賀楊++楊晨++劉菲++王越++熊殊穎

摘 要 目的：以全國(guó)農(nóng)村地區(qū)家戶成員為研究樣本，研究性別對(duì)經(jīng)濟(jì)參與能力被剝奪的影響；方法：從2013年中國(guó)家庭收入調(diào)查（CHIP）中獲取全國(guó)農(nóng)村地區(qū)的樣本數(shù)據(jù)，采用二分類logistic回歸分析數(shù)據(jù)；結(jié)果：性別主要通過(guò)與就業(yè)情況形成顯著影響而影響經(jīng)濟(jì)發(fā)展能力；結(jié)論：未來(lái)扶貧政策應(yīng)繼續(xù)向貧困婦女傾斜，并進(jìn)一步促進(jìn)性別平等教育。

關(guān)鍵詞 經(jīng)濟(jì)參與能力；婦女貧困；二分類logistic回歸；性別平等

能力貧困理論的發(fā)展使各國(guó)對(duì)于貧困的界定已經(jīng)不只局限于收入方面，而更多地關(guān)注健康、教育與居住等能力的缺失（Sen，1999）。[1]為此，聯(lián)合國(guó)開(kāi)發(fā)計(jì)劃署（The United Nations Development Programme，UNDP）在1996年的《人類發(fā)展報(bào)告》中引入從三個(gè)能力方面定義“貧困”的能力貧困指標(biāo)（Capability Poverty Measurement，CPM）[2]。而劉爽（2001）認(rèn)為，現(xiàn)代社會(huì)對(duì)于貧困的界定從能力來(lái)看，除了UNDP所提出的三個(gè)方面之外，還應(yīng)包括經(jīng)濟(jì)發(fā)展能力（參與社會(huì)就業(yè)分工、賺取收入）、參與決策的能力、社會(huì)認(rèn)知能力、支配個(gè)人生活的能力等諸多方面。[3]馬用浩（2003）提出，從人力資本存量即城市貧困人口已經(jīng)接受教育的狀況（ 以平均受教育年限衡量）來(lái)看，文化程度低是其典型特征之一。[4]由上述可知，在能力貧困的研究中，受教育程度低是接受教育與獲得知識(shí)的能力貧困的關(guān)鍵，并以人力資本的方式影響著就業(yè)質(zhì)量，進(jìn)而影響個(gè)體的經(jīng)濟(jì)參與能力以及圍繞其發(fā)展的其他能力，如資源獲取能力、參與決策能力等。在能力貧困理論不斷發(fā)展的同時(shí)，由性別差異導(dǎo)致的婦女貧困也受到更多的關(guān)注與重視。在我國(guó)，婦女反貧困活動(dòng)是國(guó)家反貧困計(jì)劃的重要組成部分，受到國(guó)家的高度重視，在1996年，國(guó)務(wù)院扶貧辦就和全國(guó)婦聯(lián)聯(lián)合發(fā)文倡導(dǎo)開(kāi)展“巾幗扶貧行動(dòng)”，旨在幫助婦女?dāng)[脫經(jīng)濟(jì)貧困。[4]隨后20多年，在政府的扶貧工作幫助下，我國(guó)貧困在性別上的收入支配差異逐漸縮小，然而在經(jīng)濟(jì)參與能力方面，縮小后的性別差異究竟具體有多大還不得知之，目前的相關(guān)研究也主要從定性方面進(jìn)行探討，因此，本研究通過(guò)分析2013年中國(guó)家庭收入調(diào)查（ChineseHouseholdIncome Project Survey，CHIP）中全國(guó)農(nóng)村地區(qū)的樣本數(shù)據(jù)，運(yùn)用二分類logistic回歸分析探討性別因素對(duì)于經(jīng)濟(jì)參與能力的影響程度。

一、樣本選擇與變量定義

本研究采用的數(shù)據(jù)源于2013年CHIP2。由于CHIP的問(wèn)卷包括后續(xù)追蹤調(diào)查問(wèn)卷，因此為使所采用的問(wèn)卷信息前后保持一致，本研究以住戶為單位，以住戶成員為研究對(duì)象從CHIP調(diào)查數(shù)據(jù)中篩選出39065個(gè)個(gè)體樣本進(jìn)行研究。

在本研究中統(tǒng)計(jì)的趨向目標(biāo)是人口經(jīng)濟(jì)參與能力的被剝奪情況，即經(jīng)濟(jì)參與能力貧困情況，本研究參考John Ele-Ojo Ataguba等（2013）對(duì)多維貧困指標(biāo)的選取，經(jīng)濟(jì)參與能力包括受教育程度、就業(yè)情況和就業(yè)質(zhì)量，對(duì)就業(yè)質(zhì)量從就業(yè)薪酬（是否高于最低水平工資）和工作穩(wěn)定性（長(zhǎng)短期）兩個(gè)角度方面進(jìn)行評(píng)價(jià)[5]。由于CHIP問(wèn)卷可供使用的調(diào)查項(xiàng)目具有有限性，并考慮到對(duì)于農(nóng)村地區(qū)，外出一般意味著更多的工作機(jī)會(huì)，平均工資比本地高，因此本研究以就業(yè)范圍（是否外出）代替工資水平（是否高于最低水平工資）作為就業(yè)薪酬的評(píng)價(jià)指標(biāo)。最終，本研究選取教育程度y1（教育程度是否達(dá)到初中）、就業(yè)情況y2（就業(yè)失業(yè)）、勞動(dòng)合同性質(zhì)y3（長(zhǎng)短期）、就業(yè)范圍y4（是否外出）等作為因變量，其中，勞動(dòng)合同性質(zhì)與就業(yè)范圍反映就業(yè)質(zhì)量，并采取簡(jiǎn)化Alkire和Foster（2007）[6]的多維貧困指數(shù)的方式，即假設(shè)剝奪臨界值為1即處于經(jīng)濟(jì)發(fā)展能力貧困，即只要四個(gè)因變量至少滿足一個(gè)即處于被剝奪狀態(tài)，我們就認(rèn)為個(gè)體處于經(jīng)濟(jì)發(fā)展能力貧困狀態(tài)。因變量y1，y2，y3，y4為二分類變量，分別定義為yi=0和yi=1（i=1，2，3，4），自變量的定義與標(biāo)示見(jiàn)表1。

二、模型選擇

因變量的取值如果只有2個(gè)或2種可能結(jié)果（通常編碼為“0”與“1”兩個(gè)數(shù)值），因變量為互斥的二分類變量，從而不是連續(xù)性變量，因此不呈正態(tài)分布，而自變量對(duì)結(jié)果產(chǎn)生的影響不一定是線性時(shí)，用線性回歸分析就不夠合理，需用二分類Logistic回歸分析來(lái)處理這類數(shù)據(jù)。

二分類因變量y的取值有2種可能，分別為0和1。設(shè)結(jié)果y=1的概率為p，y=0的概率則為1-p。假設(shè)x1，x2，…，xm表示為結(jié)果y的m個(gè)影響因素，用logistic回歸公式表示2個(gè)事件y=1和y=0發(fā)生的概率比值，取其自然對(duì)數(shù)則得到方程式如下：

式中，β0為方程的常數(shù)項(xiàng)，β1，β2，…，βm是模型的參數(shù)，稱為回歸系數(shù)。而不同回歸系數(shù)表明其對(duì)事件y=1發(fā)生的不同的影響程度與作用方向。

三、結(jié)果與分析

（一）自變量的篩選

本研究采用逐步后退法篩選自變量，以α=0.05作為自變量納入和剔除方程的標(biāo)準(zhǔn)。具體是先將自變量引入方程，按自變量在方程中對(duì)因變量貢獻(xiàn)的大小，由小到大逐個(gè)剔除，每剔除一個(gè)對(duì)因變量貢獻(xiàn)最小且無(wú)統(tǒng)計(jì)學(xué)意義的變量后，都要對(duì)方程外的自變量進(jìn)行假設(shè)檢驗(yàn)，以評(píng)價(jià)其是否有引入方程的價(jià)值，剔除和引入交替進(jìn)行，直到方程中沒(méi)有自變量可以剔除，方程外也沒(méi)有自變量可引入為止。最終4個(gè)方程分別保留 5，4，6，6 個(gè)自變量，自變量具體見(jiàn)表3，表4，表5，表6。

（二）模型擬合度檢驗(yàn)

由表2可知，對(duì)回歸方程進(jìn)行有效性檢驗(yàn)，顯著性水平為0.05，原假設(shè)為所有回歸系數(shù)同時(shí)為0，由于4個(gè)模型的概率P值（Sig.）小于顯著性水平，應(yīng)拒絕原假設(shè)，認(rèn)為所有回歸系數(shù)不同時(shí)為0，因此解釋變量的全體與Logit P之間的線性關(guān)系顯著，所以采用該模型是合理的。

此外，運(yùn)用卡方檢驗(yàn)對(duì)5個(gè)模型進(jìn)行擬合優(yōu)度檢驗(yàn)，從卡方分布表得到自由度為5， 顯著性水平為0.05時(shí)，卡方臨界值為1.145；自由度為6，顯著性水平為0.05時(shí)，卡方臨界值為1.635。從4個(gè)模型中計(jì)算的卡方值均大于其自由度所對(duì)應(yīng)的卡方臨界值，說(shuō)明4個(gè)回歸方程擬合良好。endprint

（三）模型結(jié)果分析

1.教育程度模型結(jié)果

本研究將教育程度作為被解釋變量，將性別、年齡、健康狀況、就業(yè)情況、戶口類型作為解釋變量進(jìn)行二項(xiàng)logistic回歸分析。

由表3可知，性別、年齡、健康狀況、就業(yè)失業(yè)情況、戶口類型這5個(gè)變量和常數(shù)項(xiàng)的系數(shù)的顯著性水平Sig.<0.05，表明它們和Logit P之間的都有顯著的線性關(guān)系，說(shuō)明各自變量及常數(shù)項(xiàng)的系數(shù)都具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義，即這些變量對(duì)方程具有高度的解釋作用。其性別的系數(shù)值為0.192，說(shuō)明其對(duì)教育程度的影響有著正向的較為明顯的影響。在年齡、健康狀況、就業(yè)情況與戶口類型相同的情況下，男性讀完初中（九年義務(wù)教育）的幾率比女性平均高0.192，即女性比男性未完成九年義務(wù)教育的比率更高。馬用浩（2003）認(rèn)為，接受教育與獲得知識(shí)的能力貧困意味著吸收知識(shí)的機(jī)會(huì)減少，并進(jìn)而影響就業(yè)質(zhì)量 [7]。而在我國(guó)，接受完整的九年義務(wù)教育可以基本滿足個(gè)人獲取和交流信息的能力要求， 因此可以說(shuō)，在其他條件相同的情況下，在教育程度方面，相對(duì)于男性，女性的經(jīng)濟(jì)發(fā)展能力被剝奪的可能性更高。

2.就業(yè)情況的模型結(jié)果

本研究將就業(yè)情況作為被解釋變量，將性別、年齡、教育程度、健康狀況作為解釋變量進(jìn)行二項(xiàng)logistic回歸分析。

由表4可知，性別、年齡、教育程度、健康狀況等4個(gè)解釋變量的Sig.均小于顯著性水平0.05，即它們和Logit P之間具有顯著的線性關(guān)系，表明此模型可用。由上述模型可知，在年齡、教育程度、健康情況相同的情況下，男性就業(yè)的幾率比女性平均高1.041，即女性比男性就業(yè)的比例更低。也可以說(shuō)在其他條件相同的情況下，相對(duì)于男性而言，在就業(yè)情況方面，女性的經(jīng)濟(jì)發(fā)展能力被剝奪的可能性更高。

3.就業(yè)質(zhì)量模型結(jié)果

（1）勞動(dòng)合同性質(zhì)

本研究將勞動(dòng)合同性質(zhì)作為被解釋變量，將性別、年齡、教育程度、健康狀況、殘疾狀況、戶口類型作為解釋變量進(jìn)行二項(xiàng)logistic回歸分析。

從表5中可以看出，性別、年齡、教育程度、健康狀況、殘疾狀況、戶口類型這6個(gè)變量和常數(shù)項(xiàng)的系數(shù)的顯著性水平Sig.<0.05，表明它們和Logit P之間的線性關(guān)系都是顯著的，這說(shuō)明各自變量及常數(shù)項(xiàng)的系數(shù)都具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義，即表明這些變量對(duì)方程具有高度的解釋作用。由上述模型可知，在年齡、教育程度、健康情況、殘疾情況與戶籍性質(zhì)相同的情況下，男性簽署長(zhǎng)期勞動(dòng)合同的幾率比女性平均高0.407。簽署長(zhǎng)期合同相較于短期合同，通常意味著工作具有更強(qiáng)的穩(wěn)定性，權(quán)益更容易得到保障，并且由于女性與男性在經(jīng)濟(jì)社會(huì)權(quán)利方面的差異，婦女在工作中的易受損壞性遠(yuǎn)比男性大[10]，則更加容易擴(kuò)大男女在就業(yè)質(zhì)量（如賺取同樣收入的勞力付出）的差距。因此可以說(shuō)，在模型其他條件相同的情況下，在就業(yè)質(zhì)量方面，相較于男性，女性經(jīng)濟(jì)參與能力被剝奪的可能性更高。

（2）就業(yè)范圍

本研究將就業(yè)范圍作為被解釋變量，將性別、年齡、教育程度、健康狀況、就業(yè)情況、戶口類型作為解釋變量進(jìn)行二項(xiàng)logistic回歸分析。

由表6可知，性別、年齡、教育程度、健康狀況、就業(yè)情況、戶口類型這6個(gè)變量和常數(shù)項(xiàng)的系數(shù)的顯著性水平Sig.<0.05，表明它們和Logit P之間的線性關(guān)系都具有顯著性，這說(shuō)明各自變量及常數(shù)項(xiàng)的系數(shù)都具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義，即表明這些變量對(duì)方程具有高度的解釋作用。由上述模型可知，在年齡、教育程度、健康情況、就業(yè)失業(yè)情況與戶口類型相同的情況下，男性外出的幾率比女性平均高0.718，即女性比男性外出的比例更低。也可以說(shuō)在其他條件相同的情況下，相對(duì)男性而言，女性外出的可能性更小，工作范圍更小。在中國(guó)，因?yàn)橥獬鼍蜆I(yè)使收入水平不斷得到提高[11]，且城市提供更多的就業(yè)與發(fā)展機(jī)會(huì)，賺取收入的能力也會(huì)得到提高，因此在農(nóng)村地區(qū)，選擇外出就業(yè)去經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)的城市的人越來(lái)越多，而賺取收入的能力在經(jīng)濟(jì)發(fā)展能力中都起著重要作用，因此在年齡、教育程度、健康情況、就業(yè)情況與戶口類型相同的情況下，在就業(yè)范圍方面，相較于男性，女性經(jīng)濟(jì)發(fā)展能力被剝奪的可能性更高。

四、結(jié)論、啟示與局限

（一）結(jié)論

綜上分析，得出結(jié)論如下：

本研究從CHIP問(wèn)卷調(diào)查中選取了7個(gè)調(diào)查項(xiàng)目作為自變量，即性別、年齡、健康狀況、教育程度、就業(yè)情況、戶口類型及是否殘疾，以教育程度、就業(yè)情況、勞動(dòng)合同性質(zhì)、就業(yè)范圍作為因變量。二分類logistic回歸分析結(jié)果表明，教育程度主要與健康狀況（系數(shù)值1.088）形成顯著影響，就業(yè)情況主要與性別（系數(shù)值1.041）形成顯著影響，就業(yè)范圍主要與就業(yè)情況（就業(yè)/失業(yè)，系數(shù)值1.233）、健康狀況（系數(shù)值1.385）形成顯著影響，勞動(dòng)合同性質(zhì)主要與健康狀況、教育程度、殘疾狀況形成顯著影響。性別對(duì)教育程度、勞動(dòng)合同性質(zhì)、就業(yè)范圍的影響不大（系數(shù)值分別為0.192、0.407、0.718），與就業(yè)情況具有顯著的正相關(guān)（系數(shù)值為1.041）。性別主要通過(guò)影響就業(yè)情況進(jìn)一步影響經(jīng)濟(jì)參與能力，即：在就業(yè)方面，女性相較男性，其經(jīng)濟(jì)參與能力更可能被剝奪。

（二）啟示

本文的研究結(jié)果對(duì)脫貧工作的進(jìn)一步開(kāi)展提供以下有益的啟示：

其一，今后的扶貧政策應(yīng)繼續(xù)在就業(yè)指導(dǎo)、就業(yè)培訓(xùn)方面對(duì)女性進(jìn)行傾斜。貧困婦女群體真正脫貧需要國(guó)家在政策上必須給予強(qiáng)有力的支持，必須要把她們作為特殊的群體區(qū)別對(duì)待，為她們創(chuàng)造應(yīng)有的發(fā)展機(jī)會(huì)和公平競(jìng)爭(zhēng)的氛圍。同時(shí)，推動(dòng)?jì)D女參與經(jīng)濟(jì)發(fā)展最關(guān)鍵的是經(jīng)濟(jì)發(fā)展能力和接受教育與獲得知識(shí)能力的根本性提高。通過(guò)就業(yè)指導(dǎo)、培訓(xùn)提高幫助女性學(xué)習(xí)獲取更多的知識(shí)，并進(jìn)而形成贏得收入、支配資源、參與決策的經(jīng)濟(jì)發(fā)展能力，這樣，貧困婦女才能真正擺脫貧困。

其二，婦女貧困應(yīng)注重男女平等教育。過(guò)去長(zhǎng)期社會(huì)認(rèn)定的僵化的性別角色使整個(gè)社會(huì)沒(méi)有給予婦女一個(gè)正確的定位，從而造成婦女在家庭、社會(huì)及社區(qū)中的利益和作用被忽視并因此產(chǎn)生貧困。社會(huì)認(rèn)知能力的不足是導(dǎo)致女性在就業(yè)方面受到不公平對(duì)待的重要原因，因此只有真正使性別平等教育落到實(shí)處，婦女的工作能力才能真正被發(fā)掘、發(fā)展。

（三）局限

本文至少在以下方面存在局限：其一，本研究中對(duì)能力貧困界定的局限。能力貧困是一個(gè)多維的貧困，包括獲取資源的能力、參與決策的能力、經(jīng)濟(jì)參與能力等多方面，但本研究?jī)H從經(jīng)濟(jì)參與能力方面研究，忽視了其他能力的缺乏對(duì)能力貧困的影響；其二，研究數(shù)據(jù)的局限。本研究所采用的分析數(shù)據(jù)為2013年CHIP樣本數(shù)據(jù)，考慮2013年到2017年的扶貧政策的進(jìn)一步實(shí)施，數(shù)據(jù)樣本的代表性有所不足。

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