農(nóng)村老年多維貧困的動態(tài)變化
——來自CHARLS的經(jīng)驗證據(jù)

宋 澤 詹佳佳

(北京大學國家發(fā)展研究院，北京，100871)

一、研究背景和文獻問題

黨的十八大以來，我國將扶貧開發(fā)放在更加突出的位置，堅持“精準扶貧、精準脫貧”的基本方略，在脫貧攻堅中取得了決定性勝利，穩(wěn)步向歷史性解決絕對貧困問題和全面建成小康社會邁進。截至2017年末，全國農(nóng)村貧困人口從2012年末的9899萬人減少至3046萬人，累計減少6853萬人；貧困發(fā)生率從2012年末的10.2%下降至3.1%，累計下降7.1個百分點。2018年8月17日，全國832個貧困縣中仍有763個縣未能脫貧摘帽，農(nóng)村貧困問題依然嚴峻。根據(jù)2015年全國1%人口抽樣調(diào)查測算，農(nóng)村60歲以上人口共11140萬，占總?cè)丝诘?.1%。OECD數(shù)據(jù)顯示，從45歲起貧困率開始持續(xù)上升，老年貧困在近10年來成為貧困中最嚴重的問題。[1]隨著中國農(nóng)村青壯年人口向城市遷移，老年人的居住方式發(fā)生巨大轉(zhuǎn)變， 65～70歲老年人與子女同住的比例從20世紀80年代初的66.7%降到2011年的43%左右。[2]另外，老年人健康風險持續(xù)升高，約1/4的60歲及以上老年人自評健康差，39.7%的生活自理能力有困難。[注]CHARLS研究團隊《中國健康與養(yǎng)老報告(2016)》。上述因素的交織加劇了農(nóng)村老年人的貧困風險。如何應(yīng)對農(nóng)村老年貧困問題成為影響全面建設(shè)小康社會的關(guān)鍵所在。

截至2016年，農(nóng)村剩余絕對貧困人口4335萬，貧困發(fā)生率為4.5%。[3]當貧困發(fā)生率下降到10%以后，通過收入和消費來測度貧困的效果在逐漸下降。[4]測度指標不僅要滿足人們的基本衣食生存需求，還應(yīng)滿足人口發(fā)展的基本需要和能力要求，解決貧困深度問題。Alkire & Foster提出多維貧困測量方法滿足了上述要求，在國內(nèi)外研究中被廣泛使用。[5][6]該方法不僅符合Sen的可行能力觀點，[7]同時也滿足老年福利的四個維度：機體健康、社會經(jīng)濟狀況、生活滿意度和自尊。[8]根據(jù)多維貧困測量方法，部分研究描述了城鄉(xiāng)貧困現(xiàn)狀，并說明了對多維貧困貢獻最大的指標。[9][10][11]部分學者關(guān)注多維貧困動態(tài)變化和長期影響因素，[12][13]也有學者分析了公共轉(zhuǎn)移支付對多維貧困的影響效果。[14][15]此外，王春超和葉琴從教育、收入和市場化角度探討了農(nóng)民工群體的多維貧困變化。[16]由于數(shù)據(jù)等因素的限制，鮮有文獻關(guān)注中國農(nóng)村老年群體的多維貧困問題。中國政府提出，到2020年穩(wěn)定實現(xiàn)農(nóng)村貧困人口不愁吃、不愁穿，義務(wù)教育、基本醫(yī)療和住房安全有保障，即“兩不愁、三保障”，從多維度上根本解決貧困人口的生存發(fā)展問題。因此，本文采用國際上通行的AF多維貧困測度方法，選用2011—2015年的中國健康與養(yǎng)老追蹤調(diào)查(CHARLS)數(shù)據(jù)，對我國農(nóng)村老年多維貧困進行測度及分解，從而把握農(nóng)村老年貧困的現(xiàn)狀、特征、影響因素以及未來趨勢，為農(nóng)村老年群體的精準扶貧、精準脫貧提供政策依據(jù)。

二、研究方法

多維貧困屬于結(jié)構(gòu)化測度方法，通過對個體或者家庭特征的多維指標來識別貧困，經(jīng)過特定指標權(quán)重調(diào)整后得到多維貧困指數(shù)(Multidimensional Poverty Index,MPI)，該指數(shù)被定義為M0，其測量方法簡稱AF方法。

AF方法識別有兩個步驟：首先，識別每一樣本在每一維度的被剝奪情況；其次，通過維度加權(quán)后求和，根據(jù)剝奪總維度的臨界值，識別個體是否為多維度貧困。因此AF方法又被稱為雙重臨界值(dual cut-off)方法，即貧困識別ρk既受zj(維度內(nèi)的被剝奪情況)的影響，又受總的被剝奪維度ci的影響。

傳統(tǒng)貧困率測度是按人頭計算的多維貧困發(fā)生率。q 是經(jīng)過雙重臨界值識別的貧困個體數(shù)，因此傳統(tǒng)貧困率H為：

(1)

AF方法加入了剝奪份額A，其中，A為經(jīng)過“雙邊識別”的貧困群體的平均剝奪份額：

(2)

多維貧困指數(shù)M0為：

M0=H×A

(3)

AF方法的優(yōu)勢在于多維貧困指數(shù)M0可以按照地區(qū)、省份、年齡等不同組(subgroup)進行分解，也可以按照不同維度進行分解，來計算各個維度對貧困的貢獻度。分解公式如下：

(4)

M0=M0(1)+M0(2)+…+M0(d)

(5)

貢獻率則由各個分項除以M0得到，需要注意的是，貢獻率還受到群組個體數(shù)占總數(shù)的比例大小的影響。

三、數(shù)據(jù)和指標

中國健康與養(yǎng)老追蹤調(diào)查(CHARLS)收集了一套代表中國45歲及以上中老年人家庭和個人的高質(zhì)量微觀數(shù)據(jù)。CHARLS迄今已經(jīng)完成了三輪全國調(diào)查，時間分別為2011年、2013年和2015年，其中2011年的調(diào)查有10253個家庭樣本，2013年有10617個家庭樣本，2015年有12235個家庭樣本。

Alkire& Santos為發(fā)展中國家多維貧困提供指標選擇參照標準，標準設(shè)定了健康、教育和生活水平三大維度，10個指標。其中健康維度包括營養(yǎng)水平和0～5歲兒童死亡率兩個指標，教育維度包括家戶成員受教育水平和適齡兒童入學情況兩個指標，生活水平包括是否通電、是否通自來水、是否有沖水廁所、房屋結(jié)構(gòu)、做飯燃料、資產(chǎn)情況(是否有收音機、電視機、電話、自行車/摩托車、汽車/拖拉機中之一)。[17]Alkire & Foster在已有三個維度的基礎(chǔ)上加入醫(yī)療保險維度。[18]在上述文獻的基礎(chǔ)上，本文結(jié)合我國農(nóng)村老年人的實際情況，設(shè)定健康、教育、生活水平和社會保障四個維度，共15個指標。健康維度指標：(1)身體功能，受訪者或配偶有ADL/IADL任一方面的問題，則為1；(2)心理健康即抑郁狀況，受訪者或配偶在CES-D抑郁量表得分大于等于10分，則為1；(3)子女死亡情況，在受調(diào)查之前5年內(nèi)，死亡的親生子女中有小于49歲女性或小于59歲男性，則為1。教育維度：(1)受訪者教育水平，受訪者或配偶上沒上過小學，則為1；(2)子女教育水平，6～15歲的子女沒有在上學或16歲以上的子女沒有完成初中，則為1。生活水平維度：(1)住房結(jié)構(gòu)，住房不是鋼筋混凝土、磚木和混合結(jié)構(gòu)，則為1；(2)電，沒有通電，則為1；(3)自來水，沒有自來水，則為1；(4)做飯燃料，用秸稈、柴火做燃料，則為1；(5)沖水廁所，沒有沖水廁所，則為1；(6)資產(chǎn)，沒有電動自行車/摩托、電視機、電話、電冰箱/冰柜其中之一，則為1。社會保障維度：(1)醫(yī)療保險，即受訪者或配偶沒有參加醫(yī)療保險，則為1；(2)養(yǎng)老保險，受訪者或配偶沒有養(yǎng)老保險或養(yǎng)老金，則為1。維度、指標見附表1。

我們剔除了關(guān)鍵信息缺失和不符合研究要求的樣本,共得到2011年家庭樣本3425個，2013年家庭樣本3796個和2015年家庭樣本4522個。CHARLS數(shù)據(jù)通過縣、村居、家戶和個人多階段PPS抽樣，提供了樣本權(quán)重，從而使結(jié)果更具有代表性。我們在測度和分解中使用經(jīng)過無應(yīng)答調(diào)整的家戶權(quán)重，將主受訪者的人口特征作為家庭特征。樣本的統(tǒng)計性描述見表1。

表1統(tǒng)計性描述

多維貧困指數(shù)通過雙重臨界值確定，第一截斷值可以基于文獻和現(xiàn)實確定，而第二截斷值需要通過檢驗確定。我們分別計算了截斷值k=1到k=4的情況(附表2)，并基于不同k值比較2011年到2015年的多維貧困指數(shù)。結(jié)果顯示，MPI從k=2到k=3發(fā)生明顯的變化，雖然2011年的最優(yōu)剝削臨界值k=3，但由于2013年和2015年為k=2，為保持前后一致，本文選用k=2作為最優(yōu)剝削臨界值，即至少需要滿足兩個維度以上的貧困才被認為是多維貧困。

四、測度和分解

(一)變化趨勢

60歲以上老年群體是貧困高發(fā)群體。在表2中，農(nóng)村老年群體的多維貧困指數(shù)在2011年為0.245，高于Alkire & Shen測算的2010年全人口貧困指數(shù)0.035。雖然從2011年開始，多農(nóng)村老年群體的維貧困指數(shù)持續(xù)下降到2015年的0.060，但是仍是Alkire & Shen測算的2014年全人口貧困指數(shù)的3倍。[19]2011—2015年，多維貧困指數(shù)下降了18.5的百分點，在1%水平上顯著；貧困人口比例(H)，顯著下降了30.2%；平均剝奪份額(A)，顯著下降了5.3%。我們進一步把k=3定義為嚴重貧困。結(jié)果顯示，在2011年嚴重多維貧困指數(shù)為0.018，到2015年下降為0。

表2多維貧困測度

注：括號內(nèi)為標準差，*p<0.1,**p<0.05,***p<0.01。

多維貧困測度受到維度指標的影響，因此我們進一步分析維度的動態(tài)變化。表3顯示了指標在全人口中被剝奪的人口比例(Uncensored headcount)和指標在貧困人口中被剝奪的比例(Censored headcount)。結(jié)果顯示，在全人口中，受訪者教育水平被剝奪的比例在2011年最高，為81.6%，到2015年顯著下降到62%。農(nóng)村老年居民受教育水平普遍偏低，到2015年以后整體受教育水平有了很大改善，主要得益于中華人民共和國成立后基礎(chǔ)教育的普及，使得2015年滿足60歲的樣本人群普遍完成了小學學業(yè)。下降最多的是養(yǎng)老保險，從2011年的60.3%顯著下降到2015年的9.2%，這得益于我國基本養(yǎng)老保險全覆蓋的推行。2012年底，新型農(nóng)村社會養(yǎng)老保險(新農(nóng)保)已經(jīng)覆蓋到了全國所有縣區(qū)。在生活質(zhì)量維度中，2011—2015年電、自來水和住房下降較為明顯，到2015年不通電的農(nóng)村老年居民比例僅占2.8%，不通自來水的家庭占28%，住房不是鋼筋混凝土、磚木和混合結(jié)構(gòu)的僅占6.7%。這說明農(nóng)村老年居民的生活條件有了很大改善，但是農(nóng)村“三通”仍需進一步推進，特別是在適宜條件下通自來水，需要覆蓋到每一個農(nóng)村家庭。在健康維度中，身體功能被剝奪的比例逐漸上升，2011—2015顯著上升了10.4個百分點，這將加劇農(nóng)村家庭未來的照料負擔。

在貧困人口中，教育維度、沖水廁所、身體功能和抑郁狀況被剝奪的比例雖然逐年下降，但一直是影響程度最大的指標。教育維度的受訪者其教育水平和子女教育水平在2011年被剝奪的比例分別為39.5%和33.0%，到2015年下降為11.0%和10.7%，教育維度被剝奪的比例在各維度中一直處于最高的水平。其次為生活質(zhì)量維度中的沖水廁所，在2011年被剝奪的比例為36.3%，到2015年下降到9.6%。第三是健康維度中身體功能和抑郁狀況，在2011年被剝奪的比例分別為32.4%和29.7%，到2015年下降到10.6%和9.1%。此外，在2011年養(yǎng)老保險被剝奪比例較大，但此后顯著下降。各指標對于貧困的貢獻率也存在差異。教育維度對貧困貢獻比例最高，超過1/3，其中受訪者教育水平從2011年的20.0%上升到2015年的23.3%，子女教育水平上升更大，從2011年的16.7%上升到2015年的21.7%。政府雖然免除了全部義務(wù)教育階段的學費，但是中國的教育成本大部分依舊由家庭承擔，農(nóng)村居民上學機會成本大、預(yù)期收益小，這加劇教育貧困的代際傳遞，導致老年貧困的發(fā)生率加劇。

在健康維度中，身體功能和抑郁狀況的貢獻率也呈現(xiàn)上升趨勢，分別從2011年的11.0%和10.2%上升到2015年的15.0%和13.3%。數(shù)據(jù)顯示，農(nóng)村居民自60歲起日常生活自理能力有困難的比例開始快速上升，從35%上升到75歲及以上的65%，[注]CHARLS研究團隊《中國健康與養(yǎng)老報告(2016)》。老年貧困人口日常生活自理困難，不僅導致收入來源減少，同時加劇家庭的照料負擔，使家庭陷入貧困陷阱。此外，部分指標的貢獻率呈現(xiàn)下降趨勢，最為顯著的是養(yǎng)老保險，從2011年的17.1%下降到5.0%，新農(nóng)保為60歲以上農(nóng)村居民提供每月55元的基礎(chǔ)養(yǎng)老金，這對降低貧困發(fā)生率起到了重要作用。

從貢獻率來看，影響農(nóng)村老年群體貧困的主要指標是受訪者教育水平、子女教育水平、身體功能和抑郁狀況。在生命周期末期，受教育水平難以改變，此時教育的投資回報較低。因此，針對農(nóng)村老年群體，中國的扶貧政策應(yīng)該關(guān)注改善其未成年子女的教育水平，強化對老年群體的非醫(yī)療健康的干預(yù)，降低其身體功能受限的比例，提高全民健康素養(yǎng)，同時完善社會保障體系，確保養(yǎng)老保險和醫(yī)療保險覆蓋每一個老年人。

表3貧困的指標貢獻分析

(二)地域差異

地域發(fā)展的不平衡也造成地區(qū)間農(nóng)村老年貧困現(xiàn)狀存在差異。中西部是中國農(nóng)村貧困高發(fā)地區(qū)。在2012年國務(wù)院公布的全國665個貧困縣中，474個集中在中西部地區(qū)，占71.3%。表4顯示，在2011年，西部老年多維貧困指數(shù)為0.298，中部為0.265，東部為0.178。從2011年到2015年，所有地區(qū)多維貧困指數(shù)都顯著下降，其中西部最多，下降了22個百分點，為0.078。貧困指數(shù)下降的主要原因是貧困人口的減少，西部貧困人口比例從49.8%顯著下降到14.4%。但是，2015年中部和西部農(nóng)村老年貧困指數(shù)分別是東部的1.46和1.81倍，貧困人口分別是東部的1.52和1.85倍，中西部仍是今后農(nóng)村扶貧的重點區(qū)域。

表4地域和年齡組多維貧困差異

(三)群體差異

我們把樣本按年齡分為低中高三個年齡組群，其中低齡組為60～69歲、中齡組為70～79歲，高齡組為80歲及以上。表4顯示，在2011年，高齡組的多維貧困指數(shù)為0.299，中齡組為0.284，低齡組為0.216。從2011年到2015年，高齡組和中齡組的指數(shù)下降最多，分別下降了22和20.4個百分點，并且，低齡組的多維貧困指數(shù)已經(jīng)下降到5%以下，為0.047。從貧困人口比例來看，在2011年，高齡組為49.8%，中齡組為47.7%，低齡組為36.8%，到2015年分別下降到14.7%、14.7%和8.8%。從年齡段來看，農(nóng)村老年人的貧困比例從70歲開始升高。

此外，農(nóng)村女性多維貧困指數(shù)高于男性。表5顯示在2011年，男性貧困指數(shù)為0.243，女性為0.246，到2015年，雖然兩者的貧困指數(shù)都發(fā)生了下降，但女性仍比男性高1個百分點，為0.065。表5還顯示，受教育水平越高，多維貧困指數(shù)越低。在2011年，文盲和半文盲群體的貧困指數(shù)為0.294，初中及以上群體的貧困指數(shù)僅為0.110，后者約為前者的2.6倍。到2015年這一差距有所擴大，文盲和半文盲群體的貧困指數(shù)為0.098，是初中及以上群體的4.5倍。通過對比性別和受教育水平特征，我們發(fā)現(xiàn)70歲及以上、女性和文盲與半文盲群體的貧困比例較高，今后精準扶貧要重點關(guān)注上述群體。

表5性別、受教育水平與多維貧困

(四)未來趨勢

未來十年是中國老年人口增長最快的時期，如何針對農(nóng)村老年群體開展精準扶貧至關(guān)重要。我們利用2015年CHARLS中50～60歲子樣本分析多維貧困的現(xiàn)狀，來把握未來的老年貧困趨勢。表6顯示，50～60歲群體的多維貧困指數(shù)為0.027，貧困人口比例為4.9%，2015年60～69歲組群為0.047和8.9% (表4下部)，前者僅為后者的57.4%和55.1%，這說明未來農(nóng)村老年人的貧困狀況會進一步改善。從地域來看，西部的貧困指數(shù)和貧困比例分別為0.041和7.4%，2015年西部老年的貧困指數(shù)和貧困比例分別為0.078和14.4%(表4上部)，都顯著高于同期東中部地區(qū)。貧困深度反映貧困人口中指標被剝奪的程度，即被剝奪的指標數(shù)量越多，貧困程度越深。從結(jié)果上看，未來貧困人口的比例逐漸下降，但是貧困人口的深度問題并沒有明顯改變。因此，當貧困人口比例已下降到10%以下時，扶貧重點應(yīng)該著眼于降低貧困深度，對給貧困深度造成主要影響的關(guān)鍵指標實施長期針對性政策，從而進一步降低老年貧困。

表6 50～60歲群體多維貧困分解

注：括號內(nèi)為標準差。

為了明確降低貧困深度的側(cè)重點，我們對指標進行分解。結(jié)果顯示，教育維度、健康維度中的身體功能和抑郁狀況，以及養(yǎng)老保險成為影響貧困程度最大的指標。2015年60～69歲群體養(yǎng)老保險指標對貧困的貢獻為17.1%(見表8)，50～60歲群體為11.1%(見表7)，后者比前者高6個百分點。而且，在50～60歲群體中，東部地區(qū)養(yǎng)老保險指標對貧困的貢獻比其他地區(qū)更大。這說明雖然我國基本養(yǎng)老保險已在區(qū)縣層面實現(xiàn)全覆蓋，但仍存在部分未參保個體。如何為該部分群體提供必要的社會保障成為降低老年貧困的重點之一。此外，健康維度影響較大，在未來保障老年人的身心健康，是降低老年貧困的關(guān)鍵。最為重要的是，教育維度中兩個指標對貧困的貢獻持續(xù)增加，進一步加強對農(nóng)村地區(qū)基礎(chǔ)教育的支持力度對未來減貧將發(fā)揮重要作用。

表7 50～60歲年齡組貧困的指標貢獻單位：%

表8 60+各年齡組貧困的指標貢獻

五、結(jié)論與建議

消除農(nóng)村老年貧困是農(nóng)村貧困人口實現(xiàn)脫貧的關(guān)鍵。截至2015年，農(nóng)村貧困人口比例已大幅下降，但是從貢獻率看，身體功能、抑郁情況和教育水平(老人及其子女)仍是影響農(nóng)村老年貧困的重要因素，因此，由于老年貧困風險仍然很高，解決老年人口的貧困問題是今后精準扶貧工作的側(cè)重點，精準扶貧需要識別貧困地區(qū)和貧困人口。目前，中西部地區(qū)農(nóng)村老年貧困人口規(guī)模大于東部，70及以上、女性、文盲與半文盲是貧困高發(fā)群體。日常生活功能受限、抑郁、受教育不足和缺乏社會保障成為影響農(nóng)村老年貧困的關(guān)鍵因素。

基于上述結(jié)論，本文提出如下對策建議：

第一，促進農(nóng)村居民塑造自主自律健康行為，關(guān)懷老年人的心理健康需求。日常生活功能受限不僅降低了老年個體從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的可能性，導致家庭收入下降，同時由于行動不便，在日常生活中其需要家人進行相應(yīng)的照料，進一步加重了老年家庭的生活負擔。日常生活功能下降是一個長期積累的過程，在老年時期已難以改變。所以要抑制由于日常生活功能受限導致的貧困，需要在更早的時期進行干預(yù)，建議對中年農(nóng)村居民進行相應(yīng)的宣傳輔導，促進其塑造自主自律的健康行為，降低日常生活功能受限在老年時期發(fā)生的可能性。心理健康是農(nóng)村老年人不可忽視的問題，由于家庭中子女紛紛外出務(wù)工，家庭成員關(guān)系紐帶進一步弱化，老年人的心理健康問題進一步被忽視。同時，貧困老年個體大部分處于獨居和少子女陪伴的狀態(tài)，單純的經(jīng)濟支持不足以緩解由于心理健康問題帶來的貧困。因此建議由政府主導，多方參與，加強對農(nóng)村貧困老人抑郁癥、焦慮癥等常見精神障礙和心理行為問題的干預(yù)，降低心理貧困的影響。

第二，加大扶持農(nóng)村地區(qū)基礎(chǔ)教育的力度。受教育水平不足造成老年家庭中貧困的代際傳遞。農(nóng)村老年人及其子女的受教育水平是影響老年貧困的關(guān)鍵貢獻指標。在生命周期末期，受教育水平難以改變，同時教育的投資回報較低。扶貧經(jīng)驗顯示，提高受教育水平對降低貧困發(fā)生率有長期效果，因此，針對農(nóng)村老年群體，中國的扶貧政策應(yīng)該關(guān)注改善未成年子女的教育水平，改變貧困家庭教育觀念，降低其子女教育負擔。

第三，進一步完善高齡津貼補貼制度。貧困發(fā)生率隨年齡逐漸上升，70及以上中高齡農(nóng)村老年群體成為貧困高發(fā)的群體。以往新農(nóng)保為年滿60歲的老年人提供每月55元以上的基礎(chǔ)養(yǎng)老金，這與保障中高齡老年人“兩不愁、三保障”的基本需求仍有較大差距。截至2016年8月，已有26個省份出臺了高齡津貼補貼政策，但覆蓋范圍和保障程度仍有較大不足。因此，需要實現(xiàn)高齡津貼補貼政策在全國范圍內(nèi)全覆蓋，進一步完善高齡津貼補貼制度的實施，從而滿足中高齡農(nóng)村老年人的基本需要。上述政策可有效降低農(nóng)村老年群體的多維貧困深度，有利于加快解決我國老年的貧困問題。

附表1多維貧困維度、指標、權(quán)重和剝奪臨界值

附表2 k=1到k=4的多維貧困指數(shù)