多维贫困视角下甘肃省农村地区致贫因素分析

张永凯，杨万宝

(1.兰州财经大学 农林经济管理学院，甘肃 兰州 730020；2.兰州财经大学 经济学院，甘肃 兰州 730020)

贫困是伴随人类历史进程产生的客观现象，也是世界各个国家所必须要面临的共同难题。党的十八大以来，我国把扶贫开发摆在更加突出的位置，将精准扶贫、精准脱贫作为基本方略，开创了扶贫事业新局面，扶贫开发工作取得举世瞩目的伟大成就，农村贫困问题得到根本改善。然而，农村贫困人口大多分布在自然环境恶劣的深度贫困地区，农村贫困具有贫困面大、贫困人口多、贫困程度深等特征[1]。随着扶贫工作进入攻坚克难的深水区阶段，剩余脱贫任务艰巨，只有充分发扬“钉钉子”精神和狠下“绣花针”功夫，才能更好地巩固脱贫攻坚成果。

近年来，随着扶贫开发工作的持续推进，甘肃省农村贫困人口大幅减少，脱贫攻坚取得了显著进展。按现行农村贫困标准测算，甘肃省农村贫困人口已由2012年末的596万人减少至2018年末的121万人，平均每年减少79万人，贫困发生率由2012年末的28.5%下降至2018年的5.8%，累计下降22.7个百分点，平均每年下降4个百分点[2]。然而，甘肃农村地区仍具有贫困程度深、贫困发生率高和经济社会发展落后等劣势，农村贫困依旧是乡村振兴最突出的短板。鉴于此，作为西部典型的欠发达省份，研究甘肃省农村地区致贫因素有助于解决2020年后甘肃省相对贫困问题，促进精准扶贫与乡村振兴的有机衔接。

一、文献综述

自二十世纪中期以来，贫困问题因其广泛且复杂的社会性，受到社会学、地理学、经济学等众多领域学者的重点关注。国内外学者们先后从不同角度对贫困理论进行了分析和研究。

从自然条件的角度来看，英国经济学家马尔萨斯最早对贫困问题进行了深入探索，认为贫困是自然且必然的，是由于大自然提供生产生活资料增长速度低于人口增长速度而导致[3]。汪三贵、张伟宾等认为少数民族贫困是综合性因素作用的结果，主要受到收入差异扩张、自然生态条件恶劣和民族经济生计特性的三重因素的制约[4]。巩前文、张俊飚以安徽省的59个县(市)面板数据为研究样本，发现农业自然灾害受灾面积占总播种面积的比重与农村贫困发生率呈负相关关系，进而对正确认识农业自然灾害与农村贫困之间的关系，构建农村自然灾害防御体系，增强贫困地区农民的抗灾能力提出了政策建议[5]。 王金营、李竞博以燕山-太行山和黑龙港流域连片特困地区为研究对象，认为导致贫富差异的主要原因是家庭户类型、人口特征和耕地条件[6]。

从基础设施建设的角度来看，吕炜、刘畅对公共基础设施投资和社会性支出的历史效果进行了实证分析，结果表明，在扶贫资金中不断提高教育和各项社会性支出水平，可以有效改善农村地区贫困水平[7]。汪三贵、王婷通过对甘肃农村劳动力受教育水平对家庭收入的影响进行分析后，认为教育增加了农民从事本地非农产业和外出打工的就业机会，完善农村地区教育等公共基础设施，提高农村居民受教育程度可使农村家庭生活条件得到改善和提高[8]。汪亚美认为完善农村基本公共服务,使贫困人口普遍拥有享受基础设施、教育、医疗、社保等公共服务的权利,不仅可以提高当地居民收入水平、缩小收入分配差距,提升农村贫困人口的生存发展能力,增强其抵御自然灾害、市场经济等各类风险的能力,还可以有效降低贫困地区的脆弱性,抑制返贫现象发生,以达到持续性减贫的目标[9]。孙健、张体栋、张释文研究发现卫生基础设施建设提高了农村居民的健康支出,完善卫生基础设施建设可以有效解决农村居民因病致贫、因病返贫的情况[10]。

从政策制度角度来看，1998年诺贝尔经济学奖获得者阿玛蒂亚·森(Amartya Sen)提出了“权利贫困论”，并在其代表作《贫困与饥荒》(Poverty and Famines)一书中，从“权利方法”(Entitlement approach)角度来分析研究贫困，将贫困问题归结为“权利丧失”的结果。森的权利贫困论打破了长久以来传统贫困理论的局限，他所关注的不仅仅是经济发展落后对于贫困问题的影响，更包括了文化、制度、教育等领域对贫困的影响[11]。张全红、周强通过分析我国多维贫困的变化，认为应从农村教育、生活等方面入手来制定反贫困政策，进而提高反贫困效果[12]。吴芳、尹德志通过研究和分析中国农村贫困的影响因素及现状，提出应着重从调整政策、完善制度以及转变现有经济结构等方面入手来解决中国农村贫困问题[13]。张天乐、李盛基通过分析我国农村地区贫困现状及反贫困过程中所面临障碍，得出制定针对贫困人群的相关政策、控制药品价格和改善农村地区基本医疗环境是解决农村贫困的有效方式[14]。

从资本缺乏的角度来看，美国经济学家罗格纳·纳克斯(Ragnar Nurkse)在《不发达国家的资本形成问题》一书中提出“贫困恶性循环论”，用以解释为什么经济发展落后的国家长期滞留于落后状态的原因，纳克斯认为资本投入的缺乏是发展中国家长期陷入贫困陷阱的根源[15]。美国经济学家西奥多·舒尔茨(Theodore Schultz)认为欠发达国家之所以处于贫困状态，是由于其在教育、健康等方面的投入不足，制约了人力资本的发展[16]。张车伟认为，投资营养与健康不但能减少因健康原因带来的贫困，而且还会带来非常可观的效率回报[17]。张永丽、刘卫兵通过对甘肃省14个贫困村的实地调查研究得出，家庭贫困的概率与农户子女上学数存在正相关关系，与农户劳动力教育水平存在负相关关系，提出西部地区教育精准扶贫对策应从资助政策、义务教育等方面入手[18]。

综上所述，尽管国内学者对农村贫困问题的研究颇多，但大多数都是以西部或更大区域为研究对象，从省域尺度对农村贫困成因的研究成果相对薄弱，且大多数研究时间较早。甘肃农村地区具有贫困程度深、贫困发生率高和经济社会发展落后等特征，研究其致贫因素具有一定的典型性和代表性。事实上，农村贫困是自然环境、基础设施、家庭负担、教育程度、信息流通、政策体系、医疗卫生等一系列直接或间接因素叠加而产生的结果。基于此，本文从多维贫困视角切入，以甘肃省农村贫困地区为研究对象，分析农村贫困的致贫因素及其影响程度。

二、指标构建及模型设定

(一)数据来源

本文所使用数据来源于EPS数据库和《甘肃发展年鉴》，其中互联网用户数量来源于EPS数据库，其他相关变量来源于历年《甘肃发展年鉴》。变量样本覆盖甘肃省14个市州，选取2010—2018年的面板数据，对影响甘肃省农村贫困的多重因素进行综合分析。

(二)指标构建

恶劣的自然环境和稀缺的自然资源是导致贫困的主要根源，一般来说，贫困人口主要集中在自然环境、自然条件极为恶劣的地区，贫困的发生与贫困程度与生态环境存在着密切的关系，这些地区农业的生产条件极差，水资源短缺、土地贫瘠、生产技术落后。经济环境也是影响农村贫困的重要影响因素，在整个经济波动中或者萧条的经济背景下，农民受到双重压力，一是农产品价格大幅度下降，农业收入大幅度减少；二是在非农产业中就业的农民工受到排斥，使打工收入和非农经营收入减少。农村基础设施和社会保障体系不完善也在一定程度上影响着农村脱贫进程。一方面，我国当今农村缺乏完善的农村基础设施，无法为新农村的发展创造良好环境，影响农民就业问题的解决和收入的提高，制约了农村经济的发展；另一方面，因为缺乏完整的农村社会保障体系，农民的就医、养老、保险等还没有彻底得到解决，使得本就承担风险能力比较弱的农村家庭收入降低。

结合甘肃省农村地区实际情况，本文以经济指标测度甘肃省农村贫困水平。限于甘肃农村地区经济数据统计口径问题，在被解释变量方面，选取农村居民可支配收入来测度农村贫困水平；在解释变量方面，从农村人力资本、基础设施、自然条件和社会保障状况5个维度来考察影响甘肃省农村贫困的因素，根据数据可获得性和准确性，将解释变量划分为7个指标，各变量的说明如表 1所示。

表1 变量描述

(三)样本描述

将数据导入Stata中，考察所有解释变量的统计特征(如表2所示)。

表2 解释变量统计描述

(四)模型设定

根据研究需要，本文的被解释变量设置为调查对象收入状况，因此通过构建多元回归模型来分析影响甘肃省农村居民贫困发生的因素，即致贫因子。

多元回归统计分析(Multiple Regression Analysis)是一种常见的统计分析方法，其研究目的主要在于帮助确定两种以及两种以上的相关变量之间相互依赖的定量关系。通过建立相关变量之间的回归方程，并通过对样本数据进行综合分析，进而预测因变量的变化程度的一种统计分析方法。

一般的多元回归模型可写为：

yi=β1xi1+β2xi2+…+βkxiK+εi…(i=1,…,n)

(1)

其中，xi1为个体i的第一个解释变量(共有n位个体)，xi2为个体i的第二个解释变量(共有k个解释变量)。

当xi1恒等于1，则方程简化为：

yi=β1+β2xi2+…+βkxiK+εi…(i=1,…,n)

(2)

最小二乘法OLS(ordinary least squares)估计量的最小化问题是：

(3)

(五)多重共线性检验

多重共线性检验：主要用来检验模型各个解释变量之间的关系是否可能存在多重共线性。检验结果如表3所示：很明显可以看到VIF平均值=1.66，且所有解释变量的VIF值都小于5，表明模型中所有解释变量之间不可能存在多重共线性的问题,模型的构建良好。

表3 VIF检验

三、实证分析

使用Stata15.0软件，通过最小二乘法对各相关变量进行回归分析，结果如表4所示。其中模型(1)、模型(2)、模型(3)分别代表全省、兰州和兰州以外农村地区。

表4 回归分析结果

(一)模型拟合效果分析

由上表可知，模型(1)中所有解释变量的回归系数的P值(P>|t|)都小于0.1，从回归数据结果可以知道，可解释部分ESS(Model)为19.126 6，而不可解释部分RSS(Residual)为6.692。R2(R-squared)为0.747 3，即所分析的农村人口数、非农行业从业人员比重、互联网用户数、等级公路里程、人均耕地面积、受灾面积以及新农合人均受益次数这些变量，约可解释农村居民可支配收入74.73%的变动，表明模型总体识别度较高，拟合优度较好，可以有效反映农村贫困状况。

(二)回归结果分析

1.总体分析。在人力资本方面，农村人口规模(lnP)和非农业从业人员比重(lnW)均对农村居民可支配收入(lnM)存在影响。其中，农村人口规模的回归系数为-0.159 5，即农村人口规模与甘肃省农村居民可支配收入存在负相关关系，降低农村人口规模即可提高该农村地区的收入水平，改善贫困程度；非农业从业人员比重与农村居民可支配收入存在显著正相关关系，回归系数为0.372 4，表明随着非农业从业人员比重的提高，该农村地区的收入水平也会随之提高。而且非农业从业人员比重的回归系数的绝对值远大于农村人口规模的回归系数的绝对值，因此在解决甘肃省农村贫困这一问题上，相对于降低农村人口规模，应更加侧重于提高非农从业人员数量这一方面。

在信息流通方面，互联网用户数(lnI)的回归系数为0.215 3，这表明互联网用户数量与农村居民可支配收入(lnM)存在显著的正相关关系，即增加互联网用户数可以有效提高该农村地区的收入状况，降低贫困发生率。其原因在于，互联网已经上升为一种生产力，互联网对于农村地区来说已经成为一种转化财富的途径。

在农村基础设施方面，等级公路里程(lnR)的回归系数为0.217 1，即等级公路里程对农村居民可支配收入(lnM)存在显著的正影响，这表明农村居民收入会随着交通等基础设施的完善而增加，脱贫的可能性也会随之提高。习近平总书记也曾提出“四好农村路”的建设是助力扶贫脱贫攻坚的关键，是农村经济社会发展重要举措，是确保如期全面建成小康社会的坚定保障，是实施乡村振兴战略的重要载体。

在农村自然条件方面，人均耕地面积(lnA)和受灾面积(lnD)对甘肃省农村居民可支配收入(lnM)存在影响。其中，人均耕地面积的回归系数为0.425 4，即人均耕地面积对农村居民可支配收入存在显著正影响，增加人均耕地面积可以有效提高农村居民收入，降低该农村地区的贫困水平。甘肃省农村的现状是人口规模大，耕地面积少，使得居民只能被动选择传统农业小生产方式，不能形成现代农业规模生产，无法获得规模效益；受灾面积的回归系数为-0.102 1，即受灾面积对农村居民可支配收入存在负影响，但是影响程度较小，也就是说农作物灾害并不是农村地区贫困的主要因素。

在农村医疗保障体系方面，随着我国经济改革不断向纵深推进，社会发展中的问题和矛盾也日益凸现，农村贫困人口的医疗问题便是其中之一。研究表明，疾病是引发贫困问题的第二大因素[19]。从表4可以看到，新农合人均受益次数(lnS)与农村居民可支配收入(lnM)存在正相关关系，回归系数为0.101 8，这表明随着医疗保障体系的逐步完善，农村居民因病致贫、因病返贫的可能性会大幅降低。甘肃省农村地区由于地理和经济等原因，呈现出“贫困人口相对集中，贫困程度较深”的特点，切实解决甘肃省农村地区的医疗保障问题就成为解决贫困问题的重点和关键。

2.兰州与兰州以外农村地区对比分析。从兰州和兰州以外农村居民贫困状况影响因素来看，兰州农村居民可支配收入受人口等级公路里程、非农业从业人员比重和互联网用户数等变量的影响程度较大，具体而言，等级公路里程越长、非农业从业人员比重越高和互联网用户数越多，则兰州农村居民可支配收入越多，更容易摆脱贫困问题；兰州以外农村居民可支配收入受人均耕地面积、受灾面积、互联网用户数和等级公路里程等变量的影响程度较大，具体而言，人均耕地面积越大、受灾面积越小、互联网用户数越多和等级公路里程越多，则兰州以外农村居民可支配收入越多，更不容易陷入贫困状况。此外，可以发现各解释变量的减贫效应在兰州与兰州以外农村地区之间也存在较大差异。以互联网用户数为例，在兰州农村地区，互联网用户数的增加将使农村居民收入增加的概率上升 7.98个百分点; 而在兰州以外农村地区，互联网用户数的增加将使农村居民收入增加的概率上升29.77个百分点。互联网用户数在兰州以外农村地区的减贫效应是兰州农村地区的近4倍。

另外，可以明显清楚看到，农村人口规模与农村居民可支配收入在兰州农村地区存在正相关关系，在兰州以外农村地区存在负相关关系。主要原因是由于兰州属于省会中心城市，产业资源和其他要素资源集聚程度相对于其他城市较高，能够为农村劳动力提供较多的就业岗位，提高非农业从业人员比重，进而提高农村居民可支配收入水平，降低农村地区贫困程度；另外，兰州作为省会中心城市，对周边农村地区的经济辐射和带动作用大，促进了周边农村地区的经济社会发展，进一步提高了兰州农村地区居民的收入水平，使得农村人口规模和可支配收入正相关。

四、结论与启示

(一)主要结论

通过从人力资本、基础设施、自然条件、社会保障和信息互通5个维度对甘肃省农村致贫因素的分析，结果发现：(1)人均耕地面积与非农业从业人员比重对农村居民可支配收入的影响最为显著，回归系数分别为0.425 4和0.372 4，说明耕地资源和外出务工是提高甘肃农村地区居民收入的主要途径；等级公路里程和互联网用户数较为显著，回归系数分别为0.217 1和0.215 3，表明交通和通讯等基础设施对农民增收致富有显著的促进作用；新农合人均受益次数影响程度次之，回归系数为0.101 8。(2)农村人口规模和受灾面积对农村居民可支配收入呈现负相关关系，回归系数分别为-0.159 5和-0.102 1，由此说明，人口负担成为甘肃农村地区农民增收的重要障碍，同时自然灾害也直接威胁到农民的生产和生活。(3)对兰州与兰州以外农村地区而言，各变量的减贫效应也存在较大差异，兰州农村地区居民可支配收入受非农业从业人员比重、互联网用户数和等级公路里程等变量的影响程度较大，兰州以外省内农村地区居民可支配收入受人均耕地面积、受灾面积、互联网用户数和等级公路里程等变量的影响程度较大；而且农村人口规模与农村居民可支配收入在兰州农村地区存在正相关关系，在兰州以外省内农村地区二者之间存在负相关关系。

(二)相关启示

基于上述结论，可以得出以下几点启示：(1)充分贯彻落实农村土地使用权流转管理制度，逐步完善土地制度建设，把股份制引入土地制度体系，坚定执行土地三权分置制度，鼓励拥有土地经营权的农户，将部分或全部土地使用权转让给其他专业生产大户，让一部分农民可以扩大经营规模，获得规模效应，实现规模化的现代农业生产，另一部分农民获得股权后从事第二、三产业。(2)积极推进城镇化进程，一方面为农民创造更多的就业机会，促进农村地区人口向城市地区转移，促进农村劳动力从第一产业向第二、三产业转移，逐步提高非农业从业人员比重，提高农村居民可支配收入水平；另一方面要充分发挥中心城市的辐射功能和带动作用，有效促进周边农村地区的经济社会发展，提高农村居民收入水平，降低农村贫困水平[20]。(3)农村基础设施和公共服务设施建设也是当下甘肃省实现全面建成小康社会与解决农村贫困现状的重要突破口。继续加强农村公共服务设施和基础设施建设，特别是道路建设、农村教育和医疗水平的提高，有效解决农村因学致贫和因病致贫的难题。(4)积极推进“互联网+”工程，充分发挥互联网、电子商务、智能物流等对农村地区经济社会发展的巨大推动作用，有效激发农村经济发展活力。