新疆墨玉縣農戶多維貧困測度與防返貧對策研究

姬文濤，孟梅

（新疆農業大學公共管理學院，新疆 烏魯木齊 830052）

消除貧困、改善民生、逐步實現共同富裕，是社會主義的本質要求。截止到2020 年末，我國9 899 萬農村貧困人口全部脫貧，832 個貧困縣全部摘帽，12.8 萬個貧困村全部出列，脫貧攻堅戰取得了決定性的勝利[1]，我國將進入全面推進鄉村振興的新發展階段。新疆南疆三地州作為全國14 個連片特困地區之一，和田地區社會經濟發展較為滯后、自然環境惡劣，是典型的“少邊窮”傳統農業地區之一，也是全疆乃至全國脫貧攻堅的重點[2，3]，在當前“銜接時期”的新發展階段，貧困的性質和形式也隨之發生改變，由絕對貧困轉向多維相對貧困是今后所面臨的新問題。相對貧困具有多維性，且已被廣大國內外學者所認同[4～11]，不僅與收入、滿足基本需求有關[12，13]，還與教育、健康、娛樂、金融、生活水平等民眾的多樣化需求緊密相關[14～16]。因此，在新發展階段，對脫貧地區農戶的貧困狀況進行調研與分析尤為重要。基于此，對新疆墨玉縣進行實地調研，采用Alkire 和Foster 多維貧困測算法（AF法）識別和測算農戶多維貧困程度，對墨玉縣農戶可能存在的易返貧致貧誘因進行研究，以期鞏固拓展脫貧攻堅成果，防止農戶發生規模性返貧。

1 材料與方法

1.1 數據來源

2022 年5～6 月赴新疆墨玉縣在和田地區墨玉縣8 個鄉（鎮），對不同類型的農戶進行問卷調查，發放調查問卷300 份，回收有效問296 份，有效率為98.7%。調研內容包括農戶家庭基本結構、人均純收入、受教育程度、家庭成員健康狀況、衛生設施、能源使用狀況、生活壓力、家庭資產、金融等。

1.2 研究方法

采用Alkire 和Foster 多維貧困測算法（AF 法）識別和測算農戶多維貧困程度，對墨玉縣農戶可能存在的易返貧致貧誘因維度進行研究[20]。

1.2.1 多維貧困測度研究方法 構建樣本觀測矩陣X，n為樣本人數，d為總維度。

Xnd為農戶n在維度d上的取值，橫向量表示同一農戶n在不同維度d上的取值；縱向量表示不同農戶n在同一維度d上的取值。

1.2.1.1 單維貧困識別。設置指標剝奪臨界值Zd，若Xnd＜Zd，賦值1，表示農戶被剝奪；Xnd＞Zd，，賦值0，表示農戶未被剝奪。構建剝奪臨界矩陣G。

1.2.1.2 多維貧困識別。確定各維度的權重Wd；計算農戶的總剝奪得分Cn（k）。Cn（k）=Wd×gnd為農戶n在維度d上的剝奪程度，取值［0，1］；由此得到貧困剝奪矩陣G0。

設定剝奪得分臨界Kd，若Cn（k）＞Kd，表示農戶處于多維貧困狀態；若Cn（k）＜Kd，表示農戶未處于多維貧困狀態。構建多維貧困剝奪矩陣C0。根據聯合國所發布貧困臨界指標以及其他學者的研究出研究成果，k值取為0.3，并以0.1～0.7 作為參照[6]。

1.2.1.3 多維貧困指數M0計算。利用多維貧困指數（M0）分析墨玉縣農戶多維貧困發生程度。M0的計算公式如下所示。

式中，H為多維貧困人口發生率（%）；q為貧困居民總人數（人），n為農戶總人數（人）。

式中，A為多維貧困平均剝奪份額（%）。

式中，M0為多維貧困指數。

1.2.1.4 多維貧困指數貢獻率。多維貧困指數貢獻率CRd、CRp計算公式如下所示。

式中，CRd為按維度劃分的多維貧困指數貢獻率（%）；qd為農戶總數（人）；Wd為各維度的權重。

式中，CRp為按地域劃分的多維貧困指數貢獻率（%）；np為地區樣本量（個）；Mp（k）為地區樣本的總剝奪得分。

1.2.2 構建評價指標體系 基于已有研究成果[7]，根據研究內容，遵循數據可獲得性原則，構建6 個維度、12 個指標的多維貧困指標體系（表1）。采用等權重法對各維度指標賦予權重值[13]。

2 結果與分析

2.1 研究區域概況

墨玉縣地處和田西北部，北臨塔克拉瑪干沙漠，東接墨玉河，南抵昆侖山脈，下轄15 鄉、1 個鎮，全縣土地總面積約為25 000 多km2，人口為64.9 萬人，居民主要以維吾爾族為主，占總人口數的98.6%；2018年墨玉縣入選第一批扶貧重點支持地區名單，2019 年底全縣仍有83 個貧困村尚未脫貧摘帽，貧困人口約3.6 萬人，占全疆剩余貧困人口的25%；2020 年墨玉縣退出貧困縣行列，全縣人口實現脫貧摘帽[3]。

2.2 單維貧困測度分析

不同地區、各指標的貧困程度差異較大。12 個評價指標中，各地區衛生設施和人均收入的貧困發生率為0，不存在剝奪，其他指標不同程度存在剝奪，剝奪程度從低到高依次為交通類耐用品消費、家電類耐用品消費、儲蓄水平、主觀感受、贍養壓力、生理健康、撫養壓力、文化程度、取暖能源和炊用能源。不同地區農戶的貧困程度差異較大，芒來的農戶貧困程度最為嚴重，尤其是在炊用能源方面的貧困發生率極高；其他地區貧困發生率從高到低依次為吐外特、加汗巴格、扎瓦鎮、薩依巴格、阿克薩拉依和喀拉喀什鎮（表2）。

表2 墨玉縣被訪農戶單維指標貧困發生率Table 2 Single dimensional poverty incidence rate of surveyed farmers in Moyu County（%）

2.3 多維貧困測度分析

當k?［0，0.7］時，多維貧困發生率（H）持續降低，多維貧困平均剝奪份額（A）穩步上升；多維貧困指數（M0） 逐步降低（圖1）。當k?［0，0.4］時，H＞50%且明顯降低、A＜50%且穩步提升，M0呈下降趨勢，說明大多數農戶家庭處于貧困狀態，且逐步陷入被剝奪狀態，多維貧困發生率較為明顯；當k?（0.4，0.6）時，H＜50%且極速降低、M0極速降低，說明大多數農戶家庭未陷入到嚴重程度的被剝奪狀況；當k=0.7 時，H、M0趨近于0，說明農戶家中依舊存在嚴重的多維貧困剝奪狀態，但占比較低。當k=0.3 時，72.97%的農戶處于多維貧困狀況，隨著k值的逐步提高，多維貧困發生率逐步下降，多維貧困的剝奪份額持續上升，多維貧困程度將得到進一步的加深。

圖1 多維貧困發生率和多維相對貧困指數Fig.1 Multidimensional poverty incidence and multidimensional relative poverty index

2.4 多維貧困指數分解分析

2.4.1 維度分解 不同維度對M0的貢獻率差距較大，其中教育、生活水平、生活壓力指標的貢獻率分別為36.45%、23.76%和16.59%，居前3 位；其次依次為健康和金融，家庭資產的貢獻率最低，僅為2.17% （圖2）。說明教育維度、生活水平維度和生活壓力維度是影響研究區域內農戶陷入多維貧困的重要因素。

圖2 多維貧困指數的維度及指標貢獻率Fig.2 Dimensions and contribution rate of multidimensional poverty index

2.4.1.1 教育維度。現階段農戶的文化水平以初中及以下為主，文化程度偏低，是該維度貢獻率較大的主要原因。

2.4.1.2 生活壓力維度。51.69%的家庭需要撫養3 個及以上的在學子女及學齡前子女，撫養壓力較大，增加了家庭返貧概率。

2.4.1.3 生活水平維度。93.24%的家庭無法使用電、液化氣或天然氣等能源做飯，67.57%的家庭使用煤炭或木柴進行取暖，嚴重影響農戶生活水平的提高。

2.4.2 地區分解 各地區的多維貧困指數均呈遞減趨勢，但數值差異較大（表3）。芒來的多維貧困指數最高，貧困狀況尤為突出，其次依次為吐外特、扎瓦鎮、薩依巴格、加汗巴格、喀拉喀什鎮和托胡拉鄉，阿克薩拉依的多維貧困指數最低，貧困狀況不突出。當k=0.7 時貧困剝奪維度較高，其中，阿克薩拉依、加汗巴格和芒來的多維貧困指數偏高；當所有維度被剝奪時，扎瓦鎮、托胡拉、喀拉喀什鎮和吐外特的多維貧困指數均為0。

表3 各鄉鎮農戶多維貧困指數Table 3 Multidimensional poverty index of farmers in each town

當k=3 時，計算各維度在不同地區的多維貧困指數貢獻率，結果（表4）顯示，教育維度在研究區域多維貧困指數貢獻率為36.55%，其中在阿克薩拉依的多維貧困指數貢獻率最高，在扎瓦鎮的多維貧困指數貢獻率最低；健康維度在各地區的多維貧困指數貢獻率均較高，其中在吐外特的生理健康指標貢獻率最高；生活水平維度中的衛生設施指標在各地區的多維貧困指數貢獻率均為0，不存在貧困；生活壓力維度中的撫養壓力指標的貢獻率均高于贍養壓力指標，其中扎瓦鎮的貧困狀態尤為明顯。

表4 不同維度在各地區的多維貧困指數的貢獻率（k=3）Table 4 Contribution rate of different dimensions to the multidimensional poverty index in different regions（k=3） （%）

3 主要結論與建議

3.1 結論

以新疆墨玉縣296 份實地調研數據，采用Alkire和Foster 多維貧困測算法（AF 法），6 個維度、12指標的多維貧困指數評價體系，識別和測算農戶多維貧困程度以及對墨玉縣農戶可能存在的易返貧致貧誘因進行研究，得到以下主要結論：

（1）單維度貧困測度分析中發現，不同地區、各指標間的貧困程度差異較大。其中，各地區衛生設施和人均收入的貧困發生率為0，不存在剝奪，其他指標存在不同程度的剝奪。不同地區農戶的貧困程度差異較大，芒來的農戶貧困程度最為嚴重，尤其是在炊用能源方面的貧困發生率極高，其他地區貧困發生率從高到低依次為吐外特、加汗巴格、扎瓦鎮、薩依巴格、阿克薩拉依和喀拉喀什鎮。

（2）多維度貧困測度分析總發現，隨著k值不斷提高，多維貧困發生率（H）持續降低，多維貧困平均剝奪份額（A）穩步上升；多維貧困指數（M0）逐步降低。當k?［0，0.4］時，H＞50%且明顯降低、A＜50%且穩步提升，M0呈下降趨勢；當k?（0.4，0.6）時，H＜50%且極速降低、M0同樣極速降低；當k=0.7 時，H和M0趨近于0。

（3）多維貧困指數分解分析發現，不同維度對M0的貢獻率差距較大，其中教育、生活水平、生活壓力指標的貢獻率分別為36.45%、23.76%和16.59%，居前三位，家庭資產的貢獻率最低，僅為2.17%。各地區的多維貧困指數均呈遞減趨勢，但數值差異較大。

3.2 建議

3.2.1 開展職業教育培訓，逐步轉變教育思想 以縣鄉村三級為主導在農閑時期開展職業技能培訓，入田入戶入鄉村，調動農戶的學習熱情。加大農村教育基礎設施投入，提高教學環境，提升師資力量，以提高農村地區的教育質量[17]。

3.2.2 大力發展特色產業，拓寬就業渠道 依托地方特色產業，發展優質林果業、特色種養殖業、庭院經濟等以提供就業崗位，提高農戶的收入水平；相關部門應定期、精準提供農戶職業培訓，提高就業能力。

3.2.3 開展節能減排，提倡清潔能源 積極開展節能減排大宣教活動，增強農民環保意識，推廣清潔能源。推進“沼氣池+節能灶+太陽能”入戶項目，加大煤改電力度，改善農戶的生活質量[18]。

3.2.4 提升醫療、金融等公共服務水平 加強村醫務室配套設施建設和醫護人員的培訓力度，提升大病救助、小病就醫便捷度和傳染病防控力度，定期開展農民免費全身體檢、健康衛生宣傳和家庭大掃除活動。加強農民金融服務普惠力度，完善農村金融服務基礎設施[19]，拓寬農民獲取金融服務渠道，讓金融服務真正成為農戶產業發展的有力軍[20]。