聶 榮，蘇劍峰

(遼寧大學(xué) 經(jīng)濟(jì)學(xué)院，遼寧 沈陽(yáng) 110036)

一、引言

貧困是制約國(guó)家發(fā)展的重要因素。隨著經(jīng)濟(jì)社會(huì)的不斷發(fā)展，世界各國(guó)越來(lái)越重視消除貧困問(wèn)題。我國(guó)一直致力于消除貧困工作，目前已經(jīng)取得了舉世矚目的成就。國(guó)家統(tǒng)計(jì)局的數(shù)據(jù)顯示，自從2011年實(shí)施新的國(guó)家貧困線(xiàn)以來(lái)，2011—2019年中國(guó)農(nóng)村地區(qū)貧困人口從12238萬(wàn)人下降到551萬(wàn)人；數(shù)據(jù)呈逐年遞減趨勢(shì)，每年的降幅超過(guò)千萬(wàn)人。農(nóng)村貧困人口數(shù)量的大幅度下降與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)、國(guó)家政策、基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)等因素有關(guān)[1]。然而，中國(guó)減貧面臨的形勢(shì)依然嚴(yán)峻。雖然農(nóng)村家庭絕對(duì)貧困將在2020 年底被消滅，但是農(nóng)村家庭的相對(duì)貧困還會(huì)繼續(xù)存在。因此政府在扶貧工作中仍需深入實(shí)施精準(zhǔn)扶貧，明確農(nóng)戶(hù)短期貧困和長(zhǎng)期貧困狀態(tài)及其致貧原因，同時(shí)也要防止非貧困農(nóng)戶(hù)陷入貧困[2]。

農(nóng)村家戶(hù)脫離貧困和陷入貧困是一個(gè)動(dòng)態(tài)變化的過(guò)程。在動(dòng)態(tài)貧困問(wèn)題研究方面，由于學(xué)者們采用的貧困標(biāo)準(zhǔn)不同，得出的貧困發(fā)生率也會(huì)有所差異[3]。而不同時(shí)期農(nóng)戶(hù)總體貧困發(fā)生率的變化并不能詳細(xì)表述農(nóng)戶(hù)家戶(hù)貧困的動(dòng)態(tài)特征，因此有些學(xué)者追蹤家戶(hù)進(jìn)出貧困的軌跡，將貧困的變化進(jìn)行分解。Jalan[4]構(gòu)建了經(jīng)典的貧困分解方法，將貧困分解成暫時(shí)性貧困和持續(xù)性貧困。但是該方法沒(méi)有考慮貧困家庭的貧困持續(xù)時(shí)間；章元[5]在Jalan研究基礎(chǔ)上引入貧困經(jīng)歷時(shí)間，將總貧困分解為慢性貧困和暫時(shí)性貧困；洪興建[6]將農(nóng)村貧困變動(dòng)分解為長(zhǎng)期貧困效應(yīng)、脫貧效應(yīng)和返貧效應(yīng)?？傮w上看，暫時(shí)貧困成分的下降是我國(guó)貧困率下降的主導(dǎo)因素[7]。有些學(xué)者研究農(nóng)村貧困的動(dòng)態(tài)過(guò)程，發(fā)現(xiàn)脫貧和返貧現(xiàn)象同時(shí)存在，大多數(shù)農(nóng)村家庭經(jīng)歷的貧困是一種暫時(shí)性貧困[8-11]。在貧困的動(dòng)態(tài)轉(zhuǎn)換中，高艷云[12]發(fā)現(xiàn)人力資本、人口結(jié)構(gòu)和地區(qū)發(fā)展差異是影響中國(guó)農(nóng)戶(hù)貧困動(dòng)態(tài)性的主要因素；Imai[13]發(fā)現(xiàn)受教育水平能夠顯著影響越南和印度農(nóng)戶(hù)的貧困動(dòng)態(tài)性。

上述文獻(xiàn)雖然分析了中國(guó)農(nóng)村貧困動(dòng)態(tài)特征以及動(dòng)態(tài)貧困影響因素，但是仍存在一些不足。第一，上述研究大多是對(duì)某一個(gè)時(shí)點(diǎn)農(nóng)村貧困狀況進(jìn)行分解，或者是對(duì)不同時(shí)點(diǎn)的農(nóng)村貧困狀況進(jìn)行比較分析，未能看出農(nóng)戶(hù)的貧困狀態(tài)是暫時(shí)性的還是持久性的，上一個(gè)階段脫離/陷入貧困的農(nóng)戶(hù)是否會(huì)再一次陷入/脫離貧困狀態(tài)。第二，在研究方法上，已有研究多數(shù)采用馬爾可夫轉(zhuǎn)移矩陣和probit等回歸模型，較少文獻(xiàn)關(guān)注農(nóng)戶(hù)在一個(gè)固定時(shí)間段內(nèi)脫貧和入貧的概率以及家戶(hù)處于貧困和非貧困的持續(xù)時(shí)間對(duì)其脫貧和入貧概率的影響?；诖?，本文利用2010—2018年CFPS全國(guó)性調(diào)查數(shù)據(jù)，采用生存分析方法，估計(jì)了不同地區(qū)(1)根據(jù)已有文獻(xiàn)的慣常做法，本文將全國(guó)劃分為東、中、西部三大地區(qū)，東部包括北京、天津、河北、遼寧、上海、江蘇、浙江、福建、山東、廣東、廣西、海南；中部地區(qū)包括山西、內(nèi)蒙古、吉林、黑龍江、安徽、江西、河南、湖北和湖南；西部地區(qū)包括四川、貴州、云南、西藏、陜西、甘肅、青海、寧夏、新疆和重慶。農(nóng)戶(hù)貧困和非貧困狀態(tài)持續(xù)時(shí)間以及風(fēng)險(xiǎn)率，并對(duì)脫貧和入貧風(fēng)險(xiǎn)率的影響因素進(jìn)行考察。

二、數(shù)據(jù)來(lái)源與處理

(一)數(shù)據(jù)來(lái)源

本文采用2010—2018年中國(guó)家庭追蹤調(diào)查(China Family Panel Studies，CFPS)數(shù)據(jù)。CFPS數(shù)據(jù)覆蓋了25個(gè)(省/市/自治區(qū))中105個(gè)縣(區(qū)、縣級(jí)市)的146個(gè)行政村的個(gè)體和家庭樣本。CFPS于2010年正式開(kāi)展訪問(wèn)，截至目前已經(jīng)進(jìn)行了5輪全國(guó)調(diào)查(2010、2012、2014、2016、2018年)。本文使用上述數(shù)據(jù)來(lái)考察中國(guó)農(nóng)村家戶(hù)貧困動(dòng)態(tài)特征。

(二)數(shù)據(jù)處理

本文定義農(nóng)戶(hù)貧困(非貧困)持續(xù)時(shí)間是農(nóng)戶(hù)首次參與CFPS調(diào)查時(shí)貧困(非貧困)直至其首次脫離(進(jìn)入)貧困所經(jīng)歷的時(shí)間，持續(xù)時(shí)間單位為調(diào)查的期數(shù)。首次脫離貧困的農(nóng)戶(hù)是指2010—2018年首次脫離貧困但仍保留在數(shù)據(jù)庫(kù)或者是直接退出調(diào)查的農(nóng)戶(hù)，首次陷入貧困的農(nóng)戶(hù)是指2010—2018年首次陷入貧困但仍保留在數(shù)據(jù)庫(kù)或者是直接退出調(diào)查的農(nóng)戶(hù)。由此可知，農(nóng)戶(hù)i貧困的持續(xù)時(shí)間是指農(nóng)戶(hù)i從首次參與調(diào)查并且從貧困到首次脫離貧困所經(jīng)歷的期數(shù)，農(nóng)戶(hù)i首次脫離貧困這一事件稱(chēng)為 “失敗”事件(failures)；農(nóng)戶(hù)i非貧困的持續(xù)時(shí)間是指農(nóng)戶(hù)i從首次參與調(diào)查并且從非貧困到首次陷入貧困所經(jīng)歷的期數(shù)，農(nóng)戶(hù)i首次陷入貧困這一事件稱(chēng)為 “失敗”事件(failures)。

本文數(shù)據(jù)存在刪失問(wèn)題。若農(nóng)戶(hù)在2010年首次參與調(diào)查直到2018年最后一次參與調(diào)查時(shí)一直處于貧困狀態(tài)，我們就不知道農(nóng)戶(hù)首次退出貧困的具體時(shí)間；若農(nóng)戶(hù)在2010年首次參與調(diào)查直到2018年最后一次參與調(diào)查時(shí)一直處于非貧困狀態(tài)，我們就不知道農(nóng)戶(hù)入貧的具體時(shí)間。因此，本文采用生存分析方法處理這類(lèi)數(shù)據(jù)右刪失(right censoring)問(wèn)題。最后，筆者對(duì)農(nóng)戶(hù)脫貧和入貧的調(diào)查年份進(jìn)行了統(tǒng)計(jì)，得出了農(nóng)戶(hù)貧困和非貧困的持續(xù)時(shí)間，并定義了每個(gè)時(shí)間段的結(jié)局變量(2)結(jié)局變量反映失敗事件是否發(fā)生，為二分類(lèi)變量，失敗事件發(fā)生failure=1，沒(méi)有發(fā)生failure=0(右刪失)。。

貧困的動(dòng)態(tài)變化旨在從時(shí)間維度研究農(nóng)村家庭在不同時(shí)期的貧困情況轉(zhuǎn)換。對(duì)于農(nóng)戶(hù)而言，貧困轉(zhuǎn)化在調(diào)查時(shí)間t至調(diào)查時(shí)間t+1之間有四種類(lèi)型：貧困—貧困、貧困—非貧困、非貧困—貧困和非貧困—非貧困。本文將貧困狀態(tài)標(biāo)記為1，非貧困狀態(tài)標(biāo)記為0。家戶(hù)在t期貧困而在t+1期非貧困的概率記為p10，相應(yīng)的在t時(shí)期和t+1時(shí)期家戶(hù)均處于貧困狀態(tài)的概率為p11，有p10+p11=1。同理，有家戶(hù)在t期非貧困而在t+1期貧困的概率為p01，家戶(hù)在t時(shí)期和t+1時(shí)期均處于非貧困狀態(tài)的概率為p00，有p01+p00=1。貧困狀態(tài)轉(zhuǎn)換后的情況不再考慮。

(三)貧困轉(zhuǎn)移矩陣

本文采用國(guó)家貧困線(xiàn)和相對(duì)貧困線(xiàn)兩種貧困線(xiàn)來(lái)判定農(nóng)戶(hù)是否貧困[14]：(1)國(guó)家貧困線(xiàn)為2300元/天(3)2011年12月中央扶貧開(kāi)發(fā)工作會(huì)議將農(nóng)民人均純收入2300元(2010年不變價(jià))作為新的國(guó)家扶貧標(biāo)準(zhǔn)。本文將所有調(diào)查年份的收入根據(jù)當(dāng)年農(nóng)村CPI轉(zhuǎn)換成以2010年價(jià)格水平為基準(zhǔn)的真實(shí)收入。(2010年不變價(jià))。若當(dāng)年家戶(hù)真實(shí)人均年收入小于2300元，即認(rèn)定為貧困。(2)相對(duì)貧困線(xiàn)。本文采用的是調(diào)查家戶(hù)真實(shí)人均純收入中位數(shù)的50%。若農(nóng)戶(hù)人均真實(shí)收入低于該標(biāo)準(zhǔn)，則認(rèn)定為貧困。本文分別按照絕對(duì)貧困標(biāo)準(zhǔn)和相對(duì)貧困標(biāo)準(zhǔn)計(jì)算了農(nóng)村各年份貧困發(fā)生率，見(jiàn)表1。

表1 各年份農(nóng)村貧困發(fā)生率

可以發(fā)現(xiàn)，以?xún)煞N貧困線(xiàn)為標(biāo)準(zhǔn)計(jì)算的貧困發(fā)生率總體上都呈下降趨勢(shì)。這說(shuō)明我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平逐漸提高，政府的反貧困工作取得一定的成效。雖然絕對(duì)貧困發(fā)生率在調(diào)查年份中大幅下降，但是這種趨勢(shì)并不能反映出相鄰調(diào)查年份之間農(nóng)戶(hù)貧困狀態(tài)的動(dòng)態(tài)變化。表2展示了樣本在不同貧困線(xiàn)水平下，每相鄰兩期以及調(diào)查開(kāi)始與結(jié)束兩期之間退出貧困和陷入貧困的概率。

表2 農(nóng)戶(hù)貧困轉(zhuǎn)移矩陣

在國(guó)家貧困線(xiàn)的標(biāo)準(zhǔn)下，2010—2018年，有66.15%的貧困農(nóng)戶(hù)脫離貧困，有11.87%的非貧困農(nóng)戶(hù)進(jìn)入貧困。在每?jī)蓚€(gè)相鄰的調(diào)查年度，在上一期貧困的農(nóng)戶(hù)大部分在下一期脫貧，在上一期非貧困的農(nóng)戶(hù)只有小部分在下一期入貧。農(nóng)戶(hù)脫貧和入貧以非對(duì)稱(chēng)比例同時(shí)存在。在相對(duì)貧困線(xiàn)標(biāo)準(zhǔn)下，2010—2018年，有53.93%的貧困農(nóng)戶(hù)脫離貧困，有17.81%的非貧困農(nóng)戶(hù)進(jìn)入貧困。在每?jī)蓚€(gè)相鄰的調(diào)查年度，農(nóng)戶(hù)脫貧和入貧情況與絕對(duì)貧困標(biāo)準(zhǔn)下的結(jié)論相似。

三、農(nóng)戶(hù)貧困和非貧困生存函數(shù)估計(jì)

(一)估計(jì)方法

本文采用Kaplan-Meier方法估計(jì)農(nóng)戶(hù)貧困和非貧困生存率[15]。令T為農(nóng)戶(hù)貧困或非貧困的生存時(shí)間(4)CFPS每隔一年調(diào)查，以2010年調(diào)查期為起點(diǎn)，記為t0時(shí)刻。定義農(nóng)戶(hù)在兩個(gè)連續(xù)調(diào)查期內(nèi)被認(rèn)定為貧困，則家庭貧困持續(xù)時(shí)間為1期。以此類(lèi)推，若農(nóng)戶(hù)連續(xù)5個(gè)調(diào)查內(nèi)被認(rèn)定為貧困，則家庭貧困持續(xù)時(shí)間為4期。非貧困持續(xù)時(shí)間同理。，可取值t=1,2,3,4。若農(nóng)戶(hù)貧困或者非貧困的持續(xù)時(shí)間段完整，記Ci=0；若右刪失則計(jì)Ci=1。相應(yīng)的生存函數(shù)為：

Si(t)=Pr(Ti>t)

(1)

(1)式表示農(nóng)戶(hù)貧困或非貧困的生存時(shí)間超過(guò)t年的概率。本文采用Kaplan-Meier法對(duì)生存函數(shù)進(jìn)行非參數(shù)估計(jì)：

(2)

其中，nj代表第j期處于風(fēng)險(xiǎn)狀態(tài)的農(nóng)戶(hù)數(shù)量；mj代表第j期遭遇“失敗”事件的農(nóng)戶(hù)數(shù)量。

風(fēng)險(xiǎn)函數(shù)為：

hi(t)=Pr(t-1t-1)

(3)

(3)式表示農(nóng)戶(hù)在t-1期貧困(非貧困)，在t期首次非貧困(貧困)的概率。

風(fēng)險(xiǎn)函數(shù)的非參數(shù)估計(jì)表示為：

i(t)=mj/nj

(4)

基于Kaplan-Meier估計(jì)量，本文對(duì)農(nóng)戶(hù)貧困和非貧困的生存函數(shù)做了總體樣本估計(jì)和分區(qū)域樣本估計(jì)。

(二)估計(jì)結(jié)果

1．貧困生存函數(shù)估計(jì)

(1)總體估計(jì)

表3和圖1給出了國(guó)家貧困線(xiàn)和相對(duì)貧困線(xiàn)兩種標(biāo)準(zhǔn)下農(nóng)戶(hù)貧困持續(xù)時(shí)間以及生存函數(shù)。以國(guó)家貧困線(xiàn)為例，農(nóng)戶(hù)貧困持續(xù)時(shí)間均值為1.7期，中位數(shù)為1期。用KM法可知，貧困時(shí)間超過(guò)1期時(shí)間的農(nóng)戶(hù)比例為44.57%，表示55.43%的貧困農(nóng)戶(hù)在首次進(jìn)入調(diào)查后的一期時(shí)間內(nèi)脫貧。貧困持續(xù)時(shí)間超過(guò)4期的農(nóng)戶(hù)比例為3.99%，表明在最后一期調(diào)查中仍然有3.99%的農(nóng)戶(hù)貧困?？梢钥闯觯状芜M(jìn)入調(diào)查的農(nóng)戶(hù)在第二期調(diào)查脫離貧困的概率最大，但隨著持續(xù)時(shí)間的延長(zhǎng)，農(nóng)戶(hù)脫貧的可能性迅速下降。農(nóng)戶(hù)脫離貧困的風(fēng)險(xiǎn)函數(shù)呈明顯的負(fù)依存性。相對(duì)貧困線(xiàn)也是大致趨勢(shì)。

(2)分地區(qū)估計(jì)

表3和圖2給出了兩種貧困標(biāo)準(zhǔn)下各地區(qū)的貧困生存率和持續(xù)時(shí)間。以國(guó)家貧困線(xiàn)為例，各個(gè)地區(qū)農(nóng)戶(hù)貧困持續(xù)時(shí)間的中位數(shù)都為1，但是均值卻存在差異。東部、中部、西部農(nóng)戶(hù)貧困時(shí)間均值依次上升。從生存率上看，東部地區(qū)有42.65%的農(nóng)戶(hù)貧困時(shí)間超過(guò)1期，中部為43.11%，西部為46.83%，東部和中部差異不大，西部最高；東部地區(qū)有2.7%的農(nóng)戶(hù)貧困時(shí)間超過(guò)4期，中部為5.92%，西部為3.69%。從表中可以得出結(jié)論：無(wú)論采用哪種貧困線(xiàn)標(biāo)準(zhǔn)，從總體上看東部地區(qū)和中部地區(qū)農(nóng)戶(hù)脫離貧困概率接近，明顯低于西部農(nóng)戶(hù)脫貧概率。這也反映出西部綜合性社會(huì)發(fā)展水平與東部中部還有較大差距。政策傾斜和投資傾斜使得東部發(fā)展最快，以“先富帶后富”準(zhǔn)則向西輻射，客觀對(duì)東中西部地區(qū)發(fā)展差距起到一定推動(dòng)作用。

表3 農(nóng)戶(hù)貧困生存函數(shù)的估計(jì)

圖1 農(nóng)戶(hù)貧困生存函數(shù)曲線(xiàn)

圖2 農(nóng)戶(hù)貧困生存函數(shù)曲線(xiàn)(分地區(qū))

2.農(nóng)戶(hù)非貧困生存函數(shù)的估計(jì)

(1)總體估計(jì)

表4和圖3給出了國(guó)家貧困線(xiàn)和相對(duì)貧困線(xiàn)兩種標(biāo)準(zhǔn)下農(nóng)戶(hù)非貧困持續(xù)時(shí)間以及生存函數(shù)。以國(guó)家貧困線(xiàn)為例，農(nóng)戶(hù)非貧困持續(xù)時(shí)間均值為3.24期；非貧困持續(xù)時(shí)間超過(guò)4期的農(nóng)戶(hù)概率有66.11%大于50%，所以非貧困持續(xù)時(shí)間沒(méi)有中位數(shù)，農(nóng)戶(hù)非貧困持續(xù)時(shí)間較長(zhǎng)。從生存率看，非貧困持續(xù)時(shí)間超過(guò)1期的農(nóng)戶(hù)約為81.84 %，表明只有18.16 %的非貧困農(nóng)戶(hù)在首次進(jìn)入數(shù)據(jù)庫(kù)后的一期內(nèi)進(jìn)入貧困?？梢园l(fā)現(xiàn)，隨著非貧困持續(xù)時(shí)間的延長(zhǎng)，農(nóng)戶(hù)進(jìn)入貧困的可能性緩慢下降。相對(duì)貧困線(xiàn)也是大致趨勢(shì)。

表4 農(nóng)戶(hù)非貧困生存函數(shù)的估計(jì)

圖3 農(nóng)戶(hù)非貧困生存函數(shù)曲線(xiàn)

(2)分地區(qū)估計(jì)

表4還給出了兩種貧困標(biāo)準(zhǔn)下各地區(qū)的非貧困生存率和持續(xù)時(shí)間。以國(guó)家貧困線(xiàn)為例，各個(gè)地區(qū)農(nóng)戶(hù)非貧困持續(xù)時(shí)間的中位數(shù)均是無(wú)，均值卻存在差異。東部、中部、西部農(nóng)戶(hù)非貧困時(shí)間均值依次下降。從生存率上看，東部地區(qū)有84.72%的農(nóng)戶(hù)非貧困時(shí)間超過(guò)1期，中部為84.05%，西部為75.58%。東部和中部差異不大，明顯高于西部；東部地區(qū)有71.15%的農(nóng)戶(hù)非貧困時(shí)間超過(guò)4期，中部為68.30%，西部為56.91%。從表中可以得出結(jié)論：從總體上看，東部地區(qū)農(nóng)戶(hù)進(jìn)入貧困概率略低于中部地區(qū)農(nóng)戶(hù)，明顯低于西部農(nóng)戶(hù)。這也反映出在扶貧工作中還要注意非貧困農(nóng)戶(hù)進(jìn)入貧困情況，尤其是西部地區(qū)更要重點(diǎn)關(guān)注。估計(jì)結(jié)果如圖4所示。

圖4 農(nóng)戶(hù)非貧困生存函數(shù)曲線(xiàn)(分地區(qū))

四、農(nóng)戶(hù)脫貧和入貧風(fēng)險(xiǎn)率影響因素分析

(一)模型設(shè)定

農(nóng)戶(hù)脫離貧困和進(jìn)入貧困通常為一年中的某一時(shí)間點(diǎn)，實(shí)際上每個(gè)農(nóng)戶(hù)脫貧和入貧的終止時(shí)間點(diǎn)都不一樣。由于受CFPS調(diào)查時(shí)間限制，本文定義貧困持續(xù)時(shí)間單位為調(diào)查的期數(shù)。其對(duì)于終止點(diǎn)來(lái)說(shuō)單位太大，此時(shí)采用clogclog模型較為合適[16]。該模型可以控制農(nóng)戶(hù)不可觀測(cè)的異質(zhì)性。本文參照葉初升和Jenkins[17]的方法，構(gòu)造離散時(shí)間生存分析cloglog模型：

cloglog[1-λε(t,X)]=λ0(t)+β′X+u

(5)

其中，X是影響風(fēng)險(xiǎn)率的外生變量，λε(t,X)表示具有外生變量X的個(gè)體在時(shí)刻t的風(fēng)險(xiǎn)率，β是待估計(jì)的回歸系數(shù)，λ0(t)是不隨時(shí)間變化的基準(zhǔn)風(fēng)險(xiǎn)率。誤差項(xiàng)u=ln(ε)，并且u～N(0,σ2)，用于控制農(nóng)戶(hù)不可觀測(cè)的異質(zhì)性。

(二)變量選取

在微觀層面上，農(nóng)村家戶(hù)貧困狀況與戶(hù)主、家庭特征有著密切關(guān)系。參考以往文獻(xiàn)以及考慮變量的可獲得性，本文選取了以下解釋變量：(1)農(nóng)戶(hù)貧困或非貧困持續(xù)時(shí)間；(2)家庭人口特征：戶(hù)主性別(男性取1)、戶(hù)主的婚姻狀況(已婚取1)、戶(hù)主的年齡、戶(hù)主年齡平方、家庭規(guī)模、人口撫養(yǎng)比(5)本文定義為年齡小于等于14歲和大于等于65歲的成員人數(shù)占家庭總?cè)丝诘谋壤?。?3)家庭教育特征：戶(hù)主的受教育年限、家中受到初等教育的人口比例、家中受到高等教育的人口比例(6)中等教育定義為接受了初中、高中(職高/技校/職高)的教育。高等教育定義為接受了大專(zhuān)及以上的教育。；(4)家庭工作特征：家中在體制內(nèi)單位(7)本文借鑒了謝宇等(2013)的觀點(diǎn)，將政府部門(mén)/黨政機(jī)關(guān)/人民團(tuán)體、事業(yè)單位、國(guó)有企業(yè)定義為體制內(nèi)單位。工作人口比例，家中在民營(yíng)企業(yè)工作人口比例；(5)家庭健康特征：家中健康(8)本文根據(jù) CFPS數(shù)據(jù)庫(kù)中的自評(píng)健康問(wèn)題回答，將非常健康、很健康、比較健康合并為健康；將一般和不健康合并為不健康。人口比例；(6)家庭資產(chǎn)特征：做飯用水(清潔水源取1)、做飯燃料(清潔燃料取1)、家庭是否擁有耕地、家庭是否擁有小汽車(chē)、家庭是否擁有住房。

(三)實(shí)證結(jié)果

1．農(nóng)戶(hù)脫貧風(fēng)險(xiǎn)率影響因素分析

(1)總體回歸

表5中的模型(1)(5)列給出了國(guó)家貧困線(xiàn)和相對(duì)貧困線(xiàn)標(biāo)準(zhǔn)下影響貧困農(nóng)戶(hù)脫貧風(fēng)險(xiǎn)率相關(guān)因素的 cloglog模型估計(jì)結(jié)果。估計(jì)結(jié)果表明，在國(guó)家貧困線(xiàn)標(biāo)準(zhǔn)下，農(nóng)戶(hù)貧困持續(xù)時(shí)間與農(nóng)戶(hù)脫貧風(fēng)險(xiǎn)率在1%置信水平上呈顯著負(fù)向關(guān)系。農(nóng)戶(hù)貧困持續(xù)時(shí)間每增加一期, 農(nóng)戶(hù)脫貧概率減少3.87%。在家庭成員教育水平方面，戶(hù)主教育年限以及家庭內(nèi)部接受中等教育人數(shù)和接受高等教育人數(shù)的比例均與農(nóng)戶(hù)脫貧風(fēng)險(xiǎn)率呈顯著正相關(guān)關(guān)系。例如戶(hù)主教育年限每增加一年，農(nóng)戶(hù)脫離貧困的概率上升1.67%。另外，家中體制單位工作人數(shù)比例和民營(yíng)企業(yè)工作人數(shù)比例均在1%置信水平上對(duì)農(nóng)戶(hù)脫貧風(fēng)險(xiǎn)率呈顯著正向影響。家中健康人數(shù)比例對(duì)于農(nóng)戶(hù)脫離貧困有著顯著正向影響。家中撫養(yǎng)比與農(nóng)戶(hù)脫貧風(fēng)險(xiǎn)率呈顯著負(fù)相關(guān)。相對(duì)貧困線(xiàn)標(biāo)準(zhǔn)下農(nóng)戶(hù)脫貧風(fēng)險(xiǎn)率影響因素估計(jì)的結(jié)果與國(guó)家貧困線(xiàn)標(biāo)準(zhǔn)下的估計(jì)結(jié)果相似。

(2)分地區(qū)回歸

表5中的(2)～(4)列給出了國(guó)家貧困線(xiàn)下東、中、西部地區(qū)農(nóng)戶(hù)脫貧風(fēng)險(xiǎn)率相關(guān)影響因素的回歸結(jié)果?？梢钥闯鲛r(nóng)戶(hù)脫貧風(fēng)險(xiǎn)率的影響因素存在顯著的區(qū)域差異。農(nóng)戶(hù)貧困持續(xù)時(shí)間只對(duì)中部地區(qū)農(nóng)戶(hù)脫貧風(fēng)險(xiǎn)率有顯著正向影響。家庭教育特征方面，戶(hù)主教育年限只對(duì)東西部地區(qū)農(nóng)戶(hù)脫貧風(fēng)險(xiǎn)率有著顯著正向影響，且其對(duì)于東部地區(qū)農(nóng)戶(hù)脫貧風(fēng)險(xiǎn)率的正向影響程度大于西部地區(qū)。而家庭接受中等教育人口比例對(duì)于東中西三個(gè)地區(qū)農(nóng)戶(hù)脫貧風(fēng)險(xiǎn)率均有顯著正向影響，但是家庭接受高等教育人口比例只對(duì)中部地區(qū)農(nóng)戶(hù)脫貧風(fēng)險(xiǎn)率有著顯著正向影響。在健康特征方面，家中健康人數(shù)比例對(duì)于東中西三個(gè)地區(qū)農(nóng)戶(hù)脫貧風(fēng)險(xiǎn)率均有著顯著正效應(yīng)，且其對(duì)于東部地區(qū)農(nóng)戶(hù)脫貧風(fēng)險(xiǎn)率影響最大，西部地區(qū)次之，中部地區(qū)最低。家中體制單位工作人數(shù)比例和民營(yíng)企業(yè)工作比例對(duì)于東中西地區(qū)農(nóng)戶(hù)脫貧風(fēng)險(xiǎn)率均有顯著正向影響。家中在體制內(nèi)單位工作人口比例對(duì)于中部農(nóng)戶(hù)脫貧風(fēng)險(xiǎn)率正效應(yīng)最大，遠(yuǎn)超東西地區(qū)；而家中在民營(yíng)企業(yè)工作人口比例對(duì)于西部地區(qū)農(nóng)戶(hù)脫貧風(fēng)險(xiǎn)率正效應(yīng)最大。家中人口撫養(yǎng)比對(duì)于東中西地區(qū)農(nóng)戶(hù)脫貧風(fēng)險(xiǎn)率均有顯著負(fù)效應(yīng)。

表5 農(nóng)戶(hù)脫貧風(fēng)險(xiǎn)率影響因素cloglog模型回歸估計(jì)結(jié)果(9) 表中各風(fēng)險(xiǎn)因素的回歸系數(shù)并不是風(fēng)險(xiǎn)比率(Hazard Ratios)，如模型1中年齡的風(fēng)險(xiǎn)比率應(yīng)該是e0.0222=1.022，其中0.0222就是模型中的回歸系數(shù)。因此，當(dāng)模型回歸系數(shù)為正時(shí)，風(fēng)險(xiǎn)比率將大于1；當(dāng)模型回歸系數(shù)為負(fù)時(shí)，風(fēng)險(xiǎn)比率將小于1。下表同。

表5中的(6)～(8)列給出了相對(duì)貧困線(xiàn)標(biāo)準(zhǔn)下東、中、西部地區(qū)農(nóng)戶(hù)脫貧風(fēng)險(xiǎn)率影響因素回歸結(jié)果。農(nóng)戶(hù)貧困持續(xù)時(shí)間這一因素對(duì)于東中西三個(gè)地區(qū)農(nóng)戶(hù)脫貧風(fēng)險(xiǎn)率均有1%置信水平上的顯著負(fù)效應(yīng)。家中在體制內(nèi)單位工作人口比例和在民營(yíng)企業(yè)工作人口比例都對(duì)東部地區(qū)農(nóng)戶(hù)脫貧幫助最大。健康特征方面，家中健康人口比例對(duì)東中西地區(qū)農(nóng)戶(hù)脫貧風(fēng)險(xiǎn)率均有1%置信水平上的顯著正效應(yīng)，但其對(duì)東中西三個(gè)地區(qū)農(nóng)戶(hù)脫貧風(fēng)險(xiǎn)率的正向影響依次遞減。人口撫養(yǎng)比對(duì)東中西三個(gè)地區(qū)農(nóng)戶(hù)脫貧風(fēng)險(xiǎn)率均有1%置信水平上的顯著負(fù)效應(yīng)，其在東中西三個(gè)地區(qū)農(nóng)戶(hù)脫貧風(fēng)險(xiǎn)率的負(fù)向影響依次遞增。家庭人口教育水平方面，家中接受中等教育人口比例對(duì)東中西地區(qū)農(nóng)戶(hù)脫貧風(fēng)險(xiǎn)率均有顯著正向影響，而家中接受高等教育人口比例只對(duì)中部地區(qū)農(nóng)戶(hù)脫貧風(fēng)險(xiǎn)率有5%置信水平上顯著正向影響。戶(hù)主教育年限只對(duì)東西部地區(qū)農(nóng)戶(hù)脫貧風(fēng)險(xiǎn)率有顯著正向影響。

2.農(nóng)戶(hù)入貧風(fēng)險(xiǎn)率影響因素分析

(1)總體回歸

表6中的模型(1)(5)分別給出了在國(guó)家貧困線(xiàn)和相對(duì)貧困線(xiàn)標(biāo)準(zhǔn)下影響農(nóng)戶(hù)入貧風(fēng)險(xiǎn)率相關(guān)因素的cloglog模型估計(jì)結(jié)果。估計(jì)結(jié)果表明，在國(guó)家貧困線(xiàn)標(biāo)準(zhǔn)下，農(nóng)戶(hù)非貧困持續(xù)時(shí)間與農(nóng)戶(hù)入貧風(fēng)險(xiǎn)率在1%置信水平上呈顯著負(fù)相關(guān)關(guān)系。農(nóng)戶(hù)非貧困持續(xù)時(shí)間每增加一期，農(nóng)戶(hù)入貧概率下降4.72%。家庭教育特征方面，戶(hù)主教育年限、家庭接受中等教育人數(shù)以及接受高等教育人數(shù)比例均與農(nóng)戶(hù)入貧風(fēng)險(xiǎn)率在1%置信水平上呈顯著負(fù)相關(guān)關(guān)系。例如戶(hù)主教育年限每增加一年，家戶(hù)入貧概率降低3.22%。另外，家庭體制內(nèi)單位工作人數(shù)比例和民營(yíng)企業(yè)工作人數(shù)比例與農(nóng)戶(hù)入貧風(fēng)險(xiǎn)率都在1%置信水平上呈顯著負(fù)相關(guān)關(guān)系；在企業(yè)工作人數(shù)比例越高的家庭，入貧風(fēng)險(xiǎn)率越低。家庭中健康人數(shù)比例與家戶(hù)入貧風(fēng)險(xiǎn)率呈顯著正相關(guān)關(guān)系。家庭中勞動(dòng)力健康狀況較差會(huì)影響其收入，進(jìn)而導(dǎo)致整個(gè)家庭入貧風(fēng)險(xiǎn)率上升。家庭撫養(yǎng)比與農(nóng)戶(hù)入貧風(fēng)險(xiǎn)率呈顯著正相關(guān)關(guān)系。相對(duì)貧困線(xiàn)標(biāo)準(zhǔn)下農(nóng)戶(hù)入貧風(fēng)險(xiǎn)率影響因素估計(jì)的結(jié)果與國(guó)家貧困線(xiàn)標(biāo)準(zhǔn)下的估計(jì)結(jié)果相似。

(2)分地區(qū)回歸

表6中的(2)～(4)列給出了國(guó)家貧困線(xiàn)標(biāo)準(zhǔn)下東、中、西部地區(qū)農(nóng)戶(hù)入貧風(fēng)險(xiǎn)率相關(guān)影響因素的回歸結(jié)果。可以看出農(nóng)戶(hù)入貧風(fēng)險(xiǎn)率的影響因素存在顯著的區(qū)域差異。農(nóng)戶(hù)非貧困持續(xù)時(shí)間對(duì)東中西部地區(qū)農(nóng)戶(hù)入貧風(fēng)險(xiǎn)率均存在顯著負(fù)相關(guān)影響，該因素對(duì)中部農(nóng)戶(hù)入貧風(fēng)險(xiǎn)率的負(fù)向影響最大。家庭教育特征方面，戶(hù)主受教育年限只對(duì)東西部地區(qū)農(nóng)戶(hù)入貧風(fēng)險(xiǎn)率有著顯著負(fù)相關(guān)影響，且其對(duì)于西部地區(qū)農(nóng)戶(hù)入貧風(fēng)險(xiǎn)率的負(fù)向影響程度大于東部地區(qū)。家庭接受中等教育人口比例只對(duì)東中部農(nóng)戶(hù)入貧風(fēng)險(xiǎn)率有著負(fù)向影響，該因素對(duì)于東部家戶(hù)的負(fù)向影響更大。家庭接受高等教育人口比例對(duì)于東中西部地區(qū)農(nóng)戶(hù)入貧風(fēng)險(xiǎn)率均存在顯著負(fù)向影響，該因素對(duì)西部地區(qū)農(nóng)戶(hù)入貧風(fēng)險(xiǎn)率負(fù)向影響最大。工作特征方面，家中在體制內(nèi)單位工作人口比例和在民營(yíng)企業(yè)工作人口比對(duì)于東中西部地區(qū)農(nóng)戶(hù)入貧風(fēng)險(xiǎn)率均存在顯著負(fù)效應(yīng)。在體制內(nèi)單位工作人口比例對(duì)于西部地區(qū)農(nóng)戶(hù)入貧風(fēng)險(xiǎn)率負(fù)向影響最大，而在民營(yíng)企業(yè)工作人口比例對(duì)于中部地區(qū)農(nóng)戶(hù)入貧風(fēng)險(xiǎn)率負(fù)向影響最大。 健康特征方面，家庭健康人口比例對(duì)于東中西部地區(qū)農(nóng)戶(hù)入貧風(fēng)險(xiǎn)率呈1%置信區(qū)間的顯著負(fù)相關(guān)關(guān)系，其對(duì)東部地區(qū)農(nóng)戶(hù)入貧風(fēng)險(xiǎn)率負(fù)向影響最大。家庭撫養(yǎng)比只對(duì)西部地區(qū)農(nóng)戶(hù)入貧風(fēng)險(xiǎn)率有著顯著的正效應(yīng)。

表6 農(nóng)戶(hù)入貧風(fēng)險(xiǎn)率的影響因素cloglog模型回歸估計(jì)結(jié)果

表6中的(6)～(8)列給出了相對(duì)貧困線(xiàn)標(biāo)準(zhǔn)下東、中、西部地區(qū)農(nóng)戶(hù)入貧風(fēng)險(xiǎn)影響因素的回歸結(jié)果。農(nóng)戶(hù)非貧困持續(xù)時(shí)間只對(duì)東中部農(nóng)戶(hù)入貧風(fēng)險(xiǎn)率存在顯著的負(fù)效應(yīng)。家庭教育特征方面，戶(hù)主受教育年限對(duì)于東中西部地區(qū)農(nóng)戶(hù)入貧風(fēng)險(xiǎn)率都有顯著負(fù)向影響，該因素對(duì)于西部地區(qū)農(nóng)戶(hù)入貧風(fēng)險(xiǎn)率負(fù)向影響最大。家中接受中等教育人口比例只對(duì)東中部農(nóng)戶(hù)入貧風(fēng)險(xiǎn)率呈顯著負(fù)向影響。家中接受高等教育人口比例對(duì)東中西部地區(qū)農(nóng)戶(hù)入貧風(fēng)險(xiǎn)率具有顯著負(fù)向影響，該因素對(duì)西部地區(qū)農(nóng)戶(hù)入貧風(fēng)險(xiǎn)率負(fù)向影響最大。健康特征方面，家中健康人口比例對(duì)于東中西部地區(qū)農(nóng)戶(hù)入貧風(fēng)險(xiǎn)率具有顯著負(fù)向影響，該因素對(duì)于東中西部地區(qū)農(nóng)戶(hù)入貧風(fēng)險(xiǎn)率負(fù)向影響依次遞減。工作特征方面，家中在體制內(nèi)單位工作人口比例和在民營(yíng)企業(yè)工作人口比對(duì)于東中西部地區(qū)農(nóng)戶(hù)入貧風(fēng)險(xiǎn)率均呈1%置信水平上顯著負(fù)效應(yīng)。在體制內(nèi)單位工作人口比例和民營(yíng)企業(yè)工作人口比例均對(duì)西部地區(qū)農(nóng)戶(hù)入貧風(fēng)險(xiǎn)率負(fù)向影響最大。家庭撫養(yǎng)比只對(duì)西部地區(qū)農(nóng)戶(hù)入貧風(fēng)險(xiǎn)率具有顯著正向影響。

(四) 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

為了檢驗(yàn)?zāi)Ｐ偷姆€(wěn)健性，本文分別采用logit和probit模型估計(jì)國(guó)家貧困線(xiàn)和相對(duì)貧困線(xiàn)下農(nóng)戶(hù)脫貧以及入貧風(fēng)險(xiǎn)率影響因素的計(jì)量結(jié)果，并將該結(jié)果與前文的cloglog模型估計(jì)結(jié)果進(jìn)行對(duì)比。發(fā)現(xiàn)相關(guān)影響因素的符號(hào)以及顯著性并未發(fā)生明顯變化，說(shuō)明該研究結(jié)論具有穩(wěn)健性。

五、結(jié)論與啟示

本文利用2010—2018年5期中國(guó)家庭追蹤調(diào)查數(shù)據(jù)的分析表明，從總體上看，國(guó)家貧困線(xiàn)標(biāo)準(zhǔn)下農(nóng)戶(hù)貧困生存時(shí)間均值是1.74期，中位數(shù)是1期；農(nóng)戶(hù)非貧困生存時(shí)間均值是3.24期，沒(méi)有中位數(shù)。相對(duì)貧困線(xiàn)標(biāo)準(zhǔn)下農(nóng)戶(hù)貧困生存時(shí)間均值是2期，中位數(shù)是2期；農(nóng)戶(hù)非貧困生存時(shí)間均值是3.03期，沒(méi)有中位數(shù)。分地區(qū)來(lái)看，在兩種標(biāo)準(zhǔn)下，東中西部地區(qū)農(nóng)戶(hù)貧困平均生存時(shí)間依次遞增，農(nóng)戶(hù)非貧困平均生存時(shí)間依次遞減。

農(nóng)戶(hù)脫離貧困和進(jìn)入貧困的過(guò)程同時(shí)存在，農(nóng)戶(hù)入貧的風(fēng)險(xiǎn)小于脫貧風(fēng)險(xiǎn)。生存模型的非參數(shù)分析表明，大多數(shù)貧困農(nóng)戶(hù)在經(jīng)歷短期貧困后能快速地脫貧。農(nóng)戶(hù)貧困持續(xù)時(shí)間越長(zhǎng)，其脫離貧困的概率越?。晦r(nóng)戶(hù)非貧困持續(xù)時(shí)間越長(zhǎng)，其進(jìn)入貧困的概率越小。西部地區(qū)農(nóng)村家戶(hù)在脫貧概率上小于東部地區(qū)和中部地區(qū)的家戶(hù)，其在入貧概率上大于東部地區(qū)和中部地區(qū)家戶(hù)。東部地區(qū)和中部地區(qū)農(nóng)村家戶(hù)在脫貧和入貧的概率上差異不大。本文對(duì)農(nóng)戶(hù)貧困非貧困狀態(tài)轉(zhuǎn)變的影響因素分析表明，家中接受中等教育人數(shù)比例、家中接受高等教育人數(shù)比例、家中健康人口比例、家庭人口撫養(yǎng)比以及家中工作人口比例對(duì)于促進(jìn)農(nóng)戶(hù)脫貧和阻止農(nóng)戶(hù)入貧具有顯著正向作用。貧困持續(xù)時(shí)間對(duì)于中部地區(qū)農(nóng)戶(hù)脫貧負(fù)向影響最大，并且家庭撫養(yǎng)比對(duì)于西部地區(qū)農(nóng)戶(hù)脫貧風(fēng)險(xiǎn)負(fù)向影響最大。家中健康人口比例對(duì)于東部地區(qū)農(nóng)戶(hù)脫貧的正向影響最大。家中工作人口比例對(duì)西部地區(qū)農(nóng)戶(hù)脫貧風(fēng)險(xiǎn)的正向影響最大。從教育上看，戶(hù)主教育年限和高等教育人口比例的增加對(duì)西部地區(qū)農(nóng)戶(hù)脫離貧困的正向影響最大，中等教育人口比例的增加對(duì)于中部地區(qū)農(nóng)戶(hù)脫貧的正向影響最大。人口撫養(yǎng)比對(duì)于西部地區(qū)農(nóng)戶(hù)脫貧的負(fù)向影響最大。

大部分農(nóng)戶(hù)會(huì)在短期內(nèi)脫離貧困且長(zhǎng)期保持非貧困狀態(tài)。因此，政策手段應(yīng)該集中在教育和保險(xiǎn)機(jī)制方面。教育是農(nóng)村居民脫離貧困的重要途徑。政府應(yīng)該繼續(xù)加大對(duì)農(nóng)村教育的扶持，通過(guò)出臺(tái)相關(guān)政策吸引和穩(wěn)定農(nóng)村教師隊(duì)伍并加大對(duì)農(nóng)村地區(qū)教育經(jīng)費(fèi)的投入，尤其是在西部地區(qū)。在保險(xiǎn)機(jī)制方面，家庭養(yǎng)老一直是農(nóng)村居民最主要的養(yǎng)老方式，政府可以?xún)?yōu)化農(nóng)村社會(huì)養(yǎng)老保險(xiǎn)制度，提升該制度對(duì)農(nóng)村老人經(jīng)濟(jì)生活的保障力度，減輕子女經(jīng)濟(jì)負(fù)擔(dān)；完善農(nóng)村地區(qū)醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)體系，構(gòu)建農(nóng)村居民健康保障和疾病風(fēng)險(xiǎn)分擔(dān)的安全網(wǎng)，進(jìn)一步強(qiáng)化新農(nóng)合等醫(yī)療保障制度在農(nóng)民健康保障和經(jīng)濟(jì)風(fēng)險(xiǎn)分擔(dān)等方面的作用。