張麗穎 朱虹宇 李勝連

[提 要]多維貧困測量能夠更為有效地反映不同地區(qū)的貧困現(xiàn)狀。基于171份問卷數(shù)據(jù)，運(yùn)用可持續(xù)生計(jì)-脆弱性-社會(huì)排斥三維一體的貧困分析框架和改進(jìn)后的AF方法，對(duì)贛南等原中央蘇區(qū)的貧困現(xiàn)狀進(jìn)行測量。研究結(jié)果顯示：贛南等原中央蘇區(qū)居民存在工資報(bào)酬之外的多維貧困，通過按指標(biāo)對(duì)多維貧困指數(shù)分解，可以發(fā)現(xiàn)工資報(bào)酬、存款、生態(tài)環(huán)境、食物營養(yǎng)、健康和勞動(dòng)力指標(biāo)對(duì)多維貧困指數(shù)的貢獻(xiàn)率較大。通過按地區(qū)對(duì)多維貧困指數(shù)分解，可知贛州地區(qū)對(duì)多維貧困指數(shù)的貢獻(xiàn)率較高，其中上猶縣和南康區(qū)的貧困程度最為突出。

[關(guān)鍵詞]多維貧困;AF方法;層次分析法

一、問題的提出

新中國成立特別是改革開放以來，贛南等原中央蘇區(qū)發(fā)生了翻天覆地的變化，2012年6月28日，國務(wù)院頒布了《關(guān)于支持贛南等原中央蘇區(qū)振興發(fā)展的若干意見》（以下簡稱《意見》），加大了對(duì)贛南等原中央蘇區(qū)的扶持力度。在現(xiàn)行標(biāo)準(zhǔn)下，2012至2015年贛南蘇區(qū)貧困人口數(shù)由195萬人減至70.2萬人;貧困發(fā)生率由23.2%降至9.2%。[1]然而，截止到2014年，贛南等原中央蘇區(qū)的貧困人口為212056人，占江西省貧困人口總數(shù)的29.86%，貧困發(fā)生率2.65%，而江西省僅為1.3%。[2]一些貧困地區(qū)的居民，甚至出現(xiàn)脫貧后又返貧的現(xiàn)象。

基于上述事實(shí)，可作以下判斷：第一，贛南等原中央蘇區(qū)的振興發(fā)展上升為國家戰(zhàn)略后，貧困人口明顯減少。第二，與江西省甚至是發(fā)達(dá)地區(qū)相比，這些地區(qū)的發(fā)展仍有差距。第三，贛南等原中央蘇區(qū)的部分居民貧困脆弱性較強(qiáng)。因此有必要分析其貧困現(xiàn)狀，探究致貧因素。

二、理論框架和分析方法

（一）理論框架

貧困問題有代表性的分析框架有社會(huì)排斥分析框架、脆弱性分析框架和可持續(xù)生計(jì)分析框架，這三個(gè)分析框架各有側(cè)重和不同?？沙掷m(xù)生計(jì)強(qiáng)調(diào)以人為中心，對(duì)個(gè)體能力進(jìn)行微觀研究。脆弱性則從不同類型的風(fēng)險(xiǎn)出發(fā)，分析風(fēng)險(xiǎn)對(duì)主體的影響。社會(huì)排斥從文化制度等社會(huì)因素入手，對(duì)貧困問題進(jìn)行分析。為吸取以上三種分析框架的優(yōu)勢，本文建立可持續(xù)生計(jì)-脆弱性-社會(huì)排斥三維一體的貧困分析框架，全面地對(duì)研究地區(qū)進(jìn)行多維貧困測度分析。

（二）維度和指標(biāo)的劃分

⒈維度和指標(biāo)的設(shè)置

贛南等原中央蘇區(qū)多維貧困評(píng)價(jià)指標(biāo)體系中選取可持續(xù)生計(jì)、脆弱性和社會(huì)排斥三個(gè)主要維度，其中可持續(xù)生計(jì)中設(shè)置了金融資本、自然資本、物質(zhì)資本、人力資本和社會(huì)資本這五個(gè)細(xì)化維度，評(píng)價(jià)指標(biāo)體系中共涉及26個(gè)指標(biāo)（詳見表1）

（三）分析方法

1.AF方法和權(quán)重的設(shè)置

本文采用AF方法對(duì)贛南等原中央蘇區(qū)的貧困現(xiàn)狀進(jìn)行測量。Alkire和Foster基于Sen的基本能力理論，創(chuàng)造性地提出了AF方法。[3]此方法運(yùn)用靈活且易于分解，被聯(lián)合國開發(fā)計(jì)劃署采用。該方法首先對(duì)各維度的福利取值;其次，對(duì)貧困進(jìn)行識(shí)別;再次，在識(shí)別各個(gè)維度的剝奪之后，進(jìn)行貧困加總，得到多維貧困指數(shù);最后按照不同組別對(duì)多維貧困指數(shù)進(jìn)行分解。本文運(yùn)用層次分析法設(shè)置各維度指標(biāo)的權(quán)重（詳見表2）。

（四）數(shù)據(jù)來源

本文的數(shù)據(jù)來源于贛南等原中央蘇區(qū)貧困現(xiàn)狀調(diào)查，本次研究就贛州、撫州、吉安36個(gè)貧困縣區(qū)展開調(diào)查，共獲得問卷259份，剔除無效問卷后有效問卷為171份。

三、測量結(jié)果與分析

（一）單維貧困測量結(jié)果分析

本文分別測算了26個(gè)指標(biāo)的貧困發(fā)生率（詳見圖2）。第一，民族的貧困發(fā)生率（2.92%）最低，表明被調(diào)查者中因民族不同而產(chǎn)生社會(huì)排斥現(xiàn)象的可能性較低。第二，通訊信號(hào)的貧困發(fā)生率略高于民族的貧困發(fā)生率，為6.43%。第三，產(chǎn)量指標(biāo)的貧困發(fā)生率僅為9.36%。

從整體情況來看，交通道路的貧困發(fā)生率（77.19%）最高。其次，社會(huì)關(guān)系表現(xiàn)也很突出，其貧困發(fā)生率高達(dá)76.61%，表明研究樣本普遍缺失領(lǐng)導(dǎo)干部直接的榜樣效應(yīng)。再次，75.44%的被調(diào)查者不經(jīng)常參加社交活動(dòng)。以上指標(biāo)的貧困發(fā)生率均遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于工資報(bào)酬的貧困發(fā)生率，說明了從多個(gè)維度對(duì)貧困進(jìn)行測量的必要性和研究價(jià)值。

（三）多維貧困測量結(jié)果分析

表3描述了可持續(xù)生計(jì)、脆弱性和社會(huì)排斥三個(gè)主要維度貧困在不同K值下的情況。當(dāng)K=10%時(shí)，即在3個(gè)主要維度中有0.3個(gè)維度貧困視為多維貧困，此時(shí)貧困發(fā)生率為37.43%，平均剝奪份額為19.53%，多維貧困指數(shù)為0.0731，說明被調(diào)查者的貧困狀況隨著扶貧工作的開展得到了改善?！兑庖姟分袕?qiáng)調(diào)，到2020年，贛南等原中央蘇區(qū)整體實(shí)現(xiàn)跨越式發(fā)展，與全國同步實(shí)現(xiàn)全面建設(shè)小康社會(huì)目標(biāo)，測量結(jié)果驗(yàn)證了實(shí)現(xiàn)這一發(fā)展目標(biāo)極大的可能性。

當(dāng)K=20%時(shí)，各維度、指標(biāo)對(duì)多維貧困指數(shù)的貢獻(xiàn)率如表4所示。首先，在主要維度中，可持續(xù)生計(jì)（54.89%）對(duì)多維貧困指數(shù)的貢獻(xiàn)率最高，因此，扶貧工作應(yīng)以生計(jì)資本為主要導(dǎo)向。細(xì)化維度中對(duì)多維貧困指數(shù)貢獻(xiàn)率最高的是金融資本（25.53%），主要表現(xiàn)在工資報(bào)酬上（13.40%）;其次，在主要維度中，脆弱性對(duì)多維貧困指數(shù)的貢獻(xiàn)率為32.72%，生態(tài)環(huán)境（11.74%）應(yīng)成為關(guān)注的焦點(diǎn)。另外，社會(huì)排斥（12.39%）中勞動(dòng)力指標(biāo)對(duì)多維貧困指數(shù)的貢獻(xiàn)率相對(duì)突出，為6.43%，緩解就業(yè)問題應(yīng)得到重視。

以K=20%為例，按地區(qū)對(duì)多維貧困指數(shù)分解。贛州地區(qū)多維貧困指數(shù)為0.278，貢獻(xiàn)率為72.51%，其中上猶縣（15.79%）和南康區(qū)（12.28%）對(duì)多維貧困指數(shù)的貢獻(xiàn)率較高。吉安地區(qū)多維貧困指數(shù)為0.0070，貢獻(xiàn)率為18.13%，其中萬安縣貢獻(xiàn)率略顯突出。另外，撫州地區(qū)多維貧困指數(shù)和貧困發(fā)生率分別為0.0036和9.86%，其中的縣區(qū)貢獻(xiàn)率分布較為均勻。

四、結(jié)論

1.AF方法測算出可持續(xù)生計(jì)對(duì)贛南等原中央蘇區(qū)的多維貧困指數(shù)貢獻(xiàn)率最高，為54.89%。當(dāng)前扶貧工作應(yīng)以改善生計(jì)為導(dǎo)向，兼顧脆弱性和社會(huì)排斥。

2.AF方法測算的指標(biāo)貢獻(xiàn)率中，工資報(bào)酬和生態(tài)環(huán)境對(duì)多維貧困指數(shù)的貢獻(xiàn)位居第一、二位。工資報(bào)酬應(yīng)是解決民生問題的重要關(guān)注點(diǎn)。部分地區(qū)易發(fā)生暴雨、洪澇等災(zāi)害，相關(guān)部門要及時(shí)做好預(yù)防和控制措施，以免造成對(duì)相關(guān)產(chǎn)業(yè)的沖擊。

3.存款、職業(yè)技能、食物營養(yǎng)、健康、水源、勞動(dòng)力、公共服務(wù)的多維貧困指數(shù)貢獻(xiàn)率較高。贛南等原中央蘇區(qū)需完善社會(huì)保障機(jī)制，加快基礎(chǔ)設(shè)施修建。開發(fā)優(yōu)勢產(chǎn)業(yè)，尤其是礦產(chǎn)、紅色文化旅游等特色產(chǎn)業(yè)，創(chuàng)造就業(yè)機(jī)會(huì)，加強(qiáng)崗位培訓(xùn)，注重生態(tài)文明建設(shè)。

4.贛州對(duì)多維貧困指數(shù)的貢獻(xiàn)率最高，其中上猶縣和南康區(qū)相對(duì)貧困，吉安萬安縣貢獻(xiàn)率略顯突出，撫州各縣貢獻(xiàn)率分布較均勻。需針對(duì)特定地區(qū)，加大扶貧力度，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)扶貧。

5.單維貧困測量中交通道路的貧困發(fā)生率最高。在物質(zhì)資本各指標(biāo)中，交通道路對(duì)多維貧困指數(shù)的貢獻(xiàn)率最高。贛南等原中央蘇區(qū)需加強(qiáng)交通道路建設(shè)，形成便捷高效的交通網(wǎng)絡(luò)。

[參考文獻(xiàn)]

[1]李懿.贛南蘇區(qū)精準(zhǔn)扶貧問題研究[D].南昌：江西財(cái)經(jīng)大學(xué)，2017

[2]婁馨薇.贛南原中央蘇區(qū)農(nóng)村貧困測度及其致貧因素分析[D].南昌：江西農(nóng)業(yè)大學(xué)，2016.

[3]Sabina Alkire ，James Foster. Counting and multidimensional poverty measurement[J]. Journal of Public Economics，2011（95）.

[4]王榮黨.貧困線經(jīng)典定義的百年演變：特質(zhì)與內(nèi)核[J].貴州社會(huì)科學(xué)，2017，（1）.

[5]世界銀行.1990年世界發(fā)展報(bào)告.北京：中國財(cái)政經(jīng)濟(jì)出版社，? .

[6]阿馬蒂亞·森.以自由看待發(fā)展[M].北京：中國人民大學(xué)出版社，2002.

[責(zé)任編輯：上官濤]