“他们改变了全球扶贫工作的现状”

阿比吉特·巴纳吉（麻省理工学院）

埃丝特·迪弗洛（麻省理工学院）

迈克尔·克雷默（哈佛大学）

瑞典斯德哥尔摩当地时间14日中午，2019年诺贝尔经济学奖揭晓，获奖者为阿比吉特·巴纳吉(Abhijit Banerjee)、埃丝特·迪弗洛(Esther Duflo)和迈克尔·克雷默(Michael Kremer)，以表彰他们“在减轻全球贫困方面的实验性做法”。

“2019年诺贝尔经济学奖获得者进行的微观实证研究，大大提高了人类应对全球贫困的能力，提高了扶贫效率。而在当前中国进行的精准扶贫，透过‘对象要精准、项目安排要精准、资金使用要精准、措施到位要精准、因村派人要精准、脱贫成效要精准’六大精准设计，目的也是要保障和提高扶贫的效果和效率。”昨晚，复旦大学管理学院副教授褚荣伟在解析本年度诺贝尔经济学奖时说，这个奖项与中国的精准扶贫可谓“不谋而合”。

采用“随机控制实验” 发现“扶贫要先扶志”

作为一位专门从事底层贫困、尤其是流动人口工作研究的学者，褚荣伟介绍，三位经济学奖得主采用了一种新的研究方法，改变了发展经济学的传统研究思路。哈佛大学的克雷默是较早采用这种新思路的，麻省理工学院的巴纳吉和迪弗洛发展了这一新方法，“他们改变了全球扶贫工作的现状。”

那么，这种“在减轻全球贫困方面的实验性做法”，究竟是什么呢？褚荣伟说，英文简称RCT，中文翻译过来称为“随机控制实验”——它是指在一次研究中，采取两种实验措施，并将受试者随机分配到其中一组的实验方法。另外，它强调在实际经济环境中进行田野实验：打个比方，针对面临类似贫困问题的两组进行测试，一组每天给他们每人每天10美元，另一组一分钱也不给，观察他们的今后几周甚至数月后的生活变化；当然，干预工具还包括提供教育、技术等等。

实验范围广泛，而且耗钱耗时。十多年的时间，三位经济学奖得主深入亚洲、非洲的世界上最贫困农村，进行了大量的调研即“随机控制实验”，从穷人的日常生活、教育、健康等生活的多个方面，探寻贫穷真正的根源。

褚荣伟说，事实证明，三位学者的实验大大改变了全球扶贫工作的效率。巴纳吉和迪弗洛后来写下一本著名的书《贫穷的本质》，在书中，他们解释了许多贫困现象：为什么穷人吃不饱饭还要买电视？为什么他们的孩子即使上了学也不爱学习？为什么他们放着免费的健康生活不去享受，却要自己花钱买药？为什么他们能创业却难以守业？为什么大多数人认为小额信贷、穷人银行没什么效用？

三位经济学奖得主的研究，从实证的角度挑战了一个观点——穷人缺钱，所以援助穷人得靠钱。但相关研究却发现，援助越多穷人的依赖性越强，外部援助并不起决定作用。相反，要改变穷人的认知，让他们自救自助更为关键。这其实与中国传统的智慧中的“授之以鱼”与“授之以渔”差别是同一个道理，也与“扶贫要先扶志”如出一辙。

中国“实现精准扶贫” 需要“掌握有效数据”

结合中国的实际，褚荣伟介绍，改革开放40年来中国取得了扶贫的伟大成就。中国贫困人口数量从1978年末的7.7亿人，下降到2017年末的3046万人，累计减贫7.4亿人，年均减贫人口规模接近1900万，贫困发生率也从97.5%下降到3.1%，对全球减贫的贡献率超过七成。2018年，全国又有125个贫困县通过验收脱贫，1000万农村贫困人口摆脱贫困。

不过，褚荣伟同时指出，虽然成就卓著，但这场脱贫攻坚战却到了最为关键的时候，这场大考不仅仅需要更大的决心与信念，还需要一场思维的变革，如何认识理解贫困，就决定着我们会要如何减少贫困，我们要减少什么样的贫困。这里，除了政府自上而下的制度设计，还要基层科学的指导。在局部地区或特定的致贫原因情境下，从经济学奖得主的“随机控制实验”的思路中汲取相关经验，不失为进一步提高我国扶贫效率的高招。

褚荣伟举例，从上世纪80年代起，一名外国学者采用类似思路，研究我国农村儿童的教育和营养等问题，获取了一系列关键数据，对于政府关注农村儿童工作起到了积极的作用。可惜，国内的研究团队目前还很少涉及这一领域，进入贫困山村支教的人越来越多，但研究贫困、掌握数据的人很少。褚荣伟希望，当地政府、高校或研究机构、民间组织等各方，需要共同努力，能在贫困地区采取类似的思路，一方面找寻合适有效的干预手段，另一方面创造新的资源配置方式和社会创新模式，基于科学的数据指导调整实际的活动，从而保障扶贫的精准效果，为打赢扶贫攻坚战助力。其实经济学家的这种思路，对于金字塔底层的商业创新也具有一定的借鉴意义。

本报记者 张炯强