脫貧農村家庭人均收入影響與返貧防控分析

錢鵬博 程維朝 江洋

摘要：后脫貧時代，如何防止返貧、實現可持續性脫貧，已成為我國減貧事業的長期使命。文章基于亳州市譙城區、利辛縣2020年脫貧人口微觀調查數據，從家庭撫養比的視角，運用多元回歸與Logit模型研究家庭人口結構特征對家庭人均收入的影響，同時對亳州市譙城區、利辛縣當地是否存在政策環境型返貧風險進行分析。研究結果表明，家庭人數多、家庭男性比低、家庭撫養比高的家庭的人均收入越低；戶主性別為男性、具有勞動力且文化程度較高的家庭的人均收入較高；亳州市譙城區、利辛縣部分地區存在政策環境型返貧風險，一旦脫離政策扶持，極易造成返貧現象的發生。

關鍵詞：家庭撫養比；政策環境型返貧；多元回歸；Logit回歸

一、前言

貧困問題一直是發展經濟學、統計學、社會學以及政治學等學科長期關注的焦點，是伴隨人類社會發展的永恒主題。消除貧困也是世界各國長期奮斗的目標。改革開放以來，我國政府在反貧困領域取得了舉世矚目的成就，貧困人口大規模持續減少，對世界減貧的貢獻超過70%，2020年，我國脫貧攻堅戰取得了全面勝利，現行標準下9899萬農村貧困人口全部脫貧，832個貧困縣全部摘帽，12.8萬個貧困村全部出列，區域性整體貧困得到解決，完成了消除絕對貧困的艱巨任務，作為全球最活躍的經濟體之一，中國已成功解決了貧困人口的基本生活問題，令全世界為之矚目。在完成脫貧攻堅戰后，如何鞏固扶貧成果，防止脫貧人口返貧，是一個值得重點關注的區域。

返貧是由于貧困人口自身存在一定的脆弱性或返貧風險未完全消除，是一種動態現象，即“貧困-脫貧-貧困”，具有原因的復雜性以及結果的危害性，陳文瑞將返貧生成機理概述為：貧困戶在得到政府與外界幫扶下，家庭生活水平得到提升并達到貧困線以上，符合脫貧條件順利脫貧，但在后期的發展中，部分脫貧戶自身脆弱性仍存在，在自然、教育、疾病、就業等因素下，削弱了自我發展能力，促使脫貧戶再度面臨貧困。因此家庭收入達到貧困線以上只是脫貧的第一步，不能完全衡量家庭是否仍具有返貧風險，在眾多致貧因素影響下，因為政策幫扶導致抵御貧困能力的缺失極易使該類家庭再次面臨貧困風險，即政策環境型返貧。本文旨在探究以家庭撫養比為核心變量的個人特征和家庭特征對家庭人均收入的影響，分析亳州市利辛縣、譙城區兩地是否存在政策環境型返貧風險，同時對影響農村家庭收入的關鍵因素提出針對性措施，更好地幫助貧困家庭增強自身造血能力，減少返貧現象的發生，做好脫貧攻堅與鄉村振興戰略的有效銜接。

二、文獻回顧與研究假說

返貧意味著原來已經脫貧的人口因某種原因，不能維持正常的生存狀況，又重新陷入貧困狀態。這種現象表明，貧困者的生存狀況和發展方式沒有發生根本性變化，難以在短時間內擺脫貧困狀態。

目前已有較多學者對于返貧現象的成因進行了研究，段小力認為返貧成因主要包括地區經濟發展滯后、抵御風險的能力較差、貧困戶自我發展意識不足、制度不夠完善。劉希、朱緣圓等人認為返貧現象的原因包括基層干部自身能力弱，返貧阻斷不及時、脫貧后期幫扶缺乏、貧困戶自身發展動力不足等。陳文瑞認為返貧因素包括自然資源利用受限返貧、自然災害返貧、精神貧困返貧、因病返貧、能力不足返貧、政策精準度不夠、政策慣性返貧等。李洪山、張馨元對黑龍江農業地區返貧人口的影響因素進行實證分析，發現人口文化程度、貧困戶屬性和致貧原因對返貧人口返貧影響顯著。吳本健等人認為人口較少民族脫貧家庭的人力資本、自然資本、物質資本和社會資本等生計資本是影響其返貧風險的重要因素。正瑞強，曹國慶認為脫貧人口面臨著政策性返貧、能力缺失返貧、環境返貧和發展型返貧等風險。由此可見，返貧原因可以歸為環境因素、自身因素和政策因素。

農村貧困家庭人均收入是判斷家庭是否脫貧的重要指標，其主要由工資、經營、財產和轉移性收入四大類構成，工資性收入是進行非農業生產活動所獲得的勞動性報酬，經營性收入是進行農業生產經營活動時獲得的報酬，財產性收入是進行資產再投資或通過金融性產品的借貸活動得到的收入，轉移性收入是指由國家財政、企業、組織和家庭其他成員等單位對農戶進行資金的轉移收入。而貧困家庭的轉移性收入較多，甚至在部分家庭中占主要部分，因此本文將農戶的工資性收入、經營性收入和財產性收入統稱為勞動性收入，而轉移性收入稱為政策性收入。對于農村家庭而言，其收入來源有限，主要依靠務農、扶貧資金等渠道，使得他們在脫貧時期受到的政策性收入較多，脫貧的結束意味著脫貧戶不能繼續享受資金、扶貧項目等方面的政策優待，且政策性收入存在區域性差異，不同地方的政策種類和方式不同，若貧困家庭在脫貧后短期內勞動性收入無法補足政策性收入缺失，則極易造成返貧現象的發生。

農村貧困家庭的勞動性收入主要與家庭結構特征與戶主個人特征有關。目前已有較多文獻對家庭勞動力收入影響因素進行了研究。黃曉野、高一蘭基于海南省36個貧困村扶貧調查數據，研究了家庭人口結構對家庭收入及貧困發生概率的影響，研究發現家庭總人口、家庭勞動力對貧困是否發生有顯著負向影響。李馨蘭、劉潤芳基于代際傳遞視角，研究子代和父代的個人特征對子代收入的影響，研究發現子代受教育程度和父代醫療保健支出對子代家庭收入具有顯著正向影響。杜華章對農村實用人才的結構、家庭收入分布及其影響因素進行統計，發現文化程度、職業、地區和年齡等因素對其家庭收入的影響較大。王桂榮等人運用灰色系統關聯分析法對河北省農村居民人均收入影響因素進行關聯度分析，認為擴大農村剩余勞動力就業機會，提供農民工資性收入水平是大幅度增加農村居民收入的關鍵。李彥軍、劉夢帆以農村家庭人均純收入為指標，分析考察了家庭和村莊層面的相關指標對農村家庭人均純收入的影響，研究表明家庭層面的內在因素對減貧增收的影響遠大于村莊層面的外在因素。司靜波、王藝莼基于204戶建檔立卡戶的精準扶貧調查數據，檢驗了家庭稟賦、個人特征等因素與收入變化的關系，研究發現家庭稟賦、政策支持對收入增加有顯著的正向激勵作用，由此可見，對于貧困家庭勞動力收入影響因素可以劃分為家庭結構特征以及戶主個人特征。

基于以上文獻研究，本文提出關于返貧現象成因機制如圖1所示。

縱觀已有研究可以發現，對于返貧現象成因多以宏觀分析為主，缺乏定量化研究，并鮮有文獻研究勞動性收入與政策性收入之間的關系及其與返貧現象的因果關系。故本文提出以下兩個需要實證檢驗的研究假說：亳州市譙城區、利辛縣地區存在政策環境型返貧風險；家庭結構特征與戶主個人特征對家庭勞動性收入存在顯著影響。

三、數據來源及分析方法

（一）數據來源

本文使用的數據來自2020年12月底在安徽省亳州市的實地調查數據，亳州市位于安徽省西北部，地處華北平原南端，距省城合肥330公里，北依河南省商丘市，西與周口市鹿邑縣接壤，西南部與阜陽市毗連，東部與淮北市、蚌埠市相倚，東南部與淮南市為鄰，面積8374平方公里。亳州市轄渦陽、蒙城、利辛和譙城三縣一區，其中譙城區為市委、市政府機關所在地。中心城區規劃面積擴大到218平方公里，城鎮化率年均增速居安徽省第1位。截至2020年，亳州市全面完成歷年減貧任務，286個貧困村全部出列，三縣一區全部脫貧摘帽，其中譙城區、蒙城縣為全省首批摘帽縣區，現行標準下建檔立卡貧困人口全面脫貧，累計減貧54.84萬人。

基于國家精準扶貧大數據平臺，綜合考慮交通區位條件、地形地貌、貧困程度、經濟發展水平、村莊屬性等因素，本次調查共抽取4個鄉鎮的39個建制村進行調研，各村莊調查人數如圖2所示。調研實際完成農戶問卷13807份，共5369個農村家庭，農戶問卷內容包括：戶主個人特征信息、家庭結構特征，家庭收入情況、致貧原因、脫貧年度等。

（二）變量說明

文中涉及的變量測量方法是在借鑒國內外相關研究的基礎上結合客觀實際和研究需要確定。連續性變量采取實際值，分類變量采取等距賦值，具體變量測量詳見表1。其中位置交互項為是否離城區近與家庭撫養比的乘積，勞動力交互項指戶主是否具有勞動力與家庭撫養比的乘積，是否高于亳州市當年人均收入計算按照亳州市當年農村家庭人均可支配收入為15293元為標準，家庭撫養比為家庭中非勞動力人數與勞動力人數的比值，可以反映家庭整體經濟負擔壓力程度，具體變量及描述統計如表1所示。

（三）分析方法

本文的研究問題主要為農村貧困家庭的家庭撫養比及其他相關因素對家庭人均收入的影響以及亳州市譙城區、利辛縣是否具有政策環境型返貧風險。研究相關性問題常用多元回歸、logit回歸等，因此本文采用多元回歸和logit回歸對家庭人均收入影響因素進行分析。

本文擬構建4個二元logit連續模型，4個多元回歸模型，首先建立因變量為家庭人均收入和是否高于亳州市當年人均入，自變量為家庭撫養比以及其他相關變量的多元回歸和logit回歸，在基礎回歸中不包含任何交互項，在模型一、二中僅加入位置交互項與對應調節變量，在模型三、四中僅加入勞動力交互項與對應調節變量，在五、六中將兩組交互項與調節變量加入進去。基于以上八組模型數據進行對比研究，多元回歸模型的結果和logit模型結果可以相互佐證，增強結果的穩健性。

為保證模型的準確性和穩定性，在回歸之前需要檢驗回歸方程中各個自變量之間是否存在多重共線性，首先是以家庭人均收入為因變量，其他變量作為自變量進行回歸分析；隨后以此以家庭人數、家庭男性比、戶主性別、戶主年齡、戶主文化程度、戶主是否具有勞動力、務工時間、戶主致貧原因、勞動技能等其余11個變量作為因變量，重復上述回歸過程。通過判斷回歸結果中各變量的容忍度與方差膨脹因子的取值是否在合理范圍內（一般情況下，容忍度<0.1，VIF>10，則認為存在共線性問題），由此檢驗模型中各個自變量之間的多重共線性問題。檢驗結果表明進入模型的自變量均通過了多重共線性檢驗，囿于篇幅限制，僅列出家庭人均收入這一變量的檢驗結果，如表2所示。

四、模型構建與實證結果及分析

線性回歸模型是廣泛使用的標準統計模型是廣泛使用的標準統計模型，本文首先構建因變量為家庭人均收入（y），核心變量為家庭撫養比以及其他變量的多元回歸模型。假設這些自變量都包括在向量x中。首先考慮采用線性回歸模型來預測家庭人均收入：

yi=xiβ+εi（i=1，2，……，5369）（1）

基于該線性回歸模型，假設家庭人均收入存在兩種情況，高于2020年亳州市貧困家庭人均收入（y*=1）或者低于2020年亳州市貧困家庭人均收入（y*=0），隨后構建一個方程組對二元離散因變量進行建模，首先關于y*的線性回歸方程：

y■■=x■■β+εi（i=1，2，……，5369）（2）

然后通過一個分段函數搭建跟因變量y■■的關系：

y■■＝1，y■■＞00，y■■＜0（3）

根據公式（2）和公式（3）可以推導出y*＝1的概率為：

P（y■■｜x）=P（x■■β+εi＞0）

? ?=P（εi＞-x■■β）（4）

=1-P（εi≤-x■■β）

＝P（εi≤-x■■β）

假設εi殘差服從標準正態分布，且滿足獨立同分布的假定，則公式（2）和公式（3）就構成了logit模型的一般形式：

P（yi｜x）＝Φ（x■■β）＝■φ（t）dt（5）

（一）家庭特征對貧困戶收入增長的影響

在家庭特征中，家庭撫養比、是否離城區較近、家庭人數、家庭患病比的B值均為負數，家庭男性比的B值為正數，回歸結果表明，家庭撫養比對家庭人均收入的增加有顯著負向效應（顯著性<0.01）。可能的解釋是：家庭撫養比越高，象征著未成年人和老人的增多，雖然非勞動力占比較高意味著政策性補助也會隨之增多，但勞動力所承擔的經濟壓力仍然較大，家庭撫養比每增加1個單位，家庭人均收入下降804.559元，高于亳州市當年人農村家庭人均收入的概率下降36.68%。家庭中勞動力較少會造成收入來源較為局限，若在此情況下農戶仍然僅依靠傳統農業的低利潤性，則可能具有返貧風險。因此，部分家庭成員可以通過參與非農崗位轉移部分剩余勞動力，將無勞動力的老幼年群體歸為持續幫扶對象中，同時利用當地特色產業扶貧為貧困戶提供創業就業補貼，采用產業收益分紅向貧困戶傾斜的方式增加貧困戶家庭的勞動力收入和政策性收入。

在其余呈現顯著性的家庭特征中，家庭人數每增加1個單位，家庭人均收入下降568.479元，家庭男性比每增加一個單位，家庭人均收入增加1585.758元，由此可見，家庭人數越多，家庭中勞動力人數越無法滿足家庭經濟需求，家庭男性比較高有利于緩解家庭經濟壓力， 家庭男性比的正向效應也表明在農村家庭中，男性勞動力的勞動收入在家庭經濟來源中占主要地位。

（二）戶主個人特征對貧困戶收入增長的影響

在戶主個人特征中，戶主是否具有勞動力、戶主年齡的B值均為負數，戶主性別、戶主文化程度B值為正數，以上變量對家庭人均收入呈現顯著影響。戶主為男性的家庭人均收入比戶主為女性的高760元，高于亳州市當年人農村家庭人均收入的概率提升58.65%，以上數據表明在被調查地區，傳統農業、種植業收入占比較大，男女性生理間差異較大，從事重體力勞動，是獲得家庭收入的主要來源，而女性大多將主要精力放在了照顧家庭、操持家務方面。戶主文化程度也會對家庭人均收入產生顯著正向影響，戶主文化程度每增加一個單位，家庭人均收入提高273.844元。由此可見，在農村地區，學歷水平較高的群體，擁有了較高的人力資本，這可以使其在農業勞動中更易于接受和掌握先進的生產技術和科技手段，獲得較高的勞動生產率，從而帶來較高的收入，同時在就業就會方面，具有較高學歷的農民，也更容易被城市所接受，找到合適且收入相對較高的工作。因此，在農民獲得收入的過程中，教育水平的提高對于收入的增長起到了積極的促進作用。而對于那些農村青少年來說，抓住一切可能的機會來進行更高層次的學歷教育，逐步提高自身的受教育水平，將是未來獲得更高收入的前提和保障。

（三） 亳州市譙城區、利辛縣政策環境型返貧風險分析

由表4可知，貧困家庭地理位置及戶主是否具有勞動力呈負向顯著影響，且位置交互項與勞動力交互項均為正向顯著影響，可以得出家庭撫養比越高，若地理位置離城區較近或戶主具有勞動力其家庭收入越低，產生疊加效應。這一結論似乎有違常理，本文選取了譙城區和利辛縣兩戶基本情況相同的家庭進行對比，如表5所示，可以發現在其他條件相同時，譙城區貧困家庭的相關扶貧補助和政策更少，導致該地區家庭的政策性收入更低，其家庭人均收入比利辛縣貧困家庭低1773.349元，由此可以發現，其勞動性收入也保持在較低的水平，而對于利辛縣的貧困家庭而言，在與譙城區家庭的勞動性收入均保持在較低水平的條件下，能憑借政策性收入較多導致總收入要比城區的貧困家庭收入更高，表明當地政府更多是進行“輸血式”扶貧，通過扶貧政策和資金項目增加貧困家庭收入。這是由于部分基層干部缺乏防返貧意識，追求“形式脫貧”、“數字脫貧”、“表格脫貧”，“階段性脫貧”，此外貧困戶自身發展能力也相對較弱，缺乏知識、技能，導致脫貧后的生計問題成為難題，一些脫貧戶雖然在2020年亳州市貧困家庭統計表中所顯示的家庭人均收入較高，但他們對政策的依賴性極大，一旦國家相關扶貧政策撤出，極易重新返回貧困狀態，且利辛縣地理位置偏遠，常有旱、澇、風、霜、凍、雹等各種氣象災害發生，在很大程度上會造成部分脫貧人口再度返貧。

五、結論及建議

（一）結論

本文在貧困家庭的家庭人均收入影響因素相關研究基礎上，基于鄉村振興戰略背景，結合亳州市譙城區、利辛縣5369戶貧困家庭微觀調查數據，利用多元回歸、二元logit回歸研究了該地區農村家庭以家庭撫養比為關鍵變量的戶主個人特征和家庭特征對家庭人均收入的影響，研究結果表明：家庭人數多、家庭男性比低、家庭撫養比高的家庭的人均收入越低；戶主性別為男性、且具有勞動力、文化程度高的家庭，其人均收入越高；亳州市譙城區、利辛縣部分地區存在政策環境型返貧風險，一旦脫離政策扶持，極易造成返貧現象的發生。

（二）建議

第一，對于家庭患病比高、家庭男性比低、家庭人數眾多的家庭，這部分家庭的自主成長和生計能力很弱，當地政府應當持續加大對該類家庭的政策扶持力度，建立以能力幫扶為主的扶貧機制，鼓勵引導該類家庭提升自主生存與成長能力，如結合亳州市當地特色產業，支持貧困戶發展特色農產品生產及加工業等。同時應加大社會保障力度，解決該類家庭的醫療負擔重和就醫難的問題。

第二，對于戶主為女性、且不具有勞動力、文化程度低的家庭，可采取鼓勵“發展為主、兜底為輔”的策略，加強對該類家庭子女接受義務教育的相關政策扶持，并結合當地特色農業、旅游業等為該類家庭提供保潔員、護林員等合適崗位，充分依靠鄉村特色旅游產業鏈不斷提升個人收入。

第三，完善防返貧政策，制定返貧幫扶計劃，打贏返貧治理戰役。完善政策兜底保障，重點監測享受扶貧措施數量較多的家庭，針對其可能因政策消失而造成返回貧困的情況，制定相應的保障制度，提高脫貧脆弱戶的風險承受能力。其次要保持扶貧政策的相對穩定，針對家庭撫養比較高、離城區較遠、戶主不具有勞動力的家庭，要堅持“摘帽不摘責任、摘帽不摘政策、摘帽不摘幫扶、摘帽不摘監管”，進一步提出相應的延續政策，保障貧困戶的相關權益。最后要增強脫貧戶自身造血能力，在逐漸減少政策的同時，要增加貧困戶的自身造血能力，著眼于貧困戶個人的文化程度、職業技能水平，為貧困人口提供專業的技能培訓，為貧困殘疾人提供特殊崗位培訓，推動貧困戶就近就業，實現經濟收入的可持續增長，在教育方面要注重貧困家庭子女的教育問題，避免農村教育空心化現象的出現，防止貧困代際傳遞現象的發生。

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＊基金項目：國家級大學生創新創業訓練計劃項目“后脫貧時代農村家庭返貧風險識別與幫扶機制研究”（202110357208）。

（作者單位：錢鵬博、程維朝，安徽大學管理學院；江洋，廣東外語外貿大學金融學院。錢鵬博為通信作者）