孙咏梅，傅成昱

(中国人民大学 a．中国经济改革与发展研究院；b.国际关系学院，北京 100872)



中国农民工多维物质贫困测度及精准扶贫策略研究

孙咏梅a，傅成昱b

(中国人民大学 a．中国经济改革与发展研究院；b.国际关系学院，北京 100872)

摘要：随着贫困研究的思路走向多维化，物质贫困作为整体贫困的一个重要维度而愈发为研究者所关注。长期以来，物质贫困测度采用的一维方法存在着严重的缺陷，只有引入多维分析方法，才能客观、科学地分析现实中的贫困。Alkire-Foster方法提供了较好的贫困测度工具，在确定了将收入水平、消费水平、个人生活条件和家庭生活条件作为物质贫困的四个维度之后，对贫困问题相对典型的农民工群体进行不同程度的多维物质贫困测度，并且对各维度以及它们如何影响多维物质贫困进行了研究。对农民工物质贫困的多维测度研究认为，精准扶贫工作不仅仅是通过劳动报酬及消费水平的提高就可以简单完成的，只有科学识别不同维度的物质贫困，才能从根本上拔掉“贫根”，实现精准扶贫工作中的“靶向治疗”。

关键词：农民工；物质贫困；精准扶贫；Alkire-Foster方法

引　言

消减贫困是当今世界共同关注的主题。农民工作为贫困特征较为典型的特殊群体，近几年逐渐引起学术研究者的关注，但是一些研究常常将研究视野放在农民工收入或消费层面上，而忽略了其他物质贫困的存在，这显然难以适应城镇化进程中农民工贫困的复杂性与多重性。随着贫困研究逐步走向多维，现有的以收入或消费水平衡量贫困的一维方法已远远不能满足科学测度贫困、实现精准扶贫的要求。我们通过大量农民工贫困状况的实地调研，试图以多维贫困理论为研究基础，利用Alkire-Foster方法对农民工多维物质贫困进行识别、测度与量化分析，以便将农民工物质层面的贫困纳入多维贫困研究体系中，从而更为全面地评估这一群体的物质贫困情况及多维贫困的程度，为中国精准扶贫策略的制定，以及在2020年全面实现脱贫目标，做出有益的理论探索。

一、贫困测度研究思路的变迁：一维向多维的演变

长期以来，理论界关于贫困问题的研究，大体上都是基于物质层面上的一维方法，即将单一的收入或消费标准作为贫困的测度指标，将物质贫困等同于整体贫困，在此基础上所做的调研也主要在收入层面进行。例如，在1998年之前，中国国家统计局对农村贫困人口的估计依据的是农民人均纯收入指标[1]87。国际上对于贫困的测度依据的是消费指标，世界银行对于贫困人口的认定就是基于消费水平，即每天每人的生活消费少于1美元的，称为极端贫困；1～2美元的则被称为中等贫困。可见，国内与国外早期对贫困的测度都是基于一个指标进行分析的一维法。

随着经济的发展与经济社会的多元化，单纯地以收入或是消费指标衡量贫困的一维法已经不能充分反映贫困的真实状态，从1998年开始，国家统计局对农村贫困人口的评估开始依据收入和消费双重指标，即收入低于贫困线同时消费支出低于1.5倍贫困线，或消费低于贫困线同时收入低于1.5倍贫困线[1]87-89。尽管这种贫困的双重测度指标相较于一维测度向前迈进了一步，但是这种划线达标式的贫困识别方法，从本质上而言还是局限于一维性考量，并没有将影响物质贫困的多种维度(如权利、能力等)纳入研究范畴中，因而其研究的客观性和科学性存在着较大的缺陷。

鉴于一维贫困测度法的严重不足，阿玛蒂亚·森(Sen,1999)于20世纪80年代最早提出了多维贫困理论[2]，首次将贫困的定义引入“能力方法”研究中，即贫困是对人的基本可行能力的剥夺，而不仅仅是收入低下，亦即人的贫困不仅仅是收入的贫困，还包括所受教育程度、求职的能力、晋升的能力等，后来发展为对福利的主观感受[3]。只有综合考虑各项可能导致贫困的多维因素，才能全面地考量社会中贫困的发生状况和普遍程度。

贫困理论研究由一维向多维的演变，重点在于考量贫困的多维性对于现实中的贫困测度具有的重要作用。一方面，多维贫困分析可以减少单一指标衡量造成的贫困识别错误，如一些学者通过对乌蒙山片区的贵州、云南和四川的抽样调查发现，2013年建档立卡贫困户中有40%的农户人均收入超过贫困线，而在非建档立卡户中有58%的农户收入低于贫困线[4]。这表明，从收入一维标准判断，贫困识别的错误率非常高，造成这样的错误，不仅是由于贫困测度指标不全面，更是由于基层(乡和村两级)政府无法获得农户收入的准确数据，在贫困识别中只能依赖民主评议等手段。因此，只有打破将收入作为唯一的贫困标准的惯例，采用多维贫困标准建档立卡，才能避免国家制定的标准与基层采用的标准相脱节的情况[4]。

另一方面，多维贫困分析可以避免一维法导致的贫困识别不一致性。比如，由于数据基础和估计方法不同，国家统计局估计的贫困人口和民政部门确定的低保贫困人口在很大程度上是两个不同的群体，即统计局估计的是经济上的贫困人口，而民政部门确定的农村低保人口主要是一些特殊的、没有劳动能力的人群，但是这些人口中相当部分的收入并不低于贫困线[5]。尽管两者所确定的贫困人群都属于扶贫范畴，但是由于各自的一维标准不同，结果也需要制定不同的扶贫标准。因而，只有建立一套统一的贫困衡量指标体系，才能将贫困人口更为全面地识别出来，对其贫困程度加以科学测度，为精准扶贫策略的制定提供科学的理论依据。

二、多维贫困测度与分析的重要手段：Alkire-Foster方法

阿玛蒂亚·森多维贫困理论提出后，为了适应逐渐走向多维的贫困测度思路，一批学者开始探索更先进的、不局限于收入或消费的一维指标分析法，为多维贫困研究探寻具有可操作性的测度工具。在各种新的研究方法中，Alkire-Foster(AF)方法以其在多维贫困的量化分析上的可操作性逐渐为人所知。随着联合国开发计划署对AF方法在计算多维贫困指数上的应用，这一方法在计量分析上逐渐走向成熟。目前，AF方法已经成为多维贫困测度和研究的重要工具。

鉴于此，本文选取AF方法作为研究和测度物质贫困的方法。在本研究中，一方面，我们将利用指标和维度的划分，借助调研所得的数据来分析农民工群体面临的整体物质贫困，并测算各个维度对于物质贫困的贡献；另一方面，将物质贫困作为整体多维贫困的一个组成部分，对其在多大程度上影响农民工总贫困进行测量和分析。

AF方法包括福利取值(各个维度的成就)、每个维度的贫困识别、多个维度的贫困加总、加总的权重设置和分解五个主要步骤。

各个贫困维度的福利取值情况。让Mn,d代表n×d维矩阵，并且令矩阵的元素y∈Mn,d，代表n个人在d个不同维度上的取值。y中的任一元素yij，表示个体i在维度j上的取值，i=1,2，…,n;j=1,2,…,d。

多个维度贫困的最后加总。在识别贫困之后，最简单的加总方法是按人头计算多维贫困发生率(H)：H=H(y,z)；H=q/n。其中，q是在zk之下的贫困个体数(即同时存在至少k个维度贫困的个体数)。不过这种“数人头”的方法有其天然不足：它对贫困的程度变化敏感度较低，也就是当已处于贫困的个体面临更深程度的贫乏时，H无法对这样的变化做出调整。

为了克服上述“数人头”存在的缺陷，AF方法提出了事后修正法，其公式为：M0(y,z)=μ[g0(k)]=HA。M0即为调整后的多维贫困指数，它由两部分构成：一部分为H(贫困发生率)；另一部分为A(平均剥夺份额)，A=|c(k)/(qd)|。平均剥夺份额的计算和加入分析是在贫困发生率的基础上对贫困程度的补充。

三、农民工多维物质贫困识别与测度：以建筑业为例

对物质贫困进行多维测度的前提是对所衡量的贫困建立分类的判断指标，并且通过划定各个指标的贫困线实现对指标的量化，为物质贫困的衡量乃至于整体多维贫困的测量服务。根据国家统计局公布的数据，中国农民工总数已达2.77亿人，其中，建筑业农民工占农民工总数的1/3，考虑到调研数据的典型性和可得性，我们将建筑业作为样本来源。

(一)多维物质贫困指标划分和各指标贫困线划定

农民工物质贫困的多维性既包含了最基本的收入和消费指标，也包含了其他多项生活指标。基于前期对于建筑业农民工的问卷调查，本文将16个项目纳入量化范围，分门别类与上述四个方面进行对应，进而利用这些指标对物质贫困的不同维度加以评判。其中，家庭收入和家庭消费各自对应一个指标，并且由于它们在贫困问题中的突出地位而得以分别构成物质贫困的一个维度。另外两个维度，即个人和老家的生活水平，则包含了多个小的指标。在考虑各个指标并且与问卷进行对应的过程中，本文的分析将每个指标所涉及的问卷问题数量控制为一个，以避免因某些维度涉及的问题太多而导致指标贡献度与实际发生比较大的偏离。基于此，本文选取了四个维度和相应的衡量标准。

1.家庭人均收入

衡量家庭人均收入水平的参照量是民政部门制定的低保标准和低收入家庭标准。一般认为，人均收入低于低保标准属于绝对贫困，而收入介于低保和低收入标准之间则被视作相对贫困。本次调查始于2013年，所测得的人均收入数据则为2012年的整体水平。由于所调查的农民工来自不同地区的工地(包括北京、西安和深圳)，查阅资料可知，北京、西安、深圳三地2012年制定的低保标准分别为520元、410元和560元(指家庭人均月收入)，而低收入家庭的人均月收入标准则分别要求不超过740元、615元和840元。如果收入低于该地低保水平，属于较严重贫困，该指标记为2；如果收入水平介于低保和低收入水平之间，属于一般贫困，指标记作1；收入高于低收入家庭水平，则认为该维度上不贫困，记为0。

2.家庭人均消费

根据世界银行制定的标准，家庭人均消费低于1美元/天被认为属于绝对贫困的范围，而消费1～2美元/天则被认为是一般程度的贫困。查阅资料可知，2012年美元与人民币汇率的平均值为6.3124，在本文的分析中这一汇率近似取值为6.31。故而，如果被调查农民工家庭日人均消费低于6.31元，则认为其在消费上属于严重贫困，该项指标记作2；消费6.31～12.62元的受访者归类于中等贫困群体，指标记作1；没有某项指标达到贫困标准的群体，记为0。

3.个人生活条件

以联合国关于贫困测度指标为参考，本次调查选择了如下7个指标：住房(对居住条件是否满意)、伙食(对伙食情况是否满意)、厕所(有无固定的卫生设施)、用水(用水是否受到保护)、用电(是否能保证正常用电)、主要电器(是否有主要电器)，以及对当时生活条件的满意度。

对于个人生活条件这一维度我们做出如下规定：如果某个受访者在7个指标中的一半以上(即至少4个)是被认定为贫困状态的，那么这一个体在个人生活条件上属于绝对贫困，指标记作2；如果有1～3个指标是被认定为贫困的，则该个体属于一般贫困，指标记作1；如果没有指标属于贫困范畴，则记作0。

4.老家生活条件

本次研究选择了7个指标加以调查：住房墙面类型(是否为砖石或是混凝土结构)、看病条件(是否方便)、厕所、自来水、用电、主要电器，以及对老家生活的满意程度。与上一点相同的是，如果贫困指标数过半为绝对贫困，记为2；指标数在1～3之间则为相对贫困，记为1；指标数为零则这一维度记作0。

(二)农民工多维物质贫困的量化分析

在划分各项指标的基础上，我们将方法与实际数据相结合，具体分两部分：一是对物质贫困本身进行多维测度；二是对物质贫困与整体多维贫困的关联进行分析，包括物质贫困在不同k值下的总体情况、各项指标的程度分析和各项指标在不同k值下的贡献度研究。

1.k维物质贫困在不同k值下的情况

首先，在利用指定的标准衡量各个小维度的贫困后，我们再计算k维物质贫困(指标之和至少达到k的物质贫困)的整体情况，对物质贫困群体进行一个初步分析。而考虑k维物质贫困的整体情况，就是要分析在k不同取值下(1～8)物质贫困的发生率、剥夺强度和多维物质贫困指数。经过计算，得到表1。

表1　K维状态下贫困人口发生率的测算

如表1所示，就物质贫困的发生比例而言，1维的物质贫困(也就是至少有一个指标出现贫困的情况)达到了81.1%，说明物质贫困现象在受访的农民工中是比较普遍的。这种现象是对城市务工人员进城动机的印证：这一批农民工离开家乡的最初目的就是提高收入，以改变家庭的贫困现象。事实上，农民工虽然努力工作并取得了高于农业生产的收入，但是他们在物质水平上的提升相比于城市居民而言仍然有限。

进一步研究发现，一方面，我们要注意到只有一维贫困的比例最高，而且物质贫困人群集中于k值较低的几组中，k大于4的比例甚至不到8%。可以看出，物质贫困群体面临着相对更轻的剥夺程度。因而，这一组数据反映出被调查的务工人员的物质生活水平总体并没有达到一个非常严重的态势。另一方面，虽然总贫困并不算严重，但是极端贫困的个体还是需要引起注意。k值取到5及以上的个体仍然占据了一定的比例，而这样的贫困维度数是较为严重的物质贫乏的一种体现。相对严重的贫困的存在，说明仍然有一批农民工没有实现借进城务工提升个人和家庭生活水平的目标。

2.农民工物质贫困测度指标的程度分析

在总结了物质贫困总体状况后，自然要对各项指标的情况进行分析。经过测算，物质贫困四个维度的发生情况如表2所示。

表2物质贫困四个维度的发生情况(单位：%)

维 度收入消费个人条件家庭条件相对贫困比例21.032.337.926.1绝对贫困比例21.111.23.52.4总贫困比例42.143.541.428.5

由表2可见，首先，以个人生活条件这一角度衡量的贫困接近四成，明显高于其他指标，直观地反映了农民工群体在个人的日常生活中面临的较为普遍的艰苦条件。他们中很多人不仅需要支撑家庭常规开销，还常常需要承担子女教育、赡养老人、家庭住房等多项责任，因而他们中相当比例的人因沉重的家庭负担选择省吃俭用，表现出相对贫困。

其次，消费维度的相对贫困和绝对贫困比例在4个指标中均位列第二，整体最高，也正是对农民工群体在消费上较为普遍的贫乏现象的注解。这种消费贫困有两个原因：一方面，农村家庭在食品和日常用品上更多是生产而非向他人购买，因此有相对较低的消费水平；另一方面，在城市中的农民工常常省吃俭用，加上工地会提供食宿费用，因而他们的消费水平较低。消费上的贫困也折射出农民工群体不敢花钱的心理：由于缺乏足够的社会保障(比如保险、养老金等)，农民工必须为可能的紧急事态做好准备，这种心态抑制了他们的消费欲望，推动了这一维度贫困的提升。

再次，从收入指标的贫困数据来看，收入贫困仅次于消费贫困，体现出收入贫困问题的一种均匀分布：各个收入水平段都有一定量的农民工存在，而不是如其他三个维度那样集中于较低水平的贫困。2个指标的接近也意味着非常高的绝对贫困发生率，21.1%的数值甚至高于其他三项绝对贫困比例之和。这样高的绝对贫困比例说明虽然受访农民工努力工作以承担起家庭开销，而且个人工资水平并不低，但是由于需要抚养的家人很多、开支多样化，导致其中很大一部分还没有实现帮助家庭提升生活水平、摆脱贫困状态的目标。

最后，家庭生活水平上的贫困问题也不容忽视。由于在外打工的工资往往高于农业生产收入，并且他们工资的很大一部分都补贴给家中，因而他们的家庭条件在农村总体是较好的，这一点从总贫困比例在四者中最低就可以得到体现，也可以通过绝对贫困比例的低下反映出来。而之所以其相对贫困比例仍然较高，一方面是因为贫困标准的制定并不只是与农村其他家庭相比较，还需要考虑整个社会的情况与需求，因而导致在一些方面农村家庭的条件显得比较贫乏(比如卫生和医疗)；另一方面是因为很多进城务工人员已经将正在受教育的子女和年轻的家人带入城市，留守农村的往往是老人和年幼儿童，甚至已经没有人留在老家生活了。在这种情况下，农民工家庭对于老家生活条件的改造要么意愿不强，要么能力不足。

3.各项指标在不同k值下的贡献度分析

对各项指标单独分析后，我们将指标分析与整体的k维物质贫困分析相结合，而这个交接点就是对各指标在k不同取值时的贡献度的研究。

表3各指标贡献度随k变化的情况(单位：%)

k收入消费个人条件家庭条件132.628.223.215.9235.427.720.216.7336.328.319.416.1436.530.017.815.7532.828.320.018.9630.030.021.019.0727.327.322.722.7825.025.025.025.0

四个维度对于物质贫困的贡献度排位一直十分稳定：收入位居首位，消费其次，个人条件再次，家庭条件最后(考虑并列情况)；同时，收入和消费的贡献度一直不低于25%，而后两者从未超过这一比例。一方面，这是对4个指标影响力的直接刻画，反映出收入和消费这两项指标是物质贫困更为重要的组成部分，而个人与家庭生活条件则处于相对次要的地位；另一方面，将这份数据与上文各指标贫困发生率的大小排序相比较可以发现，贡献度的排序与绝对贫困比例而非总的贫困比例的排序是一致的。在分析指标贡献度的高低时，绝对贫困比例的影响相对更为明显。扶贫政策应当优先关注各个维度处于绝对贫困的人群，以比较快的速度降低多维物质贫困的发生频率和严重程度。

另外一个信息是，4个指标贡献度的差距变化有比较明显的规律。在k从1上升到4的过程中，贡献度的差距总体保持稳定增长的态势。而随着k进一步增长，这种差距显著收窄，直到k=8时达到一致。这意味着，在低维度和中等程度的物质贫困中，收入和消费的影响力比另外2个指标更为显著；而在较为严重的物质贫困中，影响力的差距会相对缩小。

(三)物质贫困对整体多维贫困的影响

在前文细分物质贫困各维度指标并对其进行测度的基础上，我们选取了5个维度29个指标，基于AF方法展开对整体多维贫困的分析。在指标确定之后，如何界定某一维度达到贫困是整体贫困分析的一个重要前提。AF方法中界定了“并”和“交”两种方案，分别将至少一个指标不合格和全部指标不合格定义为任一维度贫困的标准线。然而经过实际数据分析后可以发现，后一种方案界定的贫困太过极端，很难反映实际情况。因此，此处的分析将围绕前一种方法，也就是每一个维度有1个指标不达标即记为贫困的方法进行分析。

1.农民工整体多维贫困状况概览

分析整体贫困对了解农民工群体面临的整体情况是一个很好的反映，也为后面分析物质贫困与整体贫困的关联做了一个铺垫。经过多维贫困整体测度的计算，我们得到的结果如表4所示。

表4　农民工整体多维贫困的测度结果

由表4可知，无论是剥夺强度还是多维贫困指数，整体多维贫困的相关数据都明显高于物质贫困的对应数值，尤其是在较低维度的数据中。这样的一系列对比很好地显示出，不同于物质贫困的较轻水平，整体多维贫困主要集中于中高程度，推动着整体多维贫困问题的日益严峻。

2.农民工物质贫困对多维贫困的贡献度

在对多维贫困的整体分析后，我们再考量物质贫困与多维贫困之间的联系，而测度这种联系的关键指标就是物质贫困的贡献度。利用调研所得的数据代入AF方法中，得到贡献度的结果如下页表5所示。

表5农民工物质贫困对整体贫困的贡献度(单位：%)

k物质权利精神能力福利116.120.427.718.817.0216.120.627.019.017.2316.720.725.818.917.9414.720.923.320.320.7520.020.020.020.020.0

我们认为，贫困不应局限于物质层面，而上表这一组数据对这一观点作了良好的注解：相比于其他几个维度贫困，物质贫困的影响力水平在k不同取值时的表现一直处于低位，即物质贫困在整体多维贫困中的贡献度是处于较低水平的，单纯的物质贫困分析远远不能解释个体的多维贫困，只有将物质贫困看作多维贫困的一个组成部分，才能对贫困进行科学的识别和测度。

通过上述研究我们发现，物质贫困是导致多维贫困的“原罪”，研究多维贫困就是应当将各个主要致贫因素都纳入考量范围，其中，对物质贫困的研究在未来走向多维化的贫困度量中，仍将占据着重要的地位。

四、基于物质贫困研究的中国精准扶贫策略

通过对物质贫困研究由一维走向多维的研究思路的分析、AF方法可操作性的探讨、基于调研数据的农民工多维物质贫困分析，以及对物质贫困与建筑业农民工整体多维贫困联系的研究，我们可以看到物质贫困与其他贫困的相互影响。一是物质贫困受到多重因素的共同影响。其中，收入和消费这两个传统衡量因素仍然是物质贫困的关键性组成部分，消费上的贫困发生比例更胜一筹，但是收入贫困分布更为均匀、有更高比例的严重贫困，并且对于物质贫困的贡献度更高。二是物质贫困在整体多维贫困中占据一定比例，但是并非主要。三是多维贫困研究是比一维研究更为合理的选择。因而单纯研究物质贫困对个体贫困的评估和测量是远远不够的，很可能导致对于贫困比例的低估。

对物质贫困的多维分析结果告诉我们，针对程度相对较轻的物质贫困群体，可以以对收入和消费进行干预为支点，减少收入或是消费贫乏对贫困的影响。而对于程度比较严重的物质贫困现象，必须多管齐下，尽量全面地覆盖这些个体所面临的难题而非只关注某个特定指标，从而在根本上缓解他们所处的多维贫困状态。多维物质贫困的识别与测度，为我们今后的精准扶贫提出了新的要求，扶贫策略的制定应做出客观的、科学的选择。

第一，建立全国城乡统一的劳动力市场。政府应提供用人单位需求信息，同时承担起劳动力资源信息登记、就业咨询、职业能力评估和职业介绍、农民工岗前培训、风险担保等社会化的就业服务。同时，适当弱化公权力对用人单位的干涉，因为一旦公权力干涉用人单位的自主选择权，就没有办法保证城乡平等和建立城乡统一的劳动力市场。

第二，构建多层次的社会保障体系，改善农民工生活条件。政府应积极为农民工搭建社会安全网络，建立完整科学的社会保障制度。在中国现代化进程中，农民工作为贫困人群，时时会担忧市场波动、政府管制，以及科技进步、产业升级给自己的收入和生活带来的直接或潜在的影响。脆弱的农民工无力为自己构筑安全平台，政府理应负责。而这一平台的最重要的一部分就是一套完整、科学、人性化的社会保障制度，让农民工群体免于疾病危害、经济灾难、自然灾害和社会暴力。

第三，制定生活保障措施，改善农民工生存条件。在衣食住行中，农民工最迫切需要改善的是住房等生活条件，政府应切实采取各种有效措施，利用各种优惠政策，多渠道为农民工提供廉租房等保障措施，积极改善农民工居住和生活环境条件。

第四，确保农民工收入稳步增长，消除拖欠工资现象。政府应加大对农民工收入的干预力度，加强国家对企业工资的调控和指导，健全劳动力市场价格、计划工资指导线、行业劳动力成本信息等对工资的引导作用，督促企业承担社会责任。劳动力价格的制定适当向农民工倾斜，使劳动报酬增长与中国经济增长同步、与企业效益增长同步，杜绝克扣、拖欠农民工工资行为。

参考文献：

[1]汪三贵.在发展中战胜贫困——对中国30年大规模减贫经验的总结与评价[J].管理世界,2008,(11).

[2]SEN.Development as Freedom[M].Oxford: Oxford University Press,1999.

[3]王小林,SABINA ALKIRE.中国多维贫困测量：估计和政策含义[J].中国农村经济,2009,(12):5.

[4]汪三贵,郭子豪.论中国的精准扶贫[J].贵州社会科学,2015,(5):149.

[5]汪三贵,ALBERT PARK.中国农村贫困人口的估计与瞄准问题[J].贵州社会科学,2010,(2):68.

[责任编辑：房宏琳，曾博]

收稿日期：2016-04-17

基金项目：中国人民大学科学研究基金(2011030285)；中央高校基本科研业务费专项资金资助

作者简介：孙咏梅(1968—)，女，副教授，从事社会主义经济理论研究。

中图分类号：F323.8

文献标志码：A

文章编号：1002-462X(2016)07-0138-06