我国城乡家庭贫困脆弱性影响因素分析(李丽,白雪梅)—数量经济学年会投稿

第10组实验经济学及其他分支学科

（12000字）

我国城乡家庭贫困脆弱性的影响因素分析

—基于CHNS微观数据的实证研究

李丽1白雪梅2

摘要：本文使用CHNS四轮的家庭面板数据，对城乡共2638个家庭的脆弱性进行测度，逐层深入地分析脆弱性的影响因素，先用普通回归法筛选影响因素，然后利用标准回归系数和偏相关系数比较各因素的相关重要性，最后用分位数回归对各因素在不同脆弱性水平的影响。

关键词：贫困脆弱性；影响因素；分位数回归

一、导言

传统的贫困研究关注家庭当前的福利状况，用当前收入或消费与贫困线之差的某个函数来测度家庭的贫困状况，并且将其作为扶贫的依据。但是今天的贫困不等于明天的贫困，越来越多的研究者们已经认识到，一个家庭的福利状况不仅取决于其当前的收入和消费，还取决于其在未来的风险。世界银行在2000/2001年度《世界发展报告》中正式提出“贫困脆弱性（vulnerability）”，将其定义为“冲击造成未来福利下降的可能性”，恰恰体现了将风险纳入贫困研究框架、在贫困发生之前预测贫困的前瞻性思想。

扶贫政策不能局限于识别当前的贫困者，而要扩展到识别未来的可能贫困者，即脆弱者，从而将二者都纳入到扶贫政策的瞄准目标中去，采取有合适的措施，阻止那些当前不贫困但未来可能贫困的家庭陷入贫困，帮助那些当前贫困未来可能无法脱离贫困的家庭摆脱贫困。因此，识别脆弱家庭、筛选和比较家庭脆弱性的影响因素，就成为制定和成功实施扶贫政策的关键。

当前，这一领域的研究主要围绕贫困脆弱性测度进行，对贫困脆弱性的影响因素及其他相关问题的探讨还很少。

在贫困脆弱性测度方面，Ligon & Schechter(2003)、Calvo & Dercon(2003)主张计算未来消费的期望效用与确定地取得某种类似于贫困线的消费水平的效用差作为脆弱性测度值；Ravallion(1995)、Glewwe & Hall(1998)、Jalan & Ravallion(1999)用福利变动性测度与风险密切相关的脆弱性；Christiaensen & Boisvert(2000)、Pritchett (2000)、Chaudhuri(2001)、章元&万广华(2005、2009)主张用家庭FGT贫困指标的未来期望值EPα测度脆弱性，对EPα的估计方法因数据而不同，Chaudhuri(2000，2002)和McCulloch et al(2003)分别讨论了截面和面板数据条件下EPα的估计；Cafiero & Vakis(2006) 在传统贫困线中加入覆盖社会注定不能承受的风险所需的费用，得到风险型贫困线，据此计算贫困指标作为脆弱性测度值；Glewwe & Hall(1998)、Amin(1999)、Dercon & Krishnan(2000)用家庭消费支出对冲击的过度敏感性测度脆弱性。其基本思想是如果家庭消费支出与冲击共同变动，说明缺少平滑消费能力,对冲击过度敏感，因而是脆弱的。上述的每种贫困脆弱性测度都有一定的优势和劣势：基于期望效

1李丽：女，1972年7月生，博士，副教授，山东工商学院统计学院。

2白雪梅：女，1949年10月生，博士，教授，博士生导师，东北财经大学统计学院。

用的测度有明确的经济含义，但使用单一效用函数损失了家庭偏好的多样性；基于福利变动性的测度操作简单，但对正向和负向风险同等赋权，不能识别福利变化方向；基于风险型贫困线的测度，直接测度该贫线下的FGT指标，无需建立过多的假设，但测度所需的家庭风险方面的信息不易获得，限制了该测度的应用；基于过度敏感性的测度刻画对已实现风险的应对能力，本质上属于事后型测度；基于期望贫困的测度EPα将风险和风险的福利结果结合起来，具有前瞻性，符合贫困脆弱性的内涵，但需要做出严格的假设。Calvo & Dercon(2005)提出聚焦性、对称性、风险敏感性等脆弱性测度准则，发现虽然已有的脆弱性测度没有一种

α=时，EPα简化为收能够完全满足这些准则，但EPα对准则的满足度最高。特别地，当0

入或消费低于贫困线的概率，因其含义的直观明确成为实证测度中用得最多的方法，本文也将使用这一方法。

在贫困脆弱性的影响因素方面，Dercon(2001)论述了政策、市场、改革、社保的影响；Chaudhuri（2003）从家庭规模、家庭构成、户主特征、职业特征、环境特征等方面筛选影响因素；Kühl(2003)强调户主年龄、户主性别、降雨量、成人数、得病率的影响；Takashi(2002,2006)识别出自营、户主年龄、教育程度、土地数、劳动力市场状况、信贷、家庭财产等因素；Abuka(2007)、Hossain(2007)筛选出家庭规模与结构、户主读写能力、健康状况、非农就业状况、市场状况、户主性别、居住地等因素。对贫困脆弱性影响因素的研究比较单一，除了某些理论上的定性阐述之外，大部分研究者运用回归分析、分组汇总、方差分析等方法筛选影响因素。值得注意的是，各种因素对贫困脆弱性的影响未必同等重要，同一个影响因素对脆弱性分布的顶端和底端的影响机制也可能存在巨大差异。当前的研究尚未对这两个方面进行深入探讨，本文将以此为研究的主要内容。

本文其余部分的结构安排如下：第二部分说明数据来源、变量选择及相关处理；第三部分对家庭脆弱性进行测度；第三部分用普通回归法筛选脆弱性影响因素，比较各因素的重要性；第四部分运用分位数回归法分析各因素对脆弱性分布不同位置上的影响；第五部分给出主要结论和相关的政策建议。

二、数据及变量选择

（一）数据及相关处理

本文数据来源于“中国营养与健康调查（China Health and Nutrition Survey，CHNS），由北卡罗来纳人口研究中心和中国疾病预防与控制中心营养与食品安全研究所共同组织。迄今共进行了八轮（1989、1991、1993、1997、2000、2004、2006、2008）。调查采用多阶段抽样的方法：依据经济发展程度、地理位置、公共资源的丰裕程度和健康状况指数覆盖了东、中、西部地区的9个省份；每个省抽取两个城市调查点和四个农村调查点，分别是省城、一个较低收入的城市和依据收入分层和一定的权重随机抽取的4个县；城市的城区和郊区随机抽取，县内抽取县城镇和3个村，每村20户。每轮都调查了4000左右个家庭，但各轮都参与的家庭极少。

考虑到时效性和样本量，本文选取了1997、2000、2004、2006四轮都参与的家庭，剔除掉重要变量缺失的家庭，得到了一个容量为2638的样本，其中城镇家庭为671户，农村家庭为1967户。将1997、2000和2004年数据用于测度家庭脆弱性，而将2006年数据用于测度结果的对照。

测度脆弱性需要确定两条标准：一是脆弱性的定义和测量标准，即贫困线；二是脆弱性的评价标准，即家庭脆弱性达到多少才能判定为脆弱，即脆弱线。这两条标准十分重要，但不是本文研究的重点，我们将直接采2美元和观测贫困率作为贫困线和脆弱线3。另外，3万广华、章元（2009）研究发现，用2美元贫困线测度脆弱性更准确。Chaudhuri从理论上证明了贫困发