摘要：插花地区贫困发生的局部性、分散性、相对性，决定了精准扶贫的必要性和紧迫性。在精准扶贫视阈下，对贫困户生计状况的识别是前提，典型案例调查结果显示，插花地区贫困户脱贫面临严重的生计资本瓶颈。实证研究表明，自然资本、物质资本对贫困户生计行为选择的影响并不显著，人力资本、社会资本对发展型生计行为的影响较大，金融资本对保障型生计行为的影响较大。因此，必须因户因人施策，在对贫困户进行精准定位的基础上，有针对性地完善发展型生计和保障型生计支持政策，实现插花地区贫困户可持续生计。

关键词：精准扶贫；插花贫困；可持续生计

中图分类号：C913.7 文献标识码：A 文章编号：1003-854X（2017）07-0129-06

一、引言

改革开放以来，中国6亿多人成功脱贫，扶贫开发已经从以解决温饱为主要任务的阶段转入巩固温饱成果、加快脱贫致富、改善生态环境、提高发展能力、缩小发展差距的新阶段。中国反贫困历程经过了体制改革推动扶贫阶段（1978—1985年）、大规模开发式扶贫阶段（1986—1993年）、“八七”扶贫攻坚阶段（1994—2000年）、第二轮扶贫开发阶段（2001—2008年），目前正处于连片地区扶贫开发阶段（2011—2020年）。2014年初中央制定了精准扶贫战略，《关于创新机制扎实推进农村扶贫开发工作的意见》的出台奠定了精准扶贫作为新时期中国农村扶贫开发战略思想的地位。2015年11月中央扶贫开发工作会提出了“六个精准”和“五个一批”的精准扶贫脱贫基本方略，标志着扶贫方式从“大水漫灌”、“撒胡椒面”的粗放式扶贫向精准扶贫转变。

插花贫困是指贫困现象非成片分布而以点缀式分布。比如，湖北省现有贫困人口380万①，其中约60%的贫困人口分布于大别山区、武陵山区、秦巴山区和幕阜山区四大片区，剩下约40%的贫困人口插花分布在省内丘陵平原地带。湖北省插花贫困地区具有以下几个特征：一是点多面广。湖北省插花贫困地区建档立卡贫困村共有2379个，占全省4821个贫困村总数的49.3%。贫困户79.1万，占全省贫困户总数的41.3%。贫困总人口数为226.5万，占全省贫困人口的39.1%，占插花地区农村人口的8.7%。插花贫困地区主要分布在全省15个地市、59个县（市、区）、640个乡镇和13985个行政村内。二是老区范围大。全省83个老区县（市、区）中，52个为插花贫困地区，占62.7%；全省855个老区乡镇中，499个为插花贫困地区，占58.4%。三是致贫因素多维复杂。从插花贫困致贫原因分析看，因病、缺劳力、因残致贫的比例高于四大片区和全省。其中，因病致贫有56.6万户，占插花贫困总数的71.55%，比全省高出7.41个百分点。四是贫困发生率被平均数掩盖的问题比较突出。虽然插花地区贫困发生率仅为8.7%，但在全省59个插花县（市、区）中，兴山县、张湾区、茅箭区的贫困发生率高达44.76%、32.43%、31.90%，远高于四大片区26.31%的贫困发生率。在集中连片重点贫困地区的贫困状况得到明显缓解后，非国家级贫困县的插花地区的反贫工作也是国家扶贫开发工作的重要内容。精准扶贫处处贯穿着以人为本的发展理念，而关注贫困户生计状况与生计行为正是以人为本的生动体现。湖北省广水市杨寨镇陈村（化名）属于典型的插花式贫困村，该村的现状是中国现阶段插花贫困地区的一个缩影。

二、理论分析与文献回顾

生计（livelihood）指一个家庭为维持生存和发展所采取的获取基本物质资料的行动。1992年联合国环境和发展大会（UNCED）主张把稳定的生计作为消除贫困的主要目标。Scoones（1998）认为，个人选择不同生计策略依赖于其所拥有的有形资产和无形资产，他将资产细分为自然资本、金融资本、人力资本和社会资本，并将生计策略分为扩张型、集约化、多样化和迁移型四种类型。② 英国国际发展署（DFID）进一步将Scoones的金融资本细分为金融资本和物质资本，构建了可持续生计分析框架。在可持续生计分析框架中，农户处于脆弱性背景下，大的社会经济趋势、突然的冲击及周期性的变化等都作用于农户的生计。该框架从多角度分析贫困引起的原因，是许多国际组织和非政府机构对发展中国家进行经济资助和干预的指导性的发展规划工具，也是以人为中心的反贫方案的建设性工具。③ 在可持续生计分析框架下，生计资本、生计策略和生计结果能够充分刻画贫困户的生计状况，学者们研究认为经济、社会、资产等生计资本决定了农户的生计策略和生计结果④，生计结果又反作用于资本，影响资本的性质和状况。近年来，国内学者对贫困地区的农户生计开展了调查和研究⑤，認为农户生计是随生活环境的变化而动态变化的，这种变化就是生计转型的过程。

经历20世纪50—60年代以经济发展为中心的发展观和联合国倡导的“第一个发展十年”，发展中国家呈现“没有发展的经济增长”，可持续、以人为本的发展观随之提出，项目发展对象的“参与”开始备受重视，参与式发展通过在发展项目的实施者与接受者之间建立一个语言共同体而发挥了无可取代的优势⑥。参与式的扶贫政策体系正是紧扣这一优势，通过贫困人口的主动参与和能力的培养，促进贫困人口有效摆脱贫困，特别是缓解久扶不脱贫的局面⑦，有利于弥补以区域发展为主要手段的反贫困战略的缺限，并且也适应中国贫困人口不断减少、日益分散的趋势⑧。实施精准扶贫战略，必须以满足多元化的个人需求为目标，探索建立贫困户的全程参与机制。

从已有研究来看，国内外学者对生计资本类型、可持续生计内涵等的分析主要集中在连片贫困地区，对生计资本所包含的要素做具体分析主要针对普通农户，插花地区贫困户的生计状况和生计行为较少受到关注。现阶段，农业供给侧结构性改革不断深入、城镇化水平不断提高、农村产业融合不断加深，为农户实现适度规模经营、增加兼业或非农就业机会提供了可能。在精准扶贫视阈下，贫困户作为特殊群体，它们的外部环境和自身禀赋各异，本文在已有研究基础上，将五大资本细分为11个指标，并结合插花贫困地区的实际情况，将贫困户生计行为划分为两种，一种是以依靠自身努力和外部投入为主的发展型生计行为，另一种是以依靠社会保障和政策兜底为主的保障型生计行为，以此探讨每项生计资本对生计行为的影响，以期为插花贫困地区更好地开展精准扶贫提供依据。

三、可持续生计框架下插花地区贫困户的生计状况

广水市是湖北省插花贫困县市之一，杨寨镇陈村是广水市重点贫困村，也是全省精准扶贫的重点村。陈村面积6.25平方公里，耕地2220亩，总人口2396人，565户。全村主要收入来源于务工与务农，村集体收入为负，主要经营农作物为水稻、花生、玉米，无特色农业。村落布局缺乏规划，村容村貌较差，基础设施有待改善，只有一条通村主干道实施硬化，家庭入户道路均为泥土地，生活用水为自采地下水。2015年，该村建档立卡贫困户151户，贫困人口464人。课题组历时4个月，对全村151户建档立卡贫困户进行了深入走访和问卷调查，剔除回答模糊、前后矛盾等无效问卷13份，最终得到有效问卷138份，问卷有效率为91.4%。

（一）受访对象基本特征

从受访对象的性别分布来看，男性比例较大，达到了84%，且大部分为单身。原因大致可归纳为：第一，该村男女比例的基数不同，由于农村地区重男轻女、养儿防老等传统思想严重，选择性生育现象较为普遍，这也成为贫困的一个诱因。第二，贫困村女性有的外嫁到经济条件相对好的镇村，以变相移民的方式脱离贫困，有的组建新家庭，在一个完整健康的家庭构成情况下，劳动力相对充足，贫困的可能性会大大降低。

从受访对象的年龄分布来看，60岁以上的老人占比达到63%，60岁以下的人占比为37%，大多因无子女赡养、子女抚养负担过重、重大疾病、残疾等致贫。从历史角度来看，长期的城乡二元结构使得农村老年人个人积累少，导致晚年生活困难；从现实原因来说，目前经济发展落后，农村养老社会保障体系不健全；从自然因素来看，贫困户居住环境差，营养不够，老人抵御疾病能力低，发病率高。

从受访对象的贫困属性来看，主要分为两大类，一类是一般贫困户与低保贫困户，分别占整个调查对象的58.70%、7.97%。一般贫困户与低保贫困户都属于有劳动能力与劳动意愿的农户，但缺乏必要的经营能力或就业技能。另一类为低保户和五保户，分别占整个调查对象的13.04%、20.29%。他们由于失去劳动能力，生活困难，主要依赖社会救助。

从受访对象的致贫原因来看，第一大类致贫原因是自身条件障碍，因病致贫和缺劳动力现象较为突出，分别占44.93%和15.94%。第二大类致贫原因是自身能力障碍，主要表现为因学致贫、缺少技术、自身发展动力不足，分别占5.80%、5.07%和13.04%。第三大类致贫原因是外部投入障碍，主要表现为缺少土地、技术、项目、资金等持续生计发展的有效积累。

（二）可持续生计框架

DFID的可持续生计框架由脆弱性、生计资本、结构和制度的转变、生计策略和生计结果五个部分组成（如图1所示）。其中，冲击、趋势及季节性等脆弱性背景对生计资本的影响具有两面性，既可以创造资本也可以毁坏资本；生计资本的拥有程度、不同的资产组合能够达到收入提高、福利增加、脆弱性降低、食物安全改善、资产利用优化等生计结果；政府投资的基础设施建设、技术革新，以及制度建设等结构和制度的转变能够创造资本。

在五大类生计资本中，自然资本泛指有利于生计的资源流和服务，如耕地、水资源等，贫困户生计的资源依赖性普遍很强。人力资本是人们追求不同生计目标的技能，包括知识、技术、能力和健康状况等。社会资本指的是人们在追求生计目标的过程中所利用的社会资源，包括微观层面的社会关系网络、中观层面的社会结构资源和宏观层面的制度实施环境。物质资本指的是用以维持生计的基本生产资料和基础设施。金融资本是人们为了达到生计目标所需要的积累和流动资金，包括现金收入、储蓄、贷款、政府补贴等。

（三）案例村贫困户生计资产状况

1. 自然资本匮乏。受自然条件、交通因素约束，陈村农业生产条件恶劣，防洪除涝能力较弱，大部分农田有效灌溉存在困难。贫困户的思想保守，安于现状，极易遇灾返贫。调查发现，陈村贫困户经营规模小、细碎化程度高，人均耕地仅为0.5亩左右，单个农户使用机械耕作、开展技术更新的成本较高，阻碍了农业机械化、农业技术的推广。由于机制约束大、项目支撑少，陈村特色产业发展不足、种植效益低下，导致贫困户很难通过联营联产、集中机械耕种等实现自我发展，不仅影响了土地资源的充分利用，也影响了整体规模效应的发挥。

2. 人力资本堪忧。插花地区贫困户往往由于缺少劳动力无法进行正常生产，缺少技术难以实现转移就业。调查显示，陈村贫困户家庭人口规模主要集中在4人以下，所占比重为80%。近半数贫困户家庭劳动力缺乏，占到了42%。分析表明，插花地區贫困户家中拥有劳动力的情况和贫困发生率呈现明显的负相关关系。

知识是改变贫困状况的良方，然而在陈村贫困户中，文盲和只接受过小学教育的分别占28.99%和26.81%，受过高中及以上教育的仅为12.32%。课题组在走访过程中发现，很多贫困户连书写自己的名字都存在困难。

3. 社会资本缺失。插花地区村级债务重、收入途径少、发展能力匮乏，不能有效支撑贫困户脱贫。由于社会保障体系不健全，贫困户因病返贫现象突出，有的外出务工人员从事高危作业因伤致残，加上法律维权意识差、维权难，极易陷入贫困。调查发现，在问卷“是否参加了农民专业合作社”一栏，只有16.67%的贫困户选择“是”。通过访谈我们了解到，贫困户加入农民专业合作社很多是有名无实，在农作物耕种收和农产品产供销的服务方面并未带来实质性改变。

尽管近50%的贫困户知道精准扶贫的存在，在问卷“是否作为村民代表或推选村民代表参与项目的决策、监督、检查等相关实施活动”一栏，近30%的贫困户回答“是”，但在精准扶贫项目的知晓程度上，90%的贫困户选择“不太清楚”或“完全不知道”。这说明插花贫困地区精准扶贫的参与度不高，可能的原因有二，一是贫困户家庭成员或外出打工或疾病缠身，无心无力关注精准扶贫的对象识别、需求评估、项目选择、项目实施等工作；二是精准扶贫政策实施在程序上渐趋规范，但对政策的宣传、解读、执行不到位，实施的实际效果并不理想。

4. 物质资本极少。陈村生活环境恶劣，基础设施不完善，出行难、饮水难、用电难现象较为普遍，部分地区水源来自沟渠、地下水或雨水，导致各种传染性疾病及恶性疾病的发病率居高不下。部分灌溉排水设施已修建50年以上，排灌效率低下且经常修理维护，产生高额费用。从调查数据来看，陈村贫困户水、电、路、气、房等基础设施状况极差。在水利灌溉上，贫困户搭便车行为较为普遍，课题组在实地调查中了解到，村委会在组织修建二级水泵的过程中遇到了较大阻力，大部分贫困村民持消极态度。

陈村饮水困难户达到31.88%，无安全饮水户为15.22%；未通生活用电户仍有8.7%，半数以上（52.9%）的贫困户未通广播电视；12.32%的贫困户居住的房屋是危房；能源消耗主要以传统的柴草为主，比例达到92.75%，使用干畜粪、煤炭和清洁能源的户数基本为零。

5. 金融资本不足。陈村贫困户家庭年收入在各阶段收入的分布相对均匀，但60%以上的贫困户人均年收入低于2015年的贫困标准3028元，贫困程度深。由于陈村贫困户种类多样、致贫原因复杂，单纯通过“撒胡椒面”式地发放扶贫资金的“输血”方式，并不能从根本上解决贫困问题。

金融支持贫困地区发展与形成金融扶贫投入——扶贫地区经济增长——金融资产保值增值——金融资源再投入的良性循环机制还有一定距离。商业银行、政策性银行、小额信贷、保险、担保、产业发展基金等尚未形成合理有效的分工合作。贫困地区金融资源集聚能力弱，仅凭内生力量难以走上可持续发展之路。现行农村金融服务难以覆盖更多的贫困群体，产品和服务方式与贫困地区的金融需求存在一定错位。调查显示，陈村138户贫困户只有极少数获得过小额度、短期性的金融支持，大部分贫困户被金融机构拒之门外。

就政府补贴的情况看，陈村31.88%的贫困户未获得农业补贴，仅9.42%的贫困户获得了600元及以上的农业补贴，58.7%的贫困户获得的农业补贴低于600元，可谓杯水车薪。陈村五保户供养标准较低（2260元/年），与宜昌市秭归县（3200元/年）、长阳县（3030元/年）等国家级贫困县差距较大。

四、插花地区贫困户生计资本对生计行为的影响分析

（一）模型构建

二元logistic模型作为最简单的离散因变量模型，因变量为定性数据，并且只有两种状态，常用0和1来表示。公式表示为：

其中，xi为生计资本具体测量指标值，α为截距项，β表示影响因素的回归系数。

综合考虑家庭结构、就业结构、致贫原因、政策期望等，将贫困户生计行为归纳为两类：一类是发展型生计行为，通过教育培训的开展、贫困户积极性的调动、扶贫资金的投入、社会力量的参与等实施精准扶贫；另一类是保障型生计行为，主要依赖于社会保障和政策兜底来实现脱贫。因此，在二元logistic模型中，将插花地区贫困户生计行为因变量的取值设定为1和0，采取发展型生计行为的92户贫困户赋值为1，采取保障型生计行为的46户贫困户赋值为0。

（二）主要变量

贫困户生计资本状况及变化可能导致农户生计行为的变化，因此，以五类资本的11个指标作为回归自变量。采用贫困户耕地面积、有效灌溉面积两项指标来衡量自然资本，贫困户家庭劳动力占比、户主受教育年限两项指标来衡量人力资本，贫困户离村主干道距离、住房面积两项指标来衡量物质资本，贫困户是否参加农民专业合作社和是否参与项目决策、监督、检查等活动两项指标来衡量社会资本，现金收入、有无借贷款、有无补贴三项指标来衡量金融资本。各变量取值说明及描述性统计如表1所示。

（三）结果分析

利用SPSS对指标进行无量纲化处理后进行二元logistic回归分析，回归结果见表2、表3和表4。

由表2可以看出，卡方统计量为6.917，小于临界值15.507，并且Sig.=0.546>0.05，说明模型能够很好地拟合整体。

由表3可以看出：观测值和期望值几乎是接近的，不存在很大差异，说明模型拟合效果比较理想，印证了Hosmer和Lemeshow检验中的结果。

从实证结果（参见表4），能够得到以下三个结论：

1. 自然资本、物质资本对插花地区贫困户生计行为的选择并没有显著影响。这与插花贫困地区的地缘、资源、经济、社会环境密切相关。插花贫困地区基础薄、产业弱、特色差，与民间社会资本的逐利性投向不相適应。中央的扶贫资金主要流向重点贫困县市，插花贫困地区在扶贫的投入上十分有限。不仅如此，2005年国家还取消了以工代赈资金对插花贫困地区的资金投入。湖北省级财政虽然有2亿元资金安排，但由于贫困人口基数大，插花贫困村的资金占比非常低，插花地区县级财政预算并未安排专项资金。

2. 人力资本、社会资本对发展型生计行为的影响较大。插花地区贫困户“家庭劳动力数量占家庭人口数量之比”和“户主受教育年限”与发展型生计行为的选择具有显著正相关性，家庭劳动力数量越多、户主受教育年限越长，选择发展型生计行为的概率就越高。在插花贫困地区，“参加农民专业合作社”作为一项社会资本发挥了较大作用，贫困户参加农民专业合作社每增加一个单位，选择发展型生计行为的概率提高1.895。

3. 金融资本对保障型生计行为的影响较大。插花地区贫困户“有无借贷款”和“有无补贴”与保障型生计行为的选择具有显著正相关性。贫困户获得补贴的机会相对于获得借贷款的机会而言，对保障型生计行为的选择影响更显著。贫困户获得政府补贴的机会每增加一单位，实施保障型生计行为的概率提高1.315；贫困户获得借贷款的机会每增加一单位，实施保障型生计行为的概率提高1.027。值得注意的是，在“有无借贷款”指标值中，绝大部分借贷形式为私人借款，说明这类贫困户被排除在正规金融之外，由于现金收入匮乏、政府补贴太少，在保障型生计行为的选择中处于被动地位。

五、结语

本文以湖北省广水市杨寨镇陈村为典型代表，剖析了插花贫困地区的生计资本状况，分析表明：在资源、能力、要素、制度等多重约束下，插花贫困地区自然资本、人力资本、社会资本、物质资本、金融资本五类生计资本均较为匮乏，亟待通过脆弱环境的改善、生计资本的改善、政策和制度的改善，改变插花地区贫困户发展面临的内外部环境。实证结果表明：人力资本、社会资本对插花地区贫困户发展型生计行为的影响较大，家庭劳动力数量越多、户主受教育年限越长，选择发展型生计行为的概率就越高；金融资本对插花地区贫困户保障型生计行为的影响较大，贫困户获得补贴的机会相对于获得借贷款的机会而言，对保障型生计行为的选择影响更显著。在精准扶贫视阈下，必须因户因人施策，在对贫困户进行精准识别和精准定位的基础上，大力开展教育和智力扶贫，引导贫困户组建或加入农民专业合作社，不断加大政府对贫困户的补贴力度，充分发挥财政对金融资本的撬动作用，有针对性地提高插花贫困地区人力资本、社会资本和金融资本，改变对自然资本和物质资本的依赖性，不断完善插花地区贫困户发展型生计行为和保障型生计行为的支持政策，实现多样化生计和可持续生计。

注释：

① 2016年初，湖北开展建档立卡“回头望”数据清理工作，确定全省贫困人口为380万。

② I. Scoones， Sustainable Rural Livelihoods： A Framework for Analysis， IDS Working Paper， 1998.

③ 梁义成、李树茁：《中国农村可持续生计和发展研究——机遇微观经济学视角》，社会科学文献出版社2014年版。

④ Caroline O. N. Moser， The Asset Vulnerability Framework： Reassessing Urban Poverty Reduction Strategies， World Development， 1998， 26（1）， pp.1-19； F. Ellis， Rural Livelihoods and Diversity in Developing Countries， New York： Oxford University Press， 2000.

⑤ 杨云彦、赵锋：《可持續生计分析框架下农户生计资本的调查与分析——以南水北调（中线）工程库区为例》，《农业经济问题》2009年第3期；Wu Haitao， Ding

Shijun， Sushil Pandey， Tao Dayun， Assessing the Impact of Agricultural Technology Adoption on Farmers Well-being Using Propensity-score Matching Analysis in Rural China， Asian Economic Journal， 2012， 24（6）， pp.141-160；王娟、吴海涛、丁士军：《山区农户生计转型及其影响因素研究——以滇西南为例》，《中南财经政法大学学报》2014年第5期。

⑥ Glyn Williams， Evaluating Participatory Development： Tyranny， Power and （Re）politicization， Third World Quarterly， 2004， 25（3）， pp.557-578.

⑦ 杨小柳：《参与式扶贫的中国实践和学术反思——基于西南少数民族贫困地区的调查》，《思想战线》2010年第3期。

⑧ 汪力斌、周源熙：《参与式扶贫干预下的瞄准与偏离》，《农村经济》2010年第7期。

作者简介：彭玮，湖北省社会科学院农村经济研究所副所长、副研究员，湖北武汉，430077。

（责任编辑 刘龙伏）