基尼系數(shù)影響因素及其政策建議

□文/崔齊健 張 威

（西南財(cái)經(jīng)大學(xué)經(jīng)管院經(jīng)濟(jì)與管理國(guó)際化創(chuàng)新人才班 四川·成都）

一、基尼系數(shù)的理論概述和經(jīng)濟(jì)學(xué)依據(jù)

基尼系數(shù)是由意大利經(jīng)濟(jì)學(xué)家基尼在20世紀(jì)初根據(jù)勞倫茨曲線所定義的衡量社會(huì)居民內(nèi)部收入分配差異的經(jīng)濟(jì)學(xué)指標(biāo)，基尼系數(shù)越小表示收入分配越公平；反之收入分配越不公平。國(guó)際上一般把0.382設(shè)為基尼系數(shù)警戒值，高于此界限表明社會(huì)收入差距較大，如高于0.5則表明社會(huì)收入差距懸殊。

基尼系數(shù)作為一項(xiàng)廣泛應(yīng)用的重要指標(biāo)具有顯著的優(yōu)勢(shì)，其數(shù)字化、界限化的指標(biāo)明確而直觀的反映了社會(huì)收入分配系統(tǒng)的公平性。當(dāng)然，基尼系數(shù)也有其顯而易見(jiàn)的弊端，作為整體社會(huì)層面的衡量指標(biāo)我們無(wú)法從中推測(cè)出區(qū)域間、行業(yè)間的收入分配差距。而且權(quán)威機(jī)構(gòu)也從未對(duì)基尼系數(shù)的統(tǒng)計(jì)過(guò)程和方法進(jìn)行統(tǒng)一的規(guī)定和限制，比如是否應(yīng)該剔除樣本空間中非本地區(qū)戶籍的居民樣本，是否應(yīng)該剔除領(lǐng)受社會(huì)最低保障救助的收入來(lái)源等等，這造成了不同的統(tǒng)計(jì)機(jī)構(gòu)往往得出不同的統(tǒng)計(jì)指標(biāo)，使其權(quán)威性和公信力有所下降。

二、基尼系數(shù)的現(xiàn)實(shí)意義及我國(guó)基尼系數(shù)現(xiàn)狀

基尼系數(shù)是具現(xiàn)實(shí)意義的經(jīng)濟(jì)指標(biāo)，科研機(jī)構(gòu)和政府統(tǒng)計(jì)機(jī)關(guān)都定時(shí)對(duì)本國(guó)的基尼系數(shù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)。時(shí)至今日，基尼系數(shù)的應(yīng)用不僅存在于衡量社會(huì)收入分配公平性的層面，更是被廣泛應(yīng)用于其他領(lǐng)域或者行業(yè)內(nèi)。

在現(xiàn)階段，對(duì)我國(guó)國(guó)內(nèi)的基尼系數(shù)統(tǒng)計(jì)不同機(jī)構(gòu)存在著很大的分歧。根據(jù)西南財(cái)經(jīng)大學(xué)中國(guó)家庭金融中心（CHFS）在2012年12月發(fā)布的統(tǒng)計(jì)報(bào)告來(lái)看，2010年中國(guó)基尼系數(shù)為0.61，明顯高于國(guó)際通用的臨界值0.4，處于收入分配懸殊的狀態(tài)。而根據(jù)國(guó)家統(tǒng)計(jì)局關(guān)于2003～2012年全國(guó)居民收入的基尼系數(shù)調(diào)查顯示，十年間我國(guó)居民的基尼系數(shù)均維持在0.4以上，2010年達(dá)到0.481，這一數(shù)據(jù)顯然與家庭金融調(diào)查中心的統(tǒng)計(jì)有所出入。其他統(tǒng)計(jì)報(bào)告如聯(lián)合國(guó)關(guān)于中國(guó)基尼系數(shù)的調(diào)查報(bào)告、北京大學(xué)中國(guó)家庭動(dòng)態(tài)跟蹤調(diào)查的報(bào)告、北京大學(xué)中國(guó)社會(huì)科學(xué)調(diào)查中心的報(bào)告等等均得出略有差異的基尼系數(shù)值。這些不同機(jī)構(gòu)的聲音也在我國(guó)學(xué)術(shù)界引發(fā)了廣泛討論，但是不容置疑的是，我國(guó)近年的基尼系數(shù)普遍高于國(guó)際通用的警戒線，而且在國(guó)際上處于高位水平，這顯示著我國(guó)居民內(nèi)部收入分配差異的逐漸拉大和社會(huì)不公平現(xiàn)象的長(zhǎng)期存在，需要引起我國(guó)政府的重視。

三、基尼系數(shù)的主要影響因素分析

（一）模型構(gòu)建。一個(gè)國(guó)家的總體發(fā)展水平可以在很多個(gè)相對(duì)獨(dú)立的方面得以體現(xiàn)，包括經(jīng)濟(jì)、金融、教育、醫(yī)療、勞動(dòng)力、公共政策等。本模型在每個(gè)方面選取了具有代表性的指標(biāo)來(lái)反映其發(fā)展水平，通過(guò)多元回歸模型來(lái)探索這些變量是否對(duì)一個(gè)國(guó)家的基尼系數(shù)具有顯著的影響以及這些影響是積極的還是消極的。

本文首先選取了能分別反映宏觀經(jīng)濟(jì)、教育、農(nóng)業(yè)、勞動(dòng)力市場(chǎng)發(fā)展水平的變量，最終確定的解釋變量包括：人均國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值、勞動(dòng)參與率、高等教育入學(xué)率、農(nóng)村人口比例、通脹率；虛擬變量：是否為發(fā)達(dá)國(guó)家，以及其交互項(xiàng)。模型如下：

模型變量解釋：

1、被解釋變量

Gini：每個(gè)國(guó)家的年度基尼系數(shù)，該指標(biāo)設(shè)定為0～100（基尼系數(shù)基礎(chǔ)上乘以100）。

2、解釋變量

GDPp：人均GDP，以現(xiàn)價(jià)美元計(jì)算；

Infla：通脹率，通過(guò)居民消費(fèi)水平指數(shù)CPI編制；

Labor：勞動(dòng)參與率，超過(guò)15歲并參與經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的人口比例；

Rurpopu：居住在農(nóng)村地區(qū)的人口比例；

表1 OLS與FGLS回歸結(jié)果比較

Schoolenroll：高等教育入學(xué)比例；

Develop：虛擬變量，當(dāng)國(guó)家是發(fā)達(dá)國(guó)家，此變量等于1：如果是發(fā)展中國(guó)家則為0；

Dev1：虛擬變量和通脹率的交互項(xiàng)；

Dev2：虛擬變量和農(nóng)村人口比例的交互項(xiàng)。

數(shù)據(jù)來(lái)源：世界銀行開(kāi)放數(shù)據(jù)，聯(lián)合國(guó)統(tǒng)計(jì)署數(shù)據(jù)庫(kù)，數(shù)據(jù)為2008年度各國(guó)數(shù)據(jù)。

（二）回歸結(jié)果分析。（表1）觀測(cè)值=86；R-square=0.4017；Adj R-square=0.3396。

GDOp：人均國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值在1%水平上顯著，系數(shù)為負(fù)。說(shuō)明人均GDP的增長(zhǎng)會(huì)加劇收入分配的不平衡。Kuznets（1995）提出用倒“U”型的曲線來(lái)描述一個(gè)國(guó)家的收入差距和經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平。他分析了英美德三國(guó)的歷史經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)，證實(shí)國(guó)家的收入分布會(huì)隨著國(guó)家經(jīng)濟(jì)不斷發(fā)展而先增加后減弱，這和本結(jié)果一致。

Infla：通脹率水平在OLS回歸模型中并不顯著。通脹水平和收入差距的關(guān)系一直是復(fù)雜不確定的：一種觀點(diǎn)支持通脹率增大收入差距，因?yàn)榈褪杖肴巳旱幕旧钏绞芨咄浡实挠绊懕雀呤杖肴后w大，Datt和R-avallion（1997）分析以印度經(jīng)濟(jì)發(fā)展為例證實(shí)了此觀點(diǎn)；另一類則持完全相反觀點(diǎn)，Cutler和Katz（1991）分析了美國(guó)1959～1989年經(jīng)濟(jì)發(fā)展并認(rèn)為通脹水平可以減緩收入分配不公平。Rezende Fernando（1998）分析巴西的經(jīng)濟(jì)發(fā)展數(shù)據(jù)也得到一致的結(jié)論。從上述實(shí)證研究看，通脹率對(duì)收入分配公平的影響很可能因?yàn)閲?guó)家差異而變化。

Labor：勞動(dòng)參與率在10%的水平上顯著，且系數(shù)為正。較高的勞動(dòng)參與率會(huì)導(dǎo)致較高的基尼系數(shù)。勞動(dòng)參與率與國(guó)家的平均工資、福利政策密切相關(guān)。高勞動(dòng)參與率往往意味著低工資、更多童工和更少津貼。出身貧困家庭的孩子在較小的年齡就放棄受教育機(jī)會(huì)轉(zhuǎn)而進(jìn)行勞動(dòng)密集型的低利潤(rùn)勞動(dòng)。在這種情況下，底層民眾特別是青少年向社會(huì)上層的運(yùn)動(dòng)十分困難。目前世界上許多國(guó)家都把普及基礎(chǔ)教育，避免青少年勞動(dòng)力作為改善貧困差距的重要措施。

Rurpopu：農(nóng)村人口比例的系數(shù)是顯著為負(fù)的，農(nóng)村人口比例增加導(dǎo)致基尼系數(shù)降低，這在大多數(shù)國(guó)家，特別是發(fā)展中國(guó)家是極為常見(jiàn)的。城市化程度越高，資源分配也就越不平衡。因此，農(nóng)村和城市的收入差距對(duì)國(guó)家收入分配不平衡具有很大影響。所以農(nóng)業(yè)占優(yōu)的國(guó)家往往具有較低的基尼系數(shù)，比如印度尼西亞基尼系數(shù)為0.3411，低于世界平均水平。中國(guó)近年來(lái)的高基尼系數(shù)也和其快速的城市化水平有關(guān)。

Schoolenroll：高等教育入學(xué)率的系數(shù)在1%水平上正向顯著的，高等教育入學(xué)率增加會(huì)導(dǎo)致基尼系數(shù)的降低。這和Leipziger和 Lewis（1980），Ram’（1985）的研究結(jié)果是一致的。

Develop：在FGLS回歸結(jié)果中，關(guān)于該國(guó)家是否是發(fā)達(dá)國(guó)家對(duì)基尼系數(shù)的影響是在10%水平上顯著的，其系數(shù)為11.43，表示在其他條件不變情況下，一個(gè)發(fā)達(dá)國(guó)家的基尼系數(shù)將比發(fā)展中國(guó)家高出11.43，這是一個(gè)非常巨大的差距，相對(duì)于其他變量的系數(shù)，可發(fā)現(xiàn)是否為發(fā)達(dá)國(guó)家是影響基尼系數(shù)的重要變量。

Dev1：虛擬變量和通脹率的交互項(xiàng)的系數(shù)是負(fù)的，表示相對(duì)于發(fā)展中國(guó)家，發(fā)達(dá)國(guó)家通脹率的增長(zhǎng)會(huì)減少基尼系數(shù)。與通脹率本身不同的是，此交互項(xiàng)是極為顯著的，說(shuō)明發(fā)達(dá)國(guó)家內(nèi)通脹率對(duì)基尼系數(shù)的影響方向是較為一致的。

Dev2：虛擬變量和農(nóng)村人口比例的交互項(xiàng)系數(shù)為0.2877，且與農(nóng)村人口比例不同，這個(gè)變量產(chǎn)生正向的影響，而農(nóng)村人口比例是產(chǎn)生負(fù)向的影響。

（三）模型檢驗(yàn)

1、內(nèi)生性檢驗(yàn)。橫截面模型中產(chǎn)生內(nèi)生性的原因主要有兩種，包括解釋變量和被解釋變量互有因果關(guān)系，以及模型設(shè)定中遺漏重要的變量。對(duì)于前一種原因，本模型中的被解釋變量——基尼系數(shù)，作為衡量收入貧富差距的指標(biāo)，現(xiàn)有經(jīng)濟(jì)學(xué)理論尚未證實(shí)或提出它對(duì)人均國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值，勞動(dòng)參與率，高等教育入學(xué)率、農(nóng)村人口比例、通脹比率有直接影響，故由于第一種原因產(chǎn)生的內(nèi)生性可認(rèn)為是相對(duì)較弱的。由于第二種原因產(chǎn)生的內(nèi)生性將在下面部分進(jìn)行分析。

2、函數(shù)形式誤設(shè)檢驗(yàn)。當(dāng)模型中遺漏了被觀測(cè)的解釋變量的某些形式時(shí)（比如平方項(xiàng)，交互項(xiàng)），則會(huì)產(chǎn)生函數(shù)形式的誤設(shè)問(wèn)題。遺漏變量可能會(huì)導(dǎo)致嚴(yán)重的內(nèi)生性問(wèn)題，進(jìn)而導(dǎo)致OLS估計(jì)量的偏誤和不一致。

本文通過(guò)使用被解釋變量的擬合值的高階形式作為擴(kuò)大模型中增加的變量來(lái)進(jìn)行RESET檢驗(yàn)，擴(kuò)大模型如下：

得到F統(tǒng)計(jì)量為1.12，p值為0.345，即不能拒絕原假設(shè)，應(yīng)當(dāng)接受原始的模型，所以可以原模型得出并不存在明顯的函數(shù)形式誤設(shè)問(wèn)題。

3、異方差性檢驗(yàn)。如果方程存在異方差性則會(huì)影響最小二乘回歸中標(biāo)準(zhǔn)誤的估計(jì)，進(jìn)而導(dǎo)致t統(tǒng)計(jì)量和f統(tǒng)計(jì)量不夠精確。本文采用Breusch-Pagan test來(lái)檢查方程是否存在異方差性，得到LM統(tǒng)計(jì)量為3.6，臨界值P為0.0549.說(shuō)明方程存在較強(qiáng)的異方差性。

表2

本文采用可行廣義最小二乘回歸（FGLS）來(lái)解決異方差性問(wèn)題，回歸結(jié)果如表2所示。（表2）

FGLS的系數(shù)與原方程相比變化不大，而標(biāo)準(zhǔn)誤變化比較大，從而得出有差異的顯著性。

四、政策性建議

基于我們橫截面模型的結(jié)論可以發(fā)現(xiàn)，在經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較高的國(guó)家往往更加容易產(chǎn)生升入分配不均的現(xiàn)象，這一點(diǎn)也被我國(guó)改革開(kāi)放以來(lái)基尼系數(shù)持續(xù)增加的現(xiàn)象所驗(yàn)證。所以，伴隨著我國(guó)經(jīng)濟(jì)的持續(xù)高速發(fā)展，政府必須時(shí)刻保持對(duì)收入分配不均現(xiàn)象的警醒和預(yù)防。具體的政策性建議可以分為如下三個(gè)方面：

（一）完善社會(huì)保障體系，關(guān)注弱勢(shì)群體的生產(chǎn)生活，不斷提高低收入人群的收入水平，同時(shí)建立健全良好的社會(huì)福利制度，為所有地區(qū)的未成年人普及完善的義務(wù)教育體系。正如在上述模型中所顯示的，較高的勞動(dòng)參與率往往意味著較低的工資、更多的未成年勞動(dòng)力和更少的津貼，如此帶來(lái)的底層階級(jí)勞動(dòng)力無(wú)法接受良好教育，大量轉(zhuǎn)化為社會(huì)廉價(jià)勞動(dòng)力的現(xiàn)象加劇了貧富分化。所以，政府必須運(yùn)用政策手段加強(qiáng)對(duì)于弱勢(shì)群體尤其是貧困階層的扶持和幫助，其中很重要的一點(diǎn)就是為其提供免費(fèi)的義務(wù)教育體系，為其日后的發(fā)展提供良好可靠的契機(jī)和平臺(tái)。

（二）適度調(diào)整本國(guó)發(fā)展速度，關(guān)注城市化進(jìn)程中產(chǎn)生的種種社會(huì)問(wèn)題和不良現(xiàn)象，積極保護(hù)外來(lái)務(wù)工人員接受再教育和享受社會(huì)福利的權(quán)利。正像本文模型中的結(jié)果所表現(xiàn)的一樣，過(guò)于快速的城市化進(jìn)程往往意味著持續(xù)增加的貧富差距，因?yàn)樵谶@一進(jìn)程中大量外來(lái)務(wù)工人員的基本收入和福利得不到有效的保障，同時(shí)站在金字塔頂端的富裕階層持續(xù)獲取高額利潤(rùn)并享受大部分社會(huì)發(fā)展帶來(lái)的利好。我們的政府應(yīng)該利用政策和法規(guī)保障農(nóng)民工的合法權(quán)利來(lái)有效規(guī)避這些現(xiàn)象。

（三）利用稅率杠桿調(diào)控居民收入差距；同時(shí)，加強(qiáng)法制建設(shè)，嚴(yán)厲打擊違法亂紀(jì)、權(quán)錢交易這些由于社會(huì)發(fā)展過(guò)度重視效率而產(chǎn)生的問(wèn)題；政府還需繼續(xù)堅(jiān)持“西部大開(kāi)發(fā)”、“中部崛起”這兩大戰(zhàn)略，加強(qiáng)對(duì)中西部地區(qū)的轉(zhuǎn)移支付，努力吸引外資和東部資金、技術(shù)、人才涌入中西部進(jìn)行基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，有效縮小地區(qū)間的發(fā)展差距，進(jìn)而帶動(dòng)整體社會(huì)收入差距的縮小。

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