【摘要】2020年中国将向全世界宣告消除了贫困，并进行减贫战略的转型，届时很可能从使用绝对贫困线改为采用相对贫困标准。在这一历史性时刻，有必要回顾中国的减贫历程，并对未来新的减贫战役进行展望。特别地，有必要探讨这样的转型意味着什么？又会带来哪些挑战？中国是否应该进行这样的转型？基于Shorrocks and Wan（2009）的方法，本文将国家统计局发布的收入分组数据“还原”为个体观察值，在不同的贫困线或贫困标准下，估算改革开放后中国及其各省份的绝对贫困和相对贫困发生率，并简单评估中国的减贫成就。特别地，本文通过比较绝对贫困发生率和相对贫困发生率，试图说明中国采用相对贫困标准为时过早，同时还将讨论转型使用相对贫困标准可能带来的一系列难以应对的挑战，提出相关政策建议。

一、引言

减贫是国际机构和世界各国政府、社会、媒体、学术团体、非政府组织极为关注的重要议题。2000年192个国家元首共同签署了联合国的千禧年发展目标（MDGs），其中，贫困发生率是最为重要也是最受关注的目标。2015年193个国家元首签署了联合国的可持续发展目标（SDGs），贫困目标依然最为重要。《Science》在创刊125周年之际，于2005年7月发布了科学界面临的125个最具挑战性的问题，其中第119个就是关于贫困。此外，1994年以来，已经有五位经济学家因为研究贫困而获得诺贝尔经济学奖。显然，贫困研究具有非常重要的政策、现实和理论意义。

中国的减贫成就尤其值得关注。根据本文的估算（见第三部分），采用世界银行每人每天3.2美元（经2011年购买力平价调整后）的中度绝对贫困标准，中国的贫困发生率从1978年的99.71%下降到了2017年的5.44%。采用世界银行每人每天1.9美元的极度绝对贫困标准，1978年中国高达93.11%的人口生活在极度贫困中，但这个比例到2017年已经下降到了1.91%。而采用每年人均2300元（以2010年价格计算）的中国官方绝对贫困标准进行估算，全国的贫困发生率由1978年的92.09%下降到了2017年的3.04%。这就是为什么可以说中国创造了人类发展史上最伟大的减贫奇迹，而研究总结并推广中国的减贫成就和经验教训，对于广大发展中国家减少或消除绝对贫困具有重要的借鉴意义。

正是因为中国的减贫成就，预期2020年中国政府将向全世界庄严宣告：在现有官方贫困线或贫困标准下，全球第一人口大国已经消除了绝对贫困。既然已经取得了现阶段脱贫攻坚战役的胜利，自然需要谋划减贫战略的转型。党的十九届四中全会提出“建立解决相对贫困的长效机制”，似乎要把扶贫攻坚的重心从针对绝对贫困转向针对相对贫困。在这转型将要发生的关键时刻，显然有必要回顾评估中国的减贫历程，并对采用相对贫困标准所可能面临的问题与挑战进行研究、预判和讨论。

有必要指出，经济学界对相对贫困的关注较晚且尚不充分。相对贫困标准往往设为平均收入或收入中位数的一个比例，例如，Fuchs（1969）提出使用中位数的50%，而O’Higgins and Jenkins（1990）则建议使用平均值的50%。由于中位数比平均值更为稳健，大多数情况下都使用中位数的60%或50%作为相对贫困线（Preston，1995；Madden，2000；Stefǎnescu and Stefǎnescu，2001）。特别地，Gottlieb and Fruman（2011）评估了不同的相对贫困线，结果显示，使用中位数的60%作为相对贫困线为最佳。在实践中，欧盟委员会于2010年将收入中位数的60%作为欧洲国家的相对贫困标准，建议将中位数的40%和50%作为参考指标使用（VanVliet and Wang，2015）。

就中国的相对贫困而言，王祖祥等（2006）发现，中国农村的相对贫困人口与贫困发生率呈显著增加的趋势。李永友和沈坤荣（2007）基于Sen（1976）的贫困度量的三大公理构建了包含相对贫困发生率和相对贫困深度的指标，并进行实证分析，发现20世纪80年代末期以来中国的相对贫困也呈逐步上升趋势。陈宗胜等（2013）的研究表明，在中国农村绝对贫困逐步得到缓解的同时，相对贫困状况日趋恶化。Gustafsson and Ding（2019）聚焦中国城镇的相对贫困，发现贫困发生率在上升，2013年的水平至少与许多富裕国家相当。秦建军和戎爱萍（2012）不但测算中国农村的相对贫困，发现农村相对贫困持续走高，他们还试图探讨影响相对贫困的因素，结果显示中国农村相对贫困程度与经济发展水平的关联性不强，劳动力价格差异对农村相对贫困具有决定性影响，而财政支出结构偏向，特别是加大对农村低收入群体的基础教育支出和医疗卫生支出对缓解农村相对贫困具有重要作用。

上述文献回顾显示，至今尚未有研究在不同的绝对或相对贫困线下全面系统地测算分析中国及其各省份的贫困发生率，这也是本文的重要学术创新或贡献之一。

本文接下来的部分安排如下：第二节介绍本文的数据及研究方法；第三节基于不同的绝对贫困标准，回顾中国的减贫历程，旨在勾画并评估中国的减贫奇迹；第四节估算并讨论中国的相对贫困发生率，包括各省份的相对贫困变动趋势；第五节聚焦2020年后减贫战略转型所可能面临的问题与挑战；第六节总结全文并提出政策建议。

二、数据及研究方法

本文所使用的数据来源于1978—2017年全国和各省份的统计年鉴，这些年鉴提供的家户收入分组数据不但时间跨度较长，而且具有代表性。数据覆盖29个省份，包括安徽、北京、重庆、福建、甘肃、广东、广西、贵州、海南、河北、黑龙江、河南、湖北、湖南、内蒙古、江苏、江西、辽宁、宁夏、青海、陕西、上海、山西、四川、天津、西藏、新疆、云南和浙江。本文采用由Shorrocks and Wan（2009）创建的方法将这些分组数据还原为个体层面的收入观察值，然后进行相关贫困度量与分析。使用这个方法的文献还包括Wan and Sebastian（2011）、万广华（2013）、Wang and Wan（2015）、吴万宗等（2018）、Lietal.（2019）。

1.分组数据还原方法

Shorrocks and Wan（2009）所创建的方法从收入分组数据出发，在一定的统计假设下，先产生洛伦兹曲线上的观察值，然后据分组数据各组的平均收入值，采用迭代法调整洛伦兹曲线上的观察值，直到还原的样本参数与实际数据的参数基本等同。

万广华（2013）使用该方法计算了中国的基尼系数，其结果与国家统计局公布的数值相当接近。本文中利用该方法测算的中国农村绝对贫困发生率与国家统计局公布的平均值相差约为3个百分点，特别是在趋势上几乎一致。此外，Wan and Sebastian（2011）采用该方法计算印度的贫困发生率，其结果与世界银行后来于2012年使用含有超过13万个实际观察值的家计调查数据得到的结果非常接近，精确到小数点后四位。

使用Shorrocks and Wan（2019）的方法，通常需要假设收入变量服从某个统计分布。但是，《中国统计年鉴》提供两类不同的分组数据，一是报告不同收入组的收入占比和人口占比，并提供每组的平均收入；二是按照收入从低到高划分若干收入区间，并提供各区间内的人口占比。本文对前者采用对数正态分布的假设，对后者采用Singh-Maddala分布的假设（Singh and Maddala，1976）。顺便指出，其他统计分布中，均匀分布与中国贫困人口的实际分布状况相差较大；广义二次项分布仅在特定条件下能得到有效的数值结果（Villasenor and Arnold，1989）；Beta分布（Kakwani，1980）拟合的洛仑兹曲线容易出现负值（Reddy and Minoiu，2006）。