張 琦，楊得佳

(湖南工商大學 財政金融學院，長沙 410205)

一、引言

習近平總書記在十九屆四中全會上指出：“堅決打贏脫貧攻堅戰(zhàn)，鞏固脫貧攻堅成果，建立解決相對貧困的長效機制?！痹诖苏叻结樦笇?，我國穩(wěn)步推進精準脫貧和精準扶貧，脫貧攻堅取得全面勝利，邁入了歷史性的關鍵節(jié)點。目前我國普遍貧困問題基本解決，得益于有效實施全面脫貧戰(zhàn)略，這進一步促進我國脫貧工作的實質性進展。以單一維度的收入作為衡量貧困標準具有很大的不確定性和不穩(wěn)定性，因為當僅以收入的高低作為判斷時，有些已經(jīng)脫貧的農(nóng)村家庭可能又會因為相關費用成本的增加而使得家庭收入減少，這就可能導致該家庭再次處于貧困狀態(tài)，所以該標準不夠嚴謹規(guī)范，貧困的真實情況也得不到檢驗。因此從多維貧困角度研究農(nóng)戶脫貧才是有效檢驗脫貧攻堅成果、建立長效穩(wěn)定機制的科學標準。

隨著教育財政機制改革的逐步推進，我國公共教育財政投入逐年上升，國務院印發(fā)的《鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略規(guī)劃(2018—2022)》多次提到強化教育服務等公共服務的內(nèi)容，教育與貧困的關系也一直是社會及學界關注的焦點。教育作為人力資本的核心，一直以來被看作是能夠提升內(nèi)生發(fā)展動力和減少貧困的重要因素之一。通過向個人傳授知識和生產(chǎn)技能，可以提高社會勞動生產(chǎn)率，從而增加勞動者收入。這不僅可以使勞動力將自身知識儲備及技能充分發(fā)揮出來，實現(xiàn)知識創(chuàng)造價值，滿足市場經(jīng)濟的需求，還可以改變勞動力的思想觀念，提高自身競爭和發(fā)展能力，從而適應市場經(jīng)濟的變化?？梢?教育不僅能夠提高貧困農(nóng)民的自身發(fā)展能力，使其擺脫貧困并實現(xiàn)可持續(xù)生計，還能改變貧困農(nóng)民自身的脆弱性，有效降低脫貧農(nóng)民的返貧率，甚至當貧困存在代際傳遞時，教育更是阻斷這一傳遞線的根本對策。目前，多數(shù)學者對于教育和貧困關系的研究中，主要是從教育帶動經(jīng)濟增長的視角下研究教育和貧困減緩之間的關系，但視角相對單一。因此，基于多維貧困視角，深入探討教育服務對農(nóng)戶多維貧困的影響效應，對于后扶貧時代從教育服務層面有效提升農(nóng)村地區(qū)貧困防范的針對性、建立健全穩(wěn)定治貧長效機制，具有重要的現(xiàn)實意義和政策意義。

二、文獻綜述

我國農(nóng)村貧困問題具有長期性和復雜性，新階段的扶貧任務更加艱巨，既要實現(xiàn)貧困程度深、脫貧難度大的根本脫貧[1]2，也要確保脫貧家庭的自我生存與長期發(fā)展。

關于多維貧困的概念，國內(nèi)外不同學者有著不同的理解。Sen認為缺乏可行能力是產(chǎn)生貧困的根源。只有具備這些能力，才有助于消除貧困，由于這種理念一定程度上表現(xiàn)了人類社會發(fā)展目標，因此構成了多維貧困的核心觀點。[2]782000年世界銀行發(fā)出的《世界發(fā)展報告》也給予“貧困”一詞新的內(nèi)涵，貧困不再僅僅指福利的沒有或消失，還包含其他一系列“能力”方面的貧困。在多維貧困的測量方法和模型研究中，張全紅等以MPI多維貧困指數(shù)為基準，增加收入維度，組建十一項指標，借助主成分分析法進行非等權重賦值，研究我國多維貧困的演變發(fā)展。實證結果表明，當僅以收入的高低作為判斷時，那些已經(jīng)脫貧的農(nóng)村家庭可能又會陷入貧困，極具脆弱性，而以多維指標構建貧困衡量體系時，對貧困測度的準確性大大提高。[3]

教育服務屬于公共服務，在公共服務、相對貧困治理和鄉(xiāng)村振興問題方面，部分學者進行了相關探討。李圓圓等以鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略為背景，認為農(nóng)村體育公共服務關系到體育強國戰(zhàn)略目標的實現(xiàn)以及美麗鄉(xiāng)村全面建成和城鄉(xiāng)一體化統(tǒng)籌發(fā)展。[4]郝曉薇等用A-F方法，將基本公共服務作為解釋變量，農(nóng)村多維貧困指數(shù)作為被解釋變量，回歸結果表明，基本公共服務的確有減貧效應，且不同內(nèi)容的公共服務減貧效應不一致，所以要大力發(fā)展基本公共服務。[5]72

治貧先治愚，扶貧先扶智。政府和學界一直密切關注教育發(fā)展對農(nóng)村家庭貧困的影響方向以及程度，但尚未得出較為一致的結論。一部分學者認為教育水平對減少農(nóng)村貧困、提高農(nóng)戶收入等方面的作用是正向的。王春超等通過農(nóng)民工和城市勞動者兩種勞動者類型，發(fā)現(xiàn)在勞動者多維貧困內(nèi)部，有較多貢獻率的指標因素是收入和教育這兩個維度，且對農(nóng)民工來說，收入和教育兩個維度對多維貧困的貢獻率是要高于城市勞動者的。[6]貝爾曼(Jere Richard Behrman)認為教育可以提高勞動生產(chǎn)率，可以克服農(nóng)民低收入水平，并擺脫農(nóng)村貧困。[7]黑崎(Takashi Kurosaki)等選取了1999—2000年巴基斯坦農(nóng)村調(diào)查的樣本數(shù)據(jù)，在此基礎上發(fā)現(xiàn)教育可以增加農(nóng)戶的就業(yè)機會(非農(nóng)業(yè)方面)，進而可以有效地增加農(nóng)戶收入和消除貧困。[8]然而，另外一部分學者的研究表明教育對于增加農(nóng)戶收入和消滅貧困的作用并不顯著。蒂爾(Francis Teal)以加納農(nóng)戶調(diào)查數(shù)據(jù)為基礎，研究表明除了女性就業(yè)者，教育并沒有使得其他人的收入有明顯的提高。[9]韋奇伍德(Ruth Wedgwood)對坦桑尼亞地區(qū)的數(shù)據(jù)進行了分析，結果表明教育服務對消除農(nóng)戶貧困并沒有顯著效果。[10]

基于上述文獻可知，當前關于教育與貧困之間的關系的研究中，學者們看法不一。在政策層面，我國主要關注教育水平或教育類型與貧困之間的關系，但具體的教育服務內(nèi)容并沒有針對性說明；學術層面對教育和貧困的關注焦點多集中于教育與經(jīng)濟增長的關系，基本視角停留在收入或單維度研究中，且多采用宏觀數(shù)據(jù)進行研究。本文的貢獻是：一是將教育服務的具體內(nèi)容作為教育方面的指標，在多維貧困指數(shù)基礎上進一步探析，有針對性地提出意見和建議；二是在實證過程中將教育服務指標進行合理分解，使實證內(nèi)容更加真實客觀；三是以多維貧困為視角，通過測算單項貧困指標發(fā)生率、家庭多維貧困程度以及各種指標貢獻率，從微觀上把握農(nóng)戶貧困狀況。

三、農(nóng)村多維貧困指數(shù)的測量

(一)數(shù)據(jù)來源及處理

本文數(shù)據(jù)來源于2018年中國家庭追蹤調(diào)查(CFPS)數(shù)據(jù)，該調(diào)查問卷類型一共有三種，分別是成人問卷、兒童問卷和家庭問卷，但本文研究的對象并不滿足這其中任何一種類型，所以需要對問卷進行相應合并。在剔除了異常值和缺失值之后，最后得到了2 565份家庭樣本有效數(shù)據(jù)。

(二)測量方法

本文主題是探究教育服務對農(nóng)戶多維貧困的減貧效應，因此主要用多維貧困的測量方法來進行研究。多維貧困測量方法是隨著人們對貧困概念認識的不斷深化而變化。一直以來，國外測量方法種類較多，比如Watts多維貧困指數(shù)、用夏普里分解測算不同地區(qū)的多維貧困情況、還有逐個比較法、非加總法和加總法等。目前被國內(nèi)學者借鑒較多的是A-F方法。A-F雙臨界值方法是由聯(lián)合國計劃開發(fā)署與英國牛津貧困與人類發(fā)展中心(OPHI)的Alkire和Foster基于Sen的可行能力剝奪理論發(fā)展的多維貧困測量方法，簡稱為A-F方法，并在國際上得到廣泛應用。[11]該方法的具體邏輯框架如下：

(1)識別貧困維度，構建相應指標。在識別和構建農(nóng)戶家庭貧困的多維度時，應該是在充分了解多維貧困概念后，以此為基礎，同時還需要兼顧綜合性、全面性、客觀性，能夠完整而充分地表示出中國農(nóng)村多維貧困的現(xiàn)實狀況。在選取貧困維度之后，進一步建立合理的測度指標。

(2)確定每個維度貧困指標被剝奪的臨界值。用i代表農(nóng)戶個體，剝奪臨界值是Z，i在第j項指標上的取值為Mij，用于判斷家庭是否處于貧困狀態(tài)；第j項指標上的剝奪臨界值指定為Zi，若Mij≥Zi，則判定農(nóng)戶個體不貧困；反之，若Xii

(3)設置MPI(多維貧困指數(shù))指標權重。關于指標權重也有諸多研究，學者主要通過主成分分析法、DEMATAL和熵權法等來確定不同指標的重要程度，實行非等權重法進行相關探索。但目前來說大多采用等權重的方式，即對于不相同的貧困維度，其重要性卻是相同的。但這種方法也有學者產(chǎn)生質疑，認為等權重會造成“虛假貧困”現(xiàn)象[12]，因此又有新的研究對這方面進行突破。如郭建宇和吳國寶經(jīng)過分析發(fā)現(xiàn)教育和健康相比于其他指標來說更為重要，所以將兩個指標權重從1/6提高到了1/3[13]，還有學者運用其他方法對MPI指標權重進行修改重置。雖然部分學者采用了非等權重法，但是結果和等權重法相差不多，本文根據(jù)多種研究結果，決定采用大多數(shù)學者的方法，即等權重法。

(4)加入多維貧困指標臨界值K(K取1～10之間的十個整數(shù))，用ci(k)代表i被剝奪指標值，即在貧困指標臨界值為K時，個體i陷入貧困指標的個數(shù)，如當個體i在收入水平和受教育年限兩個指標上存在貧困，則ci(k)取值為2。當ci(k)≥K時，說明個體i存在著貧困狀況，并且肯定至少有一個維度上的貧困，但具體的維度需要溯源數(shù)據(jù)?，F(xiàn)行國際標準中K的取值是3，也就意味著，如果ci(k)≥3，則該家庭存在大于任意三個的指標上被剝奪了，顯而易見，該家庭已經(jīng)陷入多維貧困中。例如，假設測算的維度一共是8維，當設定維度數(shù)是5時，就意味著在8個維度中，是否存在任意5個及以上維度，如果是，則表明該個體i處于貧困狀態(tài)。

(三)指標框架的選定

對于多維貧困維度和指標的確定，標準尚不統(tǒng)一，根據(jù)王小林和Sabina Alkire研究成果及2018年CFPS調(diào)查問卷實際內(nèi)容[16]，本文從收入狀況、教育程度、生活條件和健康狀況四個維度七個指標對多維貧困狀態(tài)進行測量與分析。收入狀況維度用收入水平這一指標表示，教育程度維度包含受教育年限和學齡兒童失學兩個指標，健康狀況維度包含社會保險和養(yǎng)老保險指標，生活條件維度包含用水、住房和生活燃料三個指標(見表1)。另外，A-F雙臨界值法下各指標權重采用等權重法。

表1 多維貧困維度、指標及被剝奪臨界值

(四)多維貧困測量及結果分析

1.農(nóng)戶家庭單項指標貧困發(fā)生率測算

前文已經(jīng)詳細說明了被剝奪臨界值的概念、判斷和用法，根據(jù)以上分析計算出2 565個農(nóng)戶家庭共4個維度7個指標的貧困發(fā)生率，結果見表2。

表2 農(nóng)戶家庭單項指標貧困率

就收入這一維度來說，其貧困發(fā)生率為5.5%，可以看出階段性脫貧成效。表2顯示，農(nóng)戶家庭在受教育年限的貧困發(fā)生率是28.3%，社會保險和養(yǎng)老保險方面的貧困發(fā)生率是58.4%，生活燃料對應值是37.7%，可以看出在這三個方面有較高的貧困發(fā)生率，表明農(nóng)戶家庭抗擊外部風險的能力不足。受教育年限越少，反映出其受教育程度越低，由此產(chǎn)生思想觀念不開放、只會基礎性勞作等一系列連鎖反應，有極大的可能性陷入貧困困境；當農(nóng)戶生活條件中的生活燃料還處于最初級的柴草階段時，意味著家庭未來可持續(xù)發(fā)展能力和生存能力欠缺，貧困脆弱性較高，并且柴草屬于易燃物，在農(nóng)村貧困地區(qū)，不少家庭住房低矮，柴草集中堆放或使用疏忽，極有可能起火燃燒，造成財產(chǎn)損失，加大貧困程度；當社保和養(yǎng)老保險出現(xiàn)空缺時，該家庭面臨的疾病風險保障就大大降低，面對的生活危機大大加強，甚至出現(xiàn)家庭成員患有重大疾病，只能通過借貸的方式來保持健康，從而加大醫(yī)療支出，使家庭迅速陷入貧困。

2.農(nóng)戶家庭多維貧困程度及各指標貢獻率

表3顯示了在不同K值下農(nóng)戶家庭的多維貧困程度。其中貧困發(fā)生率H代表了多維貧困發(fā)生的廣度，貧困被剝奪深度指數(shù)A代表多維貧困發(fā)生的深度，多維貧困指數(shù)MPI兼有廣度和深度的綜合意義，即多維貧困程度。分析表格發(fā)現(xiàn)，首先，隨著K值的增大，貧困發(fā)生率越來越低，由40.3%轉變到0.6%，即最后僅有16家農(nóng)戶家庭存在5個多維貧困指標上的貧困。進一步探究發(fā)現(xiàn)，貧困發(fā)生率從K=2到K=3時降低幅度最大，越到后面降速越來越慢，這說明貧困維度較低時，農(nóng)戶貧困減緩效果顯著，這也是得益于上文中收入水平、學齡兒童失學等單維度指標有著較低的貧困發(fā)生率(多在5%左右)，表明國家在基本公共服務、社會保障制度等方面的舉措有利于減緩農(nóng)村貧困。但是，當貧困維度越來越高時，貧困改善程度就不夠明顯，意味著對于部分農(nóng)村貧困家庭來說，攻堅難度大，需要更長的時間和更深入的方法來針對性治理貧困。其次，貧困被剝奪深度指數(shù)隨著K值增大而增大，即更高維度上的農(nóng)村家庭貧困深度更深，就具體數(shù)值而言，該指數(shù)上升幅度比較穩(wěn)定，平均保持在0.08的水平。另外，多維貧困指數(shù)呈連續(xù)下降趨勢，而且K取6或7時貧困發(fā)生率為0，表明農(nóng)村大面積貧困問題已經(jīng)基本解決。

表3 農(nóng)戶家庭多維貧困程度

表4反映了不同K值下各指標的貢獻率，其中，收入水平、受教育年限、用水、生活燃料對多維貧困指數(shù)的貢獻率逐漸增大且均呈穩(wěn)步上升趨勢。首先，隨著K值的增加，雖然貧困維度增加了，但提高農(nóng)戶家庭收入水平是最切實最普遍的舉措，有助于解決多維貧困廣度的問題；其次，受教育年限不僅貢獻率逐漸上升，而且也是貢獻率最大的指標，這充分說明了“扶貧與扶智”相結合政策的必要性與重要性，當人們受到的教育時間越長，則教育內(nèi)容收獲的越多，這對于個人思想開放、對后代教育方面都會有收益，這種收益不僅體現(xiàn)在收入等財務方面的提升，更重要的是對能力貧困的治理都有很大的改善；再次，用水和生活燃料等生活條件方面的貢獻率提升，可能是因為條件的改善意味著生產(chǎn)效率、身體健康等方面的狀況變好，比如，當更多人的生產(chǎn)生活是用純凈水、桶裝水甚至過濾水時，人們就能減少細菌病毒的感染，也不用花費時間精力去打井水、接窖水，從而提高了生產(chǎn)生活效率?？傮w來看，受教育年限、社保和養(yǎng)老保險、住房三個指標對多維貧困的貢獻率最大，且均超過或大部分超過10%，說明這三個指標能更大程度上促進農(nóng)戶家庭脫貧，起到了關鍵性作用。

表4 不同K值下多維貧困各指標貢獻率

四、實證研究

(一)變量選取與描述性統(tǒng)計

1.被解釋變量

前文提到，現(xiàn)行國際標準中，多維貧困指標臨界值K取3，如果個體被剝奪的相對應指標值大于或等于3，則表明該家庭存在大于任意三個的指標被剝奪了，再結合測算的多維貧困指數(shù)，結果發(fā)現(xiàn)，當K=3和K=4時多維貧困指數(shù)變化較為明顯，因此本文的被解釋變量就是選取了K=3和K=4時農(nóng)戶家庭的多維貧困狀況。

2.解釋變量

在本文研究中，解釋變量“教育服務”用受訪者認為互聯(lián)網(wǎng)作為信息獲取的重要程度進行衡量。CFPS數(shù)據(jù)庫為微觀調(diào)查數(shù)據(jù)，和教育服務相關且具有代表性的包含調(diào)查者一些主觀回答，而每個樣本所認為的互聯(lián)網(wǎng)的重要程度反映了該家庭成員對信息的重視程度及對科技等方面的捕獲程度。因此使用該指標可以反映不同家庭條件(收入、教育、健康、生活條件)下人們的教育服務結果。

3.描述性統(tǒng)計

在CFPS問卷調(diào)查中，對于互聯(lián)網(wǎng)作為信息渠道的重要程度，有1至5五個選項，逐級遞增表示重要程度越深，所以將選擇1的記為0，選擇2，3，4，5的記為1。在表5定義欄中，為了簡潔表達賦值情況，就將農(nóng)戶選擇1選項的視為“不重要”，賦值為0，而選擇其余“一般重要”“較重要”“重要”“非常重要”(即2，3，4，5)等選項都歸為“重要”，賦值為1。實際中有多種因素可能會使得農(nóng)戶家庭處于多維貧困狀態(tài)，為了更加突出教育服務的作用，所以盡量控制受教育水平、年齡、性別、婚姻、健康狀況這五個個體特征變量。

本研究用多元線性回歸模型來探討減貧效應，具體模型如式(1)所示：

Y=αXi+βCi+εi。

(1)

式中，Y代表農(nóng)戶多維貧困狀態(tài)，α和β是需觀察估計系數(shù)，Xi為教育服務的核心解釋變量，C表示控制變量，εi為隨機誤差項。表5是變量定義與描述性統(tǒng)計相關內(nèi)容。

表5 變量定義和描述性統(tǒng)計

(二)實證結果與分析

1.教育服務的多維減貧效應分析

首先在Stata15.0中進行多重共線性檢驗，在兩個VIF結果中，最大值是1.341，遠遠小于經(jīng)驗規(guī)定中的10，VIF平均值為1.223，該值表明研究中的各個變量存在非常弱的相關度，結果是能很好地解釋上述模型。在基本的多重共線性檢驗完成后，接著進行回歸分析，最終結果如表6所示。

表6 教育服務對農(nóng)戶多維貧困影響的回歸結果

根據(jù)選取的K=3和K=4兩個維度貧困測算結果分析，農(nóng)戶認為互聯(lián)網(wǎng)作為信息渠道的重要程度對他們的多維貧困狀態(tài)有顯著的負向影響，觀察表格進一步發(fā)現(xiàn)當貧困維度更高時，其減貧效應也越大，因為四維貧困的絕對值系數(shù)大于三維，當互聯(lián)網(wǎng)作為信息渠道的重要程度提升一個單位的比例時，農(nóng)戶家庭處于三維貧困的概率減少了4.9%，處于四維貧困的概率下降2.9%。這些結果說明人們普遍認為，互聯(lián)網(wǎng)作為現(xiàn)代社會經(jīng)濟發(fā)展和人們交互學習交流的必要要求，可以顯著改變家庭的多維貧困狀態(tài)。結合當前經(jīng)濟社會發(fā)展背景，毫無疑問，互聯(lián)網(wǎng)技術及產(chǎn)業(yè)的迅猛發(fā)展確實促進了市場經(jīng)濟的發(fā)展，對個人、企業(yè)和社會來說正向效應顯著。尤其對于農(nóng)村地區(qū)來說，互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展程度是低于城市發(fā)展水平的，所以在很大程度上，相應的弊端并沒有暴露出來，農(nóng)村居民正從中獲益。因此，需要進一步從各個方面發(fā)展互聯(lián)網(wǎng)教育。

在個體特征這一變量類型上，本文選取了和教育主題密切相關的受教育水平變量，除此之外還包括一些最基本的信息，如個人年齡、性別、婚姻及健康狀況作為個體特征變量，符合一般邏輯。結果表明，當K=3和K=4時，受教育水平對農(nóng)戶的多維貧困狀態(tài)同樣有負向影響。當個體的受教育水平越高時，就有更低的概率陷入多維貧困，同核心解釋變量類似的是，受教育水平同樣也存在著遞增的效應。當受教育水平提升一個單位的比例時，農(nóng)戶家庭處于三維貧困的概率就減少了1.6%，在四維貧困時發(fā)生率下降0.6%。戶主教育層次越高，就更能獲得強勁的學習能力與學習技巧，無論是對于平時生活還是工作情況等方面都會產(chǎn)生幫助，這極大可能給個人及所在的家庭帶來無限的正向效益。健康狀況在不同維度上也都對農(nóng)戶多維貧困有顯著的負向影響，這說明當家庭成員中有更多人身體狀況健康時，那么該家庭陷入多維貧困的概率就越低，因為患病會給家庭帶來相應的成本，成本的增加就導致其他生活方面及生活質量的下降，影響該家庭生活狀態(tài)。除去這一主要變量，其他個體變量特征對農(nóng)戶家庭的多維貧困影響也存在。

2.穩(wěn)健性檢驗

為了消除不同指標可能會導致實證結果不穩(wěn)健的影響，本文還進行了穩(wěn)健性檢驗?，F(xiàn)代家庭藏有家庭書籍的比較普遍，指標較為客觀，所以利用該變量作為教育服務對農(nóng)戶多維貧困減貧效應的穩(wěn)健性檢驗指標。指標設置中，家庭書籍數(shù)量為0的記為0，超過0的則記為1。結果如表7所示，可以看到，家庭書籍數(shù)量在K=3和K=4時與農(nóng)戶多維貧困呈顯著負相關關系，解釋為當家庭有書籍藏量時，要比那些沒有書籍藏量的家庭有更小的可能性陷入貧困困境，如當農(nóng)戶家庭書籍數(shù)量每提高1單位時，農(nóng)戶處于三維貧困的概率下降2.2%，即教育服務對農(nóng)戶家庭的多維貧困是具有明顯的減貧效應。

表7 穩(wěn)健性檢驗結果

五、結論及建議

(一)結論

本文基于北京大學中國社會科學調(diào)查中心2018年調(diào)查數(shù)據(jù)(CFPS)，主要研究了教育服務對農(nóng)戶多維貧困減貧效應，采用國際上較為成熟通用的A-F雙臨界值法進行多維貧困的測量，實證分析采用回歸方法并進行了穩(wěn)健性檢驗，得出教育服務對農(nóng)戶多維貧困有減貧效應。主要結論如下：

第一，測量農(nóng)戶家庭多維貧困的指數(shù)。通過A-F方法測算，發(fā)現(xiàn)社會保險、生活燃料和受教育水平在單維度上有著較高的貧困發(fā)生率。從多維貧困角度來看，隨著K值的增大，農(nóng)戶家庭貧困發(fā)生率越來越低，進一步觀察發(fā)現(xiàn)，從K=3到K=4變化時，貧困發(fā)生率和被剝奪深度指數(shù)都是變化最明顯的，不存在6個及7個維度的貧困，即沒有極端貧困出現(xiàn)。但是，貧困發(fā)生率降低，并不一定意味著貧困狀況改善，還要進一步結合各分解指標對多維貧困的貢獻率進行分析?？傮w來看，受教育年限、社保和養(yǎng)老保險、住房三個指標對多維貧困的貢獻率最大，說明這三個指標對農(nóng)戶家庭脫貧可以起到關鍵性作用。

第二，教育服務對農(nóng)戶家庭的多維貧困有很明顯的減貧效應。多維貧困在個體特征方面有所影響，并且教育服務在更高維度的貧困問題方面有更加顯著的減貧效應，教育水平對于強化公共服務，進而有效實施鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略有著不可估量的作用，通過增加教育服務，拓寬個體獲取知識渠道與方法，對于個體發(fā)展及農(nóng)戶家庭減貧都有良好的效應，有利于改善農(nóng)村多維貧困的狀態(tài)。

(二)建議

第一，建立多維貧困識別框架體系。由結論可知，以多維貧困為視角比單一視角得到更多深入信息；而且伴隨著社會經(jīng)濟的發(fā)展，我國農(nóng)村貧困問題越來越棘手，挑戰(zhàn)與日俱增。尤其在如今鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略的推進下，僅僅按照單一收入狀況來衡量貧困狀態(tài)已經(jīng)被淘汰，只有建立完整的多維貧困識別框架，才能更有效地減少返貧率，防止農(nóng)戶家庭再次陷入貧困狀態(tài)。國際上早已經(jīng)流行以多維貧困為研究視角來分析減貧效應，我國目前正處于由絕對貧困向相對貧困的關鍵轉折點。對此，政府應該出臺有效政策，建立以多維貧困為新視角的農(nóng)村貧困識別體系，以客觀結果來評價減貧效益，從而平穩(wěn)過渡到相對貧困減緩階段。

第二，建立教育服務和農(nóng)村多維貧困的銜接機制。由于教育服務對農(nóng)戶家庭的多維貧困有很明顯的減貧效應，而教育服務屬于公共服務，可以將教育服務貧困制度的實施以各地區(qū)農(nóng)村多維貧困的具體情況作為參照標準，加大教育服務的廣度與深度。政府在此過程中需要建立動態(tài)監(jiān)測平臺，及時發(fā)現(xiàn)和解決存在的問題，以期在扶貧項目的解決上有更高效的運作。

第三，加強教育服務內(nèi)容。具體來說，本文探討了家庭書籍和農(nóng)戶認為從互聯(lián)網(wǎng)獲取信息的重要程度，因此在減貧過程中對于貧困山區(qū)學校的建設要加大力度，在義務教育能夠充分保證的前提下加強互聯(lián)網(wǎng)設施，通過提供相應的教育服務來提升農(nóng)村地區(qū)的教育質量。比如建立村委會圖書角，定期開展閱讀分享活動，讓人們增加獲取教育的渠道。在互聯(lián)網(wǎng)方面，要給農(nóng)戶家庭適齡成員普及網(wǎng)絡知識,特別是注意網(wǎng)絡詐騙等陷阱，使人們對互聯(lián)網(wǎng)的認識更加深刻全面。在農(nóng)村社會經(jīng)濟發(fā)展過程中推廣信息普遍化，加強相應信息平臺建設，注重農(nóng)戶教育方面的“能力貧困”現(xiàn)象，優(yōu)化農(nóng)村的教育資源，更好地幫助貧困戶高效脫貧和提升脫貧質量。