甘南藏族自治州縣域視角多維貧困測算

殷鴻琛 閆述乾 任珂

摘? ?要：本文通過甘南藏族自治州七個縣2013-2017年統(tǒng)計年鑒數據，得到甘南藏族自治州各縣多維貧困指數，基于各縣多維貧困指數在時間上以及空間上的變化分析，構建多維貧困指數評價指標體系，使用熵權法確定各指標權重、然后通過Kriging空間插值法對甘南州各縣的多維貧困指數進行空間差異分析，各縣多維貧困指數呈增長趨勢，教育、醫(yī)療、社會福利等維度對多維貧困貢獻度較低，第一產業(yè)產值、地區(qū)生產總值對多維貧困貢獻度較高。基于此，并提出以下政策建議：摒棄以往單一維度的貧困瞄準機制，保證精準扶貧;基于多維貧困特征，精準扶貧;建立多維貧困評估機制。

關鍵詞：多維貧困;熵權法;甘南藏族自治州;精準扶貧

目前貧困依舊存在于各國不同地區(qū)，這是一個既簡單又復雜的現(xiàn)象，貧困是經濟學研究的熱點問題，也是各個國家制定政策解決問題的難點。經過長期的脫貧戰(zhàn)略實行，我國的絕對貧困人口2000年的9422萬人下降到2010年的2688萬人，貧困發(fā)生率從2000年的10.2% 下降到2010年的2.8%[1]。截止2010年我國絕對貧困情況已經轉化為相對貧困，從面上貧困轉化到點上貧困[2]。因單一收入不足所導致的傳統(tǒng)貧困概念已經不足以解釋當前由于區(qū)域環(huán)境、發(fā)展前景等因素所導致的貧困，在這個前提下，測算貧困的方法應該摒棄以往依靠收入指標測算而使用多維度指標進行貧困的度量，從而有利于提出精準扶貧的對策。當前國內外的學者在研究多維貧困時大多使用基于Sen的能力貧困理念構建多維貧困測度方法[3]。Watts針對不同的分配方式創(chuàng)造了Watts貧困指數[4]。Chakravarty等人在此基礎上又提出了Watts多維貧困指數，采用了國際數據進行測算[5]。Bourguignon對于貧困的識別、如何用矩陣方法定義貧困及定義內涵做出了具體說明，并提出了一些多維貧困指數的公式表達方法[6]。Alkire和Foster提出雙界法以測算貧困發(fā)生率的方式，測算每個人在每個維度上的貧困與否，相對于早期的多維貧困測量方法更加全面和科學[7];國內大部分學者關于多維貧困指數的研究一般也沿用雙界法，王小林等采用這種多維貧困測量方法對中國城市和農村家庭多維貧困進行了測量，得出城市與農村在收入之外存在其他維度的貧困[8];張全紅等用這種方法測算了各省的 MPI多維貧困指數[9]。李佳璐在多維貧困測量理論框架下，采用了王小林以及Alkire的測算方法S省30個國家扶貧開發(fā)工作重點縣進行多維貧困測算，根據收入的高低，將其分組，分析不同維度對不同收入組家庭的影響程度[10]。上述學者為我國多維貧困指數的測算奠定了堅實的基礎，并且在研究所得結論上均存在收入維度之外的其他維度貧困，但是主要關注點為貧困人口，忽視了貧困的時空分布。

目前使用熵權法與ArcGis技術進行多維貧困測算的研究較少，主要的研究有王寶雪《基于DEMATEL-熵權法云南多維貧困指標的權重研究》[11]和Bailang Yu等人《Poverty Evaluation Using NPP-VIIRS Nighttime Light Composite Data at the County Level in China》[12]。這些研究的數據均以問卷調查為來源，通常以一個或兩個典型縣區(qū)作為測算對象，覆蓋面少，缺乏整體性分析。因此本文選擇在2018年甘肅省GDP排名中位居最后一名的甘南藏族自治州為研究區(qū)，利用2013-2017年五年縣域統(tǒng)計年鑒數據，采用熵權法對多維貧困指標的權重進行計算得出各縣的貧困指數，在此基礎之上運用ArcGis技術做貧困空間分布分析。以此為公共部門制定相應扶貧政策提供參考。

一、研究區(qū)概況

甘南藏族自治州位于甘肅省西南部，介于東經100°46′-104°44′，北緯33°06′-36°10′之間。屬大陸性季節(jié)氣候，年平均氣溫1-13℃，年均降水量 400-700 mm，降水特征主要為暖季多，冷季少，雨熱同期[13]。全州下轄七縣一區(qū)，根據2018年縣級GDP排名由高到低依次為：臨潭縣、夏河縣、瑪曲縣、舟曲縣、卓尼縣、迭部縣、碌曲縣。截止2018年底，全州年末總人口達74.86萬人，生產總值155.73億元。但生態(tài)要素單一、結構簡單，敏感性強而抗擾能力差， 全州七縣一市均為限制開發(fā)區(qū)和重點開發(fā)區(qū)[14]，貧困程度相對較深。

二、研究數據與方法

（一）數據來源

該文研究數據主要來源于2013-2017年的《中國統(tǒng)計年鑒》、《甘肅省統(tǒng)計年鑒》以及《縣域統(tǒng)計年鑒》，部分指標數據通過公式換算所得，統(tǒng)計所得出2013-2017年甘南藏族自治州歷年縣域的原始數據。

（二）指標體系構建

依據UNDP-MPI從3個維度（健康、教育和生活水平）共10個指標來衡量貧困[15]，遵循科學性、系統(tǒng)性、可操作性、全面性等原則，將UNDP提出的三個維度轉換為脆弱性、生機、社會排斥等三個維度，根據研究區(qū)的具體情況，對UNDP所含10個指標進行增減，最終確定為10個指標（表1）。

（三）指標數據標準化及確定權重

熵權法是一種依據樣本數據在各評價對象中的差異性來確定權重的客觀賦權法，規(guī)避了人為主觀因素的干擾，評價結果具有較高的可信度[16]。計算過程如下為了消除指標數據之間由數量級和量綱帶來的影響，對原始數據進行標準化，公式如下：

（四）貧困空間分布分析

在計算出甘南藏族自治州各縣五年的多維貧困指數后，使用GIS“地統(tǒng)計”方法中的Kriging空間插值方法[17]，做出五個年份各縣在空間上的貧困分布情況并分析。

三、結果與分析

（一）各縣多維貧困指數測算結果

經過數據標準化，使用熵權法計算權重，最后算出各縣2013-2017五年的多維貧困指數，指數越低，貧困程度越高。相反，指數越高貧困程度越低。具體情況如下：

1. 臨潭縣

臨潭縣2013-2017五年的多維貧困指數分別為：0.2697、0.3632、0.6628、0.3551、0.4211。

總體上臨潭縣5年間的多維貧困指數是增長的，多維貧困指數從2013年的0.2697增長到2017年的0.4211，2015的多維貧困指數達到最高，較2014年其增長幅度為82%，其中2015年多維貧困指數貢獻度占比較高的前四位指標分別是醫(yī)療機構床位數52%、地區(qū)生產總值7%、社會福利單位數7%和社會福利單位床位數7%。從2015年的原始數據可以看出貢獻度較高的醫(yī)療機構床位數相較于2014年增長了3.75%，地區(qū)生產總值相較于2014年增加27085元。2015年至2016年有所下降，降幅為46%，根據2016年的原始數據來看，下降的主要原因來自于常住人口、小學生在校人數的減少。

2. 卓尼縣

卓尼縣2013-2017五年的多維貧困指數分別為：0.2825、1.1289、0.3496、0.5449、0.7217。

總體上卓尼縣5年間的多維貧困指數是增長的，多維貧困指數從2013年的0.2825增長到2017年的0.7217，2014年的多維貧困指數達到最高，較2013年其增長指數差為0.8464，其中2014年多維貧困指數貢獻度占比較高的前四位指標分別是各種社會福利單位數61%，資金存貸比9%、小學生在校人數8%和第一產業(yè)產值比重5%。2014年至2015年有所下降，降幅為69%，根據2015年的原始數據來看，下降的主要原因來自于小學生在校人數、福利機構床位數以及公共財政支出的減少所導致的。2015-2017年逐年上升，指數差為0.3721，從原始數據來看除社會福利單位數社會與福利單位床位數外其他指標均有不同程度增長。

3. 舟曲縣

舟曲縣2013-2017五年的多維貧困指數分別為：0.5042、0.3647、0.4121、0.5254、0.5962。

總體上舟曲縣5年間的多維貧困指數是增長的，多維貧困指數從2013年的0.5042增長到2017年的0.5962，2013年至2014呈下降趨勢，指數差為0.1395，根據原始數據來看下降的主要原因為2014年較2013年生產總值減少12375萬元、財政支出減少32098萬元、小學生在校人數減少1482人、醫(yī)療衛(wèi)生床位數減少32張。2014年至2017年呈增長趨勢，指數差為0.2315，根據原數據來看除小學生在校人數減少5703人和醫(yī)療衛(wèi)生機構床位數減少8張外其余指標均呈不同程度增長。

4. 迭部縣

迭部縣2013-2017五年的多維貧困指數分別為：0.3857、0.4383、0.3158、0.5521、0.5017。

總體上迭部縣5年間的多維貧困指數是增長的，多維貧困指數從2013年的0.3857增長到2017年的0.5017，2013-2014年的多維貧困指數呈增長趨勢，漲幅為14%，其中2014年多維貧困指數貢獻度占比較高的前四位指標分別是小學生在校人數34%、資金存貸比16%、社會福利單位數14%和第一產業(yè)產值比重7%。2014年至2015的多維貧困指數年有所下降，降幅為28%，根據2015年的原始數據來看，較2014年相比下降的主要原因來自于小學生在校人數減少2914人、福利機構床位數減少60張所導致的。2015-2016年的多維貧困指數呈增長趨勢，漲幅為74%，其中2016年多維貧困指數貢獻度占比較高的前四位指標分別是醫(yī)療衛(wèi)生床位數17%、農民人均可支配收入14%、社會福利單位數13%、第一產業(yè)產值比重12%。2016-2017年的多維貧困指數出現(xiàn)小幅下降，降幅為9%，根據2017年的原始數據來看，較2016年相比下降的主要原因來自于醫(yī)療衛(wèi)生床位數、社會福利單位數和社會福利床位數。

5. 瑪曲縣

瑪曲縣2013-2017五年的多維貧困指數分別為：0.2008、0.4710、0.3425、0.5261、0.7192。

總體上瑪曲縣5年間的多維貧困指數是增長的，多維貧困指數從2013年的0.2008增長到2017年的0.7192，2014年的多維貧困指數達到最高，較2013年其增長幅度為135%，其中2014年多維貧困指數貢獻度占比較高的前四位指標分別是各種醫(yī)療衛(wèi)生床位數27%、社資金存貸比19%、小學生在校人數12%和社會福利單位數11%。2014年至2015年有所下降，降幅為27%，根據2015年的原始數據來看，下降的主要原因來自于小學生在校人數減少214人、地區(qū)生產總值減少4042元、公共財政支出的減少1714元以及醫(yī)療衛(wèi)生床位數減少18張所導致的。2015-2017年逐年上升，指數差為0.3766，從原始數據來看各項指標均有不同程度增長。

6. 碌曲縣

碌曲縣2013-2017五年的多維貧困指數分別為：0.3939、0.4288、0.4697、0.5996、0.5711。

總體上瑪曲縣5年間的多維貧困指數是增長的，多維貧困指數從2013年的0.3939增長到2017年的0.5711，其中2013-2015年緩慢增長，漲幅較小，2016年的多維貧困指數達到最高，較2015年其增長幅度為28%，其中2015年多維貧困指數貢獻度占比較高的前四位指標分別是公共財政支出19%、農村人均可支配收入15%、社會福利單位數11%和常住人口10%。2016年至2017年有所下降，降幅為4%，根據2017年的原始數據來看，下降的主要原因來自于公共財政支出減少8634元、小學生在校人數減少93人、醫(yī)療衛(wèi)生床位數減少52張、社會福利單位數減少1個以及社會福利床位數減少18張所導致的。

7. 夏河縣

夏河縣2013-2017五年的多維貧困指數分別為：0.2021、0.2087、0.2564、0.4294、0.8583。

總體上夏河縣5年間的多維貧困指數是增長的，多維貧困指數從2013年的0.2021增長到2017年的0.8583，其中2013-2015年緩慢增長，漲幅較小，2015-2016年的多維貧困指數呈大幅增長，增長幅度為67%，其中2016年多維貧困指數貢獻度占比較高的前四位指標分別是公共財政支出18%、第一產業(yè)產值比重14%、農村人均可支配收入16%、和常住人口10%。2016年至2017年呈猛增趨勢，增長幅度為99%，其中2017年多維貧困指數貢獻度占比較高的前四位指標分別是公共財政支出11%、資金存貸比10%、第一產業(yè)產值比重9%以及農村人均可支配收入9%，根據2017年的原始數據來看，公共財政支出、人均可支配收入和資金存貸比分別較上年增長8414元、466元和 0.07%。

（二）各縣多維貧困指數空間變化分布

從表2和圖9可知，總體上甘南藏族自治州縣域多維貧困指數均呈增長趨勢。2013年多維貧困指數最高的縣是地處甘南州東南部的舟曲縣，其次是迭部縣，其余四縣處于同一水平，但多維貧困指數最低的縣是西南部的瑪曲縣，與舟曲縣相比指數差為0.3040。造成瑪曲縣2013年多維貧困指數較低的原因來自于常住人口、農村人均可支配收入、地區(qū)生產總值、第一產業(yè)產值比重、公共財政支出、資金存貸比、醫(yī)療衛(wèi)生床位數、各種社會福利機構以及床位數的貢獻度較低所造成的。2014年多維貧困指數最高的縣是地處甘南州東部的卓尼縣，其次是處于同一水平的迭部縣、瑪曲縣、碌曲縣，再次是處于同一水平的臨潭縣、舟曲縣，多維貧困指數最低的是地處甘南州西北部的夏河縣，與卓尼縣相比指數差為0.9803。造成夏河縣2014年多維貧困指數較低的原因來自于公共財政支出、資金存貸比以及醫(yī)療衛(wèi)生機構床位數的貢獻度較低所造成的。2015年多維貧困指數最高的縣是地處甘南州的東北部的臨潭縣，其次是處于同一水平的舟曲縣和碌曲縣，再次為處于同一水平的卓尼縣、迭部縣、瑪曲縣，多維貧困指數最低的是地處甘南州西北部的夏河縣，與臨潭縣相比指數差為0.4064。造成夏河縣2015年多維貧困指數較低的原因來自于第一產業(yè)產值比重、公資金存貸比、醫(yī)療衛(wèi)生機構床位數、小學生在校人數以及農村人均可支配收入的貢獻度較低所造成的。2016年多維貧困指數最高的是地處甘南州西部的碌曲縣，其他四縣與碌曲縣處于同一水平，分別為卓尼縣、舟曲縣、迭部縣、瑪曲縣，其次為夏河縣，多維貧困指數最低的是地處甘南州東北部的臨潭縣，與碌曲縣相比指數差為0.2445。造成臨潭縣2016年多維貧困指數較低的原因來自于第一產業(yè)產值比重、醫(yī)療衛(wèi)生床位數、小學生在校人數以及資金存貸比的貢獻度較低所造成的。2017年多維貧困指數最高的是地處甘南州西北部的夏河縣，其次是處于同一水平的卓尼縣和瑪曲縣，再次是出于同一水平的舟曲縣、迭部縣和碌曲縣，多維貧困指數最低的是地處甘南州東北部的臨潭縣，與夏河縣相比指數差為0.4372。造成臨潭縣2017年多維貧困指數較低的原因來自于第一產業(yè)產值比重、醫(yī)療衛(wèi)生床位數、小學生在校人數以及資金存貸比的貢獻度較低所造成的。

四、結論與討論

（一）結論

通過對甘南藏族自治州縣域多維貧困進行測算與分析，主要得出以下結論：第一，各縣的多維貧困指數總體上均呈不同程度增長態(tài)勢，說明目前實行的脫貧戰(zhàn)略已經基本實現(xiàn)目標。第二，目前甘南藏族自治州各縣均存在著明顯的多維貧困問題，每個縣出現(xiàn)多個指標對多維貧困指數貢獻度低的問題，直接說明各縣的貧困不是因為某一原因所造成的，由于多方面的原因共同作用的結果。第三，貧困的發(fā)生率在減少，但多維貧困的維度在增加。越到脫貧攻堅戰(zhàn)略的后期，貧困程度越深，難度越大，各個層級、主體要做好長期攻堅的心理準備，制定科學完備的脫貧策略。第四，五年中各個縣不同程度出現(xiàn)小學生在校人數減少、第一產業(yè)產值增加、公共財政支出增加、農民人均可支配收入減少、醫(yī)療衛(wèi)生床位數減少和各種社會福利機構以及床位數減少等情況，說明這些維度是脫貧攻堅中需要解決的難題，幫助解決這些難題是精準幫扶的重中之重。

（二）討論

以上結論均存在明顯的政策含義：

第一，摒棄以往單一維度的貧困瞄準機制，保證精準扶貧[18]。經過長期的脫貧攻堅，目前大多數人群已經實現(xiàn)脫貧，但是還有一部分由于貧困程度深、貧困維度廣難以脫貧，以往的大規(guī)模統(tǒng)一脫貧策略難以適用。因此需要調節(jié)瞄準機制，識別多維貧困人群，了解致貧原因，貧困的深度與廣度，改變以往“大水漫灌”的政策，而是采用“精準滴灌”政策[19]，從而更好地解決甘南藏族自治州的縣域貧困問題。

第二，基于多維貧困特征，精準扶貧。從多維貧困指數貢獻度來看，甘南藏族自治州今后的精準扶貧工作的重點應該放在以下幾個方面：一是大力發(fā)展基礎教育，打破語言障礙[20]。針對甘南藏族自治州的少數民族特征，從基礎教育開展雙語教學，加強與外界的連接，提升其受教育水平;同時加大力度宣傳受教育的重要性，增加補助，減輕藏民因受教育產生的負擔，從而解決因學致貧的問題。二是降低第一產業(yè)比重，重點發(fā)展第三產業(yè)。甘南藏族自治州有著眾多豐富的旅游資源，風景秀麗，在可持續(xù)與全域旅游的基礎上，利用紅色、綠色等資源，合理發(fā)展具有自身特色的旅游產業(yè)，有效增加就業(yè)崗位使得外出務工人員回流，讓更多的貧困人口可以享受旅游發(fā)展所帶了的紅利[21]。三是進行技能培訓。定期進行職業(yè)技術、種植技術等技能進行培訓，增強貧困人群的勞動技能，使其能夠更快、更有效的參與到脫貧攻堅的工作中來，通過自身努力，脫貧致富。四是實現(xiàn)健康與社會福利脫貧。就目前情況來看，甘南藏族自治州的醫(yī)療衛(wèi)生床位數，各種社會福利機構及床位數比例相對來說較少，總某種程度上可以反映出當地的醫(yī)療條件以及社會福利水平不高，因此政府應該加大對各縣醫(yī)療衛(wèi)生、社會福利事業(yè)的投入，增加對基層醫(yī)療人員的投入，對其進行不定期技能培訓、外出學習，完善基層醫(yī)療衛(wèi)生、社會福利器材，從而實現(xiàn)當地貧困人群在健康維度的脫貧[22]。

第三，建立多維貧困評估機制。在現(xiàn)行的以收入為考核標準的基礎上，將教育、健康、社會福利、資金存貸比等多個維度納入脫貧考核的體系當中。依據Sen的可行能力理論，收入的高低代表者脫貧與否，但能力才是保障脫貧的關鍵[23]。所以，在考核過程中能力指標顯得尤為重要。在具體的考核過程中，要遵循客觀、科學以及公正的原則，引入第三方評估機構，規(guī)避利益相關者影響考核過程及結果，確保甘南藏族自治州各縣貧困人群打贏當前的多維貧困攻堅戰(zhàn)。

參考文獻：

[1] 國家統(tǒng)計局住戶調查辦公室.中國農村2011貧困監(jiān)測報告[M].北京： 中國統(tǒng)計出版社， 2012： 11 -14.

[2] 李佳路.農戶多維度貧困測量——以S省30個國家扶貧開發(fā)工作重點縣為例[ J ].財貿經濟， 2010（10）：63-68.

[3] 郭熙保.論貧困概念的內涵[ J ].山東社會科學， 2005（12）：49-54.

[4] 李俊杰， 李海鵬.民族地區(qū)農戶多維貧困測量與扶貧政策創(chuàng)新研究——以湖北省長陽土家族自治縣為例[ J ].中南民族大學學報（人文社會科學版） ，2013（03） ：127-132.

[5] Watts H W.An economic defnition of poverty[M] .Institute for Research on Poverty，1968.

[6] Chakravarty S R， Joseph Deutsch， Jacques Silber. On the Watts Multidimensional Poverty Index and its Decomposition[ J ]. World Development， 2008， 36（06）：1067-1077.

[7] Bourguignon and Chakravarty.The Measurement of Multidimensional Poverty[ J ].Journal of Economic Inequality，2003，1（01）：25-49.

[8] 高明， 唐麗霞.多維貧困的精準識別——基于修正FGT多維貧困測量方法[ J ].經濟評論， 2018（02） ：30-43.

[9] 王小林， Alkire S.中國多維貧困測量：估計和政策含義[ J ].中國農村經濟，2009（12）：4-10.

[10] 張全紅， 周強.多維貧困測量及評述[ J ]. 經濟與管理， 2014（01） ：24-31.

[11] 王保雪.基于DEMATEL-熵權法云南多維貧困指標的權重研究[D].昆明：云南財經大學，2014.

[12] Bailang Yu， Kaifang Shi， Yingjie Hu， et al. Poverty Evaluation Using NPP-VIIRS Nighttime Light Composite Data at the County Level in China[ J ]. IEEE Jouranl of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing， 2015， 8（03）：1217-1229.

[13] 朱新書， 王宏博， 包鵬甲. 甘南亞高山草甸草原植被群落結構分析及其生長量測定[ J ]. 黑龍江畜牧獸醫(yī)， 2015（03） ：108-109.

[14] 李巍， 韓佩杰， 趙雪雁.基于能值分析的生態(tài)脆弱區(qū)旅游業(yè)可持續(xù)發(fā)展研究——以甘南藏族自治州為[ J ].生態(tài)學報，2018，38（16）：5894-5903.

[15] UNDP. Human Development Report 2010[M] .Washington D.C.：Communications Development Incorporated， 2010：94-96.

[16] 李小朋，王景.城郊農村可持續(xù)發(fā)展指標體系構建及評價研究[ J ].中國農業(yè)資源與區(qū)劃， 2017， 38 （ 01） ： 129 -134.

[17] 王艷慧， 錢樂毅， 段福洲.村級貧困人口多維測算及其貧困特征分析——以河南省內鄉(xiāng)縣為例[ J ].人口與經濟， 2014（05）：114-120.

[18] 莊天慧， 楊帆， 曾維忠. 精準扶貧內涵及其與精準脫貧的辯證關系探析[ J ].內蒙古社科學（漢文版）， 2016， 37（03）：6-12.

[19] 張海霞，楊帆，莊天慧.藏區(qū)農牧戶多維貧困測度研究——以甘肅藏區(qū)為例[ J ].四川農業(yè)大學學報，2018，（04）： 555-561.

[20] 胥力尹. 甘南藏族自治州扶貧開發(fā)問題研究[ J ].時代金融，2018，（07）：58-63.

[21] 楊阿莉， 把多勛. 民族地區(qū)社區(qū)參與式旅游扶貧機制的構建——以甘肅省甘南藏族自治州為例[ J ].內蒙古社會科學， 2012， 33（05）：131-136.

[22] 黎巧榮.縣域村級視角下多維貧困的測算與影響因素研究[D].蕪湖：安徽師范大學，2018.

[23] 楊帆， 徐伍達.鄉(xiāng)村振興背景下少數民族地區(qū)貧困治理的新思路[ J ].山西農業(yè)大學學報（社會科學版）， 2018， 133（07）：13-18.

（責任編輯：羅湘龍）