分布动态学视角下县域减贫成效评价

文章选取2005—2016年黑龙江、广东、安徽、湖北、甘肃、青海这6个省份的县域数据,从分布动态学内部状态变化视角出发,测算出各地区县域贫困水平转移概率矩阵,并通过减贫指数综合考察各地区的减贫成效。文章构造了条件Markov模型进一步考察县域减贫成效的影响因素。结果显示,这6个省份在2005—2016年的县域减贫成效良好,但存在一定的波动性且处于深度贫困的县更难以摆脱贫困状态;“十二五”时期后,地方县域减贫成效有明显提高;固定资产投资、产业结构、医疗水平对县域减贫的影响存在地区及时段的不一致。

中国农村减贫成效测度、分解及影响因素研究——基于分布动态学框架的CFPS数据分析

测算农村减贫成效并考察减贫成效的影响因素对我国打赢"脱贫攻坚战"具有重要的现实意义。本文基于覆盖我国东、中、西和东北四大地区的CFPS调查数据,在Quah(1997)的分布动态学(Distribution dynamics)基础上构建了完整的减贫成效分析框架。首先测算出各地区农村家庭贫困内部状态的Markov转移概率矩阵,并在此基础上构建了可分解的绝对、相对减贫指数,以综合考察各地区的农村减贫成效,随后本文通过首次构造的"条件Markov模型"进一步考察了减贫成效的影响因素。研究结果发现:(1)样本考察期内,我国各地区的农村贫困状况随着时间的积累逐渐变好,贫困发生率均有所下降;(2)减贫过程中仍存在着脱贫又返贫的现象,农村家庭的深度贫困固化问题比轻度贫困问题更加严重,意味着扶贫开发工作正式进入攻坚时期,扶贫难度加大;(3)家庭成年成员特征、家庭特征以及收入类型对农村减贫成效的影响显著性情况存在着时段和区域的异质性。其中,家庭成年成员受教育水平、家庭中是否有成员从事有薪酬的农业劳动、工资性和营业性收入对家庭的贫困状态变动具有更显著的影响。基于此,政府应贯彻落实精准扶贫,将扶贫重点放在中西部地区和处于深度贫困的家庭,另外应再调整和倾斜扶贫资源与扶贫政策,将提高农民受教育水平、增加非农业就业机会作为主要减贫途径,将促进农村工资性和营业性收入增长作为主要的政策倾斜方向。