贫困农户的脱贫路径探讨——基于甘肃省的农村社会调研

张 佩，王 博

(西北师范大学 商学院，甘肃 兰州 730070)

贫困农户的脱贫路径探讨
——基于甘肃省的农村社会调研

张 佩，王 博

(西北师范大学 商学院，甘肃 兰州 730070)

利用西北师范大学商学院2016年甘肃省农村社会调研的数据，对贫困农户的脱贫路径及脱贫可能性进行了检验和估计。研究发现：人力资本的积累、家庭人口因素的调整、市场参与程度的强化是贫困农户脱贫的有效路径和方法；同时，在一定程度上，可以根据农户家庭中户主的个人情况、家庭人口情况以及家庭市场参与程度估计出农户脱贫的可能性。

农户脱贫；脱贫路径；反贫困

一、引言

贫困问题一直萦绕在我国社会经济发展过程中。对于拥有庞大农民群体的中国来说，贫困问题不仅是最尖锐、最具挑战性的社会问题，而且是关乎国计民生的重大课题。因此，解决农村贫困问题的必要性不言自明。

自改革开放以来，农业和农村经济发生了翻天覆地的变化，我国农村的反贫困事业拥有了坚实的物质基础。得益于农村经济的飞速发展，我国农民群体的生产条件和生活水平得到了显著改善，农村贫困人口数量大幅度骤减。从中国政府的官方统计数据来看，2010年我国农村贫困发生率由1978年的30.7%下降了27.9%，即我国农村的绝对贫困人口数量已由1978年的2.5亿减少到2010年的2688万，30年间全中国有近乎2亿多农民从不能维持基本生存活动的绝对贫困中摆脱出来。然而，由于我国政府的官方贫困线一直相对较低，我国当前农村实际贫困人口数量依旧很大。再加上，近年来随着我国经济的飞速发展以及市场化水平的不断提高，物价水平也随之快速上涨，农村人口的返贫现象明显凸出。也就是说，当前我国农村贫困问题仍旧十分严峻。

为了实现2020年全面建成小康社会的宏伟目标，解决农村贫困问题、提高农民生活水平、改善农民生活品质是我国农村地区实现小康社会的重要保障。然而，在传统扶贫工作成效近乎达到极致的背景下，而农村反贫困与发展的进程中又一直不断出现新的情况。面对这一事实，解决当下我国农村贫困问题就需要我们去调查、需要我们去思考、需要我们去研究，为我国农村贫困地区的有效脱贫以及发展实践提供相应的智力启示。因此，在当下我国全面建成小康社会的关键时期，为贫困农户提供行之有效的脱贫路径和方法不仅可以从根本上解决农村贫困农户脱贫问题，而且能够加快我国建设小康社会的步伐。

二、文献回顾与研究假设

随着贫困与反贫困问题研究的不断深化，我国已经积累了相当的经验。表面上，贫困在不同的人群中表现的形式可能会具有相似性，然而致贫的因素往往存在明显差异，于是贫困人群的脱贫路径也必然各有千秋。不少研究认为匾乏或单一的自然资源、恶劣的自然条件以及远离城镇和交通干线等是导致贫困的根源，特别是贫困地区经济上的贫困与生态环境脆弱相互依存，于是高调呼吁保护贫困地区生态环境，通过保护贫困地区生态环境来达到减少经济贫困的目的，由此提出基础设施建设、整村推进、易地搬迁以及退耕还林等相应举措(陈南岳，2003；陈建生，2009；曹诗颂等，2016)。其次，也有相当多的学者认为要想使农民摆脱贫困的束缚，投资于教育、就业、营养、健康等人力资本方面具有至关重要的作用，特别是要加大投资教育的力度，但是由于长期的小农思想和小福即安思想的影响,大多农民接受教育的意识相对较低，再加上农村教育条件的落后和教育质量的低下,导致贫困农民由于缺乏知识而丧失获得财富和创造财富的机会，最终使得贫困农民陷入贫困的深渊。(张车伟，2003；白雪梅，2004；蒋选等，2009)。第三，从制度层面分析致贫的原因。许多研究认为城乡分割的体制与相关制度的不完善制约了农民致富，再加上信息沟通机制不完善，农村财政金融制度的缺失等，导致贫困农民群体生产和再生产极度地萎缩，最终陷入越来越贫困的恶性循环。同时，部分研究者认为，贫困地区制度的不到位致使交易成本巨大，从而增大了贫困发生几率。因此，提出制度改革、完善制度政策等建议(黄少安，2003；靳涛，2004；张伟宾等，2013)。另外，还有相当多的研究者以市场参与的视角分析，认为得益于市场化改革，中国农村的贫困显著降低了，市场机制是缓解贫困边缘人口和未被政府瞄准机制捕捉的贫困群体脱贫的一种有效的手段。即农户陷入贫困的概率显著降低的原因在于贫困农民群体更多地参与市场(郁建兴，2009；章元等，2009；郭志义等，2009；牟秋菊，2016)。提高贫困农户市场参与程度，有利于农户生产要素配置优化，进而促进农户产出结构调整，最终实现贫困农户收入增加(李飞，2014)；原因在于农户参与市场程度越高，经济作物种植面积越大，其劳动力从事非农活动的几率上升(王娟、吴海涛，2014)。此外，刘小氓(2015)通过调查问卷的方式对中国西部农村地区的低保制度对农村反贫困效果进行调查研究，发现适当提高农村地区低保资金支持额度，对贫困农村地区反贫困有着显著的作用。

可以看出，大部分消除农村贫困的研究成果通常是从较为宏观的层面出发，主要围绕当期社会政策和制度本身展开，这样很容易忽略贫困农户家庭因素和家庭成员自身因素。而很多情况下，一个国家、社会、地区贫困，原因往往是由于当事者没有找到适合自己且行之有效的方法，然而，通常情况下，大多数人却将责任归咎于外在的客观条件和周遭环境，而忽略了自身所能使情况变好的改变。于是，对于贫困农户来说，应当积极从家庭自身层面考虑。而需要特别强调并注意的是，受我国传统文化和家族等级观念的影响，一个家庭的户主对家庭的发展有着无足轻重的作用。这一现象在农村地区更加鲜明，农村家庭的户主就像是这个家庭的领导人，带领着家庭成员向前发展、奔向小康。那么，农村家庭户主无疑影响着整个家庭的方向以及家庭的穷困或富有，而年龄和受教育程度又代表了一个人的生活智慧和价值取向以及眼界。同时，一个家庭的人口状况以及家庭行为又毫无疑问地支配着家庭财富的获取以及消耗。因此，对于贫困农户，理应从户主个人状况、家庭人口因素以及家庭行为等方面积极发挥家庭能动性，从而在根本上实现贫困农户的减贫、脱贫。

基于前文所述，本文将从农户家庭户主和家庭人口以及家庭行为方面出发展开探讨。依托相关的微观数据，以农户家庭作为研究主体，从户主年龄、户主受教育年限、农户家庭人口以及家庭行为等方面来探讨影响农村贫困农户脱贫的因素。并以此提出农村贫困农户的脱贫路径，再依据脱贫影响因子估计农户脱贫的可能性。另外需要声明一点，由于我国当前正处于农业转型时期，即农业市场化的程度正在不断提高，于是本研究利用农户市场参与程度来衡量农户的家庭行为。农户市场参与程度将在下文变量的选取中详细阐释。

根据上文的阐述与讨论，本研究提出以下假设:

假设1:户主人力资本的提升对贫困农户的脱贫作用显著。

假设2:家庭人口因素对贫困农户的脱贫作用显著。家庭人口越多，家庭学生越多，农户脱贫几率越小；而家庭劳动力总数以及务工人数越多，贫困农户脱贫的 几率越大。

假设3:农户家庭市场参与对贫困农户的脱贫作用显著。

三、数据、变量与方法

(一) 数据

本研究所采用的数据是2016年西北师范大学商学院对甘肃省农村社会调研的数据。此次调研选取了甘肃省内14个贫困农村地区，并抽取其中1749户进行问卷调查。为验证上文所提出的研究假设，这里将样本界定为农户的家庭信息来满足本研究的需要。并根据家庭信息情况以及户主信息情况进行筛选并剔除掉相关信息不合理的样本以及缺失值之后，参与分析的有效样本量缩小至1623户，有效率为93%。

(二) 变量

本研究所涉及的因变量为二分类变量。研究农户是否为非贫困农户，即农户是贫困农户的概率大小，其中将非贫困农户赋值为1，贫困农户赋值为0。非贫困农户界定的依据为家庭人均年收入(2015年)大于或等于2800元的农户，贫困农户界定的依据为家庭人均收入(2015年)小于2800元的农户。这里需要补充强调的是，本研究所采用的贫困线是2800元，这一指标是依据国家统计局公布的农民人均纯收入2800元(2015年不变价)作为最新扶贫标准。

本研究的自变量包括以下几个部分:

第一部分，户主个人因素。包括:(1)户主年龄(连续变量) ;(2)人力资本变量(连续变量)。为了研究的方便，本研究将受教育程度作为可操作化指标，并在问卷设计时，以被调查者的受教育年限作为衡量指标。因此，人力资本变量也被看做是连续变量。

第二部分，家庭人口因素变量。包括:(1)家庭人口总数(连续变量)；(2)家庭劳动力个数(连续变量)；(3)家庭学生数(连续变量)；(4)务工人数(连续变量)。

第三部分，农户家庭行为(市场参与)变量。包括市场参与程度①(连续变量)。这一变量是结合西北师范大学商学院2016年甘肃省农村社会问卷调查结果以及参考章元等(2009)提出农户市场参与度量指标而来。但是本研究考虑了农户低保收入、农村养老金收入等农户社会转移收入。同时，农户自产自消产品价值是通过农户本年度农产品折合总价值减去本年度卖掉的农产品总收入得来，由于农户卖掉的农产品中可能包含之前储存的农产品，因此农户的市场参与程度是大于零的值，而并不一定小于1。

(三)分析模型

结合本研究所探讨的相关因变量和自变量以及上文提出的研究假设，本研究决定选择Logistic二分变量回归模型来处理数据和相关统计，以此来探讨和分析因变量“是否为非贫困农户”受那些相关自变量的作用和影响，由此思考并总结出贫困农户脱贫的有效路径与方法。本研究严格遵循Logistic回归分析的要求，对有关因变量和相关自变量的所有数据进行了对应的处理和转换，最终模型可以简写为:

(1)

(2)

公式中，P代表农户脱贫的概率，若P=1，说明农户脱贫了，若P=0，说明没有脱贫。Xi为自变量，表示第i种影响因素。βi代表回归系数，影响这一概率的因素个数用m表示，α表示回归截距。

四、结果分析

通过利用统计软件SPSS22.0，对所筛选的1623个有效样本的相关数据进行了Logistic回归分析(见表2)。并通过进一步验证，本研究所涉及的各变量间不仅不存在多重共线性，而且无高度相关性。

注：* p < 0. 1，** p < 0. 01，*** p < 0. 001.

根据表2，在显著性水平α<0.1条件之下，Logistic回归方程为：

In[p/(1-p)]=-0.88+0.018x1+0.097x2-0.414x3+0.285x4+0.398x5+2.789x6

则农户脱贫的概率为：

P=exp(-0.88+0.018x1+0.097x2-0.414x3+0.285x4+0.398x5+2.789x6)/[1+exp(-0.88

+0.018x1+0.097x2-0.414x3+0.285x4+0.398x5+2.789x6)]

(一)户主个人因素结果分析

1.年龄。年龄因子的影响系数是0.018，说明户主年龄对农户的脱贫有一定的正向影响，即在一定程度上，农户家庭中户主的年龄越大，农户发生贫困的概率越小。而且，户主年龄因子的显著性很高，表明这一因子影响农户脱贫的作用相当明显。从回归方程看，农户脱贫对数发生比将随着户主的年龄每增加一个单位而增大0.018个单位。

2.受教育年限。受教育年限因子的影响系数是0.097，说明户主的受教育年限在一定程度上对农户的脱贫有一定的正向影响，户主的受教育年限越长，农户越容易脱贫。而且，这种影响十分显著。从回归方程看，农户脱贫对数发生比将随着户主的受教育年限每增加一个单位而增大0.097个单位。

(二)家庭人口因素结果分析

1.家庭人口总数。家庭人口总数因子的影响系数是-0.414，说明家庭人口总数在一定程度上对农户的脱贫有一定的负向影响，即随着农户家庭人口总数增大，农户脱贫越困难。而且，这一影响也十分显著。从回归方程看，农户家庭人口总数每增加一个单位，农户脱贫对数发生比将下降0.414个单位。

2.家庭劳动力。家庭劳动力因子的影响系数是0.285，表明家庭劳动力总数在一定程度上对农户的脱贫有一定的正向影响，即农户家庭劳动力的数量越多，农户越容易脱贫。而且，这种影响也十分显著。从回归方程看，农户家庭劳动力每增加一个单位，农户脱贫对数发生比将增加0.285个单位。

3.家庭学生数。家庭学生数因子的影响系数是-0.087，说明家庭学生数对农户脱贫有一定的负向影响，即家庭学生数越多，农户脱贫越困难。但是，家庭学生数因子的影响系数并不显著，说明家庭学生数对农户脱贫的影响作用不大。通过对比数据，发现尽管部分农户家庭学生数较多，但大多家庭学生处于义务教育阶段，因此花费相对较小，对农户的脱贫并不构成威胁。

4.务工人数。务工人数因子的影响系数是0.398，表明务工人数对农户脱贫有一定的正向影响，即农户家庭中务工人数越多，农户越容易脱贫。而且，这种影响也十分显著。原因可能在于，农户家庭中务工人数的增多表明从事农业生产的人数降低，参与市场的人数就会增多，从而在市场中获得较高的收益。从回归方程看，农户家庭务工人数每增加一个单位，农户脱贫对数发生比将增加0.398个单位。

(三)家庭行为(市场参与)结果分析

市场参与程度。市场参与程度因子的影响系数是2.789，说明农户市场参与程度对农户的脱贫有一定的正向影响，即农户的市场参与程度越高，农户越容易脱贫。同时，农户市场参与这一影响不单显著性强，而且影响系数也相当大。另外，几率比为16.260，说明在一定条件下，参与市场的农户脱贫是非市场参与农户脱贫的16.260倍。也就是说，贫困农户脱贫的概率会随着贫困农户市场参与程度的增加而明显增大。原因可能是农户的市场参与程度越高，农户通过市场交换、市场分工等市场方式获得的收益越多。从回归方程看，农户家庭市场参与程度每提高一个单位，农户脱贫对数发生比将增加2.789个单位。

五、总结与启示

利用西北师范大学商学院2016年甘肃省农村社会调研的相关数据，本研究以农户家庭作为研究主体，从农户家庭中户主个人状况、家庭人口因素状况和家庭市场参与情况等方面考察了贫困农民群体的脱贫路径。研究发现可以归纳为以下几点:

第一，提升户主人力资本是贫困农户脱贫路径之一。本文将户主受教育年限作为人力资本的操作化指标，研究结果表明，户主较高的受教育水平能显著增加贫困农户脱贫的几率。关于教育对贫困的减缓机理，学界普遍认为教育属于人力资本领域，通常贫困者接受教育后，劳动生产率会明显提高，随后收入和贫困相应改善，最终农村贫困随着农户收入的提高逐渐被消除。同时，人力资本的提升不仅需要政府加强改善贫困农民群体的教育条件和教育质量，更需要提高贫困农民群体的意识使其积极主动地接受教育。

第二，调整家庭人口因素是贫困农户脱贫路径之一。根据前文对应的分析，贫困农户脱贫的可能性会随着家庭人口总数的增大而增大，随着家庭劳动力总数、务工人数的数量的增加而提高，而与家庭学生数的关系并不明显。这自然而然地表明农户是否能够脱贫在一定程度上受制于家庭人口的相关特征，贫困农户要最大程度使用家庭中的劳动力资源，并尽量让劳动力加入务工人员队伍，这对贫困农户的减贫、脱贫具有显著的作用。

第三，提高农户家庭市场参与程度是贫困农户脱贫路径之一。农户市场参与会直接作用于农户的种植结构以及劳动力配置，从而影响农户经济作物的种植面积以及农户家庭劳动力参与非农活动的人数。市场通过相应的机制让贫困者在日常生活中获得一定的权利而代替给予其一定的救助，从而刺激和激发贫困者创造出有利于穷人的新市场，以此获得有利于贫困者的溢出效应。也就是说，提高贫困农户市场参与程度，有利于农户生产要素配置的优化，进而促进农户的产出结构调整，从而实现贫困农户收入增加，最终使其摘掉贫困帽。

基于上文的思考和分析，本研究从贫困农户家庭自身角度出发，探索出消除我国农村贫困农户脱贫的有效路径与方法，对于现实而言，在全面建设小康社会的关键时期，自上而下的传统扶贫模式需要被改进，而将政府职能的充分发挥与贫困农户家庭自身能动作用相结合，这无疑为贫困农户脱贫难题的破解提供了可行方案。

[注 释]

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[责任编辑：郭秀艳]

Exploring the Paths to Lift Poor Farmers out of Poverty—Based on the Rural Social Survey Data in Gansu Province

ZHANG Pei，WANG Bo

(School of Business,Northwest Normal University,Lanzhou 730070,China)

This paper uses the data of the rural social survey in Gansu by the Northwest Normal University business school in 2016, examines the ways and estimates the possibility of poor farmers out of poverty. The study found that the accumulation of human capital, the adjustment of family population factor, and strengthening of the market participation are some effective paths and methods to lift poor farmers out of poverty. At the same time, to a certain extent, the possibility of farmers out of poverty could be estimated by according to the individual situation of farmers’ head of the family, the condition of the family population and the index of the family participate in market.

farmers out of poverty; out of poverty; anti-poverty

2016-08-24

张佩(1992-),男，河南灵宝人，西北师范大学商学院在读硕士研究生，从事信息技术与产业竞争力研究.

F323.8

A

2095-5863(2016)06-0062-006