山区贫困县的返贫风险和发生机制
——基于多维返贫视角

林 月,范昕玥,吴 仪,金 红,祁新华

(1.北京师范大学地理科学学部,北京 100875; 2.福建师范大学物理与能源学院,福建 福州 350007; 3.福建师范大学地理研究所,福建 福州 350007)

返贫指已经脱贫的人口返回到不能维持正常生存的状况，其实质是持续性贫困。纵观全球的扶贫开发历程，返贫现象一直伴随着反贫工作的全过程。我国的精准扶贫战略一定程度上遏制了返贫现象的发生，但较高的返贫率依然是我国新型贫困的特征之一[1]。随着精准扶贫工作进入攻坚阶段，减贫速度放缓、相对贫困与区域贫困差异扩大、帮扶资金与政策的边际效益下降等现象愈发明显[2]。鉴于此，本研究选择宁德市周宁县这一典型的山区贫困县作为案例，分析山区贫困县的多维返贫风险和发生机制，以为脱贫地区的可持续发展提供一定的借鉴。

一、文献综述与问题的提出

返贫因严重蚕食着扶贫开发的成果而备受关注。国内学者在返贫风险测度，返贫产生原因、机理和返贫遏制机制等方面取得了丰硕的成果。

1.返贫风险测度方面。学界关于贫困测度的研究逐渐由单维贫困向多维贫困发展，而关于返贫的相关研究总体上仍处于引进、吸收的探索阶段，较少关注返贫风险测度。如杨振等从生活性消费视角出发，参照恩格尔系数和扩展线性支出系统模型建立多维贫困测度模型，测度中国农村居民的多维贫困[3]；高明等使用修正的 FGT 多维贫困测量方法测算贫困村庄建档立卡户与非贫困户的多维贫困指数[4]；钱力等基于2005—2017年县域数据，从经济发展机会、农业发展机会、潜在发展机会、内部风险和外部风险等5个维度综合测度大别山连片特困区36个县域的多维贫困[5]。随着我国贫困退出进程的加快，返贫测度已成为学界关注的热点，但关于返贫测度的研究成果较少，且多运用Sen贫困指数、FGT贫困指数、Watts法、A-F双界线法、HPI法和村级多维贫困测度法等进行贫困测度[1]。

2.返贫产生原因和机理方面。随着返贫研究的日益深入，学界开始关注返贫产生的多维度原因和机理。如吴晓俊分析指出返贫现象是主体、供体、载体不可持续发展造成的结果[6]；郑瑞强等分析指出我国农村家庭返贫因素呈多元化，包括参差的社会网络和薄弱的个人素质等，并进一步基于生计空间角度分析返贫产生机理[7]；李雅婧等基于脆弱性角度研究返贫机理，构建了一个分析脱贫农户生计水平的“暴露—敏感性—适应能力”的返贫脆弱性分析框架[8]。

3.返贫遏制机制方面。学界既有返贫遏制机制研究侧重于分析防范返贫的精准策略和长效策略。如郑瑞强等分析指出通过重塑传统贫困生计空间，使得贫困人口在持续变化的生计空间中获取自身利益，以有效遏制返贫[7]；何华征等针对不同模式的返贫类型，提出通过财富内生、心理介入、制度供应、价值挖掘等方式阻断农村脱贫人口返贫[9]；张鹏飞强调要建立健全长效返贫防控机制，包括建立返贫管理机制、完善产业扶贫机制、健全社会保障机制、激活群众内生动力机制等[10]。

综上，学界对返贫问题的研究侧重于返贫产生原因和机理，以及返贫遏制机制的探讨，对返贫风险测度的研究较少，且返贫产生机理和返贫遏制机制仍有待进一步深入探究。鉴于此，本研究选择宁德市周宁县这一典型的山区贫困县作为案例，基于2018年的实地问卷调查，运用SST指数和A-F双界线法测度周宁县的返贫风险；并将可持续生计分析框架纳入贫困动态演变研究中，进一步分析周宁县的返贫风险特征和发生机制，以提高对脱贫户和脱贫地区多维返贫问题的关注，并为脱贫户构建规避返贫风险的可持续生计策略提供一定的帮助。

二、区域概况、研究方法与样本描述性统计

(一)区域概况和数据来源

宁德市位于福建省东北部沿海，辖蕉城、福安、福鼎、霞浦、古田、屏南、周宁、寿宁、柘荣等9个县(市、区)和东侨经济开发区，曾是全国18个集中连片贫困区之一。周宁县地处闽东北，位于东经119°7′～119°21′、北纬26°53′～27°19′，境内平均海拔在800 m以上，属于东南中低山地区。周宁县作为宁德市6个扶贫开发重点县之一，曾经是宁德最偏远、经济欠发达的区域之一。改革开放40多年来，宁德市以滴水穿石的精神，探索出一条摆脱贫困的扶贫开发道路，被誉为“宁德模式”[11]。近年来，周宁县的扶贫开发取得显著成效，其成功实践也是“宁德模式”的重要组成部分。宁德市扶贫办数据显示，2016—2017年，周宁县返贫率由0.14%降为0；截至2018年底，周宁县剩余贫困户6户20人，贫困发生率不足0.02%，返贫率为0；2020年4月，周宁县达到脱贫退出条件，退出省级扶贫开发工作重点县的序列。但这并不意味着扶贫工作的结束，国内外的相关经验表明快速脱贫往往伴随着高返贫风险[12]。周宁县作为典型的山区脱贫县，尽管贫困发生率和返贫率均显著降低，但地处偏远地区、经济基础较为薄弱，且还处于脱贫初期，在宁德市仍属于相对落后地区，存在潜在的返贫风险。因此，选取周宁县探讨多维返贫风险和发生机制具有较好的代表性，能为类似山区贫困县规避返贫风险提供一定的借鉴。

本研究采用贫困、生计等研究领域普遍使用的调研方法——参与式农村评估法，通过与脱贫户户主的非正式访谈获取调研信息，并辅以半结构式深度访谈，获取脱贫户的自然资本、金融资本、物质资本、社会资本、人力资本等5个维度的生计资本情况。根据每个乡镇农村建档立卡资料筛选出已经脱贫且未出现返贫的家庭作为访谈对象，按照乡镇脱贫户数比例，在各乡镇随机发放10～20份问卷，共计调研112户，发放问卷112份，回收112份，有效问卷109份，问卷有效率为97.3%；同时，为了深化研究和弥补问卷调查量的不足，在被调查家庭中随机选取10户进行深度访谈。

(二)研究方法

基于问卷调查和深度访谈的相关数据划定返贫风险界线，运用SST指数和A-F双界线法构建返贫风险测度模型，并将可持续生计分析框架纳入贫困动态演变研究中，深入分析周宁县的返贫风险特征和发生机制。

1.划定返贫风险界线。根据世界银行2015年最新上调的每天1.9美元的标准，按照 1美元兑换6.898 5元人民币(2019年12个月平均数)的汇率进行换算，即世界贫困线为每年4 784.1元人民币；中国当前以2011年贫困线2 300元不变价为基准，每年依据物价指数调整，2019年国家贫困线为3 200元，2020年提高至4 000元。参考《2010年人类发展报告》和《2018年全球多维贫困指数》关于多维贫困的界定，在地方实际脱贫标准的基础上，结合中国农村整体情况，以农村中等偏下家庭人均年收入作为收入水平的参考标准；以家庭人均食物支出、耐用消费品数作为基本生活质量的设定依据；以居民受教育程度、健康状况作为能力水平的判断依据。结合宁德市周宁县乡镇干部的深度访谈，以2017年中国农村家庭人均年收入五等分组的中等偏下组的界线8 348.6元作为单维返贫风险线，更能体现周宁县返贫风险的实际情况。基于Alkire构建的多维贫困测度方法[13]，参考2017年《中国统计年鉴》和2017年《宁德统计年鉴》的相应指标，结合调研实际，根据A-F双界线法设定多维返贫风险的标准为：家庭人均年收入低于8 348.6元、家庭人均食物支出小于5 973元、耐用消费品数少于3件、居民受教育程度在小学及以下、家庭中至少有1个病人。

2.构建返贫风险测度模型。结合周宁县的实际情况，运用SST指数和A-F双界线法构建返贫风险测度模型。其中，SST指数主要从经济角度单维测度周宁县的返贫风险；A-F双界线法主要从多维角度测度周宁县的返贫风险。

(1)SST指数。SST指数通过综合脱贫人口的数量，以及具有返贫风险人口的数量、收入和收入分布来测度返贫风险。SST指数取值位于0到1之间，能够较好地比较地区间的返贫风险程度差异，弥补原有Sen贫困指数在贫困人口比率和基尼系数上的不足。具体计算公式为：

(1)

其中,P表示单维返贫风险指数,n表示脱贫总户数,i表示脱贫家庭人均年收入由低到高排序的序号,z表示返贫风险界线值,yi表示第i个脱贫家庭的人均年收入。

(2)A-F双界线法。A-F双界线法通过整合教育、收入等因素来衡量经济和生活等方面的贫困状况[14]。本研究将其引入返贫风险研究中，通过对n个脱贫家庭d个维度的生计状况进行调查取值，得到样本观测矩阵X为{xij}，再根据设定的返贫风险界线值z来识别得到返贫风险维度矩阵C为{cij}和多维返贫风险判断矩阵Q为{qi(k)}，进而对每个脱贫家庭进行多维返贫风险识别。多维返贫风险指数的计算公式为：

(2)

(3)

M(k)=H(k)×A(k)

(4)

(5)

其中,H(k)表示至少存在k个维度返贫风险的发生率,qi(k)表示第i个脱贫家庭是否至少存在k个维度的返贫风险,n表示脱贫总户数,A(k)表示至少存在k个维度返贫风险的平均剥夺份额,ci(k)表示在至少存在k个维度返贫风险时第i个脱贫家庭的返贫风险维度数,d表示返贫风险的总维度数,M(k)表示至少存在k个维度返贫风险的多维返贫风险指数,Ij表示第j个维度对返贫风险的贡献率,ωj表示第j个维度的权重,Hj表示第j个维度的返贫风险发生率,Mj表示第j个维度的多维返贫风险指数。

3.引入可持续生计分析框架。可持续生计分析框架是一种对贫困农户的可持续生计进行规范化和系统化研究的方法。生计资本包括自然资本、金融资本、物质资本、社会资本和人力资本，贫困农户可以通过使用资本组合来优化其生计策略，实现积极的、可持续的生计产出，从而改变其贫困状况[15]。

(三)样本描述性统计

本研究于2018年7月中旬调研周宁县的15个村，即七步镇的苏家山村，浦源镇的进登村，玛坑乡的玛坑村、紫竹村、杉洋村、首章村、灵凤山村、芹太丘村，李墩镇的东山村、黄埔村、陈厝村、际会村、际头村、阮洋中村、阮家洞村。共获得109个有效样本，样本总体符合研究区域的基本情况，具有一定的代表性。其中，男性86人、女性23人，占比分别为78.9%、21.1%；受教育程度以小学及以下为主，文盲占比为32.1%、小学占比为55.1%；国家级贫困户占比为33.9%，省级贫困户占比为66.1%；致贫原因以因病致贫(64.2%)为主，调研时均已实现脱贫且均未发生返贫；2017年家庭人均年收入为10 831.4元。

三、实证结果分析

(一)返贫风险特征分析

基于问卷调查和深度访谈的相关数据，运用SST指数、A-F双界线法测度周宁县的单维返贫风险和多维返贫风险，并进一步分析周宁县的返贫风险特征。

1.整体返贫发生率较低。宁德市扶贫办的数据显示，周宁县2016年的返贫率为 0.14%，2017年下降为0%，远低于全国整体返贫率，在宁德市各县中也属于返贫程度较低的县。这主要得益于“宁德模式”的成功实施，较好地遏制了返贫现象。周宁县积极通过产业发展扶贫，以全域旅游试点为契机，依托国家级风景名胜区“鲤鱼溪·九龙漈”等，打造了苏家山、梧柏洋、吴山底、溪口、云门、禾溪等一批乡村旅游示范点，带动群众增收致富。2019年，周宁县旅游总收入12.26亿元，增长25.4%[16]，一定程度上避免了脱贫户发生大规模返贫。可见，周宁县扶贫政策的实施取得了较好的效果，整体返贫发生率较低。

2.单维返贫风险较高。根据被调查者的家庭人均年收入测算，2017年宁德市的SST指数为0.537，各扶贫开发重点县的SST指数介于0.323和0.745之间，而周宁县的SST指数为0.488，处于中高风险水平。从收入维度来看，周宁县虽然整体返贫发生率较低，但其单维返贫风险较高，这主要是缘于脱贫户的收入仍处于农村的中低层，相当一部分脱贫户是在政府的补贴帮扶下实现经济脱贫。而政府直接补贴作为贫困地区快速脱贫的一种手段，一定程度上会导致脱贫户形成“福利依赖”[17]，扶贫补贴的变动也会增大返贫风险，且政府主导的扶贫产业投资规模大、链条长、见效慢、风险大[18]。调查发现，约75%的被调查者认为减少扶贫资金对家庭生计存在一定影响。可见，家庭人均年收入和扶贫补贴的变动会导致较高的单维返贫风险。

3.多维返贫风险较高。周宁县存在多维返贫风险，呈现出多维返贫风险发生率较高、强度较大、深度较浅的特征。由表1可知，22.6%的脱贫户至少存在3个维度的返贫风险，平均剥夺份额为0.647；在3个维度上，基于发生率的多维返贫风险指数为0.231，基于强度的多维返贫风险指数为0.457，基于深度的多维返贫风险指数为0.006。可见，周宁县的多维返贫风险处于孕育阶段，且已初步显现。随着社会经济的发展，人们对生活品质的追求和需求不断提高，贫困内涵也逐步从一种简单的“相对较少的收入”和“生活必需品缺乏”的经济型贫困向多维度和多元化的“权利和机会被剥夺以及发展自由缺乏”的复合型贫困转变[19]。可见，周宁县作为宁德市最后2个退出省级扶贫开发重点县之一，其相对较低的社会经济发展水平在很大程度上会导致较高的多维返贫风险。

表1 各维度对返贫风险的贡献

(二)返贫风险发生机制

基于上述返贫风险特征分析，进一步对返贫风险发生机制进行定性和定量解析。

1.返贫风险的影响因素。基于可持续生计分析框架，从自然资本、金融资本、物质资本、社会资本、人力资本等5个维度分析周宁县返贫风险发生机制。

(1)自然资本限制。自然资本反映了农户抵御自然灾害和土地利用的能力，山区贫困县特殊的自然环境较大程度地限制了农户生计的可持续发展。一方面，自然灾害易发，损失较为严重。周宁县属于中亚热带海洋性季风山地气候，地处鹫峰山脉东麓，全县平均海拔800 m，最高可达1 441 m，坡度大，易发洪涝、台风等灾害，直接或间接造成农业生产和农户财产受损。另一方面，土地利用有限，户均耕地较少。周宁县地处山区，生态林面积较大，但可利用土地有限，土壤肥力和耕地质量较差；且自然环境造成土地细碎化，机械化生产难以推广。同时，脱贫户户均耕地较少，其户均耕地面积约0.113 hm2，果园面积约0.045 hm2；且农户个体经营尚未形成规模化。这些均导致农业规模生产受限，生产效率提速迟缓，难以推动产业进一步发展。可见，自然资本限制会导致财产损失和发展受限，从而增大了返贫风险。

(2)金融资本缺乏。金融资本积累主要取决于家庭人均年收入和支出的差额，收支结构不合理和贷款用途高风险会加大脱贫户的返贫风险。一方面，收支结构不合理。周宁县脱贫人口的整体收入较低，虽然周宁县脱贫人口脱贫后的收入较脱贫前人均增长1 731.9元，但仍低于宁德市其他扶贫开发重点县；且处于中等偏下收入水平和低等收入水平的脱贫人口占比较多，分别为44.0%和20.2%，而中等偏上收入水平和高等收入水平的脱贫人口占比较少，分别为10.1%和6.4%。同时，周宁县脱贫家庭人均年收入来源较为单一，仍以务工收入和种植收入为主，占比分别为54.1%和35.8%，增收空间较小；且对政府提供的生活保障资金依赖较高，达53.2%。除衣食保障外，80.7%的脱贫户有较大部分收入需要用于医疗保健，这一消费支出加大了脱贫户的风险暴露，不利于其生计资本的累积，容易导致脱贫户再次陷入贫困。另一方面，贷款用途高风险。脱贫户的金融贷款普及度较低，且使用方向较为单一、投资风险较高。如脱贫户未进行小额贷款的比例较高，占比为63.3%；进行小额贷款的平均金额约64 700.0元，主要用于生产和投资，占比分别为32.5%和25.0%，投资风险均较高。可见，金融资本缺乏会导致脱贫人口难以积累资金和转变生计策略，从而增大了返贫风险。

(3)物质资本弱化。物质资本强化是脱贫户生活改善的体现，包括生产资料、基础生活物品和科技产品等方面的改善。物质资本弱化会增加返贫风险，体现为农业机械化水平、耐用消费品配置水平和信息化水平等较低。其中，79.8%的脱贫户家中没有大型生产工具，16.5%的脱贫户家中仅有一种大型生产工具；家中耐用消费品数总体较少，多数仅有2种或3种，占比分别为59.6%、22.9%；仍有19.3%的脱贫户家庭中有一半家庭成员未拥有手机。可见，物质资本弱化会降低脱贫人口的生产效率和生活质量，从而增大了返贫风险。

(4)社会资本有限。社会资本指个体或团体之间的关联和信任，是在社会关系网络中促进脱贫人口发展的重要资源。一般来说，外出务工比例较高的地区的社会资本一般较高，因为外出务工能扩大脱贫人口交往的社会半径，促使沟通渠道顺畅和社会网络拓展，且人情往来的消费倾向也会促使脱贫户扩大交往半径和增加交往频率。周宁县54.1%的脱贫户的家庭人均年收入主要来源于外出务工，其生活重心主要在家庭和生产经营上，且山区位置、社会交往等影响了脱贫户外部信息和资源的获取，从而影响脱贫户社会关系网络的构建和社会资本的积累。可见，社会资本有限会降低脱贫人口的风险应对能力，从而增大返贫风险。

(5)人力资本薄弱。人力资本包含生理素质和文化素质。其中，生理素质是个人发展的起点，而文化素质则是个人和家庭长远发展的动力。人力资本薄弱会增加返贫风险，具体体现在：一方面，生理素质整体较差。周宁县因病致贫的现象较为严重，占比为66.5%；且81.7%的脱贫户家庭中有疾病患者，以慢性病为主，占比为58.7%。这些现象增加了脱贫户的家庭经济负担，并导致其劳动力严重缺乏，从而增大了脱贫户的风险暴露程度。另一方面，受教育程度较低。被调查者受教育程度较低，以小学及以下为主，其中，文盲占比为32.1%、小学占比为55.1%；同时，脱贫户参加的职业培训较少，47.7%的脱贫户未参加过职业培训。较低的受教育程度会导致脱贫人口难以转变既有生活模式和适应不断变化的社会生活。可见，人力资本薄弱不利于脱贫户转变并适应更优的生计策略，从而增大了返贫风险。

2.返贫风险的核心影响因素。为了进一步探究周宁县返贫风险的核心影响因素，筛选出5个具有梯度变化的因素，运用A-F双界线法测度这些因素对返贫风险的贡献程度。由表2可知：返贫风险的核心影响因素为人力资本中的受教育程度和金融资本中的家庭人均年收入，对返贫风险贡献率分别为51.0%和37.6%，对应的返贫风险率分别为87.2%和64.2%。这主要是缘于较低的家庭人均年收入会导致脱贫户减少对社会资本和物质资本的投入，不利于其推动生产升级和产业发展，甚至会影响生理素质的提高和文化素质的培养。同时，结合深度访谈发现，有3户脱贫户通过子女退学打工来减少对教育的投资或因身体原因放弃对职业培训的投资。从长期来看，教育的缺失会影响脱贫后代的发展，影响家庭的未来收入水平和长远发展能力，降低家庭的风险应变能力，从而增加返贫风险并增加贫困的代际传递[20]。可见，周宁县返贫风险的核心影响因素为人力资本中的受教育程度和金融资本中的家庭人均年收入，在短期和长期上都会影响脱贫户的可持续发展。

表2 返贫风险的核心影响因素

四、 结论与对策

(一)结论

基于问卷调查和深度访谈的相关数据，以周宁县作为典型案例，运用SST指数、A-F双界线法测度周宁县的返贫风险，并运用可持续生计分析框架研究周宁县的返贫风险特征和发生机制，得出以下结论：

1.返贫风险整体较高。周宁县整体返贫发生率较低，但在单维和多维上都具有较高的返贫风险，呈现出多维返贫风险发生率较高、强度较大、深度较浅的特征。

2.返贫风险的影响因素多元化。周宁县返贫风险的影响因素包括自然资本限制、金融资本缺乏、物质资本弱化、社会资本有限和人力资本薄弱，其核心影响因素为人力资本中的受教育程度和金融资本中的家庭人均年收入。

(二)对策

为了更好地巩固脱贫攻坚的成果，应进一步发展特色生计和实施精准帮扶，以帮助脱贫户有效规避返贫风险，从而推进脱贫地区的可持续发展。

1.发展特色生计。从可持续生计角度来看，特色生计是脱贫户实现稳定脱贫和致富发展的重要工具。贫困地区各级政府要依托独特的地理位置、自然资源、社会文化等发展特色生计，促进脱贫人口和脱贫地区可持续发展。如山区县应紧扣山区的特殊自然地理环境和人文地理环境，重点发展特色农业、旅游业、茶产业和林下产业等，培育和发展极富地域特色的地理标志，积极吸纳脱贫户以土地入股等方式参与特色生计发展，从而有效带动脱贫户共同致富。

2.实施精准帮扶。地方政府应紧扣脱贫户致贫原因的差异性和多维返贫风险采取有针对性的措施予以帮扶。在生产层面上，地方政府应提供持续的政策支持和健全的基础设施配套，协助脱贫户有效规避返贫风险；在教育层面上，地方政府应不断巩固义务教育和强化职业教育，从根本上减少人力资本积累的脆弱性；在心理健康层面上，地方政府应结合脱贫户自我调节能力差、遇到挫折后容易心理失衡等特点, 通过热线辅导、对口倾听等方式引导脱贫户树立乐观向上的精神和积极的生活态度，推动脱贫户主动融入社会发展。

(三)不足与展望

本研究仅对周宁县返贫风险特征和发生机制进行初步研究。未来应进一步结合实证研究来深入分析返贫风险的个体差异，并在维度分解方面进一步分析区域之间的核心影响因素的差异性，以构建一个可推广的、包容性的防范返贫风险的长效机制。