中國農(nóng)村地區(qū)多維相對貧困測度與時(shí)空分異特征

　　要：中國在消除絕對貧困的減貧道路上已取得了歷史性勝利，未來將更加關(guān)注多維相對貧困。文章從經(jīng)濟(jì)、社會(huì)、生態(tài)三個(gè)維度設(shè)計(jì)了多維相對貧困指標(biāo)體系，運(yùn)用AF方法測算了2010—2019年中國農(nóng)村地區(qū)多維相對貧困狀況。結(jié)果表明：(1)中國農(nóng)村地區(qū)多維相對貧困得到明顯改善，中度多維相對貧困減緩效果最明顯。(2)從多維貧困各維度的演化情況來看，經(jīng)濟(jì)維度對相對貧困貢獻(xiàn)率較大并呈現(xiàn)下降趨勢，生態(tài)維度對相對貧困貢獻(xiàn)率呈現(xiàn)上升趨勢且在2019年超過了經(jīng)濟(jì)維度貢獻(xiàn)率，社會(huì)維度對相對貧困貢獻(xiàn)率較低且呈現(xiàn)緩慢下降趨勢。(3)從地理空間角度來看，中國農(nóng)村地區(qū)相對貧困程度呈現(xiàn)東輕西重、中部和東北地區(qū)處中間的空間分布特征，未來扶持的重點(diǎn)依然是西部地區(qū)。

　　韋鳳琴; 張紅麗， 統(tǒng)計(jì)與決策 發(fā)表時(shí)間：2021-08-19

　　關(guān)鍵詞：多維相對貧困;農(nóng)村地區(qū);AF方法;頻率加權(quán)法

　　0 引言

　　中國的絕對貧困基本消除后，并不意味著貧困的終結(jié)，相對貧困還將一直存在。農(nóng)村地區(qū)一直是低收入人口相對較多、經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展相對較慢的地區(qū)，因此農(nóng)村地區(qū)反貧困的任務(wù)也將從單維的經(jīng)濟(jì)絕對貧困拓展到多維貧困[1] 。多維貧困指數(shù)能夠更全面和準(zhǔn)確地反映貧困狀況和貧困深度，被一些發(fā)展中國家用來反映國家貧困情況[2，3] 。

　　國內(nèi)學(xué)者對多維貧困的研究多從宏觀層面(全國)、中觀層面(省、市、地區(qū))、微觀層面(貧困群體)研究深度貧困的主要原因[4] 、多維貧困狀況的時(shí)空分異特征[5，6] ，并指出了僅用收入來衡量相對貧困的局限性[7] 。從權(quán)重確定方法來看，F(xiàn)igari(2012)[8] 和Nicole(2016)[9] 采用的頻率加權(quán)法解決了不同貧困維度與收入貧困的相關(guān)系數(shù)存在較大差異的問題。

　　基于已有研究，本文選用AF方法從經(jīng)濟(jì)、社會(huì)和生態(tài)三個(gè)維度對中國農(nóng)村地區(qū)相對貧困狀況進(jìn)行動(dòng)態(tài)對比分析，選擇具有代表性的3個(gè)年度：《中國農(nóng)村扶貧開發(fā)綱要(2001—2010年)》實(shí)施的收官之年2010年，設(shè)立國家首個(gè) “扶貧日”的2014年，即將全面解決中國絕對貧困問題的 2019年，從而探究中國農(nóng)村地區(qū)多維相對貧困的時(shí)空分異特征，為有效解決中國農(nóng)村地區(qū)的多維相對貧困提供參考。

　　1 研究設(shè)計(jì)

　　1.1 研究方法

　　本文選擇AF方法測度中國農(nóng)村地區(qū)多維相對貧困情況。具體分三個(gè)步驟：第一步，測算各省份農(nóng)村地區(qū)在某一貧困指標(biāo)上的貧困程度是否超過某一剝奪臨界值(即貧困線);第二步，根據(jù)確定的每一個(gè)貧困指標(biāo)的剝奪臨界值，分別對 2010 年、2014 年和 2019 年各貧困維度上的貧困狀況進(jìn)行賦權(quán)處理;第三步，根據(jù)各貧困指標(biāo)的權(quán)重和相對貧困數(shù)值，測算多維貧困指數(shù)。

　　假定有 m 個(gè)省份的農(nóng)村地區(qū)和 n 個(gè)貧困維度，則 gij 為該 m ´ n 維矩陣的組成單元，代表 i 省份的農(nóng)村地區(qū)在 j 貧困指標(biāo)上的數(shù)值。 gij = ì í î 0 if gij ³ Zj wj if gij < Zj (1)其中，Zj 表示 j 貧困指標(biāo)的門檻值，wj 表示 j 貧困指標(biāo)在整體多維貧困中的權(quán)重，且 åwj = 1 。在 m ´ n 維矩陣中，第 i 行代表 i 省份在 j 貧困指標(biāo)上的數(shù)值，第 j 列代表 j 貧困指標(biāo)在各省份農(nóng)村地區(qū)的得分情況。

　　依據(jù)各指標(biāo)貧困門檻值得到各省份農(nóng)村地區(qū)貧困狀況之后，需要對各省份多維貧困狀況進(jìn)行進(jìn)一步識別。令 Ci = å j Cij ，用 pi 表征 i 省份農(nóng)村地區(qū)的多維相對貧困指數(shù)。如果： pi = {0if Ci £ k 1if Ci > k (2)

　　其中，k 表示總體臨界值(多維相對貧困線)，k 的不同設(shè)定能夠衡量多維貧困的深度狀況。若 k = 1，表示僅當(dāng) i 省份在各類貧困指標(biāo)上均呈現(xiàn)貧困時(shí)，才被定義為多維相對貧困;若 k £ min(wj) ，則代表只要 i 省份的農(nóng)村地區(qū)在任何一個(gè)貧困維度上呈現(xiàn)貧困時(shí)，即被定義為多維相對貧困，本文按此定義多維貧困。 p 值處在不同的分類區(qū)間表征不同的多維相對貧困程度，在同一個(gè)整體多維相對貧困門檻背景下，p 值越大則表示多維相對貧困程度越嚴(yán)重。對多維相對貧困指數(shù) p 按貧困維度進(jìn)行分解，則有： pn = åi = 1 m å j = 1 n gij mn (3)

　　1.2 指標(biāo)選取

　　借鑒已有研究成果[5，10，11] ，考慮到測評指標(biāo)體系的系統(tǒng)性、全面性、代表性和數(shù)據(jù)可獲得性，本文選取了3個(gè)一級指標(biāo)、12 個(gè)二級指標(biāo)來表征中國農(nóng)村的多維相對貧困狀況(見表 1)。(1)經(jīng)濟(jì)方面。第一產(chǎn)業(yè)仍是多數(shù)農(nóng)村地區(qū)的主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)，人均第一產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值能有效表征農(nóng)村地區(qū)產(chǎn)業(yè)發(fā)展的質(zhì)量;人均固定資產(chǎn)投資額反映了在鄉(xiāng)村振興背景下農(nóng)戶投資鄉(xiāng)村建設(shè)的積極性和主動(dòng)性;農(nóng)村常住居民人均可支配收入能有效反映居民的收入情況;人均社會(huì)消費(fèi)品零售總額能有效表征農(nóng)村居民的消費(fèi)情況。(2)社會(huì)方面。用人均教育文化娛樂支出、平均每千農(nóng)村人口村衛(wèi)生室人員數(shù)來表征推進(jìn)城鄉(xiāng)基本公共服務(wù)均等化的情況;用鄉(xiāng)村中小微企業(yè)提供就業(yè)能力來表征鄉(xiāng)村私營企業(yè)和個(gè)體企業(yè)提供就業(yè)崗位的情況;用城鎮(zhèn)人口占總?cè)丝诒戎貋砗饬哭r(nóng)村居民融入城鎮(zhèn)發(fā)展的能力。(3)生態(tài)方面。水資源在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和農(nóng)民生活中起著不可替代的作用，因此選擇人均水資源占有量來反映農(nóng)村居民擁有的生態(tài)資本。采用人均造林面積、受災(zāi)未成災(zāi)比例、人均有效灌溉面積三個(gè)指標(biāo)用來表征生態(tài)環(huán)境改善情況。

　　1.3 指標(biāo)權(quán)重的確定

　　目前多維貧困權(quán)重的確定方法主要有等權(quán)重法、頻率加權(quán)法。本文綜合了等權(quán)重法和頻率加權(quán)法兩種方法[10,11] ，計(jì)算方法為：

　　第一步：對三個(gè)維度進(jìn)行等權(quán)重賦值，即經(jīng)濟(jì)、社會(huì)、生態(tài)三個(gè)維度權(quán)重均為1/3[12] 。

　　第二步：采用頻率加權(quán)法確定貧困指標(biāo)的權(quán)重。以經(jīng)濟(jì)維度為例，該貧困維度的總權(quán)重為1/3，農(nóng)村地區(qū)在人均固定資產(chǎn)投資額、人均社會(huì)消費(fèi)品零售總額、人均第一產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值、農(nóng)村常住居民人均可支配收入4個(gè)指標(biāo)上定義為非貧困的樣本比例分別為 x1 、x2 、x3 、x 4 ，因而這4個(gè)指標(biāo)在多維相對貧困指標(biāo)體系中的權(quán)重計(jì)算公式為 wj =1 3 ´( xh åxh ) ，其中，h = 1234 為當(dāng)前貧困維度中的貧困指標(biāo)數(shù)。測算的各維度和指標(biāo)權(quán)重結(jié)果見表1。

　　1.4 剝奪臨界值的確定

　　本文選取的指標(biāo)均為正向指標(biāo)，指標(biāo)值越大，表示越不貧困[5,10,11] 。由于需要對不同省份農(nóng)村地區(qū)多年的多維貧困狀況進(jìn)行對比分析，為確保數(shù)據(jù)之間具有可比性，指標(biāo)相對剝奪臨界值均以 2019 年的數(shù)據(jù)為基準(zhǔn)。以 2019 年各指標(biāo)均值的70% 作為該貧困指標(biāo)的剝奪臨界值，高于該指標(biāo)均值70%的農(nóng)村地區(qū)即為非貧困樣本，賦值為0，否則為1。

　　1.5 多維相對貧困的劃分標(biāo)準(zhǔn)

　　按照多維相對貧困剝奪分值，將中國農(nóng)村地區(qū)的多維相對貧困狀況劃分為三個(gè)等級(見表2)。

　　1.6 數(shù)據(jù)來源

　　本文使用的相關(guān)數(shù)據(jù)來源于2020年、2015年和2011 年的《中國農(nóng)村統(tǒng)計(jì)年鑒》和《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》，對缺失值以均值替代進(jìn)行了處理。研究對象為我國31個(gè)省份(不含港澳臺)的農(nóng)村地區(qū)。

　　2 中國農(nóng)村地區(qū)多維相對貧困分析

　　2.1 中國農(nóng)村地區(qū)多維相對貧困程度

　　從整體變化趨勢看，31個(gè)省份農(nóng)村地區(qū)，輕度多維相對貧困的省份數(shù)量由2010 年的 0 個(gè)上升到 2014 年的 15 個(gè)再上升到 2019 年的 27 個(gè)，呈現(xiàn)逐步上升趨勢，輕度多維相對貧困省份數(shù)量的增加得益于一些地區(qū)扶貧效果顯著，中度和重度多維相對貧困減緩為輕度多維相對貧困;中度多維相對貧困的省市份數(shù)量由 2010 年的 24 個(gè)下降到2014年的14個(gè)再下降到2019年的 4個(gè)，呈現(xiàn)快速下降趨勢;重度多維相對貧困的省份數(shù)量由2010年的7個(gè)下降到2014年的2個(gè)再下降到2019年的0個(gè)，呈現(xiàn)緩慢下降趨勢。綜上，在精準(zhǔn)扶貧政策下，31 個(gè)省份農(nóng)村地區(qū)多維相對貧困得到明顯改善，尤其是中度多維相對貧困減緩效果最明顯(見圖1)。

　　從多維貧困指數(shù)來看(見表3)，多維貧困指數(shù)由2010 年的0.5620下降為2019年的0.2151，呈現(xiàn)持續(xù)下降趨勢。分年度來看，2010年多維貧困指數(shù)為0.5620，其中經(jīng)濟(jì)維度在相對貧困中貢獻(xiàn)率最高，達(dá)到0.4546，生態(tài)維度在相對貧困中貢獻(xiàn)率最低。2014年多維貧困指數(shù)降為0.3526，經(jīng)濟(jì)維度對相對貧困的貢獻(xiàn)率雖然有所降低，但依然高達(dá) 0.3880，生態(tài)維度對相對貧困的貢獻(xiàn)率超過社會(huì)維度，達(dá)到0.3327。2019年多維貧困指數(shù)降為0.2151，生態(tài)維度對相對貧困的貢獻(xiàn)率超過經(jīng)濟(jì)和社會(huì)維度，達(dá)到0.4258。自 2010年以來，經(jīng)濟(jì)維度對相對貧困的貢獻(xiàn)率由2010年的 0.4546降至2019年的0.3634，下降幅度最大，這也說明在精準(zhǔn)扶貧政策下中國農(nóng)村地區(qū)消除絕對貧困效果顯著;社會(huì)維度對相對貧困的貢獻(xiàn)率呈現(xiàn)逐年下降趨勢，表明以往的扶貧策略對社會(huì)維度的效果有待鞏固與提升;生態(tài)維度對相對貧困的貢獻(xiàn)率逐漸上升，體現(xiàn)出以往的扶貧策略在生態(tài)維度的效果不理想，也是當(dāng)前多維貧困減緩的難點(diǎn)。

　　分指標(biāo)來看(見表4)，2019年31個(gè)省份農(nóng)村地區(qū)的受災(zāi)未成災(zāi)比例均在貧困線之上，這是測算指標(biāo)中唯一沒有貧困影響的維度。這與近年來中國持續(xù)加大對農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施的投入，有效提升了農(nóng)業(yè)抗災(zāi)減災(zāi)能力有關(guān)。2019 年測算的平均每千農(nóng)村人口村衛(wèi)生室人數(shù)、人均造林面積低于貧困線的省份數(shù)量要多于2014年的省份數(shù)量，其他指標(biāo)未達(dá)到貧困線標(biāo)準(zhǔn)的均呈現(xiàn)下降趨勢。

　　2.2 中國農(nóng)村地區(qū)多維相對貧困的時(shí)空分異特征

　　由表5可知，從地理空間角度來看，中國農(nóng)村地區(qū)多維相對貧困程度呈現(xiàn)東輕西重、中部和東北地區(qū)處中間的空間分布特征。2010年，西部的新疆、甘肅、云南、貴州、四川等省份的農(nóng)村地區(qū)處于重度多維相對貧困，中部的湖北、湖南兩省農(nóng)村地區(qū)處于重度多維相對貧困，東部的農(nóng)村地區(qū)均處于中度多維相對貧困。2014年，西部的貴州、云南兩省農(nóng)村地區(qū)依然處于重度多維相對貧困，西部其他省份的農(nóng)村地區(qū)多維相對貧困程度均有不同程度的降低，尤其是新疆農(nóng)村地區(qū)由重度多維相對貧困減緩到輕度多維相對貧困;東部的北京、河北、山東、江蘇、浙江等省份的農(nóng)村地區(qū)由中度多維貧困減緩到輕度多維貧困，東部其他省份的農(nóng)村地區(qū)均處于中度多維貧困;中部的湖北農(nóng)村地區(qū)由重度多維相對貧困減緩到輕度多維相對貧困，山西農(nóng)村地區(qū)由中度多維相對貧困減緩到輕度多維相對貧困，中部其他省份的農(nóng)村地區(qū)依然處于中度多維相對貧困。2019 年，西部除甘肅、貴州、西藏的農(nóng)村地區(qū)仍處于中度多維相對貧困，其余省份的農(nóng)村地區(qū)已減緩為輕度多維相對貧困;東部省份的農(nóng)村地區(qū)均處于輕度多維貧困，東北除吉林農(nóng)村地區(qū)處于中度多維相對貧困外，其他地區(qū)均處于輕度多維相對貧困。

　　3 結(jié)論與啟示

　　本文對中國農(nóng)村地區(qū)多維相對貧困情況運(yùn)用AF方法進(jìn)行了測度分析，得出以下結(jié)論與啟示(: 1)2010年以來，農(nóng)村地區(qū)多維相對貧困狀況得到極大改善，到2019年只有4個(gè)省份的農(nóng)村地區(qū)依然處于中度相對貧困，其他省份的農(nóng)村地區(qū)只處于輕度相對貧困。因此，未來要做好鄉(xiāng)村振興工作，通過“五大振興”實(shí)現(xiàn)農(nóng)村地區(qū)與城鎮(zhèn)的融合發(fā)展。(2)從多維相對貧困各維度的演化情況來看，經(jīng)濟(jì)維度對相對貧困的貢獻(xiàn)率雖呈現(xiàn)下降趨勢，但貢獻(xiàn)率依然較高;生態(tài)維度對相對貧困的貢獻(xiàn)率呈現(xiàn)上升趨勢，且超過經(jīng)濟(jì)維度的貢獻(xiàn)率;社會(huì)維度對相對貧困的貢獻(xiàn)率呈現(xiàn)緩慢下降趨勢。因此，未來應(yīng)從經(jīng)濟(jì)、社會(huì)和生態(tài)三個(gè)方面制定具有差異性、系統(tǒng)性和協(xié)調(diào)性的政策措施以緩解農(nóng)村地區(qū)多維相對貧困。具體來說，應(yīng)大力激發(fā)農(nóng)村居民的消費(fèi)能力，提高農(nóng)戶投資積極性，促進(jìn)鄉(xiāng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展;鞏固和提升生態(tài)環(huán)境改善成果，繼續(xù)加大農(nóng)村地區(qū)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，將農(nóng)村地區(qū)的“綠水青山”變成“金山銀山”;繼續(xù)提升鄉(xiāng)村中小微企業(yè)提供就業(yè)的能力，積極推進(jìn)城鄉(xiāng)基本公共服務(wù)均等化，讓鄉(xiāng)村人才留在鄉(xiāng)村，并吸引部分城鎮(zhèn)人才回流鄉(xiāng)村。(3)從地理空間角度來看，中國農(nóng)村地區(qū)多維貧困程度呈現(xiàn)東輕西重、中部和東北地區(qū)處中間的空間分布特征。因此，未來扶持的重點(diǎn)依然是西部地區(qū)，西部地區(qū)需要長期的政策支持以實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)、社會(huì)、生態(tài)的協(xié)調(diào)發(fā)展。