多维贫困的理论基础、测度方法及实践进展*

丁建军

(吉首大学商学院，湖南吉首416000)

摘要:Sen的可行能力理论从哲学高度来界定贫困概念，超越了经济学、社会学、政治学等单一学科，构建了多维贫困的理论基础;多维贫困理论是对发展贫困理论的发展和超越，同时，公理性条件的提炼则为多维贫困测度奠定了科学基础。满足公理性条件和易于操作是多维贫困测度方法开发应遵循的基本原则，目前，Watts方法和A-F方法因其具有的良好性质而被广泛应用。各国在多维贫困测度实践上发展不平衡，处于多维贫困研究前沿的国家的多维贫困测度实践也开展得较好，相反，印度、中国等贫困人口大国却相对滞后。应进一步深化多维贫困理论研究，继续开发和完善多维贫困测度方法，并积极展开以多维减贫为目标的发展模式和减贫政策研究。

关键词:多维贫困;贫困主体识别;贫困程度测度;反贫困策略;可行能力理论;发展贫困理论;多维贫困测度方法;多维减贫;Watts方法;A-F方法

一、引言

贫困是一个世界性的难题，也是经济学特别是发展经济学关注的中心问题之一。一般而言，贫困问题研究涉及贫困主体识别、贫困程度测度和反贫困策略选择三个方面，其中，贫困主体识别和贫困程度测度是基础。自Booth(1889)和Ｒowntree(1901)从维持最低生活所必需的经济资源或收入水平界定和测度贫困以来，对贫困的识别经历了静态到动态、客观到主观、确定到模糊、一维到多维的发展过程(叶初升等，2010)。近年来，贫困问题研究更是进入细化、深化和广化的发展阶段，其中，从多维角度把握贫困的本质，创建科学且易于操作的多维贫困测度方法日渐成为贫困研究的主流，也成为当前学界和政界关注的焦点。然而，作为世界贫困人口第二的发展中大国，虽然在过去的几十年里，中国取得了举世瞩目的减贫成就，但在多维贫困的研究和实践中却表现并不突出。在多维贫困研究方面，引进和消化国际前沿研究成果仍是国内学者的主要工作。一部分学者对国外多维贫困研究的进展进行了介绍和评述(尚卫平等，2005;洪兴建，2005;陈立中，2008a;张建华等，2006;邹薇等，2012;刘泽琴，2012;叶初升等，2010，2011) ;另一部分学者则应用或修正国外主要的多维贫困测度指数对中国及特定区域进行了多维贫困的实证分析(王小林等，2010;胡鞍钢等，2009，2010;李佳路，2010;罗小兰等，2010;蒋翠侠等，2011;邹薇，2011;陈琦，2012;郭建宇，2012;李飞，2012)。由于多维贫困研究总体滞后，多维贫困理念普及程度有限，多维贫困测度尚未正式应用于我国扶贫实践。虽然在我国的扶贫监测中，经济贫困之外的指标也有涉及，但贫困究竟包括哪些维度、各维度的临界值为多少、各维度的权重如何确定等均缺乏统一规范。

本研究旨在通过对多维贫困理论基础、主要测度方法及国际实践进展的系统阐释，为多维贫困理念在国内的推广以及新时期国家“连片特困区区域发展与扶贫攻坚”实践提供多维视野和借鉴。与国内已有的多维贫困测度述评文献不同，本研究具有以下特点:一是追求逻辑的完整性而不拘泥于内容的完备性，在逻辑上，按照多维贫困的理论基础、测度方法与实践应用的思路进行了系统阐释，但在具体内容上，只选择最基础或最核心的理论、方法和代表性国家的实践进行剖析;二是强调了多维贫困测度方法构建的公理性条件，并对各主要测度方法的联系和区别以及是否满足公理性条件进行了初步探讨;三是首次对代表性国家的多维贫困测度实践进行了跨国比较，总结了多维贫困测度实践的经验与启示。

二、多维贫困的理论基础

长期以来，贫困被视为一维概念，仅指经济上的贫困。其潜在的逻辑是“金钱是万能的”，只要人们的货币收入高于贫困线，那么其在所有其他方面的福利水平都可以得到满足。但随着理论与实践的发展，人们逐渐认识到:贫困是一种复杂而综合的社会现象，除了收入以外，贫困还涉及教育、健康、住房以及公共物品等多个维度的缺失。虽然，福利经济学家Cannan(1914)、Pigou(1920)等早已认识到贫困和福利问题远非以货币表示的经济指标能够轻松描述并解决，但较早明确提出从多维角度来认识贫困与发展问题的学者则是Sen(1976)，其“可行能力”理论被公认为是多维贫困的理论基础(Martinetti，2000)。

1．Sen的“可行能力”理论

在回答“什么样的平等”这一道德哲学问题时，Sen认为广受关注的三种平等观(功利主义的平等、完全效用的平等、罗尔斯主义的平等)都存在严重的局限性，无法通过将三者相结合的方式构造一个完备的理论。进而，他首创了“可行能力”概念，提出了“基本可行能力平等”的构想。其中，可行能力指“人们能够做自己想做的事情、过上自己想过的生活的能力”(Sen，1980，1984，1985)。将“可行能力”理念引入贫困分析，Sen提出了“能力贫困”的概念。他认为贫困对应的是功能性福利的缺失，而功能性福利缺失的背后则是实现功能性福利的可行能力的缺失，即个人的福利是以能力为保障的，而贫困的原因则是能力的匮乏。基本可行能力由一系列功能构成，如免受饥饿、疾病的功能，满足营养需求、接受教育、参与社区社会活动的功能等。一方面，这些功能的丧失是贫困产生的原因，另一方面，它们本身就是贫困的表现。因而，基本可行能力包括的功能不仅具有消除贫困的工具价值，而且它本身就代表了一种人类福利。如果将生活看做一系列相互联系的功能性活动，而对福利的概括评价则必须表现为对这些组成要素的评价形式。作为一个社会人，理应具备包括获得足够的营养、基本的医疗条件、基本的住房保障、一定的受教育机会等基本功能(Sen，1983)，如果个人或家庭缺少这些功能或者其中的某一项，那就意味着处于贫困状态。

可行能力贫困理论是对发展贫困理论的发展和超越。发展贫困理论以人力资本理论为基础，虽然也强调收入、消费之外的因素，如健康、教育等，但它仅把这些因素看做提高收入和消费的工具或手段。因而，发展贫困理论关注的仍然是个人或家庭是否存在经济上的贫困，对其他因素的考虑只是因为这些因素可能会影响个人(家庭)现在或未来的经济状况。而可行能力贫困理论认为健康、教育这些因素不仅具有消除收入贫困的工具性价值，而且它们本身代表了某种发展的目的，还具有内在的价值。可见，不同于发展贫困理论，可行能力贫困的内涵已经超越了经济方面的贫困，它把缺乏健康、教育等因素本身看做一种贫困。Sen从“可行能力”的视角定义贫困催生了多维贫困理论。收入匮乏作为一系列功能性活动中的一种，在市场不完善或不存在的现实情境下，无法作为工具性变量完全反映个体或家庭的被剥夺程度。要正确衡量个体或家庭的贫困程度，就必须从多个功能性维度来考虑个体或家庭被剥夺的状况，构建多维贫困测度指数(Anand＆Sen，1997)。

2．贫困测度的公理性条件

贫困指数应与一系列伦理上说得通的准则相一致(Sen，1976)。因而，只有满足一系列公理性条件的贫困指数才具有良好的性质。相对于单维贫困指数而言，多维贫困测度的公理性条件更为苛刻。Chakravarty等(2005)概括了多维贫困测度的12条公理:

(1)聚焦性公理(Focus)。某一维度上的改善并不影响另一维度的剥夺，即对于某一贫困主体而言，不同维度之间不可替代。如某人超过贫困线的收入增加不能改变其在教育维度方面的缺失，他在教育维度仍然是贫困的。

(2)标准化定理(Normalization)。贫困指数具有基数特征，即当社会中所有的人都不贫困时，贫困指数为0。

(3)单调性公理(Monotonicity)。若某穷人的状况得以改善，贫困指数不会增加。

(4)复制不变性公理(Principle of Population)。将维度矩阵复制多次不会改变贫困程度，这一公理有助于进行跨时和跨地区的贫困比较。

(5)对称性定理(Symmetry)。除了贫困考察的维度以外，其他特征，如姓名等都不会对贫困的测度产生影响。

(6)连续性公理(Continuity)。该公理确保了某一维度上的值包括临界值的微小变化不会导致贫困指数的剧烈变动，因而，贫困指数不会对临界值和基本需求的观测误差过分敏感。

(7)子群可分性公理(Subgroup Decomposability)。如果将总人口按照种族、地理以及其他分类依据划分为几个子类，则总贫困指数可以分解为由人口比重加权的各子群贫困指数的加权和。这一性质有助于政策制定者更准确地把握各子群体的贫困状况，并制定针对性强的减贫策略。

(8)基本需求非下降性公理(Nondecreasingnessin Subsistence Levels of Attributes)。基本需求提高不会降低贫困程度，如两个相同的社区中，生存水平更高或基本需求更高的社区其贫困程度不会更低。

(9)非贫困增长性公理(Non-poverty Growth)。如果一个富人加入某社区不会导致该社区贫困增长。和聚焦性公理一起，非贫困增长性公理确保了贫困指数是人口规模的非增函数。

(10)转移性公理(Transfers Principle)。如果Y社区的贫困维度矩阵YP在通过一系列等价转换后，能变成与X社区中的贫困维度矩阵XP相同的矩阵，则X社区的贫困不会高于Y社区的贫困。

(11)规模不变性公理(Scale Invariance)。各维度上的值和临界值成比例变化不会改变贫困指数，也就是说贫困可以看做是各维度上关于临界值的相应比例的缺失。

(12)贫困维度间关联增强性转换非下降公理(Non-decreasing Poverty Under Correlation IncreasingSwitch)。当两个贫困维度之间是替代关系时，实行维度间关联性增强转换，不会降低贫困程度。如A、B两人在2维度都缺失的情形下，假定A在维度1上相对富有(A11＞B21)，B则在维度2上相对富有(A21＜B22)，若进行维度间关联性增强转换，即将A、B在维度2上的相对状态进行转换，从而增强两个维度上的相关性(即A在维度1、2上都相对富有)，若维度1、2之间是替代关系，即维度1上的量可以补偿维度2的缺失，则这种贫困维度间关联增强性转换不会降低贫困。类似地，如果维度之间是互补关系，维度间关联增强性转换也不会增加贫困。

三、多维贫困的主要测度方法

在多维贫困测度中，维度选择、权重确定以及综合指数合成是关键。基于对上述关键点理解的差异，现已发展了一系列多维贫困测度指数和方法。如H-M指数(Hagenaars，1987)、HPI人类贫困指数(UNDP，1997)、Ch-M指数(Chakravarty，1998，2003;Tsui，2002)、F-M指数(Chakravarty，1998，2003;Tsui，2002)、W-M指数(Chakravarty et al，2005)以及最近发展起来的MPI指数(UNDP，2010)、A-F法(Alkire，2007，2011)等。鉴于篇幅，本文仅对应用最为广泛、影响最为深远的几类方法进行阐释。

1．Watts方法

Chakravarty(1998，2003)和Tsui(2002)基于公理化条件对多维贫困测度指数构建进行了尝试，提出了Ch-M指数和F-M指数。随后，Chakravarty等(2005)同样基于公理化条件将Watts单维度贫困指数扩展为Watts多维度贫困指数。至此，Watts法基本成型，并被广泛应用于世界各国的多维贫困测度(陈立中，2008b)。Watts多维贫困指数的基本原理是将人们在反映其基本需求的各方面相对于临界值的短缺进行加总。令(z1，z2，．． ．，zk)为k个维度(attribute)的基本需求的临界值(贫困线)，xi=(xi1，xi2，．． ．，xik)表示个体i在维度k上的基本需求，X=(xij)n×k(xij表示个体i在维度j上的基本需求)，Sj表示在第j维度上基本需求低于临界值的所有个体的集合，于是，Watts多维贫困指数可以表示为:

其中，npj为j维度上贫困人口的数量，δj则表示贫困维度j对应的权重。由于满足多维贫困测度的基本公理性条件，Watts指数具有良好的性质。假定np为交叉贫困人口数量，ηj为贫困人口在维度j

上福利水平的平均值，Lpj表示维度j上贫困人口的Bourguignon-Theil不平等指数(Bourguignon，1979)，PW，PGＲj表示维度j上Watts贫困差距率指数，H为联合贫困率，ω为不同贫困维度间的相关系数②。则(1)式可以简化为:

(2)式中，H表示贫困人口占总人口的比例，反映贫困发生的广度;贫困差距率指数PW，PGＲj则度量了相对于贫困线zj而言，贫困人口在维度j上的平均相对福利短缺，反映的是该维度上的贫困深度;指数PW(X;Z)则能综合反映贫困人口之间各维度的分布情况，即贫困强度。

进一步地，如果考察跨期的多维贫困指数变化，则可以将Watts多维度贫困指数的变化ΔPW表示为:

由(3)式可知，Watts多维度贫困指数的变动ΔPW可以分解为联合贫困率变动ΔH、不同贫困维度间相关系数变动Δω、不同贫困维度权重变化Δδj、维度j上Watts贫困差距率指数变化ΔPW，PGＲj和维度j上贫困人口Bourguignon-Theil不平等指数变化ΔLpj。这对于深入探讨贫困变化具有十分重要的意义。

2．A-F贫困“双重识别”法

Alkire和Foster(2007，2011)在多维贫困的并集、交集(Atkinson，2003)和单一识别方法之外，构建了一种新的备选可行性方案———“双临界值”识别和测量方法。该方法采用“双临界值”识别，并且其加总方法建立在传统FGT方法基础上，整体测量以及分指数测量直观且易于解释，满足可分解性、应用灵活等一系列令人期待的性质。具体地，A-F法包括识别、加总和分解三个步骤③。

(1)贫困识别

在贫困识别阶段，采用“双重识别”，即维度内贫困识别和维度外贫困识别。前者在特定维度内识别哪些个体处于贫困线以下，后者确定至少有多少个维度受到剥夺才被认为是贫困。假设Zj=(z1，z2，．． ．，z j)T为每个特定维度的受剥夺临界值，对个体i而言，当其福利水平xij＜zj时，意味着个体i在维度j上受到剥夺。如果用矩阵g0=［g0ij］表示个体i在维度j上是否受剥夺，其中，g0ij取值0、1，即当xij≥zj时g0ij= 0，当xij＜zj时g0ij= 1。这一过程为单个维度上福利被剥夺状况的识别，即维度内贫困识别。进一步地，对于剥夺矩阵g0，定义Ci为g0i= 1的数量，即个体i受剥夺的维度数。同时，令被剥夺维度数k为识别维度外贫困的临界值，如果Ci≥k，则个体i为穷人。

(2)贫困加总

A-F方法的加总步骤建立在标准的FGT方法之上，因而，与FGT方法一样，A-F方法也将产生调整的贫困发生率(M0)、调整的贫困距(M1)和调整的贫困距的平方(M2)三组参数。

M0= HA    M1= HAG   M2= HAS(4)

其中，H是贫困人口的百分比，或称为多维贫困发生率;A为平均强度，是所有贫困个体贫困维度数被维度个数(j)除后得到每个贫困个体的受剥夺份额的平均值;G表示平均贫困距，是贫困个体受剥夺的所有情况的贫困距的平均值，反映所有贫困和受剥夺状态下平均剥夺深度等相关信息;S表示平均贫困距平方，是贫困个体受剥夺的所有情况的贫困距平方的平均值，以强调较大差距的重要性。

事实上，如何将每个维度的贫困指数加总是多维贫困测度的一个核心问题。由于各维度在贫困中起的作用存在差异，所以在加总时需要考虑每个维度对应的权重。不过，值得欣慰的是A-F法对权重的选择并不敏感，A-F多维贫困指数是一个稳健的指数(Alkire等，2011)。所以，为了简化，大多数实证文献都采用相同权重的加总方法(李飞，2012)。

(3)贫困分解

A-F多维贫困指数具有子群、维度可分解的良好性质，这一性质对分析区域贫困、种族贫困或以其他方式定义的某群体的贫困状况有很大帮助。具体地，我们可以将调整的贫困发生率(M0)、调整的贫困距(M1)和调整的贫困距的平方(M2)分解如下:

其中，a1，a2，．． ．，am表示不同的子群或维度。(5)式表明，总的多维贫困指数是各个维度或子群多维贫困指数的加权平均，而权重为各子群(维度)人口(贫困人口)占总人口(并集形式下总贫困人口)的比重。需要强调的是由于识别函数不能被维度分解，因而维度分解只有在贫困识别以后才适用，这是A-F方法的根本特征，其产生的根源则是“双重识别”下的多维贫困概念对剥夺的联合分布较为敏感。

3．HPI法

人类贫困指数(HPI，the Human Poverty Index)是联合国发展计划署(UNDP)在《人类发展报告》(1997)首次提出并应用的指数，它由寿命、读写能力和生活水平3个维度共10个指标构成。

其中，l1、l2和l3分别对应三个维度，w1、w2和w3则为其权重系数，β(≥1)为反映各维度之间相互关系的调节系数。虽然HPI的应用和影响都较为广泛，但实际上，它是一个在三个边际分布基础上的福利指标，综合了所有人(并不只有贫困人口)的维度总成就，得到一个整体得分。因而，作为一种多维贫困测度指标并不合适。事实上，联合国发展署在2010年的发展报告中，已使用了新的MPI指数，由于MPI指数是A-F方法的一个特殊应用，在此不再赘述。但需要注意的是MPI和HPI两种测量是完全不同的。

4．村级(社区)多维贫困测度法

不同于前面的多维贫困测度方法以个体或家庭为研究对象，叶初升等(2011)和李小云等(2005)将多维贫困测度方法拓展到基于个体贫困又不同于个体贫困的社区群体贫困的度量上。其中，叶初升等(2011)对村级多维贫困的测度分为两步: (1)在家户层面上确定与家户贫困相关的解释变量; (2)在村级层面上利用这些变量对村级贫困进行度量和估计。具体地，首先，应用主因子和聚类分析相结合的方法判断、区分观测样本中的贫困户;然后，以确定的贫困户为样本，应用Logistic回归模型识别家户贫困的特征变量，包括其所在村庄的特征变量;再后，以识别出的个体家户贫困特征变量为基础，确定度量村级贫困程度的指标，这是个体贫困度量过渡到村级贫困度量的关键环节;最后，采用完全模糊及相关方法(Cerioli et al，1990)度量村级贫困。同样，在“整村推进”的扶贫实践背景下，李小云等(2005)提出了针对贫困村识别的参与式贫困指数。参与式贫困指数是让贫困群体自己参与到贫困测量过程中，充分发挥贫困群体主体性作用的自下而上的贫困测量方法，大体上也包括贫困村识别指标确定、指标权重确定、指标标准化处理和多维贫困指数加总四个步骤。该方法的最大特点为在贫困村识别指标选择和指标权重确定时充分征求贫困主体和相关专家的意见。

5．多维贫困主要测度方法间的联系和区别

多维贫困测度方法构建的一个重要前提是满足多维贫困测度公理性条件，并以简洁、直观、易于操作为目标(Alkire，2010)。上述多维贫困测度指数虽各有千秋，但可以将其归结为如下的统一形式:

不同的是，各方法在维度选择(j)、权重确定(wj)、识别与加总(f(xij /zj) )等方面存在差异。表1对这些差异进行了概括。

四、多维贫困测度实践的国际进展比较

自20世纪70年代以来，多维贫困测度就在各国的扶贫实践中逐步兴起，并经历了物质生活质量指数(Morris，1979)、人类发展指数(HDI，UNDP，1990)、基本需求方式(BNA)、农村综合发展(IＲD)、综合发展项目/计划的发展阶段(Alkire＆Sarwar，2010)，目前，正进入新一轮多维贫困测度实践的提升和推广期。基于体现经济发展水平差异、多维贫困测度实践发展阶段差异的原则，首先，我们考察代表性国家的多维贫困测度实践，然后，总结各国多维贫困测度实践的经验与启示。

1．代表性国家的多维贫困测度实践进展

英国、南非、墨西哥、菲律宾、印度、不丹和玻利维亚7个国家在多维贫困测度实践中具有代表性。其中，英国和南非不仅多维贫困测度实践发展阶段最高，而且经济发展水平也较高;墨西哥和菲律宾两国的多维测度实践发展程度居中，而且也是经济发展相对较快的发展中国家;玻利维亚和不丹是人口和经济规模的小国，而印度是世界贫困人口最多的发展中大国，但三者都处于多维贫困测度实践的发展初期。

(1)英国和南非

受欧盟“社会排斥”(Lenoir，1974)概念的影响，英国自20世纪80年代就开始关注收入之外的贫困问题。2000年，针对英格兰贫困地区制定了首个多维贫困指标体系，经过2004、2007年两次改进后，该指标体系已被部分地区政府应用于多维贫困测量实践，具体包括经济、社会和住房问题三大方面的系列指标。最近，英国又以多重剥夺模式为导向对2007版多维贫困测度指标体系进行改进，共涉及7类37个不同的指标。南非的多维贫困测度实践与英国较为相似，2000年，南非统计局的社会人口司针对包含住房指标和居住环境指标在内的住户贫困进行调查，每年一次，调查内容包括教育、健康、工作或失业、由家庭承担的非酬劳旅行、住房和服务的可得性六个方面。2001年，联合南非社会政策分析中心和人类科学研究理事会，南非统计局开发了省级多维贫困指标体系，这一多维贫困测度指标体系包括收入和物质的贫困、就业、健康、教育和生活、环境五个方面。目前，南非正在开发国家多维贫困指标体系。

(2)墨西哥和菲律宾

墨西哥和菲律宾也较早地开展了多维贫困测度实践。其中，2001年，墨西哥贫困测量技术委员会开始负责官方的贫困测量方法开发，构建了包含食物贫困、能力贫困和财产贫困的多维贫困测度指标体系，2002—2006年又进行了多次修订。2006年后，由社会政策评估全国理事会负责衡量全国、州、市的多维贫困，全国和州一级每2年测度一次，而市一级每5年测度一次。2007—2008年，在专家的协助下进一步对多维贫困测度方法进行了修正，采用了包含收入、健康、食品安全、教育、住房、社会安全和社会凝聚力的贫困线总得分测度方法。菲律宾则在20世纪90年代构建了贫困的社区监测系统，2005年后，完善了监测的内容，使其包括健康、营养、住房、水和卫生、基础教育、收入、就业和平等秩序8个维度，而且，各地方政府还可以根据实际情况选择地方治理的具体指标。事实上，菲律宾采用的是一种典型的地方构建和交付反贫计划模式。

(3)印度、不丹和玻利维亚

印度虽是世界第一大贫困人口大国，其在多维贫困测度实践方面却处于发展的初期。2002年，多维贫困识别方法开始逐步取代收入贫困识别法被政府采用，印度政府通过13个方面的贫困信息计算贫困得分识别贫困家庭，给贫困家庭颁发“贫困家庭卡”。不过，2008年8月印度才宣布新的“多维贫困指标”。不丹和玻利维亚则更多的是在倡导“国民幸福总值”(2008)和“过上幸福生活的能力”的目标下，开始兼顾多维贫困测度。目前，这两个国家的多维贫困测度指标正在构建中。

2．代表性国家多维贫困测度实践比较

前文对主要代表性国家的多维扶贫实践进展进行了概括性阐述。为了更深入地了解多维贫困测度国际实践的特征与规律，我们从多维贫困测度实践的动机、负责或支持机构、指标选择与修正、识别与加总方法、使用和结果、最新变化及趋势6个方面对各国多维贫困测度实践进行了对比分析，具体如表2所示。

3．经验与启示

从上述7国的多维贫困测度实践进展及对比分析中，我们不难得到以下几点经验与启示:

第一，多维贫困测度指数的维度与指标选择应充分调动各方的积极性，实现优势互补。如英国、南非、菲律宾等多维贫困测度实践相对成功的国家，在指标选择方面都邀请了学术专家、有调查经验的专家和政府调查人员等参与，其中，在英国多维贫困测度技术由学术小组负责。

第二，多维贫困测度实践的可持续性需要多方面的支持:一是明确的责任机构和支持与合作机构，二是学术专家和研究机构对多维贫困测度指标及方法的持续更新与修正，三是广泛的国际交流与合作。第 三，多维贫困测度应与国家或地方的贫困环境相适应，因地制宜。贫困作为全球一种普遍的社会现象有其内在的规律性，但不同地区、社区、群体同时也有自身的特殊性。多维贫困测度涉及贫困主体经济权利、社会权利和政治权利等多个维度，自然与地方的特殊性联系更加紧密。

五、结论与展望

多维减贫将不可阻挡地成为各国减贫实践的主要发展趋势，而多维贫困识别、测度则是制定多维减贫政策的前提与基础。虽然，多维贫困研究已取得了一系列成果，多维减贫实践也在不少国家如火如荼地开展起来;但作为世界第二大贫困人口大国的中国，在多维贫困的研究和实践中却显得相对滞后。以此为背景，在现有的国内多维贫困研究述评和实证文献的基础上，结合代表性国家的多维贫困测度实践，本文系统地阐释了多维贫困的理论基础、测度方法及国际实践进展。我们发现:

第一，多维贫困的理论基础已日趋完善，并基本定型。Sen的可行能力理论超越了经济学、社会学、政治学等单一学科，是一种从哲学高度来界定的贫困概念框架，而公理性条件的提炼则为多维贫困测度奠定了科学基础。

第二，多维贫困测度方法不断开发，但满足公理性条件和易于操作应成为方法开发必须遵循的基本原则。目前，Watts方法和A-F方法具有的良好性质，使其被广泛应用。

第三，相对于将传统的单维贫困测度拓展到多维的多维贫困测度的方法开发思路而言，摆脱传统的贫困测度思路，从全新的角度进行多维贫困测度的方法创新研究成果较少，且相关方法的应用也不多见。

第四，多维贫困测度实践发展不平衡，处于多维贫困研究前沿的国家其多维贫困测度实践也开展得更好，相反，印度、中国等贫困人口大国却相对滞后，这可能与这些国家还有较多的人口没有摆脱经济贫困、绝对贫困有关。就多维贫困的研究而言，以下方面有待继续突破:一是多维贫困理论框架的整理与完善。虽然多维贫困理论基本成型，但尚缺乏文献对其进行系统综合和归纳，并针对这一主题整理出完整的理论框架。二是多维贫困测度方法的继续完善。特别是摆脱传统贫困测度思路的全新的多维贫困测度方法的开发，以及基于个体贫困又超越个体贫困的社区贫困、区域贫困的多维测度方法的开发。三是以多维减贫为目标的发展模式、减贫政策体系的研究。而在多维贫困测度实践方面，较为紧迫的任务有:一是选择、修正和完善多维贫困测度指标体系，特别是与当地贫困环境相适应的测度指标体系;二是在现有的扶贫监测、住户调查系统内纳入多维贫困指标的调查统计，完善多维贫困测度基础数据库建设。就中国而言，在14个集中连片特困区率先开展多维贫困测度实践则是一个不错的选择。

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