CCEHD政策简报No.05|中国儿童多维贫困的分析与启示 ——基于CFPS的实证研究
CCEHD
发表时间:2019/9/17 10:19:00    最近修改时间:2019/9/25 10:32:32
摘要: 本项目使用了CFPS数据对我国儿童贫困的程度、范围、分布和影响机制等问题进行了系统分析论证。
关键词:北京师范大学;发展经济学

 

题目

中国儿童多维贫困的分析与启示

——基于CFPS的实证研究

作者简介 

亓 迪

河海大学

 

    本项目使用了CFPS数据对我国儿童贫困的程度、范围、分布和影响机制等问题进行了系统分析论证。项目成果共分为四个部分,第一部分在测量儿童贫困的具体方法中沿用牛津大学和联合国儿童基金会多维度贫困指数的测算方法,将儿童贫困的程度、儿童贫困的深度和儿童贫困的汇总指数三方面的基本情况进行了分析。结果显示,超过半数农村儿童在两个及以上核心构建的维度中处于贫困状态,农村儿童多维贫困发生率令人堪忧。多维贫困的程度、深度及汇总指数的省份分布结果显示出,西部省份仍然是多维儿童贫困发生的重灾区,包括四川省、甘肃省和贵州省在内的几个省份儿童表现尤其落后。多维儿童贫困的影响因素分析结果表明,家庭收入、家庭结构、父母教育水平以及父母与儿童的长期分离等因素都将导致儿童有更高概率暴露于多维贫困的状态中。儿童是生命的起始阶段,物质与社会资源匮乏严重影响儿童身心发展,阻碍儿童和社会人力资本的积累,而投资儿童的发展是消除贫困、打破贫困代际传递的重要途径,也是实现社会公平与正义的重要手段。多维贫困地区分布的差异和不平衡启示促进儿童发展与减贫应当着力中西部儿童表现落后的省份,重点突破阻碍儿童发展的关键因素,包括提升儿童早期教育、儿童基本营养状况的改善、农村基础设施的改造尤其农村居家环境卫生条件和居住质量的改造。这些措施将有助于提升农村儿童生活质量,改善儿童暴露于多维贫困的短期或长期风险,协调农村和城市、东中西部省份儿童贫困与发展的不平衡状态。

    本项目第二部分分析的侧重点在对比分析多维度贫困测量方法与传统的收入测量方法在我国儿童贫困识别结果上的异同。本篇结果显示收入指标测度下农村与城市儿童贫困发生率比较接近,并没有显著差别,而多维测度方法测度下发现差异明显。农村儿童多维贫困的发生率远高于收入贫困率,表明依据收入方法识别贫困家庭对多维贫困儿童的覆盖不足。这启示当前仅通过家庭收入的现金转移支付保障农村家庭及儿童基本生活的方式并不能有效解决多维贫困问题,多维减贫还需要配合多种减贫的政策及干预措施。各省份测度结果也表明,收入方法测度下儿童贫困程度偏低,特别表现在经济欠发达省份,儿童多维度贫困发生率较高,两种测度方法结果的差异更为明显。同时本篇的结果还显示,还有不少儿童家庭人均收入虽低于低保收入贫困线,但却不能获得相应社会救助,表明存在一定程度的应保未保儿童,需要引起关注。本篇启示儿童多维贫困风险的有效解决不能单靠收入识别,还需要将阻碍儿童发展的多维指标纳入政策范围,着重解决阻碍儿童发展的多维风险,才能从根源上解决好儿童贫困和发展的问题。

    本项目的第三部分针对多维贫困的测度方法进行反思和重构,由于目前流行的多维贫困方法包括牛津大学的方法、布里斯托大学的方法、联合国儿童基金会的方法等多维度方法测度儿童贫困的主流流派,构建多维度贫困的维度和指标实际上纳入了更多反应家庭经济状况或者家庭贫困的指标,而儿童为本的多维贫困指标构建不足。多维贫困的指标构建应当更多反应儿童自身发展的基本状况,而非家庭的贫困或者物质状况,即儿童多维贫困应当以儿童为中心,构建对儿童自身发展有重要意义的维度和指标。联合国儿童基金会将儿童贫困定义为对于儿童生存、成长与发展来说必要的物质、情感或者精神资源的缺失或者匮乏,以至于无法实现儿童的权利和发展的潜能,不能平等和完全地参与社会(UNICEF2005)。这为从儿童发展角度重构儿童多维度贫困指标提供了可行性。因而本篇是基于当前多维儿童贫困方法的不足进行反思,并试图重构儿童发展型多维贫困指标,突出儿童自身的发展潜能。本篇的多维贫困指标包括儿童的营养贫困、儿童的健康贫困、以及儿童的认知贫困。认知贫困包括儿童的语言表达、儿童的理解能力和儿童的智力水平。分析结果表明,四川省、甘肃省、江西省和云南省儿童多维贫困发生率均在20%以上。其中,贵州省发生率高达31.11%,四川省为28.8%,江西省发生率为26.1%,甘肃省为24.23%,结果表明以上几个省份儿童面临较为严重的营养贫困、认知贫困和健康贫困,需要引起足够重视。年龄分布情况来看,发展型多维贫困发生率较高的年龄区间为3岁到12岁,3岁前儿童多维贫困发生率小于5%,当儿童年龄长到3岁时,多维贫困的发生率迅速增长到16.25%,之后多维贫困发生率一直高居不下。4岁儿童多维贫困发生率高达27.27%,一直到10岁,儿童多维贫困发生率维持在20%以上。多维贫困较多发生在儿童的早中期,尤其集中在3岁到10岁的几年,早中期是儿童成长发育的黄金时期,这一关键成长期儿童出现多维度贫困会对后续发展造成不可挽回的后果。农村儿童多维贫困发生率显著高于城市,且不同程度下的贫困率均有较大差距。农村户籍儿童的发展型贫困率也高于城市户籍的儿童。

    另外,本篇还重点分析了家庭居住环境对儿童发展型贫困的影响效应。家庭居住环境使用以下指标构建,包括家庭的用水情况、做饭燃料、室内装修情况、室内整洁程度、家居电器及陈设、居住的拥挤程度等六个指标。除家庭居住条件作为核心影响因素纳入模型分析之外(结果表现为模型1),模型2和模型3分别纳入了更多潜在影响因素进行多元回归分析,包括儿童自身的性别、年龄、家庭结构、家庭收入,模型4还同时控制了户籍状况以及省份变量。模型1的结果显示,家庭燃料、家庭的整洁程度、居家陈设以及家庭装修程度对儿童是否出现发展型多维贫困产生显著影响。其中,家庭做饭燃料使用不干净的燃料将儿童出现多维贫困的概率提升了43.9%,家庭居住环境是否整洁对儿童的营养健康和认知也十分重要,不整洁的居家环境显著提升儿童多维贫困概率(多维贫困发生率提升39.6%)。简陋的居家设施提升36.1%的儿童多维贫困率,简陋的家庭装修也将提升儿童多维贫困率。

    模型2纳入了儿童的性别和年龄两个基础变量,该结果显示年龄为3-10岁的儿童更容易发生多维贫困。模型3纳入了家庭结构包括人口规模和家庭收入两个家庭层面的变量,结果显示居家条件的显著性仍然存在,但显著性都出现了一定程度的降低,例如模型3中做饭燃料对儿童多维贫困的影响系数从0.439下降到0.213,居家装饰程度从0.396下降到0.347,居家的装饰程度由0.361下降到0.273,但尽管如此,居家条件的影响效应依然显著存在。这表明家庭经济状况及家庭人口结构是共生变量,居家条件对儿童发展的影响效应部分是由于家庭经济状况所致,家庭经济状况同时影响到居家条件和儿童贫困。家庭的规模越大,人口越多,儿童发生多维贫困的概率就越大;家庭收入越高,儿童越不容易出现发展型贫困问题。户籍状况为农村户口,儿童多维贫困的发生概率将提高54.9%。模型4则同时控制了户籍状况、地理属性变量和省份变量。模型4的分析结果显示,纳入更多因素后,家庭居住环境包括做饭燃料、家庭的整洁程度、家庭的装修是否简陋、家庭人口数量、收入状况、户籍状况等因素对儿童发展型多维贫困依然具有显著的影响效应。

    本项目的最后一部分针对儿童多维贫困在各国的使用情况进行了国家案例研究,包括瑞典、墨西哥、哥伦比亚、泰国、布丹和厄瓜多尔等国家。结果表明各国政府已意识到开始积极实践多维度贫困的测量方法,并结合多维儿童监测的结果更好地服务于本国儿童减贫的政策制定和行动中。多维度贫困测量方法有助于突出儿童发展的薄弱环节,有助于启示政策如何利用多维贫困的结果帮助贫困儿童走出阻碍其发展的困境,解决好儿童成长和发展所面临的资源或者服务的匮乏,帮助儿童实现其自身发展的最大潜能,减少贫困代际传递的风险,助力社会的公平发展。

 

如需了解完整原文,请点击“阅读原文”或访问人的发展经济学研究中心(CCEHD)官方网站:

https://ccehd.bnu.edu.cn/xzyj/gzlw/78914.html

 

供稿

人的发展经济学研究中心

所有权利保留。任何机构或个人使用此文稿时,应当获得作者同意。引用格式可参考“作者名称(年份):“文章名称”,人的发展经济学研究中心工作论文No.编号

[生成二维码分享]
分享到