低收入群体消费支出影响因素的统计分析

齐晓亮 ，石 靖

（1.西安交通大学 人文社会科学学院，西安 710049；2.陕西警官职业学院 治安系，西安 710021；3.西安文理学院 生物与环境工程学院，西安 710065）

0 引言

消费是社会经济发展的基础。对于人们的日常生活来说，不管是在最基本的衣、食、住、行方面，还是在教育、医疗以及通讯，甚至是人情往来方面都离不开消费支出[1]。目前，学术界对这一方面的研究主要集中于体制机制和宏观政策方面。张世伟等人通过实证分析得出，收入是影响城镇低收入群体消费支出的主要因素，政府应以家庭收入水平的适当提高刺激他们的消费需求[2]。曹艳春以2007—2014年贫困人口数据为研究样本，认为最低生活保障制度对低收入群体消费水平的提升有显著的正向效应[3]。常香荷认为低收入群体不仅需要政府加大帮扶力度、改革培训方式，而且离不开政策的支持与就业措施的革新[4]。郑瑞强等人倡导尽快建立“贫困主体全过程参与、发展项目竞争择优、政府普惠扶贫托底”的长效机制[5]。邓维杰认为应该采取自上而下与自下而上相互融合的贫困户识别和帮扶机制[6]。郑宝华等人倡导建立可以回应人民需求的、重心向下的扶贫资源配置体制机制[7]。唐丽霞等人认为实施扶贫瞄准必须兼顾不同群体对扶贫政策的态度及其反应[8]。张静指出，扶贫立法不仅有利于精准识别扶贫对象，而且有益于防止扶贫资源的浪费[9]。总之，学术界在扶贫方面的研究多集中于外在措施，针对贫困人口的微观特征研究还比较少、实证研究较为欠缺，尤其是对于低收入家庭的消费支出研究有待进一步深入。因此，本文在对陕西省城镇住户调查数据梳理分析的基础之上，对城镇低收入住户调查数据进行实证分析，探讨影响我国城镇低收入群体消费支出的因素，以期为我国的城镇扶贫政策提供可量化的统计依据，对低收入群体消费支出的影响因素进行系统深入的实证检验，从而探究家庭收入、家庭人口结构、受访者特征以及其他因素对低收入群体消费支出的影响机理。

1 低收入群体消费支出影响因素统计调查

低保群体的消费支出不仅与其自身的消费观念密切相关，而且与他们的受教育程度、年龄、婚姻、子女数、就业以及政治面貌等情况有着千丝万缕的联系。本文重点关注影响低收入群体消费支出的社会、人口和经济特征。考虑到每个家庭人口数量的差异，家庭消费总支出难以有效地说明这些受访者的实际生活水平，因此本文将调研到的数据以人口数为统计口径，用人均指标来衡量消费支出的构成情况。

本文所使用的数据是对陕西省共1477户享受低保待遇家庭的详细调查与访谈所得，数据样本分别来源于关中地区的西安市和宝鸡市、陕北地区的延安市和榆林市以及陕南地区的汉中市和安康市，具有一定的代表性。其中，调查数据涵盖了家庭成员的基本情况、人口结构、婚姻特征以及收入状况等相关信息。通过对样本数据缺失值、异常值的处理，得到1386份有效样本数据。

表1 不同教育程度的低收入群体的人均消费水平

市场经济中人既是生产的要素也是消费的主体。张学敏等人通过对受教育程度与居民消费关系的调查分析发现，教育对人们的消费水平、消费结构、消费方式以及消费观念等方面有着重要的影响[10]。由表1可以看出，在1386份有效问卷中，仅有79户受访者是大专及以上的受教育水平，其余均为大专以下水平，这说明受访者的受教育程度普遍偏低。P值为0.56，说明不同受教育程度的低保户的人均消费支出差异并不明显，这和本文的预期结果有所偏差。

表2 不同年龄段的人均消费支出情况

不同年龄段的消费者在个人成长和家庭发展周期上都存在着不同的消费心理、倾向和特点。通过对表2的分析发现，35岁以下的受访者承担的社会压力相对较小，故在消费时考虑的因素也比较少，所以支出均值相对较高；36～55岁的受访者消费支出的均值为754.49元，为最低。原因在于这部分受访者处于家庭中的核心位置，考虑的因素比较多，比如子女上学、老人抚养等问题，故此平时的生活较为节俭、生活消费支出较少；55岁以上的受访者消费支出水平最高、达到942.75元，可能他们在医疗保健方面的支出相对较多。通过对不同年龄阶段受访者人均消费支出的计算，发现人均消费支出具有显著的统计学意义。单因素方差分析的P值为0.03，说明受访者年龄阶段不同，其消费支出具有明显差异。

表3 不同婚姻状况的人均消费支出

低收入群体消费支出的多少与婚姻状况的关系也很密切。为了解受访者的婚姻状况，问卷设计的回答项目包括：（1）已婚；（2）未婚；（3）离异；（4）丧偶。为了便于分析，在表3中将婚姻状况分为两类，即已婚和非在婚。可以看出，在不同婚姻状况下，受访者的人均消费支出差异较大：已婚为714.10元、非在婚为875.93元。非在婚受访者的消费支出明显较多，相对于已婚人群而言，他们的生活负担较小、消费随意性较高，原因可能正如“一人吃饱、全家不饿”所揭示的社会现实；已婚受访者可能囿于各种家庭原因，生活比较拮据。P值为0.01，说明受访者不同婚姻状况下的消费支出具有显著差异。

表4 不同家庭子女数的人均消费支出

从表4可以看出，无子女家庭数达到198户，占样本总量的14.29%，相较于一般家庭，这个比例偏高。这可能是因为他们的中大部分人由于贫穷而处于未婚状态或者因身体原因而无子女。在这样的情况下，他们的消费观念往往有别于有子女家庭，表4中无子女家庭人均消费支出最高，多子女家庭次之，最低的是单子女家庭。原因可能是无子女家庭没有源自于子女生活、教育等方面的支出压力，单子女或者多子女家庭则反之。然而，这三类家庭人均消费支出的均值没有统计学上的显著差异（F=1.13，p=0.32）。

表5 不同就业状况的人均消费支出

就业状况直接决定了一个人的收入情况，而收入的多少又会直接作用于消费，因此就业状况对消费支出有着非常重要的影响作用。因为在一个家庭里，一个人有无工作对家庭消费支出的影响完全不同。在分析之前，首先将就业状况进行分类，令全职就业和半职就业=1，失业/下岗、退休和其他=2，从未就业=3。从表5可以看出，处于失业/下岗、退休和其他就业状态的群体消费支出均值最高、为843.23元，标准差也远远高于其他情形。P值为0.41，说明不具有统计学上的显著意义。

表6 不同政治面貌低收入群体的人均消费水平

政治面貌是衡量个人综合素质的重要指标之一，它对个人的生活、学习以及工作等方面都有着重要的影响。一般来说，党员在各个方面都比非党员拥有更多的优势，他们更容易获得就业机会、收入水平也相对较高，因此社会地位也普遍高于非党员。在问卷调查的过程中，本文发现受访者当中党员的数量极少，年龄普遍偏大、比较集中，多为中老年人；而非党员受访者年龄差异较大。因此，可以认为党员中的贫困者异质性较小，他们的消费观念比较传统，消费需求比较单一。从表6可以看出，低保党员整体的人均消费支出为687.5元，而非党员则达到了813.2元。这充分显示出政治面貌对低收入人群的消费支出具有一定的影响。然而，T检验的P值为0.28，说明不具有统计学上的显著意义。

2 实证分析

2.1 模型设定与变量选择

根据研究目标，本文以低收入家庭的消费支出为因变量，同时采用对数形式进入模型。其一，将数据进行对数化处理，有利于序列中异方差的有效消除；其二，可以有效降低调查数据的波动性，将模型转化为线性模型进行分析研究。通过对消费支出和家庭可支配收入取对数，构建模型用以考察城镇低收入群体消费支出的影响因素，如下：

其中，lnhc、lnincome和E分别表示消费支出的对数、可支配收入的对数与其他控制变量。从不同的角度考虑，可以将E进行分类：（1）年龄、性别、受教育年限以及就业等受访者的特征变量；（2）家庭规模、子女数量以及户主婚姻状况等家庭特征变量；（3）家庭其他变量，即是否拥有住房、是否有负债、家人是否有慢性病以及丧失劳动力的人数等。

2.2 描述性统计

各变量的编码如下：

（1）家庭生活消费支出（hconsum）、家庭总可支配收入（fincome）、年龄（age）均以实际数值进入模型；

（2）受教育年限（edu）：按照实际学历换算，如小学学历为6年，初中学历为9年，高中学历为12年，大专及以上均为16年；

（3）性别（male）：是否为男性，是=1，否=0；民族（nation2）：是否是少数民族，是=1，否=0；政治面貌（party）：是否为党员，是=1，否=0；就业状况（employ）：是否就业，是=1，否=0；健康状况（body）：是否健康，是=1，否=0；婚姻状况（merry）：是否处于在婚状态，是=1，否=0；住房所有权（homeowner）：是否拥有，是=1，否=0；负债状况（debt）：是否有负债，是=1，否=0；家人是否患有慢性病（chrdiseases）：是否有，是=1，否=0；

（4）家庭规模（members）：家庭实际共同生活人数，按实际人数进入模型；子女数量（children）：按实际人数进入模型；丧失劳动力人数（incapacity）：按实际人数进入模型。

相关变量的描述性统计如表7所示。

表7 描述性统计

2.3 实证检验

根据lnhc=α+β*lnincome+γ*E+ε，不考虑其他控制变量的影响，仅在公式中加入家庭可支配收入的对数变量，以此来分析家庭消费支出的收入弹性，然后构建回归方程：

进行实证检验，结果如下页表8第（1）列所示。在此基础之上，依次在回归方程中加入相关变量，从而进一步探究加入变量对家庭消费支出的影响。

在回归方程（1）中加入受访者的年龄、受教育程度、性别、民族以及政治面貌等变量，然后构建回归方程：

进行实证检验，结果如表8第（2）列所示；

在回归方程（2）的基础之上，继续引入受访者就业状况与健康状况两个特征变量，然后构建回归方程：

进行实证检验，结果如表8第（3）列所示；

在回归方程（3）的基础之上，继续引入受访者婚姻状况、家庭规模与子女数量等人口结构变量，然后构建回归方程：

进行实证检验，结果如表8第（4）列所示；

在回归方程（4）的基础之上，继续引入是否拥有住房产权与负债状况等特征变量，然后构建回归方程：

进行实证检验，实证结果如表8第（5）列所示；

在回归方程（5）的基础之上，为了判断受访者家人是否患有慢性病和丧失劳动力人数对低收入家庭的消费支出影响，继续在模型中引入家人是否患有慢性病与丧失劳动力人数等特征变量，然后构建回归方程：

进行实证检验，实证结果如表8第（6）列所示。

通过对表8（见下页）中相关数据的分析，不难发现：（1）家庭可支配收入正向影响消费支出，丧失劳动力人数负向影响消费支出。即家庭可支配收入越多，用于日常生活的消费支出就越多，反则反之。丧失劳动力人数的增加意味着家庭可支配收入的减少，因此消费支出相应减少，这也验证了可支配收入与消费支出的正相关关系；（2）有负债的家庭及其成员患有慢性病也会增加消费支出。如果家庭成员中有人患有慢性病而需要更多的医疗支出时，往往需要通过借贷筹集大量资金；（3）家庭人数越多，尤其是子女数越多，消费支出就越少。这不难理解，家庭成员人数较多意味着消费需求更加多样化，如果子女越多可能就需要更多的教育支出，在教育支出的挤压效应之下，生活消费支出相应减少。

综上所述，收入状况是影响低收入群体消费支出的主要因素。对于很多低收入家庭来说，并非他们不愿多消费、刻意节俭，而是没有能力或者收入太少所致；其次，受丧失劳动力人数、负债状况、慢性病患者人数、家庭规模以及子女数的影响，他们的消费支出差异较为显著。

表8 回归分析

3 对策建议

每个人都有选择工作和得到报酬的机会，但是工作的好坏与收入的多寡又是有所差别的。在访谈过程中，有597个受访者表示自己从未就业过，占到样本总数的43.07%，其中有相当一部分人是因为能力贫困或者权利贫困倾向于选择“福利依赖”而逃避就业、逃避社会，这也是低收入群体物质贫困的根源所在。因此，如何促使城镇低收入群体在政府的帮助下自食其力、摆脱贫困是当前贫困治理的一个重大研究课题。本文建议：

（1）实施积极的就业政策，促进低收入群体充分就业

低收入群体尤其是低保人群大多依赖于自身的体力劳动而获取财富，富有者除了劳动力之外，往往还有大量原始积累。因此，如若就业有了保障，就完全有可能增强就业对低收入群体中有劳动能力者的吸引力，低收入群体也才能有持续获得收入的能力，从而有效地减少乃至避免“福利依赖”的弊端[11]。在前文的分析基础之上，建议实施积极的就业政策，进一步加强对低收入人群的免费职业指导培训，有效提高他们的业务能力和综合水平，从而促进低收入群体充分就业。

（2）降低对低收入群体的信贷门槛，鼓励金融与扶贫机构共同出资出力

在信贷覆盖面上向低收入人群倾斜，同时继续推进小额信贷。金融机构不仅要扩大信贷覆盖面，而且要降低信贷门槛与标准。在扶贫基金铺底和政府担保基金强力保障的背景之下，可以尝试将政策目标与信贷资产质量评估有机结合，同时把低收入群体纳入目标人群，力求构建一个系统完整的客户评价指标体系。

（3）深化改革创新，建立健全对低收入群体的社会保障支撑体系

第一，深入落实养老保险制度改革，构建覆盖低收入群体的全方位、多层次、宽领域地养老保险体系；第二，继续推进医疗保险制度改革，构建统一的覆盖全体社会主义劳动者的医疗保险体系，最大限度地满足低收入群体对医疗服务的各方面需求。此外，通过对原始调查数据的深入分析，发现了一些异常数值，因此有必要进一步严格“低保”标准，切实提高扶贫工作的管理水平与实际效果，解决低收入群体在就业、看病、子女教育以及住房等方面的实际困难，真正做到应保尽保、精准扶贫。