收入贫困与多维贫困视角下中国农村家庭致贫机理研究

本文利用2012年中国家庭追踪调查数据(CFPS),分析了收入贫困与多维贫困的关联性,并依据收入贫困和多维贫困双重识别标准下农村家庭的不重叠性,从家庭人口特征、生产经营特征、资本特征、社会关系特征和村庄地理环境角度,对农村收入贫困家庭和多维贫困家庭的致贫机理进行了实证分析.研究结论表明:(1)土地流转、当地医疗卫生条件越好,越利于两类家庭摆脱贫困;(2)土地面积、组织成员、当地教育条件、地区类型对于两类家庭具有相反的影响;(3)劳动力人数、户口类型、家庭经营、住房拥有情况仅对收入贫困家庭具有显著影响;家庭社会地位、地貌特征仅对多维贫困家庭具有显著影响.因此,未来扶贫工作应该针对不同类型家庭的致贫因素采取差异化的扶贫方式.     

中国多维贫困的动态测算、结构分解与精准扶贫

贫困的多维福利剥夺程度高低和持续时间长短是近年来理论界关注的焦点,也是政府制定精准扶贫政策的重要理论依据.文章综合Alkire和Foster(2011)提出的多维贫困测算方法和Foster(2009)提出的长期贫困测算方法,构建了长期多维贫困指数和暂时多维贫困指数,实证分析了中国的贫困状况,并进行了城乡分解、指标分解和区域分解.结果发现:第一,样本家庭在多维视角下的长期贫困比例要高于暂时贫困,这与单一地从收入角度来分析长期贫困和暂时贫困的结论恰好相反;第二,对于所有类型的贫困而言,教育年限、医疗保险和健康的贡献度都排在前三位,但健康对于长期贫困人口的贡献度要明显高于暂时贫困;第三,总体看来,农村的多维贫困程度不仅高于城市,而且很多指标的贫困持续时间也要高于城市;第四,从四大区域看,经济发展水平较低的中西部地区,长期多维贫困程度要高于东部和东北部地区.     

生命周期视角下收入主导型多维贫困的识别与成因分析

本文根据我国扶贫政策的目标构建了“收入主导型”的多维贫困识别指标，并对成人和儿童设置了差异化的多维贫困识别标准，以此为基础运用CFPS数据度量了我国多维贫困的程度，最后进一步探究多维贫困产生的原因。有74%的儿童存在至少一个维度上的贫困。儿童的多维贫困程度比成人严重，儿童健康和教育维度贫困率都在20%左右，亟须从生命周期视角下构建精准扶贫政策体系。对多维贫困影响因素的分析结果显示，人力资本因素、家庭负债情况等因素影响显著，折射出教育扶贫、金融扶贫等政策的必要性和紧迫性。     

农村普惠金融发展与我国减贫可持续性——基于多维相对贫困和贫困脆弱性的双重视角

解决多维相对贫困问题并降低贫困脆弱性是保证我国减贫成果可持续的关键。本文使用2015—2019年中国家庭金融调查(CHFS)数据，构建村庄层面的农村普惠金融指数、农村多维相对贫困指数和贫困脆弱性指标，使用双变量probit模型，分析农村普惠金融对多维相对贫困与贫困脆弱性的影响。研究发现：现阶段影响农村家庭轻度和深度多维相对贫困的重要非经济因素是农民信息获取劣势和受教育程度不足，且深度贫困脆弱性家庭占比居高不下是造成未来农村脱贫人口返贫的主要风险；虽然我国的农村普惠金融发展存在区域非均衡性，但整体上农村普惠金融能有效缓解农村家庭的多维相对贫困和轻度贫困脆弱性，而对深度贫困脆弱性的减缓尚需结合其他手段；降低农村家庭面临的信贷约束，是农村普惠金融促进其摆脱多维相对贫困并降低贫困脆弱性的重要渠道。     

转型时期中国贫困的动态多维度测量

以MPI多维贫困指数为基准,增加收入维度,组成4个维度共11项指标,并以中国1989²009年健康与营养调查数据为依据,借助主成分分析法进行非等权重赋值,考察了中国多维贫困的动态变化。结果表明:农村多维贫困为中国贫困的主要致因,所占比重约为城市贫困的5.67倍;城乡贫困差距不断缩小,农村减贫效果优于城市;贵州、河南、广西、湖南和湖北5省的收入贫困发生率较高,而多维贫困程度最低的却是湖南,其次为湖北;指标非等权重下,卫生设施、做饭燃料、受教育年限和收入4项指标对总体贫困的影响较大,应确定为重点扶贫方向。     

移民搬迁农户的贫困类型及影响因素分析——基于陕南安康的抽样调查

研究陕南移民搬迁农户的贫困类型和成因有利于建立精准的扶贫工作机制。本文基于2011年陕南安康市的农户抽样调查数据,运用多分类Logistic模型实证分析了移民搬迁农户贫困类型的影响因素。通过综合考虑收入和消费标准,可以将移民搬迁农户分为选择性贫困、暂时性贫困和持久性贫困三种类型。收入高于贫困线而消费比贫困线低的农户所占比例为28.57%,这种贫困类型属于选择性贫困。实证分析的结果发现,自愿搬迁和集中安置对农户摆脱持久性贫困有显著帮助,而2011年的搬迁农户更容易走出选择性贫困陷阱。此外,农户的家庭和社区特征以及生计类型对他们是否陷入贫困有显著影响。     

武陵山片区多维贫困度量及其空间表征

连片特困地区是我国当今扶贫攻坚的主要战场,精准识别贫困人口及贫困类型是开展精准扶贫的关键。从多维贫困指数及发生率角度探讨我国扶贫问题已成为当今国内研究的焦点。在科学、系统设计多维贫困测算指标的基础上,以武陵山片区扶贫重点市(州)为例,构建基于"单维度、多维度识别及贫困加总/分解"多维贫困测算法对研究区域贫困人口进行测算与分析。利用Kriging法对非样本点进行空间插值,从而系统、合理地分析研究区域多维贫困的空间分布状况。结果显示:武陵山片区农村家庭存在多个维度的贫困,多维贫困发生率较高,多维贫困家庭达到了70.9%,重度贫困家庭达到了40.1%;多维贫困指数较高,其中燃料、人均收入、教育年限对贫困指数的影响较大;此外,不同地区各贫困指标差异不同,地处武陵山片区的怀化及湘西自治州的农村多维贫困问题比较严重。     

“收入导向型”多维贫困的识别与流动性研究*——基于CFPS调查数据农村子样本的考察

本文结合收入及健康、教育、生活状况、卫生状况和食物支出五个非收入指标,构建了“收入导向型”多维贫困指数,采用中国家庭追踪调查（CFPS）数据的农村子样本,考察多维贫困的识别、追踪和流动性问题。在比较了6维贫困指标和多维贫困指标对贫困识别的效果后研究发现,仅依据收入、教育和生活状况三个维度即可有效识别和追踪贫困家庭,并且在这三个维度下均处于贫困状态的农村家庭跳出贫困陷阱的概率显著低于一般收入贫困家庭。研究表明,扶贫政策应当在减少收入贫困基础上更多关注多重剥夺对贫困家庭整体福利的影响,并致力于提高贫困家庭的持续脱贫能力以增强其跳出贫困陷阱的可能性。     

什么样的农户更容易贫困——家庭结构视角下的多维贫困精准识别研究

文章以全国191个贫困村3101户家庭的调查数据为基础,采用修正的FGT多维贫困测量方法测算了不同类型家庭的多维贫困状况,并使用Logit回归模型,对农户家庭类型与多维贫困发生率的关系进行了验证。结果表明,贫困地区的多维贫困发生率和多维贫困指数较高,当前建档立卡的识别结果存在一定程度的偏差和错漏。从家庭结构的特征来看,家庭结构为单身或夫妇、单亲与孩子、四代同堂的农户更容易陷入多维贫困;不同子女数量的二代家庭的多维贫困差异并不明显,子女数量并不必然导致家庭陷入多维贫困。此外,不同类型农户的多维贫困指标贡献率存在一定的差异,为此需要提供基于家庭结构差异的多元化识别和帮扶措施。     

农民家庭结构性贫困问题研究--以湖南省岳阳县云山乡为例

贫困是相对性与绝对性的统一。农民家庭结构性贫困是一定区域内在外部条件相同的条件下,农民家庭（农户）之间因人口结构、劳动力结构、婚姻结构、收支结构、生产条件结构等不同而产生的贫困。围绕“精准扶贫”,可以采取三大对策破解农民家庭结构性贫困：一是精准界定扶贫职责;二是精准确定扶贫对象;三是精准实施扶贫之策,包括健全农村社会保障体系,改善贫困农户生产条件,提高贫困农户劳动力素质,为贫困农户就近务工创造条件,引导贫困农户走合作化道路。     

基于能力剥夺视角的农村动态多维贫困研究——以山西省为例

能力贫困、动态贫困和多维贫困能够较为准确、全面地识别和反映贫困,因地制宜、精准施策是提高扶贫成效的关键。文章利用2010—2012年中国家庭追踪调查(CFPS)山西省农村成人面板数据,基于个人能力剥夺视角对山西省县域农村多维贫困进行测度,通过定序Probit模型探索其演变机理。研究发现:(1)山西省农村县域多维贫困差异不明显,这从理论上支撑了将扶贫攻坚主战场从贫困县转变为集中连片特困地区的合理性。(2)从事农业的农村人口更易陷入多维贫困,这成为农村劳动力持续转移的诱因。(3)当前有工作的农村人口摆脱贫困的可能性较大,应促进有能力的农村贫困人口就业,稳步有序推进新型城镇化。(4)绝对收入和相对收入对多维贫困产生的影响不显著,在精准扶贫过程中应区别对待"收入贫困"和"多维贫困"。     

农村非正规金融对多维资产贫困的减贫效应研究——基于CFPS微观家庭调查数据的分析

资产扶贫具有重要的主体培育和增能作用。本文在多维贫困理论和测度方法基础上构建了多维资产贫困指数,运用2012年和2014年中国家庭追踪调查(CFPS)数据,实证分析了农村家庭资产贫困的特征事实和非正规金融的多维减贫效应。研究发现:农村家庭资产缺乏现象较为普遍,无论是低收入家庭还是高收入家庭的资产积累都不理想;农村土地与住房的资产效应太弱导致高收入家庭将财富转化为住房资产时遭受了更严重的"隐性剥夺"。农村非正规金融对家庭收入与资产积累产生了显著的逆向分配作用,其更多地有利于中高收入家庭而不利于中低收入家庭多维资产贫困的减缓,由此扩大了农村中高与中低收入家庭多维资产贫困不平等程度。据此,应着手构建资产扶贫的政策体系,这对于乡村振兴及资产扶贫赋予脱贫人口持续发展能力意义重大。     

长期多维贫困、不平等与致贫因素

本文利用Alkire&Foster(2011)多维贫困测度方法和Foster(2009)的持续时间分析法,构建了长期多维贫困与平均贫困持续时间指数,以CHNS数据为样本从静态和动态双重视角分析了我国的长期多维贫困程度,并通过多层回归模型探讨了致贫的宏微观因素。研究发现:长期多维贫困指数不仅能测度家庭贫困程度,还能反映贫困家庭平均贫困持续时间;相比城市家庭,农村家庭长期多维贫困发生率更高,但随着贫困持续时间的延长,城乡贫困家庭的平均被剥夺深度出现了明显的逆转,城市贫困家庭的贫困程度相对于农村更为严重;户籍制度能解释城乡家庭长期多维贫困发生率差异的43%,且能解释城乡贫困家庭的贫困不平等程度的17%;家庭的户主特征、社会关系、人口规模与结构、户籍制度等因素对长期多维贫困发生率及不平等有显著影响。     

乡村振兴重点帮扶县农村基本公共服务的多维减贫效应

为探究农村基本公共服务对多维贫困的减贫效应,文章利用2015—2018年云南省福贡县农村多维贫困监测的面板数据,在分别测算村级基本公共服务发展水平和多维贫困水平的基础上,构建时空关联分析模型和动态空间杜宾模型,从整体和分区、分维度层面实证分析探测村级基本公共服务对农户多维贫困的减贫效应。以云南福贡县为研究区的实证结果表明,基本公共服务对农村多维贫困存在减贫效应,且不同类型的农村基本公共服务的减贫效应存在差异。在整体层面,无论在短期还是长期影响下,医疗卫生、基础设施和社会保障服务的减贫效果较为突出,同时其直接效应比间接效应更为显著,表明农村基本公共服务的减贫效应以直接效应为主。在分区层面,多维贫困程度较轻的中段地区其教育、公共文化及信息化服务的减贫效果较好,同时存在间接效应能够缓解邻近地区多维贫困的状况。其中,多维贫困程度较深的研究区北段和南段,其医疗卫生、基础设施和社会保障服务的减贫效果尤为突出。     

共同富裕目标下农村相对贫困家庭多维贫困测度及分解

随着脱贫攻坚取得全面胜利,开展相对贫困治理成为我国当前扎实推进共同富裕目标实现的重要战略选择。共同富裕是相对贫困治理的目标指向,而相对贫困治理是共同富裕的前提手段。基于2018年中国家庭追踪调查数据和A-F方法的测算结果表明,我国农村相对贫困家庭的多维贫困指数维度贡献率由高到低依次为教育、生活水平、健康、劳动能力、医疗保险和住房,同时遭受5个以上维度或单一维度贫困的相对贫困家庭数量均较少,超过50%的相对贫困家庭同时遭受至少3个维度贫困;区域分解结果显示,西部地区多维贫困发生率和多维贫困严重程度最高,东部次之,中部最低;收入分解结果显示,收入越低的家庭多维贫困发生率越高,遭受的贫困维度越多,贫困程度越深。     

我国农户贫困动态演变影响因素分析——基于CHNS家庭微观数据的研究

动态贫困研究是从中长期考察家庭贫困状态,关注家庭贫困状态的脆弱性与发展演变。采用CHNS家庭微观数据,通过对我国农户动态贫困的研究发现:男性户主、年轻户主、人口规模较大、低人力资本、人均使用耕地面积越多的家庭,在一段时间内多次贫困发生概率较大;此外,我国农户动态贫困还表现出较强的区位特性。减贫政策应该从以下四方面改进:一是细分农村贫困人口类型,实施有针对性的扶贫政策;二是建立贫困家庭教育技能补贴制度;三是帮扶贫困地区开展非农或高附加值农业经济;四是建立有区域特征的扶贫开发机制。     

中国农村人口贫困变动研究——基于多维脱贫指数测度

本文通过多维贫困识别方法构建相应指数，提出了在返贫和脱贫不同方向上对多维贫困的变动进行分解的思路。同时，用2010—2014年中国家庭追踪调查数据对中国农村人口多维贫困的变动进行了分解，得出以下结论：第一，收入依然是农村人口多维贫困的主要维度，但在改善收入贫困的同时应该防范健康维度返贫的风险。第二，农村人口的多维贫困状况在不断改善，但是由于返贫的影响，脱贫的效果受到了较大削弱，因此在注重脱贫的同时，不应忽视返贫的风险。第三，持续贫困人口贫困状况虽然后来有所改善，但是2012年的恶化状况提示我们对于暂时未能脱贫的人口，还需要采取措施缓解其贫困状况。     

“错位”还是“精准”:最低生活保障与农户多维贫困

该文基于2014年中国家庭追踪调查数据,构建农户多维贫困指标,实证分析了农村最低生活保障对农户多维贫困的影响。研究发现,农村最低生活保障制度未能有效改善农户多维贫困。通过解释机制发现:农村最低生活保障不但存在"瞄准错位"问题,还造成了严重的"福利依赖"现象,进而弱化了农村最低生活保障制度的减贫效应。因此,在精准扶贫战略实施过程中,完善农村最低生活保障制度的瞄准机制与退出机制,更有利于我国在2020年实现全面脱贫的目标。     

农户多维相对贫困与生计多样性的耦合关系——以安徽省阜南县为例

缓解多维相对贫困，因地制宜制定农村低收入家庭相对贫困防御机制是巩固拓展脱贫攻坚成果的落脚点。研究农户多维相对贫困与生计多样性的耦合关系为世界减贫提供理论参考。以阜南县686户受访家庭为研究对象，运用多维相对贫困测度模型、生计多样性测度模型、耦合协调度模型以及地理探测器等方法，测度不同生计农户的多维相对贫困程度，探究低收入群体生计多样性和生计可持续发展路径。结果表明：(1)不同生计类型农户多维相对贫困指数具有一定差异，外出务工型农户相对贫困程度最低，相反，政府兜底型农户相对贫困程度最高。(2)生计多样性测度结果显示，兼业型农户指数最高，农业主导型和外出务工型次之，政府兜底型农户生计多样性指数最低。(3)受访农户多维相对贫困与生计多样性耦合关系类型多属于过渡类。不同耦合协调类型农户的影响因素差异较大，是家庭因素、经济条件、地理区位和资源禀赋相互作用共同推动的结果。     

生态敏感区农户多维贫困测度及影响因素分析——以河南省淅川县3个村为例

通过借鉴MPI方法,使用河南省淅川县146户被调查农户的教育、健康、生活水平3个维度的7个指标数据对农户多维贫困进行测量。样本中,农户多维贫困特征明显,有较大比例的农户处于收入维度之外的多维贫困状态,房屋结构、家庭收入主要来源、医疗支出为家庭主要的致贫因素。此外,从个体、家庭、村庄等方面对农户处于多维贫困状态的影响因子进行分析,结果显示,户主年龄、户主受教育程度、家庭学生数量、外出务工劳动力数量、村庄水利设施状况、村庄到县城的距离6个影响因子均对农户处于多维贫困状况具有显著影响。最后,针对被调查农户多维贫困程度,扶贫措施应将家户健康、教育维度的因素考虑在内,实施精准扶贫,精准脱贫,逐步提高农户生活水平。