中国与印度不平衡发展的比较分析报告

中国和印度不平衡发展的比较研究

Shubham Chandhuri/Martin Ravallion

【论文分类】社会主义经济理论与实践

【学刊期数】2008年04期

【论文期刊来源】《经济研究》(京)2008年1期第4～20页

【英文标题】Uneven Growth in China and India

Shubham Chaudhuri and Martin Ravallion

【作者简介】Shubham Chandhuri,Martin Ravallion,世界银行发展研究局。

【内容提要】本文考察了中国和印度近年来经济增长不平衡的情况，并分析了不平衡增长对不均等和贫困的影响。通过对家庭调查数据和官方加总数据的分析，本文发现增长存在不平衡——区域间、产业间和家庭层面上，这表明减贫工作进展不平衡，若增长更平衡，减贫效果可能更好；另外，收入不均等程度也在提高。本文探讨了增长不平衡及其应引起重视的原因。具体讨论围绕“有利的”和“不利的”不均等两个概念展开——不均等与不平衡增长对公平性以及长期增长与发展的有利或不利影响。我们认为，需要制定相关政策，保持有利的不均等——继续鼓励创新和投资，同时降低不利的不均等的程度，尤其是通过人力资本和农村基础设施投资，帮助贫困人口参与市场。

【关键词】增长/发展/不平衡/贫困减少

一、引言

自上世纪80年代以来，中国和印度的经济增长伴随着以收入或消费度量的绝对贫困发生率的大幅度降低，中国的表现尤为令人瞩目。图1显示了两个国家1981-2004年间贫困率变化的趋势，其中贫困人口基于可获得的数据计算，同时照顾到数据的可比性；贫困线设定为世界银行每天1美元的全球标准——按照1993年购买力平价约合每月32.74美元。可以看出，在这一时期，中国起初具有更高的贫困率，但情况很快就发生了变化。

但是，两个国家增长过程的分配效应还是引起了人们的关注。两国国内关于以增长为导向的改革的争论都在不断升温。很多人认为增长成果的分配过于不平衡，一部分人无论是按照绝对标准还是按照相对标准都落在了后面。按照传统的统计方法，这种不平衡性在两个国家表现为不断提高的收入不均等的程度。这种不平衡性反过来也会给增长的可持续性带来一些问题。

这种现象应该如何理解？增长的不平衡体现在哪些方面？反映不均等程度提高的数据可信吗？如果如此，一部分人被落在后面的情况是否应该引起关注？这会不会给增长和减贫的可持续性带来风险？

图1 中国和印度的增长与减贫（1981-2004年）

数据来源：Chen和Ravallion(2007)的贫困测算。

考虑到数据的问题后，我们考察了在中国与印度，增长不平衡表现在哪些方面，以及不平衡对不均等与贫困的影响。根据对现有家庭调查数据以及官方加总数据的分析，我们发现，增长确实是不平衡的——区域间、产业间和家庭层面上，这意味着减贫方面的进展也是不平衡的，如果增长不平衡一些，减贫方面的效果就可能更大一些；同时，收入不均等程度在提高。随后我们探讨了增长不平衡以及这个问题应该引起关注的原因。我们的结论基于可获得的数据。然而，由于相关问题的复杂性，并且按照严格的经验研究方法处理这些问题存在很多困难，所以本文的讨论不可避免地带有更多的推测性质。我们的讨论所围绕的理念是，存在“有利的”与“不利的”不均等——不均等与不平衡增长对公平性以及长期增长与发展的有利影响或不利影响。

我们认为中国和印度的发展道路，既受这两类不均等的影响，又形成了这两类不均等。有利的不均等——主要指那些反映经济激励的不均等，对经济增长起到关键作用；而不利的不均等——那些阻碍人们参与市场以及限制人力和物质资本投资和积累的不均等，可能在未来损害增长的可持续性。我们建议制定相应的政策保持有利的不均等——继续为创新和投资提供激励，同时减轻不利的不均等，主要是通过人力资本和农村基础设施的投资帮助贫困人口参与市场。

二、数据问题

人们总有种种理由质疑经济统计数据，不均等和贫困的测度也不例外。两国在数据方面的问题也相差很大。

过去关于中国贫困和不均等问题的很多研究受到种种数据问题的局限。有些问题在其他国家（发展中或发达国家）也很常见，而有些问题则带有中国特色。由于国家统计局在城市和农村地区使用的调查方法不同（而印度使用统一的调查方法），中国城乡数据之间的可比性成为较大的问题。对于中国的分析，我们选择了两类具有全国代表性的年度调查数据，即年度农村住户调查数据与年度城镇住户调查数据。

正如Ravallion and Chen(2007)指出的，农村住户调查数据在时间上也存在可比性问题。一个比较严重的问题是，1990年农民自给消费的估算方法发生了变化，政府采购价格（低于市场价格）由当地零售价格代替。①1990年（两种方法具有可比性的唯一年份），Ravallion and Chen(2007)表明，新的估算方法略微降低了不均等程度；1990年中国农村的总体基尼系数由31.5%下降到29.9%；农村贫困率由37.6%大幅降至29.9%。这反映出中国贫困人口的自给消费占总消费的比重很大。

以往研究中的另一个问题是，没有考虑生活成本的地区差异，这影响了收入分布的时空比较。如果考虑到城镇生活成本更高的事实(Ravallion and Chen, 2007)，城乡差距就会有一定程度的减少。此外，如果考虑到城镇通胀率高于农村的事实，20世纪80年代以后城乡不均等加剧的趋势（很多研究者提及过）就不存在了，尽管90年代中期以后城乡不均等加剧的趋势仍是明显的。

同多数国家一样，中国（和印度）关于贫困和不均等的大量分析都基于多期的横截面调查，每期的样本都被视为独立的。调查并没有追踪同一家庭在不同时期的生活水平，我们也就无从得知在某一期哪些贫困是永久的，哪些贫困是暂时的（反映生活水平的波动，包括陷入和摆脱贫困）。②

有关中国的微观数据公开得不充分，限制了研究人员应对数据缺陷的能力。但是，某些省及某些时期的微观数据还是可获得的。Ravallion and Chen(1999)使用中国南方四个省份的微观数据修正了自给消费的估算方法以及物价平减指数。对原始调查数据进行整理后，所计算的不均等程度降低了，不均等程度随时间提高的速度也降低了。

并非所有可能的数据问题都会低估不均等程度或不均等程度的增速。例如，如果能够修正选