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19872002年10个省2046个农户的观测值。这是一个较长期的Panel Data，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=1T=2T=3Q1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212.7Q25%-10%(181.1, 224(219.7, 273.1(212.7, 279.2Q310%-25%(224, 319.2(273.1, 386.5(279.2, 416.4Q425%-50%(319.2, 480.7(386.5, 612.4(416.4, 656Q550%-75%(480.7, 760(612.4, 1066.6(656, 1131.2Q675%-90%(760, 1197.8(1066.6, 1832.6(1131.2, 2066Q790%-95%(1197.8, 1530.4(1832.6, 2546.4(2066, 3147Q8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=3Q1Q2Q3Q4Q5Q6Q7Q8T=1Q133.3320.0027.6212.384.761.900.000.00Q217.3116.3532.6925.006.730.960.960.00Q37.149.4228.5735.3916.232.600.000.65Q44.022.4920.3138.8925.678.050.190.38Q52.133.298.9123.2640.1217.442.712.13Q60.681.024.077.4628.4733.9014.2410.17Q70.000.000.004.1211.3445.3618.5620.62Q81.050.001.056.3211.5824.2122.1133.68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。The 2nd PeriodThe 3rd PeriodQ1保留在该组的人的收入中位数 (1)169.42161.32从较高组下降至本组的人的收入中位数 (3)189.40162.57Q2保留在该组的人的收入中位数 (1)244.40256.11从较低组攀升至本组的人的收入中位数 (2)254.82250.72从较高组下降至本组的人的收入中位数 (3)243.72247.59从本组下降到较低组的人的收入中位数 (4)201.50241.58Q3保留在该组的人的收入中位数 (1)322.28353.03从较低组攀升至本组的人的收入中位数 (2)320.05347.38从较高组下降至本组的人的收入中位数 (3)343.49360.24从本组下降到较低组的人的收入中位数 (4)257.17309.39Q4保留在该组的人的收入中位数 (1)490.86519.72从较低组攀升至本组的人的收入中位数 (2)464.00500.90从较高组下降至本组的人的收入中位数 (3)527.77553.04从本组下降到较低组的人的收入中位数 (4)375.54461.04Q5保留在该组的人的收入中位数 (1)748.09840.21从较低组攀升至本组的人的收入中位数 (2)718.85754.08从较高组下降至本组的人的收入中位数 (3)895.44944.46从本组下降到较低组的人的收入中位数 (4)555.92704.10Q6保留在该组的人的收入中位数 (1)1331.391471.78从较低组攀升至本组的人的收入中位数 (2)1207.611339.63从较高组下降至本组的人的收入中位数 (3)1492.391760.76从本组下降到较低组的人的收入中位数 (4)876.551226.70Q7保留在该组的人的收入中位数 (1)2181.532534.73从较低组攀升至本组的人的收入中位数 (2)2053.382380.32从较高组下降至本组的人的收入中位数 (3)2168.322624.76从本组下降到较低组的人的收入中位数 (4)1341.601971.22Q8保留在该组的人的收入中位数 (1)3937.264526.60从较低组攀升至本组的人的收入中位数 (2)3164.934328.90从本组下降到较低组的人的收入中位数 (4)1876.922942.25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，P2P4收入流动性的影响，P1P3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，C2C3收入流动性的影响。C1C4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Mobility it =t+jXit+jX+t+t+t+t 我们采用的估计方法是 multilogit model， 而不是ordered logit /probit model。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multilogit model。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（Income Mobility）。X：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Panel Data，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Panel Data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Panel Data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变化这个变量和土地的包入和包出可能存在很强的相关性。再有，关于流动性的解释变量怎么找，这在文献中也是少有提到的。这就是我想讲的。张展新：首先我想提一下，在你们的Paper的文献回顾中涉及了好几个Working Paper。我觉得核心引证还是应该找得好一点。对于你的发现，我是不是可以做这样的概括：富人更富了，穷人好一点点，中等收入的原地不动甚至有点恶化。这个经济流动和社会学研究中的社会流动有一致性。就是社会最前面方阵和大家的距离越来越远，收入越来越高。还有类似的说法，精英在排斥中等阶层向上流动。这些研究可能只是提出这些概念，具体操作问题还没有涉及。我就是想为你的文章提供一些佐证，它和社会学中的社会地位流动有某些相似之处。还有一点是关于数据的。你把18000多户降到2000多户的时候确实会产生一些问题，但是现在又找不到效标，怎么办？能不能先把这18000多户的基尼系数算出来，看和大家的研究能不能呼应，再往下进一步推导。这样整个论文就非常流畅。你所掌握的是很好的数据，我们未必能找到这么好的数据。关于穷人脱贫的问题，你计算之后有自己的想法。我觉得，穷人脱贫肯定是有助于降低总体不平等的，因为实际就是和均值差距太大的问题。除非是由贫到极富，不然都是对降低不平等有好处的。这一点是可以直观地感觉到的。既然测得的整个社会的基尼系数在上升，那么穷人往中间移动这样的降低不平等的效应被什么冲没了呢？按你的说法是被富人更富冲没了，或者是被小部分人再次限入贫困冲没了。可能不是这么乐观的，反而也许是我刚才说的原因。中层和底层的收入都在徘徊，第一方阵越跑越远。还有一个因素，我不知道你所说的“来自十个省份的数据”指的是哪十个省。樊纲做的中国各省的市场化程度的度量，就把中国的省份排序了。因为各地区的情况是不一样的。我不知道你这里的十个省是一些比较发达的地区还是落后的地区。这样的不同的地区的数据可能对模型产生不同的影响。这其中有一个问题，就是我们说穷人脱贫或者富人更富的动力是什么。在这里你并没有提出理论观点。当然，这个不太好提出。至少我们可以考虑这么几个方面。第一，是否某个地区市场化程度更高。如果市场化程度高，可能那里的市场机制起了更大的作用。第二，在沿海地区，由于地方政府财力雄厚，他们可以对本地的收入进行再分配。这能够起到扶贫的作用。在你的模型里，教育的回报可以看作市场化的作用。但是各个地区是否有差异，还需要继续分析。不行的话就把地区作为一个控制变量来分析，看看是什么结果。总之我觉得这个研究和数据都开辟了一个很好的题目，还有很多可以挖掘的东西。李国祥：我是搞农村形势分析的，作为我们国家主要关心两个事情。一个是粮食，另一个是农民收入。我们观察农民收入，主要是增长和分配两方面。过去我们谈收入问题只谈收入差距、基尼系数，很少涉及流动性分析。我们研究收入分配除了常规指标以外，流动性也很重要。它是不是对我们理解收入波动更有帮助。第二个体会，我对文章的基本观点表示同意。尽管文章在数据上和方法上还有一些争议，其中的基本观点我还是同意的。农村居民收入的流动性在中国是存在的。不管高收入还是低收入，流动性都比较明显。流动性一定程度上缓解了收入差距扩大带来的社会矛盾。统计局一般会给出城乡收入差距，我们自己也研究了农村内部的收入差距。按照常规的方法，差距是扩大。尽管2006年差距有所缩小，但是整体还是呈现扩大趋势。这种扩大却没有带来农村内部矛盾的上升。农村的冲突一般是农民和地方政府之间的冲突。穷人和富人之间的冲突并没有因为基尼系数的上升而增加。如果从收入的动态性来观察，应该可以得到一定的解释。因为收入呈动态，穷人还是有机会变富人的。穷人并不一定会一直穷下去。流动性的存在对于我们观察农村收入分配不公多了一个思路。如果收入的流动性存在，那就是比较合理的。尽管收入差距较大，激励机制还是存在的，而且发挥的效力可能更加明显。所以除了农户自身的特征以外，这些大的制度背景能不能也包括到研究中去，这是我的建议。第二个，你主要是对流动性产生的原因进行计量分析，对直观的原因分析较少，比如对党员和干部这两个条件。所以能不能考虑对于流动性产生的原因给出更直观的解释因素。刚才也被提到了的那三个阶段的划分，依据是什么呢？大的结论我同意，但是这个依据也是很重要的。收入是按年平均还是每一年的最大值最小值？这些处理细节如果可以交代，对读者理解文章更有好处。徐滇庆：听了这个报告我很有感触，以前吴敬琏、董辅礽等老师再三跟我强调，要我多谈一些经济学研究中技术和研究的关系问题。你今天用了很多技术。我本科、硕士都是学自控的，所以讲模型、技术还是不错的。一次在华盛顿参加了一个论坛，我们讨论了与此相关的问题。有学者去了山东，调查农村党员干部和农民收入的关系。我实在想不清楚，为什么花这么大力气调查农村党员和收入的关系。能入党的肯定是有能耐的，所以他们肯定收入高。专业军人的情况也与此类似，参军也不容易。能够入党、能够当干部肯定是能人，能人就该富裕，不是因为富了才决定他能入党。所以讨论之后大家明白了，这个分析没有多大价值。技术这些东西都不是关键，划类这些都是比较容易的，关键在于理论假设的讨论。在动手之前我们要想一想有没有这个理论假设，值不值得我们去做。这就涉及到研究方法的问题。后来我跟这几位老先生一讲，他们说“你得去讲一讲，因为你讲最好，别人不会说你不懂技术”。我掉过头来讲技术的作用，不是说不主张用技术。我主张用技术，技术也是我的强项。但是在用技术之前，我们要先搞清楚理论假设。下面我讲的可能会跑题。中国的基尼系数从1981年的30%左右增加到了2004年的47%。我看到改革内参上有文章，专门针对收入差距问题进行讨论。刚才有老师也说到了，中国的基尼系数从0.3到0.47再到了0.5，但是中国却似乎天下太平。这其中原因是什么，将来会否恶化，对策是什么？我不同意那文章中的对策，思路不清楚。因为针对不同的原因需要使用的对策是不同的。收入差距用三维坐标图来表示。城、乡各自内部存在收入差距，东部、中部、西部地区形成阶梯式的立体状。然后城乡之间又有差距，所以两个立体阶梯的高度不一样。我们现在算出来的基尼系数是按照城乡区分的，不是按照城市内部地区或者农村内部地区来区分的。我们是把城市地区最有钱的和农村地区最没钱的放到一起计算出了基尼系数。中国的基尼系数的恶化来自三方面的贡献，城乡差距、地区差距，同地区的城镇内部或者农村内部的收入差距。针对这些原因给出的对策是不同的。在同一地区的同为城镇或者农村，可以用转移支付和税收来进行调节。不患不平患不均。地区差距一般是政府投资问题。城乡差距主要是就业问题。那些文章上提到对策是可以提高农民收入。凭什么，让农民多生产吗？现在物价低，农民生产多了也卖不掉，损失更大。提高劳动生产率？再提高，剩余劳动力更多。我们中国目前有五亿多的劳动力，要保持现在的生产水平三亿劳动力足够了，可能还用不了。解决不了这些剩余劳动力的就业，新增的劳动力又出来了。据测算，每年大概有2400万到2600万新增劳动力，而中国去年提供的新增岗位大概是1050万。这1050万新增岗位差不多都在城市。如果城乡新增劳动力对半分，农民就是白白增加了1200到1300万的剩余劳动力。因为他们回家了，因而可能不会表现出来，但却是剩余的。这个情况还在恶化。我和我的学生做过具体的研究，把北京、上海这些城市从1970到2002年的数据拿出来研究，发现这种收入差距对整体的贫富差距的贡献很小。北京地区的贫富差距甚至是缩小的。就是不能把农村包括进来。这就是现在还不至于官逼民反、天下大乱的原因，主要贡献还是来自城乡的。地区差距也不是主要的贡献。基尼系数上升的动力中，大概有2/3来自城乡。其中的问题在于，农村不断有新增劳动力找不到工作。据预测，现在劳动力增长的趋势还要持续四年。要想创造就业，国内市场又已经饱和，我们必须向外开拓市场。所以我们目前汇率升高是在挣钱，但是也要考虑升得太多以后可能不利于创造新的工作。我们并不是想做什么就做什么，我们受制于全球经济体。我们必须在竞争中寻找缝隙来扩张自己的就业市场、缩小城乡差距。由此可见，现在导致基尼系数迅速上升的最大原因是农民工收入过低，很多农民没有工作收入为零。所以最低工资制度引进中国是完全错误的。穷人经济学需要好好研究。现在有很多地方是挂羊头卖狗肉，不懂装懂。现在中国最穷的是没有工作零收入的人，而不是拿着500、600月工资的人。中国还有大量这样的穷人。最低工资提高以后，他们的就业机会下降了。这样的制度损害的是农村的最低收入组，何况他们的孩子还多。现在这样好心办坏事的例子不少。“春节票价不涨”，我们政协委员的提案被政府采纳了。这根本不是穷人经济学。把价格固定以后，价格能打赢价值吗？价值取决于稀缺程度，而非重要程度。空气很重要，但是不稀缺；黄金没多大用处，但是稀缺。这些都是从亚当斯密开始就有的理论。都是一张成都到深圳的火车票，腊月二十五的和正月初一的价值相同吗？都想回家过年，腊月二十五的当然稀缺；正月初一大家不愿意出门，票的价值也就低。你付的钱是一样多的，那其中一个的剩余价值哪里来的？马克思早就说了，一定是劳苦大众提供的。现在腊月二十五的票谁拿得到呢？官员那得到。这个政策的作用是什么呢？劫贫济富。铁路部门还得意洋洋以为自己长命百岁，我说连2008都过不去。正好我修一年学术假，我就会在这里大讲他们是挂羊头卖狗肉，抢劫穷人。票价固定以后肯定是有剩余价值的，就怕铁道部门趁火打劫，利用垄断权力谋取非法暴利。要是没有非法暴利，铁路部门在弥补成本以后应该会有极差。比如正月初一打五折，富人可能不想去，穷人就可以回家。我举这个例子就是希望贫富差距的因素要严格区分。党员、干部有钱不用说我也知道。这也没有什么错，能入党的得是竞争赢了的。当官也是，如果当官会变穷人那不成了雷锋了。 所以我觉得这些因素差距不大，我们应该强调照顾农民。我们现在要做和能做的就是善待农民工，取消歧视农民的政策，取消户籍制度，对农民工进城要格外宽容。只有这样，我们迅速上升的基尼系数才可能缓解。中国的问题和西方完全不一样，西方的城乡差距几乎已经不存在了。我们收入差距是三维的，西方是二维甚至一维。今天听了你们的报告，我觉得中国的数据质量越来越好了。以后统计局的努力方向是让数据组织更加全面，对于需要的数据信息提供更加充分。这些数据是农业部的。农业部为什么不跟统计局合作呢？调查成本挺高的。不过这也是说说而已。这个数据现在反应只是微观的，还需要仔细琢磨如何把它充分利用得出有用的结论。现在的结论有些反客为主。这篇论文中说是收入流动性对收入差距起到拉动作用。这是颠倒了主客关系。收入流动性是由于种种原因造成的收入变化，是结果。而且我们也无法控制它，没有任何政策变量可以作用于它。结果倒是合理的。创造农村就业、善待农民，使得剩余劳动力减少、农村平均收入上升。这里面又涉及到谁先走。首先捕捉目标要清楚，不同的政策要适用于不同的政策。有些东西是竞争的结果是无可奈何的。我们的责任就是鼓励竞争，创造一个公平竞争的环境、消除对农村的歧视。转移支付方面如果要讨论的话，我们的所得税制是非改不可了。中国个人所得税只占整个税负的7.8%，比前两年的8.1%下降了。十年前我主持过一个国际会议，请了樊纲、曹远征、董辅礽等二十多个中国的学者。我们讨论的是税制改革的方向应该是让个人所得税占50%左右。也就是各位的工资应该加两倍，把现在企业该交的增值税、企业所得税等等变成工资发给大家。现在中国人的工资和外国是不一样的。我们的收入指的是税后的，西方指的是税前的。西方人拿到那点钱看起来还多，但是要交30%到40%的税。中国政府没少花钱，这是公认的。上百多万的军队、两千多万位官员、高速公路、新开机场，这些钱都是各位贡献的而且农村不贡献。这些钱摊到每头头上该有多少。羊毛出在羊身上。应该先把羊毛退还到羊身上去，然后决定怎么割毛。现在企业一交，个人所得水那边一刀切了，便宜了富人。这是地区内部城区收入差距拉大的重要原因。这个文章一出来，项怀诚给我的评价很高。当时的财政部长编了一本书，把我的那篇个人所得税改革放在醒目的位置。等项怀诚下台了，这事儿也就搁着了。为什么世界各国所得税都是40%到50%，我们中国却死活只有7%呢？既得利益。富人反对这么做，要是那么做了，他们就得交税。我们现在减小贫富差距，这是一大块值得研究的。现在谁交的税都差不多。这些都是经济学需要研究的课题。盛洪：你给出了数据处理和结论，其实是有两部分作用。一部分是在描述事情，一部分是在进行价值判断。首先，什么是最好的状态？什么样的流动性是最好的？并不是流动性越大越好。上次白崇恩教授把样本分成了五个组别。每个组里的人流动到另一个组的可能性几乎是差不多的。这有什么问题？人的收入是和努力相关的。如果一个社会的变动相当大，人的收入和努力以及人力资本都没关系，这个社会是很可怕的。我觉得流动性不是越大越好，但是完全不流动也不好。但是多大最好，这是个问题。其中还是想提一个逻辑问题。最高那组保持在本收入层，最底下那个组也往上走，只有中间那些组别往下降了。不可能所有收入组的相对位置都往上走，最低收入往上走，必然有中间收入组的人往下走。我们不能就此判断，低组别的好了，高组别的也好了，中间的不好。中间的必然不好。这是需要考虑的，没有更好的流动性的状态了。低组别往上和中间组别的往下是一个事情的两面。但是我们可以考虑收入增加的效用。如果低收入组的人收入增加的效用更大，那么他们往上走可能的确更好。富人虽然收入同等增加，但是效用未必增加那么多。所以在价值判断上可能需要再给出一些分析。另外，流动性多大是合理的。不是大家都一样，也不是流动性最大。经济学家还有另一个追求，能够达成最好的资源配置和最有效的激励的收入分配。如果这个收入分配方式是我们通过市场获得的，尽管人与人的收入可能存在一些差距，但是它代表更好的资源配置和更有效的激励，它就是更好的。这涉及到模型的设计。把哪些因素放进来分析更好？可能依赖土地、资本或者人力资本。如果把这个加进去，就能有一个更好的判断。这样我们不仅知道收入状态是怎样的，还知道这种状态从何而来，这样就可以给出更好的价值判断。张曙光：刚才讲到的数据来源，里面的调查农户还是不是原来的户，时间一长确实问题比较大。时间长了以后，很多自然因素加起来都可能是问题复杂化。还有一个问题，我始终没有想清楚。现在的收入流动性对总的差距没有影响。最低组别和最高组别之间再怎么流动，总的状况没有变化。所以流动性对总的收入差距没有什么影响。评议人：对于同一个收入差距，流动性可能很高或者很也可能低。我们现在不是想用流动性来表示差距，而是在给定收入差距的情况下来分析流动性。如果流动性比较大，那么机会均等。米建伟：最后的逻辑是这样的，今天你收入一块钱，我收入两块钱，我们之间有收入差距。由于我们的收入变动，收入差距受到了影响。从长期来看，我们是没有差距的。一个时点和另一时点肯定是不同的。但是如果把两期合并起来，则我们之间也许没有收入差距。张曙光：第一，时点和时点的比较没有意义，流动性对差距没有影响。第二，你的文章中提到，低收入组向上走了，高收入组变化不大。鉴于这个情况，你的观点是我们对现在的收入差距不要担心太多。但是，有可能我不仅向上走了还跳了一个组。各个组之间的差距是怎么样的呢？不能说有人改善了，最高组的人又没有掉下来，这就是好的。米建伟：张老师可能忽略了这样一个问题，第一期和后面的那期我们用的都是同一组人。就是说开始是咱俩，后来还是咱俩。本来我第一期比你高。而第三期你的收入增长了，我的收入没增长。这就有流动性，就会影响到长期差距。通常做的基尼系数是这样的，第一期是咱们两个的，第二期可能样本就是他们两个了。我们从始到终观察的都是那2000多户。可能第一期你在第一组，到了第三期发现你流动了，这是一个好现象。也可能我现在比你富，由于我的努力劳动到了第三期我保持了相对富裕的地位，这也是一个好现象。张曙光：这里面还是有问题。我从这个收入到那个收入，可能变化刚好在一个组的范围划分里面。这个结果就有问题了。还有一个问题，你后面分析了很多因素包括教育、是否是党员等等。我觉得可能另外一个因素更重要年