廖灵芝 殷艳 陈守映

摘要 在云南省罗平县、寻甸县、东川区选取80个样本农户开展实地问卷调查，利用SPSS软件整理数据，采用A-F方法定量分析样本农户多维贫困现状。结果显示，8个贫困指标的单维度贫困发生率从高到低依次为生活水平、生产资源、收入、健康、教育、政治参与度、卫生设施、家庭资产。1～7个维度的贫困发生率分别为93.75%、83.75%、43.75%、27.50%、10.00%、3.75%、1.25%，其中生活水平维度（尤其是住房条件）和生产资源维度对多维贫困的贡献率最大。

关键词 云南省“三区”;多维贫困; A-F方法

中图分类号 S-9文献标识码 A文章编号 0517-6611（2018）35-0227-02

长期以来，云南省大部分农村地区一直属于国家重点治理贫困的区域。在2017年公布的国家级贫困县名单中云南省有73个县，且大都分属于少数民族聚集区和偏远山区。2016年全省总人口为4 596万人，其中农村人口2 927万人，占总人口的63.2%。农村贫困人口仍有574万人，贫困人口数量居全国第二位，片县区和重点县数居全国第一位，仍是全国农村贫困面最大、贫困人口最多、贫困程度最深的省份之一，脱贫攻坚任务异常艰巨[1]。因此，采用科学的多维贫困测度方法更好地测量云南省“三区”（云南省“三区”是以县为单位，主要是国家确定的集中连片特殊困难地区县，其中乌蒙山区15个、滇黔桂石漠化片区12个、滇西边境片区61个、藏区 3个和国家认定的扶贫开发重点县2个，共93个县（市、区），贫困地区、民族地区和革命老区，以下简称“三区”）农村贫困现状，分析致贫因素，提出有效的解决措施，旨在为精准扶贫工作提供建议，具有重要的理论意义和现实意义。

1 指标体系界定与数据来源

1.1 指标体系界定

借鉴联合国提出的人类发展指数（HDI）和人类贫困指数（HPI）、世界银行提出的人类机会指数（HOI）、A-F贫困指数的 3 维度 10 变量[2]、邹薇等[3] 的 3 维度 8 变量、张全红等[4]的5维度12变量、揭子平等[5]的4维度10变量，以及与相关研究专家和地方扶贫工作人员探讨，最终确定8个维度18个变量构建指标体系进行贫困测量，其中政治参与度是一个全新的维度设计，在以往的研究中没有涉及该指标的测量。具体指标体系见表1。

1.2 数据来源 以云南省“三区”农户作为调查总体，在昆明市东川区的安乐村、老石头村、陶家村、阿旺村;昆明市寻甸回族彝族自治县辖下的白牡丹村、竹沟村、白家哨村;曲靖市罗平县辖下的白龙潭村开展入户问卷调查，共获取80份有效农户问卷。问卷内容以农户家庭的教育情况、家庭资产、生产资源、收入、健康、卫生设施、生活水平、政治参与度8个维度的信息为主，搜集客观信息数据来测算贫困指标值。

1.3 研究方法

采用的是目前理论界最为成熟且应用最广的方法，即由Alkire和Foster开发，联合国开发计划署所采用的A-F方法（alkire foster method）。

2 结果与分析

2.1 单维度贫困 由表2可知，8个维度中生活水平维度的贫困发生率最高，达65%，主要表现在人均住房面积低于2017年云南省农村人均住房面积37.2 m2，住房条件亟需改善;其次是生产资源贫困，57.5%的农户人均耕地面积低于2009年云南省第二次土地调查数据中人均耕地面积0.137 hm2，这与云南“三区”山多地少的资源禀赋，用于农业生产耕地资源匮乏的现实相符。8个维度的贫困发生率依次是生活水平、生产资源、收入、健康、教育、政治参与度、卫生设施、家庭资产。生活水平和生产资源的贫困发生率大于收入的贫困发生率，因此这2个方面的改善重要性优于收入水平的改善，地区在扶贫工作中应注意改善地区农户生活水平、生产资源方面的现状。家庭资产维度的贫困发生率最低仅为5%，可见农村家庭拥有的耐用消费品种较多，这与户户通电工程、家电下乡补贴政策、扶贫政策执行到位关系紧密。

2.2 多维贫困测量结果

由表3可知，随着维度的增加，贫困发生率H和多维贫困指数M0不断减小，平均剥夺份额A不断增加。在维度为1时，贫困发生率为93.75%，多维贫困指数为0.329 7;在维度为7时，贫困发生率较低，只有1.25%的家庭在8个维度中有7個处于贫困状态，多维贫困指数为0.011，此时的剥夺份额为87.5%。以K=3为例，贫困发生率为43.75%，说明约40%的家庭在8个维度中3个维度处于贫困状态，多维贫困指数为0.217 2，贫困剥夺份额为49.64%，多维贫困发生率中等，说明地区的扶贫工作有成效。

2.3 多维贫困指数分解

由表4可知，不同K值下，家庭资产、卫生设施、干净饮用水、燃料类型、通电的贡献率均较低，均在10%以下，说明这些维度或者指标对贫困的作用较小，大部分家庭的致贫因素不在这些方面。其中通电指标的贡献率为0，说明扶贫工作中通电到户工作已落到实处。政治参与度维度的贡献率随着K值的增加不断增加，说明越是多维贫困的家庭对于政治的参与度越低。整体来看，随着维度的增加，各个维度的贡献率不断发生变化，维度之间的差异不断缩小，各维度的贡献率趋于平衡，体现在相对更贫困的家庭中，各个维度的剥夺都存在，即农户贫困是多维贫困，不是单一某个维度的贫困[6-7]。

以K=3为例，生活水平维度的贡献率最大，为27.34%，其中住房状况的贡献率为17.27%，说明地区农户的住房情况较差。生产资源维度的贡献率为22.3%，资源禀赋差也是导致农户贫困的硬伤;健康维度的贡献率为13.67%，收入维度的贡献率为12.95%，教育维度的贡献率为12.23%，家庭资产维度的贡献率最小，为1.44%。多维贫困发生率中等，说明地区扶贫工作有成效，但仍需要加大扶贫力度，着力解决多维贫困中生活水平、生产资源等贫困发生率较高维度的问题。

3 对策建议

3.1 改善住房结构，提高人均住房面积

住房是农户家庭投资最大的固定资产，住房贫困问题的解决是扶贫工作的重点之一，但由于投资大，需要建设周期，住房贫困仍是“三区”农户贫困的重要表现。今后扶贫工作中，通过搬迁、旧房改建、新建等途径改善农户住房状况，实现住房脱贫。

3.2 提高有限生产资源的产出

“三区”耕地资源禀赋的硬伤导致农户生存依赖的生产资源严重不足，在有限的耕地资源上通过开展多样化的经营模式，如发展林下经济、集中成片经营等，提高单位面积产出，突破资源限制的瓶颈[8]。

3.3 唤醒农户政治权利意识

越是贫困的农户在政治权利行使中“事不关己”的心态越严重。在扶贫工作中，采取措施唤醒贫困户的政治权利意识，让农户知道自己的权利，正常行使自己的权利，主动参与政治活动。

3.4 持续深入解决多维贫困 从数据分析结果看，“三区”农户收入上的贫困发生率已不是最高值，这是这些年来扶贫工作开展的成效，但也要看到农户的贫困是多维的，因此让“三区”农户真正脱贫还需要从其他贫困角度深入开展，让农户真正脱贫。

参考文献

[1] 刘颖.云南推进精准扶贫精准脱贫：40万名干部“挂包帮、转走访”[EB/OL].（2015-08-26）[2018-07-20].http：//www.chinadevelopment.com.cn/zj/2015/08/950089.shtml.

[2] ALKIRE S，FOSTER J.Counting and multidimensional poverty measurement[J].Journalof public economics，2011，95（7/8）：476-487.

[3] 邹薇，方迎风.关于中国贫困的动态多维度研究[J].中国人口科学，2011（6）：49-59，111.

[4] 张全红，周强.中国贫困测度的多维方法和实证应用[J].中国软科学，2015（7）：29-41.

[5] 揭子平，丁士军.农户多维贫困测度及反贫困对策研究：基于湖北省恩施市的农户调研数据[J].农村经济，2016（4）：40-44.

[6] 韩莹，郑祥江.精准扶贫视角下贫困农户识别问题研究[J].安徽农业科学，2018，46（15）：198-200，224.

[7] 孙咏梅.基于多维视角的我国农村地区减贫成效评价及減贫路径探索[J].社会科学辑刊，2018（4）：160-170.

[8] 黄莹，韦燕飞，李莹，等.贫困与土地利用变化时空耦合关系分析：以田阳县为例[J].安徽农业科学，2017，45（27）：203-207，258.