韩成梅，马 平
（1.宁夏大学 农学院，宁夏 银川 750021；
2.宁夏大学 经济管理学院，宁夏 银川 750021）
最初贫困线只是测算出食物贫困线和非食物贫困线，两者相加得到实际贫困线。继而，学者们在收入贫困指标基础上考虑了一些非收入性指标，如教育、医疗以及健康等。阿玛蒂亚·森（1985）则对贫困的研究范畴有了更为深刻的理解，他第一次将能力贫困归于贫困研究范畴。在我国，1996年多维视角才被引入贫困研究中20多年来多维贫困研究经历了起步、缓慢增长、快速增长到增长相对稳定的发展阶段。
党的十九届五中全会审议通过《中共中央关于制定国民经济和社会发展第十四个五年规划和二〇三五年远景目标的建议》，建议中第一次提到“实现巩固脱贫攻坚成果同乡村振兴有效衔接”，巩固拓展脱贫成果同乡村振兴有效衔接就是要防止脱贫人口大规模返贫基础上实现与乡村振兴有效衔接。如何使脱贫人口不返贫，脆弱人群和脆弱地区不陷入贫困，就需要通过多维贫困识别和测度掌握返贫风险群体最需要解决的贫困维度及时采取预防措施，这样才能够长久脱贫。
1.1 研究方法
本文选用的可视化分析软件为美国德赛大学（Drexel University）成超美教授及其团队2003年开发的Cite Space软件。Cite Space是基于美国国家科学学院提出的科学知识图谱及可视化技术，分析呈现某领域研究热点和研究前沿。本文利用该软件获得关键词的共现，得到可视化图谱，借此对多维贫困的核心作者，研究机构，研究热点进行探讨。在此基础上，利用知网可视化视角和文献归纳方法，对相关文献进行进一步分析。
1.2 数据来源
本文可视化分析软件所选用的数据来源于中国知网，检索时使用高级检索，限制时间期刊类型，检索字段主题词为“多维贫困”，限制条件为“核心期刊、CSSCI来源期刊、CSCD来源期刊”，并且仅限于期刊论文。检索时间跨度从2011到2021年，共计检索744篇，经过人工手动筛选，剔除掉与文本研究主题不符合会议类文献之后，剩余文献740篇，并按照被引次数由高到低进行排序。将文献以Ref Works格式导出保存，以便进行后续可视化分析。
通过对文献时间、作者、机构以及关键词进行可视化分析，可以得到多维贫困研究领域文献的时间分布、研究热点分布，直观地展示10年间多维贫困研究的成果，同时结合已有文献阅读梳理多维贫困研究历程，为后续多维贫困的研究提供一定的借鉴。
2.1 文献时间分布
本文分析的是近十年的多维贫困研究，因为2011年之前对于多维贫困的研究较少且比较分散在中国知网中搜索“多维贫困”按时间排序的话，最早是在1996年对于美国贫困的多维视角分析的一篇文章，从此多维贫困的研究逐渐在国内兴起。发文量时间分布如图1所示。
图1 1996～2021多维贫困历年文献数量
2020年全面脱贫之后，解决了困扰中国人民几千年的绝对贫困问题，但相对贫困问题依旧存在，且随之而来的还有如何防止规模性返贫和贫困脆弱性群体（贫困风险的地区、风险群体）的长效脱贫机制，都是未来研究贫困的切入点，为了更加准确识别这些地区和群体，多维贫困脆弱性研究则是很好的方式。
2.2 文献空间分布
使用Cite Space软件对作者和研究机构进行共现分析得到知识图谱（如图2、图3），其中字号越大代表发文数量越多，图中线条代表各个机构或者作者之间的合作关系，线条越粗联系性越强，由图2可知，多维贫困研究主要以农林院校经济与管理学院为主。主要研究构：西北农林科技大学、中国农业大学、武汉大学等。图3可以看出，发文量较多的有王艳慧、陈海龙、杨龙、刘秋霞等。总体来看各农林学院经管学院是发文的主要机构，各研究机构之间合作并不紧密。已经形成了高产作者群，如王艳慧、王小林等，但是高被引与高发文量作者并不都是一样的。引用最高的前五篇文献分别是王小林、Sabina Alkire、庄天慧、陈光燕、蓝红星等学者的文章。
图2 研究机构知识图谱
图3 研究作者知识图谱
2.3 研究热点的分布
一般而言，关键词就是对文章高度概括，围绕文章研究的核心，通过对有效文献关键词进行聚类分析，可以得到多维贫困研究的热点，通过关键词的时间分布进行分析可以推论该领域未来的研究方向以及研究热点。2011～2021年多维贫困研究领域的关键词分布进行分析如图4所示。
图4 2011～2021年多维贫困研究关键词共现知识图谱
通过对关键词共现看出研究多集中在多维贫困、精准扶贫、相对贫困、收入贫困等方面结合已有文献的阅读和梳理，可以得到当前多维贫困的研究历程有以下三个方面：
2.3.1 不同意义下的贫困
对于贫困的定义，绝对贫困的定义是基于生理意义，对于多维度相对贫困的定义则有很多种。生理意义贫困，霍尔曼（Holman）（1978）[1]提出贫困是个人或家庭收入与家庭所需基本物品量或支出量不对等的现象，是从外在的表象来描述贫困的；
相对意义贫困，汤森德（Townsend）（1979）[2]提出“相对贫困”概念，开创了相对贫困研究先河，他指出：当一个人或家庭获得各种物质和服务不符合所属社会阶层习惯，不被大众认可就可以认为处于贫困；
排斥意义贫困，“社会排斥”最早是在法国研究法国社会问题时提出的一个术语。贫困领域社会排斥是指个体被社会歧视或被排除参与社会公民正常的政治、经济、文化活动等；
能力意义贫困阿玛蒂亚·森（Amartya Sen）的“可行能力理论”是能力贫困和多维贫困研究的理论基础。
2.3.2 多维贫困测度指数
比较传统的贫困测度的方法比如贫困率H（Headcount Ratio）这也是历史上出现最早的贫困指数，贫困率是指在一个国家或者一个地区，贫困人口（n）占总人口（q）的比率，即
但是由于贫困发生率包含信息量太少，且在理论上存在缺陷。无法反映贫困程度，所以针对多维度的问题要用多维度的测量方法就有了多维测度指数。S指数Sen（1976）既可以反映贫困程度又可以反映贫困规模但是无法满足连续性和强转移性公理，同时也没有考虑到贫困线以上人口收入分布；
T指数 Thon（1983）克服了S指数的缺点但对贫困人口规模不敏感；
K指数 Kakwani（1980）进一步克服了S指数的缺点，但引入社会不平等厌恶系数社会不平等厌恶系数的确定过于主观；
A-F指数 Alkire Foster（2008）收入、教育、医疗等各维度福利评价是使用比较广泛的多维贫困测度方法。
2.3.3 多维贫困脆弱性
多维贫困脆弱性在多维贫困基础上提出。韩峥（2004）[6]在其研究中将脆弱性纳入多维贫困的一个参考维度，在面对外部风险时由于自身能力不足很容易陷入贫困短时间内很难恢复。表1对于多维贫困以及其脆弱性的权重进行归类。贫困脆弱性引入了风险机制即陷入贫困的风险。
表1 多维贫困脆弱性指标权重
贫困的研究已经非常丰富全面，从起初的物质贫困到现在研究的热点多维贫困以及多维贫困脆弱性。在测度维度上，从最初的单一维度的收入测算到如今的收入、教育、医疗、社会福利、生态环境等多维度的测算。但是由于学者们研究对象的不同，所选取的指标也有所偏差导致指标不统一。目前应用较多的为A-F方法，是中国学者研究中国贫困问题的主要测度方法之一。
我们在对这些成果感到欣慰的同时，更加应该反思，中国2020年实现了全面脱贫，解决了世界上1/3贫困人口的绝对贫困问题，但我们的贫困研究始终是追着国外学者的步伐对中国实际进行分析，虽然有其可取之处但这种方法是结合国外情况所设定的不完全符合中国实际情况。
国内学者在研究过程中没有形成广泛认可的参照维度和标准。所以不能够成为中国经验进行推广，同时研究角度和问题具有滞后性，不能与当下的问题进行紧密结合。
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