張淑輝

摘?要：貧困問題研究的多維視角是制定與實施扶貧政策的重要著力點。本文利用山西省和甘肅省515戶農(nóng)戶的微觀調(diào)研數(shù)據(jù)，運用Logit模型和PSM估計檢驗合作經(jīng)濟組織的多維減貧效應。結(jié)果表明，合作經(jīng)濟組織對農(nóng)戶多維貧困狀況的改善有重要作用，參與合作經(jīng)濟組織能夠有效改善農(nóng)戶的人均收入水平，促進農(nóng)戶教育水平提高;但是否參與合作經(jīng)濟組織對農(nóng)戶健康貧困與信息貧困的影響并不呈顯著性差異。為持續(xù)而充分地發(fā)揮合作經(jīng)濟組織精準扶貧的作用，需要繼續(xù)加大對合作經(jīng)濟組織的扶持力度;高度重視其多維減貧作用;增強合作經(jīng)濟組織減貧理念，調(diào)動貧困農(nóng)戶參與合作經(jīng)濟組織的積極性;支持合作經(jīng)濟組織選擇適宜貧困農(nóng)戶生計發(fā)展的特色產(chǎn)業(yè)。

關(guān)鍵詞：合作經(jīng)濟組織;多維減貧效應;貧困農(nóng)戶;收入效應;教育貧困減緩

中圖分類號：F306.4??文獻標識碼：A

文章編號：1000-176X（2019）10-0122-08

一、引?言

擺脫貧困是中國全面建成小康社會進程中的重要議題?，F(xiàn)有約3 000萬農(nóng)村貧困人口貧困程度較深、自身發(fā)展能力較弱，呈現(xiàn)“插花型”狀態(tài)分散分布在連片特困地區(qū)、革命老區(qū)、邊區(qū)，成為扶貧工作最難啃的硬骨頭。因此，脫貧攻堅面臨的形勢仍十分嚴峻。

中國農(nóng)戶貧困是一種多維貧困，且程度較深，多維度剝奪的農(nóng)戶家庭短期內(nèi)難以脫貧，處于持續(xù)性貧困狀態(tài)[1]。因此，反貧困問題研究需要從多維角度展開。合作經(jīng)濟組織作為農(nóng)業(yè)供給側(cè)改革的重要力量，是市場化取向改革與農(nóng)業(yè)弱質(zhì)性相結(jié)合的結(jié)果，具有“天然益貧傾向和功能”，被視為一個由貧困群體通過自助和互助而實現(xiàn)益貧和脫貧的理想載體。自20世紀80年代以農(nóng)民合作社為主流的農(nóng)村新型合作經(jīng)濟組織悄然興起和蓬勃發(fā)展，截止2017年4月，中國注冊的農(nóng)民專業(yè)合作社數(shù)量已有188.8萬家，比10年前翻了73倍。近40年的實踐經(jīng)驗表明：合作經(jīng)濟組織是組成脫貧攻堅支撐保障體系的重要部分[2]，能精準瞄準與追蹤貧困農(nóng)戶，滿足農(nóng)戶的多樣化需求，在提高貧困農(nóng)戶的組織化程度、改善農(nóng)戶經(jīng)濟地位、增強農(nóng)戶自主發(fā)展意識、避免市場機會主義、優(yōu)化扶貧資源配置、提供社會化服務等方面發(fā)揮重要作用。合作經(jīng)濟組織扶貧模式已成為現(xiàn)階段扶貧攻堅的主要力量，是補齊“貧困戶脫貧、貧困縣摘帽的‘小康水平”目標“短板”的有效途徑。在實踐過程中，合作經(jīng)濟組織能否改善貧困農(nóng)戶教育、健康、生活水平等多重剝奪的福利損失，作用程度如何，對這些問題的回答將關(guān)系到合作經(jīng)濟組織扶貧行為的效果，關(guān)系到部門制定實施更為有效率的合作經(jīng)濟組織扶貧政策，成為新時期精準扶貧進程中備受關(guān)注的話題。

一、文獻回顧

對貧困的理解是貧困問題研究的起點。貧困是一個復雜的社會經(jīng)濟現(xiàn)象，在對貧困理論的研究以及反貧困的實踐中，人們對貧困的認識逐漸加深，從早期對貧困“物質(zhì)匱乏”的簡單認識到Sen[1]的“能力貧困”，到人類發(fā)展指數(shù)（HDI）的“收入、教育、健康”多維貧困，再到UNDP（2010）提出的健康、教育和生活條件的多維貧困指數(shù)MPI進行轉(zhuǎn)變。由此，學者們對貧困的理解突破了僅對貧困者經(jīng)濟狀況的關(guān)注，擴展了貧困問題的研究范疇，更能反映貧困的本質(zhì)?，F(xiàn)代信息技術(shù)的發(fā)展，“數(shù)字鴻溝”和“知識鴻溝”的存在，使得數(shù)字信息獲取能力、供給能力以及應用能力在內(nèi)的數(shù)字能力貧困成為新的維度的貧困。

扶貧實踐主張慎重、準確地應用現(xiàn)階段能取得的反貧困研究證據(jù)[2]。從多維視角下考察貧困時，學者們關(guān)注的焦點有兩個：一個是貧困剝奪維度的選擇。在多維貧困評價體系中突出扶貧標準如人均收入水平這個重要維度，使評價結(jié)果具備便利執(zhí)行的政策導向性;貧困維度的選擇要便于對貧困戶進行后期識別與追蹤。王小林和Alkire[3]從維度、樣本地區(qū)、城鄉(xiāng)三個層面測算了中國的多維貧困現(xiàn)狀。丁建軍[4]從經(jīng)濟貧困、人類貧困和信息貧困多維度考察貧困時序演變。張昭等[5]提出政策導向性的“收入導向型”多維貧困理念，認為扶貧政策應更多關(guān)注多重剝奪對貧困家庭整體福利的影響。另一個是多維貧困的測量方法。Alkire和Foster[6]提出了多維貧困的識別、加總和分解的A-F方法，其核心是“雙臨界值”;Alkire和Santos[7]考察了多維貧困指數(shù)的穩(wěn)健性與動態(tài)變化;侯亞景和周云波[8]參照UNDP提出的多維貧困指數(shù)（MPI），采用A-F方法對多維貧困家庭的致貧機理進行分析。

有關(guān)農(nóng)民合作社等合作經(jīng)濟組織扶貧效應研究學者們更多關(guān)注其提升農(nóng)戶收入效應方面，已有的研究結(jié)論并不一致。一些學者研究發(fā)現(xiàn)，合作經(jīng)濟組織能顯著提升核心成員或大規(guī)模農(nóng)戶的收入。廖小靜等[9]研究發(fā)現(xiàn)，農(nóng)民合作社促使高收入農(nóng)戶收入增長幅度大于低收入農(nóng)戶，核心成員的收益明顯高于普通社員。蘇群和陳杰[10]研究得出農(nóng)民專業(yè)合作社對大規(guī)模水稻種植農(nóng)戶的增收效果更顯著。另一些學者則關(guān)注到了合作經(jīng)濟組織有利于促進貧困農(nóng)戶、小規(guī)模經(jīng)營農(nóng)戶的收入增長效應。貧困農(nóng)戶和低收入農(nóng)戶參加農(nóng)民合作社的收入明顯增加，前者增加的幅度更大[11]。Ma和Abdulai[12]研究發(fā)現(xiàn)，合作社促進小規(guī)模蘋果種植戶收益多于中大規(guī)模種植戶。還有學者認為合作經(jīng)濟組織對扶貧具有負向作用。合作經(jīng)濟組織成員資源稟賦的差異影響成員結(jié)構(gòu)，隨著資源要素循環(huán)積累將進一步固化成員異質(zhì)性，進而影響權(quán)力格局，并決定利益分配格局，促使資源要素向核心成員集聚，造成普通成員的收益能力微弱[13]。

有研究表明，非收入維度存在剝奪會進一步增加貧困家庭脫貧的難度[5]。收入貧困與多維貧困之間是否存在關(guān)聯(lián)性，Bourguignon和Chakravarty[14]認為，收入貧困目標實現(xiàn)與非收入指標的剝奪之間不存在必然聯(lián)系，前者的減貧趨勢與后者之間并不同步，收入貧困不能代表非收入維度的剝奪;并且收入貧困與多維貧困是互補的，其對貧困人口的識別不具有重疊性;僅有約31%的貧困人口同時處于收入貧困和多維貧困的剝奪狀態(tài)。

從已有研究來看，大多數(shù)學者對合作經(jīng)濟組織扶貧效應的研究還停留在經(jīng)驗總結(jié)的層面，集中在制度分析和一般性統(tǒng)計描述，缺乏對扶貧效應的系統(tǒng)性和理論性分析。關(guān)于合作經(jīng)濟組織的減貧效應更多關(guān)注對農(nóng)戶收入單一貧困維度的影響，在非收入貧困維度的研究較為缺乏，尤其缺少合作經(jīng)濟組織多維減貧的量化研究。而單一的收入貧困視角已經(jīng)無法解釋現(xiàn)實中相對貧困的突出問題，且僅依據(jù)“收入”標準衡量的脫貧家庭具有較高不穩(wěn)定性和脆弱性，對貧困的認識和治理應考慮多個維度。為此，本文在已有研究基礎(chǔ)上，立足于中國農(nóng)村扶貧開發(fā)中貧困人口脫貧和退出機制，在分析農(nóng)村新型合作經(jīng)濟組織農(nóng)村新型合作經(jīng)濟組織主要包括專業(yè)合作社、具有股份化傾向的合作社和專業(yè)協(xié)會等，一般認為，農(nóng)民專業(yè)合作社和協(xié)會型合作社相對比較可能實現(xiàn)扶貧功能。（以下簡稱合作經(jīng)濟組織）提升貧困農(nóng)戶多維剝奪的福利水平的作用機理基礎(chǔ)上，利用山西省和甘肅省515戶農(nóng)戶微觀調(diào)研數(shù)據(jù)，考察合作經(jīng)濟組織的多維減貧效應，并制定相應政策以保障合作經(jīng)濟組織持續(xù)對農(nóng)戶發(fā)揮減貧增收作用，跳離貧困陷阱。

二、分析邏輯及假設(shè)提出

貧困是人的可行能力在多個維度被剝削現(xiàn)象，多維貧困指數(shù)反映了貧困農(nóng)戶的多維貧困發(fā)生率及承受的剝削強度。依據(jù)已有貧困剝奪維度的選擇，本文將多維貧困劃分為農(nóng)戶收入、教育、健康和信息貧困四個方面，從多維視角考察合作經(jīng)濟組織對貧困農(nóng)戶的減貧效應。

合作經(jīng)濟組織被認為是有助于促進農(nóng)民增收的組織制度創(chuàng)新。合作經(jīng)濟組織通過對貧困農(nóng)戶發(fā)揮組織和帶動作用，促使農(nóng)戶獲取“合作互助”與“政策扶持”的雙重紅利，顯著提高貧困農(nóng)戶收入。合作經(jīng)濟組織能實現(xiàn)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和經(jīng)營組織化，使農(nóng)戶生產(chǎn)經(jīng)營的范圍由第一產(chǎn)業(yè)向工業(yè)、服務業(yè)領(lǐng)域延伸，既能提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率，幫助成員獲得規(guī)模經(jīng)濟和范圍經(jīng)濟，也能增加成員獲取市場準入的機會，降低自然風險與市場風險，獲得種植養(yǎng)殖業(yè)正常收入并分享第二三產(chǎn)業(yè)的部分利潤，擴大增收空間。另外，扶貧實踐中出現(xiàn)的合作經(jīng)濟組織提供貸款、貧困戶無息“按揭”新模式既提供給貧困農(nóng)戶住房保障，提升生活質(zhì)量，也能在一定程度上滿足合作經(jīng)濟組織的用人需求，實現(xiàn)雙贏，變“輸血”為“造血”，讓貧困地區(qū)的扶貧攻堅呈現(xiàn)一種新的形態(tài)。基于此，筆者提出如下假設(shè)：

假設(shè)1：合作經(jīng)濟組織有利于農(nóng)戶收入貧困的減少。

多元貧困理論視域下，緩解農(nóng)戶能力貧困是反貧困的關(guān)鍵著力點[15]。合作經(jīng)濟組織緩解貧困群體能力貧困的關(guān)鍵點在于挖掘農(nóng)戶的人力資本潛力，健康與教育所體現(xiàn)的人力資本是影響農(nóng)戶收入水平的顯著因素，對農(nóng)村減貧具有顯著作用[16]。地方政府培育發(fā)展合作經(jīng)濟組織的過程，相當于賦權(quán)于組織成員，由向貧困農(nóng)戶社會層面賦權(quán)轉(zhuǎn)向個體層面賦權(quán)。通過合作經(jīng)濟組織賦權(quán)于貧困農(nóng)戶，給其提供了在“干中學”與繼續(xù)接受教育、培訓的可能性，在產(chǎn)業(yè)鏈社會化服務過程中使貧困農(nóng)戶獲取、交流知識與經(jīng)驗技術(shù)，拓寬其知識面，激發(fā)貧困農(nóng)戶內(nèi)在動力與潛力，增強貧困農(nóng)戶自主發(fā)展與創(chuàng)新意識，促進其人力資本積累，突出了教育培訓“治窮根”，使貧困家庭擺脫低水平均衡狀態(tài)?；诖?，筆者提出如下假設(shè)：

假設(shè)2：合作經(jīng)濟組織具有減緩農(nóng)戶教育貧困的作用。

合作經(jīng)濟組織能準確、及時地表達社員的多樣化需求，提高瞄準精度并能及時應對?！昂献鹘?jīng)濟組織+貧困戶”的精準扶貧模式能解決貧困家庭的醫(yī)療救助，通過對成員普及自我保健意識和醫(yī)學常識，宣傳新型農(nóng)村合作醫(yī)療制度、社會保障制度等服務內(nèi)容，使貧困農(nóng)戶拓寬醫(yī)療信息獲取渠道，掌握有益健康知識，改變其衛(wèi)生健康觀念與習慣，保障農(nóng)戶身體健康?；诖?，筆者提出如下假設(shè)：

假設(shè)3：合作經(jīng)濟組織能有效減少農(nóng)戶的健康貧困。

合作經(jīng)濟組織是連接政府、市場和農(nóng)戶資源的關(guān)鍵，能直接表達政府的意愿與滿足貧困農(nóng)戶的發(fā)展訴求，為政府與貧困農(nóng)戶之間相互溝通與了解搭建了橋梁，有效降低扶貧瞄準和扶貧項目投入的成本[17]。信息普及廣度與深度能改變貧困農(nóng)戶生計，但大量的扶貧資源信息、科技信息、生產(chǎn)信息和市場信息等信息資源對貧困農(nóng)戶信息選擇形成障礙，依托合作經(jīng)濟組織收集、整合與過濾各種信息資源，使有用信息資源流向貧困農(nóng)戶，可拓寬其獲取信息資源渠道與便利性，使其在信息方面獲得的權(quán)利和能力不斷提升，滿足貧困農(nóng)戶需求，推動貧困農(nóng)戶信息積累;同時，可有效降低由于信息不對稱帶來的風險，避免市場機會主義?；诖?，筆者提出如下假設(shè)：

假設(shè)4：合作經(jīng)濟組織有助于減少農(nóng)戶信息貧困的剝奪。

三、研究方法、數(shù)據(jù)來源與變量選擇

（一）研究方法

Rosenbaum和Rubin[18]提出的“傾向得分匹配法（PSM）”的基本思想主要是通過傾向得分尋找與處理組最具可比性的未參與項目的控制組進行匹配，然后再估計合作經(jīng)濟組織的減貧效應。該方法能有效解決樣本農(nóng)戶是否加入合作經(jīng)濟組織的“選擇偏誤”引起的誤差和內(nèi)生性問題，統(tǒng)計學意義上的可信度較高，被廣泛應用到各種項目平均效果的估計中。其優(yōu)勢在于“還原”處理組不參與合作經(jīng)濟組織的狀態(tài)以及控制組參與合作經(jīng)濟組織的狀態(tài)，使得控制組能夠模擬處理組的“反事實”狀態(tài)，然后對比分析農(nóng)戶在參與和不參與合作經(jīng)濟組織兩種對立情形下的收入、教育、健康、信息貧困減緩效果差異。

以虛擬變量Di=0，1表示農(nóng)戶i是否參與合作經(jīng)濟組織，1表示參與，0表示未參與;對于農(nóng)戶i，其未來收入、教育、健康、信息Yi可能存在兩種狀態(tài)即：

Yi=Y1i，若Di=1Y0i，若Di=0（1）

而農(nóng)戶i的傾向得分為，在給定農(nóng)戶特征變量Xi情況下，農(nóng)戶個體進入處理組的條件概率即：

PXi=PDi=1X=Xi（2）

選擇協(xié)變量Xi，通常采用二元選擇Logit模型估計農(nóng)戶參與合作經(jīng)濟組織的傾向得分（PS值）。

PSi=PXi=PDi=1X=Xi=expβXi1+expβXi（3）

式（3）表示邏輯分布的累計函數(shù)，其中，β表示相應的參數(shù)變量;Xi表示參與合作經(jīng)濟組織的可觀察的農(nóng)戶特征變量構(gòu)成的向量。

在滿足PSM方法的條件獨立假定和共同支撐假定條件下，進行傾向得分匹配，計算參與合作經(jīng)濟組織農(nóng)戶的平均處理效應ATT：

τATT=EY1i-Y0iPX=EP（X）|Di=1EY1iDi=1，PX-EY0iDi=0，PX（4）

Y1i和Y0i分別表示農(nóng)戶參與和未參與合作經(jīng)濟組織情況下獲得的收入、教育、健康、信息貧困減緩效應。

（二）數(shù)據(jù)來源

本文所用數(shù)據(jù)來源于2017年1—3月對山西省和甘肅省9個貧困縣的農(nóng)民合作經(jīng)濟組織及農(nóng)戶調(diào)研。其中，國家級貧困縣6個，省級貧困縣3個。調(diào)查問卷設(shè)計經(jīng)過專家討論、預調(diào)研、反饋調(diào)整等過程修改而成，參與調(diào)研的人員也都經(jīng)過多次問卷培訓。一部分數(shù)據(jù)是由課題組成員實地入戶訪談調(diào)研;另一部分數(shù)據(jù)通過駐村干部、第一書記輔助完成。共調(diào)研農(nóng)民專業(yè)合作社等新型合作經(jīng)濟組織56家，農(nóng)戶580戶。經(jīng)統(tǒng)計，共回收調(diào)查問卷536份，問卷回收率為92.41%;經(jīng)整理、刪除不合要求的問卷，最終得到有效問卷515份，有效率達到88.79%。

（三）變量選擇

研究的主要目的在于檢驗農(nóng)戶參與合作經(jīng)濟組織的多維減貧效應，因此相應地將有4個方程與4個因變量。盡量選取與農(nóng)戶參與合作經(jīng)濟組織行為有明顯聯(lián)系的變量，試圖把參與合作經(jīng)濟組織從其它影響農(nóng)戶多維減貧的綜合因素中獨立出來，以考察參與合作經(jīng)濟組織對農(nóng)戶的收入、教育、健康、信息減貧效應。

本文的因變量選取農(nóng)戶家庭人均收入、家庭成員受教育年限、家庭成員健康狀況以及市場信息獲取。自變量為農(nóng)戶是否參與合作經(jīng)濟組織。 控制變量：本文將從農(nóng)戶基本信息層、資源稟賦層、組織層、政策層、村莊層五個層面設(shè)計變量束。在農(nóng)戶基本信息層，主要選取了農(nóng)戶年齡、是否為建檔立卡貧困戶、勞動力人口數(shù)量、家庭負擔4個變量;在資源稟賦層，選取了家庭人均耕地數(shù)量1個變量;在組織層，選取了是否受到合作經(jīng)濟組織“一對一”農(nóng)業(yè)生產(chǎn)幫扶1個變量;在政策層，選取了政府補貼政策1個變量;在村莊層，選取距最近衛(wèi)生院的距離、距最近中學距離2個變量。所采用的變量貧困判斷維度、被剝奪的臨界值以及自變量和控制變量的含義與描述性統(tǒng)計如表1所示。

根據(jù)表1中的數(shù)據(jù)描述統(tǒng)計，從農(nóng)戶參與合作經(jīng)濟組織的情況來看，貧困縣樣本農(nóng)戶中參與的農(nóng)戶占有效調(diào)研樣本的31.65%，未參與的農(nóng)戶比重達68.35%，表明農(nóng)戶參與合作經(jīng)濟組織的積極性一般，也意味著未來合作經(jīng)濟組織吸納農(nóng)戶潛力較大。從貧困狀態(tài)來看，占調(diào)研樣本22.52%的建檔立卡貧困農(nóng)戶參與合作經(jīng)濟組織的比重僅為13.50%，表明貧困農(nóng)戶對參與合作經(jīng)濟組織的關(guān)注度與參與率均較低。

四、實證結(jié)果分析

（一）模型估計

首先采用Logit模型，通過引入農(nóng)戶基本信息變量、資源稟賦變量、政策層變量、組織層變量、村莊層變量進行農(nóng)戶參與合作經(jīng)濟組織的傾向得分估算，并依據(jù)其相應預測值進行匹配，進而計算處理組和控制組的處理效應，并檢查處理組和控制組農(nóng)戶傾向得分平衡性及模型的Pseudo R2值。估算結(jié)果如表2所示。

從表2的結(jié)果可以看出，模型整體比較顯著，參與合作經(jīng)濟組織的Logit模型估計Pseudo R2值為0.101，變量選擇均滿足平衡性要求，Logit模型估計表明了各變量對于農(nóng)戶參與合作經(jīng)濟組織的影響。表2的回歸結(jié)果表明，并不是所有變量均對農(nóng)戶是否參與合作經(jīng)濟組織產(chǎn)生顯著影響。在影響農(nóng)戶參與合作經(jīng)濟組織意愿的因素中，農(nóng)戶家庭勞動力數(shù)量、是否建檔立卡貧困戶、政府政策補貼和農(nóng)業(yè)生產(chǎn)幫扶4個變量的影響系數(shù)估計值為正，且分別在5%、1%、1%和1%的水平上影響顯著。表明農(nóng)戶家庭勞動力數(shù)量越多、農(nóng)戶是建檔立卡貧困戶、農(nóng)戶獲得政府政策補貼越多、農(nóng)戶受到合作經(jīng)濟組織“一對一”生產(chǎn)幫扶越多，農(nóng)戶參與合作經(jīng)濟組織的可能性就越大。農(nóng)戶年齡的影響系數(shù)估計值為負，在1%的水平上影響顯著，農(nóng)戶年齡每增加

1年，其參與合作經(jīng)濟組織的意愿會減少2.76%。一般來說，在中國農(nóng)村地區(qū)，年齡與文化程度呈負相關(guān)關(guān)系，年齡越大的農(nóng)戶，文化程度越低，對合作經(jīng)濟組織的認知程度越低，因此，其參與的意愿越不強烈。除此以外，農(nóng)戶家庭負擔、當?shù)氐尼t(yī)療衛(wèi)生資源、當?shù)氐慕逃龡l件、人均農(nóng)戶家庭耕地面積的影響是不顯著的。因此，筆者選取農(nóng)戶年齡、農(nóng)戶家庭勞動力數(shù)量、是否建檔立卡貧困戶、政府政策補貼、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)幫扶5個顯著變量進行傾向得分匹配。

（二）結(jié)果分析

根據(jù)匹配標準的不同，本文運用最近鄰匹配、半徑匹配、核匹配三種方法對參與合作經(jīng)濟組織農(nóng)戶的傾向得分進行匹配，計算合作經(jīng)濟組織對農(nóng)戶收入貧困、教育貧困、健康貧困和信息貧困的平均處理效應ATT，結(jié)果如表3所示。

根據(jù)表3，對于同一因變量，所用樣本農(nóng)戶運用三種匹配方法所計算出的合作經(jīng)濟組織減貧影響效應結(jié)論比較接近。結(jié)果表明，參與合作經(jīng)濟組織對農(nóng)戶家庭人均收入增加產(chǎn)生正向作用，對農(nóng)戶教育貧困減緩有明顯影響，即參與合作經(jīng)濟組織能夠有效改善農(nóng)戶的人均收入水平，促進農(nóng)戶教育水平提高。反映出合作經(jīng)濟組織緩解農(nóng)戶收入貧困與能力貧困的成效。在控制樣本選擇偏差后，雖然參與合作經(jīng)濟組織前后農(nóng)戶健康貧困、信息貧困有一定變化，但是否參與合作經(jīng)濟組織對農(nóng)戶健康貧困與信息貧困的影響并不呈顯著性差異?？赡艿脑蛟谟?，合作經(jīng)濟組織對農(nóng)戶人力資本的提升作用主要表現(xiàn)在教育水平培育提高方面，而不是人力資本的健康方面。因此，在多元貧困理論視域下，精準扶貧不僅要提高農(nóng)戶的受教育程度，同時更應該注重培植貧困農(nóng)戶的自我發(fā)展機能，發(fā)揮健康人力資本的基礎(chǔ)性作用。另外，在市場經(jīng)濟和知識經(jīng)濟背景下，現(xiàn)代通信設(shè)備、互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)發(fā)展等的影響，也使農(nóng)戶獲取市場信息的渠道增多，信息獲取不再單一依賴合作經(jīng)濟組織。據(jù)此，應對合作經(jīng)濟組織多元貧困理論下的扶貧實踐與服務功能強化提出新要求。

[4]?丁建軍.?連片特困區(qū)農(nóng)村專業(yè)化發(fā)展的多維減貧效應研究——以保靖縣黃金村為例[J].湘潭大學學報（哲學社會科學版），2014，（5）：54-59.

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