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贫困的多维测度研究述评
贫困作为一个极具社会影响力和政治敏感度的问题，一直是经济学、社会学、政治学等多个学科关注的重点。可以说，贫困是一个复杂的社会问题。针对不同的层面和维度，涉及到了贫困的诸多方面，比如收入、就业机会、教育、健康、社会保障、住房条件等。因此，对于如何正确地测度贫困，理清其多维属性，是关键的问题。
经典的贫困研究方法是用收入或消费水平来度量贫困。然而，这种方法有许多不足之处，比如收入和消费水平不能全面反映贫困人口的实际财务状况，这些贫困人口还受到教育、健康、住房、就业、社会参与等方面的困难。为了解决这些问题，学者们开始从多方面考虑贫困，提出并逐渐发展出多维贫困的概念和测度方法。
相对于传统的单一测度方法，多维贫困考虑了贫困人口面临的多种困境，包括生活水平的低普及率、工作条件的薄弱、教育与健康条件的恶劣、社会方式与文化认同的边缘化等。多维贫困的思维方式是通过从多个维度同步考察，来推进贫困的状态分析和识别。这种方法的优势在于更全面、更精确地评估了贫困的多种存在形式，有利于精化精准的扶贫政策的制定，契合“精准扶贫”思路，也有利于提高社会公正性和公平性。
多维贫困测度方法的研究实践中，把贫困看成一种多重的弱势与排斥，需要找到一个可以同时刻画贫困人口的多种面向的综合变量来度量。在综合变量的选择上，测度贫困人口特征的单指标方法会产生一定的偏差，因此往往应选用多指标方法来衡量贫困现象。近年来，许多学者为了方便测量，提出了许多指标体系，比如UNDP所提出的人类发展指数（HDI）和联合国国家间发展计划署提出的多维贫困指数（MPI）等。
UNDP的人类发展指数（HDI）是用于评估一个国家或地区人类发展水平的综合指数。HDI主要包括三个维度：健康与寿命、教育和生活水平（收入）。HDI是一个综合性指标，可以反映国家或地区整体人类发展水平，但是HDI忽视了其他方面的因素对贫困的影响，例如性别差距、地区、年龄等问题。
MPI指标体系是联合国国家间发展计划署提出的多维贫困指数，MPI把贫困的测量分为10个维度（如健康、教育、收入及安全等）和一些子指标。MPI涉及的指标远比HDI多，也更具体。同时神经网络体系也被用于对贫困的分类预测。MPI类指标由于反映了贫困的多个方面信息，更可靠地反映了贫困的状况，可以应用于贫困监测和政策制定。目前，在中国，多维贫困测度已成为评估贫困状况和制定扶贫政策的实践工具。
综上所述，贫困是一个复杂的社会问题。针对贫困的多维属性，多维贫困测度方法已逐渐发展成为评估贫困现象的重要指标。通过从多个维度同时考虑贫困问题，能够更全面、更精准地把握贫困的存在形式，有利于精准扶贫政策的实现。虽然多维贫困测度方法存在着许多问题，但是仍然是贫困领域重要的研究方向，也值得我们在未来的研究中不断探讨和推广。