长期多维贫困、不平等与致贫因素

本文利用Alkire&Foster(2011)多维贫困测度方法和Foster(2009)的持续时间分析法,构建了长期多维贫困与平均贫困持续时间指数,以CHNS数据为样本从静态和动态双重视角分析了我国的长期多维贫困程度,并通过多层回归模型探讨了致贫的宏微观因素。研究发现:长期多维贫困指数不仅能测度家庭贫困程度,还能反映贫困家庭平均贫困持续时间;相比城市家庭,农村家庭长期多维贫困发生率更高,但随着贫困持续时间的延长,城乡贫困家庭的平均被剥夺深度出现了明显的逆转,城市贫困家庭的贫困程度相对于农村更为严重;户籍制度能解释城乡家庭长期多维贫困发生率差异的43%,且能解释城乡贫困家庭的贫困不平等程度的17%;家庭的户主特征、社会关系、人口规模与结构、户籍制度等因素对长期多维贫困发生率及不平等有显著影响。     

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。     

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。     

农户多维贫困测度与发展能力提升优先序——以新疆南疆三地州为例

新疆南疆三地州少数民族农户多维贫困问题是维护新疆社会稳定和长治久安的攻坚难题。基于此,利用2010年新疆农村住户调查数据RHS,通过AF多维贫困测量方法,分析了该地区少数民族农户多维贫困问题,研究结果表明:该地区存在严重的多维贫困问题,其中多维贫困指数达到30.04%,多维重度贫困指数达到13.83%,多维极端贫困指数达到3.06%;多维贫困指数按地州分解结果显示,喀什地区多维贫困最为严重,和田地区多维贫困贡献率会逐渐减小,而克州地区则逐渐增大;按指标分解结果显示,少数民族农户不懂汉语、家庭成员受教育水平低、农户没有机会参与扶贫项目的确定等指标的贡献率始终较高,成为今后需要重点解决的关键性问题。     

干旱区内陆河流域农村多维贫困的时空格局及影响因素——以石羊河流域为例

干旱区内陆河流域生态环境脆弱,农户往往面临着多重风险的冲击,准确测量农村多维贫困程度、探明多维贫困的形成原因,对制定有效的缓贫政策至关重要。以石羊河流域96个乡镇为研究单元,采用UNDP-MPI、泰勒指数、空间自相关及多元回归分析等方法,分析了石羊河流域农村多维贫困的时空格局及影响因素。结果发现:(1)2001—2016年石羊河流域多维贫困指数呈下降趋势,降幅达51.83%,且多维贫困指数的区域差异呈扩大趋势;经济维度和生活水平维度对多维贫困的贡献度均趋于下降,其中,经济贡献度降至0,而健康维度和教育维度对多维贫困的贡献度均趋于上升。(2)由较重度贫困乡镇为主转变为以较轻度贫困乡镇为主,流域农村多维贫困热点区和冷点区在波动中呈收缩态势,其中上游形成稳定性热点区,下游形成稳定性冷点区,石羊河流域农村多维贫困在空间上呈上—中—下游递减的分布格局。(3)交通通达性、对外联系度和区位等因素对农村多维贫困具有显著影响。其中,提高交通通达性和对外联系度有助于降低多维贫困程度。     

财政分权的多维减贫效应研究

财政分权提高地方政府的自主权,政府可利用信息优势优化财政支出结构,改善低收入群体的多维贫困。文章利用2010—2018年的CFPS数据测算我国的多维贫困指数,并使用GMM模型探讨财政分权的多维减贫效应。研究发现:(1)我国多维贫困指数呈逐年下降趋势,西部地区多维贫困指数和下降幅度最大,东部地区最小,中部地区居中并与全国贫困水平基本一致。(2)财政分权有利于减缓多维贫困水平,财政分权可通过生产性财政支出与服务性财政支出促进多维贫困减缓,且服务性财政支出的减贫作用大于生产性财政支出。(3)分区域来看,东中西部地区财政分权均有利于减缓多维贫困,但影响程度存在差别,西部地区的影响最大。由此,文章从提高欠发达地区财政分权程度,优化政府支出结构;提高财政支出效率,实现高质量减贫;建立城乡减贫一体化体系,充分发挥政府间的联动作用等方面提出政策建议。     

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。     

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％.     

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。     

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。     

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。     

Differentiating Between Dimensionality and Duration in Multidimensional Measures of Poverty: Methodology with an Application to China

We develop a multidimensional poverty measure that is sensitive to the within‐individual distribution of deprivations across dimensions and time. Our measure combines features from a static multidimensional measure (Alkire and Foster, 2011a ) and a time‐dependent unidimensional measure (Foster, 2009 ). The proposed measure separately identifies—and can therefore be decomposed according to—the proportion of the poverty score attributable to: (i) the concentration of deprivations within periods; (ii) the concentration of deprivations within dimensions. In doing so it allows for a poverty ranking that is robust to assumptions about the trade‐off between the two components. Previous measures have not allowed for the features proposed here due to the inability to calculate the exact contribution of each dimension to overall poverty. We overcome this by adapting to our measure the Shapley decomposition proposed in Shorrocks ( 2013 ) (based on Shapley, 1953 ). The measure is applied to data from China, 2000‐2011.     

中国贫困的多维测度

本文认为,用单一的收入标准来了解贫困会低估个体真实的贫困状况,很难全面反映个体贫困的复杂性、脆弱性和持久性。本文基于Sen的能力方法,使用中国健康营养调查数据,利用模糊集方法测度中国的多维贫困状况。结论显示,相对于收入贫困,个体的教育、健康和医疗保险等贫困状况更为严重;多维贫困关于测度方法、权重较敏感,等权重下的AF多维贫困被其它方法与权重下的多维贫困严格占优,而在Betti＆Verma权重下的AF多维贫困中,则住房、卫生设施和健康对多维贫困的贡献更大;多维贫困在西部、农村及女性中依然更严重。     

四省藏区多维贫困空间分异及基层能力建设

四省藏区作为我国深度贫困地区的重要组成部分是精准扶贫精准脱贫中后程的重点和难点。基于2014年采集的“十二五”期间全国“整村推进”项目村基础数据,借鉴A-F多维贫困测度方法,对四省藏区村域多维贫困状况进行测度分解,并基于拓展的能力视角探讨了村级组织能力禀赋对四省藏区村域多维贫困状况的差异化缓解作用。结果发现:除经济贫困之外,四省藏区还遭受基础教育和生产生活条件等维度的多维贫困,且存在空间异质性,云南和青海藏区是四省藏区中多维贫困问题最严重的区域;生活水平条件和村域发展资本维度对四省藏区的多维贫困指数贡献率最高;基层组织能力禀赋会显著影响四省藏区村域的多维贫困状况、缩小地区差距,在深度贫困地区更加显著。根据研究结论,从覆盖基础教育设施、改善生产生活条件、提高基层组织能力建设三方面为深度贫困地区脱贫攻坚提供政策参考。     

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。     

Profiling the Fuzzy Latent Structure of Multidimensional Poverty: Toward Valuable Insights for Poverty Policymakers

Abstract

Several multidimensional poverty indices have been proposed, and have been extensively studied in the literature. On the other hand, the need for aggregation of poverty indicators into one multidimensional index has been questioned. It has been argued even so that this aggregation can be misleading for political targeting strategies. Subsequently, some researchers have advocated that the use of the latent class analysis would address these issues. However, this setting does not allow to take into account the fuzzy nature of the latent poverty concept. The contribution here is to use the Grade-of-Membership (GoM) model to profile the fuzzy latent structure of multidimensional poverty, for a more realistic handling of this phenomenon. The application of the GoM methodology to multivariate poverty data for the Tunisian case reveals four most prevalent multidimensional poverty profiles. The results emphasize the role played by contextual effects. Indeed, the rural cluster is suffering more intense deprivation and groups in the central and coastal regions have a more comfortable status in comparison with the group of households residing in inland regions. A thorough analysis of these patterns is put forward in this research, giving valuable insights to policy makers.     

A SHAPLEY DECOMPOSITION OF MULTIDIMENSIONAL CHRONIC POVERTY IN ARGENTINA

This paper proposes a Shapley decomposition to analyse the evolution of chronic poverty in a multivariate setting using a chronic poverty measure proposed by Alkire and colleagues. The decomposition makes possible to assess a vast array of information to find the drivers of change in chronic poverty, and could be a valuable tool in the way public policy programmes focus resources. We present an empirical application of the changes in chronic poverty in Argentina during the period 2004–12 using the Permanent Household Survey. We found that households with older adults show great persistence of multidimensional chronic poverty in time while the employment indicators is found to be an important driver of the intensity of chronic poverty.     

旅游减贫具有空间溢出效应吗?

针对现有文献缺乏旅游减贫多维效果及空间效应研究,本文基于多维贫困视角,运用2008—2017年中国30个省份的面板数据,构建了包含经济、教育、医疗、生活与环境五个维度的贫困减缓评价指标体系,并在地理距离矩阵和经济距离矩阵共同构成的综合嵌套矩阵的基础上,分别运用空间自相关检验、空间杜宾模型探究了各维度贫困减缓的空间分布特征及旅游发展对各维度贫困减缓的空间效应。主要结论有:(1)十年间,中国乡村旅游业发展水平呈现显著空间正向相关性,纳入空间效应的空间杜宾模型较好地揭示出区域间乡村旅游发展存在显著的空间溢出效应。(2)十年间,各维度的减贫效果亦呈现显著空间正向相关性,表明各维度减贫效果存在着空间集聚特征。(3)十年间,旅游发展对经济、生活、环境等维度的贫困均具有显著减缓作用,更重要的发现是旅游发展在这三个减贫维度上具有正向空间溢出效应。旅游发展对教育、医疗两个维度上贫困减缓的直接和间接效应均未通过显著性检验。(4)从空间异质性视角分析,旅游发展对经济减贫维度的空间溢出效应呈现出东部区域→中部区域→西部区域逐步递减规律;旅游发展对生活减贫维度和环境减贫维度的空间溢出效应均呈现出由东部区域→中部区域→西部区域逐渐增大特征。最后,论文就旅游减贫提出了相关政策建议。     

Fuzzy Chronic Poverty: A Proposed Response to Measurement Error for Intertemporal Poverty Measurement

A number of chronic poverty measures are now empirically applied to quantify the prevalence and intensity of chronic poverty, vis‐à‐vis transient experiences, using panel data. Welfare trajectories over time are assessed in order to identify the chronically poor and distinguish them from the non‐poor, or the transiently poor, and assess the extent and intensity of intertemporal poverty. We examine the implications of measurement error in the welfare outcome for some popular discontinuous chronic poverty measures, and propose corrections to these measures that seeks to minimize the consequences of measurement error. The approach is based on a novel criterion for the identification of chronic poverty that draws on fuzzy set theory. We illustrate the empirical relevance of the approach with a panel dataset from rural Ethiopia and some simulations.