薛子涵 溫立洲 李金榮 張 哲

（1.河北經貿大學 財政稅務學院，河北 石家莊 050061；2.北京師范大學 經濟與資源管理研究院，北京 100875）

一、引言

貧困問題一直是困擾人類社會的難題。2020年，我國實現了九千多萬農村貧困人口全部脫貧，12.8萬個貧困村全部退出貧困序列，832個貧困縣全部摘帽，絕對貧困現象在我國基本消失，標志著我國的脫貧攻堅戰(zhàn)取得了全面勝利，為世界減貧事業(yè)貢獻了中國經驗和中國方略。

然而，隨著貧困理論研究的深入和減貧事業(yè)的發(fā)展，貧困的內涵已不再局限于以基本生存需要為主的絕對貧困，判斷標準不再局限于收入和消費的角度，而是拓展為以解決貧困人口發(fā)展能力為主的相對貧困[1]，識別標準也向多維貧困發(fā)展。在我國實現全面脫貧的時代背景下，鞏固和擴大脫貧攻堅成果、建立解決相對貧困的長效機制成了新階段我國反貧困的主要議題。與絕對貧困相比，相對貧困的個體能夠解決自身的基本生存需求，但是生活水平在社會公認的基本生活水準之下[2]，具有致貧因素復雜、發(fā)生維度廣等特點[3]，因此相對貧困的識別要擴展到健康、教育、社會保障等更多維度進行深入分析。

河北省與京津接壤，產業(yè)發(fā)展相對落后，部分區(qū)域生態(tài)環(huán)境脆弱，在全面脫貧以前是貧困發(fā)生率較高的省份，也是貧困治理的重點省份。根據河北省扶貧開發(fā)辦公室公開的數據，到2020年底，河北省累計脫貧228.1萬人，徹底消除了絕對貧困現象。但是這些脫貧人口之前貧困的原因大部分是疾病、殘疾、缺乏勞動能力等，要保障這些人口不會返貧還需要依賴社會保障政策進行兜底。因此，就河北省農村的多維相對貧困情況進行深入研究對于防止規(guī)模性返貧、鞏固脫貧攻堅成果、促進鄉(xiāng)村振興具有重要意義。

二、數據來源、研究方法與指標體系

（一）數據來源

本研究選取的數據來自2018年中國家庭追蹤調查（CFPS）中家庭經濟庫、成人庫和少兒庫的數據，由于本文僅研究河北省農村家庭的多維貧困問題，所以對樣本數據的省份和城鄉(xiāng)特征進行了篩選。在進行不同樣本庫的匹配、拼接及去除有關指標變量缺失的樣本家庭后，一共得到439戶河北省農村家庭的樣本數據，共計1386人。

（二）多維相對貧困識別方法：A-F雙界法

多維相對貧困不僅能夠在宏觀層面反映相對貧困的廣度和深度，也能在微觀層面反映個體能力的被剝奪情況。目前，學界普遍借助A-F雙界法來識別多維相對貧困。A-F雙界法除了能夠識別樣本的多維相對貧困狀況，還可以對樣本整體的多維相對貧困發(fā)生率（H）、相對貧困深度（A）、多維相對貧困指數（MRPI）等進行結構分解從而得出各個維度指標對相對貧困的貢獻率。具體而言，A-F雙界法的計算步驟如下：

第一步，確定反映多維相對貧困的維度指標。假設有d個指標，一共選取了n個樣本，則可以得到樣本數據的矩陣Xn→d。用xij表示第i個樣本在第j維度上的取值，i=1，2，…，n；j=1，2，…，d。

第二步，根據矩陣Xn→d來確定相對貧困剝奪矩陣g0n×d。在確定剝奪矩陣時，要確定每個維度的福利剝奪臨界值zj。當xij小于臨界值zj時，該樣本在此維度上處于相對貧困狀態(tài)，將其在此維度上的相對貧困狀態(tài)g0ij賦值為1，反之賦值為0。

第三步，根據剝奪矩陣g0n×d對樣本的多維相對貧困狀態(tài)進行識別。指定第j個指標的權重為wj（0＜wj＜1），第i個樣本所有指標的加權分數即為其加權剝奪總分，用ci表示，且0≤ci≤1；接著給出k臨界值，用于確定樣本的多維貧困狀態(tài)，若ci＞k，則樣本i處于k維相對貧困狀態(tài)，即被視為多維相對貧困；反之則未處于k維相對貧困狀態(tài)，即不屬于多維相對貧困。

第四步，計算多維相對貧困指數MRPI。多維相對貧困指數MRPI可以被拆分為廣度與深度兩部分，相對貧困廣度用多維貧困發(fā)生率H來表示，相對貧困深度用多維相對貧困人口平均被剝奪份額A表示，二者相乘即為多維相對貧困指數MRPI。具體公式如下：

其中，q為處于多維相對貧困狀態(tài)的樣本數量，n為樣本總數，ci（k）表示當取k維度作為多維相對貧困的判定維數時，第i個樣本的剝奪加權分值。

第五步，將多維相對貧困指數MRPI進行分解，得出各個維度對多維相對貧困的貢獻程度。具體而言，第j個指標的貢獻程度M0j的計算公式如下：

其中，wj表示第j個指標的權重，CHi表示第j個指標下被剝奪的樣本數。

（三）指標選取與權重設置

本文結合關于中國多維相對貧困問題的研究[1，4-6]，設置了收入、教育、生活質量、資產、健康、住房6個維度共計9個指標，并結合現實情況設計了臨界值，從多個角度全面反映河北省農村家庭的多維相對貧困情況。權重設置上，本文采用聯合國開發(fā)計劃署（UNDP）《2010年人類發(fā)展報告》中的權重設置方法，既可以降低主觀因素對權重的影響，又可以保證不同維度對家庭長期生存和發(fā)展的重要性[7]。

表1 指標選取及權重

三、多維相對貧困測算與指標分解

（一）河北省農村家庭單維相對貧困的情況

表2顯示了河北省農村家庭各個維度上的相對貧困發(fā)生率。從單維貧困的測算結果看，單維貧困發(fā)生率最低的是房屋產權，發(fā)生率為11.85%；發(fā)生率最高的是家庭16歲以上成員平均受教育年限，發(fā)生率高達71.53%，說明在所有維度中，河北省農村家庭受到的教育剝奪最嚴重，家庭16歲以上成員平均受教育年限高于義務教育的樣本家庭不足三成。盡管近年來農村家庭的教育問題得到巨大改善，但是農村家庭16歲以上成員的教育問題依然不能忽視。識別傳統(tǒng)貧困最重要的收入指標，家庭人均純收入的發(fā)生率僅為17.31%，表明仍有17.31%的家庭處于收入的相對貧困當中。從生活質量維度看，分別有27.79%的河北省農村家庭做飯時不能使用清潔用水和清潔燃料，表明河北省農村清潔用水和清潔燃料供給和保障問題需要重視。從資產維度看，有49.43%的農村家庭的現金及存款總額低于4833元；有23.23%的農村家庭耐用消費品總值不足1000元。在健康維度中，有16.86%的家庭成員未持有任一類型醫(yī)保?？傮w上看，未來河北省農村的相對貧困治理應當重點關注農村的人力資本問題，合理投入資源改善河北省農村家庭的資產狀況，也應當重視農村人口的健康問題，充分提升農村的醫(yī)療水平和社會保障水平。

表2 2018年河北省農村家庭單維貧困情況

（二）河北省農村家庭多維相對貧困的整體情況

采用A-F雙界法測度2018年439戶農村家庭的多維相對貧困情況，結果見表3。當僅考慮一個維度時，多維貧困發(fā)生率86.33%，平均剝奪份額為36.65%，多維相對貧困指數MRPI為0.316；當K取值為2時，多維相對貧困發(fā)生率為69.25%，平均剝奪份額為41.58%，多維相對貧困指數MRPI為0.288；當K取值為3時，多維相對貧困發(fā)生率為51.71%，平均剝奪份額為47.21%，多維相對貧困指數MRPI為0.244。可以看出，隨著考慮維度的增加，多維相對貧困發(fā)生率H和多維相對貧困指數MRPI隨之下降，而平均剝奪份額A則隨之上升。當K取值為7時，多維貧困發(fā)生率H不足1%，多維相對貧困指數MRPI可以忽略不計；當K取值為9時，多維相對貧困發(fā)生率為0。測算結果與已有研究相吻合，說明本研究的測算較為科學。

表3 2018年河北省農村家庭多維相對貧困的整體情況

表3也反映出河北省農村家庭的多維相對貧困情況比較嚴重。當維度臨界值K≤3時，河北省農村家庭的多維相對貧困發(fā)生率在50%以上，平均被剝奪份額也較高，且在K取值為4以上時平均被剝奪份額在50%以上，總體而言處于較高水平。

（三）河北省農村多維相對貧困指數的指標分解

對多維相對貧困指數分解就要測算每個指標對多維相對貧困的貢獻率，通過比較指標間貢獻率的大小可以更詳細分析多維相對貧困的原因。

表4顯示了K取不同數值下9個指標對多維相對貧困的貢獻率。當K=1時，導致多維相對貧困的最大原因是家庭16歲以上成員平均受教育年限，其次是現金及存款、自評健康和家庭人均純收入三個因素。當K=2、K=3時，各指標貢獻率的大小排序沒有變化，評價家庭16歲以上成員平均受教育年限依然是對多維相對貧困貢獻最大的指標，但是比重有所下降。當K=4時，家庭人均純收入的貢獻比重上升幅度較大，而評價家庭16歲以上成員平均受教育年限的貢獻比重下降幅度較大，其余指標變化幅度較小。當K取值為5及以上時，根據前面測算結果，多維相對貧困發(fā)生率較低，可以認為這種情形下為“極端的多維相對貧困”。K=5時，除家庭16歲以上成員平均受教育年限以外，家庭人均純收入是導致多維相對貧困的重要因素，貢獻率上升至19.32%。在K=6的情況下，家庭人均純收入貢獻率已和家庭16歲以上成員平均受教育年限貢獻率相當，二者合計占比超過40%。在K=7、K=8的情形下，各個指標的貢獻率分布較為均勻，但是家庭人均純收入、家庭16歲以上成員平均受教育年限和住房產權三個指標貢獻率較高，但是這兩種情況下的多維相對貧困家庭數量極少，不具備代表性。

表4 多維貧困指數分解（單位：%）

整體看，伴隨著維度剝奪臨界值K的增加，家庭16歲以上成員平均受教育年限、自評健康和住房產權的貢獻比重逐漸下降，而家庭人均純收入、耐用消費品、做飯清潔水源與做飯清潔燃料的貢獻率整體逐漸上升，而現金及存款、醫(yī)療保險的貢獻率呈現先上升后下降的特征。從各指標貢獻率的絕對值看，教育和收入是導致多維相對貧困最主要的兩個維度，其次是資產。說明治理相對貧困依然需要從增加農民收入、促進農村人力資本積累和改善農村家庭資產情況入手。此外自評健康的貢獻率維持在10%左右，說明治理相對貧困也需要著手提升農村基層醫(yī)療水平，改善農民健康情況。

四、多維相對貧困影響因素的實證分析

（一）變量選取

為分析河北省農村家庭多維相對貧困的影響因素，挖掘多維相對貧困的致貧機理，本文選取農戶的多維相對貧困狀態(tài)、農戶的戶主特征、家庭特征與農戶所處的村落特征進行實證分析。

1.農戶多維相對貧困狀態(tài)。參照現有文獻流行做法，將K=3（即權重臨界值為1/3）設置為判定農戶是否處于多維相對貧困狀態(tài)的臨界值[8-9]，若農戶在該臨界值上，則為多維相對貧困賦值為1，否則為0，因此該變量為二值變量。

2.農戶特征變量。在農戶特征變量方面，分別選取了戶主特征和家庭特征，其中戶主特征包括戶主年齡、戶主性別、戶主婚姻狀態(tài)和戶主健康情況，家庭特征包括家庭人口數量、社會網絡、是否從事個體私營、是否從事農林牧副漁、是否享有政府補助、是否擁有集體土地、家庭醫(yī)療支出負擔和家庭教育支出負擔。在戶主特征變量中，戶主年齡、戶主性別、戶主婚姻狀態(tài)會影響家庭日常的經濟行為與決策，戶主的健康情況同樣會影響家庭的經濟狀況和發(fā)展能力[10]。在家庭特征變量中，社會網絡采用人情禮支出的對數值作為代理變量，因為禮金數額的大小通常能反映一個家庭社會網絡的規(guī)模大小[11-12]。家庭人口數量既反映了一個家庭的勞動力數量，又體現了一個家庭的負擔，是影響一個家庭經濟情況和發(fā)展能力的重要因素；社會網絡的大小反映了該家庭能夠獲取的社會資本支持程度；此外是否享有政府補助、是否分得集體土地會增加家庭經濟收入，緩解相對貧困狀態(tài)；同樣是否從事個體私營或農林牧副漁、家庭醫(yī)療支出負擔和家庭教育支出負擔也有可能影響到多維相對貧困。

3.村居特征變量。農戶生活村莊的自然、經濟條件也有可能會影響農戶的多維貧困狀態(tài)。本文選取的村莊特征變量包括村莊與集鎮(zhèn)距離、村莊與縣城距離、是否處于自然災害區(qū)。這些變量中，與集鎮(zhèn)距離和與縣城距離可能會影響農戶的就業(yè)機會和經濟機會，處于自然災害區(qū)可能會使農戶所受到的各種剝奪加深，從而影響多維相對貧困狀態(tài)。

（二）模型設定

由于本研究的被解釋變量為農戶的多維相對貧困狀態(tài)，是一個二值變量，因此本文根據研究需要將模型設定為二元Logistic模型。同時為了加強實證分析結果的穩(wěn)健性，也將使用二元Probit模型進行估計，以更科學地估計多維相對貧困的影響因素。

其中，MPRKi為第i個農戶的多維相對貧困狀態(tài)，處于多維相對貧困狀態(tài)為1，否則為0；β0是截距項；X代表農戶的戶主特征變量、家庭特征變量和村居特征變量；εi為隨機擾動項。

（三）實證分析結果

表5顯示了模型的Logit和Probit估計結果和邊際效應。兩個模型的p值均為0.000，說明模型通過了統(tǒng)計檢驗，整體有效。兩個模型估計結果僅在回歸系數和邊際效應上有細微差異，并且偽R2值接近，說明兩個模型回歸結果相差不大，Logit模型的估計結果較為穩(wěn)健。

表5 多維相對貧困影響因素的回歸結果

1.戶主特征變量。戶主年齡對農戶的多維相對貧困有負面影響，其回歸系數和邊際效應均為正值，說明戶主年齡越大，農戶越有可能陷入多維相對貧困；戶主的婚姻狀態(tài)和健康水平對農戶的多維相對貧困有正面影響，其回歸系數和邊際效應為負值。此外，戶主性別的回歸系數不顯著，說明戶主性別對家庭的多維相對貧困狀態(tài)沒有顯著影響。

2.家庭特征變量。在家庭特征變量中，家庭人口數量、社會網絡、是否從事個體私營、是否從事農林牧副漁、是否享有政府補助、是否擁有集體土地的回歸系數均不顯著，說明這些因素都沒有顯著影響家庭的多維相對貧困狀態(tài)。家庭醫(yī)療支出負擔對農戶的多維相對貧困造成了顯著的消極影響，其系數和邊際效應為正值，并且邊際效應較大，說明醫(yī)療負擔極大地提升了家庭陷入多維相對貧困的概率，表明農戶陷入多維相對貧困在很大程度上是“因病”。家庭教育支出負擔對農戶的多維相對貧困狀態(tài)產生了正面影響，其回歸系數和邊際效應均為負值，并且邊際效應也比較大，體現出農戶增加對教育的投入將一定程度減少其陷入多維相對貧困的概率，從側面體現出人力資本積累的重要性。

3.村莊特征變量。是否處于自然災害區(qū)的回歸系數和邊際效應均顯著為正，說明位于自然災害發(fā)生概率高的村落會極大增加農戶陷入多維相對貧困的概率，體現出“因災致貧”是多維相對貧困治理需要重點關注的因素。此外，與縣城距離的回歸系數和邊際效應顯著為正，說明村莊距離縣城越遠，農戶陷入多維相對貧困的概率就越大。距離集鎮(zhèn)距離的回歸系數不顯著，說明其對村里農戶多維相對貧困的影響不大。

五、研究結論與對策建議

本文利用A-F雙界法測度了河北省農村家庭多維相對貧困的廣度、深度和強度，分解了各指標對多維相對貧困的貢獻程度，并使用二值選擇模型挖掘了多維相對貧困的致貧因素。研究發(fā)現：第一，河北省農村地區(qū)的多維相對貧困程度處于相對較高的水平，教育和收入在所有維度中對多維相對貧困指數的貢獻程度較大。第二，河北農村家庭的家庭16歲以上成員平均受教育年限、自評健康和現金及存款三個指標面臨的相對剝奪情況最為嚴重。第三，家庭醫(yī)療支出負擔大、居住村莊位于自然災害區(qū)、居住村莊距離縣城遠顯著提升了河北省農戶陷入多維相對貧困的概率，因病、因災是家庭陷入多維相對貧困的重要因素。

基于以上研究結論，本文提出以下對策建議：第一，河北省應重視農村地區(qū)多維相對貧困的治理，破解農民在生產、生活以及發(fā)展中面臨的難題，減緩農戶在教育、家庭資產、生活質量等方面面臨的相對剝奪狀況，將貧困治理思路轉向培養(yǎng)農戶的內生發(fā)展動力，而不是單純給予補貼與扶持。第二，重視農村地區(qū)的教育問題，在農村普及和推廣成人教育、繼續(xù)教育、職業(yè)教育和技能教育，促進河北省農村成年人的人力資本積累。改善農村教育基礎設施，提高農村兒童入學率，增加農村兒童接受優(yōu)質教育的機會。第三，關注河北省農戶的抗風險能力和抗逆力，避免其“因災致貧”“因病致貧”，擴大醫(yī)保報銷范圍并提高醫(yī)保額度，緩解農戶的醫(yī)療負擔。第四，加強河北省農村交通基礎設施建設，完善公共交通網絡和商品流通物流體系，縮短農村到縣城的往返時間和經濟距離，增加農村的經濟機會。