贫困县农户动态贫困实证研究——以内蒙古自治区、甘肃省贫困县为例

于 敏

(北京大学 经济学院, 北京 100871)

一、引言

改革开放以来，我国经济增长迅速，但收入不平等程度持续扩大。特别是20世纪80年代中期以来，农民收入差距持续扩大，经济增长对减贫的作用已不显著[1-2]。当前农村贫困呈现“大分散、小集中”和“大进大出”的特征，即贫困人口分布相对分散，但主要集中在自然条件恶劣的西部地区，每年脱离贫困和返贫的农户都较多，这为扶贫项目的瞄准带来了困难。

了解动态贫困是提高贫困瞄准度，解决贫困脆弱性的有效手段。动态贫困可以反映收入的稳定性和社会保障制度是否完善。根据进入和退出的频率以及处于贫困状态的时间长短，可把动态贫困分为长期贫困、短期贫困和从不贫困。动态贫困研究主要集中在以下几方面：一是长期贫困和短期贫困的发生率、特征及其决定因素的研究；二是贫困进入与退出概率及影响因素的研究；三是短期贫困和长期贫困减少对策及其政策侧重性的评价研究[3]。

有关我国动态贫困的研究主要是定性研究和现状分析。Jalan J和Ravalion M利用广东、广西、贵州和云南四省1985—1990年的数据研究得出，短期贫困在总贫困中均占据相当大的份额，全部样本永久性贫困为6.2%*这里的永久性贫困指收入一直处于贫困线以下。，长期贫困为14.4%，短期贫困为33.4%[4]。其中无论短期贫困还是长期贫困，广东均最低，而贵州均最高[5-6]。汪三贵、李文从对部分贫困县农户1997—2000年的收入贫困状况研究中发现，处于长期贫困状态的农户占27.9%，而处于短期贫困状态的农户占31%[7]。

当前针对我国农民动态贫困的研究还不够深入，特别是对贫困地区农户动态贫困分析不够具体，在少数几篇关于贫困县农户动态贫困的文献中，也没有对动态贫困影响因素的深入分析。因此，本文采用甘肃省、内蒙古贫困县的数据，分别探讨两省区贫困县农户动态贫困的现状和影响因素，并比较两省区动态贫困特点及致贫因素的差异，继而提出有针对性的减贫政策。

二、数据来源

本文采用的数据来源于世界银行西部扶贫项目的项目评估数据。1999—2004年世界银行西部扶贫项目对内蒙古和甘肃的贫困状况较为严重的27个国家级特困县实施了综合扶贫项目。内蒙古和甘肃贫困县农户不仅收入低，而且面临的自然风险大，收入波动大，短期贫困和长期贫困发生率高。因此，本文以两省区贫困县农户数据为例，分析贫困地区农户动态贫困特点和影响因素。

该数据通过追踪调查方式获得，调查样本为1999—2004年的面板数据。有效问卷1500份，其中内蒙古800份，甘肃700份，调查对象是以户为单位，计算家庭常住人口的人均纯收入。调查样本采用三阶段(项目区抽县、县抽村、村抽户)、对称等距、随机起点的抽样方法。对调查县、村和住户的抽选均根据人均纯收入和人均粮食产量进行排队，再使用人口作为辅助指标，采用随机起点、对称等距的抽样方法。调查方法采取记账的方法，抽取的住户随时把出售、购买的物品以及其他现金收支记入日记账，并对生产、消费等实物收支定时进行登记。

三、农户动态贫困描述分析

Jalan J和Ravalion M指出，对待短期贫困和长期贫困应该采取不同的政策。因此，本文首先分析甘肃省、内蒙古自治区贫困县农户动态贫困的现状和特点。这里以1999—2004年国家贫困线为划分贫困的标准*1999—2004年的国家贫困线标准分别为：625元、625元、630元、627元、637元、668元。。由于调查年限相对较短，本文长期贫困指在1999—2004年间，有3年及以上陷入贫困；短期贫困指有1—2年陷入贫困；不贫困指一直在贫困线以上的家庭。下面将具体分析两省区贫困县农户的动态贫困特点。

通过对调查样本年人均纯收入的计算(表1)，发现1999—2004年的6年中，一直处于贫困的家庭为0个，其中5年处于贫困线以下的家庭，内蒙古和甘肃分别占本省调查样本的1.3%、1.6%，有4年处于贫困线以下的家庭，内蒙古和甘肃分别占3.4%和3.9%。随陷入贫困次数减少，家庭比例上升。一直处于贫困线以上的家庭约占总家庭数的1/3，内蒙古和甘肃分别占34.8%和32.4%。虽然内蒙古和甘肃各年贫困发生率差异很大，但长期动态的贫困发生率则很接近，所以，长期动态贫困发生率更稳定。

表1 1999—2004年长期动态贫困发生率 单位：%

由此可见，长期贫困程度小于年度的贫困，内蒙古、甘肃陷入长期贫困的家庭比率分别为16.2%和13.3%，小于短期贫困发生率。因此，长期贫困状况没有短期那么严重，每年陷入贫困的家庭不是固定的，而是流动的。从另外一个角度也可以看出，农民的收入不稳定。两省区贫困县一直处于贫困线以上的家庭仅占34.8%和32.4%，其他的家庭都至少有一次陷入了贫困。

以2000年的收入为基准，固定2000年的收入分组，追踪该组在2001—2004年收入变化状况，从而了解不同收入组在2001—2004年收入变化程度(表2)。

表2 各组农户人均纯收入变化状况 单位：元

注： ①表中的分组是固定的，即以2000年人均纯收入为分组依据，2001—2004各年所在组不变。

②低收入户指人均纯收入处于贫困线和政府划定的低收入线之间的农户，中高收入户指收入高于低收入线的农户。2000年低收入线为865元/年/人。

2000年处于贫困线以下的家庭人均纯收入都比较低，并且贫困家庭与非贫困家庭人均纯收入差距较大。2000年处于贫困线以下的家庭在2001—2004年收入都有明显的改善。平均2000至2004年这5年的收入，最低组的平均收入都在2000年贫困线以上，并且高于低收入线。但是初始处于贫困的家庭以后各年的平均收入仍低于非贫困的家庭。

四、动态贫困影响因素分析

分析动态贫困影响因素有利于更进一步研究致贫的因素。本研究借鉴Fields实证经验模型[8]，对两省区动态贫困影响因素分别进行了回归分析。

(一)模型设计

本文用5年内陷入贫困的次数(年)考察动态的贫困*由于1999年调查样本收入采用一次性回忆调查方法获取，2000—2004年调查采用记账法，调研方法不同可能导致精确度不同，因此，在回归分析中，仅采用2000—2004年的面板数据。，又因为陷入贫困的年数的取值范围为0、1、2、3、4、5，并且是有序的，所以选择Ordered Probit模型合适。根据Fields实证经验模型，收入流动性不仅受固定因素的影响，还受变化因素的影响：

povyit=α+βxt+γ△xit+φD

povy是被解释变量，属分类变量，表示从2000年至2004年每户陷入贫困的次数。因为长期陷入贫困的家庭所占比例较小，这里按照陷入贫困年数把家庭类型分为三类，因变量用0、1、2表示，即0表示0次陷入贫困，非贫困农户；1表示1～2次陷入贫困，短期贫困农户；2表示3次以上陷入贫困，长期贫困农户。这里以Y=0为参照组，值越大表示陷入贫困的年数越多，贫困状况越严重，越难以脱离贫困的陷阱，难以从贫困状态流动到非贫困状态。

基于前人对动态贫困影响因素实证研究结果，本文选择了社区特征、家庭特征、人力资本特征、生产特征等因素作为模型的解释变量。

xt指反映固定特征的变量，包括村庄固定特征和家庭固定特征及户主固定特征，这些特征在短期内不会随时间的变化而变化，或者随时间变化而等速变化，如年龄，这些固定变量采用2000年的调查数据。

△xit是对时间序列变量x的一阶差分，用2004年的变量值减2000年变量值，x表示可能影响收入流动的变动要素，这里仅选择可能影响收入位置变化，并且变化趋势稳定一致的变量，包括农户家庭依赖人口程度、土地经营情况、劳动力平均文化程度等。

D是虚拟变量，表示是否参与世界银行项目。α是常数项。

因为内蒙古和甘肃调查样本的农民收入及其流动性有显著差异，因此，本文把内蒙古和甘肃样本分别进行回归计算。

表3 变量解释及说明

注： ①把学历转化为学习年限，把不识字到大专6个学历层次分别折算为1、6、9、12、14、15。计算平均文化程度就用每个阶段的劳动力数乘教育年限，求和，再除总劳动力人数;劳动力个数=整劳动力数+半劳动力个数×0.5。

②为了评估项目对贫困县农民收入的影响，世界银行西部扶贫项目还对非项目村农民的收入进行了调查。

(二) 模型估计结果及分析

根据回归模型，内蒙古有797个有效样本，甘肃有695个有效样本。由于本回归方程中使用的自变量有连续变量、分类变量和虚拟变量，通过回归系数难以比较各自变量对Y的影响程度的大小，边际系数可以有效解决这一问题。边际系数表示x变化一个单位对Y变化一个单位的影响，即dY/dx，三组边际系数互为参照组，Y=1时，以Y=0为参照组，Y=2时，以Y=1为参照组。这里只列Y=2和Y=1时边际系数。为了研究结论更容易解释，模型对取值范围大且为整数的变量去对数。

1．模型估计结果

对内蒙古和甘肃的样本数据分别估计，由于边际系数与回归系数的显著性是一致的，这里就仅报告回归系数的标准差，估计结果见表5、表6。

表4 主要变量的描述性统计

2．回归结果分析

回归系数的方向与预期基本一致，回归方程以Y=0为参照组，研究自变量对短期贫困和长期贫困的影响。内蒙古回归结果显著的变量有：村庄地形、民族、1999年是否贫困、人均耕地面积、人均耕地面积变化、是否项目村，这六个变量在10%的水平上是显著的。甘肃省调查样本回归结果显著的自变量有：民族、1999年是否贫困、家庭劳动力个数、劳动力抚养比、劳动力平均受教育年限、人均耕地面积、人均耕地面积变化、人均农业税变化，这八个变量在10%的水平上显著。其中，1999年是否贫困、人均耕地面积、人均耕地面积变化三个变量对两省区动态贫困影响都显著。内蒙古和甘肃贫困地区农民收入都不稳定，土地面积和家庭的基期收入是影响农民收入的重要因素。

(1)内蒙古调查样本回归结果分析

①固定变量对动态贫困影响分析

从社区特征看，距最近县城距离回归系数为负值，与预测方向不一致，变量为负数，说明距离县城越远，越容易远离贫困，这可能与内蒙古农村居民居住比较分散有关，内蒙古县城对农村的经济辐射功能不强，该变量回归结果不显著。村庄地形对陷入贫困程度影响显著，丘陵村居民比平原村居民更易于贫困，山区居民更容易陷入长期贫困。通过边际系数可看出，丘陵村村民比平原村村民陷入短期贫困的概率大25.55%，丘陵村村民比平原村村民陷入长期贫困的概率大35.85%。

从家庭特征看，户主年龄对长期贫困程度影响不显著。户主是少数民族对长期贫困的影响为负且影响显著，即与汉族相比，少数民族更不容易陷入长期贫困，这可能与调查地区少数民族居住集中有关。通过进一步分析样本分布发现，内蒙古被调查样本的少数民族主要分布在两个旗，这两个旗的少数民族主要是蒙古族，在这里汉族人口占少数，其社会权利和社会资本都处于弱势，所以，汉族更容易陷入贫困。“1999年是否贫困”这一变量对2000—2004贫困状态影响是正的，且统计显著，1999年处于贫困的家庭在以后几年中处于长期贫困比处于短期贫困的概率大35.53%，这个系数的边际影响最大。家庭住房价值说明财产对动态贫困的影响，这个变量影响不显著并且系数接近0。

表5 模型估计结果：内蒙古

注：***表示在1%的水平上显著；回归系数表示以Y=0、1、2为因变量时，以Y=0为参照组，Y=1时的模型回归系数或者以Y=1为参照组，Y=2时对应的回归系数。

表6 模型估计结果：甘肃

注：*表示在10%水平上显著；**表示在5%水平上显著；***表示在1%水平上显著；回归系数表示以Y=0、1、2为因变量时，以Y=0为参照组，Y=1时的模型回归系数或者以Y=1为参照组，Y=2时对应的回归系数。

从家庭人口特征看，劳动力抚养比与贫困程度正相关，即家庭抚养比越重，越容易陷入长期贫困，这个变量和预期一致，并且显著。劳动力的平均受教育程度越高，越容易远离贫困，但这个变量统计不显著，这可能由于该地区劳动力平均受教育水平较低，平均受教育年限仅5.95年，只是小学水平，受教育年限高的样本少，所以，统计不显著。

从资产和资源特征看，基期人均耕地面积越多，越容易远离贫困，且对贫困影响显著。由此可见，耕地面积仍是贫困地区农民收入的重要的资产要素。

②变化变量对动态贫困影响分析

随时间发生变化的变量对收入会产生影响，进而影响动态贫困的状态。人均土地经营面积变化对长短期贫困有明显影响，统计上显著，耕地面积变化增加1%，处于长期贫困的概率就减少0.31%，处于短期贫困的概率减少0.16%。

劳动力负担的变化对家庭长期贫困的状态影响为正，劳动力负担越重，越容易陷入长期贫困，这与预期方向一致，但统计不显著。农业税费支出变化统计不显著，农业税的减轻对减少长期贫困家庭数量有作用，但是不显著，农民农业税受综合政策的影响，变化趋势不显著。扶贫项目对贫困状况影响非常显著，且符号为负，项目村的农户更容易远离贫困。

(2)甘肃调查样本回归结果分析

如前所述，甘肃省各种特征人口分组的收入流动与内蒙古差异明显，两者差异也反映在动态贫困的影响因素上。甘肃省大部分变量回归结果的方向和显著性与内蒙古一致，但也有部分变量不一致，这里重点解释与内蒙古回归结果不一致的变量。

①固定变量对动态贫困影响分析

从社区特征看，到最近县城距离对动态贫困影响与预期一致，但影响不显著，并且距离县城越远，越容易陷入长期贫困，但变量影响程度很小，边际系数为0。村庄地形对动态贫困的影响与预期一致，与平原相比，丘陵村和山区村更容易陷入贫困，但这两个变量影响都不显著，这可能是因为平原村和丘陵村调查样本太少，在被调查的70个村庄中，有68个是山区村，平原村和丘陵村各占1个，因此，地形变量影响不显著。

从家庭特征看，户主年龄、年龄平方与预期一致。年龄与贫困程度呈正U型曲线，符合生命周期特征，年轻和年老的家庭都容易陷入贫困，但是年龄变量影响不显著，这可能由于农民的收入主要来源于种植业，农业剩余劳动力较多，所以，家庭劳动力的年龄对收入影响不大。户主是少数民族的家庭比汉族家庭更容易陷入长期贫困，并且在1%的水平上显著。甘肃被调查样本中少数民族家庭居住分散，少数民族的家庭社会资源相对较少，处于相对弱势的地位，更容易陷入贫困。从边际系数可看出，少数民族家庭比汉族家庭陷入长期贫困的概率大23.27%，陷入短期贫困的概率大1.64%，这个变量对长期贫困的概率影响最大。基期的贫困状态和资产拥有程度会影响2000年以后各年的动态贫困，1999年是否贫困对以后各年的动态贫困影响显著，并且在1%的水平上显著，这是由于那些经济基础好的家庭，抵御风险的能力更强。与此对应，基期家庭人均住房价值更高的家庭，即基期资产更多的家庭，更容易远离贫困，但影响不显著。

劳动力的文化程度对贫困影响显著，劳动力平均文化程度越高，越容易远离贫困，这符合人力资本的理论。从资产和资源占有特征看，基期人均耕地面积较大有利于家庭长期远离贫困，并且影响显著，在5%的水平上显著，耕地面积增加也有利于减少贫困的年数。由此可见，在以农业生产为主，并且收入来源单一的贫困地区，耕地面积的多少与农民收入位置的升降有直接关系。

②变化变量对动态贫困影响分析

除耕地面积增加有利于远离贫困外，其他的变化变量对甘肃省长期动态贫困影响都不显著。减少人均农业税，有利于减少长期贫困，该变量影响显著。减少农业税有利于减少甘肃省长期贫困家庭的个数。

扶贫项目对甘肃省的长期动态贫困影响是负向的，但不显著，即项目贫困村更容易陷入长期贫困，这不是说明扶贫项目对减贫有副作用，而是因为在世行项目实施期间，其他非项目村可能得到了其他的扶贫项目的资金支持，而且，世行项目村本来就是相对贫困的村庄，所以，该变量与预期方向相反可能是多种因素作用的结果。

五、结论及政策建议

(一)主要结论

1.对内蒙古贫困县调查样本的回归分析结论

内蒙古的样本特征是收入水平普遍较高，而且在考察期内人均纯收入增长速度快。根据回归结果，通过对内蒙古动态贫困影响因素分析，得出如下结论：

(1)村庄地形是影响家庭收入位置变动的影响因素，越是平原地区，贫困家庭越容易脱离贫困，并且长期远离贫困。

(2)少数民族地区的汉族更容易陷入长期贫困。在少数居民聚居的村庄，汉族家庭更容易陷入长期贫困而难以脱贫。

(3)家庭的经济基础会长期影响以后家庭的贫困状态，经济基础比较好的非贫困家庭，不容易陷入贫困。并且基期是否贫困将对以后动态贫困的程度有显著影响。

(4)家庭耕地面积及耕地面积的变化都影响长期贫困，面积越大越容易脱离贫困，面积增加也能减轻贫困。所以，在以农业收入为主要收入来源的地区更应该保护耕地。

(5)世界银行扶贫项目有利于家庭致富或者脱离贫困。扶贫项目对收入流动影响显著，参与项目的村庄更容易远离长期贫困。

2．甘肃省贫困县调查样本的分析结论

甘肃省的样本特征是贫困程度更严重，人均纯收入大大低于全省平均水平和全国平均水平，并且长期的流动性较高。根据回归结果，对甘肃动态贫困影响因素分析结论如下：

(1)少数民族家庭更容易陷入长期贫困。所以，在扶贫开发项目中，应更加关注贫困地区的少数民族人群。

(2)家庭劳动力越多，反而越容易陷入长期贫困，应增加劳动者就业机会。劳动力负担越重，越容易陷入长期贫困。提高劳动力文化素质有利于家庭脱离贫困。

(3)人均耕地面积大小和面积变化对动态贫困有影响。面积越大或者面积增加都有利于农民远离贫困。

(4)降低农业税有利于增加农民收入，降低陷入贫困的概率。

3．两省区动态贫困影响因素比较

虽然内蒙古和甘肃贫困县都是贫困程度较严重的地区，影响其动态贫困的因素有相同的，也有不同的。通过比较动态贫困影响因素，发现民族和家庭基础状态对动态贫困影响都很显著；无论收入高低，还是动态贫困高低，都受民族的影响。所以，扶贫政策要注重对少数民族家庭或者少数民族聚居地区汉族的贫困家庭的扶持。

贫困地区农民收入增加的机会和风险都较大。内蒙古的少数民族地区的汉族、山区居民更容易陷入长期贫困。世界银行扶贫项目有利于降低农户收入的脆弱性。甘肃省少数民族家庭更容易陷入长期贫困，脆弱性更强，减少农业税可以降低农户的脆弱性。

(二)政策建议

1.细分贫困人口类型

从动态的角度细分贫困人口，实现扶贫目标从贫困地区向贫困村进而向最贫困人口转化，提高瞄准的精确度。细化扶贫客体，对不同类型的贫困采取不同对策。

2.扶贫政策和低保政策相结合

从社会保障角度完善扶贫政策，对长期贫困比重严重的地区，应提高扶贫的瞄准度，通过收入保障体系向低收入者或贫困群体提供各种津贴和补助金，以满足其基本的生活需求；对短期贫困严重的地区，应采取整村推进和片区开发相结合的方式，提高整体农民的收入水平，增加农民的长期稳定的收入来源；发展经济，提供就业机会、提高务工技能，为穷人提供就业机会和提高穷人自我发展的能力。

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