基于模糊神经网络的不同资源禀赋类型连片特困地区减贫绩效评价

钱 力，张樱馨，宋俊秀

(安徽财经大学 a.经济学院； b.财政与公共管理学院， 安徽 蚌埠 233030)

一、引言

集中连片特困地区的脱贫是当前我国扶贫攻坚亟待攻克的堡垒,也是我国如期实现全面建成小康社会的目标的关键所在[1]。随着我国扶贫开发迈向新阶段，对集中连片特殊困难地区扶贫需进一步深化改革、创新机制，从根本上加快贫困人口的脱贫致富，通过政府、市场、社会三者的协同推进打开扶贫开发的新格局[2]。集中连片特困地区贫困维度构成的差异性、自身空间上的贫困集聚与离散分布以及由地域位置不同形成的资源禀赋丰富度差别等，均在很大程度上影响连片特困地区扶贫的实施路径、困难程度以及减贫绩效。因此，本文将连片特困地区分为不同资源禀赋类型，通过构建模糊神经网络模型对减贫绩效进行定量分析与对比，并提出有针对性的对策建议，希望对连片特困地区脱贫攻坚起到借鉴作用。

国内外学者对连片特困地区贫困问题进行了一些研究，主要集中在以下几个方面：首先，从多维贫困的时空演化和结构变迁特征对各集中连片特困地区的贫困进行动态描述，如郑长德等在完善Alkire等多维贫困指数(MPI)测度方法[3]、结合我国各县域发展的基础上，基于多风险与机会视角认为我国在经济新常态的背景下集中连片特困地区无法依托既往同质化的经济增长手段应对差异化的减贫事实[4]；丁建军认为11个连片特困区贫困程度的空间分布与中国经济发展水平“东部强、中部居中、西部弱”的空间格局大体一致[5]。其次，从自然和社会因素对连片特困地区的致贫原因进行研究，如张绪清[6]、李仙娥等[7]认为区域贫困特征集中表现为贫困的深化伴随着生态环境的恶化； Kollmair等[8]、曾志红[9]、刘一明等[10]、王博[11]、曾勇等[12]认为自然因素是各连片特困地区主要的致贫原因，而社会因素在一定程度上起到了缓解作用。最后，基于精准扶贫视角对各连片特困地区的扶贫效率进行比较研究，如张琦等基于灰色关联的多维评价模型对各连片特困地区减贫效果进行了评价，研究表明同时兼顾片区现状发展和未来增长能力的减贫难度更大[13]；张玉强等认为各连片特困地区在扶贫方面存在明显的差异，在对地区实施精准扶贫时需尊重地区之间的差异性，因地制宜地完善扶贫机制、创新扶贫模式，才能更好地解决我国集中连片特困地区的扶贫开发问题[14]。

综上所述，国内外学者主要从连片特困地区的贫困演化过程、贫困致因、扶贫效率3个方面对连片特困地区贫困进行了较为广泛的研究，研究结论也较为丰硕，总结起来主要为连片特困地区的贫困空间布局与我国经济发展水平布局大体一致、自然因素是主要致贫原因、各连片特困地区扶贫绩效存在明显差异等。但是，在不同类型连片特困地区区别性的减贫绩效评价层面上的相关研究较少，尤其是基于资源性贫困这一原始性贫困视角对各连片特困地区的减贫绩效进行评价的研究更为稀缺。资源禀赋丰富地区因资源开发利用的限制常常导致该类型地区产生资源富足性贫困，资源禀赋中度地区与资源禀赋匮乏地区因其环境的脆弱性导致该类型地区产生资源约束性贫困。因此，本文通过构建模糊神经网络模型对不同资源禀赋类型的连片特困地区进行减贫绩效评价，以期研究资源性贫困影响减贫绩效的深刻内涵，从而对各类别连片特困地区提出针对性的相关建议，促进精准扶贫政策的实施，有效推动减贫。

二、模型构建

(一)模糊概念

模糊概念是由隶属度和模糊隶属函数描述的。隶属度Uf(u)是在0和1之间的一个数代表元素u属于某个模糊子集f的隶属程度，其值越接近于0，表明u属于模糊子集f的程度越小；其值越接近于1，表明u属于模糊子集f的程度越大。T-S模糊神经网络模型是根据模糊系统和人工神经网络优缺点结合而成，具有明显的互补性，其系统由“if then”原则来定义：

(二)研究区域界定

资源性贫困是指一个区域由于自然资源匮乏或不能开发利用，导致人类赖以生存的基本生产要素缺乏而产生的贫困[15]。资源性贫困既是一种历史和现实的贫困，更是一种未来的和最终的贫困。我国14个连片特困地区资源性贫困的表现主要集中在两个方面：一是生态环境脆弱、自然资源匮乏、生产力低下而导致的资源约束性贫困；二是自然资源富足但并未合理转化成自然资本，从而抑制财富的增长而导致的资源富足性贫困[16]。基于资源性贫困这一原始性贫困视角，结合各连片特困地区资源禀赋和生产力的资源性贫困特征，从相对性角度出发将14个连片特困地区划分为资源禀赋丰富区、资源禀赋中度区、资源禀赋匮乏区3个类别区域(见表1)。

资源禀赋丰富区是指具有潜在资源优势、资源分布广泛但未被开发利用占主导因素所诱发贫困的连片地区，如秦巴山区自然资源富集矿藏资源、水资源、药材资源，该地区气候条件宜人、人文景观集聚，为我国自然资源和旅游资源最为丰富的区域之一[17]；武陵山区少数民族风情和地域文化形成的独特风格使其拥有丰富多彩的历史文化旅游资源[18]；乌蒙山区不仅蕴含丰富的矿产资源、生物资源、水能资源，而且民族文化资源和旅游资源优势也十分明显。资源禀赋匮乏地区是指生态环境极为脆弱、自然灾害频发、资源的约束性占主导因素所诱发贫困的连片地区，如六盘山区干旱少雨，生产条件极为落后；滇黔桂石漠化区贫困问题与石漠化问题交叉形成了严重的资源约束性贫困。资源禀赋中度地区是介于以上两者之间，资源禀赋丰富度和生态环境较为中和的地区，如大别山区、吕梁山区、罗霄山区等。

表1 连片特困地区资源禀赋类型划分情况

从地理位置看，资源禀赋丰富区中秦巴山区、武陵山区、乌蒙山区相互毗邻，西藏区被非贫困地区和四省藏区与其他三地区分隔开；资源禀赋中度区呈插花状分布在我国西部和东部，总占地面积较小；资源禀赋匮乏区六盘山区、四省藏区、滇西边境山区彼此毗连，滇黔桂石漠化区被非贫困地区与其他三地区分隔开，总占地面积较大且平均海拔较高，海拔落差较大，贫困脆弱性问题突出。从自然角度看，资源禀赋丰富区所包含的连片特困地区生物资源较为丰富，且各地区均具有极强的旅游开发价值；资源禀赋匮乏区贫困人口较多、贫困程度深，且伴随自然条件恶劣的交叉性贫困地区。

(三)指标体系构建

基于不同资源禀赋类型连片特困地区的减贫绩效差异化评价的目标，本文从空间层面出发，以3个资源禀赋丰富度类型地区为研究对象，采用同一指标体系对3类连片特困地区进行减贫绩效的评价。本文选取2014—2016年集中连片特困地区相关指标训练出T-S模糊神经网络，输入层选取农村贫困发生率、农村常住居民人均可支配收入、农村常住居民人均消费支出等反映各连片特困地区居民的基本经济状况，并且为反映贫困居民在居住、卫生、教育等3个层面的状况，选取居住竹草土坯房的农户比重、有卫生站(室)的行政村比重、有小学且就学便利的行政村比重等指标；输出层选择减贫人口指标，更为直观地表现出连片特困地区的减贫绩效。具体指标体系构建如表2。

表2 不同资源禀赋类型连片特困地区减贫绩效评价指标体系

(四)T-S模糊神经网络

模糊逻辑是一种处理非线性、不确定性以及其他具有“模糊性”问题的常用工具，神经网络具有并行计算、自适应学习能力、容错能力强及分布式信息存储等优势，模糊神经网络将模糊逻辑与神经网络有机结合起来，具备两者的长处，是一种以模糊推理为主的定性与定量相结合、精确与非精确相统一的分析评判方法，性能比单纯的模糊逻辑或者神经网络更强。运用模糊神经网络对连片特困地区减贫绩效进行综合评价，不仅能有效解决普通评判模型需要精准数学数字模型问题，而且能利用神经网络实时调整评判权值，使减贫绩效评价结果更为准确、科学。基于模糊神经网络对各连片特困地区减贫绩效进行综合评价，即通过训练和验证的自组织功能拟合以上指标的最佳权数，对3个类型片区形成最优拟合，以达到最佳评价的目的。T-S模糊神经网络由输入层、模糊化层、模糊规则计算层和输出层等4层组成。

(1)输入层：输入层与输入向量xi相连接，其结点数与输入向量维数一致。基于本文研究目标和指标体系，构建以6个减贫相关指标为输入层的神经网络。

(2)模糊化层：模糊化层采用隶属度函数对输入值进行模糊化得到模糊化隶属度值μ。

(3)模糊规则层：模糊规则层将各隶属度进行模糊计算，得到连乘算子。

(4)输出层：输出层为1个指标，即3个类型连片特困地区的减贫人口数，即为减贫绩效。由连乘算子和模糊系统参数计算得到：

根据本文指标体系的构建，确定6个扶贫相关指标为输入层，确定输出层指标为减贫绩效。由此，模糊神经网络维数确定为6维的输入数据，1维的输出数据，12维的隶属度函数，即文章构建的模糊神经网络结构为6-12-1，其中心c和宽度b由训练网络随机得到。为得到精确可行的训练结果，训练网络反复迭代100次且不断地进行误差计算、系统修正和参数修正。根据训练好的模糊神经网络，从空间层面出发以3个类型片区为研究对象，将3个年度的数据代入网络进行验证，得到3个类别片区3年的减贫绩效。

三、不同资源禀赋类型连片特困地区减贫绩效评价

(一)3类型地区总体减贫绩效

表3 减贫人口等级划分

用训练好的模糊神经网络对3类型连片特困地区3年的减贫绩效进行评价，资源禀赋丰富区包含4个类别片区3年来共12个点，资源禀赋中度区和资源禀赋匮乏区均包含5个类别片区3年来共15个点。根据训练网络输出层设置减贫等级如表3所示。

根据减贫等级划分，本文采用MATLAB软件分别绘制3个类别片区3年的减贫绩效等级(图1)。在总体上，3类型资源禀赋的连片特困地区无处于第4等级的减贫绩效点，即2014—2016年3类别片区的平均减贫人口均小于90万人，由此也反映出近年来我国的扶贫工作仍有一定的难度、扶贫效果尚有较大提升空间。

针对资源禀赋丰富区，减贫绩效位于第2等级和第3等级之间的点较多，除一个点位于0.33等级外，其他点均稳定于1.66～2等级。这表明资源禀赋丰富的连片特困地区减贫绩效区域差异较小，且减贫绩效较好，集中在第2至第3等级。针对资源禀赋中度区和资源禀赋匮乏区，3年来两类地区的减贫绩效在各等级间的波动较大。对比来看，资源禀赋中度地区减贫绩效位于第2等级类别上的点较多，而资源禀赋匮乏区减贫绩效点大多集中于1.33等级与1.66等级。由此可知，资源禀赋中度区和资源禀赋匮乏区各自所包含的连片特困地区减贫绩效具有一定的区域差异，且资源禀赋中度区减贫绩效整体上高于资源禀赋匮乏区的减贫绩效。

图1 3类型资源禀赋连片特困地区减贫绩效

(二)各连片特困地区减贫绩效

自然资源的匮乏与自然资源充足但不充分的开发与利用，均会在一定程度上导致基本生产要素的缺少从而成为贫困的诱因。为直观比较3类型资源禀赋连片特困地区减贫绩效，对3类别片区各点对应输出层值进行平均计算，得到3类型连片特困地区3年的平均绩效水平和排名(表4)。结合实证分析对比来看，3年来，资源禀赋丰富区的减贫绩效最高，平均减贫人口约59.16万人，资源禀赋匮乏区减贫绩效最低，平均减贫人口约51.77万人，减贫绩效由资源禀赋的丰富程度由高到低递减且极差值为8万人左右。从各连片特困地区来看，14个连片特困地区中除四省藏区外各片区3年来减贫绩效均呈逐年增长状态，四省藏区在2015年减贫情况出现较小下滑后又呈增长状态。

资源禀赋丰富区的各连片特困地区3年减贫绩效增幅明显，尤其是四省藏区2016年减贫绩效为2014年的5.35倍，秦巴山区、乌蒙山区、武陵山区2016年减贫绩效约为2014年的1.6倍。资源禀赋中度区除大兴安岭南麓山区2014—2016年减贫绩效呈倍数增长外，其他地区2014—2016年减贫绩效增长率分布在17%～75%。资源禀赋匮乏区中除四省藏区2016年减贫绩效约为2014年的3.18倍外，其他连片特困地区2014—2016年减贫绩效增长率稳定在27%～56%。资源禀赋中度区和资源禀赋匮乏区所包含各连片特困地区减贫绩效增长率区域差异较大。究其原因，资源禀赋丰富地区的减贫措施集中于对资源的可持续开发与利用，对具有比较优势的资源可以进行科学的布局与规划，从而带动连片特困地区脱贫致富，资源富民的可实施性较大。而针对资源禀赋中度和匮乏的地区，其地理位置与气候环境形成了极为脆弱的生态环境，使该类地区逐渐成为扶贫攻坚的“硬骨头”。资源约束性贫困的扶贫手段大多集中于移民搬迁工程，将人口转移到自然资源与基本生产要素富足的地方，实施的难度较大。因此，不同类型资源禀赋地区的减贫绩效具有一定差异，丰富的资源禀赋对减贫措施的实施具有一定的推动作用。

表4 不同类型资源禀赋连片特困地区减贫绩效排名

四、研究结论与对策建议

(一)研究结论

通过建立模糊神经网络模型，从空间上对3个类型资源禀赋连片特困地区3年来的减贫绩效进行评价，可以得到以下主要结论：

第一，各连片特困地区减贫绩效在时序上呈逐年增长状态，但3类型资源禀赋片区平均减贫人口未达到最优，扶贫效果尚有较大提升空间。从各片区来看，14个连片特困地区中除四省藏区外各片区3年来减贫绩效均呈逐年增长状态，四省藏区在2015年减贫情况出现较小下滑后又呈增长状态。从3类型资源禀赋连片特困地区的平均减贫人口来看，相对于模糊神经训练网络输入层减贫数据人口数，依据类型划分所训练出的3类型连片特困地区输出层减贫绩效无处于第4等级的点，即减贫人口小于90万人，扶贫效果有待提高。

第二，3类型资源禀赋连片特困地区内部减贫绩效和减贫绩效增长率具有一定的区域差异。资源禀赋丰富区所包含的连片特困地区减贫绩效和减贫绩效增长率区域差异较小，资源禀赋中度区与资源禀赋匮乏区所包含的连片特困地区减贫绩效和减贫绩效增长率区域差异较大。根据3类型资源禀赋连片特困地区3年减贫绩效可知，资源禀赋丰富的连片特困地区减贫绩效点大多集中在第2至第3等级。对比资源禀赋中度区减贫绩效点和资源禀赋匮乏区减贫绩效点呈零散状分布，且对各连片特困地区减贫绩效增长率进行计算可知，资源禀赋丰富区的各连片特困地区3年减贫绩效增幅明显，秦巴山区、乌蒙山区、武陵山区2016年减贫绩效约为2014年的1.6倍，减贫绩效增长幅度较为接近。资源禀赋中度区与资源禀赋匮乏区的各连片特困地区增长率分别处于17%～75%、27%～56%，各连片特困地区减贫绩效增长率区域差异较大。

第三，连片特困地区减贫绩效和资源禀赋的丰富程度变化方向相同，连片特困地区资源禀赋越丰富则减贫绩效越显著。3年来资源禀赋丰富区的减贫绩效最高，资源禀赋匮乏区减贫绩效最低。在各连片特困地区贫困发生率较为接近的情况下，资源禀赋丰富连片特困地区3年平均减贫绩效为59.16万人，资源禀赋匮乏连片特困地区3年平均减贫绩效为51.77万人，两者人口相差接近于8万人。

(二)对策建议

根据以上的分析，对各连片特困地区减贫提出以下几点建议：

第一，加强对连片特困地区的贫困治理，形成全社会扶贫氛围。从我国对片区理论和规划体系的研究来看，我国的绝对贫困人口分布呈“大分散、小集中”态势，各集中连片特殊困难地区已成为针对性扶贫开发的主战场。新时期需加强对连片特困地区的贫困治理，带动连片特困地区和其他地区共同进入全面小康社会，统筹扶贫资金投入，设立产业发展基金，出台扶贫攻坚工作推进办法，定期对机关扶贫开发工作落实情况进行考核[19]。

第二，结合各连片特困地区自身的资源禀赋特点和问题，提出具有针对性、差异性的减贫措施。各连片特困地区资源禀赋不同，减贫绩效和减贫绩效增长率也有一定的区域差异。扶贫开发过程中，要根据地区的贫困主导类型和自我发展能力，有针对性地开展扶贫与开发指导工作，以提升扶贫开发和区域发展的效率[10]。如秦巴山区、武陵山区等资源禀赋丰富地区，要发挥自身的资源优势，开发利用自身资源招商引资，适当通过旅游扶贫等多样化的扶贫方式推动片区全面协调的发展。而针对六盘山区、滇黔桂石漠化区生态环境极为脆弱的地区，在扶贫开发过程中要注重生态环境安全，只有解决生态保护问题，区域的资源承载力才能提升，区域才有能力逐步提高自己资金的积累能力来实现经济的持续发展[20]，才能从根本上突破制约扶贫进程的瓶颈，有效转变经济发展方式，从而提升减贫绩效。

第三，提高各连片特困地区的协调沟通，整体推进我国扶贫进程。从实质层面加强各片区行政的协调和合作，将连片特困地区作为一个整体进行推进，集中力量解决全局性、战略性和关键性的问题。对于可能对扶贫工作产生较大影响的重大政策和建设项目，扶贫各部门之间要明确分工、密切合作，共同推进扶贫政策和建设项目的实施。建立健全连片特殊困难地区风险管理机制、健全整乡推进衔接进村入户机制[21]。始终坚持精准扶贫政策和集中连片特困地区开发紧密结合，完善集中连片特困地区发展与扶贫攻坚工作。此外，协调沟通加强相关政策的预研储备与落地实施，有效破解约束性贫困和富足性贫困的发展难题。