農(nóng)村低收入人口的測度及影響因素研究
——基于四川省農(nóng)戶調(diào)查數(shù)據(jù)的分析

唐 亮，曾慶雙

（瀘州職業(yè)技術(shù)學(xué)院 中國酒業(yè)學(xué)院，四川 瀘州 646000）

脫貧攻堅完成了消除絕對貧困的艱巨任務(wù)，創(chuàng)造了一個彪炳史冊的人間奇跡，但脫貧摘帽不是終點，而是新生活、新奮斗的起點[1]。脫貧攻堅戰(zhàn)的全面勝利，為實現(xiàn)共同富裕邁出了堅實的一大步，但必須清醒地認識到，實現(xiàn)全國共同富裕仍然任重道遠，尤其是農(nóng)村低收入人口的共同富裕更是難上加難。黨的十九屆五中全會強調(diào)，要在“十四五”時期實現(xiàn)鞏固拓展脫貧攻堅成果同鄉(xiāng)村振興有效銜接，而實現(xiàn)有效銜接的基礎(chǔ)和前提是要鞏固拓展脫貧攻堅成果。黨的二十大報告也指出，要繼續(xù)鞏固拓展脫貧攻堅成果，多渠道增加低收入人口收入，擴大中等收入群體占比。因此，識別農(nóng)村低收入人口及分析其影響因素，對解決農(nóng)村低收入人口問題和鞏固拓展脫貧攻堅成果具有重大意義。

學(xué)術(shù)界關(guān)于低收入人口的研究集中在以下幾個方面：一是低收入人口的定義。政策實踐層面上，將低收入人口定義為其收入水平低于1～2 倍低保標準的人口；學(xué)術(shù)研究層面上，采用與中等收入群體相對應(yīng)的方式進行界定，將經(jīng)濟收入不足定義為低收入人口[2-3]。二是低收入人口的識別方式。識別方式主要有自主申報、入戶調(diào)查、社區(qū)摸排、鄰里訪問、部門聯(lián)動和信息系統(tǒng)核對等[4]。三是低收入人口的測度標準。政策實踐層面上，通常按低保政策的覆蓋范圍設(shè)計標準，2021 年四川省三部門聯(lián)合印發(fā)的文件中將低收入人口的測度標準確定為1.5 或2 倍低保標準[5]。學(xué)術(shù)研究層面上，通常以相對貧困的概念設(shè)計標準[6]，有學(xué)者建議根據(jù)低收入人口的特征，按健康狀況、勞動力素質(zhì)、就業(yè)狀況、耕地面積、生產(chǎn)資料等內(nèi)容，采用加權(quán)方式確定標準[7]；也有學(xué)者建議采用絕對和相對相結(jié)合的標準，即人均家庭收入低于世界人口收入中位數(shù)67%的家庭[8]；還有學(xué)者建議采用“1+3+N”的方式，其中1 為收入標準，3 為健康、教育和生活水平標準，N 為否決標準[9]。四是低收入人口的特征。基于研究視角不同，分析的特征有所差異，如趙永紅基于住戶抽樣調(diào)查資料發(fā)現(xiàn)，低收入人口主要表現(xiàn)為健康狀況較差、勞動力素質(zhì)較低，勞動力數(shù)量少，外出從業(yè)者少[7]；張志斌等基于蘭州市居民調(diào)查問卷和棚戶區(qū)統(tǒng)計數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)，低收入人口主要表現(xiàn)為低齡、低學(xué)歷、下崗及退休、無職業(yè)且家庭結(jié)構(gòu)較復(fù)雜[10]；葉興慶等認為農(nóng)村低收入人口主要集中在老年人、病人、殘疾人和困難農(nóng)民工四類[6]。五是低收入人口的幫扶對策。學(xué)者從不同視角提出幫扶對策，檀學(xué)文、吳國寶和楊穗建議按傳統(tǒng)低收入小農(nóng)戶、就地就近就業(yè)農(nóng)民工和低收入外出農(nóng)民工三類分類施策，同時還應(yīng)健全支持、共享、培育、保護等機制[2]；吳鏑等建議通過社會救助、社會福利和扶貧來幫扶低收入人口[4]；葉興慶等建議從經(jīng)營性收入、工資性收入、財產(chǎn)性收入和轉(zhuǎn)移凈收入四個方面發(fā)力，同時要改善欠發(fā)達農(nóng)村的基礎(chǔ)設(shè)施和公共服務(wù)[6]；左停建議完善最低生活保障制度、醫(yī)療救助托底保障、特困老年人口的兜底保障和喪失勞動能力人口基本生活保障[11]；唐文浩等建議構(gòu)建有效精準識別與退出的行動機制、低收入人口的動態(tài)監(jiān)測機制、能力培育機制和內(nèi)生動力提升機制[12]。

目前，學(xué)者們主要基于低收入人口的定義、識別方式、測度標準、人口特征及幫扶對策進行探討，相關(guān)理論與方法對進行農(nóng)村低收入人口研究具有重要借鑒意義，但實踐層面和學(xué)術(shù)層面對農(nóng)村低收入人口的定義、標準和對策未達成共識，且尚無近年來的微觀調(diào)查數(shù)據(jù)進行分析探討。當前正處于鞏固拓展脫貧攻堅成果同鄉(xiāng)村振興有效銜接的推進階段，本文結(jié)合四川省農(nóng)戶調(diào)查數(shù)據(jù)，探討農(nóng)村低收入人口的識別及其影響因素，有利于拓展脫貧攻堅成果，推動鄉(xiāng)村全面振興，實現(xiàn)農(nóng)民農(nóng)村共同富裕。

一、理論分析與模型構(gòu)建

（一）理論分析

“可持續(xù)生計”的思想主要來源于Sen、Chambers 等學(xué)者對解決貧困問題的分析[13-14]。“可持續(xù)生計”概念最早出現(xiàn)在20 世紀80 年代末期的世界環(huán)境和發(fā)展委員會的報告中，是指個人或家庭所擁有的能用于謀生和改善生活條件的資產(chǎn)、能力和有收入活動的集合。1992年，聯(lián)合國環(huán)境和發(fā)展大會將此概念引入行動議程，并把穩(wěn)定的生計作為消除貧困的主要目標。1995 年，哥本哈根社會發(fā)展世界峰會和北京第四屆世界婦女大會進一步強調(diào)了可持續(xù)生計對于減貧的重大意義[15]。隨著可持續(xù)生計研究的持續(xù)深入，可持續(xù)生計分析方法逐漸成為一種尋求致貧原因并提供多種解決方案的集成分析框架。由于可持續(xù)生計包含內(nèi)容有所差異，形成了多種可持續(xù)生計分析框架，主要有聯(lián)合國開發(fā)計劃署（UNDP）提出的可持續(xù)生計途徑、國際救助貧困組織（CARE）提出的農(nóng)戶生計安全框架和英國國際發(fā)展部（DFID）提出的可持續(xù)生計分析框架。在這些分析框架中，應(yīng)用最為廣泛的為DFID 提出的可持續(xù)生計分析框架[16]。

DFID 建立的可持續(xù)生計分析框架由脆弱性背景、生計資本、結(jié)果和過程的轉(zhuǎn)變、生計策略和生計結(jié)果5 個部分組成，其中生計資本為可持續(xù)生計分析框架的核心內(nèi)容，也是影響收入水平的主要因素，還是影響收入水平的根本原因[17]。生計資本由人力資本、自然資本、物質(zhì)資本、金融資本和社會資本組成。人力資本代表著健康、知識、技能、勞動能力及適應(yīng)變化的能力，人力資本缺乏是收入水平低的本質(zhì)原因；自然資本是指人們所能利用到或可能利用到的資源環(huán)境要素，如土地資源、水資源、生態(tài)資源等，自然資本的貧富決定了人們面臨的風險大小和不確定性，往往是收入水平越低就越對自然資本越依賴；物質(zhì)資本是指用于維持生計的基本生產(chǎn)資料和公共服務(wù)設(shè)施，如生產(chǎn)工具、交通設(shè)施、飲水設(shè)施、通信設(shè)施、醫(yī)療設(shè)施等，提升物質(zhì)資本是增收政策措施落地的關(guān)鍵；金融資本是指實現(xiàn)生計目標可利用的資金資源，包括存款及可籌措到的借款，提升金融資本是增收的有效途徑；社會資本是指實現(xiàn)生計目標可利用的社會資源，包括社會關(guān)系網(wǎng)和社會組織（如親朋好友）、垂直的社會聯(lián)系（如領(lǐng)導(dǎo)或上下級）和水平的社會聯(lián)系（與具有共同利益的人），社會資本的缺乏往往使社會排斥和相對剝奪加劇，導(dǎo)致增收進一步惡化?？沙掷m(xù)生計的五種資本并非孤立存在，而是相互影響，可持續(xù)生計作為集成分析框架，在解決絕對貧困過程中發(fā)揮了突出作用，在鞏固拓展脫貧攻堅成果同鄉(xiāng)村振興有效銜接的推進階段，可持續(xù)生計框架仍可為農(nóng)村低收入人口研究尋找致貧原因、提供基于五大資本的增收建議。

（二）模型構(gòu)建

農(nóng)村低收入人口的狀態(tài)（yi）有兩種選擇：yi=1（是低收入人口）或yi=0（不是低收入人口），這是一個典型的二值選擇問題。因此，本研究中選用“二元Logistic 回歸模型”進行研究。用P表示農(nóng)戶處于低收入人口狀態(tài)的概率，建立以下回歸模型：

式（1）中，首先計算幾率比(or)，or=P/(1-P)；然后，對概率P進行非線性變化，將幾率比轉(zhuǎn)化到Logistic 模型中，即Logit(P)=ln(or)=ln(P/(1-P))；最后，將式（1）帶入Logistic 模型中，即得到Logistic 回歸方程：

式（2）中，xi（i=1,2,···,m）表示可能影響農(nóng)戶低收入狀態(tài)的第i種因素，β0是回歸截距，βi為相應(yīng)因素的回歸系數(shù)，ε為隨機誤差項。

二、數(shù)據(jù)來源與變量說明

（一）數(shù)據(jù)來源

數(shù)據(jù)來源于課題組，調(diào)研時間為2022 年的1—2 月，收集數(shù)據(jù)為2021 年農(nóng)村居民家庭系列數(shù)據(jù)。此次調(diào)研采用多階段抽樣法，共發(fā)放問卷1 050 份，最終形成913 份有效問卷，有效問卷率為87%。調(diào)查對象中，男性565 人（占61.88%），女性348人（占38.12%）；漢族861人（占94.31%），少數(shù)民族52 人（占5.69%）；19 歲及以下65 人（占7.12%），20～29 歲137 人（占15.01%），30～39 歲141 人（占15.44% ），40～49 歲270 人（占29.57%），50～59 歲223 人（占24.43%），60 歲及以上77 人（占8.43%）。

（二）變量說明

1.因變量

因變量為農(nóng)村低收入人口的狀態(tài)。當農(nóng)戶是低收入人口時，其值為1；當農(nóng)戶不是低收入人口時，其值為0。

2.自變量

自變量為生計資本，包括人力資本、自然資本、物質(zhì)資本、金融資本和社會資本5 種類型。一是人力資本，人力資本由人均受教育年限（Educ）和勞動力遷移水平（Migr）2 個指標構(gòu)成，人均受教育年限是描述農(nóng)戶家庭成員接受教育情況（以家庭人均接受教育年限來表達），勞動力遷移水平是描述農(nóng)戶家庭勞動力外出就業(yè)水平（以家庭勞動力外出就業(yè)數(shù)量比率來表達）。二是自然資本（Naca），以人均耕地面積來表達。三是物質(zhì)資本（Phca），以人均住房面積來表達。四是金融資本（Fica），以存款變化情況來表達，存款相比前三年減少很多為1、減少不多為2、沒有變化為3、增加不多為4、增加很多為5。五是社會資本（Soca），以家庭成員工作單位情況來表達，若家庭成員中在公立單位工作或擔任村干部，其值為1，否則為0。

3.控制變量

農(nóng)戶家庭特征變量包含3 個控制變量：一是建檔立卡貧困戶（Rph），若受訪農(nóng)戶在2020 年前為建檔立卡貧困戶，其值為1，否則為0。二是動態(tài)監(jiān)測戶（Dmh），若受訪農(nóng)戶在2021 年納入了動態(tài)監(jiān)測，其值為1，否則為0。三是民族（Nation），以受訪家庭成員多數(shù)人的民族類型為依據(jù)，其中少數(shù)民族的值為1，漢族的值為0。

綜上，本實證研究中包含因變量（2 個）、自變量（6 個）和控制變量（3 個）3 種類型變量，變量的描述性統(tǒng)計見表1。

表1 變量的描述性統(tǒng)計

三、實證分析

（一）農(nóng)村低收入人口的測度及估算

1.測度標準

從定義上講，低收入人口是指低于一定標準的人口，而這個標準就是判定是否為低收入人口的關(guān)鍵。然而，政策實踐層面和學(xué)術(shù)研究層面關(guān)于標準的確定有一定差異，政策實踐層面主要基于低保覆蓋范圍和低保覆蓋能力來確定，學(xué)術(shù)研究層面主要基于相對貧困的理論來確定。根據(jù)學(xué)者的研究，若采用政策實踐層面的標準（1 倍低保標準=5 842 元）估算，2020 年全國農(nóng)村低收入人口約有5 412 萬人；若采用學(xué)術(shù)研究層面的標準（人均可支配收入中位數(shù)的50%=7 195 元）估算，2020 年全國農(nóng)村低收入人口約有1.08 億人[3]。顯然，政策實踐層面估算的結(jié)果低于學(xué)術(shù)研究層面。因此，本文采用兩種測度標準進行測度。

一是政策實踐層面標準（Ms1），以2021 年四川省三部門聯(lián)合印發(fā)的《鞏固拓展脫貧攻堅成果做好社會救助兜底保障工作的實施方案》為依據(jù)，定義Ms1=2×Mls，其中Mls 為低保標準。按四川省2021 年農(nóng)村居民低保標準（4 980 元）計算，Ms1 為9 960 元，略高于2021 年全國農(nóng)村居民平均低保標準的1.5 倍（9 543 元）。

二是學(xué)術(shù)研究層面標準（Ms2），以學(xué)者的建議標準為依據(jù)，定義Ms2=0.5×Mpcdi，其中Mpcdi 為居民人均可支配收入的中位數(shù)。按問卷調(diào)查數(shù)據(jù)計算，Ms2 為12 500 元，略低于2021 年全國農(nóng)村居民平均低保標準的2 倍（12 724 元）。

2.結(jié)果與分析

表2 顯示，當以測度標準1 計算時，調(diào)研數(shù)據(jù)中共有農(nóng)村低收入75 戶311 人，農(nóng)村低收入人口為8.76%。若按此比率估算，四川省2021 年農(nóng)村低收入人口約為491 萬人，比四川省農(nóng)村低保人數(shù)多131.4 萬人。當以測度標準2 計算時，調(diào)研數(shù)據(jù)中共有農(nóng)村低收入131 戶549 人，農(nóng)村低收入人口為15.46%。若按此比率估算，四川省2021 年農(nóng)村低收入人口約為867 萬人，比四川省農(nóng)村低保人數(shù)多507.4 萬人。對比四川省估算數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)，位于測度標準1 與測度標準2 之間約有376 萬人，占農(nóng)村總?cè)丝诘?.70%。測度結(jié)果表明，四川省農(nóng)村低收入人口數(shù)量大，一旦采用更高測度標準，其數(shù)量將可能成倍增長。

表2 農(nóng)村低收入人口的測度結(jié)果

（二）影響因素分析

1.多重共線性檢驗

考慮到農(nóng)戶各變量之間可能存在多重共線性，需要對各變量進行多重共線性檢驗。通常認為，最大的方差膨脹因子(VIF)不超過10，即可認為不存在多重共線性。本研究中采用Stata 15.0 軟件計算方差膨脹因子，計算出最大的方差膨脹因子為1.20，遠小于10，說明各變量之間的共線程度在合理范圍之內(nèi)，可以進行回歸分析。

2.生計資本對農(nóng)村低收入人口的影響

表3 中，模型1～4 采用了Logit 回歸模型，模型2 和4 加入了控制變量。4 個模型方程對應(yīng)的P值為0.0000，表明模型方程所有系數(shù)的聯(lián)合顯著性很高；4 個模型方程的正確預(yù)測比例超過了86%，表明模型方程擬合優(yōu)度較好；4 個模型使用穩(wěn)健標準誤后的結(jié)果與普通標準誤非常接近，表明模型設(shè)定正確。

表3 影響因素回歸結(jié)果

從人力資本維度看，模型1～4 中人力資本變量的系數(shù)均為負數(shù)，且在5%置信水平上顯著，表明人力資本對農(nóng)戶低收入人口具有顯著的負向影響，即農(nóng)戶的人力資本水平越大，農(nóng)戶成為低收入人口的概率就越小。模型1～4 中教育水平的系數(shù)為-0.1160～-0.1018，相應(yīng)的系數(shù)差異較小，表明Logit 回歸結(jié)果具有穩(wěn)健性。從模型2 和4 的幾率比看，假設(shè)其他條件不變，農(nóng)戶人均受教育年限每增加1 單位(1 年)，模型2 中農(nóng)戶成為低收入人口的幾率比將下降10.80% (1-0.8920)，模型4 中農(nóng)戶成為低收入人口的幾率比將下降9.68%(1～0.9032)，這意味提升其教育水平對農(nóng)戶增收具有顯著作用。模型1～4 中遷移水平的系數(shù)為-5.9263～-4.3545，相應(yīng)的系數(shù)差異較小，表明Logit 回歸結(jié)果具有穩(wěn)健性。從模型2 和4 的幾率比看，假設(shè)其他條件不變，農(nóng)戶遷移水平每增加1 單位，模型2 中農(nóng)戶成為低收入人口的幾率比將下降99.16% (1～0.0084)，模型4 中農(nóng)戶成為低收入人口的幾率比將下降98.72% (1～0.0128)，這意味外出務(wù)工對農(nóng)戶增收具有顯著作用。

從自然資本維度看，模型1～4 中自然資本變量的系數(shù)均為負數(shù)，但未能通過10%置信水平上的顯著性檢驗，表明自然資本對農(nóng)戶低收入人口未表現(xiàn)出顯著的負向影響，可能因為農(nóng)戶擁有的耕地面積差異較小，且很難從耕地上獲得較高收入。從物質(zhì)資本、金融資本和社會資本維度看，模型1～4 中相應(yīng)變量的系數(shù)均為負數(shù)，且在5%置信水平上顯著，表明物質(zhì)資本、金融資本和社會資本均對農(nóng)戶低收入人口具有顯著的負向影響，即農(nóng)戶的物質(zhì)資本、金融資本和社會資本越大，農(nóng)戶成為低收入人口的概率就越小。

3.穩(wěn)健性檢驗分析

為進一步檢驗結(jié)果的可靠性，采用模型替換和因變量替換兩種方法進行穩(wěn)健性檢驗分析，檢驗結(jié)果如表4 所示。模型5～6 采用了Probit 回歸模型，模型7～9 采用了OLS 回歸模型，模型9 的因變量為人均收入的對數(shù)。模型5～8 中6 個自變量的系數(shù)均為負數(shù)，除自然資本的系數(shù)外，其余變量的系數(shù)均通過10%置信水平上顯著，與表3 結(jié)果一致，表明“人力資本、物質(zhì)資本、金融資本和社會資本均對農(nóng)戶低收入人口具有顯著的負向影響”這一結(jié)論具有穩(wěn)健性。模型9 中6 個自變量的系數(shù)均為正數(shù)，除自然資本的系數(shù)外，其余變量的系數(shù)均通過1%置信水平上顯著，即農(nóng)戶的人力資本、物質(zhì)資本、金融資本和社會資本越大，其收入水平就越高，這從另外視角證明了“人力資本、物質(zhì)資本、金融資本和社會資本均對農(nóng)戶低收入人口具有顯著的負向影響”這一結(jié)論具有穩(wěn)健性。

表4 穩(wěn)健性檢驗結(jié)果

四、結(jié)論與建議

（一）結(jié)論

基于2022 年的四川農(nóng)戶調(diào)查數(shù)據(jù)，運用政策實踐層面標準和學(xué)術(shù)研究層面標準測度和估算四川農(nóng)村低收入人口情況，并使用二元Logistic 回歸模型分析農(nóng)村低收入人口的影響因素。結(jié)果表明：第一，以政策實踐層面標準估算，四川省2021 年農(nóng)村低收入人口占8.76%，約為491 萬人；以學(xué)術(shù)研究層面標準估算，四川省2021 年農(nóng)村低收入人口占15.46%，約為867 萬人。第二，農(nóng)戶生計資本中的人力資本、物質(zhì)資本、金融資本和社會資本均對農(nóng)戶低收入人口表現(xiàn)出顯著的負向影響，但生計資本中的自然資本未表現(xiàn)出顯著的負向影響。

（二）建議

農(nóng)村低收入人口的幫扶措施除現(xiàn)有的給予基本生活救助、專項社會救助、慈善救助等方式外，還應(yīng)結(jié)合農(nóng)村低收入人口的影響因素，按“缺什么、補什么、強什么”的方式構(gòu)建常態(tài)化的幫扶機制，以此推動低收入人口的內(nèi)生動力提升。

1.提升人力資本水平

一是要加強對下一代的教育，通過教育阻斷低收入代際傳遞，要鼓勵低收入家庭子女通過免試讀技師學(xué)院、“3+2”大專、高職單獨招生考試、民族地區(qū)“9+3”等方式學(xué)習技術(shù)技能；二是要加強對勞動力的技能培訓(xùn)，要充分用好人社部門的相關(guān)培訓(xùn)政策，將低收入勞動力培養(yǎng)成高素質(zhì)技能勞動者和穩(wěn)定就業(yè)的產(chǎn)業(yè)工人；三是要加強對低收入家庭勞動力的外出就業(yè)指導(dǎo)，搭建好外出務(wù)工平臺，創(chuàng)造好外出務(wù)工環(huán)境，進一步做好東西部勞務(wù)協(xié)作、公益性崗位開發(fā)、就業(yè)幫扶車間、縣域就業(yè)崗位開發(fā)等，有效保障家庭勞動力外出務(wù)工就業(yè)。

2.提升自然資本水平

要深化土地制度改革，通過土地流轉(zhuǎn)、土地入股、土地托管等方式，提升單位勞動力的耕地面積，打造具有地域特色的現(xiàn)代農(nóng)業(yè)，推動小農(nóng)戶與現(xiàn)代農(nóng)業(yè)有機銜接，讓自然資本發(fā)揮更大作用。

3.提升物質(zhì)資本水平

要強化居住地的基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，擴大農(nóng)村房屋改建補貼范圍，完善農(nóng)村公共服務(wù)水平，推行城鄉(xiāng)公共服務(wù)均等化，加大工業(yè)品（如農(nóng)用生產(chǎn)工具、生活設(shè)施產(chǎn)品等）下鄉(xiāng)補貼，增加農(nóng)戶物質(zhì)資本。

4.提升金融資本水平

要強化金融機構(gòu)對農(nóng)戶信貸支持，鼓勵金融機構(gòu)開發(fā)農(nóng)戶信貸產(chǎn)品，加大流水貸、極速貸、產(chǎn)業(yè)貸等投入力度，在貸款定價方面給予利率優(yōu)惠，在貸款審批方面開辟綠色通道，多渠道多方式解決農(nóng)戶資金難題。

5.提升社會資本水平

要加大農(nóng)戶增收政策宣傳，強化基層社會組織作用，發(fā)展多元化的農(nóng)村合作組織，鼓勵農(nóng)戶積極參與鄉(xiāng)村事務(wù)，引導(dǎo)農(nóng)戶加入農(nóng)業(yè)專業(yè)合作社、參與鄉(xiāng)村創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)和參加技能提升培訓(xùn)，推動農(nóng)戶更好地融入經(jīng)濟社會發(fā)展。