欠发达民族地区农村发展现状及其内部分化研究

张雪原 陈 弘

（四川大学 经济学院，四川·成都 610064）

一、引言

伴随经济社会的持续发展和扶贫开发的不断深入，我国欠发达民族地区贫困状况总体上得到了较大改善，农村贫困人口大幅减少。而在一些特定民族地区，剩余贫困人口愈发集中，反贫困的难度日益凸显。第一，民族地区农村贫困人口进一步向山区集中；第二，集中连片特困民族地区形势严峻；第三，特殊类型民族贫困地区依然是扶贫主战场。2010年，以民族扶贫县、老区扶贫县、边境扶贫县为代表的特殊类型地区贫困发生率分别是全国平均水平的436%、289%和464%。

二、欠发达民族地区农村发展现状

民族地区经济发展长期滞后，人均GDP、农民人均纯收入与全国均值存在很大差距，农村贫困发生率远高于全国平均水平。与此同时，民族地区的农村贫困还呈现出显著的多维性。

（一）民族地区农民收入水平低，农村贫困发生率高

民族地区人均GDP、农民人均纯收入远远滞后于四川省及全国的平均水平。建国初期的1952年，凉山州人均GDP 56元，相当于全国的58.46%。改革开放初期的1978年，甘孜人均GDP 186元，是四川省平均水平的57.77%，全国平均水平的40.94%；农民人均纯收入55元，仅为四川省和全国平均水平的45.18%、48.65%。改革开放三十余年间，从人均GDP的数据看，民族地区经济发展与四川省和全国的差距并没有缩小，反而有扩大之势；到2013年，凉山人均GDP仅为四川省、全国平均水平的35.65%和28%。截止到2013年末，按照人均纯收入低于2300元的新标准，凉山农村贫困人口数为47.6万，农村贫困发生率46.08%，远高于全国的15.41%。

（二）民族地区农村贫困的多维性

除了以贫困发生率等指标度量的收入贫困，凉山地区的农村贫困还呈现出明显的多维性。当地农村贫困具体表现为收入低且来源单一，身心状态不佳，劳动力受教育程度不高，公共福利设施差等多个方面。

1.收入方面。将收入水平划分为勉强填饱肚子、满足温饱、有些闲钱三个档次，高达86.6%的受访者自评收入处于满足温饱或以下水平。从各乡的农民人均纯收入看，相比2011年四川省农民人均纯收入，青浴乡仅相当于其56.8%，而铁厂乡、寨坡乡、上两乡的这一比例分别为57.5%、68.1%和72.3%；相比2011年全国农民人均纯收入，青浴乡仅相当于其49.8%，铁厂乡为50.5%，寨坡乡为59.7%，上两乡为63.5%。据统计，凉山全部农村劳动力中有71%常年外出务工；在我们入户调查的全部有效样本户中，55%的家庭有外出务工人员，户均外出务工收入占户均总收入的85%，外出务工是当地农民的主要收入来源。

2.健康方面。农民的身心状态不佳。超过1/5的受访者表示身体经常难受，老年病（如风湿、骨质增生、血压问题等）和因病、因伤致残多见，久病不医、医而不治、用药不健康和先天残障的问题也值得关注。17.6%的受访农民表示精神上不快乐，对生活前景信心不足的比例达到47.8%。与亲朋相比，近9成农民对生活状况不够满意。

3.教育方面，劳动力受教育程度不高。留守务农老人绝大部分未受过完整小学教育，外出务工青壮劳力大多只有初中文凭；全部受访农户中，家庭劳动力平均受教育年限仅为6.64年。

4.公共福利设施方面。高达58.6%的农民认为道路交通设施差，48.6%认为医疗设施差，38.6%认为农田水利设施差。截止到2012年，凉山每万人拥有医疗机构床位数和卫生技术人员数分别为21.95、13.23，仅相当于全国平均水平的62.5%和30.9%；每万人拥有铁路里程和高速公路里程数仅相当于全国平均水平的17.9%和19.3%。乡村人均有效灌溉面积0.34亩，仅为全国平均水平的1/4。

三、欠发达民族地区农村的内部分化

民族地区农村多维贫困的广度、深度和强度并不意味着其内部分化问题可以被忽略。我们的研究表明，民族地区农村多维贫困的内部分化表现为两个方面：空间差异与“马太效应”。需要说明的是，本文对贫困分化问题的研究没有考虑时间向度，是一种静态的方法。

（一）民族地区农村多维贫困的空间差异

入户调查中，我们将调查对象按照空间分布的差异分为两类。一部分农民居住在海拔较高处，地势相对陡峭，居住比较分散，远离公路和集市；另一部分农民定居于海拔低且相对平坦的区域，聚居集中度高，靠近公路和集市。后一种农民的居住习惯和生活方式十分传统，称之为传统农村居民；前一种农民的生活方式相对现代，居住习惯“社区化”，称之为社区农村居民。按照对农村居民的二类划分，问卷统计和多维贫困估计结果都表明，凉山农村的贫困呈现出明显的空间差异。

表1传统农民与社区农民三方面贫困状况对比单位：%

从收入分档、身心状态、公共福利三个方面来看，传统农民的贫困程度更甚于社区居民。收入分档方面，传统农民中，收入仅能果腹的比例较社区农民高15个百分点，而有些闲钱的比例较社区农民低14个百分点。身心状态方面，传统农民中，身体经常不适的比例是社区居民的2倍，身心均较为健康的比例较社区居民低14个百分点。公共福利方面，认为农田水利设施差的比例，传统农民较社区农民高10个百分点；认为道路交通设施差的比例，传统农民较社区农民高8个百分点。

同一贫困维度下，传统农民对多维贫困指数和多维贫困发生率两个指标的贡献率均显著大于社区农民；传统农民对多维贫困指数的贡献率大于其对多维贫困发生率的贡献率。随着贫困维度的提高，传统农民对两个指标的贡献率均有提高的趋势。上述结果意味着，同样的贫困标准下，传统农民比社区农民更易陷入贫困。

表2 多维贫困估计结果按传统农民和社区农民分解

（二）民族地区农村多维贫困的“马太效应”

所谓“马太效应”，即人们常言的穷者愈穷，穷者是达到一定的贫困标准的个体，愈穷指相对更深的贫困程度。探讨贫困分化中的马太效应，关键的问题是确定贫困标准和评价贫困程度。在收入贫困的视角下，以低于某个具体的收入水平即贫困线作为识别贫困的标准，以线下人口收入与贫困线间的差距即收入缺口衡量贫困程度。马太效应意味着，伴随时间的延展，贫困线下穷人的收入不但没有明显提高，反而减少：一方面，穷人收入的绝对值可能减少；另一方面，穷人的收入增长幅度赶不上贫困线的上调幅度，穷人与非穷人的收入差距进一步拉大。若不考虑时间向度，只基于静态观察，收入差距内生于低收入水平，穷人的收入更低自然导致收入缺口更大。可见，考察收入贫困中的马太效应必须借助比较静态法或动态方法，所需要的数据最好是时间序列。特别的，以能力贫困为基础的多维贫困测度为我们提供了考察马太效应的静态方法。在考察民族地区农村多维贫困的马太效应时，本文就采用了这种方式。

首先，从教育、身体健康、外出务工三个方面确定贫困标准。有劳动力未受过完整小学教育的家庭接受基础教育的机会被剥夺，有大病患者或残疾人口的家庭保持身体健康的能力被剥夺，还有一些家庭外出务工的机会被剥夺。三类能力或机会中有任一维度被剥夺即为穷人。其次，衡量穷人的贫困程度。多维贫困测度中，K的设定值越大，则K维下穷人的贫困程度越深。最后，验证马太效应。K维下，有K个以上指标达到贫困标准的家庭即为穷人，全部家庭中穷人的比例即K维下的贫困发生率。比如K值取1时，94.7%的家庭至少有一个指标达到贫困标准，在94.7%的家庭中，接受基础教育机会被剥夺的家庭属于教育贫困家庭，其余的是非教育贫困家庭，教育贫困家庭数除以非教育贫困家庭数得到一个比值，该比值度量了教育剥夺对多维贫困发生率的相对贡献。同样的方法可以得到身体健康和外出务工的相对贡献。5维贫困下教育剥夺、身体健康剥夺、外出务工机会剥夺的相对贡献率分别增长了122%，93%和144%。这意味着，当贫困程度从单维逐一加深到5维，遭受教育、身体健康、外出务工机会剥夺的家庭陷入更深度贫困的概率越来越大。

四、主要结论与启示

（一）民族地区农村存在较为严重的收入贫困。当地经济发展远远滞后于四川省和全国，农民收入较四川省和全国平均水平仍有较大差距。按照2300元的扶贫新标准，2012年民族农村贫困发生率是全国的169%。问卷统计结果显示，超过一半的受访农民自评收入仅能满足温饱，近1/3认为收入勉强果腹。

（二）多维贫困测量结果表明，民族地区农民深陷多维贫困。（1）超过2/3的受访家庭处于3维贫困，高达47%的家庭有4个及4个以上的指标达到贫困标准，5维贫困家庭比例仍超过30%，6维贫困家庭比例接近1/5。未来的反贫困工作，尤其是贫困的识别和瞄准，应更多地从多维视角着手。

（三）道路交通和卫生设施不足是首要问题。卫生设施和道路交通两个指标在任意贫困维度下的贡献率均大于10%，这表明，卫生设施和道路交通设施缺乏是所有贫困家庭普遍存在的问题。道路交通方面，要进一步加强“大交通”建设；卫生设施方面，政府要在饮水安全工程的基础上更加重视农民的卫生清洁用水保障工作，积极引导农民改造旱厕。

（四）遭受剥夺维度越多的贫困家庭，收入越低，基本健康状况和心态更是相对堪忧。随着贫困维度数的增加，收入分档、现金收入、基本健康、生活态度四个指标贡献率显著提高，公共福利设施方面三个指标和卫生设施的贡献率都有明显下降。对于深度贫困家庭，改善公共福利和卫生设施的工作相对次要，首当其冲的是要在经济上增加转移支付，医疗上进一步重点保障，心态上加强引导。

（五）入户调查中，我们将调查对象按照空间分布的差异分为两类。一部分农民居住在海拔较高处，地势相对陡峭，居住比较分散，远离公路和集市；另一部分农民定居于海拔低且相对平坦的区域，聚居集中度高，靠近公路和集市。按照对农村居民的二类划分，民族地区农村的贫困呈现出明显的空间差异。从问卷统计结果来看，传统农民在收入分档、身心状态、公共福利三个方面的贫困程度更甚于社区居民。从多维贫困估计结果来看，同样的贫困标准下，传统农民比社区农民更易陷入贫困且遭受剥夺的维度更多。识别贫困的标准越严格，传统农民陷入多维贫困的概率越大且被剥夺的强度越高。上述分析对反贫困工作有两点启示：1.加强新型“社区农村”建设可能是反贫困的有效途径；2.在建成社区农村之前，扶贫瞄准的重点应集中到“传统农民”。

（六）民族地区农村的“马太效应”值得关注。在凉山农村，有劳动力未受过完整的小学教育的家庭，其接受基础教育的机会被剥夺；有大病患者或残疾人口的家庭，其保持身体健康的能力遭受严重剥夺；还有一些家庭外出务工的机会被剥夺。基于此，我们考察了教育、身体健康、外出务工三个方面的能力剥夺对多维贫困的相对贡献。当贫困程度从单维逐一加深到多维，遭受教育、身体健康、外出务工机会剥夺的家庭陷入更深度贫困的概率明显增大。针对多维贫困人群:1.有必要推行基础成人教育或技能培训；2.构建大病或伤残保障体系；3.在本地经济尚不能充分吸纳农村劳动力时，鼓励和支持农民，特别是深度贫困农民更好地实现劳务输出。

[1]沈小波，林擎国.贫困范式的演变及其理论和政策意义[J].经济学家，2005，(6).

[2]张建华，陈立中.总量贫困测度研究述评[J].经济学，2006，(4).

[3]王小林，Sabina Alkire.中国多维贫困测量：估计和政策含义[J].中国农村经济，2009，(12).

[4]巴中市统计局.巴中统计年鉴2011[Z].北京：中国统计出版社，2012.

[5]四川省统计局.四川统计年鉴2011[Z].北京：中国统计出版社，2012.

[6]国家统计局.中国统计年鉴2011[Z].北京：中国统计出版社，2012.

[7]国家统计局住户调查办公室.中国农村贫困监测报告2011[Z].北京：中国统计出版社，2012.

[8]方迎风.中国贫困的多维测度[J].当代经济科学，2012，(4).

[9]陈 琦.连片特困地区农村贫困的多维测量及政策意涵——以武陵山片区为例[J].四川师范大学学报（社会科学版），2012，(3).

[10]王素霞，王小林.中国多维贫困测量[J].中国农业大学学报（社会科学版），2013.

[11]陈宗胜，沈扬扬，周云波.中国农村贫困状况的绝对与相对变动——兼论相对贫困线的设定[J].管理世界，2013，(1).

[12]Alkire S.and Foster J.，2011：Counting and multidimensional poverty measurement， Journal of Public Economics，95:476-487.

[13]Alkire S.and Foster J.，2011：Understandings and misunderstandings of multidimensional poverty measurement，J.Econ.Inequality，9:289-314.