我国低收入群体收入界定、特征及收入增长

我国低收入群体收入界定、特征及收入增长

学专院：业：经济学院西方经济学微观经济理论与学术学位*****2018年5月2018年6月研究方向：学位类型：*名：***师：完成日期：答辩日期：STUDYONTHEPROBLEMOFINCOMEGROWTHOFLOWINCOME

GROUPSINCHINA

ADissertationSubmittedtoNanjingUniversityofFinanceandEconomicsFortheAcademicDegreeofMasterofEconomicsBYWanghuiSupervisedbyProfessorYeLinxiang

SchoolofEconomicsNanjingUniversityofFinanceandEconomicsJune2018

学位论文独创性声明本论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。论文中除了特别加以标注和致谢的地方外，不包含其他人或其它机构已经发表或撰写过的研究成果。其他同志对本研究的启发和所做的贡献均已在论文中作了明确的声明并表示了谢意。

作者签名：日期：

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作者签名：导师签名：日期：

摘要近年来，伴随着经济快速增长的同时，我国差距不断拉大，缩小收入差距、优化收入结构是和人民密切关注的问题。预期我国城乡人口实现全面脱贫之后，届时规模庞大的低收入群体同样会制约我国经济的发展和收入差距的改善。着力提高低收入者的收入水平,既是实现和全面建设小康社会的本质要求,也是促进经济高质量发展和维护社会稳定的重要举措。那么，低收入群体如何界定，采用绝对标准还是相对标准？这一群体的分布与特征如何？收入结构是否合理，存在哪些问题？哪些因素会促进或者制约低收入群体的收入增加？低收入群体向中高收入群体转变的影响因素又有哪些？对于上述问题的回答，构成了本文的核心和重点。本文主要基于以下几个方面进行分析，主要思路和结论如下：

关于低收入群体的界定。本文借鉴相关研究关于中等收入群体的定义方法，结合世界银行公布的相关数据，选取全世界200多个国家收入中位数的67%作为低收入群体的界定标准上限。既保证了结论的横向可比性，也保证了纵向可比性。

关于低收入群体的规模。本文通过中国家庭动态跟踪调查（CFPS）2010年和2014年数据进行测算，发现2010年和2014年低收入群体规模都超过60%，说明中国的收入结构仍然是金字塔类型，低收入群体比重太大。

关于低收入群体的分布和特征。本研究发现，低收入群体更易分布在中西部和农村经济欠发达地区。进一步结合统计年鉴等相关数据与CFPS数据的分析发现：低收入群体具有收入和消费低下、家庭规模较大、受教育程度偏低、党员比重较少、村经济情况较差等特征。在低收入群体的收入结构特征中，工资性收入占比最大，超过了60%，并且中高收入群体的四种收入比低收入群体高三倍多，二者之间的收入差距巨大。

关于低收入群体收入的影响因素。本文利用CFPS2010和2014年数据，结合固定效应模型、随机效应模型和Logit模型分析是否陷入低收入群体的影响因素，结果发现：男性、年龄、平均受教育年限、是否有配偶、党员、工作情况、是否有人外出务工、城镇户籍、东部地区和村经济情况对是否陷入低收入有负向效应；家庭规模、儿童抚养比和老人赡养比对是否陷入低收入有正向效应。

I关于低收入群体的流动性方面。研究发现，2010年至2014年间，低收入群体流向中高收入群体的比例为30.72%，而中高收入群体流向低收入群体的比例为29.95%，由此表明我国社会具有较好的社会流动性。进一步来看，研究采用多项选择模型考察低收入群体流动性的影响因素，并发现：外出务工是低收入群体向上跃升的重要原因；家庭规模制约着平均收入的提高，家庭规模庞大是一直处于低收入群体的重要原因，不是中高收入变为低收入群体的原因；家中是否有人患有慢性病制约着低收入群体转为中高收入群体的发展，并不是中高收入群体变为低收入群体的原因。同时，回归结果再次验证了受教育程度和地理位置的重要性，即受教育程度越高和地理经济环境越好，陷入低收入的可能性越低。

综上，本文提出相关建议。保持经济稳定增长、扩大就业、加大人力资本投资、完善社会保障制度、加大对中西部欠发达地区的倾斜力度等相关建议都有利于改善我国低收入群体收入。

关键词：低收入群体；收入分配；收入增长

IIABSTRACTInrecentyears,alongwiththerapideconomicgrowth,thegapbetweentherichandthepoorhasbeenwidening,andreducingtheincomegapandoptimizingtheincomestructurearetheissuesofcloseconcerntothegovernmentandthepeople.Itisexpectedthatlargescalelow-incomegroupswillalsorestrictthedevelopmentofChina'seconomyandtheimprovementofincomegap.Toimprovetheincomeleveloflowincomepeopleisnotonlytheessentialrequirementofrealizingcommonprosperityandbuildingawell-offsocietyinanall-roundway,butalsoanimportantmeasuretopromotethedevelopmentofhighqualityeconomyandmaintainsocialstability.Then,howtodefineabsolutestandardorrelativestandardforlow-incomegroups?Whatarethedistributionandcharacteristicsofthisgroup?Whethertheincomestructureisreasonable,whataretheproblems?Whichfactorswillpromoteorrestricttheincomeincreaseoflow-incomegroups?Whataretheinfluencingfactorsoflowincomegroupschangingtomiddleandhighincomegroups?Theanswerstothesequestionsconstitutethecoreandkeypointofthisarticle.Thisarticleismainlybasedonthefollowingaspects:themainideasandconclusionsareasfollows:

Thedefinitionoflowincomegroups.Basedontherelevantresearchonthedefinitionofmediumincomegroupandtherelevantdatapublishedbytheworldbank,thispaperselects67%ofthemedianincomeofmorethan200countriesintheworldastheupperlimitofthedefinitionofthelowincomegroup.Itnotonlyguaranteesthehorizontalcomparabilityoftheconclusion,butalsoguaranteesthelongitudinalcomparability.

Onthesizeofthelow-incomegroup.BasedonthedataofChinesefamilydynamictrackingsurvey(CFPS)in2010and2014,thispaperfindsthatthescaleoflowincomegroupsin2010and2014ismorethan60%,indicatingthatChina'sincomestructureisstillPyramidtype,andtheproportionoflowincomegroupsistoolarge.

Thedistributionandcharacteristicsoflowincomegroups.Thisstudyfindsthatlow-incomegroupsaremorelikelytobedistributedintheMidwestand

IIIunderdevelopedruralareas.FurthercombinedwiththeanalysisofstatisticalyearbookandtheanalysisofCFPSdata,itisfoundthatthelowincomegrouphasthecharacteristicsoflowincomeandconsumption,largefamilysize,loweducationlevel,lessproportionofPartymembersandpoorvillageeconomicsituation.Intheincomestructureoflowincomegroups,theproportionofwageincomeisthelargest,morethan60%,andfourofthemiddleandhighincomegroupsaremorethanthreetimeshigherthanthoseofthelowincomegroup,andtheincomegapbetweenthetwoishuge.

Thefactorsaffectingtheincomeoflow-incomegroups.BasedonthedataofCFPS2010and2014,thispapercombinesthefixedeffectmodel,randomeffectmodelandLogitmodeltoanalyzetheinfluencefactorsoflowincomegroups.Theresultsareasfollows:men,age,averageageofeducation,spouse,Partymembers,worksituation,whethertherearepeopleouttowork,urbanhouseholdregistration,eastlandTheeconomicsituationofdistrictandvillagehasnegativeeffectonwhethertofallintolowincome;familysize,childsupportratioandelderlysupportratiohavepositiveeffectonwhethertofallintolowincome.

Ontheliquidityoflow-incomegroups.Thestudyfoundthatfrom2010to2014,theproportionoflowincomegroupstomiddleandhighincomegroupswas30.72%,whiletheproportionofmiddleandhighincomegroupstolowincomegroupswas29.95%,whichindicatesthatoursocietyhasabettersocialmobility.Further,thestudyusesmultiplechoicemodelstoexaminetheinfluencingfactorsoftheliquidityoflow-incomegroups,andfindsthatmigrantworkersaretheimportantreasonsfortheupwardleapoflow-incomegroups;familysizerestrictstheincreaseofaverageincome.Thelargefamilysizeisanimportantreasonforthelowincomegroup,notthemiddleandhighincome.Thereasonforthechangeintolowincomegroups;whetherornottherearechronicdiseasesinthefamilythatrestrictsthedevelopmentoflowincomegroupstomiddleandhighincomegroups,isnotthereasonforthechangeofmiddleandhighincomegroupsintolowincomegroups.Atthesametime,theregressionresultsreverifytheimportanceofeducationandgeographicallocation,thatis,thehighereducationlevelandthebetterthegeoeconomicenvironment,the

IVlowerthepossibilityoffallingintolowincome.

Tosumup,relevantpolicysuggestionsareputforwardinthispaper.Maintainingeconomicstability,expandingemployment,increasinghumancapitalinvestment,improvingthesocialsecuritysystem,andincreasingthepolicytilttotheunderdevelopedregionsofthecentralandwesternregionsareconducivetoimprovingtheincomeoflowincomegroupsinChina.

Keywords:Lowincomegroup;Incomedistribution;Incomegrowth

V目录摘要........................................................................................................................ⅠAbstract..................................................................................................................Ⅲ第一章导论..................................................................................................................1

1.1研究背景和意义...............................................................................................1

1.1.1研究背景................................................................................................11.1.2研究意义................................................................................................21.2文献回顾..........................................................................................................2

1.2.1低收入群体的界定................................................................................21.2.2低收入群体的规模与特征....................................................................41.2.3低收入群体的成因研究........................................................................51.2.4文献述评.................................................................................................51.3研究方案...........................................................................................................6

1.3.1研究内容................................................................................................61.3.2拟解决的关键问题和难点.....................................................................61.3.3研究方法................................................................................................71.4文章可能的创新点..........................................................................................71.5论文技术路线..................................................................................................8第二章低收入群体的相关概念及界定标准..............................................................9

2.1低收入群体的概念界定..................................................................................9

2.1.1低收入群体............................................................................................92.1.2贫困........................................................................................................92.1.3低收入与贫困......................................................................................102.2低收入群体的界定标准.................................................................................11第三章低收入群体规模与特征分析........................................................................13

3.1低收入群体规模.............................................................................................133.2低收入群体特征.............................................................................................14

3.2.1收入状况...............................................................................................143.2.2消费状况...............................................................................................163.2.3地域分布...............................................................................................183.2.4家庭规模...............................................................................................203.2.5就业、受教育程度等个人特征...........................................................213.2.6其他特征...............................................................................................213.3分结构研究低收入群体特征........................................................................22

第四章实证分析........................................................................................................25

4.1数据来源.........................................................................................................254.2变量选择.........................................................................................................254.3统计描述.........................................................................................................2.4实证分析.........................................................................................................29

4.4.1是否属于低收入群体的影响因素分析...............................................294.4.2低收入群体的收入影响因素分析.......................................................3.4.3低收入群体流动性影响因素分析......................................................39

第五章结论及建议............................................................................................42

5.1研究基本结论.................................................................................................425.2建议.........................................................................................................435.3文章的不足之处.............................................................................................44参考文献......................................................................................................................46

南京财经大学硕士学位论文第一章导论1.1研究背景和意义

1.1.1研究背景近年来，中国经济持续快速稳定的发展，居民收入也在稳步提高，城乡“二元”收入结构正在向“梭形”收入结构进行转变。根据国家统计局数据显示，2016年全国居民人均可支配收入比2012年提高了44.3%，达到了23821元。过去十几年，我国的基尼系数一直高于0.45，超过国际警戒线0.4。根据万博经济研究院发布的2016年报告，数据显示我国中产阶级仅仅占比约30%，富有人群占比不足1%。我国经济快速增长的同时伴随着差距拉大的风险，因此缩小收入差距、优化收入结构是和人民密切关注的问题。

多年来高度重视低收入群体，提出一系列方针改善他们的收入，调节收入分配。十六大率先提出了提高低收入者收入水平，在报告中提出“以为目标，扩大中等收入者比重，提高低收入者收入水平”。十六届五中全会通过的《关于制定国民经济和社会发展第十一个五年规划的建议》文件中指出：“着力提高低收入者收入水平，逐步扩大中等收入者比重，有效调节过高收入”。在党的十六届六中全会上提出，要着力提高低收入者收入水平，逐步扩大中等收入者比重，有效调节高收入。党的十七大强调，再分配要更加注重公平，要着力提高低收入者收入，逐步提高扶贫标准，调节过高收入。党的报告提出，到2020年我国要实现“收入分配差距缩小，中等收入群体持续扩大，扶贫对象大幅减少”的目标。十八届三中全会也把改革收入分配格局、提高低收入者收入作为我国下一阶段改革的重要方向之一。《关于制定国民经济和社会发展第十一个五年规划的建议》中明确指出，要“着力提高低收入者收入水平，逐步扩大中等收入者比重，有效调节过高收入，规范个人收入分配秩序，努力缓解地区之间和部分社会成员收入分配差距扩大的趋势”。在党的十九大报告中提出，要“鼓励勤劳守法致富。扩大中等收入群体，增加低收入者收入，调节过高收入，取缔非法收入”。因此，提高低收入群体收入、减小低收入群体规模、扩大中等收入群体规模，对改善收入差距、维护社会和谐稳定、实现经济可持续发展具有重要现实意义。

党的提出了确保到2020年实现全面建成小康社会的目标。解决低收入群体的贫困问题是全面建成小康社会的重要环节，因此对低收入群体的研究显着十分重要的作用。那么低收入群体该如何定义？低收入群体又是怎样分布？低收入群体具备哪些特征？低收入群体的影响因素又有哪些？本文从问题出发，深入研究，找出低收入群体的界定方法，了解低收入群体的具体特征，分析低收入

1南京财经大学硕士学位论文群体的影响因素，为制定提升低收入群体收入的有效提供理论依据，为公共的制定与小康社会的构建提供科学的支撑。

1.1.2研究意义理论意义：近几年来，对低收入群体的研究我国取得了一定的研究成果。然而，对低收入群体的界定没有相对统一的标准，本文对低收入群体的界定标准进行了梳理，并在此基础上提出了自己的界定标准，进一步丰富了低收入群体理论。随着时代的发展和社会进步，低收入群体表现特征将大不相同，成因也大相径庭。本文试图采用计量经济模型，采用微观数据进行分析，根据结果提出相关建议。因此，本文对低收入群体的研究，不仅可以拓展低收入群体的理论，也丰富低收入问题的实证研究。

实际意义：低收入群体问题已成为我国居民收入差距中的主要矛盾。作为社会重要的群体，对低收入群体的研究有助于了解我国的收入分配格局和我国居民收入差距现状。并且低收入群体与社会和谐和稳定有着重要的联系，当低收入群体过多，收入差距十分严重，往往会阻碍社会发展，导致社会动荡，甚至会影响社会安全。因此，提高低收入群体收入是党和国家全面建设小康社会的需要，也是实现国民经济协调可持续稳定发展的需要，是构建和谐社会的需要。

1.2文献回顾

1.2.1低收入群体的界定近年来的经济研究中，国内外学者对低收入群体的定义问题给予高度的关注，经济学家更倾向于基于收入、消费、财产等经济指标来定义社会中间群体，由于使用收入指标的居多，故通常称这部分人群为“低收入者”。本文将介绍采用收入和消费定义低收入群体的相关文献。

1.2.1.1消费角度

经济学家则倾向于基于消费支出的具体数额来定义低收入者，而且多数都使用绝对标准。Kharas(2010)把每天人均消费支出低于10美元（PPP）的人群定义为低收入者，每天人均消费10美元等同于发达国家葡萄牙和意大利贫困线的平均值。BanerjeeandDuflo(2008)将国际贫困线等同于低收入群体消费的上限，即就将每天人均消费支出低于2美元（1993-PPP）的人群定义为低收入者。国内学者也有相似的方法来定义低收入群体。ChenandQin(2014)将每天人均消费支出低于10美元（PPP）的样本定义为低收入群体。

1.2.1.2收入角度

2南京财经大学硕士学位论文在学术界，对低收入者的界定标准主要分为两个方面：第一是绝对标准，即设定一个固定的收入上限，从发展水平的意义上来理解低收入者；根据此标准，随着人们生活水平改善和居民收入的稳步增长，一个国家或社会中低收入者的比重将会随之下降，更多低收入者从而进入中等收入群体。第二是相对标准，从收入分配结构变化的角度来理解低收入者；根据此标准，人们收入普遍提高不会改变一个国家或社会低收入者所占比重的大小，收入分配结构的变化决定一个国家或社会中低收入者所占比重的大小。

（1）绝对指标

从绝对指标方面，部分学者会将国际贫困线等同于低收入群体的测量标准，例如Ravallion(2010)将每天人均收入2美元作为低收入群体的上限。但是大部分学者认为将国际贫困线作为低收入群体的上限太低。Milanovic&Shlomo(2002)把巴西年平均收入作为界定低收入群体标准的上限，以世界银行2000年购买力平价指数(PPP)进行转换，收入低于10美元的人群视为低收入者。WorldBank(2007)和Bhalla(2007)都使用了相同的标准定义低收入群体。

在定义我国低收入群体时，部分学者是基于日人均收入。Yuanetal.(2012)家庭每天人均可支配收入低于4美元(PPP)的农户定义为低收入者。大部分学者是根据家庭人均年收入或者家庭年收入定义低收入群体，只是采用的方法大不相同。来自麦肯锡团队的DianaFarrelletal.(2006)把城镇居民家庭可支配收入低于2.5万人民币的家户定义为低收入者。而DominicBartonetal(2013)以2010年价格为基期，把城镇居民户年可支配收入6万的人群定义为低收入群体。吴青荣(2015)以2012年为基期将城镇家庭可支配收入低于27500元/年和农村家庭可支配收入在13100元/年作为低收入群体界定标准的上限。

由于研究数据的不同，低收入的界定标准也大相径庭。国家统计局城调总队课题组（2005）利用2004年的全国城市住户调查数据，将家庭年收入低于6万人民币的家户定义为“低收入家庭”。谢勇、李放（2007）基于自己调查数据、南京市月平均工资和最低工资标准，将人均收入低于600人民币的人群定义为低收入群体。纪宏、陈云（2009）利用各个年份的CHNS数据，将年人均收入低于3万的人群定义为我国的低收入群体。国家社会发展研究所课题组（2012）根据《中国统计年鉴》、《中国城市（镇）生活和价格年鉴》和《中国农村住户调查年鉴》的城镇和农村居民收入的五等分和七等分组数据，将年收入低于2.2万人民币的人群定义为我国的低收入群体。

（2）相对指标

从收入相对指标来界定低收入群体标准：第一，基于收入中位数定义低收入群体。JoeC.Davisetal.(1992)认为低收入群体收入的上限应低于收入中位数的

3南京财经大学硕士学位论文50%；Blackburn(1985)把收入低于收入中位数60%的人群视为低收入群体；Kacapyr(1996)和NancyBirdsall(2000)将收入中位数的75%作为低收入群体收入的上限。第二，基于收入平均数定义低收入群体。李培林、张翼（2008）根据“中国社会状况调查”(CGSS2006)数据，将收入平均数作为定义低收入者的上限。李培林、陈光金、张翼（2016）和苏海南（2016）采用相同的方法定义低收入群体，只是他们的数据不同，前者是依据CGSS2016数据，而后者使用的是2014年《中国统计年鉴》中的城乡居民家庭调查五等分组数据和劳动者工资水平统计数据。第三，基于收入几等分组或收入分位点定义低收入群体。这种定义方法，首先对收入进行排序并进行分组，将处于最低的某个或某几个等分组的人群视为低收入群体。AlertoAlesinaetal.(1996)和MarkD.Partridge(1997)将五等分组中的最低两个等分组的人群视为低收入者。RobertJ.Barro(1999)和WilliamEasterly(2001)把收入五等分组里的最低一个等分组的人群视为低收入者；李培林、朱迪（2015）基于CGSS数据，将城镇居民年人均收入的25%分位点作为定义我国城镇居民低收入群体的上限。

1.2.2低收入群体的规模与特征关于我国低收入群体的规模。国家统计局宏观经济分析课题组（2002）把2001年城镇居民人均可支配收入低于2634元的群体视为城镇低收入群体，全国城镇低收入群体大约有2510万人，约占城镇居民总数的8.1%。2001年农村低收入群体为人均纯收入在872元以下的人口，我国农村低收入群体的人口为9029万人，占农村人口的9.8%。金悦（2008）根据我国贫困人口的数量以及我国城镇低保人数，预估我国城镇低收入群体的数量约占总人口的2%左右。刘扬、赵春雨和邹伟（2010）根据1992到2008年北京市统计年鉴，计算出北京市城镇居民低收入群体的人口估计值。北京市低收入比重先上升后下降，在2004年以后，低收入比重一直维持在20%左右。

在分析低收入群体特征时，常兴华（2001）基于宏观数据发现，低收入群体金融资产占有偏低，支出水平明显低于平均水平并且食品消费比重偏高。国家统计局宏观经济分析课题组（2002）分析发现，低收入群体具有家庭规模大、主要分布中西部地区、整体就业状况差、收入来源少、消费水平低、人均住房面积小特点。谢勇、李放（2007）基于2006南京城市居民就业状况调查数据分析发现，低收入群体还具有年龄偏大、受教育程度偏低特点。漆先瑞（2014）根据相关宏观数据发现低收入群体家庭人口多，负担系数高，收入水平低且收入渠道单一，消费结构不合理，恩格尔系数高，各类资产匮乏。吴倩、韩建雨和彭虹（2015）研究发现，我国低收入群体长期生活在相对窘迫环境中，最基本生活品质难以维

4南京财经大学硕士学位论文持，且表现出社会认同感的消失、生活环境边缘化、利益诉求得不到满足等一些重要现实特征。

1.2.3低收入群体的成因研究本文从宏观和微观个体两个角度对低收入群体的成因进行分析。第一，从宏观角度分析低收入群体收入水平低的原因。

中国社会科学院经济研究所“城市贫困与失业下岗课题组”（2000）基于北京、沈阳等13个城市抽样调查数据，分析研究发现，认为低收入群体产生的原因主要是：我国经济结构的转变、社会保障制度的不健全、收入分配问题以及企业改革；李实（2004）、吴碧英（2004）认为就业机会的缺乏是造成收入水平偏低的重要原因；孟听等（2004）提出我国城市经济转轨使得城镇居民医疗、教育和居住费用等有关费用支出的大幅度地增长导致了年代城市贫困的上升。刘扬等（2010）采用收入密度函数动态分解方法分析了经济增长和分配因素对低收入群体的影响，发现经济增长有利于缩小低收入群体的规模，分配因素不利于低收入群体规模的缩小。卢盛峰、卢洪友（2013）基于19-2009年CHNS数据分析发现，救助并不能减少居民户贫困发生的可能性；医疗保险、供水状况以及卫生状况等保障性公共服务可以直接或间接降低居民户贫困发生的可能性。王越（2014）提出市场经济、收入分配制度、社会保障制度的不完善是造成我国低收入群体收入水平偏低的重要原因。

第二，从微观个体自身角度分析低收入群体收入水平低的原因。

在一定的制度背景下,影响收入水平的微观因素有很多，包括性别、年龄、受教育程度、个人身体健康状况、职业以及工作经验等因素。国家统计局课题组(2002)的研究表明,低收入人口中，文化程度为初中及以下水平的占比最大，达到了70%,而城镇总人口中文化程度为初中及以下的低收入比例为49%。谢勇、李放（2007）利用多重选择模型，发现年龄、健康状况、就业状态、受教育程度和是否接受培训是影响低收入群体的主要因素。梁汉媚、方创琳（2011）分析了中国城市低收入群体，发现主要影响因素有以下4点：受教育程度、所处自然环境、行业特征和就业机会。陈南平（2012）认为个人受教育情况、家庭规模和思想观念是低收入群体形成的重要原因。漆先瑞（2014）提出文化素质低、家庭人口多、就业比重低、健康状况差、就业观念落后是低收入群体重要的个人因素。

1.2.4文献述评通过以上文献回顾分析发现，已有的与低收入群体的相关研究较多，对本文有很大的参考价值，但是仍然存在着不足：第一，对低收入群体的界定标准缺乏统一。由于划分依据不同和地理位置不同，不同学者所得出的低收入群体的界定

5南京财经大学硕士学位论文标准各不相同，而且并不能说明所选标准与其他标准的优势与劣势。第二，分析低收入群体的规模和特征时，大部分学者是根据宏观数据，缺少微观数据的支撑。第三，有关低收入群体的宏观研究较多，而微观实证研究较少。

1.3研究方案

1.3.1研究内容一、我国低收入群体的界定和分布

本文基于文献综述和世界银行公布的相关宏观数据，对低收入群体进行界定，得到低收入群体的界定范围。然后根据中国家庭动态跟踪调查（CFPS）2010和2014年数据，从整体和地区等角度计算我国低收入群体的分布情况。只有低收入群体有充分的了解，才能为更充分研究低收入群体提供基础。

二、我国低收入群体的特征分析

为了更好研究低收入群体的影响因素，必须对低收入群体的特征要有充分的了解。首先，本文根据中国家庭动态跟踪调查（CFPS）2010和2014年数据，从整体上分析2010年和2014年我国低收入群体和中高收入群体的特征。其次，本文又分为四个群体：一直位于中高收入的群体、从低收入到中高收入的群体、从中高收入到低收入的群体和一直位于低收入的群体，主要分析了第二和第三类群体的特征。

三、实证分析

本文利用中国家庭动态跟踪调查（CFPS）2010和2014年数据，从个体、家庭和地理三个方面，利用固定效应、随机效应、logit模型、OLS模型和多项选择模型，研究低收入群体的影响因素。低收入群体影响因素主要包括健康状况（个体自评健康状况、心理健康、锻炼、住院）、个人特征变量（性别、年龄、受教育程度、婚姻状况、所在地区）、家庭（支出、捐款）、地理（地区分布、居住地）等。

1.3.2拟解决的关键问题和难点（1）以往关于低收入群体界定方法分为绝对指标和相对指标，本文采用绝对标准和相对标准相结合的方法定义低收入群体的方法。

（2）低收入群体的影响因素很多，为了使结果更具有代表性，本文需要找出影响低收入群体所有因素，从而控制这些因素，得出的结果将更加可靠。CFPS每年的变量有5000多个，所以变量的选择和处理是一个艰巨的任务。

（3）微观数据的处理较为复杂，尤其是在进行样本筛选环节。数据中存在较多的缺失值，如何处理缺失值也是一个需要解决的难题。并且需要详细计算每

6南京财经大学硕士学位论文个家庭中土地资产、房产、金融性资产、经营性资产和其他资产的总值和负债，然后进行相加减得出家庭净资产和家庭净收入的值。本文研究使用数据量较大，数据处理比较复杂。

（4）低收入群体的研究需要一定的数学能力和经济学基础。如何构建模型，阐述影响机制，并通过微观调查数据，将问题与实际相结合，使之贴近事实，是一个需要思考的问题。

1.3.3研究方法本文主要采用实证分析，综合运用经济学和计量经济学等理论工具，基于相关的经济学理论，利用可获得的大样本微观调查面板数据，建立计量分析模型，对提出的问题进行实证检验，力图全面深入地分析问题，得到可靠、科学地结论。具体方法如下：

（1）本文通过阅读大量的国内外文献资料，在之前学者的研究基础上，结合相关经济学理论，对低收入群体进行界定，分析低收入群体的分布情况，构造相应的理论模型。

（2）基于现有的统计资料，利用CFPS相关数据，找出低收入群体的特征和所有影响因素。对低收入群体获得初步的认识和了解，然后对相关变量进行描述性统计。

（3）根据研究的问题和CFPS数据的特点，综合采用了多种计量分析方法。首先采用面板数据进行固定效应和随机效应模型分析，然后采用Logit模型对其验证，最后采用多项选择模型对低收入群体进行层次分析。

1.4文章可能的创新点

（1）选题上的创新。本文研究的主题是我国低收入群体，而以往的研究内容多关注城市或者农村，很少从整体上对低收入群体进行研究。并且大部分研究低收入群体的文章都是从理论上分析低收入群体存在的原因，并没有从实证上对低收入群体进行系统研究。而本文从研究低收入群体的界定标准出发，结合宏观和微观数据，分析低收入群体的规模、现状和特征，并进行实证分析，以此提出相应的对策和措施。

（2）目前国内的大部分文献界定低收入群体都是单纯的从绝对标准或者相对标准两个方面，很少把绝对和相对标准相结合起来界定低收入群体。本文界定低收入群体时，将二者有点相结合，对低收入群体的界定提供新的思路。

（3）本文从时间动态上考察了低收入群体的影响因素。利用CFPS2010和2014年面板数据分析是否属于低收入群体的影响因素，这在一定程度上消除了无法观测的个体异质性对低收入群体的影响，使得结果更加准确，而且不仅可以

7南京财经大学硕士学位论文从横截面考察哪些主要因素会影响低收入群体，还从时间跨度考察低收入群体的影响因素。这在以往研究低收入群体的文献中很少出现。

1.5论文技术路线

本文技术路线如下：

图1-1技术路线图

8南京财经大学硕士学位论文第二章低收入群体的相关概念及界定标准2.1低收入群体的概念界定2.1.1低收入群体

顾名思义，低收入群体是指某个地区或国家，在特定时期内，收入低于某一特定指标且生活相对艰苦的人群。狭义上的低收入群体主要是指收入水平低下的一部分人的集合体。但广义上的低收入群体，则不仅仅是一个收入水平低下的概念，而是包括与收入水平密切相关的消费水平、生活质量、社会竞争地位、主观感受等一系列特别的质的含义，并带有显著的时代特征。因此低收入群体是一个相对概念，不仅与收入相关，还与收入相关系的消费水平、生活质量、就业水平、社会地位等相关联。因此本文认为中国低收入群体也是指收入水平和消费水平低于全国平均水平，专业技能低下，在就业中处于劣势地位，难以维持基本生活，导致生活艰苦、社会地位低下的群体。其中收入是指家庭可支配收入，包括家庭财产性收入、家庭转移性收入、家庭经营性收入和家庭工资性收入。

2.1.2贫困

经济学家阿玛蒂亚·森在其《衡量贫困的社会学》（1987）文章中所指出，贫困是一个概念，他认为：“贫困不仅仅是和收入有关，包括了对人类基本能力的剥夺和权利的丧失”，“贫困往往出现于人们缺乏某些关键能力的时候，因此没有充足的收入、良好的教育、健康的身体、人身安全和感到无助感，以及丧失一些最基本的权利。”

国内学者对贫困的理解也不断深化。由最初理解的“贫困一般是由于收入的低下，缺乏生活所必须的资料，导致一个人或家庭无法满足被社会所接受的最低生活标准。因此贫困仅指物质生活困难，生活难以维持”，到“贫困不仅仅是经济上概念，而是包含经济、社会、文化等各方面因素。贫困包含了由低收入造成的基本物质和基本服务缺乏、缺少发展机会和手段等状况”，再到“贫困是指由于不能合法地获得维持最基本的物质生活的必需品和无法正常参加基本的社会活动，以至于难以维持一种个人和社会文化可接受的生活水准的一种生存状态”。

贫困既是一个绝对概念，又是一个相对概念。绝对贫困标准仅仅是指在收入层面固定，不随时间变化的标准，只有在价格水平发生变化时，收入标准才发生相应的改变。但亚当·斯密认为，“必需品不仅包括为了维持生存的所需的必需品，而且包括由当地社会风俗传统决定的、爱慕虚荣的人觉得必须拥有的商品。”因此，对于贫困的理解，不能局限在收入层面，还要关注相对与收入水平相关的生

9南京财经大学硕士学位论文活状况。因此，前者有关贫困的定义侧重于客观标准，而后者则侧重于主观判断。

2.1.3低收入与贫困

绝对贫困指仅能满足人们的基本生活所必须的，不随时间或国别改变而改变，与社会总体经济发展水平无关的一套标准；而相对贫困取决于所处的社会环境，是相对低于社会某阶层人群收入人口的生活状态。因此，相对贫困是说明财富在不同社会阶层之间的分配问题，也可以说是有关收入分配不平等的一种测度。就目前而言，相对贫困存在于一切社会之中。相对于绝对贫困标准在较长时间时相对静止的，但相对贫困标准随着经济的发展和生活水平的提高而提高。也就是说，相对贫困随着空间和时间的变化而变化，是一个动态的概念，贫困测度标准也会发生改变。因此低收入与绝对贫困和相对贫困之间的关系也大相径庭。

2.1.3.1低收入与绝对贫困

绝对贫困是指由于收入水平的低下难以维持自身基本生活的状态。尽管低收入群体在生活中会遇到住房、社会保障、医疗等各种各样的困难，但是大多数低收入者的基本生存需要能够得到满足，所以低收入群体与绝对贫困群体所指的对象存在很大相同。

.00010密度.00002.00004.00006.00008020000家庭人均收入201040000201460000图2-12010和2014年家庭人均收入的密度函数图

图2-1是根据2010和2014年中国家庭追踪调查数据（数据在本文的第四章有详细的介绍）得到的家庭人均收入的密度函数图。图中第一条虚线是国家贫困

10南京财经大学硕士学位论文线家庭人均年收入2300元，第二条虚线是2010年低收入线，第三条是2014年低收入线。从图中发现，低收入群体包含贫困人口，且贫困人口所占比重较小，随着的扶贫工作逐步开展和经济快速稳定健康的发展，我国贫困人口逐年减少。从图中可以发现，2010年到2014年的贫困人口比重大幅度下降。国家的绝对贫困线没有发生变化，而低收入群体的标准发生着改变，等到2020年国家将消除了绝对贫困，低收入群体仍然存在。

2.1.3.2低收入与相对贫困

相对贫困是指他们的收入不能维持他们从属社会所认可的最低生活标准。尽管除了绝对贫困之外低收入群体中的其他成员的基本生存问题已经得到解决，但是他们现有的收入低于维持社会认可所需要的生活标准，所以他们的生活会出现其他各式各样的问题。正如汤森德(Townsend)所指出：“相对贫困家庭或者个人由于所拥有的资源严重低于社会普通家庭或个人的拥有量，导致相对贫困家庭或者个人无法正常参与社会生活，无法遵循当地的风俗人情，无法参与正常的社会活动。”从概念的内涵可以看出，“低收入”和“相对贫困”所指代的事物具有相同的本质属性，他们都指收入水平难以达到获得社会认可所需标准，所以低收入群体就是相对贫困群体。

2.2低收入群体的界定标准

近年来的经济研究中，国内外学者对低收入群体的定义问题给予高度的关注，通常经济学家基于收入指标对低收入群体进行界定。

对低收入者的界定标准主要分为两个方面：绝对标准和相对标准。首先，从绝对标准来界定低收入群体，即设定一个固定的收入上限，低于这一上限即为低收入群体。绝对标准方法一共分为三类：第一类根据贫困线设定低收入群体的界定标准，即国内外学者会根据国际贫困线或者本国国家贫困线去设定标准。不同学者采取的比例各不相同。第二类是基于微观数据和人均年收入去设定低收入群体评判标准。微观数据可能是自己调查数据或者可得到的全国性微观调查数据。根据数据，算出人均收入，可能按照人均收入的50%或者75%来作为低收入群体界定标准的上限。第三类是基于宏观数据和人均年收入去设定低收入群体评判标准。

从收入相对指标来定义低收入群体：第一，基于收入中位数定义低收入群体，即按照收入中位数的一定比例作为低收入群体的上限。第二，基于收入平均数定义低收入群体，即按照收入平均数的一定比例作为低收入群体的上限。第三，基于收入几等分组或收入分位点定义低收入群体。这种定义方法，首先对收入进行排序并进行分组，将处于最低的某个或某几个等分组的人群视为低收入群体。

11南京财经大学硕士学位论文以绝对标准定义低收入群体可以反映居民收入水平的变化对低收入群体比重变化的影响程度。但是，以相对标准来定义低收入群体，如果收入结构没有发生改变，尽管居民收入水平发生变化，但是低收入群体的比重并不会因此发生改变。以相对标准来定义低收入群体可以反应收入分布的变化对低收入群体比重的影响，而按照绝对标准界定低收入群体并不能反映一个国家和地区内部的收入分配结构的变动。因此，低收入群体的界定标准需要符合以下要求：

（1）客观性与主观性相结合。低收入群体具有在某个收入值或者中位数的收入上限，说明低收入群体的界定标准具有客观性。然而，收入上限指标该如何界定，其选择又有主观性。

（2）动态性与相对的稳定性相结合。随着国家经济发展水平与个人收入的提高，低收入群体的界定标准应有动态性，为了对不同时间的低收入群体进行比较分析，有关低收入群体的界定也应具有相对的稳定性。

（3）本国标准和国际标准相结合。为了更好对比中国的低收入群体和国外的低收入群体，以便于进行国际比较，对低收入群体界定要将本国标准与国际标准相结合。

鉴于此，本文有关低收入群体的界定标准，借鉴了李实（2017）对中等收入群体的界定方法。李实选取了全世界200多个国家收入中位数的67%、300%作为定义我国当年中等收入者的下限和上限。本文以中等收入群体的收入下限作为低收入群体的界定上限，结合世界银行公布的相关数据，选取全世界200多个国家人均国民收入中位数的67%作为低收入群体界定标准的上限。公式如下：

DiMid(NjiPPP)66.7%

（2.1）

其中Di表示低收入群体的标准，Nji表示全球200多个国家的人均国民收入，

PPP表示购买力平价指数。其中人均国民收入和购买力平价指数数据均来自世

界人民银行。因此计算出来2010年和2014年的低收入标准是家庭人均收入13047元和14947元。

12南京财经大学硕士学位论文第三章低收入群体规模与特征分析3.1低收入群体规模

近年来，我国经济一直快速稳定的增长，但是伴随着经济增长的同时，我国收入分配差距却在逐步扩大，我国城市低收入群体的贫困问题也随之凸显。基尼系数是衡量收入差距的一个重要指标，在国际上通常把基尼系数为0.4作为收入分配差距的“警戒线”，基尼系数国际警戒线标准在我国也基本适用。基尼系数的上升表明一个国家或地区的收入分配差距在逐步扩大、差距程度也逐步加深。在国家统计局公布的我国城市居民收入基尼系数数据中：1978—1986年城市居民收入基尼系数为0.16—0.19，位于绝对平均区间，1987—1993年上升到0.2—0.27，1994年达到0.3，但是到2005年我国城市居民收入基尼系数增加到0.454，迄今为止己经达到0.496，远远的超过了基尼系数国际警戒线标准。并且在国际上，公认的中等差距程度应该在基尼系数0.3—0.4之间，根据以上数据表明，中国己经进入了差距较大的国家行列。由此可以看出，我国城市高收入群体与城市低收入群体差距过大，低收入群体的贫困程度加剧。

关于我国低收入群体的规模，到目前为止，没有一家权威部门对我国低收入群体的进行过统计，发布具体数字。但是在2018年十三届全国一次会议记者会上，中国国家主任何立峰透露，据不完全统计，中国中等收入群体有4亿多人，位居世界第一。据此推算，我国中等收入群体占比在30%左右。因此本文可以推算出低收入群体的比重至少在60%以上。

图3-12010和2014年低收入群体比重

根据本文第二章中低收入群体的界定标准，结合CFPS2010年和2014年的数据，分析发现：总体上，2010年和2014年的低收入群体占比超过50%。但是

13南京财经大学硕士学位论文2010年到2014年有明显的下降，从71.8%下降到54.56%，达到17%。因此从二者结果发现，虽然我国低收入群体规模在逐步减小，但是总量上依然很大。提高低收入群体收入，缩小低收入群体规模，扩大中等收入群体比重，是党和国家创建和谐社会和实现的需要，是改善人民生活的需要。

3.2低收入群体特征3.2.1收入状况

当前，我国城镇低收入群体的收入现状主要表现为收入水平偏低，收入差距绝对额拉大。

在2013-2016年统计年鉴数据中，国家统计局将收入分为五组，分别是低收入家庭、收入中等偏低家庭、中等收入家庭、收入中等偏上家庭和高收入家庭。为了更直观的反映低收入家庭的收入情况，本文计算出我国居民的平均收入、高收入群体的收入与低收入群体的收入之间的比值，如下表3-1和图3-2。

600000201320000元400002014低收入中等偏高年份中等偏低高收入2015中等收入2016图3-2收入五等份分组的居民人均可支配收入

从图3-2本文可以明显发现，2013年到2016年期间其他四种人群收入曲线的斜率明显高于低收入曲线，特别是高收入群体的收入曲线变动最大，因此高收入群体与低收入群体间的绝对收入差距在不断的拉大，从侧面反映出我国收入差距的严重性。从表3-1中可以发现，高收入和低收入的收入比值虽然没有增长，

14南京财经大学硕士学位论文但是一直维持在10.7左右，反映了我国收入差距情况依然严重。并且全国平均可支配收入和低收入户收入间的比值一直在扩大，说明了我国收入分配不大合理，低收入群体的收入增长缓慢，而中高收入群体的收入增长速度明显高于低收入群体。因此，本文得出结论：居民间收入差距的日益增长已成为维持我国社会经济稳定健康发展中的一个突出问题，是收入分配领域的一个重要特征。并且我国居民收入差距的增长，更多地表现在低收入群体与高收入群体的收入差距的扩大或低收入者收入水平的相对下降。

表3-1我国低收入户和高收入户、全国人均收入比较

年份2013201420152016

低收入户

（元）4402.44747.35221.25528.7

高收入户（元）47456.65096854543.559259.5

全国平均（元）18310.820167.121966.223821

高收入/低收入10.7810.7410.4510.72

平均收入/低收入4.1.254.214.31

数据来源：国家统计局2013-2016年《统计年鉴》表3-22010和2014年低收入群体收入状况

2010年

中高收入群体

家庭人均工资性收入家庭人均经营性收入家庭人均财产性收入家庭人均转移性收入

5451415900.82400.42514519.11

低收入群体12567.844277.047267.83882262.713

55063.0112111.823259.3239709.3

2014年

中高收入群体

低收入群体15603.692881.919626.615630.229

数据来源：中国家庭追踪调查2010和2014年数据本文把收入分为工资性收入、经营性收入、财产性收入和转移性收入，结合CFPS2010和2014年数据，对低收入群体收入状况进行分析，结果如表3-2。从整体上看，除了经营性收入，其他收入都有所增加，而且去论任何一种收入，低收入群体和中高收入群体的收入存在很大差距。从表3-2可以看出，2010年和2014年中高收入群体与低收入差距四种收入之间相差很大。无论是中高收入群体还是低收入群体，工资性收入都是家庭收入中最主要的来源，工资性收入占总收入的比重高于60%，2010和2014年中高收入群体的工资性收入比低收入群体高三倍之多，二者相差达到4万元左右，是四种收入差距最大。其次是转移性收入，2010年中高收入群体的转移性收入比低收入群体高1万多元，到2014年达到了3万多元。2010和2014年经营性收入差距是1万元左右，差距最小的是财产收入，差距达到2000多元。整体上，中高收入群体的四种收入比低收入群体

15南京财经大学硕士学位论文高三倍还要多。

根据CFPS数据，绘出2010和2014年家庭人均收入的密度函数，如图3-3。如图所示，2010年到2014年峰值下降，并且向右进行扩展，并且低收入部分比重下降很多，但是总量依然很大，需要付出更大的努力去改善低收入群体收入。

.00010密度.00002.00004.00006.00008020000家庭人均收入201040000201460000图3-32010和2014年家庭人均收入的密度函数图

综上所述，低收入者总体收入和各分项收入增长缓慢，而中高收入群体增长较为迅速，因此收入差距依然严峻。并且结果发现，低收入群体更多的依赖工资性收入，其他收入较少，收入来源较为单一。

3.2.2消费状况

目前的一个显著特点是，伴随着居民间收入差距的不断拉大，在消费支出方面的差异也在日益增长。根据2002-2012年统计年鉴数据，表3-3是城镇和农村低收入户消费情况。国家统计局根据城镇居民生活资料将城镇居民分为七组。如表3-3显示：2002年城镇居民人均消费性现金支出为6029.9元，而城镇最低收入家庭为3453.6元，为平均水平的57.27%,；并且城镇困难户人均消费性现金支出为2079.5元，只有平均水平的34.49%。到2012年，城镇居民人均消费性现金支出增长到16674.3元，最低收入户人均消费性现金支出增长到7301.4元，为平均水平的43.79%,；其中的困难户为6366.8元，为平均水平的39.80%。低收入者由于收入低，而较少了消费支出，因此最低收入户与人均消费支出的比重下降。国家统计局根据农村居民生活资料将农村居民分为五组。表3-3显示：2002

16南京财经大学硕士学位论文年农村居民家庭平均每人消费支出为1834.3元，而最低收入户人均消费总支出为1006.4元，为平均水平的54.87%。到2012年，农村居民家庭平均每人消费支出增长到5908元，最低收入户人均消费总支出增长到3742.3元，为平均水平的63.34%。虽然比重有所上升，但是消费支出增加的绝对值相对较少。

表3-3城镇和农村低收入户消费情况

指标20022003200420052006200720082009201020112012城镇最低收入户城镇困难户(5%)城镇居民家庭农村居民低收农村居民家庭(10%)居民家庭居民家庭人均消费现金入户人均消费平均每人消费支人均消费现金支人均消费现金支支出(元)总支出(元)出(元)出(元)出(元)3453.62079.56029.91006.41834.32562.42237.36510.910.81943.32855.22441.17182.11248.32184.73111.52656.47942.91548.32555.434232953.38696.61624.728294036.33447.79997.51850.63223.94532.93862.711242.92144.83660.74900.256.8122.62354.93993.55471.84715.313471.52535.44381.831.95575.615160.93312.65221.17301.46366.816674.33742.35908数据来源：国家统计局2002-2012年《统计年鉴》而在2012年的相对数据中，不同收入阶层在不同的消费项目上所支出的数额也大不相同。低收入阶层不仅消费水平低，消费结构也较为落后。表3-4是2012年城镇和农村低收入户各项消费支出情况，数据反映出低收入阶层与高收入阶层的消费支出构成存在很大差异，即使与平均水平相比，二者也存在较大的差异。农村低收入阶层的食品支出占消费支出比重达到了43%，娱乐支出、教育支出、文化服务支出占比相差不。但在具体数额中，低收入阶层的娱乐、文化消费支出要低于平均水平和高收入阶层支出水平，教育支出比重则要高于平均水平和高收入阶层支出水平。在刚性较大的医疗卫生支出、住房支出等方面差异不太明显。

表3-42012年城镇和农村低收入户各项消费支出情况

指标消费现金支出(元)食品消费现金支出(元)居住消费现金支出(元)交通通信消费现金支出(元)文教娱乐消费现金支出(元)医疗保健消费现金支出(元)其他消费现金支出(元)城镇最低收入户(10%)居民家庭人均7301.43310.4832.6602.8723548.3172.1城镇困难户(5%)居民家庭人均6366.82979.3759.95.3613.9466.5129.2城镇居民家庭人均16674.36040.91484.32455.52033.51063.7657.1农村低收入户居民人均3742.31620.33262.1197.1370.9230.279.4农村居民家庭平均每人59082323.91086.4652.8445.5513.8147.6数据来源：国家统计局2012年《统计年鉴》17南京财经大学硕士学位论文总体而言，城镇低收入家庭总体消费支出水平低，增长缓慢，且恩格尔系数较大，而农村地区虽然增长速度大，由于基数低，因此消费支出的绝对值相对于城镇仍然有较大差距。整体而言，不管城镇还是农村地区，低收入者消费支出总额较少，且家庭恩格尔系数较大。

3.2.3地域分布

为了提高我国的综合国力加快推进经济增长速度，我国推行了优先发展东部沿海地区的区域经济发展战略，更倾斜于东部地区，推动了东部沿海地区经济快速稳定发展，而中部、两部地区经济发展缓慢。因此区域经济间的差异扩大，东部、中部和两部地区间居民收入差距不断增长，中国城市低收入群体的域分布，也出现了向中、西部城市集中的趋势。因此中、西地区的低收入群体比率要高于东部以及东南沿海经济发达地区。

图3-4低收入群体地区分布情况

本文按照国家统计局分省份、年度数据划分的三大地带——东部地区、中部地区和西部地区对家庭进行分类。根据CFPS数据，对低收入群体的地区分布情况进行研究，结果如图3-4。结果发现，2010年低收入群体家庭有33%位于东部地区，31%低收入群体位于中部地区，36%低收入群体位于西部地区。2014年低收入群体家庭有33%位于东部地区，31%低收入的群体位于中部地区，36%低收入群体位于西部地区。从2010年到2014年各地区低收入群体比重变化来看，低收入群体在西部和中部地区的比重增加，西部增加最多，而东部地区的比重在下降。总体而言，低收入群体更易分布在中西部欠发达地区。

18南京财经大学硕士学位论文图3-52010和2014年低收入群体城镇人口比重

图3-5是根据CFPS数据测算低收入群体和中高收入群体的城镇人口比重。结果显示，2010年中高收入的群体家庭中52%是城镇户口，而低收入群体的家庭只有21%是城镇户口。2014年中高收入的群体家庭中37%是城镇户口，而低收入群体的家庭只有17%是城镇户口。从2010到2014年城镇和农村低收入群体比重变化来看，虽然2014年中高收入群体的城镇人口比重有所下降，但是低收入群体中城镇人口比重也在下降，由此发现低收入群体更多的分布在农村经济欠发达地区。

图3-6是根据CFPS数据绘出的2010和2014年城镇与农村家庭人均收入的密度函数图。图中显示，在收入较低部分，农村地区低收入者所占比重明显高于城镇地区，农村和城镇地区二者差距正在缩小。虽然情况有些许好转，但是无论是城镇还是农村，我国低收入群体的比重依然很高，形势不容乐观。

总体而言，低收入群体更易分布在中西部和农村经济欠发达地区。

.0001520102014密度00.00005.00012000040000600000200004000060000家庭人均收入农村城镇19南京财经大学硕士学位论文图3-62010和2014年城镇和农村家庭人均收入密度函数图

3.2.4家庭规模

影响一个家庭是否为低收入群体的家庭因素主要体现在其规模上。家庭规模主要从两个方面影响是否属于低收入群体：第一，家庭规模越大，可能意味着收入来源越多、家庭总收入越多，因此更不可能陷入低收入；第二，家庭规模越大，则平均意义上每个成员能够享受到的收入就越低，因此更有可能陷入低收入。然而这两种相反的力量谁更占优，本文利用CFPS数据进行分析，结果如表3-5和图3-7。

表3-5低收入群体与家庭规模之间关系

家庭成员数量123456>=72010年2014年低收入群体占比中高收入群体占比低收入群体占比中高收入群体占比57.4342.5735.29.7162.5237.4850.4749.5365.1334.8742.4557.5577.8322.1757.9342.0777.3522.6559.240.883.9716.0368.4231.5884.715.372.6227.38数据来源：中国家庭追踪调查2010和2014年数据从表3-5来看，家庭规模越大，成员数量越多，低收入的占比越大。2010年和2014年一个人的家庭中低收入群体的比重最小，分别是57.43%和35.29%。总体来说，家庭成员数量增加，低收入群体比重越大。家庭成员数量越多，意味着家中劳动力可能就越多，拥有更多的收入来源，提高家庭的人均收入。但是家庭规模越大，家庭收入总量没有相对的变化，那么家庭规模的扩大不利于家庭人均收入的增长。根据数据结果来说，家庭规模的增大减小了家庭人均收入。

图3-7低收入群体的家庭规模

20南京财经大学硕士学位论文从图3-7中可以发现，2010年低收入群体的家庭规模是4.77比中高收入群体的家庭规模4.08高很多；2014年低收入群体的家庭规模是5.34比中高收入群体的家庭规模4.48高很多。因此再次验证了，当家庭规模越大，负担系数越高，平均压力越大，家庭是低收入的可能性越大。

3.2.5就业、受教育程度等个人特征

从就业情况来说，无论是2010年还是2014年务农工作的低收入群体的比重最高，2010年的低收入群体比重高达86.32%，虽然2014年低收入群体占比有所下降，但也达到了72.95%。非农工作的比重最低，因为从事非农工作，更有可能获得更高的工资，从而提高了收入。因此低收入更多的从事农业性工作和没有工作。

从受教育程度来看，受教育程度越高的人群中低收入群体的比重越低。2010年未上学人群中低收入群体的比重达到了81.53%，远远高于本科及以上学历人群中低收入比重。2015年未上学人群中低收入群体的比重比本科及以上学历人群高40%以上。因此更高受教育程度意味着更有可能获得较好的工作或者投资机遇，从而获得更高收入，减少了贫困。

表3-6低收入群体的工作情况

工作情况无工作务农非农工作2010低收入群体中高收入群体72.0827.9286.3213.6854.5945.412014低收入群体中高收入群体54.9445.0672.9527.0538.9461.06数据来源：中国家庭追踪调查2010和2014年数据表3-7低收入群体与受教育程度之间关系

受教育程度未上学小学初中高中专科本科及以上2010低收入群体81.5378.4771.5459.7839.133.中高收入群体18.4721.5328.40.2260.966.11低收入群体65.9659.6952.30.31.3424.2014中高收入群体34.0440.3147.59.3668.6675.36数据来源：中国家庭追踪调查2010和2014年数据3.2.6其他特征

从党员身份来看，本文根据CFPS数据测算了低收入群体和中高收入群体的党员比重，结果如图3-8。结果显示2010年和2014年中高收入群体的党员比重是低收入群体党员比重的两倍。党员身份代表的家庭政治地位与陷入低收入的概

21南京财经大学硕士学位论文率成反比。因为党员的选拔机制等原因，党员意味着你更有可能拥有较高的教育背景，更有可能具备吃苦耐劳，勇于奉献的精神，更有可能从事非农工作，因此党员是低收入群体的可能性越小。

人所处地区的经济环境对一个人的收入有重要的影响，在经济发达地区，人们获得机会和高收入的可能性越高，陷入低收入的可能性越低。在CFPS数据中有村经济状况变量，村经济状况是调查员对被调查村的评价，对应七个等级分别对应数字1-7，数字越大，表示经济状况越好。从图3-9可以发现，2010年和2014年中高收入群体的平均村经济状况好于低收入群体。说明了宏观经济增长对改善收入也起着重要的作用。

图3-8低收入群体中党员比重

图3-9低收入群体所处村经济状况

3.3分结构研究低收入群体特征

为了更好研究低收入群体的特征情况，本文把样本分为一直位于中高收入的群体、从低收入到高收入群体、从高收入到低收入群体和一直位于低收入群体。本部分重点研究从低收入变成中高收入群体和从中高收入变成低收入群体的2010年到2014年的特征变化，结果如表3-8。

22南京财经大学硕士学位论文1.个人特征：由于性别、受教育程度和受教育年限等指标受时间影响较小，因此从低收入变成中高收入群体和从中高收入变成低收入群体在个人特征方面变化较小，2010年到2014年无明显变化。

2.家庭特征：从家庭各项支出来看，从低收入变成中高收入群体和从中高收入变成低收入群体的教育支出从2010年到2014年都有明显的增加，并且二者之见相差不大。从低收入变成中高收入群体和从中高收入变成低收入群体的医疗支出从2010年到2014年都有明显的增加，但是从中高收入变成低收入群体2014年的医疗支出达到7359.13元明显高于从低收入变成中高收入群体2014年的医疗支出4662.18元。家庭医疗支出增加不仅增加了家庭的总支出，而且对家庭的健康状况有重要的影响，不利于家庭劳动的供给，不利于家庭收入的提高。从家庭规模来看，从低收入变成中高收入群体2010年的家庭规模为4.48人到2014年家庭规模为4.5人；从中高收入变成低收入群体2010年的家庭规模为4.18人到2014年家庭规模为4.63人。从低收入变成中高收入群体和从中高收入变成低收入群体2010年到2014年的儿童抚养比变化不大，但是从中高收入变成低收入群体2010年到2014年老人赡养比明显增加，高于从低收入变成中高收入群体。

3.就业特征：首先是家庭工作情况指标，工作情况一共有三个数值，分别是0（无工作）、1（务农）和2（非农工作），家庭平均工作情况就是对家庭里每个成员的就业情况进行平均，数值越大代表家庭的工作状况越好。结果显示，低收入变成中高收入群体由2010年的0.8增加到2014年的1.33；中高收入变成低收入群体由2010年的0.86增加到2014年的1.12，后者增加幅度明显低于前者。其次是家庭在外务工指标，低收入变成中高收入群体家中有人外出务工的比重由2010年的0.35增加到2014年的0.59；中高收入变成低收入群体家中有人外出务工的比重由2010年的0.29下降到2014年的0.25。

4.地理特征：由于低收入变成中高收入群体和从中高收入变成低收入群体2010年到2014年是相同群体，因此地区、户籍、居住地指标，从2010年到2014年无明显变化。

5.财产和收入特征：从收入特征来看，低收入变成中高收入群体家庭的人均收入、工资性收入、经营性收入、财产性收入和转移性收入从2010年到2014年有明显增加，其中工资性收入增加幅度最大，由2010年的15945.18元增加到2014年的51249.68元，其次是经营性收入。但是中高收入变成低收入群体家庭的人均收入、工资性收入、经营性收入、财产性收入和转移性收入从2010年到2014年有明显下降，其中工资性收入下降幅度最大，2010年的工资性收入为46373.19元，到2014年下降到15998.86元；其次是经营性收入，2010年的经营性收入为27215元，到2014年下降到-1499.11元。从财产特征来看，低收入变

23南京财经大学硕士学位论文成中高收入群体和从中高收入变成低收入群体的人均净财产、净房产、金融性资产、经营性资产和其他资产从2010年到2014年都有所增加，并且二者之间相差不大。

表3-8低收入变成中高收入和中高收入变成低收入群体的特征情况

变量名性别年龄受教育程度受教育年限党员教育支出医疗支出住院支出慢性病工作性质是否有人外出务工家庭成员数儿童抚养比老人赡养比健康状况总支出居住在城市地区西部中部东部城镇户籍村经济状况家庭人均收入家庭人均工资性收入家庭人均经营性收入家庭人均财产性收入家庭人均转移性收入家庭人均净资产家庭人均土地性资产家庭人均净房产家庭人均金融性资产家庭人均经营性资产家庭人均其他资产从低收入到高收入2010低收入群体2014年中高收入样本量均值样本量均值104500.52104500.521044735.611044735.61861.78103881.6563837.3869486.26104500.04104500.05104503490.53104503827.161037336.97103344662.186383430.7569481129.3163800.1269470.1663760.880031.33104500.35104500.59104504.48104504.5104500.15104500.13104500.12104500.1563831.7580042.8310450296.4210447814.41104500.43103660.46104501.23104471.24104500.23104500.22104500.31104500.31104500.46104500.4763700.399980.3103034.1493184.78275023365.32311698361.48275015945.18311651249.6827503914.59311611419.542750386.0131161847.7227503119.54311633844.542692253660.32813411553.2275017714.63311618381.742748209498.43105334965.827225046.28309437755.827505124311621613.13271616608.81284115515.92数据来源：中国家庭追踪调查2010和2014年数据从高收入到低收入2010中高收入2014年低收入样本量均值样本量均值20440.5220440.52204438.32204438.3217341.8720371.6913407.6214006.1420480.0620480.0620483238.4520484292.6520394304.9420387359.131340526.0814001921.5813400.1313990.1713390.8615561.1220480.2920480.2520484.1820484.6320480.1420480.1520480.1620480.213401.6515562.922048492.39204886151.9220480.5420300.5720481.2420481.2420480.2220480.2220480.3220480.3220480.4620480.4613390.3719250.3820134.4918524.985887.62421470546373.1962415998.86527215624-1499.1152002.756241599.75513396.76245370.5579449981558507024.85336.76248103.935315161.1620440653.258427132.3461632528.0458811938.7962439975.1658365432.9556728011.2324南京财经大学硕士学位论文第四章实证分析4.1数据来源

本文采用的数据来源于北京大学中国社会科学调查中心开展调查的中国家庭动态跟踪调查数据（简称CFPS）。中国家庭动态跟踪调查数据追踪收集个体层面、家庭层面、社区层面三个方面数据，反映中国社会、健康、经济、教育和人口的变迁的一项全国性的和综合性的社会跟踪调查项目。在2005年北京大学中国社会科学调查中心开始筹备，并于2008和2009年进行了全国预调查，2010年正式开始调查，并于2012和2014年进行了跟踪调查。该项调查包含了中国除、澳门、、、、青海、内蒙古、宁夏、海南以外其他25个省、直辖市、自治区。由于这25个被调查的省、直辖市和自治区的总人口占全国总人口（不含港澳台地区）的比重约为95%，因此中国家庭动态跟踪调查数据可被视为一个全国代表性样本。

在2010年全国基线调查中，一共调查了19986户家庭，涉及了162个区\\县9个村居，最终完成635个村居14960户家庭的访问，界定基线基因成员57155名。家庭层面累计应答率为81.3%，个人层面应答率为84.1%。2012年对2010年的调查对象进行追访，最后界定基因成员52123人，其中50572人为原有基因成员。完成追访12726户家庭（85.1%），其中个人层面追访成功率为80.6%。2014年成功追踪到原有基因成员47804（83.6%），家庭成功追访13605户（近91.0%），体现了较好的稳态性。

目前CFPS公布最新的数据是2014年数据，由于本文主要研究的问题是有关低收入群体，为了看出样本在时间上的变化，因此本文选择了CFPS2010年和2014年数据，构成了两年的短面板数据，两年成功匹配到41559个个体，但在实际分析过程中，因为有些变量存在缺失值，所以实际样本量会有所出入。

4.2变量选择

本文的被解释变量是低收入，首先根据相关文献和资料研究设定低收入的界定范围，如果个体的家庭人均收入在范围之内，被赋值为1，是低收入群体的一员，否者赋值为0。本文研究的其他变量包括以下四个方面：个人、家庭、地理位置和家庭财产与收入。其中个人特征变量包括性别、年龄、工作性质、受教育程度、党员和个体健康状况。家庭特征变量包括教育支出、医疗支出、住院指出、家中是否有人患慢性病、总支出、家庭成员数、是否有人外出务工、儿童抚养比和老人瞻仰比。地理特征变量包括地区、居住地和户籍。家庭收入特征变量包括家庭人均收入、家庭工资性收入、家庭经营性收入、家庭财产性收入和家庭转移

25南京财经大学硕士学位论文性收入。家庭财产特征变量包括家庭人均净资产、家庭土地性资产、家庭净房产、家庭金融性资产、家庭经营性资产和家庭其他资产。表3-1是对变量的定义进行描述，便于大家更清晰的了解本文应用描述，便于大家更清晰的了解本文应用主要变量的内涵。

表4-1变量的定义

变量名低收入群体家庭人均收入男年龄工作性质受教育程度党员健康状况教育支出医疗支出住院支出总支出家庭成员数慢性病是否有人外出务工儿童抚养比老人赡养比居住在城市地区西部中部东部城镇户籍村经济状况变量解释二值变量。低收入群体赋值为1，非低收入群体赋值为0家庭人均收入二值变量。男性赋值为1，女性赋值为0数值变量。被访者的年龄大小0-无工作；1-务农；2-非农工作0-未上学；1-小学；2-初中；3-高中；4-专科；5-本科及以上二值变量。党员赋值为1，否则赋值为01-健康；2-比较健康；3-比较不健康；4-不健康；5-非常不健康家庭教育方面支出家庭医疗方面支出家庭住院支出家庭所有支出家庭成员数量二值变量。家里有慢性病赋值为1，否则赋值为0二值变量。家里有人外出务工赋值为1，否则赋值为0家庭中小于14岁人群占家庭总人数的比重家庭中大于60岁人群占家庭总人数的比重二值变量。家居住在城镇赋值为1，否则赋值为00-西部；1-中部；2-东部二值变量。家居住在西部地区为1，否则赋值为0二值变量。家居住在中部地区为1，否则赋值为0二值变量。家居住在东部地区为1，否则赋值为0二值变量。城镇户籍赋值为1，否则赋值为00-5表示村经济情况，数值越大，经济越好元岁单位元元元元数据来源：中国家庭追踪调查数据4.3统计描述

为了研究2010年到2014年低收入群体的变动情况，将CFPS2010年和2014年的数据进行匹配，去掉家庭人均收入缺损的样本量，两年匹配的样本达到41562个。表4-2市低收入群体的变动情况，从中发现：2010年低收入群体中30.72%到2014年摆脱了低收入，进入中高收入群体；2010年29.95%的中高收入群体到2014年沦为低收入。但是由于2010年低收入群体的总量明显大于中高收入群体，因此到2014年的我国低收入群体在减少，人民生活水平越来越高

26南京财经大学硕士学位论文表4-2低收入群体的变动情况

2010年

2014年

低收入群体69.5829.95

中高收入群体

30.7270.05

总计100100

低收入群体中高收入群体

表4-3是2010年各相关变量的统计描述。2010年的样本量为55253，平均年龄是36.69岁，平均受教育年限是6.7年。其中4%的样本是党员。从家庭支出方面，家庭平均的教育、医疗、住院支出分别为3058.62元、3578.31元和444.16元，家庭平均总支出为34752.07元。从表中可以发现，平均家庭成员数也达到了4.58人，33%的家庭有人外出务工。从地理位置方面，43%的被访者住在城市，但是被访者中城镇户口占比只有29%，在被访者中东部地区占比只有41%，29%的被访者住在中部地区，30%的被访者住在西部地区。2010年我国居民的家庭净资产值达25.46万元，其中净房产的均值达23.6万元，是家庭财产的最大部分。2010年我国居民的平均家庭收入达34365.元，其中工资性收入的均值达21820.22元，占比超过了60%，说明现在家庭中最主要的收入是工资性收入。

表4-32010年变量统计描述

变量名男年龄工作性质受教育程度受教育年限党员健康状况教育支出医疗支出住院支出慢性病总支出家庭成员数是否有人外出务工儿童抚养比老人赡养比居住在城市地区西部中部东部城镇户籍村经济状况样本量52553525393144542772314525613147152561520703147131449525615256152561525615256152561525615256152561525613140551728平均值0.5136.690.731.6.70.041.823058.623578.31444.160.1534752.074.580.330.170.150.431.110.30.290.410.294.03标准差0.520.710.831.35.030.211.037878.1610125.533846.750.35141950.81.950.470.170.240.490.830.460.460.490.461.5最小值000000000-80-210000000000最大值11022723153000004300001500001100000002610.83333331121111727南京财经大学硕士学位论文续表4-32010年变量统计描述

变量名家庭收入家庭工资性收入家庭经营性收入家庭财产性收入家庭转移性收入家庭净资产家庭土地性资产家庭净房产家庭金融性资产家庭经营性资产家庭其他资产样本量1378213782137821378213782134631378213768136341377713609平均值34365.21820.226840.99738.244966.2294567.818234.46235622.811742.277988.1124435.31标准差20794.8633787.6931950.134310.2520423.69746855.257767.93657442.582350.72201514.31465.8最小值-243736.90-10585480-65000-6862490-1820000-244000000最大值1006000800000150000020000015580003.00E+0737500003.00E+0726000001.50E+079060000数据来源：中国家庭追踪调查数据表4-4是2014年各相关变量的统计描述。2014年的样本量为51482，平均年龄是37.7岁，平均受教育年限是6.15年。其中4%的样本是党员。从家庭支出方面，家庭平均的教育、医疗、住院支出分别为3795.48元、5362.35元和1349.18元，家庭平均总支出为60973.21元。从表中可以发现，平均家庭成员数也达到了5人，46%的家庭有人外出务工。从地理位置方面，43%的被访者住在城市，但是只有25%的被访者是城镇户口，40%的被访者住在东部地区，住在中部地区的被访者比例为30%，30%的被访者住在西部地区。2010年我国居民的家庭净资产值达39.04万元，其中净房产的均值达33.53万元，是家庭财产的最大部分。2010年我国居民的平均家庭收入达59190.03元，其中工资性收入的均值达31228.29元，占比超过了50%，说明现在家庭中最主要的收入仍然是工资性收入。

表4-42014年变量统计描述

变量名男年龄工作性质受教育程度受教育年限党员健康状况教育支出医疗支出住院支出慢性病总支出家庭成员数样本量51482514653510650916305335183435113518345130430533305255181751834平均值0.537.71.151.46.150.042.953795.485362.351349.180.1760973.215标准差0.521.710.811.362.760.21.268202.8315363.818528.140.37125563.92.15最小值000000000002401最大值1105271015300000500000400000151250001828南京财经大学硕士学位论文续表4-42014年变量统计描述

变量名是否有人外出务工儿童抚养比老人赡养比居住在城市地区西部中部东部城镇户籍村经济状况家庭收入家庭工资性收入家庭经营性收入家庭财产性收入家庭转移性收入家庭净资产家庭土地性资产家庭净房产家庭金融性资产家庭经营性资产家庭其他资产样本量518345183451834514525181251834518345183447713469151178411784117841178411784107271178411738116841178410843平均值0.460.170.190.431.10.30.30.40.254.6659190.0331228.296567.031662.419732.3139039212576.34335298.433365.1715398.2114830.63标准差0.50.160.250.490.830.460.460.490.441.452705.4155156.5531388.497795.87111182.7807857.639459.84747446.41727181153.5497.98最小值0000000000-1797000-7000000-220200-225500000-3930000-200000最大值111121111736200004000000120000041000060020001.53E+0712812501.70E+0780000001.00E+072609560数据来源：中国家庭追踪调查数据4.4实证分析

4.4.1是否属于低收入群体的影响因素分析为了分析是否属于低收入群体的影响因素，本文建立的回归模型如下：

Yit01Xit2Fit3Dit4Cit5yearti（4.1）

i=1，2...，表示个体；t=2010、2014，表示年份。Yit代表被解释变量，表示低收入群体，Yit是一个二值变量，0表示不是低收入群体，1表示是低收入群体；

Xit为低收入群体影响因素中个人特征变量，具体包括性别、年龄、平均受教育

年限、是否有配偶、党员、工作情况、健康状况；Fit为低收入群体影响因素中家庭特征变量，具体包括家庭规模、儿童抚养比、老人赡养比、是否有人外出务工、是否有人患有慢性病；Dit是指低收入群体影响因素中地理特征变量，包括户籍和地区；Cit是指低收入群体影响因素中宏观特征变量，包括户村经济情况；

yeart表示时间虚拟变量，基准组为2010年，用以控制时间因素的影响；i表示

随机误差项。

29南京财经大学硕士学位论文4.4.1.1面板分析表4-5是固定效应模型。模型1是仅对可能影响是否陷入低收入群体的个人特征变量进行回归，得出基本结论：由于性别、受教育程度、党员在短时间内发生较少的变化，因此在回归结果中不显著。年龄与低收入群体呈负相关关系，即年龄越大，低收入发生的概率越低。由于年龄越大，说明家庭中劳动人口的比重也就越大，伴随着年龄的增长，劳动者具有丰富工作经验可能性越大，更有可能获得更高的劳动收入，最终低收入发生的概率也就越低。有配偶的居民与陷入低收入概率成正比，说明有配偶的人陷入低收入的可能性更高，由于有配偶，有小孩的可能性增大，增加了家庭规模，导致家庭人均收入的减少，从而陷入低收入。本文中有配偶包括已婚、同居和再婚居民，无配偶主要包括单身和丧偶的居民。

模型2是在模型1的基础上在解释变量中引入了家庭特征变量。回归结果显示：加入家庭特征变量以后，个人特征变量对陷入低收入可能性的影响总体上没有太大变化，只有高中这一变量，由原来的不显著变成了显著。

根据模型2发现：家里是否有人在外务工变量在1%水平下显著，并与低收入率呈负相关关系，即在外务工有利于改善家庭收入，降低低收入率。家庭在外务工指标，根据CFPS数据计算得出，2010年有60%的家庭居住在农村，超过70%的低收入家庭是农村户籍，因为在城镇有更多的机会和更高的工资水平，外出务工相比农村地区可以获得更高的收入，因此家庭是否有人在外务工对改善家庭收入起着非常大的影响。

家庭成员数量和低收入群体的关系也很密切。家庭成员数量越大，会导致家庭平均收入的减少，从而会导致家庭处于低收入群体中。模型2正好也验证了这个结果，家庭成员数和低收入呈负相关关系，家庭规模越大，成员数量越多，家庭陷入低收入群体的可能性越大。抚养比是指家庭中16周岁以下和60周岁以上的人口比重。模型2显示，2010年儿童抚养比与低收入率有高度的正相关关系，但是老人赡养比与低收入率有高度的负相关关系，由于孩子数量增加会增加父母的支出，照顾孩子会占用父母的劳动时间，从而会减少收入，提高了低收入率。然而老人会有保险和退休工资，会增加家庭收入，从而降低陷入低收入的可能性。

模型3是在模型2的基础上在解释变量中引入了区域特征变量。回归结果显示：加入区域特征变量以后，个人特征变量和家庭特征变量与低收入率相关关系没有发生变化。

根据模型3发现：东部地区特征对贫困的影响是显著的。按照东、中、西部来分类，以西部地区家庭为基准组，结果发现，位于东部地区会大大的降低低收入率。按照城乡分类来看，户口类型对贫困的影响显著为负，拥有城市户口的会

30南京财经大学硕士学位论文降低低收入率。

表4-5固定效应模型

时间男性年龄年龄的平方小学中学高中大专本科及以上是否有配偶党员有工作健康消费收入比是否有人外出务工家庭规模儿童抚养比老人赡养比是否患有慢性病中部地区东部地区城镇户籍村经济情况_consadj.R2

N1.2246***(0.0000)0.14260.9048***(0.0001)-1.5306395331模型1-0.1779***(0.0000)0.1809(0.0553)-0.0193***(0.0020)0.0002***(0.0000)0.0011(0.9577)0.0130(0.6246)0.0371(0.2515)0.0073(0.8453)0.0273(0.5585)0.0393***(0.0047)-0.0245(0.2449)-0.1346***(0.0000)-0.0024(0.6988)模型2-0.1880***(0.0000)0.1428(0.1447)-0.0121**(0.0425)0.0001***(0.0004)-0.0006(0.9783)0.0288(0.3056)0.0608*(0.0684)0.0237(0.5282)0.0412(0.3972)0.0228(0.1105)-0.0277(0.1869)-0.1239***(0.0000)-0.0078(0.2436)0.0000(0.1948)-0.1247***(0.0000)0.0409***(0.0000)0.0605***(0.0010)-0.0463*(0.0882)-0.0113*(0.0531)模型3-0.18***(0.0000)0.1415(0.1484)-0.0122**(0.0425)0.0001***(0.0004)0.0017(0.9405)0.0321(0.2546)0.0669**(0.0454)0.0294(0.4343)0.0522(0.2842)0.0241*(0.0920)-0.0265(0.2060)-0.1222***(0.0000)-0.0075(0.2579)0.0000(0.1957)-0.1249***(0.0000)0.0397***(0.0000)0.0576***(0.0017)-0.0408(0.1331)-0.0110*(0.0602)-0.1721(0.2714)-0.4363***(0.0007)-0.0471***(0.0031)1.1479***(0.0000)-1.52663731模型4-0.1917***(0.0000)0.1006(0.3204)-0.0092(0.1482)0.0001***(0.0024)-0.0015(0.9504)0.0335(0.2542)0.0729**(0.0378)0.0362(0.3620)0.0537(0.3021)0.0361**(0.0196)-0.0333(0.1380)-0.1220***(0.0000)-0.0123*(0.0771)0.0000(0.2837)-0.1209***(0.0000)0.0392***(0.0000)0.0484**(0.0132)-0.0273(0.3469)-0.0142**(0.0209)0.0000(.)-0.1433(0.7770)-0.0425**(0.0136)-0.0011(0.6108)0.72***(0.0053)-1.65860029南京财经大学硕士学位论文（注：*、**、***分别表示在10%、5%、1%的水平上显著。括号内的数字为P值）模型4是在模型3的基础上加入村经济状况变量。回归结果显示：在解释变量中加入村经济状况变量以后，个人特征变量、家庭特征变量和区域变量与低收入率相关关系没有发生变化。但是村经济情况这个变量影响不显著。

表4-6是随机效应模型结果。模型1是仅对可能影响是否陷入低收入群体的个人特征变量进行回归；模型2是在模型1的基础上在解释变量中加入家庭特征变量。模型3是在模型2的基础上在解释变量中加入区域特征变量。模型4是在模型3的基础上在解释变量中加入村经济状况变量。随机效应的回归结果与固定效应结果对比发现，二者存在较大差异。从个人特征变量比较来看，性别由原来的不显著变为显著为正；并且受教育程度由原来的不显著变为在1%显著为负，伴随着受教育程度的提高，回归结果越大，即受教育程度越高，陷入低收入的可能性越低。配偶由原来的显著为正变为显著为负。党员和健康状况指标变显著。在家庭特征变量中，老人赡养比对是否陷入低收入的影响由原来的显著为正变为了显著为负。模型4中，村经济情况对是否陷入低收入的影响由原来的不显著为正变为了显著为负。

本文通过Hausman检验，结果表明固定效应模型优于随机效应模型，所以应采用固定效应模型结果。

表4-6随机效应模型

时间男性年龄年龄的平方小学中学高中大专本科及以上是否有配偶党员有工作模型1-0.1657***(0.0000)0.0441***(0.0000)-0.0056***(0.0000)0.0000***(0.0057)-0.0801***(0.0000)-0.1536***(0.0000)-0.2324***(0.0000)-0.3472***(0.0000)-0.4714***(0.0000)-0.0022(0.6698)-0.0538***(0.0000)-0.2072***(0.0000)模型2-0.17***(0.0000)0.0445***(0.0000)-0.0013*(0.0571)-0.0000***(0.0037)-0.06***(0.0000)-0.1381***(0.0000)-0.2101***(0.0000)-0.3171***(0.0000)-0.4401***(0.0000)-0.0496***(0.0000)-0.0519***(0.0000)-0.2003***(0.0000)32模型3-0.1776***(0.0000)0.0346***(0.0000)0.0006(0.3995)-0.0000***(0.0000)-0.0449***(0.0000)-0.02***(0.0000)-0.1308***(0.0000)-0.2155***(0.0000)-0.3142***(0.0000)-0.0456***(0.0000)-0.0477***(0.0000)-0.1543***(0.0000)模型4-0.1636***(0.0000)0.0334***(0.0000)-0.0002(0.7634)-0.0000***(0.0042)-0.0432***(0.0000)-0.0852***(0.0000)-0.1237***(0.0000)-0.2058***(0.0000)-0.3134***(0.0000)-0.0394***(0.0000)-0.0492***(0.0000)-0.1454***(0.0000)南京财经大学硕士学位论文续表4-6随机效应模型

模型1健康消费收入比是否有人外出务工家庭规模儿童抚养比老人赡养比是否患有慢性病中部地区东部地区城镇户籍村经济情况_consadj.R2N1.2268***(0.0000)60.9870***(0.0000)639530.9774***(0.0000)63731-0.0230***(0.0000)模型2-0.0287***(0.0000)0.0000**(0.0274)-0.0734***(0.0000)0.03***(0.0000)0.0763***(0.0000)0.1730***(0.0000)-0.0077**(0.0290)模型3-0.0277***(0.0000)0.0000*(0.0537)-0.1016***(0.0000)0.0315***(0.0000)0.0866***(0.0000)0.1450***(0.0000)-0.0085**(0.0144)-0.0087*(0.0632)-0.1190***(0.0000)-0.1528***(0.0000)模型4-0.0293***(0.0000)0.0000*(0.0763)-0.1035***(0.0000)0.0288***(0.0000)0.0786***(0.0000)0.1546***(0.0000)-0.0039(0.2672)-0.0032(0.4962)-0.1080***(0.0000)-0.1529***(0.0000)-0.0136***(0.0000)1.0436***(0.0000)60029（注：*、**、***分别表示在10%、5%、1%的水平上显著。括号内的数字为P值）4.4.1.2截面分析由于一些个人特征变量和一些其他变量在时间没有变化或者变化很小，在固定效应模型中很难表现出来，本文为了更好说明是否为低收入群体的影响因素，本文对2010年、2014年和两年混合数据进行截面分析，采用的是Logit模型。

表4-7和4-8分别是2010和2014年截面数据logit模型分析结果。模型1是仅对影响是否陷入低收入群体的个人特征变量进行回归；模型2是在模型1的基础上在解释变量中加入家庭特征变量。模型3是在模型2的基础上在解释变量中加入区域特征变量。模型4是在模型3的基础上在解释变量中加入村经济状况变量。

得出基本结论：和固定效应结果相比，受教育程度、党员和村经济情况对是否属于低收入群体的影响十分显著。受教育程度对是否属于低收入群体的影响在1%显著为负，并且随着受教育程度不断的提高，模型的回归结果变化也越大，

33南京财经大学硕士学位论文说明了高的受教育程度降低了陷入低收入的可能性。配偶由原来的显著为正变为显著为负。

因此，截面分析进一步说明了影响是否属于低收入群体的因素。截面分析不仅验证了固定效应的相关结果，也使得分析更加充分和合理。

表4-72010年Logit模型

模型1变量名男性年龄年龄的平方小学中学高中大专本科及以上是否有配偶党员有工作健康是否有人外出务工家庭规模儿童抚养比老人赡养比是否患有慢性病中部地区东部地区城镇户籍村经济情况_consadj.R2

N314383143831374308403.4674***

1.4786***

1.26***

oddsratio-0.3548***-0.0228***-0.0001*-0.6356***-1.1703***-1.6101***-2.14***-2.9483***-0.1622***-0.2504***-0.7039***0.1656***

margin-0.049-0.0030.000-0.088-0.162-0.223-0.303-0.408-0.022-0.035-0.0970.023模型2oddsratio-0.3473***0.0102-0.0004***-0.5383***-1.0244***-1.4053***-1.9422***-2.6331***-0.4810***-0.2548***-0.6752***0.19***-0.1930***0.2503***0.1834***1.1924***-0.0633*

margin-0.0460.0010.000-0.072-0.137-0.188-0.260-0.352-0.0-0.034-0.0900.025-0.0260.0330.0250.159-0.008模型3oddsratio-0.2971***0.0228***-0.0004***-0.3924***-0.7249***-0.9534***-1.3599***-1.9537***-0.4935***-0.2821***-0.6039***0.1887***-0.01410.2207***0.2306***1.0690***-0.08**0.0911*-0.91***-0.8406***

margin-0.0380.0030.000-0.050-0.093-0.122-0.174-0.250-0.063-0.036-0.0770.024-0.0020.0280.0300.137-0.0110.012-0.083-0.108模型4oddsratio-0.2873***0.0200***-0.0004***-0.3754***-0.7062***-0.9314***-1.3151***-1.9133***-0.4656***-0.2957***-0.5795***0.1815***-0.0811*0.21***0.1926***1.0637***-0.0788**0.1116**-0.50***-0.8350***-0.1637***2.33***

margin-0.0360.0030.000-0.048-0.0-0.118-0.167-0.242-0.059-0.037-0.0730.023-0.0100.0270.0240.135-0.0100.014-0.075-0.106-0.021（注：*、**、***分别表示在10%、5%、1%的水平上显著。括号内的数字为P值）34南京财经大学硕士学位论文表4-82014年Logit模型

模型1变量名男性年龄年龄的平方小学中学高中大专本科及以上是否有配偶党员有工作健康是否有人外出务工家庭规模儿童抚养比老人赡养比是否患有慢性病中部地区东部地区城镇户籍村经济情况_consadj.R2N350903509034923317182.0124***

0.8110***

1.1914***

oddsratio-0.1622***-0.0518***0.0004***-0.4352***-0.6845***-1.1208***-1.5448***-1.7054***0.0074-0.21***-0.5010***0.0769***

margin-0.034-0.0110.000-0.093-0.146-0.238-0.329-0.3630.002-0.047-0.1070.016模型2oddsratio-0.1863***-0.0301***0.0001***-0.4319***-0.6837***-1.1292***-1.5590***-1.7450***-0.3145***-0.2734***-0.4367***0.0954***-0.6588***0.2060***0.6757***1.3721***-0.0859***

margin-0.037-0.0060.000-0.087-0.137-0.226-0.313-0.350-0.063-0.055-0.0880.019-0.1320.0410.1350.275-0.017模型3oddsratio-0.1573***-0.0130***

0-0.2929***-0.42***-0.7814***-1.1169***-1.1510***-0.2716***-0.2633***-0.4824***0.08***-0.50***0.1799***0.7450***1.2741***-0.0827***-0.2344***-0.7801***-0.7880***

margin-0.030-0.0030.000-0.056-0.082-0.150-0.215-0.221-0.052-0.051-0.0930.017-0.1720.0350.1430.245-0.016-0.045-0.150-0.151模型4oddsratio-0.1535***-0.0187***0.0001-0.2881***-0.3920***-0.7305***-1.1088***-0.9816***-0.2411***-0.2567***-0.4636***0.00***-0.9377***0.1630***0.7405***1.4449***-0.0442-0.2122***-0.7298***-0.7882***-0.0701***1.6760***

margin-0.029-0.0040.000-0.055-0.075-0.139-0.211-0.187-0.046-0.049-0.0880.017-0.1790.0310.1410.275-0.008-0.040-0.139-0.150-0.013（注：*、**、***分别表示在10%、5%、1%的水平上显著。括号内的数字为P值）为了更好验证本文的结果，本文对2010年和2014年混合截面数据进行了logit模型分析，结果见表4-9。结果显示，和2010年、2014年的结果基本一致。也就是说，地区因素、平均受教育年限、家庭的工作情况、在外务工情况、党员身份、户籍情况、健康情况、家庭成员数量、村经济情况对低收入率有显著的影响。

35南京财经大学硕士学位论文表4-92010&2014年混合数据Logit模型

变量名时间虚拟变量男性年龄年龄的平方小学中学高中大专本科及以上是否有配偶党员有工作健康是否有人外出务工家庭规模儿童抚养比老人赡养比是否患有慢性病中部地区东部地区城镇户籍村经济情况_consadj.R2

N665286652866297625583.4075***

1.9605***

2.2153***

模型1oddsratio-1.4056***-0.2257***-0.0429***0.0002***-0.4886***-0.8303***-1.2847***-1.7958***-2.5786***-0.0506*-0.2506***-0.5935***0.1077***

margin-0.250-0.040-0.0080.000-0.087-0.147-0.228-0.319-0.458-0.009-0.045-0.1050.019模型2oddsratio-1.4843***-0.2415***-0.0156***

0-0.4520***-0.7726***-1.1920***-1.7113***-2.4775***-0.3573***-0.2661***-0.5771***0.1257***-0.4188***0.2206***0.4233***1.2218***-0.0722***

margin-0.253-0.041-0.0030.000-0.077-0.132-0.203-0.291-0.422-0.061-0.045-0.0980.021-0.0710.0380.0720.208-0.012模型3oddsratio-1.39***-0.2038***-0.0004-0.0001***-0.3111***-0.5062***-0.7923***-1.1916***-1.8220***-0.3313***-0.2716***-0.5710***0.1226***-0.86***0.1929***0.4876***1.1067***-0.0782***-0.1248***-0.7437***-0.8173***

margin-0.228-0.0330.0000.000-0.051-0.083-0.129-0.195-0.298-0.054-0.044-0.0930.020-0.1060.0320.0800.181-0.013-0.020-0.121-0.133模型4oddsratio-1.3007***-0.1994***-0.0039-0.0001**-0.3048***-0.4838***-0.7618***-1.15***-1.7950***-0.3060***-0.2749***-0.5563***0.1216***-0.6819***0.1807***0.4547***1.1874***-0.0503**-0.1028***-0.6923***-0.8123***-0.1121***2.7547***

margin-0.209-0.032-0.0010.000-0.049-0.078-0.122-0.187-0.288-0.049-0.044-0.00.020-0.1100.0290.0730.191-0.008-0.017-0.111-0.130-0.018（注：*、**、***分别表示在10%、5%、1%的水平上显著。括号内的数字为P值）4.4.2低收入群体的收入影响因素分析参照第二章低收入群体的界定标准，将2010年和2014年的低收入群体样本提取出来，共计472个样本。然后对样本进行OLS回归分析。模型如下：

Pi01Xi2Fi3Di4Ci5yearti（4.2）

i=1，2...，表示个体。Pi代表被解释变量，表示低收入群体的家庭人均收入；

Xi为低收入群体影响因素中个人特征变量；Fi为低收入群体影响因素中家庭特

征变量；Di是指低收入群体影响因素中地理特征变量；Ci是指低收入群体影响

36南京财经大学硕士学位论文因素中宏观特征变量；yeart表示时间虚拟变量；i表示随机误差项。

表4-10是影响低收入群体收入的回归结果。模型1是仅对影响低收入群体收入的个人特征变量进行回归，得出基本结论：年龄与低收入群体收入呈正相关关系，即年龄越大，低收入群体收入越高。年龄每增长一岁，收入就增加59.94元。这是由于随着年龄的增长，工作经验越丰富，从而获得工资就越多，增加了收入。

受教育程度越高，低收入群体的收入增长的越快。从表4-10中可以发现，小学学历对提高收入影响程度最小与文盲相比，专科学历对提高低收入群体收入的影响最大。因为高学历需要高的人力资本投资，拥有更高的技能，从而有利于获得更高的收入。

是否有配偶变量和党员身份变量对低收入群体收入影响不显著。有工作对低收入群体收入影响结果在1%显著，且对收入影响是正向的。健康状况对收入有负相影响，即身体健康状况越好，低收入群体的收入反而越低，这有可能是因为低收入群体从事的是体力劳动，虽然他们身体健康，可是获得的收入会很低。

模型2是在模型1的基础上在解释变量中加入家庭特征变量。回归结果显示：加入家庭特征变量以后，个人特征变量对陷入低收入可能性的影响总体上没有太大变化，只有是否有配偶这一变量，由原来的不显著变成了现在在1%条件下显著，且存在正向效应。因为有配偶增加家庭的收入来源和渠道，从而提高了家庭的人均收入。

根据模型2发现：家里是否有人在外务工变量在1%水平下显著，呈正相关关系，即在外务工有利于改善家庭收入，提高低收入家庭的人均收入。家庭在外务工指标，根据CFPS数据计算得出，超过60%的家庭居住在农村，超过70%的低收入家庭是农村户籍，因为在城镇有更多的机会和更高的工资水平，外出务工相比农村地区可以获得更高的收入，因此家庭是否有人在外务工对改善低收入群体收入起着非常重要的影响。

家庭成员数量和低收入群体收入的关系也很密切。家庭成员数量越大，会导致家庭平均收入的减少，从而会导致家庭处于低收入群体中。模型2正好也验证了这个结果，家庭成员数和收入呈负相关关系，家庭成员数量越多，家庭人均收入就越低。抚养比是指家庭中16周岁以下和60周岁以上的人口比重，抚养比的

37南京财经大学硕士学位论文比重越大，说明家庭中劳动人口的比重越低，不利于家庭提高劳动收入，并且老人和小孩需要人照顾，减少家庭的劳动时间。因此，抚养比和赡养比越高，家庭人均收入越低。模型2显示，2010年儿童抚养比与老人赡养比与低收入群体收入有高度的负相关关系，并且数值巨大，说明了抚养比和赡养比对低收入群体收入有重大影响。

模型3是在模型2的基础上在解释变量中加入区域特征变量。回归结果显示：加入区域特征变量以后，个人特征变量和家庭特征变量与低收入率相关关系没有发生变化。

根据模型3发现：地区特征变量对低收入群体收入的影响是在1%显著的。按照东、中、西部来分类，以西部地区为基准组，结果发现，东部地区的低收入群体收入要比中西部地区高，而中部地区的收入比西部高。按照城乡分类来看，户口类型对低收入群体收入的影响仍然非常大，城市户口的家庭比农村户籍家庭收入高很多。

模型4是在模型3的基础上在解释变量中加入村经济状况变量。回归结果显示：加入村经济状况变量以后，个人特征变量、家庭特征变量和区域变量与低收入率相关关系没有发生变化。

根据模型4发现：村经济情况变量在1%下显著，并且与低收入群体收入呈负相关关系，说明村经济环境越发达，居民获得收入越高，这是因为村经济情况好，意味着有可能拥有更多就业机会和较高的工资水平，从而增加了居民收入来源和提高了当地居民收入水平。

表4-10影响低收入群体收入的OLS模型

模型1时间年龄年龄的平方小学中学高中1282.9548***(0.0000)59.9423***(0.0000)-0.4703***(0.0000)735.0269***(0.0000)1060.4109***(0.0000)1629.1540***(0.0000)模型21190.1241***(0.0000)41.5304***(0.0000)-0.1807*(0.0548)727.7787***(0.0000)1081.2156***(0.0000)1681.8116***(0.0000)模型31210.4192***(0.0000)17.7671*(0.0510)-0.0279(0.72)501.7990***(0.0000)6.9314***(0.0000)942.9449***(0.0000)模型41101.2840***(0.0000)16.2842*(0.0790)-0.0291(0.7586)474.1491***(0.0000)574.1482***(0.0000)2.8520***(0.0000)38南京财经大学硕士学位论文续表4-10影响低收入群体收入的OLS模型

大专本科及以上是否有配偶党员有工作健康是否有人外出务工家庭规模儿童抚养比老人赡养比是否患有慢性病中部地区东部地区城镇户籍村经济情况_consadj.R2N2722.9352***(0.0000)0.0434722926.3531***(0.0000)0.0634722708.5219***(0.0000)0.07746312模型11760.0365***(0.0000)1171.5141***(0.0040)-18.29(0.7875)-17.5801(0.9187)1519.5316***(0.0000)-98.1687***(0.0000)模型21924.31***(0.0000)1390.6392***(0.0006)224.5367***(0.0010)79.4782(0.24)1458.7924***(0.0000)-128.4982***(0.0000)1615.2999***(0.0000)-59.1137***(0.0000)-1007.7365***

(0.0000)-1416.2186***

(0.0000)91.1858(0.1083)模型3954.2094***(0.0000)208.0004(0.6119)193.6971***(0.0041)46.7078(0.7859)1386.9561***(0.0000)-120.9770***(0.0000)1855.2937***(0.0000)-23.9944*(0.0969)-1005.4302***

(0.0000)-1274.1184***

(0.0000)81.2402(0.1518)557.6626***(0.0000)937.2414***(0.0000)1650.5627***(0.0000)模型4861.5202***(0.0001)546.7524(0.1486)181.7632***(0.0074)158.8067(0.3538)13.6510***(0.0000)-116.8008***(0.0000)1853.1885***(0.0000)-22.1100(0.1269)-1052.7225***

(0.0000)-1369.8185***

(0.0000).4994(0.1196)546.3354***(0.0000)6.8006***(0.0000)1586.3028***(0.0000)186.3518***(0.0000)2086.7388***(0.0000)0.08044479（注：*、**、***分别表示在10%、5%、1%的水平上显著。括号内的数字为P值）4.4.3低收入群体流动性影响因素分析本文把样本分为一直位于低收入的群体、从低收入到高收入群体、从高收入到低收入群体和一直位于中高收入群体分别对应数字1-4，以一直处于低收入群体为基准组，进行多项选择模型分析，模型如下：Pi01Xi2Fi3Di4Ci5yearti（4.3）

结果见表4-11。模型1是从低到高收入群体回归结果，模型2是从高到低收

39南京财经大学硕士学位论文入群体回归结果，模型3是一直是中高收入群体的回归结果。

表4-11多项选择mlogit模型

变量名男性年龄年龄的平方未上学小学中学高中大专本科及以上是否有配偶党员无工作健康是否有人外出务工家庭规模儿童抚养比老人赡养比是否患有慢性病中部地区东部地区城镇户籍村经济情况_consadj.R2N607046070460704模型10.1103***0.00330.00010.1327***0.3110***0.4476***0.6535***0.9342***0.9154***0.1395***0.0131-0.6082***0.1745***0.5758***-0.01***-0.9257***-1.2580***-0.0522**0.1475***0.5225***0.4412***0.0663***-1.1333***

模型20.1234***-0.0122*0.0002***-0.0905*0.0923*0.2196***0.4044***0.53***0.8540***0.2108***0.1279*-0.3548***0.1692***-0.13***-0.0079-0.4080***-0.7572***0.01550.1629***0.4255***0.3486***0.1031***-2.3387***

模型30.3051***0.00170.0002***0.1632***0.5721***0.02***1.3369***1.9392***2.5671***0.3988***0.3150***-1.0363***0.2491***0.23***-0.1603***-0.4733***-1.3257***-0.0124-0.0630.9123***1.1009***0.1696***-3.0027***

（注：*、**、***分别表示在10%、5%、1%的水平上显著。）结果发现：从性别分析，男性更有可能脱低，进入中等收入群体或一直是中高收入群体，但是男性由中高收入群体变成低收入群体，因为男性有更多的家庭收入压力，并且相对于女性，男性更具有冒险精神。

从受教育程度分析，随着受教育程度的提高，回归结果也相对提高，说明学历越高，人们脱离低收入的可能性越大。从模型4的结果看出，本科及以上的模型回归结果与未上学的回归结果相差很大，因此发现受教育对提高收入，降低低收入率有显著的正向效应。

党员对由低收入变为中高收入群体没有显著影响，对由中高收入到低收入群体和一直位于中高收入群体有显著正效应。党员更有可能受过更高的受教育水平

40南京财经大学硕士学位论文和具备吃苦耐劳的精神，从而获得较高收入，即使现在位于低收入，但他们曾经是中高收入群体的可能性更大。因此党员拥有能力去获得更高收入，但不是改善收入的重要原因。

从工作性质分析，无工作对由中高收入变为低收入群体影响最小，对一直位于中高收入的群体影响最大。说明没有工作不是中高收入变为低收入的重要原因，但是有工作有利于改善收入，是低收入变为中高收入的重要原因。

从家里是否有人外出务工分析，外务工有利于改善家庭收入。结果表明，外出务工是提高低收入者收入变为中高收入群体的重要原因，但不是中高收入群体变为低收入的重要原因。

从家庭规模分析，模型1和模型3结果显著，而模型2结果不显著。说明家庭规模大，不利于家庭人均收入的提高，但不是中高收入群体变成低收入群体的原因。高的儿童抚养比和老人赡养比会增加家庭一直陷入低收入可能性。

从家里有人患有慢性病变量分析，模型2和模型3结果不显著，而模型1结果显著为负。慢性病通过影响家庭劳动力输出，从而影响劳动收入，并且会增加支出，造成家庭一直陷入低收入。慢性病制约低收入群体提高劳动收入变成中高收入群体，但家中有人患有慢性病不是导致中高收入群体变成低收入群体的重要原因。

从地区变量分析，中部地区在模型1和模型2显著为正，东部地区在模型1、模型2和模型3都显著为正。结果说明，一直是中高收入的人群更有可能分布在东部地区；由中高收入群体变为低收入群体和由低收入群体变成中高收入群体更有可能分布在中东部地区。

从城镇户籍和村经济情况分析，模型1、模型2和模型3结果都显著为正。模型3的回归结果明显大于模型1和模型2，说明一直是中高收入的人群更有可能分布在城镇和经济较为发达地区；在城镇和经济较为发达地区更容易获得更高收入，有利于改善家庭收入。

41南京财经大学硕士学位论文第五章结论及建议5.1研究基本结论

本文研究的目在于分析我国低收入群体的特征和影响因素，借助已有的有关低收入群体研究成果，在此基础上构建本文的低收入群体的理论模型，然后利用中国家庭动态跟踪调查2010年和2014年数据详细地分析了我国低收入群体的现状、特征和影响因素，得出如下结论：

第一，关于低收入群体的界定。很多文献都是片面的从绝对标准或者相对标准去设定低收入群体的测量标准。绝对标准和相对标准都各有自己的优缺点，只有把二者结合起来，设立的标准更加合理。本文借鉴了李实关于中等收入群体的界定方法，并综合界定低收入群体的绝对标准和相对标准的优点，扬长避短，合理地定义低收入群体。

第二，关于低收入群体的规模。尽管改革开放以来，中国人民的收入水平显著提高，但是根据本文的测算，2010年71.8%的家庭是低收入家庭，虽然2014年有所下降，但仍有56.54%的家庭是低收入家庭，说明中国的收入结构仍然是金字塔类型，低收入群体比重太大，因此亟需提高低收入群体的收入，使得收入结构更加合理。

第三，关于低收入群体的分布和特征。低收入群体更易分布在中西部和农村经济欠发达地区，因此有一个良好的经济环境，意味着容易获得更高的收入，对改善家庭收入有重要影响。本文将宏观数据与微观数据相结分析低收入群体特征，结果发现：收入和消费低下、家庭规模较大、受教育程度偏低、党员比重较少、村经济情况较差等特征。

第四，对比从2010年低收入群体到2014年变成中高收入群体和从2010年中高收入群体到2014年变成低收入群体特征。工作性质、家中是否有人外出务工对家庭收入影响很大。工作性质越好，也就是从事非农性质的工作，越容易摆脱低收入群体，因为非农性质的工作收入明显高于务农收入。低收入变成中高收入群体家中有人外出务工的比重由2010年的0.35增加到2014年的0.59；中高收入变成低收入群体家中有人外出务工的比重由2010年的0.29下降到2014年的0.25。因此，外出务工有利于改善家庭收入，有利于摆脱低收入群体。另外，结果发现2010年低收入群体到2014年变成中高收入群体的工资性收入有明显增加，而2010年中高收入群体到2014年变成低收入群体的工资性收入和经营性收入有明显的下降，特别是经营性收入由2010年的27215元下降到2014年的-1499.11元。因此家庭在经营上亏损是家庭由中高收入变为低收入的重要原因之一。

42南京财经大学硕士学位论文第五，实证分析结果。根据面板和截面分析发现：在影响是否陷入低收入群体个人特征变量中，男性、年龄、平均受教育年限、是否有配偶、党员、工作情况对是否陷入低收入有负向影响；在影响是否陷入低收入群体家庭特征变量中，家庭规模、儿童抚养比和老人赡养比对是否陷入低收入有正向影响，是否有人外出务工和是否有人患有慢性病对是否陷入低收入有负向影响；在影响是否陷入低收入群体地理特征变量中，城镇户籍和东部地区对是否陷入低收入有负向影响；在影响是否陷入低收入群体宏观特征变量中，村经济情况对是否陷入低收入有负向影响。本文进一步采用OLS模型分析低收入群体收入影响因素发现：受教育程度、外出务工、地理因素对改善低收入群体收入起着重要的作用，然而家庭规模、儿童抚养比和老人赡养比制约着低收入群体收入的提高。根据多项选择模型结果发现：外出务工是低收入变为中高收入的重要原因；家庭规模制约着平均收入的提高，家庭规模庞大是一直处于低收入群体的重要原因，而不是导致中高收入变为低收入群体的原因；家中是否有人患有慢性病制约着低收入群体转为中高收入群体的发展，并不是中高收入群体变为低收入群体的原因。并且回归结果再次验证了受教育程度和地理位置的重要性。受教育程度越高和地理经济环境越好，陷入低收入的可能性越低。

5.2建议

本文根据低收入群体的特征分析和实证分析，得出了以上的相关结论，并在此基础上提出以下几点建议：

一、保持经济稳定、全面、健康的增长

目前，中国仍是人口众多的国家，各地区经济发展不均衡。因此，保持经济持续稳定健康的增长，不断提高我国综合国力，创建一个健康稳定的经济发展环境，这对提高居民收入、减少低收入群体比重、提高人民的生活质量起着重要作用。由于目前中国经济发展存在不均衡，中西部经济欠发达地区的经济发展水平明显低于东部沿海地区，农村地区的经济水平与城镇地区相差很大，但是我国的低收入群体大部分分布在中西部和农村这样经济相对落后地区，因此保持经济全面发展对改善低收入群体有着十分重要的作用。

保持经济增长有利于扩大就业，增加就业岗位。由于经济快速增长，扩大了企业需求，劳动力的需求也随之增加，因此增加了就业岗位，扩大就业。并且根据奥肯定律，经济增长与失业率之间有着重要的联系，二者存在负相关关系，因此经济增长有利于扩大就业，减少失业率。而失业率影响最大的群体就是低收入群体，所以经济增长对改善低收入群体收入起着重要的作用。

经济增长为转移支付提供经济基础。低收入群体往往是社会最底层群众，是最需要关心和帮助的群体，经济增长有利于增加税收收入，提高了收

43南京财经大学硕士学位论文入，为养老、医疗等社会保障制度的有效实施提供了强有力的保障，从而保障低收入群体的生活。

二、扩大就业、改善就业

首先大力发展第三产业，优化产业结构，提高就业增长弹性，避免出现增长型结构失业。其次大力发展中小企业的发展，扩大就业容量，对提高低收入群体的就业起着十分重要的作用。

除了整体上的扩大就业的以外，需要针对性提出相关建议。首先低收入群体往往分布在就业机会少，工资待遇低的地方，因此在就业率低并且存在大量失业人口地区，应创造更多的就业岗位，增加他们的就业机会。其次，低收入群体中从事农业工作的比例很高，但是农业收入又很低，因此对从事务农工作的低收入群体增加他们的农业补贴，并增加他们非农就业的机会，提高他们的劳动收入。最后低收入群体往往专业技能差，因而工资待遇低，因此对因为专业技能而陷入低收入群体的人群，实施免费技能培训，提高低收入群体的技术和专业技能，增强他们的就业能力，提高他们的就业竞争力。

三、加大人力资本投资

低收入群体往往受教育程度低、专业技能差，个人的基本素质低，因此提升低收入群体的基本素质是提高他们获得收入能力，改善收入的根源。首先，个人增强对人力资本投资的认识，理解其重要性，根据自身情况加大对自己的人力资本投入，提高自己的专业技能和综合素质。其次要加大对教育的投入和加快教育的改革，扩大高等教育和职业技术教育的规模。另外对下岗职工和失业人员提供免费的技能培训，提高他们的专业技能，增强他们的就业竞争力。最后，企业要加大对在职职工的培训，提高他们的专业技能。

四、财税

应加大对中西部经济欠发达地区倾斜力度和财政投入，为中西部地区提供专项补助，鼓励和补贴外资和东部沿海地区的企业到中西部投资建厂，实施精准扶贫、精准脱贫，因地制宜地充分发挥各自特色优势，实施产业脱贫，从而提高中西部和农村地区居民的收入，减少低收入群体数量。

5.3文章的不足之处

无论是国内还是国际上，对低收入群体的界定标准存在许多争议，本文根据文献综述和查阅资料，制定了相对合理的界定标准，但是本文对低收入群体所做的研究只是基于一个浅显的视角所展开的分析，因此也存在多方面的不足。

首先，在数据收集方面，关于各类宏观经济数据的收集，地区间的统计口径有所偏差，因此存在着各项经济指标被增大的可能，进而影响回归结果存在一定

44南京财经大学硕士学位论文的偏误。文章只讨论了几个变量对低收入群体的影响，应该考虑更多的解释变量可能的影响，收集更多的数据进行分析。

其次，在模型设定方面，模型的设定过于简单，应增加模型的设定，以期获得跟多的研究结论。

最后，希望以后有机会再对低收入群体展开深入彻底的研究，以弥补本文的缺陷。

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