吉林省农村居民收入不平等的关联因素分析

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【题目】吉林省乡村居民收入不平等的成因研究 
【引言  第一章】收入分配文献综述 
【第二章】农村居民收入的影响因素分析 
【第三章】吉林省农村居民收入不平等的关联因素分析 
【第四章】农村收入分配政策即期效应的微观模拟 
【结论/参考文献】农村居民收入中公共政策的作用研究结论与参考文献

　　第 3 章 吉林省农村居民收入不平等的影响因素分析

　　借鉴 Shorrocks（1999）和万广华（2004）的思想，本章结合吉林省农户微观数据，分析收入不平等的影响因素。

　　3.1 收入不平等计量模型

　　根据 Shorrocks（1999）和万广华（2004）的思想，收入方程可以描述为，

　　在给出残差项和截距项不平等贡献后，需要考虑的是每个影响收入函数的因素对不平等的贡献程度。根据夏普里值方法（Shapley,1953）2,Shorrock（s1999）提出的将目标变量的不平等分解为决定因素贡献的分解方法等价于 Shapley 值。

　　Shapley 分解的基本思想为某一个因素对不平等的贡献程度可以等价于当剔除该因素后总的不平等程度所发生的变化。Shapley 值分解涉及范围相当大量的计算。假设 （，）1 KY = fXX是一个普遍的收入生成函数。通常针对不同的个人，X 的取值也不同。当我们用kX 的样本均值来取代kX ,我们可以消除kX 差异。

　　当替换后我们很容易重新计算Y 的值，由此得到的收入--记为kY --在个体之间呈现差异性，因为对于不同的个体来说 X （而不是kX ）是不同的。然而，我们不能再把差异归咎于kX .换句话说，用kY 所标记的不平等 -- 记为（）kI Y--取决于 X 除去kX 后的差异性。根据 Shorrocks（1999）的自然分解法则。kX 对整个不平等的贡献，kC ,可以从

　　Shorrocks（1999）把这些贡献称为“第一轮效应”--当我们仅把一个解释变量用它的样本均值取代后所得到的值。同样我们可以把两个解释变量kX 和jX 用它们的样本均值取代，这样我们可以得到kC 的第二轮效应。第二轮的贡献可以写为

　　这个过程一直持续到 X 中所有的变量均被它们的样本均值所取代为止。在每一轮效应中，我们有可能得到多个kC ,我们先把它们平均。最后，再把所有轮中得到的效应再平均。这样就得到了每个因素对不平等程度的贡献。

　　鉴于数据的可得性，研究了不平等要素的分解方法后，本文进一步关注对于不平等变化的分解，更具体的说就是当时间从一个时间点变化到另一个时间点时，每个要素对收入不平等的改变的贡献程度，解释这些变化时究竟哪一个要素是相对更重要一些的。本文利用 Fields 和 Yoo（2000）提出的方法来对收入不平等的变化进行分解。

　　假设我们选定了基尼系数 G （？）来进行分解（本文采用的是基尼系数），FY 中不同指标分解的结果是不一样的。用 G （？）来表示第 j 个要素对收入不平等的变化贡献，可以得到下式：

　　3.2 吉林省农村居民收入不平等实证分析

　　利用上述回归分解的方法分别对2005年和2007年吉林省农村收入不平等进行分解，由于分解过程涉及到大量的运算，在这里我们采用C语言程序来实现，分解结果如表3.1所示。表3.1结果表明，2007年吉林省农村内部收入不平等水平相对2005年有所增加。从2005年农村收入不平等水平的分解结果来看，劳动力数量、年龄、地区虚拟变量、受教育年限和工资性收入者这六个因素对收入不平等有很大的贡献。

　　而在2007年劳动力数量、耕地、工资性收入者、年龄和地区虚拟变量对收入不平等有很强的解释作用。值得注意的是劳动力数量分别在2005年和2007年对收入不平等的贡献都是最大的，说明劳动力投入对收入不平等有很强的解释能力，贫困家庭通常具有较多的家庭成员，有一个较高的赡养率，因此收入水平较低。

　　但是由这个因素造成的收入不平等是暂时性的，从长期来看，它的影响将逐渐消失，因为中国农村家庭成员数量和赡养率出现了趋同的趋势。代表地理位置差异的地区虚拟变量在收入不平等中占有相当大的比重。从短期或中期来看，地理因素不能轻易改变。但是由于农村总体收入不平等水平增加，以至于使得地理因素对收入不平等的相对影响有所下降。在2005年地理因素解释了近11%的收入不平等，而在2007年解释能力占总体收入不平等的2.68%,下降了8个百分点。从代表人力资本对收入不平等影响的受教育年限和年龄变量的分解结果来看，人力资本对收入不平等有比较大的影响作用。作为代表工业化程度的工资性收入者变量对收入不平等的解释能力有所增加，2007年工资性收入者对收入不平等的作用占17.6%,比2005年增加了13个百分点，这说明工业化程度对收入不平等的贡献在增加，农村劳动力的流动对收入不平等的作用在逐渐增强。从总体上来说，当使用基尼系数作为度量收入不平等指标时，本文采用的模型可以解释69%-78%收入不平等程度，要素的总体解释能力很强，所以说对相关政策的制定有一定的借鉴意义。

　　通过上面的分析可以看出工资收入者对收入不平等有比较重要的影响，所以下面分别对外出劳动力户和非外出劳动力户单独进行分析。2005年和2007年外出劳动力户和非外出劳动力户收入方程估计如表3.2所示，同时将收入不平等分解的结果在表3.3中列出。

　　无论对于外出劳动力户还是非外出劳动力户来说，在收入回归方程中几乎所有解释变量都在统计上显着。对于外出劳动力户来说，在解释2007年收入不平等时，地区虚拟变量、劳动力数量、工资性收入者、耕地、受教育年限和年龄这些解释变量具有重要作用。而对于非外出劳动力户来说，唯一的差异在于工资性收入者要素对收入不平等不重要，这是因为非外出劳动力户本身的诠释就是没有外出打工者，其他变量同样在不同程度上对收入不平等具有一定的解释作用，只是和外出劳动力户的解释程度存在一定的差异而已。

　　从表3.1可以看出，从2005年到2007年吉林省农村收入不平等水平增加了，导致这一变化的分解结果如表3.4所示。表3.4表明耕地对农村总体收入不平等的变化有最重要的贡献，其次是工资性收入也起到了相当大的积极作用。这说明随着非农业收入的增加，工业化程度对收入不平等水平的变化的影响也有所增加。地区差异和教育对收入不平等水平的增加中起到了一个比较大的负面的作用。处于不同的地理位