专业调查报告范例

时间:2024.3.27


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本 科 生 社 会 调 查 报 告

(专 业 调 查 )

题目:中国居民收入差距影响因素分析

学生姓名

学    号

指导教师

二级学院

专业名称

班    级

20XX年XX月


中国居民收入差距影响因素分析

摘要:改革开放以来,中国居民收入整体上稳步增长,但收入差距不断扩大,研究影响居民收入差距的因素已成为国内外研究的重点。本文先分别从发展、改革、教育、政策四个方面的一般性分析考察其对收入分配的影响;又从经济发展、教育发展、国家政策和其他宏观经济因素几个方面选取了13项指标进行主成分分析,试图从多因素角度分析影响中国居民收入差距的因素,并以此提出相应的政策建议。

关键词:收入分配;收入差距;体制转型

1 引言

长时期以来,在我国经济高速增长的同时,我国居民收入差距继续扩大,分配不公现象趋于严重,引起了广大群众的普遍不满和社会各界的广泛关注。近年来中央和国务院出台了一系列改善收入分配的政策措施,意在有效缓解当前的社会矛盾,建立和谐社会。这些措施对于缓解低收入居民的困难产生了很好的作用。但是,种种迹象也说明,仅仅依靠扩大对低收入阶层和弱势群体转移支付的收入再分配机制并不能从根本上解决社会收入差距扩大的深层问题。导致目前问题的主要原因有很多。

从个人收入分配理论看,影响收入分配差异的因素主要分为两个方面。一是内生决定收入因素,即人力资本等内生变量决定了个人收入并影响收入差异,人力资本理论的分析主要集中在人力投资与未来收入能力的联系,几乎所有研究都以教育作为核心变量;另一是外生决定因素,即制度和宏观变量对收入分配差异的外生决定,收入再分配主要涉及税收和公共支出两个方面。发达国家的再分配主要讨论福利过度化问题,发展中国家再分配的主要任务是建立再分配制度,包括贫困资助、社会转移支付等。

国内学者对居民收入分配差距的研究起步比较晚。80年代以前,分配的平均主义是我国经济的一个重要特征,但随着改革过程中收入差距的不断扩大,学者们越来越关注不平等问题,特别是居民收入差距的影响因素。多数学者从三方面分析影响中国居民收入差距的因素:经济增长或发展,经济体制改革变迁以及政府政策。

收入差距不仅影响一个国家或地区的经济增长,而且还影响着该国家或地区的政治稳定和社会发展。本文试图从经济发展、教育、政府政策及其他宏观经济因素四个方面就中国居民收入差距的影响因素进行实证分析,并由此提出相关政策建议。

2 影响因素的一般性分析

现阶段中国经济的最主要特征是转型与发展。分析这样一个转型经济发展中国家的居民收入差距,不仅应当考虑内生决定收入分配的因素、市场导向的因素,而且各种外生影响因素、非市场导向因素也应当纳入分析框架,尤其是转型经济因素的影响。本文从发展、改革、教育、政策这四个方面考察其对收入分配的影响。

2.1 经济发展方面对居民收入差距的影响

首先,城市化、工业化过程。对一般发展中国家而言,城市化与工业化是紧密相连的过程,中国的经济发展既是城市化过程又是工业化过程。在城市化、工业化进程中,二元经济结构逐步向现代化经济结构转型,居民收入差距逐步扩大,特别是城乡居民间的收入差距。有学者用城乡居民收入差异系数将城市化进程与居民收入差距联系起来。根据统计年鉴数据计算,我国大部分年份的城乡居民收入差异系数大于0.5,也就是说农村居民收入不到城镇居民收入一半,属于二元结构的收入差距性质,城乡居民收入差距比较大。

其次,产业结构升级过程。国内外很多学者的横截面分析和时间序列分析已经证实:产业结构升级与收入水平之间有着规律性的联系,各产业从业人员收入与该产业的发展有直接联系。无论从绝对量还是从相对量分析,第一产业职工收入明显低于第二和第三产业,三大产业间存在不小收入差距,而且这种收入差距呈现扩大趋势。随着产业结构升级,第一产业的主力军农民,与第二产业和第三产业的非农民职工收入差距将更加明显。

2.2 体制转型方面对居民收入差距的影响

改革开放以来,我国经济体制转型过程中非国有部门得到快速发展。由于非国有部门内部分配机制以效率为主导,具有很大灵活性,其内部收入差距往往会高于国有部门。

鉴于数据资料所限,以不同所有制职工的平均工资反映其收入水平。1995年至20##年间,国有单位职工收入与其他单位[1]职工收入的最大比值达到1.11,两者的最大差额达到2562元;与城镇集体单位职工收入的最大比值为1.71,两者的差额最大为8030元(见表2.1)。

                      

表2.1  不同所有制职工收入比较                 单位:元

资料来源:《中国统计年鉴》,20##年。

分别对国有企业职工收入与其他单位职工收入的比重、国有企业职工收入与城镇集体单位职工收入的比重做折线图(如图1所示)。从图中我们可以形象地看出不同所有制职工的收入差距不断增大,不过值得关注的是,近两年来,不同所有制职工收入差距又有缩小的趋势。

图2.1 不同所有制职工平均收入比重的折线图

2.3 教育对居民收入差距的影响

作为衡量人力资本的核心指标教育水平与收入差距的联系也越来越为人们所关注。一般认为,教育的普及可以使工资收入的分配趋于平等化。我国教育普及程度不高,基础教育发展缓慢。无论就学校数而言还是学生人数而言,改革开放以来,高等教育的发展明显领先于基础教育。高等教育的优先发展在一定程度上加快了居民收入差距的扩大。

2.4 政府政策方面对居民收入差距的影响

首先,社会福利保障政策。和其他国家相比,我国的福利保障政策显得不足,尤其是农村地区,目前我国广大农村基本没有建立社会保障制度。国家财政对部分地区实施的扶贫计划和紧急救灾、少量救济互助、民间的社会救助相对于农村所需要的社会保障而言作用甚微。

其次是税收政策。目前我国个人税收的再分配效应不仅很微弱,并且在一定程度上起到了扩大收入差距的负面作用。根据中国社会科学院收入分配课题组的调查数据,无论从纳税额占收入比重来看,还是从纳税方式和减免政策来看,农村居民交纳的税费远高于城镇居民,而且农村贫困人口承担相对更高的税费率。所以税收政策进一步扩大了城乡收入差距以及农村内部的收入差距。

2.5 影响中国居民收入差距的其他因素

失业和通货膨胀是影响居民收入差距的明显因素。失业者失去了工作也就失去了收入来源,与在职者的收入差距不断扩大。本文认为广义的失业应该包括失业和待业。近年来随着国有企业改革的深入进行,下岗职工不断增加,失业对居民收入差距的影响愈发显得突出。另外,通货膨胀也是影响居民收入差距的因素之一。有学者认为,高通货膨胀率在主要是牺牲了低收入者利益的前提下,似乎特别扩大了中等收入者和低收入劳动者之间的收入差距。

3 模型建立及数据分析

正如前面的分析,我国居民收入差距受多种因素的影响,有经济总体发展方面的因素,有体制转型方面因素,有教育方面因素,也有政府政策方面因素,这些因素之间有些存在明显相关性。本文采用主成分分析方法,通过导出少数几个主分量,使它们尽可能多地保留原始变量的信息而彼此之间不相关。以下所有分析由SPSS12.0自动完成。

3.1 基尼系数的处理

和大多数对收入分配进行实证分析的研究一样,本文也采用基尼系数作为衡量我国居民收入差距的指标。有学者将已有文献中全国基尼系数数值作过分析比较,虽然严格来说,采用不同计算方法以及不同统计口径得出的结果不能进行直接比较,但是我们可以通过这一大概比较发现,各种来源的基尼系数都显示出同样的特征:从长期看,基尼系数数值的上升趋势十分明显,表明我国居民收入差距不断扩大。

考虑到统计数据的连续性和一致性,本文采用“分组加权法”,即将全国居民分为城乡两组的方法,根据国家统计局公布的城镇和农村的两项居民收入基尼系数,估算我国居民收入分配的基尼系数。计算公式如下[2]:

公式中,G表示全国居民收入分配基尼系数,分别表示城镇和农村居民收入分配基尼系数(1995=1),分别表示城镇和居民农村居民占总人口比重,则分别表示城镇和农村居民的人均收入,U表示全体居民的人均收入(见表3.1)。

表3.1 中国历年基尼系数的估算

数据来源:来自历年的《中国统计年鉴》,是根据加权比重计算所得,部分1995~1999年的数据来自国家统计局《中国国情国力》20##年第1期,2000~20##年的数据引自张平《增长与分享》。

3.2 指标选取

本文从经济发展、教育发展、国家政策和其他宏观经济因素几个方面选取了以下13项数据指标进行分析。

3.2.1 经济发展

(1)市场化进程(X1)。准确衡量市场化进程的指标非常复杂。本文选取非国有经济占工业总产值的比重作为测度我国市场化进程的指标。

(2)城市化水平(X2)。选用城市人口占总人口比重表示城市化水平,数据来源于《中国人口统计年鉴》。

(3)工业化程度(X3)。以工业实际产出占整个经济实际产出的比率作为我国工业化程度的指数,根据《中国统计年鉴》中GDP总指数和工业产出指数计算而得。

(4)人均GDP(X4)。人均GDP是普遍用于反映经济总体发展的指标,本文选取该项指标的主要目的是想分析收入差距和经济总体发展的联系。

(5)产业结构(第一产业就业人员比重X5、第三产业就业人员比重X6)。本文选取了第一和第三产业就业人员比重两项指标。一方面,三大产业就业指标和基尼系数的相关性比较均衡[3],另一方面,本文已经选取的工业化程度指标度量的是第二产业发展相对于总体经济发展程度,所以舍弃第二产业就业人员比重指标。

3.2.2 教育

已有相关研究中,很多学者通过估算教育收益率衡量教育对收入分配的影响,他们的研究都是建立在大范围的社会调查数据基础上,考虑到数据资料的限制,本文采用以下指标进行统计分析。

(1)人均受教育年限(X7)。教育年限指标目前被许多学者用于测度衡量人力资本。本文直接根据王小鲁和樊纲的计算结果,再除以每年的从业人员数估算出人均受教育年限。

(2)教育支出占国家财政支出的比重(X8)。在国家公布数据中,教育支出占财政支出比重有两项指标:教育支出占财政支出比例(含债)、教育支出占财政支出比例(不含债务)。本文选取了与基尼系数相关系数较大的不含债务的教育支出占财政支出比例指标[4]。

3.2.3 国家政策

(1)抚恤、福利、救济支出占财政支出比例(X13)。国家预算用于抚恤和社会福利救济事业的经费包括革命伤残人员抚恤金、各种伤残补助费,优抚事业单位经费,自然灾害救济事业费和特大自然灾害灾后重建补助费等。该部分支出占财政支出比重几乎不到2%,可见我国的福利救济支出没有跟上总体经济发展步伐。

3.2.4 其他宏观经济因素

(1)失业(X9)。目前我国公布的失业率是城镇登记失业率,可以肯定的是该项指标明显低估了我国的实际失业人数,尤其在考虑下岗职工问题情况下。本文试着将经济活动中未就业人员数占经济活动总人口的比例来大概表示我国失业情况。计算公式如下:

虽然与城镇登记失业率相比,未就业人员比例指标数值偏小,但我们有理由认为该项指标更适合实证分析。一方面,该项指标数据能更好地反映我国历年失业情况的大概走势;另一方面,统计软件在数据处理中注重相对量的分析,该指标与基尼系数的相关性为0.629,而城镇登记失业率与基尼系数的相关性极小,只有0.061。

(2)通货膨胀(X10)。本文选用根据居民消费价格指数(CPI)计算的通货膨胀率指数。CPI指数可以分析消费品的零售价格变动对城乡居民实际生活费支出的影响程度,运用CPI指数计算的通货膨胀率可以较好地反映居民实际可支配收入状况。

(3)出口总额占国内生产总值的比重(X11)。本文并没有选取国际贸易占GDP比重的指标,而是选取了出口额占GDP比重的指标,主要是基于开放经济条件下一国贸易出口和居民所得收入的联系更为密切。

(4)外商直接投资占国内生产总值的比重(X12)。

本文所有指标数值均根据历年统计年鉴相关数据整理而得。其中,人均GDP指标(X4)采用1995年不变价格处理,其余涉及价格因素指标均为比例值,故全部采用当年价格计算。

3.3 主成分分析

考虑到各指标变量的测度单位并非完全相同,我们在主成分分析前用各变量的均值和标准差将各个变量标准化,得到ZX1~ZX13,然后对标准化以后的变量进行相关分析,结果多个变量之间存在很明显的相关性,最高的相关系数甚至达到了0.992。如果将这些变量都作为自变量与基尼系数直接进行回归,将存在比较严重的多重共线性问题。

对ZX1~ZX13进行主成分分析,可以看出前两个主要成分的方差的累计贡献率已经达到85.84%(见表3.2),在统计分析中,累计贡献率超过70%的就可视为已提取出主要成分,所以我们选用前两个主要成分进行回归分析。

表3.2 Total Variance Explained(方差累计贡献率)

主成分分析的结果如两个成分矩阵所示(见表3.3)。左边的成分矩阵是最初结果,右边的成分矩阵是进行方差最大化旋转后的矩阵形式。这是一种正交旋转方法,可以使得每个成分上的具有最高载荷的变量数最小,简化对成分的解释并且能更方便地对各成分进行比较明确的命名。

表3.3 Component Matrix(a)                   Rotated Component Matrix(a)

(成分矩阵)                              (旋转后成分矩阵)

根据旋转矩阵对两个主要成分命名。通过比较我们可以发现,在第一个主要成分中,反映经济总体发展和教育发展的指标(ZX1~ZX8、ZX11、ZX12)都有绝对值较大的负荷系数,第二个成分负荷系数绝对值较大的是失业、通胀指标(ZX9、ZX10),而福利救济支出指标(ZX13)在两个主成分中的负荷系数都不大。我们可以认为,第一个主成分是发展的因素,第二个主成分是失业、通胀的因素,而政府福利救济支出与两个主要成分相比显得不太重要。

第一个主要成分的影响因素相对比较多,如果我们对其中的10个指标再次进行主成分分析,可以发现,10个指标比较明显地分成经济发展(ZX1~ZX6、ZX11、ZX12)和教育发展(ZX7、ZX8)两个主要成分。

我们有理由认为,诸多影响收入差距的因素可以初步归纳为三类:经济总体发展、教育的发展以及失业、通胀的因素。

根据成分矩阵可以得出由自变量表示的两个主要成分F1和F2,将各标准化变量值分别代入,就可以得到两个主要成分值,而且主要成分完全不相关(见表3.4)。

表3.4 Component Score Covariance Matrix(成分相关系数)

直接将两个主要成分值和基尼系数进行简单线性回归,得到以下的回归结果:

将主要成分的变量表达式代入上述回归模型,得到如下回归方程:

综合上述分析,可认为中国居民收入差距与各影响因素的大致关系如下:

1、市场化(X1)、城市化(X2)、工业化(X3)和人均GDP(X4)与基尼系数回归后的系数均为正,这与预期完全一致:随着总体经济的发展,居民收入差距不断扩大。比较而言,前两者的系数偏大,所以我们可以认为,市场化和城市化对居民收入差距的影响要略大于工业化的影响。四个系数中,人均GDP的相关系数值最小,这也说明了在诸多影响因素中人均国内生产总值的增加对收入差距扩大的影响比较微弱。

2、第一、第三产业人员比重(X5、X6)的系数分别为负和正,这也符合经济学解释。在经济发展过程中,农、林、牧、副、渔等第一产业劳动者收入相对低于第三产业,随着第一产业从业人员比重的降低,我国居民的收入差距将不断扩大;而随着第三产业从业人员比重的增加,居民收入差距不断扩大。

3、教育方面的两项指标,人均受教育年限(X7)和教育支出比重(X8)的系数为正,与经济发展方面指标系数值相差不大,证实了教育因素在我国居民收入分配中起着重要的作用。教育年限的差异意味着人力资本投资的差异,在知识经济时代将带来收入的显著差距。财政支出中的教育支出大部分投向城市,相对而言,农村的教育经费投入显得不足;另一方面,对高等教育的投资优先于基础教育。所以随着教育支出比重的增加,居民收入差距不断扩大。

4、失业(X9)的系数值为正,并且与其他正值系数相差不大,这也在情理之中,未就业人员比例的提高无疑扩大了失业者和在职者的收入差距。理论上,通货膨胀率(X10)通过改变各收入阶层的相对工资对居民收入差距产生一定影响,但该系数值在所有正值系数中最小,可能与我国最前几年持续的通货紧缩有关。

5、出口比重(X11)和FDI比重(X12)的系数均为正值。随着对外开放政策的执行,我国出口经济比重不断提高,FDI为我国经济带来了很大支撑力,但由于各地区、各行业的对外经济发展速度并不一致,引起了不同地区、行业间居民收入差距的扩大。

6、福利救济支出比重(X13)的系数为负值,说明福利救济支出能起到缓解收入差距的作用。但和其他系数相比,该系数绝对值略小,可见,我国目前的福利救济政策还不完善。

4 结论与政策建议

本文在回顾居民个人收入分配理论文献的基础上,大致梳理了我国居民收入差距的影响因素,并且运用主成分分析法得到了多种影响因素与基尼系数的大概相关程度。通过前文的分析我们可以得出以下几点结论:

1、随着我国经济发展和体制转型,居民收入差距的不断扩大已是不争的事实。虽然我国的收入差距还没有达到两极分化的程度,但必须引起足够的重视。

2、教育因素已经逐渐成为影响居民收入差距的主要因素。从促进经济总体发展来看,对高等教育的投资显得尤其重要;但从缓解收入差距程度来看,对普通教育的投资又显得刻不容缓。如何处理好这两种教育投资的关系值得深入研究。

3、失业和通货膨胀对居民收入差距的也有比较大的影响,如何安排我国目前大量的失业、待业人员和抑制通货膨胀是控制居民收入差距的重要内容。

4、政府的再分配政策可以发挥更好的作用,需要进一步完善福利救济制度和调整税收政策。

针对上述结论,笔者认为应在以下方面做出战略调整。1、促进就业。大力发展劳动密集型产业,建立富有流动性的、公平竞争的劳动力市场,并积极促进非正规就业渠道的发展。2、提高劳动力素质。政府在增加教育投资的同时引导居民对教育的投入,同时辅之以教育投入结构的调整,重视普通教育的投入。3、完善社会福利制度。社会保障体系、社会救助体系、社会福利服务体系是社会福利制度的三大支撑体系,应注重三者的全面发展。4、调整税收政策。完善个人所得税,开征遗产税和赠与税,加大对个人收入的法律监督和金融监管力度。


参考文献(注意格式)

[1] 李晓东,张庆红,叶瑾琳.气候学研究的若干理论问题[J].北京大学学报:自然科学版,1999,35(1):101-106.

[2] 蒋有绪,郭泉水,马娟,等.中国森林群落分类及其群落学特征[M].北京:科学出版社,1998.

[3] 陈至立.在国务院学位委员会第23次会议上的讲话[EB/OL].[20##-03-27].http://yisy.nenu.edu.cn/news/read.php?classid=1&id=1094.



[1]其他单位包括股份合作单位、联营单位、有限责任公司、股份有限公司、港澳台商投资单位以及外商投资单位等其他登记注册类型单位。

[2] 这是R.M.SUNDRUM在《欠发达国家的收入分配问题》一书中的计算公式,转引自向书坚:《中国收入分配格局研究》,20##年版,第189页。

[3] 三大产业就业指标与基尼系数的相关系数分别为:-0.838,0.761,0.842,而三大产值的相关系数分别为:-0.935,0.325,0.788。

[4] 教育支出占财政支出比例(含债)和基尼系数相关系数是0.570,教育支出占财政支出比例(不含债务)与基尼系数的相关系数是0.771。

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