中国经济的增长和贫困的减少——1990-1999年的趋势研究，本文主要内容关键词为：中国经济论文,贫困论文,趋势论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
中图分类号：F12 文献标识码：A 文章编号：1001-9952(2001)09-0003-09
一、引言
20世纪80年代至90年代期间，中国的经济增长和贫困人口下降非常明显。自实行改革开放以来的20年里，经济增长了5倍多，人均国民收入翻了两番，2.7亿中国人民脱离了绝对贫困。相比较而言，世界上其他地区的脱贫情况却令人失望：以世界银行每天一美元的贫困线（1993年PPP条款）作标准，除开中国，生活于贫困状态的人口比10年前至少多了1亿。包括中国在内，尽管贫困人口的比例由28%下降到了24%，但是1998年总的贫困人数仍然和1987年一样。
导致中国和世界其他地区存在贫富巨大差异的原因是什么呢？中国经济增长和与之相伴的绝对贫困减少的根源又在哪里呢？中国的经济增长在多大程度和在何种条件下使穷人获益呢？这些问题已成为许多研究的焦点，引起了热烈的讨论。本文将从以下几方面对此问题进行探讨：(1)考察1990年以来的贫困和分配不均的趋势，区分亚洲金融危机前后的情形；(2)根据经济增长和收入分配的情况对脱贫现象进行分解；(3)探寻谁是中国经济快速增长的最大受益者；(4)在过去研究的基础上检验人力资本、经济增长和脱贫的关系，由此评估各种促进经济增长因素的影响。
关于什么增长类型有利于减缓贫困的加剧，在何种条件下，穷人在多大程度上分享了经济增长的利益等问题，存在着激烈的争论。一方面，一些研究发现，假定分配不均保持不变的话，在平均经济增长和最贫困的20%比例人口的收入增长间存在着近似于1对1的关系。另一方面，在过去30年拥有相同收入和增长率的国家在教育、健康和环境保护方面却取得了明显不同的成就(Easterly 1999,Thomas et al 2000)。经济增长对贫困的影响也大有迥异。在考察印度15个主要地区1960-1994年的数据中，一些地区的经济增长与贫困减少的相关度是其他地区的3到4倍(Ravallion and Datt 1999)。他们还发现经济增长的脱贫效果基于初始状况的不同而呈现出差异：在具有较低知识能力、农业生产力和居民生活水平的地区，经济增长对脱贫的贡献比较小。
为了对这场争论进行研究，我们将中国的脱贫分解为两部分：一部分归因于经济增长，另一部分归因于分配的变化。然后我们考察是否每个人从经济增长中获得了相同比例的利益。接着，我们用一个简单的经济增长框架寻求中国经济增长的决定因素，以及相关因素如人力资本及其对脱贫的影响。由于数据的限制（无法获得家庭收入水平的数据），仅根据已有信息对在什么条件下增长是有利于减少贫困的增长作了初步的分析。
二、中国的贫困和分配不均的近期变动趋势
许多有关对中国的贫困和收入分配问题的研究表明：虽然自1978年实行改革开放以来约有2.7亿人口脱离了贫困，但经济增长的收益分配却是不均衡的。近几年收入和消费的不平等更加恶化。基尼系数，1981年为28.8%，1995年达到41.5%，接近于美国的水平。城乡差距日益增加，地区不均衡日益扩大，机会获取更加不公平（世界银行，1997）。在此，我们使用Ravallion(1992)描述的标准方法，检验了中国贫困和收入分配的趋势。对中国城镇和乡村居民的调查覆盖了10万多户。在分析过程中，我们将1990-1999年从城乡居民调查中得到的数据根据收入和消费分布进行分组，建立洛沦兹曲线函数，然后确定贫困水平和基尼系数。
1.贫困趋势。我们首先计算了各时期的贫困率。贫困人口的消费（或者其他可用的生活标准指标）y低于贫困线z。我们用消费支出作为福利指标，下面给出的所有贫困尺度都以消费为基础。然而，由于我们没有获得完整的1990-1999年期间城乡消费支出的数据，因此不得不依赖这段时期的收入分布来比较各时期的贫困率。我们调整了收入洛沦兹曲线，用同一调查结果中的平均消费取代总体收入均值。一般而言，收入分布比消费分布有更高的不平等性，但在中国我们发现了相反的情况：消费基尼系数高于收入基尼系数。这是因为中国的家庭调查将房屋和其他耐用物品支出作为该期间的支出。如果更正计算方法，基尼系数将会下降。表1列示了1990-1999年间在不同贫困线下的城镇、乡村和全国贫困率（列1为人均贫困线）。我们的调查研究结果如下：
首先，贫困率在1990-1999年间显著下降，以较低贫困线0.75美元／天为基准（略高于官方贫困线），贫困率由17.1%下降至8.9%。以世界银行国际贫困线（1美元／天）为基准，贫困率由31.5%下降至17.4%。这意味着有1.42亿人口脱离了贫困。其次，在1990-1993年间，如果采用较低贫困线，贫困变化不明显，如果采用较高贫困线则明显的多。这主要基于这样一个事实，同一时期分配不均有了显著的上升。第三，贫困人口减少在1993-1996年间较为突出，特别是在乡村。导致这一现象的最重要原因在于中国政府将农产品的购买价格提高了75%，尤其是谷物。谷物的官方购买价格在1993-1996年翻了一番。从另一项研究（世界银行，1999）表明，穷人谷物收入占总收入的比例高于富人，因此谷物价格的上涨使穷人和准穷人（位于0.75-1美元／天贫困线左右）以及中等收入群体受益最多。第四，由于亚洲金融危机的影响，贫困率在1998年和1999年有大幅上升。中国虽然有效地抵御了金融危机的冲击，但经济增速的下降还是影响了穷人。如果采用较低贫困线（0.75美元／天），贫困指数由8.4%上升至8.9%。如果采用较高贫困线（1美元／天），贫困指数由17%上升至17.4%。而如果采用高于1.5美元／天的贫困线，则贫困没有增长。这意味着经济增速下降真正冲击的是处于收入分配最底层的最脆弱的人。
表1 中国1990-1999年农村、城市和全国贫困率（按人口数计算）
众所周知，以人口数计算的贫困率对贫困的深度差异是不敏感的。如果穷人在危机中突然变得更加穷困，人均指数却一点也不会改变。因此，我们有必要进一步深入分析贫困差距。贫困差距是指穷人收入相对于贫困线的净贫困赤字，由于它反映了收入与贫困线的平均差距，因此是贫困深度的较好指标(Ravallion 1992)。
根据人均指数，我们发现1990-1999年间贫困差距有了增长：(1)根据较低贫困线（0.75美元／天），1990-1993年指数轻微下降，1993-1996年急剧下降，1996-1999年又复回升。对较高贫困线，贫困差距指数在1990-1993年和1993-1996年间均下降。(2)对亚洲金融危机期间，各贫困线下的贫困差距指数在1996-1999年间均上升。(3)基于我们对贫困差距的估计，到1999年需要1010亿元人民币使穷人脱离绝对贫困线（0.75美元／天）。脱离1美元／天的贫困线则需要8540亿元人民币。
2.分配不均的变化。中国的收入不均主要源于两部分：城镇和乡村的收入差距；沿海和内地的收入差距。我们计算了城乡地区各自的基尼系数，并在各种假设的基础上计算全民基尼系数。首先，我们假设城镇和乡村的生活成本差异为0(CLD=0)；其次，我们假设城镇生活成本高于乡村地区10%(CLD=10%)；最后，我们假设城镇生活成本高于乡村地区20%(CLD=20%)。分析可见：(1)在1990-1999年间，城乡收入分布都有明显的恶化。乡村基尼系数上升了4.04个百分点，而城镇基尼系数上升的更多，超过6个百分点。(2)在全民水平上，假设城乡生活成本没有差距(CLD=0)，全国收入分布恶化更加显著，基尼系数从34.84%上升到41.64%，增长了6.8个百分点。(3)1990-1994年间，收入不平等现象迅速恶化，达到了1994年43.34%(CLD=0)的峰值，而1995-1997年经济开始减退时基尼系数下降了。在亚洲金融危机期间，这种不平等现象保持平稳，仅在1999年有些上升。这一趋势与其他东亚国家保持基本一致。(4)假设城乡生活存在明显差距(CLD=20%)，全国收入分布变化就不那么显著，从32.14%上升到38.57%，增长6.54个百分点。
总之，无论我们假设的生活水平的差距是多少，不平等的变化趋势始终保持一致。然而，当我们采用显著的生活成本差异时，基尼系数要低1到2个百分点。而且，如果我们考虑到沿海和内陆地区的区别，会使基尼系数下降更多。参见表2收入分布的基尼系数。
表2 中国1990-1999年收入分布的基尼系数（%）
资料来源：根据作者的调查数据计算得来。
3.亚洲金融危机对消费的影响。为了观察亚洲金融危机对中国穷人的影响，我们分析了该期间的消费支出模式。自1997年亚洲金融危机以来，中国乡村的消费支出明显下降。1998年，农民的真实平均消费支出下降了一个百分点。这是经济改革开放以来消费的首次负增长。从1996-1999年间以省为单位的乡村平均消费水平的变化表和1996年各省的贫困指标表（略）可见，在一些具有较高贫困指标的省份，如甘肃、黑龙江、山西和新疆，乡村消费水平下降较多。结果，乡村贫困在同期上升。另一方面，中国乡村的乡镇企业自1978年以来大幅增加。1996年，它们的出口占了全国总出口的1/3多。当东南亚金融危机发生时，中国出口需求下降，乡镇企业受创最深：到1997年底，乡镇企业的数量减少了一半多，雇用的职工人数也锐减40%多。造成的直接结果是，乡村消费在随后几年的下降。
综上所述，亚洲金融危机导致了1997-1999年中国出口和经济增长的下降，并对贫困人口产生不利影响。采用较低贫困线，可以看出贫困率的增加和贫困差距指数的恶化。农民的真实平均消费降低了，尤其是生活在贫困地区的农民。另一方面，收入不平均在亚洲金融危机期间保持了相对平稳，除了1990年代初期有明显恶化。
三、脱贫原因分析
1.脱贫分解。到目前为止，我们已看到贫困和分配不均的变化。但仍有一个问题尚未回答：到底穷人在迅猛的经济增长中受益多少？为解决这一问题，我们将贫困减少分解为两个部分，一部分由经济增长引起，另一部分由收入分配变化引起。根据Ravallion(1992)讨论的方法，我们将贫困率表示为时间t的平均收入和收入分配的函数—P(z/u[,t],L[,t])，其中u是贫困线z条件下的平均消费，L是时间t时洛沦兹曲线或收入／支出分配。此分解方法可列示如下：
P(z/u[,2],L[,2])-P(z/u[,1],L[,1])=[P(z/u[,2],L[,1])-P(z/u[,1],L[,1])]+[P(z/u[,1],L[,2])-P(z/u[,1],L[,1])]+r
左边是第二期和第一期的贫困率下降，右边的第一部分是假定收入分布L[,1]保持不变条件下的经济增长，第二部分是保持平均消费u[,1]不变条件下的再分配，最后一项r是残差。
表3 1990-1999年不同贫困线下贫困率下降的分解
资料来源：作者计算所得。
注：负数代表贫困率下降，正数代表贫困率上升。
表3显示了不同贫困线下，城乡地区在不同时期贫困分解的结果。从中我们发现：
(1)无论是乡村还是城镇，在不同时期的不同贫困线下，经济增长在脱贫中发挥了积极和显著的作用。
(2)整个时期里，收入分配不平等的恶化影响了穷人，使乡村地区的贫困率在1美元／天的贫困线下增加了3.36%。在此我们将整个时期分为三段：1990-1993年，收入分配明显恶化，再分配部分的贡献更加明显：贫困率增加了5.45%；1993-1996年脱贫和分配的最佳时期。乡村地区，再分配有效地促进了贫困人口的减少；1996-1999年，乡村和城镇的贫困率均有增长。亚洲金融危机期间，经济增长放缓，导致其对脱贫的贡献减弱。同时再分配部分导致了贫困率的上升。
(3)城镇地区，再分配部分在所有时期不同贫困线下均导致了贫困率的上升。对乡村地区，这一影响各不相同，第一时段为正，第二时段为负，第三时段为正。
2.谁是中国经济增长的最大受益者？如果我们有家庭收入水平数据，将很容易计算出不同收入群体的收入增长率。然而，我们仍然可以在分组分布的基础上做到这一点。用LO代表一般洛沦兹曲线，L(p)表示最贫穷人口（%）的收入份额，L′(p)为L(p)的一阶导数。则最贫穷人口p的平均收入可表示为：
此外1990-1999年的全部人口的平均收入是在不变价格条件下计算所得。正如图1所示，在1990-1999年间，富人的收入增长明显快于穷人。最穷的1%人口的平均年收入增长率只有3%，而最富的1%人口的年均收入增长率却达到12%。换言之，年均收入增长率，最富的1%人口是最穷的1%人口的4倍！只有居于收入前20%的人口能达到年均增长率6.9%的平均水平，居于后半部分的人口年均收入增长率只有4.9%。即使考虑城乡生活水平差距（CLD=0或者10%），这一差距仍很显著。
图1 1990-1999年中国每个收入百分位人口对应的收入增长率
四、人力资本、经济增长和贫困的减少
大多数贫穷人口的主要财富是他们自身所有的人力资本。投资人力资本是增加他们财富、降低不平等和减少贫困的一个有利途径。在此我们将联系人力资本的积累和其随贫困减少的分布状况，考察人力资本、经济增长和减少贫困之间的关系，从而提供一些对经济增长政策的初步评价。
图1为我们的政策讨论提供了一个简单的框架。一般来说，一个国家至少有三种类型的资本影响其产出和福利：实物资本、人力资本和自然资本。影响这些资本使用的技术进步和政策也是举足轻重的因素。为了加快经济增长速度，人们往往把注意力放在了实物资本的积累上。但是对于贫困的减少来说，人力（和社会）资本和自然（和环境）资本同样值得重视。实物资本通过经济增长对福利产生贡献。人力资本和自然资本不仅对经济增长产生贡献，而且是福利的直接组成部分。人力资本和自然资本能够提高投资回报，因此它能吸引更多的国外资本，并且使投资更有效率。不仅如此，对实物资本，人力资本和自然资本的投资，结合众多的改革政策，能够极大地推动技术进步和全要素生产力的增长，从而促进经济增长。
要减少贫困，增加贫困人口的人力资本就显得重要而紧迫，因为这是贫困人口的主要财富。然而，发展中国家人力资本分配的不平等却非常严重。Thomas，Wang and Fan(2001)估计了85个国家的教育基尼系数，发现在学校教育的分布上各个国家之间存在巨大的差异，基尼系数从马里的90%到韩国的15%不等。韩国的教育覆盖率增长是最快的，其教育基尼系数下降也是最快的；在25年内，从51%下降到15%。印度的教育基尼系数有一定程度的下降，从1970年的80%下降到了1990年的69%。
中国的人力资本积累和分布的趋势又是怎样的呢，怎样把它和经济增长、贫困的减少联系起来呢？过去的一些研究采用入学率这个变量来考察中国的人力资本状况，但是这些方法是有问题的。在许多有关中国经济增长贡献因素的研究中，人力资本往往被忽视了。近来，我们提出了一种对中国人力资本进行测量的独特方法，并把它用在经济增长的贡献因素分析当中。
首先，参照Barro和Lee(1997)，使用永久存货法，我们描绘出了年龄从15到64岁的人群的平均受教育年限。从1952-1999年人力资本的储备序列图（略）我们发现，工作人群的人力资本积累非常迅速。1976-1980年人力资本储备有一个非常迅速的增长，这或许说明了在文化大革命时期(1966-1976)被严重扭曲的教育体制开始走上了正轨。然而，从1978年改革开放以来，人力资本的积累慢了下来，年增长率从改革前的5.3%下降到了改革后的2.7%。
第二，若使用一个包括人力资本的经济增长贡献因素分析框架，我们可以发现，不管是在改革前还是在改革后，人力资本对经济增长的贡献都是相当积极和显著的。其他因素保持不变，人力资本积累在改革前对经济增长有32.8%的贡献，改革时期有13.8%的贡献。这意味着，在经济封闭和政策扭曲的改革开放以前，伴随实物资本的积累，人力资本的积累在对经济增长的贡献中发挥了更加重要的作用。在1978年以来的改革时期，全要素生产力发挥了更加重要的作用。
第三，全要素生产力仅仅在改革时期才得到了迅速的增长。在改革前，全要素生产力(TFP)是负的，也就是说，经济的增长完全是因为要素的积累所致，而生产力却没有任何的提高。改革后，城市和农村的制度变革、对国际贸易的积极参与和外资的流入取得了非常卓越的成效，这些都要归功于改善的激励机制、合理的价格体系、新技术进步和较少被扭曲的政策环境。这些因素既促进了经济的增长，同时也减少了贫困。
第四，人力资本贮备上存在地区失衡，并且教育的年龄分布的不平衡程度在不断地增强，各个省受教育的平均年限从3.5年到8、9年不等，这不得不引起我们的担心。测量教育分布的基尼系数落在0.15到0.45的区间内。由于数据的缺乏，测算没有包括海南和西藏等一些省份。如果这些省份被纳入进来，则差别将会更大。同时，各省受教育的平均年限的标准差在1995年后有一个突然的增加，并且到现在这种趋势也没有改变。这意味着，地区间的失衡没有缩小，而是在加大。
表4 中国经济增长源泉（百分比）
改革前(1953-1977) 改革以来(1978-1999)
劳动力比例＝0.40
劳动力比例＝0.50
年均增长率（%）
产出 6.46
9.72
实物资本存量 6.11
9.39
劳动力数量
2.63
2.73
人力资本存量 5.30
2.69
TFP -0.57
2.32
各因素对GDP增长的贡献
实物资本贡献 56.8
48.3
劳动力数量贡献16.3
14.0
人力资本贡献 32.8
13.8
生产率提高贡献-5.9
23.9
数据来源：Wang and Yao,2001
注：本表数据根据公式2计算
人力资本不平等的分布将会使社会福利受到极大的损失。假设分配机制是正常的，教育机会分布的不平衡要甚于分配机制的不平衡。社会将受累于低素质的人力资本，不能够利用好潜在的人力资本。这将对增长产生负面的影响，并直接影响到社会福利。根据对家庭调查数据的数量分析可知，人均实际收入同受教育水平有显著的正相关关系。因此，低水平的受教育程度将对贫困人口造成极大的伤害，并且会减少他们脱离贫困的机会。
日益扩大的教育机会的地区不平等可能有很多原因，可能是由于低收入和对教育的低需求（需求因素）造成的，也可能是向贫穷地区的财政转移支付（供给因素）不足造成的。不管什么原因，中国要减少贫困和不平等，就应该着手解决这些问题。
收稿日期：2001-06-15
标签：贫困线论文; 亚洲金融危机论文; 人力资本论文; 经济论文; 中国贫困标准论文; 年薪论文; 经济增长论文; 基尼系数论文; 中国人口论文;