多维特征视角下农村贫困户脱贫的影响因素实证研究

潘 兵，程广华 ，王春春

（1.淮南师范学院经济与管理学院，安徽淮南 232001；2.中国科学技术大学管理学院，安徽合肥 232000）

农村贫困问题一直是我国农村发展亟须解决的难题，自改革开放以来，中央和地方高度重视农村的扶贫工作，采取了一系列的帮扶措施并取得了显著成效。党的十八大以来，习近平总书记将农村贫困人口的精准脱贫作为一项重要工作。截至2019年底，全国贫困人口仅为551万人，较2018年减少1109万人，确保在2020年所有贫困人口和贫困地区一同迈入小康社会大门。随着扶贫精度更加精确和扶贫力度进一步深入，较之前只关心收入贫困，到现在越来越注重健康状况、受教育程度等多维度贫困，对比收入贫困，多维贫困更能准确找出贫困的本质[1]。那么如何打赢脱贫攻坚战的“最后一公里”，首要分析哪些特征会影响农村贫困人口脱贫效果，与单维特征贫困指标相比，多维特征贫困指标更能反映农村贫困人口全貌和脱贫效果[2]。所以，用多维特征分析农村贫困户脱贫效果，对我国现阶段消除农村贫困和实现精准扶贫具有重要意义[3]。

一、文献综述

目前农村贫困问题一直是学术界关注的重难点问题，国内外众多学者从不同角度对致贫原因、影响因素等方面进行了研究。

关于农村贫困户致贫原因的文献综述，国内外学者已有相关的研究。Naschold对印度贫困农村的面板数据进行半参数估计，得出大量土地拥有者、受教育程度高、较高种姓的家庭陷入贫困的可能性比较小的结论[4]；Bucca结合拉美七国的调查数据，从社会结构和个体差异方面来分析富裕和贫困的根源，最后指出种族、社会阶级、教育对贫富的影响差异比较大[5]；杨剑以无为县农村贫困户作为研究对象，对其精准扶贫的满意度进行研究[6]；孙春雷等以大别山地区为例，通过建立数据包括对扶贫效率进行评价研究，以此提出针对性的建议[7]；对于农村贫困户的贫困存在一些共同的特征，例如家庭需要抚养的子女比较多，贫困人口健康状况不好，受教育程度低，思想观念落后等因素[8]；也有研究认为贫困户的收入结构比较单一，大多都是从事农业活动；也有认为不同地区的贫困户的特征存在着显著差异[9]。

关于农村贫困户贫困的影响因素的文献综述，国内外学者已有相关研究。Hanjra等结合实证研究，首先研究了影响贫困的因素，认为影响农村贫困的重要因素是农村市场跟人力资本[10]；刘颖利用二元Logistic从个人因素、家庭因素、产品扶贫项目因素等维度来研究茶农参与产品扶贫的影响因素[11]；肖云等从农村贫困人口的收入、年龄、致贫原因等因素来研究对扶贫政策满意度[12]；熊春林等从文化扶贫的角度提出文化扶贫感知、个体特征、家庭特征等维度对贫困户的影响因素[13]；张庆红等利用二元Logistic模型从村庄环境、户主特征、家庭特征等三个角度对新疆少数民族的农村贫困户的影响因素进行分析[14]；刘俊男等利用二元logistic模型，从创收能力和农户收入情况两个方面，实证研究了特色林果业的影响因素[15]；郑秀峰从贫困农户个体特征、家庭特征、农户价值链融资意愿等五个方面来研究农村贫困户参与融资行为的研究[16]。

综上所述，当前研究大多集中在政策、经济、制度等方面对贫困的影响，单独把贫困人口特征作为调查的对象比较少，本文从农户年龄、身体健康状况、受教育程度、外出打工等因素作为研究贫困人口特征的变量。同时有学者已经从个人因素、家庭因素等方面，结合SPSS的多元回归模型、二元Probit模型和面板数据，对农村贫困人口特征的脱贫因素进行了研究，在对以上因素进行定量研究时，贫困户的多维特征作为控制变量出现，而单独关于贫困户多维特征考察的研究还相对较少。本文利用stata的Logistic从家庭人口特征、家庭基本特征、村庄环境特征的多维指标建立农村贫困人口特征对脱贫效果影响实证研究。

二、研究假设

（一）家庭人口特征

户主性别：户主是农户家庭的主要领导者，往往在家庭中做出决策，一般而言，户主为男性一般更容易脱贫，因为男性在劳动、生产资源更占有优势，户主性别的不同会造成决策的差异，进而导致家庭收入存在差异[15]。本文预期，户主为男性更容易脱贫。

户主年龄：户主年龄对应的是处理各种事物的能力和生活阅历。一般而言，户主的年纪越大，其生活阅历越多，可以有效地处理外界事物，家庭收入会提高[11]。本文预期，户主年龄越大越有利于脱贫。

受教育程度：受教育程度可以提高个人的劳动生产率，而文化程度越高，其学习能力和接受新事物能力越强，获得的更多机会，能给家庭带来更多的收入[2]。本文预期，受教育程度越高越有利于脱贫。

外出打工经历：外出打工经历可以接触更多的事物、创造更多的机会，而且外出打工可以提高家庭总收入，更容易脱贫[17]。本文预期，外出打工经历有助于家庭脱贫。

户主婚姻状况：户主结婚可以创造家庭，家庭成员越多，创造的收入越多，越容易脱贫[13]。本文预期，户主婚姻状况为已婚更容易脱贫。

（二）家庭基本特征

家庭总人口数：家庭总人口数反映的是家庭的规模，一般而言，家庭成员越多，家庭成员花费成倍增加，越不利于脱贫[3]。本文预期，家庭人口数越多，越不利于脱贫。

家庭劳动力人数：一个家庭的劳动力人数在一定程度上决定该家庭可以创造各种收益的能力[18]。本文预期，家庭劳动力人数越多，越容易脱贫。

家庭子女数量：家庭子女数量反映的是家庭所承担的负担，家庭子女数量越多，越不利于脱贫，但成年子女可以为家庭增加收入，更容易脱贫[19]。本文预期，家庭子女数量对脱贫效果不显著。

家庭人均收入：家庭人均收入反映的是农村贫困户是否脱贫的标准，一般而言家庭人均收入越多越容易脱贫，但根据国家脱贫标准，人均收入4000元以上即可脱贫[14]。本文预期，家庭人均收入对脱贫效果不显著。

家庭成员健康状况：家庭成员健康状况反映的是家庭负担情况，家庭成员健康，能创造更多的收入更有利于脱贫，但家庭有人患病，不仅不能创造收入，相反还会增加家庭支出[2]。本文预期，家庭成员健康状况越好，越有利于脱贫。

（三）村庄环境特征

家庭居住地理位置：一般而言，家庭居住地理位置越靠近城镇，其接受新事物的可能性越大，能创造更多价值和收入[13]。本文预期，家庭居住地理位置越优越、越靠近城镇，越有利于脱贫。

人均耕地面积：一般而言，人均耕地面积越大，收获的农产品越多，获得收益越多，从而可以改善家庭生活条件[19]。本文预期，家庭成员人均耕地越多，越有利于脱贫。

三、研究设计

（一）数据来源

本研究以安徽省皖南地区农村贫困户为研究对象，运用抽样调查、访谈法获得第一手数据。课题组以面访的形式共计调查了1380组家庭，获得有效的数据组共计1300份，有效率达到94.2%，符合研究设计要求。访问以户为单位，覆盖不同年龄、不同受教育程度、不同健康情况、不同家庭地理位置、不同家庭收入的农村贫困户。

（二）研究方法

在本文中，因为因变量贫困户是否脱贫只有是和否两种选择，因此研究方法无法选择一般的回归模型，本文为研究贫困户人口特征对贫困户是否脱贫的影响将采用二项Logistic回归方法，二项Logistic回归方法是专门用于研究因变量是二项的统计计量方法，其效果好于一般的回归方法。其函数形式表示如下：

公式中P表示解释变量发生的概率，α0表示截距，αi为系数，Xi表示解释变量，Y表示被解释变量。

（三）变量设定

在因变量方面，贫困户三年内是否脱贫是本文的因变量，未脱贫=0、已脱贫=1；在自变量方面，包含的特征有户主性别、户主年龄、户主受教育程度、外出打工经历、户主婚姻状况、家庭总人口数、家庭劳动力人数、家庭子女数量、家庭人均收入、家庭成员健康状况、家庭居住地理位置、人均耕地面积等特征，其中户主性别、户主受教育程度、外出打工经历、户主婚姻状况、家庭成员健康状况、家庭居住地理位置是分类变量，户主年龄、家庭总人口数、家庭劳动力人数、家庭子女数量、家庭人均收入、人均耕地面积是数值型变量。具体指标解释如下表1所示。

表1 变量定义及说明

四、实证分析

（一）描述性统计分析

当研究农村贫困人口特征对贫困户脱贫的影响因素中的作用时，因变量为是否脱贫，分为两种情况，分别为未脱贫和已脱贫，以此赋值为0、1；自变量户主性别为男、女，赋值为1、2；户主受教育程度为文盲、小学、初中、高中及以上，赋值为1至4；外出务工经历为无、短期打工、长期打工，赋值为1至3；户主婚姻状况为已婚和未婚，赋值为0、1；家庭成员健康状况为残疾、患病、正常，赋值为1～3；家庭居住地理位置为偏远山区、丘陵、平原、城镇周围，赋值为1～4；其余变量为连续型变量。

从表2的变量描述性统计可知，户主年龄的均值为1.15，标准差为0.357，说明户主时男性的要多余户主时女性的；户主年龄最小值为21，最大值为90，均值为55.79，说明户主年龄分布比较均匀；户主受教育程度的均值为1.98，说明户主受教育程度大多在小学及以下；从外出打工经历来看，均值为1.98，说明大多未出去打工或者打短工；从户主婚姻状况来看，均值为0.58，说明未婚或者丧偶多于已婚；从家庭总人口数来看，平均家庭总人口为2.89；从家庭劳动力人数来看，平均家庭劳动力人数为1.53；从家庭子女数量来看，平均家庭子女数量为1.06；从家庭人均收入来看，平均人均收入为8.16，大于国家规定的脱贫人口人均收入标准，说明绝大多数农村贫困户都符合脱贫标准。从家庭成员健康状况来看，平均值为2.19，说明大多数家庭人员健康；从家庭居住地理位置来看，平均值为2.19，说明住偏远地区的比较少；从人均耕地面积来看，平均人均耕地面积为2.02。

表2 变量的描述性统计

（二）模型拟合检验

在构建农村贫困人口特征对贫困户脱贫的影响研究的二元分类Logistic回归模型前，首先要对模型整体拟合效果进行检验。模型拟合信息表如表3所示。

表3表示当前模型的回归方程的显著性检验结果。方程1的调整的R2为0.3289，LR(似然比统计量)等于406.09，对数似然比为−414.2929，P值为0.0000，表示方程1的自变量和因变量之间线性关系显著；方程2的调整的R2为0.3275，LR(似然比统计量)等于404.38，对数似然比为−415.1486，P值为0.0000，表示方程2的自变量和因变量之间线性关系显著；说明模型适合对农村贫困人口特征对贫困户脱贫进行估计。

（三）实证分析

本文通过构建农村贫困户多维特征模型来解释不同因素对农户脱贫的影响，具体回归结果见表4。在进行回归分析时，主要运用的是逐步向后的分析方法，依次去除方程1中Z值最小的解释变量，指导方程中剩下的解释变量在10%的统计学上的显著性检验，得到的如表中方程2的回归方程。

农村贫困人口特征对贫困户脱贫效果的回归结果如表4所示，户主年龄、户主受教育程度、外出务工经历、户主婚姻状况、家庭劳动力人数、家庭成员健康状况、家庭居住地理位置、人均耕地面积等都通过了显著性检验，户主性别、家庭总人口数、家庭子女数量、家庭人均收入等因素没有通过显著性检验。但是户主婚姻状况和家庭总人口数出现的是负相关。

表4 农村贫困户多维特征对贫困户因素实证分析模型

户主性别未能通过统计学上的显著性检验，其可能的原因是，虽然男性户主更具有劳动力，也可能外出务工，收入更高，更容易脱贫，但在精准扶贫过程中，女性户主也能发挥自己的优势，可以通过手工编制、喂养家禽、村办加工厂工作等工作来增加自己的收入，以此来脱贫，所以性别对是否脱贫的关系不大；户主年龄通过了统计学上的显著性检验，户主年龄每增加一岁，户主脱贫增加概率3.8%，但与预期假设不符，可能的原因是虽然年龄越小，更具有精力和活力，更容易脱贫，但年龄越大的农村贫困户更具有经验，能发挥自己的优势，也能脱贫，对于年龄偏大的贫困户由政府兜底来实现脱贫；户主受教育程度通过了统计学上的显著性检验，户主受教育每增加一级，户主脱贫的概率将增加225%，户主受教育程度越高，学习新知识、接受新思想、新事物的速度越快，且与预期假设一致；外出务工经历通过了统计学上的显著性检验，外出打工每增加一级，户主脱贫的概率增加54.3%，且与预期假设一致；户主婚姻状况通过了统计学上的显著性检验，户主已婚比未婚或丧偶更有利于脱贫，户主已婚实现脱贫的概率将下降40%，且与预期假设一致；家庭总人口数未能通过统计学上的显著性检验，可能的原因是家庭总人口数越多，虽然可以一定程度上增加收入，但是人数越多，开销越大，尤其是不能增加收入的老人和小孩，所以家庭总人口数对是否脱贫的关系不大；家庭劳动力人数通过了统计学上的显著性检验，家庭劳动力人数每增加一人，实现脱贫的概率增加33%，且与预期假设一致；家庭子女数量未能通过统计学上的显著性检验，可能原因是此处子女数量未界定是成年子女或未成年子女，成年子女可以给家中带来收入，但未成年子女会给家庭增加负担，所以家庭子女数量与是否脱贫关系不大，家庭成员健康状况通过了统计学上的显著性检验，家庭成员健康要比家庭成员不健康实现脱贫的概率增加27%，且与预期假设一致；家庭人均收入未通过了统计学上的显著性检验，可能原因是全国脱贫标准人均纯收入约为4000元，所有家庭全部达到，所以家庭人均收入与是否脱贫影响不大。家庭居住地理位置通过了统计学上的显著性检验，城镇周围的家庭要比在偏远山区的家庭更有利于脱贫，脱贫概率将增加62.8%，且与预期假设一致；人均耕地面积通过了统计学上的显著性检验，人均耕地面积每增加667m2，家庭脱贫的概率将增加160%，且与预期假设一致。

五、结论与建议

（一）结论

本文采用Logistic二元回归模型，以1300户农村贫困户实地走访的数据作为样本，具体分析了农村贫困人口特征对贫困户脱贫的影响。得出以下结论：第一，1300组贫困户中，已脱贫1063户，未脱贫237户，脱贫率达到81.77%，绝大多数农村贫困户已经完成了脱贫。第二，不同因素对是否脱贫存在不同影响，在12个因变量中，户主年龄、户主受教育程度、外出打工经历、户主婚姻状况、家庭劳动力人数、家庭成员健康状况、家庭居住地理位置、人均耕地面积通过了统计学上的显著性检验，但户主年龄与预期假设不一致，另外7个因素与预期假设一致；户主性别、家庭总人口数、家庭子女数量、家庭人均收入与农村贫困户是否脱贫没有关系，主要是在精准扶贫中，政府政策起到了重要作用。

（二）建议

1.建立农村贫困户定点对口帮扶模式

从家庭个体特征来看，扶贫开发不仅是收入问题，更是农村贫困户能力培养的问题。要根据贫困户的不同的致贫原因实施定点对口帮扶，针对年龄偏大的贫困户，可以申请五保、低保和政府兜底的政策；针对受教育程度比较低的贫困户，可以安排专门的技术培训，提高技能，以此安排在村办企业工作；针对有基本技能但没有脱贫渠道的贫困户，可以对外联系企业或者工厂，通过外出务工增加收入来实现脱贫。

2.建立专项扶贫体系

专项扶贫体系包括住房、教育、健康、就业等，从农村个体和基本特征来看，首先要解决农村贫困户的住房问题，尤其是家庭人口数较多的家庭；其次要解决贫困家庭子女教育问题，做到有学上、上好学，并且家庭劳动力也要接受技能培训来提高抵抗贫困风险能力；再者贫困家庭成员有患病要及时得到医治，并且提高报销比例，防止因家庭成员生病而再次返贫；最后，各级主管部门要利用现有资源积极为农村贫困户安排就业，以此来提供家庭收入实现脱贫。

3.建立扶贫开发均衡格局

从村庄环境特征来看，扶贫开发不但是扶贫问题，而是地区开发问题。农村贫困户中距离城镇越近的地区得到上级政府各种财政支持和优惠政策的力度就越大，即比偏远地区得到的扶持更多。所以应根据不同地区采取不同的开发政策来达到良好的脱贫效果，对于自然资源比较丰富的地区，应充分利用自然资源的优势进行合理有效地开发战略；对于劳动力比较丰富的地区，采取鼓励劳动输出的战略；对于不仅缺乏自然资源又无劳动力且环境恶劣的地区，采取搬迁或异地开发的战略。