返贫风险预测及防返贫对策研究 ——基于多维贫困视角

作     者：汪儒军 

作者单位：江西财经大学 

学位级别：硕士

导师姓名：罗春林

授予年度：2022年

学科分类：12[管理学] 0202[经济学-应用经济学] 02[经济学] 1203[管理学-农林经济管理] 020205[经济学-产业经济学] 

主      题：多维返贫 返贫风险 Logistic回归 A-F方法 

摘      要：在精准扶贫的政策背景下,中国乡村的总体贫困状况发生了明显改变,贫困发生率逐渐减少,贫困人口总量也有了明显下降。中国减贫事业的全面快速推进,也进一步降低了返贫人口的数量。如今,我国虽然已经实现全面脱贫的目标,但是在成功的背后还隐藏着一些问题。尽管返贫人数在逐渐下降,但每一个新的返贫人数的出现,都反映出了这些人群在内生发展能力以及适应外部风险冲击的能力这一方面的严重欠缺,而且由于返贫过程带有偶然性和反复性,这依然是广大乡村人口在摆脱贫困工作过程中所遇到的巨大挑战,同时也是后脱贫时期下巩固农村脱贫致富成果、实现广大农村人口继续脱贫致富的重大治理重点与难题,边缘脱贫户仍然存在着巨大的返贫风险。所以本文把多维返贫预测作为研究重心,有助于实现农村贫困人口的“持续脱贫,从而缩小城市贫富差距,实现城乡统筹经济发展的总体目标。本文主要研究后脱贫时代下农户脱贫后返贫的概率以及返贫风险因素。后脱贫时代下,巩固现有扶贫成果成了现阶段的重要任务,工作重心在于防止返贫,尤其是那些脱贫边缘人群,这些人群在一些外部因素影响下很容易返贫,因此对于返贫的研究尤其重要。本文主要运用CFPS2014、2016、2018年三期数据分析结果,在A-F多维贫困测评方法的基础上对各个维度返贫农户进行了甄别,形成多维返贫指标,研究不同指标对多维返贫的贡献度。并依据识别结果,利用机器学习和逻辑回归的方法,建立返贫风险预测模型,研究不同返贫风险对返贫与否的影响程度。第一,农户多维返贫测度研究。从健康、收入、教育、生活水平和社会保障五个维度选取了8个指标构建多维返贫指标体系,设定返贫临界值与权重,在A-F法的基础上识别多维返贫的农户,构建多维返贫指数。结果表明,中国农民的多维返贫发生率已超过了30%,这也意味着当前部分脱贫户在有关生产生活的几个层面上仍处在脱贫边缘状况中,不具有持久脱贫致富的经济实力,在外界冲击和内在原因的共同影响下,极易从脱贫状态再次转移为多维贫困状态。对多维返贫指数进行分解后,结果显示:(1)致贫因素中,健康维度贡献度最高,然后是收入维度,最低的为生活保障维度。(2)当多维返贫临界值升高时,已甄别出的多维返贫农户比重降低,多维返贫的发生率也相应地会减少。而当多维的返贫临界值逐渐增加后,结果反映返贫情况比较集中,从而导致平均剥夺份额也随之升高,返贫深度更深了。第二,基于Logistic回归方法建立返贫预测模型,分析返贫风险。结果表明:(1)基于Logistic回归的返贫预测模型的AUC值为0.813,预警性能已达到中等程度。(2)在五大返贫风险中,人力风险权重系数最大(3.125),其次是金融风险(2.566),再次之为社会风险(1.989),最小的为自然风险(0.039)。人力风险中权重较大的为健康程度(1.674),有伤病人员的家庭特别是家中主要劳动力伤残的,不但自己没有收入来源还需要家庭成员照料,再加上护理费用等多方面的影响,提高了此类家庭成为返贫困难户的可能性。金融风险中权重较大的是家庭人均纯收入(1.345),社会风险中权重较大的是社会网络(1.003)。根据研究结果,本文给出了几点相关建议。第一,建立返贫风险预警机制。提出了“预警+救助+赋能的扶贫方针,并指出了对返贫风险较高家庭应当制定有重点的扶贫举措,努力做到早发觉、早插手、早防治,并变事后扶贫为事前防治;第二,帮助农户群体稳定就业。各地政府必须始终以经济社会建设工作为主要中心,依靠当地基础工程建设的完善和经营发展环境条件的优化,积极引导社会投资,推动当地自身优势资源发展使用,大力发展当地文化产业,创建更多的工作机会;第三,重构农户群体社会资本。以村或社区为单位,构建社会平台,促进个体社会资本在互动、资源共享,交流中实现安全、平衡增长。