【返贫因素及人群特征的调查报告12000字（论文）】

返贫因素及人群特征的调研分析报告目录TOC\o"1-2"\h\u4145返贫因素及人群特征的调研分析报告 148911.1全国扶贫开发信息系统关于返贫因素的分类 1210561.1.1风险冲击下的返贫因素 223301.1.2风险抵抗力中的返贫因素 4255671.1.3风险应对中的返贫因素 42581.2贫困地区的返贫因素分析 4243021.2.1全国返贫因素分析 5112911.2.2典型地区的返贫因素分析 6150901.3不同返贫成因下人群结构性特征分析 12270801.3.1因病返贫户的人群特征 13204561.3.2因残返贫户的人群特征 14306041.3.3因灾返贫户的人群特征 1473621.3.4因交通条件落后返贫户的人群特征 1567001.3.5因学返贫户的人群特征 15221391.3.6缺资金和缺技术返贫户的人群特征 16206911.3.7缺劳力返贫户的人群特征 16115671.3.8产业扶贫失败返贫户的人群特征 16关注返贫问题，理清返贫主要诱因，认清返贫人群特征。对当前返贫规模、返贫原因做出梳理，找寻从微观到宏观、从主观到客观的返贫致贫原因是脱贫攻坚全面胜利后巩固脱贫成效的重要任务。本章运用贫困人口的统计数据对返贫成因及其人群特征进行分析，并选取典型地区就这两方面的内容深入挖掘。1.1全国扶贫开发信息系统关于返贫因素的分类原国务院扶贫办对返贫人群信息进行统计时，将返贫原因被归为13类，包括产业扶贫失败、交通条件落后、缺技术、缺劳力、缺水、缺土地、缺资金、因病、因残、因婚、因学、因灾、自身发展动力不足。其中，一些属于风险冲击，如产业扶贫失败、因病、因残、因婚、因学、因灾；一些受制约风险抵抗力不足，如交通条件落后、缺技术、缺水、缺土地、缺资金；一些返贫原因具有主观性，属于应对行动不利，例如自身发展动力不足。这种返贫原因的分类在考虑我国客观现实的前提下，能够最直观地为政策制定者和研究者提供有用的返贫信息，具有较强的实用价值和参考意义。具体归类详参表9。表SEQ表\*ARABIC9扶贫开发信息系统14类返贫原因及其归类风险冲击风险抵抗力应对行动产业扶贫失败√交通条件落后√缺技术√缺劳力√缺水√缺土地√缺资金√因病√因残√因婚√因学√因灾√自身发展动力不足√1.1.1风险冲击下的返贫因素风险冲击是导致返贫的重要原因。在全国扶贫开发信息系统的返贫原因分类中，因产业扶贫失败返贫、因病返贫、因残返贫、因婚返贫、因学返贫、因灾返贫属于风险冲击类型下的返贫因素。第一，因产业扶贫失败返贫。产业扶贫主要是指企业在追求经济效益的基础上统筹考虑社会效益，以产业发展为杠杆，通过促进贫困地区发展、增加贫困农户收入实现助力减贫的目标。产业扶贫不仅能够带动贫困地区经济发展和贫困人口的就业，还能增强其自主脱贫的能力，是最根本、最有效、最具可持续性的减贫路径。然而，由于扶贫过程中行政权利过大、扶贫企业过度追求短期效益、合作发育缓慢、贫困人口参与不足等原因，产业扶贫失败现象时有发生。产业扶贫的失败不仅会导致脱贫户直接遭受经济损失或者因失去工作而减少工资性收入，同时也会打击脱贫人口的信心，进而陷入返贫境地。第二，因病、因残返贫。因病因残返贫具有相似之处，因此放在一起讨论。疾病或者残疾会给家庭带来经济成本或者损失。这些成本可以分为3类：直接经济成本、间接经济成本以及无形经济成本。其中，直接经济成本表示看病所需要支出的飞鹰。间接经济成本既包括患病成员自身工作时间减少和效率降低带来的损失，也包括其他家庭成员因为照顾病人导致无法工作或劳作导致的损失。无形经济成本主要是指疾病给患病成员本人及其他家庭成员精神上带来打击所引起的生活质量和福利水平的下降[[]陈玉萍，李哲，丁士军．贫困地区农村劳动力大病经济成本分析——来自湖北省红安县的证据[J].中国农村经济，2008(11):67-73．]。高梦滔等（2005）利用8个省份1000多个农户样本15年的微观面板数据测算了大病冲击对于农户短期、中期和长期收入的影响，结果发现大病冲击对农户随后的12年内的人均纯收入都具有显著的负面影响，并且对中低收入的农户冲击影响更大[]陈玉萍，李哲，丁士军．贫困地区农村劳动力大病经济成本分析——来自湖北省红安县的证据[J].中国农村经济，2008(11):67-73．[]高梦滔，姚洋．健康风险冲击对农户收入的影响[J].经济研究,2005(12):15-25．当脱贫户遭受健康风险冲击时，首先会导致医疗相关支出增加。尽管健康扶贫政策对于贫困人口的保障力度很大，但依然会产生一定的医疗费用、食宿费用和交通费用，这对脱贫户来说也是一笔不小的支出，给家庭造成直接的经济负担。其次，疾病和残疾会使该家庭成员在一定时间甚至长期失去劳动能力，从而导致工资减少。在治疗期间，其他成员要请假陪护，因此还会影响到家庭其他成员的工作，从而会减少了整个家庭的收入和福利水平。最后，健康风险的冲击会导致脱贫人口遭受肉体和精神上的双重折磨，打击他们的脱贫的自信心。多方面的影响最终导致脱贫人口返贫，具体路径如图12所示。健康风险冲击健康风险冲击医疗花费上升家庭劳动力减少支出增加收入减少返贫肉体和精神打击信心不足图SEQ图\*ARABIC12健康风险冲击导致返贫的具体路径第三，因婚返贫。彩礼原本是一种传统民俗，现在所说的彩礼包括聘礼和聘金，但现在随着愈演愈烈的天价彩礼问题已经成为当前社会陋习之一，而且越是贫困的地方彩礼问题越严重，其产生的原因比较复杂。一方面是农村男女比例的失衡，其中不仅仅是因为重男轻女导致男女性别比例失衡，还因为越来越多女性倾向于留在城里。因此，农村适龄男青年想要结婚，只能掏高价彩礼“买”媳妇。另一方面是因为农村文化教育水平的落后，思想观念的陈旧，很多农村人口没有形成正确的人生观、价值观。因此，贫困地区的脱贫户中如果有成年子女要结婚便可能因为“天价彩礼”而一夜返贫。第四，因学返贫。教育阻断贫困代际传递的根本手段。当前，越来越多的农村家庭意识到教育是改变贫困命运的根本路径。因此，不管非贫困户还是贫困户，都开始重视下一代的教育，教育投入也随之增加。目前，我国实施义务教育免费政策，同时关于贫困人口的教育帮扶政策力度极大，如“两免一补”、“雨露计划”等，但当前的教育保障并未覆盖全学段以及全类别学校，尤其是高等教育阶段以及某些私立学校所需的教育费用依然较高。此外，在财政负担一部分费用的情况下，还会产生一些交通费、生活费、资料费等支出，这些费用也会给贫困家庭造成较大的负担，部分脱贫户可能因此返贫。第五，因灾返贫。自然灾害会对脱贫人口的生产生活产生较大的影响。一方面，自然灾害的发生会直接导致脱贫户的经济财产损失，比如洪水造成房屋受损，冰雹导致农作物绝收等。另一方面，自然灾害还可能破坏基础设施与公共服务，如道路中断影响外出务工，从而间接影响脱贫人口的生活水平。根据统计数据，仅2020年5月份，我国因自然灾害受灾的人口就有1331.2玩，直接经济损失高达145.8亿元。自然灾害的威力之大、破坏程度之高，导致一旦发生重大灾害，脱贫人口很难应对，在没有政府救助的情况下，极容易返贫。1.1.2风险抵抗力中的返贫因素环境和资本是导致返贫的重要因素。在全国扶贫开发信息系统划分的返贫原因中，因交通条件落后返贫、因缺技术返贫、因缺劳力返贫、因缺水返贫、因缺土地返贫和因缺资金返贫均属于风险抵抗力不足而导致的返贫。尽管脱贫攻坚阶段，贫困地区的基础设施和公共服务得到了极大提升，但因为先天复杂的自然条件和恶劣的生态环境，与其他地区相比，贫困地区依然还有很大的提升空间。地理位置偏远、道路、水利等基础设施和公共服务供给不足以及脱贫人口缺乏资本优势，导致脱贫人口在风险冲击面前，没有资源和能力应对，极易陷入贫困陷阱。1.1.3风险应对中的返贫因素在全国扶贫开发信息系统划分的返贫原因中，自身发展动力不足属于风险应对不利而导致的返贫。自身发展动力不足源于贫困文化，而贫困文化又根源于贫困经济。因此，贫困经济导致的贫困文化是贫困人口思想封闭、固化、消极进而返贫的深层次原因。尽管通过扶贫与扶智、扶志相结合，脱贫攻坚在精神文化脱贫方面取得了一定的成效，但是恶性循环的贫困文化并非短时间内能够彻底改变。部分贫困户本可以依靠自身的努力脱贫，却由于发展动力不足长期依赖政府的救助和帮扶。因为脱贫人口本身不愿主动脱贫，那么尽管在政府的帮扶下实现了脱贫，一旦离开外部扶持，自身无法实现持续脱贫，精神上也消极懒惰，抱有“等、靠、要”的依赖思想，从而出现主动返贫的现象。1.2贫困地区的返贫因素分析导致返贫的原因众多，不同人群、不同地区的返贫原因有共性也有自身特殊之处。本节结合建档立卡信息系统里关于返贫原因的分类和返贫微观数据进行分析，以期在分析返贫原因的同时，发现返贫的人群和地区特征。1.2.1全国返贫因素分析整体上，任何一类原因都可能成为已脱贫户再次陷入贫困的诱因。且由于返贫人群的致贫原因多种多样，并且可能存在返贫原因地域性、人群性的集中性分布。因此，尽管可以从全国层面上得到一个整体性返贫原因的分布，但因地制宜分析和考察问题仍具有充分必要性。基于上述理由，下文将首先列出重点研究的8省16县数据微观数据之和，作为全国的简单替代，给出全国性结果；而后分别测算典型区域的主要致贫原因，有针对性的做出分析。图13给出了2015年、2016年、2017年历年返贫原因占比，以及2015-2017年三年汇总的主要致贫原因比例分布图。一个共性是，无论在哪一年，因病返贫都是最主要的返贫原因，未来治理返贫应重点关注脱贫人口的健康状况，并制定合理的医疗保险制度，防止因病返贫。从不同年份来看，不同年份各项返贫原因占比有所差异。例如，2015年因病返贫占全部返贫人口比例的48%，因学占11%，而缺技术和缺资金返贫比例之和仅为7%。而2016年因病返贫占全部返贫原因的三成，缺资金占两成。到2017年，因病返贫占36%，缺资金占35%。由此也反映出，8省16县的结果仅能提供突出共性的描述，但无法从量上给出具有严格代表性的结论。因此，下一节将选取具有代表性的省份和县区对其返贫成因和特征做出分析。图SEQ图\*ARABIC13历年主要返贫原因比例分布：2015-2017年数据来源：根据2015-2017年全国建档立卡信息系统中返贫数据整理而成。1.2.2典型地区的返贫因素分析对于典型省份返贫原因占比的分析中，得出的基本事实是：同一省内，县与县之间的返贫成因有所差异。同一个县内，不同年份的返贫原因也不尽相同。因此，在一定程度上能够说明返贫治理应该因地施策、因人施策。1.河北省典型县域返贫原因分析河北省以邯郸市大名县和张家口宣化区作为典型县域进行分析。由表10所示，邯郸市大名县的主要返贫原因是因病返贫，2015年占将近98%，2016年相对有所下降，但仍然占据74%，2017年该比例再次上升到90%以上。因此，河北邯郸大名县的主要返贫原因表现在因病，平均而言近九成返贫原因来自于此。而张家口宣化区的主要返贫原因具有动态变化性。2015年其返贫原因主要是发展动力不足和缺技术，前者占全部返贫成因58%，后者占29%。但到了2016年，自身发展动力不足和缺技术返贫人口几乎为零，主要返贫原因是因病和因残转移，二者加均在八成以上。总体来讲，河北省近两年，尤其是2017年因病返贫的比例较高，但是，亦不可忽视2015年所识别出的因缺技术和发展动力不足返贫人群的返贫成因。表SEQ表\*ARABIC10河北省两县返贫成因构成省份县返贫原因201520162017河北大名县缺劳力—11.32.0缺资金—1.6—因病97.971.190.2因残0.71.20.7因学1.22.93.9因灾—1.8—自身发展动力不足0.31.23.3宣化区交通条件落后—0.1—缺技术29.40.7—缺劳力7.85.812.5缺土地—0.1—缺资金—1.11.0因病5.385.476.0因残—5.07.7因学—1.72.9自身发展动力不足57.6——数据来源：根据建档立卡2015-2017年返贫人口统计表（河北省）得出。2.山东省典型县域返贫原因分析表11给出了在山东省淄博市的沂源县以及菏泽市的曹县的返贫原因。其中，曹县三个年度均有返贫人口，但返贫特征呈现显著的年度变动。例如，2015年曹县返贫原因只有两类：因病（43%）以及自身发展动力不足（57%）。而到了2017年，因病（70%）和因残（18%）成为曹县的最主要返贫原因。沂源县只有2017年被统计了返贫原因，其中缺资金占36%，因病占45%，因残占10%。由此可见，山东省两县样本也呈现出2017年以因病和因残为主要致贫原因，但曹县2015年因发展动力不足返贫人群超过半数，也值得重视。表SEQ表\*ARABIC11山东省两县返贫成因构成省份县返贫原因2015年2016年2017年山东曹县缺技术—8.41.3缺劳力—12.73.2缺土地——0.2缺资金——1.3因病42.960.370.1因残—7.218.3因学—6.31.5因灾——1.0自身发展动力不足57.15.10.2沂源县缺技术——3.2缺劳力——6.0缺资金——35.5因病——41.8因残——10.2因灾——0.1自身发展动力不足——0.1数据来源：根据建档立卡2015-2017年返贫人口统计表（山东省）得出。3.河南省典型县域返贫原因分析表12给出了河南固始县和南阳的社旗县的返贫数据。这两个县的一个共同趋势是，因病致贫在所有人群当年陷入贫困的比例均在不断提高，例如固始县因病致贫占比从2015年的31%提高到2017年的80%；社旗县从2015年的21%提高到2017年的75%。两个县的返贫差异主要体现在2015年，社旗县当年缺资金比例高达65%，而固始县除了因病返贫和缺资金占大比例之外（31%和15%），其余几项返贫原因占比均低于10%。表SEQ表\*ARABIC12河南省两县返贫成因构成省份县返贫原因2015年2016年2017年河南固始县交通条件落后—0.2—缺技术20.31.8—缺劳力1.53.82.4缺资金15.021.21.3因病30.851.980.3因残5.38.26.8因学6.05.22.1因灾9.80.67.1自身发展动力不足8.31.2—社旗县产业扶贫失败——0.7缺技术9.017.42.1缺劳力—2.62.5缺土地——0.7缺资金65.217.45.3因病20.757.371.6因残—3.05.4因学—2.36.8因灾1.9—1.1自身发展动力不足3.20.10.7数据来源：根据建档立卡2015-2017年返贫人口统计表（河南省）得出。。1.陕西省典型县域返贫原因分析表13给出了陕西省安康市白河县和汉滨区的返贫原因。与其他所选省份及省内县不同的是，白河县和汉滨区因灾返贫的比例较高。例如，2017年白河县因灾返贫占全部返贫原因的48%，汉滨区也超过25%。此外，2017年汉滨区因病和因残致贫分别占48%和23%，这三大类的返贫原因加总占超过97%。对于陕西而言，因灾致贫以及伴随产生的因病和因残致贫需要重视。表SEQ表\*ARABIC13陕西省两县返贫成因构成省份县返贫原因2015年2016年2017年陕西白河县交通条件落后—28.4—缺技术0.87.7—缺劳力1.61.2—缺土地—0.1—缺资金5.219.2—因病50.517.637.9因残11.15.38.6因学13.25.35.7因灾17.11.347.8自身发展动力不足0.67.9—汉滨区交通条件落后—17.4—缺技术0.28.4—缺劳力0.63.70.1缺土地—0.2—缺资金7.026.4—因病53.823.948.4因残6.95.823.5因婚—0.2—因学17.48.72.7因灾11.83.225.2自身发展动力不足2.32.20.2数据来源：根据建档立卡2015-2017年返贫人口统计表（陕西省）得出。5.四川省典型县域返贫原因分析表14给出了四川省广安的岳池县和凉山州的金阳县的返贫成因。其中，凉山地区为我国深度贫困地区。一个较为特殊的数据现象是，四川的两个县，因病并不构成四川两个县返贫户的主要致贫原因（对凉山州的金阳县甚至不是次要致贫原因）。若这两个县具有代表性，那么初步说明，对于四川地区，最重要的决定与脱贫户是否返贫的要素，不是疾病，而是资金和技术等资金资本和人力资本发展要素。在地处凉山地区的金阳县，2016年其主要返贫原因是因灾，因灾返贫比例高达71%，其次是缺资金，占比为16%，还有13%的返贫人群返贫原因是自身发展动力不足。2017年金阳县超过九成返贫人群的返贫原因是缺资金。还有4%是产业发展失败。由此可见，地处凉山地区的金阳县，其有地处偏远，以及地理条件较差，灾害和缺少发展资金是令农户再次陷入返贫的最主要因素。而对于2015和2016年的广安岳池县，缺技术、缺资金在返贫原因的占比年均超过60%，其中缺技术是最主要返贫要素。表SEQ表\*ARABIC14四川省两县返贫成因构成省份县返贫原因2015年2016年2017年四川金阳县产业扶贫失败——1.0交通条件落后——0.3缺技术——1.6缺劳力——0.6缺土地——0.1缺资金—16.190.7因病——0.0因学——1.1因灾—71.0—自身发展动力不足—12.91.5岳池县产业扶贫失败———交通条件落后———缺技术47.858.4—缺劳力1.89.4—缺土地———缺资金12.16.6—因病35.421.7—因残———因婚———因学———因灾———自身发展动力不足—0.8—数据来源：根据建档立卡2015-2017年返贫人口统计表（四川省）得出。6.云南省典型县域返贫原因分析表15给出了云南省怒江州的兰坪白族普米族自治县以及昭通市的永善县的返贫成因。其中，兰坪白族普米族自治县是深度贫困地区。从返贫原因上看，与四川类似，地处深度贫困地区的怒江州兰坪白族普米族自治县，最突出的返贫原因并不是因病，而是缺技术（2016年25%）和交通条件落后（2017年30%）。永善县的返贫原因与怒江州兰坪白族普米族自治县有所不同。2017年，永善县的最主要返贫原因是因病（64%）以及因学（23%），此外缺劳动力占12%。表SEQ表\*ARABIC15云南省两县返贫成因构成省份县返贫原因2016年2017年云南兰坪白族普米族自治县产业扶贫失败—1.6交通条件落后3.529.8缺技术21.89.5缺劳力8.66.0缺水0.6—缺土地3.911.3缺资金11.13.2因病19.222.1因残6.55.2因婚0.10.2因学9.35.8因灾2.23.8自身发展动力不足10.31.6永善县交通条件落后1.8—缺技术18.6—缺劳力10.912.8缺土地6.8—缺资金12.7—因病18.361.1因残8.6—因婚0.1—因学12.123.1因灾2.3—自身发展动力不足1.9—数据来源：根据建档立卡2015-2017年返贫人口统计表（云南省）得出。7.甘肃省典型县域返贫原因分析表16给出了甘肃省临夏市和庆阳市合水县的返贫成因。其中，临夏地区也是我国深度贫困地区，发现了与怒江州、凉山州类似的特点，即相比较于因病返贫，缺资金、缺技术也构成了深度贫困地区的重要返贫要素。此外，2017年临夏市缺劳力而返贫也占据了23%，是一项比较重要的构成居民返贫的要素。因此，结合四川凉山州和云南怒江州、临夏州三个县的结果，可以得出对于深度贫困地区，一个共性特点是，返贫要素更集中体现在人力资本和资金资本的匮乏。合水县除了缺技术和缺资金，以及因病返贫之外，自身发展动力不足在2016年和2017年均占据较高比例（分别为20%和27%）。故有必要重视合水县自身发展动力问题。表SEQ表\*ARABIC16甘肃省两县返贫成因构成省份县返贫原因2016年2017年甘肃合水县产业扶贫失败—1.1交通条件落后—0.6缺技术18.628.1缺劳力2.05.8缺水0.3—缺土地0.2—缺资金25.910.7因病27.122.6因残1.71.4因婚0.30.1因学2.81.6因灾1.51.0自身发展动力不足19.627.1临夏市缺技术28.327.3缺劳力11.922.7缺资金32.420.5因病20.425.0因残5.91.6因学0.6—自身发展动力不足0.6—数据来源：根据建档立卡2015-2017年返贫人口统计表（甘肃省）得出。8.不同省份返贫原因的对比分析经上文7个典型省份返贫原因的分析，可以得出：一是不同省份内部有着不同的主要返贫原因，这些主要返贫原因有些是一致随年度不变，还有一些主要返贫原因随年度发生变化。二是不同省份之间的返贫原因存在着相似之处，比如因病因残的返贫比例都比较大。但是省份之间还存在着某些差异和地区特征，有些地方返贫原因较为单一，比如东部的省份河北、山东，随着精准扶贫的实施，其他返贫原因基本都已克服，剩下的返贫原因基本上以因病因残为主；而中西部的一些省份返贫原因较为复杂，除了因病因残返贫外，交通条件落后（如云南）、自然灾害（如陕西）、因学返贫（如云南）、缺技术和资金（如甘肃）等也是导致返贫的重要因素，使得返贫治理更加困难。总体上，返贫原因的变与不变、单一性和复杂性，从政策上体现出在抑制返贫因地制宜的重要性。也正因如此，研究不同返贫要素成因下，不同人群所具有的特征，来有侧重的针对特定人群来制定有效抑制返贫的扶贫政策，也非常关键。而这种思路也是精准扶贫、瞄准到户、瞄准到人条件下的最有路径。1.3不同返贫成因下人群结构性特征分析本部分着重分析因如下原因而陷入返贫的贫困人口特征：因病、因残、因灾、因学、缺资金、缺技术、因交通条件落后和自身发展动力不足。家庭特征的考察，主要选取了家户规模、家庭人口平均年龄、家庭抚养比（0-15岁以及65岁以上老人占全部家庭成员比重），用于度量家庭的规模及其抚养负担。家庭最高学历人的学历水平和家庭中劳动力平均最高学历，用于考察家庭的教育人力资本。人均纯收入、人均经营性纯收入及其占纯收入比重、人均工资性收入及其占纯收入比重、人均转移性收入及其占纯收入比重，用于考察家庭收入水平，以及各项收入占家庭总收入的比重。有外出务工家庭占比、家庭劳动力外出务工比例，用于考察外出务工与返贫的关系。家庭健康人口占比、家户中老年人健康老年人占比，用于考察健康人力资本与返贫关系。残疾人家户的比例，以及家庭中残疾人占劳动力比重，用于考察残疾对返贫的影响。最后，考察不同返贫类型中少数民族占比。各类主要返贫原因下的返贫人口结构性特征如表17所示，接下来将按照返贫原因的分类，分别考察这些成因下的返贫人群特征。表SEQ表\*ARABIC17各类主要返贫原因下的返贫人口结构性特征因病因残因灾交通条件落后因学缺技术缺资金缺劳力产业扶贫失败非贫困人口家户规模2.92.83.33.71.21.31.52.35.23.3家户平均年龄50.848.942.039.933.439.036.655.821.346.8家庭抚养负担41%33%28%25%23%32%35%53%41%34%家庭老年人口占比31%24%14%11%5%13%13%44%2%23%家庭劳动人口占比59%67%72%75%77%68%65%47%59%66%家庭最高学历3.43.23.61.01.53.83.93.13.23.7家庭劳动力平均最高学历2.62.53.03.43.63.23.22.02.22.9人均纯收入3614372035373444313734623377356928174871人均经营性纯收入62752926272133678883758717861219经营性纯收入占比15%14%6%22%13%24%27%6%64%28%工资性收入13491050190721862164186917669446422530工资性收入占比40%30%60%62%67%49%49%24%21%48%人均补贴收入1551199613144975597206411952821004补贴性收入占比36%39%30%14%18%21%17%63%3%2%有外出务工户占比40%36%54%71%64%63%63%30%43%44%家庭劳动力务工人口比例22%20%31%38%29%32%34%18%22%24%家户健康人口占比51%39%81%83%88%79%80%55%96%68%残疾人家户占比24%100%16%18%13%13%15%22%5%16%家庭劳动力中残疾人占比13%53%8%9%4%18%20%18%5%8%少数民族占比6%10%6%27%14%8%9%11%2%12%数据来源：根据2015-2017年建档立卡返贫人口数据统计而得。1.3.1因病返贫户的人群特征对于因病返贫户，最大的特征是家庭中不健康的人口比重较高，其比例接近五成；而其他原因下的返贫家户，其健康人口一般超过八成。此外，总结出该类人群较为突出的结构性特征包括：家庭人口规模较低，不到三人；且家户平均年龄较高，超过50岁，家庭抚养负担较重，老年人占比较高。此外，此类家户补贴性收入较高，占全部家庭收入的36%左右，仅四成因病返贫户有至少一名外出务工人员。综合来看，因病返贫户一个突出特征是家庭内部健康人口占比较低，平均来看，因病返贫户家中约一半成员处于不健康状态。数据中可以看到，因病返贫户的人口抚养负担较重，因病返贫户老年人占比略高于其他返贫户，体现出老年人身体状况欠佳，往往容易成为因病返贫户的主体的现实性问题。此外，如果单纯比较因病返贫家户16-65岁劳动力人数占比，该比值与其他返贫类型群体差别并不大，这也体现出因病返贫户中相当一部分是壮年劳动力处于不健康状态，导致家庭丧失劳动力，影响了家户的稳定持续增收。而这一点可以进一步从因病返贫户外出占比较低加以佐证，表明由于家庭中有生病成员，限制了一部分劳动力的外出，这部分劳动力不得不选在在家照顾生病患者，因此观察到该部分群体外出务工比例较低。而对应的，因病致贫户其工资性收入水平也处于较低的水平，其平均工资不到1350元，但人均补贴收入较高，达到1551元。总体来看，因病返贫户的主要特征包括：不健康人口比例高、老年人占比高、家庭劳动力中也有一定比例是患病人群。因病返贫户的人口抚养负担较重，因病返贫户老年人占比略高于其他返贫户，体现出老年人身体状况欠佳，往往容易成为因病返贫户的主体的现实性问题。此外，如果单纯比较因病返贫家户16-65岁劳动力人数占比，该比值与其他返贫类型群体差别并不大，这也体现出因病返贫户中相当一部分是壮年劳动力处于不健康状态，导致家庭丧失劳动力，影响了家户的稳定持续增收。1.3.2因残返贫户的人群特征因残返贫家户数据中最显著特征是，因残返贫户中残疾人家户为100%，家庭平均残疾人口占比高达53%。也就说是因残致贫的家户中，家户中残疾人比重也较高。还可以观察到，因残致贫家户的家户成员健康程度很差，其健康人口占比仅为39%，该比例甚至要低于因病致贫户。从收入上看，因残返贫的工资性收入水平较低，仅为一千元；但人均补贴性收入很高，将近两千元，表明其对政府转移性收入具有很强依赖性；其人均经营性收入很低，甚至仅为因病返贫户经营性收入的一半，体现出因残疾而限制了家庭劳动力的劳动产出。综合来看，因残返贫户的主要特征包括：残疾户不健康人口比例很高。从收入上看，因残返贫的工资性收入水平较低，人均补贴性收入很高，对政府转移性收入具有很强依赖性。1.3.3因灾返贫户的人群特征前文分析，因灾返贫主要集中在一些特殊时期的特殊区域，如本文样本中的2016年四川凉山州金阳县，2017年陕西安康白河县和汉滨区对因灾。因此首先，因灾返贫往往是地域性、集中性发生的。其次，从数据上看，返贫户一个最突出的特征是，因灾返贫户的农业经营性收入极低，平均而言仅为262元。这表明灾害对农户经营性收入的影响非常显著。不仅是农户经营收入的绝对值，从经营性收入的相对比例仅为6%。再结合因灾返贫的其他收入绝对水平，结果显示其工资性收入的均值将近2000元，占比超过总总收入的60%，且外出务工人家户占比超过50%，有务工人员的家庭外出务工比例为31%，部分程度表明因灾返贫户理性预期到所处地理条件不好，因此更倾向于外出务工，获取务工稳定收入，来弥补灾害过程中对家庭经营性收入造成的损失。综合来看，因灾致贫户的主要特征是：农业经营性收入低，体现出灾害对农业生产的巨大影响，对农户经营性收入的影响非常显著。另一个显著特征是因灾返贫户主要通过外出务工来弥补灾害损失。1.3.4因交通条件落后返贫户的人群特征为考察因交通条件落后导致返贫的具体原因，本文单独统计了因交通条件落后导致返贫的地区其农户“与村主干路距离”变量。研究发现“交通条件落后”返贫户家户与村主干路距离均值是平均水平的约2.5倍。这一定程度上说明交通距离过长构成了因“交通条件落后”返贫的重要成因。此外，因交通条件落后返贫户中有外出务工家户占比为71%，说明由于所处位置偏远，返贫户无法就近谋生，只能依靠区外地打工获取收入。还有一个显著特征是少数民族占比为27%，在所有返贫原因分类中占比最高，因此可以得出，部分少数民族聚集区交通条件落后，更易发生返贫。综合来看因交通条件落后返贫的显著特征是：返贫户居住地，往往与村主干路距离过长；由于交通条件落后使返贫户以外出务工为主；且因交通条件落后的返贫户，少数民族占比大。1.3.5因学返贫户的人群特征对因学返贫而言，主要有如下特征：首先，因学致贫户家庭老年人占比很低，仅为5%，同时家庭抚养负担不重，表明一般因学返贫户是劳动力+子女的构成形式，但是由于子女教育开支较大，以至于家庭因瞬间大额支出而陷入返贫局面。同时，因学返贫户的家庭最高学历均值最高，为1.5，介于初中和高中之间，体现出父母供养子女继续教育的现状。但家庭劳动力平均最高学历均值仅为3.6，体现出其父母的平均受教育程度并不高，介于小学和初中之间。但如果与其他返贫类型户相比，3.6的均值已经非常高。一方面，这可能说明具有相对越高学历的父母，更倾向于自己的孩子继续读书，当然也不排除正在读书的孩子受教育程度高，所以抬高了家庭劳动力平均受教育程度的数值结果。再看收入，因学返贫家户的纯收入、经营性收入水平较低，但工资性收入及其占比并不低，补贴性收入并不高。几项收入结构和绝对值，表明供养读书子女的家庭往往以务工为主，一种解释是，由于子女在外读书（撤点并校后，本村学校数量降低），因此父母更倾向于挨近子女读书的地方打工，务农生产随之减少——这从外出务工家庭占比（64%）也能得到证明；而转移性收入较低则表明，对因学返贫的家庭，补助力度并不是很大。综合来看因学返贫户的主要特征包括：因学返贫户家庭老年人占比低，家庭最高学历均值最高，家户的纯收入、经营性收入水平较低而工资性收入及其占比较高，供养读书子女的家庭往往以务工为主。1.3.6缺资金和缺技术返贫户的人群特征缺资金和缺技术的返贫户，两类农户多数特征较为相似。例如，家户成员平均年龄不到40岁，比较年