中國農村地區多維相對貧困測度與時空分異特征

　　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，未來將更加關注多維相對貧困。文章從經濟、社會、生態三個維度設計了多維相對貧困指標體系，運用AF方法測算了2010—2019年中國農村地區多維相對貧困狀況。結果表明：(1)中國農村地區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，經濟維度對相對貧困貢獻率較大并呈現下降趨勢，生態維度對相對貧困貢獻率呈現上升趨勢且在2019年超過了經濟維度貢獻率，社會維度對相對貧困貢獻率較低且呈現緩慢下降趨勢。(3)從地理空間角度來看，中國農村地區相對貧困程度呈現東輕西重、中部和東北地區處中間的空間分布特征，未來扶持的重點依然是西部地區。

　　韋鳳琴; 張紅麗， 統計與決策 發表時間：2021-08-19

　　關鍵詞：多維相對貧困;農村地區;AF方法;頻率加權法

　　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，相對貧困還將一直存在。農村地區一直是低收入人口相對較多、經濟社會發展相對較慢的地區，因此農村地區反貧困的任務也將從單維的經濟絕對貧困拓展到多維貧困[1] 。多維貧困指數能夠更全面和準確地反映貧困狀況和貧困深度，被一些發展中國家用來反映國家貧困情況[2，3] 。

　　國內學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)、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] 。從權重確定方法來看，Figari(2012)[8] 和Nicole(2016)[9] 采用的頻率加權法解決了不同貧困維度與收入貧困的相關系數存在較大差異的問題。

　　基于已有研究，本文選用AF方法從經濟、社會和生態三個維度對中國農村地區相對貧困狀況進行動態對比分析，選擇具有代表性的3個年度：《中國農村扶貧開發綱要(2001—2010年)》實施的收官之年2010年，設立國家首個 “扶貧日”的2014年，即將全面解決中國絕對貧困問題的 2019年，從而探究中國農村地區多維相對貧困的時空分異特征，為有效解決中國農村地區的多維相對貧困提供參考。

　　1 研究設計

　　1.1 研究方法

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

　　假定有 m 個省份的農村地區和 n 個貧困維度，則 gij 為該 m ´ n 維矩陣的組成單元，代表 i 省份的農村地區在 j 貧困指標上的數值。 gij = ì í î 0 if gij ³ Zj wj if gij < Zj (1)其中，Zj 表示 j 貧困指標的門檻值，wj 表示 j 貧困指標在整體多維貧困中的權重，且 åwj = 1 。在 m ´ n 維矩陣中，第 i 行代表 i 省份在 j 貧困指標上的數值，第 j 列代表 j 貧困指標在各省份農村地區的得分情況。

　　依據各指標貧困門檻值得到各省份農村地區貧困狀況之后，需要對各省份多維貧困狀況進行進一步識別。令 Ci = å j Cij ，用 pi 表征 i 省份農村地區的多維相對貧困指數。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 的不同設定能夠衡量多維貧困的深度狀況。若 k = 1，表示僅當 i 省份在各類貧困指標上均呈現貧困時，才被定義為多維相對貧困;若 k £ min(wj) ，則代表只要 i 省份的農村地區在任何一個貧困維度上呈現貧困時，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間表征不同的多維相對貧困程度，在同一個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重。對多維相對貧困指數 p 按貧困維度進行分解，則有： pn = åi = 1 m å j = 1 n gij mn (3)

　　1.2 指標選取

　　借鑒已有研究成果[5，10，11] ，考慮到測評指標體系的系統性、全面性、代表性和數據可獲得性，本文選取了3個一級指標、12 個二級指標來表征中國農村的多維相對貧困狀況(見表 1)。(1)經濟方面。第一產業仍是多數農村地區的主導產業，人均第一產業產值能有效表征農村地區產業發展的質量;人均固定資產投資額反映了在鄉村振興背景下農戶投資鄉村建設的積極性和主動性;農村常住居民人均可支配收入能有效反映居民的收入情況;人均社會消費品零售總額能有效表征農村居民的消費情況。(2)社會方面。用人均教育文化娛樂支出、平均每千農村人口村衛生室人員數來表征推進城鄉基本公共服務均等化的情況;用鄉村中小微企業提供就業能力來表征鄉村私營企業和個體企業提供就業崗位的情況;用城鎮人口占總人口比重來衡量農村居民融入城鎮發展的能力。(3)生態方面。水資源在農業生產和農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村居民擁有的生態資本。采用人均造林面積、受災未成災比例、人均有效灌溉面積三個指標用來表征生態環境改善情況。

　　1.3 指標權重的確定

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

　　第一步：對三個維度進行等權重賦值，即經濟、社會、生態三個維度權重均為1/3[12] 。

　　第二步：采用頻率加權法確定貧困指標的權重。以經濟維度為例，該貧困維度的總權重為1/3，農村地區在人均固定資產投資額、人均社會消費品零售總額、人均第一產業產值、農村常住居民人均可支配收入4個指標上定義為非貧困的樣本比例分別為 x1 、x2 、x3 、x 4 ，因而這4個指標在多維相對貧困指標體系中的權重計算公式為 wj =1 3 ´( xh åxh ) ，其中，h = 1234 為當前貧困維度中的貧困指標數。測算的各維度和指標權重結果見表1。

　　1.4 剝奪臨界值的確定

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

　　1.5 多維相對貧困的劃分標準

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

　　1.6 數據來源

　　本文使用的相關數據來源于2020年、2015年和2011 年的《中國農村統計年鑒》和《中國統計年鑒》，對缺失值以均值替代進行了處理。研究對象為我國31個省份(不含港澳臺)的農村地區。

　　2 中國農村地區多維相對貧困分析

　　2.1 中國農村地區多維相對貧困程度

　　從整體變化趨勢看，31個省份農村地區，輕度多維相對貧困的省份數量由2010 年的 0 個上升到 2014 年的 15 個再上升到 2019 年的 27 個，呈現逐步上升趨勢，輕度多維相對貧困省份數量的增加得益于一些地區扶貧效果顯著，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量由 2010 年的 24 個下降到2014年的14個再下降到2019年的 4個，呈現快速下降趨勢;重度多維相對貧困的省份數量由2010年的7個下降到2014年的2個再下降到2019年的0個，呈現緩慢下降趨勢。綜上，在精準扶貧政策下，31 個省份農村地區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)。

　　從多維貧困指數來看(見表3)，多維貧困指數由2010 年的0.5620下降為2019年的0.2151，呈現持續下降趨勢。分年度來看，2010年多維貧困指數為0.5620，其中經濟維度在相對貧困中貢獻率最高，達到0.4546，生態維度在相對貧困中貢獻率最低。2014年多維貧困指數降為0.3526，經濟維度對相對貧困的貢獻率雖然有所降低，但依然高達 0.3880，生態維度對相對貧困的貢獻率超過社會維度，達到0.3327。2019年多維貧困指數降為0.2151，生態維度對相對貧困的貢獻率超過經濟和社會維度，達到0.4258。自 2010年以來，經濟維度對相對貧困的貢獻率由2010年的 0.4546降至2019年的0.3634，下降幅度最大，這也說明在精準扶貧政策下中國農村地區消除絕對貧困效果顯著;社會維度對相對貧困的貢獻率呈現逐年下降趨勢，表明以往的扶貧策略對社會維度的效果有待鞏固與提升;生態維度對相對貧困的貢獻率逐漸上升，體現出以往的扶貧策略在生態維度的效果不理想，也是當前多維貧困減緩的難點。

　　分指標來看(見表4)，2019年31個省份農村地區的受災未成災比例均在貧困線之上，這是測算指標中唯一沒有貧困影響的維度。這與近年來中國持續加大對農業基礎設施的投入，有效提升了農業抗災減災能力有關。2019 年測算的平均每千農村人口村衛生室人數、人均造林面積低于貧困線的省份數量要多于2014年的省份數量，其他指標未達到貧困線標準的均呈現下降趨勢。

　　2.2 中國農村地區多維相對貧困的時空分異特征

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

　　3 結論與啟示

　　本文對中國農村地區多維相對貧困情況運用AF方法進行了測度分析，得出以下結論與啟示(: 1)2010年以來，農村地區多維相對貧困狀況得到極大改善，到2019年只有4個省份的農村地區依然處于中度相對貧困，其他省份的農村地區只處于輕度相對貧困。因此，未來要做好鄉村振興工作，通過“五大振興”實現農村地區與城鎮的融合發展。(2)從多維相對貧困各維度的演化情況來看，經濟維度對相對貧困的貢獻率雖呈現下降趨勢，但貢獻率依然較高;生態維度對相對貧困的貢獻率呈現上升趨勢，且超過經濟維度的貢獻率;社會維度對相對貧困的貢獻率呈現緩慢下降趨勢。因此，未來應從經濟、社會和生態三個方面制定具有差異性、系統性和協調性的政策措施以緩解農村地區多維相對貧困。具體來說，應大力激發農村居民的消費能力，提高農戶投資積極性，促進鄉村經濟發展;鞏固和提升生態環境改善成果，繼續加大農村地區基礎設施建設，將農村地區的“綠水青山”變成“金山銀山”;繼續提升鄉村中小微企業提供就業的能力，積極推進城鄉基本公共服務均等化，讓鄉村人才留在鄉村，并吸引部分城鎮人才回流鄉村。(3)從地理空間角度來看，中國農村地區多維貧困程度呈現東輕西重、中部和東北地區處中間的空間分布特征。因此，未來扶持的重點依然是西部地區，西部地區需要長期的政策支持以實現經濟、社會、生態的協調發展。