陳聞鶴，常志朋*b，宮曉虹

多維視角下農(nóng)村家庭致貧深層機(jī)理研究——基于安徽省大別山區(qū)682戶(hù)調(diào)查數(shù)據(jù)

陳聞鶴a，常志朋*ab，宮曉虹c

（安徽工業(yè)大學(xué)a.商學(xué)院；b.安徽創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展研究院；c.馬克思主義學(xué)院，安徽 馬鞍山 243002）

基于安徽省大別山區(qū)682戶(hù)農(nóng)村家庭調(diào)查數(shù)據(jù)，首先采用馬田系統(tǒng)從收入、教育、健康、生活條件、資產(chǎn)狀況、住房等六個(gè)維度精選出導(dǎo)致農(nóng)村家庭多維貧困的主要因素，然后利用解釋結(jié)構(gòu)模型和復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)重要性分析方法對(duì)致貧因素進(jìn)行分層并測(cè)度每一因素對(duì)其他因素的影響力，從而識(shí)別出導(dǎo)致貧困的深層因素。結(jié)果表明：農(nóng)村家庭貧困多維特征明顯，收入貧困已不是主要致貧因素，基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的不完善是致使農(nóng)戶(hù)多維貧困產(chǎn)生的主因，篩選后的因素可以有效區(qū)分貧困戶(hù)與非貧困戶(hù)；醫(yī)療服務(wù)可及性、飲用水、做飯燃料和通電情況是農(nóng)村家庭致貧的深層因素；飲用水、做飯燃料、衛(wèi)生設(shè)施和健康狀況對(duì)其他致貧因素的影響力較大。

致貧深層機(jī)理；農(nóng)村家庭；多維貧困；大別山區(qū)；馬田系統(tǒng)

一、問(wèn)題的提出

黨的十八大以來(lái)我國(guó)扶貧攻堅(jiān)工作取得了舉世矚目的成就。截至到2019年底，我國(guó)農(nóng)村未脫貧人口為551萬(wàn)人，與2018年相比減少1109萬(wàn)人，貧困發(fā)生率僅為0.6%。隨著扶貧開(kāi)發(fā)工作的不斷推進(jìn)，我國(guó)已進(jìn)入全面打贏脫貧攻堅(jiān)戰(zhàn)的收官之年，如何幫助農(nóng)村剩存貧困人口順利脫貧，補(bǔ)上“三農(nóng)”領(lǐng)域的突出短板，對(duì)實(shí)現(xiàn)全面小康社會(huì)有著重大意義。習(xí)近平主席指出：“脫貧攻堅(jiān)的要義是精準(zhǔn)，要做到因村因戶(hù)因人施策，對(duì)癥下藥、精準(zhǔn)滴灌、靶向治療，扶貧扶到點(diǎn)上扶到根上?！雹僖虼?，要想真正實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)扶貧，就需要科學(xué)、準(zhǔn)確地找出農(nóng)村家庭多維貧困的深層機(jī)理，保證扶貧工作的效率和政策實(shí)施效果。

“多維貧困”概念最早由阿瑪?shù)賮啞ど?976年提出[1]，他認(rèn)為收入只是貧困的表層原因，其主要原因在于家庭或個(gè)體能力的缺失，例如教育水平較低、身體健康狀況較差等，從而致使“可行能力”喪失。Alkire和Foster[2]使用“多維貧困”概念對(duì)“可行能力”進(jìn)行了進(jìn)一步闡釋?zhuān)J(rèn)為收入貧困只是致貧的表層原因，其本質(zhì)具有層次性和多維性，主要在于教育、生活水平和健康等方面的欠缺，并以此形成了多維貧困指數(shù)（MPI）。已有國(guó)內(nèi)學(xué)者從多維視角分析了我國(guó)農(nóng)村家庭的貧困問(wèn)題。高艷云[3]通過(guò)分析認(rèn)為醫(yī)療保險(xiǎn)、衛(wèi)生設(shè)施等是導(dǎo)致農(nóng)村家庭貧困的主要原因，且農(nóng)村地區(qū)多維貧困嚴(yán)重程度高于城市；殷浩棟等[4]以易地扶貧搬遷戶(hù)為對(duì)象，研究指出基礎(chǔ)設(shè)施和公共服務(wù)的不足是導(dǎo)致貧困戶(hù)異地搬遷的主要原因；王恒等[5]以秦巴山區(qū)調(diào)查數(shù)據(jù)為例，認(rèn)為社會(huì)資本的缺失和金融借貸體系的不規(guī)范化是導(dǎo)致農(nóng)村家庭貧困的主因。在多維貧困原因分析方法方面，Permana等[6]運(yùn)用C4.5算法分析了315個(gè)村莊的多維貧困數(shù)據(jù)，結(jié)果發(fā)現(xiàn)對(duì)于貧困敏感度較高的指標(biāo)主要集中在輟學(xué)率、營(yíng)養(yǎng)不良率和農(nóng)民工率等方面；田宇[7]基于Kriging算法對(duì)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行空間插值，分析結(jié)果認(rèn)為造成武陵山區(qū)多維貧困的主要原因是燃料、人均收入和教育年限；郝曉薇等[8]使用AF方法和因子分析法探討了公共服務(wù)對(duì)農(nóng)村多維貧困的減貧效應(yīng)，結(jié)果表明教育和醫(yī)療衛(wèi)生對(duì)減少多維貧困的效果明顯。

通過(guò)分析現(xiàn)有文獻(xiàn)可以發(fā)現(xiàn)，學(xué)界對(duì)于多維貧困原因的研究成果較為豐富，但依然存在以下欠缺：一是多維貧困指標(biāo)選取并未從“收入—支出”角度考慮食品、教育、醫(yī)療等開(kāi)支對(duì)農(nóng)村家庭經(jīng)濟(jì)狀況的影響，也未考察基礎(chǔ)教育、醫(yī)療衛(wèi)生等公共服務(wù)可及性對(duì)其間接福利的影響；二是貧困原因的分析并未考察致貧因素間的關(guān)聯(lián)性和傳導(dǎo)關(guān)系，同時(shí)缺少對(duì)致貧深層機(jī)理的研究；三是測(cè)度對(duì)象以縣域、村域等區(qū)域性多維貧困為主，缺乏對(duì)農(nóng)戶(hù)個(gè)體多維貧困狀況的研究。因此，本研究擬在構(gòu)建農(nóng)村家庭多維貧困指標(biāo)體系的基礎(chǔ)上，建立農(nóng)村家庭致貧深層機(jī)理分析模型，即使用馬田系統(tǒng)精選主要致貧因素，利用解釋結(jié)構(gòu)模型和復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)重要性分析方法對(duì)致貧因素進(jìn)行分層并測(cè)度每一因素對(duì)其他因素的影響力，從而識(shí)別出導(dǎo)致貧困的深層因素，并據(jù)此提出政策建議。

二、理論分析與模型構(gòu)建

1．理論分析

在多維貧困分析中，烏德亞·瓦格爾和劉亞秋[9]認(rèn)為即使個(gè)人能力得到了提升，如果社會(huì)缺乏轉(zhuǎn)換機(jī)制，例如醫(yī)療、教育、飲用水、電力和能源等民生基礎(chǔ)設(shè)施的缺失，也會(huì)使得個(gè)體或家庭難以獲得更美好的生活。改革開(kāi)放以來(lái)，我國(guó)在經(jīng)濟(jì)方面取得了很大成就，但部分農(nóng)村地區(qū)依然面臨公共服務(wù)等基礎(chǔ)設(shè)施欠缺、衛(wèi)生知識(shí)普及力度不夠等問(wèn)題，這是農(nóng)村人口貧困的最主要原因。阿瑪?shù)賮啞ど璠10]研究表明，印度社會(huì)貧困長(zhǎng)期存在的主要原因是，政策制定者過(guò)分注重高等教育對(duì)社會(huì)進(jìn)步的推動(dòng)作用，忽視了基礎(chǔ)教育和基本醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)對(duì)消除貧困的重要作用。從中可以看出，農(nóng)村家庭貧困多維特征主要包含個(gè)體能力貧困和周邊基礎(chǔ)設(shè)施缺失對(duì)個(gè)人能力的剝奪，其多維性的確立是挖掘貧困深層原因的基礎(chǔ)，也是由開(kāi)發(fā)式扶貧轉(zhuǎn)向精準(zhǔn)扶貧的前提保障。結(jié)合已有研究，本文從收入、教育、健康、生活條件、資產(chǎn)狀況、住房等六個(gè)維度研究農(nóng)村家庭致貧深層因素及作用機(jī)理。

收入是家庭或個(gè)體維持和改善基本生存條件所需資源的主要來(lái)源方式，人均純收入也是劃分絕對(duì)貧困線的主要標(biāo)準(zhǔn)，近年來(lái)，國(guó)內(nèi)外根據(jù)不同地區(qū)的購(gòu)買(mǎi)力平價(jià)水平，不斷上調(diào)貧困標(biāo)準(zhǔn)，以期可以防止貧困人口“被脫貧”，如世界銀行2015年宣布將國(guó)際貧困線標(biāo)準(zhǔn)由原先的每人每天1.25美元上升至1.9美元，我國(guó)政府將貧困線標(biāo)準(zhǔn)由2009年前的人均年收入1196元調(diào)整為現(xiàn)行的2300元，這充分反映了收入指標(biāo)對(duì)測(cè)度農(nóng)戶(hù)貧困程度的重要性。因此，提高收入是實(shí)現(xiàn)農(nóng)村貧困人口脫貧的重要條件之一。

教育可以提高貧困地區(qū)人口素質(zhì)，幫助貧困人口掌握較為先進(jìn)的勞動(dòng)知識(shí)和技能，從而阻斷“代際貧困”，是我國(guó)完成高質(zhì)量脫貧攻堅(jiān)任務(wù)和實(shí)現(xiàn)社會(huì)公平正義的重要路徑。因此，我國(guó)近年來(lái)不斷通過(guò)公益事業(yè)、政府干預(yù)和引導(dǎo)社會(huì)資本進(jìn)入等手段構(gòu)建多層次的教育扶貧體系。其中，公共教育可及性反映了貧困人口通過(guò)教育改變自身發(fā)展?fàn)顩r的困難程度，教育這一基礎(chǔ)公共服務(wù)的完善可以間接提升其福利水平[11]；受教育程度的提高可以增強(qiáng)貧困人口的“可行能力”，從而抑制貧困發(fā)生率的提升[12]；并且，教育支出不足可能會(huì)導(dǎo)致人力資本積累水平的下降，從而使得收入提高受阻并難以改變家庭經(jīng)濟(jì)狀況。

健康是農(nóng)村家庭持續(xù)行使“可行能力”的重要保障，2016 年《關(guān)于實(shí)施健康扶貧工程的指導(dǎo)意見(jiàn)》指出健康扶貧應(yīng)當(dāng)注重提升農(nóng)村地區(qū)的醫(yī)療保障水平，減少貧困人口的醫(yī)療支出負(fù)擔(dān)，完善貧困地區(qū)的醫(yī)療服務(wù)體系，通過(guò)“一對(duì)一幫扶”等形式提升其醫(yī)療診斷水平，同時(shí)通過(guò)基層衛(wèi)生普及減少貧困人口患病幾率。對(duì)于農(nóng)戶(hù)來(lái)說(shuō)，醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)的欠缺會(huì)威脅農(nóng)戶(hù)健康狀況，增加醫(yī)療支出和債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)，并對(duì)收入與生活福利水平產(chǎn)生不利影響[13]。

生活條件是反映農(nóng)戶(hù)福利發(fā)展情況的重要依據(jù)，也是“能力貧困”剝奪的主要方面，即貧困人口由于社會(huì)資源分配的不均衡和政府公共財(cái)政支出的不足，導(dǎo)致無(wú)法獲取公共基礎(chǔ)設(shè)施和基本公共服務(wù)，主要包含做飯燃料、飲用水、電力和營(yíng)養(yǎng)攝入保障等方面。以秸稈和木頭為主的做飯燃料會(huì)產(chǎn)生大量煙塵、一氧化碳和氮氧化合物，這會(huì)增加農(nóng)村婦女和兒童罹患呼吸道疾病和肺癌的可能性[14]；農(nóng)村居民飲用未經(jīng)處理的不潔凈的水會(huì)增加患胃腸道疾病和流行病的幾率，會(huì)影響生命周期內(nèi)的生活質(zhì)量[15]；電力則是進(jìn)行現(xiàn)代化生產(chǎn)生活的基礎(chǔ)，也是獲取衛(wèi)生醫(yī)療知識(shí)和服務(wù)的重要媒介；食品支出反映了個(gè)人或家庭的營(yíng)養(yǎng)攝入情況，以上因素均會(huì)影響農(nóng)戶(hù)的健康狀況和資產(chǎn)積累[16]。

資產(chǎn)狀況主要包含生產(chǎn)性資產(chǎn)、輔助生活資產(chǎn)和耕地。生產(chǎn)性資產(chǎn)和輔助生活資產(chǎn)對(duì)于家庭來(lái)說(shuō)，具有單品價(jià)值高、產(chǎn)品替代彈性不高和需求彈性較大的特點(diǎn)，由于其一次性支出費(fèi)用較高，因此可以反映農(nóng)村家庭長(zhǎng)期生產(chǎn)和積累資本的能力，也體現(xiàn)了農(nóng)村社會(huì)的民生發(fā)展程度和居民生活質(zhì)量，易受到健康狀況的負(fù)向沖擊，是脫貧攻堅(jiān)的出發(fā)點(diǎn)與落腳點(diǎn)[17]；同時(shí)，以農(nóng)業(yè)生產(chǎn)為主的貧困人口易受到自然災(zāi)害的影響而產(chǎn)生資源貧困，耕地?cái)?shù)量反映了其擁有抵抗外部不確定風(fēng)險(xiǎn)的韌性度[18]。

住房不僅體現(xiàn)了農(nóng)村家庭基本的生存和居住環(huán)境，也和家庭成員的健康狀況有著緊密聯(lián)系。其中，住房條件反映了家庭資本的長(zhǎng)期積累狀況和社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平，是福利貧困的重要表征[19]。同時(shí)，精準(zhǔn)扶貧對(duì)住房的衛(wèi)生條件也提出新要求，即應(yīng)當(dāng)擁有衛(wèi)生廁所等基本的居住條件，以此提升家庭成員健康狀況和改善村莊的居住環(huán)境。

2．模型選擇

一是基于現(xiàn)有理論和扶貧政策，建立多維貧困視角下的農(nóng)村家庭致貧因素集，并基于可觀測(cè)和可獲取性原則對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行初步篩選；然后，使用馬田系統(tǒng)精選出對(duì)農(nóng)村家庭多維貧困影響較大的因素。馬田系統(tǒng)[20]是日本著名質(zhì)量工程學(xué)家田口玄一博士在20世紀(jì)90年代初提出的一種降維方法。該方法由馬氏距離和田口方法整合而來(lái)，利用異常樣本的馬氏距離驗(yàn)證由正常樣本構(gòu)建的基準(zhǔn)空間有效性，并使用田口方法對(duì)因素集進(jìn)行降維，其優(yōu)勢(shì)在于無(wú)需任何數(shù)學(xué)分布假設(shè)，不但能夠?qū)崿F(xiàn)完全降維，即可以把不重要的因素從因素集中去掉，而且具有原理簡(jiǎn)單，易于操作，便于在實(shí)踐中應(yīng)用等優(yōu)點(diǎn)[21]，已在產(chǎn)品質(zhì)量提高[22]、故障診斷[23]、多屬性決策[24]等方面得到應(yīng)用。

二是使用相關(guān)系數(shù)法測(cè)度精選出致貧因素間的相關(guān)性，在此基礎(chǔ)上由專(zhuān)家判斷因素間的影響關(guān)系從而構(gòu)建鄰接矩陣，進(jìn)而運(yùn)用解釋結(jié)構(gòu)模型建立致貧因素的遞階有向圖，研究因素間的二元傳導(dǎo)關(guān)系，最終找到導(dǎo)致農(nóng)村家庭貧困的深層原因。Warfield最先提出該模型，其主要思想為通過(guò)構(gòu)建多層次有向模型分析致貧要素間的直接或間接關(guān)系，從而整理要素集內(nèi)部的混亂關(guān)系并找出其內(nèi)在傳導(dǎo)規(guī)律[25,26]。由于傳統(tǒng)的解釋結(jié)構(gòu)模型的鄰接矩陣過(guò)分依賴(lài)于專(zhuān)家經(jīng)驗(yàn)判斷，因此本文使用主觀（相關(guān)系數(shù)）與客觀（專(zhuān)家判斷）相結(jié)合的方法減少鄰接矩陣的主觀局限性。

三是使用復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)重要性分析方法對(duì)致貧因素在解釋結(jié)構(gòu)模型中的影響力進(jìn)行分析，本文主要根據(jù)胡鋼[27]提出的基于解釋結(jié)構(gòu)模型的節(jié)點(diǎn)重要性度量方法展開(kāi)研究，即將致貧因素視為節(jié)點(diǎn)，將解釋結(jié)構(gòu)模型視為復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)，通過(guò)對(duì)某一節(jié)點(diǎn)與其他節(jié)點(diǎn)的關(guān)聯(lián)程度以及該節(jié)點(diǎn)所處的層級(jí)進(jìn)行綜合賦權(quán)測(cè)度，判別該致貧因素在網(wǎng)絡(luò)中的重要性，從而甄別出在相同層級(jí)的因素中哪些因素對(duì)網(wǎng)絡(luò)中其他因素的影響力更大，其優(yōu)勢(shì)在于該方法不僅可以適用于對(duì)網(wǎng)絡(luò)層級(jí)進(jìn)行賦權(quán)，還可以對(duì)層級(jí)中節(jié)點(diǎn)的影響力進(jìn)行排序。

農(nóng)村家庭致貧深層機(jī)理分析模型可以解決以下問(wèn)題：一是如何保證精選出的致貧因素可以有效區(qū)分貧困戶(hù)與非貧困戶(hù)，以此減少扶貧工作成本和時(shí)間；二是如何劃分致貧因素層級(jí)，并分析導(dǎo)致農(nóng)村家庭貧困的深層因素；三是如何判別致貧因素對(duì)其他因素的影響程度，從而甄選出在復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中影響力較大的深層因素。

3．因素選取

多維貧困維度的確立是識(shí)別農(nóng)村多維貧困家庭的前提，是挖掘致貧深層機(jī)理的基礎(chǔ)。根據(jù)本文前述分析，同時(shí)借鑒MPI指數(shù)、國(guó)務(wù)院《“十三五”脫貧攻堅(jiān)規(guī)劃》要求的“兩不愁，三保障”②、以及學(xué)者常用的多維貧困測(cè)度因素[3]，引入“食品、教育和醫(yī)療等支出占比”衡量消費(fèi)支出對(duì)家庭收入的占有情況，使用“到學(xué)校、醫(yī)院等地點(diǎn)所需時(shí)間”表示公共服務(wù)可及性，以此測(cè)度農(nóng)戶(hù)多維貧困狀況。同時(shí)基于可觀測(cè)原則剔除在實(shí)地調(diào)研中無(wú)法獲取數(shù)據(jù)的因素，因素集共包含6個(gè)維度17個(gè)因素，具體如表1所示。

表1　多維視角下農(nóng)村家庭致貧因素集

注：表中“≤”或“≥”表示小于或大于該臨界值時(shí)農(nóng)戶(hù)在該因素上處于貧困狀態(tài)。

四、數(shù)據(jù)來(lái)源及實(shí)證結(jié)果分析

1．?dāng)?shù)據(jù)來(lái)源

本文數(shù)據(jù)來(lái)源于課題組2015年12月對(duì)安徽省大別山區(qū)H、J和Y三縣的實(shí)地調(diào)研數(shù)據(jù)，主要采用的是深度訪談法和問(wèn)卷調(diào)查法。課題組成員在與以上三縣基層工作人員、貧困農(nóng)戶(hù)訪談后，對(duì)當(dāng)?shù)鼐珳?zhǔn)扶貧工作狀況有了深入了解。并在當(dāng)?shù)卣块T(mén)的協(xié)助下，通過(guò)整群抽樣的方式對(duì)農(nóng)村家庭展開(kāi)問(wèn)卷調(diào)查工作，共發(fā)放問(wèn)卷728份，回收有效問(wèn)卷682份，有效率為93.68%。問(wèn)卷主要包含家庭基本信息、醫(yī)療健康水平、收入支出情況、資產(chǎn)狀況和住房條件等方面。本文選擇H、J和Y三縣作為調(diào)查地點(diǎn)，出于以下考慮：1）H、J和Y三縣是《中國(guó)農(nóng)村扶貧開(kāi)發(fā)綱要(2001—2010年)》認(rèn)定的國(guó)家級(jí)貧困縣，是大別山集中連片特困區(qū)的典型代表；2）H、J和Y三縣政府與課題組有良好的合作關(guān)系，有利于展開(kāi)調(diào)研工作。依據(jù)MPI指數(shù)的通常做法，將在因素上處于貧困狀態(tài)數(shù)量占比不低于30%的農(nóng)村家庭認(rèn)定為多維貧困戶(hù)[4]，故本文將陷入貧困狀態(tài)數(shù)量≥5的農(nóng)戶(hù)定義為農(nóng)村多維貧困戶(hù)，得到非貧困戶(hù)456戶(hù)，貧困戶(hù)226戶(hù)。

2．基于馬田系統(tǒng)的主要致貧因素精選

引入馬田系統(tǒng)對(duì)農(nóng)村家庭致貧因素進(jìn)行精選，具體步驟如下：

(1) 構(gòu)建基準(zhǔn)空間。將非貧困樣本總體定義為基準(zhǔn)空間，然后計(jì)算非貧困樣本的馬氏距離，其計(jì)算公式如下：

以465戶(hù)非貧困戶(hù)作為正常樣本，226戶(hù)貧困戶(hù)作為異常樣本，利用式(1)和(2)分別計(jì)算非貧困戶(hù)樣本和貧困戶(hù)樣本的馬氏距離，計(jì)算結(jié)果顯示：非貧困戶(hù)樣本的馬氏距離均值為0.933，貧困戶(hù)樣本的馬氏距離均值為84.801，比較二者馬氏距離可知，非貧困戶(hù)樣本顯著小于非貧困樣本（圖2），說(shuō)明收集的樣本數(shù)據(jù)能夠很好區(qū)分兩類(lèi)樣本。

圖2　貧困戶(hù)與非貧困戶(hù)馬氏距離

(2) 篩選主要致貧因素。馬田系統(tǒng)采用田口方法篩選重要的特征變量，田口方法由正交表和信噪比組成，正交表是一套科學(xué)安排試驗(yàn)條件的規(guī)格化表格，具有均衡搭配和綜合可比的特點(diǎn)，能以少量試驗(yàn)，獲得較全面的信息。在馬田系統(tǒng)中，運(yùn)用二水平正交表L(2)挑選特征變量，其中表示試驗(yàn)的次數(shù)，表示參與試驗(yàn)的特征變量個(gè)數(shù)。

表2　L24(223)正交表及信噪比

表3　第8次試驗(yàn)

如果Gainj>0，則致貧因素αj保留，如果Gainj<0，則致貧因素αj刪除。圖3是致貧因素的信息增益圖，從該圖可以看到致貧因素人均年收入α1、公共教育可及性α4、食物支出α11、耕地?cái)?shù)量α14、住房質(zhì)量α15和人均住房面積α16被刪除掉，保留致貧因素為人均受教育程度α2、教育支出α3、健康狀況α5、醫(yī)療支出α6、醫(yī)療服務(wù)可及性α7、飲用水α8、做飯燃料α9、通電情況α10、生產(chǎn)資產(chǎn)α12、輔助生活資產(chǎn)α13和衛(wèi)生設(shè)施α17。

(3)驗(yàn)證降維后基準(zhǔn)空間。使用降維后的致貧因素重新構(gòu)造基準(zhǔn)空間，并再次計(jì)算貧困戶(hù)與非貧困戶(hù)的馬氏距離，如圖4所示，結(jié)果表明主要致貧因素對(duì)貧困戶(hù)與非貧困戶(hù)的馬氏距離分布差異較大，可以有效區(qū)分貧困戶(hù)與非貧困戶(hù)。

圖4　降維后貧困戶(hù)與非貧困戶(hù)馬氏距離

可以說(shuō)明：1)通過(guò)馬田系統(tǒng)精選出的致貧因素重新構(gòu)建基準(zhǔn)空間，貧困戶(hù)與非貧困戶(hù)馬氏距離分布差異明顯，可以進(jìn)行有效識(shí)別。2)在主要致貧因素集中，飲用水、做飯燃料和衛(wèi)生設(shè)施的信息增益值最大，分別達(dá)到78.097、57.594和27.561，表明基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的不完善是致使農(nóng)戶(hù)多維貧困產(chǎn)生的主因。3)人均收入信息增益為-16.588，在精選中被去除，表明收入貧困已經(jīng)不是農(nóng)戶(hù)貧困的主因。

3．基于解釋結(jié)構(gòu)模型的致貧深層因素分析

農(nóng)村家庭致貧因素間存在著復(fù)雜的相互影響關(guān)系，本節(jié)將基于解釋結(jié)構(gòu)模型分析致貧因素之間的關(guān)系結(jié)構(gòu)，挖掘出導(dǎo)致農(nóng)村家庭貧困的深層因素。

(1)建立鄰接矩陣。對(duì)主要致貧因素間的相關(guān)性進(jìn)行計(jì)算，結(jié)果見(jiàn)表4。

表4　相關(guān)系數(shù)矩陣

表5　鄰接矩陣

經(jīng)過(guò)3次布爾運(yùn)算后，得到農(nóng)村家庭致貧因素的可達(dá)矩陣，見(jiàn)表6。

表6　可達(dá)矩陣

()={|b=1} （6）

()={|b=1} （7）

L={α|∈0-1-…-L-1,()=()} （9）

表7　可達(dá)集、先行集及共同集

(4)建立解釋結(jié)構(gòu)模型。使用級(jí)間劃分方法處理可達(dá)矩陣，即將不同致貧因素分配到不同層級(jí)中，公式為：

運(yùn)用式(10)級(jí)間劃分主要致貧因素的可達(dá)矩陣，構(gòu)建因素的解釋結(jié)構(gòu)模型，將11個(gè)因素劃分為3個(gè)主要層級(jí)，分別是表層因素、中層因素和深層因素，其中，醫(yī)療服務(wù)可及性α7、飲用水α8、做飯燃料α9、通電情況α10是致貧的深層因素，醫(yī)療支出α6、健康狀況α5、人均受教育程度α2和衛(wèi)生設(shè)施α17是致貧的中層因素，教育支出α3、生產(chǎn)資產(chǎn)α12和輔助生活資產(chǎn)α13是致貧的表層因素，致貧因素的解釋結(jié)構(gòu)模型如圖5所示。

4.基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)重要性分析方法的致貧因素影響力分析

上文使用解釋結(jié)構(gòu)模型對(duì)致貧因素進(jìn)行分層，那么在相同層級(jí)中哪些因素會(huì)對(duì)其他因素產(chǎn)生較大的影響？本部分將農(nóng)村家庭主要致貧因素的遞階有向圖視為復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)，將致貧因素視為網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點(diǎn)，基于胡鋼[27]提出的方法，使用復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)重要性分析方法對(duì)致貧因素的影響程度進(jìn)行分析，從而找出對(duì)其他因素具有較大影響的因素。具體步驟如下：

基于以上對(duì)各節(jié)點(diǎn)所在層級(jí)影響程度的排序，為了能夠進(jìn)一步明確表示網(wǎng)絡(luò)中各層級(jí)的影響力，使用以下公式測(cè)度網(wǎng)絡(luò)中各層級(jí)的權(quán)重：

基于公式，對(duì)于具有6個(gè)層級(jí)的致貧因素復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)，各層級(jí)權(quán)重分別為：

同理可得其余層級(jí)權(quán)重分別為：

2≈0.095，3≈0.143，4≈0.190，5≈0.238，6≈0.286

(2)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中致貧因素影響力測(cè)度。在對(duì)網(wǎng)絡(luò)層級(jí)賦權(quán)的基礎(chǔ)上，對(duì)層級(jí)中各致貧因素（節(jié)點(diǎn)）在復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中的影響力進(jìn)行測(cè)度。對(duì)于節(jié)點(diǎn)影響力測(cè)度不僅需要考慮所在層級(jí)的權(quán)重，還需要考慮該節(jié)點(diǎn)與相連接節(jié)點(diǎn)所表現(xiàn)的出度與入度的差異性，從而測(cè)度致貧因素影響力的綜合值，進(jìn)而全面科學(xué)地評(píng)價(jià)其在復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中的影響程度，其公式為：

根據(jù)圖5，統(tǒng)計(jì)網(wǎng)絡(luò)中致貧因素（節(jié)點(diǎn)）的度值，主要包含兩個(gè)方面：一是節(jié)點(diǎn)的出度值與入度值大小，二是該節(jié)點(diǎn)影響其他入度節(jié)點(diǎn)和出度節(jié)點(diǎn)在網(wǎng)絡(luò)中所處的層級(jí)。各致貧因素的出度值與入度值統(tǒng)計(jì)信息如表8所示。例如，對(duì)于12來(lái)說(shuō)，入度值為2（1Ⅰ1Ⅱ），這表明影響該致貧因素的一個(gè)因素在第1層級(jí)，另一個(gè)因素在第2層級(jí)，其出度也是同樣的表達(dá)方式。

表8　致貧因素（節(jié)點(diǎn)）出、入度值

使用式(13)對(duì)致貧因素（節(jié)點(diǎn)）在網(wǎng)絡(luò)中的影響力進(jìn)行測(cè)算，得到影響力綜合值如表9所示。

表9　致貧因素影響力綜合值

從表9中可以看出，在致貧深層因素中，做飯燃料9和飲用水8的重要性綜合值均為0.465，對(duì)其他層級(jí)的影響高于醫(yī)療服務(wù)可及性和通電情況；在中層間接因素中，衛(wèi)生設(shè)施5和健康狀況17的影響力綜合值分別為0.286和0.262，影響和受到其他層級(jí)因素的影響高于其他中間間接因素；在表層直接因素中，輔助生活資產(chǎn)13的影響力綜合值為0.143，影響和受到其他層級(jí)因素的影響高于其他表層直接因素，這表明應(yīng)當(dāng)注重基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)和農(nóng)村居民健康對(duì)其生活資本積累產(chǎn)生的重要影響。

五、主要結(jié)論與政策啟示

上述研究表明：1）農(nóng)村家庭貧困有顯著的多維表征，收入貧困已不再是主要貧困問(wèn)題，基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的不完善是致使農(nóng)戶(hù)多維貧困產(chǎn)生的主因，利用馬田系統(tǒng)精選后的因素可以有效區(qū)分貧困戶(hù)與非貧困戶(hù)，其中，飲用水、做飯燃料和衛(wèi)生設(shè)施是導(dǎo)致多維貧困的主要原因。2）醫(yī)療服務(wù)可及性、飲用水、做飯燃料和通電情況是造成農(nóng)村家庭多維貧困的深層因素，醫(yī)療支出、健康狀況、人均受教育程度和衛(wèi)生設(shè)施是中層因素，教育支出、生產(chǎn)資產(chǎn)和輔助生活資產(chǎn)是表層因素。3）在致貧因素對(duì)其他因素的影響程度中，飲用水和做飯燃料是深層因素中影響力最高的，健康狀況和衛(wèi)生設(shè)施是中層因素中影響力最高的，生產(chǎn)資產(chǎn)和輔助生活資產(chǎn)是表層因素中影響力最高的，因此應(yīng)當(dāng)重視農(nóng)村基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)和人口健康在扶貧攻堅(jiān)工作中的作用。

基于以上研究結(jié)果可以得到如下政策啟示：

一是收入貧困已不再是安徽大別山區(qū)的主要貧困問(wèn)題，采用多維視角的致貧因素集，從教育、健康、生活水平、資產(chǎn)狀況和住房條件等方面入手，研判導(dǎo)致貧困戶(hù)與非貧困戶(hù)異質(zhì)性的主要因素，研究影響精準(zhǔn)扶貧工作的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，探究阻礙減貧成效的瓶頸點(diǎn)，可以提升貧困山區(qū)扶貧攻堅(jiān)的工作成效。

二是依據(jù)安徽省大別山區(qū)農(nóng)村家庭多維貧困的深層因素，應(yīng)重視山區(qū)的基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)和公共服務(wù)水平，改善貧困人口的生活條件與健康水平。一方面，通過(guò)水利工程建造、新型能源供應(yīng)實(shí)施、電網(wǎng)改造等方式保障和改善農(nóng)村基礎(chǔ)民生；另一方面，加強(qiáng)農(nóng)村地區(qū)基層醫(yī)療服務(wù)體系建設(shè)，提升村衛(wèi)生室、鄉(xiāng)鎮(zhèn)衛(wèi)生院等基層醫(yī)療機(jī)構(gòu)的人才培養(yǎng)水平，提升醫(yī)療服務(wù)質(zhì)量，降低山區(qū)貧困人口罹患重大疾病或“因病致殘”的幾率。

三是扶貧方式由“輸血”向“造血”轉(zhuǎn)變，以扶貧工作精細(xì)化、科學(xué)化和全面化為途徑，增加農(nóng)戶(hù)脫貧的內(nèi)生動(dòng)力。根據(jù)大別山區(qū)貧困農(nóng)戶(hù)反貧困能力的差異性和致貧因素的作用機(jī)理，依靠醫(yī)保等方式增強(qiáng)貧困人口在抵御重大疾病風(fēng)險(xiǎn)等方面的能力，降低醫(yī)療支出減少“因病致貧”和“因病返貧”的可能性；在此基礎(chǔ)上，提高公共教育和職業(yè)技能培訓(xùn)的資金扶持力度，促進(jìn)人力資本積累和阻斷“代際貧困”；同時(shí)，通過(guò)農(nóng)業(yè)技術(shù)指導(dǎo)，生產(chǎn)資料購(gòu)買(mǎi)補(bǔ)貼、農(nóng)村金融幫扶等方式彌補(bǔ)貧困農(nóng)戶(hù)在生產(chǎn)資本等方面的缺失，提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率和收益，提高脫貧質(zhì)量和有效減少貧困人口。

注釋?zhuān)?/h2>

① 習(xí)近平：提高脫貧質(zhì)量聚焦深貧地區(qū)扎扎實(shí)實(shí)把脫貧攻堅(jiān)戰(zhàn)推向前進(jìn). [EB/OL].人民網(wǎng),2018-02-15[2019-12-21]. http://cpc.people. com.cn/n1/2018/0215/c64094-29824822.html

② “兩不愁，三保障”：“兩不愁”即不愁吃、不愁穿，“三保障”即義務(wù)教育、基本醫(yī)療、住房安全有保障。

[1] Sen A．Poverty：An ordinal approach to measurement[J]．Econometrica，1976，44(2)：219-231．

[2] Alkire S，F(xiàn)oster J．Counting and multidimensional poverty measurement[J]．Journal of Public Economics，2011，95(7-8)：476-487．

[3] 高艷云．中國(guó)城鄉(xiāng)多維貧困的測(cè)度及比較[J]．統(tǒng)計(jì)研究，2012，29(11)：61-66．

[4] 殷浩棟，王瑜，汪三貴．易地扶貧搬遷戶(hù)的識(shí)別：多維貧困測(cè)度及分解[J]．中國(guó)人口·資源與環(huán)境，2017，27(11)：104-114．

[5] 王恒，秦國(guó)慶，王博，等．社會(huì)資本、金融借貸與農(nóng)戶(hù)多維貧困——基于秦巴山區(qū)3省的微觀調(diào)查數(shù)據(jù)[J]．中國(guó)人口·資源與環(huán)境，2019，29(11)：167-176．

[6] Permana R A，Bratadiredja R R，Munandar A. Classification of village poverty's status by C4.5 algorithm as a basis of determining development policy[J]．BogorAgricultural University Institute Peranian Bogor，2016，10(5)：13-17．

[7] 田宇，許建，麻學(xué)鋒．武陵山片區(qū)多維貧困度量及其空間表征[J]．經(jīng)濟(jì)地理，2017，37(1)：162-169．

[8] 郝曉薇，黃念兵，莊穎．鄉(xiāng)村振興視角下公共服務(wù)對(duì)農(nóng)村多維貧困減貧效應(yīng)研究[J]．中國(guó)軟科學(xué)，2019(1)：72-81．

[9] 烏德亞·瓦格爾，劉亞秋．貧困再思考：定義和衡量[J]．國(guó)際社會(huì)科學(xué)雜志(中文版)，2003(1)：146-155．

[10] Sen A．Welfare，preference and freedom[J]．Journal of Econometrics，1991，50(1-2)：15-29．

[11] 李曉嘉，蔣承，胡漣漪．民生性財(cái)政支出對(duì)我國(guó)家庭多維貧困的影響研究[J]．?dāng)?shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究，2019，36(11)：160-177．

[12] O'Leary R，McCormack L A，Huber C，et al．Developing the tribal resource guide and the poverty and culture training：The we RISE(raising income，supporting education) study[J]. American Indian and Alaska Native Mental Health Research (Online)，2019，26(2):134-150．

[13] 韓華為，高琴，徐月賓．物質(zhì)剝奪視角下的農(nóng)村絕對(duì)貧困及其影響因素研究[J]．人口學(xué)刊，2017，39(6)：27-42．

[14] 沈揚(yáng)揚(yáng)，Sabina Alkire，詹鵬．中國(guó)多維貧困的測(cè)度與分解[J]．南開(kāi)經(jīng)濟(jì)研究，2018(5)：3-18．

[15] 廖華，唐鑫，魏一鳴．能源貧困研究現(xiàn)狀與展望[J]．中國(guó)軟科學(xué)，2015(8)：58-71．

[16] 陳彥斌，陳偉澤，陳軍，等．中國(guó)通貨膨脹對(duì)財(cái)產(chǎn)不平等的影響[J]．經(jīng)濟(jì)研究，2013，48(8)：4-15，130．

[17] 游士兵，張穎莉．我國(guó)貧困家庭的識(shí)別及測(cè)度——基于耐用消費(fèi)品數(shù)據(jù)的混合模型[J]．?dāng)?shù)理統(tǒng)計(jì)與管理，2018，37(6)：964-976．

[18] 蔡進(jìn)，禹洋春，駱東奇，等．重慶市農(nóng)村多維貧困空間分異及影響因素分析[J]．農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào)，2018，34(22)：235-245．

[19] 羅楚亮，劉曉霞．住房貧困的民族差異與住房反貧困的政策選擇[J]．現(xiàn)代財(cái)經(jīng)(天津財(cái)經(jīng)大學(xué)學(xué)報(bào))，2015，35(12)：3-15．

[20] Taguchi G, Jugulum R. The Mahalanobis-Taguchi strategy: A pattern technology system[M]. John Wiley & Sons, 2002．

[21] Chang Z P, Li Y W, Fatima N. A theoretical survey on Mahalanobis-Taguchi system[J]. Measurement, 2019, 136: 501-510.

[22] Hsiao Y H，Su C T．Multiclass MTS for Saxophone Timbre Quality Inspection Using Waveform-shape-based Features[J]．IEEE transactions on systems，man，and cybernetics．Part B，Cybernetics：a publication of the IEEE Systems，Man，and Cybernetics Society，2009，39(3)：690-704．

[23] Shakya P，Kulkarni M S，Darpe A K．Bearing diagnosis based on Mahalanobis-Taguchi-Gram-Schmidt method[J]. Journal of Sound and Vibration，2015，337：342-362．

[24] 常志朋，程龍生，劉家樹(shù)．基于馬田系統(tǒng)與TOPSIS的區(qū)間數(shù)多屬性決策方法[J]．系統(tǒng)工程理論與實(shí)踐，2014，34(1)：168-175．

[25] Chang Z P, Chen W H, Gu Y P, et al. Mahalanobis-Taguchi System for symbolic interval data based on Kernel Mahalanobis Distance[J]. IEEE Access, 2020, 8: 20428-20438.

[26] 王龍，李輝，田華偉．基于解釋結(jié)構(gòu)方程模型的公共安全政策效果第三方評(píng)估制約因素實(shí)證研究[J]．管理評(píng)論，2018，30(11)：266-274．

[27] 胡鋼，徐翔，過(guò)秀成．基于解釋結(jié)構(gòu)模型的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)重要性計(jì)算[J]．浙江大學(xué)學(xué)報(bào)(工學(xué)版)，2018，52(10)：1989-1997，2022．

Research on the deep mechanism of rural families' poverty from a multidimensional perspective：Evidence from the survey data of 682 households in Dabie Mountain Area of Anhui province

CHEN Wenhea, CHANG Zhipeng*ab, GONG Xiaohongc

(a. School of Business; b.Institute of Anhui’s Innovation Driving and Development; c. Marxism College, Anhui University of Technology, Ma’anshan 243002, China)

Based on the survey data of 682 rural households in Dabie Mountain Area, Anhui province, the main factors leading to multidimensional poverty in rural households were firstly selected from six dimensions including income, education, health, living conditions, asset status and housing through Mahalanobis-Taguchi System. Then, using the interpretative structure model and the importance analysis method of complex network nodes, the poverty factors were stratified and the influence of each factor on other factors was measured, so as to identify the deep factors leading to poverty. The results show that the multi-dimensional characteristics of rural household poverty are obvious, income poverty is not the main cause of poverty, the imperfect infrastructure construction is the main cause of multi-dimensional poverty, the factors after screening can effectively distinguish poor households from non poor households; medical service accessibility, drinking water, cooking fuel and power supply are the deep-seated factors of rural household poverty; drinking water, cooking fuel, sanitation facilities and health status have great influence on other poverty factors.

deep mechanism of poverty; rural households; multidimensional poverty; Mahalanobis-Taguchi System

F323.8

A

1009–2013(2020)01–0025–10

10.13331/j.cnki.jhau(ss).2020.01.004

2019－11－22

國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目（71673001）；安徽省高校優(yōu)秀青年人才支持計(jì)劃重點(diǎn)項(xiàng)目（gxyqZD2017040）；安徽高校人文社會(huì)科學(xué)研究重點(diǎn)項(xiàng)目（SK2018A0059）；2019年安徽省高校思想政治工作中青年骨干隊(duì)伍建設(shè)項(xiàng)目

陳聞鶴（1994—），男，安徽馬鞍山人，碩士研究生。*為通信作者。

責(zé)任編輯：李東輝

猜你喜歡

深層層級(jí)貧困戶(hù)

軍工企業(yè)不同層級(jí)知識(shí)管理研究實(shí)踐

航天工業(yè)管理(2020年9期)2020-12-28 00:38:02

基于軍事力量層級(jí)劃分的軍力對(duì)比評(píng)估

軍事運(yùn)籌與系統(tǒng)工程(2020年1期)2020-09-11 06:41:00

考慮各向異性滲流的重力壩深層抗滑穩(wěn)定分析

水利規(guī)劃與設(shè)計(jì)(2020年1期)2020-05-25 08:01:34

致富闖路人帶領(lǐng)貧困戶(hù)“熬”出幸福

今日農(nóng)業(yè)(2019年14期)2019-09-18 01:21:58

『貧困戶(hù)』過(guò)年

今日農(nóng)業(yè)(2019年16期)2019-09-10 08:01:54

貧困戶(hù) 脫貧靠產(chǎn)業(yè)

今日農(nóng)業(yè)(2019年12期)2019-08-13 00:50:06

SAM系統(tǒng)對(duì)TDCS數(shù)據(jù)的優(yōu)化處理與深層應(yīng)用

鐵道通信信號(hào)(2018年1期)2018-06-06 02:27:37

任務(wù)期內(nèi)多層級(jí)不完全修復(fù)件的可用度評(píng)估

系統(tǒng)工程與電子技術(shù)(2016年2期)2016-04-16 05:17:09

重要的是給貧困戶(hù)一份自立

中國(guó)老區(qū)建設(shè)(2016年7期)2016-02-28 09:33:22

對(duì)“醫(yī)患失去信任”的深層憂(yōu)慮

中國(guó)衛(wèi)生(2015年1期)2015-11-16 01:05:58

湖南農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)(社會(huì)科學(xué)版)2020年1期

湖南農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)(社會(huì)科學(xué)版)的其它文章

高等教育質(zhì)量差距中的機(jī)會(huì)不平等——基于CHIP（2013）的實(shí)證研究

農(nóng)戶(hù)測(cè)土配方施肥技術(shù)采納意愿的影響因素及路徑

中國(guó)糧食貿(mào)易變化的新特征、新挑戰(zhàn)與新思維——兼論“一帶一路”的糧食貿(mào)易戰(zhàn)略

客戶(hù)集中度和資產(chǎn)專(zhuān)用性對(duì)農(nóng)業(yè)企業(yè)績(jī)效的影響——基于2010—2017年71家農(nóng)業(yè)類(lèi)上市公司數(shù)據(jù)

宗教信仰對(duì)農(nóng)村居民階層認(rèn)同的影響效應(yīng)——基于CGSS2015調(diào)查數(shù)據(jù)

農(nóng)戶(hù)秸稈資源化利用行為及其影響因素分析