劉偉 朱玉春
摘要:利用山東省調研的數據,采用Chaudhuri提出的方法模型,基于農戶健康風險的視角,從家庭和社區兩方面對農戶的貧困脆弱性進行測量,并對其進行影響因素的分析。結果表明,大多數農戶存在著貧困脆弱性,農戶的貧困脆弱性主要是由風險沖擊導致的。其中,健康風險因素對農戶貧困脆弱性有顯著的影響,健康風險越大,農戶陷入貧困的可能性越大;而改善農村的醫療衛生條件,對降低農戶的貧困脆弱性有重要的意義。
關鍵詞:貧困脆弱性;健康風險;影響因素
中圖分類號:F328 文獻標識碼:A 文章編號:0439-8114(2014)13-3216-05
The Effects of the Health Risks on Vulnerability to Poverty of Farmers
LIU Wei,ZHU Yu-chun
Abstract: The survey data of Shandong province were used to measure the vulnerability of farmers in terms of families and communities with the method of Chaudhuri from the perspective of health risk. The influencing factors were analyzed. The results showed that the majority of the farmers had the vulnerability caused mainly by the impact of the risk. The health risks had a significant impact on vulnerability to poverty. The greater the health risk, the greater the likelihood of farmers being poverty. The improvement of rural medical and health conditions had important role on reducing the vulnerability to poverty of farmers.
Key words:vulnerability to poverty; health risk; influncing factors
貧困是世界三大經濟難題之一,到目前為止,各國學者對貧困的研究大都僅著眼于已經發生的貧困[1]。但是,貧困不僅包括當前低水平的生活條件,還應該包括未來可能面對的各種風險。貧困并不是不變的,而是動態和隨機的。因此在實際中,需要一個具備一定前瞻性的衡量貧困的方法,以便在貧困發生之前就防患于未然。世界銀行在2001年就提出了這樣一個前瞻性的衡量貧困的指標——貧困脆弱性。
由于目前我國農村社會保障發展水平還比較低,商業保險在農村發展也比較緩慢,在面臨著各種風險的沖擊下,農戶福利的變化性很大。有些非貧困的農戶可能因為某種風險沖擊在將來陷入貧困;現在陷入貧困的農戶可能只是暫時貧困,也可能將來繼續貧困[2]。而在我國的農村貧困戶中,“因病致貧”戶占了很大的比例[3]。嚴重的健康風險沖擊會損害農戶長期創收能力,這對于缺乏醫療保障的農戶來說,其影響是長遠而巨大的。但是,在我國,健康被視為個人的事情,只有全國性的公共衛生事業才是政府的責任。正因為如此,健康對貧困的影響長期以來被人們所忽視。另外,健康與貧困關系的研究大多集中在工業化國家,相對而言,對于發展中國家健康和貧困間關系的研究還比較少。因此,本文試圖從健康風險入手,研究健康風險對農戶貧困脆弱性的影響,以彌補前人研究的不足,并拓展我國扶貧事業的思路。
1 理論框架與研究方法
1.1 理論框架
Chaudhuri等[4]對貧困脆弱性進行了定義,認為貧困脆弱性就是一個家庭在既定的條件下陷入貧困的概率。很多后來的關于貧困脆弱性的研究都是基于這個定義進行的,本文也是如此。國內對貧困脆弱性的研究主要是利用國外研究提出的方法,針對某地區具體的情況進行實證研究,或是對國外研究動態的總結。萬廣華等[5]運用面板數據對貧困脆弱性進行了估計,使用了固定效應模型和隨機效應模型,并把得到的結果與后一年的實際情況進行了比較分析,最后發現貧困脆弱性預測的準確性與貧困線的選擇、家庭未來收入均值的計算方法密切相關。王小林等[6]對國外貧困脆弱性研究做了一個較為全面的綜述,介紹了3種主流的方法,并建議在扶貧戰略中建立風險、脆弱性預警機制。韓崢[7]對貧困和貧困脆弱性做了一個深入的比較,闡述了貧困脆弱性研究在扶貧中的意義。李小云[8]把貧困脆弱性的研究中國化,設計了一套符合中國國情的指標方法。其研究發現不同群體之間的脆弱性存在差異性,生計資產的缺乏是導致脆弱性的直接原因。
關于健康風險與貧困的關系的研究還比較少。Foster[9]首先開始關注疾病風險的沖擊對收入的影響,但主要是定性的研究。Gallup等[10]開始了對疾病與收入關系進行定量的測算,研究發現在同等條件下,一個地區瘧疾的發病率越高,經濟增長就越緩慢。國內對健康風險與貧困的研究更為貧乏,張車偉[11]在文章中測算了大病沖擊對農戶農業收入的影響,發現大病沖擊會使農戶農業收入顯著地降低。魏眾[12]通過主成分分析的方法,測算出農民的健康狀況對農民外出打工機會和打工收入的影響,健康的農民有更多的打工機會和打工收入。這些研究都說明了健康風險對貧困是有一定影響的,也為本文的研究提供了一定的實證基礎。
由此可見,國內對貧困脆弱性的研究還不多,關于健康風險與貧困的關系的研究也比較少,還沒有人從健康風險的視角對貧困脆弱性進行研究。為彌補前人研究的空白,為扶貧工作提供新的思路,本文利用Chaudhuri提出的方法模型,以農戶的健康風險為視角,從家庭和社區的角度對農戶的貧困脆弱性進行測量,分析其影響因素,進而提出對策建議。
1.2 研究方法
將貧困脆弱性定義為一個家庭未來陷入貧困的事前預測出來的可能性,其具體包括兩個方面:一種是當前并不貧困的家庭在未來的一段時間內陷入貧困,也就是福利降到了貧困線以下;另一種是當前貧困,未來的一段時間還會繼續保持貧困狀態的家庭[13]。本文定義的貧困脆弱性不僅僅包括現在貧困的家庭,還包括現在不貧困但未來陷入貧困的可能性很大的家庭。
根據Chaudhuri提出的研究方法,一個家庭h在t時期的貧困脆弱性水平被定義為這個家庭在時期t+1時處于貧困狀態的可能性:
vht=P(Ch,t+1≤z)
Ch,t+1是指家庭h在t+1時期的消費水平,z是貧困線。家庭在t時期的貧困脆弱性指數是用該家庭在t+1時期低于貧困線水平的可能性來表示的。由于本文研究的是健康風險對貧困脆弱性的影響,預期發生健康風險沖擊時,農戶更有可能陷入貧困,而這時農戶的消費很有可能不僅沒有下降反而提高,造成了不貧困的“假象”;另一方面,在實地調研中,調查到的收入數據比消費數據更具有真實性,所以本文用農戶的收入代替消費進行研究[14]。為了評估貧困脆弱性,我們必須預測一個家庭未來的情況。為了做到這一點,我們必須同時考慮收入的現在情況和未來波動狀況。
1.1 貧困線的確定
要確定農戶是否處于貧困狀態首先就要確定貧困線,而官方公布的貧困線標準有一定的局限性,不一定適用于本文的調研數據。所以,本文根據收入的邊際消費傾向遞減理論對貧困線進行預測,找出哪些是相對貧困的農戶。假設消費-收入曲線呈現倒U型,即隨著收入的增加,消費先上升后下降。在這種情況下,認定消費達到最高時的收入為貧困線。建立以下方程C=α+β1(Income)+β2(Income)2+μ,如果■>0且■<0,則當
■=0(1)
計算臨界點收入的值,并定義其對應的收入值z為貧困線。
1.2 貧困脆弱性指數的計算
以Pritchett等[15]對農戶的脆弱性定義為依據,計算每一個農戶貧困脆弱性指數,即在未來的若干年內至少有1年會陷入貧困的概率。假設農戶收入服從對數正態分布,第i個農戶陷入貧困的概率為:
■■=P(lnyt ф為標準正態分布的累積密度函數,X是代表農戶特征的變量,ln■■ 代表農戶人均收入對數的期望均值,■■■為人均收入對數的期望方差,z為收入貧困線,■■為農戶貧困脆弱性指數,即農戶陷入貧困的概率。 由此可見,計算貧困脆弱性指數,首先要對農戶期望收入與方差進行估計,本文利用Chaudhuri的分析方法,建立農戶的收入函數模型為: lnYi=Xi ?茁+ei (3) 隨機誤差項ei的期望為0,方差與農戶個體特征有關,即: ?滓2ei =Xi?茲 (4) 對模型中的?茁和?茲的估計,采用Amemiya提出的可行的廣義最小二乘法(FGLS),具體處理方式如下: 首先用普通最小二乘法(OLS)估計模型(3),得到隨機誤差項ei的最小二乘估計■■2OLS,i;然后將■■2OLS,i對Xi回歸,即: ■■2OLS,i=Xi?茲+?濁i (5) 對式(5)采用OLS進行估計,得到■OLS■。利用估計的■OLS■對模型(5)進行變換,得到模型(6),即: ■=■c+■ (6) 對模型(6)采用OLS估計得■FGLS。Xi■FGLS是?滓2ei的一致性估計,有■ei=■,反映了農戶收入的異質性。利用對模型(3)進行變換,得模型(7),即: ■=■+■ (7) 對模型(7)采用OLS估計得■FGLS。利用?茁和?茲的可行的廣義最小二乘估計■FGLS和■FGLS,就可以直接估計收入對數的期望和方差,公式為: ■lnY|Xi=Xi ■FGLS (8) ■lnY|Xi=Xi ■FGLS (9) 根據得到的收入對數的期望和方差,我們就可以算出每個農戶的貧困脆弱性指數。 2 數據來源和變量描述 2.1 數據來源 本文所使用的數據來自2013年山東省農村居民的調研。本次調研走訪了3個縣,包括18個村莊的農戶,一共獲得355個農戶的基本資料,其中有效問卷為331戶,問卷的有效率達到了93.2%。在本次調研中,選取的樣本均屬于黃河灌區,分別是山東省的齊河縣、陽谷縣、梁山縣,這些地方均屬于山東省較為貧困的區域。 村問卷主要涉及樣本村的經濟特征、人口特征、地理位置、基礎設施等。農戶問卷主要包括家庭的人口特征、資產特征、收入和消費情況、健康情況等。在該次調研期間,與一些農戶、村干部進行了交談,了解了當地農戶的生產經營情況、貧困情況和原因,以及農民遇到的其他各方面的問題。 2.2 數據的描述統計 從農戶家庭收入來看,2012年樣本農戶的人均年收入為8 205元,主要包括農業收入和非農業收入,其中農業收入占46.7%,非農業收入絕大多數是外出打工的收入。政府補貼的轉移性收入大約占總收入的6%。根據公式(1)計算,得到的貧困線約為人均年收入3 300元,根據這個貧困線可以觀察到樣本農戶的貧困狀況,樣本中的貧困發生率為18.5%。 從醫療條件及健康情況看,在調查的樣本中,平均每個村擁有衛生所1.2個。有家庭成員長期患病的農戶占46.5%,3年內有家庭成員住院的農戶占23.4%,有家庭成員喪失勞動能力的農戶占20.7%,這說明健康風險是農戶普遍面臨的一種風險。另外,在調查的樣本中,醫療保險和新型農村合作醫療的參加率較高,購買醫療保險的農戶占58.9%,新型農村合作醫療的參合率為97.8%。
2.3 變量的選取
本文中變量分為農戶級變量和社區級變量。農戶級變量包括家庭的經濟特征、人口特征、健康特征等;社區級變量是指農戶所在的村莊可能會影響農戶貧困發生的情況。具體變量如表1所示:
3 實證分析結果
本文的研究思路是利用可行的廣義最小二乘法(FGLS),即公式(3)至公式(9),計算出每一個農戶家庭人均收入對數期望和人均收入對數方差,再利用公式(2)計算出各個農戶家庭貧困脆弱性指數。最后,利用多元線性回歸研究各因素對農戶家庭貧困脆弱性的影響。
3.1 貧困脆弱性的計算
根據上述的方法,可以計算出331個樣本農戶的貧困脆弱性指數,即未來1年陷入貧困的概率,結果如圖1所示。
通常把未來若干年內至少有1年陷入貧困的可能性高于50%的農戶定為是脆弱的。根據計算的結果,在331個樣本農戶中,有72戶的貧困脆弱性是高于50%的,即有72戶貧困脆弱性指數是大于0.5的,占總樣本的21.8%(圖1)。而只有18.5%的農戶實際收入是低于貧困線的,這說明有一些農戶盡管當前并不貧困,但未來很有可能陷入貧困,而僅對當前貧困的測定不能識別這一部分未來可能陷入貧困的農戶。
3.2 貧困脆弱性分解
結合Chaudhuri對貧困脆弱性成因的分類,可以將其分解為兩部分:一部分是由于農戶的資源稟賦不足,導致永久收入低于貧困線;另一部分是由于農戶受到風險沖擊,收入產生了波動而導致的。由于農戶的貧困脆弱性是由資源稟賦和風險沖擊決定的,針對72戶脆弱的農戶,可以對農戶的貧困脆弱性進行進一步的分解,如表2所示。
由表2可知,由資源稟賦導致脆弱的農戶占樣本的9.1%,由風險沖擊導致脆弱的農戶占樣本的12.7%。大多數農戶陷入貧困是由風險沖擊導致的,在本文中主要體現為健康風險的沖擊。
3.3 貧困脆弱性影響因素分析
利用計算出來的貧困脆弱性指數對各個影響因素做回歸分析,結果如表3所示:
由表3可見,家庭負擔系數對貧困脆弱性有正向的影響,家庭的勞動力越少,非勞動力越多,家庭的人均收入就會越低,越容易陷入貧困。戶主的受教育程度對貧困脆弱性有負向影響,戶主往往是家庭收入來源的主力,他的文化水平越高,創造財富的能力越強。外出務工人口比例對貧困脆弱性有非常顯著的負向影響,這與農村的實際情況相符合,由于中國農業生產的低收益,很多年輕的勞動力選擇外出打工,據本次調研的情況,大多數農戶的收入來自外出務工,外出務工人數比較多的家庭往往不易陷入貧困。長期疾病的發生對貧困脆弱性有正向的影響,長期疾病的存在一定程度上降低了患病人的勞動能力和勞動機會,降低了農戶的收入。醫療保險的購買對貧困脆弱性有負向的影響,購買醫療保險會降低農戶面臨健康風險的沖擊,所以不易陷入貧困。類似的,參加新型農村合作醫療對貧困脆弱性也有一定負向的影響。住院情況對貧困脆弱性有正向影響,住院不僅增加了開銷,而且會降低住院人的創收能力。
從社區級變量來看,村人均收入對貧困脆弱性指數有負向影響,即村莊集體越富有,屬于這個村莊的農戶就越不容易陷入貧困。村莊經濟的發展對個體農戶的發展有一定的影響,而且當一個農戶受到某方面風險沖擊時,可以向其所處的村集體請求幫助,避免陷入貧困。村衛生所數對農戶貧困脆弱性有負向影響,村里的衛生所越多,農戶越不容易陷入貧困。對于大多數農民,平時遇到小病,都會選擇在村里的衛生所就醫,所以村衛生所的數量、醫療水平和衛生條件都會影響到農戶的健康風險,進而影響到農戶的貧困脆弱性。
4 結論及對策建議
通過對農戶貧困脆弱性的預測,以及對其影響因素的分析,本文得到的結論和對策建議如下。
1)樣本中2012年農戶的人均年收入為8 205元。貧困發生率為18.5%。其中,脆弱的農戶占總樣本的21.8%,高于當前貧困農戶18.5%的比例,有一些農戶盡管當前并不貧困,但未來很有可能陷入貧困,而僅對當前貧困的測定不能識別這一部分的農戶。因此,政府在制定扶貧政策時,要關注那些現在并不貧困,未來很可能陷入貧困的農戶。
2)從家庭特征來看,很多因素都影響著農戶家庭貧困脆弱性。家庭成員患有慢性疾病、心臟疾病,沒有購買醫療保險,沒有參加新農合,都會提高家庭的貧困脆弱性。健康風險是一個不可忽視的因素,它不僅影響農戶的長期創收能力,還會加重家庭的負擔,增加額外的開支,很大程度的影響農民生活水平的提高。由此可見,政府可以通過完善農村的社會保障制度來減少農戶面臨的健康風險,繼而降低農戶的貧困脆弱性。
3)社區變量對農戶的貧困脆弱性也有顯著地影響。村莊越富有,村莊距離縣城越近,村莊衛生醫療條件越好,農戶就越不容易陷入貧困。而從調研的結果來看,當前的農村醫療衛生條件與城市相比相差甚遠,大多數農村都面臨醫療設施簡陋、醫護人員較少的問題,這給農民的生活帶來了很多的不便。這些因素對貧困脆弱性的影響表明,政府可以通過加強醫療衛生條件的投入等手段降低農民陷入貧困的風險,應該把改善農村的醫療條件作為扶貧的一個重要手段,從根本上降低農民的貧困脆弱性。
參考文獻:
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[15] PRITCHETT L A.SURYAHADI, SUMARTO S.Quantifying vulnerability to poverty:A proposed measure,with application to Indonesia[R].World Bank Policy Research Working,2000.
2.3 變量的選取
本文中變量分為農戶級變量和社區級變量。農戶級變量包括家庭的經濟特征、人口特征、健康特征等;社區級變量是指農戶所在的村莊可能會影響農戶貧困發生的情況。具體變量如表1所示:
3 實證分析結果
本文的研究思路是利用可行的廣義最小二乘法(FGLS),即公式(3)至公式(9),計算出每一個農戶家庭人均收入對數期望和人均收入對數方差,再利用公式(2)計算出各個農戶家庭貧困脆弱性指數。最后,利用多元線性回歸研究各因素對農戶家庭貧困脆弱性的影響。
3.1 貧困脆弱性的計算
根據上述的方法,可以計算出331個樣本農戶的貧困脆弱性指數,即未來1年陷入貧困的概率,結果如圖1所示。
通常把未來若干年內至少有1年陷入貧困的可能性高于50%的農戶定為是脆弱的。根據計算的結果,在331個樣本農戶中,有72戶的貧困脆弱性是高于50%的,即有72戶貧困脆弱性指數是大于0.5的,占總樣本的21.8%(圖1)。而只有18.5%的農戶實際收入是低于貧困線的,這說明有一些農戶盡管當前并不貧困,但未來很有可能陷入貧困,而僅對當前貧困的測定不能識別這一部分未來可能陷入貧困的農戶。
3.2 貧困脆弱性分解
結合Chaudhuri對貧困脆弱性成因的分類,可以將其分解為兩部分:一部分是由于農戶的資源稟賦不足,導致永久收入低于貧困線;另一部分是由于農戶受到風險沖擊,收入產生了波動而導致的。由于農戶的貧困脆弱性是由資源稟賦和風險沖擊決定的,針對72戶脆弱的農戶,可以對農戶的貧困脆弱性進行進一步的分解,如表2所示。
由表2可知,由資源稟賦導致脆弱的農戶占樣本的9.1%,由風險沖擊導致脆弱的農戶占樣本的12.7%。大多數農戶陷入貧困是由風險沖擊導致的,在本文中主要體現為健康風險的沖擊。
3.3 貧困脆弱性影響因素分析
利用計算出來的貧困脆弱性指數對各個影響因素做回歸分析,結果如表3所示:
由表3可見,家庭負擔系數對貧困脆弱性有正向的影響,家庭的勞動力越少,非勞動力越多,家庭的人均收入就會越低,越容易陷入貧困。戶主的受教育程度對貧困脆弱性有負向影響,戶主往往是家庭收入來源的主力,他的文化水平越高,創造財富的能力越強。外出務工人口比例對貧困脆弱性有非常顯著的負向影響,這與農村的實際情況相符合,由于中國農業生產的低收益,很多年輕的勞動力選擇外出打工,據本次調研的情況,大多數農戶的收入來自外出務工,外出務工人數比較多的家庭往往不易陷入貧困。長期疾病的發生對貧困脆弱性有正向的影響,長期疾病的存在一定程度上降低了患病人的勞動能力和勞動機會,降低了農戶的收入。醫療保險的購買對貧困脆弱性有負向的影響,購買醫療保險會降低農戶面臨健康風險的沖擊,所以不易陷入貧困。類似的,參加新型農村合作醫療對貧困脆弱性也有一定負向的影響。住院情況對貧困脆弱性有正向影響,住院不僅增加了開銷,而且會降低住院人的創收能力。
從社區級變量來看,村人均收入對貧困脆弱性指數有負向影響,即村莊集體越富有,屬于這個村莊的農戶就越不容易陷入貧困。村莊經濟的發展對個體農戶的發展有一定的影響,而且當一個農戶受到某方面風險沖擊時,可以向其所處的村集體請求幫助,避免陷入貧困。村衛生所數對農戶貧困脆弱性有負向影響,村里的衛生所越多,農戶越不容易陷入貧困。對于大多數農民,平時遇到小病,都會選擇在村里的衛生所就醫,所以村衛生所的數量、醫療水平和衛生條件都會影響到農戶的健康風險,進而影響到農戶的貧困脆弱性。
4 結論及對策建議
通過對農戶貧困脆弱性的預測,以及對其影響因素的分析,本文得到的結論和對策建議如下。
1)樣本中2012年農戶的人均年收入為8 205元。貧困發生率為18.5%。其中,脆弱的農戶占總樣本的21.8%,高于當前貧困農戶18.5%的比例,有一些農戶盡管當前并不貧困,但未來很有可能陷入貧困,而僅對當前貧困的測定不能識別這一部分的農戶。因此,政府在制定扶貧政策時,要關注那些現在并不貧困,未來很可能陷入貧困的農戶。
2)從家庭特征來看,很多因素都影響著農戶家庭貧困脆弱性。家庭成員患有慢性疾病、心臟疾病,沒有購買醫療保險,沒有參加新農合,都會提高家庭的貧困脆弱性。健康風險是一個不可忽視的因素,它不僅影響農戶的長期創收能力,還會加重家庭的負擔,增加額外的開支,很大程度的影響農民生活水平的提高。由此可見,政府可以通過完善農村的社會保障制度來減少農戶面臨的健康風險,繼而降低農戶的貧困脆弱性。
3)社區變量對農戶的貧困脆弱性也有顯著地影響。村莊越富有,村莊距離縣城越近,村莊衛生醫療條件越好,農戶就越不容易陷入貧困。而從調研的結果來看,當前的農村醫療衛生條件與城市相比相差甚遠,大多數農村都面臨醫療設施簡陋、醫護人員較少的問題,這給農民的生活帶來了很多的不便。這些因素對貧困脆弱性的影響表明,政府可以通過加強醫療衛生條件的投入等手段降低農民陷入貧困的風險,應該把改善農村的醫療條件作為扶貧的一個重要手段,從根本上降低農民的貧困脆弱性。
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[14] 劉紅麗.我國農村居民家庭貧困脆弱性測度——基于CHNS 微觀數據的實證研究[D].太原:山西財經大學,2011.
[15] PRITCHETT L A.SURYAHADI, SUMARTO S.Quantifying vulnerability to poverty:A proposed measure,with application to Indonesia[R].World Bank Policy Research Working,2000.
2.3 變量的選取
本文中變量分為農戶級變量和社區級變量。農戶級變量包括家庭的經濟特征、人口特征、健康特征等;社區級變量是指農戶所在的村莊可能會影響農戶貧困發生的情況。具體變量如表1所示:
3 實證分析結果
本文的研究思路是利用可行的廣義最小二乘法(FGLS),即公式(3)至公式(9),計算出每一個農戶家庭人均收入對數期望和人均收入對數方差,再利用公式(2)計算出各個農戶家庭貧困脆弱性指數。最后,利用多元線性回歸研究各因素對農戶家庭貧困脆弱性的影響。
3.1 貧困脆弱性的計算
根據上述的方法,可以計算出331個樣本農戶的貧困脆弱性指數,即未來1年陷入貧困的概率,結果如圖1所示。
通常把未來若干年內至少有1年陷入貧困的可能性高于50%的農戶定為是脆弱的。根據計算的結果,在331個樣本農戶中,有72戶的貧困脆弱性是高于50%的,即有72戶貧困脆弱性指數是大于0.5的,占總樣本的21.8%(圖1)。而只有18.5%的農戶實際收入是低于貧困線的,這說明有一些農戶盡管當前并不貧困,但未來很有可能陷入貧困,而僅對當前貧困的測定不能識別這一部分未來可能陷入貧困的農戶。
3.2 貧困脆弱性分解
結合Chaudhuri對貧困脆弱性成因的分類,可以將其分解為兩部分:一部分是由于農戶的資源稟賦不足,導致永久收入低于貧困線;另一部分是由于農戶受到風險沖擊,收入產生了波動而導致的。由于農戶的貧困脆弱性是由資源稟賦和風險沖擊決定的,針對72戶脆弱的農戶,可以對農戶的貧困脆弱性進行進一步的分解,如表2所示。
由表2可知,由資源稟賦導致脆弱的農戶占樣本的9.1%,由風險沖擊導致脆弱的農戶占樣本的12.7%。大多數農戶陷入貧困是由風險沖擊導致的,在本文中主要體現為健康風險的沖擊。
3.3 貧困脆弱性影響因素分析
利用計算出來的貧困脆弱性指數對各個影響因素做回歸分析,結果如表3所示:
由表3可見,家庭負擔系數對貧困脆弱性有正向的影響,家庭的勞動力越少,非勞動力越多,家庭的人均收入就會越低,越容易陷入貧困。戶主的受教育程度對貧困脆弱性有負向影響,戶主往往是家庭收入來源的主力,他的文化水平越高,創造財富的能力越強。外出務工人口比例對貧困脆弱性有非常顯著的負向影響,這與農村的實際情況相符合,由于中國農業生產的低收益,很多年輕的勞動力選擇外出打工,據本次調研的情況,大多數農戶的收入來自外出務工,外出務工人數比較多的家庭往往不易陷入貧困。長期疾病的發生對貧困脆弱性有正向的影響,長期疾病的存在一定程度上降低了患病人的勞動能力和勞動機會,降低了農戶的收入。醫療保險的購買對貧困脆弱性有負向的影響,購買醫療保險會降低農戶面臨健康風險的沖擊,所以不易陷入貧困。類似的,參加新型農村合作醫療對貧困脆弱性也有一定負向的影響。住院情況對貧困脆弱性有正向影響,住院不僅增加了開銷,而且會降低住院人的創收能力。
從社區級變量來看,村人均收入對貧困脆弱性指數有負向影響,即村莊集體越富有,屬于這個村莊的農戶就越不容易陷入貧困。村莊經濟的發展對個體農戶的發展有一定的影響,而且當一個農戶受到某方面風險沖擊時,可以向其所處的村集體請求幫助,避免陷入貧困。村衛生所數對農戶貧困脆弱性有負向影響,村里的衛生所越多,農戶越不容易陷入貧困。對于大多數農民,平時遇到小病,都會選擇在村里的衛生所就醫,所以村衛生所的數量、醫療水平和衛生條件都會影響到農戶的健康風險,進而影響到農戶的貧困脆弱性。
4 結論及對策建議
通過對農戶貧困脆弱性的預測,以及對其影響因素的分析,本文得到的結論和對策建議如下。
1)樣本中2012年農戶的人均年收入為8 205元。貧困發生率為18.5%。其中,脆弱的農戶占總樣本的21.8%,高于當前貧困農戶18.5%的比例,有一些農戶盡管當前并不貧困,但未來很有可能陷入貧困,而僅對當前貧困的測定不能識別這一部分的農戶。因此,政府在制定扶貧政策時,要關注那些現在并不貧困,未來很可能陷入貧困的農戶。
2)從家庭特征來看,很多因素都影響著農戶家庭貧困脆弱性。家庭成員患有慢性疾病、心臟疾病,沒有購買醫療保險,沒有參加新農合,都會提高家庭的貧困脆弱性。健康風險是一個不可忽視的因素,它不僅影響農戶的長期創收能力,還會加重家庭的負擔,增加額外的開支,很大程度的影響農民生活水平的提高。由此可見,政府可以通過完善農村的社會保障制度來減少農戶面臨的健康風險,繼而降低農戶的貧困脆弱性。
3)社區變量對農戶的貧困脆弱性也有顯著地影響。村莊越富有,村莊距離縣城越近,村莊衛生醫療條件越好,農戶就越不容易陷入貧困。而從調研的結果來看,當前的農村醫療衛生條件與城市相比相差甚遠,大多數農村都面臨醫療設施簡陋、醫護人員較少的問題,這給農民的生活帶來了很多的不便。這些因素對貧困脆弱性的影響表明,政府可以通過加強醫療衛生條件的投入等手段降低農民陷入貧困的風險,應該把改善農村的醫療條件作為扶貧的一個重要手段,從根本上降低農民的貧困脆弱性。
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