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基金项目：本项目受“上海对外经贸大学上海大学生创新创业训练计划”资助（项目编号：123）

摘要：2020年，我国贫困人口如期全部脱贫。当下要紧的是要在保证高质量实现脱贫目标的同时，抓紧建立健全防止贫困人口返贫的长效机制，完善考核、监督和激励机制，巩固消除贫困成果，防止脱贫地区再次陷入贫困。本项目通过调查2015 - 2020年甘肃省市级贫困数据与主要贫困成因因素之间的关系，验证模型中所有解释变量之间不存在多重共线性。建立了多元回归模型，并提出了使这些因素在合理范围内波动的控制方法。为完善回归贫困风险预警和改善人口脱贫后支持提供政策建议。

关键词：复贫返贫; 致贫因子; 甘肃省; 农村地区

一.背景

在脱贫攻坚决胜阶段，防止复贫返贫、巩固脱贫成果，是全面建成小康社会的必要举措。自精准扶贫概念提出以来，中国的扶贫开发战略从过去的粗放式“漫灌”到现在的“精准滴灌”。近年来，随着扶贫开发工作的不断推进，甘肃省农村贫困人口大幅减少，扶贫工作取得了显著进展。按照现行农村贫困标准，甘肃省农村贫困人口由2012年底的596万人减少到2018年底的121万人，年均减少79万人。贫困发生率从2012年底的28.5%下降到2018年的5.8%，累计下降22.7个百分点，年均下降4个百分点。但甘肃农村仍存在贫困深度、贫困发生率高、经济社会发展落后的弊端，农村贫困仍是乡村振兴最突出的弱点。鉴于此，甘肃省作为典型的西部欠发达省份，开展农村致贫因素研究，将有助于解决2020年以后甘肃省的相对贫困问题，促进精准扶贫与乡村振兴的有机衔接，防止一些地区再次陷入贫困。

二.文献综述

20世纪中叶以来，贫困问题因其广泛而复杂的社会性而成为众多社会学、地理学、经济学等领域学者关注的焦点。贫困研究大致可分为静态研究和动态研究。前者主要包括贫困的定义（Booth，1893;Rowntree，1901;Orshansky，1965;Lenoir，1974;托尼·阿特金森和丁开杰，2005;Lewis，2011）和测量（Sen，1982，1997;王小林和Alkire，2009;张全红和周强，2014;王春超和叶琴，2014）。在贫困动态研究中，一些学者将时间的概念纳入贫困计量体系，提出了持续贫困的概念，包括持续的单维度贫困（Okidi和Mugambe，2002;Hulme，2003;陈全功和李忠斌，2009;蔡亚庆等，2016）与持续多维贫困（邹薇和方迎风，2011;张全红，2015;张全红等，2017）。但是，对持续性贫困的衡量仍然集中在单时期贫困和长期贫困，属于比较静态分析的范畴。它解释了为什么一定程度的贫困持续存在，但没有观察到多阶段贫困转移所反映的贫困变化（李博等，2018）。随着我国扶贫事业进入决定性阶段，脱贫与回归贫困问题继续引起学者们的关注。罗玉辉、侯亚静（2019）观察了多维贫困的动态变化过程，发现多维贫困回归存在。蒋南平、郑万军（2017）在改进A - f多维贫困指数分析的基础上提出了一种多维减贫识别与测度方法。

事实上，回归贫困的定义可以分为广义和狭义。广义是指非贫困向贫困的过渡，狭义是指脱贫后重返贫困。然而，上述研究忽视了回归贫困的本质，只讨论了广义回归贫困中“非贫困向贫困”的状态转变。有学者从狭义上解释了回归贫困的原因，认为疾病导致的家庭经济状况恶化和个人人力资本下降会导致家庭回归贫困（王三桂和刘明月，2019）。也有学者发现，少数民族回归贫困的可能性更大，健康因素、劳动力因素和危房是其重要原因（马少东、万仁泽，2018）。

三.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》。量样本覆盖甘肃省14个市州，选取2015-2020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

恶劣的自然环境和自然资源的稀缺性是造成贫困的最重要原因，总的来说，主要是在自然环境、自然条件差的极端贫困地区，贫困的发生与生态环境有着密切的关系，这些地区农业生产条件差，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一个重要因素。在经济波动或萧条的背景下，农民面临着双重压力。二是将从事非农产业的农民工排除在外，减少了劳动收入和非农经营收入。农村基础设施和社会保障体系的不完善也在一定程度上影响了农村扶贫进程。一方面，我国当前农村缺乏完善的农村基础设施，不能为新农村的发展创造良好的环境，影响了农民就业问题的解决和收入的增加，制约了农村经济的发展;另一方面，由于缺乏完善的农村社会保障体系，农民的医疗、养老、保险等问题没有得到完全解决，降低了农村家庭的收入，农村家庭的风险承受能力较弱。本文结合甘肃省农村的实际情况，运用经济指标对甘肃省农村贫困水平进行测度。限于甘肃省农村经济数据的统计口径，在被解释变量方面，选择农村居民可支配收入来衡量农村贫困水平。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五个维度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。

（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）。

（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：

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：

最小二乘法OLS估计量的最小化问题是：

其中，...表示k个未知数。最小二乘法通过寻找已知变量使得数据残差平方和（SSR） 最小（...），来寻求数据的最佳函数匹配，可以得到使实际的数据与求得的未知变量数据之间误差的平方和最小。本文通过使用最小二乘法进一步保证所测定的数据中寻求的变量之间的依赖关系的纯度。

（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的问题，模型的构建良好。

四.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。

（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19.1266，而不可解释部分RSS（Residual）为6.692，R2（R-squared）为0.7473，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）和非农劳动力比例（lnW）都会对农村居民可支配收入（lnM）产生影响。其中，农村人口规模的回归系数为-0.1595，即农村人口规模与甘肃省农村居民可支配收入呈负相关关系。减少农村人口规模可以提高农村地区的收入水平，提高贫困程度。非农从业人员比例与农村居民可支配收入之间存在显著正相关关系，回归系数为0.3724，说明随着非农从业人员比例的增加，农村居民的收入水平也会随之提高。另外，非农人口比例回归系数的绝对值也远远大于农村人口规模回归系数的绝对值。因此，在解决甘肃省农村贫困问题时，我们应该更多地关注提高非农人口的数量，而不是减少农村人口的数量。

在信息流方面，网民数量（the Number of Internet users， lnI）的回归系数为0.2153，说明网民数量与农村居民可支配收入（the disposable income， lnM）之间存在显著的正相关关系，即：增加网民数量可以有效提高农村地区的收入，减少贫困发生率。原因是互联网已经成为一种生产力，互联网已经成为农村地区财富转化的一种方式。

在农村基础设施建设方面，等级公路里程（lnR）的回归系数为0.2171，表明等级公路里程有重大的积极影响农村居民的可支配收入（lnM），这表明农村居民的收入将会增加交通和其他基础设施的改善，脱贫的可能性也会增加。习近平总书记还提出，建设“四好农村路”是脱贫攻坚的关键，是农村经济社会发展的重要举措，是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）有影响。其中，人均耕地面积的回归系数为0.4254，即人均耕地面积对农村居民可支配收入具有显著的正向影响。提高人均耕地面积可以有效提高农村居民收入，降低农村贫困水平。甘肃省农村地区的现状是，人口规模大，耕地面积小，所以居民只能被动地选择传统农业小规模生产模式，并不能形成现代农业规模化生产，不能获得规模效益。受影响地区的回归系数为-0.1021，即受影响地区对农村居民的可支配收入有负向影响，但影响程度较小，也就是说，农作物灾害不是农村贫困的主要因素。

在农村医疗保障制度方面，随着我国经济改革的不断深化，社会发展中存在的问题和矛盾日益突出，农村贫困人口的医疗问题就是其中之一。研究表明，疾病是造成贫困的第二大原因。由表4可以看出，新农合的人均受益次数（lnS）与农村居民可支配收入（lnM）之间存在正相关关系，回归系数为0.1018，说明随着医疗保障制度的逐步完善，农村居民因病陷入贫困和因病重返贫困的可能性将大大降低。由于地理和经济的原因，甘肃省农村地区呈现出“贫困人口相对集中、深度贫困”的特点。这是解决甘肃省农村医疗保障问题的关键。

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，兰州市农村居民可支配收入按人口水平、公路里程、非农人口比例和互联网用户数等变量的影响程度较大，具体而言，公路等级里程越长，非农劳动者比例越高，网民越多，兰州农村居民可支配收入越高，越容易脱贫;兰州以外农村居民人均可支配收入、人均耕地面积、影响面积、互联网用户等级和公路里程程度都较大，这些变量的影响具体来说，人均耕地面积越大，影响面积越小，网民越多，等级公路里程越高，兰州市外来农村居民的可支配收入越高，越不容易陷入贫困。此外，可以发现各解释变量的减贫效果在兰州市与兰州市以外农村之间也存在显著差异。以网民数量为例，在兰州市农村，网民数量的增加会使农村居民收入增加7.98个百分点;在兰州以外的农村地区，互联网用户的增加将使农村居民收入增加的概率提高29.77个百分点。兰州市以外农村网民的扶贫效果是兰州市农村网民的近4倍。

此外，可以清楚地看到，兰州市农村人口规模与农村居民可支配收入呈正相关关系，而兰州市以外农村人口规模与农村居民可支配收入呈正相关关系。主要原因是兰州市是省会城市的中心城市，产业资源和其他要素资源的集中度高于其他城市，可以为农村劳动力提供更多的就业机会，增加非农就业比重，从而提高农村居民的可支配收入水平，降低农村贫困水平。此外，兰州作为省会城市的中心城市，对经济辐射和带动作用巨大，促进周边农村经济社会发展，进一步提高兰州市农村居民收入水平，使农村人口规模与可支配收入呈正相关。

五.结论

通过从人力资本、基础设施、自然条件、社会保障和信息交流五个维度对甘肃省农村贫困因素进行分析，结果表明：

人均耕地面积和非农从业人员比例对农村居民可支配收入的影响最为显著，回归系数分别为0.4254和0.3724。表明耕地资源和外出务工是提高甘肃省农村居民收入的主要途径。等级公路里程和网民数量显著，回归系数分别为0.2171和0.2153，说明交通、通信等基础设施对农民增收致富起着显著作用。回归系数为0.1018。

农村人口规模与受影响地区对农村居民可支配收入存在负相关关系，回归系数分别为-0.1595和-0.1021。这说明人口负担已成为甘肃省农村农民增收的重要障碍，自然灾害也直接威胁到农民的生产生活。

对于兰州市和兰州市以外的农村地区，各变量的减贫效果也有很大的不同。兰州市农村居民可支配收入受非农就业人口比例、互联网用户数量和等级公路长度的影响较大。人均耕地面积、受影响面积、网民数量、等级公路长度对兰州市以外农村居民可支配收入影响较大。兰州市农村人口规模与农村居民可支配收入呈正相关关系，而兰州市以外农村人口规模与农村居民可支配收入呈正相关关系。

六.政策建议

去年是全面建成小康社会决胜之年、脱贫攻坚决战之年。当前，新冠肺炎疫情和洪涝灾害频发，贫困返贫风险很大。如何巩固扶贫成果，多措并举，防止疫情、灾害等原因导致的“返贫”，是各级党委和政府面临的重大任务。基于以上理论和实证分析，可以得到以下几点启示：

1. 全面实施农村土地流转管理制度，逐步完善土地建设制度，引入土地股份制制度，坚决实施土地分割制，鼓励农民拥有土地经营权，将土地使用权的部分或全部转让给其他专门从事大规模生产的农户，部分农户可以扩大经营规模，获得规模经济效益，实现现代农业生产的规模化，而另一部分农户在获得股权后从事第二、第三产业。

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，促进农村人口向城镇转移，促进农村劳动力由第一产业向第二、三产业转移，逐步提高非农劳动力比重，提高农村居民可支配收入水平;另一方面，充分发挥中心城市的辐射功能和带动作用，有效促进周边农村经济社会发展，提高农村居民收入水平，降低农村贫困水平。

3.农村基础设施和公共服务设施建设也是甘肃省全面建设小康社会、解决农村贫困现状的重要突破。继续加强农村公共服务设施和基础设施建设，特别是农村道路建设和农村教育、医疗条件改善，切实解决农村因教育和疾病造成的贫困问题。

4. 积极推进“互联网+”工程，充分发挥互联网、电子商务、智能物流在促进农村经济社会发展中的巨大作用，有效激发农村经济发展活力。

5. 当前形势下，面对疫情防控常态化和洪涝等自然灾害频发的条件，我国部分脱贫人口、边缘贫困人口的风险必须发挥“组合拳”作用，做好监测动力，精准支撑，一颗心坚决防止复贫返贫，确保高质量打赢脱贫攻坚战。

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