国际减贫动态第七期 贫困数据确实维度导论

贫困数据缺失维度导论 Sabina Alkire,牛津大学贫困与人类发展行动中心主任

摘要:本文旨在考察贫困数据的“缺失维度”——即那些对穷人很重要但我们不掌握具体情况或者没有数据的维度。阿玛蒂亚•森将发展界定为拓展人们珍视或有理由珍视的各种自由的过程。尽管衡量人类发展的指标有人们最熟知的收入、寿命和教育等指标,但许多人认为人类的价值及与之对应的多维度的贫困并不仅局限于这些领域。为了拓展这些领域的研究,我们有时需要利用个体以及家庭层面的数据来对多维贫困做实证研究。多维贫困国际分析的一个致命障碍是我们很少能获得国家或个体层面高质量的核心领域的指标,这些领域不仅对穷人很重要,而且还具有潜在的重要的工具性价值。

1、引言

人类发展是扩展人们珍视或有理由珍视的自由的过程。然而,创建推动人类繁荣进步的各种机制需要有与珍贵的自由有关的各类信息,它可被用来监测自由的拓展以及进行实践研究,如那些涉及各种自由相互性或实施各类干预措施的次序的问题。

对人类发展最广为人知的衡量指标是人类发展指数(HDI),该指数包含了收入、寿命和教育三个维度。然而,人们同样也认为,人类发展的范畴超越了这三个领域。多维贫困研究确定了许多与贫困相关的维度和衡量指标。本文将提出这样的认识:缺乏一些关键领域高质量的可进行国际比较的个体/家庭数据将会成为人类发展及多维贫困研究的瓶颈制约因素。特别是,在标准调查工具中加入一些关于就业质量、赋权、安全、体面出门能力以及心理和主观福利的简单的数据模块可能会很有用。

这些问题曾在2007年5月29日至30日于牛津大学和2007年11月3日至4日于北京大学经济与人类发展研究中心举办的牛津贫困和人类发展行动启动研讨会上进行过讨论。在牛津题为“贫困数据缺失维度”的研讨会上,与会者对一个更为宽泛的研究行动计划的第一部分工作进行了讨论,该研究计划寻求构造一个基于能力理论及其相关问题之上的多维减贫框架。

该研讨会主要讨论了三个问题:

(1)我们需要什么样的数据来衡量能力理论提出的内容更为丰富的多维贫困与剥夺?

(2)何种反映缺失维度的指标与问卷问题能显示那些需要进行跨国比较的研究性与政策性问题?

(3)下一步我们应该如何进行初步的数据收集与分析?为了方便讨论,我们确定了五个数据不够充分的领域:就业,尤其是非正规就业,其核心是就业质量(Lugo,2007)。

赋权,或主体性:一个人实现其所追求或有理由追求的目标的能力(Ibrahim和 Alkire, 2007)。

安全,主要关注财产和人身不受侵犯(Diprose,2007)。体面出门的能力,强调尊严、尊重以及免受侮辱的重要性(Zavaleta,2007)。心理和主观福利,强调价值及其决定因素和满意感(Samman,2007)。

前四个领域是贫困的维度。我们并未严格地将心理和主观福利视作贫困的维度,因为关于人们缺乏这一维度在多大程度上被视为贫困及其与政策的相关性还存在疑问。但同时,心理和主观福利的确似乎又是未来研究中值得关注的一个重要方面,因而也成为一个数据缺失的维度。参会者认为这五个领域是人们解决相关问题的合适的考察对象。会议集中讨论了什么指标和问卷问题能最好地衡量这几个维度以及在探索规范数据收集附加价值及其合适时机需要做什么样的研究。

本文将展示考察数据缺失问题以及拓展调查问卷问题范围的逻辑依据,这些调查问卷问题将被列入可进行国际比较的国别性家庭与个人调查当中,在发展中国家这样做的需求特别强烈,因为这些国家更贫困且数据更少。其后,我们会说明选择上文提到的五个维度的理由,也会介绍关于这些维度的五篇文章,这些文章中的每一篇都给出了相应的调查问题和指标,同时也会确定可使用这些数据进行分析的研究与政策议题。

2、缺失的数据

如果我们把发展理解成人们珍视或有理有珍视的自由的扩展过程(Sen,1990),那么衡量这些自由的一个重要方面就是我们要用一种在时间和空间之间一致并可比的方式来对其进行衡量。比如人类发展指数考虑了教育、寿命以及收入因素,但大多数学者一直认为这不是一个完整的方法。森(2004)在一本书中写道: “比起国民生产总值,人类发展指数作为一种对发展的衡量是非常成功的。它没有仅仅关注经济财富(而这是 GNP所显示的),而是以三个组成部分(即基础教育指数、预期寿命指数和收入指数)为基础。在衡量发展的过程方面,人类发展指数提供了更为宽广的实证研究视野。但是,它仍然是一个非常有限的发展指标。”

在最近一项关于这一问题的实证研究中,拉尼斯等人(Ranis等,2006)指出:人类发展指数与一系列重要生命维度之间的相关性很弱,这些重要维度包括:精神福利、赋权、政治自由、社会和社区关系、不平等、工作条件、休闲、政治、经济稳定以及环境。基于该项研究,他们得出以下结论:将人类发展的概念和测度扩展到一个更为宽泛的维度会显著改变人们测度和评估一国发展成就的方式,但目前这些拓展维度的数据要么不存在,要么很不完全,而且仅覆盖了少数样本国。

为什么提出一小组重要但不是标准的人类发展维度指标是有用且可行的呢?我们可以找出许多理由。

首先,与以前任何一个年代相比,我们现在对这些数据的拥有量更大,在一些国家甚至达到了我们难以全部进行分析的程度。这些数据指标源于家庭调查、社区调查、普查以及人口与社会调查。对于非标准指标,我们已经具备了丰富的经验来选择技术上精确且又可在多种文化间进行比较的指标。

第二,许多人已经采取行动正在探索衡量这五个领域的能力与机能以及构建国家和地区衡量框架的途径。比如,“非正规就业中的妇女:全球化和组织化”项目已经开发出了包括非正规工作在内的就业衡量工具。艾尔索普(Alsop)、纳拉扬(Narayan)以及其他一些人在赋权指标的开发上取得了积极的进展。欧盟国家如德国、荷兰和英国以及经合组织有关机构和其他一些组织在构建能力理论框架方面也做出了一些努力。此外,致力于开发能力衡量方法的学者们也正在利用微观及原始数据来组织调查和开展研究。最后,社区监测系统也在整合并考察与能力及机能有关的缺失指标。本项旨在为国际数据收集确定人类发展衡量所缺失的关键指标的研究利用了上述行动的成果并尽可能地支持这些行动。

第三,这些维度可能是人类发展其他维度的重要触发器,忽视它们很可能会阻碍或减缓其他方面贫困的消除,因为这些维度中的每一个维度都会以一种复杂的方式与其他维度存在相互的因果关系。例如,人类发展指数排名最低的国家是一些正在经受或出现暴力冲突的国家。人们已经反复指出赋权是消除贫困的一个重要工具;消除针对特定等级、年龄、宗教、种族人群或者其他一些人群的社会排斥似乎已不可避免地构成了减贫的一项重要举措。

第四,正如我们在下文将要讨论的,这些缺失的维度可被证明具有重要的内在价值,因此选择它们进行分析很重要。此外,如果这些数据能够首先进行不同维度加总之后再进行不同个体加总的话,多维贫困测量能够更好地澄清一些特定问题,如极端贫困的瞄准与分布。对人类发展指数而言,其数据就可以对每一领域所有个体进行加总。如果所有的数据都可以从同一个调查或若干个在个体层面能匹配的调查中获得,这种方式就会显现出明显的优势。我满来看一个简单的范例,表1左边三列列出了 4个个体一般可获得的数据(黑体),右边三列给出了只有在三个维度被放在调查中考察之后才能获得的数据。如果对每个贫困维度都有确定的贫困线或贫困段,我们就可以确定每个人在每个领域是否贫困。首先来看左侧三列,我们会发现个体1和个体2在三个维度中仅有一个维度贫困,如果每个维度被赋予相同的权重,那么他们的贫困程度是相同的;个体3和个体4在三个维度都贫困,所以他们贫困的程度相同,且他们比个体1和个体2更贫困。如果我们现在可以获得右侧三列的数据,这四个个体的贫困排名就会发生变化。如果每个维度被赋予相同的权重,个体4将是最贫困的人,其次为个体1。如果每个维度被赋予不同的权重,则每个个体的贫困状况将会因权重不同而不同。即使存在关联性,确定被研究个体与家庭贫困的性质与程度对政策目标的制定都是非常有意义的。因为调查的匹配一致性在伦理上和逻辑上都存在很大的困难,尤其在发展中国家更是如此,所以我们重点关注那些可以加入到现存调查中的新拓展维度的数据模块……