張麗穎 朱虹宇 李勝連

[提 要]多維貧困測量能夠更為有效地反映不同地區(qū)的貧困現(xiàn)狀?；?71份問卷數(shù)據(jù)，運用可持續(xù)生計-脆弱性-社會排斥三維一體的貧困分析框架和改進后的AF方法，對贛南等原中央蘇區(qū)的貧困現(xiàn)狀進行測量。研究結(jié)果顯示：贛南等原中央蘇區(qū)居民存在工資報酬之外的多維貧困，通過按指標對多維貧困指數(shù)分解，可以發(fā)現(xiàn)工資報酬、存款、生態(tài)環(huán)境、食物營養(yǎng)、健康和勞動力指標對多維貧困指數(shù)的貢獻率較大。通過按地區(qū)對多維貧困指數(shù)分解，可知贛州地區(qū)對多維貧困指數(shù)的貢獻率較高，其中上猶縣和南康區(qū)的貧困程度最為突出。

[關(guān)鍵詞]多維貧困;AF方法;層次分析法

一、問題的提出

新中國成立特別是改革開放以來，贛南等原中央蘇區(qū)發(fā)生了翻天覆地的變化，2012年6月28日，國務(wù)院頒布了《關(guān)于支持贛南等原中央蘇區(qū)振興發(fā)展的若干意見》（以下簡稱《意見》），加大了對贛南等原中央蘇區(qū)的扶持力度。在現(xiàn)行標準下，2012至2015年贛南蘇區(qū)貧困人口數(shù)由195萬人減至70.2萬人;貧困發(fā)生率由23.2%降至9.2%。[1]然而，截止到2014年，贛南等原中央蘇區(qū)的貧困人口為212056人，占江西省貧困人口總數(shù)的29.86%，貧困發(fā)生率2.65%，而江西省僅為1.3%。[2]一些貧困地區(qū)的居民，甚至出現(xiàn)脫貧后又返貧的現(xiàn)象。

基于上述事實，可作以下判斷：第一，贛南等原中央蘇區(qū)的振興發(fā)展上升為國家戰(zhàn)略后，貧困人口明顯減少。第二，與江西省甚至是發(fā)達地區(qū)相比，這些地區(qū)的發(fā)展仍有差距。第三，贛南等原中央蘇區(qū)的部分居民貧困脆弱性較強。因此有必要分析其貧困現(xiàn)狀，探究致貧因素。

二、理論框架和分析方法

（一）理論框架

貧困問題有代表性的分析框架有社會排斥分析框架、脆弱性分析框架和可持續(xù)生計分析框架，這三個分析框架各有側(cè)重和不同?？沙掷m(xù)生計強調(diào)以人為中心，對個體能力進行微觀研究。脆弱性則從不同類型的風險出發(fā)，分析風險對主體的影響。社會排斥從文化制度等社會因素入手，對貧困問題進行分析。為吸取以上三種分析框架的優(yōu)勢，本文建立可持續(xù)生計-脆弱性-社會排斥三維一體的貧困分析框架，全面地對研究地區(qū)進行多維貧困測度分析。

（二）維度和指標的劃分

⒈維度和指標的設(shè)置

贛南等原中央蘇區(qū)多維貧困評價指標體系中選取可持續(xù)生計、脆弱性和社會排斥三個主要維度，其中可持續(xù)生計中設(shè)置了金融資本、自然資本、物質(zhì)資本、人力資本和社會資本這五個細化維度，評價指標體系中共涉及26個指標（詳見表1）

（三）分析方法

1.AF方法和權(quán)重的設(shè)置

本文采用AF方法對贛南等原中央蘇區(qū)的貧困現(xiàn)狀進行測量。Alkire和Foster基于Sen的基本能力理論，創(chuàng)造性地提出了AF方法。[3]此方法運用靈活且易于分解，被聯(lián)合國開發(fā)計劃署采用。該方法首先對各維度的福利取值;其次，對貧困進行識別;再次，在識別各個維度的剝奪之后，進行貧困加總，得到多維貧困指數(shù);最后按照不同組別對多維貧困指數(shù)進行分解。本文運用層次分析法設(shè)置各維度指標的權(quán)重（詳見表2）。

（四）數(shù)據(jù)來源

本文的數(shù)據(jù)來源于贛南等原中央蘇區(qū)貧困現(xiàn)狀調(diào)查，本次研究就贛州、撫州、吉安36個貧困縣區(qū)展開調(diào)查，共獲得問卷259份，剔除無效問卷后有效問卷為171份。

三、測量結(jié)果與分析

（一）單維貧困測量結(jié)果分析

本文分別測算了26個指標的貧困發(fā)生率（詳見圖2）。第一，民族的貧困發(fā)生率（2.92%）最低，表明被調(diào)查者中因民族不同而產(chǎn)生社會排斥現(xiàn)象的可能性較低。第二，通訊信號的貧困發(fā)生率略高于民族的貧困發(fā)生率，為6.43%。第三，產(chǎn)量指標的貧困發(fā)生率僅為9.36%。

從整體情況來看，交通道路的貧困發(fā)生率（77.19%）最高。其次，社會關(guān)系表現(xiàn)也很突出，其貧困發(fā)生率高達76.61%，表明研究樣本普遍缺失領(lǐng)導干部直接的榜樣效應。再次，75.44%的被調(diào)查者不經(jīng)常參加社交活動。以上指標的貧困發(fā)生率均遠遠高于工資報酬的貧困發(fā)生率，說明了從多個維度對貧困進行測量的必要性和研究價值。

（三）多維貧困測量結(jié)果分析

表3描述了可持續(xù)生計、脆弱性和社會排斥三個主要維度貧困在不同K值下的情況。當K=10%時，即在3個主要維度中有0.3個維度貧困視為多維貧困，此時貧困發(fā)生率為37.43%，平均剝奪份額為19.53%，多維貧困指數(shù)為0.0731，說明被調(diào)查者的貧困狀況隨著扶貧工作的開展得到了改善?！兑庖姟分袕娬{(diào)，到2020年，贛南等原中央蘇區(qū)整體實現(xiàn)跨越式發(fā)展，與全國同步實現(xiàn)全面建設(shè)小康社會目標，測量結(jié)果驗證了實現(xiàn)這一發(fā)展目標極大的可能性。

當K=20%時，各維度、指標對多維貧困指數(shù)的貢獻率如表4所示。首先，在主要維度中，可持續(xù)生計（54.89%）對多維貧困指數(shù)的貢獻率最高，因此，扶貧工作應以生計資本為主要導向。細化維度中對多維貧困指數(shù)貢獻率最高的是金融資本（25.53%），主要表現(xiàn)在工資報酬上（13.40%）;其次，在主要維度中，脆弱性對多維貧困指數(shù)的貢獻率為32.72%，生態(tài)環(huán)境（11.74%）應成為關(guān)注的焦點。另外，社會排斥（12.39%）中勞動力指標對多維貧困指數(shù)的貢獻率相對突出，為6.43%，緩解就業(yè)問題應得到重視。

以K=20%為例，按地區(qū)對多維貧困指數(shù)分解。贛州地區(qū)多維貧困指數(shù)為0.278，貢獻率為72.51%，其中上猶縣（15.79%）和南康區(qū)（12.28%）對多維貧困指數(shù)的貢獻率較高。吉安地區(qū)多維貧困指數(shù)為0.0070，貢獻率為18.13%，其中萬安縣貢獻率略顯突出。另外，撫州地區(qū)多維貧困指數(shù)和貧困發(fā)生率分別為0.0036和9.86%，其中的縣區(qū)貢獻率分布較為均勻。

四、結(jié)論

1.AF方法測算出可持續(xù)生計對贛南等原中央蘇區(qū)的多維貧困指數(shù)貢獻率最高，為54.89%。當前扶貧工作應以改善生計為導向，兼顧脆弱性和社會排斥。

2.AF方法測算的指標貢獻率中，工資報酬和生態(tài)環(huán)境對多維貧困指數(shù)的貢獻位居第一、二位。工資報酬應是解決民生問題的重要關(guān)注點。部分地區(qū)易發(fā)生暴雨、洪澇等災害，相關(guān)部門要及時做好預防和控制措施，以免造成對相關(guān)產(chǎn)業(yè)的沖擊。

3.存款、職業(yè)技能、食物營養(yǎng)、健康、水源、勞動力、公共服務(wù)的多維貧困指數(shù)貢獻率較高。贛南等原中央蘇區(qū)需完善社會保障機制，加快基礎(chǔ)設(shè)施修建。開發(fā)優(yōu)勢產(chǎn)業(yè)，尤其是礦產(chǎn)、紅色文化旅游等特色產(chǎn)業(yè)，創(chuàng)造就業(yè)機會，加強崗位培訓，注重生態(tài)文明建設(shè)。

4.贛州對多維貧困指數(shù)的貢獻率最高，其中上猶縣和南康區(qū)相對貧困，吉安萬安縣貢獻率略顯突出，撫州各縣貢獻率分布較均勻。需針對特定地區(qū)，加大扶貧力度，實現(xiàn)精準扶貧。

5.單維貧困測量中交通道路的貧困發(fā)生率最高。在物質(zhì)資本各指標中，交通道路對多維貧困指數(shù)的貢獻率最高。贛南等原中央蘇區(qū)需加強交通道路建設(shè)，形成便捷高效的交通網(wǎng)絡(luò)。

[參考文獻]

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[責任編輯：上官濤]