收入贫困与多维贫困视角下中国农村家庭致贫机理研究

侯亚景　周云波

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，認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年调查数据，并按照常住人口且无缺失值进行筛选后的样本个体数为28643个，样本家庭为8101户。

三、收入贫困与多维贫困的统计分析

（一）收入贫困测量

我国在2008年之前存在两条贫困线标准，分别是绝对贫困标准和低收入标准。2008年国家将绝对贫困标准和低收入标准合并，并根据消费价格指数等相关因素的变化，将扶贫标准上调至1196元（简称“极端贫困标准”）。2011年中央再次上调扶贫标准，以农民年人均纯收入2300元（2010年不变价）作为新的国家扶贫标准（简称“一般贫困标准”），这一标准比2009年的1196元提高了92.31%，有利于覆盖更多扶贫对象。按照农村当年CPI进行调整，2011年极端贫困标准和一般贫困标准分别为农村人均纯收入1311元和2433元。随着扶贫标准的提高，农村收入贫困发生率、比例贫困距和平方贫困距均大幅提升（见表2），其中比例贫困距（贫困深度）和平方贫困距指数（贫困强度），分别代表国家扶贫工作的资金缺口和贫困人口内部收入不平等情况。因此，随着贫困线水平提高，贫困人口规模增大，需要投入更多的扶贫资金，同时更注重极端贫困人口是否能够获取相应的基本生活条件。

（二）多维贫困测量

1.单个指标的剥夺比例

表3列示了农村家庭在这10个指标的未删减剥夺比例，表明农村家庭在各个指标遭受的剥夺情况是不均等的，其中清洁饮水、生活燃料和卫生设施指标的剥夺比例均超过50%，尤其是卫生设施指标的剥夺状况最差。同时儿童死亡、儿童失学、家庭资产、家庭用电指标的剥夺比例较低，表明国家在农村的义务教育、医疗水平、电力基础设施建设方面扶贫效果显著；家庭资产指标较低的剥夺比例还有助于提高农村家庭抗风险能力。

2.农村多维贫困状况

经计算，2012年我国农村地区多维贫困指数为0.0948（k=30%），其中多维贫困发生率为22.82%，多维贫困人口的平均剥夺强度为41.57%，表明样本地区大约有近四分之一的家庭人口处于多维贫困状态，与一般收入贫困线下的贫困发生率20.30%相比，多维贫困发生率高于收入贫困发生率，表明农村多维贫困状况比收入贫困更严重。农村家庭在各指标删减后的贫困发生率结果表明（见表3），相较于未删减的指标剥夺比例，多维贫困各指标的贫困率显著下降，但仍以卫生设施、生活燃料和清洁饮水的贫困发生率最高；受权重因素影响，营养状况指标对MPI的贡献最大。

（三）收入贫困与多维贫困的关联性分析

1.收入贫困与多维贫困的相关系数比较

作为贫困测量的两个不同代表方面，本文使用Spearman秩相关系数对收入贫困与多维贫困的关联性进行研究。通过对两条收入贫困标准下贫困发生率与多维贫困各指标发生率的Spearman秩相关系数对比发现：（1）多维贫困10个指标之间相关系数差异较大，其中卫生指标与其余指标成对关联性最高，例如卫生设施和生活燃料的相关系數达0.9195.卫生设施和清洁饮水的相关系数为0.8266，表明农村可以首先通过改善卫生设施来帮助多维贫困人口脱贫。（2）两条收入贫困线下的收入贫困发生率与多维贫困各指标贫困发生率的相关系数普遍较低，例如极端收入贫困标准、一般收入贫困标准与多维贫困各指标发生率的相关系数最高分别为0.2350、0.2238。（3）不同收入贫困标准与多维贫困三个维度的关联表现差异：教育维度两个指标、生活条件维度中家庭用电、住房困难和家庭资产与极端收入贫困相关性较高（例如儿童失学与极端收入贫困、一般收入贫困的相关系数分别为0.0933、0.0753）；健康维度两个指标、生活条件维度中清洁饮水、生活燃料和卫生设施与一般收入贫困相关性较高（例如营养状况与极端收入贫困、一般收入贫困的相关系数分别为0.0576、0.0780）。

2.收入贫困标准下三类人群的多维贫困各指标发生率比较

表4列示了两条收入贫困标准划分的三类人群，即非收入贫困人群（一般贫困线之上的人口）、一般收入贫困人群（介于极端贫困线和一般贫困线的贫困人口）和极端收入贫困人群（极端贫困线下的贫困人口），在多维贫困各指标的贫困发生率，可以看出：（1）极端收入贫困人群各指标的贫困状况最严峻，非贫困人群的各指标贫困发生率相对最低，表明多维贫困状况与收入具有一定的相关性；（2）三类人群中，贫困发生率高的指标均为卫生设施、生活燃料、清洁饮水，表明农村整体在多维贫困这三个指标存在不足；（3）非收入贫困人群在某些指标的贫困发生率也比较高，表明收入贫困和多维贫困识别具有一定的差异性，非收入贫困人群中存在一定数量的多维贫困人口。

3.收入贫困与多维贫困下的家庭识别

收入贫困和多维贫困的交叉列联表分析中（见表5），以一般收入贫困标准为例，收入贫困与多维贫困联合标准下同时识别为贫困家庭人口和非贫困家庭人口的比例分别为7.64%和64.53%，重合率为72.17%（极端收入贫困标准下的识别重合率为75.06%），表明收入贫困和多维贫困标准对家庭人口的识别并不具有一致性。另外，可将农村样本家庭分为四类：非贫困家庭（既不是收入贫困家庭又不是多维贫困家庭）、单一收入贫困家庭（属于收入贫困家庭但不是多维贫困家庭）、单一多维贫困家庭（属于多维贫困家庭但不是收入贫困家庭）、双贫困家庭（既是收入贫困家庭又是多维贫困家庭）。表5中，单一收入贫困家庭、单一多维贫困家庭分别代表误差类型Ⅰ（包容型）和误差类型Ⅱ（排除型），代表收入与多维贫困两种识别标准的不匹配程度，可以解释为：以收入作为贫困测量手段来瞄准多维贫困人口时，收入贫困家庭中存在一定比例的非多维贫困家庭，而非收入贫困家庭中存在一定比例的多维贫困家庭。

四、实证分析

（一）模型设定

在上述分析框架下，本文着重分析单一收入贫困家庭（包容型误差）和单一多维贫困家庭（排除型误差）的致贫机理，并采用Logit模型来对比这两类贫困家庭的影响因素，因变量分别為单一收入贫困家庭、单一多维贫困家庭的虚拟变量；自变量为影响农村家庭贫困状况的特征因素，主要表现在以下几个方面：家庭人口特征、家庭生产经营特征、家庭资本特征、家庭社会关系特征和村庄环境特征等，各解释变量的描述性统计见表6。

（二）农村家庭贫困类型的影响因素分析

本文以一般收入贫困和多维贫困为研究标准，对比分析单一收入贫困家庭、单一多维贫困家庭的致贫机理。模型检验结果具有较高的拟合度和总体显著性，解释变量符号基本符合预期且具有稳健性（表7），由此可见：

第一，家庭人口特征对于两类贫困家庭的影响具有明显差异。多维贫困家庭主要受教育、健康和家庭生活环境影响，因此家庭人口特征对于摆脱多维贫困的作用并不显著。劳动力人数和非农户口对于收入贫困家庭具有显著负向影响。劳动力人数越多，家庭收入来源就越广泛，越有利于农村家庭摆脱收入贫困。相较于农业户口家庭，具有非农户口的家庭往往具有较多的就业机会、较高的社会保障水平，能够获得较多的社会资源，一定程度上有助于农村家庭收入贫困的改善。因此在扶贫开发过程中，应该注意新型城镇化对农村家庭贫困状况的影响，同时也应该逐步消除户籍制度农村人口发展的限制。

第二，土地总面积对收入贫困家庭和多维贫困家庭具有相反的显著影响。土地总面积的增加不利于多维贫困家庭状况的改善，可能的原因在于土地面积增加使得农村人口从事农业劳作的时间延长，农业生产所需劳动力和生产资料投入增大、并易于遭受农业风险的影响，从而对农村人口的健康、教育和生活水平产生负向影响，不利于摆脱多维贫困。土地作为农村家庭的主要经济来源，农村土地流转可以促进农村土地规模化经营和土地使用效率，提高农村家庭的财产性收入；农村家庭从事个体经营或私营有助于提高家庭自身的收入水平，还可能通过雇佣等方式来吸纳农村剩余劳动力，进而带动农村整体的脱贫致富，是改善农村家庭收入贫困状况的重要途径。

第三，家庭拥有额外住房对农村收入贫困家庭具有显著负向影响。家庭住房作为农村家庭的固定资产，不仅具有保值增值功能，还有助于抵抗外来风险冲击。农村家庭借款主要来源包括银行/信用社、亲戚/好友、民间借贷等，农村家庭借款对于贫困家庭的改善没有起到显著作用，可能的原因在于，从正规金融机构或民间金融获得资金后，不论用于房屋、教育、疾病、耐用品等投资性支出，还是婚丧大事、日常花销等消费性支出，一方面资金不会在短期发生效力，另一方面还可能由于借贷压力而遏制当期消费。

第四，家庭社会关系特征对于农村收入贫困家庭和多维贫困家庭影响显著。家庭社会地位很大程度上反映了农村家庭在当地的影响力、人脉关系、社会网络等因素，是家庭综合实力的表现，有利于摆脱多维贫困。家庭组织成员主要包括干部、党员、工会成员、团体协会成员等。相对于非组织成员，组织成员对于收入贫困家庭具有显著负向影响，有利于收入贫困家庭摆脱贫困，一方面表明组织成员的工资性收入更高、福利待遇更好，另一方面在于部分组织成员的隐性收入更可观。家庭存在组织成员对于多维贫困家庭具有显著正向影响，不利于农村家庭摆脱多维贫困状况，可能的原因在于组织成员为了维护制度的公平性、组织的自律性以及个人的良好形象，而主动放弃改善家庭贫困的机会。

第五，就村庄地理环境而言，医疗和教育条件、地区、地貌都对贫困家庭具有显著影响。村庄最近医疗点的距离越远，农村人口的健康状况不能得到有效保障，不利于摆脱收入贫困和多维贫困。最近高中的距离越远，家庭中孩子接受高等教育的机会成本越高，孩子会选择辍学或者外出打工，这样的后果虽然短期内缩减了家庭教育支出，或提高了收入水平，但并不利于农村人口教育素质的提高。地区、地貌对多维贫困家庭的影响更为明显，不同地域的经济发展水平、基础设施建设、公共服务水平、生活环境具有巨大差异，会对家庭的生产、生活方式产生影响，进而影响家庭在经济和能力方面的提高。

六、结论与启示

新时期，国家扶贫开发的工作目标是实现2020年现有标准下农村贫困人口全部脱贫，最基础的环节在于对贫困家庭致贫机理的研究，结合“两不愁，三保障”总体扶贫目标和贫困退出机制要求，收入贫困和多维贫困作为贫困的两个不同表现形式层面，既有差异性也有关联性，二者的综合研究不仅表明了国家扶贫开发理念的深刻内涵，还为未来国家扶贫工作提出了发展方向。

基于此，本文利用2012年中国家庭追踪调查数据（CFPS），对比分析了收入贫困与多维贫困的区别和联系，并在此基础上对单一收入贫困家庭和单一多维贫困家庭的影响因素进行了实证分析，得到的结论如下：（1）土地流转对两类家庭具有同样显著的负向影响，农村家庭土地参与流转可以显著摆脱收入贫困或多维贫困状况。因此，在现阶段土地制度改革背景下，在坚持集体所有制的前提下，积极做好土地确权登记工作，为土地所有权、承包权和经营权的合理分置奠定基础，可以有效推动农村土地流转，促进农村土地规模化经营和土地使用效率，进而提高农村家庭的财产性收入。（2）当地医疗卫生条件对于两类家庭同样具有显著正向影响，距离最近医疗点越远，越不利于收入贫困家庭或多维贫困家庭摆脱贫困。因此，扩展基层医疗机构，提高农村的医疗服务能力和水平，健全农村三级医疗卫生服务体系，加大医疗精准扶贫力度，从而有效解决农村人口看病难、看病贵以及因病致贫等问题。（3）劳动力人数越多、非农户口、土地总面积越大、从事家庭经营、拥有额外住房、是组织成员、距离当地高中越远，对于收入贫困家庭具有显著负向影响，有利于其摆脱贫困状况；土地总面积越大、低社会地位、是组织成员、非东部地区、非平原地貌，对于多维贫困家庭均具有显著正向影响，不利于其摆脱贫困。因此，应该针对不同贫困类型的家庭采取差异化的扶贫方式，进一步凸显精准扶贫的目的。

总之，随着贫困研究的不断深入，贫困的内涵和类型不断拓展，在当前精准扶贫背景下，通过收入贫困和多维贫困的综合分析，有利于建立健全扶贫对象识别机制，并根据不同贫困类型致贫因素制定差异化的扶贫手段，进而实现减贫目标和增强扶贫对象的稳定脱贫能力，从而使得精准扶贫开发工作能够有的放矢，提高扶贫开发效率，为全面建成小康社会奠定坚实的群众基础。