边疆少数民族连片特困地区多维贫困测度及空间分异——以新疆和田地区为例

徐秋艳，西力艾里·要勒巴司，谭斌

(石河子大学经济与管理学院，新疆石河子 832003)

边疆少数民族连片特困地区多维贫困测度及空间分异
——以新疆和田地区为例

徐秋艳，西力艾里·要勒巴司，谭斌

(石河子大学经济与管理学院，新疆石河子 832003)

边疆少数民族连片特困地区的贫困问题具有民族性和地域性特点，贫困程度较深，贫困呈现多元化。由于单一的收入维度测算贫困的方法无法全面反映农户的贫困全貌，因此运用AF多维贫困测量方法对和田地区6个县市11个乡镇305个农户的多维贫困进行测量并分析空间分布差异。研究结果表明:该地区存在严重的多维贫困，多维贫困指数(k=3)达到36．3%，多维重度贫困指数(k=5)达到20．05%。从多维贫困指数按指标分解来看，耕地面积、劳动力文化程度、项目技能培训、人均纯收入、信息等指标对多维贫困指数的贡献率较高，是农户陷入贫困的主要原因;从多维贫困指数按县市分解来看，各县市存在不同程度的多维贫困，和田县和于田县多维贫困问题更为突出。最后，根据分析的结论提出了相关的对策建议。

多维贫困;连片特困地区;少数民族

一、引言

“十三五”时期是我国全面建成小康社会的攻坚期，而消除农村贫困问题是全面建成小康社会面临的重大难题。改革开放以来，随着我国扶贫开发战略的不断调整和完善，以及《中国农村扶贫开发纲要(2001－2010年)》的实施，我国扶贫开发事业取得了巨大成就。当前我国农村基础设施逐步完善，农民生活条件持续改善，农村贫困人口逐年下降，但是，我国农村尤其是连片特困地区农村面临的反贫困任务依旧十分严峻［1］。2011年中共中央、国务院印发了《中国农村扶贫开发纲要(2011—2020 年)》，明确了今后十年农村扶贫开发的总体目标，进一步加大了对农村连片特困地区的扶持力度，并确定11个连片特困地区和已经实施特殊扶持政策的西藏、四省藏区、新疆南疆三地州等3个扶贫片区为扶贫攻坚的主战场［2］。据2015年的扶贫开发年鉴数据显示，连片特困地区贫困人口共有3518万人，占全国贫困人口的50．14%，贫困发生率为17．1%①贫困人口和贫困发生率数据来自《中国扶贫开发年鉴2015》。。由此可知，做好连片特困地区的扶贫攻坚任务是全国实现脱贫致富的主要瓶颈，也是全面建成小康社会、实现共同富裕的重要保障。

新疆南疆三地州是14个连片特困地区主战场之一②南疆三地州包括和田地区、喀什地区和克孜勒苏柯尔克孜自治州三个地州。。各地州由于在自然环境、区位条件、贫困人口分布等方面存在显著差异，贫困程度也不尽相同，和田地区是全疆脱贫攻坚任务艰巨、经济社会发展较为滞后的地区［3］，该地区气候以旱荒漠性为主，自然环境恶劣，是一个典型的少边穷传统农业地区。2015年全区扶贫开发工作重点村有1296个，其中平原村1237个、特困山区试点村51个、边境试点村8个，占全疆贫困村总数的33．5%，贫困人口达到50．4万人，占和田地区农村人口总数的22．32%［3］。由于历史、现实等多方面原因，和田脱贫攻坚加快发展还面临着基础设施、生态建设、资源开发、工业化和产业化发展、人才等方面的短板［4］。要突破这些短板，顺利完成和田地区脱贫攻坚任务是关系新疆全面建成小康社会、切实保障社会稳定和长治久安的重中之重。为此，研究该地区贫困问题并提出针对性的脱贫政策建议具有重要的现实意义。

二、文献综述

传统的贫困理论把贫困原因简单地归结到收入维度上，认为人们无法满足基本生活需求是致贫的主要原因。国外学者阿马蒂亚·森(Amartya Sen)从福利经济学的角度否定了这个观点，认为人们获得收入的“能力”被剥夺是致贫的根本原因，而不是简单的收入被剥夺，进而把“能力”剥夺引入了贫困识别体系当中，首次较系统的提出了多维贫困理论［5］。联合国开发计划署(UNDP)受到Sen“能力贫困理论”的启发，在《人类发展报告(HDP)》中发布了能力贫困指数(Capability Poverty Index)和人类贫困指数(Human Poverty Index)，各指数用不同的指标测算了能力剥夺程度［6］。此后，学者们开始对多维贫困的测量方法进行了探索［7－8］，其中最具有代表性的是牛津贫困与人类发展中心(OPHI)的Alkire和Foster开发的，具有多维度贫困识别、加总和分解特性的AF多维贫困测算方法［9］。

继多维贫困测算方法提出后，国内学者也逐渐展开研究，一些学者使用中国健康与营养调查数据库(CHNS)、中国家庭追踪调查(CFPS)等微观层面的数据，从静态和动态等视角分析我国农户的多维贫困［10－12］。自新的一轮农村扶贫开发纲要提出来以后，对连片特困地区多维贫困问题的研究，学者们主要从14个连片特困地区中选择某个片区或者某个村展开了研究，如陈琦以武陵山片区为例测算了农户在住房面积、收入水平、受教育水平等三个维度的多维贫困［13］，丁建军以保靖县黄金村的入户调查数据，从农村专业化的视角，选择收入、健康、交通、信息、专业化发展的维度测算了农户多维贫困［14］，杨龙等以西藏“一江两河”地区农户的调查数据，从收入、教育、健康、生活水平等维度测算了多维贫困［15］。通过文献梳理发现关于新疆南疆连片特困地区多维贫困的文章并不多见，代表性的如王建军等利用RHS数据，从经济发展、经济结构、基本生活、健康、环境、教育等6个维度探讨了新疆贫困县的贫困特征并对南北疆的多维贫困程度进行了对比分析［16］，张庆红和阿迪力·努尔通过入户调查数据，从收入、健康、教育、生活质量等4个维度测算了南疆三地州的多维贫困［17］，吴炯丽等利用RHS数据，引入了新的资产维度，从金融、教育、产业、社会参与等方面测算了多维贫困，提出了减贫策略［18］，刘林使用RHS数据，在发展能力维度上增加了语言、劳动力技能培训等新的指标并对不同贫困县多维贫困指数进行分解，研究了多维贫困的空间分布特征，使笔者对不同地州的多维贫困有了更深入的了解［19］，之后，刘林等又利用RHS数据，引入了交通、卫生设施、生态基础设施、社会融入等新的指标，进一步完善了多维贫困指标体系，从全新的视角分析了南疆三地州多维贫困［20］。

通过对文献梳理发现，学者们对我国多维贫困问题做了大量的研究，对本文提供了借鉴和参考。但是，新疆南疆连片特困地区多维贫困问题的研究多以分析三地州整体多维贫困状况为主，缺乏对和田地区这一特殊区域的针对性研究。同时，大部分研究利用的是精准扶贫政策全面实施以前的数据，缺乏对农户最新贫困状况问题的研究。基于此，本文以和田地区为研究对象，利用最新的调查数据，在参考以往学者研究的基础上，充分考虑和田地区特殊区位条件，运用AF多维贫困测算方法，分析该地区多维贫困问题并对多维贫困指数分别按指标和县市进行分解，进一步研究主要致贫原因和各县市多维贫困空间分布差异，为该地区相关部门因地制宜地制定扶贫政策提供有针对性的建议。

三、研究方法

(一)各维度取值

根据调查样本的人数n和根据数据的可获得性，最终确定研究的维度d，生成n×d的样本观测矩阵Y。

其中，xij表示家庭或个体i在维度d上的取值i =1，2，…，n;j=1，2，…，d。行向量表示同一个体在总的维度d上的取值，列向量表示不同个体在某一个维度d上的取值。

(二)贫困识别

1．单维度识别。设定行向量z=(z1，z2，…，zd)，zj=(j=1，2，…，d)它用于表示第j个维度的剥夺临界值，如果个体在j维度上的观测值小于zj，则取值为1，表示个体在维度j上被剥夺;否则取值为0，表示个体在此维度上未剥夺。由上述方法把观测矩阵Y变换为各元素为0或1的剥夺临界矩阵D。将矩阵D的第i行元素相加，得到剥夺计数ci=(i=1，2，…，d)，它表示第i个个体在ci个维度上陷入贫困。

(三)贫困加总

识别个体i在维度k上的被剥夺情况之后，对个体i的被剥夺维数进行加总，最终确定多维贫困指数MPI。MPI=H×A，其中H表示贫困发生率，A表示平均剥夺份额(剥夺强度)。具体计算公式如下:

(四)贫困分解

多维贫困指数具有可分解性。可以按国家、地区、民族、时间、维度等不同组进行分解，计算出各分组元素的多维贫困指数以及各元素对多维贫困的贡献率。若研究区域可以分为R个不同的地区，各个地区的样本容量为nr，则多维贫困指数按地区进行分解如下:

分解后，各个地区对多维贫困指数的贡献率为:

若按维度分解，则有:

四、数据来源与贫困维度

(一)数据来源

本文数据来源于课题组在2016年7月对和田地区农户做的问卷调查。调查方法采用入户访谈法和问卷调查法。问卷内容在借鉴相关学者研究的同时，与自治区扶贫办的工作人员进行交谈并根据他们提出的建议，不断调整问卷内容，以确保问卷尽可能全面反映和田地区目前的贫困状况。样本抽样根据自治区扶贫办提供的和田地区贫困县及村的名录作为抽样框，采用简单随机抽样的方法。调查样本主要分布在和田地区6个县市11个行政村，共计320人，调查对象为维吾尔族居民，本次调查共发放问卷320份，有效问卷305份，有效率达到了95.31%。样本农户分布情况如表1所示。

表1 样本分布情况

(二)多维贫困测度维度与指标临界值设定

为了能够更加全面地反映和田地区多维贫困状况，本文借鉴国内连片特困地区研究的基础上，结合《中国农村扶贫开发纲要(2011－2020)》中提出的“两不愁”、“三保障”的总体目标和中国连片特困区发展报告(2013)，充分考虑和田地区的实际情况和特殊区位条件，在多维贫困测度指标体系构建方面有了新的拓展。一是调查问卷中设计了当地信息基础设施建设以及农户获取信息的渠道和能力等问题，把信息贫困维度引入到了多维贫困指标体系当中;二是考虑到精神贫困使农户容易陷入“等、靠、要”惰性思想，会对农户的劳动积极性和脱贫致富的信心产生影响，因此，把精神贫困也作为多维贫困的一个维度引入到了指标体系中。从而本文通过收入水平、耕地面积、信息获得、精神状态、人力资本、抗风险能力等6个维度9个指标综合反映和田地区多维贫困问题。各指标临界值的确定如下:在家庭人均纯收入剥夺值的确定上，其他相关学者是根据国家统计局2011年确定的2300元为标准，但本文根据2015年3月24日和田市人民政府办公室发布的“关于进一步加强最低生活保障管理工作实施意见(试行)”的通知，定为2092元/年，劳动力文化程度临界值确定为6年及以下，人均耕地面积的剥夺值是根据2011年和田年鉴上的具体耕地面积和人口数确为1．5亩，信息获得、精神状态等其它指标均为虚拟变量，具体剥夺临界值是根据调查问卷所设定的题目确定。各维度指标设置和剥夺临界值如表2所示。

表2 多维贫困指标体系与被剥夺临界值的设定

五、多维贫困测算结果与分析

(一)单维贫困测算结果

单维贫困测算结果按县市比较来看，家庭人均收入贫困方面，和田县(14．10%)和皮山县(8.20%)相对其他县贫困发生率较为严重，于田县(7.54%)和策勒县(7．21%)的贫困发生率较接近，和田市贫困发生率较低;从人均耕地面积看，各县市均面临较为严重的耕地贫困，其中和田县(16．72%)和墨玉县(15．74%)的贫困放生率较大;从信息贫困看，除了和田市之外，其他各县均面临不同程度的信息贫困，其中和田县(11．80%)和策勒县(8．58%)的贫困发生率较大，信息基础设施建设和农户的信息获得能力相对较差;从精神贫困看，各县市贫困发生率均较低，但和田和墨玉县农户存在一定的精神贫困;从劳动力文化程度看，和田县(15．08%)和墨玉县(12．13%)农户的文化程度较低，其他各县贫困发生率较接近;从健康方面看，长期患病人员集中在和田、于田、皮山县，其他各县贫困发生率较低;从技能培训方面看，各县贫困发生率存在较明显的差异，其中和田县(16．07%)、墨玉县(12．79%)、于田县(11．15%)贫困发生率较严重，农户劳动技能缺乏，耕地收入的依赖性较大;从合作医疗基金看，各县(市)农户贫困发生率较低，说明合作医疗已全面覆盖，因此，农户在这一指标的抗风险能力较强;从农村养老保险方面和农业保险看，各县市贫困率发生差异较大而和田县(7．21%)和墨玉县(6．56%)的农户养老保险参保率较低，于田县(12．13%)和和田县(5.90%)农户农业保险参保率较低，抗风险能力较差。具体数值见表3。

表3各县市单维贫困发生率

综上可知，和田县在项目技能培训(16．07%)、劳动力文化程度(15．08%)、人均收入(14．10%)、信息(11．08%)和精神(3．28%)等指标上的贫困发生率明显高于其他县市，单维贫困问题较突出，墨玉县和皮山县在劳动力文化程度、精神、养老保险等指标的贫困率仅次于和田县，和田市除了精神贫困发生率与于田县相等外，其余9个指标的贫困发生率均非常低，单维贫困问题并不突出。根据上述测算结果，对各指标的贫困发生率进行排序，发现耕地、劳动力文化程度、项目技能培训等维度的贫困发生率均超过了收入维度，这说明，和田地区农户在收入维度上存在较严重贫困的同时其它维度也存在不同程度的贫困。因此，识别农户的贫困状况和致贫原因，不能只考虑收入单个维度的贫困，还需要从多维的角度去分析致贫原因，把握扶贫攻坚的重点方向是尤为重要的。

(二)多维贫困测算结果

2011年《人类发展报告》(HDR)，把多维贫困划分为两类，一类是当一个家庭的多维贫困剥夺分值大于33%时，确定为多维贫困家庭;另一类是当一个家庭的多维贫困剥夺分值大于50%时，确定为重度贫困家庭。由于本文考虑了10个指标上的贫困状况，所以，若农户存在任意3个指标被剥夺即认为多维贫困户，若存在任意5个指标被剥夺认为重度多维贫困户。

和田地区多维贫困的测算结果显示(表4)，考虑10个指标中任意1个指标的贫困时，和田地区的贫困发生率为97．7%，贫困剥夺份额为40．1%，多维贫困指数为39．2%。当考虑任意3个指标时的多维贫困，贫困发生率为81．0%，贫困剥夺份额为44．8%，多维贫困指数为36．3%。当考虑任意5个指标的重度多维贫困，贫困发生率为36．4%，贫困剥夺份额为56．4%，多维贫困指数为20．5%。这说明该地区农户主要是在3个维度上存在贫困，且多维贫困发生率远远超过了收入维度上的贫困发生率(46．56%)，和田地区农户重度多维贫困现象并不严重。因而，在精准扶贫政策下，为了更加精确的识别贫困维度，应当综合考虑收入维度以外的其它指标，这将有助于我们全面了解贫困户贫困状况及主要致贫原因。

表4和田地区贫困户多维贫困测算结果

(三)多维贫困指数分解

1．按指标分解

根据多维贫困指数按指标分解公式，计算出不同值下，各指标对多维贫困指数的贡献率(表5)。对单维度贫困(k=1)和多维度贫困(k=3)指标贡献率进行排序发现，排在前五位的指标分别是，耕地面积(20．16%，19．33%)、劳动力文化程度(16.73%，16．44%)、项目技能培训(13．80%，14.00%)、人均纯收入(11．88%，11．74%)、信息贫困(9.95%，10.39%)，累计贡献率分别达到了72.6%和72.04%。随着k的增加，耕地面积、劳动力文化程度、人均纯收入指标的贡献率在下降，而项目技能培训和信息贫困的贡献在上升，这说明耕地面积缺乏、劳动文化程度低、劳动技能单一、信息获取能力差是该地区农户陷入贫困的最主要原因，因此，该地区应把脱贫工作的重点放在培养农户的劳动技能，改善当地信息基础设施建设方面。对多维重度贫困(k=5)指标贡献率进行排序发现健康状况(11.52%)、养老保险(2．08%)、农业保险(8.48%)、合作医疗基金(2.08%)等抗风险能力方面的指标贡献率比当k=3时的有所上升，因此，解决农户多维重度贫困问题的关键是进一步提高农户健康和风险防范意识，增强农户的抗风险能力。

表5多维贫困指数各指标贡献率

2．按县市分解

根据多维贫困指数按地区分解公式，把和田地区多维贫困指数按6个县市进行分解，得到不同值下各县市对多维贫困指数的贡献率(表6)。以k= 3为例，和田地区多维贫困指数为36．30%，按县市分解后，各县市对总的多维贫困指数的贡献率依次是:和田县多维贫困指数为9．93%，贡献率为27.36%;于田县多维贫困指数为7．49%，贡献率为20.63%;墨玉县多维贫困指数为6．17%，贡献率为16.99%;皮山县多维贫困指数为5．40%，贡献率为14.88%;策勒县多维贫困指数为4．66%，贡献率为12.82%;和田市多维贫困指数为2．65%，贡献率为7.31%。当k=5时，和田县和于田县的贡献率会有所上升，贡献率分别达到32．30%、28．09%，而策勒县、墨玉县、皮山县、和田市的贡献率会不断下降。

上述分析结果表明，同一地区不同县市的多维贫困程度存在较明显的空间分布差异，其中和田县和于田县不管在一般还是重度多维贫困来看，对总的MPI的贡献率较大，农户面临的多维贫困问题较严重，其次是墨玉县、皮山县、策勒县，而和田市农户对总的MPI的贡献较低，多维贫困程度较轻。当k =3时各县市多维贫困指数的空间分布如图1所示。

表6不同K值下多维贫困指数按县市分解结果

图1 当k=3时和田地区各县市MPI的空间分布

六、结论及建议

本文基于AF多维贫困测度模型，以新疆和田地区农户为样本，测算了该地区农户的多维贫困程度和致贫原因，且为该地区在今后的扶贫工作中能够因地施策，进一步把多维贫困指数按指标和地区进行了分解，研究结果表明:第一，若以传统的收入维度测算贫困发生率，该地区农户的贫困发生率为46．56%。而把人均耕地面积(79．01%)、劳动力文化程度(65．56%)、项目技能培训(54．11%)等维度引入到贫困识别的体系当中测算的贫困发生率明显高于收入贫困发生率，这表明，以单个收入维度识别贫困会导致低估当地农户的贫困程度，无法更深入地分析农户陷入长期贫困的主要原因，很可能会导致农户再次陷入多维贫困。第二，该地区主要存在三个维度上的多维贫困(k=3)，多维贫困发生率为81．0%，贫困剥夺份额为44．8%，多维贫困指数为36．3%。通过指标分解发现，人均耕地面积(19.33%)、劳动力文化程度(16．44%)、项目技能培训(14．00%)仍是致贫的主要因素。第三，从多维贫困指数按县市分解来看，随着贫困维度的增加，和田县和于田县对多维贫困指数的贡献率逐渐增强，多维贫困程度较深，占主要地位，除了和田市之外的其他县对多维贫困的贡献率会不断下降，占次要地位，而和田市对多维贫困的贡献率逐渐下降且下降幅度较大。

针对和田地区农户的多维贫困计量分析结果，就该地区的精准扶贫提出以下具体建议:

第一，教育扶贫方面，改变落后教育观念。该地区农户自身的文化程度较低，对教育的重视程度还比较欠缺。虽然该地区已经实现高中阶段的免费教育，但一部分家庭还是让孩子小学或初中毕业就辍学学习一门技术来挣钱减轻家里的经济负担。因此，教育扶贫应从改变农户的教育观念开始，学校和乡政府应对家长开展思想教育工作，国家和地方政府应进一步加大对偏远农村基础教育的投入力度，改善教学环境，吸引更多的优秀教师，提高教学质量，虽然对教育的投入效果相比其它基础设施投入不是立竿见影的，但这对和田地区将来的发展是至关重要的。

第二，产业扶贫方面，大力实施特色产业。由于和田地区耕地资源稀缺导致除了耕地之外无其他能力的农户更容易陷入了贫困。因此，依托优势特色产业，发展特色林果、庭院经济、特色种养殖业等方式增加农户的增收门路，尽可能的减少农户对土地的过度依赖，同时还对富余劳动力进行相关职业技能培训，使得他们能够以在当地企业或者劳务输出到疆外其他地区务工等方式增加劳务收入，拓宽就业渠道，进而提高收入水平，增强农户的自主“造血”能力，进一步推进农业现代化建设和当地特色产业发展。

第三，电商扶贫方面，建设网络扶贫工程。由于当地信息基础设施较薄弱，再加上农户本身的文化程度普遍较低、汉语水平较差等原因，作为和田特色的一些食品，例如:和田薄皮核桃、和田大枣、和田烤全羊、艾特莱斯丝绸等产品的知名度较小，无法产生经济效益。当地的一些民族特色食品企业营销模式仍处于传统的线下销售模式，电子商务的覆盖范围相对较小，为此当地政府需要增加这一方面的投入力度，引进人才培训企业和农户，发展当地电子商务，构建电子商务营销平台，使和田特色产品走向全国各地。

第四，医疗扶贫方面，改善设施落实制度。一方面，应提高医护人员的职业能力，对于卫生室较远的乡村，应定期安排医护人员给农户做定期的免费体检，及时发现农户存在的病情，避免农户有病不看、不及时治疗，因病返贫等现象的发生。另一方面，应扩大合作医疗、养老和农业保险的覆盖范围、定期开展关于健康教育专题报告或者座谈会，使村民对健康有进一步的了解，并通过城乡低保和农村合作医疗、大病救助“三重保障”，落实特殊医疗救助保障制度，实行医疗救助政策兜底，确保无劳动能力和无增收产业的贫困人口全面纳入政策保障范围内。

第五，资金扶贫方面，实施精准扶贫策略。依据各县市的具体贫困维度以及贫困程度，针对和田地区的贫困精准识别结果采取不同方式，从扶贫地区看，扶贫资金应该更多的投入到和田县和于田县;从贫困维度角度，扶贫资金以及政府配套资金应用于培养农户的劳动技能和改善信息基础设施等方面;政府要以市场与当地企业用工需求为导向，综合考虑不同群体的文化程度和可接受能力，选择多种培训模式，提高全区劳动力的就业技能;通过村政府联系上级政府，进一步落实扶贫攻坚措施，争取政府财政补助，加大电视、电话、宽带等基础通讯设施的安装与建设，进一步改善当地的信息基础设施;在扶贫资金的使用方面更多的专注于农户自我发展能力的提升，激发农户的个人潜力，通过贫困户、地方政府、企业等社会各界力量的共同参与，切实落实精准扶贫的“五个一批”和“六个精准”总体要求，确保和田地区如期全面实现脱贫攻坚任务。

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责任编辑:胡晓

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1004－941(2017)03－0091－07

2016－12－02

国家民委科研项目“精准扶贫与新疆南疆少数民族贫困户自我发展能力融合研究”(项目编号:2016－GMD－009)。

徐秋艳(1972－)，女，河南兰考人，硕士生导师，副教授，主要研究方向为统计调查与分析;西力艾里·要勒巴司(1991－)，男，新疆博乐人，主要研究方向为社会调查;谭斌(1966－)，男，湖南长沙人，副教授，主要研究方向为市场调查与应用统计分析。