蘇北地區(qū)脫貧家庭的貧困脆弱性測度及影響因素分析

馮盛源 孫穎

摘 ? ?要：以2017年蘇北地區(qū)X市建檔立卡脫貧家庭的相關(guān)信息為基礎(chǔ)，使用VEP法測度該地區(qū)農(nóng)村已脫貧家庭的貧困脆弱性，區(qū)分脆弱家庭與非脆弱家庭并對其進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì)，推測哪些因素可能是影響貧困脆弱性的主要因素之一;建立Logistic模型進(jìn)行回歸分析，測度各個(gè)因素對貧困脆弱性發(fā)生概率的影響程度。結(jié)果表明：戶主為女性影響脆弱性概率比男性大、主要勞動力文化程度高和健康水平高會降低已脫貧家庭返貧的概率，而勞動力就近務(wù)工和勞動力殘缺會增加其返貧概率。最后從家庭規(guī)模、戶主性別、主要勞動力的文化程度和健康水平、務(wù)工地區(qū)等方面提出針對性的政策啟示。

關(guān)鍵詞：脫貧家庭;貧困脆弱性;VEP法;logistic模型

中圖分類號：F323.8 ? ? ? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A ? ? ? ? ?DOI 編碼：10.3969/j.issn.1006-6500.2019.10.018

Abstract： Based on the information of the poverty-stricken families in X city of north Jiangsu province in 2017， the VEP method was used to measure the vulnerability to poverty of rural households out of poverty， and to distinguish and describe the vulnerable and invulnerable households， and to conjecture which factors maybe one of the main factors affecting vulnerability to poverty. A Logistic model was established to measure the probability of each influencing factors. The results showed that， the influence of the head of the household on the vulnerability of women was greater than that of men， the high level of education and the high level of health of the main workforce would reduce the probability of return poverty that households have been out of poverty， the impact of labor proximity and labor incompleteness would increase the probability of returning to poverty. Finally， targeted policy implications from the family size， gender of the head of household， the educational level and health level of the main labor force， and the work area were put forward.

Key words： households out of poverty; vulnerability to poverty; VEP method; logistic model

貧困一直都是長期困擾人類的難題，聯(lián)合國定義為當(dāng)一個(gè)家庭的福利低于一個(gè)國家和地區(qū)標(biāo)準(zhǔn)即為貧困，這一標(biāo)準(zhǔn)通常隨著國家（地區(qū)）的不同而不同[1]。2013年習(xí)主席提出精準(zhǔn)扶貧后，立足于“六個(gè)精準(zhǔn)”（即扶貧對象精準(zhǔn)、資金使用精準(zhǔn)、措施到戶精準(zhǔn)、因村派人精準(zhǔn)、脫貧成效精準(zhǔn)）和“五個(gè)一批”（即發(fā)展生產(chǎn)脫貧一批、異地扶貧搬遷脫貧一批、生態(tài)補(bǔ)償脫貧一批、發(fā)展教育脫貧一批、社會保障兜底一批），目前已取得豐碩成果。2013—2017年，我國貧困人口共減少6 853萬人，減貧速度從2014年的14.9%增長至2017年的29.7%，也在逐年增加。截至2017年我國農(nóng)村貧困人口占比為3.1%，預(yù)計(jì)2020年將實(shí)現(xiàn)現(xiàn)有貧困線下所有貧困人口脫貧，全面建成小康社會。

然而隨著貧困人口的不斷減少，減貧速度增長幅度不斷放緩，脫貧已進(jìn)入攻堅(jiān)階段，除了要致力于減貧也要更多地關(guān)注返貧。中國的扶貧標(biāo)準(zhǔn)是按照上年度家庭人均年純收入確定的，若低于貧困線則視為貧困。然而，家庭的經(jīng)濟(jì)狀況是動態(tài)變化的，會遇到各種風(fēng)險(xiǎn)的影響，例如：因?yàn)?zāi)因病出現(xiàn)的家庭額外的重大開銷，或有長期患病的成員，或有上學(xué)的子女，或有市場導(dǎo)致的結(jié)構(gòu)性失業(yè)等。因此，即便對于暫時(shí)脫貧的家庭，也不能忽視其未來陷入貧困的可能性，我們將這種可能性稱為貧困脆弱性[1-3]。

脆弱性最初是在自然科學(xué)尤其是災(zāi)害學(xué)、環(huán)境科學(xué)中，描述一個(gè)系統(tǒng)受到外部災(zāi)害或者危險(xiǎn)的易損程度，經(jīng)濟(jì)學(xué)家對于脆弱性的定義是基于貨幣測量福利損失。脆弱性與貧困的概念緊密聯(lián)系但不完全相同。有些家庭并不貧困但脆弱，有些家庭不脆弱但貧困。貧困是一種事后可觀察到的狀況。脆弱性是將來陷入貧困的可能性，是一種事前狀況，不能直接觀察到但可以預(yù)測。Chaudhuri等[3]將脆弱性定義為一種可能性的概念，即家庭未來的消費(fèi)（或收入）陷入貧困的可能性。Ligon等[4]將脆弱性進(jìn)行了分解，主要來自貧困和風(fēng)險(xiǎn)兩大部分。在貧困脆弱性的計(jì)算方面，除了Chaudhuri等提出的VEP方法和Ligon等提出的VEU方法外，還有Calvo等[5]提出的VER方法。

影響貧困脆弱性的因素可分為內(nèi)在因素和外在風(fēng)險(xiǎn)。內(nèi)在因素包括：家庭人口特征即家戶規(guī)模[6]、戶主年齡[7]、戶主性別[8]、非農(nóng)勞動力比例[9];家庭成員健康水平即戶主BMI指標(biāo)[10]、家庭成員是否參與醫(yī)療保險(xiǎn)[11];家庭成員受教育水平即戶主受教育水平[12]、勞動人口平均受教育年限[13]。外在風(fēng)險(xiǎn)包括：自然災(zāi)害即氣候變化帶來的災(zāi)害（干旱、洪水等）[14-16];健康風(fēng)險(xiǎn)即家庭成員患有疾病[17-18]。

本文通過Chaudhuri的VEP法對蘇北地區(qū)2017年建檔立卡的1 877個(gè)村46 018個(gè)已脫貧家庭的脆弱性做測度，劃定脆弱家庭與非脆弱家庭，并比較該地區(qū)兩者在家庭規(guī)模、勞動力能力的高低、主要勞動力受教育程度、戶主性別，健康水平和主要勞動力務(wù)工地區(qū)等因素之間的差異并通過Logistic模型對各個(gè)因素的影響程度進(jìn)行了回歸分析。

2 數(shù)據(jù)來源和研究方法

2.1 研究區(qū)概況

蘇北地區(qū)共有5個(gè)地級市（轄17個(gè)市轄區(qū)）、3個(gè)縣級市、17個(gè)縣。截至2017年，地區(qū)生產(chǎn)總值為20 268.77億元，常住總?cè)丝? 035.27萬人，城鎮(zhèn)人口1 881.71萬人，占總?cè)丝诘?1.99%。截至2017年，X市鄉(xiāng)村常住人口為317.59萬人，占總?cè)丝诘?6.2%，其中貧困人口多達(dá)68.22萬人，而低保戶、五保戶也占到了總戶數(shù)的13%左右，故選擇X市進(jìn)行脫貧家庭脆弱性研究具有一定代表性。

2.2 數(shù)據(jù)來源

本文數(shù)據(jù)來源于江蘇省蘇北地區(qū)X市建檔立卡的已脫貧家庭的抽樣數(shù)據(jù)。按照隨機(jī)分層抽樣方法選取了樣本，共抽取了7個(gè)縣（區(qū)）。先對人均年純收入做降序排列，按7等分分組，從每組中隨機(jī)產(chǎn)生一個(gè)樣本縣（區(qū)）。剔除缺失信息和模糊信息的數(shù)據(jù)，最后得到1 877個(gè)村46 018個(gè)有效戶數(shù)。由表1可知，已脫貧家庭的戶主大多為男性，家庭規(guī)模在3人左右，文化程度普遍是初中及以下，健康人數(shù)占60%以上，但務(wù)工人員只有30%且在鄉(xiāng)鎮(zhèn)務(wù)工人數(shù)居多。

2.3 研究方法

3 結(jié)果與分析

3.1 貧困脆弱性的測度結(jié)果

根據(jù)Chaudihuri的定義，將脆弱性的閾值設(shè)定如下：0～0.29為無脆弱;0.29～0.49為低脆弱度，0.49以上為中等脆弱度。由數(shù)據(jù)計(jì)算可知，即為1 439.994，ii為6 813.636，z為5 880。經(jīng)公式（1）計(jì)算，Vi為0.499 9趨近于0.5，因此屬于中等脆弱?？梢娞K北地區(qū)2017年已脫貧家庭中近50%的家庭在未來可能返貧。通過該地區(qū)年純收入的中位數(shù)（6 ?487元）篩選出脆弱家庭和非脆弱家庭各23 ?055戶，并對表2篩選出的脆弱家庭的指標(biāo)做Logistic回歸。

由表2可知，從家庭人均純收入來看，脆弱家庭的平均人均純收入為6 195.553元，較非脆弱家庭低1 238.994元，僅高出該地區(qū)貧困線（5 880元）315元左右，未來極容易返貧。

從戶主性別來看，脆弱家庭和非脆弱家庭的戶主多為男性;從家庭規(guī)模來看，脆弱家庭與非脆弱家庭均在3人左右，但從數(shù)據(jù)的集中和離散程度看，脆弱家庭規(guī)模在3以上的明顯多于非脆弱家庭;從主要勞動力的文化程度來看，脆弱家庭中的文盲或半文盲和小學(xué)文化水平人數(shù)多于非脆弱家庭，初中和高中文化水平人數(shù)低于非脆弱家庭;從勞動力是否健全來看，脆弱家庭和非脆弱家庭大多數(shù)成員都具備勞動能力，但從均值來看，脆弱家庭的勞動力健全程度低于非脆弱家庭;從主要勞動力的健康水平來看，脆弱家庭的主要勞動力患有長期慢性病、大病和殘疾的人數(shù)均多于非脆弱家庭;從務(wù)工地區(qū)來看，脆弱家庭的務(wù)工人數(shù)少于非脆弱家庭，并且在鄉(xiāng)鎮(zhèn)務(wù)工的居多。

3.2 脆弱發(fā)生概率影響因素

根據(jù)表2設(shè)置的變量做Logistic回歸分析，家庭規(guī)模為離散變量，取值為1，2，3……，其他變量均為虛擬變量，因變量為是否為脆弱家庭（是=1，否=0）。估計(jì)結(jié)果顯示，模型的LR x2（15）值為120.177，P>x2=0.000，模型回歸結(jié)果理想。

由表3可知，該模型各因變量顯著性水平在90%置信水平下，戶主性別、家庭規(guī)模、文化程度（文盲或半文盲、小學(xué)、初中）、勞動力是否健全和主要勞動力健康水平（患有大病、殘疾）及務(wù)工地區(qū)中的省外務(wù)工對脆弱性發(fā)生概率的影響顯著。

（1）戶主性別為男性的脆弱性的概率是女性的0.898倍。即戶主為女性更易導(dǎo)致脆弱的發(fā)生。筆者推測男性工資水平一般會高于女性，同時(shí)男性的就業(yè)機(jī)會多于女性，因此戶主為女性的家庭返貧可能性較大。

（2）當(dāng)家庭規(guī)模大于3人時(shí)，每增加1人，對于脆弱人口發(fā)生的概率增加1.609倍，即當(dāng)戶主家庭規(guī)模大于3人時(shí)，每增加1人脆弱發(fā)生概率將提升60.9%。根據(jù)邊際效用遞減原則，“擠占效應(yīng)”每增加1人，對脆弱家庭來說都是經(jīng)濟(jì)負(fù)擔(dān)。特別是對勞動力少和家里小孩老人居多的家庭影響會更大。

（3）當(dāng)主要勞動力文化程度是文盲或半文盲、小學(xué)、初中、高中時(shí)的脆弱性概率分別是其他的1.706，1.664，1.379，1.156倍?？梢姡幕潭仍礁?，對脆弱性發(fā)生概率的影響越小。

（4）有勞動力家庭的脆弱性概率是其他的0.866倍。主要勞動力患有長期慢性病、大病、殘疾的脆弱性概率分別是其他的1.031，1.273和1.074倍;當(dāng)家庭中主要勞動力的健康受損時(shí)，會通過“勞動效應(yīng)”、“擠占效應(yīng)”和“情感效應(yīng)”導(dǎo)致其在未來某日因病返貧的概率大大增加。

（5）務(wù)工地區(qū)對脆弱性概率產(chǎn)生負(fù)向影響，在省外、縣外省內(nèi)、鄉(xiāng)鎮(zhèn)內(nèi)務(wù)工分別是其他的0.640，1.006和0.972倍。

4 結(jié)論與建議

家庭規(guī)模、戶主性別、主要勞動力的文化程度和健康水平、務(wù)工地區(qū)都是導(dǎo)致已脫貧家庭返貧的主要因素，也是我們判斷脆弱家庭的重要標(biāo)準(zhǔn)。因此政府在制定政策和具體扶貧方案時(shí)應(yīng)該瞄準(zhǔn)脆弱家庭，依據(jù)家庭的具體情況精準(zhǔn)施策。第一，政府應(yīng)引導(dǎo)脆弱家庭改變生育觀念，對于家庭規(guī)模大的家庭給予更多的政策傾斜和補(bǔ)助。第二，要積極落實(shí)農(nóng)村新醫(yī)保，建立健全醫(yī)療保障機(jī)制，提高新農(nóng)合覆蓋率和農(nóng)村醫(yī)療服務(wù)水平，降低就醫(yī)成本。第三，針對主要勞動力文化程度較低的已脫貧家庭，政府應(yīng)當(dāng)組織相關(guān)人員進(jìn)行集中技能培訓(xùn)，以降低文化程度不足帶來的返貧風(fēng)險(xiǎn)。此外，針對戶主為女性的家庭，政府應(yīng)適當(dāng)給予更多的幫扶，多出臺針對女性的社會支持政策，切實(shí)改善女性戶主的就業(yè)環(huán)境，降低其返貧風(fēng)險(xiǎn)[20-21]。