我國低收入群體比重、特征及其影響因素分析

王輝 朱琳

摘 要：基于2010-2018 年的中國家庭追蹤調查（CFPS）數據，詳細地考察了我國低收入群體的現狀、特征和影響因素。研究發現，2010年至2018年低收入群體的占比一直呈現下降趨勢，但仍有50%以上的家庭是低收入群體，因此亟須提高低收入群體的收入，使得收入結構更加合理。低收入群體更易分布在中西部和農村經濟欠發達地區，其受教育水平和健康水平明顯低于中高收入群體，并且低收入群體具有黏性特征，長期陷入低收入狀態的家庭改變現有狀態的概率較低。低收入群體的影響因素包括：人力資本中教育資本對改善家庭陷入低收入具有重要的影響；社會資本對家庭改善低收入狀況具有顯著的正向作用；金融財產越高的家庭，不易陷入低收入狀態。

關鍵詞：低收入群體；界定標準；低收入群體比重；中國家庭；影響因素

中圖分類號：F126

文獻標志碼：A

文章編號：1672-0539（2023）03-0042-16

一、引言

2020年底，中國已經全面建成小康社會，消滅了絕對貧困，低收入群體將成為社會重點關注對象。當低收入群體過多，收入差距將會拉大，社會矛盾會被激化，不利于社會和諧和穩定。提高低收入群體收入是黨和國家全面建成小康社會的需要，是實現國民經濟協調可持續穩定發展的需要，是構建和諧社會的需要。

因此，多年來黨中央高度重視低收入群體，提出一系列政策方針以提高低收入者收入，并調節收入分配，將減少低收入群體規模和擴大中等收入者比重作為實現共同富裕的途徑之一。黨的十六大報告正式提出： 以共同富裕為目標，擴大中等收入者比重，提高低收入者收入水平。黨的十七大強調，再分配要更加注重公平，要著力提高低收入者收入，逐步提高扶貧標準，調節過高收入。黨的十八大報告提出，到2020年我國要實現收入分配差距縮小，中等收入群體持續擴大，扶貧對象大幅減少的目標。黨的十九大報告鼓勵勤勞守法致富：要擴大中等收入群體，增加低收入者收入，調節過高收入，取締非法收入。黨的二十大報告中提出，要完善分配制度，堅持按勞分配為主體、多種分配方式并存，堅持多勞多得，鼓勵勤勞致富，促進機會公平，增加低收入者收入，擴大中等收入群體，規范收入分配秩序，規范財富積累機制。

基于此，對低收入群體的研究顯得十分重要，是實現共同富裕的重要環節。那么低收入群體該如何定義？低收入群體是怎樣分布和具備哪些特征？低收入的持續性和長期低收入群體的影響因素有哪些？本文從問題出發，深入研究，找出低收入群體的界定方法，了解低收入群體的具體特征及其持續性特征，分析低收入群體和長期低收入群體的影響因素，為政府制定提升低收入群體收入的有效政策提供理論依據。

基于上述研究背景，本文的主要貢獻表現在：①雖然對低收入群體的研究取得了一定的成果，然而對低收入群體的界定一直沒有統一的標準，本文對低收入群體的界定標準進行了梳理，并在此基礎上提出了界定標準，進一步豐富了低收入群體理論。②本文從微觀數據出發，研究低收入群體的特征并采用計量經濟模型進一步分析低收入群體的影響因素。本文致力于為減少低收入群體，擴大中等收入群體比重，縮小收入差距，實現鄉村振興和共同富裕提供具有現實意義和政策參考價值的研究結論。

二、文獻綜述

（一）低收入群體的界定

近年來，國內外學者對低收入群體的定義問題給予高度的關注（見表1）。在學術界，對低收入群體的界定標準主要分為兩個方面：第一是絕對標準，即設定一個固定的收入上限，從發展水平的意義上來理解低收入者；根據此標準，隨著人們生活水平改善和居民收入的穩步增長，一個國家或社會中低收入者的比重將會隨之下降，更多低收入者從而進入中等收入群體。第二是相對標準，從收入分配結構變化的角度來理解低收入者；根據此標準，人們收入普遍提高不會改變一個國家或社會低收入者所占比重的大小，收入分配結構的變化決定著一個國家或社會中低收入者所占比重的大小。

1.絕對指標

部分學者會將國際貧困線等同于低收入群體的測量標準，例如Ravallion將每天人均收入2美元作為低收入群體的上限^[1]。但是大部分學者認為將國際貧困線作為低收入群體的上限太低。Milanovic 和Shlomo把巴西年平均收入作為界定低收入群體標準的上限，以世界銀行2000年購買力平價指數（PPP）進行轉換，收入低于10美元的人群視為低收入者^[2]。

在定義我國低收入群體時，部分學者是基于人均日收入。Yuan等認為每天人均可支配收入低于4美元（PPP）的農村家庭定義為低收入者^[3]。大部分學者是根據家庭人均年收入或者家庭年收入定義低收入群體，來自麥肯錫團隊的Farrell等把城鎮居民家庭可支配收入低于2.5萬元的家庭定義為低收入者^[4]。而Barton等以2010年為基期，把城鎮居民戶年可支配收入6萬元的人群定義為低收入群體^[5]。吳青榮以2012年為基期將城鎮家庭年可支配收入27 500元和農村家庭年可支配收入13 100元作為低收入群體界定標準的上限^[6]。

由于研究數據的不同，低收入的界定標準也大相徑庭。國家統計局城調總隊課題組利用2004年的全國城市住戶調查數據，將家庭年收入低于6萬元的家戶定義為“低收入家庭”^[7]。謝勇和李放基于自己的調查數據、南京市月平均工資和最低工資標準，將人均月收入低于600元的人群定義為低收入群體^[8]。紀宏和陳云利用各個年份的CHNS數據，將人均年收入低于3萬的人群定義為我國的低收入群體^[9]。國家發改委社會發展研究所課題組根據《中國統計年鑒》《中國城市（鎮）生活和價格年鑒》和《中國農村住戶調查年鑒》的城鎮和農村居民收入的五等分和七等分組數據，將年收入低于2.2萬人民幣的人群定義為我國的低收入群體^[10]。

2.相對指標

從收入相對指標來界定低收入群體標準：

第一，基于收入中位數定義低收入群體。Davis等認為低收入群體收入的上限應低于收入中位數的50%^[11]；Blackburn把收入低于收入中位數60%的人群視為低收入群體^[12]。第二，基于收入平均數定義低收入群體。李培林和張翼根據“中國社會狀況調查”（CGSS 2006）數據，將收入平均數作為定義低收入者的上限^[13]。李培林等和蘇海南采用相同的方法定義低收入群體，只是他們的數據不同，前者是依據CGSS 2016數據，而后者使用的是2014年《中國統計年鑒》中的城鄉居民家庭調查五等分組數據和勞動者工資水平統計數據^[14-15]。第三，基于收入幾等分組或收入分位點定義低收入群體。這種定義方法，首先對收入進行排序并進行分組，將處于最低的某個或某幾個等分組的人群視為低收入群體。Alesina 等和Partridge將五等分組中的最低兩個等分組的人群視為低收入者^[16-17]。Barro和William把收入五等分組里的最低一個等分組的人群視為低收入者^[18-19]；李培林和朱迪基于CGSS數據，將城鎮居民年人均收入的25%分位點作為定義我國城鎮居民低收入群體的上限^[20]。

（二）低收入群體的規模與特征

關于我國低收入群體的規模。國家統計局宏觀經濟分析課題組把2001年城鎮居民人均可支配收入低于2 634元的群體視為城鎮低收入群體，全國城鎮低收入群體大約有2 510萬人，約占城鎮居民總數的8.1%。2001年農村低收入群體為人均純收入在872元以下的人口，我國農村低收入群體的人口為9 029萬人，占農村人口的9.8%^[21]。金悅根據我國貧困人口的數量以及我國城鎮低保人數，預估我國城鎮低收入群體的數量約占總人口的2%左右^[22]。劉揚等根據1992—2008年北京市統計年鑒，計算出北京市城鎮居民低收入群體的人口估計值。北京市低收入比重先上升后下降，在2004年以后，低收入比重一直維持在20%左右^[23]。

在分析低收入群體特征時，常興華基于宏觀數據發現，低收入群體金融資產占有偏低，支出水平明顯低于平均水平并且食品消費比重偏高^[24]。國家統計局宏觀經濟分析課題組分析發現，低收入群體具有家庭規模大、主要分布中西部地區、整體就業狀況差、收入來源少、消費水平低、人均住房面積小等特點^[23]。謝勇、李放基于2006南京城市居民就業狀況調查數據分析發現，低收入群體還具有年齡偏大、受教育程度偏低等特點^[24]。漆先瑞根據相關宏觀數據發現低收入群體家庭人口多，負擔系數高，收入水平低且收入渠道單一，消費結構不合理，恩格爾系數高，各類資產匱乏等特點^[25]。吳倩、韓建雨和彭虹研究發現，我國低收入群體長期生活在相對窘迫環境中，最基本生活品質難以維持，且表現出社會認同感的消失、生活環境邊緣化、利益訴求得不到滿足等現實特征^[26]。

通過以上文獻回顧分析發現，已有的與低收入群體的相關研究較多，對本文有很大的參考價值，但是仍然存在著一些不足：第一，對低收入群體的界定標準缺乏統一。由于劃分依據不同和地理位置不同，不同學者所得出的低收入群體的界定標準各不相同，而且并不能說明所選標準與其他標準的優勢與劣勢。第二，分析低收入群體的規模和特征時，大部分學者是根據宏觀數據，缺少微觀數據的支撐。第三，有關低收入群體的宏觀研究較多，而微觀實證研究較少。

三、我國低收入群體的比重及其變化趨勢

（一）數據來源

本文的數據來自2010—2018年中國家庭動態跟蹤調查數據（CFPS）。該數據由北京大學中國社會科學調查中心（ISSS）開展調查的。中國家庭動態跟蹤調查數據追蹤收集個體層面、家庭層面、社區層面三個方面數據，反映中國社會、健康、經濟、教育和人口的變遷的一項全國性的和綜合性的社會跟蹤調查項目。本文主要以家庭為單位研究低收入群體，因此需要保留戶主的相關信息。其中2010年根據家庭決策者作為戶主變量；2012—2018年以CFPS家庭層面問卷中設計了與“戶主”定義相關的概念——財務管理者^（1）作為戶主特征變量。最后，保留戶主的年齡、性別、婚姻狀況等一系列戶主個人特征和家庭特征變量還有地區特征變量。

（二）本文對低收入群體指標的界定標準

由上文可知，學者們主要從絕對標準和相關標準兩種指標來定義低收入，以絕對標準定義低收入群體可以反映居民收入水平的變化對低收入群體比重變化的影響程度。但是，以相對標準來定義低收入群體，如果收入結構沒有發生改變，盡管居民收入水平發生變化，但是低收入群體的比重并不會因此發生改變。以相對標準來定義低收入群體可以反映收入分布的變化對低收入群體比重的影響，而按照絕對標準界定低收入群體并不能反映一個國家和地區內部的收入分配結構的變動。因此，低收入群體的界定標準需要符合以下要求：

（1）客觀性與主觀性相結合。低收入群體具有在某個收入值或者中位數的收入上限，說明低收入群體的界定標準具有客觀性。然而，收入上限指標該如何界定，其選擇又有主觀性。

（2）動態性與相對的穩定性相結合。隨著國家經濟發展水平與個人收入的提高，低收入群體的界定標準應有動態性，為了對不同時間的低收入群體進行比較分析，有關低收入群體的界定也應具有相對的穩定性。

（3）本國標準和國際標準相結合。為了更好地對比中國的低收入群體和國外的低收入群體，以便于進行國際比較，對低收入群體界定要將本國標準與國際標準相結合。

鑒于此，有關低收入群體的界定標準，本文借鑒了李實對中等收入群體的界定方法。首先，采用相對標準來定義全球的低收入群體，選取了全世界200多個國家收入中位數的67%^（2）作為低收入群體的界定上限。然后，把這個具體的標準應用到我國，來定義相同年份我國中等收入群體并估算比重。對我國來說，就是把全球的相對標準當作定義我國中等收入群體的絕對標準，從而實現了絕對與相對標準的有機結合。

因此，本文結合世界銀行公布的相關數據，選取全世界200多個國家人均國民收入（GNI）中位數的67%作為低收入群體界定標準的上限。公式如下：

D_i=Mid（N_ji）×PPP×67% （1）

其中，D_i表示低收入群體的標準，N_ji表示全球200多個國家的人均國民收入，PPP表示購買力平價指數，其中人均國民收入和購買力平價指數數據均來自世界銀行官方數據。因此計算出來2010—2018年低收入群體和中等收入群體定義的上限，見表2。

（三）我國低收入群體的變化趨勢

根據上文中低收入群體的界定標準，結合CFPS2010、2012、2014、2016和2018年的數據，對低收入群體規模進行測算。如表3所示，在2010年，有70.84%的人口屬于低收入群體。隨著我國經濟高速發展和居民收入提高， 2012年，低收入群體所占比重下降到65.57% ， 之后又進一步下降到2014年的61.60%、2016年的61.48%、2018年的58.49%。雖然2018年低收入群體比重比2010年的下降了12.35%，但是我國低收入群體比重依然偏高，從絕對數量來看，低收入群體的人數規模還是較大。

中等收入群體比重由2010年的23.95%上升到31.99%，升幅達到8.04%。高收入群體比重由2010年的5.21%上升到9.51%，升幅達到4.3%。上述的測算結果與國家發改委前主任何立峰在2018年十三屆全國人大一次會議記者會上透露的中國中等收入群體數量較為相近。

從上述結果可以看出，2010—2018年我國低收入群體下降的比重大于中等收入群體上升的比重，大于高收入群體上升的比重。這一結果符合國家對低收入群體的相關政策：著力提高低收入者收入水平，逐步擴大中等收入者比重，有效調節過高收入。

為了分析低收入群體比重對定義的標準有多大的敏感性，本文分別使用收入中位數的50%、60%、67%、75%來估算我國低收入群體比重，所得結果差別較大。由此看出，我國低收入群體比重對定義的標準比較敏感。這說明，低收入群體界定標準附近分布著較多人群，對低收入群體規模有顯著影響（見圖1）。根據圖1所示，2018年比2010年峰值下降，向右進行擴展，并且低收入部分比重下降很多，但是總量依然很大，因此還需要付出更大的努力去提高低收入群體收入。

四、低收入群體的相關特征

（一）收入來源結構特征

圖2展示了2018年不同群體的收入來源結構。無論是中等收入群體、高收入群體，還是低收入群體，工資性收入所占比重都超過了70%。工資性收入是人們的主要收入來源。相對于中等收入群體和高收入群體來說，經營性收入對低收入群體是相對重要的，占到低收入群體收入來源的8.24%。由此推斷，低收入群體有較多的自主經營人員，易受到市場沖擊，收入相對不穩定，從而易陷入低收入。財產性收入在三種收入群體的總收入中的比重都相對較低，最高只有3.7%。所以，未來要縮小低收入群體、擴大中等收入群體比重，需要采取相應措施增加人們的財產性收入來源。

（二）財產結構特征

圖3展示了2018年不同群體的財產結構。無論是中等收入群體、高收入群體，還是低收入群體，房地產所占比重都超過了70%。房屋是人們的主要財產資源。相對于中等收入群體和高收入群體來說，土地財產對低收入群體是相對重要的，占低收入群體財產來源的5.1%。由此推斷，低收入群體有較多人主要的收入來源來自土地，但是農業收入相對較低，從而易陷入低收入。金融財產在中高收入群體的占比遠高于低收入群體，因為中高收入群體擁有較多的收入用于金融投資，從而帶來更多的收益，促進他們收入增長。經營性財產的占比情況與經營性收入占比相類似，低收入群體的經營性財產占比遠高于中高收入群體。

（三）地域分布特征

從表4顯示，在城鎮居民中，低收入群體所占比重從 2010年的41.74%下降到2018年的25.98%，下降幅度達15.76%。在農村人口中， 低收入群體所占比重從 2010年的82.14%下降到2018年的66.08%，下降幅度達16.06%。我國低收入群體主要發生在農村，農村低收入群體所占比重很大，即便是在 2018年也有 66.08%。

從地區分布角度分析，西部地區低收入群體所占比重從 2010年的84.78%下降到2018年的71.49%，下降幅度達13.29%；中部地區低收入群體所占比重從 2010年的74.98%下降到2018年的62.59%，下降幅度達12.39%；東部地區低收入群體所占比重從 2010年的59.52%下降到2018年的47.97%，下降幅度達11.55%。我國低收入群體主要發生在中西部地區。

（四）個人特征

低收入群體的平均受教育年限明顯低于中高收入群體，低收入群體的健康指數略低于中高收入群體（見表5）。

（五）脫低和返低特征

從脫離低收入群體（脫低）難易程度看，當年低收入家庭在之后兩年脫低機會要大于隨后幾年的脫低機會。如2010年低收入家庭兩年后脫低的占比為25.06%，四年后脫低占比為17.03%，六年后脫低的占比為9.23%，八年后脫低的占比為6.85%，2010-2018年一直未脫低的占比高達41.83%（見表6）。事實上，隨著原來低收入家庭的不斷脫低，剩下的家庭幾乎是處于長期低收入的狀態，因此這些家庭脫低的可能性要遠遠小于暫時性低收入的家庭。從國家相關政策角度看，我們更應關注長期低收入家庭如何脫低進入中等收入家庭的問題。

從返回低收入群體（返低）角度看，當年中高收入家庭在之后兩年返低機會要大于隨后幾年的返低機會。如2010年中高收入家庭兩年后返低的占比高達43.15%，四年后返低占比為10.59%，六年后返低的占比為6.87%，八年后返低的占比為4.06%，2010—2018年一直未返低的占比為35.33%。表7結果顯示，中高收入群體容易受到短期收入的影響出現返低的行為。因此，在努力提高低收入群體進入中等收入群體同時，我們也應加強對中等收入群體中收入相對不穩定成員的關注，降低其返低的概率，這樣才能更好地擴大我國的中等收入群體。

（六）低收入群體的黏性特征

本文計算了2010—2018年各家庭經歷過低收入的年份數，只有9.7%的家庭在5期中從未經歷過低收入，有高達30.34%的家庭在5期中一直陷于低收入，并且家庭經歷低收入年份數與占比呈遞增趨勢（見表8）。上述結果表明低收入時期越長，持續性低收入群體越集中。因此，低收入具有較強的黏性。

依據前文對低收入群體的界定，得到家庭在T期的低收入序列D^T_i=[d¹_i（k），d²_i（k），d³_i（k）…d^t_i（k）]。其中，低收入識別指標d^t_i（k）=1時，家庭i在第t期處于低收入；d^t_i（k）=0表示處于中高收入。家庭處于低收入時長可由∑^T_id^t_i（k）得到，或添加時間權重得到低收入加權時長。由于同一貧困次數，貧困的發生離觀測終期越近，對終期的影響也應越大，例如擺脫型低收入（如 1，1，0，0）與陷入型低收入（如 0，0，1，1）對終期的低收入概率的影響不同。因此本文選擇添加時間權重對低收入時長進行加總，對2010-2016 年單期低收入分別賦予權重0.16、0.22、0.28、0.34，其中家庭陷入低收入次數越多，低收入加權時長越長。最后，并運用Logit模型從長期視角探索我國低收入群體的持續性。模型形式設定如下：

Lowincome_i=α₀+β₁duration_i+γ₂X_i+ε_I（1）

其中，Lowincome_i表示家庭i在2018年（觀測期的終期）的低收入狀態，1為低收入，0為中高收入；duration_i為2010—2016年家庭陷入低收入的加權時長；X_i為2018年（觀測期的終期）影響被解釋變量的相關控制變量，控制變量選取了影響 2018年家庭陷入低收入的戶主特征、家庭特征及地理特征。

本文采用逐步回歸法探究家庭前期陷入低收入加權時長對終期低收入狀態的影響，相關回歸結果如表9所示。回歸1的基準模型中僅包含前期低收入加權時長這一核心解釋變量，結果顯著，前期低收入加權時長每增加1個單位，當期陷入低收入的概率就會提高0.636倍。本文在回歸2、回歸3和回歸4的方程中依次加入戶主特征變量、家庭特征變量和地理特征變量，模型的擬合優度不斷提高，核心解釋變量前期低收入加權時長的系數依舊十分顯著。上述回歸結果證明了家庭陷入低收入在時間維度上具有黏性特征，長期陷入低收入狀態的家庭改變現有狀態的概率較低。

五、低收入群體的微觀因素分析

為了分析是否屬于低收入群體的影響因素，本文建立的回歸模型如下：

Y_it=β₀+β₁X_it+β₂Human_it+β₃Social_it+β₄Asset_it+β₅Familysize_it+β₆Employ_it+β₇Region_it+β₈Year_t+ε_i（2）

其中：i=1，2…，表示個體；t=2010，2012，2014，2016，2018，表示年份；Y_it代表被解釋變量，表示低收入群體，Y_it是一個二值變量；0表示中高收入群體；1表示是低收入群體；X_it為低收入群體影響因素中戶主個人特征變量，具體包括性別、年齡、婚姻狀況；Human_it為低收入群體影響因素中人力資本特征變量，具體包括家庭人均受教育年限、家庭人均健康指數和家庭里有慢性病人；Social_it是指低收入群體影響因素中社會資本特征變量，包括家庭人情禮支出和家庭社會地位；Asset_it是指低收入群體影響因素中財產特征變量，包括家庭人均財產、家庭人均土地財產和家庭金融財產；Familysize_it是指低收入群體影響因素中家庭人口特征變量，包括家庭規模、撫養比和贍養比；Employ_it是指低收入群體影響因素中家庭就業特征變量，包括家庭是否有人外出務工和家庭就業人數；Region_it是指低收入群體影響因素中地域特征變量，包括戶籍和地區；Yeart表示時間虛擬變量，基準組為2010年，用以控制時間因素的影響；β表示解釋變量系數；ε_i表示隨機誤差項。

（一）面板分析

1.從人力資本特征來看

首先，家庭人均受教育年限越高的家庭，陷入低收入概率越低。這可能是因為受教育年限越高，需要的人力資本投資越高，擁有的技能也越高，從而有利于獲得更高的收入。

其次，家庭人均健康指數與陷入低收入呈顯著負向關系，這說明家庭人均健康指數越高，家庭成員越健康，擁有更多人力資本，從而獲得更高的收入，陷入低收入的可能得到了降低。

最后，家庭里有慢性病人的變量顯著地提高家庭陷入低收入的可能性，這再次驗證了健康對改善低收入的重要性。

總結而言，人力資本是人重要的資本，對提高收入、改善家庭陷入低收入有著重要的影響。

2.從社會資本特征來看

首先，家庭人情禮支出與陷入低收入呈顯著的負相關關系。可能是因為人情禮支出作為家庭人情往來開銷中的重要組成部分，成為維系家庭親戚朋友關系、構建社會網絡、獲取社會資源的重要途徑之一，家庭的人情禮支出越高，即意味著家庭可能會有更多的關系社會資本，有利于家庭更好獲取資源，增長收入。

其次，社會地位較高的家庭使其陷入低收入概率降低了51％倍。即家庭的相對經濟地位越高，家庭陷入低收入的可能性就越低。這意味著家庭所處的經濟地位越高，更有利于家庭獲取更多的社會資本，處于更高的競爭優勢，最終有利于家庭收入的提高，脫離低收入群體。

3.從財產資本特征來看

首先，家庭人均財產與低收入呈顯著的負相關關系，即財產越多的家庭陷入低收入的概率越低，這是因為缺乏固定財產的家庭，缺乏抗風險能力，無法依靠自己的力量進一步遠離低收入。其次，家庭金融資產越高，其陷入低收入的可能性越低。金融資產創造財富的能力遠高于其他幾種資產，因此擁有越高金融資產的家庭，投資能力越高，增收能力越強，從而有利于擺脫低收入。

最后，家庭土地財產和經營財產與陷入低收入概率呈顯著的正相關關系。家庭土地財產越多，家庭的收入來源來自土地收入的可能性越大，然而土地收入受自然和市場的影響比較大，收入相對不穩定，并且土地收入也相對較低，因此家庭陷入低收入的可能性較高。家庭的經營資產越高，該家庭越有可能是自主經營者，其受市場的影響較大，收入相對不穩定，會出現虧損倒閉的現象，因此有可能短期低收入，該結果與本文特征分析結果相對應。

4.從家庭人口特征來看

家庭成員數量、老人贍養比和兒童撫養比與陷入低收入概率顯著正相關。家庭人口規模越大、子女和老人越多，家庭在教育、醫療等方面的支出越高，因此贍養老人和撫養子女的成本也越高，增加父母的支出，擠占了父母的時間和精力，花費更大的贍養和撫養投入（金錢和時間），減少了家庭的投資，增加了家庭落入低收入的可能性。

5.從家庭就業特征來看

家里是否有人在外務工變量在1%水平下顯著，并與低收入率呈負相關關系，即在外務工有利于改善家庭收入，降低低收入率。這是因為在城鎮地區擁有更多的機會和更高的工資水平，外出務工相比農村地區可以獲得更高的收入，因此家庭是否有人在外務工對改善家庭收入起著非常大的影響。家庭中擁有工作的人數越多，其收入來源也越多，家庭陷入低收入的可能性越低。

6.從地域特征來看

農村戶口、居住在西部和中部地區的與陷入低收入概率呈顯著的正相關關系，戶籍在農村的家庭使其陷入低收入概率提升了0.828倍，居住在中西部地區的家庭更容易陷入低收入。這可能是因為中西部和農村地區經濟較為落后，居民獲得機會、工資水平相對較低，因此居民提升收入來源較少，擺脫低收入可能性較低。

表10中列（3）是隨機效應的結果，其結果與固定效應結果基本相似，方向基本沒有變化。本文通過Hausman 檢驗，結果表明固定效應模型優于隨機效應模型，所以應采用固定效應模型結果。需要說明一點，文章還做了其它穩健性檢驗。例如，改變低收入的測度指標，將控制變量中的地區變量改為按單個省份變量，將家庭戶主變量以戶主配偶的相關變量替代等，這些變動基本沒有改變本文的研究結論，在很大程度上證實了結果的穩健性，限于篇幅未能將這些回歸結果全部列出。

（二）截面分析

由于一些個人特征變量和一些其他變量在時間沒有變化或者變化很小，在固定效應模型中很難表現出來，為了更好地說明是否為低收入群體的影響因素，本文對2010年、2014年和兩年混合數據進行截面分析，采用的是Logit模型。

由表11可以看出：和固定效應結果相比，年齡平方由原來的顯著為正變為顯著為負；配偶由原來的不顯著變為部分顯著為正；慢性病指標由原來的顯著變為不顯著。其他結果基本一致。因此，截面分析驗證了固定效應的相關結果，使得分析更加充分和合理。

（三）異質性

從戶籍異質性來看：家庭人力資本對農村家庭作用更大，家庭人均受教育年限和家庭人均健康指數指標在農村家庭中顯著，在城鎮家庭不顯著（見表12）。家庭社會資本在城鎮家庭作用更大，人情禮支出和家庭社會地位在城鎮家庭中均顯著，且系數明顯大于農村家庭，說明社會資本對城鎮家庭的重要性。物質資本指標在農村和城鎮家庭中顯著性和結果均相似，家庭人口特征指標和就業特征指標在農村和城鎮家庭中顯著性和結果也相似。地域特征指標顯示，中西部地區的農村家庭更易陷入低收入，而中西部的城鎮家庭無顯著性。

從地域異質性來看：家庭人力資本對東部家庭作用更大，家庭人均受教育年限在西部、中部和東部家庭均顯著，但是在東部家庭結果高于中西部家庭（見表13）。家庭人均健康指數和家里是否有慢性病人指標在東部家庭中顯著，這再次驗證人力資本對東部地區家庭的重要性。家庭社會資本在東部地區家庭作用更大，人情禮支出和家庭社會地位在東部地區家庭中均顯。從物質資本指標來看，土地財產增加了西部地區家庭陷入低收入的可能性，降低中部地區家庭陷入低收入的概率，對東部地區家庭不顯著。金融資產對中西部地區家庭降低陷入低收入的概率有顯著的促進作用，對西部地區影響不顯著。家庭人口特征指標和就業特征指標在農村和城鎮家庭中顯著性和結果也相似。

六、基本結論

隨著我國脫貧攻堅任務的完成，低收入群體將是政府和學術界關注的焦點。本文在回顧和評述現有各種界定標準的基礎上，建議使用戶人均可支配收入這個微觀指標，并選取全世界200多個國家各年份收入中位數的67%作為界定我國低收入群體標準。除此以外，本文還利用中國家庭追蹤調查（CFPS）2010—2018年數據詳細地分析了我國低收入群體的現狀、特征和影響因素，并得出如下結論：

第一，關于低收入群體的規模。根據本文的測算，2010、2012、2014、2016和2018年低收入群體的占比分別為70.84%、65.57%、61.6%、61.48%、58.49%，雖然一直呈現下降趨勢，但仍有50%以上的家庭是低收入群體，結果表明中國的收入結構仍然是金字塔類型，低收入群體規模依然很大，因此亟須提高低收入群體的收入，使得收入結構更加合理。

第二，關于低收入群體的特征。首先，低收入群體的主要收入來源是工資性收入，但是低收入群體經營性收入占比明顯高于其他群體，這可能是因為自我經營、企業主等商業人員易受市場波動影響，收入相對不穩定，短期內會陷入低收入。其次，低收入群體更易分布在中西部和農村經濟欠發達地區，并且低收入群體的受教育水平和健康水平明顯低于中高收入群體。最后，本文發現低收入群體具有黏性特征，長期陷入低收入狀態的家庭改變現有狀態的概率較低。因此，政府更應關注長期低收入家庭如何脫低進入中等收入家庭的問題。

第三，有關低收入群體的影響因素。那些受教育年限高，健康水平高、無慢性病人的家庭對于擺脫短期低收入具有顯著影響。因此，人力資本中教育資本對改善家庭陷入低收入都具有重要的影響。另外，家庭人情禮支出、家庭經濟地位對于改善家庭陷入低收入都具有顯著的正向影響。并且，金融財產越高的家庭，越不易陷入低收入。

注釋：

（1）本文參考中國社會科學調查中心（ISSS）官方網站公布的戶主選擇信息，網址為http：//www.isss.pku.edu.cn/cfps/cjwt/cfpsxkt/1323217.htm。

（2）選取收入中位數的 67% （即 2 / 3）作為定義低收入群體的上限是借鑒美國皮尤研究中心（ Pew Research Center） 的做法。

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The Proportion， Characteristics， and

Influencing Factors of Low-Income Groups in China：

Empirical Analysis based on China Family Panel Studies Data

WANG Hui^1，2， ZHU Lin³

（1.Yancheng Branch， Jiangsu Academy of Social Sciences， Yancheng Jiangsu 224000， China;

2.Yancheng School of Administration， Yancheng Jiangsu 224000，China;

3. School of Economics， Yunnan University of Finance and Economics， Kunming Yunnan 650000，China）

Abstract：Based on the data from the China Family Panel Studies （CFPS） spanning from 2010 to 2018， this paper provides a detailed investigation into the current situation， characteristics， and influencing factors of low-income groups in China. The study reveals that the proportion of low-income groups has experienced a decline during the period， yet more than 50% of families still fall into this category. The results indicate that the scale of low-income groups remains substantial， necessitating urgent measures to improve their income and establish a more equitable income structure. Low-income groups are predominantly concentrated in the central and western regions， as well as economically underdeveloped rural areas. They exhibit lower levels of education and health compared to middle and high-income groups， and tend to exhibit persistent low-income status. Families that have experienced prolonged periods of low income have a low likelihood of transitioning out of this state. Finally， the paper analyzes the influencing factors of low-income groups， highlighting the significant impact of educational capital as part of human capital in improving household income. Social capital also plays a crucial role in enhancing low-income families socioeconomic status， while families with higher financial assets demonstrate a reduced likelihood of falling into low-income situations.

Key words： Low-Income Group; Defining Criteria; Proportion of Low-Income Groups; Characteristics; Influencing Factors