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    多維特征視角下農(nóng)村貧困戶脫貧的影響因素實證研究

    2021-07-02 03:59:14程廣華王春春
    關鍵詞:戶主家庭成員貧困人口

    潘 兵,程廣華 ,王春春

    (1.淮南師范學院經(jīng)濟與管理學院,安徽淮南 232001;2.中國科學技術大學管理學院,安徽合肥 232000)

    農(nóng)村貧困問題一直是我國農(nóng)村發(fā)展亟須解決的難題,自改革開放以來,中央和地方高度重視農(nóng)村的扶貧工作,采取了一系列的幫扶措施并取得了顯著成效。黨的十八大以來,習近平總書記將農(nóng)村貧困人口的精準脫貧作為一項重要工作。截至2019年底,全國貧困人口僅為551萬人,較2018年減少1109萬人,確保在2020年所有貧困人口和貧困地區(qū)一同邁入小康社會大門。隨著扶貧精度更加精確和扶貧力度進一步深入,較之前只關心收入貧困,到現(xiàn)在越來越注重健康狀況、受教育程度等多維度貧困,對比收入貧困,多維貧困更能準確找出貧困的本質(zhì)[1]。那么如何打贏脫貧攻堅戰(zhàn)的“最后一公里”,首要分析哪些特征會影響農(nóng)村貧困人口脫貧效果,與單維特征貧困指標相比,多維特征貧困指標更能反映農(nóng)村貧困人口全貌和脫貧效果[2]。所以,用多維特征分析農(nóng)村貧困戶脫貧效果,對我國現(xiàn)階段消除農(nóng)村貧困和實現(xiàn)精準扶貧具有重要意義[3]。

    一、文獻綜述

    目前農(nóng)村貧困問題一直是學術界關注的重難點問題,國內(nèi)外眾多學者從不同角度對致貧原因、影響因素等方面進行了研究。

    關于農(nóng)村貧困戶致貧原因的文獻綜述,國內(nèi)外學者已有相關的研究。Naschold對印度貧困農(nóng)村的面板數(shù)據(jù)進行半?yún)?shù)估計,得出大量土地擁有者、受教育程度高、較高種姓的家庭陷入貧困的可能性比較小的結(jié)論[4];Bucca結(jié)合拉美七國的調(diào)查數(shù)據(jù),從社會結(jié)構(gòu)和個體差異方面來分析富裕和貧困的根源,最后指出種族、社會階級、教育對貧富的影響差異比較大[5];楊劍以無為縣農(nóng)村貧困戶作為研究對象,對其精準扶貧的滿意度進行研究[6];孫春雷等以大別山地區(qū)為例,通過建立數(shù)據(jù)包括對扶貧效率進行評價研究,以此提出針對性的建議[7];對于農(nóng)村貧困戶的貧困存在一些共同的特征,例如家庭需要撫養(yǎng)的子女比較多,貧困人口健康狀況不好,受教育程度低,思想觀念落后等因素[8];也有研究認為貧困戶的收入結(jié)構(gòu)比較單一,大多都是從事農(nóng)業(yè)活動;也有認為不同地區(qū)的貧困戶的特征存在著顯著差異[9]。

    關于農(nóng)村貧困戶貧困的影響因素的文獻綜述,國內(nèi)外學者已有相關研究。Hanjra等結(jié)合實證研究,首先研究了影響貧困的因素,認為影響農(nóng)村貧困的重要因素是農(nóng)村市場跟人力資本[10];劉穎利用二元Logistic從個人因素、家庭因素、產(chǎn)品扶貧項目因素等維度來研究茶農(nóng)參與產(chǎn)品扶貧的影響因素[11];肖云等從農(nóng)村貧困人口的收入、年齡、致貧原因等因素來研究對扶貧政策滿意度[12];熊春林等從文化扶貧的角度提出文化扶貧感知、個體特征、家庭特征等維度對貧困戶的影響因素[13];張慶紅等利用二元Logistic模型從村莊環(huán)境、戶主特征、家庭特征等三個角度對新疆少數(shù)民族的農(nóng)村貧困戶的影響因素進行分析[14];劉俊男等利用二元logistic模型,從創(chuàng)收能力和農(nóng)戶收入情況兩個方面,實證研究了特色林果業(yè)的影響因素[15];鄭秀峰從貧困農(nóng)戶個體特征、家庭特征、農(nóng)戶價值鏈融資意愿等五個方面來研究農(nóng)村貧困戶參與融資行為的研究[16]。

    綜上所述,當前研究大多集中在政策、經(jīng)濟、制度等方面對貧困的影響,單獨把貧困人口特征作為調(diào)查的對象比較少,本文從農(nóng)戶年齡、身體健康狀況、受教育程度、外出打工等因素作為研究貧困人口特征的變量。同時有學者已經(jīng)從個人因素、家庭因素等方面,結(jié)合SPSS的多元回歸模型、二元Probit模型和面板數(shù)據(jù),對農(nóng)村貧困人口特征的脫貧因素進行了研究,在對以上因素進行定量研究時,貧困戶的多維特征作為控制變量出現(xiàn),而單獨關于貧困戶多維特征考察的研究還相對較少。本文利用stata的Logistic從家庭人口特征、家庭基本特征、村莊環(huán)境特征的多維指標建立農(nóng)村貧困人口特征對脫貧效果影響實證研究。

    二、研究假設

    (一)家庭人口特征

    戶主性別:戶主是農(nóng)戶家庭的主要領導者,往往在家庭中做出決策,一般而言,戶主為男性一般更容易脫貧,因為男性在勞動、生產(chǎn)資源更占有優(yōu)勢,戶主性別的不同會造成決策的差異,進而導致家庭收入存在差異[15]。本文預期,戶主為男性更容易脫貧。

    戶主年齡:戶主年齡對應的是處理各種事物的能力和生活閱歷。一般而言,戶主的年紀越大,其生活閱歷越多,可以有效地處理外界事物,家庭收入會提高[11]。本文預期,戶主年齡越大越有利于脫貧。

    受教育程度:受教育程度可以提高個人的勞動生產(chǎn)率,而文化程度越高,其學習能力和接受新事物能力越強,獲得的更多機會,能給家庭帶來更多的收入[2]。本文預期,受教育程度越高越有利于脫貧。

    外出打工經(jīng)歷:外出打工經(jīng)歷可以接觸更多的事物、創(chuàng)造更多的機會,而且外出打工可以提高家庭總收入,更容易脫貧[17]。本文預期,外出打工經(jīng)歷有助于家庭脫貧。

    戶主婚姻狀況:戶主結(jié)婚可以創(chuàng)造家庭,家庭成員越多,創(chuàng)造的收入越多,越容易脫貧[13]。本文預期,戶主婚姻狀況為已婚更容易脫貧。

    (二)家庭基本特征

    家庭總?cè)丝跀?shù):家庭總?cè)丝跀?shù)反映的是家庭的規(guī)模,一般而言,家庭成員越多,家庭成員花費成倍增加,越不利于脫貧[3]。本文預期,家庭人口數(shù)越多,越不利于脫貧。

    家庭勞動力人數(shù):一個家庭的勞動力人數(shù)在一定程度上決定該家庭可以創(chuàng)造各種收益的能力[18]。本文預期,家庭勞動力人數(shù)越多,越容易脫貧。

    家庭子女數(shù)量:家庭子女數(shù)量反映的是家庭所承擔的負擔,家庭子女數(shù)量越多,越不利于脫貧,但成年子女可以為家庭增加收入,更容易脫貧[19]。本文預期,家庭子女數(shù)量對脫貧效果不顯著。

    家庭人均收入:家庭人均收入反映的是農(nóng)村貧困戶是否脫貧的標準,一般而言家庭人均收入越多越容易脫貧,但根據(jù)國家脫貧標準,人均收入4000元以上即可脫貧[14]。本文預期,家庭人均收入對脫貧效果不顯著。

    家庭成員健康狀況:家庭成員健康狀況反映的是家庭負擔情況,家庭成員健康,能創(chuàng)造更多的收入更有利于脫貧,但家庭有人患病,不僅不能創(chuàng)造收入,相反還會增加家庭支出[2]。本文預期,家庭成員健康狀況越好,越有利于脫貧。

    (三)村莊環(huán)境特征

    家庭居住地理位置:一般而言,家庭居住地理位置越靠近城鎮(zhèn),其接受新事物的可能性越大,能創(chuàng)造更多價值和收入[13]。本文預期,家庭居住地理位置越優(yōu)越、越靠近城鎮(zhèn),越有利于脫貧。

    人均耕地面積:一般而言,人均耕地面積越大,收獲的農(nóng)產(chǎn)品越多,獲得收益越多,從而可以改善家庭生活條件[19]。本文預期,家庭成員人均耕地越多,越有利于脫貧。

    三、研究設計

    (一)數(shù)據(jù)來源

    本研究以安徽省皖南地區(qū)農(nóng)村貧困戶為研究對象,運用抽樣調(diào)查、訪談法獲得第一手數(shù)據(jù)。課題組以面訪的形式共計調(diào)查了1380組家庭,獲得有效的數(shù)據(jù)組共計1300份,有效率達到94.2%,符合研究設計要求。訪問以戶為單位,覆蓋不同年齡、不同受教育程度、不同健康情況、不同家庭地理位置、不同家庭收入的農(nóng)村貧困戶。

    (二)研究方法

    在本文中,因為因變量貧困戶是否脫貧只有是和否兩種選擇,因此研究方法無法選擇一般的回歸模型,本文為研究貧困戶人口特征對貧困戶是否脫貧的影響將采用二項Logistic回歸方法,二項Logistic回歸方法是專門用于研究因變量是二項的統(tǒng)計計量方法,其效果好于一般的回歸方法。其函數(shù)形式表示如下:

    公式中P表示解釋變量發(fā)生的概率,α0表示截距,αi為系數(shù),Xi表示解釋變量,Y表示被解釋變量。

    (三)變量設定

    在因變量方面,貧困戶三年內(nèi)是否脫貧是本文的因變量,未脫貧=0、已脫貧=1;在自變量方面,包含的特征有戶主性別、戶主年齡、戶主受教育程度、外出打工經(jīng)歷、戶主婚姻狀況、家庭總?cè)丝跀?shù)、家庭勞動力人數(shù)、家庭子女數(shù)量、家庭人均收入、家庭成員健康狀況、家庭居住地理位置、人均耕地面積等特征,其中戶主性別、戶主受教育程度、外出打工經(jīng)歷、戶主婚姻狀況、家庭成員健康狀況、家庭居住地理位置是分類變量,戶主年齡、家庭總?cè)丝跀?shù)、家庭勞動力人數(shù)、家庭子女數(shù)量、家庭人均收入、人均耕地面積是數(shù)值型變量。具體指標解釋如下表1所示。

    表1 變量定義及說明

    四、實證分析

    (一)描述性統(tǒng)計分析

    當研究農(nóng)村貧困人口特征對貧困戶脫貧的影響因素中的作用時,因變量為是否脫貧,分為兩種情況,分別為未脫貧和已脫貧,以此賦值為0、1;自變量戶主性別為男、女,賦值為1、2;戶主受教育程度為文盲、小學、初中、高中及以上,賦值為1至4;外出務工經(jīng)歷為無、短期打工、長期打工,賦值為1至3;戶主婚姻狀況為已婚和未婚,賦值為0、1;家庭成員健康狀況為殘疾、患病、正常,賦值為1~3;家庭居住地理位置為偏遠山區(qū)、丘陵、平原、城鎮(zhèn)周圍,賦值為1~4;其余變量為連續(xù)型變量。

    從表2的變量描述性統(tǒng)計可知,戶主年齡的均值為1.15,標準差為0.357,說明戶主時男性的要多余戶主時女性的;戶主年齡最小值為21,最大值為90,均值為55.79,說明戶主年齡分布比較均勻;戶主受教育程度的均值為1.98,說明戶主受教育程度大多在小學及以下;從外出打工經(jīng)歷來看,均值為1.98,說明大多未出去打工或者打短工;從戶主婚姻狀況來看,均值為0.58,說明未婚或者喪偶多于已婚;從家庭總?cè)丝跀?shù)來看,平均家庭總?cè)丝跒?.89;從家庭勞動力人數(shù)來看,平均家庭勞動力人數(shù)為1.53;從家庭子女數(shù)量來看,平均家庭子女數(shù)量為1.06;從家庭人均收入來看,平均人均收入為8.16,大于國家規(guī)定的脫貧人口人均收入標準,說明絕大多數(shù)農(nóng)村貧困戶都符合脫貧標準。從家庭成員健康狀況來看,平均值為2.19,說明大多數(shù)家庭人員健康;從家庭居住地理位置來看,平均值為2.19,說明住偏遠地區(qū)的比較少;從人均耕地面積來看,平均人均耕地面積為2.02。

    表2 變量的描述性統(tǒng)計

    (二)模型擬合檢驗

    在構(gòu)建農(nóng)村貧困人口特征對貧困戶脫貧的影響研究的二元分類Logistic回歸模型前,首先要對模型整體擬合效果進行檢驗。模型擬合信息表如表3所示。

    表3表示當前模型的回歸方程的顯著性檢驗結(jié)果。方程1的調(diào)整的R2為0.3289,LR(似然比統(tǒng)計量)等于406.09,對數(shù)似然比為?414.2929,P值為0.0000,表示方程1的自變量和因變量之間線性關系顯著;方程2的調(diào)整的R2為0.3275,LR(似然比統(tǒng)計量)等于404.38,對數(shù)似然比為?415.1486,P值為0.0000,表示方程2的自變量和因變量之間線性關系顯著;說明模型適合對農(nóng)村貧困人口特征對貧困戶脫貧進行估計。

    (三)實證分析

    本文通過構(gòu)建農(nóng)村貧困戶多維特征模型來解釋不同因素對農(nóng)戶脫貧的影響,具體回歸結(jié)果見表4。在進行回歸分析時,主要運用的是逐步向后的分析方法,依次去除方程1中Z值最小的解釋變量,指導方程中剩下的解釋變量在10%的統(tǒng)計學上的顯著性檢驗,得到的如表中方程2的回歸方程。

    農(nóng)村貧困人口特征對貧困戶脫貧效果的回歸結(jié)果如表4所示,戶主年齡、戶主受教育程度、外出務工經(jīng)歷、戶主婚姻狀況、家庭勞動力人數(shù)、家庭成員健康狀況、家庭居住地理位置、人均耕地面積等都通過了顯著性檢驗,戶主性別、家庭總?cè)丝跀?shù)、家庭子女數(shù)量、家庭人均收入等因素沒有通過顯著性檢驗。但是戶主婚姻狀況和家庭總?cè)丝跀?shù)出現(xiàn)的是負相關。

    表4 農(nóng)村貧困戶多維特征對貧困戶因素實證分析模型

    戶主性別未能通過統(tǒng)計學上的顯著性檢驗,其可能的原因是,雖然男性戶主更具有勞動力,也可能外出務工,收入更高,更容易脫貧,但在精準扶貧過程中,女性戶主也能發(fā)揮自己的優(yōu)勢,可以通過手工編制、喂養(yǎng)家禽、村辦加工廠工作等工作來增加自己的收入,以此來脫貧,所以性別對是否脫貧的關系不大;戶主年齡通過了統(tǒng)計學上的顯著性檢驗,戶主年齡每增加一歲,戶主脫貧增加概率3.8%,但與預期假設不符,可能的原因是雖然年齡越小,更具有精力和活力,更容易脫貧,但年齡越大的農(nóng)村貧困戶更具有經(jīng)驗,能發(fā)揮自己的優(yōu)勢,也能脫貧,對于年齡偏大的貧困戶由政府兜底來實現(xiàn)脫貧;戶主受教育程度通過了統(tǒng)計學上的顯著性檢驗,戶主受教育每增加一級,戶主脫貧的概率將增加225%,戶主受教育程度越高,學習新知識、接受新思想、新事物的速度越快,且與預期假設一致;外出務工經(jīng)歷通過了統(tǒng)計學上的顯著性檢驗,外出打工每增加一級,戶主脫貧的概率增加54.3%,且與預期假設一致;戶主婚姻狀況通過了統(tǒng)計學上的顯著性檢驗,戶主已婚比未婚或喪偶更有利于脫貧,戶主已婚實現(xiàn)脫貧的概率將下降40%,且與預期假設一致;家庭總?cè)丝跀?shù)未能通過統(tǒng)計學上的顯著性檢驗,可能的原因是家庭總?cè)丝跀?shù)越多,雖然可以一定程度上增加收入,但是人數(shù)越多,開銷越大,尤其是不能增加收入的老人和小孩,所以家庭總?cè)丝跀?shù)對是否脫貧的關系不大;家庭勞動力人數(shù)通過了統(tǒng)計學上的顯著性檢驗,家庭勞動力人數(shù)每增加一人,實現(xiàn)脫貧的概率增加33%,且與預期假設一致;家庭子女數(shù)量未能通過統(tǒng)計學上的顯著性檢驗,可能原因是此處子女數(shù)量未界定是成年子女或未成年子女,成年子女可以給家中帶來收入,但未成年子女會給家庭增加負擔,所以家庭子女數(shù)量與是否脫貧關系不大,家庭成員健康狀況通過了統(tǒng)計學上的顯著性檢驗,家庭成員健康要比家庭成員不健康實現(xiàn)脫貧的概率增加27%,且與預期假設一致;家庭人均收入未通過了統(tǒng)計學上的顯著性檢驗,可能原因是全國脫貧標準人均純收入約為4000元,所有家庭全部達到,所以家庭人均收入與是否脫貧影響不大。家庭居住地理位置通過了統(tǒng)計學上的顯著性檢驗,城鎮(zhèn)周圍的家庭要比在偏遠山區(qū)的家庭更有利于脫貧,脫貧概率將增加62.8%,且與預期假設一致;人均耕地面積通過了統(tǒng)計學上的顯著性檢驗,人均耕地面積每增加667m2,家庭脫貧的概率將增加160%,且與預期假設一致。

    五、結(jié)論與建議

    (一)結(jié)論

    本文采用Logistic二元回歸模型,以1300戶農(nóng)村貧困戶實地走訪的數(shù)據(jù)作為樣本,具體分析了農(nóng)村貧困人口特征對貧困戶脫貧的影響。得出以下結(jié)論:第一,1300組貧困戶中,已脫貧1063戶,未脫貧237戶,脫貧率達到81.77%,絕大多數(shù)農(nóng)村貧困戶已經(jīng)完成了脫貧。第二,不同因素對是否脫貧存在不同影響,在12個因變量中,戶主年齡、戶主受教育程度、外出打工經(jīng)歷、戶主婚姻狀況、家庭勞動力人數(shù)、家庭成員健康狀況、家庭居住地理位置、人均耕地面積通過了統(tǒng)計學上的顯著性檢驗,但戶主年齡與預期假設不一致,另外7個因素與預期假設一致;戶主性別、家庭總?cè)丝跀?shù)、家庭子女數(shù)量、家庭人均收入與農(nóng)村貧困戶是否脫貧沒有關系,主要是在精準扶貧中,政府政策起到了重要作用。

    (二)建議

    1.建立農(nóng)村貧困戶定點對口幫扶模式

    從家庭個體特征來看,扶貧開發(fā)不僅是收入問題,更是農(nóng)村貧困戶能力培養(yǎng)的問題。要根據(jù)貧困戶的不同的致貧原因?qū)嵤┒c對口幫扶,針對年齡偏大的貧困戶,可以申請五保、低保和政府兜底的政策;針對受教育程度比較低的貧困戶,可以安排專門的技術培訓,提高技能,以此安排在村辦企業(yè)工作;針對有基本技能但沒有脫貧渠道的貧困戶,可以對外聯(lián)系企業(yè)或者工廠,通過外出務工增加收入來實現(xiàn)脫貧。

    2.建立專項扶貧體系

    專項扶貧體系包括住房、教育、健康、就業(yè)等,從農(nóng)村個體和基本特征來看,首先要解決農(nóng)村貧困戶的住房問題,尤其是家庭人口數(shù)較多的家庭;其次要解決貧困家庭子女教育問題,做到有學上、上好學,并且家庭勞動力也要接受技能培訓來提高抵抗貧困風險能力;再者貧困家庭成員有患病要及時得到醫(yī)治,并且提高報銷比例,防止因家庭成員生病而再次返貧;最后,各級主管部門要利用現(xiàn)有資源積極為農(nóng)村貧困戶安排就業(yè),以此來提供家庭收入實現(xiàn)脫貧。

    3.建立扶貧開發(fā)均衡格局

    從村莊環(huán)境特征來看,扶貧開發(fā)不但是扶貧問題,而是地區(qū)開發(fā)問題。農(nóng)村貧困戶中距離城鎮(zhèn)越近的地區(qū)得到上級政府各種財政支持和優(yōu)惠政策的力度就越大,即比偏遠地區(qū)得到的扶持更多。所以應根據(jù)不同地區(qū)采取不同的開發(fā)政策來達到良好的脫貧效果,對于自然資源比較豐富的地區(qū),應充分利用自然資源的優(yōu)勢進行合理有效地開發(fā)戰(zhàn)略;對于勞動力比較豐富的地區(qū),采取鼓勵勞動輸出的戰(zhàn)略;對于不僅缺乏自然資源又無勞動力且環(huán)境惡劣的地區(qū),采取搬遷或異地開發(fā)的戰(zhàn)略。

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