欒 卉 萬(wàn)國(guó)威

一、引言

消除貧困一直是人類社會(huì)發(fā)展過(guò)程中的首要任務(wù)。作為世界上人口規(guī)模最大的發(fā)展中國(guó)家，中國(guó)在全球減貧事業(yè)中一直扮演著積極的角色。尤其是自改革開(kāi)放以來(lái)，伴隨著經(jīng)濟(jì)的快速崛起和扶貧政策的積極部署，中國(guó)反貧困事業(yè)取得了舉世矚目的成就。自1978年到2010年，中國(guó)貧困人口規(guī)模從7.7億下降到1.6億，貧困發(fā)生率從97.5%下降至17.2%。(1)國(guó)家統(tǒng)計(jì)局官方網(wǎng)站. [EB/OL].[2019-04-22]. http://data.stats.gov.cn.2013年以來(lái)的精準(zhǔn)扶貧政策更是取得了突破性進(jìn)展，貧困人口數(shù)量再次減少了6800多萬(wàn)，以收入為標(biāo)準(zhǔn)的貧困發(fā)生率從10.2%下降到3.1%。(2)政府工作報(bào)告.[EB/OL].[2018-03-22].http://www.gov.cn/premier/2018-03/22/content_5276608.htmb.自黨的十九大提出“讓貧困人口和貧困地區(qū)同全國(guó)一道進(jìn)入全面小康社會(huì)”的莊嚴(yán)承諾，中國(guó)在消除絕對(duì)貧困的減貧道路上已取得了歷史性勝利。(3)中國(guó)共產(chǎn)黨十九次全國(guó)代表大會(huì)上的報(bào)告.[EB/OL].[2017-10-27].http://www.xinhuanet.com/politics/19cpcnc/2017-10/27/c_1121867529.htm.

經(jīng)過(guò)40年時(shí)間里以收入為衡量標(biāo)準(zhǔn)的絕對(duì)貧困問(wèn)題已經(jīng)得到了較大改善，但仍有部分人口處于生活困境的邊緣，并在發(fā)展、社會(huì)參與等諸多方面面臨普遍困難。(4)關(guān)信平：《關(guān)注城市貧困問(wèn)題，提高城市反貧困行動(dòng)力度》，《中國(guó)社會(huì)報(bào)》2019年2月11日第01版。其背后的原因在于，經(jīng)濟(jì)社會(huì)的快速轉(zhuǎn)型促使貧困家庭面臨的社會(huì)風(fēng)險(xiǎn)變得日益復(fù)雜，醫(yī)療、教育、住房等一大批支出型貧困的涌現(xiàn)使得原有單一維度的收入保障政策越來(lái)越難以實(shí)現(xiàn)“真脫貧”。一些學(xué)者的測(cè)算也證實(shí)了此觀點(diǎn)，雖然2010至2014年中國(guó)多維貧困的發(fā)生率從8.2%下降到4.0%，但依然有7000多萬(wàn)人口處于多維貧困之中，且多維貧困的受剝奪程度僅從42.2%略微下降至41.3%。(5)沈揚(yáng)揚(yáng)、Sabina Alkire、詹鵬：《中國(guó)多維貧困的測(cè)度與分解》，《南開(kāi)經(jīng)濟(jì)研究》2018年第5期。為此，黨的十九屆四中全會(huì)提出“堅(jiān)決打贏脫貧攻堅(jiān)戰(zhàn)，鞏固脫貧攻堅(jiān)成果，建立解決相對(duì)貧困的長(zhǎng)效機(jī)制”的目標(biāo)任務(wù)。這顯示，2020年后我國(guó)下一階段的反貧工作將突破現(xiàn)行政策中以收入為主的絕對(duì)貧困識(shí)別方式，在城鄉(xiāng)統(tǒng)籌背景下更加重視貧困問(wèn)題的多維特點(diǎn)，進(jìn)入相對(duì)貧困治理的新階段。

鑒于此，文章試圖利用針對(duì)六省市3199戶貧困家庭的實(shí)證調(diào)查來(lái)回答三個(gè)問(wèn)題：(1)我國(guó)貧困家庭的多維貧困現(xiàn)狀究竟如何？哪些因素對(duì)我國(guó)多維貧困的貢獻(xiàn)度較高？(2)我國(guó)城鄉(xiāng)多維貧困狀況是大致類似的嗎？什么因素對(duì)城鄉(xiāng)多維貧困貢獻(xiàn)度較高？(3)我國(guó)多維貧困是怎么產(chǎn)生的？什么因素對(duì)轉(zhuǎn)型中國(guó)的多維貧困影響巨大？這些影響因素對(duì)于未來(lái)的反貧政策具有何種啟示？

二、文獻(xiàn)回顧

(一)多維貧困的概念內(nèi)涵

傳統(tǒng)上，貧困的概念一直被局限于收入的不足。自Booth開(kāi)始，無(wú)論是結(jié)構(gòu)主義貧困觀還是文化主義貧困觀都主要以收入線作為貧困認(rèn)定的標(biāo)準(zhǔn)，(6)Gans Herbert J, “The positive functions of poverty.” American journal of Sociology, Vol. 78, No. 2, 1972, pp.275-289.這也逐步演化成為各國(guó)社會(huì)救助的政策底線，如中國(guó)的最低生活保障線。20世紀(jì)中期開(kāi)始，以收入/消費(fèi)定義貧困的“絕對(duì)貧困論”和“相對(duì)貧困論”逐步突破了單維貧困的理論限制，并將“多維貧困”(Multidimensional Poverty)概念引入到了學(xué)術(shù)領(lǐng)域。根據(jù)Rowntree(1970)的定義，絕對(duì)貧困可理解為“一個(gè)家庭的可支配收入不能支付家庭人口基本生存所需的食物、衣著、住房和燃料的最低費(fèi)用”(7)Rowntree Benjamin Seebohm, “Poverty: A Study of Town Life”, Journal of Chemical Physics, Vol. 52 , No. 2, 1970, pp.398-404.，其測(cè)算方法主要包括基本需求法、馬丁法、恩格爾系數(shù)法、生活形態(tài)法、超必需品剔除法、菜籃子法及世界銀行測(cè)算法。而相對(duì)貧困論則認(rèn)為貧困主要是因資源分配不均而引發(fā)的相對(duì)剝奪，貧困的識(shí)別不僅應(yīng)衡量最低生存成本，還要考慮收入分配是否平等。其測(cè)算方法主要依賴于收入比例法、食物比率法和政治性貧困線法等，且多見(jiàn)于歐盟等發(fā)達(dá)國(guó)家的政策實(shí)踐。(8)Townsend, Peter,Poverty in the United Kingdom, University of California Press. 1979, p. 11.

進(jìn)入20世紀(jì)80年代，學(xué)者們不再僅僅關(guān)注于收入，而是將研究視角拓展至生活質(zhì)量的改善。其中，Townsend(1979)著重利用“社會(huì)排斥”(Social Exclusion)概念來(lái)探討貧困，并認(rèn)為“貧困不僅僅是基本生活必需品的缺乏，而且是個(gè)人、家庭、社會(huì)組織缺乏獲得飲食、住房、娛樂(lè)和參與社會(huì)活動(dòng)等方面的資源，使其不足以達(dá)到按照社會(huì)習(xí)俗或所在社會(huì)鼓勵(lì)提供的平均水平，從而被排斥在正常的生活方式和社會(huì)活動(dòng)之外的一種生存狀態(tài)”(9)Ibid.1979, p.15.；在此基礎(chǔ)上，飲食、衣著、住房、居住環(huán)境、工作福利、娛樂(lè)、健康和社會(huì)關(guān)系等13項(xiàng)剝奪指標(biāo)被構(gòu)建出來(lái)以測(cè)量貧困。(10)TownsendPeter,“A Sociological Approach to the Measurement of Poverty——A Rejoinder to Professor Amartya Sen”, Oxford Economic Papers, Vol. 37, No. 4, 1985, pp. 659-668.Sen(1982)則將貧困看作是“權(quán)利不平等或喪失”的結(jié)果而非糧食的缺乏，并將公平地獲得就業(yè)、教育、健康、社會(huì)保障、安全飲用水、衛(wèi)生設(shè)施等能夠促進(jìn)人們體面生活的基本需要視為人類的“可行能力”。(11)Sen, Amartya.Poverty and Famines: An Essay on Entitlement and Deprivation. Oxford University Press. 1982, p. 56.而Sherraden(2005)則主張“貧困并非來(lái)自于有限的收入而是來(lái)自于有限的資產(chǎn)”，故對(duì)于資產(chǎn)的測(cè)量才能更有益的反映一個(gè)家庭的貧困程度。(12)Sherraden, Michael, Inclusion in the American Dream: Assets, Poverty and Public Policy. Oxford University Press. 2005, p. 112.在社會(huì)排斥、可行能力與資產(chǎn)建設(shè)等諸多理論的推動(dòng)下，多維貧困概念逐漸形成了廣泛的國(guó)際共識(shí)，并取代收入貧困而成為認(rèn)定貧困人口的全球準(zhǔn)則。

(二)多維貧困的測(cè)度方法

隨著多維貧困概念的盛行，國(guó)外學(xué)術(shù)界逐步形成了公理化和非公理化兩種貧困測(cè)度方法。其中，前者主要包含基于傳統(tǒng)單維貧困指數(shù)發(fā)展建立的多維測(cè)度方法(如H-M指數(shù)、F-M指數(shù)、W-M指數(shù)等)、克服貧困線界定中隨意性的模糊集方法、基于信息理論的方法和AF法。后者一般多見(jiàn)于實(shí)際應(yīng)用未能滿足公理化標(biāo)準(zhǔn)的多維貧困指數(shù)測(cè)度方法或基層創(chuàng)新的測(cè)度方法，如HPI指數(shù)以及參與式多維貧困指數(shù)的測(cè)度方法。

1976年，以Sen為代表的學(xué)者開(kāi)創(chuàng)性地建立了判定貧困指數(shù)優(yōu)劣的公理化標(biāo)準(zhǔn)體系(13)公理化標(biāo)準(zhǔn)包括：貧困焦點(diǎn)公理(focus axiom)、弱轉(zhuǎn)移敏感性公理(weak transfer sensitivity axiom)、連續(xù)性公理(continuity axiom)、對(duì)稱性公理(symmetry axiom)、人口子群一致性公理(subgroup consistency axiom)、可分解性公理(decomposability axiom)和貧困線上升性公理(increasing poverty line axiom)。，(14)SenAmartya,“Poverty: An Ordinal Approach to Measurement”,Econometrica, Vol. 44, 1976, pp. 219-231.即S指數(shù)。該指數(shù)的優(yōu)點(diǎn)在于既能反映總貧困率又能刻畫(huà)貧困程度，但由于該指數(shù)缺乏對(duì)貧困線以上人口收入分布的考量，故其實(shí)踐操作性較差。2002年，Tsui在其基礎(chǔ)上推導(dǎo)出Tsui貧困綜合指數(shù)(或稱F-M指數(shù))。(15)TsuiKai-yuen,“Multidimensional Poverty Indices”, Social Choice and Welfare,Vol. 19, No. 1, 2002, pp. 69-93.作為傳統(tǒng)一維FGT指數(shù)的擴(kuò)展，該指數(shù)規(guī)定任意維度超過(guò)臨界值即視為貧困，但因其建立在維度間相關(guān)性假設(shè)之上，易導(dǎo)致扶貧實(shí)踐中的偏誤而未被廣泛應(yīng)用。隨后，有學(xué)者在篩選多維貧困的測(cè)算方法及其數(shù)學(xué)性質(zhì)后提出了“Bourguignon- Chakravarty 方法”。(16)BourguignonFrancois, Satya R. Chakravarty,“The Measurement of Multidimensional Poverty”, The Journal of Economic Inequality, Vol.1, No.1, 2003, pp. 25-49.這種方法基于公理化條件將“Watts單維貧困指數(shù)”(Watts Poverty Index)構(gòu)建成了Watts多維貧困指數(shù)(或稱W-M指數(shù))。(17)ChakravartySatya R., Joseph Deutsch, Jacques Silber, “On the Watts multidimensional poverty index and its decomposition”,World Development,Vol. 36, No. 6, 2008, pp. 1067-1077.相比單維貧困指數(shù)，Watts多維貧困指數(shù)由于滿足了人口子群可分解及貧困維度可分解性，且具有較強(qiáng)的時(shí)效性，因而成為對(duì)多維貧困進(jìn)行測(cè)度的典型方法之一。

鑒于傳統(tǒng)公理化貧困測(cè)度方法中臨界值設(shè)定武斷的問(wèn)題，Cerioli(1990)等學(xué)者利用完全模糊方法(The Totally Fuzzy Approach，TFA)率先將模糊集方法應(yīng)用到了貧困測(cè)量。(18)Cerioli Andrea, Sergio Zani, A fuzzy approach to the measurement of poverty. In “Income and wealth distribution, inequality and poverty.” Berlin, Heidelberg: Springer, 1990, pp. 272-284.該方法通過(guò)所構(gòu)造隸屬函數(shù)(函數(shù)值從“0”到“1”)來(lái)評(píng)定個(gè)體貧困到非貧困的過(guò)渡區(qū)間，用以反映“貧困的傾向程度”。該方法對(duì)應(yīng)的多維貧困值是將所有個(gè)體隸屬函數(shù)值加總，得到群體的總貧困程度，并多以頻率方法確定各維度權(quán)重。隨后，Cheli(1995)通過(guò)修正TFA方法中的閾值選擇缺陷而對(duì)完全模糊方法進(jìn)行了改進(jìn)，并提出完全模糊集和相對(duì)方法(The Totally Fuzzy and Relative Approach，TFR)。(19)CheliBruno, Achille Lemmi,“A ‘Totally’ Fuzzy and Relative Approach to the Multidimensional Analysis of Poverty”, Economic Notes, Vol. 24, No. 1,1995, pp. 115-134.2006年，Betti等學(xué)者進(jìn)一步對(duì)TFR方法中連續(xù)變量的個(gè)體差異不敏感問(wèn)題及分布問(wèn)題進(jìn)行了修正，提出了綜合模糊集和相對(duì)方法(Integrated Fuzzy and Relative Approach，IFR)，(20)BettiGianni, et al, Multidimensional and longitudinal poverty: an integrated fuzzy approach.In “Fuzzy set approach to multidimensional poverty measurement”, Boston, MA: Springer, 2006, pp.115-137.但由于該方法引入了洛倫茨函數(shù)而使得維度貢獻(xiàn)率的計(jì)算較為困難。

此外，也有學(xué)者將信息理論應(yīng)用到貧困測(cè)量中。其中，Maasoumi(1986)較早借鑒了信息理論并提出福利和不平等的多維測(cè)量思路，通過(guò)構(gòu)建個(gè)體層面的福利加總概率函數(shù)，測(cè)算出最小差異化的個(gè)體福利特征。(21)MaasoumiEsfandiar, “The measurement and decomposition of multi-dimensional inequality”,Econometrica: Journal of the Econometric Society, 1986, pp.991-997.其后，Miceli(1998)也同樣運(yùn)用信息理論，通過(guò)構(gòu)建復(fù)合指數(shù)S分布來(lái)測(cè)量多維貧困。(22)MiceliDa,Measuring Poverty Using Fuzzy Sets. Natsem, University of Canberra Press, 1998, p. 35.這種方法的優(yōu)勢(shì)在于不需要確定剝奪臨界值，而是先根據(jù)該理論邏輯測(cè)算個(gè)體最能代表其福利水平的復(fù)合指數(shù)，再根據(jù)相對(duì)貧困概念選取貧困臨界值，進(jìn)而對(duì)多維貧困進(jìn)行識(shí)別和測(cè)量，但是同樣也存在主觀設(shè)定的問(wèn)題。

為解決傳統(tǒng)公理化指數(shù)復(fù)雜及應(yīng)用差的缺陷，Alkire和Foster(2011)提出了多維貧困識(shí)別和測(cè)量的AF方法，成為目前應(yīng)用最廣的多維貧困測(cè)度方法。(23)AlkireSabina, James Foster,“Counting and Multidimensional Poverty Measurement”,Journal of Public Economics, Vol. 95, No. 7,2011, pp. 476-487.與F-M指數(shù)相類似，AF法亦是基于單維FGT指數(shù)的修正和擴(kuò)展(包括調(diào)整的貧困發(fā)生率M0、調(diào)整的貧困距離M1和調(diào)整的FGT貧困指數(shù)M2)來(lái)確立的。該指數(shù)通過(guò)單維剝奪臨界值和貧困臨界值(加權(quán)維數(shù)和臨界值)方法來(lái)識(shí)別貧困，因此又稱雙臨界值方法。實(shí)踐中，由于AF方法對(duì)指標(biāo)、貧困臨界值和權(quán)重可依實(shí)際情況靈活設(shè)定，且以“多重剝奪”貧困概念為設(shè)計(jì)基礎(chǔ)的測(cè)算方法對(duì)各維度剝奪的聯(lián)合分布更為敏感，因而能夠更為普遍的反映出貧困人口的剝奪組合。這一特性既為政策實(shí)踐提供了不同貧困人群差異化的資源組合證據(jù)，也增強(qiáng)了該指數(shù)的應(yīng)用性。但AF法因指標(biāo)分配、權(quán)重設(shè)定等主觀性問(wèn)題而導(dǎo)致測(cè)量結(jié)果差異性較大，這也被許多學(xué)者所詬病。

綜合以上測(cè)度方法，文章對(duì)目前主要的多維貧困測(cè)度方法在維度選擇(j)、權(quán)重確定(wj)、識(shí)別與加總(f(xij/zj))等方面的差異進(jìn)行了匯總，如表1所示。

表1 多維貧困主要測(cè)度方法的比較

(三)多維貧困的評(píng)估指標(biāo)

多維貧困的評(píng)估指標(biāo)也是學(xué)術(shù)界討論較多的議題，并在近年來(lái)形成了兩種類型：一是依據(jù)國(guó)際組織發(fā)布的貧困指數(shù)確定的評(píng)估指標(biāo)，具有認(rèn)可度高和應(yīng)用性廣等特點(diǎn)；二是運(yùn)用參與式評(píng)估方法來(lái)確定的評(píng)估指標(biāo)，多見(jiàn)于地方基層貧困識(shí)別和測(cè)量方法。后者雖然改變了傳統(tǒng)上“自上而下”的貧困認(rèn)定方式，更能及時(shí)反映地方性差異和貧困群體的現(xiàn)實(shí)狀況，但由于數(shù)據(jù)獲取過(guò)程中易存在主觀性、普遍性不足和操作性差等問(wèn)題，故應(yīng)用范圍較小。

目前，較權(quán)威的多維貧困指數(shù)來(lái)自于聯(lián)合國(guó)開(kāi)發(fā)計(jì)劃署(UNDP)發(fā)布的一系列貧困指數(shù)，包括人類貧困指數(shù)(以下簡(jiǎn)稱HPI)、人類發(fā)展指數(shù)(以下簡(jiǎn)稱HDI)以及多維貧困指數(shù)(以下簡(jiǎn)稱MPI)。其中，HPI基于能力視角從讀寫(xiě)能力、預(yù)期壽命及生活質(zhì)量等三個(gè)維度對(duì)貧困進(jìn)行了界定。(24)發(fā)展中國(guó)家的貧困維度指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)是：讀寫(xiě)能力(成人文盲比重)、壽命(預(yù)期壽命在40歲以下人口比重)以及生活質(zhì)量(擁有安全飲用水的人口比重、5歲以下?tīng)I(yíng)養(yǎng)不良的人口比重和沒(méi)有獲得醫(yī)療保健的人口比重，取3個(gè)指標(biāo)均值)，而發(fā)達(dá)國(guó)家的貧困指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)則是：壽命(預(yù)期壽命在40歲以下人口比重)、16至65歲年齡組中缺乏技能的人口比例、人均可支配收入不到平均水平的比例和失業(yè)率等4個(gè)維度。該指標(biāo)為不同國(guó)家的貧困人口瞄準(zhǔn)提供了較為廣泛的科學(xué)依據(jù)，但也存在著三個(gè)明顯的缺陷：一是以宏觀指標(biāo)為主的測(cè)量方式無(wú)法觀測(cè)特定或局部群體的貧困剝奪程度，二是無(wú)法及時(shí)甄別貧困的短期變動(dòng)，三是權(quán)重設(shè)定的主觀性易造成的測(cè)量偏差。隨后，Alkire(2010)等學(xué)者對(duì)此進(jìn)行了完善，并構(gòu)建出HDI指數(shù)。(25)該指數(shù)可一起與基尼系數(shù)、庫(kù)茲涅茨系數(shù)、平對(duì)絕對(duì)差指數(shù)等作為反映收入不均等的測(cè)量指標(biāo)，從宏觀上反映一個(gè)國(guó)家的福利水平，體現(xiàn)一定的社會(huì)進(jìn)步程度和發(fā)展水平。(26)AlkireSabina, Maria Emma Santos,“Acute multidimensional poverty: A new index for developing countries”,United Nations development programme human development report office background paper, 2010, No.11, p.78.該指數(shù)包含出生時(shí)的預(yù)期壽命、預(yù)期受教育年限及生活水平(購(gòu)買(mǎi)力平價(jià)折算的人均GDP)等三個(gè)維度，不但能夠直觀反映一個(gè)社會(huì)的整體福利水平，而且能夠測(cè)算出不同群體間的收入分配差異，但由于該指數(shù)成立的前提是每個(gè)維度的均勻分布及等概率函數(shù)，因此也存在與實(shí)際情況不符及實(shí)際應(yīng)用中信息缺乏全面性等問(wèn)題。

由于HPI和HDI指數(shù)在權(quán)重設(shè)計(jì)上存在主觀性偏差，UNDP與英國(guó)貧困與人類發(fā)展中心借鑒AF方法，共同開(kāi)發(fā)了涵蓋全球105個(gè)發(fā)展中國(guó)家的MPI指數(shù)。該指數(shù)主要由健康(營(yíng)養(yǎng)狀況和兒童死亡率)、教育(兒童入學(xué)率和受教育程度)和生活質(zhì)量(飲用水、電、日常生活燃料、室內(nèi)空間面積、環(huán)境衛(wèi)生和耐用消費(fèi)品)等三個(gè)維度10個(gè)子指標(biāo)構(gòu)成，并在實(shí)踐中具備如下四個(gè)優(yōu)勢(shì)：一是MPI指數(shù)可以通過(guò)擴(kuò)展多項(xiàng)微觀指標(biāo)比較不同國(guó)家、地區(qū)之間的多維貧困程度；二是MPI-AF測(cè)算方法在維度的選取、貧困線臨界值的設(shè)定上可依據(jù)實(shí)際情況和政策需求靈活厘定；三是MPI指數(shù)基于家戶為單位的分析與公理化測(cè)度方法相一致，四是 MPI指數(shù)可通過(guò)標(biāo)準(zhǔn)化且可對(duì)比的家戶數(shù)據(jù)保障數(shù)據(jù)質(zhì)量。此外，Alkire(2018)還指出MPI指數(shù)在政策應(yīng)用方面的三大優(yōu)勢(shì)：一是MPI指數(shù)能夠?yàn)樽R(shí)別不同人群、地區(qū)的貧困狀況或資源組合提供證據(jù)，二是MPI指數(shù)對(duì)如何解決相互關(guān)聯(lián)的貧困及其變化的管理提供了更為經(jīng)濟(jì)、有效的方法，三是MPI指數(shù)指標(biāo)數(shù)據(jù)的可獲得性和計(jì)算方法的可讀性有利于相關(guān)政策的透明性及問(wèn)責(zé)機(jī)制的建立。(27)AlkireSabina, “Multidimensional Poverty Measures as Relevant Policy Tools”,OPHI Working Paper, 2018,p. 118.在此基礎(chǔ)上，各國(guó)使用的MPI指數(shù)在有所創(chuàng)新的基礎(chǔ)上普遍圍繞健康、教育、生活質(zhì)量等三個(gè)維度來(lái)展開(kāi)設(shè)計(jì)，如表2所示。

表2 各個(gè)國(guó)家/地區(qū)多維貧困的評(píng)估指標(biāo)

(四)多維貧困的實(shí)證研究

自20世紀(jì)70年代阿瑪?shù)賮啞ど岢龆嗑S貧困概念以來(lái)，學(xué)者們就開(kāi)始致力于結(jié)合各地區(qū)情況對(duì)多維貧困的發(fā)生率及其致貧原因展開(kāi)實(shí)證討論。從測(cè)算結(jié)果來(lái)看，全球范圍內(nèi)的多維貧困不但在發(fā)展中國(guó)家廣泛存在，而且也呈現(xiàn)出巨大的國(guó)別與城鄉(xiāng)差異。其中，2018年發(fā)布的全球多維貧困指數(shù)(Global MPI)報(bào)告顯示(如表3)，泰國(guó)全人口統(tǒng)計(jì)口徑下的多維貧困率約為0.8%，印尼、巴西、墨西哥、埃及和越南等國(guó)的比例約為5.0%—7.4%，印度、巴基斯坦和孟加拉等南亞國(guó)家的比例達(dá)到了27.5%—43.9%，而部分非洲國(guó)家的比例甚至達(dá)到了50%以上。各國(guó)形成多維貧困的致貧要素也不盡相同，其中墨西哥和巴西以健康維度的貧困貢獻(xiàn)率最高，印度、印尼和尼日利亞的生活質(zhì)量威脅最大，而巴基斯坦、埃及和泰國(guó)的教育貧困最為典型。各國(guó)內(nèi)部的城鄉(xiāng)差異也表現(xiàn)得較為明顯，多數(shù)發(fā)展中國(guó)家多維貧困率的城鄉(xiāng)差異大致維持在1.9倍到3.0倍之間，但印度、巴西等少數(shù)國(guó)家的城鄉(xiāng)差異超過(guò)了5倍。從中國(guó)數(shù)據(jù)來(lái)看，2014年中國(guó)多維貧困率約為4.0%，城鎮(zhèn)和農(nóng)村多維貧困率分別為2.1%和6.4%，且健康與教育對(duì)于多維貧困的貢獻(xiàn)率最高。以上的國(guó)別差異和城鄉(xiāng)差距在其他實(shí)證研究中也得到了檢驗(yàn)，不但教育、健康、就業(yè)和職業(yè)能力等因素對(duì)于各國(guó)貧困的貢獻(xiàn)率存在明顯差異，(28)DehuryBidyadhar, Sanjay K. Mohanty,“Regional Estimates of Multidimensional Poverty in India”,Economics E-Journal,Vol. 34, No. 1,2015, pp. 3-23.而且一國(guó)之內(nèi)的城鄉(xiāng)差距也普遍存在，其中住房、健康、教育等基本生存必需品的提升在農(nóng)村地區(qū)尤為必要。(29)Khan Attaullah, et al., “Mapping and Measuring of Multidimensional Poverty in Pakistan: Empirical Investigations”,Pakistan Journal of Life and Social Sciences, Vol. 9, No. 2,2011, pp. 121-127.

在致貧原因方面，研究普遍依托經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)、經(jīng)濟(jì)水平及制度安排等宏觀因素，社會(huì)地理因素等中觀因素，以及社會(huì)人口特征和主要?jiǎng)趧?dòng)力狀況等微觀因素對(duì)多維貧困展開(kāi)討論。其中在宏觀層面，來(lái)自摩洛哥和菲律賓的研究表明，持續(xù)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)多維貧困的改善遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)了對(duì)收入貧困的抑制，(30)EzzrariAbdeljaouad, Paolo Verme, “A Multiple Correspondence Analysis Approach to the Measurement of Multidimensional Poverty in Morocco 2001-2007”,The World Bank, 2012, p.34.這使得前者的下降幅度同比后者更為明顯。(31)Balisacan Arsenio M, The Growth-Poverty Nexus: Multidimensional Poverty in the Philippines. In “Sustainable Economic Development”, Academic Press, 2015, pp. 445-468.但也有研究得出了針?shù)h相對(duì)的結(jié)論，并指出一國(guó)的出口水平、工業(yè)和服務(wù)比重以及對(duì)腐敗的控制程度都會(huì)削減多維貧困的減貧效果。(32)SantosMaria Emma, Carlos Dabus, Fernando Delbianco, “Growth and Poverty Revisited from a Multidimensional Perspective”,OPHI Working Papers, 2016,p. 105.這種相互矛盾結(jié)論的背后是多維貧困指標(biāo)間的錯(cuò)位，即不同貧困指標(biāo)下降速度的不均衡使得該測(cè)量存在瞄準(zhǔn)性偏差。(33)Wang Xiaolin et al.,“On the Relationship between Income Poverty and Multidimensional Poverty in China”, OPHI Working Papers, 2016, p. 101.(34)AlkireSabina, Yangyang Shen, Exploring Multidimensional Poverty in China: 2010 to 2014. In “Research on Economic Inequality: Poverty, Inequality and Welfare”, Emerald Publishing Limited., 2017, pp. 161-228.另有研究對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的影響效應(yīng)予以了關(guān)注，雖然基礎(chǔ)設(shè)施和工業(yè)發(fā)展水平被巴基斯坦的經(jīng)驗(yàn)研究證明是影響多維貧困的重要因素，(35)Said Farah, TareenaMusaddiq, Mahreen Mahmud, “Macro level Determinants of Poverty: Investigation through poverty mapping of districts of Pakistan”,The Pakistan Development Review, Vol. 50, No.3,2011, pp. 895-910.但83個(gè)欠發(fā)達(dá)國(guó)家的比較研究卻顯示兩者的關(guān)聯(lián)正在變得羸弱，國(guó)家的不平等性、經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)模式及公共財(cái)政投入的價(jià)值正在變得越發(fā)重要。(36)Alkire, Sabina, Jose Roche, and Andy Sumner, “Where Do the World’s Multidimensionally Poor People Live?” OPHI Working Papers No.61, University of Oxford. 2013.還有研究對(duì)一國(guó)制度安排與多維貧困的關(guān)聯(lián)進(jìn)行了討論。其中非洲諸國(guó)的調(diào)查發(fā)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)政策對(duì)多維貧困的解決具有重要影響，在產(chǎn)業(yè)活躍集聚區(qū)生活的民眾相比集群之外的民眾具有更低的多維貧困程度。(37)Oyelaran-OyeyinkaB, Industrialization Pathways to Human Development: Industrial Clusters, Institutions and Multidimensional Poverty in Nigeria. In “Harnessing Africa’s Growth for Faster Poverty Reduction: Proceedings of the First Annual Bank Conference on Africa.” 2014,pp. 23-24.而針對(duì)歐洲國(guó)家的研究則指出，福利制度安排對(duì)多維貧困的抑制作用并非簡(jiǎn)單的正比關(guān)系，而是依循不同勞動(dòng)力流動(dòng)狀態(tài)與就業(yè)制度而呈現(xiàn)出某種地域特殊性。(38)Dewilde Caroline, “Individual and Institutional Determinants of Multidimensional Poverty: A European Comparison”, Social Indicators Research, Vol. 86, No. 2, 2008, pp. 233-256.

在中觀層面上，針對(duì)發(fā)展中國(guó)家的實(shí)證調(diào)查顯示惡劣的自然環(huán)境與多維貧困聯(lián)系緊密，(39)LiuYanhua, Yong Xu, “A Geographic Identification of Multidimensional Poverty in Rural China under the Framework of Sustainable Livelihoods Analysis”, Applied Geography, Vol. 73, No. 1,2016, pp. 62-76.且多維貧困的地理分布在經(jīng)濟(jì)落后地區(qū)具有一定的聚集效應(yīng)，在經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)則呈現(xiàn)出異質(zhì)化分布。(40)Wang Yanhui, Baixue Wang, “Multidimensional Poverty Measure and Analysis: A Case Study from Hechi City, China”, Springer Plus,Vol. 5, No.1,2016, p. 642.這一地理區(qū)隔現(xiàn)象被解釋為，雖然在某些地區(qū)獲得自然資源的問(wèn)題可能不那么嚴(yán)重，但獲得信息和機(jī)會(huì)等能力的匱乏使得貧困地區(qū)往往囿于“地理資本”的低稟賦而形成了“空間貧困陷阱”，社會(huì)排斥和邊緣化迫使政府的生計(jì)發(fā)展策略走向失敗；同時(shí)，低收入社區(qū)人口在經(jīng)濟(jì)社會(huì)、健康和住房等領(lǐng)域的多重剝奪身份也具有某種“結(jié)構(gòu)性和關(guān)系性動(dòng)態(tài)”(Structural and Relational Dynamics)。(41)SaatciogluBige, Canan Corus, “Poverty and Intersectionality: A Multidimensional Look into the Lives of the Impoverished”, Journal of Macromarketing,Vol. 34, No. 2,2014, pp.122-132.也有少量研究從社會(huì)網(wǎng)絡(luò)層面論述這重關(guān)系，一項(xiàng)針對(duì)巴西原始農(nóng)戶與新遷農(nóng)戶的比較研究觀察到，雖然兩者的貧困和不平等狀況都得到了全面減少，但后者的減貧幅度卻遠(yuǎn)高于前者，而其原因在于新遷農(nóng)戶能夠開(kāi)發(fā)更具功能性的社交網(wǎng)絡(luò)并采取更復(fù)雜的土地使用策略。(42)Guedes Gilvan R., et al., “Poverty and Inequality in the Rural Brazilian Amazon: A Multidimensional Approach”,Human Ecology. Vol. 40, No. 1,2012, pp. 41-57.另有研究也證實(shí)了“社會(huì)聯(lián)結(jié)”(Social Connectedness)對(duì)多維減貧的工具性作用，基于南非和莫桑比克的調(diào)查顯示人際關(guān)系、歸屬感和社區(qū)參與感是提升家庭脫貧能力的重要力量。(43)Samuel, Kim, et al., “Social Isolation and its Relationship to Multidimensional Poverty”,Oxford Development Studies,Vol. 46, No.1,2018, pp.83-97.

而在微觀層面，家庭規(guī)模及家庭主要?jiǎng)趧?dòng)力的狀況往往決定了一個(gè)家庭是否陷入多維貧困。一項(xiàng)針對(duì)尼日利亞的研究表明，家庭規(guī)模越大及主要?jiǎng)趧?dòng)成員的經(jīng)濟(jì)社會(huì)狀況越羸弱，該家庭陷入多維貧困風(fēng)險(xiǎn)的概率越高。(44)Ataguba John, William Fonta, Ementa Hyacinth Ichoku, “The Determinants of Multidimensional Poverty in Nsukka, Nigeria”,PEP PMMA Working Paper No. 13, 2011, p.56.類似的結(jié)論在喀麥隆也得到了證實(shí)，戶主處于非勞動(dòng)年齡階段且家庭規(guī)模越大則發(fā)生多維貧困可能性越大。(45)Epo Boniface Ngah, Francis MenjoBaye, “Determinants of Well‐being and Poverty Changes in Cameroon: 2001-2007”,African Development Review,Vol. 24, No. 1,2012, pp. 18-33.而來(lái)自澳大利亞的證據(jù)也顯示，主要?jiǎng)趧?dòng)力的健康狀況不佳會(huì)導(dǎo)致一個(gè)家庭多維貧困程度的顯著提升。(46)Martinez Arturo,Francisco Perales, “The Dynamics of Multidimensional Poverty in Contemporary Australia”, Social Indicators Research, Vol. 130, No. 2,2017, pp. 479-496.性別因素似乎也對(duì)多維貧困構(gòu)成影響。印度的調(diào)查發(fā)現(xiàn)多維貧困的形成與性別密切相關(guān)，女性為主要?jiǎng)趧?dòng)力的家庭往往更容易陷入困境。(47)Vijaya Ramya M., Rahul Lahoti, Hema Swaminathan, “Moving from the Household to the Individual: Multidimensional Poverty Analysis”,World Development, Vol. 59, No. 1,2014, pp. 70-81.來(lái)自南非的研究也發(fā)現(xiàn)，女性和男性戶主之間的MPI差距非常嚴(yán)重，且這種性別差異在農(nóng)村地區(qū)具有更為明顯的影響力。(48)Rogan Michael,“Gender and Multidimensional Poverty in South Africa: Applying the Global Multidimensional Poverty Index (MPI)”,Social Indicators Research, Vol, 126, No. 3, 2016, pp. 987-1006.Zahra(2015)等學(xué)者將這種典型的性別差異解釋為，女性戶主在勞動(dòng)力市場(chǎng)遭受到的更高就業(yè)歧視以及獲得更少工作機(jī)會(huì)的概率。(49)Zahra Kanwal, Tasneem Zafar, “Marginality and Multidimensional Poverty: A Case Study of Christian Community of Lahore, Pakistan”,Pakistan Journal of Commerce and Social Sciences,Vol. 9, No. 2,2015, pp. 322-335.除此以外，還有研究發(fā)現(xiàn)組織身份、婚姻狀況等人口學(xué)特征也是影響多維貧困的顯著因素，未參與合作組織且已婚的農(nóng)戶更容易陷入多維貧困狀態(tài)，而貸款更為困難、信息難以獲得以及已婚家庭普遍較大的家庭規(guī)模是影響其脫貧的重要原因。(50)Adenuga A. H., et al., “Poverty Analysis of Rice Farming Households: A Multidimensional Approach”,Albanian Journal of Agricultural Sciences, Vol. 12, No. 4,2013 , p. 641.

三、研究設(shè)計(jì)

(一)數(shù)據(jù)來(lái)源與樣本狀況

文章以民政部低收入家庭認(rèn)定指導(dǎo)中心和南開(kāi)大學(xué)聯(lián)合開(kāi)展的“2017年度全國(guó)低收入家庭經(jīng)濟(jì)社會(huì)地位調(diào)查”(CLIFSS)(51)本研究的數(shù)據(jù)來(lái)源為民政部委托課題“2017年度全國(guó)低收入家庭經(jīng)濟(jì)社會(huì)地位調(diào)查”(編號(hào)F3003162)。作為支撐，通過(guò)多階段整群隨機(jī)抽樣方法對(duì)江蘇、湖南、吉林、山西、云南、甘肅等六省市的貧困家庭進(jìn)行了實(shí)證調(diào)查。調(diào)查對(duì)象主要瞄準(zhǔn)當(dāng)前的低保戶、扶貧戶及近一年曾經(jīng)享受過(guò)低保資金但調(diào)查期間暫時(shí)退出的邊緣貧困戶，前兩者的占比約為80.1%，邊緣貧困戶的比例約為19.9%。調(diào)查全程由經(jīng)過(guò)培訓(xùn)的調(diào)查員以閱讀問(wèn)卷的形式來(lái)采集數(shù)據(jù)，并對(duì)調(diào)查期間的疑問(wèn)問(wèn)題進(jìn)行了追蹤修正。調(diào)查共計(jì)發(fā)放有效問(wèn)卷3500份，經(jīng)篩選后共獲得有效樣本3199戶，有效樣本率為91.4%。從樣本的分布狀況來(lái)看，城鄉(xiāng)低收入群體的戶數(shù)分別為1084戶和2165戶，兩者接近1∶2的比例；六省市貧困家庭戶數(shù)大致相當(dāng)，其中江蘇539戶、湖南534戶、吉林530戶、山西533戶、云南531戶、甘肅532戶；戶主的男女性別比例約為7∶3；被調(diào)查者的平均年齡約為56歲，年齡分布大致呈正態(tài)分布；貧困家庭的人口規(guī)模大致在3人左右，約有六成比例為已婚家庭。

(二)因變量與自變量

多維貧困的評(píng)估指標(biāo)對(duì)其測(cè)度結(jié)果至關(guān)重要。目前，MPI指數(shù)作為全球范圍內(nèi)廣泛應(yīng)用的多維貧困指數(shù)，側(cè)重對(duì)個(gè)體及家庭微觀福利狀況的刻畫(huà)。但隨著經(jīng)濟(jì)發(fā)展和社會(huì)進(jìn)步方面，在多維貧困的維度選擇中，除了包含教育、健康、生活狀況等(52)健康維度包含營(yíng)養(yǎng)狀況和兒童死亡率兩個(gè)指標(biāo)；教育維度包含成人受教育年限和兒童入學(xué)率兩個(gè)指標(biāo)；生活狀況維度包含是否用電、安全飲水、衛(wèi)生設(shè)施、做飯燃料、屋內(nèi)地面和資產(chǎn)六個(gè)指標(biāo)。三項(xiàng)基本指標(biāo)外，一般還會(huì)考慮資產(chǎn)、居住環(huán)境等。文章基于國(guó)內(nèi)外現(xiàn)有研究，以MPI指數(shù)為基礎(chǔ)并納入資產(chǎn)維度來(lái)考察中國(guó)貧困家庭的多維貧困狀況?？紤]到MPI部分指標(biāo)設(shè)置在中國(guó)適用性，例如中國(guó)農(nóng)村地區(qū)絕大部分均已通電，農(nóng)村適齡兒童入學(xué)率也已經(jīng)達(dá)到99%以上，(53)關(guān)于中國(guó)農(nóng)村地區(qū)用電器情況的資料引自“中國(guó)最后3.98萬(wàn)無(wú)電人口通電”(新華網(wǎng)，2015年12月24日)，關(guān)于農(nóng)村地區(qū)適齡兒童入學(xué)率相關(guān)資料引自教育部發(fā)布的《2011年全國(guó)教育事業(yè)發(fā)展統(tǒng)計(jì)公報(bào)》。因此文章對(duì)MPI指數(shù)中“是否用電”和“兒童入學(xué)率”等指標(biāo)進(jìn)行了修正。同時(shí)，文章采用AF方法對(duì)多維貧困進(jìn)行識(shí)別、加總和分解，其中權(quán)重設(shè)置使用等權(quán)法。具體如表4所示。

表4 維度、指標(biāo)、臨界值及權(quán)重設(shè)定

文章將運(yùn)用回歸模型對(duì)城鄉(xiāng)多維貧困的致貧因素進(jìn)行分析，透過(guò)貧困家庭的戶主特征、家庭特征以及地區(qū)特征等變量反映微觀到宏觀層次的致貧因素。測(cè)量中，戶主特征包括戶主性別、年齡、婚姻狀況三項(xiàng)指標(biāo)；家庭特征則通過(guò)家庭人口數(shù)和社會(huì)關(guān)系兩項(xiàng)指標(biāo)來(lái)測(cè)量，其中后者采用家庭人情支出作為社會(huì)關(guān)系的代理變量；而地區(qū)特征包括地區(qū)經(jīng)濟(jì)水平、社區(qū)類型等兩項(xiàng)指標(biāo)，其中前者將通過(guò)區(qū)/縣GDP對(duì)數(shù)和城鄉(xiāng)社區(qū)類型來(lái)測(cè)量。因變量方面，文章分別以多維貧困和單維貧困狀況為因變量，并依據(jù)AF法處理成為“貧困”與“非貧困”的兩類二分變量(貧困=1，不貧困=0)，進(jìn)行l(wèi)ogit多元回歸分析。其中，多維貧困狀況為k=2的取值。自變量分為戶主特征、家庭特征以及地區(qū)特征三個(gè)層次，具體變量設(shè)置詳見(jiàn)表5。

表5 回歸模型各變量描述性統(tǒng)計(jì)

(三)數(shù)據(jù)測(cè)算方法

文章借鑒Sen(2001)的貧困剝奪理論，以Alkire和Foster(2011)提出的AF法為基礎(chǔ)來(lái)確定多維貧困指數(shù)測(cè)度方法。在實(shí)際測(cè)算中，基于AF法的多維貧困測(cè)度方法包含如下幾個(gè)步驟：

1.確定多維貧困的觀測(cè)矩陣。令Yn,d=[ynd]n×d維矩陣，元素y∈Yn,d代表個(gè)體i在維度j上的取值。

2.設(shè)定剝奪臨界值和剝奪矩陣。令向量z=(z1,z2,…zd)為d項(xiàng)指標(biāo)被剝奪臨界值矩陣，元素zj(zj>0)表示個(gè)體在第j個(gè)維度上的剝奪臨界值。定義剝奪矩陣G，即將剝奪臨界值z(mì)j在所有個(gè)體各維度取值矩陣Yn,d轉(zhuǎn)換成剝奪矩陣G=[gij]：

(1)

4.多維貧困識(shí)別。個(gè)體i在j個(gè)維度中處于貧困的維度數(shù)小于k時(shí)，個(gè)體i為非貧困個(gè)體，取值為0；個(gè)體i在j個(gè)維度中處于貧困的維度數(shù)不小于k時(shí)，個(gè)體i為貧困個(gè)體，取值為1；分別得到識(shí)別剝奪矩陣g'(k)和多維貧困識(shí)別函數(shù)qij(k)：

(2)

(3)

5.多維貧困指數(shù)，涉及貧困發(fā)生率H、平均剝奪份額A以及多維貧困指數(shù)M，計(jì)算公式分別為：

(4)

(5)

6.多維貧困指數(shù)分解。令qj為多維貧困在j維度的貧困發(fā)生率，則j維度對(duì)多維貧困指數(shù)的貢獻(xiàn)額Mj和貢獻(xiàn)率Pj計(jì)算公式分別為：

Mj=(qj×wj)/n；Pj=Mj/M(k)=(qj×wj)/(n×M(k))

(6)

四、實(shí)證分析

(一)城鄉(xiāng)多維貧困的宏觀概貌

表6為我國(guó)六省市低收入家庭的單維貧困狀況。首先，在不同維度的比較中，教育、健康的單維貧困發(fā)生率最高，分別達(dá)到了72.3%和78.2%，生活質(zhì)量貧困居中，為61.4%，而資產(chǎn)貧困的發(fā)生率也達(dá)到了35.4%。其次，城鄉(xiāng)之間各維度貧困發(fā)生率存在較大差異，尤其在教育、資產(chǎn)、生活質(zhì)量等方面，城市的單維貧困發(fā)生率明顯低于農(nóng)村。第三，貧困家庭的問(wèn)題主要集中在教育和健康等人力資本維度，城鎮(zhèn)貧困家庭更為集中地體現(xiàn)在健康維度上，而農(nóng)村貧困家庭則更為多元，在教育、生活質(zhì)量與健康維度上貧困發(fā)生率均較為突出。

表6 城鄉(xiāng)貧困家庭單維貧困發(fā)生率(%)

如表7所示，H為多維貧困發(fā)生率，即貧困家庭在至少k個(gè)維度上達(dá)到了貧困臨界值。當(dāng)k=1時(shí)，貧困家庭的多維貧困發(fā)生率為94.3%，表明約有超過(guò)九成貧困家庭至少發(fā)生了一個(gè)維度的貧困。其中，城鎮(zhèn)和農(nóng)村貧困家庭的多維貧困發(fā)生率分別為90.1%和97.5%；K=2時(shí)，多維貧困發(fā)生率下降至68.2%，城鎮(zhèn)和農(nóng)村貧困家庭發(fā)生多維貧困的比例分別下降至52.1%和80.9%，相對(duì)而言農(nóng)村下降幅度相對(duì)較??；k=3時(shí)，城鄉(xiāng)貧困家庭發(fā)生多維貧困的比例均下降明顯，城鎮(zhèn)多維貧困發(fā)生率降至不足一成，而農(nóng)村仍有超過(guò)三成的比例。

表7 城鄉(xiāng)貧困家庭多維貧困指數(shù)

表7還顯示，當(dāng)k=1時(shí)，城鄉(xiāng)總體多維貧困指數(shù)M為0.517。其中，城鄉(xiāng)多維貧困指數(shù)分別為0.414和0.599，二者相差0.185；當(dāng)k=2時(shí)，城鄉(xiāng)多維貧困指數(shù)分別下降至0.307和0.542；當(dāng)k=3時(shí)，多維貧困指數(shù)分別下降到0.075和0.285?？梢钥闯?，農(nóng)村貧困家庭的多維貧困發(fā)生率和多維貧困指數(shù)始終高于城鎮(zhèn)。同時(shí)，隨著k值提高，城鄉(xiāng)貧困家庭的多維貧困發(fā)生率和多維貧困指數(shù)普遍下降，但是農(nóng)村貧困家庭的下降幅度遠(yuǎn)小于城鎮(zhèn)。數(shù)據(jù)結(jié)果證明，農(nóng)村貧困家庭陷入多維貧困的廣度和深度均高于城鎮(zhèn)。

表8顯示的是城鄉(xiāng)貧困家庭多維貧困分解結(jié)果。根據(jù)一維到三維的貧困分解，研究發(fā)現(xiàn)健康維度的貧困是城鎮(zhèn)貧困家庭出現(xiàn)多維貧困的主要力量，隨后是教育、生活質(zhì)量和資產(chǎn)；而對(duì)于農(nóng)村貧困家庭而言，教育維度的貧困則是其陷入多維貧困的重要原因，健康次之，隨后是生活質(zhì)量和資產(chǎn)。這說(shuō)明，雖然因?qū)W致貧和因病致貧都對(duì)多維貧困的形成具有深刻影響，但是相對(duì)而言，健康因素對(duì)城市貧困家庭的多維貧困狀況的影響可能更大，而教育因素則對(duì)于農(nóng)村的影響相對(duì)更大。

表8 城鎮(zhèn)和農(nóng)村貧困家庭多維貧困各維度分解

表9進(jìn)一步顯示出了多維貧困不同維度的貢獻(xiàn)率。其中，教育和健康維度對(duì)城鄉(xiāng)貧困家庭多維貧困的貢獻(xiàn)率均占較大份額，且隨著維度的增加，二者基本保持三成的比例，而資產(chǎn)維度則占不足一成比例，這反映出城鄉(xiāng)貧困家庭人力資本的普遍不足。另外，不同維度的貧困貢獻(xiàn)率在城鄉(xiāng)間呈現(xiàn)明顯差異：在城鎮(zhèn)貧困家庭中，資產(chǎn)和生活質(zhì)量維度的貢獻(xiàn)率呈現(xiàn)穩(wěn)步上升趨勢(shì)，二者貢獻(xiàn)率分別由8.4%和10.5%分別提高到15.9%和21.1%，而健康維度的貢獻(xiàn)率呈現(xiàn)下降趨勢(shì)，由接近五成下降至三成；在農(nóng)村貧困家庭中，健康多維貧困的貢獻(xiàn)率始終維持在三成比例，當(dāng)k=3時(shí)，城鄉(xiāng)之間在健康維度的貢獻(xiàn)率幾近相同。而生活質(zhì)量維度對(duì)農(nóng)村家庭的貧困貢獻(xiàn)率較為穩(wěn)定，基本保持兩成的比例，城鄉(xiāng)之間差距逐漸縮小。資產(chǎn)維度對(duì)城鄉(xiāng)低收入家庭多維貧困的貢獻(xiàn)率不大，但隨著維度k值的增加，資產(chǎn)維度對(duì)多維貧困的貢獻(xiàn)逐步上升，且城鎮(zhèn)上升幅度略大于農(nóng)村。

表9 城鄉(xiāng)貧困家庭多維貧困貢獻(xiàn)率比較(%)

(二)城鄉(xiāng)多維貧困的影響因素

表10的回歸結(jié)果顯示，微觀和中宏觀因素對(duì)貧困家庭的單維與多維貧困均存在顯著影響。其中在戶主特征方面，相對(duì)于男性戶主家庭，女性戶主家庭陷入多維貧困、教育貧困的可能性更高；戶主年齡與貧困程度呈顯著的正向關(guān)系，即戶主年齡越高，該家庭陷入多維貧困的可能性越大；相對(duì)于已婚家庭，未婚或離異家庭多維貧困發(fā)生率更高，且對(duì)健康貧困、資產(chǎn)貧困的影響顯著。家庭特征方面，家庭人口數(shù)量越多，多維貧困、教育及健康貧困發(fā)生概率越高，但影響不顯著，而對(duì)資產(chǎn)、生活質(zhì)量貧困呈現(xiàn)負(fù)面影響，即家庭人口數(shù)量越多，資產(chǎn)、生活質(zhì)量貧困發(fā)生率越低；人情支出能夠顯著降低貧困家庭的多維貧困狀況，但對(duì)生活質(zhì)量貧困的影響不顯著。地區(qū)特征方面，地區(qū)經(jīng)濟(jì)水平的提高能顯著降低多維及單維貧困的發(fā)生。除了健康維度的貧困，農(nóng)村貧困家庭相對(duì)于城鎮(zhèn)貧困家庭發(fā)生多維貧困、教育、資產(chǎn)和生活質(zhì)量貧困的可能性更高，即考慮戶主、家庭、地區(qū)經(jīng)濟(jì)等因素下，城鎮(zhèn)與農(nóng)村社區(qū)之間多維貧困狀況仍存在顯著差異。

表10 城鄉(xiāng)貧困家庭多維貧困及各維度貧困的影響因素估計(jì)

為檢驗(yàn)多維貧困影響因素的城鄉(xiāng)差異，文章分別對(duì)城鎮(zhèn)貧困家庭和農(nóng)村貧困家庭進(jìn)行了分組回歸分析(如表11所示)?；貧w結(jié)果顯示，不同層次的影響因素在城鄉(xiāng)之間存在小幅度差異。兩者的差異主要在于，城鎮(zhèn)貧困家庭的多維貧困、教育貧困狀況更易受到家庭特征、地區(qū)特征的影響，且作用程度更大，而對(duì)農(nóng)村貧困家庭的多維貧困、教育貧困影響不顯著；戶主性別對(duì)城鎮(zhèn)貧困家庭的多維貧困、教育貧困以及農(nóng)村貧困家庭的資產(chǎn)貧困影響更為顯著，且作用程度更大；而年齡對(duì)城鄉(xiāng)貧困家庭多維貧困狀況影響較為一致。

表11 城鄉(xiāng)多維貧困及各維度貧困的影響因素估計(jì)

五、結(jié)論與建議

隨著2020年消除絕對(duì)貧困目標(biāo)的逐步實(shí)現(xiàn)，如何全面改善貧困人口的生活境遇并促進(jìn)反貧事業(yè)的可持續(xù)發(fā)展已經(jīng)成為中國(guó)下一階段的重要建設(shè)方向。文章以多維貧困為切入點(diǎn)，試圖利用2017年CLIFSS 調(diào)查來(lái)考察中國(guó)城鄉(xiāng)貧困家庭的多維貧困發(fā)生率，并綜合論證多維貧困的形成機(jī)制，繼而為中國(guó)的反貧政策提供數(shù)據(jù)依托。文章發(fā)現(xiàn)了三個(gè)重要規(guī)律：

首先，我國(guó)貧困家庭的多維貧困風(fēng)險(xiǎn)較為嚴(yán)重。結(jié)果表明，被調(diào)查家庭的多維貧困發(fā)生率(k=2)達(dá)到了68.2%，健康、教育、生活質(zhì)量及資產(chǎn)等單維貧困發(fā)生率分別達(dá)到了78.2%、72.3%、61.4%和35.4%，顯示我國(guó)貧困人口所面臨的生活壓力比較嚴(yán)峻。按照2017年城鄉(xiāng)貧困人口5306萬(wàn)人進(jìn)行推估，(54)相關(guān)數(shù)據(jù)來(lái)自于國(guó)家統(tǒng)計(jì)局官方網(wǎng)站國(guó)家數(shù)據(jù)查詢部分(http://data.stats.gov.cn/search.htm?s)，其中城鎮(zhèn)低保和農(nóng)村低保(扶貧)人口分別為1261萬(wàn)和4045萬(wàn)，總?cè)丝跒?3.90億。我國(guó)當(dāng)年度國(guó)民的多維貧困率約為2.6%，城鎮(zhèn)和農(nóng)村的多維貧困率分別為0.8%和5.7%，同比全球多維貧困指數(shù)(Global MPI)公布的2014年數(shù)據(jù)(整體為4%、城鎮(zhèn)為2.1%、農(nóng)村為6.4%)，下降明顯，反映出中國(guó)反貧政策在近三年取得了明顯進(jìn)步。在貧困貢獻(xiàn)率方面，教育和健康維度是當(dāng)前貧困家庭多維貧困的主要貢獻(xiàn)因素，這與2014年全人口統(tǒng)計(jì)口徑的測(cè)算保持了一致，反映出“因病致貧”和“因?qū)W致貧”現(xiàn)象仍然持續(xù)困擾中國(guó)低收入群眾。進(jìn)一步的數(shù)據(jù)分析也顯示，醫(yī)療支出(87.6%的家庭具有此項(xiàng)支出，有醫(yī)療支出家庭人均2700元/年)和教育支出(34.2%的家庭具有此項(xiàng)支出，平均7765元/年)是我國(guó)城鄉(xiāng)貧困家庭最穩(wěn)定的支出項(xiàng)目，而如何通過(guò)更加完善的專項(xiàng)救助政策來(lái)紓解該領(lǐng)域的經(jīng)濟(jì)威脅乃是保證低收入家庭持續(xù)脫貧的關(guān)鍵。

其次，我國(guó)城鄉(xiāng)貧困家庭的多維貧困發(fā)生率具有一定差異。結(jié)果顯示，農(nóng)村與城市的多維貧困發(fā)生率(K=2)分別為80.9%和52.1%，前者為后者的1.55倍；在單維貧困發(fā)生率上，農(nóng)村被調(diào)查家庭在教育、資產(chǎn)、生活質(zhì)量維度上的貧困率也均高于城鎮(zhèn)家庭。同時(shí)，反映貧困剝奪程度的多維貧困指數(shù)在城鄉(xiāng)之間也呈現(xiàn)較大差距，二者數(shù)值分別達(dá)到了0.307和0.542，顯示農(nóng)村貧困剝奪程度同比城市明顯偏高。該領(lǐng)域中城鄉(xiāng)差異的原因有二：一是城鄉(xiāng)居民收入間的差距轉(zhuǎn)變?yōu)榱素毨д唛g的差距，2018年我國(guó)城鎮(zhèn)和農(nóng)村居民人均可支配收入中位數(shù)分別為36413元和13066元，兩者2.79倍的差距使得農(nóng)村居民整體上的貧困概率更高；二是城鄉(xiāng)社會(huì)救助制度的分離使得兩者的貧困識(shí)別標(biāo)準(zhǔn)不盡相同，2018年城鎮(zhèn)地區(qū)低保每月541元的標(biāo)準(zhǔn)同比農(nóng)村地區(qū)358元的標(biāo)準(zhǔn)具有51.12%的領(lǐng)先，這種標(biāo)準(zhǔn)的差異也使得農(nóng)村居民更容易遭受多維貧困。同樣值得注意的是，在城鄉(xiāng)多維貧困貢獻(xiàn)要素的比較中，教育維度對(duì)農(nóng)村多維貧困的貢獻(xiàn)率普遍更高，而健康維度則對(duì)城鎮(zhèn)家庭威脅更大。該現(xiàn)象的形成原因既與農(nóng)村被調(diào)查家庭的在學(xué)人員數(shù)量顯著高于城鎮(zhèn)地區(qū)有關(guān)(城鎮(zhèn)1276人，農(nóng)村1701人)，也與城鎮(zhèn)貧困家庭的殘疾率高于農(nóng)村地區(qū)有關(guān)(城鎮(zhèn)40.2%，農(nóng)村35.0%)。

再次，我國(guó)城鄉(xiāng)貧困家庭的多維貧困成因并無(wú)本質(zhì)性差異。調(diào)查顯示，無(wú)論城市家庭還是農(nóng)村家庭，在多維貧困的測(cè)量中均受到宏觀、中觀及微觀等多層面因素的深刻影響。從宏觀和中觀層面看，地區(qū)經(jīng)濟(jì)對(duì)降低貧困家庭多維貧困的發(fā)生具有積極作用，說(shuō)明經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)消減貧困家庭非貨幣化的多維貧困依然存在“擴(kuò)散效應(yīng)”，這在證實(shí)諸多學(xué)者觀點(diǎn)的基礎(chǔ)上反映出中國(guó)有必要持續(xù)通過(guò)區(qū)域經(jīng)濟(jì)增收來(lái)實(shí)現(xiàn)多維貧困的降低。這種“空間貧困陷阱”在中國(guó)的存續(xù)也與Samuel等西方學(xué)者所普遍認(rèn)可的“社會(huì)聯(lián)結(jié)”有著密切的關(guān)系，調(diào)查顯示人情支出作為社會(huì)關(guān)系的側(cè)面反映對(duì)降低中國(guó)貧困家庭的多維貧困影響顯著，這提醒政策制定者構(gòu)建貧困者與所在社區(qū)的良好人際關(guān)系、歸屬感和參與感對(duì)于長(zhǎng)期反貧工作頗為必要。而在微觀層面，女性戶主家庭、戶主年齡較大且規(guī)模較小的家庭同樣被發(fā)現(xiàn)更加容易陷入貧困，這與尼日利亞、喀麥隆、印度、南非和澳大利亞的研究結(jié)論比較類似，顯示家庭主要?jiǎng)趧?dòng)力的人力資本不足及家庭抗風(fēng)險(xiǎn)能力的羸弱是中國(guó)貧困家庭陷入多維貧困的重要原因。同時(shí)值得關(guān)注的是，我國(guó)城鄉(xiāng)貧困者的致貧誘因也有小幅差異，在社會(huì)關(guān)系指標(biāo)的測(cè)量中，城鎮(zhèn)居民顯示出了同比農(nóng)村居民更為明確的影響力，這反映出社會(huì)網(wǎng)絡(luò)再造對(duì)于城鎮(zhèn)貧困民眾更為重要，依托社會(huì)聯(lián)結(jié)而形成的信息交流更有益于快速提升城鎮(zhèn)居民的反貧能力。

基于以上結(jié)論，得出以下三點(diǎn)政策啟示：一是需要重視貧困家庭的多維貧困治理，加強(qiáng)對(duì)貧困家庭人力資本的建設(shè)。從未來(lái)政策來(lái)看，一方面政府可以通過(guò)進(jìn)一步普及高中和職業(yè)教育，加強(qiáng)對(duì)貧困家庭的教育救助及職業(yè)培訓(xùn)資助，提高其人力資本存量，另一方面也需要積極改善貧困地區(qū)醫(yī)療水平，擴(kuò)大城鄉(xiāng)居民醫(yī)療保險(xiǎn)的覆蓋面，提高對(duì)貧困家庭的醫(yī)療救助范圍及就醫(yī)報(bào)銷比例。二是加大對(duì)農(nóng)村貧困地區(qū)的政策傾斜，并適當(dāng)采取城鄉(xiāng)差異的反貧策略。具體而言，城鄉(xiāng)貧困的治理一方面需要在深化城鄉(xiāng)體制改革的基礎(chǔ)上積極推進(jìn)公共資源的均等化建設(shè)，在中央專項(xiàng)投資和社會(huì)力量投資領(lǐng)域向基層農(nóng)村地區(qū)予以傾斜，另一方面還應(yīng)當(dāng)厘清城鄉(xiāng)反貧政策的精準(zhǔn)度，適度形成差異化的政策方向，農(nóng)村地區(qū)應(yīng)當(dāng)積極強(qiáng)化教育領(lǐng)域的財(cái)政支持，城鎮(zhèn)地區(qū)則需要發(fā)展更為積極的殘疾人康復(fù)醫(yī)療制度。三是持續(xù)踐行區(qū)域扶貧開(kāi)發(fā)、社會(huì)網(wǎng)絡(luò)再造與兜底保障等三項(xiàng)組合型政策，增強(qiáng)反貧政策的持久性。未來(lái)中國(guó)政府一方面應(yīng)當(dāng)利用農(nóng)村貧困地區(qū)的資源持續(xù)開(kāi)展區(qū)域扶貧開(kāi)發(fā)，通過(guò)地區(qū)經(jīng)濟(jì)的振興助力扶貧工作，避免形成“空間貧困陷阱”，另一方面政策制定者需要綜合考慮貧困家庭的致貧原因，引導(dǎo)貧困者尤其是城鎮(zhèn)貧困者建立良好的社會(huì)關(guān)系網(wǎng)絡(luò)，并增加對(duì)人力資本薄弱家庭的兜底保障。