貧困影響因素視角下的中國城鄉(xiāng)社會救助

文章編號：1003-6636（2012）02-0078-08；中圖分類號：F113.9；文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A

貧困影響因素視角下的中國城鄉(xiāng)社會救助

——基于1991—2009年的面板數(shù)據(jù)分析

收稿日期：2011-12-19

作者簡介：孫婧芳（1983-），女，內(nèi)蒙古人，中國社會科學(xué)院研究生院博士研究生，研究方向?yàn)榘l(fā)展經(jīng)濟(jì)學(xué)。

孫婧芳

（中國社會科學(xué)院 研究生院，北京102488）

摘要：利用CHNS數(shù)據(jù)，采用Logit模型、隨機(jī)效應(yīng)模型分別分析影響城市、農(nóng)村貧困的因素，進(jìn)而提高社會救助針對性。研究發(fā)現(xiàn)：城市、農(nóng)村貧困均具有不流動性，在城市一旦陷入貧困則比農(nóng)村更難脫貧；家庭人口結(jié)構(gòu)對貧困有影響，且城鄉(xiāng)存在差異；健康對貧困具有顯著影響；城市家庭工作狀況影響貧困，農(nóng)村非農(nóng)收入降低貧困可能性；城市就業(yè)沖擊對陷入赤貧有影響。因此，低保救助應(yīng)關(guān)注持續(xù)貧困家庭，減弱貧困不流動性；人口結(jié)構(gòu)應(yīng)成為低保救助依據(jù)；社會救助中應(yīng)考慮增加醫(yī)療救助；應(yīng)增加城市貧困失業(yè)人員的職業(yè)培訓(xùn)，為農(nóng)村貧困家庭創(chuàng)造非農(nóng)就業(yè)機(jī)會；應(yīng)增加貧困家庭教育補(bǔ)貼，降低城市兒童看護(hù)成本。

關(guān)鍵詞：初始貧困；家庭人口構(gòu)成；社會救助；城鄉(xiāng)差異

Urban and Rural Social Assistance from the Perspective of Factors Affecting Poverty

- Based on an Analysis of Panel Data from 1991 to 2009

SUN Jingfang

(Graduate School， Chinese Academy of Social Sciences， Beijing 102488， China）

Abstract：The paper analyzes factors affecting urban and rural poverty based on CHNS data， Logit model and random effect model for more pertinent social assistance. The research reveals that both urban and rural poverty is not fluid. Poverty is less likely to be got rid of in urban areas than in rural areas. The structure of family members as an impact on poverty and differs from urban areas to rural areas; health affects poverty profoundly， so does urban family working status. Nonagriculture income reduces possibility of poverty in rural areas; urban employment shock affects extreme poverty. Therefore， minimum living security should pay close attention to sustained poor families and weaken poverty’s nonliquidity. Population structure should be the basis for the minimum living security; medical assistance be taken into consideration in social assistance; more vocational training be provided for the urban unemployed; nonagriculture employment opportunities be created for rural poor families; education subsidy for poor families be increased while urban children’ s care cost be reduced.

Key words：Initial poverty; structure of family members; social assistance; urbanrural difference

一、引言

中國的城鄉(xiāng)二元經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)，計(jì)劃經(jīng)濟(jì)時期政策傾向于城市，改革開放后，中國收入分配不平等提高［1］，不平等程度在世界范圍內(nèi)處于較高水平［2］，中國農(nóng)村基尼系數(shù)在1978、1997、2002年分別為021、034、038，城市基尼系數(shù)分別是030、029和034，全國的基尼系數(shù)分別為030、038和045，全國的基尼系數(shù)大于城鄉(xiāng)內(nèi)部，說明城鄉(xiāng)之間收入差距很大。［3］城市偏向的經(jīng)濟(jì)發(fā)展戰(zhàn)略、城鄉(xiāng)收入差距以及中國農(nóng)村人口比重較大，使得中國貧困問題主要集中于農(nóng)村，城市貧困雖然存在，但主要是無勞動能力、無法定供養(yǎng)人、無其他收入來源的三無人員，甚至到1995年，農(nóng)村和城市的貧困發(fā)生率分別是124%和41%。［4］［5］然而，改革開放實(shí)施的一系列經(jīng)濟(jì)改革既給城市居民帶來了收益，也帶了挑戰(zhàn)。1997年，中國政府提出了國有企業(yè)“三年脫困”的目標(biāo)，隱性失業(yè)顯性化。另外，中國失業(yè)保險制度起步較晚，雖然中國失業(yè)保險的制度和覆蓋程度都取得突破，但是失業(yè)救濟(jì)金的覆蓋率依然較低，只有城市勞動人口才有權(quán)享有失業(yè)救濟(jì)金，而且失業(yè)救濟(jì)金的覆蓋率只有40％。［6］1995—1999年間，城市的貧困發(fā)生率上升了9%，用加權(quán)貧困距測量的貧困深度上升了89%［7］，1986—2000年，城市貧困的廣度、深度和強(qiáng)度都呈上升趨勢，城市貧困惡化的原因與轉(zhuǎn)型期間的改革相聯(lián)系。［8］雖然城市貧困在國有企業(yè)改革之后突顯，但是中國的貧困主體依然在農(nóng)村。

關(guān)于中國貧困影響因素的研究主要包括以下幾個方面：第一，區(qū)域與地域因素；［9］第二，個人素質(zhì)因素；［10］第三，貧困傳遞因素。［11］對城市人口而言，一般學(xué)者認(rèn)同失業(yè)人群是城市貧困人口的重要組成部分，對于其他城市貧困群體的認(rèn)識有分歧，朱國宏認(rèn)為中國城市貧困人群主要包括失業(yè)人群和退休人群。［12］李實(shí)、Knight將中國城市貧困分為三種類型研究發(fā)現(xiàn)，戶主失業(yè)或下崗的家庭陷入貧困的可能性較高。［7］王美艷對導(dǎo)致城市貧困的因素進(jìn)行研究發(fā)現(xiàn)，家庭成員的人力資本水平和就業(yè)水平提高會顯著降低陷入貧困的可能性。［13］另外，在城市貧困制約了兒童受教育的機(jī)會和通過教育實(shí)現(xiàn)發(fā)展的能力。［14］對影響農(nóng)村貧困因素的研究發(fā)現(xiàn)，家庭規(guī)模、家庭收入來源對貧困與否存在顯著影響［15］，農(nóng)村非農(nóng)收入一方面可以緩解農(nóng)村地區(qū)的收入分配不平等狀況，另一方面可降低農(nóng)村的貧困化程度［16］，同時在農(nóng)村貧困地區(qū)，缺乏穩(wěn)定可靠的幼兒看護(hù)機(jī)構(gòu)是母親非農(nóng)就業(yè)的主要障礙。［17］

為解決城市貧困問題，中國政府為城市貧困人口提供社會救助，1997年9月，國務(wù)院發(fā)出《關(guān)于在全國建立城市居民最低生活保障制度的通知》，1999年9月，發(fā)布了《城市居民最低生活保障條例》，從而保障城市居民基本生活。都陽、Park對城市貧困救助體系的瞄準(zhǔn)及其救助效率問題進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)城市低保的實(shí)施相當(dāng)成功，但出現(xiàn)了低保家庭減少勞動供給的現(xiàn)象，提出需要對社會救助與行為激勵之間的平衡進(jìn)行更深入研究。［18］城市低保取得顯著成效的同時，2007年7月，國務(wù)院發(fā)出《國務(wù)院關(guān)于在全國建立農(nóng)村最低生活保障制度的通知》。如何確定低保對象及低保救助金使用方向，將成為城市、農(nóng)村低保的核心問題，本文運(yùn)用Logit模型和隨機(jī)效應(yīng)模型從持續(xù)貧困和家庭人口構(gòu)成角度分析貧困影響因素，進(jìn)而提高政策制定的針對性。不平等存在代際傳遞，在富裕國家甚至也存在代際不流動，在美國，收入為全國平均水平一半的家庭，要達(dá)到全國平均收入水平，要花五代人的時間。［19］因此，本文考慮貧困不流動性對當(dāng)期貧困的影響，利用面板數(shù)據(jù)加入貧困滯后期，從而反映持續(xù)貧困，之前的研究沒有考慮初始貧困對當(dāng)期貧困的影響。本文分別對城市、農(nóng)村的影響因素進(jìn)行分析，并比較其差異。另外，雖然已經(jīng)取得顯著的減貧成效，但采用不同貧困線時貧困人口數(shù)量存在很大差異［20］，因此本文還將對高貧困線和低貧困線下貧困影響因素進(jìn)行比較分析。

二、貧困線及數(shù)據(jù)來源

本文依據(jù)已有文獻(xiàn)說明貧困線來源，對微觀層面數(shù)據(jù)的來源進(jìn)行說明，并對數(shù)據(jù)進(jìn)行描述性分析。

（一）貧困線來源

本文采用以下兩種貧困線：第一，世界銀行提出的，以1993年購買力平價衡量的每天人均收入108美元和215美元的貧困線；第二，Ravallion and Chen提出的貧困線（城市貧困線為人均年收入1200元，農(nóng)村貧困線為人均年收入850元，二者皆以2002年不變價衡量）；［21］中國是人均收入較低水平國家，因此采用每天108美元。根據(jù)1993年匯率576元①①數(shù)據(jù)來源：中國人民銀行調(diào)查統(tǒng)計(jì)司。，將其折算為每年227093元（1993年購買力）。根據(jù)全國和各省消費(fèi)者價格指數(shù)將貧困線折算至1988年購買力水平（見表1）。

表1由1988年購買力確定的貧困線

貧困線1貧困線2貧困線1貧困線2城市農(nóng)村城市農(nóng)村城市農(nóng)村城市農(nóng)村遼寧1553741085944719535217湖北1565431098124755035612黑龍江1540751087814680035278湖南1632981174954960238104江蘇1592711137474837836889廣西1601801109364865535977山東1566731592834758951656貴州1578421098124794435612河南1578421106554794435886注：本文利用CHNS數(shù)據(jù)，調(diào)查范圍為表中9個省，對于數(shù)據(jù)的詳細(xì)描述見“數(shù)據(jù)描述性分析”；

數(shù)據(jù)來源：根據(jù)提出的兩種貧困線及各年各地區(qū)的消費(fèi)者價格指數(shù)整理得到（歷年中國統(tǒng)計(jì)年鑒）。

（二）數(shù)據(jù)來源及描述性分析

本文使用的數(shù)據(jù)來源于中國健康營養(yǎng)調(diào)查（CHNS），包括1989、1991、1993、1997、2000、2004、2006、2009年，每年調(diào)查的樣本量為4000戶左右，16000人左右，該數(shù)據(jù)為面板數(shù)據(jù)。由于1989年的調(diào)查數(shù)據(jù)與后續(xù)的調(diào)查存在很大差異，所以舍棄。在分析貧困時主要使用個人消費(fèi)或收入，本文采用家庭人均收入進(jìn)行分析， CHNS數(shù)據(jù)對家庭收入、個人收入進(jìn)行了詳細(xì)調(diào)查。

數(shù)據(jù)來源：CHNS家庭收入數(shù)據(jù)庫。

圖1城市、農(nóng)村貧困人口數(shù)及兩者比較——以貧困線1為例個人收入構(gòu)成：（1）主要職業(yè)、第二職業(yè)每月工資收入；（2）每月補(bǔ)貼收入，包括副食補(bǔ)貼、保健津貼、洗理費(fèi)、書報(bào)費(fèi)、房屋補(bǔ)貼和其他補(bǔ)貼；（3）每年獎金收入，包括月獎、季度獎、節(jié)日獎和其他獎；（4）針對退休人員而言統(tǒng)計(jì)平均每月退休金，其中包括補(bǔ)助和獎金；（5）從集體農(nóng)場獲得的貨幣收入及實(shí)物價值，從飼養(yǎng)場獲得的貨幣收入及實(shí)物的價值，從集體漁場獲得的貨幣收入及實(shí)物的價值。

家庭收入構(gòu)成：（1）家庭果菜園收入；（2）家庭農(nóng)業(yè)收入；（3）家庭養(yǎng)殖業(yè)收入；（4）家庭漁業(yè)收入；（5）家庭小手工業(yè)、小商業(yè)收入；（6）家庭的其他收入來源，包括獨(dú)生子女補(bǔ)助費(fèi)、煤氣燃料補(bǔ)貼、煤火費(fèi)、用電補(bǔ)貼、收到單位發(fā)的免費(fèi)或便宜食品的價值、出租家庭財(cái)產(chǎn)所得租金、寄宿和食宿費(fèi)、退休工資或養(yǎng)老金、困難補(bǔ)助、殘疾補(bǔ)助或福利金、子女給的錢、父母給的錢、國內(nèi)外其他親屬或朋友給的錢、其他現(xiàn)金收入、子女送的禮品的價值、父母送的禮品的價值、朋友或其他親屬送的禮品的價值、當(dāng)?shù)仄髽I(yè)送的錢或禮品的價值。利用上述信息，可以得到相對準(zhǔn)確的家庭總收入，進(jìn)而人均收入。

表2城市、農(nóng)村貧困率差異描述性特征——貧困線1

貧困率貧困率差①①原假設(shè)：城市農(nóng)村不存在差異，東中部不存在差異，中西部不存在差異。(t值)貧困率年變動城市農(nóng)村東部中部西部城鄉(xiāng)東中部中西部城市農(nóng)村東部中部西部1991071080071076087-009***

(-620)-005***

(-285)-010***

(-594)1993064072063074076-008***

(-471)-011***

(-605)002

(-079)-005 -005 -006 -001 -007 1997051061048057067-010***

(-583)-009***

(-429)-010***

(-481)-006 -004 -007 -006 -003 2000035051033051052-016***

(-962)-018***

(-1020)-001

(-049)-012 -006 -012 -004 -008 2004026042028039045-016***

(-971)-020***

(-681)-006***

(-281)-007 -005 -004 -006 -004 2006025039025035044-014***

(-876)-010***

(-595)-008***

(-405)-002 -004 -006 -005 -001 2009014022013020026-008***

(-566)008***

(-563)-006***

(-332)-018 -017 -020 -017 -016 1991—20090400520400 49057-012***

(-1858)-009***

(-1304)-008***

(-984)-009 -007 -009 -007 -006數(shù)據(jù)來源：CHNS家庭收入數(shù)據(jù)庫。***表示在1%的水平上拒絕原假設(shè)。

中國經(jīng)濟(jì)發(fā)展過程中，城鄉(xiāng)差異一直是研究焦點(diǎn)。如圖1所示，貧困人口主要集中在農(nóng)村，占總貧困人口的70%以上。1997年之后，農(nóng)村貧困人口比例上升。根據(jù)表2可知，以貧困線1為例，城市的貧困率為040，農(nóng)村的為052，通過均值t檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)兩者之間存在顯著差異，而且這種差異并沒有隨時間消失。影響城鄉(xiāng)貧困的因素存在差異，因此在進(jìn)行貧困因素分析時，需進(jìn)一步對城鄉(xiāng)分析。由于自然原因或歷史原因中國東中西部地區(qū)之間存在較大收入差距，且三大地區(qū)間收入差距相對重要性上升［22］，根據(jù)表2可知，東中西部之間貧困也存在差異，東部地區(qū)的貧困率明顯低于中西部地區(qū)，1991—2004年之間差異不斷擴(kuò)大，2006年出現(xiàn)下降。中西部之間雖然存在顯著差異，但是差異幾乎不變，1993年中部的貧困率高于西部地區(qū)，但并不顯著。從東中西部貧困率的變動來看，東部地區(qū)減貧速度快于中西部。

分析貧困人口與非貧困人口的家庭特征（見表3）發(fā)現(xiàn)：第一，無論城市還是農(nóng)村，貧困家庭的家庭規(guī)模、6歲以下兒童比重、學(xué)生比重、不健康人口比重顯著大于非貧困家庭；第二，值得注意的是貧困家庭戶主的教育水平顯著低于非貧困家庭；第三，農(nóng)村貧困家庭60歲以上人口比重顯著大于非貧困人口，而在城市兩者之間沒有差異；第四，就城市而言，貧困家庭的失業(yè)人口比重明顯高于非貧困家庭；第五，在農(nóng)村，貧困家庭的非農(nóng)收入比重顯著小于非貧困家庭。

貧困具有不流動性，初始貧困狀態(tài)對當(dāng)期貧困有影響。由圖2可知，前一期是貧困人口、當(dāng)期依然是貧困人口占當(dāng)期貧困人口的比重在城市大于47%，在農(nóng)村大于54%，1993年貧困、1997年依然貧困的人口占1997年貧困人口的比重在城市、農(nóng)村分別為5126%、6523%。這種不流動性具有穩(wěn)定性，1997—2009年間，城市、農(nóng)村的該比重分別下降了4個百分點(diǎn)、12個百分點(diǎn)，這說明城市的貧困不流動性更強(qiáng)，在城市一旦陷入貧困則更難于脫離貧困。就前兩期而言，前兩期貧困、當(dāng)期依然貧困的人口占當(dāng)期貧困人口的比重在城市大于36%，在農(nóng)村大于54%。1991年貧困、1997年仍然貧困的人口占1997年貧困人口的比重在城市達(dá)到5244%，即經(jīng)過6年僅有不到50%的貧困人口可以脫離貧困，在農(nóng)村該比重達(dá)到6678%。因此，在分析影響貧困的因素時，需考慮初始貧困狀態(tài)，而且城市和農(nóng)村之間存在差異。

表3家庭特征變量描述性統(tǒng)計(jì)特征——以貧困線1為例

城市農(nóng)村非貧困家庭均值貧困家庭均值均值差①①原假設(shè)：貧困與非貧困的家庭特征不存在顯著差異，即H0：均值差=0。(t值)非貧困家庭均值貧困家庭均值均值差(t值)家庭規(guī)模299355-056***

(-1961)354408-054***

(-2435)6歲以下人口比重003006-003***

(-1287)004008-004***

(-1923)60歲以上人口比重024024000

(-002)014016-002***

(-559)學(xué)生所占比重010013-003***

(-922)011015-004***

(-1452)不健康人口所占比例②②不健康人口比例是1997-2009年期間依據(jù)“自評健康”計(jì)算的，自評健康中“一般”和“差”定義為不健康。021027-006

(-747)017023-006

(-1116)戶主教育水平250149101***

(3024)158120037***

(2256戶主工作單位性質(zhì)169194-025***

(-924)家庭中失業(yè)人口比重002003-002***

(-888)非農(nóng)收入占總收入的比重065039026***

(4570)數(shù)據(jù)來源：CHNS家庭收入數(shù)據(jù)庫。***表示在1%的水平上拒絕原假設(shè)。

圖2前一期、前兩期貧困狀態(tài)對當(dāng)期貧困的影響——以貧困線1為例（%）三、實(shí)證模型

Logit模型用于分析影響貧困的因素，鑒于面板數(shù)據(jù)的特征，在對影響因素進(jìn)行分析時，依據(jù)豪斯曼檢驗(yàn)確定固定效應(yīng)模型與隨機(jī)效應(yīng)模型的選擇。

本文利用Logit模型分析影響貧困的因素，將貧困與否作為二值因變量，采用兩種方式建立模型，第一種是混合的Logit模型，第二種是基于面板數(shù)據(jù)建立固定效應(yīng)模型和隨機(jī)效應(yīng)模型。建立如下混合的Logit實(shí)證模型：

P（y=1|X）=G（β0+β1x1+β2x2+……+βkxk）=G（β0+βX）+u（1）

當(dāng)G取對數(shù)函數(shù)時，為Logit模型。其中，y=1表示貧困家庭，否則y=0，β0為待估參數(shù)，β為待估向量，u為隨機(jī)擾動項(xiàng)，服從正態(tài)分布。中國處于二元經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)，城市、農(nóng)村存在顯著不同，因此分別對城市、農(nóng)村建立模型，X為Xr、Xu表示農(nóng)村、城市的家庭特征，用于控制影響貧困的因素，定義如下：

Xr =β1poor-1+β2poor-2+β3size+β4older+β5younger+β6stus+β7health+β8hedu+β9nonfarm+β10region（2）

Xu=β1poor-1+β2poor-2+β3size+β4older+β5younger+β6stus+β7health+β8hedu+β9jobt+β10unem+β11region（3）

式（2）和式（3）中共同的變量，通過描述性分析發(fā)現(xiàn)初始貧困狀態(tài)對城市貧困、農(nóng)村貧困均有影響，而且前一期、前兩期都具有影響，所以加入變量poor-1、poor-2分別表示前一期、前兩期是否貧困，1表示貧困，0表示非貧困。size表示家庭規(guī)模，家庭規(guī)模通常是影響貧困的因素，用家庭人口數(shù)表示。非勞動人口不同，家庭負(fù)擔(dān)不同，從而影響貧困，因此加入變量older、younger、stus分別表示家庭中60歲以上老人、6歲以下兒童、學(xué)生占家庭總?cè)丝诘谋壤ealth表示家庭中不健康人口所占比例①①在CHNS數(shù)據(jù)中，1991年、1993年對“心肺和腹部功能”、“上肢、肩部、后背和頸部功能”、“下肢和脊髓功能”、“聽說和視力功能”、“大小便是否失禁”、“精神和心理是否存在問題”六項(xiàng)身體特征進(jìn)行調(diào)查，回答選項(xiàng)分為“正常”、“偶爾失能”、“經(jīng)常失能”、“功能完全喪失”，分別將其賦值為1、2、3、4，將每個被調(diào)查者的得分相加，得分越高則健康越差。1997—2006年對健康自評進(jìn)行調(diào)查，1非常好，2好，3一般，4差。魏眾采用CHNS數(shù)據(jù)分析健康對非農(nóng)就業(yè)及其工資決定時發(fā)現(xiàn)，健康自評與六項(xiàng)身體特征健康的分析結(jié)果相似。［23］因此，本文在1991—1993年采用六項(xiàng)身體特征總得分判斷是否健康，如果總得分大于等于15，被視為不健康；1997—2006年采用健康自評，將一般和差定義為不健康。，身體不健康一方面影響勞動生產(chǎn)率，進(jìn)而影響收入；另一方面需要支付醫(yī)療費(fèi)用，如果家庭中不健康的人所占比例較高，則家庭陷入貧困的可能性較高。hedu表示戶主受教育水平，教育水平差異會引起勞動生產(chǎn)率不同，從而影響貧困。region表示該家庭所在地區(qū)，各地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展速度不同，因此會影響貧困，分析地區(qū)因素時，采用兩種方法，一是按東中西部劃分（東部為參照組）；二是以所在省份作為虛擬變量（遼寧省為參照組）。

在農(nóng)村模型中，分析非農(nóng)收入對貧困的影響，nonfarm表示該家庭中非農(nóng)收入占總收入的比率。在城市模型中，jobt表示家庭中戶主工作單位的性質(zhì)，工作越不穩(wěn)定，面臨失業(yè)的可能性也大，進(jìn)而影響收入，對家庭是否陷入貧困產(chǎn)生影響。unem表示家庭中失業(yè)人口所占比例。

四、城市、農(nóng)村影響因素實(shí)證結(jié)果分析

本部分通過Logit模型、隨機(jī)選擇模型分析城市、農(nóng)村貧困影響因素，考慮前一期、前兩期貧困對當(dāng)期貧困的影響，并對家庭人口構(gòu)成對貧困的影響進(jìn)行城鄉(xiāng)對比。

（一）城市、農(nóng)村貧困影響因素比較

由于城市、農(nóng)村之間存在顯著差異，所以分別對城市、農(nóng)村進(jìn)行回歸。在對城鄉(xiāng)模型進(jìn)行回歸時，在城市模型中加入戶主工作單位性質(zhì)和失業(yè)人口比例，在農(nóng)村模型中加入非農(nóng)收入比例，基本解釋變量相同，從而使得模型之間具有可比性。利用Logit模型對影響貧困的因素進(jìn)行分析，采用不同方法進(jìn)行估計(jì)，通過Hausam檢驗(yàn)，本文選用隨機(jī)效應(yīng)模型（見表4）。模型（1）、（3）、（5）、（7）采用東中西部作為區(qū)域影響因素，東部為參照組；模型（2）、（4）、（6）、（8）采用省虛擬變量，遼寧省為參照組。另外，就城市中戶主工作單位性質(zhì)而言，采用連續(xù)變量和虛擬變量時影響方向一致，而且兩種情況下其他因素的實(shí)證結(jié)果幾乎沒有差異，由于篇幅限制僅給出連續(xù)變量的實(shí)證結(jié)果。采用多方程、多模型回歸的目的在于檢驗(yàn)?zāi)Ｐ头€(wěn)健性。由于篇幅限制僅給出擬合結(jié)果的邊際值，即在控制了其他因素之后，自變量的變化對家庭陷入貧困的影響概率。根據(jù)表4混合Logit模型和隨機(jī)效應(yīng)模型的比較可以發(fā)現(xiàn)，兩類模型結(jié)果幾乎沒有差異，這說明模型穩(wěn)定，估計(jì)結(jié)果可信。

第一，分析初始貧困的影響。無論城市還是農(nóng)村，如果前一期、前兩期貧困，當(dāng)期貧困的可能性水平會顯著提高，說明城市、農(nóng)村都存在貧困不流動性，這個結(jié)論與Mazumder的結(jié)論一致。［19］從城市與農(nóng)村的對比可以看出，在城市，如果前一期貧困，當(dāng)期貧困的可能性顯著提高225%，在農(nóng)村則顯著提高203%；在城市，如果前兩期貧困，當(dāng)期貧困的可能性顯著提高166%，在農(nóng)村則顯著提高168%。農(nóng)村前一期貧困對當(dāng)期貧困的影響比城市的略弱，說明雖然在農(nóng)村比在城市更容易陷入貧困，但是在城市一旦陷入貧困，則比農(nóng)村更難脫離貧困。

第二，分析戶主教育水平及家庭人口結(jié)構(gòu)對貧困的影響。戶主教育水平越高，將顯著降低家庭陷入貧困的可能性，在城市戶主教育水平每提高1年，陷入貧困的可能性減少76%，在農(nóng)村減少41%，即人力資本提高有助于脫貧，與王美艷的結(jié)論一致。［13］家庭規(guī)模對城市貧困的影響不顯著，而對農(nóng)村貧困具有顯著影響，在農(nóng)村，家庭規(guī)模每增加1個人，陷入貧困的概率提高39%。這可能是由于在城市進(jìn)行了嚴(yán)格的計(jì)劃生育政策，使家庭規(guī)模受到限制，然而在農(nóng)村，如果頭胎是女孩還可以要二胎。值得注意的是，家庭人口構(gòu)成對貧困的影響在城市、農(nóng)村存在差異。在城市，兒童、學(xué)生比重每提高1個百分點(diǎn)，陷入貧困的可能性分別提高536%、279%，但是老人比重每提高1個百分點(diǎn)，陷入貧困的可能性將降低98%。在農(nóng)村，老人、兒童、學(xué)生比重每增加1個百分點(diǎn)，陷入貧困的可能性分別提高192%、250%、286%顯著增加貧困可能性，這可能是由于城市養(yǎng)老和醫(yī)療保障強(qiáng)于農(nóng)村水平，甚至老人使家庭福利得到改善，例如老人幫助照料孩子，增加了女性勞動參與率。［24］另一個值得注意的是，無論是城市還是農(nóng)村，不健康人口比例提高都會顯著提高陷入貧困的可能性，而且在農(nóng)村不健康人口比例對陷入貧困的影響更強(qiáng)。

表4城市、農(nóng)村貧困影響因素回歸結(jié)果（以貧困線1為例）

城鎮(zhèn)農(nóng)村混合LogitRandom effect混合LogitRandom effect(1)(2)(3)(4)(5)(6)(7)(8)前一期是否貧困0225***0199***0219***0183***0203***0186***0209***0191***是=1，否=0(1301)(1148)(1302)(1172)(1814)(1631)(1747)(1578)前二期是否貧困0166***0146***0167***0140***0168***0148***0173***0152***是=1，否=0(981)(875)(958)(864)(1442)(1235)(1385)(1194)家庭規(guī)模00070004000700040039***0035***0039***0036***(109)(063)(109)(063)(9188)(823)(919)(823)60歲以上-0098***-0088***-0098***-0084***0192***0189***0193***0190***人口比重(-307)(-282)(-307)(-282)(803)(784)(803)(784)6歲以下0536***0539***0536***0513***0250***0279***0252***0281***人口比重(436)(452)(436)(452)(326)(361)(326)(361)學(xué)生比重0279***0277***0279***0264***0286***0304***0288***0306***(500)(511)(498)(509)(814)(858)(814)(858)不健康人口比重0096***0099***0096***0094***0187***0197***0188***0198***(350)(371)(349)(371)(867)(902)(867)(902)戶主受教育水平-0076***-0066***-0076***-0062***-0041***-0045***-0042***-0045***(-1156)(-996)(-1124)(-983)(-713)(-765)(-712)(-764)戶主工作0040***0037***0040***0035***單位的性質(zhì)(614)(585)(610)(583)家庭中失業(yè)0337***0339***0337***0323***人口比重(383)(400)(384)(400)非農(nóng)收入占-0314***-0336***-0316***-0338***總收入的比重(-2105)(-2184)(-2102)(-2182)中部002100210048***0048***(105)(105)(341)(341)西部-0006-00060053***0053***(-028)(-028)(329)(331)省虛擬變量①①由于篇幅限制，沒有報(bào)告省虛擬變量結(jié)果、其中Y表示在該模型中控制省變量。YYYYObservations3，6133，6133，6133，6139，6729，6729，6729，672Prob > chi2000000000000000000000000Log likelihood-1752-1721-1752-1721-5504-5399-5504-5399注：（·）內(nèi)為z統(tǒng)計(jì)量，***、**、*分別表示在1%、5%、10%水平上顯著（表5同此）；表中結(jié)果是指在控制了其他因素之后，自變量的變化對家庭陷入貧困的影響概率。

第三，兒童、學(xué)生對貧困影響的比較分析。在城市，兒童比重低于學(xué)生比重（見表3），但是兒童比重提高使家庭陷入貧困的可能性卻是學(xué)生比重的19倍。另外，兒童比重在城市與農(nóng)村差異較小（見表3），但是在城市兒童比重提高使家庭陷入貧困的可能性相當(dāng)于農(nóng)村的21倍。可能是由城市兒童的看護(hù)成本較高造成的，較高的看護(hù)成本使得勞動參與率下降，進(jìn)而減少家庭收入。就學(xué)生比重而言，學(xué)生比重使農(nóng)村家庭陷入貧困的可能性略強(qiáng)于城市，而且在農(nóng)村學(xué)生比重對貧困的影響強(qiáng)于兒童比重。這說明在農(nóng)村相對于兒童，學(xué)生更容易使家庭陷入貧困。原因可能來自于兩個方面，一方面是上學(xué)所需要的貨幣成本；另一方面是由于上學(xué)所放棄的打工收入。

第四，在農(nóng)村中，非農(nóng)收入占總收入的比重提高1個百分點(diǎn)，陷入貧困的可能性會減少314%，與朱農(nóng)和駱許蓓的結(jié)論一致，即非農(nóng)收入可以降低農(nóng)村貧困。［16］在城市中，戶主工作單位的性質(zhì)將顯著影響貧困的可能性，戶主工作越不穩(wěn)定時該家庭陷入貧困的可能性將增加；失業(yè)人口比重每提高1個百分點(diǎn)，家庭陷入貧困的可能性將提高337%。

第五，地域?qū)ω毨У挠绊憽＞统鞘卸裕鶕?jù)表4第1列可知，雖然中部城市比東部更容易陷入貧困，而西部城市與東部幾乎不存在差異，但是并不顯著，說明城市貧困在東中西部之間不存在顯著差異。然而，在農(nóng)村（見表4第5列），處于中部、西部會顯著提高貧困的可能性，說明城市貧困與地域無關(guān)，但農(nóng)村貧困的地域性很強(qiáng)。值得注意的是以省為虛擬變量時，無論城市還是農(nóng)村，除黑龍江省外其他省都顯著不同于參照組遼寧省。上述兩個地域?qū)用娴姆治稣f明不同地區(qū)貧困的差異性較大，盡管東中西部劃分沒有顯著區(qū)別，但是各省之間仍存在顯著不同，因此在制定低保社會救助時因考慮地域差異②②由于篇幅限制，因此在表4中省略省虛擬變量的回歸結(jié)果，如果需要請發(fā)郵件索取。。

（二）依據(jù)不同貧困線分析貧困影響因素

采用不同貧困線時，貧困率存在很大差異，本文依據(jù)上述實(shí)證模型分別對貧困線1、貧困線2下影響貧困的因素進(jìn)行實(shí)證分析（見表5）。通過上述分析可知，區(qū)域控制變量無論采用東中西部還是采用省，回歸結(jié)果基本一致，因此，只采用東中西部的結(jié)果，通過豪斯曼檢驗(yàn)依然選擇隨機(jī)效應(yīng)模型。

首先，分析不同貧困線下城市貧困因素的變動。當(dāng)采用較低的貧困線時，解釋變量的顯著性明顯下降，初始貧困對當(dāng)期貧困的影響減弱，顯著性減弱；家庭構(gòu)成中老人比重、兒童比重、學(xué)生比重不具有顯著影響，但是不健康人口比重依然對陷入貧困具有顯著影響；與高貧困線同樣顯著的是戶主工作單位的性質(zhì)，戶主的工作越穩(wěn)定陷入貧困的可能性越低，而且失業(yè)人口比重每提高1個百分點(diǎn)，家庭陷入貧困的可能性提高45%。比較說明，主要是由健康沖擊、工作沖擊導(dǎo)致極端貧困的城市人口。

其次，分析不同貧困線下農(nóng)村貧困因素的變動。農(nóng)村與城市不同，采用較低貧困線時，解釋變量的解釋能力并沒有減弱，盡管低貧困線下貧困不流動性弱于高貧困線。初始貧困依然顯著提高當(dāng)期陷入貧困的可能性。前一期貧困、前兩期貧困分別導(dǎo)致當(dāng)期貧困的可能性提高64%、54%。老人比重、學(xué)生比重每提高1個百分點(diǎn)，陷入貧困的可能性分別提高84%、53%，6歲以下兒童不再顯著影響陷入貧困的可能性。戶主的教育水平仍然顯著降低陷入貧困的可能性。非農(nóng)收入比重提高使陷入貧困的可能性顯著降低。比較說明，在農(nóng)村，無論采用高貧困線還是低貧困線，影響貧困的因素不變。

表5不同貧困線下貧困影響因素回歸結(jié)果

城鎮(zhèn)農(nóng)村混合LogitRandom effect混合LogitRandom effect(L-1)(L-2)(RE-1)(RE-2)(L-1)(L-2)(RE-1)(RE-2)前一期是否貧困0225***0060***0219***0035***0203***0064***0209***0051***是=1，否=0(1301)(384)(1302)(547)(1814)(675)(1747)(717)前二期是否貧困0166***0041***0167***0026***0168***0054***0173***0045***是=1，否=0(981)(310)(958)(408)(1442)(630)(1385)(721)家庭規(guī)模0007-00020007-00020039***0009***0039***0009***(109)(-071)(109)(-071)(9188)(458)(919)(451)60歲以上-0098***-0012-0098***-00100192***0084***0193***0083***人口比重(-307)(-110)(-307)(-110)(803)(795)(803)(775)6歲以下0536***00670536***00580250***00330252***0033人口比重(436)(152)(436)(152)(326)(095)(326)(095)學(xué)生比重0279***00110279***00090286***0053***0288***0053***(500)(048)(498)(048)(814)(328)(814)(325)不健康人口比例0096***0026***0096***0022***0187***0048***0188***0048***(350)(269)(349)(272)(867)(505)(867)(500)戶主受教育水平-0076***-0016***-0076***-0014***-0041***-0013***-0042***-0013***(-1156)(-654)(-1124)(-624)(-713)(-443)(-712)(-436)戶主工作0040***0013***0040***0012***單位的性質(zhì)(614)(479)(610)(441)家庭中失業(yè)0337***0069**0337***0060**人口比重(383)(252)(384)(254)非農(nóng)收入占-0314***-0097***-0316***-0097***總收入的比重(-2105)(-1384)(-2102)(-1244)中部00210003002100030048***0018**0048***0017**(105)(042)(105)(042)(341)(244)(341)(246)西部-0006-0009-0006-00080053***00110053***0011(-028)(-113)(-028)(-107)(329)(135)(331)(139)Observations3，6131，5593，6131，5599，6728，5839，6728，583Prob > chi20000000000000000000.000.00Log likelihood-1752-197.5-1752-197.5-5504-2579-5504-2579注：L-1是依據(jù)貧困線1采用logit 模型的實(shí)證結(jié)果， RE-1是依據(jù)貧困線1采用random effect 模型的實(shí)證結(jié)果。

五、結(jié)論及政策含義

經(jīng)濟(jì)快速增長的同時中國貧困人口減少，但減貧速度減慢，中國二元經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)使得城市貧困與農(nóng)村貧困之間存在差異。貧困不僅關(guān)系溫飽問題，而且影響下代人的貧困狀態(tài)。家庭人口特征不同對貧困的影響不同。本文就初始貧困和家庭人口特征對城市、農(nóng)村貧困的影響進(jìn)行分析，并對提高城市、農(nóng)村低保政策針對性提出相關(guān)政策建議：

第一，城市、農(nóng)村都存在貧困不流動性，另外，農(nóng)村前一期貧困對當(dāng)期貧困的影響比城市的略弱，說明在城市一旦陷入貧困，則比農(nóng)村更難脫離貧困。戶主教育水平提高顯著降低家庭陷入貧困的可能性。

第二，家庭規(guī)模對城市貧困沒有顯著影響，對農(nóng)村貧困具有顯著影響。家庭人口構(gòu)成對貧困的影響在城市、農(nóng)村存在差異。在城市，兒童、學(xué)生比重提高陷入貧困的可能性提高，老人比重提高陷入貧困的可能性將降低。在農(nóng)村，老人、兒童、學(xué)生比重提高，增加貧困可能性。在城市，兒童對貧困的影響強(qiáng)于學(xué)生；在農(nóng)村，學(xué)生對貧困的影響強(qiáng)于兒童。不健康人口比重對城市、農(nóng)村家庭陷入貧困都具有顯著影響，且在農(nóng)村的影響更強(qiáng)。

第三，在城市，戶主工作越穩(wěn)定陷入貧困的可能性越低，失業(yè)比重提高顯著提高陷入貧困的可能性。在農(nóng)村，非農(nóng)收入比重提高會降低貧困可能性。

第四，在城市，工作性質(zhì)、失業(yè)和健康是引起赤貧的主要因素，而其他因素顯著性減弱。但是在農(nóng)村，影響赤貧的因素并沒有發(fā)生顯著變化。

本文結(jié)論對減少城市、農(nóng)村貧困的低保政策具有針對性較強(qiáng)的政策含義：第一，城市和農(nóng)村的低保政策都需要更加關(guān)注持續(xù)貧困的家庭，減弱貧困不流動性。第二，充分考慮家庭人口結(jié)構(gòu)，把人口結(jié)構(gòu)作為低保社會救助制度的依據(jù)，而且城鄉(xiāng)有別。第三，關(guān)注貧困家庭的非健康人口，對其施行社會救助時應(yīng)該包括對非健康人口的醫(yī)療救助。第四，實(shí)施低保社會救助的同時，增加對城市貧困家庭失業(yè)人員的職業(yè)培訓(xùn)，提供就業(yè)機(jī)會，特別是對于赤貧家庭，增強(qiáng)工作穩(wěn)定性，提高社會保障水平。第五，加大力度創(chuàng)造農(nóng)村非農(nóng)就業(yè)機(jī)會，鼓勵幫助貧困家庭參與非農(nóng)就業(yè)，提高非農(nóng)收入。第六，增加城市、農(nóng)村貧困家庭教育補(bǔ)貼，避免因上學(xué)造成的機(jī)會成本，加快城市幼兒教育建設(shè)，降低兒童看護(hù)成本。第七，農(nóng)村低保救助政策應(yīng)向中、西部傾斜。

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責(zé)任編輯：吳錦丹