论文总字数：19450字

目 录

1．引言 5

2．文献综述 6

2.1 贫困内涵的演进 6

2.2 多维贫困的识别方法的研究 6

3.光伏精准扶贫的现状分析 8

4.实证分析 11

4.1 研究对象和数据来源 11

4.2 确定贫困的维度、测量指标，剥夺临界值及权重 12

4.2.1. 贫困的维度、测量指标 12

4.2.2剥夺临界值 12

4.2.3权重 12

4.3 模型的构建 13

4.4 实证结果与分析 14

4.4.1 多维贫困测算结果 14

4.4.2贫困维度的分解 15

5.结论与政策建议 17

5.1 完善多维贫困模型，推动多维贫困识别方法的广泛运用 17

5.2 建立自下而上的的贫困识别模式，建立精准的监督管理和识别问责机制 18

5.3 因地制宜采取措施，鼓励创新开展“光伏 ”应用 18

参考文献 19

致谢 20

光伏扶贫县域的精准识别实证研究

顾雪菲

, China

Abstract: Precision of poverty alleviation is the key to build a moderately prosperous society entirely. Photovoltaic poverty alleviation is an important means and beneficial attempt carried out in poor areas to reduce poverty and precision. In a new stage of poverty alleviation, it has been misplaced in the form of a single index to identify poor, employing multidimensional poverty measurement is becoming more and more important. This report will use 20 state-level poverty-stricken counties in Hebei province as the research object, from the natural conditions of financial income, social security and social production education .12 indicators set out from 6 main dimensions (including natural condition index of the peak hours to reflect sunlight photovoltaic) for poverty alleviation, which will be based on Alkire Foster method. Take sample datas to identify the multidimensional poverty measurement, to measure the poverty dimensions and the overall contribution of multidimensional poverty, it will make analysis of each county in 2014-2015 the evolution trend of multidimensional poverty .This report also attempts to select 20 counties in Hebei province, Shanxi Province, Gansu province in 2015 for multidimensional poverty measure, features is analyzed by horizontal .Finally put forward the precise concept of poverty alleviation in the photovoltaic and give some suggestions for poverty alleviation.

Key words: Photovoltaic Poverty; Precision Identification; Multidimensional Poverty Measurement

1．引言

自1978年改革开放以来，我国已经让7亿多农村贫困人口脱贫，这是人类反对贫困史上的一大壮举。根据统计相关资料了解到截至2015年贫困人口从1978年的7.8亿减少至5575万人。目前，扶贫已到了攻坚克难的关键阶段，需要解决的脱贫问题也更加突出化、复杂化和顽固化。

“精准扶贫”的这一理念是在习近平总书记2013年到湖南考察时提出来的，实事求是，因地制宜是精准扶贫的重中之重，是实现到2020年全面脱贫且全面建设小康社会目标的重点。他还特别强调扶贫贵在精准，首先要构建好扶贫机制，找对并找准扶贫路径，才能逐步地提高扶贫成效。

被认定为国务院 “精准扶贫”十大工程之一，光伏扶贫正在努力为全面并精准扶贫提供重要的支撑力量。尤其是分布式光伏扶贫，是目前一种特别的扶贫方式，在它的提出之前，产业、科技、电商、旅游贫、异地搬迁等扶贫方式也被提出和推行。光伏扶贫是又一新的探索和和补充。最近这几年，我国正大力推进光伏产业的发展，有关政策文件一一落实:国务院在2014年发布了《关于实施光伏扶贫工程工作方案》；国家能源局发布了《太阳能发展的“十三五”规划》……一系列政策文件的落实保障了贫困地区顺利脱贫、人民早日进入全面小康社会，光伏扶贫实行至今，在实践中一些地区已取得显著成效。山西省绝大部分贫困地区充分利用好充足的光照资源践行光伏扶贫；河南省光伏扶贫的重点就是阳光工程：建设村级光伏小电站；安徽金寨县政府将企业、银行纳入扶贫体系，打造光伏产业，充分地将社会资本与国家资本的结合；河北曲阳县采用集中式和分布式光伏产业扶贫模式，也取得了良好的效果……在光伏扶贫的工程建设上，很多省和市都响应了光伏扶贫攻坚战，并取得了明显的成效。“十三五”光伏工程预计将扩大至14个省，236个重点县、71万户贫困户，初步估算总规模至4186MW，说明光伏扶贫对于精准脱贫日益重要。

全面高效进行精准扶贫、在根本上实现精准脱贫最基础也最重要的就是精准识别出扶贫对象。现有的识别仍然基于单一的货币收入维度，具体来说，单一的货币收入维度就是只度量人均 GDP 或人均收入。其实当前的现实情况是低收入只是贫困的一个表现形式，贫困的原因还有很多，比如教育、医疗卫生、财政、自然资源缺少等。因此，应该从多方面去考虑，去衡量和识别贫困，以扶贫对象为核心，深入实施针对性的帮扶政策，实事求是，脱贫才能卓有成效。我国贫困人口主要集中在西北部地区，淮河以北省份，这些省份传统产业占的比例大，发展滞后，群众生活缺少产业支撑，但很大一部分地区光热资源较好，所以本文将光伏产业和扶贫脱贫相结合起来，将峰值日照时数作为自然资源的次维度指标之一，试图用多维贫困指标进行精准识别。

2．文献综述

贫困问题是联合国社会发展问题三大主题之首。国内外不同领域的学者都曾对贫困问题进行过相关研究。随着理论和实践的发展，我们对贫困的认识范围也越来越广，研究主要还集中在分析造成贫困的原因、进行贫困识别和衡量测度这两大方面。本文主要从贫困内涵的演进、多维贫困的识别方法等方面进行了相关文献的整理。

2.1 贫困内涵的演进

人类对贫困内涵的认识大致经历了一个这样的阶段：从单维度的的收入贫困到能力贫困，再到多维贫困，而国外研究贫困要早于国内。20世纪初期，英国经济学家Rowntree认为一个家庭的总收入不能够支付起全部家人基本生活所需的费用，不能支付起最低生活支出就是贫困，他还据此建立了单独家庭的贫困线指标……国外学者基本都是用收入不足这种表现来定义贫困的。但阿玛蒂亚•森的《以自由看待发展》中这样解释：除了收入的低下，贫困还是对其基本行为能力的限制与取缔，也就是如果个人的能力不够，在社会上的权利低下，拥有不均等的机会机遇，没有完整的社会保障体系等等，这些都会造成贫困。他是通过多维的角度定义贫困的。联合国开发计划署（UNDP，2001）继而特别关注导致贫困的多个重要因素：人在贫困的状态下失去最基本的东西，例如健康状况变差、寿命变短、缺乏基本的教育而造成文化素质低下等。

国内学者基于国外学者的研究并结合我国具体的国情提出了对贫困内涵的理解。梁树广和黄继忠（2011）指出当经济收入低于当时地区平均购买力时贫困表现为一种失调。第二种是认为物质层面上的缺乏和精神层面上的匮乏相结合在一起，才能概括出贫困的内涵。为了进一步研究其区别和联系，有些学者深入探讨了基本成因和区分出绝对性和相对性的时间状态。

2.2 多维贫困的识别方法的研究

目前的贫困测度研究主要起源于西方学术界。阿玛蒂亚·森（1976）认为贫困不仅仅局限于收入等单一维度，它还包括了教育、社会保障等多个方面，而怎样从多维角度测度贫困引起了国内外学者的广泛关注。他否定了简单的用经济量的多少来衡量研究对象是否满足贫困的条件，必须要从多层次多角度来整体综合的比较其特征来识别是否贫困，这也就是“多维贫困”的意思：贫困不仅包括收入的严重匮乏，还包括了教育、住房、健康等方面。基于传统基尼系数，他提出了贫困测量方法，构造了一种测度多维贫困的sen指数。牛津大学贫困与人类发展中心( OPHI) 的研究人员 Alkire和Foster（2011）给出了多维贫困测度的一般模型——A-F模型。通过这个模型的计量分析，可以测算出多维贫困指数(MPI)，并且可以分地区分解出来。这是第一个用多维测量方法对贫困家庭或是地区进行定量测度的模型，这是一个具有里程碑意义的突破，此后被广泛应用。

目前，国内学者对多维贫困的研究都是建立在外国研究人员的数据基础上。在李小云（2004）的研究内容中，她分别测算分析了中国农村的多方面的贫困状况其中涉及生活、交通和科教状况等方面6 个指标的参与式多维贫困指数，李佳路（2010）沿用之前学者的相关方法，通过教育、消费、环境卫生和生理健康的角度对30个贫困县的贫困现状进行有关测算。姚毅（2012）结合国内成乡贫困变动趋势分析了“中国健康与营养调查（CHNS）”的数据，还对未来的贫困情况做了预测，其中使用了贫困转移矩阵的特殊方式，利用相对贫困出发的影响因素进行了研究。黄承伟（中国国际扶贫中心学者）和覃志敏( 2015)针对存在于我国农村的在贫困治理的问题指出了一些需要改进的方面，其认为我国当前在辨别贫困人口方面使用的技术落后于发达国家，而且主观性太强会使研究对象缺乏科学性，可能会出现将真正的贫困人口排除在研究范围之外的问题吴雄周和丁建军( 2015)通过研究认为使用单维角度进行研究有以下的弊端：第一，强调贫困对象本身的程度过重，第二，对对时序、原因、产业和主体等其他因素的忽视。因此，将多维角度运用于精准扶贫刻不容缓。贺立龙，左泽，罗樱浦（2016）研究了贵州省50个贫困县的精准扶贫情况。他们使用的是多维度贫困测度方法，首先把收入、财政金融、生产、健康和教育这五个主维度细化为15个次级指标，深刻落实精准扶贫识别与策略。然后，他们强调用构建多维扶贫考察研究成效，根据实际情况调整了各个指标的权重。霍萱，林闽钢（2018.3）用2014年中国家庭追踪调查数据(CFPS)的农村子样本 ,对农村收入贫困家庭与多维剥夺家庭进行对比分析，找出区别与联系,同时比较劳动力状况、教育、卫生状况、生活状况、资产、住房和健康7个剥夺指标对贫困家庭的识别效率和对多维剥夺指数的贡献率,提出基于收入的"卫生状况 教育 生活状况 健康"农村家庭多维贫困识别指标体系。史志乐，张琦（2018）对中国家庭2010～2014 年的微观数据进行了追踪调查（CFPS）和比较，研究结果发现，在衡量和测度贫困动态变化时选择 k=40 的区间较为合理。并且发现随着剥夺维度的持续增加，贫困的变化相对较小，说明贫困农户在多维贫困测量时存在较大的脆弱性，贫困持续性强，脱贫难度大，返贫隐患大。

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