青藏高原农村贫困家庭致贫原因探究

任晓东, 沈彦俊, 张 婧, 刘峰贵

(1.青海师范大学 地理科学学院， 青海 西宁 810008；2.中国科学院遗传与发育生物学研究所 农业资源研究中心, 河北 石家庄 050022；3.中国科学院农业水资源重点实验室, 河北 石家庄 050022；4.中国科学院大学， 北京 100049; 5.河北省气候中心， 河北 石家庄 050021;6.河北省气象与生态环境实验室， 河北 石家庄 050021)

0 引 言

随着社会经济的发展，贫困问题日益成为经济社会发展中一个亟待解决的问题，贫困在传统意义上指收入与消费的不足，但随着对贫困认识的不断加深，贫困的内涵也有了更广泛的内容，包括政治、经济和社会相互作用的结果。如何找到导致贫困的原因、提高贫困家庭生活质量已经成为社会关注的重点[1-2]。探究导致贫困发生的原因不仅涉及贫困研究过程中的主体识别和维度指标的选取，还包括贫困地区的瞄定、维度的分解，以及返贫政策的制定等多个方面[3]，Alkire等[4]采用A-F方法测算解决多维度贫困的原因及问题；王艳慧等[5]运用“双临界值”方法对河南省内乡县各村的贫困状况进行了多维度空间化测算；袁媛等[6]运用SOFM网络聚类的方法构建了三维评估体系，对河北省贫困县的分布、贫困度和贫困现状等做了分析；张庆红等[7]利用调研数据对南疆农村多维贫困进行了测算；潘竟虎等[8]通过贫困指数构建划分了县域尺度的贫困区域和贫困状况的识别；李飞[9]采用多维贫困分解的方法对不同村庄的多维贫困发生异质性进行了研究。综合来看，众多学者已经对贫困状况和贫困程度进行了详细阐述，对贫困的评价分析已经从单维度扩展到多维度，但已有的多维度贫困测量研究区域大多位于中国东、中部，而占全国总面积约四分之一的青藏高原地区人口贫困机制研究较少，这里的民族众多，环境资源条件与内地有很大差别，也就使该区域的致贫原因与内地有很大的不同。文中选取居于青藏高原腹地稍偏北的青海省第三大城市格尔木市作为典型研究对象。以全市贫困农户为计量单位,多维度分析测算致贫因素与贫困情况，为青藏高原地区的扶贫工作提供技术支持与科学方法。

格尔木市农村贫困家庭具有青藏高原农村贫困家庭的共性。研究区地处柴达木盆地南缘的中部，北临达布逊湖，南靠昆仑山，平均海拔2 780 m。气候寒冷干燥，昼夜温差大，日照时间长，属于典型的高原半干旱和干旱荒漠气候区[10]。研究区相对贫困与绝对贫困并存，贫困多元化的情况普遍存在，用传统方法评价农户的贫困状况已不符合目前现实情况，从多维角度测量分析贫困更能全面准确地反映研究区贫困状况。

1 数据来源

使用数据源于第三方评估组对青海省格尔木市精准扶贫、精准脱贫成效的实地评估调查数据。根据多维贫困理论与实际调查数据设计调查问卷，对重点贫困村贫困户开展实地入户调查，一般贫困村随机抽样调查。本次实际评估调查数据共涉及13个贫困村和7个非贫困村，共计282个样本家庭数据，实现贫困户评估全覆盖。

2 研究方法

2.1 主成分分析方法

主成分分析是多元统计分析方法的一种，通过对数据降维找到几个具有代表性的综合指标，尽可能多地反映多指标中的信息[11]。具体步骤如下：

1)计算协方差矩阵。计算样品数据的协方差矩阵：

∑=(sij)p×p

其中

i,j=1,2,…,p

2)求出∑的特征值λi及相应的正交化单位特征向量ai。∑的前m个较大的特征值λ1≥λ2≥…≥λm>0就是前m个主成分对应的方差，λi对应的单位特征向量ai就是原来变量在主成分Fi上的载荷系数，则原变量的第i个主成分Fi为：

主成分的方差贡献率反映了信息量的大小，单位特征向量ai为：

3)选择主成分。选择主成分的方法是从F1,F2,…,Fm中通过方差累计贡献率Gm来确定

当累积贡献率较大时，就认为能足够反映原来变量的信息，对应的m就是抽取前m个主成分。

4)主成分表达式。计算样品在m个主成分上的得分：

Fi=a1ix1+a2ix2+…+apixp

i=1，2，…，m

2.2 多维贫困测量方法

多维贫困指数是基于多维贫困理论获取家庭层面的基本信息，设定贫困的维度和所包含的指标，在每个维度确定一个临界值[12]。具体步骤如下：

首先，假设通过家庭调查共获得n个家庭的调查样本，贫困的测度设定为d个维度，则整个家庭样本观测矩阵为：

式中：xij----样本家庭i在维度j上的量化取值，i=1,2，…,n，j=1,2,…,d。

对每个维度确定一个贫困判断的临界值zj，依据以下公式来判断某个样本家庭在该维度上的贫困状态：

由此得到某维度的一维贫困矩阵：

l=0,1,2

其次，根据对每个家庭多维识别公式：

再次，对家庭样本处于不同维度贫困数进行计算：

最后，计算出各个维度的贫困状况，对维度加和得出多维贫困指数。贫困发生率H(l)、平均剥夺份额A(l)和多维贫困指数MPI(l)为：

李站长说，这么大的树，挪来挪去的容易搞死，我栽的时候，已经用生根粉给你做了些处理，何况栽在我们院子的营养配肥土壤里，恢复得快，你干脆找好买家，直接来这里提走就是了，免得搬来搬去的，目标大风险也大，树要是真死了还得治你的罪，从我这里拖出去，别人不会说三道四，以为是正常合法的苗木流通，不过我要说清楚啊，在我这里保管，也不是白保管的，每天两百元。

MPI(l)=H(l)(k)×A(l)(k)

可以用H和A表示基于贫困发生率、贫困强度的多维贫困指数。研究多维贫困指数按维度进行分解，其中维度j的贡献率计算公式为：

3 结果与分析

3.1 贫困临界值选取分析结果

贫困特征是农村贫困人口主成分分析的基本依据，根据农村贫困户的调查资料，通过主要致贫因子的分析，使指标满足新阶段精准扶贫的各项要求，同时考虑到个体及家庭微观数据的获得性和可比性，选取了对格尔木市农户致贫影响最大的5个因子，选取的特征类型具有一定的代表性。

家庭经营性收入、健康、教育、职业培训和耕地面积作为衡量贫困家庭的主要特征指标。这些特征类型具体定义的描述见表1。

表1 农村贫困人口家庭特征分类

经济收入情况是衡量一个家庭获得资源多少的重要指标，收入的多少也标志着家庭脱贫的情况。家庭成员中罹患疾病的情况都会导致家庭负担加重，从而导致贫困的发生。家庭中户主往往起着关键性的作用，户主的受教育水平一定程度影响着家庭的发展趋势。参加职业技能培训对提高贫困家庭收入有积极作用。拥有耕地面积的多少反映了农村家庭从事农业活动的基础是否稳固，同样也是促进脱贫的重要方面。

根据主成分分析结果判断维度贫困的临界值，并基于Alkire-Foster的贫困测量指标体系，选用家庭经营性收入、健康、教育、职业培训和耕地面积5个维度来测量当地贫困情况。耕地面积选取家庭总耕地面积低于3亩作为判断耕地面积的临界值；家庭人口健康状况反映了通常情况下自身因素与贫困的关系，若家庭成员中有残疾、重病和慢性病等情况，则存在健康维度的贫困；教育维度的贫困主要指家庭中户主的受教育程度，户主的文化水平在初中以下，则该家庭存在教育维度的贫困；家庭经营性收入指家庭中三个产业的经营净收入，选取均值4 520元作为判断经济收入维度贫困的临界值；职业培训维度是以家庭成员中是否有人参加职业技能培训作为衡量标准，没有参加则被认为存在职业培训维度的贫困。贫困维度及被剥夺的临界值见表2。

表2 贫困维度及被剥夺的临界值

3.2 单维贫困测量分析结果

贫困村农户单维度贫困较为突出的方面是，52.7%的贫困户家庭没有经营性收入，18%的贫困户家庭中存在健康状况问题，83%的贫困户家庭中户主的受教育水平在中学以下，55.8%的贫困户家庭成员在家务农，45.2%的贫困户家庭没有参加职业技能培训，53.3%的贫困户家庭的耕地面积低于贫困户全部平均水平。样本村之间在各剥夺指标上的贫困发生率存在很大差异，有12个村在1个指标上存在剥夺情况，14个村在2个指标上存在剥夺情况，18个村在3个指标上存在剥夺情况，12个村在4个指标上存在剥夺情况，4个村在5个指标上存在剥夺情况。单维度贫困发生率见表3。

表3 单维度贫困发生率 %

所有样本数据中只有平均1.6%的贫困户不存在任何维度的贫困，其他家庭中至少存在一个维度的贫困剥夺情况。这表明格尔木市的贫困家庭情况只靠单维度的标准评判具有一定的局限性，需要在多维度的指标下分析，以便更全面地反映农村不同维度下贫困状况。

3.3 多维贫困测量分析结果

通过多维贫困测量法得出样本村农户多维贫困测算结果,见表4。

从表4可以看出，格尔木市的20个样本村中，平均有97.9%的农户家庭处在多维贫困状态。多维贫困的发生率为1.99%，比例最高的新华村达到3.04%，最低的团结村为0.36%。多维贫困的强度指数平均为112.15%,多维贫困指数MPI平均值为0.018 6%。通常情况，多维贫困发生率较高的村其单维贫困指数同样也较多。对比多维贫困测量分析和村级贫困发生率，得出多维贫困农户比例较大，单维度与多维度同时作用明显，并且多维贫困强度指数比例较大。因此，当地贫困程度较深。

农村居民家庭多维贫困指数在不同维度下的贡献率见表5。

表4 样本村农户多维贫困测算结果

表5 农村居民家庭多维贫困指数在不同维度下的贡献率 %

通过对比不同贫困维度下家庭多维贫困指数贡献率可以看出，贫困家庭户主受教育水平是农村家庭中至少存在一个维度贫困的主因，其贡献率达到了43.2%，这也进一步说明了户主的受教育水平是影响家庭贫困最普遍的因素。2个维度的贫困家庭中，受教育程度和耕地面积是致贫的主要因素，其贡献率分别为68.1%和59.3%，3个维度和4个维度的贫困家庭中，教育、职业培训和耕地面积的贡献率都位居前列，是致贫的主要因素。5个维度的贫困家庭中各个维度上的致贫贡献率都相等，说明这些贫困家庭的贫困程度最深。

由此分析，不同程度的贫困农户致贫机理大致相同：贫困家庭中户主受教育水平不足和没有参加职业培训导致了能力和认知上的贫困，从而使家庭普遍陷入低收入水平和多维贫困，其贡献率随着贫困维度的增加在增加，对贫困发生贡献较大，其余致贫因子的贫困贡献率随着贫困维度的增加也在波动增加。在绝对贫困家庭中，家庭成员的不健康甚至患有疾病和残疾的情况，导致支出增加,使家庭陷入贫困的几率更大。因此,对贫困家庭采取有差别和针对性的减贫措施，更能确保贫困家庭的生活保障。

4 结论与建议

以青藏高原的典型区格尔木市农户贫困作为研究案例，结合当地家庭致贫的实际情况与第三方评估组调查的实际数据，通过主成分分析选取家庭经营性收入、健康、教育、职业培训和耕地面积5个方面作为当地家庭致贫的主要因素，揭示了青藏高原地区贫困的作用机制与主导因素。基于高原地区所选取的致贫因素，通过维度分析对该区域贫困农户的多维贫困状况进行深入探究，结果表明：

1)在所有调查样本数据中，有1.61%的农户不存在任何维度的贫困，有98.39%的家庭存在着5个维度中至少1个维度上的贫困。其中，分别有17.1%、24.67%、36.88%、18.12%和1.62%的贫困家庭中存在1～5个维度贫困。分析得出，格尔木市农村家庭多维贫困普遍存在，如果仅采用单一的维度来识别贫困家庭将不利于提高脱贫成效，应对贫困家庭采用多维度与单维度相结合的识别方法，进行相应配套的扶贫策略。

2)格尔木市农户多维贫困比例平均为97.9%，多维贫困人口发生率平均为1.99%，多维贫困强度平均为112.15%。当地农户贫困发生率与贫困的强度都相对较高，其中民康村等14个村的多维贫困户比例最高，新乐村和新华村的贫困人口发生率最高，龙羊村和团结村的多维贫困强度最大。表明了青藏高原区贫困户贫困状况依然比较严峻，精准扶贫的任务依然任重道远。

3)通过调查研究表明，青藏高原地区贫困家庭中户主受教育水平是家庭陷入相对贫困境遇的主因，家庭经营性收入是衡量是否处于贫困状况的一个关键因素，耕地面积是农村家庭人口的保障性收入来源，对贫困家庭收入有一定的影响，对多维致贫的贡献率也较大。健康状况对家庭绝对贫困的贡献率较大。职业培训关联着家庭成员的从业水平，反映了贫困户家庭的职业技能水平与家庭收入的稳定程度。

4)青藏高原地区的脱贫重点在于提升农户家庭成员中的能力和认知水平，促使贫困家庭找到更合理的脱贫渠道。加强针对贫困家庭的医疗救助和保障力度，确保贫困家庭人力资源的完整性，拓宽贫困家庭收入渠道，重视培育贫困家庭自我发展的能力，使贫困家庭更有力地参与到市场经济活动当中，使“精准扶贫”的成效更加凸显。