重庆市城乡居民相对贫困测度与治理对策研究

Research on the Measurement and Governance Strategies of Relative Poverty among Urban and Rural Residents in Chongqing

摘要: 为探索重庆市相对贫困现状及治理路径，助力区域乡村振兴与共同富裕目标实现，本文基于2019年中国家庭金融调查(CHFS)重庆市数据，运用A-F多维贫困测度方法，基于收支、教育、健康与生活条件四个维度构建包含8个指标的多维相对贫困评价体系，对3834个个体样本、1291个家庭样本展开实证分析。结果显示：(1) 单维度层面，恩格尔系数、自评健康状况、人均收入是核心贫困维度，受教育年限与医疗保险相对贫困贡献占比低；(2) 多维层面，重庆相对贫困发生率低于全国水平，随着临界值增大，受教育程度对深度相对贫困家庭的贡献率升至27.6%，成为核心制约；(3) 重庆市农村与城市贫困发生率接近，城市隐形贫困需重点关注。基于此，提出缓解收支与健康叠加剥夺、强化教育对贫困代际传递的阻断作用、分类覆盖城乡隐形贫困群体、完善多维帮扶与精准识别机制的治理对策。

Abstract: To explore the current situation and governance pathways of relative poverty in Chongqing, and to support the realization of regional rural revitalization and common prosperity, this study utilizes data from the 2019 China Household Finance Survey (CHFS) in Chongqing. Based on the A-F multidimensional poverty measurement method, a multidimensional relative poverty evaluation system comprising eight indicators across four dimensions—income and expenditure, education, health, and living conditions—was constructed. An empirical analysis was conducted on 3834 individual samples and 1291 household samples. The results indicate that: (1) At the single-dimensional level, the Engel coefficient, self-rated health status, and per capita income are the core dimensions of poverty, while years of education and medical insurance contribute relatively less to relative poverty; (2) At the multidimensional level, the incidence of relative poverty in Chongqing is lower than the national average. As the critical value increases, the contribution rate of education level to deep relative poverty rises to 27.6%, becoming a core constraint; (3) The incidence of poverty in rural and urban areas of Chongqing is similar, with hidden urban poverty requiring particular attention. Based on these findings, governance strategies are proposed, including addressing the overlapping challenges of income-expenditure and health issues, strengthening the role of education in breaking the intergenerational transmission of poverty, implementing targeted measures to cover hidden poverty groups in both urban and rural areas, and improving multidimensional assistance and precise identification mechanisms.

1. 引言

当前我国绝对贫困问题已得到历史性解决，相对贫困随之成为新发展阶段下影响乡村振兴与共同富裕目标实现的核心挑战。相对贫困表现为多维度的能力缺失与发展机会受限，其识别与治理远比单一收入标准更为复杂。重庆市作为西部地区重要枢纽与城乡统筹综合配套改革试验区，集大城市、大农村、大山区、大库区于一体，城乡与区域发展不平衡问题突出，其相对贫困现象兼具普遍性与特殊性。对重庆市多维相对贫困进行测度并提出治理对策，对破解区域性贫困陷阱、探索有效的长效治理机制具有现实紧迫性与政策参考价值。

近年来，国内外学者从多维度、多方法视角对相对贫困的测度与治理展开广泛研究。在测度方法上，学者们普遍突破传统单一收入标准，构建包括物质基础、经济条件、可行能力、发展机会与社会保障等多维指标体系[1]。例如，刘愿理等基于贵州省天柱县数据验证了以相对贫困指数中位数60%划定贫困线的科学性[2]。张文珺等通过国际比较提出多重标准联合分布方法，更能精准识别极端相对贫困群体[3]。

在影响因素上，地理环境、家庭结构、基础设施、数字接入、教育水平、社保参与等被广泛识别为关键因子[4] [5]。数字鸿沟尤其受到关注，其通过限制技术接入与社会资本积累，显著加剧多维贫困[6]。此外，电子商务参与被多次证实可通过增收、就业与金融支持等机制缓解贫困[7]-[9]，且效果存在区域与群体异质性。

在治理对策上，研究普遍强调应构建多层级、差异化的协同治理体系。推动城乡融合、加强数字基础设施建设、提升农户数字素养、完善社会保障制度、促进电商下乡与直播助农等，被提出作为有效路径[10]-[12]。尤其是中西部地区，需通过政策倾斜与内生动力培育相结合，实现可持续减贫[13]。

综上，现有研究为相对贫困的测度与治理提供了丰富理论与实证基础，但仍需结合区域特色进一步细化测度体系与对策设计。因此，本文聚焦重庆市相对贫困的多维表现和治理对策，基于2019年中国家庭金融调查(CHFS)数据，旨在构建符合地方实际的多维相对贫困测度框架，评估重庆市相对贫困现状与结构特征，以期为制定精准化、差异化的相对贫困治理对策提供科学依据。

2. 研究数据与方法

2.1. 研究数据

研究数据来源于中国家庭金融调查(CHFS) 2019年度调研成果，该调查数据的覆盖范围涵盖全国29个省(自治区、直辖市)及345个县(市、区)。在具体数据筛选过程中，研究聚焦重庆市行政区域范围内的样本，进一步剔除户主为未成年人的家庭样本以及存在关键信息缺失值的观测样本。最终获得3834个个体样本，其中农村2603个，城市1231个，占比分别为68%、32%；获得1291有效家庭样本，其中农村850个，城市441个，占比分别为67%、33%。共覆盖重庆市28个区县，为后续分析提供了基础数据支撑。

2.2. 多维相对贫困评价指标

为精准衡量重庆市相对贫困状况，本研究选取多维相对贫困评价标准开展测度工作，如表1所示。以国际社会广泛应用的多维贫困测度方法(即MPI指数)作为核心基础，同时参考国内已有的相关研究成果[8]，结合中国家庭金融调查(CHFS)数据自身的结构特点，最终从收支、教育、健康与生活条件这四个维度出发，筛选确定了共计8项具体指标纳入测度体系。

Table 1. Dimensions, indicators and definitions of the multidimensional relative poverty index

表1. 多维相对贫困指数维度、指标及定义

维度	指标	衡量标准	定义	数据集与调查问卷编号	权重
收支	人均收入	相对	家庭人均纯收入低于该年度全样本中位数的40%	CHFS-master-total_income	1/8
	恩格尔系数	绝对	恩格尔系数 > 0.5	CHFS-master-total_consump/food_con	1/8
教育	文化程度	相对	家庭成年人平均受教育年限低于该年度全样本中位数的40%	CHFS-ind-A2012	1/4
健康	医疗保险	相对	家庭医疗保险覆盖率低于该年度全样本中位数的40%	CHFS-ind-F2001a	1/12
	养老保险	相对	家庭成年人养老保险覆盖率低于该年度全样本中位数的40%	CHFS-ind-F1001a	1/12
	自评健康状况	绝对	任一家庭成员健康程度较差	CHFS-ind-A2025b	1/12
生活条件	家庭耐用消费品	相对	家庭耐用消费品总值低于全样本家庭中位数的40%	CHFS-ind-C8001ab	1/8
	水电燃料	相对	水电燃料支出低于全样本家庭中位数的40%	CHFS-ind-G1005	1/8

2.3. 多维相对贫困测度方法

采用A-F法对多维相对贫困进行测度，该方法下权重设置方法可选择指标等权重与维度等权重。其中，维度等权重法具有较高的应用普遍性，因此采用这一设定方式。计算得到样本中每个家庭I的多维相对贫困指标数$c_i$ 、多维相对贫困家庭数量$q\left(k\right)$ 、多维相对贫困发生率$H\left(k\right)$ 、平均被剥夺程度$A\left(k\right)$ 及多维相对贫困指数$M\left(k\right)$ 。

家庭多维相对贫困指标数测算公式为：

$c_i={\displaystyle \sum _{j=1}^m{w}_j}{g}_{ij}$ (1)

其中，$g_{ij}$ 代表第j项指标下家庭I的贫困状态(若家庭I在该指标下处于贫困状态，则取值为1；若未处于贫困状态，则取值为0)，$w_j$ 为第j项指标的权重；m为参与测算的指标总个数。

多维相对贫困发生率测算公式为：

$H\left(k\right)=q\left(k\right)/n$ (2)

其中，k表示判定家庭是否处于多维相对贫困的临界值，n为样本总体数量；当家庭I的多维相对贫困指标数$c_i>k$ 时，即可判定该家庭处于多维相对贫困状态，$q\left(k\right)$ 为满足$c_i\ge k$ 条件的多维相对贫困家庭总数。

平均被剥夺程度与多维相对贫困指数测算公式分别为：

$A\left(k\right)={\displaystyle \sum _{i:c_i\ge k}{c}_i/q\left(k\right)}$ (3)

$M\left(k\right)=A\left(k\right)\times H\left(k\right)$ (4)

各指标贡献率测算公式为：

$w_j\times {\displaystyle \sum _{i=1}^n{g}_{ij}/\left[M\left(k\right)\times n\right]}$ (5)

3. 重庆市多维相对贫困测度实证分析

3.1. 单维度相对贫困测度

Table 2. Median values of each indicator and number of relatively poor households

表2. 各指标中位数及相对贫困家庭数量情况

指标	中位数	相对贫困家庭数量(个)	相对贫困发生率
人均收入	14,228元	335	26%
恩格尔系数	—	509	39%
受教育年限	6.75年	103	8%
医疗保险	100%	61	5%
养老保险	80%	206	16%
自评健康状况	—	497	38%
家庭耐用消费品总值	35,900元	263	20%
水电燃料支出	600元	263	20%

根据CHFS的个体与家庭数据，对相对贫困指标进行测算。各个指标的家庭样本中位数、相对贫困家庭数量及占比如表2所示。可见恩格尔系数与自评健康状况是最突出的贫困维度，恩格尔系数维度下相对贫困家庭数量509个，占比39%；自评健康状况维度下相对贫困家庭497个，占比38%。两者占比接近且远高于其他指标，表明食品支出负担重和健康水平差是重庆市相对贫困家庭最普遍的两个特征。其次为人均收入维度，相对贫困家庭占比为26%，说明“收入不足”是贫困的重要原因，部分家庭可能收入不算极低，但因健康差、食品价格高等因素，仍陷入相对贫困，而收入极低的家庭，往往同时伴随恩格尔系数高、健康差等问题，已被前两个指标覆盖。受教育年限、医疗保险是相对较轻的贫困维度。说明重庆市在教育普及和医保覆盖方面已取得较好成效，这两个维度并非当前相对贫困的主要制约。

3.2. 多维度相对贫困测度

按照不同临界值k，测算出多维相对贫困发生率$H\left(k\right)$ 、平均被剥夺程度$A\left(k\right)$ 、多维相对贫困指数$M\left(k\right)$ 和各指标贡献率，结果如表3所示。随着k值的增加，相对贫困发生率快速下降，且高于平均剥夺程度的增长，说明重庆市极端多维相对贫困的家庭非常少，但其相对贫困治理难度也更大。从各个指标的贡献率来看，当k值较小时，恩格尔系数、人均收入是贡献率最高的因素，随着k值的增加，受教育程度的贡献率越来越高，说明对于少数深度多维相对贫困家庭，受教育程度偏低是核心制约因素。

当前，多数相对贫困研究中选择的临界值为$k=0.3$ 或$k=0.4$ ，结合本文研究结果选择$k=0.3$ 时的相对贫困情况作为主要分析对象。当$k=0.3$ 时，重庆市相对贫困发生率为25%，远低于该临界值下全国的相对贫困发生率40.7%，平均被剥夺程度为45%，略低于全国水平48.2%。说明虽然重庆市整体相对贫困治理在全国位于中上水平，但相对贫困人群的被剥夺程度较高，相对贫困的集中化和极端化特征较为显著，相对贫困群体中少数人深度剥夺。这也提示了在相对贫困治理时需要更加关注隐性的深度相对贫困者，例如，重庆偏远山区、库区的相对贫困群体等。此类人群不仅收入低，还因身份、健康等问题难以被政策识别，且需要多维度帮扶(如医疗、住房、监护)，单一的现金补贴无法改善其被剥夺状态，最终导致少数人滞留相对贫困且程度加深的问题。

Table 3. $H\left(k\right)$ , $A\left(k\right)$ , average poverty dimension, $M\left(k\right)$ , and contribution rates of each indicator under different critical values (k)

表3. 各临界值下$H\left(k\right)$ 、$A\left(k\right)$ 、平均贫困维度、$M\left(k\right)$ 和各指标贡献率

K	$H\left(k\right)$ %	$A\left(k\right)$ %	$M\left(k\right)$	人均收入%	恩格尔系数%	文化程度%	医疗保险%	养老保险%	自评健康状况%	家庭耐用消费品%	水电燃料%
0.1	67	28	0.19	16.9	25.7	10.4	1.8	6.1	12.5	13.3	13.3
0.2	49	34	0.17	17.6	22.1	11.8	1.8	6.2	13.6	13.4	13.4
0.3	25	45	0.11	17.3	18.4	17.1	1.7	6.1	10.6	14.3	14.6
0.4	14	53	0.08	16.6	16.0	21.9	1.8	6.5	9.4	13.3	14.6
0.5	5	65	0.04	14.9	14.9	27.6	2.2	6.4	8.6	12.4	13.0

3.3. 城乡家庭相对贫困比较分析

当$k=0.3$ 时，重庆市城市与农村家庭的相对贫困情况如表4所示。重庆市农村与城市在相对贫困各项指标上基本一致，这与陈怡等[8]研究中全国城镇与农村相对贫困发生率29.3%、66.3%的结论相差较大。说明从重庆的实际情况来看，即使是在经济条件较好的城市地区，仍存在隐形的相对贫困，相对贫困治理的重点除了农村地区外，也应关注城市相对贫困人群。

Table 4. Comparison of relative poverty between urban and rural households

表4. 城乡家庭相对贫困对比

区域	样本家庭数	相对贫困家庭数量	相对贫困发生率$H\left(k\right)$	平均被剥夺程度$A\left(k\right)$	相对贫困指数$M\left(k\right)$
农村	850	215	25.3%	45.2%	0.11
城市	441	106	24.0%	45.3%	0.11

分析城乡家庭各指标对相对贫困的贡献，如表5所示。相较于农村家庭，城市家庭在自评健康状况、水电燃料支出、受教育年限上相对贫困发生率较低，在恩格尔系数、养老保险、家庭耐用消费品总值上的相对贫困发生率略高。说明城市居民在健康、居住环境和教育上的状况更好，但由于无法自给自足在生存支出上的负担较重，购买养老保险的意愿不强或品类受限导致养老覆盖偏低。

Table 5. Median values of each indicator and number of relatively poor households in urban and rural areas

表5. 城乡家庭各指标中位数及相对贫困家庭数量情况

指标	农村家庭			城市家庭
	中位数	相对贫困家 庭数量(个)	相对贫困发 生率	中位数	相对贫困家 庭数量(个)	相对贫困发 生率
人均收入	13,765元	220	26%	15,019元	115	26%
恩格尔系数	0.45	326	38%	0.45	183	41%
受教育年限	6.5年	71	8%	7.2年	32	7%
医疗保险	100%	40	5%	100%	21	5%
养老保险	82%	130	15%	75%	76	17%
自评健康状况	—	341	40%	—	156	35%
家庭耐用消费品总值	36,770元	167	20%	35,119元	96	22%
水电燃料支出	600元	184	22%	597元	79	18%

为进一步揭示重庆市城乡相对贫困发生率趋同的现象，本文结合已有文献与数据特征，从结构性因素与隐性剥夺两个角度进行分析。一方面，重庆市作为城乡统筹试验区，在医保、义务教育等基本公共服务覆盖率上城乡差异较小，如表5所示，医疗保险覆盖率城乡均为100%。这在一定程度上缩小了城乡间的显性贫困差距。另一方面，城市中存在大量灵活就业人员、外来务工家庭与独居老人等群体，其虽享有基本公共服务，但因住房支出高、就业不稳定、社会支持网络薄弱等因素，面临支出型贫困、社会融入难等隐性剥夺问题。这与农村因地理隔绝、资源匮乏导致的贫困形成机制不同，却同样导致多维贫困的发生。因此，城乡贫困趋同并非意味着贫困程度相同，而是反映出相对贫困形态的隐蔽与差异化特征。

4. 重庆市相对贫困治理对策

4.1. 缓解收支健康的叠加性剥夺

从单指标测度结果来看，恩格尔系数维度下相对贫困家庭占比达39%，自评健康状况维度下相对贫困家庭占比达38%，这两个维度对相对贫困的贡献最为突出。针对这一问题，需要通过两方面措施缓解贫困家庭的生存压力。一是建立食品支出动态补贴机制，具体操作方式为，对家庭人均收入低于全样本中位数40%且恩格尔系数超过0.5的家庭，按季度发放食品定向补贴，同时联动本地商超与供销社推出平价粮油供应服务，通过这一机制降低相对贫困家庭的基本生活成本。二是强化健康保障兜底工作，重点举措包括扩大慢性病用药报销范围，对贫困家庭中自评健康状况为较差的成员，提供免费健康体检服务与家庭医生签约服务，通过这些措施减少贫困家庭因疾病或医疗支出导致的致贫返贫情况。

4.2. 强化教育对贫困代际传递的阻断作用

从多维贫困测度结果可知，随着临界值k值的增大，受教育程度指标对相对贫困的贡献率逐步上升，当k值为0.5时，该指标贡献率已达到27.6%，这一结果表明深度贫困家庭的核心制约因素是受教育程度不足。针对这一制约因素，需要从不同年龄段群体出发制定教育相关帮扶措施。对于义务教育阶段的贫困家庭子女，应重点补齐农村教育资源短板，落实营养改善计划、校车服务与寄宿补助，防止因地理隔绝导致辍学。对于高中与职业教育阶段，应设立贫困生专项助学金，推动普职融通与校企合作，增强职业教育与本地产业(如智能制造、乡村旅游、电子商务)的对接性。对于成年贫困群体，应开展定向技能培训(如家政、护理、物流配送等)，并建立培训、认证、就业一体化机制，提升其就业稳定性与收入水平。

4.3. 分类施策覆盖隐形相对贫困群体

从城乡家庭相对贫困对比结果来看，农村家庭相对贫困发生率为25.3%，城市家庭相对贫困发生率为24.0%，二者数值接近，这一结果表明重庆市相对贫困治理不能将重心单一偏向农村地区。基于城乡贫困的不同特点，需分类制定治理措施。在农村地区，治理重点聚焦库区与山区，推进危房改造工程与饮水安全工程，完善养老资源与医疗资源保障机制，通过这些项目改善农村贫困家庭的生活条件与公共服务可及性。在城市地区，应构建住房、就业、社保三位一体的隐形贫困治理体系：一是将公共租赁住房优先配租给无房低收入家庭；二是为灵活就业人员提供就业伤害保险与岗位补贴；三是建立社区支持中心，为独居老人、残疾人等提供日间照料与社会融入服务。

4.4. 完善多维帮扶与精准识别

重庆市相对贫困群体中存在少数深度相对贫困者，这类群体的特点是多维度被剥夺且难以被政策识别。针对这一群体，需要从帮扶方式与识别机制两方面进行完善。在帮扶方式上，构建收入支持、教育帮扶、健康保障、生活条件改善的多维帮扶体系。在识别机制上，整合社保、医疗、教育等多部门的数据资源，建立贫困家庭数字画像，自动识别医疗保险覆盖率低、养老保险未参保等隐性贫困线索，避免因信息缺失导致深度贫困群体被遗漏，确保相对贫困帮扶工作从单一现金补贴模式转向多维需求响应模式。

5. 研究结论

本文基于中国家庭金融调查(CHFS) 2019年度重庆市数据，运用A-F多维贫困测度方法，从收支、教育、健康与生活条件四维度，对重庆市相对贫困展开测度，主要研究结论如下。(1) 重庆市相对贫困的核心维度聚焦生存与发展。从单指标来看，恩格尔系数、自评健康状况对相对贫困的贡献突出，收入–基本生存保障–健康形成目前相对贫困的核心短板叠加效应。受教育年限、医疗保险占比低，体现重庆在教育普及、医保覆盖上成效显著，二者并非主要制约。(2) 多维相对贫困的深度贫困家庭改善较为困难。相对贫困发生率随着k值增大而大幅下降，说明多数家庭改善少数维度(如水电、耐用品)即可脱离相对贫困；平均剥夺程度显著上升，说明深度相对贫困家庭多维度被剥夺，核心制约为文化程度低，受教育程度不足导致就业弱、收入增缓，形成相对贫困循环。

本研究为了刻画家庭和个人样本下的相对贫困情况，选择了CHFS最新的2019年数据作为数据源，虽然能反映一定时期的相对贫困状况，但数据相对滞后，未能涵盖新冠疫情等突发事件对居民生计的冲击，尤其是对灵活就业人员、小微企业职工等群体的影响可能更为显著。同时由于数据源缺乏年龄、职业等更加细粒度的数据，难以对相对贫困群体进行更加精准的画像。因此，未来可进一步依托大规模家庭调查样本数据开展追踪分析，以更全面把握重庆市相对贫困的动态变化与治理成效。

基金项目

重庆市社会科学规划项目“重庆市相对贫困治理与物流业高质量发展协同路径研究”(2020BS48)。