■ 李佳殊 馬長發(fā)

（新疆財經(jīng)大學 新疆烏魯木齊 830012）

一、文獻綜述

截至2020 年底，我國區(qū)域整體貧困問題已得到解決，消滅絕對貧困的使命圓滿完成。但是，這并不意味著扶貧工作已經(jīng)結(jié)束，它標志著我國扶貧工作進入到一個新的階段，即相對貧困的治理。我國的扶貧工作已由“消滅絕對貧困”轉(zhuǎn)向“減輕相對貧困”，西部地區(qū)多維相對貧困問題制約著扶貧工作的穩(wěn)定性與可持續(xù)性。

Townsend 最早開始相對貧困領(lǐng)域的研究。相對貧困是指個人或家庭與一定的參照群體相比所面臨的相對剝奪，他們的選擇空間受到限制，收入來源變少，生活水平降低。相對貧困不僅僅是經(jīng)濟上的貧困，它還包含更深層次的內(nèi)容，例如脆弱性、社會存在感弱、社會排斥等精神層面的內(nèi)容，且它更側(cè)重社會層面上的“相對剝奪感”。相對貧困表現(xiàn)為收入不足，進而導致其在教育及生活質(zhì)量等方面的投入不能達到社會期望水平，從而陷入了多維相對貧困。

我國關(guān)于多維相對貧困的研究仍處于萌芽期，學術(shù)界對于相對貧困的關(guān)注度在2020 年后才明顯上升。王小林（2009）估計了中國城鄉(xiāng)居民的相對貧困維度，結(jié)果顯示：各個維度對于居民貧困指數(shù)的貢獻比較突出，但是收入維度除外。后來，鄒薇等人（2011）利用AF 多維貧困測度，分析了城鄉(xiāng)多維相對貧困人群的內(nèi)在差異，這一研究豐富了多維相對貧困理論在中國扶貧領(lǐng)域的應(yīng)用。邢成舉等（2019）指出相對貧困有相對性、發(fā)展性及多維性等顯著特征，因此，應(yīng)當制定新的多維度標準和扶貧治理策略。姜安印等人（2021）認為相對貧困具有基于群體、主觀效能及區(qū)域差異的相對性，包含收入、發(fā)展機會、社會參與權(quán)以及社會剝奪感等維度的多維性。

國內(nèi)外學者對相對貧困進行了長期的研究，為后續(xù)研究者進一步深入研究奠定了堅實的基礎(chǔ)，也為本文開展研究提供了重要的理論參考，但同時以往研究也存在一定的局限性。首先，在研究相對貧困問題時，許多學者通常只關(guān)注經(jīng)濟相對貧困，并使用單一的統(tǒng)計指標來衡量相對貧困。然而，這種方法未能全面分析或探討相對貧困問題，相對貧困不僅僅包括經(jīng)濟困難，還包括住房不足、缺乏清潔水源、健康狀況差和教育機會有限等方面。其次，盡管有一些學者已經(jīng)開始從多維度的角度研究中國當前的相對貧困狀況，但很少具體涉及到特定地區(qū)或區(qū)域，有針對性地研究西部地區(qū)的多維相對貧困情況就更少。

基于以上兩點，本文采用西部地區(qū)十二省份2011～2021年多維相對貧困的相關(guān)數(shù)據(jù)，構(gòu)建包含收入與福利在內(nèi)的多維相對貧困指標體系，使用AF 雙臨界值法對現(xiàn)階段西部地區(qū)多維相對貧困進行測度，并探究西部地區(qū)財政干預對多維相對貧困的作用機制和效應(yīng)。

二、數(shù)據(jù)指標與模型構(gòu)建

（一）數(shù)據(jù)來源

本文的數(shù)據(jù)來源于《中國統(tǒng)計年鑒》《中國社會統(tǒng)計年鑒》《中國衛(wèi)生統(tǒng)計年鑒》《中國農(nóng)村統(tǒng)計年鑒》等統(tǒng)計年鑒，對缺失數(shù)據(jù)采用插值法以及ARIMA 法予以補齊。

（二）西部地區(qū)多維相對貧困的指數(shù)構(gòu)建

1.西部地區(qū)多維相對貧困指標體系的構(gòu)建。學術(shù)界至今尚未就相對貧困指標建立一致的標準，目前主流的指標為多維貧困指數(shù)（MPI）。例如，Alkire and Foster 從健康、教育和生活水平3 個維度對多維相對貧困指數(shù)進行測度，Guo Xibao 和Zhou Qiang 從收入、教育、健康、醫(yī)療服務(wù)、就業(yè)、生活質(zhì)量6 個維度進行測度。本文從經(jīng)濟發(fā)展、社會發(fā)展、生態(tài)環(huán)境這三個維度中選取24 個指標，構(gòu)建西部地區(qū)多維相對貧困指數(shù)體系，具體如表1 所示。

表1 西部地區(qū)多維相對貧困指標體系各維度權(quán)重

2.BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)評價模型。BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有自適應(yīng)性強、學習能力強、處理效率高等優(yōu)點，因此在眾多評價模型中應(yīng)用廣泛。該模型主要分為三個部分：輸入層、隱藏層和輸出層。在實際應(yīng)用中，BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)評價模型對于提高決策的科學性和精準性具有重要的作用。因此，本文利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對24 個三級指標的權(quán)重進行測度。在處理非線性問題時，BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以更好地減小主觀偏誤，具體的計算步驟如下：

其中，k 表示隱含單元，k=1,…，K；fnm代表相關(guān)系數(shù)；Fnm為相關(guān)指數(shù)；Wkn表示輸入層神經(jīng)元n 以及隱含層神經(jīng)元k 之間的權(quán)系數(shù)；Wmk是輸出層神經(jīng)元m 和隱含層神經(jīng)元k 之間的權(quán)系數(shù)，Cnm表示絕對影響系數(shù)，即24 個相對貧困評價指標的權(quán)重（見表1）。

3.多維相對貧困的識別。根據(jù)Amartya Sen 的可行能力剝奪理論，本文使用Alkire 和Foster 開發(fā)的貧困指數(shù)作為衡量多維貧困的基本分析框架，主要分為以下四個步驟：單指標相對剝奪識別、多指標相對剝奪識別、多維相對貧困的加總、多維相對貧困的分解。

（1）單指標相對剝奪識別（第一重剝奪）。假定社會中有n 個獨立個體，任取其中一個個體i，i 的社會福利狀況由經(jīng)濟社會機會、政治等共d 個指標度量（d ≥2）設(shè)定，是維矩陣，表達式如下：

其中，Xij表示家庭（個體）i 在指標j 上的水平值，其中，使用指標臨界值建立剝奪矩陣，g0的表示如下：

指標j 被剝奪的臨界值用Zj（Zj＞0）代表，是各指標的臨界值。如果Xij＞Zj，g0=0，表示該家庭（個體）i在指標j 上未被剝奪；而g0=1，表示該家庭（個體）i 在指標j 上被剝奪。

（2）多指標相對剝奪識別（第二重剝奪）?？紤]多維時，要計算每個家庭被剝奪的指標，和臨界值（k）對比，判斷其是否為多維相對貧困。具體分為三個步驟：首先，對每個指標賦予權(quán)重，令wj（）表示各指標的權(quán)重，加權(quán)剝奪矩陣構(gòu)建如下：

其次，計算個體i 在所有維度上的剝奪總分數(shù)，令ci為家庭i 被剝奪的指標數(shù)值，加總可得家庭i 被剝奪的指標總數(shù)值。

最后，設(shè)剝奪臨界值（k）判定家戶是否多維相對貧困準則，如果被剝奪的指標數(shù)比臨界值大，表明是多維相對貧困，否則不是。調(diào)整后的剝奪矩陣g0（k），其表達式如下：

（3）多維相對貧困的加總雙臨界值方法。參考FGT 指數(shù)關(guān)于貧困發(fā)生率的概念。q 為多維相對貧困家庭數(shù)，總家庭數(shù)s，多維相對貧困發(fā)生率為H，則：

修正的多維貧困指數(shù)M0，以解決多維貧困發(fā)生率H 對剝奪的深度不敏感問題。H 乘以平均剝奪份額（剝奪強度）A 得到M0。

令多維貧困指數(shù)為M0，則：

（4）多維相對貧困的分解。βj所表示的指標（維度）的貢獻率如下：

（三）計量模型

本文的被解釋變量為西部地區(qū)十二個省份的多維相對貧困指數(shù)，核心解釋變量為政府財政干預，通過熵值法對政府財政干預評價指標體系進行綜合評價而得，具體評價體系如表2 所示。另外，本文還選取了市場化、科技創(chuàng)新水平、農(nóng)業(yè)發(fā)展、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、城鎮(zhèn)化、人均消費水平、對外開放水平作為控制變量，本文設(shè)定的模型為：

表2 政府財政干預評價指標體系

在模型中，i 和t 分別表示省份和時間，MPIit表示西部地區(qū)多維相對貧困指數(shù)，GOVit表示政府財政干預水平，CONTROLit表示一系列控制變量，和分別代表省份和年份固定效應(yīng)，為隨機干擾項。

三、鄉(xiāng)村振興背景下西部地區(qū)多維相對貧困的測度

本文采用AF 法對西部地區(qū)多維相對貧困指數(shù)進行測算，并借鑒汪三貴等（2021）的研究成果，采用比例法將第一重臨界剝奪值設(shè)置為2021 年各項指標中位數(shù)的70%，若數(shù)值高于該臨界值，表示該數(shù)值對應(yīng)的個體在某指標上未被剝奪，賦值為零；反之賦值為1，表示該個體在某指標上被剝奪。

第二重剝奪臨界值k 的選擇在多維相對貧困指數(shù)的計算中非常重要。k 的值沒有統(tǒng)一的標準，大多數(shù)學者根據(jù)經(jīng)驗將k 值視為約1/3，本文將臨界值k 定義為0.3，并以k 為0.2、0.4、0.5、0.6、0.7 和0.8 作為參照來測量西部地區(qū)多維相對貧困指數(shù)，以描述西部地區(qū)多維相對貧困狀況的變化，測算結(jié)果如表3、表4、表5、圖1 所示。

圖1 2011-2021 年西部地區(qū)多維相對貧困指數(shù)熱力圖

表3 西部地區(qū)多維相對貧困指數(shù)下降幅度

表4 2011～2021 年西部地區(qū)多維相對貧困識別結(jié)果

表5 變量說明

通過AF 法計算得到我國西部地區(qū)十二個省份的多維相對貧困指數(shù)，根據(jù)貧困指數(shù)得分，可將這十二個省份的多維相對貧困指數(shù)分為5 個等級，多維貧困相對指數(shù)屬于（0.0795，0.3104）區(qū)間時為輕度多維相對貧困類型，屬于（0.3104，0.6899）時為中度多維相對貧困類型，屬于（0.6899，0.8425）為重度多維相對貧困類型。本文利用ArcGIS10.2 軟件繪制的西部地區(qū)各省份多維相對貧困指數(shù)熱力圖如圖1 所示，顏色越深表示貧困程度越深。

由圖1 可知，在2011～2021 年間，從整體來看西部地區(qū)的多維相對貧困指數(shù)逐年遞減，表明西部地區(qū)的多維相對貧困狀態(tài)有了極大的改善，尤其是自2017 年起，重度多維相對貧困省份已消失，并且至2021 年都未再次出現(xiàn)。出現(xiàn)這種情況一定程度上表明鄉(xiāng)村振興對于緩解多維相對貧困狀況起到了一定的作用。其中值得關(guān)注的是雖然大部分省份都已呈現(xiàn)輕度多維相對貧困狀況，但是西藏、云南和甘肅這三個省份仍處于中度多維相對貧困狀況。

從表3 可知，從多維相對貧困指數(shù)下降幅度來看，四川、廣西、陜西這三個省份的多維相對貧困指數(shù)下降幅度最大，青海、甘肅、西藏這三個省份的下降幅度最小。

西部地區(qū)整體的多維貧困測算結(jié)果如表4 所示，從總體來看，我國西部地區(qū)的多維相對貧困有以下幾個特點：一是西部地區(qū)的多維相對貧困指數(shù)、貧困發(fā)生率以及平均缺失份額都在逐年下降，說明西部地區(qū)的多維相對貧困在貧困廣度和貧困深度方面都有所緩解；二是當k=0.2 時，在2017 年實施鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略之后，貧困發(fā)生率從100%下降到75%，并且呈現(xiàn)逐年遞減的趨勢；三是隨著多維貧困k值的增加，多維相對貧困指數(shù)逐漸減小。當k 在0.2–0.6范圍內(nèi)時，多維相對貧困指數(shù)的下降幅度最大，且超過0.6之后，三個指標的值都較低，但是仍存在一定波動，說明隨著貧困標準的提高，西部地區(qū)的多維相對貧困的問題也逐漸突出。

四、鄉(xiāng)村振興背景下政府財政干預減緩西部地區(qū)多維相對貧困的實證研究

（一）變量選擇

本文基于2011～2021 年間西部地區(qū)十二個省份的面板數(shù)據(jù)構(gòu)造實證模型，在研究相關(guān)文獻的基礎(chǔ)上，選擇以下幾個變量展開實證分析，具體選取的變量如表5 所示：

（二）基準回歸分析

通常，對面板數(shù)據(jù)進行實證分析時，可以選擇固定效應(yīng)、隨機效應(yīng)或混合效應(yīng)等模型。模型的適用性可以通過豪斯曼檢驗來確定。當豪斯曼檢驗的p 值小于0.05 時，表明固定效應(yīng)模型是合適的選擇。因此，本研究使用雙向固定效應(yīng)模型（FEM）來對面板數(shù)據(jù)進行分析，具體結(jié)果如表6 所示。

表6 基準回歸實證結(jié)果

實證結(jié)果表明，政府財政干預通過了顯著性檢驗，并且其影響系數(shù)顯著為負，當政府財政干預水平提高1%時，西部地區(qū)多維相對貧困指數(shù)可下降0.415%，這充分證明政府財政干預對于推進西部地區(qū)的減貧工作有良好的促進作用。

（三）穩(wěn)健性檢驗

在進行基準回歸時，加入對實際情況的考慮可能會對估計結(jié)果產(chǎn)生不確定性影響，本文為了進一步檢驗上述結(jié)論的可靠性，對該固定效應(yīng)模型進行穩(wěn)健性檢驗，結(jié)果如表7 所示。

表7 穩(wěn)健性檢驗結(jié)果

1.改變核心解釋變量。結(jié)合文獻與前文中關(guān)于多維相對貧困指數(shù)的測算，加入生態(tài)環(huán)境支出來測度生態(tài)環(huán)境投入水平。新加入生態(tài)環(huán)境支出后，政府財政干預的系數(shù)變化較小，說明教育支出、社會保障支出、醫(yī)療健康支出和財政分權(quán)這四個變量基本可以涵蓋政府財政干預對于減貧的影響路徑。

2.改變樣本容量。根據(jù)AF 法的測算，重慶在西部地區(qū)的多維貧困指數(shù)最低，且相對于其他西部省份，重慶的經(jīng)濟發(fā)展水平較高。因此，在進行雙向固定效應(yīng)回歸時，刪除了重慶的樣本。根據(jù)表7 的穩(wěn)健性結(jié)果顯示，政府財政干預對多維相對貧困的減緩仍然有效，并且顯著性水平變化較小。綜上所述，本文的基準回歸結(jié)果相對穩(wěn)健，即本文的計量模型得出的結(jié)論較為可信。

（四）中介效應(yīng)分析

學者的研究發(fā)現(xiàn)在后扶貧時代，政府財政可以通過促進經(jīng)濟增長、縮小收入差距這兩個途徑間接發(fā)揮緩解相對貧困程度的作用。結(jié)合現(xiàn)有研究，本文引入收入差距作為中介變量進行中介效應(yīng)分析，結(jié)果如表8 所示。

表8 中介效應(yīng)檢驗結(jié)果

公式（14）和公式（15）表示泰爾指數(shù)。

表8 的中介效應(yīng)檢驗結(jié)果表明，式（14）中政府財政干預的回歸系數(shù)通過了10%水平下的顯著性檢驗，證明財政干預水平能夠縮小收入差距，式（15）中政府財政干預與泰爾指數(shù)的回歸系數(shù)都通過了顯著性檢驗，表明政府財政干預能夠通過縮小城鄉(xiāng)差距緩解貧困。

五、結(jié)論與建議

（一）結(jié)論

本文采用AF 法對2011～2021 年的西部地區(qū)多維相對貧困指數(shù)進行測算，得到我國西部省份的多維相對貧困指數(shù)，根據(jù)貧困指數(shù)得分，將西部十二省份的多維相對貧困指數(shù)分為五個貧困等級。主要結(jié)論如下：

第一， 根據(jù)ArcGIS10.2 繪制的西部十二省份2011～2021 年多維相對貧困指數(shù)熱力圖顯示，從整體來看西部地區(qū)的多維相對貧困指數(shù)逐年遞減。西部的多維相對貧困狀態(tài)顯著改善，自2017 年消除了重度多維相對貧困省份，直至2021 年未出現(xiàn)，說明鄉(xiāng)村振興可以有效緩解多維相對貧困，但是西藏、云南和甘肅這三個省份仍屬于中度多維相對貧困地區(qū)。

第二，從西部地區(qū)整體的多維貧困測算結(jié)果來看，總體來說，我國西部地區(qū)的多維相對貧困表現(xiàn)出以下特征：一是西部地區(qū)的多維相對貧困在貧困廣度和貧困深度方面都有所緩解；二是施行鄉(xiāng)村振興政策之后，貧困發(fā)生率從100%下降到75%，并且呈現(xiàn)逐年遞減的趨勢；三是隨著多維貧困k 值的增加，多維相對貧困指數(shù)逐漸減小。隨著貧困標準的提高，西部地區(qū)的多維相對貧困的問題變得突出。

第三，政府財政干預和城鎮(zhèn)化對于推進西部地區(qū)的減貧工作具有良好的促進作用，但是西部地區(qū)的市場化和農(nóng)業(yè)發(fā)展對相對貧困的促進作用較弱，從中介效應(yīng)的結(jié)果來看，政府財政干預能夠通過縮小城鄉(xiāng)差距緩解相對貧困。

（二）建議

1.加大西部省份社會保障力度。建議對西部省份的醫(yī)療保險和養(yǎng)老保險適當調(diào)低繳費標準，進一步提高老百姓醫(yī)療保險報銷比例，切實解決“不敢生病、生不起病”的現(xiàn)象。城市街道社區(qū)及行政村醫(yī)療合作社，可以安排每3個月為居民提供免費測血壓、血糖等基礎(chǔ)性疾病的義診。

2.致力產(chǎn)業(yè)發(fā)展，助力減貧治理。從經(jīng)濟維度分析，解決多維相對貧困難題，促進經(jīng)濟的增長，使得百姓“錢包鼓起來”才是破解之道?？梢钥紤]政企合作，引進中部、東部的先進產(chǎn)業(yè)，帶動西部地區(qū)的經(jīng)濟發(fā)展。

3.堅持保護生態(tài)，綠色發(fā)展。改變“先污染再治理”的落后思維，本著綠色發(fā)展、有效減貧的原則發(fā)展經(jīng)濟，有效緩解發(fā)展不平衡、不充分問題，助力西部省份高質(zhì)量發(fā)展，推進全體人民的共同富裕。

4.堅持政府引導，鞏固脫貧成果。在鞏固脫貧攻堅成果的階段，要繼續(xù)發(fā)揮政府財政干預對西部地區(qū)減貧工作的促進作用，為西部地區(qū)多維相對貧困的減緩提供更多支持。

5.完善市場化機制。加強西部地區(qū)市場化建設(shè)，保持穩(wěn)定的經(jīng)濟形勢和就業(yè)環(huán)境，充分挖掘內(nèi)需潛力，為西部地區(qū)相對貧困的減緩工作提供良好的環(huán)境。

6.縮小地區(qū)間、城鄉(xiāng)間的收入差距。關(guān)注低收入群體的收入提高問題，把握鄉(xiāng)村振興的發(fā)展機遇，積極發(fā)展當?shù)靥厣a(chǎn)業(yè)。比如，新疆、甘肅和青海等地區(qū)具有豐富的旅游資源，這些地區(qū)可通過打造特色旅游產(chǎn)業(yè)吸引游客，從而提供更多就業(yè)機會，提高當?shù)鼐用袷杖搿?/p>

7.持續(xù)加大教育投入。西部多維相對貧困地區(qū)的教育與人才問題不容忽視，應(yīng)該加大對西部地區(qū)基礎(chǔ)教育與高等教育的投入，重視技術(shù)培訓，提升人力資本水平。