“三區(qū)”農(nóng)民多維貧困測度研究

廖靈芝 殷艷 陳守映

摘要?在云南省羅平縣、尋甸縣、東川區(qū)選取80個樣本農(nóng)戶開展實(shí)地問卷調(diào)查，利用SPSS軟件整理數(shù)據(jù)，采用A-F方法定量分析樣本農(nóng)戶多維貧困現(xiàn)狀。結(jié)果顯示，8個貧困指標(biāo)的單維度貧困發(fā)生率從高到低依次為生活水平、生產(chǎn)資源、收入、健康、教育、政治參與度、衛(wèi)生設(shè)施、家庭資產(chǎn)。1～7個維度的貧困發(fā)生率分別為93.75%、83.75%、43.75%、27.50%、10.00%、3.75%、1.25%，其中生活水平維度（尤其是住房條件）和生產(chǎn)資源維度對多維貧困的貢獻(xiàn)率最大。

關(guān)鍵詞?云南省“三區(qū)”;多維貧困; A-F方法

中圖分類號?S-9文獻(xiàn)標(biāo)識碼 A文章編號?0517-6611（2018）35-0227-02

長期以來，云南省大部分農(nóng)村地區(qū)一直屬于國家重點(diǎn)治理貧困的區(qū)域。在2017年公布的國家級貧困縣名單中云南省有73個縣，且大都分屬于少數(shù)民族聚集區(qū)和偏遠(yuǎn)山區(qū)。2016年全省總?cè)丝跒? 596萬人，其中農(nóng)村人口2 927萬人，占總?cè)丝诘?3.2%。農(nóng)村貧困人口仍有574萬人，貧困人口數(shù)量居全國第二位，片縣區(qū)和重點(diǎn)縣數(shù)居全國第一位，仍是全國農(nóng)村貧困面最大、貧困人口最多、貧困程度最深的省份之一，脫貧攻堅任務(wù)異常艱巨[1]。因此，采用科學(xué)的多維貧困測度方法更好地測量云南省“三區(qū)”（云南省“三區(qū)”是以縣為單位，主要是國家確定的集中連片特殊困難地區(qū)縣，其中烏蒙山區(qū)15個、滇黔桂石漠化片區(qū)12個、滇西邊境片區(qū)61個、藏區(qū) 3個和國家認(rèn)定的扶貧開發(fā)重點(diǎn)縣2個，共93個縣（市、區(qū)），貧困地區(qū)、民族地區(qū)和革命老區(qū)，以下簡稱“三區(qū)”）農(nóng)村貧困現(xiàn)狀，分析致貧因素，提出有效的解決措施，旨在為精準(zhǔn)扶貧工作提供建議，具有重要的理論意義和現(xiàn)實(shí)意義。

1?指標(biāo)體系界定與數(shù)據(jù)來源

1.1?指標(biāo)體系界定

借鑒聯(lián)合國提出的人類發(fā)展指數(shù)（HDI）和人類貧困指數(shù)（HPI）、世界銀行提出的人類機(jī)會指數(shù)（HOI）、A-F貧困指數(shù)的 3 維度 10 變量[2]、鄒薇等[3] 的 3 維度 8 變量、張全紅等[4]的5維度12變量、揭子平等[5]的4維度10變量，以及與相關(guān)研究專家和地方扶貧工作人員探討，最終確定8個維度18個變量構(gòu)建指標(biāo)體系進(jìn)行貧困測量，其中政治參與度是一個全新的維度設(shè)計，在以往的研究中沒有涉及該指標(biāo)的測量。具體指標(biāo)體系見表1。

1.2?數(shù)據(jù)來源?以云南省“三區(qū)”農(nóng)戶作為調(diào)查總體，在昆明市東川區(qū)的安樂村、老石頭村、陶家村、阿旺村;昆明市尋甸回族彝族自治縣轄下的白牡丹村、竹溝村、白家哨村;曲靖市羅平縣轄下的白龍?zhí)洞彘_展入戶問卷調(diào)查，共獲取80份有效農(nóng)戶問卷。問卷內(nèi)容以農(nóng)戶家庭的教育情況、家庭資產(chǎn)、生產(chǎn)資源、收入、健康、衛(wèi)生設(shè)施、生活水平、政治參與度8個維度的信息為主，搜集客觀信息數(shù)據(jù)來測算貧困指標(biāo)值。

1.3?研究方法

采用的是目前理論界最為成熟且應(yīng)用最廣的方法，即由Alkire和Foster開發(fā)，聯(lián)合國開發(fā)計劃署所采用的A-F方法（alkire foster method）。

2?結(jié)果與分析

2.1?單維度貧困?由表2可知，8個維度中生活水平維度的貧困發(fā)生率最高，達(dá)65%，主要表現(xiàn)在人均住房面積低于2017年云南省農(nóng)村人均住房面積37.2 m2，住房條件亟需改善;其次是生產(chǎn)資源貧困，57.5%的農(nóng)戶人均耕地面積低于2009年云南省第二次土地調(diào)查數(shù)據(jù)中人均耕地面積0.137 hm2，這與云南“三區(qū)”山多地少的資源稟賦，用于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)耕地資源匱乏的現(xiàn)實(shí)相符。8個維度的貧困發(fā)生率依次是生活水平、生產(chǎn)資源、收入、健康、教育、政治參與度、衛(wèi)生設(shè)施、家庭資產(chǎn)。生活水平和生產(chǎn)資源的貧困發(fā)生率大于收入的貧困發(fā)生率，因此這2個方面的改善重要性優(yōu)于收入水平的改善，地區(qū)在扶貧工作中應(yīng)注意改善地區(qū)農(nóng)戶生活水平、生產(chǎn)資源方面的現(xiàn)狀。家庭資產(chǎn)維度的貧困發(fā)生率最低僅為5%，可見農(nóng)村家庭擁有的耐用消費(fèi)品種較多，這與戶戶通電工程、家電下鄉(xiāng)補(bǔ)貼政策、扶貧政策執(zhí)行到位關(guān)系緊密。

2.2?多維貧困測量結(jié)果

由表3可知，隨著維度的增加，貧困發(fā)生率H和多維貧困指數(shù)M0不斷減小，平均剝奪份額A不斷增加。在維度為1時，貧困發(fā)生率為93.75%，多維貧困指數(shù)為0.329 7;在維度為7時，貧困發(fā)生率較低，只有1.25%的家庭在8個維度中有7個處于貧困狀態(tài)，多維貧困指數(shù)為0.011，此時的剝奪份額為87.5%。以K=3為例，貧困發(fā)生率為43.75%，說明約40%的家庭在8個維度中3個維度處于貧困狀態(tài)，多維貧困指數(shù)為0.217 2，貧困剝奪份額為49.64%，多維貧困發(fā)生率中等，說明地區(qū)的扶貧工作有成效。

2.3?多維貧困指數(shù)分解

由表4可知，不同K值下，家庭資產(chǎn)、衛(wèi)生設(shè)施、干凈飲用水、燃料類型、通電的貢獻(xiàn)率均較低，均在10%以下，說明這些維度或者指標(biāo)對貧困的作用較小，大部分家庭的致貧因素不在這些方面。其中通電指標(biāo)的貢獻(xiàn)率為0，說明扶貧工作中通電到戶工作已落到實(shí)處。政治參與度維度的貢獻(xiàn)率隨著K值的增加不斷增加，說明越是多維貧困的家庭對于政治的參與度越低。整體來看，隨著維度的增加，各個維度的貢獻(xiàn)率不斷發(fā)生變化，維度之間的差異不斷縮小，各維度的貢獻(xiàn)率趨于平衡，體現(xiàn)在相對更貧困的家庭中，各個維度的剝奪都存在，即農(nóng)戶貧困是多維貧困，不是單一某個維度的貧困[6-7]。

以K=3為例，生活水平維度的貢獻(xiàn)率最大，為27.34%，其中住房狀況的貢獻(xiàn)率為17.27%，說明地區(qū)農(nóng)戶的住房情況較差。生產(chǎn)資源維度的貢獻(xiàn)率為22.3%，資源稟賦差也是導(dǎo)致農(nóng)戶貧困的硬傷;健康維度的貢獻(xiàn)率為13.67%，收入維度的貢獻(xiàn)率為12.95%，教育維度的貢獻(xiàn)率為12.23%，家庭資產(chǎn)維度的貢獻(xiàn)率最小，為1.44%。多維貧困發(fā)生率中等，說明地區(qū)扶貧工作有成效，但仍需要加大扶貧力度，著力解決多維貧困中生活水平、生產(chǎn)資源等貧困發(fā)生率較高維度的問題。

3?對策建議

3.1?改善住房結(jié)構(gòu)，提高人均住房面積

住房是農(nóng)戶家庭投資最大的固定資產(chǎn)，住房貧困問題的解決是扶貧工作的重點(diǎn)之一，但由于投資大，需要建設(shè)周期，住房貧困仍是“三區(qū)”農(nóng)戶貧困的重要表現(xiàn)。今后扶貧工作中，通過搬遷、舊房改建、新建等途徑改善農(nóng)戶住房狀況，實(shí)現(xiàn)住房脫貧。

3.2?提高有限生產(chǎn)資源的產(chǎn)出

“三區(qū)”耕地資源稟賦的硬傷導(dǎo)致農(nóng)戶生存依賴的生產(chǎn)資源嚴(yán)重不足，在有限的耕地資源上通過開展多樣化的經(jīng)營模式，如發(fā)展林下經(jīng)濟(jì)、集中成片經(jīng)營等，提高單位面積產(chǎn)出，突破資源限制的瓶頸[8]。

3.3?喚醒農(nóng)戶政治權(quán)利意識

越是貧困的農(nóng)戶在政治權(quán)利行使中“事不關(guān)己”的心態(tài)越嚴(yán)重。在扶貧工作中，采取措施喚醒貧困戶的政治權(quán)利意識，讓農(nóng)戶知道自己的權(quán)利，正常行使自己的權(quán)利，主動參與政治活動。

3.4?持續(xù)深入解決多維貧困?從數(shù)據(jù)分析結(jié)果看，“三區(qū)”農(nóng)戶收入上的貧困發(fā)生率已不是最高值，這是這些年來扶貧工作開展的成效，但也要看到農(nóng)戶的貧困是多維的，因此讓“三區(qū)”農(nóng)戶真正脫貧還需要從其他貧困角度深入開展，讓農(nóng)戶真正脫貧。

參考文獻(xiàn)

[1] 劉穎.云南推進(jìn)精準(zhǔn)扶貧精準(zhǔn)脫貧：40萬名干部“掛包幫、轉(zhuǎn)走訪”[EB/OL].（2015-08-26）[2018-07-20].http：//www.chinadevelopment.com.cn/zj/2015/08/950089.shtml.

[2] ALKIRE S，F(xiàn)OSTER J.Counting and multidimensional poverty measurement[J].Journalof public economics，2011，95（7/8）：476-487.

[3] 鄒薇，方迎風(fēng).關(guān)于中國貧困的動態(tài)多維度研究[J].中國人口科學(xué)，2011（6）：49-59，111.

[4] 張全紅，周強(qiáng).中國貧困測度的多維方法和實(shí)證應(yīng)用[J].中國軟科學(xué)，2015（7）：29-41.

[5] 揭子平，丁士軍.農(nóng)戶多維貧困測度及反貧困對策研究：基于湖北省恩施市的農(nóng)戶調(diào)研數(shù)據(jù)[J].農(nóng)村經(jīng)濟(jì)，2016（4）：40-44.

[6] 韓瑩，鄭祥江.精準(zhǔn)扶貧視角下貧困農(nóng)戶識別問題研究[J].安徽農(nóng)業(yè)科學(xué)，2018，46（15）：198-200，224.

[7] 孫詠梅.基于多維視角的我國農(nóng)村地區(qū)減貧成效評價及減貧路徑探索[J].社會科學(xué)輯刊，2018（4）：160-170.

[8] 黃瑩，韋燕飛，李瑩，等.貧困與土地利用變化時空耦合關(guān)系分析：以田陽縣為例[J].安徽農(nóng)業(yè)科學(xué)，2017，45（27）：203-207，258.