廖文芳,冷志明,丁建军
(吉首大学商学院,湖南吉首 416000)
贫困一直伴随着社会的发展,是一种普遍存在的社会现象。改革开放以来,通过实施有组织有计划的开发式扶贫措施,我国减贫事业取得了举世瞩目的成就,超过六亿人口摆脱了贫困,到2014年底,贫困发生率已下降到7.2%,为联合国实现千年发展目标做出了巨大贡献。[1]随着经济发展的益贫性逐渐下降,包容性发展格局逐渐弱化,经济发展的涓滴效应对减贫的作用渐微。扶贫工作进入更加“难啃”的攻坚阶段,经济转型时期扶贫工作日益具有更加重要的战略性价值。[2]习近平总书记于2013年11月在湖南省湘西州花垣县考察时提出了“精准扶贫”的重要指示,又在十九大上明确了脱贫攻坚的新任务和新要求。并向世界做了2020年实现所有贫困县摘帽,所有贫困村摘帽,所有贫困人口脱贫的宣言。因此,各地方政府自2014年以来,为进一步落实精准扶贫政策,建立精准扶贫工作机制,探索针对不同贫困区域环境、不同贫困的贫困户状况,运用科学有效程序对扶贫对象实施精确识别、动态管理、精确帮扶、精准脱贫的管理模式,促进贫困户在帮扶措施下能提高人均纯收入,实现脱贫。精准扶贫工作旨在消除以往大水漫灌式扶贫不能有效利用扶贫资源的弊端,即扶贫开发工作中存在的贫困人口底数不清、情况不明、针对性不强,扶贫资金和项目指向不准确等问题[3]。目前,扶贫攻坚工作仍然存在帮扶措施与致贫原因相分离、扶贫项目预期效果与资金投入偏离现象严重等问题。其实,在精准扶贫工作中,影响扶贫效果不仅有扶贫执行主体,更为关键的是扶贫对象对扶贫的认知及其对扶贫工作的响应问题。之前关于贫困户对扶贫政策和扶贫工作的响应行为的问题尚未引起人们的广泛关注,故而本文力争探索如何让贫困户积极参与精准扶贫工作,提高其扶贫响应行为,以提高精准扶贫成效,助推武陵山片区实现精准脱贫。
贫困户的响应行为是一个贫困户家庭做出反贫决策的过程,国外有很多涉及贫困户反贫措施的行为理论观点,以美国舒尔茨(1978)的农户理性假说、罗伯特·西蒙(1964)的农户有限理性假说以及前苏联蔡雅诺夫(1996)的农户非理性假说最为突出。结合已调查的贫困户家庭的实际情况,本文以罗伯特·西蒙的农户有限理性为理论基础。国内相关研究中,大多数都会把贫困户对反贫措施的响应理解成贫困户对反贫措施的感知、态度、判断及个人行为选择。如王若嘉(2009)将“响应”定义为受外界环境的影响而采取的某种态度和行为。参考国内外学者在贫困户响应行为方面的研究。作者认为,“响应”是贫困户家庭针对以政府为实施主体所实施的精准扶贫政策从而做出的决策选择。既是贫困户的本能反应,也是对以政府为实施主体的外部环境的感知、态度、判断及其个人行为选择等。基于农户的有限理性理论,贫困户的决策结果和实际行为会出现差错,主要表现为:从众性、狭隘性、短期性。
笔者综合分析了目前国内外的相关文献,结合湖南省凤凰县筸子坪镇、沱江镇、两林乡这三个乡(镇)的实际情况和使用Logistic初步分析的数据结果,得出影响贫困户响应反贫措施的因素有十四个:户主的年龄、受教育的程度、家庭经济的状况、政策受益长短、家庭预期收益、家庭实施成本、政策了解程度、政策执行风险、执行难易程度、政府宣传力度、政策执行环境、决策的主体、是否相信集体。在入户做贫困户的调查过程中,可供选择的因素中主要由被调查贫困户进行主观判断,实际上,这些影响因素是对贫困户反贫措施是否有响应意愿的一个衡量依据,并不能作为判断贫困户是否已经响应反贫措施的依据。在贫困户入户调查环节中,存在大部分的贫困户就同一问题在前后两次问答中答案不一致。这就是典型的主观测试的不稳定性。此外,作者提出,贫困户在调查过程中的响应意愿是明确的,即使有部分不稳定因素会影响贫困户判断而导致其响应意愿也出现不稳定性是正常的。在所选样本基数比较庞大时,这种不稳定性并没有完全影响到贫困户响应反贫措施的判断结论。
文中涉及的变量测量方法是在借鉴国内外相关研究的基础上结合客观实际和研究需要确定。连续变量采取实际值,分类变量采取等距赋值,具体变量测量详见表1。
表1 变量选择与说明
自变量变量定义影响很大影响较大一般影响较小没有影响政策影响 5 4 3 2 1政策受益 5 4 3 2 1预期收益 5 4 3 2 1实施成本 5 4 3 2 1了解程度 5 4 3 2 1执行风险 5 4 3 2 1执行难易 5 4 3 2 1政府宣传 5 4 3 2 1政策环境 5 4 3 2 1自变量变量定义家庭自主决策政府安排亲戚朋友意见 帮扶人推荐决策主体 1 2 3 4自变量变量定义 是 否是否相信集体 1 0
为了真实、全面、科学反映凤凰县贫困户的实际情况,准确分析影响贫困户反贫措施响应的因素,文章选取凤凰县3个乡(镇),每个乡(镇)选择二到三个行政村作为文章的研究数据样本。所选的行政村大多是凤凰县贫困发生率高的行政村,在精准扶贫方面具有较强的代表性和典型性,所选的凤凰县3个乡(镇)及各个行政村在致贫原因上存在不同程度的差异。入户调查时以贫困户家庭作为一个整体进行访谈及问卷调查,三个乡镇的问卷总数为557份,问卷回收557份,其中有效问卷511份,有效率91.74%;深度访谈贫困户40户。
从表2可以看出,筸子坪镇和沱江镇被调查贫困户是否对反贫措施进行响应存在很小的差距,两个乡镇的贫困户对反贫措施做出响应的百分比大大的超过了不响应的百分比。但是两林乡的被调查贫困户中选择响应的比例也很大,但选择不响应的比例高于其他两个乡镇。这主要是由于两林乡位于高山、高寒的特殊的地理区位。因此两林乡在落实反贫措施时,其预期的反贫收益要远远小于其他乡镇,导致该乡贫困户对反贫措施的响应积极性要低于其他乡镇。
表2 有效样本来源及反贫措施响应结果
表3 变量的描述性分析
假定贫困户对反贫措施的响应结果为:响应、不响应。是典型的二元选择回归问题。由于因变量不具备连续性,因此,不宜使用一般回归模型而应该采用二元Logistic回归模型。通过二元Logistic回归模型对贫困户的响应行为进行统计分析。假设贫困户对反贫措施有响应为“1”,不响应为“0”;P值为[0,1],即贫困户对反贫措施进行响应的概率。Logistic二元回归公式如下:
其中,Pi代表第i个贫困户对反贫措施响应的概率。对于各贫困户,若 P≈0(0<P<0.5),表明贫困户不响应反贫措施,若P≈1(0.5≤P<1)表明贫困户响应反贫措施。
采用二元Logistic回归模型主要是为研究影响贫困户响应反贫措施的主客观因素及受影响的程度。在贫困户入户调查时,为确保影响因子之间的独立性,减少影响因子多重共线性的发生。我们都会要求贫困户独立思考并回答每一个影响因素且不需要把其他因素考虑进来。二元Logistic模型进行回归分析时是对各因子的影响分析结果进行加总,在分析模型上体现贫困户响应反贫措施的比率,在实际研究中通常将模型分析的结果转化成事件发生的概率。将转化后的影响加总,以此来表示贫困户响应反贫措施的预测概率,当预测概率取值区间在“0~0.5”时表示贫困户不响应反贫措施,当预测概率取值区间在“0.5~1”时表示贫困户响应反贫措施,具备响应反贫措施的积极意愿并且愿意去落实响应行为。
在回归分析环节中,以贫困户总体上愿意积极响应反贫措施与否视为因变量,当贫困户愿意去积极响应或者已经积极响应的时候,因变量的取值为“1”;反之,因变量的取值为“0”。
文章中回归模型设定了含家庭的经济状况等十四类变量为解释变量,但在具体回归分析时又将其转换成虚拟变量,同时,把第一类看成参照变量。采用EVIEWS7.0软件进行回归分析,并采用自动向后逐步回归法来筛选变量。的值。
表4 向后逐步回归结果
由表4所示,经过自动向后逐步回归后最终模型得到四个既重要又没有严重多重共线性的变量,分别为决策主体、实施成本、实施难易、家庭经济状况,各自对应的P值均小于0.05显著性水平a时,表示这四个变量与logistic P的线性关系是显著的,且R-squared和Adjusted R-squared均大于0.7,表明拟合优度高。然后,对四个重要变量进行logistic模型回归。
表5 四个重要变量回归结果
表5所示,对四个重要变量回归结果进行分析如下:
1.贫困户家庭经济状况对反贫响应的影响
家庭经济情况对反贫响应有显著影响,且这个影响是正向的。家庭的经济情况取值“1~5”分别表示为非常贫困、比较贫困、一般、比较富裕、富裕。贫困户响应的主要动机是家庭经济效益最大化,家庭经济状况非常贫困的贫困户其成员受教育程度较低,对政策理解不透彻。另家底簿、资源利用率低、思想比较保守,这些因素严重影响贫困户响应行为;而家庭经济状况富裕的贫困户其成员受教育程度较高,能透彻领会政策精神。家底厚、资源利用率高、思维比较活跃、有敢于冒险的精神,同时能够承担风险带来的后果。因此,家庭经济状况越富裕,贫困户积极响应反贫措施的比率就越高,在实际扶贫工作中响应反贫措施的几率也越大。
2.实施成本对反贫响应的影响
实施成本对反贫响应有明显影响,且是正向影响。以往贫困户响应的出发点是家庭经济风险最小化。但此次调查中,实施成本与风险承担呈正相关,即被调查的贫困户都愿意承担大投资大收益。究其原因是精准扶贫实施以来,政府及各行业投入力度大,贫困户脱贫意愿强烈,希望摆脱以往被“输血”状况,力争早日“造血”。因此,在不考虑实施难易程度的情况下,实施成本越高,则越容易引起贫困户的积极响应。
3.实施难易对反贫响应的影响
实施难易对反贫响应虽然影响不显著,但是也可以看出两者呈现出负相关。政策实施难易程度受多方面因素影响,包扩贫困户和政府、家庭经济状况、政策环境及宣传等。在不考虑家庭经济状况情况下,政府积极宣传并在一个良好的政策环境下,贫困户积极响应政策并参与实施,则政策容易推行,实施易;地方政策宣传不到位,执行力不足,即使贫困户积极响应,依然难于实施。仅就实施难易来衡量贫困户响应行为的话不难得出:实施难度小,贫困户响应积极;反之,则不响应。
4.决策主体对反贫响应的影响
决策主体对反贫响应有明显影响,且正相关性较强。贫困户包括一般贫困户和低保贫困户,不同的决策主体下贫困户的响应行为不一样。政府安排决定贫困户是否为低保贫困户,即政府安排为决策主体,也是低保贫困户响应行为的决定因素。而一般贫困户的响应行为受政府安排、亲戚朋友意见、帮扶人推荐等三个决策主体的影响,表现为两两交叉或者多个主体同时影响。这说明,贫困户响应行为除了家庭自主决策外还充分考虑政府安排、亲戚朋友意见及帮扶人推荐等因素。
第一、贫困户反贫措施响应行为的主要影响因素分别是决策主体、实施成本、实施难易、家庭经济状况等 4个因素不同程度影响着贫困户的响应决策。家庭经济状况对贫困户的响应行为影响是正相关。即家庭经济状况越富裕,贫困户响应越积极;实施成本对反贫响应的影响也呈正向影响;实施难易对反贫响应的影响呈现出负相关。实施难度易,则贫困户响应积极;反之,则不响应。决策主体对反贫响应的影响正相关且相关性较强,贫困户响应行为除了家庭自主决策外还充分考虑政府安排、亲戚朋友意见及帮扶人推荐等因素。
第二、贫困户在响应反贫决策时表现出的理性偏差,符合罗伯特·西蒙(1964)提出的有限理性假设。所以贫困户在响应反贫决策时往往会出现从众、狭隘和短期等特征,导致出现这些特征的原因是贫困户不能够获取完整、全面的反贫信息。因此政府在落实反贫措施时要充分考虑贫困户的有限理性等特征,掌握并充分利用决策主体、实施成本、实施难易、家庭的经济状况对贫困户存在不同程度的影响,让精准扶贫政策更容易被贫困户接受并积极做出反贫响应。
第三、贫困户在现实反贫决策过程中明显受自己主观能动性的影响,从而导致其响应反贫行为出现偏离理性的结果。在实施成本高时贫困户仅凭脱贫意愿进行响应,是极端有限理性响应行为。实施成本对贫困户响应的影响达到最大时,贫困户会为了“摘帽”而冒险响应。因此反贫措施的选择、推广和实施需要避免此类情况的发生,确保反贫、脱贫措施落到实处。