我國農村多維貧困測度與治理探究

劉國彤 王明黔

摘要：在我國全面消除絕對貧困這一歷史性任務順利完成之際，如何解決多維貧困與相對貧困的問題成為扶貧工作的重中之重。文章基于CFPS 2018年數據，采用A-F多維貧困測度法與MPI多維貧困指數相結合的方法對我國農村家庭進行了多維貧困的測度與分解。研究發現，醫療支出、教育支出、恩格爾系數指標對貧困貢獻率最高;多維貧困家庭的代際貧困傳遞問題更加嚴重。文章建議關注貧困代際貧困問題，加大面向貧困家庭的教育補助以及醫療補助力度。

關鍵詞：多維貧困;A-F測量法;MPI多維貧困指數

一、引言與回顧

在建黨100周年之際，國家最高領導人向全世界宣布中國已經消除絕對貧困，中國的脫貧攻堅戰取得了全面的勝利，這是彪炳史冊的人間奇跡。在我國全面消除絕對貧困歷史性任務順利完成之際，解決多維貧困與相對貧困的問題應成為扶貧工作中重中之重，因為它涉及我國農村現有扶貧成果的鞏固及如何有效防止農村返貧現象的再次產生等一系列問題。學界對多維貧困問題的關注已有較長的歷史，王小林、Alkire運用2006年中國營養與健康調查數據對中國的多維貧困進行了測量，發現中國城市與農村都存在除收入貧困外的多維貧困。楊龍，汪三貴運用2010年中國農村貧困監測調查數據，使用多維貧困測量法對貧困地區農戶貧困狀況進行了分析，發現一半以上低收入農戶面臨至少三個貧困維度的剝奪。汪為等運用Alkire和Foster多維貧困測量方法對內蒙古城鄉多維貧困進行了測度，發現城鄉家庭多維貧困的影響因素有較大差別。張金萍等使用A-F法分析了海南省農村多維貧困狀況及影響因素，發現性別、戶主受教育水平、女性勞動力占比是造成多維貧困的重要原因。可見多維貧困測量方法在學界中得到廣泛認可，本文創新之處在于選擇較新的調查數據“2018年CFPS的數據”，使用13個貧困指標，其中新加入房子當前市價這一符合中國國情的指標，這是在以往研究中很少涉及的，并使用熵權法賦予貧困指標應有的權重，這一定程度上解決了避免以往賦予指標等權重時造成的測度偏差，對我國農村多維貧困現狀進行了測度，為更加精準、高質量扶貧提供政策建議。

二、數據來源與研究方法

（一）數據來源

本文采用中國家庭追蹤調查（CFPS）2018年的數據，該數據由北京大學中國社會科學調查中心提供，包含個體、家庭、社區三個層面的數據，統計了我國的經濟、人口、教育、健康及生活水平等的相關指標，其樣本范圍覆蓋了我國31個省份，包含城鎮與鄉村不同群體的統計結果。根據研究的需要，本文從CFPS 2018中篩選出鄉村家庭和個體樣本的相關數據，經匹配與調整，得到的有效家庭樣本數為2792戶。

（二）研究方法——A-F多維貧困測度法

1. 貧困家庭的識別

2. 貧困家庭貧困維度的識別

貧困家庭維度識別如下：

3. 多維貧困指數的分解

（三）貧困維度的設定

本文參照牛津大學牛津貧困與人類發展中心（OPHI）于2008年提出的全球多維貧困測度指數——MPI指數，并結合國內學者的研究以及我國的實際情況，選擇從教育維度、健康維度、生活水平維度以及收入水平四個維度測度農村家庭的貧困狀況。其中人均收入指標臨界值采用2018年的貧困戶家庭人均可支配年收入金額3535元。詳細的多維貧困維度及其指標剝奪臨界值設定如表1。

三、多維貧困測度與分解

（一）指標權重的確定——熵權法

本文選取熵權法對指標權重進行賦值，其基本原理是通過衡量指標的信息熵來判斷指標權重，信息熵越大，代表事物越具有不確定性，提供的信息量越大，其權重也越大。熵權法評價模型如下：

（二）指標權重的計算

使用熵權法，對篩選出的2792個有效樣本的指標進行測算，得到表2的測算結果。結果表明從一維指標角度，生活水平指標占貧困測度指數的權重最大，為0.3597;其次為教育維度與健康維度，分別為0.2883、0.2780;收入維度所占比重僅為0.0740。在13個貧困指標中，恩格爾系數指標與醫療支出、教育支出指標所占比重最大，分別為0.1664、0.1659、0.1461。

（三）多維貧困指數按指標分解

據多維貧困指標的分解性質，本文對樣本的指標進行了不同維度下的分解，結果如表3所示，可以不同維度下各指標對貧困貢獻率發生改變，本文從4個一維指標和13個二維指標這兩個角度進行分析。

1. 一維貧困指標貢獻度分析

為研究教育、健康、生活水平、收入在不同維度下對貧困認定的貢獻程度，根據表3畫出趨勢圖，如圖1所示。

從圖1中可以看出，生活水平對貧困認定的貢獻程度最大，說明生活水平是導致多維貧困的重要原因，其次是健康和教育程度。并且隨貧困維度的增加，生活水平及教育維度的貢獻度降低，健康和收入的貢獻度增加，說明多維貧困的家庭在健康指標及收入指標中更加貧困，因此應加強對貧困家庭的成員健康狀況及收入水平的關注。

2. 二維貧困指標貢獻度分析

根據圖2繪制出二維指標在不同維度下對貧困的貢獻程度。可以看出在同一維度下不同指標的貢獻度不同，并且指標隨維度變化的趨勢也不同。

醫療支出、恩格爾系數、教育支出、受教育程度指標的貢獻度均在0.1以上，醫療支出、恩格爾系數、教育支出、受教育程度均為導致多維貧困的重要原因;人均收入、健康狀況、房子當前市價、資產總值、飲用水指標貢獻率在0.06～0.1之間，以上指標也是導致貧困的主要原因;醫療保險、燃料、交通工具、孩子的義務教育指標對貧困的貢獻率均較小。

隨貧困維度的增加，醫療支出、健康狀況、人均收入、受教育程度指標的貢獻率呈上升趨勢，說明多維貧困的家庭在以上指標中更加貧困。此外隨貧困維度的增加，孩子的義務教育、教育支出、燃料指標貢獻率呈下降趨勢，孩子的義務教育已不再是導致多維貧困家庭的主要擔憂，我國義務教育政策推行取得了重大成果;教育支出指標貢獻率呈下降趨勢，說明教育支出在多維貧困家庭中的貧困貢獻度比低維貧困家庭中低，這可能由于多維貧困家庭傾向于輕視孩子的教育，因此多維貧困家庭教育支出占家庭總支出比重較小，在此指標上不是被剝奪狀態。

四、結論

第一，醫療支出、教育支出、恩格爾系數指標是導致貧困甚至多維貧困的最主要原因，而教育支出、醫療支出這些致貧因素又是導致貧困代際傳遞的重要原因，因此多維貧困家庭子女受原生家庭的影響更難擺脫貧窮困境，這也給脫貧工作帶來了難題。孩子的義務教育指標貢獻度較小，多維貧困家庭中也極少存在孩童無法接受義務教育的問題，說明我國義務教育政策自頒布以來取得了重大成就;醫療保險的指標貢獻度也較小，說明我國醫療保險的農村覆蓋率較高，極少貧困家庭因缺少醫療保險而陷入貧困。

第二，隨貧困維度的升高，多維貧困的家庭在醫療支出、健康狀況、人均收入、受教育程度指標上更加貧困。而多維貧困家庭在孩子的義務教育、教育支出、燃料指標中的表現更加積極，說明以下幾點：首先，孩子的義務教育已經不是多維貧困家庭的特殊擔憂;其次，教育支出指標的被剝奪情況在多維貧困家庭中比低維貧困家庭樂觀，但這很可能由于這很可能由于貧困維度越高的家庭對教育的重視程度越低，因此教育支出占家庭總支出的比重小，教育指標未被剝奪。而在知識經濟、勞動力高素質的背景下，無法接受高等教育的貧困家庭子女在就業市場中缺乏競爭力，微薄的收入致使多維貧困家庭走出貧困難上加難，代際貧困傳遞問題更加嚴重。

五、建議

（一）關注農村家庭醫療支出，防范因病返貧的發生

醫療支出是導致貧困的重要因素，在各維度中對貧困的貢獻率均為最高，因此應密切關注農村家庭的醫療支出，降低因病返貧的風險。如今醫療保險已經實現全面覆蓋的，在此基礎上解決因病返貧問題可以借鑒以下措施：一是積極宣傳健康生活方式，從根源上減少貧困家庭大病、重病的發生;二是完善醫療補助機制，對醫療支出數額龐大的貧困家庭實行醫療補助，減輕貧困家庭的醫療支出負擔。

（二）關注多維貧困的代際傳遞問題

多維貧困家庭的貧困代際傳遞問題更加嚴重，因此在精準扶貧的同時，應關注多維貧困家庭的貧困的代際傳遞現象，不僅要將這一代扶起來，還要關注下一代的成長與發展，若缺少對多維貧困家庭子女的能力與發展機遇的關注，剛剛走出貧困狀態的家庭的下一代很可能再次陷入貧困圈層，扶貧工作也將進入一個“死循環”。

（三）強調教育的重要性，加大對貧困家庭教育支出補助力度

多維貧困家庭對教育的重視度欠缺，為推動貧困家庭走出貧困，應積極宣傳、強調教育的重要性，應積極開展子女教育講座，向農村家庭、貧困家庭科普教育孩子的合理方法，促進貧困家庭良好教育氛圍的形成。此外，教育支出指標對貧困的貢獻度位居指標前三，教育支出數額龐大是導致貧困的重要原因。因此應加大對教育的補貼力度，減少貧困家庭的教育支出壓力，讓貧困家庭子女有機會、有能力接觸高等教育或是繼續教育，有效解決貧困家庭子女上學難、就業難的問題，阻斷貧困的代際傳遞機制。

參考文獻：

[1]王小林，Sabina Alkire.中國多維貧困測量：估計和政策含義[J].中國農村經濟，2009（12）：4-10+23.

[2]楊龍，汪三貴.貧困地區農戶的多維貧困測量與分解——基于2010年中國農村貧困監測的農戶數據[J].人口學刊，2015，37（02）：15-25.

[3]汪為，吳海濤，鄭家喜.城鄉家庭多維貧困測度及影響因素研究——來自內蒙古的證據[J].干旱區資源與環境，2018，32（07）：23-29.

[4]張金萍，林丹，周向麗，余珍鑫，宋偉，程葉青.海南省農村多維貧困及影響因素的空間分異[J].地理科學進展，2020，39（06）：1013-1023.

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（作者單位：貴州大學經濟學院）