陈忠文

(衡阳师范学院 经济与管理学院，湖南 衡阳 421002)



精准识贫视阈下农村贫困的交易成本成因分析
——基于258户农户调查的logistic回归模型

陈忠文

(衡阳师范学院 经济与管理学院，湖南 衡阳 421002)

从交易特征的三个维度(资产专用性、交易频率、交易的不确定性)出发，结合市场交易地位和家庭个性特征，根据258户农户的入户调查结果，采用logistic回归模型，对交易成本与农户贫困发生的概率之间的关系进行回归，回归结果显示高交易成本与高贫困发生率显著相关，降低农户参与市场竞争的交易成本，将有助于精准识别贫困农户并有针对性地开展精准帮扶工作。

精准识贫；贫困成因；交易成本；logistic回归

2015年6月，习近平考察贵州期间正式提出了“精准扶贫”的六个精准要求，即“扶持对象要精准、项目安排要精准、资金使用要精准、措施到位要精准、因村派人要精准、脱贫成效要精准”，精准扶贫成为中国农村扶贫开发工作的基本方略。“扶持对象要精准”要求精准地识别贫困对象，精准识贫是实施“精准扶贫”的前提和逻辑起点，识别扶持对象的精准程度将直接影响着精准扶贫的成效。

精准识贫包含两项重要工作，一项是根据贫困程度对贫困人口进行精准建档立卡管理，另一项则是精准找出致贫原因(汪三贵、刘未，2016)[1]40-44。

在全省总指标控制下，地处湘南的衡阳市确定了1个省级贫困县和395个省级贫困村。截至2015年11月，通过基层民主评议和建档立卡，衡阳市建档立卡贫困户151 351户，贫困人口463 630人。

找出致贫的精准原因则是精准脱贫的必要条件。关于农村贫困人口的致贫因素，已从制度层面、经济层面、社会和文化层面等多个层面进行了探究，并取得了一定的共识。Townsend(1993)从制度视角探索了贫困的成因，认为制度方面对贫困主体的歧视、缺失或失误等方面造成的人为不公是贫困的根本原因[2]43。刘明宇(2004)[3]53-57,赵玉亮、邓宏图(2009)[4]17-29等学者也认为，中国农村贫困从某种程度上说就是制度上的贫困。Robert Simon(1947)的“小农有限理性”理论从经济视角解释了贫困的原因，认为偏远地区远离信息流通中心，信息、时间等方面的闭塞给决策带来了很大的障碍，搜寻信息成本超过了忍受极限时，人们最终将放弃最优方案而选择相对较为满意的决策方案[5]78-105。傅晨、狄瑞珍(2000)认为，扶贫中少数贫困家庭表现出来的“败德行为”就是典型的小农有限理性行为[6]39-42。王成新(2003)[7]326-330、艾沙江·艾力(2007)[8]404-408等学者也证明信息和时间上存在的障碍使得部分家庭陷入贫困。马尔萨斯(1798)用“人口法则”从人口社会学角度探索了贫困成因，认为人口法则会必然导致贫困[9]24-56。赵文甫(2007)[10]51-53、殷洁(2008)[11]631-635等认为贫困农村在人口繁衍上缺乏自我控制，人口超速增长使部分农村可持续发展受阻而陷入贫困。这些研究成果为农村贫困的成因提供了某一因素的解释，但同时也忽略了诸因素在农村贫困发生过程中所施加的综合效应，诸多单一的致贫因素是通过农民参与市场竞争时的市场交易绩效进而影响到农民的实际收入。这些研究在方法上多以规范研究方式描述贫困现象来解释贫困原因，通过对农民参与市场交易过程的实证分析来解释农村贫困的文献不多。

本文将运用Willamson的交易费用分析范式，以交易的三个基本维度(资产专用性、不确定性和交易频率)为逻辑起点，剖析农民市场交易参与过程中的交易成本特征，探讨交易成本在农村贫困形成过程中的影响效果。

一、交易特性、交易成本与贫困：分析维度及其假设

Willamson(1985)在其经典著作《资本主义经济制度》中提出了描述交易的三个基本维度——资产专用性、交易频率和不确定性。Willamson认为，由于企业主体固有的机会主义倾向和有限理性，企业主体营运的资产具有不同的资产专用性，也就对应着不同的市场交易费用或成本，进而产生不同的交易效益。所以可以比较市场交易过程中表现的交易特性三个基本维度来间接比较交易成本，进而比较交易中获得的效益[12]79-95。

借鉴Willamson提供的交易维度观点，如果将研究视角从企业层面延伸到农户层面，应该可以得出相近的观点：农户参与市场交易所运用的资产其专用性程度不同也就对应着不同的交易成本，进而对应着不同的市场交易效益——农民收入。

基于以上思路，本文从交易特征、交易主体地位、农户家庭个体特征等三个方面来设计农户参与市场交易时的交易费用间接量化指标体系，然后提出若干研究假设，并通过农户入户调查对假设进行实证检验。

假设一：资产专用性与农户贫困正相关：资产专用性越高的农户，越容易陷入贫困。

假设二：交易频率与农户贫困负相关：生产项目的交易频率越低(生产周期越长)越容易陷入贫困。

假设三：交易不确定性与农户贫困正相关：农户面临的市场交易不确定性越强越容易陷入贫困。

假设四：交易主体不对等程度与农户贫困正相关：交易主体地位越不对等越容易陷入贫困。

假设五：家庭及成员个体特征会显著影响农户贫困程度：农户劳动力的平均受教育程度、农户家庭劳动力年均劳务输出时间、农户主要成员的风险意识强度与农户贫困负相关

二、抽样、数据及变量

(一)抽样、数据来源

本文研究所涉及的样本及数据来源于衡阳市政协及九三学社衡阳市委部分社员在2016年7月至8月对衡阳市祁东县(湖南省扶贫开发工作省级重点县)、衡南县、衡东县3个县的农户调查。为了保证调查的典型性和代表性，入户调查涉及的样本采用了分层多阶段随机抽样模式，样本点覆盖了上述3个县。祁东县随机抽取了6个乡镇，衡南、衡东2个县随机抽取了4个乡镇，以每一乡镇建档立卡的贫困农户为贫困样本，从中随机抽取10户家庭，再从非建档立卡的农户中随机抽取10户作为调查对比样本。本次共调查了280户农户，收回有效问卷为258份，有效率为92.1%。

(二)变量选择与数据描述

本文以分类变量——农户贫困与否(是否为建档立卡的贫困家庭)——作为被解释变量，解释变量为3组，包括农户交易特征、市场交易地位以及农户家庭个体特征，每一个变量组之下再选择可直接测量或观察的变量进行详细描述。

所选取变量的涵义、各个变量的描述性统计特征以及变量对被解释变量的预期影响程度如表1所示。

三、实证检验及分析

(一)模型设计

本文主要探索导致农户陷入贫困的原因，从所调查县扶贫办贫困人口建档立卡信息系统可知所调查农户是否为贫困家庭。被解释变量“贫困是否发生”为二元离散型分类变量(如果Y=1，则表示发生贫困；如果Y=0，则表示没有发生贫困)。这种情况并不满足正态分布，所以不适用OLS或者WOLS等多元线性回归方法。对于贫困是否发生这种分类变量，Binary Logistic回归是最为适合的回归方法。因为Binary Logistic回归不是直接分析解释变量与被解释变量之间的相关关系，而是对Y=1的发生概率P(发生贫困的概率)建模进行讨论。如果将被调查的农户家庭陷入贫困的条件概率标注为p(yi=1/xi)=pi，那么就可以建立Binary Logistic回归模型：

(1)

(1)式中的pi表示被调查的第i个农户家庭陷入贫困的可能性，可以用一个由解释变量xi构成的非线性方程来表示，其中，系数α和β分别表示回归截距和回归参数。将(1)式所示的非线性方程转换为线性方程，这样，第i个农户未发生贫困的条件概率就可以表示为：

(2)

接下来，第i个农户家庭贫困发生的概率与贫困未发生的概率的比值可以用表示为：

(3)

该比值被称之为第i个农户家庭的贫困发生比(贫困odds)。由方程(2)、(3)可以推断：贫困odds的值域一定是无上限的正数，对(3式)两边取自然对数就可以将非线性方程转换为线性方程：

(4)

如果解释变量有k个，(4)式可以扩展如下：

(5)

在(5)式中，pi=(yi/x1i,x2i,x3i,…,xki)为第i个农户陷入贫困的概率(给定系列解释变量)。

如果能够获得258个调查样本分别对应的解释变量x1,x2,x3,…,x13的样本值，并同时参照样本是否陷入贫困的样本值，借助这两组样本值，被调查农户家庭陷入贫困的概率以及贫困发生比也得以确定下来。

(二)Binary Logistic回归模型评价与检验

采用SPSS18.0统计软件进行Binary Logistic回归分析，回归结果如表2、表3和表4所示：

表2 模型摘要

表3 Hosmer and Lemeshow 检验

1.模型的拟合优度分析

从表2所示的模型摘要可知，-2 Log likelihood值为122.034，Cox & Snell R Square决定系数为0.725，Nagelkerke R Square决定系数为0.944；表3所示的Hosmer and Lemeshow 检验显示Chi-square值为4.236，p值为0.864，说明有预测概率的期望概率频数与所观察的频数二者之间无统计学意义的差异，模型具有较好的拟合度。

2.模型系数的全局性检验

从表4的Omnibus 检验可知，三种检验具有相同的结果，意味着所选择的解释变量中至少有一个具有统计学意义。当所选择全部的13个解释变量嵌入回归模型后，表5所示的检验结果显示，Scorex2=681.00，由此可以判断：模型系数在进行全局性检验时，具有显著的统计学意义。

表4 模型系数的Omnibus 检验

(三)Binary Logistic回归系数的检验

1.单因素变量分析结果

表5所示为模型变量的单因素分析，从检验结果看，在显著性水平α=0.05下，模型中有10个解释变量(x1、x2、x3、x5、x6、x7、x10、x11、x12、x13)与被解释变量Y之间存在统计学意义的相关；另3个解释变量(x4、x8、x9)与被解释变量之间不存在统计学意义的相关。

表5 模型中的变量

表6 模型中的变量

2. Binary Logistic回归系数的检验

本文采用Wald检验进行Binary Logistic回归系数的显著性程度。当不变的自由度(等于1)条件下，α=0.05的显著性水平时Chi-square临界值为3.841，从表6的模型分析表中，11个解释变量(x1、x2、x3、x4、x5、x6、x7、x10、x11、x12、x13)对应的Chi-square值均大于3.841，通过了显著性检验，而x8、x9这2个解释变量对应的Chi-square值则小于3.841，因此，这2个解释变量未能通过显著性检验。

(四)Binary Logistic回归系数解释

在α=0.05的显著性水平之下，表6给出了回归结果，得到Binary Logistic回归方程：

ln[p/(1-p)]=-8.943-1.420x1-1.132x2+

1.455x3+0.835x4-0.984x5-0.732x6

+3.228x7+3.542x10-0.681x11-1.566x12

-2.128x13

以上方程对回归系数的解释如下：

1. 交易特征对农村家庭贫困发生与否产生的影响

农户参与市场交易过程中3个有关“资产专用性”的交易特征变量x1、x2、x3会显著影响农户贫困是否发生。其中，x1(物资资产专用性)越大，即农户家中的农资投入越难转移到非农领域，则贫困odds越大，转移的困难程度每增加一个单位，则贫困odds将增大1.420个单位；x2(人力资本专用性)越高，即农户务农经验和技术转移到非农领域越困难，则农户陷入贫困的可能性越大，困难程度每增加一个单位，则贫困odds将增加1.132个单位；x3(地理专用性)越高，即离县城中心越远，则难以受到当地经济中心的对外扩散作用，农户陷入贫困的可能性也就相对较大，距离每增加一个单位，所调查村庄农户贫困odds将增加1.455个单位。

x4、x5这2个有关“交易频率”的交易特征变量对农户发生贫困的可能性施加的影响是一正一负，变量x4(交易后催款次数)越多，交易受损的可能性也就越大，x4每增加一个单位，则所调查农户的贫困oddsv指数增幅为0.835个单位。变量x5(农业项目产出周期)对贫困发生可能性的影响是负向的，农业项目产出周期每递进一个层次，农户贫困odds指数降低0.984个单位。

3个有关“交易不确定性”的交易特征变量中，变量x6、x7对农户贫困发生的可能性影响显著，变量x8则影响不显著。其中，变量x6(信息获取渠道多寡)对农户贫困发生的可能性影响方向为负向，影响效果表现为：农户获取交易信息的渠道每增多一个单位则农户贫困odds指数将减少0.732个单位；变量x7(农产品价格知晓程度)对农户贫困发生的可能性影响方向为正向，影响效果表现为：农户价格知晓的每增加一个困难单位则农户贫困odds指数将增加3.228个单位。

2. 参与市场交易过程中的相对市场地位对农户发生贫困可能性的影响

两个相对市场交易地位变量中，x10(农产品价格决定方式)正向影响农户贫困发生可能性，x9(买方对农产品的挑剔程度)则影响不显著。变量x10对贫困发生可能性的影响效果表现为：产品定价的主动权向买方每倾斜一个单位，则农户贫困odds指数增幅为3.542个单位。

3.农户家庭个体特征对农户发生贫困可能性的影响

x11、x12、x13这3个农户家庭个体特征变量都会影响农户贫困发生可能性。其中，x11(家庭劳动力文化程度)负向影响农户贫困发生可能性，影响效果为：家庭劳动力受教育平均程度每上升一个层次，贫困odds指数将改善0.681个单位；x12(家庭劳动力劳务输出时间)负向影响农户贫困发生可能性，家庭劳动力年均劳务输出时间每增加一个层次，贫困odds指数改善1.566个单位；x13(户主的风险意识)负向影响农户贫困发生的可能性，户主的风险意识每上升一个层次，农户贫困odds指数改善2.128个单位，户主越偏好风险，则在整体稳定的市场竞争中能够抓住好运气的可能性也就越大，因此增加市场交易效益的可能性也就越大，发生贫困的可能性也就越小。

四、 结论与讨论

本文从精准识贫的视角入手，以农村入户调查的方式收集了258户农户资料，借助logistic回归分析方法，对其中可能导致发生贫困的变量进行了分析。

从回归情况可以发现，农户参与市场交易时的交易特征、交易主体相对地位的强弱对比、农户家庭个体特征等因素都会不同程度地影响农户发生贫困的可能性。

第一，交易的3个基本维度(资产专用性、交易频率、不确定性)会影响农户发生贫困的可能性。物资资本、人力资本、地理位置等方面表现出来的资产专用性越明显，农户发生贫困的可能性就越大。假设一、假设二和假设三得以验证。

第二，在市场交易过程中，市场交易主体相对地位强弱对比会影响农户贫困发生的可能性。在相对地位越弱的农户，则交易中本该属于农户的生产者剩余越容易被剥夺，交易的最终收益就相对越少，农户贫困的可能性就越大。假设四得以验证。

第三，有关家庭个体特征的因素也会影响农户贫困发生的可能性。对农户发生贫困的概率也会产生影响。劳动力受教育程度越低、劳务输出时间越短，户主的风险偏好越弱，那么农户贫困发生的可能性也越大，假设五得以验证。

以上结论显示：参与市场交易过程中的交易成本会显著影响农户贫困发生的可能性。交易越大，贫困发生的可能性也越大。这个结论说明交易成本在农村贫困形成机理中起到了明显的逻辑作用。

从交易成本角度分析和探究农村贫困的形成原因，对新时期精准扶贫政策的制定和实施有一定的借鉴作用。从交易成本入手，深入分析交易成本对农村家庭参与市场交易的影响，做到精准识贫，在精准识贫之后，根据交易成本的表现方式，提出针对性降低交易成本的措施，才能有的放矢地完成后续的精准帮扶工作。

[1] 汪三贵,刘未. “六个精准”是精准扶贫的本质要求[J].毛泽东邓小平理论研究，2016(1).

[2] Townsend. The International Analysis of Poverty[M]. New York: Havester Wheat Sheaf Press,1993.

[3] 刘明宇.中国的经济增长、贫困减少与政策选择[J].农业经济问题，2004(2).

[4] 赵玉亮，邓宏图. 制度与贫困：以中国农村贫困的制度成因为例[J]. 经济科学，2009(1).

[5] [美]赫伯特.A.西蒙.( Robert Simon) 管理行为——管理组织决策过程的研究[M].北京：北京经济学院出版社，1988.

[6] 傅晨,狄瑞珍.贫困农户行为研究[J].中国农村观察,2000(2).

[7] 王新成，王格芳. 我国农村新的致贫因素与根治对策[J]. 农业现代化研究，2003(9).

[8] 艾沙江·艾力.新疆贫困地区经济发展因素综合分析[J].经济地理,2007(5) .

[9] [英]马尔萨斯(Malthus). 人口原理[M]. 北京：商务印书馆，1992.

[10] 赵文甫.贫困山区农村经济发展缓慢的原因及对策[J].农村经济,2007(10).

[11] 殷洁，章京祥. 贫困循环理论与三峡库区经济发展态势[J]. 经济地理，2008(7).

[12] Williamson O.E. The Economic Institutions of Capitalism[M]. New York: FreesPress,1985.

(编校 周远成)

Analysis on Transaction Cost Factor about the Cause of Poverty in Rural Area under the View of Accurate Discrimination——Based on Logistic Regression Model about the Investigation of 258 Peasant Households in Hengyang City

CHENZhong-wen

(College of Economics and Management,Hengyang Normal University,Hengyang Hunan 421002,China)

Starting from the three dimension of transaction characteristics (capital specificity,transaction frequency,transaction uncertainty),combining the market transaction status and personal characteristics of household,based on the investigation of 258 peasant households,using the logistic regression model,this article regresses the relationship between the transaction cost and probability on farmer poverty. The article draws a conclusion that high transaction cost is remarkably relevant to the occurrence rate of peasant households. So,if the transaction cost can be effectively reduced when peasant households participate in market competition,it would help to discriminate poor peasant households more accurately and carry out work to help them more contrapuntally.

accurate discrimination; cause of poverty; transaction cost; logistic regression

2016-08-10

国家社会科学基金项目“农业生态价值评估与多功能视阈下农业发展路径依赖解锁研究”(13CJY086)；湖南省教育厅高校科研计划重点项目“国家级战略下湘南三市承接产业转移的利益冲突与协调研究”(13A008)；衡阳师范学院博士启动基金项目“湖南省实施创新驱动发展战略研究”。

陈忠文(1972—)，男，湖南株洲人，博士，副教授，从事区域经济研究。

F325.7

A

1673-0313(2016)05-0047-06