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        基于灰色關聯(lián)的農村貧困影響因素研究

        2021-12-14 05:55:51□潘
        山西農經 2021年14期
        關鍵詞:關聯(lián)度勞動力程度

        □潘 娟

        (西南大學經濟管理學院 重慶 400715)

        1 研究背景

        減少貧困問題有利于促進人類發(fā)展,我國在減貧尤其是農村減貧方面取得了舉世矚目的成就。2013—2019 年我國農村貧困人口減少了7 000 多萬人,農村貧困發(fā)生率從8.5%下降到0.6%。2020 年我國脫貧攻堅取得決定性勝利,但這不代表我國農村脫貧攻堅任務就此結束,鞏固脫貧攻堅成果成為我國下一階段的扶貧重點。

        研究貧困與其影響因素的關聯(lián)程度,有助于厘清具體扶貧工作的主次,為鞏固脫貧攻堅成果提供建議?;诖?,利用灰色關聯(lián)分析法對我國農村貧困的影響因素進行測算,根據(jù)測算結果對影響因素進行排序,并基于分析結果,提出相關減貧建議。

        2 農村貧困的影響因素分析

        基于現(xiàn)有研究,主要提出6 個影響貧困的因素,具體如下。

        2.1 非農就業(yè)

        方方等(2019)[1]、朱臻等(2019)肯定了非農就業(yè)對農戶收入的促進作用。近年來,我國農村非農就業(yè)率上升緩慢。若非農就業(yè)占比低,會顯著影響農戶收入,從而增加農戶陷入貧困的風險。

        2.2 農業(yè)收入

        農業(yè)收入作為經濟增長的重要考量指標,對貧困有顯著影響。楊晶(2015)[2]的研究肯定了這一觀點。

        2.3 受教育程度

        教育屬于人力資本,目前已有許多學者發(fā)現(xiàn)受教育程度對貧困有顯著的負向影響。

        2.4 醫(yī)療衛(wèi)生服務保障

        目前,農村“因病致貧”“因病返貧”的現(xiàn)象仍然存在。健康狀況較差的農民能創(chuàng)造的收入低于其他農民,他們的健康支出卻高于其他農民,因此健康狀況較差的農民更容易陷入貧困。農村的醫(yī)療衛(wèi)生服務保障能通過影響農民健康,從而影響貧困發(fā)生率。

        2.5 勞動力負擔

        人口老齡化是不可避免的問題。老人和兒童占比大,能夠承擔贍養(yǎng)和撫養(yǎng)責任的勞動力占比小,從而影響家庭經濟狀況。

        2.6 政府支持

        政府支持主要指資金支持方面。為堅持農業(yè)農村優(yōu)先發(fā)展,實現(xiàn)鄉(xiāng)村振興,我國政府向農村投入農業(yè)、扶貧、開發(fā)、改革等各項財政資金,這些資金對農村發(fā)展及減貧具有重大幫助。

        3 農村貧困影響因素的測量

        3.1 指標選取

        采用農村貧困發(fā)生率反映農村地區(qū)的貧困狀況,并將其作為參考數(shù)列。基于農村貧困的影響因素,提出用以衡量這些影響因素的具體指標。

        (1)采用農村從事第二、第三產業(yè)人員數(shù)與總就業(yè)人員數(shù)的比重反映農村非農就業(yè)狀況,記為X1(k)。

        (2)選取人均農業(yè)收入反映農業(yè)收入,記為X2(k)。

        (3)選取初中以下文化程度的戶主占比反映農村整體受教育程度,記為X3(k)。

        (4)選取平均每千農村人口村衛(wèi)生室人數(shù)反映農村醫(yī)療衛(wèi)生服務保障,記為X4(k)。

        (5)選取撫養(yǎng)比反映農村勞動力負擔,記為X5(k)。

        (6)選取支農財政支出反映政府支持,記為X6(k)。

        將上述指標作為被比較數(shù)列,將農村貧困發(fā)生率作為參考數(shù)列,記為X0(k),具體數(shù)據(jù)見表1。

        3.2 灰色關聯(lián)度計算及結果分析

        3.2.1 灰色關聯(lián)度計算

        第一步,進行無量綱處理。以2013 年的指標為基準,采用初值化法對指標數(shù)據(jù)進行無量綱化處理,具體公式為X'i(k)=Xi(k)/Xi(1),其中,X'i(k)為標準化后的數(shù)據(jù),Xi(k)為第i行第k列數(shù)據(jù),Xi(1)為第i行第1 列數(shù)據(jù)。由此得到一個新的序列。

        第二步,計算絕對差值。計算參考數(shù)列X0(k)與比較數(shù)列Xi(k)在每一個時刻t上的絕對差值?i(t)。

        第三步,計算關聯(lián)系數(shù)。關聯(lián)系數(shù)公式如下。

        式中:φ為分辨系數(shù),這里取φ=0.5。

        第四步,計算關聯(lián)度并排序。X1(k)、X2(k)、X3(k)、X4(k)、X5(k)、X6(k)與X0(k)之間的關聯(lián)度依次為r1~r6,通過計算關聯(lián)系數(shù)的平均值得到各指標的關聯(lián)度ri,將關聯(lián)度ri依照大小順序排序。計算結果顯示,r1為0.558、r2為0.570、r3為0.555、r4為0.571、r5為0.584、r6為0.578,因此,關聯(lián)度排序的結果為r5>r6>r4>r2>r1>r3。

        3.2.2 結果分析

        由計算結果可知,雖然數(shù)值不同,但關聯(lián)度ri均在(0.35,0.65]區(qū)間,沒有較為突出的極值,表明所有因素對農村貧困都有影響,且與農村貧困的密切程度都是中等。

        關聯(lián)度r5位列第一,表明農村撫養(yǎng)比與貧困的關系密切。依據(jù)國家統(tǒng)計局的統(tǒng)計標準,農村撫養(yǎng)比是指老年和少兒人口總數(shù)與勞動年齡人口的比值。撫養(yǎng)比越高,用于生活、健康、醫(yī)療、養(yǎng)老等方面的支出越多,但較少的勞動力只能帶來較少的收入,從而引發(fā)家庭收支結構不平衡,增加農戶陷入貧困的風險。

        關聯(lián)度r6排名第二,說明財政支農支出是影響農村貧困的重要因素。我國城鄉(xiāng)發(fā)展不平衡,城鄉(xiāng)公共支出分配不均,這對農村經濟增長及貧困有較大影響。

        關聯(lián)度r4排名第三,說明農村醫(yī)療衛(wèi)生服務保障對農村貧困有重要影響。農村衛(wèi)生室作為農村醫(yī)療網點,對于農村居民來說,具有距離近、可使用社會醫(yī)療保險的優(yōu)點。由此可見,增加農村衛(wèi)生室人員,有利于保障農村居民身體健康,緩減農村貧困。

        關聯(lián)度r2排名第四,說明人均農業(yè)收入對農村貧困具有重要影響。農業(yè)收入作為收入的一部分,其改善有利于緩減貧困。

        關聯(lián)度r1排名第五,說明非農就業(yè)對農村貧困具有重要影響??赡艿脑蚴欠寝r就業(yè)能夠為農戶帶來非農收入,收入的多樣性也能降低陷入貧困的風險。

        關聯(lián)度r3排名第六,說明初中以下文化程度的戶主占比對農村貧困具有重要影響。相較于文化程度低的戶主,文化程度高的戶主決策更理性,更加注重對后代的培養(yǎng),在一定程度上能減少貧困的代際傳遞。

        值得說明的是,由于6 個影響因素與農村貧困的關聯(lián)度非常接近,所以即使關聯(lián)度存在細微的差別,但是仍認為每個影響因素都十分重要。

        4 結論和建議

        根據(jù)灰色關聯(lián)測算分析,農村貧困與文中提出的影響因素均存在中等關聯(lián)程度,且每個關聯(lián)度都較為接近。將關聯(lián)度按大小順序排列,依次為勞動力負擔、政府支持、醫(yī)療衛(wèi)生服務保障、農業(yè)收入、非農就業(yè)、受教育程度。這幾個因素共同作用于農村貧困,應多加重視?;谝陨辖Y論,提出如下建議。

        第一,增加財政支農支出,確保完善各項保障和福利制度,降低農戶撫養(yǎng)壓力和健康風險。政府應增加財政支農支出,利用轉移支付手段縮小城鄉(xiāng)差距,使城鄉(xiāng)公共服務均等化。同時,應在農村養(yǎng)老、義務教育、衛(wèi)生等方面加強建設,降低農戶撫養(yǎng)支出,從而降低勞動力的撫養(yǎng)壓力。

        第二,學歷教育與非學歷教育齊頭并進,提升農民就業(yè)能力。適當增加農村教育經費,降低教育收費,避免“因學致貧”。針對性地提供勞動技能培訓,使高學歷勞動力的勞動技能與學歷相匹配,使低學歷勞動力的勞動技能得到提升。

        第三,鼓勵農業(yè)規(guī)模生產,引導農村剩余勞動力非農就業(yè)。引導農戶充分利用土地資產,加強農技推廣,提高農業(yè)生產效率。拓寬農民獲取就業(yè)信息的渠道,促進農村剩余勞動力非農就業(yè)。

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