基于宏觀數據的多維福利指數的國際比較

劉澤琴，冉 磊

（北華航天工業學院，河北廊坊065000）

0 引言

近年來更有西方學者針對發展強勁的新興經濟體提出了“金磚國家（BRICS）”的概念。但是應當清醒地認識到，無論是中國還是其他新興經濟體，仍然存在著諸多難以回避的經濟與社會問題，尤其是居民的福利水平相較于發達經濟體仍存在明顯的差距，還有大量的工作需要填補空白、拓展范圍和深入開展。因而，有必要將中國的居民福利情況放在一個更大的空間范圍里，與世界上其他具有代表性的國家和地區進行比較，以便更加客觀地認識中國的優勢和不足。

對于福利的測度，可以從兩個角度來認識：其一是絕對數指標，即居民總體及其內部各個群體實際獲得的福利的多少；其二是相對數指標，即各個居民群體實際獲得的福利在居民總體福利中所占比重，以及福利在各群體之間分配的比例關系。對絕對數指標進行測度的意義是顯而易見的，可以藉此直觀地了解居民所獲福利的大小，并便于進行基于時間序列的系統性分析。而對相對指標的測度也是不容忽視的，因為相對指標不僅能夠反映福利分配的結構，而且可以更深刻且貼切地揭示人們對福利分配公平性的關注，正如庇古引述穆勒的精辟論斷所言，“人們并不想富有，而是想比別人富有”。由于福利的絕對數指標測度問題的核心是“定義”，只要解決了這個問題，那么測度就會迎刃而解。相對而言，指標的多樣性和指標加工方法的多樣性造成了對于福利的相對數指標的測度則要復雜一些，這個領域的成果多見于對收入分布公平性的研究。常用的簡單統計指標包括：基尼系數、對數離差均值、變異系數平方、十等分位點比率P90/P10和十等分位點比率P50/P10等。較為復雜的測度方法有：一般化熵指數，即在收入分布分析時引入信息理論中“熵”的概念，把各個群體之間的收入差距視為將人口份額轉化為收入份額的消息所包含的期望信息量，泰爾指數和對數平均偏差指數（MLD）都是該方法的具體運用；阿特金森指數，首先計算出等價敏感平均收入yε，然后據此計算阿特金森指數Aε。

在對居民福利狀況進行綜合評價方面，已有的研究采用了許多多維方法，文獻中涉及的主要問題是如何對不同指標進行歸總，以得到一個多維指標（指數），這種歸總既可以是宏觀層面的，也可以是微觀（個人或家庭）層面的。亦有學者指出，綜合評價至少應涉及貨幣性收入和非貨幣性福利兩大類別，二者是相互影響的，但是絕不是可以相互替代的。本文在貨幣性的和非貨幣性兩大維度的范疇之內，分別確定合理的統計指標，構造一個彼此聯系又相互區別，綜合地反映所考察居民家庭福利狀況的指標體系。然后根據指標體系中各個統計指標的具體表現，將其轉化為以隸屬函數表示的某種模糊值。接下來對模糊化了的各個指標值采用某種加權平均的方法進行處理，即可得到所需的單一的福利指數。

1 模型和數據

1.1 居民多維福利指數模型

本文建立多維福利指數（Multi-dimensional Welfare Index，MWI）模型來具體地測度居民獲得福利的狀況，其一般形式分為三個層次：（1）目標層：反映所考察的福利問題發展情況或隸屬程度的目標值，該層僅有唯一指標MWI；（2）準則層：表示影響所考察問題的主要因素，或稱福利的各個維度；（3）指標層：反映對準則層定義的各主要因素（維度）有影響的福利的各個分因子。據此建立評價指標集U=(U1U2...Um)，其中Ui（i=1,2,…,m）表示評價指標體系準則層的第i個指標因素。在第i個準則層上，Ui=(Ui1Ui2...Uin)，其中，Uij（j=1,2,…,n）表示該層的第j個指標因子。

對居民福利的分析應同時關注貨幣性和非貨幣性項目，在非貨幣性項目中，應將物品與服務同時納入考察范疇。因此本文在確定維度時采納了Sen的“可行能力”理論和可借鑒的國際實證研究成果提出的基本框架，在前述“福利”定義的基礎上，根據經濟理論與現實情況相結合的基本思想，設定“貨幣性項目”、“物品與服務”、“社會生活”三個維度。考慮到用于對比分析的宏觀數據的可獲得性，對各個維度、各指標層及具體指標簡要列示如表1所示。

表1 中國與世界其他國家和地區比較的多維福利指數體系

在對所涉及到的統計指標進行模糊化處理的過程中，本文采用拋物線型模糊隸屬函數形式，具體的函數形式則根據各項指標的實際需要而定，即：

選擇這種函數形式的理由主要是，針對各項具體的福利指標而言，該種函數形式比較符合現實情況以及人們用自然語言表述時的主觀感受。例如“享有衛生設施人口占比”一項，其指標值越大表明居民的居住條件越好，生活品質可能更高，在物品與服務這個福利指標上的評價值也應該越高，因此應當選擇偏大型的隸屬函數形式；與此相對，“初等教育生師比”一項是按照初等教育學校中學生與教師的人數對比而來的，這個數值越高則表明公共教育服務質量越差，這可能會影響居民的人力資本積累，進而減少其工作機會，在社會生活這個福利指標上的評價值應該越低，因此應當選擇偏小型的隸屬函數形式。

對于綜合性指數計算中權數的處理，學界并未達成一致意見。本文認為，對各個維度之間以及某個維度內部的各個指標之間采用等權處理忽視了許多重要問題，有必要對那些分布離散程度較高和評價較低的項目給予更多的關注，在方法上就有必要適當地提高這些項目的權數。因此采用Cheli和Lemmi提出的對數函數法作為權數的處理

其中，fA(uij)表示在第i個維度上的第j個指標上的評價值。該權重確定方法的特點是，在評價過程中更加關注福利評價得分較低的維度和指標。

1.2 數據來源

本文所采用的國際宏觀統計數據主要來源于聯合國統計處匯總的相關機構的數據庫，以及世界銀行數據庫。（1）涉及的聯合國統計數據庫包括：失業統計和勞動參與率來自國際勞工組織（ILO）統計數據。初等教育毛入學率、高等教育毛入學率和初等教育生師比出自聯合國教科文組織（UNESCO）統計處（UIS）數據庫。每百人移動電話數和每百人互聯網用戶數來自國際電信聯盟（ITU）的世界通訊/ICT指標數據庫。來源于世界衛生組織（WHO）的世界健康統計數據有：兒童免疫接種率（DPT），享有清潔飲用水源人口占比，享有衛生設施人口占比，衛生支出占GDP的比重。（由于WHO資料中不包括中國香港的數據，因此香港健康數據來自香港衛生署。）出生時預期壽命來源于聯合國人口機構（UNPD）等。（2）從世界銀行編制的世界發展指數（WDI）數據庫中選取了：人均國民總收入、人均住戶最終消費支出。（3）用于與所選國家和地區計算得到的多維福利指數及其構成相對比的“人文發展指數（HDI）”來自聯合國開發計劃署（UNDP）編制的人文發展報告《Human Development Report 2015-Work for Human Development》。

在分析中，用于與中國對比的有以下九個國家和地區：與中國同為“金磚國家”的巴西、俄羅斯聯邦、印度、南非、美國、日本、德國為代表的發達經濟體，東南亞經濟崛起中具有代表性的泰國（同時，該國的人均國民總收入與中國比較接近），以及中國香港特別行政區。這些入選的國家和地區在地域上也具有一定的代表性，分別來自亞洲（東亞、東南亞和南亞）、歐洲、非洲、北美洲和南美洲。用于決定某些項目隸屬函數相關參數取值的時候，參考了人文發展指數（HDI）連續多年排位最高的挪威的相關數據。

鑒于數據的可獲得性，本文選取的數據以2014年為主，但是部分國家（地區）教育資料更新較遲，因此所研究國家和地區均采用2013年的教育數據代替。方法，采用以下公式確定權數：

2 實證分析結果

針對中國與其他九個國家和地區的多維福利指數及其構成的比較分析結果如下頁表2所示。為了更好地比較各個國家和地區的福利情況，下頁表3列出了聯合國發展計劃署（UNDP）編制的2014年的人文發展指數（HDI）資料作為補充，以方便后面的分析。

3 結論

根據上文對各個國家和地區的居民福利狀況水平及其構成情況，以及表3反映的各地人文發展水平等信息，可以將居民多維福利指數的國別（地區）特征總結如下：

表2 基于宏觀數據的居民多維福利指數的國際比較結果

表3 2014年相關國家和地區的人文發展指數（HDI）情況

（1）中國居民的福利水平與發達國家和地區相比偏低

與德國、美國和日本等經濟發展程度較高的國家相比，中國等新興經濟體的居民多維福利指數是偏低的，最明顯地體現在收入和支出等貨幣性項目上，在居住條件、受教育水平以及社會服務等方面的差距也較大，而這些方面的差距往往是短期內很難彌補的。就三個維度來看，新興經濟體與發達經濟體相比差別最懸殊的當屬貨幣性項目，其原因是顯而易見的，即經濟發展階段不同造成的收入差距，但是近些年來新興經濟體令人矚目的經濟增長速度已經令這個差距在逐步縮小。物品與服務維度的差距相對來說比較小，這主要是由于納入本文的考察范圍的指標以滿足基本生活需要的基本設施和生活條件為主，在這些方面達到一定的水準對于新興經濟體來說并非難以企及；此外，一些指標自身的特點也可能產生影響，比如“享有衛生設施和清潔飲用水源人口占總人口比重”這類項目，其取值最大即為100%，也就是說隸屬度函數的極值為1，因而所考察的大部分國家和地區均可達到或接近這個水平，從而使得國家（地區）之間的差距不顯著了。在社會生活維度上，兩類國家（地區）的差距總的來看差距是在縮小的，但是南非的評價值明顯低于一般水平，這也再次說明了前文闡述的一個觀點，即新興經濟體隨著其經濟實力的不斷增強，社會治理的水平在提升，而相對較短時間內的經濟增長很難立竿見影地帶來公共服務的質量和效率等方面的大幅改善，這也提示新興經濟體，仍需積蓄更豐厚的經濟實力，積極創造條件完善社會“安全網”，推動公共部門完善服務，并同時引導居民提高民主意識和公民意識。

（2）新興經濟體之間的福利水平存在顯著差異

就本文所考察的“金磚國家”和泰國來看，雖然居民多維福利指數大多低于0.60，但是各國之間仍存在著顯著的差異。首先是綜合指數之間的差異較大，俄羅斯的評價值最高，為0.615，南非和印度的最低，分別為0.299和0.301，中國的評價值為0.424，排在倒數第三位，表明個別國家之間在居民福利方面差距是比較懸殊的。就各個維度來看，貨幣性項目維度的差距與各國的人均GNI情況是基本一致的。物品和服務方面的評價值大都高于其他兩個維度，進一步印證了前述的選取指標和計算方法的原因。就該維度的差異來看，基本上與貨幣性項目維度的評價值高低是正相關的。但是值得注意的是，南非的貨幣性項目評價值顯著高于中國，但是物品與服務以及社會生活兩個維度的評價值卻顯著低于后者，這是由于南非在出生時預期壽命和兒童免疫接種率（DPT）兩項營養健康狀況上的評價值均明顯低于中國的水平，居住條件以及受教育程度兩個方面的表現也存在顯著差距。發展中國家的社會生活維度的評價值普遍較發達經濟體低，但是巴西更加接近發達經濟體的水平，其他國家則在公共服務領域的評價值存在一定差距，進一步說明即便是被世人矚目的“金磚國家”，要切實改善居民的福利水平，在社會建設方面仍有許多工作要做。

（3）多維福利指數評價值與人文發展指數排序基本一致

雖然本文所計算的多維福利指數評價值與聯合國開發計劃署計算的人文發展指數（HDI）得分差距較大，但是就排名方面總的來看，發達經濟體的多維福利指數和人文發展指數均較高，發展中國家則較低。就發展中國家來分析，中國在人文發展指數上排名第7，多維福利指數排名第8；其他國家的兩項排名也只存在至多一個位次的差異。這些情況表明，不同的指數體系構造中選取的指標不同，主要是由于研究所關注的焦點有別，人文發展指數著重于預期壽命、受教育程度和收入水平三個方面，本文的多維福利指數則包括更廣泛的項目，不僅有個體發展所需的基本條件，還有社會發展程度這類的“大氣候”和家庭生活條件這樣的“小環境”，因為這些情況為個體的全面發展提供條件，也就是Sen所強調的關注個人發展中選擇的“自由”有多大。就前述各國（地區）的情況來看，二者的排名發生細微變化也主要是社會生活維度的引入導致的。

（4）數據的局限性影響了福利評價的質量

就本文所研究的十個經濟體來看，其經濟發展水平均居于世界中等發展程度水平以上，但是即使選取的基礎數據已降至14個，仍有一些數據難以準確落實，存在著諸多原因導致個別項目數據缺失，主要是各國（地區）統計制度的差異，如各國（地區）的統計調查項目有別，對于同一項目的定期調查時點不同等。這些數據方面的局限性可能導致數據缺陷，從而可能夸大或縮小真實的評價值，使得分析結論的可信性值得懷疑。固然，此類問題是統計研究尤其是國際比較中難以完全回避的，但是無論如何對本研究的福利評價質量造成了干擾。