農村居民收入變化對貧困的影響：基于省級面板數據

龍開勝，朱婷婷

（南京農業(yè)大學公共管理學院，江蘇 南京 210095）

收入是衡量貧困的重要標準。改革開放以來，隨著我國經濟快速發(fā)展，農村居民收入不斷增加，農村地區(qū)貧困人口規(guī)模不斷減少，貧困發(fā)生率不斷降低。按照我國現行農村貧困標準（即農村居民家庭人均純收入2010年不變價2 300元/年），2010—2018年農村貧困人口數量由16 567萬人減少到1 660萬人，共減少14 907萬人；農村貧困發(fā)生率由17.2%下降到1.7%，下降15.5個百分點[1]。雖然減貧成效顯著，但我國貧困人口規(guī)模仍然龐大，且當前農民增收速度放緩，低收入農戶困難問題突出[2]，脫貧攻堅正處于關鍵階段。采取精準扶貧措施，大力增加農民各項收入，成為減少我國農村貧困人口的重要工具。

現有研究已經廣泛關注到收入增長對于農村減貧的重要作用，發(fā)現不同時期農村居民收入增長均能促進農村貧困減少，收入增長是貧困下降的主要原因[3-6]。雖然現有研究認為農民收入多樣性對降低貧困有顯著影響[7]，但不同類型收入對減貧的影響存在差異。羅楚亮[8]、吳炯麗等[9]、江克忠和劉生龍[10]從不同區(qū)域、不同時期研究收入結構對貧困的影響，結果均表明，總體上家庭經營收入和工資性收入對減貧的貢獻較大，財產性和轉移性收入的影響相對較小。此外，李明橋[11]基于貴州山區(qū)普定縣3個行政村2004、2007和2010 年農戶調查數據的研究表明，農業(yè)和非農收入對貧困的影響取決于農戶貧困深度；樊士德和江克忠[12]利用2010年家庭追蹤調查（CFPS）數據論證了勞動力流動所帶來的非農收入降低了貧困發(fā)生率；張永麗和宋健[6]利用2007—2016 年4 次甘肅農村住戶社會調查資料研究發(fā)現，收入增長的減貧效果在減弱，特別是對深度貧困人口的減貧作用有限。還有研究專門探討了轉移性收入對農村貧困的影響，表明中國公共轉移性收入發(fā)揮了一定減貧效果，使得貧困發(fā)生率下降[13-14]，但需要在加強扶貧資金投入的同時提高瞄準效率[15]；針對1989—2009年“中國健康與營養(yǎng)調查（CHNS）”8次入戶調查數據的研究發(fā)現，政府救助資金和社會醫(yī)療保險等保障性公共服務對減貧的影響存在差異[16]。

上述成果為探討不同類型收入對貧困的影響提供了理論和經驗借鑒，但也存在一些問題：一是研究數據反映的時期較早，研究區(qū)域多數著眼于局部地區(qū)，難以展現當前我國農村居民收入和減貧關系的全貌；二是多數研究數據為非連續(xù)年份數據，研究方法以傳統(tǒng)靜態(tài)方法為主，一些連續(xù)年份的分析也未考慮收入、貧困等宏觀經濟變量的非平穩(wěn)性問題，得出的結論未必可靠[17]。為此，本研究基于農村居民收入與貧困變化的內在邏輯，以2010—2017年31個省份（現行農村貧困標準下所能收集到的完整年份和省份，港澳臺地區(qū)未納入研究范圍）農村居民收入和貧困人口規(guī)模、貧困發(fā)生率為考察對象，利用面板向量自回歸模型（PVAR）、脈沖響應函數和方差分解等動態(tài)計量分析方法，探討當前不同類型農村居民收入對貧困的影響，評估其對農村減貧的貢獻，從研究時期和方法上對已有成果進行合理補充。

1 農村居民收入影響貧困的理論分析

1.1 農村居民收入與貧困關系的階段性特征

對于貧困人口而言，任何一種收入的增加都有助于其貧困的減緩。不過，農村居民收入和貧困隨經濟社會發(fā)展而變化，具有明顯的階段性特征。一方面，按照收入來源不同，農村居民收入劃分為工資性收入、經營性收入、財產性收入和轉移性收入4類，且獲取不同類型收入須有相應的生計資本，如工資性收入需要人力資本支撐，經營性收入需要人力資本、自然資本和物質資本支撐，財產性收入需要自然資本和金融資本，等等。在我國早期經濟、社會發(fā)展落后的情形下，貧困具有普遍性，大規(guī)模貧困人口并非源于人力資本和自然資本普遍欠缺。隨著改革開放的實施，農村居民收入普遍增長，貧困人口不斷減少。這一時期農村貧困人口的大規(guī)模減少，主要依賴于工資性收入和經營性收入的增長，因為這一階段的財產性收入和轉移性收入是非常低的，顯然不足以讓農民脫貧。

另一方面，當前我國農村貧困性質發(fā)生根本性變化，總體上農村貧困已由“絕對貧困”向“相對貧困”[18]、“區(qū)域性貧困”向“個別性貧困”轉變[19]，貧困程度深、脫貧難度大是這一時期的基本特征[2]。這一情形下，貧困人口之所以貧困，往往與其素質、觀念、健康狀況和體質等反映出的人力資本以及資源短缺或稟賦不足等自然和社會條件緊密相關[20]，人力資本的提升又是農村貧困人口徹底脫貧的根本[21-22]。因此，研究時段內農村貧困向自然環(huán)境惡劣、區(qū)位條件差、基礎設施落后地區(qū)，以及深度貧困人口集中的趨勢[23-24]，決定了當前貧困人口缺少獲得工資性和經營性收入的必要資本，農村脫貧難以依靠這兩類收入。不過，由于這一時期的農村貧困已非改革開放之初的普遍貧困，財產性收入和轉移性收入對減貧的重要性將會上升，為揭示收入與貧困關系的階段性變化特征奠定基礎。

1.2 不同類型收入對貧困影響的差異性

1）財產性收入的影響。當前貧困地區(qū)及其人口陷入難以獲得工資性收入和經營性收入的困境，并不阻礙其擁有土地資源。實際上，貧困地區(qū)往往具有豐富的土地資源，耕地、林地、草地和宅基地是貧困戶的重要資產，只是土地價值無法顯化[25]。在貧困人口擁有土地而不能轉化為收入的情形下，以土地流轉促進規(guī)模經營及發(fā)展第三產業(yè)獲得土地租金和分紅收入，通過城鄉(xiāng)建設用地增減掛鉤盤活空閑宅基地獲得建設用地指標交易收入，無疑會顯化土地價值，有助于貧困人口獲得源于土地的資產性收入。我國土地流轉速度加快，流轉規(guī)模不斷發(fā)展壯大，以及國土資源政策助力扶貧的超常規(guī)政策的推行，為農村居民獲得財產性收入奠定了有利條件。由此可見，在“個別性貧困”的前提下，貧困人口缺少獲得工資和經營收入的能力或者優(yōu)勢，依靠其自身人力資本很難改變貧困現狀，但財產性收入有助于其擺脫貧困。

2）轉移性收入的影響。貧困人口規(guī)模和貧困發(fā)生率是衡量農村貧困的兩個指標，前者為貧困人口的絕對數量，后者是貧困人口規(guī)模與農村總人口的比值，反映農村貧困發(fā)生的相對水平。一般而言，貧困人口數量減少會帶來貧困發(fā)生率的降低，但如果同時農村人口規(guī)模隨貧困人口規(guī)模減少而減少的情景下，貧困發(fā)生率仍會居高不下。在我國早期農村普遍貧困情形下，得益于工資性收入和經營性收入增長，貧困人口規(guī)模和貧困發(fā)生率雙雙下降，但這將隨著當前農村貧困和居民收入情勢的發(fā)展而改變。首先，貧困是一個歷史和現實范疇，由于自然災害、貧富差距、因病致貧等問題的存在，貧困不會被完全消除，而是當貧困人口規(guī)模和貧困發(fā)生率下降到一定水平后就會趨于動態(tài)平衡。其次，財產性收入的獲取是以農村居民失去對土地的直接占有甚至部分土地權利為代價的，并且難以避免因病因災、人口老齡化等深層原因導致的貧困，甚至財產收入增長還會使部分人口脫離農村和農業(yè)，限制貧困發(fā)生率下降[26]。而轉移性收入則因具有針對特定貧困人口的功能，瞄準性較高，既能促進深度貧困人口脫貧，還可以避免出現新增貧困人口，有利于降低貧困發(fā)生率。特別是對于那些因病、因災致貧或一些老弱病殘等特殊人群，轉移性收入的作用不可替代。

1.3 農村居民收入對貧困影響的地域差異性

我國土地遼闊，自然地理環(huán)境和經濟社會發(fā)展存在明顯的地域差異，某些地區(qū)的貧困程度仍然較為嚴重，意味著整體上的“個別性貧困”與局部的“普遍性貧困”并存，貧困具有地域特征。根據2010—2017年按省份統(tǒng)計的農村貧困指標，東部地區(qū)貧困人口規(guī)模和貧困發(fā)生率普遍低于中部、西部地區(qū)，東部地區(qū)貧困發(fā)生率多數在10%以下，中部尤其是西部地區(qū)普遍高于10%。這意味著對于東部地區(qū)貧困的個別性比較突出，貧困人口自身生計資本和能力欠缺將限制其獲得收入，轉移性收入因針對特定貧困人群而能夠減少此類貧困的發(fā)生，有效減少貧困發(fā)生率。同時，在西部地區(qū)農村貧困人口規(guī)模和貧困發(fā)生率相對較高的背景下，顯然不能將農村貧困簡單歸因于貧困人口生計資本的欠缺，那么以特定貧困人群為目標的轉移性收入將難以大范圍地減少農村貧困，其他收入仍能發(fā)揮重要作用。

2 研究方法

2.1 數據來源與處理

根據數據的可取得性和完整性，將現行農村標準下所能收集到的完整年份確定為研究時段，即2010—2017年。貧困指標以現行農村貧困標準下的貧困人口規(guī)模和貧困發(fā)生率為考察對象，數據來源于2011—2018年歷年《中國農村貧困監(jiān)測報告》[1]。收入指標則按照《中國農村統(tǒng)計年鑒》中分地區(qū)農村居民可支配收入來源的分類，包括工資性收入、經營凈收入、財產凈收入和轉移凈收入。其中，2010—2013年分地區(qū)農村居民家庭人均純收入和2014—2017年分地區(qū)農村居民可支配收入來源于相應年份的《中國農村統(tǒng)計年鑒》[27]，2013年分地區(qū)農村居民人均可支配收入來源于《中國住戶調查年鑒—2017》[28]。

《中國農村統(tǒng)計年鑒》中，2010—2017年農村居民收入統(tǒng)計口徑不一致。2010—2013年是農村居民家庭人均純收入，2014—2017年是農村居民人均可支配收入。不過，《中國住戶調查年鑒—2017》統(tǒng)計了2013年農村居民人均可支配收入，這為通過平移方法獲得相同統(tǒng)計口徑的不同省份收入數據提供了條件。具體做法是，將2013年分地區(qū)農村居民人均可支配收入除以2013年分地區(qū)農村居民家庭人均純收入，得到相同年份兩種不同統(tǒng)計口徑的數據比值，再將2010—2012年分地區(qū)農村居民家庭人均純收入分別乘以該比值，得到所有年份統(tǒng)一口徑的農村居民人均可支配收入。為消除物價波動的影響，所有收入均折算為2010年不變價格收入。

為消除異方差的影響，對工資性收入（WI）、經營凈收入（BI）、財產凈收入（PI）和轉移凈收入（TI）4種收入變量均取自然對數。需要注意，貧困人口規(guī)模（SPP）和貧困發(fā)生率（IOP）指標也可能存在異方差的問題，但貧困指標中某些地區(qū)某些年份取值為0，且貧困指標差異也不如收入指標明顯，故未取對數?？紤]我國經濟社會發(fā)展的區(qū)域不均衡性，從全國層面和分區(qū)域層面分別探討農村居民收入對貧困的影響。

2.2 模型設定

依據上述數據來源，獲得2010—2017年31個省份農村收入和貧困指標構成的動態(tài)面板數據。由于現行貧困標準于2010年實施的原因，本研究數據屬于大N小T的短面板，一定程度上會限制動態(tài)計量分析在揭示長期趨勢上的優(yōu)勢。當然，也可以采用對數據時間序列要求較低的回歸分析方法來探討不同收入對貧困的影響貢獻，但由于不同收入之間具有共線性、同一時序數據具有自相關性以及收入之外的因素的多元性和指標選取的復雜性等原因，面板數據的回歸分析并不能很好地解決四類收入的貢獻問題，故本文選擇動態(tài)分析方法進行分析。具體而言，即通過建立面板數據的向量自回歸模型（PVAR），運用脈沖響應函數和方差分解方法，分析不同類型收入對農村減貧的影響。PVAR模型基本表達式為：

式中：i表示省截面，t表示年份，m為滯后階數，α，β為待估參數，μ為擾動項。可見農村貧困受到其自身和各種收入滯后項的影響，并產生互動效應。由于VAR模型單個參數估計值的經濟解釋比較困難，因此通常采用脈沖響應函數和方差分解進行具體分析[29]。脈沖響應函數將用于分析農村居民收入的沖擊給貧困帶來的影響，描述收入與貧困變化的互動關系；方差分解則用于分析不同類型農村居民收入的沖擊對貧困變化的貢獻度，評價不同類型收入沖擊的重要性。所有運算均采用STATA完成。

2.3 面板數據平穩(wěn)性檢驗與模型參數設定

為避免傳統(tǒng)回歸分析可能導致的“偽回歸”問題，首先要對面板數據進行平穩(wěn)性檢驗，然后設置PVAR模型的滯后階數等參數。

1）面板數據平穩(wěn)性檢驗。貧困指標和收入指標屬于經濟社會數據，容易隨時間發(fā)生變化。由于本研究使用的是2010—2017年的省際面板數據，即大N小T的短面板情形，在進行面板單位根檢驗時，采用對共同根假設要求較弱的IPS方法檢驗面板數據平穩(wěn)性[30]。

2）PVAR模型最優(yōu)滯后階數選擇。合適的滯后階數是PVAR模型建立的必要條件。綜合采用赤池信息準則（AIC）、貝葉斯信息準則（BIC）和漢南—奎因信息準則（HQIC）三種檢驗標準，選擇適合模型的最優(yōu)滯后項。

3）PVAR模型穩(wěn)定性分析。為驗證模型設置的合理性，需進一步檢驗PVAR模型平穩(wěn)性。本文采用特征方程根的倒數值作為判斷標準，即當PVAR模型特征方程全部根的倒數值均位于單位圓內，說明PVAR模型是穩(wěn)定的[30]。

3 結果與分析

3.1 農村居民收入與貧困關系的描述性統(tǒng)計分析

總體上，農村貧困隨居民收入增加而減少。2013年開始，國家統(tǒng)計局統(tǒng)一了城鄉(xiāng)居民收入來源的統(tǒng)計口徑，并于2014年以農村居民人均可支配收入代替了農村居民人均純收入。2010—2017年我國農村居民人均收入呈不斷上升趨勢，農村居民人均純收入由2010年的5 919.0元增加至2013年的8 895.9元，農村居民人均可支配收入由2013年的9 429.6元上升至2017年的13 432.4元。同時，無論是依據老的統(tǒng)計口徑，還是新的統(tǒng)計口徑，工資性收入、經營性收入、財產性收入和轉移性收入均整體呈上升趨勢。工資性收入、經營性收入分別由2010年的2 431.1元和2 832.8元增加至2017年的5 498.4元和5 027.8元；財產性收入由2010年的202.3元上升至2017年的303.0元；轉移性收入由2010年的452.9元增加至2017年的2 603.2元。同一時段內，我國農村貧困人口由2010年的16 567萬人減少到2017年的3 046萬人，貧困發(fā)生率由2010年的17.2%下降到2017年的3.1%[1]?？梢娛杖肱c貧困的反相關關系非常明顯。

圖1 2010—2017年全國農村居民收入與貧困變化情況Fig. 1 Changes in income and poverty of rural residents in China from 2010 to 2017

不同類型收入與貧困變化的關系也有差異。長期以來，我國形成了工資性收入和經營性收入為主、財產性收入和轉移性收入為輔的農民收入格局。不過，研究時段內財產性收入和轉移性收入的增幅已逐步高于其他收入增幅（圖1）。2010年轉移性收入占人均純收入的比重僅有7.65%，采用新的統(tǒng)計口徑后，2017年轉移凈收入占人均可支配收入的比重已經達到19.38%。并且近幾年來，轉移性收入的增速相比其他三種收入，仍處于較高的增速。雖然財產性收入一直是四種收入中占比最低的，但其一直保持較高的增速，特別是2013年以來，財產性收入的增速在多個年份居于前列。由此可見，在貧困指標確定的條件下，不同類型收入變化不一樣，對貧困產生的影響也不一樣。下面將詳細計算不同類型收入與貧困的數量關系。

3.2 面板數據平穩(wěn)性檢驗與模型參數結果分析

1）面板數據平穩(wěn)性檢驗結果。全國層面上，不論是貧困指標還是收入指標，均在1%的顯著性水平上表現為平穩(wěn)序列（表1）?？梢娊陙碡毨Ш褪杖氲目傮w變化趨勢比較均衡，未出現較大的波動。不過，在東中西部地區(qū)劃分上，西部地區(qū)貧困人口規(guī)模、東部地區(qū)農村居民經營凈收入和轉移凈收入、中部地區(qū)工資性收入為非平穩(wěn)數據，一階差分后為平穩(wěn)數據。因此，全國農村居民收入對貧困的影響采用原序列，分區(qū)域采用一階差分后的序列。

表1 面板數據平穩(wěn)性檢驗結果Table 1 Tests for stationary of the panel data

2）PVAR模型最優(yōu)滯后階數。依據信息量取值最小準則，全國及分地區(qū)層面PVAR模型最優(yōu)滯后階數為1，建立PVAR(1)用于脈沖響應函數和方差分解分析（限于篇幅，模型結果沒有列出）。

3）PVAR模型穩(wěn)定性結果。進一步檢驗PVAR模型平穩(wěn)性，結果顯示全國及分地區(qū)的PVAR模型特征方程全部根的倒數值均位于單位圓內，表明全國及分地區(qū)PVAR模型是穩(wěn)定的（限于篇幅，模型結果沒有列出）。

3.3 全國層面農村居民收入對貧困影響分析

基于全國層面PVAR(1)模型，采用蒙特卡洛隨機模擬方法，獲得全國層面農村貧困人口規(guī)模（SPP）和貧困發(fā)生率（IOP）分別對于工資性收入（lnWI）、經營凈收入（lnBI）、財產凈收入（lnPI）和轉移凈收入（lnTI）脈沖的響應結果（圖2）。

圖2 2010—2017年全國層面農村貧困對居民收入的脈沖響應圖Fig. 2 Impulse response functions of poverty to income of rural residents in China from 2010 to 2017

結果表明，農村貧困對來自財產凈收入和轉移凈收入沖擊的響應強烈。對于來自財產凈收入或者轉移凈收入的沖擊，農村貧困人口規(guī)模和貧困發(fā)生率的響應曲線均位于零刻度線下方，且未隨時間推移而迅速衰減（圖2）。表明不論是以農村貧困人口規(guī)模還是貧困發(fā)生率衡量貧困程度，農村居民財產凈收入和轉移凈收入的增加都能對農村貧困帶來持續(xù)負向作用，即財產凈收入和轉移凈收入的增加有利于貧困人口規(guī)模和貧困發(fā)生率降低。研究時段內，農村居民財產凈收入和轉移凈收入增加極大地促進農村減貧。并且對于農村貧困人口而言，承包地、宅基地等無疑是其所擁有和能夠支配的最主要資源，自然是今后農村減貧的主要資源保障。

農村貧困對來自工資性收入和經營凈收入沖擊的響應較弱。貧困人口規(guī)模和貧困發(fā)生率的響應曲線均比較接近零刻度線，且隨著時間推移收斂于零刻度線（圖2），表明研究時段內工資性收入和經營凈收入對貧困減少的影響較弱，且這些收入對貧困的沖擊主要體現為短期即時效應，而非長期持續(xù)作用。此外，貧困發(fā)生率對工資性收入的響應曲線雖較接近零刻度線但位于刻度線上方，表明工資性收入甚至會對貧困發(fā)生率帶來微弱的正向作用。這論證了研究時段內工資性收入和經營凈收入對貧困的影響確實較弱，也說明在深度貧困人口是當前貧困人口主要構成的情形下，工資性和經營凈收入的增長并不能普遍惠及農村貧困人口。

為評價不同類型收入沖擊對貧困變化的貢獻度，進一步對各貧困指標的預測殘差進行方差分解（表2）。由于本研究數據屬于大N小T的短面板，為保證數據的有效性，只分析前3期的方差分解結果。

方差分解結果表明，全國層面上，不論是對于貧困人口規(guī)模還是貧困發(fā)生率變化的方差分解，都表明財產凈收入和轉移凈收入對貧困的影響程度較高。其中，財產凈收入的沖擊對貧困人口規(guī)模變化的貢獻度約為8%～23%之間，對貧困發(fā)生率變化的貢獻度大約為1.6%～9.3%之間。轉移凈收入脈沖對貧困人口規(guī)模變化的貢獻度在前3期從0.2%增加到3.8%；對貧困發(fā)生率變化的貢獻度在前3期分別為10.0%、10.9%和12.3%，貢獻度穩(wěn)定且較高?？梢娯敭a凈收入和轉移凈收入是研究時間段內貧困變化的主要影響因素。同時，轉移凈收入對貧困發(fā)生率變化的貢獻度高于其對貧困人口規(guī)模變化的貢獻，并且財產凈收入對貧困人口規(guī)模變化的貢獻高于其對貧困發(fā)生率變化的貢獻。此外，工資性收入沖擊除對貧困發(fā)生率變化有一定解釋能力之外，對貧困人口規(guī)模變化的貢獻僅為1%～2%，經營凈收入沖擊對貧困變化的解釋水平同樣在大約1%～3%（表2），表明兩者對貧困變化的影響微弱。由此可見，全國層面農村貧困變化的方差分解與脈沖響應函數結果具有一致性。

表2 全國層面農村貧困人口規(guī)模和貧困發(fā)生率的方差分解結果Table 2 Variance decomposition of rural population and incidence of poverty models

3.4 分地區(qū)層面農村居民收入對貧困影響分析

按照東中西部劃分統(tǒng)計的農村居民收入和貧困數據序列存在非平穩(wěn)情形，因此采用一階差分后的新序列進行脈沖響應函數（圖3～圖5）。需要注意，差分后的新序列表示的是收入和貧困變化的速度，與原序列的含義有所差別。

結果表明，農村居民收入變化速度對貧困變化速度的影響持續(xù)時期均較短但強度有差異。在不同地區(qū)，不論是農村貧困人口規(guī)模變化還是貧困發(fā)生率變化，其對農村居民收入變化速度的響應最大值都出現在當期或者1～2期，從第3期開始出現不同程度衰減（圖3～圖5），意味著農村居民收入變化對貧困變化的影響主要體現為短期效應，這與農村居民當年收入不可能無限維持其未來生計的認知一致，也表明農村居民需要獲得長期持續(xù)收入才能有助于其穩(wěn)定脫貧。

同時，農村貧困變化對居民收入變化的響應具有地域差異性。對比東、中、西部農村貧困對居民收入變化的脈沖響應結果（圖3～圖5），可見東部地區(qū)農村貧困人口規(guī)模變化僅對轉移凈收入變化的脈沖響應較強，農村貧困發(fā)生率變化則對轉移凈收入和工資性收入變化的脈沖響應較強，且正、負向沖擊交替出現；中部地區(qū)農村居民轉移凈收入對貧困人口規(guī)模和貧困發(fā)生率變化產生負向沖擊，經營凈收入和財產凈收入產生正向沖擊；西部地區(qū)財產凈收入對貧困人口規(guī)模和貧困發(fā)生率變化產生正向沖擊，轉移凈收入產生負向沖擊，并且工資性收入和經營凈收入均對貧困帶來一定程度的沖擊。

圖3 2010—2017年東部地區(qū)農村貧困對居民收入的脈沖響應圖Fig. 3 Impulse response function of poverty to income of rural residents in eastern China from 2010 to 2017

圖4 2010—2017年中部地區(qū)農村貧困對居民收入的脈沖響應圖Fig. 4 Impulse response functions of poverty to income of rural residents in middle China from 2010 to 2017

根據分地區(qū)層面方差分解結果可知，東部地區(qū)轉移凈收入變化對貧困發(fā)生率變化速度的貢獻最大，解釋水平介于6.5%～8.8%之間，其次是工資性收入變化的貢獻，前3期解釋水平位于期1.8%～2.9%之間（表3）；雖然轉移凈收入對貧困人口規(guī)模變化的貢獻也最大，但解釋水平不到3%，其他收入的貢獻水平則極其微弱?？梢娧芯繒r段內，轉移凈收入變化是東部地區(qū)貧困變化的主要貢獻來源，且主要是對貧困發(fā)生率變化產生影響，說明在東部地區(qū)經濟社會發(fā)展水平較高的情形下，貧困人口規(guī)模已非當地貧困主要矛盾，貧困減少需要從深度貧困人口扶貧加以解決。

類似地，中部地區(qū)轉移凈收入變化對貧困發(fā)生率變化的貢獻最大，第3期達到10.8%，經營凈收入對貧困發(fā)生率變化的貢獻次之，前3期均為10.1%（表3）；不過，貧困人口規(guī)模變化主要受到財產凈收入和轉移凈收入的影響，自第2期開始財產凈收入的貢獻穩(wěn)定在8%左右，轉移凈收入的貢獻在2.3%～7.4%之間。這表明以農村居民享有的資源為基礎的財產凈收入和針對特定人群的轉移凈收入是中部地區(qū)農村貧困變化的主要影響因素。此外，西部地區(qū)貧困發(fā)生率變化主要受到財產凈收入的影響，前3期貢獻率維持在10%～15%，其他類型收入的貢獻則大致相當，貢獻率均在7%以下；貧困人口規(guī)模主要受到工資性收入的影響，貢獻率約7%，其次是財產凈收入，前3期均維持在4%，其他收入的貢獻則相對較小，僅處于1%～2%的水平。這說明在西部地區(qū)農村貧困人口規(guī)模和貧困發(fā)生率相對較高的背景下，以特定貧困人群為目標的轉移凈收入難以大范圍地降低當地貧困人口規(guī)模和貧困發(fā)生率，反而是以資源為基礎的財產凈收入更能夠促進貧困人口普遍增收，有效降低貧困發(fā)生率。

方差分解結果還顯示，分地區(qū)轉移凈收入變化對貧困發(fā)生率變化的貢獻率大于其對貧困人口規(guī)模變化的貢獻率，這與全國層面的方差分解結果一致；但財產凈收入對貧困人口規(guī)模變化的貢獻高于其對貧困發(fā)生率變化的貢獻的結果，僅在中部地區(qū)成立。同時，不論是貧困人口規(guī)模還是貧困發(fā)生率變化，農村居民收入變化的貢獻度明顯小于貧困指標自身變化的貢獻，特別是東部地區(qū)農村居民收入變化的貢獻最小，說明貧困本身具有慣性，僅僅關注農村居民收入已經難以使其穩(wěn)定脫貧。

4 結論與建議

4.1 結論

研究表明，財產凈收入和轉移凈收入變化是研究時間段內影響農村貧困的主要因素。財產凈收入和轉移凈收入的增加對農村貧困人口規(guī)模和貧困發(fā)生率產生持續(xù)的負向沖擊作用，有效減少了貧困。同時，轉移凈收入和財產凈收入對貧困人口規(guī)模和貧困發(fā)生率的影響不同。轉移凈收入因能針對特定貧困人群（主要為深度貧困人群）而更有利于減少貧困發(fā)生率；財產凈收入因以農村居民普遍享有的土地等資源資產為基礎而更有利于減少貧困人口規(guī)模。這一結論與近年來我國大力推進減貧工作，促進深度貧困人口脫貧的現實相一致。

農村居民收入變化對貧困的影響存在地域差異。轉移凈收入變化是東部和中部地區(qū)貧困變化的主要貢獻來源；財產凈收入是中部地區(qū)貧困人口規(guī)模和西部地區(qū)貧困發(fā)生率變化的主要原因，工資性收入變化是西部地區(qū)貧困人口規(guī)模變化的主要因素。這意味著精準脫貧戰(zhàn)略的推進，以及因地制宜、因人制宜地采取脫貧措施，極為必要和重要。

4.2 建議

1）要針對不同貧困情況增加不同類型收入。鑒于財產性收入在減貧中的作用，挖掘農村居民財產收入增長的潛力，促進農村居民獲得更多的財產收入，是減少貧困的重要舉措。這一層次上，促進農村土地要素的合理流動，是非常必要的。同時，轉移凈收入作為貧困發(fā)生率變化的重要因素，應充分發(fā)揮其具有的針對特定貧困人群的優(yōu)勢，強化對深度貧困人口的扶貧，不宜作為普惠性扶貧措施。

2）要因地制宜采取增收措施。在貧困人口規(guī)模較少、深度貧困人口為主的地區(qū)，針對老弱病殘等群體的轉移支付至關重要；在貧困人口規(guī)模大、貧困發(fā)生率較高的地區(qū)，提升貧困人口就業(yè)能力，增加貧困人口非農就業(yè)，充分發(fā)揮土地等資源的財產功能，增加其工資性收入和財產凈收入將有助于扶貧取得成效。