基于多維貧困測度的農村精準扶貧對策研究
——以安徽省金寨縣為例

■//王 偉 劉 芳

一、引言

“精準扶貧”思想最早是由習近平在湖南湘西考察時提出的，而后在學界引發廣泛的討論。就其內涵理解方面，汪三貴認為精準扶貧是一個完整的系統，既是戰略、政策和機制，也是具體行為，要求對貧困人口進行針對性幫扶，從根本上消除導致貧困產生的各種因素，實現持續性脫貧。在實施路徑方面，王鑫、李俊杰認為精準扶貧是社會精細化治理理念的創新實踐，而要落實精準扶貧需要有健全的貧困識別系統，在政策幫扶和管理方面也要實現精準。針對實施成效，唐麗霞指出精準扶貧面臨貧困戶識別技術、鄉村治理現狀、農戶的思想觀念以及扶貧政策本身等挑戰。

實際上精準扶貧是多維貧困理論與我國貧困治理實踐的結合，該理論由阿瑪蒂亞·森提出，其認為貧困不僅是收入滿足不了最低生活消費需求，還應包括如健康、教育、居住條件等能力上的缺失，從而指出貧困是基于人的生存能力與發展能力的“可行力”被剝奪和約束。而后該理論體系不斷完善發展，Alkire和Foster從多維視角對貧困進行識別、加總，給出了多維貧困測度的一般模型（Alkire-Foster模型），該模型不但可以測算多維貧困指數，還可按照地區、維度等進行分解，并被聯合國開發計劃署采用，成為當前最成熟應用最廣泛的量化模型。在國內，王小林利用該模型對我國中、西部農村和城鎮的貧困情況進行了測算和精準識別。隨著精準扶貧工作的深入推進，多維貧困測度將發揮更大的功效。

二、多維貧困測度模型與指標體系

（一）貧困維度、指標以及剝奪臨界值的設定

在維度指標選取上參考前人的研究，根據Alkire和Foster提出的多維貧困測度指數，結合我國政府制定的《中國農村扶貧開發綱要（2011-2020）》中的扶貧目標以及安徽省金寨縣具體情況。本文選取教育、健康、居住環境、收入、資產五個維度，涉及受教育年限、慢性病情況、醫療保險、飲用水安全、生產生活用電、交通、衛生設施、生活燃料、房屋狀況、人均收入，自有資產等指標。各維度指標貧困剝奪臨界值設定、標準及賦值，具體如表1所示。

（二）構建多維貧困測度模型

本文利用多維貧困指數進行貧困識別時采用雙界限法對多維貧困進行第二次截斷識別，包括單維度貧困識別、多維貧困識別、多維貧困加總和分解等內容。

表1 多維貧困測度指標表

第一步貧困識別。識別調查對象貧困狀況的過程中包含多個維度變量，對此Alkire-Foster方法在貧困識別過程中采用雙重識別法。如設被調查對象數為n，貧困維度數為d，xij表示第i個被調查對象在維度j上的取值。首次識別針對被調查對象在單個維度與剝奪臨界值的比較以判斷是否貧困，據此構建觀測矩陣X：

多維貧困的第二次截斷識別是在第一重識別的基礎上，針對剝奪矩陣g0設置列向量表示被調查者i遭受的總的剝奪貧困維度數，同時引入二重識別中剝奪維度數k，時即認為被調查對象屬于多維貧困范疇計為1，反之則計為0，據此定義第二次識別函數fk：

第二步貧困加總。根據Alkire和Foster（2007）提出的調整FGT指數，定義調整后的貧困發生率即通過對各維度貧困情況的加總得到一個多維貧困指數：

其中，H表示被調查范圍內貧困發生率即表示平均剝奪份額即：

第三步貧困分解。MPI指數的另一大優勢就是可以根據需要對具有不同屬性特征的分組按照諸如維度、地區、性別、城鄉等進行分解，進而求出各屬性組群中對多維貧困貢獻率的大小，以達到幫助決策者制定更具有針對性的對策。如以維度分解為例：表示維度j的貧困指數，j的取值范

三、金寨縣農村多維貧困測度與分析

金寨縣是我國著名的紅色革命根據地素有“將軍縣”之稱，地處安徽西部大別山腹地，同時也是國家級首批重點貧困縣。2011年被確定為大別山片區扶貧攻堅重點縣，2017年貧困發生率為12.39%，遠高于同期全國平均水平3.1%，且轄區面積廣鄉鎮數量多，在安徽乃至全國貧困縣中均有代表性。本文數據主要來源于金寨縣農村實地入戶調查，此次調研涉及全縣23個鄉鎮共計發放230份問卷，實際收回225份，其中有效問卷220份，有效率為95.7%。據此，對調查地多維貧困狀況和關鍵致貧因素展開研究，并分析扶貧政策執行中的偏差及成因，優化精準扶貧政策。

（一）單維貧困測度結果分析

單個維度的貧困發生情況如圖1所示。生活燃料、電力與網絡、疾病、成人受教育、衛生設施、資產六個維度指標的貧困發生率均高于收入維度貧困率18.64%，表明在收入維度之外，農民還遭受著其他多個維度的貧困剝奪，同時也反映出單一收入指標為主的貧困識別標準已難以適應農村復雜的貧困狀況。

圖1 金塞縣貧困村農戶單維貧困發生率(%)

醫療保險貧困發生率為0，得益于城鄉居民基本醫療保險在農村的普及。但另一方面慢性疾病發生率居高不下，農村初級醫療服務水平不容樂觀。此外，生活能源、電力與網絡以及衛生設施的高貧困率反映農村基礎設施建設的不足，而成人受教育維度的高貧困率則說明農村優秀人力資本的匱乏。

（二）多維貧困測度結果分析

表2 多維貧困測度表

利用公式（1）、（2）可得到樣本農戶各剝奪維度數下的貧困發生率H、貧困剝奪份額A以及多維貧困指數M（如表2），據此研究金寨縣農戶多維貧困狀況與特征。

表3 2 0 11年全國農村多維貧困狀況

如表2所示，隨著剝奪維度數k的增加，多維貧困發生率H與多維貧困指數M均逐漸減小，表明經濟發展和扶貧開發對農村貧困問題有所緩解；而貧困剝奪份額卻逐漸增大，表明該地多維貧困強度較大，農戶在多個維度上存在貧困剝奪風險。例如當k=3時，多維貧困發生率70.91%，貧困剝奪份額0.3664，多維貧困指數0.2598，即70.91%的農戶至少同時存在三個維度指標上的貧困；當k=8時，多維貧困指數0.45%，貧困剝奪份額0.667，多維貧困指數0.003，即僅1人同時存在8個維度指標上的貧困，極端貧困狀況較少。

與此同時，將該地的多維貧困狀況與2011年中國農村多維貧困數據對比可以發現其多維貧困發生率高、貧困強度大、貧困程度深等問題，以k=4為例，多維貧困發生率為49.55%，貧困剝奪份額0.4167，多維貧困指數0.2065均遠高于全國平均水平，因此，針對金寨縣復雜嚴峻的多維貧困問題，相關的扶貧措施必須從多個方面綜合考慮展開。

（三）多維貧困指數分解

為考察各維度指標對整體多維貧困指數的影響，參考公式（3）對樣本農戶多維貧困指數進行分解具體如表4所示，同時選取k=3～6維度下各指標對多維貧困的貢獻率繪制圖2以研究指標的貧困貢獻率變化情況。

據表4、圖2可知，生活能源、電力與網絡、疾病、成人受教育、衛生設施與資產這六個維度指標對多維貧困貢獻率較大，其中生活能源和電力與網絡對多維貧困的影響最為顯著，其次是成人受教育與健康維度，收入維度貧困對多維貧困影響相對較小。以k=4為例，生活能源貧困貢獻率20.73%，電力與網絡貧困貢獻率16.46%，可見在中高維度貧困中以生活能源、電力與網絡為首的基礎設施不足是引發貧困的關鍵因素；其次是成人受教育和疾病，他們對貧困的貢獻度均達到14.63%，意味著國家雖然在農村基礎醫療和教育方面投入巨大，但在農民職業教育與醫療預防保健方面的短板依舊明顯，農民中不僅面臨精英群體缺失，還存在慢性病、傷殘等高風險，健康人力資本嚴重匱乏。

表4 不同k值下各維度指標分解表（%）

如圖2所示，從維度指標在不同k值下的貧困貢獻率演變趨勢可以看出，生活燃料、電力與網絡、成人受教育、疾病對貧困的貢獻率逐漸降低，但仍處于高位，表明當地政府在“加快補齊農村公共服務、基礎設施和信息流通等方面短板”上任重道遠。；資產、住房、兒童入學率對貧困的貢獻率逐漸增強，意味著在高維度貧困農民不僅自身在抵御貧困方面能力不足，同時其后代也可能面臨失學風險，從而陷入貧困陷阱造成貧困的代際傳遞和惡性循環。

此外，筆者在調研中發現該地扶貧政策在執行中存在明顯偏差。在貧困識別中未能發動群眾參與且識別標準沿用傳統單一經濟指標，造成不少貧困人口的漏出。在制定幫扶措施時未考慮各村各戶異質化的貧困狀況，簡易化、形式化扶貧問題嚴重，如在鼓勵農民種植藥材、菌菇、茶葉等高附加值作物時，卻未考慮農戶的實際能力，其結果必然事倍功半。而精準管理過程中，專業化扶貧隊伍建設不足，臨時拼湊扶貧人員問題尤為嚴重。這些措施與當前農村貧困的多維度復雜化情況嚴重不符，也偏離了精準扶貧工作的目標、要求與理念，致使精準扶貧效率低下。

（四）多維貧困測度模型擬合優度檢驗

圖2 多維貧困指數分解（k=3～6）

為進一步驗證模型的擬合效果，同時從考察影響多維貧困發生的因素視角對各維度指標進行深入分析，采用SPSS中二元Logistic函數對各維度指標進行回歸分析。具體情況如表5、表6所示。

表5 模型整體擬合效果（Omnibus測試）

如表5所示，多維貧困測度模型的顯著性水平Sig＜0.05，模型整體擬合效果顯著。從表6中的變量回歸結果來看，除兒童入學率和住房這兩個維度指標與多維貧困成正相關，其余各維度指標均與多維貧困呈負相關。表明隨著兒童入學率的提高和住房條件的改善多維貧困發生的可能性卻越高。這一結論與傳統學界研究存在一定的出入，對此筆者進行了深入研究。

雖然九年義務教育在農村得到了普及，但教育投資的長期性與高消費性，使其機會成本高漲，因學致貧風險增大；住房問題主要源于其屬于大額固定資產，無論是自建房還是商品房都花銷巨大，在異地搬遷和新農村建設中，在貧困戶群體中發生“精英捕獲”與“扶強不扶弱”現象，出現因房致貧現象。這些問題都與我國長期的城鄉“二元”社會結構密接相關，反映農村地區普遍存在的歷史欠賬多、基礎設施建設不足、教育資源分配失衡等問題。同時，這些因素也是導致精準扶貧政策執行中產生偏差的成因。

四、農村精準扶貧路徑優化研究

基于多維貧困測度所刻畫的金寨縣農民貧困狀況與特征，以及精準扶貧政策在執行中出現的偏差與成因分析，提出將多維貧困測度引入精準扶貧工作當中，在貧困人口識別、幫扶以及管理等方面進行優化，以提高扶貧工作效率。

（一）構建多維貧困測度指標優化識別機制

精準識別貧困對象是扶貧工作開展的前提和基礎，它關系到扶貧資源能否得到有效的利用、幫扶措施是否落實到真正有需要的貧困戶當中。因此，加強貧困識別方法的創新、優化識別機制、引入多維貧困測度就顯得尤為重要。而設立多維貧困測評指標則是創新和優化貧困識別方法的關鍵所在。

針對金寨縣多維貧困狀況與特征，在指定多維貧困指標時應將農戶生活燃料獲取、家中通電與寬帶安裝、家庭成員身體健康狀況、受教育情況等個人因素納入其中，同時在整村推進時將村公路建設、醫療衛生設施建設、教育場所建設等情況納入識別體系，從而構建起農戶與村莊整個多維貧困測度指標體系。據此將貧困戶及其生活環境聯系起來，從而更加精準地識別貧困人口并找出真正的致貧原因為之后的差異化幫扶措施提供依據。同時，國家統計部門在對貧困人口進行估計時也應當盡可能的擺脫單一的收入和消費指標轉變為健康、教育、居住環境等多維指標，實現多維貧困測度與精準扶貧的有機融合。

表6 變量回歸結果

（二）以多維貧困指標分解為依據瞄準致貧因子

根據金寨縣農村多維貧困測度中各維度指標的分解結果可以看出，當前金寨縣多維貧困程度較深貧困范圍廣。除收入貧困外，還存在教育、健康、寬帶網絡建設、衛生設施等多個維度的貧困問題。因而，在制定幫扶措施時需要以多維貧困指標分解為依據，根據各貧困村各貧困戶遭受的差異性致貧因子實施針對性幫扶措施，“對癥下藥”方能真正滿足貧困農戶的脫貧需求實現精準幫扶的目標。

對此，針對生活能源和電力與網絡維度的高貧困發生率，應大力推進當地“光伏扶貧”特色項目，利用當地特殊的地理條件提高電能轉化為生活能源的效率，讓更多的農戶不僅用得上電更用得起電，同時加速推動當地互聯網寬帶建設促進農村電商發展實現“互聯網+扶貧”。針對健康維度上的貧困問題應以村級衛生室為抓手提高其服務水平和疾病預防能力等，此外在農民職業技能培訓方面廣開門路。另一方面根據多維貧困測度的結果，從各貧困村層面按照貧困維度指標對多維貧困貢獻度進行排序并根據扶貧資源的實際情況，制定相應的反貧困措施。從而保證有限的扶貧資源能投入到最迫切的需求中，提高扶貧資源實際利用效率。

（三）加強專業扶貧隊伍建設實施精細化管理

落實精準扶貧扶貧工作需要組建一支強有力的扶貧專業隊伍，他們是扶貧工作的核心力量。針對金寨縣扶貧工作人員臨時拼湊的問題，可在選人組建方面充分考慮農民精英和鄉賢的作用，在村委會選舉時堅持規范化流程，選舉出一批能夠深入農村生產生活實踐、了解農村和農民實際情況、精準掌握貧困戶實際需求且樂于服務集體的基層領導班子，并將這支基層領導班子與下鄉人才有機整合，形成有效的扶貧專干隊伍。之后，根據扶貧專干隊伍的實際能力進行合理分配，主要是根據各貧困村的實際貧困狀況進行靈活分配，實現扶貧資源有效配置。

對扶貧工作人員的績效考核是落實精準管理工作的必由之路。通過對扶貧專干隊伍所負責的脫貧區域進行調研，了解實際脫貧人口數，貧困農戶可支配收入變化情況，以及對扶貧工作人員的滿意度等信息，保證精準管理工作的權威性，同時對脫貧成效顯著的工作人員給予物質與精神上的雙重獎勵而對脫貧績效不佳弄虛作假數字脫貧的人員則應當進行問責并給予一定的處罰。

（四）完善基礎設施建設為“造血”扶貧創造條件

如前所述，金寨縣在鄉村公路、互聯網寬帶、公共衛生設施等基礎設施建設方面存在明顯的不足，不利于“造血”扶貧項目的實施。對此，金寨縣政府應當加強農村基礎設施建設為產業扶貧項目開發創造條件。金寨縣高鐵站的落成是當地交通建設的重大突破，為充分發揮高鐵建設帶來的“乘數效應”重點推進縣際公路建設，擴大路網覆蓋面，承接高鐵交通實現金寨縣與其他地區的溝通有無，加速完成所有鄉村村村通工程，實現主干道路硬化尤其是對至今仍未通車、通路的鄉村道路，為促進旅游業、特色農業發展鋪平道路。

扶貧更需扶智，只有通過不斷加強教育扶貧工作加大對貧困學生資助力度，保障貧困家庭子女能夠獲得良好教育，才能有效避免貧困的代際傳遞問題實現穩定持續的脫貧目標。在教育扶貧過程中針對金寨縣當前情況可充分發揮當地職業中專的作用，幫助完成義務教育后無升學計劃的貧困學生通過職業教育實現就業脫貧。同時金寨縣政府還需將“陽光計劃”、“雨露計劃”、“映山紅行動”等活動作為扶貧開發工作的一項重點工程來抓，在保障貧困家庭子女接受平等教育的同時大力開展現代農業技術培訓和自主創業培訓，實現每戶貧困家庭至少能夠掌握一項實用技術尤其是互聯網信息技術。此外，針對農村貧困勞動力開展職業技能培訓，增強貧困群眾的就業技能和勞動附加值，促進貧困群眾穩定就業。最后，扶貧辦工作人員應當注意發揮脫貧致富榜樣的作用，充分發揮致富能人和農村科技示范戶的培訓示范帶動作用，不斷提高農戶的科技接受能力、自我發展能力和輻射帶動能力等。