內(nèi)蒙古相對貧困的統(tǒng)計測度

○ 文/康靜 曹洋 李慧 孫志宇

貧困問題一直是中國經(jīng)濟社會發(fā)展中最突出的“短板”，貫穿全面建成小康社會的全過程。自改革開放以來，通過深化改革和實施大規(guī)模的扶貧開發(fā)，尤其是黨的十八大以來精準扶貧精準脫貧戰(zhàn)略的實施，減貧事業(yè)取得了矚目成就。但是，絕對貧困的消除并不意味著貧困問題的終結。黨的十九大報告明確指出：“我國社會的主要矛盾是人民日益增長的美好生活需要和不平衡不充分的發(fā)展之間的矛盾。”[1]這種不平衡不充分將導致相對貧困的長期存在。在此背景下,黨的十九屆四中全會明確提出：“堅決打贏脫貧攻堅戰(zhàn)，鞏固脫貧攻堅成果，建立解決相對貧困的長效機制。”[2]這一表述為全面建成小康社會后中國的扶貧工作指明了方向，標志著新時期扶貧工作的重點將從消除絕對貧困向緩解相對貧困轉(zhuǎn)變。

如何識別內(nèi)蒙古自治區(qū)相對貧困人口、制定扶貧措施，首要問題便是確定新的貧困測量標準。相對貧困與絕對貧困相比有明顯的不同，絕對貧困強調(diào)的是生活的最低限，主要是指人缺乏維持最低生活標準的資源。相對貧困不以個體或家庭生活水平作為絕對衡量因素，而是與社會成員的福利水平掛鉤，是社會成員之間的相對差距，相對貧困者雖然能夠滿足基本生活需要，但達不到社會的平均水準。因此，亟需制定新的相對貧困標準。

一、貧困的概念和測度

（一）貧困的概念

貧困有絕對貧困和相對貧困之分。絕對貧困主要有基于“生計維持”和“基本需要”兩種觀點。基于“生計維持”的絕對貧困概念最早由英國學者Rowntree（1901）提出，他認為一個家庭處于貧困狀態(tài)是其所擁有收入不足以維持最低生計條件，如食物、衣著、住房和其他生活物品，滿足這個最低條件所需要的貨幣數(shù)量就是貧困線。因此，基于“基本需要”的絕對貧困概念出現(xiàn)。該標準雖然要根據(jù)通貨膨脹的變化做出調(diào)整，卻不隨時間和國別的變化而變化[3]。但在實踐中，不同的國家、地區(qū)執(zhí)行的標準很難保持一致，改革開放以來，我國的貧困標準也經(jīng)歷過4次調(diào)整，分別發(fā)生在1978-1999年、2000-2007年、2008-2010年和2010年至今。2010年以來，我國執(zhí)行的標準是年人均可支配收入2300元（按2010年不變價）。

隨著人類社會的進步和經(jīng)濟的發(fā)展，對于貧困的理解和界定顯然已經(jīng)難以適應時代發(fā)展的變化和要求。自上世紀80年代中期我國開始進行扶貧開發(fā)，政府扶貧的目標便是解決以“吃、穿、住”為特征的基本生存需要，并保持“收入貧困”的單一標準[3]，后來這一標準擴展到了“兩不愁、三保障”及人均純收入達到農(nóng)村扶貧標準的多維目標。全面建成小康社會后，貧困群體以“兩不愁”為主的生存型貧困問題基本解決，但以“三保障”為核心的發(fā)展型貧困問題只是基本保障，水平和質(zhì)量仍然較低[4]。隨著社會主要矛盾的變化，人民群眾包括貧困群眾美好生活的需要日益廣泛，追求的不僅是溫飽與生存，而是更高層次的發(fā)展與共享，尤其是教育、醫(yī)療、就業(yè)、社會保障等基本公共服務方面的需求會進一步快速增長。

（二）貧困的測度

貧困研究的根本目的在于，精準掌握國家或地區(qū)的貧困狀況，從而為社會政策制定提供實踐依據(jù)。實際上，隨著貧困研究的深入，貧困測量的維度不斷增多，指標體系也愈加復雜。貧困線的確定是難點，既能客觀地反映貧困規(guī)模，又不能給財政造成巨大壓力。常用的方法有反映貧困差距的G指數(shù)和反映貧困發(fā)生率的H指數(shù)。

1.貧困差異度測度。基尼系數(shù)是貧困和社會福利測度不可或缺的重要指標，基尼系數(shù)是赫希曼根據(jù)洛倫茨曲線提出的，以衡量社會不平等程度的指標。計算公式如下：

其中，A表示絕對平等線與洛倫茨曲線之間的不平等收入分配份額，B指洛倫茨曲線以下進行平等分配的份額，G是用于進行不平等分配的收入所占比例。但迄今為止，國家統(tǒng)計局只公布部分年度的基尼系數(shù)，各省市自治區(qū)城鄉(xiāng)收入分配的基尼系數(shù)不容易獲得。對于五等分收入?yún)^(qū)間數(shù)據(jù)，從2017年不再公布分省數(shù)據(jù)。

2.貧困廣度測度。常用的貧困廣度測度主要是人口指標，包括貧困人口數(shù)和貧困發(fā)生率兩類，貧困人口數(shù)即處于貧困線之下的人口數(shù)，貧困發(fā)生率指貧困人口在總?cè)丝谥械恼急龋嬎愎饺缦拢?/p>

其中，q代表貧困人口數(shù)，n表示總?cè)丝谝?guī)模。在絕對貧困消除之后，貧困發(fā)生率為0，失去了測度的意義。

貧困識別一直以來是貧困研究和扶貧實施的重要內(nèi)容和環(huán)節(jié)，不同學科的專家學者提出了大量的貧困的識別指標和方法，并且經(jīng)歷了單維到多維識別的過程，如MPI等多維貧困識別指標得到廣泛應用。文章查閱大量的文獻，結合數(shù)據(jù)的可得性，采用MPI指數(shù)測度內(nèi)蒙古自治區(qū)相對貧困的范圍。

二、相對貧困地區(qū)識別及特征分析

（一）確定多維度評價指標體系

在脫貧之前，衡量貧困的標準是以收入是否高于貧困線，國家扶貧政策的側(cè)重點更多的是針對收入層面，但在相對貧困的角度，收入是衡量貧困的一個小的方面，更多的是考慮綜合福利水平是否被剝奪，因此將衡量的維度進行拓展十分必要。

相對貧困因素較多，本研究采用社會、經(jīng)濟、收入、醫(yī)療、自然五個維度8項指標測算全區(qū)103個旗縣區(qū)貧困程度。選取的指標兼顧指標的代表性和數(shù)據(jù)的可獲得性，選取人均社會消費品零售總額、人均固定資產(chǎn)投資反映地區(qū)社會發(fā)展情況，人均GDP、人均一般公共預算收入反映地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展情況，城鎮(zhèn)居民人均可支配收入、農(nóng)村居民人均可支配收入反映收入水平，人均醫(yī)療衛(wèi)生機構床位反映地區(qū)醫(yī)療衛(wèi)生情況，人均耕地面積反映自然情況八項指標。

除了指標的選取，指標權重的確定對于多維貧困指數(shù)測算結果也會產(chǎn)生影響。本研究在總結前人研究中對多維貧困指數(shù)中的指標權重確定方法，從等權重出發(fā)，考慮到貧困的根源主要還是經(jīng)濟原因，因此人均GDP、人均一般公共預算收入和農(nóng)村居民人均可支配收入這三個指標賦權重較高，其次是社會狀況，最后是醫(yī)療條件和自然條件。兼顧著五個維度相輔相成，形成一個有機整體，從而得出區(qū)域多維貧困程度評價指標體系表。

表1 區(qū)域多維貧困程度評價指標體系表

（二）區(qū)域多維度貧困指數(shù)計算

選取指標均為人均數(shù)值，因此不同區(qū)域可以進行比較，區(qū)域多維貧困指數(shù)（MPI）大小可表征區(qū)域多維貧困程度，值越大，表示該區(qū)域越貧困；N表示區(qū)域數(shù)值；W表示指標權重；X表示指標數(shù)；max表示103旗縣區(qū)指標最大值；min表示103旗縣區(qū)指標最小值。具體計算公式：

（三）計算結果

多維相對貧困區(qū)域識別用103旗縣區(qū)MPI平均值作為衡量標準來實施，即高于平均值（88.46）的旗縣區(qū)為相對貧困區(qū)域。文章應用2019年數(shù)據(jù)進行測算，結果如下：

表2 多維貧困指數(shù)表（2019年）

注：平均值為88.46，表中彩色部分為識別出的相對貧困區(qū)域。

（四）特征分析

由多維貧困指數(shù)表可以看出2019年全區(qū)相對貧困旗縣區(qū)為65個，占總數(shù)63.11%。為了形象直觀地表達上述表格數(shù)據(jù)，更加清楚的展示相對貧困地區(qū)的地理分布，本研究利用ArcGIS地理信息系統(tǒng)軟件對全區(qū)103個旗縣區(qū)MPI進行了空間可視化表達，制作了內(nèi)蒙古2019年旗縣區(qū)MPI空間分布圖。

圖1 MPI空間分布圖（2019年）

內(nèi)蒙古2019年旗縣區(qū)MPI空間分布圖顯示，內(nèi)蒙古東部相對貧困地區(qū)多于中部，中部多于西部，這與地區(qū)資源稟賦和經(jīng)濟發(fā)展有關。總體而言，西部地區(qū)較為富裕，特別是阿拉善盟和鄂爾多斯市，淺黃色區(qū)域占絕大部分。東部呼倫貝爾市、興安盟、通遼市和赤峰市相對貧困程度較深。按照盟市劃分，可分為三個檔次，第一檔沒有相對貧困旗縣區(qū)，均分布在西部盟市鄂爾多斯市、烏海市和阿拉善盟，典型特點人口較少，資源豐富；第二檔有少數(shù)相對貧困旗縣區(qū)，集中在呼和浩特市和包頭市；第三檔存在大多數(shù)相對貧困旗縣區(qū)，分布在呼倫貝爾市、興安盟、通遼市、赤峰市、錫林郭勒盟、烏蘭察布市、巴彥淖爾市。由此可見東西部差異明顯，這與全區(qū)的實際情況相吻合。

三、相對貧困問題和原因分析

（一）相對貧困治理面臨的問題分析

1.城鎮(zhèn)化率與相對貧困有很大關系。我們將多維貧困指數(shù)表中第三檔相對貧困旗縣區(qū)數(shù)據(jù)進行排序后（見表3）發(fā)現(xiàn)，興安盟、烏蘭察布市、赤峰市、通遼市和巴彥淖爾市這5個盟市的41個相對貧困程度較深的旗縣區(qū)占全區(qū)旗縣區(qū)總數(shù)的39.81%。

表3 城鎮(zhèn)化率及相對貧困旗縣區(qū)占比

其中，烏蘭察布市和興安盟全部旗縣區(qū)都處于相對貧困，赤峰市、通遼市和巴彥淖爾市絕大多數(shù)旗縣區(qū)處于相對貧困，相對貧困旗縣區(qū)占全市旗縣區(qū)比例分別為91.67%、87.5%和85.71%。由表3發(fā)現(xiàn)，相對貧困的發(fā)生與城鎮(zhèn)化率有很大關系，相對貧困旗縣區(qū)占比越高，城鎮(zhèn)化率越低。

2.產(chǎn)業(yè)結構單一，貧困群眾增收難。上述相對貧困程度較深的5個盟市大多集中在區(qū)內(nèi)中東部地區(qū)，產(chǎn)業(yè)結構普遍依賴于農(nóng)業(yè)和畜牧業(yè)，人口數(shù)量集中且農(nóng)業(yè)從業(yè)人口較多，農(nóng)產(chǎn)品和畜產(chǎn)品產(chǎn)量較大的地區(qū)，存在生態(tài)環(huán)境脆弱、地形復雜，礦產(chǎn)、能源類資源相對匱乏，農(nóng)業(yè)發(fā)展受自然因素影響較大，交通基礎薄弱的等限制性因素。

圖2 2019年內(nèi)蒙古12個盟市農(nóng)林牧漁業(yè)總產(chǎn)值(萬元)

由圖可知，赤峰市、烏蘭察布市、通遼市、呼倫貝爾市第一產(chǎn)業(yè)占比較高，巴彥淖爾市、興安盟第一產(chǎn)業(yè)占比分別超過了20%和30%。各盟市中農(nóng)林牧漁總產(chǎn)值最高的是赤峰市，呼倫貝爾市、通遼市緊隨其后。各盟市之間產(chǎn)業(yè)結構發(fā)展仍然存在不均衡現(xiàn)象，相對貧困程度較深的地區(qū)第一產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值和占比都較高，第三產(chǎn)業(yè)發(fā)展動力還不夠強勁。另一方面，經(jīng)濟增速的回落使得增速放緩，公共財政支持減貧的帶動速度也開始減慢。2020年全區(qū)一般公共預算收入為2051.3億元，比上年下降0.4%，經(jīng)濟增速放緩疊加減稅降費政策作用，解決相對貧困問題存在較大的資金投入壓力。

3.地區(qū)間城鄉(xiāng)收支不平衡，相對貧困仍然面臨持續(xù)增收的考驗。收入維度是相對貧困的基礎維度。鞏固脫貧攻堅成果、防范返貧風險更多的也是基于收入的考量。從2019年城鎮(zhèn)居民和農(nóng)村牧區(qū)居民收支情況對比來看，農(nóng)村牧區(qū)居民在收入和支出方面均與城鎮(zhèn)居民有較大差距。呼和浩特市、包頭市、鄂爾多斯市城鎮(zhèn)居民人均可支配收入都接近5萬元，三地城鎮(zhèn)人均消費也均超過3萬元。而通遼市、赤峰市、烏蘭察布市、巴彥淖爾市和興安盟城鎮(zhèn)居民人均可支配收入都在3萬元左右。支出隨著收入的增加有顯著的同向性變化趨勢，消費對經(jīng)濟的帶動作用還需要依靠增加收入來進一步催生購買力。

從農(nóng)村牧區(qū)居民人均可支配收支看，收入多的地區(qū)消費相應也會提高，但受制于整體收入水平提升緩慢，消費能力還處于較低水平。阿拉善盟以2.18萬元的農(nóng)村牧區(qū)人均收入排在首位，而烏蘭察布市和興安盟農(nóng)村牧區(qū)人均收入皆為1.2萬元，與阿拉善相差近1倍，盟市之間差距較大。

從目前實施的脫貧政策來看，產(chǎn)業(yè)扶貧、轉(zhuǎn)移就業(yè)扶貧、生態(tài)旅游扶貧等各項扶貧政策已取得很好效果，但產(chǎn)業(yè)發(fā)展后勁需要提升，能否保障脫貧群體獲得穩(wěn)定的收入，持續(xù)地增長，進一步有效帶動整體消費，還需在實踐中不斷檢驗。

4.就業(yè)率低，將加劇相對貧困的深度和廣度。按照“前期靠就業(yè)、中期靠產(chǎn)業(yè)、長期靠教育”的可持續(xù)脫貧工作思路，就業(yè)可以增加收入，緩解相對貧困的壓力。從表中得知，2018年，除了興安盟、錫林郭勒盟和阿拉善盟之外，城鎮(zhèn)單位就業(yè)人數(shù)占全部人口數(shù)的比例最低的盟市分別為赤峰市（6.87%）、烏蘭察布市（7.24%）、通遼市（7.72%）和巴彥淖爾市（9.3%）。根據(jù)《2018年農(nóng)民工監(jiān)測調(diào)查報告》顯示，2018年外出農(nóng)民工17266萬人，在省內(nèi)就業(yè)的農(nóng)民工占比約為56%，高于省外就業(yè)比例，說明大部分農(nóng)民選擇在省內(nèi)就業(yè)。對于農(nóng)村而言，城鎮(zhèn)失業(yè)率越高，農(nóng)戶在當?shù)氐姆寝r(nóng)業(yè)部門越難找到工作，越傾向于外出務工，擴大非農(nóng)就業(yè)的距離。

表5 2018年全區(qū)各盟市城鎮(zhèn)單位就業(yè)人數(shù)比例

四、對策建議

（一）合理引導提升城鎮(zhèn)化率

通過城鎮(zhèn)化來緩解城鄉(xiāng)收入差距問題，使得農(nóng)村勞動力向城市聚集，打破鄉(xiāng)鎮(zhèn)對信息、技術、交通等條件的依賴，向基礎條件好的區(qū)域集聚，帶動資金、技術與勞動力集聚，形成規(guī)模效益，來創(chuàng)造更多就業(yè)機會，推動脫貧。

（二）調(diào)整產(chǎn)業(yè)結構

相對貧困地區(qū)有著豐富的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)資源，農(nóng)產(chǎn)品價格和農(nóng)業(yè)產(chǎn)出在很大程度上決定了低收入農(nóng)民的收入水平。今后要在農(nóng)業(yè)技術服務和社會性支出上加大投入，同時要發(fā)展第三產(chǎn)業(yè)，增加收入的途徑。

（三）縮小收入差距

脫貧方式由輸血式向造血式轉(zhuǎn)變，大力推動鄉(xiāng)村振興，提高農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化，讓農(nóng)村地區(qū)也能形成聚集重要資源要素的可持續(xù)發(fā)展優(yōu)勢，留住年輕人，留住人才，在城鄉(xiāng)融合背景下集中解決農(nóng)村的相對貧困問題，逐步縮小收入差距，實現(xiàn)共同富裕。

（四）增加就業(yè)機會

做好就業(yè)服務保障，組織開展就業(yè)幫扶專項行動，推介就業(yè)信息，組織勞務輸出，舉辦專場招聘會等形式，加大對困難群眾就業(yè)的扶持力度。根據(jù)困難群眾意愿提供免費的技能培訓、就業(yè)指導等服務，積極創(chuàng)造就業(yè)崗位。