1、多维贫困测量及述评摘 要：贫困的测量是各国贫困研究关注的焦点，测量方法随着对贫困概念认识的深化不断变化。如何科学合理地对多维贫困指数进行筛选，成为多维贫困分析和测量的关键。研究发现，非公理标准下的多维贫困指数具有算法简单、操作方便等优点，但缺陷在于各维度间相关性较强且权重分配具有主观性；公理化标准下的多维贫困指数，虽然在指数维度加总问题上存在异议，但满足了大部分公理的要求，且测量结果更稳健。 关键词：多维贫困；度量；非公理化标准；公理化标准 中图分类号：F014.4；C913 文献标识码：A 文章编号：1003-3890（2014）01-0024-08 一、引言 贫困的测量无论是从理论还是实践
2、都是备受关注的重要问题，是各国贫困研究关注的焦点。自 Amartya Sen（1976）首创提出“能力贫困”的新思路以来，理论界逐渐从“能力集”角度的多个维度来考察贫困。具体的贫困测量是一个涉及货币指标、福利水平、以及家庭脆弱性等复杂问题，涵盖了与贫困有关的概念和方法论。一方面涉及了贫困研究过程中的主体确认、识别、维度指标选取和加总；另一方面关系到实证运用上贫困人口的瞄定、地区或维度的分解、以及反贫困政策的制定等。然而，目前尽管在贫困理论研究上取得了显著的进展，但有关贫困的测量方法仍需进一步完善。总之，学者们主要就贫困概念在客观性、道德标准和规范性方面进行了详细的界定，但仍未就贫困分析的方法运
3、用上达成一致的观点。贫困研究中大多数遗留的问题，都直接或间接与多维度贫困的性质和动态性有关。鉴于此，本文旨在回顾贫困的一些基本问题的同时，综合了基于公理化标准和非公理化标准的多维贫困测量的主要方法，对其优缺点展开系统的比较，为科学合理地选择贫困指数提供理论参考。 二、贫困的概念和测量 贫困概念的界定越是宽泛，对贫困的测量就越显得困难。从贫困概念研究不断深化的过程来看，其界定也从最初的收入贫困发展到以 Sen为首的能力贫困，再到目前的权利贫困。从贫困类型考虑，则主要可分为绝对贫困、相对贫困和社会排斥。传统上的贫困概念是指家庭收入低于某个临界值，即日常生活中没有足够的收入来满足基本生活必需品的情况
4、。在这方面，最早提出维持基本最低生活必需品，而建立个体家庭贫困线指标的是英国经济学家 Seebohm Rowntree（1901） 。他提出的贫困概念，主要与生存的需求相联系，是从个体的角度定义的贫困，进一步将其量化并全部转化为货币量来表示，以此来划分贫困线。这可以说是开创性的，Rowntree 的观点得到了当时学者的普遍认同1。然而，他的“一篮子”方法存在明显的缺陷，即除基本的营养需求可以量化以外，其他必需品很难从现实中设定最低的水平值。 实际上，这种按照个体或家庭经济状况来界定的贫困，就是收入贫困，属于绝对贫困的范畴。到目前，国际上的反贫困项目大部分都是基于这一标准，如世界银行（World
5、 Bank，1990）根据 1985 年的购买力平价不变价格计算的一天 1 美元的极端贫困标准和一天 2 美元的贫困标准2。另外，自 2000 年以来，中国结合国情确立的绝对贫困标准和低收入标准，前一个称为生存标准或极端贫困标准，后一个称为温饱标准。从相对与绝对来看，都属于绝对贫困范畴，低于该贫困线水平，生存将受到威胁3。相比之下，相对贫困是指相对于社会平均水平而言，个体所缺乏的。这一概念由 Galbraith（1958） 、Runciman（1966）和Townsend（1971）等人提出并推广。相对贫困线是与收入分配相关的，以一个国家国民平均收入的 30%50%为标准，收入处于该标准之下的
6、个体，就被确定为相对贫困人口。随着理论更新，到 20 世纪 70 年代，出现了社会排斥概念，这是对绝对贫困和相对贫困的补充和完善。Strobel（1996）指出，社会排斥是个体与社会整体间的断裂，强调了个体被社会群体所排挤，享受不到人应该享有的权利4。截至 20 世纪 90年代末，在社会排斥的基础上融入了家庭脆弱性问题，出现了权利贫困的概念。权利贫困涵盖了个体在政治、文化、经济、社会等方面权利缺乏导致的贫困。这一概念不仅考虑到了个体生理的因素，还考虑到了社会文化、环境和心理的因素，是对收入贫困内涵的进一步深入和拓展。 Sen（1999）指出，家庭贫困的根源是来自“能力的缺乏” ，是能力被剥夺造
7、成的5。他认为，收入贫困只是能力贫困的外在表现，是由于个体工作经验、知识、获得的机会和健康状况的不同，导致获取收入的技能和能力的差距。Sen（2001）根据人的正常基本可行能力获得保障为基础，即免受不正常死亡、饥饿、营养不良、慢性流行病以及其他方面条件的缺失，提出了以能力方法为标准定义贫困的多维贫困理论6。与传统上以收入为标准定义的贫困相比，按能力来界定的贫困，明显更具合理性。能力观点强调的是人的各种能力，这种能力是个体获得收入的手段，具有持续性。此外，能力的观点不仅包括了以货币来衡量的指标，还考虑到了非货币性指标。总之，Sen 对贫困的定义，阐明了能力与收入之间的集合关系。一个有能力的贫困个
8、体，可以通过自身能力来获得收入，从而摆脱暂时的贫困，甚至长期贫困状态。相反，一个暂时不属于贫困，但没有能力的个体，哪怕目前拥有收入，却很难保证以后不陷入贫困。 Sen 提出能力贫困以后，研究者对贫困的研究逐渐推向多维角度。然而，理论界在多维贫困的研究过程中，就多维贫困指数的构建、测量、加总等问题展开了激烈探讨。如最早从收入和闲暇两个维度构建多维贫困指数的 Hagenaars（1987） ，从维度指标选取上做了创新，并为后续研究者多维贫困指数的构建奠定了基础7；此外，联合国开发计划署（UNDP，1996，1997）针对当时贫困指数不能反映社会福利水平问题，先后提出了能力贫困测度（Capabili
9、ty Poverty Measure）和人类贫困指数（Human Poverty Index， HPI）8；续而，Sabina Alkire（2002）为克服贫困测量中维度幅度较小、覆盖面较窄的缺陷，考察了 139 个关系到人类发展和福利水平的指标9；以及Nussbaum（2003）基于 Sen 的“能力贫困”理论，从寿命、情感、健康、思维、休闲等 10 个维度面考察了贫困的多维情况10。这些都是从理论角度研究贫困，使人们能更多地从多维角度去关注贫困问题。另一方面，从多维贫困指数构建和测量上进行研究的有：Wagle（2008）采用结构方程模型，考察了美国家庭的多维贫困程度11；Maasoumi
10、 和Lugo（2008）基于公理化方法，采用印度尼西亚 2000 年的微观数据，对家户多维贫困进行了测量12；还有，Ortiz 等（2012）对儿童贫困的研究、Erik Thorbecke（2005）提出的多维度立体扶贫测度、Oyekale 和Okunmadewa（2008）对发展中国家或地区多维贫困的考察13-15。 近几年，从国内研究现状来看，基于多维视角研究贫困测量的文献也逐渐增多，但大部分学者主要借助于国外成熟的贫困测量方法，对我国城乡、中西部省份或局部地区进行贫困的多维度测度。诸如，王小林和Sabina Alkire（2009）采用 Alkire & Foster 提出的多维度贫困测
11、量方法，利用中国健康与营养调查（CHNS）中的 2006 年数据，对 8 项指标进行等权重赋值，对我国城市和农村多维度贫困情况做了深入分析16。邹薇和方迎风（2011）利用 CHNS 数据，从“能力”方法的视角，选取收入、教育和生活质量三个维度上的 8 项指标，考察了国内家户多维贫困的动态变化17。叶初生和王红霞（2010）从贫困维度的确立、贫困主体的确定和多维贫困的度量三个层面上，梳理了贫困在多维测量过程中遇到的问题和难点18。尚卫平和姚智谋（2005）结合联合国发展计划署（UNDP）发布的各国在出生时的预期寿命、成人识字率和人均实际国内生产总值 3 项指标数据，分析比较了六大洲 19982
12、000 年的多维贫困程度19。郭建宇和吴国宝（2012）利用山西省贫困县的住户数据，以MPI 多维贫困指数为基准，研究了多维贫困户与收入贫困户之间的覆盖率和漏人率20。方迎风（2012）基于 2006 年 CHNS 调查中的 11 个指标，研究了中国目前的多维贫困状况21。因此，从多维角度把握贫困的实质，也逐渐被国内学术界普遍接受。 可以看出，贫困测量随着贫困内涵的演进而向着更深、更广、更细化的方向发展，从单一的以收入或支出为标准到以公共产品的提供、教育、住房条件、健康状况等方面的多维视角变化。对贫困的研究已经不仅仅是从经济学、发展经济学或计量经济学角度来分析，而且融入了政治学、人类学和生理学
13、等学科理论的综合研究。因此，从传统角度考察货币性指标体系的方法已经不能完全适应当前社会对贫困概念及其贫困测度的要求，通过多维的角度来测定贫困问题已成为国内外一致的观点。三、基于非公理化方法的多维贫困测量 近年来，在解释多维度贫困问题上，研究者越来越关注健康、教育、公共设施、出生时的预期寿命等可获得性福利方面的影响，并运用几种综合福利指标作为检验多维贫困的标准。如 Adams 和 Page（2001）运用世界银行的官方数据，比较了若干个国家福利水平的统计指数。他们认为，除了货币贫困以外，国际社会更加关注社会的非货币性贫困，且货币性贫困的降低与其他福利指标的上升之间没有必然的联系22。的确，一个国
14、家可能存在一个较高的收入贫困率，但可能会与此同时也有一个较高的教育水平率或出生时的预期寿命率，反之亦然。 联合国开发计划署（UNDP，1997）在人类发展报告中指出，就影响个体福利水平的诸多因素中，收入贫困仅仅是其中的一个小部分。与此同时，UNDP 提出的人类贫困指数（HPI）就是对这一思想的集中体现。HPI 指数针对发展中国家和发达国家不同的贫困状况，分别采用了不同的维度指标，其实质是一样的。HPI 指数关于发展中国家的维度指标标准是：寿命（预期寿命在 40 岁以下人口比重） 、读写能力（成人文盲比重）和生活水平（拥有安全饮用水的人口比重、5 岁以下营养不良的人口比重和没有获得医疗保健的人口
15、比重，取这 3 个指标的平均值）三个维度，用HPI1 表示。相比之下，发达国家的贫困指数用 HPI2 表示，相应为：寿命（预期寿命在 40 岁以下人口比重） 、16 至 65 岁年龄组中缺乏技能的人口比例、人均可支配收入不到平均水平的比例和失业率，共四个维度8。HPI1 和 HPI2 指数的表达式分别为： HPI 指数是衡量一个国家平均人类发展水平的参考指数，常被使用的是 HPI1 指数。HPI 指数能够反映不同国家或地区的人口在基本能力方面是否存在贫困，为制定具有针对性的组合式反贫困政策措施，准确瞄定贫困人口提供了科学的指导。但该指数主要反映的是国家层面的信息，是一个较泛的综合指数，从而无法
16、测定特定的个体、家庭或局部人群的贫困被剥夺程度。它最大的缺陷在于对？茁或？琢值的选取上缺乏理论说服力，且没有考虑到维度指标间可能存在的相关性。因此，一个既是文盲又缺乏医疗保健且预期寿命不超过 40 岁的个体，将会被多次重复计算。 此外，与 HPI 指数类似的是人类发展指数（Human Development Index，HDI） 。HDI 指数是经 UNDP（1990）推荐使用，由 Alkire 和Santos（2010）对该理论进一步研究，构建的一项多维贫困测度指数23。HDI 指数也由三个维度组成，即出生时的预期寿命、预期受教育年限（包括成人识字率） 、以及购买力平价折算的实际人均国内生产
17、总值（PPP） ，各维度分别用 LEI、EI 和 II 表示，有： 式（3）中，LEI、EI、II 分别表示三个基本维度的综合平均值，HDI值越大，表明贫困程度较小，整体状况越好。该指数采用了数学上的几何加权平均算法，对权重的选取没有硬性的要求，等权重和非等权重均可，测算灵活，实施方便。它在世界许多国家或地区有较大的影响力，现已有约 20 个国家或地区采用 HDI 指数作为衡量本国贫困与否的指数。然而，HDI 指数成立的前提假设是每个维度处于均匀分布，且具有相等的概率函数，这是一种完全理想的状态，不符合实际情况。为了修正这一缺陷，获得更加接近实际情况的贫困指数，后来的研究者采用阿特金森方法测量
18、每个维度的不平等，对各维度的分布函数进行不平等调整，同时消除分配引起的不公问题，最终获得修正后的 HDI 多维贫困指数，用IHDI 表示，即： 鉴于 HPI 指数和 HDI 指数均存在的缺陷，UNDP 与英国牛津贫困与人类发展中心（OPHI，2010）合作开发了另一多维度贫困指数，即 MPI 多维贫困指数（Multidimensional Poverty Index） 。该指数是对 HPI 指数的取代，同时作为 HDI 指数的一个完善。MPI 指数是一个国际通用的多维贫困指数，涵盖了 100 多个发展中国家的贫困情况，反映了贫困个体或家庭在不同维度上的贫困程度。该指数也选取了三个维度，不同点在
19、于维度指标增加到 10 个，即：健康（营养状况和儿童死亡率） 、教育（儿童入学率和受教育程度）和生活水平（饮用水、电、日常生活用燃料、室内空间面积、环境卫生和耐用消费品） ，具体的维度贫困线临界值，视研究现状和数据可获得性而定。MPI 指数取值越小，说明该个体或家庭贫困程度就越低，相反，则越高。 MPI 指数修正了 HPI 指数在维度指标汇总上存在的不足，并在此基础上增加了多项判定指标。另外，MPI 指数又从方法上完善了 HDI 指数在度量上的缺陷，它从微观层面来反映个体贫困状况，以及贫困的深度，能更全面、准确地反映一个国家或地区在人文发展方面取得的进步。而且，该指数选取的维度面广，能较好地近
20、似反映贫困人口所处的真实情况，是一种更加符合现代社会发展需求的贫困测度方法。但是，MPI 指数运用到实践中时，存在一个未能克服的缺陷，对于不同的权重指标选取，测量结果会产生较大偏差。国内学者郭建宇和吴国宝（2012）结合山西省贫困县的住户数据，对 MPI 贫困指数存在的这一缺陷进行了实证论证。他们指出，相比之下，权重调整前后的多维贫困测量数值变化非常大，对研究结果有一定程度的影响20。因此，一个能更好描述各维度指标权重分配的方法，显得格外重要。在早期，Ram（1982）提出了应根据不同福利指标的贡献选择稳健的权重值的观点。他认为，可以运用统计分析方法中的主成分分析法（PCA）对原始数据进行处理
21、，这样才能筛选出比较合理的权重系数。同时，Ram 结合 PCA 方法，借助 147 个国家或地区的物质生活质量、基本需求和人均GNP 数据，构建了非等权重综合指标24。运用 PCA 方法构建的综合指数，易于运用，概念清晰，可以解决诸如 HPI 指数在权重上的主观随意性问题，结果更具有稳健性，且能为不同维度在总贫困指数中所占比重提供参考。 早在 Klasen 之前，Townsend（1979）也做过类似的研究，他针对十二项有关养老保险的指标，对家户进行考察。当一个家庭对养老保险感到满意时赋值为 1，否则为 0。最后进行指标统计，以数值 6 为统计临界值26。无独有偶，Pradhan 和 Rava
22、llion（2000）在处理来自尼泊尔和牙买加的微观数据时，借助 Probit 模型来瞄定主观贫困线。他们根据个体的具体情况，在不同维度上设置了 14 的数值来表示不满意到非常满意的不同级别27。这些方法仍存在局限性，它相当于把多维指标综合为单一的一个指标，只是简单地起到了综合不同维度来表述福利和贫困线的一般化作用。 综上可知，基于非公理化方法的多维贫困测量，大部分是借助个体家计调查数据，运用若干福利指标进行测算的。然而，在许多发展中国家中，要么数据的搜集很难完成，要么取得的数据质量不高。可靠有效的数据来源，是完成贫困测量最基本的前提。另外，多维贫困测量涉及到的各指标权重问题中，主要采取两种常规方法。一是等权重分配法，二是统计分析法，如主成分分析法（PCA） 、多重对应分析等。很显然，第二种方法更可取，在构造权重和指标综合方面具有显著的稳健性。然而，邹薇和方迎风（2012）指出，PCA 法解释能力有限，仅适宜个体之间贫困程度的相互比较28。这正是该方法的一个明显缺陷，从而限制了它的运用范围。此外，Filmer 和 Prichett（2001） 、Sahn 和Stifel（2003）提出用因子分析法来取代 PCA 法，并成功运用因子分析法构建多维贫困指数，并对多维贫困问题进行研究29-30。Booysen 等（2005）也通过多重对应分析法对七个非洲国家的贫困趋势进行了探讨。
