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％.     

中国农民工多维贫困的演进——基于收入与教育维度的考察

本文采用CHNS2000-2009年的个人数据,利用A-F多维贫困测量方法估计中国9省的劳动者在收入、健康、教育、医疗保险四个维度的多维贫困,对比分析农民工和城市劳动者多维贫困的状况。引入市场化指数这一制度变量解释农民工和城市劳动者多维贫困的变化。研究发现市场化是农民工多维贫困状况改善的重要原因。为了进一步分析农民工多维贫困内部各维度的变化,利用Heckman两步法分别估计农民工和城市劳动者的教育对收入回报的截面变动趋势,并采用个体面板数据估计、比较农民工和城市劳动者十年间的总体教育回报状况。研究发现:农民工的多维贫困状况较全国水平和城市劳动者均严重。收入与教育维度的贫困对农民工多维贫困的贡献率较高,尤其是教育维度的贡献率更高且呈现上升趋势。农民工的教育回报低于城市劳动者,近年来两个群体之间教育回报的差距呈拉大趋势。在教育回报较低的情况下,农民工的理性选择是减少教育的投入。在中国经济转型升级背景下,教育投入动力不足将不利于农民工人力资本的积累,容易回到多维贫困,难以真正融入城市。     

中国城乡老年人口多维贫困测度及减贫效应研究

基于CHFS数据库中个人和家庭数据,补充信息变量对中国老年人口多维贫困进行测度,对比了老年人口多维贫困的地区差异,分析了不同养老保险和医疗保障水平对老年贫困的减贫效应。实证研究表明,随着信息手段的不断深入,信息贫困呈现更显著的特征,信息维度对老年人口多维贫困的影响超过了传统贫困中的收入、资产、健康、消费和心理维度。在减贫效应方面,城乡居民养老金能够有效缓解收入和资产贫困,而城镇职工养老金对六个维度的贫困均能起到有效缓解作用;城乡居民医疗保险对于老年人口资产、收入、心理维度的减贫作用显著,城镇职工医疗保险则能够有效缓解六个维度的贫困。因此,随着中国老龄化的不断深入,应更加关注老年人口的物质贫困与非物质贫困的关系,尤其是扩大信息维度带来的减贫效应,同时对于城乡居民和职工两类老年群体,实施针对性的社会保障政策。     

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。     

基于市场参与维度的农户多维贫困测量研究——以连片特困地区为例

在农村扶贫攻坚任务趋紧形势下,市场化反贫困被认为是不容忽视的重要手段。为探究市场化反贫困思路是否符合实践需要,基于广西和陕西两省(区)连片特困地区419份农户调查数据,应用拓展的AF方法对农户多维贫困进行测量。研究结果显示:(1)多维贫困问题在连片特困地区广泛存在,且多维贫困发生率和多维贫困指数较高。不同维度的贫困程度差异较大,各维度按MPI贡献率由高到低依次为:市场参与贫困、收入贫困、教育贫困、基础设施贫困。(2)市场参与维度各环节贫困程度由高到低依次为:产后环节、产中环节、产前环节。因此,要深入推进市场化减贫战略,通过促进农户稳定融入农产品供应链、完善农业生产服务体系、加强收入及教育常规扶贫手段等推进反贫困工作。     

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。     

“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。     

生态敏感区农户多维贫困测度及影响因素分析——以河南省淅川县3个村为例

通过借鉴MPI方法,使用河南省淅川县146户被调查农户的教育、健康、生活水平3个维度的7个指标数据对农户多维贫困进行测量。样本中,农户多维贫困特征明显,有较大比例的农户处于收入维度之外的多维贫困状态,房屋结构、家庭收入主要来源、医疗支出为家庭主要的致贫因素。此外,从个体、家庭、村庄等方面对农户处于多维贫困状态的影响因子进行分析,结果显示,户主年龄、户主受教育程度、家庭学生数量、外出务工劳动力数量、村庄水利设施状况、村庄到县城的距离6个影响因子均对农户处于多维贫困状况具有显著影响。最后,针对被调查农户多维贫困程度,扶贫措施应将家户健康、教育维度的因素考虑在内,实施精准扶贫,精准脱贫,逐步提高农户生活水平。     

中国多维贫困的动态测算、结构分解与精准扶贫

贫困的多维福利剥夺程度高低和持续时间长短是近年来理论界关注的焦点,也是政府制定精准扶贫政策的重要理论依据.文章综合Alkire和Foster(2011)提出的多维贫困测算方法和Foster(2009)提出的长期贫困测算方法,构建了长期多维贫困指数和暂时多维贫困指数,实证分析了中国的贫困状况,并进行了城乡分解、指标分解和区域分解.结果发现:第一,样本家庭在多维视角下的长期贫困比例要高于暂时贫困,这与单一地从收入角度来分析长期贫困和暂时贫困的结论恰好相反;第二,对于所有类型的贫困而言,教育年限、医疗保险和健康的贡献度都排在前三位,但健康对于长期贫困人口的贡献度要明显高于暂时贫困;第三,总体看来,农村的多维贫困程度不仅高于城市,而且很多指标的贫困持续时间也要高于城市;第四,从四大区域看,经济发展水平较低的中西部地区,长期多维贫困程度要高于东部和东北部地区.     

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。     

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。     

农村非正规金融对多维资产贫困的减贫效应研究——基于CFPS微观家庭调查数据的分析

资产扶贫具有重要的主体培育和增能作用。本文在多维贫困理论和测度方法基础上构建了多维资产贫困指数,运用2012年和2014年中国家庭追踪调查(CFPS)数据,实证分析了农村家庭资产贫困的特征事实和非正规金融的多维减贫效应。研究发现:农村家庭资产缺乏现象较为普遍,无论是低收入家庭还是高收入家庭的资产积累都不理想;农村土地与住房的资产效应太弱导致高收入家庭将财富转化为住房资产时遭受了更严重的"隐性剥夺"。农村非正规金融对家庭收入与资产积累产生了显著的逆向分配作用,其更多地有利于中高收入家庭而不利于中低收入家庭多维资产贫困的减缓,由此扩大了农村中高与中低收入家庭多维资产贫困不平等程度。据此,应着手构建资产扶贫的政策体系,这对于乡村振兴及资产扶贫赋予脱贫人口持续发展能力意义重大。     

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。     

数字普惠金融、多维相对贫困及空间效应

本文使用中国家庭金融调查(CHFS) 2017—2019年数据,建立了多维相对贫困测度指标体系,测算了我国微观家庭层面与宏观地区层面的多维相对贫困发生状况。并使用离散选择模型、调节效应模型宏微观结合地研究了数字普惠金融与多维相对贫困的空间收敛性、空间相关性与数字普惠金融促进多维相对贫困消减的内在机制。研究发现,我国各省级行政区的多维相对贫困发生率存在显著的空间收敛性与空间相关性;数字普惠金融不仅能在微观家庭层面上帮助减贫,还有助于在宏观地区层面上降低多维相对贫困发生率;机制分析的结果显示,数字普惠金融在助力减贫的过程中对公平性问题的处理也相对较好,避免了“精英俘获”现象所导致的减贫效率低下与资源错配;数字普惠金融的多维减贫作用,主要体现在对家庭收入、就业、消费结构、主观感知与信息获取状况的改善。     

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。     

基于能力剥夺视角的农村动态多维贫困研究——以山西省为例

能力贫困、动态贫困和多维贫困能够较为准确、全面地识别和反映贫困,因地制宜、精准施策是提高扶贫成效的关键。文章利用2010—2012年中国家庭追踪调查(CFPS)山西省农村成人面板数据,基于个人能力剥夺视角对山西省县域农村多维贫困进行测度,通过定序Probit模型探索其演变机理。研究发现:(1)山西省农村县域多维贫困差异不明显,这从理论上支撑了将扶贫攻坚主战场从贫困县转变为集中连片特困地区的合理性。(2)从事农业的农村人口更易陷入多维贫困,这成为农村劳动力持续转移的诱因。(3)当前有工作的农村人口摆脱贫困的可能性较大,应促进有能力的农村贫困人口就业,稳步有序推进新型城镇化。(4)绝对收入和相对收入对多维贫困产生的影响不显著,在精准扶贫过程中应区别对待"收入贫困"和"多维贫困"。     

中国农民工多维贫困及其户籍影响

本文以CFPS家庭数据为样本,借鉴A-F多维贫困测算框架,重新估计了中国25个省份在教育、健康、医保、就业和收入等五个维度的多维贫困.在此基础上,笔者引入户籍制度变量来解释农民工多维贫困的原因.研究发现﹕ 户籍制度本身隐含着对流入人口的制度性歧视,在很大程度上限制了农民工群体的自由流动和迁移,降低了个体外出寻求就业机会的可能性,进而加剧了农民工群体的多维贫困和不平等程度.进一步研究发现﹕ 教育机会、就业机会和收入水平是户籍制度影响个体多维贫困的主要途径.具体而言﹕ 第一,户籍身份隐含教育机会和教育质量的不均等,导致教育回报率城乡差距的进一步扩大,进而影响农民工的教育选择与教育投入.第二,劳动者户籍身份的差异导致农民工获取就业机会不均等,但是就业机会不均等的影响深度随着教育年限的增加将会逐步被削弱.第三,劳动力市场对非城镇户籍劳动者的收入歧视依然存在,导致农民工落入多维贫困的概率更高.这也意味着,现阶段户籍制度所隐含的社会分割在改革进程中尚未从根本上扭转,因而进一步推进户籍制度改革,提升教育质量,缩小城乡教育回报差距,是改善就业与收入机会不均等的关键.     

总量贫困测度研究述评

本文系统地评述过去一百年来有关总量贫困测度的研究,目的在于总结贫困测度方法的主要发展线索和理论成果,为中国的贫困研究奠定基础。文章重点讨论了基于公理方法、福利方法的贫困测度和多维度的贫困测度,分析了各种贫困指数的构造、优缺点和适用性。文章最后探讨了总量贫困测度几种方法之间的关系,并研究了中国如何构建和选择科学合理的贫困指数问题。     

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。