河北省農(nóng)村多維相對貧困的測度、分解與影響因素研究

薛子涵 溫立洲 李金榮 張 哲

（1.河北經(jīng)貿(mào)大學(xué) 財政稅務(wù)學(xué)院，河北 石家莊 050061；2.北京師范大學(xué) 經(jīng)濟與資源管理研究院，北京 100875）

一、引言

貧困問題一直是困擾人類社會的難題。2020年，我國實現(xiàn)了九千多萬農(nóng)村貧困人口全部脫貧，12.8萬個貧困村全部退出貧困序列，832個貧困縣全部摘帽，絕對貧困現(xiàn)象在我國基本消失，標(biāo)志著我國的脫貧攻堅戰(zhàn)取得了全面勝利，為世界減貧事業(yè)貢獻了中國經(jīng)驗和中國方略。

然而，隨著貧困理論研究的深入和減貧事業(yè)的發(fā)展，貧困的內(nèi)涵已不再局限于以基本生存需要為主的絕對貧困，判斷標(biāo)準(zhǔn)不再局限于收入和消費的角度，而是拓展為以解決貧困人口發(fā)展能力為主的相對貧困[1]，識別標(biāo)準(zhǔn)也向多維貧困發(fā)展。在我國實現(xiàn)全面脫貧的時代背景下，鞏固和擴大脫貧攻堅成果、建立解決相對貧困的長效機制成了新階段我國反貧困的主要議題。與絕對貧困相比，相對貧困的個體能夠解決自身的基本生存需求，但是生活水平在社會公認的基本生活水準(zhǔn)之下[2]，具有致貧因素復(fù)雜、發(fā)生維度廣等特點[3]，因此相對貧困的識別要擴展到健康、教育、社會保障等更多維度進行深入分析。

河北省與京津接壤，產(chǎn)業(yè)發(fā)展相對落后，部分區(qū)域生態(tài)環(huán)境脆弱，在全面脫貧以前是貧困發(fā)生率較高的省份，也是貧困治理的重點省份。根據(jù)河北省扶貧開發(fā)辦公室公開的數(shù)據(jù)，到2020年底，河北省累計脫貧228.1萬人，徹底消除了絕對貧困現(xiàn)象。但是這些脫貧人口之前貧困的原因大部分是疾病、殘疾、缺乏勞動能力等，要保障這些人口不會返貧還需要依賴社會保障政策進行兜底。因此，就河北省農(nóng)村的多維相對貧困情況進行深入研究對于防止規(guī)模性返貧、鞏固脫貧攻堅成果、促進鄉(xiāng)村振興具有重要意義。

二、數(shù)據(jù)來源、研究方法與指標(biāo)體系

（一）數(shù)據(jù)來源

本研究選取的數(shù)據(jù)來自2018年中國家庭追蹤調(diào)查（CFPS）中家庭經(jīng)濟庫、成人庫和少兒庫的數(shù)據(jù)，由于本文僅研究河北省農(nóng)村家庭的多維貧困問題，所以對樣本數(shù)據(jù)的省份和城鄉(xiāng)特征進行了篩選。在進行不同樣本庫的匹配、拼接及去除有關(guān)指標(biāo)變量缺失的樣本家庭后，一共得到439戶河北省農(nóng)村家庭的樣本數(shù)據(jù)，共計1386人。

（二）多維相對貧困識別方法：A-F雙界法

多維相對貧困不僅能夠在宏觀層面反映相對貧困的廣度和深度，也能在微觀層面反映個體能力的被剝奪情況。目前，學(xué)界普遍借助A-F雙界法來識別多維相對貧困。A-F雙界法除了能夠識別樣本的多維相對貧困狀況，還可以對樣本整體的多維相對貧困發(fā)生率（H）、相對貧困深度（A）、多維相對貧困指數(shù)（MRPI）等進行結(jié)構(gòu)分解從而得出各個維度指標(biāo)對相對貧困的貢獻率。具體而言，A-F雙界法的計算步驟如下：

第一步，確定反映多維相對貧困的維度指標(biāo)。假設(shè)有d個指標(biāo)，一共選取了n個樣本，則可以得到樣本數(shù)據(jù)的矩陣Xn→d。用xij表示第i個樣本在第j維度上的取值，i=1，2，…，n；j=1，2，…，d。

第二步，根據(jù)矩陣Xn→d來確定相對貧困剝奪矩陣g0n×d。在確定剝奪矩陣時，要確定每個維度的福利剝奪臨界值zj。當(dāng)xij小于臨界值zj時，該樣本在此維度上處于相對貧困狀態(tài)，將其在此維度上的相對貧困狀態(tài)g0ij賦值為1，反之賦值為0。

第三步，根據(jù)剝奪矩陣g0n×d對樣本的多維相對貧困狀態(tài)進行識別。指定第j個指標(biāo)的權(quán)重為wj（0＜wj＜1），第i個樣本所有指標(biāo)的加權(quán)分數(shù)即為其加權(quán)剝奪總分，用ci表示，且0≤ci≤1；接著給出k臨界值，用于確定樣本的多維貧困狀態(tài)，若ci＞k，則樣本i處于k維相對貧困狀態(tài)，即被視為多維相對貧困；反之則未處于k維相對貧困狀態(tài)，即不屬于多維相對貧困。

第四步，計算多維相對貧困指數(shù)MRPI。多維相對貧困指數(shù)MRPI可以被拆分為廣度與深度兩部分，相對貧困廣度用多維貧困發(fā)生率H來表示，相對貧困深度用多維相對貧困人口平均被剝奪份額A表示，二者相乘即為多維相對貧困指數(shù)MRPI。具體公式如下：

其中，q為處于多維相對貧困狀態(tài)的樣本數(shù)量，n為樣本總數(shù)，ci（k）表示當(dāng)取k維度作為多維相對貧困的判定維數(shù)時，第i個樣本的剝奪加權(quán)分值。

第五步，將多維相對貧困指數(shù)MRPI進行分解，得出各個維度對多維相對貧困的貢獻程度。具體而言，第j個指標(biāo)的貢獻程度M0j的計算公式如下：

其中，wj表示第j個指標(biāo)的權(quán)重，CHi表示第j個指標(biāo)下被剝奪的樣本數(shù)。

（三）指標(biāo)選取與權(quán)重設(shè)置

本文結(jié)合關(guān)于中國多維相對貧困問題的研究[1，4-6]，設(shè)置了收入、教育、生活質(zhì)量、資產(chǎn)、健康、住房6個維度共計9個指標(biāo)，并結(jié)合現(xiàn)實情況設(shè)計了臨界值，從多個角度全面反映河北省農(nóng)村家庭的多維相對貧困情況。權(quán)重設(shè)置上，本文采用聯(lián)合國開發(fā)計劃署（UNDP）《2010年人類發(fā)展報告》中的權(quán)重設(shè)置方法，既可以降低主觀因素對權(quán)重的影響，又可以保證不同維度對家庭長期生存和發(fā)展的重要性[7]。

表1 指標(biāo)選取及權(quán)重

三、多維相對貧困測算與指標(biāo)分解

（一）河北省農(nóng)村家庭單維相對貧困的情況

表2顯示了河北省農(nóng)村家庭各個維度上的相對貧困發(fā)生率。從單維貧困的測算結(jié)果看，單維貧困發(fā)生率最低的是房屋產(chǎn)權(quán)，發(fā)生率為11.85%；發(fā)生率最高的是家庭16歲以上成員平均受教育年限，發(fā)生率高達71.53%，說明在所有維度中，河北省農(nóng)村家庭受到的教育剝奪最嚴重，家庭16歲以上成員平均受教育年限高于義務(wù)教育的樣本家庭不足三成。盡管近年來農(nóng)村家庭的教育問題得到巨大改善，但是農(nóng)村家庭16歲以上成員的教育問題依然不能忽視。識別傳統(tǒng)貧困最重要的收入指標(biāo)，家庭人均純收入的發(fā)生率僅為17.31%，表明仍有17.31%的家庭處于收入的相對貧困當(dāng)中。從生活質(zhì)量維度看，分別有27.79%的河北省農(nóng)村家庭做飯時不能使用清潔用水和清潔燃料，表明河北省農(nóng)村清潔用水和清潔燃料供給和保障問題需要重視。從資產(chǎn)維度看，有49.43%的農(nóng)村家庭的現(xiàn)金及存款總額低于4833元；有23.23%的農(nóng)村家庭耐用消費品總值不足1000元。在健康維度中，有16.86%的家庭成員未持有任一類型醫(yī)保。總體上看，未來河北省農(nóng)村的相對貧困治理應(yīng)當(dāng)重點關(guān)注農(nóng)村的人力資本問題，合理投入資源改善河北省農(nóng)村家庭的資產(chǎn)狀況，也應(yīng)當(dāng)重視農(nóng)村人口的健康問題，充分提升農(nóng)村的醫(yī)療水平和社會保障水平。

表2 2018年河北省農(nóng)村家庭單維貧困情況

（二）河北省農(nóng)村家庭多維相對貧困的整體情況

采用A-F雙界法測度2018年439戶農(nóng)村家庭的多維相對貧困情況，結(jié)果見表3。當(dāng)僅考慮一個維度時，多維貧困發(fā)生率86.33%，平均剝奪份額為36.65%，多維相對貧困指數(shù)MRPI為0.316；當(dāng)K取值為2時，多維相對貧困發(fā)生率為69.25%，平均剝奪份額為41.58%，多維相對貧困指數(shù)MRPI為0.288；當(dāng)K取值為3時，多維相對貧困發(fā)生率為51.71%，平均剝奪份額為47.21%，多維相對貧困指數(shù)MRPI為0.244。可以看出，隨著考慮維度的增加，多維相對貧困發(fā)生率H和多維相對貧困指數(shù)MRPI隨之下降，而平均剝奪份額A則隨之上升。當(dāng)K取值為7時，多維貧困發(fā)生率H不足1%，多維相對貧困指數(shù)MRPI可以忽略不計；當(dāng)K取值為9時，多維相對貧困發(fā)生率為0。測算結(jié)果與已有研究相吻合，說明本研究的測算較為科學(xué)。

表3 2018年河北省農(nóng)村家庭多維相對貧困的整體情況

表3也反映出河北省農(nóng)村家庭的多維相對貧困情況比較嚴重。當(dāng)維度臨界值K≤3時，河北省農(nóng)村家庭的多維相對貧困發(fā)生率在50%以上，平均被剝奪份額也較高，且在K取值為4以上時平均被剝奪份額在50%以上，總體而言處于較高水平。

（三）河北省農(nóng)村多維相對貧困指數(shù)的指標(biāo)分解

對多維相對貧困指數(shù)分解就要測算每個指標(biāo)對多維相對貧困的貢獻率，通過比較指標(biāo)間貢獻率的大小可以更詳細分析多維相對貧困的原因。

表4顯示了K取不同數(shù)值下9個指標(biāo)對多維相對貧困的貢獻率。當(dāng)K=1時，導(dǎo)致多維相對貧困的最大原因是家庭16歲以上成員平均受教育年限，其次是現(xiàn)金及存款、自評健康和家庭人均純收入三個因素。當(dāng)K=2、K=3時，各指標(biāo)貢獻率的大小排序沒有變化，評價家庭16歲以上成員平均受教育年限依然是對多維相對貧困貢獻最大的指標(biāo)，但是比重有所下降。當(dāng)K=4時，家庭人均純收入的貢獻比重上升幅度較大，而評價家庭16歲以上成員平均受教育年限的貢獻比重下降幅度較大，其余指標(biāo)變化幅度較小。當(dāng)K取值為5及以上時，根據(jù)前面測算結(jié)果，多維相對貧困發(fā)生率較低，可以認為這種情形下為“極端的多維相對貧困”。K=5時，除家庭16歲以上成員平均受教育年限以外，家庭人均純收入是導(dǎo)致多維相對貧困的重要因素，貢獻率上升至19.32%。在K=6的情況下，家庭人均純收入貢獻率已和家庭16歲以上成員平均受教育年限貢獻率相當(dāng)，二者合計占比超過40%。在K=7、K=8的情形下，各個指標(biāo)的貢獻率分布較為均勻，但是家庭人均純收入、家庭16歲以上成員平均受教育年限和住房產(chǎn)權(quán)三個指標(biāo)貢獻率較高，但是這兩種情況下的多維相對貧困家庭數(shù)量極少，不具備代表性。

表4 多維貧困指數(shù)分解（單位：%）

整體看，伴隨著維度剝奪臨界值K的增加，家庭16歲以上成員平均受教育年限、自評健康和住房產(chǎn)權(quán)的貢獻比重逐漸下降，而家庭人均純收入、耐用消費品、做飯清潔水源與做飯清潔燃料的貢獻率整體逐漸上升，而現(xiàn)金及存款、醫(yī)療保險的貢獻率呈現(xiàn)先上升后下降的特征。從各指標(biāo)貢獻率的絕對值看，教育和收入是導(dǎo)致多維相對貧困最主要的兩個維度，其次是資產(chǎn)。說明治理相對貧困依然需要從增加農(nóng)民收入、促進農(nóng)村人力資本積累和改善農(nóng)村家庭資產(chǎn)情況入手。此外自評健康的貢獻率維持在10%左右，說明治理相對貧困也需要著手提升農(nóng)村基層醫(yī)療水平，改善農(nóng)民健康情況。

四、多維相對貧困影響因素的實證分析

（一）變量選取

為分析河北省農(nóng)村家庭多維相對貧困的影響因素，挖掘多維相對貧困的致貧機理，本文選取農(nóng)戶的多維相對貧困狀態(tài)、農(nóng)戶的戶主特征、家庭特征與農(nóng)戶所處的村落特征進行實證分析。

1.農(nóng)戶多維相對貧困狀態(tài)。參照現(xiàn)有文獻流行做法，將K=3（即權(quán)重臨界值為1/3）設(shè)置為判定農(nóng)戶是否處于多維相對貧困狀態(tài)的臨界值[8-9]，若農(nóng)戶在該臨界值上，則為多維相對貧困賦值為1，否則為0，因此該變量為二值變量。

2.農(nóng)戶特征變量。在農(nóng)戶特征變量方面，分別選取了戶主特征和家庭特征，其中戶主特征包括戶主年齡、戶主性別、戶主婚姻狀態(tài)和戶主健康情況，家庭特征包括家庭人口數(shù)量、社會網(wǎng)絡(luò)、是否從事個體私營、是否從事農(nóng)林牧副漁、是否享有政府補助、是否擁有集體土地、家庭醫(yī)療支出負擔(dān)和家庭教育支出負擔(dān)。在戶主特征變量中，戶主年齡、戶主性別、戶主婚姻狀態(tài)會影響家庭日常的經(jīng)濟行為與決策，戶主的健康情況同樣會影響家庭的經(jīng)濟狀況和發(fā)展能力[10]。在家庭特征變量中，社會網(wǎng)絡(luò)采用人情禮支出的對數(shù)值作為代理變量，因為禮金數(shù)額的大小通常能反映一個家庭社會網(wǎng)絡(luò)的規(guī)模大小[11-12]。家庭人口數(shù)量既反映了一個家庭的勞動力數(shù)量，又體現(xiàn)了一個家庭的負擔(dān)，是影響一個家庭經(jīng)濟情況和發(fā)展能力的重要因素；社會網(wǎng)絡(luò)的大小反映了該家庭能夠獲取的社會資本支持程度；此外是否享有政府補助、是否分得集體土地會增加家庭經(jīng)濟收入，緩解相對貧困狀態(tài)；同樣是否從事個體私營或農(nóng)林牧副漁、家庭醫(yī)療支出負擔(dān)和家庭教育支出負擔(dān)也有可能影響到多維相對貧困。

3.村居特征變量。農(nóng)戶生活村莊的自然、經(jīng)濟條件也有可能會影響農(nóng)戶的多維貧困狀態(tài)。本文選取的村莊特征變量包括村莊與集鎮(zhèn)距離、村莊與縣城距離、是否處于自然災(zāi)害區(qū)。這些變量中，與集鎮(zhèn)距離和與縣城距離可能會影響農(nóng)戶的就業(yè)機會和經(jīng)濟機會，處于自然災(zāi)害區(qū)可能會使農(nóng)戶所受到的各種剝奪加深，從而影響多維相對貧困狀態(tài)。

（二）模型設(shè)定

由于本研究的被解釋變量為農(nóng)戶的多維相對貧困狀態(tài)，是一個二值變量，因此本文根據(jù)研究需要將模型設(shè)定為二元Logistic模型。同時為了加強實證分析結(jié)果的穩(wěn)健性，也將使用二元Probit模型進行估計，以更科學(xué)地估計多維相對貧困的影響因素。

其中，MPRKi為第i個農(nóng)戶的多維相對貧困狀態(tài)，處于多維相對貧困狀態(tài)為1，否則為0；β0是截距項；X代表農(nóng)戶的戶主特征變量、家庭特征變量和村居特征變量；εi為隨機擾動項。

（三）實證分析結(jié)果

表5顯示了模型的Logit和Probit估計結(jié)果和邊際效應(yīng)。兩個模型的p值均為0.000，說明模型通過了統(tǒng)計檢驗，整體有效。兩個模型估計結(jié)果僅在回歸系數(shù)和邊際效應(yīng)上有細微差異，并且偽R2值接近，說明兩個模型回歸結(jié)果相差不大，Logit模型的估計結(jié)果較為穩(wěn)健。

表5 多維相對貧困影響因素的回歸結(jié)果

1.戶主特征變量。戶主年齡對農(nóng)戶的多維相對貧困有負面影響，其回歸系數(shù)和邊際效應(yīng)均為正值，說明戶主年齡越大，農(nóng)戶越有可能陷入多維相對貧困；戶主的婚姻狀態(tài)和健康水平對農(nóng)戶的多維相對貧困有正面影響，其回歸系數(shù)和邊際效應(yīng)為負值。此外，戶主性別的回歸系數(shù)不顯著，說明戶主性別對家庭的多維相對貧困狀態(tài)沒有顯著影響。

2.家庭特征變量。在家庭特征變量中，家庭人口數(shù)量、社會網(wǎng)絡(luò)、是否從事個體私營、是否從事農(nóng)林牧副漁、是否享有政府補助、是否擁有集體土地的回歸系數(shù)均不顯著，說明這些因素都沒有顯著影響家庭的多維相對貧困狀態(tài)。家庭醫(yī)療支出負擔(dān)對農(nóng)戶的多維相對貧困造成了顯著的消極影響，其系數(shù)和邊際效應(yīng)為正值，并且邊際效應(yīng)較大，說明醫(yī)療負擔(dān)極大地提升了家庭陷入多維相對貧困的概率，表明農(nóng)戶陷入多維相對貧困在很大程度上是“因病”。家庭教育支出負擔(dān)對農(nóng)戶的多維相對貧困狀態(tài)產(chǎn)生了正面影響，其回歸系數(shù)和邊際效應(yīng)均為負值，并且邊際效應(yīng)也比較大，體現(xiàn)出農(nóng)戶增加對教育的投入將一定程度減少其陷入多維相對貧困的概率，從側(cè)面體現(xiàn)出人力資本積累的重要性。

3.村莊特征變量。是否處于自然災(zāi)害區(qū)的回歸系數(shù)和邊際效應(yīng)均顯著為正，說明位于自然災(zāi)害發(fā)生概率高的村落會極大增加農(nóng)戶陷入多維相對貧困的概率，體現(xiàn)出“因災(zāi)致貧”是多維相對貧困治理需要重點關(guān)注的因素。此外，與縣城距離的回歸系數(shù)和邊際效應(yīng)顯著為正，說明村莊距離縣城越遠，農(nóng)戶陷入多維相對貧困的概率就越大。距離集鎮(zhèn)距離的回歸系數(shù)不顯著，說明其對村里農(nóng)戶多維相對貧困的影響不大。

五、研究結(jié)論與對策建議

本文利用A-F雙界法測度了河北省農(nóng)村家庭多維相對貧困的廣度、深度和強度，分解了各指標(biāo)對多維相對貧困的貢獻程度，并使用二值選擇模型挖掘了多維相對貧困的致貧因素。研究發(fā)現(xiàn)：第一，河北省農(nóng)村地區(qū)的多維相對貧困程度處于相對較高的水平，教育和收入在所有維度中對多維相對貧困指數(shù)的貢獻程度較大。第二，河北農(nóng)村家庭的家庭16歲以上成員平均受教育年限、自評健康和現(xiàn)金及存款三個指標(biāo)面臨的相對剝奪情況最為嚴重。第三，家庭醫(yī)療支出負擔(dān)大、居住村莊位于自然災(zāi)害區(qū)、居住村莊距離縣城遠顯著提升了河北省農(nóng)戶陷入多維相對貧困的概率，因病、因災(zāi)是家庭陷入多維相對貧困的重要因素。

基于以上研究結(jié)論，本文提出以下對策建議：第一，河北省應(yīng)重視農(nóng)村地區(qū)多維相對貧困的治理，破解農(nóng)民在生產(chǎn)、生活以及發(fā)展中面臨的難題，減緩農(nóng)戶在教育、家庭資產(chǎn)、生活質(zhì)量等方面面臨的相對剝奪狀況，將貧困治理思路轉(zhuǎn)向培養(yǎng)農(nóng)戶的內(nèi)生發(fā)展動力，而不是單純給予補貼與扶持。第二，重視農(nóng)村地區(qū)的教育問題，在農(nóng)村普及和推廣成人教育、繼續(xù)教育、職業(yè)教育和技能教育，促進河北省農(nóng)村成年人的人力資本積累。改善農(nóng)村教育基礎(chǔ)設(shè)施，提高農(nóng)村兒童入學(xué)率，增加農(nóng)村兒童接受優(yōu)質(zhì)教育的機會。第三，關(guān)注河北省農(nóng)戶的抗風(fēng)險能力和抗逆力，避免其“因災(zāi)致貧”“因病致貧”，擴大醫(yī)保報銷范圍并提高醫(yī)保額度，緩解農(nóng)戶的醫(yī)療負擔(dān)。第四，加強河北省農(nóng)村交通基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，完善公共交通網(wǎng)絡(luò)和商品流通物流體系，縮短農(nóng)村到縣城的往返時間和經(jīng)濟距離，增加農(nóng)村的經(jīng)濟機會。