我国农村多维贫困测度与治理探究

刘国彤 王明黔

摘要：在我国全面消除绝对贫困这一历史性任务顺利完成之际，如何解决多维贫困与相对贫困的问题成为扶贫工作的重中之重。文章基于CFPS 2018年数据，采用A-F多维贫困测度法与MPI多维贫困指数相结合的方法对我国农村家庭进行了多维贫困的测度与分解。研究发现，医疗支出、教育支出、恩格尔系数指标对贫困贡献率最高;多维贫困家庭的代际贫困传递问题更加严重。文章建议关注贫困代际贫困问题，加大面向贫困家庭的教育补助以及医疗补助力度。

关键词：多维贫困;A-F测量法;MPI多维贫困指数

一、引言与回顾

在建党100周年之际，国家最高领导人向全世界宣布中国已经消除绝对贫困，中国的脱贫攻坚战取得了全面的胜利，这是彪炳史册的人间奇迹。在我国全面消除绝对贫困历史性任务顺利完成之际，解决多维贫困与相对贫困的问题应成为扶贫工作中重中之重，因为它涉及我国农村现有扶贫成果的巩固及如何有效防止农村返贫现象的再次产生等一系列问题。学界对多维贫困问题的关注已有较长的历史，王小林、Alkire运用2006年中国营养与健康调查数据对中国的多维贫困进行了测量，发现中国城市与农村都存在除收入贫困外的多维贫困。杨龙，汪三贵运用2010年中国农村贫困监测调查数据，使用多维贫困测量法对贫困地区农户贫困状况进行了分析，发现一半以上低收入农户面临至少三个贫困维度的剥夺。汪为等运用Alkire和Foster多维贫困测量方法对内蒙古城乡多维贫困进行了测度，发现城乡家庭多维贫困的影响因素有较大差别。张金萍等使用A-F法分析了海南省农村多维贫困状况及影响因素，发现性别、户主受教育水平、女性劳动力占比是造成多维贫困的重要原因。可见多维贫困测量方法在学界中得到广泛认可，本文创新之处在于选择较新的调查数据“2018年CFPS的数据”，使用13个贫困指标，其中新加入房子当前市价这一符合中国国情的指标，这是在以往研究中很少涉及的，并使用熵权法赋予贫困指标应有的权重，这一定程度上解决了避免以往赋予指标等权重时造成的测度偏差，对我国农村多维贫困现状进行了测度，为更加精准、高质量扶贫提供政策建议。

二、数据来源与研究方法

（一）数据来源

本文采用中国家庭追踪调查（CFPS）2018年的数据，该数据由北京大学中国社会科学调查中心提供，包含个体、家庭、社区三个层面的数据，统计了我国的经济、人口、教育、健康及生活水平等的相关指标，其样本范围覆盖了我国31个省份，包含城鎮与乡村不同群体的统计结果。根据研究的需要，本文从CFPS 2018中筛选出乡村家庭和个体样本的相关数据，经匹配与调整，得到的有效家庭样本数为2792户。

（二）研究方法——A-F多维贫困测度法

1. 贫困家庭的识别

2. 贫困家庭贫困维度的识别

贫困家庭维度识别如下：

3. 多维贫困指数的分解

（三）贫困维度的设定

本文参照牛津大学牛津贫困与人类发展中心（OPHI）于2008年提出的全球多维贫困测度指数——MPI指数，并结合国内学者的研究以及我国的实际情况，选择从教育维度、健康维度、生活水平维度以及收入水平四个维度测度农村家庭的贫困状况。其中人均收入指标临界值采用2018年的贫困户家庭人均可支配年收入金额3535元。详细的多维贫困维度及其指标剥夺临界值设定如表1。

三、多维贫困测度与分解

（一）指标权重的确定——熵权法

本文选取熵权法对指标权重进行赋值，其基本原理是通过衡量指标的信息熵来判断指标权重，信息熵越大，代表事物越具有不确定性，提供的信息量越大，其权重也越大。熵权法评价模型如下：

（二）指标权重的计算

使用熵权法，对筛选出的2792个有效样本的指标进行测算，得到表2的测算结果。结果表明从一维指标角度，生活水平指标占贫困测度指数的权重最大，为0.3597;其次为教育维度与健康维度，分别为0.2883、0.2780;收入维度所占比重仅为0.0740。在13个贫困指标中，恩格尔系数指标与医疗支出、教育支出指标所占比重最大，分别为0.1664、0.1659、0.1461。

（三）多维贫困指数按指标分解

据多维贫困指标的分解性质，本文对样本的指标进行了不同维度下的分解，结果如表3所示，可以不同维度下各指标对贫困贡献率发生改变，本文从4个一维指标和13个二维指标这两个角度进行分析。

1. 一维贫困指标贡献度分析

为研究教育、健康、生活水平、收入在不同维度下对贫困认定的贡献程度，根据表3画出趋势图，如图1所示。

从图1中可以看出，生活水平对贫困认定的贡献程度最大，说明生活水平是导致多维贫困的重要原因，其次是健康和教育程度。并且随贫困维度的增加，生活水平及教育维度的贡献度降低，健康和收入的贡献度增加，说明多维贫困的家庭在健康指标及收入指标中更加贫困，因此应加强对贫困家庭的成员健康状况及收入水平的关注。

2. 二维贫困指标贡献度分析

根据图2绘制出二维指标在不同维度下对贫困的贡献程度。可以看出在同一维度下不同指标的贡献度不同，并且指标随维度变化的趋势也不同。

医疗支出、恩格尔系数、教育支出、受教育程度指标的贡献度均在0.1以上，医疗支出、恩格尔系数、教育支出、受教育程度均为导致多维贫困的重要原因;人均收入、健康状况、房子当前市价、资产总值、饮用水指标贡献率在0.06～0.1之间，以上指标也是导致贫困的主要原因;医疗保险、燃料、交通工具、孩子的义务教育指标对贫困的贡献率均较小。

随贫困维度的增加，医疗支出、健康状况、人均收入、受教育程度指标的贡献率呈上升趋势，说明多维贫困的家庭在以上指标中更加贫困。此外随贫困维度的增加，孩子的义务教育、教育支出、燃料指标贡献率呈下降趋势，孩子的义务教育已不再是导致多维贫困家庭的主要担忧，我国义务教育政策推行取得了重大成果;教育支出指标贡献率呈下降趋势，说明教育支出在多维贫困家庭中的贫困贡献度比低维贫困家庭中低，这可能由于多维贫困家庭倾向于轻视孩子的教育，因此多维贫困家庭教育支出占家庭总支出比重较小，在此指标上不是被剥夺状态。

四、结论

第一，医疗支出、教育支出、恩格尔系数指标是导致贫困甚至多维贫困的最主要原因，而教育支出、医疗支出这些致贫因素又是导致贫困代际传递的重要原因，因此多维贫困家庭子女受原生家庭的影响更难摆脱贫穷困境，这也给脱贫工作带来了难题。孩子的义务教育指标贡献度较小，多维贫困家庭中也极少存在孩童无法接受义务教育的问题，说明我国义务教育政策自颁布以来取得了重大成就;医疗保险的指标贡献度也较小，说明我国医疗保险的农村覆盖率较高，极少贫困家庭因缺少医疗保险而陷入贫困。

第二，随贫困维度的升高，多维贫困的家庭在医疗支出、健康状况、人均收入、受教育程度指标上更加贫困。而多维贫困家庭在孩子的义务教育、教育支出、燃料指标中的表现更加积极，说明以下几点：首先，孩子的义务教育已经不是多维贫困家庭的特殊担忧;其次，教育支出指标的被剥夺情况在多维贫困家庭中比低维贫困家庭乐观，但这很可能由于这很可能由于贫困维度越高的家庭对教育的重视程度越低，因此教育支出占家庭总支出的比重小，教育指标未被剥夺。而在知识经济、劳动力高素质的背景下，无法接受高等教育的贫困家庭子女在就业市场中缺乏竞争力，微薄的收入致使多维贫困家庭走出贫困难上加难，代际贫困传递问题更加严重。

五、建议

（一）关注农村家庭医疗支出，防范因病返贫的发生

医疗支出是导致贫困的重要因素，在各维度中对贫困的贡献率均为最高，因此应密切关注农村家庭的医疗支出，降低因病返贫的风险。如今医疗保险已经实现全面覆盖的，在此基础上解决因病返贫问题可以借鉴以下措施：一是积极宣传健康生活方式，从根源上减少贫困家庭大病、重病的发生;二是完善医疗补助机制，对医疗支出数额庞大的贫困家庭实行医疗补助，减轻贫困家庭的医疗支出负担。

（二）关注多维贫困的代际传递问题

多维贫困家庭的贫困代际传递问题更加严重，因此在精准扶贫的同时，应关注多维贫困家庭的贫困的代际传递现象，不仅要将这一代扶起来，还要关注下一代的成长与发展，若缺少对多维贫困家庭子女的能力与发展机遇的关注，刚刚走出贫困状态的家庭的下一代很可能再次陷入贫困圈层，扶贫工作也将进入一个“死循环”。

（三）强调教育的重要性，加大对贫困家庭教育支出补助力度

多维贫困家庭对教育的重视度欠缺，为推动贫困家庭走出贫困，应积极宣传、强调教育的重要性，应积极开展子女教育讲座，向农村家庭、贫困家庭科普教育孩子的合理方法，促进贫困家庭良好教育氛围的形成。此外，教育支出指标对贫困的贡献度位居指标前三，教育支出数额庞大是导致贫困的重要原因。因此应加大对教育的补贴力度，减少贫困家庭的教育支出压力，让贫困家庭子女有机会、有能力接触高等教育或是继续教育，有效解决贫困家庭子女上学难、就业难的问题，阻断贫困的代际传递机制。

参考文献：

[1]王小林，Sabina Alkire.中國多维贫困测量：估计和政策含义[J].中国农村经济，2009（12）：4-10+23.

[2]杨龙，汪三贵.贫困地区农户的多维贫困测量与分解——基于2010年中国农村贫困监测的农户数据[J].人口学刊，2015，37（02）：15-25.

[3]汪为，吴海涛，郑家喜.城乡家庭多维贫困测度及影响因素研究——来自内蒙古的证据[J].干旱区资源与环境，2018，32（07）：23-29.

[4]张金萍，林丹，周向丽，余珍鑫，宋伟，程叶青.海南省农村多维贫困及影响因素的空间分异[J].地理科学进展，2020，39（06）：1013-1023.

[5]曹子坚，张震霖.贫困代际传递的机制性阻断策略——基于能力建设视域[J].西北人口，2021（03）：1-11.

（作者单位：贵州大学经济学院）