青海城乡困难群众收入影响因素分析

席丽娟

一、引言

巩固拓展脱贫攻坚成果，是“十四五”规划的主要内容，困难群众仍是后扶贫时代的重点关注对象，其收入也是我们的重要抓手。国内外学者从自然因素、经济因素、文化因素和社会因素等方面分析了环境对产生贫困的影响。高艳云等（2014）研究发现，影响贫困的因素有教育程度、贫困文化迭代、村干部素质水平、政策完善程度、自身发展动力、技能掌握水平、收入来源渠道、社会帮扶程度、身体疾病、劳动力数量。岳奥博等（2020）研究认为，低保人员特征、家庭基本状况、家庭收入状况都会对贫困程度具有显著影响。潘华等（2020）研究发现，城乡地域差异、教育水平高低和缴纳社保花费是制约中国低收入群体增收的主要因素。雷昊等（2020）发现，外语、普通话和方言能力均对收入有积极的正向影响，且外语能力的影响效应最为显著。史新杰等（2021）指出，由于现阶段农民工被锁定在低技能行业，相较于基础教育，职业培训对农民工外出收入产生了更大正向影响。

综上所述，尽管很多学者对困难群众收入影响因素研究已取得丰硕成果，但对高海拔、生态脆弱、环境恶劣且集多民族同胞于一省的青海研究较少，对青海省困难群众收入影响因素的研究更少。鉴于此，本文以青海省城乡（城镇和农牧区）困难群众为研究对象，量化分析收入影响因素，确定其主导影响因子。以此为青海省城乡困难群众增收寻找新的"引擎”，助力青海省后扶贫时代破解城乡困难群众收入难题。

二、模型、变量与数据

（一）变量设定

本研究以城乡困难群众人均非转移性收入的对数为因变量，从个人、家庭、社会、国家四个维度确定致贫影响因素（见表1）。

表1 多元线性回归变量名称及计算方法

自变量中劳动力自身发展动力和社区融合度这两个自变量的数值类型属于无序分类变量。为满足线性回归对自变量的要求，本研究对劳动力自身发展动力和社区融合度这两个自变量进行虚拟化处理。

（二）模型设定

通过以上分析，城乡困难群众人均非转移性收入的对数很可能受到所选取的9个自变量的影响。为了确定这9个自变量与人均非转移性收入对数的关系，建立如下多元线性回归模型。模型构建如下。

公式（1）中，y为因变量，代表城乡居民的收入水平；βi是模型的参数；xi代表自变量；ε为误差项。

（三）样本选取

本研究采取简单随机抽样和分层抽样方法确定青海省城乡困难群众拟调查的样本户数。简单随机抽样计算公式为：

公式（2）中：k是样本总量，城乡分别为1 035和1 054；e是期望的误差界限，取±3%，即e=0.03；f是置信区间所对应的标准正态分布的分位点值，取95%的置信区间，对应的分位点值为f=1.96；K是2019年全省城乡低保户数总量，分别为34 710和88 277；p是样本量占总体数量的比例，由于没有该地区比例的真值，所以假设p=0.5，得到保守的样本量a。经计算，得到k=1 035和1 054。为增强样本代表性，适当选取了部分低收入贫困家庭样本（城镇和农牧区分别为72户和74户）和支出型贫困家庭样本（城镇和农牧区分别为41户和42户），城镇和农牧区的总样本数为1 149和1 170，城乡总样本为2 319户。为了便于工作，每个市州选取城乡困难群众相对较多的2个县（市、区），每个县（市、区）选取2个乡镇进行抽样调查。

（四）数据来源

自行设计青海省城乡困难群众的生产生活现状调查问卷。调查问卷由两部分组成。第一部分为基本情况调查，包括人口、年龄、民族、健康、学历、社会关系、地理位置、活动范围等共19个问项；第二部分为收入情况，包括工资性收入、经营性收入、财产性收入、转移支付收入、家庭资产、家庭劳动力、生产条件、生活条件、主观感知等12个方面共101个问项。调研组对青海省2市6州的16个区县进行实地调研走访，发放2 319份问卷（城镇1 149份，农牧区1 170份），辅之以困难群众典型案例和基层工作人员的访谈，最终回收2 319份（城镇1 149份，农牧区1 170份），回收率100%。经过数据整理和清洗，有效样本共计2250份（城镇1158份，农牧区1092份），有效率为97.02%。

三、城乡困难群众收入影响因素的回归结果分析

因青海情况特殊，城乡并不是简单的泛指城镇和农村，而是指城镇和农牧区。

（一）城镇困难群众收入影响因素的回归结果分析

1.拟合优度及显著性检验。回归模型拟合优度R2为0.531，调整R2为0.526，表示模型可以接受。DW值为1.928，接近于2，样本之间不存在自相关。F值为99.713，P值为0.000，且小于给定的显著性水平0.05，回归模型整体良好（见表2）。

表2 回归分析模型拟合优度及显著性检验(城镇)

2.回归系数检验。劳动力文化程度、劳动力语言能力、家庭融资能力、劳动力就业水平、生产性补贴水平5个自变量的P值均小于给定的显著性水平0.10，都通过了显著性检验。而家庭人口健康水平和劳动力培训水平未通过显著性检验。对于虚拟变量“劳动力自身发展动力”，生活困难的城镇居民选择“自己和政府”的P值小于显著性水平0.05，通过了显著性检验。对于虚拟变量“社区融合度”，生活困难的城镇居民选择“参与集体活动的频率比较多”的P值小于显著性水平0.1，通过了显著性检验，说明生活困难的城镇居民适当地参与社区集体活动有助于提高其收入（见表3）。

表3 回归系数和共线性检验(城镇)

3.多生共线性检验。模型的自变量容忍度均大于0.2，方差扩大因子均小于5，VIF小于10，自变量之间不存在共线性问题。

4.城镇困难居民收入影响因素原因分析。从影响力的大小来看，劳动力就业水平的影响最大，其次是劳动力语言能力，影响最小的是生产性补贴水平。表明就业仍是解决城镇困难群众收入的主渠道。从影响因素来看，家庭人口健康水平和劳动力培训水平对困难城镇居民收入水平的影响不显著，可能是城镇居民以脑力劳动为主，即使身体残疾或者患有重疾，仍然可能通过互联网或社交媒体获得收入。同时一般性和普遍性技术培训对他们增收作用并不显著。从虚拟变量来看，城镇困难群众认为，脱困不仅需要自己的努力，还需要政府的帮助，这样才能获得相对较高的收入；相比之下，参加活动较多的城镇困难群众能显著获得相对较高的收入，但增加数量有限。

（二）农牧区困难群众收入影响因素的回归结果分析

1.拟合优度及显著性检验。回归模型拟合优度R2为0.310，调整R2为0.302，表示模型可以接受。DW值为1.688，较接近于2，样本之间的独立性较为明显。F值为37.250，P值为0.000，且小于给定的显著性水平0.05，回归模型整体良好（见表4）。

表4 回归分析模型拟合优度及显著性检验(农牧区)

2.回归系数检验。除生产性补贴水平系数所对应的P值大于0.05，未通过检验之外，其余自变量均通过检验（见表5）。

表5 回归系数和共线性检验(农牧区)

对于虚拟变量，“劳动力自身发展动力”，农牧区困难群众选择“自己和政府”的P值小于显著性水平0.05，通过了显著性检验，说明农牧区困难群众同时依靠自己和政府对其收入的正向影响作用比较大。“社区融合度”，农牧区困难群众选择“参与集体活动的频率比较多”的P值小于显著性水平0.1，通过了显著性检验，说明农牧区困难群众适当地参与村里集体活动有助于提高其收入。

3.多生共线性检验。模型的自变量容忍度均大于0.2，方差扩大因子均小于5，VIF小于10，自变量之间不存在共线性问题。

4.农牧民困难群众收入影响因素原因分析。从模型回归系数可知，影响最大的首先是劳动力就业水平，其次是劳动力培训水平，最小的是劳动力文化程度。表明就业是农牧民困难群众的主要收入来源，劳动力培训质量好坏直接关系到农牧民困难群众收入水平，由于农牧民劳动以体力劳动为主，因而劳动力文化程度对农牧区困难群众的作用较小。生产性补贴对青海省农牧民困难群众收入水平的作用不显著，可能是因为农牧区困难群众缺乏创业经验和工作经历，很难获取诸如创业补贴、就业补贴、失业保险金等。从劳动力自身发展动力来看，与脱困仅依靠政府相比，农牧民困难群众主观上认为脱困不仅需要自己努力，还需要政府帮助，才能显著获得相对较高的收入。从社区融合度来看，与参与集体活动很少的相比，参加活动较多的农牧民能显著获得相对较高的收入。

四、结论与建议

（一）结论

1.从收入结构看，工资性收入是城乡困难群众的主要收入来源。城镇困难群众的总收入中，工资性收入比重约占60%；农牧区困难群众的总收入中，工资性收入比重约占40%，和转移净收入基本持平。城乡困难群众财产净收入比重最低。

2.从致困原因看，个人、家庭、社会和国家因素对城乡困难群众收入作用均起到正向作用。但生产性补贴水平仅对城镇困难群众收入水平产生显著影响，且影响力较小。

（二）建议

1.抓就业保就业是城乡困难群众增收的首要举措。提升城乡居民就业率，稳步增加城乡居民工资水平，是青海省各级政府及相关部门工作的重中之重。从青海实际出发，应当从提升劳动力文化程度和藏族居民汉语表达能力入手，全面提升个人整体能力，为城乡居民就业率奠定坚实基础。

（二）优化转移性支出结构是增加城乡困难群众收入的关键举措。对青海而言，要根据城乡居民的不同特点及各类转移支付政策的不同作用，优化转移支付政策结构，最大限度地发挥各级转移支付政策效应。

2.增强脱困内生动力和社区融合度是增加城乡困难群众收入的重要举措。各级政府应坚持扶贫与扶智、扶志相结合，破除困难群众“等靠要”的思想，拒绝“养懒汉”行为，充分激发困难群众脱困的内生动力，组织困难群众融入社区融入社会，分享脱困经验，提高脱困效率和覆盖面。