农民工福利贫困按功能性活动的变动分解：以上海为例

袁 方，史清华，卓建伟

(上海交通大学 安泰经济与管理学院，上海 200052 )

一、引言

贫困问题一直是世界各国，特别是发展中国家关注的焦点。长期以来，学者们常用收入、消费或者其他货币尺度来度量贫困。虽然这种以收入(或消费)作为尺度测算贫困的方法为贫困研究提供了坚实的经济学理论基础，但却存在着巨大的缺陷(Sen，1992)[1]。Amartya Sen突破了收入和物质的局限，提出了可行能力理论，重新阐述了贫困的内涵，为反贫困提供了全新的思路。目前，已有大量文献关于能力贫困的研究，然而这些文献大多关注可行能力的测量和能力贫困的识别(Laderchi，1997; Klasen，2000; Balestrino and Sciclone，2001; Brandolini and D’Alessio，1998)[2-5]，很少研究具体的功能性活动对福利贫困的影响或贡献程度。事实上，消除能力贫困的根本问题不仅仅是“识别是否为能力贫困”，更为根本而又紧迫的是研究“哪些功能性活动(Functioning)对消除能力贫困最为有效”。尤其在政府和社会资源有限的情况下，寻找并集中力量改善这些关键(重要)功能性活动对消灭能力贫困极具理论价值和现实意义。

目前，中国正处于城镇化快速发展时期。根据国家统计局数据，1978年至2013年，城镇常住人口从1.7亿人增加到7.3亿人，城镇化率从17.9%提升到53.7%，年均提高1.02个百分点。中共中央、国务院公布的《国家新型城镇化规划(2014—2020年)》提出，到2020年常住人口城镇化率达到60%左右，户籍人口城镇化率达到45%左右，户籍人口城镇化率与常住人口城镇化率差距缩小2个百分点左右，努力实现1亿左右农业转移人口和其他常住人口在城镇落户。农民工是连接农业与工业、农村与城市、农民与工人的桥梁和载体，也是加速实现城镇化的关键因素和主体力量。城镇化的核心是人的城镇化，这意味着在城镇化进程中农民工福利水平得到逐步的改善，这也符合世界各国的一般发展规律。长期以来，有关农民工讨薪、工伤保险、职业病以及福利保障待遇缺失等案例层出不穷，其生存环境十分恶劣。农民工所遭受的歧视和不平等直接剥夺了他们许多基本的可行能力，导致福利严重受损，这都与城镇化的初衷相背离。“民工荒”正是对这种不公平的反应、是长期福利严重受损的农民集体说“不”的结果(袁方，史清华，2013；程名望等，2012)[6-7]。因此，寻找导致农民工福利贫困的关键因素，准确把握农民工福利贫困的变化趋势、成分类型和内在特征对于正处于高速城镇化进程中的中国具有重大意义。

在现有文献基础上，本文的主要贡献有三点：第一、本文将Sen的可行能力理论和因子分析模型相结合，并在此基础上引入FGT指数，构建农民工福利贫困测量框架，并利用2009年和2012年上海农民工实地调查数据，对农民工福利贫困进行度量。第二、本文采用夏普利值分解法，构建了福利贫困的变动分解框架，对福利贫困按功能性活动进行分解。不仅计算出各功能性活动对福利贫困的贡献度，对导致福利贫困的构成和类型进行讨论分析，还将具体分析各功能性活动的增长、再分配和贫困线变动对贫困变化的影响，寻找福利贫困变化的内在特征，以期为将来制定福利保护公共政策提供理论依据。第三、充分考虑不同农民工群体的异质性。不同类型的农民工可能遭受不同程度的福利贫困，而有效的公共政策应明晰不同群体的政策效果差异性(Patton et al.，1993)[8]。因此，本文将对农民工按教育程度、年龄和进城时间进行分组，以深入考察不同组群的农民工所遭受的福利贫困的差异性。

本文其余部分安排如下：第二部分为背景介绍，包括农民工的基本情况和所遭受的福利贫困问题。第三部分构建福利贫困的变动分解框架。第四部分为实证研究，详细测量了农民工的福利贫困，以及按功能性活动分解的结果；最后是简要结论。

二、背景：农民工以及福利组成

(一)农民工及其它

“农民工”是中国特殊的城乡二元社会结构的产物，是指脱离农业生产、在城市从事非农业生产经营并短期或者长期居住在城市的持农业户口的产业工人。过去二十多年来，数量庞大的农民工群体为中国经济发展和城市化推进做出了巨大贡献，为整个社会带来了显著的正外部性。根据统计，2011年中国农民工总量大约为2.25亿，这个庞大且不断扩大的群体同时游离于城乡之间和城市社会的底层。而新生代的农民工占流动劳动力人数的比例越来越高，这个年轻的群体有较高的教育程度，且思维更加开放和活跃，对城市拥有更高的愿望和诉求(万广华，2011；程名望等，2012)[9]。不幸的是，政府却把对农民工的歧视制度化与合法化，剥夺了他们所应有的福利水平，不仅基本被排斥在城市的社会福利和社会保障体系之外，他们的经济收入还被制度性地压低了(史清华等，2004)[10]。虽然2006年国务院发布了《关于解决农民工问题的若干意见》，系统地提出了农民工工资、社会保障、技能培训、权益保障机制等多方面政策措施，但却远没有达到预期的政策目的。户籍制度造成的城乡二元经济社会结构依然存在；社会保险，参保率低，人均收益水平低，保险关系转移接续难使针对农民工的社会保险制度形同虚设，农民工福利损失和贫困状况并没有因此得到有效改善。

根据2009年国家统计局上海调查总队对外来在沪农民工的实地调查，外来农民工的月平均收入为2009元，而本地劳动者月平均收入为2808元，两者名义收入相差近800元，加之社会保障和福利水平低以及加班时间远多于本地劳动力等情况，农民工实际贫困水平更严重。中国社会科学院在《中国城市发展报告2011》中指出，城市贫困问题日益突出，农民工因其市民化进展缓慢成为城市主要贫困群体。具体表现为农民工和城镇职工工资比例差距越来越大，2005年两者比例是1.73，到2008年是1.81，2009年达1.90。长期福利受损的农民工采取用脚投票的方式进行抗争，导致了东部沿海地区频繁爆发以“民工荒”现象为核心的诸多社会经济问题。此外，生存艰难的农民工更容易走上违法犯罪道路，成为社会中一支最不稳定的因素。因此，保护并改善农民工福利以促进社会和谐稳定发展已经成为政府面对的重要问题。

尽管已有大量文献关注农民工贫困问题，但这些文献大多局限于收入或消费等经济视角(Yang，Robert and Xin，2006; Wu，2004; Shi，2008; 程名望，史清华，杨剑侠，2006)[11-14]。然而，发展经济学泰斗Amartya Sen一再强调，经济收入或物质匮乏仅是贫困的表象和结果，难以深刻反映引发贫困的社会历史原因和复杂的人文环境和政治经济因素，并忽视了背后所隐藏的“能力”、“机会”、“权利”、“文化”和“精神”的存在。在中国，学者们试图从可行能力的角度研究农民工福利贫困。徐玮和董婷婷(2009)从工具性自由的五个维度(政治自由、经济条件、社会机会、透明性保证和防护性保障)分析了导致农民工群体“可行能力”贫困的原因[15]。张小娟(2012)从幸福的三个维度和可行能力的六个维度构建基于可行能力视角的幸福感指标体系，并发现：性别、文化程度、所在行业显著影响农民工的可行能力，而年龄和外出时间则没有影响[16]。叶战备(2009)认为中国农民工问题实质上是其可行能力的匮乏，而其原因主要是制度障碍、利益组织缺失、信息不对称等[17]。Sen所提出的“能力贫困”理论丰富了贫困内涵，有助于加深我们对贫困的理解。因此，本文将采用Sen所提出的“能力贫困”理论进行农民工福利贫困测量和分解的研究。

此外，目前的研究结论很自然都将农民工所面临的福利问题归因于城乡二元结构以及对应的户籍制度(钟宁桦，2011；Liu，2005)[18-19]。诚然，户籍制度的确是导致农民工福利受侵害的主要原因，但户籍制度的改革进程并非一蹴而就，公安部已下文将于2020年完成户籍制度的改革，将附着在户口上的利益进行逐步剥离。那么在接下来的六年中，更为紧迫且更有意义的事情是如何在户籍制度不断改革中保护和改善农民工福利？这不仅需要准确的实地调研数据，还要构建一套福利贫困的分解模型与方法。这些问题的研究，既是学术探索和创新的机会，更是保护农民工福利、推动中国高水平的城镇化和促进户籍制度改革的迫切要求。

(二)农民工福利指标的选取

根据Sen的理论，人们的福利水平不再根据其拥有的资源或商品的数量评价，而是依据人们可以从商品中获得什么，即功能性活动的大小。因此，对功能性活动的测量实质就是评价福利水平。Sen(1999)曾提出了5种工具性自由*自由既是发展的首要目的，又是促进发展的重要手段，本身具有重要的工具性作用。通过实现工具性自由可以直接扩展可行能力，帮助人们按自己的意愿过有价值的生活。(Instrumental Freedoms)：政治自由(political freedom)、经济条件(economic facilities)、社会机会(social opportunities)、透明性保证(transparency guarantees)和防护性保障(protective security)[20]。而在实际研究中，多数研究者通常根据研究目的和样本特征来进行相关功能的选取，并未达成统一共识，Tommaso(2006)使用实地调查的印度儿童数据考察了生存、身体健康、身体完整、教育、闲暇情况、情感和社会交往共七个方面功能性活动实现情况。Nussbauma(2003)提出了包括生活、身体健康、身体完整、思维、情感、理性、关系、娱乐、控制环境和其他等10个功能的可行能力清单。高进云等(2007)应用171户失地农民调查数据考察了武汉市洪山区、汉阳区和江夏区等地失地农民的经济状况、社会保障、居住、社区生活、环境和心理等6个方面功能的变化和实现[21-23]。Sen在《以自由看待发展》中曾指出，他所提到的5种工具性自由并非是一个完整的功能性活动清单，事实上，某些功能性活动比另一些功能性活动可能更加重要。所以，提出完整准确的可行能力指标组合对于准确测量农民工福利至关重要，这也是本领域学者们努力的方向所在。

Robeyns(2005)认为一个标准的能力的名单应该有明确的表述、理论的基础、不同层次的名单、包括重要的内容[24]。农民工作为本文的研究对象，他们所渴望的不仅是满意的经济收入，还包括公平的社会机会、愉悦的精神感受、舒适的工作和生活环境等。本文在现有文献的基础上，结合农民工生活状况之现实，将重点从5个方面考查构成农民工福利的功能性活动组成：

第一、防护性保障：Sen(1999)指出，防护性保障是为弱势群体提供帮助的社会安全网。然而在中国，在城市务工的农民工却遭受来自社会保障体系的歧视，无法享受应有的保护。在缺乏完备保障的情况下，任何一个意外事故对农民工及其家庭都有可能是严重的打击。所以，防护性保障严重缺失会导致农民工缺乏抵御风险的能力，会限制其选择的自由，本质上就是对农民工可行能力的剥夺，本文选取保险和医疗状况两个重要指标衡量农民工防护性保障状况。

第二、经济状况：Brandolini(2007)认为收入是决定一个人能否实现其所珍视自由的关键指标，对其他功能性活动的实现存在重要影响。根据Sen的理论，收入不仅是福利的物质基础，还是获取福利的一个重要途径。因此，农民工的贫困并不仅仅表现为经济收入的不足，更表现为因收入的相对剥夺而导致的可行能力的绝对剥夺。考虑到中国具体国情和农民工生存现实，经济收入是吸引农民工进城务工的重要因素，因此本文将经济收入作为组成农民工福利的功能性活动之一，并通过工资收入和可支配收入来具体衡量。

第三、精神感受：遭受偏见与歧视的农民工，在城市工作缺乏归属感和主人翁意识，难以真正融入城市，反而成为徘徊于城市边缘的独特群体。因此，精神感受是农民工福利的重要组成，本文从歧视和城市归属感两个方面衡量农民工精神感受状况。

第四、生活状况：它是根据商品或服务的功能性活动组合，体现了人们选择的自由，是衡量福利水平的重要指标(Berenger et al，2007)[25]。本文选取住房、娱乐和通勤等与农民工日常生活紧密联系的几个重要指标来衡量其生活状况。

第五、工作状况：农民工所处的工作环境和享受福利待遇都普遍不如城镇职工。此外，企业为了追求最大利润，往往通过拖欠工资或超时加班侵害农民工的合法权益，使其福利严重受损。人力资源是企业的第一资源，恶劣的工作环境严重损害农民工可行能力，更不利于企业的长远发展。因此本文将从超时加班、工资拖欠和福利待遇等三个方面考察农民工工作满意状况。

三、模型和方法

本文在上述文献基础上，根据Sen的可行能力理论从福利的角度探讨贫困内涵，并建立与农民工群体相对应的福利贫困测量和变动分解框架。

(一)福利测量框架

根据Sen的理论，功能性活动(Functioning)反映一个人认为值得去做或达到的多种多样的事情和状态(beings and doings)，生活则被看作相互关联的功能性活动的组合(Sen，2002)。在能力集(Capability Set)不能被直接观察的情况下，学者们一般通过对这些功能性活动向量(Fucntioning Vector)的评估来实现福利的测量(Robeyns，2006; Saith，2001)[26-27]。因此，本文将借鉴Shokkaert和Van Ootegem(1990)、Callan和Whelan(1996)[28-29]的做法，通过因子模型寻找组成功能性活动的各分量(公共因子)，并利用因子得分评估农民工在各分量维度上的福利实现状况。

设有p维可观测的功能性活动向量x=(x1,x2,…xp)′，其均值为μ=(μ1,μ2,…,μp)′，协方差矩阵为∑=(σij)，则因子模型的矩阵和向量一般形式为：

x=μ+Af+ε

(1)

通过微分学求极值的方法最终可求得第i个农民工可行能力的因子得分*具体的推导过程可参考Krishnakumar and Nagar(2008)[30]，本文就不再赘述。：

(2)

(3)

Fi是农民工i的总可行能力水平，代表其福利情况。因为可行能力f是功能性活动x的线性组合，那么由分量f线性加总而成的F同样也是功能性活动x的线性组合F=f(x1，x2,…xp)，这种线性表达为农民工之间的福利比较、福利贫困测量和分解奠定了基础。

(二)福利贫困的测量

Sen(1983和1985)的贫困理论是绝对贫困的概念，他认为贫困可以用可行能力的被剥夺来合理识别，贫困是基本“可行能力”的绝对剥夺[33-34]。贫困的概念中终究存在一个不可缩减的“绝对内核”(Absolute Core)，即缺乏获得某种基本物质生存机会的“可行能力”，且衡量这种“可行能力”的标准是绝对的。因此本文选取可以度量绝对贫困的FGT贫困指数来研究农民工福利贫困，其表达式为:

(4)

式中，F是农民工福利水平，Z是福利贫困线，n是总样本数量，q为福利贫困者数量，α为贫困厌恶系数，它的值越大，表明对贫困的厌恶程度越高。当农民工i的福利水平Fi低于福利贫困线Z时，则农民工i处于福利贫困状态。当α=0时，FGT0为福利贫困发生率，是福利贫困广度指标，反映福利贫困人口占总人口的比例；当α=1时，FGT1为福利贫困距离指数，是福利贫困深度指标，反映福利贫困人口的福利水平与福利贫困线的相对距离；当α=2时，FGT2为加权福利缺口指数，是福利贫困强度指标，由于福利越贫困的人口越远离福利贫困线，该指标相当于在加权平均时赋予特别贫困人口以更大的权数，揭示了福利贫困人口内部的福利差距。

表1 各功能性活动指标临界值的选取

续表

注：* 《上海统计年鉴2010》：2009年上海职工月平均工资为3565.75元，月可支配收入为2403.17元；《上海统计年鉴2013》：2012年上海职工月平均工资为4691.67元，月可支配收入为3349.00元；这里取上海平均水平的60%作为临界值(OECD，1976)。

** 国家统计局上海调查总队《上海市民出行状况调查报告》：2009年上海市平均通勤时间为50分钟。OECD《Economic Surveys: China 2013》：2012年上海市平均通勤时间为69分钟。

*** 《中华人民共和国劳动法》第三十六条规定劳动者每日工作时间不超过8小时

(三)福利贫困的变动分解方法

福利贫困动态分解的前提工作是福利贫困的水平分解。虽然万广华和张藕香(2008)[35]提出了贫困按要素分解的分析框架，为贫困的水平分解提供了全新的思路，但不能很好地对这两种贫困类型进行区分，无法进一步分析出缺失和不均的具体贡献程度，更无法对具体要素的贫困类型进行讨论判断。针对上述不足，袁方等(2013)进行了相应的改进，实现了在分解过程中对福利贫困类型进行区分[36]。本文将采用袁方等(2013)的方法对2009年和2012年农民工福利贫困水平按功能性活动的水平分解。

对贫困变化进行的变动分解大多使用Datt and Ravallion(1992)[37]的方法，但该方法存在残差项，不能对贫困进行完全分解。Shorrocks(1999)运用夏普利值方法消除了残差项，但是没有涉及到具体要素指标对贫困的影响。万广华和张藕香(2008)虽然实现了贫困按要素分解，但是忽视了贫困线变动的影响。因此，本文在分析福利贫困动态变化时，不仅考虑到了各功能性活动的增长和分布的变化，还有考虑到不同年份的福利贫困线的变动。令ΔP表示福利贫困的变化，则从初始时期0到T的福利贫困的变化可以写成：

ΔP=P(μT,LT,ZT)-P(μ0,L0,Z0)

(5)

根据定义，福利贫困变化的增长成分可以视为：当Y的离散度(用洛伦兹曲线描述)不变时，由均值的变化所导致的。同时，不平等的成分是当Y的均值不变时，由Y离散度的变化所导致的。用Y(μ,L,Z)表示在贫困线Z情况下，一个具有洛伦兹曲线的L和Y的均值为μ的假想分布，用P(μ,L,Z)表示相应的贫困，ΔP可表示为

P(YT;ZT)-P(Y0;Z0)=P(YT;ZT)-
P(μ,L,Z)+P(μ,L,Z)-P(Y0;Z0)

(6)

在Shorrocks(2003)[38]的基础上，本文提出福利贫困变动的分解框架，并以此为基础构建假想分布Y(μ,L,Z)。如图1所示，以经过P(μT,L0,Z0)和P(μT,LT,Z0)的分解路径为例，我们可以用P(μT,L0,Z0)和P(μT,LT,Z0)取代P(L,μ,Z)，前者表示在贫困线Z0时，Y与Y0具有相同的离散度、同时又具有与Yt相同的均值μT时的贫困水平；后者表示在贫困线Z0时，Y与YT具有相同的离散度、同时又具有与相同的均值时的贫困水平。这时，等式(6)可写成：

P(YT;ZT)-P(Y0;Z0)=[P(μT,LT,ZT)-
P(μT,LT,Z0)]+[P(μT,LT,Z0)-P(μT,L0,Z0)]
+[P(μT,L0,Z0)-P(μ0,L0,Z0)]

=[贫困线成分]+[不均等成分]+[增长成分]

(7)

图1 福利贫困变动的分解框架

同理，如果以经过P(μ0,LT,ZT)和P(μ0,L0,ZT)的分解路径为例，并分别在(6)式中取代P(L,μ,Z)，从而得到：

P(YT;ZT)-P(Y0;Z0)= [P(μT,LT,ZT)-
P(μ0,LT,ZT)]+[P(μ0,LT,ZT)-P(μ0,LT,ZT)]
+[P(μT,LT,ZT)-P(μ0,L0,Z0)]
=[增长成分] +[不均等成分]+ [贫困线成分]

(8)

一共存在六条分解路径，本文不一一列举。在分别计算完后，将六条路径的成分取均值以获得最终结果，这也与Shorrocks(2012)[39]用夏普利值所得到的推导结果是一致的。这样，我们可以将贫困的差异分解成一个增长成分G、一个不均等成分和一个贫困线成分L，且不带有残差项：

ΔP=G+I+L

(9)

具体而言，功能性活动的增长成分G体现了农民工能力的增加和实质自由的扩展，一般而言，其对福利贫困呈现负效应，即农民工能力的提升会减轻或改善福利贫困水平。不均成分I主要体现农民工个体之间所拥有功能性活动的差异，其对福利贫困的效应具有不确定性。福利贫困线变动成分L主要反映了农民工对生活期望的提升和对更高水平发展的追求，对福利贫困一般是呈现正效应，即能力贫困线的上调会加深其福利贫困水平。

接下来关键的问题是在贫困线给定的情况下如何得到假设分布的P(LT,μ0)和P(L0,μT)？若保持一个变量的离散度或洛伦兹曲线不变，同时赋予一个新的均值，可以简单地将变量进行乘数变化，据此可以得到P(LT,μ0)=YTμ0/μT，Y(L0,μT)=Y0μT/μ0。令ri=μ0i/μTi，mi=μTi/μ0i，同样地可以定义ri和mi。这样一来不均等成分I和增长成分G具体分解过程如下图所示，

图2 增长成分的边际贡献分解

图3 不均等成分的边际贡献分解

MCI和MCG分别表示不均等成分和增长成分G的边际贡献值，以功能性活动指标Xi为例，其增长成分G在第一轮分解MCG1的边际贡献值为：

MCG1(Xi)=0.5{[P(X0i,X0j)-
P(miX0i,X0j)]+[P(X0i,mjX0j)
-P(miX0,i,mjX0,j)]}

(10)

同理，其不平等成分I在第一轮分解MCI1的边际贡献值为：

MCI1(Xi)=0.5{[P(ri,XTi,rjXTj)
-P(XTi,rjXTj)]+[P(riXTi,XTj)
-P(XTi,XTj)]}

(11)

图1中显示的其他边际贡献值均可以作类似的分解。作者通过MATLAB编程计算实现上述分解过程，有兴趣的读者可以向作者免费索要程序代码。

四、实证分析

根据前文介绍的农民工福利贫困和分解模型，本文利用2009和2012年在沪农民工实地调查数据共1654个样本进行实证研究。首先运用全样本对农民工福利贫困的总体情况进行测量和分解，其中福利贫困测量包括福利的贫困发生率(FGT0)，贫困缺口深度(FGT1)和加权贫困缺口深度(FGT2)*对贫困缺口深度(FGT1)和加权贫困缺口深度(FGT2)分解的结果有兴趣的读者可以向作者索要。，而分解则按照前面论述的五大方面，共十二个功能性活动进行分解。此外，本文还根据年龄、教育和入城时间对总样本进行分组，以更好地识别出不同农民工群体的福利贫困问题的特征和差异性。

使用SPSS软件程序进行因子分析，以特征值大于1的标准截取数据，12个功能性活动指标能较好地被5个公共因子(可行能力分量)解释，累计方差贡献率达到73.50%*关于因子包含的累计方差贡献率应该达到多少才合适并没有严格的标准，往往根据具体问题的性质来确定。一般认为，在复杂的社会科学研究中，累计方差贡献率达到60%就可以(柯惠新，2005)。，解释度较好，公因子提取结果如表2所示。

表2 公因子提取结果表

在结合旋转后因子载荷矩阵结果(如表3所示)和相关文献研究的基础上，对这5个公因子进行命名与阐释。因子1：防护性保障，该可行能力分量可以体现为农民工在保险和医疗这两方面的情况。因子2：经济状况，由工资收入和可支配收入组成。因子3：精神感受，该可行能力分量由歧视和城市归属感组成。因子4：生活状况，此可行能力分量由居住状况、通勤时间和休闲娱乐组成。因子5：工作状况，反映农民工的工作情况，由超时加班、工资拖欠和福利待遇这三个功能性活动组成。

表3 因子载荷矩阵

(一)总体情况

表4给出了农民工福利贫困测量结果。其中水平分解中的正(负)值代表相关功能性活动指标增长或被平均分配后导致贫困福利贫困的减少(增加)，而变动分解中的正(负)值则代表该功能性活动指标使福利贫困的增加(减少)。可以清楚看到，农民工面临严重的福利贫困问题，2009年农民工的福利贫困发生率高达29.10%，就具体功能性活动指标而言，可支配收入、歧视和保险是福利贫困贡献率最大的三个指标，贡献率分别为19.37%，16.09%和13.52%。而2012年的福利贫困状况有所好转，福利贫困发生率下降到25.69%，可支配收入、歧视和保险仍是福利贫困贡献率最大的三个指标，但其贡献率及其排序有所变化，歧视的贡献率最高，为19.75%；其次分别是保险和可支配收入，分别为19.08%和18.38%。值得注意的是，福利缺失是农民福利贫困的最大来源，贡献率大于95%，而福利不均的贡献率不足5%，这说明各项可行能力的缺失才是造成福利贫困的主要因素。由此，大力促进农民工自由发展以全面增加能力是解决农民工福利贫困问题的关键。而在福利贫困变化的成分分解中，通勤时间、城市归属感和工资收入是对福利贫困变动影响最大的三项功能性活动指标。从变动类型来看，增长成分的变动为-5.15，远大于不均成分变动的-1.84和贫困线成分变动的3.57，这说明在消除农民工福利贫困过程中，各功能性活动的增长比再分配起到着更为重要的作用。

表4 农民工总体福利贫困分解情况

(二)按教育水平分组

在农民工福利贫困按教育水平的分组分解中，文盲*样本中文盲数量较少，仅占2.01%，若单独分组难以保证测量测量和分解的稳定性，可能会在计算中造成较大的偏差，故合并在初等教育组中。和小学属于初等教育水平；初中、高中和中专属于中等教育；大专及其大专以上属于高等教育。从表5和表6可以发现，随着农民工教育程度的提高，福利贫困情况得到逐渐改善。以2009年的福利贫困发生率为例，由初等教育的38.34%，逐步减少到中等教育的25.39%和高等教育的9.30%；2012年也呈现相同的趋势，这说明教育对农民工福利起着重要的甚至决定性的作用，这一研究结果与程名望(2007)[40]以及邢春冰(2008)[41]的发现基本一致。此外，随着教育水平的提高，2009年的福利缺失对福利贫困的贡献率逐步减少，而福利不均的贡献率却不断增加，对福利贫困的贡献率由初等教育的3.51%增加到中等教育的5.40%和高等教育的8.04%。2012年福利不均的贡献率也呈现相同的趋势，随着教育水平的提高，福利不均的作用也越来越重要。但福利不均的分解值为负，意味着所代表的通勤时间和超时加班等相关功能性活动被均匀分配后会导致福利贫困的加重，这意味着农民工愿意更长时间地工作或者去更远的工作地点以获得更高的经济收入来改善其福利状况。从具体功能性活动来看，不同教育水平的农民工之间，各功能性活动的贡献度存在一定的差异。其中，可支配收入、城市归属感对于初等教育农民工的福利贫困贡献率较高，而居住状况、休闲娱乐对于高等教育农民工的福利贫困存在较高的贡献率。从图4可以发现，2012年的各教育程度农民工福利贫困发生率较2009年均有不同程度的改善，其中初等教育的农民工福利贫困改善最为明显，福利贫困发生率大幅下降了8.09%，而中等和高等教育的农民工福利贫困发生率分别下降了3.15%和3.47%。表7显示了农民工福利贫困变动的详细分解结果，从功能性活动指标来看，城市归属感、通勤时间和福利待遇对初等教育的农民工福利贫困变动影响较大，而工资收入、可支配收入和通勤时间对高等教育的农民工福利贫困变动有较大影响。

表5 2009年农民工福利贫困发生率按教育水平分解

表6 2012年农民工福利贫困发生率按教育水平分解

图4 不同教育水平农民工福利贫困发生率的变动

初等教育中等教育高等教育GILG+I+LGILG+I+LGILG+I+L防护性保障保险0.68-0.170.000.511.22-0.120.001.090.860.060.000.92医疗0.27-0.280.00-0.010.70-0.130.000.580.930.010.000.94经济状况工资收入-0.23-0.510.72-0.030.59-0.380.690.900.95-0.230.561.28可支配收入-1.21-0.471.38-0.30-1.86-0.361.17-1.05-1.84-0.260.95-1.16精神感受歧视0.22-0.150.000.080.36-0.080.000.280.390.040.000.43城市归属感-1.77-0.520.00-2.29-0.97-0.090.00-1.05-0.710.220.00-0.49

续表

(三)按年龄分组

从表8和表9可以清楚看到，随着年龄的增加，农民工福利贫困状况呈现“∪”变化，在2009年，16-24岁的农民工福利贫困发生率为29.30%，到了25-34岁时，则减少到20.49%，随着年龄的进一步增加，福利贫困发生率开始上升，35-44岁的农民工为30.01%，且45岁以上的农民工福利贫困率为56.35%，而在2012年也呈现相同的趋势。这说明农民工面临更加严重的年龄歧视，这也与国际劳工组织(2007)的《工作中的平等：应对挑战》报告结论相似，该报告指出，年龄段的高低两端人员更容易受到年龄歧视的伤害[42]。国务院发展研究中心的农民工城市贫困项目课题组(2008)研究发现，贫困发生率与年龄呈现明显的反向变化趋势，年龄越高，贫困发生率越低[43]。我们与之的区别在于，本文的发现表明，对于35岁以上的农民工而言，收入的持续增加并不能带来其福利的有效改善；而职业衰退期提早到来的农民工难以提升自身的人力资本，使其更容易陷于处于福利贫困中。就具体功能性活动指标来看，随着年龄增长，歧视和超时加班的贡献率越来越高，工资收入和通勤时间这两项功能性活动指标的贡献率呈现“∪”变化，而医疗、可支配收入、休闲娱乐、居住状况和福利待遇则呈现倒“∪”变化。从图5可以发现，2012年的各年龄的农民工福利贫困发生率较2009年均有不同程度的改善，其中35岁以上的农民工福利贫困改善幅度较大，福利贫困发生率的减少均超过5%，而35岁以下的农民工福利贫困发生率的下降只有2%左右。表10显示了农民工福利贫困变动的详细分解结果，从功能性活动指标来看，保险、可支配收入、居住状况和超时加班对年轻的农民工福利贫困变动影响较大，而工资收入、城市归属感、通勤时间和休闲娱乐对年纪较大的农民工福利贫困变动有较大影响。

图5 不同年龄的农民工福利贫困发生率的变动

福利贫困发生率*10016-24岁25-34岁35-44岁45岁+功能性活动贡献度福利缺失福利不均贡献率贡献度福利缺失福利不均贡献率贡献度福利缺失福利不均贡献率贡献度福利缺失福利不均贡献率防护性保障保险6.5122.23%1.628.03%3.9713.25%4.307.63%医疗4.35 14.86%3.34 16.61%3.09 10.29%2.41 4.27%经济状况工资收入4.1914.29%0.924.56%0.612.03%7.7913.82%可支配收入2.94 10.03%5.25 26.10%7.15 23.82%8.35 14.81%精神感受歧视3.4511.78%2.8714.29%5.5918.64%10.2218.14%城市归属感1.81 6.16%1.91 9.47%2.22 7.39%3.67 6.50%生活状况居住状况1.224.17%1.004.96%1.043.45%0.931.65%通勤时间1.264.30%-0.89-4.42%-0.39-1.30%4.638.22%休闲娱乐3.03 10.35%3.53 17.54%1.47 4.91%2.40 4.25%工作状况超时加班-1.22-4.16%-0.46-2.29%1.966.53%8.3214.76%工资拖欠0.903.07%0.733.65%0.692.30%1.001.78%福利待遇0.85 2.92%0.67 3.34%2.61 8.70%2.35 4.17%小计29.260.0429.30 21.84-1.3520.49 28.441.5730.01 51.724.6356.35总计99.86%0.14%100%106.59%-6.59%100%94.77%5.23%100%91.78%8.22%100%

表9 2012年农民工福利贫困发生率按年龄分解

表10 农民工福利贫困发生率变动按年龄分解

(四)按进城时间分组

表11和表12显示了在进城时间不同的情况下，农民工福利贫困测量和分解的结果。可以看出，随着进城时间的增长，农民工福利贫困状况呈现“∪”变化。在2009年，进城1-3年的农民工福利贫困发生率为31.12%，4-6年下降到26.77%，7-9年进一步下降到26.42%，而10年以上则上升到30.29%，2012年也呈现相同的趋势。这是因为进城时间10年以上的农民工普遍年龄较大，更易受到年龄歧视而福利受损，此外，入城时间10年以上的农民工大多为第一代农民工(何军，2011)[44]，往往具有较强烈的“恋乡”情节，在遭受户籍限制和社会歧视时，他们难以发展的方式融入城市，更容易陷入福利贫困。就具体功能性活动指标来看，随着进城时间的增加，保险、 通勤时间和超时加班的贡献率呈现“∪”变化，而可支配收入、歧视、居住状况和休闲娱乐的贡献率则呈倒“∪”变化。从图6可以发现，不同进城时间的农民工福利贫困发生率在2012年的改善程度较为均匀，均在3%左右浮动。表13显示了农民工福利贫困变动的详细分解结果，从功能性活动指标来看，可支配收入对进城时间短的农民工福利贫困变动影响较大，而工资收入、歧视、通勤时间和超时加班对进城时间较长的农民工福利贫困变动有较大影响。

图6 不同进城时间的农民工福利贫困发生率的变动

福利贫困发生率*1001-3年4-6年7-9年10年+功能性活动贡献度福利缺失福利不均贡献率贡献度福利缺失福利不均贡献率贡献度福利缺失福利不均贡献率贡献度福利缺失福利不均贡献率防护性保障保险5.5317.75%2.9911.16%2.6710.12%3.4311.34%医疗3.58 11.50%2.99 11.16%0.54 2.03%5.32 17.55%经济状况工资收入4.8715.64%1.676.25%1.937.30%0.331.09%可支配收入4.41 14.16%5.21 19.46%6.61 25.03%6.89 22.75%精神感受歧视3.4711.14%3.7614.06%8.0330.38%5.0716.75%城市归属感1.94 6.22%4.02 15.01%1.29 4.88%1.44 4.76%生活状况居住状况1.444.62%1.706.33%0.732.75%0.300.99%通勤时间1.203.87%0.772.88%-1.14-4.31%-0.06-0.21%休闲娱乐3.32 10.67%3.85 14.39%1.51 5.73%1.61 5.31%工作状况超时加班-0.36-1.14%-1.71-6.40%1.214.57%3.2310.67%工资拖欠1.023.29%0.742.76%1.074.04%0.491.60%福利待遇0.71 2.29%0.78 2.92%1.97 7.47%2.24 7.41%小计30.270.8531.12 26.000.7726.77 27.56-1.1426.42 30.36-0.0630.29总计97.27%2.73%100%97.12%2.88%100%104.31%-4.31%100%100.21%-0.21%100%

表12 2012年农民工福利贫困发生率按进城时间分解

表13 农民工福利贫困发生率变动按进城时间分解

五、简要结论

本文以Sen的可行能力理论为基础，从福利的视角研究农民工贫困问题，将因子分析模型和FGT指数相结合以构建福利贫困测量模型；此外，运用新近发展的夏普利值分解方法，建立了农民工福利贫困分解框架，对农民工福利贫困从福利缺失和福利不平等两个方面按功能性活动进行分解，并充分考虑了年龄、教育水平和进城时间等组群特征，并从中获得了一些有意义的发现。

第一，农民工遭受严峻的福利贫困问题，福利测量模型结果显示，就总体而言，2009年中，高达29.10%的农民工处于福利贫困状态，而2012年福利贫困发生率则下降到25.69%。残酷的现实使得农民工的“城市梦”似乎变得遥不可及。

第二，就福利贫困发生类型而言，在水平分解中，福利缺失是造成农民工福利贫困的重要因素，贡献率高达95%以上，而福利不均对福利贫困的贡献度却很小，不足5%，且在各个分组的研究中也得到了类似的结论。在变动分解中，各功能性活动的增长成分在福利变化中起着更重要的作用。因此，农民工福利贫困主要来源于各项能力的剥夺和缺失，促进农民工自由发展和各项能力的获得是解决福利贫困问题的当务之急。

第三，从分组情况看，在教育水平分组中，随着农民工教育程度的提高，福利贫困情况逐渐改善，贫困发生率和贫困缺口指数逐步下降，验证了发展经济学中的人力资本理论；在年龄分组中，随着年龄的增加，农民工福利贫困状况呈现“∪”形，其中25—34岁福利贫困程度最轻，但随着年龄的进一步增加，福利贫困发生率开始上升；在进城时间分组中，随着进城时间的增加，农民工福利贫困状况也呈现“∪”形，其中2009年的进城7—9年的农民工福利贫困程度最轻，而2012年中进城4—6年的农民工福利贫困程度最轻。

第四，从具体功能性活动指标看，总体而言，对福利贫困贡献率最大的三个可行能力指标分别是可支配收入、歧视和保险。在教育水平分组中，可支配收入、城市归属感对于初等教育农民工的福利贫困贡献率较高，而居住状况、休闲娱乐对于高等教育农民工的福利贫困存在较高的贡献率；在年龄分组中，随着年龄增长，歧视和超时加班的贡献率越来越高，工资收入和通勤时间这两项功能性活动指标的贡献率呈现“∪”变化，而医疗、可支配收入、休闲娱乐、居住状况和福利待遇则呈现倒“∪”变化；在进城时间分组中，随着进城时间的增加，保险、 通勤时间和超时加班的贡献率呈现“∪”变化，而可支配收入、歧视、居住状况和休闲娱乐的贡献率则呈倒“∪”变化。

上述结论的政策含义在于：农民工遭受严峻的福利贫困问题，促进农民工的自由发展和各项能力的获得是解决福利贫困问题的当务之急，提高可支配收入，消除歧视和扩大保险覆盖面是改善农民工福利贫困问题的有效手段。同时，努力提高农民工教育水平，加强职业技能培训，对年长者和进城时间较长者给予额外的关注和重视，均有利于改善农民工福利贫困问题。

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