東北貧困區(qū)多維致貧因素評(píng)價(jià)及實(shí)證分析

李 平

（綏化學(xué)院 經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，黑龍江 綏化 152061）

0 引言

減少并最終消除貧困，已經(jīng)成為世界各國(guó)的共識(shí)。2017年，黨的十九大報(bào)告指出，堅(jiān)持精準(zhǔn)扶貧、精準(zhǔn)脫貧，確保到2020年我國(guó)解決區(qū)域性整體貧困問(wèn)題。東北貧困區(qū)的致貧原因不同于老、少、邊區(qū)和山區(qū)，致貧因素更為廣泛和分散。針對(duì)這類貧困區(qū)致貧因素剖析，有助于提高精準(zhǔn)脫貧政策的精準(zhǔn)性，有助于實(shí)現(xiàn)不同貧困類型的區(qū)域整體脫貧。

從已有的研究看[1-4]，方法應(yīng)用從定性轉(zhuǎn)向定量，瞄準(zhǔn)對(duì)象從貧困縣域轉(zhuǎn)變?yōu)樨毨Ъ彝ズ蛡€(gè)體，研究成果日益豐富。但還存在有待完善的方面：第一，已有研究層面相對(duì)較宏觀，試圖找到普適性的扶貧對(duì)策，這并不符合精準(zhǔn)扶貧的戰(zhàn)略要求，精準(zhǔn)扶貧應(yīng)結(jié)合不同致貧因素采取個(gè)性方案。第二，資源豐富，以平原為主的東北地區(qū)，也仍有大部分農(nóng)村人口生活在貧困線以下，與貧困山區(qū)和特困的老、少、邊地區(qū)相比，其致貧原因同樣值得我們思考。第三，在致貧因素的分析中，學(xué)者們大都從收入角度細(xì)化，事實(shí)上支出也是影響貧困的重要因素，社會(huì)保障對(duì)貧困的減緩也有一定的影響，綜合考察收入、支出及社保保障等方面的因素對(duì)減緩貧困的研究還不多。因此，如何從收入、支出、社會(huì)保障3個(gè)方面綜合考察致貧因素，如何對(duì)致貧原因及貧困程度進(jìn)行科學(xué)的分析，如何根據(jù)最重要致貧原因找到精準(zhǔn)的脫貧辦法，既是學(xué)術(shù)界也是減貧工作實(shí)踐者關(guān)注的問(wèn)題。本文試圖通過(guò)調(diào)研，以黑龍江省部分貧困地區(qū)為樣本，辨貧困之癥，施精準(zhǔn)之策，為該區(qū)域整體脫貧提供參考借鑒。

1 研究設(shè)計(jì)

根據(jù)精準(zhǔn)扶貧戰(zhàn)略的內(nèi)在要求，結(jié)合貧困地區(qū)不同實(shí)際狀況，分析黑龍江省貧困家庭的致貧原因，以便有針對(duì)性的采取有效脫貧措施，提高扶貧工作的精準(zhǔn)度，如期實(shí)現(xiàn)我國(guó)2020年脫貧目標(biāo)。本文借鑒基層貧困政府“望、聞、問(wèn)、切”治貧手段及國(guó)際上通用的多維貧困指數(shù)MPI、格萊珉基金會(huì)編制的中國(guó)農(nóng)村貧困記分卡等方法及學(xué)者帥傳敏（2016）[5]、陳燁烽（2017）[6]等關(guān)于貧困的多維測(cè)度，考慮到黑龍江農(nóng)村當(dāng)前的貧困現(xiàn)狀，從收入、支出和社會(huì)保障3個(gè)方面設(shè)立了11個(gè)影響貧困程度的具體指標(biāo)，通過(guò)問(wèn)卷調(diào)查，收集一手?jǐn)?shù)據(jù)，了解黑龍江省部分貧困家庭的致貧因素及貧困程度，利用OLS的“參數(shù)線性”采用對(duì)數(shù)模型形式，找到致貧程度與部分致貧因素之間的彈性，更深刻的了解不同因素對(duì)貧困程度的影響，最后，突出主要致貧因素，有針對(duì)性的對(duì)精準(zhǔn)脫貧提供可借鑒的措施。

2 多維致貧因素評(píng)價(jià)指標(biāo)體系構(gòu)建及數(shù)據(jù)來(lái)源

2.1 指標(biāo)體系構(gòu)建

本文的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系構(gòu)建中，多維致貧因素由3個(gè)一級(jí)指標(biāo)來(lái)刻畫，即收入指標(biāo)、支出指標(biāo)、社會(huì)保障指標(biāo)。一級(jí)指標(biāo)進(jìn)一步分解為5個(gè)二級(jí)指標(biāo)。首先，收入指標(biāo)由勞動(dòng)力情況、就業(yè)情況、資產(chǎn)情況等3個(gè)指標(biāo)構(gòu)成。人力資本和勞動(dòng)經(jīng)濟(jì)學(xué)的相關(guān)理論表明，勞動(dòng)力的數(shù)量和質(zhì)量決定了對(duì)其他生產(chǎn)要素的支配，依靠就業(yè)取得的勞動(dòng)性收入和依靠資產(chǎn)取得的經(jīng)營(yíng)性收入是構(gòu)成家庭收入的主要來(lái)源。其次，支出指標(biāo)由生活及教育指標(biāo)刻畫。具體而言，對(duì)于貧困家庭來(lái)說(shuō)，其支出主要由受家庭規(guī)模影響的基本生活支出和培養(yǎng)子女接受高等教育的支出構(gòu)成。最后，社會(huì)保障指標(biāo)由低保和保險(xiǎn)情況指標(biāo)刻畫。嚴(yán)格意義上講社會(huì)保障包括社會(huì)保險(xiǎn)（俗稱五險(xiǎn)一金）、社會(huì)福利（公共福利和特殊福利）、社會(huì)救濟(jì)和社會(huì)優(yōu)撫[7]，而與貧困群體密切相關(guān)的社會(huì)救助和社會(huì)保險(xiǎn)刻畫了社會(huì)保障指標(biāo)。最終該評(píng)價(jià)指標(biāo)體系由11個(gè)3級(jí)指標(biāo)構(gòu)成。具體見(jiàn)表1。

表1 多維致貧因素評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

2.2 數(shù)據(jù)來(lái)源

通過(guò)隨機(jī)分層抽取黑龍江省5個(gè)國(guó)家級(jí)貧困縣，5個(gè)省級(jí)貧困縣，撫遠(yuǎn)、饒河、海倫、拜泉、泰來(lái)、克山、依安、富裕、杜爾伯特和龍江縣。以家庭（戶）為調(diào)查對(duì)象，在25名學(xué)生調(diào)查員的協(xié)作下，實(shí)地調(diào)研，通過(guò)問(wèn)卷星經(jīng)電腦和手機(jī)終端發(fā)放1000份問(wèn)卷試，回收993份，經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)清洗有效樣本860份。

3 貧困地區(qū)致貧因素與貧困程度分析

3.1 主要指標(biāo)統(tǒng)計(jì)性描述

根據(jù)上述評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，結(jié)合實(shí)際情況按一定權(quán)重給各指標(biāo)賦值，其中收入指標(biāo)與貧困程度呈反向變化，因此采用逆向賦值，即勞動(dòng)力數(shù)量越多貧困程度得分越少，就業(yè)人數(shù)越多，貧困程度得分越少，依此類推。社會(huì)保障指標(biāo)中的社會(huì)保險(xiǎn)對(duì)貧困也有減緩作用，因此賦值時(shí)同樣采用逆向賦值法。有爭(zhēng)議的指標(biāo)是低保情況，一方面低保有減緩貧困的作用，另一方面，低保家庭是貧困程度嚴(yán)重的群體?？紤]到低保家庭生活實(shí)際和部分貧困縣建檔立卡的標(biāo)準(zhǔn)，本文認(rèn)為享受低保的家庭是貧困程度嚴(yán)重的代表，因此享受低保的家庭在數(shù)據(jù)處理上增加貧困程度的得分，根據(jù)這些標(biāo)準(zhǔn)，最終本次調(diào)查研究貧困程度滿分為100分，代表極端貧困，最低分為0份，代表非貧困群體。貧困程度得分與對(duì)于貧困程度對(duì)應(yīng)見(jiàn)表2。

表2 貧困得分與貧困程度對(duì)應(yīng)表

根據(jù)一手調(diào)研數(shù)據(jù)，按權(quán)重及累積得分標(biāo)準(zhǔn)，計(jì)算每個(gè)指標(biāo)具體數(shù)值，對(duì)各指標(biāo)數(shù)值進(jìn)行統(tǒng)計(jì)性描述，具體情況見(jiàn)表3。

表3 黑龍江10縣樣本主要指標(biāo)統(tǒng)計(jì)描述

根據(jù)表3，貧困程度得分均值為54.08分，可見(jiàn)黑龍江省貧困程度處于中等貧困，接近重度貧困。中等貧困的群體正是精準(zhǔn)扶貧戰(zhàn)略中扶持主體，這部分群體最可能通過(guò)內(nèi)生性發(fā)展，擺脫長(zhǎng)期貧困。

從其他均值指標(biāo)看，黑龍江省中等貧困群體的特征有，家庭勞動(dòng)力數(shù)量均值為2.05，表示黑龍江省貧困地區(qū)家庭平均勞動(dòng)力在2名左右。勞動(dòng)力教育得分均值為3.81，結(jié)合勞動(dòng)力受教育程度的調(diào)查評(píng)分轉(zhuǎn)換標(biāo)準(zhǔn)，這個(gè)水平接近初中（初中水平4分）。省外就業(yè)得分均值7.79（10分對(duì)應(yīng)0人省外就業(yè)，6分對(duì)應(yīng)1人省外就業(yè)），該指標(biāo)是反向指標(biāo)，得分越多，表示省外就業(yè)人員越少，說(shuō)明黑龍江貧困地區(qū)家庭每戶不足1人在省外就業(yè)，省內(nèi)就業(yè)得分均值6.49，表示，表示黑龍江貧困地區(qū)家庭每戶不足1人在省內(nèi)就業(yè)。土地?fù)碛械梅志?.65，表示家庭貧困擁有土地10～12畝左右。農(nóng)業(yè)機(jī)械得分均值6.52，表示沒(méi)有農(nóng)業(yè)機(jī)械的家庭戶較多。交通工具得分均值2.57，表示主要交通工具是電動(dòng)車、摩托車和自行車。家庭規(guī)模得分均值3.95，表示調(diào)研地區(qū)家庭平均有近4口人。教育支出得分均值2.58，表示該地區(qū)貧困家庭有不到1名大學(xué)生。從保險(xiǎn)情況的均值看，6.21表示這些貧困地區(qū)家庭主要購(gòu)買的是農(nóng)村合作醫(yī)療保險(xiǎn)，新農(nóng)合的覆蓋率很高。最后，低保情況均值得分為1.12分（總分10分），表明低保覆蓋率很低。

3.2 貧困地區(qū)收入、支出、社?？傮w情況分析

（1）從收入角度看：勞動(dòng)力的數(shù)量和質(zhì)量影響就業(yè)收入。依據(jù)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)分析，黑龍江貧困地區(qū)平均每個(gè)家庭有2名左右的勞動(dòng)力，具有精準(zhǔn)扶貧要求的勞動(dòng)力供給基礎(chǔ)，充分調(diào)動(dòng)家庭勞動(dòng)力有助于精準(zhǔn)脫貧的實(shí)現(xiàn)。貧困地區(qū)家庭主要?jiǎng)趧?dòng)力的平均受教育程度接近為初中水平，處于較低水平，提供勞動(dòng)力的素質(zhì)和技能要兼顧其自身受教育程度。對(duì)比省內(nèi)外兩個(gè)就業(yè)指標(biāo)發(fā)現(xiàn)，黑龍江省貧困地區(qū)就業(yè)問(wèn)題嚴(yán)重，貧困群體依靠就業(yè)取得收入十分困難，且去省外就業(yè)的意愿低于省內(nèi)，就業(yè)表現(xiàn)出較強(qiáng)的鄉(xiāng)土依賴。

（2）從支出角度看：對(duì)比家庭基本生活支出和教育支出，從平均水平來(lái)看前者對(duì)貧困的影響更大，這表明，基本生活支出在貧困家庭的消費(fèi)結(jié)構(gòu)中占很大比例，這部分支出具有剛性特征，改變支出結(jié)構(gòu)，提高收入是關(guān)鍵。除此之外，對(duì)教育的投資也是對(duì)人力資本的投資，對(duì)擺脫貧困有重要意義。

（3）從社保角度看：新型農(nóng)村合作醫(yī)療覆蓋率很高，接近100%。說(shuō)明在開(kāi)展扶貧工作的同時(shí)，在社會(huì)保障方面，改革新農(nóng)合醫(yī)?？蓸O大改善因病致貧。根據(jù)調(diào)查，低保覆蓋率僅為11.83%，相對(duì)較低，作為社會(huì)保障的安全網(wǎng)，低保是最后一道屏障。關(guān)于提高還是降低低保水平，學(xué)界并無(wú)統(tǒng)一的定論。本文認(rèn)為通過(guò)提高低保水平不能從根本解決精準(zhǔn)脫貧，脫貧還應(yīng)依賴于內(nèi)生動(dòng)力，授人以漁的效果要遠(yuǎn)遠(yuǎn)好于授人以魚。

（4）其他方面：具體調(diào)查還表明，黑龍江省貧困地區(qū)中就業(yè)群體有75.27%選擇省內(nèi)就業(yè)，體現(xiàn)了東北地區(qū)貧困群體就鄉(xiāng)土的嚴(yán)重依賴。就業(yè)群體從事行業(yè)則表明，從事一產(chǎn)相關(guān)行業(yè)的群體比重達(dá)45.16%，從事二產(chǎn)相關(guān)行業(yè)的群體比重為25.73%，這與黑龍江省產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)中一產(chǎn)比重仍然很大的現(xiàn)實(shí)相符?？梢?jiàn)，大力發(fā)展第三產(chǎn)業(yè)不僅有利于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化，同時(shí)具有巨大的精準(zhǔn)脫貧的潛力。

4 致貧因素的OLS分析

4.1 基本原理

4.1.1 主成分分析的基本原理

主成分分析是數(shù)學(xué)上對(duì)數(shù)據(jù)降維的一種方法。其基本思想是設(shè)法將原來(lái)眾多的具有一定相關(guān)性的指標(biāo)X1，X2，...，XP（p個(gè)指標(biāo)），重新組合成一組較少個(gè)數(shù)的互不相關(guān)的綜合指標(biāo)Fm來(lái)代替原來(lái)指標(biāo)。由數(shù)學(xué)知識(shí)可知，每一個(gè)主成分所提取的信息量可用其方差來(lái)度量，其方差Var(F1)越大，表示F1包含的信息越多。因此在所有的線性組合中選取的F1應(yīng)該是X1，X2，…，XP的所有線性組合中方差最大的，故稱F1為第一主成分。如果第一主成分不足以代表原來(lái)p個(gè)指標(biāo)的信息，再考慮選取第二個(gè)主成分指標(biāo)F2，為有效地反映原信息，F(xiàn)1已有的信息就不需要再出現(xiàn)在F2中，即F2與F1要保持獨(dú)立、不相關(guān)，用數(shù)學(xué)語(yǔ)言表達(dá)就是其協(xié)方差Cov(F1,F2)=0，所以F2是與F1不相關(guān)的X1，X2，…XP的所有線性組合中方差最大的，故稱F2為第二主成分，依此類推構(gòu)造出的F1、F2、…、Fm為原變量指標(biāo) X1，X2，…，XP的第一，第二，…，第m個(gè)主成分。

4.1.2 最小二乘法基本原理

本文采用最小二乘回歸分析，因?yàn)椤熬€性”的特點(diǎn)使最小二乘法在誤差分析方面較之其他方法具有不可替代的優(yōu)勢(shì)。在1809年高斯對(duì)最小二乘估計(jì)進(jìn)行的誤差分析中發(fā)現(xiàn)，在線性模型的所有無(wú)偏估計(jì)類中，最小二乘估計(jì)是唯一的方差最小的無(wú)偏估計(jì)。其基本原理也非常便于理解：

求上式最小值，根據(jù)其一階條件，可求參數(shù)列向量如下：

在上述基本原理的基礎(chǔ)上，利用模型的“參數(shù)線性”采用對(duì)數(shù)模型形式。對(duì)數(shù)模型有很多優(yōu)點(diǎn)。第一，對(duì)數(shù)模型測(cè)量的是百分比的的變化，因此不會(huì)隨變量的測(cè)量尺度的不同而變化。第二，可以直接估計(jì)彈性值。第三，對(duì)于被解釋變量的觀測(cè)值皆取正值的模型，條件分布往往有異方差問(wèn)題或非對(duì)稱分布，而采用取y的對(duì)數(shù)的方法會(huì)緩解這種負(fù)面問(wèn)題。第四，對(duì)數(shù)y的分布比較窄，抑制了非正常值的影響。

4.2 用問(wèn)卷調(diào)查數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證分析

4.2.1 利用R軟件，安裝psych包做主成分分析

（1）利用上述11個(gè)具體指標(biāo)做主成分分析，結(jié)果如表4所示。

表4 不同數(shù)量主成分貢獻(xiàn)信息

根據(jù)軟件分析的結(jié)果，提取6個(gè)主成分累計(jì)解釋了整個(gè)變量78%的方差，解釋程度效果好。提取6個(gè)主成分的名稱及系數(shù)構(gòu)成如下頁(yè)表5所示。

表5 6個(gè)主成分權(quán)重信息

4.2.2 利用R做回歸分析

（1）以提取的6個(gè)主成分作為解釋變量，以低保得分作為被解釋變量，模型為：

利用R軟件實(shí)現(xiàn)回歸分析，回歸結(jié)果如表6所示。

表6 回歸結(jié)果

根據(jù)上述結(jié)果，調(diào)整R2值超過(guò)85%，模型擬合較好，提取的6個(gè)主成分作為被解釋變量中有4個(gè)主成分顯著，按其參數(shù)大小依次為勞動(dòng)力質(zhì)量成分（0.96223）、農(nóng)機(jī)成分（0.27350）、交通工具成分（0.24848）和省內(nèi)就業(yè)成分（-0.16842）。

5 結(jié)論

第一，勞動(dòng)力質(zhì)量因素對(duì)貧困發(fā)生的影響最大。根據(jù)數(shù)據(jù)量化得分轉(zhuǎn)換可知，勞動(dòng)力質(zhì)量越低，其貧困貢獻(xiàn)得分越大，因此勞動(dòng)力質(zhì)量得分與貧困程度正相關(guān)。因此解決黑龍江省的貧困應(yīng)該重視提高勞動(dòng)力素質(zhì)，依據(jù)資源稟賦提高勞動(dòng)力供給的針對(duì)性，以國(guó)家供給側(cè)改革為契機(jī)，結(jié)合產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整，按不同地區(qū)資源稟賦，開(kāi)發(fā)不離鄉(xiāng)土的就業(yè)崗，位宜農(nóng)則農(nóng)、宜漁則漁、宜林則林、宜草則草、宜游則游，建設(shè)美麗家園的同時(shí)實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)脫貧。精準(zhǔn)脫貧戰(zhàn)略應(yīng)著重考慮貧困地區(qū)人力資本積累的建設(shè)。貧困地區(qū)可持續(xù)脫貧應(yīng)積極落實(shí)國(guó)家“雨露計(jì)劃”，特別是針對(duì)“兩后生”進(jìn)行技術(shù)培訓(xùn)，提高勞動(dòng)力的人力資本積累及有效勞動(dòng)能力水平以滿足勞動(dòng)市場(chǎng)需求。

第二，農(nóng)用機(jī)械擁有情況對(duì)貧困發(fā)生也有較大影響。原始數(shù)據(jù)以農(nóng)村貧困家庭擁有農(nóng)用機(jī)械的馬力為基礎(chǔ)，經(jīng)過(guò)量化處理，農(nóng)機(jī)馬力越小對(duì)貧困貢獻(xiàn)越大，其貧困得分越高，因此，農(nóng)機(jī)擁有得分與貧困程度正相關(guān)。解決黑龍江省的農(nóng)村貧困問(wèn)題，從農(nóng)機(jī)擁有來(lái)看，可以以合作社為載體，購(gòu)置適用的大型農(nóng)機(jī)，提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率，強(qiáng)化資產(chǎn)收益脫貧，創(chuàng)新精準(zhǔn)脫貧機(jī)制在實(shí)踐中的應(yīng)用，以國(guó)家固定資產(chǎn)入股參與經(jīng)濟(jì)建設(shè)，股權(quán)作為資本匹配給貧困主體[8]，解決其因資本不足產(chǎn)生的貧困。

第三，交通工具因素也是影響貧困發(fā)生的主要因素之一。原始數(shù)據(jù)表明擁有交通工具的類型，如擁有自行車、電動(dòng)車汽車等。在量化得分轉(zhuǎn)換中，級(jí)別越低的交通工具對(duì)貧困貢獻(xiàn)越大，該項(xiàng)得分越多，因此交通工具指標(biāo)也與貧困程度正相關(guān)?，F(xiàn)代社會(huì)技術(shù)的進(jìn)步、交通的發(fā)展使得空間距離逐漸縮小，脫貧致富離不開(kāi)現(xiàn)代社會(huì)的發(fā)展要求，加強(qiáng)與外界溝通是重要的脫貧舉措，發(fā)展農(nóng)村物流是精準(zhǔn)脫貧的一個(gè)契機(jī)。

第四，省內(nèi)就業(yè)情況也影響貧困的發(fā)生。原始數(shù)據(jù)表明省內(nèi)就業(yè)勞動(dòng)力的人數(shù)，量化轉(zhuǎn)換時(shí)遵循省內(nèi)就業(yè)人數(shù)越少，貧困得分貢獻(xiàn)越大的原則。按理論假設(shè)該指標(biāo)應(yīng)該與貧困程度正相關(guān)，但模型數(shù)據(jù)的結(jié)論是負(fù)相關(guān)。說(shuō)明僅考慮就業(yè)人數(shù)的多少不能代表就業(yè)質(zhì)量及真正的減貧效應(yīng)。就業(yè)人數(shù)不能準(zhǔn)確代表就業(yè)收入，低收入的就業(yè)減貧效果不明顯。精準(zhǔn)脫貧應(yīng)以富裕為目標(biāo)，遵循脫貧不一定致富，但致富必定脫貧的邏輯[9]，提高貧困群體的就業(yè)收入的同時(shí)，提高其綜合就業(yè)質(zhì)量。