贫困农户信贷障碍与原因分析

研究表明,中国农村信贷资金的流向主要是乡镇企业和条件好的农户,农村中最贫穷的人目前正面临着信贷约束和信贷障碍的威胁.造成这些威胁的原因,一方面与贫困农户本身信贷能力弱、信贷观念落后和有效信贷需求不足有关;另一方面与信贷市场环境和信贷制度有关.正确评估和认识这些原因,对于我们探索农村信贷规律和加强对贫困农户的信贷支援都有重要意义.     

中国多维贫困测量

贫困是人的可行能力在多个维度被剥夺的现象.多维贫困指数测量和反映贫困人口或家庭的多维贫困发生率以及所遭受的剥夺强度.文章将资产维度纳入了多维贫困分析框架及测量,拓展了多维贫困指数的维度.对2009年《中国营养和健康调查》9个省的数据用AF测量表明,在4个维度10个指标中,同时存在3个指标贫困的贫困发生率(H)为9.1％,剥夺强度为37.0％,多维贫困指数(M0)为0.034;城市的贡献率22.8％,农村的贡献率77.2％.对中国多维贫困贡献率最高的5个指标,由高到低依次为卫生设施、健康保险、耐用消费品、生产性资产和现代燃料,该结果为反贫困公共政策提供了明确的优先序.     

中国多维贫困测量

贫困是人的可行能力在多个维度被剥夺的现象。多维贫困指数测量和反映贫困人口或家庭的多维贫困发生率以及所遭受的剥夺强度。文章将资产维度纳入了多维贫困分析框架及测量,拓展了多维贫困指数的维度。对2009年《中国营养和健康调查》9个省的数据用AF测量表明,在4个维度10个指标中,同时存在3个指标贫困的贫困发生率(H)为9.1%,剥夺强度为37.0%,多维贫困指数(M0)为0.034;城市的贡献率22.8%,农村的贡献率77.2%。对中国多维贫困贡献率最高的5个指标,由高到低依次为卫生设施、健康保险、耐用消费品、生产性资产和现代燃料,该结果为反贫困公共政策提供了明确的优先序。     

社会资本、农村劳动力流动与农户家庭多维贫困

基于Alkire&Foster（A-F）多维贫困理论框架，利用中国家庭追踪调查数据（CFPS），测度我国农户多维贫困水平；同时，将社会资本与农村劳动力流动置于同一框架下，构建影响我国农户家庭多维贫困的作用机理，运用分位数回归法实证检验二者对农户多维贫困的影响。研究结论表明：社会资本和农村劳动力流动均能显著缓解农户多维贫困，而且农村劳动力流动可以显著强化社会资本对农户多维贫困的缓解作用。因此，为实现农户家庭多维度脱贫，应重视社会资本的建立与运用，加强对农村劳动力流动的有序引导。     

社会资本异质性、融资约束与农户家庭多维贫困

采用2014年CFPS微观调查数据和Logit模型实证研究了社会资本异质性、融资约束对农户家庭多维贫困的影响。研究结果表明：农村地区农户多维贫困发生率相对较高,融资约束依然存在,融资约束显著抑制了农户家庭多维贫困缓解。不同类型社会资本对农户融资约束与多维贫困的影响存在显著差异。家庭总体社会网络规模、邻里信任、政治关联性组织参与显著降低了家庭融资约束和多维贫困概率;干部信任显著降低了家庭融资约束概率,而亲戚交往显著增加了农户融资约束概率。社会资本与融资约束交互影响农户多维贫困,但存在差异。家庭社会网络总体规模、政治关联性组织参与两类优质社会资本介入显著抑制了融资约束的致贫效应,而亲戚交往联络进一步强化了融资约束的致贫效应。     

贷款利率、农户特征与正规信贷约束

采用中国家庭金融调查（CHFS）的数据,运用二元Probit模型与Heckman两阶段模型分别对农户受到的需求型正规信贷约束与供给型正规信贷约束进行分析。研究发现：第一,贷款利率显著影响农户需求型正规信贷约束,利率的高低直接决定了农户正规贷款意愿的强弱;第二,农户受到的信贷约束程度较弱,农村地区需求抑制现象严重;第三,随着收入的增加农户获得正规贷款的额度也逐渐增大,富裕农户从正规金融机构获得的贷款占据了农村地区信贷的较大比例;第四,收入、可抵押品资产、是否是党员等农户特征对两种类型的正规信贷约束存在不同的影响机制。     

农户多维贫困测度及其影响因素分析

依据多维贫困理论及中国农村贫困实际状况,利用2016年对甘肃省1 749家农户的社会调查资料,对样本农户的多维贫困现状进行了测算和分解,并对导致贫困的原因进行了Probit回归分析。结果显示：尽管样本农户存在收入层面的贫困,但交通、教育和健康方面的贫困更加严重,多维贫困发生率较高。因此,反贫困内容由物质性为主向辅以教育、医疗、交通、社会保障等转变,反贫困模式由“输血”转向“造血”式扶贫开发,是健全反贫困长效机制的关键。     

不同渠道信贷约束对农户收入的影响

运用分位数回归,实证检验不同渠道信贷约束对农户收入的影响,并甄别不同渠道信贷约束对不同收入农户的影响差异。结果表明,信贷约束是影响农户收入的较为关键的因素,农户信贷约束尤其是正规金融信贷约束主要减少了低收入农户的生产性收入。基于研究结论,为了缓解农户信贷约束,提高农户收入,提出完善农村正规金融服务、加强非正规金融机构监管、改善农村金融环境等政策建议。     

多维贫困与农户杂粮生产技术效率——基于凉山彝族自治州的微观数据分析

在国家精准扶贫战略背景下,探究不同维度贫困状况对农户杂粮生产技术效率的影响,对于贫困地区粮食生产能力与粮食安全水平的提升,以及精准脱贫的实现具有重要实践指导意义。基于凉山彝族自治州荞麦种植户微观数据,运用随机前沿生产函数模型分析了贫困地区杂粮生产技术效率,并在界定和划分不同贫困维度的基础上,分析了各维度贫困状况对农户杂粮生产技术效率的影响。结果表明：农户对土地、劳动力和化肥投入有较高依赖性,对良种、机械和新技术的采纳明显不足;农户技术效率均值为0.814,有近1/3的农户低于该值,仍有进一步改善的空间;收入贫困和能力贫困均是影响农户生产技术效率的主要因素,且尤以能力贫困更为突出。据此建议：加快研发和推广适宜丘陵山区的小型农机装备,提高财政补贴的力度和范围;提高杂粮新品种的选育和推广力度,引导农户科学种植;制定差别化、高质量扶贫政策,挖掘杂粮产业"后发优势"潜力,积极把握国家精准扶贫战略带来的历史机遇,注重物质、经济帮扶与扶志、扶智相结合,提高脱贫质量,建立稳定脱贫长效机制。     

数字技术赋能相对贫困治理逻辑与路径

当前贫困治理重心将从显性的绝对贫困向更隐蔽、识别难度更大的相对贫困转变,但贫困治理的复杂性和长期性问题依然存在。以人工智能、区块链、云计算、大数据、“互联网+”等为代表的数字技术,不再只是作为单一的治理规范、治理工作或治理要素,而是融合为一股新的治理力量,嵌入到相对贫困治理的逻辑当中。我们迫切需要正视并剖析这股新迸发的治理力量,重新理解贫困治理的复杂性与长期性特征。运用理论思辨和逻辑推理方法,提出通过“场景适配—情境互动—主体增能”的嵌入逻辑,为数字技术赋能相对贫困治理提供新的研究框架,并在此基础上提出了构建解决相对贫困治理长效机制的可行路径。     

乡村振兴视阈下农户多维贫困测度及扶贫策略

乡村振兴的关键是打赢脱贫攻坚战。集中连片特困地区是我国精准扶贫的重点区域,致贫因素复杂,扶贫任务艰巨。基于秦巴山区农户的调查数据,运用A-F测度方法对农户多维贫困进行测度与分解,并运用Probit回归模型对其影响因素进行实证分析。结果表明：农户在厕所类型、做饭燃料、健康状况和受教育程度等方面存在严重的问题,贫困现象普遍。K=3时,农户多维贫困发生率高达90.56%,多维贫困指数为0.391 6;农户家庭65岁以上人数、耕地面积、地理位置和地理环境对农户多维贫困有显著正向影响;户主婚姻状况、受教育水平、健康状况、家庭人口数量等对农户多维贫困有显著负向影响。建议从生活水平、健康医疗、养老保障和教育等方面进行重点扶贫,使农户早日脱贫致富。     

生态敏感区农户多维贫困测度与精准扶贫优先序分析

为实现精准识别和精准扶贫的目标,通过多维贫困测度法探索贫困的深度和诱因变得尤为重要。基于陕西省商洛市商州区的调研数据,采用Alkire Foster多维贫困测度方法从收入、健康、教育、生活设施和自然地理环境5个维度对贫困地区农户进行多维贫困测度与分解。研究表明：（1）单一维度上,农户贫困状况仍然不容乐观,各维度贫困发生率存在显著差异;（2）多维度贫困测度上,多维贫困指数随着贫困剥夺维度K的增加而不断减小,变化趋势呈现倒“S”型曲线,变化速度呈现先上升后下降的倒“U”型趋势;（3）多维贫困指数以及发生率高于其他研究,表明生态敏感区的异质程度高;（4）多维贫困指数存在地区异质性;（5）多维贫困指数的贡献率存在维度差异性,教育、收入、健康和基础设施是造成贫困的重要原因。     

集中连片特困地区一维、静态多维和动态多维贫困测度与比较

因中国各省之间的县级统计指标不一、县级层面贫困方面的数据较缺乏,湖南省县级层面的数据相对连续和完整,所以文章以湖南省集中连片特困地区为例,利用该特困地区37个特困县10个贫困维度的平衡面板数据,采用两阶段主成分分析方法,考察了一维、静态多维和动态多维贫困的理论和实证差异。研究发现:其一,相对于一维和静态多维贫困得分,动态多维贫困得分更能全面准确地反映特困县的贫困程度。以动态多维贫困得分为基准,一维和静态多维贫困得分都存在不小的偏差,但静态多维贫困得分的偏差要小很多。其二,湖南省武陵山区各特困县的平均贫困程度比湖南省罗霄山区各特困县的稍微严重。武陵山区中,娄底市各特困县的平均贫困程度最高、邵阳市各特困县的排第二,常德市各特困县的最低。罗霄山区郴州市各特困县的平均贫困程度要比罗霄山区株洲市各特困县的更为严重。     

中国特色扶贫开发的理念、实践及其世界意义

基于能力贫困视角,构建了包含收入、教育、健康和生活条件4个维度10个指标的多维贫困识别指标体系,采取A-F对安徽省大别山连片特困区多维贫困进行测度。结果表明：单维分析中,片区非收入贫困比收入贫困严重,其中户主教育程度、做饭燃料贫困发生率相对较高;多维分析中,片区多维贫困覆盖面广,但重度多维贫困程度较低;从各指标来看,做饭燃料、户主教育程度、健康情况贡献率较高,是片区农户贫困的主要原因;从各地区来看,各地区多维贫困存在差异,安庆地区多维贫困程度相对较低,阜阳地区多维贫困程度相对较高。     

以扰流优化浇口料流形态的透明注塑件表面流痕控制

运用文本挖掘法对2015—2020年18项促进农民工就业政策进行高频词提取,构建了由10个一级指标和37个二级指标组成的PMC指数模型对农民工就业政策进行量化评价。研究结果显示,该18项政策重点关注的领域集中于服务、保障、发展、企业和创业等方面,其中17项政策的评价结果是可接受级和优秀级,占比94.44%,说明当前绝大部分政策能够有效促进农民工就业。在此基础上,选取其中2项可接受级政策和1项得分最低的政策,通过绘制PMC曲面图分析其改进方向,认为各级政府在制定农民工就业政策时要体现短期目标和长效机制相结合的理念,进一步强化政策的激励约束作用,并且不断完善农民工职业技能提升和工资收入保障等内容以增强其政策效用。     

银农关系与创业农户的信贷可得性

基于江苏省2015年633户创业农户的调查数据,运用需求可观察的双变量Probit模型对银农关系深度、广度和密度与创业农户正规信贷可得性之间的内在机制进行了分析。结果显示：关系深度中的信用社社员和信用户身份对创业农户正规信贷可得性存在显著的正向作用,关系密度中的银农距离和拖欠款经历则存在显著的负向作用,关系广度在竞争度低的农村信贷市场上负向作用不显著。此外,对于个体户和企业形式的创业项目来说,大部分金融机构仍将能否提供抵押物作为是否放贷的主要依据,而增加地方金融资源供给、引入市场竞争有助于提高创业农户获得正规贷款的概率。     

多维相对贫困的精准测度与分解

缓解相对贫困是实现共同富裕的基本前提。构建包含心理健康、环境质量等要素的多维相对贫困指标体系,借鉴A-F贫困框架体系,利用中国家庭追踪调查（CFPS）数据,引入机器学习中的随机权神经网络（NNRW）法,精准测度并分解中国城乡间、区域间居民的多维相对贫困广度、深度和强度水平。研究发现：无论城乡间还是区域间,随着相对贫困维度的增加,多维相对贫困的广度、深度和强度指数均呈下降趋势,表明发生极端多维相对贫困的居民数量逐渐递减。同时,居民多维相对贫困指数呈“西高东低”态势,全国居民多维相对贫困水平大致与中部地区相当;农村居民的多维相对贫困水平显著高于城镇居民,且农村居民的多维相对贫困程度与西部地区相当;城镇居民的多维相对贫困水平大致与东部地区相当。此外,多维相对贫困指数分解结果显示,金融产品、生活环境、耐用品和人均纯收入等因素是城乡间、区域间居民发生相对贫困的主因,但是致贫主因对贫困广度、深度和强度的贡献率有所差别。研究结论为制定解决多维相对贫困长效机制提供了理论参考和政策依据。     

武陵山区多维贫困的测量、分解及政策蕴含

以往的研究主要集中于武陵山区农民的经济贫困,对农民的多维贫困状况却鲜有关注。通过对该地区农民的多维贫困进行测算和分解后发现,武陵山区农民的多维贫困水平显著高于2006年中国农村的多维贫困水平;其中卫生设施、燃料、住房这三个维度对该地区的多维贫困指数贡献率最大;贵州省农民的多维贫困状况最为严重。因此要改善武陵山区农民的多维贫困状况,一要设法打造经济增长极,促进区域经济发展;二是建议国家设立“武陵山区专项扶贫基金”进行“特困特扶”;三要加强农民职业培训,提升农民素质,改变农民生计方式。     

深度贫困地区多维贫困测度与反贫困路径探析

深度贫困地区的脱贫不仅是我国2020年打赢脱贫攻坚战的难点和焦点,也是实现乡村振兴与全面建成小康社会的关键。对深度贫困地区多维贫困人口的精准识别和多维贫困的准确测度是有效攻克贫困、实现脱贫攻坚任务的重要环节。基于秦巴山集中连片深度贫困区1325份农户家庭微观调查数据,运用A F指数和反向传播神经网络法对深度贫困地区多维贫困进行了测算和分析,发现深度贫困地区存在明显的交叉性与多维性贫困,致贫原因亦复杂多样。依据测算结果,有针对性地提出深度贫困地区的反贫困路径：加强深度贫困地区基础设施建设,改善深度贫困区生活条件;积极发展深度贫困地区教育,提升深度贫困区人力资本水平;完善深度贫困地区农村健康网络,强化深度贫困区农村医疗服务体系;完善深度贫困地区农村社会保障制度,确实做到社保兜底;促进深度贫困地区劳动力流动,拓宽深度贫困区农村居民收入渠道;重视深度贫困地区综合发展,有计划地推进深度贫困区乡村振兴。