海少琪，汪 俠，史舒悅

（南京大學(xué) 地理與海洋科學(xué)學(xué)院，南京 210023）

貧困一直以來被視為困擾世界人民的難題（楊瑚，2019）。傳統(tǒng)的貧困理論（Rowntree, 1901）認(rèn)為貧困主要由收入引起，個人或家庭無法獲得基本的生活需求從而導(dǎo)致貧困狀態(tài)。諾貝爾經(jīng)濟(jì)學(xué)獎獲得者阿馬蒂亞·森（Sen, 1999）認(rèn)為貧困是基本可行能力被剝奪，窮人遭受的剝奪是多方面的（Sen，1992），提出從多維角度識別貧困問題。多維貧困理論認(rèn)為，貧困不僅表現(xiàn)為收入貧困，還包括獲得飲用水、道路、衛(wèi)生設(shè)施等客觀指標(biāo)的貧困，以及對福利主觀感受的貧困（阿瑪?shù)賮啞ど?009；王小林 等，2009）。在貧困內(nèi)涵得以拓展、多維貧困研究不斷深入的背景下，學(xué)界對兒童多維貧困的研究逐漸增多，但鮮見對兒童多維貧困性別差異的探討。

消除極端貧困，實(shí)現(xiàn)性別平等，是國際社會的共同目標(biāo)（彭燕，2019）。聯(lián)合國（2015）在《變革我們的世界：2030年可持續(xù)發(fā)展議程》中將“實(shí)現(xiàn)性別平等，增強(qiáng)所有婦女和女童的權(quán)能”列為可持續(xù)發(fā)展目標(biāo)之一。性別差異是一種廣泛存在的社會現(xiàn)象（李小云 等，2020），性別問題與貧困問題密切相關(guān)，Shaffer（1998）、Bastos（2009）、Rogan（2016）等均認(rèn)為貧困問題存在性別不平等現(xiàn)象，貧困呈現(xiàn)一定的性別特征（Botti et al., 2012），探討貧困與性別的關(guān)系對于貧困問題的解決至關(guān)重要。相比成人貧困，兒童貧困問題更加嚴(yán)重和特殊（李曉明 等，2018；Abdu et al., 2018）。根據(jù)聯(lián)合國開發(fā)計劃署（UNDP）與英國牛津大學(xué)人類發(fā)展中心（OPHI）發(fā)布的《2022 年全球多維貧困指數(shù)》（Global Multidimensional Poverty Index 2022）報告（UNDP et al., 2022），在全球111個發(fā)展中國家的59億人口中，有12億人處于多維貧困狀態(tài)，其中5.93億為18歲以下的兒童。國外對兒童多維貧困性別差異的研究主要集中在越南、津巴布韋等少數(shù)國家。如Roelen 等（2010）運(yùn)用2006 年越南多指標(biāo)類集調(diào)查數(shù)據(jù)，對兒童多維貧困的性別差異進(jìn)行分析；之后Roelen（2012）又基于該數(shù)據(jù)對越南青春期少女的貧困和福祉情況進(jìn)行研究；Musiwa（2019）運(yùn)用2015年津巴布韋人口與健康調(diào)查數(shù)據(jù)，測度早期兒童的多維貧困狀況及其與性別和地點(diǎn)的關(guān)系。目前國內(nèi)對兒童多維貧困性別差異的研究相對較少，彭燕（2019）運(yùn)用中國家庭追蹤調(diào)查（China Fami‐ly Panel Studies, CFPS）2010—2016 年的數(shù)據(jù)，探究不同年齡段農(nóng)村女性的多維貧困狀況，其中分析了中國農(nóng)村地區(qū)男女童的多維貧困情況，并探討農(nóng)村女童貧困的影響因素，但并未從省域?qū)用娉霭l(fā)探究兒童多維貧困性別差異的空間變化，也并未分析兒童貧困性別差異的影響因素。綜上，當(dāng)前國內(nèi)外對兒童多維貧困性別差異的研究主要側(cè)重于貧困評價，對性別差異的時空變化及影響因素的探討較少。

與世界上大多數(shù)國家一樣，兒童是中國最為脆弱的群體之一（馮賀霞 等，2017），中國的兒童貧困研究，尤其是關(guān)于兒童貧困的性別特征研究尚存較多不足（Wu et al., 2017），并存在兒童減貧政策針對性不強(qiáng)、減貧難度加大的問題。鑒于此，本文基于CFPS 數(shù)據(jù)，從營養(yǎng)、健康、教育、個體成長與生活條件5個維度構(gòu)建兒童多維貧困評價指標(biāo)體系，對2010—2018年中國兒童多維貧困性別差異的時間變化及省域和城鄉(xiāng)的空間變化進(jìn)行分析，并運(yùn)用二元邏輯回歸模型從社會、家庭和個體層面分析兒童多維貧困性別差異的影響因素。以期為兒童多維度減貧政策制定提供理論依據(jù)。

1 數(shù)據(jù)與方法

1.1 數(shù)據(jù)來源

采用2010—2018年CFPS 數(shù)據(jù)庫中兒童及其所在家庭的相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行研究。CFPS 數(shù)據(jù)有3 個優(yōu)點(diǎn)：1）連續(xù)性。該數(shù)據(jù)庫是一項(xiàng)綜合社會跟蹤調(diào)查項(xiàng)目，以2010 年為基期，每2 年進(jìn)行1 次追蹤，完整數(shù)據(jù)目前更新到2018年。2）代表性。調(diào)查對象覆蓋中國25個省、市、自治區(qū)，約占全國總?cè)丝冢ú缓郯呐_地區(qū)）的95%，可視為全國代表性樣本（謝宇 等，2014）。3）可靠性。該數(shù)據(jù)庫采用多階段分層隨機(jī)抽樣，從個體、家庭、社區(qū)3個層面進(jìn)行數(shù)據(jù)收集，能較真實(shí)地反映中國經(jīng)濟(jì)發(fā)展和社會變遷狀況（張乃寧，2020）。

對CFPS 缺失樣本進(jìn)行剔除后，各年份兒童樣本均值為6 882 人，其中男、女童樣本均值分別占比52.85%和47.15%，各年齡段兒童數(shù)量分布比較均勻（表1）。聯(lián)合國《兒童權(quán)利公約》將兒童定義為18 周歲以下的人口（葛巖 等，2018），CFPS 數(shù)據(jù)庫的兒童問卷調(diào)查對象為0～15 歲兒童，但由于0～2與3～15歲兒童在指標(biāo)設(shè)置上存在較大差異，因此選取3～15歲的兒童為研究對象。

表1 2010—2018年CFPS兒童樣本分布Table 1 Distribution of children sample in CFPS during 2010-2018 人

1.2 評價指標(biāo)

確定貧困評價維度和指標(biāo)是進(jìn)行兒童多維貧困測度的重要前提，兒童在各維度遭受的剝奪是相互關(guān)聯(lián)的（Trani et al., 2013），多維貧困能反映兒童被剝奪的總體情況。本研究在構(gòu)建中國兒童多維貧困指標(biāo)體系時，主要考慮3個方面：1）聯(lián)合國關(guān)于兒童多維貧困的測度及兒童多維貧困相關(guān)研究中使用的維度及指標(biāo)（Wang et al., 2022a），1989年《兒童權(quán)利公約》規(guī)定所有兒童都有獲得水、營養(yǎng)、基礎(chǔ)教育、生存等權(quán)利（UNCRC, 1989）；聯(lián)合國廣泛使用營養(yǎng)、水和衛(wèi)生設(shè)施、獲得基本保健服務(wù)、住房、教育、參與和保護(hù)等維度測度兒童多維貧困（UNGA, 2006; Wu et al., 2016）。2）選取的維度符合中國兒童貧困的特點(diǎn)（Wang et al., 2022b），《中國兒童發(fā)展綱要（2021—2030年）》（國務(wù)院，2021）從健康、安全、教育、福利、家庭、環(huán)境等領(lǐng)域保障兒童權(quán)利。3）考慮CFPS數(shù)據(jù)的可獲得性，未將參與、環(huán)境等維度納入兒童多維貧困指標(biāo)體系。

綜上，選取營養(yǎng)、健康、教育、個體成長、生活條件5個維度16個評價指標(biāo)，構(gòu)建中國兒童多維貧困指標(biāo)體系（表2），該指標(biāo)體系基本涵蓋兒童生存發(fā)展的需要及應(yīng)享有的權(quán)利，能刻畫中國兒童的多維貧困狀況。各維度選取的依據(jù)為：1）營養(yǎng)是兒童生長發(fā)育的重要基礎(chǔ)（Setboonsargn, 2005），World Health Organization等國際組織廣泛使用身高和體重衡量兒童營養(yǎng)情況（WHO et al., 2000; Qi et al., 2019），雖然中國兒童營養(yǎng)匱乏的狀況有所緩解，但仍有部分貧困地區(qū)存在兒童營養(yǎng)不良問題（Wu et al., 2016），因此選擇身高、體重指標(biāo)測度兒童營養(yǎng)狀況。2）健康是兒童全面發(fā)展的基本前提，也是兒童未來取得終身成就的重要保障（趙苗苗，2012），根據(jù)Gao 等（2022）的研究，選擇充足睡眠、醫(yī)療保險、因病住院、看病次數(shù)、兒童生病處理5項(xiàng)指標(biāo)度量健康維度，以探查兒童的健康狀況。3）教育是兒童的基本權(quán)利（Qi et al., 2019），也是擺脫貧困的關(guān)鍵（劉精明 等，2007），依據(jù)Roelen（2012）的研究，選擇適齡入學(xué)、教育關(guān)懷、上學(xué)路途時間、教育儲蓄4項(xiàng)指標(biāo)測度兒童在教育方面的被剝奪狀況。4）個體成長維度關(guān)注兒童成長與發(fā)展的需要，根據(jù)聯(lián)合國兒童基金會（UNICEF, 2019）的統(tǒng)計，2015 年中國尚有6 900 萬留守兒童，兒童與父母長期分離、缺乏溝通均會顯著影響其未來發(fā)展（Chen et al., 2009），而是否有戶口關(guān)乎兒童就醫(yī)、入學(xué)的機(jī)會和質(zhì)量，因此選擇父母溝通、家庭陪伴、戶口狀態(tài)3項(xiàng)指標(biāo)度量個體成長維度。5）生活條件與兒童的生存和發(fā)展密切相關(guān)，可反映兒童居住質(zhì)量的被剝奪情況（Abdu et al., 2018；張乃寧，2020），選擇UNDP在測量全球多維貧困指數(shù)中使用的水源與燃料2項(xiàng)指標(biāo)測度生活條件的剝奪狀況。

表2 中國兒童多維貧困指標(biāo)體系及權(quán)重Table 2 Multidimensional poverty index system and weights for Chinese children

確定各維度、指標(biāo)的權(quán)重是多維貧困測算的另一個核心問題?，F(xiàn)有文獻(xiàn)對指標(biāo)權(quán)重如何賦值并未取得一致看法（Chowdhury et al., 2006），本文采用等權(quán)重方法賦予指標(biāo)權(quán)重，該方法在2010年UNDP與OPHI 合作開發(fā)的多維貧困指數(shù)（Multidimen‐sional Poverty Index, MPI）中被運(yùn)用，它認(rèn)為各維度同等重要，對各維度及維度內(nèi)的各指標(biāo)賦予相同的權(quán)重。目前該方法已在國內(nèi)外多維貧困研究中得到廣泛應(yīng)用（王小林 等，2009；Alkire et al., 2015;Fonta et al., 2019）。

1.3 研究方法

1）A-F 方法 該方法由Alkire 等（2011）提出，從多維度出發(fā)，基于剝奪臨界值Z和貧困臨界值K識別多維貧困兒童p。首先，基于Z值判別兒童是否在單個指標(biāo)被剝奪，其次，基于K值判別兒童是否陷入多維貧困。K值選取對衡量兒童是否貧困起重要作用，隨著K增加，貧困識別門檻提高，使多維貧困平均剝奪份額A越高，而多維貧困發(fā)生率H和多維貧困指數(shù)MPI 降低（張乃寧，2020），選取在各研究中應(yīng)用廣泛的K=30%識別多維貧困（Fonta et al., 2019），即兒童被剝奪30%及以上的加權(quán)維度，則其為多維貧困兒童。具體識別過程為：計算兒童總剝奪得分Ci（葛巖 等，2018；周玲，2021）：

式中：d為總維度數(shù)；Wj為j維度的權(quán)重；gij表示i兒童在j維度上的被剝奪狀態(tài)；若Ci≥K，則該兒童為多維貧困兒童，將其記為qi(K)。

多維貧困指數(shù)MPI 計算公式（Alkire et al.,2011）為：

式中：p表示多維貧困兒童；n表示研究總樣本量；Ci(K)表示貧困臨界值K下兒童i的加權(quán)貧困維度數(shù)；qi(K)表示K值下的多維貧困兒童。

在上述公式基礎(chǔ)上，分解得到各指標(biāo)的貢獻(xiàn)率C，公式為：

式中：wh表示第h指標(biāo)的權(quán)重值；CHh表示第h指標(biāo)被剝奪的人口率。

2）全局空間自相關(guān)分析

全局空間自相關(guān)分析通過全局莫蘭指數(shù)（Mo‐ran'sI）進(jìn)行。該指數(shù)可反映空間鄰近或鄰接區(qū)域的屬性值在全局層面上所具有的相關(guān)性差異程度（張松林 等，2007），用以揭示中國兒童多維貧困指數(shù)整體的空間集聚情況。

式中：I為全局Moran'sI；n為區(qū)域單元個數(shù)；Xi和Xj分別為第i和第j個區(qū)域內(nèi)的屬性值；Wij為區(qū)域單元之間的空間權(quán)重矩陣。莫蘭指數(shù)的取值范圍為[-1, 1]，當(dāng)其數(shù)值為正時，表明空間區(qū)域?qū)傩员憩F(xiàn)出正向空間自相關(guān)關(guān)系，且數(shù)值越大時，空間自相關(guān)性越高（肖衛(wèi)東，2014）。

3）二元邏輯回歸

二元Logistic 回歸模型是對數(shù)線性模型的一種特殊形式（趙良軍 等，2017），在分析多維貧困致貧因素中被廣泛應(yīng)用。本文通過Logistic 模型分析兒童多維貧困的主要影響因素，得到兒童陷入貧困的概率。Logistic回歸模型的表達(dá)式為（康維娜 等，2016；戶艷領(lǐng) 等，2018）：

其中，兒童發(fā)生多維貧困的概率p為：

式中：β0為常數(shù)；βm為第m個變量的邏輯回歸系數(shù)；Xm為第m個變量的數(shù)值。通過βm估計值及回歸的其他結(jié)果可以分析各影響因素的作用情況。

本文的研究框架如圖1所示：首先，立足前人研究及數(shù)據(jù)可得性構(gòu)建中國兒童多維貧困指標(biāo)體系，其次探究兒童多維貧困性別差異的時間及空間變化，并運(yùn)用二元邏輯回歸模型分析兒童多維貧困性別差異的影響因素，嘗試為實(shí)現(xiàn)兒童多維減貧目標(biāo)提供有益參考。

圖1 兒童多維貧困性別差異研究框架Fig.1 Research framework of gender differences in multidimensional child poverty

2 結(jié)果分析

2.1 兒童多維貧困性別差異的時間變化

從時間變化看，2010年以來男女童多維貧困指數(shù)均呈下降趨勢，兒童多維貧困的性別差異總體不斷變小。2010—2012年男童多維貧困情況較女童嚴(yán)重，2014年以后則表現(xiàn)為女童多維貧困程度略高于男童（表3），其原因可能在于：2014年以來中國出臺《國家貧困地區(qū)兒童發(fā)展規(guī)劃（2014—2020年）》等政策文件，使得兒童健康和教育等方面的發(fā)展水平總體得到提升，但同時由于社會、家庭的性別偏好等原因造成資源分配存在傾斜性（王芳，2010），男童多維貧困的改善幅度明顯高于女童，其中，男童多維貧困指數(shù)下降70.32%，而女童下降67.49%。

表3 2010—2018年男、女童多維貧困指數(shù)測度結(jié)果Table 3 Measurement results of multidimensional poverty index for boys and girls during 2010-2018

從不同維度看，除2016年?duì)I養(yǎng)維度有小幅上升外，其他各維度指數(shù)均隨時間變化逐漸變小，男女童在生活條件維度的貧困程度下降最明顯，降幅分別為74.10%和71.84%。研究期內(nèi)，男女童均在生活條件維度最貧困，其次是營養(yǎng)維度，而健康維度最低（圖2）。總體上，兒童多維貧困性別差異主要體現(xiàn)在營養(yǎng)和生活條件方面，且早期貧困性別差異最明顯的是營養(yǎng)維度，后期逐漸轉(zhuǎn)變?yōu)樯顥l件維度，其他3個維度的性別差異較小；2018年，女童在5個維度均比男童較為貧困。

圖2 基于維度分組的兒童多維貧困指數(shù)性別差異Fig.2 Gender differences in multidimensional child poverty index based on dimensional grouping

在中國兒童多維貧困測度基礎(chǔ)上，按指標(biāo)分解2010 和2018 年男女童多維貧困指數(shù)，得到各指標(biāo)對多維貧困指數(shù)的貢獻(xiàn)率（圖3），以探討各指標(biāo)對多維貧困的影響程度及其性別差異。具體地，1）男女童在指標(biāo)貢獻(xiàn)率方面有共同特征，男女童多維貧困的最大貢獻(xiàn)均是燃料指標(biāo)，其次是水源、身高、教育儲蓄；與2010 年相比，2018 年男女童在因病住院、家庭陪伴、看病次數(shù)指標(biāo)貢獻(xiàn)率的增長最明顯，而上學(xué)路途時間、醫(yī)療保險、戶口狀態(tài)指標(biāo)得到很大改善。2）男女童貢獻(xiàn)率也存在差異性，2018 年貢獻(xiàn)率性別差異最大的是體重，其次是身高、家庭陪伴、適齡入學(xué)，其中男童的體重、家庭陪伴貢獻(xiàn)率相比女童更高，而女童的身高與適齡入學(xué)的貢獻(xiàn)率相比男童更高。

圖3 2010、2018年兒童多維貧困指標(biāo)貢獻(xiàn)率的性別差異Fig.3 Gender differences in the contribution of indicators for multidimensional child poverty in 2010, 2018

2.2 兒童多維貧困性別差異的空間變化

通過計算，2010—2018年男女童Moran's I的Z值均＞1.96，P值＞0.05，通過顯著性檢驗(yàn)。男女童Moran'sI均為正數(shù)，表明男女童的多維貧困在空間上均呈正向集聚效應(yīng)，即一個地區(qū)的多維貧困程度受距離較近地區(qū)的影響?？傮w上，女童Moran'sI得分高于男童，說明相比男童，女童的多維貧困空間正相關(guān)強(qiáng)度更大、空間集聚特征更加明顯（表4）。

表4 2010—2018年男、女童多維貧困指數(shù)Moran's ITable 4 Moran's I of multidimensional poverty index for boys and girls during 2010-2018

為揭示兒童多維貧困性別差異的省域和城鄉(xiāng)分異，基于自然斷點(diǎn)法將中國25個省、市、自治區(qū)的兒童多維貧困指數(shù)劃分為低值區(qū)、中低值區(qū)、中等值區(qū)、中高值區(qū)和高值區(qū)5種類型并進(jìn)行空間可視化處理（王建康，2018）；同時參考Mahrt（2020）、Wang（2022a）等的研究，通過計算男女童多維貧困指數(shù)差值的絕對值（其中高值區(qū)代表兒童貧困性別差異較大，低值區(qū)代表兒童貧困性別差異較?。?，分析兒童多維貧困性別差異的空間演變。從圖4可知，男女童的多維貧困空間分布均呈現(xiàn)自東向西遞增的特征，2010年男女童在西南地區(qū)的多維貧困程度均較高，包括甘－川－渝－貴－滇－桂六省市連片以及贛、豫兩省。隨著時間推移，中國兒童多維貧困的扶貧成效顯著，男女童多維貧困程度不斷降低，貧困高值、中高值區(qū)范圍逐漸收縮，其中男童貧困改善幅度略快于女童。在整個研究期，東部沿海省份及東北地區(qū)的男女童多維貧困狀況均較好，尤其在京、津、滬、蘇四地；除此之外，鄂、魯、閩三省男童以及黑、浙兩省女童的多維貧困程度也較低。2018年，女童仍有多維貧困中等值區(qū)（貴州省），而男童僅剩低值區(qū)與中低值區(qū)，且男童低值區(qū)省份數(shù)量更多，說明2018年女童多維貧困情況總體較男童嚴(yán)重。

圖4 2010—2018年男、女童多維貧困指數(shù)空間分布Fig.4 Spatial distribution of multidimensional poverty index for boys and girls during 2010-2018

兒童多維貧困性別差異的省域空間分布呈現(xiàn)從各區(qū)值數(shù)量均衡分布變換至以中低值區(qū)為主體分布的特點(diǎn)，說明兒童多維貧困的性別差異總體呈降低趨勢（圖5）。隨著時間變化，冀、魯、蘇等東部省份男女童多維貧困指數(shù)均在下降，但男童下降幅度更大，導(dǎo)致性別差異更為明顯，低值區(qū)由東部聚集分布轉(zhuǎn)向分散式分布；高值區(qū)主要分布在中部地區(qū)的鄂、湘等個別省份；而甘、貴、川等西部省份的性別差異較小，是由于這些省份男女童多維貧困指數(shù)均較高，因而其性別差異并不顯著。2018 年，陜－鄂－湘三省連片區(qū)以及吉、閩兩省仍存在較顯著的性別差異，總體表現(xiàn)為女童更貧困。

圖5 2010—2018年兒童多維貧困指數(shù)性別差異空間分布Fig.5 Spatial distribution of gender differences in multidimensional child poverty index during 2010-2018

2.3 兒童多維貧困性別差異的城鄉(xiāng)變化

2010—2018年中國城市、鄉(xiāng)村男女童多維貧困指數(shù)均呈下降趨勢。由于城市兒童各類資源、保障等相對充足，多維貧困指數(shù)明顯低于鄉(xiāng)村兒童。而隨著中國扶貧工作的開展、國家政策的不斷完善，城鄉(xiāng)兒童多維貧困差距逐年縮小。城市兒童多維貧困性別差異呈現(xiàn)先減少后增大的特征，而鄉(xiāng)村兒童貧困的性別差異呈不斷減少趨勢。雖然城市男女童的貧困狀況要好于鄉(xiāng)村，但總體而言鄉(xiāng)村兒童多維貧困的性別差異卻低于城市兒童（表5），其原因可能在于：相比城市，鄉(xiāng)村地區(qū)各類資源相對匱乏，即使社會或家庭在資源分配上存在性別偏好，也不會對男、女童資源獲取產(chǎn)生較明顯的影響，進(jìn)而對其貧困差異產(chǎn)生的影響也相對有限。此外，通過分別計算城市和鄉(xiāng)村男女童多維貧困指數(shù)差值的絕對值，分析城鄉(xiāng)兒童多維貧困性別差異的空間演變。

表5 2010—2018年男、女童多維貧困城鄉(xiāng)差異Table 5 Urban-rural differences in multidimensional poverty for boys and girls during 2010-2018

從城市兒童多維貧困性別差異的空間分布看（圖6），2010—2018 年京－津－滬－魯－蘇－鄂以及甘－陜－川兩大片區(qū)的多維貧困性別差異均較低，不同之處在于，前者的男女童多維貧困指數(shù)均較低，而后者的男女童多維貧困指數(shù)均較高，使得性別差異偏低。隨著時間變化，贛、甘、浙等省份多維貧困性別差異降低明顯，相比女童，男童的多維貧困改善更顯著。2018年，閩、渝、湘、貴四省市的城市兒童多維貧困性別差異仍較大，總體表現(xiàn)為女童多維貧困程度更高。

圖6 2010—2018年城市兒童多維貧困指數(shù)性別差異空間分布Fig.6 Spatial distribution of gender differences in multidimensional poverty index for urban children during 2010-2018

從鄉(xiāng)村兒童多維貧困性別差異的空間分布看（圖7），與城市地區(qū)不同，2010—2018 年鄉(xiāng)村地區(qū)表現(xiàn)出中西部兒童貧困性別差異更小的特點(diǎn)，主要分布在甘－川－滇－貴－桂－湘－贛七省連片區(qū)，但該片區(qū)男女童多維貧困指數(shù)均較高；而部分東部省市如京、滬、浙等性別差異也較低，主要是由于這些省市男女童多維貧困指數(shù)均較低。隨著時間變化，甘、湘等省份多維貧困性別差異改善較為明顯，相比女童，男童的多維貧困改善幅度更大；2018 年，鄉(xiāng)村兒童貧困在黑－吉、津－冀－魯－蘇、陜－鄂－渝3個連片區(qū)的性別差異仍較大，黑、陜兩省尤其嚴(yán)重，其女童的貧困程度更高。

圖7 2010—2018年鄉(xiāng)村兒童多維貧困指數(shù)性別差異空間分布Fig.7 Spatial distribution of gender differences in multidimensional poverty index for rural children during 2010-2018

總體上，2010—2018年中國城市、鄉(xiāng)村兒童多維貧困性別差異均呈變小趨勢，相比女童，男童貧困的改善幅度更大；但不同點(diǎn)在于，城市、鄉(xiāng)村處于兒童貧困性別差異高值區(qū)和低值區(qū)的省份呈現(xiàn)明顯的差異。在城市，東部地區(qū)男女童貧困程度均較低，且性別差異低于西部地區(qū)；在鄉(xiāng)村，西部地區(qū)男女童貧困指數(shù)均較高，但性別差異低于東部地區(qū)。

3 兒童多維貧困性別差異的影響因素

3.1 模型變量選取

兒童貧困影響因素可以從社會、家庭、個體等多個層面考察（樊丹迪 等，2020），由于兒童的脆弱性與特殊性，家庭對兒童有至關(guān)重要的影響（Agyire-Tettey et al., 2020），且家庭條件在一定程度上也是區(qū)域發(fā)展水平的反映，因此在選取解釋變量時，整合CFPS2010、2018 年數(shù)據(jù)的兒童、成人及家庭問卷，參考相關(guān)文獻(xiàn)（表6）及數(shù)據(jù)可得性，一方面，選擇包含城鄉(xiāng)屬性與地區(qū)分異的宏觀因素，另一方面，考慮微觀層面的家庭因素，如家庭收入、家庭規(guī)模、父母婚姻情況和父母中最高受教育程度，以及個體因素中的兒童年齡，以此構(gòu)建影響兒童多維貧困狀態(tài)的自變量指標(biāo)。其中，家庭收入、家庭規(guī)模、兒童年齡為連續(xù)變量，其余為分類變量。在數(shù)據(jù)處理方法上，對缺失值和異常值采取剔除法進(jìn)行處理。

表6 二元邏輯回歸模型自變量選取Table 6 Independent variables for binary logistic regression model

3.2 影響因素分析

為避免各解釋變量間存在相關(guān)關(guān)系而使回歸模型估計失真，對解釋變量進(jìn)行共線性檢驗(yàn)與Pearson相關(guān)性檢驗(yàn)，結(jié)果顯示，各解釋變量VIF值均＜4，且變量間的相關(guān)系數(shù)＜0.5，說明各解釋變量間的相關(guān)性較弱，不存在嚴(yán)重的共線性問題（樊丹迪 等，2020）。回歸結(jié)果顯示（表7），Hosmer Lemeshow檢驗(yàn)的顯著性均＞0.1，模型預(yù)測正確率較高，除2018年地區(qū)分異因素外，其余變量對兒童多維貧困的影響均在10%的水平下顯著，應(yīng)拒絕零假設(shè)，各因子與Logitp的線性關(guān)系顯著，模型合理。

表7 二元邏輯回歸結(jié)果Table 7 Results of binary logistic regression

首先，社會因素中城鄉(xiāng)屬性對兒童貧困影響的性別差異較大，鄉(xiāng)村兒童陷入貧困的概率更高，2010 年鄉(xiāng)村男童陷入貧困的概率是城市男童的2.929倍，而女童為3.827倍；2018年，男童上升為3.193 倍，而女童下降至2.410 倍。除城鄉(xiāng)屬性外，地區(qū)分異對兒童多維貧困影響的性別差異也較大，與東部地區(qū)相比，中西部地區(qū)兒童更易陷入多維貧困，2010 年，中、西部男童陷入貧困的概率分別是東部男童的1.743 和2.539 倍，而同一時期女童則是1.665 和2.229 倍，明顯較男童低，說明2010年地區(qū)分異對男童的影響更顯著，原因可能在于：地區(qū)分異與經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平呈相關(guān)關(guān)系，而經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平則在一定程度上決定性別平等程度及兒童所需資源的供給總量（賈芳，2017），在資源向男童傾斜的背景下，地區(qū)間的分異則會對男童產(chǎn)生更深的影響；而2018 年該因素對兒童貧困的影響并不顯著。

其次，在家庭因素方面，研究表明家庭收入對兒童貧困影響的性別差異呈增大趨勢，2010年家庭收入增加使男、女童陷入多維貧困的概率分別降低61.00%和58.70%，而2018年則分別降低41.60%和60.90%，表明2018 年家庭收入對女童的影響更加明顯。父母婚姻情況對兒童貧困影響的性別差異也較大，2010年，父母為非“已婚”男童陷入貧困概率是父母“已婚”男童的1.824倍，而女童是1.906倍；至2018年男童提高到2.904倍，女童則降低為1.609 倍，說明2010 年父母婚姻情況對女童的影響較大，但至2018年轉(zhuǎn)為對男童的影響更顯著，且性別差異更明顯。劉慶等（2023）研究表明，婚姻狀況會顯著影響父母對孩子的教養(yǎng)方式，并對兒童貧困的性別差異產(chǎn)生間接影響。父母中最高受教育程度方面，父母學(xué)歷的提升使兒童陷入多維貧困的概率降低，男童的貧困狀況更易受父母學(xué)歷的影響。而家庭規(guī)模對兒童多維貧困影響的性別差異較小。最后，個體因素中的兒童年齡對兒童多維貧困影響的性別差異不明顯。

綜上，兒童多維貧困性別差異的影響機(jī)制（圖8）主要體現(xiàn)在：1）社會因素方面，城鄉(xiāng)及區(qū)域間的差距會對兒童貧困性別差異產(chǎn)生影響，中國城鄉(xiāng)和東中西部地區(qū)間的重男輕女觀念存在一定差異（賈玉英，2010；廖麗萍 等，2020），這種觀念差異與不同地區(qū)間的公共服務(wù)、基礎(chǔ)設(shè)施、福利待遇等要素的差異相疊加，可能會對兒童貧困性別差異產(chǎn)生間接影響（王芳，2010；Cheteni et al., 2019）。2）家庭因素方面，家庭是影響兒童多維貧困性別差異最重要的因素之一（Saitadze et al., 2021），非貧困家庭可以為兒童提供充足的資源并給予充分的照顧，使得這類家庭的兒童貧困性別差異較小（Dun‐can et al., 2000；陸根書 等，2009），但當(dāng)家庭收入不充?；蚣彝ヒ?guī)模較大時，家庭的資源分配可能會優(yōu)先向男童傾斜（羅凱 等，2010；廖麗萍 等，2020）；與此同時，父母婚姻狀況、受教育水平的差異也會造成不同性別兒童的資源分配不均、兒童需要被滿足的程度不同（王芳，2010；羅仁福 等，2017）；此外，父輩稟賦的缺失、家庭中“男尊女卑”的思維與行為等不利條件會由父輩傳遞給子女（楊菊華 等，2014；吳繼煜 等，2021），從而影響兒童貧困及其性別差異?？傮w而言，社會、家庭因素均會對兒童多維貧困性別差異產(chǎn)生影響。

圖8 兒童多維貧困性別差異影響機(jī)制Fig.8 Impact mechanism of gender differences in multidimensional child poverty

4 結(jié)論與討論

4.1 結(jié)論

基于2010—2018年CFPS 數(shù)據(jù)，選取營養(yǎng)、健康、教育、個體成長、生活條件5 個維度16 個指標(biāo)，對中國兒童多維貧困性別差異的時空變化及其影響因素進(jìn)行探討，主要結(jié)論為：

1）從時間變化看，2010—2018 年中國兒童多維貧困性別差異逐漸變小，2010—2012年男童相比女童更貧困，2014年以來女童相比男童貧困程度更高。各維度的貧困性別差異也呈變小趨勢，兒童多維貧困的性別差異主要體現(xiàn)在營養(yǎng)維度和生活條件維度。在指標(biāo)貢獻(xiàn)率方面，體重的性別差異最大，其次是身高、家庭陪伴、適齡入學(xué)。

2）從省域空間變化看，男女童的多維貧困指數(shù)呈現(xiàn)“東－中－西”遞增的空間分布特征，女童的多維貧困空間正相關(guān)程度更高。2018 年，兒童多維貧困的性別差異嚴(yán)重地區(qū)主要在閩、湘、吉、陜、鄂五省，總體表現(xiàn)為女童的多維貧困更嚴(yán)重。

3）從城鄉(xiāng)分異看，城市和鄉(xiāng)村地區(qū)的兒童多維貧困性別差異均呈降低趨勢，城市兒童的多維貧困性別差異總體高于鄉(xiāng)村兒童。城市兒童貧困的性別差異在閩、渝、湘、貴四省市最為明顯；而鄉(xiāng)村兒童貧困的性別差異在黑和陜兩省較大。上述六省市均表現(xiàn)為女童更加貧困，女性兒童的貧困問題需引起重點(diǎn)關(guān)注。

4）在性別差異影響因素方面，城鄉(xiāng)屬性、父母婚姻情況、家庭收入及父母中最高受教育程度4個因素對兒童多維貧困的性別差異影響較大，其中，家庭收入對女童的影響程度更顯著，而城鄉(xiāng)屬性、父母婚姻情況、父母中最高受教育程度對男童產(chǎn)生更顯著的影響。

4.2 討論

兒童多維貧困的性別差異存在時間變化。已有研究認(rèn)為中國家庭存在強(qiáng)烈“男孩偏好”的價值取向（劉爽，2006），國內(nèi)外相關(guān)研究也認(rèn)為女童的情況更糟糕（D'Agostino et al., 2018；彭燕，2019）。本文與已有研究既有相同之處，也有差異。相同之處在于，本文發(fā)現(xiàn)2014年以來女童的多維貧困程度略高于男童，而差異之處在于，2010—2012年男童比女童更貧困。雖然近年來女童貧困程度要高于男童，但兒童多維貧困的性別差異總體呈變小趨勢，說明隨著社會經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，中國“重男輕女”的觀念在逐漸發(fā)生轉(zhuǎn)變，性別平等相比過去已取得進(jìn)步（賈芳，2017）。而針對女童多維貧困狀況仍較男童嚴(yán)重的現(xiàn)狀，閩、湘、吉、陜、鄂等省市應(yīng)開展“關(guān)愛女孩”等相關(guān)行動，確保男女童在營養(yǎng)、生活條件、教育等各方面享有同樣的權(quán)利、資源、機(jī)會和保護(hù)，為男女童平等發(fā)展創(chuàng)造有益條件。

兒童生活所在地的地區(qū)分異及城鄉(xiāng)屬性對兒童貧困性別差異產(chǎn)生較大影響（王芳，2010）。中國兒童多維貧困存在顯著的地區(qū)、城鄉(xiāng)差異，這與樊丹迪（2020）、Mahrt（2020）等的研究相似。同時，兒童貧困性別差異受地區(qū)與城鄉(xiāng)分異的影響明顯。Botti（2012）、Brinda（2015）等發(fā)現(xiàn)多維貧困的性別差異因國家而異；Wu 等（2017）認(rèn)為女性的多維貧困狀況在省域及地區(qū)層面上存在顯著差異；P?rtner等（2018）在研究印度兒童健康問題時發(fā)現(xiàn)，城市、農(nóng)村與貧民窟的男女童間存在身高及死亡率的差異。因此，國家應(yīng)對黑、陜等省市的鄉(xiāng)村地區(qū)、貧困地區(qū)兒童制定針對性政策，如鄉(xiāng)村地區(qū)兒童居住條件改善、貧困地區(qū)兒童營養(yǎng)結(jié)構(gòu)優(yōu)化等，并不斷完善福利制度。與此同時，未來應(yīng)提高對城市女童投入及支持力度，將縮小城市兒童貧困性別差異的工作重心集中在閩、渝、湘、貴四省市，以促進(jìn)不同區(qū)域、城鄉(xiāng)間的兒童性別平等。

此外，家庭因素對兒童貧困及其性別差異的影響也較大，如何鋒（2015）認(rèn)為“反兒童貧困”的關(guān)鍵在于家庭，羅仁福等（2017）也認(rèn)為家庭是影響兒童早期發(fā)展的綜合性因素。兒童依賴家庭為其提供資源，而父母作為家庭資源的分配者（王芳，2010），對兒童產(chǎn)生直接且重要的影響，如Khiatani等（2021）研究香港兒童貧困問題時發(fā)現(xiàn)父母特征對兒童貧困差異的解釋力最大，王芳（2010）的研究更是表明父母是導(dǎo)致兒童素質(zhì)性別差異產(chǎn)生的原因。因此，在減貧的過程中，不能忽視或低估家庭及父母在促進(jìn)兒童發(fā)展與降低性別差異中發(fā)揮的作用（Guillén-Fernández et al., 2021），應(yīng)宣傳、倡導(dǎo)健康的養(yǎng)老、家庭及婚姻模式，從文化根源上消除“男孩偏好”，營造有利于女童發(fā)展的生活環(huán)境。

2020 年中國取得了脫貧攻堅戰(zhàn)的全面勝利，2010—2018年兒童多維貧困指數(shù)的逐年下降及性別差異的變小趨勢正是中國脫貧攻堅取得成就、社會發(fā)展取得進(jìn)步的重要體現(xiàn)。至2020年底，在中國擺脫貧困的7 億人中，有20%是兒童群體（Wang et al., 2022b），中國兒童貧困的減緩，為全球兒童減貧事業(yè)發(fā)展作出突出貢獻(xiàn)。但仍需清醒的認(rèn)識到，中國減貧步入由絕對貧困轉(zhuǎn)向相對貧困、收入貧困轉(zhuǎn)向多維貧困的新階段（徐藜丹 等，2021），未來仍需繼續(xù)開展兒童相對貧困和多維貧困的研究，鞏固脫貧攻堅成果。

本文對2010—2018年中國兒童多維貧困性別差異的時間變化、空間變化及城鄉(xiāng)變化進(jìn)行探究，并分析兒童多維貧困性別差異的影響因素，嘗試為降低兒童貧困性別差異、實(shí)現(xiàn)兒童多維減貧提供理論依據(jù)。但本文仍存在一些研究不足，主要體現(xiàn)在：1）在維度和指標(biāo)選取上，基于數(shù)據(jù)可得性和研究目標(biāo)，選取營養(yǎng)、健康、教育、個體成長、生活條件5 個維度測度兒童多維貧困，未包含社會參與、環(huán)境等維度，未來將繼續(xù)改進(jìn)完善。2）在分析中國兒童多維貧困性別差異的影響因素時，未能深入討論各因素的成因機(jī)制以及各影響因素間的關(guān)系，未來將對兒童多維貧困性別差異的成因機(jī)制進(jìn)行更加深入的分析。

致謝：本文數(shù)據(jù)全部來自北京大學(xué)“985”項(xiàng)目資助、北京大學(xué)中國社會科學(xué)調(diào)查中心執(zhí)行的中國家庭追蹤調(diào)查，特此致謝。