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。     

贫困指数理论研究述评

贫困指数关系到贫困程度的准确测定,是研究贫困问题的首要问题之一。贫困发生率和贫困缺口指数尽管直观,但反映贫困程度很不全面;基于公理体系上的Sen贫困指数以及满足可分解的FGT2贫困指数虽然综合性能较强,但直观解释能力较差且不满足一些公理;社会福利函数贫困指数以及多维测度和模糊测度在理论上无疑很完美,但可操作性较差。由于单一贫困指数都存在不足,构建简明而又全面的贫困指数体系非常必要。     

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。     

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。     

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。     

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。     

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。     

数字普惠金融、数字鸿沟与多维相对贫困——基于老龄化的视角

在我国老龄化程度加深的背景下,破解老年人口多维相对贫困问题对我国实现共同富裕有积极影响。本文利用中国健康与养老追踪调查数据与北京大学数字普惠金融指数,研究了数字普惠金融和数字鸿沟对老年人口多维相对贫困的影响。研究表明：数字普惠金融能够缓解老年人口的多维相对贫困,但是数字鸿沟的存在加剧了多维相对贫困,并且数字鸿沟削弱了数字普惠金融对老年人口多维相对贫困的减缓作用。不同维度的分析发现,数字普惠金融能够缓解老年人口在收入、健康、社会保障以及生活环境维度的相对贫困,但是对教育维度的相对贫困影响不显著;数字普惠金融的覆盖广度和使用深度能够显著减缓老年人口多维相对贫困,但数字化程度的影响不显著;数字鸿沟的使用沟对老年人口多维相对贫困的影响最大,并且使用沟的负向调节作用最大,其次是知识沟和接入沟。进一步研究发现,数字基础设施越完善、家庭数字反哺越好以及社会互动越活跃,那么数字鸿沟在数字普惠金融减缓老年人口多维相对贫困中的负向调节作用将越小。     

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。     

环京津地区县级尺度相对贫困识别与治理策略研究

相对贫困识别是新时期相对贫困治理的基础。按照“两不愁，三保障”的目标要求，基于多维贫困指数MPI的计算框架，从“经济发展、生活质量、义务教育、基本医疗、社会保障”五个维度遴选指标，采用主客观相结合的赋权方法构建多维相对贫困指数计算模型，并对环京津地区河北省所属的71个县域2012—2021年的多维相对贫困指数进行了计算，并以各维度中位数的60%作为相对贫困的判别标准，对环京津地区县级尺度的相对贫困进行了识别；采用指标贡献度方法对2012—2021年环京津地区县级尺度相对贫困的致贫因素进行了分析，并依此给出了环京津地区县级尺度相对贫困的治理策略。     

“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。     

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。     

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。     

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。     

共同富裕目标下农村相对贫困家庭多维贫困测度及分解

随着脱贫攻坚取得全面胜利,开展相对贫困治理成为我国当前扎实推进共同富裕目标实现的重要战略选择。共同富裕是相对贫困治理的目标指向,而相对贫困治理是共同富裕的前提手段。基于2018年中国家庭追踪调查数据和A-F方法的测算结果表明,我国农村相对贫困家庭的多维贫困指数维度贡献率由高到低依次为教育、生活水平、健康、劳动能力、医疗保险和住房,同时遭受5个以上维度或单一维度贫困的相对贫困家庭数量均较少,超过50%的相对贫困家庭同时遭受至少3个维度贫困;区域分解结果显示,西部地区多维贫困发生率和多维贫困严重程度最高,东部次之,中部最低;收入分解结果显示,收入越低的家庭多维贫困发生率越高,遭受的贫困维度越多,贫困程度越深。     

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％.     

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。     

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。