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2021年2月，习近平总书记宣告我国脱贫攻坚战取得全面胜利，扶贫工作重心转向解决相对贫困，农村扶贫开发工作进入相对贫困问题的有效治理阶段. 《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》中，提出实现巩固拓展脱贫攻坚成果同乡村振兴有效衔接的战略要求，防止返贫是实现从脱贫攻坚到乡村振兴历史性转移的关键[1]. 在更高标准上缓解相对贫困，逐步缩小居民收入和消费水平差距，是推动共同富裕实现的关键一环[2]. 2021年中央一号文件提出“设立衔接过渡期”，过渡期内主要帮扶政策总体稳定，同时确定了政策渐进退出的原则. 为防止脱贫人口返贫而延续下来的帮扶政策在相对贫困治理阶段是否同样有效，享受了不同帮扶政策的家庭在相对贫困上的表现如何，准确回答这些问题对于相对贫困治理和乡村振兴战略推进具有重要意义.
相对贫困具有多维性特点[3-4]，根据中国住户调查数据测算，西部地区城乡居民的多维贫困状况最严重，山区居民比非山区居民贫困状况更甚，少数民族地区比汉族地区更为贫困[5]，因地理环境、资源禀赋和社会经济差异，这些地区低收入人群防止贫困和持续增收的任务更为严峻，成为未来相对贫困治理的重点. 本文选取的X省位于我国西南地区，集大城市、大农村、大山区、大库区和少数民族地区于一体，是研究西部地区相对贫困的代表性区域和典型样本.
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一般认为，影响相对贫困发生的因素分为内在和外在两个方面[6]. 以个体发展能力不足为主的内因起决定性作用，外部环境通过内因影响贫困发生概率[7]，家庭禀赋是整个家庭及家庭成员能够共同利用的资源与能力[8]，农村居民的禀赋差异是影响农村居民收入差距的主要因素[9]，而收入又与资源可得性密切相关[10]. 一方面，资源可得性差距作为一种客观存在，表现为低收入人群经济、教育、健康等多维度的相对剥夺；另一方面，这种客观差距会引发主观上的心理落差，进而引起低收入人群的相对剥夺感. 根据Townsend[11]的理论，相对剥夺与相对剥夺感是相对贫困的直接来源，因此相对贫困的生成路径可以被概括为“家庭禀赋差异—资源可得性差距—相对剥夺—相对贫困”和“家庭禀赋差异—心理差距—相对剥夺感—相对贫困”两个方面.
有学者运用中国家庭追踪调查(CFPS)数据实证了相对贫困家庭不仅与户主、家庭等个体特征相关，还与村庄(社区)、地区等结构因素相关[12-13]. 中国农村减贫的特殊性在于，扶贫政策对于农村贫困的强干预特征十分明显，往往被视为阻断贫困生成和传导的重要外部因素. 家庭禀赋差异到相对贫困的两条生成路径都是在一定的政策环境下运行的，因此在探寻和验证相对贫困影响因素时，需要向家庭禀赋差异溯源，同时考虑政策干预的影响.
在家庭禀赋差异上，本文选取家庭人口特征、经济特征和发展特征三个维度，这些特征不仅涵盖了农村家庭的现实情况，也涉及可能影响其未来发展的能力因素，使分析和预测更具综合性和前瞻性. 政策干预因素的选取充分考虑脱贫攻坚时期的政策延续性和当前防返贫监测帮扶工作重点领域，同时也关注农户的政策获得感. 家庭禀赋和政策干预视角下的相对贫困生成机制如图 1所示.
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不同家庭特征及政策干预因素与农村家庭相对贫困存在理论上的相关性，而其相关方向是理论研究和政策调整关注的重点，值得深入探讨. 本文的分析侧重对现状的描述，呈现的结论仅代表相关关系.
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(1) 家庭人口特征
农户家庭人口异质性是指基于农户个体差异而延伸出的不同家庭特点，如家庭人口数量、家庭人口结构、家庭代际关系等，已有微观实证案例证明了家庭人口特征对于贫困的影响[14]. 家庭人口规模大可能带来两方面的影响，一方面，更多的劳动力人口能够提高家庭收入，另一方面，人口基数也会增加支出负担. 因此，仅通过人口规模指标难以衡量家庭人口特征与相对贫困的关系. 而影响这两种可能产生的决定性因素在劳动力，即劳动力在家庭中占比越高，家庭人口的增收效应越强. 因此，在该维度下考虑劳动力占比这一指标. 少年儿童和老年人口都属于非劳动力人群，对于家庭增收的贡献远远低于劳动力人口，且农村老年人口的患病率较高，少年儿童的基本生活支出较大，都可能加剧家庭相对贫困程度. 家庭人口特征维度有以下假设：
假设1a：劳动力占比越大，相对贫困发生的可能性就越小.
假设1b：少年儿童数量越多，相对贫困发生的可能性就越大.
假设1c：老年人口数量越多，相对贫困发生的可能性就越大.
(2) 家庭经济特征
对现阶段的中国农村而言，相对贫困的理解中仍要持有“贫”的绝对内核[15]，收入高低至今仍是衡量农户贫困与否的普遍性指标，家庭经济的其他特征也很可能成为相对贫困的影响因素. 在家庭经济特征维度，考虑家庭主要收入来源[16]、享受低保金额、家庭信贷情况[17]、农用机械数量[18]4个解释变量. 在主要收入来源方面，一般认为，工资性收入较之生产经营性、财产性收入更具有稳定性，转移性收入虽然也较为稳定，但其主要来源于政策兜底，对其依赖性往往反映了农户内生动力不足[19]. 工资性收入较高的家庭抵御相对贫困风险的能力较强，陷入相对贫困的可能性较低. 农村低保是转移性收入最重要的组成部分，是无劳动力家庭和弱劳动力家庭的重要收入来源，也是解决绝对贫困的兜底措施，但其与相对贫困的相关性仍有待探讨，就其对家庭收入的直接补充特点而言，更可能与相对贫困存在负向相关关系. 家庭信贷方面，信贷在短期内能够缓冲由教育、医疗等产生的大额开支，长期来看能够为产业发展提供资金支持，已有研究表明增加信贷可得性能缓解居民静态贫困和贫困脆弱性[20]. 考虑农用机械数量是为了衡量家庭固定资产对相对贫困的影响，较多的生产运输工具往往意味着较高的家庭生产力，部分生产工具还可以提高农产品附加值. 家庭经济特征维度有以下假设：
假设1d：农村家庭的收入比重越倾向于工资性收入，相对贫困发生的可能性就越小，越倾向于转移性收入，相对贫困发生的可能性就越大.
假设1e：农村家庭享受低保金额越高，相对贫困发生的可能性就越小.
假设1f：有信贷的农村家庭发生相对贫困的可能性更小.
假设1g：农村家庭农用机械数量越多，相对贫困发生的可能性就越小.
(3) 家庭发展特征
根据人力资本理论，良好的健康状况和教育水平可以通过提高工人的生产力来增加收入，并有效降低相对贫困的程度[21]，也有学者认为个体人力资本的差异是导致相对贫困现象最根本的原因[22]. 健康状况、受教育程度都是人力资本中的关键组成部分，这两者往往与收入水平有正向相关关系. 在家庭发展特征维度，考虑家庭成员患病情况、医疗资源获取情况、户主受教育程度3个指标. 大病病人、慢病病人、残疾人的劳动能力比健康人员更弱，其医疗方面的花销更高，这类家庭较之健康家庭往往具有更低的收入和储蓄，无论是在当前生活水平还是在未来风险抵御方面都处于劣势. 农户受教育程度往往关系到其工作行业、增收途径以及对贫困风险的预估和应对能力，较高的受教育程度通常对应更高的工作回报. 家庭发展特征维度有以下假设：
假设1h：家庭成员健康状况越好，相对贫困发生的可能性就越小.
假设1i：医疗资源获取情况越好，相对贫困发生的可能性就越小.
假设1j：户主受教育程度越高，相对贫困发生的可能性就越小.
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在过渡期，原有的精准扶贫政策有一定的延续性，农村防返贫监测帮扶政策和机制逐步完善，当前的政策环境仍可能影响“家庭禀赋差异—相对贫困”的生成和传导路径. 有学者研究表明，登记在建档立卡数据库中的家庭，无论是收入贫困、多维贫困还是非贫困家庭，都比未登记的贫困家庭从政府获得更多的公共援助[23]. 因此，政策环境是农村家庭相对贫困生成过程中不可忽视的外部因素.
政策干预因素维度纳入就业帮扶情况、产业带动情况、农户登记类型、帮扶政策知晓度4个指标. 就业和产业帮扶是当前政策干预中的最重要措施. 对于农户来说，得到系统的就业帮扶可以增加就业机会，拓宽行业选择，进而提高工资性收入；得到科学的产业帮扶可以提升其农业生产效率，进而提高经营性收入. 巩固脱贫成果时期，国家建立了防返贫监测和帮扶机制，将有返贫风险的农户称为监测户，具体划分为脱贫不稳定户、边缘易致贫户和突发严重困难户(由于突发严重困难户数量较少，本文未做单独分析)，将无返贫致贫风险的建档立卡脱贫户称为稳定脱贫户，其余农户为一般户，不同类型的农户享受的帮扶政策存在部分差异. 基于消除绝对贫困而制定的识别和帮扶政策是否对相对贫困的治理存在影响也值得深入探究. 最后，知晓政策是利用政策的前提，更高的帮扶政策知晓度应该对应更低的相对贫困水平. 由此，关于政策干预有以下假设：
假设2a：有就业帮扶的家庭发生相对贫困的可能性更小.
假设2b：有产业带动的家庭发生相对贫困的可能性更小.
假设2c：相较于其他类型农户，一般户陷入相对贫困的可能性更小.
假设2d：知晓帮扶政策的家庭比不知晓帮扶政策的家庭发生相对贫困的可能性小.
1.1. 理论分析
1.2. 研究假设
1.2.1. 家庭禀赋差异与相对贫困
1.2.2. 政策干预因素与相对贫困
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本文所使用的数据来源于课题组2021年末在X省开展的巩固脱贫成果与乡村振兴调查. 选取X省作为样本省份的原因在于：第一，X省农村地区广阔，低收入人群基数大，致贫因素在农村表现出多维特征，能够较为全面地涵盖多样化的相对贫困发生类型；第二，X省脱贫人口人均纯收入与农村居民人均可支配收入差距较大，2021年绝对差距达3 896元，在中西部22个省(自治区、直辖市)中排名第11位，农村家庭的相对贫困特征突出且具有代表性. 具体抽样过程遵循随机抽样原则，采取“县—乡—村—户”多段抽样方法，最终获得问卷1 0441份，有效问卷10 322份，有效率98.86%. 按农户户籍统计，涉及33个区县、153个乡镇(街道)、278个村(社区).
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本文主要探讨影响相对贫困的因素，因此选取农户的相对贫困状态作为被解释变量，并将其划分为“相对贫困”状态和“非相对贫困”状态. 划定合理的相对贫困判断标准是测度相对贫困水平和探索其影响因素的基础，有必要进行详细讨论. 从根源上来讲，相对贫困是基于收入相对差距的一种贫困类型，常规的测度指标就是收入的基尼系数，但根据学者孙久文等[24]的判断，我国相对贫困与绝对贫困存在交叉，且受到城乡差距的影响，以基尼系数为基础的相对贫困测度失真. 因此，国内在相对贫困线划定方面还有较大争论. 目前看来，大部分学者在至少一点上达成了一致，即相对贫困标准采取以收入(以收入中位数为主)为核心、综合考量其他指标的相对贫困线划分方法. 从形式上看，这一标准仍是一条数值确定的收入线，其数值可能随时间推移进行调整. 确定某区域相对贫困线的普遍做法是，以该区域居民收入的集中分布指标作为基数值，再乘一定的转化系数，所得的收入值作为相对贫困的临界值.
综合考虑研究区域的现实和指标的可得性因素，本研究对相对贫困线的划定遵循以下方法：①采用城乡分别划线的方法. 由于当前城乡居民收入存在较大差距，统一的贫困线势必会拉高农村相对贫困标准，降低识别的精准性. ②选取各省统一而非全国统一的收入为基数，这样不仅使相对贫困的识别更加精准，也能够提高不同地区贫困治理对策的针对性. ③虽然中位数有消除“被增长”效应的作用，但从数据可得性角度考虑选择平均数来反映其集中趋势. ④在转化系数的选择上，多数学者建议使用40%~60%的系数[24-26]，本文按照40%、50%、60%标准分别进行测度并比较. 遵循以上原则，本文将相对贫困线划定为低、中、高三个层次，具体数值如表 1所示. 若农户家庭年人均收入低于相对贫困线，则该户被判断为“相对贫困”状态，否则为“非相对贫困”状态.
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本文从农户家庭禀赋方面寻找可能的解释变量，并结合西部农村减贫实际，加入政策干预因素. 研究假设分析中将影响因素划分为家庭人口特征等4个维度，最终筛选出劳动力占比等14个核心解释变量，其赋值及描述性统计结果见表 2，表格最后一列展示了各解释变量与被解释变量相互关系的预期方向.
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本文将衡量贫困的常用指标贫困发生率(Poverty)、贫困深度(Depth)与贫困强度(Intensity)引入相对贫困测量，借鉴Foster等[27]的研究，采用FGT指数测量相对贫困，具体公式如下：
式中，Pδ表示样本家庭的相对贫困状况，δ取值为0、1、2时，Pδ分别表示相对贫困发生率(H)、相对贫困深度指数(PG)、相对贫困强度指数(SPG). n为农村家庭农户总数，q为相对贫困家庭的数量，z为相对贫困线，si表示第i个家庭人均纯收入水平.
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由于本文对贫困的测量结果是分类变量，因此采用二元Logistic模型分析，且已有实证研究发现，相较于OLS模型，Logistic模型在农村贫困预测方面更加准确[28]. 模型表达式为：
式中，pi=P(yi=1|x1i，x2i，…，xni)是在给定x1i，x2i，…，xni的情况下事件的发生概率. i表示第i个样本，k表示第k个指标，共有n个指标，xni表示第i个样本在第n个指标上的表现.
$\frac{p_i}{1-p_i}$ 为事件的发生比(事件发生概率与事件不发生概率之比). α为截距项，β为各解释变量的回归系数.
2.1. 数据来源
2.2. 变量说明
2.2.1. 被解释变量
2.2.2. 解释变量
2.3. 模型构建
2.3.1. 相对贫困测量方法
2.3.2. Logistic回归模型
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相对贫困发生率反映相对贫困发生广度，其数值越大，表示相对贫困家庭覆盖范围越大. 相对贫困深度考虑了相对贫困个体与相对贫困线之间的差距，其数值越大，表示相对贫困家庭距相对贫困线越远. 相对贫困强度对收入累退转移敏感，反映相对贫困家庭之间收入的不平等程度[29]. 不同标准下的农村家庭相对贫困整体测度结果如表 3所示.
由表 3可知，按照低标准测算，目前样本地区农村相对贫困的发生率为18.57%，与使用中国住户调查数据库预测的结果大体一致[5]，因此，当前X省宜采用当地农村居民人均可支配收入的40%标准作为相对贫困线. 随着相对贫困标准的提高，3个相对贫困特征值均呈上升趋势. 在以更高标准测定相对贫困时，相对贫困的复杂性和贫困群体内部的不均衡性凸显，具体表现为相对贫困发生率高，贫困家庭与相对贫困线的差距拉大，贫困家庭之间收入不平等加剧.
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精准扶贫系列政策文件均沿用了“两不愁三保障”的多维贫困标准[30]，在贫困户和贫困村识别时遵循多维贫困导向，因此，精准扶贫时期识别和分类的农户在相对贫困治理情境下仍有参考意义，对不同类型的农户和行政村有必要进行分类讨论. 在低标准下不同类型农户和不同属性村的相对贫困特征如表 4所示.
测度结果显示，稳定脱贫户的相对贫困发生率最低，而脱贫不稳定户、边缘易致贫户相对贫困发生率和相对贫困深度较高，约为一般户和稳定脱贫户的2倍，同时，其相对贫困强度达到一般户的3~4倍. 此外，一般户中同样有超过20%的相对贫困家庭，这一群体在相对贫困治理中同样不容忽视，但其相对贫困深度和强度较低，减贫难度较小. 从村域角度来看，一般村和脱贫村的相对贫困特征较为相似，一般村略高于脱贫村.
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为排除各变量之间可能存在的多重共线性，在回归分析前，对各变量进行相关性检验，结果显示，各变量之间的相关系数小于0.8，存在多重共线性的可能性很小. 运用Stata软件对10 322份样本进行回归处理，结果如表 5所示.
从回归结果可见，回归检验的P值小于0.01，说明样本具有较高的显著性，模型拟合度较好. 具体分析如下：
(1) 家庭人口特征与相对贫困的关系
劳动力占比与相对贫困存在显著的负向相关性，少年儿童数量和老年人口数量与相对贫困存在显著正向相关关系，与假设1a、1b、1c一致. 从样本数据来看，农村无劳动年龄人口家庭占比22.37%，其余家庭的平均人口负担比为0.7707，超出国际标准0.5的“人口机会窗口”[31]，这与目前X省农村劳动力人口外流、实际居住人口老龄化的趋势一致，在经济指标上表现为人口规模对于支出的增长效应超过了其对于收入的影响，印证了劳动力在家庭增收中的作用. 在义务教育全面普及的背景下，农村家庭中的少年儿童基本在校，不能提升家庭收入水平，且需要家庭负担其生活开支，教育的反贫困效应在该阶段尚未显现，因此，少年儿童数量较多的家庭往往面临更大的相对贫困风险. 而农村老年人口劳动力弱、健康状况差，较低的劳动能力和较高的医疗支出从两个方面增加了家庭陷入相对贫困的可能.
(2) 家庭经济特征与相对贫困的关系
主要收入来源与相对贫困有较强相关性，与假设1d一致. 不同收入来源的家庭陷入相对贫困的可能性存在显著差异，以财产性收入和转移性收入为主的家庭相较于生产经营性收入为主的家庭更容易陷入相对贫困，以工资性收入为主的家庭陷入相对贫困的可能性最小. 农村最低生活保障等转移性补贴具有兜底性质，是消除农村弱势群体绝对贫困的重要措施，但在较高的贫困标准下发挥的作用有限，若农户以此为主要收入来源，则很可能仅超出绝对贫困标准而难以解决相对贫困问题. 当前农民财产性收入的主要来源仍是土地流转，但西部农村地区耕地受地形和土质限制较大，以此为主的财产性收入虽然稳定但金额较低，难以有效发挥减贫效应. 农户外出务工工资一般高于农业生产收入，且务工收入受自然灾害等不可控因素影响较小，因此，工资性收入为主的家庭陷入相对贫困的可能性更小.
享受低保情况与相对贫困具有正向相关关系，即家庭成员享受的低保金额越多，相对贫困的发生率越高，与假设1e一致. 这一结果与常识相悖，一般认为农村低保作为农村家庭转移性收入的重要部分，为困难群体提供兜底措施，成为该部分农民的主要收入来源. 但另一方面，享受低保的农村居民多为半弱劳动力，或无劳动能力，越高的低保金额往往意味着更严重的劳动力缺失，可能存在反向因果. 且如前文所述，低保政策遵循差额补助原则，仅补齐困难农户最低生活所需，因此，在更高的收入标准下能够发挥的作用有限.
家庭信贷情况和农用机械数量与相对贫困的相关关系均不显著. 据调查，样本区域农户在2021年受疫情和灾情影响较为严重，利用信贷投资和发展的种养殖产业回报率低. 在借了信贷的2576户家庭中，有82.07%的农户表示信贷的增收效果有限，来年续贷意愿低. 此外，根据井睿等[32]学者的测算，我国西部地区耕地集约度在全国各区域中最低，主要表现为灌溉指数和农业机械总动力水平低下. 样本区域所在的西南地区以高原、山地为主，不利于农业基础设施建设，农业机械动力投入少，在农户层面表现为农村家庭的农用机械数量总体较少、使用率不高，其与相对贫困的关系不显著.
(3) 家庭发展特征与相对贫困的关系
家庭成员患病情况与相对贫困有显著的正向相关性，医疗资源获取情况则与相对贫困有显著的负向相关性，与假设1h、1i一致. 农户身体状况在很大程度上影响了家庭劳动力质量，大病病人、慢病病人、残疾人等往往是弱劳动力或无劳动力人口，其对家庭增收的贡献较小. 而家庭签约医生以家庭为单位提供医疗服务，与健康帮扶的精准性高度契合，成为农户便捷获取医疗资源的重要方式，家庭签约医生政策的推广在相对贫困治理方面也发挥一定积极作用. 户主受教育程度与相对贫困的相关性不显著. 这可能是由于样本中户主的受教育程度普遍较低，超过95%的户主学历集中在初中及以下，而教育的减贫效应往往需要较长的周期才能显现，在当前阶段仍不明显.
(4) 政策干预因素与相对贫困的关系
就业帮扶情况、产业带动情况和帮扶政策知晓度与相对贫困具有显著的负向相关性，与假设2a、2b、2d一致. 就业帮扶包括提供务工信息、组织技能培训、发放交通补贴、安排公益性岗位、帮扶车间吸纳就业等手段，多种帮扶政策分别针对不同类型的劳动力人口，不仅引导青壮年劳动力就业务工，还利用就近就业务工方式帮助解决农村基数庞大的弱、半劳动力就业问题，提高农村家庭的工资性收入. 结合上文主要收入来源对相对贫困的影响分析可知，就业帮扶措施对于有劳动力的农村家庭来说具有更强的减贫效应.
产业带动的增收效果较好，特别是参与合作社入股分红，这也表明“三变改革”在样本区域已初见成效. 在样本区域，产业带动的结果更多表现为增加农户的财产性收入，农户可以土地、资金等形式入股村内合作社并签订分红合同，每年从合作社经营收入中按股份获取一定比例的分红，这是农村家庭财产性收入的主要来源. 样本区域中有60%以上的农户参与合作社入股分红，这对于盘活农村家庭的闲置资产具有积极作用，也是农村家庭一项较为稳定的收入来源. 因而享受产业带动的农户陷入相对贫困的风险较低.
从农户自主性角度来看，知晓帮扶政策是利用政策摆脱贫困的前提，较高的政策知晓度不仅对应更多样的脱贫路径和发展选择，而且也从一定程度上反映了农户积极的发展意愿. 在样本区域，防返贫帮扶政策知晓率超70%，农户对帮扶政策越熟悉，越便于向外部借力，其作用在产业带动和就业帮扶的增收效果上也有印证.
从农户登记类型来看，边缘易致贫户陷入相对贫困的风险最高，脱贫不稳定户次之，稳定脱贫户再次，一般户的风险最低，与假设2c一致. 在脱贫攻坚时期识别的贫困户往往具有较高的贫困脆弱性，虽然从“两不愁三保障”等基础性指标来看已经稳定脱离贫困，但以相对贫困的更高标准来衡量，这类农户仍需要持续关注. 边缘易致贫户在脱贫攻坚时期未经过建档立卡和系统帮扶，一方面属于低收入群体，处于收入达标的边缘，另一方面这些家庭往往存在因病、因学、因缺劳力等返贫风险，一旦产生短期大额支出或长期持续支出，极易从相对贫困状态滑落到更加严重的贫困陷阱中.
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Logistic模型的参数含义不直观，仅能提供显著性和相关方向方面的信息，不能显示各个解释变量与被解释变量的相关程度. 因此，进一步计算各解释变量的边际效应，结果如图 2所示.
由图 2可知，就业帮扶和工资性收入来源与相对贫困的负向相关性较强，开发性帮扶措施可能具有更强的相对贫困减贫效应. 相反地，以财产性收入和转移性收入为主的家庭与相对贫困的正相关性较强，可见农村家庭以这两类收入作为主要收入难以摆脱相对贫困，降低农户对转移性收入的依赖和提高财产性收入水平是缓解相对贫困的必然趋势. 从农户登记类型来看，边缘易致贫户和脱贫不稳定户更容易陷入相对贫困，可见，当前建立的防返贫监测和帮扶体系在相对贫困人群识别方面也较为精准，边缘易致贫户和脱贫不稳定户需要更多关注.
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为进一步探究政策环境对“家庭禀赋差异—相对贫困”传导路径的影响，按农户最为突出的政策特征“是否曾纳入建档立卡系统”将样本农户分为一般户和建档立卡户，按行政村最突出的政策特征“是否属于原贫困村”将样本村分为一般村和脱贫村，对两类农户和两种村庄分别进行回归分析，结果如表 6所示.
分农户类型的回归结果表明，在多数指标与相对贫困的相关性上，两类农户无明显差异，但在享受低保情况和医疗资源获取情况方面有所不同. 一般户享受低保情况的估计结果与总样本一致，而脱贫户的相关性不显著. 根据前文分析，脱贫户的相对贫困深度和强度更大，整体与相对贫困线的距离较远、群体内部收入差异较大，以最低标准进行统一补差的帮扶措施效果有限，在相对贫困治理阶段，需要更有针对性的差异化帮扶措施. 在医疗资源获取情况上，一般户呈显著负相关，脱贫户的相关性不显著. 这可能是由于脱贫户家庭医生签约服务全覆盖，而一般户家庭医生签约服务的覆盖率仅为72.87%，该指标在脱贫户群体内区别度不大.
分村属性的回归结果表明，在多数指标与相对贫困的相关性上，两类村的农户无明显差异，但在农用机械数量方面有所不同，一般村的此项指标与相对贫困呈负向相关，而脱贫村的相关性不显著. 周扬等[33]学者的研究表明脱贫村与一般村在地理条件方面具有较大差异，地理要素尤其是地形条件和资源禀赋对贫困地域分异具有显著驱动作用，海拔越高，坡度越陡，贫困村数量越少，贫困程度越高. 而农用机械的使用在一般村和脱贫村之间同样存在差异，一般村较为有利的地形条件提高了机械使用率，而脱贫村的地形条件往往难以支持农用机械的使用.
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为了进一步检验结果的可靠性，借鉴钱力等[34]的做法，变换模型对原数据进行稳健性分析，分别使用Probit模型和OLS模型，限于篇幅，文中仅展示低标准下的稳健性检验结果，如表 7所示.
由表 7可知，Logistic回归中显著的10项指标依旧显著，结果的回归系数有所不同，但所得结论基本一致，表明上文Logistic回归分析结果具有稳健性.
3.1. 农村家庭相对贫困测度
3.1.1. 不同标准下相对贫困整体测度
3.1.2. 西部农村家庭相对贫困分类测度
3.2. 整体回归结果分析
3.2.1. 模型估计结果
3.2.2. 边际效应分析
3.3. 分样本回归结果分析
3.4. 稳健性检验
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(1) 随着相对贫困线划分标准的提高，西部地区农村的相对贫困特征值呈上升趋势，当前X省乃至其代表的西部农村地区适宜采取当地农村居民人均可支配收入的40%作为相对贫困线.
(2) 一般村和脱贫村相对贫困发生率、相对贫困深度、相对贫困强度较为相似；不同类型农户中，稳定脱贫户相对贫困发生率最低，为15.80%，其次为一般户，脱贫不稳定户和边缘易致贫户相对贫困发生率较高，分别为31.54%和32.52%，同时，这两类农户的相对贫困深度和强度均高于其他农户.
(3) 在样本区域，家庭劳动力占比、主要收入来源、享受低保情况、家庭成员患病情况、医疗资源获取情况、就业帮扶情况、产业带动情况、农户登记类型、帮扶政策知晓度与相对贫困的相关性较显著，就业帮扶情况和工资性收入来源与相对贫困的负向相关性较强，财产性收入来源、转移性收入来源、边缘易致贫户和脱贫不稳定户与相对贫困的正向相关性较强.
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(1) 加快构建合理的公共资源分配体系，在分类施策的同时，注重提升政策的公平性导向. 多数学者建议相对贫困线10年调整一次[35]，采用50%甚至更高标准的相对贫困线是未来的必然趋势，相对贫困的深度和强度也随之加大，贫困人口之间的收入不平等程度加剧，弥合收入差距将成为相对贫困治理的重点任务，而有研究表明西南丘陵山区政府、社会与农户之间的交互存在滞后性[36-37]. 因此，在当前阶段的政策设计中，就应更加关注帮扶政策的公平性，以共同富裕为导向合理配置公共资源.
(2) 不同类型农户的相对贫困表现存在差异，需要根据不同人群和区域的相对贫困现状，设置阶梯式救助政策，既提高政策的针对性又兼顾政策的普适性. 针对性是指吸取精准扶贫时期因人因户施策的经验，关注不同家庭的差异化致贫原因，有目标地“精准滴灌”. 普适性是指帮扶措施需要照顾到绝大多数的相对贫困群体，帮扶对象不能简单延续绝对贫困时期的建档立卡户，而应该以相对贫困的判别体系进行新一轮的识别，避免将部分相对贫困群体排斥在帮扶措施外.
(3) 过渡期延续的帮扶政策在缓解相对贫困方面仍有积极作用，而在下一阶段，因类施策成为相对贫困治理的关键，政策目标应聚焦多维度改善农户家庭禀赋，以提升其增收能力并优化收入结构. 一方面要组织有劳动能力的相对贫困群众参与产业、就业、创业等技能培训，及时纠正产业就业培训中不精准、表面化问题. 另一方面要抓好产业发展和农户增收链接，精准把握农户需求，将增产增收作为培训目标，使设计、选择的帮扶项目精准匹配农户参与能力和实际需求，做好“培训—就业/增产—增收”的有效衔接. 从医疗供给、健康服务、宣传教育等方面入手，提高农户健康水平，增强抵御风险能力.
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