新疆县域相对贫困测度与影响因素研究

刘丽君

（新疆财经大学 统计与数据科学学院，新疆 乌鲁木齐 830012）

2020年脱贫攻坚战取得完全胜利，全国832个贫困县全部脱贫。整体看，我国全面消除了绝对贫困，我国的贫困问题主要面向转型性次生贫困和相对贫困[1]。社会主要关注的相对贫困群体，由绝对贫困转化为相对贫困的群体和与绝对贫困较为接近的边缘性相对贫困群体组成[2]。实际上，不宜大范围地将已脱贫的贫困人口和贫困县作为相对贫困对象，如果扶贫政策和扶贫资金继续面向这一群体，就会使帮扶后收入水平提高、逐渐富裕的人群同样享受到扶贫福利，从而造成社会资源的分配不合理。

当前，绝对贫困问题基本解决，相对贫困问题仍然存在，并成为接续减贫的重点。党的十九届四中全会明确提出要“坚决打赢脱贫攻坚战，巩固脱贫攻坚成果，建立解决相对贫困的长效机制”。国务院扶贫办（现为国家乡村振兴局）考虑从四个方面解决相对贫困问题，即完善制度设计，进一步强化对重点群体的监测预警；强化事前帮扶；压实部门责任；规范动态管理。国内学者主要从相对贫困的识别和治理路径、贫困标准和测度方法展开研究，考虑教育、环境、地域和健康等因素对贫困状况的影响，研究多维贫困和多维相对贫困等问题[3-5]。总体看，主要测度相对贫困程度的文献不多，且研究范围涉及面较广，本文针对新疆县域相对贫困程度进行测度。

一、新疆县域相对贫困测度研究

（一）相对贫困的概念界定

相对和绝对反映同一事物的不同性质，一切事物既有相对的方面又有绝对的方面，所以，可以将贫困划分为绝对贫困和相对贫困。相对贫困的概念是彼得·汤森提出的，他认为人之所以贫困是因为缺少获取生活资源的途径，衣食住行等方面低于社会中位水平。按照其定义，相对贫困人群相较于其他人缺乏获取资源的渠道，这体现了贫困的相对性。为了削弱这种相对性，需要提升人们获取资源的能力，即个人的可行能力，削弱社会、家庭和地方风俗等对个人可行能力的影响。相对贫困人口是处于一个群体中物质条件相较于群体中的其他人来说有欠缺的一类人。1958年，美国经济学家加尔布雷斯认为相对贫困是人的收入可以维持生存需要，而其收入水平低于其他人的状态。在社会上，可以将相对贫困界定为收入水平不高于全社会平均水平的状况。

相对贫困的概念描述了绝对贫困不能代表的状态，如描述了国外战后国家的贫困态势[6]。相对贫困围绕“相对”和“贫困”两个词表现两个性质。“相对”一词体现居民生活水平的差异，即贫困状态的不同，资源的不平等导致了相对贫困，如财富和收入的不平等。其概念的提出可以帮助更多贫困人口共享社会资源，有助于社会关注贫困人口温饱问题以外的教育贫困、收入贫困、精神贫困和能力贫困等问题，丰富了贫困的内涵，有助于解决当今社会存在的不平等问题。相对贫困的“贫困”表现了贫困的绝对性，现实中用贫困线划分贫困与非贫困，一般将贫困线以下的人群归为贫困人群，反之为非贫困人群。

对相对贫困有众多定义，总体来看相对贫困是复杂的。我国贫困态势的转变，说明我国贫困水平已经不能用维持生存状态的基本标准来衡量，人民生活水平在逐步提高，发展的多角度、全方位特点导致了相对贫困的复杂性。我国是发展中国家，不平衡不充分的发展仍然存在，居民生活的各方面存在相对差距。本文对相对贫困进行测度分析，根据区域特点选取合适的指标，分析地区相对贫困程度，为缓解相对贫困状况提供参考意见。

（二）测度方法的过渡

我国的贫困态势从绝对贫困转变为相对贫困，相对贫困成为学者关注的重点，同时也是我国继续扶贫的目标。学界对相对贫困的看法不一，但是大都认为相对贫困是比较复杂的贫困水平。衡量居民的相对贫困水平时，要将反映人们基本状态、符合全社会平均水平的一般性指标纳入指标体系。识别相对贫困状态，关注的因素会比衡量绝对贫困时多。基于以上情况，衡量相对贫困程度的指标从单一的收入水平层面逐渐过渡到人们的健康水平、受教育水平、生活环境水平等层面。将收入以外的指标纳入相对贫困测度体系，能够更全面地反映相对贫困水平，让潜在贫困群体获得帮助。总体上，测度相对贫困的方法在指标的选择上有一个过渡。

学者使用指标体系衡量相对贫困水平，计算相对贫困剥夺指数，分解相对贫困，一定程度上借鉴了多维贫困的量化方法。2007年，牛津贫困与人类发展中心的Sabina Alkire和James Foster基于阿马蒂亚·森的可行能力剥夺理论定义了Alkire-Foster多维贫困测度方法，记为AF方法。国内学者如方迎风、程威特、张斌等相继使用AF方法测度多维相对贫困[7-9]。

（三）AF方法

AF方法，又名AF双界临界值法，该方法的优势是将离散型定性数据和连续性定量数据纳入模型进行测算，为测度多维贫困提供了框架。其中，维度和指标可以自由选取，没有太多限制。主要原理是分别使用多维相对贫困发生率、平均剥夺指数和多维相对贫困指数测度贫困个体多维贫困状况、多维贫困深度以及贫困群体综合贫困状况。计算多维贫困指数之后，对多维贫困指数进行动态或静态分解，如在指标和维度方面进行分解。

AF方法的主要原理是建立测度指标体系，判定研究对象的各指标是否在临界值之下。如果研究对象存在多个指标处于临界值之下，则将其判定为多维贫困。

首先，识别多维贫困，使用两个临界值对贫困状况进行识别，分别是剥夺临界值和贫困临界值。构造表示县域信息的数字矩阵Y=（yij）n×m；各县域指标剥夺临界值 zj，j=1，2，…，m，使用剥夺临界值 zj处理 yij，得到剥夺矩阵g=（gij）n×m，剥夺矩阵由0和1组成，计算如公式（1），即在剥夺矩阵中，当gij=1时，表示县域i在指标j上相对贫困，反之表示非相对贫困。

其次，通过对应维度上相对贫困县个数q，计算多维相对贫困发生率，记为 H（k），计算如公式（4）。因为贫困个体不受剥夺维度增加的影响，所以使用贫困剥夺份额对多维相对贫困发生率进行修正，得到平均被剥夺指数A（k），计算如公式（5）。最后由多维相对贫困发生率和平均被剥夺指数计算多维相对贫困指数M（k），计算如公式（6）。M（k）克服多维相对贫困发生率 H（k）的缺点，满足维度一致性公理，以上就是AF方法的计算过程。从AF方法的计算过程看，满足多维贫困剥夺指数的个体才被认定为多维贫困，而FGT指数针对的是单一指标，在任一维度是贫困剥夺，即为贫困。AF方法可针对不同群体选取合适的贫困剥夺指标，为不同群体构建差异化的指标体系，具有普遍适应性，主要变量含义见表1。

表1 多维贫困测算变量含义

二、数据来源、维度和指标的选择

（一）数据来源

本文数据主要来自2013—2019年《中国县域统计年鉴》，从新疆维吾尔自治区85个县域数据中筛选出符合条件的数据。以当年中位水平的50%为基准值，剔除相对水平高于当年基准值的数据，因为将其纳入测度指标体系会增加相对贫困发生率的分母，对相对贫困县的个数不产生影响，降低了指标体系的代表性。共选取31个县域，其中包括24个国家级贫困县，在经济、教育、医疗和生活四个维度选取11个指标建立相对贫困测度体系。其他数据来自新疆各地州的统计年鉴如《和田统计年鉴》《喀什统计年鉴》《伊犁哈萨克自治州统计年鉴》等，新疆各地州取不到的数据，则通过查找对应县域的《国民经济与社会发展统计公报》补充缺失数据。

（二）维度和指标选择

本文从经济、教育、医疗和生活四个维度建立相对贫困指标体系。

1.经济维度

地区经济发展水平是当地居民生活状况的客观体现。改革开放以来，我国经济快速发展，通过改善人民生活状况，先富带后富，扶贫成效显著。在此基础上分析经济维度对相对贫困的影响，是对前期扶贫工作的肯定。西部地区经济发展速度较慢，地广人稀，新疆作为我国拥有最长边境线的地区，维护地区安定是发展的首要前提，地区经济发展一定程度上受到制约，新疆摆脱贫困离不开国家财政扶持。分析地区相对贫困状况，衡量地区经济发展被剥夺程度，有助于调节经济政策，助力脱贫。经济维度选取的指标有地区生产总值、财政收支比（财政收支比即公共预算收入与支出的比值）。

2.教育维度

教育为社会注入新鲜血液，是人才成长的摇篮，教育脱贫是高质量脱贫的有效途径。新疆是多民族聚集地，各民族语言存在差别，通过教育能够提高汉语在民族地区的普及率，加快信息传递。教育能够提升居民摆脱贫困的能力，尤其对偏远地区的民族区域受困者，教育能够提升他们接受新事物的能力，帮助他们适应环境，更好地生活。测度教育相对贫困发生率，县域教师人数是评估教育可及性的基本指标，少数民族区域双语教师较少，双语教师能够提高少数民族青少年的汉语水平，使其听见、看见更多信息，提升其家庭获取信息的能力，减弱贫困的代际遗传。教师资源匮乏是对当地群体认知能力的剥夺，当地居民无法通过教育提高认知水平，因个人能力有限难以获得工作机会，收入无法维持生计，陷入贫困困境。教育维度选取的指标有在校中学生人数比例、在校小学生人数比例、小学专任教师人数。

表2 各维度指标衡量标准及权重

3.医疗维度

健康是人们谋生的前提，医疗福利水平是衡量当地幸福指数的指标之一，基本医疗保障制度是实现病有所医的前提，因病致贫是多数家庭贫困的主要原因。卫生机构床位数是评估当地医疗水平的重要指标，医疗设备充足是医疗服务水平提高的表现，是应对突发疫情的保障。2020年以来，新冠肺炎疫情对全国人民的生活造成影响，由于新冠肺炎的传染性，疫情防控趋于常态化。新疆边境线较长，为遏制境外病例输入，新疆各地区的核酸检测频率高于其他省（区市），这是对当地医疗服务水平的考验。由于当地医护人员数量、医护志愿者数量等数据的获取难度较大，所以在医疗维度选取了每千人医疗卫生机构床位数、社会福利收养单位数、每千人社会福利收养单位床位数指标，用医疗设施和福利机构数量表现地区医疗维度的影响。

4.生活维度

地区生活环境与居民生活息息相关，地区发展滞后性与区域资源匮乏相关。新疆气候干燥，全年降雨量少，沙漠和戈壁面积大，新疆沙漠面积占全国沙漠面积的三分之二，60.9%的县域包含沙漠，绿洲面积仅占全疆面积的8%左右，新疆地区的发展一定程度上受到环境制约。生活维度选取的指标有三个，每万人家庭电话拥有量、人均农业设施占地（水面）面积、居民人均储蓄存款余额。家庭电话属于家庭资产，家庭电话拥有量能够表示家庭获取信息的能力。农业设施助力农业现代化发展，合理的农业设施占地面积能够保障农副产品的季节性均衡供应，推动农业发展，提高农民收入。居民储蓄存款能够有效提升居民应对突发状况的能力，避免家庭陷入脆弱性贫困，衡量了居民储蓄能力，是体现居民生活水平的参考性指标。

（三）各指标的相对贫困发生率

本文选择新疆县域2013—2019年的数据分别计算31个县域在四个维度11个指标的相对贫困发生率，结果见表3，因为版面有限，本文仅展示2013年、2014年、2018年、2019年四年的数据。

表3 2013年、2014年、2018年、2019年各指标相对贫困发生率（单位：% 、百分点）

第一，从整体趋势看，经济维度和生活维度各项指标的相对贫困发生率是下降的，对比2013年和2019年相对贫困发生率的变化值，下降最多的是人均农业设施占地（水面）面积，共下降24.70%，其次是财政收支比和人均居民储蓄存款余额，共下降6.25%，说明新疆县域在农业设施占地面积和财政收支比方面发展较快。教育维度和医疗维度各指标的相对贫困发生率，除了每千人医疗卫生机构床位数，其他指标的相对贫困发生率均呈上升趋势。根据各指标变化情况可以发现，其一，各指标数值不是逐年下降，而是有涨有落，说明新疆县域在各维度的相对贫困发生率是不稳定的，地区脱贫质量不优。其二，各县域经济和生活维度指标的相对贫困发生率有所减小，相对贫困在缩小，而教育和医疗维度的相对贫困发生率有扩大趋势。

第二，对比2013年、2014年、2018年、2019年各指标的相对贫困发生率，经济维度中地区生产总值的相对贫困发生率最高，生活维度中人均居民储蓄存款余额的相对贫困发生率最低，说明虽然县域地区生产总值相对贫困发生率逐年下降，但仍有很大的进步空间。教育维度中小学专任教师人数的相对贫困发生率最高，小学专任教师人数代表地区教师资源，说明新疆县域教育资源相对不足，人才扶贫政策应继续向西部地区倾斜。医疗维度中社会福利收养性单位数的相对贫困发生率最高，说明新疆县域的福利机制不够健全，应完善帮扶机制，给弱势群体更多帮助。

三、新疆县域相对贫困测度分析

（一）相对贫困指数的测度

根据AF方法，本文测算了2013—2019年不同维度下贫困发生率 H（k）、平均被剥夺指数 A（k）和多维相对贫困指数M（k），如表4所示。当k=4时，各年份四维相对贫困发生率最高为6.45%，相对贫困发生率不高，所以仅展示k=1，2，3时的结果。纵向看，当k=3时，从2013年到2017年，县域多维相对贫困发生率整体呈下降趋势，多维相对贫困发生率最高为22.58%，最低为12.90%。观察多维相对贫困发生率的变化情况，发现多维相对贫困发生率不是逐年下降的，说明新疆县域的脱贫质量不稳定。多维相对贫困指数M（k）是相对贫困发生率和平均被剥夺指数的乘积，整体上多维相对贫困指数是下降的，当k=3时，多维相对贫困指数最高为0.0103，最低为0.0035。

表4 不同维度下的 H（k）、A（k）和 M（k）

（二）相对贫困的分解

1.按指标分解

表5是各指标对多维相对贫困指数的贡献率。因版面限制，仅展示2013年、2014年、2018年、2019年的各指标贡献率。2018年和2019年，地区生产总值、小学专任教师人数、社会福利收养性单位数对相对贫困的贡献率最高，其中地区生产总值对多维相对贫困指数的贡献率在2013—2017年排第一，在2018年和2019年排前二。对比发现，在校中学生人数比例和在校小学生人数比例指标对多维相对贫困指数的贡献率不高，说明各县域的在校小学生、中学生比例不是影响多维相对贫困指数的重要指标。小学专任教师人数对相对贫困的贡献率最高达16.47%，最低为8.85%，说明教育维度中的教师人数是影响多维相对贫困指数的重要指标。

表5 各指标对多维相对贫困指数的贡献率（单位：%）

财政收支比对多维相对贫困指数的影响逐年下降并趋于0，说明地区财政收支比逐步改善，不再是影响地区多维相对贫困指数的重要指标。生活维度中的每万人家庭电话拥有量对多维相对贫困的影响最高为17.70%，最低为9.9%，说明其是影响多维相对贫困指数的重要指标。家庭电话代表家庭资产，家庭资产的拥有量反映家庭的生活条件，所以提高家庭资产的数量和类型，是缓解多维相对贫困状况的途径。

2.按维度分解

对多维相对贫困指数进行维度分解，如表6所示，从指标贡献率的年度变化看，对比2013年和2019年两个时间节点，发现经济维度对多维相对贫困指数的贡献率下降了6.25%，生活维度对多维相对贫困指数的贡献率下降了12.47%，说明新疆县域的经济水平和生活水平逐渐改善，而教育维度对多维相对贫困指数的贡献率由10.62%变为21.18%，增加了10.56个百分点，医疗维度对多维相对贫困指数的贡献率由24.78%变为32.94%，增加了8.16个百分点，说明人们在经济水平、生活水平有所改善的基础上对教育和医疗等指标有更高的要求，原有的教育水平无法满足其在社会上获得更多资源的需求。人们的生活改善后，对健康的需求更高，需要更高的医疗服务水平。

表6 k=3时各维度的贫困指数及贡献率

四、新疆县域相对贫困的影响因素实证研究

（一）变量选取和模型构建

1.变量选取

考虑数据的可获得性，选用2017年的数据，对多维相对贫困状况的影响因素进行分析，根据多维相对贫困的测度，得出各样本的相对贫困维度。将各县域的相对贫困维度作为贫困得分，得分越高说明该县的相对贫困程度越高。将相对贫困维度作为被解释变量，相对贫困维度的计算不同于前面，选取县域各指标当年中位水平的50%作为相对贫困临界值，即相对贫困临界值是变化的，这样计算的相对贫困维度体现了新疆县域的相对贫困变化。在2013年各指标基础上，对比相对贫困变化程度，以2013年各指标平均值的50%为相对贫困县基准，计算各县的相对贫困维度。各县域的相对贫困维度见表7。

表7 相关各县域相对贫困维度

2.模型构建

选取2017年新疆31个县域的11个指标建立模型，分析这些指标对县域相对贫困维度的影响，指标如下：地区人均生产总值（per_gdp）、财政收入比（rev_ratio）、城镇化率（urban_ratio）、小学生人口比例（pri_ratio）、专任教师负责小学生人数（pupil_tea）、每千人医疗卫生机构床位数（hhea_num）、社会福利收养性单位数（soc_num）、每千人福利收养性单位床位数（hwel_num）、每万人家庭电话拥有量（per_tele）、人均耕地面积（per_cul）、少数民族人口（pro_pop）。经过初步建模，发现自变量之间存在多重共线性，所以在所选指标的基础上剔除了每万人家庭电话拥有量（per_tele）、社会福利收养性单位数（soc_num），并对财政收入比（rev_ratio）、少数民族人口占比（pro_pop）、小学生人口比例（pri_ratio）、专任教师负责小学生人数（pupil_tea）等指标取对数进行标准化处理，进行建模。综上，模型选取的自变量如下：

地区人均生产总值（per_gdp）、财政收入比（lnrev_ratio）、城镇化率（urban_ratio）、每千人医疗卫生机构床位数（hhea_num）、每千人福利收养性单位床位数（hwel_num）、少数民族人口（lnpro_pop）、人均耕地面积（per_cul）、小学生人口比例（lnpri_ratio）、专任教师负责小学生人数（lnpupil_tea），被解释变量是2017年县域相对贫困维度（poverty），模型如下：

（二）回归结果分析

1.各变量对各县域相对贫困维度的影响

使用Stata软件进行最小二乘估计，结果见表8。

表8 模型回归结果

根据回归结果，相对贫困维度与影响因素的模型方程如下：

被解释变量poverty表示相应县域的相对贫困维度，维度越高，代表对应县域的多维相对贫困程度越高。对整体模型进行F检验，F值为8.688，F检验的P值等于0.000，所以模型整体是显著的。模型的拟合优度为0.675，说明被解释变量有67.5%的信息可以由解释变量进行解释，模型拟合的较好。9个自变量中有7个自变量的回归系数通过了t检验，说明模型中有7个变量对相对贫困维度的影响是显著的。地区人均生产总值、每千人医疗卫生机构床位数和每千人福利卫生机构床位数在1%水平下显著，城镇化水平和人均耕地面积在5%显著性水平下显著，财政收支比和少数民族人口占比在10%显著性水平下显著（注：少数民族人口占比在非稳定标准误下的p值为0.053，所以认为其对被解释变量的影响是显著的）。

地区人均生产总值和少数民族人口与相对贫困维度呈正相关，从经济角度看，地区生产总值越高，代表地区经济发展水平越高，贫困水平越低，但是考虑到贫困的相对性，地区发展的不平衡会加剧县域相对贫困程度，所以为缓解各县的相对贫困程度，地区生产总值不是越高越好，经济发展应与当地条件相适应。新疆是少数民族聚集区，民族之间的沟通交流有困难、生活习惯有差异，少数民族人口比例越高的县域，地区相对贫困维度也越高，说明民族因素是影响相对贫困程度的重要因素。

城镇化率、每千人医疗卫生机构床位数、每千人福利收养性单位床位数、人均耕地面积与相对贫困维度是负相关关系。城镇化率越高，地区的多维贫困程度越低。城镇化发展是影响地区经济发展水平的重要因素。每千人医疗卫生床位数是当地医疗卫生设施的代表，提高当地医疗设施水平有助于降低相对贫困水平。每千人福利机构床位数是县域福利设施水平的代表，福利机构的卫生床位数越多，说明当地的帮扶设施越健全，福利水平的提高有助于降低多维相对贫困维度。农民的收入随人均耕地面积的扩大而提高，提高收入对缓解相对贫困有一定作用。人均耕地面积与相对贫困维度呈负相关，说明当地的自然生活环境对人们的生活产生了影响，环境资源的限制成为影响多维相对贫困的因素。专任教师负责小学生人数这一变量的t检验的p值为0.142，接近0.1，所以认为专任教师负责小学生人数这个变量对相对贫困维度的影响是显著的，根据教师负责人数和教学质量的关系，专任教师负责小学生人数的估计系数符号异号，与现实相违背，认定其受多重共线性的影响导致符号异号，现实情况是随着专任教师负责小学生人数的增加，相对贫困维度应是减少的，综上认定专任教师负责小学生人数变量对相对贫困维度数是有影响的。

2.各变量对各县域脱贫机会的作用

通过相对贫困维度和影响变量的模型，可知新疆各县域的多维相对贫困状况受地区经济和城镇化水平、教育质量、医疗设施及福利水平、少数民族人口占比、人均耕地面积、生活环境水平等因素的影响。新疆是少数民族聚集地，民族因素对地区生活环境的作用机制影响地区的发展，各民族的语言差别制约各区域居民的信息获取能力，少数民族之间饮食和生活习惯不同，文化交融会对人们的生活产生影响。为此提倡在公共场合使用国家通用语言进行交流，加大汉语普及力度，提高少数民族的汉语水平。

提升县域摆脱相对贫困的能力，可以从扩大城镇化影响方面着手。农村是脱贫的重点和难点，增加区域脱贫的机会，推进乡村振兴战略，提高区域城镇化水平，完善城镇基础设施，是脱贫的突破口。教育是培养人才的基础，提高教学质量，对民族区域学生进行双语教学，提高居民的整体文化水平。教育弱化了少数民族家庭贫困状况的代际传递，提高新疆地区新一代学生的汉语水平，提升其获取信息和适应外界环境的能力，有助于帮助其获得更多的政策信息，打破民族区域固化的影响。新疆部分地区的瓜果家喻户晓，如吐鲁番的葡萄、哈密的瓜品质优良，打造地区明星产品，将其售往全国各地，能够大大提高新疆居民的农业收入。耕地面积是提高农产品产量的基础，适当扩大人均耕地面积有助于提高居民收入，提高居民摆脱贫困的能力，促进地区农业发展。

五、主要结论与对策建议

本文采用2013—2019年的新疆县域数据，选取经济、教育、医疗和生活四个维度建立多维相对贫困测度体系，选用AF方法测度多维相对贫困发生率、多维相对贫困指数和各维度指标的贡献率，同时在相对贫困指标体系基础上建立最小二乘估计模型，分析各因素对相对贫困的作用，最后根据多维相对贫困测度体系和最小二乘估计模型对新疆县域的多维相对贫困状况进行分析。结果表明新疆县域相对贫困发生率整体呈下降趋势，但不是逐年下降，而是个别年份有起伏，说明新疆县域的脱贫质量不稳定，巩固脱贫成果是下一阶段重点。新疆县域相对贫困维度的改善是先经济维度和生活维度，后医疗维度和教育维度。2013年经济维度、生活维度的相对贫困剥夺指数较高，经过脱贫攻坚，基本摆脱绝对贫困，贫困人口全部脱贫，贫困县脱贫摘帽，贫困人口中的农牧民收入高于收入贫困线，达到两不愁三保障的基本要求，县域居民生活水平逐渐改善。物质等方面得到满足后，人们对教育水平、医疗水平有更高的要求，医疗维度、教育维度成为导致居民相对贫困的主要因素，在保证经济水平和生活水平的基础上，应注重医疗和教育的发展。

缓解县域相对贫困状况，应完善医疗服务设施建设，加大教育扶贫力度。营造良好的就医环境，健全看病就医的医疗保障制度，降低居民看病成本，健全医疗保险制度，简化看病报销流程，解决“看病难，看病贵，报销难”问题。继续推进教育资源向中西部地区倾斜，提高少数民族地区教师的待遇水平，引进教师资源。保证教师资源均衡，加大对少数民族学生双语教育的力度，提高少数民族学生的汉语水平，关注教学质量，发挥教育缓解县域相对贫困状况的关键作用。提高城镇化水平，建设以人为本的新型城镇。少数民族聚集的地方性是影响县域相对贫困的因素，相关政策应契合民族区域发展的地方性和民族性，符合文化交融发展的理念。大力发展具有民族特色的县域经济，扬长避短，打造地方特色产品，协调分配各县资源，实现资源的县域合理配置。为保证民族区域政策贯彻落实到位，应提高民族地区工作人员素质，增强为民服务的理念，为大众提供实实在在的公共服务。