我国城乡居民收入不平等的度量及分解＊——基于CGSS的调查数据

操 君，原鹏飞，王 磊

（1.安徽农业大学 经济管理学院，安徽 合肥230036；2.国家统计局 统计科学研究所，北京100826；3.国家统计局 国际统计信息中心 ，北京100826）

收入是民生之源，其不平等问题一直是人们关注的中心议题。我国自从改革开放以来，经济获得了迅速发展，同时收入不平等程度也在不断增长。大量文献从不同角度研究了我国收入不平等的影响，比如，收入不平等可能不利于经济增长，也可能诱发政治、社会问题，降低人们的幸福感等［1－2］。毋庸置疑，收入不平等的度量与分解是所有相关研究的基础与核心，只有科学测量出收入不平等程度，并进行适宜的分解，才能在国别或地区的比较研究中找出不平等的根源与形成机制。鉴于此，探讨收入不平等的度量与分解方法是一项有意义的课题。本文依据中国综合社会调查（Chinese General Social Survey ，CGSS）的数据，计算出收入不平等的相关指数，并进行分解，以期找出我国收入不平等的变化状况以及发展趋势，识别引致不平等的原因与因素，从而为消减收入差距的政策制定提供参考。

一、文献述评

（一）国外的研究

西方关于收入不平等的度量及分解的研究由来已久。Lorenz提出了研究收入分配的图形法，即著名的洛伦茨曲线。在此基础上，Gini于1914年提出著名的基尼系数，Theil提出并扩展了广义熵（Generalized Entropy，GE）指数，Atkinson则创造性地提出了根据社会福利函数来建立不平等指数的方法，Atkinson指数应运而生。相比收入不平等的度量，其分解更引人关注。分解方法大致可分为三类：按照组群来进行分解，其基本思路是按照某些变量，比如地区、城乡等，对总体样本进行分组，然后分别考察每个样本子群对总体不平等的贡献程度［3］，值得一提的是，Pyatt实际上是将基尼系数分解为组内不平等、组间不平等以及层迭项［4］；按照要素收入的组成来进行分解，如Lerman and Yit zhaki提出的分项收入变化对总不平等的边际分析法［5］，Gustafsson and Li则依据收入构成对中国收入差距进行分解，得到了一些有益的结论［6］；以回归方程为基础的不平等分解法，Fields and Yoo及 Morduch and Sicular为了让所有不平等的决定因素能够得到识别和量化，提出了基于回归方程的分解方法［7－8］，而Shorrocks提出了基于回归方程的Shapley分解法，以识别不同因素在收入不平等形成机制中的相对重要性［9］，紧接着，Wan对Shorrocks的Shapley分解法做了进一步修正，并据此对中国农村地区间不平等的来源进行分析［10］。

（二）国内的研究

李实是较早研究我国收入分配的学者，他将关注的焦点投向城乡间和地区间的收入差距。通过基尼系数和泰尔指数的测算与分解，李实发现，20世纪90年代我国居民收入分配的不均等已经达到相当高的程度，且收入差距的很大一部分来自于城乡之间的差距和地区之间的差距［11］。在随后的研究中，李实结合隐性补贴与地区价格差异的影响，对城乡居民收入差距重新进行估计，结果显示，虽然地区价格差异的调整缩小城乡差距，但由于城镇居民所获得的各类隐性补贴远远高于农村居民，从而导致城乡居民收入差距进一步扩大［12］。万广华较为系统地总结了收入分配的度量及其分解方法，包括不平等指数的构建与计算以及基尼系数、泰尔指数和基于回归方程的分解［13］。万广华等认识到中国农村地区收入不平等在不断扩大 ，而且地区间的差距扩大速度要大于地区内的扩大速度［14］。陈钊等则关注了城镇居民收入差距的变化，采用基于回归方程的收入分解方法，研究了行业间收入不平等对收入差距的贡献及其变化，发现1988年、1995年和2002年间，行业间收入不平等对中国城镇居民收入差距的贡献越来越大，与此同时，区位、教育、所有制、职业类型以及是否拥有第二职业对收入差距的贡献亦有提高，是否完全就业和年龄对收入差距的贡献呈现明显下降［15］。罗楚亮、王亚柯也对城镇居民收入差距特征及收入差距变动的影响因素进行了研究，发现教育程度与地区因素对基尼系数的变动具有较强的解释力［16］71－79。陈纯谨、李实基于1989—2009年全国性城镇住户抽样调查数据，利用Shapley分解法考察了城镇劳动力市场结构变迁如何导致劳动收入不平等的变化，发现教育和职业成为现阶段影响我国城镇收入不平等的两大因素［17］。

虽然关于我国收入不平等的测算与分解取得了较丰硕的成果，但先前的研究文献关注的焦点往往局限于某一方面，如城镇居民或者农村居民抑或地区差异，没有将城乡与地区差异融合起来进行研究，如不同地区的城乡差别、城镇层面的地区差距或者农村层面的地区差距等。较之于上述文献，本文主要贡献体现在以下几个方面：依据微观调研数据，计算出2005年、2006年与2008年间的不同地域以及城乡居民收入不平等系列指数；采用Pyatt分解方法对基尼系数进行分解，得到一些有益的结论；进行相关不平等指数测量时，采用Bootstrap方法（即自助法）计算出指数的置信区间，从而使得度量更加精准，更具统计意义［18］。

二、实证分析

（一）数据来源

本文研究数据来自中国人民大学调查与数据中心（NSRC）2005年到2008年间的中国综合社会调查 （CGSS）①。中国综合社会调查是中国第一个全国性、综合性、连续性的大型社会调查项目，从2003年开始，在全国28个省市抽取10 000户家庭户的个人进行调查。目前，该调查数据是除人口普查数据以外的在社会学领域使用率排名第二的数据，有着较高的信誉度。

（二）研究方法

我们选择基尼系数、阿特金森指数、泰尔L指数及泰尔T指数来作为收入不平等的度量指标，并依据基尼系数进行分解。

1.基尼系数（Gini coefficient）

基尼系数由意大利经济学家基尼在20世纪初根据洛伦茨曲线提出，是应用最为广泛的衡量收入分配平等程度的指标。基尼系数数值介于0和1，其越小，反映收入分配越平均；反之，越不平等。基尼系数比较直观反映了社会贫富分化程度，但它对于富人的收入观察值比较敏感，这意味着如果富人观察值存在较大误差，那么该系数的准确性就大大降低了。基尼系数的计算公式可表示为：，其中，n为样本容量，为任何一对收入样本差的绝对值，u是收入均值。

2.阿特金森指数（Atkinson index）

该指数将社会福利规范和标准纳入其中，充分考虑到社会福利与收入分配的关系。该指数计算的关键一环是计算出等价敏感平均收入ye，相当于收入实际分布时具有的社会总福利值，其计算公式为：，其中yi为第i人（或组）的收入，f（yi）为第i人（或组）占总人口比例的密度函数，ε为不平等厌恶参数，其反映社会对于不平等的厌恶程度，取值范围是0到正无穷，随着ε的增加，收入相对较低的人群被赋予更大的权重。比较典型的ε权重有0.5和2。

在确定等价敏感平均收入ye之后，阿特金森指数的计算公式可表示为:其中，u为收入均值。如果一个社会收入分配越公平，ye越接近u，同时阿特金森指数值也越小。

3.泰尔L指数（Theil－L index）与泰尔 T指数（Theil－T index）

广义熵指数（Generalized entropy，GE）是应用较广的衡量不平等的相对指标，其计算公式为：，其中u为收入均值，yi为第i人（或组）的收入，a为不平等厌恶参数，其越小代表对不平等厌恶程度越高。当a＝0时，我们得到泰尔L指数（Theil－L index），即当a＝1，我们得到泰尔T指数，即

4.指数的分解

由于基尼系数的应用较广，我们针对该系数来进行分解。借鉴Pyatt的做法，基尼系数可分解为三个部分：组内不平等（GA）、组间不平等（GB）以及层迭项（GC）。组内不平等（GA）指的是各分组内部的不平等对总不平等（总体基尼系数）的贡献程度，体现为各分组内部的不平等系数的加权平均值，其中的权数为所在组家庭所占份额与该组家庭收入占总收入比重的乘积，计算公式表示为：其中，N为组数，αi为第i组家庭数量在家庭总数中的比重，βi为第i组家庭收入在总收入中的比重；组间不平等（GB）指假定在每个家庭均取得所在组的平均收入的情形下所计算出的总体基尼系数，计算公式为：GB，其中，Ri、Rj分别为第i组和第j组的收入均值，αi、αj分别为第i组和第j组家庭数量在家庭总数中的比重；层迭项即为残差项，反映各个分组之间收入分布的重叠程度，处于不同组的家庭收入不存在重合的情形下，该项应为零。

（三）不平等指数的测算

1.全国收入不平等指数

如表1所示，全国收入不平等指数呈现出以下特征：首先，四个指数均维持在一个较高的水平，表明我国收入不平等问题较为严重。比如，基尼系数始终保持在0.5以上，其他指数也维持较高水平。其次，四个指数保持着相似的变化趋势。这些指数2005年达到一个较高的水平，继2006年保持增长后，2008年有所回落。以基尼系数为例，2005年为0.533，2006年达到峰值0.592，2008年又回落至0.532。为此，我们从当时所处的环境以及政府的政策中寻找回落原因。2007年美国次贷危机导致全球性金融危机的爆发，中国政府采取的若干惠民政策对于缩小收入差距、诱导不平等指数下降可能发挥着主要作用，同时危机的发生引导资本市场价格回落从而导致财富性收入差距有所缩小也是重要的原因之一。最后，我们从各个指数的置信区间来看，基本都呈现出区间较窄的特征，这意味着测量结果具有较强的可靠性②。

表1 指数及95%置信区间—全国

2.城乡收入不平等指数

我们将样本区分为城市与乡村，那么四个不平等指数又有怎样的表现呢？如表2所示，首先，从变化趋势来看，城市子样本中的四个指数均在2006年达到一个峰值，2008年有所回落，但农村子样本中各项指数却一直保持升高的趋势，以基尼系数为例，2005年、2006年及2008年城市和乡村分别为0.493、0.571、0.497与0.434、0.481、0.482。其次，从数值大小来看，城市的收入不平等程度要大于农村。实际上，20世纪90年代后期以来，城镇内部收入分配差距的扩大速度逐渐超过了农村［20］。此外，基本保持较窄的置信区间体现出测量结果的可靠性。

表2 指数及95%置信区间—城乡

3.不同区域的收入不平等指数

我们将中国区分为四个区域：东部、中部、西部以及东北。具体而言，东部指北京市、天津市、河北省、山东省、江苏省、上海市、浙江省、福建省、广东省、海南省；西部指新疆维吾尔自治区、西藏自治区、陕西省、甘肃省、青海省、宁夏回族自治区、内蒙古自治区、重庆市、四川省、贵州省、云南省、广西壮族自治区；中部指山西省、河南省、安徽省、江西省、湖北省、湖南省；东北指黑龙江省、吉林省、辽宁省。首先，从变化的趋势来看，东部、中部与西部地区的四个指数（如表3所示）基本保持如下变化轨迹：2006年保持增长，2008年转而下降，且低于2005年的水平。东北地区的情形较为特别，四个指数均在2006年降低，2008年却有所上升。其次，从指数数值大小来观察，东部、西部地区不平等程度较大，中部与东北地区收入差距反而较小，特别是2006年西部地区不平等更加凸显出来。

表3 分地区（包括城市和农村）指数及95%置信区间——东、中、西、东北

4.城镇内部居民收入不平等与农村内部居民收入不平等指数

我们将样本区分为城市与乡村子样本，并且分别考察不同区域的指数表现。如表4与表5所示，首先，从城市与农村对比分析来看，依据城市子样本的四个指数基本上要高于所在区域的农村子样本的相关指数，这也说明城市的收入不平等程度高于农村；其次，从不同区域的各项指数变化趋势来看，基于城市子样本，东部与西部地区呈现2006年上升、2008年降低的特点，东北地区基本上呈现出先降低而后上升的状态（除泰尔L指数，其为先上升后下降），而中部地区的阿特金森指数与基尼系数亦表现出先降低后升高的特征，但其泰尔L指数呈一直上升态势，泰尔T指数则呈现一直降低的姿态。基于乡村子样本，如表5所示，农村地区的指数有着不一样的表现，东部与东北地区不平等程度呈现出一直上升的趋势，中西部的指数（除了泰尔L指数，它保持一直上升）先上升后有所下降，但依然高出初始水平，反映出农村地域收入不平等程度在进一步增加。值得一提的是，上述指数度量结果中泰尔指数的表现与其他指数存在些微差异，可能的原因在于泰尔指数对转移收入较为敏感，当收入在富人与穷人之间进行转移时，会导致不平等程度过快上升或过快下降。

表4 分地区（只包括城市）指数及95%置信区间——东、中、西、东北

表5 分地区（只包括农村）指数及95%置信区间—东、中、西、东北

（四）指数的分解

指数的分解为寻找到不平等的起因提供线索，如前所述，鉴于基尼系数的应用广泛性，本文针对基尼系数进行分解。

1.按城乡分组的系数分解

如表6所示，从基于城乡分组的基尼系数分解结果来看，呈现如下特征：首先，各分组内部以及组间不平等对总体不平等贡献率在90%左右，其中城市内部及组间不平等更是发挥着主导作用；其次，从不同年份的变化趋势来看，城市内部不平等的贡献率不断上升，与之相对应的是，农村内部及组间不平等的贡献率却在下降。另外，从贡献率变动的速率来看，城市内部及组间不平等的贡献率变动速度相似，分别为11.9%、14.5%与－9.6%、－13.5%，而农村内部的贡献率降低的速度则较快，分别为－14.8%、－24.6%，尤其是从2006年到2008年间，变化速率达到－24.6%。虽然前文分析到农村地区不平等程度进一步上升，城市地区有所回落，但从贡献率来看，城市内部不平等的贡献率却上升，这很大程度上归咎于城镇化率的提高，更多农村人口移居城市成为市民，从而会提高城镇居民家庭收入在总收入中的比重以及家庭数目占总家庭数的比重，因而城镇内部收入差距在全国总体收入分配中的相对重要性日益提高。

2.按地区分组的系数分解

依据地区分组，对基尼系数进行分解，结果显示（如表7所示）：首先，地区间收入差距对总体收入不平等的贡献率较高，维持在35%—42%的水平，已经超过了地区内部收入差距的贡献率，就地区内部而言，东部地区的不平等对总体不平等的贡献率达到20%，中部与西部维持着相似的贡献率，在5%左右，而东北地区最低，保持千分之五的水平；其次，从贡献率的变动趋势来看，由于地区间不平等在扩大，其贡献率也在逐年增加，分别为0.358、0.383、0.426，东部地区贡献率2006年略有回落，2008年又重现增长且高于初始水平，中部也表现出类似变化轨迹——先降低后上升，但2008年贡献率低于2005年，西部地区则先上升后降低，2008年贡献率也低于2005年，而东北地区在研究期间变化微小。

表6 全国（包括城市和农村）基尼系数分解及贡献率——城乡

表7 全国（包括城市和农村）基尼系数分解及贡献率——东、中、西、东北

紧接着，以城镇和农村为子样本，按照地区分组进行分解，结果如表8和表9所示。以城镇子样本为例，从各部分贡献率大小来看，地区间不平等仍然保持较大的贡献率，在35%以上，就地区内部收入差距而言，东部地区的贡献率与上述总样本中的东部地区相比，更是有所上升，中西部地区不平等的贡献率反而有所降低，东北地区则维持相同的贡献率；其次，从各部分贡献率的变化轨迹来看，其变化特征类似于上述总体各部分的表现。从农村子样本分析看来，由于东部地区及地区间的不平等程度的降低，其贡献率也在降低，保持在40%左右，只有2008年由于地区间的贡献率上升而恢复至53.5%，与之相对照的是，中西部地区的不平等贡献率却在上升，达到15%以上。另外，从变化趋势来看，除了地区间，其他各部分贡献率在不同年份变化不大。

基于上述分解结果，总体而言，城市内部及组间不平等以及东部地区和地区间收入不平等对总体不平等的贡献率较高。究其原因，一方面由于城镇化进程中农村人口不断流入城市，城镇从业人员异质性相比以往显著增强，城镇内部越发积聚不同的收入群体，城镇收入差距由此不断扩大，另一方面东部地区经济发展一直较快，收入不平等问题凸显出来，同时由于中国区域经济发展不平衡导致地区间收入差距扩大。另外，值得注意的是，近些年来西部大开发战略促进西部经济的腾飞，但中西部地区农村地区的不平等贡献率却在上升，很大程度上源于这些地区农村社会保障制度建设的滞后。

表8 全国（只包括城镇）基尼系数分解及贡献率——东、中、西、东北

表9 全国（只包括农村）基尼系数分解及贡献率——东、中、西、东北

3.按受教育程度分组的系数分解

教育作为一种人力资本的投入，在市场经济环境下，其无论是在人们获取就业机会还是在工资薪酬的确定中都发挥着至关重要的作用。以城镇样本为基础，按照受教育程度分组的基尼系数分解结果显示（如表10所示），组间不平等的贡献率较大，其次是低受教育程度组，高受教育与中等受教育程度组的不平等贡献率反而较低。此外，从贡献率动态变化来看，组间不平等贡献率总体上保持上升姿态，表明受教育程度的不同对收入差距的影响有增大的趋势，意味着受教育程度是城镇居民收入差距扩大的重要解释因素，这和先前的研究相吻合［16］71－79。农村样本的系数分解结果与城镇样本略有不同，首先，低等受教育程度组的不平等贡献率高达70%以上，而高受教育与中等受教育组的贡献率却显得微乎其微，这大体上和农村地区受教育状况相吻合：农村地区劳动人口受教育水平普遍较低；其次，就贡献率的动态变化而言，组间不平等的贡献率略有增强，低受教育组则略有下降，总体变化幅度不大。

表10 按受教育程度分组的基尼系数分解结果（只包括城镇）

表11 按受教育程度分组的基尼系数分解结果（只包括农村）

4.按户籍分组的系数分解

基于户籍分组的系数分解结果显示（见表12），“均城镇组”的不平等贡献率最高，其次是组间不平等，最后为“非均城镇组”。值得注意的是，“非均城镇组”的不平等程度高于其他组，同时从贡献率的动态变化来看，组间不平等呈现上升趋势，因此可以认为，户籍差异是造成居民收入差异的重要因素。近些年来大量农村劳动力流入城镇，城镇化进程不断加快，但是这些农村人口大部分尚未获得城市户籍，不能享受城市社会保障和福利安排，他们在就业机会选择、工资薪酬等方面往往面临着不公平的待遇，所从事的职业中体力劳动居多，薪酬待遇也往往较低。当前中央政府积极推进的消除户籍差异的政策正是减小收入差距、营造和谐社会的重要举措。

表12 按家庭成员户籍状况分组的基尼系数分解结果（只包括城镇）

三、结论与政策启示

本文基于中国综合社会调查的数据，对我国收入不平等状况进行考察，计算出基尼系数、阿特金森指数、泰尔L指数及泰尔T指数，并依据基尼系数进行分解，主要结论有：第一，总体而言，我国收入不平等问题较为严重，且城市地区收入不平等程度明显高于农村，但农村收入差距的扩大趋势却更加明显；第二，从地区层面看，东部、西部地区不平等程度较大，中部与东北地区收入差距反而较小，特别是2006年后西部地区不平等更加凸显出来；第三，对基尼系数贡献率的分解结果显示，城市内部、城乡间及地区间不平等对总体收入不平等起着主导作用，就地区内部而言，东部地区不平等对收入不平等的贡献率最大，户籍差异、受教育程度均是城镇居民收入差距扩大的重要解释因素。

本文的研究结果具有较强的政策含义。首先，要积极关注城乡与区域间的不平等，一方面要尽快扭转城乡二元经济结构，实现城乡户籍的无差异化，促进城乡和不同地区公共服务均等化，另一方面积极推动劳动力、资源和投资跨区域市场的建立以促进一体化进程，逐步缩小地区差距；其次，如前所述，由于城市内部不平等贡献率的增长很大程度上归咎于城镇化过程中城镇劳动力市场的结构变迁——农村人口不断流入城市，城镇从业人员异质性日益增强，而流入城市的这部分农村人口在教育、就业及医疗服务等方面面临歧视性待遇，收入差距得以扩大，基于此，在城镇化的推进过程中，积极促进教育、医疗卫生、社会保障等公共资源的合理配置，充分给予农民工平等的就业机会和福利保障，对于缩小城市内部收入差距意义重大；第三，近年来涉及改善民生的诸多政策初见成效，未来要注重相关政策的持续性与制度化；第四，教育在收入不平等形成机制中的作用日益突出，因而促进教育资源分配均衡，注重教育公平对缩小收入差距尤为重要。实际上，值得注意的是，贫富差距的扩大反过来会损害教育公平，因为贫困家庭的孩子很难像富裕家庭的孩子一样获得良好教育的机会。总而言之，教育公平有助于缩小贫富差距，而贫富差距的缩小反过来又会促进教育公平的实现，至此两者之间的良性循环和互动得以显现。

注释：

① 目前可查询到的中国综合社会调查 （CGSS）数据仅有2003年、2005年、2006年、2008年，由于该调查数据缺少2003年的农村地区部分，为了便于比较分析，本文选取了2005年、2006年、2008年的数据作为分析对象。

② 如前文所述，本文是通过采用Bootstrap方法来获取置信区间。具体而言，从全国样本数据中采取重复抽样得到一个Bootstrap样本，以此样本计算出相关指数，并重复1 000次，每个指数各获得1 000个估计值，从而在此基础上计算出置信区间。

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