灰色收入与国民收入分配

　王小鲁
　　前言
　　2005-2006年，我们在全国各地几十个不同规模城市进行了城镇居民收入与消费调查。在此基础上，2007年作者发表了题为《我国的灰色收入与居民收入差距》的研究报告1。在这个报告中，作者推算我国在2005年的城镇居民可支配收入中，有4.8万亿元没有反映在居民收入统计数据中的隐性收入，主要发生在高收入阶层。作者认为这些隐性收入的大部分属于“灰色收入”。作者通过对城镇居民分组收入数据进行校正，发现在包括了隐性收入后，城镇最高收入和最低收入各10%家庭之间的收入差距从9倍扩大到了31倍；全国居民最高收入和最低收入各10%家庭之间的收入差距从21倍扩大到了55倍。这意味着我国国民收入的分配失衡比过去所普遍了解的情况更加严重。
　　该报告还根据家用汽车拥有量、商品住宅销售量、私人出境旅游的人次数、以及银行存款的分布数据，从不同角度对居民收入（主要是高收入居民的收入）进行了估计，从而对上述推算结果进行了交叉验证。同时也对灰色收入的来源进行了一些初步分析，认为这主要是由于体制上的缺陷造成的，因此迫切需要推进体制改革来解决国民收入分配失衡问题。
　　上述推算的方法和结果是否可信？经过几年之后，国民收入分配状况发生了哪些变化？为了回答这些问题，我们于2009年再次组织进行了城镇居民家庭收支调查（采集的数据为2008年全年数据），并在调查数据的基础上进行了新的研究分析。本报告就这次调查的范围、调查和分析方法、以及研究结果进行陈述，并在此基础上进一步分析国民收入分配失衡的现象和所需要的应对措施。
　　本报告的第一部分报告我们的城镇居民收入调查方法和样本分布情况。第二部分讲述分析方法，报告技术分析的结果。第三部分在调查数据和技术分析的基础上，推算我国城镇居民可支配收入的真实水平和真实的收入差距。第四部分是对灰色收入来源的进一步分析。第五部分分析灰色收入对国民收入分配格局的影响。第六部分是本报告的结论。
　　一、城镇居民收入调查方法和样本分布
　　1.如何获得真实的调查数据
　　作者认为，目前关于居民收入的统计调查数据存在重大失真。特别是关于城镇高收入居民的可支配收入，失真非常严重。这并不是指统计调查方法或计算的错误。目前的城镇和农村居民住户调查样本，是根据统计学的随机抽样方法确定的。这一方法本身并不存在系统性的错误。但必须注意到以下情况：
　　1.现行的住户调查抽样是基于自愿原则确定的，但高收入居民中有相当大比例不愿意接受调查，导致在抽样过程中被迫更换样本，因此在样本更换过程中发生了对高收入居民的遗漏。
　　2.包括在调查样本中的高收入居民中，有许多人不愿意提供他们的真实收入信息。在他们报告的收入中，工资性收入的真实程度较高，而其他收入可能偏低；特别是其中一些人有大量不愿暴露、来源不明的“灰色收入”。这部分收入基本上不可能反映在收入调查数据中。
　　以上原因使统计调查发生系统性偏差，无法真实地反映居民收入分配状况。这一问题，很难在现有的住户统计样本和现有的调查方法范围内得到彻底解决，需要探索另外的途径。基于这一原因，我们研究的首要目的是取得关于居民收入的真实数据。在2005-2006年调查中，我们借鉴了社会学调查方法，由各地的专业调查人员对他们熟悉的亲属、朋友、同事、邻里的家庭收支状况进行了调查。我们还采取了若干辅助措施保证调查数据的真实性。事实证明这一方法是可行的，调查取得的数据具有比较高的可信度。
　　在2009年调查中，我们使用了同样的调查方法，但采取了更严格的质量控制措施，并扩大了调查样本。必须说明，由于这一调查方法不同于随机抽样方法，因此我们无法直接用这个调查样本的数据来推算我国城镇居民收入的总体分布状况，而必须借助于其他方法进行推算。关于推算方法，将在本报告第二部分中详细介绍。本部分的主要目的是对调查方法和样本分布状况进行说明。
　　在调查之前，我们对各地调查人员进行了问卷和调查方法培训。为了消除受访者可能的疑虑，调查问卷采取无记名方式，在调查开始前向受访者提供了调查结果只用于研究的承诺和样本数据保密承诺。在调查方法上，也采取了若干降低调查敏感度和有利于获得真实数据的措施。例如，关于调查目的，主要强调研究消费结构而不是强调研究收入水平；在问卷设计上，先问消费问题后问收入问题，先问具体分项后问消费和收入总额。在收入来源方面，问卷只要求回答简单的收入分类（包括工资性收入、兼职和劳务收入、实体经营收入、金融投资收入、财产性收入、知识产权收入、各类转移收入、和未包括在以上各项的其他收入），不要求回答具体收入来源。在访问结束后，要求调查员填写他们与受访者的关系，以及他们对问卷调查结果可信程度（包括可能的偏差方向和偏差程度）的个人估计，作为问卷的参考信息。
　　调查完成后，我们对问卷进行了全面的质量检查。除了对信息完整性和调查地点正确性进行核对外，我们设计了一套检查程序，对各问题之间的逻辑关系，以及各项收入和消费数据之间的数量关系，进行合理性检查，对质量不符合要求的问卷（包括信息遗漏、涂改、数据反常、不同信息之间存在逻辑错误而又无法鉴别正确信息等等问题的数量超过标准，以及调查对象不属于城镇居民）和信息真实性值得怀疑的问卷做了剔除。
　　2.调查样本的分布状况
　　本次调查在全国19个省份（包括直辖市）的64个不同规模城市，以及14个县的县城和建制镇进行，
　　省份（括直辖市）包括北京、上海、山东、江苏、浙江、广东、山西、河南、湖北、安徽、江西、辽宁、黑龙江、四川、重庆、云南、陕西、甘肃、青海。这保证了东部、中部、西部和东北地区都有一定数量的样本分布，并照顾了南北方的分布。
　　城市包括北京、上海、济南、南京、杭州、广州、太原、郑州、武汉、合肥、南昌、沈阳、哈尔滨、成都、重庆、昆明、西安、兰州、西宁、深圳、青岛、苏州、大同、鞍山、抚顺、齐齐哈尔、大庆、徐州、扬州、阜阳、芜湖、六安、日照、襄樊、宜昌、东莞、中山、绵阳、忻州、开封、三门峡、驻马店、孝感、宜都、邳州、富阳、金华、绍兴、韶关、巢湖、滁州、赣州、吉安、景德镇、九江、丹东、铁岭、牡丹江、西昌、咸阳、白银、嘉峪关、天水、玉溪。其中直辖市、省会城市和“副省级”城市有21个，规模较小的地级和县级城市有43个，在不同规模城市之间保证了较为均衡的分布。
　　县城和建制镇所在的县份包括山西省繁峙县、江苏省沛县、浙江省象山县、山东省平原县、齐河县、河南省滑县、湖北省大悟县、重庆市垫江县、开县、忠县、陕西省咸阳市礼泉县、甘肃省皋兰县、泾川县、青海省民和县。这些县份的地理分布也是较为均衡的。
　　这次调查选取的城市数量较多，而样本在各城市的分布比较分散，这是基于两个考虑：首先，一个城市样本数量过多，就无法保证调查样本家庭都是专业调查人员所熟悉的家庭，与本次调查方案的初衷相悖。其次，样本中包括较多的城市，也保证了样本具有更好的代表性。
　　我们的调查方法也存在缺点。一个主要问题是，该调查是一次性进行的，关于受访者家庭收入和消费的数据都是由受访者根据记忆提供（但在选取受访者的过程中，已经排除了对家庭收入和消费状况不够了解的家庭成员）。与记账式的抽样调查相比，这会产生较大的数据误差。但记账式调查不仅比一次性调查成本高、耗时长、难度大，而且由于调查内容具有敏感性，更容易导致系统性偏差。而一次性调查因记忆不准确造成的数据误差，一般而言是随机分布的，而不是系统性的。在样本平均的意义上，随机性误差会因正负互相抵消而大大减少，而系统性偏差是无法自动抵消的。因此基于本课题的研究目和研究条件，都必须采取一次性调查的方式。
　　本次调查总共包括样本家庭4909个，经过严格的质量检验，剔除问卷质量不符合要求的689个样本，另有25个负收入样本未包括在分析中（因为分析表明，他们大部分在正常情况下不属于低收入家庭，负收入主要是临时性经营亏损造成的），实际分析采用有效样本4195个。
　　表1列出了全部调查样本和有效样本的地区分布、按城市规模的分布、受访者年龄和户籍状况分布、样本家庭最高收入者的文化程度分布、受访家庭的人均可支配收入分布等情况。可以看到，样本在全国不同区域之间、不同规模的城市之间、以及受访者的年龄、文化程度的分布是比较均衡的；但居住在较大规模城市、具有较高学历、以及从事经营性活动和白领职业的人群所占比重，高于这些人群在全国城镇人口中的相应比重。这是因为根据作者2007年研究报告的结果，城镇居民收入水平的统计偏差主要发生在高收入居民。为了保证有足够数量的高收入居民样本以进行分析，在调查中有意识地增加了这部分人群的样本数量。我们使用的分析方法，将保证这种分布的差异不会影响到对全国城镇居民人均收入分布的推算结果。

表1.按各种分组的样本分布状况

[table]
[tr][td=1,1,168]1、按地区分布[/td][td=1,1,104]样本总数[/td][td=1,1,104]样本总数分布[/td][td=1,1,95]有效样本数[/td][td=1,1,98]有效样本分布[/td][/tr]
[tr][td=1,1,168]东部地区[/td][td=1,1,104]1863[/td][td=1,1,104]37.95%[/td][td=1,1,95]1563[/td][td=1,1,98]37.26%[/td][/tr]
[tr][td=1,1,168]中部和东北地区[/td][td=1,1,104]1848[/td][td=1,1,104]37.65%[/td][td=1,1,95]1605[/td][td=1,1,98]38.26%[/td][/tr]
[tr][td=1,1,168]西部地区[/td][td=1,1,104]1198[/td][td=1,1,104]24.40%[/td][td=1,1,95]1027[/td][td=1,1,98]24.48%[/td][/tr]
[tr][td=1,1,168]合计[/td][td=1,1,104]4909[/td][td=1,1,104]100.00%[/td][td=1,1,95]4195[/td][td=1,1,98]100.00%[/td][/tr]
[tr][td=1,1,168]2、按城市规模分布[/td][td=1,1,104]样本总数[/td][td=1,1,104]样本总数分布[/td][td=1,1,95]有效样本数[/td][td=1,1,98]有效样本分布[/td][/tr]
[tr][td=1,1,168]200万人以上城市[/td][td=1,1,104]2495[/td][td=1,1,104]50.83%[/td][td=1,1,95]2083[/td][td=1,1,98]49.65%[/td][/tr]
[tr][td=1,1,168]100-200万人城市[/td][td=1,1,104]915[/td][td=1,1,104]18.64%[/td][td=1,1,95]789[/td][td=1,1,98]18.81%[/td][/tr]
[tr][td=1,1,168]100万人以下城市[/td][td=1,1,104]995[/td][td=1,1,104]20.27%[/td][td=1,1,95]889[/td][td=1,1,98]21.19%[/td][/tr]
[tr][td=1,1,168]县城、建制镇[/td][td=1,1,104]504[/td][td=1,1,104]10.27%[/td][td=1,1,95]434[/td][td=1,1,98]10.35%[/td][/tr]
[tr][td=1,1,168]合计[/td][td=1,1,104]4909[/td][td=1,1,104]100.00%[/td][td=1,1,95]4195[/td][td=1,1,98]100.00%[/td][/tr]
[tr][td=1,1,168]3、受访者年龄分布[/td][td=1,1,104]样本总数[/td][td=1,1,104]样本总数分布[/td][td=1,1,95]有效样本数[/td][td=1,1,98]有效样本分布[/td][/tr]
[tr][td=1,1,168]20-29[/td][td=1,1,104]1647[/td][td=1,1,104]33.55%[/td][td=1,1,95]1411[/td][td=1,1,98]33.64%[/td][/tr]
[tr][td=1,1,168]30-39[/td][td=1,1,104]1383[/td][td=1,1,104]28.17%[/td][td=1,1,95]1196[/td][td=1,1,98]28.51%[/td][/tr]
[tr][td=1,1,168]40-49[/td][td=1,1,104]1236[/td][td=1,1,104]25.18%[/td][td=1,1,95]1062[/td][td=1,1,98]25.32%[/td][/tr]
[tr][td=1,1,168]50-59[/td][td=1,1,104]520[/td][td=1,1,104]10.59%[/td][td=1,1,95]425[/td][td=1,1,98]10.13%[/td][/tr]
[tr][td=1,1,168]60及以上[/td][td=1,1,104]123[/td][td=1,1,104]2.51%[/td][td=1,1,95]101[/td][td=1,1,98]2.41%[/td][/tr]
[tr][td=1,1,168]合计[/td][td=1,1,104]4909[/td][td=1,1,104]100.00%[/td][td=1,1,95]4195[/td][td=1,1,98]100.00%[/td][/tr]
[tr][td=1,1,168]4、受访者户籍分布[/td][td=1,1,104]样本总数[/td][td=1,1,104]样本总数分布[/td][td=1,1,95]有效样本数[/td][td=1,1,98]有效样本分布[/td][/tr]
[tr][td=1,1,168]本市城镇[/td][td=1,1,104]4457[/td][td=1,1,104]90.79%[/td][td=1,1,95]3808[/td][td=1,1,98]90.77%[/td][/tr]
[tr][td=1,1,168]外地城镇[/td][td=1,1,104]276[/td][td=1,1,104]5.62%[/td][td=1,1,95]234[/td][td=1,1,98]5.58%[/td][/tr]
[tr][td=1,1,168]外地农村[/td][td=1,1,104]156[/td][td=1,1,104]3.18%[/td][td=1,1,95]138[/td][td=1,1,98]3.29%[/td][/tr]
[tr][td=1,1,168]漏答[/td][td=1,1,104]20[/td][td=1,1,104]0.41%[/td][td=1,1,95]15[/td][td=1,1,98]0.36%[/td][/tr]
[tr][td=1,1,168]合计[/td][td=1,1,104]4909[/td][td=1,1,104]100.00%[/td][td=1,1,95]4195[/td][td=1,1,98]100.00%[/td][/tr]
[tr][td=1,1,168]5、家庭最高收入者文化程度[/td][td=1,1,104]样本总数[/td][td=1,1,104]样本总数分布[/td][td=1,1,95]有效样本数[/td][td=1,1,98]有效样本分布[/td][/tr]
[tr][td=1,1,168]小学或以下[/td][td=1,1,104]165[/td][td=1,1,104]3.36%[/td][td=1,1,95]136[/td][td=1,1,98]3.24%[/td][/tr]
[tr][td=1,1,168]初中[/td][td=1,1,104]970[/td][td=1,1,104]19.76%[/td][td=1,1,95]832[/td][td=1,1,98]19.83%[/td][/tr]
[tr][td=1,1,168]高中（包括同等学历）[/td][td=1,1,104]1833[/td][td=1,1,104]37.34%[/td][td=1,1,95]1565[/td][td=1,1,98]37.31%[/td][/tr]
[tr][td=1,1,168]大专、大学本科[/td][td=1,1,104]1822[/td][td=1,1,104]37.12%[/td][td=1,1,95]1569[/td][td=1,1,98]37.40%[/td][/tr]
[tr][td=1,1,168]硕士、博士[/td][td=1,1,104]82[/td][td=1,1,104]1.67%[/td][td=1,1,95]74[/td][td=1,1,98]1.76%[/td][/tr]
[tr][td=1,1,168]漏答或无法确定[/td][td=1,1,104]37[/td][td=1,1,104]0.75%[/td][td=1,1,95]19[/td][td=1,1,98]0.45%[/td][/tr]
[tr][td=1,1,168]合计[/td][td=1,1,104]4909[/td][td=1,1,104]100.00%[/td][td=1,1,95]4195[/td][td=1,1,98]100.00%[/td][/tr]
[tr][td=1,1,168]6、家庭最高收入者职业[/td][td=1,1,104]样本总数[/td][td=1,1,104]样本总数分布[/td][td=1,1,95]有效样本数[/td][td=1,1,98]有效样本分布[/td][/tr]
[tr][td=1,1,168]一般专业技术人员[/td][td=1,1,104]396[/td][td=1,1,104]8.07%[/td][td=1,1,95]353[/td][td=1,1,98]8.41%[/td][/tr]
[tr][td=1,1,168]中高级专业技术人员[/td][td=1,1,104]262[/td][td=1,1,104]5.34%[/td][td=1,1,95]227[/td][td=1,1,98]5.41%[/td][/tr]
[tr][td=1,1,168]其他专业人员（科教文卫等）[/td][td=1,1,104]339[/td][td=1,1,104]6.91%[/td][td=1,1,95]302[/td][td=1,1,98]7.20%[/td][/tr]
[tr][td=1,1,168]党政军机关一般干部[/td][td=1,1,104]193[/td][td=1,1,104]3.93%[/td][td=1,1,95]165[/td][td=1,1,98]3.93%[/td][/tr]
[tr][td=1,1,168]党政军机关中高级干部[/td][td=1,1,104]52[/td][td=1,1,104]1.06%[/td][td=1,1,95]47[/td][td=1,1,98]1.12%[/td][/tr]
[tr][td=1,1,168]企事业单位、社团职员[/td][td=1,1,104]561[/td][td=1,1,104]11.43%[/td][td=1,1,95]483[/td][td=1,1,98]11.51%[/td][/tr]
[tr][td=1,1,168]企事业中层以上管理者[/td][td=1,1,104]327[/td][td=1,1,104]6.66%[/td][td=1,1,95]268[/td][td=1,1,98]6.39%[/td][/tr]
[tr][td=1,1,168]服务人员[/td][td=1,1,104]317[/td][td=1,1,104]6.46%[/td][td=1,1,95]277[/td][td=1,1,98]6.60%[/td][/tr]
[tr][td=1,1,168]工人[/td][td=1,1,104]659[/td][td=1,1,104]13.42%[/td][td=1,1,95]562[/td][td=1,1,98]13.40%[/td][/tr]
[tr][td=1,1,168]个体工商户、自由职业者[/td][td=1,1,104]1008[/td][td=1,1,104]20.53%[/td][td=1,1,95]853[/td][td=1,1,98]20.33%[/td][/tr]
[tr][td=1,1,168]私企所有者、合伙人、股东[/td][td=1,1,104]317[/td][td=1,1,104]6.46%[/td][td=1,1,95]277[/td][td=1,1,98]6.60%[/td][/tr]
[tr][td=1,1,168]其他职业[/td][td=1,1,104]73[/td][td=1,1,104]1.49%[/td][td=1,1,95]66[/td][td=1,1,98]1.57%[/td][/tr]
[tr][td=1,1,168]学生、研究生