居民主观贫困影响因素研究——基于2019年CSS调查数据的实证分析

天津师范大学政治与行政学院 王源

一、研究背景

贫困不仅表现为收入或消费水平的不足，还有主观满足感的缺失。按照国际扶贫工作规律，随着人均GDP的增加，贫困概念的内涵和外延会发生变化。现阶段和未来我国的扶贫工作不仅要消除客观贫困，更要注重和解决主观贫困[1]。客观贫困在政府公共治理中会产生较大影响，在关注客观贫困的同时，我们容易忽视主观贫困以及其在社会治理和公共政策中的引发的问题。相比客观贫困，主观贫困包含了更多社会因素、环境因素、心理因素等，因而与客观贫困之间有显著的差异。主观贫困和客观贫困既有不同又相互补充，相比之下主观贫困对贫困现象的评价更为全面，更为综合。主观贫困是个人基于自身所有属性值的全方位评价，也是居民对收入分配、教育资源分配、社会保障制度等政策实施效果的总体评价[2]。

贫困不仅是一个国家一个民族的问题，它是经济发展中是无可避免的社会问题，是全球性的社会问题。可以说贫困问题或者贫困现象，始终存在，无可避免，我们必须了解和正视这种社会现象。不同国家经济发展阶段不同，发展水平不同，所经历发展道路不同，自然对贫困的定义和贫困人口的识别方式也各不相同。贫困概念的发展也经历了多个阶段，从绝对贫困到相对贫困、收入贫困到多维贫困、客观贫困到主观贫困[3]，每种概念内涵对应了不同的贫困测量方法[4]。绝对贫困主要表现为收入贫困，即收入不足以维持其基本生存需要，贫困人口的界定以收入是否能够满足最低生活支出为依据，收入是衡量贫困的唯一标准。相对贫困和多维贫困拓展了贫困指标的范围，是对单一的以收入等经济指标衡量以人类生活为内涵的贫困的批判。

二、主观贫困相关研究

主观贫困线概念的提出，将主观贫困带入研究人员的视野，主观贫困线即根据被访者对自身收入情况的评估来衡量家庭所处的状态，侧重描述所关注群体对收入不足的主观感受。所有主观贫困线通常需要访问被调查对象的最小收入，最小收入即为满足家庭生活需求的最低收入水平。不少学者已经从主观贫困角度进行了研究，例如黄晓野等从就业、安全、主体性等维度设计了主观贫困测量体系，并对海南省的情况进行了测量。刘波等人运用双变量Probit模型研究发现，受教育程度、婚姻、工作类型、住房和家庭财富等因素能够显著降低居民主观贫困[5]。

个人的基本需求不仅包含满足个人的物质需要，马斯洛层次需求理论指出，个人的基本需求有更多维度，像安全、情感、尊重和自我实现等也十分重要。同样，贫困也不仅仅指收入低，物质需求没有保障也是一个多维度的概念。像个体对自身是否处于贫困状态的判断也应该作为衡量标准，同时许多其他方面的属性也会影响个体对自己是否贫困的判断，如居住地区、受教育水平、是否有五险一金、职业发展等因素都会影响判断。

三、实证设计

（一）数据来源

本文利用“中国社会质量基础数据库”2019年数据进行实证研究。“中国社会质量基础数据库”简称CSS，是2005年由中国社会科学院社会学研究所发起的，针对全国范围内的一项大型连续性抽样调查项目。本文利用其2019年的调查数据进行二次分析研究。

（二）指标设定

本文的核心因变量为主观贫困，主观贫困的认定也有两种方式：经济地位和最低收入。本文根据中国社会状况综合调查”2019年问卷调查中“您认为目前您本人的社会经济地位在本地大体属于哪个层次”对被访问者生活贫困的主观评价进行测量，问卷中的主观贫困测量程度有五个等级，分别是上、中上、中、中下、下，将认为家庭经济地位属于“中下”和“下”等级的个人界定是主观贫困的。

根据以往研究经验，影响主观贫困的因素众多，本文选取家庭人口数、性别、受教育程度、婚姻状况、工作情况、是否有房等来作为自变量。其中家庭人口数和受教育程度为连续变量，性别、婚姻状况、工作情况、是否有房为分类变量。变量数据同样来源于中国社会状况综合调查数据库，但基于实际要求，对各个变量进行了调整以及重新赋值便于操作（见表1）。

表1 变量赋值

（三）模型设定

由于因变量为主观贫困，被访问者回答仅为是或否，所以因变量是一个二分变量，本文采用二元Logistic回归模型来分析主观贫困的影响因素。Logistic回归是一种广义线性回归模型，是二分类因变量常用的统计分类方法，模型以w0+w1x1+…+wnxn为权值函数，其中w0和wi是未知系数，xi为输入参量，构建线性回归方程为：

四、居民主观贫困感受的实证分析

（一）变量描述统计及赋值

（二）二元logistic回归分析

在模型一中首先引入家庭人口数和性别自变量，模型二中再加入受教育程度、婚姻状况，模型三再引入工作情况和是否有房（见表2）。二元Logistic回归方程来说，CoxandSnell的R和Nagelkerke的R系伪R，其拟合程度检验主要为霍斯默-莱梅肖检验。从表2可知，三个模型的霍斯默-莱梅肖检验值都大于0.05，说明回归模型和真实数据拟合度状况良好，模型有意义。通过模型3可知，家庭人口数对于居民主观贫困是有影响的，家庭人口数每增加一个人，居民认为自己是贫困的概率为之前的98.1%。性别对于居民的主观贫困有十分显著影响，男性认为自己贫困的概率是女性认为自己贫困概率的1.179倍。受教育程度对居民主观贫困有十分显著的影响，受教育程度每降低一个单位，居民认为自己是贫困的概率提高11.1%。

表2 主观贫困影响机制logistic回归模型

婚姻状况的影响也十分显著，处于婚姻状态下的人与未处于婚姻状态下的人相比，未处于婚姻状态的居民比处于婚姻状态下的居民认为自己贫困的概率多29.3%。

工作情况和工作性质对主观贫困有影响，有工作能降低居民主观贫困，而且农业工作降低主观贫困的效果更大一些。居民是否有房对主观贫困的影响十分显著，有房居民与没房居民相比，有房居民认为自己贫困事件发生率相比没房居民认为自己贫困概率事件发生率低44.7%。

五、总结

通过二元logistic回归我们可以发现，家庭人口数越多，居民主观贫困度越低，家里人多有降低居民的主观贫困感。男性相比女性来说，男性更容易产生贫困感。受教育程度越高，可以有效降低居民的主观贫困感，但不知道是因为较高的受教育程度带来了高收入降低贫困，还是受教育程度影响人们对生活和贫困的认识，进而影响主观贫困。没有婚姻的人相比有婚姻的人，主观上更容易觉得他们是贫困的，婚姻对居民的生活质量是有很重要的调节作用。

最后，居民是否拥有自有住房是对居民主观贫困影响最重要的因素，没有自有住房的居民认为自己贫困的概率是有自有住房居民的两倍，可见房子对于降低居民主观贫困是有显著作用的，房子在居民评价自己是否贫困是有重大影响。