广西多维相对贫困测度与治理研究

王新哲，于天歌，金菲菲

（广西民族大学 经济学院，广西 南宁 530006）

一、引言

2020年，中国全面建成小康社会，现行标准下的绝对贫困已经消除，脱贫攻坚战取得伟大胜利。但是，“脱贫摘帽不是终点，而是新生活、新奋斗的起点”①坚决克服新冠肺炎疫情影响 坚决夺取脱贫攻坚战全面胜利［N］.人民日报,2020-03-07（001）.。绝对贫困的消除只是阶段性的胜利，并不代表贫困问题从根本上得到解决。党的十九届四中全会提出建立解决相对贫困的长效机制，重点强调了2020年后治理贫困的重心应当转移到相对贫困。因此，在新时期，相对贫困的治理成为新的奋斗起点，巩固脱贫攻坚成效要从治理相对贫困入手。

贫困问题一直是社会热点问题，对人民的日常生活影响最为直接。新时期背景下的相对贫困问题不仅涉及人民的收入，更关乎人民的健康、教育以及生活水平等多个方面，因此，衡量贫困的标准也应由单一维度转为多维。对多维贫困的关注是相对贫困治理的必然趋势，研究贫困问题的焦点应当从绝对贫困转向多维的相对贫困。

2020年，广西54个贫困县全部退出贫困县序列，全区24万贫困人口全部脱贫［1］。由此可见，广西近几年脱贫攻坚取得决定性成果，绝对贫困问题得以解决。但广西是欠发达地区，脱贫根基尚不牢固，潜在的贫困人群较多，对外部负向冲击的承受能力较弱，部分居民在生活条件上与平均生活水平标准仍有较大差距，相对贫困问题依然存在。全面建成小康社会以后，贫困的界定不再以收入作为唯一的衡量因素，更将健康、生活水平等多方面因素也纳入到了衡量因素之中。本文旨在研究广西壮族自治区相对贫困的识别问题，考察居民的多维相对贫困状况，探寻合适且有效的治理路径，希望通过此研究为广西壮族自治区的相对贫困治理提供一定参考。

二、关于相对贫困识别与治理的文献综述

（一）相对贫困的识别

贫困具有相对性，当一个社会家庭的生活水平未达到社会公认的基本水平时，则被视为相对贫困家庭（童星 等，2001［2］）。国外学者较早对相对贫困的内涵进行了探讨，阿马蒂亚·森（1999）［3］认为，贫困并不只是因为较少的经济收入，还在于可行能力的缺乏。中国学者认为，所谓“相对贫困”，是指以社会平均水平为标准，收入低于平均水平时能维持生活的社会生活状况（郑长德，2018［4］）。相对贫困主要是由社会成员之间存在较大的收入分配差距（李永友等，2007［5］）、基本公共服务分配的不平均等因素造成的（凌经球，2019［6］）。

关于相对贫困的识别，主要有三种方法：一是以平均收入或家庭收入的百分比作为相对贫困标准；二是马丁法，按照收入将绝对贫困线折成相对贫困线，再设置上下区间；三是收入中位数法，结合中国现实情况，以人均收入中位数的40%作为相对贫困线（孙久文等，2019［7］）。设定相对贫困线要结合实际情况，既要考虑经济和社会发展需要，又要综合考虑不同地区城市与乡村的生活成本（汪三贵等，2018［8］）。根据地区的经济发展不同，以20%的低收入组作为民族地区相对贫困线具有合理性（赵志君 等，2020［9］）。

（二）相对贫困的治理

贫困治理的重点开始由绝对贫困向相对贫困转变。根据研究对象的贫困特征，国内学者对此提出的治理建议各有不同。对于农村而言，通过加大人力资本投入、调整财政支出结构偏向，摆脱农村相对贫困（秦建军等，2012［10］）；对于流动人口，通过建立和完善城乡统一的社会保障体系、调整有关社会福利领域政策以应对流动人口的相对贫困（杨舸，2017［11］）。同时，在制定相对贫困治理战略时，要因地制宜。优先对相对落后地区的发展作出安排，根据不同省份情况治理相对贫困（姚兴安，2021［12］）。各省份在国家一般性标准的基础之上，建立自身的特殊性标准，通过区域发展推动相对贫困治理（邢成举，2019［13］）。

综上所述，中国学者对相对贫困的识别方法与治理策略有较多研究，而对特定区域，特别是针对广西这样相对落后地区的多维相对贫困研究则较少。本文对广西的多维相对贫困进行测度，考察2010—2018年居民家庭的多维相对贫困状况，分析致贫原因，通过划分区域类型提出相应的治理对策。

三、多维相对贫困的测度

从多个维度建立识别相对贫困的标准，能够反映贫困的多样性、判断贫困深浅度［14］。在研究某区域某群体的相对贫困时，除了收入以外，还应加入多个因素，从多维视角构建相对贫困识别指标体系，更全面地识别相对贫困人群，以有助于巩固脱贫攻坚成效。

（一）多维相对贫困指数的测量方法

A-F双临界值方法（简称“A-F法”）是测量相对贫困的双临界值方法，可以体现个体的贫困特征，现已受到国内外学者的认可，得到了广泛应用。国内对相对贫困的衡量多基于A-F法，再将A-F法计算得出的多维贫困指数（MPI）进行分解，以此来分析居民家庭的贫困程度和状况。本文亦采用A-F法测度广西多维相对贫困，通过分解贫困指数，分析致贫因素。计算方法如下：

1.判断个体i在各指标的贫困剥夺情况

根据C FP S数据，设定剥夺临界值，识别每户在每个指标下的能力是否被剥夺，xij表示个体i在维度j的贫困情况。定义观测矩阵X=［xij］，设剥夺临界值Zj，当xij≥zj时，xij=0，即个体的指标水平大于设定的临界值，表明该个体在这个指标上的生活权利没有被剥夺，不属于相对贫困人口；当xij＜zj时，表示个体i在维度j上处于相对贫困，记xij=1。即：

2.记数贫困剥夺个数并设置各维度权重

3.选取合适的维度临界值k，识别相对贫困人群

设识别多维相对贫困人群的函数pk（Xi，Zj），当ci≥k时，pk（Xi，Zj）=1，表示个体i在k个或k个以上的维度被剥夺，处于多维相对贫困状态；当ci＜k时，pk（Xi，Zj）=0，表示个体i不处于多维相对贫困状态。

4.计算多维贫困指数

通过对识别后的多维贫困个体进行统计加总，可以得出多维贫困发生率H和平均剥夺份额A。由多维贫困发生率与平均剥夺份额相乘，得出多维贫困指数（MPI）。其中n表示调查对象的总个数，q表示贫困户总数，则：

5.多维贫困指数的分解

计算出的多维贫困指数（MPI）可按照指标、城乡等不同标准进行分解。按照维度分解，可研究居民在各个维度上的相对贫困状况。设Mj为研究对象在维度j上的贫困贡献率，d为维度个数，则：

按城乡分解，可分别得出城市与乡村对总样本的贫困贡献度。设Mc为城市对总样本的贫困贡献度，Mr为乡村对总样本的贫困贡献度，m为城市所占总样本的比重，1-m为乡村占总样本比重，分别计算得出城市、乡村的贫困贡献率：

（二）数据及维度选取

中国家庭追踪调查（C FP S）是一项全国家庭用户生活水平的跟踪性问卷调查。本文采用C FP S数据，以广西居民为调查对象，利用2010年、2012年、2014年、2016年和2018年5个调查年度的数据，通过对数据的筛查与匹配，总共得到1 483个广西家庭的样本数据，每次调查样本数约为300户。总体而言数据充足，被调查人群比较稳定，有利于研究分析与比较。

在多维贫困研究的指标选取方面，国内外的方法可谓多样，尚未形成统一标准。参考牛津大学贫困与人类发展研究中心研发的多维贫困指数（MPI），在此基础上，参照广西扶贫对象脱贫摘帽标准，同时兼顾数据的可获得性，最后选取收入、教育、健康、生活水平4个维度6个指标。有关选取维度的说明如下：

1.收入维度。以往针对绝对贫困的研究中，多采用2 300元人均纯收入作为收入维度的贫困标准，识别出来的人群属于绝对贫困。本文采用收入中位数法，借鉴王政武（2021）［16］的研究方法，以广西居民人均收入中位数的40%为标准，以体现相对贫困的相对性。具体计算方法为：以2018年为例，在312户家庭中，以人均纯收入中位数的40%作为收入维度的划分标准，若家庭人均纯收入低于4 110元①数据来源：根据2018年CFPS数据库广西壮族自治区家庭样本数据计算得出。，则该家庭在收入维度上被视为相对贫困。收入体现了一个家庭购买生活材料的能力，传统意义的绝对贫困将收入作为划分贫困的唯一指标，随着现阶段贫困内涵的不断丰富，测度贫困应该考虑多种因素，而对贫困的识别仅单独考虑收入指标则欠缺考虑，没有说服性。因此，除传统的收入维度外，还应考虑教育、健康以及生活水平这三个维度。

2.教育维度。教育反映了一个地区的人力资本和经济水平，把教育指标考虑在内，注重人才培养，既要“授人以鱼”，也要“授人以渔”，既要给人民增福利，提高生活水平，更要授之以生存技能。教育维度可选择的指标很多，诸如入学率、受教育年限等。本文选择成年人受教育年限作为衡量教育的指标。

3.健康维度。本文选择医疗保险和身体质量指数（B M I）作为衡量健康维度的指标，其中，B M I能反映出个体的营养健康状况，采用国际通用标准（B M I=18.5）作为营养状况的门槛值。

4.生活水平维度。完善的居民基本生活设施是全面进入小康的体现，饮用水和生活燃料是日常生活的必需品，饮水问题若未能得到解决，居民健康就会受到威胁。饮用水源和做饭燃料的衡量标准参照MPI设置。

上述多维贫困的衡量维度和衡量标准总结如表1所示。

表1 多维贫困维度的衡量标准

（三）多维贫困的识别

本文选用5个调查年度的数据进行考察，剔除掉C FP S数据库中居民用户的缺失值，共得到1 483个数据。在计算多维贫困指数时，采用等权重法分别计算多维阈值k=1、2…6的贫困指数，比较各年度多维贫困指数的变化状况。由于篇幅所限，表2仅显示k=3、4、5的结果。

表2 5个调查年度不同k值下贫困发生率H、平均剥夺份额A、多维贫困指数MPI

1.剥夺临界值的选择

在分析多维贫困指数时，选择合适的剥夺临界值k是衡量多维贫困的前提。若k值选取过高，会夸大地区的贫困程度；k值选取过低，会影响真正贫困的识别，无法反映居民的真实贫困状态。根据表2各个年份的指标显示，当k≤3时，广西的多维贫困率在2010—2018年高达50%左右，覆盖的贫困人数较多，会识别大量相对贫困家庭，缺乏贫困识别的有效性；当k≥4时，贫困发生率偏低，相对贫困人数较少，容易忽略潜在的隐性贫困人群，同时也无法充分识别需要重点关注的贫困对象。因此，根据中国国情、结合广西居民生活具体情况，本文选取k=4为多维贫困阈值，表示如果每户至少有任意4个指标达不到阈值设定的水平，则该家庭处于相对贫困状态。

2.多维贫困指标

表2中，贫困发生率H反应出贫困人群占总样本的比重，体现了贫困的广度。当k=4时，2018年广西的贫困发生率为0.253 2，这意味着25.32%的家庭至少在4个指标上处于相对贫困状态。相比于2010年，2018年广西贫困发生率下降了10.27%，贫困发生率的降低说明政府采取脱贫攻坚的政策有效，人民生活水平有所提高。

平均剥夺份额A反应出个人或群体贫困的维度，体现了贫困的深度。当k=4时，2010年平均被剥夺份额为0.727 5，则2010年相对贫困的平均维度为4.365（6×0.727 5），在所观察的6个指标中，若有4.365个以上的指标能力被剥夺，说明该家庭处于相对贫困状态。综合贫困发生率H和平均剥夺份额A来看，2010年有35.59%的家庭处于相对贫困状态的指标个数为4.365；2018年有25.32%的家庭处于相对贫困状态的指标个数为4.519 2（6×0.753 2）。从纵向来看，2012年、2014年、2016年以及2018年平均剥夺份额均在0.76左右，相比2000年，平均剥夺份额有所增长，说明除了收入以外，其他维度的贫困程度依然没有减轻，贫困的特征逐渐呈现多样化。

多维贫困指数（MPI）由贫困发生率和平均剥夺份额相乘得出，是测度多维贫困的综合指数。2018年MPI相比往年有大幅度的下降，其原因主要在于贫困发生率的下降幅度较大，但平均剥夺份额只增未减，说明多维贫困指数的下降只是由于贫困人群在数量上的下降，而贫困的多维性愈加明显，因此，居民除收入之外，在其他维度还存在相对贫困。把研究视角聚焦在收入上具有局限性，采用多维视角可以全方位观察居民生活水平，反映出家庭户的真实贫困状况，能够比较全面观察广西的贫困现状。

维度 生活水平指标 人均纯收入 受教育年限 医疗保险 B M I 合计 饮用水 做饭燃料 合计2010年 14.09 31.96 8.76 14.09 22.85 14.78 16.32 31.10 2012年 26.77 28.38 5.76 10.17 15.93 14.32 14.59 28.91 2014年 24.43 31.67 6.33 10.41 16.74 13.27 13.88 27.15 2016年 31.75 30.69 5.56 3.17 8.73 13.49 15.34 28.83 2018年 29.83 30.67 3.78 11.55 15.33 11.13 13.03 24.16收入 教育健康

（四）多维贫困的分解

1.按指标分解

将多维贫困指数（MPI）按指标进行分解，分别观察6个指标的贫困贡献率，探究广西居民相对贫困的主要原因，表3报告了k=4时测算得出的各指数贫困贡献率。从指标分解来看，2018年收入和受教育年限的贫困贡献率为30%左右，占比较大；饮用水、做饭燃料以及B M I的贫困贡献率在10%以上。2010—2018年，医疗保险的贫困贡献率由8.76%下降到3.78%。

从表3分解结果来看，6个指标对多维贫困指数的贡献率存在较大差异，各指标的贫困贡献率各有不同，为说明各维度在2010—2018年的变化趋势，图1显示了各年度多维贫困贡献率的变化情况。

图1 各维度贫困贡献率变动情况

在收入方面，2016年和2018年贫困贡献率一直居高不下，对总体多维相对贫困指数的贡献度较大；在教育方面，2010—2018年教育水平变化幅度较小，贫困贡献率较大；随着城镇居民医疗保险和新兴农村合作医疗保险的普及与推广、全民健身意识的提高，健康维度的贫困贡献率在2010—2018年有所下降；在生活水平方面，做饭燃料和饮用水的贫困贡献率有下降趋势，居民的生活条件有所改善。

2.按城乡分解

按城乡对多维贫困指数进行分解，表4显示k=4时城市和乡村对多维贫困指数的贡献率。2010—2018年，乡村贫困贡献率均超过60%，乡村贫困贡献率明显高于城市。由于城乡存在一定贫困差距，所以乡村是今后治理相对贫困的重点关注对象。

表4 2010—2018年城镇和乡村贫困贡献率（单位：%）

综上，以多维视角测度了广西相对贫困指数，并在指标分解中发现：造成广西相对贫困的主要原因为收入和教育，其中收入的增长幅度最为明显，说明当前收入维度是巩固脱贫成果的主要障碍；在城乡分解中，城市与乡村的贫困贡献率相差较大，乡村贫困贡献率较高。下文根据实证结果，提出相对贫困的治理路径，希望为未来广西相对贫困治理提供参考。

四、多维相对贫困的治理

新时期的贫困问题复杂多样，表现形式更加多元化，在制定相对贫困的标准时，既要反映“贫”的收入维度，也不可忽略“困”的多维发展维度（王小林等，2020［17］）。从收入维度来看，“贫”是指满足基本需求的货币性概念，相对贫困的主要指标是人均可支配收入水平；在多维发展维度方面，“困”是指在公共服务水平上基本能力得到满足的非货币性概念，相对贫困主要由教育、生活燃料、饮用水等多个指标反映。由此，“贫”的角度反映个人或群体的经济条件水平，“困”的角度体现的是生活水平、文化程度以及身体状况等多维因素。

文章以收入作为主要指标，采用收入与其他多维因素相结合的方法划分贫困类型，其原因有以下两点：一方面，收入的单一维度贫困程度测度方法与多维贫困程度测度方法同时进行、相互校正，更适用于中国现阶段的国情[14］；另一方面，根据指数分解结果，收入维度是相对贫困的主要致因。以“收入视角+多维视角”构建出来的相对贫困治理体系既能考虑到广西居民的收入水平，又能顾及居民的多维发展。图2中，将人均收入中位数的百分比作为横坐标，以收入中位数的40%（横坐标）作为收入标准；k值作为纵坐标，多维贫困阈值从原来设定的k=4变为k=3作为多维发展标准。根据图2的区域类型分别分析了这四类区域的特点和治理对策，见表5。

表5 各区域类型的特点、治理对策

第一类区域是多维贫困区域。该区域具有潜在隐性的特征，识别出的人群类型为多维相对贫困。其主要特点是在收入水平上不属于相对贫困户，但在其他方面有3个以上指标存在相对贫困，由于该类人群在收入维度不处于贫困状态，因此在以绝对收入贫困线治理贫困时容易被忽略。主要对策在于改善基础设施，优化管理机制，提高其生活水平。第一类区域虽不是新发展阶段政策帮扶的主要区域，但也要加以重视，若受到外部冲击，第一类区域人群就会存在返贫的可能性。

第二类区域是深度贫困区域。该区域具有多维相对贫困的特征，识别出的人群类型在收入和多维层面都处于相对贫困的状态。其主要特点是不仅在经济收入水平上比较落后，生活需求的满足程度上也有所欠缺。以2018年为例，若家庭人均纯收入低于4 110元且有3个及3个以上指标处于相对贫困，则该类家庭被列为第二类区域。第二类区域是2020年后扶贫工作要予以重点关注的对象，在给予资金补助的同时，也要注重其他层面，充分了解处于此区域人群的需求，满足其生活所需，全面提高总体生活水平。

第三类区域是收入贫困区域。该区域具有收入相对贫困的特征，识别出的人群类型在收入上存在相对贫困的状态。第三类区域相对贫困的表现方式只体现在收入水平上，即2018年家庭人均纯收入低于4 110元且有3个以下指标处于相对贫困状态。因此，该地区仅存在单维的收入贫困而不存在多维贫困问题。在治理对策上，建议以提高收入为主，对其进行帮扶支持。

第四类区域不属于相对贫困区域。该区域的状况是相较于以上三类区域而言的，所识别出的人群不论在收入还是多维层面均不属于相对贫困。以2018年为例，家庭人均纯收入高于4 110元且仅有3个以下的指标处于相对贫困状态。该类人群虽然不是特殊考虑的对象，但有脱贫人群列入此区域，在一些维度指标上刚刚达到脱贫的标准，相对来说比较“脆弱”，因此，第四类区域要实时动态监测，能有效防止返贫发生。

五、结论与相关建议

（一）结论

本文运用2010年、2012年、2014年、2016年和2018年的C FP S数据，选取收入、教育、健康以及生活水平4个维度6个指标，测度广西壮族自治区多维相对贫困情况。主要是基于A-F法计算多维贫困指标，然后进一步分析相对贫困的治理路径。前者主要对广西相对贫困情况进行分析，得出相对贫困的致贫因素，后者从多维角度出发，划分贫困类型。研究得出以下相关结论：

1.从多维贫困指标来看，贫困发生率H和多维贫困指数（MPI）有所下降，平均剥夺份额A变动较小。2010—2018年多维贫困指数的下降主要因贫困发生率的降低，而使相对贫困呈现多样化的特征。

2.从多维贫困指数分解来看，收入和教育是影响多维贫困指数的主要维度，因此，收入和教育是导致相对贫困的主要因素；通过城乡分解发现，乡村贫困贡献率明显高于城市，乡村占据总体多维贫困指数较大部分，城乡多维相对贫困状况的差距比较明显。

（二）相关建议

2020年后，多维视角下的相对贫困成为识别贫困的主要方式。基于上述结论，对广西相对贫困的治理建议如下：

一是参考“收入视角+多维视角”的贫困识别机制，差异化治理，精准施策。目前各地区经济与社会发展程度不同，贫困呈现形式多样化，根据贫困特点合理划分贫困类型有助于捕捉潜在贫困人群，为相对贫困研究提供方向和指导。由于治理对策、重点关注对象以及帮扶重点在不同阶段有所不同，因此，选择贫困度量的维度以及指标阈值时，无论在设置上还是调整上，都要结合实际情况。同时，优化帮扶机制，完善建档立卡制度、定期进行动态调整是新时期缓解广西相对贫困的有效举措。全面建成小康社会后，要坚持区域瞄准和群体瞄准的方法并将之结合起来，予以精准帮扶、动态管理，从而有效防止返贫。

二是随着相对贫困多维化，在提高居民收入的同时，还应注重其他因素。根据多维贫困指标分解分析，教育是导致相对贫困的主要原因之一。应加大对教育的投资，注重贫困地区教育质量的提升，增强可持续发展的脱贫能力，通过教育来提高个体的素养，为贫困人群增能。在加大对低收入家庭教育投入的同时，完善教学的硬件软件设备，打造良好的学习环境，提高入学率和受教育年限，增强相对贫困家庭的文化水平。此外，针对部分相对贫困人口在思想上因循守旧、学习主动性不强、自我发展意识相对不足的情况，扶贫要与扶智、扶志相结合，强化教育引导。对于有劳动能力的对象，通过培养技能提高工作效率、鼓励劳有所得、支持自力更生的帮扶手段，避免相对贫困户产生福利依赖的心理。新时代是奋斗者的时代，在中国共产党领导下的个人努力是实现共同富裕最重要、最可靠的支撑。在“两个一百年”奋斗目标的背景下，实现共同富裕对个人奋斗提出了更高的要求，也会为个人奋斗提供更好的条件和环境。要畅通向上流动通道，给更多人创造致富机会，营造人人参与、更普惠、更公正的发展环境。要提升人们的教育水平和发展能力，促进全社会人力资本和专业技能的提升，提高就业创业能力，增强致富本领，增强群众的底气、提振群众的志气、全面激发群众的内生动力，以此不断激发全社会勤劳致富、奋斗致富的内生动力。

三是城乡多维相对贫困状况的差距比较明显，采用分城乡划分相对贫困的方法更符合广西的实际情况。分解后的贫困指数显示，乡村贫困贡献度较高，城市与乡村的贫困贡献度差距较大，城乡统一划线对于乡村而言划分标准较高，必定会识别出大量相对贫困的乡村居民，导致制定的贫困标准缺乏有效性。分城乡设置的相对贫困线对于城市居民而言，可有效甄别出潜在的多维贫困人群，对于乡村居民而言，能够降低高估相对贫困的风险。从分城乡的贫困指数分解可以看出，乡村整体的发展水平相对落后，多个指标相比传统的一个指标调整起来时期更长，有时滞性，政策的施行效果要经过一段时间才能得以体现。基于此，亟需多元主体参与其中，协同治理，使精准帮扶迸发新力量、焕发新活力。此外，现阶段城乡存在差异的原因不仅表现在收入方面，其他方面也有明显差别，乡村地区是新发展阶段相对贫困治理的重点对象，在乡村贫困治理过程中还应考虑贫困的多维特点。从多维角度出发，主要考虑生活基础设施、教育资源、医疗保险等因素。由于贫困人群在乡村地区比较集中，为发展不充分的相对落后地区提供公共资源和基础设施，可以缓解生活条件方面的相对贫困。注重乡村的多维发展，要逐步实现医疗保障全面化、教育资源均等化以缓解乡村的相对贫困问题，有利于缩小城乡在经济发展层面的差距。相对贫困的治理不是一蹴而就的，针对乡村地区的多维贫困问题更要有耐心，不能操之过急，要脚踏实地落实每一项工作。