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基于家庭收入分布的地区基尼系数的测算及其城乡分解.doc

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基于家庭收入分布的地区基尼系数的测算及其城乡分解.doc

文档介绍

文档介绍:基于家庭收入分布的地区基尼系数的
测算及其城乡分解
3
段景辉陈建宝
内容提要本文利用《中国城乡居民生活综合调查》( 2004 年)的有关家庭
收入抽样调查数据,首次考察发现全国和各地区城乡家庭人均收入的对数服从由 Pa re to分布、正态分布和指数分布构成的混合分布。与通常的利用分组数据计算基尼系数不同,本文综合了全部抽样家庭的人均收入信息,应用分布函数法对全国、各省(市、自治区)以及东、中、西部地区的城镇基尼系数、农村基尼系数和城乡混合基尼系数进行了测算,进一步对城乡混合基尼系数进行城乡分解,得到了城镇和农村内部收入差距以及城乡收入差距对混合基尼系数的贡献大小。研究结果对有关政府部门制定相关的居民收入分配政策提供了依据。
关键词地区差距收入分布基尼系数
一引言
自 1978 年中国实行改革开放以来,中国经济在取得快速发展的同时,居民收入差距也在不断扩大,社会不公平现象凸现,而这种不公平性尤其体现在城乡之间和区域
之间。收入差距过大不仅影响经济效率,更重要的是会影响社会的稳定,带来一系列
3 段景辉:厦门大学经济学院计划统计系 361005 电子信箱: jhduan001 @ 163. com; 陈建宝: 厦门大学宏观经济研究中心研究员。
本文获国家社科重大基金研究项目“扩大内需的宏观经济政策研究”( 08 &ZD034 ) 、教育部人文社科重点研究基地基金项目“我国地区间收入分配差异与劳动力转移的经济增长效应分析”( 07JJD790145 ) 和福建省社会科学规划研究项目“我国城乡收入差异问题研究”( 2009 b051 )的资助。同时,本文作者感谢匿名评审人提出的有益
建议以及程永宏在计算方面提供的帮助。
段景辉陈建宝
严峻的社会问题,有悖于中国建设和谐社会的目标。因此,居民收入差距保持在适当
水平非常重要和紧迫,对其客观测量亦显得十分重要。常见的地区收入差距分析方法主要有以下三种: 一是采用加权变异系数法,对地
区收入差距的产业或部门构成进行分解。如万广华( 1998 ) 、覃成林和李二玲( 2002 ) 、林毅夫和刘培林( 2003 ) 。二是采用泰尔系数和广义熵系数法,对地区收入差距的地理构成进行分解。如李实和赵人伟( 1999 ) 、孙靖和黄海滨( 2007 ) 。三是计算基尼系数并对其进行分解。如王祖祥( 2006 )利用分组数据对中国中部 6 省的基尼系数进行估算,发现中部 6省农村和城镇内部的基尼系数都不大,但是城乡加总的基尼系数都很大;陈昌兵( 2007 )利用非等分数据计算了全国 21 个省的基尼系数,并利用非参数计量中的分布函数估计方法分析了各地区城乡军民基尼系数的变化特征; 王云飞
( 2007 )利用 D agum ( 1997 )提出的分解方法,计算了中国东、中、西部以及三地区之间的基尼系数和贡献度,发现中国地区间的基尼系数贡献度占地区总基尼系数的比重达到 80 % ,东部各省之间的差距有缩小趋势,而西部各省的差距正在不断扩大。综合来看,虽然已有的研究成果揭示了中国地区收入差距的规律性问题,但是也存在一些不足: ( 1 )多数成果都是研究整个区域的差异,并没有区分区域内农村和城镇的差异情况,事实上,由于目前中国城乡居民收入差距悬殊,将二者混在一起计算的区域差异系数并不能反映区域间贫富的实际情况。( 2 )多数研究采用的数据都是分组数据,利用微观数据的不多,因此计算的区域差异系数并不精确,不能准确反映区域间和区域内的收入差距情况。针对以上问题,本文拟利用中国社会综合调查开放数据库( CGSS) 中 21个省、3个自治区和 4 个直辖市的 2004年的微观数据对全国和这 28个地区的城镇内部、农村内部和城乡混合基尼系数进行计算并分解,并进一步将这 28 个省(市、自治区)分为东、中、西三个地区,分别对这三个地区的城镇内部、农村内部和城乡混合基尼系数进行计算并分解。
本文采用分布函数法测算基尼系数。分布函数法是基于对指标的概率密度函数或概率分布函数的假设,估计其分布参数,然后利用洛仑兹曲线对基尼系数进行估计, 如 M cDona ld ( 1995 ) 在总结已有的各类分布函数的基础上提出广义贝塔分布函数( GB )和幂函数形式的广义贝塔分布函数( EGB ) ,并通过分析说明此函数可以用于描述居民收入分布和金融变量的分布等。成邦文( 2005 )通过对洛伦兹曲线和基尼系数的研究表明大量社会经济规模指标服从对数正态分布; 王海港( 2006 ) 用帕累托分布拟合中国 1988年和 1995年两年的居民收入数据,研究中国居民收入分配的格局。国内不少学者曾分别引入过伽马分布函数、帕累托分布函数和正态分布函数等对实际数世界经济 3 2010年第 1期·101·

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