洪秋妹,華櫻潔

(常州工學(xué)院經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院，江蘇常州213032)

改革開放以來，我國農(nóng)村有7.4億人擺脫了貧困，農(nóng)村貧困發(fā)生率從1978年的97.5%下降到2017年的3.1%(按當(dāng)年價現(xiàn)行農(nóng)村貧困標(biāo)準(zhǔn)衡量)。自2013年習(xí)近平首次提出“精準(zhǔn)扶貧”以來，我國貧困人口年均減少1 000多萬，創(chuàng)造了中國乃至人類減貧史上的奇跡。但是，目前我國仍有3 000萬左右的農(nóng)村貧困人口，要實現(xiàn)2020年全部貧困人口脫貧的目標(biāo)仍然任重道遠(yuǎn)。同時，農(nóng)村貧困人口實現(xiàn)脫貧并不意味著農(nóng)村貧困的消失，未來農(nóng)村貧困仍將以相對貧困和多維度貧困的形式存在，扶貧工作更需要在“準(zhǔn)”和“實”上下功夫，精準(zhǔn)識別誰是貧困戶、他們主要分布在哪里、為什么貧困等問題。

傳統(tǒng)以收入或消費測度的貧困無法衡量家庭長期內(nèi)的財富水平，不能反映貧困原因和完整反映家庭資源擁有狀況，且收入具有波動性，會受到外界多種因素影響。因此，以收入標(biāo)準(zhǔn)衡量的脫貧家庭具有明顯的不穩(wěn)定性與較高的脆弱性，家庭所擁有的資產(chǎn)才是長期財富積累的具體表現(xiàn)，具有抗擊未來風(fēng)險的屬性[1]。從資產(chǎn)的視角看，用資產(chǎn)貧困的判斷標(biāo)準(zhǔn)擺脫了單純從收入或者支出的角度來識別農(nóng)村貧困人口，更有助于認(rèn)識農(nóng)村居民家庭貧困的“貧根”。由此，越來越多的學(xué)者開始關(guān)注資產(chǎn)貧困。Haveman等[2]從凈資產(chǎn)和流動資產(chǎn)兩個方面提出了衡量資產(chǎn)貧困的標(biāo)準(zhǔn)，將凈資產(chǎn)或流動資產(chǎn)小于總資產(chǎn)的25%界定為資產(chǎn)貧困。Carter等[3]在原有研究基礎(chǔ)上將貧困測量方法進(jìn)行了總結(jié)，指出靜態(tài)的資產(chǎn)貧困測量方法包括資產(chǎn)比率法、資產(chǎn)貧困差距法、資產(chǎn)收入法和資產(chǎn)指數(shù)法，動態(tài)資產(chǎn)貧困則用資產(chǎn)貧困線測量法和資產(chǎn)脆弱性測量法。李小云等[4]使用農(nóng)戶資產(chǎn)量化的研究方法，定量分析了農(nóng)戶脆弱性。汪三貴等[5]證實了資產(chǎn)貧困線在穩(wěn)定客觀地衡量家庭福利水平的同時，又能對貧困狀態(tài)做出精細(xì)識別。此外，長期貧困在資產(chǎn)貧困中占少數(shù)，偶然性貧困要少于結(jié)構(gòu)性貧困。解堊[6]對動態(tài)資產(chǎn)積累路徑進(jìn)行了估計，研究發(fā)現(xiàn)通過資產(chǎn)積累擺脫貧困的家庭比例高于資產(chǎn)減少而致貧的家庭，中國的農(nóng)村家庭資產(chǎn)并不存在多重均衡的貧困陷阱。萬廣華、劉飛、章元[7]對我國資產(chǎn)貧困脆弱性進(jìn)行了探索，并進(jìn)一步區(qū)分了隨機性貧困和結(jié)構(gòu)性貧困。鄧鎖[8]75-86用凈資產(chǎn)計算了我國城鎮(zhèn)貧困家庭的資產(chǎn)擁有量和資產(chǎn)貧困率，發(fā)現(xiàn)貧困家庭的資產(chǎn)擁有量很低，資產(chǎn)貧困率比收入貧困率要高。游士兵、張穎莉[9]以靜態(tài)和動態(tài)資產(chǎn)貧困為兩條主線，對資產(chǎn)貧困的相關(guān)概念進(jìn)行對比和剖析，闡述了進(jìn)行資產(chǎn)累積的相關(guān)建議。

家庭資產(chǎn)貧困的測量可以較為全面地測度整個家庭的發(fā)展情況，而且資產(chǎn)建設(shè)可以幫助貧困戶擺脫長期依賴公共救助支出的狀況，幫助他們建構(gòu)人力資本與社會資本，最終增強其自身與家庭的發(fā)展能力[10]。因此從家庭資產(chǎn)視角來識別農(nóng)戶貧困就顯得尤為必要，這有助于從資產(chǎn)建設(shè)的角度為精準(zhǔn)扶貧的有效落實提供一種新思路。綜觀現(xiàn)有關(guān)于貧困的研究，多數(shù)是從單一維度進(jìn)行測量的，使用多維度測量分析貧困的還相對較少，而從資產(chǎn)角度對貧困的多維研究分析則更少。因此，本文將從資產(chǎn)視角出發(fā)，運用多維貧困的測量方法，通過構(gòu)建多維資產(chǎn)貧困的評價指標(biāo)對農(nóng)村貧困戶進(jìn)行重新界定，并分析資產(chǎn)貧困的影響因素，以實現(xiàn)精準(zhǔn)識別、精準(zhǔn)扶貧的目標(biāo)。

1 數(shù)據(jù)來源與指標(biāo)選取

1.1 數(shù)據(jù)來源

本文使用的數(shù)據(jù)是2016年的中國家庭追蹤調(diào)查(China Family Panel Studies，簡稱CFPS)。CFPS主要關(guān)注居民的經(jīng)濟(jì)與非經(jīng)濟(jì)福利，包括家庭關(guān)系與家庭動態(tài)、經(jīng)濟(jì)活動、人口遷移、教育成果與健康等，調(diào)查樣本覆蓋我國25個省、市、自治區(qū)，樣本數(shù)16 000戶。本文重點研究農(nóng)村家庭的資產(chǎn)貧困情況，因此通過目標(biāo)群體戶口類型的篩選，保留了戶口為農(nóng)村戶口的數(shù)據(jù)，最終得到農(nóng)戶樣本數(shù)為10 779戶。

1.2 測度方法

目前對于多維貧困的測量一般是采用Alkire和Foster所提出的雙界線方法。該方法的測量可以分為以下步驟：

1)維度選取

考慮到微觀數(shù)據(jù)的可獲得性，并結(jié)合家庭資產(chǎn)貧困的衡量指標(biāo)，以Mn,d代表n×d維矩陣，矩陣中的任一元素yij表示個體i在維度j上的取值，i=1，2，…，n；j=1，2，…，d。

2)各維度賦值及識別

首先確定各個維度的臨界值zj，如果個體在某維度上被剝奪則賦值為1，反之賦值為0，由此定義剝奪矩陣g=[gij]，典型元素g0ij的定義是：當(dāng)yijzj，gij=0。

3)多個維度被剝奪的識別

選取多維貧困中維度的臨界值為k，若個體在任意k個或k個以上維度遭到剝奪，則稱該個體在多維度上被剝奪。定義列向量ci=[g]，表示第i個人總的被剝奪維度。定義函數(shù)pk，用以識別當(dāng)多維剝奪臨界值為k時，個體是否處于多維貧困狀態(tài)，當(dāng)ci≥k時，pk=1，當(dāng)ci

4)多維貧困的加總

在識別了k個維度下的多維貧困人口后，按人口數(shù)量進(jìn)行加總，得到多維貧困發(fā)生率H，H=q/n，q為在剝奪臨界值k時的貧困人口數(shù)量。

5)多維貧困的分解

1.3 指標(biāo)選取

本文多維資產(chǎn)貧困指標(biāo)的選取參考了多維貧困指數(shù)(MPI指數(shù))以及國內(nèi)外學(xué)者的已有研究成果。MPI指數(shù)是由牛津貧困與人類發(fā)展研究中心提出的，第一個用于測量貧困強度的指標(biāo)，可以直觀地反映出一個家庭在哪些方面的貧困程度最深。鄧鎖[8]80指出家庭資產(chǎn)的測量一般包含金融資產(chǎn)、住房土地資產(chǎn)、實物資產(chǎn)3個類別，本文借鑒該劃分標(biāo)準(zhǔn)，從家庭金融資產(chǎn)、住房土地資產(chǎn)、實物資產(chǎn)3個維度來構(gòu)建家庭的多維資產(chǎn)貧困指標(biāo)體系，具體的指標(biāo)構(gòu)建及剝奪臨界值如表1所示。

表1 資產(chǎn)貧困的指標(biāo)體系構(gòu)建及剝奪臨界值

家庭金融資產(chǎn)包括兩個指標(biāo)。一是家庭收支情況，該指標(biāo)在一定程度上反映了農(nóng)村居民家庭的資產(chǎn)增量狀況，如果收不抵支或者收支相抵，即資產(chǎn)增量為負(fù)或零，表明在受調(diào)查年份的前一年家庭資產(chǎn)處于受剝奪狀態(tài)，賦值為1，反之則賦值為0。該項指標(biāo)的總收入指當(dāng)年12個月家庭各項收入總和，包括農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的純收入、個體經(jīng)營或開辦私營企業(yè)的利潤收入、政府的各種補貼和救濟(jì)收入、社會捐助類的收入、養(yǎng)老金收入、所有家庭成員的工資性收入、出租和出賣財物所得的收入、存款利息和投資金融產(chǎn)品的收入；總支出指家庭所有成員各項支出的總和，包括衣、食、住、行、婚喪嫁娶、玩、樂、教育、健康、購買保險、借錢給人、按揭等各項支出，但不包括任何經(jīng)營性支出。二是金融產(chǎn)品持有情況，包括股票、基金、國債、信托產(chǎn)品、外匯產(chǎn)品。如果擁有1種以上金融產(chǎn)品則賦值為0，反之賦值為1。

住房土地資產(chǎn)主要從住房產(chǎn)權(quán)、住房類型兩個方面進(jìn)行衡量，賦值情況見表1。

實物資產(chǎn)主要考察與農(nóng)村居民家庭生活有著較強關(guān)聯(lián)的生活性實物資產(chǎn)，賦值情況見表1。其中，耐用消費品總值的臨界值參考學(xué)者劉安[11]的劃分，他將擁有2種及以下耐用品的家庭視為貧困，鑒于本文定義的耐用品是指單位價格在1 000元以上，自然使用壽命在2年以上的產(chǎn)品，因此本文取2 000元為臨界值，耐用消費品總值小于等于2 000元的賦值為1，相反則賦值為0。

1.4 指標(biāo)權(quán)重及剝奪臨界值k的確定

考慮到所選的7個指標(biāo)對家庭資產(chǎn)的測度都具有同等的重要性，且已有研究主要采用指標(biāo)等權(quán)重的方法進(jìn)行權(quán)重設(shè)計，如高翔、王三秀[12]的研究成果，因此本文也采用指標(biāo)等權(quán)重的權(quán)重設(shè)計。王素霞、王小林[13]將有1/3及以上指標(biāo)呈現(xiàn)出被剝奪狀況的農(nóng)戶定義為多維貧困戶，結(jié)合前文的統(tǒng)計結(jié)果，本研究中將達(dá)到3個指標(biāo)及以上的農(nóng)戶定義為多維資產(chǎn)貧困戶。

2 我國農(nóng)村家庭多維資產(chǎn)貧困分析

2.1 農(nóng)村家庭資產(chǎn)貧困的概況

根據(jù)前文的指標(biāo)設(shè)計和剝奪臨界，可以得出農(nóng)戶在單一指標(biāo)上的剝奪情況，具體如表2所示。表2結(jié)果顯示，農(nóng)戶金融產(chǎn)品持有情況的剝奪程度是最大的，該指標(biāo)的貧困發(fā)生率達(dá)到98.03%，即僅有1.97%的農(nóng)戶擁有金融資產(chǎn)，這表明農(nóng)村家庭的金融資產(chǎn)相對匱乏。居住房屋類型和生活燃料的剝奪程度也相對較高，近一半的農(nóng)戶居住的是平房，39.32%的農(nóng)戶仍將柴草、煤炭作為主要的生活燃料。耐用消費品價值和居住房屋產(chǎn)權(quán)的剝奪程度最小，貧困發(fā)生率為16.42%。

表2 各指標(biāo)的剝奪人數(shù)與貧困發(fā)生率

進(jìn)一步，對每個農(nóng)戶的剝奪指標(biāo)數(shù)進(jìn)行加總，整理得到表3。結(jié)果顯示，僅0.8%的農(nóng)戶在所有資產(chǎn)貧困測度指標(biāo)上均未陷入貧困，即99.2%的農(nóng)戶至少在一個資產(chǎn)貧困測度指標(biāo)上處于被剝奪的狀態(tài)。當(dāng)剝奪臨界值k≥3時，陷入多維資產(chǎn)貧困的農(nóng)戶達(dá)到57.99%，遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于目前我國的貧困發(fā)生率。當(dāng)k=6時，338戶處于資產(chǎn)貧困狀態(tài)，貧困發(fā)生率下降為3.22%；當(dāng)k=7時，僅有20戶處于資產(chǎn)貧困狀態(tài)，占樣本數(shù)的0.19%。這些數(shù)據(jù)表明，從資產(chǎn)視角進(jìn)行測度時，雖然隨著剝奪臨界值k的增加，農(nóng)戶的多維資產(chǎn)貧困發(fā)生率呈逐漸下降的趨勢，但農(nóng)戶的資產(chǎn)貧困比從收入角度衡量的貧困程度要嚴(yán)重很多。

表3 農(nóng)戶在不同剝奪臨界值下的多維資產(chǎn)貧困狀況

從不同的區(qū)域來看(見表4)，當(dāng)剝奪臨界值k分別為3、4、5時，東部地區(qū)農(nóng)戶的多維資產(chǎn)貧困發(fā)生率依次為23.5%、14.9%和8.6%，中部地區(qū)農(nóng)戶的多維資產(chǎn)貧困發(fā)生率依次為27.1%、17.2%和9.7%，西部地區(qū)農(nóng)戶的多維資產(chǎn)貧困發(fā)生率依次為29.5%、22.9%和12.5%。可見，對于不同的剝奪臨界值k,東部地區(qū)農(nóng)戶的多維資產(chǎn)貧困率均是最低的，中部地區(qū)其次，西部地區(qū)最高。這與當(dāng)?shù)氐慕?jīng)濟(jì)發(fā)展水平密切相關(guān)，由于中部、西部地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r較差，農(nóng)戶更容易陷入多維資產(chǎn)貧困。與此同時，東、中、西部地區(qū)均表現(xiàn)出隨著k的增加，農(nóng)戶的多維資產(chǎn)貧困發(fā)生率逐漸下降的規(guī)律。但相對而言，當(dāng)剝奪臨界值k從3增加到4時，東部、中部地區(qū)農(nóng)戶多維資產(chǎn)貧困發(fā)生率的下降幅度要大于西部地區(qū)，而當(dāng)剝奪臨界值k從4增加到5時，西部地區(qū)農(nóng)戶多維資產(chǎn)貧困發(fā)生率的下降幅度大于東部和中部地區(qū)。

表4 不同區(qū)域農(nóng)戶在不同剝奪臨界值下的多維資產(chǎn)貧困狀況

2.2 農(nóng)村家庭資產(chǎn)貧困各指標(biāo)的貢獻(xiàn)率

表5顯示了不同的剝奪臨界值下各個指標(biāo)對多維資產(chǎn)貧困的貢獻(xiàn)率，從中可以發(fā)現(xiàn)，在不同的貧困程度下，金融產(chǎn)品持有情況、房屋居住類型和生活燃料在3個貧困度中的貢獻(xiàn)度均是最高的。與此同時，金融產(chǎn)品持有情況、房屋居住類型2個指標(biāo)對多維貧困的貢獻(xiàn)率隨著貧困程度的加深而不斷下降，生活燃料的貢獻(xiàn)率在臨界值k從4增加為5時，也出現(xiàn)了下降。相反，家庭收支情況、飲用水和耐用消費品這3個資產(chǎn)指標(biāo)的貧困貢獻(xiàn)度則隨著貧困程度的加深而增大。這表明在精準(zhǔn)扶貧過程中不能忽視家庭金融資產(chǎn)的建設(shè)，同樣也需要重視實物資產(chǎn)的積累。生活類實物資產(chǎn)越缺乏，越容易陷入多維資產(chǎn)貧困。尤其是耐用品，其對貧困人口的意義不僅僅是提高生活質(zhì)量，還具有在困難時期及時變現(xiàn)，緩解資金困難的功能，從而為農(nóng)戶的生活提供最后一道保障。

表5 各指標(biāo)在多維貧困指數(shù)中的貢獻(xiàn)率 %

3 我國農(nóng)村家庭多維資產(chǎn)貧困的影響因素分析

3.1 變量選取與模型的選擇

為進(jìn)一步分析多維資產(chǎn)貧困的影響因素，本文重點從家庭人口特征、就業(yè)情況、醫(yī)療條件、區(qū)域因素等方面進(jìn)行考察，其變量設(shè)置如下：

本文的因變量表示剝奪臨界值k=3、4、5時，農(nóng)戶是否陷入多維資產(chǎn)貧困，如果是，取值為1，反之則為0。

家庭人口特征主要包括受教育年限(X1)、主要受訪者智力水平(X2)、家庭人口(X3)、是否有成員患有慢性病(X4)等變量。受教育年限用家庭中成人的平均受教育年限來表示。教育屬于無形資產(chǎn),它帶來的經(jīng)濟(jì)效益難以測量,并將對個人以及社會發(fā)展產(chǎn)生深遠(yuǎn)影響。社會層次理論和個人發(fā)展理論中也都強調(diào)人力資本因素，認(rèn)為它會對勞動者社會地位、財富積累、后代發(fā)展產(chǎn)生重要影響。受教育程度越高，更容易獲得高報酬的工作，也就越不容易陷入貧困。智力水平指家庭主要受訪者智力水平，在問卷中取值1—7，數(shù)值越接近7表明智力水平越高；反之，越接近1智力越低。智力水平的高低將會影響到個人的成長和行為能力，如果家庭中有智力低下的家庭成員，這無疑是個負(fù)擔(dān)，所以預(yù)期與因變量成負(fù)相關(guān)關(guān)系。家庭人口越多意味著家庭的經(jīng)濟(jì)負(fù)擔(dān)越大，預(yù)期其陷入貧困的概率越大。隨著生活水平的提高，人們的日常起居飲食都得到了改善，隨之而來的是慢性病發(fā)病率的迅速上升，并帶來醫(yī)療負(fù)擔(dān)的加重，從而使得陷入貧困的概率加大。

在就業(yè)情況方面，選取自家是否從事農(nóng)業(yè)工作(X5)、是否有家庭成員從事個體私營(X6)及家庭成員是否參加專業(yè)技能培訓(xùn)(X7) 這3個變量。由于農(nóng)業(yè)領(lǐng)域收入相對較低，如果務(wù)農(nóng)所得是一個家庭收入的主要來源，則該家庭的抗風(fēng)險能力較弱，極易陷入貧困；從事個體經(jīng)營預(yù)期與因變量成反比；參加專業(yè)技能培訓(xùn)可以讓農(nóng)戶更具競爭優(yōu)勢，增加就業(yè)機會，預(yù)期與因變量呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)。

醫(yī)療條件用整體就醫(yī)條件的滿意度(X8)來衡量，取值為1～5,數(shù)值越高，表示對醫(yī)療條件越不滿意。醫(yī)療條件的好壞評判包括醫(yī)、藥、就診、住院等條件，也包括求醫(yī)的路程遠(yuǎn)近，交通便利程度。這直接關(guān)系到農(nóng)戶的人身安全，醫(yī)療水平的落后會導(dǎo)致死亡率增加、喪失勞動力等后果，所以預(yù)期該變量與因變量呈現(xiàn)正相關(guān)。

本文按照省份分為東、西、中部3個區(qū)域，選取西部作為參照組，設(shè)立東部(X9)、中部(X10)地區(qū)2個虛擬變量。相對來說，西部地區(qū)的農(nóng)戶更容易陷入貧困，因此預(yù)期兩個變量的符號為負(fù)。

由于農(nóng)村家庭是否陷入多維資產(chǎn)貧困是0、1型變量，因此本文構(gòu)造二元Logit模型進(jìn)行影響因素的分析，具體模型形式如下：

其中Pi代表不同農(nóng)戶處于多維資產(chǎn)貧困的概率，Xi代表影響其發(fā)生概率的自變量。

3.2 結(jié)果分析

表6顯示的是農(nóng)村家庭多維資產(chǎn)貧困的二元Logit回歸結(jié)果。整體來看，在不同的剝奪臨界值下，各個變量的影響方向都是一致的。

表6 農(nóng)戶多維資產(chǎn)貧困影響因素的回歸結(jié)果

注：***表示1%的水平下顯著，**表示5%的水平下顯著， *表示10%的水平下顯著。

從家庭人口特征看，4個變量的系數(shù)均顯著為負(fù)。農(nóng)村家庭成員平均受教育程度越低，越容易陷入多維資產(chǎn)貧困。受教育程度低的人在人才市場上的競爭力相對較小,因而會對其生計產(chǎn)生影響。教育程度的不同，也會對勞動者的社會事務(wù)參與程度、自身利益維護(hù)和社會交往等方面產(chǎn)生影響。同樣，家庭主要受訪者智力水平越低下，越容易陷入貧困。貧困代際傳遞的誘因之一就是智力低下，因此家中有智力低下的成員相較于其他家庭會更容易陷入貧困。慢性疾病與多維資產(chǎn)貧困呈負(fù)相關(guān)，這與預(yù)期不一致，可能的解釋是諸如高血脂、高血壓、肝硬化等慢性病都是由于生活水平提高，不注重飲食，作息不規(guī)律造成的，所以患有慢性病的家庭整體經(jīng)濟(jì)水平條件還不錯，能夠負(fù)擔(dān)起慢性病的開支。從家庭人口數(shù)來看，家庭人口越多越不容易陷入貧困，同樣與預(yù)期不一致，家庭人口的增加一方面帶來家庭負(fù)擔(dān)的加重，但另一方面也意味著勞動力的增加，家庭互濟(jì)能力的提升，所以減小了其陷入貧困的概率。

從就業(yè)情況來看，是否有家庭成員參加過專業(yè)技能培訓(xùn)的系數(shù)為負(fù)，說明參加過專業(yè)技能培訓(xùn)的家庭相對不容易陷入貧困，擁有專業(yè)技能可以使他們更容易就業(yè)，提高就業(yè)能力和收入水平。從事個體經(jīng)營的系數(shù)為正，而從事農(nóng)業(yè)工作的系數(shù)為負(fù)，說明從事農(nóng)業(yè)工作的農(nóng)戶更不容易陷入貧困，而從事個體經(jīng)營反而陷入資產(chǎn)貧困的概率更大，這似乎有悖常理，但也從一定程度上體現(xiàn)出從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)，仍然是農(nóng)戶的最低的生存保障，而與此同時，由于農(nóng)戶自身的素質(zhì)能力條件的不足以及閱歷的不足降低了他們個體經(jīng)營的成功率，甚至?xí)虼吮成蟼鶆?wù)，加大陷入資產(chǎn)貧困的概率。

就醫(yī)條件變量的系數(shù)為負(fù)，但沒有通過顯著性檢驗，說明醫(yī)療條件對農(nóng)戶的多維資產(chǎn)貧困沒有影響。這可能是由于研究對象都是農(nóng)村居民，他們所處地區(qū)都是農(nóng)村，醫(yī)療站點較少。另一方面，農(nóng)村居民對醫(yī)療站點水平的評價也存在較大的主觀性，這也造成了結(jié)果的不顯著。

從區(qū)域特征上看，在不同的剝奪臨界值下，東部、中部這兩個虛擬變量的系數(shù)均顯著為負(fù)，說明東、中部地區(qū)的農(nóng)村家庭陷入資產(chǎn)貧困的可能性比西部地區(qū)低。西部地區(qū)環(huán)境相比東、中部較為惡劣，資源也比較稀缺，所以西部地區(qū)的農(nóng)戶更容易陷入貧困。因此，西部地區(qū)仍然是今后精準(zhǔn)扶貧的重點。

4 結(jié)論與建議

本文利用2016年中國家庭追蹤調(diào)查的數(shù)據(jù)，采用多維資產(chǎn)貧困的判定方法，從家庭金融資產(chǎn)、住房土地資產(chǎn)、實物資產(chǎn)3個方面精準(zhǔn)識別了處于多維資產(chǎn)貧困的農(nóng)戶。研究發(fā)現(xiàn)：資產(chǎn)貧困比收入貧困更嚴(yán)重，金融資產(chǎn)和實物資產(chǎn)的匱乏更容易導(dǎo)致資產(chǎn)貧困，且西部地區(qū)的農(nóng)村家庭資產(chǎn)貧困發(fā)生率最高。進(jìn)一步運用二元Logit模型的回歸結(jié)果顯示：農(nóng)戶的受教育程度、智力水平、健康情況、工作情況、就業(yè)條件對農(nóng)村家庭資產(chǎn)貧困有顯著影響?；诖?，本文提出以下對策建議：

第一，注重家庭資產(chǎn)建設(shè)。在對農(nóng)村貧困地區(qū)或者貧困家庭扶持過程中，單純從收入扶貧不足以使農(nóng)村居民實現(xiàn)穩(wěn)定脫貧。應(yīng)該將更多的關(guān)注點轉(zhuǎn)移到家庭金融資產(chǎn)上來，幫助其高效利用家庭的閑置資金加強資產(chǎn)建設(shè)。

第二，加大教育投入、注重能力培養(yǎng)。在精準(zhǔn)扶貧過程中要強化教育扶貧與教育救助策略，加強農(nóng)戶的專業(yè)技能培訓(xùn)，提升其在勞動市場中的競爭力，同時杜絕農(nóng)村貧困家庭選擇讓子女較早輟學(xué)或者退學(xué)，以更早進(jìn)入勞動力市場追逐低技能勞動收益的行為，避免出現(xiàn)貧困的代際傳遞與貧困惡性循環(huán)的后果。

第三，完善農(nóng)村醫(yī)療保障制度，加強基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)。農(nóng)村貧困人口看病難問題依舊嚴(yán)峻，應(yīng)該建立貧困戶相關(guān)的醫(yī)療保障制度，改革重大疾病醫(yī)保政策，實施貧困人群免費醫(yī)療政策，并同步提高農(nóng)村地區(qū)醫(yī)療機構(gòu)的醫(yī)療水平和醫(yī)療條件。同時，相對落后的農(nóng)村基礎(chǔ)設(shè)施，也加大了農(nóng)戶脫貧的困難，因此應(yīng)該大力加強基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)。

第四，支援西部，強化區(qū)域之間的扶貧合作。要發(fā)揮各區(qū)域的發(fā)展優(yōu)勢，加強東西部地區(qū)之間的扶貧合作以及區(qū)域內(nèi)部的省際合作，實現(xiàn)區(qū)域之間的優(yōu)勢互補與相互幫扶，從而緩解落后地區(qū)農(nóng)戶的貧困狀況，早日實現(xiàn)全面脫貧的目標(biāo)。