返貧識別與成因探究
——基于Triple-Hurdle模型的分析

孟 婷

一、引言

2020年底我國已經實現了現行標準下的全面脫貧任務，但在充分肯定我國脫貧攻堅顯著性成效的同時，務必要清醒地意識到，扶貧工作絕非是一蹴而就更不是一勞永逸的。當前在已脫貧人口和在貧困線附近徘徊的邊緣人口中有相當一部分存在著脫貧、致富基礎不牢靠的問題，習近平總書記曾在2020 年的決戰決勝脫貧攻堅座談會上指出“已脫貧人口中有近200 萬人存在返貧風險，邊緣人口中還有近300 萬人存在致貧風險”。這意味著我國在消除了絕對貧困后，仍面臨著規模性返貧的潛在風險，風險一旦觸發，必將蠶食脫貧攻堅的勝利果實，嚴重阻礙我國高質量脫貧的進程。因此，黨中央和國務院曾強調指出“必須把防止返貧擺到更加重要的位置”，在后扶貧時代我國扶貧工作的重心至少將實現兩個轉變，一是從消除絕對貧困向紓解相對貧困轉變，二是由全面脫貧向防止返貧轉變?？梢?，防范返貧風險成為了當務之急。然而在后扶貧時代防范返貧工作的實際開展過程中依然存在著諸多亟待攻克的難題。一方面，如何識別出面臨潛在返貧風險的群體是防范返貧以及相對貧困治理的重要前提；另一方面，想要有效規避或是最小化返貧風險的關鍵還在于對返貧現象的成因進行挖掘，在厘清其內在機理的基礎上才能進一步探尋防范返貧的根本路徑，否則將無異于緣木求魚。這兩個基本問題的解決對實現鞏固拓展脫貧攻堅成果與鄉村振興的有效銜接以及全體人民共同富裕具有重要的現實意義。

返貧內涵豐富，學界對其的界定可分為廣義和狹義兩個層面，廣義上的返貧意指從非貧困狀態轉變為貧困狀態，狹義上的返貧則是脫貧后的個體在經濟上又重新陷入貧困，可將其形象地描述成“飽而復饑”“暖而復寒”的現象，實質仍是貧困（洪江，1999）。本文將重點探討狹義的返貧現象，其與傳統貧困所不同的地方在于兩者所呈現的狀態及度量方式，貧困的度量多是以靜態過程為主，而返貧屬于持續性貧困，反映的是動態過程，對于返貧的識別需要基于不同時期個人或家庭的變化情況（陳全功、李忠斌，2009）?，F有研究中關于返貧對象的樣本收集主要有兩類方法：第一類是獲取直接數據，即通過實地走訪搜集到調查數據或從全國扶貧開發信息系統等相關的政府官方網站中提取返貧家庭的信息（莊天慧等，2011；李長亮，2019；耿新，2020；潘文軒，2020）；第二類是根據某些界定標準間接地在所有可獲得的樣本中甄別出返貧對象。最常見的方式是以更長的時間跨度為研究范圍去考察研究對象的貧困狀態變化，具體而言，就是基于多期數據并依據“貧困—脫貧—返貧”的返貧定義以及家庭人均年收入與貧困線標準的差值進行不同貧困狀態的劃分（周迪、王明哲，2019；張琦等，2022）。除這兩類方法外，還有一些相關的返貧識別研究是從風險的角度考慮的，西方學界提出的“貧困脆弱性”被認為是衡量返貧的良好指標，意在考察個體或家庭在未來陷入貧困的可能性。根據Gaiha and Imai（2008）的歸納整理，“貧困脆弱性”的測度方法可分為三種，分別是：預期的貧困脆弱性（VEP）、低期望效用脆弱性（VEU）和風險暴露脆弱性（VER）。其中VEP 方法在研究中更受學者的青睞（Christiaensen and Subbarao，2005；Hoddinott and Quisumbing，2010），國內部分學者在傳統的VEP方法基礎上加以改進，用以描述個體或家庭的返貧概率和貧困脆弱程度（鄒薇、鄭浩，2014；張棟浩等，2020；呂光明等，2021）。近年來，多維返貧也常被學者們提及，蔣南平、鄭萬軍（2017）在A-F多維貧困指數分析步驟中增添了跨期分析，是國內首次提出多維返貧識別測算方法的研究，此后，該方法在相關文獻中也多次得到了應用（李金葉、陳艷，2020；張鵬等，2022）。

除了返貧的識別外，返貧的影響因素分析和阻斷返貧的機制構建同樣是該領域的核心關切。返貧的成因是多元的，現有研究中關于返貧根源的探討已取得了較為豐富的成果，不僅考慮到了自然、社會、政策和制度等外在條件的約束，也有從貧困戶的個人觀念、自身能力等主觀能動性視角進行了深入的解析。不少學者對返貧成因進行了較為全面的歸納總結，如鄭瑞強、曹國慶（2016）利用“生計空間重塑”理論闡述了返貧因素的作用機理，并將返貧風險劃分為政策性返貧、能力缺失返貧、環境返貧和發展型返貧，耿新（2020）也采取了同樣的分類方式，但在此基礎上做了更深入、細致的詮釋；包國憲、楊瑚（2018）類似地將返貧的影響因素歸類為制度政策型返貧、資源環境型返貧、災禍風險型返貧及能力習慣型返貧四種類型，其認為返貧成因來源于主體、客體和載體三個方面，并利用事故鏈理論整體分析了多重因素造成的返貧現象。范和生（2018）指出，返貧現象頻發歸根到底是由于貧困人口自身的脆弱性，而這脆弱性取決于自身所受沖擊和抵御沖擊能力這兩個方面博弈的結果。當然，也有學者聚焦某一種影響因素展開了細致剖析，如和立道等（2018）重點關注人力資本，從貧困脆弱性、貧困心態和社會排斥三個角度考察了返貧、滯貧和遺貧的因素，認為農村貧困人口徹底脫貧和預防返貧的根本在于人力資本的提升；周迪、王明哲（2019）緊扣家庭資產稟賦這一要素，創新性地提出脆弱性脫貧理論，并揭示了返貧現象的內在邏輯，論證得出缺乏“安全網”的保障是家庭返貧的關鍵因素。

值得注意的是，在已有的理論研究中，多數學者關于致貧和返貧因素的探討眾口如一，如根據“因病致貧”“因生致貧”就推斷出會有“因病返貧”“因生返貧”?？蓪嶋H上，兩類影響因素不一定完全一致，同時脫貧作為致貧的相對面，其制約因素或許也會與返貧成因略有差異。以家庭人口規模為例，一方面人口規模大意味著勞動力數量多，可能有助于家庭實現脫貧，但同時這也可視作為家庭人口負擔重的表征，在一定程度上容易引發返貧風險，正是由于這種不確定性的存在，該特征對家庭脫貧、返貧情況的影響不能一概而論。此外，脫貧家庭遭遇返貧的原因以及對其返貧程度造成顯著影響的因素可能也不盡相同，在此簡單地以兩種返貧形成的情況為例，一個是家庭成員突發重大疾病產生巨額醫療開支致使家庭返貧，另一個是由于脫貧個體失去政策保護且內生動力不足導致返貧，雖然兩者都是返貧的影響因素，但根據常識推斷，前者的影響程度明顯更大。而主流文獻中關于這兩點內容，即脫貧的制約因素與返貧的成因之間是否一致，以及脫貧戶返貧與否與具體返貧程度的影響因素是否一致，尚且乏人問津。

在探索出影響返貧的重要因素后，則亟需有相應的治理對策以遏制返貧現象的發生，關于阻斷返貧的機制構建可分為返貧事前防范和返貧事后治理兩個階段進行描述。早期，與返貧治理相關的探討過多遵循事后治理的邏輯，研究中所建議的治理措施與傳統扶貧的模式大致相近，主要有加大人力資本投資、完善社會保障制度、推進科技助力產業扶貧、精準識別貧困對象、推進新型城鎮化建設等。實際上，有些類型的返貧現象可通過事前的預警防范和必要的干預措施而消弭在風險發生之前，無疑，事前干預的成本遠低于重新幫扶返貧戶實現脫貧的投入（廖冰，2021）。由此，近些年來，返貧問題的事前監測與阻斷逐漸開始受到學者們的關注。譬如：包國憲、楊瑚（2018）從預警模型主體構成、預警程序和支撐條件等方面闡述了其設定的返貧預警模型，該模型的各主體以大數據庫為核心，層層遞進，相互配合；范和生（2018）構建了由預警信息機制、組織預警機制、長效銜接機制、利益聯結機制和考核監督機制組成的返貧預警機制。

綜觀返貧問題相關的現有研究，還是以理論層面的因素研判以及實踐層面的對策探討為主，缺少實證層面的數據支持。為了填補現有研究在量化分析方面的短缺，本文利用中國家庭追蹤調查（CFPS）的微觀數據，聚焦相對貧困問題，在識別出樣本中返貧對象的基礎上，探討不同貧困狀態的影響因素，并針對所得結論提出相應的政策建議以資借鑒。同以往的相關研究相比，本文的邊際貢獻主要體現在三個方面：一是在研究方法上，本文首次引入Triple-Hurdle模型至返貧的研究領域，從貧困家庭“脫貧與否”、“返貧與否”及“返貧程度”三個層面細致分析了對應的影響因素并進行了差異性比較，為反貧困政策的精準性調整和結構性優化提供參考方向；二是在研究視角上，本文在實證層面拓展了返貧的內涵，既往研究主要是基于絕對貧困視角進行返貧人口的識別，本文則重點關注了相對貧困標準下的返貧問題，更契合后扶貧時代我國貧困治理的方向；三是在研究內容上，本文還以自然災害和受教育水平兩個外部、內部因素為例，進一步考察了兩者對返貧問題產生的協同影響，是對現有研究的有益補充，同時也為國家防范返貧工作帶來新的啟發。

二、返貧成因的定性分析

準確識別返貧成因是有效規避風險的重要前提，造成返貧現象頻發的主要原因之一就在于識別返貧成因的意識不強?，F有研究中關于返貧成因的探討主要集中在定性分析層面，且多數從外部因素和內部因素兩個層面展開。最典型的外部因素包括自然災害、政策導向和市場波動，內部因素可將其歸納為能力缺失型和思想落后型兩大類別。

（一）返貧的外部成因

1.自然災害

在脫貧人口或是邊緣人口的生計資本構成中，農產品收入占據了較大比重，而農產品的生產又很大程度上受到了自然條件的制約。無論是干旱、洪澇類似的氣象災害，還是地震、泥石流這樣的地質災害，抑或是植物病蟲害等生物災害，這些自然災害的突發性強、可預測性差，同時還伴隨著巨大的爆發力和破壞力，能夠輕易地在短時間內摧毀房屋和農田，致使家庭的生計資本受損，給本就不富裕的脫貧人口帶來了沉重的經濟壓力和精神負擔，使其被迫返貧。

2.政府導向

政府導向會引發政策性返貧，主要表現為社會性政策返貧、環境性政策返貧以及虛假脫貧后的返貧（鄭瑞強、曹國慶，2016；耿新，2020）。社會性政策返貧主要是指中央政府依據精準扶貧政策制定的一些幫扶項目在貧困人口脫貧之后可能不再持續或是政策效果弱化，從而導致脫貧人口發展乏力，此外社會保障制度不健全、宏觀社會政策認識偏差也是引發政策性返貧的重要原因。環境性政策返貧指的是脫貧人口賴以維持生計的貧瘠資源和發展機會受限于生態保護或是歷史遺存保護等政策的制約，在個人利益和社會利益的沖突下，前者的妥協也就意味著脫貧人口返貧風險的增加。虛假脫貧后的返貧則源于部分地方政府對中央部署的脫貧攻堅目標存在理解偏差，出于急于求成的心理，一系列的本位主義、形式主義策略涌現以應對上級政府的政績考核，致使扶貧成效僅浮于表面。

3.市場波動

多數脫貧家庭增收渠道單一，以農業收入為主，而農產品極易受到市場波動的影響。相較于其他產品，農產品的利潤單薄且生產周期較長，由此引發了收益的高度不確定性。同時，作為生活必需品，農產品的需求彈性小而供給彈性大，供給的大幅度增加并不會導致需求量也發生同等幅度的變化。此外，在促進貧困人口增收的途徑中，產業扶貧是應用較廣的重要措施，其與市場機制密切相關，而在市場機制下，經濟成果的分配并非偏向貧困人口。產業扶貧的具體方式就是免費為農戶提供農作物、種苗及種植方式的培訓等，由于不少農產品具有季節性，這樣就會造成大批量的農產品可能在同一時期上市，形成供過于求的市場格局，引致農產品價格下滑，農民難以抵御市場價格急劇波動造成的負面影響，損失慘重，收入銳減，由此而返貧（汪磊、汪霞，2013）。

（二）返貧的內部成因

1.能力缺失型返貧

（1）身體健康狀況下降。

疾病與貧困往往相伴而生，在所有致貧因素中因病致貧占據首位，據國務院新聞辦公室發布的數據顯示，2013 年底因病致貧、返貧的貧困人口占整個貧困人口的42.2%，2015 年該比例達到44.1%①資料來源：《衛計委：因病致貧、返貧將長期存在需“靶向治療”》，央視網，http://news.cctv.com/2017/04/21/ARTIMutulyoOyzG8d7aE9AKz170421.shtml。。正因為疾病在人類生存發展中不可避免，其在很大程度上會削弱個體的勞動能力，與此同時，脫貧戶也難以負擔高額的醫療費用，這使得一些脫貧不穩定戶更容易陷入因病致貧與因貧致病的惡性循環，造成脫貧人口中因病返貧的比例居高不下。不少實地調查和實證研究結果也都證明了健康狀況是導致脫貧戶返貧的關鍵因素（楊園園等，2016；李長亮，2019；潘文軒，2020；呂光明等，2021）。除了典型的因病致貧外，因老致貧在其基礎上又增加了人類生命周期律的影響，例如一些老年人在20世紀90年代屬于貧困戶，同時又值壯年，能夠依靠國家相關政策幫扶以及自身努力逐漸實現脫貧，但隨著年齡增加、經濟活動能力下降，收入隨之減少，加之貧困地區養老服務體系建設滯后，因此很有可能出現農村老人成批“因老返貧”的現象（鄭瑞強、曹國慶，2016；卜海，2018）。綜合來看，因病返貧和因老返貧都是健康狀況受損引致的返貧風險。

（2）教育知識和技能水平較低。

從家庭特征來看，貧困戶家庭的成員數量相對較多，非勞動年齡段人口在家庭結構中占比較大，貧困家庭對人力資本的投資能力有限，加上貧困地區教育資源尤其是優質教育資源匱乏，致使貧困戶中的勞動力受教育程度普遍不高，在許多貧困地區青壯年文盲比例偏大，“初中教育”已是多數農民工的終極水平（包國憲、楊瑚，2018）。另外，專業知識和技能的缺乏也在很大程度上弱化了他們的致富能力，尤其是隨著農業現代化的積極推進，部分農村貧困人口可能依附于政策支持等原因取得了暫時性脫貧，但由于自身受教育水平和技能水平偏低，仍難以在短時間內適應生產方式的快速轉型，即便是有外出務工的想法，也會受限于學歷、知識和技術上的欠缺以及信息匱乏、就業渠道狹窄等因素難以匹配到理想的工作和收入，遭遇“適應難、就業難、發展難”等生計可持續發展困境，重新陷入貧困的漩渦。

（3）風險應對能力缺失。

當前，現代社會風險呈現多元化和階層化的趨勢，Ulrich Beck 在其提出的風險社會理論中描述道，社會財富和社會風險的積累是以層級或階級的方式集中分配的，前者一般向社會上層聚集，而后者往往向社會下層積累（Beck and Lash，1992）。脫貧戶處于社會底層，風險系數較高，他們的家庭資產財富積累較少甚至幾乎沒有，在其卷入市場化的分工協作體系過程中以及日常生活中，桎梏于自身薄弱的風險抵御能力，容易受到市場風險和家庭風險的影響，面臨諸多的不確定性。加上農村貧困地區的社會保障體系建設尚不健全，脫貧戶倘若偶然間遭受了自然災害、家庭變動和市場波動等突發的外部事件沖擊，僅依靠借款等行為并不能維持基本生活需求，此時很容易會因為缺少資產的緩沖與保護而重新陷入貧困之中，這種現象也被稱之為“脆弱性脫貧”（周迪、王明哲，2019）。

2.思想落后型返貧

（1）脫貧志向薄弱。

除了因受教育水平差異導致的“智”不足會增加脫貧戶的返貧風險，以“志”薄弱為重要體現的精神貧困也是引發返貧現象頻發的重要成因。扶貧先扶志，精神貧困始終是主觀上造成貧困的首要根源，這是習近平扶貧思想的重要內涵。對于部分脫貧人口而言，他們依靠外力的幫助脫離了貧困，但其在長期的貧困生活中形成的固有心智模式、貧困文化具有一定的穩定性，導致他們在短期內難以擺脫知足常樂、安于現狀的觀念以及貧困戶不作為的“等、靠、要”思想，如果扶貧開發不能改善脫貧人口的精神狀態，則會導致他們無法從根本上提升自我積累和自我發展的能力，難以切實發揮脫貧增收的主觀能動性，一旦脫離了外力、遇到發展障礙則極易因志弱而返貧（劉合光，2017）。

（2）傳統觀念根深蒂固。

造成脫貧人口返貧的傳統觀念主要體現在兩個方面：一是因婚返貧，即對婚禮的大操大辦；二是因生返貧，源于嚴重的重男輕女思想。從因婚返貧方面來看，一些貧困地區對婚事的操辦過于講排場、講熱鬧，“天價彩禮”現象甚至有愈演愈烈的趨勢，金錢、房產、汽車缺一不可，很多脫貧戶為了娶妻生子不惜投入一切資產，甚至還存在高額借貸現象，這將直接導致脫貧戶返貧（冉秋霞，2021）。從因生返貧方面來看，由于部分落后地區的“養兒防老”“傳宗接代”的觀念依舊根深蒂固，不少家庭為了生一個男孩寧可付出巨大代價，導致“超生多生”現象有禁不止，家庭規模擴大造成的可能結果之一則是，多個孩子的生產費用以及后續的養育費用都構成了貧困家庭沉重的經濟負擔，這在一定程度上也剝奪了每個孩子平等接受教育的權利，從而延長了貧困的持續時間（Bhatta and Sharma，2006）。

（三）返貧內外誘發機制的互動

事實上，返貧的成因具有一定的綜合性，返貧并非由單一因素所致，而是多重因素疊加、交互作用的結果，由此也極大地增加了后扶貧時代我國返貧治理的復雜性和不確定性。如前文所述，返貧的發生除了受人口自身的主觀因素影響外還牽涉到外部的客觀因素，則可能存在著內外誘發機制的互動效應。以自然災害這一外部因素為例，“因災返貧”與“因病返貧”“因學返貧”“因志弱而返貧”這三個內部因素引發的返貧類型之間在邏輯上存在著一定的關聯。我國貧困地區中有不少位于自然災害頻發、生存條件較差的地域，一旦遭遇到突發災害，不僅會造成家庭生產設備、牲畜等受到破壞，甚至會導致重度殘疾等疾病的產生，從而使家庭面臨“因病返貧”的風險。此外，因災導致家庭收入驟減的結果之一還可能是家庭難以負擔多個子女上學的費用，只得削減家庭教育投入，同時為了緩解家庭經濟壓力，父輩甚至還會逼迫子女提前進入勞動力市場（李軍等，2020）。子輩由此喪失了受教育的權利，也就失去了獲取知識、學習技能的機會，家庭人力資本狀況受到影響。在國外不少的研究中就發現，居住在地震、臺風等自然災害頻發區的孩童往往具有較低的入學率或較低的受教育水平（Deuchert and Felfe，2015；Paudel and Ryu，2018）。長此以往，等子輩長大成人，就容易由于教育知識和技能水平的缺乏難以收獲穩定的工作和收入，再次重回貧困的隊列，形成貧困的代際傳遞。另外值得一提的是，那些由自然災害引發的一系列現實悲劇還可能會對脫貧基礎不牢固個體的志向產生沉重一擊，抑制他們增收致富的主動性和積極性，在“因病返貧”、“因學返貧”的基礎上又加之“因志弱而返貧”，可謂是牽一發而動全身。

三、模型設定、數據來源與變量說明

（一）模型設定

返貧群體的確定至少需要經歷三個階段的識別：貧困、脫貧和返貧。為了更清晰地展現出返貧對象的甄別過程，比較不同貧困狀態的致因差異，并試圖從“返貧與否”和“返貧程度”兩個層面細致考察返貧的成因，本文基于三期數據展開實證分析。首先利用第一期數據初步篩選出貧困家庭的樣本，之后將返貧的影響因素識別過程劃分為三個階段：第一階段為貧困家庭在第二期內是否脫貧，即脫貧情況；第二階段為脫貧家庭在第三期內是否返貧，即返貧情況；第三階段為貧困線標準與返貧家庭在第三期人均年收入之間的差距體現，即返貧程度。針對這種涉及層層遞進的多階段問題分析，不少學者采用Double-Hurdle 模型來探究每個階段行為發生的形成機制，該模型從形式上看是由Probit 模型和Truncated 模型兩部分構成的，常用于消費者購買、市場參與和醫療就診等決策行為的分析，并且經過不斷的擴展，形成了適用于三階段過程分析的Triple-Hurdle 模型（實質是Probit 模型和Double-Hurdle模型的結合），其與本文設定的家庭返貧成因識別過程相契合。

有鑒于此，本文在研究貧困家庭脫貧后是否會返貧的問題時，首次將Triple-Hurdle 模型引入到返貧識別的研究領域，充分考慮到三階段之間的多重樣本選擇性問題，借鑒了Burke et al.（2015）、史雨星等（2018）等學者的已有研究，構建了Triple-Hurdle 模型以探討家庭返貧的成因，有效糾正了多重樣本選擇性引致的估計偏誤問題。

首先，建立第一階段的Probit模型，衡量2014年篩選出的貧困家庭i在2016年是否脫貧：

其次，如果貧困家庭i 在2016 年實現了脫貧（即Y1i= 1），則進入第二階段的Probit 模型（參與方程），衡量2016年的脫貧家庭i在2018年是否返貧：

最后，如果脫貧家庭i 在2018 年返貧，則進入第三階段的Truncated 模型（數量方程），衡量2018年返貧家庭i的返貧程度：

在（1）～（6）式中，Y1i、Y2i和Y3i分別表示2014年的貧困家庭在2016年的脫貧情況、2016年脫貧家庭在2018 年的返貧情況以及2018 年返貧家庭的返貧程度，分別表示各自對應的潛變量，當且僅當Y1i= 1 時，Y2i才能被觀測到，由此體現了樣本的選擇機制。X1i、X2i和X3i分別表示影響家庭脫貧情況、返貧情況以及返貧程度的解釋變量，在本文中還包含了控制變量，α、β 和γ分別表示對應式子的待估系數，νi、μi和?i分別表示對應式子的隨機擾動項，νi和μi服從正態分布，?i服從截斷正態分布，三者彼此間相互獨立。

根據（1）～（6）式以及樣本的選擇機制，可以建立如下的模型：

其中，（7）式為貧困家庭在2016 年實現脫貧的概率模型，（8）式為貧困家庭在2016 年脫貧且在2018年返貧的概率模型，（9）式代表2016年實現脫貧且2018年又返貧的貧困家庭其返貧程度的條件期望。Φ(·)為標準正態分布的累積函數，σ表示截斷正態分布的標準差，λ(· ) = φ(· ) /Φ(·)，其中，φ(· )表示標準正態分布的概率密度函數。

為了確保第一階段估計的可識別性，要求在第一階段中至少包含一個不在后續階段中出現的自變量，且從理論上而言，其會直接影響Y1i，但對Y2i無直接影響，該變量稱作排除性限制變量。此外，考慮到在模型構建時可能存在樣本選擇偏誤問題，所以在上述估計過程中，要基于第一階段的回歸結果構造出逆米爾斯比率（IMR），將其作為控制變量代入到后續方程中，根據其系數顯著性判斷是否要進行樣本選擇糾正。

最后，將以上公式進行整合，可以得到如下的似然函數：

式中，I(·)為示性函數，若括號內的條件成立，則取值為1，否則取值為0。

基于以上關于返貧成因的分析及返貧識別過程的設置，本文構建了如下的研究框架：

圖1 返貧識別及成因探究的分析框架

（二）數據來源

本文所使用的數據來源于中國家庭追蹤調查數據庫（CFPS），其是一項由北京大學中國社會科學調查中心發起的全國性、綜合性的社會追蹤調查項目，覆蓋了全國大部分?。▍^、市），全面反映了我國社會、經濟、人口、教育和健康的變遷，樣本具有較強的有效性和代表性，該調查采用PPS抽樣方法，自2010年開始收集并且每兩年發布一期。根據狹義返貧的定義，本文的樣本至少需要三期數據支撐。由于本文所重點考察的指標變量在2010年和2012年的數據資料中存在不完整和不匹配的情況，且截止目前，2020 年數據庫建設工作尚未全部完成，故使用2014 年、2016 年和2018 年的三期微觀數據。在具體分析前，利用家庭樣本編碼和個人編碼將“家庭經濟庫”和“成人庫”加以匹配，并對數據進行了異常值和缺失值的剔除等處理，最終獲得7805個家庭樣本數據。之后依次根據2014年、2016年家庭人均年收入與相對貧困線標準的比較劃分出1677個貧困家庭樣本和1125個脫貧家庭樣本。

（三）變量說明

1.被解釋變量

考慮到當前我國的絕對貧困已基本消除，本文將重點針對相對貧困問題進行分析。首先關于相對貧困的識別問題，經濟合作與發展組織（OECD）曾提出基于收入比例法的相對貧困測量標準，不少學者也沿用這一方法，即取家庭收入平均數或中位數的一定比例，將其作為相對貧困線，關于比例設定，常見的有40%、50%和60%，分別對應低、中、高三條相對貧困線。本文借鑒國內多數學者的主張和做法，選擇將樣本家庭人均年收入中位數的40%作為相對貧困線標準（葉興慶、殷浩棟，2019；邢成舉、李小云，2019；汪三貴、孫俊娜，2021）。在正式進行相對貧困狀態的判別之前，本文利用居民消費價格指數對2014 年、2016 年和2018 年家庭人均收入進行了平減處理，依據所有樣本家庭2014 年人均收入中位數的40%設定相對貧困線標準zj，若家庭年人均收入低于相對貧困線標準，則表示其處于相對貧困狀態，反之，則為非相對貧困狀態。在此基礎上，與上文設定的模型三階段相對應，本文的被解釋變量有三個，分別是：2014 年的貧困家庭樣本在2016 年的脫貧情況，2016 年的脫貧家庭樣本在2018年的返貧情況，2016年的脫貧家庭樣本在2018年的返貧程度。前兩個變量為二元變量，最后一個變量為連續型變量，即相對貧困線標準與家庭年人均收入之間的差值，差值越大表明返貧程度越深。需要說明的是，現實中可能存在樣本家庭于第一期脫貧、第三期才返貧的類似情況，為簡化分析，在本文中不做考慮。

圖2 返貧識別三階段中每個階段的樣本量

2.解釋變量

根據上文對已有文獻的梳理，返貧的影響因素可分為外部和內部因素，外部因素主要有自然災害、政策導向和市場波動，內部因素包括能力缺失型和思想觀念型兩大類，依此本文將解釋變量設定為如下八個指標。鑒于本文以家庭為研究單位，故在變量的選取上盡可能從數據庫中直接引入家庭層面的指標。

（1）外部因素。

自然災害、政策導向和市場波動。①自然災害。CFPS2014 的村/居問卷中有涉及到村/居“是否屬于自然災害頻發區”的問題，并具體詢問了自然災害的類型，本文將此問題的答案處理成了樣本所在村/居遭受的自然災害類型數。由于2016年和2018年的調查中不再包含村/居問卷的內容，關于自然災害的題項也就未再涉及，但鑒于樣本所在村/居如果屬于自然災害頻發區，想必常年會遭受自然災害的沖擊，因此本文在2016 年和2018 年的樣本中，仍沿用2014 年的自然災害指標數據。②政策導向。鑒于指標的可得性，本文將重點考察政府補助對家庭脫貧和返貧的影響，具體對應CFPS數據庫中詢問家庭“是否收到過政府補助”的題項。③市場波動。就貧困問題而言，市場波動主要體現在農產品價格的波動方面，故本文借鑒董艷敏、嚴奉憲（2023）的做法，用100與家庭樣本所在省份農產品生產者價格指數的差值來衡量農產品出售價格相較于上一年的漲幅情況。

（2）內部因素。

能力缺失型指標。①身體健康水平。健康對返貧的影響最直接的體現是“因病致貧”，本文以家庭醫療支出占總支出的比重作為家庭成員健康水平的代理變量。②教育知識和技能水平。在此采用成人的平均受教育程度衡量家庭整體的教育知識和技能水平。③風險應對能力。選取“家庭資產稟賦”指標以體現家庭的風險應對能力。依據CFPS 用戶手冊的說明，將家庭資產稟賦定義為土地、房產、金融資產、生產性固定資產和耐用消費品價值的總和。

思想觀念型指標。①志向水平。借鑒胡原、曾維忠（2020）、解堊、李敏（2022）的研究，將志向定義為對未來的主觀信心預期，選取CFPS數據庫中“對自己未來信心程度”作為個人志向水平的體現，取值為1～5，數值越大表明志向水平越高，在此取家庭成員的志向水平均值作為表征。②傳統觀念。鑒于CPFS數據庫的指標可得性，本文所分析的傳統觀念主要聚焦于“因生返貧”層面，由于一個家庭中每個成員的子女數量可能不同，并且部分成員可能還處于未婚未育年齡，若使用每個成員子女數量的均值作為替代指標可能與實際情況存在一定差異，故選用“戶主的子女數量”來反映家庭傳宗接代的傳統思想。

3.控制變量

結合已有研究和CFPS數據庫中可獲取的數據，本文從戶主特征、家庭特征方面另選擇了四個可能影響家庭貧困狀態的因素作為本文的控制變量，分別是戶主年齡、戶主性別、戶主婚姻狀態和家庭人員規模。此處，由于CFPS 數據庫并未直接提供戶主的相關信息，而2014—2018 年的三期數據都要求家庭中最熟悉財務的成年人回答了家庭經濟相關的問題，故本文選擇財務管理人作為戶主。

以下是變量的描述性統計分析結果，需要說明的是，本文在第一階段Probit 模型中使用的是2016 年對應的家庭指標數據，在第二、三階段Double-Hurdle 模型中使用的是2018 年對應的家庭指標數據，表1中解釋變量和其他控制變量的統計結果是兩年指標數據的均值。

四、實證結果分析

（一）Triple-Hurdle模型結果分析

在正式進行Triple-Hurdle 模型分析前，需做一些基礎性檢驗。首先，考慮到模型中涉及的解釋變量數目較多，彼此之間可能存在內部相關性從而使得模型估計失真，為保證模型參數估計精準度，本文采用方差膨脹因子法對各解釋變量進行了多重共線性診斷①由于本文使用的Triple-Hurdle 模型屬于非線性回歸模型，無法直接采用方差膨脹因子法進行多重共線性檢驗，故將變量放入線性回歸模型中進行VIF的計算。。結果顯示，各變量的VIF 值均小于2，遠小于10，故表明模型變量之間不存在顯著的多重共線性問題。其次，關于排除性限制變量的設定，從前文的描述中可以得知，家庭人口規模對脫貧和返貧的影響具有不確定性，或許可將其作為排除性限制變量。基于此，本文通過比較該指標在第一階段和第二、三階段的系數顯著性，發現其在第一階段對應的系數顯著，而在后續階段對應的系數不顯著，恰好符合排除性限制變量的要求，故將家戶規模作為本文的排除性限制變量。最后，對于樣本選擇偏誤問題，本文計算了第一階段的IMR，將其代入后續階段方程中，回歸系數不顯著，因此無需進行樣本選擇糾正。

基于表2 的實證結果，首先分三個階段進行比較，可以發現，影響樣本家庭能否脫貧、是否返貧以及返貧程度的因素存在一定的異質性。從第一階段的回歸結果中不難看出，自然災害、政府補助以及農產品價格波動這些外部因素并未對貧困家庭能否實現脫貧產生重要影響，其制約因素主要源自家庭內部。如做進一步細分則會發現，家庭醫療支出占比、平均受教育水平和家庭資產稟賦這三項指標對應的系數均在1%水平下顯著，而傳宗接代思想對應的系數不顯著，平均志向水平僅在10%水平下顯著，由此可認為，相較于思想觀念型內因，能力缺失型內因產生的影響占據主導。第二階段和第三階段的回歸結果顯示，影響脫貧家庭是否返貧的因素既包含外部的，也涉及到內部的，具體有自然災害、農產品價格波動和家庭成員的平均受教育水平，而影響返貧程度的因素僅有平均志向水平。

表2 Triple-Hurdle模型的估計結果

其次，分因素類型展開細致分析。在外部因素中，是否收到政府補助并未對家庭的脫貧、返貧狀態產生影響，自然災害和農產品價格波動雖不是制約貧困家庭能否實現脫貧的關鍵因素，但會影響到脫貧家庭是否會返貧。身處于自然災害頻發地區的脫貧家庭仍然面臨著較高的返貧風險，且當地常見的自然災害數量越多，返貧概率越高；農產品價格的波動很大程度上決定了農民的收成，當農產品價格較去年有所上漲時，家庭當期的收入也更為可觀，不易遭遇返貧風險。在內部因素中，從能力缺失型指標來看，醫療支出占比和家庭資產稟賦僅對貧困家庭能否脫貧的影響較為明顯，而成員的平均受教育水平不僅是貧困家庭能否脫貧的重要因素，成員較高的學歷水平還能有效地幫助家庭規避返貧風險。從思想觀念型內因來看，傳宗接代思想無論是對家庭脫貧還是返貧產生的影響均不明顯，說明“因多生而難脫貧”、“因多生而易返貧”的現象在本文的實證結果中并未得到體現。另一個指標，即成員的平均志向水平會在一定程度上影響到貧困家庭是否有機會實現脫貧，至于其對家庭返貧狀況的影響，一方面，該指標在第二階段對應的系數不顯著，但在第三階段中對應的系數顯著為負，由此可推斷認為，雖然成員的平均志向水平不會影響到脫貧家庭的返貧概率，可一旦脫貧家庭因其他因素再次陷入貧困窘境，對于成員平均志向水平較低的家庭而言，其返貧程度可能會相對更高。綜合三個階段來看，內部因素相較于外部因素產生了更為重要的影響，在內部因素中，能力缺失型指標又比思想觀念型指標整體表現出了更明顯的作用。

（二）穩健性檢驗

考慮到部分指標變量對相應層面影響因素的詮釋力度可能不足，在此本文結合CFPS 數據庫的指標可得性更換一些解釋變量進行穩健性檢驗。關于外部因素中的自然災害，本文在基礎回歸中考慮的是家庭所在村居頻發的自然災害類型數，屬于離散型變量，現將其轉換為家庭所在村居“是否為自然災害頻發區”這一“0-1”變量。此外，在內部因素中，對于家庭成員身體健康水平的衡量，前文選用的是家庭醫療支出占總支出的比重這一客觀指標，在此更換為主觀層面的家庭平均健康狀況，具體是對家庭中每個成員的健康狀況自評得分進行了均值處理。在基礎回歸中，內部因素中的家庭平均受教育水平對家庭的脫貧和返貧均產生了一定的影響，因此也有必要對其予以關注，考慮到有時均值會掩蓋極值所產生的重要影響，譬如家庭中某一名成員的學歷水平較為突出，其可能憑一己之力帶動整個家庭脫貧致富，類似的情況也并不鮮見。因此，本部分還將家庭成員的平均受教育水平更換為成員中的最高受教育水平代入作進一步檢驗。檢驗的結果如表3 所示，變量的顯著性與表2基礎回歸中的結果大體上較為一致，由此，模型回歸結果的穩健性得到驗證。

表3 穩健性檢驗

五、進一步討論

上一節實證分析的結果顯示，在Triple-Hurdle 模型的第二階段，脫貧家庭是否會返貧同時受到了外部因素和內部因素的顯著影響，具體包括外部因素中的自然災害和農產品價格波動以及內部因素中的家庭成員受教育水平。結合前文關于返貧影響因素的定性描述中所提及的內外因素互動效應提出猜想，這兩類因素之間是否真的可能存在一定的關聯，進而共同作用于家庭的貧困狀態變化呢？對此，本部分將重點關注自然災害與家庭的平均受教育水平這兩個指標做進一步的探究。首先就兩者之間的聯系來看，一方面，經濟條件相對較差的務農家庭在遭遇過自然災害沖擊后，家庭生產要素受到損害，經濟損失導致的結果之一可能就是難以支撐子女繼續接受教育；另一方面，在自然災害頻發的地區，家庭可能會對經濟風險表現出較強的厭惡偏好，父母容易對未來收入的不確定性產生擔憂，進而影響到其對子女的教育投資意識。與此同時，為了應對自然災害存在的未知風險，當地的家庭可能會盡早地讓子女進入勞動力市場以分攤家庭的經濟負擔。長此以往，在自然災害頻發的地區，可能會形成低收入的惡性循環。自然災害的沖擊嚴重削弱了當地居民的收入，經濟受損、經濟風險的存在又限制了子代受教育程度的提升，學歷較低的子代在教育、技能水平方面的劣勢構成了其難以突破收入增加的瓶頸，代代如此，循環往復，便難以逃脫低收入的怪圈。

為了避免其他解釋變量的干擾，本部分主要以樣本家庭所在地區頻發的自然災害類型數為核心解釋變量并加之控制變量展開考察。鑒于上一節的實證結果中顯示，僅在脫貧家庭是否返貧的階段，其同時受到了自然災害和平均受教育水平的影響，出于分析的簡便性，在此僅關注第二、三階段的Double-Hurdle 模型部分，采取逐步回歸法對潛在的機制進行檢驗。與基礎回歸中添加其他多個解釋變量的結果一致，表4的第（1）（2）列僅將自然災害作為核心解釋變量進行檢驗，結果仍表明，自然災害僅在脫貧家庭是否返貧階段產生了影響，與脫貧家庭的返貧程度無明顯關聯。第（3）列顯示的是自然災害對家庭平均受教育水平的影響，可以發現，所在地區常見的自然災害類型數越多，家庭的平均受教育水平越低。最后，將平均受教育水平加入到自然災害對脫貧家庭返貧狀態及程度的影響方程中。第（5）列的結果顯示，自然災害和平均受教育水平均未影響到脫貧家庭的返貧程度，可見，從返貧程度的角度來看，外部和內部因素之間并未產生一定的互動效應。但根據第（4）列的結果不難發現，此時自然災害類型數對應的系數仍然顯著為正且數值變小，平均受教育水平對應系數顯著為負，由此驗證了自然災害的頻發在一定程度上會抑制脫貧家庭平均受教育水平的提升，進而增加家庭的返貧概率，說明導致返貧的外部和內部因素之間確實存在一定的互動機制。

表4 進一步討論

六、研究結論與政策啟示

本文立足于我國后扶貧時代準確識別返貧成因以有效規避返貧風險的現實需要，首先從定性層面厘清了返貧的外部、內部影響因素及作用機理，后采集了2014—2018 年CFPS 的三期微觀調查數據，在以相對貧困線標準甄別出返貧人口的基礎上，首次引入Trible-Hurdle 模型剖析了影響貧困家庭脫貧情況、返貧情況及其返貧程度的內外部因素，并進一步考察了以自然災害和受教育水平這兩個外部、內部因素可能對返貧產生的互動效應。研究結果表明：①分不同的貧困階段來看，影響貧困家庭能否實現脫貧、進而是否會遭受返貧風險以及返貧家庭具體返貧程度的因素不盡相同。就貧困家庭能否實現脫貧而言，內部因素相較于外部因素發揮了更為重要的作用。就脫貧家庭是否會遭遇返貧風險而言，外部和內部因素均有涉及。就返貧家庭的返貧程度而言，僅有內部因素中家庭成員的平均志向水平對其具有一定的影響。②分不同類型的因素來看。內部因素相較于外部因素可能與家庭脫貧和返貧的關系更為密切，進一步地，在內部因素中，能力缺失型指標比思想觀念型指標整體表現出了更明顯的作用，尤其在貧困家庭能否順利脫貧階段，其重要性不容小覷。③自然災害的沖擊除了會對家庭的經濟狀況造成直接的不良影響外，還會間接地導致成員的受教育水平受阻，失去了實現未來收入提升的重要資本，從而陷入貧困陷阱，由此也驗證了返貧的內外影響因素之間確實存在一定的互動機制。

本文的研究發現具有如下的啟示和政策含義：一是應持續加大基本公共服務投入力度，保障低收入群體獲得均等的基本公共服務。就本文的實證結果來看，成員的健康狀況、受教育水平是影響貧困家庭能否順利實現脫貧、是否會遭遇返貧風險的關鍵因素，而這些民生性問題的解決又高度依賴于基本公共服務的有效供給，同時自然災害的沖擊也會影響到低收入家庭成員接受教育的機會，亟需外界的幫扶，因此有必要賡續擴大基本公共服務的支出規模，提高投入產出效率，避免脫貧群體因接受教育和醫療的機會不均而重陷貧困窘境。二是需將幫扶工作的重心放在教育“扶智”方面，優化基本公共服務支出結構。在本文所考察的所有影響因素中，能力缺失型內因中的受教育水平對貧困家庭的脫貧、返貧狀況均產生了顯著影響，其重要性不言而喻，受教育水平的提升是阻斷貧困代際傳遞的有效途徑，可視作是返貧防范的突破口，因此需要加大“扶智”政策的實施力度，重點推進人力資本建設，例如可以針對脫貧戶開展勞動力職業技能培訓，并輔以一定的激勵機制，從而實現脫貧的可持續性。