河南省农村多维贫困测度及影响因素研究

社科论文 2020-04-15 10:44176未知xhm
  摘要:采用2018—2019年5月对河南省农村773户实地调研数据,构建包含健康、教育、生活水平、就业四个维度8个指标的多维贫困指标体系,运用A-F方法对河南省农村多维贫困状况进行测度,在此基础上运用Logit模型从个体、家庭、村庄三个层面分析多维贫困的影响因素。研究显示,农户多维贫困特征明显,成人受教育程度、是否长期失业和医疗服务可获得性为农户的主要致贫因素。户主性别、户主年龄、户主受教育程度、是否从事个体私营、人均纯收入、是否有其他房产、村庄基础设施状况7个影响因素对农户多维贫困有显著的影响。依托精准扶贫大背景,应从多个维度开展扶贫工作,创新扶贫工作体制。
  关键词:多维贫困; 河南省; 农村; 影响因素;

  贫困是阻碍人类社会进步的重大问题。一直以来,国际社会对贫困问题高度重视,联合国于2015年提出的可持续发展目标将“无贫穷”放在首要位置。我国也始终把消除贫困作为经济社会发展的重要目标,扶贫力度不断加大。“十三五”是我国全面建成小康社会的关键时期,确保到2020年贫困地区和贫困群众同全国一道进入全面小康社会是中国共产党的庄严承诺。十九大报告指出,当前全面建成小康社会已经进入决胜期,要坚决打好精准脱贫攻坚战。《中国农村扶贫开发纲要(2011—2020年)》提出,到2020年稳定实现扶贫对象不愁吃、不愁穿,保障其义务教育、基本医疗和住房的脱贫目标(简称“两不愁,三保障”)。[1]
  河南省是农业大省和人口大省,贫困人口多,贫困程度深。近年来,河南省扶贫成效显著,贫困发生率逐渐下降,但扶贫攻坚任务依然艰巨,2018年年底,在国家现行扶贫标准下河南省农村贫困人口还有104.3万。[2]河南省农村地区基础条件薄弱,经济发展滞后,致贫原因复杂,脱贫难度大。农村贫困问题的复杂性,不仅表现在收入等物质层面上,而且表现在教育、医疗保障、基本公共服务等多个方面。过去单一收入维度的贫困测度方法过于片面,已经无法满足新时期扶贫工作的需要。深入开展多维贫困测度方法研究,有利于精准识别贫困人口,为制定更加有效的扶贫政策提供依据,提高农村扶贫质量和效率,加快脱贫攻坚进程,按时实现脱贫攻坚目标。同时,河南省多维贫困的研究对2020年全面脱贫后如何巩固脱贫成果、解决农村居民的相对贫困问题具有重要的理论和现实意义。
  本研究在MPI指标的基础上构建了多维贫困测度指标体系,对河南省农村多维贫困状况进行测度。在此基础上建立Logit模型,深入分析个人、家庭、村庄三个层面上影响多维贫困的因素。

  一、文献综述

  早期对贫困的划定主要以收入为判断标准,这种方法具有简便、可行性高的优点,但忽视了贫困在其他层面的体现,对贫困人口的识别往往不够精准。随着人们对贫困认识的加深,对贫困的研究从单一的收入维度扩展到多维。Sen提出的“可行能力”的观点,极大地拓宽了贫困研究视角。他将贫困定义为可行能力的剥夺,这一理念构成了多维贫困的核心观点。[3]
  学者们对多维贫困展开的研究主要集中在多维贫困维度和指标的选择、多维贫困的测度、多维贫困影响因素等几个方面。多维贫困测度维度和指标的选择有较大的主观性,学者们对维度和指标的选择也不尽相同,一般从收入、教育、健康、生活水平等几个方面出发来构建多维贫困测度的指标体系。联合国开发计划署(UNDP)在《2010年人类发展报告》中提出多维贫困指数(multidimensional poverty index,MPI),该指数从健康、教育、生活水平三个维度对多维贫困进行测度。就业是人的基本权利,就业能力的缺失也是贫困的重要表现,[4]但是目前将就业纳入贫困测度的研究还很少。
  多维贫困的测度方法主要包括Watts方法、A-F方法、模糊集方法、信息理论方法等。[5-6]其中,应用最为广泛的是Alkire和Foster提出的多维贫困的识别、加总、分解方法(即A-F方法)。[7]该方法能够反映多维贫困的广度、深度和强度,具有代表性。一些学者所做的多维贫困研究都是基于A-F方法展开的。[8-11]基于多维贫困测度方法,学者们在多维贫困测度和应用方面做了大量有益的工作。侯亚景将A-F方法和慢性贫困计数方法结合,基于长期多维贫困分析框架测度了中国农村长期多维贫困状况。[12]郭熙保和周强从静态和动态两个角度分析了我国多维贫困程度,认为长期多维贫困指数不仅能测度贫困程度,而且能反映家庭平均贫困持续时间。[13]
  学者们对多维贫困的影响因素也进行了深入研究。王春超和叶琴研究发现,与全国平均水平和城市劳动者相比,农民工的多维贫困状况更加严重,造成农民工多维贫困的重要因素是收入和教育。[14]高帅和毕洁颖利用Biprobit模型基于个人可行能力和主观福利感受对农村人口多维贫困状态持续与转变进行研究,结果显示,年龄、受教育程度、区域差异、社会地位对农村人口多维贫困都具有显著影响。[15]
  到2020年,现行标准下的农村贫困人口将全部脱贫,绝对贫困消除,但这并不意味着贫困的消失。一些学者对2020年后如何开展扶贫工作进行了研究和探讨。李小云和许汉泽认为,贫困问题也不是单纯的经济问题,需要从经济发展、社会发展、自然环境等多个维度考虑2020年以后我国的扶贫工作如何开展。[16]雷明认为,2020年后的贫困识别和认定更具有综合性,除了经济收入,能力、发展、文化、环境层面应受到重视,提高贫困人口的可持续发展能力是进一步工作的重点。[17]白增博等认为,2020年后的扶贫工作可以借鉴美国的经验,从贫困线立法、贫困线制度、鼓励就业分类救助及促进参与主体多元化等几个方面重点开展。[18]

  二、河南省农村多维贫困测度

  (一)多维贫困测度方法
  本研究对河南省农村多维贫困的测度采用A-F方法。测度的具体步骤如下:

  维度和指标的选择。考虑到MPI指数的权威性及应用的广泛性,本研究在MPI的健康、教育、生活水平三个维度的基础上加入就业维度,构建包含四个维度八个指标的多维贫困测度指标体系(见表1)。
  临界值的设定。临界值包括剥夺临界值(z)和维度临界值(k)。家庭在某个维度上是否被剥夺通过剥夺临界值来判断。家庭在某个维度上被剥夺时赋值为1,否则为0。家庭是否属于多维贫困家庭通过维度临界值来判断。对每个家庭被剥夺维度进行加总得到剥夺维度数Ci(k),当剥夺维度数大于或等于设定的维度临界值(k)时,该家庭为多维贫困家庭,此时赋值为1,否则为0。一般来说,维度临界值的选择介于1和总维度数d之间。
  权重的设定。指标权重的设定采用维度等权重法。该方法认为,每个维度的重要性是相同的,即健康、教育、生活水平、就业四个维度的权重均为1/4。同时,每个维度内部的各个指标也是等权重的。
  贫困的加总。多维贫困指数通过多维贫困人口发生率H和平均剥夺份额A两个指标进行计算。多维贫困人口发生率H是按人头计算的,即FGT方法[19],其等于多维贫困家庭数量与样本家庭数量的比值。这个指标对贫困的广度和深度不敏感。利用平均剥夺份额A对多维贫困发生率H进行调整即得到多维贫困指数M0。用公式表示如下:

  
  其中,q为识别出的多维贫困家庭数量,n为样本家庭数量,Ci(k)为第i个家庭剥夺维度数。
  贫困的分解。计算各个维度指标对多维贫困指数的贡献度C:

  
  其中,ωj为第j个维度权重,Mj为识别出多维贫困家庭的情况下第j个维度被剥夺人口率。
  表1 维度、指标、剥夺临界值及权重设定
  
  (二)数据来源
  本研究数据来自项目组成员于2018—2019年5月在河南省农村地区开展的实地调研。采用的调查方式包括入户问卷调查和对村干部进行访谈。本次调查共回收问卷812份,其中有效问卷773份,问卷有效率为95.20%。调查内容主要包括家庭基本信息、家庭成员信息、经济状况及村庄环境等,较为全面地反映了河南省农村家庭基本情况。考虑到数据特点及反贫困政策的家庭针对性,本研究对多维贫困的测度及多维贫困影响因素的分析均以家庭为单位。
  (三)河南省农村多维贫困测度结果
  1.单维贫困状况
  对单一维度的贫困状况进行测度,表2显示了各个维度的贫困发生率。由表2可知,成人受教育程度这一指标下的贫困最为严重,贫困发生率达到88.75%,将近九成的家庭在这一指标上被剥夺。其次为家具电器陈设、做饭燃料、清洁饮水,约一半的家庭在这三个指标上被剥夺。在是否长期失业这一指标上被剥夺的家庭将近1/5。医疗保障和儿童失学两个指标的剥夺比例很低,贫困发生率均在5%以下,这与我国大力推行医疗保险制度及实施义务教育有密切关联。可以看出,河南省农村表现出明显的多维贫困特征。
  表2 河南省农村单维贫困发生率(%)
  
  2.多维贫困测算
  采用A-F方法对河南省农村多维贫困状况进行测度的结果如表3所示。可以看出,随着贫困临界值k逐渐增加,多维贫困发生率H和多维贫困指数M0均呈现不断下降趋势,同时平均剥夺份额A呈现不断增长趋势。k=1时,多维贫困指数为0.3583,其中,多维贫困家庭平均剥夺份额为36.74%,多维贫困发生率达到97.54%,说明几乎所有的样本家庭都存在着或多或少的贫困情况。k=6或k=7时,多维贫困程度较低,多维贫困发生率均在5%以下。k=8时,多维贫困发生率H等于0,说明八个指标均被剥夺的极端贫困家庭在被调查家庭中不存在。
  表3 不同k值下多维贫困测算结果
  
  维度临界值k的选择是多维贫困测度的一个关键点。选择的k值过低会导致多维贫困发生率很高,夸大贫困程度;k值过高又会低估贫困程度,不能全面覆盖贫困群体。图1展示了多维贫困指数M0随着维度临界值k增加的变化趋势。k取值为2~4时,覆盖的多维贫困家庭数量相对较多,k=3时,多维贫困发生率H和多维贫困指数M0变化程度最大,所以本研究选择k=3作为多维贫困测度的维度临界值,即当家庭存在3个或3个以上指标被剥夺时,就认为家庭是多维贫困家庭。
  3.多维贫困分解
  表4为k=3时利用设定的指标权重ωj对多维贫困指数进行维度分解的结果。可以看出,成人受教育程度、是否长期失业对多维贫困的影响最大,两者对多维贫困的贡献率都在15%以上,属于主要致贫因素。医疗服务可获得性、家具电器陈设、做饭燃料及清洁饮水等指标对多维贫困的影响较大,为次要致贫因素。当前,医疗保障、儿童失学对河南省农村多维贫困的影响已经很小,河南省农村的医疗保险基本达到了对农村人口的全面覆盖,并且随着国家对义务教育的推行,贫困家庭孩子接受教育的权利得到了保障,现阶段河南省农村的失学儿童数量已经很少。
  图1 多维贫困指数变化趋势
  
  表4 各指标对多维贫困指数的贡献率(%)(k=3)
  

  三、河南省农村多维贫困影响因素分析

  基于上述分析可以发现,河南省农村多维贫困特征明显,对多维贫困贡献率较高的有成人受教育程度、是否长期失业和医疗服务可获得性。已有的对农户贫困影响因素的研究主要集中在农户个体特征方面,缺乏一定的完整性。[14,20]然而,影响多维贫困的因素是多种多样的,本研究从个体、家庭、村庄三个层面分析各因素对河南省农村多维贫困的影响程度,针对识别出的多维贫困农户采取有效的帮扶措施。
  (一)模型设定
  本研究采用Logit模型从个体、家庭、村庄三个层面对河南省农村多维贫困的影响因素进行分析。其中,个体因素包含户主的性别、年龄、受教育程度及婚姻状况,家庭因素包含家庭规模、是否从事个体私营、人均纯收入、是否有其他房产、土地是否流转,村庄因素包含村庄周围环境、村庄基础设施状况。各影响因素的含义参见表5。将农户是否处于多维贫困状况作为因变量,当该农户处于多维贫困状态(三维及以上)时,赋值为1,否则为0。将上述11个自变量引入统计软件SPSS中的Logit模型进行分析,运算结果见表6。
  (二)河南省农村多维贫困影响因素分析
  由表6可知,个体因素中,户主性别、户主年龄、户主受教育程度均达到了显著性水平。户主的性别与家庭是否处于多维贫困状况显著正相关,女性户主家庭多维贫困概率低于男性户主家庭,这与郭熙保、周强的研究结果[13]一致。这可能是因为女性户主的未来收入不确定性高于男性户主,导致她们采取多种手段提高收入,有计划的储蓄、投资等行为偏好更强,证明了女性在减少家庭贫困中的作用。[21]户主年龄与家庭是否处于多维贫困状况显著正相关,户主年龄越大,家庭处于多维贫困状况的可能性就越大,年龄较大的户主受其身体状况、个人技能、思想观念等因素的制约,寻求增加家庭收入的机会相对较少,而家庭收入的增加直接影响生活水平的提高和居住环境的改善。户主的受教育程度与家庭是否处于多维贫困状况显著负相关,户主受教育的程度越高,家庭处于多维贫困状况的可能性就越小。户主受教育程度高的家庭有更多改变思想观念和外出就业的机会,可以从事更多劳动附加值高的工作,具有更广泛的社会关系,对子代的培养也更重视,具有明显的溢出效应。
  表5 变量设计及含义
  
  表6 模型运算结果
  
  家庭因素中,是否从事个体私营、人均纯收入、是否有其他房产与家庭是否处于多维贫困状况显著负相关。农户的非农经营可以减少对经济效益不高的单纯农业生产的依赖性,给予农户更多拓宽增收渠道的机会,同时还可以吸纳农村剩余劳动力,带动农村整体的脱贫致富;人均纯收入的增加意味着农村经济发展水平的提高,促使家庭将部分收入用于改善生活条件、进行多样化投资,有利于降低贫困发生率;家庭住房作为农村家庭最重要的固定资产具有保值增值的功能,而拥有其他住房意味着具有更高的抵御风险冲击的能力。河南省作为农业大省,土地是农村家庭的主要经济来源。研究显示,土地是否流转对农户陷入多维贫困的概率无显著差异,这说明河南省农村土地流转还未有效促进土地规模化经营和土地使用效率的提升,暂时无法通过此路径缓解多维贫困状况。
  村庄因素中,基础设施状况与农户是否处于多维贫困状况显著负相关。村庄基础设施建设直接影响农户日常生活和农业生产,完善的基础设施建设可以显著提高农村居民生活水平,有助于缓解农村家庭多维贫困状况。

  四、建议

  当前脱贫攻坚已经进入关键期,对贫困的认识不能仅局限于收入视角,科学精准地分配扶贫资源对打赢脱贫攻坚战十分重要。
  (一)扶贫工作从多维度入手
  河南省农村的扶贫工作应该从多个方面入手,根据不同类型的致贫因素采用不同的扶贫手段,增强扶贫对象的稳定脱贫能力。对于受教育程度较低的农村劳动力,政府应加强专业知识技能培训,提高劳动力质量,促进人力资本的提升;鼓励农村的剩余劳动力从事非农经营,根据各地区资源禀赋状况选择性地大力发展乡村旅游、农村电商、特色种养、生态农业等特色产业,进而鼓励企业在农村地区投资设厂,增加农村贫困人口的就业机会,拓宽增收渠道;完善河南省农村的水利、交通、医疗卫生等基础设施建设,提高农村居民的生活质量,如加强自来水、清洁燃料等工程建设;重视贫困家庭的持续脱贫能力,改善多维贫困家庭的整体福利水平,而不只局限在贫困家庭的收入水平方面。
  (二)创新扶贫工作体制
  2020年后中国农村原发性的绝对贫困将会消失,按照“两不愁,三保障”的脱贫目标,我们不仅要满足贫困群众吃、穿等基本生活需要,而且要满足贫困群众教育、医疗、住房等方面的需要。多维贫困的分析为我们审视2020年后河南省农村贫困问题、调整减贫战略提供了一条可行的道路,这意味着新的贫困需要用新的指标来衡量,构建能够客观反映农村贫困状况、识别贫困人口的新的评价体系是未来河南省农村扶贫工作的重要内容。2020年后新的贫困格局意味着潜在的贫困群体将成为新的扶贫对象,这对河南省未来一个阶段的反贫困工作提出了更高的要求。因此,必须强化贫困群体的社会安全网的架构,提高农村社会保障的兜底强度。在城镇化与工业化的大背景下,河南省需要将原有的城乡二元扶贫框架逐步调整为城乡一体化的扶贫战略,基于多维贫困特征,形成综合性的贫困治理机制,开展扶贫制度的供给侧改革。

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  注释
  1权重是根据各个指标的重要性的不同设置的数值,权重之和为1。本研究采用的是维度等权重法,详细设定方法见文中“权重的设定”部分。




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