昆明市低收入住區居民的潛在類別分析

云南財經大學城市與環境學院 侯學英

一、引言

20世紀90年代以來，中國社會經歷了快速城市化、經濟結構重組、福利體制改革等相互交織、快速劇烈的復雜轉型過程。在此期間，中國城市的社會空間分異加劇，低收入/貧困人群開始在特定空間集聚，形成了城市低收入住區[1-2]，具體包括衰敗內城、城中村、工廠家屬區和保障性住區4種類型[3-4]。低收入住區中的居民雖然表現出了一定的共性特征，但這些居民的內部構成并不是均值的，存在一定的差異性[5-6]。目前尚缺少能夠定量揭示低收入住區居民內部構成異質性的研究。

研究采用能夠處理類別變量的潛在類別聚類模型對昆明市的城中村、保障性住區和工廠家屬區3類低收入住區居民進行聚類分析。聚類結果表示5類社會經濟屬性、致貧因素和脫貧能力等方面均存在明顯差異的低收入居民。研究結果為深入分析城市貧困的深層次機制問題提供基礎；也能夠幫助政府針對不同類型人群的特征，制定并實施精準、有效的貧困應對措施。

二、數據來源及研究方法

目前昆明市主城區的低收入住區主要包括城中村、保障性住區和老舊工廠家屬區。本研究分別于2013年的1月和7月對13個典型低收入住區（包括5個城中村、3個廉租、3個公租，1個經適房和1個工廠家屬區）進行問卷調查。調查共發放問卷900份，有效問卷共805份，問卷涉及居民個人和家庭社會經濟屬性數據。

研究通過潛在類別模型(以最少的潛在類別數目來解釋外顯變量之間的關聯）。LCM的基本原理為創造一個新的類別變量來分析觀測值的后驗類別屬性。一般從潛在類別為1的基準模型，逐步增加潛在類別的數目，并利用BIC、AIC等指標檢驗每一個模型的適配性，借以選出最佳模型。

三、低收入住區居民的潛在類別分析

本研究采用軟件為LatentGOLD4.5(Statistical Innovations Inc.)，利用性別、年齡、受教育水平、收入、戶籍、住房產權、家庭規模及勞動力數量8個外顯類別變量，對低收入住區居民樣本進行聚類分析，從潛在類別數目為1的基準模型開始, 逐步增加潛在類別數目，共擬合了 10個潛在變量模型，具體擬合結果如表1所示。

表1 探索性潛在類別分析模型適配指標摘要表（N=805）

由表2可見，潛在類別為5的模型BIC指標最小（BIC=12375，G2=2031，df=751，p＜0.0001）；潛在類別為10的模型AIC指標最 小（AIC=11998，G2=1871，df=706，p＜0.0001）。一般來講，樣本數量較大（數千人或以上）或參數數量較少時，采用BIC指標較為理想，同時在自由度（df）相差不大的情況下，model5的卡方檢驗值較大且模型分類較為簡潔。綜合考慮各檢驗指標和模型的簡潔程度，本研究選擇了包含5個潛在類別的模型為理想模型。

四、低收入住區居民的異質性分析

以潛在類別數量為5作為最優模型，如圖1所示，得到8項目的條件概率分布情況, 同時結合表2中不同類別人群的屬性特征對每一類低收入人群進行命名，揭示低收入住區居民的內部異質性。

表2 不同類別低收入人群在各屬性等級上的分布統計

第一類，本地戶籍、有勞動能力和技能的低收入人群。

這一類人群占比為31%，主要特征為：以30-50歲以及30歲以下兩個年齡等級的人群為主，年齡結構呈現出年輕化特征；且高中及以上人群占多數，這表明這類人群具有勞動能力和一定勞動技能；但這類人群是5類人群中勞動參與率最低的人群，就業人口僅占46%，其就業崗位主要是以平均工資水平最低的零工和職員為主，收入水平較低。

根據對調查對象的抽樣訪談發現，這類人群呈現出較為矛盾特征的原因為：首先，人群絕大多數為本地戶籍，享有城市住房、最低生活救助、養老金等相關福利，生活壓力相對較小；其次，有分擔經濟壓力的家庭成員；第三，這類人群主觀上的就業意愿較低，即使就業也大多選擇從事工資水平較低但較為輕松的職員等崗位，從而導致收入水平較低。

第二類，外地戶籍、低技能的低收入人群。

這一類人群占比為27%，主要特征為：全部為外地戶籍，很難享受城市相關福利，全部租住在城中村，基本沒有城市生活最低保障救助和養老金；其次，年齡結構十分年輕，以30-50歲及30歲以下年齡等級的人群為主，無70歲以上老年人口；第三，受教育水平較低，絕大部分僅完成了義務教育；第四，這類人群收入水平在5類人群中收入最高。

這類人群收入水平相對較高的原因主要包括：第一，由于基本沒有城市相關福利，在城市中生存需要完全憑借自身力量，因此其勞動參與率非常高。第二，此類人群受到技能限制，主要以勞動力密集型的商販、零工和工人為主，工資水平較高。第三，這類人群中個體經營占比較大。雖然目前這類人群的收入水平較高，但隨著年齡的增加，這類人群體力和技能的限制會越來越嚴重，其收入水平將會呈現降低趨勢。同時，由于是外地戶籍很難享受城市相關福利，在很大程度上增加了其生活成本。如果遭遇醫療、教育、住房等方面困難，這類人群就容易陷入貧困。由此可見，這類人群致貧原因不僅受到自身的教育和技能限制，還包含福利體系排斥的因素。

第三類，本地戶籍、勞動能力受限的貧困人群。

這一類人群占比為25%，主要特征為：絕大多數為本地戶籍，享有城市相關福利；人群的勞動參與率極低，就業人口僅占45%；這類人群收入水平極低，大部分屬于城市貧困人群。雖然同為本地戶籍，此類人群與第一類人群相比，表現出了不同的特征：第一，其年齡結構呈現出明顯的老年型特征，50-70歲及70歲以上的老年人口占絕大多數，沒有30歲以下青年人口。第二，受教育水平非常低，小學以及文盲人口占有一定比重。第三，就業崗位中需要一定技能的職員崗位比重較第一類人群低，而低技能、且就業崗位不穩定的商販崗位較第一類人群高。由此可見，這類人群勞動參與率較低和收入水平更低的原因主要是受到了自身勞動能力和教育水平的極大限制，而不是參與勞動的意愿不足。

第四類，城市傳統貧困人群。

第四類人群規模較小，占比僅為9%，收入水平極低，可命名為城市傳統貧困人群，主要特征為：此類人群的老年性特征最為明顯，70歲以上人口老年人口比重要遠超過其他4類人群，其中包括大量企業退休人員，生活主要依靠城市福利體系；其次，教育水平最低；第三，家庭規模和勞動力數量小，缺少贍養人；第四，收入水平在5類人群中最低，貧困程度深。這類人群呈現出了城市傳統貧困的特征：無收入、無勞動能力、無贍養人。

第五類，流動性較大的低收入人群。

這類人群占樣本總量的5%，其中既包括本地戶籍人口又包括外地戶籍人口，但都表現出明顯的共性特征：首先，單親家庭占絕大多數，生活負擔較小，但也缺少分擔其經濟負擔的家庭成員。第二，年齡結構呈現出明顯的年輕化特征，無老年人口。第三，受教育水平較低。第四，就業崗位以不穩定的零工和商販為主，失業人口占一定比重，收入水平低。

根據對調查對象的抽樣訪談發現，這類人群就業難的原因為：人群中的本地戶籍人員就業意愿低和就業能力均較低，而人群中的外地戶籍人員有較強的就業意愿，但受到技能限制，其就業崗位和收入的穩定性差，以零工和和商販（其中包括一定比例的無證商販）為主。

以上分析表明，這類人群在勞動力市場中缺少競爭力，難以就業或就業崗位不穩定。同時，這類人群主要以單親家庭為主，一旦在遭遇就業和收入壓力，容易遷往其他城市，因此具有較大的流動性[7]。

五、結論與建議

本文在昆明市主城區的典型低收入住區進行了實地問卷調查，應用潛在聚類分析方法，對城市低收入人群的內部異質性特征進行了分析。潛在聚類分析將低收入人群劃分為5類，各類人群在貧困深度、脆弱性、致貧因素和脫貧能力等方面，具有顯著的差異性。

研究結果表明，城市低收入住區居民具有一定內部差異性，在城市政府資源有限的條件下，確定各類人群優先幫扶次序，要首先考慮對規模較小、貧困程度深、且基本沒有脫貧能力的人群（即第三和第四類人群）進行救助。同時也要根據不同人群的特點，在城市福利體系設計、勞動能力培養、公益崗位提高、公共政策制定等多方面對其進行幫助，探索城市的精準扶貧方式。