农村两免一补政策实施效果

瞄准的评估是运用学生家庭调查数据，通过建立计量经济模型分析“一补”的主要决定因素和特点来进行的。其中，特别关注贫困家庭、单亲家庭、孤儿、残疾等特点对学生能否享受“两免一补”的影响。由于需要分析的是样本学生是否享受“一补”，计量经济模型的被解释变量是一个二值虚拟变量，即享受“一补”或没有享受“一补”，选择建立了Logit模型。假设学生享受“一补”的概率是：

其中Φ（.）表示Logistic分布的累积分布函数，j代表有中小学学生的农户，k代表学生。模型中被解释变量pjk表示2005年秋季农户j的学生k是否享受“一补”，取值1表示享受，取值0表示没有享受。解释变量中，Plotjk代表学生家庭的一组特征，包括家庭贫困、单亲家庭、孤儿、家庭学生数量、学习成绩；变量Hhj代表学生家庭社会关系的一系列基本特征，主要包括家长是否村干部、是否学校领导或教师，和村干部、学校领导和教师有无亲属或朋友关系，和县、乡主管教育的政府工作人员有无亲属或朋友关系；变量Dj代表j农户所在乡的虚变量，控制除上述因素以外的乡级共同的不可观测的因素。εjk是扰动项。α、β、γ和θ是待估参数（矩阵）。

乡虚变量的参数省略，通过似然比卡方的观测值和对应的概率ρ值检验解释变量全体和Logitρ的线性关系是否显著。通过回归系数的显著性检验逐个检验模型中各解释变量与Logitρ的线性关系是否显著，采用Wald检验统计量。通过错判矩阵、Nagelkerke R2统计量检验方程的拟合优度。

当学生成绩、学生家庭经济情况、家庭学生数量、是否单亲家庭、是否孤儿、是否村干部、是否学校领导或教师，和村干部、学校领导和教师有无亲属或朋友关系，和县、乡主管教育的政府工作人员有无亲属或朋友关系全部解释变量进入模型时，变量选择进入法，结果如表4-7。

表4-6　“一补”描述统计表

（续表）

注：资料来源为调查问卷。

表4-7显示了对品质变量产生虚拟变量的情况，产生的虚拟变量名为：原变量名（编码）。可以看到：对学习成绩生成了三个虚拟变量名为学习成绩（1）、学习成绩（2）和学习成绩（3），分别表示学习成绩是否优、学习成绩是否良和学习成绩是否中，三变量均为0时表示学习成绩差；对家庭经济生成了两个虚拟变量名为家庭经济状况（1）、家庭经济状况（2），分别表示家庭经济是否富裕和家庭经济是否一般，两变量均为0时表示家庭经济贫困；对单亲家庭、和学校领导和教师有无亲属或朋友关系、是否村干部、和村干部有无亲属或朋友关系、近年家庭有无发生致贫事件变量分别都生成了一个虚拟变量名分别为单亲家庭（1）、和学校领导和教师有无亲属或朋友关系（1）、是否村干部（1）、和村干部有无亲属或朋友关系（1）、近年家庭有无发生致贫事件（1），分别表示不是单亲家庭、和学校领导和教师没有亲属或朋友关系、不是村干部、和村干部没有亲属或朋友关系、近年家庭没有发生致贫事件，取制值0时分别表示是单亲家庭、和学校领导和教师有亲属或朋友关系、是村干部、和村干部有亲属或朋友关系、近年家庭有发生致贫事件。

表4-7　原变量名（编码）

注：资料来源为调查问卷。

表4-8显示了Lodistic 分析初始阶段（第零步）方程中只有常数项时的错判矩阵。可以看到，118人实际没享受到“一补”且模型预测正确，正确率为100%；42人实际享受“一补”了但模型均预测错误，正确率为0%。模型总的预测正确率为73.8%。

表4-8　初始阶段（第零步）方程中只有常数项时的错判矩阵

表4-9显示了待进入方程的各个变量的情况。各数据项的含义依次是，Score检验统计量的观测值、自由度和概率ρ值，可看出解释变量中只有学习成绩好的概率小于显著性水平0.10、0.05、0.01，因此只有学习成绩好坏和是否享受到“一补”有关。

表4-9　待进入方程的各个变量情况

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表4-10显示了Lodistic 分析第一步时回归方程显著性检验的总体情况，可以看到，与前一步相比，似然比卡方的观测值为6.520，概率ρ值为0.589。如果显著性水平为0.01、0.05、0.10，由于概率ρ值大于显著性水平α，应接受零假设，认为所有回归系数同时为零，解释变量全体与Logitρ之间的线形关系不显著，采用该模型不合理。

表4-10　第一步时回归方程显著性检验的总体情况

当解释变量只有学习成绩、家庭经济情况、和村干部有无亲属或朋友关系、和学校领导和教师有无亲属或朋友关系进入模型分析时，变量选择进入法，结果如下：

表4-11　初始阶段（第零步）方程中只有常数项时的错判矩阵

表4-12　待进入方程的各个变量情况

当解释变量只有学习成绩、家庭经济情况、和村干部有无亲属或朋友关系、和学校领导和教师有无亲属或朋友关系时解释变量全体与LogitP显著，采用该模型合理。只有学习成绩优的解释变量概率小于显著性水平0.05、0.01，因此只有学习成绩好和是否享受到“一补”有关。

表4-13　第一步回归方程显著性检

表4-14显示了模型拟合优度方面的指标，-2的似然函数值越小则模型的拟合优度越高。该值教大，所以模型的拟合优度并不理想，从Nagelkerke R2也可以看到其值离1较远，因此拟合优度较低。

表4-14　模型拟合优度指标

表4-15　第一步错判矩阵

表4-16　模型中回归系数指标

由表4-15可看出模型总的预测正确率为73.8%，与前一步相比总体预测精度没有变化。