錢 力，王 花

（安徽財經(jīng)大學經(jīng)濟學院，安徽 蚌埠 233030）

一、引 言

貧困問題一直阻礙人類社會的進步，影響世界人民對美好生活的追求（王博等，2019）。中國在不懈努力奮斗下，截至2020年，貧困縣全部摘帽，農(nóng)村貧困人口全部脫貧，貧困地區(qū)農(nóng)村居民人均可支配收入由2013年的6 079元增至2020年的12 588元，增加了約1.07倍，中國脫貧事業(yè)取得巨大成功，這對人類發(fā)展做出巨大貢獻。但中國仍將處在相對貧困長期存在的發(fā)展新階段，與絕對貧困相比，相對貧困有著獨特的衡量標準，通常是人均收入的40%～60%。同時相對貧困更具有長期性、復雜性，相對貧困也可稱之為發(fā)展性貧困，長久存在于社會發(fā)展階段。經(jīng)濟的發(fā)展可解決絕對貧困，但相對貧困會由于衡量測度、分配等復雜問題，難以輕易得到解決；相對貧困還具有廣泛性、艱巨性，陷入相對貧困的不僅包括農(nóng)村家庭，也包括大量的城市家庭，不僅包括發(fā)展中國家的人民，還包括發(fā)達國家的人民，因此解決相對貧困問題會面臨更艱巨的考驗。目前，正確認識相對貧困問題，并制定一系列解決措施，是鞏固脫貧攻堅成果，不斷提高人民幸福感，進而推動中國經(jīng)濟發(fā)展的重要環(huán)節(jié)。

相對貧困群體在經(jīng)濟、文化等方面處于弱勢地位，加之貧困脆弱性，更容易遭受疾病、自然災害、子女教育支出、養(yǎng)老等問題的負面沖擊而陷入困境，成為相對貧困家庭，更有甚者可能會重新返貧，所以貧困脆弱性既是鞏固脫貧攻堅成果面臨的挑戰(zhàn)，又對縮小相對貧困規(guī)模影響重大，因此這些脆弱的貧困群體將是我國未來重點關(guān)注的群體。貧困脆弱性的測量能夠幫助有效識別目前經(jīng)濟尚可，但未來有可能陷入相對貧困的脆弱群體，從而幫助治理相對貧困政策的制定，進一步從“事前”減少家庭陷入相對貧困。因此識別相對貧困、測量貧困脆弱性以及挖掘脆弱的原因，對鞏固脫貧成果、有效解決相對貧困問題具有重大意義。

二、文獻綜述

國內(nèi)外學者通過不斷深入研討貧困問題，逐漸意識到貧困是動態(tài)發(fā)展、逐漸演變的。貧困脆弱性從災害學、環(huán)境科學等自然領(lǐng)域應(yīng)用到社會科學領(lǐng)域，主要是家庭或者個人面對重大沖擊致使福利水平下降，從而深陷貧困的概率。貧困脆弱性的具體定義沒有統(tǒng)一的標準，不同的定義也有著不同的測量方法，主要有預期貧困的脆弱性（VEP）、低效用水平的脆弱性（VEU）、風險暴露貧困的脆弱性（VER）等測量方法（Ligon，2003；Christiaensen，2005）。其中VEP 的思想受到更多學者重視，基于VEP的思想，研究發(fā)現(xiàn)不同個體之間的貧困脆弱性差異明顯，其面臨的風險也有較大區(qū)別，其中農(nóng)村家庭貧困脆弱性不斷降低，高脆弱群體所占比重不斷降低，另外收入對貧困脆弱性還具有門檻效應(yīng)（何軍等，2020；黃瀟，2018；聶榮，2014；韋惠蘭，2018）。

近年來，一些學者把研究目光轉(zhuǎn)向貧困脆弱性的影響因素分析上。貧困脆弱性與家庭特征、受教育程度、土地利用、自然災害、獲得食物的能力、收入等因素息息相關(guān)（Ligon，2003；Alam，2017；Tran，2018；Azeem，2016；Rajesh，2017；Seefeldt，2018）。戶主特征、性別、年齡及家庭特征對貧困脆弱性影響顯著不同，甚至家庭負面的心理因素、生態(tài)退化會加劇家庭貧困脆弱性產(chǎn)生（和月月等，2020；吳和成等，2020）。另外，不同借款額度的貧困村互助資金沒有顯著降低農(nóng)戶的貧困脆弱性，轉(zhuǎn)移支付與貧困脆弱性呈現(xiàn)正相關(guān)，普惠金融可提高農(nóng)村家庭應(yīng)對風險的能力，從而降低農(nóng)村家庭風險脆弱性（楊龍等，2018；孫伯馳等，2020；張棟浩等，2018）。也有一些研究基于醫(yī)療保險的角度，發(fā)現(xiàn)新農(nóng)合大病保險與貧困脆弱性存在顯著負向關(guān)系和異質(zhì)性，異質(zhì)性包括中西部的新農(nóng)合大病保險對貧困脆弱性的影響明顯大于東部地區(qū)，也包括健康狀態(tài)良好的群體不顯著，健康狀態(tài)差的群體較為顯著（高健等，2021；劉子寧等，2019）。而宏觀層面上不完善的市場、經(jīng)濟全球化、經(jīng)濟危機等也顯著影響貧困脆弱性。

綜上所述，一些學者對貧困脆弱性的測量及影響因素的深入分析，既有家庭特征、生存環(huán)境、普惠政策等微觀層面的影響因素分析，也有宏觀層面的影響因素分析，本文基于上述研究，進一步擴展，根據(jù)2012、2014、2016、2018 年CFPS 數(shù)據(jù)庫，在相對貧困的基礎(chǔ)上測算農(nóng)戶家庭的貧困脆弱性，并分析貧困脆弱性的變化，再運用二元Logistic模型分析貧困脆弱性的影響因素，提出相應(yīng)的對策和建議，以期為政府部門制定相應(yīng)扶貧政策提供依據(jù)。

三、測量方法、數(shù)據(jù)來源、變量說明

（一）方法選取

1.農(nóng)戶貧困脆弱性測量方法

根據(jù)Ligon（2003）和Christiaensen（2005）的研究發(fā)現(xiàn)，預期貧困脆弱性（VEP）的概念和測量方法符合實際，得到廣泛運用，因此本文在農(nóng)戶貧困脆弱性的測量中采取此方法。度量方程如下：

式（1）中，Vit代表農(nóng)戶i在T時期的貧困脆弱性，即農(nóng)戶陷入相對貧困的可能性，Yi,t+1代表農(nóng)戶i在t+1時期的收入水平，Lt代表t時期的相對貧困線。此外計算貧困脆弱性，需要估計農(nóng)戶未來收入的均值和方差，本文采用面板數(shù)據(jù)，可直接使用農(nóng)戶家庭收入對數(shù)的跨期均值和方差作為未來收入的均值和方差。多數(shù)文獻定義未來收入服從正態(tài)分布，因此貧困脆弱性估計方程式如下所示：

2.二元Logistic回歸

農(nóng)戶家庭是否屬于貧困脆弱性家庭（屬于貧困脆弱性家庭=1，不屬于貧困脆弱性家庭=0），是典型的二元決策題，為了進一步分析哪些因素對農(nóng)戶家庭貧困脆弱具有重要影響，特意選取了二元Logistic模型進行分析。二元Logistic 模型的基本形式如下：

對（3）取對數(shù)，得到Logistic回歸模型的線性表達式：

式（3）和式（4）的Pi是指事件發(fā)生的概率，指農(nóng)戶家庭貧困脆弱性發(fā)生的概率，Xj(j=1,2,3…m)表示因素的第j個自變量，m表示自變量的個數(shù)，β0是常數(shù)，βj(j=1,2,3…m)表示自變量的回歸系數(shù)，?為隨機誤差，若βj大于0，則表示第j個因素對農(nóng)戶家庭貧困脆弱性具有正向影響，否則為負向影響。

（二）數(shù)據(jù)來源與變量說明

本文使用的數(shù)據(jù)主要來自“中國家庭追蹤調(diào)查數(shù)據(jù)（CFPS）”，經(jīng)過篩選共獲得1 792 份完整的數(shù)據(jù)，再根據(jù)CFPS數(shù)據(jù)庫中的2012、2014、2016、2018年的數(shù)據(jù)考查國內(nèi)農(nóng)村家庭的貧困脆弱性。為了進一步分析農(nóng)村家庭貧困脆弱性影響因素，從數(shù)據(jù)庫提取戶主年齡、性別、受教育程度等變量（見表1）。

表1 主要變量以及變量含義

續(xù)表

（三）相對貧困線和閾值設(shè)定

根據(jù)黃成偉（2010）使用的方法，本文采用相對貧困線作為衡量貧困脆弱性的標準，相對貧困線一般可采用城鄉(xiāng)兩條線，本文研究的是農(nóng)戶家庭貧困脆弱性，因此相對貧困線采取農(nóng)村度量標準，即按照農(nóng)民的可支配收入平均數(shù)的0.4、0.5、0.6 衡量相對貧困線，本文采用農(nóng)村人均可支配收入的0.4、0.5、0.6作為衡量貧困脆弱性的標準，具體如表2所示。

表2 相對貧困線（元/年）

設(shè)定閾值是為了更好衡量貧困脆弱性的臨界點，本文根據(jù)周君璧等（2017）的做法，在設(shè)定的兩個29%、49%脆弱性閾值（VT）的基礎(chǔ)上增加了79%的閾值。閾值界定有所不同，本文采用30%、50%、80%作為閾值臨界點，并規(guī)定脆弱性低于30%，表明農(nóng)戶家庭不脆弱，若脆弱性置于30%～50%區(qū)間，表明屬于輕度脆弱家庭，若脆弱性置于50%～80%之間，表明屬于中度脆弱家庭，若脆弱性置于80%以上區(qū)間，表明陷入重度脆弱性。

四、實證分析

（一）農(nóng)戶貧困脆弱性測度

基于2012、2014、2016、2018年CFPS數(shù)據(jù)庫，運用貧困脆弱性測量公式，在0.4、0.5、0.6標準下劃分的相對貧困線的基礎(chǔ)上，對農(nóng)戶家庭的相對貧困脆弱性進行測量并分析農(nóng)戶家庭的相對貧困脆弱性在2012、2014、2016、2018年四年間的動態(tài)變化。

由表3可知，在農(nóng)村可支配收入的0.4標準下劃分的相對貧困線，2012～2018年，接受調(diào)查的家庭在2012年全部陷入重度貧困脆弱性，農(nóng)戶家庭貧困問題較為嚴重，2014年43.96%的家庭陷入中度貧困脆弱性，56.02%的家庭陷入重度貧困脆弱性，其中陷入中度貧困脆弱性的家庭，有43.56%處于0.6～0.7貧困脆弱性的閾值里。2016年98.60%處于中度貧困脆弱性，僅有1.34%的家庭陷入重度脆弱性，另外陷入中度貧困脆弱性的家庭，有15.20%處于0.5～0.6貧困脆弱性閾值內(nèi)，63.40%處于0.6～0.7貧困脆弱性閾值內(nèi)。2018年0.03%的家庭未陷入貧困脆弱性，63.90%的家庭陷入輕度貧困脆弱性，36.07%的家庭陷入中度貧困脆弱性，另外陷入中度貧困脆弱性的家庭，有31.85%處于0.5～0.6 貧困脆弱性閾值內(nèi)，2018年已無家庭陷入重度貧困脆弱性。

表3 0.4標準下的農(nóng)戶貧困脆弱率 （%）

由表4可知，在農(nóng)村可支配收入的0.5標準下劃分的相對貧困線，2012年調(diào)查家庭均陷入重度貧困脆弱性，2014 年41.58%的家庭陷入中度貧困脆弱性，其中41.52%陷入0.7～0.8 貧困脆弱性閾值內(nèi)，另外58.42%的家庭陷入重度貧困脆弱性。2016年0.03%的家庭陷入輕度貧困脆弱性，97.49%的家庭陷入中度貧困脆弱性，其中62.11%處于0.6～0.7 貧困脆弱性閾值內(nèi)，7.82%處于0.5～0.6 貧困脆弱性閾值內(nèi)，與2014年相比，農(nóng)戶家庭貧困脆弱性不斷降低，另外在2016年僅有2.46%的家庭陷入重度貧困脆弱性。2018年52.22%的家庭陷入輕度貧困脆弱性，47.75%的家庭陷入中度貧困脆弱性，其中40.79%處于0.5～0.6貧困脆弱性閾值內(nèi)，另外2018年無家庭陷入重度貧困脆弱性。

表4 0.5標準下農(nóng)戶的貧困脆弱率 （%）

由表5可知，在農(nóng)村可支配收入的0.6標準下劃分的相對貧困線，2012年農(nóng)戶家庭全部陷入重度貧困脆弱性，2014 年25.01%的家庭陷入中度貧困脆弱性，其中24.90%處于0.7～0.8 貧困脆弱性閾值內(nèi)，表明陷入中度貧困脆弱性的家庭易于陷入高度貧困脆弱性，另外74.97%的家庭陷入重度貧困脆弱性。2016年96.31%的家庭陷入中度貧困脆弱性，其中34.56%處于0.7～0.8貧困脆弱性閾值內(nèi)，57.42%處于0.6～0.7 貧困脆弱性閾值內(nèi)，另外僅有3.65 的家庭陷入重度貧困脆弱性。2018 年38.22%的家庭陷入輕度貧困脆弱性，57.31%的家庭陷入中度貧困脆弱性，無家庭陷入重度貧困脆弱性。

表5 0.6標準下農(nóng)戶的貧困脆弱率 （%）

整體而言，相對貧困線不論基于農(nóng)村可支配收入的0.4、0.5、0.6哪個標準劃分，所調(diào)查的農(nóng)戶家庭陷入貧困脆弱性的概率從2012 年到2018 年均不斷減少，2012 農(nóng)戶家庭全部陷入重度貧困脆弱性，到2018年逐漸減少為沒有家庭陷入相對貧困脆弱性，這些均表明農(nóng)戶家庭擁有更多收入，可承擔更多風險，中國的脫貧取得了很大進展。根據(jù)上述數(shù)據(jù)分析可知，不同地劃分相對貧困線標準，同一個家庭陷入貧困脆弱性的概率會有所不同，基于農(nóng)戶可支配收入的0.4標準下劃分的相對貧困線，農(nóng)戶陷入貧困脆弱性的概率小于基于農(nóng)戶可支配收入的0.5、0.6標準下劃分。

根據(jù)對CFPS數(shù)據(jù)庫的處理篩選，最終得到河北、河南、上海、湖南、湖北、安徽等24個省份的數(shù)據(jù)，通過計算得到各省份相應(yīng)的貧困脆弱性（見表6）。

由表6可知，在農(nóng)村可支配收入的0.4標準下劃分的相對貧困線下，河北、江蘇、上海、福建、遼寧等20個省份陷入輕度貧困脆弱性，廣西、貴州、重慶、四川四省份陷入中度貧困脆弱性，另外這四省份貧困脆弱性閾值處于0.5～0.6區(qū)間，貧困脆弱性容易降低。在農(nóng)村可支配收入的0.5標準下劃分的相對貧困線下，江蘇、上海、福建等13省份陷入輕度貧困脆弱性，河北、廣西、河南、山西等11省份陷入中度貧困脆弱性，其中增加了河北、河南、山西、吉林、陜西、甘肅、云南7省份。在農(nóng)村可支配收入的0.6標準下劃分的相對貧困線下，江蘇、上海、福建、天津等8省份陷入輕度貧困脆弱性，占比33.33%，河北、遼寧、廣東、廣西等16 省份陷入中度貧困脆弱性，與0.5 標準相比，增加了遼寧、廣東、山東、江西、湖南5省份。不管相對貧困線用何種標準劃分，上海的貧困脆弱性最低，重慶的貧困脆弱性最高。

表6 各省的貧困脆弱性

（二）影響因素分析

運用SPSS 軟件對農(nóng)戶家庭不同程度的貧困脆弱性影響因素進行二元Logistic 回歸，由于變量較多，一些變量對貧困脆弱性的影響不顯著，經(jīng)過篩選，保留較為顯著的核心變量，并把核心變量歸于家庭特征、生計資本、物質(zhì)資本、金融資本四個維度，其中，家庭特征采取年齡學歷等指標衡量，生計資本采取生活所需的指標衡量，物質(zhì)資本采取收入與支出等指標衡量，金融資本采取金融產(chǎn)品總價、財產(chǎn)性收入等指標衡量?；貧w結(jié)果如表7所示。

表7 貧困脆弱性影響因素回歸結(jié)果

由表7 可知，在不同標準下的貧困脆弱性樣本進行二元Logistic 回歸時，Omnibus 的P值均小于0.05，說明樣本具有較高顯著性，另外霍斯默-萊梅肖檢驗值分別為0.332、0.275、0.117，均大于0.05，說明樣本擬合度較好，模型適用。從家庭特征維度看，年齡、學歷、家庭人口規(guī)模三個指標均對不同標準下的貧困脆弱性影響較顯著，具體而言，年齡與學歷、家庭規(guī)模，對0.6標準下的貧困脆弱性影響顯著性略小，年齡與不同標準下的貧困脆弱性呈正相關(guān)關(guān)系，即戶主年齡越大，家庭更容易陷入貧困脆弱性，學歷則與家庭貧困脆弱性呈現(xiàn)負相關(guān)關(guān)系，受教育越高，越有能力獲得良好的生活，更不容易陷入貧困脆弱性。

在生計資本維度，整體而言，生計資本變量對貧困脆弱性影響較明顯。是否收到政府補助對0.4標準下的貧困脆弱性影響不顯著，對0.5、0.6標準下的貧苦脆弱性影響較明顯?，F(xiàn)住房面積、是否租用他人土地對0.4、0.5標準下的貧困脆弱性影響不顯著，對0.6標準下的貧困脆弱性影響顯著，且現(xiàn)住房面積對貧困脆弱性呈負相關(guān)影響，是否租用他人土地與貧困脆弱性呈現(xiàn)正相關(guān)影響。是否養(yǎng)過牲畜或水產(chǎn)品與不同標準的貧困脆弱性存在負相關(guān)關(guān)系，是否同一住房、是否外出打工與不同標準的貧困脆弱性呈正相關(guān)關(guān)系。

在物質(zhì)資本維度，是否領(lǐng)取離退休或養(yǎng)老金與0.4、0.5標準下的貧困脆弱性有著較為顯著的負相關(guān)影響，即農(nóng)戶家庭領(lǐng)取的養(yǎng)老金越多，越不容易陷入貧困脆弱性，與0.6標準下的貧困脆弱性無顯著影響。領(lǐng)取離退休或養(yǎng)老金總額、農(nóng)副產(chǎn)品總值、打工收入、工資收入總額、家庭總支出、居民消費性總支出均與0.4、0.5、0.6標準下的貧困脆弱性影響顯著，但其邊際效應(yīng)較低，為0。金融資本維度，金融產(chǎn)品總價、財產(chǎn)性收入與不同維度的貧困脆弱性關(guān)系顯著，但其邊際效應(yīng)較低，為0。

（三）穩(wěn)健性分析

為了進一步檢驗結(jié)果的可靠性，使用二元Probit回歸模型進行穩(wěn)健性分析，結(jié)果如表8所示。

由表8可知，年齡、學歷、家庭規(guī)模、是否同一住房、是否外出打工、是否領(lǐng)取離退休或養(yǎng)老金等因素對農(nóng)戶的貧困脆弱性依舊影響顯著，其中值得注意的是打工收入與貧困脆弱性具有負向關(guān)系，但其邊際效應(yīng)較低，為0。通過更換回歸模型發(fā)現(xiàn)，回歸系數(shù)略有不同但所得結(jié)論與上述基本一致，這表明上述結(jié)果具有穩(wěn)健性。

表8 穩(wěn)健性檢驗

五、結(jié)論與政策建議

（一）結(jié)論

基于CFPS 數(shù)據(jù)庫2012、2014、2016、2018 年的農(nóng)戶家庭數(shù)據(jù)，運用VEP 貧困脆弱性測量方法，測量農(nóng)戶家庭貧困脆弱性，并使用二元Logistic 回歸模型分析貧困脆弱性的影響因素。結(jié)果表明，第一，農(nóng)戶家庭陷入相對貧困的概率不斷降低。整體而言，基于0.4、0.5、0.6標準下相對貧困線，被調(diào)查的農(nóng)戶家庭陷入重度貧困脆弱性的概率均從2012年的百分之百降低到2018年的零，另外陷入中度貧困脆弱性、輕度貧困脆弱性的概率也隨著年份的增加而不斷降低。第二，農(nóng)戶家庭的貧困脆弱性具有地區(qū)異質(zhì)性。在0.4標準下劃分相對貧困線，陷入中度貧困的4個省份是西部地區(qū)，在0.6標準下劃分的相對貧困線，陷入輕度貧困的省份絕大部分屬于東部地區(qū)，貧困脆弱性有明顯的地區(qū)異質(zhì)性。第三，年齡、學歷、家庭規(guī)模等因素對農(nóng)戶的貧困脆弱性影響較顯著。年齡、家庭人口規(guī)模以及是否同一住房、是否外出打工等因素對農(nóng)戶家庭貧困脆弱性具有正向影響關(guān)系，學歷與是否領(lǐng)取離退休或養(yǎng)老金等因素對農(nóng)戶貧困脆弱性呈現(xiàn)出負向影響關(guān)系。

（二）政策建議

第一，全面構(gòu)建社會保障和經(jīng)濟發(fā)展成果共享體系。相對貧困是一個長期的發(fā)展階段，為此必須堅持大力推動鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略，堅持產(chǎn)業(yè)扶貧，堅持“脫貧不脫政策”的宗旨，鞏固脫貧攻堅成果。政府積極做好社會保障，如針對相對貧困群體的養(yǎng)老金、大病救助資金，實施營養(yǎng)扶貧、醫(yī)療扶貧、健康扶貧等綜合性扶貧，防止代際貧困傳遞，進一步提高容易陷入貧困脆弱性群體的生活質(zhì)量。

第二，合理分配不同省份之間的教育、醫(yī)療、技術(shù)等資源。在保證經(jīng)濟平穩(wěn)發(fā)展的前提下，加大落后地區(qū)的資源傾斜，如廣西、貴州、重慶、四川等發(fā)展較為落后的省份，應(yīng)給與政策、技術(shù)等資源傾斜，加大地區(qū)間的經(jīng)濟、文化等方面合作，縮小不同地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展差異，進一步推動地區(qū)協(xié)調(diào)發(fā)展，縮小相對貧困脆弱性的地區(qū)異質(zhì)性，共同提高人民的生活幸福指數(shù)。

第三，堅持教育公平、鞏固提高義務(wù)教育水平。堅持教育優(yōu)先戰(zhàn)略，對于農(nóng)村更要重視教育資源的分配，加大公共教育資源向農(nóng)村、偏遠地區(qū)傾斜，科學協(xié)調(diào)優(yōu)質(zhì)教育資源的分配，擴大農(nóng)村教師隊伍，增加貧困家庭受教育機會，政府部門應(yīng)建立教育資金，幫扶由于貧困而無法持續(xù)參與教育的家庭，進一步推動農(nóng)村教育發(fā)展，提高農(nóng)村的文化素質(zhì)教育。