精準(zhǔn)識貧視閾下農(nóng)村貧困的交易成本成因分析
——基于258戶農(nóng)戶調(diào)查的logistic回歸模型

陳忠文

(衡陽師范學(xué)院 經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院，湖南 衡陽 421002)

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精準(zhǔn)識貧視閾下農(nóng)村貧困的交易成本成因分析
——基于258戶農(nóng)戶調(diào)查的logistic回歸模型

陳忠文

(衡陽師范學(xué)院 經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院，湖南 衡陽 421002)

從交易特征的三個維度(資產(chǎn)專用性、交易頻率、交易的不確定性)出發(fā)，結(jié)合市場交易地位和家庭個性特征，根據(jù)258戶農(nóng)戶的入戶調(diào)查結(jié)果，采用logistic回歸模型，對交易成本與農(nóng)戶貧困發(fā)生的概率之間的關(guān)系進(jìn)行回歸，回歸結(jié)果顯示高交易成本與高貧困發(fā)生率顯著相關(guān)，降低農(nóng)戶參與市場競爭的交易成本，將有助于精準(zhǔn)識別貧困農(nóng)戶并有針對性地開展精準(zhǔn)幫扶工作。

精準(zhǔn)識貧；貧困成因；交易成本；logistic回歸

2015年6月，習(xí)近平考察貴州期間正式提出了“精準(zhǔn)扶貧”的六個精準(zhǔn)要求，即“扶持對象要精準(zhǔn)、項目安排要精準(zhǔn)、資金使用要精準(zhǔn)、措施到位要精準(zhǔn)、因村派人要精準(zhǔn)、脫貧成效要精準(zhǔn)”，精準(zhǔn)扶貧成為中國農(nóng)村扶貧開發(fā)工作的基本方略?！胺龀謱ο笠珳?zhǔn)”要求精準(zhǔn)地識別貧困對象，精準(zhǔn)識貧是實施“精準(zhǔn)扶貧”的前提和邏輯起點，識別扶持對象的精準(zhǔn)程度將直接影響著精準(zhǔn)扶貧的成效。

精準(zhǔn)識貧包含兩項重要工作，一項是根據(jù)貧困程度對貧困人口進(jìn)行精準(zhǔn)建檔立卡管理，另一項則是精準(zhǔn)找出致貧原因(汪三貴、劉未，2016)[1]40-44。

在全省總指標(biāo)控制下，地處湘南的衡陽市確定了1個省級貧困縣和395個省級貧困村。截至2015年11月，通過基層民主評議和建檔立卡，衡陽市建檔立卡貧困戶151 351戶，貧困人口463 630人。

找出致貧的精準(zhǔn)原因則是精準(zhǔn)脫貧的必要條件。關(guān)于農(nóng)村貧困人口的致貧因素，已從制度層面、經(jīng)濟(jì)層面、社會和文化層面等多個層面進(jìn)行了探究，并取得了一定的共識。Townsend(1993)從制度視角探索了貧困的成因，認(rèn)為制度方面對貧困主體的歧視、缺失或失誤等方面造成的人為不公是貧困的根本原因[2]43。劉明宇(2004)[3]53-57,趙玉亮、鄧宏圖(2009)[4]17-29等學(xué)者也認(rèn)為，中國農(nóng)村貧困從某種程度上說就是制度上的貧困。Robert Simon(1947)的“小農(nóng)有限理性”理論從經(jīng)濟(jì)視角解釋了貧困的原因，認(rèn)為偏遠(yuǎn)地區(qū)遠(yuǎn)離信息流通中心，信息、時間等方面的閉塞給決策帶來了很大的障礙，搜尋信息成本超過了忍受極限時，人們最終將放棄最優(yōu)方案而選擇相對較為滿意的決策方案[5]78-105。傅晨、狄瑞珍(2000)認(rèn)為，扶貧中少數(shù)貧困家庭表現(xiàn)出來的“敗德行為”就是典型的小農(nóng)有限理性行為[6]39-42。王成新(2003)[7]326-330、艾沙江·艾力(2007)[8]404-408等學(xué)者也證明信息和時間上存在的障礙使得部分家庭陷入貧困。馬爾薩斯(1798)用“人口法則”從人口社會學(xué)角度探索了貧困成因，認(rèn)為人口法則會必然導(dǎo)致貧困[9]24-56。趙文甫(2007)[10]51-53、殷潔(2008)[11]631-635等認(rèn)為貧困農(nóng)村在人口繁衍上缺乏自我控制，人口超速增長使部分農(nóng)村可持續(xù)發(fā)展受阻而陷入貧困。這些研究成果為農(nóng)村貧困的成因提供了某一因素的解釋，但同時也忽略了諸因素在農(nóng)村貧困發(fā)生過程中所施加的綜合效應(yīng)，諸多單一的致貧因素是通過農(nóng)民參與市場競爭時的市場交易績效進(jìn)而影響到農(nóng)民的實際收入。這些研究在方法上多以規(guī)范研究方式描述貧困現(xiàn)象來解釋貧困原因，通過對農(nóng)民參與市場交易過程的實證分析來解釋農(nóng)村貧困的文獻(xiàn)不多。

本文將運(yùn)用Willamson的交易費(fèi)用分析范式，以交易的三個基本維度(資產(chǎn)專用性、不確定性和交易頻率)為邏輯起點，剖析農(nóng)民市場交易參與過程中的交易成本特征，探討交易成本在農(nóng)村貧困形成過程中的影響效果。

一、交易特性、交易成本與貧困：分析維度及其假設(shè)

Willamson(1985)在其經(jīng)典著作《資本主義經(jīng)濟(jì)制度》中提出了描述交易的三個基本維度——資產(chǎn)專用性、交易頻率和不確定性。Willamson認(rèn)為，由于企業(yè)主體固有的機(jī)會主義傾向和有限理性，企業(yè)主體營運(yùn)的資產(chǎn)具有不同的資產(chǎn)專用性，也就對應(yīng)著不同的市場交易費(fèi)用或成本，進(jìn)而產(chǎn)生不同的交易效益。所以可以比較市場交易過程中表現(xiàn)的交易特性三個基本維度來間接比較交易成本，進(jìn)而比較交易中獲得的效益[12]79-95。

借鑒Willamson提供的交易維度觀點，如果將研究視角從企業(yè)層面延伸到農(nóng)戶層面，應(yīng)該可以得出相近的觀點：農(nóng)戶參與市場交易所運(yùn)用的資產(chǎn)其專用性程度不同也就對應(yīng)著不同的交易成本，進(jìn)而對應(yīng)著不同的市場交易效益——農(nóng)民收入。

基于以上思路，本文從交易特征、交易主體地位、農(nóng)戶家庭個體特征等三個方面來設(shè)計農(nóng)戶參與市場交易時的交易費(fèi)用間接量化指標(biāo)體系，然后提出若干研究假設(shè)，并通過農(nóng)戶入戶調(diào)查對假設(shè)進(jìn)行實證檢驗。

假設(shè)一：資產(chǎn)專用性與農(nóng)戶貧困正相關(guān)：資產(chǎn)專用性越高的農(nóng)戶，越容易陷入貧困。

假設(shè)二：交易頻率與農(nóng)戶貧困負(fù)相關(guān)：生產(chǎn)項目的交易頻率越低(生產(chǎn)周期越長)越容易陷入貧困。

假設(shè)三：交易不確定性與農(nóng)戶貧困正相關(guān)：農(nóng)戶面臨的市場交易不確定性越強(qiáng)越容易陷入貧困。

假設(shè)四：交易主體不對等程度與農(nóng)戶貧困正相關(guān)：交易主體地位越不對等越容易陷入貧困。

假設(shè)五：家庭及成員個體特征會顯著影響農(nóng)戶貧困程度：農(nóng)戶勞動力的平均受教育程度、農(nóng)戶家庭勞動力年均勞務(wù)輸出時間、農(nóng)戶主要成員的風(fēng)險意識強(qiáng)度與農(nóng)戶貧困負(fù)相關(guān)

二、抽樣、數(shù)據(jù)及變量

(一)抽樣、數(shù)據(jù)來源

本文研究所涉及的樣本及數(shù)據(jù)來源于衡陽市政協(xié)及九三學(xué)社衡陽市委部分社員在2016年7月至8月對衡陽市祁東縣(湖南省扶貧開發(fā)工作省級重點縣)、衡南縣、衡東縣3個縣的農(nóng)戶調(diào)查。為了保證調(diào)查的典型性和代表性，入戶調(diào)查涉及的樣本采用了分層多階段隨機(jī)抽樣模式，樣本點覆蓋了上述3個縣。祁東縣隨機(jī)抽取了6個鄉(xiāng)鎮(zhèn)，衡南、衡東2個縣隨機(jī)抽取了4個鄉(xiāng)鎮(zhèn)，以每一鄉(xiāng)鎮(zhèn)建檔立卡的貧困農(nóng)戶為貧困樣本，從中隨機(jī)抽取10戶家庭，再從非建檔立卡的農(nóng)戶中隨機(jī)抽取10戶作為調(diào)查對比樣本。本次共調(diào)查了280戶農(nóng)戶，收回有效問卷為258份，有效率為92.1%。

(二)變量選擇與數(shù)據(jù)描述

本文以分類變量——農(nóng)戶貧困與否(是否為建檔立卡的貧困家庭)——作為被解釋變量，解釋變量為3組，包括農(nóng)戶交易特征、市場交易地位以及農(nóng)戶家庭個體特征，每一個變量組之下再選擇可直接測量或觀察的變量進(jìn)行詳細(xì)描述。

所選取變量的涵義、各個變量的描述性統(tǒng)計特征以及變量對被解釋變量的預(yù)期影響程度如表1所示。

三、實證檢驗及分析

(一)模型設(shè)計

本文主要探索導(dǎo)致農(nóng)戶陷入貧困的原因，從所調(diào)查縣扶貧辦貧困人口建檔立卡信息系統(tǒng)可知所調(diào)查農(nóng)戶是否為貧困家庭。被解釋變量“貧困是否發(fā)生”為二元離散型分類變量(如果Y=1，則表示發(fā)生貧困；如果Y=0，則表示沒有發(fā)生貧困)。這種情況并不滿足正態(tài)分布，所以不適用OLS或者WOLS等多元線性回歸方法。對于貧困是否發(fā)生這種分類變量，Binary Logistic回歸是最為適合的回歸方法。因為Binary Logistic回歸不是直接分析解釋變量與被解釋變量之間的相關(guān)關(guān)系，而是對Y=1的發(fā)生概率P(發(fā)生貧困的概率)建模進(jìn)行討論。如果將被調(diào)查的農(nóng)戶家庭陷入貧困的條件概率標(biāo)注為p(yi=1/xi)=pi，那么就可以建立Binary Logistic回歸模型：

(1)

(1)式中的pi表示被調(diào)查的第i個農(nóng)戶家庭陷入貧困的可能性，可以用一個由解釋變量xi構(gòu)成的非線性方程來表示，其中，系數(shù)α和β分別表示回歸截距和回歸參數(shù)。將(1)式所示的非線性方程轉(zhuǎn)換為線性方程，這樣，第i個農(nóng)戶未發(fā)生貧困的條件概率就可以表示為：

(2)

接下來，第i個農(nóng)戶家庭貧困發(fā)生的概率與貧困未發(fā)生的概率的比值可以用表示為：

(3)

該比值被稱之為第i個農(nóng)戶家庭的貧困發(fā)生比(貧困odds)。由方程(2)、(3)可以推斷：貧困odds的值域一定是無上限的正數(shù)，對(3式)兩邊取自然對數(shù)就可以將非線性方程轉(zhuǎn)換為線性方程：

(4)

如果解釋變量有k個，(4)式可以擴(kuò)展如下：

(5)

在(5)式中，pi=(yi/x1i,x2i,x3i,…,xki)為第i個農(nóng)戶陷入貧困的概率(給定系列解釋變量)。

如果能夠獲得258個調(diào)查樣本分別對應(yīng)的解釋變量x1,x2,x3,…,x13的樣本值，并同時參照樣本是否陷入貧困的樣本值，借助這兩組樣本值，被調(diào)查農(nóng)戶家庭陷入貧困的概率以及貧困發(fā)生比也得以確定下來。

(二)Binary Logistic回歸模型評價與檢驗

采用SPSS18.0統(tǒng)計軟件進(jìn)行Binary Logistic回歸分析，回歸結(jié)果如表2、表3和表4所示：

表2 模型摘要

表3 Hosmer and Lemeshow 檢驗

1.模型的擬合優(yōu)度分析

從表2所示的模型摘要可知，-2 Log likelihood值為122.034，Cox & Snell R Square決定系數(shù)為0.725，Nagelkerke R Square決定系數(shù)為0.944；表3所示的Hosmer and Lemeshow 檢驗顯示Chi-square值為4.236，p值為0.864，說明有預(yù)測概率的期望概率頻數(shù)與所觀察的頻數(shù)二者之間無統(tǒng)計學(xué)意義的差異，模型具有較好的擬合度。

2.模型系數(shù)的全局性檢驗

從表4的Omnibus 檢驗可知，三種檢驗具有相同的結(jié)果，意味著所選擇的解釋變量中至少有一個具有統(tǒng)計學(xué)意義。當(dāng)所選擇全部的13個解釋變量嵌入回歸模型后，表5所示的檢驗結(jié)果顯示，Scorex2=681.00，由此可以判斷：模型系數(shù)在進(jìn)行全局性檢驗時，具有顯著的統(tǒng)計學(xué)意義。

表4 模型系數(shù)的Omnibus 檢驗

(三)Binary Logistic回歸系數(shù)的檢驗

1.單因素變量分析結(jié)果

表5所示為模型變量的單因素分析，從檢驗結(jié)果看，在顯著性水平α=0.05下，模型中有10個解釋變量(x1、x2、x3、x5、x6、x7、x10、x11、x12、x13)與被解釋變量Y之間存在統(tǒng)計學(xué)意義的相關(guān)；另3個解釋變量(x4、x8、x9)與被解釋變量之間不存在統(tǒng)計學(xué)意義的相關(guān)。

表5 模型中的變量

表6 模型中的變量

2. Binary Logistic回歸系數(shù)的檢驗

本文采用Wald檢驗進(jìn)行Binary Logistic回歸系數(shù)的顯著性程度。當(dāng)不變的自由度(等于1)條件下，α=0.05的顯著性水平時Chi-square臨界值為3.841，從表6的模型分析表中，11個解釋變量(x1、x2、x3、x4、x5、x6、x7、x10、x11、x12、x13)對應(yīng)的Chi-square值均大于3.841，通過了顯著性檢驗，而x8、x9這2個解釋變量對應(yīng)的Chi-square值則小于3.841，因此，這2個解釋變量未能通過顯著性檢驗。

(四)Binary Logistic回歸系數(shù)解釋

在α=0.05的顯著性水平之下，表6給出了回歸結(jié)果，得到Binary Logistic回歸方程：

ln[p/(1-p)]=-8.943-1.420x1-1.132x2+

1.455x3+0.835x4-0.984x5-0.732x6

+3.228x7+3.542x10-0.681x11-1.566x12

-2.128x13

以上方程對回歸系數(shù)的解釋如下：

1. 交易特征對農(nóng)村家庭貧困發(fā)生與否產(chǎn)生的影響

農(nóng)戶參與市場交易過程中3個有關(guān)“資產(chǎn)專用性”的交易特征變量x1、x2、x3會顯著影響農(nóng)戶貧困是否發(fā)生。其中，x1(物資資產(chǎn)專用性)越大，即農(nóng)戶家中的農(nóng)資投入越難轉(zhuǎn)移到非農(nóng)領(lǐng)域，則貧困odds越大，轉(zhuǎn)移的困難程度每增加一個單位，則貧困odds將增大1.420個單位；x2(人力資本專用性)越高，即農(nóng)戶務(wù)農(nóng)經(jīng)驗和技術(shù)轉(zhuǎn)移到非農(nóng)領(lǐng)域越困難，則農(nóng)戶陷入貧困的可能性越大，困難程度每增加一個單位，則貧困odds將增加1.132個單位；x3(地理專用性)越高，即離縣城中心越遠(yuǎn)，則難以受到當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)中心的對外擴(kuò)散作用，農(nóng)戶陷入貧困的可能性也就相對較大，距離每增加一個單位，所調(diào)查村莊農(nóng)戶貧困odds將增加1.455個單位。

x4、x5這2個有關(guān)“交易頻率”的交易特征變量對農(nóng)戶發(fā)生貧困的可能性施加的影響是一正一負(fù)，變量x4(交易后催款次數(shù))越多，交易受損的可能性也就越大，x4每增加一個單位，則所調(diào)查農(nóng)戶的貧困oddsv指數(shù)增幅為0.835個單位。變量x5(農(nóng)業(yè)項目產(chǎn)出周期)對貧困發(fā)生可能性的影響是負(fù)向的，農(nóng)業(yè)項目產(chǎn)出周期每遞進(jìn)一個層次，農(nóng)戶貧困odds指數(shù)降低0.984個單位。

3個有關(guān)“交易不確定性”的交易特征變量中，變量x6、x7對農(nóng)戶貧困發(fā)生的可能性影響顯著，變量x8則影響不顯著。其中，變量x6(信息獲取渠道多寡)對農(nóng)戶貧困發(fā)生的可能性影響方向為負(fù)向，影響效果表現(xiàn)為：農(nóng)戶獲取交易信息的渠道每增多一個單位則農(nóng)戶貧困odds指數(shù)將減少0.732個單位；變量x7(農(nóng)產(chǎn)品價格知曉程度)對農(nóng)戶貧困發(fā)生的可能性影響方向為正向，影響效果表現(xiàn)為：農(nóng)戶價格知曉的每增加一個困難單位則農(nóng)戶貧困odds指數(shù)將增加3.228個單位。

2. 參與市場交易過程中的相對市場地位對農(nóng)戶發(fā)生貧困可能性的影響

兩個相對市場交易地位變量中，x10(農(nóng)產(chǎn)品價格決定方式)正向影響農(nóng)戶貧困發(fā)生可能性，x9(買方對農(nóng)產(chǎn)品的挑剔程度)則影響不顯著。變量x10對貧困發(fā)生可能性的影響效果表現(xiàn)為：產(chǎn)品定價的主動權(quán)向買方每傾斜一個單位，則農(nóng)戶貧困odds指數(shù)增幅為3.542個單位。

3.農(nóng)戶家庭個體特征對農(nóng)戶發(fā)生貧困可能性的影響

x11、x12、x13這3個農(nóng)戶家庭個體特征變量都會影響農(nóng)戶貧困發(fā)生可能性。其中，x11(家庭勞動力文化程度)負(fù)向影響農(nóng)戶貧困發(fā)生可能性，影響效果為：家庭勞動力受教育平均程度每上升一個層次，貧困odds指數(shù)將改善0.681個單位；x12(家庭勞動力勞務(wù)輸出時間)負(fù)向影響農(nóng)戶貧困發(fā)生可能性，家庭勞動力年均勞務(wù)輸出時間每增加一個層次，貧困odds指數(shù)改善1.566個單位；x13(戶主的風(fēng)險意識)負(fù)向影響農(nóng)戶貧困發(fā)生的可能性，戶主的風(fēng)險意識每上升一個層次，農(nóng)戶貧困odds指數(shù)改善2.128個單位，戶主越偏好風(fēng)險，則在整體穩(wěn)定的市場競爭中能夠抓住好運(yùn)氣的可能性也就越大，因此增加市場交易效益的可能性也就越大，發(fā)生貧困的可能性也就越小。

四、 結(jié)論與討論

本文從精準(zhǔn)識貧的視角入手，以農(nóng)村入戶調(diào)查的方式收集了258戶農(nóng)戶資料，借助logistic回歸分析方法，對其中可能導(dǎo)致發(fā)生貧困的變量進(jìn)行了分析。

從回歸情況可以發(fā)現(xiàn)，農(nóng)戶參與市場交易時的交易特征、交易主體相對地位的強(qiáng)弱對比、農(nóng)戶家庭個體特征等因素都會不同程度地影響農(nóng)戶發(fā)生貧困的可能性。

第一，交易的3個基本維度(資產(chǎn)專用性、交易頻率、不確定性)會影響農(nóng)戶發(fā)生貧困的可能性。物資資本、人力資本、地理位置等方面表現(xiàn)出來的資產(chǎn)專用性越明顯，農(nóng)戶發(fā)生貧困的可能性就越大。假設(shè)一、假設(shè)二和假設(shè)三得以驗證。

第二，在市場交易過程中，市場交易主體相對地位強(qiáng)弱對比會影響農(nóng)戶貧困發(fā)生的可能性。在相對地位越弱的農(nóng)戶，則交易中本該屬于農(nóng)戶的生產(chǎn)者剩余越容易被剝奪，交易的最終收益就相對越少，農(nóng)戶貧困的可能性就越大。假設(shè)四得以驗證。

第三，有關(guān)家庭個體特征的因素也會影響農(nóng)戶貧困發(fā)生的可能性。對農(nóng)戶發(fā)生貧困的概率也會產(chǎn)生影響。勞動力受教育程度越低、勞務(wù)輸出時間越短，戶主的風(fēng)險偏好越弱，那么農(nóng)戶貧困發(fā)生的可能性也越大，假設(shè)五得以驗證。

以上結(jié)論顯示：參與市場交易過程中的交易成本會顯著影響農(nóng)戶貧困發(fā)生的可能性。交易越大，貧困發(fā)生的可能性也越大。這個結(jié)論說明交易成本在農(nóng)村貧困形成機(jī)理中起到了明顯的邏輯作用。

從交易成本角度分析和探究農(nóng)村貧困的形成原因，對新時期精準(zhǔn)扶貧政策的制定和實施有一定的借鑒作用。從交易成本入手，深入分析交易成本對農(nóng)村家庭參與市場交易的影響，做到精準(zhǔn)識貧，在精準(zhǔn)識貧之后，根據(jù)交易成本的表現(xiàn)方式，提出針對性降低交易成本的措施，才能有的放矢地完成后續(xù)的精準(zhǔn)幫扶工作。

[1] 汪三貴,劉未. “六個精準(zhǔn)”是精準(zhǔn)扶貧的本質(zhì)要求[J].毛澤東鄧小平理論研究，2016(1).

[2] Townsend. The International Analysis of Poverty[M]. New York: Havester Wheat Sheaf Press,1993.

[3] 劉明宇.中國的經(jīng)濟(jì)增長、貧困減少與政策選擇[J].農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)問題，2004(2).

[4] 趙玉亮，鄧宏圖. 制度與貧困：以中國農(nóng)村貧困的制度成因為例[J]. 經(jīng)濟(jì)科學(xué)，2009(1).

[5] [美]赫伯特.A.西蒙.( Robert Simon) 管理行為——管理組織決策過程的研究[M].北京：北京經(jīng)濟(jì)學(xué)院出版社，1988.

[6] 傅晨,狄瑞珍.貧困農(nóng)戶行為研究[J].中國農(nóng)村觀察,2000(2).

[7] 王新成，王格芳. 我國農(nóng)村新的致貧因素與根治對策[J]. 農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化研究，2003(9).

[8] 艾沙江·艾力.新疆貧困地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展因素綜合分析[J].經(jīng)濟(jì)地理,2007(5) .

[9] [英]馬爾薩斯(Malthus). 人口原理[M]. 北京：商務(wù)印書館，1992.

[10] 趙文甫.貧困山區(qū)農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展緩慢的原因及對策[J].農(nóng)村經(jīng)濟(jì),2007(10).

[11] 殷潔，章京祥. 貧困循環(huán)理論與三峽庫區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展態(tài)勢[J]. 經(jīng)濟(jì)地理，2008(7).

[12] Williamson O.E. The Economic Institutions of Capitalism[M]. New York: FreesPress,1985.

(編校 周遠(yuǎn)成)

Analysis on Transaction Cost Factor about the Cause of Poverty in Rural Area under the View of Accurate Discrimination——Based on Logistic Regression Model about the Investigation of 258 Peasant Households in Hengyang City

CHENZhong-wen

(College of Economics and Management,Hengyang Normal University,Hengyang Hunan 421002,China)

Starting from the three dimension of transaction characteristics (capital specificity,transaction frequency,transaction uncertainty),combining the market transaction status and personal characteristics of household,based on the investigation of 258 peasant households,using the logistic regression model,this article regresses the relationship between the transaction cost and probability on farmer poverty. The article draws a conclusion that high transaction cost is remarkably relevant to the occurrence rate of peasant households. So,if the transaction cost can be effectively reduced when peasant households participate in market competition,it would help to discriminate poor peasant households more accurately and carry out work to help them more contrapuntally.

accurate discrimination; cause of poverty; transaction cost; logistic regression

2016-08-10

國家社會科學(xué)基金項目“農(nóng)業(yè)生態(tài)價值評估與多功能視閾下農(nóng)業(yè)發(fā)展路徑依賴解鎖研究”(13CJY086)；湖南省教育廳高校科研計劃重點項目“國家級戰(zhàn)略下湘南三市承接產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移的利益沖突與協(xié)調(diào)研究”(13A008)；衡陽師范學(xué)院博士啟動基金項目“湖南省實施創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展戰(zhàn)略研究”。

陳忠文(1972—)，男，湖南株洲人，博士，副教授，從事區(qū)域經(jīng)濟(jì)研究。

F325.7

A

1673-0313(2016)05-0047-06