多维贫困动态（精选6篇）
多维贫困动态 篇1
1 前言与文献回顾
减少和消除贫困是世界各国在经济发展进程中一项长期而艰巨的任务。回顾21世纪的头十年, 我国在反贫困领域取得了举世瞩目的成绩。但是近年来, 我国反贫困效率低下, 贫困线标准偏低, 家庭脱离贫困又再次陷入贫困等现象比较突出。阿马蒂亚·森 (2001) 指出, 贫困的根本原因是贫困主体获取收入“能力”的低下, 而不是简单的收入或消费低于预先设定的贫困线, 因此对待贫困问题应从多个角度去理解, 才能揭示贫困问题的本质。从阿马蒂亚·森的能力集及能力方法出发, 关于多维贫困指数, 张建华, 陈立中 (2007) 介绍了几种多维贫困测度, 包括H-M指数, HPI人类贫困指数, W-M指数等。目前Alkire和Foster (2011) 提出“双界线”方法构造的多维贫困指数得到了国内外学者的广泛应用。
近年来, 关于贫困问题研究正在由静态视角向动态视角转变, 学者们意识到从静态视角去研究贫困问题, 仅仅揭示了单一时点上个体或者家庭所处的状态, 但是在时间的维度下, 贫困是不断变化的。从动态视角去研究贫困问题, 张清霞 (2008) , 江山 (2009) , 叶初升等 (2013) 对国内外动态贫困的研究进行了总结和述评。而基于阿马蒂亚·森的能力视角, 动态研究中国多维贫困变动情况则有着重要意义。目前从动态角度, 国内学者邹薇, 方迎风 (2011) , 蒋翠侠, 许启发, 李亚琴 (2011) 分别采用“双界线”方法, 利用中国健康与营养调查数据库, 对中国农村家庭的多维贫困状况进行了考察。上述学者主要从宏观的角度计算了中国农村家庭多维贫困指数及其随时间的变化情况, 这种分析方法能有效的反映中国农村家庭多维贫困的整体变动趋势。
在时间的维度下, 可以将贫困分解为慢性贫困和暂时性贫困, 类似的, 对于多维贫困, 可以将总体多维贫困分解为慢性多维贫困和暂时性多维贫困, 这是非常有必要的, 因为贫困主体表现贫困状态的不同, 影响到政府反贫困政策的制定。对于慢性多维贫困家庭, 主要特征是长期处于多个维度同时贫困的状态, 并且在较短的时间内, 无法摆脱这种状态。导致慢性多维贫困的因素包括居住的地理位置较为偏僻;基础设施环境较差;无法获得良好的教育以及社会保障不完善等。对于暂时性多维贫困家庭, 主要特征是在相对较短的时间内, 处于多个维度同时贫困, 但通过家庭的努力在短期内可以摆脱某个或某几个维度的贫困, 进而摆脱多维贫困。导致暂时性多维贫困的因素包括自然灾害;家庭主要劳动力患病;教育支出等一些偶然因素。
本文结构安排如下:首先, 借助于Alkire and Foster (2011) 提出“双界线”方法, 介绍多维贫困指数的计算方法以及多维贫困的动态研究方法;其次, 利用中国营养与健康调查的微观面板数据, 从教育、健康、资产、生活质量4个维度8个指标, 计算中国农村家庭2004年、2006年、2009年、2011年4个年度的多维贫困指数, 研究多维贫困的总体变动情况;再次, 根据章元, 万广华, 史清华 (2012) 提出的修正贫困分解方法, 将总体多维贫困分解为慢性多维贫困和暂时性多维贫困, 并采用描述统计的方法, 研究中国农村家庭多维贫困动态性与家庭特征之间的关系;最后, 给出本文结论。
2 多维贫困指数与动态研究方法
2.1 多维贫困指数
借助于Alkire和Foster (2011) 提出“双界线”方法以及蒋翠侠等 (2011) 对测量多维贫困指数“双界线”方法的数学归纳, 基于贫困发生率FGT (0) 构建多维贫困指数测度方法和步骤如下:
得到贫困剥夺矩阵G。
第三, 维度权重。对于维度权重可以采用等权处理和非等权处理, 对贫困剥夺矩阵G按列进行赋权:
第四, 多个维度 (k) 被剥夺识别。
第五, 识别多维贫困个体数。
得到多维贫困个体数矩阵q。
第六, 计算多维贫困综合指数。其中
2.2 研究方法
章元, 万广华, 史清华 (2012) 提出如下公式度量暂时性贫困T:
当M=1时, 慢性贫困为0, 暂时性贫困等于总贫困;当M1时, 暂时性贫困等于总贫困与慢性贫困的差。
3 数据、指标、临界值设定与权重
3.1 数据选取与说明
本文使用的数据来自中国健康与营养调查数据库, 该数据库从1989年开始, 最近一次调查来自于2011年, 中间每隔2到3年调查一次, 迄今为止已经进行了9次。调查包括9个省份, 这9个省份所处的地理位置和经济发展水平都具有一定的代表性。
由于本文需要考察中国农村家庭多维贫困的动态特征, 因此需要构建至少两年的平衡面板数据, 同时为了保证有足够多的家庭参与计算和CHNS数据库自身的特点, 最终选取2004、2006、2009、2011年4个年度的调查数据。经过STATA12.0进行匹配, 以户为分析单位, 剔除无效样本, 最终以4个年度都参与调查的1817个中国农村家庭作为研究样本, 占各年度总样本的比重均达到60%以上。在四个年度的平衡面板数据中 (如表1所示) , 每个年度样本比重最大的为贵州省, 为13.43%, 最小的为辽宁省, 为8.31%。整体来讲, 样本平均分布9个省份, 具有较好的代表性。
3.2 指标选取、临界值设定与权重
多维贫困指数的计算涉及三个问题:维度和指标的选取;各个维度和指标贫困的识别;各个维度和指标权重的确定。在维度和指标的选取方面, 刘泽琴 (2012) 指出, 虽然表达方式有些差异, 但常见维度可列举如下: (1) 货币性维度:收入、消费支出; (2) 非货币性维度:饮食、营养、健康、医疗、公用事业的可获得性, 居住条件, 某些耐用品的使用情况, 教育, 社会关系, 心里状态等因素。在各个维度和指标贫困识别方面, 国内外学者多结合联合国千年发展目标对各个具体指标的相关技术规定来确定临界值。本节结合相关学者关于多维贫困维度与指标选取和贫困识别的研究, 最终选取教育、健康、资产、生活质量4个维度共8个指标, 各个指标被剥夺的临界值如表2所示。需要指出的是, 在中国健康和营养调查数据中, 教育和健康保险是个人指标, 根据被剥夺临界值的界定, 本文应用STATA12.0转化为家户指标。
在各个维度和指标权重的确定方面, 可以采用等权重和非等权重处理, 如蒋翠侠, 许启发, 李亚琴 (2011) 使用了非等权方法, 权重通过主成分分析来完成;邹薇, 方迎风 (2011) 分别采用维度等权重和指标等权重两种方式计算多维贫困指数;而王小林, Sabina Alkire (2009) 和王素霞, 王小林 (2013) 以《人类发展报告》为基准, 均采用指标等权重方法。
具体各年的指标权重见表3, 从表3可得, 在每年的指标权重中, 其中维度电、住房和饮用水的维度较大, 这说明在权重的处理上以满足生活最基本需要为前提, 如果在此三个指标上出现贫困剥夺, 也说明家庭的贫困剥夺比较严重, 因此权重较大。其次考虑教育、做饭燃料等指标。
4 中国农村家庭多维贫困整体变动趋势
根据多维贫困指数计算步骤, 计算结果 (如表4所示) , 得到各年度多维贫困指数 (M) 、多维贫困发生率 (H) 和剥夺强度 (A) 。当考虑4个维度9个指标中的任意一个指标的贫困时, 贫困发生率从2004年的0.2988下降到2011年的0.1596, 多维贫困指数从2004年的0.0068下降到2011年的0.0029, 剥夺强度从2004年的0.0227下降到2011年的0.0180。整体来讲, 随着指标数K取值的变大, 多维贫困三个指标均呈下降趋势。
5 中国农村家庭多维贫困构成与影响因素
5.1 多维贫困的动态构成
按照章元, 万广华, 史清华 (2012) 提出的分解方法, 计算结果如表5所示。中国农村家庭的总体多维贫困, 慢性多维贫困和暂时性多维贫困分别为0.0798, 0.0285和0.0513。通过比较可以得到, 暂时性多维贫困在总体多维贫困所占的比重远远大于慢性多维贫困在总体中所占的比重, 分别为0.6429和0.3571, 因此中国农村家庭更多的表现为暂时性多维贫困。
5.2 多维贫困动态性与家庭特征
多维贫困的不同表现形式, 对应的家庭特征有何区别, 本文将从户主年龄、户主受教育程度、家庭人口规模以及地理位置四个方面进行分析。
5.2.1 户主年龄。
表6列出户主年龄与多维贫困动态之间的关系。第一, 当户主年龄升高时, 总体多维贫困、慢性多维贫困和暂时性多维贫困呈U型趋势。第二, 在不同户主年龄层面, 暂时性多维贫困比重均大于慢性多维贫困比重。具体来说, 暂时性多维贫困比重最低为0.5206, 高于同年龄阶层慢性多维贫困比重。第三, 暂时性多维贫困比重随着户主年龄的上升呈倒U型趋势, 而慢性多维贫困比重随着户主年龄的上升呈U型趋势。
5.2.2 户主受教育程度。
表7列出户主受教育程度与多维贫困动态之间的关系。第一, 随着户主受教育程度的提高, 总多维贫困、慢性多维贫困和暂时性多维贫困均逐渐变小;第二, 在户主受教育程度的不同阶层, 暂时性多维贫困比重均大于慢性多维贫困比重, 具体来说, 暂时性多维贫困比重最小为0.5272;第三, 随着户主受教育程度的提高, 暂时性多维贫困的比重整体呈上升趋势, 而慢性多维贫困在总体多维贫困中所占比重呈下降趋势。
5.2.3 家庭规模。
表8列出了家庭规模与多维贫困动态之间的关系。总体来说, 第一, 家庭规模为1人和5人以上两个阶层总体多维贫困、慢性多维贫困和暂时性多维贫困相对都较高, 而2到3人和4到5人两个阶层总体多维贫困、慢性多维贫困和暂时性多维贫困相对都较低, 整体呈U型趋势。第二, 在家庭规模的不同阶层, 均表现为暂时性多维贫困比重大于慢性多维贫困比重。第三, 随着家庭规模的变大, 暂时性多维贫困比重呈倒U型趋势, 慢性多维贫困比重则相反。
5.2.4 地区。
从地区的角度来看, 第一, 与东部相比, 西部和中部的总多维贫困和慢性多维贫困均高于东部, 而暂时性多维贫困均低于东部;第二, 从不同地理位置来看, 暂时性多维贫困占总多维贫困的比重均明显大于慢性多维贫困比重。第三, 慢性多维贫困比重表现为西部最高, 为0.4658, 暂时性多维贫困比重表现为东部最高, 为0.9424。
6 结论与分析
从多个维度去测度贫困, 比传统的以收入或者消费为基准测度贫困能更加准确地反映某一地区或者国家的贫困程度。从动态的角度去研究多维度贫困问题, 可以深化对贫困问题的理解和认识。本文利用中国营养与健康调查四轮面板数据, 测度中国农村家庭2004, 2006, 2009, 2011年4个年度的多维贫困指数及其对总体多维贫困进行分解, 并考察了户主年龄、受教育程度、家庭人口规模以及地理位置与多维贫困动态之间的关系。通过实证研究发现:
(1) 总体来讲, 中国农村家庭多维贫困指数, 多维贫困发生率和剥夺强度均呈下降趋势。
主要原因在于近十年来, 随着中国农村反贫困政策的调整, 以及近几年农村社会保障制度的完善, 对农业税的减免, 同时加大了对农村剩余劳动力的培训力度等, 这些都为农村家庭提供了良好的宏观经济发展环境和微观保障, 从而从多方面多个维度降低了中国农村家庭陷入贫困的程度, 使得中国农村家庭的某些指标呈现脱贫状态, 提高了反贫困的效率。
(2) 从总体多维贫困的分解结果来看, 中国农村家庭暂时性多维贫困状态占主导地位。
对于多维贫困家庭, 表现为家庭多个维度同时处于贫困状态。当家庭遭遇风险冲击和偶然性的自然灾害侵袭时, 可能短期内在几个维度同时表现为贫困, 但在宏观经济良好的条件下, 以及家庭通过风险分担平滑自己的收入和消费, 短期内就会摆脱一个或几个维度同时贫困的状态。
(3) 从户主特征与多维贫困动态性来看, 暂时性多维贫困比重随着户主年龄的增长, 家庭规模的扩大呈倒U型趋势;随着户主受教育程度的提高呈上升趋势;在不同地理位置, 暂时性多维贫困的比重表现为东部最高, 慢性多维贫困的比重表现为西部最高。
户主的年龄和家庭规模偏小和偏大时, 暂时性多维贫困比重偏低, 而慢性多维贫困偏大, 主要原因在于这部分家庭人力资本情况较为薄弱, 户主创造财富能力不强, 家庭有效劳动力稀缺, 一旦同时陷入几个维度的贫困状态, 短期之内无法通过有效渠道缓解贫困, 最终陷入慢性多维贫困。户主受教育程度越高, 表现为人力资本的提高, 相对应的改善现有生活的能力变强, 慢性多维贫困比重下降, 而暂时性多维贫困比重开始上升。从地理位置来看, 我国东部经济发展水平相对高于东西部, 在经济增长的涓流机制和扩散机制的作用下, 对于缓解农村家庭慢性多维贫困具有重要作用, 因此表现为暂时性多维贫困比重东部较高, 而西部慢性多维贫困比重较高。
摘要：利用2004—2011年中国健康与营养调查4轮农村家庭微观调查数据, 选用教育、健康、资产和生活质量4个维度8个指标, 计算中国农村家庭的多维贫困指数, 并将总体多维贫困分解为慢性多维贫困和暂时性多维贫困, 同时考察多维贫困动态性与家庭特征之间的关系。研究发现:中国农村家庭整体多维贫困指数, 贫困发生率和剥夺程度均呈下降趋势;中国农村家庭更多表现为暂时性多维贫困;暂时性多维贫困比重与户主年龄和家庭规模呈倒U型关系;与户主受教育程度和家庭居住地经济发展水平负相关;慢性多维贫困比重则相反。
关键词：多维贫困动态,慢性多维贫困,暂时性多维贫困
多维贫困动态 篇2
一、相关维度的确定
传统的贫困概念是指收入过低, 即家庭收入低于某个标准。以收入度量贫困, 其隐含的假设是:凡是贫困线以上的个体都能够通过市场购买而达到最低功能性的福利水平。现在人们越来越深刻地认识到仅仅用收入来表征福利是远远不够的:一方面, 收入作为度量福利或福利缺失 (贫困) 的一个维度, 尽管它很重要, 但仍然显得过于狭隘:它并不能完整的反映其他维度的问题, 如预期寿命、识字率、公共产品的提供、自由与安全, 等等;另一方面, 收入这个单一维度本身, 在某些情况下又显得过于宽泛。比如, 若按给定的收入贫困线标准, 某些贫困线以上的个体 (家户) 并不在贫困之列, 但由于其可能将一部分收入用于非必需品的需求从而导致贫困。因此, 现在学术界在审视贫困时往往会选择多个不同维度, 致力于寻找相关维度具有代表性的变量, 并在这些具体维度之下确定贫困主体。
为了确定贫困的相关维度, 一般先确定一些可以接受的标准, 从概念上明确所需要考虑的各个维度, 然后再通过数据处理来甄别究竟哪些维度是必须的, 最优的维度个数是多少。不同的研究者讨论的方式和角度均有所差异。维度的选择一般有三种不同的方式。 (1) 专家认定方式。研究者基于其所研究的专业领域、已有文献等确定不同的维度。Alkire (2002a) 在Sen所提出的功能与能力的基础上给出了139个人类发展的维度[3];Clark (2002) 给出了15种维度[4]。目前学界通常参考的是Nussbaum (2003) 所界定的10个维度基本维度, 包括身体健康、正常寿命、情感、感知、想象及思考、玩耍、控制个人环境等方面[5], 如Hulme和Mc Kay (2008) [6]。 (2) 基于权利的方式。根据一些被广泛接受的标准来确定的贫困维度, 如联合国全体成员国一致通过的千年发展目标 (MDGs) 。 (3) 参与式选择方式。被访者亲自参与到与贫困有关的项目和计划之中, 由被访者自己确定与其自身相关的维度。随着Sen所强调的能力与功能在贫困分析中所占有的主导优势地位的增强, 越来越多的社会学家和人类学家都开始试图从主观的参与式评估 (PPAs) 的角度来描述贫困的多维特征。PPA的研究方法已成为研究多维贫困的主要范式 (Thorbecke, 2008) [1], Bennett (2004) 对PPA方法做了全面的综述[7]。国内也有一些参与式扶贫的应用, 如李小云等 (2005) 以河北省丰宁村的309个行政村为例讨论了参与式扶贫指数[8], 徐家琦 (2008) 详细论述了政府扶贫资金在安徽省霍山县进行参与式扶贫的整个运作过程[9]。这三种维度选择中, 专家认定的方式从专业的角度去评估贫困的实际水平, 但其只是从其专家特有的研究角度去选择这些维度, 参与式则从贫困主体角度来对贫困定性。Alkire (2007) 综合考虑了这两种方式, 使用混合型的维度选择, 将许多静态的核心维度使用显性的标准与参与式研究相结合, 根据不同调查研究阶段的反馈报告确定每一维度的相对重要性, 再进行维度选择 (2) 。
确定了表征贫困的相关维度之后, 另一个问题就是通过处理实证数据得到最优的维度个数。最优维度的基本要求是:这些维度既能充分捕捉所有相关信息, 又能避免共线性及重复计算的问题。尤其是当有许多维度而这所有维度之间又有所重叠时, 如收入与健康水平、教育水平与收入, 这一问题更是突出。从技术上而言, 可选用的方法有四种:因素分析法、聚类分析法、结构方程模式和多指标多因子模式。
Lelli (2001) (3) 、Deutsch (2005) [10]、Luzzi (2008) 等使用因素分析法确定最优维度[11]。因素分析法试图将所有重复的变量结合起来, 同时将那些没有重叠部分的变量分离出去。比如有四组变量:入学率、识字率、预期寿命、HIV感染率, 因素分析法将前两个变量整合成一个变量“教育”, 将后两个变量整合成一个变量“健康”。然而, 在实际操作过程中, 它们之间的区别很少如此泾渭分明。因此, 因素分析法也允许在构造指数时存在一定的模糊性, 并将模糊理论引入因素分析中。Cerioli和Zani (1990) [12]、Barrett和Pattanaik (1989) [13]最早将模糊集应用于讨论贫困、偏好及选择的问题, 其后Lelli (2001) 则讨论了这两种方法用于评价Sen的功能性方法时的异同。另一个可行的方法就是在聚类分析 (Cluster Analysis) 中做类似的工作。聚类分析是一种非参数的方法, 主要是根据某些事前界定的标准, 判断变量之间的相似性, 然后将所有相似的变量聚集在一起, 变成一个由研究者所确定的总量水平。因为使用了聚类技术, 所以不允许清除有内部变量相关性的数据。然而, 它的优势在于为已有变量和联合变量提供一个更为清晰的相关性, 使得新变量更容易被解释。Luzzi等人 (2006) 在研究瑞士的贫困问题时就是采取聚类分析方法 (4) 。最新的研究进展是将因素分析与聚类分析结合起来, 首先用因素分析构建指标的维度, 但并不给各个维度太多的事先约束, 然后选择一些基本变量分别联合描述各个不同的因素, 对每个个体的不同维度进行打分, 再用聚类分析法讨论各个贫困维度对不同子群体之间不均衡的影响 (Luzzi, Flückiger and Weber, 2008) [11]。
如果我们试图度量一个潜在的、无法观测到的变量, 而这些变量受许多可观测因素的影响, 研究者往往运用结构方程模型来处理问题 (如Wagle, 2008[2]) 。例如, “教育”可能与学龄、收入有关, 也与健康、营养有关;同时, “健康”取决于保健护理以及收入、教育等。“健康”、“教育”此时则作为因变量来加以估计, 是一个函数值, 其自变量是“收入”、“保健护理的可得性”等。结构方程模型方法最大的优点在于, 我们不仅可以考察可观测变量之间的结构相关性, 还能考虑潜在变量和因变量之间的结构相关性。结构方程模型的方法用于度量“功能性”并进行维度选择的研究始于Addabbo等 (2004) , 他们用这一方法和模糊集理论评价了印度儿童的福利, 同时讨论了将模糊集理论和结构方程模型用于度量“功能”时的可度量范畴问题 (5) 。Wagle (2008) 用这一多维的方法估计了美国的贫困状况[2]。
多指标多因子模式 (Multiple Indicator Multiple Causes Model) 是挑选可行能力维度进行贫困度量的又一种模式, 与结构方程模式类似。Di Tommaso (2007) 在MIMIC方法下利用印度数据度量了儿童福利[14]。Naga和Bolzani (2008) 利用消费、收入与持久收入在多指标多因子模式中讨论了多维贫困的度量[15]。
二、多维视角下贫困主体的确定
研究贫困问题, 必须明确研究对象;实施减贫政策, 必须瞄准具体目标。也就是说, 要根据一定的标准, 将一部分人作为贫困群体与另一部分人区别开来。如果给定一条贫困线, 那么对于某一时点上的判断, 这是很容易做出的。但是, 贫困往往是一个长期的、动态的过程。越来越多的证据表明, 发展中国家的短期贫困比长期贫困更加广泛, 持续相当长一段时间处于贫困的家庭所占的比例非常小, 但在一段时间之内曾经陷入贫困的家庭所占的比例又非常大 (Mc Kay and Lawson, 2003) [16]。在贫困研究中引入多维度量的概念之后, 这更是一个难题。处理这类问题的技术方法主要有三类:模糊集理论、完全模糊及其相关方法 (Totally Fuzzy and Relative Approach, TFR) 、基于社区的身份认定 (Community-Based Identification) 。
模糊集理论是贫困度量研究中极其活跃而成果众多的一个研究领域 (6) 。Eurostat (2003) 对这一方法的相关应用作了较全面的介绍[17]。模糊集的方法在目前的多维贫困度量中是使用最多、研究最成熟的一个领域, 大量的研究成果可参见Lemmi and Betti (2006) 的相关研究, 其中包含数学分析框架的介绍以及法国、以色列、瑞士、波兰和英国的实证研究结果[18]。模糊集理论处理这类问题最大的特点是将“一条”贫困线的标准换作一段范围下的贫困。根据这段范围的上下限将整体划分为三个群体:处于较低的门槛值以下的个体是贫困的;处于较高门槛值以上的个体是脱离贫困的;正好居于中间范围的个体则“或多或少”是有些贫困的——贫困的程度取决于个体更接近较高的还是较低的门槛值。
从本质上来讲, 模糊集理论处理方法并没有真正解决肆意设定门槛值 (类似贫困线) 这个问题, 它仍旧需要研究者或政策制定者给出上限及下限值。Cerioli和Zani (1990) 提出了完全模糊及其相关集的想法来解决门槛值的问题。他们认为研究者不再使用上限和下限的取值来划定某个个体是否属于贫困, 而是用基于一系列社会特征认定的统计方法来确定。随后Cheli和Lemmi (1995) 通过统计学工具来实现完全模糊及其相关方法来确定贫困主体的问题。Cheli等 (2001) 对这一方法进行了解释并讨论了在这一方法之下如何进行加总的问题。实证方面许多学者利用这一方法评估发展中国家或地区的贫困, 如Oyekale等 (2008) [20]。
如果说前面这两种方法都是试图解决肆意定义贫困线, 从而没有将其与客观的贫困标准分离开来的问题, 那么基于社区的身份认定方式, 或称参与式方式, 则类似于一种主观评价方法。调查表明, 许多用货币尺度度量明显位于贫困线以下的个体或家户, 当他们接受PPA (参与式评估) 采访时声称, 他们从来没有考虑过他们是不是贫困。Thorbecke (2008) 认为, 这一现象或许可以从同一社区的邻居和周围家庭收入和财富不平等程度的角度来解释[1]。扩展来说, 在一个多维的分析框架中, 如果某个家庭周围全是收入与其类似甚至比其更低的个体 (低于贫困线Z以下) , 那么在与他人比较教育、健康、住房等生活状况或生活水平时, 他们往往并不“觉得”自己是贫困的。但也存在另一种可能:一个家庭的福利改善了 (比如, 基于定量的多维度量方法, 该家庭的贫困程度减轻了) , 而该家庭所在社区的收入分配越来越不平等, 其周围家庭的生活水平变得更高, 尽管该家庭在多维层面上高于贫困线的门槛值, 但他仍然觉得自己是贫困的。也就是说贫困的概念通常与其邻居的生活水平相关, 而不是一个绝对的概念。显然, 这种相对比较是基于同一社区之内的, 不同的社区之间无法比较。
三、多维贫困的度量
明确了度量维度以及度量对象之后, 接下来就要寻求测度的方法。有很多技术性和公理性的文献讨论一维情形下贫困的度量问题 (7) , 其中的许多方法被认为同样适用于多维情形。自从Bourguignon和Chakravarty (2003) 研究多维贫困的度量问题以来[21], 也有学者用类似于一维贫困下的贫困指数和公理性推导的方式, 构造了一些多维贫困指数 (Chakravarty et al., 2005 (8) ;陈立中, 2008[22];等等) 。然而, 事实上, 一维与多维之间存在很多关键性的差异, 多维贫困的度量面临不少新的难题。多维贫困度量主要存在如下四个问题:
其一, 焦点公理问题。度量贫困时一个必不可少的、最为关键的公理就是焦点公理 (Focus Axiom) , 即贫困度量所关注的仅仅是位于贫困线以下人口的状况, 与非贫困主体生活质量的改进或生活水平的提高等没有任何关系。这一公理很直接, 也非常好理解。当我们把这一公理运用于多维贫困时, 情况稍微复杂一点:X维度上贫困水平的变化, 既与X维度贫困线以上的变化无关, 也与其他维度贫困线以上的变化无关。这一公理的问题就在于, 不同的贫困维度之间是内在相关性的。在许多情况下, 不同的维度之间存在替代性与互补性的问题。这是多维贫困测度时所面临的最根本、也最棘手的问题。Bourguignon和Chakravarty (2003) 通过将贫困的不同维度区分为可加的贫困和非可加的贫困, 解决了这一问题[21]。他们使用的方法也被称作贫困度量的公理性推导方法 (Deutsch et al., 2005[23]) 。与此方法类似的研究还有 (陈立中, 2008[22];Alkire and Foster, 2009 (9) ) 。Bennett和Singh (2010) 引入多元检验过程方法从统计上对AF的方法进行数学处理 (10) 。
在上述研究中, 多维贫困指数都是从标准的一维贫困指数扩展得来的。信息理论 (Information Teory) 方法, 即用相对熵度量的方法有效测度两个分布函数之间的距离, 也可以解决这一问题。这一方法由Maasoumi和Lugo (2008) 引入多维贫困的度量, 并用印度尼西亚2000年的家户数据对这一方法做了实证检验。他们认为, 这一方法度量贫困可以满足弱焦点公理[24]。
其二, 绝对贫困与相对贫困问题。在一维贫困度量中, 相对贫困是一个非常有用的概念。在实际操作中也有很多实例, 如OECD国家用各国平均收入的一半作为贫困线。按照这种理解, 如果每个人的收入等规模地变化 (如每个人收入翻倍) , 那么相对贫困状况并不随所测度人口的收入规模变化而变化。Sen不赞成这种相对贫困的概念。他认为, 基于功能与能力的丧失所定义的贫困是一个绝对的概念。这种能力既不是商品也不是某种个人特质, 而是能够对商品和个人特征加以使用的能力 (11) 。一旦把贫困视为相对概念, 能力的贫困就变成了商品或个人特质的贫困了, 这是不妥的。在多维情形下, 贫困被重新定义为一系列功能或者能力的丧失 (被剥夺) , 因此使用相对贫困的概念就少得多。例如, 识字率就是一个绝对的概念, 某人的个人识字率并不因为他人识字率的变化而变化。由于贫困在不同的维度上测度的规模有所不同, 因此在多维情形下这一问题变得非常复杂。然而, 我们必须加上一个条件, 即任意一个贫困维度的估计都不受其他维度规模变化的影响。Tsui (2002) 介绍了多维情形下相应的贫困不变的一个条件:两个贫困向量的序数排序不受某个贫困线的变化而变化[25]。
其三, 权重问题。在多维贫困的度量中, 我们要面临的另外一个问题是不同指标的权重问题。在一维情形下, 不存在权重的问题, 或者严谨的说, 不是存在那么精确的权重问题。因为, 在一维度量时, 权重都通过价格结构被隐形地嵌入了各种收入变量。实际收入比较的过程, 事实上是用市场价格加总不同的产品和服务, 这些产品的价格也就是它们各自的权重。这种收入度量的方式自动地对价格高昂的项目或款项给予更高的权重, 而将没有市场或者没有价格的商品排除在外, 如家务劳动、自尊、公共产品等。用多维方法度量贫困时则必须为不同的维度选择各自的权重。权重系统的选择是估计多维贫困中一个相当重要的任务, 不同的权重系统可能导致完全相反的两种结果, 其政策含义也完全不同 (Brandolini, 2007) (12) 。比较简单的权重取值方法是将所要度量的各个维度给予均等的权重 (李小云等, 2005) [8]。实际操作中, 如人类贫困指数 (HPI) 也将各个维度赋予相通的权重。但不同的学者由于其研究的目的不同, 也会将权重值根据需要加以调整。如果研究者或者政策制定者对于某一维度给予特别关注, 希望这一维度的贫困群体达到最小, 则可以赋予这一维度相对高的权重 (Ramos and Silber, 2005) [26]。这种权重给定的方法多少有些肆意, Esposito和Chiappero-Martinetti (2008) 则在多元技术分析 (Asselin and Anh, 2008[27];Krishnakumar, 2007[28]) 的基础上讨论了一种确定不同维度不同权重等级的方法 (13) 。
其四, 多维度量加总问题。微观个体基础上的贫困度量必须被加总成一个合成的指数, 这一指数可以在不同的个体和不同的维度之间比较贫困状态的差异。一维贫困中也存在加总的问题 (14) , 多维贫困的加总则更复杂一些。多维贫困中如何加总取决于我们所分析的问题:如果要比较同一社区中不同个体的贫困程度, 则先直接对不同维度加总, 再在个体之间进行比较;如果是比较国与国之间的贫困率, 如人类贫困指数, 则先在每一个维度上进行个体加总, 再赋予各个维度以不同的权重。对不同维度进行加总时, 需要考虑各个维度之间是交叉关系还是合并关系。Duclos等 (2006b) 以用收入和身高 (表征了健康状况) 度量福利为例讨论了各个维度的交叉与合并方法:合并方法是只要某人的收入或身高的某一项位于门槛值以下, 就认为他是贫困的;交叉方法则只有当身高和收入同时位于门槛值以下, 才认为他是贫困的[29]。个体加总意味着对社会福利函数设定一个具体形式, 由此可相加得到一个数值。一些研究者用随机占优的方法 (非加总方法) 进行多维贫困比较 (Bourguignon and Chakravarty, 2002 (15) ;Atkinson, 2003[30];Duclos, Sahn and Younger, 2006a[31];Duclos et al., 2006b[29]) 。这一方法的优势在于, 它可以帮助我们对整个分布状态进行评价, 比基于平均值的估计更可靠, 因而是一种稳健的多维贫困比较方法。
四、简要的评价
自Sen (1976) 提出多元贫困的概念以来, 人们对贫困的认识逐步从只认为贫困就是单纯的低收入贫困过渡到认为贫困的内涵应该包括身体健康、正常寿命、情感、感知、想象及思考、玩耍、控制个人环境等方面。近年来, 学者在多维角度研究贫困的问题上, 在多维度量中相关维度、贫困主体的确定以及对贫困本身的度量方面都取得了相当大的成就。研究者们越来越重视将数理统计方法引入到贫困度量上, 并在某些方面取得了较大的进展。
但是, 从多维角度去研究贫困尚处于起步阶段, 多维贫困的研究至今仍然需要克服诸多难题。在贫困的维度选择上, 从现有文献来看, 研究者主要根据分析、研究的侧重点不同选择不同的指标, 但是却忽视了贫困主体的参与。虽然Alkir (2007) 将多个静态的核心维度和贫困主体结合来研究, 在相当程度上改善了指标的综合性。但是贫困涉及社会学的范畴, 正如Thorbecke (2008) 认为的那样, 贫困不是一个绝对而是相对的概念, 除了将贫困主体的主观评价纳入外, 还应该将所有人群对贫困的评价纳入到指标选择上。
贫困的概念既涉及客观因素, 又包含主观因素, 同时也是绝对性和相对性的结合体。这样一来就为贫困的研究带来了额外的困难。基于客观数据的研究能够帮助研究者在同一标准下度量贫困水平, 但是贫困又与人的心理感觉密切相关, 缺乏主观评估必然使贫困度量缺乏社会基础。
多维贫困动态 篇3
减贫是国家与区域经济社会发展的重要任务。 我国政府一直重视农村扶贫工作,经过30多年的扶贫治理,贫困人口数量由2000年的9 422万人下降为2010年的2 688万人,农村贫困发生率下降到2. 8% 。参照农民人均纯收入2 300元的新扶贫标准,2011 - 2014年我国减贫人口4 989万人,尚待脱贫人口约7 500万人,扶贫工作任重道远。审视我国扶贫工作由普惠性扶贫逐步转变为精准扶贫、 竞争性扶贫的历程,针对当前扶贫资源边际效益递减、贫困群体社会剥夺感增强、绝对贫困问题减少而相对贫困现象增加、特殊群体贫困问题日渐突出、资源配置机制变革等挑战,贫困问题研究重心也经历了一个从单一视角向多维视角、从静态贫困向动态贫困转变的过程。
一方面,收入与消费水平是划分贫困与研究贫困的重要指标,通常用满足生产生活所需的货币量来权衡,但不能简单地从收入与消费的视角来分析、判断与治理贫困问题,贫困问题是具有复杂性、系统性特征的社会问题。贫困可以被理解为获取收入的能力存在差距或者社会分配与再分配的不平等所造成,Alkire S等认为 “人的贫困不仅仅表现在收入贫困方面,也包括健康、受教育年限、生活质量等福利指标的贫困”[1],并藉此提出了多维贫困理论,在此基础上设计多维贫困测度指数用于贫困问题的分析与解决,如贫困发生率、 贫困差率、Sen指数、FGT指数、多维贫困测度的 “双界线”的方法、公理化方法[2]等。我国学者基于该理论的诸多实证分析多选择健康与营养调查( CHNS) 数据并综合人均纯收入、教育、健康、 公共服务、年龄等指标测度各地区贫困程度并寻求致贫因素。较于单一视角分析,基于多维视角研判贫困问题所得结论具有更强的说服力与实践指导价值。
另一方面,“动态贫困研究是分析个人或家庭在贫困位置上的流动状况( 进入、停留或脱离) 以及地位转变的原因”[3], “贫困是动态的,贫困人口动态地分布在不同的生活状态; 那些长期处于贫困陷阱中的人口以特殊的动态方式反映了社会向上流动的僵滞、社会分层的固化”[4],对于贫困人口的 “贫困进入———持续———退出” 过程的动态分析逐渐取代仅关注某一时段贫困人口规模的静态研究成为必然。动态贫困研究始于20世纪初期的朗特里所提出的 “贫困生命周期理论”与 “生命事件”、“贫困持续时间”两个概念[5],继而哈里、刘易斯提出了 “累积性劣势”理论[6],默里、米德分析了福利制度 “濡化作用( encultura- tion) ”[7]、班恩、艾尔伍德创新性采用贫困时段( poverty spell) 并建立了经验分析模型[8]。国内研究多运用动态贫困理论分析我国贫困现状,将贫困分为持续贫困和暂时贫困、内生贫困与外部冲击贫困等[9],并针对性分析影响贫困人口的 “贫困进入或贫困退出”因素[10],以更有效率地进行扶贫消除贫困的脆弱性与持久性。
二、扶贫移民适应期生计特征
扶贫移民是基于减贫而进行的贫困人口从生态环境恶劣地区向自然条件较好地区的迁移以及与此联系的社会经济系统重建活动。我国移民扶贫始于1983年的宁夏三西移民, 《中国农村扶贫开发纲要2011 - 2020》将 “易地搬迁扶贫”确定为扶贫开发的重要政策,至2013年我国近20个省共开展移民扶贫约700万人,作为扶贫移民示范区的江西省自2003年启动扶贫移民工程以来已完成了搬迁安置群众60多万人。
扶贫移民适应期是指在扶贫移民自搬迁安置开始至其在安置区实现社会经济适应的时期,由于移民搬迁安置对于原有发展模式产生冲击,致使在扶贫过程中出现移民安置中利益毁损、扶贫资源传递异化、安置区社会适应成本较高等不良现象,一般认为需要经过3 - 5年的时间才能有效恢复。扶贫移民的适应从内容上涵盖自然环境适应、经济适应、文化适应、社会心理适应等,主要表现为四个方面特征。
一是发展意识高涨,但发展目标不清。扶贫移民经过搬迁安置,置身于较好发展环境,交通、信息、市场、就业机会等优势明显,加之政府及职能部门的宣传与引导,扶贫移民发展积极性高涨,对于发展机遇充分肯定,具有较强的发展意识。处于适应期的移民由于自身素质、原有发展基础、对环境的陌生、基层组织不健全、社会支持与保障系统不完善等因素影响,多数扶贫移民在发展方向、发展目标上犹豫不决,常因此而坐失发展机会。
二是竞争意识凸显,但组织协作不够。一方面,随着市场经济体制确立与社会贫富差距扩大, 民众的竞争意识不断增强。搬迁安置后的扶贫移民由于此前发展资源的有限性约束以及渴求发展资源的迫切性进一步加剧了扶贫移民发展的竞争意识。另一方面,竞争意识强烈的背后可能导致部分扶贫移民自我意识膨胀、集体意识与团队协作精神欠缺等不足。风险社会下市场经济发展要求每一个市场主体都要具备一定风险意识和风险规避能力,尤其是具有个体抱团形成组织进行风险共担、效益共享的发展能力。移民市场意识淡薄, 信息接收和反馈能力差,很难准确把握市场动态, 适应社会化大生产的经营、管理、组织,协调能力不强,缺乏经营观念、科学管理方法与勇于承担风险的创业精神和敢于竞争与善于竞争的素质,扶贫移民之间缺乏信任、缺乏协作等问题将在一定程度上制约扶贫移民的生计恢复。
三是社交意识明确,但心理受挫能力不高。扶贫移民在相当大程度上影响到现有的生产生产方式,中断了原来的社区邻里关系,移民也由此可能失去利用社会关系网络发展和解决困难的资源。 多数扶贫移民尤其是中青年移民到安置区后,能够及时利用电话、网络等方式对于原有社会关系及时联络( 但这种联系如果不在同一空间范围, 则具有 “客观存在,实体虚无; 思想交流可以互助,发展制约难以协助”的特点) ,并积极在安置区开展新的社会关系重建。考虑到社会关系的功利性、移民生计发展的现实性、市场竞争的残酷性,移民的自利思想、社会交往与经济发展等行为失败导致的自卑与恐惧、加之生产生活环境与方式的转变等带给扶贫移民较大的精神压力。
四是独立意识强烈,但可行能力不足。被称为 “经济学良心”的阿玛蒂亚·森在 《以自由看待发展》一书中提出 “发展可以看做是扩展人们享有的真实自由的一个过程。能力就是一种自由。一个人的 ‘可行能力’指的是此人有可能实现的、各种可能的功能性活动组合”; 因此是一种自由,是实现各种可能的功能性活动组合的实质自由( 或者就是实现各种不同的生活方式的自由) ,要包括政治自由、经济条件、社会机会、透明性保障、防护性保障等五个方面[11]。扶贫移民在搬迁安置过程中囿于政府与社会各界的发展支持,逐渐形成了 “缺省依赖基础假设”的较强独立意识,即认为自己可以从事多种方式改善生计,却对于一直存在并给予诸多支持的外界环境依赖没有理性认识; 安置后的扶贫移民对此依赖并没有因为环境的改变而减少,从而出现可行能力受限或不足问题,发展迟缓。
依据默顿的反功能理论, “功能就是观察到的那些有助于一定系统之调试的后果。反功能就是观察到的那些削弱系统之调试的后果。还有那种非功能后果的实际可能性,即后果与所考察的系统完全不相关”[12]。移民扶贫作为一项民生工程, 旨在移民安稳致富,实践证明其兼具扶贫和生态保护功能,可有效破解区域生态可持续和社会经济发展矛盾,实现双赢。但它作为一种效益寻优与资源优化配置活动,在取得较多收益的同时,不可避免的会出现目标的 “反功能”现象: 多数移民从迁出地转向安置区,生计资产受损,在安置区新环境里需要经历因为生计策略调整引致收入下降甚至陷入贫困的发展适应期,诸多致贫风险将在该阶段集聚爆发,如不能有效防范,将降低移民生活水平,诱发程度不同的移民适应期生计风险,有违移民扶贫政策初衷,阻碍移民可持续发展目标的实现。
三、扶贫移民适应期多维贫困影响因素探寻
( 一) 数据调查与模型选择
为能基于多个维度对扶贫移民进行搬迁安置前后数据比较分析,寻找扶贫移民适应期生计致贫因素,本研究调查样本选择江西省兴国县均村乡圳背移民安置区、遂川县黄坑乡莲花社区、修水县义宁镇良塘移民安置点三个移民搬迁安置区, 调查时间为2014年3月,数据采集时点分别为搬迁前( 2012年) 与搬迁后( 2013年) ,调查问卷主要包括了个人及家庭基本情况、移民搬迁基本情况、移民生计适应与可持续发展、移民心理思想及社会适应状况、移民政策及满意度状况等五个部分。调研组共发放问卷达到220份,经过整理得到有效问卷为209份,有效率为95% ,其中有效问卷中遂川县为34份占有效样本的16. 3% ,兴国县为33份占有效样本的15. 8% ,修水县为142份占有效样本的67. 9% ( 见表1) 。
选用Alkir与Foster ( 2011)[1]提出的 “双界线”法判定多维贫困,从能力视角综合判断贫困个体的贫困程度与深度。贫困发生率( H) 、平均被剥夺程度( A) 与AF多维贫困指数( M0) 计算公式如下。
H = q / n ,其中q为某种贫困维度下贫困个体数,n为样本总数;
,其中q表示贫困维度为k时的贫困个体数,用以描述贫困深度;
,其中ci( k ) 为贫困个体i加权的贫困维度数, d为设定维度数 。
在指标选取方面,依据扶贫移民在搬迁安置过程中可能遇到的丧失发展资源、失去公共服务、 社会关系网络受损、边缘化等生计损失及致贫风险,选择教育、收入、生活质量( 电视、手机、 住房、饮水) 、发展保障( 耕地、技能培训、社会网络、补偿与扶持政策满意度) 等10个指标全面描述扶贫移民贫困状况,测算多维贫困指数时则其整合并分为6个维度,以便更好地进行维度之间的数据横向比较( 见表2) 。
( 二) 各维度贫困的统计描述
单维指标显示( 见图1) :( 1) 移民前教育、 手机、收入、住房的贫困发生率较高,分别为40. 19% 、46. 89% 、24. 88% 和22. 49% ; 移民后技能培训、补偿与扶持政策满意度、教育、耕地的贫困发生率较高, 分别为75. 12% 、 37. 32% 、 38. 28% 和15. 31% 。反映出扶贫移民安置前主要是物质性贫困,安置后由于理念更新与发展环境改变。市场竞争与发展风险冲击使得扶贫移民越来越关注技能培训、组织协作、政策支持与发展资源,虽然扶贫移民安置后技能培训与政策扶持较安置前有较大进步,由于移民认为部分财产损失补偿较低、部分政府减贫行为与移民发展意愿不能有效对接或者扶贫移民 “特殊身份”、 “攀比心理”影响扶贫移民满意度还是呈现下降态势。( 2) 耕地指标满意度下降是因为扶贫移民所获土地的安置区原住居民相比,数量、质量均有所差距,相对于安置前自有土地资源,扶贫移民对于当所获土地的满意程度下降。 ( 3) 从收入、住房等指标来看,扶贫移民搬迁前后发展状况有了较大改善, 贫困发生率分别下降18. 66% 和29. 19% 。其中, 收入的增加得益于扶贫移民安置后外出务工或进园非农就业后的工资性收入增加,住房质量改善得益于政府财政支持的移民安置小区建设。
多维贫困指标显示( 见表3) ,移民安置前后多维贫困发生率均呈下降态势,且安置后贫困维度k为0的比例上升,移民扶贫政策效果显著; 但仍有部分移民户生活在多维贫困之中,如安置后的扶贫存在3维贫困户比重达9. 57% ,反映适应期扶贫移民生计存在较多风险,需要进行有效的风险找寻与应对。
( 三) 多维贫困指数测算与分解
测算多维贫困指数( M0) ,关键是维度数量选择与指标权重审定。为全面、准确反映出多维指标在贫困反映中的特征与重要性,避免重要信息遗漏,本文分析维度选择教育、收入、耐用品、发展保障、住房、饮水等6个维度; 将等权重方法、 PCA量化方法与专家调查法相结合,设定各维度权重( 见表4) 。分别按照k = 3 、k = 4 、k = 5和k = 6时的多维贫困指数( 见表5 ) 。当k = 3时, 扶贫移民贫困发生率由安置前的0. 1053下降为0. 0957,平均被剥夺程度由安置前的0. 5939上升为0. 7333,多维贫困指数也由安置前0. 0625上升为0. 0702,原因是在发展保障维度指标涵盖扶贫移民对于耕地、政策扶持、技能培训等满意程度的负向指标,鉴于适应期扶贫移民生计风险损失,多数移民满意程度下降,导致多维贫困指数上升。但当k = 4 、k = 5和k = 6时,贫困发生率、平均被剥夺程度与AF多维贫困指数均有所下降,反映出扶贫移民安置后生计水平总体趋好,并没有出现工程移民研究中得出的 “绝大部分移民将在适应期陷入贫困”的现象; 同时数据也表明少部分扶贫移民陷入多维贫困状态,具有贫困持久性特征。
基于指标进行多维贫困指数( 选用k = 6时) 进行全指标分解,以全面反映扶贫移民各个致贫因素( 见表6) 。可以看出,教育、发展保障、住房贫困较为严重,对扶贫移民贫困的贡献度较大, 安置前( 后) 分别为26. 92% ( 31. 64% ) 、19. 23% ( 46. 33% ) 、20. 51% ( 14. 50% ) 。排除扶贫移民工作中由政府统建的住房、饮水工程影响,如果单纯从收入角度衡量评估,将会忽略安置后扶贫移民的教育贫困、发展保障贫困等影响扶贫移民生计可持续的致贫因素。
四、基本结论与政策启示
多维度视角下贫困问题的再探析 篇4
贫困是一种随处可见的生活现象。贫困不仅存在于发展中国家,同样存在于发达国家。按每天生活费用不足1美元作为贫困线来测算,世界上有十多亿贫困人口,大部分分布在南亚和撒哈拉以南地区。按照美国的贫困标准,20世纪90年代中期美国有近4 000万人生活在贫困状态中,占总人口的15%。欧共体的贫困人口也超过了总人口的15%。贫困是如何产生的? 又如何消除贫困?
一、多维度的贫困因素
随着经济的发展,我国人民的生活环境、生活质量都有了很大的改善和提高, 但在我们这个60亿人口的世界上有28亿的人,他们每天的收入不到2美元,其中有12亿的人口 , 他们每天的收入不到1美元;同样在我国依然还有3 000万的人口,他们的温饱问题没有解决。贫富的悬殊,日益影响到了社会、政治和经济稳定。
( 一) 收入分配不公
我国有句古话,叫“不患寡,而患不均”,所以收入分配历来都是人们关注的焦点。经济增长的成果可以公平地分配到不同阶层时,这个社会的发展是可持续的,其内部状态是良性的。收入分配不公不仅使收入两极分化,也使收入流动性僵化, 也就是说,富人愈富,穷人愈穷,穷人要变成富人的梦想更加遥不可及。所以收入分配不公是导致贫困的重要原因之一。
时下热门的“富二代”和“穷二代”就是件可怕的事,间接地说明了低收入者的收入增长在放慢而高收入者收入增长相对加快,这无疑使得收入分配差距在持续扩大。一个贫困农民曾百般无奈地说:“苦累都不怕,最怕的是没机会。”
( 二) 地理环境恶劣
我们不能否认地理环境对贫困所产生的影响,二者之间存在着不可分割的联系。地理环境导致贫困是人文环境失衡在自然环境中的反映,它通过缺少生活必需品、生产力落后、自然资本折旧和人文环境失衡四个层次递进。
从我国“国家八七扶贫攻坚计划”中所确定的592个重点贫困县分布来看,贫困县分布态势可概括为“一带两片”, 主要集中在自然条件恶劣、地理位置偏远、生态环境差、基础设施薄弱以及少数民族聚居的中、西部地区。这些地区,由于基础设施严重缺乏,社会服务十分落后,地理位置相对偏远, 交通闭塞、通讯手段落后,远离社会经济活动中心,生活和生产的条件极差,同时由于人口非流动性等特征,使这些地区的贫困问题日趋严重。
( 三) 气候变化极端
贫困人口受气候变化影响的趋势越来越明显,因为气候变化将直接或间接加剧贫困。直接的影响是指极端气候事件对农业、居民的生命财产、生计、基础设施等造成的损失。 这体现在气象灾害发生的频次增加、强度增大,极端气候事件不仅对灾害发生时期的生产活动产生巨大影响,而且会因对自然环境和基础设施的损坏,给灾后恢复和发展带来严重的影响。间接影响来自于对经济增长和社会发展的长期影响。发展中国家和人口最容易受到气候变化的威胁,因为他们的农业和生活更依赖于自然降水,对水资源变化和自然灾害的适应力更脆弱,适应气候变化的财政、技术和制度的能力也不强。而且很多不良环境问题,如污染、气候变暖等是发达国家造成的,这又是一种他们对发展中国家变相的掠夺。
( 四) 教育制度
人们似乎公认:“教育改变命运”。中西部的教育能改变中西部人民的命运吗? 曾经看到过这样一个报告:一个高中生,他的父母亲为了培养他,借了一身的债,他高中毕业到城里打工,每月的工资1 000元,要用十几年的时间打工来还债。他说只要还清债攒够20 000元钱,他就准备回到他的那个小山村去结婚,再不来打工了。那时候他大概也有40岁了,不回山里,城里人也不会要他打工了。
我国在大力发展教育的今天,在我国部分贫困落后地区, 教育依然不能承担起改变命运的作用。
二、建议及对策
弗里·萨克斯曾经说过这样一句话:“世间大部分的贫穷 ,都是一种 病态 ,是不良生 活、不良环 境、不良思 想的结果。 ”从20世纪中叶以来,世界各国和有关国际组织先后提出和实施过不少反贫困战略。其中,最主要的反贫困策略有以下几个:
( 一) 调整制度
政府矫正制度,提高制度质量,为扶贫工作提供良好的宏观社会资本。制度质量的主要标志是公平、效率。制度公平 要求消除由区分性别、民族、种族、地区和社会地位造成的社会障碍,制度质量的有效性提高政府的扶贫责任、能力以及贫困者的经济能力和政治能力。
重庆在2010年2月28日首个公租房小区———民心佳园开工,截至2011年年底,全市公租房分配量达到了11万套,惠及群众近30万人。大力建设公租房,解决“夹心层”的住房问题,为实现“住有所居”提供了保障。重庆市为探索新时期住房制度改革塑造了样本,为制度性减小贫困走出了探索的一步。
( 二) 资源再分配
要扭转这种贫困状况,要确保住房补贴、教育开支、卫生保健等计划惠及贫困者。这就要对公共消费进行重新配置, 并更改政府的许多投资计划。这一战略重视有利于低收入集团的收入和财富的再分配,但这种再分配是通过生产性资产的再调整来进行的,比如土地的重新分配等。
( 三) 绿色革命
当今世界的贫困人口绝大部分生活在农村,因而发展农村经济成为反贫困战略的必然选择。绿色革命战略试图通过引进、培育和推广高产农作物品种,并利用生物技术提高农作物产量,发展农村生产力,从而解决粮食问题和农村的贫困问题。
从长远看,对人力资本尤其是对教育进行投资,才能铲除贫困的根源。因此,20世纪70年代以后,人们将反贫困的战略重点逐渐转移到了提供卫生、营养、教育和其他社会服务方面,并将其作为政府部门的一项重要社会政策来实施。
( 四)“ 双因素”发展战略
20世纪90年代,反贫困战略的侧重点又一次发生转移。世界银行在《1990年世界发展报告》中,提出了包含两个同等重要因素的发展战略。第一个因素是促使贫困者将其最丰富的资产,也就是劳动力用于生产性活动,为此,要求政府用政策来约束和刺激市场、社会和政治组织、基础设施、技术等。第二个因素就是向贫困者提供基本的社会服务,其中初级医疗保健、营养和初等教育尤为重要。报告认为这两个因素是相辅相成的,缺了其中任何一个都不能成功。
结束语
多维贫困动态 篇5
多年以来, 中国一直采用收入标准作为衡量贫困的标准。随着社会的进步和经济水平的不断提高, 贫困标准也在不断提升, 贫困标准线由2000年的人均纯收入865元提高到2010年的1 274元 (见表1) ;2011年11月29日, 扶贫标准线又提高到2300元。随着对贫困问题的日益关注, 中国贫困问题有所改善, 表现为贫困人口大幅度减少, 贫困发生率大幅度下降, 贫困人口从2000年的9 422万人减少到2010年的2 688万人, 贫困发生率也由2000年的10.2%降到2010年的2.8% (见表1) 。
数据来源:中国农村贫困监测报告2011
二、收入标准划分贫困对象存在的问题
收入作为衡量贫困的标准给人的感觉是较为公平而且易于操作的, 但在实际中却存在一些问题, 尤其是在该标准与选定扶贫补贴对象密切相关时更是遇到了难以克服的困难。
1.容易引发农村居民的不满心理。在由收入作为选定贫困人口的唯一标准时, 未被确定为贫困人口的群众有着不少怨言。课题组曾于2011年12月深入到国家级扶贫开发工作重点县———湖北省英山县4个村庄308家农户进行实地调查, 13.64%的受访者明确提出贫困人口的确定和扶贫补贴的发放要体现公平。
2.基层选定扶贫对象的工作难度较大。阿马蒂亚·森[1]曾指出, 按人们的收入水平低下情况来选定扶助对象的做法有可能导致信息扭曲的后果, 如一个农民家庭人均收入相对较高, 但由于家中有成员身体残疾、年龄较长等不利因素的影响, 可能使得该家庭相对于一个收入较低, 但家庭成员身体健康、年龄较轻的农民家庭而言, 更有可能出现营养不良、有病不治、有学不上这样的糟糕后果。因此, 单一的收入划分贫困的标准引起质疑, 并在实际的工作中有一定程度的操作难度。湖北省郧西县工作人员就遇到了这一问题[2], “2 300元的扶贫标准是有了, 建档立卡到底把哪些人框进去, 叫我们不好办。几天来, 不少老百姓找我们村干部扯皮, 硬要定为贫困户, 这项工作要真正办好真的不容易。”
3.伤害了扶贫对象的自尊。由于中国扶贫对象的确定与扶贫补贴密切相关, 因此, 扶贫对象的选取引起了农村居民的高度关注。为了更有针对性的选取扶贫对象, 确保扶贫对象选举过程能够做到“公开、公平、公正”, 有些地方[3]按照“一评、三核、四公示”的基本操作程序, 对扶贫对象的选定进行严格把关。即村民民主评议小组评议表决结果, 经过村委核查、乡镇审核、区级审批之后分别对村民小组群众评议推荐结果、村民民主评议小组评议表决结果、乡镇审核结果以及区级审批结果分别进行为期3—5天以上的公示, 公示期满后, 再将无异议的审核名单进入下一轮程序, 有异议的再次进行调查核实并公示。通过一系列操作程序来确定贫困对象。在收入作为唯一评判贫困的标准时, 这种做法确保最大程度地做到了公开、透明、公正。但是, 这样却可能给被扶持者打上身份烙印, 有可能使其自尊受损[1]。而自尊“也许是最重要的基本善”, 作为公平的正义总是给予自尊比给予别的原则更多的支持[4]。
三、多维度贫困测量
为了解决单一的衡量标准选定扶贫对象的问题, 阿马蒂亚·森提出把注意力从个人收入低下转移到可行能力短缺的贫困标准, 即多维度选定扶助对象的标准, 主要包括:
1.教育。人们通常不大愿意单纯从策略出发, 而故意不去上学。理性和选择的优先顺序通常使人们不愿意故意扩大这些基本的剥夺状况。因此一般来说, 有学不上的原因往往是贫困造成的。
2.身体。身体有疾病的人比身体健康的人需要更多的收入来治病, 而且, 即使得到医药治疗, 同等的收入水平给病人带来的生活质量也可能低于健康的人享受到的生活质量。
3.环境条件的差异。例如, 气候条件 (温度范围、降雨量、洪水等等) , 可以影响一个人从一定水平的收入中所能得到的享受;如取暖衣着的要求, 给寒冷地带的穷人带来生活在温暖地带的同样贫穷的人不会遇到问题;传染病在一个地区的流行也会改变该地区居民的生活质量;污染和其他环境问题也具有同样作用。
四、多维贫困标准下中国农村扶贫问题分析
采用阿马蒂亚·森的多维贫困观对中国农村贫困问题进行分析, 可以发现中国农村贫困问题还有待改进之处。
(一) 教育贫困问题
贫困地区农村居民受教育水平相对较低, 这主要从两个方面体现出来, 一是义务教育阶段儿童失学情况, 二是农村劳动力受教育程度。而教育程度低的农村居民收入水平也相对较低[5]。
1. 农村义务教育
7—15岁是按正常年龄入学的儿童应该接受9年义务教育的年龄段, 这一阶段的学习为提高未来劳动力的素质、提高劳动力就业能力、增加劳动力的收入水平有着极为积极的作用。
为了提高劳动力的素质和就业水平, 中国在20世纪80年代通过《中华人民共和国义务教育法》, 自此开始施行9年义务教育。此举措大幅度地提高了学龄段儿童的入学率, 降低了失学儿童的比率。扶贫重点县7—12岁和13—15岁儿童失学率分别由2002年5.1%和17.0%降到了2010年的1.7%和3.3% (见表2) , 但该比例和全国的水平还有一定的差距。2010年, 全国小学学龄入学率已达99.7%, 比扶贫重点县同龄儿童高1个百分点 (见表3) 。
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数据来源:中国农村贫困监测报告2011.
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数据来源:中国统计年鉴2011注:入学率是按各地不同入学年龄和学制分别计算的。
扶贫重点县失学儿童中, 因家庭经济困难失学的比例大幅度下降, 由2002年的48.6%降到了2010年的15.6%, 这至少在一定程度上表明义务教育措施的有效性;因儿童本身不愿意上学而导致失学比例有明显上升, 由2001年的26.1%上升到2010年34.7%;由于家中缺少劳动力原因致儿童失学的比例有所提高, 由2002年的3.2%提高到2010年的6.2%。总体而言, 2010年, 由于家庭原因致儿童失学的比例仍然高达21.8% (见表4) 。
2. 劳动力文化程度
近年来, 扶贫重点县劳动力文化程度有所提高, 文盲、半文盲的比例由2002年的15.3%减少到2010年10.3%;小学文化程度的比例由2002年的37.8%减少到2010年的32.1%;初中文化程度的比例则由2002年的38.8%增加到2010年的45.8%;高中文化程度的比例由2002年的6.4%增加到2010年的8.5%;中专及以上文化程度的比例则由2002年的1.6%增加到2010年的3.3% (见表5) 。
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数据来源:中国农村贫困监测报告2011
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数据来源:中国农村贫困监测报告2011
虽然扶贫重点县劳动力文化程度有所提高, 但相对于全国而言, 扶贫重点县的农村劳动力文化程度仍较低。2010年, 全国农民工中, 文盲、半文盲占1.3%, 远小于扶贫重点县劳动力10.3%的水平;小学文化程度的占12.3%, 小于扶贫重点县32.1%的比例;初中文化程度占61.2%, 高中文化程度占15%, 中专及以上文化程度占10.2% (见表6) , 均远高于扶贫重点县相同文化程度劳动力的比例。
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数据来源:2010年农民工监测报告
农民工文化程度较低, 导致其外出务工收入较低。2010年, 扶贫重点县外出劳动力月人均收入1 270.7元, 比全国外出农民工月均收入1 690元要低419.3元。
(二) 环境贫困
贫困地区多位于自然环境恶劣地区, 扶贫重点县的“四通”情况就可以反映这一问题。2002年至2010年, 虽然扶贫重点县“四通”状况有了很大的改进, 自然村通公路的比例由2002年的72.2%增加到了2010年的88.1%, 通电的自然村比重由2002年的93.0%增加到了2010年的98.0%, 通电话的自然村比重由2002年的52.6%增加到了2010年的92.9%, 能接受电视节目的自然村比重由2002年的83.9%增加到了2010年的95.6%, 但是直到2010年, 仍有11.9%的自然村未通公路, 2.0%的自然村未通电, 7.1%的自然村未通电话, 4.4%的自然村未能接受电视节目 (见表7) 。这造成了贫困村庄农村居民和外界沟通较为困难, 也影响到了其认知水平的提高。
发展资金, 即便是小额的发展资金也可以促进贫困农民收入增加, 从而使得其易于摆脱贫困。然而, 中国农户尤其是贫困农户获得发展的资金非常困难, 虽然近年来贫困户户均贷款金额有所增加, 从2007年的5 224.0元增加到2010年的7 985.5元, 然而得到贷款农户比例却呈现下降趋势, 从2007年的3.3%下降到2010年的2.0%, 无论户均贷款金额还是贷款户比重均低于总体农户。2010年, 贫困户户均贷款金额要比全国农户贷款金额低4 648.1元, 获得贷款户的比重比全部农户少1个百分点 (见表8) 。
(三) 消费贫困
贫困地区农村居民消费水平虽然逐年提高, 但相对于全国农民而言, 其消费水平仍较低, 2010年仅为全国农民消费水平的60.7%, 而且二者之间的差距呈现出扩大趋势 (见图1) 。
(四) 健康贫困
随着生活水平的提高, 贫困农民的身体健康状况有所改善, 2002—2010年, 扶贫重点县健康农户的比例从91.7%提高到了93.1%, 但仍有一定比例的残疾人口以及患有大病、长期慢性病和体弱多病人口 (见图2) 。而身体的不健康严重影响了农民的收入水平, 使农民陷入贫困的生活状况中。
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数据来源:中国农村贫困监测报告2011
数据来源:中国农村贫困监测报告2011
数据来源:中国农村贫困监测报告2011
收入水平低反过来进一步了影响农民对病痛进行及时的医治, 2010年, 扶贫重点县有54.5%的农户表示由于经济困难而未能及时就医 (见图3) , 这种情况又加速了患病农民的贫困状况, 使其生活水平进一步下降。
造成身体出现病患的原因多种多样, 其中饮用水不安全和不良的卫生设备是造成身体不健康的重要原因。2010年, 扶贫重点县仍有28.7%的农户从浅井、江湖河泊、塘取水 (见图4) , 有5.1%的农户从水源有污染的地方获取饮用水, 有8.9%的农户较难获得饮用水。2010年, 扶贫重点农户中, 仅有6.3%的农户有水冲式厕所, 而82.1%的农户使用旱厕, 还有11.6%的农户家中没有厕所 (见图5) 。
五、建议
为了能够更好地划分贫困农民, 真正解决贫困农民的实际问题, 需要从多个方面来分析贫困问题并加以解决。
数据来源:中国农村贫困监测报告2011
数据来源:中国农村贫困监测报告2011
数据来源:中国农村贫困监测报告2011
数据来源:中国农村贫困监测报告2011
1.建立多维贫困观。改进贫困的衡量方法, 从单一的测定方法转为多维测量方法, 从贫困农民的教育保障、享受的医疗保障、饮用水安全、确保发展资金来源等多层次多方面来综合衡量贫困, 确保贫困对象能够准确的覆盖。
2.为贫困人口提供尽可能多的教育机会。对农村贫困人口最大的资产———劳动力人力资本进行开发, 可以提高农民可行能力, 使其直接受惠。所以, 扶贫应将关注的重点更多地转向促进农村人力资本提高的扶持上来, 确保贫困农民享受获得平等发展的机会和权利。
3.为贫困人口提供尽可能好的医疗卫生条件。为农村贫困人口提供更多的能够对疾病及时治疗的机会和扶助, 并从根本上改变致其生病的根源, 如提供安全饮用水、使用较卫生的设施, 从而减少其换病概率和生病人数, 提高其自身摆脱贫困的能力。
4.为贫困人口提供尽可能多的金融扶持。为了使得农村贫困人口能够得到发展资金, 从而通过自我发展摆脱贫困, 应在农村金融机构建立扶贫激励机制, 提高其扶持贫困人口发展的积极性。
参考文献
[1]阿马蒂亚·森.以自由看待发展[M].北京:中国人民大学出版社, 2009:85-90, 127-128.
[2]郧西县扶贫办.深化精细化管理, 提升扶贫开发绩效[C].2012湖北发展论坛, 2012-9:158-162.
[3]十堰市茅箭区扶贫办.关于两项制度有效衔接试点工作的实践与思考[C].2012湖北发展论坛, 2012-9:143-147.
[4]罗尔斯.正义论[M].北京:中国社会科学出版社, 1988:442.
[5]辛岭, 王艳华.我国农民受教育水平与农民收入关系的实证研究[J].技术经济, 2008, (4) :63-68.
[6]国家统计局住户调查办公室.中国农村贫困监测报告[R].北京:中国统计出版社, 2011.
多维贫困动态 篇6
关键词：热力企业,成本管控,现状,建议
一、热力企业成本管控的现状
热力企业的成本构成中,变动成本占总成本的比重较大,基本上在70%左右,其余为固定成本。由于热力企业是传统的重资产的劳动密集型行业,所以固定成本中折旧和人工成本是成本构成中的重要组成部分,几乎占到固定成本的80%左右,相当于总成本的25%左右。因此,热力企业成本管控的重点是能耗,固定资产投资规模和人工成本。 大型的热力企业一般采用纵向成本管控,纵向层级制为主、横向部门化为辅的管控方式,即集团掌控总成本,通过年初制定预算,把成本指标分解到各分公司,分公司负责按照经济责任考核书所框定的范围控制分公司的成本。这种成本管控的方法经过这几年的管理实践,证明是行之有效的,但是也仍然存在着一些问题。
二、成本管控中存在的问题
1、成本管控的基础信息不到位,难以科学合理地归集成本
目前成本的原始记录还不健全,有些数据无法提供, 有些数据不准确,有些口径不一致,而且由于一大部分资源是共用的,如大网的购热成本,补水成本和管道的输送成本是共用的,这种共用性导致了成本核算困难,无法科学合理地将共用的成本归集到适合的责任主体上。
2、成本管控以经验数据为主,缺乏权威性
目前企业的成本管控以经验数据为主,由于历史经验成本数据的积累不够和缺乏对各单位之间的经营情况的横向深入比较,因而尚未能制定统一权威的成本预算标准, 存在着“会哭的孩子有奶吃”的现象,有些公司为了保持现有的预算水平或者希望获得更多的资金会想尽办法用完所有的资源,这就使得很多的浪费和无效行为被保存下来, 增加了企业的成本。成本预算的依据性不足,降低了成本预算的权威性,不利于成本预算工作的实施和执行,也使成本管控的工作比较粗略,不够细化,很容易使预算的执行任意化。
3、成本管控中存在着信息孤岛,跨部门协作需要加强
目前企业的职能部门分管了企业的各项业务,表现为纵向层级制和横向职能制的矩阵。这无意中也分隔了企业内的原本应该统一的信息数据,导致横向联系分散,相互间交流少,存在着信息孤岛,信息不共享互换,信息与业务流程和应用相互脱节的,出现了“有路无车,有车无货”现象,各项成本信息不能在功能上实现关联互助。企业员工还没有形成主动的信息需求意识,缺乏将自身的潜在需求转化为显性需求的动力。即使提出较明确信息需求,但由于信息共享度差,信息价值低。
4、成本管控中缺乏明确的成本责任界定
企业员工只对工作过程负责,不对工作成效负责,承担的工作,无论大小都是尽力争相投入,存在着年初争预算,年底拼命花钱的现象,缺乏对投入的回报承担责任。
5、资源配置和业务目标不一致,成本资源的使用效率不高
成本的发生部门制定的业务计划与后续的管理单位的业务目标存在着差距,有些资源有企业统筹制品,分公司一线难以了解并掌控自身实际成本开支。
6、成本分析评价反馈的深度还不够
现有的成本分析一般局限与往年数据的比较,与预算的比较,缺乏分项目,分流程进行的分析,分析的深度和广度都不够。
三、打造热力企业多维动态高效的全成本管控体系
建立全成本管控体系,需要从不同角度,对各种成本进行全方位考察,实行全过程控制,从成本的发生过程分析、控制成本,并分别站在企业和分支机构的角度,分析哪些是可控成本、哪些是不可控成本,把成本以谁受益谁承担的方式,按责任成本分摊到其所对应的成本对象上。企业的生产管理组织流程每一个环节,每一个工艺、每一个部门、甚至生产现场每一个工位操作工,都要参与到成本管理中;同时,要汇集全员智慧,发挥全员主动性,让各部门全体员工自主改善不断降低成本,即把成本管理的科学性与全员参与改善的主动性相结合,来达到经营层的要求同基层部门的追求的一致性,推行全面成本管理体系 (TCM),谋求在最低成本状态下,进行生产管理与组织运做。要构建全成本管控体系就需要从企业的各个职能门到分公司到基层班组都参与到全成本管控的体系中来,构建多维度的全成本管控体系,涵盖全成本层级,全成本环节, 全成本要素。
第一个维度:按照企业的管理层级从企业,分子公司, 热力站构建全成本管控体系,即成本精益层,成本管控层, 成本战略层三个层次构建全成本管理体系。
第一个层次,成本战略层。侧重从企业的成本集中管控的角度,帮助企业建立成本分析、预测、预算模型及成本结算考核模型,实现对成本指标的智能分析、科学预测与异常预警。
第二个层次,成本管控层。侧重实现成本的全生命周期管理,强调成本生命周期内数据衔接的一体化,涵盖从成本计划、成本控制、到成本分析考核成本管理全过程,建议以分公司作为成本的管控层。
第三个层次,成本精益层。作为成本的精益层应该能够提供成本要素管理的一些好的经验做法,并且这些做法应该是涵盖了公司管理的方方面面。
一个企业所具有的优势或劣势的显著性最终取决于企业在多大程度上能够对相对成本和收入有所作为,低成本成为衡量企业是否具有竞争优势的两个重要标准之一。 向成本要效益、向损耗要利润已是企业的共识。那么,如何控制企业的营运成本?如何从成本中合理“抠”出利润?如何进一步提升企业的效益?精益成本管理思想的精髓就在于追求最小的供应链成本。在供应链的各个环节中不断地消除不为客户增值的作业,杜绝浪费,从而达到降低供应链成本,提高供应链效率的目的,最大限度地满足客户特殊化多样化的需求,使企业的竞争力不断增强。
精益生产的宗旨是在企业整个供应链环节“杜绝一切浪费”;作业成本管理以作业动因为切入点,作为整个精益成本管理的基石;敏捷制造的目标是“速度”和“满意度”, 以达到综合性竞争能力。考虑到热力企业的生产特点,笔者建议以热力站作为成本的精益层,因为热力站具有以下几个条件:可以实现投入和产出的独立核算;具有独立完成业务的能力,能够独立提供服务或完成作业;能够贯彻企业整体的目标和方针,是企业落实经营战略的基础执行单元。因此我们以热力站为成本的精益层,统一资源配置过程中的“责、权、利”关系,核算其投入和产出,并根据产出效益进行利益分配,把精益层转变为独立的自主经营主体,从而更好地激发企业内在活力和创新动力。对于成本的精益层,通过彻底排除生产制造过程的各种浪费,进行持续的成本改善活动。
第二个维度:根据不同的产品,分产品构建全成本管控体系。
目前热力企业的产品主要是供热和生活热水。供热可以细分为按面积采暖,计量采暖,智能卡采暖,蒸汽,生活热水可以细分为非智能卡,智能卡,趸售。全成本管控体系应该能够计量分析评估每一个细分的产品全部生命周期的成本,满足企业内部成本的过程控制和决策支持要求。
第三个维度:根据管控的模式,分渠道构建全成本管控体系。目前热力企业的管控模式一般有分公司、子公司、 供热服务商,全成本管控体系应该能够计量分析评估每个渠道的所有产品,产品的生产管理组织流程的所有环节的成本。
第四个维度:按照客户的类型,可以把客户区分为居民和非居民。全成本管控体系应该能够计量分析评估不同类型客户的全部成本,以便细分市场,针对不同的客户,提供更有针对的服务。
第五个维度:分项目。全成本管控体系应该能够记录分析评估不同项目的全部成本,以便企业做好决策,更有针对性的投资建设项目。
第六个维度:分季节。热力企业的生产带有很强的季节性,全成本管控体系应该能够记录分析评估不同季节的全部成本,以便企业针对淡旺季,制定不同的定价策略,不同的生产方式,以更好地为客户服务。
通过多维度多层次成本管控,实现成本控制对象扩大、成本控制层级下沉、成本控制范围延伸、成本控制流程精细的价值创造过程,将成本发生的业务前后端、成本管理各环节有机结合起来,实现对成本的严密监控,确保成本支出按照计划目标执行,同时每个维度的成本都要和相应的收入做成本效益的对比分析,促进公司成本资源有效配置。
四、打造全成本管控体系的步骤
1、根据作业成本法,进行精益成本管理
作业成本法是根据事物的经济、技术等方面的主要特征,运用数理统计方法,进行统计、排列和分析,抓住主要矛盾,分清重点与一般,从而有区别地采取管理方式的一种定量管理方法。作业成本法相当于一个滤镜,它对原来的成本方法做了重新调整,使得人们能够看到成本的消耗和所从事工作之间的直接联系,这样人们可以分析哪些成本投入是有效的,哪些成本投入是无效的,指导企业有效地执行必要的作业,消除和精简不能创造价值的作业,从而为企业决策提供准确信息,达到降低成本,提高效率的目的。
推行作业成本法,首先要分析成本动因,确定成本管控的重点内容。通过厘清成本资源特性和业务规律,在全面梳理的基础上找出对公司成本完成有较大影响的成本项目作为管控的重点。根据前面的分析可知,目前热力企业的成本管控抓住三项重要成本:能耗,折旧,人工。针对能耗进行分析,可以获得很多改善建议,比如管网改造的方向,通过积累基础数据,合理分配成本,认真分析差异, 结合关键环节采取应对措施。折旧体现了一个企业资产的利用效率。有折旧就一定有对应的收入,从这个角度,可以将折旧进行分解:处于实际生产状态的资产应该承担的折旧,应该针对生产作业进行归类;而闲置的资产就不应该进行归类计算。根据这个指标,企业闲置的资产越多,折旧越多,资产产能的利用效率就越低。企业可以根据这个指标对企业的资产利用效率得出比较可行的意见和建议。
人工成本是一种消耗性要素,这种消耗的必要性取决于它为企业带来产出效益的大小。显然,当企业人均人工成本增长时,人均增加值、人均销售收入也要有所增长,且增长幅度应高于人均人工成本的增长幅度,才能带来经济效益的提高,这才是增收增效的人工成本。反之,对于人工成本增长时其它产出指标反而呈下降状态的企业来说,其人工成本的投入就是不合理的,这部分人工成本的投入未能给企业带来经济效益,其作用是负面的,说明该企业在人工成本弹性方面失控,需要合理调节人工成本的投入产出关系,减少无效人工成本消耗,保持良好增长的态势。加强定期分专业、分层次、分用工类型的人工成本的统计分析,实时掌握人工成本资源的使用方向;根据月度生产经营及业绩的变化情况,按组织指导人工成本预清算,及时监控下辖各单位人工成本使用情况,对超发、超提人工成本提前预警、及时处理。
其次要确定成本归集与分配的思路,应该坚持成本费用总额不变的原则,即基于管理维度的全成本是在不改变现有成本费用核算模式基础上,对现有成本费用项目按管理线进行重新的分类归集,不会增加或减少某项成本费用总额。同时还应该坚持同类性质成本费用归属同一成本费用要素的原则。按照全成本归集的要求,效能相同的成本费用项目归属于同一管理线,以消除不同分公司经营上的差异。
2、推行目标成本管理,引导资源配置价值发现
目标成本是指企业在一定时期内为保证目标利润实现,并作为合成中心全体职工奋斗目标而设定的一种预计成本,它是成本预测与目标管理方法相结合的产物。也就是将成本水平控制作为工作的目标,目标成本的表现形式很多,如计划成本、标准成本或定额成本等,一般情况下要比实际成本更加合理和科学。通过目标成本管理,我们要对成本进行事前测定、日常控制和事后考核,使成本由少数人核算到多数人管理,为各部门控制成本提出了明确的目标,从而形成一个全企业、全过多层次、多方位的成本体系,以达到少投入多产出获得最佳经济效益的目的
(1)制定标准成本,用标准成本与实际成本进行比较, 核算和分析成本差异。我们要依据各生产流程的操作规范,利用健全的生产,工程技术测定(包括统计分析,工程实验等方法),对各成本中心及产品订立合理科学的数量化标准,再将数量化标准金额化,作为成本绩效衡量与标准产品计算的基础。它是经过认真的调查,分析和技术测定制定的,在正常的生产经营,合理的工作效率和生产能力下可以达到的成本。
(2)制定目标成本,选择某一先进成本作为目标成本。 它可以是国内外同种产品的先进成本,也可是本企业历史最好的成本水平,还可以是按平均先进水平制定的定额成本或标准成本。
通过推行目标成本管理,实现目标控制、过程控制以及弹性控制。
3、做好标杆成本管理,打造成本领先的竞争优势
企业管理者进行生产经营和成本管理的重要依据,来自于成本计算得出的成本信息。而不同的成本信息可以为企业不同时期的决策提供支持。而根据涉及时间的长短, 企业的决策可以分为短期决策和长期决策。
成本标杆法是企业与同行业中强大的对手进行成本比较的持续过程,是企业掌握竞争对手信息,做到知己知彼的有效手段。在这个持续的过程中,企业可以通过不断同优秀企业的成本信息及其结构进行对比分析,找到标杆, 树立标杆,从而达到降低成本的目的。它可以作为企业长期的成本战略,为企业在市场竞争中取得胜利提供支持。
五、全成本的评价体系
为了多维度、全方位进行对比,必须建立相对应的全成本管理的评价体系,即横向的对标评价、纵向的(年度, 季度)成本改善评价体系,这样有利于公司宏观上对各条管理线及其成本费用的有效利用,及时地发现管理中存在的问题。如,采用EVA,综合反映资产运营状况;采用收入市场份额,反映在市场的经营地位及发展潜力;采用收入利润比,反映盈利能力;采用人工成本占收比,反映人工成本的总体使用效率;能耗成本占收比,反映能耗成本总体使用效率;采用成本费用占收入比,反映企业的运营效率。