楊豐源，柳 震

(1. 江蘇師范大學 商學院 ，江蘇 徐州 221116；2. 國家統(tǒng)計局 徐州調查隊，江蘇 徐州 221116)

一、引 言

貧困是世界各國面臨的共同挑戰(zhàn)，對于我國這樣一個存在5575萬①農村貧困人口的國家來說，尤其如此。在我國經濟的高速發(fā)展下，農村貧困狀況有了大幅度的緩解。特別是隨著《中國農村扶貧開發(fā)綱要(2011-2020年)》的實施，農村扶貧開發(fā)的成效顯著，以低收入標準測算，貧困人口由2000年的9422萬下降到了2010年的2688萬，貧困人口占農村人口的比重相應由10.2%下降到2.8%②(按照2011年2300元的貧困標準，2011年末貧困人口為12 200萬)。然而，當前基于收入或者消費進行的貧困識別，雖然有其操作上的簡便性和統(tǒng)計上的便利性，卻不能充分反映貧困的多個維度(Fisher,1992)。

進行貧困識別是扶貧開發(fā)的首要任務，只有準確地識別貧困，才能有效地制定和實施扶貧政策。事實上，自1997年以來，世界銀行就已經將貧困看作是一個多元的現(xiàn)象。隨著扶貧事業(yè)越來越成為世界各國面臨的共同任務，無論是在學術領域，還是在政策領域，多維測量貧困的方法都受到了越來越多的關注。從我國的情況來看，經歷了大規(guī)模開發(fā)式扶貧、“八七”扶貧攻堅和新世紀第一個十年的扶貧開發(fā)，貧困地區(qū)的生產生活條件得到了明顯提高，公共基礎設施得到了重大改善，社會發(fā)展水平得到了進一步提升。絕對貧困人口也在顯著減少。然而，另一個越來越凸顯的問題是收入分配的不平等程度在擴大，相對貧困問題明顯。農村教育、農村醫(yī)療、農村衛(wèi)生以及農村的社會保障事業(yè)等受到了越來越多的關注。因此，以收入衡量的單一維度的貧困標準已越來越不能適應我國新時期扶貧事業(yè)的要求?；诖?，本文將利用我國四個省份兩輪調查的數(shù)據(jù)，從多維貧困視角對貧困地區(qū)的貧困狀況及其變化進行測度、分解，以期更全面地認識貧困地區(qū)的多維貧困狀況以及不同維度的貧困發(fā)生率和多維貧困指數(shù)貢獻度。

二、多維貧困的測度及相關文獻回顧

多維貧困的測量在多維貧困形成完整系統(tǒng)理論之前已有實踐。從20世紀七八十年代開始發(fā)展并被廣泛采用的多維貧困測量方法有：物質生活指數(shù)(Morris, 1978)，UNDP提出的人類發(fā)展指數(shù)，基本需求方式(BNA)，農村綜合發(fā)展，整體推進項目和參與式發(fā)展。多維貧困理論的主要創(chuàng)始人是諾貝爾經濟學獎獲得者阿瑪?shù)賮啞ど?。他提出把發(fā)展理解為擴展人們享有真實自由的一個過程(Sen,1999)。此后，不同的學者從各個方面提出了不同的衡量貧困的指標，其中最廣為人知的綜合指標體系是人類發(fā)展指數(shù)(HDI)，該指數(shù)包含了收入、壽命和教育三個維度。其他一些指標有：主體性，即一個人實現(xiàn)其所追求或有理由追求的目標的能力(Ibrahim & Alkire, 2007)；安全，主要指財產和人身不受侵犯(Diprose, 2007)；體面出門的能力，它強調尊嚴和免受侮辱以及來自他人的尊重(Zavaleta, 2007)；主觀福利，主要是指價值及其決定因素以及相應的滿意感(Samman, 2007)；就業(yè)，特別是正規(guī)就業(yè)，關注的核心是就業(yè)質量(Lugo, 2007)。在實踐層面，越來越多的國家和國際組織嘗試了使用多維貧困的測度(吳忠等，2010)：墨西哥新的法律中規(guī)定了除收入之外的健康、食品安全、教育、住房、服務、社會安全和社會凝聚力等指標；菲律賓政府貧困測量的核心指標有八個維度：健康、營養(yǎng)、住房、水和衛(wèi)生、基礎教育、收入、就業(yè)、和平與秩序；印度的“多維貧困指標”涉及土地、住房結構、衣服、食物、洗浴的便利性、教育、借款等方面；南非的貧困識別從物質貧困、就業(yè)貧困、健康貧困、教育貧困和環(huán)境貧困五個方面進行；不丹在貧困指標選擇時包含了經濟發(fā)展、文化價值、自然環(huán)境和政府行政四個方面。

在我國家庭多維貧困的測度方面，學者們已經做了一些有益的探索。這些研究主要有三類：一是方法層面的探討。尚衛(wèi)平(2005)等對多維貧困測度方法指標的性質進行了討論，論證了其優(yōu)越性；鄭長德(2016)基于風險與機會視角，分析連片特困地區(qū)貧困維度的結構變化特征；高帥(2016)使用Biprobit模型分析農村人口多維貧困狀態(tài)的持續(xù)改變。二是國家或地區(qū)層面的多維貧困測度及相應的政策建議。蔣翠霞等(2011)利用非等權的剝奪矩陣計算了中國家庭的多維貧困，維度分解表明飲用水、收入、教育對多維貧困指數(shù)的貢獻最大；方迎風(2012)利用模糊集方法測度了中國的多維貧困狀況，發(fā)現(xiàn)較收入貧困而言，其他方面的貧困更嚴重；李飛(2012)用A-F貧困雙重識別方法得出了類似的結論；地區(qū)層面的多維貧困測度有山西地區(qū)(郭建宇和吳國寶，2012；孫秀玲等，2012)，武陵山片區(qū)(陳琦，2012；譚銀清，2015)，新疆貧困縣(王建軍，2016)。三是農村與城市多維貧困狀況的比較(王小林等，2009；高艷云，2012；張全紅，2015)，研究發(fā)現(xiàn)，總體上農村貧困較城市貧困相對更嚴重，健康、教育等維度的貧困值得關注。

以上這些研究，雖然用不同的方法對不同層面的多維貧困做了測度，從不同方面對貧困及其變化做了研究，但仍然具有一定的局限性：雖然從多維貧困出發(fā)，但主要關注貧困的現(xiàn)狀而不是跨期的變化；多維貧困的指標選取不夠全面。本文利用2010年和2012年對貧困地區(qū)進行的跟蹤調查數(shù)據(jù)，對貧困地區(qū)的多維貧困及其變化進行了測度，以期更好地了解貧困地區(qū)的貧困狀況。

三、數(shù)據(jù)與方法

(一)數(shù)據(jù)來源

本文使用數(shù)據(jù)來自國家重大社科基金項目“我國特殊類型貧困地區(qū)扶貧開發(fā)戰(zhàn)略研究”的調查數(shù)據(jù)。該調查組在2010年和2012年針對山東、河南、湖南、四川四個省的10個貧困縣進行了農村住戶調查。兩年都提供了有效問卷的住戶有1066戶，具有較好的追蹤效果，并且具有一定的時間間隔，為貧困動態(tài)變化的研究提供了較為合適的時間跨度。該調查的內容涉及家庭成員詳細的基本情況(年齡、教育、外出打工與否及年限、務農時間、健康狀況及醫(yī)療支出等)、土地耕種及流轉情況、耐用消費品狀況、生產性固定資產狀況、各項收入的具體狀況、各項消費的具體狀況、家庭人口與務工狀況等。2010年8月進行了第一次調查，2012年8月進行第二次調查，調查所得數(shù)據(jù)產生于調查年份的上一年，即2009年和2011年。調查省份樣本的分布如下(見表1)。

表1 樣本分布情況

(二)多維貧困計算方法

Alkire & Foster (2007, 2011) 提出了建立在能力剝奪基礎上的多維貧困，它包含貧困的識別、剝奪的識別、貧困的加總和貧困的分解四個步驟。

1.貧困的識別

構建多維貧困指數(shù)首先要通過家計調查獲得家庭在每個維度上的取值，據(jù)此定義一個貧困標準，并以此來識別每個家庭在某個維度上是否貧困。以i表示分析對象(本文指每個家庭)，j表示分析維度。i=1,2,…,n；j=1,2,…,d。由此構成了n×d維矩陣Mn×d。矩陣的元素yij∈Mn×d表示分析對象i在維度上j的取值。yi=(yi1,yi1,…,yid)表示分析對象i在所有維度j上的取值；yj=(y1j,y2j,…,ynj)表示在維度j上所有分析對象的取值分布。令zj(zj>0)表示每個家庭在維度上被剝奪的臨界值。對于任何矩陣y，可以定義一個剝奪矩陣g0：

(1)

賦值為1時，表示被剝奪，即表示家庭i在維度j上是貧困的。

2.多個維度上被剝奪的識別

(2)

當某一家庭被剝奪的總維度ci大于等于k時，函數(shù)ρk將該家庭定義為貧困家庭；反之，則該家庭不貧困。在這種定義下，ρk既受維度內被剝奪情況的影響，又受跨維度被剝奪情況的影響，這種方法被稱為雙重臨界值法。兩種極端的情況是，k=1時為單一方法，k=d時為截面方法。

3.貧困加總

當識別了各個維度被剝奪情況之后，通過維度加總就可以得到多維綜合指數(shù)。常用的最簡單的加總方法是從FTG方法中的貧困發(fā)生率計算方法借鑒來的，即： H=q/n。其中，q表示貧困家庭的數(shù)量。但是這種方法過于簡單，難以反映被剝奪的深度和廣度，一種修正FTG的多維貧困測量方法被提出來了(Alkire & Foster, 2007)，即用平均剝奪份額A進行調整。平均剝奪份額是指所有被剝奪家庭的平均剝奪程度。它的定義如下：Aj=|ci(j)|/qd。其中ci(j)表示在j個維度下被界定為貧困的家庭i被剝奪維度的總和。調整后的貧困發(fā)生率是M0，M0=HA。在加總時，還需要考慮各個維度的權重。本文采取相等權重。

4.貧困分解

本文多維貧困測度的指標選取，參考聯(lián)合國千年發(fā)展目標以及《中國扶貧開發(fā)綱要2011-2020年》，在考慮數(shù)據(jù)的可獲得性以及被調查地區(qū)實際的基礎上，選取了以下多維指標，并確定了其相應的臨界值(見表2)。

表2 多維貧困測度指標的選取

四、貧困地區(qū)多維貧困狀況及其變化的測度與分析

(一)單維貧困分析

表3 2009年和2011年調查地區(qū)單維貧困發(fā)生率 (%)

本文分別計算了2009年和2011年農戶在各個維度上的單維貧困狀況(表3)，從單維貧困來看，可得出如下結論：

1.我國總體貧困狀況有所改善

除了收入和社會關系兩個維度的貧困發(fā)生率略有上升，其余指標的貧困發(fā)生率均不同程度地降低。收入貧困發(fā)生率的上升可能是與2011年國家貧困線的大幅上調有一定的關系。當然，貧困發(fā)生率只是貧困測量的指標之一，它本身有許多不完善的地方，比如違反了轉移原理。鑒于此，筆者又進一步計算了貧困缺口指數(shù)，2009年的貧困缺口指數(shù)為34.46%，2011年的貧困缺口指數(shù)為27.48%，從貧困缺口指數(shù)來看，貧困狀況有所改善，貧困深度在降低。社會關系指標反映了該維度上的貧困發(fā)生率略有上升。對農戶來說，借錢正在成為一件更困難的事情。在社會總體收入上升的情況下，借錢變得更為困難并不難以理解。農村中親戚朋友之間的相互借貸一般是沒有利息的，這就意味著出借人需要承受借錢的機會成本。而隨著經濟的發(fā)展，這種機會成本正變得越來越大，這是對社會關系維度貧困發(fā)生率上升的一種解釋。

2.收入和教育維度的貧困狀況最為嚴重，且改善不顯著

盡管貧困缺口指數(shù)的下降反映了農戶離貧困線的距離在縮小，但貧困發(fā)生率的提高表明處于貧困線以下的農戶數(shù)量增加了。教育維度的貧困狀況雖然有所改善，從67.50%下降到65.39%，但該維度的貧困發(fā)生率仍然接近三分之二，是各維度中最高的。教育狀況在短期內難以得到顯著改善，因為已經離開學校的成年人，其教育狀況就已經基本確定了，短期內一般不會隨著時間的推移而獲得提高。因此，在兩次調查期間，教育維度的貧困率不可能大幅降低。

3.住房和健康維度的貧困狀況稍有改善，但貧困發(fā)生率仍較高

與城市居民不同，農村居民幾乎不存在沒有住房的情況，只有房屋類型的區(qū)分。調查間隔年分中，居住質量改善并不顯著，住房貧困發(fā)生率從28.2%下降到26%。健康狀況方面的情況類似，該維度的貧困狀況有所改善，但在所有維度中，貧困發(fā)生率仍較高。

4.飲用水指標的改善非常明顯

該維度上的貧困發(fā)生率由51.05%下降到17.21%，得到提高。該指標層面貧困發(fā)生率的改善主要得益于由政府或集體實施的基礎設施建設或公共工程方面的改進。

(二)多維貧困分析

這一部分分別計算了不同值下，2009年和2011年貧困地區(qū)的多維貧困狀況和各維度指標(見表4、表5)。下面將分別進行靜態(tài)多維貧困分析和動態(tài)多維貧困分析。

表4 2009年貧困地區(qū)多維貧困狀況

表5 2011年貧困地區(qū)多維貧困狀況

1.多維貧困狀況總體分析

第一，低維度的貧困情況比較普遍。測度結果表明，如果選取的維度為1，即在七個維度中，只要農戶家庭在任何一個維度上是貧困的，那么該農戶家庭就是貧困的，2009年的貧困發(fā)生率為91.4%，2011年的貧困發(fā)生率為89.9%，均在90%左右。也就表明，兩次調查中90%以上的農戶都至少存在一個維度的貧困。當考慮兩個維度時(即只要同時存在兩個或兩個以上維度的貧困，該家庭就被視為貧困)，貧困發(fā)生率仍然較高，兩年的貧困發(fā)生率分別為76.0%和65.9%。

第二，極端貧困的情況比較少見。考慮5個維度的貧困發(fā)生率相對來說很低，2009年為7.5%，2011年為0.4%，不足1%，下降非常明顯。這表明，農戶中5個及以上維度存在貧困(極端貧困)的情況比較少。

第三，隨著維度的增加，經過平均剝奪份額調整的多維貧困指數(shù)也表現(xiàn)出了與貧困發(fā)生率相似的下降趨勢，但下降的幅度并不如貧困發(fā)生率那么大。隨著納入考慮的維度的增加，多維貧困指數(shù)在顯著下降，這是由于貧困維度越大，一個家庭被識別為貧困的可能性越小，因此貧困發(fā)生率會降低。而多維貧困指數(shù)是由平均剝奪份額與貧困發(fā)生率相乘得到的，平均剝奪份額一般是小于1的，因此，經過平均剝奪份額調整后，多維貧困指數(shù)自然小于貧困發(fā)生率，其減少的幅度也小于前者。

2.各維度分解分析

表6、表7給出了2009年和2011年在給定的值下，不同維度的指標對多維貧困指數(shù)的貢獻率。

表7 2011年不同維度各指標

第一，教育維度的貢獻度明顯高于其他維度的貢獻度。2009年和2011年教育的貢獻度分別為26.7%和30.8%，是所有維度中貢獻最高的。

第二，資產維度的貢獻度相對較低，最大不超過10%。指標分解結果顯示，2009年和2011年，資產的貢獻度均是所有維度中最小的，最大不超過7.8%。

第三，收入、住房和健康的貢獻度相對穩(wěn)定。貢獻度排于教育之后的收入、住房和健康，盡管隨著k值的改變，這三者之間的相對位置會有變化，但在所有指標中，它們的貢獻度僅次于教育，所處位置穩(wěn)定。

第四，不同維度的指標隨著值的變化，呈現(xiàn)出不同的變化趨勢。總體上，隨著維度的增加，住房、資產、社會關系的貢獻度呈增大趨勢，教育的貢獻度呈下降趨勢，而收入、飲用水和健康表現(xiàn)出波動的趨勢。表中數(shù)據(jù)顯示，社會關系的貢獻度大于資產的貢獻度，這表明，某種程度上，以社會關系為代表的社會資本比物質資本更為重要。而在以往的研究中，社會關系這個維度并沒能受到充分的重視。

3.兩次調查期間多維貧困狀況比較分析

第一，無論是貧困發(fā)生率還是多維貧困指數(shù)，均反映了多維貧困狀況的改善。兩次調查的數(shù)據(jù)顯示，相同k值下，不僅貧困發(fā)生率有所降低，平均剝奪份額也有所下降，由此得出的多維貧困指數(shù)也有明顯改善。2009年從一個維度到五個維度的多維貧困指數(shù)分別為36.1%、33.9%、26.9%、15.6%和5.4%，2011年則分別下降為30.4%、26.9%、18.5%、9.4%和3.2%。

第二，收入、教育和社會關系的貢獻度增加明顯，相對重要性凸顯。以k=1為例，2011年收入的貢獻度與2009年相比，由15.5%增加到20.7%，教育的貢獻度由26.7%增加到30.8%，社會關系的貢獻度則由8.4%增加到11.3%。

第三，住房和健康的貢獻度略有提高。2009年住房貢獻度隨著k值增加而波動，在考慮5個維度時最大，為13.1%，而2011年住房貢獻度隨著k值增加而依次增加，最大為16.9%。健康維度的貢獻度，雖然在2011年較2009年有略微上升，但兩年中健康的貢獻度均隨著k值增加而波動，穩(wěn)定在13%～14.1%的區(qū)間內。

第四，飲用水的貢獻度下降明顯。飲用水的貢獻度呈現(xiàn)出了大幅下降，由2009年的20%以上，下降到2011年的不足10%(取值不超過2時)。正如前文所闡述過的，公共工程的推進與飲用水貢獻度的大幅下降關系很大。

第五，社會關系的貢獻度有明顯提高。2009年，當考慮的維度不超過3個時，社會關系的貢獻度分為別8.4%、8.7%和9.4%，而到2011年，社會關系的貢獻度在不同的值下均超過了10%。

五、結 論

本文運用從多維貧困的視角研究了貧困地區(qū)農戶的貧困動態(tài)，得出了如下結論：從多維貧困來看，極端貧困的情況比較少，低維度(1至2個維度)的貧困比較普遍；教育維度的貧困狀況最為嚴重，貧困發(fā)生率遠高于其他維度；從動態(tài)視角來看，無論是貧困發(fā)生率、平均剝奪份額還是多維貧困指數(shù)的變化，均反映了多維貧困狀況的明顯改善；從維度分解角度看，教育維度的貢獻度明顯高于其他指標，社會關系維度的貢獻度上升趨勢明顯。

由以上結論看，雖然貧困地區(qū)農戶的貧困狀況總體上在改善，但仍然存在一些問題和挑戰(zhàn)：貧困發(fā)生率居于高位，貧困慣性比較強，教育維度的貧困遠比收入貧困嚴重，健康、住房和社會關系維度的貧困狀況不容小覷，進一步改善貧困地區(qū)農戶的貧困狀況仍然任重道遠。本文雖然對貧困地區(qū)的貧困狀態(tài)及其變化做了較為詳細的分析，但對于其背后的原因，以及適合的政策措施未能加以詳細探討，這是可以進一步研究的方向。

注釋：

①數(shù)據(jù)來源：《2015年國民經濟和社會發(fā)展統(tǒng)計公報》.

②數(shù)據(jù)來源：《中國農村貧困檢測報告2011》，其中，2000年和2010年的貧困標準分別為865元和1274元.

③由于2010年的調查中沒有包含這一項，因此，在后面的多維貧困計算中，將不包含該指標。此外，2012年的調查顯示，在該指標層面，只有3.15%的家庭是貧困的，這個比率是相當?shù)偷摹Ｒ虼?，筆者認為放棄該指標，不會對本文中的被調查地區(qū)的福利狀況評估產生很大影響.

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