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灰色收入这三年比统计数字更大 比GDP增速更快

http://www.sina.com.cn  2010年08月05日 11:40  南方周末

  ■编者按:三年后,王小鲁再次拿出一份灰色收入报告。

  王是中国经济体制改革基金会国民经济研究所副所长。2007年,他和体改研究会的研究团队拿出了一份报告,对2005年的灰色收入作出了详细研究——这是关于中国灰色收入状况的第一份公开报告。

  灰色收入,潜伏在经济生活中,却游离于统计数据之外,人人知其存在,却无人知其到底有多少。

  这一次,王小鲁扩大了调查的样本范围,对2008年的灰色收入进行研究。结果发现,过去三年中灰色收入以比GDP增速更快的速度在增长,国民收入分配的差距进一步扩大,富人们拿走了越来越多的财富。

  今年,国家高层纷纷公开表达对收入分配制度进行改革的决心,而王小鲁的研究报告,则为观察国民收入的真实状况提供了一个新的视角。

  本报征得作者同意,将报告择要摘编,予以刊发。 

最有钱的人拿走了最多的灰色收入 (李伯根/制图/图)
最有钱的人拿走了最多的灰色收入 (李伯根/制图/图)
采用两种不同的方法得到的估算数据与官方统计的比较
采用两种不同的方法得到的估算数据与官方统计的比较
这三年,非劳动收入正在增加 注:各部分收入百分比按可支配收入占国民总收入的比例计算,合计略高于100%。
这三年,非劳动收入正在增加
注:各部分收入百分比按可支配收入占国民总收入的比例计算,合计略高于100%。
 

  1.2008年,隐性收入占GDP的30%。

  推算出的2008年全国居民可支配收入总额为23.2万亿元,比官方统计的城乡住户收入统计数据14.0万亿元高出9.26万亿元,占GDP的30%,其中定义为灰色收入的部分为5.4万亿。

  2.2005-2008年,隐性收入的增长比GDP增速更快。

  如果按9.26万亿元计算,2008年隐性收入比按同一方法计算的2005年的隐性收入增长了91%,而同期名义GDP只增长了71.4%。

  3.隐性收入中,最高收入的人拿走了其中的62.5%。(见图表一)

  4.隐性收入的增长速度远高于正常收入的增长速度。

  在各自包括了隐性收入后,2008年比2005年全国居民可支配收入总额增长了69.3%,与名义GDP的增长幅度接近于同步。而按官方统计数据计算(不包括隐性收入),这一数字只上升了57.4%,远远滞后于GDP的增长。

  显然,隐性收入的增长速度远高于正常收入的增长速度。

  5.加上隐性收入后,最高收入家庭与最低收入家庭的收入差距远大于官方统计数据,基尼系数会显著高于近年来国内外有关专家计算的0.47-0.50的水平。(见图表二)

  如果将各收入层家庭按10%分组,2008年城镇最高收入与最低收入家庭的实际人均收入差距是26倍,而按官方统计则只有9倍。

  按城乡居民家庭10%分组,最高10%与最低10%家庭的人均收入相差65倍,而按官方统计只有23倍。

  将这一因素考虑在内,全国居民收入分配的基尼系数,会显著高于近年来国内外有关专家计算的0.47-0.50的水平。

  6.非正常收入的增长,尤其是最高收入居民的非正常收入大幅度增加,意味着收入差距进一步扩大。(见图表三)

  这并不是一个值得乐观的结果。调整后的居民收入比重虽然显著高于原来的统计,但高出的部分是非正常收入,尤其是最高收入居民的收入大幅度增加,这意味着收入差距进一步扩大,收入分配的公平性进一步下降。

  必须注意到,灰色收入也不同于正常的资本回报,对鼓励竞争、改善效率不会有任何积极作用。相反,其相当部分可能来自企业收入和政府收入的漏失,或者是对正常的居民收入及财产的侵蚀和掠夺。这种状况不仅不利于公平,同时也损害了经济效率,并成为导致社会冲突、加剧不安定的主要因素。

  7.对最高收入居民人均收入的推算仍然可能偏低。

  这里的推算只解决了统计收入低报的问题,并没有解决统计数据遗漏高收入样本的问题,因此实际上这里对最高收入居民人均收入的推算仍然可能在一定程度上偏低。

  比如,按分组比较法对调查样本分组之后,在这次的有效样本中,有76个高收入样本被排除在外,他们的人均可支配收入都在40万元以上,平均收入为66万元。他们的平均恩格尔系数只有0.224,而国家统计局城镇住户样本中最高收入组的平均恩格尔系数为0.292。这似乎说明,在统计部门的城镇住户样本中,可能很少包括人均收入40万元以上的住户。因此,还有一些更高收入的居民没有包括在内。

  在这次调查样本中,收入最高家庭的人均可支配收入为176万元,比这收入更高的样本还是没有包括在内。而且,我们无法知道被遗漏的高收入人群在全部城镇居民家庭中占有多大比重。

  在某种程度上,我们对“最高收入组”人均收入的推算仍然是偏低的,不过其可靠程度还是远远高于目前的统计数据。

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