錢(qián) 力,王 花
(安徽財(cái)經(jīng)大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院,安徽 蚌埠 233030)
貧困問(wèn)題一直阻礙人類社會(huì)的進(jìn)步,影響世界人民對(duì)美好生活的追求(王博等,2019)。中國(guó)在不懈努力奮斗下,截至2020年,貧困縣全部摘帽,農(nóng)村貧困人口全部脫貧,貧困地區(qū)農(nóng)村居民人均可支配收入由2013年的6 079元增至2020年的12 588元,增加了約1.07倍,中國(guó)脫貧事業(yè)取得巨大成功,這對(duì)人類發(fā)展做出巨大貢獻(xiàn)。但中國(guó)仍將處在相對(duì)貧困長(zhǎng)期存在的發(fā)展新階段,與絕對(duì)貧困相比,相對(duì)貧困有著獨(dú)特的衡量標(biāo)準(zhǔn),通常是人均收入的40%~60%。同時(shí)相對(duì)貧困更具有長(zhǎng)期性、復(fù)雜性,相對(duì)貧困也可稱之為發(fā)展性貧困,長(zhǎng)久存在于社會(huì)發(fā)展階段。經(jīng)濟(jì)的發(fā)展可解決絕對(duì)貧困,但相對(duì)貧困會(huì)由于衡量測(cè)度、分配等復(fù)雜問(wèn)題,難以輕易得到解決;相對(duì)貧困還具有廣泛性、艱巨性,陷入相對(duì)貧困的不僅包括農(nóng)村家庭,也包括大量的城市家庭,不僅包括發(fā)展中國(guó)家的人民,還包括發(fā)達(dá)國(guó)家的人民,因此解決相對(duì)貧困問(wèn)題會(huì)面臨更艱巨的考驗(yàn)。目前,正確認(rèn)識(shí)相對(duì)貧困問(wèn)題,并制定一系列解決措施,是鞏固脫貧攻堅(jiān)成果,不斷提高人民幸福感,進(jìn)而推動(dòng)中國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要環(huán)節(jié)。
相對(duì)貧困群體在經(jīng)濟(jì)、文化等方面處于弱勢(shì)地位,加之貧困脆弱性,更容易遭受疾病、自然災(zāi)害、子女教育支出、養(yǎng)老等問(wèn)題的負(fù)面沖擊而陷入困境,成為相對(duì)貧困家庭,更有甚者可能會(huì)重新返貧,所以貧困脆弱性既是鞏固脫貧攻堅(jiān)成果面臨的挑戰(zhàn),又對(duì)縮小相對(duì)貧困規(guī)模影響重大,因此這些脆弱的貧困群體將是我國(guó)未來(lái)重點(diǎn)關(guān)注的群體。貧困脆弱性的測(cè)量能夠幫助有效識(shí)別目前經(jīng)濟(jì)尚可,但未來(lái)有可能陷入相對(duì)貧困的脆弱群體,從而幫助治理相對(duì)貧困政策的制定,進(jìn)一步從“事前”減少家庭陷入相對(duì)貧困。因此識(shí)別相對(duì)貧困、測(cè)量貧困脆弱性以及挖掘脆弱的原因,對(duì)鞏固脫貧成果、有效解決相對(duì)貧困問(wèn)題具有重大意義。
國(guó)內(nèi)外學(xué)者通過(guò)不斷深入研討貧困問(wèn)題,逐漸意識(shí)到貧困是動(dòng)態(tài)發(fā)展、逐漸演變的。貧困脆弱性從災(zāi)害學(xué)、環(huán)境科學(xué)等自然領(lǐng)域應(yīng)用到社會(huì)科學(xué)領(lǐng)域,主要是家庭或者個(gè)人面對(duì)重大沖擊致使福利水平下降,從而深陷貧困的概率。貧困脆弱性的具體定義沒(méi)有統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn),不同的定義也有著不同的測(cè)量方法,主要有預(yù)期貧困的脆弱性(VEP)、低效用水平的脆弱性(VEU)、風(fēng)險(xiǎn)暴露貧困的脆弱性(VER)等測(cè)量方法(Ligon,2003;Christiaensen,2005)。其中VEP 的思想受到更多學(xué)者重視,基于VEP的思想,研究發(fā)現(xiàn)不同個(gè)體之間的貧困脆弱性差異明顯,其面臨的風(fēng)險(xiǎn)也有較大區(qū)別,其中農(nóng)村家庭貧困脆弱性不斷降低,高脆弱群體所占比重不斷降低,另外收入對(duì)貧困脆弱性還具有門(mén)檻效應(yīng)(何軍等,2020;黃瀟,2018;聶榮,2014;韋惠蘭,2018)。
近年來(lái),一些學(xué)者把研究目光轉(zhuǎn)向貧困脆弱性的影響因素分析上。貧困脆弱性與家庭特征、受教育程度、土地利用、自然災(zāi)害、獲得食物的能力、收入等因素息息相關(guān)(Ligon,2003;Alam,2017;Tran,2018;Azeem,2016;Rajesh,2017;Seefeldt,2018)。戶主特征、性別、年齡及家庭特征對(duì)貧困脆弱性影響顯著不同,甚至家庭負(fù)面的心理因素、生態(tài)退化會(huì)加劇家庭貧困脆弱性產(chǎn)生(和月月等,2020;吳和成等,2020)。另外,不同借款額度的貧困村互助資金沒(méi)有顯著降低農(nóng)戶的貧困脆弱性,轉(zhuǎn)移支付與貧困脆弱性呈現(xiàn)正相關(guān),普惠金融可提高農(nóng)村家庭應(yīng)對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的能力,從而降低農(nóng)村家庭風(fēng)險(xiǎn)脆弱性(楊龍等,2018;孫伯馳等,2020;張棟浩等,2018)。也有一些研究基于醫(yī)療保險(xiǎn)的角度,發(fā)現(xiàn)新農(nóng)合大病保險(xiǎn)與貧困脆弱性存在顯著負(fù)向關(guān)系和異質(zhì)性,異質(zhì)性包括中西部的新農(nóng)合大病保險(xiǎn)對(duì)貧困脆弱性的影響明顯大于東部地區(qū),也包括健康狀態(tài)良好的群體不顯著,健康狀態(tài)差的群體較為顯著(高健等,2021;劉子寧等,2019)。而宏觀層面上不完善的市場(chǎng)、經(jīng)濟(jì)全球化、經(jīng)濟(jì)危機(jī)等也顯著影響貧困脆弱性。
綜上所述,一些學(xué)者對(duì)貧困脆弱性的測(cè)量及影響因素的深入分析,既有家庭特征、生存環(huán)境、普惠政策等微觀層面的影響因素分析,也有宏觀層面的影響因素分析,本文基于上述研究,進(jìn)一步擴(kuò)展,根據(jù)2012、2014、2016、2018 年CFPS 數(shù)據(jù)庫(kù),在相對(duì)貧困的基礎(chǔ)上測(cè)算農(nóng)戶家庭的貧困脆弱性,并分析貧困脆弱性的變化,再運(yùn)用二元Logistic模型分析貧困脆弱性的影響因素,提出相應(yīng)的對(duì)策和建議,以期為政府部門(mén)制定相應(yīng)扶貧政策提供依據(jù)。
1.農(nóng)戶貧困脆弱性測(cè)量方法
根據(jù)Ligon(2003)和Christiaensen(2005)的研究發(fā)現(xiàn),預(yù)期貧困脆弱性(VEP)的概念和測(cè)量方法符合實(shí)際,得到廣泛運(yùn)用,因此本文在農(nóng)戶貧困脆弱性的測(cè)量中采取此方法。度量方程如下:
式(1)中,Vit代表農(nóng)戶i在T時(shí)期的貧困脆弱性,即農(nóng)戶陷入相對(duì)貧困的可能性,Yi,t+1代表農(nóng)戶i在t+1時(shí)期的收入水平,Lt代表t時(shí)期的相對(duì)貧困線。此外計(jì)算貧困脆弱性,需要估計(jì)農(nóng)戶未來(lái)收入的均值和方差,本文采用面板數(shù)據(jù),可直接使用農(nóng)戶家庭收入對(duì)數(shù)的跨期均值和方差作為未來(lái)收入的均值和方差。多數(shù)文獻(xiàn)定義未來(lái)收入服從正態(tài)分布,因此貧困脆弱性估計(jì)方程式如下所示:
2.二元Logistic回歸
農(nóng)戶家庭是否屬于貧困脆弱性家庭(屬于貧困脆弱性家庭=1,不屬于貧困脆弱性家庭=0),是典型的二元決策題,為了進(jìn)一步分析哪些因素對(duì)農(nóng)戶家庭貧困脆弱具有重要影響,特意選取了二元Logistic模型進(jìn)行分析。二元Logistic 模型的基本形式如下:
對(duì)(3)取對(duì)數(shù),得到Logistic回歸模型的線性表達(dá)式:
式(3)和式(4)的Pi是指事件發(fā)生的概率,指農(nóng)戶家庭貧困脆弱性發(fā)生的概率,Xj(j=1,2,3…m)表示因素的第j個(gè)自變量,m表示自變量的個(gè)數(shù),β0是常數(shù),βj(j=1,2,3…m)表示自變量的回歸系數(shù),?為隨機(jī)誤差,若βj大于0,則表示第j個(gè)因素對(duì)農(nóng)戶家庭貧困脆弱性具有正向影響,否則為負(fù)向影響。
本文使用的數(shù)據(jù)主要來(lái)自“中國(guó)家庭追蹤調(diào)查數(shù)據(jù)(CFPS)”,經(jīng)過(guò)篩選共獲得1 792 份完整的數(shù)據(jù),再根據(jù)CFPS數(shù)據(jù)庫(kù)中的2012、2014、2016、2018年的數(shù)據(jù)考查國(guó)內(nèi)農(nóng)村家庭的貧困脆弱性。為了進(jìn)一步分析農(nóng)村家庭貧困脆弱性影響因素,從數(shù)據(jù)庫(kù)提取戶主年齡、性別、受教育程度等變量(見(jiàn)表1)。
表1 主要變量以及變量含義
續(xù)表
根據(jù)黃成偉(2010)使用的方法,本文采用相對(duì)貧困線作為衡量貧困脆弱性的標(biāo)準(zhǔn),相對(duì)貧困線一般可采用城鄉(xiāng)兩條線,本文研究的是農(nóng)戶家庭貧困脆弱性,因此相對(duì)貧困線采取農(nóng)村度量標(biāo)準(zhǔn),即按照農(nóng)民的可支配收入平均數(shù)的0.4、0.5、0.6 衡量相對(duì)貧困線,本文采用農(nóng)村人均可支配收入的0.4、0.5、0.6作為衡量貧困脆弱性的標(biāo)準(zhǔn),具體如表2所示。
表2 相對(duì)貧困線(元/年)
設(shè)定閾值是為了更好衡量貧困脆弱性的臨界點(diǎn),本文根據(jù)周君璧等(2017)的做法,在設(shè)定的兩個(gè)29%、49%脆弱性閾值(VT)的基礎(chǔ)上增加了79%的閾值。閾值界定有所不同,本文采用30%、50%、80%作為閾值臨界點(diǎn),并規(guī)定脆弱性低于30%,表明農(nóng)戶家庭不脆弱,若脆弱性置于30%~50%區(qū)間,表明屬于輕度脆弱家庭,若脆弱性置于50%~80%之間,表明屬于中度脆弱家庭,若脆弱性置于80%以上區(qū)間,表明陷入重度脆弱性。
基于2012、2014、2016、2018年CFPS數(shù)據(jù)庫(kù),運(yùn)用貧困脆弱性測(cè)量公式,在0.4、0.5、0.6標(biāo)準(zhǔn)下劃分的相對(duì)貧困線的基礎(chǔ)上,對(duì)農(nóng)戶家庭的相對(duì)貧困脆弱性進(jìn)行測(cè)量并分析農(nóng)戶家庭的相對(duì)貧困脆弱性在2012、2014、2016、2018年四年間的動(dòng)態(tài)變化。
由表3可知,在農(nóng)村可支配收入的0.4標(biāo)準(zhǔn)下劃分的相對(duì)貧困線,2012~2018年,接受調(diào)查的家庭在2012年全部陷入重度貧困脆弱性,農(nóng)戶家庭貧困問(wèn)題較為嚴(yán)重,2014年43.96%的家庭陷入中度貧困脆弱性,56.02%的家庭陷入重度貧困脆弱性,其中陷入中度貧困脆弱性的家庭,有43.56%處于0.6~0.7貧困脆弱性的閾值里。2016年98.60%處于中度貧困脆弱性,僅有1.34%的家庭陷入重度脆弱性,另外陷入中度貧困脆弱性的家庭,有15.20%處于0.5~0.6貧困脆弱性閾值內(nèi),63.40%處于0.6~0.7貧困脆弱性閾值內(nèi)。2018年0.03%的家庭未陷入貧困脆弱性,63.90%的家庭陷入輕度貧困脆弱性,36.07%的家庭陷入中度貧困脆弱性,另外陷入中度貧困脆弱性的家庭,有31.85%處于0.5~0.6 貧困脆弱性閾值內(nèi),2018年已無(wú)家庭陷入重度貧困脆弱性。
表3 0.4標(biāo)準(zhǔn)下的農(nóng)戶貧困脆弱率 (%)
由表4可知,在農(nóng)村可支配收入的0.5標(biāo)準(zhǔn)下劃分的相對(duì)貧困線,2012年調(diào)查家庭均陷入重度貧困脆弱性,2014 年41.58%的家庭陷入中度貧困脆弱性,其中41.52%陷入0.7~0.8 貧困脆弱性閾值內(nèi),另外58.42%的家庭陷入重度貧困脆弱性。2016年0.03%的家庭陷入輕度貧困脆弱性,97.49%的家庭陷入中度貧困脆弱性,其中62.11%處于0.6~0.7 貧困脆弱性閾值內(nèi),7.82%處于0.5~0.6 貧困脆弱性閾值內(nèi),與2014年相比,農(nóng)戶家庭貧困脆弱性不斷降低,另外在2016年僅有2.46%的家庭陷入重度貧困脆弱性。2018年52.22%的家庭陷入輕度貧困脆弱性,47.75%的家庭陷入中度貧困脆弱性,其中40.79%處于0.5~0.6貧困脆弱性閾值內(nèi),另外2018年無(wú)家庭陷入重度貧困脆弱性。
表4 0.5標(biāo)準(zhǔn)下農(nóng)戶的貧困脆弱率 (%)
由表5可知,在農(nóng)村可支配收入的0.6標(biāo)準(zhǔn)下劃分的相對(duì)貧困線,2012年農(nóng)戶家庭全部陷入重度貧困脆弱性,2014 年25.01%的家庭陷入中度貧困脆弱性,其中24.90%處于0.7~0.8 貧困脆弱性閾值內(nèi),表明陷入中度貧困脆弱性的家庭易于陷入高度貧困脆弱性,另外74.97%的家庭陷入重度貧困脆弱性。2016年96.31%的家庭陷入中度貧困脆弱性,其中34.56%處于0.7~0.8貧困脆弱性閾值內(nèi),57.42%處于0.6~0.7 貧困脆弱性閾值內(nèi),另外僅有3.65 的家庭陷入重度貧困脆弱性。2018 年38.22%的家庭陷入輕度貧困脆弱性,57.31%的家庭陷入中度貧困脆弱性,無(wú)家庭陷入重度貧困脆弱性。
表5 0.6標(biāo)準(zhǔn)下農(nóng)戶的貧困脆弱率 (%)
整體而言,相對(duì)貧困線不論基于農(nóng)村可支配收入的0.4、0.5、0.6哪個(gè)標(biāo)準(zhǔn)劃分,所調(diào)查的農(nóng)戶家庭陷入貧困脆弱性的概率從2012 年到2018 年均不斷減少,2012 農(nóng)戶家庭全部陷入重度貧困脆弱性,到2018年逐漸減少為沒(méi)有家庭陷入相對(duì)貧困脆弱性,這些均表明農(nóng)戶家庭擁有更多收入,可承擔(dān)更多風(fēng)險(xiǎn),中國(guó)的脫貧取得了很大進(jìn)展。根據(jù)上述數(shù)據(jù)分析可知,不同地劃分相對(duì)貧困線標(biāo)準(zhǔn),同一個(gè)家庭陷入貧困脆弱性的概率會(huì)有所不同,基于農(nóng)戶可支配收入的0.4標(biāo)準(zhǔn)下劃分的相對(duì)貧困線,農(nóng)戶陷入貧困脆弱性的概率小于基于農(nóng)戶可支配收入的0.5、0.6標(biāo)準(zhǔn)下劃分。
根據(jù)對(duì)CFPS數(shù)據(jù)庫(kù)的處理篩選,最終得到河北、河南、上海、湖南、湖北、安徽等24個(gè)省份的數(shù)據(jù),通過(guò)計(jì)算得到各省份相應(yīng)的貧困脆弱性(見(jiàn)表6)。
由表6可知,在農(nóng)村可支配收入的0.4標(biāo)準(zhǔn)下劃分的相對(duì)貧困線下,河北、江蘇、上海、福建、遼寧等20個(gè)省份陷入輕度貧困脆弱性,廣西、貴州、重慶、四川四省份陷入中度貧困脆弱性,另外這四省份貧困脆弱性閾值處于0.5~0.6區(qū)間,貧困脆弱性容易降低。在農(nóng)村可支配收入的0.5標(biāo)準(zhǔn)下劃分的相對(duì)貧困線下,江蘇、上海、福建等13省份陷入輕度貧困脆弱性,河北、廣西、河南、山西等11省份陷入中度貧困脆弱性,其中增加了河北、河南、山西、吉林、陜西、甘肅、云南7省份。在農(nóng)村可支配收入的0.6標(biāo)準(zhǔn)下劃分的相對(duì)貧困線下,江蘇、上海、福建、天津等8省份陷入輕度貧困脆弱性,占比33.33%,河北、遼寧、廣東、廣西等16 省份陷入中度貧困脆弱性,與0.5 標(biāo)準(zhǔn)相比,增加了遼寧、廣東、山東、江西、湖南5省份。不管相對(duì)貧困線用何種標(biāo)準(zhǔn)劃分,上海的貧困脆弱性最低,重慶的貧困脆弱性最高。
表6 各省的貧困脆弱性
運(yùn)用SPSS 軟件對(duì)農(nóng)戶家庭不同程度的貧困脆弱性影響因素進(jìn)行二元Logistic 回歸,由于變量較多,一些變量對(duì)貧困脆弱性的影響不顯著,經(jīng)過(guò)篩選,保留較為顯著的核心變量,并把核心變量歸于家庭特征、生計(jì)資本、物質(zhì)資本、金融資本四個(gè)維度,其中,家庭特征采取年齡學(xué)歷等指標(biāo)衡量,生計(jì)資本采取生活所需的指標(biāo)衡量,物質(zhì)資本采取收入與支出等指標(biāo)衡量,金融資本采取金融產(chǎn)品總價(jià)、財(cái)產(chǎn)性收入等指標(biāo)衡量?;貧w結(jié)果如表7所示。
表7 貧困脆弱性影響因素回歸結(jié)果
由表7 可知,在不同標(biāo)準(zhǔn)下的貧困脆弱性樣本進(jìn)行二元Logistic 回歸時(shí),Omnibus 的P值均小于0.05,說(shuō)明樣本具有較高顯著性,另外霍斯默-萊梅肖檢驗(yàn)值分別為0.332、0.275、0.117,均大于0.05,說(shuō)明樣本擬合度較好,模型適用。從家庭特征維度看,年齡、學(xué)歷、家庭人口規(guī)模三個(gè)指標(biāo)均對(duì)不同標(biāo)準(zhǔn)下的貧困脆弱性影響較顯著,具體而言,年齡與學(xué)歷、家庭規(guī)模,對(duì)0.6標(biāo)準(zhǔn)下的貧困脆弱性影響顯著性略小,年齡與不同標(biāo)準(zhǔn)下的貧困脆弱性呈正相關(guān)關(guān)系,即戶主年齡越大,家庭更容易陷入貧困脆弱性,學(xué)歷則與家庭貧困脆弱性呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)關(guān)系,受教育越高,越有能力獲得良好的生活,更不容易陷入貧困脆弱性。
在生計(jì)資本維度,整體而言,生計(jì)資本變量對(duì)貧困脆弱性影響較明顯。是否收到政府補(bǔ)助對(duì)0.4標(biāo)準(zhǔn)下的貧困脆弱性影響不顯著,對(duì)0.5、0.6標(biāo)準(zhǔn)下的貧苦脆弱性影響較明顯。現(xiàn)住房面積、是否租用他人土地對(duì)0.4、0.5標(biāo)準(zhǔn)下的貧困脆弱性影響不顯著,對(duì)0.6標(biāo)準(zhǔn)下的貧困脆弱性影響顯著,且現(xiàn)住房面積對(duì)貧困脆弱性呈負(fù)相關(guān)影響,是否租用他人土地與貧困脆弱性呈現(xiàn)正相關(guān)影響。是否養(yǎng)過(guò)牲畜或水產(chǎn)品與不同標(biāo)準(zhǔn)的貧困脆弱性存在負(fù)相關(guān)關(guān)系,是否同一住房、是否外出打工與不同標(biāo)準(zhǔn)的貧困脆弱性呈正相關(guān)關(guān)系。
在物質(zhì)資本維度,是否領(lǐng)取離退休或養(yǎng)老金與0.4、0.5標(biāo)準(zhǔn)下的貧困脆弱性有著較為顯著的負(fù)相關(guān)影響,即農(nóng)戶家庭領(lǐng)取的養(yǎng)老金越多,越不容易陷入貧困脆弱性,與0.6標(biāo)準(zhǔn)下的貧困脆弱性無(wú)顯著影響。領(lǐng)取離退休或養(yǎng)老金總額、農(nóng)副產(chǎn)品總值、打工收入、工資收入總額、家庭總支出、居民消費(fèi)性總支出均與0.4、0.5、0.6標(biāo)準(zhǔn)下的貧困脆弱性影響顯著,但其邊際效應(yīng)較低,為0。金融資本維度,金融產(chǎn)品總價(jià)、財(cái)產(chǎn)性收入與不同維度的貧困脆弱性關(guān)系顯著,但其邊際效應(yīng)較低,為0。
為了進(jìn)一步檢驗(yàn)結(jié)果的可靠性,使用二元Probit回歸模型進(jìn)行穩(wěn)健性分析,結(jié)果如表8所示。
由表8可知,年齡、學(xué)歷、家庭規(guī)模、是否同一住房、是否外出打工、是否領(lǐng)取離退休或養(yǎng)老金等因素對(duì)農(nóng)戶的貧困脆弱性依舊影響顯著,其中值得注意的是打工收入與貧困脆弱性具有負(fù)向關(guān)系,但其邊際效應(yīng)較低,為0。通過(guò)更換回歸模型發(fā)現(xiàn),回歸系數(shù)略有不同但所得結(jié)論與上述基本一致,這表明上述結(jié)果具有穩(wěn)健性。
表8 穩(wěn)健性檢驗(yàn)
基于CFPS 數(shù)據(jù)庫(kù)2012、2014、2016、2018 年的農(nóng)戶家庭數(shù)據(jù),運(yùn)用VEP 貧困脆弱性測(cè)量方法,測(cè)量農(nóng)戶家庭貧困脆弱性,并使用二元Logistic 回歸模型分析貧困脆弱性的影響因素。結(jié)果表明,第一,農(nóng)戶家庭陷入相對(duì)貧困的概率不斷降低。整體而言,基于0.4、0.5、0.6標(biāo)準(zhǔn)下相對(duì)貧困線,被調(diào)查的農(nóng)戶家庭陷入重度貧困脆弱性的概率均從2012年的百分之百降低到2018年的零,另外陷入中度貧困脆弱性、輕度貧困脆弱性的概率也隨著年份的增加而不斷降低。第二,農(nóng)戶家庭的貧困脆弱性具有地區(qū)異質(zhì)性。在0.4標(biāo)準(zhǔn)下劃分相對(duì)貧困線,陷入中度貧困的4個(gè)省份是西部地區(qū),在0.6標(biāo)準(zhǔn)下劃分的相對(duì)貧困線,陷入輕度貧困的省份絕大部分屬于東部地區(qū),貧困脆弱性有明顯的地區(qū)異質(zhì)性。第三,年齡、學(xué)歷、家庭規(guī)模等因素對(duì)農(nóng)戶的貧困脆弱性影響較顯著。年齡、家庭人口規(guī)模以及是否同一住房、是否外出打工等因素對(duì)農(nóng)戶家庭貧困脆弱性具有正向影響關(guān)系,學(xué)歷與是否領(lǐng)取離退休或養(yǎng)老金等因素對(duì)農(nóng)戶貧困脆弱性呈現(xiàn)出負(fù)向影響關(guān)系。
第一,全面構(gòu)建社會(huì)保障和經(jīng)濟(jì)發(fā)展成果共享體系。相對(duì)貧困是一個(gè)長(zhǎng)期的發(fā)展階段,為此必須堅(jiān)持大力推動(dòng)鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略,堅(jiān)持產(chǎn)業(yè)扶貧,堅(jiān)持“脫貧不脫政策”的宗旨,鞏固脫貧攻堅(jiān)成果。政府積極做好社會(huì)保障,如針對(duì)相對(duì)貧困群體的養(yǎng)老金、大病救助資金,實(shí)施營(yíng)養(yǎng)扶貧、醫(yī)療扶貧、健康扶貧等綜合性扶貧,防止代際貧困傳遞,進(jìn)一步提高容易陷入貧困脆弱性群體的生活質(zhì)量。
第二,合理分配不同省份之間的教育、醫(yī)療、技術(shù)等資源。在保證經(jīng)濟(jì)平穩(wěn)發(fā)展的前提下,加大落后地區(qū)的資源傾斜,如廣西、貴州、重慶、四川等發(fā)展較為落后的省份,應(yīng)給與政策、技術(shù)等資源傾斜,加大地區(qū)間的經(jīng)濟(jì)、文化等方面合作,縮小不同地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展差異,進(jìn)一步推動(dòng)地區(qū)協(xié)調(diào)發(fā)展,縮小相對(duì)貧困脆弱性的地區(qū)異質(zhì)性,共同提高人民的生活幸福指數(shù)。
第三,堅(jiān)持教育公平、鞏固提高義務(wù)教育水平。堅(jiān)持教育優(yōu)先戰(zhàn)略,對(duì)于農(nóng)村更要重視教育資源的分配,加大公共教育資源向農(nóng)村、偏遠(yuǎn)地區(qū)傾斜,科學(xué)協(xié)調(diào)優(yōu)質(zhì)教育資源的分配,擴(kuò)大農(nóng)村教師隊(duì)伍,增加貧困家庭受教育機(jī)會(huì),政府部門(mén)應(yīng)建立教育資金,幫扶由于貧困而無(wú)法持續(xù)參與教育的家庭,進(jìn)一步推動(dòng)農(nóng)村教育發(fā)展,提高農(nóng)村的文化素質(zhì)教育。
農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)與管理2022年2期