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　　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，如果能够修正选择性偏误（相对富裕的人群在调查中代表性不足），不均等程度就可能提高。③然而，对于中国和印度的数据，我们目前并没有修正这一问题的基础。
　　印度自20世纪60年代起的贫困监测主要基于家庭支出调查，该调查属于全国抽样调查(NSS)的一部分。该调查的突出特征是将家庭人均消费支出作为个人福利指标，而贫困线保持固定的实际值，不因时因地（各邦的城市和农村）而变，贫困线由各地区和各时期的物价平减指数综合决定。数据的主要问题是，由于20世纪90年代的两次主要调查存在可比性问题，印度贫困和不均等情况的估算并不令人信服。④但是，1993-1994年和2004-2005年的调查可比性很强。
　　令人关注的是，这些调查在度量收入或消费上的质量。基于全国代表性抽样调查的消费与收入的加总数常常与国民收入核算(NA)的加总数不符。如Ravallion(2003)指出的，GDP就是一例，GDP包括本国非家庭部门的支出；而可能更令人不解的是，加总的私人消费水平及其增长率也存在差异，这种差异尤为令人关注。但这里特别需要注意的是，国民收入核算中的私人消费包括数量较大且增加迅速的部分，而抽样调查往往忽视这些部分(Deaton, 2005)。⑤此外，调查还会遇到低报（特别是收入，消费还轻一些）和前述的选择性偏误问题。⑥
　　对两国做比较时也遇到了很多数据问题。中国传统上一直使用家庭（人均）收入数据，而印度使用（人均）消费数据。⑦另外，关于生活成本的地区差异，在两个国家都很难获得可靠的数据。两国的购买力比较也常常受到很多因素影响，包括价格和价格指数数据等问题。在本文中，我们普遍忽略这些数据问题，当然，这并非因为我们认为这些问题不重要。
　　三、增长不平衡的表现
　　过去25年里，中国和印度的增长不平衡体现在很多方面，本节主要从四个方面阐述。
　　1.区域间的增长不平衡
　　中国和印度的总量增长成就的背后，是本国各地区增长的不平衡。就中国各省的GDP增长率（1978-2004年）而言，青海省最低，是5.9%；浙江省最高，是13.3%。而在印度的16个大邦中，比哈尔邦（包括新成立的恰尔康得邦）的GDP增长率最低，是2.2%；卡纳塔克邦的增长率最高，达7.2%。
　　与前几十年相比，过去25年里两国各省（邦）的增长率更高，波动也更小，例如在印度，20世纪80年代以前，除旁遮普和哈里亚纳两个“绿色革命”邦以及马哈拉施特拉邦以外，各邦的增长率最高是每年2%——增长率的变动意味着两国的区域差异都在增大。这种情况在印度表现得更加突出，原来较贫困的邦增长也更缓慢，无论在绝对意义上还是在相对意义上都出现了无条件分化。⑧图2清楚地表现了这一点，其中横坐标是两国各省（邦）初始人均GDP与最贫困的省（邦）初始人均GDP的比值，纵坐标是两国各省（邦）人均实际GDP的年均增长率。印度最贫困的那些邦仍然保持着正增长率，但它们与高增长率和改革无缘。
　　在中国，起初贫困的各省已经努力赶上起初富裕的各省的增长率（见图2）。也就是说，中国各省不存在相对意义上的分化，但各省绝对意义上的差距还是加大了。另外，中国沿海和内陆地区显示出了区域不平衡的迹象。⑨
　　
　　图2　中国和印度各地区的增长率
　　数据来源：《中国统计年鉴》（各年）；中央调查组织、印度政府。以下图3、图6同。
　　增长的区域不平衡在两个方面导致了减贫进展的不平衡。首先，在中国和印度，由于家庭收入增长与地区减贫有紧密联系，⑩增长的区域不平衡也就意味着减贫进展不一样。在中国，沿海地区的进展就领先于内陆地区。1981-2001年间贫困率的年均下降率，内陆省份为8%，沿海省份则为17%。在印度，大多数西部和南部的邦——印度半岛（安得拉邦除外），表现得相当不错，而较为落后的比哈尔邦、马德雅普拉德邦、拉贾斯坦邦、北方邦，以及东部各邦在1993-1994年间以及1999-2000年间减贫进展很慢。其次，在两国，增长最快的地区并非是能对贫困产生最大影响的地区。将各省的增长率同各自的减贫相对于增长率的弹性（并以初始的本省贫困人口占全国贫困人口的比例为权重，这些权重体现了各省的增长对全国贫困的影响）进行比较，结果是显然的。如果增长的格局有利于那些增长的减贫效应最大的省份，我们就会看到增长率同加权的弹性之间呈负相关关系。但是，两国的情况均非如此。(11)
　　
　　图3　中国和印度各产业的GDP增长率（1980-2005年）
　　2.产业间的增长不平衡
　　过去25年里，第一产业（农业）的增长率不但滞后于第二（工业）和第三（服务业）产业，而且呈现了下滑的趋势（见图3）。就名义值而言，过去25年里，两国城镇收入和支出的增长都明显快于农村。印度城市和农村的实际消费均值比稳步上升，由1983年的不到1.4提高到2000年的1.7。而早在1981年，中国城乡名义收入均值比就在2.5左右。随后，尽管城乡收入均值比有时下降，但总体趋势还是提高的。考虑到生活成本的差异，两国的趋势就不那么明显了。在中国，城镇通胀率高于农村地区，考虑到这一事实，城乡收入均值比的上升趋势就不明显了(Ravallion and Chen,2007)。(12)但是，还是有几个阶段，包括1997年至今，相对的城乡差距有所增大。而且，即使考虑到生活成本的差异，城乡收入的绝对差距也增大了很多。印度也是如此。
　　我们把人均GDP看作分别来源于第一、第二和第三产业，估计下面有关贫困率变化率的回归方程，我们可以分析各产业的增长情况如何影响两国的减贫。
　　
　　在中国，贫困率相对于总体GDP增长的弹性为-2.6。但是，如果把增长按产业分解，可以明显看到，增长的结构对减贫率有很大影响。第一产业增长的影响远高于第二或第三产业，而后两者增长的影响相近。
　　表1　　减贫与增长的产业分布：中国和印度
　　
　　注：括号内为t值（以下表2同）。
　　数据来源：中国（1981-2001年）数据来自Ravallion和Chen(2007)；印度（1951-1991年）数据来自Ravallion和Datt(1996)。
　　在印度，增长的结构也很重要，尽管其第三产业增长的影响比中国更大一些。(14)这可能反映出两国农地配置方面的差异。中国农村开始推行改革时，土地配置方面的不均等程度相对低。20世纪80年代初的农村改革实现了相对平均的农地分配。这意味着农业增长成为了中国减贫和减缓不均等的有力工具(Ravallion and Chen, 2007)。印度过去和现在农地分配的均等性要差一些，自然地，这也削弱了农业增长对贫困的影响。另外值得注意的是，印度减贫对总体GDP增长的弹性也远远低于中国（表1）。
　　农民收入增加，无论是得益于农业增长还是因为农村非农就业增加（特别是中国），同样对总体减贫发挥了关键作用。表2给出了贫困率随时间的变化率（贫困人口的对数的差分）对城乡平均收入加权增长率以及从乡村向城镇流动的人口回归的结果。可以看出，在两国，农村收入增长是唯一一个统计上显着地与减贫相关的变量。
　　表2　减贫与增长的城乡构成
　　
　　数据来源：印度数据来自Ravallion and Datt(1996)；中国数据来自Ravallion and Chen(2007)。
　　表1和表2的结果表明，中国和印度经历的产业增长不平衡——第一产业增长率滞后于第二和第三产业，农村收入增长落后于城市，这意味着如果实现更平衡的增长，就可能取得更大的减贫成效。通过反事实模拟可以分析更平衡的增长可能带来多少额外的减贫进展。假设三个产业平衡增长，即各个产业的GDP份额一直保持在1981年的水平，利用表1中的估计结果计算不同假设下的减贫率。例如，如果中国能够实现平衡增长并保持其在1981-2001年间的GDP增长率，年均减贫率将达到16.3%，而不是9.5%。而中国只需要10年而不是20年就可以把贫困率从53%降到8%。
　　对印度进行类似的分析可知，如果没有产业和区域的增长不平衡，20世纪90年代初全面推行改革之后全国增长率能够实现的减贫率是印度历史趋势的二倍(Datt and Ravallion,2002)。这一情况还表明，最初农村发展和人力资本开发相对差的邦，减贫对经济增长的弹性也更低(Ravallion and Datt,2002)。
　　当然，人们会质疑事实上是否可能在不降低总体增长率的情况下实现产业更加平衡的增长，这种情况应该被视为一种可能的上限。确实有迹象表明产业间存在此消彼长的情形。在这一时期内，中国第一产业的增长率与第二和第三产业合并增长率的相关系数是-0.41，这说明若实现更为平衡的增长，第一产业增长率的提高将使总体增长率下降。但值得注意的是，这种负相关性在统计上是不显着的（显着水平在6%），在某些时期（1983-1984年，1987-1988年和1994-1996年），第一产业的增长率以及第二和第三产业的合并增长率都超过了平均水平(Ravallion and Chen, 2007)。后面我们会回到两国是否面临总体增长与平衡的权衡这一问题。
　　3.居民收入增长不平衡
　　不同生活水平的居民在经济增长上也表现出不平衡性，增长发生曲线(growth incidence curve)可以清楚地反映这个问题。该曲线绘制了某一时期内各分位组（按人均收入或消费排序）人群的年均增长率。(15)图4是1993-2004/2005年间中国和印度的增长发生曲线。在两国最低分位组的增长率都低于最高分位组。印度的曲线更平缓一些。在中国，最富的1%分位组的增长率大约是最穷的1%分位组的2倍。但是，令人惊讶的是，在这一时期，即使是中国最穷的1%分位组的增长率也高于印度最富的1%分位组。图4可能低估了最富裕人群的增长率。我们之前提到，全国代表性调查的大样本抽样（图4所使用的）并不能很好地反映位于分配链条最顶端的人群的情况。对于印度，其他数据表明最富裕人群收入的快速增长。例如，Banerjee and Piketty(2005)基于一项有关税收返还的研究，指出印度的超富裕人群，即最富裕的0.01%的人群，他们的收入在1987/1988-1999/2000年间增长了285%以上，按购买力平价折合约每人每年增长16万美元。
　　图5表明了两国收入不均等的趋势。相比而言，印度仍然是收入不均等程度较低的国家（世界银行，2005,2007），而中国不再如此。中国的收入基尼系数由1981年的28%提高到2003年的41%，虽然中间有起伏，并且不同省份在不同时期的情况也不尽相同。(16)
　　需要注意的是，虽然中国根据收入测度不均等，而印度根据消费，但这并不能解释图5中两国不均等程度的差异。对于中国，在有些年份里也可以根据消费测度不均等，但是，根据消费得到的结果仅略低于根据收入的结果，并且该结果仍然比印度高很多。
　　
　　图4　中国和印度的增长发生曲线
　　数据来源：作者计算。中国数据来自Ravallion and Chen(2003)，印度数据来自Ravallion(2004b)。
　　印度的基尼系数在20世纪90年代有所上升，但是其增加幅度远小于中国（见图5）。(17)现在断定印度和中国一样不均等程度正处于上升趋势还为时过早。从图5可以看出，印度不均等程度上升只是近几年出现的。(18)实际上，20世纪90年代初以前，印度消费不均等的上升趋势统计上并不显着(Bruno et al,1998)。(19)
　　
　　图5　中国和印度的收入不均等发展趋势
　　数据来源：作者对印度的计算，以及Ravallion和Chen(2007)对中国的计算。
　　人们的印象是印度的不均等程度在明显提高，但图5与此不符。流行的看法可能有偏差，但数据也并非没有缺陷。我们前面提过，调查数据可能低估富人的收益，这一点也可以从税收返还的情况上看出来。富人消费模式和生活方式的明显变化不一定能够恰当地反映在以调查数据估算的不均等程度中。另外，可能更重要的是，印度不均等程度急剧上升的印象也许反映了绝对不均等程度的上升，正如绝对贫富差距不断拉大，而这与比例差距拉大不同。有证据显示，很多人是按绝对标准而非相对标准来看待不均等问题(Amiel and Cowell,1999)。(20)
　　4.发展不平衡与不均等程度提高
　　由于两国开始改革时城乡平均生活水平差距较大，随后的发展不平衡，城镇收入增长快于农村，可能进一步提高了总体不均等程度。Ravdllion and Chen(2007)的时序数据和回归分析都对中国的情况提供了直接的证据。控制了城乡收入增长，城镇人口比重加大对总体不均等没有显着影响，而城乡平均收入差距扩大（缩小）的时期则是总体不均等程度提高（下降）的时期。但是，目前不断扩大的城乡差距已经成为了公众和政府关注的焦点，其影响已不仅限于它对传统的不均等或贫困测度的影响。这可能是部分因为人们认为城乡差距反映了改革过程中的城市偏向。
　　同样，区域不平衡在两国也都引起了广泛关注，但是地区（省或邦）间差距拉大的定量分析对于印度更有意义。尽管政策讨论中已经着重考虑了组间不均等，但值得注意的是，城乡各自内部的不均等已经成为影响总体不均等的主要因素。在中国，农村地区内部不均等程度提高已经成为总体不均等程度提高的重要动力；而在印度，城市地区内部不均等程度的提高甚于农村地区。
　　GDP增长的产业分布——不考虑城乡差别，也是不均等变化的重要因素。例如表1中给出的回归结果，在中国，第一产业增长与总体不均等程度降低相关，而第二或第三产业增长则没有相关性(Ravallion and Chen,2007)。还有证据表明，第一产业增长的影响有滞后性，且滞后效应与当年效应差不多。令△lnG[,t]（G[,t]是全国基尼指数）对△lnY[,1t]（Y[,1t]是第一产业GDP）的两年移动平均值回归，我们可以得到（注意截距项表明很强的不均等程度提高的趋势，约为年均5%）：
　　
　　其中，U表示城镇人口比重，P表示消费价格指数（我们使用农村指数）。第一产业增长的影响仍然很大，但我们也发现城市化有降低不均等程度的效应；(22)另外，通胀率越高，不均等也越严重。较低的通胀率具有有利于贫困人口的分配效应，这与其他国家的情况是一致的。(23)
　　第一产业的增长率要达到多少才能抑制总体不均等程度上升？前面的弹性显示，每年7.0%的（移动平均）增长率可以避免不均等程度上升，而1981-2001年间第一产业的年均增长率为4.6%。只有在两个时期，即20世纪80年代初期和90年代中期，中国农业的增长率才足以抑制不均等程度上升。最近一个时期，第一产业GDP的实际增长率与抑制不均等程度上升所要求的最低增长率之间的差距尤为引人关注。近期中国经济增长的分布显然提高了不均等程度。
　　现在还无法肯定印度的（最近的）不均等程度提高也是由于类似的原因。但是，我们有理由认为，印度自改革以来经济增长过程中的“城市偏向”给总体不均等程度上升带来了压力。
　　四、增长不平衡及其受到关注的原因
　　增长为什么不平衡？人们怎么看待这种不平衡？在印度和中国，一部分人看起来已经落在了后面（至少截至目前），这应该引起重视吗？我们是否应该担心不均等程度的上升？
　　提出这些问题很容易，但回答起来很难，因为不平衡增长与不均等的产生和持续是非常复杂的过程。政策有一定影响，但初始的历史（例如遗留的制度）和地理（参与市场和享受公共服务的一个决定因素）条件也有一定影响。毫无疑问，经济因素是非常重要的，但政治和社会因素也不容忽视。严格回答这些问题超出了本文的范围。但是，我们可以根据对不同来源的信息的分析进行评价。
　　我们的讨论围绕着有利的和不利的不均等之间的区别，即对于穷人的生活水平的变化，不平衡增长具有哪些有利的或不利的影响，以及影响的程度。我们认为，印度和中国改革以后的发展路径都同时受到这两种不均等的影响，也都同时产生了这两种不均等。
　　1.有利的不均等
　　有利的不均等能够反映并强化市场激励，促进创新、创业和增长。个别证据显示，印度和中国引入市场化改革以来不均等程度的上升至少部分地反映了一种全新的市场激励状况。
　　要说明有利的不均等（及由此而来的经济激励）在中国增长中的作用，可能最有力的例证是20世纪80年代初家庭承包制对农业生产的促进。在家庭承包制下，农户分得土地，并获得土地生产剩余，这极大地提高了生产积极性。在中国转型早期，家庭承包制改革在促进农村经济增长方面起到了关键的作用(Fan, 1991; Lin,1992)。最初，这些改革可能降低了不均等程度，提高了农村地区相对于城镇地区的收入。但是，很快有些农户比其他户干得好——与耕作本领、农业气候条件以及市场参与有关，这使农村地区面临内部不均等程度上升的压力。
　　另一个例子来自Park et al(2004)对目前改革阶段中国城镇工资差距拉大问题的分析。改革开始时，中国城镇地区实行固定工资等级，政府安排就业，从而教育回报率低(Fleisher and Wang, 2004)。人们少有积极性去努力工作或掌握技能。由于工资压低以及劳动力流动性差，中国在20世纪90年代开始逐渐向市场体制转型，非国有部门蓬勃发展，劳动力市场日益放开。改革扩大了非国有企业的就业量，并逐步形成了一个竞争性的劳动力市场，不同技术、不同经验的从业人员的工资差距显着拉大，教育回报率也有所提高(Park et al,2004;Heckman and Li, 2004)。广泛提高教育水平尽管可能减少贫困，但也会提高总体不均等程度。印度也是如此。工资差距不断扩大，部分原因就是与受教育程度有关的工资差距在拉大，这同时反映了产品和劳动市场的竞争程度在不断提高(Dutta, 2005)。还有一个差距拉大可能促进经济增长的例子。20世纪90年代，印度各邦在增长上的差异不断拉大。Ahluwalia(2000)和Kohli(2006)推测，至少在一定程度上，这可能是因为不同邦的不同投资环境使私人投资获得了不同的效果。
　　2.不利的不均等
　　信贷市场失灵常常是问题的根源。在人力和物质资本融资方面，贫困人口往往是最受局限的。不利的不均等阻碍了人们参与市场，并限制了人力和物质资本投资。(24)
　　我们关注不利的不均等的两个方面。第一个与外部性、流动性阻碍以及地方政府对本地资源的严重依赖有关。这些特征能够造成地区贫困陷阱，生活在有禀赋优势地区的贫困家庭能够最终摆脱贫困，而生活在贫困地区的同样的家庭却会面临停滞或退步。这也是起初较贫困的省常常增长得较慢的可能原因之一（见图6）。
　　
　　图6　中国和印度地区增长率
　　尽管从加总数据看这种陷阱可能存在，但以此做定论还很勉强。关于造成这种陷阱的区域外部性，Jalan and Ravallion(2002)以及Ravallion(2005)提供了更加严格的微观证据，他们使用了中国的农户面板数据。个体摆脱贫困的前景，在区域因素方面取决于，公共资源（例如农村公路密度）和大体上非公共的资源（例如当地农业发展水平）。
　　第二个与人力资源开发的不均等有关——常常与需方信贷市场失灵有关，但也反映了政府在服务供给方面的不足。我们在上文指出，教育回报率的增加以及工资差距的拉开代表了“有利的”不均等，因为它们反映了更加灵活的劳动力市场，人们更有积极性努力工作并掌握技能。当然，教育程度低、资产少或很难获得贷款的人，对市场激励的反应能力较差，从而不能很好地利用市场化改革带来的新机遇。因此，人力资本的不均等是“不利的不均等”，因为它妨碍了两国通过增长来减贫的进程。(25)
　　改革初期，中国的基础教育远比印度普及；中国已经基本实现了普及小学教育。但小学以上受教育机会仍然不均等，这日益成为一种不利因素，因为初中教育以及（在某种程度上）高中教育，已经成为非农就业的必要条件，特别是在城镇地区，非农工作的工资远远高于务农的影子工资。因此，同其他国家一样，教育不足在中国目前是摆脱贫困的重要约束之一。
　　印度的教育不均等明显比中国严重（在改革初期和后来都是如此）。(26)受教育机会不均等显然已成为妨碍“益贫式”增长的重要因素。非农经济增长对贫困的影响存在差异，这反映了很多方面的不均等。农业生产率低、农村生活水平低于城镇以及基础教育不完善，这些都阻碍了贫困人口实现非农产业的增长(Ravallion and Datt,2002)。各邦在教育方面的初始差异，似乎是造成非农经济增长对贫困的影响存在差异的主要因素。
　　3.政策问题
　　政策出台和取消的偏差都对两国的不平衡增长造成了影响，以致增长没有对贫困和人力资源开发发生更大的作用。这些偏差主要有三类：第一，政策妨碍了市场的功能；第二，政策倾向了特定地区或行业；第三，政策忽视了必需政府干预的某些领域。
　　在印度，有人认为限制性的劳动力管理制度以及普遍地优先发展小规模产业抑制了更广泛的增长。尽管这些政策（表面上）有分配方面的考虑，但人们认为它们事实上限制了企业的增长，不利于创造就业，也阻碍了劳动力离开农业（世界银行，2006）。在一个有10亿人口的国家中，只有800万工人受到这些政策的保护。“目前的劳动力管理制度似乎是通过‘阻止’其他人就业来‘保护’已就业的人”（世界银行，2006）。这些制度在印度无助于吸纳劳动力，反而造成了留在农业的劳动力的比重远远超过其他（在农业增加值份额方面）相似的国家(Virmani,2005)。近年来，尽管GDP不断增长，印度创造就业的速度却无法跟上劳动力增加的速度，这也在某种程度上形成了印度增长的特点——“无就业增长”(Mehta,2003)。尽管这些考察有启示意义，这些政策对贫困人口造成的代价还需要进行严格的量化。
　　在中国，劳动力通过国内流动离开农业的阻力，部分来自于政府户口制度的限制，个人必须得到官方的户口登记才能在城镇地区利用某些资源。农业户口的人不易获到城镇户口。(27)农村居民流动的其他成本包括失去老家（行政分配的）土地的风险以及城镇地区对农村流动人口的各种限制。Shi et al(2004)对政策造成的人口流动成本进行了粗略测算，他们指出，即使控制了个人特征和生活成本差异，城镇工资仍然高出约50%。高流动成本可能同时加重了贫困与不均等。而农村内部和城镇内部的人口流动也有相似的限制。
　　这些提高不均等程度的人口流动限制，可能导致相当规模的总产出的损失。这些限制不仅使劳动力在产业间配置不当，也使中国更难形成聚集经济(Au and Henderson,2006)。我们可以（合理地）假设这些流动成本降低了落后产业（劳动力过剩）的收入，那么这些成本会加重贫困和不均等。其他不利于贫困人口的政策偏倚还包括，政府支出和产业政策更有利于中国的沿海地区而非（较贫困的）内陆地区。
　　两国政策所忽视的一个重要领域是服务供给。印度教育体制的缺陷（这不仅是贫困人口的看法）众所周知(Drèzeand Sen, 1995; PROBE,1999)。服务质量的问题尤为引人关注（世界银行，2006）。尽管原来服务供给的均等性较高（虽然当时城乡差别也很大），但中国在教育和卫生方面的不均等程度在不断提高(Zhang and Kanbur,2005)。至少在某种程度上，两国服务供给的缺陷和在区域间的差距，可以归纳为：富裕和贫困地区间人均政府投入的差距不断扩大、财政再分配不健全以及地方政府严重依赖本地资源。我们在讨论政策时还会谈到这些。
　　4.动态分析：有利的不均等可能转化为不利的不均等
　　没有适当的制度监察与制衡，不均等程度提高，即使最初属于“有利的”一种，也可能孳生一些现象，诸如腐败、裙带资本、寻租，或者，先期抓住新机遇受益的人限制其他人获得这些机会，或改变游戏规则以维持自己的利益。(28)这样，一段时间后，不利的不均等就可能出现了。
　　中国乡镇企业的发展和之后的表现就是这种动态转化的一个例证。中国各地乡镇企业的出现和发展始于20世纪80年代中期，这常常被引作一国体制创新战略的成功典范之一—中国实行了经济放权，地方政府有权成立乡镇企业并留存企业利润(Oi,1999)。在开始阶段，改革赋予的自主权和控制权，以及上级政府的硬预算约束，为提高投资与经营效率提供了很好的激励。尽管随后各地区农村的非农产出和就业变得不平衡，但是其发展可能降低了总体不均等程度（由于该创新是基于农村的），并在20世纪90年代中期以前一直促进着中国的增长。但是，随着乡镇企业增加，各种产品竞争更加激烈，地方和省级政府开始面临压力，保护其所管理企业及当地乡镇企业的（本地）市场。结果是跨地区贸易及地区外企业进入受到阻碍，形成国内产品和要素市场分割的局面，很多地区的投资环境恶化（世界银行，2005）。
　　5.“不利的不均等”能驱逐“有利的不均等”
　　不利的不均等能够产生双重危害。首先，由于部分人被落在后面，他们缺乏机会融入增长进程，这种不均等会直接削弱增长的潜力。其次，除了直接的人力和经济成本外，持续的不利的不均等，在人们寄予厚望的条件下，会形成对改革收益的负面认识。因为人们难以分辨所看到的总体不均等的原因——判断背后的动因是有利的还是不利的，从而人们可能不愿意忍受各种形式的不均等。这可能引发社会动荡或强化人们对进一步改革的抵触情绪，从而（间接地）威胁到增长的可持续性。实际上，持续的不利的不均等会驱逐有利的不均等。在中国，Han and Whyte(2006)报告了2004年对3000多名成年人调查的结果：40%的受访者“非常同意”中国的总体不均等程度“过高”，32%的受访者“基本同意”这个观点。80%的受访者赞成“政府采取平衡措施”来保证“最低生活水平”（“非常同意”和“基本同意”的受访者人数大约相同），这是一个引人注意的结果。有意思的是，关于人们对于不公平的不均等的认识，呼声最高的并不是最弱势的群体，例如农民或农村流动人口。另外值得注意的是，多数受访者感觉到教育、能力和努力还是有回报的。
　　五、保持有利的不均等，削弱不利的不均等
　　两国政府目前都非常重视实施恰当的政策和制度，保证增长的可持续性以及广泛性。50多年前，Arthur Lewis(1954)就注意到，在拥有大量剩余劳动力的经济中，结构转型的关键特征是剩余劳动力逐步由“传统的”低生产力活动转向“现代的”高生产力活动。Lewis认为这一过程在开始时不可避免地会提高不均等程度，因为有些地区实现了转变，而其他地区，至少暂时地，被落在了后面。(29)正如Lewis所言：“发展必然是不均等的，因为它不会同时开始于经济的各个角落。”
　　然而，正如本文所述，有许多理由表明，政策制定者如果要保证绝对生活水平的改善，特别是对于贫困人口，就应该关注“不利的不均等”。在本节中，我们试图建立一个简单的框架，来思考中国和印度如何应对不均等程度的提高，同时评价一些政策选择，包括两国最近实施的一些政策。
　　1.明确挑战
　　我们把目标设定为实现可持续的益贫式增长，即增长能够有益于贫困人口，从而持续、大幅地减少绝对贫困的程度。面临的挑战在于，要制定一系列的政策，直接指向不利的不均等而不破坏有利的不均等。从这个观点出发，我们当然不能接受那些牺牲贫困人口长期生活水平的再分配政策。平均收入和不均等之间没有此消彼长(trade-off)的关系，并不意味着具体政策层面上没有这种关系。通过扭曲经济关系来降低不均等可能对增长和减贫产生不确定的效果。
　　2.以史为鉴：避免权衡错误
　　中国和印度过去25年的历程为确立必要且可能的政策大方向提供了经验和教训。首先，增长与均等之间的此消彼长关系是一种错误的理解，尽管也有一些例外情况。我们上文已经讨论，此消彼长只存在于某些不均等中。适当的政策组合能够实现增长、减贫以及降低不均等程度（或至少不再提高）的共赢局面。
　　检验增长—均等间的此消彼长关系引出许多问题。中国的情况至少说明，比较增长率和不均等程度的变化，没有发现增长以不均等程度提高为代价的迹象。GDP增长率同基尼系数对数值差分的相关系数只有-0.05；回归系数的t值也仅有0.22。这个检验并没有显示高增长本身意味着不均等程度更快地提高。平均收入增加的同时不均等程度也在提高，这反映出两者共同的时间趋势而非内在的协动关系。在增长更快的时期，不均等程度没有更快地提高。事实上，在不均等程度下降的时期（1981-1985年和1995-1998年），平均的家庭收入的增长率反而是最高的。另外，在第一产业增长最快的时期（1983-1984年，1987-1988年和1994-1996年），其他产业的增长率没有下降(Ravallion and Chen, 2006)。就各省情况而言，农村收入更快增长的同时不均等程度也没有更快地提高（如果有关系，其作用也是相反的）。
　　在20世纪80年代初期和90年代中期，中国第一产业增长加速的原因可能有所不同。在前一时期，农业增长（我们认为主要是）是因为家庭承包制的引入极大地提高了生产积极性，农民成为农业产出的剩余索取者。(30)在后一时期农业收入增长似乎是得益于农业领域隐性税费的大幅度减少。20世纪80年代初期到90年代中期，政府实行的是国内粮食采购政策，农民必须按照政府定价向政府售出固定数额的粮食，而政府定价往往低于当地市场价格（但是余粮可以按市场价格出售）。如果农民生产的粮食高于指定的政府采购数额，这种采购额就是一种超边际税；而对于另一些农民，采购则会在边际上影响生产决策。Ravallion and Chen(2006)提供的证据表明，隐性税费的减少给农村经济带来了可观的收益，特别是对于贫困人口。
　　3.帮助贫困人口参与市场
　　减缓不均等程度上升、保证减贫进程加快，两国需要增加落后农村地区的收入，而这又要求更好地融入市场。这个问题常常面对两种选择，即投资开发贫困地区(jobs to people)或促进本地人口向外流动(people to jobs)。向城市流动可能有利于两国的贫困人口。但是，如果贫困地区不能在人力资源开发和农业方面得到适当的投资，向外流动对于农村贫困人口往往是不可行的。相反，虽然农业收入可能进一步增加（例如高价值作物多样化），农村非农就业也可能增加，但两国农业的GDP份额仍然会下滑，并且地理条件与偏远程度也会限制较贫困地区非农经济活动的可能性。
　　我们应该着眼的是，要了解并纠正深层的市场和政府失灵，并校正将贫困人口隔离在自我进步机会之外的资产不均等问题。从这个角度来看，两个国家应该关注三项重点：
　　首先，农村基础设施应作为优先发展对象。中国开始改革时农村基础设施非常薄弱。财政和信贷约束意味着大约还要再过10年农村地区才有可能引入大型的基础设施扩建项目，例如1990年左右启动的公路建设项目。各县之间农村基础设施的差异对后来中国农村家庭消费水平提高有很强的作用(Jalan and Ravallion,2002)。在贫困农村地区建设基础设施，如果项目设计合理，还是可以得到比较合理的回报的(Ravallion and Chen,2005b)。
　　在印度，落后的农村基础设施已经被广泛地认为是增长和减贫的阻力。有人认为，如果能够实现更加均等的增长，改善农村金融和基础设施，印度将获得很高的回报。但是这不单单是一个设施建设的问题，还引出了有关制度安排改革的必要性以及供方激励的更深层次的问题（世界银行，2006）。
　　其次，要制定更加完善的政策为贫困人口提供有质量保证的卫生和教育服务。
　　第三，要制定相关政策促使关键产品和要素市场（土地、劳动力和信贷）更好地满足贫困人口的需求。在印度，这要求进一步放松对正规部门劳动力市场的管制。而中国需要解决的重点问题包括减少对人口流动的政策限制，以及法律改革。
　　财政政策将对这些问题的解决发挥重要作用，但这在很大程度上取决于财政资源的动员及其具体的支出方式。去除税收和投入政策对贫困人口的不利因素也是非常关键的。两国一直存在的另一个问题是如何增加贫困地区的地方财政资源。两国目前社会性支出分权化对减贫和人力资源开发的作用有限，除非集中力量保证更有力的从富裕地区向贫困地区的财政再分配。
　　4.最近的举措
　　两国的决策者们显然都在探索途径，帮助农村贫困人口融入增长进程。中国在“十五”计划后半期削减并逐步取消农业税费，并给贫困县居民的小学教育提供补贴，这些都表明政府更加强调改善农村福利。这项计划的一个关键内容是采取一揽子措施，实现“建设社会主义新农村”目标。这些措施要求全面取消农业税。但取消农业税费也带来了新的问题。对很多地方政府而言，特别是内陆省份和贫困地区，这些税费是地方公共服务（主要包括卫生和教育）的主要资金来源。
　　政府十分清楚这些问题，“建设社会主义新农村”工作中很大一部分增加的投入被用于改善农村地区的教育和卫生服务。在这些行动中，政府计划投入数十亿元资金来支持贫困地区的几千万中小学生上学，并为农村学生提供免费的九年义务教育。此外，中央政府还设计了旨在减少农民经济负担的合作医疗制度，对于参加合作医疗的农民，中央政府还计划把对农民的补贴增加一倍。计划的其他内容还包括增加对农民的补贴支付，以及加大政府对农村公共事业的投入力度。
　　“最低生活保障制度”（常称作“低保”），是中国政府针对市场经济中社会保障新挑战提出的主要应对措施。低保制度的目标是保证城镇居民的最低收入，提供补贴使得个人收入能够达到各地设定的“低保线”。由于低保制度主要通过地方政府实施，其区域差异很大，这可能削弱了该制度的作用(Ravallion, 2007)。改革此项制度并扩大覆盖面——纳入（风险较高的）农村地区，也面临着诸多挑战。
　　如果这些工作能够有效落实，并着眼于中国农村的贫困地区和贫困家庭，减贫前景在“十一五”期间会是非常光明的。
　　印度也有很多新的举措。根据2005年出台的《农村就业保障法案》，每个家庭中至少有一个成员每年工作时间中有100天的工资必须满足最低农业工资标准。这项法案应该对农村贫困有很大影响，但是如果考虑到所有的成本，包括项目参与人员放弃的收入，我们目前还不清楚这个制度是否是实现目标最有效的选择(Murgai and Ravallion,2005)。
　　印度政府2006-2007财年的预算也要求大力增加对农村基础设施、创造就业、卫生和教育方面的投入。新项目包括为印度所有村庄提供通电、通水、通路的Bharat Nirman（建设印度）项目，以及旨在保证基础教育最低标准的Sarva Siksha Abhiyan项目。这些项目并不是明确针对贫困地区，但由于村庄缺少这些服务和设施，所以无论在什么情况下这些项目都会惠及贫困人口。
　　六、结论
　　在发展中经济体中，总体经济增长鲜有地区或行业的平衡，中国和印度也不例外。我们已经看到，两国改革后的增长模式都不是特别有利于贫困人口。
　　收入不均等程度不断上升，两国的贫困问题没有更多地呼应总体经济增长，而是更多地呼应了不均等程度提高。两国在人力资源开发和获得主要基础设施方面持续的不均等，可能在印度更为严重，很明显这不利于贫困人口享受改革带来的经济收益。这些不均等及其相关的财政资源和政府能力的不均等成为两国将来制定政策时急需考虑的问题。
　　将来，两国如果无法解决已经并正在提高的不均等程度，它们将无法保持过去的减贫进度。但是将“不均等”作为一个广义的概念谈论无济于事。政策要考虑的是那些造成享受未来经济增长收益机会不均的不均等的具体内涵。
　　尽管两国都要关注我们谈到的“不利的不均等”，我们认为不断提高的不均等程度对增长构成的短期风险在中国会更大一些。当然，中国政府通过实现高速增长补偿了不断扩大的不均等。保持足够的增长需要更为有效的政策手段。
　　无论不断提高的不均等程度是否得以成功解决，其都可能对世界其他地方产生影响。如果这个问题没有解决，较高的增长率可能无法保持，对其他地区的贸易和增长也会产生溢出效应。相反，问题的解决还要看解决的具体方式，尽管（正如我们所说）纠正不利的不均等实际是有利于增长的，增长仍将可能付出一些短期的代价。贸易格局可能也会受到影响，例如增长的行业分布发生变化。
　　两国的最新举措可能将其引向正确的方向，但是还要开展持续的评估性研究以分析同其他方案相比这些方法的效果。各种干预措施实现适当的平衡还有很多重要且尚待解决的问题。但更为严峻的挑战是要完善治理——能力、责任和回应性——主要是（但不限于）地方层面。如果不应对这一挑战，各种举措的最终效果可能是不确定的。
　　注释：
　　①20世纪90年代中期以前，粮食的政府采购价格一直低于市场价格。利用这些价格来估算自给消费会高估贫困和不均等的水平。这种做法在20世纪90年代被大范围放弃，而倾向于采用本地零售价格估算。
　　②面板数据研究的一些问题后文还会涉及。
　　③这不是必然的，但对于美国的数据，有一些这样的情况(Korinek et al,2006)。
　　④Deaton(2001)，Datt and Ravallion(2002)以及Sen and Hiamnshu(2004a)讨论了可比性问题。
　　⑤Deaton and Kozel(2005)对这个问题以及印度贫困估算的相关问题做了许多有意义的研究。
　　⑥在测算贫困时，有些研究者以根据国民收入核算数据（GDP或人均消费）得出的均值代替调查数据的均值，例如Bhalla(2002)和Sala-i-Martin(2002)。这种方法假设数据差异是分布中立的，但这很难保证。例如，对调查的选择性不回应可能造成很大的误差(Korinek et al,2005)。有关印度贫困测算的进一步讨论参见Ravallion(2000)。
　　⑦比较不均等的测度时还会谈到这一点。
　　⑧计量检验表明，改革后，印度的增长率分化更加明显。详见Ghosh(2006)。
　　⑨参见Chen and Fleisher(1996), Jian et al(1996), Sun and Dutta(1997), Raiser(1998)以及Kanbur and Zhang(1999)。Milanovic(2005)说明了包括印度和中国在内的区域不均等问题。
　　⑩印度的情况参见Datt and Ravallion(1996,2002)以及Deaton and Dreze(2002)，中国的情况参见Ravallion and Chen(2006)。
　　(11)中国的情况参见Ravallion and Chen(2007)，印度的情况参见Datt and Ravallion(2002)。
　　(12)还有其他数据问题影响城乡差距的分析。中国城镇地区的农村流动人员数量的低估可能高估城乡收入均值比及其增长率。与这种影响相反，城镇调查的回应率似乎低于农村地区。比较可靠的假设是，富者的回应率更低。通过与中国国家统计局工作人员的讨论，我们认识到这个问题在中国越来越突出。
　　(13)这种检验来自Ravallion and Datt(1996)。注意，这些回归最好被看成分解工具而非减贫的因果模型。进一步的解释必须令增长率及其组成内生化。Ravallion and Chen(2007)提出的中国减贫模型在这个方向上做出了一些尝试。
　　(14)注意，印度第二和第三产业增长的系数，绝对值相似但符号相反（见表1）。这说明增长率的（加权）差异对减贫产生了影响。
　　(15)增长发生曲线的精确定义和性质参见Ravallion and Chen(2003)。
　　(16)注意后一个结果低于以往的计算结果，这是因为我们对调查的估价方法（前文曾提及）的变化和城乡生活成本的差异进行了修正。城镇地区由于通胀率更高因而生活成本更高（同时，对包括住房在内的某些商品的价格控制和补贴也逐步取消）。如果不做修正，2003年的基尼系数将超过45%，而非41%。
　　(17)图5只使用了NSS的“大样本”。20世纪90年代的小样本也说明不均等程度在增加(Ravallion,2000)。
　　(18)只有使用一致的历史数据，并利用Deaton的方法修正1999/2000年数据的可比性问题，才可能进行长期比较。
　　(19)本文写作时，第61轮（2004/5年）NSS数据尚未公布。最新结果（大家都在翘首以盼）会说明20世纪90年代不均等程度上升的情形是否会持续。本文写作时我们只能获得初步结果，但这些结果表明20世纪90年代初以来到2005年印度不均等程度一直在上升（见图6），并可能在加速上升。当然，在微观数据发布后，还应该进行更仔细的考察。
　　(20)以绝对不均等概念评价经济增长和改革的进一步研究，参见Ravallion(2004a)以及Atkinson and Brandolini(2004)。
　　(21)还有证据表明过去的不均等也有显着影响；加入△lnGt[,t-11]，其系数为-0.348(t值=-3.11)；其他系数仍然显着，且R[2]提高到0.681。然而，只用20个观测值（动态设定中还要减少），还不清楚所得的动态效应有多么稳健。我们把讨论只限于以下更简单的回归模型。
　　(22)若城市化效应滞后一年，拟合度会提高，这是合理的。
　　(23)Easterly and Fischer(2001)以及Dollar and Kraay(2002)都使用了多国的数据；Datt and Ravallion(1998)使用了印度的数据。
　　(24)世界银行（2005，第五章）回顾了这方面的讨论，并提供了某些不均等低效的证据，特别是，这些不均等导致发展机会的不均等。亦可参见Aghion et al(1999)对各种理论研究的精彩评述。
　　(25)注意，将人力资本不均等视作“不利的”，这并不同于前面所说的某些结果上的不均等，例如工资差距拉大。两种观点中，一种认为，回报不同是由于努力不同；另一种认为，禀赋差异是由于供方治理不善以及需方市场失灵（特别是信贷市场）。
　　(26)相关证据可参见世界银行(2005)。
　　(27)尽管如此，中国的城市化进程还是快于印度。中国的城镇人口比重由1980年的19%提高到2002年的39%。而同期，印度（没有这种限制）的城市人口比重由23%上升到28%。
　　(28)之前的类似观点参见North(1990)和Hellman(1998)。
　　(29)生产力的差异体现在：农村与城市之间、传统农业与现代农业之间、农业与工业之间，等等。不同的环境中，表现并不一样，甚至在一国内部也是如此。哪个方面是最重要的，显然影响政策考虑。
　　(30)有研究指出了，在中国转型初期，该体制改革刺激农村经济增长的重要作用(Fan, 1991; Lin,1992)。
经济研究京4～20F13社会主义经济理论与实践Shubham Chandhuri/Martin Ravallion20082008
增长/发展/不平衡/贫困减少
Uneven Growth in China and India　　Shubham Chaudhuri and Martin Ravallion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。
作者：经济研究京4～20F13社会主义经济理论与实践Shubham Chandhuri/Martin Ravallion20082008
增长/发展/不平衡/贫困减少

网载 2013-09-10 21:26:37

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