自20世纪80年代初中国农村扶贫开发战略实施以来，随着经济社会发展和减贫形势变化，中国农村反贫困战略发生了三次大的转折。第一次是20世纪80年代中期，中国从过去实施以体制改革促进经济增长，以经济增长来增加贫困人口收入为主并辅以适当救济的反贫困战略，转变为逐步建立起以公共治理为主体的开发式扶贫治理结构，实行促进贫困人口集中的贫困县经济社会发展，从而带动贫困人口脱贫的反贫困战略。（王朝明，2008）第二次转折发生于2000年，随着中国农村贫困人口不断脱贫，贫困人口分布呈现出“大分散、小集中”的新特点，贫困人口分布由以前的扶贫开发重点县区域集中向村级集中。针对农村贫困人口分布的新格局，中国政府于2000年出台《中国农村扶贫开发纲要（2001-2010年）》，开始实施以整村推进为主体、以产业化扶贫和劳动力转移培训为“两翼”的“一体两翼”扶贫开发战略。第三次转折则发生在2011年，这一年国家出台《中国农村扶贫开发纲要（2011-2020年）》（以下简称《新纲要》），并且提出了新的农村贫困线（即农村家庭人均纯收入低于按2010年价格水平测算的2300元）。随着扶贫工作不断深化，贫困人口分布特征再次发生改变，在旧的扶贫标准下，贫困人口的分布呈现插花型分布特征；而在新的扶贫标准下，贫困人口呈现出集中连片的新分布特征，且贫困状况更加复杂多样。有鉴于此，《新纲要》明确提出：“到2020年，稳定实现扶贫对象不愁吃、不愁穿，保障其义务教育、基本医疗和住房（简称为‘两不愁，三保障’）。”这说明目前中国农村贫困的发生形态与扶贫目标发生了明显变化，贫困发生呈现从绝对贫困到相对贫困，扶贫目标从单维到多维（从解决贫困人口的温饱的单维目标，到“两不愁，三保障”的多维目标）等新特征。（杜志雄、詹琳，2015）

总结三十多年来中国反贫困走过的历程，可以得出，在国民经济和社会快速发展的带动下，在政府主导的开发式扶贫战略和国家建构的社会保障体系的帮助下，中国农村贫困人口持续较快减少，剩余贫困人口的贫困状况也得到有效缓解。当然，我们也要看到，一方面，在国民经济和社会较快发展的过程中，中国地区、城乡、社会阶层之间的经济社会差距在一个相当长的时期里不断扩大，削弱了一般意义上的经济社会发展的减贫效应，使其呈现出一种边际递减的趋势。（郑长德，2013）另一方面，以往政府主导的开发式扶贫战略在具体实施的过程中往往存在瞄准偏差，许多重要的扶贫开发项目，包括一些基于地区的扶贫开发项目（如贫困县摘帽项目、整村推进扶贫项目），以及一些基于贫困人口的扶贫开发项目（如产业化扶贫项目、扶贫贴息贷款项目、科技扶贫项目、劳动力培训转移扶贫项目等），普遍面临的挑战都是抵达贫困人口和低收入群体的能力不足，因而其扶助贫困人口的具体成效与项目实施的预期目标之间存在程度不同的偏差。在不少情况下，这样的扶贫开发项目的受益者往往是贫困地区的非贫困人口或贫困程度轻的群体，真正的贫困人口尤其是极端贫困人口反而难以从扶贫开发项目中直接受益，这就降低了扶贫开发项目的减贫效果。（国家统计局住户调查办公室，2011；帅传敏，2010；刘小珉，2014）

要做到精准扶贫、精准脱贫，首先要做到“精准识别”，只有贫困人口被精准地识别出来，各项扶贫政策和扶贫措施才能精准地瞄准贫困人口。1978年以来，国家先后采用过三种贫困（扶贫）标准，即“1978年标准”“2008年标准”“2010年标准”，三个标准均以收入贫困线界定，并且根据国民经济和社会发展的实际情况来界定贫困（扶贫）标准的收入水平。其次，必须建立脱贫户退出机制。2016年，中共中央办公厅、国务院办公厅发布的《关于建立贫困退出机制的意见》明确要求，“贫困人口退出以户为单位，主要衡量标准是该户年人均纯收入稳定超过国家扶贫标准且吃穿不愁，义务教育、基本医疗、住房安全有保障”。显而易见，党的十八大提出的到2020年实现在中国现行标准下农村贫困人口全部脱贫的评价标准，既包括收入，也包括“两不愁、三保障”。（王小林，2016）目前及未来一段时间中国精准扶贫战略的制定和实施，需要以农村贫困人口贫困的多维性考量为出发点。众所周知，就农村贫困人口的情况而言，少数民族与民族地区比汉族与非民族地区的收入贫困更加严峻，那么少数民族与民族地区的多维贫困情况又如何呢？民族地区多维贫困有什么特征？中国要使在现行贫困标准下的民族地区农村贫困人口到2020年全部脱贫，需要更加关注这些贫困人口的哪些方面的贫困问题？本文的主旨就是要回答这些问题。为此，建立适用于研究中国民族地区农村多维贫困的MPI指标体系，总体分析民族地区农村多维贫困的结构与特征，并以此为依据提出民族地区精准扶贫措施。

研究回顾与研究主题

在理论上，贫困可以被概括为两大类，一类是收入贫困，另一类是多维贫困。多维贫困以阿玛蒂亚·森的能力贫困理论为基础。森认为除了收入和物质不足以外，贫困最主要体现为基本能力被剥夺。基本能力被剥夺体现在多个维度，如早逝、营养不良、长期疾病、普遍文盲等。森的结论是通过教育和医疗可以提高人们的基本能力。联合国开发计划署（UNDP）在《1997年人类发展报告》中界定贫困为：“除缺乏物质福利的必需品外，贫困还意味着不能得到对于人类发展来说最基本的机会和选择过长期、健康、有创造性的生活，达到体面的生活标准，有尊严、满足自尊并受到他人的尊重以及得到人们在生活中重要的东西。”（金峰峰，2005）显然，联合国开发计划署界定的“人类贫困”也是多维贫困，不仅仅是指收入不足，也意味着人类发展的机会、健康、尊严和体面生活等多方面权利被剥夺，是从生活质量、发展机会和基本权利等有关人的发展的多方面内容来定义贫困，比收入贫困认定的内涵更丰富和更全面，能够更加全面地反映贫困群体的经济水准和生存状况。

阿玛蒂亚·森提出多维贫困理论后，阿尔基尔（Alkire）和福斯特（Foster）根据森的基本能力理论，提出了多维贫困的测量、分解方法（简称AF方法），他们用AF方法测算多维贫困指数（Multidimensional Poverty Index，MPI），评价多维贫困状况。联合国开发计划署采纳了阿尔基尔和福斯特用AF方法测算、分析的全球多维贫困结果，并从2010年开始，在《人类发展报告》中公布全球多维贫困总体状况。全球MPI包括教育、健康和生活水平三个贫困维度。显而易见的是，相对于收入贫困，多维贫困的测量更加全面、科学，但实践中应该包含哪些与贫困测量相关的因素，应该如何确定相关因素的贫困阈值，学术界目前还未形成定论，这种状况影响到了多维贫困的可操作性及其在贫困测量实践中的应用。（郭建宇、吴国宝，2012）

值得一提的是，中国学界对多维贫困的关注热度在上升，部分学者开始探索、建立适应中国国情的多维贫困指标，并进行实证研究。王小林、Sabina Alkire利用2006年CHNS数据，采用AF方法，对中国城乡居民家庭的多维贫困问题进行了研究。他们所使用的多维贫困指数是由卫生设施、用电、住房、饮用水、资产、土地、教育和健康保险等8个贫困维度构建起来的。他们的研究结果表明，在中国，有近1/5的城乡居民家庭存在收入之外任意三个维度的贫困问题，而且其多维贫困比单纯收入维度的贫困更加严重。其中，健康保险、卫生设施和教育等三个维度上存在的贫困问题对多维贫困指数的贡献最大。（王小林、Sabina Alkire，2009）

冯贺霞、王小林、夏庆杰使用2011年CHNS数据和AF方法与Logit模型，主要分析了收入贫困与多维度贫困的关联和差异。其结论是，收入贫困和多维度贫困的重合度为30.62%，也就是说，收入贫困的概念遗漏了69.38%的多维度贫困户。因此，他们建议，为了更好地反映贫困问题的多维性和复杂性，应当制定收入贫困与多维贫困互补的贫困标准，以便更加有效地开展扶贫工作，让贫困人口在收入、健康、教育和生活质量等方面得到更加全面的扶助。（冯贺霞、王小林、夏庆杰，2015）

高艳云利用CHNS数据库中的2000年和2009年调查数据，基于AF方法测算了中国多维贫困的动态变化。他们的研究发现，中国城乡贫困均有所减轻，但农村贫困较城市严重。他们建议，今后的农村扶贫工作应高度重视医疗保险、卫生设施、城市住房等维度的贫困。（高艳云，2012）

杨龙、汪三贵利用中国农村贫困监测调查数据对中国农村贫困地区多维贫困状况进行了测量，并对多维贫困指数进行了分解。他们发现，中国农村低收入农户经受着更为严重的多维贫困问题，贫困地区农户面临的饮水问题比增收问题更严重。因此，他们建议，新时期农村扶贫要加大人力资本投入，增加公共卫生服务、搞好基础设施建设（包括中小型水利设施建设），多维度减少农村贫困人口的贫困。（杨龙、汪三贵，2015）

郭建宇、吴国宝利用山西省贫困县的住户数据，基于UNDP的多维贫困指数计算方法进行研究发现，在不同的农村地区，不同维度的贫困对多维贫困指数的影响是不同的，因此应当根据不同地区贫困的实际状况和特征，选择合适的贫困指标并确定其权重，以便更大程度地提高扶贫工作的针对性，改善扶贫政策实施的效果。（郭建宇、吴国宝，2012）

既有的关于多维贫困问题的理论和经验研究成果对我们考察中国民族地区农村贫困的多维性、提出具有针对性的政策主张来说，非常具有启发意义。我们认为，中国民族地区农村的贫困同样具有多维性，并且比非民族地区农村贫困的多维性更加突出。本文将采用2011年的西部民族地区经济社会状况家庭调查数据（Chinese Household Ethnicity Survey 2011，以下简称CHES 2011），对中国民族地区农村的贫困现象进行多维分析。不少研究表明，农户的家庭资产禀赋，对于农户参与市场、发展家庭经济具有非常重要的影响。在运用MPI指数方法来研究中国西部民族地区农村贫困问题时，从实际出发，我们增加了资产贫困维度，以弥补MPI指数仅包括非货币性指标的不足。概括起来，本文将立足新时期西部民族地区贫困的变化和现状，建立我们认为能够更好地适用于研究中国民族地区农村多维贫困的MPI指标体系，该体系包括4个维度16个指标。基于这一MPI指标体系，本文对中国民族地区农村贫困的多维性进行了总体分析，然后进行了分省区、民族和贫困维度的多重分解，期待借此进一步理解中国民族地区农村贫困的结构与特征，并以此为依据提出具有针对性的政策主张。

研究方法与数据来源

从理论上看，多维贫困指数的测量方法主要有模糊集方法（简称FS方法）、投入产出效率方法、基于信息理论的方法及“双界限”方法等。其中“双界限”方法是阿尔基尔（Alkire）和福斯特（Foster）根据阿玛蒂亚·森的基本能力理论，于2007年开发的AF方法，他们用此方法建构了多维贫困指数，用以评价多维贫困状况。目前，相对简单的AF测算方法在国际、国内机构及学界应用较广。因此，本文也将使用AF方法，测量中国民族地区农村的多维贫困指数并进行分解研究。

1.分析方法

多维贫困测量首先要通过住户家庭调查获得个体或者家庭在每个维度上的取值，并对每个维度定义一个贫困标准，根据这一标准来识别每个个体或家庭在该维度上是否贫困。然后，根据多维指标，对贫困进行分解，求得不同贫困维度对贫困的贡献度。（王小林，2012）这样，就有两个数学分析模型。

第一个是多维贫困的测量模型，其数学表达式为：M0（y，z）＝μ［g0（k）］＝HA（1）在式（1）中，M0即为多维贫困指数，它由两部分构成：一部分为H（贫困发生率），另一部分为A（平均剥夺份额），A＝｜c（k）｜／（qd）。另外，在式（1）中，y表示被研究对象在某个贫困维度的取值；g0是一个剥夺矩阵，当某个被研究对象在某个测量维度上不存在贫困问题时，g0取值为0，而当其在该维度上存在贫困问题时，g0取值为1。c表示研究者构建的贫困测量维度总数；q为在某个维度的贫困标准下处于贫困状况的个体总数，d表示贫困维度总数。

第二个是多维贫困分组分解模型。在本研究中，被研究对象分为两个组群，即汉族与少数民族，令s表示少数民族数据矩阵，h表示汉族数据矩阵，z表示贫困维度的临界点，则本研究采用的多维贫困分组分解模型的数学表达式为：M(s，h，z)=n（s）n（s，h）M（s；z）+n（h）n（s，h）M（h，z）（2）

2.数据来源

本文使用CHES 2011中的农村住户调查数据。CHES 2011调查数据的内容涉及城乡居民家庭收入和支出，家庭成员就业或失业状况，农村劳动力流动、教育、时间使用、社会保障、主观意愿等方面，是一个可以从整体上考察西部民族地区多维贫困的大样本数据。在农村住户调查中，该项调查从七个被调查民族地区共抽取了81个县、757个行政村的7257个样本户（31671人）。本文主要考察民族地区农村多维贫困状况，且以家庭为单位，本文中的农村居民家庭人均纯收入，在国家统计局界定的农村家庭人均纯收入基础上，增加了人均自有房屋的估算租金价值。在计算农村家庭人均纯收入时，也进行了一些数据处理。CHES 2011问卷调查包括青海、内蒙古、宁夏、新疆、广西、湖南、贵州七个省区，其中青海、内蒙古、宁夏、新疆、广西、贵州都属于西部民族地区。湖南省农村调查点包括邵阳市的绥宁县、城步苗族自治县，永州市的江华瑶族自治县，怀化市的沅陵县、辰溪县、麻阳苗族自治县、新晃侗族自治县、靖州苗族侗族自治县、通道侗族自治县，湘西土家族苗族自治州的泸溪县、凤凰县、保靖县、古丈县、永顺县，绝大部分是民族地区。CHES 2011虽然缺少了“民族八省区”中的西藏和云南，但这七个省区也足以代表西部民族地区。因此本文将被调查的这七个省区简称为“被调查民族地区”，将内蒙古、宁夏、新疆、青海简称为“西北四省区”，将广西、湖南、贵州简称为“西南三省区”（虽然湖南属于中南，不属于西南）。

另外，CHES 2011样本量比较大，本文对贫困维度上的异常值、缺失值的处理，采用了直接删除相关样本的方法。

3.多维贫困的维度指标、权重设定

自2010年开始，UNDP采用AF测算方法在每年《人类发展报告》中公布全球多维贫困总体状况。全球MPI包括3个贫困维度10个指标。3个维度分别是教育、健康和生活水平。本文以UNDP全球多维贫困维度与指标体系作为框架，根据中国西部民族地区的实际区情，结合CHES 2011调查数据的可获得性，以及中国新时期“两不愁、三保障”的扶贫目标，参考国际国内其他学者提出的指标体系，建立民族地区贫困人口多维贫困测量指标体系。由于在全球MPI的3个维度10项贫困指标中缺少货币性指标，考虑到货币性指标对个体和家庭福利的重要性，本文在全球MPI已有的教育、健康和生活水平3个维度的基础上，增加了资产维度。本文在测算多维贫困时，给予每个维度相同权重，每一维度内部的指标也是等权重的。由于各维度内部的指标数不同，因此不同维度的指标的权重不同。

另外，虽然本文的多维贫困指数不包括收入维度，但我们会对多维贫困指数与收入贫困指数进行比较分析，为进一步全面识别和分析民族地区贫困人口的贫困机理提供可行性。

民族地区多维贫困测量结果

1.多维贫困测量

利用CHES 2011农村数据及目前在国内外广泛应用的AF方法，估算出民族地区的多维贫困结果。当考虑平均剥夺程度达到25%或以上时，即相当于极端情况下至少一个完整维度中所有指标均遭受剥夺时，当然，更可能是在多维度下的多个指标遭受剥夺。例如，有些家庭的劳动力平均受教育年限少于6年，有残疾的家庭成员，同时在厕所和住房上遭受剥夺，等等。民族地区贫困发生率（H）为41.04%，平均剥夺份额（A）为36.27%，多维贫困指数（M0）为0.1489。

另外，在国家收入贫困线下计算的民族地区农村家庭收入贫困发生率为16.98%，比极端情况下至少一个完整维度中所有指标均遭受剥夺的多维贫困发生率低很多。说明在极端情况下至少一个完整维度中所有指标均遭受剥夺时，民族地区的多维度贫困发生率大大高于收入贫困发生率。可见，收入贫困与多维度贫困在识别贫困方面存在一定的差异。此外，这也说明消除了收入贫困不一定就等于消除了贫困，尽管增加收入有利于减少多维贫困。然而，从多维贫困的视角看，贫困人口之所以在通用语言的普及、医疗、用电、用水、通信、能源、公路、土地、地势等方面存在贫困或缺失问题，究其原因，主要还是在于政府和社会没有提供足够的相关公共产品和服务。因而，单纯提高贫困家庭的收入水平，不一定能够改善贫困农户在这些方面存在的贫困及缺失问题。从全面建成小康社会的目标要求出发，国家在实施各种反贫困战略和执行相关政策时，不仅要着眼于帮助贫困农户减少收入贫困，还要通过提供更多的相关公共产品和服务来消除多维贫困与缺失状况。

2.多维贫困指数及分解

（1）基于区域分组的多维贫困指数和分解

按省区进行多维贫困指数分解可以发现，不同省区农户的多维贫困状况存在明显差异。当从平均剥夺程度达到25%及以上来考察民族地区农村的贫困时，贵州对民族地区多维贫困的贡献最大，其余省区按贡献从大到小依次是广西、青海、湖南、新疆、宁夏和内蒙古。大体上，西南三省区（贵州、广西、湖南）的多维贫困形势较西北四省区（宁夏、青海、新疆及内蒙古）更严峻。这一点与按收入贫困分析的趋势性结果是一致的。这一方面说明，收入贫困分析与多维贫困分析在区域贫困识别方面有一定程度的一致性；另一方面也说明，就中国民族地区而言，收入贫困和多维贫困与区域因素都有一定相关性。相关研究说明，西南地区山多且多为喀斯特地貌、地形结构十分复杂，人口稠密，农村产业以山地农业为主，农村贫困问题十分严峻。（刘小珉，2013）这种情形在反贫困实践方面的政策含义是，民族地区农村减贫的战略和政策体系不仅要包括一般的推动这些地区发展经济的扶持政策以及普惠性的扶贫政策，对一些地区，特别是山区、自然生态环境恶劣的地区，还要实施差异化的扶持政策，减缓因区域性因素导致的贫困（包括收入贫困与多维贫困）。

（2）基于民族分组的多维贫困指数和分解

不同民族的农户多维贫困存在明显差异。总体而言，少数民族多维贫困较汉族严峻，少数民族多维贫困对总体的贡献超过70%。西南各族农村居民的多维贫困发生率高于西北各族农村居民；西南汉族的多维贫困发生率高于西北汉族；西南少数民族的多维贫困发生率高于西北少数民族。从区域内部看，西南三省区中，少数民族多维贫困发生率高于汉族；西北四省区中，也是少数民族多维贫困发生率高于汉族。

再考虑各民族多维贫困的差异，可以看到，西南地区中的主体民族壮族、苗族、侗族、土家族的多维贫困形势最为严峻，西北地区中的主体民族撒拉族、维吾尔族的多维贫困形势也很严峻。

不过，尽管在部分民族，民族间多维贫困差异与民族间收入差异有所不同，但总体上是基本相似的。而且，与收入贫困类似，民族间多维贫困差异与区域差异存在一定程度的耦合。

（3）基于贫困维度的多维贫困指数分解

各贫困维度中的变量对多维贫困的贡献存在一定差异，受教育年限、沟通能力或读写能力对多维贫困的贡献最大，村庄特征（地势）、自然灾害情况、人均生产性固定资产、厕所、住房情况、炊用能源、实际经营土地面积等对多维贫困的贡献也比较大。因此，根据贫困维度的分解结果，未来，民族地区农村扶贫政策和项目应有针对性地增加教育投入，尤其是增加针对已经走出校门的经济活动人口的各种培训，提高他们的沟通与读写能力；对于部分生存环境恶劣的山区，要加大生态环境保护工程项目以及移民搬迁工程项目的实施力度，提高民族地区农村公共产品和服务供给水平，提高民族地区贫困人口自身的脱贫能力。

简要结论与政策建议

本文使用多维贫困测量方法，利用CHES 2011农户数据，测算了中国民族地区农户的多维贫困状况，并得到如下主要研究发现和结论。

第一，多维贫困存在地区差异。大体上，西南三省区（贵州、广西、湖南）的多维贫困较西北四省区（宁夏、青海、新疆及内蒙古）更严峻。这点与收入贫困存在的地区差异是一致的。

第二，多维贫困存在民族差异。总体而言，少数民族多维贫困较汉族严峻。其中，西南地区中的主体民族壮族、苗族、侗族、土家族的多维贫困最为严峻，但西北地区中的主体民族撒拉族、维吾尔族的多维贫困也很严峻。民族间多维贫困差异与民族间收入差异在部分民族有所不同，但总体上基本一致。还有，与收入贫困类似，民族间多维贫困差异与区域差异存在一定程度的耦合。

第三，各贫困维度中的变量对多维贫困的贡献存在一定差异。受教育年限、沟通能力或读写能力对多维贫困的贡献最大，村庄特征（地势）、自然灾害情况、人均生产性固定资产、厕所、住房情况、炊用能源、实际经营土地面积等对多维贫困的贡献也比较大。也就是说，民族地区贫困农户面临的最严重问题是教育、地势、自然灾害、固定资产等问题。

针对民族地区发展现状、多维贫困特征及反贫困中存在的问题，今后的扶贫工作应该坚持精准扶贫、精准脱贫战略，并注意以下几点。

第一，精准扶贫战略的实施需要从多维视角更加全面、更加科学地对贫困人口进行精确识别和瞄准。精确识别是精准扶贫、精准脱贫的基础和前提。以往识别贫困区域和贫困人口的贫困测算方法主要从农民收入这个单一维度出发，这种识别方法往往不能准确识别贫困个体及其贫困特征，造成“该扶没有扶”或“不该扶的扶了”的现象。目前，各地各级政府在实施精准扶贫政策时也已经开始意识到以往单纯基于收入贫困标准的贫困识别和瞄准方法中存在的问题和困难，纷纷构建了包括收入在内的多维贫困指标体系。其中，最典型的多维贫困识别方法有贵州贫困识别“四看法”，广东省的“望、闻、问、切”方法。（李鹍，2015）显然，中国民族地区农村扶贫工作迫切需要建立起一套基于真实数据和相应事实，符合各地实际的多维贫困指标体系，以便能够更加科学地识别和瞄准贫困人口，将精准识别“真贫”落到实处。

第二，进一步加大对民族地区与少数民族的扶持力度，加快民族地区与少数民族经济社会发展，减缓民族地区与少数民族的多维贫困。“十三五”时期，是中国实现全面建成小康社会目标的“冲刺”关键期。为了实现全面建成小康社会的宏伟目标，中央出台了多项政策措施优化区域发展格局，促进民族地区的经济社会发展，如制定实施西部大开发“十三五”规划，支持民族地区、边疆地区、贫困地区发展，等等。可以说，“十三五”时期是民族地区经济社会发展大有作为的重大战略机遇期。因此，民族地区一定要抓住这些机遇，改善民族地区及少数民族生产、生活条件，以此提高贫困人口的自我发展能力，减缓多维贫困。例如，提高民族地区农村通路、通电、通电话、通电视、通网络等基础设施水平；改善民族地区与少数民族农村家庭生活环境，包括为他们提供干净、方便的饮用水，使用清洁、方便能源；加强民族地区医疗、卫生服务建设，降低其因病致贫风险；引导他们修建卫生厕所；为贫困户提供“危房改造”支持；等等。

第三，针对民族地区贫困农户面临的最严重问题是教育、地势、自然灾害、固定资产等问题的特征，未来民族地区农村精准扶贫、精准脱贫政策和项目应有针对性地增加教育投入，促进民族地区农村教育公平，阻断贫困代际传递，并增加针对已经走出校门的少数民族经济活动人口的各种培训，提高他们的普通话沟通与读写能力，以此提高他们的就业能力和增收能力。对于部分生存环境恶劣的山区，要加大生态环境保护工程项目以及移民搬迁工程项目的实施力度，减少生态环境恶劣、自然灾害给农村家庭带来的贫困风险。要全面提高少数民族地区农村家庭资产占有水平，进一步提高民族地区农村家庭购买农机具的补贴标准，加大家电等耐用消费品下乡补贴力度；要做好民族地区贫困农村的剩余劳动力转移和转移人口尤其是进城人口的真正城市化，从而为民族地区农村土地的顺畅流转创造社会条件，减少抛荒现象，增加在民族地区从事农业的农户的土地经营面积。总之，提高民族地区农村公共产品和服务供给水平，提高民族地区贫困人口的素质和资产水平，才能提高贫困人口自身的多维脱贫能力。

第四，值得进一步研究的问题是，按照目前实施的精准扶贫战略的目标，到2020年，中国农村包括少数民族地区农村的绝对贫困现象将最终被消除，但这可能主要体现在收入贫困问题的初步解决上，随着全社会的发展，绝对贫困现象被消除以后，相对贫困问题将凸显出来，并且会更多地表现在贫困的其他维度上。换句话说，在多维贫困的其他维度上，贫困现象仍将继续存在，并将成为阻碍在收入上脱贫的人口在其他方面获得均衡发展的主要因素。实际上，多维贫困研究模式是在西方发达国家中发展起来的，其所要解决的问题，恰恰就是收入之外的贫困问题（或者说社会剥夺问题）。中国也不可能避免这样的问题，需要继续运用多维贫困研究方法，对民族地区农牧区的相对贫困现象进行研究和监测，为未来的新型多维度精准扶贫提供知识准备。

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