中国农村的贫困特征与动态转换:收入贫困和多维贫困的对比分析

为实现2020年全面建成小康社会的目标,脱贫攻坚战须精准识别贫困人口。采用中国家庭追踪调查(CFPS)的农户数据,从收入和多维角度对比分析了我国农村2012—2016年的贫困程度和动态转换。研究发现,2014年我国农户收入贫困和多维贫困的重合度仅为18%,收入贫困概念遗漏了76%的多维贫困户,多维贫困概念遗漏了64%的收入贫困户。相对而言,低教育程度户主家庭和中西部家庭更易同时陷入收入贫困和多维贫困。从动态转换看,这两种贫困测量之间也存在很大的偏差,2012—2014年收入脱贫户中仅16%的农户同时实现了多维脱贫,2014—2016年也仅为18%,但是,处于深度多维贫困状态的农户比例几乎没有下降。基于上述测算结果,本文主张结合收入贫困和多维贫困评价指数实施精准扶贫、精准脱贫政策,同时要高度关注深度贫困人群和新增贫困人群,使得这些贫困家庭在收入、教育、健康、卫生等多方面实现脱贫。     

基于能力贫困理论的新疆连片特困地区主要民族多维贫困分析

[目的]考察新疆连片特困地区主要民族多维贫困的程度和特征,为新时期精准扶贫、精准脱贫提供有价值的参考。[方法]基于能力贫困理论构建新疆连片特困地区多维贫困识别指标体系,利用AF法,基于新疆连片特困地区农户生计调研数据测度汉族、维吾尔族、柯尔克孜族多维贫困的程度,利用对比分析的方法,并结合当地实际情况研究各主要民族多维贫困的特征,剖析其产生原因。[结果]连片特困地区各主要民族都面临着多维贫困问题,且非收入贫困比收入贫困严重;与汉族相比,维吾尔族和柯尔克孜族的多维贫困覆盖率高,贫困程度严重;从各维度对多维贫困指数的贡献率来看,汉族的教育维度贫困对多维贫困的贡献最大,维吾尔族和柯尔克孜族的收入、教育和健康维度贫困对多维贫困的贡献较大。[结论]收入低下和人力资本积累不足是新疆连片特困地区主要民族摆脱多维贫困的重要障碍,新时期反贫困工作应充分考虑各主要民族贫困的差异性和多维性特征,尤其要重视从人力资本方面提升贫困人口的自我发展能力。     

多维贫困视角下农户脱贫的指标构建与分析

精准识别的最终目标是保证有效的精准脱贫,多维贫困视角下的精准脱贫主要包括政策维度、发展维度和主观维度。研究发现:贫困农户脱贫的未来发展能力较低;贫困农户对于脱贫的认同度较低;五保贫困户相对于一般贫困户和低保贫困户而言更易发生"错退"现象。因此精准扶贫工作在保证有效脱贫的前提下,更要保证长期脱贫,通过建立多元化的贫困退出机制、融入社会力量关注扶贫问题等措施实现农户真正"摆脱贫困"。     

基于不同指标及权重选择的多维贫困测量——以山西省贫困县为例

近10多年来国内外在贫困理解上的一个重要突破,就是从单一的收入贫困转向多维贫困。但是,对多维贫困指数究竟如何结合国家和地区的实际选择合适的指标和权重,研究尚不够深入。本文以UNDP开发的多维贫困指数为基础,利用山西省贫困县的住户数据,通过调整多维贫困测量指标、指标取值和权重,考察其对多维贫困估计结果的影响。研究发现,调整后多维贫困指数值变化非常大。本文还研究了不同收入贫困标准和多维贫困定义组合下多维贫困户与收入贫困户之间的数量关系。研究结果表明:结合区域多维贫困的实际选择合适的指标、剥夺临界值和指标权重所建立的多维贫困指数,用以估计的多维贫困户可以覆盖76.8%的收入贫困户。     

共享发展视域下精准扶贫机制创新研究

共享发展理念来源于马克思主义人本思想,是效率和公平间动态博弈的新时代理论成果,内含全民性、全面性、共建性、渐进性特征,是指导精准扶贫机制创新的重要思路。在共享发展视域下,贫困户漏出、多维贫困、多元主体"变通与共谋"、非渐进扶贫等问题已经严重阻碍了精准扶贫推进。因此,精准扶贫亟须体制机制创新,建立健全多维贫困识别机制、"可行能力"培育机制、多元利益统筹机制以及精准扶贫管理机制。     

农户多维贫困及致贫机理研究——以甘肃省840份农户为例

贫困是人的可行能力在收入或消费、教育、就业、医疗卫生、社会保障、获取信息和技术的机会等多个维度被剥削的现象,多维贫困指数反映了贫困人口或家庭的多维贫困发生率及承受的剥削强度。借鉴Alkire and Foeter开发的多维贫困测量方法,并以此方法为基础设计调查问卷,采用分层随机抽样选取甘肃省13个村子进行调查研究,然后利用对甘肃省部分农户家庭的实地调研数据,从收入、教育、健康、生活水平和社会关系5个维度对贫困地区农户的多维贫困状况进行了测算与分解。结果表明,1~5个维度的多维贫困指数分别为28.8%、21.7%、16.3%、7.6%和1.1%;甘肃省农户家庭的"基本可行能力"被剥削的情况严重,贫困发生率高,贫困深度和贫困强度均高于其它省份或地区。从农户所处贫困的维度状况梳理出了甘肃省农户致贫的机理:受教育水平不足导致的"能力贫困"导致家庭普遍陷入多维贫困和低收入均衡水平,其贡献率随着贫困维度增加而递减,对绝对贫困的贡献较小;而收入和健康的贫困贡献率随着贫困维度的增加而上升,在绝对贫困家庭中,家庭成员不理想的健康状态,尤其是主要劳动力残疾或患有重大疾病使得家庭陷入"贫困的恶性循环"。未来政府扶贫政策制定和执行应根据致贫维度状况进行有效瞄准,更加关注农户遭受的"能力贫困"困境,提高扶贫效率。     

老水库移民多维贫困测量

改善老水库移民生存环境和发展条件等突出问题,保障他们的脱贫致富和长远发展是2020年实现全面小康的重要一环。基于A-F多维贫困测量的视角,将老水库移民贫困测量理论与实践相对接,分析发现老水库移民农户家庭存在较为普遍的多维贫困剥夺,在受剥夺的维度上,每个农户家庭均受到收入以外任意2个或以上的多维剥夺,特别是在教育与农技培训维度方面遭受的贫困剥夺情况较为严重。因此,对于老水库移民贫困家庭的精准识别、精准帮扶和精准脱贫,多维贫困指数及其分析框架具有更丰富的政策含义。     

精准扶贫时期财政扶贫与金融扶贫的绩效比较——基于扶贫对象贫困程度差异和多维贫困的视角

缺乏资金是贫困户的核心特征,财政扶贫和金融扶贫作为为贫困户提供资金的两种主要手段,被广泛应用于各国的减贫事业。本文基于扶贫对象贫困程度差异和多维贫困的视角,从理论上比较了财政扶贫和金融扶贫的减贫绩效,并使用11228户建档立卡贫困户的数据,运用分位数回归、有序Probit模型和Tobit模型对假说进行验证。研究发现:财政扶贫和金融扶贫均能显著增加贫困户的收入,且在精准扶贫时期,无论是否考虑政府公共财政投入,财政扶贫促进贫困户增收的效果均显著好于金融扶贫;财政扶贫和金融扶贫促进增收的效果因扶贫对象不同而存在差异,财政扶贫短期内更有利于边缘贫困户增收,而金融扶贫则更有利于深度贫困户增收且具有长期效应;金融扶贫能显著改善贫困户的多维贫困状况,但财政扶贫会使多维贫困状况恶化;财政扶贫可以提升金融扶贫缓解多维贫困的效果,金融扶贫也可以抑制财政扶贫带来的多维贫困状况恶化。     

精准扶贫视域下我国农村地区贫困人口识别机制研究

贫困人口识别是精准扶贫的重要前提和基础条件。本文首先对精准识别的概念进行界定,然后梳理了6省区的贫困人口识别方法,在此基础上,从信息维度、政策维度、方法维度以及识别标准等方面对既有贫困人口识别方法存在的共性问题进行了分析,最后从整合多维数据、创新扶贫政策、推广定量方法以及道德标准优先等角度提出了具有针对性的对策建议。     

农户多维贫困程度与特征分析——基于山西农村贫困监测数据

运用UNDP关于M P I计算方法,使用2009年山西省农村贫困监测数据,对农户多维贫困进行测算与比较分析,结果表明:16.1%的农户处于多维贫困中,教育维度贫困率17.8%,健康维度贫困率16.2%,生活水平维度贫困主要表现在生活燃料、住房、饮用水方面;多维贫困发生率与收入贫困发生率存在相关关系;不同区域农户多维贫困存在较大维度与程度差异。     

贫困地区农村居民收入流动研究——以甘肃省贫困县为例

本文从收入流动视角研究贫困地区农村居民个体动态收入特征,运用收入流动矩阵法测量贫困地区农村居民收入流动情况;研究结果显示:贫困地区农村居民长期贫困程度小于年度贫困,收入流动减缓了长期贫困程度,但贫困户即使脱离贫困,但脆弱性较强,返贫概率较大,其未来几年的平均收入仍较低;贫困地区农村居民收入流动的风险更大,收入缺乏稳定性,贫困地区贫困农户收入向上流动的概率较高,有利于贫困人口相对收入位置上升,有利于贫困户脱贫。     

精准扶贫的难点、对策与路径选择

目前,精准扶贫的实际执行效果并不令人满意,主要原因在于精准扶贫中出现了突出的对贫困户的排斥现象,包括在精准识别环节对贫困人口规模的人为限定形成的规模排斥、集中连片扶贫开发对片区外贫困群体的区域排斥,以及自上而下的贫困村和贫困户识别过程中对贫困群体的恶意排斥和过失排斥等。要真正实现精准扶贫,应该尽早开展国家级和省级的贫困普查,对贫困村实施分类管理,采取自上而下和自下而上融合的贫困户识别和帮扶机制。同时,购买独立第三方社会服务来协助和监督整个过程。当然,减贫投入必须足够,不能期待依靠地方配套来实现精准扶贫目标。     

2020年后中国多维相对贫困标准:国际经验与政策取向

2020年后,中国扶贫工作将由消除绝对贫困向缓解发展不平衡、不充分的相对贫困转变。本文首先回顾了绝对贫困和相对贫困标准的相关文献,基于可行能力理论从"贫"和"困"的视角构建了多维相对贫困标准概念框架,然后在对基本需要法和能力方法进行理论分析的基础上,结合典型国家的国别经验研究,提出了中国2020年后多维相对贫困标准的政策取向。本文认为,2020年后中国应采用多维相对贫困标准,没有必要与OECD国家相对贫困标准接轨。多维相对贫困标准,既要包括反映"贫"的经济维度,也要包括反映"困"的社会发展维度,还要包括生态环境维度:在经济维度,需要考虑收入和就业两个方面;在社会发展维度,需要考虑教育、健康、社会保障、信息获得等方面;而新发展理念以及生态补偿脱贫实践经验要求把生态环境纳入多维贫困框架中。     

甘南藏族自治州县域视角多维贫困测算

本文通过甘南藏族自治州七个县2013-2017年统计年鉴数据,得到甘南藏族自治州各县多维贫困指数,基于各县多维贫困指数在时间上以及空间上的变化分析,构建多维贫困指数评价指标体系,使用熵权法确定各指标权重、然后通过Kriging空间插值法对甘南州各县的多维贫困指数进行空间差异分析,各县多维贫困指数呈增长趋势,教育、医疗、社会福利等维度对多维贫困贡献度较低,第一产业产值、地区生产总值对多维贫困贡献度较高。基于此,并提出以下政策建议:摒弃以往单一维度的贫困瞄准机制,保证精准扶贫;基于多维贫困特征,精准扶贫;建立多维贫困评估机制。     

社会资本对多维贫困的影响研究——来自陕西省延安市513个退耕农户的微观调查数据

研究生态脆弱区多维贫困的产生原因及影响机理,对农村地区减贫和长期可持续发展具有重要的理论和实践意义。本文以黄土高原退耕还林区为例,对农户的多维贫困进行了测度和识别,并利用微观调查数据和Probit、Tobit模型,实证研究了社会资本对贫困地区农户多维贫困的影响。研究表明,黄土高原退耕还林区农户贫困发生率较高,37. 82%的农户陷入多维贫困,25. 93%的农户收入维度贫困;社会网络、社会信任、社会参与均对多维贫困指数和多维贫困识别有显著的负向影响;社会声望对多维贫困识别影响显著,但对多维贫困指数影响不显著;总社会资本量能显著抑制农户多维贫困的发生概率和减轻贫困程度。此外,家庭成员是否居住在一起对农户多维贫困产生负向影响,相对于男性为户主的家庭,女性户主家庭更易产生贫困缺失。     

精准扶贫影响因素的探讨——以贵州省为例

为了帮助贫困人口摆脱贫困,从根本上消除贫困,实现可持续脱贫目标,习近平总书记提出了"精准扶贫"思想。本文以贵州省为研究对象,利用Eviews 8.0软件建立VAR模型探究贵州省精准扶贫的影响因素。研究表明贵州省全省公路通车里程、旅游业总收入、金融相关率以及农民人均可支配收入等因素会影响精准扶贫的效果,但各个因素影响不尽相同,其中金融相关率的影响最大。因此本文建议将贵州省的精准扶贫工作重心放在金融精准扶贫上,并从贫困户、金融机构两个方面给出了一些金融精准扶贫的对策建议。     

乡村振兴战略下连片特困地区劳动力流动减贫效应研究——基于收入贫困与多维贫困的双重视角

集中连片特困地区的贫困问题作为我国脱贫攻坚的重点和难点,如何精准识别连片特困地区绝对贫困农户和测度农户多维贫困状况,是实施精准扶贫政策和乡村振兴战略的前提条件。本文以集中连片特困地区的秦巴山区为例,基于陕西、甘肃和四川3省1316个农户的微观调查数据,运用Probit模型实证分析了劳动力流动对农户收入贫困及多维贫困的作用机理。研究表明:(1)劳动力流动比例每提升1单位,农户家庭陷入收入贫困的概率显著降低23.2%,陷入多维贫困的概率显著增加8.4%,表明劳动力流动会显著缓解农户收入贫困,但也会加剧农户多维贫困的发生;(2)在控制变量中,户主年龄、人口规模和户主婚姻对农户收入贫困有显著影响;户主婚姻、人口规模、抚养负担和医疗条件对农户多维贫困有显著影响。建议重点改善秦巴山区农户人居生活环境,提高基本生活保障和公共服务水平,减缓农户多维贫困的发生。     

农村空巢老人多维贫困测度及影响因素研究

[目的]在农村劳动力流失与老龄化的背景下,摸清我国农村空巢老人的多维贫困状况,找到解决农村空巢老人多维贫困的有效路径,为更好地开展精准扶贫提供理论和实践支撑。[方法]基于中国健康与养老追踪调查(CHARLS)共计2086份有效样本数据,运用AF方法从健康、经济状况、生活标准和社会参与4个维度来测量农村空巢老人多维贫困程度,并通过SPSS 17.0进行二元分类Logistic回归分析实证研究农村空巢老人多维贫困的影响因素。[结果]健康、生活标准、社会参与对农村空巢老人多维贫困的贡献率较高,其中健康维度中的慢性病指标影响最大,而经济状况方面的剥夺程度最低。在地区差异上,中部地区在健康和生活标准方面存在较深的剥夺,西部地区则在经济状况和社会参与方面存在较深的剥夺。拥有在世子女、社会支持和村委会关心对农村空巢老人多维贫困具有正向缓解作用,但是具有孤独感、在世子女数量越多或者对子女关系不满意的农村空巢老人陷入多维贫困的可能性更高。[结论]为缓解农村空巢老人多维贫困,在关注其收入贫困之外,一方面要重视改善其生活保障机制和人居环境,另一方面,更要增强人文关怀和提升老人社会参与感。     

进城农民工家庭贫困的测量与分析——基于“收入—消费—多维”视角

本文从"收入—消费—多维"视角探究了中国进城农民工家庭贫困的规模、程度、空间分异及其内在规律。研究结果表明:当前进城农民工家庭的贫困类型以消费贫困和选择性贫困为主,同时相对贫困问题较为严重。进城农民工家庭抵御外部因素对收入冲击的能力远弱于抵御外部因素对消费冲击的能力,此种情况在中部地区尤甚。中部地区进城农民工家庭的多维贫困最轻微,而西部地区最严重,且随着贫困维数的提高,相应维数的贫困发生率总体呈下降趋势。分维度和区域考察,教育维度贫困是造成中国及东部、中部、西部地区进城农民工家庭多维贫困的最主要因素,健康维度贫困只是导致东北地区进城农民工家庭多维贫困的最主要因素,生活方面的卫生厕所、沐浴设施、炊用能源以及资产数量等维度的被剥夺情况最严重。经济落后地区进城农民工家庭的多种贫困发生率、平均剥夺份额和多维贫困的最高维数并不必然高于经济发达地区进城农民工家庭。进城农民工家庭十维脱贫率同n维(1≤n≤8)贫困发生率之和相近,其中,西部地区和东北地区的进城农民工家庭十维脱贫率低于中国平均水平。此外,进城农民工家庭收入(或消费)贫困与多维贫困属于互补关系,二者兼具差异性和关联性。     

精准扶贫提高了贫困户的幸福感吗——基于CLDS数据的实证分析

精准扶贫是中国新时期农村贫困治理的基本方略,在帮助贫困人口脱贫增收等客观福利方面取得了显著的成效,但对贫困户主观幸福感的影响尚不明晰。本文基于中国劳动力动态调查(CLDS)2014年和2016年两期面板数据,采用倾向得分匹配双重差分(PSM-DID)模型,评估了精准扶贫对贫困户主观幸福感的影响,在此基础上运用中介效应模型进一步探究精准扶贫对贫困户主观幸福感产生影响的传导机制。研究结果表明,(1)精准扶贫政策总体上提高了贫困户的主观幸福感。(2)通过进一步细分扶贫政策类型得出,瞄准人力资本改善的能力培育型扶贫政策能够显著提高贫困户的主观幸福感,但直接给予经济物质支持的扶贫政策并未对贫困户的主观幸福感产生显著影响。(3)相较于年轻和深度贫困户,精准扶贫对主观幸福感的提升作用在老年贫困户和一般贫困群体中更加显著。(4)从精准扶贫对贫困户主观幸福感产生影响的传导机制分析发现,精准扶贫能够直接帮助贫困户增加经济收入,间接提升其主观社会地位并增强其村庄归属感,进而提升其主观幸福感。