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        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
        ——來自云南省曲靖市建檔立卡戶的數(shù)據(jù)分析

        2021-06-24 07:18:48馮雙鵬歐朝敏曹自強
        關(guān)鍵詞:曲靖市貧困戶閾值

        馮雙鵬 歐朝敏 房 帆 曹自強

        精準扶貧破解了“前兩輪扶貧每當貧困人口減到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)作為標準,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、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(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,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)合貧困退出標準設(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”的脫貧退出標準,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。

        表 1 維度及閾值

        飲水安全 “未達標”=0,“達標”=1 Z=1人均純收入 不進行轉(zhuǎn)換 當年國家貧困標準

        (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)。

        圖 1 貧困戶多維貧困指數(shù)

        圖 2 貢獻度上升的維度

        圖 3 貢獻度下降的維度

        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。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。

        圖 4 多維貧困的時空分布

        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)建立返貧風險預(yù)警指標。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,當扶持資源撤走時,其很容易返貧。應(yīng)當使用多維貧困標準,科學地設(shè)計評價指標和閾值,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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