北京市低收入群体规模变动及影响因素分析

北京市低收入群体规模变动及影响因素分析

北京市低收入群体规模变动及影响因素分析⁽¹⁾

张晓静

摘　要:本文以北京市城镇低收入群体为研究对象，以1992-2010年北京市城镇住户调查数据为样本，对北京市低收入群体的现状及变动趋势进行深入分析研究。采用Probit模型对低收入群体致贫的微观因素进行分析，利用收入分布密度函数动态分解对低收入群体致贫的宏观因素进行分析。

关键词:低收入　规模变动　影响因素

一、引言

近年来，北京市经济社会发展取得了令人瞩目的成就，从1992-2010年，北京市人均GDP年均增长8.4%，城镇人均可支配收入年均增长9.6%，均位居全国前列。但是，随着改革的深入，经济制度的转型和各种社会政策的转变，必然会涉及人们经济利益和收入分配关系的调整。在经济增长与居民收入增加的同时，居民收入差距扩大已是不争的事实，而低收入群体的问题又是居民收入差距的主要矛盾。

居民收入差距拉大容易导致收入相对较低的群体产生嫉妒、不公平甚至相对剥夺的感觉，许多社会学家都认为，弱势群体的相对剥夺感是引起社会运动的强大动力之一；社会的发展进步是为了实现人们的共同富裕，是以中等收入群体的扩大和低收入群体的缩小为标志的。但是，北京市城镇居民低收入群体规模的扩大和增收缓慢阻碍了社会发展进步的进程，不利于实现经济发展成果的全民共享和人们的共同富裕；在当前金融危机席卷全球、世界经济不景气的环境下，低收入群体由于收入水平较低，抗击经济风险的能力相对脆弱，他们的生活会更加困难，以前面临的各种经济和社会问题会更加突出。

本文拟以北京市城镇低收入群体为研究对象，以1992-2010年北京市城镇住户调查数据为样本，对北京市低收入群体的现状及变动趋势进行深入分析研究。采用Probit模型对低收入群体致贫的微观因素进行分析，利用收入分布密度函数动态分解对低收入群体致贫的宏观因素进行分析。

二、北京市低收入群体的确定及规模变动

低收入是一个相对概念，对低收入群体的界定，国内外的研究有不同的划分方法。美国低收入标准的界定是在“贫困线”基础上给出的，收入低于两倍贫困线的家庭视为“低收入家庭”。欧盟对贫困人口的定义是收入低于其国内人均收入60%的人口。本文采用线型支出系统模型测算城镇居民低收入群体的收入标准。线性支出系统（LSE）是由英国经济学家斯通提出的，以后郎茨经过改进，形成扩展线性支出系统（ELSE）:

Y_i＝P_iQ_i＋b_i（X-∑P_iQ_i），i＝1，2，…，8

式中Y_i为消费者对第i类商品或服务的支出额；Pi为第i类商品或服务的价格，Qi为其相应的基本需求量，PiQi为第i类商品或服务的基本需求支出额；bi为消费者的收入在用于各类商品或服务的基本需求支出后的余额中，追加购买第i类商品或服务的比例；X为消费者可支配收入，∑^PiQ_i为所有商品或服务的基本需求支出额。

该方法以统计年鉴居民消费品数据为基础，居民消费品主要可分为八大类，消费源于需求，因此居民需求相应可以划分为八类:食品、衣着、居住、家庭设备用品及服务、医疗保健、交通和通讯、教育文化及娱乐服务、杂项商品和服务。但是，直接采用ELSE模型计算的居民个人基本需求总额作为城镇低收入标准并不妥当，应该在考虑居民个人赡养负担的情况下进行修正，以保证低收入标准是使城镇居民满足自身基本需求和赡养负担的临界收入线。因此将城镇居民低收入线的计算公式修正为:城镇低收入标准＝人均基本需求支出总额×赡养系数根据相关年份《北京市统计年鉴》，经测算得到北京市城镇低收入群体收入线，见表1。同时可根据收入分布计算得到低收入群体比重，从而得到北京市城镇居民低收入群体的人口规模，见表2。

表1 1992-2010年北京市城镇居民低收入标准（单位:元）

表2　北京市城镇低收入人口规模（万人）

续表

北京市1992-2010年19年间城镇低收入人口数变动趋势变化分为三个阶段:

第一个阶段是从1992-1994年，低收入比重有了显著的上升，由29.8%上升到44.3%，人数由244万人上升到375万人；一方面由于我国确定的社会主义市场经济体制，经济获得高速增长，收入差距有所拉大。另一方面1993-1994年我国通货膨胀严重，人们的实际购买力显著降低。

第二个阶段是1994-1999年，北京城镇低收入群体规模有下降趋势，比重从1994年的44.3%下降到1999年10.6%，低收入人口减少273万人；在此阶段，政府逐步开始实行最低生活保障制度、医疗救助和教育扶贫的措施，切实提高了低收入群体的生活水平。

第三个阶段是从1999-2010年，北京城镇低收入比重有升有降，从2004年以后，低收入比重基本维持在20%左右，2010年低收入人口是达到342万人。这一阶段主要是居民间收入差距拉大，北京市城镇居民基尼系数，由0.23提高到0.30，低收入群体收入增长速度低于高收入群体增长速度。

三、居民低收入的微观因素分析

在对北京市城镇低收入群体规模变动考察的基础上，本部分对低收入的形成原因即影响因素进行深入的探讨和分析。对于微观因素影响，本文所采用的是Probit模型的分析方法。在定量分析中线性回归模型是比较流行的统计分析方法，然而在许多情况下，线性回归会受到限制。比如，当因变量是一个分类变量而不是一个连续变量时，线性回归就不适用了。如对该居民是否是低收入人口进行微观解释时，因变量通常分为两类，即“是”与“否”。在分析分类变量时，通常采用的一种统计方法是Probit模型，下面对Probit模型进行简要介绍。

由于常规最小二乘法模型的不适应性，对于二分类因变量的分析使用非线性函数。事件发生的条件概率P（yi＝1/xi）与xi之间的非线性关系通常是单调函数，这样在xi趋近于负无穷时有E（yi）趋近于0，在xi趋近于正无穷时有E（yi）趋近于1，这种曲线类似于一个随机变量的累积分布函数，最常用的函数是流行的标准正态分布，与之相适应的是Probit模型。

在累积正态分布函数假设条件下，事件概率可以表述为:

其中F（α＋βx）与f（z）分别为标准正态分布的累积分布函数（CDF）与概率密度函数（PDF），因为p＝F（α＋βx），我们可以用求得α＋βx的估计:

F^-1（p）＝α＋βx

其中，F^-1（p）为累积正态分布函数的反函数，也称为正态等价离差，也就是统计中常用的z统计量。F^-1（p）为Probit模型的关联函数，是probit模型的实际因变量。

因为probit模型的实际因变量为F^-1（p），probit模型的系数βk可以解释为自变量xk对累积标准正态分布函数的逆的作用。这种解释显然不够直观，通常能够以预测概率和边际作用两种方式解释Probit模型的结果。预测概率是在给定一套自变量值的条件下，通过Probit模型取得预测事件概率的方式，可以查标准正态分布的积分表得到。边际作用可以看作是自变量xk对事件概率的偏作用。所谓偏作用就是概率函数对相应自变量xk所求得偏导数。可以按下式表示出:

这一偏作用实际上是f（·）与βk两项的乘积。其中，f（·）为正态分布函数的密度函数；而β_k是相应自变量的偏系数。

（一）个人特征的影响

我们试图在这一部分集中分析居民个人特征对其陷入低收入的影响。在此，我们采用了Probit模型以便分析居民个人特征因素的影响程度。因变量是二元分类变量，如果个人样本是低收入人口，则取值为1，不是低收入人口，则取值为0；自变量为个人特征，如居民性别、年龄、受教育程度以及就业状况，需要说明的是，为了分析方便反映居民个人特征的自变量均采用虚拟变量的形式。表3显示了Probit模型分析的结果，这一分析是以样本中的个人特征为基础的。表中还给出了预测概率值以及相应自变量对导致低收入的边际作用。

表3　2010年陷入贫困的probit模型分析——个人特征为解释变量

续表

1.失业与低收入

表3的估计结果非常清楚地表明，个人的就业状况对低收入发生率起着非常重要的作用。例如，在其他条件不变时，失业者陷入低收入发生率的概率是普通人的两倍。对于丧失劳动能力以及家务劳动者的低收入发生率也远高于普通人的基准概率。从边际作用来看，失业的边际作用为0.147 9，远高于就业者以及离退休人员。这些结果与Appleton et al（2001）的发现是一致的。他们发现城市职工如果失业或下岗，收入将下降56%。

这说明，近年来，虽然我国城市居民的收入来源及构成呈现多元化的趋势，但就业收入仍是城市居民收入的主体部分。根据住户调查资料，目前我国城市居民收入的主要来源有四个方面:工薪收入、财产性收入、转移性收入以及经营净收入。其中，工薪收入是主体部分，约占城市居民收入的70%左右，而财产性收入、转移性收入和经营净收入三项收入合计才达到30%。因此，就业收入的有无在很大程度上决定着城市居民的收入水平和生活水平的高低。而居民就业收入又主要取决于居民家庭的就业状况，因而失业在很大程度上使居民陷入贫困。

2.教育与低收入

表3的估计结果表明，个人的受教育程度对低收入发生率也起着非常重要的作用，随着受教育程度的提高，低收入发生率的预测概率在逐步降低。例如，在其他条件不变时，小学文化程度以下居民的低收入发生率的预测概率为13.89%，远高于文化程度为大学及大学以上居民的预测概率。从边际作用来看，小学文化程度以下导致低收入发生率变动的边际作用为0.142 8，而大专学历的边际作用仅为0.015 3。

这都说明受教育程度同低收入发生率显著的负相关，文化程度越低，陷入低收入的概率也就越大。通常而言，文化程度的高低是衡量劳动力素质高低的重要指标，并决定着个人的就业状况及其生存和发展能力。市场经济条件下，对劳动力素质的要求就越来越高，文化程度低，素质较差的人，其竞争能力必然较低，从而造成他们的就业困难，或只能从事简单的体力劳动，或在企业改革中成为失业的主要对象，很容易陷入贫困。

3.老龄化与低收入

表3的估计结果也表明，年龄因素对于低收入发生率也起着重要的作用，老龄人口陷入低收入的概率较大。例如，在其他条件不变时，66～70岁年龄组的老人陷入低收入的预测概率为12.30%，而51～55岁年龄组陷入低收入的预测概率只有4.26%。从边际作用上看，66～70岁老龄组引起低收入发生率变动的边际作用0.090 6，远高于51～55岁年龄组的-0.053 7。

中国的城市老年人有着独特的历史背景。计划经济时代的低工资政策使他们的个人积累非常少，也就是说，在生命周期中应该有的储蓄部分很多被政府拿走了，而政府承诺的退休后的养老保障却因为改革而受到了很大的冲击。因为传统的养老保障与职工所在的单位紧密联系在一起，一旦单位——尤其是国有企业——在市场竞争中效益下降，那么，老年人的退休金就难以按时发放，停发和延缓发放退休金的现象在不少经济困难的国有企业非常普遍，使退休老年人陷入困境。不仅如此，老年人还是疾病的高危人群，其医疗开支大大高于年轻人，单位效益不佳同样影响到老年人的就医与治疗，如单位不能够承担，那么老年人就不得不自己承当这方面的开支，从而导致因病致贫。

另外，从回归得到的结果看，性别因素对导致居民低收入的影响的作用不显著。

（二）家庭特征的影响

我们试图在这一部分集中分析居民家庭特征对其陷入低收入群体的影响。在此，同样采用了probit模型分析居民家庭特征因素的影响程度。因变量是二元分类变量，如果家庭为低收入户，则取值为1，不是低收入户，则取值为0；自变量为家庭特征，如户主的性别、年龄、受教育程度以及就业状况，以及反映家庭规模的人家庭人口数。表4显示了probit模型分析的结果，这一分析是以样本中的户主及家庭特征为基础的。表中还给出了预测概率值以及相应自变量对导致低收入的边际作用。

表4　2010年陷入低收入的probit模型分析——家庭特征为解释变量

1.户主个人特征的影响

从表4中反映出以户主特征为基础分析得到的结果，表明户主为66岁以上、小学及小学文化程度以下、失业及家务劳动者的家庭陷入低收入的预测概率最大，其边际作用也最大。这也说明，年龄因素、文化程度及就业状况不仅对个人层次低收入有着重要影响，而且在家庭层面上也有着重要的影响。

2.家庭规模的影响

家庭规模对居民导致低收入也有着重要的影响，表4表明，当家庭规模达到4人及以上时，陷入低收入的概率也就越大。4人户及5人以上户导致低收入的预测概率分别为13.30%和12.35%都远高于3人以下户，其引起低收入发生率变动的边际作用也居于高位。这说明，在家庭就业人口数不变的情况下，家庭人口数量越大，家庭人均收入水平必然降低，家庭的负担必然加重。因此，低收入在人口多，规模大的家庭中的发生率会明显高于其他家庭。同时，家庭就业面越小，陷入低收入的概率也将越大。家庭的就业人数与低收入发生率呈反比，家庭就业人数越少，就业者负担系数就越高，从而其个人及其家庭陷入低收入的概率就越高。

四、居民低收入的宏观因素分析

除个人及家庭等微观因素的影响外，国内外学者认为，经济发展、收入分配政策等宏观因素对低收入群体的规模变动也会产生重要的影响，并且不同因素的影响程度和作用方向会随着时间的推移和地域的改变而有所变化。本部分采用密度函数动态分解方法，对各影响因素进行研究。

（一）居民收入分布密度函数及分解

目前国内外研究收入分布时，采用的方法为核密度估计法，其基本原理是使用微观个案数据，通过一系列光滑的核函数，给出概率密度函数的近似估计。核密度估计的定义为:

其中fn（x）为总体未知密度函数的核密度估计，K（·）为核函数；hn是一个同n有关的正函数，称为带宽。核密度估计中使用最多的函数是高斯函数。报告期收入水平在（-∞，c］中的低收入群体比重和基期收入水平在（-∞，a］之间的低收入群体比重总变动，即总效应为:

增长因素对低收入群体比重变动的影响程度，即增长效应为:

分配因素对低收入群体比重变动的影响程度，即分配效应为:

标准线变动因素对低收入群体比重变动的影响程度，即标准变动效应为:

且

V_location＋V_shape＋V_standards＝V_total

（二）城镇低收入群体的影响因素分解

本文应用前述理论和方法，采用1992-2010年的隔年数据，在前文确定的城镇居民低收入群体标准下，分解和测度增长因素、分配因素和标准线变动因素对城镇低收入群体的影响方向和影响程度，具体分解和测度结果见表5。

表5　城镇低收入群体比重变动的影响因素效应分解

综合分析表5的数据变化，我们可以看到:

（1）增长效应对城镇低收入群体规模扩大的影响始终为负，充分表明经济增长有利于缩小低收入群体的规模，保持经济又好又快的发展对于未来解决低收入问题至关重要。

（2）当前分配效应及分配政策对城镇低收入群体规模扩大的影响显著为正，表明分配因素不利于低收入群体规模的缩小。虽然在短期内，分配效应的作用为负，但那是受到特定历史事件、特定政策措施的影响，分配政策的亲富效应基本没有改变。

（3）标准线变动对城镇低收入群体规模扩大的影响显著为正。这表明随着改革开放的深入和经济的高速发展，人们的基本需求显著提高，当今的低收入群体已非20年前的低收入群体。

（4）分配效应应成为缩小北京市城镇低收入群体规模的突破口。1992年以来，低收入群体的增长效应基本维持在平稳的状态，表明经济增长因素在缩小低收入群体规模方面的影响程度基本不变。然而，居民需求的持续增加弱化了经济增长带来的财富积累，低收入人群比重并没有因为经济持续增长而缩小，人民基本需求的增长仍然难以满足。

五、结论建议

通过对北京市低收入群体规模、发生因素以及政府在治理低收入方面政策效果的分析，可以看出要从根本上减缓城市低收入水平，必须从两方面着手，一方面要能更多的贫困群体从经济增长中受益，使经济增长成为亲贫困的经济增长，另一方面要积极构建和谐有效的社会安全网。亲贫困增长的本质就是能够使经济增长提供和创造可以为贫困群体所利用的经济机会，并使贫困群体能够从经济增长中获得更多的收益。因而要求经济增长必须是推动高就业的经济增长，必须是推动公平的经济增长。在使低收入群体能从经济增长中获得更多收益的同时，也应该给予低收入群体直接的帮助，要编织和谐有效的社会安全网，使每一群体都能被这个安全网所覆盖。

参考文献

［1］冯星光.中国城市贫困与反贫困效果研究.博士学位论文，2006.

［2］纪宏，阮敬.基于收入分布的亲贫困增长测度及其分解.经济与管理研究，2007（8）.

［3］刘扬，纪宏，等.中国居民收入分配问题研究.北京:首都经济贸易大学出版社，2007.

［4］刘扬，赵春雨，邹伟.我国城镇低收入群体问题研究.经济学动态，2010（1）.

［5］Appleton，Simon，John Knignt，Lina Song and Qingjie Xia.Towards a Competitive Labour Market in China？Institute for Contemporary China Studies Working paper，forthcoming，University of Nottingham，2001.

［6］A.B.Atkinson.On the Measurement of Poverty.Econometria，1987，55，No.4:749-764.

【注释】

(1)［基金项目］本文为2011年度北京市社科联青年社科人才资助项目和北京市哲学社会科学规划项目（12JGC079）的阶段性成果。