劉宇洋，陳玉萍

一、學(xué)界關(guān)于相對(duì)貧困的研究

（一）關(guān)于相對(duì)貧困的識(shí)別和測(cè)度

（二）關(guān)于相對(duì)貧困標(biāo)準(zhǔn)的研究

二、分析框架與方法比較

（一）分析框架

（二）研究方法

1.貨幣方法。采用強(qiáng)相對(duì)貧困線，以人均收入中位數(shù)的一定比例作為相對(duì)貧困線，對(duì)相對(duì)貧困進(jìn)行識(shí)別與測(cè)度，理由如下：一是經(jīng)過脫貧攻堅(jiān)戰(zhàn)，貧困人口的收入和福利水平大幅提高，教育、醫(yī)療、住房、飲水等條件明顯改善，考慮絕對(duì)貧困的弱相對(duì)貧困線已經(jīng)不適用中國(guó)；二是微觀數(shù)據(jù)中收入雖然不如消費(fèi)平滑，但易獲取且數(shù)據(jù)可靠性較高；三是均值和中位數(shù)是測(cè)度相對(duì)貧困時(shí)通常使用的統(tǒng)計(jì)指標(biāo)，雖然孰優(yōu)孰劣仍有爭(zhēng)論，但中位數(shù)能夠避免過高收入造成的均值“被增長(zhǎng)”效應(yīng)。具體計(jì)算公式如下：

假設(shè)樣本總數(shù)為n，對(duì)于每個(gè)樣本均有總計(jì)為d 的福利指標(biāo)，以x表示個(gè)體i 在指標(biāo)j 上的取值，則可以構(gòu)建權(quán)重矩陣g，其元素取值為：

基于審查剝奪矩陣g(k)，可以構(gòu)建新的剝奪得分列向量c(k)，以ρ表示當(dāng)臨界值為k 時(shí)個(gè)體的相對(duì)貧困狀態(tài)，則有：

3.二值選擇模型。如果被解釋變量y 離散，稱為離散選擇模型，其中二值選擇模型是離散選擇模型的特殊形式，也是最常見的離散選擇模型。在二值選擇模型中，因變量y的取值非0即1，如果使用最小二乘法對(duì)線性概率模型進(jìn)行估計(jì)，可能會(huì)產(chǎn)生預(yù)測(cè)值y?大于1 或者小于0 的情形，為使y 的預(yù)測(cè)值介于[0,1]之間，在給定解釋變量x的情況下，考慮y的兩點(diǎn)分布概率：

其中，P(·)表示概率，向量x 表示一系列解釋變量，β 為參數(shù)，函數(shù)F(x,β)稱為連接函數(shù)，因?yàn)槠鋵與y連接起來，y的取值要么為0，要么為1，故y服從兩點(diǎn)分布。

連接函數(shù)的選擇具有一定靈活性，如果F(x,β)為標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)的累積分布函數(shù)，則有：

其中，φ(·)與Φ(·)分別為標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)的密度與累積分布函數(shù)，此模型稱為Probit模型。

如果F(x,β)為“邏輯分布”的累積分布函數(shù)，則有：

Probit 與Logit 模型本質(zhì)上都是非線性模型，因此需要使用最大似然估計(jì)法（maximum likelihood estimation）進(jìn)行估計(jì)。

三、基于貨幣方法和多維方法的中國(guó)相對(duì)貧困測(cè)算

（一）數(shù)據(jù)描述與指標(biāo)選取

數(shù)據(jù)來源于中國(guó)家庭追蹤調(diào)查（CFPS），調(diào)查內(nèi)容涵蓋了中國(guó)居民的經(jīng)濟(jì)活動(dòng)、教育成果以及家庭關(guān)系等，調(diào)查樣本覆蓋了中國(guó)25 個(gè)?。ㄗ灾螀^(qū)、直轄市），采用多階段、內(nèi)隱分層的抽樣方法，具有一般代表性。取2014年、2016年和2018年3期數(shù)據(jù)，經(jīng)過匹配、刪除缺失值后，得到調(diào)查的樣本8661個(gè)，共計(jì)25983個(gè)觀測(cè)值。

以家庭為單位進(jìn)行分析，貨幣貧困方法使用家庭經(jīng)濟(jì)庫(kù)中的人均家庭純收入作為測(cè)算指標(biāo)，多維貧困方法指標(biāo)的選取以牛津大學(xué)貧困與人類發(fā)展中心（OPHI）提出的多維貧困指標(biāo)（MPI）為基礎(chǔ)框架，結(jié)合國(guó)內(nèi)學(xué)者關(guān)于多維相對(duì)貧困指標(biāo)體系構(gòu)建的研究。

表1 多維相對(duì)貧困的指標(biāo)與剝奪臨界值

（續(xù)表）

（二）貨幣方法：收入相對(duì)貧困發(fā)生率

基于收入數(shù)據(jù)，可以使用貨幣方法測(cè)度中國(guó)收入相對(duì)貧困發(fā)生率，選擇2018年作為基準(zhǔn)，采用收入中位數(shù)的一定閾值分省份、分城鄉(xiāng)對(duì)相對(duì)貧困發(fā)生率進(jìn)行測(cè)算。表2左半部分給出了不同閾值下以2018年收入數(shù)據(jù)測(cè)算的相對(duì)貧困發(fā)生率，可以看到將收入中位數(shù)40%作為相對(duì)貧困線時(shí)，總體相對(duì)貧困發(fā)生率為14.70%，其中城鎮(zhèn)為13.40%，農(nóng)村為15.85%最為合適，因此選擇該閾值對(duì)收入相對(duì)貧困進(jìn)行測(cè)算，得到表2 右半部分的數(shù)據(jù)。2014—2018年，中國(guó)收入相對(duì)貧困發(fā)生率有一個(gè)先下降后平穩(wěn)的過程，由2014年的19.24%到2016年的14.26%再到2018年的14.70%，期間有4.54%的降幅。在此期間，農(nóng)村的收入相對(duì)貧困發(fā)生率均高于城鎮(zhèn)，但總體上農(nóng)村的下降幅度更大，4年間共下降6.12%，城鎮(zhèn)則下降了2.77%。

表2 中國(guó)收入相對(duì)貧困發(fā)生率的測(cè)算

（三）多維方法：多維相對(duì)貧困發(fā)生率

表3 中國(guó)多維相對(duì)貧困發(fā)生率的測(cè)算

此外，分指標(biāo)可以得出2018年總體與分城鄉(xiāng)樣本家庭在12 個(gè)指標(biāo)上的相對(duì)貧困發(fā)生率（圖2）?？傮w而言，人均教育、養(yǎng)老保險(xiǎn)、信息獲取與文教娛樂的貧困發(fā)生率較高，分別為45.31%、44.02%、56.04%和36.1%，兒童入學(xué)與失業(yè)兩個(gè)指標(biāo)上幾乎不存在發(fā)生相對(duì)貧困的家庭，分別為0.52%和1.81%，其余指標(biāo)的貧困發(fā)生率均處于15%～30%的區(qū)間內(nèi)。分城鄉(xiāng)來看，在大部分指標(biāo)上，農(nóng)村家庭相對(duì)貧困發(fā)生率均高于城鎮(zhèn)家庭，特別是在人均教育和信息獲取指標(biāo)上，農(nóng)村比起城鎮(zhèn)存在較大的差距，相對(duì)貧困發(fā)生率差值分別達(dá)到了30.14%和20.62%。

圖2 中國(guó)多維相對(duì)貧困分指標(biāo)發(fā)生率（2018年）

四、收入相對(duì)貧困與多維相對(duì)貧困的比較分析

（一）靜態(tài)比較：分離與重合特征分析

為了深入分析收入相對(duì)貧困和多維相對(duì)貧困之間的區(qū)別與聯(lián)系，本文從總體、分城鄉(xiāng)、家庭生命周期、多維相對(duì)貧困驅(qū)動(dòng)等統(tǒng)計(jì)分析了兩種方法識(shí)別的相對(duì)貧困人口分離與重合特征，考慮到篇幅有限和現(xiàn)實(shí)參考意義，僅報(bào)告了2018年的測(cè)算結(jié)果（表4）。

表4 收入相對(duì)貧困與多維相對(duì)貧困的分離重合特征（2018年） （單位：%）

其次，分城鄉(xiāng)與分區(qū)域的數(shù)據(jù)能夠進(jìn)一步展示宏觀層面的分離與重合特征。就城鄉(xiāng)而言，不論是考慮收入相對(duì)貧困還是多維相對(duì)貧困，城鎮(zhèn)的相對(duì)貧困發(fā)生率均低于農(nóng)村，然而城鎮(zhèn)識(shí)別重合率為25.82%，顯著高于農(nóng)村的19.42%，這意味著城鎮(zhèn)陷入收入相對(duì)貧困的家庭存在更大幾率同時(shí)陷入多維相對(duì)貧困，也說明農(nóng)村的收入相對(duì)貧困遺漏了更多的多維相對(duì)貧困，因此多維相對(duì)貧困這一指標(biāo)對(duì)于農(nóng)村具有更重要的參考意義。對(duì)于分區(qū)域而言，收入相對(duì)貧困發(fā)生率最高的是中部，為15.86%，而多維相對(duì)貧困發(fā)生率最高的是西部，為25.96%，兩種方法識(shí)別出來的相對(duì)貧困發(fā)生率最低的區(qū)域均為東部。此外，從重合率來看，由高到低依次為東北、中部、東部、西部，最高的東北重合率達(dá)到了25.38%。

再次，通過分家庭生命周期樣本的數(shù)據(jù)可得出微觀層面的分離與重合特征。處于空巢期、穩(wěn)定期、贍養(yǎng)期的家庭更容易陷入收入相對(duì)貧困狀態(tài)，其中空巢期的家庭由于缺乏勞動(dòng)力，收入相對(duì)貧困發(fā)生率高達(dá)28.83%，是唯一一類收入相對(duì)貧困發(fā)生率高于多維相對(duì)貧困發(fā)生率的家庭。與此同時(shí)，處于贍養(yǎng)期、穩(wěn)定期的家庭發(fā)生多維相對(duì)貧困要明顯高于處于其他生命周期的家庭，分別為27.12%和26.12%。根據(jù)重合率可知，六種類型的家庭大致分為三個(gè)檔次，識(shí)別重合率最低的為負(fù)擔(dān)期的家庭與空巢期的家庭，這兩種家庭的共同特征為既有老人又有兒童；處于中間位置的是起步期和撫養(yǎng)期的家庭，這兩種家庭的共同特征為家中沒有老人且勞動(dòng)力數(shù)量較為充足；處于最高檔次的為穩(wěn)定期與贍養(yǎng)期的家庭，這兩類家庭的共同特征為家中沒有兒童（表5）。

表5 根據(jù)人口特征的家庭生命周期劃分

最后，分多維相對(duì)貧困驅(qū)動(dòng)維度樣本分析可進(jìn)一步揭示收入相對(duì)貧困與多維相對(duì)貧困分離與重合的原因。按照多維相對(duì)貧困維度貢獻(xiàn)份額將多維相對(duì)貧困群體分為四類，其在兩種方法下識(shí)別出來的相對(duì)貧困群體由高到低分別是生活水平、其他、發(fā)展保障與發(fā)展機(jī)會(huì)。其中，發(fā)展機(jī)會(huì)和發(fā)展保障的識(shí)別重合率分別僅為11.75%和16.52%，這意味著收入相對(duì)貧困幾乎無法識(shí)別在發(fā)展機(jī)會(huì)維度和發(fā)展保障陷入“困境”的家庭。與之相反，對(duì)于由生活水平作為主要多維相對(duì)貧困維度構(gòu)成的家庭中，識(shí)別重合率高達(dá)31.28%，分離與重合的原因十分明顯，即收入相對(duì)貧困識(shí)別出的貧困群體與多維相對(duì)貧困中生活水平維度作為主要貢獻(xiàn)因素的家庭具有較高的重合率，但收入相對(duì)貧困無法識(shí)別在發(fā)展機(jī)會(huì)和發(fā)展保障維度陷入低福利狀態(tài)的家庭。

綜上分析，不論是從總體樣本還是從分類樣本來看，收入相對(duì)貧困與多維相對(duì)貧困的識(shí)別重合率均存在較大偏差，總體重合率為22.11%。從宏觀層面上看重合率，城鎮(zhèn)高于農(nóng)村，東北高于其他區(qū)域；從微觀層面上看重合率，穩(wěn)定期和贍養(yǎng)期的家庭高于其他家庭，然而這兩類家庭在兩種方法測(cè)算下相對(duì)貧困發(fā)生率均較高。分多維相對(duì)貧困驅(qū)動(dòng)維度的樣本揭示了識(shí)別分離與重合的原因，即收入相對(duì)貧困主要能夠反映多維相對(duì)貧困中的生活水平維度，因此以生活水平維度為主要貢獻(xiàn)份額的多維相對(duì)貧困家庭與收入相對(duì)貧困有較高的重合率，反之則低。

（二）動(dòng)態(tài)比較：跨期偏離分析

收入相對(duì)貧困與多維相對(duì)貧困的靜態(tài)比較說明了兩者識(shí)別重合率較低，那么伴隨著家庭的收入相對(duì)貧困變動(dòng)（脫貧或入貧），其多維相對(duì)貧困有多大概率同向或反向變動(dòng)呢？表6 給出了2014—2016年和2016—2018年兩個(gè)時(shí)期收入相對(duì)貧困轉(zhuǎn)換過程中所伴隨的多維相對(duì)貧困轉(zhuǎn)換情況。

表6 收入相對(duì)貧困與多維相對(duì)貧困的跨期偏離分析 （單位：%）

以2016—2018年為例進(jìn)行分析，2016年收入相對(duì)貧困發(fā)生率為14.26%，其中，8.16%的人脫離了收入相對(duì)貧困，但又有8.60%的人口進(jìn)入收入相對(duì)貧困，其余6.10%無變化（仍處于收入相對(duì)貧困），因此2016—2018年收入相對(duì)貧困發(fā)生率略微提高了0.44%。在這一過程中，脫離收入相對(duì)貧困的8.16%家庭中有25.04%同時(shí)脫離了多維相對(duì)貧困，但也有10.61%的家庭雖然脫離了收入相對(duì)貧困，但陷入了多維相對(duì)貧困。與此同時(shí)，進(jìn)入收入相對(duì)貧困的8.60%家庭中有18.79%的家庭同時(shí)也成為了多維相對(duì)貧困家庭，但其中15.57%的家庭進(jìn)入了收入相對(duì)貧困的同時(shí)脫離了多維相對(duì)貧困。綜合來看，伴隨著收入相對(duì)貧困的變動(dòng)，2014—2016年、2016—2018年的數(shù)據(jù)均顯示，多維相對(duì)貧困同向變動(dòng)的比例均大于反向變動(dòng)的比例。采用集合的運(yùn)算，根據(jù)式（11）可以計(jì)算2016—2018年加權(quán)同向變動(dòng)率為62.26%，2014—2016年約為57.66%。從動(dòng)態(tài)上分析說明，從收入相對(duì)貧困角度衡量的脫貧與入貧與從多維相對(duì)貧困角度衡量的脫貧與入貧仍有較大的差距。

（三）解釋力比較

靜態(tài)分析表明，兩種方法識(shí)別出來的相對(duì)貧困群體有較大差別，而動(dòng)態(tài)分析表明，兩者之間的變動(dòng)雖然同向比例高于反向比例，但仍有較大差距。因此，單獨(dú)使用收入相對(duì)貧困與單獨(dú)使用多維相對(duì)貧困均無法完整描述相對(duì)貧困群體，需要從解釋力上對(duì)兩種方法進(jìn)行比較，探討哪種方法對(duì)于相對(duì)貧困的本質(zhì)更具有解釋力。

1.模型構(gòu)建。相對(duì)貧困的“本質(zhì)”在于反映個(gè)體由于機(jī)會(huì)不均等而陷入了低收入或者低福利的不平等狀態(tài)。為此，需要選取機(jī)會(huì)均等前提下的個(gè)體差異作為解釋變量，討論其對(duì)于兩種方法測(cè)算結(jié)果的解釋力。選取努力程度作為核心解釋變量，并使用家庭工作時(shí)間（Work）作為努力程度的代理變量，理由如下：一是研究需要選擇反映機(jī)會(huì)均等前提下的家庭特征差異作為核心變量，工作時(shí)間能夠反映家庭為了擺脫貧困狀態(tài)而進(jìn)行的努力；二是教育水平、能力等指標(biāo)具有較強(qiáng)的內(nèi)生性問題，且與被解釋變量多維相對(duì)貧困的指標(biāo)體系中的部分內(nèi)容有所交叉；三是中國(guó)家庭追蹤調(diào)查數(shù)據(jù)中統(tǒng)計(jì)了個(gè)人的工作時(shí)間，易于加總到家庭中。構(gòu)建計(jì)量模型如下：

其中，Poverty表示相對(duì)貧困狀態(tài)，包括收入相對(duì)貧困和多維相對(duì)貧困，均為二值變量。Work為家庭工作時(shí)間，是模型的核心解釋變量。向量Controls表示影響家庭貧困狀態(tài)的一系列控制變量，u為殘差。

2.變量選取與樣本數(shù)據(jù)。被解釋變量分別為收入相對(duì)貧困和多維相對(duì)貧困，核心解釋變量為工作時(shí)間，定義為家庭勞動(dòng)力人均每周工作時(shí)間。選取包括家庭規(guī)模與家庭結(jié)構(gòu)的家庭特征變量、基于可持續(xù)生計(jì)框架，包括自然資本、金融資本、物質(zhì)資本、社會(huì)資本、人力資本的家庭經(jīng)濟(jì)特征變量，以及包括區(qū)域?qū)傩?、城鄉(xiāng)屬性和省經(jīng)濟(jì)的宏觀層面變量作為控制變量。表7給出了模型中被解釋變量、解釋變量和控制變量所用指標(biāo)、定義及其描述性統(tǒng)計(jì)分析。數(shù)據(jù)來源于中國(guó)家庭追蹤調(diào)查，在刪除了缺失值后得到由5931個(gè)家庭構(gòu)成、共計(jì)3期（2014年、2016年和2018年）的均衡面板數(shù)據(jù)。由于新數(shù)據(jù)改變了樣本分布，因此需要重新測(cè)算了收入相對(duì)貧困和多維相對(duì)貧困。

表7 變量的指標(biāo)、定義及描述性統(tǒng)計(jì)分析

3.回歸結(jié)果分析。鑒于被解釋變量均為二值變量，可采用面板logit和面板probit模型，因?yàn)榧尤氩浑S時(shí)間變化的宏觀屬性變量，因此使用隨機(jī)效應(yīng)和混合效應(yīng)分別進(jìn)行回歸，所有回歸模型均使用了因子工具變量（FIV）作為內(nèi)生解釋變量的工具變量（表8)。

表8 回歸結(jié)果

面板A 與面板B 的第（1）至（4）模型回歸結(jié)果顯示，以工作時(shí)間作為努力程度的代理變量，對(duì)于收入相對(duì)貧困具有非常好的解釋力，所有模型的解釋變量均通過了1%的顯著性檢驗(yàn)。家庭勞動(dòng)力人均每周工作時(shí)間每提高1 個(gè)小時(shí)，可以降低陷入收入相對(duì)貧困狀態(tài)的可能性約1.55 個(gè)百分點(diǎn)（由面板A第（1）列模型的幾率比計(jì)算得出，限于篇幅未報(bào)告），這意味著家庭可以通過自身的努力，有效緩解收入相對(duì)貧困。收入相對(duì)貧困更多反映了機(jī)會(huì)均等的家庭差異造成的不平等，而這部分不平等屬于良性的不平等，一定范圍內(nèi)的收入不平等有利于激發(fā)社會(huì)活力。

面板A 與面板B 的第（5）至（8）模型回歸結(jié)果顯示，工作時(shí)間的變化對(duì)多維相對(duì)貧困的影響效應(yīng)并不明顯，具體表現(xiàn)為：一是在統(tǒng)計(jì)上沒有通過顯著性檢驗(yàn)，僅城鎮(zhèn)樣本的回歸模型通過了10%的顯著性檢驗(yàn)；二是在經(jīng)濟(jì)學(xué)上不具有意義，系數(shù)為正且數(shù)值非常小，這意味著以工作時(shí)間作為代理變量的努力程度無法改變多維相對(duì)貧困，家庭很難通過自身努力改變多維相對(duì)貧困狀態(tài)。換言之，多維相對(duì)貧困更多反映了由機(jī)會(huì)不均等產(chǎn)生的不平等，這違背了分配正義原則，損害了社會(huì)制度的內(nèi)在公正性，是中國(guó)逐步實(shí)現(xiàn)共同富裕過程中需要著力避免的問題。

綜上所述，收入相對(duì)貧困主要反映了機(jī)會(huì)均等造成的不平等，而多維相對(duì)貧困主要體現(xiàn)了機(jī)會(huì)不均等造成的不平等，后者的出現(xiàn)對(duì)社會(huì)公平正義建設(shè)，對(duì)實(shí)現(xiàn)共同富裕無疑是更為嚴(yán)重的損害。雖然收入相對(duì)貧困的測(cè)度更為方便，對(duì)社會(huì)公共資源的使用較小，但多維相對(duì)貧困能夠更為全面和準(zhǔn)確地反映測(cè)度對(duì)象是否處于低福利狀態(tài)，且這一狀態(tài)難以通過自身努力得到緩解。因此，未來在相對(duì)貧困治理階段開展相對(duì)貧困人口識(shí)別工作，不能單獨(dú)關(guān)注收入相對(duì)貧困，多維相對(duì)貧困是一個(gè)更能反映相對(duì)貧困本質(zhì)的指標(biāo)。

五、相關(guān)政策建議

“水之積也不厚，則其負(fù)大舟也無力”，中國(guó)現(xiàn)階段的當(dāng)務(wù)之急是研究制定符合國(guó)情的相對(duì)貧困標(biāo)準(zhǔn)、構(gòu)建相對(duì)貧困治理的四梁八柱，這對(duì)于今后相對(duì)貧困人口的識(shí)別、貧困治理措施的執(zhí)行以及長(zhǎng)效機(jī)制的實(shí)現(xiàn)，都具有重大的現(xiàn)實(shí)意義。

（一）未來中國(guó)應(yīng)當(dāng)同時(shí)使用貨幣方法和多維方法兩套方案對(duì)相對(duì)貧困進(jìn)行衡量

從必要性來看，貨幣方法與多維方法所識(shí)別的人群差異較大，同時(shí)使用兩套方案進(jìn)行衡量能夠更為全面地覆蓋相對(duì)貧困群體，進(jìn)而針對(duì)陷入相對(duì)貧困的類型實(shí)施緩解對(duì)策。從可行性來看，中國(guó)在脫貧攻堅(jiān)階段雖然使用的是貨幣貧困單一監(jiān)測(cè)標(biāo)準(zhǔn)，但已經(jīng)制定了“兩不愁三保障”的多維度貧困退出標(biāo)準(zhǔn)，具備采用兩套方案的實(shí)踐基礎(chǔ)。

（二）未來中國(guó)應(yīng)當(dāng)分城鄉(xiāng)、分省份設(shè)定相對(duì)貧困標(biāo)準(zhǔn)

當(dāng)前中國(guó)城鄉(xiāng)發(fā)展、區(qū)域發(fā)展差距仍然較大，較之于絕對(duì)貧困所體現(xiàn)的“生存性”需要具有普遍統(tǒng)一的認(rèn)知，相對(duì)貧困所凸顯的“發(fā)展性”需要在城鄉(xiāng)、區(qū)域之間的認(rèn)知仍有較大的差異?；谶@一判斷，未來中國(guó)在制定相對(duì)貧困標(biāo)準(zhǔn)時(shí)，不能囿于舊有的思維框架，需要針對(duì)相對(duì)貧困的相對(duì)性、復(fù)合性作出相應(yīng)的調(diào)整，也即是分城鄉(xiāng)、分省份設(shè)定相對(duì)貧困標(biāo)準(zhǔn)。

（三）選擇適合中國(guó)國(guó)情的相對(duì)貧困標(biāo)準(zhǔn)

新標(biāo)準(zhǔn)下的收入相對(duì)貧困標(biāo)準(zhǔn)使用收入中位數(shù)的40%為佳，多維相對(duì)貧困標(biāo)準(zhǔn)則考慮以發(fā)展保障、發(fā)展機(jī)會(huì)和生活水平為三個(gè)主要維度。一方面，新標(biāo)準(zhǔn)下收入相對(duì)貧困發(fā)生率應(yīng)當(dāng)控制在15%左右，本文通過數(shù)據(jù)測(cè)算表明使用收入中位數(shù)的40%作為收入相對(duì)貧困線較為合適，這一閾值也符合學(xué)界對(duì)于相對(duì)貧困治理起步階段收入標(biāo)準(zhǔn)的認(rèn)知；另一方面，多維相對(duì)貧困需要體現(xiàn)由“生存性”需要過渡到“發(fā)展性”需要的特點(diǎn)，本文設(shè)置的多維相對(duì)貧困標(biāo)準(zhǔn)包含了發(fā)展保障、發(fā)展機(jī)會(huì)和生活水平三個(gè)主要維度，分別對(duì)應(yīng)著“生存性”需要的提高、“發(fā)展性”需要的可行能力以及“發(fā)展性”需要的標(biāo)準(zhǔn)，可以作為參考。

（四）根據(jù)相對(duì)貧困治理階段的發(fā)展動(dòng)態(tài)調(diào)整相對(duì)貧困的標(biāo)準(zhǔn)

上述三點(diǎn)建議主要適用于相對(duì)貧困治理的起步階段，然而相對(duì)貧困具有長(zhǎng)期性、頑固性的特點(diǎn)，其將一直存在于人類社會(huì)當(dāng)中，因此隨著相對(duì)貧困治理的推進(jìn)需要對(duì)兩套方案進(jìn)行調(diào)整。一個(gè)總的思路是，閾值標(biāo)準(zhǔn)方面逐步上調(diào)，以體現(xiàn)中國(guó)在治理相對(duì)貧困方面的成效；識(shí)別測(cè)度上由兩套方案并行逐步轉(zhuǎn)為多維相對(duì)貧困為主的識(shí)別體系，以反映多維方法在揭示相對(duì)貧困“本質(zhì)”方面的參考價(jià)值。