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后脱贫攻坚时代城市家庭如何同步实现全面小康

来源:用户上传      作者:万里洋 吴和成

  摘要:文章基于期望贫困理论,构建预期贫困概率模型,以贫困脆弱性视角探究在后脱贫攻坚时代城市家庭如何同步实现全面小康。研究发现,相比传统生存型的慢性贫困,城市生活型和发展型的暂时性贫困更为普遍存在;女性户主善于规避风险,男性户主擅长缓解风险;孩子上学、婚姻以及生活困难感知程度的上升能够有效降低家庭贫困脆弱性,而孩子和老人数量增多、负面情绪恶化以及成员重大疾病则成为冲击家庭稳定的重要风险;提高个体教育层次和获取住房所有权虽然可以强化家庭脱贫“造血”功能,但也会产生扰动效应;经济增长是城市减贫的必要不充分条件,爬行型和温和型通货膨胀对社会财富与经济结构的调整具有积极作用,而区域多样化发展则在城市脱贫可持续性发展中是一把“双刃剑”。基于此,文章分别从提升家庭脱贫内生动力和加强地区宏观保障两个方面提出助力城市家庭同步实现全面小康的政策建议。
  关键词:后脱贫攻坚时代;城市家庭;贫困脆弱性;可持续性发展
  中图分类号:C913.7;F126.2    文献标志码:A    文章编号:1001-862X(2020)06-0058-008
  一、问题的提出
  在全面建成小康社会的收官之际,我国精准扶贫战略也正式步入后脱贫攻坚的冲刺阶段。在农村绝对贫困急剧减少、消除贫困如火如荼进行的同时,城市家庭如何同步实现全面小康就显得尤为关键。一方面,中国城市的快速发展并未带动共同富裕,未能实现“水涨船高”的效果,反而因社会福利分配的差异化使得部分弱势群体与城市发展相脱节,徘徊在贫困边缘。[1]另一方面,中国正加速步入老龄化社会并将成为老龄化最为严重的国家。[2]在未富先老的趋势下,以城市下岗失业为主体的贫困人口已蔓延至老年群体,而老年贫困人口作为特殊的弱势群体,将成为我国社会主义初级阶段长期面临的巨大挑战。[3]与农村贫困不同,城市贫困所引发的冲突和不安定因素更容易给弱势群体造成剥夺感,对社会危害性更大[4];同时城镇化和人口流动决定了农村贫困向城市转移是一种必然走向[5],城市内部经济发展不平衡不充分问题也将愈加凸显[6]。
  鉴于此,越来越多的学者意识到城市贫困在未来反贫体系中的重要性,并展开了一系列的研究与探讨。其中,陈岱云等强调城市防贫要从婚姻、生育、教育、健康以及政府支持等方面入手[7];单德朋发现通过金融教育改善金融素养是实现城市减贫的有效途径[8];张永春等认为以低保对象需求为参照,建立一套涵盖申保对象收入、健康、劳动能力及家庭结构情况在内的四维指标能够提升城市托底性救助绩效[9];而何春等则发现城市更新有利于缓解城市贫困并通过创造就业和提升人力资本得以实现[10]。以往反贫研究和政策设计重点关注的是过去和当前的生活状态,却缺少对未来生存信息的获取与预判,以致政策设计过于滞后,效果可持续性欠佳。虽然城市贫困规模小、贫困程度低,但除传统低保家庭外,还有许多低收入群体、特殊困难群体以及临时困难群体无法摆脱贫困“陷阱”。[11]因此,清晰认识和准确预判后脱贫攻坚时代我国城市贫困形势、特点,预见性识别复杂贫困,破解其成因、探索其对策是坚决把民生底线兜住兜牢和切实全面建成小康社会的重要前提和内在要求。
  基于上述背景,本文专注于后脱贫攻坚时代脱贫不持久和贫困对象识别难的问题,以贫困脆弱性视角探寻城市家庭脱贫可持续性发展路径,助力我国城市居民同步实现全面小康。
  二、城市家庭贫困脆弱性分析
  (一)家庭贫困脆弱性定义与测量
  基于Chaudhuri等学者的预期贫困理论,本文将家庭贫困脆弱性定义为家庭未来因不确定性因素影响而落入或持续处于贫困状态的概率,并构建预期贫困概率模型对城市家庭贫困脆弱性进行测量,其基本形式如下:
  Vh,t=Pr(Welfareh,t+1?Poort+1|F(Welfareh,t+1|IT))(1)
  其中,Welfareh,t+1是城市家庭h在t+1期的福利水平,Poort+1是t+1期贫困线,F(Welfareh,t+1)為t+1期家庭福利分布函数,IT是观察期样本所提供的信息,Vh,t表示城市家庭当期贫困脆弱性。为获取家庭未来福利水平,通过建立以下计量模型:
  U(Welfareht)=(RCht)′φht+(HChtd)′ηhtd+εht(2)
  其中,U(Welfareht)表示城市家庭h在当期福利水平(分布形式未知),RCht为当期影响家庭福利的地区协变量向量,HChtd是反映家庭异质性特点的第d维特征向量,φht和ηhtd是家庭福利对各维度解释变量的偏弹性系数向量,εht为干扰项。考虑到异方差性问题会对家庭福利的获取造成不利影响,因此本文对式(2)进行异方差修正估计。首先,假设:
  Var(εht|RCht,HChtd)=
  σht2exp((RCht)′βht+(HChtd)′θhtd)υht(3)
  其次,以OLS法估计(2)式所获残差êht替代(3)式εht,得到拟合值?ht并求得?ht=exp(?ht);最后,以1/?h为权重,再以WLS法估计式(2),即可得异方差修正后的参数估计值。
  经验证,城市家庭福利服从某形式下的正态分布(验证结果见下文),则由(1)式可得家庭贫困脆弱性为:
  Vht=f(U(Welfareh,t+1))d(U(Welfareh,t+1))
  =Φ
  (4)
  式(4)中,家庭福利通常被界定为是收入或消费的某种形式。以收入评判贫困是指导当前扶贫治理的主要依据,且在具体扶贫工作落实上也是以是否摆脱收入贫困作为考核指标。为避免家庭主观因素对福利水平的干扰,防止将高收入、低消费家庭归入贫困范畴,从而切实反映绝对贫困,本文将家庭人均收入(PCI)作为城市家庭的福利指标。U(Poort+1)是未来既定形式下的贫困线,考虑到我国现阶段小康社会的目标是消除绝对贫困,且本文旨在探讨城市家庭同步实现全面小康之道,因此本文将贫困线设定为国家2015年发布的人均2800元/年。   (二)数据来源
  本文采用数据源于“中国健康和营养调查(CHNS)”项目,部分地區数据取自《中国统计年鉴》和各地区统计局。CHNS项目是由中美研究机构合作开发,并采用多阶段分层随机抽样对国民进行微观调研,范围覆盖中国东部、中部、西部12个省市地区。为确保样本质量、数据完整性以及研究时效性,本文最终选择该项目最新一期2015年参与调查的城市居民作为研究对象,在将个人数据整合为家庭数据,剔除重要变量缺失值及异常值后,得到7607个城市家庭样本。
  (三)变量选择
  本文所选变量主要涉及地区和家庭两个层面。其中,为考察不同地区发展特征对当地城市居民家庭的协同性影响,将传统地区虚拟变量进一步按经济、社会、生态维度具体化为人均GDP、CPI、灾害经济损失等特征变量。家庭层面则在梳理以往研究基础上,从以下五个特征维度加以筛选、补充:(1)人口特征,包含家庭规模、教育、抚养比、抚养结构以及户主性别、年龄、年龄平方、教育、婚姻状况等变量。(2)经济特征,选取家庭工作人数来反映家庭经济来源情况,以是否有孩子上学、是否有重大疾病以及医疗保险持有率来反映家庭经济支出情况。(3)物质资本特征,主要包含住房面积、房屋所用权以及交通工具(三轮车、自行车、摩托车、汽车)使用情况。(4)心理特征,通过成员情绪感知(心烦意乱程度)、压力感知(紧张、压力程度)、生活感知(困难程度)三方面来体现。(5)其它特征,如家庭生活能源使用类型(碳、电、煤油、液化气、天然气、木材等)。
  (四)城市家庭贫困脆弱性结果与分析
  为满足模型假设要求,使模型设定更贴合城市实际情况,首先对城市家庭福利的分布形式进行检验,结果如表2所示。在不同分布检验下,城市居民家庭原形式(Ori.)、平方根形式(Sqrt)以及两种对数形式(Ln、Log)中只有在平方根(Sqr)形式下的收入水平接受正态分布检验原假设(Sig.为0.31)。故此,模型(2)中被解释变量可明确为是城市家庭人均收入的平方根形式Sqr(PCI),且服从正态分布。此外,为验证测量方法合理性,本文采用Breusch-Pagan(B-P)法和White法来检验模型(2)的异方差性,并对传统OLS估计和异方差修正估计的结果进行比较。表2显示,B-P检验值(0.032)和White检验值(0.005)均小于0.05,即在5%显著性水平下,模型(2)的OLS估计存在异方差问题。这就需要对原模型进行异方差修正估计,而估计后的模型效果无论从R2还是Adj R2上来看,异方差修正估计都明显优于OLS,从而验证了本文估计方法的合理性。
  表3是城市家庭贫困情况及其贫困脆弱性整理结果,可以发现,贫困脆弱性家庭比例明显高于贫困发生率。这一方面表明贫困脆弱性不仅覆盖绝对贫困群体,还包含潜在贫困群体;另一方面,也反映出中国城市目前是慢性贫困与暂时性贫困并存,且暂时性贫困现象更为严峻。2.93%的贫困率和19.38%脆弱率表明除了极端贫困外,还有更多城市家庭徘徊在贫困边缘却难以察觉,随着城镇化进程的加速推进,这类潜在贫困的范围还将进一步扩大,城市贫困将成为未来贫困治理的长期趋势。从贫困脆弱性识别上来看,1.05%的城市家庭(占贫困家庭35.90%)显露出持续贫困迹象,而1.88%家庭(占贫困家庭64.10%)的贫困状态属于暂时性。由此反映出后脱贫攻坚时代我国城市贫困现象和贫困群体的复杂性和多样性,相比于慢性贫困,暂时性贫困群体更普遍存在于城市社会中,并不断蔓延和固化,成为当前城市居民共赴小康的巨大隐患。这个结论的出现也揭示,除传统无业的生存型贫困群体外,城市中还存在更多生活型和发展型贫困群体。虽然这部分群体有工作,但劳动投入边际报酬的下降使得他们工作收入在本质上是一种“内卷化”增长,因而越忙越穷,无法彻底摆脱贫困陷阱,成为典型的潜在暂时性贫困群体。此外,在非贫困家庭中还有18.33%的群体被识别出贫困脆弱性,这表明我国后脱贫攻坚阶段的脱贫效果可持续性欠佳,即城市中始终存在部分家庭的非贫状态无法得以保障并延续。
  三、城市家庭可持续性脱贫路径识别与优化
  (一)城市家庭可持续性脱贫路径识别
  为明确城市家庭生活波动的根源,探寻城市家庭贫困脆弱性产生与否的决定因素,本文将贫困脆弱性测量结果纳入二值选择模型理论并将家庭未来是否有可能陷困视为家庭当期选择行为的结果,进而从家庭多维特征视角对可持续性脱贫路径进行识别。如(5)式所示:
  Vht=1 if Vht*=(Cht)′λht+μht*?0.5
  0 if Vht*=(Cht)′λht+μht* < 0.5(5)
  其中,Vht*表示城市家庭无法观测的潜在贫困脆弱性水平,Cht是影响Vht*的特征变量集(即RCh和HChtd),λht是解释变量的参数向量,μht*为扰动项集合。若城市家庭h在t期具有贫困脆弱性,那么观测到Vht=1,否则Vht=0;当Vht*?0.5(门限值)时,Vht=1,否则,Vht=0。那么:
  P(Vht=1|Cht,λht)=P(Vht*>0.5)
  =P(μht*>-(Cht)′λht)=1-F(-(Cht)′λht)
  P(Vht=0|Cht,λht)=P(Vht*?0.5)
   =P(μht*?-(Cht)′λht)=F(-(Cht)′λht)(6)
  其中,F是μht*的分布函数,因此构建回归模型:
  Vht=1-F(-(Cht)′λht)+μht*(7)
  即通过将城市家庭是否具有贫困脆弱性视为关于它条件均值的一个回归来对家庭未来可能性贫困的决定因素进行识别。但由于函数F的分布形式未知,故本文分别采用Probit模型和Logit模型进行回归并加以效果对比,以优选Probit模型进行研究。(1)   表4是将城市家庭贫困脆弱性作为因变量的Probit模型回归结果。从地区协同性特征上来看,人均GDP、居民消费价格指数、灾害经济损失、社区人口密度、经济成分、健康质量、住房构成、市场成分、社会服务、交通成分能够明显抑制家庭贫困脆弱性的形成,而地质灾害发生次数/年、多样性发展、社区教育范畴、地区卫生条件却让家庭产生贫困脆弱性的概率显著提高。不难发现,地区经济的发展整体上对缓解城市贫困具有拉动作用,却也只是减贫的必要不充分条件。虽然中国经济增长总体上在城市减贫层面是亲民的,但高增长对减贫的“滴涓效应”不断下降使得城市弱势群体难以享有经济发展成果,仅靠经济增长的带动效应已不足以成为决胜脱贫攻坚战的制胜法宝。面对经济增长不会自动向弱势群体倾斜的困境,加强社会保障、基础设施以及生态城市建设就显得尤为重要。一方面健全的基础设施和良好的生态环境能够为经济、社会的发展提供基础条件和持久动力,从机会(创造就业)、赋权(提供连通性)、保障(资源获得性)三个方面助力城市家庭实现全面小康。另一方面,完善的社会保障体系能够为城市家庭提供防护网,不仅能缓解社会分层化、缩小公平差距,还能增强城市家庭抵御经济和社会风险的能力。当然,也要避免经济、社会某些方面发展的“矫枉过正”,如城市发展的过度多元化会加剧社会碎片化从而产生社会不平等螺旋现象,给弱势群体招致更多风险扰动;社区教育范畴的扩展会造成家庭非理性教育观念的滋生,加重家庭经济负担;地区卫生条件的提高则会伴随昂贵的医疗支出,容易给家庭带来致命性冲击。
  从家庭特征来看,人口特征在城市家庭中的作用不尽相同,具体而言,男性户主以及家庭成员最高文化程度、抚养比例、老年人和孩子数量的上升能够显著增加贫困脆弱性产生概率,婚姻、年龄平方以及家庭规模的增长则能明显起到抑制作用。由此说明,女性户主更善于规避风险,教育对城市的减贫效应不再显著,养老和孩子抚养问题则成为扰动家庭稳定的风险因素;婚姻状态能够促进家庭稳定发展,而贫困脆弱性更趋向于年轻化家庭。在经济特征方面,孩子上学对家庭是否具有贫困脆弱性的影响显著为负,而拥有重大疾病史则能显著提高家庭贫困脆弱性的产生概率;虽然工作人数和医疗保险持有率增加也表现出负向作用,但效果并不明显。从这一层面来讲,成员健康问题会给家庭日常生活造成严重冲击,但医疗保险对健康风险的对冲效应却并不理想。结合家庭规模来看,城市家庭要想彻底摆脱贫困困境,需注重家庭规模合理化,提升家庭收入规模在减贫中的边际效应,实现家庭规模功能最大化。在物质资本特征方面,家庭贫困脆弱性的发展也与家庭是否具有住房所有权、是否拥有三轮车、摩托车、汽车密切相关。其中,拥有三轮车则会降低家庭脱贫发展中的物质资本功效,而拥有住房所有權、使用摩托车和汽车等能够提升家庭风险承载力,有利于家庭脱贫可持续发展。此外,在家庭心理特征方面,成员情绪的恶化会显著加剧贫困脆弱性的形成,随着家庭生活困难感知程度的上升,贫困脆弱性产生几率会明显下降。其他特征方面,家庭生活能源的使用情况对贫困脆弱性的产生也发挥着重要作用,其中碳、煤油、液化气的使用效果均具有显著性。
  (二)城市家庭可持续性脱贫路径优化
  为助力城市同步实现全面小康,在识别城市家庭可持续性脱贫路径的基础上,需进一步对脱贫发展路径加以优化。因此,本文利用PLS信息分解优势,将所识别特征变量系统中的信息重新组合,通过交叉有效性系数提取对家庭贫困脆弱性具有最强解释性综合变量,以变量重要性指标(VIP)实现对城市家庭脱贫可持续发展路径的优化。交叉有效性系数是对新增主成分能否对模型预测功能有明显改进的判断指标,用以寻求恰当的主成分个数,如(8)式所示:
  Q2k=1-(8)
  其中,Q2k反映了提取所选特征变量中c1,……,ck个成分对Vht的预测能力;SSk-1=(Vht-[V][^](k-1)ht)2,PRESSk=(Vht-[V][^]k(-h)t)2,[V][^](k-1)ht表示用k-1个成分预测的家庭h贫困脆弱性,[V][^]k(-h)t代表去掉第h个样本家庭后用k个主成分预测的家庭h贫困脆弱性;当Q2k<0.0975时,认为ck个成分贡献已不显著,无法提高预测精度,可以终止成分提取,则主成分的阶数可确定为k-1。经验证,模型最终选取4个主成分c1、c2、c3、c4最为理想,且能解释因变量V中63.63%的变异信息。(2)
  VIP是反映每个特征变量Cjt在解释家庭贫困脆弱性Vt时的重要性程度,计算公式为:
  VIPj=(9)
  其中,VIPj表示第j个特征变量Cjt的投影重要性指标;p是特征变量个数;Rd(Vt;cm)表示cm对Vt的解释能力;Rd(Vt;c1,……,ck)表示c1,……,ck对Vt的累计解释能力;wmj是主轴wm的第j个分量,被用于测量Cjt对构造ck成分的边际贡献。
  图1显示PLS模型回归系数图,以此反映各特征变量对城市家庭贫困脆弱性的作用方向;图2呈现的是各特征变量投影重要性指标,反映各特征变量通过已选主成分传递对城市家庭贫困脆弱性的解释能力,并由此判断各特征变量在家庭脱贫可持续性发展中的重要作用。
  结合图1、图2来看,户主年龄平方(2.389)、孩子数量(1.614)、老人数量(1.445)、孩子上学(1.343)、家庭规模(1.275)、拥有汽车(1.035)、家庭最高文化水平(0.948)、液化天然气使用(0.930)、情绪感知(0.888)、家庭抚养比(0.883)对解释家庭贫困脆弱性的重要程度最为突出。其中,户主年龄平方、孩子上学、拥有汽车以及家庭最高文化程度的作用方向为负,其余均表现为正。这表明家庭贫困脆弱性与家庭生命周期呈递减函数关系,也比较符合当前社会现实,即家庭在年轻阶段的所面临的负担和风险要多于中年和老年阶段,在城市高压环境和多元化风险扰动下更容易引发生活波动。孩子上学、拥有汽车以及家庭最高文化水平的上升能有效降低家庭贫困脆弱性,强化家庭生活稳定状态。相反,家庭规模扩大,尤其是孩子和老人数量的增加会使家庭抚养比例升高,随之而来的养老和抚养成本及风险则会加剧贫困脆弱性的上升;而且家庭使用液化气能源以及成员负面情绪的恶化也会以诱发健康风险或扰乱家庭良好氛围的方式对家庭稳定造成潜在威胁,以致家庭贫困脆弱性上升。从这方面考虑,降低家庭规模,尤其是控制孩子、老人数量以建立合理化家庭结构,使用清洁能源以及营造和谐家庭氛围是提升城市家庭内源性脱贫的重要路径。除此之外,男性户主、婚姻状态以及生活困难感知程度的增加对贫困脆弱性具有抑制作用,可通过男性风险管理决策、强化风险承载力以及激发成员危机意识等方式降低不确定因素对家庭的扰动,提高家庭脱贫效果可持续性。煤油、碳能源、三轮车、摩托车在家庭中的效用价值远小于经济支出,而住房所有权的获得和健康风险又会使家庭长期面临沉重的经济负担从而削弱家庭抵御额外风险的能力,家庭贫困脆弱性上升。因此,城市家庭要想摆脱贫困“陷阱”,也要充分考虑清洁能源、物质资本在家庭生活中的效用价值;谨慎购房风险,避免放大杠杆风险以透支家庭消费能力;注重成员日常健康管理,以防疾病风险对家庭的过度冲击。   在地区层面,大部分特征变量与城市家庭贫困脆弱性存在负向关系,其中,CPI(1.038)、社区人口密度指数(1.006)、人均GDP对数(0.971)及多样性得分(0.922)的解释贡献度尤为重要。这也揭示了在我国后脱贫攻坚时代,爬行型和温和型的通货膨胀并非绝对无益,相反有时还会对社会财富与经济结构的调整有正面效果,利用得当,可以为经济调控服务,发挥“润滑剂”的作用来推动经济增长。对于资本市场来讲,温和的通货膨胀还可能吸引更多的投资者介入以寻求更好的投资收益。从这一层面考虑,逐步提高物价水平和稳定经济发展不仅能够改善居民消费结构,增加城市发展和享受资料消费支出,还能够激发家庭经济活力以提高居民实际购买力,创造并维持“充分就业”以形成人口聚集效应,促进城市多元化经济发展和家庭收入的增加,进而缓解家庭贫困脆弱性。与此同时,也不能忽略社区教育范畴、住房构成、卫生评分、自然灾害在城市家庭贫困脆弱性中的正向拉动效应。所以,通过加强社区教育深度,深化住房制度改革以建立保障与市场、租购并举的供应体系,深化医药卫生体制改革,完善自然灾害监测、预防、应急管理体系等途径为城市家庭脱贫可持续性发展提供宏观保障。
  四、结论与政策含义
  研究结果显示,家庭贫困脆弱性并非贫困群体专有属性,在非贫困群体中更具普遍性;相比于慢性贫困,暂时性贫困更广泛存在于城市社会中。在家庭微观层面,女性户主善于规避风险,男性户主则善于缓解风险;成员最高文化水平的上升会给家庭带来更多的风险性决策,但也能强化家庭风险应对能力;住房所有权的获得虽然能够提高家庭风险承载力,但在经济状况不稳定情况下也会对家庭造成严重冲击。此外,家庭贫困脆弱性与家庭生命周期呈现递减函数关系,年轻家庭是城市全面小康實现进程所要重点关注的群体。孩子上学、拥有汽车、婚姻以及生活困难感知程度的升高能够有效降低家庭贫困脆弱性;而家庭孩子和老人数量增长、液化气能源使用以及家庭负面情绪的恶化则成为扰动家庭稳定的重要风险,而且使用煤油和碳能源、拥有三轮车和摩托车以及成员具有重大疾病史也会加剧家庭生活的波动。在地区宏观层面,经济增长是城市减贫必要不充分条件,爬行型和温和型通货膨胀也会对社会财富与经济结构的调整带来正向效应,而创造并维持“充分就业”以形成人口聚集效应和产业,带动区域经济增长能为城市家庭脱贫可持续发展提供坚实保障和持续动力。相反,社区教育范畴、住房构成、卫生条件以及应对自然灾害等方面的“矫枉过正”则会加剧社会碎片化而造成社会不平等螺旋现象,影响家庭生活稳定,阻碍城市全面小康社会的落实。此外,地区多样性发展在城市后脱贫攻坚时代是把双刃剑:一方面会给城市发展带来更多不确定性,产生多元化未知风险扰动,激发家庭贫困脆弱性;另一方面也会为城市家庭带来更多机遇和挑战,丰富家庭经济来源途径,拓宽家庭风险应对策略,缓解贫困脆弱性。
  本文结论对于城市家庭同步实现全面小康社会的政策含义在于:第一,年轻家庭需树立风险防范意识,养成合理正确的理财观念,提高风险规避和应对能力。一是避免高估激情的价值而倦于接纳理性的智慧,防止“情绪化”带动频繁跳槽,以稳定的劳动就业为家庭提供经济保障缓解年轻风险。二是进行家庭资产配置,在预留家庭应急准备金的基础上,规划好保障性资产,实施多元化稳健投资理财策略,实现财产保值增值。三是养成正确健康的家庭消费观念,预估、细化并持续动态更新家庭收入曲线和消费曲线,权衡刚需消费和自由消费比例,量入为出,避免以贷养贷。第二,城市家庭需要激发脱贫内生动力,提高家庭脱贫“造血”功能,实现家庭内源性脱贫。一是要避免家庭决策专权化,建立“民主平等”的良好家风,提高家庭科学决策水平,从家庭内部丰富风险防范策略,强化家庭风险抵御能力。二是要注重家庭物质资本使用的累积效应,减少家庭边际贡献较小的资本存量,提高家庭物质资本消费的收益率;谨慎购房风险,避免盲目买房导致家庭杠杆过大。三是增加成员教育投入的深度,以提高成员学历层次为弱势家庭筑魂立根,通过强志、达智途径创造更多机会与选择来提升家庭生活水平。四是通过维护良好婚姻状态和建立适度家庭规模以实现家庭功能最大化,在为家庭成员注入向往美好生活精神动力的同时,减轻赡养、抚养风险对家庭的长期性冲击。五是增强家庭成员健康意识,培养日常健康管理习惯,生活中尽量使用电、天然气等清洁能源,避免液化气、煤油、碳等能源使用对家庭造成间接性扰动,降低疾病风险在家庭中的致贫效应。六是要重视家庭心理健康教育,培养成员积极乐观心态,营造和睦家庭氛围,加强家庭忧患意识,让成员拥有不断进取的动力,提高家庭风险承载力。
  此外,地区层面也应为家庭提供宏观保障:首先,稳定就业环境、提高就业质量以扩大地区经济内需,确保地区经济持续稳定发展,为城市居民实现全面小康提供坚强保障和强劲拉动力。除此之外,还需打破城市既定格局,强化人群、产业、经济、社会、空间等层面不断分化的动力和能力,推进城市各个组成方面不断多元化和更强流动性,为城市居民提供多样化就业机会,拓展家庭风险应对途径。其次,在拓宽教育范畴的同时,加强教育教学的深度,提高居民创新思想和专业技术水平,丰富家庭风险管理知识与经验,为家庭摆脱贫困筑梦小康提供“志”“智”条件;尽快确定“保障与市场、租购并举”的住房供应体系,实现“市场稳定、住有所居”的发展目标;继续深化医药卫生体制改革,不断完善社会养老保险制度,加强政府对自然灾害应急管理,从宏观层面缓解不同风险对家庭的负面冲击,为家庭内源性脱贫铸牢坚实后盾。最后,着手加强社会公共服务和制度建设以适应家庭功能社会化趋势,既要满足老年人日常生活及医疗保健方面需求,也要平衡年轻人在家庭中的负担,通过社会化服务减轻年轻家庭在子女入托、家务劳动等方面的重担。
  注释:
  (1)为节省文章篇幅,Probit模型和Logit回归效果对比不再细列,如果感兴趣可向作者索取。
  (2)为节省文章篇幅,PLS模型的主成分选取结果不再罗列,如果感兴趣可向作者索取。
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  (责任编辑 郭 清)
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