教育频道,考生的精神家园。祝大家考试成功 梦想成真!
会员登录 会员注册 网站通告:

经济学

搜索: 您现在的位置: 经济管理网-新都网 >> 经济学 >> 农业与发展经济学 >> 正文

杨    穗:中国农村家庭的收入流动与不平等

http://www.newdu.com 2018/3/17 社科院农村发展研究所 佚名 参加讨论

    中国农村家庭的收入流动与不平等* 
    杨  穗 
     
    内容提要:本文利用1995年、2002年和2007~2009年中国收入分配课题组(CHIP)农村住户调查数据,实证分析了中国农村家庭的收入流动性。结果表明,20世纪90年代,农村家庭收入增长缓慢,整体收入流动性不强;2000年以来,随着政府对“三农”问题重视的加强,农村家庭的收入流动性在2007~2009年有了明显的上升。非农就业、教育等对农村家庭收入流动性的影响日益突出,而农村家庭少子化和老龄化的趋势不利于农村居民收入增长。1993~1995年间农村居民收入差距的缩小归功于代表绝对流动的收入增长累进性部分超过了代表相对流动的收入再排序部分;2000~2002年和2007~2009年农村居民收入不平等程度扩大是由于收入增长的累进性部分不足以抵消收入再排序的流动性部分。 
    关键词:农民收入  收入流动  收入不平等   
    

一、引言


    改革开放以来,中国经济持续高速增长。随着农村改革的不断深入和城乡人口流动障碍的逐步消除,农民收入持续提高的同时,收入来源也日益多样化。然而,经济发展不平衡使得农村内部收入差距不断扩大。农村居民人均纯收入的基尼系数从1990年的0.31上升到2000年的0.35,2011年达到了0.39[①]。大量文献关注农村收入不平等问题,但受限于相关数据的获取,相比于静态的收入差距分析,对中国农村居民动态收入变化的研究并不丰富。现有关于中国农村收入流动性的研究中,所采用的数据主要为中国居民收入分配课题组(China Household Income Project,简称“CHIP”)数据、中国健康与营养调查(China Health and Nutrition Survey,简称“CHNS”)数据和农业部固定观察点数据,分析内容包括流动性水平及其影响因素。 
    从流动性水平来看,利用CHIP数据的研究表明,20世纪90年代,中国农村居民的收入流动性在上升(罗楚亮,2009);利用CHNS数据的研究发现,1997年之前,农村居民收入缺乏流动性,之后流动性上升(王朝明、胡棋智,2008);利用农业部固定观察点数据的研究结果显示,农村居民收入流动性在1991~1995年期间达到顶峰,之后趋于平稳(孙文凯等,2007)。从影响因素来看,不同的研究均发现,家庭成员受教育水平、家庭规模、外出打工或非农就业等因素对收入流动有明显影响(孙文凯等,2007;章奇等,2007:Khor and Pencavel,2010;Shi et al.,2010)。这些研究主要通过收入转换矩阵或流动性指数来度量收入流动性,分析结果由于所采用的数据、对收入的定义及分析方法的不同而存在一些差别,它们在判断收入流动性强弱的同时并没有进一步挖掘流动性的来源;这些研究进而利用Probit模型或Logit模型分析影响收入流动方向的因素,而较少涉及这些因素在不同时期的变化。 
    鉴于此,本文拟利用1995年、2002年和2007~2009年CHIP农村住户调查数据,以农村居民家庭人均纯收入为研究对象,对农村居民家庭的代内收入流动性及其影响因素进行实证分析。首先,本文利用回归方法分析20世纪90年代以来中国农村家庭收入流动性的变化,包括流动性的强弱和来源;其次,中国农村家庭收入流动与宏观经济变化、劳动力市场发展以及收入分配制度演变密切相关,本文在此背景下探讨收入流动的影响因素,包括家庭收入特征、劳动力就业特征、人口结构特征等,并考察这些因素在不同时期的变化以及对收入不平等的贡献程度;最后,本文结合收入差距分解来揭示收入流动对收入不平等的影响。本文利用不同时期的数据,将收入流动性的度量及影响因素的分析有效结合起来,不仅是对已有研究较好的更新和补充,而且有助于揭示经济转型对中国农村居民收入流动和收入差距的重要影响。 
    本文结构安排如下:第一部分为引言,第二部分介绍本文使用的分析方法,第三部分是数据说明及描述性统计,第四部分为实证分析结果,第五部分是全文的总结和讨论。 
    

二、分析方法

(一)收入流动性的度量


    Lillard and Willis(1978)建立了个体或家庭过去收入与现在收入的关系:  
                                   (1) 
    (1)式中,表示个体或家庭时期的收入,是扰动项,回归系数所衡量的就是流动性。这一模型也被称为均值回归模型(Beenstock,2004)。类似于发展经济学中收敛或发散的概念,当介于0和1之间时,意味着收入存在着收敛或回归均值现象,说明收入高的人存在向下流动,收入低的人存在向上流动;等于1,意味着收入无收敛;等于0,表示完全的收入流动,即过去的收入与现在的收入毫不相关;大于1,意味着收入存在发散现象。 
    在上述简单模型的基础上,有关收入流动性的研究也得到了更多拓展。例如,Fields(2008)将定义为时间独立(time-independence)的流动性度量,即当期收入在多大程度上依赖于过去收入,这是收入流动性衡量的一个重要方面[②]。这个方法普遍应用于代际(inter-generational)流动中收入弹性的计算(例如Solon,1999),国际上很多学者也将其应用于代内(intra-generational)收入流动的研究中(例如Fields et al.,2003;Cichello,2005;Khor and Pencavel,2006;Fields et al.,2007;Quinn and Teal,2008)。 
    各种理论对进行了解释。一方面,“回归到均值(regression to the grand mean)”理论认为,初期高收入者的获益会小于低收入者。而另一方面,也有观点认为,初始收入越高的家庭,所经历的收入增长更大。后者主要有三种理论。累计优势(cumulative advantage)理论认为,初期家庭拥有的物质资本和人力资本越多,社会和政治关系越多,借贷和储蓄能力越强,累积优势也就越明显(Huber,1998)。与这一理论相互补的是贫困陷阱(poverty trap)一说,即初期贫困的个体面临的劣势更大,使得他们更不容易摆脱贫困。另一个支持累计优势和贫困陷阱的观点是劳动力市场扭曲(labor market twist),即经济全球化的不断深入使得对技术工人的需求远远超过对非技术工人的需求,导致技术工人与非技术工人之间的收入差距拉大。根据这三种解释,获益的家庭或个人通常是初期的高收入者。 
    那么,收敛性越强,是否意味着收入流动性越大?事实上,通过均值回归得到的系数的大小来判断收入流动性的强弱,并不是十分准确的。一方面,回归系数揭示了现在收入对过去收入的依赖性,越接近于0,说明现在收入对过去收入的依赖程度越小,意味着存在较强的收入相对流动,或者是较大的收入相对位置的变动;反之,越接近于1,说明现在收入对过去收入的依赖性越强,意味着收入相对位置的改变较难,即以收入位置排序来衡量的收入相对流动性较小。然而,另一方面,体现了收入的数量流动程度。越接近于1,过去收入越高的群体,现在收入仍然越高,如果高收入群体的收入增长更多,那么,以收入绝对变动来衡量的收入流动性会更强。因此,为了更好地刻画收入流动性的变化,本文将进一步结合分位数回归(quantile regression)方法来考察收入分布不同位置群体的收入变动状况,从而有助于揭示收入流动的来源及特点。 
    此外,(1)式表示无条件收入流动(参见Fields,2011;Cuesta et al.,2011),则相对应的条件收入流动表示为: 
                              (2) 
    (2)式中,是一系列其他控制变量,衡量这些控制变量对收入的影响。通过这一方程,本文在分析收入流动性的同时,结合宏观经济增长、劳动力市场发展和收入分配演变,从家庭收入特征、劳动力就业特征、人口结构特征、户主特征及家庭所在村庄和省份特征来考察农村家庭收入流动的影响因素,并利用Fields(2003)提出的基于回归的分解方法,计算初期收入及其他各类影响因素对末期收入不平等的贡献程度。 
    

(二)收入流动与不平等


    收入流动可以刻画居民收入的跨年变动和长期经济福利状况。给定年份的收入差距和长期的收入状况差别都反映了社会中的收入不平等状况,但后者更为重要。在收入差距较大的情况下,如果社会各阶层具有较高的收入流动性,则给定年份的短期收入分配就不会固化,特定时期内的收入不平等问题可能就没有人们所想象的那样严重。为此,大量研究都旨在揭示收入增长、收入流动、不平等和社会福利之间的关系(例如Shorrocks,1978;King,1983;Chakravarty et al.,1985;Yitzhaki and Wodon,2004;Jenkins and van Kerm,2006;Fields,2010)。其中,Jenkins and van Kerm(2006)在分析收入不平等与收入流动之间的关系时指出,当使用广义基尼系数[③](generalized Gini indices)衡量收入不平等程度时,两个时点收入不平等程度的变化可以分解为两个部分——收入增长的累进性和收入再排序的流动性。收入增长的累进性所衡量的是收入增长是否更有利于穷人(pro-poor income growth),或者说低收入群体相对于高收入群体在收入增长过程中是否获益更多;而收入再排序的流动性所衡量的是收入变动过程中居民相对位置排序的变动。 
    以S-Gini相对不平等指数为例: 
                            (3) 
    (3)式中,介于0(收入均等)和1(收入极度不均等)之间;,不平等厌恶系数。当时,即为最常用的基尼系数;当时,意味着相比于时传统的基尼系数,赋予低收入群体的社会权重更大;当时,赋予低收入群体的社会权重相对更小。S-Gini表示收入分布洛伦兹曲线(L)与45°均等线之间距离的加权平均值。 
    Jenkins and van Kerm(2006)证明,两期收入不平等程度的变动等于收入再排序的流动性减去收入增长的累进性,即: 
            (4) 
    (4)式中,代表集中率,即第二期的收入按第一期的收入位置排序计算得到;解释为收入再排序的流动性部分;解释为收入增长的累进性部分。代表流动性的收入位置再排序,意味着收入位置没有发生变动,否则。再看代表收入增长累进性的,如果整体收入增长为正,,说明收入增长更多地集中在低收入群体,当其他条件相同的时候,收入增长有利于缩小收入差距,即为利于穷人的收入增长;,则说明收入增长更多地集中在高收入群体,此时收入增长反而扩大了收入差距。如果整体收入增长为负,即收入水平降低了,但收入减少更多地集中在高收入群体,则这种收入增长为有利于穷人的负增长。 
    因此,本文将利用这一分解方法探讨中国农村居民家庭收入流动对收入不平等的影响。 
    

三、数据说明和描述统计


    本文采用的微观数据来自中国居民收入分配课题组(CHIP)1995年、2002年和2007~2009年的农村住户调查[④]。由于CHIP各轮农村调查数据对收入的统计口径存在一些差别,本文首先对各轮调查的收入指标及面板数据的构建做一说明。 
    1995年CHIP农村调查询问了住户成员在1995年的个人劳动报酬收入总计、家庭经营收入等,以及1991年、1993年和1995年的住户纯收入。2002年CHIP农村调查数据中的收入信息包括2002年住户个人层面的工资性收入和非工资性收入以及家庭层面的经营性收入和其他收入,也包括2002年全家纯收入以及1998~2001年全家纯收入和当年全家常住人口。2007~2009年CHIP农村住户调查是连续三年的家庭追踪数据,从中可获得的收入信息包括全年家庭总收入和纯收入,家庭纯收入包括工资性收入、家庭经营纯收入、财产性纯收入和转移性纯收入。 
    为了保持各轮调查收入口径和样本分析时间跨度的一致性,本文采用的收入定义为农村家庭人均纯收入,并选取三个分析阶段:1993~1995年、2000~2002年和2007~2009年。对于1995年的样本,本文选用1993年和1995年的住户纯收入信息,由于只有1995年的家庭人口数信息,本文假定1993年的家庭人口数与1995年一致,由此计算得到1993年和1995年的农村家庭人均纯收入[⑤]。对于2002年的样本,本文采用住户报告的2000~2002年的全家纯收入,并根据当年的全家常住人口数,计算得到农村家庭人均纯收入[⑥]。2007~2009年的数据根据各年调查得到的家庭人口数计算当年的家庭人均纯收入。 
    1995年和2002年CHIP的收入面板数据来自调查中被调查农村家庭的回忆信息,但不是所有被调查的农村家庭都报告了所有年份的回忆数据;2007~2009年的追踪数据由于住户的流动和迁移,存在样本的流失和补充。因此,本文将研究所需的面板数据限定为分析阶段(即1993~1995年、2000~2002年、2007~2009年)收入信息和研究所需的关键变量数据都完整的样本。那么,在1995年全部样本的7998个农村家庭中,本文获得的面板数据样本量为5900户;在2002年的9200个农村家庭中,面板数据样本量为8912户;2007年、2008年和2009年CHIP农村住户调查的实际样本总量分别为8000户、7999户和7993户,本文使用的面板数据样本量为7866户。 
    各轮CHIP数据来自国家统计局的大样本调查,本文在构建面板样本时,由于信息不完整或者为保证各轮数据的可比性,一些样本被删除。如果1995年和2002年没有报告所调查全部年份收入的样本不是随机分布的,或者2007~2009年追踪到的面板样本相对于截面样本也不是随机分布的,则本文所用的分析样本会丧失一定的代表性。因此,本文对所构建的面板数据和各轮截面数据做了一些描述性比较,包括家庭收入、人口结构特征等方面,结果表明,本文所构建的面板样本仍然具有较好的代表性[⑦]。 
    表1描述了本文分析期间农村居民家庭人均纯收入的总体水平及其增长。除了调查所得各年的名义收入之外,为了确保不同年份之间收入的可比性,本文以2009年为基准,分别根据各样本省份农村居民消费价格指数(CPI)对其余年份的名义收入进行了调整,本文后续分析使用的收入数据都为调整后的实际收入。 
    1                         农村居民家庭人均纯收入的整体水平及增长 
    

    

    1993年 
    

    1995年 
    

    2000年 
    

    2002年 
    

    2007年 
    

    2009年 
    

    名义收入 
    

    

    

    

    

    

    

    均值 
    

    990.96 
    

    1526.79 
    

    2356.65 
    

    2598.29 
    

    4895.26 
    

    5967.16 
    

    增长率(%) 
    

    — 
    

    54.07 
    

    — 
    

    10.25 
    

    — 
    

    21.90 
    

    中位数 
    

    758.20 
    

    1207.33 
    

    1897.67 
    

    2066.00 
    

    3931.84 
    

    4765.32 
    

    标准差 
    

    944.59 
    

    1281.74 
    

    1873.43 
    

    2187.27 
    

    4058.52 
    

    5098.31 
    

    实际收入(2009年价格) 
    

    

    

    

    

    均值 
    

    1944.97 
    

    2071.31 
    

    2926.42 
    

    3209.37 
    

    5159.96 
    

    5967.16 
    

    增长率(%) 
    

    — 
    

    6.50 
    

    — 
    

    9.67 
    

    — 
    

    15.64 
    

    中位数 
    

    1557.62 
    

    1684.02 
    

    2381.68 
    

    2577.97 
    

    4161.79 
    

    4765.32 
    

    标准差 
    

    1718.09 
    

    1617.06 
    

    2255.41 
    

    2617.37 
    

    4236.93 
    

    5098.31 
    

    注:①增长率是相对于前一个时间点而言的;②实际收入为根据样本省份农村居民消费价格指数(CPI)调整至2009年的可比收入。 
    从名义收入来看,对于1993~1995年的面板样本,农村居民家庭人均纯收入的均值从990.96元提高到1526.79元,名义增长率达到54.07%。对于2000~2002年的面板样本,收入均值从2356.65元增加到2598.29元,名义增长率仅为10.25%。对于2007~2009年的面板样本,收入均值从4895.26元提高到5967.16元,名义增长率为21.90%。人均纯收入中位数所表现出来的变动趋势与均值基本一致,而标准差在三个阶段都表现出扩大的趋势。从实际收入来看,1993年人均纯收入均值为1944.97元,1995年为2071.31元,实际增长率为6.5%,显著低于名义增长率。2000年收入均值为2926.42元,2002年为3209.37元,实际收入增长率为9.67%,略低于名义收入增长率。2007年收入均值为5159.96元,2009年为5967.16元,实际增长率为15.64%,仍然低于这一阶段的名义收入增长率。 
    通过比较名义收入与实际收入的变动可以发现,农村居民家庭人均名义纯收入在20世纪90年代前半期增长最快,2000年左右增长最慢;而实际收入增长率逐步提高。在90年代上半期,中国经济增长较快,严重的通货膨胀使得这一时期的名义收入增长率显著高于实际收入增长率。随后经济增长放缓,2000年左右物价相对平稳,使得农村家庭人均纯收入名义增长率与实际增长率比较接近。2007~2009年,受到2008年全球金融危机的影响,整体物价水平先上升后下降,但收入名义增长率仍然高于实际增长率。 
    图1进一步描绘了三个时期中,样本十等分组后各组收入均值水平的实际增长率。1993~1995年,收入增长率近似“正M型”,在收入水平较低的前三组中,收入增长率随着分组水平的提高而明显提高,第三组的增长率超过10%;增长率随后缓慢下降至第六组的8%,在第七组上升到9%之后持续下降,最高收入组的增长率仅为2%。2000~2002年,收入实际增长率随着分组水平的提高而增大,最低收入组的实际增长率仅为2%,最高收入组达到13%;另外,前五组的增长率水平明显低于1993~1995年,之后三组的增长率水平与1993~1995年较为接近,最高两组的增长率水平明显高于1993~1995年。到了2007~2009年,十等分组的收入增长率仍然随着分组水平的提高而增大。最低收入组的实际增长率不到3%,低于1993~1995年的水平但略高于2000~2002年的水平;随后九组的增长率水平都高于前两个时期,增长率最高的第九组达到18%。可见,2000年以来,农村居民家庭收入水平不断提高,但高收入群体收入增长更快。 
     
    图1  十等分组农村居民家庭人均纯收入实际增长率 
    在探讨农村家庭收入水平变动的过程中,随着宏观经济增长、劳动力市场发展和收入分配制度演变,农村家庭收入结构特征、劳动力就业特征、人口结构特征、户主特征、所在村庄特征等又有何变化?相关的描述性统计结果如表2所示。前文的数据介绍已经指出,1995年和2002年CHIP调查中的回忆数据只有收入信息,其余个人或家庭特征相关变量都是1995年和2002年的信息,因此,一系列代表家庭及地区特征的变量分别是1995年、2002年和2009年的信息[⑧]。 
    一直以来,农业收入是农村居民家庭收入的重要来源,然而,随着非农就业的增加,农业收入比重开始下降。根据CHIP数据的计算,农村家庭农业收入比重从1995年的61.85%下降到2002年的49.6%,2009年进一步下降到36.35%。从劳动力就业特征来看,就业的产业结构变化非常显著。1995年,农村家庭就业人员中,非农就业的比例仅为19.18%;随着农村剩余劳动力转移,2002年,这一比例提高到33.02%;2009年又迅速增加到77.27%。外出就业比例则从1995年的8.54%增长到2002年的14.16%,2009年又进一步上升到31.83%。 
    表2                             农村居民相关家庭特征的描述性统计 
    

    

    1995年 
    

    2002年 
    

    2009年 
    

    均值 
    

    标准差 
    

    均值 
    

    标准差 
    

    均值 
    

    标准差 
    

    收入特征 
    

    

    

    

    

    

    

    农业收入比重(%) 
    

    61.85 
    

    27.81 
    

    49.60 
    

    34.98 
    

    36.35 
    

    46.15 
    

    劳动力就业特征 
    

    

    

    

    

    

    

    非农就业比例(%) 
    

    19.18 
    

    25.91 
    

    33.02 
    

    24.91 
    

    77.27 
    

    34.86 
    

    外出就业比例(%) 
    

    8.54 
    

    16.95 
    

    14.16 
    

    20.72 
    

    31.83 
    

    31.51 
    

    人口结构特征 
    

    

    

    

    

    

    

    人口数(人) 
    

    4.73 
    

    1.38 
    

    4.51 
    

    1.35 
    

    4.53 
    

    1.51 
    

    人口数分布比例(%) 
    

    

    

    

    

    

    

    1人 
    

    0.09 
    

    — 
    

    0.08 
    

    — 
    

    0.13 
    

    — 
    

    2人 
    

    2.20 
    

    — 
    

    3.85 
    

    — 
    

    6.59 
    

    — 
    

    3人 
    

    13.23 
    

    — 
    

    17.68 
    

    — 
    

    18.42 
    

    — 
    

    4人 
    

    32.87 
    

    — 
    

    32.83 
    

    — 
    

    27.56 
    

    — 
    

    5人 
    

    28.02 
    

    — 
    

    25.67 
    

    — 
    

    23.96 
    

    — 
    

    6人 
    

    14.00 
    

    — 
    

    12.37 
    

    — 
    

    14.97 
    

    — 
    

    7人 
    

    5.87 
    

    — 
    

    4.98 
    

    — 
    

    4.76 
    

    — 
    

    8人或8人以上 
    

    3.73 
    

    — 
    

    2.54 
    

    — 
    

    3.60 
    

    — 
    

    16岁以下儿童数(人) 
    

    1.23 
    

    1.07 
    

    0.98 
    

    0.92 
    

    0.69 
    

    0.83 
    

    16岁以下儿童数分布(%) 
    

    

    

    

    

    

    

    0人 
    

    30.56 
    

    — 
    

    36.07 
    

    — 
    

    49.77 
    

    — 
    

    1人 
    

    30.65 
    

    — 
    

    36.67 
    

    — 
    

    34.40 
    

    — 
    

    2人 
    

    26.97 
    

    — 
    

    21.54 
    

    — 
    

    13.42 
    

    — 
    

    3人 
    

    9.44 
    

    — 
    

    4.99 
    

    — 
    

    1.81 
    

    — 
    

    4人或4人以上 
    

    2.39 
    

    — 
    

    0.73 
    

    — 
    

    0.60 
    

    — 
    

    60岁以上老人数(人) 
    

    0.34 
    

    0.63 
    

    0.37 
    

    0.65 
    

    0.60 
    

    0.83 
    

    60岁以上老人数分布(%) 
    

    

    

    

    

    

    

    (续表2) 
    

    0人 
    

    74.48 
    

    — 
    

    72.49 
    

    — 
    

    61.13 
    

    — 
    

    1人 
    

    17.42 
    

    — 
    

    18.36 
    

    — 
    

    19.22 
    

    — 
    

    2人 
    

    7.89 
    

    — 
    

    8.90 
    

    — 
    

    18.51 
    

    — 
    

    3人或3人以上 
    

    0.21 
    

    — 
    

    0.24 
    

    — 
    

    1.15 
    

    — 
    

    户主特征 
    

    

    

    

    

    

    

    男性 
    

    0.97 
    

    — 
    

    0.96 
    

    — 
    

    0.96 
    

    — 
    

    年龄(岁) 
    

    44.67 
    

    10.17 
    

    46.33 
    

    10.06 
    

    52.25 
    

    9.95 
    

    文化程度(%) 
    

    

    

    

    

    

    

    小学及以下 
    

    44.74 
    

    — 
    

    33.61 
    

    — 
    

    32.67 
    

    — 
    

    初中 
    

    40.84 
    

    — 
    

    47.75 
    

    — 
    

    49.82 
    

    — 
    

    高中 
    

    12.43 
    

    — 
    

    12.02 
    

    — 
    

    14.13 
    

    — 
    

    中专 
    

    1.44 
    

    — 
    

    5.83 
    

    — 
    

    2.10 
    

    — 
    

    大专及以上 
    

    0.55 
    

    — 
    

    0.79 
    

    — 
    

    1.28 
    

    — 
    

    村庄特征 
    

    

    

    

    

    

    

    所在村地势(%) 
    

    

    

    

    

    

    

    平原 
    

    47.01 
    

    — 
    

    46.10 
    

    — 
    

    42.74 
    

    — 
    

    丘陵 
    

    30.06 
    

    — 
    

    30.27 
    

    — 
    

    41.43 
    

    — 
    

    山区 
    

    22.93 
    

    — 
    

    23.62 
    

    — 
    

    15.84 
    

    — 
    

    少数民族村所占比例(%) 
    

    6.90 
    

    — 
    

    13.10 
    

    — 
    

    1.29 
    

    — 
    

    家庭规模同样是影响农村家庭人均纯收入的重要因素,家庭人口越多,家庭人均纯收入相对会越少,同时收入的变动程度也会越低。整体上看,农村家庭以四口之家居多,其次是五口之家,两者比例之和超过50%。从年龄构成来看,家庭结构的变化非常显著。1995年,接近70%的农村家庭有16岁以下的儿童,25.5%的家庭有60岁以上的老人。2002年,有16岁以下儿童的家庭比例下降到63.9%,2009年进一步下降到50.2%;而有60岁以上老人的家庭比例在2002年为27.5%,2009年接近39%。农村家庭少子化和老龄化的趋势在CHIP数据中得到了验证。在户主特征方面,96%~97%的农村家庭户主为男性,这一比例无显著改变。随着人口老龄化趋势的增强,农村家庭户主的平均年龄也在增长,1995年接近45岁,2002年超过46岁,2009年达到52岁多。户主受教育程度普遍提高。1995年,44.7%的农村家庭户主为小学及以下学历,该比例2002年下降到33.6%,2009年为32.7%;具有初中学历的户主比例大幅增加,2009年,接近50%的农村家庭户主为初中学历;此外,具有高中及以上学历的户主比例也不断提高。从家庭所在村庄的地形分布来看,1995年,平原村、丘陵和山区村的比例别是47%、30%和23%;2002年,该分布变化不大;2009年,平原村和山区村的比例分别下降到43%和16%,丘陵村的比例提高到41%。少数民族村的比例从1995年的6.9%提高到2002年的13.1%,2009年又下降到1.29%。 
    

四、实证结果

(一)收入流动性及其影响因素


    首先,本文根据(1)式无条件收敛的回归模型分析时间独立的农村家庭人均纯收入的流动性。对于收入分布位置不同的群体,本文选取q10、q25、q50、q75、q90这五个分位点分析收入变动的区别。然后,本文加入家庭收入特征、劳动力就业特征、人口结构特征、户主特征及家庭所在村庄和省份特征等控制变量,利用(2)式条件收敛的回归模型分析收入流动的影响因素。最后,本文利用Fields(2003)提出的基于回归的分解方法,计算初期收入及各个影响因素对末期收入不平等的贡献度。 
    表3报告了通过OLS回归得到的时间独立的农村居民家庭人均纯收入流动性的结果。1993~1995年,初期收入的回归系数为0.64,意味着收入变动存在较强的收敛性;2000~2002年,该系数为0.78,收敛性减弱;到2007~2009年,该系数降到0.72,表明收敛性又有所加强。 
    3                  时间独立的农村家庭人均纯收入流动性:OLS回归结果 
    

    

    1993~1995年 
    

    2000~2002年 
    

    2007~2009年 
    

    初期收入 
    

    0.64*** 
    

    0.78*** 
    

    0.72*** 
    

    (0.00) 
    

    (0.00) 
    

    (0.01) 
    

    常数项 
    

    823.81*** 
    

    929.43*** 
    

    2251.08*** 
    

    (11.17) 
    

    (16.60) 
    

    (36.63) 
    

    R2 
    

    0.46 
    

    0.45 
    

    0.36 
    

    注:括号内数字是标准误;***、**、*分别表示在0.01、0.05、0.1的水平上显著。 
    如前所述,通过OLS回归得到的只是平均意义上的收敛性结果。为了更好地揭示收入流动性的变化,需要考察处于收入分布不同位置群体的收入变动状况。本文进一步利用分位数回归方法来刻画收入分布变动的特点,结果如表4所示。 
    显然,不同收入分布位置群体的收入变动表现出不同的特征。先看1993~1995年。回归系数随着分位点的提高而增大,说明1995年收入分布位置越低的群体,对1993年的收入依赖程度越小,而1995年收入分布位置越高的群体,对1993年的收入依赖程度越大。75%分位点上的回归系数接近1,90%分位点上的回归系数超过了1,说明最高收入水平农村家庭群体的收入变动是发散的。此外,这五个分位点上的系数从0.55到1.19,相比于后两个时期差异较小,说明这一时期农村家庭收入的依赖性较高,而均值意义上较强的收敛性可能主要表现为家庭收入在相邻或相近位置上排序的变动,而整体的收入流动性并不强。 
    再看2000~2002年的结果。同样,分位点越高,回归系数越大;10%和25%分位点上的系数小于1993~1995年,但50%及以上分位点上的回归系数都大于1993~1995年,意味着只有低收入农村家庭群体存在收入收敛的现象,而中高收入农村家庭群体的收入变动是趋于发散的。因此,中等收入群体收入的依赖性和高收入群体收入的发散性加强,使得这一时期整体的收入流动性较弱。 
    到了2007~2009年,回归系数仍然随着分位点的提高而增大,但各个系数值小于前两个时期。表明中低收入群体的收入收敛性加强,只有最高收入群体的收入变动是发散的。因此,中低收入群体之间收入位置排序的变动程度有了大幅的提高,而高收入群体收入的发散性也有所减弱,这一时期农村家庭的收入流动性明显强于前两个时期。 
    4                 时间独立的农村家庭人均纯收入流动性:分位数回归结果 
    

    

    q10 
    

    q25 
    

    q50 
    

    q75 
    

    q90 
    

    1993~1995年 
    

    

    

    

    

    

    初期收入 
    

    0.55*** 
    

    0.70*** 
    

    0.81*** 
    

    0.98*** 
    

    1.19*** 
    

    (0.01) 
    

    (0.01) 
    

    (0.01) 
    

    (0.01) 
    

    (0.02) 
    

    常数项 
    

    175.53*** 
    

    192.97*** 
    

    324.71*** 
    

    497.98*** 
    

    772.80*** 
    

    (13.51) 
    

    (9.56) 
    

    (15.02) 
    

    (14.90) 
    

    (36.18) 
    

    (续表4) 
    

    2000~2002年 
    

    

    

    

    

    

    初期收入 
    

    0.34*** 
    

    0.61*** 
    

    0.94*** 
    

    1.05*** 
    

    1.23*** 
    

    (0.01) 
    

    (0.01) 
    

    (0.01) 
    

    (0.01) 
    

    (0.02) 
    

    常数项 
    

    561.38*** 
    

    507.80*** 
    

    338.01*** 
    

    643.39*** 
    

    1211.29*** 
    

    (16.67) 
    

    (14.92) 
    

    (14.39) 
    

    (20.21) 
    

    (56.18) 
    

    2007~2009年 
    

    

    

    

    

    

    初期收入 
    

    0.34*** 
    

    0.54*** 
    

    0.81*** 
    

    0.99*** 
    

    1.15*** 
    

    (0.02) 
    

    (0.02) 
    

    (0.01) 
    

    (0.01) 
    

    (0.03) 
    

    常数项 
    

    965.27*** 
    

    1176.09*** 
    

    1318.82*** 
    

    2128.15*** 
    

    3603.60*** 
    

    (67.28) 
    

    (54.20) 
    

    (34.15) 
    

    (50.27) 
    

    (124.14) 
    

    注:括号内是标准误;***、**、*分别表示在0.01、0.05、0.1的水平上显著。 
    通过三个时期的比较可以发现,1993~1995年,农村家庭人均纯收入变动在均值意义上具有较强的收敛性,但从分位数回归结果来看,收入流动性并不强,主要表现为家庭收入在相邻或相近位置上变动。2000~2002年,虽然低收入群体的收入收敛性加强,但中等收入群体更强的收入依赖性和高收入群体更强的收入发散性使得这一时期整体的收入流动性较弱;到了2007~2009年,低收入群体的收入收敛性依然较强,中等收入群体的收入收敛性有所提高,高收入群体的收入发散性减弱,使得这一时期整体的收入流动性明显增强。  
    整体而言,在中国农村地区,处于收入分布高端的农村家庭的收入变动支持了影响家庭收入动态变化的累积优势理论,即初始收入水平越高的群体,所经历的收入增长越大。但是,处于收入分布低端的农村家庭的收入变动情况,并不支持“贫困陷阱”一说,目前中国农村低收入家庭存在较强的收入位置变动,并没有长期掉入贫困陷阱而难以摆脱贫困。2006年以来,新农村建设的全面推进、农村社会保障制度的逐步建立,以及惠农政策力度和各项农业补贴的加强,极大地促进了农村中低收入群体的收入变动,但还没有改变农村收入差距扩大的趋势。 
    那么,在控制了家庭特征等因素的情况下,农村居民家庭人均纯收入的流动性会如何改变?同时,这些因素对收入变动有何影响?本文利用条件收敛回归模型,考察影响收入流动的主要因素。表5报告了家庭收入特征、劳动力就业特征、人口结构特征、户主特征、村庄特征、省份特征影响农村家庭人均纯收入流动的OLS回归结果,并基于Fields(2003)的分解方法计算得到的各个自变量对因变量不平等的贡献程度。 
    除了收入水平提高外,农村居民家庭收入变动的另一个直接表现是收入来源多样化使得收入构成发生变化。随着农村剩余劳动力向非农产业转移,农业收入在家庭总收入中的比重不断下降,本文用农村家庭农业收入占纯收入的比重来代表家庭收入特征。与此同时,随着城乡人口流动限制的放宽,外出务工的农民工队伍日益庞大,因此,本文用家庭劳动力非农就业比例以及外出就业比例来代表农村家庭劳动力就业特征。由于本文考察的是农村居民家庭人均纯收入,家庭收入与家庭人口结构特征密切相关,在此用家庭人口数、是否有16岁以下儿童、是否有60岁以上老人来表示农村家庭人口结构特征。此外,本文用户主性别、年龄和文化程度来代表农村家庭人力资本特征。家庭所在村庄特征包括所在村庄的地势以及是否少数民族村,省份特征包括人均地区生产总值和各省乡村从业人员占乡村人口的比重[⑨]。 
    在控制农村家庭相关特征后,无论在哪个时期,代表时间独立的收入流动性的都明显小于表3中的结果。具体来看,在无条件收入变动的收敛性分析中,1993~1995年、2000~2002年和2007~2009年这三个时期的值分别为0.64、0.78和0.72;控制相关影响因素后,表5中三个时期的值分别为0.56、0.66和0.63,说明控制这些因素后,农村居民家庭末期收入对初期收入的依赖程度有所减小,收入变动的收敛性增强。 
    从家庭收入特征的影响来看,农业收入比重对末期收入有显著的负向影响。由于农业收入不稳定,容易受到自然灾害等影响,其占纯收入的比重越高,农村居民家庭人均纯收入水平越低。从家庭劳动力就业特征来看,在1993~1995年和2000~2002年两个时期,非农就业比例对家庭末期收入有显著的正向作用,但在2007~2009年期间不显著。在1993~1995年和2007~2009年两个时期,外出就业比例的上升不利于家庭收入的提高,但在2000~2002年期间却有显著的正向作用。上世纪90年代初期,农民工外出就业仍然受到一定程度的限制,且面临着城镇劳动力市场上较多的就业歧视,因此,外出就业对改善家庭收入的作用有限;2000年以来,随着人口流动管制的放宽、城镇劳动力市场的发展和国民经济的快速增长,农民工在城镇的就业机会增多,特别是蓬勃发展的私营企业成为吸纳农民工就业的主力,外出农民工可以获得相对稳定的收入,从而促进农村家庭收入水平的提高;2007~2009年,受国际金融危机的影响,中小企业普遍经营受损,2009年出现了较大规模的农民工返乡潮,此时,家庭劳动力外出就业比例反而对收入具有负向影响。 
    从家庭人口结构特征的影响来看,家庭人口数对末期收入的负向作用越来越明显;有16岁以下儿童也会显著降低家庭人均纯收入水平;家庭有60岁以上老人不利于农村家庭人均纯收入水平的提高,同时由于人口老龄化对劳动力市场影响的加强,这一负向影响越来越突出。从户主特征来看,只有在1993~1995年期间,男性户主的农村家庭在末期的人均纯收入水平会低于女性户主的家庭。在三个时期,农村家庭户主年龄的增长不利于家庭人均纯收入水平的提高。在1993~1995年期间,农村家庭户主文化程度的提高反而不利于家庭人均纯收入的增长,但这一现象在2000~2002年和2007~2009年期间得到了扭转,农村家庭户主文化程度越高,末期家庭人均纯收入水平也越高,且户主文化程度的正向影响到2007~2009年更为突出。从家庭所在村庄的地形特征来看,平原地区的农村家庭人均纯收入显著高于丘陵或山区的农村家庭;在1993~1995年和2000~2002年期间,少数民族村的农村家庭人均纯收入更低,但2007~2009年期间则相反。最后是省份特征。人均地区生产总值代表各省经济发展状况,经济发达地区的家庭收入水平更高。同样,乡村从业人员占乡村人口比重越高的地区,农村家庭人均纯收入水平也越高。 
    表5                    农村家庭人均纯收入流动的影响因素:OLS回归结果 
    

    

    1993~1995年 
    

    2000~2002年 
    

    2007~2009年 
    

    回归系数 
    

    贡献度(%) 
    

    回归系数 
    

    贡献度(%) 
    

    回归系数 
    

    贡献度(%) 
    

    初期收入 
    

    0.56*** 
    

    40.47 
    

    0.66*** 
    

    37.96 
    

    0.63*** 
    

    31.35 
    

    

    (0.00) 
    

    — 
    

    (0.00) 
    

    — 
    

    (0.01) 
    

    — 
    

    家庭收入特征 
    

    — 
    

    2.29 
    

    — 
    

    0.82 
    

    — 
    

    0.67 
    

    农业收入比重 
    

    -5.90*** 
    

    2.29 
    

    -2.64*** 
    

    0.82 
    

    -4.80*** 
    

    0.67 
    

    

    (0.29) 
    

    — 
    

    (0.32) 
    

    — 
    

    (0.52) 
    

    — 
    

    家庭劳动力就业特征 
    

    — 
    

    1.79 
    

    — 
    

    2.37 
    

    — 
    

    0.24 
    

    非农就业比例 
    

    4.43*** 
    

    1.77 
    

    8.59*** 
    

    2.18 
    

    0.28 
    

    0.03 
    

    

    (0.32) 
    

    — 
    

    (0.50) 
    

    — 
    

    (0.70) 
    

    — 
    

    (续表5) 
    

    外出就业比例 
    

    -1.85*** 
    

    0.02 
    

    3.25*** 
    

    0.19 
    

    -2.62*** 
    

    0.21 
    

    

    (0.46) 
    

    — 
    

    (0.54) 
    

    — 
    

    (0.76) 
    

    — 
    

    人口结构特征 
    
    家庭人口结构特征 
    

    — 
    
    

    1.06 
    
    1.06% 
    

    — 
    

    2.20 
    
    2.20% 
    

    — 
    

    2.88 
    
    2.88% 
    

    人口数 
    

    -59.02*** 
    

    0.85 
    

    -135.11*** 
    

    1.69 
    

    -322.55*** 
    

    2.23 
    

    

    (5.96) 
    

    — 
    

    (8.58) 
    

    — 
    

    (19.16) 
    

    — 
    

    有16岁以下儿童 
    

    -61.50*** 
    

    0.22 
    

    -128.60*** 
    

    0.40 
    

    -238.19*** 
    

    0.41 
    

    

    (18.33) 
    

    — 
    

    (24.12) 
    

    — 
    

    (52.98) 
    

    — 
    

    有60岁以上老人 
    

    8.96 
    

    -0.01 
    

    -83.24*** 
    

    0.11 
    

    -240.55*** 
    

    0.24 
    

    

    (17.43) 
    

    — 
    

    (23.34) 
    

    — 
    

    (53.89) 
    

    — 
    

    户主特征 
    

    — 
    

    0.01 
    

    — 
    

    0.63 
    

    — 
    

    0.54 
    

    男性 
    

    -135.63*** 
    

    0.11 
    

    40.63 
    

    -0.02 
    

    -133.32 
    

    0.01 
    

    

    (38.91) 
    

    — 
    

    (51.61) 
    

    — 
    

    (114.07) 
    

    — 
    

    年龄 
    

    -3.16*** 
    

    -0.10 
    

    -6.82*** 
    

    -0.05 
    

    -6.56** 
    

    0.07 
    

    

    (0.87) 
    

    — 
    

    (1.16) 
    

    — 
    

    (2.75) 
    

    — 
    

    文化程度(小学及以下为对照组) 
    

    

    — 
    

    

    — 
    

    

    初中 
    

    -60.29*** 
    

    -0.01 
    

    69.99*** 
    

    0.00 
    

    106.32* 
    

    -0.01 
    

    

    (16.49) 
    

    — 
    

    (23.05) 
    

    — 
    

    (54.44) 
    

    — 
    

    高中 
    

    -34.21 
    

    -0.01 
    

    299.98*** 
    

    0.27 
    

    310.00*** 
    

    0.17 
    

    

    (24.20) 
    

    — 
    

    (33.56) 
    

    — 
    

    (75.70) 
    

    — 
    

    中专 
    

    -275.57*** 
    

    0.02 
    

    352.04*** 
    

    0.19 
    

    716.08*** 
    

    0.05 
    

    

    (60.09) 
    

    — 
    

    (44.50) 
    

    — 
    

    (162.63) 
    

    — 
    

    大专及以上 
    

    -111.65 
    

    0.00 
    

    925.87*** 
    

    0.24 
    

    1698.79*** 
    

    0.25 
    

    

    (95.59) 
    

    — 
    

    (111.18) 
    

    — 
    

    (207.40) 
    

    — 
    

    村庄特征 
    

    — 
    

    2.13 
    

    — 
    

    0.10 
    

    — 
    

    0.44 
    

    地形(平原为对照组) 
    

    — 
    

    — 
    

    — 
    

    — 
    

    — 
    

    — 
    

    丘陵 
    

    -284.24*** 
    

    0.62 
    

    -59.56** 
    

    0.03 
    

    -62.19 
    

    0.03 
    

    

    (16.92) 
    

    — 
    

    (23.36) 
    

    — 
    

    (51.51) 
    

    — 
    

    山区 
    

    -335.43*** 
    

    1.63 
    

    -117.98*** 
    

    0.31 
    

    -381.29*** 
    

    0.24 
    

    

    (19.70) 
    

    — 
    

    (26.40) 
    

    — 
    

    (69.67) 
    

    — 
    

    少数民族村 
    

    -89.79*** 
    

    -0.12 
    

    -132.26*** 
    

    -0.24 
    

    1,091.92*** 
    

    0.17 
    

    

    (29.07) 
    

    — 
    

    (31.16) 
    

    — 
    

    (207.91) 
    

    — 
    

    省份特征 
    

    — 
    

    3.84 
    

    — 
    

    5.70 
    

    — 
    

    4.27 
    

    人均生产总值(对数) 
    

    456.46*** 
    

    3.85 
    

    849.49*** 
    

    5.71 
    

    1,526.59*** 
    

    4.26 
    

    

    (20.82) 
    

    — 
    

    (26.08) 
    

    — 
    

    (67.26) 
    

    — 
    

    乡村从业人员比重 
    

    1.05 
    

    -0.01 
    

    7.14*** 
    

    -0.01 
    

    16.04** 
    

    0.01 
    

    

    (1.70) 
    

    — 
    

    (1.91) 
    

    — 
    

    (6.58) 
    

    — 
    


    (续表5) 
    

    常数项 
    

    -1669.79*** 
    

    48.42 
    

    -5846.23*** 
    

    50.22 
    

    -12487.31*** 
    

    59.62 
    

    

    225.25) 
    

    — 
    

    (290.68) 
    

    — 
    

    (914.42) 
    

    — 
    

    R2 
    

    0.52 
    

    — 
    

    0.50 
    

    — 
    

    0.39 
    

    — 
    

    注:括号内数字是标准误;***、**、*分别表示在0.01、0.05、0.1的水平上显著。 
    再从各个变量对末期农村家庭人均纯收入不平等的贡献来看,不可解释部分(常数项)所占比例最大,三个时期分别为48.42%、50.22%和59.62%。在可解释部分的影响因素中,初期收入毫无疑问地所占比例最大,三个时期分别是40.47%、37.96%和31.35%。 
    1993~1995年,省份特征对末期农村居民家庭人均纯收入不平等的贡献率为3.84%,其中,乡村从业人员占乡村人口比重有助于缩小收入差距;其次是家庭收入特征,农业收入比例对末期收入不平等的贡献率为2.29%;再次是村庄特征,贡献率为2.13%,其中,少数民族村有利于收入不平等程度的降低;家庭劳动力就业特征和人口结构特征的贡献率分别为1.79%和1.06%,户主特征的贡献率为0.01%,其中,户主年龄、具有初中或高中学历有利于收入不平等程度的降低。2000~2002年,除了初期收入,对末期农村家庭人均纯收入不平等贡献最大的仍然是省份特征,占5.70%;其次是家庭劳动力就业特征,占2.37%,主要来自非农就业比例;再次是人口结构特征,占2.2%,主要来自家庭人口数;家庭收入特征的贡献率下降到0.82%,户主特征的贡献率提高到0.63%,村庄特征的贡献率仅为0.1%。2007~2009年,省份特征对末期农村家庭人均纯收入不平等的贡献率为4.27%;其次是人口结构特征,贡献率为2.88%;家庭收入特征和家庭劳动力就业特征分别贡献了0.67%和0.24%,户主特征和村庄特征分别贡献了0.54%和0.44%。 
    总体来说,在对农村家庭人均纯收入流动的分析中,控制了家庭特征、户主特征、村庄特征和省份特征的影响后,农村居民家庭人均纯收入变动的收敛性增强了,通过收入排序变动的流动性提高了。在这些影响因素中,省份特征对末期农村家庭人均纯收入不平等的贡献较大,说明目前较大的地区差距是农村居民收入不平等的重要表现之一;在家庭特征中,人口结构的贡献率不断增加。 
    

(二)收入流动与收入差距


    Jenkins and van Kerm(2006)将两个时期收入差距的变化分解为收入增长的累进性和收入再排序的流动性两个部分。结合绝对流动和相对流动的区分,收入增长衡量的是绝对流动,而收入再排序衡量的是相对流动。因此,利用这个分解方法,以基尼系数为收入不平等的衡量指标,本文分析了收入不平等与绝对流动和相对流动之间的关系,分解结果如表6所示。 
    6              收入不平等变动的分解:收入再排序的流动性和收入增长的累进性 
    

    

    1993~1995年 
    

    2000~2002年 
    

    2007~2009年 
    

    农村家庭人均纯收入不平等 
    

    

    

    

    期初基尼系数(G0) 
    

    0.373 
    

    0.350 
    

    0.356 
    

    期末基尼系数(G1) 
    

    0.360 
    

    0.362 
    

    0.368 
    

    收入不平等的变动(R-P) 
    

    -0.013 
    

    0.012 
    

    0.013 
    

    (% G0) 
    

    (-3.4) 
    

    (3.5) 
    

    (3.5) 
    

    收入再排序的流动性(R) 
    

    0.072 
    

    0.092 
    

    0.124 
    

    (% G0) 
    

    (19.3) 
    

    (26.2) 
    

    (34.8) 
    

    收入增长的累进性(P) 
    

    0.085 
    

    0.080 
    

    0.111 
    

    (% G0) 
    

    (22.7) 
    

    (22.8) 
    

    (31.3) 
    

    首先,从本文的三轮调查数据看,基尼系数从1995年的0.360提高到2002年的0.362,2009年进一步增长到0.368,农村家庭收入不平等问题日益严重。其次,从各个时期来看,基尼系数在1993~1995年期间表现为缩小,后两个时期都在扩大。 
    在三个时期内,收入再排序的流动性部分R都大于0,说明个体的收入位置存在变动。R值最高出现在2007~2009年期间,为0.124,说明这一时期内相对流动性最强;其次是在2000~2002年期间,为0.092;最低出现在1993~1995年期间,为0.072。与前文描述的收入流动性变化一致,中国农村家庭的收入流动性在20世纪90年代并不强,2000年之后随着新农村建设的推进和城乡人口流动的加快,中国农村家庭收入在2007~2009年期间表现出较强的流动性。 
    另一方面,收入增长的累进性部分P都为正,说明收入增长更多地集中在了低收入群体,累进性的收入增长有利于缩小收入差距。收入增长的累进性部分,2007~2009年期间最高,达到0.111;其次是1993~1995年期间,为0.085;最小出现在2000~2002年期间,为0.080。 
    因此,1993~1995年中国农村家庭收入差距的缩小归功于收入增长的累进性部分超过了收入再排序的流动性部分。2000~2002年和2007~2009年基尼系数的扩大,是由于收入增长的累进性部分不足以抵消收入再排序的流动性部分。也就是说,如果代表绝对流动的收入增长是累进性的,即为有利于穷人的收入增长,同时可以抵消收入相对流动导致的收入差距扩大,则这种形式的收入流动就能有效降低收入不平等程度。反之,如果收入增长的累进性不足以抵消收入再排序的流动性,收入差距就会扩大。 
    

五、结论


    本文利用1995年、2002年和2007~2009年的CHIP农村住户调查数据,以农村居民家庭人均纯收入为研究对象,对农村家庭的代内收入流动性进行了实证分析,得出以下结论: 
    首先,农村家庭收入流动的变化趋势表明,1993~1995年期间,农村家庭收入增长缓慢,家庭收入的变动主要表现为相邻或相近位置上排序的变动,而整体的收入流动性不强。2000~2002年期间,只有低收入家庭存在收入收敛的现象,而中高收入家庭的收入变动是发散的,因此,整体的收入流动性仍然较弱,“富者越富”的现象突出。2007~2009年期间,低收入家庭的收入收敛性依然较强,中等收入群体的收入收敛性有所提高,而高收入群体的收入发散性减弱,使得这一时期整体的收入流动性明显增强。 
    其次,这一变化趋势与中国经济增长、劳动力市场发展以及收入分配制度演变密切相关。在20世纪90年代,农村经济发展滞后,农村居民收入增长缓慢且主要来源于农业收入,因而收入流动受限。2000年以来,在农村居民收入固化、农村内部不平等加剧的同时,城乡差距日益扩大,政府开始重新重视“三农”问题。取消农业税、建立农村社会保障制度、剩余劳动力向非农产业转移,极大地促进了农民收入来源的多样化和收入水平的提高。此外,农村家庭结构的变化(例如老龄化和少子化的趋势)对农村居民收入增长的负向影响越来越突出,而教育的正向影响越来越显著。 
    最后,收入差距变动的分解结果表明,代表绝对流动的收入增长在三个阶段都是累进性的,即为有利于穷人的增长。然而,只有在1993~1995年期间收入增长的累进性部分超过了收入再排序的流动性部分,收入差距得以缩小。在2000~2002年和2007~2009年期间,收入的相对流动性逐渐增强,但收入增长的累进性部分不足以抵消收入再排序的流动性部分,收入差距反而扩大了。 
    因此,在促进农村家庭收入流动的同时要大力提高农村低收入群体的收入水平,使得收入增长的累进性得以抵消收入再排序导致的不平等扩大,从而缩小农村收入差距。那么,发展农村经济,完善非农就业政策,建立农民稳定增收的长效机制,是改善农民收入流动、缩小收入差距的重要途径。一方面,要推动农村劳动力流动,促进农民就业,并充分发挥人力资本的积极作用;另一方面,要加快完善农村社会保障体系,强化收入再分配功能。 
    当然,本文研究也存在一些不足。首先,本文构建1995年和2002年CHIP面板样本时采用的是回忆数据,且对于1995年数据假定家庭人口数不变,对于2007~2009年的追踪样本保留的家庭相对来说更稳定,这些处理都会造成对收入流动性的低估。其次,受限于数据,本文分析的时间跨度较短,同时在探讨收入流动性的影响因素时,一些反映农村经济转型特有的变量,例如税费改革、粮食流通体制、土地制度等方面的变革,没有被考虑在内。这些因素如何作用于农村家庭收入流动,以及长期的流动状况,是未来研究的重要方面。 
    参考文献 
    1.李实、佐藤宏、史泰丽:《中国收入差距变动分析——中国居民收入分配研究Ⅳ》,人民出版社,2013年。 
    2.罗楚亮:《城乡居民的收入流动性研究》,《财经科学》2009年第1期。 
    3.孙文凯、路江涌、白重恩:《中国农村收入流动分析》,《经济研究》2007年第8期。 
    4.王朝明、胡棋智:《中国收入流动性实证研究——基于多种指标测度》,《管理世界》2008年第10期。 
    5.章奇、米建伟、黄季焜:《收入流动性和收入分配:来自中国农村的经验证据》,《经济研究》2007年第11 期。 
    6.Barrett, G. F. and Donald, S. G.: Statistical Inference with Generalized Gini Indices of Inequality, Poverty and Welfare, Journal of Business & Economic Statistics, 27(1): 1-17, 2009.  
    7.Beenstock, M.: Rank and Quantity Mobility in the Empirical Dynamics of Inequality, Review of Income and Wealth, 50(4): 519-541, 2004. 
    8.Chakravarty, S. R.: Extended Gini Indices of Inequality, International Economic Review, 29(1): 147-156, 1988. 
    9.Chakravarty, S. R; Dutta, B. and Weymark, J. A.: Ethical Indices of Income Mobility, Social Choice and Welfare, 2(1): 1-21, 1985. 
    10.Cichello, P. L; Fields, G. S. and Leibbrandt, M.: Earnings and Employment Dynamics for Africans in Post-apartheid South Africa: A Panel Study of Kwazulu-Natal, Journal of African Economies, 14(2): 143-190, 2005. 
    11.Cuesta, J.; ?opo, H. and Pizzolitto, G.: Using Pseudo-panels to Measure Income Mobility in Latin America, Review of Income and Wealth, 57(2): 223-246, 2011.  
    12.Donaldson, D. and Weymark, J. A.: Ethically Flexible Gini Indices for Income Distributions in the Continuum, Journal of Economic Theory, 29(2): 353-358, 1983. 
    13.Donaldson, D. and Weymark, J. A.: A Single-parameter Generalization of the Gini Indices of Inequality, Journal of Economic Theory, 22(1): 67-86, 1980. 
    14.Fields, G. S.: Accounting for Income Inequality and Its Change: A New Method, with Application to the Distribution of Earnings in the United States, Research in Labor Economics, 22: 1-38, 2003. 
    15.Fields, G. S.: Income Mobility, in Blume, L. and Durlauf, S.(eds.): The New Palgrave Dictionary of Economics, New York, NY: Palgrave Macmillan, 2008. 
    16.Fields, G. S.: Does Income Mobility Equalize Longer-term Incomes? New Measures of an Old Concept, The Journal of Economic Inequality, 8(4): 409-427, 2010. 
    17.Fields, G. S.: What We Know (and Want to Know) about Earnings Mobility in Developing Countries, working paper, Cornell University, 2011. 
    18.Fields, G. S.; Cichello, P. L.; Freije, S.; Menéndez, M. and Newhouse, D.: For Richer or for Poorer? Evidence from Indonesia, South Africa, Spain, and Venezuela, The Journal of Economic Inequality, 1(1): 67-99, 2003. 
    19.Fields, G. S.; Duval-Hernández, R.; Freije, S. and Puerta; M. L. S.: Earnings Mobility in Argentina, Mexico and Venezuela: Testing the Divergence of Earnings and the Symmetry of Mobility Hypotheses, working paper, Cornell University, 2007. 
    20.Huber, J. C.: Cumulative Advantage and Success-breeds-success: The Value of Time Pattern Analysis, Journal of the American Society for Information Science, 49(5): 471-476, 1998. 
    21.Jenkins, S. P. and van Kerm, P.: Trends in Income Inequality, Pro-poor Income Growth and Income Mobility, Oxford Economic Papers, 58(3): 531-548, 2006. 
    22.Kakwani, N.: On a Class of Poverty Measures, Econometrica, 48(2): 437-446, 1980. 
    23.Khor, N. and Pencavel, J.: Income Mobility of Individuals in China and the United States, Economics of Transition, 14(3): 417-458, 2006. 
    24.Khor, N. and Pencavel, J.: Evolution of Income Mobility: People's Republic of China, 1991–2002, in Zhuang, J.(ed.): Poverty, Inequality, and Inclusive Growth in AsiaMeasurement, Policy Issues, and Country Studies, London & New York: Anthem Press, 2010. 
    25.King, M. A.: An Index of Inequality, with Applications to Horizontal Equity and Social Mobility, Econometrica, 51(1): 99-115, 1983.  
    26.Lillard, L. A. and Willis, R. J.: Dynamic Aspects of Earning Mobility, Econometrica, 46(5): 985-1012, 1978. 
    27.Quinn, S. and Teal, F.: Private Sector Development and Income Dynamics: A Panel Study of the Tanzanian Labour Market, CSAE working paper series, University of Oxford, 2008. 
    28.Shi, X.; Nuetah, J. A. and Xin, X.: Household Income Mobility in Rural China: 1989–2006, Economic Modelling, 27(5): 1090-1096, 2010. 
    29.Shorrocks, A.: Income Inequality and Income Mobility, Journal of Economic Theory, 19(2): 376-393, 1978. 
    30.Solon, G.: Intergenerational Mobility in the Labor Market, in Ashenfelter, O. and Card, D. E.(eds.): Handbook of Labor Economics 3, Amsterdam: North-Holland, 1999. 
    31.Yitzhaki, S.: On an Extension of the Gini Inequality Index, International Economic Review, 24(3): 617-628, 1983. 
    32.Yitzhaki, S. and Wodon, Q.: Inequality, Mobility, and Horizontal Inequity, in Bishop, J. A. and Amiel, Y.(eds.): Research on Economic Inequality, Studies on Economic Well-being: Essays in Honor of John P. Formby, Bradford, UK: Emerald Group Publishing Limited, 2004.  
    (作者单位:中国社会科学院农村发展研究所) 
                                       
    

    *本文研究得到国家社会科学基金重点项目“我国城乡就业人员收入流动性比较研究”(项目批准号:15AJY006)的资助,特此感谢。 
    [①]国家统计局(编):《中国住户调查年鉴-2012》,中国统计出版社,2012年。 
    [②]Fields(2008)总结了已有文献中关于收入流动性度量的三大方面,即时间独立(time-independence)、收入变动(movement)和作为长期收入均等器的流动性(mobility as an equalizer of longer-term incomes)。 
    [③]Barrett and Donald(2009)对广义基尼系数做了比较完整的归纳,主要包括S-Gini指数(参见Donaldson and Weymark,1980,1983;Kakwani,1980;Yitzhaki,1983)和E-Gini指数(参见Chakravarty,1988)。 
    [④]本文所涉及的2007年、2008年、2009年的CHIP数据即为2008年、2009年、2010年的中国乡城移民调查(Rural-urban Migration in China,RUMiC)数据。同时,由于本文重点使用的家庭收入数据在调查中是上一年的情况,即2007年、2008年和2009年,为了与对1995年和2002年的数据介绍保持一致,本文将其都称为CHIP。实际上,2007年的CHIP数据还包括了RUMiC调查不包含的另外10000户城镇家庭和5000户农村家庭,这部分数据来自国家统计局的家庭调查,由于只是一年的截面数据,不适用于本文研究。更多关于2007年CHIP数据的介绍,见李实等(2013)。 
    [⑤]家庭人口数不变的假定可能会对这一时期的收入流动性造成低估。 
    [⑥]如果某年家庭人口数缺失,则用2002年的值代替。在全部样本的9200户家庭中,有6344户(占69%)家庭的常住人口数在2000~2002年期间没有变化,2067户(占22.5%)家庭的常住人口数变动了1人,566户(占6.2%)家庭变动了2人,变动3人及以上的只有223户(占2.3%)。为了尽可能提高家庭人均纯收回忆数据入的可靠性,在各年家庭人口数可获得的情况下,不同于对1995年农村住户调查数据的处理,本文采用各年的家庭人口数来计算家庭人均纯收入。 
    [⑦]篇幅所限,文中不报告描述性的比较结果。 
    [⑧]在下文对2007~2009年情况的分析中,本文也采用各个变量2007年的数据进行回归,试图考察家庭特征改变可能造成的影响,但结果无明显差异。 
    [⑨]各省人均地区生产总值和乡村从业人员占乡村人口的比重根据国家统计局各省年度数据计算得到。 
    

Tags:杨,,穗,中国农村家庭的收入流动与不平等  
责任编辑:admin
请文明参与讨论,禁止漫骂攻击。 昵称:注册  登录
[ 查看全部 ] 网友评论
| 设为首页 | 加入收藏 | 网站地图 | 在线留言 | 联系我们 | 友情链接 | 版权隐私 | 返回顶部 |