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农户贫困及其决定因素——基于精准扶贫视角的实证分析(附论文PDF版下载)

发布时间:2018-07-26 14:36:52 文章来源:SCI论文网 我要评论














SCI论文(www.scipaper.net):
 
摘    要:
本文旨在研究农户贫困问题及其决定因素。基于精准扶贫视角, 采用2003—2010年全国农村固定观察点微观住户调查数据, 应用计量分析方法, 对以上问题进行研究。研究发现: (1) 市场并不能自然地消除贫困, 政府实施精准扶贫有其必要性; (2) 农户贫困的决定因素十分复杂, 不仅有人资资本、物质资本、金融资产、政治与社会资本和家庭特征等内在因素, 更有区域经济发展不平衡、行业与职业、公共政策等外在因素。基于此, 精准扶贫不仅要因人施策, 更要因地施策, 还要注重优惠政策措施的实施。本文的贡献在于:为精准扶贫政策的必要性和复杂性提供了实证数据, 也为“瞄准”中国农户贫困的决定因素提供了量化分析。

关键词:
农户; 贫困; 精准扶贫; 全国农村固定观察点;

作者简介:程名望 (1975-) , 男, 毕业于上海交通大学, 博士, 同济大学经济与管理学院教授, 研究方向:宏观经济与社会政策分析;E-mail:walkercheng@163.com;

作者简介:张帅 (1989-) , 男, 毕业于同济大学, 博士, 同济大学设计创意学院教师, 研究方向:公共政策分析。

收稿日期:2017-07-31

基金: 教育部哲学社会科学研究重大课题攻关项目 (15JZD026); 国家自然科学基金项目 (71673200);

Poverty of Peasant Household and Its Determinants:An Empirical Analysis Based on the Perspective of Accurate Poverty-relief
Cheng Mingwang Zhang Shuai Shi Qinghua
School of Economics and Management, Tongji University School of Antai Economics and Management, Shanghai Jiaotong University

Abstract:
The objective of this paper is to study the problem of poverty of peasant household and its determinants.Based on the perspective of precise poverty alleviation, this paper applies the econometric analysis method to study the above problems by using 2003—2010 years'rural fixed observation microhousehold survey data.The study found that: (1) The market cannot eliminate poverty, the government implement precise poverty has its necessity; (2) The determinants of farmers'poverty are very complex.There are internal factors such as human capital, physical capital, financial assets, political and social capital and family characteristics, and other factors such as unbalanced regional economic development, industry and occupation, and public policy.Based on this, accurate poverty alleviation should pay attention to the differences between individuals and regions, and also pay attention to the implementation of preferential policies.The contribution of this article provides empirical data for the necessity and complexity of targeted poverty alleviation policy, and supplys the quantitative analysis for the determinants of aiming at the farmers'poverty.

Keyword:
Peasant Household; Poverty; National Fixed Point of Observation in Rural Areas; Accurate Poverty-relief;

Received: 2017-07-31

1 引言
贫困是人类社会面临的最严峻挑战之一, 一直受到国际社会广泛关注。改革开放以来, 随着经济迅猛增长, 中国贫困人口大幅下降, 贫困发生率持续降低, 为世界减贫做出了重要贡献。但若按照国际标准衡量, 中国 (主要是中国农村) 贫困人口数量仍然巨大。根据国家统计局公布的数据, 按年人均收入2300元的贫困标准计算, 截至2016年底, 中国农村仍有高达4335万的贫困人口。中国政府一直高度重视减贫问题, 《中国农村扶贫开发纲要 (2011—2020年) 》和《中共第十八届中央委员会第五次全体会议公报》均明确提出:到2020年要全面建成小康社会, 并让农村贫困人口实现脱贫, 贫困县全部摘帽, 解决区域性整体贫困。该任务十分艰巨和紧迫, 需要实施合理、有效、准确的扶贫政策, 即精准扶贫。

国内外学者持续关注中国农村的贫困问题, 研究主要集中于贫困的度量和界定、贫困的决定因素、反贫困战略等方面。其中, 对于贫困决定因素的研究主要集中在两个方面:一是基于经济增长、地理位置、国家政策等宏观视角, 又称为外因视角;二是基于农民素质与行为、农户特征等微观视角, 又称为内因视角。就宏观视角看, 经济增长与贫困的关系是贯穿该研究的一条清晰的主线。众多文献认识到经济增长对减少贫困的决定性作用[1-3], 而在实践上华盛顿共识 (Washington Consensus) 所坚信的滴漏经济增长 (Trickle Down Economic Growth) 也成为全球主流的发展理念 (1) 。但部分研究则表明, 在滴漏式增长中, 经济增长并不会自发地减少贫困, 流向穷人的利益占经济增长的比例往往是很低的, 因此经济增长并不能完全解决贫困问题, 反而有可能引致贫困的增加[4-8]。同时, 学者们关注到市场化改革和国家政策对农村贫困的作用。Liu[9]的研究认为市场化改革滞缓显著加剧了农村贫困。Kydd和Dorward[10]的研究则表明:自由市场的建立和发展并没有普遍带来农业的增长, 农村贫困也并没有显著降低。Khan和Riskin[11]、Sicular等人[12]的研究认为市场化改革降低了中国农村的贫困, 改革开放初期农村贫困率快速下降可归因于农村土地承包责任制, 而1990年代中期农村贫困率的减少是由于农产品收购价格体制的变革。章元等[13]基于中国农户调查数据的分析表明, 更多地参与市场能够显著降低农户陷入贫困的概率。陈立中[14]估计了中国农村的基尼系数和贫困指标, 认为农村贫困发生率被收入分配不平等所抵消, 而收入分配不平等和国家政策有关。梁琦等[15]、万海远和李实[16]基于户籍制度的研究进一步证实了该结论。刘穷志[17]、吕炜和刘畅[18]等研究了农村基础设施、基本公共服务等公共投资或政策对中国农户贫困的影响, 并提出了一些基于政策改善视角的建议。也有一些学者关注了区域特征、要素禀赋等因素对农村贫困的影响。例如:Gustafsson和Wei[19]的研究考虑了农户所在村落的平原和丘陵等地形特征, 而张爽等[20]则考虑了农户所在村距离集市的距离、是否通柏油公路等因素。Sylvie和Martin[21]研究了环境资源对农户贫困的影响, 认为贫困的家庭比非贫困的家庭更依赖于自然环境和资源。樊丽明和解垩[22]研究了公共转移支付对贫困的影响, 认为公共转移支付对慢性贫困和暂时性贫困的脆弱性没有任何影响。与宏观视角的研究相比, 基于微观视角的研究较不充分, 相关已有文献主要是关注了人力资本对农户贫困的影响。部分学者[23-26]认识到营养和健康对人力资本的重要性, 并认为健康人力资本 (Health Human Capital) 可避免农户陷入“贫困陷阱 (Poverty Trap) ”。更多学者关注了基础教育、工作经验和职业培训等人力资本因素对贫穷的重要影响, 并认为基础教育是影响农户贫穷的核心人力资本要素[27-33]。张爽等[20]、程名望等[34]认识到政治身份等社会资本对农户收入的重要作用, 研究认为较弱的社会资本将导致农户贫穷。章元等[13]、郭熙保和周强[35]从农户家庭特征视角进行的研究发现:较高的人口负担率、更多地从事农业生产的农户更容易陷入贫困。也有一些学者从农户行为视角进行了研究, 例如:Du等[36]的研究认为农民工进城务工对农村减贫的作用有限, 因为农村贫困人口外出打工的可能性实际上较低。但章元等[37]、程名望等[33]的研究结果并不支持该结论。

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基于已有文献, 本文的创新和贡献主要体现在四个方面:第一, 已有研究多采用宏观经济数据或小样本微观农户数据, 本文采用2003—2010年全国农村固定观察点微观住户调查数据, 该数据涵盖全国31个省市自治区, 共计家庭样本163305个, 家庭成员样本660286个, 是具有极强代表性的大样本微观数据, 被称为中国目前已有最完整的微观农户数据[38]。第二, 对于农户贫穷的决定因素, 已有研究要么仅仅关注宏观因素, 要么仅仅关注微观因素, 同时关注微观因素和宏观因素的系统性研究较少。特别是在微观因素研究中, 往往仅关注人力资本, 既“忽视”了物质资本等重要变量, 也较少考虑诸如金融资本和社会资本等随着社会变化而逐渐呈现影响的变量。本文将依托数据的可得性, 在模型中较全面和系统地考虑这些因素或变量, 使得分析结果更精确和全面。第三, 已有的文献, 实证分析主要采用基于最小二乘法 (OLS) 的传统回归分析, 反映的是诸因素对农户是否陷入贫困的边际影响, 并不能回答诸因素对农户贫困的贡献率到底有多大。本文在计量回归的基础上, 创新性的引入回归分解 (Regression Based Approach) 方法, 可以精准地找到贫困的核心决定因素或根源, 从而有利于解决精准扶贫中有的放矢的“瞄准”问题。第四, 采用不同的贫困标准, 检验了贫困决定因素的稳健性问题, 对中国贫困线的完善或讨论有借鉴意义, 对于精准扶贫的群体选择也具有现实价值。

文章结构如下:第二部分是计量模型的建立与变量描述;第三部分是回归结果的分析与讨论;第四部分采用国家相对贫困标准和国际贫困标准对模型的稳健性进行检验, 并进行内生性讨论;第五部分是在计量分析的基础上, 基于回归分解方法对贫困决定因素进行分解;文章最后一部分总结全文, 并结合精准扶贫提出政策性建议。

2 数据来源与模型建立

2.1 数据来源及处理方法
数据来源于国家农村固定观察点, 该项调查较为全面地反映了中国各地区农户及其家庭成员的生产、投资、消费、就业及其它活动, 为本文较全面地选择变量提供了可能及良好的数据基础。2003—2010年, 共获得住户数据163305份, 家庭成员数据660286份, 具体的样本分布见表1。本文数据的基本处理方式是:首先处理家庭成员数据, 计算并生成实证分析中需要的人均受教育年限、健康评价均值等诸多家庭成员 (劳动力) 信息或变量;然后以户主为标识码 (ID) , 把家庭成员数据与住户数据对接, 并把数据处理干净 (主要是对缺失值和偏离值的处理) , 共得到本文实证分析所应用的核心数据161752份, 该数据为非平衡面板数据 (Unbalanced Panel Data) 。

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表1 样本数 (份) 及分布
注:1.数据来源:国家农村固定观察点 (2003—2010) , 下同;2.所用软件为Stata/SE 12.0, 下同。

2.2 模型建立与变量设置
根据Mincer[29]的收入决定方程以及Morduch和Sicular[36]农户收入函数, 扩展并建立Probit计量模型如下:
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在方程 (1) 中, 被解释变量Probit (Yijt) 表示j省t年第i个农户陷入贫困的概率。当农户人均年纯收入小于当年贫困标准时, 表示该家庭是贫困农户, 赋值为1 (即Y=1) ;否则赋值为0 (即Y=0) , 表示该家庭是非贫困农户 (1) 。核心解释变量HC、PC、FA、SC、ES、SP、FC分别表示人力资本、物质资本、金融资产、政治与社会资本 (2) 、行业与职业、制度与政策和家庭特征。每一组解释变量, 都设置了系列细化变量或替代变量, 具体的变量设置、定义及统计性描述见表2。首先, 影响农户收入水平的因素是多元而复杂的, 为了保证核心解释变量选取的科学性, 主要基于经典的经济理论和相关文献进行选取, 如:选取金融负债, 是基于流动性约束理论;选取工作经验, 是基于Mincer[27]的经典文献等 (核心解释变量选取的详细说明参见文献[26]) 。其次, 选取尽量全面的解释变量, 有利于克服“遗漏变量”导致的内生性问题, 但却可能由于解释变量之间的相关性或共线性影响系数的显著性。在模型设立前, 我们已经做了变量间的相关性和共线性检验, 所有的解释变量之间并不存在高度的共线性和相关性。也就是说, 我们忽视部分变量间存在的并不严重的共线性和相关性, 没有轻易丢掉其中的任何一个变量。这是因为, 若轻易丢掉一些变量, 虽然剩下的变量系数显著了, 但它的系数却可能存在严重的估计偏误[40]。再次, 在众多解释变量中, 物质资本、金融资产和收入之间可能存在内生性。因此, 耕地、经营性资本、非经营性资本、金融资产和金融负债等细分变量的数据均滞后1期 (3) 。控制变量Region和Year分别表示地理位置和时间。其中, 时间主要反映技术进步、市场化推进及改革的影响。地理位置主要反映距离市场远近、自然资源禀赋、基础设施乃至市场成熟程度等和农户收入密切相关的因素。数据的不可获得性使得没有直接的地理位置数据。然而, 在实物和人力资本投入及其他要素既定的条件下, 应用村庄经济发展水平和区域虚拟变量能够很好地反映地理位置和所在地的信息[2]。

本文采用非平衡面板数据的基本特征, 需要检验应该运用固定效应模型 (Fixed Effects Mo-del) 还是随机效应模型 (Random Effects Model) 。一般来说, 可交换的异质性 (例如职业) 应该考虑随机效应, 不可交换的异质性 (例如性别) 应该考虑固定效应。固定效应模型的估计是无偏的, 随机效用模型的估计量可能是有偏的, 但由于随机效应估计量消耗的自由度较小, 导致其估计总是有效的。在统计选择上, 有效性和无偏性之间总是存在一种此消彼长的权衡。即便是无偏估计量, 但是标准误过大, 从统计推断的角度, 还不如有偏但有效的估计量提供的信息多[41]。万广华等[42]也指出, 若应用家庭层次上的数据来估计收入函数, 即使模型中有省份、村落等区域变量, 也没必要使用固定效应模型。本文采用的是截面数据很大的面板数据, 且应用的是家庭层面的数据, 农户异质性已经良好控制, 因此采用随机效应模型是合适的。随后基于Bootstrap的Hausman检验也证实了该判断 (4) 。另外, 由于样本之间 (特别是同村样本之间) 可能存在一定的相关性或相似性, 本文采用聚类稳健标准差 (Clustering Robust Standard Errors) 处理方式, 以消除序列相关和异方差等问题的影响。

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表2 变量设置及统计性描述分析
注: (1) “显著性检验”中的数值是非贫困户和贫困户各变量“均值”的差, ***、**、*分别表示在1%、5%和10%水平上显著。限于篇幅, “显著性检验”的t值不做报告。 (2) a.“教育水平”采用家庭成员而不是劳动力数据, 是考虑到家庭非劳动力成员的文化程度对于家庭经营在信息、决策等方面可能产生的重要影响;b.不完全家庭是指不存在完整夫妻关系的家庭, 即夫妻双方离异或一方丧偶, 由单方与子女生活。完全家庭是指存在完整夫妻关系的家庭, 主要包括核心家庭、直系家庭和扩展家庭;c.“非农户口家庭成员比例”采用家庭成员而不是劳动力数据, 是因为在家庭承包责任制下, 以土地为核心的生产资料是以户籍为标准, 按家庭成员总数而不是按家庭劳动力进行分配;d.“惠农政策”包括“农业税减免”、“农业补贴政策 (包含问卷中的粮食直接补贴、良种补贴、生产资料综合补贴、农机购置补贴、家电下乡补贴、汽车下乡补贴等项) ”、“新农保政策”等, 只要享有或参与其中一项, 即赋值为“1”, 否者赋值为“0”。

3 回归结果及分析

基于上述方法, 采用国家绝对贫困标准, 基于随机效应模型的回归结果见表3中的模型1。模型的卡方检验 (Wald chi2) 和极大对数似然值 (Log Likelihood) 的绝对值都较大, 均在1%的显著性水平上显著, 表明模型的解释力和显著性良好。对模型1的回归结果, 具体分析如下:

(1) 就人力资本看, 除了技能培训, 其余细分变量, 包括健康评价、基础教育和工作经验对农户贫困的影响均在1%显著性水平上显著为负, 表明家庭成员平均健康状况越差、受教育年限或工作经验越少, 农户贫困的概率越大。其中, 考虑到家庭生命周期和边际报酬递减规律, 教育和工作经验两个变量, 均加入了平方项。结果显示, 一次项均显著为负, 平方项均显著为正, 表明教育和工作经验对农户贫困的影响均是非线性的。该结论与经典的人力资本理论相吻合[44,45], 验证了基础教育和工作经验的边际报酬递减规律。技能培训并没有起到减贫的作用, 表明对于绝对贫困户来说, 既使其接受了一定的职业教育或技术培训, 依旧可能陷入贫困。

(2) 就物质资本看, 所选择的三个细分变量均在1%显著性水平上显著, 表明物质资本是影响农户贫穷的重要因素。首先, 耕地的增加并不能减少农户贫困的概率, 甚至会由于增强了对农业的依附而陷入贫困。该结果深刻地印证了舒尔茨[46,47]“传统农业弱质性与贫穷性”的经典结论, 即:传统农业本身的特征决定了农业的低利润性, 除非实现革命性的改造, 否则从事农业生产的收入或利润必然是低下的。从这个意义上讲, 基于中国基本国情, 在人多地少的条件下优先发展利润和收入低下的农业显然不是一条最优路径。那么, 建国乃至改革开放以来, 中国通过优先发展城市工业部门来推动工业化并推动经济增长和降低农村贫困的战略路径有其必然性和积极意义。章元等[37]较好地论证了该观点, 并认为“中国首先通过城市倾向政策推动工业化, 创造出了新的经济增长点, 并创造大量非农就业岗位吸收农村剩余劳动力, 而贫困农户能够进入劳动力密集型的工业部门就业并获得更高收入, 这是他们脱离贫困陷阱的关键渠道”。其次, “经营性资本投入”的系数显著为负, 表明农业固定生产性投入的增加有助于减少农户贫困的概率。当前, 为了克服土地细碎化和农业劳动“内卷化”问题, 中国提出家庭农场经营模式。家庭农场以采用大型农业机械、先进农业技术的规模经营为基本特征, 其实质是农业生产的资本密集化和现代化。根据本文结论, 无论是家庭农场的推进, 还是大型农业机械补贴等支农政策的实施, 均有利于农业固定生产性投入的增加, 从而总体上有利于农业生产和农户收入水平提高。最后, “非经营性资本”的增加有助于减少农户贫困的概率。表明推进新农村建设, 改善农户的居住条件, 保障农户的房产等私有财产安全;推进“家电补贴”等惠农政策, 增加农户耐用品资产, 均有助于农户脱贫。

(3) 就金融资产看, 金融资产的系数显著为负, 而金融负债的系数显著为正。该结论表明:拥有存款、证券等金融资产, 有利于降低农户贫困的概率;而银行贷款、民间借贷等负债, 增加了农户贫困的概率。根据史清华[48]的研究, 投资性借贷有利于农户收入提高, 生活性借贷则是贫困的表现。在我国农村, 农户借贷对银行的依赖较低, 民间借贷的付息比例呈上升趋势。农户借贷趋向于生活性目的, 特别是收入水平偏低的农户, 生活借贷已成为家庭借贷的主体。因此, 构建和发展一个较完善的农村金融市场, 特别是在贫困地区或针对贫困农户提供更有力的金融支持 (例如低息贷款或利息补贴) , 将有利于农村减贫。同时, 要关注和引导农村民间借贷问题, 特别是对于“高利贷”要采取一定的治理措施。

(4) 就政治与社会资本看, 首先, 政治资本的核心代表变量“干部户”的系数在1%显著性水平上显著为负, 表明政治资本户陷入贫困的概率较低, 个别干部可能会依靠其政治资本从迅猛兴起的私营企业、国有或集体企业私有化中谋得经济收益。其次, 代表弱势群体的“军烈属户”和“五保户”两个变量均不显著。表明中国政府在农村对于弱势群体的扶贫政策有显著成效, 即由于政府的资助或帮助, “军烈属户”和“五保户”等弱势群体并没有显著地陷入贫困。当然, 也有一些学者[33,42]从另一个视角做出了解读, 即农村扶贫资金等转移支付并没有“瞄准”真正的贫困户, 可能是上述两个变量不显著的真正原因。再次, “少数民族户”的系数在10%显著性水平上显著为正, 表明少数民族户陷入贫困的概率高于非少数民族户。其原因可能在于少数民族户主要分布在西部地区, 而西部地区的经济发展水平比较落后。“信教户”的系数不显著, 表明宗教信仰和经济收入并没有紧密联系。

(5) 就家庭特征看, 首先, 和完全家庭相比, 不完全家庭的系数显著为正, 表明不完全家庭陷入贫困的概率显著较高。因此, 维护农户家庭的完整性, 提倡“核心家庭”、“直系家庭”和“扩展家庭”等完全家庭, 抑制“不完全家庭”, 将有利于农村减贫。其次, 家庭规模越大, 人口抚养比越高, 农户贫困的概率越大。因此, 坚持并适度调整农村计划生育政策, 既合适控制农户家庭规模, 又保证农户劳动力数量, 将有利于农村减贫。最后, “户主性别”的系数显著为负, 表明户主为男性的家庭陷入贫困的概率较低。这表明, 在中国农村, 男性作为“一家之主”, 既是传统农村文化的表现, 也是农户考虑经济收益的理性行为的结果。

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表3 计量分析及稳健性检验的回归结果
注:“***”、“**”、“*”分别表示在1%、5%和10%水平上显著。

(6) 就职业与行业看, “家庭经营主业”和“非农就业比例”的系数均显著为负, 表明非农经营和非农就业对于农村减贫具有重要作用。因此, 推进我国城镇化步伐, 加快农村劳动力转移, 无论是农村非农就业 (即“离土不离乡”的家庭非农经营) , 还是外出务工 (即“离土又离乡”的进城务工) , 均是我国农村减贫的重要路径。

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