宋 揚(yáng) 劉建宏

一、引言

中共十九大報(bào)告指出，讓貧困人口和貧困地區(qū)同全國一道進(jìn)入全面小康社會是我們黨的莊嚴(yán)承諾，要動員全黨全國全社會力量，堅(jiān)持精準(zhǔn)扶貧、精準(zhǔn)脫貧。從學(xué)術(shù)角度分析，貫徹精準(zhǔn)扶貧理念需要從生命周期視角認(rèn)識貧困根源，特別要關(guān)注兒童時(shí)期的貧困問題。生命周期是指一個(gè)人在生命歷程中會經(jīng)歷不同的階段，每個(gè)階段的經(jīng)濟(jì)和社會特征存在明顯差異，通常分為兒童期、成年期和老年期。[注]徐月賓、劉鳳芹、張秀蘭：《中國農(nóng)村反貧困政策的反思——從社會救助向社會保護(hù)轉(zhuǎn)變》，載《中國社會科學(xué)》，2007(3)；趙忠：《如何從生命周期理解我國的收入不平等》，載《北京工商大學(xué)學(xué)報(bào)》(社會科學(xué)版)，2016(2)。學(xué)者們認(rèn)為，個(gè)體在兒童期的發(fā)展可能對其一生產(chǎn)生深遠(yuǎn)影響，因此需要在生命周期的早期進(jìn)行減貧政策干預(yù)，消除貧困產(chǎn)生的條件和機(jī)制，有效預(yù)防多代貧困和長期貧困問題。[注]Garcia, A.B.，and J.V.Gruat.Social Protection: A Life Cycle Continuum Investment for Social Justice, Poverty Reduction and Development.Geneva: Social Protection Sector, ILO，2003; 徐月賓、劉鳳芹、張秀蘭：《中國農(nóng)村反貧困政策的反思——從社會救助向社會保護(hù)轉(zhuǎn)變》，載《中國社會科學(xué)》，2007(3)；朱玲：《在生命的起點(diǎn)阻止貧窮的代際傳遞》，載《中國人口科學(xué)》，2008(1)；Heckman, J.“The Developmental Origins of Health”.Health Economics, 2012，21(1): 24-29; Heckman, J.J., Pinto, R.,and P.A.Savelyev.“Understanding the Mechanisms through which an Influential Early Childhood Program Boosted Adult Outcomes”.American Economic Review, 2013,103(6):2052-86; 陳全功、程蹊：《生命歷程視角下的貧困代際傳遞及阻斷對策分析》，載《中南民族大學(xué)學(xué)報(bào)》(人文社會科學(xué)版)，2015(4); 祝建華：《緩解貧困代際傳遞的低保家庭子女補(bǔ)貼制度設(shè)計(jì)》，載《江漢學(xué)術(shù)》，2013(3)。

從生命周期視角出發(fā)，分析兒童期貧困與人力資本積累及成年后收入的關(guān)系可以幫助我們對兒童期減貧的重要性有更深入的認(rèn)識。本文將運(yùn)用中國健康與養(yǎng)老追蹤調(diào)查(CHARLS)中的生命歷程調(diào)查結(jié)果構(gòu)建度量兒童時(shí)期多維貧困的指標(biāo)體系，并以此為基礎(chǔ)量化分析兒童期多維貧困對后續(xù)人力資本積累、健康水平以及勞動收入狀況等方面的長期影響。CHARLS數(shù)據(jù)中的生命歷程調(diào)查(2014)覆蓋了個(gè)體的整個(gè)生命歷程，里面包含關(guān)于每個(gè)成人兒童期的社會經(jīng)濟(jì)狀況、居住環(huán)境等重要信息，為計(jì)算兒童期多維貧困提供了重要數(shù)據(jù)。此外，調(diào)查中含有教育、就業(yè)、健康等后續(xù)的數(shù)據(jù)信息，可以幫助我們研究兒童期多維貧困的長期影響，為生命周期視角下早期干預(yù)的扶貧政策提供實(shí)證依據(jù)。

在已有文獻(xiàn)的基礎(chǔ)上，本文主要有以下幾點(diǎn)特色。第一，本文對Alkire & Foster提出的A-F多維貧困測量方法進(jìn)行拓展和完善，按照我國扶貧目標(biāo)“兩不愁、三保障”[注]“兩不愁、三保障”的扶貧目標(biāo)具體是指到2020年實(shí)現(xiàn)農(nóng)村貧困人口不愁吃、不愁穿，農(nóng)村貧困人口義務(wù)教育、基本醫(yī)療、住房安全有保障。構(gòu)建了度量兒童時(shí)期多維貧困的指標(biāo)體系，這對更加全面地衡量個(gè)體兒童時(shí)期的貧困狀況有重要的意義。[注]Alkire, S., and J.Foster.“Counting and Multidimensional Poverty Measurement”, Journal of Public Economics, 2011,95 (7):476-487.多維貧困是指在度量貧困時(shí)不能僅憑收入等單一標(biāo)準(zhǔn)，而要結(jié)合教育、健康、營養(yǎng)、住房等進(jìn)行綜合度量。近年來，經(jīng)濟(jì)學(xué)界越來越重視多維貧困問題，已經(jīng)逐步形成多維貧困的指標(biāo)體系和度量方法。高帥和畢潔穎認(rèn)為，多維貧困更符合貧困的本質(zhì)和走向。[注]高帥、畢潔穎：《農(nóng)村人口動態(tài)多維貧困:狀態(tài)持續(xù)與轉(zhuǎn)變》，載《中國人口資源與環(huán)境》，2016(2)。但已有的國內(nèi)外文獻(xiàn)中所使用的多維貧困方法大都針對成人，很少針對兒童時(shí)期構(gòu)建多維貧困指標(biāo)。[注]Tsui, K Y.“Multidimensional Poverty Indices”.Social Choice and Welfare, 2002,19 (1): 69-93；王小林、Alkire, Sabina:《中國多維貧困測量:估計(jì)和政策含義》，載《中國農(nóng)村經(jīng)濟(jì)》，2009(12)；Ward, P S.“Transient Poverty, Poverty Dynamics, and Vulnerability to Poverty: An Empirical Analysis Using a Balanced Panel from Rural China”, World Development, 2016,78:541.所以，本文針對兒童時(shí)期個(gè)體構(gòu)建了包含家庭收入、溫飽狀況、住房條件以及健康狀況等四個(gè)維度的多維貧困指標(biāo)體系。

第二，國內(nèi)外關(guān)于兒童期多維貧困長期影響的研究主要集中在對兒童期健康貧困的維度上，大多使用兒童時(shí)期健康貧困狀況作為自變量，很少綜合考察兒童期多維貧困的長期影響。[注]Case, A., Fertig, A.，and C.Paxson.“The Lasting Impact of Childhood Health and Circumstance”.Journal of Health Economics,2005,24(2):365-89；Smith, J.P.“The Impact of Childhood Health on Adult Labor Market Outcomes”.Review of Economics and Statistics,2009,91(3):478-89；Yi, J., Heckman, J.J., Zhang, J., and G.Conti.“Early Health Shocks, Intra-household Resource Allocation and Child Outcomes”.Economic Journal, 2015,125(588):347-371.此外，在因變量的選取上，多數(shù)國外研究僅討論了兒童時(shí)期狀況對成人健康的影響，對其他維度上的分析也很有限。[注]Danese, A., Pariante, C.M., Caspi, A., Taylor, A.,and R.Poulton.“Childhood Maltreatment Predicts Adult Inflammation in a Life-course Study”.Proceedings of the National Academy of Sciences,2007,104(4):1319-24；Galobardes, B., Lynch, J.W.,and G.D.Smith.“Is the Association between Childhood Socioeconomic Circumstances and Cause-specific Mortality Established? Update of a Systematic Review”.Journal of Epidemiology and Community Health,2008,62(5):387-390；Conti, G., Heckman, J., and R.Pinto.“The Effects of Two Influential Early Childhood Interventions on Health and Healthy Behaviour”.Economic Journal, 2016(596),126:28-65.國內(nèi)的相關(guān)研究更是比較欠缺，只有少數(shù)文獻(xiàn)討論了兒童時(shí)期家庭和個(gè)人狀況的長期影響。例如，何青和袁燕運(yùn)用CHNS的數(shù)據(jù)分析表明，兒童時(shí)期的總體健康狀況對成年后收入存在顯著影響。[注]何青、袁燕：《兒童時(shí)期健康與營養(yǎng)狀況的跨期收入效應(yīng)》，載《經(jīng)濟(jì)評論》，2014(2)。鑒于以上情況，本文將考察兒童多維貧困對成年后教育水平、健康狀況和勞動收入等多個(gè)指標(biāo)的長期影響，對已有文獻(xiàn)成果進(jìn)行擴(kuò)展。

第三，除了分析總體影響，本文還分析了兒童期貧困長期影響的異質(zhì)性，把總體樣本按照性別和出生時(shí)戶籍分組，分別考察兒童期貧困對不同人群的差異化影響，這在已有研究兒童境況長期影響的文獻(xiàn)中是較為少見的。[注]Conti, G., Heckman, J., and R.Pinto.“The Effects of Two Influential Early Childhood Interventions on Health and Healthy Behaviour”.Economic Journal, 2016，126(596)：28-65.

二、兒童時(shí)期生活境況帶來的長期影響研究綜述

國內(nèi)外關(guān)于兒童期多維貧困長期影響的研究主要集中在健康維度上，這既體現(xiàn)為自變量主要以兒童時(shí)期的健康狀況為主，也體現(xiàn)在因變量大多使用成年后的健康水平上。

一方面，以胎兒或兒童期健康作為自變量考察其長期影響的文獻(xiàn)發(fā)現(xiàn)，出生體重會顯著影響受教育年限。[注]Behrman，J.R., and M.R.Rosenzweig.“Returns to Birthweight”.Review of Economics & Statistics, 2004，86(2):586-601.Doblhammer總結(jié)了關(guān)于胎兒健康長期效應(yīng)的研究，主要通過考察胎兒時(shí)期的外生沖擊(如戰(zhàn)爭、饑荒、自然災(zāi)害等)證實(shí)胎兒時(shí)期健康對成年后的健康、教育以及勞動產(chǎn)出的重要性。[注]Doblhammer, G.The Late Life Legacy of Very Early Life.Berlin: Springer，2004．何青和袁燕運(yùn)用CHNS的數(shù)據(jù)分析表明，兒童時(shí)期的總體健康狀況對成年后收入存在顯著正向影響。[注]何青、袁燕：《兒童時(shí)期健康與營養(yǎng)狀況的跨期收入效應(yīng)》，載《經(jīng)濟(jì)評論》，2004(2)。Yi等使用中國的雙胞胎數(shù)據(jù)研究了兒童期重大疾病的長期影響。作者對平均年齡為11歲的雙胞胎進(jìn)行了抽樣調(diào)查，發(fā)現(xiàn)如果3歲之前遭遇重大身體疾病會對當(dāng)前的學(xué)習(xí)成績產(chǎn)生負(fù)面影響。[注]Yi, J., Heckman, J.J., Zhang, J., and G.Conti.“Early Health Shocks, Intra-household Resource Allocation and Child Outcomes”.Economic Journal, 2015,125(588):347-371.

另一方面，以成人期健康狀況作為因變量的研究更多。不少醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)發(fā)現(xiàn)胎兒時(shí)期所處的外界環(huán)境以及母親營養(yǎng)攝入等因素對于成人后的健康狀況有重要影響。[注]Fogel, R.W.The Escape from Hunger and Premature Death, 1700-2100: Europe, America and the Third World.New York:Cambridge University Press,2004;Gluckman, P.D.,and M.A.Hanson.Developmental Origins of Health and Disease.New York:Cambridge University Press,2006.經(jīng)濟(jì)學(xué)中也有大量的文獻(xiàn)研究早期家庭狀況等因素對于成人健康的影響。Conroy, Evans等分別發(fā)現(xiàn)窮人家的孩子成人后身體和心理健康狀況都會更差。[注]Conroy, K., Sandel, M., and B.Zuckerman.“Poverty Grown Up: How Childhood Socioeconomic Status Impacts Adult Health”.Journal of Developmental & Behavioral Pediatrics, 2010,31(2),154-60；Evans,G.W.“Childhood Poverty and Adult Psychological Well-being”.Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America, 2016,113(52):14949-14952.Currie以及Almond & Currie對相關(guān)文獻(xiàn)做了梳理和總結(jié)，證實(shí)了兒童時(shí)期所處的外界環(huán)境因素會影響成人后的健康狀況。[注]Currie, J.“Healthy, Wealthy, and Wise: Socioeconomic Status, Poor Health in Childhood, and Human Capital Development”.Journal of Economic Literature, 2009,47(1):87-122；Currie,J.“Inequality at Birth: Some Causes and Consequences”.American Economic Review, 2011,101(3):1-22；Almond, D.,and J.Currie.“Human Capital Development before Age Five”, In D.Card,and O.Ashenfelter(eds.).Handbook of Labor Economics, vol.4B, pp.1315-486, Amsterdam: Elsevier,2011.關(guān)于中國兒童健康營養(yǎng)狀況長期效應(yīng)的研究還相當(dāng)欠缺。Chen & Zhou發(fā)現(xiàn)出生于1959—1961年三年自然災(zāi)害時(shí)期的個(gè)體身高普遍偏矮。[注]Chen, Y., and L.Zhou.“The Long-Term Health and Economic Consequences of the 1959-1961 Famine in China”.Journal of Health Economics, 2007，26(4): 659-681．Almond等發(fā)現(xiàn)經(jīng)歷三年自然災(zāi)害的胎兒成年后在勞動力市場以及婚姻市場上的表現(xiàn)都更差。[注]Almond，Douglas，Lena Edlund，Hongbin Li，and Junsen Zhang.“Long-term Effects of Early-life Development: Evidence from the 1959-1961 China Famine”, NBER Paper No.8166，2010．Conti等考察了美國于20世紀(jì)六七十年代實(shí)施的兩項(xiàng)兒童福利政策對成人后健康狀況的影響，發(fā)現(xiàn)針對貧困兒童的福利政策顯著提高了成人后的健康水平。

三、兒童期多維貧困的測算方法與指標(biāo)構(gòu)建

阿馬蒂亞·森(Amartya Sen)的“可行能力”理論被公認(rèn)為是多維貧困的理論基礎(chǔ)。[注]Sen，A.“Poverty：An Ordinal Approach to Measurement”.Econometrica, 1976,44(2):219-231.在森提出的可行能力基礎(chǔ)上，聯(lián)合國計(jì)劃署創(chuàng)建了人類發(fā)展指數(shù)和人類貧困指數(shù)，從健康、教育和生活水平三個(gè)維度衡量貧困狀況。國內(nèi)外學(xué)者在對中國的多維貧困進(jìn)行測量時(shí)也大都采用了這個(gè)分類。例如，高帥和畢潔穎采用十個(gè)測量指標(biāo)度量了我國健康、教育和生活水平三個(gè)維度上的貧困。文章運(yùn)用CFPS2012和2014年的數(shù)據(jù)測算出在2012—2014年持續(xù)多維貧困的比例為25.22%。[注]高帥、畢潔穎：《農(nóng)村人口動態(tài)多維貧困:狀態(tài)持續(xù)與轉(zhuǎn)變》，載《中國人口資源與環(huán)境》，2016(2)。孫詠梅和傅成昱利用建筑業(yè)農(nóng)民工的數(shù)據(jù)測算了收入水平、消費(fèi)水平、個(gè)人生活條件和家庭生活條件等四個(gè)維度上的貧困水平。貧困率從一維的81.1%降為四維的16.3%。[注]孫詠梅、傅成昱：《中國農(nóng)民工多維物質(zhì)貧困測度及精準(zhǔn)扶貧策略研究》，載《學(xué)習(xí)與探索》，2016(7)。然而，文獻(xiàn)中很少專門構(gòu)建兒童時(shí)期的多維貧困測量體系。

本文參照Alkire & Foster提出的“雙臨界值( dual cut-off )”方法(簡稱AF方法)[注]Alkire, S, and J.Foster.“Counting and Multidimensional Poverty Measurement”.Journal of Public Economics, 2011,95 (7):476-487.，在此基礎(chǔ)上略做修改作為兒童期多維貧困的測算方法。簡單來說，AF法主要包括三個(gè)步驟：第一步是設(shè)定貧困的維度；第二步是設(shè)定各個(gè)維度判定為貧困的臨界值；第三步是加總貧困的維度數(shù)，并判斷是否為多維貧困。判斷出個(gè)體是否為多維貧困后，可以加總計(jì)算總體多維貧困的指標(biāo)，包括多維貧困發(fā)生率H、多維貧困剝奪程度A和多維貧困指數(shù)M0。貧困發(fā)生率H為多維貧困人數(shù)占總?cè)藬?shù)的比例，貧困剝奪程度A為貧困個(gè)體平均被剝奪的維度數(shù)占總剝奪維度數(shù)的比值，多維貧困指數(shù)M0是這兩個(gè)指標(biāo)的乘積。[注]張永麗、盧曉：《貧困性質(zhì)轉(zhuǎn)變下多維貧困及原因的識別——以甘肅省皋蘭縣六合村為例》，載《湖北社會科學(xué)》，2016(6)；宋揚(yáng)、王暖盈：《生命周期視角下收入主導(dǎo)型多維貧困的識別與成因分析》，載《經(jīng)濟(jì)理論與經(jīng)濟(jì)管理》，2019(3)。

本文在兒童期多維貧困的維度選擇上，參照了聯(lián)合國開發(fā)計(jì)劃署(UNDP)所使用的多維貧困指標(biāo)，并以我國“兩不愁、三保障”的扶貧目標(biāo)為原則，結(jié)合CHARLS生命歷程數(shù)據(jù)的可行性，重點(diǎn)考察健康、家庭收入、溫飽和住房四個(gè)維度下的兒童時(shí)期多維貧困狀況及其對成年后健康、教育、收入的影響。

需要說明的是，由于有些維度不只有一個(gè)測量指標(biāo)，我們需要在每個(gè)指標(biāo)選取剝奪臨界值的同時(shí)再對指標(biāo)的剝奪數(shù)進(jìn)行臨界值選取，因此，實(shí)際上我們采用了“三臨界值”方法，是對AF方法中雙臨界值概念的完善和擴(kuò)展。各維度下的指標(biāo)及其剝奪臨界值說明如下：

(1)健康維度。選取15歲(包括15歲)之前與同齡人相比較的健康狀況、是否臥病在床1個(gè)月及以上以及是否接種過疫苗三個(gè)指標(biāo)。調(diào)查數(shù)據(jù)中，與同齡人比較的相對健康情況選項(xiàng)包括：“好很多”“好一些”“差不多”“差一些”“差很多”，這里將“差一些”或者“差很多”賦值為1，認(rèn)為該指標(biāo)下存在剝奪，否則為0；是否因?yàn)榻】翟蚺P床一個(gè)月及以上：是則賦值為1，否則為0；是否接種過疫苗：答案為否定則賦值為1，否則為0。對健康維度的三個(gè)指標(biāo)進(jìn)行加總(取值為0～3)，結(jié)果大于等于2即三個(gè)指標(biāo)中存在兩個(gè)及以上的指標(biāo)剝奪，則視為存在兒童期健康維度剝奪。

(2)溫飽維度。將17歲之前家庭有沒有一段時(shí)間不能吃飽飯作為衡量溫飽維度貧困的指標(biāo)。結(jié)果為“是”，則為兒童期溫飽維度剝奪。

(3)住房維度。將被調(diào)查者居住的第一個(gè)房子建筑類型作為住房維度的測量指標(biāo)。調(diào)查數(shù)據(jù)顯示住房類型包括：“鋼筋混凝土結(jié)構(gòu)或磚木結(jié)構(gòu)”“土坯房/土方”“木草屋/茅草屋”“窯洞”“蒙古包/氈房”“船屋”和其他類型。我們將第一所房屋居住類型為茅草屋的被調(diào)查者認(rèn)定為住房維度剝奪。

(4)收入維度。將被調(diào)查者自評17歲之前家庭經(jīng)濟(jì)狀況與所在社區(qū)/村的普通家庭的比較情況作為度量收入維度剝奪的指標(biāo)。家庭相對經(jīng)濟(jì)狀況的調(diào)查結(jié)果分別為：“比他們好很多”“比他們好一點(diǎn)”“跟他們一樣”“比他們差一點(diǎn)”“比他們差很多”。我們將“比他們差很多”設(shè)定為兒童期收入維度剝奪。

四、數(shù)據(jù)來源與描述性分析

本研究運(yùn)用2014年中國健康與養(yǎng)老追蹤調(diào)查(簡稱CHARLS)中的生命歷程數(shù)據(jù)分析兒童期多維貧困及其長期影響問題。中國健康與養(yǎng)老追蹤調(diào)查是由北京大學(xué)國家發(fā)展研究院中國經(jīng)濟(jì)研究中心主持的項(xiàng)目。從2011年開展以來，在全國范圍內(nèi)每兩年追蹤一次，目的是收集能夠代表年齡在45歲以上(包括45歲)的中國居民的數(shù)據(jù)。

2014年CHARLS生命歷程調(diào)查是一次專項(xiàng)調(diào)查，用回顧的方法記錄CHARLS受訪者自出生以來的生活經(jīng)歷，有助于全面理解老年期健康和生活的影響因素，并且彌補(bǔ)我國1949年以后歷史數(shù)據(jù)的不足。數(shù)據(jù)范圍覆蓋了除港、澳、臺外的全部省、自治區(qū)和直轄市，包括150個(gè)縣區(qū)、450個(gè)村居、1萬余戶家庭。數(shù)據(jù)內(nèi)容涵蓋了個(gè)體的基本信息、家庭信息、住房情況歷史、教育史、健康歷史、財(cái)富歷史以及工作史等等，為我們準(zhǔn)確測量兒童時(shí)期的多維貧困及其對成年后健康、教育、收入的影響提供了數(shù)據(jù)保障。

(一) 描述性統(tǒng)計(jì)

在去除異常值后，我們得到了樣本的描述性統(tǒng)計(jì)，如表1所示。

表1描述性統(tǒng)計(jì)分析

注：各個(gè)變量的取值說明：性別：女=0，男=1；出生時(shí)戶籍：農(nóng)業(yè)戶口=1，非農(nóng)業(yè)戶口=2，統(tǒng)一居民戶口=3；成年后受教育程度賦值為0～11，分別表示：沒有接受過教育、私塾、幼兒園、學(xué)前班、小學(xué)、初中、高中、中專、大專、大學(xué)本科、碩士研究生、博士；工作收入單位為元/年。

在所有樣本中，出生時(shí)戶籍類型為農(nóng)業(yè)戶口的占90%，城市戶口占9%，統(tǒng)一居民戶口占1%。從表1中可以看出，68%的被調(diào)查者在兒童時(shí)期有過吃不飽飯的經(jīng)歷，說明兒童期溫飽維度貧困比較嚴(yán)重；而兒童期健康、住房、收入維度貧困相對較輕；由于樣本的年齡均在45歲及以上，其成年后受教育水平也普遍較低，有相當(dāng)比例的被調(diào)查者僅接受過小學(xué)教育或者沒有接受過教育。

(二)兒童期多維貧困的測算結(jié)果

1.單維貧困測算結(jié)果

表2是本文從四個(gè)維度分別測算的兒童期單維貧困發(fā)生率?？梢钥闯?，兒童期單維貧困比較突出的是溫飽維度和家庭收入維度。其中，67.89%的個(gè)體在17歲之前家庭有一段時(shí)間不能吃飽飯；23.6%的個(gè)體17歲之前家庭收入比所在社區(qū)差很多；18.15%的個(gè)體兒童期存在住房維度貧困。

表2兒童期單維貧困發(fā)生率

2.多維貧困計(jì)算結(jié)果

按照前面所介紹的測算方法，本文分別計(jì)算了不同維度下的多維貧困指數(shù)M0，多維貧困發(fā)生率H和多維貧困剝奪程度A。多維貧困發(fā)生率為多維貧困個(gè)體占總體的比例；貧困剝奪程度A為貧困個(gè)體平均被剝奪的維度數(shù)占總剝奪維度數(shù)的比值，M0則是H和A的乘積?？紤]到指標(biāo)體系中有四個(gè)維度，因此測算兒童時(shí)期多維貧困指數(shù)時(shí)，依次選取k=1,2,3,4。當(dāng)個(gè)體的貧困維度大于或等于臨界值k，則視該個(gè)體為k維貧困。分別計(jì)算相應(yīng)的多維貧困指數(shù)，具體測算結(jié)果如表3。

表3兒童期多維貧困測算結(jié)果

表3的測算結(jié)果發(fā)現(xiàn)，一維貧困的發(fā)生率為76.44%，說明有約四分之三的個(gè)體存在一維貧困，即大多數(shù)被調(diào)查者在兒童時(shí)期至少存在某一維度的貧困。多維貧困發(fā)生率隨貧困維度k的增加而逐步遞減，二維貧困發(fā)生率較一維有明顯的下降，為30.80%，三、四維貧困發(fā)生率分別為5.78%和0.25%。伴隨著貧困發(fā)生率的遞減，多維貧困剝奪程度呈現(xiàn)遞增的趨勢，這表明隨著貧困維度的上升，貧困的廣度降低而貧困的深度在增強(qiáng)。多維貧困指數(shù)隨貧困維度上升而遞減。在我們所考察的個(gè)體中，存在四個(gè)維度同時(shí)被剝奪的極端情況。

五、實(shí)證模型與計(jì)量結(jié)果

本文的實(shí)證模型設(shè)定如下：

adulti=β0+βkichildhood_povertyki+δXi+εi

在考察兒童期貧困的長期影響時(shí)，我們分別選擇成年以后的健康狀況、受教育水平、第一份工作收入以及第二份工作收入作為被解釋變量adulti的四個(gè)測量指標(biāo)。在測度成年后健康狀況時(shí)，我們選擇指標(biāo)：成年后是否在一年內(nèi)住院超過三次。若選擇“否”，則賦值adulti=1，表示成年后健康狀況良好；否則adulti=0，表示成年后健康狀況較差。受教育水平：成年后受教育水平分別為：沒有接受過教育、私塾、幼兒園、學(xué)前班、小學(xué)、初中、高中、中專、大專、大學(xué)本科、碩士研究生、博士，所以依次賦值為0～11；第i個(gè)個(gè)體的第一份以及第二份工作收入，是連續(xù)變量，單位均為元/年。childhood_povertyki，k=1,2,3,4分別表示第i個(gè)個(gè)體的一至四維貧困情況，是本文主要的解釋變量。我們把貧困維度大于或等于臨界值k視作該個(gè)體k維貧困。若存在k維貧困，則令childhood_povertyki=1，否則childhood_povertyki=0，表示個(gè)體不存在k維貧困。因此βki衡量的是兒童時(shí)期多維貧困對成年后的健康狀況、受教育水平、第一份工作以及第二份工作收入的影響。Xi是一系列控制變量，主要包括：性別、年齡、出生時(shí)戶籍等。本文還控制了省份的固定效應(yīng)。

(一)兒童期多維貧困對成年后健康狀況的影響

表4的(1)至(4)列分別代表成年后健康水平對兒童期一、二、三、四維貧困的回歸結(jié)果，回歸控制了性別、年齡、出生時(shí)戶籍和省份固定效應(yīng)。

表4兒童期多維貧困對成年后健康狀況的影響

注：回歸采用了probit模型，因變量為健康狀況良好與否。我們把貧困維度大于或等于臨界值k視作該個(gè)體k維貧困。性別：女=0，男=1；出生戶籍的對照組為農(nóng)業(yè)戶口；括號里是穩(wěn)健性標(biāo)準(zhǔn)誤(robust standard error) ；***、**、* 分別表示在1%、5%、10%置信水平上顯著。

表4顯示，兒童期多維貧困對成年后健康狀況有顯著的負(fù)面影響。兒童期存在多維貧困的個(gè)體成年后健康狀況良好的可能性比兒童期不存在該維度貧困的個(gè)體顯著降低。橫向比較第(1)至(4)列四組數(shù)據(jù)可以得出，伴隨著兒童期所遭受貧困維度的增加，其對成年后健康狀況的負(fù)面影響有明顯增強(qiáng)的趨勢。

我們在回歸時(shí)還加入了性別與年齡控制變量，四組回歸的結(jié)果均顯示：男性在成年后健康狀況良好的概率顯著高于女性；比較控制變量的年齡回歸系數(shù)可知，隨著年齡的增長，個(gè)體健康狀況良好的可能性將會下降，這一結(jié)論與我們的預(yù)測一致。

(二)兒童期多維貧困對成年后受教育水平的影響

表5的(1)至(4)列分別代表成年后受教育水平對兒童期一、二、三、四維貧困的回歸結(jié)果，回歸控制了性別、年齡、出生戶籍和省份固定效應(yīng)。由于教育水平為定序變量，我們采用了ordered probit回歸方法。

表5兒童期多維貧困對成年后教育水平的影響

注：回歸采用了ordered probit模型，我們把貧困維度大于或等于臨界值k視作該個(gè)體k維貧困。因變量為成年后受教育水平，分別為：沒有接受過教育、私塾、幼兒園、學(xué)前班、小學(xué)、初中、高中、中專、大專、大學(xué)本科、碩士研究生、博士，所以依次賦值為0～11；性別：女=0，男=1；出生戶籍的對照組為農(nóng)業(yè)戶口；括號里是穩(wěn)健性標(biāo)準(zhǔn)誤(robust standard error)；***、**、* 分別表示在1%、5%、10%置信水平上顯著。

表5顯示，兒童期多維貧困對成年后受教育水平有顯著的負(fù)面影響，并且伴隨著兒童期所遭受貧困維度的增加，成年后受教育水平下降趨勢更加明顯。四維貧困的回歸系數(shù)絕對值小于三維，回歸系數(shù)不顯著，這可能是樣本量太小而導(dǎo)致的。

比較控制變量系數(shù)可以發(fā)現(xiàn)，男性在成年后受教育水平明顯高于女性，可能的原因是樣本年齡均為45歲及以上(在2014年)，此年齡段的中國女性接受教育的程度顯著低于男性；同時(shí)隨著年齡的增長，個(gè)體受教育水平有所下降，這是由于隨著中國近年來義務(wù)教育的逐步普及，年齡越小意味著接受義務(wù)教育的可能性越大。

(三)兒童期多維貧困對收入的長期影響

1.第一份工作收入

表6的(1)至(4)列分別代表成年后第一份工作收入對兒童期一、二、三、四維貧困的OLS回歸結(jié)果。由于第一份工作的收入受到其所處年代的重要影響，所以，這里除了控制之前性別、年齡、出生戶籍和省份固定效應(yīng)外，還控制了年齡的平方，以盡可能地控制不同年代的異質(zhì)性影響。

表6兒童期多維貧困對成年后第一份工作收入的影響

注：回歸采用了OLS模型，因變量為第一份工作年收入的對數(shù)。我們把貧困維度大于或等于臨界值k視作該個(gè)體k維貧困。性別：女=0，男=1；出生戶籍的對照組為農(nóng)業(yè)戶口；括號里是穩(wěn)健性標(biāo)準(zhǔn)誤(robust standard error) ；***、**、* 分別表示在1%、5%、10%置信水平上顯著。

表6顯示，兒童期多維貧困將導(dǎo)致成年后的第一份工作收入顯著下降。第(1)列顯示，兒童期存在一維貧困的個(gè)體成年后的收入要比兒童期不貧困的個(gè)體顯著低37.3%。第(2)列顯示，兒童期存在二維貧困的個(gè)體成年后的收入要比兒童期不存在二維貧困(不貧困或一維貧困)的個(gè)體顯著低32.5%。第(3)列顯示，兒童期存在三維貧困的個(gè)體成年后的收入要比兒童期不存在三維貧困的個(gè)體顯著低27.7%。第(4)列顯示，兒童期存在四維貧困的個(gè)體成年后的收入要比兒童期不存在四維貧困的個(gè)體低30.9%?？赡苡捎谒木S貧困的樣本數(shù)較少，四維貧困的系數(shù)并不顯著。不同維度貧困對于第一份工作收入的影響相似?？梢钥闯?，男性成年后的工作收入比女性顯著高56.2%；年齡與收入之間存在著U型關(guān)系，拐點(diǎn)在80歲左右，說明多數(shù)樣本起薪與年齡呈遞減趨勢，即年齡越小(年代越晚)工作的人第一份工作收入越高。

2.第二份工作收入

表7的(1)至(4)列分別代表成年后第二份工作收入對兒童期一、二、三、四維貧困的OLS回歸結(jié)果，回歸控制了性別、年齡、年齡平方、出生戶籍和省份固定效應(yīng)。

表7兒童期多維貧困對成年后第二份工作收入的影響

注：回歸采用了OLS模型，因變量為第二份工作年收入的對數(shù)。我們把貧困維度大于或等于臨界值k視作該個(gè)體k維貧困。性別：女=0，男=1；出生戶籍的對照組為農(nóng)業(yè)戶口；括號里是穩(wěn)健性標(biāo)準(zhǔn)誤(robust standard error) ；***、**、* 分別表示在1%、5%、10%置信水平上顯著。

表7顯示，兒童期多維貧困將導(dǎo)致成年后的第二份工作收入的顯著下降。兒童期存在一維貧困的個(gè)體成年后的收入要比兒童期不貧困的個(gè)體低17.9%。隨著兒童期貧困維度的加深，其對成年后的第二份工作收入的負(fù)效應(yīng)有不斷增強(qiáng)的趨勢。但兒童期四維貧困對成年后第二份工作收入的負(fù)效應(yīng)較低且不顯著，其可能的原因是第二份工作收入受到其他因素影響更大，兒童期極端貧困的影響被稀釋。從控制變量的系數(shù)可以看出，男性成年后的工作收入比女性顯著高102%；年齡與收入之間依然存在著U型關(guān)系。

(四)穩(wěn)健性檢驗(yàn)

為了驗(yàn)證回歸結(jié)果的穩(wěn)健性，本文通過改變對k維貧困的定義方法進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。具體而言，我們把貧困維度數(shù)恰好等于臨界值k的個(gè)體定義為k維貧困。即k=0,1,2,3,4分別代表不貧困以及貧困維度數(shù)分別為1、2、3、4的個(gè)體。這樣定義能夠更好地體現(xiàn)多維貧困的深度而且回歸將所有樣本包含在內(nèi)。此時(shí)被解釋變量仍然用成年后的四個(gè)指標(biāo)來衡量，分別是健康狀況、受教育水平、第一份工作收入和第二份工作收入?；貧w結(jié)果如表8。

表8改變自變量定義方法后的穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果

注：回歸模型與之前的表格類似，對于健康和教育水平的因變量分別采用probit和 ordered probit模型,對于收入因變量則采用OLS模型。受教育水平分別為：沒有接受過教育、私塾、幼兒園、學(xué)前班、小學(xué)、初中、高中、中專、大專、大學(xué)本科、碩士研究生、博士，所以依次賦值為0～11；性別：女=0，男=1；出生戶籍的對照組為農(nóng)業(yè)戶口；括號里是穩(wěn)健性標(biāo)準(zhǔn)誤(robust standard error) ；***、**、* 分別表示在1%、5%、10%置信水平上顯著。

結(jié)果顯示，多維貧困的回歸系數(shù)仍然十分顯著。并且系數(shù)均為負(fù)數(shù)，說明隨著貧困維度的提高，其對成年后的負(fù)面影響不斷加深，此結(jié)果與第一種定義下的多維貧困的回歸結(jié)果類似。因此模型通過了穩(wěn)健性檢驗(yàn)，結(jié)論具有可靠性。

(五)異質(zhì)性分析

為分析兒童期貧困長期影響的異質(zhì)性，下面把總體樣本按照性別和出生時(shí)戶籍分組，分別考察兒童期貧困對不同人群的差異化影響。為便于展示結(jié)果，我們沿用表8中采用的多維貧困定義，貧困維度數(shù)恰好等于臨界值k的個(gè)體。

1.按性別分組

從表9的結(jié)果可以看出，兒童期貧困對男性和女性都有負(fù)面的長期影響，并且這種影響都具有顯著性。相比而言，對女性健康和教育的負(fù)面影響更深，對男性收入的影響略大。

表9兒童期貧困的長期影響：按性別分組

A:男性

解釋變量健康狀況受教育水平第一份工作收入第二份工作收入貧困維度數(shù)-0.086??(0.027)-0.186???(0.014)-0.236???(0.032)-0.179???(0.041)年齡-0.015???(0.002)-0.037???(0.001)-0.454???(0.028)-0.272???(0.036)年齡平方0.003???(0.000 2)0.002???(0.000 2)

續(xù)前表

解釋變量健康狀況受教育水平第一份工作收入第二份工作收入非農(nóng)業(yè)0.057(0.163)-0.073(0.074)-1.250???(0.169)-1.142???(0.218)統(tǒng)一居民戶口0.069(0.179)0.642???(0.082)1.814???(0.189)0.614??(0.243)省份固定效應(yīng)是 是 是 是 N9 0639 0929 0929 092Pseudo R20.0310.075Adj-R20.1900.068

B:女性

解釋變量健康狀況受教育水平第一份工作收入第二份工作收入貧困維度數(shù)-0.125???(0.025)-0.200???(0.014)-0.213???(0.025)-0.147???(0.030)年齡-0.011???(0.002)-0.047???(0.001)-0.224???(0.020)-0.148???(0.025)年齡平方0.002???(0.000 2)0.001???(0.000 2)非農(nóng)業(yè)0.133(0.131)-0.342???(0.071)-1.490???(0.129)-0.495???(0.156)統(tǒng)一居民戶口0.331??(0.156)0.903???(0.080)2.099???(0.146)1.399???(0.177)省份固定效應(yīng)是 是 是 是 N9 5179 5839 5839 583Pseudo R20.0390.132Adj-R20.2820.096

注：回歸模型與之前的表格類似，對于健康和教育水平的因變量分別采用probit和 ordered probit模型,對于收入因變量則采用OLS模型。受教育水平分別為：沒有接受過教育、私塾、幼兒園、學(xué)前班、小學(xué)、初中、高中、中專、大專、大學(xué)本科、碩士研究生、博士，所以依次賦值為0～11；性別：女=0，男=1；出生戶籍的對照組為農(nóng)業(yè)戶口；括號里是穩(wěn)健性標(biāo)準(zhǔn)誤(robust standard error) ；***、**、* 分別表示在1%、5%、10%置信水平上顯著。

2.按出生時(shí)戶籍分組

考慮到出生時(shí)的戶籍類型決定著個(gè)體能夠享有的公共服務(wù)，會導(dǎo)致機(jī)會的差異，下面分別考察出生時(shí)為農(nóng)業(yè)戶口和非農(nóng)業(yè)戶口兩組人群的情況。

表10的結(jié)果顯示，相比之下,兒童期貧困對農(nóng)業(yè)戶口的人群負(fù)面影響更大，對非農(nóng)業(yè)戶口人群的成年后健康水平和第二份工作收入都沒有顯著影響。這從一個(gè)側(cè)面反映出我國城鄉(xiāng)二元戶口分割的制度確實(shí)對農(nóng)業(yè)戶口人群有一定的負(fù)面影響。也就是說，出生時(shí)的農(nóng)業(yè)戶口可能意味著較差的公共服務(wù)環(huán)境，在外界環(huán)境較差的情況下如果再經(jīng)歷兒童時(shí)期的家庭貧困，會對其一生的健康、教育、收入等產(chǎn)生長期的負(fù)面影響。

表10兒童期貧困的長期影響：按出生戶籍分組

A：農(nóng)業(yè)戶口

解釋變量健康狀況受教育水平第一份工作收入第二份工作收入貧困維度數(shù)-0.111???(0.019)-0.189???(0.011)-0.205???(0.021)-0.157???(0.026)性別0.089???(0.032)0.866???(0.018)0.617???(0.033)1.034???(0.041)年齡-0.013???(0.002)-0.044???(0.001)-0.336???(0.018)-0.261???(0.022)年齡平方0.002???(0.000 1)0.002???(0.000 2)省份固定效應(yīng)是 是 是 是 N16 50816 52816 52816 528Pseudo R20.0340.114Adj-R20.0740.075

B：非農(nóng)業(yè)戶口

解釋變量健康狀況受教育水平第一份工作收入第二份工作收入貧困維度數(shù)-0.034(0.079)-0.199???(0.035)-0.204??(0.085)-0.036(0.118)性別-0.113(0.117)0.213???(0.051)0.094(0.121)0.798???(0.170)年齡-0.013??(0.006)-0.031???(0.003)-0.452???(0.063)0.216??(0.088)年齡平方0.003???(0.000 1)0.002???(0.000 1)省份固定效應(yīng)是 是 是 是 N1 5191 6941 6941 694Pseudo R20.0650.058Adj-R20.1090.035

注：回歸模型與之前的表格類似，對于健康和教育水平的因變量分別采用probit和 ordered probit模型,對于收入因變量則采用OLS模型。受教育水平分別為：沒有接受過教育、私塾、幼兒園、學(xué)前班、小學(xué)、初中、高中、中專、大專、大學(xué)本科、碩士研究生、博士，所以依次賦值為0～11；性別：女=0，男=1；出生戶籍的對照組為農(nóng)業(yè)戶口；括號里是穩(wěn)健性標(biāo)準(zhǔn)誤(robust standard error) ；***、**、* 分別表示在1%、5%、10%置信水平上顯著。

六、結(jié)論與政策建議

本文運(yùn)用CHARLS生命歷程數(shù)據(jù)(2014)構(gòu)建了度量兒童時(shí)期多維貧困的指標(biāo)體系，并以此為基礎(chǔ)量化分析兒童期多維貧困對后續(xù)人力資本積累、成年期健康水平以及勞動收入狀況等方面的長期影響。本文構(gòu)建的兒童期多維貧困指標(biāo)包含健康、家庭收入、溫飽和住房四個(gè)維度。我們對AF多維貧困測量方法進(jìn)行了擴(kuò)展，構(gòu)建了四維貧困指標(biāo)體系。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，一維貧困的發(fā)生率為76.44%，說明有近四分之三的個(gè)體存在一維貧困，即大多數(shù)被調(diào)查者在兒童時(shí)期至少存在某一維度的貧困。多維貧困發(fā)生率隨貧困維度的增加而逐步遞減，二維貧困發(fā)生率較一維有明顯的下降，為30.80%，三、四維貧困發(fā)生率分別為5.78%和0.25%。伴隨著貧困發(fā)生率的遞減，多維貧困剝奪程度呈現(xiàn)遞增的趨勢，這表明隨著貧困維度的上升，貧困的廣度降低而貧困的深度在增強(qiáng)。

從兒童期多維貧困的長期影響來看，兒童期多維貧困對成年后健康狀況、教育水平和就業(yè)收入都有顯著的負(fù)向影響，而且隨著貧困維度的增加，其對成年后的負(fù)面影響不斷加深。這一核心結(jié)論在穩(wěn)健性檢驗(yàn)中保持不變。此外，異質(zhì)性分析結(jié)果顯示兒童期貧困對農(nóng)業(yè)戶口的人群負(fù)面影響更大。出生時(shí)的農(nóng)業(yè)戶口可能意味著較差的公共服務(wù)環(huán)境，在外界環(huán)境較差的情況下，如果再經(jīng)歷兒童時(shí)期的家庭貧困，會對其一生的健康、教育、收入等產(chǎn)生長期的負(fù)面影響。

本研究表明，應(yīng)該立足于生命周期視角來思考反貧困政策的制定和實(shí)施問題，即減貧政策應(yīng)該更加注重兒童時(shí)期的脫貧，進(jìn)行兒童時(shí)期的早期政策干預(yù)，這對個(gè)體在全生命周期下的減貧以及預(yù)防貧困代際傳遞會起到重要作用。