摘要 本文选取 16 个经济状况有梯度差的城市,使用 SPSS 软件分析了其它多个因素与低保标准的相关性,发现城镇人均支出、农村人均支出、平均每户人数、市内最低工资标准 4 个指标对低保标准影响较大,且都呈现正相关。本结论可以为民政部门制定最低保障标准提供参考意见。
【关键词】低保标准 生存分析模型 交叉验证相关性分析
1 前言
2013 年 11 月习总书记作出了“精准扶贫” 的指示,要求改变粗放的扶贫手段,用更高效合理的方式帮助群众脱贫减贫。其中,精准识别贫困是前提,精确帮扶是关键。落实在最低生活保障标准上,就需要制定合理科学的低保标准。如果标准过高,政府财政压力较大,且可能助长低保户的偷懒行为。如果过低,则难以满足低保户的基本生活需求。本文拟通过单变量模型和多元线性回归模型研究各个因素对低保线的影响,期望给民政部门提供一些参考意见。
2 以收入水平为单一变量的模型
2.1 模型的建立人均可支配收入与低保标准的相关性极强,收入分布是影响低保标准的最主要因素。在国家低保标准政策的制定中,一般将固定比例(国际通用 5%,部分发展中国家取 4% 左右)的收入最少的人群认定为低保人群。故低保标准的制定问题可转化为求人群收入分布的问题。唐昊 [1] 等把收入分布类比于人口增长模型中的人口总数,利用 logistic 函数建立了收入分布函数的修正拟合曲线: (1)式中 t 代表居民收入,F(t) 为某地区月收入不超过 t 的人占总人口的比例(即 t 的分布函数),s 为一个修正变量。
2.2 模型的求解与检验
我们使用生存分析方法,采用公式 2 拟合南京市的数据,结果如图 2。我们分别以 3%、4%、5% 的贫困人口,测得理论低保标准分别为 763.3 元、818.8 元和 874.8 元。其中 4% 比例下的低保理论标准为 818.8 元,与 2018 年南京实际低保标准 810 元较为相符,理论测算值与实际值相差 1.3%。
3 以支出为变量的扩展线性支出模型
3.1 模型的建立 1973 年经济学家 Liuch 在扩展线性支出系统模型(ELES)基础上推出一个需求函数系统,以支出衡量需求;在一定时期内,给定价格和收入的前提下,消费者首先满足其基本需求支出。将基本需求支出的部分固定,其余收入则按比例在商品支出与储蓄之间分配,因此它也被称为消费者选择理论或消费者行动理论。该系统有三个假设:
(1)一定时期内消费者对各种商品和服务的需求取决于它们的收入水平及各种商品和服务的价格;(2)消费者对各种商品的需求分为基本需求和非基本需求;(3)基本需求与收入水平无关,消费者在满足其基本需求后才会把剩下的收入按照一定的边际消费倾向安排各种非基本消费支出,即每个人完成最低生活标准的基本需求是一致的。
3.2 模型的求解与检验本文根据 2018 年北京年鉴(表 3)[7],选取食品支出、衣着支出和居住支出作为其满足基本需求的支出计算 PM、诸 αi 与诸 βi 之和。由前述方法回归得诸 αi 之和为 0.7716, 诸 βi 之和为 0.2985,算得 PM 为 1099.83 元 , 而 2018 年北京现行低保标准为 1000 元。从预测结果看,北京市居民维持最低生活保障需 1100 元左右,比现行低保标准高 100 元。说明北京现行的低保标准无法满足低保人群的基本生活需要,有待提高。
4 不同经济因素与低保标准相关性的分析
居民的收入与支出确实是影响低保标准的两个主要因素,但人口年龄、受教育程度等因素也在一定程度上间接影响了低保标准。这些因素对低保标准的影响还不是很清楚。本文选取了人口、高龄人口占比、就业比、居民消费指数、平均每户人数、人均财政赤字、城镇人均支出、农村人均支出、人均 GDP、市内最低工资标准,恩格尔系数等因素,抽取 16 个经济状况有梯度差的城市,查阅各市的统计年鉴建立数据库。使用 SPSS 软件分析了各指标间的相关性(表 4)。
5 结论
本文对收入分布函数的修正拟合曲线进行验证,发现其误差较大,于是将最低收入水平考虑进来,把它看成一个生存分问题处理,得到收入分布函数,预测低保标准较为准确。同时为了分析收入和支出以外的因素对低保标准的影响,本文分析了各指标对低保标准的可决系数,发现城镇人均支出、农村人均支出、平均每户人数、市内最低工资标准的可决系数较大,对低保标准有较大影响。对以上 4 项指标进行线性多元回归分析,发现这 4 项指标的系数均为正数,它们与最低生活保障线均呈现正相关。基于以上分析,为了使城市的最低生活保障线能够在一定程度上有所提高,更好地符合市民的最低生活保障需求,提出以下建议:(1)适当提高最低生活保障线与最低工资标准;(2)对父母为独生子女的家庭鼓励其生育,在每户人口不过量的情况下适当缓解老龄化;(3)发展经济,提高 GDP。
参考文献
[1] 唐昊 . 最低生活保障标准的确定及地区间的对比分析 [D]. 北京 : 首都经济贸易大学统计学院 ,2015:3-26.
[2] 上 海 统 计 年 鉴:http://www.stats-sh. gov.cn/html/sjfb/tjnj/,2018.5.
[3] 南 京 统 计 年:http://221.226.86.104/ file/nj2004/njtjnj.htm,2018.5.
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