鄉(xiāng)村振興背景下欠發(fā)達地區(qū)的多維貧困：分布與特征

馮雙鵬 歐朝敏 房帆 曹自強

摘 要：鞏固脫貧成果、推進鄉(xiāng)村振興，要從多維貧困視角深刻認識貧困。本文是基于Alkire-Foster方法、使用云南省曲靖市2015年至2020年建檔立卡戶的數(shù)據(jù)、測量其多維貧困得到如下結(jié)論：脫貧攻堅使MPI顯著下降，但同時顯示住房、飲水、收入對MPI的貢獻率逐年下降，教育、健康、勞動技能對MPI的貢獻率逐年上升;高寒山區(qū)MPI顯著高于其他地區(qū);城區(qū)街道后期的MPI有所上升，呈現(xiàn)出老人戶、殘疾人、大病戶高占比的特征。

關(guān)鍵詞：多維貧困;AF方法;防止返貧;鄉(xiāng)村振興

精準(zhǔn)扶貧破解了“前兩輪扶貧每當(dāng)貧困人口減到3000萬左右就減不動的瓶頸”，是我國全面建成小康社會戰(zhàn)略中的重要內(nèi)容。2020年脫貧攻堅目標(biāo)任務(wù)完成后，黨中央決定，對擺脫貧困的縣，從脫貧之日起設(shè)立5年過渡期，鞏固脫貧成果，有效銜接推進鄉(xiāng)村振興。鞏固脫貧成果是基礎(chǔ)，監(jiān)測幫扶易返貧致貧人口是重點，不發(fā)生規(guī)模性返貧是底線。

在精準(zhǔn)扶貧政策體系中，識別幫扶對象是以農(nóng)戶年人均純收入低于2300元（2010年不變價）作為標(biāo)準(zhǔn)，這在實踐中卻容易產(chǎn)生錯評、漏評及扶貧資源的“精英俘獲”等現(xiàn)象;對貧困程度的衡量是以貧困發(fā)生率為主，貧困發(fā)生率雖能反映貧困的廣度，但不能體現(xiàn)貧困的深度。而多維貧困不僅能夠更加客觀準(zhǔn)確地識別幫扶對象，而且又能反映貧困的廣度和深度。多維貧困由Amartya Sen在《以自有看待發(fā)展》《貧困與饑荒》等著作中提出，其核心觀點是貧困不僅僅是收入維度的貧困，也包括教育、健康、生活質(zhì)量以及權(quán)利保障等其他維度的貧困。如何建立科學(xué)、系統(tǒng)且與治貧實踐緊密結(jié)合的多維貧困測量方法，如何選取測量維度并根據(jù)實際情況給每一個維度設(shè)定閾值，如何將這些維度的數(shù)據(jù)科學(xué)地合成一個既能反映貧困廣度，又能反映貧困深度的多維貧困指數(shù)（MPI），以及如何利用這個指數(shù)包含的信息來指導(dǎo)實踐工作，這都是亟待解決的問題。

曲靖市地處云南省東北部，轄9個縣級行政區(qū)，其中F縣、H縣、X縣、S縣、L縣5個縣是國家級貧困縣，貧困人口集中分布在西北部的H縣、東北部的X縣（兩縣屬烏蒙山連片特困區(qū)）和南部的S縣、L縣（兩縣屬滇黔桂石漠化連片特困區(qū)）。1978年以來，在“八七扶貧”計劃、《中國農(nóng)村扶貧開發(fā)綱要（2001—2010年）》、《中國農(nóng)村扶貧開發(fā)綱要（2011—2020年）》等多個階段的扶貧工作中，曲靖市一直是重點區(qū)域。本文以全國貧困地區(qū)中具有代表性的曲靖市為例，使用其2015～2020年建檔立卡戶數(shù)據(jù)，運用AF方法測量多維貧困，從多維貧困的角度總結(jié)脫貧攻堅中的經(jīng)驗，為在實施鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略中鞏固脫貧成果、防止規(guī)模性返貧提供借鑒。

一、文獻綜述

Alkire and Foster（2009）基于阿瑪?shù)賮啞ど哪芰Ψ椒ǎ–apability Approach），提出了一種多維貧困識別和測量的方法——AF方法，該方法測量出的多維貧困指數(shù)，能夠更加全面準(zhǔn)確地反映貧困狀況。王小林、Sabina Alkire（2009）利用該方法，基于2006年中國健康與營養(yǎng)調(diào)查數(shù)據(jù)，從多個維度對中國城市和農(nóng)村家庭貧困狀況進行了評估。結(jié)果表明，衛(wèi)生設(shè)施、健康保險和教育對多維貧困指數(shù)的貢獻最大。鄒薇、方迎風(fēng)（2011）、高艷云（2012）都利用中國健康與營養(yǎng)調(diào)查（CHNS數(shù)據(jù)庫）的數(shù)據(jù)，對中國的貧困狀況進行了動態(tài)多維度考察，探討了多維貧困的致貧原因和消除多維貧困可以選擇的公共政策。王素霞、王小林（2013）進一步將資產(chǎn)維度納入了多維貧困測量指標(biāo)，拓展了多維貧困測量的維度。張全紅、周強（2014）認為城鄉(xiāng)之間的貧困差距已從收入因素轉(zhuǎn)變到非收入因素，反貧困政策要從單一的收入視角轉(zhuǎn)向多維視角。沈揚揚、Sabina Alkire（2019）依據(jù)全球MPI指標(biāo)獲得了具有國際可比較的中國多維貧困指數(shù)，發(fā)現(xiàn)區(qū)域發(fā)展不平衡是多維貧困的重要原因。2020年公布的《全球多維貧困指數(shù)》顯示新冠肺炎（COVID-19）全球大流行，使貧困人口增加，至少18個國家偏離了之前預(yù)測的減貧軌道。綜覽上述關(guān)于多維貧困的研究，諸多學(xué)者在多維貧困概念上形成了共識，為反貧困公共政策制定、執(zhí)行和評估提供了有益借鑒。但是，還存在以下問題：一是所使用的數(shù)據(jù)大多是精準(zhǔn)扶貧政策實施前的;二是所設(shè)定的維度受其數(shù)據(jù)的可獲得性影響較大，與現(xiàn)行扶貧政策的實際結(jié)合并不緊密。本文使用脫貧攻堅中貧困戶數(shù)據(jù)，并結(jié)合貧困退出標(biāo)準(zhǔn)設(shè)定維度閾值。

二、數(shù)據(jù)來源

國務(wù)院扶貧辦在2015年建成全國扶貧開發(fā)信息系統(tǒng)，實現(xiàn)了貧困戶數(shù)據(jù)的系統(tǒng)化管理。本文使用從全國扶貧開發(fā)信息系統(tǒng)中提取的曲靖市2015年至2020年建檔立卡戶數(shù)據(jù)，涉及126個鄉(xiāng)鎮(zhèn)21.9萬戶貧困戶。本文特對每年未脫貧戶的多維貧困進行測量。

三、多維貧困測量與分析

（一）維度及閾值

緊密結(jié)合貧困縣“三率一度”、貧困戶“戶5條”的脫貧退出標(biāo)準(zhǔn)，設(shè)定多維貧困的分析維度，具體包括受教育年限、健康狀況、勞動技能、基本醫(yī)療、人均純收入、住房安全、飲水安全7個維度。我們以戶為最小單位進行分析，因為戶主對家庭決策具有重要作用，本文以戶主的受教育年限、健康狀況、勞動技能作為該戶這三個維度的代表。全國扶貧開發(fā)信息系統(tǒng)中的信息是定性或定類描述數(shù)據(jù)，因此還需要把每一個維度的定性描述轉(zhuǎn)化為定量數(shù)據(jù)，7個維度的定量轉(zhuǎn)換原則及其閾值如表1所示。

（二）多維貧困測量結(jié)果

用AF方法計算曲靖市貧困戶多維貧困指數(shù)如圖1所示，一直下降的MPI表示貧困程度得到有效緩解。從下降速度看，2015年以來MPI年均下降0.07，2017年以來下降速度最快，每年下降一個大的臺階，是減貧成效最出色的時期。圖2、圖3表示各個維度對MPI的貢獻度，為了便于呈現(xiàn)出其變化趨勢，故缺省了2020年數(shù)據(jù)（2020年年末全部脫貧）。

從圖2看，教育、健康、勞動技能對多維貧困指數(shù)的貢獻率逐年上升，其中受教育年限的貢獻率年均增加1.95%，健康年均增加5.11%，勞動技能年均增加5.17%，到2019年三者幾乎都達30%，成為多維貧困最主要的三個指標(biāo)。教育維度從一開始就占比較高，達24%，這是因為貧困農(nóng)戶的戶主受教育年限普遍不足，平均值僅為6.5年，大部分只是小學(xué)文化程度。扶貧資金的投入使住房、飲水、收入方面得到不斷完善，但貧困人口的健康和職業(yè)技能相對而言并不容易得到改善，所以健康和勞動技能一開始表現(xiàn)得并不突出，但后面對多維貧困指數(shù)的貢獻率一路升高。值得注意的是，已經(jīng)呼吁了多年的職業(yè)技能、實用技術(shù)培訓(xùn)效果一直不理想。

從圖3看，住房、飲水和收入對多維貧困指數(shù)的貢獻率逐年降低。其中住房安全年均降低5.54%，飲水安全年均降低1.57%，人均純收入貢獻率年均降低4.97%;而基本醫(yī)療維度沒有顯著變化，主要是因為前期絕大部分農(nóng)民參保了新型農(nóng)村合作醫(yī)療保險，有較廣泛的覆蓋面。收入和住房維度的貢獻率大幅下降，表明這兩個方面條件都得到明顯改善。另外，這兩者的變化趨勢也很接近，實際上，收入和住房狀況具有較強的相關(guān)性，筆者走訪調(diào)研發(fā)現(xiàn)，農(nóng)戶獲得一筆較大收入或者外出務(wù)工幾年有一筆積蓄后，首先會選擇修繕或重建房子。這也能印證從農(nóng)戶房子的好壞大致可以判斷其經(jīng)濟條件的說法。

（三）多維貧困的時空特征分析

我們以鄉(xiāng)鎮(zhèn)為單位，測量每個鄉(xiāng)鎮(zhèn)的多維貧困指數(shù)，然后使用ArcGIS軟件進行可視化呈現(xiàn)，結(jié)果如圖4所示。整體上看，曲靖市的多維貧困呈現(xiàn)“中心——邊緣”的分布特點，即中心貧困輕、邊緣貧困重，這與其地理特征高度相關(guān)。從2015年至2019年，整個區(qū)域的顏色都由深變淺，顯示貧困狀況得到明顯緩解。

將貧困區(qū)域分布地圖與地形圖對比看，發(fā)現(xiàn)貧困的分布與地形具有較強的相關(guān)性。曲靖市平均海拔2000米，山多地少谷深，具有“九山一水一分田，高山圍著壩子轉(zhuǎn)”的地理特點。東北部、西北部、東南部顏色最深，同時這些地方也是山區(qū);中部整體上顏色較淺，這些地方多是壩子;南部是石漠化地區(qū)，巖石裸露土層淺薄，水肥難貯存;北部是綿延的烏蒙山脈，90%的面積都是山地，耕地嚴(yán)重不足。

城市周邊地區(qū)的貧困值得引起注意。從2019年貧困分布圖上看，有幾個位于市政府所在中心城區(qū)附近的街道顏色反而變深了，意味著其多維貧困指數(shù)不降反升。分析發(fā)現(xiàn)，一是其屬于最近幾年城鎮(zhèn)化的社區(qū);另一個是其所處并非山區(qū)，地理位置較好，經(jīng)濟發(fā)展情況較好。以西平街道為例，其貧困特征可以用老人戶、殘疾人、大病戶來概括。綜合來看，雖然人均純收入并不低，甚至從全市來看是屬于比較高的，但是這個群體的多維貧困指數(shù)仍然很高。

四、結(jié)論及對策建議

總結(jié)汲取脫貧攻堅的經(jīng)驗，結(jié)合本文的研究結(jié)論，為鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略實施中鞏固拓展脫貧成果、防止規(guī)模性返貧提出以下建議：

一是結(jié)合多維貧困指數(shù)建立返貧風(fēng)險預(yù)警指標(biāo)。已脫貧戶中存在大量自身能力素質(zhì)不高、脫貧基礎(chǔ)不牢的脆弱農(nóng)戶，當(dāng)扶持資源撤走時，其很容易返貧。應(yīng)當(dāng)使用多維貧困標(biāo)準(zhǔn)，科學(xué)地設(shè)計評價指標(biāo)和閾值，對脫貧不穩(wěn)定戶和邊緣易致貧戶實行監(jiān)測預(yù)警，提前進行干預(yù)，防止規(guī)模性返貧和新生貧困。此外，相比貧困發(fā)生率，多維貧困指數(shù)可以提供更加全面、豐富的信息，我國可以積極借鑒世界銀行的做法，發(fā)布國家層面的多維貧困指數(shù)。

二是側(cè)重從提升人力資本的角度鞏固脫貧成果，促進鄉(xiāng)村人才振興。如果說“十三五”期間修路、蓋房子對減貧最有效，那么“十四五”期間提升教育、健康水平，開展技能培訓(xùn)，將對減貧發(fā)揮顯著的作用。要提高醫(yī)療資源的可獲得性，改變目前農(nóng)村雖有衛(wèi)生室，但鄉(xiāng)村醫(yī)生職業(yè)素質(zhì)不高的現(xiàn)狀;要倡導(dǎo)健康生活方式、開展農(nóng)民群眾性體育活動，改變目前農(nóng)民不注重鍛煉身體的不良生活習(xí)慣。

三是建立城鄉(xiāng)一體化的幫扶救助體系，促進城鄉(xiāng)融合發(fā)展。既要重視鞏固農(nóng)村脫貧成果，又不忽視城市邊緣地區(qū)農(nóng)改非、村改居的低收入人群。完善融合城鄉(xiāng)社會保障制度，織牢織密安全網(wǎng)，防止低收入群體掉入“貧困陷阱”。

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2018年國家自然科學(xué)基金項目（項目編號：71774168）

（第一作者馮雙鵬，國防科技大學(xué)系統(tǒng)工程學(xué)院碩士，研究方向：公共政策與公共事務(wù)管理;通訊作者歐朝敏，國防科技大學(xué)博士、教授，研究方向：應(yīng)急管理）