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殘疾人家庭收入結構與收入不平等研究

2025-07-01 00:00:00白先春隋新玥王景輝
現代特殊教育 2025年12期

【中圖分類號】 C913.7

【作者簡介】,教授,(南京,210038),njrenkou@126.com ;,碩士研究生,(南京,210023);,碩士研究生,(昆士蘭州布里斯班,4072)。

一、引言

“十三五\"期間,為做好《“十三五\"加快殘疾人小康進程規劃綱要》的實施情況監測,經國家統計局批準,2017年中國殘聯啟動了全國殘疾人家庭收人狀況調查。《“十四五\"殘疾人保障和發展規劃》明確提出,“十四五\"期間實現殘疾人家庭人均收入年均增長與國內生產總值增長基本同步的目標。為做好《“十四五\"殘疾人保障和發展規劃》實施情況的監測工作,依據國家統計局批準的《全國殘疾人家庭收人狀況調查制度》,自2022年起,中國殘聯繼續組織開展新一輪全國殘疾人家庭收人狀況調查。

優化殘疾人家庭收人結構,縮小殘疾人家庭人均收人與全社會平均水平的差距,是促進殘疾人全面發展和共同富裕的重要路徑。關于居民收入結構的研究,主要集中在兩個方面。一是關注特定群體或地區居民的收人結構及變化,特別是農村居民收人結構的構成及變化。如基于不同省份或地區的農村居民收人數據,開展農村居民收人結構的狀況和變動規律的研究[1-5]。二是基于收入結構開展收人不平等的測度研究。如通過對城鄉居民收入差距的結構分解,運用MLD指數測算各分項收人對總體居民收人差距的貢獻度;基于2013年和2018年中國家庭收人調查數據,運用基尼系數分解法對我國老年人收人不平等來源進行測度研究等[6-7]。相對而言,研究殘疾人家庭收人結構的文獻較少。本研究基于J省殘疾人家庭收人調查數據,分析殘疾人家庭收人水平及收人結構,開展收人不平等測度研究,并在此基礎上提出優化殘疾人家庭收人結構,提高殘疾人家庭收人水平的建議。

二、殘疾人家庭收入水平分析

在全國殘疾人家庭收人狀況調查中,中國殘聯分配至J省的樣本量為650戶左右。顯然,就J省而言,該樣本并不具有代表性。2021一2023年,J省殘聯在中國殘聯分配的樣本量基礎上,將其擴充至2000戶左右,抽樣殘疾人的分布區域、年齡、殘疾類別、殘疾等級等結構分布均與全省殘疾人人口基礎數據庫中持證殘疾人的總體結構基本一致,樣本具有代表性,其調查數據能夠反映全省殘疾人家庭收入水平。據此,本文運用2021一2023年J省殘疾人家庭收人狀況調查數據進行研究①

通過計算得到2020一2022年J省殘疾人家庭人均年收人情況,結果如表1所示。

表12020—2022年J省殘疾人家庭人均年收入情況(單位:元)

由表1可知,2022年J省殘疾人家庭人均年收人為26533元,其中城鎮、農村殘疾人家庭人均年收人分別為30579元、23186元,農村殘疾人家庭人均年收人僅為城鎮的 75.8% ,城鄉殘疾人家庭收人差距明顯。與2020年相比,2022年J省殘疾人家庭人均年收人增加了3512元。具體而言,農村殘疾人家庭收人水平增幅較大,而城鎮殘疾人家庭收人水平增幅較小,基本維持在人均30000余元的水平

將殘疾人家庭人均年收人從低到高按 20% 家庭戶分為五等份,2020一2022年各組別的殘疾人家庭人均年收人情況如表2所示。

表22020—2022年J省按收入 20% 分組的殘疾人家庭人均年收入情況(單位:元)

由表2可知,2020一2022年J省殘疾人家庭人均年收人中,除高收人組外,其他各組別人均年收人水平均呈逐年增長的態勢,其中低收人組人均年收入由2020年的7283元增加到2022年的10364元,增加3081元;中間收人組人均年收入由17421元增加到22424元,增加5003元。2021年殘疾人家庭高收入組與低收入組人均年收入差距較大,二者相差45677元,2022年其差距縮小為42588元。

進一步將J省殘疾人家庭收人水平同全國殘疾人家庭收人水平、全省居民家庭收人水平進行對比分析,具體結果如表3所示。

表32020—2022年J省殘疾人家庭收入水平與全國殘疾人家庭、全省居民家庭比較

注:2020一2022年全國殘疾人家庭人均年收入水平數據見文獻[8],該項收入中轉移凈收入的計算沒有扣除非消費性支出,其計算口徑比J省殘疾人家庭人均年收入計算口徑要大;全省居民人均年收入數據來自J省2023年統計年鑒,為全省居民家庭人均可支配收入。

由表3可知,2020一2022年J省殘疾人家庭人均年收入水平逐年提升,與全國殘疾人家庭相比,J省殘疾人家庭人均年收人水平高于全國水平約20個百分點,二者相差4000余元;殘疾人家庭收人水平與全省居民家庭收人水平相比存在一定的差距,2022年殘疾人家庭人均年收人占全省居民家庭人均年收人的 53.2% ,其差距略有縮小。

三、殘疾人家庭收入結構分析

殘疾人家庭收入來源包含工資性收入、經營凈收入、財產性收入以及轉移凈收人四個部分。根據J省2020一2022年殘疾人家庭收人狀況調查數據,計算得到殘疾人家庭收人結構情況(見下頁表4)。

由表4可知,2020一2022年J省殘疾人家庭收入結構沒有明顯的變化,其收人主要來源于工資性收人和轉移凈收人。從全省來看,殘疾人家庭工資性收入占比有所增加,由2020年的 36.3% 增加至2022年的 46.0% ,增加了近10個百分點;經營凈收入、財產性收人占比均有所降低,分別由2020年的8.4%.3.6% 降低至2022年的 6.9%.2.0% ,分別降低了1.5個、1.6個百分點;轉移凈收入占比由2020年的 51.7% 降低至2022年的 45.1% ,降低了6.6個百分點。從城鄉比較來看,2022年城鎮殘疾人家庭工資性收入、經營凈收人占比均低于農村殘疾人家庭,分別低2.6個、5.3個百分點,財產性收入占比基本相當,而轉移凈收人城鎮殘疾人家庭占比高于農村殘疾人家庭7.9個百分點;2020一2022年,城鄉殘疾人家庭工資性收人占比均有增加,財產性收人、轉移凈收人占比均有所降低,城鎮殘疾人家庭經營凈收入占比有所增加,而農村殘疾人家庭有所減少。

表42020一2022年J省殘疾人家庭收入結構對比(單位: % )

進一步分析2022年J省城鄉殘疾人家庭收入結構的地區差異,具體結果見表5。

表52022年J省不同地區城鄉殘疾人家庭收入結構的比較
注:J省南部、中部、北部地區分別包括5個、3個、5個設區市,下同。

由表5可知,J省南部、中部、北部地區殘疾人家庭人均年收入分別為35581元、23716元、20035元,地區差異較明顯。各地區殘疾人家庭收人中,工資性收人和轉移凈收人占比均較高,而經營凈收入和財產性收入占比較低;城鎮殘疾人家庭人均年收入水平均高于農村殘疾人家庭。相對而言,南部地區殘疾人家庭收入中轉移凈收入占比較大,而北部地區工資性收入占比較大。

就工資性收人而言,除北部地區城鎮殘疾人家庭工資性收人占比大于農村外,南部和中部地區均低于農村殘疾人家庭。就經營凈收人而言,南部地區殘疾人家庭經營凈收人所占比例明顯低于中部、北部地區,占比分別為 3.6%?8.0%?11.5% ;殘疾人家庭經營凈收入占比,農村均高于城鎮。就財產性收人而言,北部地區殘疾人家庭財產性收人所占比例為 1.3% ,低于南部、中部地區的 2.3%.2.4% ;除北部地區城鎮殘疾人家庭財產性收人占比低于農村外,南部和中部地區均略高于農村殘疾人家庭。就轉移凈收人而言,南部地區殘疾人家庭轉移凈收入占比較高,其次為中部地區,北部地區較低,占比分別為 50.8%.42.3%.37.7% ;除北部地區外,殘疾人家庭的轉移凈收人占比城鎮均高于農村。

2022年J省城鄉殘疾人家庭收人結構與全國殘疾人家庭、全省居民家庭收人結構的比較結果見下頁表 6

由下頁表6可知,2022年J省殘疾人家庭的收人結構與全國殘疾人家庭的收人結構存在著明顯的差異。工資性收人是殘疾人家庭收人的重要來源之一,J省殘疾人家庭的工資性收入為12204元,占 46.0% ,比全國殘疾人家庭工資性收人高4285元,占比高出10.4個百分點;J省殘疾人家庭經營凈收人為1841元,低于全國殘疾人家庭經營凈收入372元,占比低3.0個百分點;J省殘疾人家庭財產性收人與全國殘疾人家庭財產性收人均較少,占比也較低;轉移凈收人作為殘疾人家庭收人的另一重要來源,J省殘疾人家庭轉移凈收人為11954元,占45.1% ,比全國殘疾人家庭的轉移凈收人高出477元,但占比低6.5個百分點。從全省來看,2022年J省殘疾人家庭的工資性收人、經營凈收人、財產性收人分別比全省居民家庭低10.4個、6.0個、8.7個百分點,而轉移凈收人比全省居民家庭高25.1個百分點。

表62022年J省殘疾人家庭與全國殘疾人家庭、全省居民家庭收入結構比較

由上述分析可知,殘疾人家庭收人結構以工資性收入和轉移凈收入為主,缺乏多元化增長,這一現象背后反映了殘疾人在社會經濟參與中面臨的系統性障礙。一是由于政策推動、技術賦能、社會包容與經濟轉型的共同作用,殘疾人及其家庭成員就業率、工資性收入水平不斷提高;二是“兩項補貼”等社會保障兜底功能突出,使得殘疾人家庭轉移凈收人部分具有穩定性和普惠性,對殘疾人家庭收人結構形成“鎖定效應”;三是針對殘疾人經營凈收入(如個體戶免稅)和財產性收入(如信托理財支持)的政策工具較少,且執行碎片化,加之殘疾人家庭初始資本積累困難、金融排斥普遍存在(理財產品適配性差,導致殘疾人家庭投資意愿低)、無障礙環境制約創業、文化觀念與自我認同的隱性束縛等,導致殘疾人家庭經營凈收人與財產性收人普遍偏低。殘疾人家庭收人結構固化是制度慣性、市場缺陷與社會觀念交織的結果,需通過“政策激勵 + 能力重塑 + 環境適配\"的系統性改革,推動其收人來源從“輸血型\"向“造血型\"轉變。

四、殘疾人家庭收入不平等情況分析

相較于泰爾指數、變異系數、阿特金森指數等測算不平等程度和變化趨勢的指標,基尼系數因格外易于使用與理解,而成為衡量一個國家或地區收人不平等程度的常用指標,取值范圍在0一1之間。一般將基尼系數達到0.2以下界定為收入絕對平均,0.2一0.3為收人比較平均,0.3一0.4為收人相對合理,0.4一0.5為收入差距較大,達到0.5以上時,則表示收人差距懸殊。計算基尼系數的常用方法有相對平均差法、幾何法、矩陣法和協方差法,不同的計算方法可能會導致結果的略微差異[9。基尼系數的分解主要基于兩個路徑:一是按收入來源進行分解[10-13],實現各項收人來源對總體基尼系數的貢獻研究;二是按群組進行分解,即將總體按不同的標準劃分為不同群組,如區域、城鄉、行業等[14-18],計算不同群體組間和組內的基尼系數。按群組分解存在一個因群組之間分布重疊而形成的交叉項,使得在同一框架下分別按收人來源與群組計算基尼系數存在著難以融合的問題[19]

(一)基尼系數的計算及分解方法

1.按收入來源分解

以文獻給出的計算方法為基礎,計算基尼系數并按收人來源(工資性收人、經營凈收人、財產性收人以及轉移凈收人)進行分解[]

(1)計算基尼系數 G1 。設有 n 個家庭樣本, wi? mi,pi 分別表示第 i(i=1,2,…n) 個家庭收入占總收人比重、平均人均收人和人口數占總人口數的比重,對全部樣本按人均收入 mi 由小到大排序后,基尼系數 G1 可由式(1)計算:

其中 為從1到 i 的累積收入比重,

(2)計算單項收入集中率 Cj° j項收人的集中率為:

其中 Cj(j=1,2,3,4) 表示為第j項收人來源的集中率,即該項收入的基尼系數,用以衡量各項收入內部的差異程度;

表示第j項收人來源的累計收入比重, pimi表示第i個家庭第j項收人來源在總的第j項收入來源中的比重, pi 表示第 i 個家庭的人口占總人口的比重, mij 表示 i 個家庭第 j 項收入來源的數量, uj 表示第 j 項收人來源的總額。

(3)計算相對集中指數 Dj ,即收入集中率與基尼系數的比值:

其中 Dj 表示第j項收人相對集中指數,表示該項收入差距對總體基尼系數的貢獻性質,若 Djgt;1 意味著第 j 項收入擴大總體收入差距,若 Djlt;1 意味著第 j 項收人縮小總體收入差距。

(4)計算貢獻率 E 各項收入差距對總體基尼系數的貢獻率為:

其中 Ej 表示第 j 項收入差距對總體基尼系數的貢獻程度, wj 表示第 j 項收入來源的總和占總收入的比重。

2.按不同群組分解

借鑒文獻中提出的基尼系數分解方法,將基尼系數按不同群組分解為組內系數、組間系數和超變密度系數,從而識別差距的來源問題[20]。

(1)計算總體基尼系數 G2

其中 k 為組數 ,j 和 h(j,h=1,2,…,k) 分別表示不同的群組, i 和 r 分別表示群組內的樣本, nj 和 nh 分別表示第 j,h 群組的組內樣本數, 為j群組內i樣本的收入水平, yhr 為 h 群組內 r 樣本的收入水平, 為各樣本平均收入水平, n 為樣本總數。

總體基尼系數可以分解為群組內差距 (Gw) ,群組間差距 (Gb) 和超變密度 (Gt) 三個部分:

G2=G+G+G

每一部分占總體基尼系數的份額反映了該項差距對總體基尼系數的貢獻率,分別用 E1,E2,E3 表示。

(2)計算群組內基尼系數 G?w 。 G?w 反映的是不同群組內收人水平的差距,計算公式為:

其中 Gjj 為j群組內的基尼系數,計算公式為: Gj=

,表示j群組內樣本個

數占樣本總數的比重, 表示 ?j 群組內總收入

占總體收入的比重,且滿足 。(20

(3)計算群組間基尼系數 Gb 。 Gb 反映群組間收入水平差距,計算公式為:

其中, Gjh 表示 ?j 群組和 h 群組間的基尼系數,計算公式為: 表示 ?j 群組和 h 群組間收入水平的相對影響,計算公式為: (2 為不同樣本之間收人水平的差異,表示 j 群組和 h 群組中所有 yji-yhrgt;0 的樣本值加總的數學期望; pjh 為超變一階距,表示 群組和 h 群組中所有 yji-yhrlt;0 的樣本值加總的數學期望; Fj?Fh 分別表示 ∴h 群組中樣本累積密度分布函數。

(4)計算超變密度 Gt° Gι 表示不同群組間交叉重疊的情況,即低收入群組中部分樣本收入高于高收入群組中部分樣本,存在群組間的交叉重疊問題,降低高收人群組收人水平或提高低收人群組收入水平反而會增加群組內基尼系數,并加劇交叉重疊樣本的不平等程度。計算公式為:

(二)殘疾人家庭收入不平等測度及構成分解

1.按收入來源分解

根據式(1)—(4),分別計算2020—2022年J省殘疾人家庭收入基尼系數及各項收入集中率、相對集中指數、貢獻率,具體結果見下頁表7。

表7按收入來源對殘疾人家庭收入基尼系數的分解

由表7可知,2020一2022年J省殘疾人家庭人均收入的基尼系數處在0.3一0.4之間,變化不大,收人差距相對合理。

從工資性收人來看,其集中率與殘疾人家庭人均收人基尼系數的變化一致,且數值差距較小。除2021年工資性收人相對集中指數略小于1以外,其余年份均大于1;貢獻率為 33%-48% ,相對較大且有所擴大,說明工資性收人作為殘疾人家庭收人來源的重要組成部分,擴大了收入差距。

從經營凈收人來看,其集中率小于人均收入的基尼系數,說明殘疾人家庭經營性收人的差距小于人均收人的差距。殘疾人家庭經營性收人的相對集中指數均小于1,貢獻率為 6% 左右,說明經營性收入縮小了殘疾人家庭收人的差距,但縮小的能力較弱

從財產性收人來看,其集中率大于人均收人的基尼系數,說明殘疾人家庭的財產性收入差距大于人均收入的差距。財產性收人相對集中指數均大于1,貢獻率較小且呈下降趨勢,說明財產性收入擴大了殘疾人家庭收入差距,但擴大的能力偏弱,對殘疾人家庭收人差距的影響較小。

與財產性收人類似,轉移凈收人的集中率大于人均收人的基尼系數,相對集中指數均大于1,說明轉移凈收人差距大于并擴大了殘疾人家庭收入差距。轉移凈收人貢獻率為 44%-58% ,大于工資性收人貢獻率,說明轉移性收人對殘疾人家庭收人差距的影響也是最大的。

2.按群組分解

按城鄉進行群組劃分,根據式(5)一(8),分別計算2020一2022年J省殘疾人家庭收人基尼系數、組內差距、組間差距及超變密度,具體結果見表8。

表8按城鄉對殘疾人家庭收入基尼系數的分解

由表7、表8可知,根據式(1)一(4)與(5)一(8)計算的基尼系數,盡管計算方法不同但結果基本相當。進一步由表8可知,按城鄉劃分,群組內部差距較大,群組間的差距相對較小。組內差距的貢獻率在 45%-48% 之間變化,且呈現不斷上升的趨勢,說明城鎮或鄉村內殘疾人家庭收入差距有所擴大;相對而言,城鎮殘疾人家庭收人差距大于鄉村殘疾人家庭收人差距。組間差距的貢獻率在 26%-37% 之間,且呈下降趨勢,說明盡管J省殘疾人家庭收入城鄉間的差距較大,但其差距正逐步縮小。總之,從城鄉來看,J省殘疾人家庭收人差距更多是由城鎮或鄉村內殘疾人家庭收入差距引起的,城鄉間的差距正在不斷縮小。

按南部、中部、北部三個地區進行群組劃分,分別計算2020一2022年J省殘疾人家庭收人基尼系數、組內差距、組間差距及超變密度,具體結果見表9。

表9按地區對殘疾人家庭收入基尼系數的分解

由表9可知,通過分析群組差距的構成可以發現,組間差距、組內差距和超變密度的貢獻率基本穩定。組內差距的貢獻率在 32%-34% 之間,不同地區表現有所不同。具體而言,北部地區殘疾人家庭收人的組內差距較大;其次是南部地區;中部地區除2020年組內差距較大外,其他年份相對較小。組間差距的貢獻率在 37%-40% 之間,略高于組內差距,其中南部與北部地區間殘疾人家庭收人差距較大,而中部與北部地區間的差距相對較小。總之,2020一2022年J省不同地區殘疾人家庭收入差距的變化并不明顯。具體而言,組間差距對殘疾人家庭收入差距的貢獻較大,北部地區內、南北地區間的殘疾人家庭收人差距較大。

五、結論與建議

基于上述研究,得到以下結論。(1)殘疾人家庭人均年收人水平不斷提升。2020一2022年J省殘疾人家庭人均年收人水平不斷提高,但與全省居民家庭收人水平相比還存在一定的差距,且城鄉間、地區間差距也較大。(2)殘疾人家庭收人結構無明顯變化。殘疾人家庭收人主要來源于工資性收人和轉移凈收人。(3)殘疾人家庭收人差距基本合理。2020一2022年J省殘疾人家庭人均年收人的基尼系數處在0.3一0.4之間,收人差距處于相對合理的區間。(4)J省北部地區內、南北地區間殘疾人家庭收入差距較大。基于以上結論,提出以下幾點建議。

第一,加強就業扶持與技能培訓。以輔助性就業、公益性崗位就業等形式加強殘疾人就業兜底幫扶。開發適合殘疾人的就業崗位,加強和改進殘疾人就業服務,提高殘疾人就業率。根據殘疾人的自身能力和就業需求,提供個性化的培訓。同時,加強無障礙環境建設,為殘疾人提供便利化就業環境;鼓勵和支持殘疾人家庭成員參與并帶動殘疾人就業;完善殘疾人稅收優惠政策,將照護殘疾人納入個人所得稅專項附加扣除范圍等,不斷提高殘疾人家庭工資性收人水平。

第二,完善殘疾人民生保障政策。完善兜底保障標準、殘疾人“兩項補貼”標準動態調整機制;落實低收人殘疾人家庭生活用水電氣、基本通信服務等費用優惠和補貼政策;深度聚焦殘疾人養老、醫療、住房和基本生活所需等社會保障、社會救助政策的落實,不斷提高殘疾人社會救助和福利補貼水平。

第三,多措并舉拓寬殘疾人增收渠道。幫助殘疾人家庭積累個人資產,開發適合殘疾人的金融產品和服務,提供基礎的投資理財知識培訓,幫助殘疾人家庭合理規劃財務,實現財富增值。充分利用政府提供的各種補貼和支持項目,根據自身條件和能力,開展適合殘疾人家庭的小型企業或個體經營,如家庭手工藝作坊、小規模農場、農產品加工等。

第四,優化區域資源配置,縮小殘疾人家庭收入差距。統一省域殘疾人基本公共服務最低標準,通過財政轉移支付動態填補欠發達地區資金缺口;引導經濟發達地區向經濟欠發達地區轉移勞動密集型產業,建立“殘疾人就業飛地產業園”,在地區協作中增設殘疾人家庭幫扶專項條款;將殘疾人家庭優先納入縣域特色農業、鄉村旅游產業鏈,提供技術、工具與銷售支持等。

綜上所述,優化殘疾人收人結構、促進共同富裕,需要政府、社會和個人共同努力,特別是從拓展就業渠道、完善社會保障、強化政策支持和社會參與等多方面人手,形成全方位、多層次的政策體系和社會支持網絡

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Abstract:With the data from the 2020-2022Jprovincial household income surveyof persons with disabilities, the income level and structure of the familiesof persons with disabilities were analyzed.By adopting the Gini coefficient decomposition method,this paper studies the income inequality of the familiesof persons with disabilities in terms of income source and diffrent groups.Theresults show that the income level of the familiesof persons with disabilities inJprovinceis rising yearbyyear and higher than that of the whole country from 2020 to 2022,but there is acertain gap between the income level of the families of persons with disabilities and the average level of the whole province;the income structure of these families has not shown significant changes,with their income mainly coming from wage income and transfer income;the inequality of family incomeof personswith disabilities is inarelativelyreasonablerange,thewage incomeand the transfer income have widened the income gap between the families of persons with disabilities with a great impact,the gap between urban and rural areas is constantly narrowing,and the income gaps of the families of persons withdisabilitiesarerelatively large within the northernregionand betweenthesouthernand thenorthern regions in Jprovince.Therefore,this paper puts forward some countermeasures and suggestions to optimize the income structure and improve the income level of the family of persons with disabilities.

Key words:the families of persons with disabilities;income structure;Gini coefficient

Authors:BAI Xianchun,professor,Chinese Academyof Disability Data Sciences,Nanjing Normal University of Special Education(Nanjing,210038),njrenkou@126.com;SUI Xinyue,master'sdegree candidate,Department of Statistics,NanjingUniversityofFinanceand Economics(Nanjing,210023);WANG Jinghui,master'sdegree candidate,Facultyof Engineering,Architectureand InformationTechnology,The Universityof Queensland (Brisbane,Queensland4072).

(特約編校:李筱菁)

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