孫 詠 梅

一、引言

扶貧攻堅(jiān)戰(zhàn)作為中國(guó)的千年大計(jì)，首要目標(biāo)是到2020 年在現(xiàn)行標(biāo)準(zhǔn)下實(shí)現(xiàn)農(nóng)村貧困人口全面脫貧。黨的十九大報(bào)告指出，脫貧要做到“脫真貧、真脫貧”，“脫貧不能停留在指標(biāo)上，滿足于‘摘帽子’，而是要防止‘假脫貧’”。在以往的貧困研究以及反貧困實(shí)踐中，受研究視野的限制，我們往往將重點(diǎn)放在以物質(zhì)為衡量尺度的顯性貧困上，在扶貧工作取得巨大成就之后，我們有必要對(duì)隱性貧困給予高度關(guān)注。

眾所周知，非物質(zhì)的隱性貧困是當(dāng)今很多國(guó)家都面臨的難題，也是嚴(yán)重困擾發(fā)展中國(guó)家可持續(xù)增長(zhǎng)的制約因素之一。相較于顯性貧困，隱性貧困問(wèn)題的研究之所以如此棘手，原因在于隱性貧困的致貧原因較為復(fù)雜，加之隱性貧困難以識(shí)別與測(cè)度，為貧困研究及相應(yīng)的減貧實(shí)踐帶來(lái)了極大的困惑。事實(shí)上，隱性貧困的存在為減貧任務(wù)設(shè)置了巨大的阻礙，終結(jié)貧困必須高度重視隱性貧困。

鑒于中國(guó)貧困人口80%集中于廣大農(nóng)村，農(nóng)民工作為農(nóng)村人口中的一個(gè)特殊群體，其自身帶有農(nóng)村源生地的貧困，而且進(jìn)入打工地后，面對(duì)新舊環(huán)境的更替，又面臨著新的困難，盡管一些人因收入的提高，已經(jīng)擺脫了物質(zhì)貧困，但隱性貧困仍比較突出。他們的隱性貧困又因難以識(shí)別與測(cè)度，而游離于國(guó)家扶貧視野之外，成為精準(zhǔn)扶貧的盲區(qū)。目前，我國(guó)農(nóng)民工總數(shù)高達(dá)2.88 億人，其中近1/5 集中在建筑行業(yè)，對(duì)其隱性貧困的調(diào)查研究具有一定的現(xiàn)實(shí)意義。本文利用分位數(shù)方法考察隱性貧困在不同條件分布下受各解釋變量的影響程度。由于A-F 方法得到的隱性貧困指數(shù)實(shí)際上是一種離散的計(jì)數(shù)數(shù)據(jù)，而離散變量的分位數(shù)不唯一，因而直接對(duì)其進(jìn)行分位數(shù)回歸是不合理的。本文將基于Machado 和 Santos Silva（2005）提出的分位數(shù)計(jì)數(shù)回歸（QCR）方法，尤其是他們通過(guò)將離散型被解釋變量進(jìn)行適當(dāng)平滑，使其可以應(yīng)用標(biāo)準(zhǔn)的分位數(shù)回歸方法，彌補(bǔ)隱性貧困測(cè)度的缺陷。

二、當(dāng)代農(nóng)村轉(zhuǎn)移人口生存狀態(tài)的新變化及隱性貧困的產(chǎn)生

據(jù)國(guó)家扶貧辦統(tǒng)計(jì)，目前中國(guó)貧困人口80%集中于廣大農(nóng)村。改革開(kāi)放以來(lái)，中國(guó)農(nóng)民親身經(jīng)歷了波瀾壯闊的農(nóng)村變革：隨著農(nóng)村家庭聯(lián)產(chǎn)承包責(zé)任制的落實(shí)，農(nóng)民擁有自主經(jīng)營(yíng)土地的權(quán)利，成為勞動(dòng)的主人；但是隨著農(nóng)村人均耕地的減少和農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率的提高，產(chǎn)生了大量農(nóng)村剩余勞動(dòng)力，而改革開(kāi)放進(jìn)程中城市現(xiàn)代制造業(yè)的崛起，對(duì)農(nóng)村廉價(jià)的勞動(dòng)力產(chǎn)生了巨大的需求。在農(nóng)村人多地少的矛盾所形成的“推力”以及城市化進(jìn)程中工業(yè)企業(yè)對(duì)廉價(jià)勞動(dòng)力巨大需求的“拉力”的雙重作用下，大量的農(nóng)民棄耕進(jìn)城，成為城市新增產(chǎn)業(yè)工人，即成為了具有中國(guó)特色的“農(nóng)民工”。經(jīng)過(guò)數(shù)十年的城鎮(zhèn)化進(jìn)程的推動(dòng)，我國(guó)農(nóng)民工數(shù)量從1985 年的6714萬(wàn)人激增至2018 年的2.86 億人，農(nóng)民工數(shù)量約占全國(guó)非農(nóng)就業(yè)總?cè)藬?shù)的一半以上。①數(shù)據(jù)來(lái)源于國(guó)家統(tǒng)計(jì)局：《2016 年農(nóng)民工監(jiān)測(cè)調(diào)查報(bào)告》，2016 年 4 月，http://www.stats.gov.cn/tjsj/zxfb/201804/t20180427_1596389.html，2019 年 7 月 31 日。這些進(jìn)城的農(nóng)民工大多數(shù)集中于勞動(dòng)密集型產(chǎn)業(yè)中，并且主要受雇于外企和私企等非公有制企業(yè)?！?017 年農(nóng)民工監(jiān)測(cè)調(diào)查報(bào)告》顯示，2017 年我國(guó)農(nóng)民工以受雇方式就業(yè)的比重為83.4%，外出農(nóng)民工的受雇就業(yè)比重更是達(dá)94.1%。②數(shù)據(jù)來(lái)源于國(guó)家統(tǒng)計(jì)局：《2015 年農(nóng)民工監(jiān)測(cè)調(diào)查報(bào)告》，2015 年 4 月，http://www.stats.gov.cn/tjsj/zxfb/201804/t20180427_1596389.html，2019 年 7 月 31 日。由此可見(jiàn)，我國(guó)農(nóng)民工主要以雇傭勞動(dòng)的身份進(jìn)入勞動(dòng)力市場(chǎng)。

（一）城鎮(zhèn)化與農(nóng)村轉(zhuǎn)移人口生存狀態(tài)的分化

近年來(lái)，我國(guó)農(nóng)民工隱性貧困不斷增加，很大原因在于我國(guó)社會(huì)主義初級(jí)階段實(shí)行市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)，出現(xiàn)了勞動(dòng)力的商品化現(xiàn)象。在市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)條件下，馬克思對(duì)勞動(dòng)力商品化有過(guò)經(jīng)典論述：“一方面，工人是自由人，能夠把自己的勞動(dòng)力當(dāng)作自己的商品來(lái)支配，另一方面，他沒(méi)有別的商品可以出賣(mài)，自由地一無(wú)所有，沒(méi)有任何實(shí)現(xiàn)自己的勞動(dòng)力所必需的東西?！薄?〕受限于中國(guó)目前勞動(dòng)生產(chǎn)條件，改革開(kāi)放后，我國(guó)出現(xiàn)了大量非公企業(yè)，成為吸納勞動(dòng)力的主要力量。在這些非公企業(yè)中，中國(guó)農(nóng)村勞動(dòng)力的商品化有自身的特殊性，農(nóng)民工雖然在城市出賣(mài)自身勞動(dòng)力，但他們通常在農(nóng)村擁有土地這一生產(chǎn)資料，有學(xué)者認(rèn)為，這導(dǎo)致了中國(guó)農(nóng)民兼具雙重身份：農(nóng)村的農(nóng)民身份和城市的“半無(wú)產(chǎn)者”身份。〔2〕半無(wú)產(chǎn)階級(jí)化使得農(nóng)民工的再生產(chǎn)模式是“拆分式”的，他們?cè)诔鞘写蚬か@取的收入主要花費(fèi)于自身勞動(dòng)力的再生產(chǎn)，而撫養(yǎng)老人和子女、居住和社會(huì)保障等再生產(chǎn)主要依賴(lài)于土地上的農(nóng)業(yè)收入，因而農(nóng)民工的工資并未涵蓋勞動(dòng)力再生產(chǎn)的全部成本?！?〕從這個(gè)角度而言，農(nóng)民工存在的隱性貧困在所難免。

農(nóng)村轉(zhuǎn)移人口進(jìn)城務(wù)工，勞動(dòng)地位、生存條件以及工作環(huán)境都發(fā)生了巨大改變，這些改變也在某種程度上成為隱性貧困的載體。盡管近年來(lái)，國(guó)家不斷提高勞動(dòng)者收入水平，并出臺(tái)了諸如《勞動(dòng)法》對(duì)勞動(dòng)者權(quán)益加以法律保障，但是收入的提高，并不能完全改善勞動(dòng)者的生存狀態(tài)，許多勞動(dòng)者面臨著超時(shí)勞動(dòng)、不良的工作環(huán)境、低福利、低社會(huì)保障水平等狀況。在勞資分配中，勞動(dòng)者整體的收入比重仍較低。此外，隨著非正規(guī)就業(yè)規(guī)模的擴(kuò)大，我國(guó)勞動(dòng)者的生存狀況出現(xiàn)分化。比如，雖然我國(guó)《勞動(dòng)法》明確規(guī)定了勞動(dòng)者每天工作時(shí)間不得超過(guò)8 小時(shí)，每周工作時(shí)間不得超過(guò)44 小時(shí)，每周至少休息1 天，但是在很多私企和外企中，企業(yè)為了盡可能多地獲取利潤(rùn)，對(duì)勞動(dòng)力的使用往往超出法定工作時(shí)間，勞動(dòng)者經(jīng)常加班并且很少有休息日。很多私營(yíng)企業(yè)通過(guò)復(fù)雜的計(jì)酬方法，往往使得勞動(dòng)者的小時(shí)工資隨著工作時(shí)間的延長(zhǎng)而降低，這也進(jìn)一步促使勞動(dòng)者通過(guò)超時(shí)勞動(dòng)來(lái)獲得更高工資，勞動(dòng)者陷入了超時(shí)勞動(dòng)和低小時(shí)工資的惡性循環(huán)。

（二）非正規(guī)就業(yè)規(guī)模的增長(zhǎng)與勞動(dòng)者生存狀況的分化

國(guó)際勞工組織將非正規(guī)就業(yè)者定義為沒(méi)有得到法律監(jiān)管和保護(hù)的勞動(dòng)者，其中包括在小型或未注冊(cè)企業(yè)工作的勞動(dòng)者、沒(méi)有被勞動(dòng)法律覆蓋的非典型工作（比如臨時(shí)工、兼職工、家庭勞務(wù)人員）和生產(chǎn)鏈外包產(chǎn)生的工作（比如勞動(dòng)派遣工）等?！?〕與正規(guī)就業(yè)者相比，非正規(guī)就業(yè)者沒(méi)有簽訂正式的勞動(dòng)合同，他們享有的勞動(dòng)保護(hù)、社會(huì)福利、工資水平等條件都更差。〔5〕隨著中國(guó)非公有制經(jīng)濟(jì)的發(fā)展和農(nóng)民工數(shù)量的增加，越來(lái)越多的勞動(dòng)者成為非正規(guī)就業(yè)者，我國(guó)的農(nóng)民工就具有非正規(guī)就業(yè)的特征。

學(xué)術(shù)界關(guān)于中國(guó)非正規(guī)就業(yè)者數(shù)量的測(cè)算有兩種主要方法：一種以胡鞍鋼、黃宗智等人為代表，他們按照正規(guī)部門(mén)和非正規(guī)部門(mén)的劃分，將在非正規(guī)部門(mén)工作的勞動(dòng)者作為非正規(guī)就業(yè)者；①參見(jiàn)胡鞍鋼、趙黎：《我國(guó)轉(zhuǎn)型期城鎮(zhèn)非正規(guī)就業(yè)與非正規(guī)經(jīng)濟(jì)（1990—2004）》、胡鞍鋼、馬偉：《現(xiàn)代中國(guó)經(jīng)濟(jì)社會(huì)轉(zhuǎn)型：從二元結(jié)構(gòu)到四元結(jié)構(gòu)（1949—2009）》、黃宗智：《中國(guó)被忽視的非正規(guī)經(jīng)濟(jì)：現(xiàn)實(shí)與理論》等文。一種以吳要武、蔡昉等人為代表，他們按照崗位特征而不是工作單位的特征來(lái)定義和測(cè)算非正規(guī)就業(yè)者，因?yàn)榧词乖谡?guī)部門(mén)中仍存在臨時(shí)工、派遣工等非正規(guī)就業(yè)者，他們采用的方法更接近于國(guó)際勞工組織的定義和測(cè)算方法。〔6〕雖然兩種方法存在一定的差異，但是他們測(cè)算的大部分非正規(guī)就業(yè)者的對(duì)象是相同的，并且一致地反映了我國(guó)非正規(guī)就業(yè)者數(shù)量和結(jié)構(gòu)的變化趨勢(shì)。

從數(shù)量上來(lái)看，我國(guó)非正規(guī)就業(yè)者的數(shù)量及其在城鎮(zhèn)總就業(yè)人口中的比重不斷上升。第一，在國(guó)企、集體企業(yè)等正規(guī)部門(mén)的員工大規(guī)模下崗的同時(shí)，非正規(guī)部門(mén)的就業(yè)人數(shù)和比重不斷攀升。1990—2016 年間，我國(guó)非正規(guī)部門(mén)就業(yè)人數(shù)從2559 萬(wàn)人增加至2.38 億人，而傳統(tǒng)正規(guī)部門(mén)就業(yè)人數(shù)從1.39 億人下降至6623 萬(wàn)人（見(jiàn)圖1）。我國(guó)非正規(guī)部門(mén)就業(yè)人數(shù)占城鎮(zhèn)就業(yè)人口的比重從1990 年的15.4%上升至2016 年的57.7%，傳統(tǒng)正規(guī)部門(mén)的就業(yè)比重則從83.6%下降為16%（見(jiàn)圖2）。值得注意的是，2008 年《勞動(dòng)合同法》實(shí)施之后，我國(guó)的非正規(guī)就業(yè)人數(shù)和比重均有所下降，但是2012年之后非正規(guī)就業(yè)人數(shù)和比重又出現(xiàn)不斷上升的趨勢(shì)。這說(shuō)明《勞動(dòng)合同法》在最初幾年執(zhí)行情況較好，而近幾年該法律在企業(yè)雇工過(guò)程中的執(zhí)行情況不佳。第二，在國(guó)企、集體企業(yè)等正規(guī)部門(mén)中，出于降低雇工成本的考慮，臨時(shí)工、勞動(dòng)派遣工等非正規(guī)就業(yè)者的數(shù)量和比重也不斷上升。2002 年國(guó)有企業(yè)和集體企業(yè)中無(wú)合同雇傭的比重為4.21%，而2011 年該比例上升至 18.1%?！?〕

圖1 1990—2016 年我國(guó)正規(guī)和非正規(guī)部門(mén)就業(yè)人數(shù)（單位：萬(wàn)人）②傳統(tǒng)正規(guī)部門(mén)指的是國(guó)有、集體單位，新興正規(guī)部門(mén)指的是聯(lián)營(yíng)單位、股份合作單位、有限責(zé)任公司、股份有限公司、港澳臺(tái)商投資單位、外商投資單位，非正規(guī)就業(yè)部門(mén)指的是私營(yíng)企業(yè)、個(gè)體企業(yè)和未納入統(tǒng)計(jì)的部分（主要為農(nóng)民工）。

圖2 1990—2016 年我國(guó)正規(guī)和非正規(guī)部門(mén)就業(yè)人員占城鎮(zhèn)總就業(yè)比重

從結(jié)構(gòu)上來(lái)看，我國(guó)非正規(guī)就業(yè)主要集中于非公有制企業(yè)和農(nóng)民工群體。吳要武和蔡昉利用勞動(dòng)與社會(huì)保障部2002 年的抽樣調(diào)查數(shù)據(jù)，研究了我國(guó)非正規(guī)就業(yè)者數(shù)量。他們指出，傳統(tǒng)部門(mén)（國(guó)有單位和集體單位）的非正規(guī)就業(yè)者比重為23.4%，而新興部門(mén)（私營(yíng)企業(yè)、外資企業(yè)等非公有制企業(yè)）的非正規(guī)就業(yè)者比重為85.5%?！?〕可見(jiàn)，從企業(yè)類(lèi)型上來(lái)看，我國(guó)的非正規(guī)就業(yè)主要集中于非公有制企業(yè)。從雇傭者主體來(lái)看，農(nóng)民工在非正規(guī)就業(yè)中占有較大比重。胡鞍鋼和趙黎指出，1978—1990 年我國(guó)非正規(guī)就業(yè)主要來(lái)源于個(gè)體和私營(yíng)經(jīng)濟(jì)，而1990 年之后農(nóng)村轉(zhuǎn)移勞動(dòng)力在非正規(guī)就業(yè)中的比重越來(lái)越大?！?〕黃宗智的研究也表明，2007 年我國(guó)有 1.68億非正規(guī)就業(yè)者，其中有1.2 億是農(nóng)民工，農(nóng)民工在非正規(guī)就業(yè)中的比重超過(guò)70%?！?0〕《2016 年農(nóng)民工監(jiān)測(cè)調(diào)查報(bào)告》顯示，我國(guó)農(nóng)民工沒(méi)有簽訂合同的比例高達(dá)64.9%，這些沒(méi)有簽訂合同的農(nóng)民工成為了非正規(guī)就業(yè)者，他們?cè)跈?quán)益維護(hù)、社會(huì)保障等方面存在較大的困難。

與正規(guī)就業(yè)者相比，我國(guó)的非正規(guī)就業(yè)者在工資水平、工作時(shí)間、社會(huì)保險(xiǎn)和工作穩(wěn)定性等方面的狀況均較差，反映出我國(guó)勞動(dòng)者生存狀況的分化特征。吳要武和蔡昉利用2002 年全國(guó)調(diào)查數(shù)據(jù)指出，我國(guó)非正規(guī)就業(yè)者的平均小時(shí)工資只有正規(guī)就業(yè)者的64%，但是他們每周的平均工作時(shí)間卻比正規(guī)工作者多20%；在社會(huì)保障的覆蓋率方面，非正規(guī)就業(yè)者社會(huì)保障的參與率遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于正規(guī)就業(yè)者。正規(guī)就業(yè)者擁有養(yǎng)老保險(xiǎn)、醫(yī)療保險(xiǎn)、失業(yè)保險(xiǎn)的比例分別為84.5%、64.2%、72.5%，而非正規(guī)就業(yè)者擁有養(yǎng)老保險(xiǎn)、醫(yī)療保險(xiǎn)、失業(yè)保險(xiǎn)的比例分別為37%、14.1%、20.7%；在工作穩(wěn)定性方面，正規(guī)就業(yè)者在當(dāng)前崗位工作的平均任期為14.9 年，一年內(nèi)更換工作的次數(shù)為0.04 次，而非正規(guī)就業(yè)者的平均任期為5.4 年，約為正規(guī)工作中任期的1/3，他們一年內(nèi)更換工作的次數(shù)為0.17 次，是正規(guī)工作者更換工作頻率的4 倍（見(jiàn)表1）。

表1 非正規(guī)就業(yè)者和正規(guī)就業(yè)者的生存狀況比較

近年來(lái)，隨著勞動(dòng)力供求的變化、政府政策對(duì)勞動(dòng)者的保護(hù)力被加大，非正規(guī)就業(yè)者的生存狀況有所改善。但是由于教育、戶籍限制等等因素的重要性增強(qiáng)，我國(guó)非正規(guī)就業(yè)者與正規(guī)就業(yè)者生存狀況的差距不斷擴(kuò)大，非正規(guī)就業(yè)者處于越來(lái)越不利的地位。〔11〕

三、非物質(zhì)隱性貧困的測(cè)度方法和變量選取

（一）基于分位數(shù)回歸的隱性貧困測(cè)度方法

為了更好地對(duì)隱性貧困進(jìn)行測(cè)度，本文采用分位計(jì)數(shù)回歸方法，其本質(zhì)上與標(biāo)準(zhǔn)的分位數(shù)回歸相同，下面對(duì)二者進(jìn)行簡(jiǎn)單介紹。另外，由于因子分析方法相對(duì)被人所熟知，這里不再贅述。

（1）分位數(shù)回歸方法

假設(shè)Y 為連續(xù)型隨機(jī)變量，其累計(jì)分布函數(shù)Fy（·），則 Y 的總體 q 分位數(shù)記作 yq滿足:

假設(shè)條件分布（y|x）的總體q 分位數(shù)是x 的線性函數(shù)，即

則估計(jì)量βq可以由線性規(guī)劃解以下最小化問(wèn)題來(lái)得到：

（2）分位數(shù)計(jì)數(shù)回歸

標(biāo)準(zhǔn)的分位數(shù)回歸方法適用于連續(xù)型的被解釋變量，由于離散型被解釋變量的分位數(shù)不唯一，會(huì)導(dǎo)致累積分布函數(shù)不連續(xù)，因而無(wú)法進(jìn)行準(zhǔn)確估計(jì)。Machado 和 Silva（2005）使用一種名為“抖動(dòng)（Jittering）”的方法將離散型被解釋變量平滑為連續(xù)型變量，從而可以進(jìn)行分位數(shù)回歸。

為避免與上文混淆，假設(shè)m 為離散的計(jì)數(shù)變量（本文中為A-F 方法測(cè)算出的隱性貧困維度），使用特定的轉(zhuǎn)換函數(shù)：

其中，u～U（0，1）為一在（0，1）區(qū)間上服從均勻分布的隨機(jī)變量，這一轉(zhuǎn)換過(guò)程即為計(jì)數(shù)數(shù)據(jù)的“抖動(dòng)”過(guò)程。為了滿足計(jì)數(shù)數(shù)據(jù)非負(fù)的條件，傳統(tǒng)的計(jì)數(shù)模型為基于條件均值的指數(shù)模型，即E（M|x）=exp（x'β）的形式而非線性函數(shù) x'β，故假設(shè)條件分布的（z|x）總體q 分位數(shù)是z 的非線性形式，即：

根據(jù)“抖動(dòng)”過(guò)程，zq（x）的下界由 q 決定，故 q出現(xiàn)在方程（5）中。為了估計(jì)方程（5），通常需要對(duì)其進(jìn)行對(duì)數(shù)轉(zhuǎn)換，變?yōu)槿缦滦问?

如果 z-p＜0，可以使用 ln（ε）對(duì)其進(jìn)行調(diào)整，其中ε 為一很小的正數(shù)。可以證明該轉(zhuǎn)換不會(huì)影響到分位數(shù)的估計(jì)。然后根據(jù)上限函數(shù)（7）式可以將z 的分位數(shù)轉(zhuǎn)換為 m 的分位數(shù)，（7）式右側(cè)|zq（x）|表示大于或等于zq（x）的最小整數(shù)。

為了減弱“抖動(dòng)”過(guò)程中產(chǎn)生的噪聲效應(yīng)，可以使用來(lái)自U（0，1）分布的獨(dú)立抽樣多次進(jìn)行估計(jì)，然后對(duì)多次估計(jì)得到的系數(shù)和置信區(qū)間端點(diǎn)取平均，因此，計(jì)數(shù)變量m 的分位數(shù)估計(jì)值來(lái)源于（8）式:

（二）變量的選取

本文中的數(shù)據(jù)來(lái)自于2016 年我們以建筑業(yè)農(nóng)民工為樣本進(jìn)行的調(diào)查，源數(shù)據(jù)樣本為3874 份，經(jīng)處理后得到的有效樣本數(shù)為3434 個(gè)，以下分析將基于這3434 份數(shù)據(jù)展開(kāi)。

（1）被解釋變量的選取

由于非物質(zhì)性隱性貧困具有較大的隱藏性，對(duì)這一類(lèi)型的貧困測(cè)度存在一定的難度。同時(shí)，影響隱性貧困的因素是復(fù)雜的，既要結(jié)合物質(zhì)影響因素，同時(shí)又不能僅僅局限于物質(zhì)層面。孫詠梅（2016〕曾用A-F 方法對(duì)物質(zhì)貧困對(duì)精神貧困的影響做了充分研究，為本文的研究提供了借鑒。在此基礎(chǔ)上，本文從三個(gè)角度來(lái)選取非物質(zhì)隱性貧困的影響因素：（1〕個(gè)體對(duì)于當(dāng)前工作和生活的滿意度這種主觀的情緒變量；（2〕誘導(dǎo)個(gè)人生活態(tài)度轉(zhuǎn)變的個(gè)體自身的一些因素；（3〕個(gè)體與社會(huì)之間的關(guān)聯(lián)以及從社會(huì)獲得幫助、獲取資源的能力。結(jié)合問(wèn)卷中的問(wèn)題，選取了10 個(gè)具體指標(biāo)，應(yīng)用A-F 方法計(jì)算隱性貧困維度（詳見(jiàn)表1）。對(duì)這10 個(gè)指標(biāo)應(yīng)用A-F 方法進(jìn)行計(jì)算后，可以得到相應(yīng)的K 維隱性貧困值，將其作為被解釋變量（AF）。

表1 基于A-F 方法的隱性貧困維度測(cè)度指標(biāo)體系

（2）解釋變量的選取

影響隱性貧困的因素是多方面的，其中物質(zhì)因素對(duì)隱性貧困的誘發(fā)更為復(fù)雜。這種誘發(fā)既可能通過(guò)直接影響人的精神狀態(tài)來(lái)完成，也有可能通過(guò)對(duì)人的權(quán)利、能力、福利等潛在的影響間接作用于人的精神，而且這些影響因素之間可能存在一定的相關(guān)性，很難單獨(dú)進(jìn)行考察。

本文通過(guò)因子分析的方法，對(duì)物質(zhì)維度貧困指標(biāo)進(jìn)行降維，將這些指標(biāo)間錯(cuò)綜復(fù)雜的關(guān)系轉(zhuǎn)化為幾個(gè)公共因子來(lái)進(jìn)行分析。為了避免遺漏重要因素，本文盡可能全面地將問(wèn)卷中的相應(yīng)指標(biāo)提取出來(lái)加以分析（詳見(jiàn)表2）。由于年齡、受教育程度等屬于個(gè)體的基本特征，而且比較容易觀察，故將其作為控制變量。由于收入貧困本身就是一種衡量貧困的重要指標(biāo)，可以與測(cè)算多維貧困的A-F 方法形成很好的互補(bǔ)，將其單獨(dú)拿出，不與其他一些物質(zhì)維度標(biāo)準(zhǔn)合并。是否被拖欠工資為二值變量，而且遭受這種不公待遇的農(nóng)民工可能在精神上遭受更大壓力，因而也將其單獨(dú)列出。其余相應(yīng)指標(biāo)則統(tǒng)一劃分到影響隱性貧困的物質(zhì)維度指標(biāo)中進(jìn)行因子分析。在此基礎(chǔ)上，我們從因子分析中提取出外部環(huán)境變動(dòng)等間接影響因素，構(gòu)建測(cè)度農(nóng)民工隱性貧困的“軟件”指標(biāo)；從農(nóng)民工自身生活中的直接影響因素，構(gòu)建測(cè)度農(nóng)民工隱性貧困的“硬件”指標(biāo)。

注：由于解釋變量個(gè)數(shù)較多，其符號(hào)采用問(wèn)卷中的相應(yīng)題目序號(hào)來(lái)表示。

為了保證因子分析的科學(xué)性，本文首先對(duì)表2中選取的物質(zhì)維度指標(biāo)進(jìn)行Kaiser-Meyer-Olkin 檢驗(yàn)（KMO 檢驗(yàn)）以及Bartlett's 球狀檢驗(yàn)（巴特利球形檢驗(yàn)）。檢驗(yàn)結(jié)果表明KMO 統(tǒng)計(jì)量為0.744，進(jìn)行因子分析的效果較好；而巴特利球形檢驗(yàn)卡方統(tǒng)計(jì)量為1512.049，在1%的水平上拒絕原假設(shè)，表明各變量之間相關(guān)性很高，適合進(jìn)行因子分析。對(duì)各指標(biāo)采用主軸因子法進(jìn)行分析，圖1 為因子分析碎石圖，可以看到有兩個(gè)因子的特征值大于1，表明可以提取出兩個(gè)有效的公共因子。在此基礎(chǔ)上采用最大方差正交旋轉(zhuǎn)的方法，得到相互獨(dú)立的兩個(gè)因子，然后繪制出相應(yīng)的因子得分圖（詳見(jiàn)圖2）。圖2 顯示結(jié)果表明，因子1 在生活中遇到的難題數(shù)（包括工資低、工作不安全、看病難等因素）、拒絕城市生活理由數(shù)（包括戶口、房?jī)r(jià)等因素）、家庭貧困的原因數(shù)（包括自然災(zāi)害、子女上學(xué)、缺乏文化技能等因素）等指標(biāo)上的載荷值較大，故因子1 反映了一些個(gè)體生活環(huán)境中規(guī)則、條件等“軟件”指標(biāo)的影響，該因子取值越大，說(shuō)明個(gè)體所處的環(huán)境對(duì)其越不友好；因子2 在生活中電器數(shù)、老家擁有的設(shè)備數(shù)、生活?yuàn)蕵?lè)項(xiàng)目數(shù)等指標(biāo)上的載荷值較大，這里的生活?yuàn)蕵?lè)項(xiàng)目包括上網(wǎng)、看電視電影和文化娛樂(lè)演出等項(xiàng)目，這些項(xiàng)目均需要一些基礎(chǔ)設(shè)備等物質(zhì)載體的支持，故因子2 反映了一些個(gè)體生活環(huán)境中的客觀實(shí)物的影響，可以看作是一種“硬件”指標(biāo)，該因子取值越大，說(shuō)明個(gè)體所處的環(huán)境的條件相對(duì)較好。

最終確定的被解釋變量為年齡（age）、受教育程度（edu）、收入（inc）、是否被拖欠工資（wage）、“軟件”指標(biāo)因子 1（fac1）和“硬件”指標(biāo)因子 2（fac2）。結(jié)合（1）和（2）中的分析，最終選擇指標(biāo)的名稱(chēng)、符號(hào)、描述性統(tǒng)計(jì)量以及預(yù)期作用方向（見(jiàn)表3）。

圖1 因子分析碎石圖

圖2 因子得分圖

表3 最終所選指標(biāo)的描述性統(tǒng)計(jì)量

四、對(duì)我國(guó)農(nóng)民工隱性貧困的實(shí)證研究

在對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理、得到相應(yīng)的被解釋變量和解釋變量之后，本文采用Stata14.0 軟件對(duì)分位數(shù)計(jì)數(shù)回歸模型（QCR）進(jìn)行估計(jì)，結(jié)果見(jiàn)表4，同時(shí)表中給出了負(fù)二項(xiàng)回歸的結(jié)果作為參照。

考慮到處于高度隱性貧困狀態(tài)的人群可能需要更大的脫貧幫助，因而本文對(duì)中位數(shù)以上的分位數(shù)劃分更細(xì)致，以期進(jìn)行更詳細(xì)的研究。從表4 可以看到，就整體而言，模型擬合效果較好，變量符號(hào)基本符合預(yù)期。負(fù)二項(xiàng)回歸是基于均值的，可以看到其與中值回歸的系數(shù)比較接近但仍存在一定程度差異，說(shuō)明分位計(jì)數(shù)回歸模型的結(jié)果有一定的可靠性而且得到的結(jié)果更加全面合理。由于在不同分位數(shù)上系數(shù)的符號(hào)基本沒(méi)有發(fā)生改變，故以中值回歸的結(jié)果為例進(jìn)行分析。年齡一項(xiàng)系數(shù)為負(fù)，表明隨著年齡的增長(zhǎng)，農(nóng)民工的貧困的程度會(huì)降低，這也與人隨著年齡的增長(zhǎng)心智更加成熟從而精神上的抗壓能力更強(qiáng)相符合。同時(shí)，年長(zhǎng)的人更有可能受到來(lái)自家庭的關(guān)懷，受尊重程度也會(huì)相應(yīng)增加，這也是其隱性貧困度降低的原因之一。在低分位數(shù)上，教育一項(xiàng)系數(shù)為負(fù)，與預(yù)期相同。出乎意料的是，在較高分位數(shù)上，教育一項(xiàng)呈現(xiàn)正值，不過(guò)在各分位數(shù)上，教育一項(xiàng)的系數(shù)都不顯著，因而其參考意義不大。出現(xiàn)這樣的結(jié)果，有可能是因?yàn)閱?wèn)卷中關(guān)于教育的劃分方式采用了分階段劃分方法，而大部分農(nóng)民工的教育水平普遍較低，教育水平的差異性較小，因而教育指標(biāo)的變異程度較小，使得其在回歸中不顯著，同時(shí)也使得高分位數(shù)上的教育系數(shù)出現(xiàn)符號(hào)上的變化。收入對(duì)隱性貧困程度產(chǎn)生顯著的負(fù)向的影響，而且其系數(shù)較大，說(shuō)明當(dāng)前農(nóng)民工的隱性貧困程度受收入的影響比較大，收入貧困和隱性貧困之間有著密切的聯(lián)系，這也與馮賀霞等人的研究相吻合。〔12〕被拖欠工資也會(huì)增加農(nóng)民工精神貧困度，顯然被拖欠工資會(huì)損害農(nóng)民工的權(quán)利，打擊其積極性，增加其對(duì)工作的不滿程度，加大勞資對(duì)抗，進(jìn)而成為加大其精神貧困度的重要因素。規(guī)則、條件等“軟件”指標(biāo)對(duì)其隱性貧困有正向影響，因?yàn)檫@些指標(biāo)的取值較大則意味著農(nóng)民工在生活中飽受歧視，遭受著工資低、看病難、子女上學(xué)難、戶籍障礙、被社會(huì)邊緣化、自我認(rèn)知度低等問(wèn)題，這些“軟件”指標(biāo)的存在，顯然會(huì)增大其陷入貧困的可能性。諸如家用電器設(shè)備、電腦等“硬件”指標(biāo)的提高，能夠降低其貧困度，說(shuō)明增加文化娛樂(lè)設(shè)備供給和提高生活條件的設(shè)施水平，能夠有效改善農(nóng)民工精神狀態(tài)，幫助他們走出隱性貧困的困境。

表4 分位數(shù)計(jì)數(shù)回歸結(jié)果

另外，通過(guò)前面的實(shí)證研究我們可以看到不同分位數(shù)下的系數(shù)估計(jì)值有一定區(qū)別。在各分位數(shù)下年齡的估計(jì)系數(shù)相差均較小，說(shuō)明對(duì)于高度精神貧困和低度精神貧困等隱性貧困狀態(tài)中的人，年齡的影響作用有限。收入對(duì)精神貧困等隱性貧困的影響則隨著分位數(shù)的增加而遞增，說(shuō)明對(duì)于陷入高度精神貧困狀態(tài)的人來(lái)說(shuō)，收入的增加更是將其從高度精神貧困狀態(tài)中擺脫出來(lái)的有效措施。被拖欠工資導(dǎo)致的隱性貧困度則隨著分位數(shù)的提高呈現(xiàn)出遞減趨勢(shì)，說(shuō)明對(duì)處于高度精神貧困狀態(tài)的人來(lái)說(shuō)，是否拖欠工資已經(jīng)不再是影響他們精神貧困狀態(tài)的主要因素，生活中的其他壓力帶來(lái)的影響更大?！败浖敝笜?biāo)與是否被拖欠工資類(lèi)似，但是在0.9 分位數(shù)上其符號(hào)發(fā)生了改變，通過(guò)對(duì)問(wèn)卷樣本分析發(fā)現(xiàn)，處于非常高的精神貧困狀態(tài)的人相對(duì)較少，同時(shí)較大的壓力可能促使這部分人產(chǎn)生回到農(nóng)村老家的傾向，此時(shí)他們不再過(guò)多關(guān)注城市生活，城市和老家的生活滿意度會(huì)提高，這時(shí)精神貧困維度相應(yīng)降低?！坝布敝笜?biāo)也在一定程度上表現(xiàn)出隨分位數(shù)提高而遞減的趨勢(shì)，但整體變化不大，說(shuō)明在農(nóng)民工所處環(huán)境中增添一些有利于改善生活條件的物質(zhì)設(shè)備有助于降低其精神貧困的維度。

五、結(jié)論與政策啟示

本文利用對(duì)建筑業(yè)農(nóng)民工調(diào)查得到的數(shù)據(jù)，通過(guò)A-F 方法測(cè)算其非物質(zhì)層面的隱性貧困，然后利用因子分析的方法對(duì)物質(zhì)維度的貧困指標(biāo)進(jìn)行降維，得到影響貧困的“軟件”和“硬件”因子，進(jìn)而使用分位計(jì)數(shù)回歸方法進(jìn)行分析，克服了傳統(tǒng)研究方法中人為劃定貧困程度的缺點(diǎn)，給出了更為全面和可靠的結(jié)果。研究表明，樣本在隱性貧困測(cè)度中數(shù)值達(dá)5.4，處于較高的區(qū)間，表明我國(guó)農(nóng)民工存在著比較高的隱性貧困。這種類(lèi)型的貧困應(yīng)成為政府制定減貧策略應(yīng)考慮的一個(gè)重點(diǎn)內(nèi)容。

影響農(nóng)民工隱性貧困的因素是多方面的，通過(guò)“硬件”指標(biāo)與“軟件”指標(biāo)的測(cè)度，對(duì)農(nóng)民工隱性貧困具有顯著影響的因素表現(xiàn)在：隨年齡的增長(zhǎng)，農(nóng)民工的隱性貧困度數(shù)趨于降低，這表明應(yīng)該關(guān)注年輕農(nóng)民工的精神等非物質(zhì)層面的狀態(tài)，因?yàn)樗麄兏锌赡芟萑氲诫[性貧困中；收入除了是衡量貧困的一項(xiàng)重要指標(biāo)外，其對(duì)人的隱性貧困也產(chǎn)生了很大的影響，在當(dāng)前的社會(huì)階段，還不能完全割裂收入等物質(zhì)貧困與隱性貧困的關(guān)系，除了對(duì)農(nóng)民工“扶志”和“扶智”以外，提高收入也有助于改善他們精神貧困等非物質(zhì)貧困的程度；拖欠工資等不公待遇也是誘使農(nóng)民工陷入精神等貧困狀態(tài)的重要因素。此外，減少隱性貧困還應(yīng)當(dāng)逐漸解決看病難、農(nóng)民工子女上學(xué)難等社會(huì)問(wèn)題，這樣做均有利于降低其貧困的維度。改善農(nóng)民工的生活條件，如為其配置電視、空調(diào)等一些設(shè)施，則是幫助其擺脫非物質(zhì)貧困狀態(tài)的簡(jiǎn)便可行的措施。

政策制定應(yīng)針對(duì)非物質(zhì)性貧困，針對(duì)其隱蔽性的特征，準(zhǔn)確查找致貧的“貧根”。隱性貧困更多地表現(xiàn)為信念、個(gè)體追求和價(jià)值觀等知性方面的障礙以及個(gè)性生命求索動(dòng)力的缺乏，在日常工作、生活中往往存在信念缺失、內(nèi)心孤獨(dú)、人格不獨(dú)立、自我認(rèn)知低等“志”與“智”方面的貧困。這類(lèi)貧困往往具有較大的隱蔽性，因不易識(shí)別而容易脫離國(guó)家扶貧視野，為精準(zhǔn)扶貧帶來(lái)難度。對(duì)于非物質(zhì)層面的貧困，精準(zhǔn)扶貧首先要“扶志”，把貧困人口主動(dòng)戰(zhàn)勝貧困的志氣“扶”起來(lái)，把脫貧的內(nèi)在動(dòng)力激發(fā)出來(lái)，將扶貧的重點(diǎn)向非物質(zhì)貧困層面適當(dāng)轉(zhuǎn)移。扶貧的目標(biāo)除了鎖定“硬件”指標(biāo)和“軟件”指標(biāo)外，還應(yīng)準(zhǔn)確地查找隱性“貧根”，側(cè)重于幫助貧困人口減少所受的社會(huì)歧視、工作壓力等，培養(yǎng)貧困群體的自主意識(shí)，樹(shù)立人生價(jià)值目標(biāo)，提升認(rèn)知能力，全面消除“人窮志短”的障礙。