“收入导向型”多维贫困的识别与流动性研究*——基于CFPS调查数据农村子样本的考察

本文结合收入及健康、教育、生活状况、卫生状况和食物支出五个非收入指标,构建了“收入导向型”多维贫困指数,采用中国家庭追踪调查（CFPS）数据的农村子样本,考察多维贫困的识别、追踪和流动性问题。在比较了6维贫困指标和多维贫困指标对贫困识别的效果后研究发现,仅依据收入、教育和生活状况三个维度即可有效识别和追踪贫困家庭,并且在这三个维度下均处于贫困状态的农村家庭跳出贫困陷阱的概率显著低于一般收入贫困家庭。研究表明,扶贫政策应当在减少收入贫困基础上更多关注多重剥夺对贫困家庭整体福利的影响,并致力于提高贫困家庭的持续脱贫能力以增强其跳出贫困陷阱的可能性。     

收入导向型农村多维贫困与精准扶贫——基于江苏省农村低收入家庭的分析

基于2015—2016年江苏省农村低收入家庭数据,对收入导向型多维贫困进行了分析,研究发现:江苏农村低收入家庭存在较为突出的非收入维度贫困,其中健康维度贫困最为突出,饮用水和生活用电的贫困发生率最低;农村低收入家庭的多维贫困程度较为显著,且分析时段内多维贫困程度略有提升,总体上苏南地区非收入多维贫困程度相对较低,苏北地区较为严重;非收入维度多维贫困主要来源于健康、炊事燃料、教育和卫生设施4个维度,其中健康维度的贡献度最大,炊事燃料的贡献度次之,教育和卫生设施的贡献度大体相当;收入脱贫农村家庭的非收入维度多维贫困程度相对较低,健康和教育维度贫困程度相对较低是部分家庭2016年实现收入维度脱贫的主要成因。     

生命周期视角下收入主导型多维贫困的识别与成因分析

本文根据我国扶贫政策的目标构建了“收入主导型”的多维贫困识别指标，并对成人和儿童设置了差异化的多维贫困识别标准，以此为基础运用CFPS数据度量了我国多维贫困的程度，最后进一步探究多维贫困产生的原因。有74%的儿童存在至少一个维度上的贫困。儿童的多维贫困程度比成人严重，儿童健康和教育维度贫困率都在20%左右，亟须从生命周期视角下构建精准扶贫政策体系。对多维贫困影响因素的分析结果显示，人力资本因素、家庭负债情况等因素影响显著，折射出教育扶贫、金融扶贫等政策的必要性和紧迫性。     

财政分权与公共服务可及性:组固定效应分析

基于中国家庭跟踪调查(CFPS)数据,计算了多维贫困、贫困发生率及贫困脆弱性,多维贫困由健康贫困、教育贫困及生活条件贫困三个维度构成,以多维贫困作为公共服务可及性的代理指标。并结合分组固定效应模型与二阶段最小二乘方法,对由地方政府自主财政收入占总财政收入比值表示的财政分权影响公共服务供给及贫困进行省际层面平衡面板分析。结果显示:财政分权提高了公共服务可及性,但财政分权对贫困发生率及贫困脆弱性影响微弱;财政分权降低了多维贫困中的生活条件贫困,并没有使多维贫困中的教育及健康维度贫困下降;财政分权促进了农村地区的公共服务提供,对城市地区的公共服务提供没有显著影响,财政分权与多维贫困之间不存在非线性关系。     

以多维度贫困测度法落实精准扶贫识别与施策——对贵州省50个贫困县的考察

在精准扶贫的新阶段,以单一指标衡量贫困的方式已不合时宜,采用多维度贫困测度法的重要性日益凸显。以贵州省50个国家级贫困县为研究对象,从社会生产、财政金融、居民收入、生活与健康及教育5个主维度、16项指标出发,对其贫困状况进行测度,并考察各维度贫困对总体多维贫困的贡献度,分析该地区在2006~2013年多维贫困的演变趋势。研究结果表明,已有的贫困县标准未能准确反映各县的真实贫困程度,可能导致对贫困县的判定出现误差;而多维度贫困测度法可从宏观、微观两个层面精确瞄准致贫原因。2006~2013年地区多维贫困状况虽有缓和,但改善程度有限,甚至个别维度贫困状况呈上升态势。可见,适应精准扶贫要求,应推动多维度贫困测度法的广泛应用,并基于此构建"普惠——精准"的均衡脱贫攻坚政策,实现精准扶贫绩效的多维度评价。     

武陵山片区多维贫困度量及其空间表征

连片特困地区是我国当今扶贫攻坚的主要战场,精准识别贫困人口及贫困类型是开展精准扶贫的关键。从多维贫困指数及发生率角度探讨我国扶贫问题已成为当今国内研究的焦点。在科学、系统设计多维贫困测算指标的基础上,以武陵山片区扶贫重点市(州)为例,构建基于"单维度、多维度识别及贫困加总/分解"多维贫困测算法对研究区域贫困人口进行测算与分析。利用Kriging法对非样本点进行空间插值,从而系统、合理地分析研究区域多维贫困的空间分布状况。结果显示:武陵山片区农村家庭存在多个维度的贫困,多维贫困发生率较高,多维贫困家庭达到了70.9%,重度贫困家庭达到了40.1%;多维贫困指数较高,其中燃料、人均收入、教育年限对贫困指数的影响较大;此外,不同地区各贫困指标差异不同,地处武陵山片区的怀化及湘西自治州的农村多维贫困问题比较严重。     

转型时期中国贫困的动态多维度测量

以MPI多维贫困指数为基准,增加收入维度,组成4个维度共11项指标,并以中国1989²009年健康与营养调查数据为依据,借助主成分分析法进行非等权重赋值,考察了中国多维贫困的动态变化。结果表明:农村多维贫困为中国贫困的主要致因,所占比重约为城市贫困的5.67倍;城乡贫困差距不断缩小,农村减贫效果优于城市;贵州、河南、广西、湖南和湖北5省的收入贫困发生率较高,而多维贫困程度最低的却是湖南,其次为湖北;指标非等权重下,卫生设施、做饭燃料、受教育年限和收入4项指标对总体贫困的影响较大,应确定为重点扶贫方向。     

农村普惠金融发展与我国减贫可持续性——基于多维相对贫困和贫困脆弱性的双重视角

解决多维相对贫困问题并降低贫困脆弱性是保证我国减贫成果可持续的关键。本文使用2015—2019年中国家庭金融调查(CHFS)数据，构建村庄层面的农村普惠金融指数、农村多维相对贫困指数和贫困脆弱性指标，使用双变量probit模型，分析农村普惠金融对多维相对贫困与贫困脆弱性的影响。研究发现：现阶段影响农村家庭轻度和深度多维相对贫困的重要非经济因素是农民信息获取劣势和受教育程度不足，且深度贫困脆弱性家庭占比居高不下是造成未来农村脱贫人口返贫的主要风险；虽然我国的农村普惠金融发展存在区域非均衡性，但整体上农村普惠金融能有效缓解农村家庭的多维相对贫困和轻度贫困脆弱性，而对深度贫困脆弱性的减缓尚需结合其他手段；降低农村家庭面临的信贷约束，是农村普惠金融促进其摆脱多维相对贫困并降低贫困脆弱性的重要渠道。     

数字普惠金融、农户信贷可得性与农村相对贫困治理

文章从相对贫困治理的三个方面构建了农村相对贫困治理评价指标体系，以2010—2020年中国30个省份面板数据为研究基础，利用半参数模型从全国、区域层面实证检验了数字普惠金融与农户信贷可得性对农村相对贫困治理各维度的影响效应。结果显示，从全国层面看，数字普惠金融发展与农户信贷可得性均对农村权利贫困治理水平提升产生正向影响。从区域层面看，数字普惠金融发展与农户信贷可得性对农村相对贫困治理的作用效果存在区域异质性。从时间维度看，样本期内数字普惠金融与农户信贷可得性对农村相对贫困治理的影响表现出波动式变化趋势。据此，提出应加强政府在宏观层面指引、实施差别化政策、发挥金融机构作用，从而不断提升农村相对贫困治理水平。     

当代青年工作贫困指数测度、分解与检验

在原有多维贫困指数(MPI)的基础上,本文加入就业维度,建立新的三维度工作贫困指标体系,利用2010—2018年北京大学中国社会科学调查中心的中国家庭追踪调查(CFPS)数据,采用A-F双界限法对当代青年工作贫困指数进行测度、分解与检验.结果显示,青年高校毕业生的工作贫困指数低于青年高中毕业生.分解后发现,除就业维度贫困率均较高外,青年高校毕业生,尤其是青年本科毕业生的贫困主要发生在健康维度,青年高中毕业生的贫困主要发生在生活水平维度.本文使用面板数据和固定效应模型检验结果表明,青年高校毕业生的工作贫困负向指数更大,东部地区和青年女性高校毕业生的工作贫困发生率更低.本文同时验证了人力资本积累带来的收入增加和社会地位提升,是青年高校毕业生工作贫困发生率低的内在原因.     

贫困标准及全球贫困状况

贫困标准是用于测量和识别贫困人口的重要工具。收入贫困一直是全球使用最为广泛的贫困标准。以收入标准定义的贫困线,一般包括满足家庭基本需要的食物和非食物货币支出。世界银行用世界上最不发达国家的收入贫困线定义了世界贫困标准。收入是实现脱贫的重要工具,是衡量贫困的重要代理变量,但并不能全面反映真实的贫困状况。人类发展指数旨在弥补收入标准的不足。虽然人类发展指数对收入标准作了重要补充,但仍不足以反映人的基本可行能力被剥夺情况。为此,基于阿玛蒂亚·森的能力方法理论,Alkire和Foster构建了多维贫困指数,以更加全面地反映贫困人口的多维度被剥夺情况。《2010年人类发展报告》首次公布了全球104个国家和地区的多维贫困状况。多维贫困指数包括了反映环境贫困和资产贫困的重要指标。收入标准、人类发展指数和多维贫困指数三种方法,对加强我国贫困监测,实施《中国农村扶贫开发纲要(2011～2020年)》具有重要参考价值。     

什么样的农户更容易贫困——家庭结构视角下的多维贫困精准识别研究

文章以全国191个贫困村3101户家庭的调查数据为基础,采用修正的FGT多维贫困测量方法测算了不同类型家庭的多维贫困状况,并使用Logit回归模型,对农户家庭类型与多维贫困发生率的关系进行了验证。结果表明,贫困地区的多维贫困发生率和多维贫困指数较高,当前建档立卡的识别结果存在一定程度的偏差和错漏。从家庭结构的特征来看,家庭结构为单身或夫妇、单亲与孩子、四代同堂的农户更容易陷入多维贫困;不同子女数量的二代家庭的多维贫困差异并不明显,子女数量并不必然导致家庭陷入多维贫困。此外,不同类型农户的多维贫困指标贡献率存在一定的差异,为此需要提供基于家庭结构差异的多元化识别和帮扶措施。     

中国农村居民贫困测度研究——基于山西的调查分析

运用Atkinson（1987）单维贫困测量与Alkire和Foster（2008）多维贫困测量相结合的方法,对山西农村居民贫困情况进行了测度。实证结果表明：从单维视角看,山西农村贫困主要体现在饮用水、消费、收入三个方面,全省三个主要贫困区存在差异;从多维视角来看,山西省农村居民存在多维贫困现象,考虑的贫困维度越多,贫困程度越严重。东部太行山区与北部高寒冷凉区的饮用水问题也比较严重,北部高寒冷凉区相比其他两个地区其教育问题较为突出,北部高寒冷凉区与西部吕梁山区的住房问题也需要关注。因此,山西今后要从多维度识别和瞄准贫困,针对地区贫困特点予以扶持。     

农村家庭多维贫困动态性及其影响因素研究——基于湖北数据的分析

本文利用国家统计局湖北调查总队2006~2010年的农村住户连续调查数据,采用A-F多维贫困测算方法,从消费、教育、健康、生活质量和资产5个维度测算湖北农村家庭多维贫困,并按多维贫困持续年度将贫困动态性划分为从不贫困、暂时贫困和慢性贫困三种类型,在此基础上采用有序Probit模型探讨多维动态贫困的影响因素。研究结果表明:湖北农村家庭多维贫困状况总体上呈下降的趋势,没有农村家庭处于极端多维贫困;影响农村家庭暂时贫困和慢性贫困的因素主要有接受培训劳动力占比、家庭经营类型和所在村是否在郊区,此外,农村家庭慢性贫困还受劳动力占比、是否参加农业合作社、所在村地貌和是否为老区村的影响。因此,在扶贫实践中,应根据多维贫困指标体系构建贫困动态识别和退出机制,加强农村地区人力资本积累,完善基础设施,实施精准扶贫,加快易地扶贫搬迁,克服地理条件对农村家庭发展的约束。     

中国农村人口贫困变动研究——基于多维脱贫指数测度

本文通过多维贫困识别方法构建相应指数，提出了在返贫和脱贫不同方向上对多维贫困的变动进行分解的思路。同时，用2010—2014年中国家庭追踪调查数据对中国农村人口多维贫困的变动进行了分解，得出以下结论：第一，收入依然是农村人口多维贫困的主要维度，但在改善收入贫困的同时应该防范健康维度返贫的风险。第二，农村人口的多维贫困状况在不断改善，但是由于返贫的影响，脱贫的效果受到了较大削弱，因此在注重脱贫的同时，不应忽视返贫的风险。第三，持续贫困人口贫困状况虽然后来有所改善，但是2012年的恶化状况提示我们对于暂时未能脱贫的人口，还需要采取措施缓解其贫困状况。     

数字经济、数字鸿沟与农村多维相对贫困

中国扶贫治理战略已经从解决绝对贫困转化为治理相对贫困，如何在数字化时代治理相对贫困已成为新的工作重点。本文在梳理数字经济治理相对贫困文献的基础上，提出数字经济发展缓解农村多维相对贫困的作用机制，并利用2013-2020年省级平衡面板数据进行实证检验。研究发现，数字经济发展与农村多维相对贫困之间存在倒U型关系，即数字经济发展初期因数字鸿沟会扩大农村多维相对贫困，随着数字经济发展深入则会缓解农村多维相对贫困状况。中介效应检验发现，数字经济能够通过影响农村创业机会与人力资本水平来缓解农村多维相对贫困。进一步研究发现，农村互联网基础设施建设的完善和教育投入的增加都可以显著地调节数字经济发展对农村多维相对贫困的影响，缓解数字经济发展初期扩大农村多维相对贫困的负面作用。     

多维贫困测量及述评

贫困的测量是各国贫困研究关注的焦点,测量方法随着对贫困概念认识的深化不断变化。如何科学合理地对多维贫困指数进行筛选,成为多维贫困分析和测量的关键。研究发现,非公理标准下的多维贫困指数具有算法简单、操作方便等优点,但缺陷在于各维度间相关性较强且权重分配具有主观性;公理化标准下的多维贫困指数,虽然在指数维度加总问题上存在异议,但满足了大部分公理的要求,且测量结果更稳健。     

中国多维贫困的动态变化:1991-2011

文章利用中国健康与营养调查数据,选取教育、健康和生活水平3个维度的10个指标,从剥夺得分的角度对1991-2011年中国的多维贫困进行了测度和动态分析,并对多维贫困进行了4种分类和测算,考察了这4类多维贫困的动态变化情况.研究发现,我国的多维贫困正在向有利的方向变化.具体来说,第一,多维视角下中国的减贫效果好于单一收入指标下的减贫效果;第二,城乡多维贫困呈现一定的收敛趋势,农村对贫困的贡献在2000-2011年有所下降;第三,早期多维贫困人口中极端贫困比重超过60％,但后期该比重降至不到30％.     

多维贫困测量及述评简

贫困的测量是各国贫困研究关注的焦点,测量方法随着对贫困概念认识的深化不断变化。如何科学合理地对多维贫困指数进行筛选,成为多维贫困分析和测量的关键。研究发现,非公理标准下的多维贫困指数具有算法简单、操作方便等优点,但缺陷在于各维度间相关性较强且权重分配具有主观性;公理化标准下的多维贫困指数,虽然在指数维度加总问题上存在异议,但满足了大部分公理的要求,且测量结果更稳健。     

我国残疾人多维贫困状态测度

我国残疾人群规模庞大,而残疾人致贫、返贫可能性高和脱贫困难,因此应该给予更多关注。贫困的测度包括两个方面的问题,一是确定贫困线,以识别贫困人群;二是构造贫困指标,以衡量贫困程度。多维贫困概念更有利于识别能力剖夺。仅仅采用收入与支出标准,会忽略贫困的脆弱性以及长期性,因为恰恰是能力贫困导致了贫困,个体贫困往往根源于受教育水平、健康状况、家庭收入情况等。目前,采用数个维度衡量贫困状态,已成为理论和实证研究的主流方向。