中国城镇贫困估计及原因探索

陈书

摘 要：

随着城市化进程的深入，城镇居民贫困问题往往具有隐蔽性，若不能正确认识，将会危及经济的可持续发展及社会稳定。通过扩展线性支出系统（ELES模型）确定中国城镇贫困线标准，并据此估算城镇贫困人口和贫困发生率，发现中国城镇贫困问题日益严重。虽然收入分布曲线右移，城镇居民收入增加，但收入差异明显扩大，加上城镇居民维持基本生活消费的支出逐年增长，城镇贫困人口与贫困发生率逐年上升。同时，由于食品类边际消费倾向较高，交通通信类消费和文教娱乐服务类消费的需求收入弹性均大于1，即消费需求的增长和消费价格指数的同步提高，使得收入的提高幅度不及消费支出上涨幅度，进而导致了城镇贫困问题。

关键词：

城镇贫困；ELES模型；消费支出；收入

文章编号：2095-5960（2015）06-0099-10

；中图分类号：F222

；文献标识码：A

一、引言

伴随着中国经济的较快发展和城市化进程的推进，城镇贫困问题日益凸显。中科院《2012中国可持续发展战略报告》显示，2011年中国贫困人口数仍有1.28亿，并且相对贫困、城市贫困等问题逐渐凸显，返贫现象时有发生，成为构建和谐社会、实现全面建设小康社会目标的难点。城镇贫困作为一种新型贫困，具有区别于农村贫困的复杂性、隐蔽性和可变性等诸多新特点，如何准确认识我国城镇贫困问题，具有很强的现实意义和学术价值。

目前，对于城镇贫困的研究，主要集中在两个方面。一方面，是针对城镇贫困标准的恰当选择；另一方面，是针对城镇贫困问题产生原因的探讨。

就城镇贫困标准而言，确定方式有很多，包括直接热量摄入法、食物能量摄入法、基本需求成本法、恩格尔系数法、收入比例法等。城镇贫困程度的分析与城镇贫困线的选择密不可分，以往把城镇最低生活保障标准视为城镇贫困线的做法并不科学，城镇贫困标准须充分考虑其与经济发展水平的相关性（龚立新和解栋栋，2006）[1]。城镇贫困测算标准的选择，应能够最大限度地保证贫困人口的基本生活需求，贫困标准增长速度应与GDP和人均收入增长速度相关（张靖，2010）[2]。当前，恩格尔系数法、收入比例法和扩展线性支出法（ELES）是学术研究中最普遍采用的贫困线标准测定方法。采用扩展的线性支出系统法来测算贫困线，相对来说能更好地反映贫困的真实状况（姚金海，2007）[3]。同时，ELES借助一般抽样调查的统计分组数据即可得到具体分析结果，具有较强的实用性（骆祚炎，2006）[4]。

就城镇贫困问题产生原因而言，国内外经济学者从理论与实证各方面给出了解释。对城镇贫困的关注主要来源于对拉美国家过度城市化问题的热议，郑秉文（2009）在考察1980—2008年拉美经济增长与贫困等数据时发现，拉美地区一方面经济呈现增长状态，另一方面贫困率却呈现持续上升趋势[5]。拉美国家高水平的劳动周转率和收入流动性，以及不发达的社会保障体系是导致其城镇贫困的重要因素，仅靠劳动力市场的调节很难起到减贫的作用（Luis Beccaria等，2013）[6]。

同样作为发展中国家，中国在国民经济持续高速增长的经济社会转型时期，城镇贫困在广度、深度和强度方面也都表现出大幅度上升的态势（陈立中和张建华，2006）[7]。我国城镇贫困人口的增加，主要是由于城镇人口基数的上升、城镇收入差距的扩大和低收入者的收入增长赶不上基本消费需求额的增长等方面的原因造成（骆祚炎，2006）[8]。从贫困的现状和发生机制来看，中国当前的城镇贫困表现为基本生存权能够得到满足，但发展权缺乏且不均衡的“能力贫困”（侯卉等，2012）[9]。城镇居民收入不平等、失业率、住房支出、教育支出和医疗支出上升也是城镇贫困恶化的主要因素（陈立中和张建华，2006）[7]。同时，中国城市贫困率在很大程度上受到收入分配的影响（张莹和万广华，2006）[10]。所以，我国城镇贫困问题的产生应从社保体制、分配制度、经济差异等多方面找原因。

为了规避拉美陷阱在我国经济发展中重演，必须正确认识我国城镇贫困程度，理清城镇贫困发生的最主要原因，从而进行有效的调控。虽然，对于贫困线标准测算的文献比较丰富，但就城镇贫困人口估计数据的文献并不充分，这影响到对我国城镇贫困问题的进一步探讨。同时，社保体系与分配制度的调整是一个长期而复杂的过程，经济杠杆的调节无疑是解决城市经济发展与居民福利水平不均衡问题的首选方案。故本文将从居民消费结构的角度进行分析，充分考虑经济增长对贫困线的影响，利用扩展线性支出模型（ELES）对我国真实城镇贫困线标准进行测算，进而估算出城镇贫困人口数和贫困发生率。在此基础上，本文结合城镇居民消费需求增长趋势与结构性通胀因素，分析了目前我国城镇贫困问题严重程度及其恶化的经济原因。

二、ELES模型回归与城镇贫困线估算

要度量城镇贫困程度，首先要确定城镇贫困线标准。根据贫困线标准的不同，贫困人口数会有所变化：贫困线标准越高，贫困人口数越多，贫困程度越严重；贫困线标准越低，贫困人口数越少，贫困问题相对较轻。本文选择ELES模型估计城镇贫困线标准，并以之作为测度我国城镇贫困程度的基础。

扩展线性支出系统（ELES模型）是经济学家Lunch于1973年在线性支出系统（LES模型）（R.Stone，1954）的基础上提出的。在消费者收入约束条件下，极大化直接效用函数（L.R.Klein和H.Rubin，1947），如下所示：

maxU=∑ni=1ui（qi）=∑ni=1biln（qi-ri）s.t.∑ni=1piqi≤I （1）

其中，U表示效用；I表示消费者的收入水平；qi表示第i种商品的实际需求量；pi表示第i种商品的价格；ri表示可维持生活的第i种商品的基本需求量；bi为边际消费倾向；有0

运用“拉格朗日乘数法”进行约束条件下最大值求解，则其拉格朗日函数为：

L=∑ni=1biln（qi-ri）+λ（I-∑ni=1piqi） （2）

对函数L求导等于零，可得：λ=bipi（qi-ri），由此整理得到扩展线性支出系统（ELES）模型，表达式为：

piqi=piri+bi（I-∑ni=1piri） （3）

该模型表明，在一定收入和价格水平之下，消费者首先满足其对第i种商品或劳务的基本需求piri，在余下的收入I-∑piri中，按照bi的比例在消费第i种商品和储蓄之间进行分配，消费者的边际储蓄倾向为1-∑bi，且有∑bi≤1。

令ai=piri-bi∑ni=1piri，则：

Vi=ai+biI+ui （4）

其中，Vi=piqi表示居民对第i种商品的实际消费额；ai和bi为待估参数；ui为随机扰动项。

对ai=piri-bi∑ni=1piri等式两边求和，可得到：∑ni=1ai=（1-∑ni=1bi）∑ni=1piri

由于piri为消费者对第i种商品基本支出，∑piri就是维持消费者基本生活所需的全部消费支出的总和。采用最小二乘法估计，得到参数估计值i和i，则贫困线可表示为：

PL（ELES）=∑ni=1piri=∑ni=1i/（1-∑ni=1i） （5）

根据国家统计局公布的“城镇居民① ①城镇居民为居住在城镇区域范围内的常住户。家庭平均每人全年现金消费支出”数据，城镇居民现金支出主要分为：食品消费、衣着消费、居住消费、家庭设备及用品消费、交通和通信消费、文教娱乐服务消费、医疗保健消费这七大类。本文选取2005年至2012年我国31省市城镇居民人均各类现金消费支出与城镇居民人均可支配收入指标，建立ELES计量方程：

Vij=ai+biIj+ui （6）

其中，Vij表示j省市第i类消费城镇居民人均支出，Ij表示j省市城镇居民人均可支配收入，i=1，2，…7，j∈[1，31]。

通过Eviews软件，采用最小二乘回归分析法，分别得到参数ai和bi的估计值i和i（如表1所示），并代入上述ELES贫困线计算公式，测算出2005年至2012年我国城镇地区贫困线标准（如图1所示）。

由图1可见，2005年至2012年中国城镇贫困线PL（ELES）呈快速上升趋势，特别是2010年以后，PL（ELES）贫困线提高速度加快，反映城镇居民维持基本生活的消费支出涨幅较大，甚至超过了居民可支配收入的增长速度，2012年PL（ELES）贫困标准较前一年（2011年）增长了3435%，而同期城镇居民可支配收入的增长率仅为1263%。同时，结合国家公布的我国扶贫标准来看（如图1所示），2010年以前我国扶贫标准增幅都相对稳定，而2011年对此标准进行了一个大幅度的调整，几乎翻了一倍，说明我国农村居民生活成本在2010年之后有一个较大范围的提高，这与本文测算的城镇居民ELES贫困线标准趋势是相一致的（如图1所示），与经济发展水平提高带来的居民收入增长、消费结构变化、物价指数上涨等有直接关系。另外，城镇居民的基本生活消费支出远高于农村，并且增长速度也更高，相比而言城镇居民没有土地，不能自己生产、自己消费，基本生活消费的满足都必须通过市场交易的途径获取，所以对城镇居民而言，市场因素对生活必需消费的影响更为直接，这也是以ELES贫困线更能合理反映出我国城镇居民贫困标准的有力印证。

三、中国城镇贫困测度

明确城镇贫困线标准之后就可以测算我国城镇贫困程度，本文选择贫困发生率指标（Headcount）来反映，即：H=q/N。其中，q表示贫困人口数，即收入或消费水平低于贫困线标准的人口数，N表示地区总人口数。H值越高，说明该地区贫困人口比例越高，贫困问题就越突出；反之，H值越低，陷入贫困的人口比例越低。对贫困人口的估计，如图2所示：

图2 贫困回归估计曲线图

参考Foster等（1984）总量贫困测定方法[11]，假设我国城镇居民收入I为连续性随机变量，F（I）为我国城镇居民收入I的分布函数，f（I）为城镇居民收入I的密度函数，有：

F（x）=∫x0f（I）dI，x∈[0，I*] （7）

当收入I=0时，居民没有收入来源，f（0）>0表示还未达到法定就业年龄，或者没有能力获取既定收入的人口数为正，如小孩、学生、待业者等人群。其中，I*为居民最高收入值，城镇居民收入的取值范围为0至I*的区间。贫困线为I=z，且在短期内保持不变，则此时社会贫困人口可表达为：

F（z）=∫z0f（I）dI，即图2中阴影范围的面积。

根据国家统计局公布的“按收入等级分城镇居民家庭基本情况”的数据来看，我国城镇居民分布在中等收入区间的人数较多，所以设Q=c+a（I+b）n的一般函数形式，数据选取2005年至2012年我国城镇居民家庭人均可支配收入与人口数的分组数据，进行多次拟合分析发现n= 3时，拟合优度最高，而常数项c未能通过检验，所以建立回归方程为：

Qi=α1Ii+α2I2i+α3I3i+μi （8）

其中，Qi为第i组城镇人口数；Ii为第i组城镇居民人均可支配收入；μi为随机扰动项；α1、α2和α3为待估参数。

运用Eviews软件进行回归分析，结果如表1所示，参数估计值1、2和3均在5%以上水平显著，方程具有良好的拟合优度，可以较好地反映我国城镇居民收入水平与人口分布的现实情况。

运用Excel软件分别模拟出2005年和2012年的收入分布函数图形，如图3所示，其中x轴表示城镇居民可支配收入，定义域为0至2倍当年样本均值的范围；y轴表示城镇居民人数；曲线表示处于不同收入水平下的城镇居民人数变化关系。

图3 收入分布函数图

据图3显示，我国收入的人数分布情况呈现出三个主要特征。第一，函数曲线整体右移，说明随着经济的增长，城镇居民基本上可以在此发展过程中受益，人均收入水平明显提升，较低收入组的人口向更高收入组转移。第二，2012年f（I）曲线均值大于2005年f（I）曲线均值，说明城镇居民平均收入水平有较大提升。第三，收入差异明显扩大，表现为2012年的f（I）曲线相较于2005年的f（I）曲线更为平缓，标准差更大，人口分别有向两端的高、低收入组扩散趋势。当贫困线为固定数值时，由于曲线右移，则贫困线、分布曲线与坐标相夹的面积会变小，即贫困人口数减少。但是，社会经济发展、居民收入、消费支出都是一个动态变化的过程，固定值贫困线显然不足以反映现实。而贫困线的提高，并不必然带来贫困人口的增加，贫困人口增加与否与贫困线提高幅度、经济发展增长率、物价水平都有着紧密联系。

所以，取z值为城镇贫困线PL（ELES），计算积分：

qi=∫z0（1I+2I2+3I3）dI （9）

可得我国城镇贫困人口的估计值qi，再结合我国城镇居民人口统计数据，从而计算得到我国城镇贫困发生率，如表2所示。

从估算结果可以看出，以ELES模型计算所得的贫困线PL（ELES）为标准，2005年至2012年我国城镇贫困人口呈现出不断增长趋势，且增长速度较快，2012年较2005年城镇贫困人口增加了约5倍。即是说，至2012年大约有3千万城镇居民的收入不足以维持其在城镇的基本生活消费水平。同时，贫困发生率指标也呈逐年上升趋势。虽然随着我国城镇化进程加快和农村剩余劳动力转出，近年来城镇常住人口总数在不断增加，但仍然没能冲抵掉城镇贫困人口增加对城镇贫困发生率的不利影响。从城镇贫困发生率的数值可以看出，不仅我国城镇居民贫困人口占城镇总人口的比例在不断提高，而且城镇贫困人口增长的速度要快于城镇总人口增长速度，说明城镇贫困人口的增长并不能简单地认为是农村剩余劳动力转出所带来的贫困人口转移，还有很大比例是城镇居民自身收入水平所限。从ELES模型角度分析，这就是城镇居民收入水平的增长不能满足其基本消费水平的增长所导致的贫困。

四、中国城镇贫困原因分析

由前文分析可知，目前我国城镇居民贫困问题日益严峻已是不争的事实，其中最直接的表现即为城镇贫困线PL（ELES）的逐年提高，而究其原因可归结于物价上涨、收入分配差异扩大，居民消费结构变化等因素影响。鉴于此，本文将基于ELES计量模型估算出我国城镇居民边际消费倾向和城镇居民需求收入弹性，进一步解释城镇居民消费结构与城镇贫困问题的联系与渊源，阐释随着收入水平提高城镇居民消费需求和消费结构的变化，从结构性通胀与居民收入水平差异等方面探讨我国城镇贫困问题发生的经济原因。

（一）边际消费倾向分析

由ELES模型假定bi为边际消费倾向，则根据ELES计量方程的回归结果可知我国城镇居民各类消费的边际消费倾向估计值（如表3所示）。

从表3的数据分析可知：第一，在这七大类消费中V1食品类的边际消费倾向最高，即是说，在新增的城镇居民可支配收入中就有约20%的收入用于增加食品支出。贫困指数对贫困线越敏感，食品价格上涨对贫困的影响就越大，由于我国的贫困人口对于贫困线的弹性很大，食品价格上涨所导致的城市低收入群体的实际收入下降或贫困线的上升还会使更多的低收入人口重新陷入贫困（张全红，2008）[12]。结合我国城镇居民各类消费价格指数的数据（如表4所示）不难发现，食品类城镇居民消费价格指数的持续上升，是导致居民消费总额增加的重要原因。即使食品类边际消费倾向存在逐年小幅下降的趋势，但食品类始终是各类型消费中边际消费倾向最高的一种。由于食品价格的大幅上涨，特别是在2007年、2008年和2011年出现了食品类消费品价格超10%的惊人增长，城镇居民为了维持所必需的生活食品消费量，必然选择增加食品支出额。

第二，边际消费倾向变化最大的应属V7医疗保健消费和V3居住消费类，2005年至2012年其边际消费倾向分别下降了约1/2，说明城镇居民增加的收入中愿意多花在医疗和居住类的消费比例是减少的。医疗与住房一直是城镇居民生活颇为关心的两个问题，但近年来医疗保健类、住房租金类和自有住房类的城镇居民消费价格指数持续增长，导致城镇居民的这两类消费倾向降低。居民能够或愿意花在住房和医疗上的支出受到居民收入增长能力的限制，由于房租等居住成本的上涨和医疗花费的增加，为了维持既有的生活水平（如食品、衣着类基础消费等），只能主动选择不增加甚至降低居住标准或水平，缩减医疗消费，以弥补收入增长不足以抵消食品价格增长的负效应。与此同时，城镇社会医疗保险制度的完善，公租房、廉租房等公共福利的建设投入，也是城镇居民医疗与居住类边际消费倾向降低的又一因素。通过将部分城镇居民的必须消费转变为一种政府福利支持，增加了居民收入预算约束水平，也即是说，政府对公共品投入的增加，社会保障体系的建设与完善能在一定程度上起到缓解城镇贫困的作用。

第三，V5交通和通信消费、V6文教娱乐服务类消费是仅次于食品类边际消费的倾向值较高的两大类，边际消费倾向也较为稳定，分别约为14%和12%。这意味着城镇居民愿意增加交通、通信类和文教娱乐服务类支出的消费倾向较大。目前交通、通信类消费价格呈降低趋势，文教服务类消费价格基本持平，在此情况下，该两大类的消费总量的增加，反映出在城镇居民收入不断增加的同时，居民更注重服务类消费需求的满足。

（二）需求收入弹性分析

根据前文的ELES扩展线性支出模型，可知需求的收入弹性为：

εi=ViI×IVi=i×IVi （10）

根据ELES计量模型参数估计结果，可计算出我国城镇居民各类消费需求收入弹性（如表5所示）。

通过需求收入弹性数据分析可知，交通通信类消费和文教娱乐服务类消费的需求收入弹性均大于1，富有弹性，说明城镇居民在通信与文教娱乐方面的需求对收入的变动是十分敏感的，对这两类消费需求的增长率大于居民收入的增长率，即随着可支配收入的增加，城镇居民对于交通通信、娱乐消费需求表现出强烈的增长态势。家庭设备及用品消费的需求收入弹性约等于1，说明随着城镇居民收入的增长，其家庭设备用品需求也呈同比例增长。而食品消费、衣着消费、居住消费和医疗消费的需求收入弹性小于1，缺乏弹性，这四种消费类型需求的增长变化率小于居民收入水平的变化率，需求对收入变化不敏感。同时，居住消费和医疗消费的需求收入弹性呈明显下降趋势，说明伴随着城镇居民收入的增长，其居住消费需求和医疗消费需求对收入变化的敏感度降低，这与持续增长的居住成本以及医疗制度改革有着紧密的关系。

结合边际消费倾向和需求收入弹性的综合分析可知，我国城镇贫困主要是由于城镇居民日益增长的消费需求与消费品价格同步上涨所带来的居民必需生活消费成本上升，在收入分配差异日益扩大的背景下，低收入者的收入增长不及其消费支出的增加，进而导致城镇贫困人口的增加。所以从消费结构而言，导致我国城镇贫困的原因可以具体表现为以下几个方面：

第一，边际消费倾向高，同时该类消费价格上涨，如食品类消费增长。我国城镇居民对食品等必须消费品本就有较高的边际消费倾向，增加的收入中有很大比例用以该类消费支出，为满足不断增长的消费需求及物价上涨影响，不得不增加该类消费支出总额。

第二，边际消费倾向较高，需求收入弹性大于1，如交通和通信消费、文教娱乐服务类消费增长。这部分消费需求对收入增长变化比较敏感，名义收入的增加会带来该类消费量的较大增长，即使消费品价格不变或小幅下降，甚至是在实际收入减少的同时，也会因消费量的膨胀增加消费支出。

第三，需求收入弹性等于1，同时该类消费价格小幅上升，如家庭设备及用品类消费增长。该类需求与收入呈同步增长趋势，名义收入增长带来该类需求同比例增长，需求总量增加，同时消费品价格上涨，导致该类消费支出增加。

第四，由消费品价格大幅上升导致，如居住类消费增长。该类消费需求变化不大，但因为日益增长的消费价格，导致消费支出不得不增加，而居民实际享有的消费量或者效用并未见必然增长。

可见，我国城镇居民消费需求和消费量都有着明显的增长趋势，但同时又受到物价指数上涨、收入增长水平的限制。随着居民消费价格的提高，需要满足生活基本消费的支出也必然增加，如果城镇居民的收入增长率不及物价上涨速度，则会带来新一轮贫困问题的发生，而这样的贫困往往是隐形的，收入的提高并不能实际带来生活水平的提升，而是被较高的物价指数及日益增长的消费需求所抵消，甚至降低了居民生活质量，导致城镇贫困问题。

五、结论

随着中国城镇化进程的深化，城镇贫困问题受到越来越多的关注，也成为阻碍经济转型与可持续发展的一大隐忧。本文通过建立ELES计量模型，计算整理得到ELES贫困线标准，并据此估计我国城镇贫困人口和贫困发生率，发现我国城镇贫困问题日益严重，城镇居民维持其基本生活消费的支出逐年增长，城镇贫困人口与贫困发生率数值亦逐年上升。

相较于传统农村贫困问题，城镇居民生活水平受消费结构、物价指数等市场因素的影响更为直接。从城镇居民边际消费倾向和需求收入弹性分析，论文发现食品类边际消费倾向最高，医疗、居住类边际消费倾向变化幅度较大，由于食品和居住消费价格指数趋高，城镇居民食品、居住等消费支出也偏高。同时，交通通信与文教娱乐服务类消费需求收入弹性大于1，城镇居民对于通信与文教服务需求随着城市化和信息化水平的提高而日益旺盛。消费需求的增长，物价水平的提高，促使城镇居民对必需消费支出的增长，而城镇居民消费支出的增长与可支配收入增长之间的不平衡，进而引发城镇贫困问题。

所以，有必要通过调控结构性通胀，把物价水平控制在一个合理范围。同时，调整城镇居民消费结构，依靠政府加大社会保障支持，增加公共福利品投入，从而提高城镇居民实际收入水平，满足城镇居民日益增长的消费需求，以达到在一定程度上缓解城镇贫困问题的目的。

参考文献：

[1]龚立新，解栋栋. 城镇贫困问题剖析及其标准界定[J]. 改革， 2006（1）：20-26.

[2]张靖. 城镇贫困人口基本生活需求测定模型比较与应用[J]. 西北人口， 2010（4）：7-11.

[3]姚金海. 基于ELES方法的贫困线测量[J]. 统计与决策， 2007（1）：115-117.

[4]骆祚炎. 利用线性支出系统ELES测定贫困线的实证分析——兼比较几种贫困标准[J]. 当代财经， 2006（3）：5-10.

[5]郑秉文. 拉美“增长性贫困”与社会保障的减困功能——国际比较背景[J]. 拉丁美洲研究， 2009（2）：3-29.

[6]Luis Beccaria， Roxana Maurizio， Ana Laura Fernández. Urban poverty and labor market dynamics in five Latin American countries： 2003–2008[J]. The Journal of Economic Inequality， 2013（11）：555-580.

[7]陈立中，张建华. 中国转型时期城镇贫困变动趋势及其影响因素分析[J]. 南方经济， 2006（8）：55-67.

[8]骆祚炎. 我国城镇贫困人口规模再估算[J]. 财经科学， 2006（9）：82-89.

[9]侯卉，王娜，王丹青.中国城镇多维贫困的测度[J]. 城市发展研究， 2012（12）：123-128.

[10]张莹，万广华. 我国城市贫困地区差异之研究[J]. 管理世界， 2006（10）：50-56.

[11]Foster J.， Greer J.， Thorbecke E.. A Class of Decomposable Poverty Measures[J]. Econometrica， 1984（52）：761-766.

[12]张全红. 粮价上涨、通货膨胀与城市贫困——基于两种价格指数的对比分析[J]. 统计研究， 2008（9）：11-15.

责任编辑：张士斌