中国农村多维贫困测算与结构分解*——基于CFPS 2018的实证研究

雷 霆 张浩帆

(新疆大学政治与公共管理学院，新疆乌鲁木齐，830046)

一、引言

2021年 2 月 25 日，习近平总书记在全国脱贫攻坚总结表彰大会上宣布：“我国脱贫攻坚战取得了全面胜利，现行标准下9899万农村贫困人口全部脱贫，832个贫困县全部摘帽，12.8万个贫困村全部出列，区域性整体贫困得到解决，完成了消除绝对贫困的艰巨任务[1]。”改革开放以来我国贫困治理工作取得的举世瞩目的成就，为世界上其他发展中国家消除绝对贫困提供了经验借鉴。

当前，我国处于“后疫情时期”和“后扶贫时期”重合的“双后”时期[2]。站在新时代的起点，我国的贫困治理目标已经从消除绝对贫困转变为缓解相对贫困。如何巩固好脱贫攻坚成果，进一步提升农民的生活品质，缩小农村内部、城乡区域间的差距，对相对贫困治理具有重要的意义。本文试图从多维贫困的角度出发，找到相对贫困治理的突破口，为农村相对贫困治理提供一定的理论支持。

二、贫困测量标准回顾

绝对贫困和相对贫困是贫困发展的两个接续阶段。在消除绝对贫困以后，贫困治理的重点将转向相对贫困。无论是治理绝对贫困还是相对贫困，贫困识别都是重中之重。国内外学者在贫困测量标准方面研究成果丰硕，总结来说主要有绝对收入标准、相对收入标准及多维标准三个主要的贫困测量标准。

绝对收入标准是根据最低生活必需品价格确定的一个固定的收入标准，只要收入低于这个标准就可以被认定为贫困。例如，世界银行规定了每人每天 1.9美元的国际贫困标准、每人每天 3.2 美元的中等偏低收入标准和每人每天5.5美元的中等偏高收入贫困线[3]。

相对收入标准是将贫困线划定为某个参照系的一定比例，低于该贫困线的被认定为贫困。沈扬扬、李实、程蹊、叶兴庆等都认为，贫困线应该设定为人均可支配收入中位数的40%[4-6]。在政策实践中，OECD国家将中位收入的50%～60%定为贫困线[7]。在参照系方面，有些学者认为，可以将收入均值作为参照系，即相对贫困标准可以是收入均值的一定比例[8]。相对于绝对收入标准，相对收入标准更能体现人们之间贫富的相对性，并且贫困标准制定得越高，越会有更多的人被纳入贫困群体。该标准在更高的水平上保障人们的生活品质。国外和国内学者多用相对收入标准来测量相对贫困。

采用多维标准衡量贫困是指设定一系列能够反映居民生活水平的指标，如果居民被剥夺的指标达到一定数量即被认定为贫困。阿马蒂亚·森的“可行能力”理论是多维贫困的理论基础。他认为，一个人有价值的可行能力包括拥有获得食品、衣着、居住、行动、教育、健康、社会参与等各种功能性活动的能力[9]。同时，他还将“可行能力”理论引入贫困领域，把这些功能性活动所构成的基本可行能力的被剥夺定义为贫困[10]。金钱只是人们去参与社交活动，满足人们体面生活的工具，在贫困与脱贫之间起到桥梁作用。造成人们贫困的因素是多方面的，因此消除贫困也要从多方面着手展开。2011 年，我国政府颁布的《中国农村扶贫开发纲要(2011—2020年)》确定了“两不愁、三保障”的扶贫目标。该纲要再加上后来精准扶贫阶段的“五个一批”策略，都在不同程度上体现了多维贫困治理的理念，即不再单一地计量贫困户的收入指标，而是从教育、住房、医疗等多方面对贫困户进行帮扶。多维贫困测度在我国下一阶段的扶贫工作中也将发挥十分关键的作用。

在学术界，Alkire 和 Foster详细提出了多维贫困的识别、加总方法，建立了 A-F双临界值法测度模型[11]。随后，学者们在测算多维贫困时，广泛应用A-F双临界值法。使用该方法不仅能够测算多个维度的贫困状况，还能对贫困指数加以分解，从而分析出不同因素对贫困的影响程度，对制定相应的扶贫政策有直接的帮助。王宝成利用A-F双临界值法对我国2012—2018年的多维贫困状况进行了测算分析，发现我国在金融服务维度和教育维度上的长期贫困发生率较高。他认为，应在这两个维度上对贫困户加强帮扶，同时还要考虑心理或主观福利维度，同时实现家庭收入增加和可行能力良好发展[12]。李振宇等运用A-F双临界值法对少数民族的贫困状况进行多维度测算分解，发现健康和教育是少数民族家庭致贫的重要因素[13]。2010 年，联合国开发计划署在第 20 个《人类发展报告》中正式提出多维贫困指数(MPI)[14]。该指数基于健康、教育和生活水平三个维度的10个指标，对不同家庭和个人的贫困程度进行测量，不仅反映了多维贫困的发生率，还反映了多维贫困发生的强度以及个人或家庭被剥夺的量，是对人类贫困指数(HPI)和人类发展指数(HDI)的进一步完善。

三、分析方法与数据选取

(一)分析方法：A-F 双临界值法

根据多维贫困理论，采用多维贫困测度方法更能够体现公平性和合理性。在A-F 双临界值法(1)双临界值中，一个临界值是每个指标的阈值，用来判定家庭或个人在该维度(指标)上是否贫困；另一个临界值是多维贫困的阈值，用来衡量家庭或个人是否属于多维贫困的范畴。中，可通过维度加总，测算出各个维度的综合贫困指数；还可以通过维度分解，计算出每个维度的指标对综合贫困指数的贡献程度。本文根据A-F法的内涵，选取若干维度作为判定贫困的多维指标，并设定两个临界值，然后从数据库中选取信息完整的家庭(2)信息完整的家庭是指所有家庭成员都参与调查，并且每个维度数据都完整。，判定每个家庭在各个维度指标上的贫困状况，从而统计出贫困人口数。进一步地，通过如下公式测算出多维贫困的发生率(H)、平均剥夺份额(A)和多维贫困指数(MPI)。

其中，q表示贫困人口数量，n表示所有研究样本的数量。多维贫困发生率H反映了贫困发生的广度，但是不能反映出贫困维度的增减。

其中，c(k)是指贫困临界值为k时，多维贫困个体被剥夺的维度的总数量，q表示多维贫困人口，d表示维度数量。平均剥夺份额A反映了贫困的深度。

MPI=H×A

多维贫困指数MPI用平均剥夺份额A来调整多维贫困发生率H，从而克服了多维贫困发生率对剥夺维度增减反应不敏感的问题。

用A-F双临界值法对多维贫困进行测算，最大的优点在于能够对贫困状况进行分解，分析出不同地区和不同维度对贫困指数的贡献率。这样就能够看出贫困群体在哪方面缺失相对严重，从而有针对性地进行帮扶，制定更加精准的扶贫措施。维度分解的公式如下：

其中，MPI和MPIi分别表示总体样本和i区域的贫困指数，n和ni分别表示总人口数量和i区域的人口数量。

其中，Wd表示d这个维度的权重值，CHd表示在d这个指标上被剥夺的人口率，即在多维贫困状态下，d指标被剥夺的人口占总样本人口的比例。

(二)数据选取

根据A-F双临界值法的内涵，本文选用中国家庭追踪调查2018年(简称CFPS 2018)的数据进行测算。中国家庭追踪调查旨在通过追踪收集个人、家庭和社区三个层面的数据，反映我国社会、经济、人口、教育和健康的变迁，为学术研究和公共政策分析提供数据基础。调查样本覆盖25个省、自治区和直辖市，目标样本规模为16000户，调查对象覆盖样本家庭的全部家庭成员。该调查除了收集一些客观信息，还包括个体对自身健康状况、未来发展机会以及收入和社会地位等方面的主观自评，能够很好地反映个体的社会认知和态度。

中国家庭追踪调查在2018年公布了5个数据库：个人库(person)、少儿家长代答库(childproxy)、家庭经济库(famecon)、家庭成员关系库(famconf)、跨年个人核心变量库(crossyearid)。本文主要用到个人库、少儿家长代答库和家庭经济库。个人库主要包含了10岁以上的个人自答问卷信息、家庭代答问卷信息以及他人代答信息。少儿家长代答库包含了家长代替0～15 岁儿童回答的信息。其中10～15岁的样本信息同时存在于个人库和少儿家长代答库中。家庭经济库包含了家庭收入、各项支出和财产状况。具体的数据处理方法如下：

第一，筛选出家庭经济库中的乡村家庭。

第二，根据家庭经济库确定每个家庭的样本编码(fid)和家庭成员样本编码(pid)。在确定完整家庭成员的时候，笔者发现，家庭经济库中的家庭成员人口数(fml count)和家庭成员关系库中的家庭成员人数(familysize 2018)并不完全一致。笔者仔细对比了家庭经济库和家庭成员关系库中的数据发现：一方面，家庭经济库不是简单地以经济上相互独立和不住家作为区分家庭的标准，该数据库描述的家庭关系更符合传统意义上的完整家庭；另一方面，家庭经济库中家庭收支都是根据该数据库中家庭成员人口数(fml count)指标反映的家庭成员计算的，且家庭经济和财产方面的数据都来自家庭经济库。因此，本文以家庭经济库中的家庭成员为准。

第三，剔除少儿家长代答库和个人库中重复的样本数据，防止后续个人样本编码(pid)不唯一导致 VLOOKUP 计算混乱。

第四，通过 VLOOKUP 功能，将家庭经济库中的家庭经济状况信息和少儿家长代答库、个人库中的个人信息整合到第一步整理出的家庭关系表中，得出家庭、家庭成员的相关信息。

第五，通过数据清洗，剔除缺失数据样本，最终获得4194个完整的家庭样本，这些样本共覆盖14149人。

最终总和及分省份的家庭数和人数如表1所示。

表1 选取样本的家庭数和人数

四、多维贫困标准下对农户家庭的贫困测算

(一)多维贫困指标选取

参考联合国开发计划署(UNDP)1990 年发布的人类发展指数(HDI)及其和牛津贫困与人类发展中心于 2010 年联合提出的多维贫困指数(MPI)，同时考虑到我国贫困的现实情况以及数据的可获得性，本文选取了经济状况、健康状况、教育水平、生活水平、发展能力等五个维度的7个指标构建多维贫困指标体系。

需要特别说明的是，本文在衡量家庭成员健康状况的时候，选取家庭是否有灾难性经济支出作为反映指标。笔者认为，由于家庭经济状况的不同，有无健康状况欠佳的成员对不同家庭的影响是不同的，因此，从医疗支出占家庭纯收入比例来衡量疾病对家庭的影响更合理一些。此外，在反映家庭生活水平的指标方面，虽然农村有些家庭住房面积很大，但是所用筑房材料并不是砖瓦或者钢筋混凝土材料，房屋的安全性和舒适性得不到保障。故本文采用房屋的价值作为评判农户家庭住房条件的标准。根据相对贫困的思想，将家庭房产价值和家具耐用品价值这两个指标的阈值，设定为本地区相应数值中位数的 40%。考虑到这些指标在家庭生活水平中的重要性不分伯仲，很难进行重要性排序，本文采用等权重进行测算。设定的多维贫困指标体系如表2所示。

表2 多维贫困指标体系

(二)农户单维度贫困测算

为了从更深层次了解农户的贫困本质，同时方便后期对贫困问题进行分解，本文以样本省份为基础，分析在每个维度上贫困发生的情况(见表3)。

从农户的单维贫困发生率测算结果来看，由于我国已经实行的九年义务教育政策比较成熟，因此每个省份的家庭在教育贫困维度上的发生率都是较低的，全国儿童失学贫困发生率仅有0.8%。但生活水平维度的贫困发生率较高。由于衡量该维度的两个指标都采取相对贫困的测度方法，因此从表3中的结果可以看出，在住房和家具耐用品方面，贫困发生率地区差异较大。此外，表3测算的收入贫困发生率高于当年国家实际贫困发生率，总的健康维度和社会发展能力维度的贫困发生率分别为 10.4%和 11.1%。

表3 农户单维度贫困发生率 单位：%

(三)农户多维贫困测算

本文用A-F双临界值法对样本的贫困状况进行测算(见表4)，结果发现，当剥夺临界值K为1的时候，贫困发生率为0.541，平均剥夺强度为0.255，多维贫困指数为0.138。这说明，样本中有将近54.1%的农户至少在一个维度上是贫困的。当剥夺临界值K为3时，贫困发生率为0.109，平均剥夺强度为0.492，多维贫困指数为0.054。这表示，样本中有将近 10.9%的农户存在3个以上的维度被剥夺。样本中不存在6个及以上指标全部被剥夺的农户。如图1所示，随着维度的增加，贫困发生率和多维贫困指数都是逐渐降低的，平均剥夺强度反而是增长的。这说明随着维度的增加，农户被剥夺的深度增加。

表4 农户多维贫困测算结果

图1 不同剥夺临界值下多维贫困衡量指标的变化情况

(四)多维贫困的分解

1.按地区进行分解

在A-F双临界值法实际运用的过程中，学者们普遍将剥夺临界值设为3进行维度分解[15-16]。本文也采用这一惯例，将至少有3个维度被剥夺的农户认定为多维贫困户。当临界值K=3 时，各省份的多维贫困测算结果如表5所示。

表5 各省份多维贫困测算结果(K=3)

(续表5)

当临界值K=3时，各地区对总的多维贫困指数的贡献度如表6所示。可以看出，北京和上海对总的多维贫困指数的贡献度为0，说明这两个地区不存在三个维度同时被剥夺的农户。对多维贫困指数贡献最大的是四川省，贡献率为 16.73%；其次是甘肃省，贡献率为 11.66%；再次是河南省，贡献率为 10.17%。

表6 各地区对 MPI 的贡献度(K=3) 单位：%

2.按维度分解

同样，在临界值 K=3 时，每个维度对于多维贫困指数的贡献率如表7所示。结果显示：影响家庭是否贫困的最重要的因素是家庭的劳动力水平，对 MPI 的贡献率为22.9%；灾难性医疗支出次之，贡献率为20.1%；然后是家庭人均年纯收入，贡献率为19.5%；家具耐用品价值、住房价值、家庭青年受教育水平和家庭有无失学儿童贡献率分别为18.2%、16.5%、3%和 0.7%。可以看出，对于我国农村地区来说，灾难性医疗支出和劳动力水平对多维贫困指数的贡献度高于家庭人均年收入的贡献率。这也从侧面证明了在识别贫困的时候，多维度衡量是非常有必要的。

表7 各维度指标对 MPI 的贡献度(K=3) 单位：%

五、结论与政策建议

(一)研究结论

在我国农村地区，多维贫困发生率较高。将近26.8%的农户至少有两个指标被剥夺，将近10.9%的农户有三个以上的指标被剥夺。这表明，除了收入，还有其他很多能够导致家庭贫困的重要因素。因此，在制定贫困识别标准的时候要多方面考虑，不能局限于收入水平。此外，家具耐用品价值和家庭住房价值两个指标的贫困发生率最高，我国农村家庭在生活水平方面存在一定的差距。在经济发展较好的地区，贫困发生率和多维贫困指数的贡献度较低。家庭劳动力水平和灾难性医疗支出对多维贫困指数的贡献度最高，是影响农户贫困的两个最重要的因素。

(二)政策建议

第一，科学制定相对贫困的多维识别标准。2020 年以后，我国逐渐进入相对贫困治理阶段。贫困识别是扶贫工作的关键。基于上述结论，本文认为，进入相对贫困阶段以后，要采用多维贫困标准进行相对贫困的识别，而不能只从收入维度去衡量是否贫困。可以参考我国前一阶段将贫困线标准和“两不愁、三保障”目标相结合的模式，设置收入的相对贫困线，并充分考虑健康、医疗、住房、家庭资产等切实影响农户生活水平的因素，科学制定量化指标和权重，形成相对贫困的多维识别标准。

第二，推动脱贫攻坚与乡村振兴相结合，全面提高农村居民的生活水平。扶贫不单单是要改善贫困户的经济状况，要全方位地提升农户生活水平，从思想认知上提高他们对于生活质量的要求。首先，要抓住乡村振兴战略机遇，提高农业生产现代化水平，促进农业产业化发展，增进农民农业收入；其次，营造农村良好的文化氛围，提升农民的文化素养和品德素质，拓宽该群体的视野，进一步激发他们的发展潜力；最后，改善农村居民生活环境，促进农户家庭对生活有更高的追求。

第三，进一步完善多层次的社会保障体系，为缺乏发展能力的农村家庭保驾护航。根据前文分析，家庭劳动力水平和家庭灾难性医疗支出两个指标对多维贫困指数的贡献度最高。虽然我国城乡居民基本医疗保险基本实现了全覆盖，基本养老保险参保率也逐年增高，但还需要进一步发展多层次、多类型的农村居民医疗保障制度。农村居民可以根据自己的实际需求，参与不同的医疗保险计划，使家庭抗风险能力得到提升。同时，政府应加强医药市场的监管，扩大医保报销范围，使医保政策切实惠及民生。对于缺乏劳动力的困难家庭，应通过完善最低社会保障政策去兜底保障其基本生活。此外，还可以引入社会公益组织或社区组织等主体对贫困农户进行帮扶，全方位提高这些家庭的生活质量。