贫困地区儿童多维贫困分析——以内蒙古、新疆、甘肃、广西、四川五省区为例

冯贺霞，高睿，韦轲

(1.北京大学 经济学院，北京 100871；2.北京师范大学 社会发展与公共政策学院，北京 100875；3.中国人民解放军61206部队，北京 100042)

贫困地区儿童多维贫困分析
——以内蒙古、新疆、甘肃、广西、四川五省区为例

冯贺霞1，高睿2，韦轲3

(1.北京大学 经济学院，北京 100871；2.北京师范大学 社会发展与公共政策学院，北京 100875；3.中国人民解放军61206部队，北京 100042)

本研究使用中国国际扶贫中心2013年 “集中连片特困地区农户多维贫困调查”数据，运用AF方法，从生存、发展、健康、教育、参与5个维度，19个指标构建儿童多维贫困指数，旨在分析贫困地区儿童多维贫困状况，以期提高以儿童为中心的减贫政策质量。结果表明，贫困地区儿童存在着收入之外的多维贫困：在各指标贫困测算中，72.03%的儿童所在家庭使用粪桶、旱厕、无设施或其他无冲水类型的厕所，57.52%的儿童不能决定自己的业余爱好，46.47%的儿童不能决定自己的日常生活，36.21%的儿童存在校园暴力；参与、健康对儿童多维贫困的贡献率突出，分别是28.46%、20.29%；留守时间越长，儿童各指标贫困发生率相对较高。本研究在上述结论基础上，探讨了儿童多维贫困的致因和消除儿童多维贫困的政策选择。

贫困地区；儿童贫困；多维贫困；AF方法

改革开放以来，中国经济的快速增长显著改善了儿童贫困状况：截至2015年，婴儿死亡率为8.1‰，五岁以下儿童死亡率为10.7‰，分别比2010年下降5个和5.7个千分点; 九年义务教育人口覆盖率已达100%，初中阶段毛入学率超过100%，小学学龄儿童净入学率达99.9%。[1]然而，中国经济发展存在显著的地区差异，这种差异不仅表现在收入方面，还表现在安全饮用水、卫生设施、医疗保健等公共服务方面，75%以上的农村低收入家庭儿童因不能使用安全饮用水而导致严重的疾病问题(UNICEF 2011)。[2]

基于上述现实背景，我们可以形成两个基本判断，从而也启示我们关于儿童贫困问题进一步研究的方向：其一，贫困地区、农村地区儿童贫困状况远远甚于城市；其二，儿童贫困表现在很多方面，较高的营养不良比例、儿童死亡率，因贫困而受到社会的歧视和排斥，严重的自卑心理等。科学地界定儿童贫困和建立儿童贫困测度体系是全面把握我国儿童贫困状况，制定科学合理减贫政策的关键。因此，我们使用中国国际扶贫中心2013年 “集中连片特困地区农户多维贫困调查”数据，运用AF方法，分析贫困地区儿童多维贫困状况，在哪些维度贫困，贫困到什么程度，以期提高以儿童为中心的减贫政策质量。

一、 文献评述

阿玛蒂亚·森把贫困定义为基本可行能力被剥夺，而不仅仅是收入低下(Sen，1999)。[3]对儿童贫困问题的分析，同样需要基于多维视角，已有研究从基本社会服务、营养、水源、卫生、教育和信息等多方面，对其贫困状况进行全面综合的分析(Delamonica and Minujin, 2007；Roelen and Gassmann, 2008)。[4-5]构建儿童多维贫困测度体系的关键在于维度、指标、方法的选择。在此，我们重点对相关研究进行评述，以期为本文的研究方法提供参考和依据。

1989年《儿童权利公约》(Convention one the Right of the Child (CRC1989))提出的生存、发展、受保护、参与等儿童基本权利，为儿童贫困测量中维度、指标的选取提供了重要依据。基于这四项基本权利，儿童权利公约、社会发展世界峰会(World Summit on Social Development(1995))和千年发展目标(the Millennium Development Goals (2000))在忽略各国居住条件、社会经济状态和文化差异等因素后建立评价儿童基本生存发展状态的一系列核心维度指标。基于儿童权利公约中的权利框架，Gordon D等.(2003)[6]从食物、水、卫生设施、住所、健康、教育和信息等七个维度测量儿童绝对贫困。Cummins(1996)[7]在研究生活质量时提出的福利的七个方面，即家庭经济福利、健康行为、社会关系、情感、社区参与、教育和健康。

在多维贫困测量方法方面，大致有FS、TFR、AF等主要研究方法。 FS方法是Cerioli 和 Zani提出的利用模糊集(fuzzy set，简称FS方法)考察贫困问题的方法，具体来说就是在贫困线之上设一个高贫困线(如家庭人均收入中位数的60%)，在计算贫困率时也把高于低贫困线低于高贫困线的低收入群体的贫困(根据其距离低贫困线的距离确定贫困的权数)考虑在内[8]。Cheli 和 Lemmi在FS方法基础上提出了TFR法(total fuzzy and relative approach，简称为TFR方法)考察贫困问题[9]； Betti 和 Verma又把TFR方法应用到多维贫困及面板数据下的动态多维贫困问题研究上；近年来使用TFR方法贫困问题的研究大幅度增加，甚至欧盟都使用了TFR方法报告其贫困指标。[10]

Alkire 和 Foster基于基本能力理论，提出了构建多维贫困指数的AF方法以及全球多维贫困指数(MPI)，并测算了包括健康、教育和生活标准三个维度的多维度贫困指数。AF方法首先设定每个维度的“贫困线”。以类似于测算“贫困发生率”的方式测算每个人在每个维度上的贫困与否。其次，再设定维度贫困的临界值。假定，一个人在1/3的维度上处于贫困状态，则其陷入多维贫困。最后，以等权重的方法，对各个指标、维度加总，计算出多维度贫困指数。[11]全球多维贫困指数包括教育、健康和生活水平3个维度，共10个指标，联合国开发计划署采纳了这一研究成果，并于2010年开始在每年的《人类发展报告》中公布全球多维贫困状况。与FS、TFR方法相比，使用AF方法考察中国多维贫困问题占主流地位，原因是AF方法简洁且易于操作，所得结论具有说服力，因而近年来使用AF方法国内外考察多维贫困问题的研究骤然增多。

目前，国内对于儿童贫困的关注和努力尚处于起步阶段，无论是政府还是学界，都更多地把注意力集中在整个贫困群体身上，对儿童这一特殊群体贫困的现状仍关注甚少。事实上，儿童的贫困，意味着在其生长发育最初、最重要的阶段，就面临着生活环境恶劣、缺少必要的医疗保健和受教育程度低下等情况，从生命周期角度而言，童年贫困对个体的教育、健康、就业及收入等产生负向效应(林闽钢，张瑞利，2012；张立冬，2013)。[12-13]与世界上大多数国家一样，我国儿童是最为脆弱的一个群体。尚晓援和王小林(2012)以《儿童权利公约》和《中华人民共和国未成年人保护法》确定的儿童生存权、健康权、保护权、发展权和参与权等基本权利为框架，从生存、健康、保护、发展与参与五个维度分析山西、河南、四川、云南和新疆5省区12个县的儿童多维贫困状况。[14]本文在尚晓援和王小林(2012)分析框架的基础上，以集中连片特困地区的儿童为分析对象，在指标选择上，除了关注儿童的吃、穿、住等客观层面的福利状况，还关注儿童的主观心理状况，如，儿童在学习、日常生活、爱好等方面的能动性有多大。本文使用中国国际扶贫中心2013年 “集中连片特困地区农户多维贫困调查”数据，运用AF方法分析贫困地区儿童多维贫困状况，在哪些维度贫困，贫困到什么程度，以期提高以儿童为中心的减贫政策质量。

二、方法、数据及各维度临界值的设定

(一)AF方法

AF方法是联合国开发计划署计算多维度贫困指数所采用的方法，也是各种多维度贫困测量方法中最为成熟、应用最广的方法。本文多维度贫困的测量主要基于AF方法的识别、加总和分解方法。首先，对各个指标设定贫困线，识别每一个维度的贫困；其次，根据贫困维度数，加总得到多维度贫困指数；再次，根据维度、指标等分解。AF方法具体内容见Alkire和 Foster，Alkire和王小林等人的研究。[11，14-15]

(二)数据处理

本文使用的数据来自中国国际扶贫中心2013年 “集中连片特困地区农户多维贫困调查”，该调查针对“集中连片特困地区农户的儿童”进行的多维贫困调查，该调查就内蒙古(722)、新疆(318)、甘肃(346)、广西(387)、四川(409)五省份(这五个省份地理位置与贫困状况都具有一定的代表性：内蒙古为大兴安岭南麓片区；新疆为新疆南疆三地州；甘肃是六盘山片区；广西为滇桂黔石漠化片区；四川为秦巴片区)，42个贫困县进行随机抽样，以每个村中0-18岁儿童的家庭为总体，采用等距离抽样的方法选择调查对象。该调查获得有效儿童样本2282个，其中男童1094个，女童1188个。

(三)维度、指标、权重的设置

基于《儿童权利公约(1989)》儿童健康发展的核心维度指标，借鉴尚晓援和王小林(2012)等研究文献，本文采用了生存、健康、教育、保护、参与五个维度、19个指标构建贫困地区儿童多维贫困指数(详见表1)。

表1 维度、指标、阈值的设定

在权重设置方面，本文采用AF方法中的等权重方法，给与5个维度均等的权重。每个维度内的各个指标也采取相等的权重。也即，生存、健康、教育、保护与参与5个维度的权重均是1/5，生存维度5个指标的权重分别是1/25，健康维度的4个指标的权重分别是1/20，教育维度3个指标的权重分别是1/15，保护维度的3个指标的权重分别是1/15，参与维度的4个指标的权重分别是1/20。

三、多维贫困测量结果分析

(一)单维贫困估计结果

本文分别测算了19项指标的贫困发生率(见图1)。在各指标贫困测算中，入学率的贫困发生率最低，是0.39%，也即，在被调查的样本中，学龄儿童的入学率是99.61%，略低于国家统计局的统计数据：2013年我国学龄儿童入学率是99.7%。*数据来源于中华人民共和国国家统计局：http://www.stats.gov.cn/。其次，户籍贫困发生率较低(2.06%)。第三，医疗保险的贫困发生率是4.56%。

这得益于我国长期以来医疗保险制度的不断完善。卫生部部长陈竺在2010年的国务院新闻办公室举行的新闻发布会上表示，我国基本医疗保障制度基本建立。并且，2010年，卫生部、民政部出台了《关于开展提高农村儿童重大疾病医疗保障水平试点工作的意见》，对农村地区儿童的医疗保障进行了制度性的规范，明确了救治医院、医疗费用补偿办法和医疗保障服务的管理。2011年，城乡居民参加职工医保、城镇居民医保、新农合人数超过13亿，覆盖率达到95%以上。

图1表明，最突出的几个贫困指标是：72.03%的儿童所在家庭使用粪桶、旱厕、无设施或其他无冲水类型的厕所，57.52%的儿童不能决定自己的业余爱好，46.47%的儿童不能决定自己的日常生活，36.21%的儿童存在校园暴力。上述贫困指标发生率远高于收入贫困发生率31.17%，这进一步说明了我们基于多维视角研究儿童贫困的必要性。

图1 各指标的贫困发生率(N=2282)

(二)多维贫困估计结果

表2描述了儿童多维贫困估计结果。其中，H表示多维贫困发生率，A表示平均被剥夺深度，M0表示多维贫困指数，K表示多维贫困维度阈值。当k=20%时，也即在5个维度中，有1个维度贫困为多维贫困，儿童贫困发生率是18.63%，平均被剥夺深度是26.99%，多维贫困指数是0.0503；当k=30%时，也即在5个维度中，有1.5个维度贫困为多维贫困，儿童贫困发生率是4.73%，平均被剥夺深度是35.39%，多维贫困指数是0.0167。

表3描述了k=30%时，各维度、指标对多维贫困指数的贡献率。由表3可知，参与维度对儿童多维贫困指数的贡献率最高(28.46%)，其中，业余爱好、日常生活、学习的决定、户籍的贡献率分别是11.44%、8.89%、7.58%、0.55%。健康维度对多维贫困指数的贡献率较高(20.29%)，其中，卫生设施对多维贫困指数的贡献率比较突出(12.12%)，恶劣的卫生设施容易散布传染性疾病，改善卫生设施应成为相关政策关注的重点。另外，医疗保险的贡献率相对较低(1.3%)。值得注意的是，校园暴力的贡献率是10.25%，该结果与社会现实吻合。近年来，校园暴力事件在全国各地频频发生，如，“贵州15岁学生被同学围殴致死”、“江西永新县初中生围殴一女生，脚踹掌掴逼下跪”等事件的频繁发生，使得校园暴力成为全社会的“痛点”。

表2 不同阈值下的H、A、M0

表3 各维度和指标对多维贫困指数的贡献率(k=30%)

(三)多维贫困指数分解

1. 按地区分解

本研究以k=30%为例，对儿童多维贫困指数M0进行地区分解，具体结果见图2。图2表明，四川的儿童多维贫困指数是0.085，多维贫困发生率高于其他省，平均被剥夺程度也最深，其次是新疆。广西和内蒙古情况较好。可见，儿童多维贫困的地区差异比较明显。

2.按性别分解

本研究以k=30%为例，按照性别对儿童贫困指数进行分解，具体结果见图3。结果表明，男童多维贫困指数(0.0186)略高于女童(0.0148)，但差异不明显。

3. 按留守状况分解

自20世纪80年代初以来，随着我国现代化和城市化进程的加快，农村剩余劳动力开始大规模地向城市转移，随之，一个新的弱势群体——“留守儿童”诞生了。“留守”对儿童的生存和发展造成怎样的影响？留守儿童是否在各指标方面更为贫困？本文以k=30%为例，按照留守时间的长短，对儿童贫困指数进行分解，具体结果见图4。

图4表明，有留守经历的儿童多维贫困指数和多维贫困发生率均较高，平均被剥夺程度也较高，且随着留守时间的增加，贫困发生率呈递增趋势。而非留守儿童的多维贫困指数、多维贫困发生率、平均剥夺程度较低。

四、结论及政策建议

本研究旨在分析贫困地区儿童多维贫困状况，探讨贫困地区儿童在哪些维度贫困，贫困到什么程度，以期提高以儿童为中心的减贫政策质量。在总结现有文献的基础上，本文使用中国国际扶贫中心2013年“集中连片特困地区农户多维贫困调查”数据，运用AF方法，采用了生存、健康、教育、保护、参与5个维度、19个指标构建贫困地区儿童多维贫困指数，结果发现：

图2 儿童多维贫困指数的地区分解(k=30%)

图3 儿童多维贫困指数的性别分解(k=30%)

图4 不同留守状况下儿童多维贫困指数分解(k=30%)

第一，儿童存在包括收入在内的多维贫困。72.03%的儿童所在家庭使用粪桶、旱厕、无设施或其他无冲水类型的厕所，57.52%的儿童不能决定自己的业余爱好，46.47%的儿童不能决定自己的日常生活，36.21%的儿童存在校园暴力。可见，中国儿童减贫战略对贫困儿童的识别和瞄准应该基于多维视角进行。

第二，参与对儿童多维贫困指数的贡献率最高(28.46%)，其中，业余爱好、日常生活、学习的决定、户籍的贡献率分别是11.44%、8.89%、7.58%、0.55%。相关部门应积极研究、推广和引导儿童正确参与家庭、文化和社会活动，培育儿童自我做主，对其行为自我负责的良好习惯。

第三，健康对多维贫困指数的贡献率较高(20.29%)。健康维度中医疗保险对儿童多维贫困指数的贡献率是1.3%，而卫生设施的贡献率是12.12%。2006年以来，新型农村合作医疗在全国农村迅速推广，其政策取向从消除医疗保险维度的贫困来讲取得了显著的成效。然而，恶劣的卫生设施容易散布传染性疾病，今后需要加强卫生设施方面的减贫。

第四，留守时间越长，儿童各指标贫困发生率相对较高，留守6个月以上儿童的各贫困指标发生率最高，而非留守儿童各贫困指标发生率相对较低。然而，目前我国的减贫政策更侧重整体和区域，针对儿童尤其是留守儿童的还比较少。留守儿童在生存、发展、健康、教育及参与等维度方面的贫困程度均高于其他儿童，针对留守儿童多维贫困状况，相关干预政策可以通过改善家庭经济状况、改善流动儿童进程上学等途径，避免父母进程务工、孩子留守农村的现象。

[1]国家统计局,《中国儿童发展纲要(2011-2020年)》中期统计监测报告[EB/OL].(2016-11-03)[2016-11-06].http:∥www.stats.gov.cn/tjsj/zxfb/201611/t20161103_1423705.html.

[2]UNICEF. Child welfare in China-stocktaking report[R]. Beijing, 2011:1-64.

[3]Sen A. Development as freedom[M]. New York: Oxford University Press, 1999:4-10.

[4]Delamonica E, Minujin A. Incidence, depth and severity of children in poverty[J].Social Indicators Research, 2007,82(2):361-374.

[5]Roelen K, Gassmann F. Measuring child poverty and well-being: A literature review[R]. Maastricht Graduate School of Governance Working Paper. 2008(1): 1-30.

[6]Gordon D， Nandy S, Christina P, et al. Child Poverty in the Developing World[M]. Bristol: The Policy Press, 2003:10-25.

[7]Cummins R A. The Domains of life satisfaction: An attempt to order chaos[J]. Social Indicators Research,1996,38:303-328.

[8]Cerioli A，Zan S. “Fuzzy approach to the measurement of poverty,” In: Dagum C, Zenga M(eds) Income and wealth distribution, inequality and poverty, Studies in Contemporary Economics[J]. Springer, Berlin,1990:272-284.

[9]Cheli B, Lemmi A. A ‘Totally’ Fuzzy and Relative Approach to the Multidimensional Analysis of Poverty[J]. Economic Notes, 1995, 24(1): 115-134.

[10]Betti G,Verma V. Measuring the Degree of Poverty in a Dynamic and Comparative Context: a Multidimensional Approach using Fuzzy Set Theory[J]. Proceedings of the ICCS-VI, Lahore, Pakistan, 1999(11): 289-301.

[11]Alkire S. Choosing Dimensions: The Capability Approach and Multidimensional Poverty[R]. Chronic Poverty Research Centre Working Paper, 2007(8): 1-28.

[12]林闽钢，张瑞利.农村贫困家庭代际传递研究[J].农业技术经济，2012(1)29-35.

[13]张立冬.中国农村贫困代际传递实证研究[J].中国人口、资源与环境，2013(6)：45-50.

[14]尚晓援，王小林.中国儿童福利前沿(2012)[M].北京：社会科学文献出版社,2012:44-60.

[15]张晓颖，冯贺霞，王小林.流动妇女多维贫困分析——基于北京市451名家政服务从业人员的调查[J].经济评论，2016(3)：95-107.

(编辑：牛晓霞)

Child multidimensional poverty in impoverished regions of rural China:based on survey data from Inner mongolia, Xinjiang, Gansu, Guangxi and Sichuan Province

Feng Hexia1, Gao Rui2, Wei Ke3

(1.SchoolofEconomics,PekingUniversity,Beijing100871,China;2.SchoolofSocialDevelopmentandPublicPolicy,BeijingNormalUniversity,Beijing100875,China; 3.Unit61206,ChinesePeople'sLiberationArmy,Beijing100042,China)

This paper builds the child multidimensional poverty index using five dimensions (survival, development, health, education and participation) and 19 indicators through the Alkire-Foster method, to measure the child multidimensional poverty condition in impoverished regions of rural China, aiming to help improve the quality of the child-oriented poverty reduction policies. The analysis is based on data from 2282 children collected as a part of “Survey on the Multidimensional Poverty of Rural Households in Contiguous Destitute Areas” conducted by the International Poverty Reduction Center in China (IPRCC) in 2013. Results show that: Children in impoverished regions of rural China live in multidimensional poverty in addition to income poverty. According to the index calculation, 72.03% of the children in multidimensional poverty come from families without sanitation facilities, 57.52% of the children cannot decide their own hobbies, 46.47% of the children cannot decide their daily life, 36.21% of the children have experienced violence in school. Participation (28.46%) is the most deprived dimension, followed by the health (20.29%). The longer the children are left behind, the higher the child multidimensional poverty incidence is. Based on the above conclusions, this paper also analyzes the potential causes and the policy options to eliminate the child multidimensional poverty.

Impoverished regions; Child poverty; Multidimensional poverty; Alkire-Foster method

2017-02-01

冯贺霞(1983-)，女(汉)，河南平舆人，博士，博士后，主要从事贫困与发展、农村村镇规划方面的研究。

F124.7

A

1671-816X(2017)05-0042-07