張永麗+張佩+盧曉

摘 要：依據(jù)多維貧困理論及中國農(nóng)村貧困實際狀況，利用2016年對甘肅省1 749家農(nóng)戶的社會調(diào)查資料，對樣本農(nóng)戶的多維貧困現(xiàn)狀進行了測算和分解，并對導(dǎo)致貧困的原因進行了Probit回歸分析。結(jié)果顯示：盡管樣本農(nóng)戶存在收入層面的貧困，但交通、教育和健康方面的貧困更加嚴重，多維貧困發(fā)生率較高。因此，反貧困內(nèi)容由物質(zhì)性為主向輔以教育、醫(yī)療、交通、社會保障等轉(zhuǎn)變，反貧困模式由“輸血”轉(zhuǎn)向“造血”式扶貧開發(fā)，是健全反貧困長效機制的關(guān)鍵。

關(guān)鍵詞：多維貧困；測度；精準(zhǔn)扶貧；Probit回歸分析

中圖分類號：F328 文獻標(biāo)識碼：A 文章編號：1009-9107（2017）05-0138-10

引 言

經(jīng)過多年堅持不懈的努力，中國農(nóng)村反貧困事業(yè)取得巨大進展，對全球減貧事業(yè)做出了杰出貢獻。但隨著中國社會經(jīng)濟結(jié)構(gòu)的演變，農(nóng)村致貧原因變得多元化、復(fù)雜化，多維貧困已成為當(dāng)前農(nóng)村貧困的主要表現(xiàn)形式，貧困特征和性質(zhì)的變化向傳統(tǒng)注重單一收入指標(biāo)的扶貧模式提出了挑戰(zhàn)。

關(guān)于多維貧困，1985年Sen首次將能力貧困納入貧困研究范圍，認為貧困不應(yīng)該局限于收入水平的低下和物質(zhì)的匱乏，也表現(xiàn)在發(fā)展機會的缺失[1]。此后，學(xué)術(shù)界對多維貧困問題的認識不斷深化，聯(lián)合國開發(fā)計劃署與牛津大學(xué)聯(lián)合推出了多維貧困指數(shù)（MPI），采用“Alkire-Foster”方法從健康、教育、生活水平3個維度，測算了104個發(fā)展中國家的多維貧困指數(shù)，反映個人或家庭在多個維度的被剝奪情況[2]。國際國內(nèi)大量學(xué)者廣泛應(yīng)用這一方法，如Alkire，Batana，Battiston等利用這一方法分別研究了南亞國家、非洲撒哈拉和拉美國家的多維貧困狀況[3-5]。王小林等利用中國健康與營養(yǎng)調(diào)查數(shù)據(jù)，從教育、健康、住房等8個維度測算了我國城市和農(nóng)村家庭的多維貧困，發(fā)現(xiàn)我國城市和農(nóng)村家庭都存在除收入之外的多維貧困[6]。楊龍等測度出2010年我國貧困地區(qū)農(nóng)戶多維貧困指數(shù)為21.6%（2 300元），并對多維貧困指數(shù)按省份分解，得出甘肅省的多維貧困指數(shù)在全國各省中最高，達29.6%[7]。進一步地，部分學(xué)者在《2010年人類發(fā)展報告》報告的MPI指數(shù)基礎(chǔ)上，對多維貧困的維度進行了拓寬，如張童朝等從市場參與程度對農(nóng)戶多維貧困進行測量[8]；吳海濤等在多維貧困測度中加入了消費維度[9-10。許多學(xué)者的研究結(jié)果表明，利用多維貧困測量方法測量的貧困程度要高于利用傳統(tǒng)單一的收入測量法測量的結(jié)果，而且更有利于扶貧政策的選擇[11-14]。

基于此，本研究以多維貧困理論為基礎(chǔ)，以貧困人口及致貧原因的精準(zhǔn)識別為目標(biāo)，利用甘肅省14個貧困村1 749個農(nóng)戶的調(diào)查資料，采用AF多維貧困測度方法，對農(nóng)戶的多維貧困進行測度和分解，并對影響多維貧困的因素進行實證檢驗，以期從多維視角為中國反貧困政策提供有益參考。

一、數(shù)據(jù)與方法

（一）數(shù)據(jù)來源

本文數(shù)據(jù)來源于西北師范大學(xué)“甘肅省精準(zhǔn)扶貧與區(qū)域發(fā)展研究中心”于2016年2-4月份在甘肅省片區(qū)貧困縣進行的農(nóng)村社會調(diào)查，調(diào)查涵蓋村莊基本情況、農(nóng)戶家庭人口結(jié)構(gòu)、勞動力外出、資產(chǎn)狀況、收支情況、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、醫(yī)療衛(wèi)生、教育培訓(xùn)等內(nèi)容。本次調(diào)查采取分層隨機抽樣形式，首先依據(jù)《中國農(nóng)村貧困檢測報告2011》，在全國集中連片特困區(qū)抽取了六盤山甘肅片區(qū)和秦巴山甘肅片區(qū)；然后分別從六盤山甘肅片區(qū)的47個縣抽取12個貧困縣，秦巴山片區(qū)8縣1區(qū)抽取2個貧困縣；再依據(jù)《甘肅省精準(zhǔn)扶貧資料匯編（統(tǒng)計資料）》中甘肅省建檔立卡貧困村資料，從六盤山片區(qū)的12個貧困縣中各抽取1個建檔立卡貧困村，從秦巴山片區(qū)的兩個貧困縣中抽取2個建檔立卡貧困村，共計14個貧困村；最后從14個貧困村中隨機抽取農(nóng)戶進行調(diào)查。本次調(diào)查以走訪和問卷形式進行，共發(fā)放問卷2 000份，收回有效問卷1 749份，包括了1 749個農(nóng)戶和8 319個農(nóng)村人口的信息。

其中，建檔立卡貧困戶767戶，占比43.85%；低保戶471戶，占比26.93%；五保戶30戶，占比1.72%。樣本農(nóng)戶所在的14個行政村的基本概況具體見表1。在14個行政村中8個村通自來水，6個村用窖水；照明電全覆蓋，且5個村通動力電；14個行政村已全部實現(xiàn)道路硬化、客車通達，但其中的2 個行政村村組道路硬化，其他12個自然村內(nèi)道路均為土路；有4個村建有幼兒園，11個村建有小學(xué)（或者教學(xué)點）；有2個貧困村沒有衛(wèi)生室。由于14個貧困村不同程度的處于偏遠山區(qū)，這里用耕地面積占全村土地面積的比例代表著山大溝深程度，其中有5個村這一指標(biāo)低于20%，結(jié)合調(diào)研過程的現(xiàn)場評估，這5個村都處于山大溝深、交通不便、生態(tài)環(huán)境惡劣的深山區(qū)。樣本村情況見表1。

（二）分析方法

本文參照Alkire 等的多維貧困測量方法[15]，首先選取多個層面作為測量維度，對不同維度設(shè)立臨界值來確定個體的貧困情況，在計算個體i在各維度是否貧困的基礎(chǔ)上加上該個體的貧困維度總數(shù)，然后設(shè)定該維度的臨界值，若某一個體的維度數(shù)大于或等于臨界值，則認為該個體存在多維貧困?；谡{(diào)查數(shù)據(jù)測算了多維貧困發(fā)生率H、多維貧困剝奪程度A和多維貧困指數(shù)M0。其中，H表示多維貧困農(nóng)戶占總農(nóng)戶比例，A為貧困農(nóng)戶家庭平均被剝奪的維度數(shù)占總剝奪維度數(shù)比值，多維貧困指數(shù)M0 是上述兩個指標(biāo)的乘積。具體計算公式如下：

其中，q表示多維貧困人口，n表示研究總?cè)丝冢珻i（k）為貧困臨界值為k的情況下第i個體或農(nóng)戶被剝奪維度數(shù)總和；d為總維度。由以上定義式可見，多維貧困發(fā)生率（H）可表征任意幾個維度上多維貧困發(fā)生的廣度，貧困剝奪程度（A）表征任意幾維度上多維貧困發(fā)生的深度，H和A的值越大，表示貧困廣度或深度水平越高，多維貧困指數(shù)則兼有貧困廣度和深度的綜合意義。

多維貧困指數(shù)可以按照維度、城鄉(xiāng)、地區(qū)、省份、性別等進行分解，進而求出各屬性組群影響貧困的程度。本文將對樣本農(nóng)戶的多維貧困指數(shù)按照維度、地區(qū)進行分解，以下為分解公式：endprint

其中，j表示多維貧困中的維度，Σni=1gijnd是維度j下的貧困指數(shù)，j=1，2，…，d。

按人口子群分解的表達式如下：

其中，ni 表示各個群組的人口數(shù)量，nin表示各個群組人口數(shù)占總的群體人口數(shù)的比重，p（xi；z）表示i群組的多維貧困指數(shù)。

二、數(shù)據(jù)處理及分析

（一）維度和指標(biāo)選取

為體現(xiàn)研究的系統(tǒng)性、科學(xué)性和實用性，維度選取主要遵循以人為本的原則，指標(biāo)設(shè)計與人類發(fā)展指數(shù)保持一致。具體而言，主要參考和依據(jù)以下5個方面的內(nèi)容進行設(shè)定：（1）參考聯(lián)合國千年發(fā)展目標(biāo)、人類發(fā)展指數(shù)和多維貧困指數(shù)的設(shè)定，遵循各個指標(biāo)的相關(guān)技術(shù)規(guī)定；（2）參考國家扶貧辦農(nóng)村貧困調(diào)查指標(biāo)；（3）結(jié)合《中國農(nóng)村扶貧開發(fā)綱要（2011-2020）》中提出的主要目標(biāo)指標(biāo)；（4）參考國內(nèi)著名學(xué)者已有關(guān)于多維貧困問題的研究成果；（5）依據(jù)農(nóng)村貧困地區(qū)的具體情況并兼具數(shù)據(jù)的可得性。

對貧困戶從經(jīng)濟狀況、教育水平、健康狀況、生活環(huán)境、資產(chǎn)狀況5個方面來識別，由收入水平、消費水平、受教育程度、健康水平、飲用水、交通條件、房屋、耐用消費品等8個指標(biāo)構(gòu)成。指標(biāo)臨界值的選取設(shè)定，部分遵循人類發(fā)展報告中MPI的設(shè)計標(biāo)準(zhǔn)的同時，結(jié)合樣本村的實際情況，具體如下：（1）經(jīng)濟狀況的測度，主要由收入和消費水平2個指標(biāo)構(gòu)成。根據(jù)聯(lián)合國人類發(fā)展指數(shù)（HPI）的維度之一即收入指數(shù)，這里將收入水平作為識別多維貧困的重要指標(biāo)之一，臨界值依據(jù)國家最新貧困線即2015年確定的2 800元為標(biāo)準(zhǔn)；由于貧困線是根據(jù)基本消費折算的，因此消費水平的臨界值與收入水平相同，為2 800元。（2）教育水平的測度，主要包括適齡兒童入學(xué)狀況和勞動人口平均受教育年限兩個指標(biāo)。由于調(diào)查中不存在適齡兒童未入學(xué)的情況，這里依據(jù)2010年聯(lián)合國開發(fā)計劃署和牛津大學(xué)聯(lián)合提出的多維貧困指數(shù)（MPI）中教育維度的指標(biāo)設(shè)置，采用勞動人口平均受教育年限指標(biāo)，臨界值為小學(xué)（6年）。（3）醫(yī)療健康狀況的測度，主要包括醫(yī)療條件、醫(yī)療保險水平、村民自身的身體健康狀況等3個方面。醫(yī)療條件主要體現(xiàn)在基本醫(yī)療救治的可得性，雖然村級衛(wèi)生室基本覆蓋但能解決的問題十分有限，農(nóng)戶基本醫(yī)療救治主要靠鄉(xiāng)鎮(zhèn)衛(wèi)生院或者縣醫(yī)院，可得性主要取決于交通狀況，所以這一指標(biāo)設(shè)在交通維度反映；樣本農(nóng)戶中參與“新型農(nóng)村合作醫(yī)療”的比例為99.87%，因此醫(yī)療保險水平不予考慮；這里選取農(nóng)戶家庭健康水平作為反映健康狀況的主要指標(biāo)。（4）生活環(huán)境的測度，主要包括水、電、路等基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)狀況。由于所有村莊已100%實現(xiàn)照明電網(wǎng)全覆蓋，因此這里選取飲用水、交通2個指標(biāo)，其中飲用水以國際上通用的標(biāo)準(zhǔn)將淺井水視為貧困；樣本村雖然都實現(xiàn)了村村通公路和客車，但距離最近集市的便利與否影響著農(nóng)戶的生產(chǎn)與生活，并且由于山大溝深，交通條件不僅取決于道路的硬化，而且很大程度上取決于交通時間，所以這里用到達最近集市的時間表示交通狀況，以1小時為臨界值。（5）資產(chǎn)狀況的測度，主要包括房屋、耐用消費品的占有情況。房屋、耐用消費品的占有在一定程度上表明農(nóng)戶生活水平的高低，并且住房安全達標(biāo)是“兩不愁、三保障”的主要內(nèi)容之一，這里用住房不安全即土坯、茅草等房屋為臨界值，用彩電、冰箱、洗衣機等耐用消費品擁有狀況衡量家庭資產(chǎn)狀況。根據(jù)已有研究[6-7]，將各指標(biāo)權(quán)重設(shè)為“等權(quán)重”，并以農(nóng)戶家庭為單位測算。另外，樣本中兒童入學(xué)率接近100%，通電率100%，參與醫(yī)療保險率為99.87%，兒童入學(xué)、通電和醫(yī)療保險等3個指標(biāo)的貧困發(fā)生率幾乎為零，故本研究不考慮這3個指標(biāo)，其他指標(biāo)設(shè)置見表2。

（二）農(nóng)戶單一維度貧困發(fā)生率

根據(jù)上文各指標(biāo)“剝奪臨界值”的設(shè)定，可以測算出1 749家農(nóng)戶在各單一指標(biāo)上的貧困發(fā)生率（見圖1）。

1.從農(nóng)戶經(jīng)濟狀況看，低于2 800元的共計334戶（樣本農(nóng)戶人均純收入為6 689元），占樣本總戶數(shù)的19.10%，即收入指標(biāo)上的貧困發(fā)生率為19.10%。同時通過對調(diào)查數(shù)據(jù)分析顯示，農(nóng)戶的收入差距非常大，基尼系數(shù)高達0.43。 樣本農(nóng)戶人均消費支出為4 158元，人均消費低于2 800元的有842戶，占樣本總戶數(shù)48.14%，即消費維度上的貧困發(fā)生率為48.14%?？梢园l(fā)現(xiàn)，農(nóng)戶消費指標(biāo)上的貧困發(fā)生率明顯大于收入指標(biāo)，其原因一方面是由于大部分農(nóng)戶處于半自給自足狀態(tài)，部分食物消費沒有包括，另一方面也反映出樣本農(nóng)戶消費水平整體比較低，并且日常生活、教育、醫(yī)療等3個方面占戶均消費總量的80%以上，生產(chǎn)消費僅占到10.7%。

2.從教育水平上看，家庭勞動年齡人口平均受教育程度在“小學(xué)及以下”的有722戶，占樣本總戶數(shù)的41.28%，即在教育指標(biāo)上的貧困發(fā)生率是41.28%。此外，家庭勞動年齡人口平均受教育在“小學(xué)至初中”水平的戶數(shù)比重為42.60%，“初中至高中”和“高中及以上”戶數(shù)比重則分別達到14.46%和1.66%，表明樣本農(nóng)戶的整體文化素質(zhì)相對低下。但受教育水平和年齡結(jié)構(gòu)高度相關(guān)，35歲以上人口特別是50歲以上人口文盲比例比較高，35歲以下人口的平均受教育年限相對比較高，文盲率為零。

3.從健康狀況方面看，樣本農(nóng)戶家庭成員中至少有1人由于身患慢性病、大病或殘疾而喪失勞動力的農(nóng)戶占比高達36.42%，表明因病致貧是當(dāng)前農(nóng)戶面臨的一大挑戰(zhàn)。由于生活條件惡劣，勞動負擔(dān)重等原因，加之交通閉塞、收入較低、有病得不到及時救治，樣本人口患病比例很高，家庭成員至少有1人長期吃藥的戶數(shù)將近70%。從醫(yī)療保險來看，高達99.87%的樣本農(nóng)戶參加了農(nóng)村合作醫(yī)療，在很大程度上緩解了農(nóng)戶因病致貧的風(fēng)險。但是，農(nóng)戶常規(guī)的看病吃藥花費很高，戶均達到4 944元，占農(nóng)戶消費總額的26.8%。

4.從生產(chǎn)生活環(huán)境上看，34.36%的農(nóng)戶尚不能使用自來水，只能使用井水、窖水、河水等，飲水安全達標(biāo)率比較低；從交通狀況來看，63.58%的農(nóng)戶出行道路（從村組或自然村到行政村）為土路，特別是由于山大溝深、交通不便，52.8%的人口到達最近集市的距離在1小時以上。樣本村已全部實現(xiàn)了通照明電，但仍有9個村沒有通動力電。endprint

5.從資產(chǎn)水平上看，21.61%的農(nóng)戶房屋為土坯或窯洞結(jié)構(gòu)；至少缺乏彩電、冰箱、洗衣機等耐用品中一件的農(nóng)戶家庭占比為53.97%；樣本農(nóng)戶家庭有三輪車及拖拉機等農(nóng)具的占58.5%，將近30%的農(nóng)戶生產(chǎn)靠畜力或者人力。

上述分析表明，盡管農(nóng)村生存貧困狀況得到極大緩解，但樣本農(nóng)戶收入水平貧困發(fā)生率仍然居于高位，達到19.10%，意味著近1/5農(nóng)戶的人均收入處于現(xiàn)行貧困標(biāo)準(zhǔn)以下。同時，樣本農(nóng)戶在交通、健康、教育、耐用消費品等指標(biāo)呈現(xiàn)出較高的貧困發(fā)生率，遠遠高于單純以收入指標(biāo)測度的貧困發(fā)生率，這表明以單一收入指標(biāo)為主的貧困識別標(biāo)準(zhǔn)已難以適應(yīng)貧困性質(zhì)轉(zhuǎn)變下的多維貧困狀況，采用多維識別方法能夠更加全面地反映農(nóng)村貧困狀況，并在一定程度上識別致貧因素的輕重次序，從而有利于精準(zhǔn)扶貧措施的有效實施。

（三）農(nóng)戶多維貧困測度結(jié)果

1.多維貧困程度和深度。如果按“收入水平低于2 800元”的單一貧困標(biāo)準(zhǔn)計算，農(nóng)戶貧困發(fā)生率為19.10%。從多維貧困其余指標(biāo)來看，農(nóng)戶仍然存在其他層面的貧困，特別在教育程度、健康水平、飲用水、交通、房屋、耐用消費品指標(biāo)上的貧困發(fā)生率都遠遠大于收入維度的貧困發(fā)生率，表明樣本農(nóng)戶不僅存在收入上的貧困，其他層面的貧困問題比較嚴重。因此，下文將進一步采用AF多維貧困測量方法，對樣本村多維貧困的廣度和深度進行分析。

在各指標(biāo)“等權(quán)重”下，遵循雙重臨界值設(shè)定方法，首先測算農(nóng)戶在各維度的貧困程度，再測算農(nóng)戶在K個維度上的貧困情況。表3估算了樣本農(nóng)戶在K依次取1至8時，農(nóng)戶貧困發(fā)生率（H）、貧困剝奪程度（A）和多維貧困指數(shù)（M0）情況。根據(jù)國際通行標(biāo)準(zhǔn)，K個及以上指標(biāo)同時貧困則判定存在多維貧困，即當(dāng)農(nóng)戶貧困的維度數(shù)量大于等于3時，該農(nóng)戶處于多維貧困狀態(tài)[7，13]。測算結(jié)果顯示，當(dāng)K=3時，即考慮8個指標(biāo)中農(nóng)戶在任意K個及以上指標(biāo)存在貧困狀況，樣本農(nóng)戶貧困發(fā)生率為62.3%，貧困剝奪程度為51.3%，多維貧困指數(shù)為0.320，表明樣本農(nóng)戶整體上存在著相當(dāng)程度的多維貧困，特別是在3個、4個、5個維度上的貧困發(fā)生率都比較高。同時，隨著多維貧困維度個數(shù)的上升，農(nóng)戶多維貧困發(fā)生率和貧困指數(shù)下降，但貧困程度呈現(xiàn)上升態(tài)勢，表明隨著貧困維度的增加，多維貧困的廣度在降低，但貧困深度在上升，也即多維貧困中樣本農(nóng)戶貧困的原因差異較大，不同農(nóng)戶存在著自身特殊的貧困特征。以上分析表明，在單一收入指標(biāo)測度的貧困發(fā)生率大幅下降的背景下，農(nóng)村多維貧困表現(xiàn)得更為多樣和復(fù)雜，這要求：一方面，在貧困對象的識別過程中，應(yīng)采用多維貧困識別標(biāo)準(zhǔn)；另一方面，在降低多維貧困發(fā)生率的同時，應(yīng)針對貧困農(nóng)戶的具體困難采取“精準(zhǔn)滴灌”的反貧困措施。

2.多維貧困指數(shù)分解。為考察各維度對整體多維貧困指數(shù)的影響，對樣本農(nóng)戶多維貧困指數(shù)進行分解。表4測度了K值分別取1至8時各維度對多維貧困指數(shù)的貢獻率。結(jié)果顯示，K取不同值時，各維度對多維貧困的貢獻率存在差異，且隨著K取值的增大，收入水平和健康對多維貧困的影響率呈上升趨勢，這是值得引起高度注意的問題。此外，消費水平、交通條件與耐用消費品的影響率呈下降趨勢，其余指標(biāo)影響率則相對穩(wěn)定。

以K取值3為例，耐用消費品對農(nóng)戶多維貧困影響率最高，為17.16%。同時，大于10%的依次為交通條件（16.60%）、消費水平（15.26%）、受教育程度（12.92%）、飲用水（11.87%）和健康水平（11.11%）；僅有房屋（7.98%）和收入水平（7.11%）2個指標(biāo)影響率低于10%?？梢园l(fā)現(xiàn)，除收入水平外的指標(biāo)對多維貧困影響率都高于7%，表明樣本農(nóng)戶存在較嚴重的多維貧困現(xiàn)象。其中，耐用消費品對多維貧困影響率最高，耐用消費品體現(xiàn)了農(nóng)戶資產(chǎn)擁有量或財富積累的多寡，對農(nóng)戶多維貧困有較大影響。接下來，對貧困發(fā)生率產(chǎn)生影響的是交通條件，作為農(nóng)戶生產(chǎn)生活的重要設(shè)施，交通在農(nóng)戶生活生產(chǎn)中扮演著重要角色，據(jù)調(diào)查，樣本村交通條件單一指標(biāo)上的貧困發(fā)生率高達52.80%；一方面，交通狀況會影響農(nóng)戶收入和教育水平，繼而影響農(nóng)戶其他維度上的貧困，另一方面，將影響農(nóng)戶在接受扶貧政策、社會援助上的便利程度，從而制約了扶貧效果的實現(xiàn)。此外，農(nóng)戶教育水平不僅對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率發(fā)揮作用，還對農(nóng)戶務(wù)工待遇和職業(yè)發(fā)展具有影響；同樣地，飲水條件是農(nóng)戶生產(chǎn)生活的基礎(chǔ)，其安全性和便利性對農(nóng)戶日常生活和身體健康的影響不容忽視，在西部干旱地區(qū)，飲水條件一定程度也反映了地域的自然地理條件；健康狀況不僅直接影響著農(nóng)戶就業(yè)、收入和支出，而且影響著農(nóng)戶家庭生產(chǎn)生活的方方面面。

三、實證分析

基于上述測度多維貧困的結(jié)果，選取K值取3時樣本農(nóng)戶“多維貧困狀況”作為因變量，采用以下二值選擇的Probit模型進行分析。

Pr（M poverty）=Pr（P=1|Xs）=Pr（Ys=1|Xs）

根據(jù)調(diào)查資料和其他學(xué)者的研究結(jié)果[16-17]，農(nóng)戶貧困不僅受“戶主特征”影響，還受“家庭微觀環(huán)境”和“家庭所處地理位置等宏觀環(huán)境”的雙重影響，本研究最終選取“戶主特征”“家庭稟賦”“村級特征”3個層面13個解釋變量。（1）戶主特征變量。農(nóng)戶的戶主在家庭中承擔(dān)了重要的責(zé)任，對家庭的生產(chǎn)、生活狀況有著重大作用，樣本農(nóng)戶中戶主未婚的僅占總樣本的0.42%，故婚姻狀況不予考慮，這里選取反映戶主特征的性別、年齡、教育、健康等4個變量。（2）農(nóng)戶家庭資源稟賦變量。通常認為，作為消費單位和生產(chǎn)單位的混合體，農(nóng)戶微觀行為決策依據(jù)家庭整體資源稟賦進行，因此這里選取家庭勞動力平均受教育水平、勞動力數(shù)量、就業(yè)狀況、贍養(yǎng)系數(shù)、生產(chǎn)工具、耕地資源6個變量來表征農(nóng)戶家庭資源稟賦。（3）村級特征變量，不同家庭所處村莊的宏觀環(huán)境和自然條件存在很大差異，擬從醫(yī)療條件、交通條件與地理環(huán)境3個方面來反映村級特征。各變量定義、描述性統(tǒng)計和符號預(yù)期詳見表5。

考慮到解釋變量可能存在的多重共線性，據(jù)此進行相關(guān)系數(shù)檢驗，發(fā)現(xiàn)相關(guān)系數(shù)最大絕對值為0.627，低于共線性門檻值0.7[18]，然后，運用stata13.0統(tǒng)計軟件對樣本進行Probit回歸，表6匯報了相關(guān)結(jié)果。模型結(jié)果顯示卡方值顯著性水平為0.000，表明模型結(jié)果對樣本數(shù)據(jù)擬合較好。endprint

1.戶主特征對農(nóng)戶多維貧困影響。戶主特征中僅有“戶主身體健康”對農(nóng)戶多維貧困影響顯著，系數(shù)為-0.503 7，邊際效應(yīng)為-0.133 4，表明戶主健康狀況有利于降低農(nóng)戶陷入多維貧困的概率。戶主性別的邊際效應(yīng)為0.073 4，表明農(nóng)戶家庭戶主為男性的陷入貧困的概率為0.073 4，概率較低，但并不顯著，這可能與女性戶主在樣本中所占比例較小有關(guān)。同時，戶主為男性的家庭陷入貧困概率要低于戶主為女性的家庭，戶主為女性通常意味著家庭男性配偶的缺失或家庭男性勞動力不足，不利于提高家庭生活水平；戶主年齡、戶主教育水平兩個變量與多維貧困都呈現(xiàn)出不顯著的負向關(guān)系，可能的解釋是，隨著戶主年齡和受教育年限的增加，戶主的生產(chǎn)生活經(jīng)驗逐漸豐富，獲取農(nóng)業(yè)技術(shù)和外出務(wù)工的機會相應(yīng)增加，可以提高家庭財富積累，進而降低陷入多維貧困的概率。

2.家庭稟賦對農(nóng)戶多維貧困的影響。教育方面，“農(nóng)戶勞動年齡人口平均受教育年限”呈顯著負向作用，其邊際效應(yīng)為-0.063 3，說明“農(nóng)戶勞動年齡人口平均受教育年限”每提高1年，貧困概率下降0.063 3，表明教育有助于脫貧的實現(xiàn)；“勞動力資源”邊際效應(yīng)為-0.140 1，且顯著，表明勞動力資源有益于降低農(nóng)戶陷入多維貧困的概率；家庭“就業(yè)情況”系數(shù)為-0.227 9，其邊際效應(yīng)為-0.060 4，意味著農(nóng)戶務(wù)工人數(shù)占總?cè)藬?shù)比重每增加1%，農(nóng)戶陷入多維貧困的概率便降低0.060 4，農(nóng)戶家庭較高的務(wù)工比例往往意味著家庭可以在較短時期內(nèi)實現(xiàn)財富積累，并在教育、醫(yī)療與生活消費等方面具有明顯優(yōu)勢；贍養(yǎng)系數(shù)具有顯著正向作用，其系數(shù)和邊際效應(yīng)分別為0.530 9和0.140 6，這與樣本村“因?qū)W致貧”“因病致貧”較多的事實相符；貧困村農(nóng)戶為謀求更高質(zhì)量教育，往往將孩子送到縣級及以上城鎮(zhèn)求學(xué)，陪讀現(xiàn)象較多，且教育具有投資金額大、周期長、見效慢等特點。同時，隨著家庭老人年齡增加，不僅需要高昂的醫(yī)療費用，還需要家庭青壯年在家照顧，制約了其外出務(wù)工，因而不利于農(nóng)戶通過務(wù)工來減緩家庭貧困。在農(nóng)戶生產(chǎn)條件上，“農(nóng)用機械”和“耕地資源”分別具有不顯著的負向和顯著的正向影響，這可能與調(diào)查農(nóng)村實際耕地質(zhì)量有關(guān)，樣本貧困村大部分耕地為坡地，土地投入產(chǎn)出率較低，較多的耕地可能將農(nóng)戶束縛在土地上，而耕地較少的農(nóng)戶則通過外出務(wù)工經(jīng)商等渠道就此實現(xiàn)脫貧致富。

3.村級生產(chǎn)生活環(huán)境對多維貧困的影響?！搬t(yī)療條件”系數(shù)為-0.054 4，表明貧困村中醫(yī)療衛(wèi)生室和私人診所的設(shè)置，在一定程度上會降低農(nóng)村居民就醫(yī)交通成本，增加農(nóng)村居民就醫(yī)的便利性，對農(nóng)戶多維貧困起到減緩作用；“交通條件”系數(shù)為1.518 2，邊際效應(yīng)為 0.402 1，表明到就近集市花費時間大于1小時的農(nóng)戶陷入多維貧困的概率為0.402 1，到就近集市花費時間長短與農(nóng)戶日程生活息息相關(guān)，不僅影響生活的便利程度，還對信息的傳遞造成不同程度的影響，驗證了“要致富，先修路”的富強口號的實用性；“地理環(huán)境”對多維貧困的邊際效應(yīng)為0.761 3，顯著正向作用，表明耕地面積占國土面積的比例越高，農(nóng)戶陷入多維貧困的概率越高，這與目前國家的扶貧政策實施和就業(yè)結(jié)構(gòu)有關(guān)，較低的耕地面積占比作為農(nóng)村人口外出務(wù)工、創(chuàng)業(yè)等非農(nóng)就業(yè)的推力，不斷激勵著農(nóng)村人口謀求生路，實現(xiàn)脫貧，最終降低多維貧困發(fā)生率。

四、結(jié)論及建議

基于國際通行的多維貧困研究方法，就甘肅省1 749個樣本農(nóng)戶貧困程度及其影響因素進行多維分解。研究發(fā)現(xiàn)，樣本村農(nóng)戶多維貧困發(fā)生率為62.3%，多維貧困指數(shù)為0.32，高于全國貧困水平。對多維貧困指數(shù)分解的結(jié)果顯示，不同因素對農(nóng)戶整體貧困率影響存在較大差異。其中，交通條件、受教育水平、消費水平、耐用消費品等維度對貧困的影響率均高于收入維度，且各維度相互影響。對多維貧困原因?qū)嵶C結(jié)果表明，戶主特征、家庭資源稟賦、村莊環(huán)境等因素對農(nóng)戶多維貧困狀況都有著顯著影響，特別是交通狀況、地理環(huán)境、家庭教育水平、家庭負擔(dān)的影響最大。這一研究結(jié)論再次說明農(nóng)村貧困狀況呈現(xiàn)出多維特征，貧困的原因多樣化、復(fù)雜化，隨著物質(zhì)性貧困問題的緩解，發(fā)展性貧困問題非常突出，以交通為核心的基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，以教育、醫(yī)療、社會保障為核心的公共服務(wù)是精準(zhǔn)扶貧的重點內(nèi)容。

1.大力發(fā)展農(nóng)村教育，隔斷貧困的代際傳遞。對于自然環(huán)境嚴酷、農(nóng)業(yè)發(fā)展基礎(chǔ)薄弱的村莊來說，教育和非農(nóng)就業(yè)是貧困人口擺脫自然條件束縛、提高個人及家庭收入、實現(xiàn)穩(wěn)定脫貧的主要途徑，也是防止貧困代際傳遞的最有效方式。目前甘肅省通過“兩免一補”、農(nóng)村義務(wù)教育改革、教育精準(zhǔn)扶貧等一系列政策措施，學(xué)前教育和義務(wù)教育階段的費用絕大部分由國家承擔(dān)，家庭負擔(dān)減輕，教育發(fā)展的核心問題首先是加快農(nóng)村師資隊伍建設(shè)，進一步促進教育資源均等化；其次是盡快將高中教育納入義務(wù)教育的范圍，加強中職師資隊伍建設(shè)，全面提高中職教育質(zhì)量，并通過各種途徑拓寬大學(xué)生就業(yè)渠道，提高大學(xué)生就業(yè)質(zhì)量。減輕高中、大學(xué)教育負擔(dān)和促進大學(xué)生就業(yè)是教育脫貧的根本問題。

2.完善農(nóng)村醫(yī)療健康服務(wù)體系，促進城鄉(xiāng)醫(yī)療資源配置均等化。醫(yī)療健康問題是貧困地區(qū)面臨的一個特別突出的問題，低水平、廣覆蓋的新農(nóng)合政策對緩解因病致貧、因病返貧問題起到了非常大的作用，目前核心問題是醫(yī)療資源短缺，專業(yè)醫(yī)務(wù)人員嚴重不足，村級衛(wèi)生室和鄉(xiāng)鎮(zhèn)醫(yī)院難以有效發(fā)揮作用。因此，農(nóng)村醫(yī)療服務(wù)體系建設(shè)的重中之重是加快農(nóng)村醫(yī)療隊伍建設(shè)，促進城鄉(xiāng)醫(yī)療資源配置均等化。此外，雖然農(nóng)村醫(yī)療保險和醫(yī)療救治等方面的建設(shè)取得了很大成就，但健康教育、檢查、預(yù)防體系相當(dāng)薄弱，有些方面甚至是空白，針對農(nóng)村各種疾病高發(fā)問題少有應(yīng)對之策，這一問題應(yīng)該引起各方的高度關(guān)注，全方位加強農(nóng)村健康教育、疾病預(yù)防體系建設(shè)。

3.完善農(nóng)村社會保障體系，確實做到社保兜底。低保問題是另外一個引起農(nóng)村社會強烈反響的問題，低保政策的實施有效解決了喪失勞動能力人口的生存問題，確實起到了社保兜底的作用。目前的主要問題是三類、四類低保覆蓋面廣、界限不清、難以界定，實際操作中容易引發(fā)各種矛盾，助長了“等、靠、要”的思想，因此建議逐步取消三、四類低保，激發(fā)農(nóng)村內(nèi)部發(fā)展活力和發(fā)展?jié)摿ΑＡ硗?，農(nóng)村勞動力短缺和老齡化已經(jīng)成為一個新的問題，勞動力短缺引發(fā)的貧困問題逐年上升，因此應(yīng)該逐步提高農(nóng)村養(yǎng)老保險的標(biāo)準(zhǔn)，解決老有所養(yǎng)問題。endprint

4.進一步加快基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，改善農(nóng)村生產(chǎn)生活條件。安全、便捷、通暢的交通是貧困地區(qū)發(fā)展的首要問題，在進一步完善區(qū)域范圍內(nèi)交通網(wǎng)絡(luò)體系，加快行政村道路硬化工作的同時，應(yīng)該盡快解決偏遠、分散地區(qū)自然村道路通暢和硬化問題，完成最后一公里交通網(wǎng)路體系建設(shè)，結(jié)合農(nóng)村信息、水電等基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，結(jié)合小片區(qū)、小流域綜合治理、生態(tài)修復(fù)，力爭到盡快實現(xiàn)“進得來、出得去、行得通、走得暢”，推動“交通+特色產(chǎn)業(yè)”“交通+電商快遞”等扶貧新模式，將貧困村莊納入現(xiàn)代生產(chǎn)生活體系。

5.促進區(qū)域發(fā)展，實現(xiàn)貧困人口穩(wěn)定脫貧。甘肅絕大部分貧困人口分布在六盤山片區(qū)和秦巴山片區(qū)，區(qū)域整體發(fā)展水平比較低，通過區(qū)域發(fā)展帶動扶貧開發(fā)，通過扶貧開發(fā)促進區(qū)域發(fā)展是實現(xiàn)貧困人口穩(wěn)定脫貧的主要途徑。因此，一方面應(yīng)該通過進一步加強區(qū)域基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，促進工業(yè)化和新型城鎮(zhèn)化建設(shè)，增強區(qū)域發(fā)展能力，創(chuàng)造就業(yè)機會，加快農(nóng)村勞動力就業(yè)和轉(zhuǎn)移，提高對貧困人口的輻射帶動作用。另一方面，應(yīng)該努力將經(jīng)濟發(fā)展的成果滲透到貧困地區(qū)，通過加大扶貧力度，加強特色產(chǎn)業(yè)和龍頭企業(yè)培育，發(fā)展農(nóng)村合作經(jīng)濟組織，開發(fā)鄉(xiāng)村旅游，輻射帶動貧困人口，提高經(jīng)濟增長的脫貧效應(yīng)，在發(fā)展中改善收入分配狀況，實現(xiàn)貧困人口的穩(wěn)定脫貧。

6.遵循城鄉(xiāng)結(jié)構(gòu)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)換規(guī)律，有計劃、有步驟的推進農(nóng)村建設(shè)。隨著城鄉(xiāng)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型和人口轉(zhuǎn)變，人口城鎮(zhèn)化和部分村莊的空心化已經(jīng)是必然趨勢，扶貧開發(fā)也必須遵循這一規(guī)律，順勢而為，完善農(nóng)村空間結(jié)構(gòu)，逐步引導(dǎo)貧困地區(qū)有條件的農(nóng)戶以及新生代農(nóng)民工下山、進鎮(zhèn)、進城。首先，在中小城市、縣城所在地，結(jié)合市縣房地產(chǎn)去庫存等政策，加大戶籍制度、社會保障制度、教育制度、住房制度、土地制度等一系列綜合改革，配套基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，促進新型城鎮(zhèn)化建設(shè)和非農(nóng)產(chǎn)業(yè)發(fā)展，吸納更多的農(nóng)民工轉(zhuǎn)移就業(yè)并逐步市民化。其次，對于交通和自然地理條件比較好，具有特色產(chǎn)業(yè)開發(fā)基礎(chǔ)和一定比較優(yōu)勢、人口相對集中的中心村莊，進行重點建設(shè)、重點布局，大幅度改善生產(chǎn)生活條件，支持現(xiàn)代農(nóng)業(yè)和龍頭企業(yè)發(fā)展，吸納偏遠山區(qū)人口就近就業(yè)。第三，對于偏遠山區(qū)、空心化和人口老齡化比較嚴重的村莊，重點以生態(tài)建設(shè)與生態(tài)恢復(fù)為主，不主張進行大范圍、大規(guī)模建設(shè)和重點項目建設(shè)，一是大力推進這些村莊的人口通過易地搬遷、轉(zhuǎn)移就業(yè)、教育發(fā)展等措施，向城鎮(zhèn)和中心村莊轉(zhuǎn)移；二是對于不能轉(zhuǎn)移出去的人口，通過退耕還林、生態(tài)扶貧、社保兜底等措施，保障其基本生活；三是采取以時間換空間的方式，隨著這些村莊人口的逐漸遷移和轉(zhuǎn)移，轉(zhuǎn)換為生態(tài)建設(shè)用地。

參考文獻：

[1] Sen A K.Commodities and Capabilities [M].Amsterdam： North Holland，1985：46-58.

[2]UNDP.Human Development Report 2010[M/OL].[2011-12-20]，http：//hdr.undp.org.

[3]Sabina Alkire，Suman Seth . Multidimensional Poverty Reduction in India Between 1999 and 2006：Where and How？ [J].World Development，2015，72 （2）：93-108.

[4]Batana Y.Multidimensional Measurement of Poverty Among Women in Sub-sahara Africa [J].Social Indicators Research，2013，112 （2）： 337 -362.

[5]Battiston D.Income and Beyond：Multidimensional Poverty in Six Latin American Countries[J].Social Indicators Research， 2013，112 （2）： 291-314.

[6]王小林，Sabina Alkire.中國多維貧困測量：估計和政策含義[J].中國農(nóng)村經(jīng)濟，2009（12）：4-10.

[7]楊龍，汪三貴.貧困地區(qū)農(nóng)戶的多維貧困測量與分解——基于2010年中國農(nóng)村貧困監(jiān)測的農(nóng)戶數(shù)據(jù)[J].人口學(xué)刊，2015（2）：15-25.

[8]張童朝，顏廷武，何可，等. 基于市場參與維度的農(nóng)戶多維貧困測量研究——以連片特困地區(qū)為例[J].中南財經(jīng)政法大學(xué)學(xué)報，2016（3）：38-45.

[9]吳海濤，侯宇，曾燕芳. 多維貧困視角下農(nóng)村家庭性別貧困度量[J].統(tǒng)計與決策，2013 （20）：27-29.

[10]李俊杰，陳浩浩.不同民族農(nóng)村居民多維貧困測量與減貧措施研究——基于重慶市渝東南土家、苗和漢族居民的調(diào)查[J].中南民族大學(xué)學(xué)報（社會科學(xué)版），2015（2）：98-102.

[11]李佳路.農(nóng)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(mào)經(jīng)濟，2010（10）：63-68.

[12]郭建宇，吳國寶.基于不同指標(biāo)及權(quán)重選擇的多維貧困測量——以山西省貧困縣為例[J]. 中國農(nóng)村經(jīng)濟，2012（2）：12-20.

[13]張昭.中國農(nóng)村貧困人口多維特征分析 [J].西北農(nóng)林科技大學(xué)學(xué)報（社會科學(xué)版），2017 （3）：31-42.

[14]張全紅，周強.中國貧困測度的多維方法和實證應(yīng)用[J].中國軟科學(xué)，2015（7）：29-41.

[15]Alkire S，F(xiàn)oster J. Counting and Multidimensional Poverty Measurement[J].Journal of Public Economics ，2011， 95（7）： 476-487.

[16]石智雷，鄒蔚然.庫區(qū)農(nóng)戶的多維貧困及致貧機理分析[J].農(nóng)業(yè)經(jīng)濟問題，2013（6）： 61-69.

[17]李昊源，崔琪琪.農(nóng)村居民家庭貧困的特征與原因研究——基于對甘肅省調(diào)研數(shù)據(jù)的分析[J].上海經(jīng)濟研究，2015（4）：79-86.

[18]Marcha L D， William M G，Samuel W. Statistical Techniques in Business and Economics[M].McGraw-Hill/Irwin， 2011： 58-99.endprint