中国城市家庭脱贫可持续性发展研究
——基于贫困脆弱性视角

万里洋, 吴和成

(南京航空航天大学 经济与管理学院, 江苏 南京 211106)

一、 问题的提出

改革开放以来,中国扶贫事业经历了体制改革扶贫、专项计划扶贫、开发扶贫和救助扶贫两轮驱动三个阶段,农村极度贫困人口大幅度减少,创造了富有中国特色的“减贫奇迹”;然而,由于先前计划经济体制下城乡二元户籍制度的阻隔以及城市单位制全面就业政策的落实,中国贫困在较长时间内被普遍理解为是一种农村现象,以往扶贫治理的对象也主要集中在农村地区[1],以致城市贫困始终未能引起社会的广泛关注。事实上,在20世纪90年代,伴随经济结构调整、国企改革的推进,贫困已不再是农村地区特有标签,大量下岗失业及流动人口涌入各个城市,城市贫困问题已然显现[2]。与此同时,在户籍制度放宽,工业化与城镇化推进背景下,城市贫困人口也日益复杂、规模不断扩大,形成了以下岗失业、离休、退休人员为主的户籍贫困和以进城务工人员为主的流动贫困[3]。

如今,2020年全面建成小康社会的目标到来,我国精准扶贫战略已步入攻坚克难的冲刺阶段,在脱贫攻坚战如火如荼进行的同时,城市贫困问题也愈发突出。一方面,中国经济快速发展并没有带动所有城市居民“共同富裕”,发展的不平衡与不充分使得先富未能带动后富,社会收入差距的扩大导致部分低收入群体和贫困人口与城市发展逐渐脱节,生活状况亟待改善[4];而且国家统计局数据显示,截至2018年底,全国农民工总量约为2.88亿人,其中进城就业的外出农民工超过1.72亿,城市内部二元结构问题凸显,大量进城务工人员难以享有城市公共服务与社会保障,徘徊在贫困边缘并呈现出明显的离散型和边缘性共生特点[5-6]。另一方面,《中国新型城镇化规划(2014—2020)》中指出,2020年中国城镇化率将达到60%,2030年将上升至75%～80%,城镇化进程的持续推进使得中国正加速步入老龄化社会并成为全球老年人口最多的国家[7],原本以下岗失业为主的弱势群体开始蔓延至老年人,老年贫困作为贫困人口中的特殊群体,更容易陷入贫困陷阱[8]。因此,下岗失业人员、暂时就业人员、“三无人员”、残疾人以及孤寡老人形成了新时期城市贫困的主要群体。农村贫困虽然在规模上和深度上要大于城市,但在群体范围和不平等程度上,城市贫困更为严重;而且城市贫困所造成的冲突与不安定因素会给弱势群体造成剥夺感,其对社会的危害性更大[9]。出于这点考虑,越来越多的学者意识到最后一部分贫困的消除并不代表着中国贫困就此消失,贫困治理的重点和难点将从农村视角转向城市,城市贫困将成为中国未来反贫体系中的主体[10-12]。因此,无论考虑目前减贫目标还是未来贫困治理,清晰认识当下城市贫困现状,准确把握其致贫原因,探索针对性应对策略对于我国民生改善、社会稳定具有重要意义。

基于以上背景,本文借助贫困脆弱性预见性识别的前瞻性对中国城市家庭脱贫可持续性发展路径进行研究,以期激发城市家庭内源性脱贫动力,提升外源性社会保障功效。首先,基于期望贫困理论,本文构建概率模型并利用中国城市居民微观调查数据测量城市家庭贫困脆弱性,以实现对未来可能性贫困家庭(慢性和暂时性贫困)的筛选;其次,将家庭贫困脆弱性结果纳入二值选择模型理论,并通过对比Logit模型和Probit模型估计效果来完成路径识别方法的择优;再次,分别就地区协同性特征、人口特征、经济特征、物质资本特征、心理以及其他特征维度分析家庭致贫根源,探寻脱贫可持续性发展路径;最后,总结全文并提出针对性政策建议。

二、 研究方法

1. 贫困脆弱性测量方法

借鉴期望贫困理论并根据我国对贫困的界定,本文将家庭贫困脆弱性具体定义为一个家庭收入水平在未来落入或持续处于贫困线以下的概率,并构建预期概率模型来度量城市家庭贫困脆弱性。其基本形式为:

其中, Incomeh,t+1为城市家庭h在t+1期的收入水平;Poort+1是t+1期中国贫困线;F(Incomeh,t+1)代表t+1期城市家庭收入的分布函数;IT是观察t期数据所提供的信息;Vh,t为城市家庭h当期的贫困脆弱性。

家庭未来收入情况主要由当期可观测的地区协变量Ct、家庭特征变量Ht以及不可观测的干扰项εt所决定,因此,构建如下线性回归模型来度量城市家庭未来收入水平:

其中,U(Incomeh,t)表示第h个样本家庭t时期收入水平,其具体形式未知(下文进行验证、探讨);Ckht表示当期影响家庭h收入水平的第k个地区协变量;H(v)jht和Hlht分别代表家庭h的第j个虚拟特征变量和第w个实际特征变量;φkt、γjt和ηlt为家庭收入对各解释变量的偏弹性系数;a0、εht分别为常数项和误差项。

为避免现实异方差问题的影响,本文基于WLS思想,采用三阶段可行广义最小二乘法对式(2)进行估计,故此,城市家庭贫困脆弱性为:

2. 路径识别方法

为探讨城市家庭是否具有贫困脆弱性的决定机制,本文将家庭贫困脆弱性结果纳入二值选择模型理论,将未来可能性贫困理解为是家庭当期选择行为的结果,实现对可持续性脱贫路径的识别。如式(4)所示:

(4)

(5)

(6)

即通过将城市家庭是否具有贫困脆弱性视为是关于它条件均值的一个回归来对家庭未来可能性贫困的决定机制进行识别;由于函数F分布形式未知,故本文需从Probit模型和Logit模型中择优选取更有效方法进行研究。

三、 实证分析

1. 数据来源、变量说明与贫困线设定

本文所用城市个人与家庭数据、地区数据均来源于“中国健康和营养调查(CHNS)”数据库,部分地区数据取自“中国统计年鉴”和“各地区统计局”,其中,选择最新期2015年参与调查的城市居民作为样本,在将数据整合为家庭层面并在剔除重要变量缺失值及异常值后,得到12 755组城市家庭样本数据。为保证样本容量和数据质量,具体探究地区、家庭特征在城市家庭脱贫可持续性发展中的作用,本文选择家庭人均收入(1)家庭人均收入是由调查期家庭总收入除以家庭规模所得。作为被解释变量,并将地区协同性特征进一步划分为经济、社会、生态三个维度,将家庭特征划分为人口、经济、心理、物质资本及其他五个维度。详细变量说明及统计性描述如表1所示。

另外,贫困线是判断贫困、测量贫困脆弱性的重要依据,长期以来,由于研究地区和对象的不同,贫困线始终未能达成一致设定。大多数研究倾向于采用国家官方规定贫困标准[13-16]和国际贫困标准[17-19];也有研究以家庭收入中位数的60%[20]或家庭样本25%、75%所对应的福利值[21]作为相对贫困线;聂荣和张志国[22]则将贫困线视为是社会贫困标准与家庭当期福利水平的函数。由于我国现阶段的减贫目标是消除绝对贫困,而且当前扶贫治理及具体措施上也是以弱势群体是否摆脱收入贫困作为考核指标[23],因此本文将贫困线设定为国家2015年发布的人均收入2 800元/年。

表1 变量说明和描述性统计

2. 城市家庭贫困脆弱性测量

(1) 相关检验

为检验贫困脆弱性测量方法的设定性与合理性,确保测量结果的可靠性与准确性,本文首先采用非参数Kolmogorov Smirnov法对城市家庭人均收入的分布形式进行检验,结果如表2所示,在5%显著性水平下,原数据(Ori.)、平方根(Sqrt.)以及两种对数(Ln、Log)形式下的多种分布检验均拒绝原假设,而只有在平方根(Sqrt.)形式下(Sig.>0.05)满足正态分布。由此,模型(2)中的被解释变量可明确为城市家庭人均收入的平方根形式,且服从正态分布。

表2 分布检验结果

其次,本文采用Breusch-Pagan-Godfrey和White检验考察模型(2)的异方差问题,并对比两种估计方法的拟合效果。结果如表3所示,B-P检验和White检验均拒绝原假设,即在5%显著性水平下,城市家庭数据的OLS估计结果存在异方差问题。因此,需要采用3FGLS法对模型进行异方差修正估计,而估计后的模型拟合效果无论从R2还是AdjR2上来看都明显优于OLS估计,说明通过3FGLS测量城市家庭贫困脆弱性更为科学。

表3 异方差检验及估计对比结果

(2) 城市家庭贫困脆弱性水平

表4是城市家庭贫困及其贫困脆弱性情况(2)由于篇幅限制,此处略去贫困脆弱性测量详细结果,如有兴趣可向作者索取。,可以看出,家庭贫困脆弱率明显高于贫困发生率,这一方面说明贫困脆弱性不仅能够筛选慢性贫困,还能识别潜在暂时性贫困;另一方面,也揭示了中国目前慢性贫困与暂时性贫困并存的局面,其中暂时性贫困现象更为严峻。具体而言,2.93%的家庭贫困率和16.91%贫困脆弱率表明除了极端贫困群体外,还有更多弱势群体处于城市隐形贫困状态,且随着城镇化进程的推进,这类群体范围将进一步扩大,城市贫困治理与防患问题已不容忽视。从贫困脆弱性识别上来看,1.73%的城市家庭(占贫困家庭58.97%)具有持续贫困迹象,而1.20%的家庭(占贫困家庭41.03%)能够短期内脱离贫困状态,并未识别出贫困脆弱性。这说明在城市环境下,部分贫困家庭凭借经济的发展、社会的保障,能够在短时间内自行脱贫,但仍有大多数家庭一旦落入贫困,由于社会保障兜底的局限性以及家庭内生动力不足等原因,容易陷入贫困陷阱而成为慢性贫困。此外,在城市非贫困家庭中有15.40%的群体被识别出贫困脆弱性,这在一定程度上揭示了我国城市脱贫成效的不可持续性,即使在当期非贫困情况下,仍有相当比例家庭的生活状态不稳定,容易在未来不确定性风险冲击下产生剧烈波动,从而落入贫困。

表4 城市家庭贫困及贫困脆弱性水平

3. 城市家庭脱贫可持续性发展路径识别

(1) 路径识别方法选择

为选取更合理有效模型探究城市家庭可持续性脱贫路径,将家庭是否具有贫困脆弱性的Logit和Probit模型回归结果进行比较,如表5所示。其中,两种模型的P(Prob>chi2)值均为零,说明回归效果均是显著有效的,而在变量解释力(PseudoR2)上,Logit模型(0.887 5)要优于Probit模型(0.877 1);另外,Gof检验结果显示Prlogit=0.703 4>Pprobit=0,这说明Logit模型对城市样本数据的拟合优度明显高于Probit模型,回归效果更好。

表5 城市Logit模型和Probit模型回归效果

表6 城市Logit与Probit模型正确预测结果比较

(2) 城市家庭脱贫可持续性发展路径识别

本文将家庭是否具有贫困脆弱性作为因变量进行Logit回归(结果详见表7),并分别从地区协同性特征和家庭人口、经济、物质资本、心理及其他特征维度对城市家庭可持续性脱贫路径进行识别、探讨。

表7 城市家庭贫困脆弱性Logit模型估计结果

注: 标准误为异方差稳健标准误,***、**、*分别表示变量在1%、5%、10%水平上显著

① 在地区协同性特征维度。人均GDP、CPI、地质灾害发生次数、人口密度、多样性程度、健康质量、住房构成、社会服务以及社区教育范畴对城市家庭贫困脆弱性的产生与否具有显著影响。具体来讲,人均GDP、CPI的增长对城市家庭贫困脆弱性的产生具有明显抑制作用,这说明区域经济的稳定发展能通过扩大社会福利、刺激消费等方式为城市减贫提供持续推动力。地区健康医疗水平、社会服务质量、住房条件的提高能够帮助城市家庭缓解不确定风险冲击,有效降低贫困脆弱性的产生几率;而随着社区人口密度、地质灾害发生次数的上升,家庭具有贫困脆弱性的几率有所提高。这一方面充分体现了社会保障事业发展不仅能够维系城市家庭劳动力再生产的需要,保证家庭再生产活动的正常进行,而且还能对社会资源、福利进行再分配,适当缩小各阶级城市家庭的收入差距,为城市弱势群体提供救助;另一方面也反映出当前社会保障制度发展比较缓慢,保障政策覆盖面不足,以至于社会保障服务在高密度人口区域显得捉襟见肘,尚不能全面保障城市家庭缓解灾害等风险的扰动。地区多样性发展程度每提高1%,城市家庭具有贫困脆弱性的概率将上升6.31%,这说明城市发展的多元化和复杂化会给家庭带来更多消费风险、投资风险、决策风险等,而且当经济环境遭遇冲击时,由于多产业间经济技术的紧密联系,特定产业萎靡会迅速蔓延至相关产业,产生连锁反应,造成大面积失业,不利于区域经济稳定,进而扰动家庭个体稳定发展。此外,社区教育范畴得分每提高1%,城市家庭贫困脆弱性产生概率将下降3.87%,这说明区域教育改革的深化有助于促进城市家庭稳定性,凭借教育内容的丰富及教育范围的普及能够帮助城市居民扩充风险管理知识,探寻多元化风险缓解途径,从而提高家庭抗风险能力。

② 在家庭人口特征维度。户主性别、年龄平方、家庭最高教育水平、家庭规模、孩子数量对城市家庭贫困脆弱性的产生与否存在显著正向影响,其中,孩子数量、家庭最高教育水平每增长1%,贫困脆弱性出现概率将分别提高7.60%、5.22%;相反,婚姻、户主年龄、家庭平均教育水平、家庭抚养比以及老人数量呈现显著负向影响,且随着家庭教育及老人数量的变化,贫困脆弱性产生概率将显著减少4.04%、6.69%。家庭人口特征对贫困脆弱性的差异化表现说明,家庭规模扩大,尤其是孩子抚养问题是扰动家庭生活稳定的重要风险,而随着社会养老保险制度的发展与完善,家庭养老风险得到极大程度缓解,甚至老年群体能够帮助家庭有效缓解风险对家庭的冲击。户主教育提升虽然显示出较好抑贫效应,但过度注重个人教育的投入并非长久之策;相比以下,成员教育的均衡投入能够促进成员思想、观念的协同性进步,有助于多途径强化家庭应对或避免风险能力,更有利于家庭脱贫内生动力的激发与提升。此外,对于城市家庭来讲,青年和老年阶段负担通常要重于中年阶段,女性户主更善于维持家庭生活稳定,婚姻则能通过增加收入来源、分担风险、避免决策失误、提高家庭成员凝聚力等的方式推动家庭脱贫可持续性发展。

③ 在家庭经济特征维度。成员工作数量与医疗保险持有率对城市家庭具有贫困脆弱性的影响显著为负;而孩子上学和成员患有疾病几率每提升1%,城市家庭贫困脆弱性产生概率分别上升6.48%、4.52%。由此可见,子女教育问题成为笼罩在每一个普通家庭头上的一把利剑,教育资源的“剥夺”与“偏离”使得高昂的教育支出(课外辅导费用)在城市家庭消费中的比例越来越高,成为家庭所要面临的沉重负担;健康风险对家庭的冲击不单单体现在经济层面,更重要的是体现在心理、精神层面,高额医疗费用及劳动力的降低或丧失对于城市弱势家庭来讲无疑是一种致命的打击,是导致家庭致贫、返贫的关键因素。相反,增加收入来源和医疗保险持有率能够有效抑制贫困脆弱性产生,在提升家庭经济实力的同时还能够缓解疾病风险对家庭的过度冲击,是加强家庭脱贫可持续性发展最直接有效的途径。

④ 在家庭物质资本维度。住房面积对家庭贫困脆弱性的产生具有显著负向影响,但其边际效用较小, 不足以起到稳定家庭生活水平的效果; 而拥有住房所有权概率每提高1%, 家庭具有贫困脆弱性概率将显著下降3.60%。 此外,交通工具的使用在家庭脱贫发展中的作用具有差异性,其中三轮车、自行车等对家庭贫困脆弱性的边际效用显著为正,而汽车出现几率每提高1%,家庭具有贫困脆弱性的概率将减少9.30%。 整体而言,物质资本在家庭中并不能发挥一致性减贫效应, 这表明优化物质资本存量是增强家庭脱贫“造血”功能的重要途径,其关键要考虑物质资本在其家庭实际生活中的效用价值,例如三轮车、自行车给城市弱势群体带来的经济效益和满足感远不及汽车等交通工具, 这种支出效应远超收益的行为使得城市家庭收入效应下降, 从而加剧贫困脆弱性的萌发。 拥有住房所有权则能够使家根植于房屋, 通过家庭成员再生产实现自我的再生产, 为家庭成员奠定物质基础,让成员获得归属感、安全感, 从而为家庭脱贫发展提供可持续性精神动力。

⑤ 在家庭心理及其他特征维度。生活困难感知对城市家庭贫困脆弱性的产生与否具有负向影响,但效果并不显著;而情绪感知、压力感知对城市家庭是否具有贫困脆弱性的影响显著为正。其中,家庭负面情绪每恶化1%,压力感知程度每上升1%,家庭贫困脆弱性产生几率将分别提升2.31%、1.59%。由此发现,家庭心理健康问题已成为影响居民日常生活不可忽视的重要因素,而且不同心理特征的变化对城市家庭贫困脆弱性的作用效果具有差异性。一方面,情绪恶化、压力增长能够驱动城市家庭贫困脆弱性产生,这说明家庭氛围的长期低落、沉闷是破坏生活稳定的潜在风险,尤其体现在成员心情压抑容易在家庭中产生“情绪污染”,而情感的失调容易使人神经系统紊乱,免疫能力下降,患病机率升高,容易造成“情绪致病”现象;另一方面,生活困难感知虽然不能有效抑制城市家庭贫困脆弱性的产生,但一定程度的困难感知能够激发家庭成员对于生活现状的不甘以及对于更好生活的向往,有助于提高成员对生活的积极性,进而将生活压力转化为行为动力以维持并改善家庭生活水平。因此,明确各心理特征在家庭贫困中的作用,借助调节心理状态来改善生活方式可成为家庭内源性脱贫中行之有效的重要手段。在其他特征方面,城市家庭生活所用燃料对贫困脆弱性形成也具有显著影响,从边际效用上看,家庭烹饪用电和天然气更有助于持续性脱贫。

四、 结论与政策建议

基于中国城市居民微观调查数据,本文通过构建预期贫困概率模型测量家庭贫困脆弱性,并借助贫困脆弱性预见性识别优势优选Probit模型对家庭脱贫可持续性发展路径进行识别、探讨。具体结论包括: 第一,中国城市贫困目前是慢性贫困和暂时性贫困的并存,其中暂时性贫困更为严峻。 第二,区域经济增长能够抑制城市家庭贫困脆弱性的产生, 有效发挥宏观减贫效应;医疗、住房等社会保障水平提高、社会服务普及以及社区教育范畴深化能够为城市家庭脱贫提供外源性助力;而城市多样性发展则会给家庭带来更多不确定性风险,加剧贫困脆弱性形成。 第三,中国城市家庭是否具有贫困脆弱性受家庭人口、经济特征影响显著,其中,孩子抚养、教育以及成员健康问题是扰动城市家庭稳定的重要风险,女性户主、婚姻、增加收入来源和医疗保险持有率对家庭具有贫困脆弱性的抑制效果显著; 而相比个体教育的投入, 成员教育的整体提升则更有利于城市家庭脱贫可持续性发展。 第四,优化物质资本存量能够显著降低城市家庭贫困脆弱性的产生概率, 起到强化家庭稳定性作用;而其发挥的关键在于充分考量物质资本在家庭未来生活中的效用价值。 第六,家庭心理特征及生活能源使用情况对城市家庭贫困脆弱性的产生与否中是把双刃剑, 已成为影响城市居民生活不可忽视的潜在风险, 而通过调节心理状态或使用清洁能源来改善家庭生活状况的方式将在未来城市减贫中扮演重要角色。

基于以上结论,本文为我国城市家庭脱贫可持续性发展提出以下政策建议。在外源性保障层面:①保持区域经济稳定增长、推进城市基础设施建设,为城市减贫奠定坚实的经济和公共服务基础。②出台教育公共政策以及加大教育公共产品投入,保障城市教育机会、资源公平;优化教育市场收费环境,避免教育成本过多转移给家庭,加剧社会贫困分化,固化社会阶层。③尽快确定“保障与市场、租购并举”的住房供应体系,实现“市场稳定、住有所居”的发展目标,为城市居民提供住房保障。④持续深化医药卫生体制改革,不断完善社会养老保险制度,切实从社会保障层面缓解疾病、养老风险对家庭的负面冲击,为家庭脱贫提供外源性扶助。⑤着手加强社会公共服务和制度建设以适应家庭功能社会化趋势,一方面满足老年人日常生活及医疗保健方面需求;另一方面平衡年轻人在家庭中的负担,通过社会化服务减轻其在子女入托、家务劳动等方面重担。在内源性“造血”层面:①注重家庭教育均衡提升,转变家长教育观念,做到家庭教育理性消费;采用基金定投方式,平均教育成本,降低风险。②巩固婚姻稳定状态,防止家庭决策专权化,提升家庭成员凝聚力,为家庭内源性脱贫提供精神动力。③优化家庭成员结构,按人口红利建立适度家庭规模以发挥家庭功能最大化,避免赡养、抚养成本给家庭造成沉重负担。④优化家庭物质资本,减少家庭边际贡献较小的资本存量,提高家庭物质资本消费的收益率。⑤家庭生活使用电、天然气等清洁能源,避免液化气、煤油、碳等能源使用对家庭造成间接性扰动效应。⑥增强成员健康意识,培养日常健康管理习惯,通过购买重大疾病保险来预防疾病风险对家庭的过度冲击。⑦关注家庭心理健康教育,培养成员积极乐观心态,营造良好家庭氛围;加强家庭忧患意识,激发成员不断进取的动力,提高家庭抵御危机的能力。