萬 力 劉妍珺 馬贊甫

（貴州財(cái)經(jīng)大學(xué)，貴州·貴陽 550025）

民族自治地方是國家扶貧開發(fā)工作的重點(diǎn)與難點(diǎn)。目前我國592個國家扶貧開發(fā)工作重點(diǎn)縣中，民族八省區(qū)占232個?！吨袊r(nóng)村扶貧開發(fā)綱要（2011-2020年）》將少數(shù)民族、婦女兒童和殘疾人作為扶貧開發(fā)的“重點(diǎn)群體”，并明確指出“把對少數(shù)民族、婦女兒童和殘疾人的扶貧開發(fā)納入規(guī)劃，統(tǒng)一組織，同步實(shí)施，同等條件下優(yōu)先安排，加大支持力度。”

研究民族地區(qū)貧困問題的文獻(xiàn)較多，或論述貧困的現(xiàn)狀與特征，或分析貧困的成因，或探討反貧困的具體舉措。其中，向玲凜等探討了西部、西南少數(shù)民族貧困的現(xiàn)狀、特征及原因。[1-2]程厚思等人以“孤島”模型解釋云南少數(shù)民族地區(qū)的貧困問題，認(rèn)為少數(shù)民族地區(qū)農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展的落后，主要是由于地域空間的封閉性而導(dǎo)致經(jīng)濟(jì)、技術(shù)及文化價(jià)值觀念的封閉性，從而使其跌入社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展的“孤島陷阱”。[3]張毅等綜述了民族地區(qū)貧困的成因，歸納了諸如地理區(qū)位與自然資源稟賦、發(fā)展起點(diǎn)低與社會發(fā)展滯后、教育水平低及人力資源分配不合理以及非正式制度與經(jīng)濟(jì)發(fā)展相失調(diào)等原因。[4]陳全功等認(rèn)為少數(shù)民族地區(qū)的貧困具有持續(xù)性，其原因可歸結(jié)為自然因素、人口素質(zhì)與制度因素三個方面。[5]就反貧困對策與舉措而言，傾向于促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長進(jìn)程與加大扶貧開發(fā)力度，但也有研究開始質(zhì)疑這些舉措的有效性。比如，向玲凜等指出民族地區(qū)的經(jīng)濟(jì)增長具有“親富”式態(tài)勢，農(nóng)民增收的速度低于經(jīng)濟(jì)增長速度。[1]

我們認(rèn)為，對貧困相關(guān)影響因素的窮究是反貧困研究的關(guān)鍵所在，唯有切實(shí)把握貧困生成的原因，才有可能提出具有現(xiàn)實(shí)可操作性的反貧困對策與舉措。事實(shí)上，現(xiàn)有研究并不回避對民族地區(qū)貧困成因的歸納，但基本上以定性分析為主，缺乏數(shù)據(jù)支撐，不能從實(shí)證層面論證貧困相關(guān)因素對貧困發(fā)生率的影響。

一般而言，民族地區(qū)的貧困問題在很大程度上可歸結(jié)為經(jīng)濟(jì)效率問題。蔡昉等曾指出，我國區(qū)域減貧過程三個階段中的前兩個階段歸功于區(qū)域技術(shù)效率與市場配置效率的改善[6]。本項(xiàng)研究在生產(chǎn)效率評價(jià)基礎(chǔ)上，采用刪節(jié)數(shù)據(jù)的TOBIT模型[7]考察了生產(chǎn)效率對貧困發(fā)生率的影響，結(jié)果表明，提高生產(chǎn)效率確實(shí)可有效緩解貧困，純技術(shù)效率與規(guī)模效率對降低貧困發(fā)生率的效果尤其顯著。

一、研究對象

就行政區(qū)劃而言，貴州民族自治地方主要包括三個少數(shù)民族自治州11個少數(shù)民族自治縣，具體而言，即黔西南布依族苗族自治州（下轄8個縣）、黔東南苗族侗族自治州（下轄16個縣）、黔南布依族苗族自治州（下轄12個縣）、道真仡佬族苗族自治縣、務(wù)川仡佬族苗族自治縣、鎮(zhèn)寧布依族苗族自治縣、關(guān)嶺布依族苗族自治縣、紫云苗族布依族自治縣、威寧彝族回族苗族自治縣、玉屏侗族自治縣、印江土家族苗族自治縣、沿河土家族自治縣、松桃苗族自治縣及三都水族自治縣。必須承認(rèn)，非民族縣中散居雜居的少數(shù)民族的貧困狀況也不容樂觀。但考慮到對象的可比性，本項(xiàng)研究以少數(shù)民族聚居的縣域單位為主要考察對象，總計(jì)46個縣域單位。

2012年度，貴州民族自治地方的貧困問題較為嚴(yán)重，貧困人口比較集中。貴州貧困發(fā)生率最高的26個縣域單位中，有24個屬于民族自治地方。貧困發(fā)生率最高、貧困人口最多的縣域單位都屬于民族自治地方，其中晴隆縣的貧困發(fā)生率高達(dá)49.4%，威寧縣的貧困人口高達(dá)38.34萬。我國政府關(guān)注貴州民族自治地方的貧困治理問題，事實(shí)上，在民族自治地方的46個縣域單位中有37個被劃為扶貧開發(fā)重點(diǎn)縣。

為突出民族自治地方的貧困特征，本項(xiàng)研究綜合考察了貴州88個縣域單位的貧困影響因素。

二、研究方法

本項(xiàng)研究采用回歸分析方法考察貧困的影響因素，重點(diǎn)考察宏觀經(jīng)濟(jì)效率對貧困發(fā)生率的影響。其中，宏觀經(jīng)濟(jì)效率測度是借助非參數(shù)的數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（Data Envelopment Analysis，DEA）方法進(jìn)行的。DEA方法，是一種測評相對有效性的非參數(shù)方法，最先由Charnes等人提出。[8]所謂的決策單元（Decision Making Unit，DMU）是DEA的測評對象，具有可比性，都包含多種輸入與多種輸出。一般情況下，輸入主要指成本類指標(biāo)，而輸出則主要指收益類指標(biāo)。

DEA借助數(shù)學(xué)規(guī)劃模型特別是線性規(guī)劃模型測評目標(biāo)DMU的效率值，而其中比較常用的模型是BCC模型[9]，其計(jì)算可借助軟件DEAP Version 2.1進(jìn)行。經(jīng)軟件處理，目標(biāo)DMU的效率值可劃分為三種類型：技術(shù)效率（Technical Efficiency，TE）值，純技術(shù)效率（Pure Technical Efficiency，PTE）值及規(guī)模效率（Scale Efficiency，SE）值。SE值為TE值與PTE值之比值，換言之，技術(shù)有效性蘊(yùn)含了純技術(shù)有效性與規(guī)模有效性。

在此基礎(chǔ)上，本項(xiàng)研究考察純技術(shù)效率、規(guī)模效率及其他因素對貧困發(fā)生率的影響，而技術(shù)效率的影響可通過三類效率之間的關(guān)系予得以反映?？紤]到貧困發(fā)生率（%）為取值0至100之間的一個指標(biāo)，故采用了刪減數(shù)據(jù)的TOBIT回歸模型進(jìn)行分析。

三、貧困相關(guān)影響因素分析

本項(xiàng)研究的實(shí)證分析部分有兩個重要環(huán)節(jié)，其一是宏觀經(jīng)濟(jì)績效評價(jià)環(huán)節(jié)，其二是貧困發(fā)生率影響因素分析環(huán)節(jié)。經(jīng)宏觀經(jīng)濟(jì)績效評價(jià)，可得到貴州省各縣域單位的技術(shù)效率值、純技術(shù)效率值與規(guī)模效率值，為后續(xù)TOBIT模型提供重要的解釋變量，是貧困發(fā)生率影響因素分析的基礎(chǔ)。

以2012年度人口數(shù)、固定資產(chǎn)投資額及國土面積為縣域單位的輸入項(xiàng)，以地區(qū)生產(chǎn)總值為輸出項(xiàng)，在輸出導(dǎo)向下，利用DEAP VERSION 2.1計(jì)算得到貴州88個縣域單位的純技術(shù)效率（PTE）值與規(guī)模效率（SE）值如表1所示。

表1 貴州省2012年度各縣域單位的宏觀經(jīng)濟(jì)效率值

2012年度貴州省縣域單位純技術(shù)效率均值為0.529，整體水平較低，規(guī)模效率均值為0.810。其中，民族自治地方46個縣域單位的純技術(shù)效率均值為0.520，規(guī)模效率均值為0.748，都略低于全省平均水平。全省純技術(shù)效率值最低的為習(xí)水縣，僅0.241，而規(guī)模效率值最低的是臺江縣，只有0.249。

進(jìn)一步地為考察宏觀經(jīng)濟(jì)效率對貧困狀況的影響，以貧困發(fā)生率（%）為被解釋變量，以人均生產(chǎn)總值（元）、農(nóng)民人均純收入（元）、公路里程與國土面積之比（公里/平方公里）、人均耕地面積（公頃/萬人）、城鎮(zhèn)人口比重、純技術(shù)效率、規(guī)模效率、虛擬變量為解釋變量。其中，虛擬變量表征縣域單位是否為民族自治地方，若是則賦值為1，否則賦值為0。在此基礎(chǔ)上，采用TOBIT回歸分析方法考察貧困發(fā)生率相關(guān)影響因素。

實(shí)證分析結(jié)果表明，在5%的置信水平下，民族自治地方與非民族自治地方的貧困發(fā)生率顯著不同，前者平均高約4.10個百分點(diǎn)，除此之外，顯著影響縣域單位貧困發(fā)生率的因素還有農(nóng)民人均純收入、人均耕地面積、城鎮(zhèn)人口比重、純技術(shù)效率與規(guī)模效率，不過，農(nóng)民人均純收入對貧困的減緩作用較小，對應(yīng)參數(shù)值僅為-0.005594。而人均地區(qū)生產(chǎn)總值、交通狀況對貧困發(fā)生率無顯著性影響。換言之，單純的經(jīng)濟(jì)增長、交通狀況基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)未表現(xiàn)出顯著的反貧困效用。

根據(jù)上述分析結(jié)果，民族自治地方的貧困發(fā)生率均值明顯高于非民族自治地方，有必要就民族自治地方的貧困問題進(jìn)行單獨(dú)分析。為此，以民族自治地方的46個縣域單位為樣本，采用相同模型探討貧困發(fā)生率的相關(guān)影響因素，經(jīng)Eviews軟件處理的變量顯著性情況如表2所示。

表2 貴州民族自治地方貧困相關(guān)影響因素

計(jì)算結(jié)果表明，人均耕地面積、城鎮(zhèn)人口比重、純技術(shù)效率與規(guī)模效率是顯著影響貴州民族自治地方貧困發(fā)生率的重要因素，而就本樣本而言，人均地區(qū)生產(chǎn)總值、農(nóng)民人均純收入、交通狀況等因素對民族自治地方貧困發(fā)生率的影響并不顯著。

四、對策建議

第一，秉持全要素生產(chǎn)效率視角，從提升宏觀經(jīng)濟(jì)績效入手，促進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展，降低民族自治地方貧困發(fā)生率。DEA測評的純技術(shù)效率、規(guī)模效率皆基于全要素效率視角，綜合反映了不同生產(chǎn)要素在宏觀經(jīng)濟(jì)生產(chǎn)中的作用。本項(xiàng)研究以人口、固定資產(chǎn)投資、國土面積為要素輸入項(xiàng)，以地區(qū)生產(chǎn)總值為輸出項(xiàng)，系統(tǒng)考察輸入與輸出之間的對應(yīng)關(guān)系，所測評的效率是多目標(biāo)意義下的經(jīng)濟(jì)效率，有別于單純追求經(jīng)濟(jì)增長，片面謀求經(jīng)濟(jì)總量。提升全要素生產(chǎn)效率才是減緩貧困發(fā)生率的積極舉措。

第二，切實(shí)保障貧困個體所持有的耕地面積，并設(shè)法提高種植業(yè)生產(chǎn)效率。耕地不僅是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的基礎(chǔ)，是糧食安全的重要保障，也是貧困個體立身之本，是其最為重要的衣食來源，是其基本生活水平的保證。貴州石漠化問題較為嚴(yán)重，耕地稀缺，人均耕地面積在很大程度上與貧困發(fā)生率相關(guān)聯(lián)。

必須意識到，貧困個體往往伴隨謀生能力的缺乏，離開耕地極有可能導(dǎo)致生存狀況的進(jìn)一步惡化。2014年中共中央、國務(wù)院印發(fā)的《關(guān)于全面深化農(nóng)村改革加快推進(jìn)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的若干意見》，即中央一號文件曾明確指出：“在堅(jiān)持和完善最嚴(yán)格的耕地保護(hù)制度前提下，賦予農(nóng)民對承包地占有、使用、收益、流轉(zhuǎn)及承包經(jīng)營權(quán)抵押、擔(dān)保權(quán)能?！痹谶@一背景下，保證貧困個體所持有的耕地面積或相應(yīng)收入水平將更具有挑戰(zhàn)性。

在確保貧困個體所持有耕地面積的前提下，必須設(shè)法提高耕地使用效率。貴州農(nóng)村扶貧開發(fā)業(yè)已確立了十大扶貧產(chǎn)業(yè)，其中核桃、蔬菜、油茶、中藥材、茶葉、馬鈴薯、草地生態(tài)畜牧業(yè)、烤煙等大多依托于耕地，產(chǎn)業(yè)化運(yùn)作是提高耕地使用效率的重要舉措。

第三，穩(wěn)步推進(jìn)城鎮(zhèn)化，有效緩解農(nóng)村貧困。城鎮(zhèn)化顯著改變了所覆蓋區(qū)域居民的生產(chǎn)、生活方式，改善其生產(chǎn)、生活基本設(shè)施，為其提供醫(yī)療、衛(wèi)生、社會保障，降低了貧困發(fā)生率，并以釜底抽薪的方式緩解了農(nóng)村貧困問題。

最后必須提及的是，本項(xiàng)研究之所以采用DEA方法測評宏觀經(jīng)濟(jì)績效，不僅因?yàn)镈EA方法是一種應(yīng)用廣泛的非參數(shù)績效評價(jià)方法，更在于DEA方法所具有的顯著特征，即，DEA所測度的效率是一種相對效率，表征的是目標(biāo)DMU與某個或某些弱有效DMU之間的相似程度。事實(shí)上，DEA所測度的效率具有目標(biāo)針對性，不同DMU其績效計(jì)算可能基于不同的參照標(biāo)準(zhǔn)，每一個DMU總是從自身特征出發(fā)，選擇于其最為有利的弱有效DMU進(jìn)行對比，進(jìn)而計(jì)算出效率值。

參照標(biāo)準(zhǔn)不同則意味著目標(biāo)DMU改進(jìn)績效的方向或著力點(diǎn)不同。考慮到提高純技術(shù)效率與規(guī)模效率對降低貧困發(fā)生率的顯著性作用，這說明貴州民族自治地方反貧困的相關(guān)對策與舉措也理所當(dāng)然具有對象針對性，不可一概而論。作為佐證的是，人均生產(chǎn)總值、農(nóng)民人均純收入等不能顯著解釋民族自治地方的貧困發(fā)生率，經(jīng)濟(jì)增長的果實(shí)未必能惠及貧困個體，單純的經(jīng)濟(jì)增長未必能減緩貧困。

[1]向玲凜，鄧 翔. 西部少數(shù)民族地區(qū)反貧困動態(tài)評估[J]. 貴州民族研究，2013，(1)：98-102.

[2]向玲凜，鄧 翔，瞿小松. 西南少數(shù)民族地區(qū)貧困的時(shí)空演化—基于110個少數(shù)民族貧困縣的實(shí)證分析[J]. 西南民族大學(xué)學(xué)報(bào)（人文社會科學(xué)版），2013，(2)：124-129.

[3]程厚思，邱文達(dá)，趙德文. 邊緣與“孤島”—關(guān)于云南少數(shù)民族地區(qū)貧困成因的一種解釋[J]. 中國農(nóng)村觀察，1999，(6)：45-51.

[4]張 毅，張 帆. 民族地區(qū)貧困問題研究述評[J].當(dāng)代經(jīng)濟(jì)，2011，(6)：94-96.

[5]陳全功，李忠斌. 少數(shù)民族地區(qū)農(nóng)戶持續(xù)性貧困探究[J]. 中國農(nóng)村觀察，2009，(5)：39-48，55.

[6]蔡 昉，王德文，都 陽. 中國農(nóng)村改革與變遷:30年歷程和經(jīng)驗(yàn)分析[M]. 格致出版社，上海人民出版社，2008.

[7]J. Tobin. Estimation of relationships for limited dependent variables[J].Econometrica，1958，26(1)：24-36.

[8]A. Charnes， W. W. Cooper and E. Rhodes.Measuring the efficiency of Decision Making Units [J].European Journal of Operational Research，1978，2 (6):429-444.

[9]R. D. Banker，A. Charnes and W. W. Cooper.Some models for estimating technical and scale inefficiencies in Data Envelopment Analysis [J].Management Science，1984，30(9)：1078-1092.