被忽视的潜在贫困者：农村留守儿童多维贫困分析

吕文慧，苏华山，黄姗姗

(南京财经大学 经济学院，江苏 南京 210023)

一、引言

近年来，随着中国城镇化的快速发展，农村劳动力大规模向城镇流动，产生了大量的农村留守儿童。留守儿童是指父母双方或单方流动到其他地区，孩子留在户籍所在地并因此不能与父母双方共同生活在一起的未成年人[1]。2015年中国农村留守儿童数量高达4 051万人，占农村1.38亿儿童总数的29%[2]，这只是农村留守儿童的存量数据，多年来许多留守儿童已经陆续长大成人，而新一批的留守儿童又不断地产生，最终曾有留守儿童成长经历的人高达数亿人。因为在幼年和童年缺少父母的关爱、照料和教育，许多农村留守儿童处于非常悲惨的境地：有些留守儿童因在婴儿期缺少父母的启蒙，导致认知发展滞后，又由于缺乏父母的照料，农村留守儿童心理发育不健全，容易诱发各种心理疾病；因缺乏良好的饮食和医疗服务，导致农村留守儿童体质更差，更易生病；父母缺位对这些儿童的教育也产生负面影响，因无人管教、成绩较差，他们可能在学校受到歧视、欺辱，导致学无所成，辍学率很高，仅有少数人接受了高中及以上教育[3]。父母城乡流动必然会影响文化传承概率分布，从而导致子女人力资本累积变化，进而导致其成年后的就业机会和收入水平低于普通儿童[4]。对于多数留守儿童而言，父代对子代的影响很弱，使得留守儿童陷入成长困境。

儿童的成长与发育状况直接影响着未来的经济和社会发展，大量的农村留守儿童需要引起关注与重视。从多维贫困的视角，可以测算中国农村留守儿童的贫困状况与动态变化。近年来，虽然已有一些文献关注了农村留守儿童的问题，然而这些研究大多是单维度的，包括营养状况[5]、身体或心理健康状况[6-8]、学习成绩[9-10]、情感需求[11-12]、福利[13]等方面，发现留守儿童的状况普遍劣于非留守儿童。然而，这些研究仅从某个单一方面考察了留守儿童的成长现状，无法全面反映留守儿童成长中的困境。2010年联合国开发计划署《人类发展报告》第一次公布了Sabina Alkire等测量的多维贫困指数，拓展了福利经济学理论对贫困的测量，为系统分析中国农村留守儿童多维贫困提供了理论基础。

多维贫困是基于Sen的可行能力理论发展起来的贫困测算方法，是从基本功能的角度全面衡量人的生存困境，而不仅仅局限于收入、财富或消费支出等物质方面的匮乏[14-16]。然而，迄今为止多维贫困的测算与分析都是以成年人或家庭为研究对象，尚未涉及儿童的贫困测算，这表明儿童贫困问题尚未引起人们的重视，是一个被忽略的问题。本文通过测算农村留守儿童的多维贫困，并与农村非留守儿童进行比较，既有助于全面掌握中国农村留守儿童的困境与动态，又有助于政府和社会更好地关爱和帮助留守儿童，进一步从政策层面采取针对性措施解决留守儿童的困境。

测算农村留守儿童多维贫困所用的方法为Alkire-Foster模型，这是一种计数的双阈值多维贫困测算法。第一层次的阈值是为各个维度功能指标设定的，据此判断个体在具体的维度上是否被剥夺；第二个层次的阈值是为衡量个体贫困的被剥夺维度总数是否超过设定值k，如超过则视此个体为k维度的贫困。该模型不仅测算了多维贫困的发生率H，还考虑了各维度指标被剥夺的强度A，并将两者相乘得到综合的多维贫困指数M0。目前，牛津大学贫困与人类发展中心使用该模型测算了全球各国的多维贫困状况，欧洲多个国家也使用该模型开发了测算国内多维贫困的指数，但迄今鲜有研究将该方法用于留守儿童的贫困问题分析。

本文新意在于：其一，首次从多维贫困的角度研究中国的农村留守儿童问题，在研究视角上具有突破，也拓展了多维贫困的研究对象和内容；其二，在指标的构建方面具有新意。儿童处于成长发育阶段，且无独立生活能力，因此他们并非缩小版的成年人，需要依据其特征选取能够代表其基本功能的指标。本文构建了7个维度的指标，能够全面反映儿童的生存状况。

二、数据说明、贫困指标处理和统计概况

(一)数据来源和留守儿童贫困指标的设定

使用的数据来自于2012年和2014年中国家庭追踪调查(CFPS)的儿童数据库和家庭数据库[注]CFPS发布了2010年、2012年和2014年的数据，但是鉴于2010年儿童调查的诸多变量与其他年份差别较大，因此只使用2012年和2014年的数据。，以儿童个人为分析的单位。CFPS采用多阶段、概率与规模成比例的抽样方法，调查的儿童样本遍及全国28个省份，每年调查的0～15岁儿童数量达到8 600多个，能够代表全国的情形。这些儿童中，6 600个以上为农业户籍，占总样本的77%，因而为开展农村留守儿童研究提供了很好的数据支持。

借鉴已有文献，农村留守儿童的定义[注]文中所使用的样本为居住在农村的儿童，因此除了农村留守儿童之外的样本均为农村非留守儿童，不包括随父母迁移到城镇的流动儿童。应包含三个条件：一是儿童拥有农业户口；二是年龄在0～15岁之间；三是一年之中，父母至少有一方与儿童分开的时间超过7个月，这是本文主要使用的留守儿童定义，记作lbc1。可以看出，留守儿童中包括两个子类别，一类是父母双方均外出的情形，记作lbc2；另一类是父母一方外出，另一方在家的情形，记作lbc3。本文的分析中，主要以lbc1作为留守儿童的定义，同时也会用到lbc2和lbc3，以作对比。

根据阿马蒂亚·森的多维度贫困理论，结合所用的数据，选择如下代表农村留守儿童贫困的维度：

(1)儿童身体健康状况(health)。此项数据为家长或儿童本人对儿童的健康状况所做的评分，用1～7的整数表示，数值越大，表示健康状况越好。该指标是对儿童健康的主观总体评价。儿童能否健康成长，是关系到儿童生存状况的首要指标。

(2)身体质量指数(BMI)。此项数据是根据儿童的体重和身高计算得到，能够反映儿童的体型胖瘦和健康状况。该指标能够在一定程度上客观体现儿童的身体发育是否正常，是对主观健康测评的补充。

(3)儿童失学状况(non_school)。反映适龄儿童是否正在上学，包括调查时3～5岁儿童未入幼儿园以及6～15岁儿童未就读中小学。正规学校教育是培育儿童认知能力、人际交往能力、完善自我人格、形成良好的世界观和价值观的必要途径，决定了儿童成年后的人力资本状况，因而有没有接受学校教育是一项非常重要的衡量儿童是否贫困的指标。

(4)儿童是否有社会医保(med_ins)。此变量为虚拟变量，有医保取值为1，否则取值为0。社会医保是儿童健康与生命的一项重要保障，能够有效地避免儿童在生病或受到伤害时家庭无力承担医疗费用的情形。

以上4项是关于儿童个人贫困状况的关键变量，根据儿童数据相关指标处理得到，能够从不同方面反映儿童的贫困状况。同时，再从儿童所在家庭的角度选择反映儿童贫困的指标，包括：(1)家庭人均年收入水平，是反映家庭生活水平的最直接的指标，以2010年为基期，对2012年和2014年的收入做了剔除物价变化的处理；(2)家用交通工具，包括是否有汽车、电动自行车和摩托车三个方面；(3)家用电器设备状况，包括是否拥有冰箱、洗衣机、电视机、电脑、组合音响、相机、空调、手机等8类。以上指标根据家庭数据相关指标处理得到，反映儿童所在的家庭状况，其对儿童的身心发育具有重要影响，因而也列为儿童贫困指标。

此外，在多维贫困的回归分析部分，还将使用关于儿童父母特征的一系列变量作为控制变量，包括儿童父亲(母亲)的年龄、户口性质、是否有工作、是否有非农业工作、受教育年限、收入、健康状况。从成年人数据库中处理得到上述变量之后，按照儿童的父母代码与儿童自身的数据合并。

(二)主要指标的描述性统计分析

根据上述的留守儿童指标，剔除无效样本之后，得到的2012年和2014年农村儿童数量分别是5 582和5 401个，其中农村留守儿童[注]按照lbc1的定义界定。下文如无说明，均按照此定义。分别为2 198和2 180个，占全部农村儿童的比例约为40%，其余为非留守儿童，这表明农村留守儿童是一个普遍存在的问题，值得引起足够的关注和重视。为此，分别统计两次调查中留守儿童的各个指标的概况，具体如表1所示。

首先，对留守儿童和非留守儿童进行横向对比。根据表1，样本中农村留守和非留守儿童的性别比例和年龄较为接近。无论是2012年还是2014年，留守儿童的健康水平都明显低于非留守儿童，根据BMI指标，留守儿童比非留守儿童更加瘦弱；此外，除了电视机之外，留守儿童家庭的各类交通工具和家用电器设施拥有率都低于非留守儿童，但留守儿童家庭的人均收入高于非留守儿童；两类儿童的医保覆盖率大体相当，这表明留守儿童因父母外出务工，其家庭经济状况较好，然而由于缺乏父母的生活照料和对家庭的管理，其身体状况和物质生活条件较差，更容易陷入生活的困境。

表1 农村留守儿童和非留守儿童各变量的描述性统计

注：表中数据是根据CFPS数据统计得到，其中儿童失学比率计算的基数为3岁及以上儿童。

其次，对2012年和2014年的状况进行横向对比发现，无论是农村留守儿童还是非留守儿童的处境都有所改善，健康水平明显提升，失学率下降，尤其是农村留守儿童的失学率明显下降；医保覆盖率大幅提升，体现了农村医疗保障水平的改善；人均收入显著增加，各类交通工具和家用电器的拥有率均有不同程度的提升，表明中国农村家庭的经济状况获得了普遍的改善。

(三)农村留守儿童贫困测算的维度、指标、临界值与权重设置

为了测算农村留守儿童的多维贫困状况，将各个测算贫困的维度、所使用的指标、判定是否在具体维度上被剥夺的临界值以及不同维度的权重分配进行具体的设定，如表2所示，共分为健康状况、身体质量指数、受教育机会、社会医保、家庭人均收入、交通工具、家用电器7个维度。临界值的设定依据如下：健康评分的中位数为6，取中位数的2/3为临界值，即健康平方小于等于4，视为健康状况较差，该指标被剥夺；BMI指标的正常范围因年龄和性别而异，这与成年人的判定标准差别较大。根据BMI、年龄和性别，对照《中国儿童超重、肥胖体重指数BMI分类标准》[注]该BMI分类标准参见http://www.haodf.com/zhuanjiaguandian/liudeyun_128044842.htm。，把过轻或者肥胖儿童定为被剥夺，以2岁男童为例，如果BMI小于等于15.2kg/m2则定为过轻，如果大于19kg/m2则定为超重；受教育机会中，适龄儿童如果未上幼儿园或者中小学，则视为被剥夺；如果没有社会医保，则医保指标视为被剥夺；家用交通工具，如果汽车、电动车和摩托车都没有，则定为被剥夺；家用电器中如果拥有种类小于4种，则定为被剥夺。

家庭人均收入的贫困标准的确定，则按照国际贫困线每人每天1.25美元，再借鉴王春超和叶琴(2014)的做法，使用世界银行公布的2009年中国私人消费PPP值为3.56来换算。2012年和2014年的家庭人均收入以2010年为基期，再加上2010年物价变化率。计算公式如式(1)所示，得出人均年收入贫困线为1 678元。

人均年收入贫困线=1.25美元/人/天×

3.56 人民币/美元×(1+3.3%)×365天=1 678 元

(1)

按照现有多维贫困研究中常用的各维度等权重法，每个维度的权重设定为1/7。

表2 测算留守儿童贫困的维度、具体指标、临界值和权重分配

三、农村留守儿童多维贫困的测算与分析

(一)农村留守儿童的各个维度贫困分析

对7个维度的贫困指标，分别按照表2所设定的临界值，计算不同年份3类留守儿童和非留守儿童各个指标的贫困发生率，结果详见表3。lbc1～lbc3分别代表上文定义的3类留守儿童的贫困率，nlbc代表非留守儿童的贫困率。

表3 留守儿童和非留守儿童各个维度贫困发生率 单位：%

注：在计算受教育机会方面的贫困率时，均以3岁及以上儿童作为基数。

首先，查看各个指标贫困状况，发现2012年农村留守儿童在BMI指数、社会医保、家用电器方面的贫困率较为严重，达到50%左右；2014年社会医保和家用电器方面贫困率大幅下降，但是BMI指数方面的贫困率改善较小，这表明儿童体质问题是值得重视的影响儿童贫困的因素；仍有较多适龄儿童没有接受正规的学校教育，2012年适龄儿童失学率为16.8%，2014年降为13.2%，失学情况有所改善，但仍较为严重；此外，从收入角度来讲，仍有15%左右的留守儿童家庭低于贫困线，处于经济方面的绝对贫困状态。

其次，对比广义留守儿童(即lbc1)与非留守儿童(nlbc)在单维度贫困率方面的差异。留守儿童在健康状况、BMI指数、家用交通工具和家用电器方面贫困率要高于非留守儿童，而在受教育机会、家庭人均收入方面的贫困率低于非留守儿童；留守儿童与非留守儿童在社会医保方面的贫困率不存在显著差异。

再次，对农村留守儿童(lbc1)和农村非留守儿童(nlbc)在各维度贫困率方面的均值差异进行t检验。首先生成各维度指标是否被剥夺的虚拟变量，该虚拟变量的均值即为该维度的贫困率，只需检验农村留守儿童和非留守儿童在各维度上是否被剥夺的变量均值差异是否显著，结果如表4所示。分析结果表明，根据表3得出的农村留守儿童和非留守儿童在各维度贫困率的对比关系全部得到了样本数据t检验的支持。

表4 农村留守儿童和农村非留守儿童各维度贫困率差异t检验的p值

注：diff=mean(lbc1) -mean(nlbc)，即对留守儿童与非留守儿童的各维度是否被剥夺的均值差异进行检验。

最后，比较父母均不在家的留守儿童(lbc2)和父母单方在家(lbc3)的留守儿童的贫困率的差异[注]该结果也得到了t检验的支持，限于篇幅，略去检验结果的表格。。父母均不在家的儿童健康状况、BMI指数方面贫困率高于父母单方在家的留守儿童，其他方面不存在稳定的系统的差异。

综上所述，从横向对比的角度看，农村留守儿童因其父母外出务工，使得家庭经济状况改善，收入贫困率较低，也能够提供比非留守儿童更好的教育机会。然而，由于缺乏父母的照料，农村留守儿童的健康状况和体型明显劣于非留守儿童。而且，尽管农村留守儿童的家庭经济状况更好，但是由于父母长期不在家，家庭管理方面较差，常用的交通工具和家用电器等设施的配备劣于农村非留守儿童家庭。

(二)农村留守儿童的多维贫困测算

按照不同维度贫困的设定，分别计算1～5个维度贫困情况下农村留守儿童和非留守儿童的多维贫困发生率和多维贫困指数；重点关注留守儿童的多维贫困，仅将非留守儿童当作分析的参照系。结果如表5所示，k表示设定的贫困维数，H为k维贫困发生率，A为k维贫困剥夺份额，M0为k维贫困指数。

表5 农村留守儿童和非留守儿童的多维贫困测算结果

首先，对比农村留守和非留守儿童的贫困状况，发现在1～4维度贫困结果中，农村留守儿童的贫困率和综合贫困数均显著高于非留守儿童，这表明由于父母不在家，缺乏对儿童的照料，使得留守儿童处于更加贫困的境地。以3维度贫困为例，2012年留守儿童贫困发生率高达43.9%，而非留守儿童仅为38.4%，高出5个百分点以上，前者的贫困指数为0.225，后者为0.204，高出约2个百分点；2014年留守儿童的贫困状况仍然比非留守儿童更严峻，但是两者差距缩小了，留守儿童3维度贫困率为25.8%，非留守儿童为22.7%，前者比后者高3个百分点，两者的贫困指数相差1.3个百分点，比2012年的差距也缩小了。

其次，对2012年和2014年的贫困状况进行纵向比较，发现无论是农村留守儿童还是非留守儿童，各维度贫困率和贫困指数均呈现下降趋势。以农村留守儿童为例，2维度贫困率从72.6%下降到55.5%，贫困指数从0.306下降到0.213；3维度贫困率从43.9%下降到25.8%，贫困指数从0.225下降到0.127。非留守儿童也具有相似的贫困状况下降。这表明，随着经济发展和技术进步，农村留守儿童的贫困状况呈现出改善的态势。

最后，5维度以上贫困中，非留守儿童超过留守儿童。然而，在总共7维度的贫困分析中，过高维度贫困的样本数很少，并不代表真正的贫困；2～3维度的贫困更能反映贫困程度。总体而言，从多维度角度，相对非留守儿童，农村留守儿童处于更加贫困的境地，需要引起政府的关注，并采取针对性的帮扶政策。

(三)农村留守儿童多维贫困的维度分解

对农村留守儿童1～5维贫困指数进行各个维度的分解，探讨各个维度贫困在多维贫困中所占的比重。维度分解的结果如表6所示。

表6 多维贫困的维度分解结果

首先，分析留守儿童的各维度贫困分解。表6的多维贫困维度分解的结果表明，无论是2012年还是2014年，在1～5维度的留守儿童贫困中，贡献度位居前3的分别是BMI指数、社会医保和家用电器，表明这三个方面因素是导致留守儿童贫困的主要因素：(1)在BMI指数方面，留守儿童家庭因父母缺少对孩子的生活照顾，儿童饮食结构不合理，导致儿童营养不良、体质过于瘦弱，或者导致暴饮暴食、生活不规律，从而体型过度肥胖；(2)在社会医保方面，虽然农村留守儿童社会医保覆盖率大幅提升了，然而仍有较多儿童没有社会医保；(3)家用电器实际上代表了现代家庭的生活便利程度，很大程度上影响着儿童的生活质量，虽然电器拥有状况有所改善，但该维度仍是导致儿童多维贫困的一个主要因素。

以3维贫困为典型情况，分析各维度在3维贫困中所占份额的动态变化境况。通过对比发现，一是社会医保虽然一直是导致农村留守儿童多维贫困的一项主因，但该维度所占的份额明显下降了，这归功于儿童医保覆盖率的快速提升；二是受教育机会方面的贫困所占比重有所提升，主要是因为适龄儿童失学的比率较高，且未有明显改观。家庭平均收入方面的绝对贫困所占的比重有所提升，表明低收入家庭在经济方面的改善相对不足。其余维度所占比重大体上维持稳定。

其次，比较农村留守儿童和非留守儿童在各维度贫困分解方面的差异。通过比较发现，两类儿童在各指标的多维贫困权重排序方面相似：导致非留守儿童贫困的前三位因素也是BMI指数、社会医保和家用电器。然而，两类儿童在各指标的权重方面存在差异。农村留守儿童的健康、BMI指数、家用交通工具和家用电器指标在多维贫困中所占权重明显超过非留守儿童，而其家庭人均收入指标所占的权重明显低于非留守儿童。

(四)不同区域农村留守儿童多维贫困的对比

将样本的省份分为东、中、西部三个区域，分别以1维度贫困和3维度贫困作为分析的主要指标，比较这三个区域留守儿童的贫困状况。东、中、西部留守儿童所占的比重分别为27.35%、36.6%和36%，东部样本略少，中部和西部样本大体相等，测算结果如表7所示。

首先，根据对表7的分析发现，从地区横向对比的角度而言，无论是贫困率还是贫困指数，西部地区的儿童贫困状况最为严重，其次是东部地区，中部地区的留守儿童贫困状况最轻；中部和东部留守儿童贫困状况差距较小，而与西部地区的留守儿童贫困程度差别较大。

其次，从各地区留守儿童和非留守儿童的对比角度而言，无论是东部、中部还是西部，农村留守儿童的贫困率均显著高于非留守儿童，这表明尽管各区域经济发展状况存在差异，总体儿童多维贫困状况有所不同，然而因为父母照料的缺失，农村留守儿童的多维贫困状况总是比非留守儿童更为严重。

最后，从动态变化的角度而言，三个地区留守儿童和非留守儿童的贫困状况均得到了改善。其中，东部地区的留守儿童贫困状况改善最大，2维度贫困率和3维度贫困率都下降了大约20%，降幅均超过另外两个地区，贫困指数下降的比率也是东部地区最大；而中部和西部的农村非留守儿童多维贫困状况改善幅度更大。

表7 东部、中部和西部地区的农村留守儿童与非留守儿童贫困状况比较

(五)不同性别的农村留守儿童多维贫困的对比

对比不同性别的农村留守儿童在多维贫困方面的状况。在农村留守儿童样本中，男性儿童的比例约为54%。使用2维度和3维度贫困作为典型的衡量多维贫困的指标，测算结果如表8所示。

表8 不同性别的农村留守儿童和非留守儿童的贫困状况

根据表8，发现不同性别的农村留守儿童在贫困方面的差别很小。在贫困率和贫困指数方面，这种非常微小的差别可能来自于样本中的偶然性。因此，可以认为农村留守儿童的贫困状况不存在系统的性别差异，这也表明人们在对待留守儿童方面不存在明显的性别歧视问题。然而，通过比较相同性别的农村留守儿童和非留守儿童的多维贫困差异，可以看出无论使用2维度贫困还是3维度贫困，留守男童的贫困率明显高于非留守男童，留守女童的贫困率明显高于非留守女童。但是，从纵向的角度来看，无论是农村的男童还是女童，从2012年到2014年，其多维贫困状况都明显改善了。

四、农村留守儿童多维贫困的回归分析

通过上文测算发现，相对于农村非留守儿童而言，农村留守儿童的多维贫困发生率更高，多维贫困指数也更大，表明这类儿童处于更为恶劣的生存状态。然而，多维贫困测算属于统计分析，未能阐明父母外出与农村留守儿童多维贫困之间的因果关系。为此，使用二元选择模型，通过回归分析，研究留守儿童的状态是否提升了他们陷入多维贫困的概率。

(2)

使用logit模型进行回归，具体回归结果如表9所示。Panel A和Panel B分别以2维度贫困和3维度贫困作为因变量，各包含4个回归的结果，其中模型(1)的解释变量为一般定义的留守儿童；模型(2)～(4)的解释变量分别为父母同时外出型留守儿童、父亲单方外出型留守儿童和母亲单方外出型留守儿童；模型(1)和(2)使用全部样本；模型(3)仅使用父亲单方外出型留守儿童和非留守儿童样本；模型(4)仅使用母亲单方外出型留守儿童和非留守儿童样本。

表9 父母外出对留守儿童多维贫困影响的logit回归结果

注：小括号内为z统计量；*、**、***分别表示回归结果在10%、5%、1%水平上显著。

首先，表9的回归结果表明，无论是使用2维度贫困还是3维度贫困，农村留守儿童的回归结果都为正值，且在统计上显著。进一步对回归结果求边际影响，发现父母外出使留守儿童陷入2维度贫困的概率提高4.3%，使其陷入3维度贫困的概率提高4%，这表明在控制了其他因素的情况下，父母外出使得留守儿童相对于非留守儿童更容易陷入多维贫困的境地，其原因在于，尽管一些留守儿童的父母外出务工，可能使家庭经济状况有所改善，然而由于这些留守儿童缺乏父母的照料，家庭缺乏有效的管理，致使这些儿童总体上更容易陷入更差的生存境况：缺乏照料，这些儿童可能营养不良，更易生病，健康状况更差；缺乏管教和辅导，他们学习成绩更差，更容易辍学；家庭缺乏有效管理导致家庭的交通工具和各类电器的购置不齐全，不能有效地使用和维护等。

其次，再分析父母同时外出型农村留守儿童，这可以看作是定义更为严格的留守儿童。相对于其他农村其他儿童而言，父母同时外出使这类留守儿童陷入多维贫困，从边际影响来看，使其发生2维度和3维度贫困的概率分别提升5.7%和5.8%。与普通定义的留守儿童相比，父母同时外出留守儿童发生多维贫困的概率明显更高。

最后，分析父亲或母亲单方外出农村留守儿童的回归结果，其参照组是父母均未外出的普通农村儿童。结果发现：回归系数均为正值，母亲单方外出型留守儿童的系数大于父亲单方外出型，表明父亲或母亲单方外出在一定程度上也增加了留守儿童陷入贫困的概率，表明母亲对儿童的照料和家庭的管理更为重要；然而，仅有母亲单方外出型儿童对2维度贫困的影响是显著的，其他回归结果不显著，表明父亲或母亲单方外出的影响较为微弱，因为未外出的另一方可以照看儿童和管理家庭，所以对这类留守儿童的负面影响较小。

五、结论

本文选取了7个维度的贫困指标，能够较为全面的反映儿童在身体健康与发育、受教育机会、医疗保障、家庭经济状况与生活质量等方面的总体状况。

首先，分别比较了农村留守儿童和非留守儿童在7个维度指标方面的贫困状况，留守儿童在身体健康状况、BMI指数、家用交通工具和电器方面的贫困程度超过了非留守儿童，但在家庭人均收入和受教育机会方面优于非留守儿童，这表明农村留守儿童的父母通过外出务工，有效地改善了家庭的经济状况，也能够为留守儿童的教育提供较好的支持。然而，由于缺乏父母的照料，农村留守儿童的健康受到了损害，身体发育更差。同时，由于缺乏父母对家庭的管理，虽然经济状况相对更好，但是家用设备配置却更差，家庭生活质量更低。

然而，通过各指标的逐一比较，并不能直观地反映留守儿童综合的贫困状况。为此，进一步采用A-F多维贫困测算，发现在1～4维度贫困中，农村留守儿童的贫困率和贫困指数均显著地高于农村非留守儿童，这符合理论预期，因为父母长期不在身边，农村留守儿童处于更加贫困的境地，不利于留守儿童的身心发育，生活质量也更低。

对贫困指数在7个维度进行了分解，发现在两个调查年份，BMI指数、社会医保和家用电器3个维度都居于多维贫困份额的前列，表明若要改善农村留守儿童的贫困状况，需要在这三个方面采取更多的措施，尤其是BMI指数，动态的改善很小，需要引起重视。

进一步，测算了不同地区和不同性别的农村留守儿童和非留守儿童的贫困状况，发现在各个地区农村留守儿童的多维贫困都比非留守儿童更严重。此外，农村留守儿童的多维贫困存在地区差异，西部地区的留守儿童贫困比东部和中部地区严重得多，表现为贫困发生率更高，贫困指数也明显更大，这与西部地区的经济发展落后有较大关系。然而，并不能将经济发展等同于贫困的减少，因为研究发现经济更发达的东部地区，农村留守儿童的贫困程度反而略高于中部地区，又因为多维贫困是全方位反映人们生存贫困状态的指标，而不是只关注经济方面，所以即使在经济发达地区，仍然需要高度关注留守儿童的贫困问题。此外，农村留守儿童在多维贫困方面不存在明显的性别差异，表明不存在对儿童明显的性别歧视。

最后，使用二元选择模型，对农村留守儿童的父母外出与其多维贫困状态之间的因果关系进行了计量分析。回归结果表明因父母照料的缺失，留守儿童比非留守儿童更容易陷入多维贫困的状态，两者之间存在显著的因果关系。

在上述各层次的研究中，都对比了2012年和2014年两个年份的状况，发现不同类别的农村留守儿童的多维贫困发生率和贫困指数都得到了较大改善，农村留守儿童的贫困程度有所减弱，但是也不能期待农村留守儿童贫困问题自行消除。留守儿童的贫困是中国在城市化转型过程中导致的典型现象，然而儿童是国家的未来，不能在经济发展的同时，以损失儿童的福利作为代价。为此，政府需要采取相应政策，进一步降低留守儿童的贫困问题。