鄉村振興背景下廣西少數民族地區防返貧實證研究

□秦 晶

（廣西大學行健文理學院 廣西 南寧 530005）

1 研究背景

南寧市有3 個國家級貧困縣和1 個自治區貧困區，分別是隆安縣、馬山縣、上林縣和邕寧區。2019 年12 月，邕寧區脫貧摘帽，2020 年5 月2 日，南寧市3個國家級貧困縣全部摘帽，脫貧攻堅戰取得全面勝利。在脫貧攻堅戰取勝后，更為重要的任務是鞏固脫貧攻堅成果，防止返貧和實施鄉村振興戰略[1]。

2 廣西少數民族地區脫貧現狀

廣西地處我國西南部，漢族人口為3 131.88 萬人，占比62.48%；各少數民族占比為37.52%，其中，壯族人口為1 572.20 萬人，占比為31.36%。南寧市有7 個城區，分別為興寧區、江南區、青秀區、西鄉塘區、邕寧區、良慶區和武鳴區；5 個縣，分別為橫縣、賓陽縣、上林縣、馬山縣和隆安縣。南寧市居住著壯、漢、瑤、苗、回、仫佬、侗、滿、毛南、彝等51 個民族。南寧市5 縣7 城區少數民族人數與縣總人數占比如圖1 所示。2021 年南寧市邕寧區5 個鎮脫貧易返貧人數及邊緣不穩定人數如圖2 所示。

3 實證研究

3.1 研究對象

本研究在南寧市全國扶貧開發信息系統隨機抽取221 名壯族少數民族脫貧人口為研究對象。

3.2 描述性統計分析

根據221 名研究對象，選取其民族、健康狀況、勞動技能、務工狀況、致貧原因和文化程度6 個變量，使用SPSS 24.0 進行分析，變量賦值及基本特征見表1，研究對象的描述性統計分析如表2 所示。

表1 變量賦值及基本特征

表2 描述性統計分析

從表1 可以看出，隨機抽取的221 名研究對象全部為壯族；務工狀況中，沒有務工人數為159 人，占比為71.9%；健康狀況中，健康人數為178 人，占比為80.5%；勞動技能中，普通勞動力為110 人，占比為49.8%，無勞動力人數為90 人，占比為40.7%，大部分無勞動力人口是脫貧戶的未成年人子女；致貧原因中，“因學致貧”和“缺技術致貧”占比較大，分別為29.0%和28.1%，這也是脫貧戶返貧的潛在因素。文化程度中，小學占比為41.2%，初中占比為37.6%，脫貧戶文化程度整體較低。

3.3 相關分析

利用SPSS 24.0 對文化程度、健康狀況、勞動技能、務工狀況、致貧原因和家庭人均年收入6 個變量進行皮爾遜相關性分析，輸出結果如表3 所示。

表3 皮爾遜相關性分析

健康狀況與文化程度的相關系數為0.29（P=0.000＜0.01），顯著正相關，表明脫貧戶的身體健康有利于文化程度提升，能有效降低返貧率[2]。

勞動技能與文化程度的相關系數為0.06（P=0.416＞0.05），不顯著，這是由于文化程度高的人口基本上是脫貧戶的子女，他們普遍是在校學生，沒有勞動能力。

勞動技能與健康狀況的相關系數為0.25（P=0.000＜0.01），顯著正相關，表明脫貧戶的身體越健康，越有利于勞動技能的掌握，能有效降低返貧率。

務工狀況與文化程度的相關系數為0.16（P=0.020＜0.05），顯著正相關，說明文化程度高的脫貧戶更傾向于去外省打工謀出路，這能降低脫貧戶返貧率。

務工狀況與健康狀況的相關系數為0.17（P=0.012＜0.05），顯著正相關，說明身體健康的脫貧戶更傾向于外出務工，這有利于增加家庭年收入，能有效降低返貧率，防止返貧。

務工狀況與勞動技能的相關系數為0.52（P=0.000＜0.01），顯著正相關，表明有勞動力的脫貧戶更傾向于外出打工，這可以增加脫貧戶收入，降低致貧率和返貧率。

致貧原因與文化程度的相關系數為0.03（P=0.706＞0.05），不顯著，表明脫貧戶的文化程度不是最主要的致貧原因。

致貧原因與健康狀況的相關系數為0.34（P=0.000＜0.01），顯著正相關，表明脫貧戶的健康狀況出問題，會提高脫貧戶的返貧率。

致貧原因與勞動技能的相關系數為0.72（P=0.000＜0.01），顯著正相關，表明脫貧戶缺失勞動技能，脫貧戶貧困程度越嚴重，越會增加其返貧的概率。

致貧原因與務工狀況的相關系數為0.53（P=0.000＜0.01），顯著正相關，表明脫貧戶外出務工能降低致貧率和返貧率。

家庭人均年收入與健康狀況顯著正相關，相關系數為0.25（P=0.000＜0.01），跟其他4 個變量沒有顯著相關性。

綜上，健康狀況、勞動技能、務工狀況3 個變量都與致貧原因顯著相關。

3.4 調節變量分析

3.4.1 務工狀況調節變量分析

根據相關分析結果發現，健康狀況、務工狀況和家庭人均年收入3 個變量間有顯著的相關性，接下來深入研究這3 個變量的關系。以健康狀況為自變量（x），家庭人均年收入為因變量（y），務工狀況為調節變量（m），構建調節模型，模型如圖3 所示。

本研究采用SPSS 24.0 的多元層級回歸來分析調節效應。分析步驟如下。

第一步：為了降低自變量間的共線性對方程的影響，對變量進行中心化并計算乘積項。對自變量健康狀況（x）和調節變量務工狀況（m）作中心化處理，用健康狀況變量和務工狀況變量的取值減去自己的均值，中心化處理的結果分別為x'和m'，用公式表示為x'=x-0.25，m'=m-1.65。再計算出兩者中心化后的x'和m'的乘積項x'm'。在SPSS 24.0 軟件中用“轉換-計算變量”功能即可完成此步驟。

第二步：進行y對x'和m'的回歸，得到

第三步：進行y對x'、m'和x'm'的回歸，得到第二步和第三步是層級回歸分析，一次性完成。

表4 務工狀況調節變量模型摘要

由表5 可知，健康中心化與務工狀況中心化的交互項（在表5 中顯示為“健康中心化×務工狀況中心化”）的顯著性（P=0.012＜0.05）達到了統計上的顯著性水平，證明了務工狀況在健康狀況對家庭人均年收入的影響中起顯著的調節作用。以上結果都證明了“務工狀況調節變量模型”成立。根據表5 建立的非標準化回歸方程為方程1，經過整理后可得到方程2。

表5 務工狀況調節變量層級回歸系數檢驗

當m'=m-1.65=0 時，務工狀況m=1.65，健康狀況對家庭人均年收入的回歸系數為1 419.525，具有正向的預測作用。如果務工狀況中心化m'增加1 個單位，那么健康狀況對家庭人均年收入的回歸系數由原來的1 419.525，增加為3 572.13。

3.4.2 文化程度調節變量分析

以健康狀況為自變量（x），家庭人均年收入為因變量（y），文化程度為調節變量（m），構建調節模型，模型如圖4 所示。采用SPSS 24.0 的多元層級回歸來分析調節效應，結果如表6、表7 所示。

表6 文化程度調節變量模型摘要

由表7 可知，健康中心化與文化程度中心化的交互項（在表7 中顯示為“健康中心化×文化程度中心化”）顯著性（P=0.001＜0.05）達到了統計上的顯著性水平，證明了文化程度在健康狀況對家庭人均收入的影響中起顯著的調節作用。以上結果證明了“文化程度調節變量模型”成立。

綜上所述，文化程度在健康狀況對家庭人均年收入的影響中起顯著的調節作用。根據表7 結果，建立的非標準化回歸方程為方程3，整理后得到方程4。

表7 文化程度調節變量層級回歸系數檢驗

4 結束語

實證研究結果表明，健康狀況對家庭人均年收入的影響中，務工狀況起顯著的調節作用；健康狀況對家庭人均年收入的影響中，文化程度起到了顯著的調節作用。務工狀況調節變量模型和文化程度調節變量模型都成立，說明健康狀況、文化程度和務工狀況對廣西少數民族地區防返貧有顯著影響。

首先，沒有全民健康，就沒有全面小康。健康狀況出問題，會提高廣西少數民族地區返貧率。所以，應加快健全分級診療制度和全民醫保制度[3]。

其次，要不斷提升廣西少數民族地區的教育水平，除了全面落實“雨露計劃”“兩后生”教育防返貧政策之外，還要加強脫貧戶的職業教育。

再次，幫助“后進”的脫貧戶就業，提供務工崗位。政府可以聯合企事業單位，為脫貧戶提供就業機會。