我国农村家庭贫困脆弱性测度——基于CFPS 微观数据的研究

李 凯

(南京财经大学经济学院，江苏 南京210046)

2020 年，我国完成全面脱贫的任务，然而贫困现象并不能被彻底消灭，扶贫工作的重心将会从绝对贫困转为相对贫困，从治理贫困转为预防贫困，进一步巩固脱贫成果，这时需要着重关注那些可能因为疾病、失业、教育、意外等各种外部风险而落入贫困的群体，这些群体可能因为自身内部缺乏抵御风险的能力而使自身处于一种脆弱状态，相关文献将他们称作“贫困脆弱性群体”。 巩固脱贫成果，降低外部风险，保障低收入群体福利水平，防止贫困脆弱性群体返贫，实现脆弱群体稳步增收是我国实现共同富裕目标面临的一个新的挑战。

世界银行在2002 年《世界发展报告》中提出“贫困脆弱性”的概念，以描述个体或者家庭未来陷入贫困的可能性。这个定义也被许多其他文献采用，例如Chaudhuri 和Dercon将贫困脆弱性定义为一个家庭在未来的若干年内至少有一年会陷入贫困的概率，Gallardo 将脆弱性定义为存在贫困风险或处于持久性贫困的状态。

“贫困脆弱性”和“贫困”两个概念存在区别。 首先，研究对象不同。 贫困问题的研究对象是收入水平或消费水平低于贫困标准的所有家庭；贫困脆弱问题的研究对象则除了贫困群体以外，还包括收入或消费水平在贫困标准以上、在风险暴露以后可能陷入贫困的家庭(Bartfeld et al.，2015)。其次，两个概念的含义有所不同。 一般来说，“贫困”只是在一个特定的时间点静态地度量了家庭的福利水平，没有将家庭的未来福利或与未来福利相关的风险考虑进去，根据已有收入或消费数据进行判断一个家庭是否陷入贫困，只是一种“事后”测度，因此，根据这种“事后”状态制定的扶贫政策均有一定的局限性。 而“贫困脆弱性”是根据已有数据来研究家庭未来收入流及风险，以此预测一个家庭未来是否会陷入贫困，以及陷入贫困的概率大小，是一种“事前”的预测，具有前瞻型特征，有助于政府在2020 年后制定相应的针对性政策来预防返贫，及时阻止家庭因外部冲击陷入贫困(徐伟等，2011)。

由于无法从当年的数据中直接判断一个家庭未来的特征，因此需要通过一些方法进行测算。 目前已有的文献中，提出了许多关于贫困脆弱性的定义及测算方法，主要分为三大类：期望贫困的脆弱性理论(VEP)、期望效用的脆弱性理论(VEU)以及风险暴露的脆弱性理论(VER)。 其中VEP 方法因其可以使用截面数据或较短面板数据的优越性，被研究者广泛使用。 如斯丽娟使用VEP 方法研究测算家庭贫困脆弱性，并得出家庭教育支出会显著降低家庭未来陷入贫困的可能性；沈冰清和郭忠兴通过VEP 方法估计了新农保制度对于家庭贫困脆弱性的影响，得出一个家庭如果参加了新农保，会显著改善其脆弱程度；高若晨和李实也使用VEP 方法研究了外出务工会显著降低农村家庭的贫困脆弱性。

文章借助CFPS 2012 年和2016 年微观调查数据，采用VEP 方法测算了我国农村家庭贫困脆弱性，并研究了贫困及贫困脆弱性的动态变化过程。

二、 方法与数据

(一)方法

文章使用期望贫困的脆弱性方法，该方法中贫困脆弱性反映了一个家庭未来陷入贫困的概率有多少，公式表达为：

其中，Vulh，t为家庭h在时期t的贫困脆弱性；ch，t+1为该家庭t+1 期的人均收入；poor 为贫困线。 为了方便研究，一般假设未来家庭的收入服从对数正态分布。

第一步，将对数人均收入作为被解释变量进行OLS 回归，并将回归后得到的残差平方作为收入波动进行OLS估计：

Xh是影响家庭收入的相关变量，分为户主变量、家庭财产变量以及家庭人口变量。

第二步，构建权重，得到估计量β︿FGLS 和ρ︿FGLS。 带回式(2)和式(3)，得到未来对数消费的期望值E︿(lnch|Xh)及其方差V︿ar (lnch|Xh)：

第三步，选择贫困线，计算家庭h的贫困脆弱性：

文章采用国际贫困标准1.9 美元/天和3.1 美元/天来计算贫困脆弱性，并且采用三个不同的脆弱性阈值以此判断一个家庭是否脆弱，具体来说，若家庭贫困脆弱性高于29%，则这个家庭轻度脆弱；若家庭贫困脆弱性高于50%，则这个家庭中度脆弱；若家庭贫困脆弱性高于79%，则这个家庭高度脆弱。

(二)数据

文章使用中国家庭追踪调查(CFPS)数据，选取了CFPS 2012、2016 成人库和家庭库中的相关变量，剔除户主年龄在16 岁以下以及主要变量缺失的样本，最终样本总量为11290个农村家庭，2012 年有5848 个，2016 年有5442 个。 表1 是对使用的主要变量进行了描述与统计。

表1 相关变量数据描述

三、 贫困脆弱性测度

(一)FGLS 回归

通过FGLS 对家庭对数人均收入的均值与方差进行计算，计量结果如表2 所示。 结果显示：2012 年回归结果与2016 年回归结果相似，户主变量中，户主年龄与年龄平方符号相反，并且显著，收入对数呈现倒U 形特征；男性户主相较于女性户主来说，对家庭人均收入有着显著的正向影响；已婚与入党均对家庭人均收入有显著正向影响，且对收入误差项有显著负向影响，这意味着，已婚状态户主所在的家庭比其他状态户主所在的家庭收入更加稳定；受教育水平越高，对家庭人均收入有显著的正向影响，但会增大家庭收入波动水平；户主健康水平对家庭人均收入有着显著的负向影响，户主健康情况越差，家庭收入越低，且会增加家庭收入波动。 家庭特征变量中，从事农业工作对家庭人均收入和人均收入误差项有显著的负向影响，而从事私营工作对家庭人均收入和人均收入误差项有显著的正向影响，即农业工作会减少家庭收入，同时也会降低收入波动，而个体私营增加家庭人均收入，同时也会增加收入波动；家庭资产对家庭人均收入有着显著的正向影响，如土地、存款、家庭耐用品和农用机械，同时拥有土地和存款会显著降低家庭人均收入方差；另外，家庭规模和家庭中老幼抚养比对家庭人均收入有显著的负向影响，劳动力人数与劳动力平均受教育年限对于收入水平和收入波动有正向影响。

表2 2012 年与2016 年家庭人均收入期望均值、方差FGLS 回归结果

(二)贫困、贫困脆弱性状况

根据对数收入水平和收入波动的估计结果，文章计算了2012 年和2016 年我国农村家庭的贫困脆弱性情况。 具体情况如表3 所示。

表3 贫困脆弱性及贫困状况

以1.9 美元贫困线为例，2012 年我国农村贫困发生率17.6%，到2016 年为9.1%，下降了8.5 个百分点，反映了我国脱贫攻坚任务所取得的巨大成果，同时，2012 年农村家庭中有近40%的家庭处于轻度贫困脆弱状态，有20%左右的家庭为中度贫困脆弱，这些数字说明我国相当一部分居民有较高的概率在未来陷入贫困，且在未来陷入贫困的平均概率为26.4%，而到了2016 年，轻度脆弱发生率和中度脆弱发生率分别下降至25.6%与11.4%，且高度脆弱发生率仅为1.3%，农村家庭在未来陷入贫困的平均概率下降为5.3%。 还发现，以50%的脆弱性阈值得到的脆弱发生率与贫困发生率最为接近。

表4 贫困动态特征

表4 反映了农村家庭贫困的动态特征，在1.9 美元的贫困标准下，有近18.4%的农村家庭在2012 年与2016 年经历了至少一次贫困，有6.4%的家庭一直处于贫困状态；在3.1美元的贫困标准下，超过四分之一的农村家庭经历了至少一次贫困。

“贫困脆弱”与“贫困”是两个相似但不同的概念，贫困的家庭不一定脆弱，而非贫困的家庭也不一定非脆弱。 下面来看一下，在2012 年脆弱或非脆弱的家庭到了2016 年是否会陷入或脱离贫困，由于采用不同的贫困线与脆弱性阈值得到的结果相类似，因此表5 只汇报贫困线1.9 美元且脆弱性阈值50%的分析结果。

表5 脆弱贫困转移矩阵

根据表5，2012 年农村贫困家庭中，脆弱家庭在2016 年的脱贫比例为67.4%，而非脆弱家庭的脱贫比例为85.4%，脱贫比例相差18%；2012 年脆弱非贫困的家庭中有17.1%的家庭在2016 年陷入贫困，非脆弱非贫困的家庭中只有6.9%陷入贫困，相差10.2%。

四、 结论和建议

文章使用CFPS 2012 与2016 年数据，根据期望贫困的脆弱性定义和测算方法，在1.9 美元/天、3.1 美元/天的贫困标准下，对我国农村家庭贫困脆弱性进行了整体评估，研究发现，不同贫困线下农村家庭脆弱性程度不同，1.9 美元下，2012 年所有家庭未来陷入贫困的平均可能性为26.4%，2016年所有家庭未来陷入贫困的平均可能性为5.3%；在3.1 美元下，2012 年所有家庭未来陷入贫困的平均可能性为48.1%，2016 年所有家庭未来陷入贫困的平均可能性为16.4%。 另外，2012 年贫困家庭中，非脆弱家庭2016 年脱贫比例与脆弱家庭相比高出18%；非贫困家庭中，非脆弱家庭陷入贫困比例与脆弱家庭相比低出10.2%。 因此，在以后的扶贫任务中应着重关注贫困脆弱家庭，巩固脱贫成果，预防返贫。