中国城市贫困的多维测度及治理

总结中国城市贫困治理的特色，认为多维治理才是解决城市贫困问题的最终归宿。针对多维贫困的“内卷化”问题，提出在多维贫困测度的维度上应从收入、教育和生活条件四个维度进行测度和分析。

关键词：收入贫困;多维贫困;城市贫困;贫困治理;内卷化

中图分类号：F126   文献标识码：A   文章编号：1007-2101（2019）03-0023-08

一、引言

随着2020年全面小康社会的建成，中国的绝对贫困问题即将全面解决。然而，新的贫困问题以及更高水平的贫困问题依然存在，这些贫困问题在很大层面都是和城市贫困类似，并且成为引发社会矛盾的重要方面，这就要求不断更新对贫困的认知。多维贫困是当前领先的贫困治理理念，对其进行测度和研究有助于与收入贫困状况进行比较，更好地认识中国当前的城市贫困现状。

收入贫困是从传统角度对贫困进行测度和衡量的，该理念也是指导当前贫困治理的主要方法，在具体的贫困举措上也是以相关人群是否在收入上摆脱贫困作为评价贫困治理成效的最核心和最关键指标。由图1可知，中国城市贫困从1981年的27.91%下降到2013年1.79%，绝对贫困问题趋于基本解决，但新的贫困问题、社会排斥等不断出现，教育、健康等问题逐步凸显，生活条件差异显现，而测度这些因素对贫困的影响则是多维贫困的题中之义（陈宗胜和于涛，2017）。因此，多维贫困是未来中国城市贫困测度需要采取的方法和对策来源。对于多维贫困与收入贫困的进一步关系，二者是替代关系还是互补关系则没有确定答案。从理念设计上来說，阿马蒂亚·森（2013）认为能力贫困是对个人自由更深层次的认知，因而这也就和收入贫困拉开了距离，即二者不是从同一个层面进行分析。OPHI认为，通过在教育、健康和生活条件等方面的补救而实现对收入贫困的补充。OPHI的看法从某种程度上是基于实践可行性分析的，为了推广多维贫困治理落到实处，从实际角度考虑各个国家当前扶贫工作的具体情况，而难以纯粹从理念上规划，这就使多维贫困从理论走向实践的路更长。因此，笔者认为阿马蒂亚·森是从最终目标论述多维贫困与收入贫困的关系，而OPHI则主要是基于实践出发。多维贫困治理应该是对应更高发展水平的贫困测度和治理思路。具体到某一国家而言，就要结合该国的发展阶段和实际情况，分阶段、逐步实现从收入贫困到多维贫困的测度。

二、多维贫困测度方法分析

基于阿马蒂亚·森的推动，对贫困的认知也逐步从“收入或消费”的单一维度扩展到教育、健康和生活条件等多个维度。阿马蒂亚·森认为，应从能力、功能、权利等角度讨论贫困问题，一方面，贫困的实质是人们缺乏改变其生存状况、抵御风险等的能力，另一方面，现代社会的贫困往往是和不平等相伴随的。这就是多维贫困指数（MPI）的理论支撑，该指标在考虑教育、健康和其他生活条件之后测度了每个人的贫困剥夺程度。多维贫困指数（M0）将是对非自由或能力贫困的（部分）测度，可以表示为多维贫困发生率和多维贫困强度的乘积。

M0=H*A

为了测度MPI，学者们提出了基于信息理论的方法（Lugo等，2009）、公理化方法（Bourguignon等，2003）、双界线方法（AF方法）等。其中，AF方法应用最为广泛，该方法是由Alkire和Foster（2011）在FGT指数基础上发展起来的。

随着经济社会的发展，基于能力理论的多维贫困测度逐步从理论进入政策和实际工作中。牛津大学的OPHI定期公布全球100多个国家的全球多维贫困指数，是全球多维贫困测度的主要学术研究机构和指导中心，为多维贫困纳入政策进行了持续不断的推进工作。世界银行在2011年的人类发展报告中启用多维贫困指数（MPI），正式取代了人类贫困指数，成为多维贫困走向实践的里程碑式标志。之后，部分国家陆续发布了官方的多维贫困指标，比如巴拿马、墨西哥和哥伦比亚等国。在中国，以国际扶贫交流中心（IPRCC）为依托，在武陵山等地区进行了多维贫困的研究工作，近年来其他学者也进行了更为广泛和深入研究。多维贫困方法和测度具有较强的政策针对性，也便于从多维视角对城市贫困治理提出更有效的政策建议。王小林和Sabina（2009）通过对中国健康与营养调查数据（CHNS）分析，发现中国城市和农村的多维贫困发生率远远高于以收入为标准的贫困发生率;使用维度包括住房、饮用水、卫生设施、电、资产、土地、教育和健康保险。邹薇和方迎风（2011）使用收入、教育和生活质量三个维度去测度多维贫困，其中生活质量又使用饮用水、卫生设施、做饭燃料、照明、住房和耐用品拥有状况6项指标。张全红和周强（2015）使用CHNS数据测度了中国的多维贫困状况。此外，中国学者也测度了中国的老年人口多维贫困、动态多维贫困、长期多维贫困等（解垩，2015;高帅、毕洁颖，2016;郭熙保、周强，2016）。

三、中国城市多维贫困测度

本文将构建包含四个维度的中国城市多维贫困指数，并进行子群分解以更清晰地从多维角度分析中国城市贫困问题。

（一）包含收入的多维贫困

1. 维度选取。既有研究一般将MPI分为三个维度，本文认为收入也是个人能力的重要组成部分，因此应将其纳入多维贫困指标。这种处理不同于一般的多维贫困维度选择处理，一般反对理由有两类。第一类就是全球多维贫困指数（Global MPI）的处理1，Global MPI之所以没将收入纳入其中，是因为数据约束：一般来说，收入贫困数据多来源于各种调查，而这些传统调查并不包含健康和营养信息;此外，大多数国家的收入贫困和多维贫困人群的重合度是不确定的。对于这个理由，本文使用CFPS数据库来分析中国问题，一是数据库中本身含有完整的收入和教育、健康、生活条件指标而不存在数据缺失或不完整的问题;二是本文对多维贫困的研究就是在中国绝对贫困问题已经趋于基本解决的背景下，探索多维贫困治理的方案，即在未来应该从多维角度对城市贫困进行测度和分析，并采取相应的治理举措。因此多维贫困在未来就是对收入贫困指标的替代，这样也就不需要考虑两类指标的互补性强度的大小这一问题。综合这两点理由，本文有效地排除了Global MPI测度的顾虑之处，探索将收入指标纳入到多维贫困测度当中。反对理由的第二类是指部分学者认为将收入指标纳入多维贫困是不合适的，认为收入是能力的外在体现而不是最本源的能力决定因素。按照这个理论，教育、健康和生活条件等维度是个人能力的制约或影响因素，而收入是这些变量作用下影响个体福利的中介指标。笔者认为收入本身就是个体能力的重要体现，是个体社会价值的重要外在表现，进而影响个体福利。因此从这个角度来讲，将收入纳入能力分析是合适的。

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