张佳慧，詹 英
(武汉商学院 工商管理学院，湖北 武汉 430056)
我国于2021年完成了消除绝对贫困的艰巨任务，9899万农村贫困人口在现行标准下全部脱贫，832个贫困县全部摘帽，12.8万个建档立卡贫困村均出列，解决了区域性整体贫困[1]。这为全球反贫困作出了巨大贡献，比联合国2030年可持续发展议程的减贫目标时间提前了10年，在中国减贫史乃至人类减贫史上创造了奇迹，为推进全球减贫事业注入了更多信心与动力[2]。
湖北省作为我国的重点减贫省份之一，有四大集中的连片特困地区，贫困县37个、贫困村4 821个。2013年末全省建档立卡贫困人口581万，贫困发生率14.4%，2020年湖北省顺利完成了减贫任务，全省37个贫困县全部实现脱贫摘帽[3]。但是，消除绝对贫困决不是终点，湖北省如何巩固拓展目前减贫成果，防止规模性返贫？中国的贫困主要是农村贫困[4]，如何科学评价湖北省农村减贫成效是本文关注的焦点。
针对农村减贫成效评价，大量文献选取多个省或某个省的某个地区作为研究对象，鲜少深入到单个省的所有市州，且大多进行静态分析，缺乏动态探析。基于此，本文首先对湖北省14个市州2014-2020年农村减贫成效开展综合评价研究，其次将综合评价结果进行K均值聚类，确定各市州聚类归属，剖析类与类之间的差别，对各市州农村减贫成效进行进一步的结构分析，旨在为后续的减贫提供参考或思路。
1.1 指标体系构建
我国现行脱贫标准是“一达标两不愁三保障”。“一达标”：农村建档立卡贫困户家庭年人均可支配收入稳定超过当年全国扶贫标准，这是脱贫的先决条件。“两不愁”：吃饭(含安全饮水)与穿衣两不愁。“三保障”：义务教育的保障、安全住房的保障、基本医疗的保障。该标准强调贫困主体在吃穿用度、义务教育、基本医疗以及住房安全方面的保障。因此，本文根据现行脱贫标准从健康水平、教育水平、生活水平、经济水平4个维度构建农村减贫效果的评价指标体系(表1)。
表1 农村减贫评价指标体系
1.2 综合评价方法
1.2.1 基于全局熵值法的湖北省各市州农村减贫成效综合评价
熵值法基于各项指标值所包含的信息来确定指标权重，不受人为因素干扰，一般采用截面数据进行分析。为动态分析湖北省各市州农村减贫水平，本文拟运用全局熵值法，即在一般截面数据中引入时序，建立“区域—时间—指标”的立体时序数据表来进行各市州农村减贫的动态测度[5]。具体步骤如下：
(1)设定指标。设有省市m个，评价指标n个，年份T个，共同构成初始全局评价矩阵:
(1)
(2)处理数据。对正向指标采用公式(2)：
(2)
式中 ：i=1, 2, …,m；
j=1, 2, …,n；
t=1, 2, …,T。
对负向指标采用公式(3)：
(3)
式中：i=1, 2, …,m；
j=1, 2, …,n；
t=1, 2, …,T。
(3)计算熵值。公式为：
(4)
式中：ej为第j项指标的熵值，
(4)确定权重。公式为：
(5)
(5)测算得分。公式为：
(6)
式中：si为综合评价得分，wj为第四步求得的指标权重。
1.2.2 基于K-means聚类的湖北省各市州农村减贫成效聚类
利用K均值聚类算法对全局熵值法所得评价结果进行聚类分析，明确各市州在类别中的归属，使得评估结果相识度较高的市州归为一类，明确各市州农村减贫成效结构差距。基本思想是：在空间中选取k个点作为初始聚类中心，计算其他数据点到原型的距离，并将数据点划分到离其最近中心所在域，划分好后分别计算每个聚类中数据点的平均值，该平均值为更新后的聚类中心。进行多次迭代，直至连续两次各簇中心值不再变化，此时获得最佳的聚类结果[6]。算法具体流程如下:
(1)从评价结果数据集中随机选取k个样本点作为初始形心ai(i=1,2,…,k)。
(2)在第t次迭代中，分别计算所有样本点bj(j=1,2,…,n)到ai的欧氏距离
(1)
(3)将该样本点划分到与其距离最小的ai所在簇。
(4)用平均值代表更新后各簇的形心值
(2)
式中ni表示簇序号
(5)重复步骤(2)～(4)，直到各簇的形心值不再变化。
1.3 数据说明
为确保数据的权威和真实性，本文收集的湖北省12个地级市，1个自治州，4个省直管县2014—2020年的9项指标统计数据，均来自历年各市州统计年鉴、政府工作报告和官方文件。
2.1 综合评价
基于全局熵值法与基础数据，本文首先得到各类指标的信息熵、差异性系数和权重(表2)，然后通过加权求和得到2014—2020年湖北省农村减贫水平的综合得分(表3)以及湖北省农村减贫综合得分年均提高值与排名(表4)。
如表2所示，在一级指标中，权重由大到小依次为：健康水平(A1)、生活水平(A3)、经济水平(A4)、教育水平(A2)。在二级指标中，贫困村千人卫生室个数(B2)、贫困村年收入5 000元以上占比(B9)、贫困村千人执业医师数(B1)、各市农村居民初中以上学历所占比例(B3)4个指标权重较大，而贫困村有文化(图书)占比(B4)1个指标权重较小。
表2 湖北省农村减贫水平动态评价指标测算结果
如表3所示，湖北省各市农村减贫总体水平有所提升，综合得分从2014年的0.364 5逐年上升到2020年的0.658 9，累计提高0.294 4，年均提高10.75%。历年排名中，襄阳和荆门市稳居前2，恩施常年位于第14。如表4所示，恩施、孝感、武汉、黄冈、十堰、随州和省直管县7个地区综合得分年均增速均超过了湖北省各市州农村减贫的平均水平。不难发现，虽然宜昌农村减贫水平得分增速最慢，但其得分总值排名一直处于历年前5；
恩施农村减贫水平虽得分总值排名一直处于最末位，但其得分增速最快。总的来说，近7年，虽湖北省大部分市州由于疫情影响在2020年有所下降，但14个地区的农村减贫总体得分逐年上升。
表3 湖北省农村减贫综合得分与排名
2.1 聚类分析结果
采用K-means聚类算法对湖北省14个市州2014-2020年的评价结果进行聚类分类，将湖北省各市州农村减贫成效等级分成3等。在聚类方法方面，采用欧氏距离，选择迭代最大次数为10，经聚类后的结果见表5-表8。
如表5所示，14个市州农村减贫成效被聚为3类，3类的中心分别为0.503 3、0.352 2、0.747 9，聚成的3类分别按照优、良、一般3个等级划分，Cluster1为良，Cluster2为一般，Cluster3为优。
表4 湖北省农村减贫综合得分年均提高
表5 湖北省农村减贫成效聚类中心
表6表示2014-2020年各市州农村减贫成效等级分布。从2014-2020年7年的总体情况来看，宜昌、襄阳和荆门属于农村减贫成效为优的地区，武汉、随州、孝感、十堰、咸宁、黄石、黄冈、鄂州、荆州和省直管县属于农村减贫成效为良的地区，恩施的农村减贫成效一般。
表6 2014-2020年湖北省农村减贫成效等级
如表7所示，2014年，3个地区农村减贫成效为优，占总数21.43%；
10个地区农村减贫成效为良，占总数71.43%；
1个地区农村减贫成效一般，占总数7.14%。2015年和2016年的各地区农村减贫成效分布与2014年保持一致。与2016年相比，2017年有1个地区农村减贫成效从“一般”升为“良”。与2017年相比，2018年有1个地区农村减贫成效从“优”降为“良”、5个地区农村减贫成效从“良”降为“一般”。2019年各地区农村减贫成效分布与2018年保持一致。与2019年相比，2020年有1个地区农村减贫成效从“良”升为“优”、1个地区农村减贫成效从“良”降为“一般”。从7年整体情况来看，大部分市州农村减贫成效处于“优”与“良”，仅有恩施被聚为“一般”。究其原因是其农村减贫评价指标基础与其他市州差异较大，即使是在2014年农村减贫水平同位于“一般”的孝感，孝感综合评价得分却是恩施的1倍多。从这7年的变化来看，湖北省各市州农村减贫成效显著提升。
表7 2014-2020年各聚类中地区数量及占比
如表8所示，农村减贫成效“一般”与农村减贫成效“良”的类距离是0.151，说明农村减贫成效“一般”的地区与农村减贫成效为“良”的地区之间的差距较小，通过努力比较容易实现减贫水平再上一个台阶。农村减贫成效“一般”与农村减贫成效“优”的类距离是0.396，农村减贫成效“良”与农村减贫成效“优”的类距离是0.245，说明农村减贫成效“一般”与“优”的地区、“良”与“优”地区之间存在较大差距，这类地区的减贫成效若想提升一个等级必须付出较大努力。
表8 聚类中心的欧式距离
3.1 研究结论
本文基于农村减贫的内涵与特征，从健康水平、教育水平、生活水平和经济水平4个维度，构建农村减贫水平评价的9项指标体系，采集2014-2020年相关统计数据，选择加入时序的全局熵值法对湖北省各市州农村减贫水平进行了动态测度与比较，最后将综合结果进行K均值聚类，确定各市州聚类归属，得到以下结论：①从综合得分看，湖北省农村减贫水平在2014-2019年呈现逐年上升趋势，在2020年呈现下降趋势；
市域层面，排除疫情影响因素，仅宜昌市在2019年有略微下降。②从动态排名看，襄阳、荆门和恩施相对保持稳定，前两者持续保持在前两名，后者持续保持在最后一名，其他市州的历年排名变动较大，呈现你追我赶的态势。③从指标权重看，健康水平和生活水平对农村减贫水平提升的贡献度相对较大，而经济水平和教育水平的贡献度相对较小。由此表明，健康水平和生活水平的高低是决定农村减贫水平高低的关键所在。④从一级指标得分趋势看，大部分市州健康水平、教育水平和生活水平在2014-2019年均呈现上升趋势，小部分市州波动甚至呈现下降趋势，2020年大部分市州均受疫情影响，得分略微下降。总的来说，湖北省各市州的一级指标综合得分基本呈现上升趋势，但市州得分的非均衡性特征也较为明显。⑤从一级指标动态排名看，除个别市州在某项一级指标下的动态排名优势明显，大部分市州的排名波动均较大。由此表明，湖北省各市州一级指标的动态排名存在非平稳性特征。⑥根据K-means聚类可将湖北省市州聚为3类，各市州农村减贫成效“一般”地区和“良”地区，差距较小，在此范围内提升较易，而农村减贫成效“一般”地区和“优”地区，以及“良”地区和“优”地区差距较大，在此范围内提升存在较大的困难。
3.2 政策启示
为进一步巩固拓展农村减贫成果，在脱贫摘帽基础上助力乡村振兴，本文提出如下建议：①应当统筹疫情防控和乡村振兴各项工作保障农村减贫工作的持续巩固，促进乡村振兴。②把握关键点。由于健康水平和生活水平的高低是决定农村减贫水平高低的关键所在，因此要继续增强医疗保障水平，完善基础设施，加强农村公路建设等。③合理分配资源，因地制宜促进农村产业升级。④及时统计数据，设立反馈机制。乡村振兴是一项长期的工作，每一步的结果都将影响最后的成效，设立反馈机制，定期核查，及时发现乡村振兴过程中的不足，以便达到高效做好“三农”工作。
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