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摘 要：经济增长与收入分配是影响贫困发生率的两个重要因素，针对贵州全省及36个少数民族贫困县和14个非少数民族贫困县近七年的贫困发生率、农民人均纯收入、基尼系数，通过建立多元线性回归模型并进行分析和比较，得出农民人均纯收入的增长及收入分配对贫困发生率的影响程度，并在检测定收入分配不变的情况下，分析收入分配对贫困发生率的影响程度，从而说明了经济增长是贵州少数民族贫困县贫困发生率最主要影响因素。
关键词：少数民族贫困县；贫困发生率；农民；人均纯收入；基尼系数
1673-291X（2013）22-0086-04
党的十七届三中全会通过的《关于推进农村改革发展若干重大问题的决定》 指出“到2020年，农民人均纯收入比2008年翻一番，消费水平大幅提升，绝对贫困现象基本消除” 。因此，解决中国贫困问题并实现农村脱贫致富奔小康对于中国的现代化建设有着重要的意义。
持续的经济增长是中国农村贫困减少的主动力，但是中国农村收入分配的不合理却阻碍了经济增长减少贫困的进程。因此本文通过对贵州少数民族贫困县情况进行调查，主要从经济增长、收入分配等影响贫困的主要因素进行分析研究，以期为贵州反贫困提供一些参考。
在本文的研究中，我们以农民人均纯收入来刻划经济的增长，以基尼系数来刻划分配关系。
2.贫困标准的划分与贫困线。贫困线是对“贫困”的度量。中国现行的农村贫困标准，是国家统计局农调在1986年对全国6.7万户农村居民进行收支调查后计算得到的。1986年中国农村贫困人口的标准为人均年收入205元，此后根据物价指数，逐年调整（见表1、下页表2）。2007年及以前各个年份同时使用绝对贫困人口标准和低收入人口标准，并主要以绝对贫困人口标准为主。为适应国家扶贫政策的调整，从2008年起，在测算贫困人口时，不再区分贫困人口与低收入人口，把原来的低收入标准作为新的农村贫困标准，以往的贫困人口规模为调整为绝对贫困人口和低收入人口之和。
3.贫困发生率。贫困发生率是贫困人口占总人口的比例，它反映了贫困现象的社会广度，是衡量贫困程度最基本的一个指标。设n表示总人口数，q表示贫困人口数，H表示贫困发生率，则H=q/n。
4.基尼系数。在评价收入分配不平等的时候，我们一般采用基尼系数在描述一个国家或地区的收入分配状况。基尼系数（Gini index）是20世纪初意大利经济学家基尼创建的用以判断收入分配平等程度的指标。联合国有关组织规定：一个社会的基尼系数苦低于0.2表示收入绝对平均；0.2～0.3表示比较平均；0.3～0.4表示相对合理；0.4～0.5表示收入差距较大；0.6以上表示收入差距悬殊。根据《中国农村贫困监测报告》 抽样调查，中国农村2003—2009年各年的基尼系数分别是0.368、0.3692、0.375
贵州共有88个县（区），其中国家扶贫开发重点工作县（区）（以下简称贫困县）就占50个，其中少数民族贫困县36个（民族自治州所辖贫困县和非民族自治州所辖贫困自治县），非少数民族贫困县14个（见表3）。
2009年贵州农民人均纯收入为3 005.42元，而全国平均5 153.17元[3] ，长期以来均排在全国倒数第一位，可见贵州的贫困度有多大。受多种因素的影响，多年来，贵州与全国的差距不但没有缩小，而且有不断扩大扩大的趋势（见图1）。
2.模型的构建及分析。贫困是一个多维的概念，本文研究农村
因此，我们完全可以构建一个贫困发生率对于农民人均纯收入和基尼系数的线性回归模型[4]，得到关于贫困发生率和农村居民收入与基尼系数之间的变化的弹性关系。
我们可以构建如下二元线性模型：
LnH=c+aLny+bLnG
其中H为农村贫困发生率，y为农村居民人均收入，G为农村基尼系数，a、b、c分别为相关变量的系数。采用双对数形式主要是为了得到三者之间的弹性关系。
由于贵州统计年鉴有关贫困发生率等指标是从2003年才有的，因此我们的计算与分析只对2003—2009年的有关数据进行。而这七年，中国经济保持了10%左右的稳定增长，经济波动很小，因此这期间的数据能够很好地反映贵州贫困的状况。利用统计资料并进行相关的计算[5] ，得到表4、表5、表6相关数据如下： 从2008年开始，按照新的贫困线标准指标进行统计，即将原来的低收入线和绝对贫困线合并为低收入线。所以造成2008起贫困人口大量增加。由于统计年鉴没有相关数据，为了便于研究，必须统一口径，我们用2003—2007年五年平均数对表4的数据进行调整（见表5）。
在构造贵州省各类贫困发生率的二元线性回归模型中，由于资料的原因，我们模型中所用的基尼系数指标均采用全国的数据。事实上，除了贫困发生率有政府发布的数据外，基尼系数等指标政府从来没有公布过，只是世界银行和一些学者作过一些研究和估计。
通过运用Eviews计量经济学软件[6]，用以上数据进行回归，得到如下三个二元线性回归模型：
（1）全省贫困发生率与全省农民人均收入和基尼系数的关系：
LNH=1
（2）少数民族贫困县贫困发生率与少数民族贫困县农民人均收入和基尼系数的关系：
LNH=9.379811-0.809197LNy+
（3）非少数民族贫困县贫困发生率与非少数民族贫困县农民人均收入和基尼系数的关系：
LNH=10.24392-0.790851LNy+
从上述公式我们可以看出，例如由公式（2），可以看到自2000—2009年，贵州少数民族贫困县农民人均收入每增加10%，贫困发生率就会降低8.09%；而基尼系数每增加10%，贫困发生率就将增加11.12%，说明经济的持续、稳定增长对减少少数民族贫困县的贫困其作用是主要的，然而持续增加的农村收入的不平等则会对经济增长所带来的减少贫困起相当大的副作用，会减缓少数民族贫困县由于经济增长所带来的贫困的减少。这也用数据说明了减少贫困不光受经济增长的影响，还要受到收入分配的影响。对于全省农村贫困发生率和非少数民族贫困县贫困发生率的情况通过公式（1）、（3）我们有类似的解释。
从公式（2）、（3）可以看出，增加农民人均纯收入对贫困发生率的影响少数民族贫困县与非少数民族贫困县基本相同，而基尼系数的增加即收入分配不平等的加剧，对贫困发生率的副作用影响非少数民族贫困县要大于少数民族贫困县。事实上，贵州省少数民族贫困县与非少数民族贫困县的贫困状况总体差异不大。
应该说，中国农民收入每年基尼系数虽然总体上是上升的，但每年增长的幅度均不超过0.4%，基尼系数值一直没有超过0.4，属于相对合理的范畴，使得中国贫困人口包括贵州省的贫困人口持续、稳定地减少。近几年来，国家采取了免征农业税、完善农村医疗和社会保障等惠农措施，有效地控制将基尼系数控制在4以内，促进了农村尤其是贫困县的减贫工作，保持了农村尤其是贫困县的社会稳定。尽管一些学者片面夸大了农民收入的不平等和基尼系数，但从数据分析的实际效果来看，农民收入总体是还是比较健康的。
3.收入分配不变的情况下，经济增长对贵州农村贫困的影响分析。为
从表7可以看出，在基尼系数固定在2003年的0.368，以及农民人均纯收入仍按实际的情况下，贵州少数民族贫困县贫困发生率有轻微下降，说明收入分配对农村贫困发生率虽有一定影响，但影响不大，即经济增长才是影响贵州少数民族贫困县农村贫困发生率的最主要因素。
因此，贵州省要减少贫困，当务之急还是要发展经济，特别是加快工业化进程。同时由于贵州少数民族贫困县和非少数民族贫困县的贫困度差异不大，因此在重视少数民族贫困县反贫困工作的同时，应同步推进非少数民族贫困县的反贫困工作，更不能忽视由于分配不公所带来的对反贫困工作的副作用。
参考文献：
关于推进农村改革发展若干重大问题的决定[M].北京：人民出版社，2008.
中国农村贫困监测报告[M].北京：中国统计出版社，2004—2010.
[3] 中国统计年鉴[K].北京：中国统计出版社，2010.
[4] 姚树洁.中国改革开放二十多年来的经济发展与贫困缩减[J].当代经济科学，2003，（1）：1-14.
[5] 贵州统计年鉴[K].北京：中国统计出版社，2004—2010.
[6] 庞皓.计量经济学[M].北京：科学出版社，2007.
[责任编辑 陈丽敏]
关键词：少数民族贫困县；贫困发生率；农民；人均纯收入；基尼系数
1673-291X（2013）22-0086-04
一、研究农村贫困反贫困的重要性
贫困问题是经济学长期以来关注的一个课题，也是一个世界性的难题，尤其对于中国这样一个人口众多的发展中国家来说，贫困是中国必须关注的一个问题，而中国的农村贫困问题是中国贫困问题的核心所在。党的十七届三中全会通过的《关于推进农村改革发展若干重大问题的决定》 指出“到2020年，农民人均纯收入比2008年翻一番，消费水平大幅提升，绝对贫困现象基本消除” 。因此，解决中国贫困问题并实现农村脱贫致富奔小康对于中国的现代化建设有着重要的意义。
持续的经济增长是中国农村贫困减少的主动力，但是中国农村收入分配的不合理却阻碍了经济增长减少贫困的进程。因此本文通过对贵州少数民族贫困县情况进行调查，主要从经济增长、收入分配等影响贫困的主要因素进行分析研究，以期为贵州反贫困提供一些参考。
二、几个概念
1.经济增长与收入分配。经济增长是指一个国家生产商品和劳务能力的扩大。在实际核算中，常以一国生产的商品和劳务总量的增加来表示，即以国民生产总值和国内生产总值的增长来计算，也有以人均国民生产总值或人均收入来计算的。在本文的研究中，我们以农民人均纯收入来刻划经济的增长，以基尼系数来刻划分配关系。
2.贫困标准的划分与贫困线。贫困线是对“贫困”的度量。中国现行的农村贫困标准，是国家统计局农调在1986年对全国6.7万户农村居民进行收支调查后计算得到的。1986年中国农村贫困人口的标准为人均年收入205元，此后根据物价指数，逐年调整（见表1、下页表2）。2007年及以前各个年份同时使用绝对贫困人口标准和低收入人口标准，并主要以绝对贫困人口标准为主。为适应国家扶贫政策的调整，从2008年起，在测算贫困人口时，不再区分贫困人口与低收入人口，把原来的低收入标准作为新的农村贫困标准，以往的贫困人口规模为调整为绝对贫困人口和低收入人口之和。
3.贫困发生率。贫困发生率是贫困人口占总人口的比例，它反映了贫困现象的社会广度，是衡量贫困程度最基本的一个指标。设n表示总人口数，q表示贫困人口数，H表示贫困发生率，则H=q/n。
4.基尼系数。在评价收入分配不平等的时候，我们一般采用基尼系数在描述一个国家或地区的收入分配状况。基尼系数（Gini index）是20世纪初意大利经济学家基尼创建的用以判断收入分配平等程度的指标。联合国有关组织规定：一个社会的基尼系数苦低于0.2表示收入绝对平均；0.2～0.3表示比较平均；0.3～0.4表示相对合理；0.4～0.5表示收入差距较大；0.6以上表示收入差距悬殊。根据《中国农村贫困监测报告》 抽样调查，中国农村2003—2009年各年的基尼系数分别是0.368、0.3692、0.375
1、0.3737、0.3742、0.3776、0.3806。
三、贵州少数民族贫困县农村经济经济增长、收入分配与农村贫困关系的实证分析
1.贵州贫困及反贫困的历史及回顾。贵州是一个多民族的省份，少数民族人口占总人口的38.98%。2009年，全省农村贫困人口的555.3万人，占全国贫困人口的13.8%，占全省总人口的比重高达13.6%，是全国平均水平的5倍。中国的贫困人口主要分布在中西部，尤其是西部少数民族地区，而贵州又具有广泛代表性。可以说如果贵州的反贫困问题解决了，那么中国的反贫困问题也就基本解决了。贵州共有88个县（区），其中国家扶贫开发重点工作县（区）（以下简称贫困县）就占50个，其中少数民族贫困县36个（民族自治州所辖贫困县和非民族自治州所辖贫困自治县），非少数民族贫困县14个（见表3）。
2009年贵州农民人均纯收入为3 005.42元，而全国平均5 153.17元[3] ，长期以来均排在全国倒数第一位，可见贵州的贫困度有多大。受多种因素的影响，多年来，贵州与全国的差距不但没有缩小，而且有不断扩大扩大的趋势（见图1）。
2.模型的构建及分析。贫困是一个多维的概念，本文研究农村
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贫困的识别主要是运用贫困线来进行农村贫困问题的识别。前面的分析已经知道，收入不平等对于农村贫困的缓解是有反向作用的，也就是说，在收入分配不变的情况下，经济的增长是有利于贫困的缓解的，但是一旦收入分配恶化即农村基尼系数上升，那么我们所面临的就是经济增长对减缓农村贫困的作用就会降低。因此，我们完全可以构建一个贫困发生率对于农民人均纯收入和基尼系数的线性回归模型[4]，得到关于贫困发生率和农村居民收入与基尼系数之间的变化的弹性关系。
我们可以构建如下二元线性模型：
LnH=c+aLny+bLnG
其中H为农村贫困发生率，y为农村居民人均收入，G为农村基尼系数，a、b、c分别为相关变量的系数。采用双对数形式主要是为了得到三者之间的弹性关系。
由于贵州统计年鉴有关贫困发生率等指标是从2003年才有的，因此我们的计算与分析只对2003—2009年的有关数据进行。而这七年，中国经济保持了10%左右的稳定增长，经济波动很小，因此这期间的数据能够很好地反映贵州贫困的状况。利用统计资料并进行相关的计算[5] ，得到表4、表5、表6相关数据如下： 从2008年开始，按照新的贫困线标准指标进行统计，即将原来的低收入线和绝对贫困线合并为低收入线。所以造成2008起贫困人口大量增加。由于统计年鉴没有相关数据，为了便于研究，必须统一口径，我们用2003—2007年五年平均数对表4的数据进行调整（见表5）。
在构造贵州省各类贫困发生率的二元线性回归模型中，由于资料的原因，我们模型中所用的基尼系数指标均采用全国的数据。事实上，除了贫困发生率有政府发布的数据外，基尼系数等指标政府从来没有公布过，只是世界银行和一些学者作过一些研究和估计。
通过运用Eviews计量经济学软件[6]，用以上数据进行回归，得到如下三个二元线性回归模型：
（1）全省贫困发生率与全省农民人均收入和基尼系数的关系：
LNH=1
1.89014-0.840479LNy+3.563363LNG
其中可决系数R2=0.96114，方程的被解释变量还是能够被后面的两个解释变量很好地解释，说明全省贫困发生率与全省农村人均收入和基尼系数的相关性很好。（2）少数民族贫困县贫困发生率与少数民族贫困县农民人均收入和基尼系数的关系：
LNH=9.379811-0.809197LNy+
1.116112LNG
其中可决系数R2=0.998215，方程的被解释变量还是能够被后面的两个解释变量非常好地解释，说明少数民族贫困县贫困发生率与少数民族贫困县农民人均收入和基尼系数的相关性非常好。（3）非少数民族贫困县贫困发生率与非少数民族贫困县农民人均收入和基尼系数的关系：
LNH=10.24392-0.790851LNy+
2.133240LNG
其中可决系数R2=0.997552，方程的被解释变量还是能够被后面的两个解释变量非常好地解释，说明非少数民族贫困县贫困发生率与非少数民族贫困县农民人均收入和基尼系数的相关性非常好。从上述公式我们可以看出，例如由公式（2），可以看到自2000—2009年，贵州少数民族贫困县农民人均收入每增加10%，贫困发生率就会降低8.09%；而基尼系数每增加10%，贫困发生率就将增加11.12%，说明经济的持续、稳定增长对减少少数民族贫困县的贫困其作用是主要的，然而持续增加的农村收入的不平等则会对经济增长所带来的减少贫困起相当大的副作用，会减缓少数民族贫困县由于经济增长所带来的贫困的减少。这也用数据说明了减少贫困不光受经济增长的影响，还要受到收入分配的影响。对于全省农村贫困发生率和非少数民族贫困县贫困发生率的情况通过公式（1）、（3）我们有类似的解释。
从公式（2）、（3）可以看出，增加农民人均纯收入对贫困发生率的影响少数民族贫困县与非少数民族贫困县基本相同，而基尼系数的增加即收入分配不平等的加剧，对贫困发生率的副作用影响非少数民族贫困县要大于少数民族贫困县。事实上，贵州省少数民族贫困县与非少数民族贫困县的贫困状况总体差异不大。
应该说，中国农民收入每年基尼系数虽然总体上是上升的，但每年增长的幅度均不超过0.4%，基尼系数值一直没有超过0.4，属于相对合理的范畴，使得中国贫困人口包括贵州省的贫困人口持续、稳定地减少。近几年来，国家采取了免征农业税、完善农村医疗和社会保障等惠农措施，有效地控制将基尼系数控制在4以内，促进了农村尤其是贫困县的减贫工作，保持了农村尤其是贫困县的社会稳定。尽管一些学者片面夸大了农民收入的不平等和基尼系数，但从数据分析的实际效果来看，农民收入总体是还是比较健康的。
3.收入分配不变的情况下，经济增长对贵州农村贫困的影响分析。为
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了更好地描述收入分配变动对农村贫困度的影响，我们以贵州少数民族贫困县的情况为例，固定基尼系数为2003年的0.368，农民人均纯收入仍按实际收入，即在公式（2）中的G值均固定为0.368，重新计算结果和实际结果（见表7）。从表7可以看出，在基尼系数固定在2003年的0.368，以及农民人均纯收入仍按实际的情况下，贵州少数民族贫困县贫困发生率有轻微下降，说明收入分配对农村贫困发生率虽有一定影响，但影响不大，即经济增长才是影响贵州少数民族贫困县农村贫困发生率的最主要因素。
因此，贵州省要减少贫困，当务之急还是要发展经济，特别是加快工业化进程。同时由于贵州少数民族贫困县和非少数民族贫困县的贫困度差异不大，因此在重视少数民族贫困县反贫困工作的同时，应同步推进非少数民族贫困县的反贫困工作，更不能忽视由于分配不公所带来的对反贫困工作的副作用。
参考文献：
关于推进农村改革发展若干重大问题的决定[M].北京：人民出版社，2008.
中国农村贫困监测报告[M].北京：中国统计出版社，2004—2010.
[3] 中国统计年鉴[K].北京：中国统计出版社，2010.
[4] 姚树洁.中国改革开放二十多年来的经济发展与贫困缩减[J].当代经济科学，2003，（1）：1-14.
[5] 贵州统计年鉴[K].北京：中国统计出版社，2004—2010.
[6] 庞皓.计量经济学[M].北京：科学出版社，2007.
[责任编辑 陈丽敏]