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收入贫困与多维贫困视角下中国农村家庭致贫机理研究

作者：侯亚景 周云波

来源：《当代经济科学》2017年第02期

摘要：本文利用2012年中国家庭追踪调查数据（CFPS），分析了收入贫困与多维贫困的关联性，并依据收入贫困和多维贫困双重识别标准下农村家庭的不重叠性，从家庭人口特征、生产经营特征、资本特征、社会关系特征和村庄地理环境角度，对农村收入贫困家庭和多维贫困家庭的致贫机理进行了实证分析。研究结论表明：（1）土地流转、当地医疗卫生条件越好，越利于两类家庭摆脱贫困；（2）土地面积、组织成员、当地教育条件、地区类型对于两类家庭具有相反的影响；（3）劳动力人数、户口类型、家庭经营、住房拥有情况仅对收入贫困家庭具有显著影响；家庭社会地位、地貌特征仅对多维贫困家庭具有显著影响。因此，未来扶贫工作应该针对不同类型家庭的致贫因素采取差异化的扶贫方式。 关键词：收入贫困；多维贫困；致贫机理；精准扶贫

文献标识码：A 文章编号：1002—2848—2017（02）—0116—08 一、引言

贫困问题被联合国列为社会发展问题三大主题之首，越来越受到世界的关注和重视，消除绝对贫困并让贫困人口共享改革发展的成果是各国努力的目标。改革开放以来，我国扶贫事业取得了巨大进步，6亿多人口摆脱贫困（国际贫困线标准下），联合国千年发展目标在中国基本实现。但事实上，伴随着减贫规模和贫困发生率的递减趋势，农村减贫的边际效益逐年下降。2016年我国农村仍有4335万贫困人口，这些贫困人口大多分布在生存条件恶劣、基础设施薄弱、自然灾害多发、教育卫生医疗等社会事业发展滞后的山区、边境地区、少数民族聚居区、革命老区和水库移民区等特殊类型地区，他们的身体状况差、文化水平低、就业能力弱、贫困程度深、抗灾害风险能力弱、自我发展能力匮乏。因此，面对新时期扶贫工作的严峻形势，要如期实现2020年农村贫困人口全部脱贫和全面建成小康社会的总体目标，最关键的还是要转变扶贫思路，改进扶贫战略。

改革开放以来，中国政府实施了全国范围的有计划有组织的农村扶贫开发，先后制定实施了《国家八七扶贫攻坚计划（1994-2000年）》、《中国农村扶贫开发纲要（2001-2010年）》、《中国农村扶贫开发纲要（2011-2020年）》（简称《新纲要》）等减贫规划，并在《关于创新机制扎实推进农村扶贫开发工作的意见》中明确提出“建立精准扶贫工作机制”，从而使得国家的扶贫战略经历了从贫困县瞄准、贫困村瞄准到贫困户瞄准的阶段转变。《新纲要》提出到2020年稳定实现扶贫对象不愁吃、不愁穿，保障其义务教育、基本医疗和住房的脱贫目标（简称“两不愁、三保障”）。2016年4月中共中央办公厅、国务院办公厅印发的《关

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于建立贫困退出机制的意见》（简称《意见》）明确提出，“贫困人口退出以户为单位，主要衡量标准是该户年人均纯收入稳定超过国家扶贫标准且吃穿不愁，义务教育、基本医疗、住房安全有保障”。国家制定的农村贫困人口脱贫和退出标准，涵盖的范围远高于传统的收入贫困标准，因此贫困测量应结合其他贫困维度的测量，通过建立健全扶贫对象识别机制，进而增强扶贫对象的自我发展能力，有助于新时期中国扶贫开发目标的实现。

基于可行能力视角的多维贫困研究，扩展了贫困的研究范畴，更能反映贫困的本质。Sen在《以自由看待发展》…中将可行能力视角引入了贫困分析中，认为贫困的根源是能力的缺乏，这种能力包括使人们免于饥饿、营养不良、疾病的能力，接受基本教育、改善住房条件、提高生活水平的能力，还包括社会交往和享受尊重、政治自由等，不仅有助于消除收入贫困，其本身也代表了人类发展的目标，这一理念构成了多维贫困的核心观点。2000年《世界发展报告》指出，贫困是指福利的被剥夺状态，即贫困不仅指物质的匮乏，还包括低水平的教育和健康；除此之外，贫困还包括风险和面临风险时的脆弱性，以及不能表达自身的需求和缺乏参与机会。Alkire和Foster在《计数和多维贫困测量》中提出了多维贫困的识别、加总和分解方法（简称AF方法），以计数方法为基础，其中贫困人口识别标准介于交叉识别法和联合识别法之间，加总步骤使用了调整后的FGT系列指标，可以用于反映多维贫困的广度、深度和强度，从而成为目前应用较广的多维贫困测量方法。在此基础上，UNDP在《人类发展报告（2010）》中正式提出了多维贫困指数（MPI），替代了之前UNDP的人类贫困指数，涵盖了健康、教育和生活条件三个维度。

但是，收入贫困与多维贫困的关联性如何呢？二者对于贫困人口的识别是否具有一致性？对于精准扶贫下贫困家庭的识别有何借鉴意义呢？如何比较不同贫困类别家庭的致贫因素？Bourguignon和Chakravarty指出，满足收入贫困减少的目标，并不能保证降低非收入指标剥夺，即收入减贫趋势并不能代表非收入剥夺降低的趋势，收入贫困测量必须结合其他贫困维度的测量。Alkire和Santos首次使用微观家庭调查数据对104个国家的MPI指数进行测量，研究发现，农村的多维贫困状况严重高于城市，二者对贫困人口的识别具有差异性，收入贫困与多维贫困中生活水平维度的剥夺相关性最高，因此对于贫困的分析应该将二者结合起来。郭建字和吴国宝利用山西省贫困县的住户数据，选择不同的多维贫困指标、临界值和权重，考察其对多维贫困测量结果的影响，并根据不同扶贫标准测量了多维贫困对收入贫困户的覆盖率和漏人率，表明了收入贫困和多维贫困对贫困人口的识别不具有重叠性。Alkire和Setht根据全国家庭健康调查数据，使用了多维贫困指数来分析印度1999-2006年间的贫困变化，强调了贫困人口的识别是贫困瞄准和测度的核心问题，认为收入贫困不能代表人们在其它维度的剥夺，收入贫困与多维贫困是互补的，多维贫困人口与收入贫困人口不是完全重叠的。Wang等利用2011年中国营养与健康调查数据（CHNS），对比了收入贫困和多维贫困的关联性，统计结果显示，同时处于收入贫困和多维贫困的人口比例仅为31%。

收入贫困与多维贫困的综合研究，不仅有助于深刻理解贫困的本质和各种表现形式，更有助于为当前贫困人口的脱贫和退出机制提供理论来源和实践借鉴。本文立足于中国农村扶贫开发中贫困人口的脱贫和退出标准，侧重分析收入贫困与多维贫困的差异性和关联性，同时针对收入贫困和多维贫困标准下的不同贫困类别家庭，研究土地规模、土地流转、农村借贷、家庭

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经营活动、地理环境和区位等因素对农村家庭的影响程度，并建议从多个方面对贫困家庭进行扶助，有助于贫困人口的持久性脱贫，降低返贫概率。 二、研究方法和数据 （一）多维贫困测度方法

本文以Alkire和Foster提出的双临界值法（即AF方法）为基础，对样本农村地区人口进行多维贫困测度，包括多维贫困人口的识别和加总，其中多维贫困人口的识别以家庭为单位。本文参照MPI对维度、指标、权重及临界值的界定，结合联合国千年发展目标的各个具体指标、《新纲要》提到的“三保障”总体目标，以及样本数据约束，选择的MPI参数见表1。MPI计算步骤如下：

1.维度和指标的选择。MPI指数包括三大维度，即教育、健康和生活条件；其中教育维度包括成人受教育程度和儿童失学率两个子指标，健康维度包括营养状况和儿童死亡率，生活条件包括6个子指标。MPI下的这10个指标涵盖了能力视角下单位家庭的关键因素，比简单的收入贫困测量更能体现贫困的现实状况。

2.权重的设定。MPI采用的是维度等权重方法，认为三个维度具有同样的重要性，即三个维度的权重分别是1/3，各个维度内部的指标是等权重的。

3.1临界值的设定。临界值选定分两步：一个是剥夺临界值，一个是贫困临界值（后）。剥夺临界值是识别家庭在各个维度的被剥夺状态，如果单个家庭满足某一维度的剥夺条件，则认为该家庭在该维度被剥夺，赋值为1，否则为0。贫困临界值是识别哪些家庭为多维贫困家庭，如果对单个家庭在各个维度的剥夺值进行加权求和得到加权剥夺分值后，其值不小于贫困临界值，则认为该家庭为多维贫困家庭，赋值为1，否则为0；同时，非多维贫困家庭人口的加权剥夺得分以及在各维度的剥夺状态均被删减为0。

4.MPI指数的计算。多维贫困人口识别出来之后，可以对其进行加总，得到综合的多维贫困指数。MPI指数共包括两部分，即多维贫困家庭人口发生率（H）和多维贫困人口的平均剥夺强度（A），MPI指数等于这两部分的乘积，即MPI=H×A，其中H为总人口中多维贫困家庭人口的比重，A为多维贫困家庭人口的平均剥夺得分。 （二）数据说明

本文数据来自于北京大学中国社会科学调查中心的中国家庭追踪调查（以下简称CFPS），该项目旨在通过跟踪收集个体、家庭、社区三个层次的数据，采用追踪调查方法，重点关注中国居民的经济与非经济福利，以及包括经济活动、教育获得、家庭关系与家庭动态、人口流动、身心健康等在内的诸多研究主题，力图全面反映中国社会经济变动、家庭生活变化及民众个体发展状况。CFPS自2010年在全国正式实施，调查对象包含样本家户中的全部家庭成员，样本覆盖全国25个省/市/自治区，具有代表性和权威性。本文使用了2012年调查