縣域多維貧困測度及貧困重心遷移路徑研究
——以重慶市武陵山片區為例

程 希, 郭 倩, 廖和平,何 田, 劉愿理, 朱 琳

1.西南大學 地理科學學院，重慶 400715；2.西南大學 精準扶貧與區域發展評估研究中心，重慶 400715；3.西南大學 政治與公共管理學院，重慶 400715

貧困一直是人類發展過程中出現的世界性難題，是經濟社會發展過程中面臨的重要挑戰[1]．隨著脫貧攻堅工作的深入推進，單一地通過收入來定義貧困，不能反映貧困的多面性[2-3]，并有可能阻礙扶貧工作的繼續推進，因此，對貧困的研究由單一的絕對貧困研究轉向多維的相對貧困研究，成為必然趨勢．多維貧困概念于1973年由阿瑪蒂亞·森[4]首次提出，他認為應當從權利、能力等多維角度來定義貧困，Hangeaars[5]在其貧困理論的啟發下，把閑暇融合到貧困維度當中，首次提出了多維貧困視角下的測度貧困方法．阿瑪蒂亞和Hangeaars的創新，開啟了關注多維貧困測度的新時代．目前學界對多維貧困測度方法的研究已有不少成果，Foster等[6]提出了計算加權貧困距的方法；Chakravarty等[7]探討了多維貧困指數及其分解方法；Thomas[8]利用參與式數字方法設計了一種基于農戶貧困標準的貧困家庭識別方法；牛津大學的貧困與人類發展中心學者Alkire等[9]率先提出多維貧困識別加總和分解的“雙界線”方法，經過不斷完善和發展，基于人類發展指數(MPI)指標體系的“雙界線”方法已成為學界測度多維貧困的通用方法[10]，國內學者大多沿用該方法對不同區域展開多維貧困測度實證研究[11-16]．

目前國內對集中連片特困區貧困問題的研究已有不少成果．張大維[17]基于可持續生計理論，認為武陵山區的致貧原因主要為自然資本貧瘠、人力資本匱乏等；張琦等[18]采用灰色關聯分析發現藏區、秦巴山扶貧成效排名較為靠前，武陵山片區扶貧開發成效排名較為靠后；周常春等[19]采用“雙界線”多維貧困測量方法對云南省四大連片特困區的多維貧困狀況進行測度，發現4個片區的貧困發生率與貧困維度的高低存在負相關性；賈林瑞等[20]基于問卷調查和GIS空間分析，認為收入和社會保障不足是連片特困區較為普遍的致貧原因．

現有文獻對集中連片特困地區貧困問題的研究多集中于對全國范圍或其中某一個片區整體的研究，對片區縣域層面多維貧困的研究較少，且缺乏時空維度上的定量分析．重慶市武陵山片區屬集中連片特困區，貧困程度較深，國家脫貧攻堅工作的大力開展，以及各種政策不斷向集中連片特困地區傾斜，對重慶市武陵山片區多維貧困產生了顯著影響．為探究集中連片特困區貧困現象的時空變化情況，以及在脫貧攻堅背景下經濟、社會和自然等各層面因素變化對區域貧困程度的影響，本文從縣域層面對2016-2018年間重慶市武陵山片區多維貧困指數進行測度，揭示其多維貧困時空演進機制，并將區域重心引入地區貧困的研究中，探究貧困重心的空間遷移路徑，擬為制定合理的針對性扶貧政策措施以及2020年后防止返貧、守住脫貧攻堅成果，實現鞏固拓展脫貧攻堅成果同鄉村振興有效銜接提供參考，同時為豐富和發展縣域層面多維貧困研究提供實證分析．

1 研究區與數據來源

1.1 研究區概況

武陵山片區是中國區域發展和脫貧攻堅規劃里的新概念，該片區包括湖北、湖南、重慶、貴州4省市相交地帶的71個縣(市、區)，位于中國華中腹地，集革命老區、民族地區和貧困地區于一體，區內地貌復雜，少數民族約占總人口的48%，是中國現有14個集中連片特困地區之一．武陵山片區是中國區域經濟的分水嶺和西部大開發的最前沿，也是重要的經濟協作區．重慶市渝東南地區“兩區五縣”的黔江區、豐都縣、武隆區、石柱土家族自治縣、秀山土家族苗族自治縣、酉陽土家族苗族自治縣和彭水土家族苗族自治縣7個區縣均屬于武陵山片區，且均為國家扶貧開發重點縣．截至2018年底，重慶市武陵山片區常住人口331.66萬人，地區生產總值為1 353.56億元．

1.2 數據來源

本文以重慶市武陵山片區為研究對象，研究時間為2016-2018年．研究涉及的數據主要為重慶市武陵山片區社會經濟相關數據，所用資料包括《中國縣域統計年鑒》 《重慶市統計年鑒》、重慶市各區縣統計年鑒以及地方政府官方網站和重慶市統計局公布的重慶市各區縣國民經濟與社會發展統計公報等．數據橫向覆蓋重慶市7個貧困縣，地理數據包括重慶市渝東南地區7個區縣行政區劃矢量圖等．

2 模型的建立

2.1 多維貧困評價體系構建

Sen[21]多維貧困思想認為，收入等經濟維度相關指標只是衡量貧困程度的一個方面，除此之外，還有諸如社會發展等其他方面的因素．目前國際上通常會從經濟、社會和自然3個方面出發進行研究和指標構建[22-23]，據此，本文從發展機會角度構建經濟發展機會維度、社會發展機會維度、自然發展機會維度3個維度12個指標(表1)：① 經濟發展機會維度．經濟發展是衡量某一區域是否貧困或具有陷入貧困風險的首要因素．本文選取能代表經濟發展機會的經濟總量、產業結構和政府經濟能力指標共5項，即人均GDP、財政收支比、第二三產業占GDP比重、人均社會消費品零售總額和人均固定資產投資額．② 社會發展機會維度．社會發展主要體現在公共基礎設施與服務水平、城鎮農村居民生產生活條件等方面，本文選取能代表社會發展機會的農村發展、教育保障、居民生活、醫療保障5項指標，即農村居民人均可支配收入、每萬人在校學生、每萬人醫療機構床位數、人均居民儲蓄存款余額和每萬人擁有衛生技術人員數．③ 自然發展機會維度．自然資源是縣域社會經濟發展的物質基礎和空間載體，本文選取能代表縣域本底資源和物質基礎的指標展現縣域發展能力和潛力，它主要包括人均耕地面積和糧食單產2項指標．

表1 重慶市武陵山片區多維貧困指標體系

2.2 多維貧困指數構建

1) 數據標準化．為消除指標中由于具有不同量綱和單位所形成的不可比性，采用極差正規化方法對相應的指標進行標準化處理，計算公式如下[24]：

2) 權重確定．由于指標對于貧困的影響并不相同，因此需要確定各指標權重大小．為突出各指標影響程度大小，本文采用等權重法和熵值法相結合的方法確定指標權重wj．對經濟發展機會、社會發展機會、自然發展機會3個維度權重采用等權重法，每個維度設定為1/3；對于各維度下不同指標的權重(wj)設定則采用熵值法進行計算，過程如下[24]：

① 計算第j項指標下第i個研究單元指標值的比重Pij：

② 計算熵值ej和指標差異性系數gj：

③ 確定指標權重：

3) 多維貧困測度．計算各維度單項得分，再將各維度加總，得到多維貧困指數(Multidimensional Poverty Index，MPI)．公式如下：

MPIi=Ai+Bi+Ci

式中：Ai，Bi，Ci分別為經濟發展機會指數、社會發展機會指數和自然發展機會指數．

為了更好地展現重慶市武陵山片區7個貧困縣在2016-2018年間多維貧困指數變化趨勢，本文引入變化趨勢指數(DF)來展現多維貧困指數的變化幅度．計算公式如下：

DF=(XT-X0)/(Xmax-Xmin)

式中：X0，XT分別為始末年份的多維貧困指數(MPI)．若DF>0，說明呈增長的趨勢；若DF<0，表明呈下降的趨勢．

2.3 重心模型

重心是牛頓力學原理中的物理性概念[25]，將這一概念引入到區域重心中，有利于了解研究要素空間動態變化情況[26-27]．關于重心問題的測算可采用重心模型等多種方法，但運用較多的基本公式如下：

3 重慶市武陵山片區多維貧困測度

3.1 多維貧困測度分析

3.1.1 權重計算

本文運用等權重法和熵值法，測算各類指標權重(表2)．由表2可知，經濟發展機會、社會發展機會、自然發展機會3個維度對各年度的指數均有不同程度影響．總的來說，經濟發展機會下的財政收支比、社會發展機會下的農村居民人均可支配收入和每萬人在校學生、自然發展機會下的人均耕地面積這4項指標在各自維度中占比相對較高，對地區貧困的影響程度更大，表明農村發展狀況和政府經濟能力對地區貧困有較大影響．

表2 2016-2018年貧困指標熵值法賦權結果

3.1.2 多維貧困測度

基于2016-2018年重慶市武陵山片區7個區縣12個指標原始數據，將多維貧困指數模型和熵值法計算得到的指標權重進行加權計算，得到各區縣各年度多維貧困指數(表3)．

由表3可知，時序變化上，2016-2018年間，脫貧攻堅工作不斷推進，各區縣多維貧困指數整體有所下降，并呈現出在波動中逐年遞減的良好態勢，脫貧攻堅整體成效比較明顯．各區縣間，除豐都縣外，其余6個區縣均呈逐年遞減的趨勢，且各區縣之間表現出一定差距：① 武隆區、秀山縣和彭水縣脫貧攻堅效果顯著．這3個區縣DF值均為負值，多維貧困指數呈下降趨勢，且貧困指數值下降幅度均超過2.5%，尤其是秀山縣達到10%，減貧成效態勢良好，主要原因一是將地區旅游資源與脫貧攻堅相結合，以旅游業帶貧益貧，如武隆區探索出“廊道帶動、集鎮帶動、景區帶動、專業合作社”等4種“旅游+精準扶貧”模式；二是大力發展特色農業產業，將第一產業與第三產業結合，如秀山縣將柑橘、茶葉作為主要農業產業，建立物流園區、開展電商扶貧促進特色農產品銷售，帶動貧困人口不斷增收．② 黔江區、石柱縣和酉陽縣脫貧速度稍緩，但下降幅度僅在0.4%左右，后續仍有提升空間．此3個區縣DF值呈負值，雖速度有所放緩，但多維貧困指數仍舊呈現下降趨勢，表明3年間其減貧效果雖不斷顯現，但仍有更深的潛力需要激發，尤其是在2020年后的5年過渡期內，應當積極與鄉村振興相結合，創新方式，探索更有效的發展路徑．③ 豐都縣貧困現象減緩不明顯．總體來看，研究時段內僅豐都縣DF值為正值，貧困緩解不明顯，一方面是因為豐都縣早期扶貧基礎較好，2016年多維貧困指數已經相對較低、貧困程度較輕，突破瓶頸、取得顯著效果較為困難；另一方面，豐都縣也存在發展資源稀缺、人才匱乏、首位產業輻射帶動作用不夠強等問題，針對這些發展短板相關工作仍可繼續加強．總體來說，重慶市武陵山片區整體多維貧困指數值較低，各區縣貧困現象不斷減緩，減貧效果較為顯著．

表3 2016-2018年重慶市武陵山片區各區縣多維貧困指數

基于重慶市武陵山片區各區縣12個指標數據計算多維貧困指數，得到2016-2018年各維度多維貧困指數值(表4)．由表4可知，重慶市武陵山片區多維貧困指數總體數值偏低，呈下降趨勢，整個區域貧困程度不斷降低，減貧效果顯著；2016年到2017年期間，下降了1.32%，而2017年到2018年，僅下降了0.16%，這表明脫貧攻堅后期減貧工作更加艱巨，突破發展瓶頸更加困難．此外，各維度的多維貧困指數也有不同程度的變化，經濟發展機會維度、社會發展機會維度2016-2018年分別下降了0.052 8和0.003 9，年均變化率分別為-2.6%和-0.2%，自然發展機會維度上升了0.012 3，年均變化率0.6%．可以看出，重慶市武陵山片區3年間經濟發展機會維度和社會發展機會維度都取得了較為明顯的進步，表明與經濟和社會相關的精準扶貧政策措施效果較好，而自然發展機會維度指數有一定的上升，其主要是隨著區域的不斷發展，自然資源環境會出現資源匱乏等情況，導致其貧困指數有所上浮，但總體上自然發展機會維度的多維貧困指數值仍舊偏低，貧困程度不深．

表4 2016-2018年重慶市武陵山片區多維貧困和各維度演化情況

3.2 各維度貢獻率分析

根據上述多維貧困時序數據分析，將多維貧困指數進行分解，得到各年度3個維度對多維貧困的貢獻率(表5)．由表5可知，經濟發展機會維度和自然發展機會維度貢獻率相對更高，均超過了30%，而社會發展機會維度貢獻率相對較低．具體而言，經濟發展機會維度中財政收支比是影響最大的一個因素，其余4項指標相互交織，表明政府經濟能力對經濟方面的強大支持作用；社會發展機會維度中農村居民人均可支配收入和每萬人在校學生2項指標影響較大，表明農民生活和教育的影響在不斷加強；自然發展機會維度中人均耕地面積影響不斷擴大，表明農業生產對地區貧困影響較為顯著．

表5 重慶市武陵山片區多維貧困各維度貢獻率 %

2016-2018年間，經濟發展機會維度貢獻率在不斷下降，從2016年的34.56%下降到2018年的31.94%，年均下降1.31%；而社會發展機會維度和自然發展機會維度貢獻率均有不同程度上升：前者從2016年的28.41%上升到2018年的29.02%，年均增長0.31%；后者從2016年的37.03%上升到2018年的39.04%，年均增長1.01%．總體來說，自然發展機會維度上升趨勢更快，社會發展機會維度較慢，經濟發展機會維度有所下滑．表明在全國脫貧攻堅的背景下，各區縣在經濟和社會方面均得到國家和政府的強力支持，差距逐步縮小，對地區貧困的影響程度逐漸減小；而由于7個區縣自然本底資源各有不同，差距較大，且難以受到政策因素影響，對貧困的影響力反而上升較快．上述現象表明在后續工作中，各區縣應多注重自身內生動力的激發，由“輸血式扶貧”向“造血式扶貧”轉變．

3.3 多維貧困空間分布

為了進一步展現重慶市武陵山片區多維貧困分布情況，本文對多維貧困指數空間分布進行分析．由于各區縣2016-2018年多維貧困指數集中于0.2～0.8之間，參考相關文獻[23-24]研究成果，本文采用等間隔分類方法將貧困程度分為3類，即多維貧困指數在0.2～0.4之間，屬輕度貧困；在0.4～0.6之間，屬中度貧困；在0.6～0.8之間，屬重度貧困．基于此分類，在ArcGIS中將空間分布情況繪制成圖，如圖1所示．可以看出，重慶市武陵山片區7個區縣中，酉陽縣貧困程度最深，處于重度貧困狀態，貧困現象較為突出；武隆區和秀山縣則經歷了由中度貧困向輕度貧困轉變的過程，貧困程度有所減緩；其余區縣3年間一直處于中度貧困狀態，變化比較平穩．空間分布上，貧困程度最深的區域在研究初期主要位于中部和南部地區，北部地區的貧困程度相對較淺；隨著時間的推移，西北部地區和南部地區貧困現象有所好轉，主要的貧困區域發生轉移，集中在中部和北部地區，尤其是到了研究末期2018年，南部地區和西北部地區2區縣已經轉變為輕度貧困區域，而中部和北部則集中了重度貧困縣和大量的中度貧困區縣．

底圖審圖號：GS(2019)3333號．圖1 2016-2018年重慶市武陵山片區多維貧困空間分布

4 貧困重心遷移路徑分析

本文基于2016-2018年各區縣多維貧困指數，運用ArcGIS進行操作分析，得到重慶市武陵山片區貧困重心遷移路徑(圖2)．從重心在經度方向上的移動軌跡可以發現，2016-2018年間，貧困重心的經度位置變化波動相對較大，先是向東偏移，之后又往西偏移并且超越了研究初期的位置；從重心在緯度方向上的移動軌跡來看，3年之間，貧困重心持續向北方遷移，橫跨了近2分的維度值．總的來說，研究初期的貧困重心偏向南部，此后主要往北方遷移，整體上呈現“西南—東北—西北”的遷移路徑．從縣域來說，2016-2018年間貧困重心一直在彭水縣內移動，且移動范圍較小，側面說明彭水縣內部仍有發展較為不足的地區，這些區域也是2020年后脫貧攻堅與鄉村振興銜接的重點關注區域．根據貧困重心變化軌跡顯示，未來重心極可能繼續向北方移動，因此，重慶市武陵山片區北部的各區縣要重視后續成果的鞏固，建立更加長效、可持續的脫貧機制．

圖2 2016-2018年重慶市武陵山片區貧困重心遷移路徑

5 結論與建議

5.1 結 論

本文以重慶市武陵山片區7個區縣為例，選取經濟發展機會維度、社會發展機會維度和自然發展機會維度3個維度12個指標測算多維貧困指數，對各區縣貧困程度和各維度對貧困的貢獻率進行分析，并對片區貧困重心的轉移路徑進行分析．

1) 2016-2018年，重慶市武陵山片區7個區縣整體多維貧困指數較低，貧困現象隨時間的推移總體上存在逐年減緩的趨勢，且在空間上由中部、南部向中部、北部地區轉移．時序變化上，多維貧困指數總體呈下降趨勢，其中武隆區、秀山縣和彭水縣下降最為顯著，黔江區、石柱縣和酉陽縣次之，豐都縣有所上浮；空間分布上，貧困程度最深的區域在研究初期主要位于中部和南部地區，隨著時間的推移，部分中度貧困區轉化為輕度貧困區，貧困區域發生轉移，集中于中部和北部地區．

2) 3個維度對地區貧困的貢獻程度各不相同，研究區間內，自然發展機會維度貢獻率最高、經濟發展機會維度次之，兩者均超過30%，社會發展機會維度貢獻率最低；隨著時間的推移，社會發展機會維度和自然發展機會維度的貢獻率逐步上升，其中自然發展機會維度上升最快，達到年均1.01%的增長，社會發展機會維度則稍緩，年均僅增長0.31%，經濟發展機會維度貢獻率呈現逐步下降的趨勢．

3) 2016-2018年間，貧困重心呈現“西南—東北—西北”的遷移路徑．在經度方向上貧困重心的位置變化波動相對比較大，先是向東偏移，之后又往西偏移并且超越了研究初期的位置；在緯度方向上3年間貧困重心持續向北方遷移，橫跨了近2分的維度值．總體來說，研究初期的貧困重心偏向南部，后期偏向北部，整體呈現“西南—東北—西北”的遷移路徑，且移動幅度不大，僅在彭水縣內．

5.2 建 議

1) 區域整體扶貧與重點區縣扶貧相結合．重慶市武陵山片區總體貧困程度不深，但片區內各區縣貧困程度存在較大差異，各地發展不均衡，個別區縣仍有發展空間和潛力，需重點關注．在整體推進片區扶貧的同時，要重點加強重度貧困狀態縣域的脫貧攻堅力度，將點與面相結合，以片區整體和輕度貧困區縣帶動個別重點區縣發展．

2) 以“綠水青山就是金山銀山”助力脫貧攻堅．研究發現，重慶市武陵山片區自然發展機會維度對地區貧困的貢獻率最高，且隨時間推移呈現逐年增長的趨勢，表明脫貧攻堅工作在經濟、社會方面收到了較好效果，但沒有兼顧好生態環境和自然資源的保護．以“兩山論”助力脫貧攻堅工作，在集中連片特困地區堅定走生態優先、綠色發展之路，才是穩定、可持續的脫貧之路；生態扶貧之路將會成為重慶市武陵山片區未來發展的一個重要方向．

3) 將脫貧攻堅與鄉村振興有效銜接．本文發現，重慶市武陵山片區貧困現象存在多維性，各區縣貧困減緩程度有所差異，目前政策上的大力扶持仍舊是地方脫貧的關鍵因素，貧困重心仍比較集中．2020年后，脫貧攻堅的5年過渡期內，如何鞏固脫貧攻堅成果仍然是一個重要話題．在打贏脫貧攻堅戰的基礎之上，更應將脫貧攻堅與鄉村振興有效銜接起來，化外部幫扶為內部動力，激發地方自身發展能力，持續鞏固脫貧成果，為鄉村振興打下良好基礎[28-29]．