殷鴻琛 閆述乾 任珂

摘? ?要：本文通過甘南藏族自治州七個縣2013-2017年統(tǒng)計(jì)年鑒數(shù)據(jù)，得到甘南藏族自治州各縣多維貧困指數(shù)，基于各縣多維貧困指數(shù)在時間上以及空間上的變化分析，構(gòu)建多維貧困指數(shù)評價指標(biāo)體系，使用熵權(quán)法確定各指標(biāo)權(quán)重、然后通過Kriging空間插值法對甘南州各縣的多維貧困指數(shù)進(jìn)行空間差異分析，各縣多維貧困指數(shù)呈增長趨勢，教育、醫(yī)療、社會福利等維度對多維貧困貢獻(xiàn)度較低，第一產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值、地區(qū)生產(chǎn)總值對多維貧困貢獻(xiàn)度較高?；诖?，并提出以下政策建議：摒棄以往單一維度的貧困瞄準(zhǔn)機(jī)制，保證精準(zhǔn)扶貧;基于多維貧困特征，精準(zhǔn)扶貧;建立多維貧困評估機(jī)制。

關(guān)鍵詞：多維貧困;熵權(quán)法;甘南藏族自治州;精準(zhǔn)扶貧

目前貧困依舊存在于各國不同地區(qū)，這是一個既簡單又復(fù)雜的現(xiàn)象，貧困是經(jīng)濟(jì)學(xué)研究的熱點(diǎn)問題，也是各個國家制定政策解決問題的難點(diǎn)。經(jīng)過長期的脫貧戰(zhàn)略實(shí)行，我國的絕對貧困人口2000年的9422萬人下降到2010年的2688萬人，貧困發(fā)生率從2000年的10.2% 下降到2010年的2.8%[1]。截止2010年我國絕對貧困情況已經(jīng)轉(zhuǎn)化為相對貧困，從面上貧困轉(zhuǎn)化到點(diǎn)上貧困[2]。因單一收入不足所導(dǎo)致的傳統(tǒng)貧困概念已經(jīng)不足以解釋當(dāng)前由于區(qū)域環(huán)境、發(fā)展前景等因素所導(dǎo)致的貧困，在這個前提下，測算貧困的方法應(yīng)該摒棄以往依靠收入指標(biāo)測算而使用多維度指標(biāo)進(jìn)行貧困的度量，從而有利于提出精準(zhǔn)扶貧的對策。當(dāng)前國內(nèi)外的學(xué)者在研究多維貧困時大多使用基于Sen的能力貧困理念構(gòu)建多維貧困測度方法[3]。Watts針對不同的分配方式創(chuàng)造了Watts貧困指數(shù)[4]。Chakravarty等人在此基礎(chǔ)上又提出了Watts多維貧困指數(shù)，采用了國際數(shù)據(jù)進(jìn)行測算[5]。Bourguignon對于貧困的識別、如何用矩陣方法定義貧困及定義內(nèi)涵做出了具體說明，并提出了一些多維貧困指數(shù)的公式表達(dá)方法[6]。Alkire和Foster提出雙界法以測算貧困發(fā)生率的方式，測算每個人在每個維度上的貧困與否，相對于早期的多維貧困測量方法更加全面和科學(xué)[7];國內(nèi)大部分學(xué)者關(guān)于多維貧困指數(shù)的研究一般也沿用雙界法，王小林等采用這種多維貧困測量方法對中國城市和農(nóng)村家庭多維貧困進(jìn)行了測量，得出城市與農(nóng)村在收入之外存在其他維度的貧困[8];張全紅等用這種方法測算了各省的 MPI多維貧困指數(shù)[9]。李佳璐在多維貧困測量理論框架下，采用了王小林以及Alkire的測算方法S省30個國家扶貧開發(fā)工作重點(diǎn)縣進(jìn)行多維貧困測算，根據(jù)收入的高低，將其分組，分析不同維度對不同收入組家庭的影響程度[10]。上述學(xué)者為我國多維貧困指數(shù)的測算奠定了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)，并且在研究所得結(jié)論上均存在收入維度之外的其他維度貧困，但是主要關(guān)注點(diǎn)為貧困人口，忽視了貧困的時空分布。

目前使用熵權(quán)法與ArcGis技術(shù)進(jìn)行多維貧困測算的研究較少，主要的研究有王寶雪《基于DEMATEL-熵權(quán)法云南多維貧困指標(biāo)的權(quán)重研究》[11]和Bailang Yu等人《Poverty Evaluation Using NPP-VIIRS Nighttime Light Composite Data at the County Level in China》[12]。這些研究的數(shù)據(jù)均以問卷調(diào)查為來源，通常以一個或兩個典型縣區(qū)作為測算對象，覆蓋面少，缺乏整體性分析。因此本文選擇在2018年甘肅省GDP排名中位居最后一名的甘南藏族自治州為研究區(qū)，利用2013-2017年五年縣域統(tǒng)計(jì)年鑒數(shù)據(jù)，采用熵權(quán)法對多維貧困指標(biāo)的權(quán)重進(jìn)行計(jì)算得出各縣的貧困指數(shù)，在此基礎(chǔ)之上運(yùn)用ArcGis技術(shù)做貧困空間分布分析。以此為公共部門制定相應(yīng)扶貧政策提供參考。

一、研究區(qū)概況

甘南藏族自治州位于甘肅省西南部，介于東經(jīng)100°46′-104°44′，北緯33°06′-36°10′之間。屬大陸性季節(jié)氣候，年平均氣溫1-13℃，年均降水量 400-700 mm，降水特征主要為暖季多，冷季少，雨熱同期[13]。全州下轄七縣一區(qū)，根據(jù)2018年縣級GDP排名由高到低依次為：臨潭縣、夏河縣、瑪曲縣、舟曲縣、卓尼縣、迭部縣、碌曲縣。截止2018年底，全州年末總?cè)丝谶_(dá)74.86萬人，生產(chǎn)總值155.73億元。但生態(tài)要素單一、結(jié)構(gòu)簡單，敏感性強(qiáng)而抗擾能力差， 全州七縣一市均為限制開發(fā)區(qū)和重點(diǎn)開發(fā)區(qū)[14]，貧困程度相對較深。

二、研究數(shù)據(jù)與方法

（一）數(shù)據(jù)來源

該文研究數(shù)據(jù)主要來源于2013-2017年的《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》、《甘肅省統(tǒng)計(jì)年鑒》以及《縣域統(tǒng)計(jì)年鑒》，部分指標(biāo)數(shù)據(jù)通過公式換算所得，統(tǒng)計(jì)所得出2013-2017年甘南藏族自治州歷年縣域的原始數(shù)據(jù)。

（二）指標(biāo)體系構(gòu)建

依據(jù)UNDP-MPI從3個維度（健康、教育和生活水平）共10個指標(biāo)來衡量貧困[15]，遵循科學(xué)性、系統(tǒng)性、可操作性、全面性等原則，將UNDP提出的三個維度轉(zhuǎn)換為脆弱性、生機(jī)、社會排斥等三個維度，根據(jù)研究區(qū)的具體情況，對UNDP所含10個指標(biāo)進(jìn)行增減，最終確定為10個指標(biāo)（表1）。

（三）指標(biāo)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化及確定權(quán)重

熵權(quán)法是一種依據(jù)樣本數(shù)據(jù)在各評價對象中的差異性來確定權(quán)重的客觀賦權(quán)法，規(guī)避了人為主觀因素的干擾，評價結(jié)果具有較高的可信度[16]。計(jì)算過程如下為了消除指標(biāo)數(shù)據(jù)之間由數(shù)量級和量綱帶來的影響，對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化，公式如下：

（四）貧困空間分布分析

在計(jì)算出甘南藏族自治州各縣五年的多維貧困指數(shù)后，使用GIS“地統(tǒng)計(jì)”方法中的Kriging空間插值方法[17]，做出五個年份各縣在空間上的貧困分布情況并分析。

三、結(jié)果與分析

（一）各縣多維貧困指數(shù)測算結(jié)果

經(jīng)過數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化，使用熵權(quán)法計(jì)算權(quán)重，最后算出各縣2013-2017五年的多維貧困指數(shù)，指數(shù)越低，貧困程度越高。相反，指數(shù)越高貧困程度越低。具體情況如下：

1. 臨潭縣

臨潭縣2013-2017五年的多維貧困指數(shù)分別為：0.2697、0.3632、0.6628、0.3551、0.4211。

總體上臨潭縣5年間的多維貧困指數(shù)是增長的，多維貧困指數(shù)從2013年的0.2697增長到2017年的0.4211，2015的多維貧困指數(shù)達(dá)到最高，較2014年其增長幅度為82%，其中2015年多維貧困指數(shù)貢獻(xiàn)度占比較高的前四位指標(biāo)分別是醫(yī)療機(jī)構(gòu)床位數(shù)52%、地區(qū)生產(chǎn)總值7%、社會福利單位數(shù)7%和社會福利單位床位數(shù)7%。從2015年的原始數(shù)據(jù)可以看出貢獻(xiàn)度較高的醫(yī)療機(jī)構(gòu)床位數(shù)相較于2014年增長了3.75%，地區(qū)生產(chǎn)總值相較于2014年增加27085元。2015年至2016年有所下降，降幅為46%，根據(jù)2016年的原始數(shù)據(jù)來看，下降的主要原因來自于常住人口、小學(xué)生在校人數(shù)的減少。

2. 卓尼縣

卓尼縣2013-2017五年的多維貧困指數(shù)分別為：0.2825、1.1289、0.3496、0.5449、0.7217。

總體上卓尼縣5年間的多維貧困指數(shù)是增長的，多維貧困指數(shù)從2013年的0.2825增長到2017年的0.7217，2014年的多維貧困指數(shù)達(dá)到最高，較2013年其增長指數(shù)差為0.8464，其中2014年多維貧困指數(shù)貢獻(xiàn)度占比較高的前四位指標(biāo)分別是各種社會福利單位數(shù)61%，資金存貸比9%、小學(xué)生在校人數(shù)8%和第一產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值比重5%。2014年至2015年有所下降，降幅為69%，根據(jù)2015年的原始數(shù)據(jù)來看，下降的主要原因來自于小學(xué)生在校人數(shù)、福利機(jī)構(gòu)床位數(shù)以及公共財(cái)政支出的減少所導(dǎo)致的。2015-2017年逐年上升，指數(shù)差為0.3721，從原始數(shù)據(jù)來看除社會福利單位數(shù)社會與福利單位床位數(shù)外其他指標(biāo)均有不同程度增長。

3. 舟曲縣

舟曲縣2013-2017五年的多維貧困指數(shù)分別為：0.5042、0.3647、0.4121、0.5254、0.5962。

總體上舟曲縣5年間的多維貧困指數(shù)是增長的，多維貧困指數(shù)從2013年的0.5042增長到2017年的0.5962，2013年至2014呈下降趨勢，指數(shù)差為0.1395，根據(jù)原始數(shù)據(jù)來看下降的主要原因?yàn)?014年較2013年生產(chǎn)總值減少12375萬元、財(cái)政支出減少32098萬元、小學(xué)生在校人數(shù)減少1482人、醫(yī)療衛(wèi)生床位數(shù)減少32張。2014年至2017年呈增長趨勢，指數(shù)差為0.2315，根據(jù)原數(shù)據(jù)來看除小學(xué)生在校人數(shù)減少5703人和醫(yī)療衛(wèi)生機(jī)構(gòu)床位數(shù)減少8張外其余指標(biāo)均呈不同程度增長。

4. 迭部縣

迭部縣2013-2017五年的多維貧困指數(shù)分別為：0.3857、0.4383、0.3158、0.5521、0.5017。

總體上迭部縣5年間的多維貧困指數(shù)是增長的，多維貧困指數(shù)從2013年的0.3857增長到2017年的0.5017，2013-2014年的多維貧困指數(shù)呈增長趨勢，漲幅為14%，其中2014年多維貧困指數(shù)貢獻(xiàn)度占比較高的前四位指標(biāo)分別是小學(xué)生在校人數(shù)34%、資金存貸比16%、社會福利單位數(shù)14%和第一產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值比重7%。2014年至2015的多維貧困指數(shù)年有所下降，降幅為28%，根據(jù)2015年的原始數(shù)據(jù)來看，較2014年相比下降的主要原因來自于小學(xué)生在校人數(shù)減少2914人、福利機(jī)構(gòu)床位數(shù)減少60張所導(dǎo)致的。2015-2016年的多維貧困指數(shù)呈增長趨勢，漲幅為74%，其中2016年多維貧困指數(shù)貢獻(xiàn)度占比較高的前四位指標(biāo)分別是醫(yī)療衛(wèi)生床位數(shù)17%、農(nóng)民人均可支配收入14%、社會福利單位數(shù)13%、第一產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值比重12%。2016-2017年的多維貧困指數(shù)出現(xiàn)小幅下降，降幅為9%，根據(jù)2017年的原始數(shù)據(jù)來看，較2016年相比下降的主要原因來自于醫(yī)療衛(wèi)生床位數(shù)、社會福利單位數(shù)和社會福利床位數(shù)。

5. 瑪曲縣

瑪曲縣2013-2017五年的多維貧困指數(shù)分別為：0.2008、0.4710、0.3425、0.5261、0.7192。

總體上瑪曲縣5年間的多維貧困指數(shù)是增長的，多維貧困指數(shù)從2013年的0.2008增長到2017年的0.7192，2014年的多維貧困指數(shù)達(dá)到最高，較2013年其增長幅度為135%，其中2014年多維貧困指數(shù)貢獻(xiàn)度占比較高的前四位指標(biāo)分別是各種醫(yī)療衛(wèi)生床位數(shù)27%、社資金存貸比19%、小學(xué)生在校人數(shù)12%和社會福利單位數(shù)11%。2014年至2015年有所下降，降幅為27%，根據(jù)2015年的原始數(shù)據(jù)來看，下降的主要原因來自于小學(xué)生在校人數(shù)減少214人、地區(qū)生產(chǎn)總值減少4042元、公共財(cái)政支出的減少1714元以及醫(yī)療衛(wèi)生床位數(shù)減少18張所導(dǎo)致的。2015-2017年逐年上升，指數(shù)差為0.3766，從原始數(shù)據(jù)來看各項(xiàng)指標(biāo)均有不同程度增長。

6. 碌曲縣

碌曲縣2013-2017五年的多維貧困指數(shù)分別為：0.3939、0.4288、0.4697、0.5996、0.5711。

總體上瑪曲縣5年間的多維貧困指數(shù)是增長的，多維貧困指數(shù)從2013年的0.3939增長到2017年的0.5711，其中2013-2015年緩慢增長，漲幅較小，2016年的多維貧困指數(shù)達(dá)到最高，較2015年其增長幅度為28%，其中2015年多維貧困指數(shù)貢獻(xiàn)度占比較高的前四位指標(biāo)分別是公共財(cái)政支出19%、農(nóng)村人均可支配收入15%、社會福利單位數(shù)11%和常住人口10%。2016年至2017年有所下降，降幅為4%，根據(jù)2017年的原始數(shù)據(jù)來看，下降的主要原因來自于公共財(cái)政支出減少8634元、小學(xué)生在校人數(shù)減少93人、醫(yī)療衛(wèi)生床位數(shù)減少52張、社會福利單位數(shù)減少1個以及社會福利床位數(shù)減少18張所導(dǎo)致的。

7. 夏河縣

夏河縣2013-2017五年的多維貧困指數(shù)分別為：0.2021、0.2087、0.2564、0.4294、0.8583。

總體上夏河縣5年間的多維貧困指數(shù)是增長的，多維貧困指數(shù)從2013年的0.2021增長到2017年的0.8583，其中2013-2015年緩慢增長，漲幅較小，2015-2016年的多維貧困指數(shù)呈大幅增長，增長幅度為67%，其中2016年多維貧困指數(shù)貢獻(xiàn)度占比較高的前四位指標(biāo)分別是公共財(cái)政支出18%、第一產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值比重14%、農(nóng)村人均可支配收入16%、和常住人口10%。2016年至2017年呈猛增趨勢，增長幅度為99%，其中2017年多維貧困指數(shù)貢獻(xiàn)度占比較高的前四位指標(biāo)分別是公共財(cái)政支出11%、資金存貸比10%、第一產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值比重9%以及農(nóng)村人均可支配收入9%，根據(jù)2017年的原始數(shù)據(jù)來看，公共財(cái)政支出、人均可支配收入和資金存貸比分別較上年增長8414元、466元和 0.07%。

（二）各縣多維貧困指數(shù)空間變化分布

從表2和圖9可知，總體上甘南藏族自治州縣域多維貧困指數(shù)均呈增長趨勢。2013年多維貧困指數(shù)最高的縣是地處甘南州東南部的舟曲縣，其次是迭部縣，其余四縣處于同一水平，但多維貧困指數(shù)最低的縣是西南部的瑪曲縣，與舟曲縣相比指數(shù)差為0.3040。造成瑪曲縣2013年多維貧困指數(shù)較低的原因來自于常住人口、農(nóng)村人均可支配收入、地區(qū)生產(chǎn)總值、第一產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值比重、公共財(cái)政支出、資金存貸比、醫(yī)療衛(wèi)生床位數(shù)、各種社會福利機(jī)構(gòu)以及床位數(shù)的貢獻(xiàn)度較低所造成的。2014年多維貧困指數(shù)最高的縣是地處甘南州東部的卓尼縣，其次是處于同一水平的迭部縣、瑪曲縣、碌曲縣，再次是處于同一水平的臨潭縣、舟曲縣，多維貧困指數(shù)最低的是地處甘南州西北部的夏河縣，與卓尼縣相比指數(shù)差為0.9803。造成夏河縣2014年多維貧困指數(shù)較低的原因來自于公共財(cái)政支出、資金存貸比以及醫(yī)療衛(wèi)生機(jī)構(gòu)床位數(shù)的貢獻(xiàn)度較低所造成的。2015年多維貧困指數(shù)最高的縣是地處甘南州的東北部的臨潭縣，其次是處于同一水平的舟曲縣和碌曲縣，再次為處于同一水平的卓尼縣、迭部縣、瑪曲縣，多維貧困指數(shù)最低的是地處甘南州西北部的夏河縣，與臨潭縣相比指數(shù)差為0.4064。造成夏河縣2015年多維貧困指數(shù)較低的原因來自于第一產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值比重、公資金存貸比、醫(yī)療衛(wèi)生機(jī)構(gòu)床位數(shù)、小學(xué)生在校人數(shù)以及農(nóng)村人均可支配收入的貢獻(xiàn)度較低所造成的。2016年多維貧困指數(shù)最高的是地處甘南州西部的碌曲縣，其他四縣與碌曲縣處于同一水平，分別為卓尼縣、舟曲縣、迭部縣、瑪曲縣，其次為夏河縣，多維貧困指數(shù)最低的是地處甘南州東北部的臨潭縣，與碌曲縣相比指數(shù)差為0.2445。造成臨潭縣2016年多維貧困指數(shù)較低的原因來自于第一產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值比重、醫(yī)療衛(wèi)生床位數(shù)、小學(xué)生在校人數(shù)以及資金存貸比的貢獻(xiàn)度較低所造成的。2017年多維貧困指數(shù)最高的是地處甘南州西北部的夏河縣，其次是處于同一水平的卓尼縣和瑪曲縣，再次是出于同一水平的舟曲縣、迭部縣和碌曲縣，多維貧困指數(shù)最低的是地處甘南州東北部的臨潭縣，與夏河縣相比指數(shù)差為0.4372。造成臨潭縣2017年多維貧困指數(shù)較低的原因來自于第一產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值比重、醫(yī)療衛(wèi)生床位數(shù)、小學(xué)生在校人數(shù)以及資金存貸比的貢獻(xiàn)度較低所造成的。

四、結(jié)論與討論

（一）結(jié)論

通過對甘南藏族自治州縣域多維貧困進(jìn)行測算與分析，主要得出以下結(jié)論：第一，各縣的多維貧困指數(shù)總體上均呈不同程度增長態(tài)勢，說明目前實(shí)行的脫貧戰(zhàn)略已經(jīng)基本實(shí)現(xiàn)目標(biāo)。第二，目前甘南藏族自治州各縣均存在著明顯的多維貧困問題，每個縣出現(xiàn)多個指標(biāo)對多維貧困指數(shù)貢獻(xiàn)度低的問題，直接說明各縣的貧困不是因?yàn)槟骋辉蛩斐傻?，由于多方面的原因共同作用的結(jié)果。第三，貧困的發(fā)生率在減少，但多維貧困的維度在增加。越到脫貧攻堅(jiān)戰(zhàn)略的后期，貧困程度越深，難度越大，各個層級、主體要做好長期攻堅(jiān)的心理準(zhǔn)備，制定科學(xué)完備的脫貧策略。第四，五年中各個縣不同程度出現(xiàn)小學(xué)生在校人數(shù)減少、第一產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值增加、公共財(cái)政支出增加、農(nóng)民人均可支配收入減少、醫(yī)療衛(wèi)生床位數(shù)減少和各種社會福利機(jī)構(gòu)以及床位數(shù)減少等情況，說明這些維度是脫貧攻堅(jiān)中需要解決的難題，幫助解決這些難題是精準(zhǔn)幫扶的重中之重。

（二）討論

以上結(jié)論均存在明顯的政策含義：

第一，摒棄以往單一維度的貧困瞄準(zhǔn)機(jī)制，保證精準(zhǔn)扶貧[18]。經(jīng)過長期的脫貧攻堅(jiān)，目前大多數(shù)人群已經(jīng)實(shí)現(xiàn)脫貧，但是還有一部分由于貧困程度深、貧困維度廣難以脫貧，以往的大規(guī)模統(tǒng)一脫貧策略難以適用。因此需要調(diào)節(jié)瞄準(zhǔn)機(jī)制，識別多維貧困人群，了解致貧原因，貧困的深度與廣度，改變以往“大水漫灌”的政策，而是采用“精準(zhǔn)滴灌”政策[19]，從而更好地解決甘南藏族自治州的縣域貧困問題。

第二，基于多維貧困特征，精準(zhǔn)扶貧。從多維貧困指數(shù)貢獻(xiàn)度來看，甘南藏族自治州今后的精準(zhǔn)扶貧工作的重點(diǎn)應(yīng)該放在以下幾個方面：一是大力發(fā)展基礎(chǔ)教育，打破語言障礙[20]。針對甘南藏族自治州的少數(shù)民族特征，從基礎(chǔ)教育開展雙語教學(xué)，加強(qiáng)與外界的連接，提升其受教育水平;同時加大力度宣傳受教育的重要性，增加補(bǔ)助，減輕藏民因受教育產(chǎn)生的負(fù)擔(dān)，從而解決因?qū)W致貧的問題。二是降低第一產(chǎn)業(yè)比重，重點(diǎn)發(fā)展第三產(chǎn)業(yè)。甘南藏族自治州有著眾多豐富的旅游資源，風(fēng)景秀麗，在可持續(xù)與全域旅游的基礎(chǔ)上，利用紅色、綠色等資源，合理發(fā)展具有自身特色的旅游產(chǎn)業(yè)，有效增加就業(yè)崗位使得外出務(wù)工人員回流，讓更多的貧困人口可以享受旅游發(fā)展所帶了的紅利[21]。三是進(jìn)行技能培訓(xùn)。定期進(jìn)行職業(yè)技術(shù)、種植技術(shù)等技能進(jìn)行培訓(xùn)，增強(qiáng)貧困人群的勞動技能，使其能夠更快、更有效的參與到脫貧攻堅(jiān)的工作中來，通過自身努力，脫貧致富。四是實(shí)現(xiàn)健康與社會福利脫貧。就目前情況來看，甘南藏族自治州的醫(yī)療衛(wèi)生床位數(shù)，各種社會福利機(jī)構(gòu)及床位數(shù)比例相對來說較少，總某種程度上可以反映出當(dāng)?shù)氐尼t(yī)療條件以及社會福利水平不高，因此政府應(yīng)該加大對各縣醫(yī)療衛(wèi)生、社會福利事業(yè)的投入，增加對基層醫(yī)療人員的投入，對其進(jìn)行不定期技能培訓(xùn)、外出學(xué)習(xí)，完善基層醫(yī)療衛(wèi)生、社會福利器材，從而實(shí)現(xiàn)當(dāng)?shù)刎毨巳涸诮】稻S度的脫貧[22]。

第三，建立多維貧困評估機(jī)制。在現(xiàn)行的以收入為考核標(biāo)準(zhǔn)的基礎(chǔ)上，將教育、健康、社會福利、資金存貸比等多個維度納入脫貧考核的體系當(dāng)中。依據(jù)Sen的可行能力理論，收入的高低代表者脫貧與否，但能力才是保障脫貧的關(guān)鍵[23]。所以，在考核過程中能力指標(biāo)顯得尤為重要。在具體的考核過程中，要遵循客觀、科學(xué)以及公正的原則，引入第三方評估機(jī)構(gòu)，規(guī)避利益相關(guān)者影響考核過程及結(jié)果，確保甘南藏族自治州各縣貧困人群打贏當(dāng)前的多維貧困攻堅(jiān)戰(zhàn)。

參考文獻(xiàn)：

[1] 國家統(tǒng)計(jì)局住戶調(diào)查辦公室.中國農(nóng)村2011貧困監(jiān)測報告[M].北京： 中國統(tǒng)計(jì)出版社， 2012： 11 -14.

[2] 李佳路.農(nóng)戶多維度貧困測量——以S省30個國家扶貧開發(fā)工作重點(diǎn)縣為例[ J ].財(cái)貿(mào)經(jīng)濟(jì)， 2010（10）：63-68.

[3] 郭熙保.論貧困概念的內(nèi)涵[ J ].山東社會科學(xué)， 2005（12）：49-54.

[4] 李俊杰， 李海鵬.民族地區(qū)農(nóng)戶多維貧困測量與扶貧政策創(chuàng)新研究——以湖北省長陽土家族自治縣為例[ J ].中南民族大學(xué)學(xué)報（人文社會科學(xué)版） ，2013（03） ：127-132.

[5] Watts H W.An economic defnition of poverty[M] .Institute for Research on Poverty，1968.

[6] Chakravarty S R， Joseph Deutsch， Jacques Silber. On the Watts Multidimensional Poverty Index and its Decomposition[ J ]. World Development， 2008， 36（06）：1067-1077.

[7] Bourguignon and Chakravarty.The Measurement of Multidimensional Poverty[ J ].Journal of Economic Inequality，2003，1（01）：25-49.

[8] 高明， 唐麗霞.多維貧困的精準(zhǔn)識別——基于修正FGT多維貧困測量方法[ J ].經(jīng)濟(jì)評論， 2018（02） ：30-43.

[9] 王小林， Alkire S.中國多維貧困測量：估計(jì)和政策含義[ J ].中國農(nóng)村經(jīng)濟(jì)，2009（12）：4-10.

[10] 張全紅， 周強(qiáng).多維貧困測量及評述[ J ]. 經(jīng)濟(jì)與管理， 2014（01） ：24-31.

[11] 王保雪.基于DEMATEL-熵權(quán)法云南多維貧困指標(biāo)的權(quán)重研究[D].昆明：云南財(cái)經(jīng)大學(xué)，2014.

[12] Bailang Yu， Kaifang Shi， Yingjie Hu， et al. Poverty Evaluation Using NPP-VIIRS Nighttime Light Composite Data at the County Level in China[ J ]. IEEE Jouranl of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing， 2015， 8（03）：1217-1229.

[13] 朱新書， 王宏博， 包鵬甲. 甘南亞高山草甸草原植被群落結(jié)構(gòu)分析及其生長量測定[ J ]. 黑龍江畜牧獸醫(yī)， 2015（03） ：108-109.

[14] 李巍， 韓佩杰， 趙雪雁.基于能值分析的生態(tài)脆弱區(qū)旅游業(yè)可持續(xù)發(fā)展研究——以甘南藏族自治州為[ J ].生態(tài)學(xué)報，2018，38（16）：5894-5903.

[15] UNDP. Human Development Report 2010[M] .Washington D.C.：Communications Development Incorporated， 2010：94-96.

[16] 李小朋，王景.城郊農(nóng)村可持續(xù)發(fā)展指標(biāo)體系構(gòu)建及評價研究[ J ].中國農(nóng)業(yè)資源與區(qū)劃， 2017， 38 （ 01） ： 129 -134.

[17] 王艷慧， 錢樂毅， 段福洲.村級貧困人口多維測算及其貧困特征分析——以河南省內(nèi)鄉(xiāng)縣為例[ J ].人口與經(jīng)濟(jì)， 2014（05）：114-120.

[18] 莊天慧， 楊帆， 曾維忠. 精準(zhǔn)扶貧內(nèi)涵及其與精準(zhǔn)脫貧的辯證關(guān)系探析[ J ].內(nèi)蒙古社科學(xué)（漢文版）， 2016， 37（03）：6-12.

[19] 張海霞，楊帆，莊天慧.藏區(qū)農(nóng)牧戶多維貧困測度研究——以甘肅藏區(qū)為例[ J ].四川農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報，2018，（04）： 555-561.

[20] 胥力尹. 甘南藏族自治州扶貧開發(fā)問題研究[ J ].時代金融，2018，（07）：58-63.

[21] 楊阿莉， 把多勛. 民族地區(qū)社區(qū)參與式旅游扶貧機(jī)制的構(gòu)建——以甘肅省甘南藏族自治州為例[ J ].內(nèi)蒙古社會科學(xué)， 2012， 33（05）：131-136.

[22] 黎巧榮.縣域村級視角下多維貧困的測算與影響因素研究[D].蕪湖：安徽師范大學(xué)，2018.

[23] 楊帆， 徐伍達(dá).鄉(xiāng)村振興背景下少數(shù)民族地區(qū)貧困治理的新思路[ J ].山西農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報（社會科學(xué)版）， 2018， 133（07）：13-18.

（責(zé)任編輯：羅湘龍）