臨泉縣農(nóng)村貧困脆弱性研究

曹婷婷 賈雨佳 朱宗香

摘 要：為解決地區(qū)之間和地區(qū)內(nèi)部的經(jīng)濟發(fā)展不平衡，國家實施了精準扶貧戰(zhàn)略。但農(nóng)村地區(qū)的貧困具有長期性和脆弱性等特點，脫貧復雜程度較高。從貧困脆弱性的角度出發(fā)，結合臨泉縣實地調(diào)研與實證研究，提出了臨泉縣精準脫貧的建議。

關鍵詞：貧困脆弱性；神經(jīng)網(wǎng)絡模型；農(nóng)村

文章編號：1004-7026（2019）01-0047-02 中國圖書分類號：F224；F323.8 文獻標志碼：A

綜合我國學者研究結論，從貧困脆弱性的角度出發(fā)，建立BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型。結合臨泉縣調(diào)研報告與實證研究，進一步探究臨泉縣精準脫貧的道路。

1 貧困脆弱性內(nèi)涵

貧困脆弱性是指一個家庭在任意給定年份里跌落到貧困線以下的概率。貧困脆弱性與風險威脅和抵抗威脅的關系，具體表現(xiàn)為：威脅程度一定時，抵抗能力強的，脆弱性低；反之，當?shù)挚鼓芰σ欢〞r，威脅程度大的，脆弱性高[1]。

目前，臨泉縣扶貧脫貧工作發(fā)展逐漸陷入“瓶頸”。由于受自然、區(qū)位以及政治生態(tài)等多種因素影響，臨泉縣經(jīng)濟發(fā)展長期滯后，一旦遭受各種風險威脅和抵抗威脅，將很難從中恢復。

大多數(shù)情況下，脆弱性被認為和風險相關，也就是將風險或沖擊與家庭的福利水平聯(lián)系在一起。換言之，也就是指一個人或者是一個家庭，在一段時間內(nèi)可能面臨的與收入和健康相關的貧困風險，以及面臨自然災害、迫害和被迫失學等風險，即各種負向沖擊造成福利損失的可能性。

2 貧困脆弱性相關研究概述

我國學者在貧困與脆弱性相關研究中，存在不同之處。韓崢（2004）[2]介紹了脆弱性的概念，探究了貧困與脆弱性的關系，認為可以將脆弱性作為一個新切口開展扶貧工作，完成脫貧。檀學文等（2010）[3]則分析了造成貧困脆弱性的3個主要經(jīng)濟因素以及應對戰(zhàn)略。3個主要經(jīng)濟因素分別為市場不完善、經(jīng)濟全球化和經(jīng)濟危機的沖擊。應對貧困脆弱性必須采取綜合措施，既要同時應對各種不同來源的脆弱性，也要在時間維度上同時采取應急措施和長期應對方案。

在定量測度貧困脆弱性方面，我國學者大都采用 Chaudhuri 和 Jalan的測量方法，即預期的貧困脆弱性（VEP）。此時，貧困脆弱性被分解成家庭的消費水平（均值）和消費波動（方差），消費水平和消費波動由家庭的人口、資產(chǎn)等特征所決定[4-6]。

3 樣本數(shù)據(jù)獲取

我國學者對于貧困脆弱性的研究層出不窮，不同的學者對貧困脆弱性的影響因素研究也都有自己的獨到見解，大體上可以分為3個方面：經(jīng)濟、社會保障和生態(tài)。借鑒前人研究結果，加上對臨泉縣的實地調(diào)研，將貧困脆弱性的影響因素分為3大部分：經(jīng)濟脆弱性、社會保障脆弱性、生態(tài)脆弱性[7-9]。

其中，經(jīng)濟脆弱性包括人均GDP、人均可支配收入、家庭醫(yī)療總支出占比、教育總支出占比；社會保障脆弱性包括在讀子女家庭占比、無房或危房占比、農(nóng)村養(yǎng)老保險參保率、喪失勞動力家庭占比；生態(tài)脆弱性包括森林覆蓋率、水土流失面積比重、廢水處理率、生活垃圾處理率等。

通過對臨泉縣實地調(diào)查，發(fā)放調(diào)查問卷獲取數(shù)據(jù)，同時在國家統(tǒng)計局和安徽省統(tǒng)計局網(wǎng)站信息收集數(shù)據(jù)。在建模的過程中，為了方便數(shù)據(jù)處理，將調(diào)研數(shù)據(jù)進行標準化處理。考慮到選擇的變量可能存在一定相關關系，在模型建立過程中利用假設檢驗予以解決。

由于經(jīng)濟脆弱性和社會保障脆弱性是針對個人和家庭而言的，而生態(tài)脆弱性是針對整體（臨泉縣）而言的，因此將樣本數(shù)據(jù)分為兩部分：一部分為個人或家庭，一部分為整體。其中，個人或家庭數(shù)據(jù)分為兩小部分，一部分用于數(shù)學模型的建立，一部分用于對模型的檢驗。整體數(shù)據(jù)用于與其他縣進行橫向比較。

4 建立BP網(wǎng)絡模型

通過問卷調(diào)查，此次調(diào)研獲取的樣本量為918。樣本量大于500，因此采用極大似然估計較為充分。為了能夠更加明確貧困脆弱性的影響因素，將分類變量定義為三類：不重要、重要和非常重要。

BP網(wǎng)絡是一種對非線性可微分函數(shù)進行權值訓練的多層網(wǎng)絡。它的最大特點是借助樣本數(shù)據(jù)，無需建立系統(tǒng)的數(shù)學模型，就可對系統(tǒng)實現(xiàn)由m個輸入神經(jīng)元的模向量p組成的pm空間到y(tǒng)n空間n（為輸出節(jié)點數(shù)）的高度非線性映射。

BP網(wǎng)絡其實是一種具有3層或者以上階層的神經(jīng)網(wǎng)絡，總共包括3層結構：輸入層、中間層、輸出層。相互連接的層級之間，每個神經(jīng)元實現(xiàn)全連接，也就是說，下一層的每個神經(jīng)元與上一層的每個神經(jīng)元都實現(xiàn)全連接，但是每層各自神經(jīng)元之間是無連接的[10]。

層與層之間一般為Logistic函數(shù)。BP網(wǎng)絡通過樣本數(shù)據(jù)不斷獲得層與層之間的連接權值，之后即可利用輸入值得到輸出值。

通過輸出值判斷輸入的數(shù)據(jù)具體是屬于哪一分類，具體的步驟如下：

（1）進行權值和閾值的初始化，賦予隨機數(shù)。

（5）權值和閾值的修正，直到全局誤差E小于給定誤差。

因數(shù)據(jù)量較大，利用MATLAB和SPSS軟件對數(shù)據(jù)進行處理，得出結論。

5 結論與對策

根據(jù)SPSS軟件進行數(shù)據(jù)分析得出以下結論：①在經(jīng)濟脆弱性中：不重要——人均GDP，重要——人均可支配收入，非常重要——家庭醫(yī)療總支出占比、教育總支出占比；②在社會保障脆弱性中：重要——在讀子女家庭占比、喪失勞動力家庭占比，非常重要——無房或危房占比，不重要——農(nóng)村養(yǎng)老保險參保率。

由此可見，臨泉縣大部分貧困人口主要是疾病和教育方面因素導致的。走訪發(fā)現(xiàn)，臨泉縣大部分家庭都是兩個以上孩子，家庭負擔較重。大部分農(nóng)村家庭父母常年外出打工，子女由老人撫養(yǎng)，老人身體狀況不理想，在照顧孩子方面有所欠缺。

數(shù)據(jù)顯示，由于環(huán)境等各方面原因，臨泉縣農(nóng)村生活質(zhì)量較低。對生態(tài)脆弱性的數(shù)據(jù)比較發(fā)現(xiàn)，臨泉縣森林覆蓋率較低，水土流失面積比重較大，廢水處理率和生活垃圾處理率較低。臨泉縣地域屬淮北平原，西北高、東南低，是其森林覆蓋率低的原因之一。臨泉縣大部分居民依靠種植農(nóng)作物作為收入來源，森林覆蓋率相應減少。臨泉縣貧困人口較多，缺乏充足資金對廢水和生活垃圾進行處理，對環(huán)境造成污染，形成一種惡性循環(huán)。