贫困作为世界三大经济难题之一,长期以来受到各国政府和社会各界的广泛关注。各国政府反贫困政策的制定主要依据当前的贫困测度结果。但是今天的贫困未必等于明天的贫困,现在贫困的家庭可能很快就能脱贫,也可能继续贫困陷入贫困的恶性循环,现在不贫的家庭可能会因遭受严重的负面冲击而陷入贫困。根据家庭当前收入或消费计算的贫困指标,只是静态地度量了家庭当前的福利水平,没有考虑家庭的未来福利或与未来福利相关的风险,是一种事后测度,据此制定的反贫困政策充其量只是亡羊补牢,不具有前瞻性,无法在贫困发生之前阻击贫困。世界银行2000/2001年度《世界发展报告》正式提出了“贫困脆弱性(vulnerability)"这一概念,之后这一前瞻性视角迅速成为发展经济学的一个研究热点。围绕如何将风险纳入贫困评估框架,如何理解和测度脆弱性,取得了大量的研究成果,但在国内贫困研究中涉及贫困脆弱性的文献还很少。借鉴国外的研究经验,构建适合中国实际情况的脆弱性研究框架,为前瞻性扶贫政策的瞄准及差别救助政策的设计提供参考,具有重要的理论和实践意义。本文以家庭为基本研究单位,以脆弱性的测度、根源和影响因素为研究主题,综合运用了文献研究法,统计图、统计表、均值、方差等描述统计法,秩相关分析、核密度估计、bootstrap、分位数回归等非参数统计法,面板数据固定效应模型、回归分析等计量模型法,借助Matlab、Excel、Eviews、SPSS、SAS等分析工具,以CHNS为数据源进行实证分析。论文按照从测度到识别再到干预的逻辑思路展开,分为五个阶段,十章。第一阶段是理论基础和数据准备阶段,包括论文的前三章。主要任务是从理论和数据两方面构建研究基础。一方面,研究国内外相关文献资料,从脆弱性视角和测度方法两方面进行系统的分析和梳理,在此基础上界定脆弱性的内涵及脆弱性测度准则,构建本文的研究框架。另一方面,对CHNS数据进行匹配和加工,根据劳动经济学、福利经济学和社会学的基本理论,借鉴已有的研究成果,尽可能多地筛选变量以备研究所用。第二阶段是测度阶段,包括四、五、六章。第四章构建了家庭脆弱性测度的方法体系。总的来讲,包括描述性和推断性测度两大类。其中,描述性测度指标有七种：边缘型脆弱性、偶贫型脆弱性、P1型暂时贫困值(TP1)、P2型暂时贫困值(TP2)、负向变动率、绝对变动率、平均变动率。推断性测度指标有三种：EP0、EP1、EP2。对于推断性测度,还要区分不同的未来收入分布估计方法：面板数据跨期均值和方差(方法1)、面板数据回归均值跨期方差(方法2)、面板数据回归均值和方差(方法3)、截面数据回归均值和方差(方法4)、非参数法(方法5-1、5-2、5-3)。第五章尝试测度指标、未来分布估计方法、贫困线的各种测度组合,共84种,对家庭脆弱性进行实证测度,并且从脆弱贫困对照的角度记录测度结果。由于角度、尺度、量纲不同,具体的测度结果存在很大差异,但得到的方向性结论基本一致：首先,“穷人更脆弱”。各种测度的脆弱贫困对照表、脆弱性直方图和脆弱性发生率曲线都印证了这一结论。这种脆弱性结果与贫困状况的高度相关性,说明用脆弱性预测贫困是可靠的。其次,脆弱性不等同于贫困。贫困者并非都脆弱,脆弱者也并非都贫困,二者锁定的群体有交叉的部分,但并不完全重合。再次,城镇家庭的收入差距和脆弱性差距都大于农村。最后,“农村更脆弱”。农村家庭的脆弱性高于城镇,而且贫困线越高,脆弱性的城乡差异越大。这一规律对总体和非贫困家庭都适用,但是在贫困家庭中,城乡脆弱性的力量对比却发生了逆转,说明城镇低收入群体的贫困风险更大。第六章根据实证测度的结果,评估各种测度组合的可靠性、稳健性和准确性,进而选择测度效果最好的贫困线、脆弱线、测度指标和未来分布估计方法,作为下一阶段的研究基础。第一,贫困线应选择2美元。第二,脆弱线的选择比较复杂。对低脆弱线,考虑了贫困均值和脆弱性均值两种设置方法。描述性测度仅适用于脆弱性均值脆弱线,推断性测度中,EP1和EP2以及非参数法测度EP0时应以贫困均值为脆弱线,参数法测度EP0时,应以脆弱性均值为脆弱线,这一结论对当前脆弱性研究文献中普遍以贫困发生率为脆弱线的做法提出质疑。对高脆弱线,以当前已达成共识的0.5脆弱线为基础,根据极差法和切尾极差法同量纲化处理的思想、设置了七条高脆弱线。对描述性测度而言,极值脆弱线表现最优,同时适用于TP1和负向变动率,切尾1%极值脆弱线适用于绝对变动率,切尾5%极值脆弱线适用于TP2。推断性测度的高脆弱线适用情况则更加复杂,但总的来讲,对EP0最合适的高脆弱线是0.5,这与以往文献中的做法一致。而EP1和EP2更适用于脆弱性极值脆弱线。第三,对分布估计方法的优劣,三种评估的结论并不完全一致,需要做出权衡。总的来讲,参数法表现优于非参数法。参数法中,方法3最优。值得一提的是方法4,由于仅使用一期截面数据测度脆弱性,方法4具有天然劣势,但其表现并不太差,虽在可靠性上落后于其他方法,但差距不大,在稳健性方面却仅次于方法3排在第二位。可见,在面板数据不可得的情况下用方法4测度仍然具有一定价值。第四,在测度指标方面,推断性测度整体优于描述性测度,但在某些方面描述性测度也有上佳表现。例如在可靠性评估中TP2、TP1、负向变动率排在第2、3、4位,高于EP0和EP1,而偶贫型脆弱性、平均变动率也排在EP0。前面。可见,虽然各种描述性测度本质上属于事后测度,是家庭面临风险或风险响应能力的代表指标,并不完全具备脆弱性的内涵,但确实提供了推断性测度力不能及的视角,在测度体系中还是有一定价值的。三种推断性测度的优劣十分明显,综合排名从前到后的顺序是EP2、EP1、EP0。这一实证结论与当前文献对三种测度的理论评价完全相符,也与前文测度准则中对三者的基本判断一致。第三阶段是识别阶段,包括第七章。运用上一阶段选择的最优测度组合,在区分城乡的基础上,按省份、社区、教育、年龄、职业特征、抚养比测度不同子群的脆弱性,识别脆弱地区和群体,为前瞻性扶贫政策瞄准提供依据。城镇样本中脆弱性最高的贵州、广西、近距离组,小学和初中组,无自雇组,65岁以上组,高抚养比组,农村样本中的脆弱性最高的贵州、广西,近距离组,文盲、小学组,全自雇组,65岁以上组,高抚养比组。第四阶段是干预阶段,包括八、九章。分析脆弱性的直接根源和潜在影响因素,为差别救助政策的设计提供依据。第八章从脆弱率和脆弱性差异两方面进行脆弱性根源分解,得到如下结论：首先,收入越低或变动性越高,家庭越脆弱。其次,脆弱性相等或相近的家庭,其脆弱性的根源可能不同,有的主要因低收入水平(LM)而脆弱,有的主要因高变动性(HV)而脆弱。再次,脆弱率分解结果显示,几乎在所有层面的群体中HV和LM型脆弱都占有一定的比例,只是贫困家庭的脆弱性主要源于LM,而非贫困家庭的脆弱性主要源于HV,并且从整体上讲,城镇家庭脆弱性源于HV的份额高于农村,源于LM的份额低于农村。最后,脆弱性离差分解结果显示,城镇脆弱性以HV为主要根源,农村脆弱性以LM为主要根源。城镇高脆弱性组都以正向变动效应为主导,而高农村脆弱性组都以正向水平效应为主导,不论城乡低脆弱性组都以负向水平效应为主导。第九章筛选家庭脆弱性的影响因素,比较各因素的重要性,分析各因素在脆弱性分布不同位置的作用。首先,城乡家庭脆弱性的影响因素互有异同。同为负向的影响因素有：成人数、教育程度、医保比例、年龄及各类资产变量,同为正向的影响因素有：家庭规模和诊断高血压比例。是否有技术人员和自雇比例两个因素对城乡家庭脆弱性的影响方向相反,城镇两者均负,农村两者均正。户主BMI和国有比例两个因素对城镇家庭有显著负影响,但对农村家庭影响并不显著。其次,各因素的重要性各有高低。无论城乡,资产类因素的重要性都绝对领先于其他因素,说明保护和增加脆弱群体的实物资产是降低脆弱性的根本途径。城乡脆弱性影响因素中可归入重要性第二层次的有医保比例和户主年龄,佐证了不断地推行城镇和农村的医疗保险制度改革的合理性。值得注意的是,成人数、教育、健康、技术等人力资本因素和随礼支出所代表的社会资本因素排在重要性最低的第三、四层次,说明这些因素尚未发挥应有的作用,大有可以作为的空间。第三,各因素在脆弱性分布的不同位置作用不同。以救助最脆弱群体为目标的扶贫政策应该重点关注两类因素：一类是影响随着分位点的提高而增大的负向因素(A类因素),另一类是虽然存在波动但较高分位点上影响大于较低分位点上影响的负向因素(B类因素)。在城镇,A类因素有：资产总值、自雇比例、国有比例,B类因素有：成人数、技术人员、户主BMI、东部。在农村,A类因素有：电器交通总值、农机价值、房屋出租价值、一次感冒费用、随礼支出,B类因素有：成人数、教育、技术人员、户主BMI。第五阶段是归纳总结阶段,对应着第十章。归纳总结脆弱性测度、识别和干预的研究结论,提出相应的对策建议,指明进一步的研究方向。本文的主要创新点有四点：第一,脆弱性测度框架方面的独特性。本研究将测度方法分为描述性和推断性两类。对描述性测度首次提出边缘型脆弱性、负向变动率型脆弱性、平均变动率型脆弱性和绝对变动率型脆弱性测度指标。对推断性测度突破只从理论上而非实证上探讨EP1和EP2的做法,运用五种未来收入分布估计方法测度EP0、EP1、EP2。在已有的脆弱性文献中,尚未有任何一项研究做过如此全面系统的测度。另外,本文所建立的从测度到识别再到干预的研究框架,从逻辑上具有严密性,从架构上具有新颖性。第二,对测度方法的多角度评估。当前的脆弱性测度处于一种百花争鸣的状态,由于使用的数据不同,不但测度结果不具有可比性,各种方法的优劣也无从可知。判断方法优劣对扶贫实践十分重要,毕竟,在扶贫过程中同时计算多种测度并不现实,客观上需要一种统一的测度,但是当前的脆弱性文献恰恰缺少这方面的研究。本文尝试运用测度指标、贫困线、估计方法共84种测度组合测度家庭脆弱性,根据测度结果对评估各种测度。评估视角和评估指标的选择都具有一定的创新性。第三,研究方法的独特性。用分位数回归研究各因素对脆弱性分布不同位置的影响,在脆弱性研究领域尚属首次。将bootstrap法应用于脆弱性测度实践,在国内已发表的成果中应是首次。用秩相关法评估测度方法的稳健性也是一种全新的尝试。第四,脆弱线选择方面的开创性研究。当前的脆弱性研究中,对脆弱线的选择仅局限于EP0。本文将其扩展到所有测度,借鉴EP0脆弱线的设定思想,提出两种低脆弱线和七种高脆弱线,应用于脆弱性测度实践,为不同的测度选择合适的脆弱线。从理论上讲,对脆弱线的讨论对脆弱性研究体系是一个有益的补充。从实践上讲,如果没有为一种测度方法设定一条合适的脆弱线,就无法判断单个家庭是否脆弱,也就无法应用该种测度进行扶贫政策的瞄准,客观上限制了脆弱性测度在扶贫实践中的应用。不足之处在于：首先,可得数据的内容严重限制了脆弱性研究的角度和深度。CHNS不提供消费数据,只能根据收入数据测度脆弱性,而且无法从风险暴露的角度测度脆弱性。缺少家庭风险和风险响应方面的信息,使很多脆弱性测度的设想只能停留在理论层面。其次,面板数据的长度有限,研究仍建立在极强的假设之上,因此研究结果的准确性和可靠性也受到影响。第三,测度和分解子群脆弱性时,由于样本量有限,只采用了城乡和年龄,城乡、教育程度等两个层次的交叉分组。这样识别出的脆弱群体比较粗略,瞄准面过宽,针对性不强。第四,在实证过程中某些处理主观性较强。例如,本文使用的变量大都不是CHNS的原始数据,而是由多个数据文件的匹配,甚至是重新加工计算得到的,在加工这些变量的过程中存在一定的主观性,从某种程度上会影响到研究结论。最后,本文借鉴国外的研究经验,对中国贫困脆弱性问题进行尝试性研究,主要是探讨各种测度方法的适用性,并未提出全新的测度方法,也未能改进现有脆弱性测度中缺乏前瞻性的问题。