收入流动性和收入分配.docx
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收入流动性和收入分配
收入流动性和收入分配
主讲：
米建伟主持：
盛洪
评议：
马九杰罗楚亮张展新李国祥徐滇庆盛洪张曙光
盛洪：
每次的双周论坛，天则会邀请做过大量研究有新的发现的学者。
经过两个多小时的报告会，我们就能对这些研究和发现有一个大致的了解。
我们的论坛现在是一种比较精干的形式。
原来是开放的，有一些记者和学生，有时可能会偏离主题。
现在的形式也不错，这样我们邀请到的专家可以讨论得更加深入。
讨论的录音经过整理以后会放在网上。
很多人上天则网就是专门看双周的，我们的整理后的全文点击次数可以达到一两千。
今天非常荣幸请到米建伟博士，他目前在中国科学院农业政策研究中心。
今天的主题是收入流动性和收入分配——来自中国农村的经验证据，还有两个合作者是章奇和黄季焜。
上一次双周研讨会白重恩教授也讨论了这个问题。
这说明这个问题目前受到大家的关注。
中国近三十年的改革开放中经济增长速度很快，收入分配方面是否出了某些问题。
关键在于我们用什么方法去衡量这个问题，不同的衡量方法可能会导致不同的结论。
所以我们最近讨论农村收入问题是比较密集。
下面有请米博士，时间是一个小时到一个半小时，剩下的时间大家一起讨论。
米建伟：
谢谢天则所，谢谢各位老师。
今天我的报告的题目是收入流动性和收入分配——来自中国农村的经验证据。
报告的第一作者是章奇博士，还有一位作者是中科院的黄季焜老师，我是黄季焜老师的在读博士生。
我的报告主要包括三个方面。
第一，中国农村居民收入流动性的变化；第二，收入流动性如何影响收入差距；第三，收入流动性的影响因素究竟有哪些。
大家都知道中国居民的收入差距在过去的十几年内急剧上升。
这里有一个图显示81年中国的基尼系数是0.39，到了2001年上升到了0.44。
在亚洲六个主要发展中国国家中，我国的基尼系数最高。
这种情况是令人担忧的。
但是我们从一个时点来观察收入差距并不能考察到长期的收入变化。
在开始处于收入底层的穷人在未来有多大机会成为富人呢？
也就所谓的收入流动性，这个问题非常关键。
我们这篇报告主要关心的，就是在过去的二十年里中国的收入流动性是如何变化的，对于收入差距的影响如何。
我们的数据来源是农业部农村固定观察点1987－2002年10个省2046个农户的观测值。
这是一个较长期的PanelData，它的优势在于使得我们能够把多年的收入平均后再进行比较，使得这些收入能够更加接近恒久收入的概念。
另外，它可以使我们更好地把握平均收入变化的长期趋势。
首先介绍一下我们采取的分析方法。
我们把样本所跨的十几年的时间区间划分为三个阶段。
使用每一个阶段的家庭人均收入的平均值，这个平均值更接近永久收入的概念。
时间段是怎么划分的？
第一个阶段是1987年到1989年。
第二个阶段是90、91年到1997年。
第三个阶段是1998年到2002年。
我们将每一个阶段的农户的平均收入进行了排序，然后按照高低顺序将其分为八个组。
各个收入组的定义我们在下表中了出来。
收入分布定义
临界点（元）
T=1
T=2
T=3
Q1
收入分布中的最低的5％
收入低于181.1
收入低于219.7
收入低于212.7
Q2
5%-10%
（181.1,224]
（219.7,273.1]
（212.7,279.2]
Q3
10%-25%
（224,319.2]
（273.1,386.5]
（279.2,416.4]
Q4
25%-50%
（319.2,480.7]
（386.5,612.4]
（416.4,656]
Q5
50%-75%
（480.7,760]
（612.4,1066.6]
（656,1131.2]
Q6
75%-90%
（760,1197.8]
（1066.6,1832.6]
（1131.2,2066]
Q7
90%-95%
（1197.8,1530.4]
（1832.6,2546.4]
（2066,3147]
Q8
收入分布中最高的5％
收入高于1530.4
收入高于2564.4
收入高于3147
收入的临界值是不一样的。
随着经济水平的增长，各期收入的临界值会有所提高。
在第一期把所有的调查对象进行排位，第二期又有一个排位。
第一期这个5%的界限可能是100块，到第二期就是200，第三期则可能是300了。
我们就是想考察这些人的收入位次是如何变化的。
也许这些人在第一期是第一组，到了第三期就是第七、第八组了。
我们就是通过这个来观察中国居民收入流动性的变化。
收入流动性包括位次、份额以及收入的波动。
为使政策含义更加明显，我们用了收入位次的变化这个收入流动性的概念。
首先是收入差距的总体变化。
看看我们样本里面，所有人的三期平均收入的变化。
第二期相对于第一期上升了44%，第三期相对于第二期上升了31%。
中位数收入却不是这样的，它的增值率远远低于平均收入。
这可能是由于收入的增长主要集中于较为富裕的人中。
为了能够把这个问题看得看得更清楚，我们看一下收入最高的10%的人是怎样的。
收入最高的那10%的人第二期比第一期平均收入上涨77%，第三期比第二期上涨30%。
中位数上升的幅度也是相当可观的。
第二期中位数收入相比第一期上涨了66%。
第三期相对第二期上涨了24%。
收入最低的10%的人是怎样的呢？
中位数收入，第二期比第一期上升了21%，第三期相对于第一期绝对收入变化为负。
我们还根据官方统计年鉴测算了GDP的增长率。
看起来这个情况是比较令人担忧的。
但是刚才这个表的收入增长状况的概括中，前后包含的居民并不见得是同一户。
为了看看收入流动性在各区之间是如何变化的，我们做了第一期到第三期的收入转化矩阵，出了从第一期到第三期各个组之间的收入转移概率。
T=3
Q1
Q2
Q3
Q4
Q5
Q6
Q7
Q8
T=1
Q1
33.33
20.00
27.62
12.38
4.76
1.90
0.00
0.00
Q2
17.31
16.35
32.69
25.00
6.73
0.96
0.96
0.00
Q3
7.14
9.42
28.57
35.39
16.23
2.60
0.00
0.65
Q4
4.02
2.49
20.31
38.89
25.67
8.05
0.19
0.38
Q5
2.13
3.29
8.91
23.26
40.12
17.44
2.71
2.13
Q6
0.68
1.02
4.07
7.46
28.47
33.90
14.24
10.17
Q7
0.00
0.00
0.00
4.12
11.34
45.36
18.56
20.62
Q8
1.05
0.00
1.05
6.32
11.58
24.21
22.11
33.68
大家可以看到，在第一期位于第一组的人有33%的可能到了第三期还停留在第一组。
他们到了第三期上升到第二组的概率是20%，上升到第三组的概率是27%。
第二组的人保留不变的概率是16%，收入向下的概率是17%，向上的概率是66%左右。
我们可以看到Q1、Q2和Q3都有较大的可能收入会向上走。
紧接着是Q4、Q7、Q8，比较差的是Q5、Q6。
这说明了最穷的那三组在未来收入向上提升的可能性是比较大的，比较富的人也还令人满意。
只有5、Q6这些农村居民中的中间收入阶层，他们向上流动的概率是不容乐观的。
这是以第一期和第三期为两个时点进行的比较。
为了考察收入转移概率的动态变化，我们把他分成第一期到第二期的转移概率和第二期到第三期的转移概率，然后进行比较。
对于停留在本组的情况，我们就定义其收入是向上的。
可以看到情况最好的是第八组，也就是收入最高的。
接着是第二组、第三组。
最差的是第四组和第六组这些中间收入阶层。
Q5、Q7基本保持不变。
通过这几个图表，我们得出一些结论。
让人乐观的是，过去的二十年中，农村中穷人的收入地位在提升，富人也能够成功保持他们的优势地位。
令人担忧的是，农村中的中产阶级的收入地位在恶化，似乎穷人进入到最富行列中的可能性很小。
收入流动性怎样影响收入差距呢？
具体地看一下这个表，其中有四个中位数。
第一个是保留在本组的人的收入中位数，第二是从较低组攀升至本组的人的收入中位数，第三个是从较高组下降至本组的人的收入中位数，第四个是从本组下降到较低组的人的收入中位数。
The2ndPeriod
The3rdPeriod
Q1
保留在该组的人的收入中位数
（1）
169.42
161.32
从较高组下降至本组的人的收入中位数（3）
189.40
162.57
Q2
保留在该组的人的收入中位数
（1）
244.40
256.11
从较低组攀升至本组的人的收入中位数
（2）
254.82
250.72
从较高组下降至本组的人的收入中位数（3）
243.72
247.59
从本组下降到较低组的人的收入中位数（4）
201.50
241.58
Q3
保留在该组的人的收入中位数
（1）
322.28
353.03
从较低组攀升至本组的人的收入中位数
（2）
320.05
347.38
从较高组下降至本组的人的收入中位数（3）
343.49
360.24
从本组下降到较低组的人的收入中位数（4）
257.17
309.39
Q4
保留在该组的人的收入中位数
（1）
490.86
519.72
从较低组攀升至本组的人的收入中位数
（2）
464.00
500.90
从较高组下降至本组的人的收入中位数（3）
527.77
553.04
从本组下降到较低组的人的收入中位数（4）
375.54
461.04
Q5
保留在该组的人的收入中位数
（1）
748.09
840.21
从较低组攀升至本组的人的收入中位数
（2）
718.85
754.08
从较高组下降至本组的人的收入中位数（3）
895.44
944.46
从本组下降到较低组的人的收入中位数（4）
555.92
704.10
Q6
保留在该组的人的收入中位数
（1）
1331.39
1471.78
从较低组攀升至本组的人的收入中位数
（2）
1207.61
1339.63
从较高组下降至本组的人的收入中位数（3）
1492.39
1760.76
从本组下降到较低组的人的收入中位数（4）
876.55
1226.70
Q7
保留在该组的人的收入中位数
（1）
2181.53
2534.73
从较低组攀升至本组的人的收入中位数
（2）
2053.38
2380.32
从较高组下降至本组的人的收入中位数（3）
2168.32
2624.76
从本组下降到较低组的人的收入中位数（4）
1341.60
1971.22
Q8
保留在该组的人的收入中位数
（1）
3937.26
4526.60
从较低组攀升至本组的人的收入中位数
（2）
3164.93
4328.90
从本组下降到较低组的人的收入中位数（4）
1876.92
2942.25
对比一下这些中位数，发现期间的差别很明显。
流进来的人的收入的中位数明显高于流出的人。
Q7、Q8这些富人的收入增长的幅度比穷人高出不少。
第一组到第六组的增长幅度似乎不如第七和第八组。
还有值得注意的是，这些低收入组中的保留在各自组的人的收入增长是比较小的，甚至有些人的绝对收入是下降的。
也就是说，那些陷入贫困陷阱的农民的收入恶化更加厉害。
关于收入流动性影响收入差距的考察我们有以下这些发现：
体收入差距中的很大一部分归因于流动群体之间的中位数收入差距，富人的总体收入增长的一个主要原因是收入流动性所致，未摆脱贫困陷阱的穷人收入增长非常有限。
为了进一步考察收入流动性是怎样影响收入差距的，我们对收入差距做了一个分解。
首先，我们选取最富裕的5%与最贫困的10%的收入比例的变化进行分解。
分解为四个部分：
（P1）因保留在第8组的人的收入上升带来的变化；（P2）因从低收入组上升至第8组的人和从第8组下降到较低收入组的人之间的收入净差额带来的变化；（P3）因一直呆在第1、2组的那部分人的收入变化所带来变化；（P4）因那些从较高收入组下降到第1、2组的那部分人与从第1、2组上升到其他组的那部分人之间的收入净差额所带来的变化。
其中，P2＋P4＝收入流动性的影响，P1＋P3＝组内收入增长的影响。
分解得到了一些结果，首先看一下收入差距的变化。
第一阶段，收入最高的那组和最低的那组的比率是6.65，第二个阶段变成了10.44，第三个阶段更是上升到了14.71。
这说明中国收入差距的上升是比较明显的。
分解的结果是什么呢？
（P1）由第二阶段的78.3%下降到了35.6%，（P2）由第二阶段的48.5%下降到了39.6%，（P2）的下降不如（P1）那么明显。
（P3）在第二期是缩小收入差距的，对于收入差距的影响为负。
到了第三阶段，这种组内的收入变化成了正值，也就是反而促进收入差距的扩大。
（P4）在第二阶段起的是缩小收入差距的作用。
到了第三期，（P4）起到的是扩大收入差距的作用。
总结一下我们的发现：
收入流动性对于收入差距的扩大起到了相当重要的作用；从第二期到第三期，收入流动性对于收入差距的贡献在变大。
刚才是把top5%和bottom10%的人的收入差距进行了分解，接下来我们分解各组收入与总体收入的比率的变化。
分解为四个部分：
（C1）因那些一直停留在该组的人收入变化所带来的变化；（C2）因那些从较高收入组下降到本收入组的人和那些从本收入组上升到较高收入组的人之间的收入净差额所带来的变化；（C3）因那些从较低收入组上升到本收入组的人和那些从本收入组下降到较低收入组的人之间的收入净差额所带来的变化；（C4）因各组的总体收入在两个阶段之间的变化所带来的变化。
其中，C2＋C3＝收入流动性的影响。
C1＋C4＝组内及总体收入增长的影响。
黄季焜老师和他的合作者在2006年JDS上发表的一篇有关中国农村就业结构的变化的paper中也用到了类似的分解方法。
我们看看分解得到的一些结果。
第一期到第二期，Q1到Q6的人的收入比例实际变化是为负的，也就是说他们的收入比例都是下降的。
Q7、Q8的人的收入占总收入的比例是上升的。
再看一下收入流动性。
对于Q7、Q8，收入流动性对他们的影响都是正值，也就是说收入流动性给他们带来了福音。
我们看到在第一期到第二期，贡献率分别是165%和198%。
在第二期到第三期，贡献率分别是11.4%和79.2%。
那些低收入组（也就是Q1到Q6）的收入比值的变化是怎样的呢？
由于他们的收入占总体的比例是下降的，那么他们的收入变化对于总体收入差距的贡献是负的，也就是说有助于抑制收入差距的扩大。
我们可以看到，他们的（C3）无论在第一到第二期还是在第二到第三期都是这样的。
他们的（C2）就不太一样，在前一个阶段是抑制收入差距扩大的，到了后一阶段则是促进收入差距的了。
这说明从较高组下降到本组的人，对于本组的拉升作用是在下降的。
总结一下发现：
收入流动性对于高收入组收入比例的上升起到了相当重要的作用；如果不是新上升到本组的人的收入流动性的拉动，较低收入组的状况会更差；较低收入组中，从高收入组下降到本组的人的收入流动性的拉动作用逐渐消失甚至反转。
通过刚才所述的一些分析，我们基本弄清了收入流动性是如何影响收入差距的，它们对于各个收入群体的影响是怎样的。
对于高收入组来讲，收入流动性对于他们收入的增长起到了相当重要的拉动作用；但是，对于低收入组来讲，由于从较高收入组“不幸”落入本组的人的拉动作用，使得他们与高收入组之间的差距不至于更大。
也就是说，收入流动性既有拉大收入差距的方面，也有缩小收入差距的方面。
最后一个问题，什么样的居民的收入流动性更强？
首先看一下它的影响因素。
我们做了计量，模型是
Mobilityit=αt+βj•ΔXit+βj′•X′+εt+φt+φt+σt
我们采用的估计方法是multi－logitmodel，而不是orderedlogit/probitmodel。
因为在后者里面有一个限制条件：
拟合曲线之间是平行的关系。
也就是说X由1变为2、再变为3，这种影响是平行的。
这种情况并不符合我们的直觉，所以我们用了multi－logitmodel。
这个Model的好处在于，在估计左边的因变量的时候，无论X是跳到1还是跳到2，二者之间不会相互影响。
然后它有一个重要的假设，无论加入多少新的变量都不影响原来的估计结果。
下面是变量的设定。
因变量：
收入位次的变化（IncomeMobility）。
ΔX：
一系列家庭特征变量的一阶差分，随着时间变化这些变量是在改变的。
包括农户家庭依赖人口比例、教育、农业技术效率、农业比较优势、税费占总支出的比例等变量的一阶差分。
X′：
一些固定自变量，不随时间变化，比如户主是否党员、户主是否村干部、是否租入土地、是否租出土地。
另外还有其它变量，比如第一期收入位置和上一期收入位置。
我们发现富人的技术效率高于穷人，穷人的农业比较优势高于富人的农业比较优势。
也就是说富人更具有非农比较优势。
穷人的依赖人口比例远远高于富人，他们的家庭负担更重。
然后是教育，在所受的小学教育方面，富裕户和穷户之间没有太大差异。
接受初中、高中以及高中以上的教育的比例，富人大于穷人。
税费负担方面，穷人远远高于富人。
看一下估计结果。
从我们的样本来看，初始的收入位次对于今天的收入位次没有太大影响。
这说明中国农村存在比较大的收入流动性，和我们前面的分析一致。
上一期的收入位次和本期的收入位次是反向的。
这说明，如果上期收入位次提高一位，本期收入位次提高一位的概率会下降1.2个百分点，提升两位的概率会下降3个百分点；下降一位的概率增加一个百分点，下降两位以上的概率增加两个百分点。
说明上一期的收入位次是不利的。
技术效率的符号是有利的。
农业比较优势是不利的，即非农比较优势是有利的。
依赖人口比例是不利的，小学文化程度没有显著影响。
中学以上文化程度有一定的有利影响。
税费存在不利影响。
租出土地对农户收入地位的上升有有利影响。
租入土地使农户收入倾向于保留在原来的位置。
党员也有利于农户收入地位的提升。
比较有意思的是，干部身份使农户更倾向于停留在原来的收入位置上。
整个工作最后的结论有以下几点：
第一，如果考虑收入流动性的因素，贫富差距扩大的问题并没有收入差距统计数据指标所体现的那么严重。
收入差距的扩大在很大程度上反映了实现收入向上流动的那部分人的新增收入。
第二，农村中陷入贫困陷阱中的那部分人的绝对生活水平在下降；中等收入群体的收入流动性在变差。
政策的含义有以下这些。
改善社会各阶层实现收入向上流动的机会应该成为农村发展政策的中心。
这包括帮助农民提高他们的生产率水平和在非农活动中的比较优势、增加他们的人力资本、便利他们参与土地市场交易、进一步降低他们的杂费负担。
农村劳动力市场的发展也应该得到足够的重视，因为这会降低家庭抚养人口的负面效应。
另外，政策效应应该有利于所有人，尤其是更贫困的农民。
好的，谢谢大家。
马九杰：
文章很细致也很新颖，但是我有几个问题。
分析是包括了三个时间段的，但是分段的依据是什么没有交代清楚。
不同的时间段长短不一样。
可能这期间外部环境会发生变化，对我们的研究会有影响。
如果没有交代划分时间段的依据，读起来也会比较麻烦。
第二，你也讲到，收入流动性和收入差距可能不是单调的关系。
有可能是增加差距，也可能是缩小差距。
你在计量的时候有没有考虑呢？
第三，你在讲到要素交易的时候，我没看清是用当期交易还是上期的交易。
还有关于一些文字的理解，我和你不太一样。
你做的研究证明流动性对收入差距有影响。
我们说的收入差距可能就是某一时点上的差距到底是大还是小。
流动性肯定是存在的，因为随着时间的变化，各个收入层次上的人也在变化。
但是你说的问题没有这么严重到底怎么理解？
在谁的流动性最强之前那一页，你有一个判定就是Q1所受的损失是最大的。
既然讨论的是流动性问题，怎么会有损失呢？
罗楚亮：
这篇在方法上面相对于现有其它文章是有改进的。
第一是从两个角度所做的分解。
第二是对影响流动性的因素进行回归分析。
当然后面我会质疑，所选取的解释变量是否合适的问题。
我有这样几个问题。
一个是数据问题，你现在使用的数据来自农业中心。
我不知道你注意没有，农业中心的数据有一个问题。
看起来是Panel数据，但其实可能不是。
一个村子里面接受调查的农户的编号都是1到15，但是每一年编码所对农户可能不一样，尤其是在前些阶段。
所以一个村子里的不同年份中的1号户，可能不是同一个户。
我不知道你们对此是如何处理的。
如果本身不是一个PanelData，那就比较头疼了。
还有一个数据问题，你现在使用的样本只有原来的11%，这就存在非常大规模的样本遗漏。
对此，文章中就只有一句简单地带过，说这不会产生太大的偏差。
这和我们的直观感受是相矛盾的。
一个农户为什么会脱离调查的范围？
最大的可能就是他不在这里居住了，比如外迁。
如果是外迁了，他的收入肯定是有非常大的变化。
这对估计结果的影响应该是很大的。
在你的文章中提到了，收入差距的扩大很大程度上是由于原本经济地位较低但实现了经济地位上升的那部分人的收入增加。
这部分人的收入大幅度增长，拉大了收入差距。
你后面也对此进行了说明。
关于这一点我有一些建议。
第一，对你所使用的Panel样本，你是否可以给出每一年收入差距的变化。
长期的PanelData最大的问题是它的代表性。
数据所跨时间不长的时候可能代表性可以保证，越是时间长越可能丧失它的代表性。
所以我们有必要描述长期的PanelData的基本特征的变化，以及其和总体经济环境的变化的关系。
比如这个样本的基尼系数的变化和全国的农村的基尼系数的变化有什么关系，有多大的差异。
第二，你最后进行了一个分解，分析了四种人群对收入变化的贡献度。
如果可以用洛伦茨曲线或者基尼系数的变化来描述，得出这四种分解的每个部分对基尼系数的影响，这可能就是一个方法上的进展了。
另外，如果考虑的是逐年的收入位次的相对变化，你可以看看结果会有什么差异。
现在我们对流动性的测定主要是依赖马尔可夫转移矩阵。
这是研究流动性的常规的方法。
但是这种方法只考虑了组间的流动性却忽略了组内流动性。
也就是说，如果把研究对象按照收入水平分成五组，那么一户的收入水平从1%提升到19%，这在分组中无法体现出来。
如果原来处于19%的人上升到了21%，则对结果产生影响。
我们可以看到，变化是否产生影响和实际变化的绝对幅度不是一回事。
我觉得这可能会影响结果的准确性。
如果用马尔可夫矩阵来测量流动性，那么结果就取决于分组方法。
这里存在两个问题：
第一是忽略了组内流动，第二是流动性的大小取决于分组的多少。
分组越细，流动性越大；分组越粗，流动性越小。
另外你的文章中还提到，最穷困的15%的农民具有最高的向上的流动性。
这个结果看起来比较乐观，因为穷人变富的可能性更大。
但是我有不同的理解，最穷困的15%的人没有向下流动的可能。
还有回归结果中有几个变量，比如FIQ和LAGIQ这两个变量是怎么度量的。
米建伟：
FIQ就是第一期的收入位次，LAGIQ是上一期的收入位次。
罗楚亮：
这个收入位次就是它所处的收入组的位次，是个离散变量。
然后就是解释变量的问题。
流动主要是两个时期的变化。
被解释变量是变化的，解释变量在这个时期应该也是变化的。
这其中有一个问题，你选择了党员和干部。
我猜测你可能是从水平意义上考虑。
这两个变量的设计不是很合适。
另外，关于农业比较优势的
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