中国农村多维相对贫困的测度及其时空特征分析

文章基于中国家庭追踪调查(CFPS)2010—2018年的5期数据,构建了带有收入门槛的多维相对贫困指标体系,对农村多维相对贫困进行测度和分析,在此基础上对多维相对贫困指数进行静态和动态分解,并使用Dagum基尼系数对相对贫困的区域差异进行测度。结果表明,2010—2018年,农村居民的贫困发生率显著下降,并逐渐趋缓。多维相对贫困的总体差异存在,主要是由区域间差异导致的。具体来看,公共服务维度的减贫效果大于个体维度,收入维度对多维相对贫困指数的贡献率逐渐上升,收入维度依然是多维相对贫困最重要的衡量指标。降低农村居民的多维相对贫困,要从提升低收入家庭的收入向缩小家庭收入差距转变,在系统性地降低相对贫困的基础上更加关注个体脱贫能力的提升。

共同富裕视角下农村数字化与农户多维相对贫困:影响分析与作用机制

基于2018年中国家庭追踪调查数据,构建Logistic回归模型和中介效应模型,实证分析共同富裕视角下农村数字化对农户多维相对贫困的影响。结果表明:农户多维相对贫困存在区域差异和维度差异;农村数字化能缓解多维相对贫困,减缓农户之间的收入不平等,且存在区域差异,通过更换检验方法、被解释变量后,结论依然稳健;机制检验发现,收入不平等在农村数字化缓解农户多维相对贫困中具有中介作用,农村数字化可通过影响收入不平等进而缓解农户多维相对贫困;住房市价、政府补助和集体土地种类等显著负向影响多维相对贫困,邮电通讯费、住房市价、现金及存款总额和家庭人口规模等均能有效减缓农户之间的收入不平等。基于此,建议完善农户多维相对贫困的评价体系,加快提升农村数字化水平,积极发挥农村数字化的减贫作用,并结合不同地区的现实情况对农村数字化制定差异性发展战略,完善农村数字化发展的监管机制,正确引导农村数字化的发展方向,推进数字乡村建设,助力共同富裕目标的实现。

相对贫困的国际测量方法、运行实践及启示

科学合理设定相对贫困标准是实现共同富裕的基本前提,是识别和监测相对贫困人口的基础性工作。国际上常用的相对贫困测量方法包括单维收入贫困测量和多维相对贫困测量。通过明晰不同类别相对贫困测量方法的基本内涵,结合典型国家的实践经验,总结其可能给中国制定多维相对贫困标准带来的启示。同时指出,结合中国经济发展阶段和贫困治理目标,应采取多维相对贫困测量法,除考虑收入维度外,还要考虑教育、医疗、住房、基本公共服务、享有社会保障权益等维度。此外,因中国城乡和地区发展差异较大,相对贫困标准的制定应考虑地区差异并建立灵活的阈值动态调整机制。

大病保险对农村多维相对贫困的影响

在绝对贫困得以消除并探索解决相对贫困长效机制的背景下,研究多维相对贫困的治理机制具有重要意义。基于2012—2016年的CLDS数据,以家庭所在城市是否试点实施农村大病保险为依据构造大病保险指标,从健康、教育、生活水平3个维度构造多维相对贫困指标,通过计量模型实证研究大病保险对农村家庭多维相对贫困的影响。实证结果发现,实施大病保险使农村家庭多维相对贫困发生率显著降低3.11%。设置虚假处理组、改变多维相对贫困计算阈值等检验,均表明实证结果具有可靠性。中介效应模型表明,农村大病保险主要通过改善健康水平和提高耐用品消费两个途径来缓解家庭多维相对贫困发生率。异质性分析发现,农村大病保险更为显著地缓解了低收入、老龄化、西部等高风险家庭的多维相对贫困发生率。为进一步缓解多维相对贫困,应拓宽大病保险的筹资来源,完善公共服务和基础设施建设,统一大病保险政策设计。

如何识别相对贫困:海外研究的学术谱系与前沿动态

治理相对贫困是推动共同富裕的关键环节,其前提是准确识别相对贫困群体和精准测量相对贫困程度。相对收入贫困、多维贫困、增长性贫困和主观贫困是海外学界研究相对贫困的经典视角。相对收入视角将个人或家庭收入与国民收入中位数的特定比例相比较,以此确定相对贫困人群及其分布。这种方法简单灵活但维度单一。多维贫困视角较为全面地反映了相对贫困人口的贫困状况,其核心步骤是多维指标体系的构建和各指标阈值的确定。增长性贫困视角来源对增长与减贫关系的反思,这类研究主张将提升经济发展质量、促进社会公平和培育贫困人口能力有机结合。主观贫困视角承袭了贫困心理学的研究传统,注重相对贫困群体的自我感知和阶层定位,但因其充满主观色彩而遭受诟病。鉴于中国贫困治理议程已由解决绝对贫困问题转向治理相对贫困,对海外相对贫困识别方式展开谱系梳理与前沿追踪,能够为学界探讨中国相对贫困治理问题、精准测量和识别相对贫困人口、绘制中国相对贫困人口的空间分布图提供理论参考。

土地流转对农户多维相对贫困的影响--基于农户收入结构视角

基于CFPS 2020年数据,采用A-F双界限法测算农户多维相对贫困指数,并采用线性回归模型和倾向得分匹配法实证分析土地流转对农户多维相对贫困的影响,以及采用中介效应模型分析农户收入结构在土地流转减贫效应中的作用机制。研究发现:土地流转有助于缓解农户多维相对贫困,其中土地转出对农户多维相对贫困的减贫效应比土地转入更加显著;土地流转对农户多维相对贫困的减贫效应存在显著的区域差异,其中土地流转对东部地区和中部地区农户多维相对贫困的减贫效应显著,对西部地区农户多维相对贫困的减贫效应则不显著;在土地转入的减贫机制检验中,经营性收入和财产性收入均具有显著的中介效应;在土地转出的减贫机制检验中,工资性收入和财产性收入均具有显著的中介效应。据此,提出应进一步完善土地流转制度和农户收入结构,以缓解农户多维相对贫困,助推我国乡村全面振兴。

基于CiteSpace的中国相对贫困研究动态分析

中共十九届四中全会提出建立解决相对贫困的长效机制,我国相对贫困问题日益凸显。通过对1998-2019年CSSCI中以相对贫困为研究主题的文献,利用CiteSpace软件对该领域进行了系统性梳理,指明了该领域当前发展的特征、研究热点及前沿。研究结果表明:(1)自20世纪末以来研究相对贫困的文献数量整体经历了初期阶段(1998—2007年)、波动阶段(2008—2011年)和上升阶段(2012—2019年),并且从增长率来看,未来的研究文献数量将呈现“爆发式”增长。(2)相对贫困研究涉及多学科,研究热点主要从政治学路径、经济学路径和社会学路径三大方面展开。(3)追踪相对贫困前沿发展态势,“多维贫困”“精准扶贫”“收入贫困”“贫困治理”等关键词是突变性较强的前沿性术语。(4)梳理该领域研究前沿,发现相对贫困渐弱型前沿包括“收入贫困”“精准扶贫”,波动型前沿包括“社会救助”“多维贫困”,渐强型前沿包括“贫困治理”。

金融科技、收入不平等与多维相对贫困脆弱性

在推进共同富裕进程中,缓解相对贫困是其重要一环。在新一轮技术变革潮流中,金融科技为治理相对贫困提供了新机遇。本文基于宏观与微观匹配面板数据,考察了中国金融科技发展对家庭多维相对贫困脆弱性的影响。研究结果表明,金融科技发展能够显著缓解家庭多维相对脆弱性,有效防止家庭在未来陷入多维相对贫困状态中。此结果在考虑内生性问题以及经历一系列稳健性检验后依然显著成立。异质性分析结果表明,在人口抚养比高、拥有数字工具以及户主教育水平较高的家庭中,金融科技缓解多维相对脆弱性的效应更大。与此同时,金融科技在缓解家庭多维相对脆弱性方面还存在显著的区域差异。进一步机制研究发现,金融科技发展主要通过缓解区域家庭收入不平等程度,进而提升家庭成员健康状况、家庭发展型消费以及家庭幸福感,从而有效降低家庭在未来陷入相对贫困的概率。本文研究结果为治理相对贫困提供了一个可借鉴的有效视角。

收入导向型多维贫困测度的稳健性与敏感性

由Alkire&Foster(2011)开发的A-F多维贫困分析方法得到广泛的应用,本文针对该方法在识别中可能出现的"虚假贫困"现象,以及多维测度导致减贫政策精准实施难度加大等问题,提出了收入导向型多维贫困测度方法。相比而言,新的方法既考虑了收入维度评价贫困的主导地位,也兼顾了多维视角下的福利评价。文章结合中国家庭追踪调查(CFPS)2014年的调查数据,测度了农村地区的收入导向型多维贫困,并通过非参数Bootstrap方法,检验了收入导向型多维贫困的稳健性。结果表明,无论是否考虑收入维度的不确定性,指数均表现出较强的稳健性。此外,敏感性检验表明,收入导向型多维贫困指数对收入维度剥夺临界值(收入贫困线)的变化相对于A-F多维贫困指数,表现出较强的敏感性,有利于比较分析处于不同收入贫困程度下的群体在多维视角下的特征。

多维视角下中国相对贫困的识别与分解

2020年全面建成小康社会后,随着最后一批贫困县摘帽,中国实现了第一个百年奋斗目标,历史性地消除了绝对贫困。然而,刚刚脱离绝对贫困的人群生存状况还有待进一步改善,相对贫困仍将长期存在。绝对贫困是指个人或家庭收入低于一定水平,无法满足基本营养和生活需要。

新历史条件下“弱有所扶”:何以可能,何以可为?

"弱有所扶"是中国历史上治国理政的重要手段。当前,中国发展正处在新的历史起点上,"弱有所扶"的提出将会推动中国反贫困的目标从目前的绝对贫困群体转向更大规模的相对贫困群体,由此不但扩大了保障和改善民生的范围,而且将会推动从多维贫困的视角对弱势群体进行政策干预。为此,应推出低收入标准(线),全面开展多维贫困的监测和政策干预;推动《社会救助法》早日出台;通过对弱势群体的分类管理,建立弱势群体激活的政策体系;落实针对贫困儿童与家庭的公共服务清单,强化公共服务清单执行的监督和管理。