【文章框架】

本文对多维贫困测量标准的更新进行说明，包括多维贫困测量含义、实际应用情况、本次指标表调整依据等，并解释标准更新后全球多维贫困测量指数变化的原因。需要明确的是，本次标准更新对区域多维贫困测量并无影响。

【观点摘要】

1.在对全球监测数据库发布的多维贫困估计数据进行修改后，报告更新了多维贫困测量标准。其中部分数据的变化与相关经济体最新调查数据的更新有关，另有部分变化则因为数据集内新增了9个经济体。

2.多维贫困测量旨在分析总人口中未能接受教育、未能享受基本的基础设施服务、收入位于、1.90美元/天贫困线下的人口比例，从而监测某一经济体国民收入以外的社会贫困水平。多维贫困测量指数分为收入水平、教育和基础设施服务三大层面，下设居民消费与收入、受教育程度、教育入学率、饮用水状况、卫生设施和电力情况六大指标。每项指标的统计数值均来自世界银行的全球监测数据库。

3.在多维贫困测量指数的评定中，各维度的权重均相等；在每个维度内，各个指标的权重也相等。研究假设，如果单独个体在至少一个维度上或在相当于一个完整维度的权重的指标组合中没有达到阈值，则被视为多维度的权利剥夺。换句话说，如果某一家庭在多维贫困衡量指数加起来等于或大于三分之一的指标指数，那么此家庭将被判定为贫困。因收入层面只使用一个指标来衡量，所以根据广义的多维贫困概念，任何收入在贫困标准之下的人也是贫穷的。

4.多维贫困测量指数以收入贫困为前提，这仍然是世界银行监测全球贫困的重点方向。多维贫困测量指数的数值至少与某个国家的货币贫困人口一样高或更高，从而反映非货币因素在导致多维贫困中的额外作用。

5.从124个经济体的样本来看，撒哈拉以南的非洲在多维贫困测量指数中贫困程度最高，高达一半以上的人口处于多维贫困中。数据显示，虽然该地区有18%的人口生活在至少有一名学龄儿童没有入学的家庭中，但这是该地区多项贫困衡量指标中，相对而言数值最小的一个，表明教育程度近年来确实有所提升。

6.研究发现，大约有三分之一的多维贫困人口并没有陷入收入贫困。在欧洲和中亚、拉丁美洲和加勒比以及中东和北非，卫生设施和收入贫困之间的数值差距尤其显著；但是从受教育程度来看，这一差距也很大。例如，拉丁美洲和5个加勒比地区国家与中东、北非的收入总量相差不到1%，但入学率和卫生设施方面的差距却相当大。一方面，中东、北非地区至少有一名学龄儿童未入学的家庭比例是拉丁美洲和5个加勒比地区国家的四倍以上(可能与中东和北非冲突的负面影响有关)。另一方面，拉丁美洲和5个加勒比地区国家缺乏适当卫生设施的人口比例接近18%，是中东、北非地区，欧洲和中亚地区的两倍多。

7.对人口密度相对较高的地区来说，在多维贫困人口构成的贫困结构中，不同维度存在重叠。多维贫困人口中只有一小部分人在一个维度上被剥夺了权利，而超过三分之一的人在全部三个维度上都同时被剥夺了权利。撒哈拉以南的非洲贫困维度重叠程度最高。各层面之间的重叠越大，表明相关指数间依存程度越大，这意味着只针对一个层面的政策干预可能无法减少多层面的贫穷，因此可能需要采取多管齐下的办法。

8.本次更新基于2017年版标准，部分预估结果已在世界银行《2020年贫困与共同繁荣报告》中发布。本次更新与《2020年贫困与共同繁荣报告》公布数据差异主要源自多维贫困测量数据库近期更新的国家数据及新加入的9个国家数据。全球多维贫困预估2020年9月公布的9.1%变为10.4%，主要因计算方法错误导致。全球多维贫困指数测算应基于各国人口的平均值而不是基于区域人口测算出的平均值，基于后者导致区域内未被纳入数据库的国家数据丢失。

【作者简介】

    Minh Cong Nguyen，世界银行数据部研究人员。

    Haoyu Wu，世界银行数据部研究人员。

    Christoph Lakner，世界银行数据部研究人员。

    Marta Schoch，世界银行数据部研究人员。