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    中國農(nóng)村貧困成因與扶貧政策的作用

    2016-11-09 11:48:12孫菲王文舉
    關(guān)鍵詞:貧困家庭成年人數(shù)量

    孫菲,王文舉

    1.首都經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院,北京100070

    2.北京物質(zhì)學(xué)院,北京101149

    中國農(nóng)村貧困成因與扶貧政策的作用

    孫菲1,王文舉2*

    1.首都經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院,北京100070

    2.北京物質(zhì)學(xué)院,北京101149

    本文基于中國健康與營養(yǎng)調(diào)查(CHNS)數(shù)據(jù)探求不同時期農(nóng)村家庭致貧原因與扶貧政策的有效性,從而反映出相應(yīng)精準(zhǔn)扶貧政策的必要性。研究發(fā)現(xiàn),家庭人口數(shù)量、擁有工作的成年人數(shù)量、家庭擁有的農(nóng)業(yè)機(jī)械用具數(shù)量總和以及家庭擁有的商業(yè)用具數(shù)量總和四類在2004、2006、2009及20011年的分析中,均與貧困的發(fā)生具有關(guān)聯(lián)。家庭成員的受教育程度在2006年與2011年的分析中與貧困的發(fā)生具有關(guān)聯(lián)性?;谒脭?shù)據(jù)的實證分析,發(fā)現(xiàn)精準(zhǔn)扶貧政策的必要性,為實施全面脫貧應(yīng)貫徹實施精準(zhǔn)扶貧方略,堅持可持續(xù)發(fā)展方針,落實好計劃生育、繼續(xù)就業(yè)促進(jìn)政策、堅持行業(yè)扶貧。

    貧困成因;精準(zhǔn)扶貧;logistic回歸

    改革開放以來,我國經(jīng)濟(jì)一直保持高速增長,扶貧開發(fā)工作也取得了舉世矚目的成就,按照中國報告期的標(biāo)準(zhǔn),我國貧困人口從1978年的2.5億下降到2014年的7017萬。但在經(jīng)濟(jì)快速增長和居民收入不斷提高的同時,居民收入差距卻有不斷擴(kuò)大的趨勢,我國的基尼系數(shù)2000年開始就超過0.4的國際警戒線,國家統(tǒng)計局公布的2015年的基尼系數(shù)為0.462,我國已成為世界上居民收入差距較大的國家[1]。影響居民收入差距過大的一個重要因素是窮人太窮而且窮人太多。國務(wù)院扶貧辦公室公布,按照中國的標(biāo)準(zhǔn),2014年全國還有7017萬貧困人口,貧困發(fā)生率為7.2%,我國貧困問題仍然突出,扶貧開發(fā)工作仍然嚴(yán)峻[2]。在2015年10月16日舉行的2015減貧與發(fā)展國際論壇上,習(xí)近平主席在主旨演講中明確提出了中國政府到2020年的減貧目標(biāo):未來5年,我們將使中國現(xiàn)有標(biāo)準(zhǔn)下7000多萬貧困人口全部脫貧[3]。

    周振、蘭春玉基于CHNS數(shù)據(jù)對我國農(nóng)戶貧困動態(tài)演變影響因素進(jìn)行了分析,發(fā)現(xiàn)農(nóng)村家庭戶主特征、人口特征、人力資本特征和生產(chǎn)特征對農(nóng)戶動態(tài)貧困演變具有顯著性的影響[4]。張偉賓、汪三貴將扶貧政策、收入分配和中國農(nóng)村減貧聯(lián)系起來進(jìn)行分析,闡述了扶貧政策在減貧過程中以及收入分配問題上的積極作用以及扶貧政策實施過程中存在的問題[5]。羅楚亮根據(jù)2007和2008年的住戶追蹤調(diào)查數(shù)據(jù)對農(nóng)村貧困狀況及其特征進(jìn)行了描述,發(fā)現(xiàn)外出務(wù)工顯著降低了農(nóng)戶陷入貧困的可能性,同時也是貧困狀態(tài)轉(zhuǎn)換的重要因素[6]。目前,基于CHNS家庭微觀調(diào)查數(shù)據(jù)對我國農(nóng)村貧困問題的研究較多,但尚未有基于CHNS數(shù)據(jù)對中國農(nóng)村貧困成因與扶貧政策有效性的研究。根據(jù)不同時期國家的發(fā)展情況、居民的生活水平制定相應(yīng)的扶貧政策計劃,在不同的政策綱要影響下,扶貧工作開展的利好程度、農(nóng)村家庭是否能夠有效率脫貧具有一定的現(xiàn)實意義。通過分析中國農(nóng)村貧困成因與扶貧政策的有效性,對精準(zhǔn)扶貧的必要性進(jìn)行闡述。

    1 中國農(nóng)村貧困成因分析

    1.1數(shù)據(jù)來源與變量說明

    本文選取的數(shù)據(jù)來自于中國健康與營養(yǎng)調(diào)查(CHNS),CHNS數(shù)據(jù)庫分為橫向數(shù)據(jù)庫和縱向數(shù)據(jù)庫兩大類。橫向數(shù)據(jù)庫主要包含家庭收入、消費支出、衛(wèi)生設(shè)施及醫(yī)療保險等內(nèi)容,目前公布的數(shù)據(jù)包括1989年、1991年、1993年、1997年、2000年、2004年、2006年這七次的年度調(diào)查數(shù)據(jù);2009年和2011年只公布了縱向數(shù)據(jù)庫,內(nèi)容涵蓋了個人(包含成人與兒童)、教育、資產(chǎn)、醫(yī)療衛(wèi)生等數(shù)據(jù)。自2004年開始,每個參與調(diào)查的家庭戶號都采用統(tǒng)一的九位數(shù)進(jìn)行唯一標(biāo)識,這使得數(shù)據(jù)的整理更加便利而且精準(zhǔn)。因此,本文將針對2004年、2006年、2009年和2011年的調(diào)查數(shù)據(jù)進(jìn)行研究。由于目前最近的一次調(diào)查在2011年,而且2009年和2011年的數(shù)據(jù)沒有提供橫向數(shù)據(jù)庫的內(nèi)容,為了保證文章中數(shù)據(jù)的一致性,根據(jù)2014年縱向數(shù)據(jù)庫匯總的以往各年的數(shù)據(jù)進(jìn)行了數(shù)據(jù)的處理。根據(jù)中國貧困標(biāo)準(zhǔn)的界定,農(nóng)村家庭每年的人均純收入若低于當(dāng)年的貧困線則認(rèn)為是貧困家庭。根據(jù)已獲得數(shù)據(jù)的特征,在研究家庭出現(xiàn)貧困的原因問題上選取了表1中的變量。

    表1 變量說明Table 1 Description for variables

    1.2中國農(nóng)村貧困原因?qū)嵶C分析

    對2004、2006、2009及2011年數(shù)據(jù),按照每年的相應(yīng)貧困標(biāo)準(zhǔn)對數(shù)據(jù)進(jìn)行篩選后,得到的樣本信息如表2所示。可見2004、2006、2009年的貧困家庭比例呈現(xiàn)下降趨勢,但是2011年的中國農(nóng)村(人均純收入)貧困標(biāo)準(zhǔn)經(jīng)過大幅上調(diào)至2300元后,貧困家庭比例達(dá)到了48.35%,貧困家庭比例較2004、2006、2009年有明顯提升。雖然這次提高后的中國國家扶貧標(biāo)準(zhǔn)線與世界銀行公布的每人每天生活支出1.9美元的名義國際貧困標(biāo)準(zhǔn)線的距離成為了史上最近,但仍存在不小差距。

    表2 歷年貧困家庭數(shù)量描述性統(tǒng)計Table 2 Descriptive statistics of poor families over years

    由于數(shù)據(jù)處理過程中,將接受調(diào)查家庭是否貧困標(biāo)示為0和1二值型結(jié)果變量,所以為研究中國農(nóng)村貧困的致貧原因,本文采用Logistic回歸模型分別對2004年、2006年、2009年、2011年的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理分析,模型構(gòu)建形式如下,其中β0為截距項,βi,i=1,2,…,12為回歸系數(shù)。

    在Logistic回歸中,回歸系數(shù)的含義是其他預(yù)測變量不變時,單位預(yù)測變量的變化可引起的響應(yīng)變量對數(shù)優(yōu)勢比的變化。由于對數(shù)優(yōu)勢比的解釋性較差,對模型1回歸系數(shù)進(jìn)行指數(shù)化,結(jié)果如表3所示??梢钥闯銎渌麕讉€變量保持不變的情況下,家庭成年人數(shù)量每增加1人,家庭貧困的優(yōu)勢比將乘以1.749,家庭未成年人數(shù)量每增加1人,家庭貧困優(yōu)勢比將乘以1.373;擁有工作的成年人數(shù)量每增加1人,家庭貧困優(yōu)勢比將乘以0.616,家庭擁有的農(nóng)業(yè)機(jī)械設(shè)備的總數(shù)量每增加1臺,家庭貧困優(yōu)勢比將乘以0.681,家庭擁有的商業(yè)用具的總數(shù)量每增加1臺,家庭貧困優(yōu)勢比將乘以0.444。家庭廁所類型、主要照明方式類型以及做飯通常采用燃料的評價取值越低代表相應(yīng)的設(shè)施條件越好,通過表3得知當(dāng)照明設(shè)施條件得以改善,貧困優(yōu)勢比將下降,然而隨著廁所與做飯燃料條件的改善,貧困優(yōu)勢比呈現(xiàn)上升趨勢。

    表3 模型參數(shù)結(jié)果Table 3 Results of model parameters

    經(jīng)過Logistic回歸后構(gòu)建模型1結(jié)果為:

    經(jīng)過Logistic回歸后構(gòu)建模型2結(jié)果為:

    通過表3中模型2回歸系數(shù)的指數(shù)化結(jié)果可以看出,在其他變量保持不變的情況下,家庭人口數(shù)量每增加1人,家庭貧困的優(yōu)勢比將乘以1.6696,擁有工作的成年人數(shù)量每增加1人,家庭貧困優(yōu)勢比將乘以0.6780。家庭成年人接受正規(guī)學(xué)校教育最高年限每增加1年,家庭貧困優(yōu)勢比將乘以0.9773,家庭成年人最高受教育程度每提升一個層面,家庭貧困優(yōu)勢比將乘以1.1916。家庭擁有的農(nóng)業(yè)機(jī)械用具數(shù)量每增加1臺,家庭貧困優(yōu)勢比將乘以0.7342,家庭擁有的商業(yè)用具數(shù)量每增加1臺,家庭貧困優(yōu)勢比將乘以0.2651。

    經(jīng)過Logistic回歸后構(gòu)建模型3結(jié)果為:

    通過表3中模型3回歸系數(shù)的指數(shù)化結(jié)果可以看出,在其他變量保持不變的情況下,家庭成年人口數(shù)量每增加1人,家庭貧困優(yōu)勢比將乘以1.4535,家庭未成年人口數(shù)量每增加1人,家庭貧困優(yōu)勢比將乘以1.7402,擁有工作成年人數(shù)量每增加1人,家庭貧困優(yōu)勢比將乘以0.7715。家庭主要做飯燃料評價等級每降低1級,家庭貧困優(yōu)勢比將乘以1.0438,家庭擁有農(nóng)業(yè)機(jī)械用具總和每增加1臺,貧困優(yōu)勢比將乘以0.7174,家庭擁有商業(yè)用具總和每增加1臺,貧困優(yōu)勢比將乘以0.2662。

    經(jīng)過Logistic回歸后構(gòu)建模型4結(jié)果為:

    通過表3中模型4回歸系數(shù)的指數(shù)化結(jié)果可以看出,在其他變量保持不變的情況下,家庭成年人數(shù)量每增加1人,家庭貧困優(yōu)勢比將乘以1.1990,未成年人數(shù)量每增加1人,貧困優(yōu)勢比將乘以0.6764,家庭總?cè)丝跀?shù)量每增加1人,貧困優(yōu)勢比將乘以1.6481。擁有工作成年人數(shù)量每增加1人,貧困優(yōu)勢比將乘以0.6948,家庭成年人受教育年限每提高1年,貧困優(yōu)勢比將乘以1.0177,而成年人最高教育程度每提升一個級別,貧困優(yōu)勢比將乘以0.8964。家庭飲水設(shè)施條件每下降一個級別,貧困優(yōu)勢比將乘以1.0989,廁所設(shè)施條件每下降一個級別,貧困優(yōu)勢比將乘以0.9555。家庭擁有的農(nóng)業(yè)機(jī)械用具總和每增加1臺,貧困優(yōu)勢比將乘以0.6767,而家庭主要商業(yè)用具數(shù)量總和每增加1臺,貧困優(yōu)勢比將乘以0.5245。

    過度離勢是指觀測到的響應(yīng)變量的方差大于期望的二項分布的方差,過度離勢的出現(xiàn)會導(dǎo)致奇異的標(biāo)準(zhǔn)誤檢驗和不精準(zhǔn)的顯著性檢驗。檢測過度離勢的一種方法是比較二項分布模型的殘差偏差與殘差自由度,如果殘差偏差與殘差自由度的比值比1大很多,便可認(rèn)為存在過度離勢?;诹慵僭O(shè)H0:Φ=1與備擇假設(shè)H1:Φ≠1對四個模型分布進(jìn)行檢驗,P值分布為0.4820、0.4949、0.5138、0.3704,四個P值均顯然不顯著(P>0.05),所以4個模型不存在過度離勢。

    2 以往扶貧政策作用性分析

    通過對2004年、2006年、2009年、2011年按照所需要變量進(jìn)行篩選后的中國健康與營養(yǎng)調(diào)查數(shù)據(jù)的分析比較,可以看出2004、2006及2009年,中國農(nóng)村(人均純收入)貧困標(biāo)準(zhǔn)分別為924元、958元、1196元。貧困標(biāo)準(zhǔn)雖然略有提升,但是貧困家庭所占比例呈現(xiàn)下降趨勢,由2004年的34.23%下降至2006年的31.99%,2009年貧困家庭比例下降至31.16%。2011年中國農(nóng)村(人均純收入)貧困標(biāo)準(zhǔn)大幅度上調(diào)至2300元,相比于2009年的1196元提高了92.31%,按照這一新標(biāo)準(zhǔn),在2011年的中國健康與營養(yǎng)調(diào)查數(shù)據(jù)中最終篩選后的3330個家庭中,貧困家庭的比例達(dá)到了48.35%,相比于2009年有了較大幅度的提升,可見此次貧困標(biāo)準(zhǔn)的上調(diào)帶來我國農(nóng)村貧困人口數(shù)量大量增加。

    人口數(shù)量、擁有工作的成年人數(shù)量、家庭擁有的農(nóng)業(yè)機(jī)械用具數(shù)量總和以及家庭擁有的商業(yè)用具數(shù)量總和四類在2004、2006、2009及20011年的分析中,均與貧困的發(fā)生具有關(guān)聯(lián)。整體趨勢為家庭人口數(shù)量越多越容易帶來貧困,然而當(dāng)家庭中擁有工作的成年人數(shù)量上升時,出現(xiàn)貧困的概率將下降。人口問題對于貧困的產(chǎn)生影響時顯著的,堅持可持續(xù)發(fā)展方針、貫徹執(zhí)行好計劃生育具有重大意義。在農(nóng)村家庭成年人口工作問題上,繼續(xù)就業(yè)促進(jìn)政策,提高就業(yè)率,能很大程度幫助農(nóng)村家庭實現(xiàn)脫貧。

    在家庭成年人接受的教育問題對于貧困發(fā)生概率的影響上。在模型2中,家庭成年人接受正規(guī)學(xué)校教育最高年限值越大,貧困發(fā)生的概率越小,然而家庭中成年人最高的受教育程度一項越低,貧困發(fā)生的概率呈下降趨勢。在模型4中,家庭成年人接受正規(guī)學(xué)校教育最高年限值越大,貧困發(fā)生的概率越大,然而家庭中成年人最高的受教育程度一項越高,貧困發(fā)生的概率呈下降趨勢。通過反應(yīng)教育問題這兩個變量與貧困發(fā)生概率之間的關(guān)系可以得出,教育在扶貧工作中的地位不容置疑。但是兩個模型中均有1個變量與貧困發(fā)生的概率出現(xiàn)了負(fù)相關(guān),這在一定程度反應(yīng)在發(fā)展教育文化事業(yè)這一行業(yè)扶貧問題上,仍存在不足需加以完善。

    擁有較多的農(nóng)業(yè)機(jī)械用具和商業(yè)用具會為農(nóng)村家庭脫離貧困帶來有利幫助。通常認(rèn)為,家庭的基本設(shè)施條件較好表示家庭整體生活狀況良好,離貧困的距離越遠(yuǎn),然而在模型1和模型4的分析中均表明家庭廁所設(shè)施條件越差,貧困發(fā)生的概率越低。家庭廁所設(shè)施的等級分類中除去建筑條件外,與是否沖水有較緊密關(guān)聯(lián),與家庭飲用水獲得方式一項結(jié)合看來,兩者均與水利設(shè)施的建設(shè)有密切關(guān)系。在既定的水利設(shè)備條件下,如果用于廁所沖水的水量上升,必定帶來飲用水、農(nóng)田灌溉等其他生活必要用水量的減少,會對農(nóng)村家庭脫貧起到阻礙作用,這也許可以解釋為何越差的家庭廁所設(shè)施條件會帶來越低的貧困發(fā)生概率。在模型1對出現(xiàn)貧困的原因分析中,與貧困產(chǎn)生具有關(guān)聯(lián)的代表基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的變量有3類,類別多于模型2至模型4中的基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)類變量,這一結(jié)果在一定程度反映了農(nóng)村基礎(chǔ)設(shè)施條件的改善。

    基于所采用數(shù)據(jù)的研究結(jié)果,表明應(yīng)繼續(xù)堅持可持續(xù)發(fā)展方針,貫徹落實好計劃生育、繼續(xù)就業(yè)促進(jìn)政策、堅持完善基礎(chǔ)設(shè)施、教育扶貧問題上需要更加重視。

    3 精準(zhǔn)扶貧政策有效性分析

    精準(zhǔn)扶貧政策不僅對貧困群體進(jìn)行了精準(zhǔn)識別,還根據(jù)貧困群體特征進(jìn)行精準(zhǔn)幫扶,扶貧成效能夠得以明顯提高,切實提高扶貧成果的可持續(xù)性[7]。據(jù)實證分析結(jié)果,需要在人口、就業(yè)、教育以及基礎(chǔ)設(shè)施等方面繼續(xù)貫徹落實扶貧政策,精準(zhǔn)扶貧政策針對上述幾方面進(jìn)行了更加全面細(xì)致地闡述[8]。人口和計劃生育問題有了明確規(guī)定,到2020年,貧困重點縣低生育水平持續(xù)穩(wěn)定,逐步實現(xiàn)人口均衡發(fā)展。教育脫貧能夠阻斷貧困代際傳遞,在實施教育扶貧工程的過程中,國家教育經(jīng)費、鄉(xiāng)村教師隊伍建設(shè)、基本辦學(xué)條件、貧困家庭學(xué)生學(xué)雜費及接受教育程度問題等方面都有針對性措施。在就業(yè)問題上通過引導(dǎo)勞務(wù)輸出脫貧,以就業(yè)為導(dǎo)向加大勞務(wù)輸出培訓(xùn)投入,通過加大職業(yè)技能提升計劃和貧困戶教育培訓(xùn)工程實施力度,確保貧困家庭勞動力實現(xiàn)靠技能脫貧。加大貧困地區(qū)就業(yè)專項資金,支持貧困地區(qū)對勞動力的保障服務(wù)與政策扶持力度,拓展貧困地區(qū)勞動力外出就業(yè)空間。加快貧困地區(qū)交通、水利、電力等基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè),大力增加中央對于貧困地區(qū)鐵路公路項目建設(shè)、水電開發(fā)的投資與扶持,對貧困地區(qū)農(nóng)村公益性基礎(chǔ)設(shè)施管理養(yǎng)護(hù)給予支持。構(gòu)建貧困地區(qū)外通內(nèi)聯(lián)的交通運(yùn)輸通道,全面解決貧困人口飲水安全問題,加大對貧困地區(qū)氣象為農(nóng)服務(wù)體系、抵抗旱澇山洪和地質(zhì)災(zāi)害防治體系建設(shè)。全面提升農(nóng)網(wǎng)供電能力和供電質(zhì)量,提升貧困地區(qū)電力普遍服務(wù)水平。到2020年,農(nóng)村飲水安全保障程度和自來水普及率進(jìn)一步提高,全面解決無電人口用電問題,實現(xiàn)村村通班車,全面提高農(nóng)村公路服務(wù)水平和防災(zāi)抗災(zāi)能力。

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    Causes of Rural Poverty in China and the Role of Poverty Alleviation Policies

    SUN Fei1,WANG Wen-ju2*
    1.School of Economics/Capital University of Economics and Business,Beijing 100070,China
    2.Beijing Wuzi University,Beijing 101149,China

    This article studied the causes of rural poverty in China and the effectiveness of poverty alleviation polices over years in order to reflect the necessity to take targeted measures in poverty alleviation.The study found that family population,the numbers of adults at work,agricultural machinery and commercial appliances were related to the occurrence of poverty in 2004 a,2006 a,2009 a and 2011 a.The education level of family members was related to the occurrence of poverty in 2006 a and 2011 a.Based on the empirical analysis,it could be found that it was importance to take targeted measures in poverty alleviation.For the implementation of a comprehensive poverty alleviation,the polices should focus on adhering to the principle of sustainable development and industry poverty alleviation,implementing family planning and continuing employment promotion policy.

    Causes of poverty;accurate poverty alleviation;logistic regression

    F323.89

    A

    1000-2324(2016)05-0796-05

    2016-01-03

    2016-02-12

    北京市屬高等學(xué)校高層次人才引進(jìn)與培養(yǎng)“長城學(xué)者”計劃資助項目:碳排放與博弈計量研究(CIT&CD:20140321)

    孫菲(1988-),女,山東煙臺人,博士研究生,研究方向:計量經(jīng)濟(jì)學(xué).E-mail:sunfei0218@126.com

    Author for correspondence.E-mail:wangwj@cueb.edu.cn

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