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      后扶貧時代農(nóng)村省級相對貧困標(biāo)準(zhǔn)確定方法研究

      2021-10-13 01:56:20徐曉紅
      銅陵學(xué)院學(xué)報 2021年4期
      關(guān)鍵詞:貧困線馬丁省份

      徐曉紅 祝 琳

      (安徽大學(xué),安徽 合肥 230601)

      一、引言

      改革開放以來,我國扶貧工作取得了顯著成就。按現(xiàn)行貧困標(biāo)準(zhǔn)估算,我國農(nóng)村貧困人口從1978 年末的7.7 億人減少至2019 年末的551 萬人, 貧困發(fā)生率從97.5%下降至0.6%。 到2020 年底,我國將實現(xiàn)農(nóng)村絕對貧困人口全面脫貧,貧困縣全部摘帽,區(qū)域性整體貧困問題基本解決, 這將成為我國反貧困史上的一個里程碑。 現(xiàn)行標(biāo)準(zhǔn)下的絕對貧困問題的解決,并不意味著今后不再有貧困問題,也不意味著反貧困的終結(jié)。 黨的十九屆四中全會明確提出要“建立解決相對貧困的長效機制”,為今后扶貧工作指明了方向。 從絕對貧困過渡到相對貧困,進(jìn)入后扶貧時代需要制定新的貧困標(biāo)準(zhǔn), 識別新的扶貧對象并制定相應(yīng)的扶貧政策。

      盡管我國農(nóng)村扶貧標(biāo)準(zhǔn)經(jīng)歷了三次較大的改變,分別形成了1978 年標(biāo)準(zhǔn)、2008 年標(biāo)準(zhǔn)和2010 年標(biāo)準(zhǔn), 但對貧困的衡量一直采用的是全國統(tǒng)一的絕對貧困線。 隨著我國經(jīng)濟改革的步伐加快,東、中、西部經(jīng)濟發(fā)展不平衡性增強, 各省農(nóng)村居民收入差距擴大,生活結(jié)構(gòu)差異也在拉大,全國繼續(xù)使用一個貧困標(biāo)準(zhǔn)顯然存在不足,需要分省制定貧困標(biāo)準(zhǔn),以滿足精準(zhǔn)識別貧困人群的現(xiàn)實需要。 本文通過回顧貧困線多種測算方法, 結(jié)合我國扶貧戰(zhàn)略轉(zhuǎn)型期貧困的脆弱性、 區(qū)域性特征, 采用調(diào)整的馬丁法, 利用2018 年中國家庭追蹤調(diào)查數(shù)據(jù), 設(shè)定了具有上下界的農(nóng)村省級相對貧困標(biāo)準(zhǔn)。 與傳統(tǒng)的相對貧困標(biāo)準(zhǔn)不同,這一浮動區(qū)間更具靈活性,不僅可消除各省經(jīng)濟發(fā)展不平衡帶來的影響,具備橫向可比性,而且簡單易行便于操作,能夠銜接之前的絕對貧困線,政策實施難度小。

      二、文獻(xiàn)回顧

      貧困線研究最早起源于英國。 社會學(xué)家Charls Booth 和Seebohm Rowntree 采用預(yù)算標(biāo)準(zhǔn)法劃定了描述倫敦貧困狀態(tài)的絕對貧困線[1]。 絕對貧困線通常用滿足人們基本生存需求的收入或消費水平來表示,例如世界銀行提出的“1 天1 美元”的絕對貧困線。這樣的貧困標(biāo)準(zhǔn)有利于進(jìn)行國際比較, 但缺點是忽視了不同國家間購買力水平的不同, 難以反映各國內(nèi)部貧困狀況。 熱量支出法和食物支出法從滿足最低生存需求的熱量或食物攝入的角度, 通過計算食物支出得到貧困線,這一標(biāo)準(zhǔn)易于國際比較,具有計算簡單、容易理解且對數(shù)據(jù)要求較低的優(yōu)點,但僅考慮熱量而忽視營養(yǎng)等多方面需求, 得到的貧困線可能偏低。 隨后,基本需求法被提出,研究者將生存需求分為食品需求和非食品需求兩類, 其思想是給定一張達(dá)到最低生活水準(zhǔn)的必需品的種類和數(shù)量清單,然后根據(jù)當(dāng)?shù)厥袌鰞r格計算消費這些必需品的成本[2]。與上述幾種貧困線測算方法相比, 該方法有效克服了不同地區(qū)、 不同時期消費水平和市場價格差異性帶來的影響。 Ravallion 提出的馬丁法對基本需求法做了進(jìn)一步的改善[3],將基本食物需求和熱量攝入相結(jié)合得到食物貧困線, 再利用數(shù)學(xué)模型得到居民消費中的非食品消費部分,進(jìn)而得到馬丁法貧困線,其貧困線的調(diào)整依賴于當(dāng)?shù)匚飪r和消費水平的變動,隨經(jīng)濟水平的發(fā)展逐漸提高。 相對貧困線出現(xiàn)于20世紀(jì)50 年代, 經(jīng)濟學(xué)家Peter Townsend 基于收入差距和不平等開創(chuàng)了相對貧困線的研究先河[4]。 與絕對貧困關(guān)注的基本生存需要不同, 相對貧困關(guān)注的是收入水平的相對差異,其內(nèi)涵是:個人或家庭的收入水平雖然可以滿足基本生存需求, 但是與社會平均生活水平相比仍然較低。 相對貧困線通常采用收入比例法,將一個國家或地區(qū)收入(或消費)中位數(shù)的40%~60%作為該地區(qū)的貧困線。 國際上已有不少國家采用相對貧困線,OECD 采用中位數(shù)的50%作為貧困線,歐盟使用中位數(shù)的60%作為相對貧困標(biāo)準(zhǔn)。

      國內(nèi)學(xué)者對相對貧困標(biāo)準(zhǔn)的關(guān)注較晚。 張青提出, 將社會平均收入水平的三分之一至40%作為相對貧困標(biāo)準(zhǔn)較符合我國實際情況[5]。 陳宗勝等建議采用農(nóng)村居民人均純收入的0.4—0.5 作為相對貧困線,0.4 作為貧困線的下界,0.5 則為貧困線的上界[6]。徐映梅、張?zhí)崾褂肅HNS 數(shù)據(jù),分別基于收入、消費視角測算農(nóng)村相對貧困發(fā)生率, 發(fā)現(xiàn)以收入測算的農(nóng)村貧困發(fā)生率顯著低于以消費測算的農(nóng)村貧困發(fā)生率, 因為農(nóng)村貧困人口的家庭人均純收入和人均消費支出相關(guān)性很低, 導(dǎo)致以收入作為基礎(chǔ)測算指標(biāo)存在誤差,相反,消費指標(biāo)更能反映貧困者的真實情況[7]。

      目前, 后扶貧時代我國新貧困標(biāo)準(zhǔn)的設(shè)定引起了學(xué)術(shù)界的關(guān)注,主要觀點有以下三類。 第一類是采用提高的絕對貧困標(biāo)準(zhǔn)。 周紹杰等認(rèn)為,應(yīng)參考國際貧困標(biāo)準(zhǔn), 將我國十四五時期和十五五時期的貧困線提高為“3.2 美元”和“5.5 美元”,并分別在 2025 年和2030 年全面消除對應(yīng)標(biāo)準(zhǔn)下的貧困人口[8]。 汪晨等認(rèn)為, 消除絕對貧困后直接使用相對貧困標(biāo)準(zhǔn)還為時尚早, 使用提高的絕對貧困標(biāo)準(zhǔn)有利于提高減貧成效[9]。第二類是使用相對貧困標(biāo)準(zhǔn),包括基于收入指標(biāo)的一維相對貧困標(biāo)準(zhǔn)和基于能力指標(biāo)的多維相對貧困標(biāo)準(zhǔn)。 葉興慶、殷浩棟在回顧中國的減貧歷程后, 認(rèn)為2020 年后的貧困標(biāo)準(zhǔn)應(yīng)當(dāng)適應(yīng)相對貧困群體,主張未來5 年采用居民收入中位數(shù)的40%作為貧困線,之后再根據(jù)經(jīng)濟發(fā)展水平調(diào)整這一比例[10]。王小林、賀鳳霞明確指出僅從收入角度無法衡量貧困人口中的“困”,我國2020 年后采用多維相對貧困標(biāo)準(zhǔn)較合理,其維度應(yīng)該涵蓋收入、就業(yè)、教育、健康、社會保障等多個方面,同時測算多維貧困指數(shù),將任意兩個及以下維度的貧困人口識別為多維貧困人口[11]。第三類是絕對貧困標(biāo)準(zhǔn)與相對貧困標(biāo)準(zhǔn)相結(jié)合。 孫久文、夏添提出兩區(qū)域、兩階段方法,即沿海地區(qū)實行相對貧困標(biāo)準(zhǔn), 非沿海地區(qū)實行絕對貧困相對化標(biāo)準(zhǔn),給予貧困標(biāo)準(zhǔn)合理的浮動區(qū)間,待中國步入城鎮(zhèn)化后期再實行以全民可支配收入為基礎(chǔ)的相對貧困標(biāo)準(zhǔn)[12]。吳振磊、王 莉認(rèn)為今后我國相對貧困呈現(xiàn)出治理對象多元性、致貧要素復(fù)雜性、治理任務(wù)多重性的特點, 新的貧困標(biāo)準(zhǔn)應(yīng)該同時涵蓋更高的絕對貧困標(biāo)準(zhǔn)和新的相對貧困標(biāo)準(zhǔn), 建議2020-2035 年東部地區(qū)推行城鄉(xiāng)收入相對貧困標(biāo)準(zhǔn), 中西部推行絕對貧困相對化的標(biāo)準(zhǔn), 設(shè)置合理浮動區(qū)間;2035-2050 年逐步形成城鄉(xiāng)一體的貧困標(biāo)準(zhǔn)[13]。

      綜上可見, 無論是單獨使用提高的絕對貧困標(biāo)準(zhǔn)還是相對貧困標(biāo)準(zhǔn)都存在一定的缺陷。 絕對貧困線設(shè)定具有較強的主觀性,且區(qū)域可比性差。 參照發(fā)達(dá)國家的相對貧困標(biāo)準(zhǔn),則需要投入大量財力,我國現(xiàn)階段還難以承受。 而將二者相結(jié)合的辦法大多操作復(fù)雜,或仍停留在理論階段。 本文探索兼?zhèn)浣^對貧困和相對貧困特點的方法,試圖彌補上述不足,為后扶貧時代的扶貧工作提供政策參考。

      三、方法與數(shù)據(jù)

      馬丁法貧困線包含低貧困線和高貧困線, 低貧困線是食物貧困線與非食物貧困線之和, 即家庭總消費水平達(dá)到食物貧困線時的食品支出與非食品支出之和, 高貧困線是食品支出達(dá)到食物貧困線的家庭的總消費支出。 其中,食物貧困線是指選定參考家庭后按基本熱量需求計算得到的總食物支出金額,非食物貧困線是指除食品外滿足人類基本生活所需的人均費用。 馬丁法貧困線兼?zhèn)浣^對貧困和相對貧困的特點。 一方面, 食物貧困線滿足了基本食物需求,非食物貧困線是除食物外的衣物、住房、教育、醫(yī)療等多個維度的基本需求支出, 具有絕對性和多維性;另一方面,馬丁法低貧困線適用于家庭總消費支出低于食物貧困線的居民, 而高貧困線適用于家庭總消費支出高于食物貧困線但低于貧困線的居民,為不同消費水平的群體提供了不一樣的貧困標(biāo)準(zhǔn),因而具有相對性。

      測算方法和步驟如下:

      第一步,測算食物貧困線。 傳統(tǒng)的食物貧困線測算方法, 是按照營養(yǎng)協(xié)會公布的每人每天最低2,100卡路里的熱量需求,采用差幅系數(shù)法確定一籃子基本食品需求的實際消費量,再根據(jù)參考家庭所處地區(qū)物價水平確定各類食品價格,由價格(Pi)和消費量(qi)的乘積得到食物貧困線(ZF),即。 食物貧困線反映的是滿足基本需求的最低食品支出。 關(guān)于參考家庭的選擇,實際中往往以某一比例的家庭作為參考,但這一比例也并非固定不變。 張冰子等(2019)研究我國城鎮(zhèn)貧困問題時以人均消費最低的20%家庭作為參考人群[14]。劉洪,王超(2018)則將收入水平處于50%—60%之間的家庭作為參考家庭[15]。 由于難以獲得各省基本需求品種類及其價格的數(shù)據(jù),所以不能完全按照馬丁法確定貧困線,本文對馬丁法進(jìn)行了調(diào)整,即先不設(shè)定參考家庭的比例范圍,將各省人均可支配收入劃分為五等份,計算出各組居民食品支出和消費支出的平均值,取五等份組中最低的人均食品支出作為該省的食物貧困線。

      第二步,確定低貧困線。 低貧困線由食物貧困線和非食物貧困線構(gòu)成。 非食物貧困線(NF)的確定一般參照整個社會的恩格爾系數(shù)或者低收入人群的恩格爾系數(shù), 將恩格爾系數(shù)作為食物貧困線在整體貧困線中的比例,然后得到非食物貧困線。 首先,假設(shè)食品支出需求函數(shù)為:

      函數(shù)中Fi、Xi 分別是家庭人均食品支出和人均總消費支出,等式左邊人均食品支出占人均總消費支出的比重, 等價于家庭的恩格爾系數(shù),a、b 為待估參數(shù),e 是隨機誤差項。 當(dāng)居民人均總消費支出等于食物貧困線時有In(Xi/ZF)=0,此時a 的值與人均食品支出占居民人均總消費支出的比重相等。 于是,非食物支出占總支出的比重為(1-a),則非食物貧困線(NF)為:

      最后得到馬丁法的低貧困線:

      第三步,確定高貧困線。 當(dāng)食品支出Fi 等于食物貧困線ZF 時,得到模型(1)的變形式:

      則馬丁法的貧困線ZH 為:

      本文采用的數(shù)據(jù)是2018 年CFPS 數(shù)據(jù)的農(nóng)村住戶調(diào)查部分。 CFPS 數(shù)據(jù)由北京大學(xué)中國社會科學(xué)調(diào)查中心實施完成,樣本覆蓋了25個省/市/自治區(qū),包含居民食品支出、消費支出等變量。 對數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,刪除缺失值、異常值后,舍去樣本容量太小的省份,最終保留22 個省份,總樣本數(shù)為 5,410 個。

      四、 基于調(diào)整馬丁法的農(nóng)村省級相對貧困標(biāo)準(zhǔn)確定

      (一)高、低貧困線確定

      在測算出各省食物貧困線的基礎(chǔ)上, 依據(jù)公式(1)-(3) 可得各省低貧困線, 高貧困線則根據(jù)公式(4)-(7)得出。 結(jié)果如表 1 所示。

      表1 的數(shù)據(jù)顯示, 各省食物貧困線存在較大差異,經(jīng)濟發(fā)達(dá)地區(qū)食物貧困線明顯高于欠發(fā)達(dá)地區(qū),兩極分化嚴(yán)重。 食物貧困線最高的地區(qū)是上海,達(dá)5,809.89 元,最低的貴州為1,930.11 元,二者相差將近2 倍。 低貧困線同樣呈現(xiàn)出區(qū)域差異性,低貧困線較低省份大多分布在西部地區(qū),較高省份廣東、江蘇和浙江均屬于東部地區(qū), 中部地區(qū)和東北地區(qū)各省的低貧困線則處于二者之間。 不僅各省的低貧困線差距大,最高的上海市約為最低省份貴州的2.82 倍,四大地區(qū)內(nèi)部各省的低貧困線差距也在擴大。 就東部地區(qū)而言,上海低貧困線為8,998.15 元,超河北省5,628.66 元。 與低貧困線不同的是,高貧困線最低者不是貴州而是黑龍江,為5,485.20 元;與低貧困線相同的是高貧困線最高的前三個省份仍為上海、 浙江和江蘇。 從各省高、低貧困線的較大差異可見,分省制定貧困標(biāo)準(zhǔn)十分必要。

      表1 各省農(nóng)村相對貧困標(biāo)準(zhǔn)及其占人均可支配收入的比例

      根據(jù)表1 的高、低貧困線計算結(jié)果,本文得到各省農(nóng)村相對貧困標(biāo)準(zhǔn),即由高貧困線和低貧困線組成的一個浮動區(qū)間。 家庭人均收入水平低于低貧困線的人口,被認(rèn)定為相對貧困。 家庭人均收入水平落在浮動區(qū)間內(nèi)的,則為潛在貧困人群。 這部分農(nóng)村居民雖然收入水平超過了低貧困線,但由于過去的脫貧機制在人力資本培育上缺失,極易返貧。 為了與發(fā)達(dá)國家人均收入40%—60%的相對貧困標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行對比,表1 還計算了各省高、低貧困線占農(nóng)村居民人均可支配收入的比例。 從總體上看,低貧困線占人均可支配收入比例的平均水平為30.57%,高貧困線占比的平均水平為51.06%,分別低于以人均收入40%和人均收入60%為基準(zhǔn)的相對貧困線。 分省份看,各省低貧困線占人均可支配收入的比例均在40%以下, 高貧困線占比在38.10%—75.45%之間,超過60%的省份有山西、貴州、陜西和甘肅,其比值分別為60.53%、66.33%、63.08%和75.45%。 這可能與其農(nóng)村居民人均可支配收入水平低有關(guān),與其他省份相比,這四個省份農(nóng)村居民人均可支配收入處于最低位置,這使得全國范圍內(nèi)的絕對貧困問題轉(zhuǎn)化成了該省的相對貧困問題。

      (二)與現(xiàn)有貧困標(biāo)準(zhǔn)的比較

      我國現(xiàn)行貧困標(biāo)準(zhǔn)為絕對貧困線, 沿用的是2010 年標(biāo)準(zhǔn),以農(nóng)民年人均純收入2,300 元(2010 年不變價)為基準(zhǔn)按價格水平進(jìn)行調(diào)整,2018 年農(nóng)村絕對貧困線為人均純收入3,535 元。關(guān)于農(nóng)村相對貧困的度量尚沒有官方標(biāo)準(zhǔn), 本文借鑒國外經(jīng)驗并結(jié)合我國目前已進(jìn)入中等偏上收入國家行列的事實,取中等水平的相對貧困標(biāo)準(zhǔn)(以下稱為相對貧困標(biāo)準(zhǔn))即農(nóng)村居民人均可支配收入的50%, 按此比例2018年農(nóng)村相對貧困線為7,309 元。

      為了直觀地展現(xiàn)本文測算的相對貧困線與上述貧困標(biāo)準(zhǔn)的數(shù)量關(guān)系,圖1 將各類貧困線進(jìn)行了比較。 與現(xiàn)行絕對貧困線相比,除貧困人口數(shù)量大、貧困程度深的貴州、甘肅、云南等五省外,其他省份的低貧困線均高于絕對貧困線,上海的低貧困線甚至是絕對貧困線的2.5 倍。 這說明本文的低貧困線與各省的絕對貧困狀況基本吻合。 與相對貧困線相比,只有經(jīng)濟發(fā)達(dá)的上海、浙江的低貧困線能夠達(dá)到相對貧困標(biāo)準(zhǔn),其余各省低貧困線與相對貧困線差距較大。 高貧困線高于相對貧困線的,除上海、浙江外,還有經(jīng)濟發(fā)展水平較好的江蘇、廣東、福建等省。 這意味著該相對貧困標(biāo)準(zhǔn)對于大多數(shù)省份來說偏高,會加劇脫貧難度,降低脫貧成效,因而現(xiàn)在采用該標(biāo)準(zhǔn)還為時過早。 對比之下,本文確定的農(nóng)村省級相對貧困標(biāo)準(zhǔn)處于絕對貧困標(biāo)準(zhǔn)和相對貧困標(biāo)準(zhǔn)之間,其低、高貧困線可分別銜接絕對貧困線和相對貧困線,為后扶貧時代貧困標(biāo)準(zhǔn)的轉(zhuǎn)型提供過渡。

      圖1 2018 年農(nóng)村省級相對貧困標(biāo)準(zhǔn)與現(xiàn)有貧困標(biāo)準(zhǔn)對比圖

      (三)貧困發(fā)生率估算

      為了考察浮動貧困標(biāo)準(zhǔn)下各省農(nóng)村貧困狀況,本文對高貧困線和低貧困線下各省農(nóng)村貧困發(fā)生率進(jìn)行估算,結(jié)果如圖2 所示。 貧困發(fā)生率是指人均收入水平低于貧困標(biāo)準(zhǔn)的人口占統(tǒng)計人口的比率。 在低貧困線下,貧困發(fā)生率最高的是吉林,其次是廣東和廣西,分別為36.07%、34.51%和33.10%。貧困發(fā)生率較高的有四川、遼寧、河北三省,均超過30%。 貧困發(fā)生率最低的是上海,僅有6.45%,其次是浙江、湖北和江蘇,分別為12%、13.56%和14.47%。 在高貧困線下,貧困發(fā)生率最高的仍是吉林,為53.28%,其次是陜西、甘肅和山西三省,貧困發(fā)生率分別為48.18%、47.77%和47.27%。 貧困發(fā)生率較高的是山西、廣東、四川、廣西四省。 貧困發(fā)生率最低的上海,其次是江蘇和浙江,分別為14.52%、19.74%和23%。 圖2 較高的貧困發(fā)生率反映出中國絕對貧困和相對貧困存在很強的交叉性。 潛在貧困發(fā)生率是潛在貧困人口占統(tǒng)計人口的比率。潛在貧困發(fā)生率最低的是江蘇省,為5.26%;最高的是陜西和甘肅,分別為23.64%和22.10%,這兩個省需要密切關(guān)注新貧困人口致貧和脫貧人口返貧問題。

      圖2 貧困標(biāo)準(zhǔn)下各省農(nóng)村貧困發(fā)生率

      五、結(jié)語

      貧困標(biāo)準(zhǔn)是識別貧困、 分析致貧因素及制定脫貧政策的基礎(chǔ)。 由于城鄉(xiāng)資源分配不均,未來貧困人口在短期內(nèi)依然聚集在農(nóng)村, 在從絕對貧困向相對貧困轉(zhuǎn)型的初期, 有必要劃定一個結(jié)合絕對貧困和相對貧困特點的省級農(nóng)村相對貧困標(biāo)準(zhǔn)。 在各省經(jīng)濟存在明顯差異且城鄉(xiāng)一體化尚未完成的背景下,本文建議基于調(diào)整的馬丁法, 確定后扶貧時代農(nóng)村省級相對貧困標(biāo)準(zhǔn),即通過計算出高、低貧困線,給予相對貧困標(biāo)準(zhǔn)一個合理的浮動區(qū)間。 一方面,將與各地物價、 生活水平相關(guān)聯(lián)的低貧困線作為貧困標(biāo)準(zhǔn),能準(zhǔn)確反映各省貧困狀況;另一方面,高貧困線為識別本省潛在貧困人群提供依據(jù), 可以有針對性地預(yù)防貧困人數(shù)的增加和貧困程度的加深。 與現(xiàn)有農(nóng)村絕對貧困標(biāo)準(zhǔn)、相對貧困標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行對比后發(fā)現(xiàn),現(xiàn)有農(nóng)村絕對貧困標(biāo)準(zhǔn)偏低而相對貧困標(biāo)準(zhǔn)偏高。若繼續(xù)使用現(xiàn)有農(nóng)村絕對貧困標(biāo)準(zhǔn), 對于低貧困線明顯高于現(xiàn)有農(nóng)村絕對貧困線的省份來說, 會放寬對農(nóng)村扶貧工作的要求;若直接改用相對貧困標(biāo)準(zhǔn),對于低貧困線達(dá)不到相對貧困標(biāo)準(zhǔn)的省份來說,會增加貧困人口數(shù)量,加大農(nóng)村扶貧難度。

      本文也存在一些不足, 所使用2018 年CFPS 數(shù)據(jù)測算農(nóng)村省級相對貧困標(biāo)準(zhǔn), 由于該數(shù)據(jù)各省樣本量不均勻,樣本量較小的省份代表性較差;同時,也未對農(nóng)村新貧困標(biāo)準(zhǔn)的調(diào)整展開討論。 但本文基于調(diào)整的馬丁法測算出各省農(nóng)村相對貧困線浮動區(qū)間,對于新時期扶貧標(biāo)準(zhǔn)的制定具有一定借鑒意義。

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      維馬丁的詩
      作品(2016年10期)2016-12-06 10:41:54
      貧困線是如何劃定的
      中華兒女(2016年18期)2016-09-10 07:22:44
      因地制宜地穩(wěn)妥推進(jìn)留地安置——基于對10余省份留地安置的調(diào)研
      提高貧困線會讓我們更有面子
      今日文摘(2011年13期)2011-07-15 06:50:38
      兩條不同的貧困線
      今日文摘(2011年13期)2011-07-15 06:50:38
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