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基尼系数是根据反映收入不平等程度的洛伦兹曲线而计算出的指标，用以定量测定收入分配的差异程度。
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基尼系数是根据反映收入不平等程度的洛伦兹曲线而计算出的指标，用以定量测定收入分配的差异程度。下列有关基尼系数的说法中，不正确的是（）。A．基尼系数指位于洛伦兹曲线和完全平等线之间区域的面积与完全平等线以下的全部区域的面积之比B．基尼系数越大，它所代表的不平等程度越高C．在收入分配完全平等的情况下，基尼系数将等于零D．洛伦兹曲线的弯度越大，基尼系数越小，表明收入分配越趋于平等请帮忙给出正确答案和分析，谢谢！
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吉林省经济增长中的收入分配研究
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城镇居民收入与经济增长探析
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在发达国家,1968年至1992年,美国的基尼系数上升了3.5个百分点;英国的基尼系数则在1977年至1991年期间上升10个百分点(Atkinson,1997)。在发展中国家中,中国出现了收入不平等上升的类似趋势。例如,从1984年相对较低的基尼系数25.7(百分比,下同)上升到1992年的37.8。在这短短8年内,上升了12个百分点,并且继续保持上升势头(Li,SquireandZou,1998)。但也有些国家收入分配变化不大,比如印度,四十年间()基尼系数以均值32.6和标准差2.0波动,几乎保持不变。中国1978年至1994年的GDP实际增长率达到9.86%。一些经济学家认为,这种经济增长与收入分配不平等的正相关关系否定了Alesina和Rodrik(1994),Persson和Tabellini(1994)基于国际横截面数据的、收入增长与不均等之间显著的负相关关系。增长与不平等呈正相关也与颇有影响的世行报告《东亚的奇迹》(世界银行,1993)的结论相矛盾,该报告指出,经济增长与不包括中国在内的8个东亚国家低的且下降的收入不平等相联系(Li,SquireandZou,1998)。我们知道,收入分配不平等与经济福利有很大关系。按照Atikinson定理,均值相等的情况下,方差越小,福利越高。即是说,在不考虑收入分配是促进或抑制经济增长的情况下,不平等程度越高,社会的经济福利越低。因此,如果经济增长比较快,但不平等程度并不高甚至出现下降趋势,经济福利显然提高比较快。然而,它们之间究竟是一种什么关系在理论上还有较多争论。本文主要从实证的角度分析中国转型期的收入分配不平等与经济增长的关系,同时力图发现对经济增长有贡献,同时对改善收入分配有正面影响的因素。公平与效率的矛盾并不是绝对的,至少在一定发阶段有必要重点协调两者的关系。
二、实证分析:中国城镇居民收入分配与经济增长
1.非经典时间序列分析
为了证实或探寻经济增长及伴随经济增长的各种因素对于收入分配不平等程度的影响,我们借助新近发展起来的、非经典时间序列方法(Engle,R.和C.Granger,1987),充分展示有限变量样本数据本身所隐藏的巨大信息。在后面我们将会看到,计量结果为我们判明了经济增长、不平等本身(滞后)和各种复杂的因素对于不平等的影响程度。为了便于与本文后面进一步经验分析时间段基本一致,同时也为了使样本时间序列足够长,我们使用了已有的年城镇基尼数据集(李实等,2000;任才方等,1996。以下基尼系数用Gini表示)。△lnXt=α+βt+(ρ-1)lnXt-1+∑Pi=1θi△lnXt-i+εt(3.1.1)△lnXt=α+(ρ-1)lnXt-1+∑Pi=1θi△lnXt-i+εt(3.1.2)△lnXt=(ρ-1)lnXt-1+∑Pi=1θi△lnXt-i+εt(3.1.3)△2lnXt=α+βt+(ρ-1)lnXt-1+∑Pi=1θi△2lnXt-i+εt(3.1.4)△2lnXt=α+(ρ-1)lnXt-1+∑Pi=1θi△2lnXt-i+εt(3.1.5)△2lnXt=(ρ-1)lnXt-1+∑Pi=1θi△2lnXt-i+εt(3.1.6)△lnGinit=C(1)lnGinit+C(2)△lnYt+C(3)ecm1+εt(3.1.7)式中,Xt表示历年基尼或(名义)国内生产总值构成的向量。t为时间趋势项,ρ=1为单位根假设,εt为白噪声。取ρ=1,利用(3.1.1)(3.1.2)(3.1.3),利用ADF检验(增广的Dickey-Fuller检验),我们发现线性化以后的城镇基尼系数和国内生产总值都不能拒绝存在单位根(unitroot)假设。但是,当我们利用(3.1.4)(3.1.5)(3.1.6)对差分后时间序列做ADF检验时,发现两者都拒绝存在单位根假设。这表明,lnGinit和lnYt都为一阶单整(integration)序列。根据同积(cointegration,又译协整)理论(Engle.R,andC.Granger,1987),两者之间存在同积关系。换句话说,这里利用经验数据的理论结果是LnGinit和lnYt存在长期均衡关系(3.1.8),且显著性强。方程如下:lnGini=0.2722lnY+0..8)求出误差修正序列(ecm):ecml=LnGini-0.2722lnY-0..9)建立误差修正模型(ECM):△lnGin^it=-0.3832△lnGin^it-1+0.3886△lnYt+0.6819ecml(3.1.10)在5%水平(滞后项在10%水平),各项检验通过。该模型(3.1.10)反映短期关系,包括滞后的基尼、增长和修正因素(比如改革和政策等)。
长期均衡可否改变?在第二部分进一步的实证分析中将看到,由于一些与经济增长关系密切的重要因素对于基尼有较大影响,这种均衡关系可能会在较长时期内保持。但是,中国正处于转型期,经济增长和社会稳定都很重要,并不是所有改革措施都只有利于经济增长而不利于改善收入分配,至少存在一些对经济增长无害但抑制基尼短期大幅度上升的因素。为此,我们把注意力放在短期关系上。误差修正项系数高,说明短期可调整的力度强。误差修正项正是本模型的优势所在。一般认为至少应该从三方面因素考察对收入分配的效应(赵人伟、李实,1998):(1)经济增长或发展;(2)经济改革或体制变迁;(3)经济政策及其变化。我们的短期模型通过ΔlnGDP反映(1),ecm1项反映(2)和(3),另外还考虑了自身影响。ECM模型反映,除经济增长本身对基尼有正向影响以外,收入不平等(增量)有一种自我抑制的机制(逆向机制)。:初期,改革和政策倾向于不平等(让一部分人先富起来)。:早期,农村改革效果显现,城市经济体制改革展开,沿海开放初步见成效,除个别年份外(1985年),改革和政策倾向于降低收入差距。1987以后:现期,其中1987年至1994年,经济继续高速增长,改革和政策倾向于提高收入差距。1995年的数据则表明可以在更高收入水平时实施有利于减缓收入的改革和政策。究竟哪些因素既有利于经济增长又有利于减缓不平等?或者,有哪些因素对经济增长无明显不良影响但有利于公平呢?从ECM来看,这样的因素应该是存在的。比如说,农村劳动力流动对城乡差距的缩小的作用是明显的(赵人伟、李实,1998)。我们的模型设定中采用城镇基尼系数作为被解释变量(与后文进一步分析一致),不直接反映农村基尼系数变动,但在劳动力流动的情况下,我们可以在一定程度上把后者看作是前者的一种“外溢”,在李实等使用的年城镇和农村基尼系数数据集中反映了这一点(李实等,2000)。因此,我们将讨论的重点放在城镇。现在我们讨论不平等对于经济增长的影响。由于方法同上,所以不再详细加以说明。经济增长受上期增长影响明显。
城市收入分配差距扩大非常显著地促进经济增长。至少可以这么说,受诸多因素影响,中国经济快速增长,而这些因素往往难以避免地起到扩大收入分配的作用;如果要削弱这些因素地影响,尽管不难抑制分配差距的扩大,但会降低经济增长率。我们在后文检验这样的因素。从ECM2的结果不难看出,改革开放以来,政策总体倾向于确保经济增长,并且在1984年到1994年期间呈非常明显的上升趋势。然而,计量结果表明,ECM2的回归系数(0.006979)并不高,种种实际加速刺激经济增长的短期政策措施对经济增长的影响并不大。D(GDP1)=0.508455D(GDP(-1))+0.583252D(TOWN1)+0.006979ECM2为了加快经济增长,年的政策倾向于“利用”或“容忍”收入分配不平等产生的激励和风险效果,不平等于经济增长呈正相关关系。相比之下,在年这十年期间政策倾向于不惜成本或交易费用,采取“粗放”的方式来推动经济增长,但这种方式的其效果是非常有限的,也难以持久。这在ECM2趋势图中有特别明显的表现。
2.运用PLS技术处理多变量因素对于收入分配的影响
20世纪90年代兴盛的一种理论分析方法是PLS(PartialLeast-SquiresRegression)技术,可以消除变量之间的多重相关性。PLS技术最初产生于化学领域,创始人是S.Wold和C.Albano等。在利用分光镜来预测化学样本的组成时,作为解释变量的红外区反射光谱的波长常有几百个,往往超过化学样本的个数;所造成的多重共线性使得人们很难利用传统的最小二乘回归方法。通常,人们认为主成分(主分量)方法是最理想的克服多重共线性的方法,在经济分析中广泛采用。然而,运用主成分(主分量)方法的应用结果大多不尽人意。主要原因在于,采用主成分分析提取的主成分,由于完全没有考虑与因变量的关系,虽然能很好地解释自变量系统中提供的信息,却往往对因变量缺乏解释能力。PLS技术则能在很好地概括自变量系统的同时,最好地解释因变量,并排除系统中的噪声干扰。PLS技术被称做第二代回归分析方法。目前在自然科学领域取得了广泛应用并获得非常良好的效果。我们认为,影响收入分配和经济增长的因数都非常多,运用PLS技术可以充分剖析主要经济因素对于收入分配不平等和经济增长各自的影响方向和程度。我们以年的基尼系数(Gini)和(名义)GDP分别作为被解释变量,以X1至X8作为解释变量,发现两个多元回归的普通OLS估计都有比较明显的多重共线性。为此,我们两次使用PLS技术,其中基尼系数和GDP值分别作为被解释变量。首先,以基尼系数作为被解释变量,X1-X8作为解释变量。T1-T4求解过程中,需要对X1-X8进行标准化(下同)。计算机模拟显示,当潜在变量(Latentvariables)的个数取4时,用于度量拟合效果的预残差平方和(PRESS)的均方根=0.2393达到最小。表4显示了潜在变量T1-T4时的模型效果。然而,当我们逐步增加潜在变量的个数时,发现取T1-T3或T1-T4都不能做到全部通过t检验。
使用t检验这样的处理比王惠文(1999)引入的方法更严格,后者只注重使用F检验。事实上,当我们取T1-T2时,使用做OLS估计,t检验效果非常良好(见表5),且模型效果已经足够(见表4)。标准化回归方程:Gini0=0........0962x8-其次,我们以GDP值作为被解释变量,以X1-X8作为解释变量。计算机模拟显示,当潜在变量(Latentvariables)的个数取4时,用于度量拟合效果的预残差平方和(PRESS)的均方根=0.1261达到最小。表6显示了潜在变量T1-T4时的模型效果。然而,当我们逐步增加潜在变量的个数时,发现取T1-T2、T1-T3或T1-T4都不能做到全部通过t检验。事实上,当我们取T1时,使用做OLS估计,t检验效果非常良好(见表7),且模型效果已经足够(见表6)。我们得到标准化回归方程:GDP0=0........1524x8-从两次PLS技术分析中我们可以清晰地看到,大多数经济因素都驱使收入分配不平等扩大。主要因为在于这些因素也大都有利于经济增长,这在以“经济建设为中心”的背景下有一定必然性。这一结论与前面我们运用非经典时间序列方法是一致的(前面的方法注重阶段性),我们不宜仅仅看到收入差距扩大对于“社会福利”的不利影响,还应该充分肯定“蛋糕”变大以后对于“社会福利”的巨大好处。然而,从公共政策的角度,我们应该对于各种因素对于经济增长和收入分配各自的影响有一个比较具体的认识和了解,因为收入分配不平等持续过快扩大会产生许多社会矛盾。幸运地,我们发现教育(用初中毕业升学率衡量)对于改善收入分配有良好的作用,同时对于经济增长有显著促进作用。教育其到“双赢”效果。换句话说,教育的作用非常直接,对经济增长和社会福利都产生正面作用。表面上看,财政收支政策与收入分配和经济增长都分别呈负相关关系。但我们注意到样本年份的财政收支大都为负值,其绝对值呈逐年扩大的趋势,这意味着多数情况下的赤字财政政策反而既促进了经济增长,又扩大了不平等。只要财政赤字不超过占GDP的一定比例,可以认为是比较安全的。未预期到的通货膨胀(用价格指数反映)推动了经济增长,但也的确加剧了收入分配不平等。城市化、税收、国有工资、现金投放和固定资产投资都有助于经济增长,同时又扩大了收入分配不平等程度。相比之下,城市化率对于经济增长的促进作用并非最大,但对于收入分配不平等扩大的影响远比其他因素大;固定资产投资对于经济增长的促进作用比较大,但对收入分配不平等扩大的作用并不大。
上述测算结果和分析对于政策选择有何启迪?我们认为:1、取得“双赢”效果的因素是存在的,比如中初级教育对于经济增长和改善收入分配都有直接和明显的好处。国家和地方政府应当动员更多力量抓教育。2、税收结构需要优化,实证结果表明税收虽有利于经济增长,但税收结构可能过于有利于富人,在某些方面实行健全的累进税或调整税种税率可望改善收入分配。3、财政收支政策并未起到改善收入分配的作用,亟待改善财政支出结构。4、城市化是城镇居民收入分配扩大的特别突出的原因。虽然城市化并不是推动经济增长的最主要原因,但城市化既是现代化的必由之路,也是最终消除城乡差距的主要途径,所以我们认为对于城镇收入分配差距扩大问题也没有必要过于紧张(这种扩大在一定程度上是良性的),也不宜简单通过抑制城市化来缓解收入分配不平等。通过建立比较科学的城镇居民保障制度应该比抑制城市化更有价值。5、应该认识到,降低不平等是非常不容易的,如果社会发展压力迫使政府和公众比以前更加看重城镇收入分配公平,但政府又不愿意牺牲或过多牺牲经济增长,除教育政策、财税结构政策等等外,可以考虑更倾向于利用那些对收入分配影响并不大且明显有利于经济增长的因素,比如加强“固定资产投资”,这也正好与扩大内需的方针一致。
运用非经典时间序列方法,揭示出中国经济增长与城镇居民收入分配不平等之间存在同积(co-integration)关系。在短期关系中,体制变迁与政策对于收入不平等影响非常大,但不同时期影响的方向不一致。从ECM1模型结果看,在经济增长的同时,扩大和降低收入不平等的力量都是存在。在长期关系中,经济增长与收入不平等之间呈正相关。借助于最先产生于化学领域的PLS技术,运用计算机程序分别计算出多种因素对于收入分配和经济增长的影响。分析表明,经济增长与城镇居民收入分配不平等变化同为资本、教育、城市化、通货膨胀、财政收支、税收、工资率和货币控制等因素的产物。大力发展教育(包括农村和城镇)可以大大改进经济福利,“公平与效率”并不必然是一种两难选择。对城镇居民收入分配不平等扩大影响最大的因素是对全社会有积极作用的城市化,这暗示了适度加强社会保障比单纯控制城市化进程来缓解不平等更有效。就中国的国情而言,考虑到城乡差距还比较大,城镇居民收入分配的Kuznetz倒U型假说出现在近期比较困难,城镇居民收入分配不平等对于经济增长也并不必然有害。“蛋糕”做大的同时,会有更好条件维护低收入阶层的基本利益,在这一过程中,政府政策导向的确是非常重要的。城镇居民收入与经济增长探析责任编辑：陈老师&&&&阅读：人次
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基尼系数与收入分配的关系
小彬CIAsj2
基尼系数是国际上用来综合考察居民内部收入分配差异状况的一个重要分析指标,由意大利经济学家于1922年提出.其经济含义是：在全部居民收入中,用于进行不平均分配的那部分收入占总收入的百分比.
基尼系数最大为“1”,最小等于“0”.前者表示居民之间的收入分配绝对不平均,即100％的收入被一个单位的人全部占有了；而后者则表示居民之间的收入分配绝对平均,即人与人之间收入完全平等,没有任何差异.但这两种情况只是在理论上的绝对化形式,在实际生活中一般不会出现.因此,基尼系数的实际数值只能介于0～1之间.
目前,国际上用来分析和反映居民收入分配差距的方法和指标很多.基尼系数由于给出了反映居民之间贫富差异程度的数量界线,可以较客观、直观地反映和监测居民之间的贫富差距,预报、预警和防止居民之间出现贫富两极分化,因此得到世界各国的广泛认同和普遍采用.
按照国际惯例,基尼系数在0．2以下,表示居民之间收入分配“高度平均”,0．2～0．3之间表示“相对平均”,在0．3～0．4之间为“比较合理”,同时,国际上通常把0．4作为收入分配贫富差距的“警戒线”,认为0．4～0．6为“差距偏大”,0．6以上为“高度不平均”.
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