多維視角下民族地區(qū)農(nóng)戶致貧因素分析

[摘 要]改革開放以來，盡管少數(shù)民族貧困人口的數(shù)量在不斷減少，但在全國貧困人口中所占的比重仍然較高，且有集中的趨勢。少數(shù)民族貧困地區(qū)已經(jīng)成為中國集中連片特困地區(qū)的主要區(qū)域，也是當(dāng)前我國扶貧工作的主戰(zhàn)場。民族地區(qū)貧困人口主要分布在農(nóng)村地區(qū)，導(dǎo)致少數(shù)民族地區(qū)農(nóng)戶的貧困是多元因素共同作用的結(jié)果，其中，家庭規(guī)模、受教育程度、自然環(huán)境、國家政策對農(nóng)戶貧困有重要影響。因此，減貧工作也必須多管齊下。

[關(guān)鍵詞]農(nóng)村貧困；影響因素；民族地區(qū)

[中圖分類號]F328 [文獻標(biāo)識碼] A [文章編號] 1009 — 2234（2013）11 — 0080 — 03

20世紀(jì)80年代中期以來，中國政府開始實施有針對性的減貧政策，扶貧工作取得了巨大的成就。根據(jù)2011年中國農(nóng)村貧困監(jiān)測報告顯示，近十年中國農(nóng)村居民生活水平穩(wěn)步提高，貧困人口大幅減少。然而，由于區(qū)域發(fā)展的不平衡，少數(shù)民族地區(qū)的貧困問題仍然十分突出，成為影響減貧成效的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。貴州省黃平縣位于貴州省黔東南苗族侗族自治州西北部，是國家“八七扶貧攻堅計劃”的扶貧重點縣之一，由于人均耕地面積少、自然災(zāi)害頻發(fā)、基礎(chǔ)設(shè)施落后、能力素質(zhì)低下等諸多致貧因素相互作用，黃平縣的扶貧開發(fā)工作任務(wù)十分繁重。

一、 黃平縣貧困現(xiàn)狀

（一） 貧困人口多，貧困發(fā)生率高

黃平縣屬于國家扶貧開發(fā)工作重點縣，2011年末總?cè)丝跒?9.0萬人，其中鄉(xiāng)村人口為35.6萬人。相關(guān)資料顯示，2011年黃平縣農(nóng)村貧困人口為15.74萬人，農(nóng)村貧困發(fā)生率為44.2%。而根據(jù)國家統(tǒng)計局對全國31個?。ㄗ灾螀^(qū)、直轄市）7.4萬農(nóng)村居民家庭所作的抽樣調(diào)查顯示，按照最新扶貧標(biāo)準(zhǔn)線2300元為標(biāo)準(zhǔn)，全國農(nóng)村扶貧對象有1.22億人，占全部農(nóng)村戶籍人口的比重為12.7%。民族八省區(qū)農(nóng)村扶貧對象為3917萬人，占八省區(qū)農(nóng)村戶籍人口的比重為26.5%，占全國農(nóng)村扶貧對象的32%?？梢姡S平縣貧困發(fā)生率幾乎是全國平均水平的3.5倍，是民族八省的1.6倍。

（二） 致貧因素多，貧困程度深

黃平處在黔中丘原向黔東丘陵的過渡地帶上，云貴高原的地質(zhì)構(gòu)造形成這里山、丘陵、河流、溶洞、峽谷、壩子等地形地貌，自然災(zāi)害主要有干旱、冰雹、滑坡、洪澇、泥石流等，這些自然災(zāi)害對黃平縣農(nóng)業(yè)影響比較顯著。例如，黃平縣2011年受旱災(zāi)影響嚴(yán)重，全年糧食總產(chǎn)量72213噸，比上年減少28.81%。而根據(jù)相關(guān)資料顯示，黃平縣人均耕地面積僅為0.91畝。人均耕地面積少，自然災(zāi)害頻發(fā)，加之當(dāng)?shù)剞r(nóng)戶文化素質(zhì)低下及疾病原因，共同導(dǎo)致了黃平縣貧困程度深，脫貧難度大。

（三） 貧困人口主要分布在農(nóng)村，且少數(shù)民族人口及女性與老年人所占比重大

黃平縣2011年末總?cè)丝跒?9.0萬人，其中鄉(xiāng)村人口占到了91.2%，其中有44.2%的鄉(xiāng)村人口處于貧困狀態(tài)，黃平縣貧困人口主要分布在農(nóng)村。而根據(jù)國家統(tǒng)計局發(fā)布的《2012年12月份全國縣以上農(nóng)村低保情況》數(shù)據(jù)顯示，黃平縣2012年12月份農(nóng)村最低生活保障人數(shù)為77615人，其中，女性為23349人，占總低保人數(shù)的30%；老年人為22381人，占總低保人數(shù)的28.9%；未成年人及殘疾人分別為5128人和2036人，占總低保人數(shù)的6.6%和2.6%。根據(jù)問卷分析結(jié)果顯示，在被調(diào)查的300多對象中，少數(shù)民族有232人，占被調(diào)查對象的65%?？梢姡S平縣貧困人口中，少數(shù)民族人口及女性、老年人所占比重大。

二、黃平縣貧困農(nóng)戶致貧因素的實證分析

（一）調(diào)研地情況說明

黃平縣屬于國家扶貧重點縣，位于貴州省黔東南苗族侗族自治州西北部，地處黔中丘原向黔東低山丘陵過渡地帶，有苗族、漢族、革家、木佬、西家、侗族以及其他民族。屬于《中國農(nóng)村扶貧開發(fā)綱要（2011-2010年）》所劃分的14個連片特困地區(qū)中的滇黔桂石漠化區(qū)范圍內(nèi)。2011年黃平縣人均GDP及人均財政收入均低于貴州省民族貧困縣的平均水平，貧困發(fā)生率高，貧困程度深。本次對黃平縣共16個村進行調(diào)查，共回收有效問卷357份。

（二）研究假說

借鑒國內(nèi)外相關(guān)研究，結(jié)合對少數(shù)民族貧困農(nóng)戶的調(diào)查，本研究基于多維視角，將影響農(nóng)戶貧困的因素歸納為三類：環(huán)境特征、農(nóng)戶家庭特征和相關(guān)政策特征，由此提出三大研究假說。

1、環(huán)境特征對貧困形成有影響

環(huán)境特征對農(nóng)戶貧困的影響主要包括農(nóng)戶的生產(chǎn)和生活環(huán)境，比如農(nóng)戶所在鄉(xiāng)村的地理位置、自然災(zāi)害、資源狀況等。一般而言，居住在山區(qū)的農(nóng)戶貧困發(fā)生率相對要更高一些，平原和丘陵相對較低。自然災(zāi)害也總是與貧困相伴，據(jù)研究表明，二者呈正相關(guān)關(guān)系。由于本研究所采用的是在西南地區(qū)貴州省黃平縣調(diào)查所得的數(shù)據(jù)，被調(diào)查地相對集中，地形這一因素可比性不大，故只采用是否遭受自然災(zāi)害這一項進行分析。

2、農(nóng)戶家庭特征對貧困生成有影響

農(nóng)戶的家庭特征包括家庭總?cè)丝凇⑹芙逃某潭?、是否有老年人需要贍養(yǎng)、家庭成員的健康狀況等。在外部環(huán)境約束既定的情況下，家庭特征對農(nóng)戶貧困具有顯著影響（楊國濤，2010）。一般認(rèn)為，教育與農(nóng)村貧困存在顯著負相關(guān)關(guān)系，提高農(nóng)戶受教育水平能降低其陷入貧困的概率（劉修巖，2007）。而農(nóng)村居民健康水平與個人貧困發(fā)生概率呈負相關(guān)關(guān)系（王國祥，2007）。因此，本研究假定農(nóng)戶家庭規(guī)模、健康狀況對農(nóng)戶貧困有正向影響，農(nóng)戶的受教育程度對農(nóng)戶有負向影響。

3、政策對貧困生成有影響

眾多研究表明，政策是影響我國農(nóng)村貧困的重要因素。社會保障制度、扶貧政策中政策的落實和執(zhí)行的情況都將影響農(nóng)戶的貧困狀況。調(diào)查中也發(fā)現(xiàn)，地方政府在落實扶貧或社會保障相關(guān)政策時出現(xiàn)疏漏、偏差，對農(nóng)戶的貧困狀況也是有影響的。因此，本研究假設(shè)社會保障制度越完善，農(nóng)戶陷入貧困的概率就越低。

（三）模型描述

本研究將被調(diào)查農(nóng)戶是否貧困作為因變量，由于其屬于二分類變量，且變量以離散型數(shù)據(jù)為主，所以概率模型是最理想的估計方法。本研究采用Logistic模型來分析農(nóng)戶陷入貧困的影響因素。Logistic回歸模型是研究定性變量與它們的影響因素之間關(guān)系的有效分析工具。模型的因變量只有兩種選擇，事件發(fā)生與否分別用0和1來表示，1表示事件發(fā)生，0表示事件未發(fā)生。由此建立一個二元Logistic模型，分析農(nóng)戶陷入貧困的影響因素，并進一步確定因變量與自變量之間的影響程度和顯著性。

利用文章上訴因素作為自變量，構(gòu)建關(guān)于農(nóng)戶貧困的計量經(jīng)濟模型表達式如下：

Y=F（X1，X2，X3，………X7）

表達式中，Y表示農(nóng)戶的貧困情況，取值為0和1.當(dāng)Y取值為0時，代表農(nóng)戶人均收入大于2300元，處于不貧困狀態(tài)；當(dāng)Y取值為1時，代表農(nóng)戶人均收入小于2300元，處于貧困狀態(tài)。

選擇二元Logistic模型進行估計，具體的數(shù)學(xué)模型如下所示：

1n（■）=？琢+■？茁ixi+？著

Pi表示農(nóng)戶陷入貧困的概率，解釋變量Xi表示影響農(nóng)戶貧困的各類因素，系數(shù)？茁i表示解釋變量對農(nóng)戶貧困的影響程度，正的系數(shù)表示該解釋變量對農(nóng)戶貧困具有正向影響，并且系數(shù)越大表示農(nóng)戶陷入貧困的概率就越大。

（四） 模型變量說明及統(tǒng)計性描述

模型變量分為自變量和因變量兩類。其中，因變量為農(nóng)戶家庭貧困（y）：當(dāng)y=0時，表示不貧困；當(dāng)y=1時，表示處于貧困狀態(tài)；自變量分為三小類：環(huán)境特征變量（是否遭受自然災(zāi)害）、家庭特征變量（家庭規(guī)模、家庭老人數(shù)量、教育程度、患慢性病或重大疾?。?、政策變量（新型農(nóng)村合作醫(yī)療、新型農(nóng)村養(yǎng)老保險）。并預(yù)期是否遭受自然災(zāi)害、家庭規(guī)模、家庭老人數(shù)量、患慢性病或重大疾病這幾類自變量對因變量有正向影響；教育程度、新型農(nóng)村合作醫(yī)療、新型農(nóng)村養(yǎng)老保險三項對因變量起負向影響。

（五）模型運算結(jié)果

本文使用SPSS17.0統(tǒng)計軟件對調(diào)查數(shù)據(jù)進行Logistic回歸處理。在數(shù)據(jù)處理過程中，采用向前條件法（Forward： conditional），根據(jù)Score檢驗與條件參數(shù)估計逐步選擇模型中顯著的自變量，共經(jīng)歷了5個步驟，本文僅給出影響農(nóng)戶貧困的最終模型的估計結(jié)果，并將最終模型的估計結(jié)果作為本計量研究分析的主要依據(jù)。

（六）模型結(jié)果分析

1、環(huán)境特征變量

自然災(zāi)害變量的顯著性為0.004，自然災(zāi)害對農(nóng)戶的影響在1%的水平上顯著。該解釋變量的系數(shù)為0.665，從作用方向上來看，自然災(zāi)害與農(nóng)戶貧困呈正相關(guān)，與預(yù)期假設(shè)一致。這表明自然災(zāi)害的發(fā)生會對導(dǎo)致農(nóng)戶貧困。自然災(zāi)害破壞性大，將會直接導(dǎo)致經(jīng)濟損失和人員的傷亡，使得農(nóng)戶多年的積累在短時間內(nèi)被破壞掉，從而造成農(nóng)戶容易陷入貧困。

2、家庭特征變量

（1）家庭需要供養(yǎng)的老人數(shù)量通過檢驗，在5%的水平上顯著。說明家庭需要贍養(yǎng)的老人越多，家庭更容易陷入貧困。由于本調(diào)查小組于2012年7月赴貴州黃平縣開展調(diào)查時，被調(diào)查地區(qū)處于新型農(nóng)村養(yǎng)老保險初期階段，剛開始展開相關(guān)工作，農(nóng)戶還未受益，養(yǎng)老費用全部靠家庭支出，所以給家庭經(jīng)濟帶來一定的負擔(dān)。因此，數(shù)據(jù)分析顯示，家庭老人人口越多，家庭越貧困。在當(dāng)?shù)亻_始發(fā)放養(yǎng)老金之后，可能此變量的顯著性將會下降。

（2）受教育程度這一因素的顯著性為0.001，受教育程度對農(nóng)戶貧困的影響在1%的水平上顯著。該解釋變量的系數(shù)為-0.816，從作用方向來看，受教育程度與農(nóng)戶貧困呈負相關(guān)關(guān)系，與預(yù)期假設(shè)一致。這表明受教育程度對貧困具有負向影響，提高教育水平有利于降低貧困的發(fā)生率。

（3）家庭成員健康狀況患有慢性病或重大疾病通過檢驗，在1%的水平上顯著。家庭成員的健康狀況，對農(nóng)戶家庭收入可能會產(chǎn)生兩方面的影響：第一，家庭主勞動力患病，將直接影響家庭的收入獲取；第二，由于家庭成員的健康狀況不佳，特別是患有重大疾病是，患病成員不僅不能夠勞作以獲得收入，而且還要支付大量的醫(yī)藥費，同樣給家庭經(jīng)濟造成很大影響。因此，這一因素表現(xiàn)出對貧困極顯著的正向影響。

3、國家政策變量

新型農(nóng)村合作醫(yī)療這一因素對農(nóng)戶貧困的影響不顯著。可能是由于該項措施主要是針對各類群體，而不是只針對貧困農(nóng)戶所提出的保障項目，共濟性較低；加之在調(diào)查過程中，大多數(shù)的被調(diào)查者表示，由于在醫(yī)院買藥不能用新農(nóng)合報銷，而只有住院治療才能夠報銷，因此，當(dāng)他們生病時一般都去小診所或者苗醫(yī)那里抓藥吃，除非重大疾病才用到新農(nóng)合，還有人表示從沒使用過新農(nóng)合去報銷，也不清楚相關(guān)政策。因此也導(dǎo)致了這項政策對農(nóng)戶貧困影響的不顯著。新型農(nóng)村養(yǎng)老保險這一因素對農(nóng)戶的影響不顯著，可能是因為本調(diào)查小組于2012年7月赴貴州黃平縣開展調(diào)查時，被調(diào)查地區(qū)處于新型農(nóng)村養(yǎng)老保險初期階段，剛開始展開相關(guān)工作，農(nóng)戶還未受益，因此而不顯著。

三、結(jié)論及政策建議

（一）主要結(jié)論

本文借助相關(guān)文獻資料，通過對黃平縣357戶農(nóng)戶家庭貧困的影響因素回歸分析，得出的主要結(jié)論為：人力資本對農(nóng)戶貧困具有顯著影響；自然災(zāi)害會顯著影響農(nóng)戶貧困，并且影響為正向；政策制度因素對農(nóng)戶貧困概率的降低影響暫時不顯著。

人力資本對農(nóng)戶貧困具有顯著影響。教育水平對農(nóng)戶貧困具有負向影響，與預(yù)期基本一致。說明教育水平對貧困率的降低具有重要作用。而健康狀況和家庭需要贍養(yǎng)的老人數(shù)量與農(nóng)戶貧困相關(guān)，家庭成員患有疾病以及家庭需要贍養(yǎng)的老人越多，家庭就越容易陷入貧困。因此，人力資本因素仍然是制約農(nóng)戶脫貧的重要影響因素之一；自然災(zāi)害會顯著影響農(nóng)戶貧困，并且影響為正向。說明在該地區(qū)多發(fā)的自然災(zāi)害是導(dǎo)致農(nóng)戶貧困的原因之一；政策制度因素對農(nóng)戶貧困概率的降低影響不顯著。其中，新型農(nóng)村合作醫(yī)療一項，說明該項政策對貧困群體而言，針對性不強，且實施過程中有疏漏，使得受眾并未完全了解相關(guān)政策；新型農(nóng)村養(yǎng)老保險一項主要是受本調(diào)查數(shù)據(jù)的局限與影響，不具有代表性，因此不予參考。

（二）政策建議

1、加大教育培訓(xùn)的投入，提高農(nóng)戶的能力素質(zhì)水平，促進勞動力轉(zhuǎn)移

在提高基礎(chǔ)教育水平的同時，還要加強農(nóng)戶的職業(yè)技術(shù)培訓(xùn)。政府應(yīng)組織更多具有針對性的技術(shù)培訓(xùn)，在了解農(nóng)戶需求的基礎(chǔ)上，加大培訓(xùn)力度，充分調(diào)動農(nóng)戶參與培訓(xùn)的積極性，同時也要注重培訓(xùn)的質(zhì)量，以防培訓(xùn)工作流于形式。在加大培訓(xùn)力度的基礎(chǔ)上，政府應(yīng)為農(nóng)戶提供更多的就業(yè)信息，開拓就業(yè)渠道，為農(nóng)戶進行非農(nóng)轉(zhuǎn)移排除障礙。

2、提高農(nóng)戶抵御自然災(zāi)害的能力，重視其生活條件的改善

加大諸如環(huán)境保護、勞動力轉(zhuǎn)移、教育扶持等關(guān)系到農(nóng)村社會發(fā)展類項目的投入力度。對貧困地區(qū)基礎(chǔ)設(shè)施、生態(tài)環(huán)境保護工程以及水土流失、山區(qū)綜合開發(fā)等的建設(shè)要加強，以確保當(dāng)?shù)厣鷳B(tài)環(huán)境與經(jīng)濟發(fā)展相協(xié)調(diào)；加大對貧困地區(qū)道路、通訊、水利、電力等各項基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)，加強貧困地區(qū)生活設(shè)施、防災(zāi)減災(zāi)設(shè)施的建設(shè)，以解決困難戶的生產(chǎn)和生活狀況；通過加大教育培訓(xùn)投入的力度，鼓勵農(nóng)戶進行非農(nóng)轉(zhuǎn)移，發(fā)展非農(nóng)產(chǎn)業(yè)，加快推進城鎮(zhèn)化的進程，增加非農(nóng)就業(yè)的機會，提高農(nóng)戶的非農(nóng)收入。

3、進一步完善社會保障制度

目前，農(nóng)村推行的社會保障相關(guān)制度主要有新型農(nóng)村養(yǎng)老保險制度、最低生活保障制度以及新型農(nóng)村合作醫(yī)療制度，但在少數(shù)民族地區(qū)這些制度的實施力度仍然不夠，對貧困人口的針對性差，對貧困人口覆蓋面較窄。并且越溫人口因為受自然災(zāi)害和遭受疾病的影響，容易重新陷入貧困，返貧率高。因此，將全體貧困農(nóng)戶納入到社會保障體系范圍之內(nèi)，建立更具針對此性的社會保障制度，完善社會救助體系，加強衛(wèi)生醫(yī)療設(shè)施的投入對于少數(shù)民族地區(qū)貧困人口貧困狀況的改善有極其重要的意義。

〔參 考 文 獻〕

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〔5〕中國發(fā)展研究基金會組織.在發(fā)展中消除貧困：中國發(fā)展報告2007〔M〕.北京：中國發(fā)展出版社，2007.

〔責(zé)任編輯：陳 思〕