精准扶贫中农户贫困影响因素分析与政策建议——以贵州省榕江县为例

石亚宗

（贵州师范大学地理与环境科学学院，贵州贵阳550001）

精准扶贫中农户贫困影响因素分析与政策建议
——以贵州省榕江县为例

石亚宗

（贵州师范大学地理与环境科学学院，贵州贵阳550001）

要实现贫困人口的精准脱贫，就要准确找出导致农户贫困的原因，从而制定出不同的脱贫对策。以贵州省榕江县为例，结合精准扶贫第三方评估农户调查数据，选取影响农户贫困的因素，借助spss分析软件对农户贫困影响因素进行L ogistic回归分析，可知地形条件、耕地面积、劳动力人数、健康状况、社会保障性资金、金融扶贫（特惠贷）对农户贫困影响显著，而外出打工对农户的贫困的影响不显著。针对分析结果得出的政策建议：（1）加强基础设施建设；（2）因地制宜的合理利用土地资源；（3）推进易地移民搬迁；（4）加强劳动力职业技能培训促进劳动力就业转移；（5）推进农村金融扶贫创新和实施精准扶贫“特惠贷”；（6）健全和完善农村社会保障体系。

精准扶贫； 回归分析； 贫困影响因素； L ogistic模型

一、引言

改革开放以来，我国不断大力推进扶贫开发工作，扶贫开发成绩显著。但是截止2015年我国仍有7 000多万人口未脱贫，全国脱贫形势依然很严峻。精准扶贫是粗放扶贫的对称，是新时期我国扶贫开发战略的重大转型，是2020年全面建成小康社会的重要战略部署，其要义是健全“建档立卡”管理制度，推进“六个精准”和“五个一批”创新理念。国内很多学者对影响贫困的因素进行了研究，得出了不同地区的农户贫困原因，并提出了不同的脱贫对策。汪三贵，王萍萍等研究表明，中国农村贫困家庭和个体识别，可以利用住户调查资料和现代计量经济分析方法来建立贫困识别模型，从而找出导致中国农村家庭贫困的原因，并得出L ogistic回归模型在准确预测贫困家庭和贫困影响因素分析方面具有很好的表现[1]。李燕玲，傅新红等根据四川省少数民族地区农户调查数据，分析少数民族农户贫困的成因及影响因素，找出导致农户贫困的原因和制约农户脱贫的因素，探讨相应的政策措施，对于增强四川少数民族地区扶贫工作的针对性与合理性具有重要意义[2]。王星颖通过对贵州农村贫困状况和贫困影响因素进行分析，得出贵州省应建立一种可持续的反贫机制，开发农村人力资本，转移贫困地区人口，因地制宜的培育微小型企业，才能更好的实现贫困人口的脱贫[3]。精准扶贫要求根据不同的贫困区域环境、不同的贫困农户状况，对扶贫对象实施精确识别、精确帮扶和精确管理[4]。对贫困影响因素进行分析，可以准确找出不同贫困地区、不同贫困农户贫困原因，从而制定出不同的脱贫对策，实现扶贫对象精准脱贫。本文只对榕江县的农户贫困影响因素进L ogistic回归分析，找准榕江县农户贫困的原因，进而对榕江的精准扶贫工作提供一些思路和政策建议。

“十二五”期间，贵州省脱贫攻坚取得显著成效，但是由于贵州是多民族交汇融合的高山区内陆省份和革命老区，是全国石漠化面积最大、程度最深、危害最重的地方。目前仍是我国贫困人口最多和贫困发生率最高的省份。榕江县位于贵州省东南部，黔东南苗族侗族自治州南部。地形地貌以山地为主，地质条件复杂，人地矛盾尖锐，自然灾害频繁。全县国土面积3 316平方公里，辖19个乡镇112个中心村（社区），总人口36.4万，截止2015年末，全县还有贫困乡镇6个，贫困人口8.14万人，贫困发生率27.55%。榕江县贫困人口基数大，贫困程度深，经济、社会、文化发展长期滞后，产业结构单一，要实现2020年全县农村贫困人口全部脱贫，贫困乡、村全部摘帽，仍然面临很多困难，脱贫攻坚任务还很艰巨。

二、农户贫困影响因素分析

（一）数据来源

研究采用问卷调查法进行实地样本的调查与访谈，从而获取研究所需的第一手资料。2016年10月受榕江县扶贫办的委托，贵州省精准扶贫第三方评估团队对榕江全县农户进行了抽样调查。从科学研究角度出发，采取等距随机抽样的方法，根据调查样本占总样本的比例，决定等距抽取的间隔，保证每个农户都有被同样抽取的概率。本次问卷调查内容涉及农户家庭基本特征和家庭收入与支出情况等，共发放问卷275份，最后收集有效问卷262份，问卷有效率为95.27%。

（二） 理论假设

唐建、刘志文认为贫困发生率高的地区基本上都分布在交通不便、自然条件恶劣的山区。地理位置、地形条件等自然条件会在不同程度上对农户的贫困发生率产生影响[5]。李虹认为自然资源短缺，生态环境恶劣是导致贫困的重要原因之一[6]。樊丽明、杨国涛等认为人力资本和家庭规模是影响贫困的最主要原因之一。通过学习知识与技能而带来的工资等收益的农户不容易陷入贫困。家庭规模越大，越容易陷入贫困[7]。王国祥认为“因病致贫”、“因病返贫”成了贫困人口产生和存在的重要因素，健康对收入具有明显的正相关关系，农村居民健康水平与个人贫困发生概率呈负相关关系[8]。郭江认为国家政策制度的不健全是导致中国农村贫困问题的关键性原因，要解决中国农村的贫困问题，国家就必须在制度政策的制定和执行上给予足够的支持[9]。汪三贵，王萍萍等的研究结果表明L ogistic回归模型在准确预测贫困家庭和贫困影响因素分析方面具有很好的表现[1]。

根据前面的理论，本文将利用精准扶贫第三方评估调查数据和L ogistic回归模型分析方法，假设将影响农户贫困的地形条件、距离主干道距离、耕地面积、家庭规模、劳动力、患有慢性病、患有重大疾病或残疾、外出务工、社会保障性资金、金融扶贫（特惠贷）等10个因素作为农户贫困影响因素来分析。

（三） 模型描述

基于前面的分析与假设，本文选取所在农户地形、距离主干道距离、耕地面积等10种变量进行分析。各变量的含义及说明如表（1）所示。

表1 模型变量说明及统计性描述

表2 模型估计结果

在L ogistic回归模型分析中，采用0-1型因变量，即农户是否贫困为因变量，分别赋值1和0。在精准扶贫工作中是根据精准扶贫建档立卡库的信息来确定农户是否贫困，进而开展各项工作。因此在对样本数据分析时也以此来确定农户是否贫困，即采用2016年建档立卡库中的贫困户为贫困，不在库中的农户为非贫困。L ogistic模型具体形式可以表示为：

在上式中，p表示第i个农户家庭陷入贫困的概率，解释变量Xij表示为影响农户贫困的第j个因，n为影响这一概率的因素个数，βi为因素的回归系数，εi表示随机扰动项，β0为回归截距[10]。

（四）运算结果

模型通过使用SPSS 22.0软件对调查数据L ogistic回归处理。在数据处理过程中，采用向后筛选法，逐步剔除不显著的变量，从而得出模型估计结果[10]。回归结果见（表2）

（五）模型运算结果与分析

根据模型结果和相关资料，影响农户贫困状况各因素的分析如下：

1.地形条件变量的显著性为0.056，地形条件对农户贫困的影响在10%的水平上表示显著。表明生活在山区和海拔较高的农户比生活在平原和丘陵地区的农户更易陷入贫困。山区往往土地质量差，不利于进行农业，且山区多地理位置偏远，基础设施落后，使这一地区的农户更容易陷入贫困。

2.耕地面积的显著性为0.002，耕地面积对农户贫困的影响在1%的水平上表示显著。这表明耕地面积越少的农户陷入贫困的概率就越大，榕江县地形以山地为主，人均耕地面积少，但是森林覆盖率高，林业资源丰富，政府应在保护现有耕地的基础上大力发展林业产业，促进农户增收脱贫。

3.家庭成员中具有劳动能力的人数显著性为0.029，对农户贫困的影响在5%的水平上显著。这表示具有劳动能力的人数越少，农户贫困的概率就越高，有高龄老人和因患病和残疾丧失劳动能力的农户更有可能陷入贫困。外出打工因素在分析结果上对农户贫困的影响不显著，可能的原因是贫困劳动力缺乏就业和创业的能力。

4.家庭成员中患有慢性疾病的人数的显著性为0.097，对农户贫困的影响在10%的水平上显著，这表明健康状况是导致农户贫困的因素之一。“因病致贫”的农户除了要支付基本的生活费用外，还要因此支付一笔额外的医疗费用。家庭成员中具有劳动能力的人口如果因患病而丧失劳动能力，将直接影响农户家庭收入的取得。

5.社会保障性资金变量的显著性为0.002，对农户贫困的影响在1%的水平上显著，农村生活最低保障、养老保险、社会救济等社会保障性制度越完善，农户陷入贫困的概率就越低。金融扶贫（特惠贷）变量的显著性为0.023，对贫困的影响在5%的水平上显著，这表明金融扶贫对农户贫困有显著影响，获得金融扶贫资金的农户不容易陷入贫困。

榕江县农户贫困是多种因素综合作用的结果。地形条件和耕地面积对农户贫困的影响显著，说明不利的地形条件和自然资源是导致农户贫困的重要因素。体现农户家庭特征的劳动力人数和健康状况仍然是制约农户脱贫的关键因素。政策制度方面的社会保障性资金和金融扶贫（特惠贷）对贫困概率的降低有显著影响，完善社会保障制度和加大金融扶贫力度对减少农户贫困至关重要。

三、政策建议

榕江县贫困人口主要分布在地形复杂、基础设施薄弱、社会发育程度低的区域，政府应当加强对这一地区的基础设施建设，以提高贫困农户的生产生活水平，对“一方水土养不活一方人”的地区实施易地扶贫搬迁工程。自然资源的不合理开采和利用，造成生态环境退化，粮食生产下降，耕地面积减少，政府应在保护生态环境的基础上，合理利用自然资源，加大土地综合整治力度。贫困农户的收入来源主要依靠种植业和养殖业等第一产业，政府应加大教育培训投入，提高农户的能力素质水平，促进农村剩余劳动力的就业转移，扩宽收入渠道，提高农户收入水平。政策制度对贫困人口能否脱贫影响重大，政府应加强农村金融扶贫创新，充分发挥金融在支持贫困农户发展生产中的作用，进一步完善社会保障制度和提高医疗保障水平，加大对贫困人口的补贴力度，对于老弱病残等特殊群体进行长期的救助，保障他们的基本生产生活。

（一）加强基础设施建设

由于地质条件复杂，社会经济发展落后，导致榕江县的基础设施建设长期滞后，很多边远地区的基础设施建设没有覆盖到。榕江政府应加大投入力度，整合各方面资金，解决群众最迫切希望解决的水、路、电等基础设施建设，为提高群众基本生产生活条件和脱贫致富打下良好的基础。政府应实施好农村通村和通组油（水泥）路建设，进一步优化农村道路网，改善发展条件，加强小型农田水利建设和巩固城乡饮用水工程，解决农田灌溉和贫困人口饮水困难问题，加快推进电力、信息等基础设施建设，优化城乡电网结构，提高供电可靠性和安全保障能力。

（二）因地制宜的合理利用土地资源

受地理环境限制，榕江县多数农地存在耕作不便、产能不高、效益不好等问题。政府应加大土地综合整治力度，改善农田水利设施，提高农业综合生产能力。榕江县林业资源丰富，但林地的经济价值尚未开发，政府应按照“绿水青山就是金山银山”的发展理念和生态文明建设的战略要求来合理利用林业资源。依托榕江县森林资源优势，深入实施林业工程建设，大力发展林业产业建设，整合扶贫资金，落实生态补偿机制，处理好社会、经济和生态三者的关系，促进农户脱贫致富。

（三）推进易地移民搬迁

在农民自愿的原则下，对榕江县自然条件恶劣、基础设施落后、产业发展滞后、思想观念落后，“一方水土养不活一方人”的贫困村实施易地扶贫搬迁工程，实现同全国一道建成小康社会。将贫困人口集中搬迁到安置区，可以改善贫困群众的生产生活条件，促进先进文化和科技知识的传播，提高贫困群众的文化素质，增强群众的自我发展能力，促进贫困群众脱贫致富、生态环境恢复和保护，促进地区经济健康发展和社会稳定。

（四）加强劳动力职业技能培训促进劳动力就业转移

政府应整合资源，加强对贫困地区劳动力的职业技能培训工作力度，提升贫困劳动力的知识和技能，提高他们的就业创业能力。此外，政府应建立完善促进劳动力转移的长效机制，贯彻落实各项扶持政策，为他们提供职业技能鉴定和创业担保贷款，同时进一步加大宣传力度，及时将企业用工信息送到群众手中，持续提供政策咨询、答疑服务等，帮助他们顺利实现就业，通过就业脱贫致富。榕江县应该利用对口帮扶县资源优势，进一步加强与杭州市桐庐县的对接、联系，及时掌握他们的企业用工需求信息，为下一步的劳务输出工作做好准备。政府还应该按照《榕江县“雁归兴贵”促进农民工返乡创业就业工作实施方案》要求，建立完善促进农民工返乡创业就业长效机制，贯彻落实各项扶持政策，鼓励和引导农民工返乡创业就业。

（五）推进农村金融扶贫创新和实施精准扶贫“特惠贷”

推动落实扶贫开发金融服务举措，提高财政扶贫资金使用效率，充分发挥金融在支持贫困农户发展生产、脱贫致富中的积极作用。政府应健全和完善财政金融扶贫工作机制，提高扶贫资金保障率，快速准确的落实扶贫帮扶资金，发展扶贫贴息贷款，从而为精准扶贫工作提供资金保障。“特惠贷”为贵州省各级扶贫部门确认的建档立卡的农村贫困农户提供5万元以下、3年期以内低利率、低成本的农户小额信用贷款。该贷款无需任何担保抵押，大大降低了贫困农户的贷款成本和经济负担，增加了贫困农户的财产性收入，增强了贫困群众自主创业能力。县扶贫开发投资有限责任公司和县农业发展银行应针对改善农村、农业的基础设施条件，改变农民生产、生活条件为根本出发点，积极完善和推进政策性扶贫开发信贷产品。

（六）健全和完善农村社会保障体系

社会保障具有防止非贫困的社会成员沦为贫困阶层及帮助贫困的社会成员摆脱生活困境的双层功能，故被称为“社会稳定器”[11]。要打赢脱贫攻坚战，到2020年实现全面小康，榕江政府应健全和完善农村最低生活保障制度，做到应保尽保，提标农村最低生活保证金，提高特困户的供养水平。随着农村因病返贫、因病致贫和因灾返贫人数的增加，榕江政府应推进城乡社会救助体系建设，积极争取资金，切实解决因病返贫、因病致贫和因灾返贫群众的实际困难。完善榕江县“农合医疗报销、大病保险、民政救助”三重医疗保障“一站式”服务，全面提高农村贫困人口医疗保障水平。认真抓好特困供养人员、智障人员、精神病人的救助工作，特别是建立台账，确保精准救助。

[1]汪三贵，王萍萍，等.中国农村贫困家庭识别[J].农业经济技术，2007（10）：20-30.

[2]李艳玲.四川民族地区农户贫困成因及影响因素研究[D].成都：四川农业大学，2011.

[3]王星颖.贵州农村贫困状况分析与可持续型反贫困机制[J].北方经济，2013（1）：71-72.

[4]葛志军，邢成举.精准扶贫内涵、实践困境及其原因阐释——基于宁夏银川两个村庄的调查[J].贵州社会科学，2015（5）：158-164.

[5]唐建，刘志文.西部地区农村贫困现状、原因及对策探析[J].中国人口.资源与环境，2004（4）：50-55.

[6]李虹.中国生态脆弱区的生态贫困与生态资本研究[D].成都：西南财经大学，2011.

[7]樊丽明，杨国涛.贫困地区收入不平等的决定因素：基于西海固农户数据的分析[J].世界经济文汇，2010（3）：106-120.

[8]王国祥.健康投资及其与农村贫困的关系研究[D].杭州：浙江大学，2007.

[9]郭江.中国农村贫困的发生机理及政府控制机制研究[D].西安：西北农林科技大学，2007.

[10]王济川，郭志刚.Logistic回归模型一方法与应用[M].北京：高等教育出版社，2001.

[11]曹芳，杨友孝.中国农村贫困地区可持续发展的制度分析[J].中国人口.资源与环境，2004（4）：45-48.

Analysis on the Influencing Factors of Farmers'Poverty and Targeted Measures in Poverty Alleviation：A Case Study of Rongjiang County of Guizhou Province

SHI Ya-zong
（School of Geography and Environmental Science，Guizhou Normal University，Guiyang，Guizhou 550001）

In order to realize the accurate poverty elimination of the poor people，we must find out the reasons that lead to the poverty of the peasants accurately，so as to formulate different countermeasures for getting rid of poverty.Taking Rongjiang County of Guizhou Province as an example，combined with the precise poverty third party assessment household survey data，select the factors influencing farmers'poverty，with the help of SPSSanalysis software on the influence factors of poor farmers in Logistic regression analysis.The terrain，the area of arable land，labor，health，social security funds，financial poverty alleviation （ex-） has a significant impact on poverty，poverty of farmers and migrant workers had no significant effect.According to the analysis results of the policy recommendations:（1） to strengthen the construction of infrastructure； （2） to the rational use of land resources；（3） to promote the relocation of labor； （4） to strengthen the occupation skill training to promote labor employment transfer； （5）to help the poor rural financial innovation and the implementation of poverty alleviation accurate“ preferential loan”； （6）improving and perfecting rural social security system.

targeted measures in poverty alleviation； regression analysis； poverty influencing factors； logistic models

F126

A

1671－9743（2017） 10－0046－04

2017-09-24

石亚宗，1990年生，男，甘肃定西人，硕士生，研究方向：人文地理，乡村地理。