农户多维贫困测度及其影响因素分析

张永丽+张佩+卢晓

摘 要：依据多维贫困理论及中国农村贫困实际状况，利用2016年对甘肃省1 749家农户的社会调查资料，对样本农户的多维贫困现状进行了测算和分解，并对导致贫困的原因进行了Probit回归分析。结果显示：尽管样本农户存在收入层面的贫困，但交通、教育和健康方面的贫困更加严重，多维贫困发生率较高。因此，反贫困内容由物质性为主向辅以教育、医疗、交通、社会保障等转变，反贫困模式由“输血”转向“造血”式扶贫开发，是健全反贫困长效机制的关键。

关键词：多维贫困；测度；精准扶贫；Probit回归分析

中图分类号：F328 文献标识码：A 文章编号：1009-9107（2017）05-0138-10

引 言

经过多年坚持不懈的努力，中国农村反贫困事业取得巨大进展，对全球减贫事业做出了杰出贡献。但随着中国社会经济结构的演变，农村致贫原因变得多元化、复杂化，多维贫困已成为当前农村贫困的主要表现形式，贫困特征和性质的变化向传统注重单一收入指标的扶贫模式提出了挑战。

关于多维贫困，1985年Sen首次将能力贫困纳入贫困研究范围，认为贫困不应该局限于收入水平的低下和物质的匮乏，也表现在发展机会的缺失[1]。此后，学术界对多维贫困问题的认识不断深化，联合国开发计划署与牛津大学联合推出了多维贫困指数（MPI），采用“Alkire-Foster”方法从健康、教育、生活水平3个维度，测算了104个发展中国家的多维贫困指数，反映个人或家庭在多个维度的被剥夺情况[2]。国际国内大量学者广泛应用这一方法，如Alkire，Batana，Battiston等利用这一方法分别研究了南亚国家、非洲撒哈拉和拉美国家的多维贫困状况[3-5]。王小林等利用中国健康与营养调查数据，从教育、健康、住房等8个维度测算了我国城市和农村家庭的多维贫困，发现我国城市和农村家庭都存在除收入之外的多维贫困[6]。杨龙等测度出2010年我国贫困地区农户多维贫困指数为21.6%（2 300元），并对多维贫困指数按省份分解，得出甘肃省的多维贫困指数在全国各省中最高，达29.6%[7]。进一步地，部分学者在《2010年人类发展报告》报告的MPI指数基础上，对多维贫困的维度进行了拓宽，如张童朝等从市场参与程度对农户多维贫困进行测量[8]；吴海涛等在多维贫困测度中加入了消费维度[9-10。许多学者的研究结果表明，利用多维贫困测量方法测量的贫困程度要高于利用传统单一的收入测量法测量的结果，而且更有利于扶贫政策的选择[11-14]。

基于此，本研究以多维贫困理论为基础，以贫困人口及致贫原因的精准识别为目标，利用甘肃省14个贫困村1 749个农户的调查资料，采用AF多维贫困测度方法，对农户的多维贫困进行测度和分解，并对影响多维贫困的因素进行实证检验，以期从多维视角为中国反贫困政策提供有益参考。

一、数据与方法

（一）数据来源

本文数据来源于西北师范大学“甘肃省精准扶贫与区域发展研究中心”于2016年2-4月份在甘肃省片区贫困县进行的农村社会调查，调查涵盖村庄基本情况、农户家庭人口结构、劳动力外出、资产状况、收支情况、农业生产、医疗卫生、教育培训等内容。本次调查采取分层随机抽样形式，首先依据《中国农村贫困检测报告2011》，在全国集中连片特困区抽取了六盘山甘肃片区和秦巴山甘肃片区；然后分别从六盘山甘肃片区的47个县抽取12个贫困县，秦巴山片区8县1区抽取2个贫困县；再依据《甘肃省精准扶贫资料汇编（统计资料）》中甘肃省建档立卡贫困村资料，从六盘山片区的12个贫困县中各抽取1个建档立卡贫困村，從秦巴山片区的两个贫困县中抽取2个建档立卡贫困村，共计14个贫困村；最后从14个贫困村中随机抽取农户进行调查。本次调查以走访和问卷形式进行，共发放问卷2 000份，收回有效问卷1 749份，包括了1 749个农户和8 319个农村人口的信息。

其中，建档立卡贫困户767户，占比43.85%；低保户471户，占比26.93%；五保户30户，占比1.72%。样本农户所在的14个行政村的基本概况具体见表1。在14个行政村中8个村通自来水，6个村用窖水；照明电全覆盖，且5个村通动力电；14个行政村已全部实现道路硬化、客车通达，但其中的2 个行政村村组道路硬化，其他12个自然村内道路均为土路；有4个村建有幼儿园，11个村建有小学（或者教学点）；有2个贫困村没有卫生室。由于14个贫困村不同程度的处于偏远山区，这里用耕地面积占全村土地面积的比例代表着山大沟深程度，其中有5个村这一指标低于20%，结合调研过程的现场评估，这5个村都处于山大沟深、交通不便、生态环境恶劣的深山区。样本村情况见表1。

（二）分析方法

本文参照Alkire 等的多维贫困测量方法[15]，首先选取多个层面作为测量维度，对不同维度设立临界值来确定个体的贫困情况，在计算个体i在各维度是否贫困的基础上加上该个体的贫困维度总数，然后设定该维度的临界值，若某一个体的维度数大于或等于临界值，则认为该个体存在多维贫困。基于调查数据测算了多维贫困发生率H、多维贫困剥夺程度A和多维贫困指数M0。其中，H表示多维贫困农户占总农户比例，A为贫困农户家庭平均被剥夺的维度数占总剥夺维度数比值，多维贫困指数M0 是上述两个指标的乘积。具体计算公式如下：

其中，q表示多维贫困人口，n表示研究总人口，Ci（k）为贫困临界值为k的情况下第i个体或农户被剥夺维度数总和；d为总维度。由以上定义式可见，多维贫困发生率（H）可表征任意几个维度上多维贫困发生的广度，贫困剥夺程度（A）表征任意几维度上多维贫困发生的深度，H和A的值越大，表示贫困广度或深度水平越高，多维贫困指数则兼有贫困广度和深度的综合意义。

多维贫困指数可以按照维度、城乡、地区、省份、性别等进行分解，进而求出各属性组群影响贫困的程度。本文将对样本农户的多维贫困指数按照维度、地区进行分解，以下为分解公式：endprint

其中，j表示多维贫困中的维度，Σni=1gijnd是维度j下的贫困指数，j=1，2，…，d。

按人口子群分解的表达式如下：

其中，ni 表示各个群组的人口数量，nin表示各个群组人口数占总的群体人口数的比重，p（xi；z）表示i群组的多维贫困指数。

二、数据处理及分析

（一）维度和指标选取

为体现研究的系统性、科学性和实用性，维度选取主要遵循以人为本的原则，指标设计与人类发展指数保持一致。具体而言，主要参考和依据以下5个方面的内容进行设定：（1）参考联合国千年发展目标、人类发展指数和多维贫困指数的设定，遵循各个指标的相关技术规定；（2）参考国家扶贫办农村贫困调查指标；（3）结合《中国农村扶贫开发纲要（2011-2020）》中提出的主要目标指标；（4）参考国内著名学者已有关于多维贫困问题的研究成果；（5）依据农村贫困地区的具体情况并兼具数据的可得性。

对贫困户从经济状况、教育水平、健康状况、生活环境、资产状况5个方面来识别，由收入水平、消费水平、受教育程度、健康水平、饮用水、交通条件、房屋、耐用消费品等8个指标构成。指标临界值的选取设定，部分遵循人类发展报告中MPI的设计标准的同时，结合样本村的实际情况，具体如下：（1）经济状况的测度，主要由收入和消费水平2个指标构成。根据联合国人类发展指数（HPI）的维度之一即收入指数，这里将收入水平作为识别多维贫困的重要指标之一，临界值依据国家最新贫困线即2015年确定的2 800元为标准；由于贫困线是根据基本消费折算的，因此消费水平的临界值与收入水平相同，为2 800元。（2）教育水平的测度，主要包括适龄儿童入学状况和劳动人口平均受教育年限两个指标。由于调查中不存在适龄儿童未入学的情况，这里依据2010年联合国开发计划署和牛津大学联合提出的多维贫困指数（MPI）中教育维度的指标设置，采用劳动人口平均受教育年限指标，临界值为小学（6年）。（3）医疗健康状况的测度，主要包括医疗条件、医疗保险水平、村民自身的身体健康状况等3个方面。医疗条件主要体现在基本医疗救治的可得性，虽然村级卫生室基本覆盖但能解决的问题十分有限，农户基本医疗救治主要靠乡镇卫生院或者县医院，可得性主要取决于交通状况，所以这一指标设在交通维度反映；样本农户中参与“新型农村合作医疗”的比例为99.87%，因此医疗保险水平不予考虑；这里选取农户家庭健康水平作为反映健康状况的主要指标。（4）生活环境的测度，主要包括水、电、路等基础设施建设状况。由于所有村庄已100%实现照明电网全覆盖，因此这里选取饮用水、交通2个指标，其中饮用水以国际上通用的标准将浅井水视为贫困；样本村虽然都实现了村村通公路和客车，但距离最近集市的便利与否影响着农户的生产与生活，并且由于山大沟深，交通条件不仅取决于道路的硬化，而且很大程度上取决于交通时间，所以这里用到达最近集市的时间表示交通状况，以1小时为临界值。（5）资产状况的测度，主要包括房屋、耐用消费品的占有情况。房屋、耐用消费品的占有在一定程度上表明农户生活水平的高低，并且住房安全达标是“两不愁、三保障”的主要内容之一，这里用住房不安全即土坯、茅草等房屋为临界值，用彩电、冰箱、洗衣机等耐用消费品拥有状况衡量家庭资产状况。根据已有研究[6-7]，将各指标权重设为“等权重”，并以农户家庭为单位测算。另外，样本中儿童入学率接近100%，通电率100%，参与医疗保险率为99.87%，儿童入学、通电和医疗保险等3个指标的贫困发生率几乎为零，故本研究不考虑这3个指标，其他指标设置见表2。

（二）农户单一维度贫困发生率

根据上文各指标“剥夺临界值”的设定，可以测算出1 749家農户在各单一指标上的贫困发生率（见图1）。

1.从农户经济状况看，低于2 800元的共计334户（样本农户人均纯收入为6 689元），占样本总户数的19.10%，即收入指标上的贫困发生率为19.10%。同时通过对调查数据分析显示，农户的收入差距非常大，基尼系数高达0.43。 样本农户人均消费支出为4 158元，人均消费低于2 800元的有842户，占样本总户数48.14%，即消费维度上的贫困发生率为48.14%。可以发现，农户消费指标上的贫困发生率明显大于收入指标，其原因一方面是由于大部分农户处于半自给自足状态，部分食物消费没有包括，另一方面也反映出样本农户消费水平整体比较低，并且日常生活、教育、医疗等3个方面占户均消费总量的80%以上，生产消费仅占到10.7%。

2.从教育水平上看，家庭劳动年龄人口平均受教育程度在“小学及以下”的有722户，占样本总户数的41.28%，即在教育指标上的贫困发生率是41.28%。此外，家庭劳动年龄人口平均受教育在“小学至初中”水平的户数比重为42.60%，“初中至高中”和“高中及以上”户数比重则分别达到14.46%和1.66%，表明样本农户的整体文化素质相对低下。但受教育水平和年龄结构高度相关，35岁以上人口特别是50岁以上人口文盲比例比较高，35岁以下人口的平均受教育年限相对比较高，文盲率为零。

3.从健康状况方面看，样本农户家庭成员中至少有1人由于身患慢性病、大病或残疾而丧失劳动力的农户占比高达36.42%，表明因病致贫是当前农户面临的一大挑战。由于生活条件恶劣，劳动负担重等原因，加之交通闭塞、收入较低、有病得不到及时救治，样本人口患病比例很高，家庭成员至少有1人长期吃药的户数将近70%。从医疗保险来看，高达99.87%的样本农户参加了农村合作医疗，在很大程度上缓解了农户因病致贫的风险。但是，农户常规的看病吃药花费很高，户均达到4 944元，占农户消费总额的26.8%。

4.从生产生活环境上看，34.36%的农户尚不能使用自来水，只能使用井水、窖水、河水等，饮水安全达标率比较低；从交通状况来看，63.58%的农户出行道路（从村组或自然村到行政村）为土路，特别是由于山大沟深、交通不便，52.8%的人口到达最近集市的距离在1小时以上。样本村已全部实现了通照明电，但仍有9个村没有通动力电。endprint

5.从资产水平上看，21.61%的农户房屋为土坯或窑洞结构；至少缺乏彩电、冰箱、洗衣机等耐用品中一件的农户家庭占比为53.97%；样本农户家庭有三轮车及拖拉机等农具的占58.5%，将近30%的农户生产靠畜力或者人力。

上述分析表明，尽管农村生存贫困状况得到极大缓解，但样本农户收入水平贫困发生率仍然居于高位，达到19.10%，意味着近1/5农户的人均收入处于现行贫困标准以下。同时，样本农户在交通、健康、教育、耐用消费品等指标呈现出较高的贫困发生率，远远高于单纯以收入指标测度的贫困发生率，这表明以单一收入指标为主的贫困识别标准已难以适应贫困性质转变下的多维贫困状况，采用多维识别方法能够更加全面地反映农村贫困状况，并在一定程度上识别致贫因素的轻重次序，从而有利于精准扶贫措施的有效实施。

（三）农户多维贫困测度结果

1.多维贫困程度和深度。如果按“收入水平低于2 800元”的单一贫困标准计算，农户贫困发生率为19.10%。从多维贫困其余指标来看，农户仍然存在其他层面的贫困，特别在教育程度、健康水平、饮用水、交通、房屋、耐用消费品指标上的贫困发生率都远远大于收入维度的贫困发生率，表明样本农户不仅存在收入上的贫困，其他层面的贫困问题比较严重。因此，下文将进一步采用AF多维贫困测量方法，对样本村多维贫困的广度和深度进行分析。

在各指标“等权重”下，遵循双重临界值设定方法，首先测算农户在各维度的贫困程度，再测算农户在K个维度上的贫困情况。表3估算了样本农户在K依次取1至8时，农户贫困发生率（H）、贫困剥夺程度（A）和多维贫困指数（M0）情况。根据国际通行标准，K个及以上指标同时贫困则判定存在多维贫困，即当农户贫困的维度数量大于等于3时，该农户处于多维贫困状态[7，13]。测算结果显示，当K=3时，即考虑8个指标中农户在任意K个及以上指标存在贫困状况，样本农户贫困发生率为62.3%，贫困剥夺程度为51.3%，多维贫困指数为0.320，表明样本农户整体上存在着相当程度的多维贫困，特别是在3个、4个、5个维度上的贫困发生率都比较高。同时，随着多维贫困维度个数的上升，农户多维贫困发生率和贫困指数下降，但贫困程度呈现上升态势，表明随着贫困维度的增加，多维贫困的广度在降低，但贫困深度在上升，也即多维贫困中样本农户贫困的原因差异较大，不同农户存在着自身特殊的贫困特征。以上分析表明，在单一收入指标测度的贫困发生率大幅下降的背景下，农村多维贫困表现得更为多样和复杂，这要求：一方面，在贫困对象的识别过程中，应采用多维贫困识别标准；另一方面，在降低多维贫困发生率的同时，应针对贫困农户的具体困难采取“精准滴灌”的反贫困措施。

2.多维贫困指数分解。为考察各维度对整体多维贫困指数的影响，对样本农户多维贫困指数进行分解。表4测度了K值分别取1至8时各维度对多维贫困指数的贡献率。结果显示，K取不同值时，各维度对多维贫困的贡献率存在差异，且随着K取值的增大，收入水平和健康对多维贫困的影响率呈上升趋势，这是值得引起高度注意的问题。此外，消费水平、交通条件与耐用消费品的影响率呈下降趋势，其余指标影响率则相对稳定。

以K取值3为例，耐用消费品对农户多维贫困影响率最高，为17.16%。同时，大于10%的依次为交通条件（16.60%）、消费水平（15.26%）、受教育程度（12.92%）、饮用水（11.87%）和健康水平（11.11%）；仅有房屋（7.98%）和收入水平（7.11%）2个指标影响率低于10%。可以发现，除收入水平外的指标对多维贫困影响率都高于7%，表明样本农户存在较严重的多维贫困现象。其中，耐用消费品对多维贫困影响率最高，耐用消费品体现了农户资产拥有量或财富积累的多寡，对农户多维贫困有较大影响。接下来，对贫困发生率产生影响的是交通条件，作为农户生产生活的重要设施，交通在农户生活生产中扮演着重要角色，据调查，样本村交通条件单一指标上的贫困发生率高达52.80%；一方面，交通状况会影响农户收入和教育水平，继而影响农户其他维度上的贫困，另一方面，将影响农户在接受扶贫政策、社会援助上的便利程度，从而制约了扶贫效果的实现。此外，农户教育水平不仅对农业生产效率发挥作用，还对农户务工待遇和职业发展具有影响；同样地，饮水条件是农户生产生活的基础，其安全性和便利性对农户日常生活和身体健康的影响不容忽视，在西部干旱地区，饮水条件一定程度也反映了地域的自然地理條件；健康状况不仅直接影响着农户就业、收入和支出，而且影响着农户家庭生产生活的方方面面。

三、实证分析

基于上述测度多维贫困的结果，选取K值取3时样本农户“多维贫困状况”作为因变量，采用以下二值选择的Probit模型进行分析。

Pr（M poverty）=Pr（P=1|Xs）=Pr（Ys=1|Xs）

根据调查资料和其他学者的研究结果[16-17]，农户贫困不仅受“户主特征”影响，还受“家庭微观环境”和“家庭所处地理位置等宏观环境”的双重影响，本研究最终选取“户主特征”“家庭禀赋”“村级特征”3个层面13个解释变量。（1）户主特征变量。农户的户主在家庭中承担了重要的责任，对家庭的生产、生活状况有着重大作用，样本农户中户主未婚的仅占总样本的0.42%，故婚姻状况不予考虑，这里选取反映户主特征的性别、年龄、教育、健康等4个变量。（2）农户家庭资源禀赋变量。通常认为，作为消费单位和生产单位的混合体，农户微观行为决策依据家庭整体资源禀赋进行，因此这里选取家庭劳动力平均受教育水平、劳动力数量、就业状况、赡养系数、生产工具、耕地资源6个变量来表征农户家庭资源禀赋。（3）村级特征变量，不同家庭所处村庄的宏观环境和自然条件存在很大差异，拟从医疗条件、交通条件与地理环境3个方面来反映村级特征。各变量定义、描述性统计和符号预期详见表5。

考虑到解释变量可能存在的多重共线性，据此进行相关系数检验，发现相关系数最大绝对值为0.627，低于共线性门槛值0.7[18]，然后，运用stata13.0统计软件对样本进行Probit回归，表6汇报了相关结果。模型结果显示卡方值显著性水平为0.000，表明模型结果对样本数据拟合较好。endprint

1.户主特征对农户多维贫困影响。户主特征中仅有“户主身体健康”对农户多维贫困影响显著，系数为-0.503 7，边际效应为-0.133 4，表明户主健康状况有利于降低农户陷入多维贫困的概率。户主性别的边际效应为0.073 4，表明农户家庭户主为男性的陷入贫困的概率为0.073 4，概率较低，但并不显著，这可能与女性户主在样本中所占比例较小有关。同时，户主为男性的家庭陷入贫困概率要低于户主为女性的家庭，户主为女性通常意味着家庭男性配偶的缺失或家庭男性劳动力不足，不利于提高家庭生活水平；户主年龄、户主教育水平两个变量与多维贫困都呈现出不显著的负向关系，可能的解释是，随着户主年龄和受教育年限的增加，户主的生产生活经验逐渐丰富，获取农业技术和外出务工的机会相应增加，可以提高家庭财富积累，进而降低陷入多维贫困的概率。

2.家庭禀赋对农户多维贫困的影响。教育方面，“农户劳动年龄人口平均受教育年限”呈显著负向作用，其边际效应为-0.063 3，说明“农户劳动年龄人口平均受教育年限”每提高1年，贫困概率下降0.063 3，表明教育有助于脱贫的实现；“劳动力资源”边际效应为-0.140 1，且显著，表明劳动力资源有益于降低农户陷入多维贫困的概率；家庭“就业情况”系数为-0.227 9，其边际效应为-0.060 4，意味着农户务工人数占总人数比重每增加1%，农户陷入多维贫困的概率便降低0.060 4，农户家庭较高的务工比例往往意味着家庭可以在较短时期内实现财富积累，并在教育、医疗与生活消费等方面具有明显优势；赡养系数具有显著正向作用，其系数和边际效应分别为0.530 9和0.140 6，这与样本村“因学致贫”“因病致贫”较多的事实相符；贫困村农户为谋求更高质量教育，往往将孩子送到县级及以上城镇求学，陪读现象较多，且教育具有投资金额大、周期长、见效慢等特点。同时，随着家庭老人年龄增加，不仅需要高昂的医疗费用，还需要家庭青壮年在家照顾，制约了其外出务工，因而不利于农户通过务工来减缓家庭贫困。在农户生产条件上，“农用机械”和“耕地资源”分别具有不显著的负向和显著的正向影响，这可能与调查农村实际耕地质量有关，样本贫困村大部分耕地为坡地，土地投入产出率较低，较多的耕地可能将农户束缚在土地上，而耕地较少的农户则通过外出务工经商等渠道就此实现脱贫致富。

3.村级生产生活环境对多维贫困的影响。“医疗条件”系数为-0.054 4，表明贫困村中医疗卫生室和私人诊所的设置，在一定程度上会降低农村居民就医交通成本，增加农村居民就医的便利性，对农户多维贫困起到减缓作用；“交通条件”系数为1.518 2，边际效应为 0.402 1，表明到就近集市花费时间大于1小时的农户陷入多维贫困的概率为0.402 1，到就近集市花费时间长短与农户日程生活息息相关，不仅影响生活的便利程度，还对信息的传递造成不同程度的影响，验证了“要致富，先修路”的富强口号的实用性；“地理环境”对多维贫困的边际效应为0.761 3，显著正向作用，表明耕地面积占国土面积的比例越高，农户陷入多维贫困的概率越高，这与目前国家的扶贫政策实施和就业结构有关，较低的耕地面积占比作为农村人口外出务工、创业等非农就业的推力，不断激励着农村人口谋求生路，实现脱贫，最终降低多维贫困发生率。

四、结论及建议

基于国际通行的多维贫困研究方法，就甘肃省1 749个样本农户贫困程度及其影响因素进行多维分解。研究发现，样本村农户多维贫困发生率为62.3%，多维贫困指数为0.32，高于全国贫困水平。对多维贫困指数分解的结果显示，不同因素对农户整体贫困率影响存在较大差异。其中，交通条件、受教育水平、消费水平、耐用消费品等维度对贫困的影响率均高于收入维度，且各维度相互影响。对多维贫困原因实证结果表明，户主特征、家庭资源禀赋、村庄环境等因素对农户多维贫困状况都有着显著影响，特别是交通状况、地理环境、家庭教育水平、家庭负担的影响最大。这一研究结论再次说明农村贫困状况呈现出多维特征，贫困的原因多样化、复杂化，随着物质性贫困问题的缓解，发展性贫困问题非常突出，以交通为核心的基础设施建设，以教育、医疗、社会保障为核心的公共服务是精准扶贫的重点内容。

1.大力发展农村教育，隔断贫困的代际传递。对于自然环境严酷、农业发展基础薄弱的村庄来说，教育和非农就业是贫困人口摆脱自然条件束缚、提高个人及家庭收入、实现稳定脱贫的主要途径，也是防止贫困代际传递的最有效方式。目前甘肅省通过“两免一补”、农村义务教育改革、教育精准扶贫等一系列政策措施，学前教育和义务教育阶段的费用绝大部分由国家承担，家庭负担减轻，教育发展的核心问题首先是加快农村师资队伍建设，进一步促进教育资源均等化；其次是尽快将高中教育纳入义务教育的范围，加强中职师资队伍建设，全面提高中职教育质量，并通过各种途径拓宽大学生就业渠道，提高大学生就业质量。减轻高中、大学教育负担和促进大学生就业是教育脱贫的根本问题。

2.完善农村医疗健康服务体系，促进城乡医疗资源配置均等化。医疗健康问题是贫困地区面临的一个特别突出的问题，低水平、广覆盖的新农合政策对缓解因病致贫、因病返贫问题起到了非常大的作用，目前核心问题是医疗资源短缺，专业医务人员严重不足，村级卫生室和乡镇医院难以有效发挥作用。因此，农村医疗服务体系建设的重中之重是加快农村医疗队伍建设，促进城乡医疗资源配置均等化。此外，虽然农村医疗保险和医疗救治等方面的建设取得了很大成就，但健康教育、检查、预防体系相当薄弱，有些方面甚至是空白，针对农村各种疾病高发问题少有应对之策，这一问题应该引起各方的高度关注，全方位加强农村健康教育、疾病预防体系建设。

3.完善农村社会保障体系，确实做到社保兜底。低保问题是另外一个引起农村社会强烈反响的问题，低保政策的实施有效解决了丧失劳动能力人口的生存问题，确实起到了社保兜底的作用。目前的主要问题是三类、四类低保覆盖面广、界限不清、难以界定，实际操作中容易引发各种矛盾，助长了“等、靠、要”的思想，因此建议逐步取消三、四类低保，激发农村内部发展活力和发展潜力。另外，农村劳动力短缺和老龄化已经成为一个新的问题，劳动力短缺引发的贫困问题逐年上升，因此应该逐步提高农村养老保险的标准，解决老有所养问题。endprint

4.进一步加快基础设施建设，改善农村生产生活条件。安全、便捷、通畅的交通是贫困地区发展的首要问题，在进一步完善区域范围内交通网络体系，加快行政村道路硬化工作的同时，应该尽快解决偏远、分散地区自然村道路通畅和硬化问题，完成最后一公里交通网路体系建设，结合农村信息、水电等基础设施建设，结合小片区、小流域综合治理、生态修复，力争到尽快实现“进得来、出得去、行得通、走得畅”，推动“交通+特色产业”“交通+电商快递”等扶贫新模式，将贫困村庄纳入现代生产生活体系。

5.促进区域发展，实现贫困人口稳定脱贫。甘肃绝大部分贫困人口分布在六盘山片区和秦巴山片区，区域整体发展水平比较低，通过区域发展带动扶贫开发，通过扶贫开发促进区域发展是实现贫困人口稳定脱贫的主要途径。因此，一方面应该通过进一步加强区域基础设施建设，促进工业化和新型城镇化建设，增强区域发展能力，创造就业机会，加快农村劳动力就业和转移，提高对贫困人口的辐射带动作用。另一方面，应该努力将经济发展的成果渗透到贫困地区，通过加大扶贫力度，加强特色产业和龙头企业培育，发展农村合作经济组织，开发乡村旅游，辐射带动贫困人口，提高经济增长的脱贫效应，在发展中改善收入分配状况，实现贫困人口的稳定脱贫。

6.遵循城乡结构结构转换规律，有计划、有步骤的推进农村建设。随着城乡结构转型和人口转变，人口城镇化和部分村庄的空心化已经是必然趋势，扶贫开发也必须遵循这一规律，顺势而为，完善农村空间结构，逐步引导贫困地区有条件的农户以及新生代农民工下山、进镇、进城。首先，在中小城市、县城所在地，结合市县房地产去库存等政策，加大户籍制度、社会保障制度、教育制度、住房制度、土地制度等一系列综合改革，配套基础设施建设，促进新型城镇化建设和非农产业发展，吸纳更多的农民工转移就业并逐步市民化。其次，对于交通和自然地理条件比较好，具有特色产业开发基础和一定比较优势、人口相对集中的中心村庄，进行重点建设、重点布局，大幅度改善生产生活条件，支持现代农业和龙头企业发展，吸纳偏远山区人口就近就业。第三，对于偏远山区、空心化和人口老龄化比较严重的村庄，重点以生态建设与生态恢复为主，不主张进行大范围、大规模建设和重点项目建设，一是大力推进这些村庄的人口通过易地搬迁、转移就业、教育发展等措施，向城镇和中心村庄转移；二是对于不能转移出去的人口，通过退耕还林、生态扶贫、社保兜底等措施，保障其基本生活；三是采取以时间换空间的方式，随着这些村庄人口的逐渐迁移和转移，转换为生态建设用地。

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