【農(nóng)村家庭多維相對貧困的影響因素實證分析4100字】

V農(nóng)村家庭多維相對貧困的影響因素實證分析目錄TOC\o"1-3"\h\u14179農(nóng)村家庭多維相對貧困的影響因素實證分析 1208481.1研究假設(shè) 1258101.1.1戶主特征 1278371.1.2家庭特征 268381.2模型構(gòu)建和變量描述 3235021.2.1模型構(gòu)建 389381.2.2變量描述 4112921.3實證結(jié)果分析 4153341.3.1戶主個人特征的影響 6301021.3.2家庭基本特征的影響 61.1研究假設(shè)1.1.1戶主特征（1）性別。戶主作為一個家庭的決策者，選擇家庭的經(jīng)營決策方式會更加穩(wěn)妥。一般而言，在勞動力市場上女性通常處于一個弱勢地位，男性戶主比女性戶主擁有更多的資源，這有助于一個家庭提高收入水平和其他福利水平，這會影響一個家庭的貧困與否。因此，本文預(yù)期，當(dāng)戶主為男性時，農(nóng)戶陷入多維相對貧困的可能性越低。（2）年齡。年齡能體現(xiàn)一個人社會經(jīng)驗的積累程度，戶主的年齡越大，擁有的社會經(jīng)驗會更豐富，規(guī)避風(fēng)險的能力就越強，制定的決策可能較可靠。但是年齡大的人思想觀念陳舊，接收新事物的能力較差，難以適應(yīng)時代的發(fā)展，很可能會做出錯誤的決策，并且更容易使一個家庭增加陷入貧困的可能性。因此，很難確定年齡變量會對農(nóng)戶多維相對貧困產(chǎn)生怎樣的影響。（3）婚姻。一個成家的人會更加成熟穩(wěn)重，對家庭更具有責(zé)任感，在日常經(jīng)營生活中，做出的經(jīng)濟(jì)行為更有合理性，不完整的家庭往往會失去前進(jìn)的動力。因此，本文預(yù)期，戶主已經(jīng)成家的家庭陷入多維相對貧困的可能性較小。（4）教育。受教育程度反映了一個家庭的人力資本存量，會影響著一個家庭的收入水平。戶主在一個家庭的發(fā)展方向和經(jīng)濟(jì)決策方面發(fā)揮著重要的作用，受教育程度越高的戶主，學(xué)習(xí)新知識和新技術(shù)的能力越強，收入水平可能相對較高，受教育水平低的戶主可能會做出不合理的決策。因此，本文預(yù)期，戶主受教育程度越高，陷入多維相對貧困的可能性較小。（5）健康。如果戶主的身體健康狀況較差，無法維持正常的生產(chǎn)活動，將直接影響一個家庭的收入。另一方面，家庭還要支付更多的醫(yī)療費用，更嚴(yán)重的可能會喪失勞動能力，進(jìn)而影響其他家庭成員的生產(chǎn)活動。因此，本文預(yù)期，戶主健康狀況較差，陷入多維相對貧困的可能性越大。（6）工作狀況。沒有工作就意味著沒有收入，戶主的就業(yè)情況影響家庭收入，戶主工作就可以獲得收入，家庭的福利水平就可以上升，從而不容易陷入貧困。因此，本文預(yù)期，有工作的戶主陷入多維相對貧困的可能性較小。1.1.2家庭特征家庭規(guī)模。家庭中所有成員要想生存下去，一定的生活成本是必需的，家庭生活的總成本和家庭人員數(shù)量有著緊密的聯(lián)系。通常情況下，家庭人口的數(shù)量和物質(zhì)需求的額度是成正比的。也就是說，在整個家庭資源不變的前提下，人均就只會得到比較少的資源，產(chǎn)生貧困的可能性就越大，進(jìn)而更有可能陷入多維相對貧困。家庭規(guī)模和產(chǎn)生多維相對貧困的可能性是成正比的，所以，本文預(yù)期，家庭規(guī)模越大，陷入多維相對貧困的可能性越大。家庭老人數(shù)。家庭老人數(shù)量能反映出一個家庭的贍養(yǎng)比例，老人數(shù)多的家庭，相對來說勞動力比重較小，而且老年人面臨患病的風(fēng)險較大，會給一個家庭帶來更高的生活費用和醫(yī)療費用，使家庭有可能陷入家庭貧困。所以，本文預(yù)期，家庭中老人的數(shù)量和陷入多維相對貧困的可能性是成正比的。（3）家庭未成年子女?dāng)?shù)。家庭未成年子女?dāng)?shù)越多，家庭的教育費用就越高，而且未成年人口數(shù)越多，父母就需要花費更多的時間和精力，導(dǎo)致一些父母為了照顧子女不能外出務(wù)工而獲得收入，在一定程度上影響了家庭收入水平的提高。因此，本文預(yù)期，家庭未成年子女?dāng)?shù)越多，陷入多維相對貧困的概率越高。（4）家庭是否存在土地流轉(zhuǎn)情況。如果農(nóng)村家庭將土地轉(zhuǎn)讓給別人，可以使一部分勞動力外出務(wù)工，從而獲得更高的務(wù)工收入。如果一個家庭將土地轉(zhuǎn)入，則可以擴(kuò)大生產(chǎn)規(guī)模，從而獲得更多的收益。因此，本文預(yù)期，家庭存在土地流轉(zhuǎn)情況，就難以陷入多維相對貧困。（5）家庭有沒有從事個體經(jīng)營。如果一個家庭從事個體經(jīng)營，可以有效地提高家庭的非農(nóng)收入，提高家庭成員的勞動技能，還可以非常有效地降低多維相對貧困家庭所受到的福利剝奪水平。因此，本文預(yù)期，從事個體經(jīng)營的家庭，陷入多維相對貧困的可能性較低。（6）家庭借貸。家庭借貸能夠反映出一個家庭的經(jīng)濟(jì)狀況，農(nóng)村貧困家庭更可能會發(fā)生借貸行為，在短期內(nèi)對貧困家庭會起到改善的作用，但另一方面資金不會在短期內(nèi)發(fā)生效力，而且還會因為借貸壓力而遏制當(dāng)期消費。因此，家庭借貸變量會對農(nóng)戶多維相對貧困產(chǎn)生怎樣的影響，難以確定。（7）勞動力流出。農(nóng)村剩余勞動力外出打工是普遍現(xiàn)象，勞動力流動促進(jìn)了產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整和資源的優(yōu)化配置，還可以增加家庭的非農(nóng)收入，提搞家庭生活福利水平，并有助于降低相對貧困發(fā)生率。因此，本文預(yù)期，家庭有勞動力流出，陷入多維相對貧困的可能性較低。1.2模型構(gòu)建和變量描述1.2.1模型構(gòu)建由于研究過程中采用的數(shù)據(jù)為微觀數(shù)據(jù)，在因變量選取層面，本研究以現(xiàn)如今得到學(xué)界認(rèn)可的多維相對貧困剝奪閾值指標(biāo)設(shè)置為參考，即當(dāng)農(nóng)村家庭在11個貧困維度中存著在任意1/3個及以上的指標(biāo)被剝奪時，就可以認(rèn)定其為多維相對貧困農(nóng)村家庭。研究使用2018年CFPS數(shù)據(jù)，保留了有效鄉(xiāng)村家庭數(shù)據(jù)共3398戶，采用二元logistic回歸模型分析多維相對貧困的不同因素。其中被解釋變量Y代表多維相對貧困情況，Y=1表示多維相對貧困，Y=0為非貧困。Logit模型如下:lnp1?p=α+p=exp?(α+其中，xi表示影響多維相對貧困的第i個因素，p表示發(fā)生多維相對貧困的概率，βi表示變量xi1.2.2變量描述多維相對貧困的影響因素從戶主層面和家庭層面展開，戶主特征變量，主要包括性別、年齡、婚姻、教育、健康狀況和工作情況等。家庭特征變量主要包括家庭規(guī)模、家庭老人數(shù)、家庭未成年子女?dāng)?shù)、家庭的土地流轉(zhuǎn)情況、家庭從事個體經(jīng)營情況、家庭借貸情況和勞動力流出情況，被解釋變量為是否處于多維相對貧困，具體的變量解釋和賦值見表格5-1。表5-1變量描述類別變量類型變量說明戶主特征性別男性=1；女性=0年齡戶主實際年齡婚姻已婚賦值為1;其他為0教育小學(xué)及以下=1；初中=2；高中/中專/技校/職高=3；大專=4；本科及以上=5健康狀況很健康=1；比較健康=2；一般=3；不健康=4工作狀況有工作賦值為1；沒有為0家庭特征家庭規(guī)模家庭實際人口數(shù)家庭老人數(shù)60歲以上的家庭人口數(shù)家庭未成年子女?dāng)?shù)16歲以下的家庭人口數(shù)家庭是否存在土地流轉(zhuǎn)情況存在土地租入或者土地出租的情況，賦值為１；否則為0家庭是否從事個體經(jīng)營如果從事個體經(jīng)營，賦值為１；否則為0家庭借貸能向銀行和親友借款賦值為1；否則為0家庭勞動力流出有勞動力外出務(wù)工賦值為1；否則為01.3實證結(jié)果分析采用Logistic回歸模型進(jìn)行測算二分因變量（是否陷入多維相對貧困），考察家庭陷入多維相對貧困的主要因素，確定農(nóng)戶陷入相對貧困的風(fēng)險影響，分析結(jié)果如表5-2。表5-2模型回歸結(jié)果自變量被解釋變量：是否為多維相對貧困家庭全國東部中部西部戶主性別-0.567***-0.522***-0.103*-0.564***-0.089-0.168-0.143-0.133戶主年齡0.019***0.041***0.019***0.014**-0.003-0.006-0.006-0.006戶主婚姻狀況-0.005-0.219-0.356-0.065-0.128-0.245-0.308-0.176續(xù)表5-2自變量被解釋變量：是否為多維相對貧困家庭全國東部中部西部戶主教育程度小學(xué)-0.678***-0.664***-0.687***-0.655***（0.102）（0.100）（0.225）（0.143）初中-1.682***-1.693***-1.596***-1.609***（0.116）（0.114）（0.252）（0.169）高中/中專/技校/職高-2.147***-2.165***-2.134***-1.966***（0.197）（0.192）（0.440）（0.264）大專-2.175***-2.307***-3.094***-1.966***（0.410）（0.401）（0.991）（0.532）戶主健康狀況很健康-0.202-10.173-0.336-0.075（0.163）（0.160）（0.347）（0.231）比較健康0.013-0.012-0.3330.243（0.133）（0.131）（0.278）（0.196）一般0.348**0.320**0.2750.315（0.154）（0.152）（0.316）（0.227）不健康1.551***1.494***1.834***-1.507***（0.143）（0.141）（0.279）（0.220）戶主工作情況在業(yè)-0.636-0.731-0.434-1.198（0.827）（0.825）（1.386）（1.134）退出勞動力市場0.287***0.625***0.437**0.032*（0.103）（0.174）（0.189）（0.178）家庭規(guī)模0.049**0.038**0.057**0.047**（0.070）（0.031）（0.068）（0.026）家庭老人數(shù)0.368***0.359***0.606***0.270***（0.074）（0.073）（0.176）（0.100）家庭未成年子女?dāng)?shù)0.075**0.047**0.029**0.234***（0.053）（0.070）（0.117）（0.071）家庭是否存在土地流轉(zhuǎn)情況-0.266**0.103-0.530**-0.331*（0.124）（0.216）（0.253）（0.190）家庭是否存在個體經(jīng)營情況-0.906***-1.058***-0.850**-0.719**（0.191）（0.358）（0.376）（0.284）借貸0.1190.498***0.0930.059（0.084）（0.160）（0.183）（0.119）勞動力流出-0.672***-0.489***-0.994***-0.902***（0.084）（0.163）（0.190）（0.196）注：“***、**、*”分別表示在1%、5%、10%水平上具有顯著性。1.3.1戶主個人特征的影響由表5-2可以看出，戶主性別、受教育水平對農(nóng)村家庭多維相對貧困產(chǎn)生顯著影響。性別與多維貧困呈顯著的負(fù)向關(guān)系，戶主為男性時，家庭發(fā)生多維相對貧困的可能性小。年齡對多維相對貧困的影響顯著。老年群體隨著年齡的增大，逐漸喪失勞動能力，獲得經(jīng)濟(jì)收入減少，而且老年人思想保守，很少有改變目前生活狀態(tài)的想法和能力，抵御風(fēng)險的能力差，年齡越大的人陷入相對貧困的可能性大。婚姻狀況對多維相對貧困沒有顯著影響。教育在95%的置信水平下顯著，戶主受教育程度越低，陷入貧困的可能性越大。戶主的健康情況有四種，很健康和比較健康與多維相對貧困呈負(fù)向關(guān)系，但是不顯著，戶主不健康和多維相對貧困呈顯著的正向關(guān)系。健康的身體不僅可以為勞動者帶來更好的生產(chǎn)創(chuàng)造能力，還可以減少家庭在醫(yī)療消費方面的支出，從而降低陷入貧困的可能。因此認(rèn)為健康狀況較差的戶主，更容易陷入相對貧困。戶主在業(yè)與多維相對貧困呈負(fù)向關(guān)系但不顯著，東部地區(qū)和中部地區(qū)戶主退出勞動力市場與多維相對貧困呈顯著的正向關(guān)系，西部地區(qū)戶主退出勞動力市場對多維相對貧困影響不顯著。1.3.2家庭基本特征的影響家庭規(guī)模越大，家庭的消費支出越高，家庭人均資本占有量越低，越容易陷入多維相對貧困。家庭老人數(shù)和家庭未成年子女?dāng)?shù)能夠反映出一個家庭需要撫養(yǎng)的人數(shù)，家庭老人數(shù)和家庭未成年子女?dāng)?shù)對多維相對貧困影響顯著。老人數(shù)和孩子數(shù)多的家庭，相對來說勞動力比重較小，而且全家共享勞動收入成果在一定程度上增加了陷入貧困的風(fēng)險。中部地區(qū)家庭土地