布阿力·拜克爾,海力且木·斯依提
(新疆農業(yè)大學管理學院,烏魯木齊 830052)
2020年12月3日習近平總書記在脫貧攻堅總結評估匯報中宣布脫貧攻堅目標如期完成,現行標準下農村貧困人口全部脫貧,貧困縣全部摘帽,消除了絕對貧困和區(qū)域性整體貧困,近1億貧困人口實現脫貧[1]。但是,從貧困發(fā)生理論來講,貧困是一個相對的狀態(tài)。隨著以消除絕對貧困為目標的脫貧攻堅戰(zhàn)取得全面勝利,表現為個人、家庭、社會組織缺乏獲得飲食、住房、娛樂和參與社會活動等方面的資源,使其不足以達到按照社會習俗或所在社會鼓勵提倡的平均生活水平,從而被排斥在正常的生活方式和社會活動之外的一種生存狀態(tài)的相對貧困將顯現[2]。黨的十九屆四中全會、2020年中央一號文件提出“脫貧攻堅任務完成后,中國貧困狀況將發(fā)生重大變化,扶貧工作重心轉向解決相對貧困,扶貧工作方式由集中作戰(zhàn)調整為常態(tài)推進。要研究建立解決相對貧困的長效機制,推動減貧戰(zhàn)略和工作體系平穩(wěn)轉型”[3],指出中國反貧困工作的發(fā)展方向。
刑成舉等[4]以農村居民中位收入的40%為相對貧困測算標準,估算2021年戶籍人口相對貧困人群為1.06億人,常住人口相對貧困人數為6 980萬人,農村戶籍人口貧困發(fā)生率為11.0%。2020年后西部地區(qū)仍然是農村相對貧困發(fā)生的主要地區(qū),新疆維吾爾自治區(qū)(以下簡稱新疆)的南部深度貧困地區(qū)自然也會成為相對貧困治理的重點區(qū)域。該區(qū)域雖然擺脫了絕對貧困,但是存在產業(yè)基礎薄弱、產業(yè)項目同質化嚴重、政策性收入占比高等問題,存在返貧風險。因此應盡快研究出解決相對貧困的治理途徑,促進實現“十四五”規(guī)劃和2035年基本實現社會主義現代化的遠景目標。
A-F多維貧困測度方法由Alkire等[5]創(chuàng)立。本研究使用A-F多維貧困測度方法對研究區(qū)域農戶的多維度相對貧困發(fā)生率(H)、貧困強度(A)和多維貧困指數(Mo)等指標進行測度與分析。該方法為了同時考察多個維度下的個體是否存在處于相對貧困的狀況,把κ作為多維貧困維度的閾值(1≤κ≤d),可作函數Pκ,當κ≥1/3d時,表示在所有的d個維度中,該個體在1/3的的指標上存在相對貧困現象。當個體i發(fā)生相對貧困的總維數Ci大于或者等于預設的貧困維度κ時,表明該農戶的貧困維度已超過多維貧困的貧困臨界,此時其可被認定為多維貧困,反之,表明其并未陷入多維貧困,但仍存在著多維度的相對貧困情況。
已知κ維度上的多維貧困群體后,計算多維貧困發(fā)生率(H)、貧困強度(A)和多維貧困指數(Mo),公式如下所示。
其中,Wi表示i指標的權重值,CHi表示在以刪減矩陣中所有i指標列指標值加和,MPI表示第i指標上處于相對貧困人口的綜合貧困狀況,即多維貧困指數。
學者對相對貧困識別指標的研究集中在收入、生活狀況、就業(yè)、教育、健康、社會保障和社會融入等方面[6-8]。結合國內學者對2020年后中國多維相對貧困標準的研究,本研究從反映“貧”的經濟維度和反映“困”的社會發(fā)展維度以及生態(tài)環(huán)境維度考慮相對貧困識別指標。在經濟維度,考慮收入和就業(yè)2個方面;在社會發(fā)展維度,考慮教育、健康、社會參與等方面;在資產維度,考慮耕地面積、生產工具2個主面;在生態(tài)環(huán)境維度,考慮燃料、生活垃圾和污水處理、衛(wèi)生設施等指標。由以上指標構成相對貧困識別指標體系(表1)。
表1 多維相對貧困識別維度及指標體系
在多維貧困測度的各維度和指標權重的設置層面上,權重的選取可分為等權重法和非等權重法,A-F框架對每一個指標賦予了相同的權重,目前大部分研究者沿襲了A-F的等權重做法。本研究采用等權重方法,即7個維度每個指標各占1/7;7個維度下轄的12個二級指標的權重依其具體數量再進行等權重劃分(表2),由于二級指標的數量不同,導致其最終的權重也存在差異。如表2所示,每一個維度都對應著其相應的具體指標,共計12個指標,每一指標閾值的具體項皆是(0/1)二分變量。如果農戶在某一具體指標屬于相對貧困,則記為1,反之則記為0。
表2 研究區(qū)域農戶多維相對貧困識別指標體系
和田縣位于新疆西南部,昆侖山北麓,塔克拉瑪干沙漠南緣,處于玉龍喀什河和喀拉喀什河之間,總面積4.03萬km2,其中,山區(qū)占95.0%,沙漠占3.7%,綠洲僅占1.3%;耕地總面積2.4萬km2,是一個人多地少的邊境農業(yè)大縣。采用隨機抽樣的方式在和田縣進行實地調查。選擇了3個鄉(xiāng)6個村,每村選擇50名農戶,采用問答的訪談方式收集農戶數據,共獲得有效問卷282份,問卷有效率為94%。
被調查農戶的基本情況見表3。被調查樣本中男女比例基本持平,分別占樣本總數的51.06%和48.94%。被調查者年齡分布為:18~35歲(不含35歲)的有115位,占總樣本的40.78%;35~64歲(不含64歲)的被調查者有159位,占總樣本的56.38%,64歲及以上的被調查者有8位,占總樣本的2.84%。根據分析調查數據得知,農戶的受教育程度普遍比較低,主要集中在小學和初中階段,分別占總樣本14.19%和78.72%;受教育程度在高中和中專及以上的被調查者有20位,占總樣本的7.09%。
表3 樣本基本情況統計
2.2.1 多維相對貧困估計結果采用A-F多維貧困測度方法,測算出研究區(qū)域農戶整體層面的多維相對貧困結果(表4)。如表4所示,隨著多維相對貧困維度的上升,貧困發(fā)生率H和多維貧困指數Mo均不斷下降,但是貧困強度則不斷增加,說明隨著相對貧困維度的增加,貧困人數逐漸減少,但農戶的貧困程度卻在增加。當κ=1時,貧困發(fā)生率H為92.553%,說明有92.553%的農戶存在著12個維度中任意1維度的相對貧困現象,此時的多維相對貧困強度A為35.590%,相對貧困指數Mo為0.329。當以κ=3作為多維相對貧困閾值時,相應的H、A和Mo分別為52.127%、47.421%和0.247,表明研究區(qū)域約有52%的農戶存在多維相對貧困現象。結果表明,研究區(qū)域農戶的多維相對貧困主要集中在4個維度以內,且農戶存在最高9個維度的多維相對貧困現象。
表4 農戶不同κ下多維相對貧困估計結果
2.2.2 多維相對貧困指標分解
1)對研究區(qū)域多維相對貧困指數按照指標進行分解。不同κ所對應的多維相對貧困指數以及12個指標在其所對應的κ下的貢獻率見表5。以κ=3作為多維相對貧困閾值時,多維相對指數Mo為0.247,就業(yè)、收入、生產工具、技能培訓、慢性病、信息獲得、教育、生活垃圾、燃料和取暖、大病和殘疾、衛(wèi)生設施等指標的貢獻率分別為19.681%、
13.857%、10.040%、9.137%、8.133%、7.932%、7.430%、6.742%、6.472%、6.225%、4.787%??梢缘贸?,對研究區(qū)域農戶相對貧困狀況影響較大的指標有就業(yè)、收入、生產工具、技能培訓、慢性病、信息獲得等。
從表5可以看出,就業(yè)對農戶的相對貧困指數的貢獻率在12個指標中居于最高位,其次收入指標對農戶的相對貧困指數的貢獻率相較于其他指標也比較明顯。技能培訓、生產工具等2個指標在低維度上對農戶的相對貧困貢獻指數比較明顯。慢性病、信息獲得等指標對農戶的相對貧困指數的貢獻率相差不大。研究區(qū)域相對貧困治理應該注重提高農戶就業(yè)質量、收入、技能培訓質量等。扶貧治理中,還需要重視提升研究區(qū)域農戶的就業(yè)穩(wěn)定性和收入水平的持續(xù)性。對研究區(qū)域農戶進行就業(yè)技能培訓,健康扶貧力度不能減弱,以免農戶因病致貧、因病返貧。同時需要改進農戶取暖和做飯工具,并加快基礎設施建設進度。
表5 多維相對貧困指數(Mo)以及不同κ下每個維度的貢獻率
2)對研究區(qū)域多維相對貧困指數按照農戶性別進行分解(表6)。在表6中,把κ=3作為貧困閾值時,女性的多維相對貧困指數約為0.142,貢獻率為57.660%,高于男性的多維相對貧困指數0.037,貢獻率15.320%。隨著κ增加,研究區(qū)域女性的相對貧困指數處于遞減狀態(tài)但仍高于男性的相對貧困指數。研究區(qū)域女性在比較多的維度上陷入相對貧困。
3)對研究區(qū)域多維相對貧困指數按照農戶年齡區(qū)間進行分解。在表6中,當κ=3作為相對貧困閾值時,3個年齡區(qū)間按多維相對貧困指數從高到低依次為35~55歲(中年)>55歲及以上(老年)>18~35歲(青壯年),貢獻率從高到低依次為45.360%、33.670%、20.940%。隨著維度的增加,55歲以上農戶的多維相對貧困貢獻率遞增,當κ=8和κ=9時多維相對貧困群體全為老年人。研究區(qū)域中年和老年群體的多維相對貧困問題比較突出,是相對貧困治理的重點。
4)對研究區(qū)域多維相對貧困指數按照貧困類型進行分解。在表6中,把κ=3作為多維貧困閾值時,按貧困類型分解多維相對貧困指數依次為享受低保的建檔立卡戶>一般農戶>一般建檔立卡戶>低保戶,貢獻率從高到低依次為46.960%、19.760%、19.590%、13.690%??傮w來看,享受低保的建檔立卡戶處在較為嚴重的多維相對貧困,隨著維度增加相對貧困程度逐漸增強,貧困貢獻率也逐漸增強。剛剛擺脫絕對貧困的農戶在多維相對貧困標準下是主要的相對貧困群體。因此在當前鞏固脫貧攻堅成果及進入實施鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略初期階段對于享受低保的建檔立卡戶的各項扶持政策還需要繼續(xù)推進一段時期。
表6 按農戶性別、年齡區(qū)間及貧困類型分解的多維相對貧困指數(Mo)及貢獻率
通過對研究區(qū)域進行多維相對貧困識別發(fā)現,當κ=3作為多維相對貧困閾值時,對應的H、A、Mo分別為52.127%、47.421%和0.247,說明研究區(qū)域約有52%的農戶存在多維相對貧困現象。研究區(qū)域農戶的多維相對貧困主要集中在4個維度以內,且最高存在9個維度的多維相對貧困現象。分解各維度對農戶多維相對貧困的貢獻率發(fā)現,農戶就業(yè)狀況和收入水平對貧困的貢獻率最大。從多維相對貧困分解來看,以κ=3作為貧困閾值時,研究區(qū)域女性的多維相對貧困程度明顯高于男性。從年齡區(qū)間來看,在4個維度中,中年群體對相對貧困指數的貢獻比較大。在5個及以上的維度上,55歲及以上老年人對相對貧困指數的貢獻相較于青壯年比較明顯。按農戶貧困類型分解發(fā)現,享受低保的建檔立卡戶的貧困程度最深,且隨著維度的增加其相對貧困程度逐漸增強。
1)加大農村基礎設施建設力度。在實際調查中發(fā)現農戶做飯、取暖燃料是秸稈,家里沒有沖水式廁所,農村基礎設施和公共服務與城市差距較大。農村基礎設施的改進是鞏固拓展脫貧攻堅成果同鄉(xiāng)村振興有效銜接的重要途徑[9]。目前已經消除了絕對貧困,但城鄉(xiāng)發(fā)展不平衡、農村發(fā)展不充分仍比較突出,因此需要加大農村基礎設施建設和提升公共服務水平的力度,為全面推進鄉(xiāng)村振興提供堅實基礎和強大動力。繼續(xù)推進農村基礎設施條件的升級,加快農戶廁所改造,建設污水處理設施,建立農村生活垃圾收運處置體系。
2)促進當地各產業(yè)發(fā)展,提升農戶穩(wěn)定就業(yè)能力。多維相對貧困估計結果顯示,當κ=3時,有52.127%的農戶發(fā)生多維相對貧困,而此時就業(yè)維度對農戶的貧困貢獻率為19.681%,在12個指標中貢獻率最大,并且隨著維度增加,就業(yè)狀況對貧困的貢獻率一直趨于相對穩(wěn)定的居高狀態(tài)。收入維度對農戶的貧困貢獻率僅次于就業(yè)狀況,并且隨著維度的增加收入對貧困的貢獻率也一直處于比較高的狀態(tài)。農戶在收入維度上的貧困貢獻率低于就業(yè)狀況這一現象說明,農戶的收入結構中有一定的比例是轉移性收入,有助于農戶擺脫絕對貧困。但是,對于具有勞動能力的群體來說,穩(wěn)定就業(yè)時間達不到6個月,說明研究區(qū)域有很多適齡勞動群體沒有穩(wěn)定的經濟來源。研究區(qū)域產業(yè)結構比較單一,吸納勞動力的就業(yè)空間有限,有一部分人雖然年富力強,適合生產線上長期的體力勞動,但是由于當地就業(yè)空間有限,只好從事安保、保潔員等基礎性的工作。當地政府每年也會組織富余勞動力轉移就業(yè),但也是季節(jié)性、臨時性的工作較多。因此,政府需要優(yōu)先安排好公益性基礎設施項目、社會事業(yè)領域重大工程建設項目以及能源、交通重大投資項目;支持勞動密集型產業(yè)發(fā)展,繼續(xù)執(zhí)行發(fā)展服裝產業(yè)優(yōu)惠政策,并拓展到電子產品及裝備組裝加工業(yè)等勞動密集型產業(yè)[10]。該項工作對于解決長期性的就業(yè)問題,長久性地提升收入具有重大意義。
3)注重治理女性群體的相對貧困問題。按農戶性別分解多維相對貧困指數及貢獻率時發(fā)現,當κ=3時,女性樣本相對貧困貢獻率高達57.660%,且隨著維度的增加相對貧困指數一直高于男性,當κ=9時,貧困群體全部為女性,說明研究區(qū)域女性群體處在比較明顯的相對貧困狀態(tài)。在長期農業(yè)生產為主要的社會結構中,研究區(qū)域男性與女性共同參與農業(yè)生產,農忙結束時,男性群體可以找臨時性的工作來提高收入,而女性的社會活動主要局限在料理家務的范圍。加上研究區(qū)域產業(yè)發(fā)展落后,適合受教育程度主要為初中水平的女性勞動力的就業(yè)空間有限,近期比較活躍的農業(yè)合作社等的工資不高且因為具有臨時性、后期產業(yè)發(fā)展不足等原因[11],對于提高女性生活水平和社會地位的貢獻不足。因此,在做好現有社會福利、社會保障工作對貧困女性保護的同時,還要預防新的女性相對貧困現象產生。為此,需要不斷對女性進行職業(yè)技能培訓工作,加快高等職業(yè)教育的發(fā)展,轉換其在農業(yè)生產中的單一角色,從而提高社會參與機會。
4)注重對年老、重病、殘疾等弱勢群體的保護。年老、重病、殘疾、五保戶、低保戶等弱勢群體由于年齡高、健康狀況欠佳等原因無法靠自身能力過上體面的生活,需要轉移性收入來滿足基本生存需求。隨著經濟社會的發(fā)展相對貧困標準下轉移性收入的額度和覆蓋面還需要進一步提高,以此來保證弱勢群體在更高的生活水平標準下跟上發(fā)展的腳步而不發(fā)生返貧的現象。
5)注重鞏固脫貧攻堅成果、鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略的實施與相對貧困治理的有效融合。保持現有扶貧政策穩(wěn)定,鞏固脫貧成效,防止返貧。發(fā)展經濟的基礎上要更加注重分配公平,確保低收入人口共享發(fā)展成果,應側重于兜底性和基礎性貧困治理,即除了單向的物質幫扶外,還要逐步提升社會保障的層次、標準與覆蓋范圍,優(yōu)化調整財政支出結構,實現地區(qū)間相對均衡發(fā)展。增加貧困地區(qū)公共服務支出,滿足低收入群體對就業(yè)、教育、文化、健康等方面的需求。
根據區(qū)域發(fā)展目標,深度升級貧困地區(qū)產業(yè)結構,加強技術密集型和崗位密集型產業(yè)在貧困地區(qū)的布局,拓展貧困群體參與市場的空間,產生更加多元穩(wěn)定的創(chuàng)收渠道和經濟來源,從而推動經濟效率和社會公平的有機統一。創(chuàng)新扶貧產業(yè)發(fā)展模式,優(yōu)化健全多元扶貧產業(yè)發(fā)展結構,推動產業(yè)優(yōu)化升級,以提高減貧效率和質量。深化農村集體產權制度改革,實現產權有效激勵,壯大集體經濟,提升村集體發(fā)展能力,應對市場風險。提升深度貧困地區(qū)醫(yī)療、基礎教育等公共服務的水平。加快城鄉(xiāng)普惠性、基礎性民生建設。目前公共服務仍然是鄉(xiāng)村發(fā)展的短板,與城鄉(xiāng)一體化融合發(fā)展的要求相比,農村教育、就業(yè)、社保、醫(yī)療和文化等公共服務保障能力都還存在差距,需重視縣城在公共服務上的紐帶作用,縮小公共服務在城市、縣城、小城鎮(zhèn)和鄉(xiāng)村之間的差距。