中國多維貧困的測度與分解

沈揚揚 Sabina Alkire 詹 鵬

一、引 言

1949年新中國成立時，中國是世界上最貧窮的國家之一。及至改革開放之初，全國仍有約 2.5億農村人口生活在溫飽線以下，占當時農村總人口的 30.7%。改革開放后，中國的貧困狀況顯著改善，按照絕對貧困線計算，1978年到 2000年貧困人口累計減少了2.2億；按世界銀行1.25美元/天的標準，多達 4.39億人口在1990—2011年間擺脫了貧困；在新貧困標準下，十八大以來年均減貧人數超過 1300萬。有鑒于此，大量研究探討了中國減貧的成功經驗。毫無疑問，高速經濟增長是其中一個重要因素，但需指出的是，不應將中國貧困的減少簡單地視為經濟增長的一種連帶效果。經驗研究表明，經濟增長并不一定會帶來福利水平提高(Bourguignon等，2003；Ahluwalia，2011)。作為對比，巴西、墨西哥等陷入了中等收入陷阱的國家，在城市化和二元轉換的過程中也曾經歷過高速的經濟增長，但期間人民貧困狀況不僅沒有得到明顯改善，反而貧民窟在城市周圍瘋狂地蔓延開來。本文認為，探討中國減貧的成就，必須關注中國以發展為中心的扶貧政策，這是扶貧領域內“中國模式”和“中國經驗”的重要組成部分。在理論層面，阿瑪蒂亞·森的可行能力研究法(Sen，1999)為本文提供了一個必要的理論框架。他指出，可行能力由一系列功能構成：如免受饑餓、疾病的功能，滿足營養需求、接受教育、參與社區社會活動的功能等，上述功能的喪失是貧困產生的原因，且這種喪失本身也正是貧困的表現。基于此，多維貧困理論認為，收入匱乏作為一系列功能性活動中的一種，在市場不完善或不存在的現實情境下，無法作為合意的指示變量來充分地反映個體或家庭的被剝奪程度。要正確衡量個體或家庭的貧困程度，就必須從多個功能性維度來考慮個體或家庭被剝奪的狀況，構建多維貧困測度指數。目前，多維貧困已得到越來越多的國內外學者、國際組織、各國政府層面的認可(Alkire和 Foster，2011；UNDP，1995①參見1995年約翰內斯堡公約。、2010；World Bank，2000、2016②參見 http：//www.ophi.org.uk/world-bank-multidimensional-poverty-measurement-workshop/和 http：//www.ophi.org.uk/ophi_stories/measuring-global-poverty-atkinson-report-launch-4-november-2016-characterised-byhonesty/。)，世界銀行所公布的人類發展指數、人類貧困指數和多維貧困指數均響應了森(1999)的可行能力理念③阿瑪蒂亞·森的可行理論得到普遍認可。但必須客觀認識實證分析中的一些爭議：一是能否在現實中構建出多維貧困的合宜指數，意見分化為兩派。二是維度和指標選取方式方法的爭議。三是為規避權重選取的主觀性和隨意性。四是剝奪閾值設定上的爭論(Alkire，2015)。。聯合國開發計劃署以及牛津大學貧困與人類發展研究中心已采用全球多維貧困標準測算了發展中國家的多維貧困指數，并自2010年開始按年度公布。

其實，在中國傳統理念中貧困便是多維的。從漢語構詞角度來看，“貧”為匱乏、缺失，“困”為受阻、受限，延伸為物質資料和發展能力的匱乏(Wang等，2016)。承襲這一傳統理念，1986年國務院扶貧開發領導小組在成立之初即將“造血式”扶貧作為工作重點，旨在通過扶貧開發提高貧困人口的能力。近段時期，中國政府進一步將多維扶貧標準納入到政策文件中來，如《中國農村扶貧開發綱要(2011—2020年)》將扶貧政策總體目標確定為“到 2020年，穩定實現扶貧對象不愁吃、不愁穿，保障其義務教育、基本醫療和住房”。在當前精準扶貧時期，精準識別“五看法”、精準幫扶“五個一批”都蘊含著多維度扶貧的理念。雖然目前我國還未正式頒布多維貧困指數，但可以說，在將多維貧困概念化并訴諸扶貧政策實施方面，中國走在了世界的前列(陳宗勝，2017)。

在研究領域，上世紀 90年代便已有學者開始關注并探索中國農村的多維貧困問題，如吳國寶(1997)從農戶家庭成員受教育程度、家庭財產、熱量攝取、生活飲水、住房條件、健康狀況、時間利用和社會聯系等方面研究了貧困人口的多維度特征。此后，李小云等(2005)嘗試設計構建了融合生產、生活、衛生教育狀況等 8個指標的參與式貧困指數。大約在 2010年前后，相關文獻開始大量涌現。在測算方面，王小林和Alkire(2009)使用 AF方法，基于 CHNS2006年數據測算了中國城市和農村家庭的多維貧困狀況，研究發現中國農村和城鎮均存在近 1/5的多維貧困家庭。近年來，Alkire和 Shen(2017)、張全紅(2017)、沈揚揚等(2017)①作者利用CHIP，基于“兩不愁三保障”構建多維貧困指標，測算得到1995年到2013年近二十年期間，中國農村多維貧困程度下降幅度達到87%。將研究范圍擴展到動態，跨期比較了多維貧困程度變動。另有 Wang等(2016)、Alkire 和 Shen(2017)等文獻進一步關注了多維貧困和經濟貧困的交疊錯位關系，并發現中國多維貧困和經濟貧困之間的錯位程度較高的情況，主要由多維度發展指標發展速度不均衡所造成。

迄今為止受數據的限制，既有文獻存在一個明顯的不足是測算結果的全國代表性不強，難以說明中國整體的多維貧困演變情況。此外，由于多維貧困指數的構建在指標和權重選取方面存在爭議，而相關文獻又缺少指標選取和維度選擇的充分論證，弱化了結論的政策參考價值。為克服上述問題，本文使用全國代表性數據，計算出具有國內跨期可比性、全球橫截面可比性的 MPI指數。在指標和權重的選擇上，本文嚴格參照全球可比的多維貧困指標選取方法，輔助以穩健性檢驗，規避了其他文章在指標、維度、權重選取科學性不足的問題。在滿足穩健性的前提下，本文探討了不同地區、不同社會特征群體在不同指標方面的貧困差異，得到了一些具有政策含義和價值的結論。此外，本文還以中國為例，嘗試分析現階段國際上正處于探索階段的經濟貧困與多維貧困之間的關系。

二、方法與數據指標

（一）多維貧困指數

在多維貧困的測算中，本文選用 AF方法(Alkire 和 Foster，2011)，其具有直觀性強、適合政策分析等顯著優點(Alkire等，2015)。

假設社會中有n個個體，個體i的福利狀況由d個指標度量，個體i在每個指標j上的取值由xij表達。有 xij∈R ，i=1，…，n，j=1，…，d。在貧困識別中，依托于兩個臨界值：z臨界值和k臨界值。前者用于確定個體在特定指標上是否遭受剝奪：令gij等于個體i在指標 j上的被剝奪狀態，若gij低于臨界值zj，有 gij=1，即個體在特定指標上遭受剝奪；反之視為未遭受剝奪，有gij=0。權重向量w的設置目的是用于體現各指標重要性。設定指標j的權重為，將權重作用到個體i對應的各個指標，完成賦權過程。個體i在所有d個指標上的加權分數即為個體i的加權剝奪總分，以ci表達，。第二個臨界值是 k臨界值，用于比較ci剝奪程度以確定個體的多維貧困狀態：若ci≥k，個體遭受程度超過容忍范圍，i被視為多維貧困；反之則相反?；谏鲜鲂畔⒖傻玫蕉嗑S貧困指數MPI：

性質方面，首先，MPI可拆分為貧困廣度和深度：

q是貧困人口數量，H為多維貧困發生率，即貧困的廣度；A為多維貧困人群平均被剝奪程度，可以理解為貧困的深度。其次，MPI具有群組可分解性，可表達為：

上式含義是，將總人口分為g個彼此獨立的群組，特定群組 l(l=1 ,…,g)組內人口規模為，群組l人口占比為。

AF多維貧困指數的維度分解，有助于回答貧困人口“因何貧困”的問題。具體地，可以對各項指標剝奪程度做兩類分析，即不考慮門檻k和考慮門檻k。其中，前者考察了全體居民，后者假設非多維貧困人群在所有指標上不受剝奪。無門檻剝奪發生率可被表達為，有門檻剝奪發生率可以被表達為。其中，I(?)是一個門檻函數，當括號內條件為真時取值為1，否則取值為0，當添加一個門檻以后，不滿足條件 ci≥k的gij將會被轉變為0。故有門檻剝奪發生率一般會低于無門檻剝奪發生率。

（二）數據和指標

本文的測度和分解基于中國家庭追蹤調查(China Family Panel Studies，簡稱CFPS)2010年、2012年和2014年的三輪追蹤數據。調查樣本覆蓋了全國25個省份、直轄市、自治區(不包括新疆、青海、內蒙古、寧夏、西藏、海南、中國香港、中國澳門和中國臺灣)，所覆蓋區域占全國總人口的 95%，故而加權樣本具有全國代表性。其中，2010年、2012年和2014年符合多維貧困研究條件的樣本量，分別為42、251，43、683，44、514人。

CFPS2012年和2014年數據將家庭成員分為兩類：“基因成員”與“核心成員”。CFPS2012年和2014年數據提供了基因成員的個人權數，沒有給出核心家庭成員權數①詳見謝宇等(2014)第9章。。考慮到核心成員特征屬性影響MPI的測算結果(樣本規模達到兩千多)，本文作者與 UNDP的專業人員反復討論，確定出重新賦權方式①賦權數過程綜合考慮了樣本性別、年齡、城鄉和省份分布信息。在此一并感謝聯合國開發計劃署的 Cecilia Calderon幫助完成重新賦權數過程。以 2012年為例，通過重新賦權數，我們得到了 13億人口代表量。與2012年13.5億的人口總量相比，重新賦權得到了更接近實際的人口規模。，將核心成員納入考察范圍，這種處理方式提高了2012年和2014年測算多維貧困過程中的樣本使用率，保障了不同年份的全國代表性②重新賦權后的結果在人口總規模、性別比例、省份分布、年齡結構等方面具有全國可比性，保證了不同年份CFPS數據的全國代表性。。

本文測算結果的一個突出優勢是國際可比性。我們嚴格參照UNDP和牛津大學公布的全球多維貧困指數(GMPI)的測算標準和測算步驟，選取三大維度——教育、健康和生活標準，下設十個指標(表1)。選取第二重臨界值 k＝1/3，即一個人未達標得分等于或超過 1/3，被視為處于多維貧困狀態。例如，一個人在受教育年限、兒童入學、營養和炊事燃料上不達標，總得分為 1/6＋1/6＋1/6＋1/18＝5/9。由于 5/9大于 1/3，判斷個體陷于多維貧困。對比全球 MPI，本文指標體系有兩處調整③具體說明參見Alkire和Shen(2017)。：未納入“地面材料”變量，并調整了部分指標剝奪閾值。對 k值和 z值的選取，本文參照國際標準，令測算結果具備國際可比性。當然，從實踐角度，不同國家根據現實中的反貧困目標，會量體裁衣地制定本國的多維貧困方案。如馬來西亞在第十一個國家發展計劃中，選用教育、健康、生活條件和收入四大維度，設權方式是維度間等權重、維度內指標等權重的方法，多維貧困臨界值k為0.3；越南胡志明市額外增加了信息獲取和抗風險能力、居民的基本物質需求和精神需求。另一些國家，如尼泊爾等國家，則完全參照國際指標④對多維貧困國際的實踐應用，具體可參見沈揚揚、詹鵬和高若晨(2018)。。

表1 中國MPI的維度、指標、權重和剝奪臨界值

三、多維貧困的整體狀況及跨期變動

測算顯示，中國多維貧困程度并不高，并隨時間推移貧困發生率持續下降(表2)。由于本文測算結果具有國際可比性，參照2017年的最新結果，在全球103個發展中和落后國家中，中國排第27位①此處排位越高貧困度便越高，無論以MPI還是貧困發生率計算，排位均不變。參見http：//ophi.org.uk/multidimensional-poverty-index/global-mpi-2017/mpi-data/。?？缙诮Y果顯示，2010年到2014年MPI從0.035下降到0.017，年均下降0.045。貧困發生率(H)從8.2% 降至4.0% ，下降幅度超過50%，且跨期變動具有統計顯著性。盡管現階段中國的多維度貧困發生率并不高，但覆蓋人口達到7000多萬人。被確定為多維貧困人群內部平均受剝奪程度(100%為最大值，即全部被剝奪)的貧困深度(A)從42.4%下降到41.3%，下降幅度較小且年度趨勢統計不顯著。

表2 中國多維貧困程度主要結果

表3呈現了各指標有門檻、無門檻下的剝奪發生率。測算結果顯示，全國層面上，“炊事燃料”和“飲用水”是最易遭受剝奪的指標，其次是“營養”、“廁所”和“受教育年限”。以“炊事燃料”為例，2010年全國將近半數以上居民在“炊事燃料”不達標，在室內使用木頭或木炭等生火做飯。結合區域測算結果，問題主要集中于農村地區，最主要受影響群體為農村的婦女和兒童。這些人群使用不安全的炊事燃料做飯，釋放的煙塵以及一氧化碳、二氧化碳、氮氧化合物等，會引發呼吸道疾病、氣管炎，增加患肺癌幾率。伴隨農村居民住房條件的改善，炊事燃料被剝奪的狀況逐漸得到了緩解，全國層面上剝奪比例從2010年的47%下降到2014年的33.4%。如果將多維貧困群體作為一個整體折算下來，2010年多維貧困群體在炊事燃料指標上遭受剝奪的比例為87.8%，2014年該比例下降到70%，盡管有所改善，但占比仍然很高，這說明該指標是引致多維貧困的重要因素。

從各剝奪指標的跨期變動上看，總體的改善趨勢明顯：“受教育年限”年均降低0.8%，“營養”年均降低 0.6%，“廁所”年均降低 1.9%，“安全飲用水”年均降低2.6%，“炊事燃料”年均降低 1.6%。“兒童入學”、“兒童死亡率”和“電力”幾項指標沒有顯著變化，主要原因在于這些指標已經在前期得到很好改善，改進空間較小。重點關注一下“安全飲水”?；趯Α翱尚心芰Α敝泄δ苄远x的理解，喝到安全水是人們生活的基本需求(或保障)。因為飲水安全可以減少寄生蟲、傳染病和流行病患病概率，對兒童生長發育尤為重要，影響到個體的整個生命周期。但是，安全飲水的獲取，很難通過個人經濟條件改善來實現。因為安全飲水是工程建設，屬于社區基礎設施建設中的一環。我國城鎮安全飲水工程建設較為完善，而農村則與城鎮有較大差距。表4區域性分解結果顯示，遭遇安全飲水困難的人群主要集中于農村地區。故實際上安全飲水指標的跨期改善主要發生在農村，與國家農村飲水安全工程相關。現階段，精準脫貧第三方評估中將安全飲水補充到“兩不愁”考核指標中，體現出國家對保障農村居民安全飲水的重視。這也說明單純注重經濟救助的扶貧手段是不充分的，須要基于民生發展、賦能賦權和基本型功能性保障的視角，構造有助于貧困人群脫貧和發展的扶貧救助網絡。

最后，就 2014年的群體遭受剝奪狀況來看，健康問題最值得關注。2014年“營養”指標無門檻和有門檻剝奪發生率分別為25.0%和3.3%，在無門檻剝奪指標中居于第三位，在有門檻剝奪指標中位列第一，意味著營養不良已成為多維貧困的最主要表現形式。前文提到，農村居民在“炊事燃料”、“廁所”和“安全飲水”上達標率不高，故上述矛盾會伴隨時間推移逐漸從指標本身的功能性獲取受限，轉變為影響個體健康和人力資本的現實問題。這種由單一或多種指標作用引發的傳遞效應，解釋了2010年到2014年期間我國居民在“營養”指標上改善速度緩慢并逐漸成為突出問題的成因，也說明我國多維貧困中的一個重要短板在于健康問題。從根源上看，這主要源于部分農村基礎設施建設不夠完善的外生性矛盾。目前我國已經注意到了上述問題，這體現在將飲水安全作為“兩不愁”考核的重要補充指標，將“廁所革命”作為解決“三區三州”深度貧困問題的重要建設目標，并開始著手統籌推進“鄉村振興”戰略。

表3 無門檻和有門檻剝奪發生率的跨期變動(單位：%)① 筆者計算了95%置信區間下的結果，感興趣讀者可向作者索取。以下表格均做出了置信區間計算，不贅言。

四、分解分析

（一）區域貧困

城鄉差別：表4給出了分區域分城鄉的多維貧困分解結果。從城鄉差別上看，相比于城市，農村居民貧困度更高。如 2010年農村多維貧困發生率為 12.6%，而城市多維貧困發生率僅為 3.5%，二者相差近三倍。當然，該結果是建立在城鄉相同的多維貧困指標構建體系下，其優勢在于基于相同標準呈現了城鄉分化程度高的突出矛盾。指標分解顯示，農村居民各項指標的受剝奪程度高于城鎮居民，以“炊事燃料”、“飲用水”和“營養”為主要剝奪指標?？缙谧儎觿t顯示貧困度隨時間推移而下降。農村地區MPI從2010年的0.054降至2014年的0.028，且具有統計顯著性；同期貧困發生率由12.6% 下降至6.7% 。城鎮MPI從2010年的0.014下降至2014年的0.007。與城鎮相比，農村貧困的緩解速度仍相對較慢。

三大區域：依照地理區位和經濟發達程度，我們將前文提到的25個省份、直轄市、自治區劃分為三大區域①東部包括：北京、天津、河北、遼寧、上海、江蘇、浙江、福建、山東和廣東。中部包括：山西、吉林、黑龍江、安徽、江西、河南、湖北和湖南。西部包括：廣西、重慶、四川、貴州、云南、陜西和甘肅。，其中，東部最為發達，中部其次，西部以山區和丘陵為主，且是農村居民(73%的農村人口)和少數民族的主要聚居區。分解結果顯示，西部顯著貧困于東部或中部地區，且西部不僅面臨著健康營養方面的被剝奪，且教育剝奪問題也非常嚴重。

表4 2010—2014年中國的區域多維貧困狀況

（二）家庭特征

戶主受教育程度：大量文獻顯示，教育與收入貧困間具有顯著聯系?？紤]到戶主是家庭的主要決策者，本文按照戶主的受教育程度進行分組。本文發現(表5)，戶主受教育程度越高，家戶多維貧困程度越低。文盲戶主所在家庭的多維貧困狀況最為嚴重，組內多維貧困發生率高達 21.1%，但不排除統計中多維貧困指數本身與教育的相關性問題。除了“受教育年限”，低教育程度戶主在“炊事燃料”和“營養”上也同步遭受剝奪，反映教育程度低的家庭健康意識也偏低。與之形成鮮明對比的是，高教育程度戶主家庭在“兒童入學”及“健康”維度上有非常好的表現。

戶主年齡：為探究中國戶主年齡與貧困間關系，我們繪制了16歲及以上戶主家庭(收入與多維)貧困的年齡分布圖(圖1和圖 2)。圖中顯示，貧困度與年齡分布之間先下降而后緩慢上升。24歲左右為貧困程度最低點①對16～18歲戶主家庭的貧困度偏高問題，考慮按照中國法定的結婚年齡為女性不得早于 20周歲，男性不得早于 22周歲，較早結婚的個體可能生長自具有一些文化陋習或者家庭環境并不是很好的家庭，從而其貧困度較高。，35～60歲年齡區間內貧困度呈現波動性穩定態勢，60歲以上區間貧困度波動性遞增?；诖耍疚陌凑諔糁髂挲g將樣本分為四組：16～25歲、26～40歲、41～60歲、61歲及以上。結果顯示(表5)，最貧困的是60歲以上戶主家庭，其次是26～40歲，貧困度最低的是16～25歲組。這表明，貧困—年齡分布呈現鮮明的時代隊列性。年輕戶主是“九零后”，生長于良好社會與家庭環境，在可行能力構建上最為完善；老年組最貧困，出生于社會資源匱乏的解放前或新中國成立初期，在“受教育年限”、“健康”上遭受剝奪；“七零后”和“八零后”極易在“兒童入學”、“受教育年限”和“營養”上遭受剝奪，對應當前農民工外出務工所遭遇的社會保障和福利不足現狀。

圖1 伴隨戶主年齡變動的收入貧困發生率

圖2 伴隨戶主年齡變動的多維貧困發生率

表5 基于家戶特征的貧困度比較

家庭規模：測算顯示，家庭規模與貧困程度呈正比。三口之家的貧困程度最低，家庭規模越大，貧困程度越高。1～2人組分解結果顯示，組內貧困人群在“受教育年限”上遭受了高度剝奪。結合家庭人員狀態來看，這些貧困群體來自離異和喪偶家庭①篇幅所限，沒有在文中匯報，讀者可向筆者索要計算結果。，據此，單親家庭可作為反貧困政策著力點之一。

戶主性別：考慮到女性在社會和家庭角色中居于相對弱勢地位，經驗上女性戶主家庭可能更容易陷入貧困。但與預期不同，本文未觀測到多維貧困的性別差異，甚至發現女性戶主家庭貧困度略低于男性戶主家庭，但結果不具有統計顯著性。本文嘗試考察不同婚姻狀態下戶主的性別—貧困差異，亦發現該差異不顯著。當然，這并不意味著多維貧困不存在性別差異，因為以家庭為單位的數據處理方式會干擾結論。

農民工：收入貧困方面的研究指出，外出務工行為對緩解收入貧困具有顯著效果(羅楚亮，2010)，但流動過程中，農民工及其家庭遭遇了戶籍制度、城鄉二元體制障礙，這與多維貧困密切相關。結合國家統計局農民工定義②農民工指戶籍仍在農村，在本地從事非農產業或外出從業6個月及以上的勞動者，并分為本地農民工(在戶籍所在鄉鎮地域以內從業的農民工)、外出農民工(在戶籍所在鄉鎮地域外從業的農民工)和舉家外出(農村勞動力及家人離開原居住地，到戶籍所在鄉鎮以外的區域居住)三類。本文研究中將第一、二類歸為一類，即非舉家外出農民工。，將全部居民分為四類：1.舉家外出戶，農戶舉家離開原居住地搬遷到城鎮生活居住(組 1)；2.非舉家外遷戶，部分家庭成員外出務工，但仍以農村老家為主要家庭單元并共享經濟成果(組 2)；3.農村非外出戶，家中沒有任何成員外出(組3)；4.城鎮居民(組4)。組4僅作為對照組，不做重點分析。多維貧困結果顯示，農村非外出戶貧困度最高，其次是非舉家外遷戶①組3和組2群體的差別僅在10%條件下具有統計顯著性。，舉家外遷戶多維貧困度最低。關于如何理解外出行為與多維貧困，本文給出三種解釋。第一，經濟動機。單純以逐利為目的，農民是不必舉家外遷的。但是，如果務工者與家庭形成分割，留守子女和老人在“健康”、“教育”等指標上則易遭受剝奪，使得非移民家戶盡管能夠改善自身經濟狀況，但無法解決其他維度的深層次矛盾，故同樣是務工行為，非舉家外遷戶的多維貧困程度卻要高于舉家外遷戶。第二，初始人力資本。由于城鎮工作對人力資本要求更高，初始人力資本稟賦越高的農民越可能成為農民工。第三，環境差異。由于城鄉基礎設施與基本生活標準有顯著差別，相比農村，遷居到城鎮會自發改善“生活標準”，令舉家外出戶在“生活標準”維度得到改善?？傮w上看，由于外出動機不同、初始資本不同，外出農民工經由不同機制改善多維貧困。

五、多維貧困與經濟貧困

表6給出了多維貧困與經濟貧困的交疊錯位變動關系。按照農村官方貧困標準(2300元，2010年不變價)，2010年全國收入貧困發生率為 13.1%②CFPS 測算的收入貧困發生率高于官方公布的測算結果，參見Zhang等(2014)。，消費貧困發生率為10.7%，多維貧困發生率為8.2%。沈揚揚等(2017)通過CHIP1995—2013年數據跨期追蹤③與本文構建多維貧困方式不同，沈揚揚等(2017)將收入也納入了多維貧困框架。，發現由于多維貧困和收入貧困發展不同步，二者重合度逐漸下降。本文結果也顯示，僅 2.8%的人口同時處于收入貧困和多維貧困狀態，2.4%的人群同時處于消費貧困和多維貧困狀態，且2010—2014年同時陷于兩類貧困的人群重合度不斷下降。為增強結論的穩健性，按全國居民人均可支配收入做五等分組。結果顯示④篇幅關系，沒有在文中匯報結果?？上蜃髡咚魅?。，不到一半的多維貧困者分布在收入的下五分位組，上五分位分位組內也存在多維貧困群體。從領取政府補貼的情況來看，絕大多數多維貧困人群未能享受政府補助⑤CFPS問卷對政府補助的分類為：1.低保(低保的保障對象是家庭年人均純收入低于當地最低生活保障標準的農村居民。2014年起，低保在中國扶貧工作中起到至關重要的“兜底”作用)，2.退耕還林補助，3.農業補助，4.五保戶補助，5.特困戶補助，6.工傷人員供養直系親屬撫恤金，7.救濟金、賑災款(包括實物形式)，8.其他，9.以上都沒有。本文將1、4、5、6、7視為“接受補助”類型。，多維貧困群體內享有補助者不到三成，側面印證了朱夢冰和李實(2017)關于低保瞄準效率不高的結論。

整體上比較經濟貧困與多維貧困關系：第一，從時序趨勢來看，固定收入貧困線，多維貧困和經濟貧困的錯位關系越來越高，交疊度越來越低。第二，陷于多維貧困但未陷于經濟貧困人群的主要致貧問題集中于健康和教育。具體解釋，越來越多的貧困人群，其貧困特征超出了經濟條件差的單一困境?；仡櫩尚心芰碚?Sen，1985)，一條重要理由是市場不完善區域，收入難以作為替代家庭被剝奪程度的工具性變量反映貧困程度。在早期階段，經濟貧困恰好與社區基礎設施建設不充分的現實狀況是重合的。伴隨我國經濟的快速增長，城鎮化進程加速，經濟貧困快速緩解，但區域基礎設施建設速度跟不上，造成欠發達地區居民雖然在經濟上超越了貧困線，卻仍然面臨營養不良、健康差、平均壽命短、生活質量差、教育程度低等問題。從這個意義上，多維貧困不是新問題，只是在現階段表現得更為突出。

整體上，貧困跨期變動結果顯示，相當多的經濟貧困人群避免了發展能力被剝奪，具備良好脫貧前景，這是中國實現快速減貧的重要基礎。但一些經濟相對富裕人群也面臨潛在貧困威脅。根據前文分析，潛在風險主要來自健康和教育指標。單維度經濟增長的目標雖然有助于一時的經濟脫貧，從長遠角度看缺乏可持續性，長期會負向影響減貧成效?；谠摻Y論，可以將多維貧困作為經濟貧困的一個重要補充。

表6 經濟貧困和多維貧困的關系

六、不同權重下的穩健性檢驗

多維貧困主要依托于可行能力理論，其理論基礎目前已較為完善，但在指體系構建方面卻存在一定程度主觀隨意性(Ravallion，2011a、2011b)。為此，下文通過調整權重結構進行穩健性檢驗。

權重調整方法是，將其中一個維度權重從 1/3放大到 1/2，其余兩個維度權重從1/3等比例縮小到1/4，形成三種權重設置方式W1、W2和W3(表7)。三種可供選擇的方法用來評估權重的穩健性：1)對樣本分布進行假設檢驗；2)對標準差進行成對 t檢驗；3)對置信區間進行成對 t檢驗(Alkire等，2015)。鑒于樣本不能分解成多個子群體，選用方法1和方法3。

表7 原始權重向量和附加三個權重結構向量

結果表明，使用原始權重、W1和 W3估計的 MPI和 H沒有顯著差異，然而使用W2估計的MPI和H顯著高于其他結果。可能原因是自我報告的營養信息偏差或非抽樣測量誤差。如果數據質量問題得到解決，應該得到 MPI對健康問題的穩健結論。本文選用 Bootstrap方法(1000次重復抽樣)和核密度分析估計的結果進行驗證。我們給出了估計變化范圍 95%水平的置信區間。圖 3顯示了 2010—2014年數據在不同權重下的MPI指數，灰色區域表示置信區間。

圖3 不同權重下的MPI估計值分布

由圖可見，第一，2010—2012年在W0、W1和W3權重結構下MPI值高度重疊。2014年雖然分布不同，但絕對值非常接近，MPI值已經相當低。這與前文的結論是一致的，即教育和生活水平維度的 MPI指數在合理范圍是穩健的。第二，2010年的 W3分布在W1和W0的右側，意味著提高生活水平權重會令MPI值變大。然而，2012年和2014年觀察到相反的結果。說明2012年以后生活水平快速提高增加了多維貧困對權重選取的敏感性。第三，提高健康維度的權重時，MPI的估計結果穩健。

七、結 語

使用 AF方法并依照全球 MPI標準，本文對中國的多維貧困狀況展開了研究。結果表明，全球標準下的中國多維貧困程度并不高，且隨著時間的推移，貧困程度呈現不斷下降的趨勢。這意味著中國以發展為中心的扶貧政策在實踐中取得了顯著成效，是中國在減貧領域取得巨大成就的一條重要經驗。同時，這也預示了中國在2020年前全面奔向小康社會、實現減貧目標的良好前景。

剝奪指標分解結果顯示，貧困人群普遍在健康和教育方面遭受了剝奪。細化到各群組，指標貢獻度各有差異，這提示我們，扶貧政策關注點制度因地、因人制宜的重要性。地域子群貧困度對比顯示，農村貧困程度顯著高于城鎮，西部貧困程度顯著高于中、東部地區，這表明區域發展的不平衡對多維貧困有著顯著的影響。家庭特征層面的分析顯示，受過高等教育、人口規模小以及外出務工的家庭貧困度要更低。同時，分解結果還顯示出了一些值得注意的現象，如多維貧困具有明顯的代際差別；教育程度低的家庭更不關注健康；多維貧困的性別差異不顯著；農民工外出行為對家庭多維貧困的改善來自多種渠道和途徑。

進一步，本文探索了經濟貧困與多維貧困的交疊錯位關系，發現二者重合度并不高。一方面，這說明收入增長和其他維度的改善并不同步，另一方面，如果家庭選擇以犧牲成員健康、教育等人力資本為代價換取高收入，很可能形成多維貧困但并非收入貧困的錯位模式，這極有可能造成家戶在未來階段因缺乏人力資本而陷入經濟貧困。

應當說，基于多維貧困視角開展的測度和相關研究能夠為認知和定位貧困人群提供更多富有價值的理論和實證參考。盡管目前中國尚未發布國家層面的多維貧困指數，但適于中國國情的多維貧困標準正為國內外學者所積極探索。未來，以多維貧困標準替代傳統的經濟貧困標準極可能將成為中國貧困識別、瞄準和救助的新趨勢。