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多維視角下民族地區農戶致貧因素分析

2013-12-31 00:00:00何蓉
理論觀察 2013年11期

[摘 要]改革開放以來,盡管少數民族貧困人口的數量在不斷減少,但在全國貧困人口中所占的比重仍然較高,且有集中的趨勢。少數民族貧困地區已經成為中國集中連片特困地區的主要區域,也是當前我國扶貧工作的主戰場。民族地區貧困人口主要分布在農村地區,導致少數民族地區農戶的貧困是多元因素共同作用的結果,其中,家庭規模、受教育程度、自然環境、國家政策對農戶貧困有重要影響。因此,減貧工作也必須多管齊下。

[關鍵詞]農村貧困;影響因素;民族地區

[中圖分類號]F328 [文獻標識碼] A [文章編號] 1009 — 2234(2013)11 — 0080 — 03

20世紀80年代中期以來,中國政府開始實施有針對性的減貧政策,扶貧工作取得了巨大的成就。根據2011年中國農村貧困監測報告顯示,近十年中國農村居民生活水平穩步提高,貧困人口大幅減少。然而,由于區域發展的不平衡,少數民族地區的貧困問題仍然十分突出,成為影響減貧成效的關鍵環節。貴州省黃平縣位于貴州省黔東南苗族侗族自治州西北部,是國家“八七扶貧攻堅計劃”的扶貧重點縣之一,由于人均耕地面積少、自然災害頻發、基礎設施落后、能力素質低下等諸多致貧因素相互作用,黃平縣的扶貧開發工作任務十分繁重。

一、 黃平縣貧困現狀

(一) 貧困人口多,貧困發生率高

黃平縣屬于國家扶貧開發工作重點縣,2011年末總人口為39.0萬人,其中鄉村人口為35.6萬人。相關資料顯示,2011年黃平縣農村貧困人口為15.74萬人,農村貧困發生率為44.2%。而根據國家統計局對全國31個省(自治區、直轄市)7.4萬農村居民家庭所作的抽樣調查顯示,按照最新扶貧標準線2300元為標準,全國農村扶貧對象有1.22億人,占全部農村戶籍人口的比重為12.7%。民族八省區農村扶貧對象為3917萬人,占八省區農村戶籍人口的比重為26.5%,占全國農村扶貧對象的32%。可見,黃平縣貧困發生率幾乎是全國平均水平的3.5倍,是民族八省的1.6倍。

(二) 致貧因素多,貧困程度深

黃平處在黔中丘原向黔東丘陵的過渡地帶上,云貴高原的地質構造形成這里山、丘陵、河流、溶洞、峽谷、壩子等地形地貌,自然災害主要有干旱、冰雹、滑坡、洪澇、泥石流等,這些自然災害對黃平縣農業影響比較顯著。例如,黃平縣2011年受旱災影響嚴重,全年糧食總產量72213噸,比上年減少28.81%。而根據相關資料顯示,黃平縣人均耕地面積僅為0.91畝。人均耕地面積少,自然災害頻發,加之當地農戶文化素質低下及疾病原因,共同導致了黃平縣貧困程度深,脫貧難度大。

(三) 貧困人口主要分布在農村,且少數民族人口及女性與老年人所占比重大

黃平縣2011年末總人口為39.0萬人,其中鄉村人口占到了91.2%,其中有44.2%的鄉村人口處于貧困狀態,黃平縣貧困人口主要分布在農村。而根據國家統計局發布的《2012年12月份全國縣以上農村低保情況》數據顯示,黃平縣2012年12月份農村最低生活保障人數為77615人,其中,女性為23349人,占總低保人數的30%;老年人為22381人,占總低保人數的28.9%;未成年人及殘疾人分別為5128人和2036人,占總低保人數的6.6%和2.6%。根據問卷分析結果顯示,在被調查的300多對象中,少數民族有232人,占被調查對象的65%。可見,黃平縣貧困人口中,少數民族人口及女性、老年人所占比重大。

二、黃平縣貧困農戶致貧因素的實證分析

(一)調研地情況說明

黃平縣屬于國家扶貧重點縣,位于貴州省黔東南苗族侗族自治州西北部,地處黔中丘原向黔東低山丘陵過渡地帶,有苗族、漢族、革家、木佬、西家、侗族以及其他民族。屬于《中國農村扶貧開發綱要(2011-2010年)》所劃分的14個連片特困地區中的滇黔桂石漠化區范圍內。2011年黃平縣人均GDP及人均財政收入均低于貴州省民族貧困縣的平均水平,貧困發生率高,貧困程度深。本次對黃平縣共16個村進行調查,共回收有效問卷357份。

(二)研究假說

借鑒國內外相關研究,結合對少數民族貧困農戶的調查,本研究基于多維視角,將影響農戶貧困的因素歸納為三類:環境特征、農戶家庭特征和相關政策特征,由此提出三大研究假說。

1、環境特征對貧困形成有影響

環境特征對農戶貧困的影響主要包括農戶的生產和生活環境,比如農戶所在鄉村的地理位置、自然災害、資源狀況等。一般而言,居住在山區的農戶貧困發生率相對要更高一些,平原和丘陵相對較低。自然災害也總是與貧困相伴,據研究表明,二者呈正相關關系。由于本研究所采用的是在西南地區貴州省黃平縣調查所得的數據,被調查地相對集中,地形這一因素可比性不大,故只采用是否遭受自然災害這一項進行分析。

2、農戶家庭特征對貧困生成有影響

農戶的家庭特征包括家庭總人口、受教育的程度、是否有老年人需要贍養、家庭成員的健康狀況等。在外部環境約束既定的情況下,家庭特征對農戶貧困具有顯著影響(楊國濤,2010)。一般認為,教育與農村貧困存在顯著負相關關系,提高農戶受教育水平能降低其陷入貧困的概率(劉修巖,2007)。而農村居民健康水平與個人貧困發生概率呈負相關關系(王國祥,2007)。因此,本研究假定農戶家庭規模、健康狀況對農戶貧困有正向影響,農戶的受教育程度對農戶有負向影響。

3、政策對貧困生成有影響

眾多研究表明,政策是影響我國農村貧困的重要因素。社會保障制度、扶貧政策中政策的落實和執行的情況都將影響農戶的貧困狀況。調查中也發現,地方政府在落實扶貧或社會保障相關政策時出現疏漏、偏差,對農戶的貧困狀況也是有影響的。因此,本研究假設社會保障制度越完善,農戶陷入貧困的概率就越低。

(三)模型描述

本研究將被調查農戶是否貧困作為因變量,由于其屬于二分類變量,且變量以離散型數據為主,所以概率模型是最理想的估計方法。本研究采用Logistic模型來分析農戶陷入貧困的影響因素。Logistic回歸模型是研究定性變量與它們的影響因素之間關系的有效分析工具。模型的因變量只有兩種選擇,事件發生與否分別用0和1來表示,1表示事件發生,0表示事件未發生。由此建立一個二元Logistic模型,分析農戶陷入貧困的影響因素,并進一步確定因變量與自變量之間的影響程度和顯著性。

利用文章上訴因素作為自變量,構建關于農戶貧困的計量經濟模型表達式如下:

Y=F(X1,X2,X3,………X7)

表達式中,Y表示農戶的貧困情況,取值為0和1.當Y取值為0時,代表農戶人均收入大于2300元,處于不貧困狀態;當Y取值為1時,代表農戶人均收入小于2300元,處于貧困狀態。

選擇二元Logistic模型進行估計,具體的數學模型如下所示:

1n(■)=?琢+■?茁ixi+?著

Pi表示農戶陷入貧困的概率,解釋變量Xi表示影響農戶貧困的各類因素,系數?茁i表示解釋變量對農戶貧困的影響程度,正的系數表示該解釋變量對農戶貧困具有正向影響,并且系數越大表示農戶陷入貧困的概率就越大。

(四) 模型變量說明及統計性描述

模型變量分為自變量和因變量兩類。其中,因變量為農戶家庭貧困(y):當y=0時,表示不貧困;當y=1時,表示處于貧困狀態;自變量分為三小類:環境特征變量(是否遭受自然災害)、家庭特征變量(家庭規模、家庭老人數量、教育程度、患慢性病或重大疾病)、政策變量(新型農村合作醫療、新型農村養老保險)。并預期是否遭受自然災害、家庭規模、家庭老人數量、患慢性病或重大疾病這幾類自變量對因變量有正向影響;教育程度、新型農村合作醫療、新型農村養老保險三項對因變量起負向影響。

(五)模型運算結果

本文使用SPSS17.0統計軟件對調查數據進行Logistic回歸處理。在數據處理過程中,采用向前條件法(Forward: conditional),根據Score檢驗與條件參數估計逐步選擇模型中顯著的自變量,共經歷了5個步驟,本文僅給出影響農戶貧困的最終模型的估計結果,并將最終模型的估計結果作為本計量研究分析的主要依據。

(六)模型結果分析

1、環境特征變量

自然災害變量的顯著性為0.004,自然災害對農戶的影響在1%的水平上顯著。該解釋變量的系數為0.665,從作用方向上來看,自然災害與農戶貧困呈正相關,與預期假設一致。這表明自然災害的發生會對導致農戶貧困。自然災害破壞性大,將會直接導致經濟損失和人員的傷亡,使得農戶多年的積累在短時間內被破壞掉,從而造成農戶容易陷入貧困。

2、家庭特征變量

(1)家庭需要供養的老人數量通過檢驗,在5%的水平上顯著。說明家庭需要贍養的老人越多,家庭更容易陷入貧困。由于本調查小組于2012年7月赴貴州黃平縣開展調查時,被調查地區處于新型農村養老保險初期階段,剛開始展開相關工作,農戶還未受益,養老費用全部靠家庭支出,所以給家庭經濟帶來一定的負擔。因此,數據分析顯示,家庭老人人口越多,家庭越貧困。在當地開始發放養老金之后,可能此變量的顯著性將會下降。

(2)受教育程度這一因素的顯著性為0.001,受教育程度對農戶貧困的影響在1%的水平上顯著。該解釋變量的系數為-0.816,從作用方向來看,受教育程度與農戶貧困呈負相關關系,與預期假設一致。這表明受教育程度對貧困具有負向影響,提高教育水平有利于降低貧困的發生率。

(3)家庭成員健康狀況患有慢性病或重大疾病通過檢驗,在1%的水平上顯著。家庭成員的健康狀況,對農戶家庭收入可能會產生兩方面的影響:第一,家庭主勞動力患病,將直接影響家庭的收入獲取;第二,由于家庭成員的健康狀況不佳,特別是患有重大疾病是,患病成員不僅不能夠勞作以獲得收入,而且還要支付大量的醫藥費,同樣給家庭經濟造成很大影響。因此,這一因素表現出對貧困極顯著的正向影響。

3、國家政策變量

新型農村合作醫療這一因素對農戶貧困的影響不顯著。可能是由于該項措施主要是針對各類群體,而不是只針對貧困農戶所提出的保障項目,共濟性較低;加之在調查過程中,大多數的被調查者表示,由于在醫院買藥不能用新農合報銷,而只有住院治療才能夠報銷,因此,當他們生病時一般都去小診所或者苗醫那里抓藥吃,除非重大疾病才用到新農合,還有人表示從沒使用過新農合去報銷,也不清楚相關政策。因此也導致了這項政策對農戶貧困影響的不顯著。新型農村養老保險這一因素對農戶的影響不顯著,可能是因為本調查小組于2012年7月赴貴州黃平縣開展調查時,被調查地區處于新型農村養老保險初期階段,剛開始展開相關工作,農戶還未受益,因此而不顯著。

三、結論及政策建議

(一)主要結論

本文借助相關文獻資料,通過對黃平縣357戶農戶家庭貧困的影響因素回歸分析,得出的主要結論為:人力資本對農戶貧困具有顯著影響;自然災害會顯著影響農戶貧困,并且影響為正向;政策制度因素對農戶貧困概率的降低影響暫時不顯著。

人力資本對農戶貧困具有顯著影響。教育水平對農戶貧困具有負向影響,與預期基本一致。說明教育水平對貧困率的降低具有重要作用。而健康狀況和家庭需要贍養的老人數量與農戶貧困相關,家庭成員患有疾病以及家庭需要贍養的老人越多,家庭就越容易陷入貧困。因此,人力資本因素仍然是制約農戶脫貧的重要影響因素之一;自然災害會顯著影響農戶貧困,并且影響為正向。說明在該地區多發的自然災害是導致農戶貧困的原因之一;政策制度因素對農戶貧困概率的降低影響不顯著。其中,新型農村合作醫療一項,說明該項政策對貧困群體而言,針對性不強,且實施過程中有疏漏,使得受眾并未完全了解相關政策;新型農村養老保險一項主要是受本調查數據的局限與影響,不具有代表性,因此不予參考。

(二)政策建議

1、加大教育培訓的投入,提高農戶的能力素質水平,促進勞動力轉移

在提高基礎教育水平的同時,還要加強農戶的職業技術培訓。政府應組織更多具有針對性的技術培訓,在了解農戶需求的基礎上,加大培訓力度,充分調動農戶參與培訓的積極性,同時也要注重培訓的質量,以防培訓工作流于形式。在加大培訓力度的基礎上,政府應為農戶提供更多的就業信息,開拓就業渠道,為農戶進行非農轉移排除障礙。

2、提高農戶抵御自然災害的能力,重視其生活條件的改善

加大諸如環境保護、勞動力轉移、教育扶持等關系到農村社會發展類項目的投入力度。對貧困地區基礎設施、生態環境保護工程以及水土流失、山區綜合開發等的建設要加強,以確保當地生態環境與經濟發展相協調;加大對貧困地區道路、通訊、水利、電力等各項基礎設施的建設,加強貧困地區生活設施、防災減災設施的建設,以解決困難戶的生產和生活狀況;通過加大教育培訓投入的力度,鼓勵農戶進行非農轉移,發展非農產業,加快推進城鎮化的進程,增加非農就業的機會,提高農戶的非農收入。

3、進一步完善社會保障制度

目前,農村推行的社會保障相關制度主要有新型農村養老保險制度、最低生活保障制度以及新型農村合作醫療制度,但在少數民族地區這些制度的實施力度仍然不夠,對貧困人口的針對性差,對貧困人口覆蓋面較窄。并且越溫人口因為受自然災害和遭受疾病的影響,容易重新陷入貧困,返貧率高。因此,將全體貧困農戶納入到社會保障體系范圍之內,建立更具針對此性的社會保障制度,完善社會救助體系,加強衛生醫療設施的投入對于少數民族地區貧困人口貧困狀況的改善有極其重要的意義。

〔參 考 文 獻〕

〔1〕國家統計局. 中國統計年鑒〔M〕.北京:中國統計出版社,2012.

〔2〕郭建宇,吳國寶.基于不同指標及權重選擇的多維貧困測量〔J〕.中國農村經濟,2012,(02).

〔3〕龍江,王曉東.貴州省農村貧困的根源及其反貧困策略〔J〕. 安徽農業科學,2012,40.

〔4〕郭建宇. 農戶多維貧困程度與特征分析〔J〕. 農村經濟,2012,(03).

〔5〕中國發展研究基金會組織.在發展中消除貧困:中國發展報告2007〔M〕.北京:中國發展出版社,2007.

〔責任編輯:陳 思〕

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