收入成分变动视角下中国发展成果的共享机制研究

阮 敬,刘雅楠

(1.首都经济贸易大学 统计学院,北京 100070;2.中国航天系统科学与工程研究院,北京 100048)

一、引言

党的十九大报告指出“坚持在发展中保障和改善民生,增进民生福祉是发展的根本目的。”这种“民惟邦本,本固邦宁”的思想,在贯彻以人民为中心推进公平共享的过程中显得尤为重要。报告还强调要加快加大收入分配的调节力度,使改革发展成果更多更公平地惠及全体人民,让人民群众拥有更多的获得感。可见,以扩中、提低、限高为主要特征的收入分配制度是实现发展成果公平共享的重要途径。

理论上,每一个个体都是发展成果共享的主体,其收入的提升是实现共享最直接的体现。并且收入作为一种货币度量标准,其本身可以用于衡量多维社会福利,因此能够更形象具体地反映发展成果共享的水平[1]。不仅如此,随着经济社会的不断发展,收入受到个体要素禀赋和政府转移支付等诸多因素的共同影响,且影响程度不尽相同,从而导致分项收入也逐渐向着多元化和差异化的方向发展。各分项收入可以充分反映来自于社会不同方面的发展成果,同时这些成果通过薪资和财富的方式,分别以流量和存量的形式聚集,并在宏观调节的影响下可供广大人民共享。此外,同个体相比,研究不同群体的共享机制更具有合理性和普适性。将这些个体的共同特征提取出来,产生出不同的收入群体,即共享主体,从而将个体分享上升为不同群体共享。

不同群体的分项收入结构,即各项收入的相对数量,往往比其绝对数量更能引起关注。收入结构变动对经济社会各方面所带来的影响是学者们关注的焦点。部分学者关注收入结构特征及其演进趋势对宏观经济发展所带来的影响[2-3]。还有学者关注收入结构与各类消费、消费结构、消费行为之间关系,这些研究认为收入结构的差异不仅对消费产生重要影响,且其影响不尽相同[4-7]。此外,在收入不平等分解领域也涌现出一些典型的研究成果,往往以收入结构作为不平等分解的要素,考察其对总收入不平等的边际效应[8-11]。很明显,收入结构受到定和的限制,忽略这些限制展开的常规统计分析,可能会带来诸如伪相关、辛普森悖论、忽略小比重变量的重要性等一些严重的后果[12]。

反映收入相对数量的收入结构,是指各项收入在总收入中所占的比重,是一个闭合数据集,属于一类成分数据,即收入成分。成分数据所包含的信息是相对数量,而不是绝对数量。成分数据有一个限制空间,可能是从0到1,从0到100,或者另一个常量[13]。根据这样的特性,对成分数据进行统计分析能够较好地研究对象结构的变化规律,以及这一规律对其他对象所带来的影响。在经济社会问题中,成分数据也越来越受到关注,被用于投资结构、产业结构、需求结构、人口结构等问题的研究,但有关收入结构方面的研究并不多见。成分数据不仅能够较好揭示不同分项收入间的相对信息,同时也能够展开整体性的综合分析,发现不同分项收入与总收入间相互关联和制约的关系,从而更好地挖掘共享机制。

综上所述,考虑到成分数据存在定和限制的基本特征,本文引入成分数据分析方法对中国居民收入成分展开全面分析,并基于收入成分识别出低、中、高不同的共享主体,以讨论发展成果由谁共享的问题,并找出不同主体实现共享的具体途径,以解决发展成果如何共享的问题。本文是对发展成果共享机制研究的丰富和补充,以期为制定促进中国居民共享发展成果的政策方针提供依据。

二、研究方法与数据

本文通过构建居民家庭收入成分模型、基于收入成分的收入分布模型、收入成分回归模型,旨在解决如何从收入成分入手有效调节收入结构,以促进发展成果全面共享;如何结合经济发展的现实状况,对低、中、高不同主体的成果共享格局进行判定并刻画其动态特征;如何将影响“提低”“扩中”“限高”的收入流量、财富存量以及转移支付等宏观效应和微观因素从多维角度解构出来,解决发展成果由谁共享、共享程度及实现路径机制等问题。

(一)居民家庭收入成分模型

收入结构的特征和成分数据形式相匹配,所以在收入分配的问题中率先引入成分数据分析的方法。成分数据的概念最早源自Ferrers的研究,Pearson指出了处理这类型数据时所面临的困难,成分数据的统计分析因而被正式提出[14]。针对成分数据统计分析的系统性理论框架由Aitchison提出,这对该领域的研究产生了重要的影响。相比普通数据,基于成分数据建模能够较好挖掘绝对数据背后的相对信息,同时也能从整体上对结构数据进行综合分析。

(1)

由于受到定和的限制,所以这里的单形空间是D-1维的向量空间。并且在对收入成分建模分析时,需要先对向量进行等价转换,使得变换后的收入成分向量适用于一般的统计方法。常见的转换方法有:非对称Logratio变换(alr)、中心对称Logratio变换(clr)以及等距Logratio变换(ilr)[15]。

经alr变换后的新向量与初始向量无法一一对应,难以对模型进行全面的解释,该方法在实际问题中并不适用[16];另外clr转换得到的新向量具有完全相关性,即变换后的实数向量v中各元素的和为0:v1+v2+…+vD=0,此情况下,一些常用的回归分析方法便会失效。因此本文基于ilr变换方法来展开后续分析,故在此仅阐述ilr的基本概念。

等距Logratio变换(ilr)可表示为:

(2)

(二)基于收入成分的收入分布模型

对不同主体的成果共享格局进行判定并刻画其动态特征,就需要划分不同的收入群体并确定其内部的收入信息。然而居民家庭收入的总体特征往往是未知的,有必要运用现有数据中的信息去估计总体收入分布,从而充分反映全社会及不同群体的收入分配状况。

现有关于收入分布的研究,多是通过对单峰或多峰一维分布的拟合来反映真实的收入情况。就单峰分布而言,常用拟合收入的统计分布有:Gamma分布、Normal分布、Log-normal分布、Beta分布、Pareto分布、Exponential分布、Logistic分布、Log-logistic分布、Weibull分布,以及其他参数取不同值时特殊形式的多参数分布函数。对于多峰分布,现有研究大多基于不同收入群体各自收入分布的特征,采用混合分布拟合并描述具有异质性的整体收入特征[17]。当然,无论收入分布是单峰还是多峰,当前研究都是针对收入总量对经济发展成果的刻画,难以反映收入的分项特性,不能通过单一收入变量所蕴含的总量信息找出实现发展成果共享的具体路径。因此,本文基于收入成分变量,从多维分布角度来捕捉各群体的收入结构特征,从而给出实现发展成果共享的路径机制。

本文拟合的收入成分分布,是一种通过简单密度来模拟复杂密度的有限混合分布模型。该模型一方面可以近似拟合出多态分布,另一方面可以用于识别未知不同组别群体的隶属关系。在20世纪90年代,通过混合标准线性回归模型以及广义线性模型扩展了有限混合模型[18]。

1.收入成分混合分布模型

(3)

(4)

上述后验概率可用来识别各家庭所属的共享主体,即将每个家庭分配给具有最大后验概率的主体。

2.有限混合分布模型的估计

对于全部N个家庭,其收入分布的似然函数可以表示为:

(5)

(6)

假定收入成分数据服从加法逻辑正态分布[20]。在收入成分数据进行了ilr变换后,便可以基于多元正态分布的假设在单形空间中进行统计分析,故可在估计参数β和σ2时采用了广义线性模型,并设定变换后的收入成分数据服从Gaussian分布。

(三)收入成分回归模型

在中国居民家庭收入成分的基础上,基于成分数据回归模型,讨论不同分项收入成分是如何对居民共享水平产生影响的,且分别针对识别出的低、中、高收入群体进行分析,以发现各项收入成分对不同群体共享水平的影响。

成分数据的回归分析相对于普通数据在细节上复杂,有多种方法可以将线性回归推广到成分数据中。根据成分数据的定义,收入成分是具有定和限制的多元数据,因此必须以某种方式,线性或非线性地映射到单个变量。Aitchison所定义的内积可以方便地将收入成分进行映射,从而得到如下形式的回归模型:

Yn=α+〈b,x(n)〉a+εn

(7)

在式(7)中,包含家庭n的总收入Yn,解释变量x(n)为家庭n的收入成分向量,参数α是实值截距项,回归系数b也是单形空间上的成分向量,εn是零均值的残差项,〈b,x(n)〉a是对收入成分向量进行了内积运算。

为避免定和的影响,在对收入成分回归模型进行参数估计时,需要遵循成分数据变换的原则将该模型转化为普通的多元回归模型,即:

(8)

得到估计结果后,需对式(8)中B=(Bi)进行ilr-1逆变换将得到回归系数的成分向量。

对于成分数据回归模型,通常采用方差分析来检验模型整体的显著性,用来检验收入结构是以何种方式来影响居民共享水平的。因为对原始成分数据使用了ilr变换,所以Bi本身难以有直观的实际意义,因此仅展示模型整体的方差分析结果。

(四)数据来源与处理

为考察不同年份中国居民家庭收入成分的结构特征和演进趋势,选用了2012年、2014年和2016年三个年份的中国家庭追踪调查数据(CFPS)数据。此外,根据国家统计局对分项收入的界定,个体(或家庭)的收入主要由工资性收入、财产性收入、经营性收入和转移性收入等四部分构成,故所选的具体变量是家庭面访数据集中调整后的家庭总收入以及相应的上述四项收入。在数据预处理时,剔除了家庭总收入小于0及与中位数之间距离大于三个标准差的样本点,最终得到三个年份的样本量分别为9 312户、10 642户以及10 418户。在数据选取和预处理的过程中,既保证了不同年份调查数据间的可比性,同时还考虑到数据中异常值可能造成的影响。

此外,在原始数据中某一样本点的某些收入成分可能出现为0的情况,此时的“0”意味着该样本家庭不存在这些分项的收入,此时成分数据分析中的部分变换方法难以进行。为解决此问题常用的KNN填补法,通过距离da(x,y)找到含0值样本点的k个近邻样本点,再基于调节因子计算出k个近邻的中位数作为缺失值补全值。

需要说明的是,为了真实反映中国全体居民的收入状况、统筹城乡发展、改善收入分配格局,国家统计局自2013年以来实行了城乡一体化住户调查制度,政府工作报告也从2016年起不再分城乡汇报居民收入,因此本文弱化城乡二元结构,将研究对象定为城乡居民家庭。

三、收入成分视角下的居民收入结构特征

通过构建收入成分模型,分析讨论了中国居民家庭收入结构的特点和演进趋势。在式(1)和式(2)的基础上,计算了历年居民家庭收入成分的结构中心和度量方差,如表1所示。

表1收入指标的结构中心体现了收入成分的整体水平,从中可发现,中国居民家庭收入成分形成了以工资性收入成分为主,经营性收入、财产性收入以及转移性收入等成分相对较少的结构。从各项收入成分特征可看到,不同年份工资性收入成分的结构中心虽稍有波动,但总体呈现下降的态势,下降了约1.2%。尽管短期内工资性收入比重的提升会直接增强居民的“获得感”,但就长期而言,由于工资性收入的刚性,如果设定得太低,最低工资对弱势群体的保护作用甚微;如果设定得过高,不仅会有悖于市场经济运行规律,还会导致企业利润下降、劳动要素被替代等影响失业率的现象,同时也容易产生成本推动型的通货膨胀,从而产生一些不利于共享的负面影响。

由于经营性收入是农村居民收入的主要来源,故其占比的增加很大程度上能够缩小城乡收入差距,因此经营性收入比重的增加是优化收入结构、缩小收入差距的重要因素。但是,中国几年来经营性收入成分的结构中心却呈现出下降的趋势,整体下降了8.4%。就经营性收入的性质而言,该成分的增加不但与经济增长相互促进,同时也可以达到主动性富民的效果,能够有效促进发展成果共享。因此,需要政府着力改善经营环境,提升并优化经营性收入的结构比重,挖掘经营性收入的潜力,提高低收入群体创新创业的能力。

财产性收入成分的结构中心呈现出波动中上升的趋势。“创造条件让更多群众拥有财产性收入”意味着拥有财产性收入不再针对少数人而应该面向多数群众。财产性收入具有一定的“马太效应”,有较强的代际传递性,合理调控居民财产性收入也将有助于实现可持续共享。

转移性收入成分的结构中心从2012年的0.033上升至2016年的0.069,保持着持续增长的态势。转移性收入作为政府的宏观调控方式,其占比适度增加将有助于增强社会保障制度的普惠性,但不合理的再分配制度,反而会起到“逆向调节”作用,加剧居民收入分配差距,造就一部分“坐享”群体。共享应是共建共享、差异性共享,而不是单一的扶贫济困、劫富济贫,更重要的是能保障各阶层的利益最大化,达到“帕累托最优”。中国需要构建适度普惠型社会福利制度,协调好社会福利资源和社会福利需求间的关系,以至持续有效发挥其价值,促进发展成果共享长效机制的形成。

平等问题应该成为促进发展和实现共享的核心,从收入成分的方差角度出发分析中国收入不平等问题,度量方差是各分量方差之和。由表1可以看到,中国居民家庭收入成分的度量方差呈现持续下降的态势,表明各收入成分间的差异趋于缓和。分项看,转移性收入的方差是最大的,其次是经营性收入和工资性收入,财产性收入的方差较小,且各分量的方差都呈现逐年下降的趋势。财产性收入成分的方差下降幅度最大,从2012年的0.798下降为2016年的0.5,下降了近37%;财产性收入和工资性收入两成分方差的波动幅度也分别降低了16%和19%;经营性收入成分的方差无明显变化。

由于分项收入成分本身的结构中心差异较大,仅通过方差不能完全反映各成分的结构不平等状况,因此通过计算变异系数来考察结构不平等的态势。表1中3个年份转移性收入成分的结构不平等程度较为严重,但整体上变异系数下降了0.165,可见随着时间的推进,这种状况有所改善。此外,财产性收入成分的结构不平等状况也比较严峻,且变异系数具有起伏波动的特征。工资性收入成分的结构不平等程度相对较低,变异系数保持在0.012附近,波动不明显。经营性收入成分的结构不平等有微弱增加的态势,但其在收入成分中结构不平等的程度最小。就上述结论,本文和其他研究成果的共识之处是转移性收入的不平等程度最大,经营性收入的不平等程度最小[21]。虽然共享是有差异的,但这种差异需要被控制在合理的区间内,避免贫富不均,以各项收入以及总收入不平等状况的缓解稳固发展成果共享的根基。因此,需要做好初次分配与再分配两者间的协调,要密切关注转移性收入的分配机制,适度调控财产性收入以缩小收入差距,维持稳定的工资性收入和经营性收入,从而保障发展成果在全社会不同收入群体之间得到充分的共享,实现全社会和平稳定的发展。

四、收入成分视角下发展成果的共享主体及其共享程度

基于收入成分数据来拟合居民收入的有限混合分布,并识别出作为共享主体的不同收入群体,旨在捕捉他们收入成分的结构特征。采用经ilr变换后的对数比收入成分及相应的总收入展开实证分析,拟合中国居民收入成分的有限混合分布,并通过该分布识别出异质性的共享主体。

通过估计k=2,3,…,5的多个模型,AIC、BIC以及LogLik等统计量结果见表2。各统计量结果表明,5个群体的划分结果能够较好拟合出中国居民的收入分布情况。但由于自3个收入群体的划分开始,上述统计量的结果变动幅度并不明显,同时参照中央文件中对收入群体的描述,最终将有限收入混合分布下收入群体的个数限定为低、中、高收入群体,即为本文所关注的三个共享主体。

表2 收入群体个数及AIC、BIC、LogLik值

三个共享主体的收入分布模型如图1和表3所示。可以看到,各收入群体的收入分布是存在较大差异的,这种现象通过单一总收入及其分布是很难反映出不同群体间的异质性特征。因此,基于收入成分数据拟合有限混合分布模型,来识别发展成果由谁共享是非常有效的,避免了多次分析过程中存在的信息缺失问题。

图1 不同年份下中国居民混合收入分布曲线

通过图1展示的不同主体的收入分布,揭示了收入成分混合分布的拟合程度,即给出原始总收入的直方图和混合分布密度曲线。三个年份的收入分布形态对原始数据有着较好的拟合。此外在三个年份的图示中,共享主体1的密度曲线峰值较高,但变异度相对较少,同时覆盖了较多的低收入家庭;共享主体2的峰值相对较低,变异程度同时也相对较大,包含了各类收入家庭,特别是中等收入群体;共享主体3的密度曲线无明显的峰值,涵盖了较多的高收入家庭。表3显示了2012—2016年的收入成分混合分布下,中国各共享主体的基本统计特征,包括不同主体所占比例、各主体的收入均值以及方差,另外还给出了AIC、BIC以及LogLik等统计量的值。

由表3可以发现,2014年低、中、高收入群体规模的变动幅度分别达到-10.1%、+7.8%和+2.3%;2016年三者规模进一步变动了+0.5%、-2.4%以及+1.9%。总体来看,不同年份中等收入群体的规模都是最大的,因为在混合分布中,中等收入群体包含部分低收入者以及高收入者,故收入规模相对较大。更为乐观的是,中等收入群体规模在小幅扩大,高收入群体规模的比重也保持着持续增加的态势,且增幅稳定。低收入群体的比例在2014年大幅下降,到2016年几乎无明显变化。

不同主体的平均收入水平可以直接体现出该部分人群的共享能力。2012年低、中、高三个主体平均家庭收入分别约为4 931元、23 941元和72 219元;2014年三主体的共享水平分别为2012年的0.83倍、1.06倍和1.13倍;2016年各主体的共享水平是2014年的1.37倍、1.06倍和1.08倍。大体上三者的共享水平都呈现持续上升的演进趋势,意味着随着发展成果不断聚集,中国不同收入群体所分享到的发展成果也在增加。其中,中等收入群体平均收入的增长速度较为缓慢,四年间的增长速度仅为12.29%;而高收入群体的增长速度最为可观,达到22.77%,另外低收入群体的增速为14.02%。中等收入群体作为中国国家建设和高质量发展最坚实的基础,其共享能力还需进一步提高。

表3 收入成分混合分布下我国各共享主体的基本统计特征

各主体内部的不平等程度也影响着其共享水平。由表3中变异系数的结果可见,中、低收入群体各自共享的不平等程度较高,高收入群体内部相对较为平等。此外,2012年到2016年间低、中、高三个收入群体变异系数的变动分别为-0.003、0、-0.001,低收入群体和高收入群体的不平等水平有所减轻,而中等收入群体的不平等水平无明显变动。成果共享是以平等为前提的,只有这样才能使发展成果更多更公平地惠及全体人民。因此,有效减少中、低收入群体的不平等水平,是中国实现进一步共享的关键。

五、收入成分视角下发展成果共享的路径机制

通过收入成分回归模型研究如何将影响“提低”、“扩中”、“限高”的收入流量、财富存量以及转移支付等宏观效应和微观因素从收入成分中解构出来,进而挖掘不同主体的共享路径机制,解决发展成果如何共享的问题。

通过构建中国居民家庭收入成分回归模型,得到不同共享主体各项收入成分对总收入的影响,结果如表4和表5所示。表4可以明显看出,各模型的检验结果均较为显著,即各主体的收入成分对其共享水平有着显著的影响。此外,还计算了各收入成分同各主体间的交互作用,用以考察各主体共享水平的差异是否显著,三个年份交互项的F值分别为155.634、144.207和41.01,且均通过显著性检验。

由表5结果可发现,从全样本的角度来看,随着时间的推进,财产性收入成分对中国居民共享水平的影响逐渐减少;工资性收入、转移性收入所产生的影响有所增加;经营性收入成分却无明显变化。让更多居民拥有财产性收入是防止阶层固化、共享发展成果的关键,从现有结果来看,居民的财产性收入并没有发挥这一积极作用。由于财产性收入的差距在持续扩大,并且也是导致总收入差距过大的主要原因,这不利于缩小贫富差距、实现共同富裕。此外,财产性收入差距过大还对人们带来一定的心理冲击,特别是存在一些隐形收入和非法收入时,势必会对社会的稳定带来潜在的影响,不利于在共建共享发展中拥有更多的获得感。经营性收入成分的影响无明显向好趋势,不利于发挥其缩小收入差距的积极作用。一方面是因为经营性收入是农村居民最主要的收入来源,但由于人均资源有限以及农业发展本身存在不足,经营性收入的增长潜力有限。另一方面,农村居民由于家庭经营模式不断发生变动,其经营性收入的比重有所下降,同时城镇居民由于主动就业和创业环境的日趋完善,经营性收入比重在逐渐增加,导致经营性收入缩小城乡收入差距的作用减弱。

表4 收入成分回归模型估计结果

表5 不同共享主体的共享路径

同时,由回归结果可知,工资性收入成分对中等收入群体影响最大,且这种影响呈现波动上升的趋势,三个年份分别为0.242、0.270以及0.268。经营性收入成分对低收入人群和高收入人群的影响较大。由于经营性收入包含农业生产经营净收入、个体经营和私营企业的净利润,故经营性收入成分对两主体共享水平的影响都相对较大。相对低收入群体,财产性收入更大程度地促进了中高收入群体的共享水平,这同现有研究相符。随着时间的推移,高收入群体的财富占比同中等收入群体的财富占比每况愈近,但低收入群体的状况未得到改善。此外,转移性收入成分对低收入群体共享水平的影响显著,分别达到0.299、0.424和0.378,同样也呈现出明显波动上升的趋势,这在一定程度上反映了中国社会福利制度注重公平正义、各阶层共享发展成果的目标。可以明显发现,高收入群体各项收入成分对总收入的影响较为均衡,而中等收入群体和低收入群体,分别在工资性收入和转移性收入两成分上产生的影响较大。从各主体收入成分对其共享水平的影响趋势来看,低收入群体工资性收入的影响在持续下降,转移性收入成分的影响程度有较明显的上升,财产性收入和经营性收入成分的影响也存在着不同程度的降低;对于中等收入群体,工资性收入成分的影响在持续小幅增加,经营性收入成分的影响却稍有下降,财产性收入与转移性收入所带来的影响无明显变化;高收入群体仅在财产性收入影响方面有减小的趋势,其余各项并无明显变动趋势。

结合中国居民家庭收入成分的结构特点、不同主体的共享特征及实证分析结果,进一步提出发展成果共享的路径机制:

第一,对低收入共享主体,扩大工资性、经营性和财产性收入,并通过适度转移性收入合理的调节收入分配关系。提高低收入群体自身的发展能力、劳动生产率以及创新意识和能力等,是低收入人群工资性、经营性和财产性收入不断提升的前提和保证。低收入群体属于学历低、技能低的劳动力,提高他们的收入需要提升其人力资本水平和全面发展的能力,因此有关政府部门需要着手建立就业员工的终身培训体系,提升低收入群体人力资本水平,提高其自身能力和工作岗位的匹配度,从而分享到更多的收入。

第二,对于中等收入的共享主体,需控制好内部的不平等水平,并在现有收入结构的基础上,适度增加财产性收入,稳定工资性收入。保持工资性收入在中等收入群体收入分配中支柱性的重要地位,稳中有升地发挥其可持续增长的能力,减少中等收入群体的脆弱性。扩宽中等收入群体的资产性收入渠道、充分发挥普惠金融的带动作用、完善信息披露制度,让财产性收入成为共享经济发展成果的着力点。并且通过加强社会保障层面的力度,保障中等收入群体生活水平的不断提升,加大对低收入群体的财政支持,让更多的低收入群体迈入中等收入群体,是实现共享共富的必经之路。

第三,高收入共享主体应进一步保持现有的公平、均衡的状态,合理调控其财产性收入水平。高收入群体,需要规范收入分配秩序,规范分配目标,限制不合理的隐性收入和灰色收入,确保收入透明化、公正化,促进收入分配格局合理化和有序化。同时,引导更多的隐性资本和劳动力步入正轨经济部门,促进生产要素和资本要素的自由流动和合理分配。此外,加强税务稽查力度,保持各部门间信息的高效流通,要加大对违反税法行为的处罚力度,提高逃税漏税成本。

六、结论与建议

本文基于收入成分探讨了中国居民家庭收入结构的特点,同时分析了收入成分混合分布的情况,并以此识别出不同的共享主体,讨论各主体的共享特征,从而挖掘出其各自的共享路径机制,以解决发展成果由谁共享、发展成果如何共享等问题。本文的主要研究结论包括:

第一,收入结构方面。工资性收入、经营性收入成分的结构总体呈现出下降的趋势,财产性收入、转移性收入成分的结构中心呈现出向上的趋势;经营性收入成分的结构不平等水平稍有增加、财产性收入成分的结构不平等状况也比较严峻;工资性收入成分的结构不平等程度无明显变动,转移性收入成分的结构不平等程度最为严重,但这种状况有所改善。

第二,共享主体方面。从共享主体的规模来看,中、高收入群体的比重在持续增加;从共享主体的共享水平来看,都呈现持续上升的演进趋势,其中中等收入群体平均收入的增长速度较为缓慢;从共享水平的不平等程度看,低、中、高三收入群体的不平等程度依次减少,中、低收入群体各自共享的不平等程度较高,高收入群体内部的水平相对较为公平。

第三,路径机制方面。从全样本的角度来看,目前还未发挥出财产性收入、经营性收入两者在促进共享中的积极作用。对低收入群体,应该扩大其工资性、经营性和财产性收入,保证适度的转移性收入;对于中等收入的共享主体,需控制好其内部的不平等水平,在现有收入结构的基础上,适度增加财产性收入,稳定工资性收入,来促进该部分人群进一步共享;高收入共享主体在保持现有的公平均衡的状态的同时,进一步合理调控其财产性收入水平。

基于本文的结论可得到以下启示:

从收入结构的角度出发,能够更全面地制定促进中国居民共享发展成果的政策方针,缓解共享过程中不平等状况,正确处理好公平和效率的关系。现阶段落实中国发展成果全面共享应更加注重公平,包括各项收入的公平,各收入群体间和群体内部的公平。营造出机会公平、权利公平、制度公平的良好社会环境和氛围,促进中国居民收入合理流动,共建共享发展成果。

此外,就经营性收入而言,政府应着力优化和改善经营环境、促进主动就业、推动大众创业、万众创新;对于财产性收入,应大力发展普惠金融,拓宽中、低收入群体的融资、投资路径,适度调整遗产税、财产税等税种以控制财产性收入代际传递和滚雪球效应[22];对于转移性收入,应建立城乡一体化的社会保障机制,同时也需注意社会福利力度同中国发展进程统一,在满足不同收入群体需求的同时也能保持社会稳定发展;对于工资性收入,应当处理好初次分配和再分配间的关系,调整最低工资标准,完善不同行业间的收入分配与税收制度,旨在实现劳动报酬与劳动生产率同步提高。

总之,要实现全面、长期发展成果共享,就需要通过采取“瞄准式”经济发展和分配制度,全面提高低收入人群的收入,扩大中等收入群体的收入来源,限制高收入群体不合理的收入,规范收入来源、合理改善各主体的收入结构。这些举措是有效实现中国特色社会主义发展成果共享理念的重要途径,也是满足人民日益增长的美好生活需求的重要保障。