返貧現(xiàn)象的內(nèi)在邏輯脆弱性脫貧理論及驗證

感謝廣東外語外貿(mào)大學師生共建項目(18SS10)和國家級大學生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)訓練計劃項目(201911846009)的資助。一、問題的提出自精準扶貧理念提出以來，我國對扶貧開發(fā)方略進行了調(diào)整，由過去粗放式“大水漫灌”調(diào)整為如今的“精準滴灌”。精準扶貧的實施使我國脫貧攻堅事業(yè)取得了重大進展，按照2011年確立的貧困標準，我國農(nóng)村貧困人口由2012年底的9899萬人減少至2018年底的1660萬人，年均脫貧人數(shù)達到1373萬人。但是，在脫貧過程中出現(xiàn)了貧困人數(shù)不斷縮減，同時返貧現(xiàn)象卻愈演愈烈的情況(萬喆，2016；黃薇，2019)。當前，已進入脫貧攻堅決勝階段，要實現(xiàn)脫貧路上一個都不能少，必須將消除返貧問題作為扶貧開發(fā)的重點。那么，為何存在脫貧又返貧的現(xiàn)象?其脫貧狀態(tài)轉(zhuǎn)移的機制又是什么?準確回答這些問題不僅可以豐富動態(tài)貧困理論，同時也能為我國解決脫貧又返貧問題，全面建成小康社會提供決策參考。貧困問題的研究大致可以分為靜態(tài)研究和動態(tài)研究，前者主要包括貧困的界定(Booth，1893；Rowntree，1901；Orshansky，1965；Lenoir，1974；托尼·阿特金森和丁開杰，2005；Lewis，2011)和測度(Sen，1982，1997；王小林和Alkire，2009；張全紅和周強，2014；王春超和葉琴，2014)。在貧困的動態(tài)研究中，部分學者將時間概念納入貧困測量體系，提出持續(xù)貧困概念，包括持續(xù)單維貧困(Okidi和Mugambe，2002；Hulme，2003；陳全功和李忠斌，2009；蔡亞慶等，2016)與持續(xù)多維貧困(鄒薇和方迎風，2011；張全紅，2015；張全紅等，2017)。但持續(xù)貧困測量關注的依舊是單期貧困與長期貧困，屬于比較靜態(tài)分析的范疇。其解釋的是為什么某種貧困狀態(tài)會持續(xù)存在，而未能觀察到多期貧困狀態(tài)的轉(zhuǎn)移所反映的貧困狀態(tài)變化問題(李博等，2018)。在中國扶貧事業(yè)進入決勝階段，脫貧又返貧問題不斷得到學者的關注。羅玉輝和侯亞景(2019)通過觀察多維貧困動態(tài)變化過程，發(fā)現(xiàn)存在多維返貧的情況。蔣南平和鄭萬軍(2017)在改進A-F多維貧困指數(shù)分析的基礎上，提出了多維返貧識別及測算方法。但該研究關注的核心為“未貧-貧困”問題，雖然可以逆向識別貧困人群，但依舊停留在貧困界定的框架中，未能關注脫貧又返貧的現(xiàn)象。實際上，返貧的定義有廣義返貧與狹義返貧之分，廣義的返貧是指從非貧困狀態(tài)轉(zhuǎn)移到貧困狀態(tài)，狹義的返貧是指脫貧后又返回貧困。而上述研究忽略了返貧的實質(zhì)，僅討論廣義返貧下“未貧-貧困”的狀態(tài)轉(zhuǎn)移。部分學者解釋了狹義返貧的原因，認為因疾病所導致的家庭經(jīng)濟狀況變差和個人人力資本的下降將導致家庭出現(xiàn)返貧情況(汪三貴和劉明月，2019)。也有學者發(fā)現(xiàn)少數(shù)民族群體更容易返貧，同時健康因素、勞動力因素和危房是導致返貧的重要原因(馬紹東和萬仁澤，2018)。但這些討論狹義返貧現(xiàn)象的文獻未能解釋返貧現(xiàn)象存在的內(nèi)在機理，也未能從資產(chǎn)視角詮釋返貧的原因。基于此，本文從資產(chǎn)視角提出脆弱性脫貧理論，系統(tǒng)解釋返貧現(xiàn)象及機理。首先，采用傾向得分匹配法(PSM)驗證資產(chǎn)稟賦差異對返貧現(xiàn)象發(fā)生的影響。進而考察不同類別資產(chǎn)稟賦對降低返貧概率的影響。最后，進一步討論脫貧未返貧路徑中資產(chǎn)替代因素的作用。本文的邊際貢獻體現(xiàn)在：第一，明確從狹義的返貧定義出發(fā)，提出了脆弱性脫貧理論，以解釋脫貧又返貧現(xiàn)象；第二，進一步分析脫貧未返貧路徑機制，充實了脆弱性脫貧理論；第三，將傳統(tǒng)空間Markov模型拓展為影響因素更一般的“條件Markov模型”，結(jié)合微觀數(shù)據(jù)對脆弱性脫貧理論進行了驗證。二、脆弱性脫貧分析框架與研究假說(一)脆弱性脫貧理論。脆弱性脫貧是指貧困對象脫貧后，在受到其他外部事件沖擊時，因缺乏資產(chǎn)的緩沖與保護而導致脫貧對象重新退回貧困線以下，出現(xiàn)脫貧又返貧的現(xiàn)象。其脆弱性體現(xiàn)在，難以抵御波動性與隨機性的風險沖擊，當勞務收入、經(jīng)營收入與轉(zhuǎn)移支付收入等收入來源出現(xiàn)驟減時，只有家庭的存量資產(chǎn)能夠換取基本生存需要。此時，家庭資產(chǎn)財富的積累因其能夠應對風險沖擊而成為避免陷入貧困的重要來源(Caner和Wolff，2004)。因此，將家庭實現(xiàn)脫貧但沒有資產(chǎn)或資產(chǎn)持有較少的情況稱為脆弱性脫貧。界定脆弱性脫貧需要明確以下三點：貧困界定、脫貧屬性與資產(chǎn)衡量。首先，脆弱性脫貧需要歷經(jīng)貧困到脫貧再到返貧三個階段，因此貧困的界定成為首先要考慮的問題。已有研究以收入制定貧困線標準(陳建東和周曉蓉，2015；郭君平等，2018)，然而從脆弱性脫貧核心來看，收入對滯后期資產(chǎn)具有正向影響，但部分資產(chǎn)類別與收入存在嚴格的單向因果關聯(lián)，無法對滯后期收入產(chǎn)生影響。即收入的提升將增加家庭資產(chǎn)的購買，雖然生產(chǎn)資產(chǎn)和金融資產(chǎn)的增加同樣會增加下期收入，形成資產(chǎn)對收入的影響，但現(xiàn)實情況中貧困家庭并不存在或較少存在生產(chǎn)資產(chǎn)和金融資產(chǎn)(解堊，2015；程名望等，2018；盧亞娟和張菁晶，2018)，使得該類資產(chǎn)無法對貧困家庭收入變動形成影響，也難以考慮耐用消費品、保險和黃金首飾等家庭資產(chǎn)對收入的影響。因此，用收入來界定貧困不適合本文。若從多維貧困角度進行貧困界定，現(xiàn)有文獻界定維度大多包含家庭生活水平維度，其中指示指標包括耐用品和住房等，而這與家庭資產(chǎn)衡量指標重復(李峰等，2018)，將導致內(nèi)生性問題，故多維貧困方法界定也不適用。綜上，本文以消費情況作為劃分貧困的標準，主要基于以下兩點考慮：一是前期資產(chǎn)可能影響當期消費，前期資產(chǎn)利得或資產(chǎn)變賣將影響當期消費水平；二是有嚴格以消費線劃分的貧困標準供使用。本文以2008年世界銀行根據(jù)75個國家的貧困線數(shù)據(jù)以及2005年購買力平價水平(PPP)確定的1.25美元/天標準進行測算，①之后通過居民消費價格指數(shù)進行調(diào)整。其次需要明確的是脫貧屬性問題，即確定研究所關注的群體存在從貧困到非貧的轉(zhuǎn)變。因此本研究的樣本選取至少需要三期數(shù)據(jù)支撐，一期判別以消費線劃分的貧困群體，二期確定從貧困轉(zhuǎn)移到非貧的群體，三期關注已脫貧但又轉(zhuǎn)移為貧困的返貧群體。最后需要對資產(chǎn)進行衡量。本文認為，如果僅從總資產(chǎn)出發(fā)，考慮其對脫貧又返貧的影響無疑是制造一個“黑箱”，難以解釋其內(nèi)在機制，特別是不同類型資產(chǎn)對貧困判別的影響未能詮釋。也有學者從多維資產(chǎn)貧困的視角出發(fā)，認為資產(chǎn)是金錢、人口、物質(zhì)和社會資源的集合，具體包括金融資產(chǎn)、人力資產(chǎn)、物質(zhì)資產(chǎn)和社會與自然(Moser，2008)。同樣，本文從多維視角定義資產(chǎn)并依據(jù)數(shù)據(jù)可得性原則將資產(chǎn)劃分為五個類別：一是生產(chǎn)資產(chǎn)，即生產(chǎn)性固定資產(chǎn)如土地、機器設備和牲畜等。二是金融資產(chǎn)，即家庭所擁有的現(xiàn)金、存款、股票、基金和債券等流動性強具有投資屬性的資產(chǎn)。三是自用資產(chǎn)，即家庭耐用消費品如汽車、家具和家用電器等，以及家庭居住的房產(chǎn)。未按照Haveman和Wolff(2000)的做法將房產(chǎn)從指標范圍內(nèi)剔除是因為前者是利用資產(chǎn)擁有情況對貧困進行測算，從人道主義視角考慮，短期貧困使一個家庭變賣房產(chǎn)的情況不合理，同時房產(chǎn)大額資本的屬性可能掩蓋資產(chǎn)貧困的發(fā)生。而本文的目的是驗證資產(chǎn)稟賦對脫貧狀態(tài)轉(zhuǎn)移的影響，前期擁有的房產(chǎn)無論是變賣或者抵押都可能影響當期的消費情況，考慮到貧困家庭往往僅擁有一套自用房產(chǎn)，因此將房產(chǎn)劃分為自用資產(chǎn)。四是保障資產(chǎn)，即家庭商業(yè)醫(yī)療保險與商業(yè)財產(chǎn)保險的支出，保險具有規(guī)避風險的作用，當受到風險沖擊時保險的賠付將避免家庭重新返回貧困。五是人力資產(chǎn)，當遭遇風險沖擊時，具有高層次教育水平的家庭成員能夠擁有更多社會資源與獲得收入的能力，使得家庭生存的基本需要可以得到滿足，避免重新陷入貧困。(二)脆弱性脫貧理論的傳遞機制。脆弱性脫貧理論的核心是解釋返貧現(xiàn)象，因此將重點探討“脫貧-返貧”的中間機制，本文構(gòu)建了脆弱性脫貧傳遞機制分析框架(圖1)。無論通過何種方式實現(xiàn)脫貧，脫貧群體中總有家庭存在資產(chǎn)匱乏。家庭資產(chǎn)匱乏將難以抵御風險的沖擊，使得部分脫貧家庭再次返貧。在脆弱性脫貧階段，風險來源于地區(qū)和個人兩個層面，地區(qū)層面主要為自然災害沖擊譬如氣象災害、生態(tài)災害、生物災害和地質(zhì)災害。自然災害一方面將導致種養(yǎng)殖業(yè)減產(chǎn)、減收進而使得收入減少。另一方面，自然災害可能使房屋、機器以及車輛甚至個人健康遭受損失，使得支出增加。個人層面主要為突發(fā)事件沖擊，譬如失業(yè)、財產(chǎn)損失以及疾病，這些事件將不同程度導致收入減少或者支出增加。收入減少將直接影響當期消費，支出增加也可能減少下期消費水平，比如當期醫(yī)療費用支出增加會壓縮其他生活支出，難以滿足生活的基本需要，最終導致返貧現(xiàn)象的發(fā)生。從解決返貧問題視角看，若家庭擁有豐富的資產(chǎn)稟賦將使其能抵御風險的沖擊而降低出現(xiàn)脫貧又返貧現(xiàn)象發(fā)生的可能。基于以上分析，本文提出假說1：資產(chǎn)稟賦可以防止返貧現(xiàn)象發(fā)生，資產(chǎn)越匱乏的脫貧家庭越容易出現(xiàn)返貧現(xiàn)象。當家庭遭遇風險沖擊后，由于資產(chǎn)替代因素承擔了資產(chǎn)具有的風險抵御功能，因此部分資產(chǎn)稟賦不足的家庭也不會出現(xiàn)返貧現(xiàn)象。本文將資產(chǎn)替代效應分為兩個層面：一是地區(qū)層面，若地區(qū)存在其他外部資源支撐將降低資產(chǎn)抵御風險作用的發(fā)揮。城市擁有完善的社會福利體系，各種公益性設施及其服務包括教育、衛(wèi)生和轉(zhuǎn)移支付等可以替代資產(chǎn)的“安全網(wǎng)”作用幫助家庭抵御意外的沖擊。同時高福利地區(qū)意味著政府能夠行使更多資源，避免出現(xiàn)家庭貧困的現(xiàn)象，可進一步替代資產(chǎn)的作用。二是個體層面，資產(chǎn)主要通過抵押或變賣等轉(zhuǎn)變實現(xiàn)滿足生活需要，但若家庭存在借款行為則無需減少資產(chǎn)，同樣可以滿足家庭的基本消費避免返貧。基于此，本文提出假說2：若地區(qū)或個體層面存在著資產(chǎn)替代效應，家庭資產(chǎn)稟賦防止返貧現(xiàn)象發(fā)生的作用將會減弱。圖1脆弱性脫貧傳遞機制分析框架圖三、方法、數(shù)據(jù)與變量選取(一)方法設定1.示性函數(shù)。示性函數(shù)是用以區(qū)別事件發(fā)生與否的0、1二值函數(shù)，本文探討的是狹義返貧，因此需要確定以下三個事件階段：貧困、脫貧以及返貧。若當年家庭總支出低于消費貧困線標準記為1，表示存在貧困或返貧狀態(tài)。反之，不存在貧困狀態(tài)即脫貧或持續(xù)脫貧則記為0。從圖2可以看出，至少需要進行三次貧困判別：第一次判別確定貧困家庭；第二次判別確定脫貧家庭；第三次判別確定返貧家庭。2.傾向得分匹配法。研究不同水平的資產(chǎn)稟賦對返貧事件發(fā)生的影響需要考慮以下兩個方面：一是需要考慮遺漏其他因素造成的估計偏誤；二是樣本可能存在的自選擇偏誤。鑒于此，本文采用基于“反事實因果推斷框架”中的傾向得分匹配法，以盡可能使處理組與對照組在事件選擇上處于隨機狀態(tài)，從而解決以上問題。傾向得分法首先需要根據(jù)Logit模型計算傾向得分值(PS)，將選取的多維匹配變量降為一維變量，以降低匹配難度，其模型如下：式(3)中，Y[1]表示高水平資產(chǎn)稟賦家庭的返貧程度，Y[0]表示低水平資產(chǎn)稟賦家庭的返貧程度，ATT為兩類家庭之間的平均凈效果之差。3.條件Markov模型。本文基于分布動態(tài)學從長期動態(tài)的角度研究家庭脫貧狀態(tài)的演進變化，借鑒已有文獻(Gu，2016；Li等，2019)，將脫貧類型和返貧類型都分成3類，②得到3×3的“脫貧-返貧”轉(zhuǎn)移概率矩陣，在此基礎上，為具體探究不同資產(chǎn)變量對脫貧內(nèi)部狀態(tài)轉(zhuǎn)移的影響，將空間Markov模型中的“空間鄰近”變量放寬為一般變量，構(gòu)造一般化的條件Markov模型，具體方法如下：對于一個k×k的Markov轉(zhuǎn)移矩陣，當考慮l個類型的變量作為家庭脫貧的轉(zhuǎn)移條件時，將產(chǎn)生l個k×k的條件轉(zhuǎn)移概率矩陣，記為P[d][，ij](λ)，表示在當年條件變量為λ類型時，d年后該家庭從i脫貧類型轉(zhuǎn)移為j返貧類型的概率。通過比較Markov和條件Markov轉(zhuǎn)移矩陣對應數(shù)值的大小，可以分析條件變量是否對“脫貧-返貧”狀態(tài)轉(zhuǎn)移產(chǎn)生了影響。本文構(gòu)建的Markov模型可以考察在不同時長下條件變量的影響。為驗證二者差異是否具有統(tǒng)計學意義，對兩類Markov轉(zhuǎn)移概率矩陣的差異進行非參數(shù)的卡方檢驗，具體構(gòu)造方式如下(Gallo，2001)：(二)樣本數(shù)據(jù)本文數(shù)據(jù)來源于中國家庭追蹤調(diào)查(CFPS)數(shù)據(jù)庫，覆蓋中國25個省級行政區(qū)，目標樣本規(guī)模16000戶，從2010年開始正式收集且每兩年發(fā)布一期，截至2016年共四期數(shù)據(jù)。由于2016年數(shù)據(jù)資料與前期數(shù)據(jù)資料存在大量不匹配的情況，因此本文采用2010年、2012年和2014年三期數(shù)據(jù)。剔除了指標缺失及數(shù)據(jù)異常樣本。依據(jù)圖2樣本識別流程，一期數(shù)據(jù)即2010年數(shù)據(jù)中未達到消費線的貧困家庭共有2854戶，二期數(shù)據(jù)即2012年數(shù)據(jù)中脫貧家庭1384戶，三期數(shù)據(jù)即2014年數(shù)據(jù)中返貧家庭208戶。圖2示性函數(shù)判別流程圖(三)變量選取1.貧困識別?；谝延醒芯康钠毡樽龇▽⒓彝ハM總支出作為衡量家庭消費情況的指示變量，其中包括食品、衣著、家庭設備、醫(yī)療保健、交通通訊和文教娛樂等支出。通過與消費貧困線進行比較來判別貧困家庭。③2.資產(chǎn)變量。本文從多維視角定義資產(chǎn)，具體包括：生產(chǎn)資產(chǎn)(Production[，it-1])衡量可以創(chuàng)造物質(zhì)收入的稟賦；金融資產(chǎn)(Capital[，it-1])衡量可以創(chuàng)造投資收入的稟賦；自用資產(chǎn)(Use[，it-1])衡量可以進行資產(chǎn)轉(zhuǎn)賣的稟賦；保障資產(chǎn)(Security[，it-1])衡量外部力量抵御風險的稟賦；人力資產(chǎn)(Human[，it-1])衡量家庭成員獲取收入與社會資源的稟賦。3.匹配變量。選取一定數(shù)量家庭特征可觀測變量以降低家庭間個體性差異。具體包括家庭人口規(guī)模(Population[，it])衡量家庭人口基數(shù)情況；從事農(nóng)業(yè)情況(Farming[，it])衡量家庭收入來源的經(jīng)營類別；人情支出(Social[，it])衡量家庭參與社會交往的程度；人均收入(Income[，it])衡量家庭持續(xù)性經(jīng)濟能力；可信程度(Trusted[，it])則能降低微觀調(diào)查存在的測量誤差；健康情況(Health[，it])衡量家庭成員的身體健康情況。4.機制變量。風險沖擊代理變量為大額醫(yī)療（Medicalit-1），即家庭是否存在大額醫(yī)療支出，一般大額醫(yī)療支出將透支使用當期家庭財產(chǎn)，同時主要勞動力也無法獲得收入，會對下期家庭消費造成影響。地區(qū)資產(chǎn)替代因素包括：家庭戶籍（Censusit）代表家庭歸屬地的城鄉(xiāng)差異，福利水平（Welfareit）代表家庭所屬省份的社會保障能力，個體資產(chǎn)以借款行為（Borrowit）來替代，以判別家庭在該年度是否存在借款。變量定義見表1。四、脫貧又返貧的路徑機制(一)脆弱性脫貧理論驗證1.傾向得分匹配估計與分析。依據(jù)研究設計，本文通過闡述返貧現(xiàn)象的內(nèi)在機制重點關注如何防止返貧現(xiàn)象發(fā)生，因此首先需要考察資產(chǎn)稟賦對防止返貧現(xiàn)象發(fā)生是否具有顯著作用。選擇PSM方法進行估計，由于當期消費和資產(chǎn)之間可能存在內(nèi)生性而造成估計結(jié)果無效，因此，選取家庭資產(chǎn)稟賦水平的前一期數(shù)據(jù)。此外，PSM匹配存在多種方法，不同匹配方法也會造成估計結(jié)果的偏差，本文分別采用核匹配法、半徑匹配法和近鄰匹配法進行估計。表2展示了不同類別的資產(chǎn)稟賦對防止返貧現(xiàn)象發(fā)生的作用效果，其中ATT為處理組與對照組之間的平均凈效果之差。總體來看，無論采用何種匹配方法，總資產(chǎn)平均凈效果均為負值，且系數(shù)均在1％的水平上顯著，表明高資產(chǎn)稟賦家庭能夠顯著降低脫貧家庭返貧現(xiàn)象的發(fā)生?？梢钥闯?，匹配后高資產(chǎn)稟賦家庭比低資產(chǎn)稟賦家庭返貧可能性下降超過35％。具體從各資產(chǎn)類別來看，無論采用何種匹配方法，生產(chǎn)資產(chǎn)平均凈效果均為負值，返貧概率下降超過60％，且系數(shù)在1％的水平上顯著，這表明生產(chǎn)資產(chǎn)能夠最大程度地降低返貧現(xiàn)象的發(fā)生；金融資產(chǎn)平均凈效果同樣均為負值，不同匹配方法在10％的水平上顯著，降低返貧概率超過20％；自用資產(chǎn)平均凈效果也均為負值，不同匹配方法均在1％的水平上顯著，自用資產(chǎn)稟賦水平高的家庭可使返貧現(xiàn)象發(fā)生降低40％以上；保障資產(chǎn)雖然ATT值為負，但未能通過顯著性檢驗，有學者認為，中國醫(yī)療費用數(shù)額較大且保險報銷比例較低，導致醫(yī)療保險的防范風險能力較弱(鮑震宇和趙元鳳，2018)；人力資本平均凈效果同樣均為負值，且不同匹配方法分別在10％和5％的水平上顯著，這表明家庭中具有高層次教育水平的家庭成員能夠減少返貧現(xiàn)象的發(fā)生。綜上所述，幾種匹配方法估計結(jié)果均趨于一致，家庭資產(chǎn)稟賦對返貧現(xiàn)象發(fā)生存在顯著負的影響，特別是生產(chǎn)資產(chǎn)在減少返貧現(xiàn)象上的效應最明顯。為保證結(jié)論的穩(wěn)健性，本文同樣根據(jù)世界銀行在2015年重新劃定的1.9美元/天(低標準)和3.1美元/天(高標準)的貧困線進行檢驗，結(jié)論依舊成立。④2.平衡性假定檢驗。為確保匹配質(zhì)量與估計結(jié)果的可靠性，傾向得分匹配法需要滿足平衡性假定，因此借鑒Rubin(2001)的方法從標準化偏差、均值差異以及偽R2(PseudoR[2])、卡方(LRchi[2])、偏差均值(MeanBias)和B值三個方面進行判別。首先，對匹配前與匹配后標準化偏差的變動進行分析，Rosenbaum和Donald(1983)提出，標準偏差的絕對值小于20％表示匹配效果好，實證分析中匹配后不同匹配變量標準偏差值均低于20％，⑤表明匹配效果好；進而，用t檢驗對匹配后處理組與對照組匹配變量進行差異顯著性檢驗，發(fā)現(xiàn)匹配前部分變量處理組與對照組存在顯著性差異，但匹配后均不存在顯著性差異，⑥表明匹配效果好；最后，對偽R[2]、卡方值、偏差均值和B值進行分析發(fā)現(xiàn)，除保障資產(chǎn)，其他所有資產(chǎn)類別無論采用何種匹配方法，偽R[2]、卡方值、偏差均值和B值均出現(xiàn)下降，同時匹配后卡方值與B值均不存在顯著性差異。⑦綜合各匹配平衡性假定檢驗指標可以看出，匹配后處理組與對照組之間因可觀測變量所導致的偏差基本消除，匹配效果好且不同匹配方法結(jié)果基本一致，表明上文傾向得分匹配估計結(jié)果穩(wěn)健可靠。(二)脆弱性脫貧理論的進一步討論1.一般情景下資產(chǎn)稟賦對“脫貧-返貧”狀態(tài)轉(zhuǎn)移的影響。為具體探究不同資產(chǎn)稟賦水平對“脫貧-返貧”狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率的影響，本文將資產(chǎn)變量指標離散化為兩類進行分析，其本質(zhì)是按照這兩類條件變量將整體“脫貧-返貧”轉(zhuǎn)移概率進行分解。首先考慮所有樣本家庭在一般情景下，不同類別資產(chǎn)稟賦水平對“脫貧-返貧”狀態(tài)轉(zhuǎn)移的影響，條件轉(zhuǎn)移概率見表3。表3不同類別資產(chǎn)下的“脫貧-返貧”條件轉(zhuǎn)移概率結(jié)果低水平高水平卡方檢驗深度返貧淺度返貧未返貧深度返貧淺度返貧未返貧總資產(chǎn)輕度脫貧6.69％16.88％76.43％3.85％11.54％84.62％17.677**中度脫貧2.18％15.72％82.10％2.38％3.57％94.05％高度脫貧2.81％9.44％87.76％0.77％8.43％90.80％生產(chǎn)資產(chǎn)輕度脫貧6.35％16.50％77.16％0.00％0.00％100.00％18.556**中度脫貧2.05％12.33％85.62％4.76％14.29％80.95％高度脫貧2.02％9.75％88.24％1.72％1.72％96.55％金融資產(chǎn)輕度脫貧7.87％18.87％73.26％2.49％9.15％88.36％10.030中度脫貧5.77％11.15％83.08％3.77％8.91％87.32％高度脫貧2.23％8.91％88.86％0.88％5.65％93.47％自用資產(chǎn)輕度脫貧6.83％17.41％75.77％4.00％11.20％84.80％23.222***中度脫貧2.94％17.16％79.90％0.92％3.67％95.41％高度脫貧2.49％10.25％87.26％1.37％7.53％91.10％保障資產(chǎn)輕度脫貧7.82％16.83％75.35％6.25％15.50％78.25％9.054中度脫貧4.23％15.41％80.36％5.31％10.87％84.82％高度脫貧2.51％10.29％87.20％3.04％8.25％88.71％人力資產(chǎn)輕度脫貧6.52％15.01％78.47％3.08％13.46％83.46％17.507**中度脫貧2.38％13.10％84.52％1.64％7.84％90.52％高度脫貧2.08％10.19％87.74％1.63％4.07％94.31％總體來看，對于總資產(chǎn)為低水平的家庭而言，無論當期處于輕度脫貧、中度脫貧還是高度脫貧，下一期返回為深度貧困和淺度貧困的概率均高于對應的總資產(chǎn)為高水平的家庭，表明低水平總資產(chǎn)稟賦家庭更有可能出現(xiàn)返貧現(xiàn)象，且主要為輕度脫貧轉(zhuǎn)移為淺度返貧，返貧概率達到16.88％。從具體各類別資產(chǎn)來看，高水平生產(chǎn)資產(chǎn)稟賦家庭中輕度脫貧家庭的深度返貧與淺度返貧概率為0，而低水平生產(chǎn)資產(chǎn)稟賦家庭的返貧概率分別達到6.35％與16.5％，二者存在較大差距。中度脫貧家庭的深度返貧與淺度返貧的轉(zhuǎn)移概率有所增長，但為高度脫貧時又出現(xiàn)下降。這可能是因為，中度脫貧家庭既不類似輕度脫貧家庭無經(jīng)濟能力購置大規(guī)模生產(chǎn)資產(chǎn)，也無法如高度脫貧家庭購置資產(chǎn)后仍擁有充分的資金保障，中度脫貧家庭在購置生產(chǎn)資產(chǎn)后壓縮了其他方面的資金使用，導致后期消費支出減少；高水平金融資產(chǎn)稟賦家庭的所有脫貧類別返貧概率基本低于低金融資產(chǎn)稟賦，特別是高度脫貧家庭轉(zhuǎn)移為高度返貧的概率僅為0.88％；高水平自用資產(chǎn)稟賦家庭各脫貧類別返貧概率均低于低自有資產(chǎn)稟賦家庭，且中度脫貧家庭的淺度返貧轉(zhuǎn)移概率相差超過10％，中度脫貧家庭轉(zhuǎn)移為深度返貧的概率僅為0.92％；保障資產(chǎn)高水平稟賦家庭無論為何種脫貧類別，轉(zhuǎn)移為淺度返貧的概率均低于低水平保障資產(chǎn)稟賦家庭，但向深度返貧概率卻均高于低水平保障資產(chǎn)稟賦家庭。從現(xiàn)實來看，購買保險人群往往存在重大風險可能，使得高保障資產(chǎn)稟賦家庭反而容易出現(xiàn)深度返貧；人力資產(chǎn)高水平稟賦家庭各脫貧類別轉(zhuǎn)移為貧困狀態(tài)的概率基本都低于人力資產(chǎn)低水平家庭，而保持脫貧狀態(tài)的概率均高于人力資產(chǎn)低水平家庭。綜上，家庭資產(chǎn)稟賦水平對“脫貧-返貧”狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率的分解展示了不同脫貧狀態(tài)的返貧情況，通過數(shù)值比較發(fā)現(xiàn)高資產(chǎn)稟賦能夠降低返貧概率。但是這種差異是否存在統(tǒng)計學意義呢?為解釋該問題，本文設定原假設H0：P[d][，ij｜1]=P[d][，ij｜2]=P[d][，ij]｛給定d，i，j｝，即不同資產(chǎn)水平條件轉(zhuǎn)移概率矩陣與非條件轉(zhuǎn)移概率矩陣之間不存在顯著性差異。檢驗發(fā)現(xiàn)，總資產(chǎn)、生產(chǎn)資產(chǎn)、自用資產(chǎn)和人力資產(chǎn)分別在5％和1％的顯著性水平上顯著，即拒絕原假設。說明條件與非條件Markov轉(zhuǎn)移概率矩陣存在顯著性差異，可見資產(chǎn)稟賦能夠降低脫貧家庭返回貧困現(xiàn)象發(fā)生的結(jié)論具有統(tǒng)計學意義。通過條件Markov模型詳細展示了一般情形下的“脫貧-返貧”狀態(tài)轉(zhuǎn)移情況，可以發(fā)現(xiàn)，資產(chǎn)稟賦水平的確能夠顯著影響“脫貧-返貧”概率，特別是降低家庭從輕度脫貧轉(zhuǎn)為淺度返貧的效果最明顯。而生產(chǎn)資產(chǎn)能夠最大程度地保障家庭免于返貧，這也印證了“造血式扶貧”的理念，唯有使一個家庭掌握創(chuàng)造物質(zhì)財富的能力才能從根本上避免返貧現(xiàn)象的發(fā)生。2.風險沖擊情景下資產(chǎn)稟賦對“脫貧-返貧”狀態(tài)轉(zhuǎn)移的影響。前文將醫(yī)療行為視為遭受到風險沖擊，此時資產(chǎn)應發(fā)揮更為明顯的“安全網(wǎng)”作用。因此考慮特殊條件風險沖擊情景下，將樣本群體選擇為存在大額醫(yī)療支出的家庭，從而進一步檢驗脆弱性脫貧傳遞機制中討論的風險沖擊情景下資產(chǎn)抵御風險的作用，與一般情景相比，此時資產(chǎn)應發(fā)揮更大作用。需要注意的是，本文選取家庭醫(yī)療保健支出變量前一期數(shù)據(jù)，原因如下：一是，當期家庭醫(yī)療保健支出與家庭消費支出存在內(nèi)生性問題，醫(yī)療保健支出越高意味著家庭消費支出越多，會使該家庭在貧困判別時被判別為未返貧家庭；二是，醫(yī)療支出對家庭影響存在滯后性，當期醫(yī)療支出增加將降低下一期家庭消費水平。由于家庭成員出現(xiàn)疾病或傷殘需要大筆醫(yī)療費用，這將透支家庭財產(chǎn)及消費能力，使得下一期家庭消費水平下降。表4為檢驗結(jié)果，總體來看，由于樣本為遭受醫(yī)療風險沖擊的家庭，因此與表3全樣本測算結(jié)果相比，所有脫貧類別的返貧概率均有所提升，說明將樣本控制在遭遇風險沖擊情景下，脫貧家庭的返貧概率將提升。但不同資產(chǎn)稟賦水平家庭之間的返貧轉(zhuǎn)移概率的差異增大，資產(chǎn)稟賦高水平家庭的返貧概率遠遠低于資產(chǎn)稟賦低水平家庭，表明在風險沖擊的情景下，資產(chǎn)防止脫貧家庭返回貧困的作用將增強。從具體資產(chǎn)類別來看，總資產(chǎn)稟賦的差異使得輕度脫貧家庭的返貧概率相差超過10％，中度脫貧家庭的返貧概率相差超過15％；生產(chǎn)資產(chǎn)高水平稟賦家庭的輕度脫貧與高度脫貧返貧概率為0；保障資產(chǎn)高水平稟賦家庭在所有的脫貧狀態(tài)下不返貧的概率均高于低水平稟賦家庭，這表明保險一定程度上能夠抵御風險的沖擊；人力資產(chǎn)高水平稟賦家庭各脫貧狀態(tài)的返貧概率基本低于低水平稟賦家庭，且降低程度較未受風險沖擊條件下有所增大。同時，總資產(chǎn)、生產(chǎn)資產(chǎn)、金融資產(chǎn)和人力資產(chǎn)降低脫貧家庭返貧概率的變化情況也均在10％、5％或1％的水平上顯著，表明結(jié)論具有統(tǒng)計學意義。表4風險沖擊下的條件Markov轉(zhuǎn)移概率矩陣結(jié)果低水平高水平卡方檢驗深度返貧淺度返貧未返貧深度返貧淺度返貧未返貧總資產(chǎn)輕度脫貧11.32％22.64％66.04％7.69％15.38％76.92％17.239**中度脫貧1.67％20.00％78.33％0.00％5.00％95.00％高度脫貧1.40％7.69％90.91％0.00％8.75％91.25％生產(chǎn)資產(chǎn)輕度脫貧11.11％22.22％66.67％0.00％0.00％100.00％19.746***中度脫貧1.32％14.47％84.21％0.00％7.83％82.17％高度脫貧0.96％8.61％90.43％0.00％0.00％100.00％金融資產(chǎn)輕度脫貧12.25％20.42％67.33％4.54％15.95％79.51％12.451*中度脫貧3.25％15.84％80.91％3.84％9.41％86.75％高度脫貧1.86％10.05％88.09％1.27％6.31％92.42％自用資產(chǎn)輕度脫貧13.33％20.00％66.67％9.80％18.57％71.63％22.875***中度脫貧1.72％20.69％77.59％0.00％4.55％95.45％高度脫貧1.38％8.97％89.66％0.00％6.41％93.59％保障資產(chǎn)輕度脫貧14.12％19.41％66.47％6.83％18.60％74.57％9.856中度脫貧5.84％17.54％76.62％5.14％12.41％82.45％高度脫貧1.56％11.25％87.19％1.39％6.55％92.06％人力資產(chǎn)輕度脫貧13.86％16.95％68.19％7.00％17.14％76.86％14.794**中度脫貧5.64％16.39％77.97％2.85％11.79％85.36％高度脫貧3.12％13.38％83.50％1.79％6.82％91.39％綜上所述，同一般情景相比，風險沖擊情景下資產(chǎn)稟賦將更大程度地降低脫貧家庭的返貧概率，進一步驗證了脆弱性脫貧理論討論的資產(chǎn)所具有的“安全網(wǎng)”作用，假說1內(nèi)容得到充分驗證，假說1成立。五、脫貧未返貧的路徑機制根據(jù)上文脆弱性脫貧傳遞機制中的討論，風險沖擊將使得脫貧家庭重新返回貧困狀態(tài)，但現(xiàn)實生活中可能存在部分資產(chǎn)稟賦低水平的家庭在遭遇風險沖擊時仍然保持脫貧狀態(tài)。本文認為，正是由于存在資產(chǎn)替代因素承擔了資產(chǎn)的“安全網(wǎng)”作用，使得即使家庭資產(chǎn)稟賦不足，但遭遇風險沖擊仍未出現(xiàn)返貧，即存在未返貧路徑。為驗證該路徑，本文將資產(chǎn)替代因素分為地區(qū)因素與個體因素，首先探究地區(qū)因素中城鄉(xiāng)之間的差異，城市較鄉(xiāng)村擁有較為完善的福利體系，這使城市家庭擁有了更大的風險抵抗能力。表5為不同資產(chǎn)替代因素控制下的檢驗結(jié)果，其中列(1)與列(2)為資產(chǎn)稟賦低水平與資產(chǎn)稟賦高水平家庭在不同脫貧類型中的深度返貧與淺度返貧概率之差，數(shù)值呈負數(shù)，且數(shù)值越小表明資產(chǎn)稟賦降低返貧概率作用越明顯。列(3)為資產(chǎn)稟賦低水平家庭與資產(chǎn)稟賦高水平家庭在不同脫貧類型下的未返貧狀態(tài)概率之差，數(shù)值越大意味著保持脫貧狀態(tài)的概率越大。總體來看，受城市福利體系影響，所有資產(chǎn)水平返貧概率均有所下降，這表明城市福利體系總體能夠降低返貧概率。⑧不同類別資產(chǎn)在列(1)和列(2)中基本保持負值，表明高水平資產(chǎn)稟賦依然能夠降低返貧概率。同樣，在列(3)中基本保持正值，表明高水平資產(chǎn)稟賦能夠提升保持脫貧狀態(tài)概率，但在卡