中国城市中的三种贫困类型

中国城市中的三种贫困类型
李实John Knight
(中国社会科学院经济研究所100836)(牛津大学经济系) 内容提要:我们课题组在1999 年进行了一次覆盖六省市的住户调查。

本文利用这次调查数据对中国城市贫困的性质和特点进行了考察。

通过综合考虑收入标准和消费标准, 我们把中国城镇贫困分为三种类型, 即持久性贫困、暂时性性贫困和选择性贫困。

在贫困人口中, 有一大部分是属于选择性贫困, 即他们的收入高于贫困线而消费低于贫困线。

我们对贫困户的消费函数进行了估计, 其结
果显示以下几个因素对贫困状况产生重要的影响: 修匀收入的效应;人们防备外部环境不确定性的心理; 人们为将来投资而进行储蓄的行为;家庭对子女教育和医疗服务的特别需要。

我们还对三种贫困类型进行了比较分析, 从中发现预测的金融资产和预测的收入, 以及教育和医疗的特殊需要都对不同类型的贫困户的消费行为起到重要的影响作用。

关键词: 城市贫困选择性贫困下岗失业预防效应
在此我们对资助该项研究的福特基金、中美学术交流委员会和英国国际开发署深表感谢。

本文是中美学术交流委员会资助的“中国公共政策研究”项目中“中国城镇贫困和失业问题研究”课题的一个分报告。

本文的原稿是英文, 感谢谢艳红的翻译工作。

一、引言
在计划经济时期,甚至在20 世纪90 年代初期之前, 中国的贫困基本上是一种农村现象。

例如,利用1988 年全国的住户调查数据得出的估计结果表明,农村有1217 %的贫困人口,而城市的贫困人口比例只是217 %;甚至到1995 年,用可比的调查方法和定义,估计出的农村和城市的贫困发生率分别是1214 % 和411 %(Riskin and
Li ,2001 ; Khan ,Griffin and Riskin ,2001) 。

城市中
贫困发生率较低的主要原因在于城市居民有“铁饭碗”的保障而没有陷入贫困的风险, 而且限制农民工进城打工就象一堵“看不见的长城”使得城市职工避免了来自农村劳动力的竞争(Knight and Song , 1999) 。

然而, 从1995 年以来,
城市贫困逐步成为一个值得关注的问题。

亏损的国有企业裁减了大批冗员, 同时,政府允许私营企业和个体户的发展。

铁饭碗和“看不见的长城”都出现了裂缝。

在1995 —1999 年间,虽然城市实际的人均收入增加了25 % , 贫困的发生率却上升了
9 % , 用加权贫困距测量的贫困深度则上升了89 %。

贫困可以由持久收入来界定,也可以用现期收入来界定。

以前者来界定, 则称为持久性贫困;用后者来界定,则称为暂时性贫困。

根据持久收入的假说,家庭消费是与其持久收入有关, 因此, 现期消费可以是持久收入的一个很好的代理变量, 从而可以成为持久性贫困的一种度量指标(Deaton , 1997) 。

这种论点引发了一系列以消费为基础的贫困研究, 更多的是对发展中国家贫困的研究( 例如,Jyotsna and
Ravallion ,1998 ;Ravallion and Chen ,1997) 。

贫困研究的通常做法是利用贫困线来界定贫困人群。

一般绝对贫困线的确定是 建立在食品贫困线和非食品贫困线分别确定的基础上的。

确定食品贫困线的传 统做法,是选出一组能满足成年人最低营养需求的食品，然后计算出其货币价值 从而得到食品贫困线。

给定食品贫困线，并假定一个非食品支出对食品贫困线的 比率,就可以直接得出一般绝对贫困线。

当把绝对贫困线与收入相联系时 ，实际 上隐含着一个假设：即收入等于贫困线的个人的支出不低于贫困线。

实际上 ，经 常看到现象是有些人的收入高于贫困线，而其消费则低于贫困线(Deaton , 1997)。

因此，以收入标准衡量，他们被划定为非贫困人口，而以消费标准衡量， 他们却是贫困人口。

本文在定义贫困时，试图综合考虑这两种贫困测量方式。

就 这一点而言，本文是一种新的尝试。

二、三种贫困类型的定义
我们把这样一种状况定义为持久性贫困，即在某一时期，如果人们的收入和消费 都低于贫困线标准，那么他们就是持久性贫困人口。

我们把收入低于贫困线而消 费高于贫困线的状况定义为暂时性贫困’ 久收入高于现期收入，他们有储蓄，或 者可以根据其预期的收入和资产状况 借款消费。

此外，我们提出了一个新 的贫困概念，即“选择性贫困”二它 是指这样一种贫困类型，有的家庭虽 然有高于贫困线的收入，但是由于过 去或未来有着特殊的支出需要不得不 将其现在消费压低到贫困线以下。

也 就是说,他们成为贫困户是在既定的 现期收入情况下对消费和储蓄进行选 择后的结果。

图1展示了持久性贫困、暂时性贫 困和选择性贫困的区别。

Y 是收入,C 是消
费,PL 是贫困线。

图中有A 、B 、 C 三个区域。

落在A 区的住户或个人，
即收入和消费都低于贫困线的人，处于持 久性贫困状态。

如果落在B 区,则被界定位选择性贫困，如果落在C 区,则被界 定为暂时性贫困。

三种贫困之和则被称之为总体贫困。

三、数据及研究背景
我们用课题组城市住户调查的数据来考察上述三种贫困类型的规模和成因。

这 项调查是2000年春在国家统计局城调队的协助下进行的，调查了 1999年城镇 住户及其成员的收入、消费、就业等方面的情况。

调查覆盖了五省一市 ，即辽宁 省、江苏省、河南省、四川省、甘肃省和北京市。

除了北京市以外 ，还选择了 12个城市,较大的省份选择三个城市，如四川和河南，较小的省份选两个城市，如
1
在英文研究报告中，我们使用了 voluntary poverty 。

考虑到把它直译成"自愿性贫困”会容易产生误解 因此把它转译成选择性贫困。

这些人消费咼于收入的原因在于其持 性费用£二选押性费冊工=薛时杵
费阿 ffil —*喷CAM 的界建
辽宁、江苏、甘肃。

五个省会城市都是抽样城市，因此样本更偏重于大城市。

调查只包括了4000户城市户口居民户。

为计算贫困发生率和贫困强度，需要用贫困线来区分贫困家庭或贫困个人。

就绝对贫困线而言，它可以基于收入，也可以基于消费。

我们采用的是国家统计局的贫困线。

1998年国家统计局的研究人员利用当年各省的城市住户调查数据估算出最低食品消费支出，据此又估算了当年的食品贫困线。

我们利用了的统计局的各省市的食品贫困线，并估计出自己的贫困线（见附表1）o 2
20世纪90年代的经济改革既给城市居民带来了很多收益，也带来了很大挑战。

国有企业的改革造成了1995 —1999年间至少2400万的下岗职工。

②3此外, 登记失业人数从1990年的380万增加到1999年的580万（《中国劳动统计年鉴2000》,p. 86）。

同期,国有企业和集体企业的就业人数减少了28 % ,从114亿减少到1亿（《中国劳动统计年鉴2000》，p114）o失业和下岗无疑对家庭的收入产生负面影响，而且增加了工作的不稳定性和收入的不确定性。

另一方面,伴随着企业的改革，城市职工原有的社会保障基本上不复存在，而新的保障体制尚未确立。

原先的企业要负担职工的医疗保障，但这种情况已经不再普遍存在。

对于财务状况不佳的企业而言，这一问题尤为突出。

人们自然会预期医疗保健费用中的自我支出部分将日益增加。

很多失业人员在失业期间没有任何收入来源，因为他们的工作单位无力支付职工的失业保险费。

4我们的数据显示，在1999年49 %的下岗职工得到的人均收入低于贫困线。

同年约40 %的下岗职
工未得到任何补助，或者得到的补助低于中央政府的规定数额（《中国劳动统计年鉴2000》,p.410 —411）o 2000年在武汉和沈阳两个城市的抽样调查显示,46 %的下岗职工从未得到过任何补助（劳动和社会保障部劳动科学研究
所,2000）o另一项研究利用了本文所用的数据，发现失业和下岗职工，即使再就业以后，其收入也明显下降（Appleton et al ,2001）。

同时，城市教育改革的目标之一是要减少政府对教育的补贴，从而导致城市家庭增加学费支出，而且其数量逐年递增。

5这使得部分家庭不得不提高储蓄率，以应付未来子女教育费用的上升。

就业保障和未来收入越来越不确定，这可能会对城市家庭的消费行为产生重要影响,对不同人群的影响也会有所不同。

如果人们认为收入下降是暂时的，则可能不会减少现期消费。

但是，如果人们对未来收入和就业保障的长期预期不很乐观
他们在消费时就会比较谨慎和节制。

根据孟忻的研究（Me ng ,2001）,在1995 —1999年期间，用家庭收入方差衡量的收入不确定性，以及用预测的失业概率来衡量的工作不确定性都对家庭消费产生消极的影响，而且两个变量的系数估计值在统计上2国家统计局根据发展中国家平均的恩格尔系数，把城市贫困人口的非食品支出比率定为食品支出的2P3o
然而，通过考察中国城市住户收入最低的十等分组的消费支岀，我们发现其非食品支岀对食品支岀的比例在1999年接近90 %。

我们利用这一比率得到了略高于统计局的贫困线（参见附表1）。

3这可能有较大程度的低估。

1995年到2000年的《中国劳动统计年鉴》数据显示,1998 —99年间,下岗
总人数达到1520万人,净下岗人数在1995 —97年间达到920万人（下岗总人数减去再就业人数或退出劳动力市场的人数）。

4甚至在1999年,只有47 %的登记失业的人得到了失业补贴，得到补助的人平均收入是1174元（《劳动统
计年鉴2000》，p.480）,相当于城镇职工平均工资的12 %o
5在中国城镇，家庭教育支出占家庭总支出的百分比从1994年的415 %上升到1999年的915 %（《中国劳动统计年鉴1995》,p163 ;《中国统计年鉴2000》,p. 314）。

此外，我们1999年的调查数据显示家庭对孩子的教育支岀占家庭总消费的12 %o
都是显著的。

四、三种贫困的规模
我们利用1999年的调查样本，同时使用收入和消费两种标准估计了中国城镇的总体贫困的发生率为914 %（见表1）。

从而可以算出在这些贫困人口中，29 %是持久性贫困人口,20 %是暂时性贫困人口，而51 %是选择性贫困人口。

如果单独采用收入标准，贫困发生率是416 %;单独采用消费标准，贫困发生率是715 %（见表1）O
表1还显示了各样本城市的总体贫困发生率和以上三种贫困的发生率。

在13
个城市中，无论采用哪种贫困概念，贫困发生率的差别都非常明显。

以经济繁荣的江苏南京和经济落后的河南开封为例：前者总体贫困率不到2 % ,后者则达到了
19 %;前者的持久性贫困几乎为零，而后者则超过了5 %。

在人口稠密的四川省,自贡的情况更令人担忧，其持久性贫困率几乎达到9 %。

另外,各城市之间的选择性贫困发生率，不论是其绝对值还是相对于总体贫困的比例，都有很大的差别。

W1 1999年中国燃山従由如*胃伞器祥木人效的百分比（％）
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为了探究何种人群陷入上述三种贫困的可能性较大，我们利用了多项选择模型（multinomial logistic model）, 针对个人的不同特征，估算了城镇居民陷入三
种贫困的概率。

模型包括以下解释变量：户主的性别、年龄、受教育水平、就业状况和职业；个人的健康状况、是否有医疗保险、子女的就学情况和个人工作经验；家庭住房的所有权、地理位置和家庭人数。

表2给出了估计的概率值。

我
们的一些分析结果很有意思。

首先，户主的教育水平与总体贫困发生率高度相关也与三种贫困的发生率也密切相关: 户主的教育水平越高, 该户人口陷入贫困的概率越低。

就总体贫困而言, 如户主是大学毕业, 该家庭成员陷入贫困的概率仅为114 %;如果户主是文盲, 则其家庭成员陷入贫困的概率为21 %。

户主没有文化的家庭不仅陷入持久性贫困的可能性较高, 而且陷入选择性贫困的可能性也较高,表明了这种家
庭面临较大的收入和就业的不确定性。

其次, 对于户主失业或下岗的家庭来说,其贫困发生率明显较高。

正如表 2 所示, 如果户主失业或下岗该家庭成员陷入总体贫困的概率将比一般家庭高出414 倍; 此外其家庭成员也更易于陷入持久性贫困或选择性贫困。

第三, 户主是非熟练或非技术工人,其家庭成员陷入持久性贫困或选择性贫困的可能性也较高。

同时, 正如我们所预期的私营业主或个体户为了投资而有很强的储蓄动机, 因而陷入选择性贫困的可能性较高。

第四, 在健康和教育方面面临较大风险或不确定性的家庭陷入贫困的可能性高于其他家庭。

例如, 有病人的家庭陷入总体贫困的可能性预测比其他家庭高出60 %;对没有公费医疗保障的家庭来说, 其陷入贫困的可能性要比其他家庭高出三倍多;有适学儿童的家庭则需要为孩子今后的教育进行储蓄, 与没有适学儿童的家庭相比, 他们陷入选择性贫困的可能性更高。

五、相关假说这里我们重点解释选择性贫困和暂时性贫困。

选择性贫困的人们收入高于贫困线, 但是他们的消费却低于贫困线。

我们提出了三个假说来解释他们为什么宁愿大量储蓄而甘受消费贫困之苦。

注：①预测概率的计算是基于多项选择模型的估计结果，并假设连续变量取均值，虚拟变量为省略值。

②模型引入了一些控制度量，限于篇幅，其估计结果没有列出。

首先,他们对未来预期收入的增长可能持悲观态度。

如果预期收入将会下降，那么，为了将来保持同等的消费水平，他们就会增加当前的储蓄，来弥补未来收入的不足。

这个假说可以用图2来说明。

假设有两个时期t和t+ 1，丫t 是t期
的收入，丫t + 1 是t + 1期的收入。

两个时期的消费是平滑的，由粗线C表示。

贫困线是PL。

图2说明,当某一住户在t时期的收入为Yt时，并且预测其收入在后一时期t + 1 将下降到Yt + 1 ,为了维持两个时期消费的平稳性，于是选择粗线C为消费线。

而在t时期收入Yt与消费C的差额被称之为预防性储蓄,其结果导致其在t期的
..2 1»9年中国城市贫困人门的乍人特征与陷入X种贫朮的桶甲预謝信（知消费贫困。

其次,人们可能预期未来会有些特殊情况需要花钱，比如医药费和子女上学的支 出，而他们将来收入的增加不足以支付这些费用。

这一假说可以用图 3来说明 在第二个时期的收入预期虽然保持不变，但预期的消费升高的情况下，人们宁愿 储蓄，因而会在第一个时期出现消费贫困。

最后,人们以前的负债形成的债务负担，会迫使他们在现期节约省钱，以备还债之 用。

为了检验第一个假说，我们估算了低收入样本户的收入函数，据此来对选择性贫 困人口的个人收入进行预测。

如果有证据表明这些个人收入的预测值显著地不 同于持久性贫困人口的个人收入预测值，我们就能够确认收入预期对解释选择性 贫困的重要性。

同时，我们可以利用他们的预测收入来解释其消费行为。

为了检 验第二个假说，我们需要考察选择性贫困户的人口构成，目的是探索某些支出是 否和家庭人口结构有关。

例如，如果一家有个孩子在上中学，他们就可能要为孩 子继续升学进行储蓄。

此外，不享受公费医疗的老人可能会为了支付可能发生 的医疗费而进行储蓄。

对第三个假说进行检验，需要对住户实际的金融资产数量 与预测值加以比较。

暂时性贫困意味着住户的消费高于收入。

这里有两个问题。

一个问题是
：家庭
支出为什么会高于收入？另一个问题是：
他们如何维持高于收入的消费？为了回答这些问题，我们采取了两种研究方式。

首先,对他们的收入进行预测并利用其预测收入来解释其消费。

第二 ，考察他们 是如何弥补消费与现期收入之间的差额的。

对于一个家庭来说，维持消费高于收 入无非有两个途径：利用以前的储蓄或者借钱消费。

六、低收入人群的消费函数
我们的假说意味着家庭陷入暂时性贫困和选择性贫困的原因是和他们的消费 (或 储蓄)行为有关的。

巴内基(Banerjee ,2000) 曾强调穷人和富人的行为是不同 的。

可能的理由有很多，包括穷人容易回避风险，难以得到信贷支持，以及“贫困 的文化”等因素。

这就是说应该专门对贫穷人口的行为加以研究 ，为此我们这里 尝试地对低收入住户的消费函数进行估计。

这里的低收入住户是指其人均收入 和消费都低于总体样本的均值的住户。

为了考察低收入户的消费行为，我们设定了如下的家庭消费函数： C = a + B S + 丫卩 + Z I + n N + 入 Z + £ (2)
隆上木电枚人“期卜符吨混
其中C代表家庭消费，S代表一组和实际收入有关的变量，包括预测的收入(predicted in come) 和预测的金融资产,用来测量收入对消费的修匀效应(Smoothing effect) 6; P是一组反映预防性行为的代理变量,用来测量消费行
为的预防效应(precautionary effect), 包括了职工失业的预测概率和体弱多
病家庭成员的人数等变量;I表示能够产生投资效应的代理变量，如教育支出和购房支出；N代表一组衡量家庭特殊需要支出的变量，如医疗保健支出和婚庆支出；Z是一组控制变量，包括城市虚拟变量和家庭规模。

表3 消费團数的怙计结果
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注：⑴因变量是住户消费。

⑵3 3 3 、3 3和3表示分别在1 %、5 %和10 %水平上是显著的。

(3)省略的虚拟变量是没有私营或个体户的家庭、没有病人的家庭和平顶山市。

(4)AFA =实际金融资产，PFA二预测的金融资产。

(5) 户主年龄是作为控制变量引入模型。

表3给出了低收入户消费函数的系数估计值。

7实际收入的系数是显著的，但其数值表
6当把预测收入视同为持久收入时，实际收入的系数等于暂时收入的系数。

证明如下:C = a + B Yp +
Y Yt ,
其中,Yp和Yt分别是持久收入和暂时收入。

实际收入Y = Yp + Yt , 所以C = a +B Yp + 丫( Y - Yp)
=a + ( B - Y ) YP + Y 丫。

7我们用消费和收入变量的一般形式和对数形式分别进行了估算。

在两种情况下，系数的符号没有改变，但
是对数形式的显著性较小，而且,Box2Cox检验显示一般形式的方程预测效果较好。

一般形式的方程也简化了后面的分解分析，所以我们这里报告了这种方程的计算结果。

明了较低的边际消费倾向（0135）。

预测收入作为持久收入的代理变量, 其系数是正的，也是显著的。

金融资产变量用家庭金融资产的实际值和预测值的差额来衡量，8其系数也是正的，而且是显著的。

这表明实际资产超出预测水平的家庭是不愿意储蓄，因而资产实际上起到了修匀家庭不同时期消费的作用。

我们同时估计了与预防性储蓄行为相关的变量的预期值。

家庭成员下岗的预测概率这一变量的系数估计值是正的，也是显著的：9即使不考虑失业会带来家庭收入的减少的问题，家庭中每增加一个失业人员或下岗人员，全家的消费额将减少1042元,相当于低收入住户平均消费水平的11 %。

如果再把下岗失业后引起的收入下降考虑进去，下岗失业对消费的消极影响会更大。

导致预防性储蓄的另一个因素是家庭成员的不良健康状况。

如表3所示,健康状况变量的系数估计值是负的,而且是显著的。

这表明身体健康较差的人有着更加明显的预防性储蓄行为。

我们用三个变量来反映家庭投资对消费的影响。

教育支出作为家庭总消费的一部分,其系数估计值是正的，也是显著的，并且系数估计值高达0192。

这意味着教育支出具有很强的刚性和不可替代性。

还有，如果家庭中有一人是私营业主或个体户，该家庭由于有较强的动机为投资而储蓄，消费会明显减少。

为了研究特殊需要对住户消费的影响，我们在函数中采用了两个变量：一是医疗保健支出,二是家庭中是否有25 —35岁未婚者。

前一个变量像教育支出一样, 有显著的并且很高正系数估计值（0195）。

教育支出和医疗保健支出变量的系数都接近于1 ,这表明在这方面支出较高的家庭是以放弃其他消费为代价的，而不是用储蓄来支付这些费用。

七、对三种贫困的解释
我们试图利用低收入家庭的消费函数的估计结果来预测和解释三种贫困人群的各自消费行为。

我们的方法可以用图4加以说明。

C = F（丫 , Ei）是住户的
消费函数,其中,丫表示收入，Ei表示住户的其他特征，是自变量。

在收入水平既定时,我们可以用系数估计值以及低收入组的个人特征来预测他们的消费水平。

Y ( 假设预测收入等于实际收入) , Ei . , 某个暂时性贫困的家庭的实际消费是Ca ,预测的消费为A Cy。

这样,我们需要对实际消费Ca与预测消费A Cy的差额做出解释。

根据持久收入假说，是持久收入而非现期收入决定着人们的消费水平。

持久收入可以用预测收入来代替, 预测收入则是取决于人力资本和能够创造收入的住户的其它特征。

贫困家庭的预测收入可能高于也可能低于他们的实际收入。

在我们样本里暂时性贫困户平均的预测收入比平均的实际收
8预测的家庭财产是用以下方程估算的：A = B 0 + B 1 丫+ B 2 Y2 + B 3agei + B 4owneri + B 5heai + B
6stui + B 7size + B 8城市i ,其中,A=家庭资产，丫=家庭收入,agei = 户主年龄组的虚拟变量,owneri
=私营业主的虚拟变量（若住户有一名私营业主，则为1 ;若没有，则为0） ,heai = 健康状况的虚拟变量（若家中有病人，则为1 ;若没有,则为0） , stui = 学生虚拟
变量（若家中有子女在上学，则为1 ；若没有，则为0）,城市i =城市虚拟变量。

9利用probit模型可以得到预测的家庭成员的失业概率，把它们加总就可以得到住户的预测失业概率。

模型设计如下：U（失业，则U = 1 ;就业或工作，则U = 0） = B 0 + B 1sexi + B 2agei + B 3pari + B 4edui + B 5heai + B 6owni + B 7jobi + B 8occi + B 9seci + B 10enti + B 11cityi 。

其中,sexi = 性别虚拟变量,agei = 年龄组的虚拟变量,pari = 党员身份的虚拟变量，edui = 教育水平的虚拟变量，heai = 健康状
况的虚拟变量，owni = 所有制的虚拟变量，jobi = 工作状况的虚拟变量，occi = 职业虚拟变量,seci = 行
业虚拟变量,enti = 企业类型虚拟变量,cityi = 城市虚拟变量。