论文故事 | 高明、唐丽霞：《多维贫困的精准识别——基于修正的FGT多维贫困测量方法》的写作历程【转】

贫困问题是当前国民经济社会问题的重要研究领域之一，为了响应党中央、国务院的社会参与精准扶贫的号召，2016年中国农业大学联合其他农业大学，共同发起“万名大学生，行走贫困村”的活动，选拔实践调研小分队分赴全国不同贫困县域，开展贫困和扶贫政策评估调研。非常有幸的是，笔者所在的研究团队承担了此次系列活动的调研提纲、调查问卷、调查方法培训以及数据处理等技术性工作，这为本篇文章的写作提供了数据基础。

在中国做贫困研究的一个特点在于，贫困人口已经被政府通过建档立卡、连片特困地区等方式识别出来了，扶贫资源也相应地向这些群体大量倾斜。那么，把握建档立卡贫困户的多维贫困状况成为当前多维贫困研究的重要问题。而已有的多维贫困研究对政府认定的贫困人口的微观关照还很少见。本次调研选择的样本全部来源于国家扶贫重点县和贫困村中的建档立卡户和非贫困户，与其他研究相比，调研的数据要更加符合当前中国农村深度贫困的实际情况。得益于研究团队多年以来在贫困与减贫领域的认知，我们设计的问卷从一开始就聚焦多维贫困与减贫政策。多维贫困的重点是指标设定必须具有科学性和规范性，而这个工作也得在问卷设计之前完成。为此，我们阅读了中外有关多维贫困测量的文献，其中，Alkira和Foster（2007）以及王小林和Alkira(2009)的论文给与我们很大的启发。此外，结合中国政府提出的“两不愁、三保障”减贫目标，我们初步设定了适应于农村贫困地区的多维贫困测量指标体系。

接下来是数据的收集和处理过程。我们从2016年的5月开始设计问卷，到11月才陆续回收全部的近3500份样本。数据的处理非常繁杂，一旦发现数据错漏问题，我们第一时间与各小队进行联系，再通过队员与农户进行数据复核，二次核对之后再将所有的数据加以归总。由于各个调研小队的完成进度不一致，部分小队的问卷质量比较差，到2017年1月初，经过整理，最终获得了3109份有效问卷。这段时间内，李小云教授团队的其他成员帮助我们共同完成了这项工作，非常感谢他们的帮助。

由于前期理论准备工作比较到位，论文的写作几乎是一气呵成。在经过多次团队内部展示和研讨修改之后，文章于2017年4月投稿到《经济评论》杂志社。整个研究的完成花费了近一年时间，投稿后等待回复的过程也比较焦心，不过结果是令人欣喜的。文章在经历初审、外审、修改后继续复审以及终审之后，最终成功被录用。在这个过程中，我们与外审专家开展了多次隔空互动，诸位专家的意见非常中肯，修改之后论文得到进一步的完善。接下来是论文的格式修改阶段，编辑老师们的认真负责真的让我们感动，多次的邮件联系以及电话沟通，小到标点符号和词语使用的斟酌，没有编辑老师们的辛勤付出，论文不可能以更为成熟的状态呈现出来。

（《多维贫困的精准识别——基于修正的FGT多维贫困测量方法》载于《经济评论》2018年第2期）

摘要：本文使用修正的FGT多维贫困测量方法测算了贫困村庄建档立卡户与非贫困户的多维贫困指数。研究发现,对贫困地区总体而言,卫生设施、生活用主要燃料和生产性资产是贫困发生率最高的指标。分指标和农户类型的测度表明,非建档立卡户的多维贫困强度与建档立卡户接近,两种类型农户的多维贫困差异并不明显。与非贫困户相比,建档立卡户在家庭人均纯收入、健康状况、住房以及耐用品拥有量等指标上的贫困程度更深。分区域测度表明,地区经济发展水平高低与多维贫困指数并不存在必然联系,经济发展水平高的地区也存在深度多维贫困群体。进而,本文比较了多维贫困与收入贫困的匹配差异,98%的收入贫困户同时陷入了多维贫困,而多维贫困户中非收入贫困户的比重为53%。这说明,从多维测量的视角来看,收入维度依然是多维贫困识别的重要因素,但是非收入因素对农户贫困的影响更大。 

——END

编者注：

• 本文转自《经济评论》官方网站：
  http://jer.whu.edu.cn/lwgs/2018-03-27/4561.html

• 期待更多的杂志刊发这样的“论文故事”，也欢迎向“三农学术”投稿
  

• 如有不妥，请公众号 或 [e-mail] 联系删除

近期推文：

长按二维码识别并关注：