基于主成分分析的縣域貧困脆弱性評價
——基于2016年湖南省貧困縣的調(diào)研

唐小兵，周國華

（1.湖南師范大學(xué) 資源與環(huán)境科學(xué)學(xué)院，湖南 長沙 410081；2.湖南省有色地質(zhì)勘查局二四七隊(duì)，湖南 長沙 410129）

基于主成分分析的縣域貧困脆弱性評價
——基于2016年湖南省貧困縣的調(diào)研

唐小兵1，2，周國華1

（1.湖南師范大學(xué) 資源與環(huán)境科學(xué)學(xué)院，湖南 長沙 410081；2.湖南省有色地質(zhì)勘查局二四七隊(duì)，湖南 長沙 410129）

區(qū)域貧困差異一直是學(xué)術(shù)界和政府決策層關(guān)注的重點(diǎn)。綜合比較縣域貧困脆弱性對于更好地實(shí)施貧困地區(qū)扶貧攻堅戰(zhàn)略非常重要?；?016年湖南省貧困縣的調(diào)研，遵循可獲得性、可比性和可操作性原則，選取了生存脆弱性、健康脆弱性、教育脆弱性、脫貧能力脆弱性4個準(zhǔn)則層，共15個指標(biāo)，構(gòu)建了縣域貧困脆弱性評價指標(biāo)體系，運(yùn)用主成分分析方法確定評價指標(biāo)權(quán)重，建立了縣域貧困脆弱性評價模型，得到了不同縣域的貧困脆弱性指數(shù)、分級閾值和區(qū)劃圖。結(jié)果表明：茶陵、永順與會同處于貧困的低脆弱區(qū)，鳳凰處于貧困的中等脆弱區(qū)，邵陽與江華處于貧困的高脆弱區(qū)。

主成分分析；樣本貧困縣；脆弱性

脆弱性的概念源于自然災(zāi)害研究領(lǐng)域[1]，后來延伸至氣候變化、土地利用、生態(tài)環(huán)境、可持續(xù)發(fā)展學(xué)科等研究領(lǐng)域[2]。當(dāng)前，脆弱性已成為貧困研究領(lǐng)域的重要方向，世界銀行將貧困脆弱性定義為個人或家庭面臨某些風(fēng)險沖擊的可能以及抵御風(fēng)險沖擊的能力，主要包括陷入貧困以及貧困加深[3]。 一般認(rèn)為貧困脆弱性是對個人或家庭未來貧困威脅的預(yù)測，貧困脆弱性在時間維度上具有動態(tài)性，在地域與群體維度上具有差異性[4]，貧困脆弱性的測度結(jié)果對個人或家庭具有一定的預(yù)警功能，能夠促使受沖擊主體采取措施抵御貧困威脅，降低陷入貧困或貧困加深的可能性[5]。

國內(nèi)外的研究主要集中在對貧困脆弱性概念的界定和基于面板或跨期數(shù)據(jù)對貧困脆弱性的影響因素進(jìn)行分析，以及如何降低貧困脆弱性。近年來，貧困脆弱性已成為國內(nèi)學(xué)者的一個研究熱點(diǎn)，韓崢闡述了脆弱性的概念并提出脆弱性是貧困的重要特征[6]；李小云等認(rèn)為，脆弱性是指遭受沖擊的可能性以及農(nóng)戶抵御風(fēng)險的現(xiàn)實(shí)和潛在的能力[7]；黎潔等通過分層模型利用陜西省周至縣四個山區(qū)鄉(xiāng)鎮(zhèn)的問卷調(diào)查數(shù)據(jù)對農(nóng)戶的貧困脆弱性進(jìn)行了實(shí)證分析[8]；李麗等采用VEP方法對2638個家庭的脆弱性進(jìn)行了測度和分解[9]；張國培等對云南省16個州市2009年的截面數(shù)據(jù)使用因子分析法和主成分分析法進(jìn)行定量分析，認(rèn)為地理環(huán)境是影響農(nóng)戶脆弱性最主要的因素[10]；武拉平等運(yùn)用低期望效用脆弱性(VEU) 方法對山西農(nóng)村貧困的脆弱性進(jìn)行估計和分解，并對影響脆弱性的因素進(jìn)行了計量檢驗(yàn)[11]；李伯華等在對湖南省湘西少數(shù)民族地區(qū)實(shí)地考察和問卷調(diào)查的基礎(chǔ)上，運(yùn)用主成分分析法和聚類分析法對湘西3個縣6個村的貧困脆弱性進(jìn)行了實(shí)證分析[12]；左停、邰秀軍等提出通過小額貸款和外出務(wù)工等可以有效降低貧困脆弱性[13-14]。

李克強(qiáng)總理在2017年《政府工作報告》中強(qiáng)調(diào)：“貧困地區(qū)和貧困人口是全面建成小康社會最大的短板。要深入實(shí)施精準(zhǔn)扶貧精準(zhǔn)脫貧。加強(qiáng)集中連片特困地區(qū)、革命老區(qū)開發(fā)，改善基礎(chǔ)設(shè)施和公共服務(wù)，推動特色產(chǎn)業(yè)發(fā)展、勞務(wù)輸出、教育和健康扶貧，實(shí)施貧困村整體提升工程，增強(qiáng)貧困地區(qū)和貧困群眾自我發(fā)展能力?！彪S著精準(zhǔn)扶貧工作進(jìn)入攻堅階段，減貧速度放緩、相對貧困與區(qū)域貧困差異性擴(kuò)大、幫扶資金與政策的邊際效益下降等現(xiàn)象愈加明顯，應(yīng)從減少絕對貧困轉(zhuǎn)為降低貧困脆弱性、增強(qiáng)抵御風(fēng)險沖擊的能力[15]。鑒于此，本文以縣域?yàn)榈乩韱卧獙鲜?個貧困縣的貧困脆弱性進(jìn)行研究，試圖為縣域貧困脆弱性的科學(xué)測度、地方精準(zhǔn)扶貧工作及貧困戶可持續(xù)發(fā)展等提供科學(xué)依據(jù)，以增強(qiáng)減貧穩(wěn)定性和抵御貧困加深的風(fēng)險沖擊。

一、研究方法

（一）研究區(qū)概況

湖南省目前有國家級貧困縣20個、省級貧困縣31個，本次的樣本縣涉及邵陽、江華、鳳凰、永順4個國家級貧困縣和會同、茶陵2個省級貧困縣。從自然地理?xiàng)l件來看，6個樣本縣均分布在典型的山地丘陵區(qū)，自然地理環(huán)境條件相對較差；從湖南省四大區(qū)域經(jīng)濟(jì)板塊分布來看，鳳凰、永順、邵陽、會同屬于大湘西地區(qū)，江華屬于大湘南地區(qū)，茶陵屬于長株潭城市群地區(qū)；從人口與民族特征來看，邵陽縣人口最多，2015年末常住人口達(dá)到95.8萬人；其次是茶陵，2015年末常住人口為58.6萬人；會同常住人口最少，2015年末為33.10萬人。永順、江華、鳳凰少數(shù)民族人口相對集聚，永順土家族占到79.8%，鳳凰土家族、苗族占到78.5%，江華以瑤族為主；從社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展來看，6個樣本縣經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平均低于湖南省平均水平。其中，永順整體發(fā)展水平最低，尤其是農(nóng)村人均可支配收入僅5579元，明顯低于其他5個縣；茶陵人均GDP則達(dá)到26860元，明顯高于其他5個縣；從貧困現(xiàn)狀來看，6個樣本縣中鳳凰、永順、邵陽、會同4縣位于武陵山區(qū)國家集中連片特殊困難地區(qū)，茶陵位于羅霄山國家集中連片特殊困難地區(qū)，江華位于南嶺山區(qū)，均存在貧困面廣、貧困程度深、返貧嚴(yán)重等問題。其中，永順貧困發(fā)生率最高，2015年貧困人口為12.67萬人，農(nóng)村貧困發(fā)生率為21.9%，高出全省貧困發(fā)生率18個百分點(diǎn)，高出全國平均貧困發(fā)生率22個百分點(diǎn)；其次為鳳凰，2015年貧困人口6.26萬人，農(nóng)村貧困發(fā)生率為18.6%，并主要集中在臘爾山片區(qū)、八公山片區(qū)、長潭崗庫區(qū)。茶陵農(nóng)村貧困發(fā)生率最低，2015年貧困人口8.36萬人，農(nóng)村貧困發(fā)生率為7.5%。

（二）數(shù)據(jù)來源

本研究采用的數(shù)據(jù)來源于6個貧困縣（鳳凰、邵陽、永順、會同、茶陵、江華）、958份貧困戶問卷。問卷信息采取“按比抽樣、入戶調(diào)研”的收集方式，有利于保證貧困戶家庭信息來源的科學(xué)性與真實(shí)性。根據(jù)6個樣本貧困縣受訪貧困戶的基本特征和實(shí)地調(diào)研情況來看（表1），家中留守婦女、留守老人、留守兒童較多，而且受教育程度普遍不高，青壯勞動力多外出務(wù)工，可能會在一定程度上降低問卷數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性，但不會影響總體研究結(jié)論。

表1 受訪貧困戶基本特征的描述統(tǒng)計

（三）評價指標(biāo)的選擇

多維貧困指標(biāo)的選取大多涵蓋教育、健康、財產(chǎn)、住房等多個方面[16]，可以較為直接反映農(nóng)戶的風(fēng)險承受能力和資源獲取能力。通過對樣本縣貧困狀況的實(shí)地調(diào)研和綜合分析，遵循可獲得性、可比性和可操作性原則，選取生存脆弱性、健康脆弱性、教育脆弱性、脫貧能力脆弱性4個準(zhǔn)則層，共15個指標(biāo)，建立了縣域貧困脆弱性評價指標(biāo)體系（表2）。

（四）評價指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)化

在貧困脆弱性評價過程中，不同指標(biāo)間的量綱會明顯影響主成分分析的效果，因此分析前須對所選指標(biāo)的原始數(shù)據(jù)做標(biāo)準(zhǔn)化無量綱處理[17]。有些指標(biāo)對貧困脆弱性的評價呈正效應(yīng)，而另一些指標(biāo)呈負(fù)效應(yīng)，所以在處理原始數(shù)據(jù)時要區(qū)別對待。

正效應(yīng)的指標(biāo)處理方法為：

Xxj=(xij-minxij)/(maxxij-minxij)。

負(fù)效應(yīng)的指標(biāo)處理方法為：

Xxj=(maxxij-xij)/(maxxij-minxij)。

式中：Xxj為標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)；xij為第個評價對象的第項(xiàng)評價指標(biāo)；maxxij和minxij分別為第j項(xiàng)評價指標(biāo)的最大值和最小值。經(jīng)處理后的Xxj為∈[0,1]，Xxj越趨于1，說明其對貧困脆弱性的貢獻(xiàn)越大；反之，則越小。

（五）貧困脆弱性評價模型

選用綜合評價法模型，計算湖南省6個樣本縣的縣域貧困脆弱性指數(shù)，指數(shù)越大說明風(fēng)險越大，反之則越小。

式中：P為貧困脆弱性綜合評價指數(shù)；Fi為準(zhǔn)則層指標(biāo)的權(quán)重（即4個主成分的方差貢獻(xiàn)率）；aj為指標(biāo)層第個指標(biāo)的量化指標(biāo)值；rj為指標(biāo)層指標(biāo)的權(quán)重系數(shù)（即旋轉(zhuǎn)后的因子載荷矩陣中的因子得分系數(shù)）。

表2 縣域貧困脆弱性評價指標(biāo)體系?

二、實(shí)證分析

（一）主成分特征分析

主成分分析是將多指標(biāo)簡化為少量綜合指標(biāo)而且同時最大限度保留原始數(shù)據(jù)信息的一種統(tǒng)計分析方法[18]。對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理后，代入SPSS22.0軟件中進(jìn)行因子分析，求出其相關(guān)矩陣的特征值和各主成分貢獻(xiàn)率（表4），可見前4個主成分特征值大于1，且累積貢獻(xiàn)率達(dá)到94.798%，僅丟失5.202%的信息。因此，符合前n個主成分的特征值大于1且累積方差貢獻(xiàn)率超過85%的提取原則[19]，可用4個主成分來代替原先的15個原始變量，可以降低原始數(shù)據(jù)的復(fù)雜性實(shí)現(xiàn)降維。

表4 主成分分析的特征值與方差貢獻(xiàn)率

本文采用最大方差法對因子進(jìn)行旋轉(zhuǎn)，較之未經(jīng)旋轉(zhuǎn)的因子載荷矩陣，旋轉(zhuǎn)后的每個公因子上的載荷分配即4個主成分對原始數(shù)據(jù)信息的反映更為清晰（表5）。從旋轉(zhuǎn)后的因子載荷矩陣可以看出，第一主成分主要包括人均GDP（D2）、人均純收入（D3）、家庭教育總支出占家庭純收入比重（C2）、人均務(wù)工收入（D5）、家庭教育總支出占家庭消費(fèi)支出比重（C3）等，其方差貢獻(xiàn)率為35.566%，主要反映了脫貧能力脆弱性與教育脆弱性；第二主成分主要人均日常生活支出占人均消費(fèi)支出比重（A3）、人均日常生活支出占人均純收入比重（A2）、家庭醫(yī)療總支出占家庭純收入比重（B2）等，其方差貢獻(xiàn)率分別為23.848%，主要反映了生存脆弱性；第三主成分主要包括了人均農(nóng)業(yè)收入（D4）、人口（≥60歲，＜16歲）負(fù)擔(dān)系數(shù)（A1）等，其方差貢獻(xiàn)率為19.747%，反映了部分脫貧能力脆弱性與教育脆弱性；第四主成分主要包括家庭醫(yī)療總支出占家庭消費(fèi)支出比重（B3）等，其方差貢獻(xiàn)率為15.636%，主要反映了健康脆弱性。

（二）貧困脆弱性評價

以4個主成分的方差貢獻(xiàn)率作為系數(shù)代入公式1，即得到湖南省6個樣本縣的貧困脆弱性綜合評價模型：

P=35.566%W1+23.848%W2+19.747%W3+15.6 36%W4。

該模型的計算結(jié)果即為各主成分得分和各縣域綜合得分，最后根據(jù)湖南省6個樣本縣貧困脆弱性的得分進(jìn)行排序（見表6）。

表5 旋轉(zhuǎn)后的因子載荷矩陣

表6 湖南省6個樣本貧困縣貧困脆弱性綜合評價與排序

從6個樣本縣的貧困脆弱性綜合評價來看，邵陽的貧困脆弱性最高，具體表現(xiàn)在教育和脫貧能力脆弱性指數(shù)都比較高。接下來是江華、鳳凰和會同，其中江華的生存和健康脆弱性指數(shù)相對偏高，鳳凰、會同的教育和脫貧能力脆弱性指數(shù)較高，而鳳凰的健康脆弱性較高、會同的生存脆弱性較低。貧困脆弱性風(fēng)險較低的是永順和茶陵，其健康、教育和脫貧能力脆弱性都比較低，只有茶陵的生存脆弱性稍高。茶陵人均GDP在各樣本縣中排名第一，代表其地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較高，且人均務(wù)工收入在人均純收入中所占比例最高，收入較為穩(wěn)定，對農(nóng)業(yè)依賴性低，醫(yī)療與教育支出占比也較少，使得其貧困脆弱性偏低。

（三）貧困脆弱性分級

利用SPSS22.0對6個樣本縣的貧困脆弱性指數(shù)進(jìn)行單樣本K-S檢驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)該指數(shù)漸進(jìn)顯著性為0.200，大于0.05，不能拒絕零假設(shè)，認(rèn)為6個樣本縣的貧困脆弱性服從正態(tài)分布。樣本均值μ=0.2710，標(biāo)準(zhǔn)差σ=0.1936。根據(jù)正態(tài)分布原理，將湖南省6個樣本縣的貧困脆弱性等級按照貧困脆弱性指數(shù)小于（μ-0.44σ）定義為低風(fēng)險，大于（μ+0.44σ）定義為高風(fēng)險，介于兩者之間的定義為中等風(fēng)險。根據(jù)以上原則得到湖南省6個樣本縣的貧困脆弱性分級閾值（表7），并利用Arcgis10.2得到縣域貧困脆弱性分級區(qū)劃圖（圖1）。從圖中可以看出茶陵、永順和會同位于貧困的低脆弱區(qū)，鳳凰位于貧困的中等脆弱區(qū)，江華與邵陽位于貧困的高脆弱區(qū)。

表7 貧困脆弱性分級

三、結(jié)論與思考

以4個主成分的方差貢獻(xiàn)率為系數(shù)建立湖南省6個樣本縣的縣域貧困脆弱性評價模型，得到湖南省6個樣本縣的縣域貧困脆弱性綜合評價得分及其排名，其中生存脆弱性由高到低依次為江華、茶陵、邵陽、鳳凰、永順和會同；健康脆弱性由高到低依次為江華、邵陽、鳳凰、永順、會同和茶陵；教育脆弱性由高到低依次為邵陽、會同、鳳凰、永順、江華和茶陵；脫貧能力脆弱性從高到低依次為邵陽、會同、鳳凰、江華、永順和茶陵；貧困脆弱性綜合評價由高到低依次為邵陽、江華、鳳凰、會同、永順和茶陵。

對貧困脆弱性指數(shù)進(jìn)行正態(tài)分布檢驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)該指數(shù)服從正態(tài)分布。根據(jù)正態(tài)分布原理，得到貧困脆弱性分級閾值，將貧困脆弱性指數(shù)小于0.1858定義為低風(fēng)險，大于0.3561定義為高風(fēng)險，介于兩者之間的定義為中等風(fēng)險，獲得縣域貧困脆弱性分級區(qū)劃圖。茶陵、永順與會同處于貧困的低脆弱區(qū)，鳳凰處于貧困的中等脆弱區(qū)，江華與邵陽處于貧困的高脆弱區(qū)。

本研究建立的縣域貧困脆弱性評價指標(biāo)體系在一定程度上拓展了貧困脆弱性研究的思路，但仍存在很多不足，如指標(biāo)選取過于主觀，研究方法和數(shù)據(jù)來源有一定的局限性，也沒有分析縣域之間貧困脆弱性的動態(tài)變化等。因此，本研究只能算作是針對特定區(qū)域開展貧困脆弱性研究的一次探索。由于不同縣域地理環(huán)境、文化習(xí)俗、經(jīng)濟(jì)政策等因素差異較大，因此研究結(jié)果不具有普遍代表性，應(yīng)根據(jù)縣域的具體情況選取適合的數(shù)據(jù)進(jìn)行評價分析，以確定影響縣域貧困脆弱性的重要因素，為穩(wěn)定脫貧工作提供理論支持與科學(xué)依據(jù)。

圖1 貧困脆弱性分級

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Evaluation of Poverty Vulnerability in County Based on Principal Component Analysis——Upon the research and survey of povertystricken counties in Hunan Province from 2016

TANG Xiaobing1,2, ZHOU Guohua1
(1.Department of Resources and Environment Science, Hunan Normal University, Changsha 410081, Hunan, China;2. No. 247 Team of Hunan Nonferrous Geological Exploration Bureau, Changsha 410129, Hunan, China)

Regional disparity of poverty has always been a greatly significant issue to both academic enquiry and government policy. It is very important that to know the poverty vulnerability of county for implementing the poverty areas’ poverty alleviation strategy effectively. Based on the research and survey of poverty-stricken counties in Hunan Province, according to the principles of availability, comparability and operability, and selecting four criterion layers,which included the vulnerability of survival, health, education and the ability of poverty resistance, the index evaluation system of poverty vulnerability was established. By using principal component analysis to determine the weight of estimation indices, a poverty vulnerability assessment model of county was constructed. Making use of the model, we got the poverty vulnerability indices, threshold value and vulnerability zone in different sample poverty-stricken counties in Hunan Province. The results show that Chaling, Yongshun and Huitong were located at low fragile zone of poverty,Fenghuang was located at moderate fragile zone of poverty, Shaoyang and Jianghua were located at high fragile zone of poverty.

principal component analysis; sample poverty-stricken counties; vulnerability

F205

A

1673-9272(2017)03-0047-06

10.14067/j.cnki.1673-9272.2017.03.008

2017-04-17

國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目“基于生活質(zhì)量導(dǎo)向的鄉(xiāng)村聚落空間組織機(jī)理及其優(yōu)化模式”（41471145）。

唐小兵，初級工程師，碩士研究生。

周國華，教授，博士生導(dǎo)師；E-mail：uuy828@163.com。

唐小兵，周國華. 基于主成分分析的縣域貧困脆弱性評價——基于2016年湖南省貧困縣的調(diào)研[J].中南林業(yè)科技大學(xué)學(xué)報（社會科學(xué)版），2017, 11(3): 47-52.

[本文編校：羅 列]