云南省兰坪县农村多维贫困测度及反贫困路径研究

李 宏

（云南农业大学 经济管理学院，云南 昆明 650201）

消除贫困、不断提高和改善人民生活水平、让全国56 个民族同步迈入小康社会，这是我国社会主义发展的本质要求。30 多年来我国扶贫开发工作的不断推进，农村减贫成效显著。但是随着时间的推移，社会经济结构发生了巨大变化，传统注重单一收入指标的扶贫模式面临新挑战，农村的多维贫困问题和矛盾日益突显，尤其是作为“三区三州”之一的云南省怒江傈僳族自治州，贫困问题存在着明显的多元性和复杂性。本研究在前人研究成果基础上，利用扶贫部门采集的相关数据，并采用Alkire-Foster（A-F）多维贫困测度方法对怒江傈僳族自治州兰坪白族普米族自治县（以下简称兰坪县）农村多维贫困进行测度，并根据测度结果分析提出反贫困思路，以期为2020 年以后解决相对贫困的扶贫目标、扶贫标准等制订提供参考依据和方向，为兰坪县乃至整个怒江傈僳族自治州今后贫困治理政策的制定提供参考。

一、兰坪县贫困现状及研究数据来源

（一） 兰坪县农村贫困概况

兰坪县是典型的国家级贫困县[1]，全县108 个村（社区）有97 个贫困村，有世居普米族、傈僳族、怒族等14 个少数民族，少数民族人口占21.8 万总人口的94.9%。近年来，围绕“扶持谁”“谁来扶”“怎么扶”“如何退”等核心问题认真贯彻脱贫攻坚的各项决策部署，对照贫困退出标准，以薄弱环节、制约因素为切入点，集中精力坚决打好打赢“十大攻坚战”，脱贫攻坚工作取得了阶段性成效。截至2019 年11 月，仍有19 个贫困村未出列，贫困发生率4.8%，计划到2020 年末将如期实现脱贫摘帽，全面步入小康社会。

（二） 数据来源

本研究借助扶贫部门2018 年建档立卡贫困户调查数据，并结合2019 年7 月实际调研走访所收集的客观信息数据作为测算贫困指标值依据，综合反映出兰坪县农村家庭生产、生活、教育、医疗等多方面的实际情况。研究中采用分层等距抽样的方法，随机选取200 份样本，其中贫困户80 份，脱贫户（2018 年以前脱贫）80 份，非贫困户40 份。

二、研究方法

（一） 方法步骤及指标体系构建

本文采用A-F 多维贫困的测度方法，结合兰坪县农村实际情况，根据调查获取的数据确定相关模型中每个要素，进而测度和分析。

1.贫困维度与观测值的确定

（1）贫困维度和指标体系。参考王小林等研究成果[2]，结合“两不愁三保障”的扶贫目标和任务，以及兰坪县农村的实际情况，将收入、教育、健康、生活条件、发展、土地作为兰坪县农村多维贫困测量的6 个维度，共涵盖19 个指标（表1）。

（2）建立样本观测矩阵。依据被调查地区的200 个样本户的调查数据，构建一个200 行19 列的矩阵其中n 代表样本户的总数，d 代表维度指标的总数，xij表示个体i 在第j 个维度上的实际观测值，其中i=1，2，3，···，200；j=1，2，3，···，19。

2.贫困的识别

首先确定贫困剥夺临界值 zj（j=1,2,3,···,19），因不同维度属性差异，剥夺临界值的计量单位既可以为具体数值，也可以是定性描述；其次，将样本指标实际值 xij与贫困剥夺临界值 zj对照，进行观测矩阵赋值，构建剥夺矩阵G。将矩阵G 第i 行求和，就可以对每个样本户的贫困剥夺维度数进行汇总，确定贫困的剥夺情况。建立函数为1 或0），表示在设定k 个贫困剥夺维度时，矩阵G 第i 行求和数大于等于k，说明第i 个个体同时存在k 个贫困剥夺维度，即第i 个个体处于k 维贫困；,表示在设定k 个贫困剥夺维度时，矩阵G 第i 行求和数小于k，说明第i 个个体不存在k 个维度同时被剥夺的情况，即第i 个个体不处于k 维贫困。根据上述可知不仅受到贫困剥夺临界值 zj影响，还受到所选取k 值的影响[3]。

3.主要分析评价指标

测算贫困发生率（H）、平均剥夺份额（A）、多维贫困指数（M0），即，为贫困发生率，即贫困人口占总人口的比率。其中，为发生k 个维度贫困的样本数量；表示贫困的平均剥夺份额，用来衡量贫困宽度，其中 Ci(Ci=0,1,2,··· d)为矩阵G 第i 行的求和数，反映了贫困的剥夺计数,表示第i 个个体在Ci个维度上陷入贫困[3]。

4.多维贫困指数的分解

Cj表示各个维度对多维贫困指数的贡献率，即Cj=M0j/M0，其中M0j=Pj·Wj/n。Pj为按照设定的k 个维度下，第j 个维度的农村贫困户数量；Wj是第j 个维度的权重。Di=[ni/nM0(qi)]/M0(Q)表示不同子群对多维贫困指数贡献率，设定总体为Q=∑qi，组成总体的不同子群为 q1，q2，···，qi，其对应的设定k 值下的陷入贫困的个数为n1，n2，···，ni（i=1,2,3,···），则多维贫困指数M0(Q)表示为M0(Q)=∑[ni/nM0(qi)][4]。

（二） 指标权重的确定

本研究使用等权重法，将权重之和设为l，且赋予每个指标相同的权重，即本研究中每项指标权重为1/19（表1）。原因是一方面通过项目组调研以及数据整理发现兰坪县无论是未脱贫户、脱贫户还是非贫困户，在所选多维指标上均有贫困发生情况的存在；另一方面，考虑到目前未脱贫户的脱贫难度要比已脱贫户大很多，任何一个维度上的贫困都会导致贫困户无法脱贫，同时为避免权重确定上对各指标的不公平性，因此采用等权重赋值法。

表1 兰坪县农村多维贫困指标体系

（三） 临界值 k 的确定

k 表示样本k 个维度贫困变量同时被剥夺。当被剥夺分值等于大于k 时，则个体为多维贫困，反之为非多维贫困[5]。在本研究中，k 的取值范围在1～19 区间，k 取值越大则多维贫困程度越深。依据相关文献及联合国的MPI 指标、《人类发展报告》，研究中将多维贫困分为五个层次，具体贫困分布标准详见表2。具体进行维度分解时临界k 值的确定，参照研究中常用标准，选择大于19 个指标的1/3 作为k 临界值进行重点研究，即19 个指标中存在任意7 个及以上指标处于贫困时，则认为该样本属于多维贫困，当贫困维度指标小于7 时，则认为其不属于多维贫困。

表2 多维贫困评价标准

三、结果与分析

（一） 单维度贫困测算

图1 兰坪县样本户单维贫困发生率

研究表明，在6 个维度中土地维度的贫困发生率最高（图1 和图2），达63.75%。耕地和林地这两个指标贫困发生率都比较高，人均耕地面积低于云南省人均耕地面积0.14 hm2的农户较多，达到76%[6]，51.5%的农户林地面积小于0.67 hm2，这与怒江“三区三州”山高地少，生态脆弱，耕地资源匮乏的特殊地形地势密切相关。其次是发展维度，平均贫困发生率达到40.6%，主要表现在生产组织指标上的贫困，78%的农户未参加任何一个专业合作社或没有能人带动，生产组织化较低；农户的入户道路以及普通话水平指标贫困发生率也相对较高，这与兰坪县“直过”民族与地区的历史原因有关，35.5%的农户中有过半数的劳动力不会说普通话。其余4 个维度平均贫困发生率从高到低为：生活条件、教育、收入、健康。

19.75%的农户存在贫困问题，而土地、发展、生活条件和教育四个维度的贫困发生率高于收入维度的贫困发生率，说明兰坪县在当前及未来需要重视并改善非收入维度的贫困问题，也要有针对性地为贫困群体提供就业和培训机会，加强他们自我发展能力的培养。

（二） 多维贫困测度结果

1.多维贫困指数测算结果

为了更好地识别多维贫困户现状，采用AF 方法对兰坪县农户的多维贫困状况进行了测度，结果见表3。根据测算结果可知，兰坪县一维即k=1 时贫困发生率达到99%，即在调查的农户中至少有99%存在任意一个维度指标的贫困状况。本研究依据通行标准，将样本户贫困维度数量大于等于总维度指标1/3 的认定为多维贫困户，即根据向下取值法将k=7 时的农户认定为多维贫困。当k=7 时，表明了兰坪县农村的多维贫困发生率为38.5%，意味着38.5%的农户至少有任意7 个维度的贫困[7]；贫困剥夺程度为44.43%，即表明样本户被剥夺的指标数主要集中在8～9 个维度，多维贫困指数为0.171 1。当k=11 时，仅有2.5%多维贫困发生率，表明至少有11 个指标贫困的农户为2.5%，贫困剥夺程度为62.11%，多维贫困指数仅为0.015 6。

2.多维贫困分布

通过贫困维度分布标准，可得兰坪县农村多维贫困分布状况（表4），可知兰坪县的贫困主要集中脆弱性贫困，即处于0 到6 个指标被剥夺的状态，其比例在样本户中占到60.50%；非多维贫困比例很小，极度多维贫困户为0，说明在样本户中不存在至少15 个及以上指标被剥夺的情况；非多维贫困户为2 户，意味着样本户中只有2 户没有任何一项指标被剥夺。由此可知兰坪县近几年的扶贫工作成效显著，多维贫困状况得到缓解。但也存在一般多维贫困状况和重度多维贫困状况，需要更有针对性地开展精准扶贫，帮助贫困户克服特殊致贫因素从而摆脱贫困。

图2 兰坪县单一维度指标贫困发生率

表3 多维贫困指数测算结果

表4 兰坪县农村多维贫困分布状况（N=200）

（三） 多维贫困指数的分解

1.k=7 时各维度的分解

当k=7 时，通过对兰坪县各项指标贡献率进行测算（图3），做饭燃料指标贡献率最高，达11.54%；其次为卫生厕所、生产组织化、人均耕地和入户道路，贡献率分别为11.08%、10.62%、10.15%和8.62%。入户道路、劳动力最高受教育程度和普通话水平指标的贡献率也不可忽略，贡献率分别为8.62%、7.69%、6.00%。住房面积、住房安全和是否通广播电视指标贡献率相对较小，低于2%，表明近年来兰坪县对于农村房屋改造以及电网改造工作较为明显。而家庭适龄未入学人数、医疗保险、饮水安全三个指标的贫困发生率都为0，说明被调查户在这三指标上均未处于贫困，表明兰坪县农村贫困地区在教育、健康以及饮水方面的工作成效显著，在今后扶贫、防止贫困工作中需要侧重解决生活中的能源、卫生以及生产发展能力等贫困发生率较高维度的问题。

图3 k=7 时各指标的贡献率

2.k=7 时不同农户类型下的指标分解

为了进一步了解不同农户类型对多维贫困的影响程度，将k=7 时不同农户类型的多维贫困指数以及指标进行了分解，结果如表5。根据表5 得出，贫困户的多维贫困发生率最高，达到62.5%；贫困剥夺程度为0.468 4，意味着贫困户多维贫困集中在9 个维度，表明贫困程度仍然处于较高区间；对整体多维贫困指数的贡献率为68.46%，说明贫困户依然是对兰坪县多维贫困影响程度最大的一个群体，这也表明当前兰坪县的扶贫工作依然要将贫困户放在首位。脱贫户、非贫困户两类农户的多维贫困发生率均为22.5%，贫困剥夺程度以及多维贫困指数也相差不大，表明兰坪县扶贫开发与区域发展的协调性相对较好，脱贫户与非贫困户之间差距较小，但两种类型的农户依然存在着一定数量的多维贫困状况，对整体多维贫困指数的贡献率分别为21.23%、10.31%，未来也需要持续关注脱贫户与非贫困户的多维贫困问题，要不断创新方法进行精准识别，精准施策，防止返贫和新的贫困发生，实现稳定脱贫目标。

如图4 所示，k=7 时各指标对不同农户类型贡献率可直观对比各指标对不同农户类型的影响大小。对贫困户而言，人均年收入、住房安全、是否通广播电视三个指标贡献率都高于脱贫户和非贫困户，其余指标贡献率相对脱贫户和非贫困户都较低，表明兰坪县对于贫困户非收入指标上的扶贫工作比较到位，目前需要重点抓收入以及住房安全和电网方面的工作。对脱贫户而言，劳动力受教育程度、住房面积、做饭燃料入户道路四个指标的贡献率最高，防止返贫工作要注重提高农户劳动力的培训以及生活条件的提高；而生产组织化指标贡献率最低，表明农户参与合作社或者有能人带动对贫困户收入的提高有明显效果，进一步证明了农业产业化和组织化对贫困户脱贫作用较大，应大力发展农村农业产业。对非贫困户而言，患病情况、卫生厕所、做饭燃料、生产组织化以及耕地情况5 个指标的贡献率最高，表明虽然非贫困户在收入方面未处于贫困，但是在其他非收入维度依然存在较高的贫困状况，这也进一步表明今后的扶贫标准和扶贫目标应向多维贫困的角度转变，适应后小康时期的贫困问题。值得注意点是非贫困户的交通条件指标贡献率最小，几乎为0，这表明交通条件对农户发展的重要性，尤其是对于怒江州特殊的地势来说，交通条件更是脱贫的关键要素。

表5 k=7 时不同农户类型的多维贫困指数及贡献率

图4 k=7 时各指标对不同农户类型贡献率

（四） 结论与分析

通过对样本农户贫困的单维测度、多维测度以及维度、农户类型的分解，得出以下结论。

（1）当k=7 时，兰坪县农村多维贫困发生率远远高于单一收入指标的贫困发生率，多维贫困与单一收入贫困之间在贫困识别方面存在很大差异。从多维贫困视角上来看，虽然收入的增加可以缓解多维贫困，但是仍无法直接解决教育、交通和医疗等多方面的多维贫困状况[8]。因此，实施精准扶贫时除努力提高贫困户收入以外，健全完善贫困地区的公共服务也十分重要。

（2）根据兰坪县的多维贫困指数测算结果以及贫困分布数据可知，目前兰坪县整体主要处于脆弱性多维贫困，多维贫困指数为0.171 1，多维贫困发生率为38.5%，贫困剥夺程度为44.43%。所面临的主要贫困维度是土地、发展和生活条件，其中面临的主要贫困问题是耕地短缺、生产组织化程度低，劳动力普通话水平低以及做饭燃料不清洁、缺少卫生厕所。因此，兰坪县实现脱贫致富，需要从提高土地利用率、提升农业产业化水平、加大对劳动者技术培训力度以及改善基础设施等多方面入手。

（3） 根据多农户类型以及指标分解可发现，脱贫户和非贫困户依然存在较高的多维贫困状况，因此，在未来的扶贫工作应该在想方设法让贫困户摆脱收入维度的贫困以外，也需要重视对非收入的多维贫困进行识别并努力改善。

四、兰坪县农村贫困综合治理的路径选择

（一） 完善多维贫困识别，着力破除多维贫困根源

根据上述研究发现，兰坪县目前的收入贫困发生率已相对较低，表明前期扶贫效果明显，但非收入维度的多维贫困状况依然严峻，应充分利用逐步建立和完善的农户基础信息资料，借助大数据分析等科学方法，开展农村人口多维贫困测度分析，针对某一维度，找准哪些地方在该维度上存在短板并加以解决；对于某一地区，找出哪些维度仍然是扶贫工作重点与难题，做到对症下药、措施精准；针对不同农户类型，找准贫困人口动态识别的依据，健全帮扶对象的动态管理机制，精准实施帮扶。总之，政府应根据掌握的农户信息和资源，不局限于解决收入的单维贫困问题，而是综合利用现有资源，多维度解决贫困问题。

（二） 发挥地区优势培育脱贫产业，解决土地资源限制

基于兰坪县特殊的自然资源条件，产业扶贫是贫困农户脱贫致富直接和有效的途径，要在巩固好现有特色产业的基础之上，充分挖掘、培育和壮大当地特色产业，积极探索创新集体经济有效组织形式，提高生产资源产出效益。要立足于当地特殊生态功能定位，突破资源开发利用的认识局限，促进生态保护与产业发展的协调统一，大力发展林下经济等特色优势产业，拓展开发农户增收致富新产业。要完善和创新资金利用方式，把扶贫与社区发展紧密结合，加大护林造林、城乡环境、道路保洁等对贫困劳动力的岗位聘用力度，实现扶贫增收与生态保护、农村发展的有机结合和可持续发展。

（三） 持续开展劳动力培训工程，增强农户“造血能力”

研究表明，兰坪县的农户普遍存在劳动力受教育程度低，普通话水平低等问题，这些指标都表明农户自我发展能力低，既容易导致农户陷入多维贫困，也是阻碍脱贫攻坚效果和效率的重要原因。因此，要在提高义务教育质量的同时，通过订单式、专项式等积极开展符合劳动力教育水平层次的培训班，精细设计培训内容，通过免费或优惠政策吸引劳动者有效参与相关培训项目，有效增强劳动者的就业、劳动技能，提升自身发展能力，促进就业和持续增收。

（四） 改善生活卫生条件，提高农户生活水平

测算分析结果显示，农村生活条件因素对当地多维贫困的影响最为突出，尤其是生活能源和卫生设施指标对多维贫困贡献率位居前两位。因此改善农户的生活条件对于减缓兰坪县多维贫困状况具有重要作用。要加大电力、太阳能等清洁能源的设施设备投入，教育引导当地农户改变传统习惯，加快推进贫困农村居民生活能源革命，减少对森林资源的破坏。引导转变当地“下畜上住”的住房习惯，设计建造具有当地特色的房屋，加快推进卫生厕所的改造工程。通过生活条件与环境的改善，逐渐将更多的现代生产生活体系融入当地农村，促进农村居民整体生活水平的提升，加速贫困地区乡村振兴的发展步伐。