中国省域相对贫困的测度分析

宫梦瑶，高远东

（1.重庆开放大学，重庆市 400000；2.西南大学 经济管理学院，重庆市 400715）

0 引言

党的二十大指出，中国式现代化是全体人民共同富裕的现代化。共同富裕作为中国特色社会主义的本质要求，就是要解决相对贫困。共同富裕和解决相对贫困几乎可以视作一个硬币的正反两面（谢华育，2021），2020年底中国消除绝对贫困之后，走向共同富裕内在要求先富带动、帮扶后富，“后富”的人群就是相对贫困、相对落后、相对困难的人群。因此，如何解决相对贫困问题就成为走向共同富裕必须破解的难题，而其中，首先需要设计相对贫困的测度方法，精准地识别出相对贫困人口，为后续相对贫困的治理指明目标人群。

1 研究现状

相对贫困是绝对贫困的一种特殊表现，也是贫困问题发展到一定水平的表现形式，区别于绝对贫困往往以收入作为单一的衡量维度，相对贫困则表现为包含收入、能力剥夺等多个维度。现行的相对贫困测度标准有如下几种，第一，将相对贫困线定义为国民收入的中位数或平均数的一定比例，如世界银行采用平均收入的1/3，欧盟国家多采用中位收入的60%作为衡量标准。第二，采用核心家庭（两个成年人、两个孩子）收入中位数的一定比例进行界定，并考虑家庭消费的规模经济问题，根据家庭规模和特征引入等价模型进行调整（Atkinson et al.，1995；Bradbury and Jantti，2005）。依据上述相对贫困标准，部分学者主张中国相对贫困线的设定可以采用农村居民收入中位数（或平均数）的一定比例，并随着经济发展的进程而逐步提高这一比例（李永友和沈坤荣，2007；魏后凯和刘长全，2019；孙久文等，2019）。但这种做法缺陷在于，相对贫困的门槛值可能会因中等收入群体收入的下降而下降，造成尽管低收入群体状况更糟糕，但贫困率却在下降，从而产生结果误导（Sen，1983；Citro et al.，1995）。进而，也有学者提出了“强相对”贫困线和“弱相对”贫困线来解决上述问题（Ravallion and Chen，2011）。

综上所述，“弱相对”贫困线是动态的、变化的，与相对贫困的动态性特征相符，其次，“弱相对”贫困线将基尼系数与人均收入统筹考虑并进行改造，实现了绝对贫困标准与相对贫困标准的有机结合。对于我国现阶段而言，“弱相对”贫困线具有非常高的参考价值。因此，我们采用“弱相对”贫困线作为一种界定相对贫困的标准，并对其加以改造，利用弱相对贫困线对中国全域及省域的居民收入数据进行测度，形成具有中国特色的相对贫困模型。

2 中国相对贫困的测度模型构造

2.1 模型选择

按照Ravallion（2020）提出的弱相对贫困测度模型，假定个体经济福利取决于或部分取决于其他个体的经济福利水平，则可以将区域j中个体i的经济福利表示为如下形式：

此处，如果测度城乡相对贫困，j就分别表示城镇和农村；如果测度省域相对贫困，j则表示各个省份。这里的为个体i的个人消费，为个体i的相对收入。假定方程（1）严格递增且可导，若，那么该个体正处于“相对剥夺”状态；若，那么该个体正处于“相对满足”状态。

其次，就是如何测度个体的“相对”福利水平？其中存在“比较”的含义，那么需要一个比较点作为标准，但是每个个体的比较对象又是不同的。依据现实情况，假设可以将每个个体的比较划分为两种情况，即“向上比较”和“向下比较”。“向上比较”是该个体将其收入或福利水平与比自身收入或福利水平更高的个体进行比较，“向下比较”是该个体将其收入或福利水平与比自身收入或福利水平更低的个体进行比较，两种比较倾向会直接影响相对贫困率的高低。若个体更倾向于“向上比较”，则相对贫困率更高，若个体更倾向于“向下比较”，则相对贫困率更低。为了验证这一假设，使为个体在区域j的比较均值，其中，表示个体“向下比较”对象的消费，表示个体“向上比较”对象的消费。且为闭区间上的一点，即：

在方程（5）中，参数δ决定了个体是“向上比较”还是“向下比较”。若δ＜0.5，则个体倾向于“向下比较”，若δ＞0.5，则个体倾向于“向上比较”，若δ=0.5，则所有个体的收入均值即为相对收入。

Ravallion（2020）提出这种基于基尼贴现均值来计算区域贫困线，与普通均值或者中位数相比较，不仅反映平均收入水平在相对贫困线中的作用，也反映收入分布在相对贫困线中所起的作用，它将均值和分位数的各自优势有机地融合在一起，是比较收入的理想选择。

本文把Ravallion（2020）中贫困线的国家异质性应用于中国相对贫困线的时间（年份）异质性，使用中国在时间的基尼系数。Ravallion（2020）使用来自146个国家和地区数据进行实证研究，得到贫困线的收入弹性为0.7。但是，这种参数设置并不一定适用于中国实际情况，因此，下面我们将在微观数据基础上拟合参数，用来测度中国各省域的相对贫困。

2.2 参数拟合

本研究基于中国家庭金融调查（CHFS）2017中的个体进行相对贫困线的拟合，主要利用个人年收入和个人年支出作为拟合数据。经过数据筛选后，剩下有效个体样本26659条，分布于785个社区，且每个社区个体不少于20个。各社区个体年收入和个体年消费两个变量的描述性统计如表1所示，利用该数据拟合的参数结果如表2所示。

表1 变量的描述性统计

表2 参数拟合结果

可以得到中国的相对贫困线变化斜率应为0.75，即β=0.75，σ=0，绝对贫困线α=3300。因此，相对贫困线为式（8）所示，式中为基尼系数，为家庭平均收入。

3 中国相对贫困测度

3.1 城乡相对贫困测度

中国城乡之间经济发展水平存在较大差异，且城市消费水平比农村高得多，所以若在城乡之间采取不同贫困线就能很好地解决利用统一贫困线对城市贫困水平估计不足而对农村贫困水平估计过高的难题。因此，弱相对贫困线公式（8）的形式：

通过分城乡测算调查年份的相对贫困线和对应的贫困发生率，结果如表3所示。城市相对贫困线为25338元，农村相对贫困线为11979元，城市相对贫困线远远高于农村，如果使用整体的相对贫困线19579元，必然放大城市的相对贫困程度，而缩小农村的相对贫困程度；同样，通过贫困发生率的城乡比较，农村相对贫困发生率远比城市高，如果使用统一的相对贫困发生率标准，一样可以得出这个结论。因此，如果在相对贫困脱贫工作中采用全国一条线，是不利于精准识别城市、农村相对贫困群体的。

表3 中国城市和农村的相对贫困线及发生率

3.2 省域相对贫困测度

在计算省域相对贫困线时，把一个省份的所有家庭看成一个群体，来识别该群体中的相对贫困人口。如表4所示，北京、天津、上海、浙江、江苏的弱相对贫困线处于较高水平，弱相对贫困线均在25000元以上，其中北京的相对贫困线为全国最高为44957元，上海的弱相对贫困线次之为44205元，对应的贫困发生率分别为11.49%和9.98%，除了这几个比较高的省份外，山东、辽宁、河北、内蒙古、黑龙江、安徽、江西、湖北、湖南、重庆、四川、贵州、陕西、宁夏、吉林、福建、广东这些省份的弱相对贫困线都超过了15000元，其中辽宁、福建、广东三个省份的弱相对贫困线超过20000元。此外，还有一些省份的弱相对贫困线低于15000元，比如山西、河南、广西、云南、海南、甘肃、青海，其中云南的弱相对贫困线12518元为所有省份中最低，显然，不同省份的弱相对贫困线存在显著差异。

表4 2017年中国29省（市）贫困线

为了更好地了解弱相对贫困在我国空间上的分布状况，我们采用GeoDa软件，绘制了二者在各省市的空间分布情况（见图1）。其中，弱相对贫困发生率最高的集中在内蒙古、青海、贵州、云南四个省份，而东部沿海地区的弱相对贫困发生率在全国范围都是处于较低的水平，这与东部地区较为发达的经济发展水平是分不开的。

图1 中国29省（市）弱相对贫困发生率分布状况

4 结论

本文借鉴Ravallion（2020）模型，利用中国家庭金融调查数据库拟合参数，构造出中国弱相对贫困测度方程，对中国全域及各省份相对贫困线和贫困率进行了测度和对比分析，得到如下主要结论：

1）应该用弱相对贫困线来测度中国的相对贫困状况。首先，弱相对贫困线是动态的、变化的，与相对贫困的动态性特征相符；其次，弱相对贫困线是在基尼系数与平均收入的基础上进行改造，形成一个分段的函数曲线，实现了绝对贫困标准与相对贫困标准的有机结合。

2）相对贫困线的划定应该分城市和农村分别测度。在采用全国一条线时，不论是对于农村还是对于城市，准确度都会出现一定的偏差，城乡使用统一贫困线将低估农村的相对贫困发生率，高估城市的相对贫困发生率。因此，如果在相对贫困脱贫工作中采用全国一条线，不利于精准识别城市、农村不同群体的相对贫困程度。

3）中国不同省域相对贫困线和相对贫困发生率存在显著差异。