考虑不平等因素的农村福利指数构造及实测

基于森的可行能力福利思想和阿特金森的广义均值不平等测度理论,在以物质生活水平、知识技能、健康状况和农村环境四个子维度作为综合评价的基础上,构建了一种具有全维度分布敏感性的中国农村社会福利指数新模型,论证了该模型具有"路径独立"和"子群一致"的特性。依据2001-2010年中国农村社会的相关统计资料,运用新模型测度并对比分析了2001-2010年期间在考虑了分布不平等影响后的中国农村社会福利指数发展趋势和特点,探讨了由不平等导致的社会福利损失变化。研究表明:在维度福利方面,物质生活福利增幅最大,但福利分布的不平等程度也最高;知识技能和健康状况两维度的福利增幅和分布的不平等程度均居中;环境状况维度的福利分布不平等程度相对最低,但福利水平却有所下降。2001-2010年我国农村社会整体福利水平逐年上升,但各维度福利发展的不平衡是制约我国农村社会福利更快更大幅度提升的主要障碍。2001-2005年因不平等造成的农村社会平均福利损失率为12.9%,2006-2010年为13.3%,其影响显著,并且还有逐渐增大的趋势。因此,建议协调发展各福利维度,在保持农民物质生活福利快速提升的同时,通过提升农民医保保障水平、深化医疗体制改革、加强农村环境保护等措施加快提高农民在健康、环境等非经济维度上的福利发展速度;其次,将降低农民在物质生活维度上的不平等作为主要抓手,通过完善收入分配机制、加大帮扶贫困农民力度,扭转农村社会福利不平等损失逐步增大的趋势。

中国居民收入机会不平等再测算——来自机器学习的新发现

缩小机会不平等,消除收入差距扩大的源生动力,从而达到分配公平,是实现共同富裕的必由之路,也是推进中国式现代化的治理抓手。本文采用基于集成回归树算法的机器学习模型,同时引入分位数回归森林将收入均值的机会不平等拓展至收入分布的机会不平等。本文基于2010~2021年中国综合社会调查数据的测算结果表明,以基尼系数衡量的全样本收入均值的机会不平等约为0.244~0.307,大致占总体不平等的38.1%~52.4%,这种非线性机器学习模型的测算结果明显高于依赖线性模型的传统测算方法。城镇居民收入的机会不平等高于农村,环境因素对城乡间收入差距形成的贡献度最大;个体及其父亲的可观测特征差异更倾向于拉大收入差距,而其母亲的可观测特征则相反。另外,收入分布的机会不平等测算结果表明,环境因素显著影响子代的收入风险,优良的环境基础更倾向于赋予子代收入分布的右偏优势;从分布结构看,收入下限、收入上限、偶然收入和收入风险的不平等程度都显著高于收入均值的机会不平等。

在华外资“中心-外围”分布成因及迁移研究

区别于以往对外商直接投资区域分布的研究,文章采用泰尔指数对传统的“东、中、西”部FDI区域分布划分方法进行了考察,认为近20年来我国FDI区域分布变化不适合于用这种方法来划分,进而提出了“中心-外围”的划分方法和“中心—外围”结构迁移的命题,并对形成中心外围FDI区域分布格局及其迁移的原因进行了解释。