經濟增長減少貧困了嗎 以寧夏農村地區為例的實證分析(一)

一、引言

    自改革開放以來，中國在戰勝絕對貧困人口方面取得的成就是卓越的。據世界銀行估計，按照國際貧困線，中國在1980—1990年期間貧困人口從5.42億人減少至3.75億人，減少了1.67億人，這一時期全世界貧困人口數減少了9830萬人，對世界（主要是發展中國家和地區，同下）的減貧貢獻率是166.9％；在1990—1999年期間貧困人口減少了1.15億，對世界的減貧貢獻率是122.8％。世界銀行還預測，到2015年中國的貧困人口將減少到7400萬人，這將是世界減貧總數的41.7％。正如阿瑪蒂亞·森（Amartya Sen）的評價，中國作為世界上人口最多的國家，同時也是世界上貧困人口最多的國家，中國減貧方面取得的成就對世界減貧事業做出的貢獻是巨大的。貧困人口的大幅減少，最重要最根本的原因是于中國經濟的快速增長。但是，對比近些年來中國人均GDP 的增長速度和貧困人口減少的速率發現，隨著經濟的增長，貧困人口的減少的速度逐漸放緩，舉一個例子，1997—2004年中國人均GDP增長率仍然保持較高的速度（7.4％），但年均貧困人口減少數在繼續下降，為342萬人，農民人均純收入年平均增長率為4.3％，這均低于改革時期（1978—2004）的平均增長率（7.1％）。
    毫無疑問，經濟增長是戰勝貧困最重要最根本的力量來源，隨著整體經濟的增長，貧困人口的收入也逐步增長，從而減少了絕對貧困人口的數量。然而，不同國家的經濟增長速度不盡相同，即使增長速度相似的國家，在貧困減少上的成效也呈現較大差異。經濟增長的減貧成效很大程度上取決于一個國家初始的不平等水平， 以及伴隨著經濟增長的不平等狀況的變化。經濟增長中的高度不平等將會損害整體經濟的增長，窮人可能陷入貧困的循環，從而對貧困減少和經濟增長均造成不利影響。但是，一個國家旨在降低不平等的收入再分配政策，并不一定能夠促進經濟增長，這在短期的貧困中表現尤為突出；其長期的增長效應也取決于各國的具體情況，政策的選擇和執行水平等多種因素。這樣看來，不管經濟增長是降低還是促進了不平等，或者說，窮人是否分享了經濟增長的好處，在多大程度上分享了經濟增長的好處，一直是理論界和各國政府關注的一個問題。因此將人均收入的增長和收入不平等狀況的變化結合起來，研究有利于窮人的經濟增長，無論是對于增長、分配以及貧困問題的理論研究，還是對于相關的政策制定，都具有十分重要的現實意義。也符合中國當前全面建設小康社會、實現和諧社會的目標。
    經濟增長中的減貧問題引發越來越多的學者和組織的思考，關于經濟增長和貧困減少之間關系的研究文獻的主要問題有五個方面：一是經濟增長對貧困減緩起到多大的成就；二是什么類型的經濟增長可以減少貧困；三是經濟增長在減少貧困反面還有沒有差異；四是窮人在經濟增長中能獲得多少利益；五是窮人在什么樣的條件下獲得利益。學者們對經濟增長和貧困減少之間關系的研究，拓寬了今后的研究領域，為分配、平等、貧困理論等多樣化研究打下了基礎，明確方向。他們的獨特的研究方法，成果理論為后續研究提供了豐富參考,值得我們不斷的學習和探索。然而，作者在對前人的研究歸納總結之后發現仍存在一些問題：
    （一）研究貧困變動一般是確立絕對貧困線和低收入貧困線（國外學者也成低收入貧困線為相對貧困線）兩條貧困線進行分析。但是在國內相關文獻多采用絕對貧困線一條貧困線為標準進行研究，而我國的農村貧困線長期以來一直被國內外學者認為偏低，較低的貧困線容易掩蓋貧困的真實狀況，也在一定程度上忽視了低收入群體。低收入群體的自我發展和積累能力較低，在經濟增長中亦容易落到絕對貧困線之下，產生短期貧困，用兩條貧困線共同分析貧困就更顯重要。
    （二）經濟增長的減貧成效在時間和地區上是不平衡的，也就是說不同地區經濟增長對貧困人口的減少的成就和窮人的受益條件等都是不一樣的。然而，國內的文獻中對區域的實證研究并不多見，作者認為，或許是因為獲取數據資料方面的困難和沒有建立成熟的模型研究體系的資造成的。
    針對以上兩點，本文選取了中國目前貧困人口較為集中較有典型性且有國家重點扶貧地區——寧夏農村為例進行實證研究。同時，本文在黃祖輝教授對中國農村貧困率指標因素的分解研究之上，利用Lorenz 曲線，建立模型分析經濟增長中的收入配、不平等對貧困減少的影響的關系，對收入分配、不平等、貧困理論的研究和相關政策制定提供一定的幫助。這也是本文的創新之處。

二、分析原理與分析模型

   （一）貧困的測量
    本文采用J Foster, J Greer和Erik Thorbecke（1984）提出的指數，這套方法在諸多文獻中得到應用，其優點是計算方法成熟，并且能夠用三個指標全面的反應貧困問題。貧困指數的連續形式為:
                                             （1）
 其中，P是貧困指標，為居民收入，是收入分布的密度函數，是貧困線。是非負參數，當＝1時，為貧困發生率困發生率（Head－count Index，即),反映貧困人口（q)占總人口(n)的比例，是最常用的指標；＝2時， 為貧困距指數（Poverty Gap Index，即 PG),也成貧困深度指標，反映第個貧困人口的收入與貧困線之間的相對距離；當= 3時，為平方貧困距指數（Squared Gap Index，即 SPG), 也稱貧困強度指標，同、的計算方法相同，只是在加權平均時賦予更貧困的人口更大的一權數。三個指標聯合運用，能全面反映貧困及其變動狀況，例如下降，表明貧困人口比例減少，但不能反映貧困人口遠離貧困線的距離的變化，而PG 指數彌補了這個缺陷；當、PG 不變時，表明貧困人口比例和整體收入相對于貧困線保持不變，但不能反映窮人間收人分配狀況的改善或惡化，而SPG 指數彌補了這個缺陷。
    三個指標的具體計算公式如下：
                                                         (2)   
                                           (3)
                                              (4)
                                                            
   （二）由Lorenz曲線計算的貧困率和Gini系數
    洛倫茲曲線由美國統計學家洛倫茲(Lorenz M. ,1905)提出，用以反映國民收人平均程度的一種曲線。通常橫軸表示累積人口比例，縱軸表示累積收人比例。Lorenz 曲線方程為：
                                                         (5)
    其中，為收入的累計比例，為人口的累計比例，為待估參數向量，曲線即描述了按收入由低到高排列后，的人口（橫軸）與的收入（縱軸）之間的函數關系。
    由以上定義，表示收入不均等的系數可根據Lorenz曲線求得：
                                                                

    根據收入分布函數與Lorenz 曲線的聯系，令為全體人口的平均收入，可推導出[ 具體過程見Data(1998)]：
                                                                                                                                   

    進而，由FGT 指數可以用下式求出：

    可以推導出兩種基于參數化洛倫茲曲線來計算FGT貧困指數的公式，一種是GQ(general quadratic)模型(Villasenor和Arnold,1989)，一種是Beta模型(Kakwani,1980 )。 GQ模型比Beta模型簡單，可直接計算出貧困發生率，但在貧困線較低時計算的準確性不高，因此本文采用Beta模型。
    設Bata模型為：
                                               (9)
    對于Bata模型，將（2）、（3）、（4）式代入可得：

                                           
   
      
          
                                                         
    其中，
                                             
   
    其中， 
   （三）分解貧困指標
    首先，本文采用固定的貧困線。設貧困率的變動只與經濟增長和收入分配有關。經濟增長用收入來反映，收入分配用Lorenz曲線反映，則某年的貧困率可表示為P(µ,L), µ為居民的人均純收入,L為該年度的農村居民收入分配情況的Lorenz曲線。
    其次，設基期的貧困變化率是P(µ1,L1)，報告期的貧困率為P(µ2,L2)，則基期和報告期的貧困率的變動是：△P= P(µ1,L1)-P(µ2,L2).基期和報告期貧困率發生變化的原因在于人均收入和收入分配發生了變化。
    再次，為了計算人均收入和收入分配對貧困率改變的貢獻，構建兩個假設的貧困率P(µ1, L0)和P(µ0, L1)。P(µ1,L0)表示報告期，人均純收入變動但收入分配沒有變動； P(µ0,L1)表示在報告期，人均純收入維持基本水平但收入分配發生變動。
    最后，采用Sharpley法分解貧困指標可以得到以下公式,
    經濟增長對貧困率的變動的貢獻為：
                    (14)
    收入分配對貧困率變動的貢獻為：
                 (15)

三、數據描述與數據處理

  (一)數據來源
 本文研究的地域范圍是寧夏農村地區。需要注意說明的是，受環境資源等因素影響，寧夏南北農村居民收入差距大。寧夏北部地帶黃河貫穿全境，是一個富庶的平原地區；南部山區干旱少雨，自然條件差，山大溝深，經濟落后，全國592個國定貧困縣中寧夏的8個縣都集中此，被國家列入重點扶貧地區之一，稱西海固，與甘肅的河西、定西地區通稱“三西”地區。
    本文研究對象包括兩個群體：未解決溫飽的絕對貧困人口和基本解決溫飽的低收入貧困人口。研究數據的主要是從寧夏回族自治區農村社會經濟調查隊編輯的歷年調查年鑒中獲取，數據主要部分來自歷年農村住戶按照人均純收入的分組資料，期間年鑒的名稱有些變化：1985年以前的資料名稱為寧夏回族自治區農村抽樣調查隊，寧夏回族自治區農村抽樣調查資料；1985－1995年的資料名稱為寧夏回族自治區農村社會經濟調查隊，寧夏農村社會經濟調查資料；1996－2005年的資料名稱為寧夏回族自治區農村社會經濟調查隊，寧夏農村社會經濟調查年鑒。因作者在論述期間，2006年的統計年鑒尚未整理出來，故數據做到2005年底為止。
 （二）數據說明
  本文中所用到的1985－2005年的農村居民收入的數據是按戶分組的純收入數據。統計年鑒中對純收入的定義是農村住戶當年從各個來源中得到的總收入相應的扣除所發生的費用后的收入的總和。即純收入＝總收入－家庭經營費用支出－稅費支出－生產性固定資產折舊－贈送農村外部親友支出。
    由于研究時期跨度較長，各項收入來源指標的口徑不一致。 1992年以前，全年總收入有四項：從集體統一經營中得到的收入、從經濟聯合體得到的收入、家庭經營收入和其他非借貸性收入。1992年以后，實行新的住戶調查指標體系，全年總收入調整四項為：工資性收入（部分年份是勞動者報酬收入）、家庭經營收入、財產性收入和轉移性收入四項[統計調查年鑒中對這四項分別做了這樣的解釋：工資性收入是指農村住戶成員受雇于單位或個人，靠出賣勞動力而獲得的收入；家庭經營性收入是指農村住戶以家庭為生產經營單位進行生產籌劃和管理而獲得的收入；財產性收入是指金融資產或有形生產性資產的所有者向其他單位機構提供資金或將有形非生產性資料供其支配，作為回報從中獲得的收入；轉移性收入是指農村住戶和住戶成員無須付出任何對應物而獲得的貨物、服務、資金或資產所有權等，不包括無償提供的用于固定資本形成的資金。一般情況下，指農村住戶的二次分配中的所有收入。
]。為了使各個時期的數據具有可比性，統計調查年鑒中將1992年以前的指標調整為新的住戶調查指標。調整方法如下：工資性收入=從集體統一經營中得到的收入+從經濟聯合體得到的收入+1992年以前家庭經營收入中的生產性勞務收入；1992年以后的家庭經營收入=1992年以前的家庭經營收入—生產性勞務收入；財產性收入+轉移性收入=其他非借貸性收入。
  (三)數據調整
 在使用數據的過程中，因不同時間的貧困線的時間序列對比描述不準確，故以1985年消費價格為100，對1985—2005年農村居民人均純收入使用寧夏農村CPI對數據做了調整。數據調整的前后對比如表1所示。(調整的過程數據見附表表1)
 
表1 1985-2005年寧夏農村CPI及農村居民人均純收入的調整
Tab.1  The adjustment of income of rural household and rural CPI of Ningxia between 1985 and 2005
年份 寧夏CPI
（85年＝100） 寧夏農民純收入 寧夏調整后純收入 絕對貧困線 相對貧困線

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