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贵州农村贫困状况分析与可持续型反贫困机制
作者：王星颖
来源：《北方经济》2013年第01期
一、引言
提到贫困，人们不免立刻想到贫困就是缺吃少穿。然而，西方经济学家鲁西曼
（Runciman ，1966）和汤森德（Townsend，1971） 提出了相对贫困理论，对贫困的概念作了具体的划分，认为贫困分为绝对贫困和相对贫困。绝对贫困以收入作为决定性因素，如果达不到一定的基本生活必须就是贫困的。相对贫困则是由社会经济的不断发展，社会成员和地区之间不同而形成的。为了使贫困的概念更加具体，国际经济与发展组织制定了国际贫困线标准：以一个国家或地区社会中等收入的50%--60%作为这个国家或地区的贫困线。按照我国统计局和国务院扶贫办制定的中国农村贫困标准，改革开放之初的贫困线为100元，90年代初为300元，2003年为637元。近年来，随着中国GDP的增长，中央最近宣布将农民人均纯收入2300元作为新的国家扶贫标准，这一标准似乎更接近国际标准。
改革开放以后的三十年中，我们经历了太多的激情时刻，国庆五十周年、中国加WTO、成功举办奥运、成功举办世博会……毫无疑问，中国的经济社会发展已经走上了一条敞亮的康庄大道。然而，根据中国社会科学院城市发展与环境研究所发布的《中国城市发展报告——聚焦民生》称，中国贫困人口数仍然还有5000万人左右。在已往中国贫困问题的研究中，比较普遍的看法是，贫困只是农村特有的现象，主要出现在西部偏远地区和少数民族地区，贫困人口大部分集中在西南偏远少数民族地区，贫困主要出现在女孩，妇女，老人和无工作能力的人身上。 贵州正好地处中国西南，又是少数民族聚集地，提到贵州多数人立即想到的同义词就是贫困。基于对贵州贫困状况的一些认识，以及到贵州农村进行实地调研积累的一些资料，笔者认为贵州贫困状况和上述特征有所不同的是贵州大多数贫困人口大多都有工作能力，近四分之三的农村贫困人口都生活子全部成员都有工作能力的家庭，８６％的农村人口生活在至少有两名成员具备工作能力的家庭。（“有工作能力”的意思是，年龄在１６周岁以上，包括老人，具备从事工作的身体条件。）这些人当中，女孩比其他人更易成为贫困人口。这些特征，为今后建立可持续型反贫困机制开拓了新的途径。 二、贵州农村贫困状况分析
本文以2011年贵州省三惠县的入户调查数据为基础，具体分析贵州农村的实际贫困状况，以中央最近宣布的2300元作为新的国家扶贫标准，贫困线上或下即为二分变量。当因变量是一个分类变量（categorical）而不是一个连续变量（continuous variables）时，如果二分变量被当作因变量并定义一系列自变量时，Logistic模型适用。
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2011 年暑假笔者组织对贵州省三惠农民进行实地入户抽样问卷调查，通过问卷形式从农民的角度了解贵州农村贫困的现状，农民自身对贫困的看法及农民对政府提供的一系列农村公共政策的评价等。以问卷收集的数据为基础，构建Logistic模型实证分析贵州农村反贫困的影响因素，为下一步建立可持续型反贫困机制提供有益的数据支撑。 （一）模型构建
Logistic 模型是比较常用于处理因变量是属性变量的统计分析模型。 Logistic模型的具体形式如下： （1）
进一步转化为： （2）
式中，Pi=P（Yi=1｜X1i，X=2i，X3i，...Xki）为给定系列自变量X1i，X=2i，X3i，...Xki的值时，事件发生的概率为模型的截距，βk为回归系数。 为事件发生与不发生概率比，这样Logistic 模型把预测（ 0，1） 之间概率问题转化为实数轴上预测“成功” （ 或某事件发生）的优势问题。通过相关数据的整理，这里以新确立的人均年收入2300 元作为贫困线。使用多元的Logistic 回归模型进行分析，因变量为贫困状况，当该样本人均年收入小于2300元时属于贫困人口时[1]，因变量y= 1，反之不属于贫困人口y= 0，各变量含义具体如表一。模型用于描述或预测因变量y= 1 时各解释变量导致贫困发生的概率，所以回归系数β为正值表示具有该特征的农户家庭收入在贫困线下的概率变化，β 为负值表示具有该特征的农户家庭收入在贫困线以上的概率变化。 表1：变量数据描述
Table 1 The description of variables （二）模型回归分析
模型通过SPSS 16.0软件采用所有变量强制进入回归方程的方法对二项Log istic模型进行分析， 通过Hosmer and Lemeshow 检验，表现较好（见表3）。回归结果见（表2），虽然（表2）没有给出Logistic回归的标准化回归系数， 但给出了偏回归系数β， 可通过系数β值的正负， 看其变化的方向。对于Logistic回归而言， 无需线性回归解释， 因而本文没有进行标准化处理。根据分析各变量的观测概率值（Sig）和Z２─Statistics， 可见在给定显著性水平下（见表下*）， 性别、受教育程度、是否参加过技能培训、是否申请过扶贫贷款、对反贫困统计上有着显著影响，而值得注意的是通常被人们普遍认为的民族、人均耕地面积等重要因素在模型中却不具有统计显著性。具体分析如下：
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（一）女性比男性对贫困的影响更为显著，系数（0.7257）在95%的置信度上显著。在农村，越是贫困的地区，重男轻女的思想越是根深蒂固。在这种思想的影响下导致农村妇女文化素质偏低，缺乏致富技能。同时又由于缺乏卫生常识，医疗服务保障不到位等因素很多妇女生育后身体健康受损。对于这部分人来说更容易陷入贫困。
（二）民族因素对贫困的影响统计上不显著，回归系数（-0.1645）没有通过显著性检验。在以往的研究中大多数学者认为，民族因素与贫困问题有关，但本文通过实证分析认为，民族问题不是导致贫困的主要影响因素。
（三）受教育程度是影响贫困的主要因素，小学及以下学历在99% 的置信度下容易陷入贫困，而初中及初中以上学历能显著地反贫困且学历越高越不容易陷入贫困，在这一点上模型的描述与以往学者的观点是一致的。
（四）人均耕地面积不是影响贫困的主要因素，回归系数没有通过统计显著性检验。值得注意的是，以往的研究认为，人均耕地越多，越不容易陷入贫困，这与模型的描述恰好相反。这一结果非常值得引起我们的注意，因为它将为今后建立可持续型反贫困机制提供重要的解决思路和数据支撑。
（五）有过技能培训的农民不易陷入贫困，在95% 的置信度上通过显著性检验。但是家里有人外出务工不能帮助反贫困，增加反贫困的概率统计上不显著，是否申请过扶贫贷款也能增加反贫困的概率，在95% 的置信度上通过显著性检验。 表2 Logistic模型回归结果 Model regressive results
注：*、**、***表示在10%、5%和1%的水平上显著。 表3 H-L检验
Table 4 Hosmer and Lemeshow test
三、对贵州农村建立可持续型反贫困机制的建议
经过近年来中央惠农强农政策力度的加大，农村绝对贫困人口迅速减少，大多数地区的贫困问题得到了不同程度的解决。但必须清醒的认识到，我国总体上区域发展差异持续拉大使得区域间农村经济分化也日益明显。尤其是贵州地处我国内陆山区，农村经济与我国整体经济的高速发展形成强烈的反差，贵州很多地区都还处于绝对贫困状态。以往的实践告诉我们，仅仅依靠政府的反贫困财政政策来完全摆脱贫困就如给一个本身没有造血功能的病人输血一样，不能解决根本问题。如何建立一种可持续的反贫困机制显得尤为重要。结合本文前面的模型分析，本文对如何建立可持续型反贫困机制提出以下几点建议：