八十年代末中国贫困规模和程度的估计*，本文主要内容关键词为：中国论文,贫困论文,程度论文,规模论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
本文以1988年的抽样调查数据为依据，选择相对贫困线从不同的侧面测度了80年代末中国的贫困规模和贫困程度。研究表明，80年代末，中国的贫困问题主要发生在农村地区，但农村贫困的地区性差异又非常明显。虽然贫困地区具有较高的贫困发生率，然而非贫困地区的贫困人口数量远远超过贫困地区。研究还显示：初级教育对减少贫困发生率和减轻贫困程度具有突出的重要作用，同时行之有效的计划生育和健全完善的养老保险也是扶贫战略的题中应有之义。
一、问题的提出
对一个国家贫困人口的规模和分布以及贫困程度的准确估计，对于该国制定有效的缓解贫困的政策至关重要。然而对贫困的估计并不是一个简单的问题。它既涉及到贫困测量的方法，也涉及到估计的经验数据的准确性。对于中国这样一个人口规模大、地区差异性显著和城乡长期分割的国家来说，贫困的估计问题尤为复杂。从已有的有关研究文献来看，对中国贫困规模和程度的估计都是建立在绝对贫困线的基础上的，然而在绝对贫困线的确定上，由于计算的方法不同，使用的数据不同，结果也往往是大相径庭的。
世界银行根据中国国家统计局提出的农村居民纯收入的概念，计算了中国农村的绝对贫困线，并以此来估计贫困人口的规模。按照世界银行发表的中国贫困人口变动的时间序列数据，1988年中国农村贫困人口的比例为12.54%〔1〕。李思勤（Carl Riskin ）教授利用中国社会科学院经济研究所收入分配课题组提供的1988年居民收入抽样调查数据（简称1988数据），对中国农村的贫困人口规模和发生率进行了重新估计。与世界银行不同的是他使用可支配收入的概念来计算中国农村的绝对贫困线。根据他的估计，在1988年中国农村的贫困发生率为12.74 %〔2〕。虽然这一数字与世界银行估计的相差不远， 但是在贫困人口的结构上，二者之间的差异性却非常明显。这种差异性主要表现在两种贫困线划分出来的贫困人口并非是同一组人口。也就是说同一部分农村人口被一种贫困线界定为贫困人口，而被另一种贫困线界定为非贫困人口，或者情形正好相反。我们分别使用了纯收入和可支配收入，结合1988数据对各省农村的贫困发生率进行了计算（见表1）。显而易见， 两种计算结果的差异性是相当明显的。
表1.不同收入定义下的贫困发生率差异：相关的例证（1988）
中国农村贫困发生率(%)
省份 (1)
(2)
(3)
省份 (1)
(2)
(3)
北京 1.05 0.00 3.16 河南 9.97 11.68 12.46
天津 0.98 0.98 0.00 湖北 1.61 5.62 2.61
河北 4.95 10.54 4.15 湖南 0.38 3.40 2.26
山西 8.86 13.29 9.81 广东 0.26 4.63 0.77
内蒙古
9.34 8.30 18.34 广西 5.85 15.20 3.51
辽宁 2.15 1.79 5.02 海南 0.76 3.05 0.76
吉林 3.59 1.59 11.55 四川 4.14 9.54 6.02
江苏 2.03 1.62 6.90 贵州 13.64 4.87 12.99
浙江 0.23 0.68 1.82 云南 8.16 10.20 7.87
安徽 4.58 2.19 7.19 陕西 11.24 7.10 12.31
福建 0.34 1.69 8.81 甘肃 19.26 15.20 8.78
江西 1.15 4.89 2.30 青海 13.21 10.38 10.38
山东 2.66 6.25 5.31 宁夏 12.00 8.00 4.00
注：1.贫困发生率的计算依据是中国社会科学院经济研究所收入分配课题组1988年的居民收入抽样调查数据。
2.第（1 ）列贫困发生率是指被世界银行和李思勤的贫困线同时划定的农村贫困人口占全部农村人口的比例；第（2 ）列是指只被世界银行的贫困线划定的农村贫困人口占全部农村人口的比例；第（3 ）列是指只被李思勤的贫困线划定的农村贫困人口占全部农村人口的比例。
近几年一些从事国际贫困问题研究的学者在对贫困进行国际比较时，倾向于采用根据各国货币购买力平价来制定国际统一的贫困线的估计方法〔3〕。 该方法首先是利用购买力平价将各国的人均收入换算成按某一年度（如世界银行确定为1985年）的美元值衡量的购买力平价收入。然后确定国际统一的贫困线（如世界银行确定的贫困线的上限相当于1985年的375美元，下限为1985年的275美元），并以此来估计各国的贫困人口的规模。这种方法的关键点是如何根据购买力平价估算一国的人均收入。如果一国的人均收入被高估，那么相应地该国的贫困发生率就会被低估。在表2中， 我们列举了中国贫困人口规模和贫困发生率的三种估计结果，它们分别来自于不同的中国人均收入的购买力平价的估计结果〔4〕。从中可以看出，三种结果的差异是相当明显的。依据第三种购买力平价人均收入估计的贫困发生率比依据第一种估计的贫困发生率高出6—10倍。因此， 在利用这种方法对中国的贫困规模和程度进行测度时首先要解决人民币与美元的购买力平价问题，而对于这个问题的解决我们同样面对着许多不确定的因素，这使得我们在使用这种方法时不得不采取谨慎的态度。
表2.绝对贫困线与贫困发生率的几种估计结果（1988年）
购买力平价法1
世行 李思勤 Karvis
Ren-Chen Taylor
贫困线(元):
农村 249
333 228 422562
(167)(308) (410)
城镇 289
— 243 449598
(177)(328) (436)
贫困发生率(%):
农村 12.54 12.74 8.92 39.89 61.70
(3.35)
(20.69)(37.73)
城镇 0.33
—0.19 0.942.80
(0.18)
(0.41) (0.84)
贫困人口(百万):
农村 101.23 102.8572.11322.03 498.10
城镇 0.93—
0.53 2.64
7.86
注：1.Kravis,Ren/Chen和Taylor 都对人民币与美元的购买力比价进行了细致测算（见Ren/Chen,1994.）。 他们的测算结果是不尽相同的。这里分别列出依据他们测算的人民币的购买力比价和世界银行的国际统一的贫困线标准（1985年的375 美元）所得到的中国贫困的相关指标。
2.括号里的数字是根据世界银行的贫困线下限（即1985 年的275美元）换算出来的贫困线和估计出来的贫困发生率。
除此之外，不管利用以上哪一种方法来测定绝对贫困线，贫困发生率估计值的变动对贫困线的上下偏移都是非常敏感的。这是因为在贫困线附近的人口分布的比例是相当高的，也就意味着贫困线的微小变化将会引起贫困人口规模和贫困发生率的很大变化〔5〕。首先， 这一特点引发我们对扶贫政策的进一步思考。一方面大量的贫困人口的收入接近贫困线，也就是整体的贫困距较低，这就使得短期的扶贫成本较低和扶贫政策易于见效。但是另一方面由于相当比例的非贫困人口的收入只是稍微高于贫困线，即处于贫困的边缘，这部分人口陷入贫困的可能性是极大的。这就使得扶贫政策带有长期性，并且意味着扶贫不仅仅是针对贫困人口的问题，还应该考虑到那些有很大可能陷入贫困的非贫困人口。其次，这一特点对贫困线的估计误差和样本数据的质量提出了更高的要求，因为贫困线的估计误差和样本数据的统计误差都会直接导致贫困规模和贫困发生率估算上的很大偏差。
二、中国相对贫困线的确定
我们选择相对贫困线来测度中国的贫困规模和程度主要是基于以下几点考虑的。第一，贫困不仅仅是一个绝对的概念，它有很强的相对性。特别随着社会的发展和进步，人们对它的相对性的重视程度会越来越高。第二，根据相同的收入定义，如果利用绝对贫困线和相对贫困线划分出来的贫困发生率分别为Pa和Pr，那么Pa 和Pr 之间的数量关系（即Pa＝Pr，还是Pa＞Pr，还是Pa＜Pr）很大程度上取决于收入水平和收入分配。根据中国人口的收入分布情况，绝对贫困线划分出来的贫困发生率一般要低于相对贫困线划分出来的贫困发生率，即Pa＜Pr。这意味着相对贫困线划分出来的贫困人口不仅包含了绝对贫困线划分出来的贫困人口，而且也包含了一部分濒于贫困的人口。第三，在对中国的贫困进行测度时，利用相对贫困线的方法可以将农村和城镇的贫困测度纳入到一个统一的标准中进行，没有必要像绝对贫困线的方法那样对农村和城市确定不同的贫困线。而且在一个社会中，对两个地域或两个不同人群组采取不同贫困线标准往往会在观念上割裂它们之间的联系，同时也会容易产生一种误导，即认为贫困只是一个区域内的概念，而不是一个整个社会的概念。第四，即使在绝对贫困线难以确定的情况下，贫困问题仍然可以通过确定相对贫困线来进行研究。相对贫困线的确定比较容易，一般定在收入均值（或中值或众值）的1/2那一点上。
然而，对于中国这样一个人口众多、区域性差异明显的国家来说，在确定相对贫困线时，一个无法回避的问题是：同样一个货币单位收入的“含金量”对于生活在不同家庭、不同区域的人口来说是相同的吗？也就是说在确定相对贫困线之前，首先应该将不同人口的可支配收入换算成“含金量”相同的货币单位。为了达到这一目的，我们使用1988年数据时做了以下几个方面的技术处理工作。首先，我们根据各省的1988年相对于1978年的消费价格指数将各省的居民收入换算成相同价格指数的收入水平。所用的换算公式为Yi＝DYi（Pi/P），其中Yi 为价格指数平减后的第i省居民的收入，DYi为第i省居民的可支配收入，Pi为第i省1988年相对于1978年的消费物价指数，P为各省1988年相对于1978 年的平均消费物价指数。其次，我们对城镇和农村居民的可支配收入也进行了换算。由于我们定义的可支配收入中包含了公有住房的补贴和私有房屋的测算租金（Imputed rent of housing）〔6〕，因此住房补贴（租金）与其它可支配收入部分应该分别加以换算。对于后一部分收入的换算，我们使用了与省际收入换算相同的方法，不同的只是物价基期定为1953年。这样做的主要目的是为了消除1953—1988年期间物价指数的变化对城乡居民实际收入的影响。对于住房补贴（租金）的换算，我们采取了不同的换算方法。 这一方法是建立在这一假定基础上的， 即在1988年农村和城镇的中等收入居民户的住房条件基本上是相同的。这样我们计算出农村和城镇十等分组中的第五等分组的住房补贴（租金）的比例为18.9%，然后根据这一比例对城镇居民的住房补贴（租金）进行了重新换算。最后，考虑到家庭规模对收入“含金量”的影响，我们根据不同家庭人口的数量和一定的等值算子（Equivalent scale）对不同居民户的收入换算成标准人均收入或人均等值收入（Equivalent income）。等值算子的估计是根据巴赫曼等人提出的公式〔7〕，即EY＝ DY/N[α]，其中EY为人均等值收入，DY为住户可支配收入，N 为家庭人口数，α为等值算子。α的取值区间为0～1，当α＝0时， 意味着住户消费具有完全的规模经济，也就是说在收入既定的情况下，人口的增加并不导致人均消费水平的降低；当α＝1时， 意味着住户消费不具有任何规模经济。借助于国家统计局（1989年）对家庭消费指数的估计结果，我们估算出城镇和农村居民户收入换算的等值算子，如表3所示：
表3.中国城乡居民户的人口规模和等值算子（Equivalent Scales）
注：1.扣除住房支出（或补贴）后的消费额的等值收入换算系数来自于国家统计局估计的消费效率指数（见国家统计局农调队：《中国农村贫困标准研究报告》，1989年；国家统计局课题组：《中国城镇居民贫困问题研究》，1990年）。
2.系数α是根据这一公式计算的：EY＝HY/N[α]，其中EY是等值收入，HY是住户可支配收入，N是住户人口数量。
经过以上三次换算以后，我们得到了1988年的全国的相对贫困线为439元。它比李思勤确定的中国农村的绝对贫困线高出32%。 如果根据对人民币的购买力平价的最新估计结果（Ren & Chen,1994），我们确定的相对贫困线与世界银行确定的国际绝对贫困线375美元相差不远。
三、贫困的测度方法
早期的贫困测度方法是人头统计法（Head-count）。它的绝对指标就是计算贫困人口的数量，相对指标是计算贫困人口的发生率，即贫困人口占全部人口的比例。当贫困线被确定以后，这一测度方法的计算工作是比较简单的。同时它反映的贫困程度具有较强的直观性，易于被人们所理解。这也是该测度方法被普遍使用的一个主要原因。然而，到了70年代中期，以阿玛亚·森（Sen,A.）为代表的一些学者对人头统计法提出了批评，他们认为人头统计法只是反映了贫困人口的规模，并没有反映出贫困人口的贫困程度和贫困人口之间的收入差距〔8〕。 在这一看法的启发下，一些新的贫困测度方法随之出现〔9〕。其中80 年代中期以后普遍受到人们重视和应用的是福斯特等人创立的一个可以计算一组测度指数的公式〔10〕。利用该公式不仅可以计算出贫困人口的规模，还能计算出贫困人口的平均贫困程度以及与贫困人口的收入差距相关联的贫困程度。公式的具体形式为：
FGT（α）＝1/N∑｛1－（yi/z）｝[α]＝1/N∑｛gi/z｝[α]
其中N是全部人口数，yi是第i个贫困人口的收入，z是贫困线，gi 是第i个贫困人口的收入与贫困线的距离，又被称之为贫困距（Poverty gap）。公式中的α需要作更多的解释。α的取值是≥0的正整数。当α＝0时，公式计算出的结果是贫困人口占全部人口的比例，即贫困发生率。它是与人头统计法的相对指标一致的。当α＝1时， 公式计算出的结果是全社会人口的平均贫困程度，即人均贫困距。随着α数值的进一步上升，意味着贫困距的权数增加，那些赤贫人口的贫困程度在FGT 指数中得到更多的反映。这一点在对不同地区的贫困程度进行比较时尤为重要。如果两个地区的贫困人口的发生率和人均贫困距是相同的，但是一个地区的赤贫人口的比例较高，那么利用α＝2算出的该地区的FGT就会高于另一个地区，并且随着α值增加，两个地区的FGT值的差额就会随之增加。
FGT 指数被学者们普遍应用的另一个原因是它的可分解性。 利用FGT 指数可以将一个社会的整体贫困程度分解成不同地区的贫困程度或不同人群组的贫困程度。其分解公式为：
FGT（α）＝∑PiFGT（α）i
其中Pi是第i个地区（或人群组）的人口权数，FGT（α）i是第i个地区（或人群组）的FGT指数。
为了使得可比较的不同地区（或不同人群组）的贫困程度具有直观性，我们同时应用了简金斯和拉姆勃特提出的贫困距的倒置的一般化洛伦茨曲线（Inverse Generalised Lorenz Curve）〔11〕。该曲线是这样得到的。首先按照收入由低到高将样本人口进行排序，然后计算与累积的人口比例相对应的累积的标准化贫困距（Normalized Povertygaps）〔12〕。以横轴代表累积的人口比例，纵轴代表累积的标准化贫困距，那么可以画出一条外凸的曲线。该曲线开始时随着累积的人口比例的增加而不断上升。当累积的人口比例等于贫困发生率时，该曲线出现转折，不再继续上升，只是向右水平移动。曲线转折点对应的横轴坐标点表明了贫困发生率的高低，纵轴坐标点表明了贫困距的大小。因此，在对不同地区或不同人群组的贫困程度进行比较时，只要画出它们的贫困距的倒置一般化洛伦茨曲线就可以对它们的贫困程度的差异作出直观的判断。
四、中国贫困程度的测度结果
利用上述测度方法，我们利用中国社会科学院经济研究所收入分配课题组的1988年居民收入抽样调查数据〔13〕，分别对中国城市、农村、不同地区以及不同人群组的贫困程度进行了测算并且获得了一些有意义的测度结果。现将一些经验研究结果介绍如下。
（一）中国城乡和地区之间的贫困比较
表4给出了1988年中国城市、农村和六大城乡地区的贫困测度结果。为了便于比较，表4及以下各表都分别列出了三组测度结果。 第一组是根据FGT公式（α＝0，1，2）计算的结果；第二组是城市、农村和不同地区的贫困程度与全国水平的比较，其中全国水平被定为100%； 第三组是贫困的构成情况，也就是全国贫困程度在城乡之间、地区之间的分解结果。从表4中的测度结果可以看出， 根据相对贫困线划定的全国贫困人口约为1.5亿，占总人口的比例为13.49%；其中绝大部分贫困人口生活在农村，农村的贫困人口占农村总人口的比例为17.57%， 相比而言，城镇的这一比例仅为0.36%。在全部贫困人口中，农村所占的比例为99.34%，城镇为0.66%。从绝对数上看， 如果按 1988 年的农村人口为8.236亿、城镇人口为2.866亿来计算，那么全国相对贫困人口的1.45亿人在农村地区，103万人在城镇地区。由此我们不难作出判断认为， 在80年代末期，中国的贫困主要发生在农村地区；与农村的贫困相比，不论从贫困规模上看，还是从贫困程度上看，城镇的贫困都是微不足道的。
贫困程度不仅在城乡之间存在着差异，在农村的不同地区之间也存在着显著的差异。这一点在表4中同样得到了我们测度结果的支持。 东部农村的贫困程度是最低的，西部农村的贫困程度是最高的。两者相比，西部农村的贫困发生率比东部农村高出17个百分点；西部农村的贫困距指数相当于东部农村的2.88倍，西部农村的FGT（α＝2）指数相当于东部农村的2.82倍。为了增加三个地区贫困差异描述上的直观性，我们绘制了三个地区的标准化贫困距的倒置的一般化洛伦茨曲线（见图1）。
表4.全国、城乡和地区的贫困测度（1988年）
图1.中国农村东、中、西部贫困比较
不过，由于东部农村人口基数大于西部农村，两地区加权后的贫困程度指数的差异有所缩小。西部农村和东部农村的贫困人口占全部贫困人口的比例分别为37.11%和20.49%；西部农村加权的贫困距指数相当于东部农村的1.83倍；西部农村加权的FGT（α＝2）指数相当于东部农村的1.79倍。从这方面来看，中部农村加权的贫困程度指数是最高的。它的贫困人口占全国贫困人口的比例比西部农村高出4.1个百分点， 比东部农村高出20.1个百分点；它的加权贫困距指数比西部农村高出4.8个百分点，比东部农村高出21.6个百分点；它的加权FGT（α＝2）指数比西部农村高出3.8个百分点，比东部农村高出20.2个百分点。
上述估计结果对于我们认识地区之间的贫困差异是有帮助的。单纯根据贫困发生率来进行判断，西部农村的贫困程度是最高的，也就是说贫困人口是较为集中的。但是考虑到人口的基数规模，中部农村的贫困人口的绝对数是最大的。因此，在全国扶贫战略的设计上，我们除了把扶贫的重点放在贫困地区比较集中的西部农村之外，也要对贫困发生率较低但贫困人口量大的中部农村的贫困问题引起足够的重视，并且能够设计出适用于这些地区的扶贫对策。
（二）农村贫困地区与非贫困地区的贫困比较
在这里我们将对贫困地区的贫困程度做进一步的分析，同时对贫困地区和非贫困地区的贫困程度进行比较。从我们的抽样数据上看，中央级或省级贫困县中的农村人口样本占农村人口总样本的20.6%，其中东部贫困县为3.89%，中部贫困县为6.9%，西部贫困县为9.81%。 为了进一步了解贫困地区的贫困发生率和贫困程度，我们利用相同的测度方法对贫困地区和非贫困地区的贫困人口比例、贫困距和FGT（α＝2）指数进行了测算，结果见表5。从贫困发生率来看，贫困地区达到31 %，明显高于非贫困地区的14.1%。贫困地区的贫困发生率比全国农村平均水平高出76个百分点，而非贫困地区的贫困发生率比全国农村的平均水平低近20个百分点。贫困地区的贫困人口占全国农村贫困人口总数的36.3%，也明显高于其总人口占农村总人口的比例。这些结果再次表明了，直至80年代末期，中国农村贫困地区的贫困发生率仍是很高的，解决贫困地区的贫困问题仍是一项长期而又艰巨的任务。
应该强调的是，非贫困地区的贫困问题也是不容忽视的。虽然非贫困地区的贫困发生率较低。但是由于其人口规模大，贫困人口的绝对数大大超过了贫困地区。从表5中的测算结果可以看出， 非贫困地区的贫困人口占农村贫困人口总数的63.7%。也就是说全国农村近2/3 的贫困人口生活在非贫困地区。还有一点需要强调的是，用贫困距和FGT（α）测算贫困程度时，我们可以发现，相对于贫困地区而言，非贫困地区的贫困程度的相对水平是随着α值的增加而上升。这表明了非贫困地区的贫困人口的平均收入水平较低，离贫困线的距离较远。造成这一结果的主要原因是政府的扶贫政策更多地倾斜于贫困地区，忽视了非贫困地区的贫困问题，以致于这些地区的一些受到自然因素影响而陷入贫困境地的农村住户得不到应有的扶贫帮助。
我们把贫困地区和非贫困地区做了进一步分解。它们分别分解为东部、中部、西部贫困地区和东部、中部、西部非贫困地区。通过对六个地区的贫困发生率、贫困距和FGT（α＝2）指数的比较，我们可以发现它们之间贫困程度的差异性。从贫困发生率上看，最高的是西部贫困地区，其次是中部贫困地区；最低的是东部非贫困地区，其次是中部非贫困地区。西部贫困地区的贫困发生率是东部非贫困地区的4.9倍。 然而从FGT（α＝2）指数上看，地区之间贫困程度的顺序发生了与上不同的变化，贫困程度最高的是西部非贫困地区，其次是西部贫困地区；最低的是东部非贫困地区，其次是东部贫困地区。在中部贫困地区和非贫困地区，用FGT（α＝2）指数测量的贫困程度几乎相等。从各个地区贫困人口占农村贫困人口的比例上看，最高的是中部非贫困地区，其次是西部贫困地区；最低的是东部贫困地区，其次是中部贫困地区。按照我们的测算，中部非贫困地区的贫困人口的绝对数是最大的，占农村全部贫困人口的近1/3，相当于东部贫困地区的6倍，相当于中部贫困地区的3.3倍。
表5.中国农村贫困地区和非贫困地区的贫困测度（1988年）
上述分析结果都表明了这样一点，中国农村的贫困问题具有很强的区域性。造成区域间贫困差异的原因是多方面的，自然条件、历史传统、区域文化特点、发展机遇等因素都是区域间贫困差异的解释变量。为了强调这一点，我们对少数民族地区和汉族地区内的贫困程度进行了测算，同时也对两类地区内的贫困地区和非贫困地区内的贫困程度进行了测算，其结果见表6。正如我们预计的， 少数民族地区的贫困发生率远高于汉族地区，前者比后者高出15个百分点，后者的贫困发生率相当于前者的51.5%。然而二者之间贫困距的差异有所缩小，按贫困距衡量，汉族地区的贫困程度相当于少数民族地区贫困程度的61.6%。按FGT（α＝2）指数测量，二者之间的贫困程度有了进一步缩小，汉族地区的FGT（α＝2）指数值已相当于少数民族地区的78.5%。这样一种情况是与长期以来各级政府对少数民族地区的财政支持不无关系的，这种支持在很大程度上消除了少数民族地区的赤贫现象。
表6.中国农村少数民族地区的贫困测度（1988年）
（三）农村不同人群组的贫困比较
利用区域变量对农村人口进行分组并对不同区域人口的贫困程度进行测算和比较，从中可以看出不同区域之间贫困的差异以及区域变量决定贫困的重要性。同样，我们还可以根据农村居民户的户主或个人的一些特征变量来对农村人口进行分组，通过对不同人群组的贫困程度进行测算和比较，可以发现一些其它的致使贫困的影响因素。
农村居民户成为贫困户的可能性是与其户主的素质不无关系的。根据这一假设，我们依据户主的文化程度将农村个人样本分成了6 个人群组，并且分别计算了它们的贫困发生率、贫困距和FGT（α＝2）指数，其结果见表7。从贫困发生率指标上看， 户主具有小学及小学以上文化程度的农户与户主是文盲和半文盲的农户之间有着较为明显的差别。从表7中可以看出， 户主是文盲的农户的贫困发生率比户主是高中文化程度的农户高出8个百分点，比户主是小学文化程度的农户高出7.7个百分点。可见从扶贫政策上考虑，发展农村教育，提高农民的受教育水平，无疑是解决农村贫困问题的一条有效的途径。在我们的样本中，户主是文盲的农户人口占全部样本人口的17.4%，按户主的文化程度提高到小学文化程度后其贫困发生率将降低7.7个百分点来计算， 如果全国农村所有文盲户主中的1/2的文化程度能够达到小学水平， 将会使得贫困人口减少约570万。
表7.农村不同人群组的贫困测度（1988年）：户主特征变量分组
从表7中还可以看出， 户主是小学及小学以上文化程度的几个人群组之间的贫困程度的差异是微不足道的。这表明户主是否受到一定的教育是决定其家庭成员是否陷入贫困境地的一个主要变量，但是并不意味着贫困发生率随着户主文化程度的进一步提高而不断下降。也就是说农村小学教育在解决贫困问题方面是至关重要的，随后教育的边际作用开始下降。这一发现也是与大多数发展中国家的情形一致的，一般说来基础教育在减少贫困和提高就业者的收入方面起着更为决定的意义。
在个人的特征变量中，我们选择了性别、年龄和所在家庭的人口规模这样三个变量分别对农村人口样本进行了分组。同时我们按照上述方法对各组的贫困发生率、贫困距和FGT（α＝ 2）指数进行了计算。表8给出了我们的计算结果。
表8.农村不同人群组的贫困测度（1988年）：个人特征变量分组
我们选择性别作为人口分组特征变量主要是依据一些相关的国际经验。在其它一些国家特别是一些发达国家中，贫困大多发生在一些单亲母亲的家庭中。这种情况是否也会出现在中国农村地区是一个需要进行经验验证的问题。具体到中国农村的实际情况，女性比例较高的家庭是否较易于陷入贫困也是一个需要验证的问题。表8 中的计算结果部分地回答了这两个问题。不难看出，女性人口的贫困发生率只是比男性人口高出不足1个百分点，这表明两者之间的差异是微乎其微的。而且， 从贫困距和FGT（α＝2）指数上看，女性贫困人口中“赤贫”的比例并不高于男性贫困人口。总起来讲，正如几个相关的贫困指数所表明的，女性人口的贫困程度并不明显地高于男性人口。形成这种情况的一个主要原因是中国农村的单亲母亲的家庭比例很低，远低于发达国家的平均水平。
使用年龄作为分组变量的主要目的是为了考察贫困程度的生命周期变化。如果贫困程度的变化具有生命周期的规律性，那么我们就有必要发现这种规律性，并从中了解不同年龄段的贫困差异性。在表8中， 我们根据个人年龄把农村样本人口分成了8个年龄组， 并且分别测量了各个年龄组的贫困发生率、贫困距和FGT（α＝2）指数。从计算结果上看，有两点是值得注意的。首先，各个年龄组之间的贫困程度的差异是明显的。7岁以下年龄组具有最高的贫困发生率，达到24.3%，46—60 岁年龄组的贫困发生率是最低的，仅为14.3%，前者比后者高出10个百分点。其次，纵观8个年龄组的贫困发生率， 我们从中可以发现一定的规律性。它可以通过图2更加形象地表现出来。 贫困发生率随着年龄组而发生变化，从7岁以下年龄组开始，贫困发生率逐渐下降，到达19—25 岁年龄组时出现第一个低点，然后贫困发生率随之上扬，在26—35岁年龄组上达到高点，随后又开始下降，在46—60岁年龄组达到第二个低点，60岁以后贫困发生率又出现了上升。这在图上呈现出一种近似于W 型的变化规律。
图2.农村贫困发生率的生命周期变化
我们选择的最后一个人口分组变量是个人所在的家庭人口规模，其目的是为了验证贫困程度与家庭人口规模之间的相关性。根据我们的计算结果，贫困发生率最低的家庭是3—4人的家庭。与此相比，5—6人的家庭的贫困发生率要高出近4个百分点，7人以上家庭的贫困发生率要高出7个百分点。 这在一定程度上说明了贫困程度是与家庭规模呈正相关性，而且后者也成为前者的一个解释变量。
五、结论与相关的政策含义
贫困既是一个绝对贫困的问题，也是一个相对贫困的问题。利用绝对贫困线还是相对贫困线来测量一个国家的贫困程度，在很大程度上除了取决于该国的经济发展水平和收入分配的不平等程度，还取决于测度方法的可行性。为了避免由于收入定义不统一而引起的绝对贫困线估计偏差过大的问题，我们在本文中尝试使用了相对贫困线的测算方法，并利用1988年的抽样调查数据对中国的贫困程度进行了不同侧面的测算。在此，对一些有意义的研究结果和获得的重要结论总结如下：第一，在80年代末，中国的贫困问题主要发生在农村地区。从各种贫困程度的测度指标上看，农村人口的贫困程度远远高于城镇人口。第二，中国农村贫困的地区性差异是非常明显的。一方面，我们应该看到，西部农村地区的贫困发生率远高于东中部农村地区；另一方面，我们也应该看到，由于东中部农村的人口基数大，贫困人口占全部农村贫困人口的比例远远高于西部农村。相信这种情况在90年代的今天仍是存在的。因此我们在扶贫战略的设计上应该充分考虑到贫困地区差异性的这两个特点。第三，贫困地区具有较高的贫困发生率，对这些地区的扶贫开发政策还应持续下去。然而非贫困地区的贫困问题也是不容忽视的，它们的贫困人口占全部贫困人口的比例远远超过贫困地区，而且贫困地区的绝大多数贫困人口没有或很少受到各级政府的关注和支持。第四，我们的经验结果再次显示了教育特别是初级教育对减少贫困发生率和减轻贫困程度的重要性。因此，在制定扶贫战略时，发展和普及农村基础教育应该放在重要的地位。第五，农村的女性人口的贫困发生率和贫困程度并非明显地高于男性人口。这一点是与世界上的大多数国家的情况不同的。第六，贫困的生命周期变化规律表明三个年龄组上的贫困发生率是较高的。它们分别是7岁以下年龄组、26—35岁年龄组和60岁以上年龄组。 这样一种变化规律也是与我们所发现的贫困与家庭人口规模的关系相一致的。结合两种情况来考虑，贫困较易于出现在那些人口多、上有老、下有小的多子女家庭中。对这一问题的解决办法，一方面要继续依赖于行之有效的计划生育政策，另一方面也要推行和完善养老保险制度，以解决农村地区中的老年人的贫困问题。
*本文是李实1995年1—4月在瑞典哥德堡大学访问期间与B.古斯塔夫森合作研究的部分成果。更全面的讨论可参见Gustsfsson,B. andLi Shi,The Structure of Chinese Poverty 1988,Paper preparedfor the Conference on the Economics of Poverty and SocialExclusion,Leúven,Belgium,December 1995。
注释：
〔1〕China:Strategies for Reducing Poverty in the 1990s,World Bank,Washington DC,1992.
〔2〕李思勤：《中国农村的收入分配与贫困》，载赵人伟、格里芬主编《中国居民收入分配研究》，中国社会科学出版社1994年版。
〔3〕Ravallion,M.,Datt,G.& Van de Walle, D. ,Quantifying Absolute Poverty in Developing World, Review ofIncome and Wealth,37,1991.
〔4〕Ren,R.and Chen,K.,An Expenditure-Based Bilateral Comparison of Gross Domestic Product Between China and theUnited States,Review of Income and Wealth,40,1994.
〔5〕李思勤：《中国农村的收入分配与贫困》，载赵人伟、 格里芬主编《中国居民收入分配研究》，中国社会科学出版社1994年版。
〔6 〕对于城镇居民的公有住房的估算是根据住房的建筑成本进行的。对城乡居民的私有房屋实际租金的测算是根据房屋的现期市场价值进行的。按照这种估算，城镇居民的人均住房补贴大大高于农村居民的人均房屋租金，但是这并不意味着就平均水平而言城镇居民的住房条件大大好于农村居民。
〔7〕Buhmann,B.,Rainwater,L.,Schmaus,G.and Smeeding,T.,Equivalence Scales,Well-Being,Inequality and Poverty:Sensitivity Estimates Across The Countries Using the LuxembourgIncome Study (LLS) Database,Review of Income and Wealth,34,1988.
〔8〕Sen,A.,Poverty:an Ordinal Approach to Measurement,Econometrica,44,1976.
〔9〕关于80年代以来贫困测度的研究进展情况，请参阅Christian Seidl,Poverty Measurement:A Survey in D.Bos,M.Rose & C.Seidl (eds) Welfare and Efficiency in Public Economics,Berlin,1988.
〔10〕Foster,J.,Greer,J.& Thorbeche,E.,A Class ofDecomposable Poverty Measures,Econometrica,52,1984.
〔11〕Jenkins,S.and Lambert,P. ,Poverty Orderings,Poverty Gaps and Poverty Lines,University of Essex, WorkingPapers of the ESCR Research Center on Micro-social Change,Number 95—20,1995.
〔12〕在计算贫困距时需要注意的是，当个人的收入≥贫困线时，贫困距被看作为0。
〔13〕关于数据的抽样方法和结构的介绍，请参阅赵人伟、格里芬主编《中国居民收入分配研究》，中国社会科学出版社1994年版。
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