中國城鎮居民　收入差距走勢分析

張聰 龍彥文

【摘要】隨著1978年改革開放政策的實施，我國收入分配體制不斷發生變革，對我國經濟發展產生了巨大的影響，一方面，創造了經濟奇跡，另一方面，我國經濟的高速增長一直伴隨著社會貧富分化的問題。本文利用CHIP最新公開的微觀數據，運用微觀時化方法，分析2008年到2012年城鎮收入差距的走勢，得出2008年以來我國城鎮居民收入差距逐漸縮小的結論。

【關鍵詞】城鎮；微觀時化；收入差距

作為改革開放政策的一部分，我國的收入分配體制也在不斷發生變革，這對我國經濟的發展產生了巨大的影響，一方面，持續30多年年均增長約10%，經濟總量持續上升，創造了經濟奇跡，另一方面，收入差距不斷擴大，貧富懸殊，引起了廣泛熱議。對于我國存在收入差距并且不斷擴大的問題，國內外學者達成了一致意見，然而，對于我國收入差距到底有多大，卻自始至終存在爭議。一些學者通過計算我國的基尼系數得出我國收入差距已經超過了國際通行標準的0.4的警戒線（Khan&Riskin，2005；Ravallion&Chen，2007；程永宏，2007；李實，2011；李實、羅楚亮，2011等）；另一些學者則認為我國的基尼系數被高估（江小涓、李輝，2005；周其仁，2006；魏杰、譚偉，2006；白重恩、錢震杰，2009等）。因此，本文打算另辟蹊徑，利用CHIP最新公開的微觀數據，建立微觀時化模型，分析2008年到2012年我國城鎮居民收入差距情況。

一、微觀時化模型

眾所周知，微觀經濟是宏觀經濟的基礎，要了解一國的宏觀經濟形勢，必然需要了解該國的微觀經濟情況。微觀經濟最重要的特征就是微觀個體的異質性，然而，現有的絕大多數研究文獻忽略了微觀個體異質性，一方面是因為建模技術的匱乏，即無法建立微觀經濟與宏觀經濟之間的溝通橋梁，另一方面是因為微觀數據的匱乏。對于前者，1957年，美國Orcutt教授提出，建立微觀模擬模型是解決該問題的有效途徑。此后，微觀模擬模型在西方國家得到了飛速的發展，成為了很多國家公共政策的評價工具，例如美國TRIM系列模型、歐盟的EURMOD模型、澳大利亞的MITTS模型等。國內，近年來也已經有一些學者開始研制微觀模擬模型（張世偉，2008；郝東陽，2008；張世偉、周闖，2010；萬相昱，2011等）。對于數據匱乏的問題，基于調研成本和可行性的考慮，“微觀時化”成了有效的解決途徑。

1.微觀時化的概念

“微觀時化”指的是運用數學方法把基礎期的數據推算到目標期，實現數據狀態的轉移。一般來說，“微觀時化”分為兩種：靜態時化和動態時化。靜態時化指的是把基期數據一步時化到目標期，具體說來，就是人們通過“重新加權”和“屬性調整”為基期樣本重新設置特征值從而生成目標期數據，“重新加權”的權數和“屬性調整”的調整因子一般可以根據宏觀經濟指標確定。由此，可以看出，靜態時化是一個外生過程，并且本質上假設微觀個體的一些屬性沒有發生變動，這在政策的短期效應分析中是合理的。由于技術相對簡單并且計算精度高，靜態時化發展相對成熟，應用也很廣泛。而動態時化則通過對微觀個體的基期數據逐步時化，實現基期數據到目標期數據的轉移，這實質上是一個模擬過程，所以，相對比較復雜，成本較高。

2.微觀收入數據的時化

微觀數據匱乏，收入方面的微觀數據也不例外，國內外權威的微觀收入數據寥寥可數，并且，鮮有連續年份的大型微觀收入數據，例如中國收入分配研究院的CHIP數據，已公開的微觀數據只有1988、1995、1999、2002、2007和2008年的，顯然無法完全滿足經濟研究的需要。因此，收入數據的時化成為客觀必要。

萬相昱等（2009）指出，收入數據的時化方法主要有兩種：微觀時間序列回歸法和宏觀特征匹配法。微觀時間序列回歸法通常用于動態時化，指的是，微觀個體某一時間點的收入是其時間序列的函數，這就需要有效的時間序列數據，而這通常不是很容易滿足，此外，微觀時間序列回歸忽略了宏觀經濟的影響，可能導致微宏觀背離。宏觀特征匹配法則彌補了這方面的缺陷。宏觀特征匹配法的本質在于使微觀個體的某種經濟信息累加到特定的宏觀層面時與相應的宏觀經濟指標相等，最簡便的方法就是將宏觀指標與相應累積微觀參量進行等級提升，通常，處于可操作性的考慮，選取行業平均工資作為收入數據時化的標準參量。

因此，本文在微觀數據上選擇了CHIP2008年的數據，為了保證微觀時化的準確性，本文選擇了有固定工作的城鎮居民樣本，剔除了退休者和個體經營者樣本，宏觀數據則來自《中國統計年鑒》。在時化方法上，本文選擇宏觀特征匹配法進行收入數據時化，運用明瑟方程，采用結構回歸，具體時化模型如下：

其中，y表示城鎮居民的工薪收入，c是常數項，ai為待估系數，sex表示性別，edu表示受教育年限，exp和exp2分別表示工齡和工齡的平方，occi表示樣本的職業，YIND表示樣本所在行業的平均工資。運用stata12本文計算得出了模型的待估系數，估計結果體現了較好的顯著性，見表1。

通過將新的特征值代入上述時化模型就得到了2009、2010、 2011、2012年的有固定工作的城鎮居民收入（這里沒有時化到2013年是因為最新的宏觀數據只更新到2012年），處于篇幅的考慮，本文就不一一描述了。

二、中國城鎮收入差距走勢分析

在得到有固定工作城鎮居民收入之后，就是計算收入差距。在社會經濟研究中，衡量收入差距的標準很多，例如卡克瓦尼度量、Theil指數、基尼系數等，其中，以洛倫茲曲線為基礎的基尼系數應用最為普遍，所以，在收入差距衡量標準上，本文也選擇了基尼系數。經過多年的發展，基尼系數的算法越來越簡潔，首先，把一個社會中的人按收入從低到高排列，均分為幾個組（本文分為5組），然后計算第1組到第i組人口累計收入占全部人口收入的比例wi，代入基尼系數公式即得所求基尼系數。

從表2可以看出，2008年以后，城鎮有固定工作的居民收入基尼系數在逐步變小，跟國家統計局發布的全國居民收入基尼系數從2008年開始一直在回落的數據一致。而且，2008年到2009年回落的非常明顯，究其原因，首先，2007年，國家實行又一撥個人所得稅制度改革，工薪所得稅扣除標準從1600上升到2000，該政策從2008年3月1日起施行，基于政策時滯的存在，對2008年的影響有限，到2009年就出現了比較大的影響，其次，收入時化的本質假設是個體的經濟特征沒有發生變動，那么從2008年時化到2009年，忽略了一些收入變動，在一定程度上造成了基尼系數的低估，但是從整體上看，低估的影響不大。自2009年以后，基尼系數繼續下降，在2011年新一輪個人所得稅制度改革開始以后，基尼系數仍繼續下降，這也說明了我國的個人所得稅制度改革對于城鎮有固定工作的居民收入的調節發揮了很大的作用。

三、結論

本文在萬相昱等（2009）微觀時化模型的基礎上，對CHIP2008年的微觀收入數據進行了時化，通過時化數據計算了2009年-2012年的有固定工作的城鎮居民的基尼系數。結果顯示，2008年-2009年，有固定工作的城鎮居民的基尼系數逐步下降，這在一定程度上為2007年和2011年工薪所得稅扣除標準的兩次提升提供了數據支持。

參考文獻：

[1]萬相昱，方琦.微觀時化模型的建立與評價[J].江西社會科學，2009（12）：64-67

[2]周麗麗.個人所得稅制度改革的收入分配效應[D].吉林：吉林大學，2012