《表1 变量说明及描述性统计》

  提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式

本系列图表出处文件名：随高清版一同展现

《非学历教育能够缓解农村家庭贫困吗——基于中国居民家庭微观调查数据的分析》

1. 获取 高清版本忘记账户？点击这里登录

1. 下载图表忘记账户？点击这里登录

注:年龄变量选取60～70岁为基准组；文化程度变量选取小学及以下为基准组；地区变量选取东部地区为基准组。

此外，参考谢申祥等（2018）、吴卫星等（2018）以及尹志超等（2014）的研究，本文引入一系列可能影响农村家庭贫困状况的控制变量[4，19-20]。包括:户主特征变量、家庭特征变量以及地区变量。其中，为了更加直观地研究由于年龄不同所导致的家庭贫困程度差异，参照Yu-Jen Hsiao et al.（2018）的研究，本文使用虚拟变量表示户主的各个年龄段，分别为17～29岁、30～39岁、40～49岁、50～59岁和60～70岁五组[21]。由于健康状况越差的家庭会更容易陷入贫困，借鉴吴卫星等（2018）的做法，将户主按“非常健康”至“非常不健康”的健康程度依次赋值为1～5[19]。将户主的受教育程度分为四组，具体为小学及以下、初中、高中、大学及以上文化程度（马双等，2019）[22]。考虑到户主工作与否对家庭收入以及贫困程度产生重要的影响，本文引入户主当前工作状态的虚拟变量。参考朱建军等（2016）、杨文等（2012）的研究，本文也考虑了除非学历教育表示的人力资本之外的其他四类生计资本变量（金融资本、社会资本、自然资本、物质资本），其中选取“去年通过亲友借款数额”表示家庭的金融资本；选取“家庭在去年重大事件（如婚丧、生日、升学等）支出与收入礼金额总和”表示家庭的社会资本；选取“家庭拥有的全部经营总资产”表示家庭的物质资本[23-24]。另外，已有文献（朱建军等，2016；陈良敏等，2020）大多选取“家庭承包经营土地面积或者人均土地面积”衡量自然资本[23，25]。但基于数据可得性，本文选取“家庭出租土地的收入”作为自然资本的代理变量。一般而言，家庭承包经营的土地面积或者家庭人均土地面积越大，出租土地的收入所得也就越多，二者在一定程度上具有相关性。与马双等（2019）相同，本文使用东、中、西部地区的虚拟变量以控制地区差异性[22]。表1给出了所有变量的说明及描述性统计。