“共同富?！币暯窍碌闹袊r村多維貧困*
——來自CHIP 2013—2018的證據

沈揚揚 詹 鵬 周云波

(1.北京師范大學經濟與資源管理研究院 北京 100875)

(2.浙江大學共享與發展研究院 浙江杭州 310058)

(3.南開大學經濟學院經濟研究所 天津 300071)

一、引 言

治國之道，富民為始；民之貧富，國之責任。實現共同富裕是中國共產黨和中國政府的長期目標。2020年底，經過艱苦卓絕的扶貧攻堅戰，我國全面消除了現行標準下的絕對貧困，帶領貧困人口和貧困地區同全國一道進入全面小康社會。以2020年黨的十九屆五中全會為標志，共同富裕從一種理念轉變為國家發展階段的一個目標，我國拉開了推進共同富裕戰略部署的序幕(李實，2021)。展望未來，保障脫貧人口不返貧、穩步有序開展鄉村振興工作、保障經濟發展實現共同富裕是堅持以人民為中心、不斷促進人的全面發展的重要工作。推進共同富裕不只是收入分配問題，更要逐步實現基本公共服務均等化，推動城鄉差距和地區差距的縮小。在此背景下，本文從多維角度回溯剛剛過去的“精準扶貧”時期的減貧特征，探索推動多維貧困減少過程中不同指標的均值變化和結構變化的基本特征，為下一步推動鄉村振興和實現城鄉基本公共服務均等化提供多維視角下的指引。

學者對多維貧困的討論來源于對貧困本質的不同理解。在早期階段，以收入或消費界定貧困的方法因簡單、直觀等特性被多數國家所采用(Deaton，2016)，但學者對貧困本質的思考從未停留在收入維度。發展經濟學家阿瑪蒂亞·森(Amartya Sen)提出了可行能力理論(Sen，1985)，將可行能力定義為一組“功能性活動簇”(如免受饑餓、疾病的功能，滿足營養需求、接受教育、參與社區社會活動的功能等)，并指出基本功能的喪失會導致貧困的產生，其本身也是貧困的外化表現?？尚心芰碚摰於硕嗑S貧困理論(Jenkins和Micklewright，2007)的基礎，衍生出一系列多維指標體系(如人類發展指數、人類貧困指數、多維貧困指數)。其重要價值在于沒有簡單地把提升收入作為減貧的終點，而是改變了減貧的前置條件，將營造起點公平環境、打造機會平等社會、為公民創造可行能力獲取平臺作為實現人類減貧和發展的目標導向和價值取向。

本文認為，共同富裕與多維減貧至少存在三方面關系。第一，緩解貧困有助于實現共同富裕、提高低收入群體收入(以下簡稱“提低”)的底線任務。貧困是人類社會的頑疾，是全世界面臨的共同挑戰。中國共產黨成立100年以來，黨團結帶領人民，以堅定不移、頑強不屈的信念和意志與貧困作斗爭。十八大以來，以習近平同志為核心的中共中央扎實推進決勝全面建成小康社會，在2020年底實現了極端貧困的全面消除，完成了第一個百年奮斗目標的底線任務和標志性指標。但絕對貧困的消除不等于貧困的消除，也不等于國家扶貧使命的完結，在共同富裕目標下“提低”任重而道遠(李實和沈揚揚，2022)。第二，共同富裕要實現多維綜合的幸福生活和人的全面發展。共同富裕的基礎不僅包括物質生活富裕和精神自信，還包括環境的宜居宜業、社會的和諧和睦、公共服務的普及普惠、文化產品的豐富共享(劉培林等，2021)。與之相似，在減貧領域也需要采取多維綜合發展手段。多維貧困的內涵決定了其具有綜合改善貧困群體“功能性活動簇”的功能，對提升貧困群體發展能力和發展自信至關重要，從這個角度來看，對多維貧困進行研究貼合共同富裕的研究內涵。第三，不平等是共同富裕與減貧面臨的共同挑戰。改革開放至今中國居民收入差距出現了先上升后下降，再到高位波動的過程(國家統計局住戶調查辦公室，2020；羅楚亮等，2021)。國際發展經驗顯示，過大的收入差距會影響經濟發展，阻礙共同富裕目標的實現(Galor和Moav，2004)，同時也會通過影響減貧進程(Ravallion，1997；Dollar和Kraay，2002)，進一步抑制共同富裕，因此在共同富裕與減貧分析框架中關注不平等議題十分重要。

由此可見，改善農村多維貧困是實現共同富裕的重要環節與關鍵機制，盡管二者的適用群體不完全一致，但二者的發展目標具有一致性。李實(2021)在闡述共同富裕內涵時指出理解共同富裕要抓住兩個“共享”和“富裕”。相對應地，在消除貧困過程中也要關注兩個關鍵概念:多維和相對。前者呼應了共同富裕所要求的多維和綜合的富裕目標，后者呼應了共享理念與差距縮小。實際上，多維貧困在我國并不是陌生概念，2011年《中國農村扶貧開發綱要(2011—2020)》提出的“兩不愁、三保障”扶貧目標就是多維貧困的生動體現，并且這套貧困識別標準在我國扶貧攻堅階段發揮了關鍵作用。在未來的扶貧治理中，我國需要從“消除絕對貧困”轉向“緩解相對貧困”，減貧目標要從實現“物質扶貧”轉變為“多元扶貧”(李實和沈揚揚，2021；汪三貴和孫俊娜，2021)，因此要重視貧困群體與非貧困的發展差距；除了收入維度，還要關注諸如健康、教育、居住、資產等其他維度的差距程度。這是因為在市場化進程中，各項產品的供給價格往往受其均值或中位數影響，會對貧困群體形成較高的門檻價格，阻礙貧困群體對產品的獲取。在缺乏政策干預的情況下，分化趨勢的擴大會進一步提高門檻價格，降低貧困群體對該產品的可及性?；诖?，本文將利用“貧困三角”分解式擴展討論多維度視域下的(非)均衡發展對多維貧困的影響。其內在機制可被表述為:隨著時間推進，各類發展指標在個體分布間產生均值和差距變動(見圖1)。這兩類變動一方面經由路徑1和路徑2，通過改變個體的相對剝奪程度而影響個體多維貧困變動狀態；另一方面，受連鎖反應影響，各指標的均值與差距變化會直接或間接影響其他指標(路徑3)，通過改變其他指標來影響整體多維貧困狀態(路徑4)。圖1所示的機制也是本文第三部分中夏普里機制分解路徑的簡單圖譜。

圖1 指標均值和差距變化對個體多維貧困的影響機制

綜上所述，本文將以共同富裕路徑中的“提低”(即貧困群體)為主線，以“多維、綜合”發展目標為導向，以關注不平等問題為重心研究我國農村多維貧困。與既有研究不同的是，本文將貧困和不平等的分析框架從一維擴展到多維體系，探索(非)均衡發展對我國農村多維貧困的影響，由此形成文章的兩個核心貢獻:第一，擴展夏普里分解方法，將“布吉尼翁三角”應用于多維分析領域，以填補國內多維貧困跨期變動影響要素分析的空白?？v觀既有文獻，目前僅有周華等(2011)視角與本文相近，但該文主要以宏觀數據探討益貧增長的潛在來源，研究手段與本文不同。第二，本文所使用的中國家庭收入調查項目(CHIP)2013—2018數據具有農村居民代表性和貧困分析時效性，可以結合國家政策和時代背景研究“精準扶貧”期間我國農村扶貧工作的進展，考察分析非均衡發展對農村多維貧困產生的影響。

二、數據、AF方法與農村多維貧困指標體系

(一)數據與AF方法

數據方面，本文所使用數據來源于CHIP，該數據庫信息豐富，涵蓋貼合我國農村居民福利變動的各項關鍵性指標，同時統計結果具有農村代表性。結合研究需求，本文選取了2013年和2018年農村調查樣本。數據處理后2013年有9 966戶，37 063個農村個體；2018年有9076戶，35007個樣本個體。

在多維貧困計算方面，本文使用由牛津大學貧困與發展研究中心(OPHI)研發的多維貧困測算方法——AF方法(Alkire和Foster，2011)，該方法是聯合國開發計劃署《人類發展報告》在發布年度“全球多維貧困指標體系”(Global Multidimensional Poverty Index，G-MPI)(UNDP，2010)的所使用的計算方法，也是以多維貧困作為官方減貧手段國家所普遍采用的方法。

AF指數構建方式如下:假設社會有個個體，個體的狀況可由個指標度量，個體在每個指標上的取值由x表示。識別貧困依托的兩個臨界值分別用和表示:臨界值用于確定個體在特定指標上是否遭受剝奪，如果個體在指標上取值x低于臨界值z，視為個體在指標上遭受剝奪，g＝1；反之，g＝0。全體居民在各項指標上的剝奪發生率如下所示。

首先，計算無門檻剝奪發生率:

其中，為貧困人群剝奪分數占整體(假設全部人口在全部指標遭受剝奪)的比重。可拆分為貧困廣度()和深度()，表達式(2)可變為:

其中，為貧困人口規模，為多維貧困發生率，為多維貧困人群的平均被剝奪程度，或變動均會改變。

(二)中國農村多維貧困指標體系的設計

表1列示了本文設計的中國農村多維貧困指標體系。合宜的多維貧困指標體系不僅要符合國內發展目標，還要與人類發展需求所匹配?；诖耍疚脑谠O定指標體系方面遵循如下原則:第一，充分借鑒國際經驗；第二，進行本土化修正，避免簡單照搬國際經驗導致的與國情不符問題。后者要求我們進一步思考兩個問題:一是是否需要增加額外的維度，二是如何選取各維度下的具體指標。

本文首先借鑒G-MPI指標體系，選取教育、健康和生活條件三個與人類發展相關的基礎性維度?？梢钥闯觯@三個維度與我國農村脫貧“三保障”目標一致。具體地，教育維度選取成年人受教育程度和兒童入學兩項指標；健康維度選取身體健康狀況和醫療費用支出兩項指標；生活條件選取安全飲水、住房面積和資產三項指標。其次，本文參照發布多維貧困指數國家的實踐經驗，在本土化修正過程中增加“就業”維度。選取該維度的主要原因是，就業是民生之本、財富之源，是脫貧的最直接方式，關系著經濟發展和社會穩定大局，同時非農就業是我國農村居民福利提升的重要內容，就業質量和就業情況值得關注。本文在就業維度下選取失業和工作環境兩項指標。

此外，在指標的剝奪門檻設定方面，本文綜合性借鑒G-MPI體系下的指標剝奪設定方法及我國農村脫貧“三保障”標準，延續國內多維貧困文獻的通用做法(王小林和Sabina Alkire，2009；沈揚揚等，2018)并輔以參照共同富裕指標體系構建思路(劉培林等，2021)構建AF指數，各指標剝奪門檻如表1第三列所示。在權重設置上，本文以等權重方式為各個指標賦權。最后，本文將多維貧困閾值(值)設定為1/3，即將在三個及以上指標上遭受剝奪的個體視為多維貧困。

表1 維度、指標、剝奪臨界值和權重

三、多維貧困跨期變化分解:夏普里值分解

布吉尼翁三角的基本假定是，結合收入分布的跨期變動可以將貧困變動分解為增長效應和差距效應(Bourguignon，2004)，其經濟含義是增長具有緩解貧困的“涓滴效應”，但不平等程度的擴大會導致貧困的惡化，從而抑制扶貧政策的減貧效果。從原理上看，增長效應可以被理解為收入變量離中趨勢(即洛倫茲曲線形態)不變條件下的均值變化，差距效應是保持均值不變的情況下離中趨勢變動造成的。盡管布吉尼翁三角已經被廣泛用于收入貧困分解，但在多維貧困領域仍有待探索。本文嘗試應用夏普里值分解思路(Shorrocks，2013)基于多維框架建立分解模型，具體分析策略如下。

結合夏普里值分解思路和AF方法的雙重門檻決定機制，可以推斷出多維貧困的跨期變動同時取決于各個指標本身的均值和差距跨期變動，以及各個指標之間均值和差距的變動關系。分解結果包含三個部分:多維貧困()的變化＝指標的結構變動+指標的平均變動+其他指標引起的變動。識別單純的結構變動比較困難，需要通過兩次分解分別得到。

分解1(變動中指標平均水平變動引起的部分和剩余部分):

分解2(變動中指標平均水平+結構變動引起的部分和剩余部分):

其中，被定義為余量，主要來自其他因素或因素之間交叉關系。由于指標由多個指標綜合得出，因此單個指標分布變動對整體的貢獻依賴于其他指標的分布特征。當其他指標分布發生變化時，某特定指標貢獻可能發生變化。此外，本文進行了離散型變量連續化處理，保證了測算過程的邏輯一致性。

四、實證結果

(一)多維貧困基本測度結果

結合式(1)，表2給出了2013—2018年農村居民在各個指標剝奪發生率的變動情況。跨期變動顯示，除了自評健康，其余指標均呈現改善態勢。指標的整體性改善與我國一系列惠農、貧困政策的持續展開有關，尤其是黨的十八大以來，圍繞全面建成小康社會的目標，我國于2013年創新性構建出具有中國特色的扶貧模式。相關研究和統計資料顯示“精準扶貧”政策具有顯著益貧效應(國務院新聞辦公室，2021)。精準扶貧政策期間我國農村貧困人口收入水平顯著提高，并在其他維度上有所改善。例如，尹志超等(2020)發現在精準扶貧政策期間，貧困戶獲取農業正規信貸的概率和規模有所提高；李芳華等(2020)指出精準扶貧政策通過提高貧困群體勞動生產率增加了其收入，且提高了女性勞動參與率；尹志超和郭沛瑤(2021)發現精準扶貧政策使貧困戶人均消費提高4.37%，且從支出結構上看，食品、衣著、居住、交通通信及教育文娛支出絕對水平顯著提升。

與上述研究相呼應，表2顯示出農戶醫療負擔大幅降低，農戶居住環境(包括獲得安全飲水居民比例)和工作環境持續改善，農戶小資產擁有量有所提高，教育水平也進一步提升。從數值上看，改善幅度較高的指標包括:醫療負擔剝奪發生率從39.6%下降到29.0%，安全飲水剝奪發生率從7.5%下降到2.2%，小資產剝奪發生率從8.3%下降到1.5%，工作環境剝奪發生率從2.2%下降到0.9%。上述成果如實反映出精準扶貧政策期內我國實施的包括對建檔立卡戶的醫療保障兜底政策、安全飲水工程、“五個一批”精準扶貧救助政策的項目成效。當然，表2也反映出值得重視的問題。我們發現農村居民“自評健康”指標剝奪發生率從2013年的20.3%上升到2018年的23.4%，類似發現也出現在其他研究中(Shen和Li，2022)。張全紅和周強(2019)發現健康狀況較好的家庭從精準幫扶中獲益更大，結合此觀點，在有效防范返貧機制設計中農村居民的健康問題和疾病問題依然值得重視。

表2 指標剝奪發生率:2013年和2018年(單位:%)

進一步地，根據式(2)和式(3)，表3報告了2013年和2018年的農村多維貧困指數。由于多數指標呈現出改善態勢，故多維貧困計算顯示多維貧困持續下降。指數從0.014下降到0.007，年均變化率為-12.9個百分點。多維貧困發生率(指數)從2013年的4.0%下降到2018年的1.9%，五年間貧困發生率累計下降2.1個百分點，指數年均變化率為-13.8個百分點。指數從35.1%下降到34.2%，跨期總計下降了0.9%，年均變化率為-0.5個百分點。接下來我們將具體考察指標均值和差距變動對多維貧困的影響。

表3 中國農村多維貧困跨期變動:2013—2018年

(二)指標均值和結構變動對自身剝奪度的影響

回顧圖1呈現的指標變化對個體多維貧困的影響機制路徑可知，指標均值和結構的變動首先會對自身剝奪發生率產生影響(圖1路徑1和路徑2)，形成“均值—結構—剝奪”關系。圖2給出了各個指標均值和結構變化對自身剝奪發生率的影響。其中，次坐標軸報告了基期(2013年)和目標期(2018年)分項指標剝奪發生率絕對值；而主坐標軸報告了各項指標均值和結構變動對其自身剝奪發生率跨期變化的影響，負值表示降低剝奪度(改善)，正值表示拉高剝奪度(惡化)，剝奪程度最終由均值和結構作用合力決定。

圖2 指標均值和結構變化對自身剝奪發生率的影響

可將各指標均值和結構的變動分為五大類:第一，均值改善而結構惡化，但前者大于等于后者，總效應為改善或非惡化。受教育程度、住房面積和失業屬于此類。第二，均值和結構均在改善，改善總效應為二者之和。資產屬于此類。第三，總效應幾乎全部來自均值單一改善效應。兒童入學、安全飲水、工作環境屬于此類。第四，均值惡化而結構改善，總效應為惡化。身體健康狀況屬于此類。第五，均值惡化而結構改善，總效應為改善。醫療費用支出屬于此類。

其中，只有第二、三類指標不斷改善或差距持續縮小，符合良性發展趨勢。例如，伴隨著扶貧和農村經濟的持續增長，我們觀測到了農戶資產指標在均值和結構上的持續改善；安全飲水、兒童入學以及工作環境指標均值的提升切實反映出我國扶貧攻堅期間所采取的安全飲水工程、“控輟保學”項目以及就業扶貧在提升農村居民福利方面的積極成效。但是在其他三類情況下均存在差距擴大或整體發展程度落后等不利于減貧的現實問題，且能夠看出差距擴大產生的結構效應是抑制指標改善的最普遍問題。此外，Shen和Alkire(2022)發現家庭內部分配不均是影響我國兒童多維貧困的重要因素。

(三)指標均值和結構變動對整體多維貧困的影響

結合圖1路徑(3)和路徑(4)，表4報告了指標均值和結構變化對多維貧困的影響。結合式(6)，每一行均值變化+結構變化+余量變化之和等于100%。其中，正值表示某指標對多維貧困的改善效應，負值表示惡化，絕對值越高，貢獻度越大。此外，由于多維貧困指數由九個指標共同構成，除了指標自身的變動，還存在其他八個指標的綜合影響(路徑3)，這些影響被統統歸為余量，即指標本身不能直接解釋的部分。由于余量涵蓋信息綜合復雜，本文不將其作為分析的重點。表4第(1)—(3)列給出的是各指標對多維貧困指數(、和)的相對貢獻，從第(4)列開始，分別給出了每一項指標均值和結構的跨期變動，以及其他指標綜合變動(余量)對多維貧困變動所產生的貢獻。例如，第(4)—(7)列分別給出受教育程度等指標均值、結構和余量變動對變動的相對貢獻，三者加總為100%。整體上，不同時期的多維貧困三角分解結果為我們提供了農村居民多維貧困的變動圖譜。

以為例，2013—2018年對多維貧困減貧貢獻度最高的指標是資產，其對緩解的貢獻高達51.5%；排在第二位的是安全飲水，其對降低的貢獻度為36.4%。結合前文分析，資產指標的均值和結構均在改善，且改善總效應為二者之和，而安全飲水指標的總效應幾乎全部來自均值的單一改善，因此在對應結果中(表4中兩個指標所對應的第(4)和第(5)列結果)，資產均值和結構變化均具有較高的絕對貢獻，但安全飲水的減貧貢獻主要來自該指標均值的改善效應。

表4 指標均值和結構變化對多維貧困變動的貢獻

相對地，從對的相對貢獻度來看，身體健康狀況和醫療費用負擔的貢獻額度為負值，表明這兩個指標不僅沒有起到緩解多維貧困()的作用，反而會提高農村居民整體多維貧困程度。以身體健康狀況為例，回顧圖2，由于該指標均值惡化效應顯著高于結構改善效應，最終令該指標剝奪發生率提高，從第(4)和第(5)列結果來看，該指標均值變化所具有的負效應(-13.7%)顯著高于結構變化的正效應(3.3%)，因而產生了提高多維貧困程度的效應。

(四)穩健性分析

為了保證上述測度結果的可靠性，本部分進行穩健性分析，主要集中在兩方面:一是估計結果的穩健性；二是分解方法的穩健性。對于第一方面，本文使用Bootstrap方法重抽樣本并多次重新估計，得到95%概率下的下界和上界(見表3)，估計結果的置信區間并不寬，故本文測算得到的跨期變動趨勢穩健。

在分解過程中，對離散指標平均水平和結構特征的反事實模擬包含了隨機過程，主要因為離散指標不能像連續指標那樣直接乘以某個數值以實現平均水平變動；結構變動中也很難像連續型指標那樣可以直接分段處理。為保證離散型指標也能像連續型指標那樣得到反事實分布，我們設計了模擬思路。考慮到隨機過程會造成較大誤差，我們重復上述分解過程150次，記錄每次模擬的結果，得到分解結果的統計分布，從而可以更加客觀地觀察跨期變動中各個維度的貢獻特征。多次模擬后單個指標剝奪比例和多維貧困分解結果均較穩健，在95%概率下的置信區間很小。這表明分解方法雖然包含了一些隨機過程，但不會對前文的結論造成沖擊。

五、結 論

本文利用CHIP 2013年和2018年農村居民微觀數據，擴展了貧困三角分解式對十八大以來我國農村的多維貧困變動作細化研究，主要發現如下:首先，十八大以來，伴隨著我國農村經濟持續發展和超常規“精準扶貧”政策的開展，農村居民綜合性福利水平顯著提升，多維貧困程度顯著下降。研究顯示，2013—2018年我國農村居民多維貧困發生率從4.0%下降到1.9%，彰顯我國扶貧攻堅的巨大成就。其次，本文發現在農村多維貧困程度不斷下降過程中，各項指標的均值和結構變動均會對居民的福利狀態產生影響。一般而言，均值的提高對減貧具有正向影響，但指標在區域間、農村居民內部差距拉大所形成的“結構”效應則會減緩農村居民多維減貧進程。分解結果顯示，增長是促成我國農村多維貧困下降和居民福利水平提高的最主要原因，但微觀個體之間多維福利獲取程度差距的拉大抵消了多維減貧的部分成效。換言之，各項指標的均值增長會帶來減貧效應，但指標差距的擴大會抑制多維減貧成效。最后，細化到各類多維指標，我們觀測到2013—2018年農村居民多維貧困緩解來自醫療負擔的大幅降低、飲水安全的改善、資產擁有量的提高以及工作環境的改善。此外，我們觀測到農戶受教育程度、住房面積和失業指標在2013—2018年間出現差距擴大現象，這在一定程度抑制了多維減貧成效；而農村居民身體健康狀況、醫療費用支出負擔兩項指標則因均值惡化而提高了多維貧困度。

本文提出以下啟示和建議:第一，破除唯收入論的狹義思維，重視多維貧困在扶貧治理中的作用。根據阿瑪蒂亞·森的能力理論，擺脫貧困的核心是個體能力的培養和機會起點的公平。本文認為改善多維貧困對提升貧困群體發展能力和發展自信至關重要，符合共同富裕多維綜合的發展要求；同時，本文發現任何一個維度(或指標)發展出現問題都可能會對最終的多維貧困結果造成影響。由此，本文建議應更加關注貧困的多元性、綜合性、發展性特征，以多維減貧與發展模式促進共同富裕目標的實現。第二，認識到縮小差距對可持續發展的重要價值。在實現共同富裕的道路上，要警惕居民間福利差距的進一步拉大，認識到增長和分配之間的統一是實現共同富裕的關鍵機制(范從來，2017)，避免因不均衡發展而導致的貧困問題。不僅要關注各項福利指標的增長，還要關注這些福利指標在居民之間的差距，通過普惠發展和特惠政策相結合的方式，建立緩解多維貧困的長效機制，促進我國民生福祉提高到新水平。第三，發揮“有為政府和有效市場”的職能。要注重以經濟發展帶動貧困群體收入的提升，讓“涓滴效應”發揮作用；有效發揮行政力量，通過基礎設施建設和提升公共服務質量縮小居民內部的差距；重視再分配和三次分配，縮小貧富差距；適當輔以有針對性的特惠政策，為社會弱勢群體和貧困群體提供政策幫扶。第四，持續為貧困群體創造就業機會。加強就業支持政策，通過開展勞務輸出、強化職業培訓、東西部扶貧協作、社會企業幫扶等方式，持續推進就業政策對困難群體的支持力量，激發農村居民內生動力，為實現共同富裕創造發展基礎。