相对贫困视角下女性劳动力多维贫困分析

晏月平,张舒贤

(云南大学,云南 昆明 650091)

一、文献回顾与问题提出

性别差异是一个广泛存在的社会文化和历史现象,这一差异首先表现在生物学方面,并同时延伸到社会文化以及政治经济领域,女性与贫困问题在不同经济社会语境和社会关系维度上呈现出了复杂性和多样性[1]。1995年,联合国在《人类发展报告》中指出,世界上的贫困人口中70%是妇女,贫困具有一张女性面孔。特别是20世纪 60—70 年代以来,伴随着人口结构的变化,尤其是女性户主家庭的出现和增多,女性贫困问题逐渐显性化[2]。2005年,中国妇女研究会的相关调查发现,我国2000多万贫困人口中,60%是女性。联合国研究显示,受新冠病毒感染疫情冲击,2021年全球有4700多万名妇女和儿童生活在贫困线以下,贫困人口中女性越来越多,而且女性属于贫困人群中的弱势群体,其贫困的广度和深度可能更严重,更容易因为外部环境的改变而受影响。在我国贫困的多维状态中女性比男性更容易遭受严重剥夺[3],导致女性的相对剥夺感更强烈,也更容易陷入贫困之中。即贫困问题可能与性别有着极其密切的联系,贫困问题中存在着很多性别不平等的现实,妇女可能已经成为贫困中的最贫困者[4]。本研究的女性劳动力多维贫困是指女性在经济、社会和政治方面都面临较高贫困风险和不平等待遇的现象。尽管女性劳动力劳动参与度的提高已成为全球趋势,然而多维贫困依然是女性面临的主要问题之一。在许多国家,女性通常在就业机会、工资待遇、教育、健康保健、社会保障等方面都存在不平等的现象。女性还经常面临家庭责任的双重负担,例如抚养子女、照顾家庭成员等,这使得她们更加容易陷入贫困。

(一)女性贫困问题研究

贫困是不自由的主要来源之一,它不仅包括物质幸福必需品的缺乏,还包括对体面生活可能性的否定[5]。 “贫困女性化”概念最早由美国经济学家戴安娜·皮尔思提出,主要是指贫困人口中女性越来越多和贫困家庭中女户主家庭增长越来越快[6]。随着对女性贫困的深入研究,有学者指出,在贫困中性别的作用体现在社会权利上,其形式是剥夺妇女平等的经济和政治权力[7],导致女性陷入贫困的生活状态中,并可能会出现“暂时性贫困”和“持续性贫困”[8]。而妇女贫困不仅仅是满足其基本生活必要收入的缺乏,更主要的是创造最基本收入的机会、资源和能力的缺乏,是妇女福祉的缺失[9]。在我国,学者通过对广州贫困妇女的研究,划分了单亲特困母亲、失业女职工、未实现再就业的农转居妇女和利益受损的农村出嫁女四类群体[10],同时,女性贫困主要表现为政治贫困、文化贫困、经济贫困、婚姻家庭生活贫困、精神贫困[11]等几种类型。

(二)多维视角下的女性贫困研究

多维贫困的测量范围较广,对女性多维贫困的测量继阿玛蒂亚·森提出的可行能力研究后,后来的学者开始从多维角度出发研究女性的多维贫困问题。我国学者也对女性贫困现状进行了相应的研究,首先从健康、就业、时间、人力资本、社会资本、资产收入和经济收入[12]、生活环境[13]、消费[14]等多个维度展开深入分析,发现女性相对贫困深化,并面临多个维度的贫困问题,呈现出地区差异性和空间聚集性等特点。其次是关于流动妇女[15]、女性低保受助者[16]、农村老年妇女[17]等特殊群体的多维贫困现状研究。

绝对贫困消除后,我国已进入相对贫困阶段,其中女性相对贫困问题是新时代亟须解决的重要问题,已有研究从多个方面进行了分析,主要包括对女性贫困群体进行细致划分,关注女性群体、贫困女性、劳动年龄女性、老年女性等群体,并对这些群体的致贫原因展开深入分析。但针对我国女性劳动力多维贫困的研究仍比较少,已有研究主要利用地区专项数据展开分析,但缺乏全国数据的相关分析。基于此,本文从相对贫困视角,并结合过往研究,构建了女性劳动力多维贫困指数,探讨了女性劳动力多维贫困现状,厘清了造成当前我国女性劳动力多维贫困的具体原因及面临的贫困发生问题,以期为解决女性贫困问题提出更为全面的对策建议,帮助女性劳动力群体更好地摆脱相对贫困状态,提高该群体全面发展的能力,加快全体人民共同富裕实现步伐。

二、研究设计

(一)数据来源

本文数据来源于中国综合社会调查(Chinese General Social Survey,CGSS)(2018年),该调查是中国第一个全国性、综合性、连续性的大型社会调查项目,全面收集社会、社区、家庭、个人多个层次的数据,总结社会变迁的趋势,探讨具有重大科学和现实意义的议题,推动国内科学研究的开放与共享,为国际比较研究提供数据资料,充当多学科的经济与社会数据采集平台[18]。2018年CGSS共完成有效样本12787份,本文考察对象是女性劳动力(主要是指女性劳动适龄人口)的多维贫困问题,结合数据的可获得性(年龄下限为18周岁)和我国对女性劳动年龄的规定,这里将研究对象的年龄界定为18～55周岁,在对样本进行处理后得到了3581个有效样本。

(二)女性劳动力多维贫困指数构建

1.A-F多维贫困测度方法。文章借鉴Alkire和Foster构建的多维贫困指数方法(A-F法)[19],并依照中国国情与具体实践,进行女性劳动力多维贫困脆弱性测度,具体步骤如下:

第一步,维度设定。构建n×d维矩阵(Mn,d),n和d分别表示样本和维度数量,并令yij表示矩阵中第i个女性劳动力在第j个维度上的取值(y∈Mn,d)。

第二步,贫困识别。首先,设定脆弱性指标和达到贫困状态的临界值。其次,进行单维贫困识别,在同一时点对每个指标进行判断,构建单维贫困脆弱性函数g0ij,当yij小于阈值时,g0ij=1表示第i个女性劳动力在第j个维度上出现了贫困问题,否则g0ij=0,由此可得贫困脆弱性矩阵g0=[g0ij],可定义一个列向量代表个体i遭受的总的贫困维度数,即第i个元素ith的值为ci=|g0i|。最后,引入多维识别方法,则要同时考虑k个维度时,该个体是否存在贫困问题。令k=1,…,d;pk为考虑k个维度时识别贫困人员的函数,当ci≥k时,pk(yi;z)=1,当ci

第三步,贫困加总。在识别了各个维度的贫困情况之后,需要进行维度的加总,得到多维综合指数。文章采用的加总方法是按人头计算的健康脆弱性发生率(H):H=H(y;z);H=q/n,其中,q是在zk之下的贫困个体数(即同时存在k个维度贫困的个体数),这个方法被称为Foster-Greer-Thorbecke(FGT)[20]方法。FGT方法的优点是简单明了,缺点是对贫困的分布和剥夺的深度不够敏感。为了克服该方法的缺点,Alkire和Foster[19]提出了修订FGT的新的多维贫困的测度方法,即令M0为A-F多维健康脆弱性指数,其表达式为:M0(y;z)=μ[g0(k)]=HA,其中H为贫困发生率,A为平均剥夺份额,也称贫困强度指数,公式如下:

根据上述式子,最终推导出MPI多维贫困指数,记为M(K),即:

第四步,计算各维度的贡献率:多维贫困指数可以按照指标进行分解,通过对多维贫困指数的分解,可以得到各维度对多维贫困的贡献率。各维度贡献率计算公式如下:

2.女性劳动力多维贫困指标选取。本文基于MPI指数和既往研究,结合CGSS数据的可得性和女性劳动力人口的实际情况,构建了测量该群体的指标体系,研究选取了6个维度对多维贫困进行测量,即经济、教育、健康、资产、空闲时间利用、交往及社会参与(见表1)。其中收入水平是衡量贫困的经典指标,按照2018年贫困年收入标准和当前经济发展实际,我国已经从绝对贫困走向相对贫困阶段,因此将个人年收入5000元界定为剥夺临界值。按照经济学家的观点,经济贫困应包含收入、消费和资产3个方面,资产在CGSS数据库中有具体体现,如果纳入考虑可能对本研究的贫困主体识别产生混淆,因此,本研究仅从收入水平衡量女性劳动力的经济贫困。教育对人的发展起着至关重要的作用,这里用受教育年限指标衡量是否陷入贫困状态。健康包含身体健康和心理健康两个维度,两者都会影响女性劳动力的日常生活,身体健康采用的是主观自评健康状态,由于本人对自身身体健康情况有较为清楚的认知,因此具有一定的可信度;心理健康也会对女性生活产生重要影响,因此文章也将心理健康作为健康的一个维度进行分析。时间维度主要考察的是女性劳动力空闲时间的利用情况,大部分女性劳动力需要同时兼顾家庭和工作,导致该群体个人空闲时间相对较少,本文也将其纳入考虑范围。空闲时间较少进一步会影响女性劳动力的社会参与和政治参与情况,由于数据有限等原因,本研究在交往与参与维度仅考虑了与邻居和其他朋友的交往情况。同时性别意识视角下女性的政治参与会有所不同[22],因此,将其作为一个分维度指标考察其对女性劳动力多维贫困状态的影响。各维度权重参照以往研究,采取等权重方式进行。

表1 女性劳动力多维贫困指数各维度指标的基本情况

三、女性劳动力多维贫困发生概况

(一)单一维度贫困发生率

表2呈现了各维度贫困发生率的状况,从女性劳动力群体贫困发生率看,第一,6个维度中以空闲时间的贫困发生率最高,高达84.08%,远高于经济和健康维度,这可能是因为该群体需要平衡家庭和工作,过多的精力和时间被工作和家务劳动占据,导致其个人空闲时间较少,即使有个人空闲时间,可能还存在其他事项的安排,导致用来休闲娱乐的时间很少。第二,资产维度的贫困发生率仅低于空闲时间0.16个百分点,表明我国大部分女性劳动力群体没有房权,面临住房匮乏、资产短缺等问题。第三,交往及社会参与、教育维度的贫困发生率在50%～70%之间,虽低于空闲时间和资产维度,但高于经济和健康维度。一方面,可能是女性劳动力社会交往半径小、网络小、网点少[23],导致其日常活动范围变小、变窄,其社会参与陷入贫困状态;另一方面,可能是女性劳动力参与社会公共事务的意愿和机会都相对低,导致其政治参与较少[24]。另外,由于一定程度上受传统“重男轻女”思想的影响,我国一部分女性被排斥在教育之外,尤其是缺少接受高等教育的机会,导致其教育发生贫困的可能性较高。第四,女性劳动力群体的经济、教育和健康维度的贫困发生率高于男性劳动力群体,分别高出了18.66、7.17、6.09个百分点,而另外3个维度的贫困发生率则是男性劳动力群体和劳动力全样本群体高于女性,但差距相对较小。由此可知,即使我国已经进入了全面脱贫时代,但女性劳动力群体在经济上仍然比男性更容易陷入贫困状态。这主要是由于女性在就业市场所从事的工作薪资水平略低于男性,同时其工作也面临更高的不稳定性与风险,导致其收入也无法稳定,而且还有部分女性劳动力是全职家庭主妇,导致其收入主要来自家庭成员,女性劳动力群体的收入增长处于被动状态。

表2 各维度贫困发生率(单位:%)

总体来看,单维度贫困发生率最低的是经济和健康维度,均低于40%。随着改革开放的进一步扩大与深入推进,越来越多的女性步入职场,收获了一波改革红利,提高了收入水平,在收入维度陷入贫困的可能性低于其他几个维度,但还是有一部分女性容易陷入贫困状态,如农转居妇女、城市失业和未就业妇女[10]与离婚妇女等[25]。在健康方面,随着社会和医疗卫生事业的进步及生活条件的改善,人们的健康状态较之过去发生了很大改变,因此,女性健康方面的贫困发生率最低,但仍有一部分偏远地区的女性劳动力面临不能及时就医,以及日常工作太过劳累导致身体状况较差的健康贫困问题,生活上的不如意和家庭琐碎事也较容易引发女性群体心理健康贫困的发生。

由以上分析可知,我国大部分女性劳动力存在空闲时间和资产贫困问题,超过一半的女性存在交往及社会参与、教育贫困问题,大约1/3的女性劳动力存在经济和健康贫困问题。而且女性劳动力群体在经济、教育和健康维度的贫困发生率高于男性群体,甚至高于全样本群体。可见,现阶段我国虽然进入相对贫困阶段,但该阶段具有人口基数大、贫困维度广、致贫风险高等特点[26],女性劳动力相对贫困问题是全社会及政府部门需重点关注的话题。这里,运用多维度贫困识别方法可以更加全面、更为客观地反映女性劳动力贫困现状,提出更具有针对性的发展策略,这对全面建设社会主义现代化国家具有十分重要的战略意义。

(二)多维贫困测量结果

1.超过1/3的女性劳动力面临4个维度及以上的贫困现象。从不同临界值K下的多维贫困脆弱性发生率(H)、多维贫困脆弱性指数(M0)、贫困发生深度(A)三个方面分析女性劳动力多维贫困问题,可更为全面、具体与切合实际地展开分析。研究结果表明(见图1),大部分女性劳动力至少面临一个维度的贫困问题,随着多维健康临界值K的增大,女性劳动力贫困发生率降低,当K=4时,贫困发生率为43.6%,表明超过1/3的女性劳动力面临4个维度的贫困问题,当K>5时,贫困发生率几近为0。由于长期多维贫困脆弱性问题主要发生在20%≤K<60%区间,参照既往研究的取值特点,文章以K=3/6为基准,构建多维贫困脆弱性指数,即考察女性劳动力在两个维度及以上的贫困问题。

图1 女性劳动力的多维贫困测度结果

进一步分析6个维度对女性劳动力多维贫困影响的结果表明(见表3),女性劳动力的空闲时间和资产对多维贫困的贡献率最高,说明上述两项指标是女性劳动力面临的最主要贫困问题。随着K值的增大,可以看出资产、空闲时间、交往及社会参与对多维贫困的贡献率呈下降趋势,而经济、教育和健康对多维贫困的贡献率呈上升趋势,但教育对多维贫困的贡献率在K=5时有所下降。从各维度对多维贫困的贡献率可知,各维度均对其产生影响,表明女性劳动力面临多维贫困问题。

表3 不同维度指标对多维贫困指数的贡献率(单位:%)

2.女性劳动力异质性贫困发生率差异较大。首先,从城乡看,农村女性劳动力贫困发生率6个维度均高于城市(见表4),这可能是因为农村地区的女性劳动力所从事的经济活动大部分是农业生产,其劳动产出与收入较低,劳动强度大,耗时较长,进而导致其身体健康状况变差和空闲时间较少,而且农村地区文盲率远高于城市,女性受教育程度普遍较低,同时农村女性劳动力的社会交往和社会参与较低,导致上述维度的农村女性贫困发生率普遍高于城市。

表4 异质性样本多维贫困脆弱性发生率(K=3,单位:%)

其次,分地区看,上述6个维度女性劳动力贫困发生率从低到高顺序依次呈现为:东部地区<中部地区<西部地区,这主要是由于东部地区经济发展水平高于中、西部地区,我国地区间经济社会发展的不平衡加剧了不同地区女性劳动力贫困发生率的不同等。

再次,分年龄组别看,经济维度中的低龄组(18～30岁)贫困发生率最高,由于低龄阶段的女性劳动力还处在上学阶段或刚步入职场,其收入水平低于较高年龄组群体(30岁及以上),导致其贫困发生率是所有年龄组别中最高的。另外,在教育、健康、资产和空闲时间4个维度上,随着年龄增长,贫困发生率也随之增长。也就是说,随着女性劳动力年龄的增长,其受教育程度普遍低于女性低龄组人口,同时身体状况可能比低龄组差,有孩子的女性劳动力还需要投入更多时间和精力照顾孩子,其劳动时间被剥夺,这些都增加了高龄组女性劳动力的贫困发生率。在交往及社会参与方面则与年龄呈反向变化,即随着年龄增长,女性劳动力的贫困发生率在降低,这可能是由于女性高龄组比低龄组更注重社会交往和政治参与,低龄组的女性空闲时间可能大部分用来休闲娱乐与发展,导致其社会参与频率较低,同时低龄组女性对于政治诉求的表达不强,其政治参与率较低。

四、结论与启示

文章利用CGSS2018发布的调查数据,基于相对贫困视角,运用多维贫困指数法(A-F法)对女性劳动力的多维贫困脆弱性与发生率进行了具体测度,研究结论如下。

(一)主要研究结论

一是女性劳动力在空闲时间、交往及社会参与、资产和教育4个维度的贫困发生率均超过50%。从单一维度贫困发生率看,大部分女性劳动力都会面临贫困发生的可能,其中缺乏空闲时间对女性劳动力多维贫困产生的影响最大,单纯的经济因素不是导致女性劳动力陷入贫困的最严重和主要的原因。

二是女性劳动力群体在经济、教育和健康3个维度上的贫困发生率高于男性,甚至高于劳动力全样本群体。具体看,女性劳动力群体在上述3个维度上分别高出劳动力全样本群体8.71、3.35、2.84个百分点。同时女性低于男性劳动力群体,分别低了9.95、3.82、3.25个百分点,表明女性在上述3个维度上比男性更容易陷入贫困。

三是超过1/3的女性劳动力面临4个维度组合的多维贫困问题。99.2%的女性劳动力至少面临一个维度的贫困问题,92.7%的女性劳动力至少面临两个维度的贫困问题,76.5%的女性劳动力面临至少3个维度的贫困问题,43.6%的女性劳动力则至少面临4个维度的贫困问题,女性劳动力的贫困剥夺份额从0.591上升至0.973。可见,女性劳动力面临的贫困是一个多维度、多方面的问题。

四是女性劳动力贫困发生率在分城乡、地区和年龄上的差异较大。年龄在45～55岁的西部地区农村女性劳动力的多维贫困脆弱性发生率最高。具体看,农村地区的女性劳动力多维贫困发生率高于城市,高出了24.60个百分点;西部地区女性劳动力多维贫困脆弱性发生率高于东部、中部地区,分别高出17.50、4.60个百分点;45～55岁的女性劳动力多维贫困脆弱性发生率最高,为84.20%,分别高出19～30岁、31～44岁年龄组16.46、4.01个百分点。

(二)讨论与启示

由上述研究可见,女性劳动力的贫困现象已经从单一维度转向了多维度,农村和城市的女性劳动力均面临贫困问题,只是贫困发生的维度不一样,而且女性劳动力的贫困发生率不论是单维度还是多维度,其发生率都比较高。2020年,我国已经全面建成小康社会,完成了脱贫攻坚的艰巨任务,进入了新的发展阶段,但在新格局、新发展阶段中仍然面临着地区间发展不平衡等问题。文章分析女性劳动力多维贫困现状后发现,其贫困问题也面临发展不平衡的多重困境,城乡、地区和年龄等都会对该群体多维贫困脆弱性产生影响,女性劳动力容易陷入多维度贫困。女性劳动力是生育主体的一部分,对我国人口再生产有着重要影响。有研究发现,经济发展水平对生育意愿和生育行为均产生显著影响[26],因此,女性劳动力的多维贫困对其生育意愿和生育行为间的关系值得未来进一步研究。同时,已有研究发现,性别与贫困存在紧密联系[27],而男女两性作为家庭中的成员陷入多维贫困的维度及深度存在差异,笼统的家庭多维贫困不能深刻反映男女两性陷入多维贫困的现状,随着空闲时间的推移,我国家庭整体的贫困状况有所改善[28]。家庭整体的贫困是一种均质贫困,包含了所有家庭成员,但家庭成员中男女两性的贫困状况特别是女性的贫困状况变化趋势和家庭整体贫困状况的异同值得进一步分析。文章限于篇幅和数据原因,仅重点关注了女性劳动力多维贫困现状。基于研究发现,本文认为,在全面实现共同富裕和扎实推进中国式现代化的道路上,为了纾解女性劳动力多维贫困的现状,可以从以下几方面入手。

第一,积极倡导夫妻双方共担育儿责任,缓解女性的空闲时间、健康和社会参与等方面的贫困问题。当前,传统的“男主外、女主内”模式和“男尊女卑”观念还未能发生根本性转变,尤其是在农村地区,认为女性应该承担大部分家庭照料、家务和育儿养老等责任,导致女性的个人空闲时间较少,加之中国女性劳动参与率高,大部分女性劳动力尚处在职场中,需要平衡家庭和工作,导致其空闲时间、健康和社会参与贫困发生率高,因此,在家庭内部应提倡男女平等,家庭照料、家务和育儿养老责任应由家庭成员共担,并且积极鼓励男性承担更多家务劳动和参与子女养育,为女性提供更多高质量的休闲时间。

第二,努力消除性别歧视和性别隔离,提倡两性平等,进一步降低女性在经济、教育和资产方面的贫困。“男女平等”决不能停留在字面上,更要落实到具体措施与行动上,只有在全社会积极倡导“男女平等”的观念,夫妻共担育儿责任才有可操作的空间。女性职工的用工成本一直为企业所顾虑,尤其是已婚未育女性,更易受到就业歧视[29],导致女性不能公平地获得就业机会,进而导致其所从事的工作收入水平也较低,更容易陷入经济和资产贫困。同时,我国女性在高等教育中的地位虽然有所提高,但由于性别差异所导致的女性高等教育不均等现象仍然存在[30],进一步限制了女性的教育获得,使其贫困脆弱性程度加深。所以,未来应通过多方共同努力,致力于消除性别歧视。

第三,政策上可以通过立法进一步保障女性合法权益,让妇女能够及时公平地参与政治活动,减小女性劳动力政治贫困发生率。加强保护女性职工就业权利的相关政策落地落实,进一步健全和完善职业女性在孕期、哺乳期和育儿期的劳动保护法律法规。进一步健全消除性别歧视的法律评估机制,促进形成更加公平的社会与就业环境,保障妇女合法权益。发挥政府组织和非政府组织的力量,为解决女性劳动力贫困问题贡献智慧。同时,让妇女能够公平地参与社会公共事务,提高其话语权和积极参政议政的机会。女性的政治参与水平高,则有利于推动社会性别主流化,让各个领域的政策方案纳入女性视角,倾听女性声音,进一步促进男女受益均等化,这更加有利于解决女性相对贫困的问题[31]。

总之,女性劳动力贫困的影响因素既包括个人主观因素,又包括自然、家庭、社会等环境、制度因素,这些因素常常相互重叠、相互作用,导致女性陷入多重脆弱交叉下的贫困。基于女性在社会与家庭发展中不可或缺的重要作用,未来应积极减轻女性劳动力贫困对其自身、家庭和社会发展的影响,尽快从根源上消除该群体大规模贫困发生的可能。