 
			
				 Sadasivapet  | 
			
				 4,317  | 
			
				 8,046  | 
			
				 1,590  | 
			
				 3,064  | 
			
				 114.1  | 
			
				 268.38  | 
		
| 
				 
  | 
			
				 Sangareddy  | 
			
				 4,735  | 
			
				 7,919  | 
			
				 2,373  | 
			
				 3,172  | 
			
				 173.58  | 
			
				 147.91  | 
		
| 
				 
  | 
			
				 Shankarampet (A)  | 
			
				 5,964  | 
			
				 8,776  | 
			
				 3,975  | 
			
				 5,040  | 
			
				 168.62  | 
			
				 330.95  | 
		
| 
				 
  | 
			
				 Shankarampet (R.)  | 
			
				 6,218  | 
			
				 9,129  | 
			
				 4,106  | 
			
				 6,891  | 
			
				 127.47  | 
			
				 440.57  | 
		
| 
				 
  | 
			
				 Shivampet  | 
			
				 5,263  | 
			
				 8,929  | 
			
				 4,447  | 
			
				 5,425  | 
			
				 220.7  | 
			
				 421.18  | 
		
| 
				 
  | 
			
				 Siddipet  | 
			
				 11,848  | 
			
				 15,297  | 
			
				 5,240  | 
			
				 5,746  | 
			
				 202.08  | 
			
				 413.24  | 
		
| 
				 
  | 
			
				 Tekmal  | 
			
				 5,538  | 
			
				 7,214  | 
			
				 3,795  | 
			
				 4,362  | 
			
				 160.43  | 
			
				 271.62  | 
		
| 
				 
  | 
			
				 Thogutta  | 
			
				 6,094  | 
			
				 7,717  | 
			
				 3,254  | 
			
				 4,620  | 
			
				 109.68  | 
			
				 226.82  | 
		
| 
				 
  | 
			
				 Toopran  | 
			
				 6,485  | 
			
				 10,716  | 
			
				 5,673  | 
			
				 6,923  | 
			
				 355.19  | 
			
				 461.11  | 
		
| 
				 
  | 
			
				 Wargal  | 
			
				 3,101  | 
			
				 5,106  | 
			
				 1,758  | 
			
				 3,514  | 
			
				 76.43  | 
			
				 175.29  | 
		
| 
				 
  | 
			
				 Yeldurthi  | 
			
				 6,889  | 
			
				 7,183  | 
			
				 5,660  | 
			
				 5,739  | 
			
				 225.94  | 
			
				 392.81  | 
		
| 
				 
  | 
			
				 Zahirabad  | 
			
				 8,385  | 
			
				 14,699  | 
			
				 3,418  | 
			
				 6,486  | 
			
				 135.16  | 
			
				 413.1  | 
		
表2c显示了国家农村就业保障计划在2007-2008财政年度和2009-2010财政年度实施的细节,我们研究了梅德格邦参与项目的情况。在梅德格邦一共有46个县。我们可以看到在所有县对该项计划都有明显的扩张。平均每个县发的工作卡基本都增加了55%。参与该项目的家庭的数量扩张了42%,每县支出几乎翻了一番。国家农村就业保障计划的工资是政府规定的,在不同的县和地区之间没有任何变动。由于没有任何可信来源的报道,在县的级别私人劳动力市场工资数据是很难找的。
具有吸引力的工作报酬导致的第二个结果是,在私营部门工作的家庭增强了他们的议价能力,可以从他们雇主那里要求更高的工资。生产者减少利润空间的余地或者是将工资转移至消费者支付,将带来劳动力需求减少,或者是劳动力大量涌入更具吸引力的私人领域就业。后一种情况,将会导致劳动力价格上涨,并进一步要求更高的收入。有一些现象显示,市场工资水平会根据早期的马哈拉施特拉邦和比哈尔邦地区的福利制工作情况做出反应。
Imbert 和Papp在2013年的报告中指出,国家农村就业保障计划的结果不仅仅在个体和家庭水平中是固定的而且是周期性的。他们发现地方政府的工作大部分在雨季来临前一年的前6个月完成。建筑工作在雨季时无法继续,文件显示,政府尝试在雨季前结束工作,因而不需要同农业抢夺劳动者。Imbert and Papp (2013)发现了《国家农村就业保障法案》对私营部门劳动力工资季节性的影响。尽管他们发现在所有地区的工资都是大体上升的,但是他们同样发现上升最大的集中在一些地区的干旱季节,而在雨季工资并没有变化。
本节的目的是实证检验农村就业保障计划的不同特征,包括农村地区的实施情况、工作保障、工资水平、工作时间等,并结合个体家庭的福利情况,来验证该方案的目的是否达到缓解(极端)贫困的目的。排除可能的参加成本,尤其是放弃工作所带来的好处或者因为物价水平而上涨的生活成本,我们着眼于这个项目的参与者在多大程度上提高了他们的生活水平。
结果
基于logit回归分析,我们将匹配的非参与者与项目中的支持者和反对者分别作比较。比较是基于居住地,家庭规模,以及家庭是否属于预定种姓。对那些参与(包括项目支持者和反对者)与那些没有参与的,之前估计的倾向得分分别为0.515(标准误差为0.285)和0.285(0.174)。基于原始样本,由于无法找到一个足够好的参照值,我们丢失了大约7个参与者家庭的观测值。匹配后发现两组倾向分数的平均值有细微差异(参与者的得分为0.347,标准误差为0.178;与之相比较的的非参加者的得分为0.326,标准误差为0.168)。
前文研究表明,尽管参与者和非参与者在观察到的特征里十分相似,但仍有一些显著的决定性因素。首先,居住地发挥了核心作用,特别是在2007的基准年。这表明在计划的实施程度和质量上存在重要区别。在2009年,参与的程度显著地受到种姓类别的影响,表明参与者是可能被有意分派的。其次,项目参与的概率与家庭规模同步上升,这意味着随着时间的推移,相对于小规模的家庭,规模更大的家庭参与率高。
国家农村就业保障计划对月人均消费支出的影响
对农村就业保障计划结果的估计主要是随着时间的推移基于三重差分进行估计。表7给出了国家农村就业保障计划对每月人均食品支出的影响。在表7中,单差估计反映了每组每月人均食品支出的变化;进一步地,随着时间的推移,通过比较每一组的倾向得分与从未参加过国家农村就业保障计划的家庭相比,来进行双重差分估计。同时本文区别了独立于国家农村就业保障计划的消费支出。最后,三重差分估计是基于将项目支持者和反对者进行比较,可以看出农村就业保障计划对每月人均消费支出的增加有显著影响(每月增加25.8卢比)。由于项目的完成是以村为单位,因而标准误差的统计也以村为单位,这对本文的分析至关重要。
表7 国家农村就业保障计划对每个月人均食品支出的影响:三重差分测量
| 
					 
  | 
				
					 项目中的支持者  | 
				
					 匹配的非参与者  | 
				
					 否定项目者  | 
				
					 匹配的非参与者  | 
			
| 
					 2007年  | 
				
					 261.9  | 
				
					 229.5  | 
				
					 269.4  | 
				
					 252.2  | 
			
| 
					 
  | 
				
					 (14.8)  | 
				
					 (13.9)  | 
				
					 (25.5)  | 
				
					 (17.1)  | 
			
| 
					 2009年  | 
				
					 280.0  | 
				
					 264.1  | 
				
					 274.9  | 
				
					 290.0  | 
			
| 
					 
  | 
				
					 (16.1)  | 
				
					 (18.5)  | 
				
					 (25)  | 
				
					 (19.4)  | 
			
| 
					 单差(时间)  | 
				
					 18.1  | 
				
					 34.6  | 
				
					 5.5  | 
				
					 47.8  | 
			
| 
					 
  | 
				
					 (13.4)  | 
				
					 (13.2)  | 
				
					 (11.3)  | 
				
					 (15.6)  | 
			
| 
					 双差(和没有参者相比)  | 
				
					 -16.5  | 
				
					 
  | 
				
					 -42.3  | 
				
					 
  | 
			
| 
					 
  | 
				
					 (5.2)  | 
				
					 
  | 
				
					 (11.1)  | 
				
					 
  | 
			
| 
					 三差(支持者VS反对者)  | 
				
					 25.8  | 
				
					 
  | 
				
					 
  | 
				
					 
  | 
			
| 
					 
  | 
				
					 (11.5)  | 
				
					 
  | 
				
					 
  | 
				
					 
  | 
			
表8 国家农村就业保障计划对每个月人均消费支出的影响
| 
					 每月的人均消费支出  | 
				
					 三重差分值(支持者vs.反对者)  | 
			
| 
					 总消费支出  | 
				
					 26.31  | 
			
| 
					 
  | 
				
					 (19.6)  | 
			
| 
					 食品消费支出  | 
				
					 25.8  | 
			
| 
					 
  | 
				
					 (11.5)  | 
			
| 
					 非食品消费支出  | 
				
					 11.17  | 
			
| 
					 
  | 
				
					 (5.06)  | 
			
| 
					 衣物消费支出  | 
				
					 -4.43  | 
			
| 
					 
  | 
				
					 (2.48)  | 
			
| 
					 能量消费支出  | 
				
					 0.33  | 
			
| 
					 
  | 
				
					 (5.35)  | 
			
| 
					 交通消费支出  | 
				
					 -11.62  | 
			
| 
					 
  | 
				
					 (6.51)  | 
			
| 
					 健康支出  | 
				
					 -7.9  | 
			
| 
					 
  | 
				
					 (3.69)  | 
			
| 
					 教育支出  | 
				
					 7.86  | 
			
| 
					 
  | 
				
					 (5.52)  | 
			
| 
					 其它支出  | 
				
					 3.80  | 
			
| 
					 
  | 
				
					 (2.67)  | 
			
人均消费支出增长了25.8卢比,增长率为9.6%。考虑到这些都是极端贫困家庭,这个数字似乎有些低,因为我们期待一个更大的对食品消费产生的影响,但这些数字非常类似于已有文献的发现。Liu and Deininger(2010)发现国家农村就业保障计划对人均消费支出的影响增加了10%。总的来说,这些结果证明了食品消费支出增加是显著的,因为基数相对于总收入已经较大了。
表8显示了国家农村就业保障计划对不同类别的消费支出的平均三重差分估计值。同样地,标准误差的估计以村为单位。尽管每月总体消费支出的增加额是26.3卢比,但这个数据并不显著。值得注意的是,本文在子分类中有以下发现。非食品类消费品支出显著增加了11.17卢比(23%)。这包括日用品,比如化妆品、清洁剂和洗涤剂。由于实施了国家农村就业保障计划,运输支出已经大幅下降了11.62卢比(65%)。这或许是因为国家农村就业保障计划规定,就业工作地点须在5公里以内。结果还表明,家庭的月人均卫生支出减少了8卢比,这是一个明显的下降。我们将进一步探究国家农村就业保障计划是否对卫生结果有影响。
国家农村就业保障计划对食品安全,储蓄和健康的影响
为了验证国家农村就业保障计划对消费支出以外的情况的影响,以引入更广泛的福利的概念,我们扩展分析了对食品安全、储蓄和不同卫生健康状况的影响。同前文一样,标准误差的估计以村为单位,因为村庄之间在这个计划实施方式上存在差异。我们比较由于国家农村就业保障计划而显著减少的每星期家庭用餐的数量。将支持国家农村就业保障计划而放弃了每周1.6顿餐的与那些在过去两年中并没有在国家农村就业保障计划得到多少好处的相比较。我们同时以家庭成员为单位来比较这些数据。另外,与国家农村就业保障计划的项目否定者相比,我们发现每一个家庭成员在国家农村就业保障计划下能够享受更多的食物,大约每周可多享用3.2顿餐。
表9 国家农村就业保障计划对食品安全,储蓄和健康的平均影响
| 
					 项目  | 
				
					 三重差分值(支持者vs.反对者)  | 
			
| 
					 食品安全 最后一周家庭用餐的数量  | 
				
					 -1.6  | 
			
| 
					 
  | 
				
					 (0.67)  | 
			
| 
					 最后一周家庭成员用餐的数量  | 
				
					 -3.2  | 
			
| 
					 
  | 
				
					 (1.07)  | 
			
| 
					 储蓄  | 
				
					 
  | 
			
| 
					 储蓄的概率  | 
				
					 0.21  | 
			
| 
					 
  | 
				
					 (0.01)  | 
			
| 
					 人均储蓄额  | 
				
					 18.6  | 
			
| 
					 
  | 
				
					 (2.66)  | 
			
| 
					 健康  | 
				
					 
  | 
			
| 
					 心理健康指标  | 
				
					 -1.3  | 
			
| 
					 
  | 
				
					 (0.36)  | 
			
| 
					 至少一个月以内感到担心/紧张/焦虑的概率  | 
				
					 -0.12  | 
			
| 
					 
  | 
				
					 (0.51)  | 
			
| 
					 身体健康指标  | 
				
					 -2.83  | 
			
| 
					 
 由于健康状况不佳而减少的工作天数  | 
				
					 (2.42) 3.2 (2.47)  | 
			
为了理解贫困家庭的生活,以及他们的生活是否受国家农村就业保障计划的影响,我们探讨了他们的借贷和储蓄行为。如表6所示,我们发现,在两组的家庭之间的未偿还金额总额在近两年也降低了,有远离债务的趋势。但当随着时间的推移,我们通过比较两组的影响来分析国家农村就业保障计划时,发现在未偿贷款和贷款的各种组成部分方面,对于项目的支持者和否认者来说,没有统计上的显著差异。但是,国家农村就业保障计划影响了储蓄量的概率。关于家庭的报告表明,持有一些(任何)形式的储蓄大幅增长了21%。导致这一增长的可能原因之一是国家农村就业保障计划引发许多农村家庭开设银行账户。这是因为《国家农村就业保障法案》要求所有支付完成工作的家庭的报酬存入银行账户,而不是以现金的形式。当我们比较家庭的实际储蓄额时,研究结果表明,国家农村就业保障计划增加了家庭的人均储蓄额18.6卢比。这些是令人鼓舞的发现,因为储蓄是极端贫困人口自我保障的主要来源。考虑到我们数据的性质,我们观测的并不是季节性收入和消费,而只是两个时间点上的。如果我们有更高频率的数据,我们也许能够观察高储蓄对低消费的波动的影响。
身体和心理健康指标的结果揭示了国家农村就业保障计划对参与家庭的影响。在过去一年的调查中,项目计划的支持者更有可能报告他们改善的健康状况。在心理健康方面,参与者表现出更好的状况,因为他们可能感到担心,紧张或焦虑的概率比非参与者要少12%。我们也有一个复合测量的心理健康指标,指标范围从0(最好)到42(最差)。这些指标包括哭泣,感到悲伤,不想吃饭,不充足的睡眠而无法正常工作等。心理健康的复合的比较测量表明,国家农村就业保障计划显著改善了参与家庭的心理健康。这些结果表明,随着就业状况的改善,当家庭获得更多的工作,我们看到其对食品安全、金融安全以及身心健康的积极影响。分析身体健康的指标得出了相似的结果,尽管结果并不显著。
我们用复合测量的身体健康状况作为衡量指标。该指标包括易于进行日常体育活动的程度,如穿衣,爬小山,走5公里路,鞠躬,蹲或跪。比较这个指标发现,项目的支持者比否定者有更好的身体健康状况,但这在统计上并不显著。就由于健康状况不佳导致的工作损失来看,结果表明国家农村就业保障计划有利于工作损失减少3.2天,但在统计上同样不显著。这似乎令人困惑,因为人们希望增加食品安全对家庭成员的健康状况有积极的影响。一个可能的解释是,在国家农村就业保障计划下工作的性质大部分是体力劳动。对国家农村就业保障计划的态度上的数据(表5)表明,大约25%的家庭没有申请工作是因为“工作太辛苦”。这是有可能的,因此,体力劳动的本质否定了国家农村就业保障计划在健康食品消费的改善方面的努力。
我们收集了14岁以下儿童的身高和体重的数据,发现参与者和非参与者之间无显著差异。我们本想将孩子的性别数据分离出来,看看是否有任何异质的影响,但由于样本量较小,本文无法做到这一点。
结论
如果按参与者的数量来衡量,印度的国家农村就业保障计划是世界上最大的安全网计划。作为直接转移的手段,基本的福利计划有助于目标受益者。尽管这个项目最近由于低效率、高腐败受到严重批评(Niehaus & Sukhtankar,2013),但是它给了人们巨大的期望。有研究显示,国家农村就业保障计划对农业工资有不同的结果(Azam,2012),在间接效益方面有更高的私人收益(Imbert and Papp,2013),由于妇女参与上升,改善了孩子们的教育结果(Afridiet al.,2013)和消费支出,摄入的能量和蛋白质,以及资产积累(Liu and Deininger,2010)。我们的研究工作表明,国家农村就业保障计划对消除极端贫困有着重要的影响。本文对极端贫困的衡量是食品安全,储蓄和健康状况。
我们的研究结果表明,国家农村就业保障计划显著改善了极端贫困家庭的食品保障,同时还提高了其储蓄水平,但对他们的身体健康状况影响不大。本文发现,人均消费支出增加了25.8卢比(9.6%),类似于先前Liu and Deininger(2010)研究发现的由于国家农村就业保障计划产生的人均消费支出增长10%的结果。总的来说,这些结果表明,食品消费支出显著增加,且基数对于总收入来说较大。人们会预计增加粮食保障对家庭成员的健康状况有积极影响。由于国家农村就业保障计划提供的大部分是体力劳动工作,因此身体健康可能缺乏实证结果。对国家农村就业保障计划态度上的数据(表5)表明,大约25%的家庭没有申请工作,是因为“工作太辛苦”。这是有可能的,因此,体力劳动的农村就业保障计划在健康食品消费的改善方面的收获被否定。
本文用支出的变化水平和身心健康指标来检验印度的国家农村就业保障计划(NREGS)对家庭的影响。我们对安得拉邦梅德格地区198个村庄的1064个极端贫困农村家庭进行了超过两年的研究。为了准确比较以及克服自我选择的问题,我们将在国家农村就业保障计划中获得就业者和否定该计划者进行分组区分。非参与者拒绝加入的主要原因就是缺乏工地或现有工地工作机会有限。排斥发生率在国家农村就业保障计划的早期较高,但在后几年随着项目的规模和范围扩大,排斥率就慢慢减小了。我们利用这种外部变化,通过计算三重差分来估测参与国家农村就业保障计划对农村家庭的影响。特别是,为了确定国家农村就业保障计划对家庭的影响,我们分两个步骤进行。在第一步中,我们估计随着时间的推移两组样本平均结果的差异,将已经申请并被国家农村就业保障计划接受的,以及申请工作了但是由于缺乏工作机会被拒绝的进行比较。在第二步中,我们通过计算三重差分,将其进一步区分出来,从这两个组的家庭的平均结果中得出倾向得分。
结果表明,国家农村就业保障计划每月人均食品支出和非食品类消费品指出分别显著增加了25.8卢比(9.6%)和11.17卢比(23%)。该计划也改善了参与家庭每周的食品保障。该计划中贫穷农村家庭的储蓄额显著提高了21%,人均金额增加了18.6卢比。健康状况受该计划的影响包括报道的抑郁症的发病率显著地减少了12%,其它心理健康指标也表明随着时间的推移得到显著改善。该计划对我们测量的身体健康结果没有明显的影响。
稿件来源:《世界发展》2015年第67期。
		
		·论点摘编·
南亚的极端贫困有所改善,但挑战仍在
世界银行
根据世界银行的最新预测,截止2015年,生活在南亚极端贫困地区的人口数量很可能已经下降到该地区人口的13.5%。这一事实生动的表明,南亚为25年之久的全球持续脱贫进程做出了重要的贡献。
根据本月初世界银行所公布的预估数值来看,在全球范围内,今年生活在极端贫困地区的人口比例可能会下降至9.6%。这个变化是在10月17日国际消除贫困日之前实现的。世界银行正在动员其合作伙伴,因为到2030年实现消除极端贫困和推动共同繁荣的目标将需要非同寻常的共同努力,这一努力必然包括减少世界各地贫困人口的数量。
世界银行南亚地区副总裁安妮特•狄克逊认为,“由于南亚国家强劲的增长和应变能力,尽管他们在减少贫困方面已经取得了显著进展,但是该地区仍然居住着大量贫困人口。”他还认为,在世界各地,工作是摆脱贫困的主要途径。充满活力的城市化和私营企业的发展可以增加就业机会。在素质教育、医疗和社会保障的投资能带来更好的就业机会。
世界银行正在使用每天人均消费1.90美元的最新国际贫困线,这条贫困线包含了各个国家生活成本差异的新信息。这条新的贫困线保留了发展中国家先前贫困线(按2005年价格计算,每天人均消费1.25美元)的实际购买力。世界银行使用这条新的贫困线(以及新的国家级生活标准数据)预测,与2012年的18.8%相比,南亚极端贫困地区人口比例将在2015年降至13.5%。
更新后的全球贫困线和贫困比率是基于世界各地新近可用的价格数据得到的,这些价格数据不仅影响到全球贫困线的划定,而且对世界最贫困地区的人所需的生存必备品——食物、衣物和住房的花费也带来很大的冲击。然而,这一全球性措施只是许多重要解决措施中的一项,以便更好地惠及穷人和弱势群体。提高数据质量所做的努力,是本周世界银行消除贫困项目努力的一部分,世界银行正在发起一项倡议,旨在扩大对世界最贫穷国家的数据收集。
世界银行南亚地区首席经济学家马丁•拉马说,“南亚国家显示出在从短期到中期内加速增长的潜力,这应该转化为继续减少贫困的动力。”他还认为,“但该地区也可能会增加不平等,这就要求加大力度去关照弱势群体的需求,特别是40%处于贫困线以下的人群。”
稿件来源:世界银行。
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