教育和培训机制缺失及制度岐视。为此，应加快户籍制度改革步伐，稳步增加农民工工资，增加经济、医疗等保障，健全法律法规，加强农民工职业培训，以尽快解决农民工多维贫困问题。
关键词：中国城镇化；农民工；多维贫困；减贫策略；农村转移人口；隐性贫困；农民工职业技能；政府
中图分类号：C912.82 文献标识码：A 文章编号：1007-2101（2015）03-0099-07
一、引言
庞大的农民工群体是城乡二元结构的伴生物，是中国城镇化进程中新增产业工人的主体力量。尽管农民工对中国经济增长做出了巨大贡献，但却相对较少地分享到经济改革和发展的成果。正如通常看到的那样，当前中国进城务工的农民工仍然带有明显的原居住地贫困痕迹，并在向城市转移过程中表现出新的多维贫困特征。一个显而易见的事实是相较于原居住地的贫困，农村转移人口的贫困问题更加复杂和脆弱，且导致大量相对贫困人口离开国家扶贫减贫的视线。这一现象的存在，显然不利于我国2020年全面建成小康社会目标的实现。
贫困问题的有效解决需要建立在客观而可度量的标准的基础上。在传统的减贫策略中，由于中国农村土地的社会保障性质，收入和消费水平作为衡量贫困的标准是一种有效的方法。然而，对于大量进城务工的农民工来说，其适用性受到了极大的局限。
即使如此，农民工贫困问题仍没有脱离贫困理论的一般性框架。就贫困理论的研究逻辑而言，其研究视角的拓展，实际上遵循了“从一维转向多维”的路径，而贫困的界定与识别则成为多维贫困理论的前提。在早期，以收入度量贫困的办法被较多地采用，其隐含的假设是：收入水平在贫困线以上的个体，在市场条件下能通过购买而达到最低功能性的福利水平。由于贫困仅与收入状况相关，因此，个人维持生计所需的最低收入或消费水平往往成为贫困线（阈值）的标准（Mollie Orshansky，1963），在实践中其也一度成为减贫政策的依据。在其基础上，阿马蒂亚·森（2001）则提出了基于能力方法论的多维贫困概念，他将贫困看作是对人的基本可行能力的剥夺，而不仅仅是收入低下的结果。在其理论中，穷人遭受到来自多方面的剥夺，包括健康较差、缺乏教育、不充足的生活标准、缺乏收入、缺乏赋权、恶劣的工作条件以及来自暴力的威胁等。在稍后的研究中，一些学者同样注意到，经济不公平问题同样不能仅仅从收入角度分析，而是可以从多个维度进行比较（Atkinson A.B.和F. Bourguignon，1982）。此外，与阿马蒂亚·森强调个体差异不同，法国学者拉诺尔引入了社会排斥法的概念，强调贫困与群体、社会结构、制度、文化等外在因素的关联，将分析重点从个体转移到社会关系与制度上。近期，福利因素被引入到贫困研究中（sumner，2006），在该解释框架下，只有部分福利的获得与个体收入水平相关，而另一些福利（公共产品、配给制下的住房供给）的享用则与货币变量无关。贫困度量方法也随着理论的拓展一同发展，如贫困加总（FGT）方法的提出（Foster J.，Greer J.和Thorbecke，E.1984），多维度贫困指数（MPI）度量方法（Alkire和Foster，2007）的采用等。这些理论和方法，为我们研究中国城镇化背景下农民工多维度贫困提供了理论参照和测量工具。
二、多维度视野下我国农民工贫困的识别及其特征
毋庸置疑，在传统体制下，贫困的一维法度量是一个有效的工具。建国以来我国减贫工作取得了显著成效，特别是在改革开放后基本上消除了绝对贫困。不过，随着农村转移人口的进城，我国相对贫困人口的数量却居高不下，并以隐性贫困的形式表现出来。
如前所述，对隐性贫困的测量仅用收入指标是远远不够的。一方面，收入作为度量贫困或福利缺失的指标显得过于狭隘，并不能全面反映预期寿命、识字率、公共产品的提供、自由与安全等福利状况。另一方面，即使运用收入作为度量标准，在市场化条件下收入贫困线的划定仍可能脱离现实制度安排的影响和个体的具体境遇。换言之，某些贫困线以上的个体仍会由于将部分收入用于非必需品而导致贫困。该类型的贫困群体隐蔽性极强，难以通过贫困测量体现出来，往往会形成政府扶贫减贫的真空地带。合理的办法是选择多个维度和具有代表性的变量，综合确定贫困主体并判断其贫困状况。
（一）对我国农民工贫困的多维度识别方法
在笔者的研究中，主要借鉴国外学者研究多维度贫困指数（MPI）方法。根据农民工群体的现实情况，笔者从物质、精神、能力、权力和享有的社会福利等多个维度出发，对农民工贫困作出识别和判定。上述维度中任何一个要素的缺失，都可以单独或者综合导致农民工贫困的发生。在此基础上，笔者对多维贫困的测量方法和度量步骤如下：
1. 各维度的福利取值：让Mn，d代表n×d维矩阵，并且令矩阵的元素y∈Mn，d，代表n个人在d个不同维度上的取值。式中，对于y中的任一元素yij，表示个体i在维度j上的取值，i=1，2，…，n；j=1，2，…，d。
2. 每一个维度贫困的识别。令zj代表第j个维度被剥夺的阈值或者贫困线。对于任何矩阵y，可以定义一个剥夺矩阵：g0=[g0ij]，其典型元素Q0ij的定义是：当yij 对于这个剥夺矩阵g0，可以定义一个列向量代表个体i忍受的总的贫困维度数，即第i个元素的值为ci=g0i。 3. 多个维度被剥夺的识别。上述剥夺矩阵g0=[g0ij]中的每一个元素代表了每个个体在每个维度是否存在被剥夺，是一种单一维度的方法。在此基础上导入多维的分析方法，即同时考虑k个维度，判别该个体是否存在被剥夺。令k=1，2，…，d，？籽k为考虑k个维度时识别贫困人的函数。当ci≥k时，？籽k（yi；z）=1，个体i为贫困人；当ci