基于多維貧困測度的農(nóng)村精準(zhǔn)扶貧對策研究
——以安徽省金寨縣為例

■//王 偉 劉 芳

一、引言

“精準(zhǔn)扶貧”思想最早是由習(xí)近平在湖南湘西考察時提出的，而后在學(xué)界引發(fā)廣泛的討論。就其內(nèi)涵理解方面，汪三貴認(rèn)為精準(zhǔn)扶貧是一個完整的系統(tǒng)，既是戰(zhàn)略、政策和機制，也是具體行為，要求對貧困人口進(jìn)行針對性幫扶，從根本上消除導(dǎo)致貧困產(chǎn)生的各種因素，實現(xiàn)持續(xù)性脫貧。在實施路徑方面，王鑫、李俊杰認(rèn)為精準(zhǔn)扶貧是社會精細(xì)化治理理念的創(chuàng)新實踐，而要落實精準(zhǔn)扶貧需要有健全的貧困識別系統(tǒng)，在政策幫扶和管理方面也要實現(xiàn)精準(zhǔn)。針對實施成效，唐麗霞指出精準(zhǔn)扶貧面臨貧困戶識別技術(shù)、鄉(xiāng)村治理現(xiàn)狀、農(nóng)戶的思想觀念以及扶貧政策本身等挑戰(zhàn)。

實際上精準(zhǔn)扶貧是多維貧困理論與我國貧困治理實踐的結(jié)合，該理論由阿瑪?shù)賮啞ど岢?，其認(rèn)為貧困不僅是收入滿足不了最低生活消費需求，還應(yīng)包括如健康、教育、居住條件等能力上的缺失，從而指出貧困是基于人的生存能力與發(fā)展能力的“可行力”被剝奪和約束。而后該理論體系不斷完善發(fā)展，Alkire和Foster從多維視角對貧困進(jìn)行識別、加總，給出了多維貧困測度的一般模型（Alkire-Foster模型），該模型不但可以測算多維貧困指數(shù)，還可按照地區(qū)、維度等進(jìn)行分解，并被聯(lián)合國開發(fā)計劃署采用，成為當(dāng)前最成熟應(yīng)用最廣泛的量化模型。在國內(nèi)，王小林利用該模型對我國中、西部農(nóng)村和城鎮(zhèn)的貧困情況進(jìn)行了測算和精準(zhǔn)識別。隨著精準(zhǔn)扶貧工作的深入推進(jìn)，多維貧困測度將發(fā)揮更大的功效。

二、多維貧困測度模型與指標(biāo)體系

（一）貧困維度、指標(biāo)以及剝奪臨界值的設(shè)定

在維度指標(biāo)選取上參考前人的研究，根據(jù)Alkire和Foster提出的多維貧困測度指數(shù)，結(jié)合我國政府制定的《中國農(nóng)村扶貧開發(fā)綱要（2011-2020）》中的扶貧目標(biāo)以及安徽省金寨縣具體情況。本文選取教育、健康、居住環(huán)境、收入、資產(chǎn)五個維度，涉及受教育年限、慢性病情況、醫(yī)療保險、飲用水安全、生產(chǎn)生活用電、交通、衛(wèi)生設(shè)施、生活燃料、房屋狀況、人均收入，自有資產(chǎn)等指標(biāo)。各維度指標(biāo)貧困剝奪臨界值設(shè)定、標(biāo)準(zhǔn)及賦值，具體如表1所示。

（二）構(gòu)建多維貧困測度模型

本文利用多維貧困指數(shù)進(jìn)行貧困識別時采用雙界限法對多維貧困進(jìn)行第二次截斷識別，包括單維度貧困識別、多維貧困識別、多維貧困加總和分解等內(nèi)容。

表1 多維貧困測度指標(biāo)表

第一步貧困識別。識別調(diào)查對象貧困狀況的過程中包含多個維度變量，對此Alkire-Foster方法在貧困識別過程中采用雙重識別法。如設(shè)被調(diào)查對象數(shù)為n，貧困維度數(shù)為d，xij表示第i個被調(diào)查對象在維度j上的取值。首次識別針對被調(diào)查對象在單個維度與剝奪臨界值的比較以判斷是否貧困，據(jù)此構(gòu)建觀測矩陣X：

多維貧困的第二次截斷識別是在第一重識別的基礎(chǔ)上，針對剝奪矩陣g0設(shè)置列向量表示被調(diào)查者i遭受的總的剝奪貧困維度數(shù)，同時引入二重識別中剝奪維度數(shù)k，時即認(rèn)為被調(diào)查對象屬于多維貧困范疇計為1，反之則計為0，據(jù)此定義第二次識別函數(shù)fk：

第二步貧困加總。根據(jù)Alkire和Foster（2007）提出的調(diào)整FGT指數(shù)，定義調(diào)整后的貧困發(fā)生率即通過對各維度貧困情況的加總得到一個多維貧困指數(shù)：

其中，H表示被調(diào)查范圍內(nèi)貧困發(fā)生率即表示平均剝奪份額即：

第三步貧困分解。MPI指數(shù)的另一大優(yōu)勢就是可以根據(jù)需要對具有不同屬性特征的分組按照諸如維度、地區(qū)、性別、城鄉(xiāng)等進(jìn)行分解，進(jìn)而求出各屬性組群中對多維貧困貢獻(xiàn)率的大小，以達(dá)到幫助決策者制定更具有針對性的對策。如以維度分解為例：表示維度j的貧困指數(shù)，j的取值范

三、金寨縣農(nóng)村多維貧困測度與分析

金寨縣是我國著名的紅色革命根據(jù)地素有“將軍縣”之稱，地處安徽西部大別山腹地，同時也是國家級首批重點貧困縣。2011年被確定為大別山片區(qū)扶貧攻堅重點縣，2017年貧困發(fā)生率為12.39%，遠(yuǎn)高于同期全國平均水平3.1%，且轄區(qū)面積廣鄉(xiāng)鎮(zhèn)數(shù)量多，在安徽乃至全國貧困縣中均有代表性。本文數(shù)據(jù)主要來源于金寨縣農(nóng)村實地入戶調(diào)查，此次調(diào)研涉及全縣23個鄉(xiāng)鎮(zhèn)共計發(fā)放230份問卷，實際收回225份，其中有效問卷220份，有效率為95.7%。據(jù)此，對調(diào)查地多維貧困狀況和關(guān)鍵致貧因素展開研究，并分析扶貧政策執(zhí)行中的偏差及成因，優(yōu)化精準(zhǔn)扶貧政策。

（一）單維貧困測度結(jié)果分析

單個維度的貧困發(fā)生情況如圖1所示。生活燃料、電力與網(wǎng)絡(luò)、疾病、成人受教育、衛(wèi)生設(shè)施、資產(chǎn)六個維度指標(biāo)的貧困發(fā)生率均高于收入維度貧困率18.64%，表明在收入維度之外，農(nóng)民還遭受著其他多個維度的貧困剝奪，同時也反映出單一收入指標(biāo)為主的貧困識別標(biāo)準(zhǔn)已難以適應(yīng)農(nóng)村復(fù)雜的貧困狀況。

圖1 金塞縣貧困村農(nóng)戶單維貧困發(fā)生率(%)

醫(yī)療保險貧困發(fā)生率為0，得益于城鄉(xiāng)居民基本醫(yī)療保險在農(nóng)村的普及。但另一方面慢性疾病發(fā)生率居高不下，農(nóng)村初級醫(yī)療服務(wù)水平不容樂觀。此外，生活能源、電力與網(wǎng)絡(luò)以及衛(wèi)生設(shè)施的高貧困率反映農(nóng)村基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的不足，而成人受教育維度的高貧困率則說明農(nóng)村優(yōu)秀人力資本的匱乏。

（二）多維貧困測度結(jié)果分析

表2 多維貧困測度表

利用公式（1）、（2）可得到樣本農(nóng)戶各剝奪維度數(shù)下的貧困發(fā)生率H、貧困剝奪份額A以及多維貧困指數(shù)M（如表2），據(jù)此研究金寨縣農(nóng)戶多維貧困狀況與特征。

表3 2 0 11年全國農(nóng)村多維貧困狀況

如表2所示，隨著剝奪維度數(shù)k的增加，多維貧困發(fā)生率H與多維貧困指數(shù)M均逐漸減小，表明經(jīng)濟發(fā)展和扶貧開發(fā)對農(nóng)村貧困問題有所緩解；而貧困剝奪份額卻逐漸增大，表明該地多維貧困強度較大，農(nóng)戶在多個維度上存在貧困剝奪風(fēng)險。例如當(dāng)k=3時，多維貧困發(fā)生率70.91%，貧困剝奪份額0.3664，多維貧困指數(shù)0.2598，即70.91%的農(nóng)戶至少同時存在三個維度指標(biāo)上的貧困；當(dāng)k=8時，多維貧困指數(shù)0.45%，貧困剝奪份額0.667，多維貧困指數(shù)0.003，即僅1人同時存在8個維度指標(biāo)上的貧困，極端貧困狀況較少。

與此同時，將該地的多維貧困狀況與2011年中國農(nóng)村多維貧困數(shù)據(jù)對比可以發(fā)現(xiàn)其多維貧困發(fā)生率高、貧困強度大、貧困程度深等問題，以k=4為例，多維貧困發(fā)生率為49.55%，貧困剝奪份額0.4167，多維貧困指數(shù)0.2065均遠(yuǎn)高于全國平均水平，因此，針對金寨縣復(fù)雜嚴(yán)峻的多維貧困問題，相關(guān)的扶貧措施必須從多個方面綜合考慮展開。

（三）多維貧困指數(shù)分解

為考察各維度指標(biāo)對整體多維貧困指數(shù)的影響，參考公式（3）對樣本農(nóng)戶多維貧困指數(shù)進(jìn)行分解具體如表4所示，同時選取k=3～6維度下各指標(biāo)對多維貧困的貢獻(xiàn)率繪制圖2以研究指標(biāo)的貧困貢獻(xiàn)率變化情況。

據(jù)表4、圖2可知，生活能源、電力與網(wǎng)絡(luò)、疾病、成人受教育、衛(wèi)生設(shè)施與資產(chǎn)這六個維度指標(biāo)對多維貧困貢獻(xiàn)率較大，其中生活能源和電力與網(wǎng)絡(luò)對多維貧困的影響最為顯著，其次是成人受教育與健康維度，收入維度貧困對多維貧困影響相對較小。以k=4為例，生活能源貧困貢獻(xiàn)率20.73%，電力與網(wǎng)絡(luò)貧困貢獻(xiàn)率16.46%，可見在中高維度貧困中以生活能源、電力與網(wǎng)絡(luò)為首的基礎(chǔ)設(shè)施不足是引發(fā)貧困的關(guān)鍵因素；其次是成人受教育和疾病，他們對貧困的貢獻(xiàn)度均達(dá)到14.63%，意味著國家雖然在農(nóng)村基礎(chǔ)醫(yī)療和教育方面投入巨大，但在農(nóng)民職業(yè)教育與醫(yī)療預(yù)防保健方面的短板依舊明顯，農(nóng)民中不僅面臨精英群體缺失，還存在慢性病、傷殘等高風(fēng)險，健康人力資本嚴(yán)重匱乏。

表4 不同k值下各維度指標(biāo)分解表（%）

如圖2所示，從維度指標(biāo)在不同k值下的貧困貢獻(xiàn)率演變趨勢可以看出，生活燃料、電力與網(wǎng)絡(luò)、成人受教育、疾病對貧困的貢獻(xiàn)率逐漸降低，但仍處于高位，表明當(dāng)?shù)卣凇凹涌煅a齊農(nóng)村公共服務(wù)、基礎(chǔ)設(shè)施和信息流通等方面短板”上任重道遠(yuǎn)。；資產(chǎn)、住房、兒童入學(xué)率對貧困的貢獻(xiàn)率逐漸增強，意味著在高維度貧困農(nóng)民不僅自身在抵御貧困方面能力不足，同時其后代也可能面臨失學(xué)風(fēng)險，從而陷入貧困陷阱造成貧困的代際傳遞和惡性循環(huán)。

此外，筆者在調(diào)研中發(fā)現(xiàn)該地扶貧政策在執(zhí)行中存在明顯偏差。在貧困識別中未能發(fā)動群眾參與且識別標(biāo)準(zhǔn)沿用傳統(tǒng)單一經(jīng)濟指標(biāo)，造成不少貧困人口的漏出。在制定幫扶措施時未考慮各村各戶異質(zhì)化的貧困狀況，簡易化、形式化扶貧問題嚴(yán)重，如在鼓勵農(nóng)民種植藥材、菌菇、茶葉等高附加值作物時，卻未考慮農(nóng)戶的實際能力，其結(jié)果必然事倍功半。而精準(zhǔn)管理過程中，專業(yè)化扶貧隊伍建設(shè)不足，臨時拼湊扶貧人員問題尤為嚴(yán)重。這些措施與當(dāng)前農(nóng)村貧困的多維度復(fù)雜化情況嚴(yán)重不符，也偏離了精準(zhǔn)扶貧工作的目標(biāo)、要求與理念，致使精準(zhǔn)扶貧效率低下。

（四）多維貧困測度模型擬合優(yōu)度檢驗

圖2 多維貧困指數(shù)分解（k=3～6）

為進(jìn)一步驗證模型的擬合效果，同時從考察影響多維貧困發(fā)生的因素視角對各維度指標(biāo)進(jìn)行深入分析，采用SPSS中二元Logistic函數(shù)對各維度指標(biāo)進(jìn)行回歸分析。具體情況如表5、表6所示。

表5 模型整體擬合效果（Omnibus測試）

如表5所示，多維貧困測度模型的顯著性水平Sig＜0.05，模型整體擬合效果顯著。從表6中的變量回歸結(jié)果來看，除兒童入學(xué)率和住房這兩個維度指標(biāo)與多維貧困成正相關(guān)，其余各維度指標(biāo)均與多維貧困呈負(fù)相關(guān)。表明隨著兒童入學(xué)率的提高和住房條件的改善多維貧困發(fā)生的可能性卻越高。這一結(jié)論與傳統(tǒng)學(xué)界研究存在一定的出入，對此筆者進(jìn)行了深入研究。

雖然九年義務(wù)教育在農(nóng)村得到了普及，但教育投資的長期性與高消費性，使其機會成本高漲，因?qū)W致貧風(fēng)險增大；住房問題主要源于其屬于大額固定資產(chǎn)，無論是自建房還是商品房都花銷巨大，在異地搬遷和新農(nóng)村建設(shè)中，在貧困戶群體中發(fā)生“精英捕獲”與“扶強不扶弱”現(xiàn)象，出現(xiàn)因房致貧現(xiàn)象。這些問題都與我國長期的城鄉(xiāng)“二元”社會結(jié)構(gòu)密接相關(guān)，反映農(nóng)村地區(qū)普遍存在的歷史欠賬多、基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)不足、教育資源分配失衡等問題。同時，這些因素也是導(dǎo)致精準(zhǔn)扶貧政策執(zhí)行中產(chǎn)生偏差的成因。

四、農(nóng)村精準(zhǔn)扶貧路徑優(yōu)化研究

基于多維貧困測度所刻畫的金寨縣農(nóng)民貧困狀況與特征，以及精準(zhǔn)扶貧政策在執(zhí)行中出現(xiàn)的偏差與成因分析，提出將多維貧困測度引入精準(zhǔn)扶貧工作當(dāng)中，在貧困人口識別、幫扶以及管理等方面進(jìn)行優(yōu)化，以提高扶貧工作效率。

（一）構(gòu)建多維貧困測度指標(biāo)優(yōu)化識別機制

精準(zhǔn)識別貧困對象是扶貧工作開展的前提和基礎(chǔ)，它關(guān)系到扶貧資源能否得到有效的利用、幫扶措施是否落實到真正有需要的貧困戶當(dāng)中。因此，加強貧困識別方法的創(chuàng)新、優(yōu)化識別機制、引入多維貧困測度就顯得尤為重要。而設(shè)立多維貧困測評指標(biāo)則是創(chuàng)新和優(yōu)化貧困識別方法的關(guān)鍵所在。

針對金寨縣多維貧困狀況與特征，在指定多維貧困指標(biāo)時應(yīng)將農(nóng)戶生活燃料獲取、家中通電與寬帶安裝、家庭成員身體健康狀況、受教育情況等個人因素納入其中，同時在整村推進(jìn)時將村公路建設(shè)、醫(yī)療衛(wèi)生設(shè)施建設(shè)、教育場所建設(shè)等情況納入識別體系，從而構(gòu)建起農(nóng)戶與村莊整個多維貧困測度指標(biāo)體系。據(jù)此將貧困戶及其生活環(huán)境聯(lián)系起來，從而更加精準(zhǔn)地識別貧困人口并找出真正的致貧原因為之后的差異化幫扶措施提供依據(jù)。同時，國家統(tǒng)計部門在對貧困人口進(jìn)行估計時也應(yīng)當(dāng)盡可能的擺脫單一的收入和消費指標(biāo)轉(zhuǎn)變?yōu)榻】?、教育、居住環(huán)境等多維指標(biāo)，實現(xiàn)多維貧困測度與精準(zhǔn)扶貧的有機融合。

表6 變量回歸結(jié)果

（二）以多維貧困指標(biāo)分解為依據(jù)瞄準(zhǔn)致貧因子

根據(jù)金寨縣農(nóng)村多維貧困測度中各維度指標(biāo)的分解結(jié)果可以看出，當(dāng)前金寨縣多維貧困程度較深貧困范圍廣。除收入貧困外，還存在教育、健康、寬帶網(wǎng)絡(luò)建設(shè)、衛(wèi)生設(shè)施等多個維度的貧困問題。因而，在制定幫扶措施時需要以多維貧困指標(biāo)分解為依據(jù)，根據(jù)各貧困村各貧困戶遭受的差異性致貧因子實施針對性幫扶措施，“對癥下藥”方能真正滿足貧困農(nóng)戶的脫貧需求實現(xiàn)精準(zhǔn)幫扶的目標(biāo)。

對此，針對生活能源和電力與網(wǎng)絡(luò)維度的高貧困發(fā)生率，應(yīng)大力推進(jìn)當(dāng)?shù)亍肮夥鲐殹碧厣椖?，利用?dāng)?shù)靥厥獾牡乩項l件提高電能轉(zhuǎn)化為生活能源的效率，讓更多的農(nóng)戶不僅用得上電更用得起電，同時加速推動當(dāng)?shù)鼗ヂ?lián)網(wǎng)寬帶建設(shè)促進(jìn)農(nóng)村電商發(fā)展實現(xiàn)“互聯(lián)網(wǎng)+扶貧”。針對健康維度上的貧困問題應(yīng)以村級衛(wèi)生室為抓手提高其服務(wù)水平和疾病預(yù)防能力等，此外在農(nóng)民職業(yè)技能培訓(xùn)方面廣開門路。另一方面根據(jù)多維貧困測度的結(jié)果，從各貧困村層面按照貧困維度指標(biāo)對多維貧困貢獻(xiàn)度進(jìn)行排序并根據(jù)扶貧資源的實際情況，制定相應(yīng)的反貧困措施。從而保證有限的扶貧資源能投入到最迫切的需求中，提高扶貧資源實際利用效率。

（三）加強專業(yè)扶貧隊伍建設(shè)實施精細(xì)化管理

落實精準(zhǔn)扶貧扶貧工作需要組建一支強有力的扶貧專業(yè)隊伍，他們是扶貧工作的核心力量。針對金寨縣扶貧工作人員臨時拼湊的問題，可在選人組建方面充分考慮農(nóng)民精英和鄉(xiāng)賢的作用，在村委會選舉時堅持規(guī)范化流程，選舉出一批能夠深入農(nóng)村生產(chǎn)生活實踐、了解農(nóng)村和農(nóng)民實際情況、精準(zhǔn)掌握貧困戶實際需求且樂于服務(wù)集體的基層領(lǐng)導(dǎo)班子，并將這支基層領(lǐng)導(dǎo)班子與下鄉(xiāng)人才有機整合，形成有效的扶貧專干隊伍。之后，根據(jù)扶貧專干隊伍的實際能力進(jìn)行合理分配，主要是根據(jù)各貧困村的實際貧困狀況進(jìn)行靈活分配，實現(xiàn)扶貧資源有效配置。

對扶貧工作人員的績效考核是落實精準(zhǔn)管理工作的必由之路。通過對扶貧專干隊伍所負(fù)責(zé)的脫貧區(qū)域進(jìn)行調(diào)研，了解實際脫貧人口數(shù)，貧困農(nóng)戶可支配收入變化情況，以及對扶貧工作人員的滿意度等信息，保證精準(zhǔn)管理工作的權(quán)威性，同時對脫貧成效顯著的工作人員給予物質(zhì)與精神上的雙重獎勵而對脫貧績效不佳弄虛作假數(shù)字脫貧的人員則應(yīng)當(dāng)進(jìn)行問責(zé)并給予一定的處罰。

（四）完善基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)為“造血”扶貧創(chuàng)造條件

如前所述，金寨縣在鄉(xiāng)村公路、互聯(lián)網(wǎng)寬帶、公共衛(wèi)生設(shè)施等基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)方面存在明顯的不足，不利于“造血”扶貧項目的實施。對此，金寨縣政府應(yīng)當(dāng)加強農(nóng)村基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)為產(chǎn)業(yè)扶貧項目開發(fā)創(chuàng)造條件。金寨縣高鐵站的落成是當(dāng)?shù)亟煌ńㄔO(shè)的重大突破，為充分發(fā)揮高鐵建設(shè)帶來的“乘數(shù)效應(yīng)”重點推進(jìn)縣際公路建設(shè)，擴大路網(wǎng)覆蓋面，承接高鐵交通實現(xiàn)金寨縣與其他地區(qū)的溝通有無，加速完成所有鄉(xiāng)村村村通工程，實現(xiàn)主干道路硬化尤其是對至今仍未通車、通路的鄉(xiāng)村道路，為促進(jìn)旅游業(yè)、特色農(nóng)業(yè)發(fā)展鋪平道路。

扶貧更需扶智，只有通過不斷加強教育扶貧工作加大對貧困學(xué)生資助力度，保障貧困家庭子女能夠獲得良好教育，才能有效避免貧困的代際傳遞問題實現(xiàn)穩(wěn)定持續(xù)的脫貧目標(biāo)。在教育扶貧過程中針對金寨縣當(dāng)前情況可充分發(fā)揮當(dāng)?shù)芈殬I(yè)中專的作用，幫助完成義務(wù)教育后無升學(xué)計劃的貧困學(xué)生通過職業(yè)教育實現(xiàn)就業(yè)脫貧。同時金寨縣政府還需將“陽光計劃”、“雨露計劃”、“映山紅行動”等活動作為扶貧開發(fā)工作的一項重點工程來抓，在保障貧困家庭子女接受平等教育的同時大力開展現(xiàn)代農(nóng)業(yè)技術(shù)培訓(xùn)和自主創(chuàng)業(yè)培訓(xùn)，實現(xiàn)每戶貧困家庭至少能夠掌握一項實用技術(shù)尤其是互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)。此外，針對農(nóng)村貧困勞動力開展職業(yè)技能培訓(xùn)，增強貧困群眾的就業(yè)技能和勞動附加值，促進(jìn)貧困群眾穩(wěn)定就業(yè)。最后，扶貧辦工作人員應(yīng)當(dāng)注意發(fā)揮脫貧致富榜樣的作用，充分發(fā)揮致富能人和農(nóng)村科技示范戶的培訓(xùn)示范帶動作用，不斷提高農(nóng)戶的科技接受能力、自我發(fā)展能力和輻射帶動能力等。