努力对机会不平等的影响_测度与比较

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1、努力对机会不平等的影响:测 度与比较*龚 锋 李 智 雷 欣内 容提要 : 本文致力于检验当全体居民的努力提高之后 ， 由外部环境差异导致的收入分配机会不平等能否显著降低 ， 从而回答 “努力能否改变命运 ”的问题 。具体而言 ， 本文将 CGSS 样本按出生年代划分为 “50 后 ”、“60 后 ”、“70 后 ”和 “80 后 ”四 个群体 ， 采用基于随机参数 Logit 模型的倾向得分匹配方法 ( PSM) ， 构 造所有个体均付出最高努力时的 “反事实 ”收入分布 ， 测算并比较实际收入分布和 “反事实 ”收入分布的机会不平等指数 ， 从而检验努力提高能否改善收入分配的机会不平等程度

2、 。结果显示 ， 四个出生年代居民的收入分配机会不平等占比达到 35%43%; 当所有个体的努力达到最高程度时 ， “50 后 ”居民的收入分配机会不平等仅降低 4. 98%， “60 后 ”和 “70 后 ”居民机会不平等的降幅高达50%左右 ， 而 “80 后 ”居民机会不平等则降低 22%; 优势和劣势环境群体因努力程度提高而实现的收入增长幅度不同 ， 是不同出生年代机会不平等指数降幅存在明显差异的原因 。本文认为 ， 政府应致力于弱化外部环境的影响 ， 提高努力的回报 ， 对因外部环境不利而陷入贫困的居民进行重点救助 ， 为弱势群体通过努力改变命运创建足够的平台和畅通的渠道 。关键词

3、: 环境 努力 机会不平等 “反事实 ”收入 随机参数 PSM 模 型* 龚 锋 、李智 、雷欣 ， 武汉大学经济与管理学院 ， 邮政编码 : 430072， 电子信箱 : 00009038 whu edu cn， 2010300040082 whuedu cn， leixin8317163. com。本研究受到国家社科基金重大项目 ( 15ZDB158) 、国家自科基金面上项目 ( 71573194) 、国家自科基金青年项目 ( 71203167) 的资助 ， 谨致谢意 。感谢卢洪友 、徐现祥 、聂海峰 、张莉以及武汉大学财税系 “珞珈公共经济论坛 ”参会师生的有益评论 。感谢匿名审稿人的宝

4、贵意见 ， 文责自负 。一 、引言与文献回顾身 处逆境之时 ， 有人颓废消沉 、自暴自弃 ; 有人奋勇拼搏 、砥砺前行 。个人在面临不利外部环境时如何选择 ， 固然取决于个人的性格和意志 ， 但更重要的是 ， 还取决于整个社会是否为个人通过努力改变自身命运提供了畅通的渠道 。如果个体付出努力却依然无法改变自己在收入分配中的弱势地位 ， 那么政府通过再分配机制向其提供经济援助 ， 便具有更高的正当性与合意性 。因此 ， 一个值得关注的问题是 ， 在当前中国社会 ， 处于不利外部环境的个体能否通过努力改变自己的不利经济地位 ? 本文将从收入分配机会不平等的角度 ， 对这一问题进行检验 ， 以期为政

5、府设计合意的收入再分配政策和制度提供定量依据 。根据 oemer( 2000) 的分类 ， 个体收入由两类因素决定 : 环境和努力 。前者是个体不可控从而也无法为之负责的 “非责任变量 ”， 如性别 、种族 、家庭背景等 ; 后者是个体可以控制从而应为之负责的 “责任变量 ”， 如职业选择 、工作时间 、教育程度等 。既有研究将由环境差异导致的收入不平等界定为 “机会不平等 ”， 将由努力不同导致的收入不平等界定为 “努力不平等 ”( Marrero odrguez， 2013) 。显然 ， 处于不利环境的个体与处于有利环境个体之间的收入差距越大 ， 收入分配的机会不平等程度就越高 。如果处于

6、不利环境的弱势群体能够通过努力改善自身在收入分配中的地位 ， 则努力将有助于缩小机会不平等程度 。因此 ， 检验努力能否改变命运 ， 就可以转化为一个更67龚 锋 等 : 努力对机会不平等的影响 : 测度与比较具可操作性的命题 ， 即检验努力能否降低收入分配的机会不平等程度 。但 是 ， 我们并不关心特定个体付出努力对其命运的影响 ， 因为个体之间存在明显的异质性 ， 以此为对象得到的分析结论不具有普遍性 。我们关心的是 ， 社会作为一个整体是否为努力改变命运提供了渠道 ， 为此 ， 我们转而检验 ，当所有个体都付出最高努力时 ， 收入分配机会不平等程度能否显著降低 。具体思路是 ， 比较所有

7、个体付出最高努力和付出实际努力两种状态下 ， 收入分配机会不平等程度的差异 。由于所有个体付出最高努力从未发生过 ， 是一种 “反事实 ”状态 ， 因此 ， 本文对 “努力是否改变命运 ”的检验 ， 最终转变为测度和比较 “事实 ”和 “反事实 ”两种状态下收入分配的机会不平等程度 。国外学者对机会不平等问题进行了大量实证研究 。oemer( 2000) 的开创性研究构建了一个机会平等的经济分析框架 。运用这一框架 ， oemer 及其合作者开展了一系列应用研究 。比如 ，Page oemer( 2000) 利用美国居民收入的抽样调查数据 ， 实证测度了美国税收制度实现机会平等的程度 ; oe

8、mer et al ( 2003) 利用美国和欧洲 10 国的入户调查数据 ， 实证评估这些国家的税收制度在多大程度上均等化了居民获取收入的机会 ; Llavador oemer( 2001) 以各国的宏观经济管理水平为努力变量 ， 测算出实现机会平等目标的国际援助分配方案 。随后 ， 越来越多的研究开始关注机会不平等的测度问题 。Fleurbaey Peragine( 2009) 区分了测度机会不平等的 “事先 ”和 “事后 ”方法 。其中 ， “事先 ”方法将处于相同环境的个体划分为一类 ， 定义类别间的收入不平等为机会不平等 。从 “事先 ”视角测度机会不平等的典型文献包括 : Ferr

9、eira et al ( 2011) 、Marrero odrguez( 2012) 、Bjrklund et al ( 2012) 等 。“事 后 ”方法将付出相同努力的个体划分为一组 ， 定义组内收入不平等为机会不平等 。明确从 “事后 ”视角测度机会不平等的典型文献包括 : Checchi Peragine( 2010) 、Carpantier Sapata( 2013) 、Aaberge et al ( 2011) 等 。另一方面 ， Ferreira Gignoux( 2011)区分了测度机会不平等的 “参数 ”和 “非参数 ”方法 。参数法的基本程序是 : 设定收入为环境和努力变量

10、的线性函数并估计这一函数 ; 根据估计结果 ， 模拟消除环境影响后的 “反事实 ”收入分布 ; 计算实际收入分布与 “反事实 ”收入分布不平等程度的差异 ， 从实际收入不平等中分解出机会不平等( Bourguignon et al， 2007; Marrero odrguez， 2012) 。非参数法采用标准的不平等指数分解方法 ，基于环境变量或努力变量对样本对象的收入进行分组 ， 计算得到的组间不平等 ( 按环境变量分组 )或组内不平等 ( 按努力变量分组 ) 即为机会不平等 ( uiz-Castillo， 2003; Checchi Peragine， 2010) 。在国内 ， 最早是胡鞍

11、钢和魏星 ( 2009) 将罗默的 “机会平等 ”思想运用于分析中国区域经济增长的公平性 ; 龚锋和卢洪友 ( 2010) 评估了中国财政转移支付制度的机会平等效应 ; 潘春阳 ( 2011) 选择父母教育程度等三个环境变量 ， 运用 “非参数法 ”测算了 2003、2005 和 2006 年中国居民收入分配的机会不平等指数 ; 江求川等 ( 2014) 运用 “非参数法 ”， 测度了城市居民收入分配的机会不平等程度 ， 同时考察了分年龄 、分性别和分地区的机会不平等程度的差异 ; 陈东等 ( 2015) 采用 “参数法 ”和CHNS 数据 ， 实证检验了机会不平等与收入不平等的关系及其对收入

12、不平等的贡献度 ; 刘波等( 2015) 对 “事先 ”和 “事后 ”视角的 “非参数法 ”以及基于联立方程组的 “参数法 ”在测度机会不平等方面的优势和劣势做了系统的比较 。此外 ， 吕光明等 ( 2014) 对国外机会不平等测度的研究做了系统的总结述评 。事实上 ， 环境和努力因素在决定个人收入的过程中存在复杂的交互关系 。许多研究认为 ， 努力的选择在很大程度上取决于环境的好坏 ， 如果不考虑环境对努力的影响 ， 将会对机会不平等的测度造成偏误 ( Bourguignon et al， 2007) 。然而 ， 迄今国内外研究都没有考虑努力改变对机会不平等的影响 。努力的付出或许能够弥补个

13、体外部环境的不足 ， 可能存在以下情形 ， 当努力是决定收入的关键因素时 ， 如果处于不利环境的个体付出的努力大幅提高 ， 而处于有利环境的个体努力提高幅度小于前者 ， 则处于不利环境个体的收入增幅有可能大于处于有利环境的个体 ， 这将有助于缩小不同环境群组间的收入差距 ， 从而降低机会不平等程度 。有鉴于此 ， 本文致力于从 “事后 ”视角 ， 在 “非参772017 年 第 3 期数 法 ”的框架下 ， 结合 “参数法 ”中对环境和努力相关性的处理思路 ， 采用基于随机参数 Logit 模型的倾向得分匹配方法 ( PSM) ， 构 造所有个体均付出最高努力时的 “反事实 ”收入分布 ， 测

14、算并比较实际收入分布和 “反事实 ”收入分布的机会不平等指数 ， 从而检验努力提高能否降低收入分配的机会不平等程度 ， 回答 “努力能否改变命运 ”的问题 。与既有研究相比 ， 本文的不同之处在于 : 第一 ， 本文并不是简单地测度机会不平等指数 ， 而是通过比较实际收入和所有个体付出最高努力时的 “反事实 ”收入分布的机会不平等指数的差异 ， 重点考察努力提高能否降低机会不平等程度 ， 这在研究视角上具有一定的新意 ; 第二 ， 本文将机会不平等测度与准自然实验方法相结合 ， 采用基于随机参数 Logit 模型的倾向得分匹配方法 ， 构造出可测环境和不可测环境变量基本保持不变但努力统一达到最

15、高时的 “反事实 ”收入序列 ， 利用 “事后 ”视角的 “非参数法 ”完成对实际收入和 “反事实 ”收入分布机会不平等的测度 ， 这在研究方法上具有一定的新意 。本文余下部分的结构安排如下 : 第二部分介绍测度方法 ; 第三部分对变量和数据处理进行说明 ; 第四部分对实证结果进行汇报和分析 ; 最后是基本结论与政策建议 。二 、测 度方法本 文从 “事后 ”的视角 ， 采用 “非参数法 ”测度居民收入分配的机会不平等指数 。以下为机会不平等测度和比较的具体程序 :首先 ， 将决定个体收入水平的因素划分为多维的环境和努力变量 。根据努力变量的取值 ， 采用两步聚类法 ， 将 N 个样本个体归类

16、为 K 个群组 ， 界定同一组内的个体付出了相同的努力 ， 不同组的个体付出的努力不同 。根据样本个体的分组 ， 将其收入分布向量划分为 K 个子向量 : Y = y1， y2， yK 。其 次 ， 利用泰尔指数及其分解技术 ( Calo-Blanco Garcia-Perez， 2014) ， 将 收入不平等分解为组内不平等和组间不平等 :T =Kk =1NkN珋yk珋( )yT k组 内不平等+Kk =1NkN珋yk珋( )yln珋yk珋( ) y组 间不平等= TW+ TB( 1)Tk=1NkNki =1yki珋yklnyki珋y( ) k， k = 1， 2， ， K ( 2)( 1) 式 中 ， T 为全样本收入分布的泰尔指数 ; Tk为 第 k 个群组收入分布的泰尔指数 ， ( 2) 式 为其计算公式 ; Nk为 第 k 个群组的样本个数 ， N =