Page 32 - 《华中农业大学学报（社会科学版）》2020年第3期

第 ３ 期 李怀瑞 等: 风险 Ｇ 能力耦合: 精准扶贫中的分配正义研究 ２ ７

表 ３ 回归模型的变量描述
变量 变量赋值 均值 标准差
因变量
压力指数 值域为 １~５ 的数值 ２．２４ １．０４
资金支配能力指数 值域为 １~５ 的数值 ２．４４ １．１４
自变量
是否被顶梁柱保险项目覆盖 是 ＝１ ; 否 ＝０ ０．２８６ ０．４５３
性别 男 ＝０ ; 女 ＝１ ０．３４８ ０．４７７
婚姻状况 未婚 ＝０ ; 已婚 ＝１ １．９０７ ０．２９１
健康状况 非常健康 ＝１ ; 比较健康 ＝２ ; 一般 ＝３ ; 不太健康 ＝４ ; 很不健康 ＝５ ３．１９９ １．３４７
年龄 实际年龄 ４５．１４５ １０．１５６
人均年收入对数 人均年收入取对数 ８．２３４ ０．８９８
家庭负担比 家庭户中一起吃住的人数与有劳动能力者数量之比 ２．１７９ １．２５１

３． 结果分析
( １ )“ 顶梁柱” 体现的风险分配正义.在建档立卡贫 表 ４ 样本卡户的贫困风险分配情况 ％
困户中, 贫困风险的分配或分布情况可以从致贫原因的 致贫原因 实验组 对照组
缺劳力
统计数据中获得.根据问卷调查的结果, 笔者对实验组 ４１．９０ ４３．８３
因病致贫 ３７．８９ ３７．０４
和对照组分别归纳了导致贫困风险发生的前三大因素 缺技术 ３１．５８ ３５．８０
( 见表 ４ ), 即缺劳力、 因病致贫和缺技术, 并且两个组的 因学致贫 ２３．８９ ３０．５６
分布情况相近( 经检验, 两组在致贫原因分布上不存在 因残致贫 １５．５９ １３．５８
缺资金 １２．１５ １８．５２
显著差异).其中, 因病致贫风险位列第二, 在实验组和
自身发展动力不足 １０．３２ １２．６５
对照组分别为３７．８９％ 和３７．０４％ , 因病致贫发生比例与 其他 ２．０２ ０．９３
官方公布的全国 ４４．１％ 的因病致贫率虽有一定差距但大致相当.
需要指出的是, 由于调查的是顶梁柱项目实施以前的致贫原因, 因此因病致贫风险在实验组和对
照组分配的情况基本一致.但是, 在顶梁柱公益保险的覆盖和干预下, 实验组在因病致贫风险的转移
方面却产生了明显的效果, 笔者用建档立卡户对风险感知的压力数据来表达.对风险的压力感知反
映的是贫困户对于因病致贫风险的担忧的程度, 如果压力感知降低, 则说明因病致贫风险得到了有效

转移.
通过对未知风险压力感的测量, 可以更直观地了解 表 ５ 实验组与对照组的未知
贫困户自身感知到的风险.对因病致贫风险压力感的 风险压力感均值比较
测量主要从对生病的担心、 对住院费用的担心等 ６ 个方 实验组 对照组 P 值
担心生病 １．４８ ２．６２ ０．０００ ∗∗∗
面进行, 对各项心理感知作了 ５ 个程度等级的划分, 分
担心住院费用 １．４５ ２．５８ ０．０００ ∗∗∗
别赋值 １~５ , 得分越高则心理压力越高.从表 ５ 可以 生病后不敢看病 １．５３ ２．２３ ０．０００ ∗∗∗
看出, 无论是对疾病风险的担忧还是对患病后的财务支 家庭成员关系紧张 １．３９ ２．００ ０．０００ ∗∗∗
向亲友借钱有困难 ２．２１ ２．８８ ０．０００ ∗∗∗
配策略选择, 以及对未来生计的信心等方面, 实验组的
对生活缺乏信心 １．５６ ２．０８ ０．０００ ∗∗∗
心理压力值均低于对照组, 且差异显著, 表明实验组贫
注: ∗∗∗ 表示 P＜ ０．００１ .
困户面对因病致贫风险的心理压力明显更低, 顶梁柱公益保险项目大大减轻了贫困户对不可知风险
的心理压力, 较大程度上转移了因病致贫风险.
以对风险的感知变量构建压力指数, 并以此作为因变量构建模型, 指数越高, 压力越大.为尽可
能反映顶梁柱保险项目的净效用, 笔者构建了两个回归模型, 主要区别在于第二个模型中有顶梁柱保
险项目的相关变量.回归模型结果表明, 在两个模型中, 控制了其他变量的情况下, 自评健康、 人均年
收入对压力指数均有显著影响.其中, 自评健康情况越差的卡户, 其压力指数越大; 而随着人均年收
入的增加, 压力指数呈减小趋势.这些结果均与现实相符.
在未加入“ 是否有顶梁柱保险项目” 变量前, 模型 M ０ 的解释比例为 ２９．７０％ , 加入顶梁柱保险项