农村家庭人力资本的减贫效应研究——基于非农就业的作用机制

陈爱丽，郑逸芳，许佳贤，孙小宇

（福建农林大学公共管理学院，福建 福州 350002）

贫困问题是各国政府治理面临的重要挑战，消除贫困更是全人类的共同发展愿景。我国始终积极参与减贫行动，2012年到2018年农村贫困发生率由10.2%下降到1.7%，累计减少贫困人口8000 多万人，扶贫成效显著，为加快世界减贫进程作出了重大贡献。十九大报告中明确指出精准脱贫是全面建成小康社会必须采取的攻坚行动，打赢脱贫攻坚战既关乎第一个百年奋斗目标的实现，同时也是解决发展不充分不平衡问题的重要途径。但消除贫困非一日之功，在脱贫攻坚的决胜期，我国扶贫任务依然严峻。人力资本作为当前农村反贫困的重要手段，具有增强贫困人口可持续发展能力、阻断贫困恶性循环的重要功能。因此，探究人力资本的减贫效应及其作用机理对提高农村精准扶贫成效、稳定脱贫质量具有重要意义。

贫困是一种特殊的社会经济现象，发展经济学首先关注贫困问题并尝试分析其主要成因，研究指出资本稀缺导致贫困陷阱的产生。个体的资本拥有量直接影响贫困状况，人力资本作为最主要的资本类型，是获取其他资本的基础性条件。随着经济学领域对贫困问题研究的不断深入，人力资本因素的重要性逐渐受到关注，国内外相关研究从宏观与微观视角检验了人力资本与贫困的关系。其中，宏观视角的相关研究多集中于探讨公共人力资本投资的减贫效应，和立道等[1]研究指出农村劳动力技能培训、人口迁移等公共人力资本投资对贫困具有明显的缓解作用。Tridico[2]、Janjua 和Kamal[3]、林迪珊等[4]分析认为公共教育投资是消除贫困的关键因素。Kashi 和Tash[5]通过实证分析发现，公共健康支出对降低贫困发生率起到积极作用。郝晓薇等[6]则通过分析基本公共服务的减贫效应同样也支持这一观点，认为在“赋能”机制上占主导地位的公共医疗卫生服务存在显著的减贫效益。而微观家庭视角的相关研究多集中关注了人力资本的健康、教育等单一构成要素的减贫效应，Smith[7]和张川川[8]分析认为，健康是个体形成劳动能力的前提，对个体的劳动供给与劳动收入产生影响。Hemmi 等[9]和王弟海[10]则明确指出健康人力资本能显著降低家庭发生贫困的可能性。蒋选和韩林芝[11]、史志乐和张琦[12]关注了教育对贫困的影响，研究发现教育具有明显的反贫困功能。由此可以看出，多数研究证实了人力资本的减贫效应，但也有一些学者持相反观点，如Wedgwood[13]和曹海娟[14]研究认为人力资本缓解贫困的作用并不显著。此外，张建清和卜学欢[15]、刘欢[16]比较分析了不同人力资本因素与贫困的关系，发现健康、教育、工作经验等的减贫成效存在差异。

总体而言，已有研究就人力资本与贫困的关系进行了深入细致的讨论，并取得了一定的进展，但现有文献多集中分析健康或教育等单一人力资本要素对贫困的影响，同时关注并对比分析不同要素间作用差异的研究较少。其次，鲜有研究深入探究人力资本影响贫困的内在作用机理。鉴于此，本文基于人力资本理论，利用2014年中国家庭追踪调查数据（CFPS 2014），运用二元Logistic 回归模型，分析比较健康和教育人力资本对农村贫困的作用水平及其差异，并从非农就业的角度进一步探讨其影响农村贫困的作用机制，以期为提升人力资本素质、优化精准扶贫政策提供经验证据。

1 理论假设

1.1 人力资本与农村居民贫困关系

围绕贫困的致因问题，诸多学者基于不同的理论框架进行了分析，其中经典的人力资本理论和能力贫困理论系统阐释了人力资本与贫困的关系。Schultz[17]指出人力资本匮乏是贫困国家落后的根本原因，认为人力资本的积累是解决国家贫困问题的唯一真正途径。而在此基础上，Becker[18]从微观经济的角度研究人力资源问题，将人力资本投资拓展到家庭经济行为的分析过程中，指出人力资本对增加微观家庭收入与缓解贫困的重要性。由此可以看出，人力资本理论的分析表明，人力资本存量和投资的增长是解决贫困的重要性。此外，能力贫困理论打破了收入贫困的传统归因，认为创造能力和权利的缺乏是贫困的根源，指出健康、教育、技能等的提高可增强个体的生存能力并降低贫困发生。随着理论内容的不断丰富，不少学者从教育、健康等核心要素角度对人力资本与贫困的关系进行实证研究，Lawson[19]对乌干达的研究发现，健康是影响家庭跨期陷入贫困的重要因素；Hanjra[20]等对埃塞俄比亚贫困村庄的研究表明，教育年限是增加个体收入和打破贫困陷阱的潜在途径；马文武和杨少垒[21]采用中国家庭健康与营养调查数据，分析认为健康、教育等多维人力资本对缓解农村家庭贫困具有积极作用；李晓嘉和蒋承[22]则利用中国家庭追踪调查数据，同样发现健康、教育具有明显的减贫效应。

基于以上理论分析，本研究认为人力资本作为家庭的基础性资源禀赋，影响家庭获取社会经济资源的可行能力与相关权利。具体而言，人力资本中包含的健康、教育等要素可通过生产投资环节转化为现实生产力，促进劳动生产效率提高的同时带来一定的收入增长效益，从而降低贫困发生率。因此，本研究认为人力资本具有显著的减贫效应，即健康与教育均能缓解农户的贫困状况。

1.2 非农就业中介作用的理论假设

随着城镇化和工业化的快速发展，越来越多的农村劳动力逐渐从农业生产向非农就业转移。作为劳动力流动的一种表现，非农就业侧重指农业劳动力由传统农业部门向现代工业部门的流动。从资源配置的角度来看，劳动力流动可以改变相关资源要素在不同地区或劳动部门间的分配，既可以优化劳动力要素在农业部门与非农部门的配置，提高劳动力的边际产出；同时，非农就业收入可直接用于农业生产领域，增强农业生产经营中资金、技术等要素的投入能力，提高农业生产效率，最终缓解农村贫困问题。蒲艳萍和刘婧[23]、樊士德和江克忠[24]、韩佳丽等[25]的实证分析结果同样表明，农村劳动力流动具有显著的减贫效应。进一步地，托达罗模型等农业劳动力转移的相关理论指出，劳动力的流动决策受到人力资本因素的影响，该模型指出城市部门就业中，由于信息的不对称性，教育反映雇员劳动能力的信号功能显得尤为重要，进而体现为雇主对受教育程度的偏好。因此，农村受教育水平较高的劳动力在城市中获取就业机会与更高收入相对更容易些，即人力资本增加了农村劳动力非农就业的可能性。就人力资本的不同构成维度来看，孙顶强和冯紫曦[26]、邓力源等[27]、刘玉成和徐辉[28]研究表明农村劳动力的健康水平与受教育程度对参与非农就业产生重要影响。

根据上述分析可以看出，既有研究在健康、教育人力资本与贫困关系，及其与非农就业的关系方面均已取得较为丰富的成果，但仅有少数学者关注到了非农就业在人力资本影响贫困中的作用，Janvry 和Sadoulet[29]、柳建平和刘卫兵[30]研究发现，教育影响非农就业行为并进而作用于贫困状况。随着行业间收入差距的扩大，非农收入已成为我国绝大多数家庭的主要收入来源，而在信息不完全对称的劳动力雇佣市场中，健康、教育等人力资本要素是反映劳动力素质水平的重要信号，直接影响其参与非农就业的机会。因此，本研究认为健康和教育人力资本会通过影响劳动者的非农就业水平，从而作用于农户贫困状况，即非农就业是健康和教育影响农户贫困的作用机制。

综上所述，本研究的实证检验分为两个部分，一是检验健康和教育人力资本对农户贫困的直接影响，二是验证健康和教育人力资本通过非农就业水平对农户贫困产生影响的机制，具体的拟检验理论模型如图1 所示。

2 研究方法

2.1 数据来源

本文使用的数据来自中国家庭追踪调查数据（简称“CFPS”）。CFPS 是由北京大学中国社会科学调查中心组织实施的一项全国性、连续性的社会调查项目，抽样范围覆盖了25 个省份，分别收集了个人、家庭和社区三个层面的数据，调查内容涉及居民的经济活动、家庭构成与家庭动态、个体教育与健康等多个方面，能够为开展相关研究提供数据基础。虽然目前该数据库已更新至2018年，但根据研究需要，为保证村级指标数据的准确性，本文选用了2014年CFPS 调查数据。在对样本进行匹配的基础上，考虑到非农就业的本质是劳动力从事非农工作，本文剔除了家庭中缺乏劳动力的样本。需要特别说明的是，本文根据国际标准将年龄在16～64岁的人员划分为劳动力。同时鉴于本文的研究对象是农村居民样本，故剔除了城镇地区以及相关变量存在缺漏值的家庭样本，最终得到有效样本量2092 户。

图1 理论假设模型Fig. 1 Theoretical hypothesis model

2.2 模型选择

合理的计量模型是提高实证结果科学性的重要保证，由于本研究的因变量“农村居民贫困”可分为贫困与非贫困两种状态，属于离散型二分类变量，故采用二元Logistic 模型来检验健康与教育人力资本对农村家庭贫困的影响，回归方程具体为：

式中：POVi表示第i个家庭的贫困状况，HEAi和EDUi分别表示第i个家庭的健康和教育人力资本，Xi为控制变量，包括个体、家庭、社区三个层面可能影响贫困状况的特征变量；β0常数项，εi为随机扰动项。

此外，考虑到本文认为教育与健康人力资本会通过非农就业这一中介因素对农户贫困产生影响，因此需要检验非农就业的中介效应。借鉴温忠麟[31]的做法，构建以下递归方程进行估计：

式中：OFFi为第i个家庭的非农就业水平。式（2）为因变量对自变量的回归，式（3）为中介变量对自变量的回归，式（4）为因变量对自变量、中介变量的回归。根据依次检验法的步骤，首先检验系数c1的显著性，若未达到显著水平，则表示不相关；反之，如果显著，则进一步考察系数a1、b1的显著性，若a1、b1均达到显著水平，则表明存在中介效应，若至少一个不显著，则需要继续进行Sobel 检验才能确定中介效应是否成立。在检验过程中，式（2）和式（4）的被解释变量均为二分类变量，故采用二元Logistic 模型进行回归，式（3）的被解释变量为连续型变量，故采用OLS 方法进行分析。

2.3 稳健性检验法

为检验主要研究结论的稳健性，本文对家庭人均纯收入进行了调整，进而重新判断样本家庭户的贫困状况。考虑到不同人口规模与年龄结构的家庭达到相同福利水平的成本存在明显差异，因此度量家庭的贫困状况时有必要考虑其人员构成因素。OECD 等值规模调整法是根据家庭规模和年龄结构对家庭收入进行调整的重要方法，采用此方法对样本家庭户的人均纯收入进行重新计算。根据不同年龄群体对家庭收入的共享能力差异，OECD 等值规模调整法给出了相应的调整系数（表1）。据此，等值规模法调整家庭纯收入的具体测算方法为：

式中：AINCi即为第i个家庭调整后的人均纯收入，INCi为第i个家庭的人均纯收入，N表示家庭中成年人的数量，M表示家庭中儿童数量。

表1 OECD 等值规模调整的系数Table 1 Adjusted coefficient of OECD equivalence scale

2.4 变量设置

“农村家庭贫困”是本文的因变量，贫困线是判断农户贫困状况的基本依据，采用了绝对贫困和相对贫困两个衡量标准。其中，绝对贫困标准，即国家贫困标准，若农村居民家庭人均纯收入低于2300 元（2010年不变价），则认为贫困；相对贫困标准，采用收入比例法进行设定，以样本家庭人均纯收入中位数的60%为标准，通过计算发现本研究所使用的总样本家庭人均纯收入的中位数为7694.3元，因此本文的相对贫困标准为4616.6 元，若农村居民家庭人均纯收入低于该标准，则认为贫困。同时将贫困户赋值为“1”，非贫困户赋值为“0”。

“人力资本”是本文的核心自变量。选取健康和教育作为人力资本的代理变量，其中健康人力资本以家庭劳动力健康评价均值进行测量。CFPS 调查了家庭成员的自评健康状况，分为“非常健康”、“很健康”、“比较健康”、“一般”、“不健康”五个等级，将其归纳为“不健康”、“健康”两个等级，并分别赋值为0 和1，进而计算家庭劳动力的健康评价均值。教育人力资本则通过家庭劳均受教育年限进行测量。CFPS 采集了家庭成员的受教育程度信息，按照文盲/半文盲、小学、初中、高中/中专/技校/职高、大专、本科和研究生及以上的受教育年限依次为0、6、9、12、15、16、18，将样本家庭中劳动力人口的受教育程度转换为相应的受教育年限，进而计算相应家庭劳动力的受教育年限均值。

“非农就业水平”是本文关注的中介变量，实际上是指劳动力要素向非农产业的转移，采用家庭中非农就业人数与劳动力总数之比表示。

此外，在统计分析过程中加入包括性别、年龄、婚姻状况等户主特征变量，是否拥有集体土地、人口抚养比的家庭特征变量，村距县城距离、人均耕地面积、外出打工比例、人均纯收入等反映村庄环境的特征变量。具体变量定义与描述性统计见表2。

3 结果与分析

3.1 描述性统计分析

通过比较可以发现，与非贫困户相比，贫困户在健康和教育人力资本方面的劣势较为明显。具体来看，贫困户的家庭劳动力健康自评均值为0.81，而非贫困户为0.87；贫困户的劳动力平均受教育年限为4.34，而非贫困户为6.28（表2）。家庭生计策略方面，贫困户对土地的依赖性相对非贫困户更强，其非农就业水平也相对较低。具体表现为贫困家庭拥有土地的概率高于非贫困家庭，同时，贫困户的非农就业水平为13.99，远低于非贫困户的41.07。通过比较两类农户相关特征变量的均值可以发现，贫困户的劳动力资源相对较少，家庭抚养负担较大。此外，所在村落的人均纯收入水平较低，地理位置较为偏远，劳动力外出务工比例较低，农户发生贫困的可能性也会更高。由此可见，农户陷入贫困是多维变量综合作用的结果，扶贫过程中应注重多角度、多方位施策。

3.2 人力资本对农村居民贫困的影响

为准确估计人力资本对农户贫困的影响效应，使用二元Logistic 回归模型实证检验不同贫困标准下健康与教育人力资本对农户贫困的作用差异。分析结果显示，无论是绝对贫困标准还是相对贫困标准下，健康与教育均具有显著的反贫困作用。具体来说，绝对贫困标准下，劳动力健康评价均值和劳均受教育年限分别在5%和1%的统计水平上显著且为负；相对贫困标准下，二者则均在1%水平上显著为负（表3）。由此可见，健康状况越好或受教育水平越高，农户发生贫困的概率会越低，表明家庭人力资本的积累有利于农村减贫。

表2 变量定义和描述性统计Table 2 Variable definitions and descriptive statistics

表3 人力资本对农村居民贫困的影响Table 3 Human capital effects on rural household poverty

通过对比健康与教育的减贫效应可以发现，健康对绝对贫困和相对贫困的缓解作用均显著大于教育。根据不同贫困标准下的边际效应估计结果可知，在其他条件不变的情况下，劳动力健康评价均值每提高1 个单位，农户发生绝对贫困和相对贫困的概率将分别下降7.1%和12.4%；而劳均受教育年限每增加1年，农户发生绝对贫困和相对贫困的概率将分别下降2.0%和2.8%。由此说明，不同的贫困标准下，健康对降低农户贫困发生率的边际贡献均比教育更为明显。可能的原因是因病致贫是农村贫困的重要成因，据统计资料显示，截至2015年底，因病致贫返贫户占建档立卡贫困户的比例达到44.1%。因此，与教育相比，健康的减贫效果更为突出。该结论表明农村扶贫过程中，要注重不同人力资本要素间的结构关系，尤其是要加强健康人力资本的积累。

根据不同贫困标准下健康与教育人力资本的影响程度可知，随着贫困标准的提高，健康与教育的减贫效应也相应地有所增强。结合回归结果可以发现，与绝对贫困标准相比，相对贫困标准下劳动力健康评价均值的边际效应从7.1%提高到12.4%；劳均受教育年限的边际效应从2.0%提升至2.8%。即贫困线大幅提高后，健康与教育降低农户贫困发生概率的边际作用水平均有所提高。根据人力资本新增长理论认为，当贫困线较低时，贫困户主要以极端贫困或绝对贫困类型为主，此类贫困户的人力资本存量较低且积累能力偏弱，对先进知识经验或技术的接受能力较差，劳动力的生产率和其他要素投入的产出效率难以得到有效提高，收入增长也相对缓慢；当贫困线提高后，贫困群体的整体人力资本水平和积累能力均有明显改善，接受并运用先进知识经验或技术的能力相对较强，劳动生产效率和收入水平也可能得到提高。因此，健康与教育的减贫效应随着贫困标准的提高而增强。上述结论与程名望[32]的研究结果相一致，本研究结果进一步表明，健康与教育人力资本均能降低农户发生贫困的可能性，并且不同人力资本要素的减贫效应存在差异，健康的减贫作用显著大于教育。

此外，控制变量的估计结果显示，在给定的显著性水平下家庭层面的人口抚养比变量、村级层面的距县城距离、外出打工比例、人均纯收入变量均显著影响农村家庭的贫困状况。具体而言，不同的贫困标准下，家庭人口抚养比均在1%的显著性水平下正向作用于农户贫困，表明家庭抚养负担越大，农户越有可能陷入贫困；农户所在村庄到县城的距离与贫困状态呈正相关，可能原因是受到地理位置条件的限制，家庭区位偏远的农户获取资源的条件较为不便利，其发生贫困的可能性相对较大；村庄人口外出打工比例显著负向影响农户贫困，说明劳动力流动是农村减贫的重要途径；村人均纯收入水平在1%的显著性水平上对农户贫困产生负作用，表明所处村庄的集体经济实力越强，农户发生贫困的概率则相对较低。

3.3 稳健性检验分析

上述回归结果中农户的贫困状况是采用家庭人均纯收入与贫困标准的比较进行判断，在考虑到家庭人员结构对总体福利水平的影响后，采用OECD等值规模法调整家庭的人均纯收入，重新判断绝对贫困和相对贫困标准下样本家庭户的贫困状况，进而检验上述研究结论的稳健性，分析结果详见表4。

表4 的分析结果表明，在对家庭收入进行等值规模调整后，健康与教育人力资本对农户贫困的作用方向及其显著性均发生没有变化。同时，在不同的贫困标准下，健康对降低农户贫困发生率的边际贡献仍显著大于教育；且随着贫困标准的提高，健康与教育的减贫效应均有所增加。绝对贫困标准和相对贫困标准下，劳动力健康评价均值每提高一个单位，农户发生贫困的概率显著降低5.2%和8.1%；劳均受教育年限每增加一个单位，农户发生贫困的概率显著降低1.2%和1.9%。由此可见，前文的实证研究结果具有较强的稳健性。

表4 基于OECD 等值规模调整的稳健性检验Table 4 Robust test based on the adjustment of OECD equivalent scale

3.4 人力资本通过非农就业影响农村居民贫困的中介效应分析

在检验健康、教育人力资本减贫效应的基础上，运用中介效应检验方法识别非农就业的作用状况，估计结果见表5。健康对非农就业水平具有显著的正向影响，同时加入健康、非农就业水平变量后，无论是按照绝对贫困标准还是相对贫困标准，二者均在1%的显著性水平上负向作用于农户贫困。根据中介效应的判断标准可知，在健康影响农村居民贫困的过程中存在非农就业的中介效应，同时由于健康水平的提高有助于降低农户发生贫困的概率，表明中介效应是负向的。可能的原因是，健康是劳动力参与非农就业的基本条件，健康水平越高，非农就业的机会和收入越高，农户发生贫困的可能性也会有所削弱。同理可以得出，在教育影响农户贫困的过程中，非农就业水平也同样起到了中介作用。综上所述，健康和教育所体现的人力资本会通过影响非农就业水平进而作用于农户贫困状况。

表5 非农就业的中介效应检验Table 5 Intermediary effect test of non-farm employment

4 结论与建议

4.1 结论

解决好贫困问题事关人民福祉，从根本上推动农村贫困人口全面脱贫是实现我国社会经济平稳健康发展的底线任务。研究表明，无论是绝对贫困标准还是相对贫困标准下，健康和教育所体现的人力资本均具有显著的减贫效应，且健康人力资本的减贫效应均明显高于教育人力资本，说明农村减贫过程中需注重基础人力资本要素的培养与提升，尤其是健康人力资本的积累。同时，与绝对贫困相比，健康与教育人力资本均更有利于农户摆脱相对贫困状况，这在一定程度上说明由于发展能力的差异性，人力资本对不同农户贫困的缓解效应不同，因此针对绝对贫困户还应实施更强有力的扶贫策略。

此外，非农就业水平在健康与教育人力资本缓解贫困状况中发挥着中介变量的作用，反映出非农就业是农村减贫的重要作用途径，应进一步促进和引导农村劳动力的合理流动，增加贫困群体的非农就业机会。

4.2 建议

1）应持续推进各级各类公共服务的均等化，增强贫困人口积累基础性人力资本的能力。健康公共服务方面，完善医疗基础设施建设，提高基层医疗服务质量；健全多层次的医疗健康保障体系，全面降低贫困家庭的医疗负担；推进农村贫困家庭基本健康服务，动态跟踪并切实提高健康风险防范能力。教育公共服务方面，结合不同类型贫困家庭教育需求的差异化，制定并实施覆盖教育全过程的专项扶持规划，保障贫困家庭学生获得各层次教育的机会。同时，适当加大优质教育资源向贫困群体的倾斜力度，提高教育培养质量。

2）综合运用多元化配套措施，合理引导并提升农村劳动力的非农就业质量。首先，完善城市流动人口的管理与服务制度，改善农村转移劳动力的城镇就业与生活空间，从而推动其市民化进程；其次，发挥基层平台的公共就业服务功能，加强对贫困劳动力的技能培训和就业指导，提高非农就业的竞争力，增强劳务输出的组织化程度，降低非农就业风险；此外，深入推进特惠性的扶贫劳务协作，拓宽贫困人口的非农就业渠道；最后，应充分利用特色资源优势，促进农村产业的多样化发展，带动贫困劳动力的当地充分就业。

致谢：感谢北京大学中国社会科学调查中心主持的“中国家庭追踪调查”项目为本研究的开展提供了数据支持。