V農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農村家庭多維相對貧困的影響因素實證分析 1208481.1研究假設 1258101.1.1戶主特征 1278371.1.2家庭特征 268381.2模型構建和變量描述 3235021.2.1模型構建 389381.2.2變量描述 4112921.3實證結果分析 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，選擇家庭的經營決策方式會更加穩妥。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，本文預期，當戶主為男性時，農戶陷入多維相對貧困的可能性越低。（2）年齡。年齡能體現一個人社會經驗的積累程度，戶主的年齡越大，擁有的社會經驗會更豐富，規避風險的能力就越強，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，難以適應時代的發展，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戶多維相對貧困產生怎樣的影響。（3）婚姻。一個成家的人會更加成熟穩重，對家庭更具有責任感，在日常經營生活中，做出的經濟行為更有合理性，不完整的家庭往往會失去前進的動力。因此，本文預期，戶主已經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展方向和經濟決策方面發揮著重要的作用，受教育程度越高的戶主，學習新知識和新技術的能力越強，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療費用，更嚴重的可能會喪失勞動能力，進而影響其他家庭成員的生產活動。因此，本文預期，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量有著緊密的聯系。通常情況下，家庭人口的數量和物質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，產生貧困的可能性就越大，進而更有可能陷入多維相對貧困。家庭規模和產生多維相對貧困的可能性是成正比的，所以，本文預期，家庭規模越大，陷入多維相對貧困的可能性越大。家庭老人數。家庭老人數量能反映出一個家庭的贍養比例，老人數多的家庭，相對來說勞動力比重較小，而且老年人面臨患病的風險較大，會給一個家庭帶來更高的生活費用和醫療費用，使家庭有可能陷入家庭貧困。所以，本文預期，家庭中老人的數量和陷入多維相對貧困的可能性是成正比的。（3）家庭未成年子女數。家庭未成年子女數越多，家庭的教育費用就越高，而且未成年人口數越多，父母就需要花費更多的時間和精力，導致一些父母為了照顧子女不能外出務工而獲得收入，在一定程度上影響了家庭收入水平的提高。因此，本文預期，家庭未成年子女數越多，陷入多維相對貧困的概率越高。（4）家庭是否存在土地流轉情況。如果農村家庭將土地轉讓給別人，可以使一部分勞動力外出務工，從而獲得更高的務工收入。如果一個家庭將土地轉入，則可以擴大生產規模，從而獲得更多的收益。因此，本文預期，家庭存在土地流轉情況，就難以陷入多維相對貧困。（5）家庭有沒有從事個體經營。如果一個家庭從事個體經營，可以有效地提高家庭的非農收入，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，本文預期，從事個體經營的家庭，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濟狀況，農村貧困家庭更可能會發生借貸行為，在短期內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發生效力，而且還會因為借貸壓力而遏制當期消費。因此，家庭借貸變量會對農戶多維相對貧困產生怎樣的影響，難以確定。（7）勞動力流出。農村剩余勞動力外出打工是普遍現象，勞動力流動促進了產業結構調整和資源的優化配置，還可以增加家庭的非農收入，提搞家庭生活福利水平，并有助于降低相對貧困發生率。因此，本文預期，家庭有勞動力流出，陷入多維相對貧困的可能性較低。1.2模型構建和變量描述1.2.1模型構建由于研究過程中采用的數據為微觀數據，在因變量選取層面，本研究以現如今得到學界認可的多維相對貧困剝奪閾值指標設置為參考，即當農村家庭在11個貧困維度中存著在任意1/3個及以上的指標被剝奪時，就可以認定其為多維相對貧困農村家庭。研究使用2018年CFPS數據，保留了有效鄉村家庭數據共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模、家庭老人數、家庭未成年子女數、家庭的土地流轉情況、家庭從事個體經營情況、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家庭特征家庭規模家庭實際人口數家庭老人數60歲以上的家庭人口數家庭未成年子女數16歲以下的家庭人口數家庭是否存在土地流轉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營如果從事個體經營，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工賦值為1；否則為01.3實證結果分析采用Logistic回歸模型進行測算二分因變量（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，確定農戶陷入相對貧困的風險影響，分析結果如表5-2。表5-2模型回歸結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-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-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）家庭規模0.049**0.038**0.057**0.047**（0.070）（0.031）（0.068）（0.026）家庭老人數0.368***0.359***0.606***0.270***（0.074）（0.073）（0.176）（0.100）家庭未成年子女數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、受教育水平對農村家庭多維相對貧困產生顯著影響。性別與多維貧困呈顯著的負向關系，戶主為男性時，家庭發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，獲得經濟收入減少，而且老年人思想保守，很少有改變目前生活狀態的想法和能力，抵御風險的能力差，年齡越大的人陷入相對貧困的可能性大?；橐鰻顩r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向關系，但是不顯著，戶主不健康和多維相對貧困呈顯著的正向關系。健康的身體不僅可以為勞動者帶來更好的生產創造能力，還可以減少家庭在醫療消費方面的支出，從而降低陷入貧困的可能。因此認為健康狀況較差的戶主，更容易陷入相對貧困。戶主在業與多維相對貧困呈負向關系但不顯著，東部地區和中部地區戶主退出勞動力市場與多維相對貧困呈顯著的正向關系，西部地區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。家庭老人數和家庭未成年子女數能夠反映出一個家庭需要撫養的人數，家庭老人數和家庭未成年子女數對多維相對貧困影響顯著。老人數和孩子數多的家庭，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險。中部地區家庭土地