我国农村家庭贫困影响因素及区域差异
摘 要：以农村家庭人均纯收入为指标，基于中国家庭追踪调查（CFPS）微观数据，分析考察家庭层面和村庄层面一共10类变量对农村家庭人均纯收入的影响及其区域差异，进一步运用夏普里值分解法量化各影响因素的贡献率。研究表明：家庭层面的内在因素对减贫增收的影响远大于村庄层面的外在因素，因此激发内生动力对脱贫减贫更为重要；从家庭层面因素来看，教育是造成农村收入差距的最主要因素，其他依次是家庭中被抚养成员占比、打工和非农经营、家庭成员健康状况、非农户口占有比以及政治信仰；从村庄特征来看，村居生活条件对家庭收入影响最大。不同区域农村减贫的影响因素存在较大差异，中部地区家庭收入贡献率最大的是家庭成员人均受教育年限，东北地区贡献率最大的是人居环境，西部地区是人口抚养负担。基于此，提出了有针对性的扶贫措施。
关键词：家庭贫困;人均收入;影响因素;区域差异
李彦军,刘梦帆
作者
消除贫困，让全体人民共享改革发展成果是我国奋斗的目标。近几年来，随着扶贫攻坚力度不断加大，我国扶贫减贫工作取得了举世瞩目的成绩。尽管如此，截止2019年底，我国仍有551万农村贫困人口尚未脱贫。这部分贫困人口大多发展基础差、贫困程度深且致贫原因复杂。如何精准识别这类人口与家庭贫困的关键性因素，从而推进其稳步脱贫是亟待解决的重大问题。家庭人均纯收入是贫困识别的最核心指标，研究农村家庭人均纯收入的影响因素与区域差异，量化分解各影响因素对人均纯收入的贡献率大小，并据此制定有针对性的农村扶贫脱贫政策，无疑具有重要的现实意义。
贫困是一个复杂的社会经济现象，学术界对贫困及其影响因素已经作了大量研究。总体来看，研究主要集中在两个方面：一是基于国家政策、经济增长、自然条件、区域特征等的宏观视角；二是基于农户特征、农户素质、农户行为、社会资本等的微观视角。微观视角的研究相对较为单薄，但近几年研究成果日益增多。一些学者和机构从权力匮乏、代际传递、社会资本缺乏等不同角度，阐释了家庭贫困的形成机理。一些学者研究了人力资本和社会资本对贫困的影响，认为两者有利于提高贫困居民收入水平，但对缩小收入差距的效应各不相同。另外有一些学者研究了教育和健康对农村贫困的影响。也有一些学者从农村家庭特征视角出发，研究了人口负担率与从事农业生产对农户贫困的影响。还有学者对教育、家庭劳动力流动的减贫效应进行了探讨。但现有研究存在两方面的不足：一是研究视角上大多关注某一些因素对贫困的影响和某一个特定地区的致贫原因，全国层面农村家庭贫困的综合因素的研究相对缺乏，对致贫原因区域差异的研究更少见；二是在研究方法上，缺乏对不同因素在农村家庭贫困影响程度中的分解。基于此，本文利用2016年中国家庭追踪调查（CFPS）数据，采用多元回归方法分析家庭层面及村庄层面多个因素对农村家庭人均纯收入的影响，比较分析这些因素在不同区域的影响差异，并采用基于R2的夏普里值（Shapley）分解法，考察不同因素对全国及不同区域的家庭人均纯收入的贡献度。这对探寻我国精准扶贫的着力点和不同区域扶贫的关键点有借鉴意义。
一、研究设计
（一）数据来源
本文数据来自北京大学中国社会科学调查中心中国家庭追踪调查(CFPS)，该调查是一项全国性的综合社会跟踪调查，涵盖社会、经济、人口、教育和健康等方面。
在CFPS2016年调查中，共调查了全国 25 个省份共14033个家庭，其中包括6799个农村家庭、6908个城镇家庭以及城乡分类数据缺失的325个家庭。本文对“CFPS2016”的家庭、成人和儿童问卷调查数据进行合并和整理。由于社区的调查每四年一次，因此采用CFPS2014的社区调查数据，并与CFPS2016年数据合并。在剔除了家庭成员问卷缺失和与本文研究相关变量值缺失的样本家庭后，最终得到家庭样本2409个。
（二）贫困发生率与贫困户分布
在2409个样本家庭中，有贫困户604户，整体贫困率为25.07%。分区域来看，东北、东部、中部和西部的贫困率分别为23.98%、22.19%、22.34%和29.98%。可见，东部的贫困率最低，中部贫困率略高于东部，东北贫困率比中部高1.64个百分点，这三个区域的贫困率均低于全国整体贫困率。西部贫困率最高，高于全国整体贫困率4.91个百分点(见表1)。
（三）模型设定
贫困的度量最常采用的指标是家庭人均纯收入，故本文以农村家庭人均纯收入为被解释变量，取其自然对数值作为因变量。
考虑到家庭特征、人力资本、社会资本、金融资产等家庭层面的内部因素，以及家庭所在村庄的地理环境、资源禀赋等外部因素，都对农村家庭人均纯收入有影响，故选取家庭和村庄两个层面的变量作为影响家庭人均纯收入的解释变量。
根据明瑟收入决定函数，建立收入决定方程：
ln(Income)=β0+β1x1 +β2x2+ε1
该模型中，ln(Income)是被解释变量，β0是常数项，x1、x2分别表示家庭层面和村庄层面的解释变量，β1、β2为回归系数，ε1为随机误差项。
（四）变量选取
选取家庭和村庄两个层面10类共16个解释变量，其统计性描述见表2。
为准确判断农村家庭人均纯收入的影响因素及方向，在进行回归分析前，首先采用方差膨胀因子（VIF）对解释变量进行多重共线性检验。从表3可以看出，变量VIF值都小于10，说明模型变量不存在明显的多重共线性问题。
二
实证结果分析
（一）整体状况
运用统计软件Stata13.0对整体样本进行多元回归分析。虽然各变量多重共线性检验结果良好，但考虑到村庄层面的变量相互之间仍然存在一定程度的相关性，同时加入回归会影响模型估计的准确性和结论的可靠性，分4步进行回归（见表4）。
结果显示：同时加入村庄层面的全部变量之后，村庄过去一年内是否发生自然灾害和村庄是否为山区两个变量的显著水平发生了明显变化，为增加分析结果的准确性，村庄层面各变量的回归结果参考模型1、2、3中的对应值。
1.家庭自身因素对农村家庭减贫的影响。从全国范围看，纳入考察的10个家庭因素中，除家庭负债以外，其余因素对家庭减贫都有显著的影响。从家庭被抚养成员占比看，未成年子女、老人增多对家庭增收与减贫均有显著的负面影响，其中未成年人比老人的影响更大。这是因为，虽然这两个年龄层的家庭成员都是被抚养成员，但相对于未成年人老人中仍有一部分在从事劳作，增加家庭收入，因此使负面影响降低。从家庭成员受教育情况看，家庭成员平均受教育年限越长，家庭人均纯收入越多，说明教育对农村家庭减贫增收作用显著。家庭成员的健康状况对减贫也有显著影响，家庭人均纯收入随着家庭成员的健康状况的变好而显著增加。家庭非农户口成员越多，家庭收入显著增多。这是由于非农户口会更多的选择进城务工，从而增加了家庭收入。
政治面貌对减贫的效果也比较显著[1]。非农经营和外出打工的减贫与增收效果也较明显。在城镇化快速发展的今天，农村家庭早已不再仅仅依靠土地获取收入，工资性收入和其它经营性收入在家庭收入中占比越来越大，对增加农村家庭收入的作用也越来越大。
家庭负债对贫困的影响不显著，这可能是因为产生负债的原因比较复杂。样本中约三成家庭有负债，其中近半数的家庭负债主要是购房、建房或装修住房产生的房贷或借款，其余的家庭负债大部分是向亲戚朋友的借款，少部分是银行或民间借贷。负债某种意义上也反映了生产、借贷和偿还能力。
2.村庄因素对农村家庭减贫的影响。在村庄的6个因素中，除了村庄周围是否有高污染企业以及是否属于矿区以外，其余4个因素对家庭减贫增收影响显著。村庄生活条件对农村家庭减贫增收的效果明显。使用安全水和环保燃料的村庄，家庭人均纯收入显著更高。生活条件的优劣反应了所处村庄基础设施完善程度，偏远地区的村庄基础设施往往更为落后，一定程度上影响了家庭减贫增收。自然灾害对农村家庭增收有显著的负面影响，自然灾害易发的村庄，多是山区或生活环境相对恶劣的区域，生产生活条件艰苦影响了家庭收入水平的提高。山区地质条件复杂、生态环境脆弱，容易导致区域性的整体贫困，甚至部分偏远山区由于较少或难以与外界进行物质、信息、人员交流，长此以往容易形成贫困的“孤岛效应”[2]。所以，山区家庭人均纯收入显著低于非山区，这一结果与属于矿区和一年内发生过自然灾害的村庄的家庭收入较低一致。
（二）区域差异
我国国土辽阔，区域差异大。为了比较不同区域贫困影响因素的差异，对四个区域分别进行分步回归估计，结果见表5。
1.家庭因素对不同区域农村家庭减贫的影响。从被抚养成员占比来看，未成年子女占比对四个区域的家庭人均纯收入均有显著的负面影响，其中对西部地区影响最大。老人占比的影响也均为负向，但只有东部和中部显著。原因在于经济发展水平越低的地区，农村老年人劳动参与率越高，劳动时间也越长，从而使得老年人口占比增多对经济相对落后的西部家庭收入的负面效应显著下降。家庭成员平均受教育年限对农村家庭减贫增收效应最显著的是东部地区，而对中部、西部和东北地区的影响相当。一般而言，一个地区的经济发展水平越高，教育对收入贫困的改善效应越大 [3] 。
健康状况改善对减贫增收的促进作用最显著的是西部，其次分别为中部、东北和东部。同样，人均医疗支出对家庭收入影响最为显著的也是西部。说明经济越是落后的地区，受到疾病影响而导致收入水平降低的可能性越大，更容易陷入人力资本缺乏的困境。非农人口占比增加对各区域家庭人均纯收入都有正影响，影响由大到小依次为东北、中部、东部和西部。可能原因是东部地区城乡差距较小，西部地区人力和社会资本的缺乏，非农人口与农业人口在人力资本与社会资本中的差距较小，非农人口的持有对收入贡献相对较小。
从事非农经营仅对西部家庭收入具有显著正影响，而对中部影响为负，东北和东部有正影响但不显著。外出打工家庭成员占比对中部和西部家庭收入影响显著，且对西部的影响大于中部。这表明，在相对发达的地区，由于惠农政策的普及、农村人口进城的弱势以及非农经营的成本较高，外出打工或非农经营并不能带来较大的家庭收入增长。从负债对家庭收入的影响看，从东部到西部，负债对家庭收入的正影响逐步增大。这与由东到西的样本中，房贷占家庭负债的比例逐渐增大有关，选择购房或建房的家庭通常具有更高的收入水平。
2.村庄因素对不同区域农村家庭减贫的影响。从生活条件看，家庭饮用水安全与否和做饭用燃料环保与否对东北、东部与西部区域都有显著影响，对中部的影响并不显著。人居环境中，村庄周围有高污染企业对东北家庭有显著负影响，对西部为显著正影响。东北高污染企业对农村环境的污染问题由来已久，严重破坏了农村居民生产生活环境，而在西部，却有较多的农村人口通过在附近的乡镇企业工作增加了收入。本文样本中矿区主要集中在我国东北和中部各省，因而村庄属于矿区只对东北和中部有显著负影响。过去一年内发生过自然灾害以及属于山区都只对东部收入有显著负影响。这是由于东部各省经济发展存在明显的“马太效应”，“沿海”与“靠山”两大地理板块间发展差距较大[4]。
（三）收入差异的分解
为测算各显著变量对全国及不同区域收入差异的贡献率，选用基于R2的Shapley值分解方法。此分解方法通过计算组合博弈框架下各变量的边际贡献来进行分解，结果稳健，而且适用于任何收入决定方程及任何收入差距的度量指标[5][6]。考虑到全样本回归变量过多，不适于直接进行回归分解，故对其进行分组分解（见表6）。
从全国来看，家庭微观因素对人均纯收入差异的贡献率(74.78%)远远高于外部村庄因素的贡献率(25.21%)。其中，家庭中受教育情况对收入差异的贡献率(21.43%)最大，其他依次为家庭中被抚养成员占比(18.04%)、打工和非农经营(15.75%)、家庭成员健康状况(8.56%)、非农户口占有比(7.94%)以及政治面貌(3.06%)。可见，提高受教育水平仍然是农村家庭脱贫增收的最有效途径，加快提高农村人口受教育水平，是未来扶贫减贫工作的首要任务；家庭中被抚养成员多寡对农村家庭脱贫有至关重要的影响，家庭被抚养成员占比的增加一定程度上增加了家庭负担，减缓了家庭的脱贫步伐，精准扶贫过程中需要对这类人口给予重点关照和支持；打工及非农经营对农村家庭增加收入效果显著，鼓励农民外出打工或者从事非农经营，是农村脱贫的重要手段；健康作为人力资本的重要部分，对农村人口脱贫也有重要影响，扶贫中要重视因病致贫和因病返贫问题；非农户口占有情况和政治信仰对家庭收入同样存在一定影响，因此扶贫应全方位发力，精准施策。
村庄因素中贡献率最大的是生活条件(21.11%)，余下依次为地貌特征(3.32%)和自然灾害(0.78%)。可见，生活条件对减贫的贡献率远远大于其他各因素。因此，要增加农民收入，提高减贫脱贫效果，还需要大力推进基础设施建设，改善农村的基本条件。
分区域来看，东部、中部、西部三个区域与全国整体情况一样，家庭因素对人均纯收入差异的贡献率(62.77%、97.40%、81.05%)大于村庄因素的贡献率(37.22%、2.61%、18.95%)，东北村庄因素的贡献率(66.87%)大于家庭因素的贡献率(33.13%)。
东部家庭因素中按贡献率大小依次为：受教育情况(36.45%)、被抚养老年人占比(11.10%)、非农户口占有比(7.73%)、被抚养未成年子女比(4.61%)和人均医疗花费(2.88%)。村庄因素中按贡献率大小依次为：生活用燃料(17.74%)、地貌特征(7.52%)、生活用水(7.50%)和自然灾害(4.46%)。可见，对于东部而言，提高农村人口的受教育水平是该地区精准扶贫的重中之重。
中部家庭因素中按贡献率大小依次为：受教育情况(28.14%)、外出打工成员占比(21.62%)、被抚养老年人占比(15.68%)、非农人口占有比(11.54%)、家庭成员健康状况(10.87%)、被抚养未成年子女比(7.37%)和人均医疗花费(2.18%)。另外，村庄因素只有“是否属于矿区”变量有2.61%的贡献率。显然，该地区地理位置相对优越，自然条件良好，有利于生产生活，扶贫着重点应在于加强农村教育和提高非农收入。
西部家庭因素中按贡献率大小依次为：被抚养未成年子女比(21.25%)、外出打工成员比(20.02%)、受教育情况(13.94%)、非农经营(10.51%)、健康状况(6.34%)、人均医疗户花费(5.30%)和家庭负债(3.69%)。村庄因素按贡献率大小依次为：生活用燃料(11.83%)、饮用水(4.36%)和村庄周围是否有高污染企业(2.76%)。对于西部的农村家庭，未成年子女的抚养负担是造成其收入较低的最重要原因，而外出打工和非农经营对家庭增收作用较大，加强教育也同样有利于减缓家庭的绝对贫困。
东北家庭因素中按贡献率大小依次为：非农户口持有比(15.44%)、受教育情况(13.79%)、家庭未成年子女比(3.90%)。村庄因素中按贡献率大小依次为：生活用燃料(25.49%)、是否属于矿区(22.58%)、饮用水(11.99%)和村庄周围是否有高污染企业(6.81%)。家庭因素对收入差异的贡献率小于村庄因素的贡献率。可见，生态环境依然是制约东北农村发展的重要因素[7]，该地区扶贫重点在于解决贫困人口与环境的矛盾。
三
结论与启示
1.家庭因素对家庭收入的影响远大于村庄因素。贫困的决定因素中内因大于外因。扶贫重点在于激发贫困人口内生动力，消除贫困群体中广泛存在的“等靠要”思想。首先，针对贫困人口的政策要公平适度，并且要设计可预期的脱贫路径，以增加农村人口脱贫的动力。其次，要重视对贫困人口志向的引导。再次，可以通过组织学习、示范宣传等措施鼓励贫困人口劳动致富。
2.提高家庭成员受教育程度对农村家庭减贫增收作用最大。这种作用在东部和中部尤其明显。鉴于此，教育扶贫力度要持续全面加强，应积极开展农村实用技术培训、农村劳动力转移培训和农民继续教育，提升农村主要劳动年龄人口的受教育水平。同时，切实减轻农村儿童上学造成的家庭经济负担，确保学龄儿童全部入学，创造条件让更多的农村青年接受高等教育，提高贫困人口自我发展的能力，阻止贫困的代际传递。
3.家庭中被抚养的老年人增加，显著减缓了东部、中部农村家庭收入的增加；而被抚养未成年子女的增加则是制约西部家庭增收减贫的最主要因素。据此，应加速推进农村养老保险全覆盖，加大对农村儿童上学及看病的优惠政策力度，尤其对经济欠发达的西部，应该有一定政策上的倾斜以保证其享受到公平的政策福利。农村基层组织也要关注独居老人和留守儿童的身心健康，使这些人群不仅仅享受到物质上的扶贫照顾，也能得到精神上的人文关怀。
4.外出打工及非农经营对中西部的减贫增收影响较大。这些地区可以通过政策优惠来鼓励农村人口积极参与非农经营，引导有条件的农村人口积极创业，指导他们利用当地的有利条件实施产业融合，盘活农村资源，因地制宜发展二三产业，增加非农收入。同时，政策上对进城务工的农民工要给予便利，对农民工住房、职业教育和子女教育等给予优惠和照顾，免除其后顾之忧。
5.健康状况对家庭收入有着不可忽视的影响。应指导农村人口合理利用新型农村合作医疗、医疗救助、基本医疗保险等，建立健康的保障链，同时强化农村医疗卫生服务。
6.东北村庄因素对农村家庭收入的影响显著大于家庭因素。地方政府应把改善生态环境、实现老工业城市的产业转型作为扶贫减贫的首要任务。另外，不管是东北还是其他地区，生活条件都是村庄因素中影响家庭收入最大的因素。因此，应稳步推进农村基础设施建设，通过人居条件的改善，为农民增收提供保障。对不适宜继续生产生活的区域，要实行易地扶贫搬迁，从根源上解决生活资料匮乏的问题。
参考文献：
[1] 李烨，毛宇飞.我国西部地区农户家庭收入影响因素的实证研究——以宁夏地区调查数据为例[J].北方民族大学学报(哲学社会科学版)，2014（3）.
[2] 刘彦随，周扬，刘继来.中国农村贫困化地域分异特征及其精准扶贫策略[J].中国科学院院刊，2016（3）.
[3] 高艳云，王曦璟.教育改善贫困效应的地区异质性研究[J].统计研究，2016（9）.
[4] 杜辉，陈池波，胡振虎.区域扶贫开发实践透视——基于东、中、西部的对比分析[J].中州学刊，2010（2）.
[5] 宋莉莉，王秀东，刘旭.我国农户收入及其差异的影响因素实证分析——基于收入决定方程和夏普里值分解方法[J].中国农业科技导报，2014（16）.
[6] 刘志强.谁得到了满意的工作回报——工作回报满意度影响因素的实证研究[J].山西财经大学学报，2014（4）.
[7] 刘长全，韩磊.中国农村发展进程及地区差距：现状、问题与思考——基于中国农村发展指数的研究[J].农村经济，2016（12）.
(责任编辑 田孟清)