劉偉　朱玉春

摘要：利用山東省調研的數(shù)據(jù)，采用Chaudhuri提出的方法模型，基于農(nóng)戶健康風險的視角，從家庭和社區(qū)兩方面對農(nóng)戶的貧困脆弱性進行測量，并對其進行影響因素的分析。結果表明，大多數(shù)農(nóng)戶存在著貧困脆弱性，農(nóng)戶的貧困脆弱性主要是由風險沖擊導致的。其中，健康風險因素對農(nóng)戶貧困脆弱性有顯著的影響，健康風險越大，農(nóng)戶陷入貧困的可能性越大；而改善農(nóng)村的醫(yī)療衛(wèi)生條件，對降低農(nóng)戶的貧困脆弱性有重要的意義。

關鍵詞：貧困脆弱性；健康風險；影響因素

中圖分類號：F328 文獻標識碼：A 文章編號：0439-8114（2014）13-3216-05

The Effects of the Health Risks on Vulnerability to Poverty of Farmers

LIU Wei，ZHU Yu-chun

Abstract： The survey data of Shandong province were used to measure the vulnerability of farmers in terms of families and communities with the method of Chaudhuri from the perspective of health risk. The influencing factors were analyzed. The results showed that the majority of the farmers had the vulnerability caused mainly by the impact of the risk. The health risks had a significant impact on vulnerability to poverty. The greater the health risk， the greater the likelihood of farmers being poverty. The improvement of rural medical and health conditions had important role on reducing the vulnerability to poverty of farmers.

Key words：vulnerability to poverty； health risk； influncing factors

貧困是世界三大經(jīng)濟難題之一，到目前為止，各國學者對貧困的研究大都僅著眼于已經(jīng)發(fā)生的貧困[1]。但是，貧困不僅包括當前低水平的生活條件，還應該包括未來可能面對的各種風險。貧困并不是不變的，而是動態(tài)和隨機的。因此在實際中，需要一個具備一定前瞻性的衡量貧困的方法，以便在貧困發(fā)生之前就防患于未然。世界銀行在2001年就提出了這樣一個前瞻性的衡量貧困的指標——貧困脆弱性。

由于目前我國農(nóng)村社會保障發(fā)展水平還比較低，商業(yè)保險在農(nóng)村發(fā)展也比較緩慢，在面臨著各種風險的沖擊下，農(nóng)戶福利的變化性很大。有些非貧困的農(nóng)戶可能因為某種風險沖擊在將來陷入貧困；現(xiàn)在陷入貧困的農(nóng)戶可能只是暫時貧困，也可能將來繼續(xù)貧困[2]。而在我國的農(nóng)村貧困戶中，“因病致貧”戶占了很大的比例[3]。嚴重的健康風險沖擊會損害農(nóng)戶長期創(chuàng)收能力，這對于缺乏醫(yī)療保障的農(nóng)戶來說，其影響是長遠而巨大的。但是，在我國，健康被視為個人的事情，只有全國性的公共衛(wèi)生事業(yè)才是政府的責任。正因為如此，健康對貧困的影響長期以來被人們所忽視。另外，健康與貧困關系的研究大多集中在工業(yè)化國家，相對而言，對于發(fā)展中國家健康和貧困間關系的研究還比較少。因此，本文試圖從健康風險入手，研究健康風險對農(nóng)戶貧困脆弱性的影響，以彌補前人研究的不足，并拓展我國扶貧事業(yè)的思路。

1 理論框架與研究方法

1.1 理論框架

Chaudhuri等[4]對貧困脆弱性進行了定義，認為貧困脆弱性就是一個家庭在既定的條件下陷入貧困的概率。很多后來的關于貧困脆弱性的研究都是基于這個定義進行的，本文也是如此。國內(nèi)對貧困脆弱性的研究主要是利用國外研究提出的方法，針對某地區(qū)具體的情況進行實證研究，或是對國外研究動態(tài)的總結。萬廣華等[5]運用面板數(shù)據(jù)對貧困脆弱性進行了估計，使用了固定效應模型和隨機效應模型，并把得到的結果與后一年的實際情況進行了比較分析，最后發(fā)現(xiàn)貧困脆弱性預測的準確性與貧困線的選擇、家庭未來收入均值的計算方法密切相關。王小林等[6]對國外貧困脆弱性研究做了一個較為全面的綜述，介紹了3種主流的方法，并建議在扶貧戰(zhàn)略中建立風險、脆弱性預警機制。韓崢[7]對貧困和貧困脆弱性做了一個深入的比較，闡述了貧困脆弱性研究在扶貧中的意義。李小云[8]把貧困脆弱性的研究中國化，設計了一套符合中國國情的指標方法。其研究發(fā)現(xiàn)不同群體之間的脆弱性存在差異性，生計資產(chǎn)的缺乏是導致脆弱性的直接原因。

關于健康風險與貧困的關系的研究還比較少。Foster[9]首先開始關注疾病風險的沖擊對收入的影響，但主要是定性的研究。Gallup等[10]開始了對疾病與收入關系進行定量的測算，研究發(fā)現(xiàn)在同等條件下，一個地區(qū)瘧疾的發(fā)病率越高，經(jīng)濟增長就越緩慢。國內(nèi)對健康風險與貧困的研究更為貧乏，張車偉[11]在文章中測算了大病沖擊對農(nóng)戶農(nóng)業(yè)收入的影響，發(fā)現(xiàn)大病沖擊會使農(nóng)戶農(nóng)業(yè)收入顯著地降低。魏眾[12]通過主成分分析的方法，測算出農(nóng)民的健康狀況對農(nóng)民外出打工機會和打工收入的影響，健康的農(nóng)民有更多的打工機會和打工收入。這些研究都說明了健康風險對貧困是有一定影響的，也為本文的研究提供了一定的實證基礎。

由此可見，國內(nèi)對貧困脆弱性的研究還不多，關于健康風險與貧困的關系的研究也比較少，還沒有人從健康風險的視角對貧困脆弱性進行研究。為彌補前人研究的空白，為扶貧工作提供新的思路，本文利用Chaudhuri提出的方法模型，以農(nóng)戶的健康風險為視角，從家庭和社區(qū)的角度對農(nóng)戶的貧困脆弱性進行測量，分析其影響因素，進而提出對策建議。

1.2 研究方法

將貧困脆弱性定義為一個家庭未來陷入貧困的事前預測出來的可能性，其具體包括兩個方面：一種是當前并不貧困的家庭在未來的一段時間內(nèi)陷入貧困，也就是福利降到了貧困線以下；另一種是當前貧困，未來的一段時間還會繼續(xù)保持貧困狀態(tài)的家庭[13]。本文定義的貧困脆弱性不僅僅包括現(xiàn)在貧困的家庭，還包括現(xiàn)在不貧困但未來陷入貧困的可能性很大的家庭。

根據(jù)Chaudhuri提出的研究方法，一個家庭h在t時期的貧困脆弱性水平被定義為這個家庭在時期t+1時處于貧困狀態(tài)的可能性：

vht=P（Ch，t+1≤z）

Ch，t+1是指家庭h在t+1時期的消費水平，z是貧困線。家庭在t時期的貧困脆弱性指數(shù)是用該家庭在t+1時期低于貧困線水平的可能性來表示的。由于本文研究的是健康風險對貧困脆弱性的影響，預期發(fā)生健康風險沖擊時，農(nóng)戶更有可能陷入貧困，而這時農(nóng)戶的消費很有可能不僅沒有下降反而提高，造成了不貧困的“假象”；另一方面，在實地調研中，調查到的收入數(shù)據(jù)比消費數(shù)據(jù)更具有真實性，所以本文用農(nóng)戶的收入代替消費進行研究[14]。為了評估貧困脆弱性，我們必須預測一個家庭未來的情況。為了做到這一點，我們必須同時考慮收入的現(xiàn)在情況和未來波動狀況。

1.1 貧困線的確定

要確定農(nóng)戶是否處于貧困狀態(tài)首先就要確定貧困線，而官方公布的貧困線標準有一定的局限性，不一定適用于本文的調研數(shù)據(jù)。所以，本文根據(jù)收入的邊際消費傾向遞減理論對貧困線進行預測，找出哪些是相對貧困的農(nóng)戶。假設消費-收入曲線呈現(xiàn)倒U型，即隨著收入的增加，消費先上升后下降。在這種情況下，認定消費達到最高時的收入為貧困線。建立以下方程C=α+β1（Income）+β2（Income）2+μ，如果■>0且■<0，則當

■=0（1）

計算臨界點收入的值，并定義其對應的收入值z為貧困線。

1.2 貧困脆弱性指數(shù)的計算

以Pritchett等[15]對農(nóng)戶的脆弱性定義為依據(jù)，計算每一個農(nóng)戶貧困脆弱性指數(shù)，即在未來的若干年內(nèi)至少有1年會陷入貧困的概率。假設農(nóng)戶收入服從對數(shù)正態(tài)分布，第i個農(nóng)戶陷入貧困的概率為：

■■=P（lnyt

ф為標準正態(tài)分布的累積密度函數(shù)，X是代表農(nóng)戶特征的變量，ln■■ 代表農(nóng)戶人均收入對數(shù)的期望均值，■■■為人均收入對數(shù)的期望方差，z為收入貧困線，■■為農(nóng)戶貧困脆弱性指數(shù)，即農(nóng)戶陷入貧困的概率。

由此可見，計算貧困脆弱性指數(shù)，首先要對農(nóng)戶期望收入與方差進行估計，本文利用Chaudhuri的分析方法，建立農(nóng)戶的收入函數(shù)模型為：

lnYi=Xi ？茁+ei （3）

隨機誤差項ei的期望為0，方差與農(nóng)戶個體特征有關，即：

？滓2ei =Xi？茲 （4）

對模型中的？茁和？茲的估計，采用Amemiya提出的可行的廣義最小二乘法（FGLS），具體處理方式如下：

首先用普通最小二乘法（OLS）估計模型（3），得到隨機誤差項ei的最小二乘估計■■2OLS，i；然后將■■2OLS，i對Xi回歸，即：

■■2OLS，i=Xi？茲+？濁i （5）

對式（5）采用OLS進行估計，得到■OLS■。利用估計的■OLS■對模型（5）進行變換，得到模型（6），即：

■=■c+■ （6）

對模型（6）采用OLS估計得■FGLS。Xi■FGLS是？滓2ei的一致性估計，有■ei=■，反映了農(nóng)戶收入的異質性。利用對模型（3）進行變換，得模型（7），即：

■=■+■ （7）

對模型（7）采用OLS估計得■FGLS。利用？茁和？茲的可行的廣義最小二乘估計■FGLS和■FGLS，就可以直接估計收入對數(shù)的期望和方差，公式為：

■lnY|Xi=Xi ■FGLS （8）

■lnY|Xi=Xi ■FGLS （9）

根據(jù)得到的收入對數(shù)的期望和方差，我們就可以算出每個農(nóng)戶的貧困脆弱性指數(shù)。

2 數(shù)據(jù)來源和變量描述

2.1 數(shù)據(jù)來源

本文所使用的數(shù)據(jù)來自2013年山東省農(nóng)村居民的調研。本次調研走訪了3個縣，包括18個村莊的農(nóng)戶，一共獲得355個農(nóng)戶的基本資料，其中有效問卷為331戶，問卷的有效率達到了93.2%。在本次調研中，選取的樣本均屬于黃河灌區(qū)，分別是山東省的齊河縣、陽谷縣、梁山縣，這些地方均屬于山東省較為貧困的區(qū)域。

村問卷主要涉及樣本村的經(jīng)濟特征、人口特征、地理位置、基礎設施等。農(nóng)戶問卷主要包括家庭的人口特征、資產(chǎn)特征、收入和消費情況、健康情況等。在該次調研期間，與一些農(nóng)戶、村干部進行了交談，了解了當?shù)剞r(nóng)戶的生產(chǎn)經(jīng)營情況、貧困情況和原因，以及農(nóng)民遇到的其他各方面的問題。

2.2 數(shù)據(jù)的描述統(tǒng)計

從農(nóng)戶家庭收入來看，2012年樣本農(nóng)戶的人均年收入為8 205元，主要包括農(nóng)業(yè)收入和非農(nóng)業(yè)收入，其中農(nóng)業(yè)收入占46.7%，非農(nóng)業(yè)收入絕大多數(shù)是外出打工的收入。政府補貼的轉移性收入大約占總收入的6%。根據(jù)公式（1）計算，得到的貧困線約為人均年收入3 300元，根據(jù)這個貧困線可以觀察到樣本農(nóng)戶的貧困狀況，樣本中的貧困發(fā)生率為18.5%。

從醫(yī)療條件及健康情況看，在調查的樣本中，平均每個村擁有衛(wèi)生所1.2個。有家庭成員長期患病的農(nóng)戶占46.5%，3年內(nèi)有家庭成員住院的農(nóng)戶占23.4%，有家庭成員喪失勞動能力的農(nóng)戶占20.7%，這說明健康風險是農(nóng)戶普遍面臨的一種風險。另外，在調查的樣本中，醫(yī)療保險和新型農(nóng)村合作醫(yī)療的參加率較高，購買醫(yī)療保險的農(nóng)戶占58.9%，新型農(nóng)村合作醫(yī)療的參合率為97.8%。

2.3 變量的選取

本文中變量分為農(nóng)戶級變量和社區(qū)級變量。農(nóng)戶級變量包括家庭的經(jīng)濟特征、人口特征、健康特征等；社區(qū)級變量是指農(nóng)戶所在的村莊可能會影響農(nóng)戶貧困發(fā)生的情況。具體變量如表1所示：

3 實證分析結果

本文的研究思路是利用可行的廣義最小二乘法（FGLS），即公式（3）至公式（9），計算出每一個農(nóng)戶家庭人均收入對數(shù)期望和人均收入對數(shù)方差，再利用公式（2）計算出各個農(nóng)戶家庭貧困脆弱性指數(shù)。最后，利用多元線性回歸研究各因素對農(nóng)戶家庭貧困脆弱性的影響。

3.1 貧困脆弱性的計算

根據(jù)上述的方法，可以計算出331個樣本農(nóng)戶的貧困脆弱性指數(shù)，即未來1年陷入貧困的概率，結果如圖1所示。

通常把未來若干年內(nèi)至少有1年陷入貧困的可能性高于50%的農(nóng)戶定為是脆弱的。根據(jù)計算的結果，在331個樣本農(nóng)戶中，有72戶的貧困脆弱性是高于50%的，即有72戶貧困脆弱性指數(shù)是大于0.5的，占總樣本的21.8%（圖1）。而只有18.5%的農(nóng)戶實際收入是低于貧困線的，這說明有一些農(nóng)戶盡管當前并不貧困，但未來很有可能陷入貧困，而僅對當前貧困的測定不能識別這一部分未來可能陷入貧困的農(nóng)戶。

3.2 貧困脆弱性分解

結合Chaudhuri對貧困脆弱性成因的分類，可以將其分解為兩部分：一部分是由于農(nóng)戶的資源稟賦不足，導致永久收入低于貧困線；另一部分是由于農(nóng)戶受到風險沖擊，收入產(chǎn)生了波動而導致的。由于農(nóng)戶的貧困脆弱性是由資源稟賦和風險沖擊決定的，針對72戶脆弱的農(nóng)戶，可以對農(nóng)戶的貧困脆弱性進行進一步的分解，如表2所示。

由表2可知，由資源稟賦導致脆弱的農(nóng)戶占樣本的9.1%，由風險沖擊導致脆弱的農(nóng)戶占樣本的12.7%。大多數(shù)農(nóng)戶陷入貧困是由風險沖擊導致的，在本文中主要體現(xiàn)為健康風險的沖擊。

3.3 貧困脆弱性影響因素分析

利用計算出來的貧困脆弱性指數(shù)對各個影響因素做回歸分析，結果如表3所示：

由表3可見，家庭負擔系數(shù)對貧困脆弱性有正向的影響，家庭的勞動力越少，非勞動力越多，家庭的人均收入就會越低，越容易陷入貧困。戶主的受教育程度對貧困脆弱性有負向影響，戶主往往是家庭收入來源的主力，他的文化水平越高，創(chuàng)造財富的能力越強。外出務工人口比例對貧困脆弱性有非常顯著的負向影響，這與農(nóng)村的實際情況相符合，由于中國農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的低收益，很多年輕的勞動力選擇外出打工，據(jù)本次調研的情況，大多數(shù)農(nóng)戶的收入來自外出務工，外出務工人數(shù)比較多的家庭往往不易陷入貧困。長期疾病的發(fā)生對貧困脆弱性有正向的影響，長期疾病的存在一定程度上降低了患病人的勞動能力和勞動機會，降低了農(nóng)戶的收入。醫(yī)療保險的購買對貧困脆弱性有負向的影響，購買醫(yī)療保險會降低農(nóng)戶面臨健康風險的沖擊，所以不易陷入貧困。類似的，參加新型農(nóng)村合作醫(yī)療對貧困脆弱性也有一定負向的影響。住院情況對貧困脆弱性有正向影響，住院不僅增加了開銷，而且會降低住院人的創(chuàng)收能力。

從社區(qū)級變量來看，村人均收入對貧困脆弱性指數(shù)有負向影響，即村莊集體越富有，屬于這個村莊的農(nóng)戶就越不容易陷入貧困。村莊經(jīng)濟的發(fā)展對個體農(nóng)戶的發(fā)展有一定的影響，而且當一個農(nóng)戶受到某方面風險沖擊時，可以向其所處的村集體請求幫助，避免陷入貧困。村衛(wèi)生所數(shù)對農(nóng)戶貧困脆弱性有負向影響，村里的衛(wèi)生所越多，農(nóng)戶越不容易陷入貧困。對于大多數(shù)農(nóng)民，平時遇到小病，都會選擇在村里的衛(wèi)生所就醫(yī)，所以村衛(wèi)生所的數(shù)量、醫(yī)療水平和衛(wèi)生條件都會影響到農(nóng)戶的健康風險，進而影響到農(nóng)戶的貧困脆弱性。

4 結論及對策建議

通過對農(nóng)戶貧困脆弱性的預測，以及對其影響因素的分析，本文得到的結論和對策建議如下。

1）樣本中2012年農(nóng)戶的人均年收入為8 205元。貧困發(fā)生率為18.5%。其中，脆弱的農(nóng)戶占總樣本的21.8%，高于當前貧困農(nóng)戶18.5%的比例，有一些農(nóng)戶盡管當前并不貧困，但未來很有可能陷入貧困，而僅對當前貧困的測定不能識別這一部分的農(nóng)戶。因此，政府在制定扶貧政策時，要關注那些現(xiàn)在并不貧困，未來很可能陷入貧困的農(nóng)戶。

2）從家庭特征來看，很多因素都影響著農(nóng)戶家庭貧困脆弱性。家庭成員患有慢性疾病、心臟疾病，沒有購買醫(yī)療保險，沒有參加新農(nóng)合，都會提高家庭的貧困脆弱性。健康風險是一個不可忽視的因素，它不僅影響農(nóng)戶的長期創(chuàng)收能力，還會加重家庭的負擔，增加額外的開支，很大程度的影響農(nóng)民生活水平的提高。由此可見，政府可以通過完善農(nóng)村的社會保障制度來減少農(nóng)戶面臨的健康風險，繼而降低農(nóng)戶的貧困脆弱性。

3）社區(qū)變量對農(nóng)戶的貧困脆弱性也有顯著地影響。村莊越富有，村莊距離縣城越近，村莊衛(wèi)生醫(yī)療條件越好，農(nóng)戶就越不容易陷入貧困。而從調研的結果來看，當前的農(nóng)村醫(yī)療衛(wèi)生條件與城市相比相差甚遠，大多數(shù)農(nóng)村都面臨醫(yī)療設施簡陋、醫(yī)護人員較少的問題，這給農(nóng)民的生活帶來了很多的不便。這些因素對貧困脆弱性的影響表明，政府可以通過加強醫(yī)療衛(wèi)生條件的投入等手段降低農(nóng)民陷入貧困的風險，應該把改善農(nóng)村的醫(yī)療條件作為扶貧的一個重要手段，從根本上降低農(nóng)民的貧困脆弱性。

參考文獻：

[1] 李 麗，劉永久.基于脆弱性視角的扶貧政策研究[J].財政研究，2010（9）：58-62.

[2] 郭勁光.我國農(nóng)村脆弱性貧困再解構及其治理[J].改革，2006（11）：57-65.

[3] 高夢滔，姚 洋.健康風險沖擊對農(nóng)戶收入的影響[J].經(jīng)濟研究，2005（12）：15-25.

[4] CHAUDHURI S， JALAN J， SURYAHADI A. Assessing household vulnerability to poverty： A methodology and estimates for Indonesia. Department of Economics Discussion（2002） No. 0102-52. New York： Columbia University.

[5] 萬廣華，章 元.我們能夠在多大程度上準確預測貧困脆弱性？[J].數(shù)量經(jīng)濟技術經(jīng)濟研究，2009（6）：138-148.

[6] 王小林，徐麗萍.貧困脆弱性：概念框架和測量方法[J].農(nóng)業(yè)技術經(jīng)濟，2010（8）：4-11.

[7] 韓 崢.脆弱性與農(nóng)村貧困[J].農(nóng)業(yè)經(jīng)濟問題，2004（10）：8-14.

[8] 李小云.農(nóng)戶脆弱性分析方法及其本土化應用[J].中國農(nóng)村經(jīng)濟，2007（4）：32-39.

[9] FOSTER A D.Nutrition and health investment[J].The American Economic Review，1995，85（2）：148-152.

[10] GALLUP J，SACHS J.Geography and economic development， World Bank Annual Conference on Development Economics， Washington D. C， U.S.A.

[11] 張車偉.營養(yǎng)、健康與效率—來自中國貧困農(nóng)村的證據(jù)[J].經(jīng)濟研究，2003（1）：3-12.

[12] 魏 眾.健康對非農(nóng)就業(yè)及其工資決定的影響[J].經(jīng)濟研究，2004（2）：64-73.

[13] 郭佩霞.論民族地區(qū)反貧困目標瞄準機制的建構[J].貴州社會科學，2007（12）：79-82.

[14] 劉紅麗.我國農(nóng)村居民家庭貧困脆弱性測度——基于CHNS 微觀數(shù)據(jù)的實證研究[D].太原：山西財經(jīng)大學，2011.

[15] PRITCHETT L A.SURYAHADI， SUMARTO S.Quantifying vulnerability to poverty：A proposed measure，with application to Indonesia[R].World Bank Policy Research Working，2000.

2.3 變量的選取

本文中變量分為農(nóng)戶級變量和社區(qū)級變量。農(nóng)戶級變量包括家庭的經(jīng)濟特征、人口特征、健康特征等；社區(qū)級變量是指農(nóng)戶所在的村莊可能會影響農(nóng)戶貧困發(fā)生的情況。具體變量如表1所示：

3 實證分析結果

本文的研究思路是利用可行的廣義最小二乘法（FGLS），即公式（3）至公式（9），計算出每一個農(nóng)戶家庭人均收入對數(shù)期望和人均收入對數(shù)方差，再利用公式（2）計算出各個農(nóng)戶家庭貧困脆弱性指數(shù)。最后，利用多元線性回歸研究各因素對農(nóng)戶家庭貧困脆弱性的影響。

3.1 貧困脆弱性的計算

根據(jù)上述的方法，可以計算出331個樣本農(nóng)戶的貧困脆弱性指數(shù)，即未來1年陷入貧困的概率，結果如圖1所示。

通常把未來若干年內(nèi)至少有1年陷入貧困的可能性高于50%的農(nóng)戶定為是脆弱的。根據(jù)計算的結果，在331個樣本農(nóng)戶中，有72戶的貧困脆弱性是高于50%的，即有72戶貧困脆弱性指數(shù)是大于0.5的，占總樣本的21.8%（圖1）。而只有18.5%的農(nóng)戶實際收入是低于貧困線的，這說明有一些農(nóng)戶盡管當前并不貧困，但未來很有可能陷入貧困，而僅對當前貧困的測定不能識別這一部分未來可能陷入貧困的農(nóng)戶。

3.2 貧困脆弱性分解

結合Chaudhuri對貧困脆弱性成因的分類，可以將其分解為兩部分：一部分是由于農(nóng)戶的資源稟賦不足，導致永久收入低于貧困線；另一部分是由于農(nóng)戶受到風險沖擊，收入產(chǎn)生了波動而導致的。由于農(nóng)戶的貧困脆弱性是由資源稟賦和風險沖擊決定的，針對72戶脆弱的農(nóng)戶，可以對農(nóng)戶的貧困脆弱性進行進一步的分解，如表2所示。

由表2可知，由資源稟賦導致脆弱的農(nóng)戶占樣本的9.1%，由風險沖擊導致脆弱的農(nóng)戶占樣本的12.7%。大多數(shù)農(nóng)戶陷入貧困是由風險沖擊導致的，在本文中主要體現(xiàn)為健康風險的沖擊。

3.3 貧困脆弱性影響因素分析

利用計算出來的貧困脆弱性指數(shù)對各個影響因素做回歸分析，結果如表3所示：

由表3可見，家庭負擔系數(shù)對貧困脆弱性有正向的影響，家庭的勞動力越少，非勞動力越多，家庭的人均收入就會越低，越容易陷入貧困。戶主的受教育程度對貧困脆弱性有負向影響，戶主往往是家庭收入來源的主力，他的文化水平越高，創(chuàng)造財富的能力越強。外出務工人口比例對貧困脆弱性有非常顯著的負向影響，這與農(nóng)村的實際情況相符合，由于中國農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的低收益，很多年輕的勞動力選擇外出打工，據(jù)本次調研的情況，大多數(shù)農(nóng)戶的收入來自外出務工，外出務工人數(shù)比較多的家庭往往不易陷入貧困。長期疾病的發(fā)生對貧困脆弱性有正向的影響，長期疾病的存在一定程度上降低了患病人的勞動能力和勞動機會，降低了農(nóng)戶的收入。醫(yī)療保險的購買對貧困脆弱性有負向的影響，購買醫(yī)療保險會降低農(nóng)戶面臨健康風險的沖擊，所以不易陷入貧困。類似的，參加新型農(nóng)村合作醫(yī)療對貧困脆弱性也有一定負向的影響。住院情況對貧困脆弱性有正向影響，住院不僅增加了開銷，而且會降低住院人的創(chuàng)收能力。

從社區(qū)級變量來看，村人均收入對貧困脆弱性指數(shù)有負向影響，即村莊集體越富有，屬于這個村莊的農(nóng)戶就越不容易陷入貧困。村莊經(jīng)濟的發(fā)展對個體農(nóng)戶的發(fā)展有一定的影響，而且當一個農(nóng)戶受到某方面風險沖擊時，可以向其所處的村集體請求幫助，避免陷入貧困。村衛(wèi)生所數(shù)對農(nóng)戶貧困脆弱性有負向影響，村里的衛(wèi)生所越多，農(nóng)戶越不容易陷入貧困。對于大多數(shù)農(nóng)民，平時遇到小病，都會選擇在村里的衛(wèi)生所就醫(yī)，所以村衛(wèi)生所的數(shù)量、醫(yī)療水平和衛(wèi)生條件都會影響到農(nóng)戶的健康風險，進而影響到農(nóng)戶的貧困脆弱性。

4 結論及對策建議

通過對農(nóng)戶貧困脆弱性的預測，以及對其影響因素的分析，本文得到的結論和對策建議如下。

1）樣本中2012年農(nóng)戶的人均年收入為8 205元。貧困發(fā)生率為18.5%。其中，脆弱的農(nóng)戶占總樣本的21.8%，高于當前貧困農(nóng)戶18.5%的比例，有一些農(nóng)戶盡管當前并不貧困，但未來很有可能陷入貧困，而僅對當前貧困的測定不能識別這一部分的農(nóng)戶。因此，政府在制定扶貧政策時，要關注那些現(xiàn)在并不貧困，未來很可能陷入貧困的農(nóng)戶。

2）從家庭特征來看，很多因素都影響著農(nóng)戶家庭貧困脆弱性。家庭成員患有慢性疾病、心臟疾病，沒有購買醫(yī)療保險，沒有參加新農(nóng)合，都會提高家庭的貧困脆弱性。健康風險是一個不可忽視的因素，它不僅影響農(nóng)戶的長期創(chuàng)收能力，還會加重家庭的負擔，增加額外的開支，很大程度的影響農(nóng)民生活水平的提高。由此可見，政府可以通過完善農(nóng)村的社會保障制度來減少農(nóng)戶面臨的健康風險，繼而降低農(nóng)戶的貧困脆弱性。

3）社區(qū)變量對農(nóng)戶的貧困脆弱性也有顯著地影響。村莊越富有，村莊距離縣城越近，村莊衛(wèi)生醫(yī)療條件越好，農(nóng)戶就越不容易陷入貧困。而從調研的結果來看，當前的農(nóng)村醫(yī)療衛(wèi)生條件與城市相比相差甚遠，大多數(shù)農(nóng)村都面臨醫(yī)療設施簡陋、醫(yī)護人員較少的問題，這給農(nóng)民的生活帶來了很多的不便。這些因素對貧困脆弱性的影響表明，政府可以通過加強醫(yī)療衛(wèi)生條件的投入等手段降低農(nóng)民陷入貧困的風險，應該把改善農(nóng)村的醫(yī)療條件作為扶貧的一個重要手段，從根本上降低農(nóng)民的貧困脆弱性。

參考文獻：

[1] 李 麗，劉永久.基于脆弱性視角的扶貧政策研究[J].財政研究，2010（9）：58-62.

[2] 郭勁光.我國農(nóng)村脆弱性貧困再解構及其治理[J].改革，2006（11）：57-65.

[3] 高夢滔，姚 洋.健康風險沖擊對農(nóng)戶收入的影響[J].經(jīng)濟研究，2005（12）：15-25.

[4] CHAUDHURI S， JALAN J， SURYAHADI A. Assessing household vulnerability to poverty： A methodology and estimates for Indonesia. Department of Economics Discussion（2002） No. 0102-52. New York： Columbia University.

[5] 萬廣華，章 元.我們能夠在多大程度上準確預測貧困脆弱性？[J].數(shù)量經(jīng)濟技術經(jīng)濟研究，2009（6）：138-148.

[6] 王小林，徐麗萍.貧困脆弱性：概念框架和測量方法[J].農(nóng)業(yè)技術經(jīng)濟，2010（8）：4-11.

[7] 韓 崢.脆弱性與農(nóng)村貧困[J].農(nóng)業(yè)經(jīng)濟問題，2004（10）：8-14.

[8] 李小云.農(nóng)戶脆弱性分析方法及其本土化應用[J].中國農(nóng)村經(jīng)濟，2007（4）：32-39.

[9] FOSTER A D.Nutrition and health investment[J].The American Economic Review，1995，85（2）：148-152.

[10] GALLUP J，SACHS J.Geography and economic development， World Bank Annual Conference on Development Economics， Washington D. C， U.S.A.

[11] 張車偉.營養(yǎng)、健康與效率—來自中國貧困農(nóng)村的證據(jù)[J].經(jīng)濟研究，2003（1）：3-12.

[12] 魏 眾.健康對非農(nóng)就業(yè)及其工資決定的影響[J].經(jīng)濟研究，2004（2）：64-73.

[13] 郭佩霞.論民族地區(qū)反貧困目標瞄準機制的建構[J].貴州社會科學，2007（12）：79-82.

[14] 劉紅麗.我國農(nóng)村居民家庭貧困脆弱性測度——基于CHNS 微觀數(shù)據(jù)的實證研究[D].太原：山西財經(jīng)大學，2011.

[15] PRITCHETT L A.SURYAHADI， SUMARTO S.Quantifying vulnerability to poverty：A proposed measure，with application to Indonesia[R].World Bank Policy Research Working，2000.

2.3 變量的選取

本文中變量分為農(nóng)戶級變量和社區(qū)級變量。農(nóng)戶級變量包括家庭的經(jīng)濟特征、人口特征、健康特征等；社區(qū)級變量是指農(nóng)戶所在的村莊可能會影響農(nóng)戶貧困發(fā)生的情況。具體變量如表1所示：

3 實證分析結果

本文的研究思路是利用可行的廣義最小二乘法（FGLS），即公式（3）至公式（9），計算出每一個農(nóng)戶家庭人均收入對數(shù)期望和人均收入對數(shù)方差，再利用公式（2）計算出各個農(nóng)戶家庭貧困脆弱性指數(shù)。最后，利用多元線性回歸研究各因素對農(nóng)戶家庭貧困脆弱性的影響。

3.1 貧困脆弱性的計算

根據(jù)上述的方法，可以計算出331個樣本農(nóng)戶的貧困脆弱性指數(shù)，即未來1年陷入貧困的概率，結果如圖1所示。

通常把未來若干年內(nèi)至少有1年陷入貧困的可能性高于50%的農(nóng)戶定為是脆弱的。根據(jù)計算的結果，在331個樣本農(nóng)戶中，有72戶的貧困脆弱性是高于50%的，即有72戶貧困脆弱性指數(shù)是大于0.5的，占總樣本的21.8%（圖1）。而只有18.5%的農(nóng)戶實際收入是低于貧困線的，這說明有一些農(nóng)戶盡管當前并不貧困，但未來很有可能陷入貧困，而僅對當前貧困的測定不能識別這一部分未來可能陷入貧困的農(nóng)戶。

3.2 貧困脆弱性分解

結合Chaudhuri對貧困脆弱性成因的分類，可以將其分解為兩部分：一部分是由于農(nóng)戶的資源稟賦不足，導致永久收入低于貧困線；另一部分是由于農(nóng)戶受到風險沖擊，收入產(chǎn)生了波動而導致的。由于農(nóng)戶的貧困脆弱性是由資源稟賦和風險沖擊決定的，針對72戶脆弱的農(nóng)戶，可以對農(nóng)戶的貧困脆弱性進行進一步的分解，如表2所示。

由表2可知，由資源稟賦導致脆弱的農(nóng)戶占樣本的9.1%，由風險沖擊導致脆弱的農(nóng)戶占樣本的12.7%。大多數(shù)農(nóng)戶陷入貧困是由風險沖擊導致的，在本文中主要體現(xiàn)為健康風險的沖擊。

3.3 貧困脆弱性影響因素分析

利用計算出來的貧困脆弱性指數(shù)對各個影響因素做回歸分析，結果如表3所示：

由表3可見，家庭負擔系數(shù)對貧困脆弱性有正向的影響，家庭的勞動力越少，非勞動力越多，家庭的人均收入就會越低，越容易陷入貧困。戶主的受教育程度對貧困脆弱性有負向影響，戶主往往是家庭收入來源的主力，他的文化水平越高，創(chuàng)造財富的能力越強。外出務工人口比例對貧困脆弱性有非常顯著的負向影響，這與農(nóng)村的實際情況相符合，由于中國農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的低收益，很多年輕的勞動力選擇外出打工，據(jù)本次調研的情況，大多數(shù)農(nóng)戶的收入來自外出務工，外出務工人數(shù)比較多的家庭往往不易陷入貧困。長期疾病的發(fā)生對貧困脆弱性有正向的影響，長期疾病的存在一定程度上降低了患病人的勞動能力和勞動機會，降低了農(nóng)戶的收入。醫(yī)療保險的購買對貧困脆弱性有負向的影響，購買醫(yī)療保險會降低農(nóng)戶面臨健康風險的沖擊，所以不易陷入貧困。類似的，參加新型農(nóng)村合作醫(yī)療對貧困脆弱性也有一定負向的影響。住院情況對貧困脆弱性有正向影響，住院不僅增加了開銷，而且會降低住院人的創(chuàng)收能力。

從社區(qū)級變量來看，村人均收入對貧困脆弱性指數(shù)有負向影響，即村莊集體越富有，屬于這個村莊的農(nóng)戶就越不容易陷入貧困。村莊經(jīng)濟的發(fā)展對個體農(nóng)戶的發(fā)展有一定的影響，而且當一個農(nóng)戶受到某方面風險沖擊時，可以向其所處的村集體請求幫助，避免陷入貧困。村衛(wèi)生所數(shù)對農(nóng)戶貧困脆弱性有負向影響，村里的衛(wèi)生所越多，農(nóng)戶越不容易陷入貧困。對于大多數(shù)農(nóng)民，平時遇到小病，都會選擇在村里的衛(wèi)生所就醫(yī)，所以村衛(wèi)生所的數(shù)量、醫(yī)療水平和衛(wèi)生條件都會影響到農(nóng)戶的健康風險，進而影響到農(nóng)戶的貧困脆弱性。

4 結論及對策建議

通過對農(nóng)戶貧困脆弱性的預測，以及對其影響因素的分析，本文得到的結論和對策建議如下。

1）樣本中2012年農(nóng)戶的人均年收入為8 205元。貧困發(fā)生率為18.5%。其中，脆弱的農(nóng)戶占總樣本的21.8%，高于當前貧困農(nóng)戶18.5%的比例，有一些農(nóng)戶盡管當前并不貧困，但未來很有可能陷入貧困，而僅對當前貧困的測定不能識別這一部分的農(nóng)戶。因此，政府在制定扶貧政策時，要關注那些現(xiàn)在并不貧困，未來很可能陷入貧困的農(nóng)戶。

2）從家庭特征來看，很多因素都影響著農(nóng)戶家庭貧困脆弱性。家庭成員患有慢性疾病、心臟疾病，沒有購買醫(yī)療保險，沒有參加新農(nóng)合，都會提高家庭的貧困脆弱性。健康風險是一個不可忽視的因素，它不僅影響農(nóng)戶的長期創(chuàng)收能力，還會加重家庭的負擔，增加額外的開支，很大程度的影響農(nóng)民生活水平的提高。由此可見，政府可以通過完善農(nóng)村的社會保障制度來減少農(nóng)戶面臨的健康風險，繼而降低農(nóng)戶的貧困脆弱性。

3）社區(qū)變量對農(nóng)戶的貧困脆弱性也有顯著地影響。村莊越富有，村莊距離縣城越近，村莊衛(wèi)生醫(yī)療條件越好，農(nóng)戶就越不容易陷入貧困。而從調研的結果來看，當前的農(nóng)村醫(yī)療衛(wèi)生條件與城市相比相差甚遠，大多數(shù)農(nóng)村都面臨醫(yī)療設施簡陋、醫(yī)護人員較少的問題，這給農(nóng)民的生活帶來了很多的不便。這些因素對貧困脆弱性的影響表明，政府可以通過加強醫(yī)療衛(wèi)生條件的投入等手段降低農(nóng)民陷入貧困的風險，應該把改善農(nóng)村的醫(yī)療條件作為扶貧的一個重要手段，從根本上降低農(nóng)民的貧困脆弱性。

參考文獻：

[1] 李 麗，劉永久.基于脆弱性視角的扶貧政策研究[J].財政研究，2010（9）：58-62.

[2] 郭勁光.我國農(nóng)村脆弱性貧困再解構及其治理[J].改革，2006（11）：57-65.

[3] 高夢滔，姚 洋.健康風險沖擊對農(nóng)戶收入的影響[J].經(jīng)濟研究，2005（12）：15-25.

[4] CHAUDHURI S， JALAN J， SURYAHADI A. Assessing household vulnerability to poverty： A methodology and estimates for Indonesia. Department of Economics Discussion（2002） No. 0102-52. New York： Columbia University.

[5] 萬廣華，章 元.我們能夠在多大程度上準確預測貧困脆弱性？[J].數(shù)量經(jīng)濟技術經(jīng)濟研究，2009（6）：138-148.

[6] 王小林，徐麗萍.貧困脆弱性：概念框架和測量方法[J].農(nóng)業(yè)技術經(jīng)濟，2010（8）：4-11.

[7] 韓 崢.脆弱性與農(nóng)村貧困[J].農(nóng)業(yè)經(jīng)濟問題，2004（10）：8-14.

[8] 李小云.農(nóng)戶脆弱性分析方法及其本土化應用[J].中國農(nóng)村經(jīng)濟，2007（4）：32-39.

[9] FOSTER A D.Nutrition and health investment[J].The American Economic Review，1995，85（2）：148-152.

[10] GALLUP J，SACHS J.Geography and economic development， World Bank Annual Conference on Development Economics， Washington D. C， U.S.A.

[11] 張車偉.營養(yǎng)、健康與效率—來自中國貧困農(nóng)村的證據(jù)[J].經(jīng)濟研究，2003（1）：3-12.

[12] 魏 眾.健康對非農(nóng)就業(yè)及其工資決定的影響[J].經(jīng)濟研究，2004（2）：64-73.

[13] 郭佩霞.論民族地區(qū)反貧困目標瞄準機制的建構[J].貴州社會科學，2007（12）：79-82.

[14] 劉紅麗.我國農(nóng)村居民家庭貧困脆弱性測度——基于CHNS 微觀數(shù)據(jù)的實證研究[D].太原：山西財經(jīng)大學，2011.

[15] PRITCHETT L A.SURYAHADI， SUMARTO S.Quantifying vulnerability to poverty：A proposed measure，with application to Indonesia[R].World Bank Policy Research Working，2000.