亚行博客【看见家庭内部的匮乏个体】英文原文链接：网页链接贫困不仅涉及家庭拥有的财富，还关乎个体能否获得医疗保障、就业机会、财产权益和数字服务，以及能否对影响自身生活的决策施加影响。

“不让任何一个人掉队”是发展议程作出的核心承诺。要兑现这一承诺，必须准确识别哪些人面临掉队风险。但常规的贫困统计往往无法呈现全貌。

政府通常根据家庭收支来衡量贫困状况。当家庭人均可支配收入或消费水平低于划定的线时，该家庭即被认定为“贫困户”。按照国际通行的“极端贫困”定义，以2021年购买力平价（PPP）计算，每人每日生活费不足3美元即属于极端贫困。

这套方法很有用。家庭内部通常共享资源、共渡难关，而且许多扶贫项目也以家庭为单位提供帮扶。

按此标准衡量，亚太地区生活在极端贫困中的人口占比已从1990年的65%大幅降至2025年的4%以下。

然而，减贫进程正变得愈发艰难。多维贫困统计数据显示，亚洲发展中经济体约有12%的人口面临非经济层面的窘困。

劳动年龄人口遭遇的各种匮乏

家庭层面（见图二）

个体层面（见图三）

一个表面上能够维持生计的家庭，可能居住在条件良好的住房中，享有电力和清洁饮用水，并拥有足以让全家维持在贫困线以上的基本资源。从外部看，这样的家庭似乎生活无虞。

但若深入观察家庭内部，可能就会发现：部分家庭成员或无法获得医疗服务、体面就业机会、互联网接入或财产权益，甚至在家庭决策中缺乏话语权。女性可能难以掌握家庭财务支配权，残障人士则可能找不到工作。仅依据家庭资源衡量贫困的统计方法，难以识别这些个体层面的匮乏。

以家庭为单位的传统衡量方法往往假定，同一家庭内的所有成员承受着相同程度的匮乏，或享有同等水平的福祉。而亚洲开发银行（亚行）发布的《2026年亚太地区关键指标》报告突破了家庭这一单一分析维度，提出了一种能够揭示个体匮乏状况的新方法。该方法同时采用家庭和个体层面的数据，透过“双重视角”识别处于匮乏状态的人员。

家庭视角沿用全球多维贫困指数的衡量方法，关注教育、健康和生活水平等维度。个体视角则重在分析导致同一家庭成员之间差异的因素，包括个人状况、决策自主权、医疗服务可及性，以及就业和创收机会。两种视角相结合，既能反映家庭整体面临的困境，也能揭示家庭内部是否有人掉队。

这一区分至关重要，因为现有全球多维贫困衡量方法难以识别同一家庭内部究竟哪些成员正在经历特定类型的匮乏，也难以对亚太全域此类个体层面的差异进行比较。

【以双重视角透视家庭内部的匮乏】

“双重视角”方法识别出三类处于匮乏状态的人群：一类是未遭遇个体层面匮乏、但生活在贫困家庭中的人；一类是既面临个体层面匮乏，又生活在贫困家庭中的人（即“核心”匮乏群体）；还有一类是虽然生活在非贫困家庭中，却仍面临个体层面匮乏的人。

以上三类人群均需得到帮扶，但面临的问题各异。其中，第三类人群尤需关注，因为家庭层面的统计数据往往无法识别这部分人。

这项新分析仅涵盖亚太地区23个经济体25至49岁的成年人。研究发现，42%的人至少在一个层面上处于匮乏状态，即面临个体层面匮乏、家庭层面匮乏，或同时面临两者。值得注意的是，其中31%的人虽生活在非贫困家庭中，却仍遭受个体层面的匮乏。

这表明，仅依据家庭资源状况衡量贫困是不够的。

匮乏男性占比（见图四）

分析结果还表明，女性和农村居民更有可能面临匮乏。约有一半女性受到匮乏问题影响，而男性的这一比例约为三分之一，不过这一差距在亚太各地有所差异。即便是在非贫困家庭中，女性遭遇个体层面匮乏的概率仍是其男性伴侣的三倍以上。

匮乏女性占比（见图五）

农村地区的匮乏现象比城市地区更为普遍。此外，二十几岁至三十几岁的人群更容易面临匮乏。对许多人而言，这一阶段正是成家立业的重要时期。此时若缺乏就业机会、医疗保障或数字接入，个人未来的发展轨迹很可能受到影响。

其中，最常见的个体差距表现为没有医疗保险、缺少上网渠道，以及无财产所有权。

这项分析也存在一定局限性。除覆盖的年龄段范围有限外，研究还依赖于各经济体现有的调查数据。虽然它有助于从区域层面勾勒整体情况，但无法全面反映各个经济体、各类人群和各年龄段的具体状况。因此，对不同经济体之间的比较结果应谨慎解读。

政府需要质量更高、更新更及时的数据，以精准追踪“掉队”人群。家庭收入仍应作为识别困难家庭的重要依据，但在条件允许的情况下，应尽可能新增个体层面的信息。这将有助于相关计划补齐家庭层面普遍存在的短板，包括医疗保障和数字接入不足等，并更有效地惠及女性和农村社区。

要真正做到“不让任何一个人掉队”，不仅需要掌握家庭层面的匮乏状况，还必须穿透到每一个个体层面，了解其发展机遇、资源可及性和决策参与情况等，并着力解决最普遍的匮乏问题。援助工作必须将长期“掉队”人群放在优先位置，特别是女性和农村社区，最终实现全民共享发展成果。

作者：亚行经济研究和发展影响局统计和数据创新处高级统计师阿图罗·马丁内斯（Arturo Martinez）；监测和评估专家克里斯蒂安·莱尼·埃尔南德斯（Christian Leny Hernandez）；美国夏威夷大学马诺阿分校经济学副教授 特雷莎·莫利纳（Teresa Molina）