我國農(nóng)戶貧困動(dòng)態(tài)演變影響因素分析

周振+蘭春玉

摘 要：動(dòng)態(tài)貧困研究是從中長期考察家庭貧困狀態(tài)，關(guān)注家庭貧困狀態(tài)的脆弱性與發(fā)展演變。采用CHNS家庭微觀數(shù)據(jù)，通過對(duì)我國農(nóng)戶動(dòng)態(tài)貧困的研究發(fā)現(xiàn)：男性戶主、年輕戶主、人口規(guī)模較大、低人力資本、人均使用耕地面積越多的家庭，在一段時(shí)間內(nèi)多次貧困發(fā)生概率較大；此外，我國農(nóng)戶動(dòng)態(tài)貧困還表現(xiàn)出較強(qiáng)的區(qū)位特性。減貧政策應(yīng)該從以下四方面改進(jìn)：一是細(xì)分農(nóng)村貧困人口類型，實(shí)施有針對(duì)性的扶貧政策；二是建立貧困家庭教育技能補(bǔ)貼制度；三是幫扶貧困地區(qū)開展非農(nóng)或高附加值農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)；四是建立有區(qū)域特征的扶貧開發(fā)機(jī)制。

關(guān)鍵詞：農(nóng)戶；動(dòng)態(tài)貧困；有序Logit模型

中圖分類號(hào)：F061.3 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1003-3890（2014）03-0016-06

一、引言

改革開放以來，中國經(jīng)濟(jì)持續(xù)保持高速增長，經(jīng)濟(jì)快速增長產(chǎn)生的涓流效應(yīng)和擴(kuò)散機(jī)制使得中國的貧困問題得到了較好的改善，絕對(duì)貧困問題在很大程度上得到了緩解[1]。不過，進(jìn)入20世紀(jì)80年代中期以來，農(nóng)村內(nèi)部農(nóng)民的收入差距持續(xù)擴(kuò)大，經(jīng)濟(jì)增長帶來的減貧效應(yīng)已不再顯著[2]。目前農(nóng)村地區(qū)的貧困現(xiàn)象表現(xiàn)出“大進(jìn)大出”的特征，有些農(nóng)戶的貧困狀況在貧困線上下來回波動(dòng)，每年脫貧和返貧的農(nóng)戶數(shù)量還較多[3]，即貧困演化成動(dòng)態(tài)貧困。動(dòng)態(tài)貧困研究是分析個(gè)人或家庭在貧困位置上的流動(dòng)狀況（進(jìn)入、停留或脫離）以及地位轉(zhuǎn)變的原因[4]。早在20世紀(jì)初，B.Rowntree[5]就研究過動(dòng)態(tài)貧困。關(guān)于動(dòng)態(tài)貧困的研究主要集中于三個(gè)方面：一是發(fā)生貧困的概率與脫貧的概率，以及影響因素；二是長期貧困和短期貧困的發(fā)生率，以及影響貧困的決定性因素；三是減少短期貧困和長期貧困的政策措施研究。

當(dāng)前，有關(guān)學(xué)者就中國動(dòng)態(tài)貧困開展了較多的研究。Jalan J & Ravalion M[6]利用廣東、廣西、貴州和云南四省1985—1990年的數(shù)據(jù)研究得出，短期貧困在總貧困中均占據(jù)相當(dāng)大的份額，全部樣本永久性貧困為62%，長期貧困為14.4%，短期貧困為33.4%。Addabbot Baldinim[7]考察了動(dòng)態(tài)貧困的區(qū)位差異，指出無論短期貧困還是長期貧困，貴州地區(qū)均比我國廣東地區(qū)高。汪三貴、李文[8]通過對(duì)國內(nèi)部分貧困縣的研究表明，1997—2000年處于短期貧困狀態(tài)的農(nóng)戶占比31.0%，處于長期貧困狀態(tài)的農(nóng)戶占比27.9%，在貧困線上下波動(dòng)的占31.1%。結(jié)合以上已有研究成果，本文將繼續(xù)對(duì)我國動(dòng)態(tài)貧困問題進(jìn)行深入探討。本文將采用CHNS數(shù)據(jù)，重點(diǎn)分析我國農(nóng)戶動(dòng)態(tài)貧困特征，以及剖析影響貧困動(dòng)態(tài)演化的主要因素。

二、理論框架與研究方法

（一）理論框架

根據(jù)以往研究結(jié)論，影響動(dòng)態(tài)貧困的因素主要有：戶主特征、人口特征、人力資本特征、生產(chǎn)特征和區(qū)位特征，具體分析如下：

1. 戶主特征。戶主特征一般包括戶主的年齡、性別、婚姻狀態(tài)以及民族。以往研究表明，這些特征影響著家庭的貧困狀態(tài)。一般認(rèn)為，女性、高齡、非婚、少數(shù)民族戶主的家庭易發(fā)生貧困[9]。

2. 人口特征。人口特征如家庭人口數(shù)，小孩與老人撫養(yǎng)比，以及家庭學(xué)生人數(shù)。受傳統(tǒng)觀念的影響，我國農(nóng)村地區(qū)許多家庭規(guī)模龐大，而隨著家庭規(guī)模的增大易誘發(fā)出家庭貧困?，F(xiàn)有研究認(rèn)為，小孩、老人撫養(yǎng)比較高的家庭，因負(fù)擔(dān)過重，容易發(fā)生貧困；家庭在校學(xué)生數(shù)量的增加易發(fā)生教育貧困[10]。

3. 人力資本特征。人力資本一般用受教育程度，及是否受過技能培訓(xùn)來衡量。著名經(jīng)濟(jì)學(xué)家舒爾茨很早就提出增加農(nóng)戶的知識(shí)，提高他們的人力資本，有助于消除貧困。國內(nèi)已有研究證實(shí)，人口素質(zhì)低下、觀念落后是引發(fā)貧困的重要因素[11]。而貧困人口素質(zhì)低主要表現(xiàn)在受教育水平的普遍低下[12]。

4. 生產(chǎn)特征。家庭生產(chǎn)特征包括人均耕地面積、土地灌溉面積以及牲畜飼養(yǎng)等直接影響家庭福利的指標(biāo)。生產(chǎn)資源充沛的家庭，更具有潛力增加收入，從而貧困發(fā)生率較低[13]。不過，至于耕地面積的充裕卻并不一定能降低家庭的貧困發(fā)生率，楊國濤等[9]的研究顯示人均耕地面積越多，家庭貧困發(fā)生率卻越高。

5. 區(qū)位特征。經(jīng)濟(jì)地理學(xué)認(rèn)為貧困源自于生存空間的不足，這種觀點(diǎn)認(rèn)為貧困是由居住環(huán)境的惡化誘發(fā)的，例如自然環(huán)境惡劣、土地資源貧瘠、水資源匱乏、自然災(zāi)害多發(fā)、交通條件不便等[14]。Singer[15]等人從國際貿(mào)易的視角分析了出口致貧的原因，指出了存在資源詛咒的現(xiàn)象。當(dāng)前我國減貧的主要區(qū)域集中在邊遠(yuǎn)山區(qū)、少數(shù)民族聚集區(qū)等地理環(huán)境較差的地區(qū)，這也間接地暗示著地理區(qū)位因素影響了貧困的發(fā)生率。

（二）研究方法

1. 動(dòng)態(tài)貧困測(cè)量。關(guān)于動(dòng)態(tài)貧困的影響因素，部分學(xué)者采取統(tǒng)計(jì)描述的方法，例如阿瑪?shù)賮啞ど璠16]在對(duì)孟加拉國農(nóng)村家庭脫貧返貧影響因素的研究中，采取的就是描述統(tǒng)計(jì)分析方法。部分學(xué)者則使用計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的方法研究貧困的跨期變動(dòng)因素。例如，McCulloch、Baulch[17]，Andy McKay、David Lawson[18]在對(duì)貧困分析中，根據(jù)家庭貧困狀況的差異，將全部家庭分為：慢性貧困家庭（chronic poverty）、暫時(shí)性貧困家庭（transitional poverty）和非貧困家庭（never poverty）四類，并用排序Logit（ordered logit）和多元Logit （multinomial logit）的計(jì)量方法考察了家庭貧困動(dòng)態(tài)的影響因素。其實(shí)質(zhì)上考察一段時(shí)期內(nèi)家庭陷入貧困次數(shù)，以此判斷貧困程度或類型，作為動(dòng)態(tài)貧困的研究起點(diǎn)。

結(jié)合以上研究，本文擬選擇一段時(shí)期內(nèi)家庭陷入貧困次數(shù)，作為農(nóng)戶動(dòng)態(tài)貧困的測(cè)量的指標(biāo)。其具體做法如下：首先，本文根據(jù)家庭可比收入中位數(shù)的50%為貧困線，在每個(gè)時(shí)期內(nèi)將全部家庭分為貧困家庭和非貧困家庭。其次，將統(tǒng)計(jì)時(shí)期內(nèi)家庭陷入貧困的次數(shù)作為研究因變量。

2. 模型選擇。由于因變量序列數(shù)的特征，本文采用有序Logit模型考察一定時(shí)期內(nèi)家庭貧困狀態(tài)變化的決定因素。其具體的Logit模型為：設(shè)t時(shí)期段內(nèi)農(nóng)戶家庭陷入貧困次數(shù)為因變量Y，若Y是最大值為k的有序變量。XT=（x1t，x2t，…xnt）為自變量矩陣。記等級(jí)為j（j=0，1，2，…k）的概率為：P（yt≥j∣xt），則等級(jí)大于等于j（j=0，1，2，…k）的概率為：

P（yt≥j∣xt）=P（yt=j∣xt）+…+P（yt=k∣xt）

P（yt≥j∣xt）稱為等級(jí)大于j的累計(jì)概率，對(duì)上式做Logit變換：

LogitPj=Logit[P（yt≥j∣xt）]=In■（j=0，1，2…k-1）

Logistic回歸定義為：

LogitPj=Logit[P（yt≥j∣xt）]=-？琢j+■？茁ixit（j=0，1，2…k-1；i=1，2，…n）

等價(jià)于

P（yt

模型中？琢j和？茁i為待估參數(shù)，估計(jì)系數(shù)？茁i的含義為：當(dāng)其他變量不變時(shí)，某個(gè)自變量Xit的兩個(gè)不同取值m與n，其比數(shù)比OR=exp[βi（m-n）]。若？茁i的取值大于0，即OR取值大于1，意味著隨著自變量Xit取值越大，農(nóng)戶貧困次數(shù)增加的概率會(huì)越高。模型采用極大似然估計(jì)的方法進(jìn)行計(jì)算。

三、數(shù)據(jù)來源、變量選取與描述統(tǒng)計(jì)

（一）數(shù)據(jù)來源、變量選取

本文所使用的數(shù)據(jù)來源于美國北卡羅來那大學(xué)和中華預(yù)防科學(xué)醫(yī)學(xué)院聯(lián)合調(diào)查和創(chuàng)建的CHNS的微觀面板數(shù)據(jù)。CHNS在1996年對(duì)調(diào)查省份進(jìn)行了調(diào)整，為了避免構(gòu)造平衡面板時(shí)的數(shù)據(jù)損失，本文選擇2000年、2004年、2006年和2009年構(gòu)造面板數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。

本文首先測(cè)算2000年、2004年、2006年和2009年家庭陷入貧困次數(shù)，作為因變量。由于農(nóng)村家庭戶主特征、人口特征、人力資本特征、生產(chǎn)特征和區(qū)位特征是影響農(nóng)戶貧困動(dòng)態(tài)轉(zhuǎn)化的關(guān)鍵因素。因此，在本研究的自變量選取中，主要是從這個(gè)五個(gè)方面選取指標(biāo)。

根據(jù)CHNS現(xiàn)有統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，農(nóng)村家庭戶主特征方面選取的變量有戶主性別、年齡（以及年齡平方）、民族（是否為漢族）和婚姻狀態(tài)（是否在婚）；人力資本以戶主受教育年限來表征，計(jì)算方法為“教育年限=不識(shí)字或識(shí)字很少×1+小學(xué)×6+初中×9+高中或中?！?2+大專或大學(xué)×14+碩士及以上×15”[3]；人口特征以家庭人口規(guī)模來衡量；區(qū)位特征以省作為虛擬變量進(jìn)行區(qū)分；生產(chǎn)特征用家庭上年人均耕種土地面積來衡量。這些變量的賦值情況如表1所示：

（二）描述性統(tǒng)計(jì)

1. 農(nóng)戶動(dòng)態(tài)貧困狀態(tài)。通過對(duì)CHNS數(shù)據(jù)的整理，本文共獲得914戶農(nóng)戶2000年、2004年、2006年和2009年的貧困狀態(tài)數(shù)據(jù)。以農(nóng)戶家庭人均收入指標(biāo)判斷貧困狀態(tài)，所有收入數(shù)值都經(jīng)過CPI平滑到2009年價(jià)格水平，并劃當(dāng)年農(nóng)戶中值收入為當(dāng)年貧困線，即每年的貧困線為農(nóng)戶的中值收入。農(nóng)戶動(dòng)態(tài)貧困狀態(tài)統(tǒng)計(jì)如表2所示：

從表2中可以看出，四個(gè)統(tǒng)計(jì)年中家庭從未陷入貧困狀態(tài)的戶數(shù)為158戶，占比17.29%；僅一次陷入貧困的家庭有198戶，占比21.66%；兩次陷入貧困的家庭有197戶，占比21.55%；三次陷入貧困的家庭共208戶，占比22.76%；四次統(tǒng)計(jì)都處于貧困狀態(tài)的家庭有153戶，共占總數(shù)的16.74%。

2. 自變量取值與農(nóng)戶動(dòng)態(tài)貧困狀態(tài)分布。戶主、人力資本、人口、生產(chǎn)特征與農(nóng)戶動(dòng)態(tài)貧困狀態(tài)分布。表3反映的是各變量的均值和標(biāo)準(zhǔn)差（括號(hào)外的是均值，括號(hào)內(nèi)的是標(biāo)準(zhǔn)差）與農(nóng)戶陷入貧困次數(shù)的關(guān)系。隨著家庭陷入貧困次數(shù)的增多，具有相同方向或相反方向變化的變量有家庭規(guī)模與上年人均耕種土地面積。不難發(fā)現(xiàn)，這兩個(gè)變量的均值隨著農(nóng)戶陷入貧困次數(shù)同步增加。其他變量雖無同樣的變化規(guī)律，但是均值的分布與家庭陷入貧困次數(shù)也表現(xiàn)出了一定的相關(guān)性。例如，1～4次貧困家庭戶主性別均值逐步下降，意味著男性戶主家庭易陷入貧困。年齡方面也有類似關(guān)系，如2～4次貧困家庭戶主年齡均值也逐步下降，反映出戶主年齡越小家庭越易陷入貧困。

區(qū)位特征與農(nóng)戶動(dòng)態(tài)貧困狀態(tài)。表4反映的是區(qū)位特征與農(nóng)戶動(dòng)態(tài)貧困狀態(tài)之間的分布關(guān)系。例如，遼寧省2～4次貧困家庭比例明顯高于0～1次；黑龍江省0～4次貧困家庭所占比重依次上升，該地區(qū)貧困深度較為嚴(yán)重；湖北省0～4次貧困家庭所占比重逐次降低，即當(dāng)?shù)剞r(nóng)戶貧困程度較淺。其他地區(qū)尚無表現(xiàn)出如此明顯的貧困分布趨勢(shì)。由此可見，農(nóng)戶動(dòng)態(tài)貧困狀態(tài)在不同區(qū)域之間，現(xiàn)狀表現(xiàn)差異較大。

四、農(nóng)戶動(dòng)態(tài)貧困影響因素的計(jì)量分析

通過以上描述性分析不難發(fā)現(xiàn)所選擇五方面的變量與農(nóng)戶動(dòng)態(tài)貧困狀態(tài)存在一定的相關(guān)性，這一結(jié)論與理論框架的假設(shè)較為一致。然而，這些變量與農(nóng)戶動(dòng)態(tài)貧困之間是否顯著，其影響程度究竟有多大，還需要進(jìn)一步的計(jì)量實(shí)證分析。

（一）模型估計(jì)

本文選擇了2000年、2004年、2006年和2009年的CHNS農(nóng)村家庭調(diào)查數(shù)據(jù)。根據(jù)現(xiàn)有數(shù)據(jù)類型，本文選擇混合截面數(shù)據(jù)的有序Logit模型估計(jì)分析，分析結(jié)果如表5所示。

方程（1）在回歸模型中只考慮了戶主特征和人口特征，估計(jì)結(jié)果顯示戶主性別、戶主年齡、年齡平方和家庭規(guī)模是農(nóng)戶動(dòng)態(tài)貧困的顯著性決定因素。

方程（2）在回歸模型中增加了人力資本特征變量，發(fā)現(xiàn)新增的戶主受教育年限是影響農(nóng)戶動(dòng)態(tài)貧困的顯著性變量。在加入人力資本特征變量后，原方程（1）中顯著的年齡平方項(xiàng)不再顯著，年齡的顯著性水平有所降低，但是其他變量的顯著性水平與方程（1）相同。

方程（2）與方程（3）共同探討了模型是否應(yīng)該加入戶主年齡的平方項(xiàng)。方程（3）在去掉年齡平方項(xiàng)后，我們發(fā)現(xiàn)年齡的顯著性水平明顯地得到了提升，方程（3）的Pseudo R2相比方程（2）變化幅度不大。前三個(gè)方程估計(jì)結(jié)果都顯示年齡對(duì)農(nóng)戶貧困狀態(tài)深度具有負(fù)的影響，即戶主年齡越大家庭陷入貧困概率越低；而方程（1）年齡平方項(xiàng)估計(jì)結(jié)果顯示年齡具有正的效果。從描述性統(tǒng)計(jì)分析結(jié)論來看，戶主年齡均值是隨貧困深度加劇而降低的。同時(shí)，方程（1）年齡的顯著性水平高于年齡平方，而且年齡的估計(jì)系數(shù)的絕對(duì)值也明顯大于平方項(xiàng)，由此可見年齡對(duì)動(dòng)態(tài)貧困的影響總體上是負(fù)向的。因此，模型去掉年齡平方項(xiàng)后不影響估計(jì)結(jié)果。

方程（4）在方程（3）的基礎(chǔ)上加入生產(chǎn)特征變量后，原方程（3）中顯著的變量，如戶主性別、年齡、家庭規(guī)模和戶主受教育年限在方程（4）中依然顯著，而且顯著水平不變。不同的是，伴隨家庭上年人均耕種土地面積變量的加入，方程（1）與方程（3）中一直不顯著的變量“戶主是否在婚”，在方程（4）中表現(xiàn)為10%水平下的顯著。而且“家庭上年人均耕種土地面積”顯著性水平也十分高。然而，單獨(dú)研究戶主是否在婚與人均耕種土地面積這兩個(gè)變量時(shí)，發(fā)現(xiàn)二者之間的相關(guān)性十分強(qiáng)，P值達(dá)到0.000水平，即人均耕種土地面積與戶主是否在婚具有很強(qiáng)的內(nèi)生性。這一點(diǎn)較符合我國農(nóng)業(yè)家庭經(jīng)營的特征，一般而言我國農(nóng)業(yè)是建立在家庭經(jīng)營之上的，戶主在婚有利于家庭經(jīng)營農(nóng)業(yè)。當(dāng)對(duì)方程（4）略加修改后，即去除戶主婚姻狀態(tài)的影響后，上年人均耕種土地面積仍對(duì)農(nóng)戶動(dòng)態(tài)貧困程度具有正向的顯著的影響。

方程（5）與方程（6）考慮了區(qū)位因素對(duì)農(nóng)戶動(dòng)態(tài)貧困程度的影響。方程（5）與方程（6）未將戶主民族特征納入模型，一是因?yàn)榉匠蹋?）～（4）中民族變量一直都不顯著；二是因?yàn)槊褡遄兞颗c區(qū)位因素具有很強(qiáng)的相關(guān)性：將民族變量與區(qū)位因素進(jìn)行Pearson相關(guān)性檢驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)P值為0.000，去掉民族變量后能更好地反映出區(qū)位因素對(duì)動(dòng)態(tài)貧困的影響。當(dāng)考慮區(qū)位因素后，模型Pseudo R2值明顯地得到了提高，而且變量的顯著性水平表現(xiàn)出了區(qū)位特征，如戶主的教育年限在區(qū)位因素影響下顯著程度有所下降。方程（5）與方程（6）還考慮了戶主婚姻狀態(tài)與家庭人均耕種土地面積在區(qū)位因素下的影響程度，發(fā)現(xiàn)戶主婚姻狀態(tài)顯著，而家庭人均耕種土地面積不再顯著。

（二）估計(jì)結(jié)果分析

根據(jù)以上估計(jì)結(jié)果可知，在不考慮區(qū)位因素的情況下，家庭規(guī)模、戶主性別、年齡、戶主受教育年限和家庭上年人均耕種土地面積是影響農(nóng)戶動(dòng)態(tài)貧困狀態(tài)的主要因素。（1）男性戶主家庭更易陷入高程度的貧困狀態(tài)，這一點(diǎn)與一般研究結(jié)論“女性戶主家庭易貧困”不同，從本文所選取的樣本來看，女性戶主家庭僅占總數(shù)的5%，這一點(diǎn)可能對(duì)估計(jì)結(jié)果造成了一定的影響。（2）年齡方面，表現(xiàn)為戶主年齡越大家庭陷入次數(shù)概率越低，這反映了我國農(nóng)村社會(huì)戶主經(jīng)驗(yàn)與年齡對(duì)家庭貧困狀態(tài)的正面影響。（3）家庭規(guī)模對(duì)農(nóng)戶貧困深度具有正面影響，即家庭規(guī)模越大，一段時(shí)期內(nèi)家庭陷入貧困次數(shù)會(huì)增多，反映出了家庭人口負(fù)擔(dān)對(duì)致貧的影響[10，19]。（4）戶主受教育年限對(duì)家庭貧困發(fā)生率具有顯著地抑制作用，戶主受教育年限越長，家庭在同時(shí)期內(nèi)貧困發(fā)生次數(shù)越低[1，3]。（5）上年人均耕種土地面積越大，家庭貧困狀態(tài)易演化成深程度貧困，折射出了農(nóng)業(yè)致貧的社會(huì)現(xiàn)狀，即以農(nóng)業(yè)為主的家庭貧困發(fā)生率高，與我國農(nóng)業(yè)貧困人口眾多的現(xiàn)象相一致。

當(dāng)考慮區(qū)位因素時(shí)，戶主性別、年齡和家庭規(guī)模對(duì)農(nóng)戶動(dòng)態(tài)貧困的影響仍保持在1%水平下的顯著，而戶主受教育年限的顯著性由1%水平下降到5%水平（方程（5））、10%水平（方程（6）），體現(xiàn)了戶主受教育年限區(qū)位差異對(duì)動(dòng)態(tài)貧困的影響。家庭上年人均耕種土地面積在區(qū)位因素的影響下，由動(dòng)態(tài)貧困的顯著性因素變得不顯著，不過其作用方向并未發(fā)生改變。值得關(guān)注的是，方程（6）中戶主婚姻狀態(tài)表現(xiàn)出1%水平下的顯著性，即納入?yún)^(qū)位因素分析時(shí)，戶主在婚家庭多次陷入貧困概率較低。在方程（5）與方程（6）中，遼寧、黑龍江、江蘇、河南和湖北等變量對(duì)動(dòng)態(tài)貧困具有顯著的決定作用。從遼寧、黑龍江、江蘇和河南等省的估計(jì)回歸系數(shù)來看，這些地區(qū)的家庭貧困發(fā)生率較高，易誘發(fā)家庭多次陷入貧困；但是湖北地區(qū)呈現(xiàn)相反情況。因此，農(nóng)戶動(dòng)態(tài)貧困在遼寧、黑龍江、江蘇、河南和湖北等地區(qū)具有很強(qiáng)的區(qū)位特征。

五、結(jié)論與政策含義

動(dòng)態(tài)貧困研究是從中長期考察家庭貧困狀態(tài)，相比一般的貧困研究，其研究結(jié)論更具有時(shí)期上的穩(wěn)定性，更能反映家庭貧困的脆弱性與貧困的發(fā)展演變。本文研究了我國農(nóng)戶的動(dòng)態(tài)貧困問題，并重點(diǎn)探討了動(dòng)態(tài)貧困演變的影響因素，得出如下結(jié)論：

1. 農(nóng)村家庭戶主特征、人口特征、人力資本特征和生產(chǎn)特征對(duì)農(nóng)戶動(dòng)態(tài)貧困演變具有顯著性的影響。具體地說，從戶主特征來看，男性戶主、年輕戶主的家庭更易于演變成貧困或深度貧困家庭；從人口特征來看，規(guī)模較大的家庭在一段時(shí)期內(nèi)較容易多次陷入貧困狀態(tài)；從人力資本特征來看，戶主受教育年限有助于家庭抑制貧困發(fā)生的概率；從生產(chǎn)特征來看，農(nóng)業(yè)為主的家庭更易發(fā)生貧困。

2. 我國農(nóng)村動(dòng)態(tài)貧困具有很強(qiáng)的地理區(qū)位特征。從研究結(jié)論來看，遼寧、黑龍江、江蘇和河南等地區(qū)的家庭貧困發(fā)生率較高，易誘發(fā)家庭多次陷入貧困；而湖北地區(qū)農(nóng)村家庭多次貧困發(fā)生概率較低。此外，在區(qū)位因素的影響下，在婚戶主家庭深度貧困發(fā)生率低。

本文研究結(jié)論對(duì)我國減少貧困具有如下政策意義：第一，細(xì)分貧困人口類型，從動(dòng)態(tài)的角度細(xì)分貧困人口，實(shí)現(xiàn)扶貧目標(biāo)從貧困地區(qū)向貧困村進(jìn)而向最貧困人口轉(zhuǎn)化，提高瞄準(zhǔn)的精確度，并對(duì)不同類型的貧困采取不同的對(duì)策。第二，實(shí)施貧困家庭教育補(bǔ)貼制度，增加對(duì)貧困家庭的職業(yè)培訓(xùn)支持，以提升家庭人力資本的方式實(shí)現(xiàn)農(nóng)戶自我扶貧。第三，幫助貧困地區(qū)發(fā)展經(jīng)濟(jì)，尤其是幫助貧困農(nóng)戶發(fā)展非農(nóng)經(jīng)濟(jì)或開展高附加值的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)，著力改變“農(nóng)業(yè)致貧”的現(xiàn)狀，建立高產(chǎn)值農(nóng)業(yè)扶持貧困家庭的扶貧開發(fā)機(jī)制。第四，開展有區(qū)域性的扶貧開發(fā)工作，對(duì)遼寧、黑龍江、江蘇和河南等貧困易發(fā)生區(qū)實(shí)施重點(diǎn)扶貧。

注釋：

①CHNS調(diào)查數(shù)據(jù)中對(duì)農(nóng)戶現(xiàn)今是否有工作調(diào)查的是農(nóng)戶是否能參加農(nóng)業(yè)活動(dòng)或其他農(nóng)業(yè)兼業(yè)工作，以此衡量農(nóng)戶是否具備生產(chǎn)能力。

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責(zé)任編輯、校對(duì)：關(guān) 華

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責(zé)任編輯、校對(duì)：關(guān) 華