地区公共服务供给与转移支付减贫效应研究——基于多维贫困分析框架

王曦璟, 高艳云

(山西财经大学 统计学院，山西 太原 030006)*

·财政与税务·

地区公共服务供给与转移支付减贫效应研究
——基于多维贫困分析框架

王曦璟, 高艳云

(山西财经大学 统计学院，山西 太原 030006)*

从宏观与微观相结合的角度，考察宏观上一个地区的公共服务供给能力是否会影响到转移支付的减贫效果。从多维贫困的研究视角出发，利用CHNS数据库考察了个人特征和家庭特征对贫困的影响；在此基础上利用分层模型将地区公共服务供给能力这种宏观因素和微观因素相结合，探究了不同公共服务供给能力对转移支付减贫效应的影响，同时也与收入贫困框架下的结果进行对比分析。结果显示：就多维贫困来讲，地区公共服务供给能力高的地区转移支付减贫效应有加强效果；转移支付对收入贫困的改善则不受地区公共服务水平的制约。

转移支付；公共服务；多维贫困；分层LOGIT模型

一、引 言

贫困问题历来是各个国家重视的问题，尤其对于发展中国家来说，如何减贫脱贫是摆在政府面前十分重要的问题。1986年以来，中国经历了大规模基于收入贫困线的开发式扶贫，取得了显著成就：以联合国“千年发展目标”为指导，2015年7月中国外交部与联合国驻华系统共同发布的《中国实施千年发展目标报告》中指出中国贫困人口的比例，从1990年的60%以上，下降到2014年的4.2%①。但是，随着经济的高速发展和绝对贫困的逐步消除，新阶段中国贫困呈现出了明显的新特征：收入贫困之外的教育、医疗卫生等方面的不足逐渐显现。

诺贝尔经济学奖获得者Amartya Sen(1999)提出贫困是对人的基本可行能力的剥夺，而不仅仅是收入低下，除了收入低下以外，还有其他因素也影响可行能力被剥夺，从而影响到真实的贫困。基于此，Sen提出了能力方法(the Capability Approach)来重新定义贫困[1]，即多维贫困(Multidimensional Poverty)理论。以Alkire(2007)为代表的很多学者也认为，与能力方法相关的多维贫困测量能够提供更加准确的信息，便于全面认识贫困[2]。具体来讲，首先，我们认为多维框架下的贫困考量比仅有的单维思路要全面，个人收入水平只能反映经济维度的信息，忽略了其他维度如教育、医疗等致贫因素；其次，只有从个人全面发展的角度考察贫困，制定政策时才不会忽略这些因素，才有利于制定更具针对性的政策，实现真正意义上的“精准扶贫”。联合国更是从2011年就已经开始发布多维贫困指数MPI代替传统的HPI，这就充分说明多维贫困在国际机构层面已经得到肯定；最后，不同国家和地区的贫困有一个共性是收入贫困的家庭往往很多其他维度也是贫困的，中国也是如此。换句话讲就是不同维度的贫困常常是伴随出现的，因此多维贫困才是更准确的贫困识别方法。这也是本文除了传统收入维度外，主要从多维视角出发识别贫困的几点主要原因，其影响因素与收入贫困框架下不尽相同，本文的研究也是一个新的尝试。

依据国民经济学理论，再分配环节是调节收入差距、减少贫困发生的关键环节，转移支付是这一环节传统且重要的手段，有助于缩小贫富差距。不论在理论还是实践层面，转移支付都是减少贫困和不平等的潜在有效工具，也是我国政府一直以来采用的重要扶贫手段。但是转移支付对贫困改善效果会受到地区因素的影响吗？尤其是是否会受到地区公共服务能力的影响？

因为多维贫困的内涵涉及个人全面发展的多个角度。在联合国给出的MPI测算框架中，就涵盖了教育、健康、生活质量等维度，而这些维度关乎到民生问题，在很大程度上会受到地区公共服务水平的影响，如地区的医疗设施水平、教育提供情况、供水、供电等公共品的提供等。我们认为对一个家庭发生转移支付，其有更大能力去购买市场化的产品和服务，能够在一定程度改善其贫困。但是在多维贫困的分析框架下，对贫困家庭给与转移支付能否改善其多维贫困状态，与一个地区公共服务的能力应该有直接关系。如果在一个公共服务能力高的地区，对微观个体发生转移支付，其对贫困的改善效应更强，则提示我们应该从根本上重视宏观公共服务能力的提升；反之，在公共服务水平较差的地区，这种改善效应若被削弱，则说明对这样的地区，增加对个人的转移支付及提升地区公共服务大环境都是重要的扶贫方式，应该都得到重视。同时，中国地区间发展差异很大，公共服务水平的地区差异也很明显。尽管在国家层面上对公共产品的有效供给给予了高度重视，如“十二五”规划就将建立健全基本公共产品及服务体系作为其重要内容，强调“逐步实现不同区域的基本公共产品及服务均等化”，但是当今这种差异仍然较大。那么地区公共服务能力的差异是否会导致转移支付改善多维贫困的效果，值得进行探讨。

二、文献综述

(一)转移支付对贫困改善效应的相关文献

西方国家的社会福利制度建立较早，发展比较健全，较早开始对转移支付减少贫困进行评估研究。国内研究转移支付对贫困影响的文献较少，近几年才有相关研究。但是国内外的相关研究立足点都比较相似：从宏观角度出发或者从微观角度出发来研究转移支付对贫困的效应。

1. 在宏观层面开展的研究。就转移支付来讲，其目的就是从宏观层面平衡收入、促进公平，初衷是协调地区发展与减少贫困，因此从宏观角度来研究转移支付的减贫效应是传统的方法，也是早期研究最常使用的方法。Darity和Myers(1987)很早就提出了有关转移支付对减贫效应的理论，基于转移支付引起的各种反应行为，他们认为政府转移支付不仅没能让穷人脱离贫困，反而使穷人深陷贫困之中[3]。Deepak(2009)认为公共转移支付对私人转移支付有“挤出”效应：与公共转移收入增加相伴的是私人转移收入的减少，公共转移支付在增加收入方面的作用更加微弱[4]。刘穷志(2008)利用1996-2005年全国31个省级样本的面板数据和GMM方法实证分析中国农村经验数据后发现：政府转移支出对较贫困农村地区收入增长的激励效果并不显著[5]。卢现祥、徐俊武(2009)则将受益人群分为穷人和富人，提出了一个分析转移支付与贫困率之间关系的框架，采用人均转移支付、贫困率和基尼系数等指标结合面板数据模型的实证结果显示：转移支付政策不利于穷人[6]。储德银、赵飞(2013)以政府转移支付作为门限变量，通过建立面板门限回归模型考察公共转移支付对农村贫困的影响效应，进而发现政府转移支付对农村贫困存在非线性门槛效应：即当政府转移支付比例低于门限值0.6965时，中央政府转移支付的增加有利于缓解农村贫困；反之则不利于减少农村贫困[7]。可以看到，虽然不同学者采用的计量方法有所区别，但是基本出发点都是一致的：都选择了从宏观层面来研究转移支付对于减贫的效应。

2. 从微观层面进行的研究。由于近年来微观数据越来越广泛的使用，更多的学者将研究视角投向微观层面，认为从家庭层面甚至个人层面来研究转移支付的减贫效应更为贴切。Skoufias等(2006)认为，转移支付的减贫效果取决于是否激励了人们工作，并且运用墨西哥Progresa项目经验数据证实了这一理论：转移支付对人们劳动没有产生激励，因而也就没有产生较好的减贫效果[8]。刘穷志(2010)采用倾向值匹配法，进一步阐述和证实了转移支付激励减少了贫困家庭的劳动和投资、家庭总收入也相应减少、从而使贫困家庭难以脱贫致富的结论[9]。樊丽明、解垩(2014)采用倾向值匹配得分倍差方法实证检验中国公共转移支付对家庭贫困脆弱性的影响，结果显示，随着贫困线标准的提高，贫困发生率与脆弱性之间的差异越来越小；无论贫困线划在何处，公共转移支付对慢性贫困和暂时性贫困的脆弱性没有任何影响。也有学者持有不同看法[10]，如Chen等(2006)认为转移支付在一定程度上改善了贫困状况，因为转移支付在短期主要影响储蓄，但适度的长期消费和增收也是存在的[11]。Ardington、Case等(2007)利用南非的面板数据研究发现，转移支付成功激励了家庭成员，使其增加工作，从而改善了收入状况[12]。都阳和Park(2007)另辟蹊径，将视角放在了贫困问题中易被忽略的城市地区，研究了转移支付对城市贫困人口的救助及其效应，结论显示城市中最贫困的20%人口得到了80%的低保转移支付，我国城市低保项目的实施相当成功[13]。

还有学者采用计量方法比较公共转移支付和私人转移支付对贫困的影响，认为公共转移支付对贫困没有影响甚至有正向促进作用，私人转移支付则有效地减少了贫困[14，15]。同宏观层面研究类似，尽管学者采用的研究方法不尽相同，得到的结论也不尽相同，但是都是从微观层面进行研究。

(二)公共服务对贫困效应的相关文献

基于不同的视角和数据，公共服务对贫困的作用在国内外都有相应研究，得到的结论也不尽相同。有研究表明政府教育或者医疗支出对减少贫困具有积极影响[15-19]，营养和食物保障等对居民的贫困状况也有很重要的影响[20]，公共基础设施建设对减贫具有巨大促进作用[21]。但也有研究认为在帮助居民摆脱贫困方面，社会救助的作用不明显[22]。

可以发现，上述研究都基于传统收入贫困的角度，对于多维贫困与公共服务水平的研究非常少，笔者仅发现两篇相关文章。中科院清华大学国情研究中心基于《青海省减贫发展战略研究》课题，提出了“多维减贫导向”的公共政策设计，认为教育、医疗及其他基础设施与服务落后是造成贫困面大、贫困人口多并且贫困程度深的一个重要原因，但是文章中未见到定量层面的详细分析[23]。张全红、周强(2015)分析了1991-2011年间中国多维贫困的广度、深度和强度，认为我国多维贫困的下降主要发生在2000-2011年，一是因为改善了农村家庭在健康和居住条件维度的贫困程度，二是城市社会保障投入的提高和廉租房的建设，也有效地改善了城市家庭的贫困状况，但是文章主要是进行多维贫困测算，出发点与本文很不一样[24]。

我们主要是探究宏观上地区公共服务供给能力与微观上转移支付对贫困尤其是多维贫困改善效应之间的关系，因此上述或者从宏观角度进行研究，或者从微观角度进行研究的文献，都无法回答本文的问题，也就是尚没有将宏观因素与微观效应分析相结合的文献。

三、思路与方法介绍

基本思路是首先给出多维和一维标准下贫困的识别和界定标准，进而在两种标准下对每一个家庭定义其是否贫困；其次，在此基础上，根据相应的理论，充分考虑影响一个家庭贫困的因素，重点考察在控制了其他因素的条件下，转移支付改善贫困的效应；最后，更进一步通过分层模型，将地区公共服务供给能力作为层2因素引入模型，来考察转移支付对贫困的改善效应是否与所在地区的公共服务能力相关，尤其是考察多维贫困的改善效应与地区层面的联系。

由于个体层面的回归使用较为广泛，这里重点阐述分层模型。分层模型[25]为研究具有分级结构的数据提供了一个方便的分析框架，可以利用该框架系统分析宏观情境如何影响微观效应。应用到本文中，我们采用两层的分层模型，层1的分析是在个体层面，观察影响贫困的因素以及控制了其他因素后，转移支付对贫困的改善效应；层2则主要考虑转移支付改善贫困的效应是否受地区公共服务供给能力的影响。与同质性模型相比，分层模型的最大特点是能反映层2因素对层1关键效应的影响，层1的效应不再是同质的。这里我们给出一般化的分层模型，式(1)中的关键影响因素或者研究者重点关注的因素记为X，其余变量用Z概括表示。

Yij=β0j+β1jX+β2jZ+εij

(1)

β0j=γ00+γ01wj+u0j

β1j=γ10+γ11wj+u1j

β2j=γ20+γ21wj+u2j

(2)

其中式(1)表示层1模型，式(2)表示层2模型，wj表示宏观影响因素。层1中的所有β可以是随机变动的，也可以设定其不随机变动。在随机变动的情形中，可以设定其仅受随机性因素的影响，也可以设定其受层2因素的系统性影响。层2模型中变量设定可以根据研究者的需求进行设置。在分层模型中，想要得到层2因素对X的结构性影响，一般重点关注γ11这个系数，它表示了当层2因素wj变动一单位时，关键变量X对相应Y的影响效应变动程度，γ11相当于在因变量Y和层2因素之间搭建了桥梁，如果该系数显著，则说明在统计意义上层2因素会影响X对Y的效应。基于上述一般化的分层模型，本文层1模型采用LOGIT模型，即因变量是二分变量：1表示贫困，0表示不贫困。

四、数据、变量与描述性统计

(一)贫困识别

本文的研究是基于中国健康与营养数据库(CHNS)2011年的数据，该数据库包括了多维贫困的相关指标，同时也可以测量收入贫困。

在多维贫困框架下，结合联合国千年发展目标对各个具体指标的相关技术规定以及中国的实际情况和数据的可获得性来确立[26，27]，使用了教育、健康、生活水平三个维度共9个指标来分析(见表1)，界定多维贫困时参考联合国在计算MPI时所采用的30%的标准，即当有3个及以上指标存在贫困时，就被认定为多维贫困，否则为不贫困。在划分收入贫困线时，农村地区采用2010年的国家贫困线-人均年纯收入1274元；由于国家没有公布城市贫困线，我们按照《中国统计年鉴》中当年城乡人均收入水平的比例，基于农村贫困线折算出城市贫困线为4113元。

表1 多维标准下贫困的界定

表2 职业类型分类赋值表

资料来源：根据CHNS问卷和美国就业类型分类标准整理而得。

(二) 数据与变量

表3给出了主要变量及其具体取值的含义。CHNS数据库直接提供了本文关键变量“转移支付”的数据，用每个家庭获得的转移性收入衡量，将其转换成二元变量即存在转移性收入的家庭即被认为获得转移支付，处理为1，否则为0。户主职业类型较多，为方便分析将职业类型分为5类，具体的分类见表2。在分析过程中以第5类职业即农民为参照组，采用4个虚拟变量进行回归。

关于地区层面反映一个地区公共服务供给能力的指标，我们采用《中国统计年鉴》分项财政支出指标中的教育、医疗卫生、社会保障和就业、住房保障、城乡社区事务和科学技术的相应支出作为对公共服务供给能力高低的衡量，即公共服务支出越多的地区，代表其公共服务供给能力越强。

表3 主要变量

(三)描述统计

我们分地区给出了表4的描述性统计结果。从两种贫困发生率来看，二者都是东部地区发生比例最低；中部和西部的多维贫困发生比例都相当高，同时西部地区在收入维度的贫困也最严重，这表明从结果来看，两种贫困的表现有一定关联，但是二者不论从概念界定还是样本给出的发生率来看，多维贫困并不等同于收入贫困，因此本文主要从多维贫困的角度来研究。

表4 关键变量的描述性统计

注:表中用%标注的表示分类数据，数值表示赋值为1的样本所占的百分比，其余指标为均值。

家庭的转移支付是本文关注的重点指标。东部地区的家庭获得转移支付的占比远远高于中西部地区的家庭，该占比差距有一倍多。这也与很多学者[6，14]的研究结论一致，因为我国东部地区较发达，这不仅体现在经济水平上，也体现在地方政府管理理念和管理能力上，其二次分配的能力较强。各个地区样本年龄平均值较为接近，城乡、性别和婚姻状态比例也较为合理。户主职业类型以农民最多，中部和西部均占到7成以上，东部稍低一些，这与我国第六次人口普查的结论一致。户主受教育程度也按照东中西部依次降低，家庭人口数则呈现相反的趋势-按照东中西部依次增加。

在地区层面，公共服务供给能力在不同地区的差距明显：东部人均公共服务支出最多，中部和西部都较低，大约只有东部地区的一半，这也反映了我国公共服务供给发展不平衡的现状。

五、模型与结果分析

(一)个体层面模型与分析

首先利用LOGIT模型获得个体层面的结论，探究多维贫困的影响因素，重点关注家庭是否有转移支付收入对贫困的影响，并以收入维度的贫困作为对比和补充。式(3)给出了影响家庭贫困的LOGIT模型表述，其中因变量表示是否贫困，区分多维贫困(k=1)与收入贫困(k=2)两种框架。

zi=β0+β1sub+β2size+β3urban+β4edu+

β5age+β6gender+β7marry+β8Job1+

β9Job2+β10Job3+β11Job4+β12Area2+

β13Area3+ε

(3)

由于LOGIT模型的特殊性，我们将回归结果转化为边际效应(表5)，这样更利于理解。

总体来看表5中的两组模型，户主个人特征中的年龄和婚姻状况对该家庭多维贫困没有显著影响，但却对收入贫困有影响，得出这样的结论原因之一是年龄效应也是传统明瑟方程的结论，原因之二是考虑到结婚组成家庭后，收入来源从单人变为双人能在一定程度上改善收入贫困。其余变量则对两类贫困都有显著影响，这也与多数对家庭收入贫困影响因素的研究结论一致[10，14]。

主要变量“转移支付”对两类贫困呈现一致的效果—该指标的边际效应均为负值，说明一个家庭获得转移支付能减少两类贫困的发生率，且在多维贫困模型中，转移性收入指标的边际效应绝对值为0.089，大于相应的收入贫困模型中的绝对值0.035，表明转移支付收入对多维贫困的边际效应更明显。说明当前为了改善我国贫困状况，直接针对低收入群体以及弱势群体等的经济补贴和救助是有意义的，换句话说转移支付仍旧是改善贫困的重要手段。其余效果较为一致的指标还有户主的受教育程度、性别和职业。户主为男性且受教育程度越高的家庭陷入两类贫困的概率越低；同时相较农民来说，户主从事其他职业的家庭更不容易陷入两类贫困，具体来讲，户主职业为下层非体力类型的家庭最不容易发生多维贫困，而对于收入贫困，则是上层非体力的改善效果最明显。

表5 基于个体层面LOGIT回归结果计算的边际效应

注:*、**、***分别代表在10%、5%、1%的程度上显著。

关注表5中的地区项发现，两类贫困在不同地区的发生率还是有差异的，尤其是多维贫困的地区差异性衡量指标都显著。这也是本文接下来采用分层线性模型将地区异质性引入家庭贫困模型来考察不同地区的家庭陷入多维贫困的原因。

(二)分层模型设定与估计

个体层面的回归是基于地区间同质性的假定，反映的是平均意义上的结论，这样的结论无法反映一个家庭所处的地区性因素对转移支付效应的影响，也无法反映微观手段和宏观手段究竟哪个更应该得到重视。

为了找到想要的答案，采用分层LOGIT模型：第一层，即个体层面的方程；第二层为区域层面的方程。令第一层的截距项和转移性收入的系数随不同省份的公共服务能力而变化，这样可以分析不同的公共服务供给能力对转移支付发挥作用是否有加强或者抑制的效果。

多维贫困的分层LOGIT模型的具体形式如下：

第一层(个体层面)：

zij=β0j+β1jsubij+β2jsizeij+β3jurbanij+

β4jeduij+β5jageij+β6jgenderij+β7jmarryij+

β8jjob1ig+β9jjob2ig+β10jjob3ig+

β11jjob4ig+εij

(4)

第二层(区域层面)：

β0j=γ00+γ01perpubj+μ0j

(5)

β1j=γ10+γ11perpubj+μ1j

(6)

β2j=γ20

(7)

β3j=γ30

(8)

β4j=γ40

(9)

β5j=γ50

(10)

β6j=γ60

(11)

β7j=γ70

(12)

β8j=γ80

(13)

β9j=γ90

(14)

β10j=γ100

(15)

β11j=γ110

(16)

其中，下标j表示第j个省份；μ0j和μ1j均为区域层的残差项，服从正态分布，第一层的残差项也为正态分布。在该模型的设定中，β参数表示自变量的影响。将式(5)至式(16)带入式(4)，得到：

zij=γ00+γ01perpubj+γ10subij+γ20sizeij+

γ30urbanij+γ40eduij+γ50ageij+γ60genderij+

γ70marryij+γ80job1ij+γ90job2ij+γ100job3ij+

γ110job4ij+γ11subijperpubj+μ1jsubij+υij

(17)

其中，υij=μ0j+εij。式(4)中β1j表示是否获得转移支付对家庭收入贫困对数发生比的影响。在第二层中将这个影响分为三个部分：平均影响(γ10)、异质性效应(γ11)和残差项(μ1j)，其中γ11是本文关注的重点。收入贫困的模型类似，由表6给出两类贫困下的估计结果。

表6 分层LOGIT模型估计转移支付对家庭贫困效应变化

注:*、**、***分别代表在10%、5%、1%的程度上显著。

(三)模型主要结论

上述分层模型中，γ11，即人均公共服务支出与转移性收入的交互项都为负数，并且在多维分析框架下显著，这表明随着人均地区公共服务能力的提升，转移支付改善贫困的效应在增强②。

我们可以得到如下结论：(1)从多维贫困模型来看，可以发现：一个家庭获得转移支付的确可以改善该家庭的多维贫困，使其对数发生比降低1.31。这也与个体层面的多维模型结论保持了一致；同时，该家庭所在地区的公共服务供给能力提高，也可以显著加强其改善其多维贫困的效果。这与收入贫困分析框架下的结论一致。(2)进一步分析交互项，表明一个地区公共服务供给能力增强会使转移支付的减贫效应增强，具体来说，如果假设某个家庭获得等额的转移支付收入，则该家庭所在省份的公共服务能力越高，转移支付所带来的多维减贫效应会越明显，即在多维减贫层面，鉴于我国目前实施的转移性支付手段已经较为完善，将视角放在提升地区公共服务水平上会更有意义，这样可以使得同样的转移性收入发挥更大的减贫效应。但是从收入模型来看，人均公共服务支出的增加不会对转移支付的效应产生影响。

六、总结与建议

综上所述，获得转移支付对多维贫困的降低作用更明显，并且公共服务供给能力越强的省份，转移支付收入降低家庭多维贫困的效应也越强。但是，转移支付改善收入贫困的效果不受地区公共服务能力高低的影响。基于以上主要结论和我国贫困现状，我们提出以下两点建议：

1.继续发挥转移支付作为扶贫手段的作用。就我国目前贫困情况而言，加大转移支付力度仍旧是非常有效的减贫措施。因此不仅要增加政府公共转移支付并且还要鼓励私人转移支付，为贫弱人群提供全面的社会保护；同时，要选择以家庭为落脚点扩大转移支付覆盖面，扶贫到户到人，这也是我国政府最新的“精准扶贫”方略的关键所在。

2.与收入贫困框架下显著不同的是，对于多维贫困减贫来说，提升地区公共服务水平非常必要。对于中西部等较落后地区，加强地方公共服务供给能力能够为政府减贫提供强有力的保障和助力。在目前包括联合国在内的国际机构都对多维贫困分析框架越来越重视的情况下，要大力提升落后地区的公共服务水平，加大公共服务产品的供给，以真正改善民生，改善多维贫困。

注释：

① 《中国实施千年发展目标报告》(2015)按照日收入不足1.25美元计算，1990年中国的贫困人口为6.89亿。

② 由于在LOGIT模型中，贫困定义为1，非贫困定义为0，因此γ11为负肯定了转移性收入的减贫作用，同时如果其绝对值越大，说明公共服务供给能力越强的地区，转移支付改善贫困的效应越大。

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(责任编辑:漆玲琼)

Research on the Relationship Between Regional Provision of Public Service and Transfer Payments' Effect for Poverty Reduction Based on the Framework of Multidimensional Poverty

WANG Xijing,GAO Yanyun

(ShanxiUniversityofFinance&Economics,Taiyuan,Shanxi030006,China)

Combining macro level and micro level, this paper discusses whether the regional provision of public service will affect the poverty reduction effect of transfer payments. This paper is mainly based on multidimensional poverty perspective, and use CHNS to research the effects of personal characteristics and family characteristics on poverty. Then we use multilevel models to combine micro factors with macro factors - -regional provision of public service to explore the effects of different public service to the poverty reduction effect of transfer payments, contrasted with the results under the framework of income poverty. The conclusions show that, in multidimensional poverty condition, higher levels of public services in one area, better poverty reduction effect of transfer payments. Transfer payments effect on income poverty reduction has nothing to do with regional provision of public service.

transfer payments; public service; multidimensional poverty; multilevel LOGIT regression model

2016 -09 -09

国家社会科学基金重点项目(14ATJ003)、省高等学校哲学社会科学研究项目(2014335)、山西省回国留学人员科研资助项目(2016-082)

王曦璟(1988—), 女, 河北石家庄人，山西财经大学统计学院博士生,研究方向: 收入分配、贫困测度;高艳云(1975—), 女,山西临县人，山西财经大学统计学院教授，青岛大学经济学院特聘教授，研究方向：收入分配、贫困测度与分析。

F127.7

A

1003 -7217(2017)02 -0092 -07