一、引 言
贫困是世界性永恒的话题,几乎所有国际、国内和区域性开发机构都把降低贫困作为其终极目标(章元等,2013)。经过近50年的努力,中国的反贫困攻坚取得了显著成就,为世界反贫困事业增添了浓墨重彩的中国样本。但是由于发展起点低、人口基数大等原因,按照现行标准,国内仍有千万级的贫困人口,多数分布在拥有众多少数民族和地理地势环境较为恶劣的西部民族地区。中央屡次强调,2020年实现乡村贫困人口全面脱贫,解决区域性的整体贫困,无疑民族地区的乡村是重中之重。
众所周知,长期以来,民族地区贫困的强度和深度等一直没有得到根本性扭转,原因除了上述所提基础条件的限制外,另一重要方面的原因是民族地区的软件形态长期低端锁定。新时代,面对新矛盾和问题的不断衍生与变化,扶贫攻坚除了切实解决贫困群众的现实困难,为群众脱贫致富创造良好的客观条件外,同时更要深刻地认识到精神贫困是导致物质贫困的重要主观因素。精神与文化因素的作用和地位应该引起足够的重视。习近平强调:“扶贫要同扶智、扶志结合起来,智和志就是内力、内因,将教育作为脱贫致富的根本之策。”指出要把困难地区的教育搞上去,以阻断贫困的代际传递。近年来,各地据“智”作为,制定出台了一系列政策以强化乡村特别是贫困地区乡村的教育,如对乡村偏远地区执行教育经费倾斜政策、改善乡村教师待遇,提高贫困地区的师资水平等,旨在为贫困地区实现永久性脱贫提供教育支撑。
本研究将细致分析“扶智”即教育扶贫与民族地区乡村贫困的关系,主要探索体现在:第一,对民族地区乡村的贫困进行度量,并将总贫困分解为慢性贫困和暂时性贫困两种成分,考察其发展趋势;第二,深入教育自身内部,刻画不同教育层次和类型对民族地区乡村贫困影响的基本格局。这些验证和考察将进一步提高人们对教育扶贫的认识,对强化顶层设计、提升教育精准扶贫的针对性和有效性等具有重要的政策价值和学术意义。
二、文献综述
反贫困是世界关注的焦点,西方反贫困理论经历了凯恩斯主义、福利主义和发展经济学三个主要阶段。影响较为深远的有:一是Nurkse(1966)提出的“恶性循环贫困理论”,认为发展中国家的长期贫困源自于经济中存在着大量的劣质闭环系列,其中起主导作用的是低收入造成低投资进而导致低供给的“低水平均衡陷阱”,只有大规模投资推动的产出增长超过人口的增长,才能摆脱这一陷阱;二是霍布森、庇古等(1920)提出增加社会福利总量的传统福利观,Pareto(1935)提出的以“帕累托改进”为基本逻辑的新福利主义;三是Myrdal(1957)提出的“循环积累因果关系”理论,认为贫困不是纯粹的经济现象,而是技术、政治、社会、文化等多方因素互联共进的动态过程,低收入导致生活水平低,这引起营养不良、医疗卫生恶化、教育水平低下、人口质量下降等,形成了一个往复积累的恶性循环。这些理论和主张对贫困问题的理解和对反贫困路径的选择有持相异观点,但是对贫困问题所持的态度和对反贫困所抱的宗旨在本质上都具有趋同性。
国际上关于反贫困的路径选择,主体模式有三:资源重置模式、机能障碍模式和机遇结构模式。前者主张通过人为干预资源的重置来达成减少贫困之目的;机能障碍模式属于新自由主义观点,主张侧重于考查贫困群体的生活方式与社会规范,从他们自身的社会组织切入,干预组织中的低效状态以消除“机能障碍”来彻底解决贫困问题;而后者则主张重点从贫困人口的社会及经济结构中寻找“致贫”的病灶,认为长期贫困根源于长期的“机遇结构”缺乏。这些理论模式对我国扶贫的理论构建和实践操作具有重要借鉴意义。
相对而言,国内关于贫困与扶贫的理论研究较晚,主要集中在:(1)对贫困内涵的认识。(2)对乡村反贫困政策措施的研究。即基于发展经济学主流研究方法,在实证分析贫困人口的收支状况、教育卫生状况、生产条件与基础设施等情况的基础上研究采取何种具体操作方案。(3)对反贫困战略和反贫困机制的研究。(4)对反贫困治理结构及城市贫困问题的研究(袁利平和万江文,2017)。
关于教育扶贫的研究,基本延续上述的研究逻辑和框架,聚焦于:(1)教育扶贫的内涵。即认为其科学内涵应界定为基于贫困人口掌握知识和技能的教育资源配置状况(王嘉毅等,2016);(2)教育扶贫的功能与意义。通常从消除贫困的代际传递、助推区域间教育均衡等方面阐述教育扶贫的要义(翁伟斌,2017);(3)教育扶贫研究与实践中存在的问题及采取的对策。也即认为研究上主要存在理论准备不足、宏微观研究不够扎实等问题,而实践中的突出问题是教育扶贫机制不健全、扶贫政策实施不系统等。据此,学者们提出加大理论研究经费投入、完善教育体系、健全监督评价机制、树立典型等对策建议(孟照海,2016)。另外,还有一些学者关注职业教育的扶贫作用,认为应该建构定向模式培养本土人才、传承创新民族民间文化,完善职业教育资助政策体系,进而使职业教育扶贫成为实施精准扶贫的有效途径(许锋华,2016)。另有学者认为,应扎根特定区域进行微观实证调查以及选择交叉(多)学科进行“跨界”研究,这样才能推进相关领域的研究取得突破性进展(高玉峰,2017)。
总体上看,西方理论主要基于发展中国家存在的普通意义上的贫困问题,侧重于理论构建与测量方法研究,缺乏对特定国界特殊国情的深入了解,其意义多在理论上而操作性有限;国内关于扶贫和教育扶贫的研究则基于中国实际,其中不乏对扶贫工作的独到见解,但是在几个关键性问题的研究上仍有不少值得提升或细化的空间:一是对民族地区乡村贫困研究的细致程度有待提升,特别是对贫困成分及其测评、近年来贫困发生趋势等还有待进一步厘清;二是对异质性教育精准扶贫内部机制的研究仍很薄弱,没有形成系统的操作性强的教育扶贫的路径策略,远不能满足实践的需要。
三、“扶贫先扶智”的逻辑动能演辩
中国扶贫开发是一个多方合力、多面协同推进的过程,其实践操作必然立足于自古小农立国所形成的碎片化人口、多样化民族及多样化自然地理条件等历史元素和特殊国情,这就决定了扶贫工作既要在“面子”上下苦功,又要在“里子”中分层突破。若以“修路”为“面子”视为演绎逻辑,则聚焦于“人”自身便是“里子”逻辑。从这一意义上讲,中国扶贫的动力机制大致经历“要致富先修路”到“扶贫先扶智”两个主要的逻辑动能阶段,本质上是从外推转到内生的过程。
旨在改变面子“要致富先修路”朴素的观点隐含着丰富的中国哲学思想,其逻辑动能起点切合国家基础设施薄弱、长时期无法有效提供公共服务的基本格局,提出冲破贫困地区和群众发展面临着多重隐形锁定的途径,其中最主要的是设施隐形墙、民生隐形墙及资源隐形墙,如图1所示。后两者与前者息息相关,三者相互影响,彼此强化,严重阻碍了贫困地区的经济发展,致使贫困人口脱贫无门、致富无路。“要致富先修路”的逻辑动能正是对以交通设施为主要代表的基础设施缺乏所引发的功能性问题的高度概括,旨在通过改善资源输送条件,逐步撕破贫困地区基础设施约束的隐形网,由此可进一步归结为“资源输送”动能,其从个体、群体到区域逐步递进得以由具体向抽象演化的表征。
首先,面向个体和群体的救济式和机会式扶贫。前者是相关单位或个人依托重要节日,延伸其职能,将经济资源直接输送到个体手中,通过直接补贴等微观方式拉升贫困个体的收入,缓解其生活贫困;后者主要是将城市或其他地区的机会(包括就业、创业机会)转输给贫困地区的群众,促进其就业创业,提高他们脱贫的几率。两者都是局部资源的重组过程,其背后的共同逻辑是在“修路”彰显功能性效应之前,以点面对接方式缓解贫困人口的焦虑情绪。其次,面向区域的开发式扶贫是以整体性开发带动贫困地区的经济发展,以面带面拉高人们的收入,这是中国扶贫开发的精髓所在,典型表现为交通基础设施建设的大量投入,如村村通工程等,通过“修路”将贫困区域和全国主要通道联通,畅通贫困区域资源流动的约束,特别是促进开发性的要素资源流向乡村和贫困地区,推进贫困地区的整体开发,降低其贫困的空间粘度。
无疑,“要致富先修路”的外推式扶贫符合大国初始阶段的发展动能,也切合人们的需求,这正是其巨大成功之内因所在,目前,阻碍民生资源流动与重置的设施墙、民生墙、资源墙等已基本被打破,尽管这一动能在今后相当长的时期内仍然发挥着重要作用,但是已不再成为阻碍贫困地区人们走向致富的主要障碍。一定程度上说,中国的扶贫工作已逐步过渡到以享受“修路”扶贫所形成的开发式红利为主的新阶段,接下来的扶贫逻辑动能需要随之转变。
新时代扶贫工作的要求和旧动能的式微,需要扶贫模式必须由外推型转向内生型,尤其是在新知识、新技术催生新业态的影响下,知识呈动态演化的趋势,网络流、信息流及观念流等已取代硬件设施成为社会大众最基本的民生需求,其获取、加工、建构等直接决定了人们的实践方向和致富能力,内生动力意义超越任何外力。从这一意义上讲,贫困群众致贫的主因已经逐步从资源禀赋不均转变为对现代社会快速转变接纳能力不强。换言之,心理上不能快速适应瞬息万变的社会,思想上无法顺利地融入现代网络,行为上不能及时接收、筛选和处理有用信息等,构成了新时代贫困人口面临的无形墙,即心理隐形墙、网络隐形墙、信息隐形墙等,均与所谓的“智”关联密切。对民族地区乡村的贫困群体而言,这些新隐形墙在多方因素的作用下构筑得更为牢固,扶贫工作打破这些新约束网成为关键。因此,扶贫攻坚整体上进入了启动“智育输送”动能的新阶段。
当前,扶贫攻坚已进入了战略性的全面决胜阶段,一个都不能少已成为国家意志。民族地区的乡村是我国贫困强度、深度最为顽固的地区,慢性贫困是贫困最为显著的特征。新时代的扶贫工作不仅仅是资源重组的过程,也是挖掘和利用开发式扶贫红利的过程,更是心理重塑与能力建设相融合的过程。新逻辑动能更加注重在“人”身上做好文章,更加重视“智”的作用和地位,教育扶贫成为必然。近几年来,国家加强顶层设计、舆论呼吁强烈,各级政府推出一些措施强化贫困地区特别是偏远民族地区教育的扶贫作用,在这种时代背景下,研究仍需进一步细化,特别是深入教育内部,探讨不同层次和类型的教育如何影响民族地区乡村的不同类型贫困。这对进一步完善教育扶贫的政策、强化新时代扶贫的改革策略等都具有重要的现实意义。同时,这也有利于指导贫困群体在脱贫过程中正确搜寻最适合自己的人力资本作为支撑。
四、分析框架与作用机制探讨
毋庸置疑,贫困是一个多维因素积累的结果,承前所述,当抗击贫困由“外推”逐渐转向“内生”时,相应地对贫困的关注将由外围逻辑逐步迁移至内在逻辑,在外围生态得到改变后,内在即贫困家庭自身的生态将发挥越来越重要的作用。作为贫困的干预方法之一,教育在重塑贫困家庭生态体系方面具有重要地位,通常认为教育有利于贫困者获得更多的人力资本和社会资本积累,从而为减缓贫困提供有力支撑(孟照海,2016;翁伟斌,2017)。
然而,对每一个家庭而言,由于不同形态和阶段的教育是共存的,可能使上述命题趋于复杂:一方面,处于投资形态与否的两种不同教育对贫困的影响存在着相反的驱力,教育投资支出流(称为增量教育)可能拉升贫困家庭负担,加剧家庭贫困程度,进而又可能在一定程度上抑制家庭对教育的投资意愿;而已结束投资并加入到生产中的教育(称为沉淀教育)可能带来的收益流会减缓家庭贫困,从而可能激起教育投资的信心。另一方面,囿于中国特殊的教育环境,特别是偏远民族地区的家庭承受能力脆弱,不同年龄阶段的教育成本支出具有累加性和偶然性双重特征,对家庭贫困不同成份影响的不确定性增加,有必要作更为细致的实证分析。据此,本文尝试在现有文献结论的基础上,从家庭生态的视角去思考教育与贫困间的作用关系,并建立如图2所示的理论分析框架。
首先,现有文献如Becker(1995)、林乘东(1997)和Marshall(2004)等认为教育能增加收入减缓贫困;同时,少数学者认为教育加剧贫困(张宏军,2010),但是两方观点均回避了对教育形态的细分,相关结论有待进一步澄清。本文将教育分为沉淀教育、增量教育和其他教育,分别对应拥有不同教育层次的劳动力数量的正规教育、正在上学的在校生数量的正规教育和其他技能培训等,试图分析不同教育对家庭贫困的作用机制。其次,在扶贫工作由外转内的背景下,结合数据的可获得性,研究的关注焦点是与贫困家庭密切相关的“自身要素”,即自变量主要纳入家庭中各教育层次的劳动力数、不同教育层次的在校生数、户主的基本特征、家庭的各类收入等。
概言之,在推动扶贫工作由旧动能向教育扶贫新动能的转换过程中,只有深入“扶智”内部,更为细致地考察不同层次和类型的教育对贫困的影响作用,才能全面正确地反映和测度教育精准扶贫的成效,为科学分析民族地区乡村家庭贫困的教育影响关系奠定逻辑与理论前提。
五、研究策略与方法
准确评估教育对民族地区乡村贫困的影响作用,关键是要对“教育”和“贫困”进行清晰的定义和度量,并甄别其中的成分。这里,我们将教育区分为两类:正规教育和技能培训,前者是指个体在各层次学校接受的文化教育,属文化型人力资本;后者是指个体在各类机构接受的技能培训,属于技能型人力资本。相对而言,贫困的度量和分类要复杂得多,现有研究主要将其分为总贫困、慢性贫困和暂时贫困。测量贫困的指标有许多,主要有贫困发生率、贫困距指数、收入不平等指数、Sen的贫困指数和加权贫困距指数等。
Sen(1976)认为贫困指数应满足两个公理,单调性公理和转移性公理。据此构建了如下贫困指数:
${{p}_s} = H[I + (1 - I)G]$ |
其中:H为贫困发生率,I为贫困距指数,G为收入不平等指数。Foster等(1984)等学者认为,森的贫困指数对收入转移不敏感,即不满足转移敏感性公理,并且对贫困成员内部不同的贫困程度也不敏感。为此,Foster等(1984)等学者提出了FGT指数:
$ {P_\alpha }{\rm{ = }}\frac{1}{{n{z^\alpha }}}\sum\limits_{i = 1}^q {g_i^\alpha } $ |
其中:
(1)当
(2)当
当
$Tranp = P({y_1},{y_2},{y_3}, \cdot \cdot \cdot ,{y_D}) - P(\overline y ,\overline y , \cdot \cdot \cdot ,\overline y )$ | (1) |
其中:等式左边为暂时性贫困,它是时期内乡村家庭因收入或消费波动而引起的;等式右边第一项为总贫困,第二项为慢性贫困,它是由第1期至第D期的平均消费来决定。
章元等(2013)认为上述公式存在着总贫困与慢性贫困计算期限不一致的问题,其关键弱点是非贫困时间消费水平对慢性贫困测量的干扰。据此,提出如下修正模型:
$ P = \left\{ \begin{array}{l} \quad \quad \quad 0\begin{array}{*{20}{c}} {\begin{array}{*{20}{c}} {}&{}&{}&{} \end{array}}&{}&{} \end{array}\begin{array}{*{20}{c}} {}\;\;{\text{如果}}{{y}_{t}} > { z}&{} \end{array}\\ 1/D\sum\nolimits_1^D {(1 - \dfrac{y_t}{z})^\alpha }\begin{array}{*{20}{c}} {}&{}&{}&{} \end{array}\quad {\text{如果}}{{y}_{t}} < {z} \end{array} \right. $ | (2) |
其中:t表示时间,z为贫困线,
$ {{y}_{t}} = {\bar{ y}} + {{\hat{ y}}_{t}}, \;\;\;\;{t} = 1,2,\cdots,{M} $ | (3) |
将式(3)转换后代入式(2)简化后得到:
$P =\left[ {1 / D}\sum\limits_1^M {{{(1 - \frac{{\overline {y} }}{{z}})^2}}} \right] + \left[ {1 / D}\sum\limits_1^M {{{(\frac{{\mathop {{y_t}}\limits^ {\wedge} }}{z})^2}}} \right] $ | (4) |
式(6)为总贫困,右边第一项为D年中有M年贫困的家庭或个人的慢性贫困,第二项为D年中有M年贫困的家庭或个人的暂时性贫困。D年中有M年贫困的家庭或个人的总贫困是两项之和。经证明式(6)符合以上两个公理。本文将借鉴章元等(2013)提出的测量思路,以民族地区乡村家庭的平均消费与标准线之间的差距来测算其慢性贫困、暂时性贫困与总贫困,并以此为据进行模型估计。之后,利用Tobit模型估计贫困各成分的影响因素,以重点考察教育的各层次和类型对贫困的影响机理。
六、基于民族地区乡村家庭数据的度量与分析
(一)数据来源
本文使用数据来自北京大学中国家庭追踪调查(China Family Panel Studies,CFPS)。该调查详细地搜集了社会、经济、人口、教育和健康的变迁,包括经济活动、教育成果、家庭关系与家庭动态、人口迁移、健康等在内的诸多方面的数据。这一调查始于2008年,按照随机抽样得到的基因成员每两年进行一次追踪调查。调查样本覆盖25个省(市、区),目标样本规模为16 000户。本文使用2010—2016年来自西部少数民族较为集中的广西、云南、新疆、贵州、甘肃、重庆等省市区乡村的1 430个少数民族面板家庭展开研究。特别需要指出的是,其中有些省份并不属于中国五大民族自治区,但是这些省区也是少数民族的主要聚集区和集中连片特困区的主要分布区域,其特征之一是包含了大量的自治州或自治县,是构成中国贫困最深、面最广的重要区域。从样本分布上看,其来源既有自治区内的各民族县,又有非自治区内的民族县;民族成分涵盖了壮族、苗族、回维、维族、彝族、白族等,既有人口较多的民族,又有人口较少的民族,具有广泛的代表性,能较好地代表中国民族地区乡村的基本情况。
(二)样本贫困状况
本文为提升研究的稳健性,分别采用国内的两个贫困线标准和世界银行标准,从收入和消费两个角度来考察我国民族地区乡村的贫困状况。2011年,国内乡村贫困线标准大幅上调至人均纯收入2 300元/年,并以此为基准不定期调整,2016年调升至约为3 000元/年,本研究将这两个标准按价格指数分别折算成相应年份不变价格的收入标准纳入分析。世界银行现行贫困线标准为平均每天消费2美元,按购买力平价汇率(PPPs转换因子)换算成人民币。①
表1为民族地区乡村家庭各年份的贫困发生率。可以看出,在不同的贫困标准下,纵向上从2010年至2016年间,以家庭为基本考察单位的民族地区乡村的贫困发生率虽然出现一定波动,但是总体下降。绝对比值上,不同年份贫困发生率均保持相当高的水平,最低的有近3成的家庭是贫困户。具体而言,按年人均纯收入为2 300元为基准测算,2016年仍有35.70%的家庭处于贫困状态,按照世界银行的消费标准,这一比例为35.88%,表明我国民族地区乡村的贫困深度仍较深、广度仍较广,而且出现局部加深的状况,民族地区乡村的贫困状况根本性扭转尚需时日。
贫困线 | 2010年 | 2012年 | 2014年 | 2016年 |
2 300元/年 | 0.3214 | 0.3787 | 0.2571 | 0.3570 |
3 000元/年 | 0.4289 | 0.4268 | 0.2862 | 0.3951 |
2美元/天 | 0.3511 | 0.3807 | 0.2691 | 0.3588 |
注:2 300元/年表示贫困线为年人均纯收入为2 300元,2美元/天表示平均一天消费2美元,本文以相应年份购买力平价汇率(PPPs)换算成人民币,下同。 |
从贫困持续时间看,如表2所示,在不同的标准和时间段内,持续贫困样本的比率都呈下降之势,但是持续的贫困发生水平仍然较高,有4.76%—7.05%的家庭在2010—2016年间一直处于贫困状态。在贫困线为2 300元/年的标准下,有14.67%的民族地区的乡村家庭在2010—2012年间持续处于贫困状态,如果这一标准提升到3 000元/年的水平,则在相同的时间段内有21.24%的乡村家庭持续贫困。
持续贫困时间 | 2010—2012年 | 2012—2014年 | 2014—2016年 |
2 300元/年 | 0.1467 | 0.1502 | 0.1210 |
3 000元/年 | 0.2124 | 0.1763 | 0.1600 |
2美元/天 | 0.1548 | 0.1512 | 0.1331 |
持续贫困时间 | 2010—2014年 | 2012—2016年 | |
2 300元/年 | 0.0689 | 0.0801 | |
3 000元/年 | 0.1102 | 0.0974 | |
2美元/天 | 0.0815 | 0.0852 | |
持续贫困时间 | 2010—2016年 | ||
2 300元/年 | 0.0476 | ||
3 000元/年 | 0.0705 | ||
2美元/天 | 0.0551 |
以上单纯以人均纯收入或平均消费为参照计算民族地区乡村家庭在不同时间跨度内的贫困持续发生率情况。表3为以家庭人口规模为权重对民族地区乡村贫困各成分进行加权平均的测算结果。不难看出,在同一贫困线标准下不同持续时间跨度内,总贫困总体上呈上升之势,深入总贫困内部可以看出,慢性贫困、暂时性贫困亦均大体呈上升之势,如在2010—2012年间民族地区乡村家庭总贫困为0.0941,而在2012—2014年间则提高到0.1053。相应地,慢性贫困在两个时间段内分别为0.0860和0.0951。考察其他时间跨度也不难发现贫困有着相似的变化趋势,这与我国近年大力推进精准扶贫所影射的直观印象不同,表征为家庭贫困率总体下降,但是贫困加权值逐年略有提升。可能的原因在于:一是民族地区乡村贫困的家庭分布并非匀称,贫困较深的家庭可能人口也较多,权重大;二是拥有较多人口的家庭,可能有部分家庭成员为在校生导致贫困加深。另外,在不同时间段内的构成比例上,慢性贫困均占绝对优势,一直处于高位,最低为86.30%,最高达到91.40%。这表明慢性贫困是民族地区乡村贫困的主要来源;民族地区贫困粘度大的主要原因是慢性贫困没有得到根本性的扭转,解决慢性贫困是缓解民族地区乡村贫困的合适切入口。
指标/时间段 | 2010—2012年 | 2012—2014年 | 2014—2016年 | 2010—2014年 | 2012—2016年 | 2010—2016年 |
总贫困 | 0.0941 | 0.1053 | 0.1131 | 0.0876 | 0.1146 | 0.1027 |
慢性贫困 | 0.0860 | 0.0951 | 0.1017 | 0.0762 | 0.1025 | 0.0919 |
暂时性贫困 | 0.0081 | 0.0092 | 0.0106 | 0.0121 | 0.0118 | 0.0105 |
慢性贫困比率 | 0.9140 | 0.9123 | 0.9062 | 0.8630 | 0.8961 | 0.8967 |
七、民族地区家庭贫困的影响机制
为进一步分析民族地区乡村贫困家庭持续贫困的影响机制,考察各不同要素对家庭贫困所扮演的角色,我们依据世界银行确定的贫困标准测算民族地区乡村的家庭贫困值,以此作为因变量。自变量和控制变量以原始数据为准进行适当调整得到,一般属于数量型的变量以实际值纳入模型,分类型变量则是以五分量表从0到5计量,数据基本特征如表4所示。
变量名 | 平均值 | 方差 | 最小值 | 中位数 | 最大值 |
小学及以下劳动力数* | 1.730 | 1.180 | 0 | 2 | 5 |
中学劳动力数 | 0.210 | 0.560 | 0 | 0 | 4 |
大专及以上劳动力数 | 0.0200 | 0.170 | 0 | 0 | 3 |
小学及以下在校生数 | 0.670 | 1.120 | 0 | 1 | 7 |
中学在校生数 | 0.750 | 0.980 | 0 | 0 | 4 |
大专及以上在校生数 | 0.100 | 0.360 | 0 | 0 | 3 |
户主年龄 | 39.63 | 12.92 | 18 | 43 | 74 |
户主教育程度 | 1.340 | 1.270 | 0 | 1 | 9 |
户主技能培训次数 | 0.0400 | 0.200 | 0 | 0 | 3 |
对未来的信心度 | 3.630 | 1.330 | 0 | 2 | 5 |
平时情绪良好度 | 2.410 | 1.460 | 0 | 2 | 5 |
是否有工资性收入 | 0.600 | 0.490 | 0 | 1 | 1 |
是否有财产性收入 | 0.100 | 0.300 | 0 | 0 | 1 |
金融资产 | 1.010 | 2.400 | −3.050 | 0.460 | 70.44 |
家庭规模 | 4.550 | 1.830 | 1 | 4 | 10 |
注:*全称应为民族地区乡村家庭中除户主外受教育程度为小学及以下的劳动力数量,以此类推,下同。 |
对贫困各成分因变量测量得到的数据,其中存在不少取值为0。因变量测量值虽然在正值上大致连续分布,但自身存在一定的范围,并非全域取值。据此,我们采用Tobit模型进行估计。另外,在评估各成贫困的影响因素时,采取自变量逐步引入法,以考察各变量影响作用的稳定性。估计结果如表5-表7所示。
暂时性贫困(1) | 暂时性贫困(2) | 暂时性贫困(3) | 暂时性贫困(4) | |
小学及以下劳动力数 | 0.0009*(1.8907) | 0.0011*(1.9405) | 0.0010*(1.9525) | 0.0009*(1.8733) |
中学劳动力数 | −0.0161(−1.3413) | −0.0146(−1.0838) | −0.0150(−1.1510) | −0.0078(−1.2513) |
大专及以上劳动力数 | 0.0167(0.8090) | 0.0186(0.8926) | 0.0185(0.8436) | 0.0226(1.0849) |
小学及以下在校生数 | 0.0071**(2.4656) | −0.0118*(−3.1946) | 0.0173*(2.6780) | 0.0067**(2.0167) |
中学在校生数 | −0.0123***(−3.5562) | −0.0254**(−7.0824) | −0.0281**(−6.7915) | 0.0187**(−4.6023) |
大专及以上在校生数 | −0.0510(−1.4909) | −0.0737(−1.3204) | −0.0699(−1.3012) | −0.0581(−1.7369) |
户主受教育程度 | −0.0081(−1.5915) | −0.0024(−0.8018) | −0.0223(−1.1810) | |
户主年龄 | 0.0028***(8.1006) | 0.0029***(7.4725) | 0.0017***(4.3620) | |
户主技能培训次数 | −0.0584**(−2.4615) | −0.0071*(−1.9039) | ||
对未来的信心度 | −0.0007**(−2.3614) | −0.0029**(−2.1503) | ||
平时情绪良好度 | −0.0224***(−8.8780) | −0.0106***(−4.4143) | ||
是否有工资性收入 | −0.1182***(−15.2768) | |||
是否有财产性收入 | 0.0015(0.1408) | |||
金融资产 | −0.0012***(−5.5423) | |||
家庭规模 | 0.0060***(2.8919) | |||
_cons | −0.1017***(−7.7093) | −0.2326***(−10.8575) | −0.1678***(−7.0150) | −0.0628**(−2.4071) |
sigma _cons | 0.1910***(50.5291) | 0.1874***(50.6132) | 0.1839***(49.5983) | 0.1786***(51.3208) |
注:*、**和***分别代表10%、5%和1%的显著性水平,下同。 |
(一)暂时性贫困的影响因素
从总体上看,随着新控制变量的引入,各变量在统计属性上大体上保持不变,一定程度上反映了估计结果的稳健性。可以看出,其中小学及以下的劳动力系数为正且在10%的显著性水平上通过了统计检验,表明小学教育程度的劳动力加重了暂时性贫困,即沉淀教育低层次动能转换对暂时性贫困影响较大。可能的原因是这些劳动力的收入或消费的波动性较大,这正是暂时性贫困的主要来源。而中学和大学以上的劳动力对暂时性贫困的影响不明显,表明这部分劳动力由于教育程度相对较高、计划性较强,收入或消费的波动性不大,暂时性贫困受其影响有限。
在增量正规教育中,小学和中学的在校生对家庭的暂时性贫困产生显著影响,合理的解释是虽然小学和初中是免费义务教育,但是对收入不高的民族地区乡村家庭而言,其不定期的额外支出可能对暂时性贫困的影响较大;而大学以上在校生数量的影响作用并不明显,显示大学教育的负担相对稳定,波动性较小,因而影响幅度有限。
另外,为反映正规教育与技能培训可能存在的不同影响作用,研究单独引入户主的教育情况,以期区分考察正规教育程度与技能培训对暂时性贫困的影响。估计结果表明,户主沉淀正规教育的提高,对暂时性贫困的影响作用没有通过统计检验,而参加技能培训能显著缓解户主的暂时性贫困状况,即培训动能转换对家庭的暂时性贫困的影响作用明显。另外,户主对未来的信心越强,越能降低其暂时性贫困;生活中情绪保持较好,对降低暂时性贫困有拉动作用。家庭资产、工资性收入等都不同程度地对暂时性贫困有显著影响。
(二)民族地区乡村慢性贫困的影响因素
同样,采用逐步引入变量法对慢性贫困的影响因素进行估计。由结果可见,在家庭劳动力构成上,小学及以下和中学受正规教育程度的劳动力数对慢性贫困的影响均没有通过统计检验,表明小学及以下和中学沉淀教育不能有效缓解民族地区乡村的慢性贫困状况,可能的原因是现阶段随着国民平均受教育程度的不断提高,两者对家庭收入状况影响的辩识度已经下降,界限模糊,区分度不大,对民族地区而言亦呈相同趋势。而大专以上的劳动力数的系数为负,且在1%的显著性水平上通过了检验,表明大专以上沉淀教育能有效缓解民族地区乡村家庭的慢性贫困状况。分析表明,劳动力数的影响作用依赖于其沉淀教育的层次,即沉淀教育新动能出现分化,新动能转换过程中处于较高层次的劳动力才能有效缓解民族地区乡村家庭的慢性贫困,劳动力教育水平对民族地区乡村慢性贫困的影响作用呈现出一定的门限效应。
在增量的正规教育中,正在接受小学教育的在校生数对慢性贫困的影响不大,而中学教育、大专以上教育在校生数的影响系数为正,且两者均在5%及以上的显著性水平上通过了检验,表明正在接受中学和大专以上教育的孩子数量显著加重了民族地区乡村家庭的慢性贫困状况,增量教育对慢性贫困的影响亦有门限性。结合国内大力推进精准扶贫的大背景,可以窥探其中的可能原因是:各地加大宣传教育和引导,提升了民族地区乡村家庭对子孙代教育的重视程度,教育无用论影响趋弱,逐步消除了他们由于教育负担特别是大专以上教育负担所引起的忧虑,促使民族地区乡村家庭更加积极投资孩子上中学和大学,但同时加重了他们的负担,加深了其慢性贫困。这也从另一个层面印证了近年来民族地区乡村家庭的慢性贫困略有加深的原因。
家庭户主的平均受教育程度水平越高,越能缓解其慢性贫困。技能培训的影响作用在5%的显著性水平上通过了检验,表明技能型人力资本能有效缓解慢性贫困,这与我们的期望相符,可能原因是:一方面,接受过技能培训的少数民族家庭,能显著增强其知识的专用性,从而依靠技能知识推动收入的提高;另一方面,技能培训能提高少数民族家庭对既有知识重新构建和利用的能力,并较好地转化为其经济能力。
此外,户主对未来的信心与日常情绪波动对其慢性贫困亦产生了显著的影响,户主信心的增强有助于降低慢性贫困,情绪保持乐观开朗能抑制或缓解慢性贫困,可能原因是信心和情绪能影响人的积极性,信心足、情绪开朗的户主通常不仅能提高户主本人的生活、工作的积极性,往往也能感染到整个家庭的主观意识,提升其他成员生活和工作的积极性,工作积极性的提高带动收入的增加同时反过来进一步增强其信心和改善情绪,由此形成良性循环。这一发现或启示人们,在扶贫过程中不能忽视贫困者心理机能的影响作用。
(三)总贫困的影响因素
比较表6与表7,可以看出,总贫困各因素的影响效应与慢性贫困表现出了较强的相似性。无论是各不同层次沉淀教育的劳动力数量,还是正规教育与技能培训,以及各层次增量教育的在校生数等,其估计结果均未出现明显区别,显示慢性贫困是总贫困的最大构成者;同时,这也进一步表明模型的估计结果是稳健的。
慢性贫困(1) | 慢性贫困(2) | 慢性贫困(3) | 慢性贫困(4) | |
小学及以下劳动力数 | −0.0034(−1.0279) | −0.0035(−1.1037) | −0.0032(−0.8621) | −0.0034(−1.0902) |
中学劳动力数 | −0.0059(−0.5251) | −0.0040(−0.3783) | −0.0034(−0.4094) | 0.0039(0.4068) |
大专及以上劳动力数 | −0.0171***(−2.8506) | −0.0140***(−3.4082) | −0.0169***(−3.5018) | −0.0136***(−3.3967) |
小学及以下在校生数 | 0.0178(1.5508) | −0.0041(−0.5671) | −0.0011(−0.1194) | 0.0034(0.5601) |
中学在校生数 | 0.0281**(5.0039) | 0.0359**(5.9231) | 0.0343**(−6.0151) | 0.0306***(4.5321) |
大专及以上在校生数 | 0.0931**(5.1015) | 0.1046***(5.6125) | 0.1060**(5.4610) | 0.0982**(4.9081) |
户主受教育程度 | −0.0179*(−4.0237) | −0.0153**(−2.4108) | −0.0201***(−7.0906) | |
户主年龄 | 0.0033**(5.3119) | 0.0032***(4.5986) | 0.0021**(2.4902) | |
户主技能培训次数 | −0.0683**(−2.3468) | −0.0515**(−2.4165) | ||
对未来的信心度 | −0.0061**(−2.5307) | −0.0074*(−2.2876) | ||
平时情绪良好度 | −0.0303***(−5.3450) | −0.0183***(−2.4674) | ||
是否有工资性收入 | −0.1908***(−16.2218) | |||
是否有财产性收入 | −0.0451**(−2.0976) | |||
金融资产 | −0.0002***(−5.3345) | |||
家庭规模 | 0.0107***(3.3263) | |||
_cons | 0.1013***(4.3945) | −0.0281(−0.8159) | 0.0742*(1.9629) | 0.2253***(5.1223) |
sigma _cons | 0.3814***(80.6563) | 0.3723***(79.7582) | 0.3693***(81.7965) | 0.3621***(80.2173) |
总贫困(1) | 总贫困(2) | 总贫困(3) | 总贫困(4) | |
小学及以下劳动力数 | −0.0037(−0.8521) | −0.0041(−0.9709) | −0.0036(−0.8091) | −0.0038(−0.9197) |
中学劳动力数 | −0.0081(−0.4321) | −0.0107(−0.6136) | −0.0089(−0.4972) | −0.0117(−1.0262) |
大专及以上劳动力数 | −0.0041***(−3.3759) | −0.0053**(−2.1044) | −0.0034***(−3.8027) | −0.0049**(−2.9754) |
小学及以下在校生数 | 0.0239(1.5314) | −0.0193(−0.9025) | −0.0131(−0.4011) | 0.0127(0.4128) |
中学在校生数 | 0.0461**(4.7858) | 0.0712**(6.4386) | 0.0706*(6.3781) | 0.0513**(4.4723) |
大专及以上在校生数 | 0.1435**(5.2014) | 0.1721**(6.1971) | 0.1689**(6.0074) | 0.1416*(4.6149) |
户主受教育程度 | −0.0227***(−4.3821) | −0.0159**(−2.6824) | −0.0241***(−4.6842) | |
户主年龄 | 0.0051***(5.0107) | 0.0048***(4.9752) | 0.0038*(1.9805) | |
户主技能培训次数 | −0.0319***(−2.7102) | −0.0258***(−2.0070) | ||
对未来的信心度 | −0.0004*(−1.9867) | −0.0028**(−2.6417) | ||
平时情绪良好度 | −0.0471***(−7.5265) | −0.0261***(−3.3612) | ||
是否有工资性收入 | −0.2856***(−14.1462) | |||
是否有财产性收入 | −0.0829**(−2.0128) | |||
金融资产 | −0.0000***(−5.0283) | |||
家庭规模 | 0.0125***(2.6153) | |||
_cons | 0.0877***(2.7967) | −0.1051**(−2.0105) | 0.0317(0.4976) | 0.2667***(3.6528) |
sigma _cons | 0.6170***(80.9092) | 0.6168***(81.0761) | 0.6451***(80.8617) | 0.6309***(81.1004) |
(四)交叉项的影响
以上模型估计了户主的正规教育对其家庭贫困的平均影响程度,但是不能区分和考察其各层次教育的影响效应。下面将户主的沉淀教育从低到高划分为小学及以下、中学、大专及以上三个层次,以小学及以下组为参照,对模型进行估计。表8结果显示,中学教育程度与小学及以下程度对贫困各成分的影响没有显著性差异;而大专及以上的户主与小学及以下的户主相比,慢性贫困和总贫困均有显著降低,表明户主受教育程度对贫困的影响作用也存在一定程度的门限效应,且门限效应具有全局性特征。
另外,为进一步讨论技能培训与沉淀教育对贫困的影响效果是否存在交叉效应,研究引入户主的技能培训与沉淀教育的交互项,如表8所示。由表8可见,受教育程度与技能培训的交互项在各模型中对民族地区乡村家庭的贫困均具有积极的作用。参加技能培训分别使中学学历与大专及以上学历组的慢性贫困之间的差距缩小了0.4278和0.6297,即随着受教育程度的提高,技能培训对慢性贫困的影响作用逐步上升,表明技能培训对沉淀教育的反贫困影响具有扩大效应。
解释变量 | 慢性贫困 | 慢性贫困 | 暂时性贫困 | 暂时性贫困 | 总贫困 | 总贫困 |
技能培训 | −0.0181** | −0.0196*** | −0.0201** | 0.0198** | −0.0189** | −0.0203*** |
中学 | −0.0219 | −0.0088 | −0.0206 | −0.0217 | −0.0212 | −0.0197 |
大专以上 | −0.0689*** | −0.0708** | −0.0708 | −0.0712 | −0.0711*** | −0.0735** |
技能培训×中学 | −0.4278** | −0.0189 | −0.3010*** | |||
技能培训×大专以上 | −0.6297*** | −0.0355 | −0.6156** | |||
控制变量和常数项 | 控制 | 控制 | 控制 | 控制 | 控制 | 控制 |
拟R2 | 0.1870 | 0.1890 | 0.1880 | 0.1671 | 0.1890 | 0.1900 |
P值 | 0.0000 | 0.0000 | 0.0000 | 0.0000 | 0.0000 | 0.0000 |
综上分析,可以较为清晰地看到一条“扶智”新动能的逻辑主线:一是在沉淀教育方面,大专及以上的教育程度才能有效地影响慢性贫困;二是在增量教育方面,中学和大专及以上的在校生又显著加重了慢性贫困。两者形成了尖锐的矛盾,这构成了考察期民族地区乡村教育扶贫的最大基本面,也是贫困地区和乡村教育所面临的最大困局,如何破解这一困局是教育扶贫“破智入局”取得实质性和持续性效果所不可回避的。此外,户主的正规教育在平均水平上对慢性贫困有缓解作用,但是在各层次分类上,依然表现出了与家庭劳动力教育结构相似的影响机制,即户主只有受教育程度为大专及以上的,才能有效缓解家庭慢性贫困;而技能培训则对贫困各成分产生全局性影响,且对正规教育具一定的扩大效应,表明技能型人力资本“提质充量”是民族地区乡村扩大教育扶贫效用的可行路径。
(五)稳健性检验及内生性问题
1. 去除50岁以上的样本。前文考虑了增量教育对贫困的影响,但中国民族乡村地区,很大一部分50岁左右的户主并没有直系在校受教育的小孩。因此,我们把50岁以上的样本去除后重新进行估计(以慢性贫困为例),结果如表9第(1)列所示。
稳健性检验(1) | 稳健性检验(2) | 2SLS(3) | |
小学及以下劳动力数 | −0.0081(−0.4201) | −0.0050(−0.5003) | −0.0123(−0.4204) |
中学劳动力数 | −0.0810(−0.2402) | −0.0101(−0.2132) | −0.0420(−0.0172) |
大专及以上劳动力数 | −0.0017**(−3.0227) | −0.0021***(−3.0107) | −0.0056**(−3.2477) |
小学及以下在校生数 | −0.0029(−0.2052) | −0.0031(−0.2944) | −0.0073(−0.0245) |
中学在校生数 | 0.0715*(4.2064) | 0.0706*(5.2161) | 0.1202*(4.5312) |
大专及以上在校生数 | 0.1786**(5.2770) | 0.1801*(4.1070) | 0.2718**(4.9123) |
户主受教育程度 | −0.0242**(−3.0719) | −0.0152**(−2.4721) | −0.0334**(−2.9527) |
户主技能培训次数 | −0.0472***(−3.5037) | −0.0382***(−2.6134) | −0.0501**(−3.6011) |
控制变量和常数项 | 控制 | 控制 | 控制 |
拟合优度 | 0.074 | 0.081 | — |
2. 去除30岁以下的样本。沉淀教育对家庭收入具有重要影响,但是对多数样本而言,30岁以下除户主自身外,并没有其他已离开学校教育的劳动力。因此,我们把30岁以下的样本去除后重新作估计,结果如表9第(2)列所示。
检验的估计结果与前文基本一致,这在一定程度上说明了研究满足稳健性要求。
对双因果关系可能造成的内生性,我们选择户主的兄弟姊妹数作为其受教育程度变量的工具变量,选择培训政策作为户主技能培训次数的工具变量,表9第(3)列为第二阶段的估计结果,第一阶段两者工具变量的系数均为负,且分别在1%和5%的显著性水平上统计显著,F统计量分别为13.41和11.27,均略高于10的经验统计值,符合工具变量的有效性要求。
八、结论与政策启示
本研究在厘清我国民族地区乡村家庭贫困的分类、发展趋势和异质性教育的影响机制的基础上,进一步揭示了新时代扶贫工作中“扶智”的行动逻辑。主要结论如下:(1)样本期内,民族地区乡村家庭贫困的发生率总体下降,但是家庭贫困的加权值略呈上升趋势,家庭规模较大的家庭的贫困状况并没有能得到根本性扭转,贫困状况实现根本性改善尚需一定时日,需要出台和实施更多的细化举措。(2)“扶智”新动能的形成具有一定的门限性。首先,新时代沉淀教育对民族地区乡村贫困的影响作用呈现出门限效应,表现为家庭中教育程度为大专及以上的劳动力数对慢性贫困的影响较为显著,而教育程度为小学及以下和中学的劳动力数对慢性贫困的影响作用均未通过统计显著性检验,小学及以下与中学两个层次教育程度劳动力的影响作用并没有明显区分,其作用边界的识别度不强。其次,增量教育方面,中学和大专及以上的在校生对慢性贫困有较明显的加重作用。沉淀教育与增量教育对贫困的影响存在一定矛盾。(3)户主平均受教育水平的提高能有效缓解慢性贫困,但是具体到各个教育层次,依然表现出门限效应。小学及以下和中学两个层次的教育程度对户主家庭慢性贫困的影响没有显著差异,而大专及以上的受教育程度对慢性贫困的影响具有显著的统计意义。(4)技能培训对缓解民族地区乡村家庭的贫困有全局性影响,且技能培训对沉淀教育的反贫困影响具有扩大效应,新时代技能型人力资本的提质充量是扩大教育扶贫效应的理想抓手。此外,户主的心理机能对贫困的叠加影响作用不可忽视。
根据上述结论,给出以下对策建议:(1)对未成年或正在上学的在校生,结合新型城镇化发展战略,出台民族地区教育特别法案,从本地教育与异地教育两条线入手,调整民族地区乡村教育供给侧改革思路,提高少数民族特别是大专及以上的在校生教育补贴的力度,减轻民族地区的教育负担,提高其教育参与意愿,为民族地区教育扶贫的持续发力奠定更具针对性和有效性的人力资本基础和“智”资本。(2)大力推广普通话,扫清少数民族脱贫路上的语言障碍,为教育层次提升和培训等“智”力添砖加瓦。从语言功能切入,在一些诸如沟通、交流能力等要素上下功夫,强化对民族语言、方言与普通话的融合研究力度,逐步实现民族地区语言要素的自然切换。另外,在制度上,充分利用乡村振兴规划契机,进一步更新民族地区与外界联系的体系关系;加快乡村信息网络升级,建设民族语言、方言相融合的网络赋能体系,让民族地区的乡村快速与城市信息相接轨。(3)对已离开正规教育体系的成年人,出台如《民族地区乡村人力资本分类管理与规划办法》相关文件,强化少数民族地区的中长期人才规划,建立少数民族新赋能体系,大力支持少数民族参加新业态、新职业培训,实现分“智”管理,有序提升。发展共享教育等形式,打通成熟优质教育资源与民族文化教育的共通共享通道。采取政府购买服务的方式支持有能力且信誉好的机构提供“教育、就业、脱贫”合为一体的共享发展和能力提升模式,扩大产品供给侧改革与教育供给侧改革的交集,实现包容式、互嵌式的人力资本提升的良性循环。(4)从更高、更广阔的视野来审视教育的“智”扶贫,把文化教育与心理健康疏导相结合作为教育扶贫的一个重要机制,依托现有的律师事务所平台,建设心理和情绪疏导志愿者服务平台,对民族地区乡村贫困家庭提供心理服务,做到心理扶贫与情绪扶贫相结合。
当然,在各种因素约束趋强的情形下,叠加中国特殊的国情和民情,脱贫是一条曲折而反复之路,扶贫更是一个相当复杂且综合的过程,按照中央2020年实现全脱贫目标指向,“后脱贫时代”仍将面临“相对贫困”甚至“返贫”等问题,教育仅仅是其中的一个因素,不能也不应该成为唯一的关注点。要实现深度贫困地区的持续脱贫和自主脱贫,国家须持续发挥政治优势,加强顶层设计,出台更综合有效的举措并全力推进,这也是当下各级政府的奋斗目标。
特别需要指出的是,限于数据的可得性,本研究的分析结论基于截至2016年的样本数据,经过近4年的精准扶贫,我国民族地区乡村的贫困状况已有显著改观,2020年是国家实现全脱贫的关键之年,在党和国家及全体人民的共同努力下,必将圆满这一全脱贫的收官之年。本文的回溯性研究分析主要是从结构和机制上阐述缓解民族地区慢性贫困的行动逻辑。
* 感谢李敬、胡中月及Parrio R在讨论中提出的修改意见,感谢匿名评审专家提出的建议,当然文责自负。
① 据世界银行公布的数据,2010−2016年美元对人民币购买力平价的转换因子分别为3.6、3.7、3.7、3.8、3.8、3.8和3.8。2011年中国贫困标准按购买力平价计算,略低于世行标准,而2016年国内标准高于世行标准。
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