劉玉杰

（天津外國(guó)語(yǔ)大學(xué) 國(guó)際商學(xué)院，天津 300270）

2020 年是我國(guó)全面建成小康社會(huì)與實(shí)現(xiàn)脫貧攻堅(jiān)的收官之年,習(xí)近平總書(shū)記在黨的十九大報(bào)告中提出：確保到 2020 年中國(guó)現(xiàn)行標(biāo)準(zhǔn)下農(nóng)村貧困人口實(shí)現(xiàn)脫貧。長(zhǎng)久以來(lái)，中國(guó)在扶貧事業(yè)上取得了舉世矚目的成績(jī)，從2012 年到2018 年底，我國(guó)實(shí)現(xiàn)了現(xiàn)行標(biāo)準(zhǔn)下8 200 多萬(wàn)貧困人口的脫貧，貧困發(fā)生率從2012 年的10.2%下降到了2018年底的1.7%[1]。這既是我國(guó)所取得的顯著成就，同時(shí)也是為全球減貧與發(fā)展事業(yè)做出的巨大貢獻(xiàn)[2]。

在已有成績(jī)的基礎(chǔ)上，中國(guó)的減貧工作不會(huì)停止，而是將進(jìn)入一個(gè)新的階段：從重點(diǎn)解決絕對(duì)貧困問(wèn)題向解決相對(duì)貧困問(wèn)題轉(zhuǎn)變[3]，同時(shí)在測(cè)度標(biāo)準(zhǔn)上，逐步建立起收入貧困與多維貧困的聯(lián)系[4]。本文從多維貧困的角度出發(fā)，利用主成分分析、系統(tǒng)聚類、空間自相關(guān)Moran’s I 值測(cè)算等方法分別對(duì)2010、2012、2014、2016、2018 年全國(guó)31 個(gè)省市自治區(qū)（不包括港澳臺(tái)地區(qū)）進(jìn)行空間上的聚類與分析，從而對(duì)我國(guó)不同區(qū)域的多維貧困程度進(jìn)行劃分，以期在一定層面為中國(guó)2020 年后的反貧困事業(yè)做出新的理論支持與決策參考。

一、文獻(xiàn)回顧

本文的研究主題主要與兩個(gè)方面的文獻(xiàn)有關(guān)，一是多維貧困的相關(guān)理論，二是貧困的空間表現(xiàn)與區(qū)域差別。

多維貧困理論首先由經(jīng)濟(jì)學(xué)家阿瑪?shù)賮啞ど岢觯J(rèn)為貧困包括收入、健康、教育、住房及公共物品的可獲得性等多個(gè)維度的缺失[5]。這一理念打破了傳統(tǒng)的以經(jīng)濟(jì)水平來(lái)作為衡量貧富的標(biāo)準(zhǔn)，使得全世界的反貧困斗爭(zhēng)變得更加深刻與全面。在測(cè)度方法上，多維貧困的測(cè)度標(biāo)準(zhǔn)相較于單一的標(biāo)準(zhǔn)更為復(fù)雜，目前多維貧困指數(shù)測(cè)度方法主要可分為公理化方法和非公理化方法，具體有人類貧困指數(shù)方法、完全模糊集和相對(duì)方法和Sabina Alkire 與James Foster 提出的雙臨界值A(chǔ)F方法等[6]，其中尤以AF 方法被國(guó)內(nèi)外學(xué)者廣泛應(yīng)用。AF 方法是由上述兩位學(xué)者率先提出，通過(guò)對(duì)每個(gè)維度內(nèi)的貧困指標(biāo)設(shè)定閾值以及跨維度設(shè)定多維度的貧困閾值來(lái)判定貧困狀況[4]?；诖藰?biāo)準(zhǔn)，聯(lián)合國(guó)開(kāi)發(fā)計(jì)劃署（The United Nations Development Programme，UNDP）從2010 年開(kāi)始，在每年的《人類發(fā)展報(bào)告》中對(duì)全球多維貧困狀況進(jìn)行公布。Santos 使用AF 方法，對(duì)不丹2007 年收入、健康、教育、居住、用電、用水等6 個(gè)方面的城鄉(xiāng)的多維貧困程度進(jìn)行了測(cè)度[7]。Bader 等使用AF 方法，對(duì)老撾國(guó)家的健康、教育、生活三個(gè)維度進(jìn)行了架構(gòu)與分析，進(jìn)而測(cè)度出多維貧困指數(shù)[8]。在國(guó)內(nèi)，王博等運(yùn)用AF 指數(shù)及反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法對(duì)秦巴山集中連片深度貧困區(qū)農(nóng)戶家庭的多維貧困狀況進(jìn)行了測(cè)度與分析[9]。張昭等利用AF 方法測(cè)算了農(nóng)村老年人的多維貧困，并進(jìn)一步通過(guò)貧困分解的方式考察了人口老齡化對(duì)農(nóng)村多維貧困的影響[10]。另外，在多維貧困的包含層面也逐步拓展，UNDP《2010 年人類發(fā)展報(bào)告》將健康、教育、生活三個(gè)維度納入貧困測(cè)度標(biāo)準(zhǔn)。王素霞等在這三個(gè)維度的基礎(chǔ)上，引入資產(chǎn)變量，分析了我國(guó)貧困人口福利被剝奪的情況[11]。師榮蓉使用主成分分析方法，對(duì)包括經(jīng)濟(jì)貧困、住房貧困、醫(yī)療貧困、教育貧困、交通貧困、生態(tài)貧困、信息貧困進(jìn)行分析整合進(jìn)而構(gòu)建出多維貧困綜合指數(shù)[12]。周云波等構(gòu)建了收入、教育、社會(huì)保障、就業(yè)、住房、社會(huì)融入等6 個(gè)維度的多維貧困指標(biāo)，同時(shí)指出收入貧困和多維貧困對(duì)農(nóng)民工貧困狀態(tài)的識(shí)別存在顯著差異，當(dāng)前以收入水平作為主要衡量標(biāo)準(zhǔn)的貧困識(shí)別無(wú)法替代多維貧困的識(shí)別功能[13]。

在貧困的空間表現(xiàn)與區(qū)域差別方面，多維性、區(qū)域性和動(dòng)態(tài)性是貧困具有的特征[14]。我國(guó)的貧困區(qū)域連片，貧困人口集中，特別是深度貧困地區(qū)貧困人口高度集中[15]。李尋歡等通過(guò)構(gòu)建多維貧困指數(shù)，指出青藏高原是區(qū)域多維貧困指數(shù)“高—高集聚”的“熱點(diǎn)地區(qū)”[16]。李世祥等基于農(nóng)村能源的視角，探討了我國(guó)農(nóng)村能源貧困的地區(qū)差異[17]。另外部分學(xué)者從空間計(jì)量角度出發(fā)，探討貧困在空間上的表現(xiàn)。張躍等研究了人口和就業(yè)城鎮(zhèn)化不僅具有直接的減貧效應(yīng)，還通過(guò)空間溢出效應(yīng)對(duì)周邊省份發(fā)揮間接減貧作用[18]。譚昶等對(duì)于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)減貧效應(yīng)的研究結(jié)果與其大致相同，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)不僅對(duì)于本地區(qū)有較強(qiáng)的減貧效應(yīng)，還能夠通過(guò)空間溢出帶動(dòng)周圍的農(nóng)村地區(qū)減貧[19]?？梢钥闯?，貧困既具有區(qū)域相關(guān)的特征，又能通過(guò)良好的減貧手段達(dá)到整體減貧的效果。在貧困的聚類分析上，有些學(xué)者從相對(duì)微觀的角度出發(fā)，利用聚類方法對(duì)貧困縣（區(qū)）和農(nóng)村貧困人口的貧困程度和結(jié)構(gòu)進(jìn)行了精準(zhǔn)地分析[20-22]。

通過(guò)文獻(xiàn)梳理發(fā)現(xiàn)，相較于對(duì)多維貧困和相對(duì)貧困的研究，目前我國(guó)針對(duì)貧困的區(qū)域和空間表現(xiàn)的研究還相對(duì)較少，關(guān)于省際地區(qū)的多維貧困程度的差異也鮮有研究。同時(shí)，目前有些學(xué)者常將一些減貧措施當(dāng)作普適性的方法，而忽略了省際區(qū)域的異質(zhì)性所帶來(lái)的不同成效。這些理論上的缺乏或空白顯然不利于為我國(guó)2020 年后精準(zhǔn)扶貧和反相對(duì)貧困政策的實(shí)施提供完整的理論依據(jù)。本文正是在這樣的研究背景下，從多維貧困的角度出發(fā)，對(duì)于省際地區(qū)不同的多維貧困程度進(jìn)行空間聚類，從而將不同地區(qū)劃分為相應(yīng)類別，更好地展現(xiàn)區(qū)域間的差異性與相關(guān)性，為我國(guó)2020 年的后減貧政策提供一定的理論依據(jù)和決策支持。

二、多維貧困指標(biāo)體系構(gòu)建與結(jié)果分析

（一）多維貧困體系的構(gòu)建

目前我國(guó)關(guān)于多維貧困的研究已經(jīng)較多，本文在相關(guān)研究的基礎(chǔ)之上[23-24]，進(jìn)行了一定的拓展，最終選定包含經(jīng)濟(jì)水平、教育水平、醫(yī)療水平、文化科技水平、交通水平和能源水平在內(nèi)的6 個(gè)項(xiàng)目層。其中經(jīng)濟(jì)、教育、醫(yī)療作為最常見(jiàn)的多維貧困指標(biāo)，能夠反映人民現(xiàn)實(shí)生活的最基本需求，交通以及能源水平能夠體現(xiàn)人民的生活狀態(tài)，文化科技水平能夠反映人民的精神文化生活。因而文章選取的6 個(gè)項(xiàng)目層可以在物質(zhì)和文化水平兩個(gè)方面共同體現(xiàn)貧困的多維性。更進(jìn)一步，需要通過(guò)相應(yīng)的二級(jí)指標(biāo)對(duì)項(xiàng)目層進(jìn)行表征，具體的指標(biāo)及其解釋如表1 所示。本文的數(shù)據(jù)來(lái)自2011、2013、2015、2017、2019 年的《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》，部分?jǐn)?shù)據(jù)是經(jīng)過(guò)筆者計(jì)算和整理后得到的結(jié)果，包括用地區(qū)一般公共預(yù)算支出比上生產(chǎn)總值來(lái)代表財(cái)政在民生生活上的支持水平，用原始的絕對(duì)數(shù)量比上人口或萬(wàn)級(jí)人口來(lái)代表人均的水平。以上的處理方式能夠剔除地域體量不同的差別，更好反映人民個(gè)體的生活和貧困狀態(tài)。參考吳小節(jié)等[25]、師榮蓉[12]的思路，本文用主成分分析法對(duì)多維度的數(shù)據(jù)進(jìn)行整理分析，并且在使用主成分分析方法之前，對(duì)相應(yīng)的數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，使用的方法是Z-score 標(biāo)準(zhǔn)化方法。

（二）主成分分析方法結(jié)果

運(yùn)用SPSS25 對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理后，進(jìn)行主成分分析。分別提取特征值大于1 的主成分，各年分別選取到4 個(gè)主成分，相應(yīng)的累計(jì)貢獻(xiàn)率分別達(dá)到88.214%、82.546%、85.081%、84.261%和85.42%，皆大于75%。主成分分析的相應(yīng)結(jié)果如表2。

（三）系統(tǒng)聚類方法結(jié)果

系統(tǒng)聚類法是在樣品距離的基礎(chǔ)上定義類間距離的最常用聚類分析法[26]。在提取了主成分之后，對(duì)于各年的主成分進(jìn)行系統(tǒng)聚類分析。在系統(tǒng)聚類分析的過(guò)程中，選取歐氏距離為個(gè)體間的距離類型，平均距離為類間的聚類方法。主要的步驟是利用歐式距離測(cè)算31 個(gè)地區(qū)的樣本間距離并生成距離矩陣，其后以31 個(gè)類別為基礎(chǔ)將距離最近的地區(qū)聚為小類，再將已聚合的小類依據(jù)類平均距離所度量的相似性程度進(jìn)行再聚合，重復(fù)這樣的步驟，隨著類別之間相似性的減弱，會(huì)最終生成一個(gè)大類，并在此過(guò)程中得到一個(gè)按相似性大小聚合起來(lái)的譜系圖（圖1）。根據(jù)生成的聚類譜系圖結(jié)果與貧困的空間表現(xiàn)可將31 個(gè)省際地區(qū)劃分為五個(gè)類別。

表1 多維貧困程度綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

表2 部分主成分特征值（大于1）和方差貢獻(xiàn)率

總體來(lái)看，北京由于經(jīng)濟(jì)和政治優(yōu)勢(shì)，始終處在第一類別，因而在多維貧困的評(píng)價(jià)體系中可將其定義為無(wú)多維貧困地區(qū)。天津、上海、江蘇、浙江、廣東等地由于區(qū)位優(yōu)勢(shì)和經(jīng)濟(jì)的迅速發(fā)展，帶動(dòng)了多維貧困的減除，在聚類結(jié)果中處于第二類，可將其定義為脫離多維貧困地區(qū)。內(nèi)蒙古、青海、寧夏、新疆等地的地理位置處于我國(guó)的邊疆地區(qū)，在經(jīng)濟(jì)文化等領(lǐng)域都要落后于沿海和內(nèi)陸的發(fā)達(dá)和中等發(fā)達(dá)城市，在聚類結(jié)果中屬于第四類，可將其定義為中度多維貧困地區(qū)。西藏在各年的聚類結(jié)果中始終位于第五類別，是中國(guó)多維貧困中最為集聚的地區(qū)，也是多維貧困程度最深的地區(qū)，這與相關(guān)學(xué)者研究的結(jié)果達(dá)成了一致[16],可將其定義為重度多維貧困地區(qū)。剩余地區(qū)是我國(guó)中等發(fā)達(dá)的城市和省域，在多維貧困的測(cè)度上也屬于中等水平，位于第三類別，可將其定義為輕度多維貧困地區(qū)。

同時(shí)從時(shí)間演進(jìn)的角度來(lái)看，除了山東省在2012 年被劃定為第四類地區(qū)，各地區(qū)的系統(tǒng)聚類結(jié)果隨著時(shí)間的推移并沒(méi)有發(fā)生太大的變化，整體上呈現(xiàn)穩(wěn)定集中的趨勢(shì)。這表明我國(guó)各省際地區(qū)的多維貧困程度是具有相對(duì)穩(wěn)定性的，同時(shí)在治理貧困的事業(yè)中呈現(xiàn)的也是一種整體性的發(fā)展和進(jìn)步。

（四）基于Moran’s I 值測(cè)算的空間自相關(guān)分析

為了進(jìn)一步探討多維貧困在空間上的相關(guān)與差異性，本文引入空間自相關(guān)指數(shù)Moran’s I 值進(jìn)行測(cè)度，Moran’s I 值可反映地理鄰接的省際區(qū)域之間是否具有相關(guān)的多維貧困屬性。Moran’s I 值的取值范圍在[?1,1]之間，越接近于1，則越具有正向的相關(guān)關(guān)系，越接近于?1，則越具有負(fù)向的相關(guān)關(guān)系，若值等于0，則不具有相關(guān)關(guān)系。本文借鑒蔣振威等的研究，具體的Moran’s I 值的測(cè)算方法可參見(jiàn)其做法[27]。在基于主成分分析之后，利用提取的各個(gè)主成分的貢獻(xiàn)率比上累積貢獻(xiàn)率作為權(quán)重，與對(duì)應(yīng)的主成分相乘獲得各地區(qū)的綜合得分。考慮到我國(guó)相鄰地區(qū)往往存在著相似的社會(huì)經(jīng)濟(jì)狀況，且多維貧困在我國(guó)落后區(qū)域成片出現(xiàn)，而發(fā)達(dá)區(qū)域集中消除的空間現(xiàn)象，故運(yùn)用GeoDa 軟件生成空間鄰接權(quán)重矩陣，進(jìn)而測(cè)算全局Moran’s I 值，得到的結(jié)果以及顯著性水平如表3。

通過(guò)表3 可以看出各年的Moran’s I 值分布在0.262～0.447 之間，表明多維貧困在空間上具有正向的相關(guān)性。但是整體而言Moran’s I 值的數(shù)值不高，且在各個(gè)年份之間具有不穩(wěn)定的波動(dòng)。這一結(jié)果表明多維貧困在空間上具有相關(guān)性，基于省際的地理區(qū)域的多維貧困程度會(huì)相互影響，進(jìn)一步地，國(guó)家以及地區(qū)的減貧措施會(huì)在一定程度上產(chǎn)生空間上的溢出和蔓延，不過(guò)這種相關(guān)性不強(qiáng)，會(huì)受到外部環(huán)境的干擾和沖擊。因而在進(jìn)行具體的減貧措施上，要充分考慮到地區(qū)之間的相關(guān)性與差異性，合理利用好多維貧困的空間特征。

三、結(jié)論和建議

本文通過(guò)運(yùn)用主成分分析、系統(tǒng)聚類、空間自相關(guān)的Moran’s I 值測(cè)算等方法，對(duì)于我國(guó)31 個(gè)省市自治區(qū)的2010、2012、2014、2016、2018 年的多維貧困進(jìn)行了實(shí)證性的研究和分析，基于此研究，可得出如下的相關(guān)結(jié)論。

圖1 2010、2012、2014、2016、2018 年地區(qū)多維貧困聚類譜系圖

第一，2020 年后我國(guó)的減貧工作將從重點(diǎn)解決絕對(duì)貧困問(wèn)題向解決相對(duì)貧困問(wèn)題進(jìn)行轉(zhuǎn)變，對(duì)于多維貧困的系統(tǒng)聚類分析結(jié)果顯示：從整體的角度而言，我國(guó)31 個(gè)省市自治區(qū)在多維貧困的水平上可分為五個(gè)等級(jí)，其中北京作為首都具有政治經(jīng)濟(jì)文化等多方面的資源和優(yōu)勢(shì)，可以判定為無(wú)多維貧困的地區(qū)。天津、上海、江蘇、浙江、廣東等地區(qū)經(jīng)濟(jì)優(yōu)勢(shì)明顯，可判定為脫離維貧困地區(qū)。內(nèi)蒙古、青海、寧夏、新疆等地較為落后，可判定為中等多維貧困地區(qū)。西藏相比其他地區(qū)而言經(jīng)濟(jì)欠發(fā)達(dá)，可判定為重度多維貧困地區(qū)。剩余的其他地區(qū)處于中等發(fā)展水平，可判定為中等多維貧困地區(qū)。從時(shí)間演進(jìn)的角度來(lái)看，各地區(qū)在研究年限中減貧事業(yè)雖然取得了較大的成效，但是在中國(guó)整體的相對(duì)貧困和多維貧困體系中，所處的等級(jí)并沒(méi)有發(fā)生較大變化，因而系統(tǒng)聚類的劃分結(jié)果比較相近。

表3 2010、2012、2014、2016、2018 年Moran’s I 值

第二，進(jìn)一步分析表明各省際地區(qū)的多維貧困表現(xiàn)在空間上具有相關(guān)性，這種相關(guān)性雖然不強(qiáng)，但是也體現(xiàn)出我國(guó)部分鄰近地區(qū)的多維貧困水平呈現(xiàn)相關(guān)相近的現(xiàn)象。各地區(qū)的多維貧困程度會(huì)互相影響，在此基礎(chǔ)上，多維貧困的治理也會(huì)在一定程度上展現(xiàn)出空間的溢出和蔓延作用。

基于如上的實(shí)證分析以及相關(guān)結(jié)論，本文提出如下的建議。

第一，多維貧困是一個(gè)具有綜合性的概念，也是2020 年后我國(guó)扶貧工作的重要導(dǎo)向。在消除了絕對(duì)貧困的歷史功績(jī)之上，相對(duì)貧困以及多維貧困的確定標(biāo)準(zhǔn)都需要進(jìn)行深刻地研究。全國(guó)應(yīng)制定統(tǒng)一的多維指標(biāo)測(cè)度貧困，以便可以比較精準(zhǔn)地測(cè)度貧困情況，但貧困標(biāo)準(zhǔn)的確定不宜一刀切，應(yīng)綜合考慮本地區(qū)經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展情況確定一個(gè)合理標(biāo)準(zhǔn)。同時(shí)應(yīng)當(dāng)設(shè)立動(dòng)態(tài)的調(diào)整機(jī)制，兼顧社會(huì)發(fā)展的進(jìn)步性以及貧困的變化性。

第二，各地區(qū)的多維貧困程度具有差異性，因而相應(yīng)的扶貧政策需要從各地實(shí)際情況出發(fā)，因地制宜，針對(duì)突出的貧困領(lǐng)域進(jìn)行重點(diǎn)突破。國(guó)家政府在制定相對(duì)貧困的減貧政策上要避免籠統(tǒng)地將各類減貧措施當(dāng)作普適性的方法，從而忽略了區(qū)域之間的異質(zhì)性。政府應(yīng)該充分考慮省際地區(qū)發(fā)展速度的差別以及多維貧困的程度，將相同地區(qū)進(jìn)行歸類，內(nèi)蒙古、青海、寧夏、新疆、西藏等地是多維貧困最為嚴(yán)重的地區(qū)，在經(jīng)濟(jì)醫(yī)療教育等方面都要落后于其他地區(qū)，這是國(guó)家扶貧政策需要重點(diǎn)傾斜的區(qū)域。同時(shí)在基于國(guó)家整體政策方針的基礎(chǔ)之上，各個(gè)地區(qū)應(yīng)當(dāng)重點(diǎn)審視自身的相對(duì)貧困和多維貧困水平，進(jìn)而采取相應(yīng)的措施減除貧困。

第三，各地區(qū)的多維貧困表現(xiàn)具有相關(guān)性，政府要關(guān)注到多維貧困在區(qū)域之間的關(guān)聯(lián)，進(jìn)而在制定相對(duì)貧困和多維貧困的減貧政策時(shí)，能夠充分發(fā)揮其空間溢出與蔓延的作用。重度貧困地區(qū)集中在傳統(tǒng)的西部地區(qū)，其展現(xiàn)的多維貧困和相對(duì)貧困也主要是區(qū)域發(fā)展不平衡所帶來(lái)的。為解決這個(gè)問(wèn)題，需要頂層設(shè)計(jì)，實(shí)行區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展戰(zhàn)略，或者通過(guò)重點(diǎn)支持某個(gè)中心城市來(lái)帶動(dòng)周圍省市發(fā)展，從而引導(dǎo)各類發(fā)展要素在區(qū)域之間流動(dòng)。政府尤其是中央政府要對(duì)重度多維貧困和中等多維貧困地區(qū)加大支持力度，鼓勵(lì)東部經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)省份參與貧困省市的結(jié)對(duì)幫扶，用對(duì)口支援的方式實(shí)現(xiàn)扶貧路上的攜手并進(jìn)。解決相對(duì)貧困是一項(xiàng)更加長(zhǎng)期的系統(tǒng)的社會(huì)工程，無(wú)論任何貧困終究要靠經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展來(lái)消除，因此減貧也是發(fā)展問(wèn)題，需要政府主導(dǎo)，社會(huì)、企業(yè)協(xié)同，發(fā)動(dòng)各種力量參與，盡快縮短差距。