基于不同指标及权重选择的多维贫困测量

基于不同指标及权重选择的多维贫困测量*

——以山西省贫困县为例 郭建宇1 吴国宝2 内容提要：近10多年来国内外在贫困理解上的一个重要突破，就是从单一的收入贫困转向多维贫困。但是，对多维贫困指数究竟如何结合国家和地区的实际选择合适的指标和权重，研究尚不够深入。本文以UNDP开发的多维贫困指数为基础，利用山西省贫困县的住户数据，通过调整多维贫困测量指标、指标取值和权重，考察其对多维贫困估计结果的影响。研究发现，调整后多维贫困指数值变化非常大。本文还研究了不同收入贫困标准和多维贫困定义组合下多维贫困户与收入贫困户之间的数量关系。研究结果表明：结合区域多维贫困的实际选择合适的指标、剥夺临界值和指标权重所建立的多维贫困指数，用以估计的多维贫困户可以覆盖76.8%的收入贫困户。 关键词：多维贫困 指标 权重 一、引言与研究回顾 贫困理解和贫困测量，一直是贫困研究和减贫公共政策重点关注的问题。传统意义上的贫困主要是指收入贫困，即个人或家庭所拥有的收入不能满足其最基本的生活需要。随着对贫困认识的不断深化，贫困的内涵也从狭义的收入贫困转向广义的人文贫困（human poverty）。现在，国际社会对贫困表现多元性的特质已逐渐形成了共识，即贫困不仅仅是缺乏收入，也是对人类发展的权利包括过上长寿而健康的生活、接受良好的教育和拥有有尊严且体面的生活水平等方面的剥夺（UNDP，1997）。 实际上，学术界对多维贫困的关注已有较长的历史。最早关注贫困多元性特征的当属社

*本文研究得到世界银行TCC5子项目“山西经济增长、财政支农政策减贫效应研究”的资助。 会学家和人类学家。例如，Morris（1979）较早提出了具有多维贫困思想的物质生活质量指数，Hagenaars（1987）从收入和闲暇两个维度对贫困进行了评价。但是，真正引起人们高度关注多维贫困的则是阿马蒂亚·森（Sen，1985；1999）将能力贫困纳入贫困分析框架中的开拓性研究。在森等人的贫困思想的基础上，联合国开发计划署（UNDP）在1990年建立了人类发展指数（human development index，简称“HDI”）进而开发出人类贫困指数（human poverty index）。人类发展指数用预期寿命、成人识字率和人均GDP的对数分别反映人类发展的健康、教育和生活水平三个层面。人类贫困指数由三部分指标组成：①衡量生存的指标，用预期寿命40岁及以下的人口占全部人口的比例表示；②有关知识的指标，用成年人口的不识字率表示；③反映享受体面生活标准的指标，用不能获得医疗服务人口比例、不能享有安全饮用水人口比例和5岁以下儿童营养不良人数比例三个指标来表征（UNDP，1997）。 在多维贫困的测量和应用方面，许多学者做了大量有益的工作。在多维贫困指数计算方法的研究中，Seidl、Chakravarty和 Zheng等对一系列贫困指数进行了分析和评价（参见张建华、陈立中，2006）。应用多维贫困指数测算贫困的尝试则更多。例如，Deutsch和Silber测算了1995年的以色列多维贫困；Chakravarty、Deutsch和Silber基于世界各国的截面数据，运用Watts多维贫困指数测算了1993～2002年的世界多维贫困（参见陈立中，2008）。陈立中（2008）亦采用Watts多维贫困指数，从收入、知识和健康三个维度对中国转型时期多维贫困进行了测算。结果表明，1990～2003年，中国多维贫困出现了大幅度下降，其中，收入贫困下降最多，健康贫困下降最少。王小林、Alkire（2009）使用Alkire和Foster于2007年开发的多维贫困测量方法，利用2006年“中国健康与营养调查”数据，从住房、饮用水、卫生设施、用电、资产、土地、教育和健康保险8个维度，对中国城市和农村家庭多维贫困进行了测算。结果表明，中国城市和农村的贫困状况远高于国家统计局以收入为标准测量的贫困发生率，卫生设施、健康保险和教育对多维贫困指数贡献最大。李佳路（2010）沿用王小林、Alkire（2009）的方法，从消费、环境卫生、教育和健康、脆弱性4个方面对S省30个贫困县的贫困状况进行了测算。 在对人类发展指数和人类贫困指数扩展的基础上， UNDP在2010年推出了与英国牛津大学合作开发的“多维贫困指数”（multidimensional poverty index，简称“MPI”；在本文中，MPI专指由UNDP与牛津大学合作开发的多维贫困指数，下文简称“UNDP-MPI”）。与人类发展指数相比，UNDP-MPI虽然仍从健康、教育和生活水平三个维度来反映多维贫困，但用于测量各个维度的指标数从3个增加到10个。在UNDP-MPI中，健康和教育维度各有2个指标，生活水平维度有6个指标。这个指数与“不平等调整后的人类发展指数”、“性别不平等指数”作为三个创新性的度量指标首次被运用于UNDP《2010年人类发展报告》中。 虽然相较于收入贫困，多维贫困更能准确把握贫困的本质和内涵，但是，用于测量多维贫困的多维贫困指数本身却包含着不少远未解决的问题。首先，多维贫困指数究竟应包括哪些维度的指标，既与对贫困的理解有关，也受数据可获得性的影响。比如，穷人面临的政治权利和社会联系的剥夺在现有多维贫困指数中几乎都未加考虑。此外，即使像UNDP-MPI，也没有针对不同发展水平的国家和地区确定有差异性的各个维度的指标。其次，多维贫困指数所含各项指标的剥夺临界值的确定存在较大的武断性。比如，教育剥夺的临界值究竟是确定于小学水平还是初中水平？而临界值的设立直接关系到指数值的大小和地区之间、群体之间的比较结果。再次，多维贫困指数中各个维度测量多维贫困指标的权重，影响多维贫困的测量结果以及对所研究区域或群体贫困状态的判断，而UNDP-MPI赋予教育、健康和生活水平三个维度完全相同权重的做法存在诸多可商榷之处。有鉴于此，本文拟使用2009年山西省农村贫困监测数据中的部分资料，结合目前相对比较完善的由UNDP开发和采用的多维贫困指数定义和计算方法，通过调整各个维度测量指标的权重和临界值，来考察这些指标临界值的设定和权重的设置对多维贫困测算结果的影响。 研究多维贫困测量中各个维度指标及其权重的选择，对于提高中国反贫困理论研究水平、改善中国扶贫工作的有效性，都具有重要意义。一方面，中国反贫困理论研究中长期存在着引进和应用国外理论和方法的研究较多而原创性、改良性研究较少的状态，而相对来说国内对多维贫困理解和测量的研究与国际前沿研究在时间上相差并不多。例如，吴国宝（1997）曾从农户家庭成员的受教育程度、家庭财产、热量摄取、生活饮水、住房条件、健康状况、时间利用和社会联系等方面研究穷人的特征；李小云等（2005）开发了包括生产、生活及卫生教育状况等方面8个指标的参与式贫困指数。开展对多维贫困测量中各个维度指标及其权重选择的研究，有助于较快提高中国在相关研究领域的理论水平。另一方面，穷人难以界定一直是困扰中国扶贫和低保工作的一个难题，而多维贫困测量所用的指标多为易辨别的有形指标。研究适合中国条件的各个维度测量指标及其权重选择，找出易测量又较有效的各个维度测量指标，也有助于改进中国扶贫和低保工作中穷人瞄准的有效性。 本文结构安排如下：第一部分为引言与研究回顾，第二部分介绍本文所用的研究方法和数据来源，第三部分报告和讨论研究结果，第四部分为主要结论与政策启示。

二、研究方法和数据来源 （一）研究方法 本文采用的是类似于实验研究的方法，即先选择一个具有代表性和权威性的多维贫困指数作为基准，通过不断调整实验条件和参数，来观察结果的变化。研究的逻辑是：首先，考虑到UNDP-MPI所具有的权威性以及应用范围的广泛性，本文研究以其作为分析的起点，即利用UNDP-MPI定义的方法估计样本地区的多维贫困状况；然后，根据中国的情况对各个维度测量指标的权重和剥夺临界值逐步进行调整，以观察多维贫困指数值的变化；最后，对于不同假设条件下的多维贫困测量结果估计其对收入贫困农户的覆盖率和漏入率。

1.UNDP-MPI计算方法。虽然不同的多维贫困指数在各个维度测量指标、临界值和权重设定方面存在差异，但其计算方法大体相同。本文研究以UNDP-MPI作为讨论的起点，因此先简单介绍其计算方法。UNDP-MPI的计算分为三步： 第一步，确定贫困的维度和测量指标。UNDP-MPI包括教育、健康和生活水平三个维度。教育维度使用家庭成员受教育程度和是否有儿童失学2个指标；健康维度使用是否营养不良和是否有儿童死亡2个指标；生活水平维度包括用电、饮水、炊事燃料、卫生条件、住房和家庭财产6个指标。 第二步，确定各评价方面贫困的剥夺临界值。剥夺临界值是多维贫困测度中用以划定一个家庭是否贫困的标准，当一个家庭在某一个指标上达到该临界值时，即视其在这个方面属于贫困家庭，赋值为1，否则赋值为0。UNDP-MPI设定的教育贫困的剥夺临界值为：没有家庭成员完成5年教育，家中至少有一名失学的学龄儿童；健康贫困的剥夺临界值为：家中至少有一名成员存在营养不良，家中有一个或多个孩子夭折；生活水平贫困的剥夺临界值分别为：没有电力供应，不能获取清洁饮用水，没有足够的卫生条件，使用“不洁净”的燃料（粪便、柴或木炭）做饭，住宅是泥土地面，没有汽车、卡车或类似的机动交通工具并最多拥有自行车、摩托车、收音机、冰箱、电话、电视中的一项。 第三步，确定各维度和各指标的权重。UNDP-MPI沿袭人类贫困指数的设计思路，赋予教育、健康和生活水平三个维度完全相同的权重，即三个维度各自的权重都为1/3；按照同样的思路确定各维度内各指标的权重，这样，教育、健康维度因为各有2个指标，每个指标的权重各为1/6，而生活水平维度有6个指标，每个指标的权重各为1/18。 第四步，计算每个家庭的多维贫困剥夺分值，识别家庭是否处于多维贫困。根据前面确定的各个测量指标的临界值和权重，计算各个家庭的多维贫困剥夺分值。当一个家庭的多维