3.3　数据来源及变量说明

3.3.1　数据来源

本章数据主要来自《新中国六十年统计资料汇编》《中国统计年鉴》《中国贫困监测报告》以及各省区相应年份统计年鉴，数据格式为2000—2010年西部十二省区面板数据。其中农村贫困和城市贫困数据分别来源于历年《中国贫困监测报告》和各省区统计年鉴；总体产出、分部门产出、产值结构、劳动密集度、基础设施和教育水平分别由《新中国六十年统计资料汇编》和2010、2011年《中国统计年鉴》整理计算得到。

3.3.2　变量说明

（1）被解释变量。贫困状况是本章的被解释变量，将西部地区贫困界定为收入贫困，暂时不考虑能力贫困和权利贫困。在测度指标选择上，借鉴Dollar和Kraay（2002）以及张萃（2011）的做法，从贫困人口收入的角度对贫困状况进行测度。其中农村贫困数据来源于《中国农村贫困监测报告》，用“各地区扶贫重点县农村居民纯收入”反映农村贫困。城市贫困数据来源于各省区统计年鉴，用按收入等级分的最低20%的城镇居民收入反映城市贫困状况。本章所有货币单位数据均以2000年为基期进行了价格调整。

（2）解释变量

经济增长：用总产出变动率表示。根据理论模型的推论一，经济增长能够通过提升贫困者收入水平，对贫困减缓产生正向影响，总体经济增长的参数估计预期为正值。

产业结构：用三次产业产值比重表示，在实际分析过程中，我们将各产业份额与增长率的乘积（）引入计量模型。根据推论二，三次产业的减贫弹性系数应该不同，即在常用显著性水平上应该能够拒绝原假设，δ₁=δ₂=δ₃。

劳动密集度加权增长率：是各部门经济增长与其产值比重以及劳动力密集度（l_i/s_i）的加权值，其计算公式为，。根据理论模型推论三，经济增长的劳动力密集程度越高，则越有利于贫困减缓，因此参数估计预期为正值。

（3）主要控制变量。本章主要选取了基础设施和教育水平两个控制变量，分别用每平方公里的公路里程数和人均教育经费支出表示。涉及货币单位的变量均以2000年为基期进行了价格调整。教育对贫困减缓的影响远比理论显示的更为复杂，虽然大多数研究都认为教育能够使贫困者获益，但教育对贫困减缓的影响在不同部门，对不同的教育水平、不同的收入群体存在多样可能。教育水平对贫困减缓效应的参数估计符号需要实证检验。基础设施投资与贫困减缓之间并非简单关联，两者关系还取决于基础设施的类型、新增基础设施的部门。除此之外，基础设施对贫困减缓的作用在短期和中长期有所不同，并受政府管理以及制度的质量影响。该参数估计值符号同样需要通过实证来检验。由于研究时点从2000年开始，序列较短，研究对象同为西部地区，故忽略不平等程度的影响。