２０２１．０２
ＬＡＮＺＨＯＵＸＵＥＫＡＮ
作者简介：栾卉，香港中文大学博士，天津理工大学社会发展学院讲师；万国威，南开大学博士，南开大学周恩来政府管理学院副教授。
基金项目：天津市哲学社会科学规划课题“科技创新背景下农民工职业技能培训体系建设研究”（项目编号：ＴＪＳＲＱＮ１８－００２）的研究成果。后减贫时代的中国城乡多维贫困及其衍生规律
———基于六省市３１９９户贫困家庭的实证调查
栾 卉 万国威什么是社会性
黄颊山雀摘 要 ２０２０年我国在消除绝对贫困的减贫道路上已取得了历史性胜利，进入后减贫时代，下一阶
段的减贫工作将更加关注贫困的多维性，重视城乡统筹下的贫困治理。文章以多维贫困理论为基础，对我国六省市３１９９户城乡贫困家庭的多维贫困状况及其影响因素进行实证研究。结果表明：（１）我国被调查家庭的多维贫困率整体较高，达到６８．２％，其中教育和健康维度的贫困最为突出。（
２）我国城乡贫困家庭的多维贫困具有一定差异，相比城镇地区，农村被调查家庭的多维贫困发生率及剥夺程度更为严重。（３）我国城乡多维贫困受到微观、中观及宏观因素的综合影响，户主、家庭、地区等指标是影响多维贫困的显著因素。研究认为，城乡统筹下的贫困治理需要我国政府持续加强针对贫困家庭的人力资本投资，继续加大对农村贫困地区的政策倾斜，提升反贫政策的针对性和可及性。
关键词 后减贫时代；城乡统筹；多维贫困；ＭＰＩ指数
中图分类号Ｆ３２３．８ 文献标识码Ａ 文章编号１００５－３４９２（２０２１）０２－０１６０－１９
一、引言
消除贫困一直是人类社会发展过程中的首要任务。作为世界上人口规模最大的发展中国家，中国在全球减贫事业中一直扮演着积极的角色。尤其是自改革开放以来，伴随着经济的快速崛起和扶
贫政策的积极部署，中国反贫困事业取得了举世瞩目的成就。自１９７８年到２０１０年，中国贫困人口规模从７．７亿下降到１．６亿，贫困发生率从９７．５％下降至１７．２％。①２０１３年以来的精准扶贫政策更是取得了突破性进展，贫困人口数量再次减少了６８００多万，以收入为标准的贫困发生率从１０．２％下降到３．１％。②自党的十九大提出“让贫困人口和贫困地区同全国一道进入全面小康社会”的庄严承诺，中国在消除绝对贫困的减贫道路上已取得了历史性胜利。③
经过４０年时间里以收入为衡量标准的绝对贫困问题已经得到了较大改善，但仍有部分人口处于生活困境的边缘，并在发展、社会参与等诸多方面面临普遍困难。④其背后的原因在于，经济社会的快速转型促使贫困家庭面临的社会风险变得日益复杂，医疗、教育、住房等一大批支出型贫困的涌现使得原有单一维度的收入保障政策越来越难以实现“真脱贫”。一些学者的测算也证实了此观点，虽然２０１０至２０１４年中国多维贫困的发生率从８．２％下降到４．０％，但依然有７０００多万人口处于多维贫困之中，且多维贫困的受剥夺程度仅从４２．２％略微下降至４１．３％。⑤为此，党的十九届四中全会提出“坚决打赢脱贫攻坚战，巩固脱贫攻坚成果，建立解决相对贫困的长效机制”的目标任务。这显示，２０２０年后我国下一阶段的反贫工作将突破现行政策中以收入为主的绝对贫困识别方式，在城乡统筹背景下更加重视贫困问题的多维特点，进入相对贫困治理的新阶段。
鉴于此，文章试图利用针对六省市３１９９户贫困家庭的实证调查来回答三个问题：（１）我国贫困家庭的多维贫困现状究竟如何？哪些因素对我国多维贫困的贡献度较高？（２）我国城乡多维贫困状
况是大致类似的吗？什么因素对城乡多维贫困贡献度较高？（３）我国多维贫困是怎么产生的？什么因素对转型中国的多维贫困影响巨大？这些影响因素对于未来的反贫政策具有何种启示？
二、文献回顾职业理想
（一）多维贫困的概念内涵
传统上，贫困的概念一直被局限于收入的不足。自Ｂｏｏｔｈ开始，无论是结构主义贫困观还是文化主义贫困观都主要以收入线作为贫困认定的标准，⑥这也逐步演化成为各国社会救助的政策底线，如中国的最低生活保障线。２０世纪中期开始，以收入／消费定义贫困的“绝对贫困论”和“相对贫困论”逐步突破了单维贫困的理论限制，并将“多维贫困”（ＭｕｌｔｉｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌＰｏｖｅｒｔｙ）概念引入到了学术
①②
③
④⑤⑥国家统计局官方网站．［ＥＢ／ＯＬ］．［２０１９－０４－２２］．ｈｔｔｐ：／／ｄａｔａ．ｓｔａｔｓ．ｇｏｖ．ｃｎ．
政府工作报告．［ＥＢ／ＯＬ］．［２０１８－０３－２２］．ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｇｏｖ．ｃｎ／ｐｒｅｍｉｅｒ／２０１８－０３／２２／ｃｏｎｔｅｎｔ＿５２７６６０８．ｈｔ
ｍｂ．
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领域。根据Ｒｏｗｎｔｒｅｅ（１９７０）的定义，绝对贫困可理解为“一个家庭的可支配收入不能支
付家庭人口基本生存所需的食物、衣着、住房和燃料的最低费用”①，其测算方法主要包括基本需求法、马丁法、恩格尔系数法、生活形态法、超必需品剔除法、菜篮子法及世界银行测算法。而相对贫困论则认为贫困主要是因资源分配不均而引发的相对剥夺，贫困的识别不仅应衡量最低生存成本，还要考虑收入分配是否平等。其测算方法主要依赖于收入比例法、食物比率法和政治性贫困线法等，且多见于欧盟等发达国家的政策实践。②
进入２０世纪８０年代，学者们不再仅仅关注于收入，而是将研究视角拓展至生活质量的改善。其中，Ｔｏｗｎｓｅｎｄ（１９７９）着重利用“社会排斥”（ＳｏｃｉａｌＥｘｃｌｕｓｉｏｎ）概念来探讨贫困，并认为“贫困不仅仅是基本生活必需品的缺乏，而且是个人、家庭、社会组织缺乏获得饮食、住房、娱乐和参与社会活动等方面的资源，使其不足以达到按照社会习俗或所在社会鼓励提供的平均水平，从而被排斥在正常的生活方式和社会活动之外的一种生存状态”③；在此基础上，饮食、衣着、住房、居住环境、工作福利、娱乐、健康和社会关系等１３项剥夺指标被构建出来以测量贫困。④Ｓｅｎ（１９８２）则将贫困看作是“权利不平等或丧失”的结果而非粮食的缺乏，并将公平地获得就业、教育、健康、社会保障、安全饮用水、卫生设施等能够促进人们体面生活的基本需要视为人类的“可行能力”。⑤而Ｓｈｅｒｒａｄｅｎ（２００５）则主张“贫困并非来自于有限的收入而是来自于有限的资产”，故对于资产的测量才能更有益的反映一个家庭的贫困程度。⑥在社会排斥、可行能力与资产建设等诸多理论的推动下，多维贫困概念逐渐形成了广泛的国际共识，并取代收入贫困而成为认定贫困人口的全球准则。
（二）多维贫困的测度方法
随着多维贫困概念的盛行，国外学术界逐步形成了公理化和非公理化两种贫困测度方法。其中，前者主要包含基于传统单维贫困指数发展建立的多维测度方法（如Ｈ－Ｍ指数、Ｆ－Ｍ指数、Ｗ－Ｍ指数等）、克服贫困线界定中随意性的模糊集方法、基于信息理论的方法和ＡＦ法。后者一般多见于实际应用未能满足公理化标准的多维贫困指数测度方法或基层创新的测度方法，如ＨＰＩ指数以及参与式多维贫困指数的测度方法。
①
②③④
⑤⑥ＲｏｗｎｔｒｅｅＢｅｎｊａｍｉｎＳｅｅｂｏｈｍ，“Ｐｏｖｅｒｔｙ：ＡＳｔｕｄｙｏｆＴｏｗｎＬｉｆｅ”，ＪｏｕｒｎａｌｏｆＣｈｅｍｉｃａｌＰｈｙｓｉｃｓ，Ｖｏｌ．５２，Ｎｏ．２，
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１９７６年，以Ｓｅｎ为代表的学者开创性地建立了判定贫困指数优劣的公理化标准体系①，②即Ｓ指数。该指数的优点在于既能反映总贫困率又能刻画贫困程度，但由于该指数缺乏对贫困线以上人口收入分布的考量，故其实践操作性较差。２００２年，Ｔｓｕｉ在其基础上推导出Ｔｓｕｉ贫困综合指数（或称Ｆ－Ｍ指数）。③作为传统一维ＦＧＴ指数的扩展，该指数规定任意维度超过临界值即视为贫困，但因其建立在维度间相关性假设之上，易导致扶贫实践中的偏误而未被广泛应用。随后，有
学者在筛选多维贫困的测算方法及其数学性质后提出了“Ｂｏｕｒｇｕｉｇｎｏｎ－Ｃｈａｋｒａｖａｒｔｙ方法”。④这种方法基于公理化条件将“Ｗａｔｔｓ单维贫困指数”（ＷａｔｔｓＰｏｖｅｒｔｙＩｎｄｅｘ）构建成了Ｗａｔｔｓ多维贫困指数（或称Ｗ－Ｍ指数）。⑤相比单维贫困指数，Ｗａｔｔｓ多维贫困指数由于满足了人口子群可分解及贫困维度可分解性，且具有较强的时效性，因而成为对多维贫困进行测度的典型方法之一。
鉴于传统公理化贫困测度方法中临界值设定武断的问题，Ｃｅｒｉｏｌｉ（１９９０）等学者利用完全模糊方法（ＴｈｅＴｏｔａｌｌｙＦｕｚｚｙＡｐｐｒｏａｃｈ，ＴＦＡ）率先将模糊集方法应用到了贫困测量。⑥该方法通过所构造隶属函数（函数值从“０”到“１”）来评定个体贫困到非贫困的过渡区间，用以反映“贫困的倾向程度”。该方法对应的多维贫困值是将所有个体隶属函数值加总，得到群体的总贫困程度，并多以频率方法确定各维度权重。随后，Ｃｈｅｌｉ（１９９５）通过修正ＴＦＡ方法中的阈值选择缺陷而对完全模糊方法进行了改进，并提出完全模糊集和相对方法（ＴｈｅＴｏｔａｌｌｙＦｕｚｚｙａｎｄＲｅｌａｔｉｖｅＡｐｐｒｏａｃｈ，ＴＦＲ）。⑦２００６年，Ｂｅｔｔｉ等学者进一步对ＴＦＲ方法中连续变量的个体差异不敏感问题及分布问题进行了修正，提出了综合模糊集和相对方法（ＩｎｔｅｇｒａｔｅｄＦｕｚｚｙａｎｄＲｅｌａｔｉｖｅＡｐｐｒｏａｃｈ，ＩＦＲ），⑧但由于该方法引入了洛伦茨函数而使得维度贡献率的计算较为困难。
此外，也有学者将信息理论应用到贫困测量中。其中，Ｍａａｓｏｕｍｉ（１９８６）较早借鉴了信
息理论并提出福利和不平等的多维测量思路，通过构建个体层面的福利加总概率函数，测算出最小差异化的
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①
②③
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⑦
⑧公理化标准包括：贫困焦点公理（ｆｏｃｕｓａｘｉｏｍ）、弱转移敏感性公理（ｗｅａｋｔｒａｎｓｆｅｒｓｅｎｓｉｔｉｖｉｔｙａｘｉｏｍ）、连续性公
理（ｃｏｎｔｉｎｕｉｔｙａｘｉｏｍ）、对称性公理（ｓｙｍｍｅｔｒｙａｘｉｏｍ）、人口子群一致性公理（ｓｕｂｇｒｏｕｐｃｏｎｓｉｓｔｅｎｃｙａｘｉｏｍ）、可分解性公理（ｄｅｃｏｍ
ｐｏｓａｂｉｌｉｔｙａｘｉｏｍ）和贫困线上升性公理（ｉｎｃｒｅａｓｉｎｇｐｏｖｅｒｔｙｌｉｎｅａｘｉｏｍ）。
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ＣｈａｋｒａｖａｒｔｙＳａｔｙａＲ．，ＪｏｓｅｐｈＤｅｕｔｓｃｈ，ＪａｃｑｕｅｓＳｉｌｂｅｒ，“ＯｎｔｈｅＷａｔｔｓｍｕｌｔｉｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌｐｏｖｅｒｔｙｉｎｄｅｘａｎｄｉｔｓｄｅ ｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎ”，ＷｏｒｌｄＤｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ，Ｖｏｌ．３６， Ｎｏ．６，２００８，ｐｐ．１０６７－１０７７．
ＣｅｒｉｏｌｉＡｎｄｒｅａ，ＳｅｒｇｉｏＺａｎｉ，Ａｆｕｚｚｙａｐｐｒｏａｃｈｔｏｔｈｅｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔｏｆｐｏｖｅｒｔｙ．Ｉｎ“Ｉｎｃｏｍｅａｎｄｗｅａｌｔｈｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ，ｉｎｅｑｕａｌｉｔｙａｎｄｐｏｖｅｒｔｙ．”Ｂｅｒｌｉｎ，Ｈｅｉｄｅｌｂｅｒｇ：Ｓｐｒｉｎｇｅｒ，１９９０，ｐｐ．２７２－２８４．
ＣｈｅｌｉＢｒｕｎｏ，ＡｃｈｉｌｌｅＬｅｍｍｉ，“Ａ‘Ｔｏｔａｌｌｙ’ＦｕｚｚｙａｎｄＲｅｌａｔｉｖｅＡｐｐｒｏａｃｈｔｏｔｈｅＭｕｌｔｉｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌＡｎａｌｙｓｉｓｏｆＰｏｖｅｒ ｔｙ”，ＥｃｏｎｏｍｉｃＮｏｔｅｓ，Ｖｏｌ．２４，Ｎｏ．１，１９９５，ｐｐ．１１５－１３４．
ＢｅｔｔｉＧｉａｎｎｉ，ｅｔａｌ，Ｍｕｌｔｉｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌａｎｄｌｏｎｇｉｔｕｄｉｎａｌｐｏｖｅｒｔｙ：ａｎｉｎｔｅｇｒａｔｅｄｆｕｚｚｙａｐｐｒｏａｃｈ．Ｉｎ“Ｆｕｚｚｙｓｅｔａｐｐｒｏａｃｈｔｏｍｕｌｔｉｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌｐｏｖｅｒｔｙｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ”，Ｂｏｓｔｏｎ，ＭＡ：Ｓｐｒｉｎｇｅｒ，２００６，ｐｐ．１１５－１３７．
个体福利特征。①其后，Ｍｉｃｅｌｉ（１９９８）也同样运用信息理论，通过构建复合指数Ｓ分布来测量多维贫困。
②这种方法的优势在于不需要确定剥夺临界值，而是先根据该理论逻辑测算个体最能代表其福利水平
的复合指数，再根据相对贫困概念选取贫困临界值，进而对多维贫困进行识别和测量，但是同样也存在主观设定的问题。
为解决传统公理化指数复杂及应用差的缺陷，Ａｌｋｉｒｅ和Ｆｏｓｔｅｒ（２０１１）提出了多维贫困识别和测
量的Ａ
Ｆ方法，成为目前应用最广的多维贫困测度方法。③与Ｆ－Ｍ指数相类似，ＡＦ法亦是基于单维ＦＧＴ指数的修正和扩展（包括调整的贫困发生率Ｍ０、调整的贫困距离Ｍ１和调整的ＦＧＴ贫困指数Ｍ２）来确立的。该指数通过单维剥夺临界值和贫困临界值（加权维数和临界值）方法来识别贫困，因此又称双临界值方法。实践中，由于ＡＦ方法对指标、贫困临界值和权重可依实际情况灵活设定，且以“多重剥夺”贫困概念为设计基础的测算方法对各维度剥夺的联合分布更为敏感，因而能够更为普遍的反映出贫困人口的剥夺组合。这一特性既为政策实践提供了不同贫困人群差异化的资源组合证据，也增强了该指数的应用性。但ＡＦ法因指标分配、权重设定等主观性问题而导致测量结果差异性较大，这也被许多学者所诟病。
综合以上测度方法，文章对目前主要的多维贫困测度方法在维度选择（ｊ）、权重确定（ｗｊ
）、识别与加总（ｆ（ｘｉｊ／ｚｊ
开国大典观后感
））等方面的差异进行了汇总，如表１所示。表１ 多维贫困主要测度方法的比较抗生素名词解释
方法维度选择权重确定识别与加总公理条件Ｗａｔｔｓ
以过去经验为基础自由选择δｊ＝ｎｐｊ／∑ｋ
ｊ＝１ｎｐｊ
交集、并集；加权求和满足
ＴＦＡ以过去经验为基础自由选择ｇ（ｘｊ）＝１ｎ∑ｎ
ｉ
＝１ｇ（ｘｉｊ
）隶属函数；加权求和满足
信息理论以过去经验为基础自由选择ｇ（ｘｊ）＝１ｎ∑ｎｉ＝１［ｍａｘ（１－ｘｉｊ
）；０）］β］α／β
④隶属函数；加权求和满足
ＡＦ
以过去经验为基础自由选择权重的选择不太敏感，一般采取相同等权法
双临界值
满足ＨＰＩ寿命、读写能力和生活水平
等权法加权求和
不完全满足
①②③④
ＭａａｓｏｕｍｉＥｓｆａｎｄｉａｒ，“Ｔｈｅｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔａｎｄｄｅｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎｏｆｍｕｌｔｉ－ｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌｉｎｅｑｕａｌｉｔｙ”，Ｅｃｏｎｏｍｅｔｒｉｃａ：Ｊｏｕｒ ｎａｌｏｆｔｈｅＥｃｏｎｏｍｅｔｒｉｃＳｏｃｉｅｔｙ，１９８６，ｐｐ．９９１－９９７．
ＭｉｃｅｌｉＤａ，ＭｅａｓｕｒｉｎｇＰｏｖｅｒｔｙＵｓｉｎｇＦｕｚｚｙＳｅｔｓ．Ｎａｔｓｅｍ，ＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＣａｎｂｅｒｒａＰｒｅｓｓ，１９９８，ｐ．３５．
ＡｌｋｉｒｅＳａｂｉｎａ，ＪａｍｅｓＦｏｓｔｅｒ，“ＣｏｕｎｔｉｎｇａｎｄＭｕｌｔｉｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌＰｏｖｅｒｔｙＭｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ”，ＪｏｕｒｎａｌｏｆＰｕｂｌｉｃＥｃｏｎｏｍｉｃｓ，
Ｖｏｌ．９５，Ｎｏ．７，２０１１，ｐｐ．４７６－４８７．提高成绩的家法
Ｌｕｇｏ和Ｍａｓｓｏｕｍｉ基于信息理论的测算方法考虑维度关系导致的指数形式差别，如果β＞α，则维度之间是
替代关系，如果β＜α
，则维度之间是互补关系。
