摘要：2020年后我国扶贫战略的重点将从收入贫困向多维贫困转变，近年来我国多维贫困的研究逐渐增多。本文以CNKI数据库的多维贫困研究核心文献为样本，通过Citespace软件探寻国内多维贫困研究的知识图谱，总结分析当前国内多维贫困研究主要趋势，并结合对已有研究内容的梳理，从多维贫困的维度选择、权重及稳健性检验以及相关影响因素等问题进行了分析和展望。    关键词：多维贫困;知识图谱;中国研究

一、引言

2015年9月，联合国可持续发展峰会通过了2030年可持续发展议程，开启了全球发展事业的新篇章。2030可持续发展目标（SDGs）中的首要目标就是“消灭一切形式的贫困。”由此开始，多维贫困研究开始从边缘走向主流。2020年后我国的扶贫工作重心将由“绝对贫困”向“相对贫困”转变，由“收入贫困”向多维贫困转变。贫困维度如何界定，多维贫困人口如何识别，多维贫困如何治理？这些问题的研究将对我国下一步的扶贫战略实施具有重要意义。与国外研究相比，我国多维贫困的测度及相关研究起步较晚，但近年来有了较快发展。本文基于CNKI数据库的多维贫困研究的核心文献为样本，通过Citespace软件探寻国内多维贫困研究的知识图谱，同时结合对文献内容的梳理，总结分析当前国内多维贫困研究中的重要问题及研究展望，以期为今后此方面探索和研究提供借鉴和启发。

二、多维贫困知识图谱梳理的方法与数据来源

Citespace软件主要是用来分析科学文献中蕴含的潜在知识，并运用科学计量学、数据和信息可视化等手段对文献进行多元、分时、动态的计量可视化分析①。为了提高分析样本的精准度，本文以相对贫困为主题词，以CNKI中的核心期刊和CSSCI来源期刊为搜索范围，时间截点限定为2019年12月，共得到检索结果469条，通过手动删除会议综述、新闻报道、体育文化研究等相关度较小的文献之后，共有459篇文章进入分析样本。此外，为了更便于分析文献的被引情况，本文还通过中国社会科学索引（CSSCI），以相对贫困为关键词，搜索了截止2019年的论文，经过手动剔除清理，共有207篇进入分析样本②。

三、国内多维贫困研究的趋势分析

多维贫困的理念实际上很早便蕴含于我国的扶贫政策之中。上世纪90年代开始，国内部分学者便开始从生活消费、教育培训、就业、基础设施等多角度分析贫困人口特征以及反贫困战略选择。进入21世纪，一些学者开始对我国不同类型的贫困表现进行了深入分析。例如，知识贫困③、选择性贫困④、权利贫困⑤、能力贫困⑥、发展型贫困⑦、参与式贫困⑧等。本文所梳理的主要是以“多维贫困”为主题的相关论文，因此在知识图谱分析样本中并未包括上述文献，但并不意味着这些相关研究不重要，相反，这些研究从内涵和理念上来说都属于多维贫困研究视角，为后来的多维贫困研究奠定了重要基础。

图1是中国知网中以多维贫困为主题的核心论文发表情况。从图1中可以看出，多维贫困的研究基本分为三个阶段。第一阶段是从2005—2009年，尚卫平、姚智谋在国内首次对多维贫困的测度问题进行介绍和综述⑨，正式以“多维贫困”为主题词的研究开始出现。王小林和Alkire第一次用CHNS数据测度中国的多维贫困指数，并比较了城乡差异⑩。自此，国内多维贫困的研究步入平稳发展的第二阶段，2010—2014年关于多维贫困的文章开始逐渐增多。自2015年开始，多维贫困的文章数量开始迅速增加，进入了快速增长的第三阶段。2016—2019年间有关多维贫困的发文量占2005年来发文总量的83.4%。这一时期多维贫困研究数量的激增除了与2015年联合国通过的《2030可持续发展目标》（SDGs）有关以外，还与我国的脱贫攻坚战略的转变历程密切相关。2015年11月《中共中央 国务院关于打赢脱贫攻坚战的决定》正式提出“到2020年，稳定实现农村贫困人口不愁吃、不愁穿，义务教育、基本医疗和住房安全有保障。实现贫困地区农民人均可支配收入增长幅度高于全国平均水平，基本公共服务主要领域指标接近全国平均水平”。这就意味着，我国的脱贫攻坚战略实际上采取的是收入贫困和多维贫困两个衡量标准，在将多维贫困概念化并诉诸扶贫政策实施方面，中国走在了世界的前列{11} 。政策实践层面的推进也促进了学术界对多维贫困问题的关注和研究。

四、国内多维贫困研究的关键词共现与聚类分析

（一）关键词共现与聚类分析

关键词是对文章核心内容的概括和体现。Citespace的关键词共现功能可以将文献研究的热点问题进行更为直观的可视化展现。本文将CNKI中2005—2019年459篇文獻样本，以1年作为时间切片，以关键词为网络节点，选取每年高被引的50个关键词，生成多维贫困研究关键词共现图谱。结果显示，共有关键词节点93个，139条链接，密度为0.0325，这表明多维贫困相关研究的关键词共现网络结构呈现一定的集中性，形成了一定的研究主题网络规模。聚类结果显示，关键词“多维贫困”与我们分析的主题直接相关，因而出现频率也更高;位居第二位的便是“精准扶贫”，这跟前面的发文趋势相吻合，即多维贫困的研究趋势是与“十三五”期间的精准扶贫的脱贫攻坚战略推进密切相关的。除此以外，多维贫困研究内容还集中于贫困测度、与收入贫困的比较;研究区域上侧重于连片贫困地区;研究群体侧重于农户、农民工等。

为了进一步聚焦多维贫困研究的热点，本文对文献样本进行了关键词的聚类分析，Citespace提供了三种聚类分析的算法，其中LLR（对数极大似然率）方法适用于中文文献的分析。聚类结果显示，多维贫困研究主要有8个聚类，分别是贫困、农村多维贫困、长期多维贫困、可持续生计、扶贫政策、贫困特征、经济贫困、贫困治理。这些聚类的顺序是从0到7，数字越小，聚类中包含的关键词越多。结果显示，此聚类的Q值为0.66，一般认为Q值大于0.3，便意味着聚类结构显著;S值为0.82，此值代表聚类平均轮廓值，一般认为S>0.5聚类就是合理的，S>0.7意味着聚类是令人信服的。因此可以判断，这一聚类结果还是比较合理的。从关键词聚类结果可以看出，目前的多维贫困研究以农村贫困为主，且关注长期多维贫困和可持续生计的较多。此外，随着国家脱贫攻坚战略的不断推进，对扶贫政策、贫困群体的特征以及贫困治理问题也有了更进一步的研究。

（二）关键词演变的主题路径分析

本文利用CiteSpace时区图的功能，将时间因素纳入关键词共现分析中，以探寻多维贫困研究在不同时间段的主题演化路径。每一个关键词的位置是该关键词在分析数据中首次出现的年份，该关键词在所有年份中出现的次数越多，字号越大。关键词之间的线条代表着它们之间的联系。从结果中可以看出，多维贫困研究在2011年前后主要以测度为主，而且测度几乎贯穿了多维贫困至今为止的大多数主题，其测度的方法主要是目前国际上应用比较广泛的Alkire-Foster模型。从2016年开始出现长期多维贫困方面的研究，主要以郭熙保的文章为代表，该文在多维贫困A-F方法的基础上构建了长期多维贫困指数，并对中国的数据进行比较和分析{12}。2010年以来，我国国内多个大型微观数据库先后开展了追踪调查，形成了跨期数据，并逐步向社会公开，这为多维贫困动态测度和长期多维贫困研究提供了良好的数据支持，也为多维贫困研究在分析对象和分析角度的细化提供了可能。因此，在2015年以后，多维贫困的动态测度、多维贫困与经济贫困之间的比较开始出现，分析视角和主题也在逐渐多元化和精细化。

（三）文献共被引分析

Citespace不仅给出了被引频次，同时还给出了基于样本文献测算的中介中心性。中介中心性用来衡量该文献与其他多篇文献之间的共被引关系，相当于文献间的“交通枢纽”。因此，如果一篇文献中介中心性越高，被引频次越高就代表该文献在此领域中越关键。从表1中可以看出，被引频次较高的前10篇文献基本都与多维贫困测度有关，在方法应用方面对其他文献研究起到了示范作用，其中王小林的文章是被引频次最高的文献，邹薇{13}的中心性更强。

从知识图谱的梳理和分析可以看出，国内的多维贫困研究主要呈现以下三个趋势：一是多维贫困的测度从静态测度向跨期的动态比较、长期多维贫困测度演变;二是多维贫困的研究视角和分析对象呈现多元化和精细化，从全国的测度和比较向城乡间、连片特困地区、子群体（农民工、老人等）延伸;三是多维贫困研究从单纯的测度比较向探寻多维贫困背后的影响机理转变，有意识的为精准扶贫和贫困治理提供经验借鉴。

五、国内多维贫困研究中的几个关键问题的讨论

目前多维贫困研究所依据的理论基础，即森的可行能力理论已经较为完备，在此理论基础上构建的A-F方法框架也较为完善。在多维贫困测度的方法选择上，国内目前已有的多维贫困测度绝大多数都使用Alkire&Foster所提出的A-F测度方法{14}，因为该方法具有直观、易分解、便于进行政策分析等优点，也是目前全球多维贫困指数（GMPI）测度的主要框架。{15} 近年来，由于国内公开大型数据库越来越成熟，数据问题也不再是研究我国多维贫困状况的“瓶颈”，多维贫困的测度方法、维度选取、权重分配等问题却是研究者们一直很关心的问题 {16}。下面我们将主要对贫困维度和指标的选取、权重分配与稳健性检验以及影响因素分析等方面进行详细梳理。

（一）贫困维度和指标选取

目前我国尚未有官方统一的多维贫困指标体系。但在研究中，大多数研究的贫困维度和指标的选择主要是基于牛津大学MPI的指标体系，根据数据可得性和研究需要进行适当调整。表2给出了联合国MPI的3个维度和10个指标。从已有的文献样本梳理的情况来看，在贫困维度选择方面基本都围绕教育、健康、生活条件等几个大方面。在指标选取方面，国内研究在教育、生活条件、资产等维度的指标选取和剥夺值设定与MPI较为一致，尤其是受教育水平、饮用水、用电、燃料、耐用品消费等方面。但在健康维度方面，国内研究的指标选取略显分散，涉及自评健康状况、医疗支出占比、医疗服务可及性、是否有医疗保障、家庭成员是否患慢（重）病、营养状况、认知功能是否有障碍等，只有少部分研究采用了儿童死亡率{17}。

李飞等曾指出，国内多维贫困研究初期在指标的选取上对国外研究有一种被动适应而非主动选择{18}。这一状况在近几年的研究中有了明显改善。如前所述，国内多维贫困的分析对象逐渐精细化，开始从整体测度分析向一些特殊的目标群体延伸，例如农民工、老人、儿童、妇女等。针对这些特殊的目标群体的具体情况，指标选取角度也更为多元化。例如，在农民工的多维贫困测度方面有就业稳定性、社会融入情况{19};在老年人多维贫困方面，有生活满意度、未来信心程度、精神健康、养老服务、子女照护等指标{20};在儿童方面，有时间是否自由、家庭照顾、信息获取、家庭藏书等方面{21};在妇女多维贫困方面，有个体赋权、家庭赋权情况、社会保障、社会参与等{22}。這些指标的选取在一定程度上反映了不同群体的贫困特征，但部分指标选取缺乏足够的理论基础和现实依据，如何形成具有理论基础且能反映现实的特殊群体多维贫困指标体系是需要进一步讨论的问题。

（二）权重设定与稳健性检验

A-F研究方法为测量多维贫困提供了总体框架，该方法框架在维度和指标选取、权重设定以及剥夺临界值设置方面是开源的，研究者可以根据自己研究的需要进行灵活选定。但也正是因为这种灵活性和主观性，使得多维贫困测度中的权重设定和参数稳健性检验显得尤为重要。

近年来少数国内学者在权重设定与比较方面进行了有益探索。例如，张全红等采用主成分分析法对指标进行客观加权{23};谢家智、车四方采用人工神经网络（ANN）方法对各指标赋权进行稳健性检验。学者们在权重设定方法的比较和选择结论上并不一致{24}。徐文奇等检验主成分分析法和等权重方法的测度结果的相关性，结果表明，等权重与主成分分析权重取值方法计算结果并无显著的区别，因此应鼓励采用等权重方法进行多维贫困的测度{25};方迎风、张芬通过构建随机占优方法和测算一致性比例两种方法研究多维贫困指数关于维度变化、权重选择的稳定性。结果表明，相对于等权重法，频率法权重下识别的贫困群体向低收入群体更为集中，且识别的结果关于维度变化也更为稳定{26};李峰等以项目反应理论（IRT）估计出来的指标难度作为权重设置的基础，指向严重贫困的指标权重大，反之则权重低{27};车四方在比较了等权重法、变异系数法和BP神经网络法三种权重选取法之后认为，不同的权重法对多维贫困指数具有不同强度的敏感性，相较之下，运用BP神经网络法测度的多维贫困指数更精确{28}。

（三）多维贫困的影响因素分析

从已有的文献来看，对多维贫困影响因素的分析主要有两种方式，一是通过测度多维贫困指数，识别出多维贫困家庭，将多维贫困家庭设为1，非多维贫困家庭为0，然后以Logit或Probit模型来分析多维贫困的影响因素;二是按照不同维度的贫困阈值进行划分，分别探索影响因素对不同维度贫困状况的影响。

已有文献所涉及的影响因素主要有微观和宏观两个层面。微观层面侧重于个人和家庭因素，例如社会资本、劳动力流动、信贷约束、教育等因素。已有研究表明，社会资本和劳动力流动对缓解家庭多维贫困状况有较为显著的影响，尤其是对农民工影响较为明显{29};正规金融借贷和非正规金融借贷有助于降低贫困家庭，尤其是中等贫困家庭的多维贫困程度{30}。宏观层面的因素分析主要侧重于社会政策、制度供给等方面，例如公共服务、基础设施完善、户籍、最低生活保障、养老保险、产业扶贫政策、公共转移支付等。在社会保障方面的研究，存在两种不同的结论，解垩和朱火云认为新型农村社会养老保险和城镇居民社会养老保险对老年人口多维贫困没有显著影响{31}，而刘一伟的研究则表明养老保险与医疗保险在不同程度上缓解了农村老人多个维度的贫困{32}。相比之下，基本公共服务对农村多维贫困存在减贫效益，其中义务教育和医疗卫生的减贫效应更大{33}。

六、我国多维贫困研究的未来展望

（一）多维脱贫的中国经验和中国话语需进一步总结和加强

“十三五”期间我国脱贫攻坚战略的核心目标是“两不愁，三保障”，这实质上就是多维贫困理念的政策实践，中国已经在多维脱贫的实践方面走在了世界前列。中国的减贫成就和经验是世界减贫事业的重要知识财富。2013年以来中国实施的精准扶贫战略在多维减贫方面进行了极富成效的探索和创新。因此，我们有必要梳理和分析中国的一些可复制、可分享和可持续的经验模式和做法，为全球更有效地进行减贫治理提供“中国方案”和“中国经验”，以助于全球早日实现消除一切形式的极端贫困的发展目标。目前的研究成果对中国多维脱贫经验总结和成效比较尚不多见，只有徐丽萍等在指标选取上对标了中国的“两不愁，三保障”，分析多维贫困的脱贫效果{34}。多维贫困研究的最终目的是要为政策执行提供针对性建议，因此立足于现实的分析和讨论是重要且必要的。2020年底我国将从“两不愁，三保障”的层面彻底消灭绝对贫困，相对贫困和多维贫困将会成为2020年后扶贫战略的重点。2020年后的多维扶贫的重点是什么？如何在更高质量水平上解决多维贫困？全球MPI指数是否完全适用于中国？如何设计既适合中国国情，又能与国际对接的多维贫困指标体系？如何将解决多维贫困与实现乡村振兴有效衔接？这些问题的分析和解决都应是我国下一步多维贫困研究的题中应有之义。

（二）个人层面的多维贫困研究需进一步深化

如前所述，我国的多维贫困研究目前已经呈现分析对象日益精细化的特点。近三年来，对老年人、儿童、农民工和妇女的研究日益增多，其中对农民工和老年人的研究较多，对儿童和妇女的多维贫困研究较少。无论是理论层面还是时间层面，对特殊群体多维贫困现状和分析是必要的，但有两个问题需要重视：一是不同群体的不同的群体多维贫困测度需要反映该群体重要的贫困特征，因此在贫困维度的指标选取和权重设定上应体现这一点，例如对老年人而言，是否有必要的照护和陪伴可能是更重要的;而对于妇女，在家庭内部的赋权情况可能是最重要的。因此，在对特殊群体的多维贫困研究中套用已有的多维贫困指标是不够的;二是在分析特殊群体的多维贫困时需要从个人层面而不是家庭层面进行分析。受数据所限，目前大多数研究都以家庭层面分析为主，假定家庭内部分布均等，即使是在分析特殊群体也是基于家庭层面的分析，这很可能会导致对个人贫困以及按年龄或性别划分的贫困做出有偏评估。Espinoza-Delgado et al.指出在个人层面的MPI指数测度中，女性的贫困率比男性高出14个百分点，但在使用基于家庭的衡量标准时，女性的贫困率仅高出2个百分点{35}。因此，需要从个人层面进行跨性别、跨年龄或跨生命周期来分析人们的多维贫困状况，有必要制定与不同年龄段或不同生活状况的人有关的“可比较的”能力剥夺定义。

（三）多维贫困的影响因素与贫困治理研究需要进一步深入

多维贫困的研究不仅仅在于测度后的现状描述，更多地还需要为贫困治理政策提出针对性建议，以实现多维脱贫的目标。因此，分析政策措施与贫困治理之间的传导机制就十分必要。通过适当的回归模型，可以通过研究影响多维贫困的决定因素来探索这些传导机制。从前面的梳理分析可以看出，已有的研究已经开始关注我国一些公共政策、公共服务以及社会网络等方面的影响，但在经济增长、人均收入、信息技术等方面仍有很大的探索空间。而且，在分析影响因素方面，如何避免内生性可能也是值得探讨的问题。在微观层面，分析家庭或个人的收入贫困时，教育水平、资产情况、社会融入等方面可能都是重要的自变量。但在多维贫困研究视角下，这些变量可以直接是构建贫困测度的指标，因此，在分析家庭或个人的多维贫困因素时，存在潜在的内生性问题。如何有效地控制内生性，以使得政策建议更可靠可能是未来需要进一步研究的问题。

此外，与收入贫困研究一样，多维贫困研究也需要考虑在不同的政策或预算分配下，如何更精确地瞄准贫困群体，并提供效率最高的扶贫措施。目前国际上已有一些国家开始采用多维贫困指数用于贫困治理，对已有经验的梳理和分析对于2020年后我国相对贫困群体的界定以及贫困治理政策可能是有益的。当然，如何依托现有的建档立卡数据库的经验，设立并运用多维脱贫的关键绩效指标，以确保下一步我国相对贫困的有效解决也会成为研究的重要方向。

（四）多维贫困研究的技术细節需要进一步精准

目前国内多维贫困研究框架基本都以A-F方法为主，这一分析框架虽然在指标、权重、阈值等方面的设定是灵活、开源的，但并不意味着可以随意取舍。在多维贫困测度中，每个参数的选择和验证都有值得研究的问题。指标选取需要有可靠的理论基础，我国的多维贫困研究在这方面还有很大的讨论空间。Alkire指出，在多维贫困的每个常规使用的维度，例如健康和营养、教育、生活水平、工作和活动、安全、童年和青年状况以及社会保护中，都需要一套明确定义的“候选”指标及其指标，指标选取的原则应在数据方面可行，与可持续发展目标相关，此外还需要讨论不同指标选项的优缺点{36}。

此外，在经验验证和测度过程中还需要重视权重的选择和稳健性分析。根据前面的分析，目前在权重设定方法上的探究和比较并不多，而且结论不一。大多数研究忽略了多维贫困测度的稳健性检验，这使得一些灵活选择的指标能否更具有普适性和借鉴性有待商榷。

注释：

① 陈悦、陈超美、刘则渊、胡志刚、王贤文：《Cite- Space知识图谱的方法论功能》，《科学学研究》2015年第2期。

② 因CNKI与CSSCI索引的文献基本是重合的，CSSCI索引的207篇样本包含在CNKI的样本中。除了共被引分析，其他部分的分析对象均为CNKI中的样本。

③ 胡鞍钢、李春波：《新世纪的新贫困：知识贫困》，《中国社会科学》2001年第3期。

④ 李实、John Knight：《中国城市中的三种贫困类型》，《经济研究》2002年第10期。

⑤ 王雨林：《对农民工权利贫困问题的研究》，《青年研究》2004年第9期。

⑥ 段世江、石春玲：《“能力贫困”与农村反贫困视角选择》，《中国人口科学》2005年第1期。

⑦ 谢子平、宋洪远：《农村贫困特征、类型及其形成机理——山西两县两村100个农户的调查》，《红旗文稿》2005年第21期。

⑧ 李小云、李周、唐丽霞、刘永功、王思斌、张春泰：《参与式贫困指数的开发与验证》，《中国农村经济》2005年第5期。

⑨ 尚卫平、姚智谋：《多维贫困测度方法研究》，《财经研究》2005年第12期。

⑩ 王小林、Sabina Alkire：《中国多维贫困测量：估计和政策含义》，《中国农村经济》2009年第12期。

{11} 沈扬扬、Sabina Alkire、詹鹏：《中国多维贫困的测度与分解》，《南开经济研究》2018年第5期。

{12} 郭熙保、周强：《长期多维贫困、不平等与致贫因素》，《经济研究》2016年第6期。

{13} 邹薇、方迎风：《关于中国贫困的动态多维度研究》，《中国人口科学》2011年第6期。

{14} S. Alkire and J. Foster， Counting and Multidimensional Poverty Measurement， Journal of Public Economics， 2011， 95（7）， pp.476-487.

{15} 有少部分学者尝试采用其他方法进行测度，例如，随机森林算法（罗丽，2019）、反向传播神经网络法（王博等，2019）、Rasch模型（范晨辉等，2015）等。

{16} 张全红、周强：《多维贫困测量及述评》，《经济与管理》2014年第1期。

{17} 侯亚景：《中国农村长期多维贫困的测量、分解与影响因素分析》，《统计研究》2017年第11期;罗玉辉、侯亚景：《中国农村多维贫困动态子群分解、分布与脱贫质量评价——基于CFPS面板数据的研究》，《贵州社会科学》2019年第1期。

{18} 李飞、唐丽霞、于乐荣：《走出多维贫困研究的“内卷化”与“学徒陷阱”——文献述评的视角》，《中国农业大学学报》（社会科学版）2013年第3期。

{19} 蒋南平、郑万军：《中国农民工多维返贫测度问题》，《中国农村经济》2017年第6期;何宗樾、宋旭光：《中国农民工多维贫困及其户籍影响》，《财经问题研究》2018年第5期。

{20} 王宇、陶涛：《“非收入”多维贫困的识别与影响因素探析——基于CLASS数据对农村老年妇女样本的考察》，《云南民族大学学报》（哲学社会科学版）2019年第6期;解垩：《养老金与老年人口多维贫困和不平等研究——基于非强制养老保险城乡比较的视角》，《中国人口科学》2017年第5期。

{21} 葛岩、吴海霞、陈利斯：《儿童长期多维贫困、动态性与致贫因素》，《财贸经济》2018年第7期。

{22} 高翔：《农村老年女性多维贫困：现实与因应》，《农业经济与管理》2019年第2期。

{23} 张全红、周强：《中国多维贫困的测度及分解：1989—2009年》，《数量经济技术经济研究》2014年第6期。

{24} 谢家智、车四方：《农村家庭多维贫困测度与分析》，《统计研究》2017年第9期。

{25} 徐文奇、周云波、平萍：《多维视角下的中国贫困问题研究——基于MPI指数的比较静态分析》，《经济问题探索》2017年第12期。

{26} 方迎风、张芬：《多维贫困测度的稳定性分析》，《统计与决策》2017年第24期。

{27} 李峰、罗良清、潘露露：《对多维贫困指标和权重的探索——基于CFPS数据的分析》《江西财经大学学报》2018年第6期。

{28} 车四方、谢家智、舒维佳：《基于不同权重选取的多维贫困测度与分析》，《数量经济研究》2018年第2期。

{29} 苏静、肖攀、胡宗义：《教育、社会资本与农户家庭多维贫困转化——来自CFPS微观面板数据的证据》，《教育与经济》2019年第2期;高帅、郭铖、张琴：《社会排斥、人情支出与农民工多维脱贫》，《财经科学》2018年第6期;史恒通、赵伊凡、吴海霞：《社会资本对多维贫困的影响研究——来自陕西省延安市513个退耕农户的微观调查数据》，《农业技术经济》2019年第1期。

{30} 周强、张全红：《农村非正规金融对多维资产贫困的减贫效应研究——基于CFPS微观家庭调查数据的分析》，《中南财经政法大学学报》2019年第4期。

{31} 朱火云：《城乡居民养老保险减贫效应评估——基于多维贫困的视角》，《北京社会科学》2017年第9期。

{32} 刘一伟：《“错位”还是“精准”：最低生活保障与农户多维贫困》，《现代经济探讨》2018年第4期。

{33} 郝晓薇、黄念兵、庄颖：《乡村振兴视角下公共服务对农村多维贫困减贫效应研究》，《中国软科学》2019年第1期。

{34} 徐丽萍、夏庆杰、贺胜年：《中国老年人多维度精准扶贫测算研究——基于2010年和2016年中国家庭追踪调查数据》，《劳动经济研究》2019年第5期。

{35} Jose Espinoza-Delgado， Stephan Klasen， Gender and Multidimensional Poverty in Nicaragua： An Individual Based Approach， World Development， 2018， 110， pp.466-491.

{36} S. Alkire， The Research Agenda on Multidimensional Poverty Measurement： Important and As-yet Unanswered Questions， OPHI Working Paper， No.119， University of Oxford， 2018.

作者簡介：孙颖，山东女子学院经济学院副教授，山东济南，250300。

（责任编辑  辰  曦）