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。

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。