中國農村貧困人口多維特征分析

張昭

摘要：利用中國綜合社會調查（CGSS）數據，從個體的基本特征、家庭特征、社會特征和其他特征4個維度，采用二值Logit模型，考察這些特征變量對于農村人口陷入貧困可能性的影響；并進一步通過分位數回歸模型比較分析這些特征變量對農村貧困人口和非貧困人口不同收入水平的影響。研究發現，在中國農村，具有以下幾個典型特征的人群陷入貧困的可能性較大：老年人、受教育程度較低（自身、配偶或父母）、身體健康狀況較差、少數民族、未婚狀態、家庭撫養負擔過重、無宗教信仰、沒有非農工作、周工作時間較短、使用電視或互聯網頻率較低（這里理解為獲取與農業生產和非農就業相關信息）。此外，比較分析結果表明，對于貧困人口和非貧困人口，不同維度下特征變量對收入水平影響的大小和方向存在較大差異。

關鍵詞：農村貧困人口；多維特征；Logit回歸；分位數回歸

中圖分類號：C913.7文獻標識碼：A 文章編號：1009-9107（2017）03-0031-12

引言

消除農村貧困已成為我國“十三五”期間實現城鄉協調發展的重要目標之一。2015年10月份召開的十八屆五中全會公報提出五大發展理念（創新、協調、綠色、開放和共享），并提出了全面建設小康社會目標的新的要求，包括現行標準下農村貧困人口實現脫貧，貧困縣全部摘帽，解決區域性整體貧困等。2016年3月，在李克強總理所作的政府工作報告中，“推進新型城鎮化和農業現代化，促進城鄉區域協調發展”作為“十三五”期間的重大舉措被提出。顯然，農村貧困人口的脫貧是農業現代進程的重要內容，也是全面建設小康社會的重要目標。2011年11月，中央扶貧開發工作會議決定將農民人均純收入2 300元作為新的國家扶貧標準，該標準比2009年提高了92%，將更多低收入人口納入扶貧范圍。根據國家統計局的數據顯示，截止2015年底，按照每人每年2 300元（2010年不變價）的農村扶貧標準計算，2015年農村處于貧困線以下的人口為5 575萬人，比上年減少1 442萬人。隨著扶貧工作的不斷深入，農村的扶貧工作進入攻堅階段，早在2013年底，中共中央辦公廳、國務院辦公廳印發的《關于創新機制扎實推進農村扶貧開發工作的意見》（中辦發〔2013〕25號）就曾指出：“專項扶貧措施要與貧困識別結果相銜接，深入分析致貧原因，逐村逐戶制定幫扶措施，集中力量予以扶持，切實做到扶真貧、真扶貧，確保在規定時間內達到穩定脫貧目標”。因此，在多維視角下分析農村貧困人口所具有的特征，對于我國現階段實現精準扶貧、消除農村貧困具有重要的現實意義。基于此，本研究結合中國綜合社會調查（CGSS）發布的2013年調查數據，對我國農村貧困人口的主要特征進行考察，并比較分析這些特征因素對農村貧困人口和非貧困人口收入水平影響的差異及背后的原因。

一、文獻回顧

近年來國外學者關于貧困的研究，主要可以劃分為三個類別：

第一類是研究貧困及貧困陷阱的形成機制，這類研究多是構建理論模型進行分析，并通過數值模擬或實證檢驗考察不同因素對貧困的影響。例如Ken Tabata基于世代交疊（OLG）模型分析了倒U型的生育率曲線和貧困、經濟增長之間的關系，指出增加公共教育支出有利于降低經濟收斂于貧困陷阱的風險[1]。Semmler和Ofori考慮了不同國家在資本規模、規模收益以及資本市場的約束等方面的異質性，研究了貧困陷阱的形成機制，指出由于資本市場的約束性和局部的規模收益遞增，可能導致有的國家經濟增長長期收斂于貧困陷阱之中[2]。Kraay和Raddatz建立了基于低儲蓄率和低技術進步水平的拉姆齊增長模型以考察陷入貧困的微觀機制，并結合實際數據評估了經濟援助的效果[3]。Gokan構建包含信貸市場摩擦的世代交疊模型，分析了貨幣增長規則和金融發展階段對貧困陷阱形成的影響，指出當貨幣增長速度低于某些臨界值時，經濟就會收斂于較低的資本存量穩態，而金融發展階段越低，這種貧困陷阱出現的可能性越大[4]。

第二類是考察一些具體的經濟社會因素對貧困的影響，該類研究多是基于微觀的調查數據進行實證分析，是目前關于貧困比較多的一類研究。例如，Hanjra等結合實證研究，分析了影響貧困的路徑，認為人力資本和農村市場是影響農村貧困的重要因素[5]。Naschold結合印度農村的面板數據進行半參數估計，分析了印度農村的資產貧困陷阱，指出較高種姓、大量土地持有者、受過高等教育的家庭陷入貧困的可能性極小[6]。Cazzavillan等結合撒哈拉以南32個國家和發達國家（G7）的數據進行比較分析，指出物質資本數量和人力資本生產率差異為撒哈拉以南地區陷入貧困提供了支持[7]。Giesbert和Schindler結合莫桑比克農村的家庭面板數據檢驗了基于資產的貧困陷阱，從初期資產稟賦、家庭特征、社區特征、沖擊和中介因素、應對糧食不安全的策略等5個維度考察了資產的增長情況，指出盡管大多數家庭會收斂于趨于貧困線附近的均衡，但一些具有特定特征的家庭（如遷移戶、戶主教育程度較高等）會達到較高的均衡水平[8]。Bucca從個體差異和社會結構角度分析貧困和富裕的根源，并結合拉美七國2007年的調查數據進行分析，指出個體特征（如教育、社會階層、流動性經驗、種族）對貧富的影響存在較大的國家差異[9]。Zhang分析了教育對貧困的影響，并結合關于中國西部經濟和社會的調查數據進行了分析，指出昂貴的教育費用會加劇中低收入家庭的成本，進而產生“教育-貧困”陷阱[10]。

第三類是關于減貧政策的評價與分析，多是建立在實證分析基礎上的一類研究。Abro等結合埃塞俄比亞農村家庭的調查數據，分析了旨在提高農村生產率的政策對減貧的影響，指出盡管生產率的提高能起到減貧效果，但還需要完善農村資產保護、完善農村周邊設施（學校、衛生中心等）、降低通脹壓力和穩健的人口政策的措施來配合[11]。Maitra和Rao基于印度加爾各答貧民窟的調查數據，采用半參數有序二元Probit模型研究了糧食安全與貧困的關系，指出貧困政策應當致力于消除糧食不安全，但應當有人力資本投資和賦予女性權力等措施的補充[12]。Imai等結合印度和越南農村的微觀調查數據分析了農村非農就業對農村貧困的影響，指出非農部門的就業（銷售、專業人士、職員等）對農村家庭脫貧具有顯著影響，因此旨在幫助農戶分散到非農部門的政策（如技能培訓、小額貸款）可以起到有效的減貧作用[13]。Wossen和Berger構建了基于多個體系統的生物經濟模型（Bioeconomic modelling）進行政策模擬，指出致力于促進農業信貸和非農就業機會的政策干預可以有效抑制氣候和價格波動給貧困農戶帶來的不利影響[14]。Mahadevan和Hoang基于潛類別模型研究了越南的多維貧困問題，指出扶貧計劃應當致力于消除對多維貧困影響較大的長期貧困而非短期貧困[15]。

此外，國內學者對貧困的關注程度近年來呈現上升趨勢。李實和John Knight根據收入和消費標準將中國城市的貧困分為持久性貧困、暫時性貧困和選擇性貧困，并指出預測的金融資產和收入、子女教育和醫療等特殊需求均對不同類型的貧困狀況產生重要的影響[16]。王祖祥等利用《中國統計年鑒》的相關數據，通過貧困線、貧困人口、貧困率、貧困深度、貧困強度、貧困指數（如貧困基尼、Sen指數和SS指數）等指標對中國農村的貧困狀況進行了評估[17]。王小林和Alkire通過多維貧困指數衡量中國的貧困狀況，指出衛生設施、健康保險和教育對貧困指數的貢獻最大[18]。羅楚亮結合2007年和2008年中國城鄉勞動力流動調查數據（RUMIC），分析了中國農村貧困狀況及其變化特征，發現外出務工收入、家庭健康狀態等都會對貧困狀態的轉換產生重要影響[19]。鄒薇和方迎風結合中國健康和營養調查數據（CHNS）從收入、教育和生活質量三個維度考察了中國目前的貧困狀況[20]。李實結合宏觀經濟數據和微觀調查數據（CHIPs）分析了中國近幾十年的收入增長和不平等對農村減貧的影響，指出盡管目前的減貧政策是有效果的，但卻是無效率的[21]。Chen等人結合中國統計局和民政部的數據采用非參數方法進行了實證分析，指出第二類廣義beta分布函數比較能刻畫中國農村的收入分配狀況，并且經濟增長對農村扶貧的積極影響在很多地方已經消失，人口的老齡化日益成為影響農村貧困發生率的重要因素[22]。

縱觀國內外學者的研究可以看出，當前的研究更多集中在分析各類因素（經濟、社會、制度、政策等）對貧困影響以及貧困的經濟社會后果等方面，在對這些問題進行定量考察時，貧困人口的主要特征作為控制變量出現，而單獨關于貧困人口主要特征考察的研究還相對較少。在研究貧困的相關問題時，國內外學者均不同程度上將性別、年齡、種族、宗教信仰、受教育程度、家庭人口數量、生活質量、非農就業等因素作為考察貧困人口的重要特征變量（見表1）。

在國內外學者研究的基礎之上，本文結合2013年中國綜合社會調查（CGSS）數據，從個體的基本特征、家庭特征、社會特征以及其他相關特征等維度描述我國農村貧困人口的主要特征。與已有的研究相比，本研究可能的貢獻在于以下幾個方面：（1）在分析維度上，盡可能涵蓋更多的特征變量，以求能較為全面地反映當前農村貧困人口的基本面貌；（2）在分析視角上，考察這些特征變量對農村貧困人口和非貧困人口收入水平的影響的差異，并分析背后可能的原因；（3）在分析方法上，針對貧困人口主要特征變量的識別和這些特征變量對農村不同人群收入水平影響的差異分析，分別采取不同的計量方法，以增強分析結論的可靠性和穩健性。

二、變量描述及特征分析

（一）調查數據的預處理及變量描述

十八大以后，我國經濟逐步進入中高速增長的新常態，農村經濟社會發展的步伐也開始放緩，扶貧工作正是在這樣的背景下被提上了議事日程，并作為全面建設小康社會的底線目標被列入“十三五”規劃。本研究所使用的數據源自中國人民大學中國調查與數據中心發布的2013年中國綜合社會調查（CGSS）數據，問卷調查對象的選取采取了多級隨機抽樣的方法，涵蓋100個縣（區），調查數據較為系統、全面地覆蓋了社會、社區、家庭、個人等多個層面，因此數據基本可以反映我國當前社會狀況。

運用調查數據考察中國農村貧困人口主要特征時，先對分析中用到的變量進行預處理。數據的預處理體現在兩個方面：一是分析對象的選擇，由于本文所分析的對象為農村人群，因此分析時只保留樣本中具有“農業戶口”的被調查個體，剔除“非農戶口”（含“居民戶口”“軍籍”“藍印戶口”“其他”等）；二是貧困標準的選擇，盡管有少數學者也將糧食安全[12]或消費水平[16]作為衡量貧困與否的重要判斷標準，但大多數學者均以收入水平的高低作為衡量貧困的標準，而且中國目前的扶貧標準也是中央扶貧開發工作會議于2011年11月所規定的農村家庭人均純收入2 300元人民幣（2010年不變價格）。因此本文中劃分貧困人口時，將被調查的農村個體中過去一年（即2012年）家庭人均收入低于貧困線的個體歸入貧困人口，否則歸入非貧困人口。值得一提的是，樣本中被調查個體的收入數據中存在大量的0值、“缺失”“不知道”“拒絕回答”“不適用”等信息，分析之前需將這些數據剔除，最后得到涵蓋全國29個省的5 410份問卷數據（其中海南、西藏和港澳臺的數據缺失）。

在梳理已有文獻的基礎上，結合CGSS調查數據的主要內容，在對貧困人口特征的選取方面，本研究考慮如下4個維度：（1）個體基本特征，包括年齡、性別、受教育程度、健康狀況、種族、婚姻狀況等；（2）個體家庭特征，包括家庭人口數量、父母受教育程度、配偶受教育程度、未成年子女數量、擁有房產數量等；（3）個體社會特征，包括政治面貌、宗教信仰、醫療保險參與情況、養老保險參與情況等；（4）個體其他特征，包括非農工作參與、周工作時間、看電視頻率、使用互聯網頻率等。表2反映了中國農村被調查個體相關特征變量的基本數據信息。

關于表2中的數據信息，有3點需要說明：（1）受教育程度的單位為年限，其數據是對原調查數據中的信息進行分類處理的結果，“未受教育”包括原數據中的“未受任何教育”“其他”2個類別，“小學”包括原數據中的“小學”和“私塾”2個類別，“高中”包括原數據中的“普通高中”和“職業高中”2個類別，“大中?！卑ㄔ瓟祿械摹按髮W專科”“中專”“技?！?個類別，“本科及以上”包括原數據中的“大學本科（正規高等教育）”“大學本科（成人高等教育）”；（2）婚姻狀況是對原調查數據中的信息進行分類處理的結果，“已婚”包括原調查數據中的“初婚有配偶”“再婚有配偶”“分居未離婚”“同居”4種類型，“未婚”包括原調查數據中的“未婚”“離婚”“喪偶”3個類別；（3）醫療保險和養老保險中的“未參與”包括原調查數據中的“沒有參加”“不適用”2種類型。

（二）貧困人口主要特征描述性分析

根據表2中4個維度下的特征變量，結合調查數據考察農村貧困人口和非貧困人口的差異。首先進行兩類各特征變量的描述性統計分析，并對各特征變量的均值差進行t檢驗，結果見表3。

從表3可看出，在4個特征維度下，農村貧困和非貧困人口的各個特征變量中，除了性別和政治面貌、宗教信仰等個別變量之外均存在較大的差異，具體而言：（1）在個體基本特征維度方面，貧困人口中平均年齡（58.28歲）要顯著高于非貧困人口中的平均年齡（46.38歲），平均受教育程度（4.82年）要顯著低于非貧困人口（7.48年），健康狀況顯著的比非貧困人口狀況差，民族特征存在一定的差異（少數民族的貧困發生率相對較高一點），婚姻狀況也存在一定的差異（貧困人口中，已婚人群比例略低一點）。需要說明的是，貧困人口與非貧困人口的性別差異并不是很明顯。（2）在個體家庭特征維度方面，農村貧困人口的平均家庭規模（3.34人）要略高于非貧困人口的平均家庭規模（3.23人），貧困個體父母的平均受教育程度（1.59年）要顯著低于非貧困人口中個體父母的平均受教育程度（3.31年），貧困個體配偶的平均受教育程度（4.98年）要顯著低于非貧困人口中個體配偶的平均受教育程度（7.38年），貧困個體未成年子女數量的平均值（0.4人）要顯著低于非貧困人口中未成年子女數量的平均值（0.6人），貧困個體與非貧困個體擁有的房產數量存在存在一定的差異（貧困人口擁有的房產數量略低）。（3）在個體社會特征維度方面，農村貧困人口與非貧困人口的政治面貌和宗教信仰方面的差異并不顯著（這與Maitra和Rao在考察印度貧民窟的貧困問題時的實證結果略有差異[12]）。此外，農村貧困人口的合作醫療參與比例（92.7%）略高于非貧困人口的參與比例（91%），但并不顯著，而貧困人口養老保險的參與比例（68.7%）則顯著高于非貧困人口養老保險的參與比例（60.6%）。（4）在個體其他特征維度方面，貧困人口擁有非農工作的比重（6.8%）要顯著低于非貧困人口擁有非農工作的比重（36%），貧困人口的每周工作時間（45.64小時）要顯著低于非貧困人口每周工作時間（50.95小時）。此外，貧困人口使用電視和互聯網的頻率也要顯著低于非貧困人口。

三、實證檢驗

（一）模型構建

本文將依據貧困線將農村被調查個體分為貧困人口和非貧困人口，通過構建二值離散選擇模型來識別4個維度下的主要特征變量對中國農村貧困的影響。進而考慮到被調查人群在不同維度下的異質性，通過構建分位數回歸模型考察各個特征對農村不同人群收入水平影響的差異及背后可能的原因。

1.離散選擇模型。在二值離散選擇模型之中，可以不將農村個體確定性地陷入貧困的結果作為分析對象，而是將農村個體陷入貧困的可能性作為分析對象。也就是說，這里將討論確定性取值1（陷入貧困）或0（不會陷入貧困）的二值選擇模型轉化為討論農村個體是否會陷入貧困的概率二值選擇模型。假設農村個體i陷入貧困（取值為1）的概率為P（yi=1|Xi），其中Xi為影響農村個體i陷入貧困與否的特征變量向量，因而農村個體i不會陷入貧困的概率即為1-P（yi=1|Xi）。因此，二值離散選擇模型的回歸方程即為：

上式中，β為待估計參數向量，μi為服從正態分布的隨機干擾項，該式是用線性函數描述的概率選擇模型，因而被稱為線性概率模型（Liner Probability Model，LPM）。該模型要求，給定任意的特征變量Xi的取值，回歸結果取值范圍始終在[0，1]之間，但現實中這一要求難以滿足。因此，需要在模型中引入轉換函數F（Xiβ）加以修正，轉換函數在這里的經濟學含義是：農村個體在特征變量向量的影響下，陷入貧困的概率。如果利用Logistic函數作為轉換函數F（Xiβ），則可以的得到Logit回歸模型，具體如下：

對于（3）式而言，左邊的p/（1-p）表示農村個體陷入貧困和不會陷入貧困的概率比。第K個特征變量Xik的估計參數βk的經濟學意義是明確的，表示Xik增加一個微小量時，所引起對數概率比的邊際變化。當βk>0時，表示第k個特征變量對于陷入貧困具有正向的影響；反之則反。

2.分位數回歸模型。由于農村個體在本文考察的4個維度下的個體差異較大，因此各個特征變量對于貧困人口和非貧困人口收入水平的影響會有所不同，普通的最小二乘回歸反映各個特征變量對于農村個體收入水平期望值的影響，不能考察各特征變量對于不同收入水平的分布規律的影響。Koenker和Bassett提出的分位數回歸模型彌補了普通最小二乘法的不足，它旨在對條件分位函數進行統計推斷[23]。分位數回歸的假設相對于普通最小二乘更弱，參數估計的穩健性更強，并能全面刻畫變量的分布特征。由于分位數回歸模型可以估計農村個體收入水平y在給定特征變量X下整體的條件分布，因而可以考察不同維度下各個特征變量對于貧困人口和非貧困人口的收入水平方面的影響。根據Koenker[23]對分位數回歸的系統闡述，這里以農村個體的對數收入水平y的為被解釋變量，各維度下的特征變量X為解釋變量，構建分位數回歸模型如下：

本文借助stata13.0通過Bootstrap方法獲得估計系數βq及其穩健標準誤。

（二）農村貧困人口多維特征考察

針對農村貧困人口特征識別的回歸結果如表4所示，可以看出，4個模型在整體上均通過了統計檢驗。

表4中，模型1為基準回歸結果，考察4個維度下18個特征變量對于農村個體陷入貧困可能性的影響。回歸模型2為將模型1中的“看電視頻率”替換為“使用互聯網頻率”后的回歸結果，以檢驗模型的穩健性，可以看出，各維度下的特征變量的顯著性和估計參數值均未發生明顯變化，表明模型是穩健的?；貧w模型3在模型1的基礎上加入地區虛擬變量（中西部=1），可以看出地區虛擬變量的估計參數顯著為正，表明處于中西部地區的農村個體陷入貧困的可能性要顯著高于東部農村地區。作為對照，模型4為普通最小二乘（線性概率模型）估計結果，與模型3的解釋變量相同，可以看出，模型4的擬合優度要低于模型1～3，這說明，運用Logit模型更能刻畫農村個體陷入貧困可能性的變化情況。因此，下面基于Logit模型回歸結果從各個維度分析各特征變量對農村貧困的影響。

1.個體基本特征方面。年齡較大者陷入貧困的可能性較大，性別的影響似乎不大，而健康狀況良好的個體陷入貧困的可能性則不是很大，這三個特征所反映的結論與描述性統計結果基本一致，原因可能在于：老人往往在平均勞動體能方面弱于其他人群，因而更容易陷入貧困；健康狀況好的人一般具有良好的勞動體能，勞動參與率也較高，并且在醫療方面也不會有太大的支出，因而一般不大可能陷入貧困。少數民族相對于漢族陷入貧困的可能性也較大，可能是因為少數民族聚集區的經濟發展狀況相對落后所致。此外，受教育程度的提高可以提升個體的人力資本水平，降低了陷入貧困的可能性（盡管不顯著），已婚人群可能因為家庭有效勞動力的增加和家庭內部的分工而陷入貧困的可能性也相對較?。ūM管也不顯著）。

2.個體家庭特征方面。個體所在家庭人口數量較多或者家庭未成年子女數量較多，則陷入貧困的可能性較大，這是因為家庭人口數量較大則意味著家庭的生活開支較大，家庭未成年子女數量較多，則意味著家庭的撫養負擔較大；父母或配偶受教育程度較高的個體，陷入貧困的可能性較小，這可能是因為存在源自父母的代際人力資本轉移和源自配偶的代內人力資本轉移。此外擁有房產數量較多的人群不僅不會在住房需求上有較大指出，反而可能會有一定的財產性收入，因而陷入貧困的可能性也不大。

3.個體社會特征方面。政治面貌（中共黨員）對陷入貧困的可能性存在負向影響（盡管不顯著），這可能是由于處于農村基層的中共黨員在脫貧方面有一定的帶動作用和模范作用。宗教信仰對于農村個體陷入貧困的可能性有一定的負向影響，（這與Maitra和Rao在考察印度貧民窟的貧困問題時的實證結果比較相似[12]）。合作醫療參與和養老保險參與在一定程度上可以降低陷入貧困的可能性（但統計檢驗并不顯著），這說明，參與社會保障機制之后，農村人口抵御疾病和其他風險的可能性增加，因而降低了“因病致貧”或“因病返貧”的可能性。

4.個體其他特征方面。具有非農工作的人意味著在農業之外有其他的收入來源，因而陷入貧困的可能性較低。每周工作時間較長的人，陷入貧困的可能性也不大（盡管不顯著），這是由于向上傾斜的勞動供給曲線使得工作時間較長，能在既定工資率下獲得較多的工資收入，進而起到脫貧的作用。此外，看電視的頻率似乎對農村個體陷入貧困的可能性有一定的負向作用，這可能是由于在農村地區，電視是人們獲取與農業生產和非農就業相關信息的主要手段，因而可能會降低陷入貧困的可能性，模型2中用“使用互聯網頻率”替換“看電視頻率”，得到了類似的結果，證實了這一猜想的合理性。

綜上，在農村貧困人口主要存在以下幾個典型特征：老年人、受教育程度較低、身體健康狀況較差、少數民族、未婚狀態、所在家庭人口數量或未成年子女數量較大、非黨員、無宗教信仰、沒有非農工作、周工作時間較短、看電視頻率（這里理解為獲取與農業生產相關信息）較低、處于西部地區可能性較大等。盡管還有一些特征變量并未被Logit模型識別出，但并不意味著這些特征變量對農村貧困人口沒有影響，而且這些所有的特征變量對農村貧困人口和非貧困人口不同收入水平的影響還有待進一步考察。

（三）多維特征對貧困與非貧困人口收入水平影響的比較分析

為了進一步考察各個特征變量對農村貧困人口和非貧困人口不同收入水平的影響，并比較分析差異背后的原因，這里以收入水平的對數為被解釋變量，進行分位數回歸，結果如表5所示。

需要說明的是，在CGSS調查數據中，經過預處理之后的這5 410份個體調查問卷中，處于貧困人口的個體有730個，因此當年（2011年）農村地區的貧困發生率為13.49%（=730/5 410），在表5的分析結果之中，模型1和模型2可以反映各個特征變量對貧困人口收入水平的影響狀況，模型4和模型5可以反映各個特征變量對非貧困人口收入水平的影響狀況，其中模型3的反映的分位點（15%）附近被調查個體的家庭人均收入雖然在貧困線之上，但依然不足3 000元，因而可以將該模型的結果看作是對貧困線附近農村人口主要特征的反映。下面詳細分析各維度下的特征變量對不同人群收入水平影響的差異。

1.個體基本特征。在農村地區的貧困人口中，年齡對收入水平影響存在倒“U”型關系，并且在10%分位點附近非常顯著，而在非貧困人口頂層收入人群中不存在這一倒“U”型關系。性別對農村貧困人口和非貧困人口的收入水平的影響存在方向性差異，在非貧困人口中可能存在性別歧視。受教育程度對各人群的收入水平有顯著的正向促進作用，但影響強度上隨收入水平提高有逐步降低的趨勢，這說明教育回報遵循邊際遞減規律。健康狀況對各人群的收入水平也有顯著的正向影響，但影響強度隨收入水平上升存在遞減趨勢，說明對于底層貧困人口而言，健康的身體意味著較強的勞動體能，因而會促進收入水平提高（即健康是收入的因）。民族特征（漢族）對收入水平有較強的正向作用，這可能是因為我國少數民族聚集區的經濟發展水平相對于漢族聚集區較為落后，因而收入水平也較低?；橐鎏卣鳎ㄒ鸦椋┲粚ω毨巳巳旱氖杖胨接酗@著的正向作用（盡管不顯著），這可能是因為，對于貧困人口而言，已婚意味著家庭勞動力的增加，因而人均收入水平會提升。

2.個體家庭特征。不論是貧困人口還是非貧困人口，家庭人口數量對收入水平的影響均呈現出“U”型特征，原因可能在于：當家庭人口比較少時，有效勞動力不足，人口數量的增加意味著家庭開支的增加，因而家庭人均收入會下降；當家庭人口數量比較多時，隨著人口數量的增加，意味著家庭的有效勞動力也在增加，此時分攤到每個人的收入會相應逐步增加。父母和配偶的受教育程度對于貧困人口和非貧困人口的不同收入水平均具有一定的正向作用（只是顯著性和影響程度有所差異），說明源自父母人力資本的代際轉移和配偶人力資本的代內轉移對農村個體的收入水平具有一定的促進作用。未成年子女數量對于貧困人口和非貧困人口的收入水平有一定的負向影響（只是貧困人口不顯著），這可能是因為未成年子女的增加意味著家庭撫養負擔的增加，而對于高收入群體而言，還意味著人力資本投資（教育投資）的增加，因而這種負向作用更為顯著。擁有房產數量對于貧困人口收入水平的影響不顯著，但對于非貧困人口的收入水平的正向影響非常顯著，這是因為貧困人口大多只有一套房產滿足住房需求，因而房產數量對收入影響并不是很大，而對于非貧困人口而言，額外的房產可以帶來財產性收入，因而房產數量對收入水平的正向影響比較顯著，并且隨著收入水平的上升，這種影響的強度在迅速擴大。

3.個體社會特征。政治面貌（黨員身份）對農村貧困人口和非貧困人口的收入水平有一定正向促進作用（盡管不顯著），這可能是因為黨員在其所在收入階層所發揮的示范效應和帶動作用所致。宗教信仰對農村貧困人口和非貧困人口收入水平有一定的正向影響（只是顯著性和影響程度有所差異），在中下層人群中的影響程度要更大一些，這可能是因為宗教的某些機制提供了一定的社會保障功能和作為交流平臺為農村人口提供了獲取就業信息的渠道[24]，因而有助于提升農村人群的非農收入。醫療保險和養老保險的參與對貧困人口的收入水平的提升有一定的促進作用（盡管不顯著），但對非貧困人口中的部分群體收入水平的負向影響表明可能存在“逆向選擇”現象，即參與合作醫療之后人們主觀上醫療保障加強了，因而缺乏足夠的動力去提高自己的收入水平，反而退到了較低收入水平。

4.個體其他特征。非農工作對于貧困人口收入水平的正向促進作用要大于非貧困人口，這是因為在農村地區非農工作對于貧困人口而言是獲得額外收入的一種方式，但對于非貧困人口而言這類工作具有兼職性質，隨著收入水平的提升，人們對閑暇的珍視會導致這種兼職的意愿會有所下降。周工作時間對于農村貧困人口和非貧困人口收入水平的影響強度存在較大差異：對于貧困人口而言，周工作時間的增加意味著勞動供給的增加，因而既定工資率下的收入也會增加；在較高收入水平（90%分位點）周工作時間的影響已不顯著，說明高收入階層并不存在工作時間與收入水平的正相關關系，這意味著在農村非貧困人口中的高收入階層，可能存在向后彎曲的勞動供給曲線的（人們更看重閑暇）?？措娨曨l率對于貧困人口的收入水平的促進作用是上升的（盡管不顯著），可能是因為貧困人口通過電視獲得的與農業生產和非農就業的信息在一定程度增加了其提高收入的可能性；對于非貧困人口而言，看電視頻率對收入水平的影響并不顯著，這可能是由于收入水平較高，人們獲取信息的來源渠道很多，源自看電視頻率對收入的影響可能很小。

四、結論

本文結合2012年中國綜合社會調查（CGSS）數據，采用Logit回歸模型識別了中國農村貧困人口的主要特征，并通過分位數回歸模型考察了這些特征變量對農村貧困人口和非貧困人口不同收入水平的影響，主要可以得出以下結論：

在中國農村地區，具有以下幾個典型特征的人群陷入貧困的可能性較大：老年人、受教育程度較低（自身、配偶或父母）、身體健康狀況較差、少數民族、未婚狀態、家庭撫養負擔過重、無宗教信仰、沒有非農工作、周工作時間較短、使用電視或互聯網頻率較低（這里理解為獲取與農業生產和非農就業相關信息）較低、處于中西部地區等。

此外，對于農村貧困人口和非貧困人口，隨著收入水平的提高，不同維度的特征變量對收入水平的影響存在一定的差異：個體基本特征方面，年齡對收入影響的倒“U”型特點在非貧困人口更為明顯，性別的影響似乎并不顯著，受教育程度對不同人群收入的影響遵循邊際遞減規律，健康狀況對貧困人口收入水平的影響更大，民族特征對不同人群收入的影響與我國少數民族聚集區經濟發展水平落后有一定的關系，婚姻特征的影響在非貧困人口更為顯著；個體家庭特征方面，家庭人口數量對貧困人口和非貧困人口收入的影響存在“U”型特點，源自父母和配偶人力資本的代際和代內轉移在貧困人口和非貧困人口中均存在，未成年子女數量對收入的影響在非貧困人口更為顯著，擁有額外房產所帶來的財產性收入在非貧困人口頂端的影響非常顯著；個體社會特征方面，政治面貌（黨員身份）對收入的有一定的促進作用（但不顯著），宗教信仰對中下層人群收入水平有顯著的正向促進作用，醫療保險和養老保險的參與對貧困人口的收入水平的提升有一定的促進作用，但對非貧困人口中的部分群體收入水平的負向影響表明可能存在“逆向選擇”現象；個體其他特征方面，非農工作對于貧困人口的增收作用更為顯著，周工作時間的長短對貧困人口和非貧困人口的影響存在差異，說明農村可能存在向后彎曲的勞動供給曲線，使用電視頻率對貧困人口有一定的正向促進作用，對非貧困人口收入水平的影響則不顯著。

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