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「365bet真人手机版」基于多维贫困测量的教育脱贫效应研究
作者:匿名2020-01-11 15:37:05

「365bet真人手机版」基于多维贫困测量的教育脱贫效应研究

365bet真人手机版,作者简介:沈华,电子科技大学公共管理学院,电子邮箱地址:shenhua1997@163.com;刘梅,电子科技大学公共管理学院,电子邮箱地址:mayee.lm@gmail.com。

内容提要:贫困是相对的,且可以从多个维度进行衡量,健康、生活水平和接受教育程度则是传统的贫困判定指标。本研究在修正了联合国开发署的mpi测度指标后,构建了包含健康、教育、生活水平和社会认同4个维度及15个指标的相对贫困测度指标体系。采用2015年cgss数据计算出浮动多维贫困阈值下,中国19个集中连片贫困覆盖省份的总体多维贫困指数。将贫困指数分解后,发现在所有阈值下多维贫困深度都大于21.96%,教育和社会认同维度对多维贫困指数的影响高于物质维度。而教育层次对多维贫困具有显著削减作用,其中义务教育的脱贫效应最大,高中教育成为消除多维贫困的转折点。

关 键词:多维贫困教育脱贫效应社会认同

标题注释:四川省社会科学“十三五”规划2018年度基地重大项目“信息化技术下的四川教育公共服务均衡发展研究”(sc18ezd010),成都市软科学重点项目“成都人才政策比较研究”(2017-rk00-00432-zf),四川省软科学项目“‘一带一路’倡议下西部人才集聚与区域创新研究”(m112017zr0092)。

一、引言

联合国千年发展目标中提出“消灭极端贫穷和饥饿”后,中国将“确保中国现行标准下农村贫困人口实现脱贫,贫困县全部摘帽”作为2020年脱贫的总体目标。中国在世界的减贫中发挥了巨大的作用。在1981-2012年间中国减少的贫困人口占全球减少贫困人口的71.82%(中国扶贫开发报告,2016);2017年末贫困发生率只有3.1%,比上年度下降1.4个百分点(国民经济和社会发展统计公报,2017)。在绝对贫困大幅减少甚至“零贫困”的趋势下,对于其他维度以及非货币性贫困的关注也越来越亟需(王小林,2009)。党的十九大报告强调“解决区域性整体贫困,做到脱真贫、真脱贫”。中国的减贫理念也向多维度转变:贫困人口退出以户为单位,主要衡量标准是该户年人均纯收入稳定,超过国家扶贫标准且吃穿不愁,义务教育、基本医疗和住房安全有保障(关于建立贫困退出机制的意见,2016)。2020年脱贫攻坚战结束后,新时代下中国的“贫困”内涵则需要新的定义。而扶贫政策要考虑人的能力资本和主观福利等因素,对现阶段相对单一且静态性的贫困测度方法以及评估指标提出了新的挑战。中国政府开始向经济物质维度以外发力,其中教育扶贫作为“十三五”规划一项关键性工程,希望通过教育资助和投入来改善贫困个体知识技能水平,促进素质提升实现脱贫,推动经济文化的发展。

在学者对贫困的研究中,“教育”因素总是伴随贫困出现(sen,2004;张彩云等,2016)。由于教育与劳动力市场和人力资本的重要关系,决定了它在多维贫困测量中是必不可少的一个要素。有学者认为公共教育投资在消除贫困上有一定效用,但是在缓解贫困深度上却相对不显著(林迪祥等,2016)。在越贴近生存和客观外显的贫困维度上,教育的促进作用越强(范小梅等,2018)。更高的受教育水平能够显著提高贫困个体进入更高层次职业领域的机会,并且与脱贫效应成显著正相关系(柳建平等,2018)。

在教育年限对于多维贫困的具体作用上,王小林等(2009)以5年学业为教育剥夺阈值,研究认为,在多维剥夺为1/8时,中国贫困发生率为85.6%,贫困剥夺份额为24%,多维贫困指数为0.205;当3/8多维贫困剥夺时,贫困发生率降为19.8%,贫困剥夺份额升高为43.9%,多维贫困指数降至0.087。而张全红等(2015)以家中最高受教育水平为小学或18岁及以上没完成6年教育为阈值,分别计算得到2000年、2006年和2011年受教育年限对多维贫困贡献率为33.07%、33.97%和39.70%;教育单维贫困率为66.78%、52.16%和25.29%,且长期贫困人口在受教育年限上处于贫困状态的时间比例最高,全国为90.41%。当以初中为教育年限剥夺阈值时,揭子平等(2016)以2014年湖北农户数据为基础得出教育对多维贫困贡献率为47.09%。而徐文奇等(2017)以家庭中15岁以上的家庭成员均未完成5年的学业为教育剥夺阈值,分别计算得到2010年、2012年和2014年的教育年限对多维贫困贡献率为34.47%、26.67%和28.73%;其中以2014年,多维贫困阈值分别为20%、30%及40%时,总体多维贫困发生率分别在12.93%、4.57%及1.23%上下浮动。

关于教育层次变化对于多维贫困的影响,高艳云(2012)以2012年数据得出家庭平均受教育年限增加1年,该家庭多维贫困发生的可能性会降低0.061,且家庭整体受教育水平的提升对多维贫困的影响比对收入贫困的影响更加明显。邹微等(2011)发现1991-2009年,小学、初中和高中的个人收益率在18-25岁达到生命周期中的最大值,随后出现持续下降趋势。而接受过高等教育的个人收益率随年龄逐渐增大最终维持在0.03-0.09。柳建平等(2018)则从劳动力受教育年限研究教育的脱贫作用,劳动力受教育年限增加1年,该家庭发生收入贫困的可能性下降0.038。具体来说,劳动力受教育程度为初中时,相对于农业,选择务工、个体类职业的概率比受教育程度为小学及以下时分别提高了56.2%、145.6%;当劳动力受教育程度为高中时,相对于农业,选择农业、务工、个体类职业的概率比受教育程度为小学及以下时分别提高了59.3%、175.9%和171.6%;当劳动力受教育程度为大专及以上时,则分别提高了124.2%、947.6%和1012.5%。随着受教育层次的不断提高,劳动者选择更高层次职业的概率更高,从而提升个体经济能力减少多维贫困。

多维贫困和教育理论的不断发展演化,为政府的反贫困政策提供了科学研究的依据。随着中国“2020规划”的推进,集中连片特困区成了中国打赢扶贫攻坚战的最后一座堡垒。很多学者投入到了集中连片特困区的实证研究上(叶初升等,2010),分别对秦巴山区、滇桂黔山区等进行了金融扶贫效率测度(黄琦、陶建平,2016)、市场参与下的多维贫困测度(张童朝等,2016)、风险与机会视角下多贫困维度时空结构特征(郑长德、单德朋,2016)。周常春等(2018)则基于云南省四大连片特困区家庭入户调查数据,从5个维度的13个指标,对云南省四大片区多维贫困状况进行了测度。孙鲁云和谭斌(2018)从自我发展能力剥夺的视角出发,采用a-f多维贫困测度方法测算了***和田地区多维贫困状况。

基于相关文献梳理,当前中国对于集中连片贫困区测度的研究已经产生了丰硕成果,但分析区域大多分布在武陵山区、秦巴山区、滇西边境及滇桂黔石漠化区。对于宏观的集中连片特困区的总体多维特征以及内部作用规则的研究仍然较少。其次,近年来研究方法以a-f测度方法为主要趋势,但在多维测度指标体系上多局限于健康、教育、生活水平等维度或是直接采用mpi(multidimensional poverty index)指标,而引入社会维度且将个体认知能力引入教育维度进行实际多维贫困测度的研究较少出现。部分研究也开始采用浮动阈值,但是几乎没有对浮动阈值变化与实际贫困指标性质的关系进行分析。中国11个集中连片特殊困难地区以及3个特殊扶持地区中,部分甚至全部覆盖了共计21个省份。这样的贫困覆盖截面与目前中国的显著减贫纵深成果形成了鲜明对比。因此本文将旨在采用修正后的mpi测度指标,详细剖析中国贫困区的综合多维贫困发生率、深度及多维贫困指数,并对mpi进行分解,重点研究教育层次对于多维贫困的作用规律以及脱贫效应。

二、研究方法

(一)a-f多维贫困测度方法

考虑数据可获得性与中国不同贫困地区的主客观特征,采用a-f测度方法。包括贫困的维度选择、各维度的贫困识别与剥夺状况、各维度贫困加总、各维度贫困分解四个步骤(王小林,2017;王小林、alkire,2009)。随后,引入贫困发生率h、贫困深度a和多维贫困指数m(k)三个指标(徐文奇等,2018)①。贫困发生率h为多维贫困个体总数q与样本总数n的比值,贫困深度a和多维贫困指数m(k)是alkire和foster(2008)在fgt方法(foster,et.al,1984)基础上提出的一种修正值。

来源: 社科院网站

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