陈宗胜等：多维贫困理论及测度方法在中国的应用研究与治理实践
摘 要：多维贫困理论及测度方法最近若干年在国际上比较流行。中国理论界及实务部门也进行了研究和借鉴。本文对近年来中国理论界运用多维贫困理论和方法对中国贫困问题展开的研究进行系统梳理，特别对我国政府部门在贫困治理工作中如何体现多维治理的情况进行了总结。总体上看，中国理论界在运用多维贫困理论和方法测度中国贫困多维程度方面，取得了很好的进展，不少成果可以与国际学界进行比较和交流，更重要的是中国政府扶贫实践部门虽然没有明确宣布采用多维贫困的标准，但是在贫困治理实践中却在精准扶贫思想引导下自觉地运用了多维贫困的思想，并在贫困治理中实际采用了多维扶贫的战略和措施。中国在2020年后将基本消除绝对贫困，贫困问题将呈现出新特征，需要结合新的标准加以治理，其中多维贫困理论与方法是可借鉴的新视角，可为新时期建立更为全面的贫困监测、预防和扶助体系提供辅助参考。
关键词：多维贫困；相对贫困；精准扶贫
消除贫困是当今世界面临的最大挑战之一，也是广大发展中国家在经济发展进程中面临的一项长期任务，一直备受各国政府和社会各界的关注。改革开放以来，我国的脱贫攻坚工作取得了举世瞩目的成就。按国家战略规划和计划安排，我国到2020年底即“十三五”末，要确保在中国现行标准下解决区域性整体贫困问题，贫困县全部摘帽，农村贫困人口实现全面脱贫。为了实现这一目标，中央和地方政府投入了前所未有的力量，举全国之力集中资金和行政资源开展脱贫攻坚与精准扶贫，也确实取得了显著成效。按中国现行贫困标准，截至2019年末，农村贫困人口由1978年的77亿人减少至551万人，贫困发生率从1978年的975%下降至06%，贫困居民收入大幅提升，生产生活条件明显改善，实现了“两不愁”（不愁吃、不愁穿），“三保障”（义务教育、基本医疗和住房安全有保障），上学难、就医难、行路难等问题逐步缓解，同时生活质量、基础设施、社会公共服务、环境保护等方面也有了极大改善，贫困县减少至52个，脱贫攻坚总体目标任务已经接近完成。
作为发展中大国，中国2020年后虽能基本消除现行标准的绝对贫困，但另外标准的贫困问题仍会存在。随着中国经济的发展和转型、社会主要矛盾的变化，贫困问题将呈现出新特征，贫困的表现形式更加多元化，教育、健康等问题会逐步凸显，而测度这些因素的影响需要新的标准，其中多维贫困理论与方法就是恰当的新视角。现代发展经济学家阿马蒂亚·森（Amartya Sen）提出的可能能力理论，可以为多维贫困理念提供理论基础。实际上多维贫困理念同联合国可持续发展目标有着极大的关联度。自2010年以来联合国持续公布全球多维贫困指数，贫困的多维性特征备受世界各国关注。因此，在我国经济社会发展进入到新阶段，随着我国贫困表现形式、致贫因素的不断多样化，为巩固现有脱贫成果，实践联合国倡导的减贫脱贫与经济的可持续发展，也需要深入研究和运用多维贫困理念和测度方法，将我国2020年后的扶贫工作提高到新的水平。因此，未来多维贫困可能是中国贫困的主导问题，需要加强研究，并采取新方法和新对策加以应对。
近年来，不少学者运用多维贫困理论对我国贫困问题展开了一系列研究。其中特别值得关注的是，大量研究证明我国政府多年推行的精准扶贫工作，虽未将多维贫困指数作为官方主要贫困标准予以公布，并据此考核，但就实际扶贫目标和效果看绝不仅局限于收入贫困，即精准扶贫实践中已经体现了多维贫困的思想。因此，本文拟对多维贫困的理念、测度方法以及在中国的实践进行系统梳理，从而为2020年后建立更为全面的贫困监测、预防和扶助体系提供参考。
一、贫困内涵与测度的演变：
从单一标准到多维视角
1.贫困内涵的演变：从绝对贫困、相对贫困到“能力贫困”
研究贫困问题首先要解决的是如何认识贫困，明确贫困的内涵。国内外对贫困的整体认识经历了从绝对贫困到相对贫困、从单维贫困到多维贫困、从收入贫困到能力贫困的演变过程。在经济发展水平较低的时候，人们更加关注绝对贫困。最早对绝对贫困的界定源于20世纪初英国经济学家朗特里，他将贫困定义为：总收入水平不足以获得维持身体正常功能所需的最低生活必需品，包括食品、衣服、住房等，这是最早对贫困的货币量化定义。
但随着经济的发展，人们对贫困的理解也逐渐深入，福利的剥夺、风险及脆弱性的增加也是贫困概念的组成部分，贫困不仅意味着基本生活需求不能得到满足，还意味着遭受相对排斥和相对剥夺，由此提出了相对贫困理论。再者，贫困与不平等概念密不可分，本身就带有相对含义。从概念而言，与独立于收入分配格局的绝对贫困不同的是，相对贫困主要反映相对“经济差距”，即在物质和生活条件上相对于他人的匮乏状态，因此具有动态性、相对性和主观性、不平等性等特点，可以体现出在特定时间、空间下，对社会包容性和机会公平的重视。综合而言，在经济发展水平低的时候，绝对贫困问题突出；而随着经济发展水平的提高，相对贫困问题日益凸显。与绝对贫困相比，相对贫困问题更为复杂，解决起来难度更大，需要采取的政策措施可能更多。
进入21世纪后，人们对贫困的认知再次深化，阿马蒂亚·森以“可行能力”理论为基础提出了“能力贫困”的概念。在《以自由看待发展》一书中他从可行能力的角度详细阐述了贫困的内涵，在贫困与发展之间建立了深刻联系，并详细阐明了为何以可行能力而非收入水平作为衡量贫困的尺度。森的能力贫困理论的提出在贫困理论的研究中具有里程碑的意义，它将贫困的根源从单一的经济因素扩展到政治、经济、文化和制度等各个方面。这一理论深化了我们对贫困的认识。能力贫困理论的提出，使得人们对贫困现象的认知从单一维度拓展到了多视角、多维度，因此也就产生了多维贫困的概念。
多维贫困（multidimensional poverty）是指个人由于多维可行性能力被剥夺而造成的自由选择权利的缺失。多维贫困的概念使我们对贫困与脱贫的认识更为深入，对贫困群体给予了更多的伦理关怀，以《2010年人类发展报告》为标志，多维贫困概念得以在全球范围内广为传播。国外关于多维贫困的研究成果主要集中于联合国发展计划署（UNDP）、世界银行（World Bank）以及牛津大学贫困与人类发展研究中心（OPHI）三大研究机构。其中，UNDP-OPHI联合发布的全球多维贫困指数（MPI）取代了联合国人类发展报告中的人类贫困指数(HPI)，包括3个维度10个指标,既可以从微观层面测量多维贫困，反映多维贫困发生率、多维贫困深度，还能够进行多方面的分解，进一步了解贫困的构成。
2.贫困识别标准的演变：从单一收入维度到“多维度测算”
按照贫困内涵的界定和认识，进一步的问题是采用什么标准把贫困人群识别出来，这就涉及贫困线的界定和贫困测度。不同的贫困内涵必有不同的测度标准和方法。学界和政府机构长期以来，一直从单一维度识别贫困人口，即沿用收入、支出或其他货币尺度来识别贫困人群，设立绝对贫困线和相对贫困线标准。
绝对贫困线标准度量的是维持最低基本生存（如食物、衣服、医疗保健、住房等）状态，是一种独立于收入分配差别格局的度量手段。该标准的测定最早由朗特里于1901年提出，被称作“标准预算法”，即家庭的可支配收入可支付家庭人口基本生存所需的最低费用。美国经济学家奥珊斯基(Orshansky)于1965年建立了“恩格尔系数法”，以不同家庭规模的最低食品费用除以相应的消费支出，由此得到的恩格尔系数作为贫困线。世界银行曾经按1985年的购买力平价将1美元/天确定为贫困线，2008年按2005年购买力平价将其上调至1.25美元/天，2015年9月进一步上调至1.90美元/天。绝对贫困线标准的优点在于可以对贫困率的变动做纵向考察，从而进行贫困水平的动态追踪，同时也有利于进行贫困状况的国际比较。
相对贫困线标准被设定为收入/支出或平均收入/支出的某个比率。世界银行的标准是收入低于平均收入的1/3的社会成员便可以被视为相对贫困人群；欧盟采用中位收入标准测度其成员国的相对贫困水平，将收入水平位于50%以下的人口归类为相对贫困人口；此外还有收入等分定义法，即把各收入阶层等分（五等分或十等分），再结合收入差别基尼系数进行比较，最后确定全部人口中的一定比例为贫困人口。一般来讲，采用绝对贫困线标准测度出的贫困发生率低于采用相对标准测度出的贫困发生率，因此，相对标准的贫困人口中不仅包含了绝对贫困人口，还包括了一部分处于绝对贫困边缘的人口。
显然，绝对贫困标准与相对贫困标准适用于不同的经济发展水平或发展阶段。经济发展水平低的发展中国家一般采用绝对标准，如撒哈拉以南的非洲国家，亚洲一些欠发达国家等。而多数经济发达国家和地区采用相对标准测度贫困，如多数欧盟和经合组织（OECD）国家常用标准是50%（如欧盟）或60%（如OECD）的居民收入中位数。同时，相对贫困线被UNDP、UNICEF（联合国儿童基金会）作为重要贫困测度方式，也是欧盟国家度量社会包容性指数和“贫困陷入风险或遭受社会排斥”的重要指标。目前，使用相对贫困线的国家主要是高收入国家，如日本，韩国，澳大利亚，欧盟国家如意大利、法国、德国、瑞典、奥地利、希腊、芬兰（例外的是，巴西也使用相对贫困线）。
但是，无论是绝对还是相对贫困，都是从单一维度的视角看待贫困现象，衡量标准都是一维的，无法随着经济社会的多元化发展更全面地反映贫困的多样存在形式和演绎变化的多角度特征，难以全面刻画和反映除收入外的其他维度下人类的发展与贫困问题。因此就需要从多个维度建立识别贫困的“多维贫困”标准，从多维度或多角度定量测度一个人在哪些维度上被剥夺，进而造成其生活陷入贫困，并测量这些维度被剥夺的程度，以及这些维度对贫困程度的贡献度，来回答多维贫困程度有多大。
阿马蒂亚·森的可行能力理论、多维贫困理论及多维贫困测度，极大地深化了人们对贫困的理解，但也使贫困测度和计算方法等复杂化，产生了一些挑战与争议。多维贫困测度的基本框架包括三个方面：一是确定影响贫困的侧面和进行测度的维度，即从哪几方面进行指标选择；二是对各维度指标的权重进行赋值，即确定各个指标在测度体系中的重要程度；三是进行加总，将各个维度的信息加总集中并产生可以横向比较的指数。其中每个方面都存在多样化的测度与计算，并且随着统计技术和测量工具的创新，国际学术界关于多维贫困测度和计算方法也在不断变动和改进。
在一段时间内，多维贫困测度和计算方法按计算特点主要包括两大类，一是使用加总数据的边际计算方法，包括仪表盘法和综合指数法；二是使用微观数据的联合分布法，包括韦恩图表法、随机占优方法、模糊集方法和公理化方法。具体的多维贫困测度指数，先后出现了H-M指数、CH-M和F-M多维贫困指数、人类发展指数（HDI）、 Watts多维贫困指数、人类贫困指数（HPI）。但是人们逐步发现，这两种测度和计算方法均未能产生综合性的指标，无法进行跨区比较和动态追踪，这促使阿尔基尔（Alkire）和福斯特（Foster）基于阿马蒂亚·森的可能能力理论，提出了一套集贫困识别、加总和分解于一体的多维贫困测度方法，简称为AF法；随后UNDP与OPHI联合发布的由AF法测度的全球多维贫困指数（MPI），替代了之前UNDP的HPI，涵盖了健康、教育和生活条件3个维度，成为多维贫困研究与实践的里程碑。该方法不仅体现了贫困的根源和本质，还克服了其他多维贫困测度和计算方法的缺陷，能够比较精准辨识贫困人口，成为迄今为止国内外学者研究多维贫困的主要工具，也得到了众多国内外学者、组织、政府层面的认可。
二、多维贫困理论与测度方法
在中国贫困研究中的应用国内关于多维贫困的相关研究几乎与国际学界同步。在AF法出现之前，国内学者就已经开始了多维贫困问题的探索，如吴保国从农户的受教育程度、健康状况、家庭财产、饮用水、热量摄取、住房条件、时间利用和社会联系等方面分析了贫困群体的多维特征。尚卫平和姚智谋总结了多维贫困测度指标的性质，论证了指标的可分解性，并利用人类发展指数HDI中使用的预期寿命、成人识字率和人均GDP三个指标，设置相等权重，对非洲、亚洲、北美洲、大洋洲、南美洲、欧洲1998—2000年的贫困程度进行了测度和比较。李小云等通过自调研数据构建了3类8个指标的参与式贫困指数。陈立中采用Watts多维度贫困指数，从收入、知识和健康三个维度对我国1990—2003年的多维度贫困进行了测算，并进行了Shapley分解。上述研究是我国多维贫困领域的探索先锋，但在具体分析时采用的是宏观层面的加总数据而非微观个体数据，未能体现个体的多维贫困特征。
自AF方法提出以来，中国国内形成了一批以AF测量方法为基础的研究，主要集中在建立不同对象的测度指标体系，多维贫困测量方法，以及与收入贫困进行比较研究等方面；从所涉及的范围看，有针对不同地区，也有针对不同群体、不同时期的研究；所使用资料包括中国国家统计部门公布的权威数据、中国权威科研机构公布的微观个体调研数据、自调研数据等。为了比较方便，以下主要介绍中国国内以AF方法进行的研究成果。
1.AF方法下多维贫困指数的计算公式及说明
中国学界根据AF测算方法，通常采用如下有关计算公式。设定不同部门或机构在一定时期的调查数据中包含n个目标个体、d个维度，则由AF法测得的某个个体i(i=1,2…n)在t(t=1,2…T)时期的MPI为：
MPI(xij,wj,zj,k)=1n∑ni=1［I(ci≥k)∑dj=1wjgij(z)］=1n∑ni=1ci(k)=qn×1q×∑ni=1ci(k)=H×A (1)
式中：xij表示目标个体i在第j项维度的取值，wj表示维度j的权重，zj和k是临界值，gij指目标个体i在维度j上处于贫困状态；ci指加权贫困维度数，ci(k)是同多维贫困临界值k比较后新的加权贫困维度数（称为删减后的加权贫困维度数），q是识别出的多维贫困个体，H是多维贫困发生率，A是多维贫困深度。
其中，MPI维度分解公式：
MPI=1n∑ni=1∑dj=1wjgij(k)=∑dj=1wjhj(k)(2)
式中hj(k)=1n∑ni=1gij(k)是维度j的删减发生率，表示既是多维贫困人口又在该维度处于贫困状态的人口比例。
另外，MPI子群分解公式：
MPI=∑ml=1nln×MPI(nl)(3)
式中：m表示总目标个体分成彼此独立的群组的个数，l是指m个群组中的某个特定群组，nl是指特定群组内的人口规模，nln是指群组l人口占比。
依据上述有关公式，可遵循如下具体测算步骤。因为AF法测算MPI的核心是通过双临界值zj、k识别多维贫困群体。因此，第一步是确定福利维度集xn,d=［xij］。第二步是每个维度的贫困识别。确定每个维度j的贫困临界值zj∈z=(z1,z2……,zd)，得到不同个体在每个维度的贫困矩阵g=［gij］，当xij<zj时，gij=1，反之，gij=0。第三步，对不同维度设定权重wj，0<wj<1,∑dj=1wj=1，对各个维度完成赋权过程，得到个体加权贫困得分列向量c=(c1,c2,……,cn)′，其中个体i在d个维度上的加权贫困分数为ci=∑dj=1wjgij。第四步，识别多维度贫困。比较加权贫困得分ci和多维贫困临界值k（即多维贫困线）的关系，确定目标个体i是否陷入多维贫困。得到新的贫困矩阵g(k)=［gij(k)］，其中，新的加权得分向量为c(k)，且 ci(k)=∑dj=1wjgij(k)。第五步，识别出各个维度的贫困状态之后，需要进行维度的加总，得到多维综合贫困指数MPI，即MPI=1n∑ni=1ci(k)。以上过程可总结为公式（1）中的指示函数内容，通过简化之后为等式后第二项，第三项是通过MPI性质拆分为贫困广度和深度，即对应等式第四项中H、A。
2.维度及指标选取、权重设定及资料选择
中国学界进行多维贫困研究的维数及指标选择，通常是基于UNDP-OPHI的3个维度10个指标（不含收入），并结合中国的具体情况在此基础上进行调整、扩充。一些研究在健康维度上根据中国的实际情况略做调整，比如去掉了儿童死亡率指标，将医疗保障、医疗服务等其他表征健康的变量加入健康维度中，还有一些研究将收入纳入多维指标体系中。此外，有些研究还加入了就业、赋权、主观感受等方面的维度指标等等。收入、健康、教育、医疗、生活质量指标使用最为广泛。
现有的研究中的权数设定大多与AF方法的权数规定一致，采用等权重法。例如，当有d个维度，则在等权重下，每个维度的权重为1d，某个特定维度有e个指标，则该维度下指标权重为1de。
中国学界现有的多维贫困的研究所使用的数据来源大多相同，常用的数据库包括中国营养与健康调查（CHNS）、中国家庭追踪调查（CFPS）、中国家庭收入调查（CHIP）、中国综合社会调查（CGSS）、中国流动人口动态监测调查（CMDS）数据，除此之外还有贫困县建档立卡数据、中国农村贫困监测数据、国际扶贫中心家政女工调查、国家统计局城镇住户抽样调查、年鉴数据以及某省/地区自调研数据等。
3.中国全国总体多维贫困程度测算
为使研究结果更具国际比较性，中国学界已有研究严格按照健康、教育、生活水平3个维度为主的研究较多，但各维度的细分指标略有不同。比如，在采用CFPS数据进行指标选取时，由于CFPS数据缺乏地板类型等表征住房条件的相关变量，相比于全球MPI，有研究未纳入“地板材料”变量，最终确定了健康、教育、生活水平3个维度，儿童营养、儿童死亡率等9个指标的指标体系，并采用各维度等权重赋权法，同时还对部分指标贫困阈值进行了调整，并对数据进行了重新赋权处理，让不同年份的样本更具全国代表性；也有研究采用住房困难等情况替代了MPI中“地板材料”变量，而在维度、指标数量和权重设置、其他指标贫困阈值和全球MPI完全一致。此外，在采用CHNS数据时有研究也设定了3个维度10个指标，但将全球MPI中的健康维度中的指标调整为健康状况和医疗保险，生活水平维度中，用人均住房面积替代了地板材料指标，生活耐用品替代了资产指标等等。又为了评估经济发展和反贫困政策的效应，弥补MPI仅限于非货币指标的不足，将收入纳入了指标体系当中，构建了收入、教育、生活水平3个维度或是教育、健康、生活水平、收入4个维度的指标体系，又或是把资产指标作为一个单独的维度，形成了教育、健康、资产、生活水平4个维度。也有为了反映家庭中贫困代际传递性和就业对家庭福利的影响，在指标体系中加入了就业和儿童/青少年条件指标，构建了教育、健康、生活条件、就业和儿童/青少年条件5个维度，等等。不同研究测得的全国整体情况的多维贫困发生率如图1(略）所示。
由图1可以直观看出，采用同样年份的相同数据测得的多维贫困发生率存在若干差异，但除个别年份多维贫困发生率存在较小程度的波动外，总体上我国多维贫困发生率呈下降趋势。尤其是自2009年以来我国多维贫困发生率较低，下降幅度也略为加快。其中以在维度和指标选取上均严格参照国际标准的研究测算结果为例，我国多维贫困发生率从1989年的27.01%下降到2009年的12.25%，年均下降近1%；然后又从2010年的8.2%下降到2014年的4.0%，年均下降超过1%，下降幅度加快。这些研究均采用CFPS数据，选取了教育、健康、生活水平3个维度9个指标，各指标的贫困阈值和所有维度的多维贫困阈值严格按照国际标准，即具备国际可比性。将此关于中国的测度结果与2017年全球MPI测算结果相比，在全球103个发展中国家中，我国的多维贫困水平排在第27位，没有进入先进行列，而与同水平国家的比较也并不乐观。由于指标体系设计的不同，在原有指标体系中加入就业方面的指标之后，多维贫困发生率整体上都更高（图中最高的虚线）。另外，近年来我国的多维贫困发生率虽然随时间推移持续下降，多维贫困发生率不高，但测算结果表明多维贫困的深度较深，且多维贫困和收入贫困共存。例如，2010—2014年间我国多维贫困深度分别为42.4%、43%、41.3%，下降幅度很小，而且通过维度、指标或是区域、不同群体等分解方式深入分析多维贫困致因，发现我国农村、西部地区的多维贫困较为严重，不同群体多维贫困程度存在显著差异；对多维贫困和收入贫困的比较分析发现，二者之间的重合度并不高，且在不同时期的交叠程度呈现递减趋势。沈此外，还有研究指出教育和健康贫困是多维贫困的主要原因，主要表现在教育资源分配不均和基础设施建设不完备，卫生设施公共政策重视不够等。不同时期多维贫困不同指标的贡献度结构存在差异，这可能主要与政策实施力度有关。
4.中国农村的多维贫困程度测算
在对农村地区的相关研究中，采用的数据除全国性的CFPS数据外，还包括CHNS数据、CHIP数据、建档立卡数据、农村贫困监测数据、各地贫困县官方数据、深度贫困地区数据等。在维度和指标选取上，除主要采用UNDP-OPHI的3个维度10个指标的设定标准，结合联合国千年发展目标（MGDs）、《中国农村扶贫开发纲要》等，还纳入了主观福利维度，反映心理状况对多维贫困的影响；纳入收入维度对应“两不愁”标准，体现收入导向扶贫政策的减贫成效；纳入就业维度考察农村劳动力就业对改善农户贫困的作用；或是从机会与风险视角重新构建指标体系，进一步体现提升贫困人口风险规避能力的重要性，考察农户自身能力提升等多元化致贫原因及个体返贫能力差异。但不同指标体系在权重设计上依然以等权重为主。不同研究测得的不同年份中国农村多维贫困发生率如图2(略）所示。
由图2可以看出，不同研究测得的我国农村地区的多维贫困发生率均是呈下降趋势的。其中以类似国际标准的5维度10指标为例，其使用CHIP数据，以“两不愁、三保障”为中心选取了教育（受教育程度、儿童入学）、健康（身体健康状况、医疗费用支出）、居住条件（安全饮水、住房面积）、财产和收入（资产、收入）、就业（失业、工作环境），测得1995年（“八七”扶贫攻坚起始期）、2002年（“八七”扶贫攻坚结束期、第一个十年扶贫开发纲要起点）及2013年（第一个十年扶贫纲要结束期与第二个扶贫纲要的开展期）三个政策关键节点年份的多维贫困发生率分别为41.6%、19.8%、5.9%，而且MPI、多维贫困深度都是在不断下降，这证明在不同扶贫政策演进下，我国农村地区包括收入维度的多维扶贫已经取得明显成效。随着多维贫困测量方式的不断完善和更多调查数据的可及性，在对农村贫困问题的研究中，相关研究除着眼于整个农村群体外，也有不少研究选取贫困县、集中连片特困地区、“三区三州” 等深度贫困地区，进行了更加专门和深入的研究。当然这些地区的贫困发生率均偏高。
5.中国城镇的多维贫困程度测算
近年来中国学界专门针对城镇多维贫困的研究较少，多数是从整体角度测量中国多维贫困并进行城乡及地区分解。这与按中国现行标准的贫困现象主要集中在农村地区有关。然而贫困问题在城市地区也是重要议题，2015年第3期，第59~78页。一些现有研究主要从健康、教育、生活保障、收入、生活条件等维度，测算了中国城镇的多维贫困状况，指标体系和UNDP_OPHI的全球MPI有所差异，但维度权重设定基本是遵循AF法的标准，不同研究测得的城镇多维贫困发生率如图3（略）所示。
图3表明，在相同年份，相比于农村多维贫困发生率而言，城镇多维贫困发生率要低很多，农村和城镇多维贫困发生率差距较大，表现出了明显的城乡差异。例如其中一些参照了全球MPI指标构造以及联合国千年发展目标（MDGs）的研究，采用了CHNS数据，并结合中国实际情况和数据质量，选取了教育（受教育年限、适龄儿童入学情况）、健康（医疗保险）、生活水准（电、卫生设施、饮用水、做饭燃料、电器资产、住房）3个维度9个指标，测得2000年我国农村和城镇多维贫困发生率分别为64 .7%、31.3%，而2009年分别为23.4%、11.1%。对比可见，这两个时点上农村多维贫困发生率均为城镇的2倍以上。
关于城镇多维贫困的研究，有的是针对城镇最低生活保障制度的效果进行的。城镇低保制度是我国城镇主要的扶贫政策，有研究通过分别测算城镇人口的多维贫困和收入贫困状况，对城镇低保制度的减贫效果进行了评估，发现城镇低保政策的收入扶贫效果显著大于多维贫困，而且随着多维贫困程度加深，多维贫困的减贫效果越弱，这更加说明了多维扶贫较单一收入扶贫的重要性。还有研究指出收入、教育、健康、生活条件4个维度的多维贫困测度体系，便于解决城市多维贫困研究的内卷化问题，为理论转化为实践提供了可能。
6.中国当前不同特殊群体的多维贫困程度
在多维贫困的研究中，也有一些不同特殊群体的多维贫困状况，引起学者们的高度关注，如农民工、儿童、老年人、妇女、少数民族等。这些群体的社会地位具有脆弱性，容易遭受外在风险的冲击，其致贫因素表现不一，他们的多维贫困程度如何，贫困状况能否得到有效缓解，不仅影响家庭贫困地位，还关系到社会和谐稳定。
（1）中国农民工群体的多维贫困程度估算。农民工作为二元结构条件下中国经济社会发展特定历史阶段出现的特殊群体，处于城镇经济和社会生活的边缘，既脱离了国家在农村地区扶贫减贫的政策范围，又因为非市民化的身份无法纳入城镇扶贫政策的范畴，既极大地影响着农村贫困问题的解决，也加剧了城镇贫困问题。因此，以农民工作为一个特殊群体成为城市贫困研究的主要对象，一些研究采用CHIP、CHNS、CMDS、CGSS、城镇住户抽样调查等数据，结合当下我国农民工面临的生存现状，从收入、教育、健康、社会保障、住房、就业、社会融入等多方面，并选用多种指标，对农民工的多维贫困进行了测算，不同研究测得的农民工多维贫困发生率如图4（略）所示。图示表明，农民工的多维贫困状况较为严重，例如2016年农民工的非收入多维贫困发生率高达90.46%，并且其多维贫困发生率并不完全呈下降趋势，有些研究图结果呈下降趋势较为明显，如有的研究采用CHNS数据，从收入、健康、教育、医保4个维度5个指标，测得2000年、2004年、2006年、2009年农民工多维贫困发生率分别为26.8%、21.2%、12.6%、2.7%，存在明显的下降趋势。但在有的研究结果中却出现了反弹上升趋势，如有研究采用CMDS数据，选取收入、教育、社会保障、住房、就业、健康、社会融入7个维度20个指标，测得2002年、2007年、2013年农民工多维贫困率分别为96.83%、78.32%、80.53%，其中2013年就较之前有略微的反弹而且农民工的贫困不仅包括收入贫困，即使在多维贫困指标体系中农民工都面临严重的多维贫困，而且明显高于城镇户籍流动人口。如2002年、2007年、2013年城镇户籍流动人口的多维贫困发生率，分别为31.82%、20.48%、26.55%,均比同年农民工的多维贫困发生率低。可见，多维贫困能够弥补收入贫困的单一性问题，而将收入维度纳入多维指标测度体系中能有效提升农民工多维贫困识别覆盖率，从而降低仅按收入标准测度贫困可能发生的错漏率。
（2）儿童群体的多维贫困状况。一些研究采用CFPS、CHNS数据或是自调研数据等，从代际传递和生命周期等视角选取维度、指标，测算了中国儿童多维贫困，选取维度包括营养健康、教育成长、环境福利、社会保护等。不同研究测得的儿童多维贫困发生率如图4所示，整体而言儿童的多维贫困发生率也较高。其中一些研究采用CHNS数据，从教育、健康、生活条件、个体成长4个维度11个指标，测得1989—2011年我国儿童的长期多维贫困发生率高达49.55%。另有研究发现农村儿童多维贫困是城镇儿童的2~3倍；学前教育不足、父母陪伴缺失等，是农村儿童早期陷入多维贫困的主要原因。
（3）中国老年人多维贫困状况。学界已有研究多采用CFPS等数据，从健康、主观感受和生活条件等方面，测算了中国老年人多维贫困程度。不同研究测得的老年人多维贫困发生率如图4所示。整体而言，老年人的多维贫困发生率呈现缓慢下降趋势。例如一些研究采用CFPS数据，从消费、健康、未来信心3个维度，测得2010年、2012年我国老年人多维贫困发生率分别为38.26%、35.56%，年均下降不足1%；还有研究指出营养状况、社会公平感、卫生设施是老年人多维贫困的主要致贫因子，而老年人健康贫困有所恶化，与子女同住能够显著降低老年人的多维贫困。老年人处于生命周期末期，一旦退出劳动力市场，其收入来源减少极易陷入贫困，尤其是留守老人、空巢老人。由于“养儿防老”的传统模式难以持续，故虽然“社会养老”开始在一定程度替代“传统养老”，但效果有限。
（4）中国城乡中妇女家政从业者、少数民族的多维贫困状况。除了上述群体，有些研究还进行了更多不同群体的分析，如有研究从收入、教育、健康、生活水平和社会融入5个维度，分析了451名在北京市从事家政服务业流动妇女的贫困状况，测得2013年北京市流动妇女的多维贫困发生率为5.54%。另有研究从健康、教育、生活状况、食物支出、收入水平5个维度考察了农村地区少数民族人口的多维贫困状况，测得我国某些少数民族的多维贫困发生率，从2010年的72%降至2016年的44%，少数民族人口的多维贫困状况改善明显但依旧较高。
总之，通过对中国当前不同特殊群体的多维贫困研究分析可知，不同群体多维贫困状况不同，其中农民工、儿童、老年人、妇女及部分少数民族等特殊群体的多维贫困状况并不乐观，农民工群体通过进城务工虽然基本能够摆脱现行标准下的收入贫困，但依然面临严重的多维贫困；儿童群体，尤其是农村地区的留守儿童，他们在营养、早期教育和心理健康等多方面都有待改善。在人口老龄化和高龄化日趋严峻的情况下，老年人群体的养老问题可能面临贫困的更大困扰，今后的减贫政策应多关注这些群体。
综合以上关于中国全国、城、乡、地区及一些特殊群体，如农民工、老人、儿童等研究结果表明，一是中国的多维贫困的变动基本呈下降趋势，全国层面、不同地区、不同群体的多维贫困程度都有所缓解，其中农村地区的多维贫困发生率下降幅度最大，而农民工、儿童、老年人等不同特殊群体的多维贫困发生率下降幅度则较小。二是农村地区的多维贫困程度远高于城市地区，其中农民工、留守儿童、老人等特殊群体的多维贫困状况更严重。三是进一步验证了中国贫困的多维性特征，导致贫困的因素涉及经济、制度、个体、家庭、社会和自然环境等多方面，在多维贫困测度中，不同维度都是重要的致贫因素，只是贡献程度不同。四是人们对贫困的认识愈发全面和深刻，贫困已经远远不止收入和物质资料的匮乏，还表现为身心健康、教育、工作机会等能力的不足以及表达自身权利的渠道缺乏等。五是同单一收入贫困标准比较，多维贫困和收入贫困识别存在差异，收入贫困的单一性存在局限，仅仅用收入和消费支出测度和识别贫困人群已经远远不够，必须由单一维度向多维度扩展。
另外，中国国内的现行研究也存在一些需要改进的问题，如时间跨度不一，有一年、三年、五年的，也有十年以上的，这些研究分别从静态、比较静态或是动态视角关注多维贫困的变化程度，不能简单比较。而更重要的问题是，维度和指标不统一。在UNDP-OPHI开发的指标体系基础上，根据中国实际情况和背景不同，对实际研究数据和研究对象进行适当的调整是可行的，但还是应当尽可能统一，否则影响比较及结论。伴随着我国经济发展水平的提高，尤其是在绝对贫困消除以后，贫困问题面临新特征，由此必须从多个视角，依托能力贫困和多维贫困理论，借用多维贫困的测度方法和指标体系，对我国2020年后贫困人口进行识别与测度，分析其陷入贫困的根源，设计预防贫困和反贫困的新政策体系。
三、多维贫困理论及方法在中国
“精准扶贫”实践中得到良好体现多维贫困理论及测算方法已经在中国学术界得到广泛运用，然而更重要的是运用其推进贫困治理，即依据其开展扶贫脱贫工作。中国政府并没有直接采用多维贫困方法来衡量中国的贫困状况，主要还是采用单一收入标准作为衡量尺度。比如我国农村的贫困率从1978年的97.5%下降到现在的不足1%，就是按不同收入标准测度的结果。然而从中国的扶贫实践中考察，实际上多维贫困理论已经深化为对中国扶贫脱贫工作的指导。多维贫困理论的精髓是贫困并非由单一低收入水平造成，而是由教育、健康、生活条件等多因素制约所致；如果能够从这些方面对贫困群体贫困人员进行扶助，则贫困状况必会得到改善，进而降低贫困率。因此将多维贫困理论运用到扶贫实践中，必定导致多维扶贫战略政策，而不是仅侧重单一的收入支持和扶助。近年来，中国的精准扶贫实践实际上就是“多维扶贫”。从多维贫困到“多维扶贫”，多维贫困理论在中国扶贫脱贫工作中变为活生生的实践。可以说，在国际学术界研究新的多维贫困理论和方法时，中国党和政府通过精准扶贫战略，已在实践中运用“多维扶贫”。这是改革开放后四十多年“中国故事”的基本内容之一。
换言之，虽然中国对外公布和宣传的精准扶贫标准还是单一收入标准，但在扶贫工作中已在多处体现着多维扶贫思想。在扶贫目标中包含收入和生活质量多维目标；扶贫方法中包含提高收入、均衡教育、住房供给、产业调整等多种渠道；扶贫主体包括财政、民政、卫生等多个政府相关部门；扶贫结果体现在总体生活质量多个侧面的改进。我国党和政府通过精准扶贫战略，已经于实践当中充分体现了多维贫困理论的核心思想。为了实现全体人民的永久彻底脱贫，至少是脱离绝对贫困，多年来我国政府在实际工作中做的都是以现代多维贫困理论指导的“多维扶贫”，而不是仅限于单纯的收入标准。
近十多年来中国提出精准扶贫理念和政策，对改革开放中推行多年的扶贫脱贫战略进行完善和充实，不仅对贫困户和贫困村精准识别、精准帮扶、精准管理和精准考核，引导各类扶贫资源优化配置，实现扶贫到村到户，逐步构建精准扶贫的长效机制，而且还全方位、多角度针对扶贫工作提出了一系列实际举措。所以，精准扶贫的内涵就是体现多维贫困理念并针对多维致贫因素，从而具有了多维性特征的扶贫战略。
1.中国的扶贫工作目标是包括收入提高在内的多维扶贫目标
1986年，我国首次专门设立国务院扶贫开发领导小组办公室，标志着扶贫工作作为全国整体工作开始启动，其职能包括从提高收入、改进教育水平、提升卫生条件、增加财政收入等多个角度推进减贫。1994年国家公布了《国家八七扶贫攻坚计划》，要求针对当时全国农村存在的8000万贫困人口，动员全国的人力、物力、财力及社会各界力量，力争用7年时间基本达到温饱标准，同时加强基础设施建设并改变教育、文化、卫生的落后状况。2001年国家发布了《中国农村扶贫开发纲要（2001—2010年）》，要求继续提高贫困人口的生活质量和综合素质，改善生态环境和贫困地区的经济、社会、文化等落后状况，强调深入进行综合开发脱贫。2011年国家颁布《中国农村扶贫开发纲要（2011—2020）》，规定目标为到2020年稳定实现扶贫对象不愁吃穿，保障义务教育、基本医疗和住房，贫困地区农民人均纯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，扭转发展差距扩大趋势；并将扶贫类别划分为专项扶贫、行业扶贫和社会扶贫等多维一体，形成一套多维综合推进方案。2015年国家印发《关于打赢脱贫攻坚战的决定》，按照扶贫开发“贵在精准，重在精准，成败之举在于精准”的思想，制定了精准扶贫顶层工作模式，包括从多个角度找准致贫原因、贫困表现及贫困结果，多维度开展脱贫攻坚，强调到2020年稳定实现扶贫对象“两不愁、三保障”，确保我国现行标准下农村贫困人口实现脱贫，贫困县全部摘帽，解决区域性整体贫困，并提出了“六个精准、五个一批”的工作要求，将解决多维贫困制度化、规范化。可见，自国家推出“八七扶贫攻坚计划”以来，到近些年推进的“精准扶贫”新阶段，中国的扶贫工作目标都是多角度多维的，是“多维贫困”理论在中国的具体化。
2.中国的扶贫识别依据是以收入为主的多维贫困标准
中国近些年按照精准扶贫基本方略，已经从前期贫困率较高时的“漫灌”式扶贫，转变为现在的“滴灌”式，而实现精准滴灌的基础是精准识别、建档立卡，即通过准确识别贫困人口、贫困程度、致贫原因等，从而做到因户施策、因人施策，“靶向治疗”。因此，中国的精准扶贫内在要求建立反映贫困的多维识别机制，包括多维贫困标准以及多维贫困维度的分解。关于多维贫困识别标准，不仅包括识别贫困家庭户，也可以识别非贫困家庭户，以便建立贫困户乃至贫困县的退出机制；关于多维贫困的分解方法，则可以更为精确地帮助确定贫困户和贫困村的“穷根”，真正弄清贫困的原因，从而有针对性永久脱贫。很明显，这都体现了多维贫困治理的理念。
依据精准扶贫理念和标准，2014年国家印发了《扶贫开发建档立卡指标体系》及通知，开展“以县为单位、规模控制、动态管理，对每个贫困村、贫困户建档立卡” 的统一多维信息系统。对贫困村的识别基本是按收入标准，即贫困村农民人均纯收入低于全省平均水平60%、没有集体经济收入、贫困发生率高于全省贫困发生率1倍以上；但对贫困户的识别则是按收入为主的多维标准，即贫困户收入低于国家扶贫水平，综合考虑达不到“两不愁、三保障”的程度，而具体的多维标准则包括六大类39个指标，涉及贫困户家庭成员、收支、住房、生产、生活条件以及参与产业组织情况等，既测算农户收入、支出、债务、资产、务工所得等流量，也考察农户家庭面貌、生活质量、子女读书、成员健康，以及家电、农机、交通工具、水电路等生产生活设施，农田、山林、种养等发展基础等情况。这是相当丰富的多维识别标准和复杂的确定机制。
按照国家统一标准，各省地在具体落实工作中结合本地特点创造了很多简便可行的多维识别方法，设置一票否决条件并且入户查看考核。如贵州的“四看法”、宁夏的“五看法”、广西的“五步法”、河南的“一进二看三算四比五议六定”六步工作法等。还有的省地采用多维“负面清单”，设置一票否决条件。总之，在精准扶贫理念提出之后一年多的时间里，全国组织80万人进村入户，识别12.8万个贫困村、2948万贫困户、8962万贫困人口，建起全国统一的多维扶贫开发信息系统；又经2015年和2016年，全国动员近200万人开展多维识别建档立卡“回头看”，补录贫困人口807万，剔除识别不准人口929万；2017年各地对2016年脱贫真实性开展自查自纠，其中245万已标注脱贫人口被重新归为贫困人口。自此各地统一开展建档立卡动态调整，识别精准度进一步提高，基本摸清我国贫困人口分布信息。而这个识别过程只依靠收入水平一维标准是不准确的，只有将包括收入水平在内的健康情况、生活条件等综合考虑才能准确确定贫困农户及人员的数量。
3.中国的扶贫工作主体是相互支持共同配合的多部门多维协作整体
精准扶贫要求各种致贫因素都有专业部门负责，而多维贫困理论将贫困视为多种因素共同作用的结果，因此扶贫工作本身就要求社会各个部门的共同参与和彼此协调。比如解决教育维度的贫困问题需要教育部门的参与，健康维度问题需要卫生部门的参与，融资缺乏维度的问题需要金融部门的参与，生活质量标准问题需要电力、水务、民政、工商、文化以及能源部门等更多相关部门参与。而集中力量、齐心协力办大事正是社会主义制度的优势。我国举全国之力应对贫困，就必然要求党政各有关部门大范围、多层次的深入协作，广泛而有机的相互配合。我国早在1986年设置国务院扶贫开发领导小组办公室时，就将其内部机构设置为一个包括农业、教育、卫生、交通、水利、住建、能源、财政等多个不同政府部门的协调办事机构。而到2015年，在精准扶贫思想的指导下，国务院扶贫开发领导小组成员单位共包括49个政府部门、金融机构和群团组织等，在中央政府统筹下，建立起各省（自治区、直辖市）负总责，市（地）县抓落实的扶贫开发行政工作机制，做到全国上下分工明确、责任清晰、任务到人、考核到位。《中共中央国务院关于打赢脱贫攻坚战的决定》（简称《决定》）中更明确提出要动员社会参与，健全东西部扶贫协作和党政机关、部队、人民团体、国有企业定点扶贫机制，发挥军队武警部队优势支持脱贫攻坚。鼓励支持民营企业、社会组织、个人参与脱贫攻坚。这些都体现了典型的“多维扶贫”思想和思路。
4.中国的扶贫工作方法是集中区域多渠道多侧面的多维举措
中国在精准扶贫战略指导下，近年来形成了多种积极有效的扶贫渠道与措施。针对扶贫工作中“扶持谁”“谁来扶”“怎么扶”及“如何退”等课题，国家在2011年12月制定的《中国农村扶贫开发纲要（2011—2020年）》中，将扶贫范围在前期重点县和贫困村的基础上，明确划分出六盘山片区、秦巴山片区、武陵山片区、乌蒙山片区、滇桂黔石漠化片区等14个集中连片特殊困难地区和680个连片区县，作为扶贫攻坚的主区域，实行动态管理，统筹资源，重点扶持；同时提出了“六个精准”“五个一批”的扶贫基本方略：“六个精准”是指在精准识别的前提下，实现扶贫对象精准、项目安排精准、资金使用精准、措施到户精准、因村派人精准、脱贫成效精准；“五个一批”是指把全部贫困人口分为五种方式脱贫，包括发展生产脱贫一批，异地搬迁脱贫一批，生态补偿脱贫一批，发展教育脱贫一批，社会保障兜底一批。正是按照这六个精准和五个一批的扶贫方略，中国近些年的助力脱贫攻坚取得了巨大成功，从产业、教育、社会保障、异地搬迁、生态等维度开展精准帮扶，并结合专项扶贫、行业扶贫和社会扶贫等于一体，充分利用了我国制度上的优势，有效调用了社会资源，开辟了中国特色减贫道路。
5.中国特色的多维扶贫实践，成功大幅度降低农村多维贫困度
中国的精准扶贫工作取得了瞩目的成就。首先，按中国的现行贫困标准，以2010年不变价格计算的人均每年2300元贫困线衡量，精准扶贫政策实施以来，我国农村贫困人口由2014年底的7017万人，减少到2019年底的551万人，贫困发生率由2014年的7.2%下降至2019年0.6%。其次，按多维贫困方法测度中国的多维扶贫工作，同样取得了令人瞩目的成就。正如前文指出的，我国很多学者通过AF多维贫困测度法，并借鉴UNDP-OPHI开发的MPI指标设定，结合我国实际情况进行了实证研究，对精准扶贫的政策效果进行了评估。如张全红和周强的研究表明，多维视角的减贫效果好于单一收入视角下的减贫效果，1991—2011年，我国农村多维贫困发生率由62.92%下降到9.15%，20年间下降了54个百分点，平均每年下降近2.7个百分点；与收入贫困测度情况相比，1991年我国农村多维贫困发生率比收入贫困发生率高8.89个百分点，而2011年则比收入贫困发生率低4.87个百分点。
综上所述，在学术界把多维贫困作为测度和评判贫困状况的新标准时，中国在精准扶贫实践中已经包含了以多维贫困理论为依据的多维贫困治理即多维扶贫，并且取得了骄人的成就，为研究和应用多维贫困理论和方法提供了丰富多样的实践经验，值得认真分析和总结。
四、多维贫困理论与方法
在中国进一步应用的方向和重点2020年底中国一定能够完成全部人口的脱贫任务，即按现行的标准中国会消除农村的绝对贫困，实现全面小康。中国的贫困状况将转变为另外的形式，即很可能用新的相对贫困标准，呈现为新的相对贫困现象。换言之，随着现行标准下的绝对贫困消除，未来我国的扶贫工作将转向应对和缓解发展不平衡、不充分的多维相对贫困。这可能为多维贫困理论和方法在中国的进一步运用提供更好的条件，因为相对贫困更需要从多维进行测度和治理。因此，在新时期的扶贫工作中，中国应尽快确定并公布多维贫困标准，制定、公布并应用多维贫困理论、方法和举措，结合收入贫困理论和多维贫困理论，构建适合中国国情的多维相对贫困指标体系。
中国应当同时采用多维贫困方法进行测度和考核，并指导新时期贫困治理工作。多维贫困理论、方法和举措的内在长处，可以更加提升全面建成小康社会后中国脱贫理论内涵，有利于校正单一收入贫困标准的不足；与单一收入标准相比更易于发现扶贫工作中存在的问题；对致贫维度进行分解有利于明确各个维度对贫困户的贫困影响程度从而更加精准扶贫，即可以更好地满足新阶段对贫困现象的精准识别，以及精确帮扶与精确管理的更大需求和要求。
（1）多维贫困理论和思想能够丰富我国的扶贫理论研究内涵。中国关于贫困的思想中“贫”和“困”的组合词，包含了双重的内涵，在经济不发达阶段，“贫困”现象多突出其“贫”的一面，收入和消费水平较之发达国家差距明显；但伴随我国经济上升到中等收入阶段，就会更多地突出“困”的因素，例如医疗保障之困、环境污染之困、教育失衡之困等，即“贫困”一词既包含了一维的收入或消费贫困，也包含了多维贫困的理念。正因为如此，我们的扶贫理论也需要明确引入多维贫困的思想和方法。
（2）多维贫困方法有利于校正单一收入贫困标准的不足。如果单纯采取收入或消费贫困测度法，不能保证精准测度贫困状况，从而也很难达到精准扶贫。对于同一组人口进行关于收入贫困和多维贫困程度的比较研究发现，收入贫困和多维贫困的重合度为3062%，或者说如果只按单一收入贫困概念衡量可能要遗漏6938%的多维贫困户，推及我国当前的扶贫工作，则有可能使近70%的多维贫困标准户不被作为扶贫对象。可见，唯有多维贫困方法才能真正弄清楚贫困人口的真实数量。
（3）采用多维贫困方法测度比单一收入标准更易于发现存在的问题。比如1991—2011年我国农村贫困户的收入贫困有很大改进，但用多维贫困方法计算发现这些贫困户的多维贫困深度只有轻微下降，从1991年的51.21%下降到2011年的40.46%，贫困程度仍然较深，从而仍应予以高度关注。（4）采用多维贫困方法可以通过致贫维度分解，利于通过分解找到“穷根”。我国2009年多维贫困指数为0.034。其中，生活标准维度中卫生设施指标对多维贫困贡献程度最大，为24.0%；健康维度中的医疗保险指标的贡献程度次之，为17.3%；生活标准维度中耐用消费品的贡献程度为12.4%，而现代燃料指标的贡献程度为12.3%；教育维度中成年人受教育年限的贡献程度为7.8%。可见通过多维贫困指数的多维度分解，可明确扶贫靶向，进而易于做到因户施策、因人施策的精准扶贫。
（5）公布多维贫困标准有利于向全球宣传中国扶贫的“中国故事”，即中国实践中早已推进着多维扶贫，有研究多维贫困理论最肥沃的土壤，可提升我国关于发展经济学反贫困理论研究的话语权，而且可使扶贫“中国方案”成为他国之借鉴。
首先，中国应尽快研究并明确、公开宣布多维贫困标准和办法，将已经采取的多维扶贫手段制度化、政策化、公开化。国家统计部门应该制定相应的统计计划，建立权威的数据库，发布专门的统计数据，以供学术界和政府部门应用。当然，在实践中中国可以保持两种测度体系，收入贫困方法和多维贫困方法同时使用，可以相互印证、相得益彰，而且可以保持我国扶贫工作有历史延续性和可比性。
中国可以保留相互比较的两种指标体系，这意味着不将收入水平纳入多维贫困指标体系。多维贫困理论得到发展是基于以收入或支出为标准的单维测度存在诸多不足，但在多维贫困指标体系中如何处置收入因素，却存在矛盾的情况。理论上如果将收入纳入多维贫困指标体系，可以全面考察低收入群体的生活状况，但会导致多维贫困发生率大概率高于收入贫困发生率，从而导致在MPI框架下多维贫困和收入贫困二者之间的比较失去意义。但由于收入的确又是影响贫困程度的重要一维因素，如果不将其纳入似乎也不妥，因而全球多维贫困指数将收入维度彻底摒弃便引起很大争议。牛津多维贫困发展研究中心指出全球多维贫困指数MPI未将收入纳入指标体系当中，是因为各国的收入数据获取难度大，统计口径存在差异。为了弥补收入维度的缺失，王小林和阿尔基尔引入了家庭资产维度；李佳路将脆弱性单独作为一个维度从而考察了低收入群体的抗风险能力；刘和徐在引入脆弱性维度的同时还引入了金融资本、人力资本、自然资本、有形资本和社会资本来衡量贫困群体的生活状况和发展能力。
有鉴于此，中国下一步可以根据国情保留两种指标体系，即收入的单一维度贫困程度测度方法与多维贫困程度测度方法（可以引入收入替代指标），同时进行相互校正，既可与以往的单一收入指标体系相比较，考察其变动情况，又可取得多维贫困程度的测算指标，以考察未来的多维贫困状况，还可做两指标体系间的比较。
其次，中国今后运用多维贫困理论与方法时，必须克服前期应用中存在的主要问题。在前期已经非常丰富的多维贫困测度研究中，存在的问题主要表现在维度类别及方向的选取、权重的设定以及多维贫困指标体系构建统一性等方面。
一是要尽可能在维度指标的选取上形成统一共识。多维贫困的测度在具体操作中，需要在避免维度之间的共线性和重复计算的条件下，统一结合数据确定最优维度种类及个数，并且即使维度选取一致而考虑数据限制各维度下的次级指标也需要相对统一，但是学界对此还缺少统一的辨识标准，从而导致不同的研究之间缺乏一致性和可比性。这也是多维贫困方法相比单一维度方法的最大缺陷。目前国际学术界大多以全球多维贫困指数的3个维度10个指标或千年发展目标作为参考标准，以确保维度和指标的相对稳定性。中国可以借鉴这一做法，以相对保证多维贫困维度和指标在不同时间、不同区域或不同人口子群之间有基本的可比性。
二是要争取各指标权重有统一的设计。构建多维贫困测度指标，在确定了维度和指标之后，关键的就是维度权重的设定。确定权重常用的方法有等权重法、统计法（主成分分析法、因子分析法、层次分析法）、频率法和社会选择法，不同方法各有优势，迄今为止对于权重如何选择也未达成共识。其中，等权重法在已有研究中最为常见。但很多学者认为这种确定权重的方式过于随意，存在明显的价值判断倾向。因此有的研究采用主成分分析法、一般线性模型法、加权秩相关分析等对各维度赋权，从而实现维度权重的非等权设计。但这些方法也有缺陷，如采用主成分分析法设置权重时，权重会出现负值，其中的含义难以解释；而简单加权又存在高估或低估贫困程度或发生率的可能性，依然没有找到一种绝对优于等权重法赋权的方法。迄今为止，现有大多研究依然沿用等权赋权，HPI、MPI采用的都是等权重法。中国今后在运用多维贫困方法时，也可以尝试等权重法赋权，虽然该方法有一定缺陷，但符合大多数研究的做法，而且简单易行，清晰明了。
三是保持多维贫困测量指标体系大致统一。在多维贫困测算中，针对城市和农村、不同群体的多维贫困指标体系在设计上往往存在差异，即指标体系构建存在不同。很难针对城乡和不同群体去设计统一的多维指标测度体系；即使相同的研究对象或范围，因数据可及性和数据差异，贫困维度和指标选取及权重设置往往都不完全相同。由此，导致多维贫困的测算结果之间往往缺乏可比性，这是一个重要问题。的确，多维贫困由于多个维度而涉及的指标众多，要在一个数据集中同时获得所有指标并非易事，不同的数据集虽然可能有类似指标，但由于调查目的不同，提出问题的机理不一，也限制了它们之间的可比性。研究角度不同，最终的政策含义也存在差异。比如，一些学者采用了CFPS2010—2014年数据分析农村人口的多维贫困状况，但侯亚景从主客观多维贫困测量框架考察了农村长期多维贫困状况及其影响因素，选取了教育、健康、生活条件、主观福利4个维度，而蒋南平和郑万军主要关注农村人口的脱贫和返贫，因研究对象的教育年限变动不大而没有选择教育维度，最终选取了收入、健康、生活质量和医疗服务4个维度。由此可见，使用同样的数据，但出于不同的研究目的和视角，结论也都各具意义和价值。然而它们之间是不可比的。中国在今后的运用中可视情况而定，学术界研究多维贫困问题仍可根据研究目的而自由选取维度和指标，但如果是国家用于考核各地多维贫困进展，则宁可在简化的前提下力求统一测度指标体系，否则无法进行比较。
作者信息
陈宗胜，1954年生，南开大学经济学院教授、博士生导师，中国财富经济研究院院长。
黄云，1991年生，南开大学经济学院博士研究生。
周云波，1970年生，南开大学经济研究所教授、博士生导师，南开大学政治经济学研究中心副主任，南开大学经济学院副院长。
来源
文章原载：多维贫困理论及测度方法在中国的应用研究与治理实践，《国外社会科学》2020年第6期。
因文章篇幅原因略去注释。
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